KR20040047401A - Apparatus for processing fingerprint image and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 지문영상 처리장치 및 처리방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지문영상을 복수의 영역으로 세분화하고, 각 영역을 구성하는 화소의 농담값의 분산을 연산하는 방법으로 지문영역 판정과 지문인증 등을 수행하는 지문영상 처리장치 및 처리방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fingerprint image processing apparatus and a processing method. More particularly, the fingerprint region determination and the fingerprint authentication are performed by subdividing the fingerprint image into a plurality of regions and calculating the variance of light and shade values of pixels constituting each region. The present invention relates to a fingerprint image processing apparatus and a method for performing the same.
최근 무인경비시스템, 금융거래시스템 등과 같은 본인인증이 필요한 분야에서 지문인식기술을 이용하여 본인인증을 하는 것이 일반화되고 있는 추세이다. 지문(Fingerprint)은 땀샘이 융기되어 일정한 흐름을 형성한 것으로 그 형태가 개개인마다 서로 다르고 태어날 때의 모습그대로 평생동안 변하지 않는 고유한 특성 때문에 식별 성능에 대한 신뢰도와 안정도에 있어서 망막, 홍채, 혈관, 얼굴인식 등의 수단보다 높은 것으로 평가되어 효율적인 개인 인증방법으로 이용되고 있다.In recent years, self-identification using fingerprint recognition technology has become a common trend in areas requiring self-identification such as unmanned security systems and financial transaction systems. Fingerprint is a form in which the sweat glands are elevated to form a constant flow, and their shape is different from each other and is unique at birth. It is evaluated to be higher than a face recognition method and is used as an efficient personal authentication method.
종래의 지문영상 처리장치는 지문영역의 판정 및 지문인증을 수행하기 위하여, 입력된 지문영상의 다양한 벡터분석을 통해 융선의 방향성 및 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 예를 들어, 입력된 지문영상을 일정영역으로 분할하여 해당영역에서 추출된 융선의 수가 일정한 임계치 이상인 경우는 지문영역으로 판정하고, 그렇지 않은 경우는 지문영역이 아닌 것으로 판정하는 방법으로 지문영역 판정을 수행한다. 또한, 입력된 지문영상 및 검증 지문의 영상에 대하여 원형 마스크 법, 경도벡터분석 등의 방법으로 융선의 수, 방향, 특이점 개수 등을 추출한 후 양 지문의 유사여부를 판단하는 방법으로 지문인증을 수행하였다.In the conventional fingerprint image processing apparatus, in order to perform fingerprint region determination and fingerprint authentication, a method of extracting the direction and features of the ridge through various vector analysis of the input fingerprint image is used. For example, the fingerprint region is determined by dividing the input fingerprint image into a predetermined region and determining that the number of ridges extracted from the region is greater than or equal to a predetermined threshold value. Perform. In addition, fingerprint authentication is performed by extracting the number of ridges, direction, and number of singular points, etc. by using a circular mask method or hardness vector analysis on the input fingerprint image and the image of the verification fingerprint. It was.
그런데, 이러한 종래의 지문영상 처리방법은 다음과 같은 문제점이 존재한다. 첫째, 지문을 구성하는 융선, 특이점 등을 추출하기 위해 복잡한 영상처리 과정을 수행하기 때문에 연산처리장치의 연산부담이 높고, 연산에 소요되는 시간이 길다. 둘째, 복잡한 벡터연산이 필수적이기 때문에 전용 하드웨어 구현이 어려워 범용 연산처리장치를 이용한 소프트웨어적 구현을 하여야 하기 때문에 전체시스템제작에 소요되는 비용이 증가한다. 셋째, 지문입력상황에 따라 습기, 압력, 먼지 등의 요인에 의해 지문 영상의 융선의 굵기 등이 검증 지문 등록시와 달라지는 경우가 많은데, 종래의 지문영상 처리장치는 이러한 입력상태의 변화로 인해 융선의 굵기가 검증지문 입력시에 비해 굵거나 얇아지는 경우, 검증에 필요한 특징점 정보 등을 잘못 판단하는 경우가 빈번하여 본인인식률이 낮은 문제점이 있었다.However, the conventional fingerprint image processing method has the following problems. First, since a complicated image processing process is performed to extract ridges, singular points, etc. constituting a fingerprint, the computational load of the computation processing apparatus is high and the computation time is long. Second, since complex vector operation is essential, it is difficult to implement dedicated hardware, and the cost required for overall system fabrication is increased because software implementation using general purpose processing unit is required. Third, due to factors such as moisture, pressure, and dust, the thickness of the ridge of the fingerprint image is often different from that at the time of enrollment of the verification fingerprint, according to the fingerprint input situation. When the thickness becomes thicker or thinner than when the verification fingerprint is input, there is a problem in that self-identification rate is low because the feature point information necessary for verification is frequently misjudged.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 농담값의 분산을 이용하여 배경영역에서 지문영역을 추출함으로써 지문 영상 처리를 고속화할 수 있고, 입력상태 변화의 영향에 둔감한 지문 영상 처리장치 및 처리방법을 제공하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, by extracting the fingerprint region from the background region by using the dispersion of the shade value, it is possible to speed up the fingerprint image processing, and the fingerprint image processing apparatus and processing insensitive to the influence of the change of the input state The purpose is to provide a method.
