KR100374695B1 - 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지문인식방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지문을 곡선으로 이루어진 지문 융선을 직접 추적하여 특징점을 추출함으로써, 개인 인증에 이용되는 개인별 지문의 특징점을 추출해 내는 지문 특징 추출방법에 관한 것이다.

종래의 지문인식 시스템은 특징점을 구하기 위해 지문 융선을 이진화하고, 세선화하는 여러 단계의 이미지 처리 과정을 거치므로 시간이 많이 소요되고 본래 지문의 특징을 왜곡하는 문제점이 있었다.

따라서 본 발명은 지문을 곡선으로 이루어진 지문 융선의 흐름들의 집합으로 보고, 지문 융선이 흐르는 방향을 구하고 그 방향에 따라 지문 융선의 흐름을 추적하여 다른 사람과 구별되는 개인별 지문에 있는 여러 특징점을 직접 추출함으로써, 개인 인증에 기준이 되는 지문의 특징을 효율적으로 추출해 낼 수 있는 특징이 있다.

Description

직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템{Automatic Fingerprint Identification System using Direct Ridge Extraction}

본 발명은 지문인식방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지문을 곡선으로 이루어진 지문 융선의 흐름들의 집합으로 보고, 지문 융선이 흐르는 방향을 구하고 그 방향에 따라 지문 융선의 흐름을 추적하여 다른 사람과 구별되는 개인별 지문에있는 여러 특징점을 직접 추출함으로써, 개인 인증에 기준이 되는 지문의 특징을 효율적으로 추출해 낼 수 있는 지문 특징 추출방법에 관한 것이다.

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음 등과 같은 외부적 요인과 여러 처리 단계에서 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증시간이 길어지는 등 성능 저해 요인이 많다.

본 발명은 이러한 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입력영상에서 직접 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 제공하고자 하는 것이다.

전자 상거래나 신용 거래가 증가함에 따라 개인의 인증에 대한 요구는 더욱 더 증가하는 추세에 있다. 지문은 그 고유성과 불변성 때문에 범죄수사 등과 같은 개인의 인증에 오랫동안 이용되어 왔고, 지문을 이용한 개인 인증은 미리 등록된 등록지문과 채취지문을 비교하고 상기 두 지문의 유사도를 측정하여 동일 인물인지를 판별한다. 대부분의 자동 지문 인식 시스템에서의 인증은 지문에서 추출된 특징점들을 서로 비교함으로서 이루어지고 있다.

상기 지문 인식 시스템에서의 특징점 추출은 가장 중요한 처리 과정이면서 동시에 시간을 많이 소모하는 처리 과정 중의 하나이며, 특징점 추출은 시스템의 성능에 결정적인 영향을 준다.

그리고 지금까지 여러 다른 방법의 특징점 추출 알고리즘이 연구되었고, 특징점들은 주로 곡선으로 이루어진 지문 이미지 패턴을 세선화하여 추출되며, 패턴을 세선화하는 이유는 형태 분석을 쉽게 하고 데이터의 양을 최소화 할 수 있기 때문이었다.

상기 이런 세선화 방법에는 반복적인 화소제거 방법과 비반복적인 방법이 있는데 본 발명에서는 비반복적인 방법의 하나인 직접 융선 추적(direct ridge following) 알고리즘을 사용하도록 된 것이다.

상기 직접 융선 추적 알고리즘은 반복적인 화소 제거 방법보다 전역적인 정보를 이용하여 비교적 지역적 잡음에 덜 민감하고 속도면에서도 매우 빠르게 작업이 완성될 수 있다.

따라서 본 발명에서는 반복적으로 화소를 제거하는 세선화 과정을 사용하는 기존의 특징점 추출 알고리즘의 복잡한 처리절차를 줄이고 입력 이미지에서 융선의 흐름을 따라 직접 특징점을 추출하여 매칭하는 알고리즘을 사용하여 처리 시간을 단축시키고 이미지 왜곡에서 오는 의사 특징점들의 개수를 줄이는 자동 인식 지문 시스템의 제공에 있다.

