KCI등재
영상 품질 기반의 지문 데이터베이스의 난이도 정량화
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학술지명
정보보호학회논문지(Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology)
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2008
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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59-69(11쪽)
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본 연구의 목적은 지문인식 평가용 데이터베이스의 난이도(Level of Difficulty)를 지문영상 품질 평가를 통하여 정량화 하는 것이다. 본 논문에서는 지문 데이터베이스의 난이도 정량화 방법으로 품질 분포도 분석 방법과 품질 차이 분석 방법을 제안한다. 품질 분포도 분석 방법은 지문 영상의 품질 등급별 빈도수를 기반으로 데이터베이스 전체의 난이도를 표현한 방법이고, 품질 차이 분석 방법은 데이터베이스를 구성하는 동일 지문의 영상들 간의 각 품질 차이별 빈도수를 동시발생 매트릭스(Co-occurrence Matrices)를 이용하여 난이도로 나타낸 방법이다. 두 방법론에 의한 실험 결과 지문영상 품질 기반의 데이터베이스의 난이도는 인식 성능과 상관관계를 가지며, 품질 분포도 기반의 난이도보다 품질 차이 기반의 난이도가 더 높은 상관관계를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 MPQ(Matching Pairwise Qualities) 동시발생 매트릭스의 OQ(Opposite Qualities) Block 기반의 난이도 정량화 방법이 인식 성능과 가장 높은 상관관계를 나타내는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 지문영상 품질 기반의 지문 데이터베이스의 난이도를 정량화할 수 있었고, 난이도와 인식성능이 높은 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
더보기The purpose of this paper is to measure the level of difficulty of fingerprint database based on sample quality. This paper proposes distribution of a sample quality analyzer and a difference of sample quality analyzer to measure the level of difficulty. Experimental results demonstrate that there are stronger correlation between matching performance and level of difficulty based on difference of sample quality than other measure. Especially, level of difficulty based on OQ Block of MPQ co-occurrence matrix shows highest correlation with matching performance, and moreover it can predict the matching performance of unknown databases.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.41 | 0.41 | 0.43 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.4 | 0.508 | 0.04 |
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