지문인식은 생체인식에서 가장 오래되고 널리 사용된 방법이다. 지문인식이 널리 사용됨에도 불구하고, 지문의 특징점들에 대한 통계 이론이 없다. 지문 특징점들의 통계를 연구하기 전에 믿을 수 있는 특징점들을 추출하는 것이다. 그러나, 지문 이미지들은 피부와 누르는 정도의 조건에 따라서 퇴화되고, 변질된다. 따라서 지문이미지의 품질 향상은 특징추출전에 선행되어야 한다. 본 연구에서는 지문 이미지의 품질 향상을 위해 가보필터를 사용할 것이고, 가보 필터를 사용하기 위한 여러 가지 방법들에 대해서 알아 볼 것이다.
정보 보안의 기수로 떠오른 지문인식 분야는 크게 분류와 인증 단계로 나뉜다. 본 논문은 지문의 분류에 대한 연구결과로, 효율적인 지문 분류를 위해 방향성 이미지로부터 일정 영역내 방향각의 분포도에 대한 분산을 이용한 새로운 지문 분류 알고리즘을 제안한다. 또한 구해진 분산을 토대로 특이점(코아. 델타) 가능 영역을 선정하고 선정된 영역에 대해 의사 특이점을 제거후 지문을 분류하고 마지막으로 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증하고 문제점을 검토해 본다.
지문인식을 통한 생체인증 방식은 스마트 기기의 인증방법들 중 가장 보편화된 인증 방식이다. 하지만 사용자를 구별하는 유일한 인증 방식으로 발전하기에는 완벽한 생체인증 수단이라고 단정 지을 수 없다. 다수의 손가락을 등록함으로 인한 보안성의 하락이나 지문의 손상으로 인한 정확성을 보장할 수 없기 때문이다. 본 논문은 DFS(Display Fingerprint Solution) 기술이 적용된 터치스크린만으로도 지문 인식이 가능한 멀티 핑거 인증 방법 대해 제안한다. 무엇보다 사용자의 복잡한 지문이미지를 획득하고 이를 중첩시킨 후 간섭무늬를 발생시킨 후, 이를 통해 보안 이미지나 무늬를 획득해 사용자를 구별하는 보다 강화된 인증 방식을 제안한다. 본 논문이 제안하고자 하는 방안은 기존의 단순한 지문 이미지 획득보다 고차원적인 데이터를 생성할 수 있는 점을 중심으로 이루어진다.
본 논문은 손상되지 않은 지문과 손상된 지문에 대해 전처리 및 3 레벨 가우스 피라미드(Gaussian pyramid)변환과 왈쉬(Walsh)변환을 하고, 출력되는 결(texture) 정보를 평활화 및 이진화를하여 해밍거리(Hamming Distance)를 계산하였다. 여기서 얻은 결 정보에 대한 해밍거리 변화율은 인식을 위한 매칭 변수로 사용하였다. 이러한 비교를 위해 이미지를 전처리하여 잡음을 제거하고, 대비를 개선한 후 각 이미지를 이진화 이미지로 만든 다음 세선화 처리를 하였다. 3 레벨 가우스 피라미드 변환은 이미지의 크기를 1/8로 축소하며, 해밍거리 변화율은 타인 수락율(FAR: False Acceptance Ratio)과 본인 거부율 (FRR: False Rejection Ratio)계산에 사용하였다. 그 결과 손상된 동일 지문에 대한 본인 거부율은 -20% 내외이었으며, 타인수락율은 -50%가 되어 지문이 일부 손상되었어도 결 무늬에 대한 해밍거리는 인식의 특성 벡터로 사용할 수 있음을 알 수 있다.