종래의 지문인식 방법은 특허출원제98-008581호에서 언급된 내용과 같이 세선화나 주파수 공간에서의 푸리에변환이나 웨이브릿변환, 또는 신경회로망이나 퍼지논리에 의한 것등이 있으며, 이들은 대부분 잡음을 줄이는 전처리와 보정 과정의 후처리를 필요로 하게 된다. 또한 이들간에는 구문론적 방법이나 통계적, 규칙 기반적, 신경회로망 구성 등의 방법이 혼재되어 사용되는 것이 일반적이며, 특징적인 방법으로 체인코드나 융선 추적 등이 사용되고, 전술한 바와 같은, 종래의FFT(Fast Fourier Transform; 고속푸리에변환) 기반의 지문인식 시스템은 실시간 처리에 있어 매우 우수한 성능을 보이며 보완성에 있어서도 엄지와 검지 모두에 적절한 인식률을 보장 하나, 그 방법은 특성상 주파수 공간에서 운용되므로 전자주민증 사업에서 요구하는 특징점, 즉 단점이나 분기점의 정확한 위치를 추출하기에는 부적합한 문제가 언급되었고, 또한 상기 특허출원된 내용과 목적은 지문을 일반적으로 완만한 곡률 변화를 가지는 융선의 부드러운 흐름으로 보고, 지문이 일정한 방향을 갖는 최소 크기의 융선들로 이루어져 있다고 가정한 다음, 해당 융선들의 방향을 구하여 특징점 추출의 정보로 사용하므로써, 신분확인 여부에 기준이 되는 개인별 지문의 특징을 효율적으로 추출해 내는 방법을 특징으로 하고 있고 있으며, 상기 지문 특징 추출방법에 있어서, 지문화상입력장치 A/D컨버터, 화상메모리, I/O인터페이스, 콘솔, 외부기억장치, 주제어부, 작업메모리, 프로그램메모리 및 출력장치을 구비하고, 지문화상입력장치는 조회를 원하는 사람의 지문을 스캐닝한 후, 해당 지문화상의 명암에 따른 아날로그 신호를 A/D컨버터측으로 출력하는 구조를 특징으로 하고 있다.

상기 언급된 지문 특징 추출방법은 특징점을 이용하는 방법과 전체 적인 이미지 처리를 통한 특징량을 이용하는 방법 등이 이용되며, 상기 특징량을 이용하는 방법에는 주파수 공간에서 퓨리에 변환이나 웨이브릿변환 등이 있고, 특징점을 이용하는 방법에는 세선화 방법 등이 있다.

그러나 이러한 방법들은 대부분 잡음을 제거하는 전처리와 여러 단계의 복잡한 처리 과정을 거치게 되는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기와 같은 종래의 단점을 해결하기 위하여 안출한 것으로서, 지문을 곡선으로 이루어진 지문 융선들의 집합으로 보고, 그 융선의 흐름을 추적하여 개인 인증에 기준이 되는 개인별 지문의 특징을 효율적으로 추출해내는 지문 특징추출방법을 제공하는데 발명의 목적이 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 지문을 입력받은 이후, 입력된 지문화상의 잡음을 제거하고 처리하기에 적당한 밝기로 만드는 제 1단계와 상기 제 1단계의 이후, 입력된 지문화상을 일정크기의 부영역으로 분할 후, 각 부영역별로 융선의 방향을 결정하는 제 2단계와 상기 제 2단계이후 입력된 지문 화상에서 전체적, 국부적 화상의 지문 품질을 측정하는 제 3단계와 상기 제 3단계이후, 입력된 지문 화상에서, 지문영역과 배경영역을 분리하는 제 5단계이후, 입력된 지문화상이 처리가능한지를 검사하는 제 5단계와 상기 제 5단계에서 입력된 지문이 처리 가능한 화질이면, 융선이 방향성을 따라 융선을 추적하면서 특징점들을 추출해내는 제 6단계와 상기 제 6단계이후, 추출된 특징점들 중 의사특징점을 제거하는 제 7단계와 상기 제 7단계에서 추출된 특징점들을 미리 등록해둔 특징점들과 비교하여 정합여부로 동일한 인지를 판단하는 제 8단계로 구성된 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템을 제공하고자 하는 것이다.

