본 논문에서는 지문입력에서 회전에 의한 오차를 줄이는 방법으로 기존의 지문 입력기를 개선한 새로운 지문 입력 방법을 제안한다. 일반적인 지문 센서는 센서 위에 손가락을 올려서 지문 영상을 획득하는데 주의를 해도 회전이 발생하여 인식률에 영향을 미친다. 개선된 입력 방법은 엄지와 검지의 사이에 지문입력기를 두어 회전을 최소화하는 방법이다. 반도체 지문 입력기를 양쪽으로 부착하여 엄지와 검지를 동시에 집게 형태로 쥐어서 지문을 입력하는 방법이다. 이 방법은 지문을 획득할 때 마다 거의 같은 각도를 유지한다. 실험결과 제안된 방법이 인식률이 향상되었다. 단점으로는 하드웨어 비용이 더 추가 된다.
Recently the fingerprint is widely used as one of biometrics to improve the security of financial mobile applications, because of its user convenience and high recognition rate. However, in order to apply fingerprint algorithms to finance and security applications, the recognition rate and processing speed of the fingerprint algorithms have to be improved further. In this paper, we propose the parallel fingerprint enhancement algorithm on general-purpose computing on graphics processing unit (GPGPU) using OpenCL. We discuss the analysis of the parallelism in the fingerprint algorithm as well as the exploration of optimization parameters of the parallel fingerprint algorithm to improve the performance. The experimental results showed that the execution of parallel fingerprint enhancement algorithm on GPGPUs was accelerated from 29.4 upto 69.2 times compared with the execution of the original one on the host CPUs.
지문샘플의 품질은 지문인식 시스템에서 매칭 성능에 영향을 주는 중요한 요소이다. 지문인식 시스템에서 낮은 품질의 지문영상을 제거하면 인식 에러율이 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 minutiae 기반의 지문인식 알고리즘을 이용하여 단일 샘플 품질 측정방법에 대한 유효성을 평가하였다. 우선, minutiae 기반의 지문인식 알고리즘의 매칭성능에 영향을 주는 여러 가지 요소에 대하여 검증하고, 다음, 현재 흔히 사용하는 측정방법에 대해 연구하고, 그 중 효과적인 품질측정방법들을 선택하여 NIST, QualityCheck와 Verifinger 5.0을 이용하여 비교 분석 하였다. FVC 데이터베이스로 실험한 결과 단일 측정방법도 매칭성능을 효과적으로 향상함을 알 수 있었다.
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
The objective of this paper is to develop an algorithm for a real-time automatic fingerprint recognition system. The algorithm employs the Fast Fourier Transform (FFT) in determining the directions of ridges in fingerprint images, and utilizes statistical information in recognizing the fingerprints. The information used in fingerprint recognition is based on the dircetions along ridge curves and characteristic points such as core points and delta points. In order to find ridge directions, the algorithm applies the FFT to a small block of the size 8x8 pixels, and decides the directions by interpreting the resulted Fourier spectrum. By using the FFT, the algorithm does not require conventional preprocessing procedures such as smoothing, binarization, thinning, and restorationl. Finally, in matching two fingerprint images, the algorithm searches and compares two kinds of feature blocks, one as the blocks where the dircetions cannot be defined from the Fourier spectrum, and the other as the blocks where the changes of directions become abrupt. The proposed algorithm has been implemented on a SunSparc-2 workstation under the Open Window environment. In the experiment, the proposed algorithm has been applied to a set of fingerprint images obtained by a prism system. The result has shown that while the rate of Type II error - Incorrect recognition of two different fingerprints as the identical fingerprints - is held at 0.0%, the rate of Type I error - Incorrect recognition of two identical fingerprints as the different ones - is 2.2%.
최근 개인 인증 기술의 발달과 중요성이 높아짐에 따라 분실이나 도용 등의 위험이 적은 바이오 인식 기술이 빠르게 보급되고 있다. 특히, 인식률이 높고 이용하기 쉬운 지문 인식 시스템이 홍채 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등의 다른 바이오 인식 시스템보다 훨씬 많이 사용되고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 지문 인식 시스템은 지문 데이터를 입력할 때, 인공적으로 만들어진 위조 지문이 입력될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 광학식 지문센서에서 발생되는 빛이 생체 지문을 투과하면서 감쇠되는 정도를 측정하고, 일정시간에 따른 단계별 빛의 투과량의 명암 차이를 분석하여 위조 지문의 입력을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능 향상을 입증하기 위해 기존에 사용되던 지문 온도 측정을 병행하는 멀티센서(Multi-Sensor) 인식 시스템과 성능 비교 실험을 수행하였으며, 그 결과, 위조 지문에 대한 검출률이 약 32.6% 정도 향상된 것을 확인함으로써 지문 인식시스템에서의 보안 문제의 해결 가능성을 제시하였다.
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.
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.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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