International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.347-352
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2004
We generated blocks from the direction-extracted fingerprint during the pre-process of the fingerprint recognition algorithm and performed training by using the direction minutiae of each block as the input pattern of the neural network, so that we extracted the core points to use in the matching. Based on this, we designed the fingerprint recognition embedded system and tested it by using the control board and the serial communication to utilize it for a variety of application systems. As a result, we can verify the reliance satisfactorily.
The purpose of this research is to develop the Automatic Fingerprint Verfication System by digital computer based on specially in PC level. Fingerprint is used as means of personal identity verification in view of that it has the high reliability and safety. Fingerprint pattern recognition algorithm is constitute of 3 stages, namely of the preprocessing, the feature extraction and the recognition. The preprocessing stage includes smoothing, binarization, thinning and restoration. The feature extraction stage includes the extraction of minutiae and its features. The recognition stage includes the registration and the matching score calculation which measures the similarity between two images. Tests for this study with 325 pairs of fingerprint resulted in 100% of separation which which in turn is turned out to be the reliability of this algorithm.
최근 보안관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보안 취약성을 극복하고자 노력들이 진행되고 있다. 온라인 사용자에 대한 인증도 생체 정보인 지문을 통한 방법들이 모색되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 사용자에 대한 인증을 위한 지문인식 시스템으로 회전에 무관한 지문인식 시스템을 설계 구현하였다. 지문 이미지의 전처리 과정, 특징점 추출을 통한 정합 과정에 초점을 두었으며, 기존 연구에서 제시된 회전에 무관한 지문 인식시스템에서 처리시간과 인식률을 개선하였다. 또한 방향성 라플라시안 필터를 적용하여 기존 연구의 전처리 과정에서 발생하는 잡음, 왜곡 등의 문제들을 개선할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.522-539
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2021
In order to solve the problems of the existing audio fingerprint method when extracting audio fingerprints from long speech segments, such as too large fingerprint dimension, poor robustness, and low retrieval accuracy and efficiency, a robust audio fingerprint retrieval method based on feature dimension reduction and feature combination is proposed. Firstly, the Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) and linear prediction cepstrum coefficient (LPCC) of the original speech are extracted respectively, and the MFCC feature matrix and LPCC feature matrix are combined. Secondly, the feature dimension reduction method based on information entropy is used for column dimension reduction, and the feature matrix after dimension reduction is used for row dimension reduction based on energy feature dimension reduction method. Finally, the audio fingerprint is constructed by using the feature combination matrix after dimension reduction. When speech's user retrieval, the normalized Hamming distance algorithm is used for matching retrieval. Experiment results show that the proposed method has smaller audio fingerprint dimension and better robustness for long speech segments, and has higher retrieval efficiency while maintaining a higher recall rate and precision rate.
특징점 기반 지문 인증은 적은 양의 데이터만을 활용하여 소형화와 속도에서 유리하기 때문에 주로 이용되지만 잘못 추출된 특징점에 의해 지문 인증 오류가 발생된다. 현재 이 문제를 해결하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 하지만 지문입력시 발생하는 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리 단계에서 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵기 때문에 전처리 과정의 개선에 의한 오류 감소는 한계를 가지고 있다. 반면에 영상 기반 지문정합은 특징점을 이용하지 않고 영상을 직접 비교하여 특징점에 의한 오류가 발생하지 않는다. 그러나 영상 기반 지문정합은 영상보정이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징점 기반 지문정합과 영상 기반 지문정합을 함께 수행하여 효과적으로 인증 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 실험한 결과 타인 인증 오류와 본인 거부 오류가 각각 2.7%와 6.5%에서 0.8%와 5.5%로 성능이 향상되었다.
