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      엄지손가락 영상을 이용한 비접촉식 바이오인식 = Contactless Biometric Using Thumb Image

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      https://www.riss.kr/link?id=A102555390

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently, according to the limelight of Fintech, simple payment using biometric at smartphone is widely used. In this paper, we propose a new contactless biometric method using thumb image without additional sensors unlike previous biometrics such as fingerprint, iris, and vein recognition. In our method, length, width, and skin texture information are used as features. For that, illumination normalization, skin region segmentation, size normalization and alignment procedures are sequentially performed from the captured thumb image. Then, correlation coefficient is calculated for similarity measurement. To analyze recognition accuracy, genuine and imposter matchings are performed. At result, we confirmed the FAR of 1.68% at the FRR of 1.55%. In here, because the distribution of imposter matching is almost normal distribution, our method has the advantage of low FAR. That is, because 0% FAR can be achieved at the FRR of 15%, the proposed method is enough to 1:1 matching for payment verification.
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      Recently, according to the limelight of Fintech, simple payment using biometric at smartphone is widely used. In this paper, we propose a new contactless biometric method using thumb image without additional sensors unlike previous biometrics such as ...

      Recently, according to the limelight of Fintech, simple payment using biometric at smartphone is widely used. In this paper, we propose a new contactless biometric method using thumb image without additional sensors unlike previous biometrics such as fingerprint, iris, and vein recognition. In our method, length, width, and skin texture information are used as features. For that, illumination normalization, skin region segmentation, size normalization and alignment procedures are sequentially performed from the captured thumb image. Then, correlation coefficient is calculated for similarity measurement. To analyze recognition accuracy, genuine and imposter matchings are performed. At result, we confirmed the FAR of 1.68% at the FRR of 1.55%. In here, because the distribution of imposter matching is almost normal distribution, our method has the advantage of low FAR. That is, because 0% FAR can be achieved at the FRR of 15%, the proposed method is enough to 1:1 matching for payment verification.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이성훈, "핀테크 – 금융과 정보통신 기술의 융합" 한국융합학회 6 (6): 97-102, 2015

      2 이의철, "조명 정규화를 통한 정맥인식 성능 향상 기법" 한국정보통신학회 17 (17): 423-430, 2013

      3 L. Muda, "Voice recognition algorithms using mel frequency cepstral coefficient (MFCC)and dynamic time warping (DTW) techniques" 2 (2): 138-143, 2010

      4 N. A. bin Abdul Rahman, "Rgb-h-cbcr skin colour model for human face detection" Faculty of Information Technology, Multimedia University 2007

      5 L. Wang, "Minutiae feature analysis for infrared hand vein pattern biometrics" 41 : 920-929, 2008

      6 G. B. Huang, "Labeled faces in the wild: A database for studying face recognition in unconstrained environments" 1 (1): 7-49, 2007

      7 J. Daugman, "How iris recognition works" 14 (14): 21-30, 2004

      8 J. G. Daugman, "High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence" 15 (15): 1148-1161, 1993

      9 E. C. Lee, "Finger vein recognition using minutia‐based alignment and local binary pattern based feature extraction" 19 (19): 179-186, 2009

      10 T. Ahonen, "Face description with local binary patterns: Application to face recognition" 28 (28): 2037-2041, 2006

      1 이성훈, "핀테크 – 금융과 정보통신 기술의 융합" 한국융합학회 6 (6): 97-102, 2015

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      3 L. Muda, "Voice recognition algorithms using mel frequency cepstral coefficient (MFCC)and dynamic time warping (DTW) techniques" 2 (2): 138-143, 2010

      4 N. A. bin Abdul Rahman, "Rgb-h-cbcr skin colour model for human face detection" Faculty of Information Technology, Multimedia University 2007

      5 L. Wang, "Minutiae feature analysis for infrared hand vein pattern biometrics" 41 : 920-929, 2008

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      11 A. K. Jain, "Biometric template security" 2008 (2008): 2008

      12 A. K. Jain, "An introduction to biometric recognition" 14 (14): 4-20, 2004

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      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2012-10-31 학술지명변경 한글명 : 소프트웨어 및 데이터 공학 -> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 KCI등재
      2012-10-10 학술지명변경 한글명 : 정보처리학회논문지B -> 소프트웨어 및 데이터 공학
      외국어명 : The KIPS Transactions : Part B -> KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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      2016 0.35 0.35 0.28
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      0.23 0.19 0.511 0.06
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