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Development of Minutiae-level Compensation Algorithms for Interoperable Fingerprint Recognition

이기종 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발

  • Jang, Ji-Hyeon (School of Information and Communication Engineering, Inha University) ;
  • Kim, Hak-Il (School of Information and Communication Engineering, Inha University)
  • 장지현 (인하대학교 정보통신공학과) ;
  • 김학일 (인하대학교 정보통신공학과)
  • Published : 2007.10.31

Abstract

The purpose of this paper is the development of a compensation algorithm by which the interoperability of fingerprint recognition can be improved among various different fingerprint sensor. In order to compensate for the different characteristics of fingerprint sensor, an initial evaluation of the sensors using both the ink-stamped method and the flat artificial finger pattern method was undertaken. This paper proposes Common resolution method and Relative resolution method for compensating different resolution of fingerprint images captured by disparate sensors. Both methods can be applied to image-level and minutia-level. In order to compensate the direction of minutiae in minutia-level, Unit vector method is proposed. The EER of the proposed method was improved by average 64.8% better than before compensation. This paper will make a significant contribution to interoperability in the system integration using different sensors.

본 연구의 목적은 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 이기종 지문입력 센서간의 매칭을 위하여 영상 기반의 센서 평가 방법에 따라 Ink-Stamped방법과 인조패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 보정 알고리즘은 영상 레벨과 템플릿 레벨 모두에서 보정 가능하며, 상대 센서의 사양에 맞도록 보정하는 상대적 해상도 보정 방법과 500, DPI 종횡비(Aspect Ratio)가 1인 사양에 맞도록 보정하는 공통해상도 보정 방법이다. 특히 템플릿 레벨에서의 보정은 특징점이 보정됨에 따라 방향 보정이 변하게 되는데 이를 보정하기 위하여 단위 벡터 방법을 제안한다. 따라서 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전 보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 64.8% 개선됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 이기종 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 비용을 최소화하고 최종 사용자의 편의성을 도모할 수 있으며, 나아가 국가 간 바이오 정보 공유 및 출입국 관리 시스템에 적용하기에도 유용할 것이다.

Keywords

References

  1. Hyosup Kang, Bongku Lee, Hakil Kim, Daecheol Shin, and Jaesung Kim, A Study on Performance Evaluation of the Liveness Detection for Various Fingerprint Sensor Modules,' AVBPA, Vol. 2688, pp. 574-583 2003. 6
  2. Tsutomu Matsumoto, Hiroyuki Matsumoto, Koji Yamada, and Satoshi Hoshino: 'Impact of Artificial Gummy Fingers on Fingerprint System,' Optical Security and Counterfeit Deterrence Techniques IV, Vol.4677 pp. 275-289, 2002
  3. 한영찬, 김학일, '지문인식 호환을 위한 국제 표준화 동향,' 전자공학회지논문지, Vol.33, No.1, pp. 17-34, 2006. 1
  4. http://www.bioapi.org/
  5. http://www.ilo.org/
  6. http://fingerprint.nist.gov/minex04/
  7. ISO/IEC JTC1/SC37 IS 19794-4, Biometric Data Interchange Formats Part 4: Finger Image Data
  8. ISO/IEC JTC1/SC37 N947, Text of 2nd FCD 19794-3, Biometric Data Interchange Formats Part 3: Finger Pattern Spectral Data
  9. ISO/IEC JTC1/SC37 N1229, Text of FCD 19794-8, Biometric Data Interchange Formats Part 8: Finger Pattern Skeletal Data
  10. ISO/IEC JTC1/SC37 IS 19794-2, Biometric Data Interchange Formats Part 2: Finger Minutiae Data
  11. 이남일, 강효섭, 김학일, '지문인식 센서 및 알고리즘 기술 동향,' 한국정보보호학회지, pp. 16-25, 2002
  12. Text of CD 19795-4, Biometric Performance Tasting and Reporting-Part 4: Performance and Interoperability Testing of Interchange Formats
  13. 이봉구, 남정우, 김학일, '영상 기반의 지문 인식 센서 평가 방법,' CISC 2005, Vol.15, No.1, pp.9-12, 2005. 6
  14. 남정우, 김학일, '신뢰구간을 이용한 영상 기반 지문 인식 센서 평가,' CISC 2005, Vol.15, No.2, pp.527-530, 2005. 12
  15. 남정우, 김학일, '지문 인식 센서 평가를 위한 통계학적 분석,' 정보보호학회논문지, Vol.16, No.4, pp.105-118, 2006. 8
  16. R. M. Bolle, S. E. Colville and S. U. Pankanti, 'System and method for determining ridge counts in fingerprint image processing,' U. S. Patent No.6266433, 2001. 7
  17. Sergey Novikov and Oleg Ushmaev, ',' Proc. of the Int. Conf. On Audio Video-Based Personal Authentication, pp. 250-259, New York, 2005
  18. Ross, S.C. Dass and A.K. Jain, 'A Deformable Model for Fingerprint Matching,' Pattern Recognition, Vol.38(1), pp.95-103, 2005 https://doi.org/10.1016/j.patcog.2003.12.021
  19. Ushmaev O., Novikov S., 'Registration of Elastic Deformations of Fingerprint Image of Autometic Finding of Correspondence', Proc. MMUA03, Santa Barbara, CA, pp.196-201, 2003
  20. Sergey Novikov and Oleg Ushmaev, 'Registration and Modelling of Elastic Deformations of Fingerprints', Biometric Authentication (ECCV 2004 International Workshop, BioAW 2004), Prague, Chezh Republic, May 2004, Proceedings. Springer, Eds. Davide Maltoni, Anil k. Jain. pp. 80-88, 2004
  21. Jain, A.K., Hong, L., Pankanti, S., Bolle, R., 1997. An Identity-Authentication System Using Fingerprints. Proc. IEEE. 85 (9), pp.1365-1388
  22. Jain, A.K., Prabhakar, S., Hong, L., Pankanti, S., 2000. Filterbank-Based Fingerprint Matching. IEEE Trans. Image Processing. 9 (5), pp.846-859 https://doi.org/10.1109/83.841531
  23. Cummins, H., Midlo, C., 1976. Finger Prints, Palms and Soles: An Introduction to Dermatoglyphics. Research Publishing Company, South Berlin, MA