본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있도록 영상 전처리 과정에 방향성 중간 값 필터를 적용한 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하여 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 주름선 검출의 성능 향상을 위해 후보 영역에 대한 방향성 중간값 필터를 적용하여 지문 영상을 향상시킨 다음, 후보 화소로 구성된 영상에서 후보 화소가 가지는 주름선 방향을 이용하여 영상의 분해 및 합성을 통해 주름선 영역을 검출한다.
본 논문에서는 정합 과정에서 계산량, FAR(False Acceptance Rate), 그리고 FRR(False Rejection Rate)을 증가 시켜 자동 지문 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 되고있는 의사 특징점(False Minutiae)을 제거하기 위한 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 우선 전처리 과정을 통하여 얻은 세선화된 지문 화상에서 이웃 화소의 교차수를 검사하여 후보 특징점들을 추출한다. 추출된 후보 특징점에서 지문의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고, 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고, 후보 특징점 목록에서 선택된 특징점을 삭제한다. 마지막으로 지문 원화상의 부 영역별 융선 방향(Direction map)과 지문의 구조적 특성을 근거로, 재구성된 세선화 화상에서 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST Special Database 14의 지문 화상에 적용한 결과는 제안 알고리즘이 정추출율에는 적은 영향을 미친 반면 오추출율을 상당히 개선하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식 성능도 향상 시켰음을 나타내고 있다.
인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.
Recently, Ratha and others proposed a cancelable biometrics scheme which transforms an original fingerprint template into a new one using a noninvertible transformation. However, we show that the original template is recovered by a dictionary attack if two transformed templates originating from it are revealed. In our attack, we simulate the transformation and construct a set of possible pre-images for each transformed template. Then, we find the correct pre-image by computing the intersection of these sets. We present an algorithm implementing this idea as well as successful experimental results.
This paper presents fingerprint authentication method based on minutiae quadrangle definded by neighboring two Delaunay triangles. In this method, we first make minutiae triangle through Delaunay triangulation which adaptively connect neighboring minutiae according to the local minutiae density distribution, and then use feature vectors in authentication which is extracted from the minutiae quadrangle formed by neighboring two minutiae triangles. This prevents the degradation of matching ratio caused by the errors in image processing or local deformation of the fingerprint, and we can authenticate more discriminately as this method reflects wider local area's topological features than the features extracted from the individual minutiae triangles. To evaluate the proposed algorithm's performance, experiment are conducted on 120 fingerprints, of which size is 256 ${\times}$ 364 with 500dpi resolution. Robust authentications are possible with low FRR.
본 논문에서는 지문인식 과정의 비용을 줄임으로써 보안유지시스템의 활용범위를 보다 확대시키는 기술응용의 파급효과를 기대하여, 현재 널리 보급된 스캐너 영상입력 장치로 획득된 지문영상처리 과정을 개선하여 보았다. 먼저 영상향상 단계에서는 비교적 양호하다고 이미 알려진 적응적 이진화 기법을 선택하여 이진화 효과를 높였고, 테이블 매핑(Table Mapping)탭을 적용시켜 속도 개선 효과까지 얻을 수 있었다. 또한 이러한 과정을 거쳐 추출된 융선의 방향 특징점들이 지문인식 처리에 유효하게 적용됨을 보였다.
This paper describes an adaptive hybrid fingerprint matching method using minutiae, filterbank, and the quality of fingerprint. We estimate the quality of each block in the fingerprint image and extract the probability expectation about the quality of each block. By using this expectation, we could achieve the robust matching rate despite of noise distortion. The matching rate of the proposed method is higher than that of other methods. However, the matching speed is similar with that of others as shown in the results.
본 논문에서는 지문인식 과정의 비용을 줄임으로써 보안유지시스템의 활용범위를 보다 확대시키는 기술 응용의 파급효과를 기대하여, 현재 널리 보급된 스캐너 영상입력 장치로 획득된 지문영상 처리 과정을 개선하여 보았다. 먼저 영상향상 단계에서는 비교적 양호하다고 이미 알려진 적응적 이진화 기법을 선택하여 이진화 효과를 높였고, 테이블 매핑(Table Mapping)법을 적용시켜 속도 개선 효과까지 얻을 수 있었다. 또한 이러한 과정을 거쳐 추출된 융선의 방향 특징점들이 지문인식 처리에 유효하게 적용됨을 보였다.
지문인식 시스템에서는 참특징점의 추출률인 정추출률이 시스템 성능에 중요한 요인이 되므로 의사특징점을 제거하는 후처리 과정은 중요하다. 돈 논문에서는 세선화 영상에서 추출된 후. 포함된 의사특징점을 제거함으로써 참특징점만을 추출하는 효율적인 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 후처리 알고리즘은 획득된 지문 영상으로부터 얼을 수 있는 다양한 정보, 즉 특징점(끝점과 분기점)의 구조적 특징, 지문의 고유한 특성, 그리고 획득된 지문영상의 풀질 정보를 체계적으로 이용하여 세 단계에 거쳐 의사특징점을 제거한다. 광학센서로 획득한 248${\times}$292 영상크기를 갖는 다양한 품질의 지문 영상에 대해 Intel Celeron 프로세서 환경에서 실험한 결과, 참특징점은 유지하면서 의사특징점을 효율적으로 제거함을 보였다. 또한 전처리 시간 0.343초에 비하여 제안된 후처리 알고리즘의 수행 시간은 0.0154초로 거의 시판이 증가하지 않았다.
F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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