Real Fuzzy Vault for Protecting Face Template
Dae-Jong Lee, Chang‐Kyu Song, Sung-Moo Park, Myung-Geun Chun · Journal of Korean institute of intelligent systems · 2013
얼굴인식 시스템은 사용자 인터페이스의 편리함과 용이한 구현성에 기반하여 범죄 수사를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 얼굴인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 개인의 프라이버시를 침해 할 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 실수형 오류정보 부호 코드화를 이용하여 얼굴인식 정보를 보호하기 위한 Real fuzzy vault 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분실시 재생성할 수 없는 얼굴영상 정보와 달리 개인 키값을 수시로 변경할 수 있으므로 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방법을 실제 얼굴인식에 응용하기 위하여 구현하여 실험함으로서 논문에서 제안된 방법의 타당성과 유용성을 보였다. Face recognition techniques have been widely used for various areas including criminal identification due to their capability of easy implementing and user friendly interface. However, they have some drawbacks related to individual's privacy in case that his or her face information is divulged to illegal users. So, this paper proposed a novel method for protecting face template based on the real fuzzy vault. This proposed method has some advantages of regenerating a new face template when a registered face template is disclosed. Through implementing and testing the proposed method, we showed its validity and usefulness.