본 논문에서는 공간정합필터의 데이터 베이스로써 체적 홀로그램을 이용한 광상관기를 구성하였다. 광상관 시스템은 광학의 고속 및 병렬처리 특징을 지니며, 공간정합필터가 기록된 체적홀로그램은 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는다. 데이터 베이스로 사용되는 영상들은 각가 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절 매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 광굴절 매질을 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 체적홀로그래픽 광상관 실험을 통하여 지문인식에의 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 정합필터의 데이터 베이스로 체적 홀로그램을 사용한 광 지문 인식 시스템을 제안하였다. VanderLugt 상관기에 사용되는 정합필터는 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는 체적 홀로그램에 기록된다 데이터 베이스로 사용되는 지문 영상들은 각각 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 기준파의 각도를 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 실험을 통해 본 시스템이 제한된 영역의 접근을 통제하기 위한 개인 인증용 안전 출입 시스템 및 크레디트카드, 여권, ID등의 위조방지에 이용이 가능함을 제시하였다
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.
This paper proposes a fusion algorithm which merges multiple vein pattern images into a single image, larger than those images. As a preprocessing step of template matching, during the verification of biometric data such as fingerprint image, vein pattern image of hand, etc., the fusion technique is used to make reference image larger than the candidate images in order to enhance the matching performance. In this paper, a new algorithm, called BSA (Boundary Stitching Algorithm) is proposed, in which the boundary rectilinear parts extracted from the candidate images are stitched to the reference image in order to enlarge its matching space. By applying BSA to practical vein pattern verification system, its verification rate was increased by about 10%.
본 논문에서는 BPEJTC에 근거한 광-디지탈 지문인식 시스템을 구성하여 안전검증에 응용 가능함을 보였다. BPEJTC 시스템은 기존의 JTC에 비해 높은 상관 값을 가지므로 유사 지문 간의 상관이 발생하지 않으며, 입력에 여러개의 지문이 존재하는 경우에도 잘 적응할 수 있는 장점을 지닌다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통해 본 시스템이 변형된 동일인의 지문 혹은 여러종류의 다른지문으로부터 동일 지문을 인식할 수 있음을 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.
F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.
인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.
범죄수사에서 지문인식은 개인 식별을 위한 가장 중요한 기술 중 하나이다. 그러나 다양한 방법으로 각각 현출된 지문을 비교하는 객관적이고 공정한 평가 방법은 존재하지 않는다. 따라서 객관적이고 정량적인 방법의 개발을 위하여 농도계 이미지 분석(densitometric image analysis) 프로그램(CP Atlas 2.0)과 Automated Fingerprint Identification System (AFIS)을 이용하여 다공성 표면에서 현출된 지문을 비교, 평가하였다. 먼저 시료지문 채취 상 최적의 압력과 유류시간 조건을 찾기 위하여 두 가지 조건을 변화시켜 날인을 한 비교적 균일한 품질을 가진 잉크지문(Inked fingerprint)을 분석하였다. AFIS 분석을 통해 얻은 특징점(minutia)수와 이미지 분석을 통해 얻은 융선 peaks의 면적 결과를 계산하여 비교한 결과 1.0 kg.f 의 압력으로 5초(sec.) 동안 유류 한 잉크지문이 육안 상 가장 선명한 융선을 보였으며 가장 많은 수의 특징점 수, 가장 넓은 융선의 peaks 면적을 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 잠재지문 현출에 응용하기 위하여 감열지에 날인 된 잠재재문을 iodine fuming법으로 현출시켜 분석한 결과 1.0 kg.f/5 sec의 조건에서 특징점 수가 가장 많고 융선의 peaks 면적도 가장 넓게 나오는 것을 확인하였다. 추가적으로 프린트 용지에 날인한 잠재지문을 0.5 %와 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하여 비교한 결과 2.0 kg.f/5 sec의 조건으로 날인하여 5 %의 ninhydrin용액으로 현출하였을 때 가장 좋은 결과를 갖는 것을 확인하였다. 전반적으로 이미지분석을 통하여 얻은 peaks의 평균면적이 클수록 AFIS를 통해 확인되는 특징점수가 많아진다는 것이 확인되었으며 농도계 이미지 분석을 이용한 지문 평가의 추가적인 연구를 통해 본 방법은 지문 현출 평가에 대한 객관적이고 정량적인 새로운 시험방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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