생체 특성을 이용한 인증 시스템 중에서 지문 인식 시스템은 고유성과 불변성으로 널리 사용되고 있다. 지문 인식 시스템은 특정인의 지문에 대하여 데이터베이스 자료와 일치 여부를 판별하는 것이다. 지문 전처리 과정과 대용량 데이터베이스의 자료와 일치하는 과정이 필요하다. 지문 인식 시스템은 우선 영상의 이동, 회전, 지문의 비선형 변형, 가짜 특징점의 대하여 정확한 특징점(minutiae) 기반으로 특징점 일대일 비교한다. 두 번째, 이 방법은 지문 이미지의 품질을 개선하고 그레이 레벨로 변환, ...
생체 특성을 이용한 인증 시스템 중에서 지문 인식 시스템은 고유성과 불변성으로 널리 사용되고 있다. 지문 인식 시스템은 특정인의 지문에 대하여 데이터베이스 자료와 일치 여부를 판별하는 것이다. 지문 전처리 과정과 대용량 데이터베이스의 자료와 일치하는 과정이 필요하다. 지문 인식 시스템은 우선 영상의 이동, 회전, 지문의 비선형 변형, 가짜 특징점의 대하여 정확한 특징점(minutiae) 기반으로 특징점 일대일 비교한다. 두 번째, 이 방법은 지문 이미지의 품질을 개선하고 그레이 레벨로 변환, 영상 분할, 특이점 검출, 이진화 및 평활화 등 지문 영상의 전처리 단계가 반드시 필요하다. 지문 일치 여부는 가변 레코드에 등록된 지문 데이터베이스에서 지문 자료를 탐색에 많은 복잡한 문제를 발생한다. 지문 영상으로부터 특징점 추출의 과정에 문제가 존재한다. 본 논문에서는 융선곡률을 이용한 특징점 추출 알고리즘으로 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하였다. 정확한 특징점 위치를 추적할 수 있도록 끝점추적 알고리즘의 제안하였다. 실험 결과에서, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 특징점 추출의 정확성과 지문 인식의 성능을 향상되었음을 확인하였다. 중심점 기반의 특징점 자료 구조에 의해 왜곡에 강건한 지문 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 결과와 FVC(fingerprintverification competition) 대회의 결과를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
생체 특성을 이용한 인증 시스템 중에서 지문 인식 시스템은 고유성과 불변성으로 널리 사용되고 있다. 지문 인식 시스템은 특정인의 지문에 대하여 데이터베이스 자료와 일치 여부를 판별하는 것이다. 지문 전처리 과정과 대용량 데이터베이스의 자료와 일치하는 과정이 필요하다. 지문 인식 시스템은 우선 영상의 이동, 회전, 지문의 비선형 변형, 가짜 특징점의 대하여 정확한 특징점(minutiae) 기반으로 특징점 일대일 비교한다. 두 번째, 이 방법은 지문 이미지의 품질을 개선하고 그레이 레벨로 변환, 영상 분할, 특이점 검출, 이진화 및 평활화 등 지문 영상의 전처리 단계가 반드시 필요하다. 지문 일치 여부는 가변 레코드에 등록된 지문 데이터베이스에서 지문 자료를 탐색에 많은 복잡한 문제를 발생한다. 지문 영상으로부터 특징점 추출의 과정에 문제가 존재한다. 본 논문에서는 융선 곡률을 이용한 특징점 추출 알고리즘으로 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하였다. 정확한 특징점 위치를 추적할 수 있도록 끝점 추적 알고리즘의 제안하였다. 실험 결과에서, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 특징점 추출의 정확성과 지문 인식의 성능을 향상되었음을 확인하였다. 중심점 기반의 특징점 자료 구조에 의해 왜곡에 강건한 지문 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 결과와 FVC(fingerprint verification competition) 대회의 결과를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
Among the verification systems using biometric information, the fingerprint-based system is well-known technique as uniqueness and immutability. Fingerprint verification is a task to find a matching pattern in a database for a specific persons fingerprint. To accomplish this task, preprocessing clas...
Among the verification systems using biometric information, the fingerprint-based system is well-known technique as uniqueness and immutability. Fingerprint verification is a task to find a matching pattern in a database for a specific persons fingerprint. To accomplish this task, preprocessing classification ,and matching steps are taken for a large scale fingerprint database but only the matching step is taken without classification for a small-scale database. Frist, the primary matching method is based on minutiae to minutiae (ending point and bifurcation point) accurately due to translation, rotation, nonlinear deformation of fingerprint, occurrence of spurious minutiae. Second, this method requires a laborious preprocessing step in order to improve the quality of fingerprint images and upgrade for gray level, segmentation, detection of singular points, binarization and normalization. Last, the matching programs are complicated because the variable records are worked on matching the difference numbers of each fingerprints registered in the database. However, there are some problems in the process of minutiae detection from fingerprint image. In this paper, improved minutiae detection algorithm using ridge curvature is proposed to solve the those problems. New technique called tip tracing is added to trace the exact minutiae point position in the proposed algorithm. From the experiment results, we confirm that the proposed algorithm improves the minutiae extraction accuracy and performance of fingerprint verification. Fingerprint verification system robust to distortion by new minutiae data structure using core point position. Above results compared with the results of FVC(fingerprint verification competition) are confirmed to have the potential to use the proposed algorithm.
Among the verification systems using biometric information, the fingerprint-based system is well-known technique as uniqueness and immutability. Fingerprint verification is a task to find a matching pattern in a database for a specific persons fingerprint. To accomplish this task, preprocessing classification ,and matching steps are taken for a large scale fingerprint database but only the matching step is taken without classification for a small-scale database. Frist, the primary matching method is based on minutiae to minutiae (ending point and bifurcation point) accurately due to translation, rotation, nonlinear deformation of fingerprint, occurrence of spurious minutiae. Second, this method requires a laborious preprocessing step in order to improve the quality of fingerprint images and upgrade for gray level, segmentation, detection of singular points, binarization and normalization. Last, the matching programs are complicated because the variable records are worked on matching the difference numbers of each fingerprints registered in the database. However, there are some problems in the process of minutiae detection from fingerprint image. In this paper, improved minutiae detection algorithm using ridge curvature is proposed to solve the those problems. New technique called tip tracing is added to trace the exact minutiae point position in the proposed algorithm. From the experiment results, we confirm that the proposed algorithm improves the minutiae extraction accuracy and performance of fingerprint verification. Fingerprint verification system robust to distortion by new minutiae data structure using core point position. Above results compared with the results of FVC(fingerprint verification competition) are confirmed to have the potential to use the proposed algorithm.
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