• 분석과학
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• 제29권3호
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• pp.142-153
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• 2016

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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.83-99
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• 2016

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.437-440
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• 2001

본 논문에서는 지문인식 시스템에 있어서 중간 단계인 Reference Point를 검출하는 방법을 제안하려고 한다. Reference Point는 지문 인식 방법들인 Minutiae 매칭 방법[1]과 Gabor filter를 사용한 Filterbank 방법[2]을 적용함에 있어서 feature를 추출할 때 사용되는 기준이 되는 Point이다. 그래서 동일인에 대해서는 항상 불변하고 정확한 위치를 찾아내는 정도가 지문 인식 시스템의 인식률에 크게 영향을 미치게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Gray Image에서 직접 Statistical한 방법을 사용하여 지문의 방향 분포를 구하고 이러한 방향 분포도로부터 얻어진 정보를 바탕으로 각 방향간의 거리를 측정하여 모든 방향 성분을 동일하게 유지하는 Reference Region을 찾게 된다. 이렇게 추출된 Reference Region내에서 SED(Statistical Equi-Distance)를 최대로 하는 좌표값을 Reference Point로 결정하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.825-832
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• 2010

This paper presents only a matching algorithm based on Delaunay triangulation and Parametrization from the extracted minutiae points. This method maps local neighborhood of points of two different point sets to unit-circle using topology information by Delaunay triangulation method from feature points of real fingerprint. Then, a linked convex polygon that includes an interior point is constructed as one-ring which is mapped to unit-circle using Parametrization that keep shape preserve. In local matching, each area of polygon in unit-circle is compared. If the difference of two areas are within tolerance, two polygons are consider to be matched and then translation, rotation and scaling factors for global matching are calculated.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.111-114
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• 2006

특징점(minutiae)에 기반한 정합 방식은 간결하고 계산이 쉬워서 가장 널리 사용되는 반면 동일한 지문의 두 입력 사이에서 발생할 수 있는 여러 가지 왜곡들을 고려해야 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡들을 줄이고 포인트 패턴을 이용하여 고속 지문정합 알고리즘을 설계하였으며 1:N정합에 적합한 알고리즘이다. 특징점 추출 알고리즘에서 구한 특징점에 직교좌표의 정보를 조합한 특징점들 중에서 정합을 시도하려는 두 개 특징점 데이터 집합에 대하여 지역 정합을 시도하여 지역 정합된 특징점의 비율이 임계값을 넘어가면 전역 정합을 시도하여 정합 점수를 결정하고 가장 높은 정합수를 얻은 지문 데이터를 결정한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.548-550
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• 2005

본 논문에서는 지문 인식을 하는데 있어서 특징점의 정보를 이용하여 지문을 정합하는 방법을 제안 하였다. 지문에는 중심점(core point), 삼각주(delta point), 분기점(bifurcation), 단점(ending point)들이 있는데, 본 논문에서는 먼저 poincare index를 이용하여 중심점을 검출한다. 검출된 중심점을 중심으로 하여 관심영역(ROI : region of interest)을 결정하여 영역내의 특징점들을 검출하여, 각 각 특징별로 분류한 다음 중심점과 특징점들과의 관계를 계산하여 지문 정합에 이용한다. 입력 받은 지문은 개개인 각각 양손 모두 10개의 손가락에서 센서의 누르기 압력을 다르게 하여 2번 입력 받아 사용하였다. 실험 결과 기존의 특징점 기반 알고리즘 보다 더 적은 영역에서 좀 더 정확하고 신뢰할 수 있는 지문 정합을 보여줌을 확인 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 지문 영상의 컨벡스 (convex) 구조를 이용하여 특징점을 추출하는 방법을 제안하였다. 지문영상에서 융선은 일정한 방향성을 가지며 융선의 단면은 주기성이 있는 사인파로 간주할 수 있다. 사인파 신호에서 국부 최대 위치를 검출함으로써 대략적인 한 화소 단위의 융선 추출이 가능하며 사인파 신호의 볼록한 컨벡스는 융선 영역에 해당한다. 이러한 지문의 특징을 이용하여 특징점을 효과적으로 찾는 방법을 제안한다. 이 과정에서 파라미터를 없애고 계산량을 줄임으로써 다양한 환경의 시스템에 적용 가능함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.46-50
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• 2002

본 논문은 지문 영상의 전처리중 이진화 수행과정에서 지문 영상의 국부적 밝기 차이에 따른 가장 큰 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 대상 지문 영역의 밝기 등에 스스로 적응할 수 있도록 Silt Sum 방법을 응용한 적을 이진화를 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 연구에서 제시한 개선된 전처리 방법은 보다 높은 인식 정확도를 제공하며, 이에 따라 실험 결과에서 보는 바와 같이 지문 인식을 위한 특징점 추출 알고리즘에 적용될 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.716-720
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• 2010

This paper proposes an effective fingerprint identification system with hardware block for thinning stage processing of a verification algorithm based on minutiae with 39% occupation of 32-bit RISC microprocessor cycle. Each step of a fingerprint algorithm is analyzed based on FPGA and ARMulator. This paper designs an effective hardware scheme for thinning stage processing using the Verilog-HDL in $160{\times}192$ pixel array. The ZS algorithm is applied for a thinning stage. The logic is also synthesized in $0.35{\mu}m$ 4-metal CMOS process. The layout is performed based on an auto placement-routing and post-simulation is performed in logic level. The result is compared with a conventional one.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2005

지문 인식 알고리즘은 크게 특징점을 추출하여 특징점의 좌표, 특성, 방향각 등을 정보로 하여 인식하는 특징점 기반 알고리즘과 지문의 융성 패턴을 분석하여 인식하는 패턴 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 기존의 특징점 기반 지문인식 알고리즘과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 보다 빠르면서도 정확한 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 지문영상에서 방향성 정보를 추출을 위해 지문영상을 일정한 크기를 갖는 국부영역으로 나눈 후, 각 국부 영역의 융선 방향을 계산하여 방향성 정보를 얻는다. 추출된 방향성 정보를 이용하여 영상 개선 및 특징점을 추출하는 지문 인식 알고리즘을 제안하고자 한다.