이기종 지문센서의 호환을 위한 Segmentation & Orientation 알고리즘 개발
저자
발행사항
인천 : 인하대학교 정보통신대학원, 2007
학위논문사항
학위논문(석사)-- 인하대학교 정보통신대학원 : 정보통신공학과 2007. 2
발행연도
2007
작성언어
한국어
주제어
DDC
621.38 판사항(21)
발행국(도시)
인천
형태사항
74 p. ; 26cm
일반주기명
지도교수:김학일
참고문헌: p.72-73
소장기관
Recently various types of fingerprint sensors are commercialized to the biometrics market. Therefore, general user can contact fingerprint recognition system easily. As research of biometrics field is progressed actively, necessity of interoperability is augmented and the research also is progressed actively. With this in mind, various types of fingerprint sensors and algorithms are development, but interoperability is not processed. It needs interoperable algorithm development that captured image for various fingerprint sensors are possible interoperability.
Currently, commercialized fingerprint recognition system use bank and secure location. If each other bank install each other fingerprint recognition system, user will inconvenience oneself about an enrollment of one fingerprint per one bank. For the reason, a fingerprint recognition system need interoperability and algorithm that the feature extraction and matching can about all images. However, captured image for types of sensor is different each other so, it is solve through the image compensation.
This paper purpose segmentation and orientation algorhrithm that it is shown the exact result for all images. With this in mind improved algorithm confirmed the result for 500 dpi optical sensor’s images and non 500 dpi optical sensor’s images, the result make a comparative study the image of before the compensation and after the compensation through the image compention. Also various types of sensors analyzed a common feature and a point of difference. It compared the performance of segmentation and orientation as improved algorithm and former algorithm. As a result of improved algorithm can be confirmed the improved performance as segmentation and orientation of captured image to various sensors.
This research developed the feature extraction algorithm that improved segmentation and orientation through images of various sensors and a image compensation. This performance reseach will provide for algorithm development and progress of interoperability.
최근 바이오인식 시장에 다양한 지문센서가 상용화되어, 일반 사용자가 지문인식 시스템을 손쉽게 접할 수 있다. 또한 바이오인식 분야의 연구가 활발히 진행되면서 호환성의 필요성이 증대되고, 그에 대한 연구 또한 급속히 진행되고 있다. 그로인해 여러 종류의 서로 다른 알고리즘들 및 센서들이 개발되고 있지만 호환성의 여부는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 여러 종류의 센서들로부터 얻어지는 영상들에 대해 호환이 되는 , 즉 서로 이용가능한 알고리즘의 개발이 필요하다.
현재 상용화된 지문 인식 시스템은 은행과 같은 철저한 보안을 필요로 하는 곳 등에 많이 쓰이고 있다. 만약에 서로 다른 은행에서 각각 다른 회사의 지문 인식 시스템을 설치하여 사용한다면 고객들은 두 은행에 대해 지문을 등록하여 사용해야하는 불편함이 발생할 수 있다. 이러한 일이 발생하지 않도록 하기 위해서는 이기종 센서간의 호환이 이루어져야하며, 입력 영상에 상관없이 추출과 매칭이 가능한 알고리즘이 필요하다. 하지만 센서의 타입에 의해 얻어지는 영상이 서로 다르기 때문에 영상 보정을 통해 동일한 영상으로 표현하여 이를 해결하고자 한다.
본 논문의 목적은 모든 입력 영상에 대해서 정확한 segmentation과 orientation을 찾는 알고리즘을 개발하는 것이다. 이를 위해 개선된 알고리즘으로 500 DPI 광학식 센서로 획득한 영상과 non-500 DPI 광학식 센서로 획득한 영상에 대한 결과를 확인하고, 영상 보정을 통해 서로 다른 센서들의 보정 전·후의 영상을 비교한다. 또한, 각각의 센서들의 공통점 및 차이점 분석하고, 기존의 알고리즘과 비교하여 segmentation과 orientation의 성능을 분석하였다. 그 결과로서, 개선된 알고리즘은 다양한 센서로부터 획득한 모든 영상에 대해 정확한 segmentation과 orientation을 측정하였고, 성능도 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 segmentation과 orientation을 개선하여 다양한 센서로부터 획득한 영상과 영상 보정을 통해 획득한 영상에 대해 정확한 특징점을 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 평가 연구는 interopablity 알고리즘을 개발하고, 관련 연구를 진행하는데 큰 도움이 될 것이다.
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