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그레이디언트 방향 특징을 이용한 손가락 관절문 인식
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김민기 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-12-27T02:16:40Z | - |
| dc.date.available | 2022-12-27T02:16:40Z | - |
| dc.date.issued | 2012 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-4877 | - |
| dc.identifier.issn | 2508-6723 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/22697 | - |
| dc.description.abstract | 생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID 카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다. | - |
| dc.format.extent | 7 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국콘텐츠학회 | - |
| dc.title | 그레이디언트 방향 특징을 이용한 손가락 관절문 인식 | - |
| dc.title.alternative | Finger-Knuckle Print Recognition Using Gradient Orientation Feature | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.5392/JKCA.2012.12.12.517 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국콘텐츠학회 논문지, v.12, no.12, pp 517 - 523 | - |
| dc.citation.title | 한국콘텐츠학회 논문지 | - |
| dc.citation.volume | 12 | - |
| dc.citation.number | 12 | - |
| dc.citation.startPage | 517 | - |
| dc.citation.endPage | 523 | - |
| dc.identifier.kciid | ART001726509 | - |
| dc.description.isOpenAccess | Y | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Biometrics | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Finger-Knuckle Print | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Gradient Orientation | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 생체인식 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 손가락 관절문 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 그레이디언트 방향 | - |
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