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.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.3
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pp.11-25
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2009
Fingerprint sample quality is one of major factors influencing the matching performance of fingerprint recognition systems. The error rates of fingerprint recognition systems can be decreased significantly by removing poor quality fingerprints. The purpose of this paper is to assess the effectiveness of individual sample quality measures on the performance of minutiae-based fingerprint recognition algorithms. Initially, the authors examined the various factors that influenced the matching performance of the minutiae-based fingerprint recognition algorithms. Then, the existing measures for fingerprint sample quality were studied and the more effective quality measures were selected and compared with two image quality software packages, (NFIQ from NIST, and QualityCheck from Aware Inc.) in terms of matching performance of a commercial fingerprint matcher (Verifinger 5.0 from Neurotechnologija). The experimental results over various Fingerprint Verification Competition (FVC) datasets show that even a single sample quality measure can enhance the matching performance effectively.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.2
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pp.73-80
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2006
Fingerprint-based verification system has been used for a very long time. Because of their well-known uniqueness and immutability, fingerprint is one of the most widely used biometric features. However, fingerprint identification system has such a critical weakness that the performance of verification is reduced drastically for a poor input fingerprint. In this paper, an image enhancement algorithm using enhanced direction and enhanced binary and aiming image is used to mitigate the problem in the preprocessing. The goal of image enhancement is to estimate the quality of input fingerprint image and to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint image. Also, a ridge orientation extraction method using index table is proposed to improve the speed of verification. It is shown by the experiments that proposed fingerprint verification system improves the minutiae extraction accuracy and performance of verification.
Fingerprint recognition is a biometric technology to identify individual by using fingerprint features such ridges and valleys. Most fingerprint systems perform the recognition based on minutiae points after acquiring a fingerprint image from contact type sensor. They have an advantage of acquiring a clear image of uniform size by touching finger on the sensor. However, they have the problems of the image quality can be reduced in case of severely dry or wet finger due to the variations of touching pressure and latent fingerprint on the sensor. To solve these problems, the contactless capturing devices for a fingerprint image was introduced in previous works. However, the accuracy of detecting minutiae points and recognition performance are reduced due to the degradation of image quality by the illumination variation. So, this paper proposes a new LDP-based fingerprint recognition method. It can effectively extract fingerprint patterns of iterative ridges and valleys. After producing histograms of the binary codes which are extracted by the LDP method, chi square distance between the enrolled and input feature histograms is calculated. The calculated chi square distance is used as the score of fingerprint recognition. As the experimental results, the EER of the proposed approach is reduced by 0.521% in comparison with that of the previous LBP-based fingerprint recognition approach.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.4
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pp.442-448
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2009
This paper proposes a fingerprint image processing algorithm to accurately extract minutiae in the process of fingerprint recognition. We improved the matching accuracy of low quality fingerprint images by using effective ridge vector and ridge probability. The proposed algorithm improves the clarity of ridge structures and reduces undesired noise. We collected thumb print images from 10 individuals 5 separate times each, in total using 50 thumbprints. We registered one of the five thumbprint images from each individual to match the registered one with the other four thumbprint images, and alternated the registered thumbprint image. We matched thumbprints 20 times for each individual. In total, we conducted 200 matches for the thumbprints from the 10 individuals. We improved the verification accuracy and reliability compared to conventional methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.795-797
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2013
This paper describes a charge sharing capacitive-sensing circuit technique that improves the quality of images captured with fingerprint sensor LSIs. When the finger is dry, the electrical resistance of a finger surface is high. It leads to poor image quality. To capture clear images even when the finger is dry, the modified capacitive detection circuit improves the image quality using an enhancement plate at the finger surface and a voltage control circuit. The test circuit is analyzed on $0.35{\mu}m$ CMOS process.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.258-263
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2001
This paper complements the shortcomings of the original edge following algorithm. We propose a new edge following method which exploits the uncertainty residing in fingerprint analysis. Based on fuzzy set theory, the proposed algorithm computes the current local quality of a fingerplinL image by considering two Jocal properties: a relative cardinality of fuzzy set and a local variance. According to the calculated local quality infonnation, we dynamically adopt the appropriate different methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.4
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pp.854-860
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2004
The result of fingerprint matching is different as the quality or the state of input fingerprint image. We can extract the false direction information when the quality of fingerprint is degraded by the noise or the scars of the ridges. The information of the direction is very important for the elimination of the false minutia, the measurement of the ridge distance, matching, finding of cores and deltas. We need the method which can compensate or correct the false information of directions because the false directions include serious errors in the fingerprint recognition. We propose a method which can compensate or correct the false direction of fingerprint with a \alpha$-trimmed mean filter followed by LPF to reconstruct the false direction information when fingerprints are corrupted by scars.
Since degraded region of input image can cause false minutiae which lead to decrease identification performance, use minutiae belong to only good quality to ensure true minutiae. This paper suggests image quality measuring method with respect to local and global orientation of ridges. In order to verify a suggested method, PDFs of quality indices derived by local and global feature are computed and then, classifying each image block using Bayesian decision theory.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.3
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pp.61-69
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2007
This paper proposes new preprocessing algorithm to extract minutiae in the process of fingerprint recognition. Fingerprint images quality enhancement is a topic phase to ensure good performance in a topic phase to ensure good performance in a Automatic Fingerprint Identification System(AFIS) based on minutiae matching. This paper proposes an algorithm to improve fingerprint image preprocessing to extract minutiae accurately based on directional filter. We improved the suitability of low quality fingerprint images to better suit fingerprint recognition by using valid ridge vector and ridge probability of fingerprint images. With the proposed fingerprint improvement algorithm, noise is removed and presumed ridges are more clearly ascertained. The algorithm is based on five step: computation of effective ridge vector, computation of ridge probability, noise reduction, ridge emphasis, and orientation compensation and frequency estimation. The performance of the proposed approach has been evaluated on two set of images: the first one is self collected using a capacitive semiconductor sensor and second one is DB3 database from Fingerprint Verification Competition (FVC).
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