Fingerprint Fusion Based on Minutiae and Ridge for Enrollment

This paper presents a method to integrate the multiple impressions of a finger for improving fingerprint verification performance. Small-sized sensor has advantage that it can be used in many application fields. However, sufficiently large impression of fingerprint is not available due to the small sensing area, and this degrades the verification performance of the system. The proposed method overcomes this problem by combining the information of fingerprints for enrollment. To combine the fingerprints, the alignment process is important first of all. In the proposed algorithm multiple impressions of a finger are coarsely aligned using the corresponding minutiae pairs and then are finely aligned using the Distance Map. We construct an integrated template for enrollment in aligned coordinate system Since this integrated template represents the enlarged finger region, the problem that is occurred by using small sensor can be overcome. Experimental results show that the use of the integrated template of multiple impressions improves the performance of the fingerprint verification system.

등록 지문의 정보 융합에 관한 연구

본 논문은 등록 지문의 정보를 융합하여 보다 많은 정보를 이용함으로써 지문 검증의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 크기가 작은 센서는 많은 응용 분야에 적용시킬 수 있는 장점을 가지지만, 실제 지문을 입력 받는 센서 입력창의 물리적인 크기가 작기 때문에 지문 정보를 충분히 입력받지 못할 뿐만 아니라 등록된 지문 영상과 검증을 위해 입력된 지문 영상 사이의 공통영역이 축소되어 전체적인 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 등록 영상을 여러 장 받아 그 정보를 융합하여 보다 큰 지문 영역을 표현하도록 함으로써 해결할 수 있다. 이를 위해서는 등록 영상간의 좌표계를 정밀하게 일치시키는 과정이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 먼저 등록영상 사이의 대응 특징점 쌍을 이용하여 거칠게 일치시킨 다음, 융선의 정보를 포함하는 Distance Map을 이용하여 정밀하게 일치시키는 방법을 사용하였다. 정밀하게 일치된 좌표계를 통해 각각의 등록 지문들의 특징 정보는 하나의 큰 등록 정보로 형성된다. 제안된 방법을 통해 형성된 특징 융합 정보는 보다 넓은 면적의 지문을 표현할 수 있기 때문에 센서 입력창이 작아서 생기는 문제를 극복함으로써 지문 인식기의 성능을 향상시킨다. 본 논문의 실험 견과는 제안한 융합 특징 정보를 이용하는 방법이 그렇지 않은 방법보다 지문 인식기의 성능을 월등하게 향상시킴을 보여준다.