• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2069-2072
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• 2003

생체인식 분야 중에서 지문이식 시스템이 가장 대중화되었음에도 불구하고 아직까지 지문인식 장비는 고가인 실정이다. 이는 지문인식 시스템이 많은 이미지 처리와 수학연산을 위해 고속의 CPU와 많은 기억장치를 요구하기 때문이다. 본 논문에서는 PC기반에서 사용되는 지문인식 알고리즘을 ARM7 CPU에 맞게 최적화하는 방법에 대해 알아보고. ARM7 CPU를 탑재한 지문인식 모듈에 적용하여 실행시간을 측정하여 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1247-1250
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• 2002

본 논문은 일반적인 신원확인 방법인 주민등록증의 사진과 본인 실물을 육안으로 비교로 판별하던 것을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 판별할 수 있게 하는 알고리즘을 제안한다. 생체이식 기술은 이용하여 본인 확인하는 방법은 점차 보편화 있다, 이런 생체인식기술 즉 지문인식과 문자인식, 홀로그램 인식기술을 접목하여 주민등록상의 지문이미지와 지문입력기에서 입력받은 생체지문을 비교판별하고 문자이미지를 데이터화하여 주민등록번호가 민원인의 Index Key 되며 홀로그램으로 주민등록증의 진위여부를 판별하는 방법을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.527-534
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• 2019

범죄현장에 남겨진 지문은 대부분 잠재지문의 형태이기 때문에 육안으로는 쉽게 식별되지 않으므로 눈에 잘 보이도록 현출해야 한다. 그러나 잠재지문을 현출한 이후에도 배경으로부터 지문이 잘 보이도록 추가적인 증강이 필요하며 주로 사용하는 방법에는 광학적 방법이 있다. 광학적 방법은 일부 분말 또는 시약에 적절한 광원을 비췄을 때 형광을 보이는 성질을 이용한다. 따라서 적절한 파장의 광원과 필터를 사용하면 지문 이미지를 증강할 수 있으므로 광원과 필터의 조합이 매우 중요하다. 하지만 적용한 기법과 사용한 광원에 따라서 배경에서 반사된 빛의 파장 대역과 필터가 가진 파장 대역이 서로 겹쳐서 반사광을 잘 차단(cut-off)하지 못하는 경우에는 이상적인 증강의 효과를 얻기 어렵다. 이 연구에서는 450 nm 파장의 녹색 광원과 505 nm 파장의 청색 광원에 low-pass 필터를 광원에 장착함으로써 광원의 파장을 개선한 결과 더 좋은 품질의 지문 이미지를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.63-68
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• 2003

지문 인식 시스템에서는 대부분 융선의 끝점과 분기점을 이용한다. 그러나 융선을 체인 코드화하여 이것을 이용한 훼손된 지문의 인식에 관해 연구하였다. 처리의 결과와 순서는 다음과 같이 요약 할 수 있다. (1)몇 개의 훼손된 지문획득, (2)전처리(잡음 제거를 위해 중간 값 필터링, 지역 또는 전역 히스토그램 균등화, 팽창과 침식, 세선화와 유사 이미지 제거), (3)최소 자승법 처리 후 융선 재구성, (4)체인 코드 벡터의 분포 계산, (5)전 처리된 지문 이미지에서 각 벡터의 값들은 거의 같은 결과 값을 보였다. 이 결과로부터 우리는 특징점을 이용한 시스템과 결합하여 사용한다면 더욱 성공적인 지문 인식 시스템이 될 것이라 추측한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.653-662
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• 2022

최근 이미지와 같은 다차원의 복잡한 패턴 인식에 많이 사용하는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 적용한 지문분류 방법이 다양하게 연구되고 있다. CNN 기반 지문분류 방법은 일반적으로 특징추출과 분류 단계로 나누어진 두 단계의 과정을 하나로 통합하여 실행할 수 있다. 따라서 CNN 기반 방법은 지문 이미지의 특징을 자동으로 추출할 수 있으므로, 처리 과정을 단축시킬 수 있는 장점이 있다. 또한 불완전하거나 품질이 낮은 지문의 특징을 다양하게 학습할 수 있으므로, 예외 상황의 특징 추출에 대해 유연성이 있다. 본 논문에서는 CNN 기반 지문분류연구동향을 파악하고, 실험 방법 및 결과 분석을 통해 향후 연구방향에 대해 논의하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1363-1364
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• 2015

본 논문은 지문을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNN: Radial Basis Function Neural Network)을 기반으로 지문을 식별하고 확인할 수 있는 방법을 제시한다. 지문 데이터로는 공인데이터인 FVC2002의 지문 데이터를 사용하였다. 지문 이미지의 개선을 위해 여러 단계의 전처리를 한 후 특징점을 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축된 데이터베이스를 방사형 기저함수 신경회로망을 통해 학습을 시키고 지문의 패턴을 분류하여 지문의 대상자와 일치하는 패턴의 지문들을 선정한다. 선정된 지문들과 입력된 지문의 특징점을 이용하여 지문의 대상자를 식별한다.

