We proposes a new fingerprint minutia matching algorithm which matches the fingerprint minutiae by using local alignment. In general, fingerprint is deformed by Pressure and orientation when a user presses his fingerprint to the sensor. These nonlinear deformations change the position and the orientation of minutiae which decrease reliability of minutiae. Matching by using global alignment uses one alignment point. But, the problem with this method is that, due to the deformation, matching reliability of a minutia decreases as the distance from the alignment minutia increases. Matching by using local alignment overcomes this problem by considering minutiae which are located in a short distance boundary. Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of using global alignment.
본 논문에서는 상호상관함수를 이용한 지문인식 기법을 제시한다. 본 기법은 특징추출, 지문정렬, 지문매칭으로 구성되는데, 이중에서 본 논문은 새로운 지문정렬 기법을 제안한다. 본 지문정렬 기법에서는 특징점의 융선방향 각도에 대해 상호상관함수를 적용하여 두 지문사이의 회전각도를 구하고, 그후 회전된 지문으로부터 두 지문간의 이동변위를 구하여 지문을 정렬한다. 본 정렬기법은 과도한 탐색에 의존하지 않고 두 지문의 회전각도와 이동변위를 구할 수 있다 제시된 기법으로 지문인식 실험을 한 결과 2.086%의 타인수락오류율(FAR)에 대해 17.299%의 본인거부오류율(FRR)을 얻을 수 있었다.
This paper introduces an efficient fingerprint matching method based on multiple reference minutiae points. First, we attempt to effectively align two fingerprints by employing multiple reference minutiae points. However, the corresponding minutiae points between two fingerprints are ambiguous since a minutia of one fingerprint can be a match to any minutia of the other fingerprint. Therefore, we introduce a novel method based on linear classification concept to establish minutiae correspondences between two fingerprints. Each minutiae correspondence represents a possible alignment. For each possible alignment, a matching score is computed using minutiae and ridge orientation features and the maximum score is then selected to represent the similarity of the two fingerprints. The proposed method is evaluated using fingerprint databases, FVC2002 and FVC2004. In addition, we compare our approach with two existing methods and find that our approach outperforms them in term of matching accuracy, especially in the case of non-linear distorted fingerprints. Furthermore, the experiments show that our method provides additional advantages in low quality fingerprint images such as inaccurate position, missing minutiae, and spurious extracted minutiae.
특징점 기반(Minutiae-based) 지문 인식 시스템은 지문에 포함된 융선들의 구조 정보를 완벽하게 표현할 수 없는 특징점 정보를 활용한다. 더욱이, 동일한 지문이라 하더라도 일정하지 않게 추출되는 특징점은 정합과정에서 여러 가지 기법들을 요구하게 된다. 이와 같이 정량적으로 표현되지 않는 특징점 기반 방법의 대안으로 여러 방향을 갖는 가보 필터(Gabor filter)를 이용해 영역별 특징 값들을 추출하는 필터뱅크 기반(Filterbank-based) 지문 인식방법이 제안되었다(1). 그러나 필터뱅크 기반 방법은 다른 손가락에서 얻은 지문이지만 같은 종류일 경우 유사한 특징 벡터를 추출한다는 점과 지문 입력시의 회전오차를 고려하기 위한 오버헤드를 갖는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징 벡터를 추출할 때, 특징점이 존재하는 영역에 대해 가중치를 부여하여 특징벡터를 구성하는 방법을 제안하였다. 또한 코어 주변의 지역적인 방향들의 평균치를 이용해 지문 정렬을 수행하는 새로운 지문정렬 방법을 제한하였다. 두 가지 방법은 각각 시스템의 성능향상과 속도를 증가시키는 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 0.967%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 0.524%의 FRR(False Reject Rate)을 보여, 기존 방법에 비해 1.28배 이상의 속도 향상과 ERR(Equal error Rate)에서 약 5%의 성능 향상을 보였다.
바이오정보를 이용한 사용자 인증은 일반적인 패스워드 기반 시스템에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 또한, 바이오정보를 이용한 인증 시스템은 높은 보안성과 사용자의 편리성을 제공하기 위하여 암호학과 바이오정보 분야를 암호-바이오(crypto-biometric) 시스템으로 통합하여 연구되고 있다. 최근 퍼지볼트라 불리는 암호-바이오 시스템이 보고되고 있다. 이것은 사용자의 중요한 비밀키와 바이오정보를 통합하여 정당한 사용자만이 비밀키를 획득 할 수 있도록 안전하게 보관하는 방법이다. 하지만 기존 연구들에서는 바이오정보를 안전하게 보호하기 위해 추가되는 거짓 특징점의 개수가 제한되어 높은 보안성을 제공하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 3차원 기하학적 해쉬 테이블을 이용하여 보안성을 개선하고 추가적인 정보 없이 보호된 지문 템플릿에서 자동으로 지문 정렬을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 3차원 지문 퍼지볼트 기법이 추가적인 정보 없이 역변환이 불가능한 변환된 영역상에서 자동으로 지문 정렬을 수행가능하다는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1783-1798
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2011
Recently, a cryptographic construct, called fuzzy vault, has been proposed for crypto-biometric systems, and some implementations for fingerprint have been reported to protect the stored fingerprint template by hiding the fingerprint features. In this paper, we implement the fuzzy fingerprint vault, combining fingerprint verification and fuzzy vault scheme to protect fingerprint templates. To implement the fuzzy fingerprint vault as a complete system, we have to consider several practical issues such as automatic fingerprint alignment, verification accuracy, execution time, error correcting code, etc. In addition, to protect the fuzzy fingerprint vault from the correlation attack, we propose an approach to insert chaffs in a structured way such that distinguishing the fingerprint minutiae and the chaff points obtained from two applications is computationally hard. Based on the experimental results, we confirm that the proposed approach provides higher security than inserting chaffs randomly without a significant degradation of the verification accuracy, and our implementation can be used for real applications.
