Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2005.07b
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  • Pages.622-624
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  • 2005
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

SOM-based Combination Method of OVA SVMs for Effective Fingerprint Classification

효과적인 지문분류를 위한 SOM기반 OVA SVM의 결합 기법

  • Hong Jin-Hyuk (Dept. of Computer Science, Yonsei University, Biometrics Engineering Research Center) ;
  • Min Jun-Ki (Dept. of Computer Science, Yonsei University, Biometrics Engineering Research Center) ;
  • Cho Sung-Bae (Dept. of Computer Science, Yonsei University, Biometrics Engineering Research Center)
  • 홍진혁 (연세대학교 컴퓨터과학과, 생체인식연구센터) ;
  • 민준기 (연세대학교 컴퓨터과학과, 생체인식연구센터) ;
  • 조성배 (연세대학교 컴퓨터과학과, 생체인식연구센터)
  • Published : 2005.07.01
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Abstract

대규모 지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄이기 위해서 지문분류는 필수적인 과정이다. 최근 이진분류기인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 지문분류 기법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다중부류 지문분류에 적합하도록 자기 구성 지도(Self-Organizing Map:SOM)를 이용하여 OVA(One-Vs-All) SVM들을 결합하는 지문분류 기법을 제안한다. SOM을 이용하여 OVA SVM들을 동적으로 결합하기 위한 결합 지도를 생성하여 지문분류 성능을 높인다. 지문분류에 있어 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 Jain이 구축한 FingerCode 데이터베이스에 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.5\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 승자독식(Winner-takes-all)과 다수결 투표(Majority vote)보다 높은 성능을 확인하였다.

Keywords