본 학위 논문은 지문의 중심점 검출, 성능 비교에 관한 것이다. 중심점은 지문의 회전, 이동, 크기 변화에 무관하게 지문참고점으로 사용할 수 있기 때문에, 지문 인식에서는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 중심점은 중심점 주변 융선의 방향 변화를 고려하여, 검출하는 것으로서 방법이 있으나, 상호간의 성능비교한 결과가 아직은 없다. 4종의 지문군을 모의 실험한 결과 Salil Prabhakar가 제안한 방법[10]은 화질이 좋은 지문 영상에서 푸앙카레 ...
본 학위 논문은 지문의 중심점 검출, 성능 비교에 관한 것이다. 중심점은 지문의 회전, 이동, 크기 변화에 무관하게 지문참고점으로 사용할 수 있기 때문에, 지문 인식에서는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 중심점은 중심점 주변 융선의 방향 변화를 고려하여, 검출하는 것으로서 방법이 있으나, 상호간의 성능비교한 결과가 아직은 없다. 4종의 지문군을 모의 실험한 결과 Salil Prabhakar가 제안한 방법[10]은 화질이 좋은 지문 영상에서 푸앙카레 인덱싱 방법에 비하여 평균 오차 거리에서 약간 우수한 성능을 보였다. 반면에 화질이 떨어지는 영상에 대해서는 푸앵카레방법이 약간 우수하였음을 알 수 있었다.
본 학위 논문은 지문의 중심점 검출, 성능 비교에 관한 것이다. 중심점은 지문의 회전, 이동, 크기 변화에 무관하게 지문참고점으로 사용할 수 있기 때문에, 지문 인식에서는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 중심점은 중심점 주변 융선의 방향 변화를 고려하여, 검출하는 것으로서 방법이 있으나, 상호간의 성능비교한 결과가 아직은 없다. 4종의 지문군을 모의 실험한 결과 Salil Prabhakar가 제안한 방법[10]은 화질이 좋은 지문 영상에서 푸앙카레 인덱싱 방법에 비하여 평균 오차 거리에서 약간 우수한 성능을 보였다. 반면에 화질이 떨어지는 영상에 대해서는 푸앵카레방법이 약간 우수하였음을 알 수 있었다.
In this thesis, a comparison of performance for detection of core points in fingerprints is dealt with. The core point of fingerprint is very crucial feature element in fingerprint recongnition. Since it is invariant to ratation, scaling, translation of fingerprint and then it is usable to the refer...
In this thesis, a comparison of performance for detection of core points in fingerprints is dealt with. The core point of fingerprint is very crucial feature element in fingerprint recongnition. Since it is invariant to ratation, scaling, translation of fingerprint and then it is usable to the reference point of fingerprint. In general, the core point is detected considering the variation of ridge orientation around it. Two methods of Prabhakar's method and Poincare inexing method are well known, but there is no result about a comparison of performance. From this point of view, four groups of fingerprint are tested for the purpose of comparison of performance. As results, for a high quality image of fingerprint, Prabhakar's method shows slightly better performance than Poincare inexing method in the sense of average error distance. On the other hand, for a poor quality image Poincare indexing method is slightly better than Prabhakar's method.
In this thesis, a comparison of performance for detection of core points in fingerprints is dealt with. The core point of fingerprint is very crucial feature element in fingerprint recongnition. Since it is invariant to ratation, scaling, translation of fingerprint and then it is usable to the reference point of fingerprint. In general, the core point is detected considering the variation of ridge orientation around it. Two methods of Prabhakar's method and Poincare inexing method are well known, but there is no result about a comparison of performance. From this point of view, four groups of fingerprint are tested for the purpose of comparison of performance. As results, for a high quality image of fingerprint, Prabhakar's method shows slightly better performance than Poincare inexing method in the sense of average error distance. On the other hand, for a poor quality image Poincare indexing method is slightly better than Prabhakar's method.
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