• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.583-585
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• 2003

정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.523-526
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• 2003

생체정보를 이용한 보안 솔루션이 활발하게 연구되고 있는 가운데, 지문은 가장 널리 사용되고 또한 중점적으로 연구되고 있는 생체특징의 하나로 자리잡았다. 지문인식 시스템에 사용되는 지문 입력기는 광학식, 반도체식 등 다양하나 입력방식은 주로 압착날인식으로 회전식과 달리 손가락 끝을 입력창에 대어 그 순간 접촉된 면의 지문만을 입력받게 된다. 그러므로 입력된 지문영상은 전체지문과 비교했을 때 극히 일부분에 불과하여, 이러한 제한된 영역으로부터 획득된 지문영상들을 비교한다면 비록 동일 지문이라 할지라도 획득 위치의 상이함으로 인해 타인 지문으로 오인식할 소지가 있다. 또한 특징점에 기반한 지문인증 알고리즘의 경우에는 두 지문으로부터 추출된 특징점의 위치 및 상태 정보의 신뢰성에 전적으로 의존하게되므로 특징점의 오추출 및 누락이 전체 시스템 성능을 좌우하게된다. 그러므로 가능한한 넓은 영역의 지문을 사용하고 신뢰할 만한 특징 추출 결과를 얻는 것이 에러율을 개선하는데 필수적이라 하겠다. 이에, 본 논문에서는 사용자 등록시 한 지문에서 획득한 복수의 지문영상을 이용하여 정렬 및 정합 과정을 거친 후 지문영상의 영역을 확장하고 해당 지문영상에서 추출된 특징점을 비교하여 유효하지 않은 특징점을 제거하는 과정을 통하여 등록시 저장되는 특징점 템플릿의 신뢰도를 높여주는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결과의 객관성을 확보하기 위하여 FVC 2002에서 제공하는 데이터베이스로 테스트한 결과 2.12%의 EER(Equal Error Rate)을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.236-239
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• 2003

본 논문에서는 많은 잡음으로 인해 손상된 지문으로부터 향상된 특이점 추출에 관한 방법을 제안한다. 최근 들어 주민등록증 뒷면의 지문 이미지와 본인의 생체 지문을 비교하여 본인임을 판단하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되어지고 있다. 그런데 생체지문 인식 장치를 통해 입력받은 지문 이미지는 왜곡과 잡음이 없는데 반해 주민등륵증상의 지문이미지는 입력 당시 잉크를 통해 회전날인 방식으로 입력받아 잡음과 왜곡이 심하여 두 이미지간의 인증율이 좋지 않다. 이에 주민등록증의 지문 이미지에 대한 잡음과 왜곡보정 필터링과 오류 특이점 제거 등을 통하여 향상된 지문인식 시스템을 구성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.353-355
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• 2000

기존의 지문인식은 입력 지문이 데이터베이스 내에 있는 특정인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것으로, 이를 위해 몇 단계의 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하는데 매우 복잡한 계산이 필요하고 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 Gabor 필터를 이용하여 획득한 Gabor 특징(Feature)을 바로 지문인식에 이용하여 높은 인식률과 빠른 지문인식을 할 수 있는 새로운 지문인식 알고리즘을 제안한다. Gabor 필터를 이용하면 전처리 과정을 생략할 수 있고, 지문표시의 길이가 일정하여 대단위 지문 데이터베이스를 구성하기가 용이하다. 실험은 특징점에 기초한 기존의 지문인식과 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.222-224
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• 1999

지문은 가장 효율적인 사용자 인증방법으로 이용되어져 왔다. 또한 컴퓨터의 발달과 더불어 자동지문 인식은 더욱 많이 연구되어졌고, 또한 급속도로 발전하였다. 이런 대부분의 연구들은 지문 인식에서 특징점 추출 및 정합부분에 관한 연구가 주류를 이루고 있다. 그런, 대단위 데이터베이스 검색 향상을 위한 방법의 연구는 아직도 미진한 실정이다. 본 연구는 기존의 지문 데이터베이스에 공간 인덱스를 추가시켜 지문을 효과적으로 추출하는 방법을 제시한다. 이 방법으로, 데이터베이스의 지문을 다차원공간 인덱스에 저장시킨다. 그리고, 지문을 검색을 할 때에는, 다차원공간상에서 미지 지문과 유사한 지문들을 추출하여, 후보지문을 만든다. 그리고, 매칭 작업은 이 후보지문들하고만 매칭 하여도 전체를 한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다. 이러한 방법으로, 전체 지문 검색 시간을 단축시킬 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.9
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• pp.132-144
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• 2017

The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.

