• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.378-391
• /
• 2010

본 논문에서는 손가락 면의 영상으로 개인 식별이 가능한지를 실험하고 그 결과를 제시하였다. 이를 위하여 구배치(gradient)를 산출할 수 있는 오퍼레이터인 FFG 마스크(Facet Function Gradient mask)를 사용하고, F-알고리즘이라 명명한 새로운 방법으로 매칭 처리를 하였다. 이 알고리즘에서 손가락 면의 영상을 일정한 크기의 부영역(subregion)으로 나누고, 부영역은 다시 일정한 크기의 패치(patch)들로 나눈다. 각 패치에 같은 크기의 FFG 마스크들을 컨벌루션시키고, 마스크 별로 하나의 수치를 얻는다. 이들 수치를 특징매트릭스(feature matrix)로 삼고, norm에 의하여 동일인 여부를 판정한다. 두 개의 손 영상이 동일인의 것인 경우와 그렇지 않은 경우에 FFG 컨벌루션 수치 차 제곱 총화의 분포를 관찰한 결과 뚜렷한 차별성을 보였다. 이것은 손가락 면 영상의 식별 능력을 입증하는 결과이다. 100명의 손 영상을 5벌씩 촬영한 500장의 영상을 F-알고리즘에 의하여 실험한 결과 95.0%의 개인 식별률을 얻었다. 이러한 식별 능력과 식별률에 비추어 손가락 면(finger face)은 다른 biometric들과 대등한 수준으로 개인 식별을 위한 biometrics의 하나로 손색이 없음을 말할 수 있다