• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.861-864
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• 2009

최근에는 손의 다양한 부위에서 정맥을 인식하기 위한 생체인식 기술이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 정맥 패턴을 검출하기 위한 계층적 슬라이싱 방법을 제안한다. 스캔한 정맥 이미지를 다양한 두께 값으로 슬라이싱한다. 슬라이스된 이미지에서 평균 밝기값을 구하고 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 검출한다. 이 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점을 분석하여 실제의 정맥 패턴을 찾아낸다. 이를 통해 원래 이미지에서 정맥 패턴을 검출하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권2호
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• pp.149-154
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• 2015

Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.187-192
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• 2009

본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.941-944
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• 2009

본 논문에서는 검출된 정맥 패턴을 세선화하는데 있어 보다 개선된 방법을 제안한다. 근적외선을 사용하여 촬영한 정맥 이미지를 수직 또는 수평방향으로 슬라이싱하고 각 슬라이스 이미지의 평균 밝기 값을 구한다. 이를 곡률 값으로 변환하여 정맥 후보 구역을 찾고 정맥 후보 지역을 재검색하여 중복 검출된 지점에서 정맥 패턴을 검출한다. 이렇게 찾은 정맥 패턴들은 패턴 지점을 연결하는 과정을 위하여 거리(Distance), 각도(Angle), 밝기(Luminosity)의 유사성을 서로 검증하여 연결하는 DAL 세선화 방법을 제안한다. 제안한 개선된 세선화 방법은 이전의 거리만을 고려한 세선화 방법보다 정맥 후보 구역에서 실제 정맥 패턴을 보다 정확하게 연결하는데 도움을 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.521-524
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• 2005

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%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.261-263
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• 2005

In this paper, we implement an identification system using the vein image of the hand. The vein pattern is obtained in the grey-scale 2D image through the infrared-red imaging from back of the hand. Since the frame has lack of clearance, we use some enhancing methods such as the complement, addition, and multiplication to the image to increase the contrast. After Wiener filtering for smoothness of the vein pattern, we transform the image into the binary image with mean function. The binarized image is session thinned and the cross-points in the vein tree are obtained by calculating the number of pixels connected because the image is shaped as a tree. We choose the point and find the nearest to the center if it has majority, where we find the two end points of the selected line. We can get the angle between the two lines joined at the cross-point and store its coordinates, angle, and label the values. The values are used as the feature vector of the vein pattern. This procedure is similar to the human cognition sequences. It is shown that the proposed method is simple for the vein recognition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1766-1784
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• 2014

Finger vein images contain rich oriented features. Local line binary pattern (LLBP) is a good oriented feature representation method extended from local binary pattern (LBP), but it is limited in that it can only extract horizontal and vertical line patterns, so effective information in an image may not be exploited and fully utilized. In this paper, an orientation-selectable LLBP method, called generalized local line binary pattern (GLLBP), is proposed for finger vein recognition. GLLBP extends LLBP for line pattern extraction into any orientation. To effectually improve the matching accuracy, the soft power metric is employed to calculate the matching score. Furthermore, to fully utilize the oriented features in an image, the matching scores from the line patterns with the best discriminative ability are fused using the Hamacher rule to achieve the final matching score for the last recognition. Experimental results on our database, MMCBNU_6000, show that the proposed method performs much better than state-of-the-art algorithms that use the oriented features and local features, such as LBP, LLBP, Gabor filter, steerable filter and local direction code (LDC).

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.345-350
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• 2018

본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11A호
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• pp.1190-1196
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• 2007

본 논문에서는 여객용 선박에서 사람의 출입을 편리하게 관리할 수 있는 손등 정맥 패턴을 이용한 생체인식시스템에 관한 연구를 하였다. 선박USN 환경에 적용 가능한 방법으로 손등 정맥패턴을 이용한 생체인식 방법을 선택하였고 2차원 Gabor 필터를 사용하여 전처리과정의 성능을 크게 향상시켰다. 패턴 정합을 이용하여 측정한 FAR(False Acceptance Rate)과 FRR(False Rejection Rate)로 성능을 비교한 결과 기존의 고역통과 방법에 비해 오류 발생 확률을 크게 낮추었다. 그로 인하여 정맥 인식을 사용하는데 있어서 보다 높은 보안과, 오류로 인한 사용상의 불편함을 줄일 수 있었기 때문에 선박USN 환경에서 사람의 출입을 관리하는데 적용 타당성을 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.560-563
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• 1999

In this paper, we present an optimal hardware implementation for preprocessing of a person identification algorithm utilizing vein pattern of dorsal surface of hand. For the vein pattern recognition, the computational burden of the algorithm lies mainly in the preprocessing of the input images, especially in lowpass filtering. we could reduce the identification time to one tenth by hardware design of the lowpass filter compared to sequential computations. In terms of the computation accuracy, the simulation results show that the CSD code provided an optimized coefficient value with about 91.62% accuracy in comparison with the floating point implementation of current coefficient value of the lowpass filter. The post-simulation of a VHDL model has been performed by using the ModelSim$^{TM}$. The implemented chip operates at 20MHz and has the operational speed of 55.107㎳.㎳.