사회가 복잡해지면서, 보다 안전한 개인 신분 확인 방법에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 이유로 최근에 생체 인식 기술에 대한 관심이 점점 커지고 있다. 특히, 지문 인식 기술은 사용의 편리성과 안정성 때문에 큰 인기를 얻고 있다. 그러나 지문 인식은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 나빠지는 큰 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 약점을 해결하기 위해 입력 지문 영상의 품질을 검사하고 영상의 품질을 향상시키는 안정적인 지문 특징 추출 ...
사회가 복잡해지면서, 보다 안전한 개인 신분 확인 방법에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 이유로 최근에 생체 인식 기술에 대한 관심이 점점 커지고 있다. 특히, 지문 인식 기술은 사용의 편리성과 안정성 때문에 큰 인기를 얻고 있다. 그러나 지문 인식은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 나빠지는 큰 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 약점을 해결하기 위해 입력 지문 영상의 품질을 검사하고 영상의 품질을 향상시키는 안정적인 지문 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 제안한 특징 추출 알고리즘은 인식 성능을 향상시키기 위해 에러를 발생시키는 나쁜 품질의 입력 영상을 거부하고, 또한 통과된 지문 영상에 대해서는 지문의 융선과 골의 구조가 명확하도록 품질을 향상시킨다. 제안한 특징 추출 알고리즘은 Quality check 와 Enhancement 두 부분으로 구성되어 있다./ 우선, Quality check 알고리즘에서는, 지문 영상을 여러 블록단위로 나눈다. 그리고 각 블록에 대해 Directional difference를 계산한다. 계산된 Directional difference 값을 이용해 품질이 좋은 블록과 나쁜 블록으로 나눈다. 또한 입력된 지문 영상에 대해서 좋은 품질의 블록이 차지하는 비율을 계산한다. 이 비율을 Quality Index로 정의하고, 이 Quality Index를 사용해 입력 지문의 품질을 검사한다. / 마지막으로, Enhancement 알고리즘은 품질 검사를 통과한 지문 영상의 융선과 골의 구조를 향상시킨다. 제안된 Enhancement를 위해서, 우리는 NHGF(normal- ized half Gabor filter) 필터를 새로이 제안하여 사용한다. 제안한 NHGF는 일반적인 Gabor filter를 향상시킨 버전이다. NHGF는 필터의 합이 '0'이 되도록 정규화 하였고, 연산량은 반으로 줄여 일반적인 Gabor filte
사회가 복잡해지면서, 보다 안전한 개인 신분 확인 방법에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 이유로 최근에 생체 인식 기술에 대한 관심이 점점 커지고 있다. 특히, 지문 인식 기술은 사용의 편리성과 안정성 때문에 큰 인기를 얻고 있다. 그러나 지문 인식은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 나빠지는 큰 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 약점을 해결하기 위해 입력 지문 영상의 품질을 검사하고 영상의 품질을 향상시키는 안정적인 지문 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 제안한 특징 추출 알고리즘은 인식 성능을 향상시키기 위해 에러를 발생시키는 나쁜 품질의 입력 영상을 거부하고, 또한 통과된 지문 영상에 대해서는 지문의 융선과 골의 구조가 명확하도록 품질을 향상시킨다. 제안한 특징 추출 알고리즘은 Quality check 와 Enhancement 두 부분으로 구성되어 있다./ 우선, Quality check 알고리즘에서는, 지문 영상을 여러 블록단위로 나눈다. 그리고 각 블록에 대해 Directional difference를 계산한다. 계산된 Directional difference 값을 이용해 품질이 좋은 블록과 나쁜 블록으로 나눈다. 또한 입력된 지문 영상에 대해서 좋은 품질의 블록이 차지하는 비율을 계산한다. 이 비율을 Quality Index로 정의하고, 이 Quality Index를 사용해 입력 지문의 품질을 검사한다. / 마지막으로, Enhancement 알고리즘은 품질 검사를 통과한 지문 영상의 융선과 골의 구조를 향상시킨다. 제안된 Enhancement를 위해서, 우리는 NHGF(normal- ized half Gabor filter) 필터를 새로이 제안하여 사용한다. 제안한 NHGF는 일반적인 Gabor filter를 향상시킨 버전이다. NHGF는 필터의 합이 '0'이 되도록 정규화 하였고, 연산량은 반으로 줄여 일반적인 Gabor filte
Biometrics has recently been receiving attention in popular media. It is widely believed that biometircs will become a significant component of the identification technology. Especially, fingerprint identification is accepted as one of the most operative biometrics technology which is capable of ach...
