• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.9
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• pp.132-144
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• 2017

The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.

• 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.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.20 no.2
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• pp.76-80
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• 2009

Finger-print recognition is achieved by comparing an input finger-print image with the stored images in the computer, and finally by determining agreement or disagreement. Encryption and decryption are necessary in the finger-print recognition process. In these process CGH (Computer Generated Hologram) is used, and finger-print images reconstructed from the CGHs are compared. In this paper, two methods of recognition are used, one is to compare the finger-print images of each other reconstructed from their CGHs and the other is to compare the CGHs to each other directly, to analyze the differences of finger-print recognition capability between these two methods. Experimental results show that the capability of finger-print recognition for comparing the CGHs of the two is about 150 times higher than in case of comparing the reconstructed finger-print images. Especially the changes of characteristics according to modulation types of CGH are analyzed.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.941-946
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• 2002

지문인식 시스템이 네트워크 기반에서 서버 매칭 형식으로 운영될 경우 클라이언트 매칭과는 달리 데이터의 전송과정에 많은 취약성이 존재한다. 지문인식은 휴대의 불편함이 없고, 분실이나 도난의 위험성도 없으며, 추측이 거의 불가능하므로 높은 안전성을 제공하는 장점을 가지고 있다. 그러나 지문데이터는 한 번 도난을 당하거나 네트워크 상에서 전송 도중 공격자를 통해 도청이 된다면 그 사용자는 앞으로 지문인식을 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 이에 대하여 전송 포맷 기술과 전송 데이터 보안의 표준화가 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라이언트에서 추출한 지문 특징점 데이터를 매칭을 위해 서버로 데이터를 전송할 경우 무결성의 적합성을 검증하기 위한 도구를 구현하였다. 신분위장 및 재전송 공격들의 위협으로부터 안전한 사용자 신분 확인을 보장하기 위해서 전송되는 지문 데이터의 인중, 무결성, 기밀성이 요구되며, 이를 위해 지문 데이터의 MAC(Message Authentication Code)과 암호화 기법을 이용하였다. 이때 전송 데이터의 기밀성을 위해서 Triple-DES와 SEED 암호 알고리즘을 사용하였고 무결성을 위해 MD5와 SHA-1 해쉬 함수를 사용하였다. 클라이언트에서 데이터를 전송할 때 두 가지의 지문데이터를 전송하는 실험을 통하여 결과를 비교하였다. 첫째, 변조된 지문데이터를 전송하였을 경우 데이터가 변조되었음을 알려주는 결과를 보여준다. 둘째, 변조되지 않은 지문데이터를 전송하였을 경우 이 데이터는 변조되었다는 메시지를 출력함으로써 무결성 검증 실험은 이루어진다.

• 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 Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.275-278
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• 2004

지문 인식 방식은 기존의 영상 처리와는 달리 여러 가지 문제점을 포함하고 있다. 지문에는 기준 좌표축이 존재하지 않으므로 회전되어 채취된 지문에 대한 처리가 어려우며, 신체의 일부로서 유연성을 가지고 있어 채취될 때마다 모양이 달라 보이고, 지문이 손상될 수 있어 저 품질의 지문이 빈번히 발생할 수 있다 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 특이점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 특이점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 기준점을 축으로 생성되어진 직교좌표는 지문 영상의 회전변위에 대한 영향을 최소화 하여 지문의 정합도를 높여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.799-801
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• 2004

본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 손상된 지문을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 위상한정상관법은 등록된 사람의 지문에 대하여 등록되지 않은 사람의 지문보다 상대적으로 높은 피크치를 나타내지만, 여러 가지 원인으로 손상된 지문에 대하여도 피크지에 대한 임계치를 찾아냄으로써 입력지문이 등록지문과 동일한지 여부를 판정할 수 있음을 보인다. 실험을 통하여 손상되는 원인별 실험적 임계치를 제시하고, 위상한정상관법과 제안된 임계지 설정방법에 의하여 손상된 지문에 대하여 유효함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.686-689
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• 2001

최근 개인 신분확인 기술로 개인의 신체적 특징을 이용한 생채인식시스템이 주목을 받고 있다. 그러나 생체인식시스템에 저장된 생체 정보가 개인의 고유한 신체정보라는 점에서 정보가 유출되거나 의도적인 데이터의 변경으로 침해 발생 시 막대한 피해가 우려된다. 이러한 문제들을 기본으로 해결하기 위해서는 생체인식 정보가 저장된 데이터베이스를 보호해야 한다. 본 논문에서는 생체인식시스템 중 지문인식 시스템을 사용하여 지문 데이터베이스내의 데이터에 대한 위조 및 변조를 체크하여 신뢰성 있는 데이터를 관리할 수 있는 지문데이터베이스 보안관리에 관한 내용을 설계하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.20 no.3
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• pp.23-30
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• 2010

Compression techniques can be applied to large-scale fingerprint systems to store or transmit fingerprint data efficiently. In this paper, we investigate the effects of FBI WSQ fingerprint image compression on the performance of a fingerprint verification system using multiple linear regressions. We propose a maximum compression using fingerprint image quality score. Based on the experiments, we can confirm that the proposed approach can compress the fingerprint images up to 3 times more than the fixed compression ratio without significant degradation of the verification accuracy.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.2
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• pp.77-85
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• 2010

Fingerprint image quality checking is one of the most important issues in on-line fingerprint recognition because the recognition performance is largely affected by the quality of fingerprint images. In the past, many related fingerprint quality checking methods have typically considered the local quality of fingerprint. However, It is necessary to estimate the global quality of fingerprint to judge whether the fingerprint can be used or not in on-line recognition systems. Therefore, in this paper, we propose both local and global-based methods to calculate the fingerprint quality. Local fingerprint quality checking algorithm considers both the condition of the input fingerprints and orientation estimation errors. The 2D gradients of the fingerprint images were first separated into two sets of 1D gradients. Then，the shapes of the PDFs(Probability Density Functions) of these gradients were measured in order to determine fingerprint quality. And global fingerprint quality checking method uses neural network to estimate the global fingerprint quality based on local quality values. We also analyze the matching performance using FVC2002 database. Experimental results showed that proposed quality check method has better matching performance than NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality) method.