일반기술

이산 웨이브렛 변환 및 상관 관계를 이용한 지문의 분류 및 인식 방법

* 구성 및 원리 본 기술은 레이 레벨의 지문 데이터에 관하여 저대역 통과 필터링하고 이진화하는 전처리 과정을 거친후, 이진화된 지문 데이터에 대한 이산 웨이브렛 변환을 반복 수행하여 특징 벡터를 얻고, 확률 신경 회로를 이용하여 얻어진 특징 벡터를 분류하여 허용된 범위 내의 비교 대상의 지문을 인식하는 방법의 순으로 이루어진 이산 웨이브렛 변환 및 상관 관계를 이용한 지문의 분류 및 인식 방법이다. * 기술적 배경 일반적인 지문 인식 알고리즘은 전처리 과정인 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세선화(thinning) 등을 거친 후 특징점 추출 과정을 거쳐 식별 및 인증 과정을 거치게 된다. 이러한 종래의 방식들은 많은 계산량과 고속 컴퓨터를 필요로 한다. 지문 인식 시스템은 그 수요가 날로 증가하고 있는 추세이지만 고비용 요소들로 인하여 아직까지는 사용이 보편화되어 있지 않다. * 독창성 및 우수성 본 기술의 이산 웨이브렛 변환 및 상관 관계를 이용한 지문의 분류 및 인식 방법은 입력된 지문 이미지에 대하여 웨이브렛 변환을 사용하여 특징 벡터를 추출하고 확률 신경 회로를 통하여 인증하는 방식을 사용하고 이를 더욱 보강하기 위하여 상관 관계를 이용하는 지문 분류 및 인식 방법이라는 점에서 기술적 우수성을 갖는다고 할 수 있다.* 적용제품 및 관련시장 본 기술의 이산 웨이브렛 변환 및 상관 관계를 이용한 지문의 분류 및 인식 방법은 지문인증시스템 산업분야에서 적용될 것이며, 특히 각종 컴퓨터 및 시스템 보안 분야에서 적용될 가능성이 높다. * 특징 및 장점 본 기술의 특징 및 장점은 다음과 같다. 첫째, 지문의 국부 이진화와 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 지문의 분류에 필요한 특징 벡터를 얻고, 확률 신경 회로 및 상관 관계를 이용하여 분류된 후보 지문들에 대하여 입력된 지문을 인식할 수 있다. 둘째, 크기가 256×256인 지문 1개의 저장량은 8K 바이트이고, FTT 등을 사용하는 종래의 방법과는 달리 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 연산량을 줄여서 마이크로프로세서를 이용한 지문 인식 시스템에 적합한 장점이 있다.