지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.
Ridge orientations of fingerprint image are crucial informations in many parts of fingerprint recognition such as enhancement, matching and classification. Therefore it is essential to extract the ridge orientations of image accurately because it directly affects the performance of the system. The two main properties of ridge orientation are 1) global characteristic(gradual change in whole part of fingerprint) and 2) local characteristic(abrupt change around core and delta points). When we only consider the local characteristic, estimated ridge orientations are well around singular points but not robust to noise. When the global characteristic is only considered, to estimate ridge orientation is robust to noise but cannot represent the orientation around singular points. In this paper, we propose a novel method for estimating ridge orientation which represents local characteristic specifically as well as be robust to noise. We reduce the noise caused by scar using iterative outlier rejection. We apply adaptive measurement resolution in each fingerprint area to estimate the ridge orientation around singular points accurately. We evaluate the performance of proposed method using synthetic fingerprint and FVC 2002 DB. We compare the accuracy of ridge orientation. The performance of fingerprint authentication system is evaluated using FVC 2002 DB.
