사람의 지문은 그 인식 성능과 종생 불변성 및 만인 부동성으로 인하여 신원 인증을 위한 생채 인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 자기 비자기구별 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상의 특징점과 방향성분을 반영한 자기 공간 (self-space)과 MHC 인식부를 이용한 1차 매칭과, 특징점의 로컬 구조(local structure)를 이용한 2차 매칭의 두 단계로 구성된다. 이러한 2단계의 매칭을 통하여 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.
온라인 지문 인식 시스템에서는 주변 환경, 사용자의 지문 상태 및 입력 방법에 따라 다양한 품질의 지문이 입력된다. 따라서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는, 입력된 지문 영상을 이용하여 본인과 타인간의 변별력을 높이는 연구뿐만 아니라 다양한 품질의 지문 영상들 중에서 품질이 좋은 지문 영상을 선택하여 이를 인식에 사용하는 연구도 병행이 되어야 한다. 하지만 대부분의 기존 연구에서는 지문의 지역적인 품질만을 측정하였기 때문에 한 장의 지문영상의 품질에 대한 예측은 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 획득된 지문 영상의 품질을 판단하기 위해서 지역적인 지문 품질 측정과 이를 통한 전역적 지문 품질 측정 방볍을 제안하였다. 지역적인 지문 품질 평가에서는 각 지문 블록에서 그레디언트(Gradient)의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)의 형태를 측정하여 블록 별 품질 값을 예측하였고, 이를 기반으로 전역적인 품질 평가에서는 신경망(Neural network)올 사용하여 지문 영상 전체를 평가함으로써 입력된 영상의 사용 여부를 판단하였다. FVC2002 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 제안한 전역적 방법을 사용하였을 때 NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality)의 방법보다 정합 예측 성능이 높게 나타난 것올 확인할 수 있었다.
A direct authentication from gray-scale image, instead of the conventional multi-step preprocessing, is proposed using Gabor filter-based features from the gray-scale fingerprint around core point. The core point is located as a reference point for the translation invariant matching. And its principal symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and features are directly extracted form the blocked gray level fingerprint using Gabor filter. The proposed fingerprint authentication is based on the Euclidean distance between the corresponding Gabor features of the input and the template fingerprints. Experiments are conducted on 300${\times}$300 fingerprints obtained from a CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could lower the False Reject Rate(FRR) to 18.2% under False Acceptance Rate(FAR) of 0%.
This paper has been studied a Adaptive feature-factors based fingerprints recognition in many biometrics. we study preprocessing and matching method of fingerprints image in various circumstances by using optical fingerprint input device. The Fingerprint Recognition Technology had many development until now. But, There is yet many point which the accuracy improves with operation speed in the side. First of all we study fingerprint classification to reduce existing preprocessing step and then extract a Feature-factors with direction information in fingerprint image. Also in the paper, we consider minimization of noise for effective fingerprint recognition system.
Delaunay 삼각화는 회전과 평행 이동에 강건하여 지문 인식에 적합하다. 그러나 특징점이 소실되거나 추가로 추출되는 경우 지문 인식 성능이 저하되고 계산 복잡도가 증가하게 된다. 본 논문에서는 지문 영상의 지역적 화질 척도 분석을 통해 저화질 영역을 설정하고, 추출된 특징점을 4개의 그룹으로 분류하여 정합과정에 이용함으로써 인식 성능을 개선하고 계산 복잡도를 감소시켰다. 정합 후보 영역에서의 저화질 영역 제거와 특징점 분류에 대한 실험을 통해 성능의 저하 없이 정합 소요 시간이 감소되는 것을 확인하였고, NIST에서 제공하는 정합 알고리즘 (BOZORTH3)보다 정합 성능이 향상되었음을 확인하였다.
A direct RTI(Rotation and translation invariant) fingerprint identification is proposed using the GCMs(generalized complex moments) and Gabor filter-based features from the grey level fingerprint around core point. The core point is located as reference point for the translation invariant matching. And its symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then, fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and, in contrast to minutiae-based method using various processing steps, features are directly extracted from the blocked grey level fingerprint using Gabor filter, which provides information contained in a particular orientation in the image. The Proposed fingerprint identification is based on the Euclidean distance of the corresponding Gabor features between the input and the template fingerprint. Experiments are conducted on 300 ${\times}$ 300 fingerprints obtained from the CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could obtain 97% identification rate.
지문 정합 시 입력지문의 품질 및 지문의 상태에 따라서 지문정합 결과가 다르게 나타나게 된다. 잡음이 섞여 입력지문의 품질이 떨어지거나 지문의 상처로 인하여 입력지문에 융선이 없어진 경우에는 잘못된 방향성 정보를 도출해 낼 수 있다. 지문 정합에서 방향정보는 가짜 특징점 제거, 융선 거리 측정, 매칭, 중심점 및 삼각주 찾기 둥에 아주 중요한 요인으로 작용한다. 잘못된 방향성을 도출하게 되면 지문인식에 많은 오차를 수반하게 되므로 잘못된 방향성 정보를 보완하거나 교정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 입력지문이 상처 둥으로 인하여 손상된 경우에 잘못된 방향성 정보를 재구성하기 위한 방법으로 저역통과 필터를 거친 후 \alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 방향성 정보를 보완 및 교정하는 방법에 대하여 제시한다.
This paper presents only a matching algorithm based on Delaunay triangulation and Parametrization from the extracted minutiae points. This method maps local neighborhood of points of two different point sets to unit-circle using topology information by Delaunay triangulation method from feature points of real fingerprint. Then, a linked convex polygon that includes an interior point is constructed as one-ring which is mapped to unit-circle using Parametrization that keep shape preserve. In local matching, each area of polygon in unit-circle is compared. If the difference of two areas are within tolerance, two polygons are consider to be matched and then translation, rotation and scaling factors for global matching are calculated.
정보화 시대에 있어 개인 인증 기술에 대한 요구는 날로 증가되고 있으며 그 중에서도 지문 인식 기술은 정확도, 수행 속도, 구현 비용 등 모든 평가 항목에 있어 가장 현실성 있는 수단으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 전산 환경에 적합하도록 무 잉크 방식의 압착 날인을 통하여 획득된 지문 영상을 이용한 온라인 지문 인식 시스템의 설계와 구현을 목표로 한다. 지문 인식은 크게 두 가지 과정으로 이루어 지며 이를 특징점 추출과 특징점 정합이라 한다. 본 논문에서는 이러한 과정 중에서 특징점 정합의 정합의 성능과 속도의 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안 한다. 특징점 정합 과정은 다시 정렬 기준점 선정 과정과 정렬 후 대응점 확인과정이 있으며 정렬 과정의 최적화 여부가 전체 수행 속도에 미치는 영향이 가장 크게 된다. 제안된 정렬 기준점 선정 알고리즘은 탐색 공간의 최소화와 등록 지문과 입력 지문간의 비선형 왜곡에도 강인함을 보였다. 전체 시스템의 성능 검증을 위하여 체계적인 샘플링을 통하여 채취된 데이터 베이스을 이용하였다. 팬티엄시스템에서 평균 정합 속도 1.55초를 기록하였으며, 0.05%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 8.83%의 FRR(False Rejection Rate)의 오 인식율을 얻을 수 있었다.
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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