정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.
본 논문은 잡음에 의해 열화된 지문영상을 향상시키기 위해 화소가 가지는 다중방향성을 이용하는 방법을 제안한 다. 지문영상은 융선과 골의 규칙적인 배열로 이루어지는데 이러한 융선과 골을 구성하는 화소의 방향성들은 잡음이 가지는 방향성들과는 구별된다 방향성대역 통과 필터뱅크(Directional Filter Bank : DFB)는 입력영상이 가진 일정한 방향성 대역을 통과시켜서 다수개의 부영상들을 생성한다. 본 논문은 DFB를 이용하여 지문영상을 다수개의 특정 방향성을 가진 부영상들로 분해한 다음 이러한 부영상들을 사용하여 지문영상을 개선한다
사용자 인증에 관한 연구 중 지문인식에 대한 연구는 매우 진보적인 발전을 거듭해왔다. 지문인식 장치의 보급으로 지문영상을 입력받기 위한 센서의 소형화와 저가화가 요구되어짐에 따라 Area-Sensor를 대신하여 Line-Sensor에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 잡음에 민감한 Line-Sensor의 특성과 비효율적인 스캔방법으로 인하여 양질의 지문영상을획득하기에 어려움이 있다. 기존의 지문인식 알고리즘의 지문영상개선 방법으로는 인식과정 중 오류를 일으키는 확률이 높아 Line-Sensor에서 획득한 지문영상의 개선에 관한 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 런길이부호화를 이용하여 지문영상의 융선을 분류하는 방법을 연구하였다. 자동지문인식 시스템에서 단점, 분기점과 같은 특징점을 검출하기 위해 지문영상의 융선을 분류할 필요가있다. 본 논문에서는 분할된 지문영상을 런길이 부호화를 이용하여 지문융선을 분류하는 방법을 제안한다. 또한 융선의 분류와 동시에 각 런의 중심점을 연결하는 지문 세선화과정이 수행되고, 분기점 및 단점이 포함된 특징영역을 동시에 검출할 수 있다. 제안방법의 성능평가를 위해 지문영상을 사용하여 분기점 및 단점을 포함하는 특징영역을 검출하고, 동시에 지문융선을 분류할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 지문영상의 향상을 위한 방향성 필터링의 새로운 기법을 제안한다. 지문영상은 융선의 규칙적인 열의 방향성 맵으로 구성되어 있으며, 융선의 주방향성은 지문영상의 주요 특징점을 추출하기 위한 융선의 연결이나 잡음의 제거 등 지문영상의 전처리과정에 매우 중요하다. 방향성대역 통과 필터뱅크(Directional Filter Bank ; FB)는 입력영상을 주파수의 성분이 아닌 방향성 성분으로 분해한 다음, 이 대역영상으로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문은 DFB를 이용하여 지문영상을 방향성 대역 영상으로 분해하여 이를 처리한 후 복원함으로써 지문영상을 향상시키는 알고리듬을 제안한다.
지문영상 분류는 특징을 이용하여 여러 가지 유형의 지문영상으로 분류하는 것으로, 지문영상 자동인식시스팀에서 매우 중요하다. 본 논문에서는, 지문영상의 한 점에서의 방향척도를 제안하였다. 이 방향척도는 지문영상의 방향장 영상에서 융선 방향의 변화경로를 상술하는 것으로 지문영상의 각각의 점에 대하여 제안된 방향척도를 계산한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 지문영상을 특징점(핵심점과 삼각점)을 정의한 후 유형별로 분류하였다. 또한 개선된 Poincare 지수 알고리즘도 제안하여 핵심점과 삼각점을 구분하였다. 102개의 지문영상 실험 데이터에 대한 분류에러는 7.8%로서 문헌[9]의 분류오차 12.4%보다 좋은 실험결과를 얻을 수 있었다. 또한 제안한 방법은 온라인 지문영상 분류에도 사용가능 할 것으로 생각한다.
