IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.43-48
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2016
We propose plain fingerprint classification based on a core stochastic algorithm that effectively uses a core stochastic model, acquiring more fingerprint minutiae and direction, in order to increase matching performance. The proposed core stochastic algorithm uses core presence/absence and contains a ridge direction and distribution map. Simulations show that the fingerprint classification accuracy is improved by more than 14%, on average, compared to other algorithms.
This paper describes a fingerprint classification on the basis of feature points(whorl, core) and feature vector and uses a syntactic approach to identify the shape of flow line around the core. Fingerprint image is divided into 8 by 8 subregions and fingerprint region is separated from background. For each subregion of fingerprint region, the dominant ridge direction is obtained to use the slit window quantized in 8 direction and relaxation is performed to correct ridge direction code. Feature points(whorl, core, delta) are found from the ridge direction code. First classification procedure divides the types of fingerprint into 4 class based on whorl and cores. The shape of flow line around the core is obtained by tracing for the fingerprint which has one core or two core and is represented as string. If the string is acceptable by LR(1) parser, feature vector is obtained from feature points(whorl, core, delta) and the shape of flow line around the core. Feature vector is used hierarchically and linearly to classify fingerprint again. The experiment resulted in 97.3 percentages of sucessful classification for 71 fingerprint impressions.
A fingerprint core-point detection algorithm is presented in this paper. Core-point is useful for fingerprint classification and also for the fingerprint verification since it giver a reference to a fingerprint. Traditional methods of finding the core-point is introduced. These methods are the method using poincare index and the method using sine component of ridge directions. The proposed method is modified algorithm of the latter using the poincare index. The experimental results show that the proposed algorithm achieves almost the same accuracy with faster speed.
A direct RTI(Rotation and translation invariant) fingerprint identification is proposed using the GCMs(generalized complex moments) and Gabor filter-based features from the grey level fingerprint around core point. The core point is located as reference point for the translation invariant matching. And its symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then, fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and, in contrast to minutiae-based method using various processing steps, features are directly extracted from the blocked grey level fingerprint using Gabor filter, which provides information contained in a particular orientation in the image. The Proposed fingerprint identification is based on the Euclidean distance of the corresponding Gabor features between the input and the template fingerprint. Experiments are conducted on 300 ${\times}$ 300 fingerprints obtained from the CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could obtain 97% identification rate.
본 논문에서는 방향 패턴 레이블링을 이용하여 지문 영상의 중심점을 검출하는 방법을 제안하였다. 중심점은 지문영상에서의 특이점들 중의 하나이며 대부분의 지문 인식 시스템에서 기준점으로 사용되고 있다. 중심점의 검출은 지문 인식 시스템에서 반드시 수행되어야할 중요한 단계로 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 준다. 제안된 방법에서는 ridge의 분포로부터 얻어낸 방향 성분에 레이블링 방법과 중심점의 위치를 결정하는 알고리즘을 적용하여 중심점의 위치를 검출할 수 있었다. 모의 실험 결과 제안한 방법이 Poincare index와 Sine map 방법들에 비해 수행시간과 검출률 모두에서 좀더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 특히 제안한 방법은 arch 형의 중심점 검출에 있어 Poincare index 방법의 낮은 검출률과 Sine map 방법의 긴 수행 시간이라는 단점들을 모두 극복하였다.
A direct authentication from gray-scale image, instead of the conventional multi-step preprocessing, is proposed using Gabor filter-based features from the gray-scale fingerprint around core point. The core point is located as a reference point for the translation invariant matching. And its principal symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and features are directly extracted form the blocked gray level fingerprint using Gabor filter. The proposed fingerprint authentication is based on the Euclidean distance between the corresponding Gabor features of the input and the template fingerprints. Experiments are conducted on 300${\times}$300 fingerprints obtained from a CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could lower the False Reject Rate(FRR) to 18.2% under False Acceptance Rate(FAR) of 0%.
지문의 분류(Classification)는 대용량 지문 데이터베이스에서 정합시간의 단축과 정확도를 높여주는 역할을 한다. 지문의 종류는 크게 궁상문, 솟은 궁상문, 좌제상문, 우제상문, 와상문의 5종류로 분류되며, 이는 중심점과 삼각점의 개수 및 위치등을 이용하여 분류하고 있다. 기존의 지문 분류는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전날인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 실시간 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제등으로 인하여 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 중심점을 획득한 지문을 이용하여 중심점에서 융선의 엔트로피 계측을 기반으로 하며 지문 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명한다.
The latest research on the image-based fingerprint matching approaches indicates that they are less complex than the minutiae-based approaches when it comes to dealing with low quality images. Most of the approaches in the literature are not robust to fingerprint rotation and translation. In this paper, we develop a robust fingerprint matching system by extracting the circular region of interest (ROI) of a radius of 50 pixels centered at the core point. Maximizing their orientation correlation aligns two fingerprints that are to be matched. The modified Euclidean distance computed between the extracted orientation features of the sample and query images is used for matching. Extensive experiments were conducted over four benchmark fingerprint datasets of FVC2002 and two other proprietary databases of RFVC 2002 and the AITDB. The experimental results show the superiority of our proposed method over the well-known image-based approaches in the literature.
We propose a novel approach to classify fingerprints using the extracted adaptive core block for improving classification performance of incomplete fingerprints in this paper. We compute representative directions from fingerprint images by the block unit and learn horizontal and vertical Markov models by deciding the center position of a fingerprint image based on the expert knowledge. The center block of a test image is the block has the highest probability after comparing the Markov model with $11{\times}11$ blocks. The proposed approach can effectively classify incomplete fingerprints using the optimal center block.
지문영상 분류는 특징을 이용하여 여러 가지 유형의 지문영상으로 분류하는 것으로, 지문영상 자동인식시스팀에서 매우 중요하다. 본 논문에서는, 지문영상의 한 점에서의 방향척도를 제안하였다. 이 방향척도는 지문영상의 방향장 영상에서 융선 방향의 변화경로를 상술하는 것으로 지문영상의 각각의 점에 대하여 제안된 방향척도를 계산한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 지문영상을 특징점(핵심점과 삼각점)을 정의한 후 유형별로 분류하였다. 또한 개선된 Poincare 지수 알고리즘도 제안하여 핵심점과 삼각점을 구분하였다. 102개의 지문영상 실험 데이터에 대한 분류에러는 7.8%로서 문헌[9]의 분류오차 12.4%보다 좋은 실험결과를 얻을 수 있었다. 또한 제안한 방법은 온라인 지문영상 분류에도 사용가능 할 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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