• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.90-97
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• 2007

지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.552-555
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• 1999

In this paper, a method for extracting the fingerprint regions and the table from fingerprint document which is the size of A4 including ten fingerprints images in a table is presented. The extraction of each fingerprint region is carried out by segmenting the foreground fingerprint region using a block filtering method and detecting its center point. The table extraction, by detecting a horizontal line using line tracing, and detecting a vertical line by its orthogonal equation. Here, T-shaped mask is proposed for finding the starting points of the vertical line intersecting horizontal line by the form of 'T'. Experimental results show above 95% correct rate of extracting the fingerprint region and table.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.22-33
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• 2019

This paper introduces an efficient fingerprint matching method based on multiple reference minutiae points. First, we attempt to effectively align two fingerprints by employing multiple reference minutiae points. However, the corresponding minutiae points between two fingerprints are ambiguous since a minutia of one fingerprint can be a match to any minutia of the other fingerprint. Therefore, we introduce a novel method based on linear classification concept to establish minutiae correspondences between two fingerprints. Each minutiae correspondence represents a possible alignment. For each possible alignment, a matching score is computed using minutiae and ridge orientation features and the maximum score is then selected to represent the similarity of the two fingerprints. The proposed method is evaluated using fingerprint databases, FVC2002 and FVC2004. In addition, we compare our approach with two existing methods and find that our approach outperforms them in term of matching accuracy, especially in the case of non-linear distorted fingerprints. Furthermore, the experiments show that our method provides additional advantages in low quality fingerprint images such as inaccurate position, missing minutiae, and spurious extracted minutiae.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.57-62
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• 2003

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

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.796-804
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• 2002

본 논문에서는 방향성필터뱅크(Directional Filter Bank; DFB)에 기반하여 지문영상을 해석하여 처리하는 새로운 방법을 제안한다. 지문에서 융선의 방향성는 방향성지도를 구성하고, 이로부터 방향성 필터링을 통한 영상 향상을 행하는 등 지문 영상을 해석하는 전처리과정에서 매우 중요한 요소이다. DFB는 입력영상을 방향성대역영상으로 분해한 다음 이로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문에서는 DFB를 이용하여 지문영상을 여러 개의 방향성대역영상으로 분해하고, 이로부터 국부 방향성 에너지를 정의한 다음, 이를 기반으로 방향성지도의 제작, 영상분할, 특이점추출 및 영상개선의 처리과정들을 일관되게 수행하는 알고리듬을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.417-420
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• 2014

최근 늘어난 금융 사고들로 인하여 이를 방지하기 위한 보안 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 보안 시스템들 중에서도 생체인식 시스템이 주목받고 있는데, 여러 가지 생체인식 방법들 중에서도 지문인식이 보안성, 신뢰성, 휴대성 등 여러 가지 면에서 가장 주목 받고 있다. 본문에서는 이러한 지문인식 기법을 인공신경망을 이용하여 구현하였다. 인공신경망은 뇌기능의 특성을 컴퓨터로 표현하기 위한 수학모델로서 특정 패턴들을 프로그램이 인식할 수 있도록 만들어 준다. 인공신경망을 이용하기 위하여 입력된 지문 이미지를 평활화, 이진화, 세선화 등의 전처리 과정을 거친다. 전처리 과정을 거친 지문이미지에서 특징점을 추출하고 신경망을 통하여 프로그램이 지문을 인식하게 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.233-240
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• 2017

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.628-631
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• 1988

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.51-64
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• 2004

본 논문은 다수의 지문 특징점 템플릿(fingerprint minutiae template)을 융합하여 하나의 슈퍼 템플릿(super-template)을 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 템플릿은 지문의 올바른 특징점 정보만으로 구성된 템플릿을 의미하는 것으로써 된 연구에서 제안하는 재귀적 베이지안 추정(recursive Bayesian estimation) 방법으로 특징점의 신뢰도를 추정하여 논은 신뢰도를 가지는 특징점만으로 슈퍼 템플릿을 생성한다. 본 논문에서는 지문 영상이 순차적으로 획득될 때, 나중에 획득된 지문 영상 특징점 정보에 재귀적 베이지안 추정 기법을 적용하여 먼저 획득된 영상의 특징점들에 대한 신뢰도를 추정한다. 적용된 재귀적 베이지안 추정 방법은 여러 영상에서 공통적으로 발견된 특징점에 대해 그 신뢰도를 증가시키는 반면, 다른 영상에서 발견되지 않는 특징점의 신뢰도는 감소시킨다. 같은 방법으로, 특징점의 타입(분기점과 단점)에 대한 신뢰도도 추정할 수 있다. 본 논문은 실험을 통해 제안한 알고리즘에 의한 슈퍼 템플릿이 인증 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.215-224
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• 1994

본 논문은 신경회로망 EART(Extended Adaptive Resonance Theory)를 이용한 회전 과 크기 변화에 무관한 지문인식에 관한 연구이다. 지문 농담 화상($515{\times}512$)을 적응 문턱 값을 이용하여 융선와 골을 분리하여 이진화 영상으로 바꾼후 이를 다시 세선화 영상으로 만든다. 이진 세선화 영상으로부터 지문의 특징점 중 식별에 가장 큰영향을 주는 분기점과 끝점을 $3{\times}3$마스크를 사용해서 추출한다. 이렇게 추출된 분기점과 끝 점의 개수, 그리고 분기점으로 이루어진 볼록 다각형의 내각을 회전변화와 크기변화 에 영향을 받지않는 가중코드(weighted code)로 된 40*10 특징점 행렬로 나타낸 후 이를 신경회로망 EART의 입력으로 했다. 신경망을 이용한 본 시스템은 세선화 영상에 대한 어떠한 복원 처리 과정도 없이 영상의 회전과 크기 변화에 대해서도 매우 효과 적이고도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.