Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.4
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pp.57-64
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2009
In this paper, We propose an highly efficient preprocessing technique for improving the performance of the crease extraction method, which can improve the accuracy of feature extraction within the fingerprint image. The proposed method applies the 1-dimensional directional slit for each pixel in fingerprint image. Once the direction of every pixel in crease candidate area is estimated, it is decomposed into different images depending on their direction. From the directional images, the crease clusters are estimated by utilizing the property of crease area. The proposed method finally extracts the crease from the crease clusters estimated from directional images.
Fingerprint recognition technology is used in many biometrics field accordingly essential feature of fingerprint image and the study is progressing. However development is not perfect in performance of the fingerprint recognition and application of the usual life. In the paper, we study various necessity of preprocessing according to algorithm and circumstances of authentication system in automatic information machine. We prove that system circumstance and optation of fingerprints image effectively is the important factor by using optical fingerprint input device and scanning the fingerprint in ID card. And then we present correct and fast computation method for improving image and feature extraction of fingerprint. Also we study effective algorithm implementation of total system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.37-40
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2012
본 논문에서는 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. 이 논문에서는 세선화된 지문 영상으로부터 후보 특징점을 추출한 후 연결성 탐색 정보를 이용하여 의사 특징점을 제거할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.2
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pp.73-80
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2006
Fingerprint-based verification system has been used for a very long time. Because of their well-known uniqueness and immutability, fingerprint is one of the most widely used biometric features. However, fingerprint identification system has such a critical weakness that the performance of verification is reduced drastically for a poor input fingerprint. In this paper, an image enhancement algorithm using enhanced direction and enhanced binary and aiming image is used to mitigate the problem in the preprocessing. The goal of image enhancement is to estimate the quality of input fingerprint image and to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint image. Also, a ridge orientation extraction method using index table is proposed to improve the speed of verification. It is shown by the experiments that proposed fingerprint verification system improves the minutiae extraction accuracy and performance of verification.
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.
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.
이 논문에서는 지문 인식을 위한 전처리 과정 중 개선된 이진 지문 영상을 얻기 위한 방법을 제안하였다. 흐릿하거나 블러링 된 256 그레이 레벨 원 지문 영상에 대하여 이진화 수행 시 명확한 융선과 골의 구조를 얻기 위해 고주파 강화 필터링을 적용하였다. 필터링 된 영상에 대하여 일정 블록으로 분할 한 후 각 블록에서 계산된 평균값을 임계값으로 하여 이진화를 수행하였고, 필터링을 적용하지 않았을 때 보다 융선과 골의 구조가 분명하고 융선 흐름이 유연한 이진 지문 영상을 획득할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.580-582
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2003
특징점 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.4A
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pp.345-355
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2002
This paper describes a new method of directional filter-based analysis for fingerprint enhancement. Fingerprint cages can be represented by direction field of regular structure of ridge patterns. The dominant directional component of ridge plays a very important role in pre-processing steps of fingerprint image analysis such as ridge's linking and noise removal for minutiae extraction. A directional filter bank analyzes input image into directional subband images and synthesizes them to the perfectly reconstructed image. In this paper, a new fingerprint enhancement algorithm based on a directional filter bank is proposed. The algorithm decomposes the fingerprint image into subband images in the analysis stage, accomplishes an enhance procedure by processing subband images in the enhance stage and synthesizes them to the enhanced image in the synthesis stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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