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.
본 논문에서는 지문입력에서 회전에 의한 오차를 줄이는 방법으로 기존의 지문 입력기를 개선한 새로운 지문 입력 방법을 제안한다. 일반적인 지문 센서는 센서 위에 손가락을 올려서 지문 영상을 획득하는데 주의를 해도 회전이 발생하여 인식률에 영향을 미친다. 개선된 입력 방법은 엄지와 검지의 사이에 지문입력기를 두어 회전을 최소화하는 방법이다. 반도체 지문 입력기를 양쪽으로 부착하여 엄지와 검지를 동시에 집게 형태로 쥐어서 지문을 입력하는 방법이다. 이 방법은 지문을 획득할 때 마다 거의 같은 각도를 유지한다. 실험결과 제안된 방법이 인식률이 향상되었다. 단점으로는 하드웨어 비용이 더 추가 된다.
지문인식시스템은 사용자의 지문을 전자적으로 읽어 미리 입력된 데이터와 비교해 본인 여부를 판별하여 사용자의 신분을 확인하는 시스템이다. 지문인식시스템의 성능은 지문 인식에 걸리는 시간이나 정확도 등에 좌우된다. 본 논문에서는 지문인식시스템의 품질 수준을 평가하기 위해 ISO 품질평가 표준을 기반으로 효율성에 관한 평가모델을 구축하였다. 본 연구를 통해 표준에 입각한 평가기준 구축과 활용에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
최근 바이오메트릭 센서를 내장한 스마트폰 및 모바일 기기의 보급으로 바이오메트릭 인증에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 지문 인식은 사람마다 고유한 지문 정보를 이용하여 사용자를 인증하는 것으로 다른 바이오메트릭 인증 방법에 비하여 상대적으로 비용이 저렴하고 인식률이 높아 많은 응용에 적용된다. 하지만 사람의 지문은 실리콘 또는 젤라틴과 같은 물질을 이용해 쉽게 위조가 가능한 단점이 있다. 따라서, 지문인식용 센서는 온도, 빛 등의 2차적인 인증 수단을 함께 측정할 수 있어야 하는데, 이 경우 비용이 많이 들게 된다. 본 연구에서는 인증길이(지문인식을 위해서 스캔한 시간)와 지문인식에 사용된 손가락을 2차적인 인증 수단으로 사용하여 위조 지문 공격에 대응할 수 있는 지문 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 2차 인증을 위한 키패드 기반의 패스워드 입력 부담을 줄일 수 있고 경제적이다.
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 .
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.
오늘날 디지털 컨텐츠 보호를 비롯한 다양한 분야에서 응용되어지고 있는 생체인식은 사람 개개인의 고유한 특징을 이용하여 기존의 인증방식을 대체하기 위한 것으로, 데이터의 무단 복제 및 배포가 사회적인 이슈가 되고 있으며 불법 복제 및 무단 배포에 능동적으로 대처할 수 있는 방법과 법적인 제도의 필요성이 대두되고 있는 현 시점에서 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 특히 지문인식은 기존의 패스워드 방식을 대체 할 수 있는 신뢰성을 지니며, 이미 상용화하기에 이르렀다. 본 논문에서는 지문인식방식을 살펴보고, 이에 있어서 정상적인 지문이 아닌 후천적인 영향으로 손상, 변형된 지문에 대한 인식 및 복구가 이루어질 수 있도록 하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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