본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주름선 검출 방법을 제안한다. 먼저 각 방향별 슬릿의 평균 픽셀 값과 분산에 의하여 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하고, 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 픽셀의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한다. 각 방향별 분해 영상에서 주름선 후보 영역 픽셀들이 형성하는 클러스터의 길이, 주름선 방향과 픽셀 분포 방향의 일치성, 융선 방향과 픽셀 분포방향의 차, 후보 픽셀들의 평균 픽셀 값을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로, 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 주름선 검출을 수행한 결과, 91.4%의 높은 정확성을 확인하였다.
In this paper, the crease extraction method is proposed to improve the accuracy of feature extraction within the fingerprint image. First of all, for each pixel in fingerprint image, it calculates the average grey level and variance to determine if the current pixel composes the crease, and estimates the direction of crease. Secondly, once the direction of every pixel in crease candidate area is estimated, it is decomposed into 8 different images, depending on their direction. The properties of crease consists of the length of the crease candidate area, the correspondence between the crease direction and the pixel distribution direction, the difference between the ridge direction and the pixel distribution direction, and finally the grey level of the candidate pixels. The proposed method finally extracts the crease from the crease clusters estimated from directional images. In conclusion, applying the proposed method improved the accuracy of overall feature extraction by 91.4% by accurately and precisely extracting the crease from fingerprint image.
