KR20080062217A - 블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정방법과 그 기록매체 - Google Patents
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Abstract
Description
블록 품질 이름 | 블록 품질 정의 | 블록 영상의 예 |
Well-defined | 융선의 방향성이 쉽게 구분되며, 융선과 골 사이의 구분이 뚜렷함 | |
Dimmed | 대부분의 융선 구조가 구분 가능하나, 융선과 골 사이의 화소차가 작음 | |
Smudged | 평행한 두 융선이 정확하게 구분되지 않으며, 융선들 사이의 간격이 좁음 | |
Corrupted | 융선의 구조를 파악하기 어려우나, 배경과 구분되는 화소값들의 집합이 존재함 |
Claims (22)
- 입력된 지분 영상을 블록으로 세분화하는 제 1 과정;각 블록 영상에 대한 품질 측정치를 산출하는 제 2 과정;상기 품질 측정치를 근거로 상기 블록 영상의 특성 벡터를 결정하는 제 3 과정;상기 블록 영상의 특성 벡터에 따른 가중치와 상기 품질 측정치를 이용하여 상기 각 블록 영상의 지문 품질 점수값을 산출하는 제 4 과정;상기 블록 영상의 지문 품질 점수값을 이용하여 전체 지문 영상의 지문 품질 점수값을 산출하는 제 5 과정을 구비하는 것을 특징으로 하는블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 1 과정에서는상기 블록을 16 × 16으로 세분화하는 것을 특징으로 하는블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 과정에서 산출되는 품질 측정치는상기 블록 내의 화소값들의 평균(M),주성분 분석을 통해 구해진 주성분의 최대 고유치(L), 및주성분 비율(R)인 것을 특징으로 하는블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정 방법.
- 제 6 항에 있어서, 상기 제 3 과정에서 특성 벡터는융선의 방향성이 쉽게 구분되며 상기 융선과 골 사이의 구분이 뚜렷한 제 1 특성 벡터,대부분의 융선 구조가 구분 가능하나 융선과 골 사이의 화소차가 작은 제 2 특성 벡터,평행한 두 융선이 정확하게 구분되지 않으며 융선들 사이의 간격이 좁은 제 3 특성 벡터, 및상기 융선의 구조를 파악하기 어렵우나 배경과 구분되는 화소값들의 집합이 존재하는 제 4 특성 벡터로 구분되는 것을 특징으로 하는블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정 방법.
- 제 7 항에 있어서, 상기 특성벡터들의 가중치(w)는제 1 특성 벡터 > 제 2 특성 벡터 > 제 3 특성 벡터 > 제 3 특성 벡터 순인 것을 특징으로 하는블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정 방법.
- 입력된 지분 영상을 블록으로 세분화하는 제 1 과정;각 블록 영상에 대한 품질 측정치를 산출하는 제 2 과정;상기 품질 측정치를 근거로 상기 블록 영상의 특성 벡터를 구성하는 제 3 과정;상기 블록 영상의 특성 벡터에 따른 가중치와 상기 품질 측정치를 이용하여 상기 각 블록 영상의 지문 품질 점수값을 산출하는 제 4 과정;상기 블록 영상의 지문 품질 점수값을 이용하여 전체 지문 영상의 지문 품질 점수값을 산출하는 제 5 과정을 구비하여지문 영상의 품질을 측정하는 프로그램이 저장된 기록매체.
- 제 12 항에 있어서, 상기 1 과정에서는상기 블록을 16 × 16으로 세분화하는 것을 특징으로 하는지문 영상의 품질을 측정하는 프로그램이 저장된 기록매체.
- 제 12 항에 있어서, 상기 제 2 과정에서 산출되는 품질 측정치는상기 블록 내의 화소값들의 평균(M),주성분 분석을 통해 구해진 주성분의 최대 고유치(L), 및주성분 비율(R)인 것을 특징으로 하는지문 영상의 품질을 측정하는 프로그램이 저장된 기록매체.
