Transcript 개발환경

C++와 MATLAB에 기반한
지문인식 시스템
발표자: 김성 (07103016)
지도교수:김성신 교수님
발표일:2010년10월15일
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목차
시스템 개요
개발 환경
Flowchart
알고리즘 분석
클래스 소개
User Interface
앞으로 해야 할것& 진행계획
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시스템 개요
 시스템 소개
이 시스템은 간단한 지문인식을 실현해주는 C++ application입니다.
 개발 목적
이 시스템을 통해 지문 이미지가 enhance(증진), thinning(지문의
라인굵기를 약하게 함) 등 절차를 거쳐 자기만의 특성을 나타내는
특정점(minutiae)을 찾기까지의 과정을 직관적으로 구현해주고
두개의 지문이 동일한 인물의것이 옳은지 아닌지를 판단하기 위해
개발하게 되였습니다.
 학습내용
C++에 대한 학습과 지문의 특성, 지문특성 채취 알고리즘에 대해
학습해야 합니다.
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•매개의 지문은 약 70개의
minutiae가 존재
•매개의 minutiae는 7개
이상의 유일한 특점 가지고
있음
•minutiae는 지문의
라인에서의 끝점, 분기점과
같은 특수한 점을 가리킴
•이 점들의 정보를
수치적으로 저장하여
지문인식에 사용하게 됨
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개발환경
운영체제
Windows 7
사용언어
C++ & MATLAB
사용툴
Microsoft Visual C++6.0 & MATLAB 6.5
하드웨어 플랫폼:
JVM
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Flowchart
지문 이미지를
증진&세선화 하는
직관적 과정
지문의 특성수치와 DB의
내용을 비교 일치여부판단
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두 image 동일성 비교
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알고리즘
 융선(ridge)검출
그 목적은 융선을 valley로부터 갈라내는것입니다.
 이미지 증진(enhancement)과 2치화(binarization)
간단하게 말하면 Gabor 필터를 사용하여 이미지의 쓸데없는 부분을
골라 버리고 융선을 더 뚜렷하게 만들어줍니다.
 이미지 세선화(thinning)
형태학(morphological) 필터를 사용하여 지문 라인이 약해진
이미지를 얻습니다. 모든 융선은 한 픽셀의 너비입니다.
 특징점(minutiae) 검출
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original
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after enhancement
after thinning
minutiae(특징점) 검출
아래의 검은색 부분은 융선을 가리키고 매개의 칸마다 융선위의
점을 가리킵니다. 한 점의 주변에 하나의 점밖에 없다면 이점은
끝점(ridge ending)으로 판단되고 주변에 세개의 점이 있다면
이점은 분기점(ridge bifurcation)으로 판단됩니다. 이렇게 판단된
특수한 점들의 정보를 데이타 형식으로 저장하게 됩니다.
끝
점
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특징점으로 이루어진 구조 생성
하나의 지문에서 채취한 많은
끝점과 분기점들 서로 사이의
거리 그리고 특징점들의 분포
또 특징점들의 방향정보 등과
같은것으로 골격과 같은
구조가 생성됩니다.
이렇게 얻은 아주 많은 데이타
정보들이 지문의 동일성을
비교하는데 결정적인 작용을
일으키게 됩니다.
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사용될 주요한 클래스들
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MainFrame
MatchDb
img_enhance (이미지 증진의 알고리즘 포함)
thin_image
(융선을 1픽셀 너비의 라인으로 만들어줌)
histogram
(비트맵의 계산을 신속히 할수 있게함)
AddNewImage (새로운 이미지 파일 불러옴)
imagemanip
(주요한 이미지 처리작업을 진행)
img_morphology (주요한 이미지 형태학작업을 진행)
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User Interface
메인 화면
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database로 들어갈때의 작업
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database 내부의 두이미지의 동일성 비교
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앞으로 해야 할것들
지문이미지를 어떤 방식으로 입력받겠는가를 연구
예:scanner
지문의 match방면에 어떠한 알고리즘을 쓸지 연구&학습
예:최단거리(min distance)
Gabor filter 원리에 대한 학습
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진행계획
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Any questions?
Thank You!
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