초록
Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다［l］. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두 정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
Jain et al. proposed the hybrid matching method which was combined the minutia-based matching method and the filter-bank based matching method. And, their experimental results proved the hybrid matching method was more effective than each of them. However, this hybrid method cannot utilize each peculiar advantage of two methods. The reason is that it gets the matching score by simply summing up each weighted matching score after executing two methods individually. In this paper, we propose new hybrid matching method. It mixes two matching methods during the feature extraction process. This new hybrid method has lower ERR than the filter-bank based method and higher ERR than the minutia-based method. So, we propose the adaptive hybrid scoring method, which selects the matching score in order to preserve the characteristics of two matching methods. Using this method, we can get lower ERR than the hybrid matcher by Jain et al. Experimental results indicate that the proposed methods can improve the matching performance up to about 1% in ERR.