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영어

In this paper, we propose a faster fingerprint matching and identification algorithm. The presented biometric technique is accelerated on GPU for better computational efficiency and faster matching process utilizing the parallel nature of the GPU processor. Our GPU-based features matching (FM) technique compares thousands of fingerprint images for recognition in a fraction of a second. We worked on GPU (NVIDIA GeForce GTX 260 with compute capability 1.3) and CPU（dual core-2-duo processor) for fingerprint recognition. Experimental results show that the computational efficiency of GPU-based recognition system is higher than the CPU-based implementation, and state-of-the-art methods implemented on CPU (MATLAB ANN), and ARM9 etc. The proposed features matching (FM) process for fingerprint recognition is validated on a large set of 2,000 images which are available online in FVC2000, FVC2002, and FVC2004 databases.

한국어

본 논문은 보다 빠른 지문 정합과 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 지문 인식 기술들은 보다 효율적인 계산량과 빠른 정합 처리를 위해 GPU의 병렬 처리에 의해 가속화된다. 제안된 GPU 기반의 특징 정합 기술들은 수천장의 지문 사진들을 빠른 시간 안에 비교 가능하게 한다. 본 논문에서는 속도 비교를 위해 GPU (NVIDIA GeForce GTX 260) 와 CPU（dual core-2-duo processor)를 사용하여 지문 인식을 수행하였다. 실험 결과 GPU 기반의 인식 시스템은 CPU 기반의 동일 시스템이나 MATLAB ANN 이나 ARM9에서 구현된 다른 알고리즘에 비해 더욱 효율적이었다. 또한 제안된 지문 인식을 위한 특징 정합 방법은 FVC2000, FVC2002, FVC2004 등의 공인 지문 데이터베이스내의 약 2,000 장의 데이터들을 이용한 검증되었다.