KR100406296B1 - 손과 손가락 선의 비접촉 인식방법 및 그 장치 - Google Patents

손과 손가락 선의 비접촉 인식방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

카메라로 손이나 손가락 라인을 재생하는 과정은 피부 접촉 없는 비접촉식으로 기록장치와 함께 작동한다. 조명과 재생빛 경로상에서 선형 혹은 원형으로 편광된 빛을 사용함으로써, 피부의 표피와 내피 패턴의 분리된 표현을 얻을 수 있다. 이렇게 하여 대비가 뛰어난 선명한 피부 이미지를 얻을 수 있고, 반면에 이미 혈액이 공급된 피부의 깊은 층으로부터 정보를 얻는 것이 가능하다. 알고리즘은 손바닥 선요소의 다른 강도와 방향(벡터)의 피부패턴을 탐색한다. 계산된 수치적 판별값은 벡터의 모든 주파수 뿐만아니라 두 패턴의 벡터이미지의 투사 주파수 성분의 진폭과 위상을 포함한다. 본 방법은 사람이 원격으로 조절하는 것이 가능하도록 하여 측정장치를 완전히 보호하고, 속임수에 대항하여 안전도가 증가한다.

Description

손과 손가락 선의 비접촉 인식방법 및 그 장치{SYSTEM FOR CONTACTLESS RECOGNITION OF HAND AND FINGER LINES}
손가락의 튀어나온 부분의 능선 형태는 물체나 종이 위의 지문 형태로 오래전부터 범죄학 영역과 문맹인의 서명 대용으로 사용되어왔으며, 최근에는 금고, 은행의 안전보관소, 컴퓨터 그리고 다른 안전하게 보관된 물건들의 접근을 위한 승인 제어코드로서 더욱 그 중요성이 증가하였다.
그러나, 컴퓨터 판정이 즉시 빨리 발생해야하기 때문에, 그리고 같은 사용자가 각 경우에 자주 사용된다는 것이 미리 가정되어야하기 때문에 영구적 색깔이나 지방자국의 파일(file)화는 이와 연관하여 실용적이지 못하다.
따라서, 굴절 경계면에서의 전체 혹은 부분적인 반사의 방해도를 이용하여 광학적 재생을 통해 유리표면의 자국을 간단히 사진화하는 방법이 개발되었다.
또한, 손바닥의 선의 형태도 사람을 판별하는데 적당하다. 유리 표면위의 그러한 자국 형태를 남기는 방법도 이와 관련하여 가능하다; 그러나, 이 방법은 장치가 보다 크고 복잡하다는 이유만으로 널리 사용되는 데에 실패하였다. 따라서, 이 방법에 대한 평가 알고리즘의 개발은 아직 선진단계에 도달하지 못하였다.
만약 피부선의 자국에 의한 방법에 기초하여 작동하는 접근 제어장치가 많은 일반인 어느 누구에 대해서도 사용된다면, 그러한 사용은 다음과 같은 요소에 의해 악영향을 받게된다;
(1) 오염은 평가 알고리즘이 더 이상 판단할 수 없는 측정 혹은 접촉압력표면의 원인이 된다. 물론 만약 필요하면 먼지는 제거제를 가지고 단지 닦아냄으로써 없앨 수 있다. 그러나, 이것은 참여하는 사람의 협조와 주의를 요구하고, 항상 기대할 수도 없으며, 장치를 조작하는 사용자는 주의와 유지업무를 수행하여야 하므로 비경제적이고 노동집약적인 단점이 있다.
(2) 센서의 접촉 표면은 항상 자유롭게 접근 가능하여야 하는 측정 빛 경로의 일부분이므로, 장치의 중요한 부품들은 고의에 의한 파괴로 손상을 입을 수 있다.
(3) 접촉은 많은 사람들과 응용대상의 접촉 압력표면을 통하여 이루어지므로, 위생학의 입장에서 보면 피해야한다. 이것은 병원과 의학적 그리고 생물학적 안전영역에서 특히 적용된다.
(4) 응용대상의 접촉 압력표면은 화학적 혹은 방사능을 가진 오염물을 전달할 수도 있다.
(5) 피부접촉을 요구하는 방법은 심리적인 이유 때문에 다른 방법들 보다 잘 사용되지 않은데, 예를 들면 "범죄자" 데이터 파일과의 연계성과 감염의 두려움, 혹은 피부접촉의 혐오감등 때문이며, 후자의 경우는 민족에 따라 다르다.
(6) 피부의 표피는 유리표면 상의 반사 간섭에 의한 잘 알려진 광학적 방법에 의하여 재생된다. 이것은 각 개인의 정보를 포함하는 혈액순환 패턴뿐만 아니라 피부의 깊은 부분에 놓인 피부의 비균일성이 이러한 방법으로 접근가능하지 않아 부정적 효과를 갖는다. 이것은 그러한 방법의 명확성과 정확성을 제한한다.
(7) 피부패턴 인식의 많은 알려진 방법은 피부의 실제 구조(즉, 피부의 기복)를 결정하기 위하여 설계된다. 단점은 기복이 끊임없이 잘못될 가능성이 있는 소성 재생 방법에 의해 쉽게 재생될 수 있다는 것이다.
(8) 피부접촉을 요구하는 모든 방법에 있어서, 거의 보이지 않는 자국, 즉 손가락이나 혹은 손 라인의 고전적인 흔적은 장치의 표면상에 남는다. 여기서의 단점은 그러한 흔적이 나타날 수 있으며, 흔적을 추적하여 조사함에 있어서 잘못 사용될 수 있어 제거되어야 하고, 만족할만한 높은 안전도가 필요한 경우에는 닦아져야 한다는 것이다.
(9) 물론, 간단한 종래 방법이 여기서 또한 언급될 필요가 있으며, 이는 물체와의 접촉없이 카메라를 사용하여 피부라인을 재생하는 것이다. 피부는 항상 약간 일반적인 조명하에서 반투명하기 때문에, 빛은 어느 정도까지 산란되어 확산되므로, 그리고 돌출부 능선의 최상층은 동시에 다소 빛나게 반사되므로, 사람의 눈과 비슷한 카메라는 분명하지 않은 표피와 내피의 상의 겹침을 "보게"된다.
일정 각을 가지고, 즉 경사지게 조명을 비추어 피부 돌출부의 능선과 골의 대조를 증가시키는 것이 기본적으로 가능하다. 여기서의 단점은, 이 방법은 전체 화면에 걸쳐 균일하게 동작하지 않는다는 것이고, 조명에 대하여 라인패턴의 방향과 물체 표면의 굴곡에 따라 달라진다(광택효과). 모든 측면에서의 경사진 조명 은 실지로 굴곡을혹은 퍼진 조명 광학적으로 보상하지만, 확산된 반사성분이 증가하므로 능선의 대조도는 떨어지게 된다.
