Fingerprint is a reliable biometric which is used for personal verification. Current fingerprint verification techniques can be broadly classified as Minutiae-based, ridge feature-based, correlation-based and gradient-based. In this paper, we propose use of the statistical texture analysis of a fingerprint using spatial grey level dependence method (SGLDM) for discrimination and personal verification. This method extracts texture features by an algorithm based on the spatial grey level dependence method. The fingerprint images were chosen from DB1 and DB2 fingerprint databases of FVC 2002. Results show that fingerprint texture feature can be reasonably used for discrimination and for personal verification.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Related Works 3. Texture Feature Extraction Using SGLDM 4. Implementation and Results 5. Comparison 6. Discussion 7. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Security and Its Applications
간기
격월간
pISSN
1738-9976
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Security and Its Applications Vol.5 No.3