영상 품질 기반의 지문 데이터베이스의 난이도 정량화
Measuring Level of Difficulty of Fingerprint Database based on Sample Quality
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참고문헌
초록
본 연구의 목적은 지문인식 평가용 데이터베이스의 난이도(Level of Difficulty)를 지문영상 품질 평가를 통하여 정량화하는 것이다. 본 논문에서는 지문 데이터베이스의 난이도 정량화 방법으로 품질 분포도 분석 방법과 품질 차이 분석 방법을 제안한다. 품질 분포도 분석 방법은 지문 영상의 품질 등급별 빈도수를 기반으로 데이터베이스 전체의 난이도를 표현한 방법이고, 품질 차이 분석 방법은 데이터베이스를 구성하는 동일 지문의 영상들 간의 각 품질 차이별 빈도수를 동시발생 매트릭스(Co-occurrence Matrices)를 이용하여 난이도로 나타낸 방법이다. 두 방법론에 의한 실험 결과 지문영상 품질 기반의 데이터베이스의 난이도는 인식 성능과 상관관계를 가지며, 품질 분포도 기반의 난이도보다 품질 차이 기반의 난이도가 더 높은 상관관계를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 MPQ(Matching Pairwise Qualities) 동시발생 매트릭스의 OQ(Opposite Qualities) Block 기반의 난이도 정량화 방법이 인식 성능과 가장 높은 상관관계를 나타내는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 지문영상 품질 기반의 지문 데이터베이스의 난이도를 정량화할 수 있었고, 난이도와 인식성능이 높은 상관관계를 가짐을 알 수 있다.
Abstract
The purpose of this paper is to measure the level of difficulty of fingerprint database based on sample quality. This paper proposes distribution of a sample quality analyzer and a difference of sample quality analyzer to measure the level of difficulty. Experimental results demonstrate that there are stronger correlation between matching performance and level of difficulty based on difference of sample quality than other measure. Especially, level of difficulty based on OQ Block of MPQ co-occurrence matrix shows highest correlation with matching performance, and moreover it can predict the matching performance of unknown databases.
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