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복수의 배경영상과 복수의 인조 지문을 이용하여 다양한 배경에 적어도 둘 이상의 지문이 중첩된 지문중첩영상과 상기 복수의 인조 지문에 대한 방향필드와 밀도분포를 포함하는 학습데이터셋을 생성하는 단계;상기 학습데이터셋을 이용하여 지문에 대한 방향필드와 밀도분포를 출력하도록 딥러닝 네트워크를 학습시키는 단계; 및학습 완료된 딥러닝 네트워크를 이용하여 복원대상이미지에 존재하는 적어도 둘 이상의 지문 중 검출대상지문에 대한 방향필드와 밀도분포를 구하여 지문 복원이 가능하도록 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문분리방법
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제 1항에 있어서, 상기 학습데이터셋을 생성하는 단계는,융선에 굴곡을 포함하거나 지문의 두께가 변조되거나 선명도가 조정된 인조지문을 이용하여 지문중첩영상을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문분리방법
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제 1항에 있어서, 상기 학습데이터셋을 생성하는 단게는,상기 복수의 인조지문에 대하여 기 정의된 개수로 양자화된 방향필드와 기 정의된 개수로 양자화된 밀도분포를 포함하는 학습데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문분리방법
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제 1항에 있어서, 상기 방향필드와 밀도분포를 출력하는 단계는,상기 검출대상지문이 수직 방향이 되도록 상기 복원대상이미지를 회전하는 단계; 및상기 검출대상지문의 단위길이당 픽셀수가 기 정의된 값이 되도록 상기 복원대상이미지의 해상도를 조정하는 단계; 및회전 및 해상도 조정이 된 복원대상이미지를 상기 딥러닝 네트워크에 입력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문분리방법
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복수의 배경영상과 복수의 인조 지문을 이용하여 다양한 배경에 적어도 둘 이상의 지문이 중첩된 지문중첩영상과 상기 복수의 인조 지문에 대한 방향필드와 밀도분포를 포함하는 학습데이터셋을 생성하는 학습데이터생성부;상기 학습데이터셋을 이용하여 지문에 대한 지문에 대한 방향필드와 밀도분포를 출력하도록 딥러닝 네트워크를 학습시키는 학습부; 및학습 완료된 딥러닝 네트워크를 이용하여 복원대상이미지에 존재하는 적어도 둘 이상의 지문 중 검출대상지문에 대한 방향필드와 밀도분포를 구하여 지문 복원이 가능하도록 출력하는 복원정보생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문분리장치
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제 5항에 있어서, 상기 학습데이터생성부는, 융선에 굴곡을 포함하거나 지문의 두께가 변조되거나 선명도가 조정된 인조지문을 이용하여 지문중첩영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 지문분리장치
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제 5항에 있어서, 상기 학습데이터생성부는,상기 복수의 인조지문에 대하여 기 정의된 개수로 양자화된 방향필드와 기 정의된 개수로 양자화된 밀도분포를 생성하는 것을 특징으로 하는 지문분리장치
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제 1항에 있어서, 상기 복원정보생성부는, 상기 검출대상지문이 수직 방향이 되도록 상기 복원대상이미지를 회전하거나, 상기 검출대상지문의 길이 방향의 단위길이당 픽셀수가 기 정의된 값이 되도록 상기 복원대상이미지의 해상도를 조정하여 상기 딥러닝 네트워크에 입력하는 것을 특징으로 하는 지문분리장치
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제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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