• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.22-33
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• 2019

This paper introduces an efficient fingerprint matching method based on multiple reference minutiae points. First, we attempt to effectively align two fingerprints by employing multiple reference minutiae points. However, the corresponding minutiae points between two fingerprints are ambiguous since a minutia of one fingerprint can be a match to any minutia of the other fingerprint. Therefore, we introduce a novel method based on linear classification concept to establish minutiae correspondences between two fingerprints. Each minutiae correspondence represents a possible alignment. For each possible alignment, a matching score is computed using minutiae and ridge orientation features and the maximum score is then selected to represent the similarity of the two fingerprints. The proposed method is evaluated using fingerprint databases, FVC2002 and FVC2004. In addition, we compare our approach with two existing methods and find that our approach outperforms them in term of matching accuracy, especially in the case of non-linear distorted fingerprints. Furthermore, the experiments show that our method provides additional advantages in low quality fingerprint images such as inaccurate position, missing minutiae, and spurious extracted minutiae.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1136-1146
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• 2005

지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.377-378
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• 2007

This paper proposes an system to generate rolled-equivalent fingerprints by mosaicking sequential images captured by an toothless device. To capture rolled-equivalent fingerprints, previous works use multiple cameras. However, the method in this paper captures sequential fingerprint images with a single camera and mosaic the images by estimating the transform between images through optical flow.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.93-100
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• 2004

본 논문은 등록 지문의 정보를 융합하여 보다 많은 정보를 이용함으로써 지문 검증의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 크기가 작은 센서는 많은 응용 분야에 적용시킬 수 있는 장점을 가지지만, 실제 지문을 입력 받는 센서 입력창의 물리적인 크기가 작기 때문에 지문 정보를 충분히 입력받지 못할 뿐만 아니라 등록된 지문 영상과 검증을 위해 입력된 지문 영상 사이의 공통영역이 축소되어 전체적인 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 등록 영상을 여러 장 받아 그 정보를 융합하여 보다 큰 지문 영역을 표현하도록 함으로써 해결할 수 있다. 이를 위해서는 등록 영상간의 좌표계를 정밀하게 일치시키는 과정이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 먼저 등록영상 사이의 대응 특징점 쌍을 이용하여 거칠게 일치시킨 다음, 융선의 정보를 포함하는 Distance Map을 이용하여 정밀하게 일치시키는 방법을 사용하였다. 정밀하게 일치된 좌표계를 통해 각각의 등록 지문들의 특징 정보는 하나의 큰 등록 정보로 형성된다. 제안된 방법을 통해 형성된 특징 융합 정보는 보다 넓은 면적의 지문을 표현할 수 있기 때문에 센서 입력창이 작아서 생기는 문제를 극복함으로써 지문 인식기의 성능을 향상시킨다. 본 논문의 실험 견과는 제안한 융합 특징 정보를 이용하는 방법이 그렇지 않은 방법보다 지문 인식기의 성능을 월등하게 향상시킴을 보여준다.

• 분석과학
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• 제29권6호
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• pp.283-292
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• 2016

범죄현장조사에 사용되는 인체에 유해할 수 있는 일반분말에 대한 대체수단으로 천연분말(오징어 먹물분말, 청대분말, 쌀분말)을 이용하여 비 다공성표면(유리, 플라스틱, 타일)상의 잠재지문을 현출(가시화)하였다. 현출된 잠재지문을 Automatic Fingerprint Identification System (AFIS)으로 분석한 특징점의 수를 흑색분말을 사용한 결과 특징점 수와 비교하였으며 또한 객관적이고 계량적인 평가방법의 개발을 위하여 각 분말로 가시화된 지문의 이미지를 농도계 이미지분석(densitometric image analysis)을 이용한 결과 값인 융선 피크의 면적값을 비교하였다. 천연분말들의 현출효과는 표면에 따라 다양하게 나타났다. 일반적으로 오징어 먹물분말은 대부분의 표면에서 좋은 현출을 보였으며 청대분말은 타일표면에서 그리고 쌀분말은 유리표면에서 최고의 현출을 보였다. 그러나 플라스틱 표면은 천연분말에 의한 지문현출이 가장 어려운 표면이었다. Field Emission Scanning Electron Microscope (SEM)를 이용한 이미지 분석에서 융선에 적절한 흡착력을 가지는 조건으로 천연분말 입자의 크기와 형태가 중요한 인자임을 확인할 수 있었다. 비록 기술적인 어려움으로 특징점의 수와 융선 피크의 면적값과의 상관관계를 볼 수는 없었으나 공평하고 객관적인 지문의 평가방법으로 기준 이미지의 사용을 통한 이미지 보정을 통하여 가능하리라고 사료된다. 저가의 저독성 천연분말은 추가적인 실험을 통하여 적절한 잠재지문 현출제로서의 가능성을 보일 것으로 사료된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-7
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• 2020

