• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.886-895
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• 2006

Fingerprint classification reduces the number of matches required in automated fingerprint identification systems by categorizing fingerprints into a predefined class. Support vector machines (SVMs), widely used in pattern classification, have produced a high accuracy rate when performing fingerprint classification. In order to effectively apply SVMs to multi-class fingerprint classification systems, we propose a novel method in which SVMs are generated with the one-vs-all (OVA) scheme and dynamically ordered with $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers. More specifically, it uses representative fingerprint features such as the FingerCode, singularities and pseudo ridges to train the OVA SVMs and $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers. The proposed method has been validated on the NIST-4 database and produced a classification accuracy of 90.8% for 5-class classification. Especially, it has effectively managed tie problems usually occurred in applying OVA SVMs to multi-class classification.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.32 no.2
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• pp.84-92
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• 1989

The dermatoglyphic paffems of the hands and feet form during early fetal life and thereafter remain essentially unchanged. These traits are useful to study genetics and environmental factors that influence prenatal life and used in practice for personal identification and diagnosis of some diseases. The students of 112 male and 118 female were tested for the paffems of plantar regions. The most common patterns were open fields in the four interdigital areas and the frequency of the mirror pattern on them was 57.2%. For a-b, b-c and c-d ridge counts of the plantar interdigital areas sampled from 105 male and 109 female students, the nonsignificances were found between both sexes and between both feet.

• Analytical Science and Technology
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• v.34 no.3
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• pp.122-127
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• 2021

A mixture of polyvinylpyrrolidone and 1,2-indanedione (PVP-IND) is known to be the best reagent for developing latent fingerprints deposited on the surface of a thermal paper. However, no study has evaluated whether PVP-IND could enhance fingerprints in blood deposited on the surface of thermal paper. Therefore, in this study, the ability of PVP-IND to enhance the fingerprints in blood was investigated. Furthermore, aqueous amido black solution, which is known to be the best reagent for enhancing fingerprints in blood deposited on the surface of thermal paper, was used for comparison with PVP-IND. Therefore, while enhancing the fingerprints in diluted blood, PVP-IND enhanced the quality of fingerprints compared to aqueous amido black solution. The ridge diffused when the undiluted fingerprints in blood were enhanced with PVP-IND because PVP reacted with amino acids in blood; however, amido black solution yielded better results. When treated with PVP-IND, it is presumed that the ridge diffused due to the reaction of PVP and amino acids contained in the blood.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1007-1010
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• 2005

This paper presents a fingerprint image registration method. In the fingerprint system, the insufficiency of mutual information between a template and a query fingerprint is one of major factors to deteriorate recognition performance. To overcome this problem, we need to register multiple impressions and integrate their information. Our method matches the ridges from multiple impressions recursively and then registers the impressions to minimize the registration error calculated from the Distance map. Our method use regularized TPS model as the transformation model to compensate for the plastic deformation. We compare our method with 3 prior arts (ICP, Distance Map, Ross's method). Our registration error and its' variance is the smallest and also the average registration error is below 3 pixels.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.974-975
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• 2017

본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.529-531
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• 2003

지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.339-341
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• 2015

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. 따라서 세선화된 지문 영상으로부터 후보 특징점을 추출한 후 연결성 탐색 정보를 이용하여 의사 특징점을 제거할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1955-1956
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• 2008

정보 보안 시스템에 대한 접근을 용이하게 하면서 보다 안전하게 하기위한 하나의 방법으로 생체인식 시스템이 사용되고 있다. 본논문에서는 생체인식 시스템 중 보편적으로 사용되는 융선 방향을 이용한 지문인식 시스템을 구성하고, 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 지문에서 추출한 특징점 데이터를 영상에 워터마킹하여 지문 데이터를 보호하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.460-462
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• 2002

본 논문은 융선 방향의 화소값 변화와 융선의 수직 방향 화소값 변화의 차이를 이용하여 지문영상의 부영역 화질을 제거대상 영역(Removable Block)과 융선의 흐름이 불명확한 영역(Obscure Block), 융선의 방향성이 명확한 영역(Clear Block) 세 가지로 분류하였다. RB영역은 특징점 추출과정에서 제외 하였으며 OB 영역은 필터의 방향을 달리한 다수의 게이버(Gabor) 필터의 적용으로 처리하였고, CB 영역은 게이버 필터의 방향을 융선의 방향으로 하여 한번의 수행하였다. FVC2002(The Second Fingerprint Verification Competition) DB3 SetA 지문필터링을 영상을 대상으로 한 실험에서 부영역의 화질을 고려한 경우 EER(Equal Error Rate)이 14.31%의 처리속도 향상을 확인할 수 있었다.