Fast Fingerprint Classification Using the Probabilistic Integration of Structural Features

구조적 특징의 확률적 결합을 이용한 빠른 지문 분류

  • Cho Ung-Keun (Department of Computer Science, Yonsei University, Biometries Engineering Research Center) ;
  • Hong Jin-Hyuk (Department of Computer Science, Yonsei University, Biometries Engineering Research Center) ;
  • Cho Sung-Bae (Department of Computer Science, Yonsei University, Biometries Engineering Research Center)
  • 조웅근 (연세대학교 컴퓨터과학과, 생체인식연구센터) ;
  • 홍진혁 (연세대학교 컴퓨터과학과, 생체인식연구센터) ;
  • 조성배 (연세대학교 컴퓨터과학과, 생체인식연구센터)
  • Published : 2005.07.01

Abstract

Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

Keywords