또한, 본 발명은 농담값의 분산을 이용하여 검증지문과 피검증지문을 비교함으로써 검증에 소요되는 연산량 및 시간을 현저히 단축시킬 수 있고, 피검증지문의 입력상태 변화에 불구하고 본인인식률을 높일 수 있는 지문 영상 처리장치 및 처리방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.In addition, the present invention can significantly reduce the amount of computation and time required for verification by comparing the verification fingerprint and the verification fingerprint using the variance of the shaded value, and can increase the self-recognition rate despite the change of the input state of the verification fingerprint. Another object is to provide a fingerprint image processing apparatus and a processing method.
마지막으로, 본 발명은 전체지문 영역의 농담값 분산평균을 이용하여 입력지문의 유효여부를 검증함으로써 입력상태가 불량한 지문을 효과적으로 배제할 수 있는 지문 영상 처리장치 및 처리방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.Finally, another object of the present invention is to provide a fingerprint image processing apparatus and a processing method capable of effectively excluding a fingerprint having a poor input state by verifying validity of an input fingerprint by using a variance average value of the entire fingerprint area. have.
도 1은 본 발명의 실시례에 따른 지문영상 처리장치의 구성도.1 is a block diagram of a fingerprint image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 실시례에 따른 지문 영역 판정방법의 흐름도.2 is a flowchart of a fingerprint area determination method according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 실시례에 따른 지문 인증방법의 흐름도.3 is a flow chart of a fingerprint authentication method according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 실시례에 따른 지문입력 유무효 판정방법의 흐름도.4 is a flow chart of a fingerprint input invalidity determination method according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 실시례에 따른 영역별 농담값 분산 연산방법의 흐름도.5 is a flowchart of a method of calculating a brightness value for each area according to an exemplary embodiment of the present invention.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Major Parts of Drawings>
10 : 지문입력부20 : 지문영상 처리부10: fingerprint input unit 20: fingerprint image processing unit
30 : 비교부40 : 저장부30: comparison unit 40: storage unit
50 : 등록지문 저장부60 : 지문 검증부50: registration fingerprint storage unit 60: fingerprint verification unit
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본원발명에 따른 지문 영상 처리방법은, 지문을 입력받아 지문 영상으로 변환하는 제 1 단계; 상기 지문 영상을 설정된 수의영역으로 분할하는 제 2 단계; 상기 각각의 영역을 구성하는 화소의 농담값를 구하여 각 영역별 농담값 분산을 구하는 제 3 단계; 상기 분산이 제 1 임계값 이상이면 해당 영역을 지문 영역으로 판정하고, 그렇지 않은 경우는 해당 영역을 배경 영역으로 판단하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the fingerprint image processing method according to the present invention, the first step of receiving a fingerprint and converting the fingerprint image; Dividing the fingerprint image into a predetermined number of regions; A third step of obtaining a lightness value of each pixel constituting each area to obtain a lightness value variance for each area; And if the variance is greater than or equal to the first threshold, determining the area as the fingerprint area, and otherwise, determining the area as the background area.
또한, 본원발명에 따른 지문 영상 처리장치는, 지문을 입력받아 지문 영상으로 스캔하는 지문 입력부; 상기 지문입력부에서 입력되는 지문 영상을 설정된 수의 영역으로 분할하여 각 영역별로 농담값 분산을 연산하는 지문 영상 처리부; 상기 각 영역의 농담값 분산이 제 1 설정치 이상인지 여부를 비교하는 비교부; 및 상기 지문 영상 처리부 및 비교부의 처리 결과를 각 영역별로 저장하는 저장부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, the fingerprint image processing apparatus according to the present invention, the fingerprint input unit for receiving a fingerprint to scan the fingerprint image; A fingerprint image processing unit for dividing a fingerprint image inputted from the fingerprint input unit into a predetermined number of regions and calculating a variance of shade values for each region; A comparison unit for comparing whether or not the variance of the shade values of the respective areas is equal to or greater than a first set value; And a storage unit which stores processing results of the fingerprint image processing unit and the comparison unit for each area.
