Multi-unit biometric fusion in fingerprint verification = 지문 인식에서의 다중 생체 결합에 관한 연구
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2005
학위논문사항
학위논문(석사) - - Graduate School, Yonsei University : Dept. of Electrical and Electronic Engineering 2005.2
발행연도
2005
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
ix, 57장 : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
지도교수: Jaihie Kim.
소장기관
Previous fingerprint verification systems have achieved good results, but these have been affected by the quality of input data. Fingerprint verification systems that use many fingers or multiple impressions of the same finger are more efficient and reliable than systems that use a single finger. However, multiple impressions give inconvenience to the user and increase the overall verification time. Therefore, I use only two fingers (multi-unit fusion) to improve performance of the fingerprint verification system. Accidentally, there may be the bad condition of user’s input data in the real fingerprint verification system. Because there is the excessive humidity of the sensor surface or the incomplete fingerprint input data by the deformation and the beginner. In this dissertation, I propose that performance can be improved by selecting a better quality fingerprint image of two fingerprints.In addition, I propose a new quality checking algorithm based on the foreground area, the directional field and the number of true minutiae. The quality checking algorithm is composed of three stages. At the first stage, I examine how many areas of interests (foreground) are included in an input fingerprint image using the variance of gray levels. And then, I decide how many blocks of the input fingerprint image have locally consistent orientations of the ridge using block coherence. Also, I estimate the quality of a global fingerprint image by variance of orientation among adjacent blocks. At the last stage, I calculate the number of true minutiae. I determine a threshold value by the optimal decision boundary rule at three stages.Finally, I study combining rules on the multimodal biometric system. I apply these rules to combine two fingers at the matching score level and the decision level. My experimental results show that when the better fingerprint selection is performed using the quality check algorithm, there is a significant improvement in performance of the fingerprint verification system. Our experimental results show that when the quality checking algorithm is performed by selecting a better quality fingerprint image of two fingerprints, there is a significance improvement in performance of the fingerprint verification system.
더보기최근 메모리 성능 향상과 센서의 소형화로 인하여 지문 인식 기술이 점차 발달하고 있다. 여러 손가락을 사용하는 지문 인식 시스템은 하나의 손가락을 사용하는 것보다 당연히 더 효율적이고 성능이 높아지게 된다. 그러나 사용자에게 불편함을 초래하고 수행 시간을 증가시키게 된다. 그러므로 편리성과 처리 속도를 고려해서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 두 손가락을 사용한 지문 인식 시스템을 제안하였다. 생체 인식 분야에서 가장 신뢰할 수 있고 높은 성능을 가지는 지문 인식 시스템은 사용자의 입력 지문의 상태에 따라서 성능이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 입력 지문 영상의 품질을 측정하여 좋은 품질의 지문 영상을 가지고 지문 인식을 시도하는 지문 품질 측정 알고리즘을 이용한 지문 인식 시스템을 구현하였다.지문 품질 측정 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는, 지문 영상의 명암 비율을 이용하여 지문 영역과 배경 영역을 구하여 지문 영역의 크기를 비교한다. 두 번째 단계에서는 방향 정보(directional field)를 이용하여 지역적으로 얼마만큼 방향이 일률적으로 있는지를 판단하고 (block coherence), 전역적으로 주변 블록의 방향이 얼마만큼 일률적으로 있는지를 판단한다 (circular variance). 마지막 단계는 특징 추출 단계에서 진짜 특징점 (true minutiae)이 얼마나 많이 추출되는 가를 판단한다. 세 단계에서 구한 지문 영역의 크기, block coherence, circular variance, true minutiae의 개수들의 경계값은 최적 결정 경계 규칙 (Optimal Decision Boundary Rule)을 이용하여 결정하였다. 지문 품질 측정 알고리즘을 이용한 지문 인식 시스템에 대해서 하나의 손가락을 사용한 지문 인식 시스템보다 성능이 우수함을 이론적, 실험적으로 입증하였고, 다양한 융합 방법 (SUM, MAX, MIN, AND, OR rule)을 이용하여 두 손가락을 융합하는 실험과 이론적, 실험적으로 성능을 비교하였다. 최종 성능 평가는 각각의 방법을 이용하여 EER (Equal Error Rate)을 구하였고 SUM rule을 이용한 방법의 성능이 좋은 지문 영상을 사용하는 방법보다 성능이 우수하였다. 그 이유는 등록 영상과 입력 영상간의 공통 영역이 적은 경우에는 매칭될 확률이 더 적다. 따라서 등록 영상과 입력 영상간의 공통 영역을 고려하게 하도록 품질 측정 알고리즘을 개선하여야 할 것이다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)