비교적 강한 광택과 대조 효과는 경사진 조명과 경사진 녹화방향(반사에 대한 법칙에 따라)으로 얻어지며, 특히 큰 입사각 혹은 녹화각으로 얻어진다. 여기서의 단점은 목표물이 일정각이나 경사로 세팅되어 있을 때, 예를 들면 SCHEIMPGLUG와 같은 고가의 장비에 의한 왜곡 보정이 요구되며; 피부의 굴곡은 매우 혼란스런 효과(이미지 왜곡)를 갖는다.지문의 세부를 보다 잘 나타내기 위해 극성 벡터와 평행하게 배치된 연결 축을 가지는 한 쌍의 램프를 단일 극성 필터 아래에 배치하고, 극성 벡터와 직각으로 배치된 연결축을 가지는 다른 쌍의 램프를 제공하는 것은 US 4,936,680에 공지되어 있다. 한 쌍의 램프가 극성 필터 위에 배치된 각각의 핑거를 비추는 동안 구동 벨트와 모터를 통하여 램프와 함께 회전한다. 극성 필터가 회전함에 따라, 화상은 각각 3도의 회전각으로 카메라에 의해 찍히고 저장 유닛에 저장된다. 한 번 회전한 후에, 한 쌍의 램프는 꺼지고 다른 쌍의 램프는 켜져서, 90도 각으로 다시 회전하므로 제 2 쌍의 램프의 출발 위치는 이미 사용된 램프 쌍과 일치한다. 출발 위치에 도달한 후에, 하나의 영상은 3도의 각으로 극성 필터를 각각 회전시켰을 때 카메라에 의해 기록되고 제 2 저장 유닛에 저장된다. 추가 회전 이후에 차이에 의해 상세한 지문을 재현할 수 있도록 제 1 저장 유닛과 제 2 저장 유닛으로부터 데이터가 사용될 수 있다. 그러나, 모터에 의한 회전은 장치에 문제를 일으키기 쉽고, 제작 비용을 증가시킨다는 것을 알 수 있다. 지문은 많은 각각의 영상 형태로 카메라에 의해 기록되므로 전체 제조 시간이 아주 길어서, 제 2열의 측정 경로에서 상태는 제 1 열의 측정 경로와 정확하게 일치하지 않는데 왜냐하면 손가락은 대개 전체 2.25 회전동안 유지되지 않기 때문이다.
본 발명은 사람을 판별하기 위해 피부 접촉 없이 손과 손가락 선을 광학적으로 재생할 수 있는 방법과 그 장치에 관련되며, 또한 인식 알고리즘과 관련된다.
본 발명의 상세한 설명은 관련 도면과 연계하여 간단한 실시예를 통하여 후술되었으며, 도면은 다음과 같다 :
도 1 은 비접촉식으로 손가락 라인을 인식하는 첫 번째 장치의 측면도이다.
도 2 와 도 3 은 도 1에 도시된 장치의 빛에의한 조명 광선 경로를, 위와 전면에서 각각 본 도면이다.
도 4에서 도 6은 표피와 내피의 피부라인을 인식하기 위한 센서장치의 실시예를 보여주며; 그리고
도 7 은 손을 위한 위치 패턴 모델을 보여준다.
도 8 은 흐름도이다.
*도면부호설명
1...손가락 2...지지대
3...물체평면 4...간섭광필터
5...유지판 6...역전 프리즘
7...편광필터 8...렌즈
9...이미지 리시버 10...카메라
11...하우징 용기 12...커버판
13...구멍 14...기저판
15...빛 소스 16...분산 디스크
17...편광필터 18...슬롯
20...창문 21...형판
22,23...프레임 24...거울
25...하우징 27...형판
본 발명에 따르면, 전술한 공지된 방법의 단점은 손이나 손가락 선으로 사람을 확인하기 위한 방법에 의해 감소되거나 제거되는데, 이 방법에 의해 장치의 기계적 운동을 생략하고 손과 손가락 선은 조사 광선의 경로에 배치된 제 1 극성 필터, 재현 광선 경로에 배치된 제 2 극성 필터 및 카메라를 수단으로 접촉 없이 광 감지된다.
운전 모드는 편광을 사용하여 이와 연계하여 강화될 수 있다. 반면에 그러한 빛은 (a) 광택있고 빛나는 구조의 선호되는 재생을 통하여 돌출부 능선의 대비를 실질적으로 증가시키며, 돌출된 능선은 (b) 빛나는 구조를 필터링하여 또한 보이게 만들 수 있고, 따라서 내피의 패턴도 보일 수 있게된다. 특히, 조명빛 경로와 재생 빛 경로에 편광 빛을 사용하여 정의된 경로 내의 표피와 내피의 패턴을 선택하는 것이 가능하다. 빛나는 표피만 강조되어 표현되는 것이 가능하며, 산란되어 반사하는 내피만을 강조하여 나타내거나 두 피부 패턴을 차례로 간단히 조합하여 나타내는 것 또한 가능하다.
내피 패턴은 보다 깊은 수준에 놓여진 구조에 의해 공급되며, 특히 이미 혈액이 공급된 피부의 근접층 구조에 의해 공급된다. 선형 편광빛의 경우에는, 편광장치가 조명 경로와 재생 광선 경로에 평행하게 세팅된다면 표피 패턴은 재생되며, 내피 패턴은 상기 편광장치가 수직하게 놓일 때 재생된다.
원형으로 편광된 빛의 경우에는, 조명 경로와 재생 광선 경로에서 편광의 회전이 같은 방향으로 조정되지 않을 때에 표피 패턴은 재생되고, 내피 패턴은 같은 방향으로 조정될 때에 재생된다. 회전 방향(오른쪽 혹은 왼쪽 회전)은 여기서는 빛의 전파 방향을 바라보는 E 벡터의 회전방향으로 정의된다.
본 발명에 의한 장점은 다음과 같이 상세히 기술 될 수 있다 :
(1) 센서장치는 잦은 주의와 불필요한 조정을 야기하는 접촉을 하지 않으므로 먼지나 오염으로부터 보호된다.
(2) 장치는 방탄유리 같은 보호벽으로 완전히 보호되므로, 고의적인 파괴에 대하여 보호된다.
(3) 장치는 위생학적으로 확실히 하기 위하여 다른 사람들과의 간접 접촉이 배제되도록 설계된다.
(4) 장치는 어떠한 화학적 혹은 방사능 오염이 전달되지 않도록 설계된다.
(5) "범죄자 명단"과 연계된 심리학적 이유들과 감염의 두려움 그리고 접촉의 우려는 비접촉식으로 작동하는 장치이므로 제거된다.
(6) 많은 광학적 접촉 방법에 대응하여, 부가적인 정보내용을 가진 내피 구조는 본 발명과 연계하여 접근 가능하도록 만들어진다.
(7) 수위선(watermark)과 같은 내피 구조가 복사되거나 위조될 수 없으므로,그리고 특히 사기의 목적으로 두 개의 다른 대조형태를 성공적으로 결합하기가 쉽지 않으므로 속임수에 대한 안전도는 증가한다.
(8) 사기의 목적으로 사용될 수 있는 손가락 피부선 흔적은, 고무와 같은 것으로 피부 복사를 하는 것과 같은 장치에 의해 재생될 수 없다.
(9) 카메라에 의한 종래 재생법에 대응하여, 본 발명은 표피와 내피의 이미지를 분리하고, 이를 평가하는 것이 가능하다.
본 발명은 균일한 효과를 제공하며, 표면의 굴곡과 선의 방향에 관계없는 과정을 이룬다. 목적물의 어떠한 경사위치도 광택 각 조건을 이용하는데 필요 없으며, 이와 연계된 수정 또한 필요하지 않다.
손가락 라인을 재생하기 위한 장치는 도 1에서 도 3에 예를 통해 기술되었으며, 상기 장치는 테이블 모델로 설계되었다. 표피를 재생하기 위해 고정장치로 조정된다. 손가락(1)은 지지대(2)에 놓이며, 따라서 물체평면(3) 상이나 혹은 촛점영역에 존재하게되고, 간섭 광필터(4), 유지판(5)(예로 아크릴유리), 역전 프리즘(6) 그리고 편광필터(7)를 통하여 카메라(10)를 사용해 사진을 찍을 수 있다. 카메라(10)는 렌즈(8)와 이미지 평면에 이미지 리시버(9)(예를들어 CCD 칩)를 포함하고, 또한 이미지 프로세싱을 위한 부품들(도시안됨)을 포함한다.
