• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.887-893
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• 2012

In this paper, we propose a new approach to extract directional features based on directional patterns of each region in fingerprint images. The proposed approach computes the center of gravity to extract features from fingerprint images of various shapes. According to it, we divide a fingerprint image into four regions and compute the directional values of each region. To extract directional features of each region from a fingerprint image, we spilt direction values of ridges in a region into 18 classes and compute frequency distribution of each region. Through the result of our experiment using FVC2002 DB database acquired by electronic devices, we show that directional features are effectively extracted from various fingerprint images of exceptional inputs which lost all or part of singularities. To verify the performance of the proposed approach, we explained the process to model Arch, Left, Right and Whorl class using the extracted directional features of four regions and analyzed the classification result.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.866-872
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.

• 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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.249-255
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• 2004

지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 일반적으로 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 밝기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 작은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문 인식의 계산량에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run-Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할되며, RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전시킨다. 그래서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 모의실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 계산량 감소가 됨을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.297-300
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• 2003

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.

• 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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• 제42권6호
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• pp.89-98
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• 2005

본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.41-49
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• 2008

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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.83-99
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• 2016

The latest research on the image-based fingerprint matching approaches indicates that they are less complex than the minutiae-based approaches when it comes to dealing with low quality images. Most of the approaches in the literature are not robust to fingerprint rotation and translation. In this paper, we develop a robust fingerprint matching system by extracting the circular region of interest (ROI) of a radius of 50 pixels centered at the core point. Maximizing their orientation correlation aligns two fingerprints that are to be matched. The modified Euclidean distance computed between the extracted orientation features of the sample and query images is used for matching. Extensive experiments were conducted over four benchmark fingerprint datasets of FVC2002 and two other proprietary databases of RFVC 2002 and the AITDB. The experimental results show the superiority of our proposed method over the well-known image-based approaches in the literature.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 지문 영상의 컨벡스 (convex) 구조를 이용하여 특징점을 추출하는 방법을 제안하였다. 지문영상에서 융선은 일정한 방향성을 가지며 융선의 단면은 주기성이 있는 사인파로 간주할 수 있다. 사인파 신호에서 국부 최대 위치를 검출함으로써 대략적인 한 화소 단위의 융선 추출이 가능하며 사인파 신호의 볼록한 컨벡스는 융선 영역에 해당한다. 이러한 지문의 특징을 이용하여 특징점을 효과적으로 찾는 방법을 제안한다. 이 과정에서 파라미터를 없애고 계산량을 줄임으로써 다양한 환경의 시스템에 적용 가능함을 보였다.