Fingerprint verification is being adopted widely to provide positive identification with a high degree of confidence in all practical areas. This popular usage requires reliable methods for matching of these patterns. To meet the latest expectations, the paper presents a pair wise distance histogram method for fingerprint matching. Here, we introduced a randomized algorithm which exploits pair wise distances between the pairs of minutiae, as a basic feature for match. The method undergoes two steps for completion i.e. first it performs the matching locally then global matching parameters are calculated in second step. The proposed method is robust to common problems that fingerprint matching faces, such as scaling, rotation, translational changes and missing points etc. The paper includes the test of algorithm on various randomly generated minutiae and real fingerprints as well. The results of the tests resemble qualities and utility of method in related field.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2237-2253
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2017
For the existing security problem based on Fuzzy Vault algorithm, we propose a cancelable fingerprint template encryption scheme in this paper. The main idea is to firstly construct an irreversible transformation function, and then apply the function to transform the original template and template information is stored after conversion. Experimental results show it effectively prevents the attack from fingerprint template data and improves security of the system by using minutiae descriptor to encrypt abscissa of the vault. The experiment uses public FVC2004 fingerprint database to test, result shows that although the recognition rate of the proposed algorithm is slightly lower than the original program, but the improved algorithm security and complexity are better, and therefore the proposed algorithm is feasible in general.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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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.
In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of t10he fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.
This paper proposes an efficient method for recognizing the fingerprint using the extracted features by adaptive principal component analysis(PCA). The adaptive PCA is implemented by a single-layer neural network for extracting the linear features of fingerprint data. And, the extracted data are transformed into binary data for reducing storage space and transmission time. The proposed method has been applied to recognize the 100 fingerprint data. The simulation results show that the recognitions are all successful and capable of about ${\pm}8^{\circ}$ rotated data.
본 논문에서는 ATM(Automated Teller Machine: 금융자동화기기) 보안 강화를 위하여 적용할 수 있는 생체인식기술 중 지문인식, 홍채인식, 정맥인식 방식에 대하여 특징과 ATM 적용 사례 및 세부 사양 등을 분석하였다. ATM에서 생체인증을 도입할 경우 중요하게 고려해야 할 요건들을 기술하고, 이 요건들을 기준으로 각 생체인증 방식을 비교, 분석하였다. 분석 결과 인증정확도에 있어 한계를 갖는 지문인식방식과 사용자 편의성에 있어 큰 약점이 있는 홍채인식방식 보다는, 인증정확도 및 은닉성이 우수하면서도 위생적이라는 장점이 있는 정맥 인증 방식이 향후 ATM에 적용 확대 될 것으로 전망된다.
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.
본 연구에서는 특징점을 이용하여 지문정합을 할 때 퍼지 소속함수를 이용하여 유사정도의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 특징점 기반 정합 방식은 지문 정합에서 가장 널리 알려지고 널리 사용되는 방법 중에 하나이다. 그렇지만, 입력장치를 통해서 지문이 입력이 될 때 누르는 세기, 피부의 마른 정도, 피부 질환, 땀, 더러움, 기름, 공기의 습기, 뒤틀림 등과 같은 상태에 따라서 특징점들이 변형이 되거나 없어질 수 있다. 그렇지만 이러한 외부적인 원인으로 인해 특징점이 추출되지 않거나 왜곡된 특징점들이 추출되어 정확성을 떨어뜨리는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 소속 함수를 이용하여 소속도를 부여함으로서 정확도를 향상시키고자 한다.
지문 정합 시 입력지문의 품질 및 지문의 상태에 따라서 지문정합 결과가 다르게 나타나게 된다. 잡음이 섞여 입력지문의 품질이 떨어지거나 지문의 상처로 인하여 입력지문에 융선이 없어진 경우에는 잘못된 방향성 정보를 도출해 낼 수 있다. 지문 정합에서 방향정보는 가짜 특징점 제거, 융선 거리 측정, 매칭, 중심점 및 삼각주 찾기 둥에 아주 중요한 요인으로 작용한다. 잘못된 방향성을 도출하게 되면 지문인식에 많은 오차를 수반하게 되므로 잘못된 방향성 정보를 보완하거나 교정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 입력지문이 상처 둥으로 인하여 손상된 경우에 잘못된 방향성 정보를 재구성하기 위한 방법으로 저역통과 필터를 거친 후 \alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 방향성 정보를 보완 및 교정하는 방법에 대하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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