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다양한 지문의 효과적 분류를 위한 적응적 특징추출방법
An Adaptive Feature Extraction Method for Effective Classification of Various Fingerprints 원문보기

한국정보과학회 06 한국컴퓨터종합학술대회 논문집B, 2006 June, 2006년, pp.262 - 264  

민준기 (연세대학교 컴퓨터과학과) ,  조성배 (생체인식연구센터)

초록
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지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.

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문제 정의

  • 정확한 클래스로 분류하기 어렵다. 본 논문은 다양한 지문영상을 효과적으로 분류하기 위하여 적응적 특징추출 방법을 제안하였다. 이는 각 지문의 전역특징 분포를 방향 변화량으로 탐색하여 적응적으로 특징영역을 결정하기 때문에 모든 지문에 대해 동일한 크기의 정적특징영역을 적용하는 기존의 방법들에 비해 특징을 정확히 추출할 수 있다.
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