지문 인식 기술은 지문 영상의 고유한 특성으로 인하여 생체인식 분야에서 현재 가장 많이 사용되고 있으며 연구도 상당한 진척을 본 것이 사실이다. 하지만 인식 성능 및 일상생활의 활용측면에서는 개발이 완전히 이루어져 있다고는 볼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 우리가 흔히 볼 수 있는 무인 정보 단말기의 인증 시스템에 필요한 알고리즘과 환경에 따른 전처리 과정의 다양화 필요성을 인지하고 연구하게 되었다. 이 과정에서 시스템 환경과 지문이미지의 효율적인 획득이 중요한 요소임을 광학식 지문 입력 장치 및 주민등록증에 있는 지문을 스캔하는 방법을 사용하여 증명하고 지문 특징점 검출 및 영상 향상을 위한 기법을 연구하여 정확하고 빠른 계산시간 안에 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 또한 전체 시스템의 구성을 위한 효과적인 알고리즘 구현을 목표로 연구한다.
본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주름선 검출 방법을 제안한다. 먼저 각 방향별 슬릿의 평균 픽셀 값과 분산에 의하여 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하고, 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 픽셀의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한다. 각 방향별 분해 영상에서 주름선 후보 영역 픽셀들이 형성하는 클러스터의 길이, 주름선 방향과 픽셀 분포 방향의 일치성, 융선 방향과 픽셀 분포방향의 차, 후보 픽셀들의 평균 픽셀 값을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로, 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 주름선 검출을 수행한 결과, 91.4%의 높은 정확성을 확인하였다.
지문영상 분류는 특징을 이용하여 여러 가지 유형의 지문영상으로 분류하는 것으로, 지문영상 자동인식시스팀에서 매우 중요하다. 본 논문에서는, 지문영상의 한 점에서의 방향척도를 제안하였다. 이 방향척도는 지문영상의 방향장 영상에서 융선 방향의 변화경로를 상술하는 것으로 지문영상의 각각의 점에 대하여 제안된 방향척도를 계산한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 지문영상을 특징점(핵심점과 삼각점)을 정의한 후 유형별로 분류하였다. 또한 개선된 Poincare 지수 알고리즘도 제안하여 핵심점과 삼각점을 구분하였다. 102개의 지문영상 실험 데이터에 대한 분류에러는 7.8%로서 문헌[9]의 분류오차 12.4%보다 좋은 실험결과를 얻을 수 있었다. 또한 제안한 방법은 온라인 지문영상 분류에도 사용가능 할 것으로 생각한다.
본 논문에서는 지문 융선의 방향정보를 검출하는 효과적인 방법을 제안하였다. 제안방법은 먼저 지문영상을 정규화하고 융선이 있는 전경영역과 융선이 없는 배경영역으로 분할하여 문턱값으로 이진영상으로 변환한다. 전경영역은 융선(ridge)과 골(valley)부분으로 구성되는데 융선의 경계를 런길이 부호를 이용하여 체인코드로 표현한다. 지문 융선의 각 화소에서 방향정보를 검출하기 위해서 체인코드로 표현된 융선 경계를 추적하면서 방향정보를 구한다. 그리고 일정한 블록내의 융선방향은 급격하게 변하지 않으므로 블록별로 평활화하여 각 화소의 방향정보를 구한다. 제안방법의 성능평가를 위해 NIST 및 FVC2002 지문데이터베이스를 이용하여 컴퓨터시뮬레이션을 수행하였다. 실험 결과 제안방법을 지문 융선의 방향정보를 효과적으로 검출하는데 이용할 수 있음을 보였다.
