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균등화 및 분류기에 따른 다중 생체 인식 시스템의 성능 평가
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  • 균등화 및 분류기에 따른 다중 생체 인식 시스템의 성능 평가
저자명
고현주,우나영,신용녀,김재성,김학일,전명근,Go. Hyoun-Ju,Woo. Na-Young,Shin. Yong-Nyuo,Kim. Jae-Sung,Kim. Hak-Il,Chun. Myung-Geun
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
권/호정보
2007년|34권 4호|pp.377-388 (12 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로, 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문, 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며, 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합, Support Vector Machine, Fisher 분류기, 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과, 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.

기타언어초록

In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.