• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.33-38
• /
• 2005

지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.

• 산업기술연구
• /
• 제18권
• /
• pp.295-302
• /
• 1998

Classification of fingerprints is one of the major subjects on which many researchers have been studying for efficient identification. But fingerprints should be preprocessed in various ways prior to being classified. Factors such as the accuracy and the processing time should be considered in classification of fingerprints. In this paper, we propose a method for classifying fingerprints into several frequent patterns. This method consists of two stages. A fingerprint image is first converted to a skeleton form to find out the center. Then it is identified as a member of one of preclassified pattern by the frequency domain feature. Experiments show that the proposed method is quite useful in classifying fingerprints into typical patterns.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.547-559
• /
• 2010

Delaunay 삼각화는 회전과 평행 이동에 강건하여 지문 인식에 적합하다. 그러나 특징점이 소실되거나 추가로 추출되는 경우 지문 인식 성능이 저하되고 계산 복잡도가 증가하게 된다. 본 논문에서는 지문 영상의 지역적 화질 척도 분석을 통해 저화질 영역을 설정하고, 추출된 특징점을 4개의 그룹으로 분류하여 정합과정에 이용함으로써 인식 성능을 개선하고 계산 복잡도를 감소시켰다. 정합 후보 영역에서의 저화질 영역 제거와 특징점 분류에 대한 실험을 통해 성능의 저하 없이 정합 소요 시간이 감소되는 것을 확인하였고, NIST에서 제공하는 정합 알고리즘 (BOZORTH3)보다 정합 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.355-358
• /
• 2005

Fingerprint recognition systems are the most widely used in biometrics for personal authentication. As they become more familiar, the security weaknesses of fingerprint sensors are becoming better known. In this paper, we propose a liveness detection method that applies correlation filter to the fingerprint recognition systems. The physiological characteristic of sweat pore, observed only in live people, is used as a measure to classify 'live' fingers from 'spoof' fingers. Previous works show that detection of sweat pores and perspiration patterns in fingerprint images can be used as an anti-spoofing measure. These methods don't consider the characteristic of pores in each individual. We construct the correlation filters of each individual which are composed of their pore information. We make the final decision about the "livens" of fingerprint using correlation output. The proposed algorithm was applied to a data set of 110 live, 110 spoof fingerprint images from optical fingerprint scanner and achieved classification rate of 80%.

• 한국컴퓨터정보학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.265-271
• /
• 2006

F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.

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

• 정보보호학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.29-40
• /
• 2007

입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.355-358
• /
• 2003

대용량 데이터베이스를 기반으로 하는 지문인식 시스템에 있어서 전체적인 처리효율 증가를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 지문의 형상을 일정한 패턴을 기준으로 분류를 수행함에 있어서 영상의 Noise제거를 위해 하나의 영상에 크기가 서로 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하여 공통적으로 추출해 내는 특이점의 Position과 개수에 따라 지문을 분류하여 대용량 지문인식 시스템의 처리 효율을 증가시키는데 있다 .

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.641-642
• /
• 2018

현재 실내 측위를 위한 기술로 전파 지문 기반의 측위 기술의 성능은 데이터 비교 알고리즘의 선택에 따라 큰 영향을 받는다. 이때 학습 구조에 필요한 데이터 확장 기법에 의해 실내 측위의 정확도가 크게 개선될 수 있다. 본 논문에서는 Wi-Fi 전파 지문을 기반으로 하는 학습 구조를 구성하기 위해 학습 데이터의 구분 및 확장 기술을 통해 실제 측위에 적용할 수 있는 학습 구조의 중요성을 논의한다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제45권1호
• /
• pp.55-63
• /
• 2008

지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.