• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.355-358
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• 2003

대용량 데이터베이스를 기반으로 하는 지문인식 시스템에 있어서 전체적인 처리효율 증가를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 지문의 형상을 일정한 패턴을 기준으로 분류를 수행함에 있어서 영상의 Noise제거를 위해 하나의 영상에 크기가 서로 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하여 공통적으로 추출해 내는 특이점의 Position과 개수에 따라 지문을 분류하여 대용량 지문인식 시스템의 처리 효율을 증가시키는데 있다 .

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.687-690
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• 2003

지식 정보화 시대에 들어서면서부터 정보는 개인이나 일부 기관에 국한됨이 없이 중요시되고 있지만, 그 경계는 나날이 모호해지고 정보의 양은 급속하게 늘어가고 있는 것이 오늘날의 현실이다. 이러한 시대적 환경은 보안의 중요성이 크게 부각되어 생체인식 기술에 대한 관심을 높아지게 만들었다. 생체인식(Biometrics)분야 중에서도 지문 인식(Recognition)은 많은 연구가 이루어졌으나 개선할 점이 여전히 남아있다. 특히, 정확성 및 속도향상이라는 측면이 그렇다고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 기존의 지문 인증(Authentication)시스템의 지문 영상(Image)의 식별 능력을 증가시키고 다수의 지문 영상에서도 좋은 결과를 가져올 수 있는 고유한 특징이 될 수 있는 요소들(Factor)을 추출하여 진보된 지문인식 시스템을 구현하는 것을 궁극적인 목표로 하고 있다. 따라서, 지금까지의 관련 연구를 바탕으로 지문 인식 시스템을 구현하는 것을 궁극적인 목표로 하고 있다. 따라서. 지금까지의 관련 연구를 바탕으로 지문 인식 시스템의 성능 향상을 위해서 핵심적인 minutiae reference point, 방향 정보의 추출 방법을 제안하고 인식의 종결부라고 할 수 있는 정합(matching)에 관에서 논한 다음, 마지막으로 결론 및 향후 과제로서 개선할 부분을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.450-453
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• 2004

본 논문은 지문을 이용하여 개인 식별 및 확인하는 생체인식 시스템을 제안한 것으로, 입력 지문 영상으로부터 중심점(Core)를 찾아 8개 방향의 가버 필터를 사용하여 지문의 특징을 드러나게 한다. 또한, 중심점으로부터 일정 영역을 섹터로 분할하고 분할된 섹터 별 특징 값을 산출하여 코드 북으로 등록한다. 등록된 데이터로부터 매칭하는 과정은 상관 계수를 이용하여 유사도가 가장 높은 등록자를 선별하고 인식 대상자로 선정한다. 이와 같은 방법은 융선의 분기점과 단점을 특징으로 하는 알고리즘에서 문제시되는 특징점이 빠지는 경우와 의사 특징점에 의한 오인식을 줄일 수 있으며, 중심점과 기준 축의 설정에 따라 지문 영상의 회전에 영향을 받지 않는 방법으로 좋은 성능을 보일 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 확인하고자 광학식 지문 센서와 PC를 이용한 실시간 지문 인식 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.2-3
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• 2017

지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 기반 1:N 지문인식 시스템에서 지문의 형상에 따라 4개 또는 5개 이상의 클래스로 1차분류를 하여 지문인식의 속도 및 정확도를 개선하기 위해 필수로 사용되는 주요 기술이다. 과학수사, 범죄예방, 전자여권 시스템 등에 활용되고 있는 대규모 지문인식 시스템에서 지문분류 작업을 수행하면 데이터베이스 전체를 탐색하는데 필요한 시간을 "1/클래스의 수"로 줄일 수 있기 때문에, 지문분류 기술은 대용량 데이터베이스 시스템에서는 필수 요소이다. 본 논문에서는 지문분류와 관련된 국내외 기술을 분석하고 지문분류 기술의 발전 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.206-209
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• 2004