상술한 목적 및 기타의 목적과 본 발명의 특징 및 이점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다.The above and other objects and features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings.
본 명세서에서는 지문영상 처리단계를 세가지로 나누어 설명한다. 첫 번째는 입력된 지문이미지에서 실제 지문의 형태를 포함하고 있는 지문영역과 지문의 형태를 포함하지 않는 배경영역을 분리하는 지문영역 추출과정, 두 번째는 지문영역이 추출된 후 지문영영 내의 이미지가 지문영상 처리장치에서 처리할 수 있는 정도로 식별가능한지를 판단하는 지문입력 유무효 판단과정, 세 번째는 인증의 기준이 되는 기저장된 검증용 지문과 입력된 피검증용 지문이 일치하는지를 판단하는 지문인증 과정이다.In the present specification, the fingerprint image processing step is divided into three. First, the fingerprint region extraction process separates the fingerprint region including the actual fingerprint form from the input fingerprint image and the background region not including the fingerprint form. Second, the image in the fingerprint domain is extracted after the fingerprint region is extracted. Fingerprint input validity determination process for determining whether the fingerprint image processing device is identifiable enough, and third, fingerprint authentication process for determining whether the pre-stored verification fingerprint and the input verification fingerprint that are the criteria of authentication match. to be.
먼저, 본원발명에서 사용하는 화소의 농담값 분산의 개념을 설명하면 다음과같다. 하나의 지문이미지를 수십개의 영역으로 구획화를 하면, 각각의 영역을 구성하는 화소들의 농담값은 다양한 분포를 가지게 된다. 따라서 하나의 영역을 구성하는 화소의 농담값의 분산을 해당 영역전체를 대표하는 값으로 고려할 수 있다. 만일, 한 영역의 분산값을 A 개로 양자화시키고, 지문이미지는 B 개의 영역으로 가정하면 타인의 지문을 본인으로 잘못 인증할 확률은 A 의 B 승에 불과하다. 예를 들어 분산값을 16 개로 양자화시키고, 256 X 240 화소의 지문이미지를 8 X 8 화소의 영역으로 총 960 개의 영역으로 구분한다고 하면, 오인식율은 이론적으로 16 의 960 승에 불과하다. 따라서 각 영역의 농담값의 분산은, 특이점의 개수, 위치, 융선의 방향 등과 같은 지문의 특징을 나타내는 판단요소의 하나로 취급될 수 있다.First, the concept of light-value dispersion of the pixel used by this invention is demonstrated. When one fingerprint image is partitioned into dozens of regions, the shade values of the pixels constituting each region have various distributions. Therefore, the dispersion of light and shade values of pixels constituting one region can be considered as a value representing the entire region. If the variance value of one region is quantized to A and the fingerprint image is assumed to be B regions, the probability of misidentifying another person's fingerprint as the identity is only B power of A. For example, if the variance value is quantized to 16, and the fingerprint image of 256 x 240 pixels is divided into a total of 960 regions into 8 x 8 pixel regions, the false recognition rate is theoretically only 960 power of 16. Therefore, the distribution of the shade values of each region may be treated as one of the determination elements representing the characteristics of the fingerprint, such as the number of singular points, the position, the direction of the ridge, and the like.
뿐만 아니라 각 영역의 농담값의 분산은 당해 영역의 농담값 평균으로부터 각 화소의 농담값의 분포정도의 척도이기 때문에, 지문이미지의 융선이 두껍게 또는 얇게 인식되는 경우도 동일한 농담값 분산을 가지게 된다. 따라서 농담값 분산을 이용한 지문검증은 종래의 특이점 또는 융선 분석에 의한 지문검증과 달리 지문의 입력상태의 영향과 무관하게 동일한 지문으로 인식할 확률이 현저하게 높다.In addition, since the variance of the shade values of each area is a measure of the degree of distribution of the shade values of each pixel from the average value of the shade values of the area, the same shade value variance is obtained even when the ridge of the fingerprint image is recognized as thick or thin. Therefore, unlike the conventional fingerprint verification by using a singular point variance or ridge analysis, the fingerprint verification using the variance value has a high probability of recognizing the same fingerprint regardless of the influence of the input state of the fingerprint.
