금융위원회는 2019년도까지 금융기관 및 공공기관 등에서 보유하고 있는 문서에서 지문 정보를 폐기 조치하라고 통보했다. 이를 위해 문서 영상에서 지문 정보를 검출하고 마스킹하기 위한 상용 솔루션들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 문서 영상에 다양한 형태로 기록된 지문 후보들을 분할한 다음 인공신경망 분류기로 지문인지 여부를 판단할 때 지문의 특징이 잘 반영된 피처를 추출하기 위해 다중 LBP 피처를 설계하고 이를 이용해서 지문 정보를 마스킹하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 지문 정보 마스킹 알고리즘을 이용하여 금융권에서 보유하고 있는 3,497장의 문서 영상을 대상으로 지문 마스킹 실험을 수행한 결과 96.4%의 지문을 마스킹 할 수 있어서 본 알고리즘이 실제 지문 정보 마스킹 작업에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 USB의 분실 및 도난과 같은 취약점과 데이터의 유출로 인한 피해를 해결하기 위해 USB에 지문인식 장치를 결합한 지문인식 USB를 연구하여, 기존의 지문인식 USB보다 지문 인식률을 높임으로 오류를 줄여 장점을 키우고 일반인이 사용하기 쉽도록 등록방식을 변환한 지문인식 USB를 설계하였다.
생체정보를 이용한 보안 솔루션이 활발하게 연구되고 있는 가운데, 지문은 가장 널리 사용되고 또한 중점적으로 연구되고 있는 생체특징의 하나로 자리잡았다. 지문인식 시스템에 사용되는 지문 입력기는 광학식, 반도체식 등 다양하나 입력방식은 주로 압착날인식으로 회전식과 달리 손가락 끝을 입력창에 대어 그 순간 접촉된 면의 지문만을 입력받게 된다. 그러므로 입력된 지문영상은 전체지문과 비교했을 때 극히 일부분에 불과하여, 이러한 제한된 영역으로부터 획득된 지문영상들을 비교한다면 비록 동일 지문이라 할지라도 획득 위치의 상이함으로 인해 타인 지문으로 오인식할 소지가 있다. 또한 특징점에 기반한 지문인증 알고리즘의 경우에는 두 지문으로부터 추출된 특징점의 위치 및 상태 정보의 신뢰성에 전적으로 의존하게되므로 특징점의 오추출 및 누락이 전체 시스템 성능을 좌우하게된다. 그러므로 가능한한 넓은 영역의 지문을 사용하고 신뢰할 만한 특징 추출 결과를 얻는 것이 에러율을 개선하는데 필수적이라 하겠다. 이에, 본 논문에서는 사용자 등록시 한 지문에서 획득한 복수의 지문영상을 이용하여 정렬 및 정합 과정을 거친 후 지문영상의 영역을 확장하고 해당 지문영상에서 추출된 특징점을 비교하여 유효하지 않은 특징점을 제거하는 과정을 통하여 등록시 저장되는 특징점 템플릿의 신뢰도를 높여주는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결과의 객관성을 확보하기 위하여 FVC 2002에서 제공하는 데이터베이스로 테스트한 결과 2.12%의 EER(Equal Error Rate)을 얻을 수 있었다.
지문 정합 시 입력지문의 품질 및 지문의 상태에 따라서 지문정합 결과가 다르게 나타나게 된다. 잡음이 섞여 입력지문의 품질이 떨어지거나 지문의 상처로 인하여 입력지문에 융선이 없어진 경우에는 잘못된 방향성 정보를 도출해 낼 수 있다. 지문 정합에서 방향정보는 가짜 특징점 제거, 융선 거리 측정, 매칭, 중심점 및 삼각주 찾기 둥에 아주 중요한 요인으로 작용한다. 잘못된 방향성을 도출하게 되면 지문인식에 많은 오차를 수반하게 되므로 잘못된 방향성 정보를 보완하거나 교정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 입력지문이 상처 둥으로 인하여 손상된 경우에 잘못된 방향성 정보를 재구성하기 위한 방법으로 저역통과 필터를 거친 후 \alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 방향성 정보를 보완 및 교정하는 방법에 대하여 제시한다.
기존의 지문인식은 입력 지문이 데이터베이스 내에 있는 특정인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것으로, 이를 위해 몇 단계의 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하는데 매우 복잡한 계산이 필요하고 많은 시간이 소요되고 있다. 본 논문에서는 Gabor 필터를 이용하여 획득한 Gabor 특징(Feature)을 바로 지문인식에 이용하여 높은 인식률과 빠른 지문인식을 할 수 있는 새로운 지문인식 알고리즘을 제안한다. Gabor 필터를 이용하면 전처리 과정을 생략할 수 있고, 지문표시의 길이가 일정하여 대단위 지문 데이터베이스를 구성하기가 용이하다. 실험은 특징점에 기초한 기존의 지문인식과 비교 분석한다.
정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.
지문 인식(identification)은 사용자 등록 과정과 사용자 인식 과정으로 수행된다. 사용자 등록 과정은 데이터베이스에 사용자의 지문 정보를 저장하는 과정이고 인식 과정은 입력된 사용자의 지문정보에 대하여 유사한 후보자 목륵을 작성하는 과정이다. 지문 인식은 데이터베이스에 저장된 사용자 지문 정보를 전체적으로 검색할 경우 오랜 수행 시간이 요구되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기하학적 해싱(geometric hashing) 알고리즘을 이용하여 지문 인식을 수행하며 지문 인식을 병렬적으로 처리하기 위해 데이터베이스의 구조를 k 비트-레벨 표현으로 나타내었다. 또한, 실시간으로 지문 인식을 처리하기 위해 지문 인식을 위한 전용 하드웨어를 설계하였다. 설계된 하드웨어는 등록자 수의 증가에 따른 우수한 확장성을 보이며 병렬적으로 처리되므로 고속 실시간 처리가 가능하다.
영상은 그래픽, 교육,의료 분야의 멀티미디어 정보에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 지문 영상은 정보화 시대에 매우 중요한 정보로서 보안이나 인증 시스템에 널리 쓰이고 있다. 그러나 기존의 시스템에서는 지문 영상의 데이터 양이 많아 지문의 특징 정보만 일부 추출하여 저장하는 방식을 취하고 있어 지문이나 검색 등의 다양한 응용에 제약을 주고 있다. 정지 영상 압축 표준으로는 JPEG이 있지만, 20:1이상의 고압축에서는 많은 부호화 결점들 때문에 그러한 시스템에서의 실제적인 사용은 매우 어렵다. 따라서 고압축을 수행하면서 선명한 화질을 제공하는 지문 영상 압축 코덱 개발이 매우 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞게, 최근 새로운 영상 압축 기법으로 등장한 WSQ를 근간으로 하는 FBI 지문 영상 압축 표준을 EK르는 영상 압축 코덱을 개발하였으며, Windows95 환경하에서 동작하는 소프트웨어를 개발하여 실제로 지문 영상을 압축하는데 사용할 수 있도록 하였다. 또한 원래의 FBI 코덱과의 호환성을 유지하면서 코덱의 성능을 향상시키는 기법을 적용하여 원래의 FBI 코덱 보다 성능이 나아진 코덱을 개발하였다. 개발된 지문 영상 압축 코덱은 전자 주민 카드 및 각종 인증 시스템용 코덱으로 활용 가능하다.
지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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