• 월간 기계설비
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• s.237
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• pp.59-61
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• 2010

정부의 국가종합전자조달 시스템인 '나라장터'가 $\Delta$동일PC입찰 $\Delta$인증서 양도 대여 $\Delta$입찰 대리인 복수등록 등의 불법 부정 입찰을 줄이기 위해 4월부터 "지문인식 전자입찰"제도를 시행한다. 조달청은 나라장터를 개장하면서 IT강국답게 PC입찰을 결정했고, 인감을 대체할 수 있는 공인인증서를 도입해 운영단계에서 불법 전자입찰을 근절코자 노력을 기울여 왔다. 하지만 온라인상의 부정적인 방법이 날로 지능화되면서 입찰질서를 어지럽히게 되자, 실제 입찰자의 신원을 최적으로 확인할 수 있는 지문인식기술을 도입하게 됐다. 이번에 개발된 지문인식입찰시스템은 지문의 외피가 아닌 진피를 인식하기 때문에 실리콘이나 OHP필름 등을 통한 지문위조를 원천적으로 봉쇄할 수 있게 됐다. 따라서 이런 최신 지문인식 기술을 이용해 온라인상에서 입찰자의 신원을 확인한 후 사전에 등록된 입찰자의 신원과 동일한 경우에만 입찰서 제출이 가능하다. 조달업체의 입찰자(대표 또는 대리인)는 4월 이전에 국내 5개 공인인증기관을 통해 지문보안토큰을 구매하고 주민등록증과 지문보안토큰을 지참해 조달청 고객지원센터를 찾아 신원을 확인한 뒤 지문정보를 등록해야 하며, 지문 정보는 최대 3명까지 보안토큰에 등록돼야 입찰할 수 있게 됐다. "지문인식 전자입찰"제도는 단계적으로 확대돼 7월에는 나라장터뿐 아니라 모든 발주기관에 적용될 방침이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1363-1364
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• 2015

본 논문은 지문을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNN: Radial Basis Function Neural Network)을 기반으로 지문을 식별하고 확인할 수 있는 방법을 제시한다. 지문 데이터로는 공인데이터인 FVC2002의 지문 데이터를 사용하였다. 지문 이미지의 개선을 위해 여러 단계의 전처리를 한 후 특징점을 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축된 데이터베이스를 방사형 기저함수 신경회로망을 통해 학습을 시키고 지문의 패턴을 분류하여 지문의 대상자와 일치하는 패턴의 지문들을 선정한다. 선정된 지문들과 입력된 지문의 특징점을 이용하여 지문의 대상자를 식별한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.3
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• pp.323-330
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• 2008

In this paper, we propose a new fingerprint sensing method that can reduce orientation error. General fingerprint input methods need finger to be put on the surface of a sensor. It can cause of rotation problem and it affects the recognition result significantly. This improved input method can minimize the rotation of a finger by holding double-sided sensor with both thumb and index finger at the same time. Whenever fingerprint is impressed, it has nearly the same orientation because sensors are located between two fingers. As a result, we can get a better performance in fingerprint recognition system, but it may need more hardware cost.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.281-288
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• 2017

Financial service commission notified that fingerprint information of their documents should be deleted till 2019 to the financial industry and the public institution. Business solutions for fingerprint detection and masking in document images are introduced. In this paper, a fingerprint information masking algorithm is proposed by using the multiple LBP features to extract fingerprint's intrinsic characteristics for artificial neural network decision whether the candidate is a true fingerprint or not after segmentation of versatile fingerprint candidates from a document image. The experimental results of the proposed fingerprint masking algorithm for 3,497 document images that are saved in a financial industry show that 96.4% of fingerprint information is masked, hence this fingerprint masking algorithm can be used efficiently in real fingerprint masking tasks.