도 1은 종래의 지문 특징 추출장치의 구성블럭도

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식시스템의 구성도

도 3은 융선의 흐름 추적을 나타낸 예시도

도 4는 지문의 특징점을 나타낸 예시도

도 5는 의사 특징점이 제거된 상태를 나타낸 예시도

도 6은 매칭되는 상태를 나타낸 예시도

도 7은 본 발명의 지문 인식 시스템의 전체 흐름도

도 8은 본 발명의 지문 인식 시스템의 전체 블럭도

이하 첨부된 도면에 관련하여 본 발명의 구성을 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 종래의 지문 특징 추출장치의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시례에 따른 직접 융선을 이용한 자동 지문 인식시스템의 구성도이고, 도 3은 융선의 흐름 추적을 나타낸 예시도이고, 도 4는 지문의 특징점을 나타낸 예시도이고, 도 5는 의사 특징점이 제거된 상태를 나타낸 예시도이고, 도 6은 매칭되는 상태를 나타낸 예시도이고, 도 7은 본 발명의 지문 인식 시스템의 전체 흐름도이다. 도 8은 본 발명의 지문 인식 시스템의 전체 블럭도이다.

도시된 바와 같이 도 2는 본 발명의 실시예에 따르는 직접 융선 추출을 이용한 지문 인식시스템의 구성도를 개략적으로 도시한 것으로 본 발명에서 구성된 자동 지문 인식 시스템은 반도체 방식 지문 입력기에서 얻은 지문의 잡음을 제거하고 전체적으로 처리하기에 적당한 gray-level 값으로 조정하는 전처리 과정을 거치고, 특징점 추출 단계에서는 gray-level 이미지에서 직접 융선의 흐름 추적을 통해 특징점을 추출하고 추출된 특징점들 중에서 잡음에 의한 특징점들을 제거하는 과정을 거치고, 이렇게 추출된 특징점을 미리 등록된 지문의 특징점과 매칭을 수행하고 유사도를 계산하여 동일 지문 여부를 판단하도록 되어 있다.

상기 지문 이미지에서 특징점 추출을 가장 어렵게 하는 요인은 지문 이미지 채취 과정에 생기는 잡음이다.

상기 잡음은 잔상이나 뭉개짐과 같은 전체적인 잡음과 땀샘이나 이물질 등으로 인한 국부적인 잡음으로 나눌 수 있고, 특히 국부적인 잡음은 정확한 특징점의 추출을 어렵게 만들기 때문에 이미지의 질을 향상시키는 전처리 단계가 필요하다.

국부적인 잡음을 제거하기 위해 최소 편차(minimum variance)법을 사용하며,최소 편차 방법은 어떤 한 점을 기준으로 인접한 점들의 편차를 구하고 편차가 가장 작은 방향의 주변 값들과의 평균을 하여 그 점의 값으로 대치하고, 상기 방법은 이미지의 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 융선의 방향성을 고려한 이미지의 질 향상 방법이다.

또한 전체적인 잡음을 제거하기 위해 각 입력 지문 이미지의 밝기 차이를 줄이는 정규화(normalization)방법을 사용하고, 전체적으로 흐린 이미지는 직접 융선 추적에 의한 특징점 추출 방법의 성능을 저해하기 때문에 전체적인 이미지를 처리하기에 적당한 밝기로 정규화 하게 된다.

도 3은 융선의 흐름 추적을 나타낸 예시도를 설명한 것으로 사람의 지문은 융선(ridge)과 골(valley)로 이루어져 있으며, 융선은 산맥처럼 돌출된 부분이고 골은 융선과 융선사이 부분을 말하고, 지문 이미지에서 융선의 흐름이란 융선의 gray 값이 가장 높은 부분을 연결한 선을 말한다.

그리고 지문 이미지에서 융선의 흐름을 추적하는 방법은 다음과 같다.

1. 현재점 C(i,j)에서 융선의 방향성(orientation) θ를 구한다.

2. θ방향으로 일정 거리 d 만큼 떨어진 점 N(i,j)에서 θ방향과 직교하는 방향으로 융선의 길이 2w+1 만큼 잘라 시그마 집합을 구한다.

