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논문 상세정보

지문이미지 인증률 향상을 위한 전처리 알고리즘

Preprocessing Algorithm for Enhancement of Fingerprint Identification

초록

본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.

Abstract

This paper proposes new preprocessing algorithm to extract minutiae in the process of fingerprint recognition. Fingerprint images quality enhancement is a topic phase to ensure good performance in a topic phase to ensure good performance in a Automatic Fingerprint Identification System(AFIS) based on minutiae matching. This paper proposes an algorithm to improve fingerprint image preprocessing to extract minutiae accurately based on directional filter. We improved the suitability of low quality fingerprint images to better suit fingerprint recognition by using valid ridge vector and ridge probability of fingerprint images. With the proposed fingerprint improvement algorithm, noise is removed and presumed ridges are more clearly ascertained. The algorithm is based on five step: computation of effective ridge vector, computation of ridge probability, noise reduction, ridge emphasis, and orientation compensation and frequency estimation. The performance of the proposed approach has been evaluated on two set of images: the first one is self collected using a capacitive semiconductor sensor and second one is DB3 database from Fingerprint Verification Competition (FVC).

저자의 다른 논문

참고문헌 (14)

  1. Lin Hong, Yifei Wan, and Anil Jain, 'Fingerprint Image Enhancement: Algorithm and Performance Evaluation,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 8, pp. 777-789, August 1998 
  2. Anil K. Jain, Salil prabhakar, Lin Hong and Sharath Pankanti, 'Filterbank-Based Fingerprint Matching,' IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 9, No. 5, pp. 846-859, May, 2000 
  3. N. Ratha, K. Karu, S. Chen and A. K. Jain, 'A Real-time Matching System for Large Fingerprint Database,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 18, No. 8, pp. 799-813, 1996 
  4. Chul-Heui Lee, Min-Seob Lee, 'An Efficient Fingerprint Image Classification using Singular Points and Gabor filter,' Journal of Telecommunications and Information, Vol. 7, 2003 
  5. B. G. Sherlock, D. M. Monro, and K. Millard, 'Fingerprint enhancement by directional Fourier filtering,' Proc. Inst. Elect. Eng. Visual Image Signal Processing, Vol.141, No.2, pp.87-94, 1994 
  6. Lin Hong, Ani1 Jain, Sharath Pankanti, and Ruud Bolle, 'Fingerprint Enhancement,' IEEE WACV, May 1996 
  7. B. G. Sherlock, D. M. Monro, and K. Millard, 'Algorithm for enhancing fingerprint images,' Electronics Letters, Vol. 28, No. 18, pp. 1,720-1,721, 1992 
  8. A. K. Jain, L. Hong and R. Bolle, 'On-Line Fingerprint Verification,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 4, pp. 302-314, 1997 
  9. D. Maio and D. Maltoni, 'Direct-Grey Scale Minutiae Detection in Fingerprints,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, No. 1, pp. 27-40, 1997 
  10. L. Coetzee and E. C. Botha, 'Fingerprint Recognition in Low Quality Images,' Pattern Recognition, Vol. 26, No. 10, pp. 1,441-1,460, 1993 
  11. C. R. Dyer and A. Rosenfeld, 'Thinning Algorithms for Gray-Scale Pictures,' IEEE Pattern Recognition, Vol. 1, No. 1, pp. 88-89, 1979 
  12. Seung-Min Jung, Jin-Moon Nam, Dong-Hoon Yang and M. K. Lee, 'A CMOS Integrated Capacitive Fingerprint Sensor with 32-bit RISC Microcontroller,' IEEE Journal of Solid-state Circuit, Vol. 40, No. 8, pp. 1745-1750, 2005 
  13. URL:http://bias.csr.unibo.it/FVC2002/ 
  14. X. Tan, B. Bhanu, 'Robust fingerprint identification,' IEEE IICIP Conference, Vol 1, pp. 277-280, 2002 

이 논문을 인용한 문헌 (2)

  1. Baek, Young Hyun 2013. "Rolled Fingerprint Merge Algorithm Using Adaptive Projection Mask" Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지, 50(12): 176~183 
  2. Hong, Hyejin ; Ryu, Hyuksu ; Chung, Minhwa 2014. "The relationship between segmental production by Japanese learners of Korean and pronunciation evaluation" 말소리와 음성과학 = Phonetics and speech sciences, 6(4): 101~108 

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