Fingerprint recognition is concerned with fingerprint acquisition and matching. Our research was focused on a fingerprint matching method using an inkless fingerprint input sensor at the fingerprint acquisition step. Since an inkless fingerprint sensor produces a digital-image-processed fingerprint image, we did not consider noise that can happen while acquiring the fingerprint. And making the user attempt fingerprint input as random, we considered image distortion that translation and rotation are included as complex. NJTC algorithm is used for fingerprint identification and verification. The method to find the center of the fingerprint is added in the NJTC algorithm to supplement discrimination of fingerprint recognition. From this center point, we decided the optimum cropping size for effective matching with pixels and demonstrated that the proposed method has high discrimination and high efficiency.
Son Won-Mu;Song Jong-Kwan;Yoon Byung-Woo;Lee Myeong-Jin
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.4
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pp.243-248
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2004
Automatic fingerprint identification is a process of direction extraction, binarization, thinning, minutiae extraction of fingerprint identification. In this process, binarization after direction extraction affects a process of thinning and minutiae extraction. The fasle binarization is increased the false minutiae extraction rate. In this paper, we proposed more exact minutiae extraction algorithm with more enhanced binarization method, compared with traditional binarization process. We could have more enhanced results by using the direction and the half distance between ridges as the threshold of binarization process. In an experiment, Fingerprint images from NIST DBI are tested and the result shows that the proposed binarization algorithm increases minutiae extraction.
In this paper, an electronic ID system satisfying security requirements of authentication certificate was designed using fingerprint recognition. The proposed electronic ID system generates a digital signature with forgery prevention, confidentiality, content integrity, and personal identification (=non-repudiation) using fingerprint information, and also encrypts, sends, and verify it. The proposed electronic ID system exploits fingerprint instead of user password, so it avoids leakage and hijacking. And it provides same legal force as conventional authentication certificate. The proposed electronic ID consists of 4 modules, i.e. HSM device, verification server, CA server, and RA client. Prototypes of all modules are designed and verified to have correct operation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.3
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pp.94-99
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2003
In this paper, a rotation invariant fingerprint identification system is implemented using the circular harmonic filter and phase only correlator. We extracted the phase component from input fingerprint image and correlate it with the circular harmonic filter of the reference fingerprint image by POC. The input image is obtained using a prism operating in the internal full reflection mode. Then the input image is transformed to two dimensional Fourier spectrum in optical way and the phase component is extracted using a digital system from the spectrum. Because composed of the optical system and digital algorithm, the proposed system has the advantages of the two technologies such as realtime parallel processing property of the optics and the flexibility of the digital system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.29
no.2
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pp.217-224
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2005
A new roof edge detection method based on multi level scales of wavelet function is proposed in this paper roof edge and its direction are obtained in this new methods at one time. Besides. scale characteristics of detecting roof edge is analyzed. And a few new methods on fingerprint image pre-processing are described. A method segmenting foreground/background of fingerprint images is proposed, in which Prior estimation of direction field is not required any more. A segmentation method based on multi-scale roof edges is implemented. and the valid scale range of the method is defined. too. And the method is used to segment ridges and valleys in fingerprint images simultaneously The exact direction fields made up of the direction of each point in ridges can be obtained when detecting ridges exactly based on the roof edge detector, in comparison with the traditional coarse estimation of direction fields. Obviously. it will establish a solid foundation for the sequent fingerprint identification.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.4
no.2
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pp.177-183
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2001
This paper proposes an efficient method for recognizing the fingerprint using the extracted features by adaptive principal component analysis(PCA). The adaptive PCA is implemented by a single-layer neural network for extracting the linear features of fingerprint data. And, the extracted data are transformed into binary data for reducing storage space and transmission time. The proposed method has been applied to recognize the 100 fingerprint data. The simulation results show that the recognitions are all successful and capable of about ${\pm}8^{\circ}$ rotated data.
While the crime scene investigation, evidences are found to search with the naked eyes and to use science equipments. Crime evidences, which are used as judgement, have various things: blood, sperm, saliva, hair, fingerprint, fiber, soil, paint, and so on, especially, fingerprints could take through crime scene investigation, and in there, it could distinguish individually. In this case study, sort of leathers: a wallet, a belt, and a sofa, which are needed special identification even thought people experience easily in usual day, are tried many of the identification tests. As a result, using fluorescent magnetic powder method or fluorescent powder method as identification of many leathers is most efficient.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.4
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pp.866-872
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2004
In fingerprint verification and identification, fingerprint and background region should be segmented. For this purpose, most systems obtain variance of brightness of X and Y direction using Sobel mask. To decide given local region is background or not, the variance is compared with a certain threshold. Although this method is simple, most fingerprint image does not separated with two region of fingerprint and background region. In this paper, we presented a new segmentation algorithm based on run-length connectivity analysis. For a given binary image after thresholding, suggested algorithm calculates RL of X and Y direction. Until the given image is segmented to two regions, small run region is successively inverted. Experimental result show that this algorithm effectively separates fingerprint region and background region.
This paper aims at faster processing and retrieval in fingerprint identification systems by reducing the amount of preprocessing and the size of the feature vector. The distribution of fingerprint directions is a set of local directions of ridges and furrows in small overlapped blocks in a fingerprint image. It is extracted initially as a set of 8-direction components through the Gabor filter bank. The discontinuous distribution of directions is smoothed to a continuous one and visualized as a direction image. Then the center of the distribution is selected as a reference point. A feature vector is composed of 192 sine values of the ridge angles at 32-equiangular positions with 6 different distances from the reference point in the direction image. Experiments show that the proposed algorithm performs the same level of correct identification as a conventional algorithm does, while speeding up the overall processing significantly by reducing the length of the feature vector.
The consistency and homogeneity of repetitive printing of artificial fingerprint were evaluated using a visual minutiae comparison method and an Automated Fingerprint Identification System (AFIS). The standard latent fingerprint pattern was prepared by the printing of a master digital fingerprint pattern with an inkjet printer cartridge case filled with artificial sweat. The master digital fingerprint pattern was prepared with a scanning of an inked fingerprint pattern of a living subject. The intensities of the master digital fingerprint pattern were adjusted by changing the 'output level' values of the Adobe Photoshop CS 5 software. Number of standard latent fingerprint patterns were printed and then developed with conventional latent fingerprint developing methods; ninhydrin treatment method and 1,2-indandion(1,2-IND)/$ZnCl_2$ treatment method. The ridge details of the latent fingerprint patterns developed with the reagents were visually compared with the inked fingerprint pattern and could confirm that the minutiae of both patterns are visually identical. The ridge detail of the inked fingerprint and reagent developed standard latent fingerprint patterns were compared with an AFIS. The average number of minutiae searched by the AFIS was $52.4{\pm}2.4$ (range = 48~56) for 50 ninhydrin developed latent fingerprint patterns, and $50.2{\pm}1.9$ (range = 47~53) for 50 1,2-IND/$ZnCl_2$ developed latent fingerprint patterns. These low standard deviation values over 50 repetitive printing demonstrated that the 50 standard latent patterns were printed with consistent and homogeneous manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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