최근 보안관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보안 취약성을 극복하고자 노력들이 진행되고 있다. 온라인 사용자에 대한 인증도 생체 정보인 지문을 통한 방법들이 모색되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 사용자에 대한 인증을 위한 지문인식 시스템으로 회전에 무관한 지문인식 시스템을 설계 구현하였다. 지문 이미지의 전처리 과정, 특징점 추출을 통한 정합 과정에 초점을 두었으며, 기존 연구에서 제시된 회전에 무관한 지문 인식시스템에서 처리시간과 인식률을 개선하였다. 또한 방향성 라플라시안 필터를 적용하여 기존 연구의 전처리 과정에서 발생하는 잡음, 왜곡 등의 문제들을 개선할 수 있었다.
A direct RTI(Rotation and translation invariant) fingerprint identification is proposed using the GCMs(generalized complex moments) and Gabor filter-based features from the grey level fingerprint around core point. The core point is located as reference point for the translation invariant matching. And its symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then, fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and, in contrast to minutiae-based method using various processing steps, features are directly extracted from the blocked grey level fingerprint using Gabor filter, which provides information contained in a particular orientation in the image. The Proposed fingerprint identification is based on the Euclidean distance of the corresponding Gabor features between the input and the template fingerprint. Experiments are conducted on 300 ${\times}$ 300 fingerprints obtained from the CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could obtain 97% identification rate.
지문 정합 시 입력지문의 품질 및 지문의 상태에 따라서 지문정합 결과가 다르게 나타나게 된다. 잡음이 섞여 입력지문의 품질이 떨어지거나 지문의 상처로 인하여 입력지문에 융선이 없어진 경우에는 잘못된 방향성 정보를 도출해 낼 수 있다. 지문 정합에서 방향정보는 가짜 특징점 제거, 융선 거리 측정, 매칭, 중심점 및 삼각주 찾기 둥에 아주 중요한 요인으로 작용한다. 잘못된 방향성을 도출하게 되면 지문인식에 많은 오차를 수반하게 되므로 잘못된 방향성 정보를 보완하거나 교정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 입력지문이 상처 둥으로 인하여 손상된 경우에 잘못된 방향성 정보를 재구성하기 위한 방법으로 저역통과 필터를 거친 후 \alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 방향성 정보를 보완 및 교정하는 방법에 대하여 제시한다.
Fake fingersubmission to the sensor is a major problem in fingerprint recognition systems. In this paper, we introduce a novel liveness detection method using multi-static features. For convenience and usefulness of field application, static features are only considered to detect 'live' and 'fake' fingerprint images. Individual pore spacing, noise of image and first order statistics of image are analyzed as our static features to reflect the Physiological and statistical characteristics of live and fake fingerprint.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.
본 논문에서는 퍼지 논리를 사용하여 지문 영상에 적용할 수 있는 효과적이 세선화 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘은 잡영이 많이 포함된 영상이나 서로 다른 크기를 가진 영상도 효과적으로 향상시킬 수 있다. 문헌에 나타나는 대부분의 지문 영상 필터들은 특정 크기, 혹은 특정배율의 지문 영상을 대상으로 설계되었으나 본 논문이 제시하는 알고리즘은 영상 크기 변화에 따른 마스크의 크기와 계수 값의 재설계가 필요 없다.
