지문인식 시스템의 성능을 평가하기 위해서는 대규모 지문 DB를 구축하는 것이 필요하다. 지문을 수집하는 것은 매우 고비용의 작업이기 때문에, 지문 평가용 DB의 구축은 많이 이루어지지 않았고 실제로 소수의 평가용 DB만이 공개되어 있다. 뿐만 아니라 이들 DB는 제한된 환경에서 수집되어 있어 실제 다양한 환경에 대한 지문인식 시스템의 성능을 정확히 평가하기가 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 소수의 학습 샘플로부터 실제 환경에서 발생하는 다양한 영향을 고려한 지문영상을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 이용하여 생성된 지문은 실제 환경에서 수집된 지문과 유사한 특성을 가지기 때문에, 실제로 다수의 지문 영상을 수집하지 않고도 대상 환경에서의 성능평가가 가능하다. 실제 지문과의 비교를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
For a reliable fingerprinting system, improving fingerprint matching accuracy is crucial. In this paper, we try to improve a binary image fingerprint matching performance by utilizing auxiliary information, power mask, which is obtained while constructing fingerprint DB. The power mask is an expected robustness of each fingerprint bit. A caveat of the power mask is the increased storage cost of the fingerprint DB. This paper mitigates the problem by reducing the size of the power mask utilizing spatial correlation of an image. Experiments on a publicly-available image dataset confirmed that the power mask is effective in improving fingerprint matching accuracy.
In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
In this work a Discrete Cosine Transform (DCT)-based feature dimensionality reduced approach for fingerprint matching is proposed. The DCT is applied on a small region around the core point of fingerprint image. The performance of our proposed method is evaluated on a small database of Bologna University and two large databases of FVC2000. A dimensionally reduced feature vector is formed using only approximately 19%, 7%, and 6% DCT coefficients for the three databases from Bologna University and FVC2000, respectively. We compared the results of our proposed method with the discrete wavelet transform (DWT) method, the rotated wavelet filters (RWFs) method, and a combination of DWT+RWF and DWT+(HL+LH) subbands of RWF. The proposed method reduces the false acceptance rate from approximately 18% to 4% on DB1 (Database of Bologna University), approximately 29% to 16% on DB2 (FVC2000), and approximately 26% to 17% on DB3 (FVC2000) over the DWT based feature extraction method.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
GPS 신호가 도달하지 않는 실내 환경에서 위치를 추정하는 연구는 지금까지 많이 이루어져 왔다. 또한 추정 기법도 여러 가지 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 다층 구조의 선박에서 위치를 추정하는 문제를 심도있게 고찰하였고 K-최근접 이웃 알고리즘 기반 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 방법에 대해 알아보았다. Fingerprint 기법을 쓰기 위해 39개의 RP에서 각각 N=100회의 수신신호를 측정함으로써 신뢰성 있는 DB를 구축하였고 이를 토대로 임의의 위치에 있는 단말기의 위치를 추정하는 모의실험을 하였다. 모의실험을 통해 Fingerprint 기법에 의한 위치 추정 성능은 아주 우수함을 알 수 있었다.
Fingerprinting method is useful when estimating the location of a requestor based on LTE signals in an urban area. To do this, it is necessary to acquire location-based signals everywhere in the service area for fingerprint DB generation in advance. However, there may be signal uncollected area within a wide service area, which may cause a problem that the positioning accuracy of the requestor is low. In order to solve this problem, in this paper, signal propagation modeling is performed based on the obtained measurements, and based on this model, the signal information in the non-acquisition region is estimated. To this end, techniques for modeling signal propagation according to a method using measurements are proposed. The performance of the proposed techniques is verified based on the measurements obtained on a test bed selected as Seocho-gu, Seoul. As a result, it can be seen that signal propagation modeling performed based on multidivision segmented measurements has the most performance improvement.
현재 국내에서 국민들을 식별하기 위해 사용되는 주민등록증은 지문정보를 구체적으로 표시하고 있어 도난당할 시 이를 활용한 2차 피해를 초례할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 식별정보에 기밀성을 유지하면서 비용측면의 만족해야하며, 현재 국가가 보유하고 있는 지문 DB를 활용할 수 있는 형태의 신분증이 요구되고 이다. 이러한 시점에서 암호화된 QR코드와 지문정보를 활용한 안전한 신분증 형태를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.
중복 제거 파일시스템은 저장 공간 절약의 이점이 있지만, 기존 완전 삭제 도구를 이용하는 경우 여전히 지워진 블록이 복원될 우려가 있다. 본 논문에서는 FUSE(Filesystem in USErspace)를 이용하여 개발된 오픈 소스 중복 제거 파일시스템인 LessFS를 바탕으로 완전 삭제 기법을 연구하였다. 먼저 중복 제거 파일시스템에서 지워진 데이터 블록을 복구하는 취약점을 보였으며, 데이터 블록과 함께 fingerprint DB영역을 고려한 완전 삭제 기법을 제안하고 구현하였다. 성능 측정 결과 완전 삭제에 필요한 시간은 완전 삭제가 적용되지 않은 경우에 비해 60~70배 가량으로 나타났으며, 이러한 작업 수행시간의 증가는 chunk의 증가로 인한 fingerprint DB 접근에 따른 오버헤드가 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 chunk 크기가 65,536바이트를 넘는 경우에는 기존 파일시스템의 완전 삭제 기법보다더 좋은 완전 삭제 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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