본 연구에서는 교차수를 이용한 시스템을 향상하기 위하여 오류 특징점을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하므로써 특징점을 정확하게 추출할 수 있었고 인식율도 증가할 수 있었다.제안 알고리즘의 검증을 위한 실험 대상은 잡음을 부분적, 그리고 전체적으로 추가한 화상과, 절단한 화상등 3그룹을 이용하였다. 그 결과 부분적 잡음이나, 전체적 잡음이 있고, 절단된 화상일 경우 제안한 알고리 즘을 적용하였을 때 각각 97.7%, 97.7%, 95% 의 인식율을 보였다. 따라서 제안한 알 고리즘을 적용한 후 인식하는게 타당하리라 사료된다.
In this paper, we proposed an algorithm to eliminate false feature points to upgrade the system ability using the cross number method. By using the proposal algorithm, it was able to extract feature points exactly and increase the recognition rates.In the experiment, we used3 groups : the uncut-partially noised, and uncut completely noised fingerprint to verify our proposal. We then compared the results of the proposed system with those of another system in which false feature points were not eliminated. We have obtained good recognition rates of 97.7%, 97.7%, and95.0% in the cut, uncut-partially noised, and the uncut-completely noised fingerprints. However, the other system received the results of the cut 60%, the uncut-partially noised 35%, and the uncut-completely noised 50% respectively. As a result, we belive that the fingerprint may be recognized after adapting the proposal algorithm.
