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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.9
- 수록면
- 1,057 - 1,066 (10page)
이용수
초록· 키워드
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손가락 관절문(FKP, finger-knuckle-print)을 이용한 개인 인증은 손가락 관절부에 나타나는 주름의 특징을 이용하는 것으로, 텍스처의 방향 정보가 중요한 특징이 된다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점들을 추출하고, 벡터 유사도 정압을 통해 FKP를 효과적으로 인증할 수 있는 방법을 제안하다. 벡터는 질의 영상에서 추출한 특징점과 이에 대응되는 참조 영상의 특징점을 연결하는 방향 벡터로 정의된다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생생하기 때문에 방향 벡터 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만, 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교함으로써 전역적인 특정으로 확장되는 장점이 있다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 방향코드를 이용한 다양한 방식에 비하여 우수한 성능을 나타내었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. FKP 영상의 전처리
3. 특징점 추출 및 정합 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-000-002694772