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저자정보
김원진 (인하대학교) 이경수 (인하대학교) 박은수 (인하대학교) 김정민 (비젼인) 김학일 (인하대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제26권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
1,259 - 1,267 (9page)

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최근 지문 인식을 통한 사용자 인증 기술이 상용화 되면서 위조 지문 이미지 판별이 더욱 중요해졌다. 본 논문에서는 CNN 특징을 이용한 위조 지문 이미지 판별 방법을 제안하였으며, CNN 모델이 실제 지문의 어느 부분에 반응하여 위조지문을 분류하는지 시각화 방법을 통해 분석하였다. 제안하는 방법은 지문영역과 배경영역을 분리하는 전처리 작업후 CNN 모델을 이용하여 지문의 위조여부를 분류한다. 지문을 단순히 생체지문과 위조지문으로 분류하는 것이 아니라 위조지문을 구성하는 물질별로 분류하여 생체지문과 위조지문들에 대한 특징분석을 제공한다. 실험에 사용한 데이터베이스로는 생체 지문 이미지 6500여 장과 위조 지문 이미지 6000여 장으로 구성되어 있는 LivDet2013을 사용하였으며 위조여부에 대한 ACE 값으로 3.1%, 구성 물질 분류 정확도는 평균 79.58%를 보여 높은 수준의 분류성능을 갖고 있음을 확인하였다.
#fingerprint liveness detection #CNN #visualization

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
[단행본] - J. Wayman / 2005 / An introduction to biometric authentication systems / Springer : 1 ~ 17 google schola [기타자료] - A. Wiehe / 2004 / Attacking fingerprint sensors / Gjøvik University College google schola [기타자료] - P. Lapsley / 1998 / Anti-fraud biometric scanner that accurately detects blood flow / US Patent 5,737,439 google schola [학술지(정기간행물)] - A. Antonelli / 2006 / Fake Finger Detection by Skin Distortion Analysis / Information Forensics and Security 1 (3) : 360 ~ 373 google schola [단행본] - D. Baldisserra / 2005 / Advances in Biometrics / Springer : 265 ~ 272 google schola

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