현재까지 지문은 가장 효율적인 사용자 인증 방법으로 이용되어 왔다. 컴퓨터의 발달과 더불어 자동 지문 인식은 더욱 활발히 연구되어 왔고, 또 급속도로 발전하였다. 그러나 대부분의 연구들은 지문 인식에서 특징점 추출 및 지문식별에 관한 연구가 주류를 이루고 있는 실정이다. 그러나, 지문식별을 위해서는 미지지문의 특징점과 지문 데이터베이스내의 특징점들을 순차적으로 전부 비교해야 하기 때문에 지문인식 속도가 느린 단점이 있다. 특히, 대단위 지문 데이터베이스의 경우에는 빠른 지문인식을 위해 지문 데이터베이스의 특징점들의 검색속도 향상을 위한 방법이 필요한데, 이의 연구가 매우 미진한 실정이다. 따라서 이 연구에서는, 지문 식별 시간을 단축하기 위해서 지문 데이터베이스 내의 특징점들에 대한 다차원 ...
현재까지 지문은 가장 효율적인 사용자 인증 방법으로 이용되어 왔다. 컴퓨터의 발달과 더불어 자동 지문 인식은 더욱 활발히 연구되어 왔고, 또 급속도로 발전하였다. 그러나 대부분의 연구들은 지문 인식에서 특징점 추출 및 지문식별에 관한 연구가 주류를 이루고 있는 실정이다. 그러나, 지문식별을 위해서는 미지지문의 특징점과 지문 데이터베이스내의 특징점들을 순차적으로 전부 비교해야 하기 때문에 지문인식 속도가 느린 단점이 있다. 특히, 대단위 지문 데이터베이스의 경우에는 빠른 지문인식을 위해 지문 데이터베이스의 특징점들의 검색속도 향상을 위한 방법이 필요한데, 이의 연구가 매우 미진한 실정이다. 따라서 이 연구에서는, 지문 식별 시간을 단축하기 위해서 지문 데이터베이스 내의 특징점들에 대한 다차원 인덱스의 구조를 설계하고 구축하여 후보지문을 추출하는 방법을 제시한다. 이것은 미지지문의 특징점들에 해당하는 인덱스를 이용하여 유사지문들을 추출하고. 이 유사지문을 이용하여 후보지문을 선정한 후, 전체 지문 데이터베이스에서 이에 해당하는 지문 특징점들을 추출해서 지문 식별에 활용한다. 이렇게 함으로써 지문 식별을 하는데 지문 데이터베이스의 일부분만 검색하여 지문 식별을 해도 전체 지문을 식별하는 것과 같은 효과를 얻도록 하는데 목적이 있다. 이를 위해 두 가지 실험을 하여 성능을 비교 분석하였다. 하나는 지문 데이터 베이스내의 지문 전체를 순차적으로 식별하고, 또 하나는 본 연구에서 제시한 다차원 인덱스 기법을 사용하여 식별하는 실험을 비교 분석한 결과, 다차원 인덱스 기법의 식별 시간이 순차적인 식별보다 대략 10배 정도의 빠르기를 나타내었다.