또한, 각 영역의 농담값 분산을 이용하면 보다 효과적으로 지문영역을 추출할 수 있는데, 배경영역의 경우는 지문 이미지 전체의 명암에 무관하게 동일한 농담값을 가지게 되므로 농담값 분산은 거의 0에 근접하는 반면, 지문영역의 경우는 지문을 구성하는 융선 및 골의 분포에 따라 다양한 농담값 분산을 가지게 되므로 당연히 0 보다 큰 값을 가지게 된다. 따라서 각 영역별로 농담값 분산을 이용하면 손쉽게 지문영역과 배경영역을 분리할 수 있다.In addition, by using the variance value of each area, the fingerprint area can be extracted more effectively. In the case of the background area, since the hue value is almost zero, the hue value variance is almost zero. In the case of the fingerprint region, since the variances of various shade values are varied according to the distribution of ridges and valleys constituting the fingerprint, it is naturally larger than zero. Therefore, by using the dark value distribution for each area, the fingerprint area and the background area can be easily separated.
마지막으로, 각 영역의 농담값 분산을 구한 후 전체 지문 영역의 농담값 분산의 평균을 구하는 방법으로 입력지문이 유효지문인지 무효지문을 판단할 수 있다. 만일 지문이 전체적으로 너무 흐릿하여 지문을 인식할 정보가 충분히 포함이 되지 않거나 전체적으로 너무 어두어 지문의 정보가 손상이 된 경우, 전체 지문 영역의 농담값 분산의 평균은 정상적인 지문 이미지의 농담값 분산 평균에 비해 현저히 작은 값을 가지게 된다. 즉, 너무 흐릿한 경우는 골을 형성하는 부분이 두드러지고, 너무 어두운 경우는 융선을 형성하는 부분이 두드러짐으로 인해 어두운 화소와 밝은 화소의 분포비율이 정상 지문 이미지에 비해 한쪽으로 치우치게 된다. 이에 따라 전체 지문 이미지의 농담값 분산 평균을 구하면 양 경우 모두 정상 지문 이미지의 농담값 분산 평균보다 현저히 작은 값을 가지게 된다.Lastly, the input fingerprint is a valid fingerprint or an invalid fingerprint can be determined by obtaining the average value of the brightness value variance of the entire fingerprint area after obtaining the brightness value variance of each area. If the fingerprint is too blurry overall to contain enough information to recognize the fingerprint, or if the fingerprint information is corrupted because it is too dark overall, the average of the variance of the shade values of the entire fingerprint area is equal to the average of the shade values of the normal fingerprint image. It is significantly smaller than that. In other words, if it is too blurry, the part forming the valley becomes prominent, and if it is too dark, the part forming the ridge is prominent, so that the distribution ratio of dark pixels and bright pixels is biased to one side compared to the normal fingerprint image. As a result, when the average value of the shade value of the entire fingerprint image is obtained, both cases have significantly smaller values than the average value of the shade value of the normal fingerprint image.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시례를 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시례에 따른 지문영상 처리장치를 도시한다. 지문영상 처리장치는 지문입력부(10), 지문영상 처리부(20), 비교부(30), 저장부(40), 등록지문 저장부(50), 지문검증부(60)를 포함하여 구성된다. 지문입력부(10)는 사용자의 지문을 입력받아 지문영상으로 변환하는 광학스캐너와 같은 장치이다. 사용자는 지문입력부(10)를 통해 검증용 지문을 등록하거나, 피검증용 지문을 입력하게 된다.1 illustrates a fingerprint image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. The fingerprint image processing apparatus includes a fingerprint input unit 10, a fingerprint image processing unit 20, a comparison unit 30, a storage unit 40, a registration fingerprint storage unit 50, and a fingerprint verification unit 60. The fingerprint input unit 10 is a device such as an optical scanner that receives a user's fingerprint and converts the fingerprint into a fingerprint image. The user registers the verification fingerprint through the fingerprint input unit 10 or inputs the fingerprint for verification.
지문영상 처리부(20)는 입력된 지문영상 데이터를 지문검증 시스템에서 이용하기 적합한 형태의 데이터로 변환하는 역할을 수행한다. 종래의 지문영상 처리장치에서는 고주파 잡음 필터링, 세선화, 지문데이터의 특이점 추출, 융선 또는 골의 형태성 분석 등의 일련의 복잡한 과정을 수행하는 데 반해, 본원 발명의 지문 영상 처리부(20)는 지문입력부(10)에서 입력되는 지문 영상을 설정된 수의 영역으로 분할하여 각 영역별로 농담값 분산을 연산하는 비교적 간단한 기능을 수행한다.The fingerprint image processor 20 converts the input fingerprint image data into data of a form suitable for use in a fingerprint verification system. In the conventional fingerprint image processing apparatus, while performing a series of complex processes such as high frequency noise filtering, thinning, singularity extraction of fingerprint data, morphology analysis of ridges or valleys, the fingerprint image processing unit 20 of the present invention performs fingerprints. The fingerprint image input by the input unit 10 is divided into a predetermined number of regions to perform a relatively simple function of calculating the variance of the shaded values for each region.
