KR100497226B1 - 지문인식시스템에서 융선개수 정보의 추출 및 정합을 위한방법 - Google Patents

지문인식시스템에서 융선개수 정보의 추출 및 정합을 위한방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지문인식시스템에서 센서로부터 입력되는 지문이미지를 처리하기 위한 방법에 관한 것이다. 이러한 본 발명에 따른 지문 인식 방법은, 지문입력센서로부터의 아날로그 지문이미지를 디지털 지문이미지로 변환하는 과정과, 상기 디지털 지문이미지를 전처리하여 세선화 처리된 이미지를 생성하는 과정과, 상기 세선화 처리된 이미지로부터 특징점(minutia)들을 추출하는 과정과, 상기 특징점들 사이에 존재하는 융선개수를 추출하는 과정과, 상기 추출된 특징점들의 정보와 상기 융선개수들의 정보를 가지고 특정 사용자의 입력지문에 대한 특징량데이터를 생성하는 과정과, 상기 특정 사용자에 대응하여 기 등록되어 있는 등록지문에 대한 특징량데이터를 독출하는 과정과, 상기 입력지문의 특징량데이터 및 등록지문의 특징량데이터 각각을 가지고 3개의 특징점들로 이루어진 그룹들을 생성하고, 각각의 그룹에 대하여 3개의 특징점들이 이루는 삼각형에 대한 형태정보 및 상기 3개의 특징점들 사이의 융선개수정보를 포함하는 특징데이터(클릭)를 생성하는 과정과, 상기 입력지문의 특징데이터들과 상기 등록지문의 특징데이터들을 비교하여 상기 두 지문 사이에 동일한 클릭이 있는지 검사하는 과정과, 상기 동일한 클릭이 존재할시, 상기 동일한 클릭을 기준으로 상기 등록지문 및 입력지문 모두에 존재하는 동일 특징점을 검색하고, 상기 검색된 동일 특징점을 꼭지점으로 하여 상기 3개의 특징점들이 이루는 삼각형을 다각형으로 확장하는 동작을 반복 수행하여 동일 특징점의 개수를 획득하는 과정과, 상기 획득된 동일 특징점의 개수를 가지고 상기 등록지문과 상기 입력지문이 동일한지 판단하는 과정을 포함한다.

