earticle

논문검색

부분 지문 이미지를 이용한 개인 식별 방법

원문정보

Personal Identification Method using Partial Fingerprint Image

이성현

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

The fingerprint has the characteristics of simple identification and verification, distinctiveness, and no fingerprint change. Also, the speed of fingerprint acquisition and recognition using a dedicated sensor is fast, so it is widely used as an authentication method for IoT devices. Recently, the size of the fingerprint sensor of a device has become smaller. Accordingly, the range of fingerprints that can be acquired by one scan is also narrowed. This has a problem in personal identification using a partial fingerprint image. In this paper, we proposed a method to identify users based on partial fingerprint images using deep learning. A partial fingerprint image is generated based on the fingerprint image including feature points. For effective learning, data augmentation is performed on acquired images. In addition, data augmentation of the partial fingerprint image. As a result of learning and testing using the method proposed in this paper, 95% accuracy was obtained for 60 partial fingerprint images. In addition, 97% accuracy was obtained for 300 partial fingerprint images using data augmentation. The proposed method can be used for personal identification using fingerprints in personal small smart devices such as smart bands.

한국어

지문은 식별 및 검증의 단순성, 변별성, 지문 변화가 없는 특징을 가지고 있다. 또한, 전용 센서를 이용한 지문 획득 및 인식의 속도가 빨라 IoT 장비 또는 단말기 인증수단으로 폭넓게 활용되고 있다. 최근 개인 소형 장 치가 많아지면서 지문 센서의 크기가 작아졌기 때문에 한 번의 스캔으로 획득할 수 있는 이미지 범위도 좁아지고 있어 지문의 일부 이미지를 이용한 개인 식별에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 지문의 부분 이미지를 기반으로 사용자를 식별하는 방법을 제안한다. 특징점이 포함된 지문 이미지를 기반으로 부분 지문 이미지로 생성하고, 효과적인 학습을 위해 획득한 이미지에 대한 데이터 증식을 수행한다. 제안 방법을 이용하여 학습 및 테스트한 결과 부분 지문 이미지 60개에 대해 95%, 데이터 증강을 이용한 300개의 부분 지문 이미지에 대해서는 97%의 정확도를 획득했다. 제안 방법은 스마트밴드 등의 개인 소형 스마트기기에서 지문을 이용한 개인 식별 방법에 활용될 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 지문 인식
2.2 CNN을 이용한 지문 인식
Ⅲ. CNN을 이용한 부분 지문 이미지 식별 방법
3.1 지문 인식 방법
3.2 네트워크 구성
Ⅳ. 실험 결과
4.1 부분 지문 이미지
4.2 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 이성현 Seoung-Hyeon Lee. 청주대학교 교양학부 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    함께 이용한 논문

      ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

      • 4,000원

      0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.