- 제 17 항에 있어서, 상기 제 3 과정에서 특성 벡터는융선의 방향성이 쉽게 구분되며 상기 융선과 골 사이의 구분이 뚜렷한 제 1 특성 벡터,대부분의 융선 구조가 구분 가능하나 융선과 골 사이의 화소차가 작은 제 2 특성 벡터,평행한 두 융선이 정확하게 구분되지 않으며 융선들 사이의 간격이 좁은 제 3 특성 벡터, 및상기 융선의 구조를 파악하기 어렵우나 배경과 구분되는 화소값들의 집합이 존재하는 제 4 특성 벡터로 구분되는 것을 특징으로 하는지문 영상의 품질을 측정하는 프로그램이 저장된 기록매체.
- 제 18 항에 있어서, 상기 특성벡터들의 가중치(w)는제 1 특성 벡터 > 제 2 특성 벡터 > 제 3 특성 벡터 > 제 3 특성 벡터 순인 것을 특징으로 하는지문 영상의 품질을 측정하는 프로그램이 저장된 기록매체.
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100957073B1 (ko) * | 2008-11-19 | 2010-05-13 | 고려대학교 산학협력단 | 지문영상의 품질에 기초한 선택적 영상압축장치 및 방법, 그리고 이를 이용한 인증장치 |
KR101244220B1 (ko) * | 2011-10-21 | 2013-03-18 | 주식회사 유니온커뮤니티 | 지문인식장치 및 그 지문 인식방법 |
CN103065134A (zh) * | 2013-01-22 | 2013-04-24 | 江苏超创信息软件发展股份有限公司 | 一种具有提示信息的指纹识别装置和方法 |
CN105893822A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法及电子设备 |
WO2019074143A1 (ko) * | 2017-10-12 | 2019-04-18 | 주식회사 유니온커뮤니티 | 지문센서 품질 판정 시스템 및 그 판정방법 |
Families Citing this family (1)
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---|---|---|---|---|
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Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05108805A (ja) * | 1991-10-17 | 1993-04-30 | Nippondenso Co Ltd | 指紋照合装置 |
US5659626A (en) | 1994-10-20 | 1997-08-19 | Calspan Corporation | Fingerprint identification system |
US5963656A (en) | 1996-09-30 | 1999-10-05 | International Business Machines Corporation | System and method for determining the quality of fingerprint images |
JP2004171551A (ja) | 2002-11-06 | 2004-06-17 | Chuo Spring Co Ltd | 指紋照合装置及び指紋画像評価方法 |
KR100584107B1 (ko) * | 2003-10-24 | 2006-06-07 | 시큐젠 코포레이션 | 광학식 지문영상장치 및 광학식 지문영상장치의품질평가방법 |
KR100701201B1 (ko) * | 2005-06-01 | 2007-03-29 | 한국전자통신연구원 | 지문영상의 품질 분류 방법 및 장치와 이를 이용한지문영상 인식 시스템 |
JP2008004028A (ja) * | 2006-06-26 | 2008-01-10 | Fujitsu Ltd | 提案パターン作成方法及び提案パターン作成処理システム |
-
2006
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100957073B1 (ko) * | 2008-11-19 | 2010-05-13 | 고려대학교 산학협력단 | 지문영상의 품질에 기초한 선택적 영상압축장치 및 방법, 그리고 이를 이용한 인증장치 |
KR101244220B1 (ko) * | 2011-10-21 | 2013-03-18 | 주식회사 유니온커뮤니티 | 지문인식장치 및 그 지문 인식방법 |
CN103065134A (zh) * | 2013-01-22 | 2013-04-24 | 江苏超创信息软件发展股份有限公司 | 一种具有提示信息的指纹识别装置和方法 |
CN103065134B (zh) * | 2013-01-22 | 2016-01-13 | 江苏超创信息软件发展股份有限公司 | 一种具有提示信息的指纹识别装置和方法 |
CN105893822A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-24 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法及电子设备 |
CN105893822B (zh) * | 2016-03-31 | 2019-04-23 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法及电子设备 |
WO2019074143A1 (ko) * | 2017-10-12 | 2019-04-18 | 주식회사 유니온커뮤니티 | 지문센서 품질 판정 시스템 및 그 판정방법 |
KR101949167B1 (ko) * | 2017-10-12 | 2019-05-08 | 주식회사 유니온커뮤니티 | 지문센서 품질 판정 시스템 및 그 판정방법 |
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