• 분석과학
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• 제29권6호
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• pp.283-292
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• 2016

범죄현장조사에 사용되는 인체에 유해할 수 있는 일반분말에 대한 대체수단으로 천연분말(오징어 먹물분말, 청대분말, 쌀분말)을 이용하여 비 다공성표면(유리, 플라스틱, 타일)상의 잠재지문을 현출(가시화)하였다. 현출된 잠재지문을 Automatic Fingerprint Identification System (AFIS)으로 분석한 특징점의 수를 흑색분말을 사용한 결과 특징점 수와 비교하였으며 또한 객관적이고 계량적인 평가방법의 개발을 위하여 각 분말로 가시화된 지문의 이미지를 농도계 이미지분석(densitometric image analysis)을 이용한 결과 값인 융선 피크의 면적값을 비교하였다. 천연분말들의 현출효과는 표면에 따라 다양하게 나타났다. 일반적으로 오징어 먹물분말은 대부분의 표면에서 좋은 현출을 보였으며 청대분말은 타일표면에서 그리고 쌀분말은 유리표면에서 최고의 현출을 보였다. 그러나 플라스틱 표면은 천연분말에 의한 지문현출이 가장 어려운 표면이었다. Field Emission Scanning Electron Microscope (SEM)를 이용한 이미지 분석에서 융선에 적절한 흡착력을 가지는 조건으로 천연분말 입자의 크기와 형태가 중요한 인자임을 확인할 수 있었다. 비록 기술적인 어려움으로 특징점의 수와 융선 피크의 면적값과의 상관관계를 볼 수는 없었으나 공평하고 객관적인 지문의 평가방법으로 기준 이미지의 사용을 통한 이미지 보정을 통하여 가능하리라고 사료된다. 저가의 저독성 천연분말은 추가적인 실험을 통하여 적절한 잠재지문 현출제로서의 가능성을 보일 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.203-211
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• 2005

본 논문에서는 대용량 DB에서 개인을 인식하는 새로운 자동 지문인식 시스템을 제안한다. 시스템은 전처리, 분류, 매칭의 3단계로 구성되는데, 분류단계에서는 방향성 이미지 분포의 통계적인 접근 방법에 기반한 새로운 분류기법을 제안하였고, 정합단계에서는 기존 알고리즘보다 더 빠르고 정확한, 개선된 특징점 후보쌍 추출 알고리즘을 제안하였다. 정확성을 위해 정합 단계에서 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하고 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 빠르게 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 제안한 시스템은 반도체 칩방식 입력장치로부터 획득한 1000개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험결과는 제안한 방법이 기존방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.81-85
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• 2003

본 논문에서는 기존 지문 인식 시스템에서 사용하는 특이점 추출 알고리즘과 매칭 알고리즘을 개선한 알고리즘들을 설계하고 구현함 으로서 새로운 지문 인식 시스템 개발에 목표를 두었다. 현재, 이진화된 지문 이미지를 표현하는 자료구조인 Union and Division을 고안하였고, Union and Division에 기반한 특이점 추출 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 또한 특이점 추출에서의 과다한 추출 단계로 인하여 발생되는 문제점들을 줄이기 위하여 기존의 6 단계인 특이점 추출 과정을 개선하여 3단계로 줄이면서도 정확성을 높이는 특이점 추출 알고리즘을 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.337-340
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• 2007

일반적인 히스토그램 기법은 용선과 골로 이뤄진 지문 영상을 개선하는 효과가 미미하다. 히스토그램 스트레칭 기법은 명암 분포를 확장하여 전체 영상의 명암을 확장시키며, 히스토그램 스트레칭은 국소적인 명암 개선 효과에 탁월하므로 지문 영상 개선에 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 지문 영상을 개선하기 위해 평균과 표준 편차를 이용한 방법을 제안한다.