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näkemys - 생체 인식
교차 손바닥 지문 검증: 오른손 지문으로 왼손 지문 인증하기
기존 손바닥 지문 인증 시스템과 달리, 한 손바닥의 지문만 저장하고도 양손 모두로 인증할 수 있는 새로운 교차 손바닥 지문 인증 기술을 제안합니다.
무작위 보행 기반 취소 가능한 생체 인식 템플릿 생성을 위한 새로운 접근법
무작위 보행 모델을 활용하여 원본 생체 정보를 변형하여 취소 가능한 생체 인식 템플릿을 생성하는 새로운 방법을 제안한다.
눈 추적 데이터의 신호 대 잡음: 생체 인식 영향 및 주파수별 신원 정보
눈 움직임 데이터의 저주파 "신호" 부분과 고주파 "잡음" 부분 모두 개인 식별 정보를 포함하고 있으며, 이는 단기 및 장기 데이터에서 일관되게 나타난다.
마스크 착용 시 이마 주름을 활용한 사용자 인증을 위한 공간-시간 신경망 기반 FH-SSTNet
제안된 FH-SSTNet 모델은 3D 합성곱 신경망 구조와 트리플렛 손실을 활용하여 이마 패턴의 구별되는 특징을 포착하고, Arc-loss를 통해 모델의 식별 능력을 향상시킨다. FH-V1 데이터셋에서 우수한 성능을 보여 이마 기반 사용자 인증의 효과성을 입증한다.
아이리스 인식 시스템에 대한 사전 공격: 알파 늑대와 알파 포유류 탐색
아이리스 코드를 혼합하여 생성한 알파 늑대와 알파 포유류가 다수의 사용자와 일치하는 취약점을 보여준다.
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