• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.963-966
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• 1998

In this paper, a fingerprint classification algorithm is presented. Fingerprint types are classified into five categories: arch, tented arch, left loop, right loop and whorl. Singular points (cores and deltas) are detected using Poincare index on the directional image smoothed by adaptive window size. The method is shown to be robust to the variation of fingerprint image qualaity.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2529-2531
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• 2009

A simple multimodal fingerprint recognition method based on two types of feature vectors such as minutiae points and directional features is proposed, where Directional Filter Bank (DFB) is used to extract directional features. Experimental results show that the proposed method can effectively combine minutiae- and DFB-based methods and produce a better matching capability in the poor quality fingerprint image.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.19-28
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• 2007

본 논문은 지문 데이터베이스를 평가하는데 가장 큰 영향을 미치는 image quality를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 image quality를 측정하는 hybrid segmentation 방법을 소개하고, 다양한 지문 데이터베이스에 대해 실험한 결과를 분석한다. 개발한 방법의 객관적인 평가를 위해 NIST에서 제공하는 NFIQ 프로그램을 통해 얻은 결과와 variance와 coherence의 fusion을 이용한 hybrid segmentation 결과를 비교한다. NFIQ는 지문 영상의 품질을 정확하게 측정하지만 결과가 $1{\sim}5$로 세분화되어 있지 못한 문제점을 가지고 있다. 반면 제안하는 hybrid 방법은 NFIQ보다 더 정확하고 세분화된 평가 결과를 제공한다. 두 방법에 의해 실험한 데이터베이스들을 평가한 결과, 동일한 영상에 대해 NFIQ와 hybrid segmentation의 결과가 유사하며 지문 영상의 품질을 세분화하여 측정할 수 있는 점에서 NFIQ보다 뛰어나다고 할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1005-1010
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• 2012

We propose a novel approach to classify fingerprints using the extracted adaptive core block for improving classification performance of incomplete fingerprints in this paper. We compute representative directions from fingerprint images by the block unit and learn horizontal and vertical Markov models by deciding the center position of a fingerprint image based on the expert knowledge. The center block of a test image is the block has the highest probability after comparing the Markov model with $11{\times}11$ blocks. The proposed approach can effectively classify incomplete fingerprints using the optimal center block.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.46-50
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• 2002

본 논문은 지문 영상의 전처리중 이진화 수행과정에서 지문 영상의 국부적 밝기 차이에 따른 가장 큰 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 대상 지문 영역의 밝기 등에 스스로 적응할 수 있도록 Silt Sum 방법을 응용한 적을 이진화를 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 연구에서 제시한 개선된 전처리 방법은 보다 높은 인식 정확도를 제공하며, 이에 따라 실험 결과에서 보는 바와 같이 지문 인식을 위한 특징점 추출 알고리즘에 적용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.321-324
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• 2002

In this paper, we introduce a new approach to fingerprint classification based on both singular points and gabor features. We find singular points of fingerprint image by using squared direction field and Poincare index. Then, the input fingerprint image can be classified into one of 5 classes using the number of singular points and their location. However, it is often impossible to classify the fingerprint image because the numbers and the position of the singular points are not correct due to noise. In this case Gabor features are extracted from unclassified images using Gator filter and they are classified by using k-NN classifier. This method has been tested on the NIST-4 database. The experimental results show that the proposed method is reliable.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권12호
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• pp.1775-1784
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• 2002

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1482-1489
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• 1998

본 논문은 지문 영상에 대한 스펙트럼 특성을 추출, 이를 영상 개선기술에의 활용을 위하여 처리단위를 $1{\times}64$의 부영역으로 설정하고 레코드의 길이를 32, 16, 8로 설정하여 지문영상의 스펙트럼 특성을 추출하였으며, 이를 영상의 재 합성과정에 적용, 개선된 명암값 영상을 획득하였다. 또한 무손실 JPEG을 근거, 지문영사에 대한 최적의 호프만 표 및 최적의 예측기 선정을 목적으로 7개의 예측기에 대한 예측오차 분포특성을 실험적으로 추출, 모델링 과정을 수행하여 새로운 호프만 표를 제안하였으며 이를 이용하여 지문영상에 대한 압축과 최적의 예측기를 선정하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.75-78
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• 2001

In this paper, we proposed a personal identification method using binay image encryption technique and decryption system in JTC structure. Logo which represents the group symbol was encrypted with personal fingerprint and JTC structure decrypts this logo. The logo can not decrypted by other unused fingerprint even if the encrypted image was lost or stolen. So this method can give more safe personal identification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1337-1347
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• 2010

지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.