부품 4,5,6 그리고 7은 구조적인 이유로 서로 광학적으로 접합되어있으며, 유지판(5)은 하우징 용기(11)와 고정 결합되어있다. 지지대(2)에 작용하는 힘을 흡수하거나 분산시키는 커버판(12)은 하우징 용기(11)와 또한 모서리에서 결합되어있다(유지판(5)과는 아니다). 하우징 용기(11)는 빛이 나갈 수 있는 구멍(13)을 갖는다. 하우징 용기(11)와 카메라(10)는 기저판(14)을 통하여 서로 단단히 연결되어있다.
도 2와 3은 조명 광선의 경로를 보여준다. 각각 세 개의 빛 소스를 포함하는 두 개 그룹 내에 장착된 빛 소스(15)들은 역전 프리즘(6)(도1에의 단면에는 도시안됨) 옆에 장착되고, 초점렌즈를 가진 발광 다이오드와 같은 형태로 설계되며, 손가락(1)과 방향성 로브(lobe)와 정렬된다. 전방 특성을 가진 분산 디스크(16)와 편광필터(17)는 각 경우에 상호 연결되어있다. 하우징 용기(11)로부터 나오는 빛을 위하여 커버판(12)에 두 개의 슬롯(18)이 구비되며, 이에 상응하는 슬롯이 유지판(5)에 만들어진다. 각 편광필터(17)를 사용하는 대신에, 각각 세 개의 빛 소스를 커버하는 두 개의 확장되어 뻗어있는 편광 호일(foil)을 사용하는 것이 가능하다.
표피 패턴의 분리된 재생을 위한 센서의 조정에 있어서, 만약 선형 편광 빛이 사용된다면 재생 광선 경로에 있는 모든 편광필터(7,17)는 동일 방향으로 조정되어야 한다. 표피의 선택에 있어 최상의 효과는, 만약 편광(E 벡터)의 공통방향이 도 1과 2의 도면 평면과 평행하게 놓여지거나 혹은 도 3의 도면평면에 수직으로 놓여진다면 달성될 수 있다. 후자의 평면은 경사진 조명과 반사조건(예를 들어Brewster 각)에 달려있는 피부가 편광효과를 보여주는 반사 평면이다. 거의 수직 조명에 의해, 편광의 공통방향은 어느 방향도 될 수 있다. 만약 원형 편광을 가진 빛이 사용된다면, 필터(7,17)는 회전 위치에 관하여 조정될 필요가 없다.
도 4에서 6은 표피와 내피의 피부선을 인식하기 위한 센서장치의 실시예이다. 상기 장치들은 벽 장치 유닛처럼 편리하게 설계된다. 장치는 하우징(25) 내에 수용되며, 상기 하우징(25)은 일측면 상에 방탄유리 창문(20)을 갖는다. 본 발명에 따르면, 센서장치의 하우징은 또한 현재의 보다 큰 방탄유리 벽의 전면에 장착될 수 있다.
편광 그리고 간섭 광필터는 카메라 편광필터 7 과 4가 렌즈(8) 전면에 놓이듯이 도4와 같이 배열된다. 카메라(10)는 물체 평면(3)에 조준되며, 물체 평면(3)은 유리 판넬의 창문(20)의 전면으로 대략 4 cm 바깥에 위치한다. 빛은 네 개의 빛 소스(15)에 의해 비춰지며, 두 개의 램프는 도면에 도시되어 있다. 이들은 물체 평면(3)에 조준된 작은 할로겐 집중 조명장치와 같은 방향성 램프의 형태로 설계된다. 그러나, 분산 디스크(16)는 어떤 형태의 램프가 사용되느냐에 달려있지 않으며, 편광필터(17)는 상기 각 램프의 전면에 연결된다.
선형 편광 빛이 사용되는 경우에, 편광 필터는 도면 평면에 도시된 램프 쌍이 도면 평면에 수직으로 편광되는 방식으로 조정된다. 만약 카메라 편광필터(7)가 또한 도면 평면에 수직으로 조정되면, 표피의 이미지는 이러한 배열로 얻어진다(도 1의 이전 실시예와 같이).
내피의 이미지를 나타내기 위해, 카메라 편광필터(7)는 두 개의 잠금점이 구비된 전기구동기와 90도 각으로 맞추어 질 수 있다. 그러나, 기계적 운동이 없어야 더욱 튼튼하다. 이러한 목적을 위해, 동일 타입의 부가적인 램프 쌍이 고정 편광필터(7)와 관련하여 요구된다. 조정된 필터를 포함하여 상기 부가적인 램프 쌍은 도 4에 도시된 램프 쌍에 대하여 광학적 축 사에서 90도 각으로 맞추어진다. 두 쌍의 램프는 표피와 내피의 사진을 기록하기 위해 교대로 잠깐씩 점멸한다.
원형 편광빛이 사용될 경우에도 같은 과정이 적용되지만, 이 경우에는 필터 조정이 필요하지 않고, 편광필터(7,17)들의 편광 회전과 돌려진 배치는 상술한 설명에 따라 고려되어야 한다.
사용자는 틀을 접촉하지 않고 전방으로 손바닥을 하여 손을 초점영역인 물체평면(3)으로 삽입하는 것이 필요하다. 도 7에 도시된 형판(27)은 유리 틀에 위치하며, 위치를 잡는데 도움을 준다. 편 손가락의 손 윤곽이 형판에서 보이며, 단순화되고 양식화한 형태이다. 사진 왜곡이 거의 나타나지 않으므로 손의 라인 패턴은 항상 펼쳐진 손가락으로 기록되어야 하는 것은 아니며, 그러한 왜곡은 피부 주름의 쇠퇴로 인해 발생한다. 사용자는 형판의 사진에 의해 손가락을 펴도록 권장되는데, 이것은 사용자 지침서에서 이 정도까지의 지시는 항상 따라오는 것은 아니라는 것을 경험으로부터 알 수 있다.
광선의 경로는 거울이나 프리즘에 의하여 좀더 컴팩트한 장치를 얻기 위하여 구부러진다(도시안됨).
도 5는 전술한 간단한 실시예의 변형이고, 물체 평면(3)은 벽으로부터 약간의 간격을 가지고 떨어져 있다. 거리는 또한 수 미터에 달하기도 한다.. 그러한설계는 접근과 제어가 같은 장소에서 발생하지 않는 경우에 고려되며, 센서장치는 보호된 영역에 위치하고(방탄유리틀 뒤쪽), 표시장치 연결이 상기 장치와 존재한다. 조명 요소들인 15,16,17은 카메라(10) 근처의 이 연결부에 위치하고, 이는 하우징(25)의 부피를 비교적 작게 해준다. 이러한 경우에, 위치조정기는 프레임(22)의 형태로 설계되며, 이는 내부에 단순화되거나 혹은 양식화된 손가락이 펴진 손 윤곽을 가지고, 그러한 프레임은 벽 장착장치나 혹은 보다 큰 간격으로 자유단 기둥이나 다른 위치에 장착된다. 사용자는 손을 프레임에 삽입하고 이 형판과 손을 정렬하여 충분히 덮어야 한다. 프레임 내부의 치수는 접촉이 어려움이 없도록 선택된다.
