방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.
범죄현장조사에 사용되는 인체에 유해할 수 있는 일반분말에 대한 대체수단으로 천연분말(오징어 먹물분말, 청대분말, 쌀분말)을 이용하여 비 다공성표면(유리, 플라스틱, 타일)상의 잠재지문을 현출(가시화)하였다. 현출된 잠재지문을 Automatic Fingerprint Identification System (AFIS)으로 분석한 특징점의 수를 흑색분말을 사용한 결과 특징점 수와 비교하였으며 또한 객관적이고 계량적인 평가방법의 개발을 위하여 각 분말로 가시화된 지문의 이미지를 농도계 이미지분석(densitometric image analysis)을 이용한 결과 값인 융선 피크의 면적값을 비교하였다. 천연분말들의 현출효과는 표면에 따라 다양하게 나타났다. 일반적으로 오징어 먹물분말은 대부분의 표면에서 좋은 현출을 보였으며 청대분말은 타일표면에서 그리고 쌀분말은 유리표면에서 최고의 현출을 보였다. 그러나 플라스틱 표면은 천연분말에 의한 지문현출이 가장 어려운 표면이었다. Field Emission Scanning Electron Microscope (SEM)를 이용한 이미지 분석에서 융선에 적절한 흡착력을 가지는 조건으로 천연분말 입자의 크기와 형태가 중요한 인자임을 확인할 수 있었다. 비록 기술적인 어려움으로 특징점의 수와 융선 피크의 면적값과의 상관관계를 볼 수는 없었으나 공평하고 객관적인 지문의 평가방법으로 기준 이미지의 사용을 통한 이미지 보정을 통하여 가능하리라고 사료된다. 저가의 저독성 천연분말은 추가적인 실험을 통하여 적절한 잠재지문 현출제로서의 가능성을 보일 것으로 사료된다.
지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.
기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.
Point pattern matching schemes for finger print recognition do not guarantee robust matching performance for finger print images of poor quality. We present a finger print recognition scheme, where transformation parameter of matched ridge pairs are estimated by Hough transform and the matching hypothesis is verified by a new measure of the matching degree using selective directional information. Proposed method may exhibit extremely low FAR(False Accept Ratio) while maintaining low reject ratio even for the images of poor quality because of the robustness to the variation of minutia points.
본 논문에서는 대부분의 지문 인식 알고리즘에서 전처리에 해당하는 부분인 이미지 세선화에 관한 연구이다. 기존의 알고리즘을 보면 지운 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추물을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 본 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축할 수 있다.
본 논문에서는 지문 인식 시스템의 인식을 위한 등록점으로 융선의 단점과 분기점에 관하여 연구하였다. 원 지문 영상은 전처리 과정을 거치게 되면서 잘못된 특징점을 포함하게 되며 이는 지문 인식 시스템의 효율성을 감소시키는 원인이 될 수 있다. 이 논문에서는 세선화된 지문 영상으로부터 후보 특징점을 추출한 후 연결성 탐색 정보를 이용하여 의사 특징점을 제거할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.
강력범죄사건에서 발견할 수 있는 증거물인 테이프는 접착면에 지문이 쉽게 유류될 수 있다. 청 테이프에 유류된 지문을 현출하고자 사삼산화철($Fe_3O_4$)기반의 Small Particle Reagents(SPR)를 사용하여 SPR의 제조비율 및 현출에 영향을 주는 요인에 대해 연구하였다. SPR이 지문현출에 영향을 주는 요인은 제조시 첨가되는 분말의 양, 계면활성제의 양, 계면활성제의 HLB(hydrophile-lipophile balance)에 의해 영향을 받는다. 증류수 100ml를 기준으로 분말의 양은 0.5g~1.0g일 때 융선에 적절한 양이 흡착되었으며 계면활성제의 양은 0.5ml이상이면 배경에 흡착된 분말들을 잘 씻어냈다. 또한 계면활성제의 HLB가 배경과 융선과의 대조비를 높이는 중요한 요인이었으며 유류된 지문의 지질 성분을 용해시키지 않는 11~18사이의 HLB가 뛰어난 현출력을 보였다.
시아노아크릴레이트 훈증법은 비다공성 표면에 유류된 잠재지문을 현출할 때 효과적이다. 본 연구는, 진공챔버에서 시아노아크릴레이트를 훈증할 때 온도, 습도, 훈증 방법 등이 잠재지문 현출에 미치는 영향을 확인한 후 최적 반응 조건을 찾는데 있다. 진공챔버의 온도가 높을수록 시아노아크릴레이트 증발량은 증가했지만, 지문 융선에서 시아노아크릴레이트의 중합반응은 $30^{\circ}C$에서 가장 잘 일어났다. 상대습도가 40%, 50% 조건에서는 좋은 상태의 지문이 현출되었지만, 30%보다 낮거나 60%보다 높은 조건에서는 지문 융선에서 시아노아크릴레이트 중합반응 속도가 느려졌다. 진공챔버에서 시아노아크릴레이트를 자연적으로 증발시키는 방법보다는 $OMEGA-PRINT^{TM}$ dispersal pads와 수산화나트륨을 포함한 솜을 이용해 시아노아크릴레이트 훈증하는 방법이 효과적이란 사실을 확인할 수 있었다. 진공챔버에서 시아노아크릴레이트 처리시간은 상대습도에 비해 큰 영향을 주지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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