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최근 모바일 기기에서의 생체인증 시스템의 증가와 출입관리 시스템에서의 위조지문을 이용한 출입 기록 조작으로 인해 위조 지문 검출에 대한 논의가 다시 활발해지고 있다. 본 논문에서는 입력 지문영상을 패치들로 나누고, 각 패치들에 CNN을 적용하여 위조, 생체, 배경의 세 가지로 분류한다. 이 중 배경으로 분류된 패치들을 제외하고 위조와 생체로 분류된 패치들의 수를 세어서 더 많은 패치가 인식된 쪽으로 위조여부를 판단하게 된다. CNN에 배경 클래스를 추가하여 분류하기 때문에, 제안하는 방법은 영상분할과 같은 추가적인 전처리 과정이 필요하지 않다. 제안하는 방법은 LivDet2011, LivDet2013, LivDet2015에 대하여 실험을 진행하였으며 분류결과 3.06%의 평균 오검출을 보여 매우 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 패치기반 CNN 위조지문 검출
Ⅳ. 실험결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
M, Kiyoung, Biometrics technology trend and prospective,” TTA Jounal 98. pp. 38-47.
A. Wiehe, T. Søndrol, Olsen, O. K. and F. Skarderud, Attacking fingerprint sensors,” Gjøvik University College, 2004.
P. Lapsley, J. Lee, D. Pare and N. Hoffman, Anti-fraud biometric scanner that accurately detects blood flow,” US Patent 5,737,439, 1998.
A. Antonelli, R. Cappelli, D. Maio and D. Maltoni, Fake Finger Detection by Skin Distortion Analysis,” Information Forensics and Security, vol. 1, no. 3, pp. 360-373, 2006.
D. Baldisserra, A. Franco, D. Maio and D. Maltoni, Fake fingerprint detection by odor analysis,” in Advances in Biometrics, Berlin Heidelberg, Springer, pp. 265-272, 2005.
P. Lapsley, J. Lee, D. Pare and N. Hoffman, Anti-fraud biometric scanner that accurately detects blood flow,” US Patent 5,737,439, 1998.
A. Antonelli, R. Cappelli, D. Maio and D. Maltoni, Fake Finger Detection by Skin Distortion Analysis,” Information Forensics and Security, vol. 1, no. 3, pp. 360-373, 2006.
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