무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. 본 논문에서는 Access Point의 위치를 확률적으로 추정하여 AP 분포 지도를 구성하여 이를 위치 추정에 사용하는 기법을 제공한다. 특히 전파지문 기반의 Wi-Fi Positioning Ssystem이 발전할수록 데이터 필터링, 측위 알고리즘과 같은 기술적 기법의 향상에 주목을 하여야 보다 차별적인 품질의 측위 결과를 얻어낼 수 있는데 본 논문에서는 Access Point 위치의 확률 분포를 구하여 이를 측위에 적용하는 방식을 제안하여 기존의 방식과 비교하여 평균과 편차폭 모두 상당한 향상을 가져왔음을 보인다. 또한 본 연구는 전파지문 패턴의 수집에 있어 서울 지역의 실제 데이터를 활용하였고 이를 대규모로 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서도 충분한 의미를 지닌다.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5674-5691
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2016
Fast IDentity Online(FIDO) supports biometric authentications in an online environment without transmitting biometric templates over the network. For a given FIDO client, the "Fuzzy Vault" securely stores biometric templates, houses additional biometric templates, and unlocks private keys via biometrics. The Fuzzy Vault has been extensively researched and some vulnerabilities have been discovered, such as brute force, correlation, and key inversions attacks. In this paper, we propose a simple fingerprint Fuzzy Vault for FIDO clients. By using the FIDO feature, a simple minutiae alignment, and point-to-point matching, our Fuzzy Vault provides a secure algorithm to combat a variety of attacks, such as brute force, correlation, and key inversions. Using a case study, we verified our Fuzzy Vault by using a publicly available fingerprint database. The results of our experiments show that the Genuine Acceptance Rate and the False Acceptance Rate range from 48.89% to 80% and from 0.02% to 0%, respectively. In addition, our Fuzzy Vault, compared to existing similar technologies, needed fewer attempts.
This study was carried out to evaluate the applicability of the odor source tracking using wind field and fingerprint as a solution tool. First of all, CALMET and HYSPLIT modeling system, and database of odor discharge companies were utilized to track odor from industrial complexes. Secondly, industrial odor fingerprint was made by listing on the 19 domestic industries, and compared with foreign data to assess the representative, and thus the similarity was 86.7%. On the modeling experiment, Sihwa industrial complex did not show any difference because the matching rates of day and night were 49.5% and 50.0%, respectively. However, the Banwol and Sihwa industrial complexes did show some differences due to odor facility density. Separately, in this study, odor samples were obtained from 10 odor discharging companies, located in the Sihwa and Banwol industrial complexes, They were compared with the results of odor tracking modeling. The matched companies were 4 of 10 by three cases of tracking, while the fingerprint and industry of odor monitoring networks and companies matched each other. Therefore, this study confirmed the approach applicability of source tracking system using the fingerprint.
The objective of this paper is to develop an algorithm for a real-time automatic fingerprint recognition system. The algorithm employs the Fast Fourier Transform (FFT) in determining the directions of ridges in fingerprint images, and utilizes statistical information in recognizing the fingerprints. The information used in fingerprint recognition is based on the dircetions along ridge curves and characteristic points such as core points and delta points. In order to find ridge directions, the algorithm applies the FFT to a small block of the size 8x8 pixels, and decides the directions by interpreting the resulted Fourier spectrum. By using the FFT, the algorithm does not require conventional preprocessing procedures such as smoothing, binarization, thinning, and restorationl. Finally, in matching two fingerprint images, the algorithm searches and compares two kinds of feature blocks, one as the blocks where the dircetions cannot be defined from the Fourier spectrum, and the other as the blocks where the changes of directions become abrupt. The proposed algorithm has been implemented on a SunSparc-2 workstation under the Open Window environment. In the experiment, the proposed algorithm has been applied to a set of fingerprint images obtained by a prism system. The result has shown that while the rate of Type II error - Incorrect recognition of two different fingerprints as the identical fingerprints - is held at 0.0%, the rate of Type I error - Incorrect recognition of two identical fingerprints as the different ones - is 2.2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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