보다 상세하게는, 지문 영상 처리부(20)는 영역을 구성하는 각 화소의 농담값의 제곱을 모두 더한 후, 영역을 구성하는 화소의 총수로 나누어 농담값 제곱 평균값을 연산하는 제 1 연산부(22), 영역을 구성하는 각 화소의 농담값를 모두 더한 후, 영역을 구성하는 화소의 총수로 나누어 농담값 평균값을 연산하는 제 2 연산부(24) 및 제 1 연산부(22)에서 연산한 농담값 제곱 평균 연산부의 결과에서 제 2 연산부(24)에서 연산한 농담값 평균값의 제곱을 빼는 방법으로 영역별 농담값 분산을 연산하는 제 3 연산부(24)로 구성된다.More specifically, the fingerprint image processing unit 20 adds all the squares of the shaded values of the pixels constituting the area, and then divides the total value of the pixels constituting the area by the first calculation unit 22. After adding up all the shade values of the pixels constituting the area, dividing by the total number of pixels constituting the area, the second value calculating unit 24 and the first value calculating unit 22 calculating the average value of the dark value It is composed of a third calculating section 24 for calculating the variance of the shaded value for each area by subtracting the square of the average value of the shade value calculated by the second calculating section 24 from the result of.
비교부(30)는 지문영상 처리부(20)에서 연산한 각 영역의 농담값 분산이 제 1 설정치 이상인지 여부를 비교하는 기능을 수행한다. 여기서 제 1 설정치는 0 또는 0에 근접하는 값으로 설정하여 해당영역이 지문영역인지 배경영역인지를 판단하는 기준으로 사용한다.The comparison unit 30 performs a function of comparing whether the variance of the shaded values of each area calculated by the fingerprint image processing unit 20 is equal to or greater than the first set value. The first set value is set to 0 or a value close to 0, and is used as a criterion for determining whether the corresponding area is a fingerprint area or a background area.
저장부(40)는 지문 영상 처리부(20) 및 비교부의 처리 결과(30)를 각 영역별로 저장한다. 예를 들어 저장부(40)에 저장되는 정보는 전체 지문이미지 내에서 해당영역의 상대적 위치를 표시하는 영역 식별자, 지문영상 처리부(20)에서 연산한 해당 영역의 농담값 분산, 및 비교부(30)에서 판정한 결과일 수 있다.The storage 40 stores the fingerprint image processing unit 20 and the comparison result processing unit 30 for each area. For example, the information stored in the storage unit 40 may include an area identifier indicating a relative position of the corresponding area within the entire fingerprint image, a variance of the shaded value of the corresponding area calculated by the fingerprint image processing unit 20, and the comparison unit 30. It may be the result determined in the).
지문입력부(10), 지문영상 처리부(20), 비교부(30), 저장부(40)만을 이용하여 농담값 분산을 이용한 지문영역 및 배경영역 분리기능을 수행할 수 있지만, 농담값 분산을 이용하여 지문검증기능을 수행하기 위해서는 등록 지문 저장부(50) 및 지문 검증부(60)를 더 필요로 한다.Although only the fingerprint input unit 10, the fingerprint image processing unit 20, the comparison unit 30, and the storage unit 40 may perform the fingerprint region and the background region separation function using the shade value dispersion, the shade value dispersion may be used. In order to perform the fingerprint verification function, the registration fingerprint storage unit 50 and the fingerprint verification unit 60 are further required.
등록 지문 저장부(50)는 복수의 등록 지문의 지문 영상을 저장한다. 등록 지문이란 지문 검증시 피검증용 지문인 입력지문의 검증대상이 되는 검증용 지문을 의미한다. 이 경우 지문영상 처리부(20)는 지문입력부(10)를 통해 입력되는 피검증 용 지문 뿐만 아니라 등록 지문 저장부(50)로부터 입력되는 검증 지문의 지문 영상을 처리한다.The registered fingerprint storage unit 50 stores fingerprint images of a plurality of registered fingerprints. The registered fingerprint means a verification fingerprint that is a verification target of an input fingerprint which is a fingerprint to be verified during fingerprint verification. In this case, the fingerprint image processing unit 20 processes the fingerprint image of the verification fingerprint input from the registered fingerprint storage unit 50 as well as the fingerprint for verification inputted through the fingerprint input unit 10.