도 6은 다른 변형을 보여주며, 위치 조정판인 프레임(23)은 경사위치에서 벽 위에 장착된다. 이는 보다 편안하게 손으로 쥐는 것을 허용할 뿐만 아니라, 광선 경로가 거울(24) 상에서 구부러지는 보다 컴팩트한 구조이다. 방탄 유리틀 창문(20)을 관통한 광선의 경사진 경로는 어느 정도의 이미지 왜곡을 발생시키지만, 이는 매우 미미하고 후에 보정될 수 있다. 여기에 도시되지 않은 다른 변형예에 의하면, 카메라에 하우징이 구비되며 조명장치가 장착되고, 예를 들면 도달 가능한 높이 수준에서 천정 상에 그리고 하방으로 조준된 사진창으로 장착된다; 그리고 프레임 22 혹은 23 타입의 프레임은 위치조정용으로 사용되지만, 수평으로 장착된다. 그러한 프레임에 손바닥을 위로 향한 채 손을 삽입한다. 그러한 프레임은 전체적으로 혹은 부분적으로 플라스틱으로 만들어지며, 필요한 경우에 안테나가 상기 프레임에 통합된다.
배치를 위한 다른 위치 조정의 도움은 위에서 카메라의 물체평면 안이나 위로 찍는 "공중" 사진이다. 본 발명에 의하면, 그러한 공중사진은 이중 이미지이며, 두 개의 프로젝터 - 서로 옆에 배열된다 - 에 의해 두 부분 사진 혹은 이미지가 정확히 카메라의 물체평면과 일치하고, 손의 올바른 위치로 상기 평면과 일치하는 방식으로 만들어진다.
또한, 홀로그래피로 만들어진 공중사진, 예를 들면 자국, 손금 혹은 손은 손을 위치시키는 데에 도움이 될 수 있다. 이와 연계하여, 홀로그램 판은 방탄유리틀의 전면 내부에 장착되는 것이 유리하다. 홀로그램에서 작은 구멍은 "관통해 보는" 카메라의 역할을 한다.
마지막으로 기술된 설계 배치에서, 공중이미지는 위치 선정 도움이 되며, 설비의 어떤 부품의 우연한 접촉도 배제될 수 있다.
주변 빛을 막기 위하여, 특히 측정을 방해하는 일광을 피하려면, 단순히 가리는 등의 방해 소스의 제거와 같은 방법은 적절하지 않고, 다음과 같은 간섭광에 보다 덜 민감한 장치가 만들어져야 한다 :
(1) 첫 번째 실시예에 있어서 커버판(12)과 손가락 지지대(2)는 어둡게 설계되어야하며, 검정이 가장 좋고, 표면은 거칠게 하여 최소한의 불필요 광선이 반사되게 한다.
(2) 파장이 좁은 영역인 빛을 사용해야하며, 예를 들면 좁은 영역 필터의 도움을 받거나 색발광 다이오드나 레이저를 조명측면에 사용하고, 재생측면에 좁은 영역을 통과시키는 상응하는 필터를 사용해야한다.
(3) 섬광같은 펄스화된 조명이나 펄스화된 발광 다이오드(LCD의) 혹은 펄스화된 레이저 다이오드는 기록 카메라의 조정된 짧은 셔터 시간과 조합되어야 한다.
마지막으로, 커버판(12), 손가락 지지대(2), 형판(21)과 더불어 프레임 22와 23 내에 비접촉식 ID 카드 판독기의 안테나를 위한 공간이 가능하며, 따라서 이 ID 판독방법과의 결합이 가능하다.
* 손라인 인식을 위한 소프트웨어 알고리즘
사람 판별의 목적으로 두 개의 손 라인패턴의 비교는, 이상적인 경우에, 형식적으로 완전한 패턴의 상관관계이다. 일치하는 경우 재생의 질이 좋다고 가정하면, 상관계수는 실질적으로 100%이다.
그러나, 만약 판별되어야 할 사람의 이미지가 수 없이 저장된 완전한 이미지와 이런 방법으로 비교되어야 한다면, 이미지 프로세싱 낭비와 특히 계산시간이 너무 오래 걸린다. 좀더 좋은 방법은 결정을 위해 필요한 특징들을 담은 특징적 인식 데이터나 혹은 특징들을 저장하여 비교하는 것이다. 따라서, 이미지 데이터 압축이나 코딩이 요구된다. 그러한 압축과 코딩은 원하는 조건, 특히 결정의 "정확성"에 대해 간단한 방법으로 적용할 수 있어야 한다. 본 경우에 선택되는 이미지 프로세싱의 각 단계는 도식적으로 보였으며, 다음에 설명된다. 본문에서는 밑줄을 그음으로써 도식도의 여러 블록을 참조하도록 하였다.
필터링에 요구되는 매우 높고 비교적 낮은 공간 주파수의 억제는 별도로 하더라도(도시안됨), 첫 번째 프로세싱 단계는표피와 내피 이미지의 구분이다. 이것은 작은 상자와 같은 하부유닛으로의 구분이며, 데이터 압축의 관점에서 초기 이미지의 픽셀 수에 대하여 이미지 분할 숫자가 가능한 한 감소되도록 하는 방법으로 구분한다 ; 그러나, 부분 이미지의 자세한 해상도는 여전히 본 작업에 적합하다.
다음 단계는선 분석으로, 부분의 내용은 다른 강도 "s" 와 방향 "r"을 가지는 선 요소에 따라 검토되며, "s" 값은 대략 2에서 3 이고 "r" 값은 8 정도까지 올라간다. 일 부분에서 같은 타입의 몇몇 벡터(같은 강도의 평행선 부분)가 더해진다. 따라서, 각 부분은 많은 다른 타입의 벡터로 기술될 수 있다. 단지 한가지 타입의 벡터, 즉, "r" 과 "s" 의 조합이 한번에 검토될 때, 벡터 이미지가 여러 가지 타입의 벡터의 결과로서 얻어진다. 다른 타입의 벡터 이미지를 부가적으로 조합하는 것은 알고리즘 최적화의 관점에서 유리할 것이다. 예를 들면, 매우 낮은 수치 값을 피할 수 있다.
또한, 데이터 압축은 벡터이미지의투사를 통하여 좀더 이루어지며, 즉 다른 방향으로 픽셀 값을 첨가하는 것이다. 이것은 컴퓨터 단층사진 과정에 따른 단면의 기록과 상응하고, 이 경우에 목적물은 이미 대략 5 정도보다 낮은 필수적인 픽셀 값으로 분할된 이미지 필드를 가지며, 영 값은 비교적 자주 발견될 수 있다.
투사의 전체성은 완전한 물체의 정보를 포함하고 있으므로, CT 알고리즘을 사용하여 충분히 많은 수의 투사를 통해 물체의 층을 재구성하는 것이 가능한 것으로 알려져 있다.
이미지 재구성(후면 투사)은 여기서 수행되지 않는다. 그러나, 투사 함수의 정보는 손 라인의 이미지를 특징 지우기 위하여 사용된다. 투사의 수는 이미지 특성의 원하는 정확도에 따라 달라진다. 요구되는 적절한 정확도는 단순한 법칙으로조정될 수 있는데, 즉 투사의 수를 선택하는 것이 본 과정의 장점이다. 이와 관련하여, 알려진 컴퓨터 단층촬영에 비교하여 단지 몇몇의 투사만이 요구된다.
무엇보다도,전체 주파수는 투사함수로부터 각 벡터타입에 대해 간단한 방법을 만들어낸다. 전체 주파수 혹은 그들의 조건들은 이미 선 패턴을 대충 특징지우기에 적당하다.
