학과:컴퓨터시뮬레이션과 담당교수:명연수 교수님 학번: 이름:백지영

Presentation on theme: "학과:컴퓨터시뮬레이션과 담당교수:명연수 교수님 학번: 이름:백지영"— Presentation transcript:

1 학과:컴퓨터시뮬레이션과 담당교수:명연수 교수님 학번:20011279 이름:백지영
MFC를 이용한 지문인식 프로그램 학과:컴퓨터시뮬레이션과 담당교수:명연수 교수님 학번: 이름:백지영

2 Contents 지문 인식이란 무엇인가? 지문 인식 알고리즘 결론 지문 인식 시스템의 역사 지문 인식 시스템의 개요
지문 인식 시스템의 기본 형태 지문 인식 적용 분야 지문 인식 알고리즘 전처리 과정 1.평활화 2 이진화 3.세선화 결론

3 지문 인식 시스템의 역사 기원전 7,000~6,000년 경 중국과 앗시리아 등지에서 사용되어짐 - 당시 도공들의 표식으로 사용
1800년대 중반 부터 과학적인 연구 1880년대 에드워드 헨리 - ‘헨리 시스템(Henry System)’ 을 발표 1900년대 범죄수사분야로 이용 - 10개의 지문을 모두 채취 1960년대 라입스캔(Live-Scan) 시스템 개발 - 사람의 지문을 전자적으로 기록 1990년대 컴퓨터 발전과 함께 지문 기술 발전

4 지문 인식 시스템의 개요 지문의 형태적인 특징 - 융선 : 여러가지 형태의 선의 흐름을 융선(Ridge) - 골 : 융선 과 융선 사이의 공간을 골(Valley, Furrow) 특징점 - 끝점(Ending point) - 분기점(Bifurcation point) - 중심점(Core) - 삼각주(Delta)

5 헨리 시스템 (Henry System) (a)arch (b)tented arch (c)right loop
(d)left loop (e)whorl *기본적인 5가지 지문의 종류(헨리 시스템)

6 지문인식시스템의 기본형태 지문화상의 특징을 추출 ->메모리에 저장된 표준 패턴과 비교 ->매칭을 수행하여 본인여부를 판단.

7 지문인식 적용분야 출입통제 및 출퇴근관리 : 현재 우리나라에서 가장 활성화 된 분야,사용자의 편리성과 함께 경제성, 보안성이 가장 뛰어난 시스템 전자상거래 인증 : 지문인식 중 가장 유망한 분야, 본인확인에 의한 정확성과 편리성 측면에서 전자상거래를 촉진하는데 중요한 역할 PC보안 : PC는 기업 기밀정보 및 개인 프라이버시 보호측면에서 담보되어야 할 중요한 가치 기타 : 대규모 금융기관, 공항, 자동차의 시동장치, 핸드폰 등등

8 히스토그램 평활화 평활화 단계 히스토그램(Histogram)이란? 영상 안에서 픽셀들에 대한 명암값의 분포를 나타낸 것.
히스토그램 평활화(Equalization) 명암 값의 분포가 균일화되어 영상이 향상된다. 어두운 영상은 밝아지고 너무 밝은 영상은 조금 어두워져 적당한 명도 값을 유지하게 된다. 영상이 어두운 영역에서 세밀한 부분을 가질 경우 효과적으로 수행된다. 평활화 단계 1) 히스토그램을 생성 2) 히스토그램의 정규화된 합을 계산 축적 히스토그램 정규화식 : (최대의 명암값/전체 화소수) * H(I) 3) 입력 영상을 변형하여 새로운 결과 영상을 생성 (4*4) (256*256)

9 평활화(Equalization) 알고리즘1

10 평활화 알고리즘2 평활화 된 영상 평활화 된 영상의 히스토그램

11 평활화알고리즘 결과 평활화 후 평활화 전

12 이진화(Binarization) 알고리즘기본 이진화 기법: 전체의 영상에서 하나의 임계값을 사용하여 이진화 시키는 방법 블록 이진화 기법: 원하는 크기의 블록을 설정하고 그 블록마다의 명암 값을 고려하여 임계값을 설정하는 방법.(각 블록마다 특정한 임계값을 가질 수 있게 된다.) 1. 개선할 영상을 일정한 블록의 크기로 나눈다. 2. 나누어진 블록들 중 하나의 블록의 명도값의 평균을 계산한다. 3. 계산되어진 평균값을 그 블록의 임계값으로 정한다. 4. 그 블록만 이진화를 수행한다. 5. 다음 블록에서 1~4까지의 과정을 반복한다. 6. 전체적인 이진화된 결과 값을 출력한다. 71/16=4.75

13 이진화 기법 비교 <기본 이진화 영상> <블록 이진화 영상>

14 블록 이진화(Block Binarization)
목적 :특징 추출을 위해 세선화를 하기위한 전단계 gray-level 로 되어있는 영상을 0(검은색) 혹은 1(흰색 = 255) 로 바꾸는 과정이다.

15 세선화(Thinning) 알고리즘 1 2 3 4 1 2 5 6 세선화 처리의 요건
① 골격선 폭은1이어야 한다 ② 골격선의 위치는 선 도형의 중심에 위치해야 한다 ③ 골격선은 원래의 도형에 있어서의 연결성을 유지해야 한다 ④ 세선화 과정에서 골격선의 길이는 계속해서 줄어서는 안된다 ⑤ 패턴 윤곽선의 작은 요철로 인한 잡 가지선의 모양이 골격선에 첨가되지 않아야 한다 세선화 알고리즘의 되풀이 과정 1. 경계점들의 삭제 표시를 위해 단계 1 적용. 2. 표시된 점들의 삭제 3. 남겨진 경계점들의 삭제 표시를 위해 단계 2 적용 4. 표시된 점들의 삭제 1 1 P9 p2 P3 P8 p1 p4 P7 p6 p5 단계1 단계2

16 세선화(Thinning) <세선화 전> <세선화 후>
결과 : 두께가 1pixel로 줄어든 것을 알 수 있다. <세선화 전> <세선화 후>

17 결론 및 향후 연구 과제 결론 향후 과제 소감 Project 전 : 연관성을 이해하지 못하고 단기간의 지식 습득에 그침
평활화, 이진화, 세선화를 이용하여 지문을 변형시켜 지문을 인식시킨다. 향후 과제 평활화, 이진화, 세선화를 한번에 처리시키는 프로그램을 계발한다. 어려운점: 소스분석과 평활화, 이진화, 세선화를 따로따로 처리해야하는 점에서 어려웠다. 소감 지문인식에 관한 알고리즘과 코딩 과정으로 새로운 지식을 습득 직접 코딩해서 프로그램을 짜봄으로써 적극적인 흥미를 유발 Project 전 : 연관성을 이해하지 못하고 단기간의 지식 습득에 그침 Project 후 : 평활화, 이진화, 세선화라는 지문인식 알고리즘을 총체적으로 이해하고 인식하게 됨

18 참고 자료 http://nlp.korea.ac.kr/ http://ai.tnut.ac.kr/
장동혁,“Visual C++을 이용한 디지털 영상 처리의 구현”