효율적인 Quadratic Projection 기반 홍채 인식: Dual QML을 적용한 홍채 인식의 성능 개선 방안
An Efficient Quadratic Projection-Based Iris Recognition: Performance Improvements of Iris Recognition Using Dual QML
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초록
생체 정보를 이용한 사용자 인증은 차세대 인증 방법으로서 기존의 인증 시스템에서 급진적으로 사용되고 있는인증 방법이다. 대부분의 생체 인증 시스템은 수집된 생체 정보가 가지는 노이즈로 인한 문제, 데이터의 품질에 대한 문제, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 비선형적인실제 데이터를 정확하게 처리하기 위해 비선형기법인 Dual QML을 사용하고, 또한 정확한 영역을 추출하여 인증의정확도를 증가시키는 전처리 과정을 추가로 제안하여 정확도 증가뿐만 아니라 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자한다. 앞서 발표된 Dual QML은 생체 정보로 얼굴, 장문, 귀를 사용하였다. 본 논문은 앞선 Dual QML 실험에사용하지 않은 홍채를 생체 정보로 사용하여 홍채 인식을 위한 방법으로도 Dual QML이 우수하다는 것을 보이고자 한다. 마지막으로 실험을 통해 이에 대한 실증을 보이고자 한다.
Abstract
Biometric user authentications, day after day, propagate more to human life instead of traditional systems which usepasswords and ID cards. However, most of these systems have many problems for given biometric information such noisydata, low-quality data, a limitation of recognition rate, and so on. To deal with these problems, I used Dual QML which isnon-linear classification for classifying correctly the real-world data and then proposed preprocessing method for increasingrecognition rate and performance by segmenting a specific region on an image. The previous published Dual QML usedface, palmprint, ear for the experiment. In this paper, I used iris for experiment and then proved excellence of Dual QMLat iris recognition. Finally I demonstrated these results (e.g. increasing recognition rate and performance, suitability for irisrecognition) through experiments.
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