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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김재희
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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최근 주요 스마트폰 기기 제조사들이 스마트폰에 지문인식 기술을 기본적으로 탑재하고 있고 스마트폰을 이용한 모바일 전자 결제가 증가하는 추세에 있는 등 과거에 비하여 지문인식의 활용도가 증가하고 있다. 뿐만 아니라 금융 결제에 공인인증서 대신 지문인식을 사용하는 등 보다 정확한 인식률을 필요로 하게 되었다.
기존 지문인식 알고리즘에서는 주로 특징점(Minutiae)이라는 지문 융선의 끝점(Ending point)과 분기점(Bifurcation)을 특징으로 사용하여 인식을 위한 정합에 사용하였다. 특징점 기반 정합을 통하여 비교적 정확하게 지문영상 간 정합을 수행할 수 있다. 그러나 두 지문 간 대응하는 특징점만으로는 두 지문이 동일한 지문인지 다른 지문인지 정확한 판단을 내리기 어려운 경우들이 존재한다. 이에 특징점 외 추가적인 정보를 사용하여 인식성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 지문영상은 융선(Ridge)이라는 선으로 이루어져 있음에 착안, 융선의 굵기, 윤곽경계 등 융선 텍스처(Texture) 정보를 인식에 추가적으로 사용한다. 널리 사용되는 500dpi(dot per inch) 해상도 기준, 지문 영상에서 융선과 융선 사이 간격은 대략 10픽셀(pixel) 정도가 되는 것으로 알려져 있다. 이 범위 이내에서 출현 가능한 융선 간 픽셀값 변화 패턴을 추려낼 수 있고, 이 추려진 정보를 특징점 기반 지문인식에 추가적으로 이용하여 성능을 향상시킬 수 있다.
또한 지문 영상의 텍스처 정보를 사용하는 타 알고리즘들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제시하는 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다.
기존 지문인식 알고리즘에서는 주로 특징점(Minutiae)이라는 지문 융선의 끝점(Ending point)과 분기점(Bifurcation)을 특징으로 사용하여 인식을 위한 정합에 사용하였다. 특징점 기반 정합을 통하여 비교적 정확하게 지문영상 간 정합을 수행할 수 있다. 그러나 두 지문 간 대응하는 특징점만으로는 두 지문이 동일한 지문인지 다른 지문인지 정확한 판단을 내리기 어려운 경우들이 존재한다. 이에 특징점 외 추가적인 정보를 사용하여 인식성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구에서는 지문영상은 융선(Ridge)이라는 선으로 이루어져 있음에 착안, 융선의 굵기, 윤곽경계 등 융선 텍스처(Texture) 정보를 인식에 추가적으로 사용한다. 널리 사용되는 500dpi(dot per inch) 해상도 기준, 지문 영상에서 융선과 융선 사이 간격은 대략 10픽셀(pixel) 정도가 되는 것으로 알려져 있다. 이 범위 이내에서 출현 가능한 융선 간 픽셀값 변화 패턴을 추려낼 수 있고, 이 추려진 정보를 특징점 기반 지문인식에 추가적으로 이용하여 성능을 향상시킬 수 있다.
또한 지문 영상의 텍스처 정보를 사용하는 타 알고리즘들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제시하는 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다.
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