지문 검증부(60)는 지문 영상 처리부에서 연산한 입력지문의 영역별 농담값 분산과 등록 지문 저장부에 저장된 특정 지문의 해당 영역별 농담값 분산을 비교하는 방법으로 양 지문의 일치여부를 판정한다. 즉, 지문 검증부(60)는 피검증지문과 검증지문의 각각의 영역의 농담값 분산이 모두 일치하는지를 판정하여 입력지문의 인증여부를 판단한다.The fingerprint verification unit 60 determines whether or not the two fingerprints match by comparing the shade value of the input fingerprint calculated by the fingerprint image processing unit with the shade value of the specific fingerprint stored in the registered fingerprint storage unit. . In other words, the fingerprint verification unit 60 determines whether or not the variance of the shaded values of the respective areas of the fingerprint to be verified and the verification fingerprint are identical to determine whether the input fingerprint is authenticated.
도 2는 본 발명의 실시례에 따른 지문영역 판정방법을 도시한다. 먼저, 사용자로부터 지문입력부(10)를 통해 지문을 입력받아(S110) 지문 영상으로 변환하는 제 1 단계(S120)를 거친다. 이 과정에서 지문입력부(10)는 지문 영상을 구성하는 각 화소에 4 단계 또는 그 이상의 단계로 양자화된 농담값을 부여하여 지문 영상을 생성하는 것이 바람직하다. 농담값의 양자화 단계가 세분될수록 정확한 지문검증이 가능하지만, 입력상태 또는 잡음의 영향에 더욱 민감하게 되고, 연산부담이 높아져서 지문인증 처리속도가 저하되므로, 사용자의 필요에 따라 양자화 레벨을 정할 수있도록 하는 것이 바람직하다. 더욱 바람직하게는 제 1 단계는 잡음제거를 위한 고주파 필터링과 같은 지문 전처리 과정을 더 포함할 수 있다.2 illustrates a fingerprint area determination method according to an embodiment of the present invention. First, a fingerprint is input from the user through the fingerprint input unit 10 (S110) and undergoes a first step (S120) of converting the fingerprint image. In this process, the fingerprint input unit 10 may generate a fingerprint image by giving a quantized color value in four or more steps to each pixel constituting the fingerprint image. The finer the quantization step of the tone value, the more accurate fingerprint verification is possible, but it is more sensitive to the influence of the input state or noise, and the computational burden becomes higher due to the higher computational burden, so that the quantization level can be determined according to the user's needs. It is desirable to. More preferably, the first step may further include a fingerprint preprocessing process such as high frequency filtering for noise reduction.
다음으로, 지문영상 처리부(20)는 상기 지문 영상을 설정된 수의 영역으로 분할하는 제 2 단계(S130)를 거친다. 예를 들어 전체 지문 영상의 크기가 256 X 240 화소로 구성되는 경우 각각 8 X 8 화소로 구성되는 총 960 개의 영역들로 분할될 수 있다. 영역의 크기 또는 개수는 지문 영상 처리장치의 성능과 사용자의 필요에 따라 조정될 수 있다.Next, the fingerprint image processing unit 20 goes through a second step (S130) of dividing the fingerprint image into a predetermined number of regions. For example, when the size of the entire fingerprint image is 256 x 240 pixels, the total fingerprint image may be divided into a total of 960 areas including 8 x 8 pixels. The size or number of regions may be adjusted according to the performance of the fingerprint image processing apparatus and the needs of the user.