생체정보를 이용한 보안 솔루션이 활발하게 연구되고 있는 가운데, 지문은 가장 널리 사용되고 또한 중점적으로 연구되고 있는 생체특징의 하나로 자리잡았다. 지문인식 시스템에 사용되는 지문 입력기는 광학식, 반도체식 등 다양하나 입력방식은 주로 압착날인식으로 회전식과 달리 손가락 끝을 입력창에 대어 그 순간 접촉된 면의 지문만을 입력받게 된다. 그러므로 입력된 지문영상은 전체지문과 비교했을 때 극히 일부분에 불과하여, 이러한 제한된 영역으로부터 획득된 지문영상들을 비교한다면 비록 동일 지문이라 할지라도 획득 위치의 상이함으로 인해 타인 지문으로 오인식할 소지가 있다. 또한 특징점에 기반한 지문인증 알고리즘의 경우에는 두 지문으로부터 추출된 특징점의 위치 및 상태 정보의 신뢰성에 전적으로 의존하게되므로 특징점의 오추출 및 누락이 전체 시스템 성능을 좌우하게된다. 그러므로 가능한한 넓은 영역의 지문을 사용하고 신뢰할 만한 특징 추출 결과를 얻는 것이 에러율을 개선하는데 필수적이라 하겠다. 이에, 본 논문에서는 사용자 등록시 한 지문에서 획득한 복수의 지문영상을 이용하여 정렬 및 정합 과정을 거친 후 지문영상의 영역을 확장하고 해당 지문영상에서 추출된 특징점을 비교하여 유효하지 않은 특징점을 제거하는 과정을 통하여 등록시 저장되는 특징점 템플릿의 신뢰도를 높여주는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결과의 객관성을 확보하기 위하여 FVC 2002에서 제공하는 데이터베이스로 테스트한 결과 2.12%의 EER(Equal Error Rate)을 얻을 수 있었다.
일반적으로 지문 인식 알고리즘을 구현하기 위해서 전처리와 후처리를 거쳐 정합과 등록 등의 일률적인 과정을 거치게 된다. 하지만 사람의 지문은 개인의 생체학적 특성에 따라 많은 차이를 보인다. 본 논문에서는 두 가지 목적을 위하여 연구되었는데 첫 번째는 획득된 지문영상의 특성을 최대한 이용한 적응성 알고리즘의 개발이다. 보통 획득된 지문영상의 경우 좋은 품질의 영상과 손가락이 건조한 사람의 흐린 영상, 그리고 손가락이 젖은 사람에게서 나타나는 진한 영상 등의 크게 나누어 3가지로 나누어 볼 수 있는데 하나의 알고리즘을 통한 처리보다는 각 지문영상에서 적당한 알고리즘을 적용하는 것이 더욱 좋은 결과를 얻게 된다. 두 번째로 라인센서에서 얻은 낮은 품질의 영상을 처리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 라인센서의 사용으로 인한 장점을 최대한 이용하여 지문인식 시스템을 개발하기 위한 목적을 갖는다.
영상은 그래픽, 교육,의료 분야의 멀티미디어 정보에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 지문 영상은 정보화 시대에 매우 중요한 정보로서 보안이나 인증 시스템에 널리 쓰이고 있다. 그러나 기존의 시스템에서는 지문 영상의 데이터 양이 많아 지문의 특징 정보만 일부 추출하여 저장하는 방식을 취하고 있어 지문이나 검색 등의 다양한 응용에 제약을 주고 있다. 정지 영상 압축 표준으로는 JPEG이 있지만, 20:1이상의 고압축에서는 많은 부호화 결점들 때문에 그러한 시스템에서의 실제적인 사용은 매우 어렵다. 따라서 고압축을 수행하면서 선명한 화질을 제공하는 지문 영상 압축 코덱 개발이 매우 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞게, 최근 새로운 영상 압축 기법으로 등장한 WSQ를 근간으로 하는 FBI 지문 영상 압축 표준을 EK르는 영상 압축 코덱을 개발하였으며, Windows95 환경하에서 동작하는 소프트웨어를 개발하여 실제로 지문 영상을 압축하는데 사용할 수 있도록 하였다. 또한 원래의 FBI 코덱과의 호환성을 유지하면서 코덱의 성능을 향상시키는 기법을 적용하여 원래의 FBI 코덱 보다 성능이 나아진 코덱을 개발하였다. 개발된 지문 영상 압축 코덱은 전자 주민 카드 및 각종 인증 시스템용 코덱으로 활용 가능하다.
지문 인식의 성능을 안정적으로 유지하기 위해서는 지문 영상을 향상(Enhancement)시켜야한다. 그렇기 때문에 지문 영상을 향상시키는 방법에 대해 많은 연구가 이루어졌다. 그 중에서 대표적인 방법이 게이버 필터(Gabor Filter)를 사용하는 것이다. 그러나 GF를 사용한 지문영상 향상 방법은 처리 시간이 만이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 온라인(on-line) 환경에서 빠르게 지문영상을 향상시키기 위해 게이버 필터를 변형시킨 HGF(Half Gabor Filter)를 제안하였다. 제안한 HGF는 기존의 게이버 필터에 비해 연산량을 반으로 줄여 처리시간을 단축시킨 방법이다. 반면에 HGF로 향상시킨 지문영상은 GF를 적용한 경우와 거의 같은 효과를 갖는다. 본 논문에서는 HGF를 사용하여 GF로 지문영상을 향상시키는 경우와 거의 같은 결과를 얻을 수 있음을 이론적, 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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