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논문 상세정보

지정맥 인식을 위한 고속 지정맥 영역 추출 방법

Fast Detection of Finger-vein Region for Finger-vein Recognition

초록

최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.

Abstract

Recently, biometric techniques such as face recognition, finger-print recognition and iris recognition have been widely applied for various applications including door access control, finance security and electric passport. This paper presents the method of using finger-vein pattern for the personal identification. In general, when the finger-vein image is acquired from the camera, various conditions such as the penetrating amount of the infrared light and the camera noise make the segmentation of the vein from the background difficult. This in turn affects the system performance of personal identification. To solve this problem, we propose the novel and fast method for extracting the finger-vein region. The proposed method has two advantages compared to the previous methods. One is that we adopt a locally adaptive thresholding method for the binarization of acquired finger-vein image. Another advantage is that the simple morphological opening and closing are used to remove the segmentation noise to finally obtain the finger-vein region from the skeletonization. Experimental results showed that our proposed method could quickly and exactly extract the finger-vein region without using various kinds of time-consuming filters for preprocessing.

저자의 다른 논문

참고문헌 (13)

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  4. Venayagamoorthy G. K., Moonasar V., and Sandrasegaran K., 'Voice recognition using Neural Networks,' in Proc. of the IEEE South African Symposium on Communication and Signal Processing, pp. 29-32, 1998 
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  8. Naoto M., Akio N., and Takafumi M., 'Extraction of finger-vein patterns using maximum curvature prints in image profiles,' IEICE Trans. on Information and System, Vol. E90, No. 8, pp.1185-1194, 2007 
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  10. Rafael C, Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Addison Wesley Longman, 1992 
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  13. Kang Ryoung Park, Dae Sik Jeong, and Eui Chul Lee, 'Finger vein recognition by combining global and local features based on SVM', Journal of Computer Science and Technology, Submitted 

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Lee, Eui Chul 2013. "A Method for Improving Vein Recognition Performance by Illumination Normalization" 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 17(2): 423~430 

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