다음 단계는투사의 주 방향을결정하는 것이다. 이 목적을 위해, 우리는 방향 "r"을 고려하지 않고 가장 높은 선강도 "s"로 모든 벡터 이미지 합의 사진을 보며, 그리고 상기 합한 이미지의 투사를 살핀다. 엄지의 주름자국, 다섯손가락 주름 그리고 세손가락 주름인 세 개의 가장 강한 주 선은 오른손과 왼손에 관계없이 큰 진폭으로 최대로 나타나므로, 손의 종축에 대해 ±45˚정도의 방향으로의 투사 쌍이 이와 관련하여 선호된다. 잘 인식할 수 있는 최대의 것, 예를 들면 다섯 손가락 주름이 목적물과 관련된 스케일의 영점을 정의하는 데에 사용될 수 있다. 다른 투사로는, 만약 매우 확실한 최대가 인식가능 하다면, 상기 최대는 또한 스케일의 영점을 고정하는 데에 사용된다. 그렇지 않으면 영점은 임의로, 예를 들면 이미지의 좌측 모서리에 고정된다.
투사의 주방향은 프로그램의 ±45˚의 영역 내에서 최대값의 "출력"의 도움으로 찾아질 수 있다. 그러면, 그것은 다른 방향들을 위한 참고방향으로 또한 사용된다. 이런 방법으로, 측정방법의 어느 정도의 불변성이 또한 생성된다.
또한, 데이터 압축에 있어서, 투사 함수는주파수 해석을 거치게 되며, 최단 형태, 진폭 그리고 필요하면 위상이 주파수 성분을 나타내기 위하여 선택된다. 주방향에서 모든 투사의 특성화는 진폭과 위상값을 통하여 발생한다. 다른 투사에 있어서, 위상 데이터는 단지 어떤 경우에만 물체와 관련이 있으며 일반적으로 특성화를 위해 직접적으로는 적합하지 않다.
여기서는 패턴 인식을 위해 물체와 관련되지 않은 위상정보가 어떻게 사용될 수 있는지, 가능성에 대해 언급한다 : 투사 함수는 응답 코드 저장소 내에 기록된 진폭과 위상으로부터 재구성될 수 있고, 형태 곡선의 비교는 상관계수를 사용해 수행될 수 있다. 이러한 가능성은 도표에는 나타나 있지 않다.
표피와 내피의 이미지에 기초한 수치적 인식은 모든 주파수의 벡터 타입, 투사의 주파수 성분의 진폭 세트, 또한 주 투사의 진폭과 연관된 위상의 조건을 포함한다. 얼마나 많은 투사 혹은 진폭/위상 세트가 발생되어야 하는지는 경험적으로 결정되어야 한다. 이러한 손 라인 패턴의 특성타입은 손에 대하여 번역불변이다.
특징들은 상위 순서형태로 수치 인식파일로 세팅될 수 있으며, 순서는 전체적인 일람표로 시작하여 매우 해상도 높은 패턴, 즉, 패턴사이의 공간이 빽빽한 경우의 주파수 성분의 진폭과 위상으로 끝난다. 특성 비교 과정은 전체 빈도수로 시작하고 불일치 하는 경우에 끝난다. 손 라인 이미지의 일치도의 질은 부정 메시지 없이 보다 높은 상위 순서로 진행될수록 높아진다.
내피 이미지의 분석은, 표피 이미지만큼 강하게 구조화되어 있지는 않지만, 동일 방법으로 행해지며, 주 투사를 위한 스케일의 영점은 관련된 표피 이미지로부터 잡아진다. 선 강도의 수 "s"는 내피에서 낮아질 것이다.
일단 인식이 계산되면, 사람이 처음으로 등록할 때 데이터 베이스에 수용되어 포함된다. 손 라인 패턴의 비교가 수행될 때, 체크되어야 할 판별 특징은 데이터 베이스에 저장되어있는 판별 데이터와 상위 순서대로 비교되고, 도표의 마지막에 도시된 대로 긍정 혹은 부정적 결정을 내리게된다.
돌출 능선의 패턴에 특별한 특징이 있는, 세세한 배치의 수를 결정하는 지문 인식 알고리즘에 대응하여, "수직" 선 요소들의 (사인의) 분포 패턴은 여기서 제안된 손 라인 인식과정으로 찾아내어 진다. 본 경우에 각각은 많이 변하지는 않지만, 정보 내용은 상술한 세 개의 주요선 내에는 보다 적게 놓여있으며, 약간 더 얇은 두 번째 라인의 그물조직 안에 더욱 많이 있다.
본 방법에 따른 손이나 손가락 선의 인식을 통한 사람 판별장치는 종래의 기술에 의한 단점을 극복하고, 비접촉으로 인식함으로써 보다 개선된 인식장치를 제공한다.

Claims (38)

  1. 손이나 손가락 라인을 이용하여 빛 소스(15), 편광필터와 카메라(10)를 사용해 사람을 인식하는 방법에 있어서, 손이나 손가락 라인, 돌출 능선패턴, 내피패턴이나 이와 같은 것들은 조명빛 경로에 배치된 첫 번째 편광필터(17), 재생빛 경로에 배치된 두 번째 편광필터(17) 그리고 카메라(10)에 의하여 이미지 저장을 위해 접촉없이 광학적으로 인식되고, 이들은 단단히 고정되며 기계적 움직임이 없도록 설치된 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 수치적 판별은 디지털 이미지 프로세싱에 의하여 계산되며, 그러한 판별은 같은 형태의 저장된 테이타와 비교를 하도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 조명빛 경로 상에 세 번째 편광필터(17)가 있는 부가적인 빛 소스(15)가 구비되고, 상기 빛 소스는 첫 번째 편광필터와 90도 각으로 광축상에 맞추어지도록 조정된 편광필터(17)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 두 개의 빛 소스(15)는 표피와 내피의 이미지를 기록하기 위하여 계속해서 잠깐식 점멸하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 3 항에 있어서, 표피와 내피를 선택적으로 나타내기 위하여 선형과 원형으로 편광된 빛을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 인식방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 표피 패턴의 선택은 조명빛 경로와 재생빛 경로에서 상쇄방향으로 조정된 편광의 회전으로 수행되며, 내피 패턴의 선택은 상기 빛경로가 통과방향으로 조정된 편광의 회전으로 수행되고, 회전방향(좌 혹은 우회전)은 빛의 전파방향에서 바라본 E 벡터의 회전방향으로 정의되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 3 항에 있어서, 표피 패턴은 조명과 재생빛 경로에서 편광방향으로 평행하게 조정되어 선택되며, 내피 패턴은 편광방향과 수직하게 조정되어 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 두 패턴은 카메라로 차례로 하나씩 잠깐씩 동일 좌표 상에서 기록되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 각 패턴은 각 경우에 하나의 카메라를 사용해 기록되는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 3 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서, 동일 좌표 상에서 획득가능한 상기 두 피부 패턴의 상기 목적에 적합한 정보내용은 조합되는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서, 손이나 손가락 선은 거리를 충분히 떨어뜨린 채 측정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서, 인식 알고리즘에 의해 손가락 선을 인식하기 위하여, 상세선의 상대적 위치가 인식방향(예를 들면 헨리코드)으로 결정되고 평가되는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서, 인식 알고리즘을 사용하여 표피 패턴의 손가락 선을 인식하기 위하여, 수직방향 특성의 주파수가 인식 방향으로 결정되고 평가되는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 9 항 중의 어느 한 항에 있어서, 손 라인을 인식하기 위하여, 초기 이미지는 여러 구간으로 분할되고, 다른 강도와 방향을 갖는 라인 부분은 그 구간에서 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서, 분할된 구간 이미지에서, 라인 부분(벡터들)은 컴퓨터 단층촬영에 의한 단면이미지 기록방법에 의해 다른 방향(투사)의 픽셀 값으로 주파수 분포에 더해지는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제 13 항에 있어서, 투사는 진폭에 의해 특징 지워지며, 그리고 만약 필요하면 주파수 근사(예를 들면 HARTLEY에 의한)의 성분의 위상에 의해서도 되며, 위상 데이터가 있거나 혹은 없는 진폭은 패턴의 수치적 특성으로 사용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제 1 항에 따른 방법을 수행하는 장치에 있어서, 조명빛 경로 상에 배치되며 손이나 손가락 라인, 돌출 능선패턴, 표피패턴이나 이와 같은 것으로 향한 첫 번째 빛 소스(15); 상호 연결된 첫 번째 편광필터(17); 이미지 리시버(9)가 있는 카메라(10) 전면에 재생빛 경로 상에 설치된 두 번째 편광필터(7)를 포함하며, 상기 카메라의 렌즈(8)는 물체의 평면(3) 상에 초점이 맺히는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  18. 제 17 항에 있어서, 재생빛 경로 상에 역전 프리즘(6)이 배치되는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  19. 제 18 항에 있어서, 역전 프리즘(6)의 양쪽 측면 상에 배치된 램프 쌍에 의해 형성된 빛 소스(15)를 특징으로 하는 인식장치.