멀티미디어 핑거프린팅은 각각의 유저에게 배포되어지는 디지털 콘텐츠마다 고유한 정보를 가지게 만듦으로써 불법적으로 콘텐츠를 배포하는 사용자로부터 멀티미디어 콘텐츠를 보호한다. 또한, 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프리트가 삽입된 데이터를 알 수 있고 데이터가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 공모자 검출과 에러 신호의 정정을 위하여 LDPC(Low Density Parity Check) 알고리즘을 이용한 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 LDPC 블록, 홉필드 망, 그리고 불법공모방지코드 생성 알고리즘으로 구성되어 있다. BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격(평균, AND, OR)에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, LDPC 블럭은 AWGN 0dB까지 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.
This paper proposes two new methods to detect the fingerprints of different persons based on one-dimensional and two-dimensional discrete wavelet transformations (DWTs). Recent literature shows that fingerprint detection based on DWT requires less memory space compared to pattern recognition and moment-based image recognition techniques. In this study four statistical parameters - cross correlation co-efficient, skewness, kurtosis and convolution of the approximate coefficient of one-dimensional DWTs are used to evaluate the two methods involving fingerprints of the same person and those of different persons. Within the contexts of all statistical parameters in detection of fingerprints, our second method shows better results than that of the first method.
본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있도록 영상 전처리 과정에 방향성 중간 값 필터를 적용한 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하여 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 주름선 검출의 성능 향상을 위해 후보 영역에 대한 방향성 중간값 필터를 적용하여 지문 영상을 향상시킨 다음, 후보 화소로 구성된 영상에서 후보 화소가 가지는 주름선 방향을 이용하여 영상의 분해 및 합성을 통해 주름선 영역을 검출한다.
생체피부에서의 잠재지문 현출에는 많은 제한점이 있다. 살아있는 피부는 계속적인 발한을 하고 지방친화성이 있어 흡수 및 확산에 의해 지문변화를 초래하기 때문이다. 본 연구는 사람피부에 존재하는 잠재지문의 효과적 현출방법을 알아보기 위하여 살아있는 생체피부와 피부유사 돼지피부를 이용하여 수행되었다. 피부지문현출제로는 흑색, 형광 분말 및 자석분말 그리고 Cyanoacrylate fuming을 이용하였으며 전사법으로는 전사지(lifting paper), 유리, 사진현상용 glossy paper를 이용하여 피부로부터 전사한 후 현출하였다. 살아있는 피부에 존재하는 즉시지문일 경우에는 흑색분말인 S-powder, Cyanoacrylate fuming법 및 훈증후 흑색 또는 형광분말로의 재처리에 의해 현출이 가능하였고 자석분말로의 현출로는 지문이나 배경피부에 과도하게 흡착되는 경향을 볼 수 있었으며 유류에 따라 지문이 사라짐을 알 수 있었다. 사체유사 돼지피부에서는 6시간 유류된 지문에서도 $25^{\circ}C$, 40%에서 1분간의 Cyanoacrylate fuming법 이후 흑색분말로의 재현출하였을 때 잠재지문의 현출이 가능함을 알 수 있었으며 현출된 지문영상에 다양한 스펙트럼을 이용한 감식영상의 효과적 조사파장에 대한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 용량성 센서용 저전력 전하분할 방식의 지문센서 감지회로를 제안하고 있다. 제안된 회로는 기존회로에 비하여 전력소모를 크게 줄이고 융선과 골간의 감지전압차를 확대하였다. 설계된 회로는 40MHz 동작주파수, 3.3V 전원에 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정 파라미터를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증결과 47% 전력소모 감소를 보였고 융선과 골간의 감지 전압 차에 있어서 90% 증가를 나타내었다. 제안된 회로는 면적의 증가 없이 기존 픽셀 레이아웃에 구현되었다.
Different types of fingerprint detection algorithms that are based on extraction of minutiae points are prevalent in recent literature. In this paper, we propose a new algorithm to locate the virtual core point/centroid of an image. The Euclidean distance between the virtual core point and the minutiae points is taken as a random variable. The mean, variance, skewness, and kurtosis of the random variable are taken as the statistical parameters of the image to observe the similarities or dissimilarities among fingerprints from the same or different persons. Finally, we verified our observations with a moment parameter-based analysis of some previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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