다음으로, 각각의 영역을 구성하는 화소의 농담값을 구하여 각 영역별 농담값 분산을 구하는 제 3 단계(S140)를 거친다. 영역의 농담값 분산은 일반적인 분산을 구하는 방법과 동일하게 수행된다. 분산은 평균값으로부터 개개의 성분들의 분포된 정도로 나타날 수 있으며 다음의 공식에 따른다.Next, a third step (S140) is performed to obtain a shade value of pixels constituting each region to obtain a shade value distribution for each region. The dark value variance of the area is performed in the same manner as the general variance. The variance can be expressed from the mean to the distribution of the individual components, according to the following formula:
여기서 E(X2)은 영역을 구성하는 각 화소의 농담값의 제곱값의 평균이고, μ2은 영역을 구성하는 각 화소의 농담값의 평균의 제곱값이다. 따라서 상기의 두가지 값만 구하면 영역의 농담값의 분산을 구할 수 있다. 도 5를 참조하여 보다 상세히 설명하면, 지문영상 처리부(20)는 먼저 영역을 구성하는 각각의 화소의 농담값을 산출하고(S142), 제 1 연산부(22)는 영역내 총화소의 농담값의 제곱 평균을연산(S144)하고, 제 2 연산부(24)는 영역내 총화소의 농담값 평균을 연산(S146)하고, 제 3 연산부(26)는 상기 농담값의 제곱평균에서 농담값 평균의 제곱을 제하는 방법으로 영역의 농담값 분산을 연산한다(S148).Here, E (X 2 ) is the average of the square values of the shade values of the pixels constituting the region, and μ 2 is the square value of the average of the shade values of the pixels constituting the region. Therefore, if the above two values are obtained, the variance of the shade of the area can be obtained. Referring to FIG. 5 in detail, the fingerprint image processing unit 20 first calculates a shade value of each pixel constituting the region (S142), and the first calculation unit 22 determines the shade value of the total pixel in the region. The average of the squares is calculated (S144), the second calculator 24 calculates the average of the shaded values of the total pixels in the area (S146), and the third calculator 26 squares the average of the shaded values from the squared mean of the shaded values. The color value variance of the area is calculated by subtracting (S148).
다음으로, 비교부(30)는 해당 영역의 농담값 분산을 제 1 임계값과 비교하여(S150), 제 1 임계값 이상이면 해당 영역을 지문 영역으로 판정하고(S160), 그렇지 않은 경우는 해당 영역을 배경 영역으로 판정(S170)하는 제 4 단계를 수행한다. 배경화면을 구성하는 화소들의 농담값 분포는 거의 동일하기 때문에 농담값 분산은 거의 0 에 근접한다. 따라서, 제 1 임계값은 0 또는 0 에 가까운 값으로 설정한다.Next, the comparison unit 30 compares the variance of the shaded value of the corresponding area with the first threshold value (S150), and determines the corresponding area as the fingerprint area if it is equal to or greater than the first threshold value (S160). A fourth step of determining an area as a background area (S170) is performed. Since the color value distributions of the pixels constituting the background image are almost the same, the color value distribution is nearly zero. Therefore, the first threshold value is set to zero or a value close to zero.
이상의 제 3 단계 및 제 4 단계를 전체 영역에 대하여 반복하여 배경 영역과 지문 영역을 분리하고 그 결과를 저장부(40)에 저장하는 방법으로 지문 영상에 대한 지문 영역 검출을 수행한다.The above steps 3 and 4 are repeated for the entire area to separate the background area and the fingerprint area and store the result in the storage unit 40 to detect the fingerprint area of the fingerprint image.
도 3은 본 발명의 실시례에 따른 지문검증 방법을 도시한다. 지문검증을 위해서는 검증의 기준이 되는 검증용 지문 및 검증의 대상이 되는 피검증용 지문 각각에 대한 지문 영상 처리가 필요하다.3 illustrates a fingerprint verification method according to an embodiment of the present invention. For fingerprint verification, fingerprint image processing is required for each of the verification fingerprint used as the verification standard and the verification fingerprint used as the verification target.
따라서, 검증용 지문 등록시에 제 1 단계 내지 제 4 단계(S110 내지 S170)를 거쳐 지문 영역으로 판정된 영역별로 농담값 분산을 저장하는 제 5 단계(S220)를 거쳐 검증용 지문 영상을 분석하고, 피검증용 지문 입력시에 상기 제 1 단계 및 상기 제 4 단계(S110 내지 S170)를 거쳐 지문 영역으로 판정된 영역별로 농담값 분산을 저장하는 제 6 단계(S210)를 거쳐 피검증용 지문 영상을 분석한다.Therefore, the fingerprint image for verification is analyzed through a fifth step (S220) of storing the shade value distribution for each area determined as the fingerprint area through the first to fourth steps (S110 to S170) when the verification fingerprint is registered. When the fingerprint for verification is input, the fingerprint image for verification is passed through the sixth step (S210) of storing the color value distribution for each region determined as the fingerprint region through the first step and the fourth step (S110 through S170). Analyze
다음으로, 검증용 지문의 영역별 농담값 분산과 피검증용 지문의 해당 영역별 농담값 분산을 비교하는 방법으로 지문인증을 수행하는 제 7 단계(S230, S240)를 거쳐 지문검증을 수행한다.Next, fingerprint verification is performed through a seventh step (S230, S240) of performing fingerprint authentication as a method of comparing the hue value distribution for each area of the verification fingerprint with the hue value distribution for the corresponding area of the fingerprint to be verified.
