• 한국통신학회논문지
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• 제26권4B호
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• pp.505-513
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• 2001

지문영상의 분류는 데이터베이스의 용량이 클 경우 검색시간을 효율적으로 단축시킬 수 있는 핵심적인 기술이다. 따라서 본 논문에서 core point 와 flow-line 추적을 이용한 효율적인 지문 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 방법은 특히 압착 날인된 지문 영상의 분류에 적합한 방법으로 크게 2단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 먼저 Poincare index를 이용하여 core point를 찾아내고 이를 바탕으로 개략적인 분류를 수행한다. 그 다음 두 번째 단계에서는 core point를 중심으로 flow-line을 추적하여 그 결과를 가지고 세부적인 분류를 수행한다. 세부분류 단계에서는 평활화된 블록의 방향정보를 이용한 효과적인 flow-line 추적 알고리즘과 이를 이용한 새로운 분류 방법이 제안된다. 제안한 방법은 회전이나 이동 그리고 약간의 잡음에 강인한 지문 분류 방법으로 지문입력기를 통하여 획득된 700장의 지문 영상에 적용해 본 결과 93.6%의 분류율을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.291-294
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• 2002

본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.535-544
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• 1990

본 논문은 지문영상의 복원 알고리즘과 특징점 추출에 관한 것이다. 지문영상의 복원은 잡음등에 의한 왜곡을 보정시키고, 지문에 갖는 여러가지의 특징을 보존 시키는데 그 목적이 있다. 복원 과정에서 세션영상의 방향정보와 원래영상의 명암값을 이용하였으며, 특징점의 추출을 하기 위해서 샘플 메트릭스를 사용, 지문의 중심점을 추출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.526-528
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• 2003

지문 영상의 품질은 지문 인식의 성능에 큰 영향을 미친다. 그러므로 지문 영상의 품질을 명가하고 정의하는 과정이 선행되면 안정된 지문 인식 성능을 보장 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 지문 영상 품질을 측정하는 알고리즘을 이용하여 정합 후 인증성공률을 높이는 것이다. 본 연구는 지문 영상의 품질을 측정하는 세가지 알고리즘을 구현하고 정량적으로 표현한 후 품질 정도에 따라 분류한 영상들을 이용하여 본인 대 본인 정합을 수행하였다. 그리고 알고리즘간의 특성을 비교하였으며 품질에 따른 정합 성능을 평가하였다. 실험 결과, 품질 평가 후의 정합 성능이 그렇지 않았을 때의 성능에 비해 5% 이상의 성능 향상을 보였다. 또한 좀 더 나은 성능 향상을 위해서는 융선의 지속성과 일관성을 판단할 수 있는 알고리즘 및 여러 품질 측정값들의 효율적인 조합의 연구가 필요하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.89-98
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• 2005

본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.149-156
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• 2011

본 논문은 비접촉식 지분 영상 획득 방식에 대한 소개와 함께 비접촉식 지문 영상의 유용성을 증명하기 위해, 현재 경찰청 등에서 사용되는 날인 지문과의 호환성을 접촉식 눌림 지문과 비교를 통해 평가한다. 이를 위하여 획득한 비접촉식 지문 영상과 접촉식 지문과의 차이를 분석하고 비접촉식 지문 영상의 문제점인 상대적으로 낮은 지문의 명암 대비, 해상도 차이를 보정하여 접촉식 날인 지문과의 정합 성능을 예측하였으며 특징점 기반의 정합 알고리즘을 사용하여 정합을 수행한 결과, 비접촉식 지문 영상은 일반 접촉식 눌림 영상에 비해 접촉식 날인 지문과의 인식 성능이 약 2.5% 하락하지만, 기존 연구 사례와 비교하여 볼 때 상당히 높은 수준의 성능인 EER 7.9%를 보임을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 비접촉식 지문 인식의 유용성을 증명하여 사용 확대를 가능하게 하고, 향후 비접촉식과 접촉식 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 호환성 문제에 도움을 줄 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1304-1313
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• 2006

21세기를 맞이하면서 정보통신기술의 발전과 인터넷 이용 확산 등으로 사용자 인증이 중요한 문제로 대두되고 있으며, 보다 강력한 사용자 인증을 위하여 생체인식 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 사용자 인증을 위한 생체정보가 타인에게 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킨다. 본 논문에서는 센서에서 획득된 지문영상을 클라이언트로 안전하게 전송하는 프로토콜을 제안한다. 특히, 계산능력이 부족한 임베디드 프로세스를 내장한 지문센서에서 지문영상을 실시간으로 암호화하기 위하여 지문영상 전체를 암호화하는 대신, 지문영상의 특정 비트 평면만을 암호화하는 부분암호화 알고리즘을 제안한다. 일반적인 부분암호화 방법에서 사용되어지는 최상위 비트 평면으로 부분암호화를 착 경우 간단한 공격으로 지문의 융선정보를 알 수 있기 때문에 지문인식 시스템에 공격이 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 최상위 비트정보 대신 최하위 비트정보를 이용하는 개선된 선택적 비트 평면 암호화 방법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 16비트 임베디드 프로세서를 가진 지문센서를 개발하고 부분암호화 방법을 구현한 결과, 기밀성 보장 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.355-358
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• 2003

대용량 데이터베이스를 기반으로 하는 지문인식 시스템에 있어서 전체적인 처리효율 증가를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 지문의 형상을 일정한 패턴을 기준으로 분류를 수행함에 있어서 영상의 Noise제거를 위해 하나의 영상에 크기가 서로 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하여 공통적으로 추출해 내는 특이점의 Position과 개수에 따라 지문을 분류하여 대용량 지문인식 시스템의 처리 효율을 증가시키는데 있다 .

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.283-286
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• 2002

자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 임계값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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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.