모바일 환경의 다중생체인식 기술 연구
저자
발행사항
서울 : 세종대학교 대학원, 2013
학위논문사항
학위논문(석사)-- 세종대학교 대학원 : 컴퓨터공학과 2013. 2
발행연도
2013
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vi, 84 p. ; 26cm
일반주기명
지도교수:문현준
소장기관
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 false acceptance rate (FAR)을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
더보기In this research, we have explored personal authentication system through multimodal biometrics for mobile computing environment. We have selected face and speaker recognition for the implementation of multimodal biometrics system. For face recognition part, we detect the face with Modified Census Transform (MCT). Detected face is pre-processed through eye detection module based on k-means algorithm. Then we recognize the face with Principal Component Analysis (PCA) algorithm. For speaker recognition part, we extract features using the end-point of voice and the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). We verify the speaker through Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. Proposed multimodal biometrics system shows improved verification rate through combining two different biometrics described above. We implement proposed system based on Android environment using Galaxy S hoppin. Proposed system presents reduced false acceptance ratio (FAR) of 1.8% which shows improvement from single biometrics system using the face and the voice (presents 4.6% and 6.7% respectively).
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