(A) coprocessor-enhanced fingerprint preprocessing algorithm based on probability distribution of ridge = 코프로세서에 적합한 융선의 확률분포에 따른 지문 전처리 알고리즘
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2006
학위논문사항
학위논문(박사)-- 연세대학교 대학원 : 전기전자공학과 2006. 8
발행연도
2006
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
viii, 114장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이문기
소장기관
인간의 지문은 타인으로부터 구별될 수 있는 고유한 특성을 가진다. 이는 시간이 지남에 따라서도 변하지 않기 때문에 여러 가지 생체인식 수단 중에서 가장 많은 관심의 대상이 되어왔다. 또한 채취 하거나 다루기가 간단하여 이를 이용한 많은 지문인식 시스템이 연구되고 있다. 그러나 지문인식을 임베디드 시스템(Embedded system)에서 구현하기 위해서는 해결해야 할 몇 가지 문제점이 있다. 임베디드 시스템은 프로세서(Processor)의 성능과 메모리와 같은 시스템 자원에서 많은 제약을 가지고 있다. 지문은 많은 회색조의 화소들로 구성되며 지문인식 시스템이 이들을 처리하기 위해서는 시간을 많이 소모하는 복잡한 알고리듬(Algorithm)들이 필요하다. 이 알고리듬들은 Sine, Cosine, Arc tagent등과 같은 초월함수들을 많이 포함하고 있다. 이 논문에서는 지문이미지 전처리(preprocessing) 알고리즘의 성능향상을 향상 시키고 코프로세서(Coprocessor)를 이용하여 지문인식 시스템을 구현 함으로서 인식률이 높고 처리 속도가 빠른 임베디드 지문인식 시스템의 구현을 가능하게 하였다.제안된 전처리 알고리즘은 지문이미지의 개선을 통하여 뒤 따르는 지문 특징점 처리 알고리즘이 효과적으로 특징점을 추출 할 수 있게 해 준다. 지문 이미지의 유효 융선벡터와 융선확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상 시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선구조가 불명확하고, 융선 사이에 노이즈 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 노이즈가 제거되고 융선이 더 선명하게 추정 되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게 해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률 자체가 낮아 지므로 이를 제거 할 때 같이 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다.또한 자원의 제약이 있는 임베디드 시스템에서 정교한 지문인식 알고리즘을 고속으로 실행하기 위하여 초월함수들과 이미지 회전(Rotation)을 빠르게 계산해주는 코프로세서(Coprocessor)를 적용하였다. 성능은 좋지만 실행 시간이 많이 걸리던 지문인식 알고리즘도 이제는 적용할 수 있으며 시스템의 소비전력이 줄어들고 실행 시간도 단축 된다.본 논문에서 제안된 지문인식 알고리즘의 인식성능 측정과 이 알고리즘이 코프로세서가 장착된 임베디드 시스템에서 효과적인 동작을 할 수 있는지 알아 보기 위하여 지문인식 임베디드 시스템을 제작하였다. 본 시스템에는 용량성 지문인식 센서(Capacitive Fingerprint Sensor)와 32-bit RISC 프로세서가 내장된 SOC(system On Board) 칩을 탑재 하였다. 지문인식 알고리즘이 내장된 플래쉬(Flash) 메모리와 지문 이미지를 저장하는 SRAM은 시스템보드에 탑재 되어 있다. 또한 PC를 통하여 시스템의 상태정보나 동작결과를 모니터 할 수 있도록 이 시스템이 구성되어 있다. 이를 통하여 지문인식 알고리즘의 동작지연의 원인 규명이나 성능의 최적화를 이룰 수 있다.본 논문에서 제안된 지문인식 시스템과 알고리즘의 인식률 측정에 사용하기 위하여 여러 사람으로부터 일정 수의 지문을 채취하여 하였다. 실험에서는 10사람으로부터 각각 동일한 손가락의 다른 지문을 5번씩 채취하여 50개의 지문 이미지를 사용하였다. 동일한 손가락의 서로 다른 지문을 교대로 하면서 정합도를 측정하는 방법으로 200번을 실험한 결과 기존의 방법에 비하여 우수한 정합도를 얻을 수 있었다.
더보기Fingerprint is one of the most attractive and effective biometrics because it is in-variant, unique, and easy to handle and allows us to implement inexpensive recogni-tion systems. However, Fingerprint recognition, which is implemented into embedded systems, has some problems. It has difficulty in handling poor fingerprint images. Most embedded systems lack resources such as computing block and memory. They process a large amount of pixels of gray-level images. Most fingerprint algorithms have time-consuming iteration tasks which consist of transcendental (elementary) functions. We enhanced the performance of an embedded fingerprint recognition sys-tem by changing its system structure and algorithm.First of all, this dissertation proposes a method of improving fingerprint image preprocessing to extract minutiae in the process of fingerprint recognition accurately. We improved suitability of a low quality fingerprint image for better fingerprint recognition by using effective ridge vector and ridge probability of fingerprint images. Low quality fingerprint images do not have well-defined ridge structure, and they also have much noise. Thus, with the proposed fingerprint improvement algorithm, noise is removed and ridges are more clearly estimated. As a result, we can extract local ridge orientation and frequency more clearly from the low quality images, and Gabor filter defines the ridge structures of the images well by using these enhanced results. The improved ridge structures enable the following algorithm to extract minutiae accurately from the fingerprint images. In addition, it lowers the probability of occurrence of false minutiae, thus decreasing the number of true minutiae that disappear in the process of such extraction.An embedded fingerprint recognition system can not contain all the complex algo-rithms that experts design for best performance. If the system contains such complex and computationally expensive algorithms, it must take much time to verify a finger-print image. As a result, a microprocessor of the fingerprint recognition system would consume much electricity and produce much heat. A coprocessor can be one of possi-ble solutions to these problems. Without a coprocessor, the embedded fingerprint rec-ognition system spends much time in computing transcendental functions in the com-plex algorithms. We implemented an embedded fingerprint recognition system with a coprocessor, flash memory, SRAM, PC interface facility, and a capacitive fingerprint sensor with a 32-bit RISC microprocessor. The coprocessor in the system helps to reduce the running time of the fingerprint algorithm and effectively executes the algo-rithm that flash memory contains. PC interface facility, which is a very convenient tool, allows us to monitor its status. By using this fingerprint system board with some extra program, we could optimize the fingerprint algorithm for good performance.In the experiment of this dissertation, we collected 50 samples of thumbprints from 10 individuals. Each person used only one thumb to print 5 fingerprint images. We registered one of the five fingerprints which had been captured from one person. Then, we compared the registered fingerprint to one of the other four fingerprint images, and repeatedly do the same procedures by changing the samples. In doing so, we matched the thumbprints 20 times for each individual. In total, we conducted 200 matches for the thumbprints of the 10 individuals. As a result, we were able to achieve good performance compared to previous methods.
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