모바일환경에서 위조서명에 강건한 딥러닝 기반의 핑거서명검증 연구

남승수; 서창호; 최대선

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자료유형: 학술저널

저자정보: 남승수 (공주대학교) 서창호 (공주대학교) 최대선 (공주대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제26권 제5호

발행연도: 2016.10

수록면: 1,161 - 1,170 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

핑거서명 기반의 모바일 서명검증 시스템연구

남승수 , 서창호 , 최대선 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

2016

모바일환경에서 위조서명에 강건한 딥러닝 기반의 핑거서명검증 연구

남승수 , 서창호 , 최대선 정보보호학회논문지 2016.10 학술저널

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본 논문에서는 스마트폰에서 손가락으로 서명하는 동적서명에서 위조서명에 강건한 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서는 위조서명을 효과적으로 구분할 수 있도록 재생산 신경망의 일종인 1 class Auto-Encoder 모델을 사용한다. 핑거서명에서는 지원되지 않는 펜 압력 등 기존의 특징 정보 대신 대부분의 스마트폰에서 지원하는 가속도센서를 추가로 활용하여 서명이 이루어지고 있는 동안 스마트폰의 동적인 움직임의 특징정보를 추출한다. 서명 데이터는 리샘플링을 통해 길이를 맞추고, 일정한 크기로 정규화하여 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트셋을 구축하여 단일세션검증, 시간차 검증, 위조서명 검증의 3가지 실험을 실시하였다. 실험결과 위조서명 구분에 있어서 제안방법은 기존 방법보다 EER이 최대 6.9% 더 낮았다. 또한, 서명의 모양과 속도만 사용한 기존의 방식보다 가속도센서를 추가한 방식이 1.5% 나은 성능을 보였고, 최고 3.5%의 에러율을 얻었다.

#Deep learning #AE #Mobile Signature #One Class #Biometric Recognition

참고문헌 (29)

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[학술대회논문] - S.S. Arora / 2014 / 3D fingerprint phantoms / Proc. of 22nd Int. Conf. on Pattern Recognition : 684 ~ 689

[학술대회논문] - H. Malik / 2010 / Audio Forensics from Acoustic Reverberation / Proc. IEEE Int’l Conf. Acoustics, Speech, Signal Processing : 1710 ~ 1713

[학위논문] - T. Fladsrud / 2005 / Face recognition in a border control environment: Non-zero effort attacks effect on false acceptance rate / Master / Gjovik Univ

[학술지(정기간행물)] - D. Kim / 2010 / Gait recognition using active shape model and motion prediction / Computer Vision IET 4 (1) : 25 ~ 36

[학술지(정기간행물)] - M. C. Thomas / 2014 / A comprehensive review on vision based hand gesture recognition technology / International Journal of Research in Advent Technology 2 (1) : 303 ~ 310

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