• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.10B no.5
• /
• pp.497-502
• /
• 2003

Fingerprint classification plays a role of reduction of precise joining time and improvement of the accuracy in a large volume of database. Patterns of fingerprint are classified as 5 patterns : left loop, right loop, arch, whorl, and tented arch by numbers and the location of core point and delta point. The existing fingerprint classification is useful in a captured fingerprint image of core point and delta point using paper and ink. However, this system is unapplicable in modern Automatic Fingerprint Identification System (AFIS) because of problems such as size of input and way of input. To solve the problem, this study is to suggest the way of being able to improve accuracy of fingerprint by fingerprint classification based on the entropy of ridges using fingerprint captured mage of core point and prove this through the experiment.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.5
• /
• pp.545-551
• /
• 2003

Henry System which is a traditional fingerprint classification model is difficult to apply to a modem Automatic Fingerprint Identification System (AFIS). To tackle this problem, this study is to apply algorithm for an An Ensemble Fingerprint Classroom System using changes of gradient of ridge in order to improve precise joining speed of a large volume of database. The existing classification system, Henry System, is useful in a captured fingerprint image of core point and delta point using paper and ink. However, the Henry System is unapplicable in modem Automatic Fingerprint Identification System (AFIS) because of problems such as size of input sensor and way of input. This study is to suggest an Ensemble Fingerprint Classroom System which can classify 5 basic patterns of Henry System in uncaptured delta image using changes of gradient of ridge. The proposed fingerprint classification technique will make an improvement of precise joining speed by reducing data volume.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.4B
• /
• pp.505-513
• /
• 2001

지문영상의 분류는 데이터베이스의 용량이 클 경우 검색시간을 효율적으로 단축시킬 수 있는 핵심적인 기술이다. 따라서 본 논문에서 core point 와 flow-line 추적을 이용한 효율적인 지문 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 방법은 특히 압착 날인된 지문 영상의 분류에 적합한 방법으로 크게 2단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 먼저 Poincare index를 이용하여 core point를 찾아내고 이를 바탕으로 개략적인 분류를 수행한다. 그 다음 두 번째 단계에서는 core point를 중심으로 flow-line을 추적하여 그 결과를 가지고 세부적인 분류를 수행한다. 세부분류 단계에서는 평활화된 블록의 방향정보를 이용한 효과적인 flow-line 추적 알고리즘과 이를 이용한 새로운 분류 방법이 제안된다. 제안한 방법은 회전이나 이동 그리고 약간의 잡음에 강인한 지문 분류 방법으로 지문입력기를 통하여 획득된 700장의 지문 영상에 적용해 본 결과 93.6%의 분류율을 나타내었다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.215-221
• /
• 2014

The Fingerprint recognition system is a system which identify the user's identify by verifying user's fingerprint and prepared data. The performance of fingerprint recognition system is dependent on 'fingerprint recognition time' and 'fingerprint recognition accuracy' and so on. In this paper, we developed a evaluation model about efficiency based on ISO quality evaluation standard for evaluating of quality level of fingerprint recognition system. We expect to contribute to construct and use of evaluation criteria based on quality evaluation standard by this study.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.450-453
• /
• 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 Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.118-121
• /
• 2003

지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 중심점 추출 방식은 입력된 지문 영상에 대해 3 $\times$ 3 Sobel 마스크를 적용한 후 8 $\times$ 8블록 영상을 분할하여 각 대표 방향 성분을 추출하며 추출되어진 방향 성분과 특이점 패턴을 비교하여 중심점을 탐색한다.

• Review of KIISC
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.66-75
• /
• 2007

이기종 지문입력기간의 호환 성능은 인터페이스 표준을 준용하면서 데이터 표준을 준용한다는 전제하에 알고리즘의 호환성이 이루어졌을 때 다른 시스템과의 충분한 호환성을 달성할 수 있다. 따라서 호환 가능한 시스템이 만들어졌을 때 이를 평가하여 시스템 간 호환성 정보를 평가 할 수 있어야 한다. 본 논문은 ISO/IEC JCT1/SC37의 지문 데이터 포맷기반의 데이터 포맷 표준 적합성 시험 도구 설계 및 구현을 목적으로 한다. 지문 데이터포맷 적합성 시험도구는 지문 데이터 표준에 요구된 사항들이 정의된 것처럼 제대로 구현되었는지의 여부를 평가하는 것이다. 개발한 시험도구는 다양한 지문센서에 기반한 국내 제품을 이용하여 데이터 포맷 적합성 평가를 하였으며, 이에 따라 각 제품의 데이터 포맷이 표준에 적합하게 개발되었는지를 판단할 수 있었다. 본 연구는 전 세계적으로 활발히 전개 중인 바이오 인식 관련 국제 표준을 국내 지문인식기기에 적용 및 확산시키는데 그 의의가 있겠다.

• Journal of the Korean Society of Safety
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.143-149
• /
• 1996

We propose an Opto-Digital hybrid fingerprint Identification system based on the binary phase extraction joint transform correlator(BPEJTC) for validation and security yerification. It is shown that since the BPEJTC provides higher peak-to-sidelobe ratio than that of the conventional JTC and does not cause correlation peaks due to intra-class association, this system is well-adaptive to the multiple object environments. Experimental results show that this system has a good performance in the presence of multiple images and the variations of the same person.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.143-151
• /
• 2010

Fingerprint classification is a step to increase the efficiency of an 1:N fingerprint recognition system and plays a role to reduce the matching time of fingerprint and to increase accuracy of recognition. It is difficult to classify fingerprints, because the ridge pattern of each fingerprint class has an overlapping characteristic with more than one class, fingerprint images may include a lot of noise and an input condition is an exceptional case. In this paper, we propose a novel approach to design a stochastic model and to accomplish fingerprint classification using a directional characteristic of fingerprints for an effective classification of various qualities. We compute the directional value by searching a fingerprint ridge pixel by pixel and extract a directional characteristic by merging a computed directional value by fixed pixels unit. The modified Markov model of each fingerprint class is generated using Markov model which is a stochastic information extraction and a recognition method by extracted directional characteristic. The weight list of classification model of each class is decided by analyzing the state transition matrixes of the generated Markov model of each class and the optimized value which improves the performance of fingerprint classification using GA (Genetic Algorithm) is estimated. The performance of the optimized classification model by GA is superior to the model before the optimization by the experiment result of applying the fingerprint database of various qualities to the optimized model by GA. And the proposed method effectively achieved fingerprint classification to exceptional input conditions because this approach is independent of the existence and nonexistence of singular points by the result of analyzing the fingerprint database which is used to the experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.359-361
• /
• 2008

This paper presents the fuzzy minutiae-based matching to improve the accuracy of the difference between template and imput fingerprint image. Minutiae-based matching method is the most well-known and widely used method for fingerprint matching. However, fingerprint pressure, dryness of the skin, skin disease, sweat, dirt, grease, and humidity in the air cause the noisy fingerprint images and the distortion is produced by users moving their fingers on the scanner surface. The input image may be rejected from the Fingerprint Recognition System, because the distorted fingerprint image is very different from the original image. Large tolerence boxes and fuzzy discriminant function is required to improve the accuracy.