3. 시그마 집합에서 가장 큰 값을 구하여 현재점 C(i,j)로 한다.

4. 융선이 끊어지거나 다른 융선과 만날 때까지 1에서 3을 반복한다.

상기에서 Mario는 융선을 추적하면서 그 때마다 방향성을 구하는 방법을 사용했지만 본 발명에서는 지역적 잡음의 영향을 최소화하기 위해 먼저 전체 방향성을 구하고 방향성 평활화(smoothing)과정을 거치고, 상기의 융선 방향성은 sobel 필터를 이용한 방향성 추출법을 사용하여 구하게 된다.

도 4는 지문의 특징점을 나타낸 예시도를 설명한 것으로 지문에는 여러가지 특징점이 있으며, 대부분의 자동 지문 인식 시스템에서는 단점(ending)과 분기점(bifurcation)의 두 특징점을 이용하게 되고, 상기 지문에서 융선의 흐름이 끊어진 부분을 단점이라 하고 융선이 둘로 갈라진 부분을 분기점이라 한다.

여기서 상기 특징점을 지문 이미지에서 추출하기 위해서는 융선의 흐름을 따라 그것이 끊어지는 혹은 둘로 나누어지는 지를 찾아야 한다.

그리고 특징점 추출방법은 다음과 같다.

1. 전체 지문 이미지를 일정한 크기의 격자로 분리된다.

2. 나누어진 격자에서 gray-level 값이 가장 큰 값을 찾아 그 점을 시작점 s로 하여 융선 흐름 추적을 한다.

3. 융선 흐름 추적의 종료 조건에 따라 다음과 같이 처리한다.

* 융선의 끝: 그 점을 단점이라 저장

* 다른선과 만남: 그 점을 분기점으로 저장

* 다른 단점과 만남: 그 단점을 특징점에서 제외

4. 이미지 내의 모든 격자에 대해 1과 3을 수행한다.

상기에서 한 번 추적한 융선을 따라 가지 않기 위해 별도의 이미지를 두어 추적한 이미지를 기록해 둔다.

도 5는 의사 특징점이 제거된 상태를 나타낸 예시도를 설명한 것이며, 상기의사 특징점이란 실제 사람의 지문에는 없지만 특징점 추출 과정에서 생겨난 가짜 특징점을 뜻하고 있다.

상기 이러한 의사 특징점에는 두 가지 경우가 있으며, 첫째는 이미지의 전처리 과정에서 없어지지 않은 잡음으로 인한 것으로, 본 발명의 시스템에서 사용한 반도체 방식의 지문 입력기는 땀샘으로 인한 잡음과 융선의 끊김 현상이 많이 나타나므로 융선의 방향성을 이용해 상기의 의사 단점을 제거 할 수 있고, 둘째는 이미지의 가장자리 부근에 지문이 찍히지 않아 융선이 끊어진 것처럼 나타나는 단점이 있으며, 상기 이런 의사 특징점의 경우에는 지문 이미지를 실제 지문이 찍힌 전경과 지문 이미지가 없는 배경부분으로 나누고 그 경계부근에서 발생하는 특징점들을 의사 특징점으로 간주할 수 있다.

도 6은 매칭되는 상태를 나타낸 예시도를 설명하는 것으로, 그림 (가)는 반도체 방식의 지문 입력기에서 채취한 지문 이미지이고 (나)는 (가)이미지에서 직접 특징점을 추출한 후의 결과 이미지를 나타낸 도면이다.

따라서 상기 두 지문을 서로 비교하고 유사도를 구하여 동일인의 지문인지 여부를 판단하는 과정을 매칭이라 하는데 상기의 같은 지문 사람의 지문이라도 잡음이나 피부의 탄력 때문에 항상 정확히 일치하지 않으므로 유사도로 같은 사람의 지문인지를 판단한다.

상기 매칭 방법은 elastic matching 방법을 사용하고, 유사도 MS(Matching Score)는 다음과 같이 구한다.

여기서 q는 입력 지문이고 r은 등록 지문이다. n 와 n 는 각각 두지문의 공통 영역에 속하는 특징점의 개수이고 m 은 두지문의 공통영역에 속하는 특징점들 중 매칭되는 특징점들의 개수이고, 도 6은 공통영역과 두 지문의 매칭과정을 보여준다.

