특징점 기반 지문 인증은 적은 양의 데이터만을 활용하여 소형화와 속도에서 유리하기 때문에 주로 이용되지만 잘못 추출된 특징점에 의해 지문 인증 오류가 발생된다. 현재 이 문제를 해결하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 하지만 지문입력시 발생하는 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리 단계에서 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵기 때문에 전처리 과정의 개선에 의한 오류 감소는 한계를 가지고 있다. 반면에 영상 기반 지문정합은 특징점을 이용하지 않고 영상을 직접 비교하여 특징점에 의한 오류가 발생하지 않는다. 그러나 영상 기반 지문정합은 영상보정이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징점 기반 지문정합과 영상 기반 지문정합을 함께 수행하여 효과적으로 인증 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 실험한 결과 타인 인증 오류와 본인 거부 오류가 각각 2.7%와 6.5%에서 0.8%와 5.5%로 성능이 향상되었다.
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.
자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 기준레벨값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다. 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.140-143
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2007
Fingerprint Recognition System is made up of Off-line treatment and On-line treatment; the one is registering all the information of there trieving features which are retrieved in the digitalized fingerprint getting out of the analog fingerprint through the fingerprint acquisition device and the other is the treatment making the decision whether the users are approved to be accessed to the system or not with matching them with the fingerprint features which are retrieved and database from the input fingerprint when the users are approaching the system to use. In matching between On-line and Off-line treatment, the most important thing is which features we are going to use as the standard. Therefore, we have been using "Delta" and "Core" as this standard until now, but there might have been some deficits not to exist in every person when we set them up as the standards. In order to handle the users who do not have those features, we are still using the matching method which enables us to make up of the spanning tree or the triangulation with the relations of the spanned feature. However, there are some overheads of the time on these methods and it is not sure whether they make the correct matching or not. In this paper, introduces a new data structure, called Union and Division, representing binary fingerprint image. Minutiae detecting procedure using Union and Division takes, on the average, 32% of the consuming time taken by a minutiae detecting procedure without using Union and Division.
지문은 바이오매트릭스를 이용한 대표적인 신분인증 방법이다. 패스워드 방법에 비하여 도용이나 분실의 위험성이 적은 특징이 있다. 이러한 특징으로 OTP 생성에 지문을 이용한 시도를 하게 되었다. 본 논문은 개발된 OTP 시스템의 프로토타입을 소개하며, 지문을 이용한 OTP 시스템은 와상형 지문의 특징점이 적게 추출된다는 단점을 극복하는 방법을 제안한다. 적은 특징점은 OTP 세션을 위한 많은 암호화 키를 생성하지 못한다. 제안된 방법은 간단하게 동일한 지문을 겹침으로써, 편의를 갖는 중첩된 지문의 많은 특징점이 추가된다. 이로 인하여, 지문을 이용한 OTP의 보안성과 패스워드 추측에 대한 임의성이 강화된다.
지문 인증은 개인의 고유한 지문 특징 정보를 바탕으로 사용자를 식별하기 때문에 유출이나 분실, 망각의 위험이 없으며 편리하고 안전하여 여러 스마트 기기에 적용되고 있다. 하지만 스마트 기기를 사용한 후 남아있는 지문의 흔적은 스머지 공격에 취약하다. 본 논문에서는 사용자의 스마트 기기 사용 패턴을 분석하고 스마트 기기에 남아있는 지문 스머지를 이용하여 손상된 지문 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 스마트 기기 사용 시 빈번하게 보이는 행동 패턴으로 구성된 시나리오에서 지문 스머지를 수집 및 복원하였으며 복원 지문 영상을 이용한 스머지 공격의 유효성에 대하여 실험하였다. 실험 결과, 지문 인증 시스템에서 높은 공격 성공률을 보였으며 스머지 공격에 취약함을 실증적으로 검증하였다.
