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公开(公告)号：KR1020110088851A
公开(公告)日：2011-08-04
申请号：KR1020100008558
申请日：2010-01-29
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G10L17/02 , G10L19/038
Abstract: PURPOSE: An apparatus and method for extracting a feature vector for a user authentication are provided to obtain a feature vector which has reduced calculation amount than existing feature vector. CONSTITUTION: A static feature vector extractor(110) extracts the static feature vector by receiving an authentication data which expresses the biological specification of a user. A dynamic feature vector extractor(130) extracts a dynamic feature vector from a main feature vector. A final feature vector generating unit(140) compares the main feature vector which is composed of the main feature vector and the dynamic feature vector with a preregistered sample feature vector. The final feature vector outputs the authentication data in order to determine the authentication state of a user who inputs the authentication data.
Abstract translation: 目的：提供一种用于提取用户认证的特征向量的装置和方法，以获得比现有特征向量减少的计算量的特征向量。 构成：静态特征向量提取器（110）通过接收表示用户的生物规范的认证数据来提取静态特征向量。 动态特征向量提取器（130）从主要特征向量提取动态特征向量。 最终特征向量生成单元（140）将由主要特征向量和动态特征向量组成的主要特征向量与预先注册的样本特征向量进行比较。 最终特征向量输出认证数据，以便确定输入认证数据的用户的认证状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101113006B1
公开(公告)日：2012-02-24
申请号：KR1020100015573
申请日：2010-02-22
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 클러스터 간 상호정보를 이용한 클러스터링 장치 및 방법이 개시된다. 초기값 결정부는 데이터 집합을 구성하는 복수의 데이터 점 중에서 다른 데이터 점과의 거리정보를 기초로 산출된 초기 밀도값이 최대인 데이터 점을 초기 클러스터 중심으로 결정한다. 클러스터 중심 결정부는 초기 클러스터 중심이 결정되면 데이터 점들 각각에 대해 산출된 밀도값을 기초로 데이터 집합을 복수의 클러스터로 분류하기 위한 복수의 클러스터 중심을 순차적으로 결정한다. 상호정보 산출부는 순차적으로 결정되는 복수의 클러스터 중심 중에서 현재 클러스터 중심이 결정된 시점에서 현재 클러스터 중심에 대응하는 클러스터와 나머지 클러스터 중심에 대응하는 각각의 클러스터 사이의 종속관계를 나타내는 상호정보의 값을 산출한다. 제어부는 현재 클러스터 중심이 결정된 시점에서 산출된 상호정보의 값에 의해 현재 클러스터에 대응하는 클러스터가 나머지 클러스터 중심에 대응하는 클러스터 중 적어도 하나와 종속적인 관계인 것으로 결정되면 현재 클러스터 중심의 결정을 취소하고, 현재 클러스터 중심에 시간적으로 앞서 결정된 이전 클러스터 중심이 결정된 시점에서 생성된 복수의 클러스터로 데이터 집합을 분류한다. 본 발명에 따르면, 클러스터의 개수를 사전에 설정하지 않고 클러스터 사이의 종속관계에 따라 적응적으로 결정함으로써 잘못된 초기치 선택에 따른 성능 저하를 방지할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020110062181A
公开(公告)日：2011-06-10
申请号：KR1020090118803
申请日：2009-12-03
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G10L17/02 , G06K9/00885 , G06K9/6255
Abstract: PURPOSE: A user authentication device and method thereof using bio data are provided to improve accuracy while having rapid processing speed by reducing computational complexity for user authentication. CONSTITUTION: A feature vector extracting(110) receives authentication data and identification code to extract feature vector from frames comprising authentication data. An authenticate value output unit(120) produces authenticate value which is obtained by similarity ratio between probability density function about justified user and pseudo base on feature vectors.
