지문 인식은 보통 지문 영상의 획득과 획득된 지문 영상을 비교하는 단계로 구분해서 생각할 수 있다. 본 논문에서는 지문 영상을 획득하는 단계에서 지문 입력 센서를 사용하여 연구의 초점을 지문의 비교 방법에 맞추었다. 지문 입력 센서에서 는 지문 영상이 영상처리되어 출력되기 때문에 지문을 획득할 때 발생할 수 있는 잡음들에 대해서는 고려하지 않았고 사용자가 임의적으로 여러 번 지문을 입력하게 하여 회전과 이동이 복합적으로 존재하는 영상 왜곡을 고려하였다. 사용자의 지문 인식을 위한 방법으로 광학적 상관관계(Optical Correlation)를 출력하는 Non-linear Joint Transform Correlator(NRC)를 컴퓨터 상에서 구현하였고, 지문 입력 시에 발생할 수 있는 왜곡에 불변적인 특징을 갖도록 지문의 중심점을 찾는 알고리즘을 추가하여 지문 인식의 정확도를 보완하였다. 또한, 찾아진 지문 영상의 중심점을 가지고 100$\times$100픽셀 크기의 중심 영역만을 추출하여 지문 인식에 필요한 시간과 입력 영상의 정보를 줄이면서 높은 정확도를 갖는 매칭 기법을 제시하였다
To effectively track the illegal use of digital images and maintain the security of digital image communication on the Internet, this paper proposes a reversible multipurpose image watermarking algorithm based on a deep residual network (ResNet) and perceptual hashing (also called MWR). The algorithm first combines perceptual image hashing to generate a digital fingerprint that depends on the user's identity information and image characteristics. Then it embeds the removable visible watermark and digital fingerprint in two different regions of the orthogonal separation of the image. The embedding strength of the digital fingerprint is computed using ResNet. Because of the embedding of the removable visible watermark, the conflict between the copyright notice and the user's browsing is balanced. Moreover, image authentication and traitor tracking are realized through digital fingerprint insertion. The experiments show that the scheme has good visual transparency and watermark visibility. The use of chaotic mapping in the visible watermark insertion process enhances the security of the multipurpose watermark scheme, and unauthorized users without correct keys cannot effectively remove the visible watermark.
Fingerprint recognition using a joint transform correlator (JTC) is the most well-known technology among optical fingerprint recognition methods. The JTC method optically compares the reference fingerprint image with the sample fingerprint image then examines match or non-match by acquiring a correlation peak. In contrast to the JTC method, this paper presents a new method to examine fingerprint recognition by producing a computer generated hologram (CGH) of those two fingerprint images and directly comparing them. As a result, we present some parameters to show that fingerprint recognition capability of the CGH direct comparison method is superior to that of the JTC method.
본 연구에서는 지문을 촬영할 때 촬영 조건이 지문 사진의 품질에 미칠 수 있는 영향에 대하여 해상도 측면에서 알아보았다. 두 개의 융선이 정확히 분리되고 식별되는 것은 지문 사진의 법과학적 가치에 있어서 매우 중요한 역할을 하며 이것은 두 개의 융선 사이에 존재하는 경계영역의 화소를 수치화하여 확인할 수 있다. 본 연구에서는 동일한 지문을 대상으로 ISO에 의한 품질의 변화, 촬영 시 발생하는 흔들림에 의한 품질의 변화, 촬영자의 경험과 기술에 의한 품질의 변화를 Adobe photoshop CS 6을 사용하여 분석하였다. 그 결과 ISO에 의한 품질의 변화는 큰 차이가 없었다. 또한, 손에 들고 촬영할 경우에는 일반인 그룹과 현직 과학수사요원 그룹 간에 유의미한 차이는 없었다. 그러나 삼각대를 사용 여부에 따른 지문의 품질에는 유의한 차이가 있었다. 따라서 본 연구는 미세한 융선과 특징점 까지 촬영해야 하는 지문 근접촬영 시 삼각대를 사용하는 것이 중요하다는 사실을 실험을 통해 입증하였다는 것에 의의가 있다.
