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- 저자 : 이경수(Qiongxiu Li) (검색결과 3 건)
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A Robust Direction-selectable Edge-based Panel Cutting-Line Detection Algorithm
Wei Li(이위),Hakil Kim(김학일),Cheng-Bin Jin(김성빈),Mingjie Ma(마명걸),Qiongxiu Li(이경수),Jong-Hee Kim(김종희),Xuenan Cui(최학남) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
This paper proposes three robust detection algorithms for locating the cutting line in an image captured by a panel-cutting system. All of the proposed methods contain two stages: edge detection and line fitting. A designed step-edge operator is applied to detect edges in the search direction of interest depending on the intensity concentration. Meanwhile, the proposed line-fitting algorithm is able to precisely fit a line by minimizing the summation of L1 distance from each detected edge point to the fitted line. As the result, all of the proposed methods achieve accuracy of more than 85%. Going one step further, full-scale edge detection (FSED) obtains the best performance at 99.05%, which is evaluated by using a variety of real-world images.
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김원진(WeonJin Kim),김장룡(Changlong Jin),이경수(Qiongxiu Li),김정민(JungMin Kim),김학일(Hakil Kim) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
Line pair search based fingerprint matching algorithm is aimed at finding the corresponding pattern between probe image and gallery image based on the line pair search in the candidate line pairs which share similar length and orientation difference. The advantage of line pair search based fingerprint matching algorithm is the improvement of colp based on the one in Bozorth3, new colp structure contains less candidates which can save searching time and apply efficient search. The minutiae screening in the beginning can make sure the robustness of the minutiae, which is of great importance to the accuracy and also the processing time.
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패치기반 컨볼루션 뉴럴 네트워크 특징을 이용한 위조지문 검출
박은수(Eunsoo Park),김원진(Weonjin Kim),이경수(Qiongxiu Li),김정민(Jungmin Kim),김학일(Hakil Kim) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.1
최근 모바일 기기에서의 생체인증 시스템의 증가와 출입관리 시스템에서의 위조지문을 이용한 출입 기록 조작으로 인해 위조 지문 검출에 대한 논의가 다시 활발해지고 있다. 본 논문에서는 입력 지문영상을 패치들로 나누고, 각 패치들에 CNN을 적용하여 위조, 생체, 배경의 세 가지로 분류한다. 이 중 배경으로 분류된 패치들을 제외하고 위조와 생체로 분류된 패치들의 수를 세어서 더 많은 패치가 인식된 쪽으로 위조여부를 판단하게 된다. CNN에 배경 클래스를 추가하여 분류하기 때문에, 제안하는 방법은 영상분할과 같은 추가적인 전처리 과정이 필요하지 않다. 제안하는 방법은 LivDet2011, LivDet2013, LivDet2015에 대하여 실험을 진행하였으며 분류결과 3.06%의 평균 오검출을 보여 매우 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. Nowadays, there have been an increasing number of illegal use cases where people try to fabricate the working hours by using fake fingerprints. So, the fingerprint liveness detection techniques have been actively studied and widely demanded in various applications. This paper proposes a new method to detect fake fingerprints using CNN (Convolutional Neural Ntworks) based on the patches of fingerprint images. Fingerprint image is divided into small square sized patches and each patch is classified as live, fake, or background by the CNN. Finally, the fingerprint image is classified into either live or fake based on the voting result between the numbers of fake and live patches. The proposed method does not need preprocessing steps such as segmentation because it includes the background class in the patch classification. This method shows promising results of 3.06% average classification errors on LivDet2011, LivDet2013 and LivDet2015 dataset.
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