ID 고유특성 및 다양한 환경과 센서 특성을 갖는 GAN 기반의 지문영상 생성
저자
발행사항
인천 : 인하대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 인하대학교 대학원 : 전기컴퓨터공학과 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
인천
기타서명
GAN based ID-preserving Fingerprint Synthesis with diverse conditions and sensor characteristics
형태사항
viii, 75 p ; 26 cm
일반주기명
인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:김학일
참고문헌: p.69-73
UCI식별코드
I804:23009-200000502102
소장기관
본 논문은 지문 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 원 지문의 ID 정보를 유지하면서 다양한 환경 및 센서 특성을 갖는 지문 이미지를 합성하는 것을 목적으로 한다. 생체인식 방법 중 지문 인식은 보안성과 편의성 때문에 가장 보편적으로 이용되고 있다. 지문 시스템의 연구개발 및 평가를 위해서는 다양하면서도 많은 지문데이터가 필요하나, 지문 데이터베이스는 개인 정보 및 규제 상의 문제로 공유가 제한되어 있어 대규모 데이터를 구축하기 어렵다. 또한지문 영상은 지문을 취득한 센서의 모델에 따라 상이한데 여러 모델의 센서로 부터 다양하게 취득하기 위해서는 시간과 비용이 많이 소요된다. 따라서 지문 인식 시스템 및 생체인식 기술의 발전을 위해서는 여러 종류의 센서 특성을 반영할 수 있으면서도 실제 지문과 유사한 지문 영상을 합성하는 연구가 필요하다. 기존의 합성지문 생성 연구는 여러 센서의 특성을 반영하지 않았고, 원 지문의 ID가 보존되지 않는 등의 제한 사항이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보인 적대적 학습 기반의 다중 도메인에 대한 적대적 생성 네트워크와 ID 정보를 유지할 수 있는 네트워크를 결합한 아키텍처를 제안한다. 제안 방법에 대한 구조와 목적 함수를 제시하며, Livdet2015, FVC2002, CVLab 데이터 셋에 대한 실험을 수행하고 평가 결과를 분석하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 습도ㆍ압력과 같은 다양한 환경과 여러 센서 도메인을 반영하여 다양하게 합성되면서도 원 지문의 ID를 보존하여 한 장의 지문 영상으로부터 다양한 합성 지문의 이미지를 생성 할 수 있음을 보인다.
더보기This paper aims to synthesize fingerprint images with diverse conditions and sensor characteristics while maintaining ID information of the original fingerprint to solve the problem of fingerprint data shortage. Among biometric methods, fingerprint recognition is most commonly used due to its security and convenience. While research and development of fingerprint systems require various fingerprint data, fingerprint databases are limited to share the data due to its privacy and regulatory issues, making it difficult to build large-scale data. Furthermore, fingerprint images vary depending on the sensor model from which the fingerprint data is attained, which takes time and cost to obtain various sensors from multiple models. Therefore, the development of fingerprint recognition systems and biometric technologies requires research to synthesize fingerprint images similar to actual fingerprints while reflecting different kinds of sensor characteristics. Existing synthetic fingerprint generation studies have not reflected the attributes of multiple sensors, and there were some limitations; for instance, the identity of the original fingerprint is not being preserved. To address this problem, in this paper, we propose an architecture that combines adversarial generation networks for multiple domains based on adversarial learning, which has recently shown high performance in the field of image generation, with networks that can retain identity information. We propose a structure and objective function for the proposed method, conduct experiments on the Livdet2015, FVC2002, and CVLab datasets, and analyze the evaluation results. Experiments demonstrate that the proposed method can generate images of various synthetic fingerprints from a single fingerprint image by preserving the ID of the original fingerprint while being diversely synthesized by reflecting multiple environments such as humidity and pressure.
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