사람의 지문은 그 인식성능과 종생불변성 및 만인부동성으로 인하여 신원인증을 위한 생채인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 '자기-비자기' 구별과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상으로부터 추출된 특징점과 방향성분에 기반하여 만들어지는 자기공간(self-space)에 기반하여 이루어지는 1차 매칭과, 특징점의 기하학적 구조에 의하여 구성되는 로컬구조(local structure)에 의하여 구성되는 로컬구조에 의해 수행되는 2차 매칭의 두 단계로 구성되어 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.355-358
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• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴과 지문을 이용하여 실시간 다중 생체인식 시스템 구현을 제안하였다. 얼굴인식에서는 이미지의 크기를 축소하기 위해 Wavelet Transform을 이용하였으며, 특징 값을 찾아내기 위한 방법으로는 얼굴인식에서 많이 사용되는 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하였다. 또한, 지문인식에서는 지문의 중심점을 찾아 가버 변환을 하고, 이로부터 섹터별 변량을 특징 값으로 사용하였으며, 인식 성능을 향상시킬 수 있는 상관도가 높은 지문 3개를 기준 데이터로 등록하였다. 마지막 단계로 두 가지의 생체정보를 모두 사용할 수 있도록 퍼지를 이용하여 얼굴인식의 결과와 지문인식의 결과를 융합하였으며, 단일 생체정보를 이용했을 때의 단점을 다중 생체인식 시스템을 구현함으로서 우수한 성능을 보이는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.639-642
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• 2007

오늘날 네트워크의 급속한 발전에 더불어 정보화의 가속화는 보안 문제가 크게 부각하고 있다. 이에 마그네틱 카드, IC 카드 등을 이용하여 개인을 식별하는 다양한 보안 시스템들이 개발되고 있으나 분실, 복사, 고의적 양도에 의한 부정사용 등의 문제로 인해 그 해결책이 되지 않고 있으며 이에 대한 해결책으로 생체인식(Biometrics)을 이용한 개인식별 시스템[1]이 제안되어 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 기존의 생체인식 시스템 중 가장 활발하게 활용되고 있는 지문인식 시스템이 가지고 있는 환경적인 요소나 물리적 요소에 의한 인식률 저하를 보안할 수 있는 시스템을 새롭게 제안한다. 지문인식은 사용의 편리함과 저가의 초기 투자비용, 그리고 소형화의 가능으로 생체인식 중에서 실생활에 사용되기 가장 적합한 기법으로 여겨져 다양한 응용 범위에 널려 사용되고 있다. 따라서, 제안 시스템은 기존의 지문인식 시스템을 기반으로 하여 손가락에서 추가적인 생체정보를 이용함으로써 지문인식 시스템이 갖은 단점을 보안하면서 인식률 향상과 효율적인 활용이 가능한 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1929-1932
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• 2003

자동 지문 인식시스템은 대부분의 사용자 인증 과정을 처리하기 위해 사용하는 아이디/비밀번호 방법의 보안상 결점인 비밀번호 유출로 인한 보안 위협을 근본적으로 제거할 수 있다. 그러나 아직까지 수십만에서 수천만 건에 이른 대용량 지문 검색, 서버에 대한 성능이 입증된 것이 없으며 본 연구에서는 지문분류, 대용량 지문 검색, 다중서버, 다중쓰레드. 인증서버 기술을 갖는 대용량 자동 지문 인식 시스템을 연구하였다. 그리고 10만개의 지문 데이터를 기준으로 지문 검색에 대한 성능을 실험하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.1
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• pp.49-54
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• 2006

The recent fingerprint recognition system has unstable factors, such as copy of fingerprint patterns and hacking of fingerprint feature point, which mali cause significant system error. Thus, in this research, we used the fingerprint as the main recognition device and then implemented the multi-biometric recognition system in serial using the speech recognition which has been widely used recently. As a multi-biometric recognition system, once the speech is successfully recognized, the fingerprint recognition process is run. In addition, speaker-dependent DTW(Dynamic Time Warping) algorithm is used among existing speech recognition algorithms (VQ, DTW, HMM, NN) for effective real-time process while KSOM (Kohonen Self-Organizing feature Map) algorithm, which is the artificial intelligence method, is applied for the fingerprint recognition system because of its calculation amount. The experiment of multi-biometric recognition system implemented in this research showed 2 to $7\%$ lower FRR (False Rejection Ratio) than single recognition systems using each fingerprints or voice, but zero FAR (False Acceptance Ratio), which is the most important factor in the recognition system. Moreover, there is almost no difference in the recognition time(average 1.5 seconds) comparing with other existing single biometric recognition systems; therefore, it is proved that the multi-biometric recognition system implemented is more efficient security system than single recognition systems based on various experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.417-420
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• 2014

Importance of security system to prevent recently increased financial security accident is increasing. Biometric system between the security systems is focused. Fingerprint recognition has many useful aspects such as security, reliability and portability. In this treatise, fingerprint recognition technique is realized by using artificial neural network. Artificial Neural Network(ANN) is a mathematics learning model that makes specific patterns that a program can recognize to show a nerve network's characteristic on a computer. Input fingerprint images have a preprocessing process such as equalization, binarization and thinning. We extract minutiae feature in the images and program can recognize a fingerprint through ANN.