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      고속의 홍채인식을 위한 USN기반의 임베디드 시스템 구현 = Implementation of Embedded System for a Fast Iris Identification Based on USN

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features ...

      Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.

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      참고문헌 (Reference)

      1 "http://www.sinobiometrics.com"

      2 Z. Sun, "Robust direction estimation of gradient vector field for iris recognition" 2004

      3 W. Freeman, "Orientation histograms for hand gesture recognition" 1995

      4 R. Wildes, "Iris recognition: an emerging biometric technology" 1348-1363, 1997

      5 Y. Wang, "Iris recognition using independent component analysis" 18-21, 2005

      6 K. Mikolajczyk, "Indexing based on scale invariant interest points" 525-531, 2001

      7 W. Boles, "Human identification technique using images of the iris and wavelet transform" 1185-1188, 1998

      8 J. Daugman, "High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence" 15 (15): 1148-1161, 1993

      9 D. Lowe, "Distinctive image features from scale invariant key points" 60 : 91-100, 2004

      10 J. Daugman, "A proposed standard for biometric decidability" In Card TechSecureTech 223-224, 1996

      1 "http://www.sinobiometrics.com"

      2 Z. Sun, "Robust direction estimation of gradient vector field for iris recognition" 2004

      3 W. Freeman, "Orientation histograms for hand gesture recognition" 1995

      4 R. Wildes, "Iris recognition: an emerging biometric technology" 1348-1363, 1997

      5 Y. Wang, "Iris recognition using independent component analysis" 18-21, 2005

      6 K. Mikolajczyk, "Indexing based on scale invariant interest points" 525-531, 2001

      7 W. Boles, "Human identification technique using images of the iris and wavelet transform" 1185-1188, 1998

      8 J. Daugman, "High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence" 15 (15): 1148-1161, 1993

      9 D. Lowe, "Distinctive image features from scale invariant key points" 60 : 91-100, 2004

      10 J. Daugman, "A proposed standard for biometric decidability" In Card TechSecureTech 223-224, 1996

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      2019-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2014-07-03 학술지명변경 외국어명 : Journal of IEMEK -> IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications KCI등재
      2012-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2009-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      2016 0.27 0.27 0.22
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.22 0.18 0.415 0.07
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