도 7은 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식시스템의 블럭도로 상기와 같이 지문을 곡선으로 이루어진 지문 융선들의 집합으로 보고, 그 융선의 흐름을 추적하여 개인 인증에 기준이 되는 개인별지문의 특징을 효율적으로 추출해 내는 지문 특징 추출방법을 나타낸 것으로, 지문을 입력받은 이후, 입력된 지문화상의 잡음을 제거하고 처리하기에 적당한 밝기로 만드는 제 1단계와 상기 1단계에 이후 입력된 지문화상을 일정크기의 부영역으로 분할 후, 각 부영역별로 융선의 방향을 결정하는 제 2단계와 상기 2단계 이후 입력된 지문 화상에서 전체적, 국부적 화상의 지문 품질을 측정하는 3단계와 상기 3단계 이후 입력된 지문 화상에서, 지문영역과 배경영역을 분리하는 제 4과정 이후, 입력된 지문화상이 처리 가능한지를 검사하는 제 5단계와 상기 5단계에서 입력된 지문이 처리 가능한 화질이면, 융선의 방향성을 따라 융선을 추적하면서 특징점들을 추출해내는 제 6단계와 상기 6단계 이후 추출된 특징점들 중 의사특징점을 제거하는 제 7단계와 상기 7단계에서 추출된 특징점들을 미리 등록해둔 특징점들과 비교하여 정합여부로 동일한 인지를 판단하는 제 8단계로 구분된다.

또한 상기 제 1단계는 입력된 지문화상의 각 화소에 대해서 수직, 수평 그리고 대각선의 각 방향에 대해 인접한 화소 값들의 분산을 구하고 분산값이 가장 작은 인접한 값들의 평균으로 그 화소값을 대치하여 입력된 지문화상의 밝기를 적당한 밝기의 화상으로 정규화 하는 제 1단계를 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 제 6단계는 밝기값으로 되어 있는 지문 화상을 부영역별로 나누고 나누어진 부영역의 화소들 중 밝기값이 가장 높은 화소에서 융선의 대표 방향값을 구하는 제 1단계와 상기 제 1단계에서 구한 방향값으로 기설정된 거리만큼 떨어진 점을 구하는 제 2단계와 상기 제 2단계에서 구한 점을 중심으로 상기 제 1단계에서 구한 방향값과 직교하는 방향으로 기설정된 길이 만큼의 화소들의 집합을 구하는 제 3단계와 상기 제 3단계에서 구한 점들의 집합 중 가장 높은 값을 구하는 제 4단계와 상기 제 4단계에서 구한 점이 지문 화상영역인지 배경부분인지를 판단하는 제 5단계와 상기 제 5단계에서 지문 화상영역인 경우에 대해, 융선이 다른 융선과 만나는지 혹은 융선의 끊김이 있는지를 검사하여 만약 다른 융선과 만나는 점이면 그 점을 분기점으로 저장하고 융선의 끊김이 있는 점이면 단점으로 저장하는 제 6단계와 상기 제 6단계에서 분기점이나 단점과 같은 특징점이 아니면 제 1단계로 돌아가 상기의 각 단계를 반복하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

도 8은 본 발명의 지문 인식 시스템의 전체 흐름도를 설명하고 있는 것으로, 사용자가 미리 자기의 지문을 등록절차를 거쳐 등록해 두고 개인의 인증이 필요한 경우 본인의 지문을 이용하여 인증을 할 수 있는 시스템을 도시한 것이고, 자세히 설명하면 다음과 같다.

1. 지문을 입력받아 처리하기에 적당한 형태로 전처리를 한다.

2. 전처리된 지문 이미지의 융선 흐름을 추적한다.

이 때 미리 구해둔 융선의 방향성 정보를 이용하며, 추적중 특징점을 만나면 그 특징점의 위치와 방향 등의 정보를 저장한다.

지문 이미지의 모든 융선을 추적을 할 때까지 상기 과정을 반복한다.