This paper describes a fingerprint classification on the basis of feature points(whorl, core) and feature vector and uses a syntactic approach to identify the shape of flow line around the core. Fingerprint image is divided into 8 by 8 subregions and fingerprint region is separated from background. For each subregion of fingerprint region, the dominant ridge direction is obtained to use the slit window quantized in 8 direction and relaxation is performed to correct ridge direction code. Feature points(whorl, core, delta) are found from the ridge direction code. First classification procedure divides the types of fingerprint into 4 class based on whorl and cores. The shape of flow line around the core is obtained by tracing for the fingerprint which has one core or two core and is represented as string. If the string is acceptable by LR(1) parser, feature vector is obtained from feature points(whorl, core, delta) and the shape of flow line around the core. Feature vector is used hierarchically and linearly to classify fingerprint again. The experiment resulted in 97.3 percentages of sucessful classification for 71 fingerprint impressions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2221-2234
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2011
The fuzzy vault scheme has emerged as a promising solution to user privacy and fingerprint template security problems. Recently, however, the fuzzy vault scheme has been shown to be susceptible to a correlation attack. This paper proposes a novel scheme for one-time templates for fingerprint authentication based on the fuzzy vault scheme. As in one-time passwords, the suggested method changes templates after each completion of authentication, and thus the compromised templates cannot be reused. Furthermore, a huge number of chaff minutiae can be added by expanding the size of the fingerprint image. Therefore, the proposed method can protect a user's fingerprint minutiae against the correlation attack. In our experiments, the proposed approach can improve the security level of a typical approach against brute-force attack by the factor of $10^{34}$.
범죄수사에서 지문인식은 개인 식별을 위한 가장 중요한 기술 중 하나이다. 그러나 다양한 방법으로 각각 현출된 지문을 비교하는 객관적이고 공정한 평가 방법은 존재하지 않는다. 따라서 객관적이고 정량적인 방법의 개발을 위하여 농도계 이미지 분석(densitometric image analysis) 프로그램(CP Atlas 2.0)과 Automated Fingerprint Identification System (AFIS)을 이용하여 다공성 표면에서 현출된 지문을 비교, 평가하였다. 먼저 시료지문 채취 상 최적의 압력과 유류시간 조건을 찾기 위하여 두 가지 조건을 변화시켜 날인을 한 비교적 균일한 품질을 가진 잉크지문(Inked fingerprint)을 분석하였다. AFIS 분석을 통해 얻은 특징점(minutia)수와 이미지 분석을 통해 얻은 융선 peaks의 면적 결과를 계산하여 비교한 결과 1.0 kg.f 의 압력으로 5초(sec.) 동안 유류 한 잉크지문이 육안 상 가장 선명한 융선을 보였으며 가장 많은 수의 특징점 수, 가장 넓은 융선의 peaks 면적을 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 잠재지문 현출에 응용하기 위하여 감열지에 날인 된 잠재재문을 iodine fuming법으로 현출시켜 분석한 결과 1.0 kg.f/5 sec의 조건에서 특징점 수가 가장 많고 융선의 peaks 면적도 가장 넓게 나오는 것을 확인하였다. 추가적으로 프린트 용지에 날인한 잠재지문을 0.5 %와 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하여 비교한 결과 2.0 kg.f/5 sec의 조건으로 날인하여 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하였을 때 가장 좋은 결과를 갖는 것을 확인하였다. 전반적으로 이미지분석을 통하여 얻은 peaks의 평균면적이 클수록 AFIS를 통해 확인되는 특징점수가 많아진다는 것이 확인되었으며 농도계 이미지 분석을 이용한 지문 평가의 추가적인 연구를 통해 본 방법은 지문 현출 평가에 대한 객관적이고 정량적인 새로운 시험방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 모바일 기기에서의 생체인증 시스템의 증가와 출입관리 시스템에서의 위조지문을 이용한 출입 기록 조작으로 인해 위조 지문 검출에 대한 논의가 다시 활발해지고 있다. 본 논문에서는 입력 지문영상을 패치들로 나누고, 각 패치들에 CNN을 적용하여 위조, 생체, 배경의 세 가지로 분류한다. 이 중 배경으로 분류된 패치들을 제외하고 위조와 생체로 분류된 패치들의 수를 세어서 더 많은 패치가 인식된 쪽으로 위조여부를 판단하게 된다. CNN에 배경 클래스를 추가하여 분류하기 때문에, 제안하는 방법은 영상분할과 같은 추가적인 전처리 과정이 필요하지 않다. 제안하는 방법은 LivDet2011, LivDet2013, LivDet2015에 대하여 실험을 진행하였으며 분류결과 3.06%의 평균 오검출을 보여 매우 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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