도 4는 본 발명의 실시례에 따른 입력지문의 유효 또는 무효를 판정하는 과정을 도시한다. 먼저, 지문이 입력되면 전술한 지문영역 판정방법과 동일하게 입력지문을 영역별로 구획화하고(S110, S120, S130), 각 영역별 농담값 분석을 한 후(S140), 지문영역을 판정(S300)하게 된다. 다음으로 총지문영역의 농담값 분산의 평균을 연산하는(S310) 과정을 거친다. 총지문영역의 농담값 분산은 지문영역으로 판정된 영역들의 농담값 분산의 총합을 지문영역의 총수로 나누는 방법으로 간단하게 구할 수 있다. 이 때 분산평균이 제 2 설정치 이상이면 유효지문으로 판단하고(S330), 그렇지 않은 경우는 무효지문으로 판단(S340)하게 된다. 제 2 설정치는 지문 영상 처리장치의 성능을 고려하여 사용자가 적절한 값으로 설정하는 것이 바람직하다.4 illustrates a process of determining validity or invalidity of an input fingerprint according to an exemplary embodiment of the present invention. First, when a fingerprint is input, the input fingerprint is partitioned for each region in the same manner as the above-described fingerprint region determination method (S110, S120, S130), and after analyzing the shade value of each region (S140), the fingerprint region is determined (S300). Done. Next, a process of calculating the average of the variance of the light value values in the total fingerprint area is performed (S310). The lightness value variance of the total fingerprint area can be obtained simply by dividing the sum of the lightness value variances of the areas determined as fingerprint areas by the total number of fingerprint areas. At this time, if the variance average is greater than or equal to the second set value, it is determined as a valid fingerprint (S330). Otherwise, it is determined as an invalid fingerprint (S340). The second setting value is preferably set by the user to an appropriate value in consideration of the performance of the fingerprint image processing apparatus.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 지문 영상 처리장치 및 처리방법에 따르면, 지문영역 판정, 지문 검증, 지문 유무효 판정에 있어서 농담값의 분산을 이용하므로, 지문 영상 처리에 소요되는 연산부담을 저감하고 처리속도를 향상시키는 효과가 있기 때문에 하드웨어적인 구현이 용이할 뿐 아니라 입력지문의 입력상태에 비교적 영향을 적게 받으므로 지문인식의 신뢰성을 높일 수 있는 현저한 효과를 제공한다.As described above, according to the fingerprint image processing apparatus and the processing method according to the present invention, the use of variance of the shades in the fingerprint area determination, the fingerprint verification, and the fingerprint invalidation determination reduces the computational burden required for the fingerprint image processing. And because of the effect of improving the processing speed, not only hardware implementation is easy but also relatively less affected by the input state of the input fingerprint provides a remarkable effect to increase the reliability of fingerprint recognition.
아울러 본 발명의 바람직한 실시예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가 등이 가능할 것이며, 이러한 수정 변경 등은 이하의 특허청구의 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.In addition, preferred embodiments of the present invention are disclosed for the purpose of illustration, those skilled in the art will be able to make various modifications, changes, additions, etc. within the spirit and scope of the present invention, such modifications and modifications belong to the scope of the claims You will have to look.
Claims (9)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020020075616A KR20040047401A (en) | 2002-11-30 | 2002-11-30 | Apparatus for processing fingerprint image and method thereof |
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| KR1020020075616A KR20040047401A (en) | 2002-11-30 | 2002-11-30 | Apparatus for processing fingerprint image and method thereof |
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| KR20040047401A true KR20040047401A (en) | 2004-06-05 |
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| KR1020020075616A KR20040047401A (en) | 2002-11-30 | 2002-11-30 | Apparatus for processing fingerprint image and method thereof |
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| KR (1) | KR20040047401A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160037305A (en) * | 2014-09-26 | 2016-04-06 | 창신정보통신(주) | Method for User Authentication using Fingerprint Recognition |
| KR101639986B1 (en) * | 2015-10-07 | 2016-07-15 | 크루셜텍 (주) | Fingerprint information processing method and apparatus for speed improvement of fingerprint registration and authentification |
| KR20160146081A (en) * | 2015-06-11 | 2016-12-21 | 삼성전자주식회사 | Method for pre-processing image comprising biological inforamtion |
| KR20170081822A (en) * | 2016-01-05 | 2017-07-13 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for authentication using biometric information |
-
2002
- 2002-11-30 KR KR1020020075616A patent/KR20040047401A/en not_active Application Discontinuation
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