  20. 제 19 항에 있어서, 세 번째로 연계된 편광필터(17)가 있는 두 번째 램프 쌍은 역전 프리즘(6)의 양쪽 측면 상에 배치되는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  21. 제 17 항에 있어서, 배치는 기계적 움직임 가능성이 없도록 설계됨을 특징으로 하는 인식장치.
  22. 제 20 항에 있어서, 선형 편광필터 17과 7은 각각 조명과 재생빛 경로상에 90도로 교차되도록 배치됨을 특징으로 하는 인식장치.
  23. 제 20 항에 있어서, 빛 소스(15)는 상기 빛소스와 연계된 편광필터(17)의 편광방향에 따라 점멸할 수 있는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  24. 제 17 항에 있어서, 이미지 리시버(9)는 CCD 칩임을 특징으로 하는 인식장치.
  25. 제 17 항에 있어서, 빛 소스(15)는 다이오드 레이저임을 특징으로 하는 인식장치.
  26. 제 17 항에 있어서, 빛 소스(15)는 경사진 관찰각 하에서 백열의 금속표면을 갖는 램프임을 특징으로 하는 인식장치.
  27. 제 17 항에 있어서, 동등하게 편광된 빛 소스(15)로, 재생빛 경로에서 서로에 대해 수직으로 확장된 방향을 갖는 두 개의 편광필터가 구비되며, 상기 필터들은 각각 상기 재생빛 경로로 선택적으로 움직일 수 있는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  28. 제 27 항에 있어서, 카메라(10), 조명 장치(15,16,17)와 역전 프리즘(6), 영역 탐색기, 홀로그램 조명과 같은 부가적 광학장치(15,16,17) 기계적으로 닫혀진 하우징(11,12) 내에 수반되며, 방탄유리와 같은 유리틀(20)을 통해서만 광학적으로 접근 가능함을 특징으로 하는 인식장치.
  29. 제 28 항에 있어서, 인식장치는 벽설치 유닛으로 설계됨을 특징으로 하는 인식장치.
  30. 제 17 항에 있어서, 손이나 손가락은 보이는 영역, 그리고 카메라(10)의 초점 영역 내에서 형판(21)이나 혹은 프레임(22,23)에 의해 위치할 수 있는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  31. 제 30 항에 있어서, 형판(21)이나 혹은 프레임(22,23)의 내부 윤곽은 형판(27)을 위치하는 데 유리하게 손가락이 펴진 손의 외형을 갖는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  32. 제 30 항에 있어서, 프레임(22,23)은 홀로그램으로 만들어진 공중 사진의 형태로 제공되는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  33. 제 30 항에 있어서, 프레임(22,23)은 부분적 혹은 전체적으로 금속으로 구성되고, 높은 주파수의 관점에서, 상기 프레임은 비접촉식 ID 카드판독기(근접 판독기)의 안테나 기능을 갖는 그러한 방법으로 설계되고 조정되는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  34. 제 30 항에 있어서, 고정 거리로 조정된 광학적 영역탐색기가 프레임(22,23)과 결합되며, 상기 영역 탐색기에 의해 이미지 기록이 제어될 수 있음을 특징으로 하는 인식장치.
  35. 제 34 항에 있어서, 영역탐색기는 삼각측량원리에 따라 광학적으로 작동하는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  36. 제 30 항에 있어서, 일단 손이 제대로 프레임에 위치하면, 대기 상태로 장치는 스위치-온 되고, 사용자가 서있는 바닥과 연결된 용량성 연결을 이용하여, 사용자의 몸이나 혹은 HF 안테나로 작동하는 위치조정 프레임의 용량성 변화 혹은 프레임 내에 배치된 안테나를 통하여 측정 과정이 시작되는 것을 특징으로 하는 인식장치.
  37. 제 17 항에 있어서, 비접촉식으로 동작하는 ID 카드판독기의 안테나는 손가락 지지대(20)나 혹은 커버판(12) 내에 통합됨을 특징으로 하는 인식장치.
  38. 제 17 항에 있어서, 조명 및 재생빛 경로상에 원형 편광필터(17,7)가 구비되며, 그러한 필터들은 그들에 성질에 따라 표피와 내피의 이미지를 나타내기에 적당함을 특징으로 하는 인식장치.
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Families Citing this family (105)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7890158B2 (en) * 2001-06-05 2011-02-15 Lumidigm, Inc. Apparatus and method of biometric determination using specialized optical spectroscopy systems
US6628809B1 (en) * 1999-10-08 2003-09-30 Lumidigm, Inc. Apparatus and method for identification of individuals by near-infrared spectrum
US6632512B1 (en) * 1999-11-10 2003-10-14 Ibiden Co., Ltd. Ceramic substrate
DE29922252U1 (de) * 1999-11-19 2000-03-23 Andersen Consulting Unternehme System zur automatischen Kontrolle des Passierens einer Grenze
JP3825222B2 (ja) * 2000-03-24 2006-09-27 松下電器産業株式会社 本人認証装置および本人認証システムならびに電子決済システム
AT4892U1 (de) * 2000-11-03 2001-12-27 Wolfram Peter Einrichtung zur steuerung von funktionen über biometrische daten
DE10128717A1 (de) 2001-06-13 2002-12-19 Tst Touchless Sensor Technolog Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung natürlicher Haut
JP3617476B2 (ja) * 2001-07-19 2005-02-02 株式会社日立製作所 指認証装置
DE10153808B4 (de) * 2001-11-05 2010-04-15 Tst Biometrics Holding Ag Verfahren zur berührungslosen, optischen Erzeugung von abgerollten Fingerabdrücken sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
US6867850B2 (en) * 2002-01-17 2005-03-15 Cross Match Technologies, Inc. Light wedge for illuminating a platen in a print scanner
US6954260B2 (en) * 2002-01-17 2005-10-11 Cross Match Technologies, Inc. Systems and methods for illuminating a platen in a print scanner
JP2005516290A (ja) * 2002-01-17 2005-06-02 クロス マッチ テクノロジーズ, インコーポレイテッド 指紋ワークステーションおよび方法
DE60332829D1 (de) * 2002-05-09 2010-07-15 Sony Corp Detektor für biologische muster, verfahren für biologische zertifikate und biologische zertifikatvorrichtung
DE10225375B4 (de) * 2002-06-06 2004-06-09 Codixx Ag Optisches Sicherheitssystem
US6853444B2 (en) * 2002-08-30 2005-02-08 Waleed S. Haddad Non-contact optical imaging system for biometric identification
DE10246411A1 (de) * 2002-10-05 2004-04-15 ASTRA Gesellschaft für Asset Management mbH & Co. KG Vorrichtung zur berührungslosen optischen Erfassung biometrischer Eigenschaften wenigstens eines Körperteils
JP3770241B2 (ja) 2003-03-04 2006-04-26 株式会社日立製作所 個人認証装置及び個人認証方法
US7751594B2 (en) 2003-04-04 2010-07-06 Lumidigm, Inc. White-light spectral biometric sensors
ATE492001T1 (de) 2003-04-04 2011-01-15 Lumidigm Inc Multispektralbiometriesensor
US7627151B2 (en) * 2003-04-04 2009-12-01 Lumidigm, Inc. Systems and methods for improved biometric feature definition
US7460696B2 (en) 2004-06-01 2008-12-02 Lumidigm, Inc. Multispectral imaging biometrics
US7539330B2 (en) * 2004-06-01 2009-05-26 Lumidigm, Inc. Multispectral liveness determination
US7394919B2 (en) * 2004-06-01 2008-07-01 Lumidigm, Inc. Multispectral biometric imaging
US7668350B2 (en) 2003-04-04 2010-02-23 Lumidigm, Inc. Comparative texture analysis of tissue for biometric spoof detection
DE10315923A1 (de) 2003-04-08 2004-10-28 Tbs Holding Ag Verfahren und Anordnung zur berührungslosen Detektion von Daten unebener Flächen
