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비접촉식 지문의 날인 지문과의 호환성 평가 연구
Assessment of Interoperability Between Touchless and Legacy Rolled Fingerprints 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.48 no.1 = no.337, 2011년, pp.149 - 156  

최희승 (연세대학교 전기전자공학과, 생체인식 연구센터) ,  김재희 (연세대학교 전기전자공학과, 생체인식 연구센터)

초록
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본 논문은 비접촉식 지분 영상 획득 방식에 대한 소개와 함께 비접촉식 지문 영상의 유용성을 증명하기 위해, 현재 경찰청 등에서 사용되는 날인 지문과의 호환성을 접촉식 눌림 지문과 비교를 통해 평가한다. 이를 위하여 획득한 비접촉식 지문 영상과 접촉식 지문과의 차이를 분석하고 비접촉식 지문 영상의 문제점인 상대적으로 낮은 지문의 명암 대비, 해상도 차이를 보정하여 접촉식 날인 지문과의 정합 성능을 예측하였으며 특징점 기반의 정합 알고리즘을 사용하여 정합을 수행한 결과, 비접촉식 지문 영상은 일반 접촉식 눌림 영상에 비해 접촉식 날인 지문과의 인식 성능이 약 2.5% 하락하지만, 기존 연구 사례와 비교하여 볼 때 상당히 높은 수준의 성능인 EER 7.9%를 보임을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 비접촉식 지문 인식의 유용성을 증명하여 사용 확대를 가능하게 하고, 향후 비접촉식과 접촉식 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 호환성 문제에 도움을 줄 수 있을 것이라 생각된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this paper is the brief introduction of touchless fingerprint recognition and the assessment of interoperability between touchless and legacy rolled fingerprints for the wide use of touchless fingerprint recognition system. In order to assess the interoperability, the contrast and res...

주제어

#Touchless fingerprint   #rolled fingerprint   #interoperahility   #perspective distortion   #resolution compensation  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이는 비접촉식 지문 영상과현재 경찰청, 공항, 항만 등에서 구축되어진 접촉 방식으로 획득한 지문 데이터베이스와의 정합 가능 여부를확인하지 못함으로써, 시장에서 비접촉식 지문 영상 획득 장치가 사용되지 못하는 가장 큰 단점으로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 비접촉식 지문 영상의 유용성을 증명하기 위해 비접촉식 지문 영상과 기존의 경찰청 등에서 사용되는 접촉식 날인 지문 (rolled fingerprint)과의 정합 성능 비교를 통하여 호환성 (interoperability)을 분석한다. 본 논문의 구성은 다음과같다.
  • 따라서 우선적으로 비접촉식 영상의 명암 반전이 이루어져야 한다. 또한 비접촉식 지문 영상의 전영역에 대해. 명암 대비를 더욱 개선하고 고른 밝기 분포를 갖게 하기 위해, 본 논문에서는 Hong당而이 제안한 영상 정규화(normalization) 과정을 보완하여 적용하였다.
  • 또한 비접촉식 지문 영상의 전영역에 대해. 명암 대비를 더욱 개선하고 고른 밝기 분포를 갖게 하기 위해, 본 논문에서는 Hong당而이 제안한 영상 정규화(normalization) 과정을 보완하여 적용하였다. 우선적으로 지문을 8×8픽셀 블록(pixel block)로나눈 다음, 다음과 같은 수식을 적용하여 해당 블록의명암 값을 정규화하였다.
  • 본 논문에서는 접촉식 지문 영상 획득 방식의 문제를근본적으로 해결하기 위해 카메라를 이용하여 지문을센서에 접촉하지 않고 촬영하고 이를 인식하는 비접촉식 인식 기술에 대해 논의와 함께 비접촉식 지문 영상의 유용성을 증명하기 위한, 접촉식 날인 지문과의 호환성을 평가하였다. 실험 결과, 비접촉식 지문의 접촉식날인 지문과의 인식 성능이 일반 접촉식 눌림 지문에비해 으¥ 2.
  • 본 절에서는 현재 접촉 방식 센서 중 가장 널리 사용되고 있는 광학식 센서로부터 획득한 영상과, 비접촉식지문 센서로부터 획득한 영상의 장단점을 비교하였다. 비교를 위해 사용한 광학식 센서는 crossmatch 사의 L-1000T 센서®이며, 비접촉식 지문 영상은 생체인식연구센터에서 개발한 비접촉식 지문 영상 획득 장치図를사용하였다.
  • 비접촉식 지문의 호환성을 접촉식 지문과 비교 및 평가하기 위해서, 본 논문에서는 접촉식 날인 지문(rolled fingerprint)과의 인식률을 비교하였다. 실험에 사용한데이터베이스는 크게 3종(접촉식 날인 지문, 접촉식 눌림 지문, 비접촉식 지문)으로 구분된다.

가설 설정

  • 주파수 분포를 관찰하기 위해, 지문의 주파수 추정 알고리즘은 Maio®등이제안한 방법을 사용하였다. 본 방법은 지역적인 지문의융선 패턴을 그림 9와 같은 정현파(sinusoidal)의 형태로 가정하고, 지문의 특정 지역의 평균 주파수를 수식 3 과 같이 구한다.
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참고문헌 (13)

  1. A. Jain, A. Ross, and S. Prabhakar, "An Introduction to Biometric Recognition," IEEE Trans. Circuit and Systems For Video Technology, vol. 14, no. 1, pp. 4-20, 2004. 

    상세보기 crossref

  2. N. K. Ratha and V. Govindaraju, "Advances in biometrics: Sensors, Algorithms and Systems," Springer, 2008. 

  3. A. Ross and A. Jain, "Biometric Sensor Interoperability: A Case Study in Fingerprints," Proc. Int'l European Conf. Computer Vision Workshop Biometric Authentication (BioAW '04), pp. 134-145, 2004. 

  4. F. Alonso-Fernandez, R. N. J. Veldhuis, A. M. Bazen, J. Fierrez-Aguilar and J. Ortega-Garcia, "Sensor Interoperability and Fusion in Fingerprint Verification: A Case Study using Minutiae and Ridge-Based Matchers," 9th Int'l Conf. Control, Automation, Robotics and Vision, pp. 422-427, 2006. 

  5. S.K Modi, S. J. Elliott, H. Kim, "Statistical Analysis of Fingerprint Sensor Interoperability Performance," IEEE 3rd Int'l Conf. On Biometrics: Theory, Applications, and Systems (BTAS '09), pp.1-6, 2009. 

  6. ISO/IEC JTC1/SC37 IS 19794-2, Biometric Data Interchange Formats Part2: Finger Minutiae Data 

  7. Text of CD 19795-4, Biometric Performance Testing and Reporting-Part 4: Performance and Interoperability Testing of Interchange Formats. 

  8. http://www.crossmatch.com/L_SCAN_1000T.html (accessed on 2010.08.25) 

  9. 최희승, 최경택, 김재희, "거울을 이용한 비접촉식 지문 센서 개발," 대한전자공학회 하계학술대회, pp. 231-232, 2007. 

  10. L. Hong, Y. Wan and A. K. 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. 

    상세보기

  11. 남정우, 김학일, "지문 인식 센서 평가를 위한 통계학적 분석," 정보보호학회 논문지 제 16권 제 4호, pp.105-118, 2006. 

    원문보기 상세보기

  12. D. Maio, D. Maltoni, "Ridge-line Density Estimation in Digital Images," Proceedings. 14th Int'l Conf. on Pattern Recognition, vol.1, pp.534 -538, 1998. 

  13. http://www.neurotechnology.com/verifinger.html (accessed on 2010.08.2) 

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