• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.67-69
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• 2005

지문인식 시스템이란 저장되어서 가지고 있는 지문data와 지금 현재sensor로 입력받은 지문data의 유사도를 측정하는 system이다. 현 시대의 보안에 관한 요구가 많아지면서, 개인password나PIN(Personal Identification Number)같이 외워서 사용해야만 하는 불편함이 없고, 본인임을 쉽게 증명할 수 있는 생체정보를 이용한 ID system이 각광을 받고 있다. 이러한 상황 속에서 가장 손쉽게 접할 수 있는Finger-print Identification system을 구현할 것이다. 지문인식 시스템은 sensor의 방식에 따라 여러가지로 분류되는데, 본 논문에서는 광학방식 센서를 이용한 지문인식 시스템을 구현 하였다. 본 지문인식 시스템은 처음 지문영상을 센서로 입력 받고 그 입력된 영상을 전처리(pre-processing)해서 지문의 특징점을 추출한다. 이렇게 특징점들을 획득한 후, 후처리(post-processing)과정을 거쳐서 database에 저장 한다. 이렇게 지문영상의database를 구성한 후, 비교하고자 하는 지문영상을 센서로 입력 받아 지문영상을 획득할 때와 같은 processing과정을 거치고, 그 결과물과 database에 저장되어있는 지문과 1:N matching을 한다. 이렇게 해서 유사한 지문영상을 유사도에 따라 출력한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.319-322
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• 2000

본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.13 no.6
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• pp.493-500
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• 2002

Fingerprint recognition is concerned with fingerprint acquisition and matching. Our research was focused on a fingerprint matching method using an inkless fingerprint input sensor at the fingerprint acquisition step. Since an inkless fingerprint sensor produces a digital-image-processed fingerprint image, we did not consider noise that can happen while acquiring the fingerprint. And making the user attempt fingerprint input as random, we considered image distortion that translation and rotation are included as complex. NJTC algorithm is used for fingerprint identification and verification. The method to find the center of the fingerprint is added in the NJTC algorithm to supplement discrimination of fingerprint recognition. From this center point, we decided the optimum cropping size for effective matching with pixels and demonstrated that the proposed method has high discrimination and high efficiency.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.470-474
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• 2006

지문인식 시스템의 성능을 측정하기 위해 지문 데이터베이스가 필요하지만, 개인 사생활 문제나 데이터베이스를 구성하기 위한 제약조건 등으로 인해 실제 사용가능한 지문 데이터베이스는 많지 않다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 수집된 지문 영상으로부터 다양한 환경적 효과를 가진 지문 영상을 자동으로 생성해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 소량의 원본 영상으로부터 목표 환경의 지문을 생성하기 위한 필터 조합을 찾는다. 서로 다른 압력에서 수집된 지문을 대상으로 제안하는 방법을 적용하였으며, 생성된 지문 영상은 실제 환경에서 수집된 것과 비슷한 특성을 나타내었다. 제안하는 방법을 통해 실제로 다수의 지문을 수집하지 않고 각종 환경에서 시스템의 성능을 평가할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.5
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• pp.455-464
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• 2007

The construction of a fingerprint database is important to evaluate the performance of an automatic fingerprint recognition system. Due to the cost of collecting fingerprints, there are only few benchmark databases available. Since it is hard to evaluate how robust the system is in various environments with the databases, this paper proposes a novel method that generates fingerprint images automatically from only a few training samples by using the genetic algorithm. Fingerprints generated by the proposed method include similar characteristics of those collected from the corresponding real environment. The proposed method has been verified by comparing with real fingerprint images, showing the usefulness of the method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.2
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• pp.77-85
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• 2010

Fingerprint image quality checking is one of the most important issues in on-line fingerprint recognition because the recognition performance is largely affected by the quality of fingerprint images. In the past, many related fingerprint quality checking methods have typically considered the local quality of fingerprint. However, It is necessary to estimate the global quality of fingerprint to judge whether the fingerprint can be used or not in on-line recognition systems. Therefore, in this paper, we propose both local and global-based methods to calculate the fingerprint quality. Local fingerprint quality checking algorithm considers both the condition of the input fingerprints and orientation estimation errors. The 2D gradients of the fingerprint images were first separated into two sets of 1D gradients. Then，the shapes of the PDFs(Probability Density Functions) of these gradients were measured in order to determine fingerprint quality. And global fingerprint quality checking method uses neural network to estimate the global fingerprint quality based on local quality values. We also analyze the matching performance using FVC2002 database. Experimental results showed that proposed quality check method has better matching performance than NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality) method.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.7
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• pp.911-921
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• 2004

Accurate minutiae extraction from input fingerprint images is one of the critical modules in robust automatic fingerprint identification system. However, the performance of a minutiae extraction is heavily dependent on the quality of the input fingerprint images. If the preprocessing is performed according to the fingerprint image characteristics in the image enhancement step, the system performance will be more robust. In this paper, we propose a knowledge-based preprocessing method, which extracts S features (the mean and variance of gray values, block directional difference, orientation change level, and ridge-valley thickness ratio) from the fingerprint images and analyzes image quality with Ward's clustering algorithm, and enhances the images with respect to oily/neutral/dry characteristics. Experimental results using NIST DB 4 and Inha University DB show that clustering algorithm distinguishes the image Quality characteristics well. In addition, the performance of the proposed method is assessed using quality index and block directional difference. The results indicate that the proposed method improves both the quality index and block directional difference.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.8A
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• pp.796-804
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• 2002

This paper presents a new algorithm of fingerprint image analysis and processing using directional filter bank(DFB). The directional components of ridge is very important in pre-processing steps of fingerprint image processing such as image enhancement by directional filtering followed by estimationg the directional image of ridge patterns. The DFB analyzes input image into directional subband images and synthesizes them to the perfectly reconstructed image. In this paper, a new fingerprint processing algorithm using the DFB is proposed. The algorithm decomposes the fingerprint image into directional subband images and performs directional map generation, foreground segmentation, singular points extraction and image enhancement based on local directional energy estimate.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.429-432
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• 2001

지문영상의 특이점(Singularities) 중의 하나인 Core Point는 대부분의 지문인증 시스템에서 기준점(Reference Point)으로 사용되고 있다. 또한 Core Point의 검출은 전체 지문인증 시스템의 가장 기본적인 단계로서 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 지문 영상의 방향 패턴(Orientation Pattern)과 이의 리레이블링(Re-labeling)을 이용한 Core Point 검출 방법을 제안하고, 기존의 Poincare Index를 이용하는 방법 및 Sine Map을 이응한 방법과 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.09a
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• pp.165-169
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• 2005

지문인식에 있어서 지문의 원 영상이 여러 가지 이유로 손상되어 발생 될 수 있는 특징 및 정보들이 지문인식 시스템에 많은 영향을 주어 인식률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 개선된 영상처리를 통하여 이러한 의사 특징점의 수를 줄여 보다 정확한 특징점을 추출하여 지문인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 지문의 손상으로 생기는 의사 특징점을 줄임으로써 전체 시스템의 계산량을 줄여 지문인식 속도를 향상시키고자 한다.