KCI등재
통계적 형상 기반의 얼굴인식을 위한 가변얼굴템플릿 생성방법 = A Method of Generating Changeable Face Template for Statistical Appearance-Based Face Recognition
저자
발행기관
학술지명
電子工學會論文誌-SP (Signal processing)(Journal of the institute of electronics engineers of Korea)
권호사항
발행연도
2007
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
27-36(10쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
소장기관
Changeable biometrics identify a person using transformed biometric data instead of original biometric data in order to enhance privacy and security in biometrics when biometric data is compromised. In this paper, a novel scheme which generates changeable face templates for statistical appearance-based face recognition is proposed. Two different original face feature vectors are extracted from two different appearance-based approaches, respectively, each original feature vector is normalized, and its elements are re-ordered. Finally a changeable face template is generated by weighted addition between two normalized and scrambled feature vectors. Since the two feature vectors are combined into one by a two to one mapping, the original two feature vectors are not easily recovered from the changeable face template even if the combining rule is known. Also, when we need to make new changeable face template for a person, we change the re-ordering rule for the person and make a new feature vector for the person. Therefore, the security and privacy in biometric system can be enhanced by using the proposed changeable face templates. In our experiments, we analyze the proposed method with respect to performance and security using an AR-face database.
더보기가변생체인식(Changeable Biometrics)이란 생체정보의 도난이나 도용 시 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 원 생체정보를 사용하지 않고, 생체정보를 변환하여 변환된 생체정보로 개인을 인증하는 방법이다. 본 논문은 통계적 형상 기반의 얼굴인식(Statistical appearance based face recognition)에 적용될 수 있는 가변얼굴템플릿 생성 방법에 대해 제안한다. 상이한 두 개의 통계적 형상 기반의 얼굴특징 방법을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 정규화 후 각 특징벡터들의 요소의 순서를 재배열 시킨다. 가변얼굴템플릿은 정규화 되고 순서가 재배열된 특징벡터들의 가중 합으로 생성된다. 두 개의 서로 다른 얼굴특징벡터의 가중 합으로 하나의 가변얼굴템플릿을 생성하므로, 가중 합의 방법과 생성된 가변얼굴템플릿을 알더라도 원 얼굴 특징벡터를 복원할 수 없다. 또한, 생성된 가변얼굴템플릿의 도난 시 새로운 가변얼굴템플릿의 생성은 각 벡터의 순서를 재배열시키는 규칙을 변경함으로써 가능하다. 그러므로 제안한 가변얼굴템플릿을 이용하여 개인 인증 시, 개인의 얼굴템플릿을 도난당하더라도 원 얼굴특징정보를 복원 할 수 없고 또한 새로운 가변얼굴템플릿으로 대체 할 수 있어 생체정보의 도난 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해의 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 방법은 AR-face DB를 이용하여 성능과 보안성에 대해 평가 하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2014-01-21 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers | |
2012-09-01 | 평가 | 학술지 통합(등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2007-10-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 전자공학회논문지 - SP</br>외국어명 : Signal Processing | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정(신규평가) | KCI후보 |
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