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본 논문은 입력된 지문영상에 대해 특징점을 최적화된 상태로 추출하기 위한 개선된 병렬 세선화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 전처리 과정과 세선화 및 특징점 추출 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 잡음제거 및 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 전처리 과정과 세선화 및 특징점 추출 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 잡음제거 및 이진화 과정 등을 수행한다. 세선화 및 특징점 추출 과정에서는 기존의 알고리즘에 4-방향 탐색 마스크를 이용한 알고리즘을 부반복 단계로 추가하여 잡영가지 및 2화소 두께 이상의 선을 제거하면서 골격의 연결성을 유지한다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위해서, 지문영상에 대해 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들과 비교한 결과 기준 골격선과의 유사도, 골격선의 품질, 골격화 후의 연결성, 추출된 특징점들이 제안된 알고리즘이 우수함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, An improved parallel thinning algorithm which extracts feature points from input fingerprint image with optimum condition is proposed. This proposed algorithm is roughly divided into three procedures; pre-processing, thinning and extracting feature points. During running the step of p...

In this paper, An improved parallel thinning algorithm which extracts feature points from input fingerprint image with optimum condition is proposed. This proposed algorithm is roughly divided into three procedures; pre-processing, thinning and extracting feature points. During running the step of pre-process, the algorithm performs noise reduction and binarization. If the pre-process has finished successfully, the proposed algorithm will prepare next procedure. Such as thinning and extracting feature points from input fingerprint image, is added some algorithm which used 4-direction search mask as sub-iteration than existing algorithm. Hence, the proposed algorithm can effectively delete noise branch and thicker than 2 pixel width pixel line and the skeleton connection is maintained perfectly. The proposed algorithm show good results of similarity to reference skeleton, quality of resulting skeleton and connection after skeletonization and also extracted feature points than existing algorithms.

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