지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 지문인식 과정의 비용을 줄임으로써 보안유지시스템의 활용범위를 보다 확대시키는 기술 응용의 파급효과를 기대하여, 현재 널리 보급된 스캐너 영상입력 장치로 획득된 지문영상 처리 과정을 개선하여 보았다. 먼저 영상향상 단계에서는 비교적 양호하다고 이미 알려진 적응적 이진화 기법을 선택하여 이진화 효과를 높였고, 테이블 매핑(Table Mapping)법을 적용시켜 속도 개선 효과까지 얻을 수 있었다. 또한 이러한 과정을 거쳐 추출된 융선의 방향 특징점들이 지문인식 처리에 유효하게 적용됨을 보였다.
기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.
지문인식은 입력지문이 데이터베이스 내에 있는 특성인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것이다. 이를 위해 대형 지문 데이터베이스에서는 여러 가지 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하고 소형 지문데이터 인식에서는 분류를 하지 않고 바로 매칭을 한다. 매칭 방법은 특징점 (단점, 분기점)에 기초한 매칭이 주를 이루고 있는데, 특징점에 기초한 매칭은 지문의 변환, 회전, 비선형 변형, 가짜 특징점 등이 발생하는 문제로 특징점 추출 및 특징점들 간의 정확한 매칭에 매우 복잡한 계산을 필요로 하고, 지문의 품질향상을 위해 많은 전처리 과정이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지문인식에 특징점을 이용하지 않고, Gabor 필터에 지문을 통과시켜 얻은 지문의 융선에서 Gabor 특징값을 산출하여 이 특징값을 지문인식에 이용하는 간단한 새로운 방법을 제안하고 이 방법이 지문인식 실행에 가능성을 가지고 있음을 실험으로 증명하였다.
자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 임계값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다
지문 인식 기술은 지문 영상의 고유한 특성으로 인하여 생체인식 분야에서 현재 가장 많이 사용되고 있으며 연구도 상당한 진척을 본 것이 사실이다. 하지만 인식 성능 및 일상생활의 활용측면에서는 개발이 완전히 이루어져 있다고는 볼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 우리가 흔히 볼 수 있는 무인 정보 단말기의 인증 시스템에 필요한 알고리즘과 환경에 따른 전처리 과정의 다양화 필요성을 인지하고 연구하게 되었다. 이 과정에서 시스템 환경과 지문이미지의 효율적인 획득이 중요한 요소임을 광학식 지문 입력 장치 및 주민등록증에 있는 지문을 스캔하는 방법을 사용하여 증명하고 지문 특징점 검출 및 영상 향상을 위한 기법을 연구하여 정확하고 빠른 계산시간 안에 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 또한 전체 시스템의 구성을 위한 효과적인 알고리즘 구현을 목표로 연구한다.
본 논문에서는 지문영상의 향상을 위한 방향성 필터링의 새로운 기법을 제안한다. 지문영상은 융선의 규칙적인 열의 방향성 맵으로 구성되어 있으며, 융선의 주방향성은 지문영상의 주요 특징점을 추출하기 위한 융선의 연결이나 잡음의 제거 등 지문영상의 전처리과정에 매우 중요하다. 방향성대역 통과 필터뱅크(Directional Filter Bank ; FB)는 입력영상을 주파수의 성분이 아닌 방향성 성분으로 분해한 다음, 이 대역영상으로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문은 DFB를 이용하여 지문영상을 방향성 대역 영상으로 분해하여 이를 처리한 후 복원함으로써 지문영상을 향상시키는 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 자동 지문 인식 시스템을 구성하기 위하여 MSF에서 위상 신호만으로 상관이 가능한 POC를 기본 시스템으로 하여, 입력 지문 영상에서 위상 신호를 추출하고 기준 지문 영상의 순환 고조파 필터와 2차원 위상 신호 정합을 시키는 방법을 통해 회전 불변 지문 인식 시스템을 구현하였다. 지문 영상은 내부 전반사 모드로 동작하는 프리즘을 통해 얻고, 지문 영상에 대한 2차원 주파수 발생은 광학적으로 수행하고 위상 신호 추출은 디지털 시스템을 이용하는 광-디지털 하이브리드 형태로 광학의 실시간 병렬 처리 특성과 디지털 알고리즘의 유연성 및 정확성을 상호 보완적으로 이용하였다.
지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점 들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching)하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 본 논문에서는 이진화된 지문 이미지를 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 Union and Division을 제안하고, Union and Division을 이용하여 이진화와 잡음 제거, 그리고 특이점 추출 단계로 이루어진 특이점 추출 알고리즘을 제안한다.
최근 늘어난 금융 사고들로 인하여 이를 방지하기 위한 보안 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 보안 시스템들 중에서도 생체인식 시스템이 주목받고 있는데, 여러 가지 생체인식 방법들 중에서도 지문인식이 보안성, 신뢰성, 휴대성 등 여러 가지 면에서 가장 주목 받고 있다. 본문에서는 이러한 지문인식 기법을 인공신경망을 이용하여 구현하였다. 인공신경망은 뇌기능의 특성을 컴퓨터로 표현하기 위한 수학모델로서 특정 패턴들을 프로그램이 인식할 수 있도록 만들어 준다. 인공신경망을 이용하기 위하여 입력된 지문 이미지를 평활화, 이진화, 세선화 등의 전처리 과정을 거친다. 전처리 과정을 거친 지문이미지에서 특징점을 추출하고 신경망을 통하여 프로그램이 지문을 인식하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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