• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.89-91
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• 2022

본 논문에서는 생체인식 수단 중 하나인 손금을 이용한 생체인식에서 Attention U-Net을 기반으로 손금을 추출하는 방법을 제안한다. 손바닥의 손금 중 주요선이라 불리는 생명선, 지능선, 감정선은 거의 변하지 않는 특징을 가지고 있다. 기존의 손금 추출 방법인 비슷한 색상에서 손금 추출, 제한된 Background에서 손금을 추출하는 것이 아닌 피부색과 비슷하거나, 다양한 Background에서 적용될 수 있다. 이를 통해 사용자를 인식하는 생체인식 방법에서 사용할 수 있다. 본 논문에서 사용된 Attention U-Net의 특징을 통해 손금의 Segmentation 영역을 Attention Coefficient를 업데이트하며 효율적으로 학습할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.11
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• pp.2429-2434
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• 2010

In this paper, we propose a method to extract and analyze palm line with fuzzy method. In order to extract the palm part, we transform the original RGB color space to YCbCr color space and extract sin colors ranging Y:65-255, Cb:25-255, Cr:130-255 and use it as a threshold. Possible noise is removed by 8-directional contour tracking algorithm and morphological characteristic of the palm. Then the edge is extracted from that noise-free image by stretching method and sobel mask Then the fuzzy binarization algorithm is applied to remove any minute noise so that we have only the palm lines and the boundary of the hand. Since the palm line reading is done with major lines, we use the morphological characteristics of the analyzable palm lines and fuzzy inference rules. Experiment verifies that the proposed method is better in visibility and thus more analyzable in palm reading than the old method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.211-213
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• 2010

본 논문에서는 형태학적 처리 방법과 8 방향 윤곽선 추적을 이용하여 손금을 추출하는 방법을 제안한다. YCbCr컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.2
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• pp.243-248
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• 2011

In this paper, we propose a new method to extract palm lines and read it with simple techniques from one photo. We use morphological information and 8-directional contour tracking algorithm. From the digitalized image, we transform original RGB information to YCbCr color model which is less sensitive to the brightness information. The palm region is extracted by simple threshold as Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255 of skin color. Noise removal process is then followed with morphological information of the palm such that the palm area has more than quarter of the pixels and the rate of width vs height is more than 2:1 and 8-directional contour tracking algorithm. Then, the stretching algorithm and Sobel mask are applied to extract edges. Another morphological information that the meaningful edges(palm lines) have between 10 and 20 pixels is used to exclude noise edges and boundary lines of the hand from block binarized image. Main palm lines are extracted then by labeling method. This algorithm is quite effective even reading the palm from a photographed by a mobile phone, which suggests that this method could be used in various applications.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.395-402
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• 2018

Human palms contain discriminative features for proving the identity of each person. In this paper, we present a novel method for user verification based on palmprints and palm veins. Specifically, the region of interest (ROI) is first determined to be forced to include the maximum amount of information with respect to underlying structures of a given palm image. The extracted ROI is subsequently enhanced by directional patterns and statistical characteristics of intensities. For multispectral palm images, each of convolutional neural networks (CNNs) is independently trained. In a spirit of ensemble, we finally combine network outputs to compute the probability of a given ROI image for determining the identity. Based on various experiments, we confirm that the proposed ensemble method is effective for user verification with palmprints and palm veins.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.327-334
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• 2024

In this paper, we developed a system with a near-infrared LED light source with a wavelength of 950nm to acquire palm vein images and a white LED light source to acquire palm creases based on Raspberry Pi. In addition, we implemented a unique pattern-extractable image processing technology that can prevent counterfeiting and enhance security of mixed creases and palmprints through image pre-processing (Gray scaling, Histogram Equalization, Blurring, Thresholding, Thinning) for the acquired vein and palm images, and secured a source technology that can be used in a security-enhanced system.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.3
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 피부 변형 방법의 일종으로 스플라인 곡선과 곡면을 이용한 손 형상의 모델링 및 변형 기술을 소개하다. 손 형상의 골격 구조를 근사하는 스윕에 손 형상 메쉬 정점들을 바인딩 하여 관절의 변화에 따라 변형된 손 형상을 얻고, 손 자세 변형에 따라 손바닥 형상이 돌출되고 손금이 생기는 등 기존 연구에서 부족했던 손바닥 형상 변형의 사실성을 얻기 위해 손바닥 형상 변형을 제어하는 넙스 곡면을 생성하고 이용하였다. 손바닥 표면의 정 점들을 보간하여 생성된 넙스 곡면은 사실적인 손바닥 변형을 위해 소수의 보간 점들만 미리 정의된 방법으로 변경하면 되기 때문에 사용하기가 용이하다. 손금은 손바닥 곡면에 대한 차이 값으로 구현되어 손형상 자세에 부합하게 변형되며, 사람에 따라 다른 다양한 손금 형태를 지원할 수 있다. 연구 결과는 사실적인 형상 변형 결과를 보였으며, 실시간 실행이 가능하다.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.158
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• pp.18-29
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• 2011

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2001.05a
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• pp.522.1-522
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• 2001