• 분석과학
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• 제21권3호
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• pp.222-228
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• 2008

생체피부에서의 잠재지문 현출에는 많은 제한점이 있다. 살아있는 피부는 계속적인 발한을 하고 지방친화성이 있어 흡수 및 확산에 의해 지문변화를 초래하기 때문이다. 본 연구는 사람피부에 존재하는 잠재지문의 효과적 현출방법을 알아보기 위하여 살아있는 생체피부와 피부유사 돼지피부를 이용하여 수행되었다. 피부지문현출제로는 흑색, 형광 분말 및 자석분말 그리고 Cyanoacrylate fuming을 이용하였으며 전사법으로는 전사지(lifting paper), 유리, 사진현상용 glossy paper를 이용하여 피부로부터 전사한 후 현출하였다. 살아있는 피부에 존재하는 즉시지문일 경우에는 흑색분말인 S-powder, Cyanoacrylate fuming법 및 훈증후 흑색 또는 형광분말로의 재처리에 의해 현출이 가능하였고 자석분말로의 현출로는 지문이나 배경피부에 과도하게 흡착되는 경향을 볼 수 있었으며 유류에 따라 지문이 사라짐을 알 수 있었다. 사체유사 돼지피부에서는 6시간 유류된 지문에서도 $25^{\circ}C$, 40%에서 1분간의 Cyanoacrylate fuming법 이후 흑색분말로의 재현출하였을 때 잠재지문의 현출이 가능함을 알 수 있었으며 현출된 지문영상에 다양한 스펙트럼을 이용한 감식영상의 효과적 조사파장에 대한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.320-324
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• 2002

본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.553-555
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• 2000

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.671-673
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• 2000

현실세계에서 사이버 세계로의 전환은 우리에게 많은 생활의 변화를 가져옴과 동시에 혼란을 동반 하고 있다. 이러한 상황에서 암호기술은 사이버 세계의 질서를 잡는 핵심기술로 발전하고 있다. 본 논문에서는 기존의 공개키 기반 구조의 단점들을 보안 하는 방법으로 생체인증 기술인 지문 인식시스템과 RSA암호 알고리즘을 결합한 새로운 인증 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.325-329
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• 2002

본 연구에서는 할선법과 모멘트를 조합한 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 할선법과 모멘트에 기초를 둔 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위해 negentropy를 최대화는 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산량을 줄이기 위함이고, 모멘트는 최대화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀의 8개 지문영상에서 임의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합지문들을 각각 대상으로 시뮬레이션한 결과, 할선법만에 기초한 기법보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.256-265
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• 2003

지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.870-878
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• 2013

본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.751-753
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• 2005

지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.530-536
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• 2020

일반적인 지문 인식기에서 이용되는 미뉴셔 특징은 표현 공격에는 강건하지만 오 정합률이 상대적으로 높다는 약점이 있다. 따라서 미뉴셔 특징은 스켈리톤 영상과 함께 이용되는 경향이 있다. 보통 지문의 미뉴셔 특징에 대한 보안 취약성 연구는 많이 진행되어 있으나 스켈리톤에 대한 취약성 연구는 미약한 형편이므로 본 연구에서는 스켈리톤에 대한 표현 공격의 취약성을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 지문의 스켈리톤으로부터 학습 알고리즘을 사용해 원래의 지문을 복구하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 Pix2Pix 모델에 잠재 벡터를 추가한 새로운 학습 모델인 Pix2Pix을 제안하여, 보다 자연스러운 지문을 생성한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제시된 학습 알고리즘을 이용해 원래의 지문을 복원한 다음, 복원된 지문을 지문 인식기에 입력시켜 높은 인식률을 달성하였다. 그러므로 본 연구는 스켈리톤을 함께 이용하는 지문 인식기는 표현 공격에 취약함을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 접근방법은 지문 인식 및 복원, 비디오 보안, 생체 인식 등과 연관된 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.703-706
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• 2003

이 논문은 입력 지문 영상에 대하여 블록 이진화와 병렬 세선화를 거친 이미지에 4개의 각기 다른 방향 성분 요소를 이용하여 각 블록에 대한 대표 방향 성분들을 추출하여 방향 성분 이미지를 얻었다. 추출된 대표 방향성분 이미지에 정의된 방향성 패턴을 적용시켜 일치되는 블록에 대하여 1차와 2차 중심점으로 추출하였다. 이렇게 추출된 1차와 2차 중심점을 이용하여 직교좌표를 생성하였다. 직교좌표는 지문영상을 처리하여 인식 및 인증시스템에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.