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특징점과 필터뱅크에 기반한 적응적 혼합형 지문정합 방법
정석재(Seok Jae Jeong),박상현(Sang Hyun Park),문성림(Sung Rim Moon),김동윤(Dong Yoon Kim) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.7
Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다[1]. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다. Jain et al. proposed the hybrid matching method which was combined the minutia-based matching method and the filter-bank based matching method. And, their experimental results proved the hybrid matching method was more effective than each of them. However, this hybrid method cannot utilize each peculiar advantage of two methods. The reason is that it gets the matching score by simply summing up each weighted matching score after executing two methods individually. In this paper, we propose new hybrid matching method. It mixes two matching methods during the feature extraction process. This new hybrid method has lower ERR than the filter-bank based method and higher ERR than the minutia-based method. So, we propose the adaptive hybrid scoring method, which selects the matching score in order to preserve the characteristics of two matching methods. Using this method, we can get lower ERR than the hybrid matcher by Jain et al. Experimental results indicate that the proposed methods can improve the matching performance up to about 1% in ERR.
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움직임 벡터를 이용한 이동 물체 추적 시스템의 설계 및 구현
정석재(Seok-Jae Jeong),김민구(Min-Koo Kim),김동윤(Dong-Yoon Kim) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
본 논문에서는 동영상에서 연속된 각 프레임 내에 존재하는 물체의 움직임 벡터를 계산하여, 움직이는 물체를 추적하는 시스템을 설계하고 구현하는 방법에 대해 기술한다. 움직임 벡터는 연속된 프레임 간에 일정 영역이나 혹은 픽셀들의 이동 관계에 대한 정보를 표현하고 있다. 이 정보는 배경이 고정된 상태에서 물체가 이동하는 경우에 물체의 이동 정보를 가지게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템은 이러한 움직임 벡터를 MPEG에서 채택하고 있는 방법을 사용하여 계산해 내고, 계산된 결과를 사용해 물체의 움직임을 추적하는 기술을 사용하였다. 물체의 이동을 탐지하고 추적하는 방법은 동영상을 분석하는 중요한 기술로서 많은 분야에 응용될 수 있으며, 특히 이 시스템은 MPEG의 기술을 채택하였으므로, MPEG을 이용할 때 더욱 훌륭한 응용 결과를 보일 수 있으리라 기대된다.
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필터뱅크 기반 지문정합에서 빠른 지문 정렬 방법 및 가중치를 부여한 특징 벡터 추출 방법
정석재(Seok Jae Jeong),김동윤(Dong Yoon Kim) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.1
특징점 기반(Minutiae-based) 지문 인식 시스템은 지문에 포함된 융선들의 구조 정보를 완벽하게 표현할 수 없는 특징점 정보를 활용한다. 더욱이, 동일한 지문이라 하더라도 일정하지 않게 추출되는 특징점은 정합과정에서 여러 가지 기법들을 요구하게 된다. 이와 같이 정량적(定量的)으로 표현되지 않는 특징점 기반 방법의 대안으로 여러 방향을 갖는 가보 필터(Gabor filter)를 이용해 영역별 특징값들을 추출하는 필터뱅크 기반(Filterbank-based) 지문 인식방법이 제안되었다[1]. 그러나 필터뱅크 기반 방법은 다른 손가락에서 얻은 지문이지만 같은 종류일 경우 유사한 특징 벡터를 추출한다는 점과 지문 입력시의 회전오차를 고려하기 위한 오버헤드를 갖는다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징 벡터를 추출할 때, 특징점이 존재하는 영역에 대해 가중치를 부여하여 특징벡터를 구성하는 방법을 제안하였다. 또한 코어 주변의 지역적인 방향들의 평균치를 이용해 지문 정렬을 수행하는 새로운 지문정렬 방법을 제한하였다. 두 가지 방법은 각각 시스템의 성능향상과 속도를 증가시키는 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 0.967%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 0.524%의 FRR(False Reject Rate)을 보여, 기존 방법에 비해 1.28배 이상의 속도 향상과 ERR(Equal eRror Rate)에서 약 5%의 성능 향상을 보였다. Minutiae-based fingerprint identification systems use minutiae points, which cannot completely characterize local ridge structures. Further, this method requires many methods for matching two fingerprint images containing different number of minutiae points. Therefore, to represent the fixed length information for one fingerprint image, the filterbank-based method was proposed as an alternative to minutiae-based fingerprint representation. However, it has two shortcomings. One shortcoming is that similar feature vectors are extracted from the different fingerprints which have the same fingerprint type. Another shortcoming is that this method has overload to reduce the rotation error in the fingerprint image acquisition. In this paper, we propose the minutia-weighted feature vector extraction method that gives more weight in extracting feature value, if the region has minutiae points. Also, we propose new fingerprint alignment method that uses the average local orientations around the reference point. These methods improve the fingerprint system's performance and speed, respectively. Experimental results indicate that the proposed methods can reduce the FRR of the filterbank-based fingerprint matcher by approximately 0.524% at a FAR of 0.967%, and improve the matching performance by 5% in ERR. The system speed is over 1.28 times faster.
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정석재(Seok-Jae Jeong),김민구(Min-Koo Kim),김동윤(Dong-Yoon Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
이동 물체를 실시간으로 추적하는 시스템의 구현은 영상처리의 복잡성으로 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 물체 추적 방법 중 블록 기반 방법은 움직임 정보를 블록 단위로 계산하여 물체의 이동을 추적하는 방법으로 움직임 정보인 움직임 벡터를 구하는 시간이 많이 걸린다. 이러한 계산상의 문제는 블록 기반 방법을 압축기법으로 사용한 MPEG이나 H.261과 같은 표준 동영상 스트림을 직접 접근함으로써 해결될 수 있다. 그러나, 이렇게 직접 얻어진 움직임 벡터들은 조명이나 하드웨어적인 특성 때문에 원치 않은 노이즈를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 노이즈를 제거하기 위해 이미지 필터링에 많이 사용되는 중간값(median) 연산자를 사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 움직임 벡터의 필터링에 대해서 잘 동작함을 보였다.
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