한국해양대학교

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SVM을 이용한 다중 생체 인식 시스템의 설계 및 구현에 관한 연구

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dc.contributor.author 김정훈 -
dc.date.accessioned 2017-02-22T02:29:01Z -
dc.date.available 2017-02-22T02:29:01Z -
dc.date.issued 2007 -
dc.date.submitted 2008-01-03 -
dc.identifier.uri http://kmou.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002174450 ko_KR
dc.identifier.uri http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/8477 -
dc.description.abstract This study intends to design and implement the multi-modal biometric system by applying the RFID recognition system presently has been greatly issued in the ubiquitous society to the multi-modal biometric system using the fingerprint and the speech widely used in the biometrics, in order to improve FAR and FRR of the existing single biometric system. The recognition system is designed with TI’s DSP TMS- 320C32, TMS320VC5509 and AVR so that it can be implemented as embedded subsystems and is connected to the RFID system in serial while the fingerprint recognition system and the speech recognition system are connected in parallel. The hardware is built with the algorithms excellent in real-time for efficient real-time implementation. Among them, SVM algorithm, which is the most essential in this study, distinguishes the registered from the impostors by using the distance value obtained two recognition systems. This integrate system improves FAR and FRR. In this study, we performed the SVM performance test the number of vectors within the support vector is the least, which is 27(10.3%), with the Bspline kernel function among 7 kernel functions -
dc.description.abstract therefore, it is verified that the kernel function of this study gives the best efficiency. We compared with other algorithms(weight sum, fuzzy integral, decision tree) in order to evaluate the performance of the multi- modal biometric system using the linear Bslpine function, and the result shows that it is much more efficient with maximum 12% difference. -
dc.description.tableofcontents 목 차 i 그림 목록 iii 표 목록 v Abstract vi 제 1 장 서 론 1 제 2 장 배경 이론 5 2.1 단일 생체 인식 기술의 개요 5 2.2 다중 생체 인식 기술의 개요 6 2.3 일반적인 다중 생체 인식 융합 기법 12 2.4 유비쿼터스 기술 분야의 RFID 기술 18 제 3 장 SVM 모형 23 3.1 개요 23 3.2 통계 학습 이론 25 3.3 선형 SVM 설계 30 3.4 비선형 SVM 설계 35 제 4 장 제안된 다중 생체 인식 시스템의 하드웨어 구성 43 4.1 전체 하드웨어 구성도 43 4.2 지문 인식 시스템의 하드웨어 구성 44 4.3 화자 인식 시스템의 하드웨어 구성 46 4.4 RFID 시스템의 하드웨어 구성 48 제 5 장 제안된 다중 생체 인식 시스템 소프트웨어 구성 51 5.1 전체 소프트웨어 구성도 51 5.2 지문 인식 시스템의 알고리즘 53 5.3 화자 인식 시스템의 알고리즘 61 5.4 RFID 시스템의 통신 방식 67 제 6 장 실험 및 결과 분석 69 6.1 RFID 인식 테스트 실험 69 6.2 음성 특징 추출 70 6.3 지문 특징 추출 72 6.4 지문 및 화자 인증률 테스트 73 6.5 SVM의 커널 함수 선택 실험 83 6.6 다중 생체 인식기의 SVM 알고리즘 성능 실험 87 제 7 장 결 론 91 참 고 문 헌 93 부 록 100 -
dc.language kor -
dc.publisher 한국해양대학교 -
dc.title SVM을 이용한 다중 생체 인식 시스템의 설계 및 구현에 관한 연구 -
dc.title.alternative A Study on Design and Implementation of Multi-Modal Biometrics Recognition System using SVM -
dc.type Thesis -
dc.date.awarded 2007-08 -
dc.contributor.alternativeName Kim -
dc.contributor.alternativeName Joeng Hoon -
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전자통신공학과 > Thesis
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