Biometrics Based on Multi-View Features of Teeth Using Principal Component Analysis

주성분분석을 이용한 치아의 다면 특징 기반 생체식별

  • Chang, Chan-Wuk (Dept. of Information and communication engineering, Chosun University) ;
  • Kim, Myung-Su (Dept. of Pharmacology, College of Detistry, Chosun University) ;
  • Shin, Young-Suk (Dept. of Information and communication engineering, Chosun University)
  • 정찬욱 (조선대학교 정보통신공학과) ;
  • 김명수 (조선대학교 치과대학 치과약리학) ;
  • 신영숙 (조선대학교 전자정보공과대학 정보통신공학과)
  • Published : 2007.12.30

Abstract

We present a new biometric identification system based on multi-view features of teeth using principal components analysis(PCA). The multi-view features of teeth consist of the frontal view, the left side view and the right side view. In this paper, we try to stan the foundations of a dental biometrics for secure access in real life environment. We took the pictures of the three views teeth in the experimental environment designed specially and 42 principal components as the features for individual identification were developed. The classification for individual identification based on the nearest neighbor(NN) algorithm is created with the distance between the multi-view teeth and the multi-view teeth rotated. The identification performance after rotating two degree of test data is 95.2% on the left side view teeth and 91.3% on the right side view teeth as the average values.

본 논문은 주성분분석기법을 이용한 치아의 다면특징을 기반으로 한 새로운 생체 식별시스템을 제안한다. 치아의 다면 특징들은 정면치아와 좌측, 우측 치아들로 이루어진다. 우리는 실생활 환경에서 보안 접속을 위하여 치아를 이용한 생체식별을 목표로 한다. 다면 치아 영상들은 특별히 고안된 실험환경에서 획득되었으며, 개인 식별을 위한 특징으로 42개의 주성분이 개발되었다. 개인 식별은 학습된 다면치아와 회전된 다면치아 사이의 최소근접기법에 의해 계산되었다. 2도 회전 후의 다면치아 인식성능은 평균값으로 좌측면 치아 95.2%, 우측면 치아 91.3%을 보였다.

Keywords