본 논문은 지문 인식 알고리즘의 신빙성 있는 성능 평가를 위해 실험에 사용되는 지문 영상 데이터베이스의 특성을 정량화하는 방법과 지문 영상 데이터베이스들의 난이도를 측정하는 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지문 영상 정합 시에 영향을 미치는 요소들을 정의하였으며, 두 지문 영상의 정합을 minutiae 기반이 아닌 orientation field을 사용하여 요소들을 평가한다. Orientation filed는 기존의 orientation 방법을 이용하되 계층적으로 측정함으로써 정합시의 속도와 정확성을 개선하였다. 실험 결과, 두 영상을 정합하여 얻어진 각각의 요소들의 측정수치는 데이터베이스들의 특성을 보여준다. 데이터베이스 난이도의 측정은 지문 인식 알고리즘들의 성능을 객관적이고 정량적으로 비교할 수 있게 해준다.
This paper proposes a methodology to evaluate the quality and level of difficulty of fingerprint image databases, which leads to objective evaluation for the performance of fingerprint recognition system. Influencing factors to fingerprint matching are defined and the matching performance between two fingerprint images is evaluated using segmentation and orientation filed. In this study, a hierarchical processing method is proposed to measure an orientation field, which is able to improve the matching speed and accuracy. The results of experiments demonstrate that the defined influencing factors can describe the characteristics of fingerprint databases. Level of difficulty for fingerprint databases enables the performance of fingerprint recognition algorithms to be evaluated and compared even with different databases.