현재까지 지문은 가장 효율적인 사용자 인증 방법으로 이용되어 왔다. 컴퓨터의 발달과 더불어 자동 지문 인식은 더욱 활발히 연구되어 왔고, 또 급속도로 발전하였다. 그러나 대부분의 연구들은 지문 인식에서 특징점 추출 및 지문식별에 관한 연구가 주류를 이루고 있는 실정이다. 그러나, 지문식별을 위해서는 미지지문의 특징점과 지문 데이터베이스내의 특징점들을 순차적으로 전부 비교해야 하기 때문에 지문인식 속도가 느린 단점이 있다. 특히, 대단위 지문 데이터베이스의 경우에는 빠른 지문인식을 위해 지문 데이터베이스의 특징점들의 검색속도 향상을 위한 방법이 필요한데, 이의 연구가 매우 미진한 실정이다. 따라서 이 연구에서는, 지문 식별 시간을 단축하기 위해서 지문 데이터베이스 내의 특징점들에 대한 다차원 인덱스의 구조를 설계하고 구축하여 후보지문을 추출하는 방법을 제시한다. 이것은 미지지문의 특징점들에 해당하는 인덱스를 이용하여 유사지문들을 추출하고. 이 유사지문을 이용하여 후보지문을 선정한 후, 전체 지문 데이터베이스에서 이에 해당하는 지문 특징점들을 추출해서 지문 식별에 활용한다. 이렇게 함으로써 지문 식별을 하는데 지문 데이터베이스의 일부분만 검색하여 지문 식별을 해도 전체 지문을 식별하는 것과 같은 효과를 얻도록 하는데 목적이 있다. 이를 위해 두 가지 실험을 하여 성능을 비교 분석하였다. 하나는 지문 데이터 베이스내의 지문 전체를 순차적으로 식별하고, 또 하나는 본 연구에서 제시한 다차원 인덱스 기법을 사용하여 식별하는 실험을 비교 분석한 결과, 다차원 인덱스 기법의 식별 시간이 순차적인 식별보다 대략 10배 정도의 빠르기를 나타내었다.
Fingerprint has been used one of the most efficient methods for user attestation. As computer has improved, automatic fingerprint identification has been studied more actively and has developed fast. however most studies for automatic fingerprint identification are based on minutiae extraction and f...
Fingerprint has been used one of the most efficient methods for user attestation. As computer has improved, automatic fingerprint identification has been studied more actively and has developed fast. however most studies for automatic fingerprint identification are based on minutiae extraction and fingerprint verification in fingerprint identification. Those methods mentioned above have the drawback of ,low identification because unknown fingerprint's minutiae compare with fingerprint database's minutiae in sequence for fingerprint verification. Especially, in large -scale fingerprint database, the method for progressing Identification Time of fingerprint database's minutiae is needed for fast fingerprint identification. However the study for it is very weak. In this thesis we propose the candidate fingerprint extraction method With designing and building Multidimensional Index structure of fingerprint database's minutiae for reducing Identification-Time. Our method extracts similar fingerprints using index of unknown fingerprint's minutiae. Selects candidate fingerprint and then uses fingerprint minutiae for fingerprint verification by extracting those in total fingerprint database. Our method attains the same effect like verifying total fingerprint database even if only a part of fingerprint database is verified. We have compared and analyzed the performance of two test cases. One is, to verify fingerprint in sequence in total fingerprint database, the other is to verify fingerprint using Multidimensional Index We proposed. As a result, Multidimensional Index is about ten times as fast as sequential case.
Fingerprint has been used one of the most efficient methods for user attestation. As computer has improved, automatic fingerprint identification has been studied more actively and has developed fast. however most studies for automatic fingerprint identification are based on minutiae extraction and fingerprint verification in fingerprint identification. Those methods mentioned above have the drawback of ,low identification because unknown fingerprint's minutiae compare with fingerprint database's minutiae in sequence for fingerprint verification. Especially, in large -scale fingerprint database, the method for progressing Identification Time of fingerprint database's minutiae is needed for fast fingerprint identification. However the study for it is very weak. In this thesis we propose the candidate fingerprint extraction method With designing and building Multidimensional Index structure of fingerprint database's minutiae for reducing Identification-Time. Our method extracts similar fingerprints using index of unknown fingerprint's minutiae. Selects candidate fingerprint and then uses fingerprint minutiae for fingerprint verification by extracting those in total fingerprint database. Our method attains the same effect like verifying total fingerprint database even if only a part of fingerprint database is verified. We have compared and analyzed the performance of two test cases. One is, to verify fingerprint in sequence in total fingerprint database, the other is to verify fingerprint using Multidimensional Index We proposed. As a result, Multidimensional Index is about ten times as fast as sequential case.
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