생체정보를 이용한 보안 솔루션이 활발하게 연구되고 있는 가운데, 지문은 가장 널리 사용되고 또한 중점적으로 연구되고 있는 생체특징의 하나로 자리잡았다. 지문인식 시스템에 사용되는 지문 입력기는 광학식, 반도체식 등 다양하나 입력방식은 주로 압착날인식으로 회전식과 달리 손가락 끝을 입력창에 대어 그 순간 접촉된 면의 지문만을 입력받게 된다. 그러므로 입력된 지문영상은 전체지문과 비교했을 때 극히 일부분에 불과하여, 이러한 제한된 영역으로부터 획득된 지문영상들을 비교한다면 비록 동일 지문이라 할지라도 획득 위치의 상이함으로 인해 타인 지문으로 오인식할 소지가 있다. 또한 특징점에 기반한 지문인증 알고리즘의 경우에는 두 지문으로부터 추출된 특징점의 위치 및 상태 정보의 신뢰성에 전적으로 의존하게되므로 특징점의 오추출 및 누락이 전체 시스템 성능을 좌우하게된다. 그러므로 가능한한 넓은 영역의 지문을 사용하고 신뢰할 만한 특징 추출 결과를 얻는 것이 에러율을 개선하는데 필수적이라 하겠다. 이에, 본 논문에서는 사용자 등록시 한 지문에서 획득한 복수의 지문영상을 이용하여 정렬 및 정합 과정을 거친 후 지문영상의 영역을 확장하고 해당 지문영상에서 추출된 특징점을 비교하여 유효하지 않은 특징점을 제거하는 과정을 통하여 등록시 저장되는 특징점 템플릿의 신뢰도를 높여주는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결과의 객관성을 확보하기 위하여 FVC 2002에서 제공하는 데이터베이스로 테스트한 결과 2.12%의 EER(Equal Error Rate)을 얻을 수 있었다.
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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