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초록

영어

As information society is developing rapidly using smart card and embedded system are more and more increasingly. This makes such systems should be more robust for authentication. So developing embedded biometric system which can work on the limited computational resource and memory space. In this paper, we propose a feature extraction and classification algorithm for embedded biometric system which should work on limited computational conditions. Through experimental results proposed method shows similar performance and requiring less memory compared to batch method.

한국어

정보화 사회의 진행과 더불어 최근 스마트카드(smart card) 시스템을 비롯한 임베디드(embedded) 시스템의 사용이 활발해 짐에 따라 위/변조나 도용에 강건한 인증 시스템의 필요성이 그 어느 때 보다도 높아지고 있다. 따라서 적은 메모리와 제한적 처리 능력을 가진 스마트카드 하에서 동작 가능한 생체인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 생체인식 시스템과 같은 적은 메모리와 제한적 처리 능력 하에서 동작 가능한 생체인증 알고리즘을 위한 특징 추출과 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 실험한 결과 기존의 일괄처리 방식에 비해 특징 추출과 분류 성능에서는 일괄처리 방과 유사한 성능을 나타내었으며 더 적은 메모리 요구량을 보였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 본론
  2.1 전처리 알고리즘
  2.2 온라인 알고리즘
  2.3 고유공간 갱신기준
  2.4 온라인 KPCA(OL-KPCA)
 3. 분류기
  3.1 LS-SVM(Least Square Support Vector Machine)
 4. 실험 및 결과
  4.1 특징추출
  4.2 분류
 5. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 김병주 [ Byung-Joo Kim | 영산대학교 컴퓨터공학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  보안공학연구논문지 [Journal of Security Engineering]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-7531

• 수록기간

  2005~2017

• 십진분류

  KDC 505 DDC 605