• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.76-80
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• 2009

지문 인식은 입력된 지문 영상과 컴퓨터 단말기 혹은 호스트 컴퓨터에 보관중인 지문 영상을 상호 비교하여 일치 또는 불일치를 판단함으로써 이루어진다. 지문 인식 과정에 암호화 및 복호화 과정은 필수적이며 이 과정에서 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)을 사용하며 CGH로부터 재생된 지문 영상을 상호 비교하게 된다. 본 논문에서는 광학적 패턴 인식 시스템을 사용하여 지문 영상들의 CGH로부터 재생된 지문 영상들을 비교하는 방법과 이와는 달리 지문 영상들의 CGH를 직접 비교하는 방법을 상호 비교하여 두 가지 방법의 근본적인 지문 인식 능력의 차이점을 분석하였으며, 후자의 경우가 전자의 경우 보다 약 150배 정도 인식률이 높았다. 특히 CGH를 이용한 지문 인식의 경우 CGH의 형성 방식에 따른 특성 변화를 분석하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 하계학술대회 논문집 Vol.4 No.2
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• pp.1163-1167
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• 2003

As a PD classification method, statistical distribution parameters have been used during several ten years. And this parameters are recently finger print method, NN(Neural Network) and etc. So in this paper we studied finger print method and NN with BP(Back propagation) learning algorithm using the statistical distribution parameter, and compared with two method as classification method. As a result of comparison, classification of NN is more good result than Finger print method in respect to calculation speed, visible effect and simplicity. So, NN has more advantage as a tool for PD classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.131-146
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• 2021

Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2177-2184
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• 2012

실내 위치인식 방법은 GPS 기반의 실외 위치인식 방법과 비교하여 보다 높은 정확도를 요구하며 그 중요성 또한 증가하고 있다. FingerPrint 위치인식 방법은 데이터베이스에 참조변수의 수신신호패턴을 미리 저장하고, 단말기의 실시간 측정 신호를 매칭시킴으로써 단말의 위치를 추정하는 뛰어난 실내 위치인식 방법이다. FingerPrint 위치인식 방법에서는 정확한 데이터베이스 구축이 요구되지만 여러 가지 요인에 의하여 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 접근 지점의 연결여부에 따른 각 단말기의 수신신호 패턴을 분석하여, 접근 지점의 연결 여부에 따른 오차가 FingerPrint DB 구성의 중요한 오차 요인이 될 수 있음을 실험을 통하여 밝힌다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.9-12
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• 2001

Point pattern matching schemes for finger print recognition do not guarantee robust matching performance for finger print images of poor quality. We present a finger print recognition scheme, where transformation parameter of matched ridge pairs are estimated by Hough transform and the matching hypothesis is verified by a new measure of the matching degree using selective directional information. Proposed method may exhibit extremely low FAR(False Accept Ratio) while maintaining low reject ratio even for the images of poor quality because of the robustness to the variation of minutia points.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.597-603
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• 2019

임상에서 사용하는 진단 검사 장치인 전산화 단층촬영기(CT)를 이용하여 Dicom 파일을 획득하였습니다. Dicom 파일과 3D 프로그램, 3D 프린터로 손가락 보조기(Finger brace)를 제작하였습니다. 손가락 보조기(Finger brace)는 인체를 대상으로 하기 때문에 형태의 정밀도가 매우 중요합니다. 3D Print는 정밀도가 우수하고, 재료가 다양하고, 출력 시간이 짧은 이점이 있습니다. 임상에서는 알루미늄 보호대나 의료기 업체의 손가락 보호대가 한정적입니다. 3D 프린터로 손가락 보조기(Finger brace)를 제작하면, 환자의 손가락 외상, 질병, 변형의 치료에 이용할 수 있는 정밀한 형태의 맞춤형 손가락 보조기(Finger brace)를 환자에게 적용할 수 있을 것이라고 기대합니다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.70-71
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• 2006

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.517-523
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• 2012

생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.48-52
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• 2006

The palm print recognition is the most reliable authentication method in the biometrics. In this paper, using the efficient segmentation of the palm print region we propose the method of enabling the palm print recognition as the same method applicable to the finger print recognition. To achieve this, we propose the image processing procedures of the palm print segmentation and the feature extraction. We compare the matching result after extracting the features for the finger print and the palm print.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1057-1066
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• 2013

손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정합을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특징으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.