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초록

영어

In this study, to suggest the new fingerprint minutiae extraction algorithm (FMEA) of the preliminary of automatic process with image enhancing step using MATLAB. It is very important extraction of the minutiae exactly on the fingerprint recognition system that enables the personal identification by comparing the extracted features between the extracted input fingerprint minutiae and fingerprint data. The FMEA was coded in three main processes composed of image enhancement, minutiae extraction and overlaying of the result image. Add the erosion function after binarization for the normalization of the image to prevent unnecessary branches on the thinning process. And extracted the bifurcation and the ridge ending from the thinned image. The result derived by applying the algorithm to the fingerprint image, extracted minutiae was enough for fingerprint recognition. The direct comparison with AFIS was limited, so compared with ‘VeriFinger’ developed by ‘Neorotechnology’ (USA). As a result, a newly developed algorithm was extracted more number of minutiae.

한국어

본 연구에서는 지문 인식과정 중 이미지 개선 기능을 포함한 특징점 추출단계 전체를 자동화 하는 프로그램 개발의 전 단계로서 새로운 지문 특징점 추출 알고리즘을 제안하였다. 입력된 지문에서 특징점을 추출한 후 지문 데이터와 대조하여 개인 식별을 가능하게 하는 지문인식시스템에서 지문의 특징점을 가능한 정확하게 추출하는 작업이 매우 중요하다. 본 알고리즘은 이미지 개선, 특징점 추출 그리고 지문 이미지상의 표시 등의 3단계로 구성하여 코딩하였다. 이미지의 균질화를 위하여 이진화된 지문 이미지에 침식과정을 추가하여 세선화 단계에서 나타나는 불필요한 선이 생성되지 않도록 하 였다. 융선의 가장자리에 위치한 픽셀을 제거하여 한 픽셀 폭으로 표현된 세선화 이미지에서 분기점과 종단점을 각각 추출하였다. 이같이 고안된 알고리즘을 적용한 결과, 지문 인식에 필요한 대부분의 특징 점이 양호하게 추출됨을 알 수 있었다. 경찰에서 현재 사용하는 AFIS는 사용에 제한이 있어 직접 비교 가 불가하였으나 미국 개인생체식 별 시스템 회사의 VeriFinger와 비교하였을 경우에 더 많은 특징점을 추출하는 것으로 확인되었다.

목차

요약
 Abstract
 서론
 재료 및 방법
  1. 알고리즘 도구 및 시료지문
  2. 알고리즘 제안방법
 결과 및 고찰
  1. 이진화, 침식 및 세선화
  2. 특징점 추출 및 VeriFinger와 비교
 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 김효원 [ Hyo-Won Kim | 충남대학교 평화안보대학원 과학수사학과 ]
• 김연수 [ Younsu Kim | 충남대학교 평화안보대학원 과학수사학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  과학수사학회지 [Journal of Scientific Criminal Investigation]

• 간기

  계간

• pISSN

  2466-1422

• eISSN

  2466-1430

• 수록기간

  2016~2017

• 십진분류

  KDC 367 DDC 340