사진은 가장 일반적으로 사용되는 현장 기록 방법으로, 증거물 관리의 연속성을 유지하고 현상을 있는 그대로 담아낼 수 있기 때문에 범죄수사 및 각종 사고조사에 널리 이용된다. 최근에는 디지털 카메라가 이용되기 때문에 이미지 조작에 따른 진정성(authenticity) 훼손위험이 있어 이미지 증강에 사용할 수 있는 방법이 제한적인데, 그 중 널리 활용되는 하나가 푸리에 변환 (Fourier transform)이다. 푸리에 변환은 이미지를 주파수 신호로 변환하는 것으로, 본 연구에서는 fast Fourier transform (FFT)을 사용하였다. 본 실험에서는 지문을 규칙적인 패턴을 가진 모눈종이나 또 다른 지문과 겹치게 한 뒤 FFT로 분리하였다. 그리고 원래의 지문과 분리한 지문의 품질을 각각 평가하고 비교하였으며, 두 지문이 같은 지문으로 판정될 수 있는지 검사하였다. 규칙적인 패턴을 가진 배경에 찍힌 지문이나 general pattern끼리 겹쳐진 지문을 분리한 경우 지문 융선이 증강되어 식별에 용이하였다. 하지만 core나 delta와 같이 복잡한 패턴끼리 겹쳐진 지문의 경우 원래의 지문보다 FFT로 분리하여 얻은 지문의 품질이 낮고 식별오류가 많았다. 지문 품질의 저하는 감정관의 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 연구의 주요 논점은 지문감정 이외에도 디지털이미지 개선기술이 활용되는 여러 상황에서 참고할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 저 비용, 고해상도 반도체 지문 센서칩에 대하여 논한다. 제작된 테스트 칩은 $64{\times}256$ 센싱 셀(sensing cell)로 구성되어 있으며, 칩의 크기는 $2.7mm{\times}10.8mm$이다. sensing cell 내부에서 일어나는 전하 재분포를 감지하는 새로운 방식을 이용하여 내부의 기생 캐패시턴스의 영향을 효과적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 센싱 셀의 감지 능력을 키우므로 센싱 셀의 크기를 줄일 수 있고, 따라서 고해상도의 이미지를 추출할 수 있다. 표준 0.6${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작된 칩은 600dpi의 해상도를 가지는 지문 이미지를 추출한다. 제조 단가를 낮추기 위하여 지문의 부분 이미지들로부터 전체 지문 이미지를 얻어내는 이미지 합성 방법의 가능성과 문제점에 대해서도 논의하였다.
본 논문에서는 지문의 인식을 이용한 신원확인 시스템을 설계 및 구현해 보았다. 최근 새로운 주민등록증이 발급되면서 이를 신분확인에 주로 사용하고 있는데 사람의 유관에 의해 주민등록 증상의 사진과 실물을 비교 판단함에 있어서 주변의 환경(야간, 조명, 혼잡 등)으로 인해서 오판의 소지가 생기고, 주민등록증상의 사진을 위조하여 범죄에 사용되는 경우도 종종 일어나고 있다. 이를 위해 주인등록증상의 지문부분과 실제 센서로 입력된 지문을 서로 비교하여 신원을 정확하고 빠르게 확인할 수 있는 시스템을 설계하였는데 그 중에서 전처리 부분에 해당되는 이미지 처리과정에 대해서 설명하였다.
본 논문에서는 지문센서의 주변환경 변화에 따른 획득 이미지의 왜곡을 보상하기 위한 픽셀 수준의 자동보상회로를 설계하고 $0.35{\mu}m$ CMOS공정을 적용하여 칩으로 구현하였다. 적용된 센서는 $48\times48$ 픽셀의 용량형 센서로서 센서의 출력 전압과 기준 전압을 비교하여 이진의 영상을 출력하게 된다. 기준전압을 제어하여 왜곡된 이미지를 보상하기 위한 알고리즘을 제안하였으며 기준전압제어를 위하여 기존의 DAC와 같은 복잡한 회로 대신 비휘발성 메모리에 적용되는 승압회로를 픽셀별로 적용하였다. 본 논문에서는 승압회로에 의한 이미지보상효과를 얻을 수 있었으며 아울러 16단계의 회색 이미지를 얻음으로써 지문의 인증율을 높일 수 있었다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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