In this paper, we propose a volume holographic fingerprint recognition system based on optical correlator for personal identification. Optical correlator has high speed and parallel processing characteristics of optics. Matched filters are recorded into a volume hologram that can store data with high density, transfer them with high speed, and select a randomly chosen data element. The multiple reference images of database are prerecorded in a photorefractive crystal in the form of Fourier transform images, simply by passing the image displayed in a spatial light modulator through a Fourier transform lens. The angular multiplexing method for multiple holograms of database can be achieved by rotating the crystal by use of a step motor. Experimental results show that the proposed system can be used for the security verification system.
본 논문에서는 정합 과정에서 계산량, FAR(False Acceptance Rate), 그리고 FRR(False Rejection Rate)을 증가 시켜 자동 지문 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 되고있는 의사 특징점(False Minutiae)을 제거하기 위한 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 우선 전처리 과정을 통하여 얻은 세선화된 지문 화상에서 이웃 화소의 교차수를 검사하여 후보 특징점들을 추출한다. 추출된 후보 특징점에서 지문의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고, 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고, 후보 특징점 목록에서 선택된 특징점을 삭제한다. 마지막으로 지문 원화상의 부 영역별 융선 방향(Direction map)과 지문의 구조적 특성을 근거로, 재구성된 세선화 화상에서 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST Special Database 14의 지문 화상에 적용한 결과는 제안 알고리즘이 정추출율에는 적은 영향을 미친 반면 오추출율을 상당히 개선하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식 성능도 향상 시켰음을 나타내고 있다.
최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.
지문분류는 사전에 정의된 클래스로 입력된 지문을 분류하여 자동지문인식 시스템에서 비교해야할 지문의 수를 줄여준다. 지지벡터기계(support vector machine; SVM)는 패턴인식 분야에서 널리 사용되고 있을 뿐만 아니라 지문분류에서도 높은 성능을 보이고 있다. SVM은 이진클래스 분류기이기 때문에 다중클래스 문제인 지문분류를 위해서 적절한 분류기 생성과 결합 기법이 필요하며, 본 논문에서는 일대다(one-vs-all; OVA) 방식으로 구성된 SVM을 naive Bayes(NB) 분류기를 이용하여 동적으로 구성하는 분류방법을 제안한다. 지문분류에서 대표적으로 사용되는 특징인 FingerCode와 지문의 구조적 특징인 특이점과 의사융선을 사용하여 OVA SVM과 NB 분류기를 학습하고, 포섭구조의 분류기를 구성하여 효과적인 지문분류를 수행한다. NIST-4 데이타베이스에 제안하는 방법을 적용하여 5클래스 분류에 대해서 90.8%의 높은 분류율을 획득하였으며, OVA 전략의 SVM을 다중클래스 분류문제에 적용할 때 발생하는 동점문제를 효과적으로 처리하였다.
바이오인식 기술을 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안성을 제공하는 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 지문 템플릿 정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론(Fuzzy Vault Scheme)을 적용한 지문퍼지볼트 시스템이 가장 널리 알려진 방법이다. 그러나 지문퍼지볼트 시스템은 두 개 이상의 지문볼트를 이용하여 진짜특징점을 구분하는 상관관계 공격 (Correlation Attack)에 취약한 결정적인 문제점이 있다. 본 논문에서는 거짓특징점을 임의로 추가하지 않고 특징점의 좌표, 방향 등 진짜특징점의 정보를 이용하여 추가함으로써 상관관계 공격에 강인한 지문퍼지볼트 시스템을 제 안한다. 또한, 인접위치에 두 개 이상의 거짓특징점을 추가하는 중첩을 허용함으로써 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 인식성능을 유지하면서 상관관계 공격에 강인함을 보였다.
지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.
Personal identification using fingerprints needs much calculational effort. Generally, there are various methods for fingerprint-based identification. In this paper, an identification method is proposed which is based on direction distribution of fingerprint ridges. An 8-directional Gabor filter bank is used for extracting the feature vector from the given fingerprint. Then, it is compared with those of registered fingerprints for matching. This method is simple and fast to implement because it uses the information of ridge directions only. An experiment on 532 fingerprints from NIST database and some other source shows its usefulness.
This paper proposes dynamic thresholding scheme for fingerprint identification. As a user authentication method by fingerprint recognition technology, verification method based on 1:1 matching was mainly used in the past, but identification method based on 1:N matching is generally used recently. The control of the value of FAR is very important in the application areas such as access control and time attendance systems. This paper proposes dynamic thresholding scheme which could properly control the value of FAR according to the field of applications and size of the fingerprints database.
This paper presents two adaptive fingerprint matching methods. First, we experiment an adaptive threshold selection of 1:N matching system in order to raise the reliability of the matching score. Second, we propose a adaptive threshold selection using fitting algorithm for high speed matching. The experiment was conducted on the NITZEN database, which has 5247 samples. Consequently, this paper shows that our suggested method can perform 1.88 times faster matching speed than the bidirectional matching speed. And, we prove that FRR of our suggested method decreases 1.43 % than that of the unidirectional matching.
This paper deals with the construction of system for correct location determination of fixed tag. We adapted to construct the above method. Also we adapted the several filtering method. This system was constructed through using of several filtering methods to decrease the location determination error and fingerprint method which is composed of training phase and positioning phase. We constructed this system using Labview 2010 and MS-SQL 2000 as database. This system results in less location determination error than least square method, triangulation positioning method, and other fingerprint methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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