지문영상에서 신뢰할 만한 특징을 추출하기 위한 세선화 알고리즘은 전처리 과정에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서 제안하는 세선화 알고리즘은 2치화된 지문영상의 연결성을 파괴하지 않고, 중심선에 가장 관접한 골격선을 최소 1화소 두께로 만들 수 있는 강건한 병렬 세선화 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안한 기법은 3개의 부반복에 의해 반복 수행되며, 첫 번째 부반복은 내부점에 의해 최외각 경계 화소만을 제거하는 것이며, 두 번째 부반복은 2화소 두께의 골격선을 찾아 한쪽 골격선만을 추출한다. 세 번째 부반복은 골격선에 여분으로 존재하는 2화소 두께의 화소를 제거한다. 따라서 제안하는 세선화 방법은 회전과 잡음에 강건하며 균형 잡힌 중심선을 만들어낸다. 세선화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 이전에 발표된 알고리즘들과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 웹 로봇과 핑거프린팅 기법을 이용하여 인터넷에 배포되어 있는 이미지 콘텐츠를 자동으로 수집하고 원구매자를 식별하는 기법을 소개한다. 핑거프린팅 기법은 워터마킹 기법의 확장 기술로 구매자의 정보를 콘텐츠에 삽입/추출하는 저작권보호 기법의 하나이다. 콘텐츠 내에 삽입된 핑거프린트는 콘텐츠를 식별하는 식별자의 역할을 할 뿐만 아니라 원 구매자의 정보도 가지고 있어서 콘텐츠의 저작권 보호에도 활용된다. 본 논문에서는 이미지 검색 엔진과 핑거프린팅 기법을 혼합한 능동적 콘텐츠 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 콘텐츠가 배포되기 전에 원 구매자의 정보를 핑거프린트로 삽입하고 구매기록을 저장한다. 배포된 콘텐츠는 웹 로봇에 의해 자동으로 수집되고 동시에 핑거프린트 정보가 추출되어 서버에 저장된다. 콘텐츠의 식별은 추출된 핑거프린팅 정보와 배포 시점에 저장된 판매기록을 비교하여 이루어진다.
본 논문에서는 지문의 영상 품질, 특징점의 구조, 융선의 주파수와 방향성 등의 정보들을 이용하여 추출된 특징점들을 기반으로 임베디드 시스템에 적합한 지문인식 알고리즘을 제안하였다. 추출된 특징점들은 전처리 및 후처리 과정을 통해 참 특징점만을 선택함으로 정합과정의 신뢰도를 높였다. 정합과정에서는 지문 획득시 천이, 회전, 눌림 등으로 인한 오차를 고려함으로써 신뢰도를 개선하였으며, 인근 특징점만의 부분 정합을 통하여 전체정합을 위한 참조쌍을 택함으로써 수행시간을 단축하였다. 제안된 지문인식 알고리즘은 Arm920T .프로세서 환경하에서 구현되어 검증되었으며 실시간처리를 위한 다양한 방법이 적용되었다. 지문 등록부터 인식까지 처리시간은 0.541초로 실시간 임베디드 응용분야에 적용 가능함을 보여주었으며 이때 FRR(본인 거부율)과 FAR(타인 승인율)는 각각 0.079과 0.00005로 높은 신뢰도를 갖는다.
본 논문은 포토 프린터와 디지털 카메라에 의한 이미지 콘텐츠의 프린트-캡춰 모델에 대한 디지털 핑거프린팅 기술에 관한 연구이다. 디지털 카메라에 의한 이미지 출력물의 캡춰에는 잡음, 기하학적인 왜곡, 카메라 렌즈 왜곡과 같은 다양한 왜곡 요소들이 복합적으로 적용되어진다. 본 논문에서는 이러한 프린트-캡춰 환경에서의 이미지 콘텐츠로부터 저작권 보호를 위한 디지털 핑거프린트를 추출하는 방법을 검토하였다. 사용자 ID와 같은 정보를 64 비트의 핑거프린트 신호로 만들어 디지털 컬러 이미지의 공간 영역에서 삽입을 하였다. 디지털 카메라로 부터 캡춰된 이미지로부터 삽입된 핑거프린트를 추출하기 위해 다중 비트의 핑거프린트 신호는 타일 패턴으로 반복해서 이미지에 삽입을 하였다. 실험 결과 핑거프린트가 삽입된 이미지의 출력물에서 디지털 카메라를 통한 핑거프린트의 추출이 성공적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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