• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1783-1798
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• 2011

Recently, a cryptographic construct, called fuzzy vault, has been proposed for crypto-biometric systems, and some implementations for fingerprint have been reported to protect the stored fingerprint template by hiding the fingerprint features. In this paper, we implement the fuzzy fingerprint vault, combining fingerprint verification and fuzzy vault scheme to protect fingerprint templates. To implement the fuzzy fingerprint vault as a complete system, we have to consider several practical issues such as automatic fingerprint alignment, verification accuracy, execution time, error correcting code, etc. In addition, to protect the fuzzy fingerprint vault from the correlation attack, we propose an approach to insert chaffs in a structured way such that distinguishing the fingerprint minutiae and the chaff points obtained from two applications is computationally hard. Based on the experimental results, we confirm that the proposed approach provides higher security than inserting chaffs randomly without a significant degradation of the verification accuracy, and our implementation can be used for real applications.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.73-80
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• 2006

지문에 기반을 둔 인식시스템은 오래 전부터 사용되었다. 지문은 이미 잘 알려진 바와 마찬가지로 개개인이 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에, 가장 널리 사용되는 생체계측적인 특징의 하나이다. 그러나 지문 인식 시스템은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 저하되는 치명적인 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 향상된 방향과 향상된 이진화 및 세선화 영상을 이용한 영상 향상 알고리즘을 전처리 과정에서 사용한다. 영상 향상의 목적은 입력 지문 이미지의 품질을 정확히 측정하고, 지문 영상의 융선과 골의 구조를 개선시키는 것이다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위하여 색인 테이블을 사용한 융선의 방향 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안한 지문 인식 시스템이 특징점 추출과 인식 성능에서 향상되었음을 실험을 통해서 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.203-211
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• 2005

본 논문에서는 대용량 DB에서 개인을 인식하는 새로운 자동 지문인식 시스템을 제안한다. 시스템은 전처리, 분류, 매칭의 3단계로 구성되는데, 분류단계에서는 방향성 이미지 분포의 통계적인 접근 방법에 기반한 새로운 분류기법을 제안하였고, 정합단계에서는 기존 알고리즘보다 더 빠르고 정확한, 개선된 특징점 후보쌍 추출 알고리즘을 제안하였다. 정확성을 위해 정합 단계에서 세선화된 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하고 특징점의 연결정보를 사용한 정합과정을 소개한다. 특징점 정합과정에서 연결정보를 사용하는 것은 간단하지만 정확한 방법이며, 두 지문의 비교단계에서 빠르게 기준 특징점 쌍을 선택하는 문제를 해결해 준다. 알고리즘은 지문의 회전과 이동에 무관하다. 제안한 시스템은 반도체 칩방식 입력장치로부터 획득한 1000개의 지문영상으로 실험하였으며, 실험결과는 제안한 방법이 기존방법보다 오인식율은 줄어들고 정확도는 증가하였음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.123-130
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• 2005

본 논문에서는 형태정보를 이용한 지문인식 알고리즘의 단점인 오인식율을 최소화 하고, 출입관리 시스템에 적용이 가능하도록 블록별 화소방향성분을 이용한 지문의 동일성 판별 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 지문영상을 16개의 블록으로 나누고 각각의 블록들에 대하여 $0^{\circ},\;45^{\circ},\;90^{\circ},\;135^{\circ}$의 방향성분을 갖는 총 64개의 특징 파라미터를 추출하였다. 그리고 추출된 기준지문과 입력지문의 특징 파라미터들에 대한 멤버쉽 함수를 계산하고, 퍼지 추론을 이용한 두 지문의 동일성을 판별하였다. 동일성 판별에 사용한 지문은 성인의 지문 중 성별, 모양에 관계없이 서로 다른 100개의 지문을 가지고 오인식율을 평가하였으며 100개의 지문을 각각 10개씩 추가로 입력받아 오거부율을 평가하였다. 실험결과 오인식율은 4,950회의 실험을 수행하였으며 평균 $0.34\%$를 나타내었고, 오거부율은 1,000회의 실험을 수행하였으며 평균 $3.7\%$ 결과를 나타내었다. 따라서 제안한 알고리즘이 인식율 및 보안성에서 뛰어난 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.1060-1069
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• 2016

In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge's direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권6호
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• pp.88-100
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• 1998

본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.911-921
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• 2004

지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1204-1209
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• 2001

급속한 정보통신의 발달로 정보통신 기반을 이용한 전자상거래, 인터넷뱅킹, 주식거래 등 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 이때 가장 중요한 문제는 서비스 이용자가 관인임을 확실하게 인증할 수 있어야 한다는 것이다. 그리나 현재 본인임을 인증할 수 있는 방법으로 대부분 쓰이고 있는 개인 비밀번호는 도용 당할 위험이 크다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 서비스 이용자가 본인임을 확실하고 간단하게 인증할 수 있는 안전한 방법으로 1대1 지문매칭을 이용한 스마트 카드 인증 시스템을 제안한다. 스마트 카드는 정보보호 및 보안성이 뛰어나며 사용이 편리하다. 그리고 지문은 여러 생체인식분야 중 본인임을 인증할 수 있는 가장 우수한 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 PC를 기반으로 하며 스마트 카드에 지문정보인 특징점을 저장하고 서비스 이용시 이용자의 특징점과 스마트 카드에 저장된 특징점을 비교하여 본인임을 인증함으로써 서비스 이용자가 본인임을 확실하게 인증할 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 다양한 서비스 분야에 응용할 경우 서비스 이용의 안전도를 높일 수 있는 가능성을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.517-520
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• 2001

급속한 정보통신의 발달로 정보통신 기반을 이용한 전자상거래, 인터넷뱅킹, 주식거래 등 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 이때 가장 중요한 문제는 서비스 이용자가 본인임을 확실하게 인증할 수 있어야 한다는 것이다. 그러나 현재 본인임을 인증할 수 있는 방법으로 대부분 쓰이고 있는 개인 비밀번호는 도용 당할 위험이 크다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 서비스 이용자가 본인임을 확실하고 간단하게 인증할 수 있는 안전한 방법으로 1대1 지문매칭을 이용한 스마트 카드 인증 시스템을 제안한다. 스마트 카드는 정보보호 및 보안성이 뛰어나며 사용이 편리하다. 그리고 지문은 여러 생체인식분야 중 본인임을 인증할 수 있는 가장 우수한 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 PC를 기반으로 하며 스마트 카드에 지문정보인 특징점을 저장하고 서비스 이용시 이용자의 특징점과 스마트 카드에 저장된 특징점을 비교하여 본인임을 인증함으로써 서비스 이용자가 본인임을 확실하게 인증할 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 다양한 서비스 분야에 응용할 경우 서비스 이용의 안전도를 높일 수 있는 가능성을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.132-144
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• 2017

대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.