정보화 시대에 있어 개인 인증 기술에 대한 요구는 날로 증가되고 있으며 그 중에서도 지문 인식 기술은 정확도, 수행 속도, 구현 비용 등 모든 평가 항목에 있어 가장 현실성 있는 수단으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 전산 환경에 적합하도록 무 잉크 방식의 압착 날인을 통하여 획득된 지문 영상을 이용한 온라인 지문 인식 시스템의 설계와 구현을 목표로 한다. 지문 인식은 크게 두 가지 과정으로 이루어 지며 이를 특징점 추출과 특징점 정합이라 한다. 본 논문에서는 이러한 과정 중에서 특징점 정합의 정합의 성능과 속도의 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안 한다. 특징점 정합 과정은 다시 정렬 기준점 선정 과정과 정렬 후 대응점 확인과정이 있으며 정렬 과정의 최적화 여부가 전체 수행 속도에 미치는 영향이 가장 크게 된다. 제안된 정렬 기준점 선정 알고리즘은 탐색 공간의 최소화와 등록 지문과 입력 지문간의 비선형 왜곡에도 강인함을 보였다. 전체 시스템의 성능 검증을 위하여 체계적인 샘플링을 통하여 채취된 데이터 베이스을 이용하였다. 팬티엄시스템에서 평균 정합 속도 1.55초를 기록하였으며, 0.05%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 8.83%의 FRR(False Rejection Rate)의 오 인식율을 얻을 수 있었다.
보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 등록 지문의 정보를 융합하여 보다 많은 정보를 이용함으로써 지문 검증의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 크기가 작은 센서는 많은 응용 분야에 적용시킬 수 있는 장점을 가지지만, 실제 지문을 입력 받는 센서 입력창의 물리적인 크기가 작기 때문에 지문 정보를 충분히 입력받지 못할 뿐만 아니라 등록된 지문 영상과 검증을 위해 입력된 지문 영상 사이의 공통영역이 축소되어 전체적인 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 등록 영상을 여러 장 받아 그 정보를 융합하여 보다 큰 지문 영역을 표현하도록 함으로써 해결할 수 있다. 이를 위해서는 등록 영상간의 좌표계를 정밀하게 일치시키는 과정이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 먼저 등록영상 사이의 대응 특징점 쌍을 이용하여 거칠게 일치시킨 다음, 융선의 정보를 포함하는 Distance Map을 이용하여 정밀하게 일치시키는 방법을 사용하였다. 정밀하게 일치된 좌표계를 통해 각각의 등록 지문들의 특징 정보는 하나의 큰 등록 정보로 형성된다. 제안된 방법을 통해 형성된 특징 융합 정보는 보다 넓은 면적의 지문을 표현할 수 있기 때문에 센서 입력창이 작아서 생기는 문제를 극복함으로써 지문 인식기의 성능을 향상시킨다. 본 논문의 실험 견과는 제안한 융합 특징 정보를 이용하는 방법이 그렇지 않은 방법보다 지문 인식기의 성능을 월등하게 향상시킴을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5674-5691
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2016
Fast IDentity Online(FIDO) supports biometric authentications in an online environment without transmitting biometric templates over the network. For a given FIDO client, the "Fuzzy Vault" securely stores biometric templates, houses additional biometric templates, and unlocks private keys via biometrics. The Fuzzy Vault has been extensively researched and some vulnerabilities have been discovered, such as brute force, correlation, and key inversions attacks. In this paper, we propose a simple fingerprint Fuzzy Vault for FIDO clients. By using the FIDO feature, a simple minutiae alignment, and point-to-point matching, our Fuzzy Vault provides a secure algorithm to combat a variety of attacks, such as brute force, correlation, and key inversions. Using a case study, we verified our Fuzzy Vault by using a publicly available fingerprint database. The results of our experiments show that the Genuine Acceptance Rate and the False Acceptance Rate range from 48.89% to 80% and from 0.02% to 0%, respectively. In addition, our Fuzzy Vault, compared to existing similar technologies, needed fewer attempts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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