• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.163-177
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• 2024

The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.77-85
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• 2010

온라인 지문 인식 시스템에서는 주변 환경, 사용자의 지문 상태 및 입력 방법에 따라 다양한 품질의 지문이 입력된다. 따라서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는, 입력된 지문 영상을 이용하여 본인과 타인간의 변별력을 높이는 연구뿐만 아니라 다양한 품질의 지문 영상들 중에서 품질이 좋은 지문 영상을 선택하여 이를 인식에 사용하는 연구도 병행이 되어야 한다. 하지만 대부분의 기존 연구에서는 지문의 지역적인 품질만을 측정하였기 때문에 한 장의 지문영상의 품질에 대한 예측은 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 획득된 지문 영상의 품질을 판단하기 위해서 지역적인 지문 품질 측정과 이를 통한 전역적 지문 품질 측정 방볍을 제안하였다. 지역적인 지문 품질 평가에서는 각 지문 블록에서 그레디언트(Gradient)의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)의 형태를 측정하여 블록 별 품질 값을 예측하였고, 이를 기반으로 전역적인 품질 평가에서는 신경망(Neural network)올 사용하여 지문 영상 전체를 평가함으로써 입력된 영상의 사용 여부를 판단하였다. FVC2002 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 제안한 전역적 방법을 사용하였을 때 NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality)의 방법보다 정합 예측 성능이 높게 나타난 것올 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.29-40
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• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.911-921
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• 2004

지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.19-28
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• 2007

본 논문은 지문 데이터베이스를 평가하는데 가장 큰 영향을 미치는 image quality를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 image quality를 측정하는 hybrid segmentation 방법을 소개하고, 다양한 지문 데이터베이스에 대해 실험한 결과를 분석한다. 개발한 방법의 객관적인 평가를 위해 NIST에서 제공하는 NFIQ 프로그램을 통해 얻은 결과와 variance와 coherence의 fusion을 이용한 hybrid segmentation 결과를 비교한다. NFIQ는 지문 영상의 품질을 정확하게 측정하지만 결과가 $1{\sim}5$로 세분화되어 있지 못한 문제점을 가지고 있다. 반면 제안하는 hybrid 방법은 NFIQ보다 더 정확하고 세분화된 평가 결과를 제공한다. 두 방법에 의해 실험한 데이터베이스들을 평가한 결과, 동일한 영상에 대해 NFIQ와 hybrid segmentation의 결과가 유사하며 지문 영상의 품질을 세분화하여 측정할 수 있는 점에서 NFIQ보다 뛰어나다고 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1066-1071
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• 1998

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.287-295
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• 2017

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.61-68
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• 2008

본 논문에서는 지문 영상의 품질을 평가하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지문 융선의 분포와 방향성, 특징점의 밀도 뿐 아니라 지문의 크기, 위치 등을 분석하여 지문 영상의 품질을 평가하게 된다. 특히 지문의 입력 위치를 분석하여 한쪽으로 치우치거나 일부만 입력된 지문을 걸러냄으로서 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 제안한 품질 평가 방법을 다양한 지문 데이터베이스에 적용하여 지문 영상의 품질과 인식 성능 간의 상관도 분석을 수행하였으며, 이를 통하여 인식 성능 향상을 위한 영상의 품질에 대한 임계값을 결정할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2529-2531
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• 2009

A simple multimodal fingerprint recognition method based on two types of feature vectors such as minutiae points and directional features is proposed, where Directional Filter Bank (DFB) is used to extract directional features. Experimental results show that the proposed method can effectively combine minutiae- and DFB-based methods and produce a better matching capability in the poor quality fingerprint image.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.23-30
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• 2010

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.