Hybrid Segmentation을 이용한 Fingerprint Image Quality 측정 방법

Vol. 17, No. 6, pp. 19-28, 12월. 2007
10.13089/JKIISC.2007.17.6.19, Full Text:
Keywords: Image quality, Fingerprint database, segmentation, Coherence, Variance
Abstract

본 논문은 지문 데이터베이스를 평가하는데 가장 큰 영향을 미치는 image quality를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 image quality를 측정하는 hybrid segmentation 방법을 소개하고, 다양한 지문 데이터베이스에 대해 실험한 결과를 분석한다. 개발한 방법의 객관적인 평가를 위해 NIST에서 제공하는 NFIQ 프로그램을 통해 얻은 결과와 variance와 coherence의 fusion을 이용한 hybrid segmentation 결과를 비교한다. NFIQ는 지문 영상의 품질을 정확하게 측정하지만 결과가 $1{\sim}5$로 세분화되어 있지 못한 문제점을 가지고 있다. 반면 제안하는 hybrid 방법은 NFIQ보다 더 정확하고 세분화된 평가 결과를 제공한다. 두 방법에 의해 실험한 데이터베이스들을 평가한 결과, 동일한 영상에 대해 NFIQ와 hybrid segmentation의 결과가 유사하며 지문 영상의 품질을 세분화하여 측정할 수 있는 점에서 NFIQ보다 뛰어나다고 할 수 있다.

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Cite this article
[IEEE Style]
N. Park, J. Jang and H. Kim, "Measurement of Fingerprint Image Quality using Hybrid Segmentation method," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 17, no. 6, pp. 19-28, 2007. DOI: 10.13089/JKIISC.2007.17.6.19.

[ACM Style]
Noh-Jun Park, Ji-Hyeon Jang, and Hak-Il Kim. 2007. Measurement of Fingerprint Image Quality using Hybrid Segmentation method. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 17, 6, (2007), 19-28. DOI: 10.13089/JKIISC.2007.17.6.19.