소개글
15년 2학기에 명지대학교 컴퓨터와 정보화사회 인터넷강의 1차 과제
생체인식에 관한 리포트 작성입니다. (과제점수 만점)
목차
1.생체 인식의 정의
2. 생체 인식의 기술 및 특징
3. 생체 인식의 성능 척도 및 실용 사례
4. 생체인식에서 이용되는 생체정보
5. 표준화 동향
6. 안정성 및 논란의 쟁점
7. 최근의 생체인식 기술
8. 보고서 작성 시 느낀 점
9. 참고문헌
본문내용
1. 생체 인식의 정의
사람의 신체적, 행동적 특징을 자동화된 장치로 추출하고 분석하여 정확하게 개인의 신원을 확인하는 기술.
광의로는 생물 데이터를 측정ㆍ분석하는 기술을 의미하나 특히, 정보 기술에서는 지문, 눈의 망막 및 홍채, 음성, 얼굴 표정, 손 측정 등 인증 목적으로 사람의 신체 특성을 측정ㆍ분석하는 기술을 말한다. 측정 장치는 스캐너, 소프트웨어, 데이터베이스로 구성되어 있으며, 입력 데이터의 정합 점을 비교하여 알고리즘으로 처리한다. 또한 지문, 표정, 기타 데이터를 smart 카드에 넣어 사용하기도 한다.
2. 생체 인식의 기술 및 특징
① 지문 인식(finger scan)은 현재 가장 대중적인 생체인식방법 중 하나이다. 피부의 표피 밑층인 진피에서 만들어진 지문은 진피 부분이 손상되지 않는 한평생 변하지 않는 특성을 갖기 때문에 개개인을 인식하는 방법으로 오래 전부터 보편적으로 사용되고 있다. 그러나 지문이 노동 등으로 닳아 없어지거나 건조할 때, 이물질이 묻으면 인식이 어렵다는 게 단점이다.
<중 략>
3. 생체 인식의 성능 척도 및 실용 사례
3-1. 생체 인식의 성능 척도
오인식률(FAR: False Acceptance Rate)과 오거부율(FRR:False Reject Rate)은 지문·홍채·얼굴 등의 모양으로 개인을 식별하는 바이오인식 기술의 수준을 평가하는 데 쓰는 용어다. 오인식률이란 다른 사람의 바이오인식 정보를 특정인의 것으로 잘못 인식할 수 있는 비율을 말한다. 시스템이 저장하고 있는 바이오인식 정보와 센서로 인식한 인증 대상자의 지문·홍채·얼굴 등 정보를 서로 맞춰본 뒤 실수로 같은 사람의 것이라고 판단하는 경우다. 오인식률이 0.001이라면 1000번에 한 번 잘못 인식할 수 있다는 의미다.
오인식률만 가지고 시스템 성능을 판단하면 매칭 수준을 지나치게 엄격히 함에 따라 잘못 인식하는 비율은 낮아지지만 인증을 거부하는 비율이 높아져 사실상 시스템 사용에 문제가 발생할 가능성이 있다.
참고 자료
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