In this paper, we propose a new approach to extract directional features based on directional patterns of each region in fingerprint images. The proposed approach computes the center of gravity to extract features from fingerprint images of various shapes. According to it, we divide a fingerprint image into four regions and compute the directional values of each region. To extract directional features of each region from a fingerprint image, we spilt direction values of ridges in a region into 18 classes and compute frequency distribution of each region. Through the result of our experiment using FVC2002 DB database acquired by electronic devices, we show that directional features are effectively extracted from various fingerprint images of exceptional inputs which lost all or part of singularities. To verify the performance of the proposed approach, we explained the process to model Arch, Left, Right and Whorl class using the extracted directional features of four regions and analyzed the classification result.
In this paper, fingerprint minutiae mosaicking algorithm using minutiae of fingerprint is proposed. First, minutiae map is generated from minutiae of fingerprint and minutiae constellation is generated from fingerprint minutiae map. Minutiae constellation is constellation-shaped structure generated from Voronoi Diagram and Delaunay Triangulation using information of minutiae. Secondly, common region is detected by similarity of minutiae constellation of fingerprint minutiae map and minutiae map of individual fingerprint image is composed. Consequently composite minutiae map by mosaicking of fingerprint minutiae improve the performance of the fingerprint matching system.
지문 인식 시스템이 보편화되면서 출입국 관리 등 국가 단위의 대규모 시스템 구축이 활발히 논의되고 있다. 이러한 대규모 지문 인식 시스템의 효율적인 자원 활용을 위해 영상 압축 성능을 향상시키는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상 압축 표준인 FBI WSQ(Wavelet Scalar Quantization)의 압축 성능을 극대화하기 위한 최대 압축비 결정 방법을 제안한다. 지문 영상 압축을 고려하지 않는 기존 지문 영상 품질 평가 방법의 단점을 해결하기 위해, 지문 영상 품질 점수와 FBI WSQ 압축 인자가 인식률에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 회귀분석 방법으로 영상 압축의 영향까지 고려한 인식률 예측 모델을 추정하고, 입력으로 주어진 최저 지문 인식률 조건을 만족하는 최대 압축비를 도출한다. 제안 방법의 정당성을 확인하기 위해 FVC2004의 DB1 지문 영상 데이터베이스로 실험하였으며, 인식률의 큰 저하 없이 기존의 FBI WSQ 권장 압축비 대비 약 3배의 압축 성능 향상을 확인하였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권2호
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pp.49-57
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2007
In fingerprints, singular regions including core or delta points have different directional characteristics from non-singular regions. Generally, the ridges of singular regions change more abruptly than those of nonsingular areas, thus in order to effectively enhance fingerprint images regardless of region, local ridge curvature information needs to be used. In this paper, we present an improved Directional Filter Bank (DFB)-based fingerprint image enhancement method that effectively takes advantage of such ridge curvature information. The proposed method first decomposes a fingerprint image into 8 directional subbands using the DFB and then classifies the image into background, low curvature, and high curvature regions using the directional energy estimates calculated from the subbands. Thereafter, the weight values for directional subband processing are determined using classification information and directional energy estimates. Finally, the enhanced image is obtained by synthesizing the processed subbands. The experimental results show that the proposed approach is effective in enhancing both singular and non-singular regions.
본 논문은 적응적 영상개선을 위한 전 단계로 자기상관함수를 이용한 지문 영상의 방향성 특성과 화질의 관계 분석에 관한것이다. 이를 위해서 원 영상을 방향 영상으로 변환한 실험영상을 대상으로 부 영역의 크기를 16, 32, 64, 방향성을 1, 2, 3, 4로 설정하고 화질의 척도인 방향성 누적값을 산출하였다. 또한 지문영상에 대한 화질 특성을 추출하고 최적의 부 영역과 방향성 관계를 정량적인 실험 자료로 제시하기위해 군집환 알고리즘을 이용한 분석 과정을 수행하였다.
This paper proposes a touchless fingerprint acquisition device for five fingerprints. In conventional devices, they are focused for taking 1 touchless fingerprint image. But this device is taking 5 fingerprint image at a time. Also, it considers problems for focus and rolling in touchless fingerprint recognition for using camera. They affects fingerprint recognition, so this research is performed to measure and analyze these problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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