특징점 기반 지문 인증은 적은 양의 데이터만을 활용하여 소형화와 속도에서 유리하기 때문에 주로 이용되지만 잘못 추출된 특징점에 의해 지문 인증 오류가 발생된다. 현재 이 문제를 해결하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 하지만 지문입력시 발생하는 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리 단계에서 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵기 때문에 전처리 과정의 개선에 의한 오류 감소는 한계를 가지고 있다. 반면에 영상 기반 지문정합은 특징점을 이용하지 않고 영상을 직접 비교하여 특징점에 의한 오류가 발생하지 않는다. 그러나 영상 기반 지문정합은 영상보정이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징점 기반 지문정합과 영상 기반 지문정합을 함께 수행하여 효과적으로 인증 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 실험한 결과 타인 인증 오류와 본인 거부 오류가 각각 2.7%와 6.5%에서 0.8%와 5.5%로 성능이 향상되었다.
Fingerprint verification method based on minutiae has been widely used for its speed and size stemming from utilizing only a few data, but it is vulnerable to some errors caused by the false minutiae extractions. A number of suggestions have been made to correct these problems. However, because it is very difficult to avoid all the external factors, such as noises that occur when fingerprints are collected, and all the internal factors that occur during the process of them, there is a limit in minimizing errors by improving the whole process. On the other hand, a fingerprint verification method based on images yields fewer errors because it makes direct comparison between images not using minutiae. Image-based fingerprint verification method has its limitations in aligning images with accuracy. Therefore, this paper proposes a new methodology to improve the performance utilizing both image-based and minutiae-based verification methods effectively. As the result of experimenting with both images and minutiae, the false accept rate and the false reject rate have been improved from 2.7% to 0.8% and from 6.5% to 5.5%, respectively.
