$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

통계학적 방법을 이용한 지문 정합 방법
Fingerprint Matching Method using Statistical Methods 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.3 no.3, 2014년, pp.15 - 19  

김용길 (조선이공대학교 컴퓨터보안과) ,  박종민 (조선이공대학교 컴퓨터보안과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 본 논문에서는 다양한 생체인식시스템 중, 통계 지문 인식 정합 방법인 지문의 특이점 을 사용한다. 좌표를 기준으로서 유사성 거리 측정을 하고, 그리고 특정한 각도, 통계 배포 판에 따라서 지문 인식 모델을 찾는 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Fingerprint Recognition System is made up of Off-line treatment and On-line treatment; the one is registering all the information of there trier features which are retrieved in the digitalized fingerprint getting out of the analog fingerprint through the fingerprint acquisition device and the other ...

주제어

#지문   #특이점   #인식율   #오인식율  

참고문헌 (10)

  1. Gollmann, Dieter. Computer Security. John Wiley and Sons, August 1999. 

  2. R. Cappelli, D. Maltoni, Wayman, J. L. and Jain, A. K. Performance evaluation of fingerprint verification system, IEEE Transactionson. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.28, pp3-18, 2006. 

    상세보기 crossref

  3. A. Farina, Z. M. Kovacs- vajna, Alverto Leone, "Fingerprint minutiae extraction from slceletonixed binary images", Pattern Recognition, vol. 32, no. 4, pp. 877-889, 1999. 

    상세보기 crossref

  4. L. Coetzee and E. C. Botha, "Fingerprint Recognition in Low Quality Images," Pattern Recognition, vol. 26, no. 10, pp. 1441-1460, 1993. 

    상세보기 crossref

  5. D. Mario and D. Maltoni, "Direct Gray-Scale Minutiae Detection In Fingerprints," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 1, pp. 27- 40, 1997. 

    상세보기 crossref

  6. X. Jiang, W. Y. Yau, and W. Ser, "Detecting the Fingerprint minutiae by adaptive tracing the gray-level ridge," Pattern Recognition 34, pp. 999-1013, 2000. 

  7. 박종민, 조범준, "결합과 분배를 이용한 정합 알고리즘", 한국해양정보통신학회 논문지 제8권 제5호, pp. 1102-1107, 2004. 

    원문보기 상세보기

  8. Hong, C. S. and Joo, J. S. Optimal thresholds from non-normal mixture, The Korean Journal of Applied Statistics, Vol.23, pp943-953, 2010. 

    원문보기 상세보기 crossref

  9. Hong, C. S. Kim, G. C. and Jeong, J. A. Bivariate ROC curve, The Korean Journal of Applied Statistics, Vol.19, pp277-286, 2012. 

  10. Krzanowski, W. J. and Hand, D. J. ROC Curves for Continuous Data, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, Florida. Has Been Selected, Clinical Chemistry, Vol.32, pp1341-1346, 2009. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로