• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.1060-1069
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• 2016

In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge's direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.93-102
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• 2008

이기종 지문센서 상호호환은 다른 센서 사용에 따른 각각의 지문 데이터의 변이성을 보상하기 위한 시스템의 능력을 말한다. 본 연구는 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 제안한 보정 알고리즘은 테일러시리즈(Taylor Series) 전개식을 이용하여 서로 다른 센서로부터 획득된 이미지 간의 대응되는 특징점 사이의 변환식을 구하고, 이를 적용하여 이기종 센서간의 오차를 줄이는 방법이다. 도출한 테일러시리즈 변환 파라미터로 지문 특징점 템플릿을 변환하여 보정 전과 후의 결과를 실험하였다. 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 60%이상 개선됨을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.154-161
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• 2018

최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1787-1793
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• 2008

지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점 들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching)하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 본 논문에서는 이진화된 지문 이미지를 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 Union and Division을 제안하고, Union and Division을 이용하여 이진화와 잡음 제거, 그리고 특이점 추출 단계로 이루어진 특이점 추출 알고리즘을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.9-14
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• 2017

지문은 사람마다 고유하며 디지털 데이터로 표현할 수 있는 생체 정보이다. 지문은 사람 몸의 일부이기 때문에, 지문인식은 패스워드나 신분증을 이용한 방법보다 사용하기 편리하다. 더불어, 최근 보급되고 있는 스마트폰은 카메라 및 지문인식 센서가 내장되어 있어서, 바이오메트릭 인증에 대한 사용자의 수요가 증가하고 있다. 하지만 지문은 쉽게 복제가 가능하고 한 번 도용되면 해당 지문을 다시 사용할 수 없는 단점이 있다. 따라서, 바이오메트릭 데이터는 원본을 변형하여 등록 및 인증해야 한다. 기존의 패스코드 입력 방식은 지문인식 센서 외에 별도의 입력 모듈이 필요하기 때문에 경제성과 사용성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용성과 경제성을 고려한 취소 가능한 바이오메트릭 인증 기법을 제안한다. 제안한 인증 기법은 취소 가능한 바이오메트릭 템플릿 생성, 바이오메트릭 템플릿 등록 그리고 사용자 인증 프로토콜로 구성되며, 사용된 지문 개수와 스캔 타임에 따라서 보안레벨을 조절할 수 있다. 더불어, 제안한 방법이 전사적 공격과 능동적 공격으로부터 안전함을 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.305-314
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• 2017

최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.51-64
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• 2004

본 논문은 다수의 지문 특징점 템플릿(fingerprint minutiae template)을 융합하여 하나의 슈퍼 템플릿(super-template)을 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 템플릿은 지문의 올바른 특징점 정보만으로 구성된 템플릿을 의미하는 것으로써 된 연구에서 제안하는 재귀적 베이지안 추정(recursive Bayesian estimation) 방법으로 특징점의 신뢰도를 추정하여 논은 신뢰도를 가지는 특징점만으로 슈퍼 템플릿을 생성한다. 본 논문에서는 지문 영상이 순차적으로 획득될 때, 나중에 획득된 지문 영상 특징점 정보에 재귀적 베이지안 추정 기법을 적용하여 먼저 획득된 영상의 특징점들에 대한 신뢰도를 추정한다. 적용된 재귀적 베이지안 추정 방법은 여러 영상에서 공통적으로 발견된 특징점에 대해 그 신뢰도를 증가시키는 반면, 다른 영상에서 발견되지 않는 특징점의 신뢰도는 감소시킨다. 같은 방법으로, 특징점의 타입(분기점과 단점)에 대한 신뢰도도 추정할 수 있다. 본 논문은 실험을 통해 제안한 알고리즘에 의한 슈퍼 템플릿이 인증 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.97-107
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• 2004

본 논문에서는 생체 정보를 이용한 사용자 인증분야에서 가장 널리 사용되는 지문의 특징점 추출기의 SoC(System-on-Chip) 구현을 보인다. 일반적인 지문 특징점 추출 방식은 이진화, 세선화 방법을 사용하는데, 저화질 지문 이미지의 경우 많은 오류가 발생하여 지문인식시스템 전체의 정확도를 떨어뜨리는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 이미지에서 융선을 직접 추적하여 특징점을 추출하는 알고리즘이 제안되었으나, 연산량이 많아 스마트카드와 같은 소규모 시스템에서 소프트웨어만으로 수행하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 융선추적 알고리즘을 스마트카드용 SoC에서 구현하기 위한 방법을 제안한다. 하드웨어의 효율성을 높이기 위하여 융선추적 알고리즘을 변형하였으며, 알고리즘의 각 기능 블록은 수행할 연산량, 하드웨어 비용과 활용도, 그리고 시스템 효율성 등이 고려되어 하드웨어와 소프트웨어로 분리 구현되었다. 구현된 용선추적을 이용한 지문 추출기는 SoC용 IP로 개발이 되어, 여러가지 스마트카드용 SoC에서 사용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.155-161
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• 1991

본 연구는 지문인식을 위한 성합 알고리즘에 관한 것으로 지문 영상이 갖는 특징점에서 4개의 단점과 분기점의 위치와 방향정보를 이용하였으며, 입력 지문과 참조 지문의 특징점 일치수, 이동량, 위치 정합량을 정의하고 위치성합량차를 산출하여 동일 지문을 판정하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.65-68
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• 2002

In an automatic fingerprint recognition system, a thinning process after binarization is commonly used. However it gives rise to spurs and holes often causing many spurious minutiae. Thus, more elaborate postprocessing is urgently needed to remove such spurious minutiae. To overcome this problem, we present a method of extracting minutiae based on horizontal and vertical run-length encoding from a binary fingerprint image without thinning process. Experimental results show that the proposed method for extracting minutiae is fairly reliable and fast, when il is compared to other method adopting a thinning process.