CA2488513A1 (en) 2003-05-14 2004-12-02 Tbs Holding Ag Method and apparatus for recognition of biometric data with high fraud resistance
US6961450B2 (en) * 2003-06-25 2005-11-01 Intelligent Biometric Technology, Inc. Personal identification method, electronic identification system and apparatus for personal biometrical identification by gauging geometry of the person's hand
AU2003275936A1 (en) * 2003-10-08 2005-05-26 Tbs Holding Ag Contactless biometric recognition
US7263213B2 (en) * 2003-12-11 2007-08-28 Lumidigm, Inc. Methods and systems for estimation of personal characteristics from biometric measurements
ATE440341T1 (de) * 2004-01-23 2009-09-15 Tbs Holding Ag Vorrichtung und verfahren für die fingerlinienerkennung
RU2279130C2 (ru) * 2004-02-13 2006-06-27 Футроник Технолоджис Компани Лтд Анаморфотная система считывания папиллярных рисунков и способ ее использования
US20050233287A1 (en) * 2004-04-14 2005-10-20 Vladimir Bulatov Accessible computer system
US20080285812A1 (en) * 2004-05-12 2008-11-20 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Personal Identification Method and Apparatus
US8229185B2 (en) 2004-06-01 2012-07-24 Lumidigm, Inc. Hygienic biometric sensors
CN101124588B (zh) * 2004-06-01 2011-11-02 光谱辨识公司 用于多光谱成像生物识别的方法、装置和系统
JP4546169B2 (ja) * 2004-06-28 2010-09-15 富士通株式会社 手のひら認証用撮像装置
JP4515850B2 (ja) * 2004-07-30 2010-08-04 富士通株式会社 生体認証装置の誘導画面制御方法、生体認証装置及びそのプログラム
US8055027B2 (en) * 2004-06-30 2011-11-08 Bio-Key International, Inc. Generation of directional field information in the context of image processing
US8787630B2 (en) * 2004-08-11 2014-07-22 Lumidigm, Inc. Multispectral barcode imaging
DE102004041115A1 (de) 2004-08-24 2006-03-09 Tbs Holding Ag Verfahren und Anordnung zur Erfassung biometrischer Daten
DE112004003011A5 (de) 2004-08-25 2007-08-09 Tbs Holding Ag Verfahren und Anordnung zur optischen Aufnahme biometrischer Daten
DE102004043876A1 (de) * 2004-09-10 2006-03-30 Frank Bechtold Verfahren und System zur Echtheitsbestimmung der individual-typischen Merkmalen von Prüfobjekten
US7801338B2 (en) * 2005-04-27 2010-09-21 Lumidigm, Inc. Multispectral biometric sensors
JP3877748B1 (ja) * 2005-10-28 2007-02-07 京セラ株式会社 生体認証装置
JP3916639B2 (ja) * 2005-06-29 2007-05-16 京セラ株式会社 生体認証装置
US20090304237A1 (en) * 2005-06-29 2009-12-10 Kyocera Corporation Biometric Authentication Apparatus
AU2006285023A1 (en) * 2005-09-01 2007-03-08 Lumidigm, Inc. Biometric sensors
CN100390812C (zh) * 2005-11-18 2008-05-28 敦南科技股份有限公司 使用于皮纹读取器的测试工具
KR100774527B1 (ko) * 2006-02-15 2007-11-08 케이 이엔지(주) Mems 기술을 이용한 광학영상 생체진단시스템
FR2897966B1 (fr) * 2006-02-24 2008-05-16 Sagem Defense Securite Biodetecteur sans contact
JP4566929B2 (ja) 2006-03-03 2010-10-20 富士通株式会社 撮像装置
JP4804962B2 (ja) * 2006-03-03 2011-11-02 富士通株式会社 撮像装置
JP4708220B2 (ja) 2006-03-03 2011-06-22 富士通株式会社 照明装置及びこれを用いた撮像装置
JP4799216B2 (ja) * 2006-03-03 2011-10-26 富士通株式会社 距離測定機能を有する撮像装置
US7983451B2 (en) * 2006-06-30 2011-07-19 Motorola Mobility, Inc. Recognition method using hand biometrics with anti-counterfeiting
WO2008100329A2 (en) 2006-07-19 2008-08-21 Lumidigm, Inc. Multibiometric multispectral imager
US8175346B2 (en) 2006-07-19 2012-05-08 Lumidigm, Inc. Whole-hand multispectral biometric imaging
US7995808B2 (en) 2006-07-19 2011-08-09 Lumidigm, Inc. Contactless multispectral biometric capture
US8355545B2 (en) 2007-04-10 2013-01-15 Lumidigm, Inc. Biometric detection using spatial, temporal, and/or spectral techniques
US7804984B2 (en) 2006-07-31 2010-09-28 Lumidigm, Inc. Spatial-spectral fingerprint spoof detection
US7801339B2 (en) 2006-07-31 2010-09-21 Lumidigm, Inc. Biometrics with spatiospectral spoof detection
DE102006038438A1 (de) 2006-08-16 2008-02-21 Keppler, Bernhard, Westport Vorrichtung, multifunktionales System und Verfahren zur Ermittlung medizinischer und/oder biometrischer Daten eines Lebewesens
JP4588015B2 (ja) * 2006-12-25 2010-11-24 京セラ株式会社 生体認証装置
KR100827391B1 (ko) 2006-12-26 2008-05-07 연세대학교 산학협력단 거울을 이용한 비접촉식 지문 영상 획득 장치
EP2120713A2 (en) 2007-03-21 2009-11-25 Lumidigm, Inc. Biometrics based on locally consistent features
BRPI0812505B1 (pt) 2007-06-11 2020-02-18 Hid Global Corporation Sistema biométrico, método para coletar uma imagem biométrica
GEP20135732B (en) 2007-10-09 2013-01-25 Sicpa Holding Sa Security marking authentication device
JP4548504B2 (ja) * 2008-04-08 2010-09-22 日本電気株式会社 認証用撮像装置、認証用撮像方法、および認証用撮像プログラム
DE102008037741A1 (de) * 2008-08-14 2010-02-18 Tbs North America Inc. Vorrichtung zur Aufnahme von biometrischen Daten
DE102008046490A1 (de) * 2008-08-14 2010-02-18 Tbs North America Inc. Vorrichtung zur Aufnahme biometrischer Daten
KR100993139B1 (ko) 2008-10-27 2010-11-09 서울대학교산학협력단 생체인식장치
JP5287868B2 (ja) 2008-12-17 2013-09-11 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
KR101042378B1 (ko) * 2009-02-12 2011-06-17 인제대학교 산학협력단 광학식 지문인식 시스템
DE102009003765A1 (de) 2009-04-08 2010-10-14 Eurodelta Gmbh Vorrichtung zur Erfassung biometrischer Merkmale
US8731250B2 (en) 2009-08-26 2014-05-20 Lumidigm, Inc. Multiplexed biometric imaging