3. 융선의 흐름 추적 및 특징점 추출 단계에서 추출된 특징점들 중 잡음 등에 의해 발생하는 의사 특징점을 특징점의 방향 정보 등을 이용하여 제거한다.

4. 이미 등록된 지문과 특징점 정보를 비교하여 같은 지문인지를 결과로 출력한다.

상기와 같이 본 발명은 지문을 곡선으로 이루어진 지문 융선의 흐름들의 집합으로 보고, 지문 융선의 흐르는 방향을 구하고 상기 방향에 따라 지문 융선의 흐름을 추적하여 다른 사람과 구별되는 개인별 지문에 있는 여러 특징점을 직접 추출함으로써, 개인 인증에 기준이 되는 지문의 특징을 효율적으로 추출해 낼 수 있다.

이상과 같이 종래의 지문 인식 시스템보다 처리 단계를 간소화하여 인증 하는데 걸리는 시간을 줄이는데 그 목적이 있고, 특히 기존의 지문인식 시스템은 특징점 추출을 위해 지문 이미지를 이진화하고 이진화 된 이미지를 세선화하여 세선화된 이미지에서 특징점을 추출하는 여러 단계의 처리 과정을 거치게 되지만 융선의 흐름을 추적하면서 직접 특징점을 추출함으로써 여러 처리 절차를 줄여 시스템을 간소화하고 처리시간을 획기적으로 줄여 전체 시스템의 처리 속도를 높이는 효과가 있다.

Claims (5)

1. 지문을 입력받아 자동적으로 지문을 인식할 수 있는 시스템에 있어서,

   상기 입력된 지문화상의 잡음을 제거하고 처리하기에 적당한 밝기로 변환하는 1단계; 상기 1단계 이후, 입력된 지문화상을 일정크기의 부영역으로 분할 후, 각 분할된 영역별로 융선의 대표 방향을 계산하는 2단계; 상기 2단계 이후, 입력된 지문 화상의 품질을 측정하는 3단계; 상기 3단계 이후, 입력된 지문 화상에서, 지문영역과 배경영역을 분리하는 4단계; 상기 4단계 이후, 입력된 지문화상이 처리 가능한지를 검사하는 5단계; 상기 5단계에서 입력된 지문이 처리 가능한 화질이면, 융선이 방향성을 따라 융선을 추적하면서 특징점을 추출해내는 6단계; 상기 6단계 이후, 추출된 특징점들 중 의사특징점을 제거하는 7단계; 상기 7단계에서 추출된 특징점들을 미리 등록해둔 특징점들과 비교하여 정합여부로 동일한 지문인지를 판단하는 8단계로 형성될 수 있도록 함을 특징으로 하는 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템
2. 제 1항에 있어서,

   상기 6단계는 지문 화상을 일정크기로 분할하고, 분할된 영역 내의 화소들 중 밝기값이 가장 높은 화소를 구하는 1단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템
3. 제 1항에 있어서,

   상기 지문에서 구한 화소로 부터 융선의 대표 방향값을 구하는 1단계와 상기 1단계에서 구한 방향으로 기설정된 거리만큼 떨어진 점을 구하는 2단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템
4. 제 1항에 있어서,

   상기 2단계에서 구한 점을 중심으로 상기 1단계에서 구한 방향값과 직교하는 방향으로 기설정된 길이 만큼의 화소들의 집합을 구하는 3단계와 상기 3단계에서 구한 화소들의 집합 중 밝기 값이 가장 높은 값을 구하여 융선의 가운데 점을 결정하는 4단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템
5. 제 1항에 있어서,

   상기 4단계에서 구한 점이 지문 화상영역인지 배경부분인지를 판단하는 5단계와 상기 5단계에서 지문 화상 영역인 경우에 대해, 융선이 다른 융선과 만나는지 혹은 융선의 끊김이 있는지를 검사하여 만약 다른 융선과 만나는 점이면 그 점을 분기점으로 저장하고, 융선의 끊김이 있는 점이면 단점으로 저장하는 6단계와 상기 6단계에서 분기점이나 단점과 같은 특징점이 아니면 1단계로 돌아가 상기의 각 단계를 반복하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 융선 추출을 이용한 자동 지문 인식 시스템