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고성능 CNN 기반 지정맥 인증 시스템 구현

원문정보

Implementation of Finger Vein Authentication System based on High-performance CNN

김경래, 최홍락, 김경석

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초록

영어

Biometric technology using finger veins is receiving a lot of attention due to its high security, convenience and accuracy. And the recent development of deep learning technology has improved the processing speed and accuracy for authentication. However, the training data is a subset of real data not in a certain order or method and the results are not constant. so the amount of data and the complexity of the artificial neural network must be considered. In this paper, the deep learning model of Inception-Resnet-v2 was used to improve the high accuracy of the finger vein recognizer and the performance of the authentication system, We compared and analyzed the performance of the deep learning model of DenseNet-201. The simulations used data from MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and finger vein images taken directly. There is no preprocessing for the image in the finger vein authentication system, and the results are checked through EER.

한국어

지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술 의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에 서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였 으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영 한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지정맥 인식기 구조 및 환경 구성
Ⅲ. 지정맥 인증 기술의 CNN 모델
Ⅳ. 지정맥 인증 시뮬레이션 결과
Ⅴ. 결론
References

저자정보

  • 김경래 Kyeong-Rae Kim. 준회원, 충북대학교 전파통신공학과
  • 최홍락 Hong-Rak Choi. 준회원, 충북대학교 전파통신공학과
  • 김경석 Kyung-Seok Kim. 정회원, 충북대학교 정보통신공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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