DE102009044900A1 (de) 2009-12-15 2011-06-16 Tst Biometrics Holding Ag Verfahren zur Erfassung und Verarbeitung der Personenidentifizierung dienender biometrischer Information
US8570149B2 (en) 2010-03-16 2013-10-29 Lumidigm, Inc. Biometric imaging using an optical adaptive interface
JP5182341B2 (ja) * 2010-09-03 2013-04-17 株式会社日立製作所 個人認証装置及び方法
US9165177B2 (en) 2010-10-08 2015-10-20 Advanced Optical Systems, Inc. Contactless fingerprint acquisition and processing
US9349033B2 (en) 2011-09-21 2016-05-24 The United States of America, as represented by the Secretary of Commerce, The National Institute of Standards and Technology Standard calibration target for contactless fingerprint scanners
US8953854B2 (en) 2012-08-08 2015-02-10 The Hong Kong Polytechnic University Contactless 3D biometric feature identification system and method thereof
EP2709037A3 (en) * 2012-09-17 2015-04-08 Tata Consultancy Services Limited Enclosure for biometric sensor
CN104027115A (zh) * 2013-03-08 2014-09-10 全椒县宝昱机械设备厂 基于血型验证的安全认证系统
CN103400435A (zh) * 2013-08-14 2013-11-20 常熟合正企业管理咨询有限公司 一种指纹识别门禁管理系统
US20150130917A1 (en) * 2013-11-12 2015-05-14 The University Of Massachusetts Miniature contactless fingerprinting device
CN103679877A (zh) * 2013-11-30 2014-03-26 成都科泰地理信息技术有限公司 一种基于手指静脉图像采集识别装置的电梯口机
US9773151B2 (en) 2014-02-06 2017-09-26 University Of Massachusetts System and methods for contactless biometrics-based identification
CA2939637A1 (en) 2014-02-12 2015-08-20 Advanced Optical Systems, Inc. On-the-go touchless fingerprint scanner
EP2919209B1 (en) * 2014-03-10 2017-09-27 Novomatic AG Multi-player, multi-touch gaming table and method of using the same
CN104598868B (zh) * 2014-06-15 2019-02-12 伟星美居科技(北京)有限公司 基于智能信息终端的指纹采集装置和方法
CN104123539B (zh) * 2014-07-10 2017-10-17 中南大学 一种提高指纹识别装置识别准确率的方法和装置
US9734165B2 (en) * 2014-08-02 2017-08-15 The Hong Kong Polytechnic University Method and device for contactless biometrics identification
US10043089B2 (en) * 2015-03-11 2018-08-07 Bettina Jensen Personal identification method and apparatus for biometrical identification
JP6567850B2 (ja) * 2015-03-20 2019-08-28 富士通株式会社 撮影装置
KR20180048823A (ko) 2015-08-28 2018-05-10 위르겐 막스 샘플의 표면 구조 및 조성을 감지하기 위한 방법 및 디바이스
FR3041423B1 (fr) * 2015-09-22 2019-10-04 Idemia Identity And Security Procede d'extraction de caracteristiques morphologiques d'un echantillon de materiel biologique
DE102016203521A1 (de) 2016-03-03 2017-09-07 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und System für ein Authentifizieren eines Benutzers sowie ein Kraftfahrzeug
US11034362B2 (en) * 2016-07-07 2021-06-15 Harman International Industries, Incorporated Portable personalization
CN106599858B (zh) * 2016-12-20 2020-06-02 北京小米移动软件有限公司 指纹识别方法、装置和电子设备
WO2018152336A1 (en) 2017-02-15 2018-08-23 Akonia Holographics Llc Skew illuminator
CN108038479B (zh) * 2018-01-17 2021-08-06 昆山龙腾光电股份有限公司 指纹识别装置及识别方法
JP7131118B2 (ja) 2018-06-22 2022-09-06 富士通株式会社 認証装置、認証プログラム、認証方法
CN113496137B (zh) * 2020-03-18 2023-07-14 杭州海康威视数字技术股份有限公司 指纹识别装置和门禁终端
US11462049B2 (en) * 2020-04-28 2022-10-04 FocalTech Electronics Ltd. Fingerprint identification apparatus
CN111956227A (zh) * 2020-07-14 2020-11-20 中国人民公安大学 一种赤足轮廓成像系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4160237A (en) * 1978-02-02 1979-07-03 Sperry Rand Corporation Optical reader for multiline image processing
US4385831A (en) * 1980-09-22 1983-05-31 Siemens Corporation Device for investigation of a finger relief
FR2587522A1 (fr) * 1985-09-18 1987-03-20 Gestion Distribution Exportati Procede d'analyse et d'identification d'une empreinte digitale ainsi qu'installation pour la mise en oeuvre de ce procede
JPS63308679A (ja) * 1987-06-11 1988-12-16 Secom Co Ltd 隆線紋様の隆線方向検出装置
US4936680A (en) * 1989-04-03 1990-06-26 General Electric Company Method of, and apparatus for, edge enhancement of fingerprint minutia
US5177802A (en) * 1990-03-07 1993-01-05 Sharp Kabushiki Kaisha Fingerprint input apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
CO4890895A1 (es) 2000-02-28
PT1073988E (pt) 2002-07-31
ES2172334T3 (es) 2002-09-16
DE19818229A1 (de) 1999-10-28
US6404904B1 (en) 2002-06-11
KR20010071173A (ko) 2001-07-28
EA200001103A1 (ru) 2001-04-23
BR9909892A (pt) 2000-12-26
AP1484A (en) 2005-10-31
EP1073988A1 (de) 2001-02-07
JP3489027B2 (ja) 2004-01-19
PL343473A1 (en) 2001-08-27
DE19980761D2 (de) 2001-04-12
DE59900642D1 (de) 2002-02-21
EP1073988B1 (de) 2002-01-16
CA2330115A1 (en) 1999-11-04
AU4497499A (en) 1999-11-16
WO1999056237A1 (de) 1999-11-04
AR017486A1 (es) 2001-09-05
DK1073988T3 (da) 2002-04-29
ZA200005432B (en) 2001-05-18
PL195944B1 (pl) 2007-11-30
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HK1038812A1 (en) 2002-03-28
ID27366A (id) 2001-04-05
ATE212138T1 (de) 2002-02-15
CA2330115C (en) 2008-09-30
NZ507342A (en) 2002-08-28
PE20000621A1 (es) 2000-08-12
AP2000001955A0 (en) 2000-12-31
OA11624A (en) 2004-09-10
CN1145905C (zh) 2004-04-14
UA67772C2 (uk) 2004-07-15
EG22000A (en) 2002-05-31
HK1038812B (zh) 2004-12-03
MXPA00010024A (es) 2001-12-11
CN1307711A (zh) 2001-08-08
AU749894B2 (en) 2002-07-04
NO20005294D0 (no) 2000-10-20
EA002730B1 (ru) 2002-08-29
JP2002513188A (ja) 2002-05-08
TR200003091T2 (tr) 2001-01-22

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