지문인식 분야는 크게 지문의 분류(classification)와 정합(matching)으로 연구되고 있다. 분류는 일반적으로 좌제상문, 우제상문, 와상문, 궁상문, 솟은궁상문 등 크게 5종류로 나누며, 특정인의 지문이 어떤 분류에 속하는 지를 결정하는 것은 대형지문 데이터베이스에서 인덱스로 사용하여 매칭 시간의 단축과 정확도를 높여 주는데 있다. 기존의 지문분류는 특이점이라 불리는 핵과 삼각점의 개수 및 위치에 의한 분류방법이 주를 이루고 있는데, 이러한 방법은 지문분류의 정확성이 떨어지고, 특히 품질이 나쁜 지문이나 부분지문 등에서는 분류가 어려워 정확성이 더욱 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 품질이 나쁜 지문이나 부분지문가지도 방향성과 주파수 선택력이 강한 Gabor 필터의 특징을 이용하여 지문분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명하고자 한다.
본 논문은 지문 인식 알고리즘의 신빙성 있는 성능 평가를 위해 실험에 사용되는 지문 영상 데이터베이스의 특성을 정량화하는 방법과 지문 영상 데이터베이스들의 난이도를 측정하는 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지문 영상 정합 시에 영향을 미치는 요소들을 정의하였으며, 두 지문 영상의 정합을 minutiae 기반이 아닌 orientation field을 사용하여 요소들을 평가한다. Orientation filed는 기존의 orientation 방법을 이용하되 계층적으로 측정함으로써 정합시의 속도와 정확성을 개선하였다. 실험 결과, 두 영상을 정합하여 얻어진 각각의 요소들의 측정수치는 데이터베이스들의 특성을 보여준다. 데이터베이스 난이도의 측정은 지문 인식 알고리즘들의 성능을 객관적이고 정량적으로 비교할 수 있게 해준다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권2호
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pp.65-71
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2017
Fingerprints are increasingly used for user authentication in small devices such as mobile phones. Therefore, it is important for Fingerprint authentication systems in personal devices to protect the user's fingerprint information while performing efficiently with a lightweight matching algorithm. In this paper, we propose a new method to extract strong minutiae with unique numbers from fingerprint images. Strong minutiae are at all times obtained from fingerprint images, and can be useful for secure and rapid fingerprint authentication. The binary information of strong minutiae of a fingerprint can be transformed securely and can create cancelable fingerprint templates. Also the bit-strings of strong minutiae decrease computing time necessary for the matching procedure between two fingerprints due to the simplicity of bitwise operations. First, we enroll several fingerprints images of a finger. From these images we select a reference fingerprint and put a number on each minutia. Following this procedure, we search for mated-minutiae between the reference fingerprint and other fingerprints one by one. Finally we derive unique numbers of strong minutiae of the finger. In the experiment with the FVC2004 fingerprint database, we show that using the proposed method, strong minutiae can be extracted successfully.
The personal identification procedure through the fingerprints is divided as the classification process by the type of the fingerprints and the matching process to confirm oneself. Many existing researches for the classification and the matching of the fingerprint depend on the number of the minutiae of the fingerprints and the flow patterns by their direction information. In this paper, we focus on extracting the singular points by using the flow patterns of the direction information from identification. The extracted singular points are utilized as a standard point for the matching process by connecting with the extracted information from the singular point embodied. The orthogonal coordinates which is generated by the axises of the standard point can increase the accuracy of the fingerprints matching because of minimizing the effects on the location changes of the fingerprint images.
This paper describes an adaptive hybrid fingerprint matching method using minutiae, filterbank, and the quality of fingerprint. We estimate the quality of each block in the fingerprint image and extract the probability expectation about the quality of each block. By using this expectation, we could achieve the robust matching rate despite of noise distortion. The matching rate of the proposed method is higher than that of other methods. However, the matching speed is similar with that of others as shown in the results.
In this paper, fingerprint minutiae mosaicking algorithm using minutiae of fingerprint is proposed. First, minutiae map is generated from minutiae of fingerprint and minutiae constellation is generated from fingerprint minutiae map. Minutiae constellation is constellation-shaped structure generated from Voronoi Diagram and Delaunay Triangulation using information of minutiae. Secondly, common region is detected by similarity of minutiae constellation of fingerprint minutiae map and minutiae map of individual fingerprint image is composed. Consequently composite minutiae map by mosaicking of fingerprint minutiae improve the performance of the fingerprint matching system.
이 논문에서는 이진 핑거프린트의 결합을 이용해 새로운 이진 오디오 핑거프린트를 만드는 방법을 제안하다. 필립스 핑거프린팅 시스템을 활용하여, 그 시스템에서 활용한과 비슷한 특성을 가질 것이라 예상되는 기본 이진 핑거프린트를 여러 개 추출하고, 기본 이진 핑거프린트들의 투표로 하나의 이진 오디오 핑거프린트를 결정한다. 정합단에서는 이진 핑거프린트를 이용하는 것이 아니라, 기본 이진 핑거프린트들의 합을 이용하여 거리를 계산한다. 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 핑거프린트가 그것의 기초가 되는 기본 이진 핑거프린트들보다 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이 방법을 이용해서 기존의 이진 핑거프린트의 성능을 강화하거나 새로운 이진 핑거프린트를 만들 수 있을 것이라 기대된다.
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 논문에서는 대용량 DB에서 개인을 인식하는 새로운 자동 지문인식 시스템을 제안한다. 시스템은 전처리, 분류, 매칭의 3단계로 구성되는데, 분류단계에서는 방향성 이미지 분포의 통계적인 접근 방법에 기반한 새로운 분류기법을 제안하였고, 정합단계에서는 기존 알고리즘보다 더 빠르고 정확한, 개선된 특징점 후보쌍 추출 알고리즘을 제안하였다. 정확성을 위해 정합 단계에서 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하고 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 빠르게 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 제안한 시스템은 반도체 칩방식 입력장치로부터 획득한 1000개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험결과는 제안한 방법이 기존방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.
본 논문에서는, 지문인식에 있어서 특징 추출알고리즘과 추출된 특징을 가지고, matching하는 알고리즘을 제안하였다. 지문인식에 필요한 특징추출 알고리즘들은 Gabor-filter라는 알고리즘에 기반을 두었으며, minutiae 와는 달리 특징추출에 있어서 전처리과정(smoothing, binarization, thining, restoration) 을 필요로 하지않는다. 또한, 지문의 matching에 있어서의 알고리즘은 fingercode들 간의 유사성에 기반을 두었다. 이를 통한 실 험결과로써, 인식의 정확성은 95.7(%), FAR(2.9%), FRR(1.4%)을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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