• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.959-967
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• 2004

Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다［l］. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두 정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.71-81
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• 2004

특징점 기반(Minutiae-based) 지문 인식 시스템은 지문에 포함된 융선들의 구조 정보를 완벽하게 표현할 수 없는 특징점 정보를 활용한다. 더욱이, 동일한 지문이라 하더라도 일정하지 않게 추출되는 특징점은 정합과정에서 여러 가지 기법들을 요구하게 된다. 이와 같이 정량적으로 표현되지 않는 특징점 기반 방법의 대안으로 여러 방향을 갖는 가보 필터(Gabor filter)를 이용해 영역별 특징 값들을 추출하는 필터뱅크 기반(Filterbank-based) 지문 인식방법이 제안되었다(1). 그러나 필터뱅크 기반 방법은 다른 손가락에서 얻은 지문이지만 같은 종류일 경우 유사한 특징 벡터를 추출한다는 점과 지문 입력시의 회전오차를 고려하기 위한 오버헤드를 갖는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징 벡터를 추출할 때, 특징점이 존재하는 영역에 대해 가중치를 부여하여 특징벡터를 구성하는 방법을 제안하였다. 또한 코어 주변의 지역적인 방향들의 평균치를 이용해 지문 정렬을 수행하는 새로운 지문정렬 방법을 제한하였다. 두 가지 방법은 각각 시스템의 성능향상과 속도를 증가시키는 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 0.967%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 0.524%의 FRR(False Reject Rate)을 보여, 기존 방법에 비해 1.28배 이상의 속도 향상과 ERR(Equal error Rate)에서 약 5%의 성능 향상을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.256-265
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• 2003

지문을 기반으로 하는 생체 인식 시스템이 보다 실용적이고 높은 신뢰성을 가지기 위해서는, 입력지문의 회전에 강인해야 할뿐만 아니라 검증이나 인식에 소요되는 응답 시간이 짧아야 한다. 따라서 본 논문에서는 회전에 강인할 뿐만 아니라 처리속도가 빠른 방향성 필터 뱅크 기반의 지문 특징 추출 및 정합 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 방향별 대역 영상으로 효과적으로 분해해 주는 방향성 필터 뱅크를 이용하여 지문 패턴의 특징을 빠른 속도로 추출할 뿐만 아니라 특징 벡터 간 유클리드 거리에 기반하여 정합을 수행하기 때문에 전체 응답 속도가 매우 빠르다. 회전에 대해 강인한 특성을 가지도록 하기 위해 방향성 필터 뱅크에 의해 분해된 대역 영상에서 다양한 회전을 고려한 특징 백터 집합을 구성한 다음 등록된 단일템플릿 특징 백터와 정합을 수행한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법 중 선두적인 방법 중의 하나인 Gabor 필터 뱅크 기반 방법에 상응하는 정확도를 가지면서 훨씬 빠른 속도로 검증을 수행할 뿐만 아니라 회전에 강인한 특성을 가짐을 보여 주었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.179-189
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• 2001

본 논문에서는 지문의 방향분포를 기반으로 하여 전처리과정을 최소화하고 특징벡터의 크기를 축소하여 개인의 인증 및 인식 시스템에서의 시스템 처리속도와 검색속도 향상을 주된 연구목적으로 하였다. 지문의 방향분포는 지문의 융선과 골이 이루는 부분적인 방향성분의 집합으로서 가버필터 뱅크를 통해 8-방향 성분들로 추출된다. 이렇게 생성된 방향분포는 불연속적인 특성을 갖게 되는데 이를 연속적인 방향성분으로 근사화하여 방향영상으로 시각화한다. 이 후 지문의 중심 이 되는 기준점을 설정하고 기준점으로부터 32-방향, 6-단계 거리에 미리 정해진 192개 지점에서의 방향성분값들을 추출하여 특징벡터를 생성한다. 그 결과 기존의 다른 알고리즘보다 작은 크기의 특징벡터를 사용함으로써 전체 처리속도는 훨씬 증가하면서도 같은 수준의 인식률을 얻을 수 있었다.