지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
자동 지문 인식 과정은 지문의 방향성 추출, 이진화, 세선화, 특징점(끝점, 분기점)추출의 과정을 거치게 되며, 여기서 방향성 추출 이후 이진화는 세선화와 특징점(끝점, 분기점)추출 과정에 많은 영향을 미친다. 잘못된 이진화는 특징점의 오추출율을 증가시킨다. 본 논문에서는 기존의 이진화 과정과 비교하여 개선된 이진화 방법으로 더욱 높은 정확도의 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 이진화 과정을 수행할 때 문제가 되는 임계값을 지문의 방향성과 융선간의 반주기를 이용하여 비교 대상 영역의 밝기를 임계값으로 적용함으로써 더욱 뛰어난 이진화를 수행하여 지문인식의 향상된 처리 과정을 수행할 수 있다. NIST DBI의 지문화상에 적용한 결과 제안하는 이진화 알고리즘이 특징점 추출을 향상 시켰음을 나타내고 있다.
본 논문에서는 지문 인식을 이용하여 공인인증서의 보안 조건을 만족하는 전자 신분증 시스템을 설계 및 개발하였다. 제안하는 전자 신분증 시스템은 지문 정보를 사용하여 위변조 불가, 기밀성, 무결성, 본인 인증 (=부인 방지)등의 기능을 가진 전자서명문을 생성하고, 이를 암호화, 전송 및 검증한다. 제안하는 전자 신분증 시스템은 사용자 암호 대신에 지문을 사용하여 유출 및 탈취를 피하면서도 기존의 공인인증서와 동일한 법적 효력을 가진다. 제안하는 전자 신분증 시스템은 HSM 디바이스, 검증 서버, CA 서버, RA 클라이언트의 4개 모듈로 설계하였으며 각 모듈의 프로토타입이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 자동 지문 인식 시스템을 구성하기 위하여 MSF에서 위상 신호만으로 상관이 가능한 POC를 기본 시스템으로 하여, 입력 지문 영상에서 위상 신호를 추출하고 기준 지문 영상의 순환 고조파 필터와 2차원 위상 신호 정합을 시키는 방법을 통해 회전 불변 지문 인식 시스템을 구현하였다. 지문 영상은 내부 전반사 모드로 동작하는 프리즘을 통해 얻고, 지문 영상에 대한 2차원 주파수 발생은 광학적으로 수행하고 위상 신호 추출은 디지털 시스템을 이용하는 광-디지털 하이브리드 형태로 광학의 실시간 병렬 처리 특성과 디지털 알고리즘의 유연성 및 정확성을 상호 보완적으로 이용하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권2호
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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.
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.
현장조사 시 증거물을 찾는 방법은 육안관찰과 과학수사장비를 활용하게 된다. 감정에 활용되고 있는 현장 증거물은 혈액, 정액, 타액, 모발, 지문, 섬유, 토양, 페인트 등 그 종류는 매우 다양하며 그 중 지문은 현장 감식을 통하여 직접 현출하여 신속하게 개인을 식별 할 수 있다. 본 연구에서는 일상에서 많이 접할 수 있으면서도 선택적 현출 방법이 필요한 가죽류 지갑, 혁대, 쇼파 등에 대하여 다양한 현출 방법을 이용 검토 한 결과 다양한 가죽의 현출방법으로 자석형광분말법 및 형광분말법을 이용한 잠재지문 현출방법이 효율적인 것으로 확인하였다.
지문이미지에서 특징점 추출 및 매칭을 위해서 지문영역과 배경을 분리 하여야 한다. 지문영역과 배경을 분리하기 위해서 Sobel 마스크를 이용해 x축 y축의 자기의 편차와 분산을 계산해서 문턱치보다 적은 값을 분리하게 된다. 하지만 이러한 방법만으로는 지문영역과 배경이 두 영역으로 정확히 분리되기 어려우며, 이러한 결과는 지문인식에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 지문 이미지에서 배경을 효율적으로 분리하기 위해 RLC(Run Length Connectivity)를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 지문 이미지의 분산을 계산하고 문턱치를 적용하여 이진 이미지를 구한다. 이 이진 이미지는 일반적으로 여러 개의 영역으로 분할된다. RLC를 고려하여 run이 작은 영역부터 차례로 반전 시켜서 최종적으로 2개의 영역으로 분리되는 이진 이미지를 구하게 된다. 또한, 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 지문이미지에서 효율적으로 적용되어짐을 보인다.
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.
육안검사, 지문융선의 특징점 비교 및 자동지문식별시스템의 특징점 검색기능을 이용해 잉크젯 프린터로 인공잠재지문을 반복적으로 출력해도 인공잠재지문이 균질하고 일관성 있게 출력된다는 것을 입증하였다. 표준잠재지문 출력용 master fingerprint pattern은 살아있는 사람의 지문을 종이에 찍은 후 이를 스캐너로 스캔하여 만들었고 Adobe Photoshop CS 5의 output level 조절기능을 이용해 이 master fingerprint pattern의 세기를 조절하였다. 인공 표준잠재지문은 master fingerprint pattern을 인공땀으로 채운 잉크젯 프린터 카트리지로 출력하는 방법으로 만들었다. 인공땀으로 출력한 표준잠재지문은 ninhydrin과 1,2-Indandion(1,2-IND)/$ZnCl_2$로 처리하여 현출하였다. 두 시약으로 현출한 지문을 육안으로 검사한 결과 잉크를 묻혀 찍은 원지문에 있는 특징들이 표준잠재지문에서도 동일하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공땀을 이용하여 표준잠재지문 100점을 출력한 후 이 중 50점은 ninhydrin으로, 나머지 50점은 1,2-IND/$ZnCl_2$로 처리하여 현출한 후 AFIS의 연산기능을 이용해 특징점을 검색한 결과 ninhydrin으로 현출한 지문은 $52.4{\pm}2.4$개(range = 48~56), 1,2-IND/$ZnCl_2$로 처리한 지문은 $50.2{\pm}1.9$개(range = 47~53)의 특징점이 검색되었다. 이처럼 표준편차가 적게 나타난 점으로 보아 인공적으로 만든 표준잠재지문은 반복적으로 균질하게 출력된다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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