Biometrics has recently been receiving attention in popular media. It is widely believed that biometircs will become a significant component of the identification technology. Especially, fingerprint identification is accepted as one of the most operative biometrics technology which is capable of achieving a fully automatic personal identification with a high level of confidence. / Previous fingerprint identification system has a critical weakness. It is that the error ratio dramatically increase when the finger skin is poor condition(result from wetness, dryness, dirt, or disease). In this dissertation, a feature extraction algorithm using a quality check and a normalized half Gabor filter is proposed to solve the problem. Our feature extraction algorithm consist of two stages : quality check and enhancement. The goal of quality check is to estimate the quality of input fingerprint image exactly. And, the goal of enhancement is to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint image./ Firstly, we propose the quality check algorithm to reject the bad quality images. In the first step, a fingerprint image is divided into blocks of pixels. Then we compute a directional difference in the blocks which is used to determine the quality of the blocks. Also, we define the obvious regions which are good quality block in the foreground area. We compute the quality index which is the ratio of the area size of all these selected obvious regions to the total area of the fingerprint image. Finally, the quality of fingerprint image is estimated by the quality index. We use the optimal decision boundary rule to exactly compute threshold value. / Secondly, we propose a new enhancement algorithm to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint images. In the proposed enhancement algorithm, we adopt the normalized half Gabor filter. The normalized half Gabor filter is an improved version of the general Gabor filter. Through
Biometrics has recently been receiving attention in popular media. It is widely believed that biometircs will become a significant component of the identification technology. Especially, fingerprint identification is accepted as one of the most operative biometrics technology which is capable of achieving a fully automatic personal identification with a high level of confidence. / Previous fingerprint identification system has a critical weakness. It is that the error ratio dramatically increase when the finger skin is poor condition(result from wetness, dryness, dirt, or disease). In this dissertation, a feature extraction algorithm using a quality check and a normalized half Gabor filter is proposed to solve the problem. Our feature extraction algorithm consist of two stages : quality check and enhancement. The goal of quality check is to estimate the quality of input fingerprint image exactly. And, the goal of enhancement is to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint image./ Firstly, we propose the quality check algorithm to reject the bad quality images. In the first step, a fingerprint image is divided into blocks of pixels. Then we compute a directional difference in the blocks which is used to determine the quality of the blocks. Also, we define the obvious regions which are good quality block in the foreground area. We compute the quality index which is the ratio of the area size of all these selected obvious regions to the total area of the fingerprint image. Finally, the quality of fingerprint image is estimated by the quality index. We use the optimal decision boundary rule to exactly compute threshold value. / Secondly, we propose a new enhancement algorithm to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint images. In the proposed enhancement algorithm, we adopt the normalized half Gabor filter. The normalized half Gabor filter is an improved version of the general Gabor filter. Through
주제어
#생체인식
#Biometrics
#지문인식
#Fingerprint
#특징 추출
#Feature Extraction
#Enhancement
#전처리
#QualityCheck
#지문 영상 품질 검사
#Preprocessing
#게이버 필터
#Gabor
학위논문 정보
저자
장원철
학위수여기관
연세대학교 대학원
학위구분
국내석사
학과
전기전자공학과
지도교수
김재희
발행연도
2002
키워드
생체인식,
Biometrics,
지문인식,
Fingerprint,
특징 추출,
Feature Extraction,
Enhancement,
전처리,
QualityCheck,
지문 영상 품질 검사,
Preprocessing,
게이버 필터,
Gabor
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