출입 보안을 위한 레이블링을 이용한 영역 분리 및 지문 중심점 추출

The Extraction of Fingerprint Corepoint And Region Separation using Labeling for Gate Security

본 논문에서는 지문 인식에 효율적으로 적용 가능하도록 출입 보안을 위한 레이블링을 이용한 영역 분리 및 지문 중심점 추출 알고리즘을 제안한다. 출입 보안 기술은 출입통제, 근태관리, 컴퓨터 보안, 전자상거래 인증, 정보보호 등이 있다. $128{\times}128$ 크기의 원 영상을 $4{\times}4$ 픽셀 크기로 나누어 방향 영상을 추출하고 잘못된 방향 영상에 대하여 방향 평활화 작업을 수행한다. 추출된 방향 평활화 영상을 각 방향별로 레이블링을 이용하여 영역을 분리하고 3가지 이상의 방향 변화가 나타나는 블록을 중심점으로 추출한다. 기존 방법에서 사용한 중심점 가능 영역이나 중심점 후보 영역을 탐색하지 않고 최대 방향과 레이블링을 이용한 방향별 영역 분리를 통하여 중심점을 추출함으로써 인식률과 매칭률을 높이고자 한다. 실험에 사용된 300개의 지문에 대하여 실험한 결과, Poincare 지수 방법은 94.05%의 추출율을 보였고 제안한 방법은 97.11%의 추출율을 보였다.

This study is to suggest the extraction algorithms of fingerprint corepoint and region separation using the labeling for gate security in order that it might be applied to the fingerprint recognition effectively. The gate security technology is entrance control, attendance management, computer security, electronic commerce authentication, information protection and so on. This study is to extract the directional image by dividing the original image in $128{\times}128$ size into the size of $4{\times}4$ pixel. This study is to separate the region of directional smoothing image extracted by each directional by using the labeling, and extract the block that appeared more than three sorts of change in different directions to the corepoint. This researcher is to increase the recognition rate and matching rate by extracting the corepoint through the separation of region by direction using the maximum direction and labeling, not search the zone of feasibility of corepoint or candidate region of corepoint used in the existing method. According to the result of experimenting with 300 fingerprints, the poincare index method is 94.05%, the proposed method is 97.11%.