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 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2590-2608
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2023
The high-altitude and mobility characteristics of unmanned aerial vehicles (UAVs) have made them a key element of new radio systems, particularly because they can exceed the limits of terrestrial networks. However, at high altitudes, UAVs can be significantly affected by intercell interference at a high line-of-sight probability. To mitigate this drawback, we propose an algorithm that selects the optimal beam to reduce interference and maximize transmission efficiency. The proposed algorithm comprises two steps: constructing a user-location-based fingerprint database according to the user types presented herein and cooperative beam selection. Simulations were conducted using cellular cooperative downlink systems for analyzing the performance of the proposed method, and the signal-to-interference-plus-noise cumulative distribution function and spectral efficiency cumulative distribution function were used as performance analysis indicators. Simulation results showed that the proposed algorithm could reduce the effect of interference and increase the performance of the desired signal. Moreover, the algorithm could efficiently reduce overheads and system cost by reducing the amount of resources required for information exchange.
최근 보안 시스템 중에서 지문인식을 이용한 보안 시스템은 다른 보안 시스템에 비해 유일성과 편의성 등의 장점을 가짐으로써 많은 사람들이 관심을 갖는 분야이다. 지문인식 시스템에 있어서 가장 중요한 사항은 실제 지문과 영상을 통해 얻어진 지문간의 정합에서의 정확성과 지문 인식을 위해 사용하는 영상처리 알고리즘들을 신속하게 처리하는 데 있다. 기존의 지문인식 시스템은 특징 추출을 위해 사용하는 알고리즘들의 처리 시간을 줄이기 위해 전체 처리과정 중 일부 과정들을 생략함으로써 처리시간을 단축한다. 하지만 이 방식은 처리시간을 단축시킬 수 있는 반면 특징 추출에 대한 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출에 대한 정확도를 높이기 위해 전체 처리 과정을 사용하면서 동시에 처리시간도 단축시킬 수 있는 다중 접근 메모리 시스템을 이용한 지문인식 특징 추출 알고리즘을 구현하였고, 구현된 시스템을 사용하였을때 다중접근 메모리 시스템과 시리얼 프로세서의 결과에 대해 correlation을 이용한 검증을 통해 제안된 방법의 신뢰도를 확인하였으며, 시리얼 프로세서에 비해 MAMS-PP64를 이용한 방법은 수행시간에서 약 1.56배 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하여 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 그런데, 지문의 고유성으로 인해 전역특징이 다양하게 분포함에도 불구하고, 기존의 지문분류 방법들은 모든 지문에 대해 고정된 영역으로부터 비적응적으로 전역특징을 추출하였다. 본 논문에서는 다양한 지문을 효과적으로 분류하기 위해 각 지문에 적응적으로 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이는 각 지문의 융선 방향의 변화량을 계산하여 적응적으로 특징영역을 탐색한 후, 특징영역내의 융선 방향 값을 특징벡터로 추출하고 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용해 분류한다. 본 논문에서는 NIST4 데이타베이스를 이용하여 실험을 수행하였다. 그 결과 5클래스 분류에 대해 90.3%, 4클래스 분류에 대해 93.7%의 분류성능을 얻었으며, 비적응적으로 추출한 특징벡터와의 비교실험을 통해 제안하는 적응적 특징추출방법의 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 매칭 시간을 줄일 수 있는 효율적인 매칭 방법을 제안한다. 통상 지문의 특징점을 이용하여 지문 매칭을 수행하는 경우, 특징점간의 기하학적 유사성을 분석하여 두 지문의 매칭 점수를 계산한다. 이러한 기하학적 유사도를 계산하기 위해서는, 하나의 지문 데이터를 기준으로 다른 하나의 지문 데이터를 미리 정렬하는 과정이 필요하며, 정렬 결과에 따라 두 지문의 유사도가 달라지므로 통상의 지문 매칭에 있어서는 양방향 매칭을 통하여 최종 매칭 점수를 구한다. 양방향 매칭의 경우 단방향 매칭에 비하여 매칭 신뢰도는 높아지나 매칭에 걸리는 시간이 단방향 매칭에 비해 두 배로 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 대규모 지문 데이터 베이스에 대한 양방향 매칭 점수의 분포를 구하고, 이를 기초로 효율적인 1:N 지문 매칭방법을 제안하였다. 실험 결과는 이러한 방법이 유용함을 보여준다.
입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.
이기종 지문센서 상호호환은 다른 센서 사용에 따른 각각의 지문 데이터의 변이성을 보상하기 위한 시스템의 능력을 말한다. 본 연구는 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 제안한 보정 알고리즘은 테일러시리즈(Taylor Series) 전개식을 이용하여 서로 다른 센서로부터 획득된 이미지 간의 대응되는 특징점 사이의 변환식을 구하고, 이를 적용하여 이기종 센서간의 오차를 줄이는 방법이다. 도출한 테일러시리즈 변환 파라미터로 지문 특징점 템플릿을 변환하여 보정 전과 후의 결과를 실험하였다. 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 60%이상 개선됨을 확인할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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