다중 바이오 인증에서 특징 융합과 결정 융합의 결합

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 얼굴과 음성 정보를 사용한 다중 바이오 인증에서, 특징 단계의 융합과 결정 단계의 융합을 동시에 수행하는 다단계 융합 방법을 제안한다. 얼굴과 음성 특징을 1차 융합한 얼굴·음성 융합특징에 대해 Support Vector Machines(SVM)을 생성한 후, 이 융합특징 SVM 인증기의 결정과 얼굴 SVM 인증기의 결정, 음성 SVM 인증기의 결정들을 다시 2차 융합하여 최종 인증 여부를 결정한다. XM2VTS 멀티모달 데이터베이스를 사용하여 특징 단계 융합, 결정 단계 융합, 다단계 융합 인증을 비교 실험한 결과, 제안한 다단계 융합에 의한 인증이 가장 우수한 성능을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We present a new multimodal biometric authentication method, which performs both feature-level fusion and decision-level fusion. After generating support vector machines for new features made by integrating face and voice features, the final decision for authentication is made by integrating decisions of face SVM classifier, voice SVM classifier and integrated features SVM clssifier. We justify our proposal by comparing our method with traditional one by experiments with XM2VTS multimodal database. The experiments show that our multilevel fusion algorithm gives higher recognition rate than the existing schemes.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. SVM(Support Vector Machines)을 이용한 얼굴 및 음성 인증
• Ⅲ. 다단계 융합(Multilevel Fusion)을 이용한 다중 바이오 인증
• Ⅳ. 실험 결과 및 분석
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• 〈著者紹介〉

참고문헌 (Reference)

1 "XM2VTS Multimodal Database"

2 Harry Wechsler, "Reliable Face Recognition Methods-System Design, Implementation and Evaluation" Springer 2006

3 K.Jonsson, "Learning Support Vectors for Face Verification and Recognition" 208-213, 2000

4 A.Ross, "Information Fusion in Biometrics" 24 (24): 2115-2125, 2003

5 A. Ross, "Handbook of Multibiometrics" Springer 2006

6 M.Turk, "Eigenfaces for Recognition" 3 (3): 71-86, 1991

7 T. Ganchev, "Comparative evaluation of various MFCC implementations on the speaker verification task" 191-194, 2005