• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.548-550
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• 2005

본 논문에서는 지문 인식을 하는데 있어서 특징점의 정보를 이용하여 지문을 정합하는 방법을 제안 하였다. 지문에는 중심점(core point), 삼각주(delta point), 분기점(bifurcation), 단점(ending point)들이 있는데, 본 논문에서는 먼저 poincare index를 이용하여 중심점을 검출한다. 검출된 중심점을 중심으로 하여 관심영역(ROI : region of interest)을 결정하여 영역내의 특징점들을 검출하여, 각 각 특징별로 분류한 다음 중심점과 특징점들과의 관계를 계산하여 지문 정합에 이용한다. 입력 받은 지문은 개개인 각각 양손 모두 10개의 손가락에서 센서의 누르기 압력을 다르게 하여 2번 입력 받아 사용하였다. 실험 결과 기존의 특징점 기반 알고리즘 보다 더 적은 영역에서 좀 더 정확하고 신뢰할 수 있는 지문 정합을 보여줌을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.353-355
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• 2000

기존의 지문인식은 입력 지문이 데이터베이스 내에 있는 특정인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것으로, 이를 위해 몇 단계의 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하는데 매우 복잡한 계산이 필요하고 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 Gabor 필터를 이용하여 획득한 Gabor 특징(Feature)을 바로 지문인식에 이용하여 높은 인식률과 빠른 지문인식을 할 수 있는 새로운 지문인식 알고리즘을 제안한다. Gabor 필터를 이용하면 전처리 과정을 생략할 수 있고, 지문표시의 길이가 일정하여 대단위 지문 데이터베이스를 구성하기가 용이하다. 실험은 특징점에 기초한 기존의 지문인식과 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.883-885
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• 2005

지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.118-121
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• 2003

지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 중심점 추출 방식은 입력된 지문 영상에 대해 3 $\times$ 3 Sobel 마스크를 적용한 후 8 $\times$ 8블록 영상을 분할하여 각 대표 방향 성분을 추출하며 추출되어진 방향 성분과 특이점 패턴을 비교하여 중심점을 탐색한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.237-240
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• 2002

지문 인식분야는 분류와 인증단계로 나뉜다. 이 논문에서는 방향성 이미지의 통계적 접근방법을 이용한 새로운 지문분류 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있으며, 첫째, 융선의 방향성 계산 단계, 둘째, 방향성 이미지 분포의 분산을 이용한 특이점 추출단계, 셋째 지문의 분류 단계이다. 실험은 1000개의 NIST-4 DB를 이용하였으며 정확도는 5분류(궁상문, 텐트형 궁상문, 우제상문, 좌제상문, 와상문)에 대해 87.8%이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.237-240
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• 2008

본 논문에서는 손쉬운 방법으로 자신의 건강 정보를 제공받을 수 있는 방법을 개발하고자 한다. 이를 위한 입력 정보로는 지문 정보를 사용하며, 입력된 지문 정보를 분석하여 사상 체질을 분류하고 각 사람에 맞는 건강 정보를 제공하는 콘텐츠를 구축하고자 한다. 특히 지문유형에 따른 패턴 분석을 통해 사상체질을 분류하고 분류된 사상체질로부터 체질별 건강정보를 제공하고자 한다. 끝으로 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.583-585
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• 2003

정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.6
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• pp.679-685
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• 2003

The cores and deltas of fingerprints designate the parts where the flow of the ridges change radically. Observations on the change of the orientation of the ridges around the cores and deltas enable us to guess the location of the cores and deltas. According]y clustering the orientation flowing to the same direction after doing research on the orientation of the ridges on the whole makes us see that the cores and deltas are shaping around the boundaries of the clustering area. It is also observed that The patterns of clustering of the orientation of the ridges classified as Arch, Tented Arch, Left loop, Right Loop and Whorl have its own characteristics respectively. In this paper the method of classifying the fingerprints effectively is proposed and proved its effectiveness by using the clustering of the orientation of the ridges, finding the cores of the fingerprints which don't secure the deltas.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.473-475
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• 1999

본 논문은 구조적 매칭 접근 방법이 회전과 변이에 얼마나 효과적인가를 보여준다. 이는 지문에서 보여주는 특징적 요소들 (코아, 델타 그리고 분기점) 사이의 거리와 각도들을 이용한다. 실제로 이 접근 방법은 회전과 변이가 허용된 한 입력 지문에 대해서 짧은 시간 내에 간단한 연산만으로도 높은 매칭 성공률을 보여준다. 또한 현 자동화된 지문인식 시스템에서처럼 한 입력지문에 대해서 데이터베이스에서 최종 유력한 지문 10개를 검색하는 것을 목적으로 한다. 표본은 600명의 서로 다른 사람으로부터 채취된 지문을 4가지로 (궁상문, 우제상문, 좌제상문, 와상문) 분류한 각각에 대해서 약 98%의 매칭 성공률을 가진다. 실험은 150MHz, 586 퍼스널 컴퓨터에서 실행되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.4
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• pp.547-559
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• 2010

Delaunay triangulation is suitable for fingerprint matching because of its robustness to rotation and translation. However, missing and spurious minutiae degrade the performance and computational efficiency. In this paper, we propose a method of combining local quality assessment and 4-category minutiae classification to improve accuracy and decrease computational complexity in matching process. Experimental results suggest that removing low quality areas from matching candidate areas and classifying minutiae improve computational efficiency without degrading performance. The results proved that the proposed algorithm outperforms the matching algorithm (BOZORTH3) provided by NIST.