Over the past few years, Wi-Fi signal based indoor positioning system (IPS) has been researched extensively because of its low expenses of infrastructure deployment. There are two major aspects of location-related information contained in Wi-Fi signals. One is channel state information (CSI), and one is received signal strength indicator (RSSI). Compared to the RSSI, the CSI has been widely utilized because it is able to reveal fine-grained information related to locations. However, the conventional IPS that employs a single access point (AP) does not exhibit decent performance especially in the environment of non-line-of-sight (NLOS) situations due to the reliability degeneration of signals caused by multipath fading effect. In order to address this problem, in this paper, we propose a novel method that utilizes multiple APs instead of a single AP to enhance the robustness of the IPS. In our proposed method, a hybrid neural network is applied to the CSIs collected from multiple APs. By relying more on the fingerprint constructed by the CSI collected from an AP that is less affected by the NLOS, we find that the performance of the IPS is significantly improved.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권10호
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• pp.2240-2244
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• 2009

A simple high performance liquid chromatographic method was developed to evaluate the quality of Moutan Cortex Radicis based on chromatographic fingerprints that characterize eight pharmacological compounds, namely, gallic acid, paeoniflorin, galloyl paeoniflorin, benzoic acid, quercetin, benzoylpaeoniflorin, paeoniflorigenone, and paeonol. These compounds were identified by their characteristic UV profiles and the mass spectroscopy data, and their contents were determined by HPLC. The chromatographic separation was performed on a $C_{18}$ column by gradient elution with 0.05% formic acid in water and acetonitrile. The methodological validation gave acceptable linearities (r = 0.9996) and recoveries (ranging from 99.4∼103.1%). The limits of detection (LOD) of these compounds ranged from 10 to 30 $\mu$g/mL. The representative chromatographic fingerprints of Moutan Cortex Radicis were obtained by analyzing 20 batches of samples collected from markets in Korea and China. For the efficient evaluation of quality for the commercial Moutan Cortex Radicis it is recommended that the total content of the six characteristic compounds should contain more than a minimum of 2% and that the content of total paeoniflorin and paeonol should exceed a minimum of 1.5% of dry weight of Moutan Cortex Radicis.

• 디지털융복합연구
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• 제16권1호
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• pp.159-164
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• 2018

생체정보는 저장, 암기, 손실 우려가 없고 도용이 불가능하다는 점에서 패스워드, PKI 등 기존 인증 방법의 대체수단으로 주목받고 있지만, 개인정보 유출로 인한 프라이버시 침해가 발생한다. 이러한 취약점을 극복하고자 FIDO에서는 생체정보를 사용자 디바이스에 보존하여 인증하는 방식을 사용하여 서버에서의 개인정보 유출 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 국내 외에서 활발히 연구되고 있는 FIDO 환경에서 사용할 수 있는 다중 생체정보 인증 방법을 제안한다. 다중생체정보를 이용하기 위해 지문과 뇌전도 신호를 뇌지문 정보를 생성하여 이를 FIDO 시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 현재 기존 2-Factor 인증 체계의 한계로 인한 문제점을 다중 생체정보를 이용한 인증으로 해결할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.280-286
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• 2022

Facial recognition system is a biometric manipulation. Its applicability is simpler, and its work range is broader than fingerprints, iris scans, signatures, etc. The system utilizes two technologies, such as face detection and recognition. This study aims to develop a facial recognition system to recognize person's faces. Facial recognition system can map facial characteristics from photos or videos and compare the information with a given facial database to find a match, which helps identify a face. The proposed system can assist in face recognition. The developed system records several images, processes recorded images, checks for any match in the database, and returns the result. The developed technology can recognize multiple faces in live recordings.