Abstract translation: 目的：提供使用生物数据的用户认证装置及其方法，以通过降低用户认证的计算复杂度来提高精度，同时具有快速的处理速度。 构成：特征向量提取（110）接收认证数据和识别码，以从包括认证数据的帧中提取特征向量。 验证值输出单元（120）产生认证值，其通过关于对齐用户的概率密度函数和基于特征向量的伪基类型之间的相似度获得。
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公开(公告)号：KR101094763B1
公开(公告)日：2011-12-16
申请号：KR1020100008558
申请日：2010-01-29
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 사용자 인증을 위한 특징벡터 추출장치 및 방법이 개시된다. 정적 특징벡터 추출부는 사용자의 생체 특성을 나타내는 인증데이터를 입력받아 정적 특징벡터를 추출한다. 선형변환부는 정적 특징벡터의 차원을 감소시키는 선형변환에 의해 특징벡터 간의 상관성이 제거된 주성분 특징벡터를 생성한다. 동적 특징벡터 추출부는 주성분 특징벡터로부터 인증데이터의 순시정보인 동적 특징벡터를 추출한다. 최종 특징벡터 생성부는 주성분 특징벡터와 동적 특징벡터로 이루어진 최종 특징벡터를 사전에 저장된 견본 특징벡터와 비교하여 인증데이터를 입력한 사용자의 인증 여부를 결정하기 위해 출력한다. 본 발명에 따르면, 사용자가 입력한 인증데이터로부터 추출된 정적 특징벡터에 대해 주성분분석을 먼저 적용하고 이후에 동적 특징벡터를 추출함으로써, 주성분분석에 사용되는 공분산 행렬의 차원을 감소시켜 계산량을 줄일 수 있으며, 동적 특징벡터 추출시에 상관성이 제거되고 차원이 감소된 주성분 특징벡터로부터 순시정보를 추출할 수 있으므로 사용자 인증의 성능을 향상시킬 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020110096236A
公开(公告)日：2011-08-30
申请号：KR1020100015573
申请日：2010-02-22
Applicant: 숭실대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/30598 , G06F17/17
Abstract: PURPOSE: An apparatus and a method for clustering using mutual information between clusters are provided to classify the data without information about the number of clusters. CONSTITUTION: An initial value determination unit(110) determines a data spot with maximum density value as an initial clustering center. The initial density value is calculated based on the distance information between data points in a data set. A cluster center determination unit(120) determines the cluster centers which classifies the data set into clusters based on the density value of the data spots. A mutual information output unit(130) outputs the mutual information value which expresses the relation between the clusters based on the distance information between the cluster center and the data spot.
Abstract translation: 目的：提供使用集群之间的互信息进行聚类的装置和方法，用于对数据进行分类，而不需要关于集群数量的信息。 构成：初始值确定单元（110）将具有最大密度值的数据点确定为初始聚类中心。 基于数据集中的数据点之间的距离信息来计算初始浓度值。 集群中心确定单元（120）基于数据点的密度值来确定将数据集分类为聚类的聚类中心。 互信息输出单元（130）基于群集中心和数据点之间的距离信息，输出表示群集之间的关系的互信息值。
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公开(公告)号：KR101054331B1
公开(公告)日：2011-08-04
申请号：KR1020090118803
申请日：2009-12-03
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G06K9/00
Abstract: 생체 데이터를 이용한 사용자 인증 장치 및 방법이 개시된다. 특징 벡터 추출부는 인증자로부터 생체 특성을 나타내는 인증 데이터 및 식별코드를 입력받아 인증 데이터를 구성하는 복수의 프레임 중에서 서로 겹치는 부분이 없도록 선택된 테스트 프레임들 각각으로부터 특징 벡터를 추출한다. 인증값 산출부는 추출된 특징 벡터들을 기초로 가우시안 모델의 확률 밀도 함수의 유사도 비에 의해 얻어지는 인증값을 산출한다. 인증부는 사전에 설정된 제1기준값 및 상기 제1기준값보다 작은 값을 가지는 제2기준값이 복수의 사용자 각각의 식별코드에 대응하여 저장된 저장부로부터 입력된 식별번호에 대응하는 제1기준값 및 제2기준값을 독출하고, 인증값이 입력된 식별코드에 대응하는 제1기준값보다 크면 인증자를 정당한 사용자로 인증하고, 인증값이 입력된 식별코드에 대응하는 제2기준값보다 작으면 인증자를 사칭자로 결정하여 인증을 거절한다. 제어부는 인증값이 제1기준값과 제2기준값의 사이값인 경우에는 복수의 프레임 중에서 테스트 프레임들을 제외한 프레임들을 순차적으로 테스트 프레임에 추가시켜 특징 벡터의 추출 및 인증값의 산출 과정이 반복 수행되도록 한다. 본 발명에 따르면, 계산량을 감소시켜 처리 속도를 증가시킴과 동시에 사용자 인증의 정확성도 향상시킬 수 있으므로 모바일 기기에서 우수한 성능을 보이는 사용자 인증 시스템을 구현할 수 있다.
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