Personal Verification using Feature Patterns of Palmprint

손바닥 특징패턴을 이용한 개인식별

This paper describes the feature extraction of the interdigital regions of palm, and proposes a personal verification algorithm using the extracted features and the pattern types of those. The procedures of the feature extraction are as follows : first, the interdigital region is partitioned into several subregions, examining the phase of rigdes in each subregion, deciding the direction of that phase, and making the direction matrix of the region, we analyze this direction matrix to contain a feature pattern, and then, yield the first core. Second, applying the thinning to around the first core and tracing the thinned ridges, we yield the feature pattern types and second cores. Finally, the feature patterns coordinates included all of them are built. Then, distances and directions from each second core reaching to all the others are yielded from that coordinates. These informations are used to make a feature parameter. In our verification algorithm, such pattern types, the numbers of feature patterns, theses positions and feature parameters are used to analyze.

본 논문에서는 손바닥의 interdigital영역으로 부터 특징패턴을 추출하는 과정과 이 특징패턴과 관련된 자료를 이용한 개인식별 방법을 제안하였다. 처리과정은 interdigital영역을 일정한 크기로 분할하고 각 분할된 영역에 대하여 융선의 분포에 따른 4방향의 방향 코드를 부여한후 이것을 분석하는 것에 의해 특징패턴의 존재 유무와 1차 중심점을 검출하였다. 검출된 1차 중심점의 주변 제한된 영역에 대해서만 세선화와 융선 추적을 통하여 특징패턴의 종류와 2차 중심점(core)을 구하였다. 2차 중심점들을 연결하는 특징패턴 좌표계를 설정하고 각 중심점에 대한 상대적 거리와 방향정보 특징 패턴의 종류등에 대한 특징 파라미터를 구하였다. 식별실험은 각 특징패턴의 종류와 수, 존재위치에 의하여 판단하거나 특징 파라미터를 비교, 분석하는 것에 의해 수행하였다.