Description

지문인식시스템에서 융선개수 정보의 추출 및 정합을 위한 방법{EXTRACTION AND MATCHING METHOD OF RIDGE NUMBER IN FINGER IDENTIFICATION SYSTEM}
본 발명은 지문인식시스템에 관한 것으로, 특히 지문화상의 회전, 천이, 해상도변화에 독립적인 특징량인 융선개수 정보를 지문영상에서 추출하고, 상기 융선개수 정보를 이용해 지문 매칭(또는 정합)을 수행하기 위한 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 생체인식기술(Biometrics)이란 인간의 생리학적 또는 행동상의 특성을 기반으로 개개인만의 독특한 특징을 본인확인을 위한 측정단위로 활용하는 기술을 말한다. 즉, 인간의 생체적 특징을 자동화된 장치를 거쳐 신원확인에 이용하는 기술분야이다. 생체인식기술은 인식되는 사람이 인식 시점에 실제로 존재해야 하고 아울러 패스워드를 기억하거나 토큰을 가지고 다녀야하는 필요성을 없애주기 때문에 기존의 패스워드나 비밀번호를 이용한 신원확인방법보다 더 안전하고 편리하다. 생체인식에 활용되는 생체부분은 지문, 망막, 홍채, 안면, 손, 정맥, 목소리, 서명, 몸냄새, DNA 등 다양하나 현재 가장 대중적으로 많이 이용되는 부분은 지문, 음성, 홍채, 안면을 이용하는 생체인식이다.
특히, 지문인식은 많은 어플리케이션에 성공적으로 이용되어온 가장 오래된 기술중에 하나이다. 지문은 땀샘에 융기되어 일정한 흐름을 형성한 것으로 그 형태가 개인마다 서로 다르고 태어날때의 모습 그대로 평생 동안 변하지 않는 고유한 특성 때문에 식별 성능에 대한 신뢰도와 안정도에 있어서 망막(Retina), 홍채(Iris), 혈관(Vein), 안면(Face) 등의 수단보다 높은 것으로 평가되어 효율적인 개인 인증 방법으로 이용되고 있다.
일반적으로, 종래의 지문인식 방법으로는 크게 세선화나 주파수 공간에서의 푸리에변환이나 웨이브릿변환, 또는 신경회로망이나 퍼지논리에 의한 것 등이 있으며, 이들은 대부분 잡음을 줄이는 전처리와 보정 과정의 후처리를 필요로 하게 된다. 또한 이들간에는 구문론적 방법이나 통계적, 규칙 기반적, 신경회로망 구성등의 방법이 혼재되어 사용되는 것이 일반적이며, 특징적인 방법으로 체인코드나 융선 추적등이 사용된다.
전술한 바와 같은 종래의 특징점 기반의 지문인식 알고리즘은 지문영상의 해상도, 화소값 분포특성, 지문입력센서의 센싱 방식이 틀려지면 동일인의 지문영상이라 하여도 추출된 특징점에 기하학적인 변형이 발생하여 적절한 인식률을 보장할 수 없는 문제점이 있고, 전술한 융선개수 정보 추출 및 사용 방법은 지문의 회전과 국부적인 변형에 취약하며, 재현성이 떨어진다는 문제점이 있다.
예를들어, 종래의 융선개수 사용 방법에 대해 살펴보면 다음과 같다.
먼저, NEC(US Patent No. 4,944,021)사의 기술을 살펴보면, 하나의 기준 특징점을 선택하여 특징점의 방향을 기준으로 하는 사분면상에 존재하는 네 개의 특징점을 택하여 기준이 되는 특징점과 각 사분면에 존재하는 특징점 사이의 융선개수 정보를 하나의 그룹으로 하여 이와 유사한 그룹의 존재 여부를 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 이 기술은 지문의 일부만 남아있는 잔류 지문에서도 정합이 가능하나, 기준 특징점의 방향이 회전될 경우 사분면상에 존재하는 특징점의 분포가 변할수 있고, 정합시 입력 지문에서 동일한 5개의 특징점을 추출하기 어려운 문제를 가진다.
한편, IBM(US Patent No. 6,266,433)사의 기술을 살펴보면, 두 개의 특징점을 선택하여 그 사이를 화소 5개 또는 3개로 이루어진 가상의 직선으로 연결하고 화소 5개 또는 3개를 하나의 세그먼트로 하여 각각의 세그먼트가 융선인지 골인지 검사하여 융선의 개수정보를 추출하는 방법을 제안하고 있다. 이 기술은 화소 5개 또는 3개를 한 세그먼트로 하여 연산하므로 두 특징점 사이에 존재하는 융선이 모두 두 특징점을 잇는 가상의 직선과 직교하는 영역에서만 융선 개수 정보를 추출할수 있다. 즉, 융선의 흐름이 일정한 영역에서 정확한 융선개수 정보를 추출하기 때문에 신뢰도가 높으나, 융선 흐름에 약간의 변형이 발생해도 융선정보추출에 실패하는 문제를 가진다.
상술한 NEC 및 IBM사의 지문인식방법은 지문감식시스템(AFIS : Automatic Fingerprint Identification System)에 사용되는 기술들이다. 지문입력기를 사용하여 획득한 지문영상은 회전지문영상의 지문영역보다 상대적으로 작기 때문에 AFIS시스템에서 사용되는 NEC/IBM의 융선개수 추출방법을 그대로 사용하는데 문제가 있다. 따라서, 라이브 스캔(live scan) 영상에 적합한 새로운 방법이 필요하며, 정합을 고려하여 충분히 많은 수의 융선개수 정보를 추출할수 있는 방법이 필요하다.
전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로써, 본 발명의 목적은 지문인식시스템에서 지문화상의 회전, 천이, 해상도변화에 독립적인 특징량인 융선개수 정보를 추출하기 위한 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 지문인식시스템에서 지문화상의 회전, 천이, 해상변화에 독립적인 특징량인 융선개수 정보를 추출하고, 상기 추출된 융선개수 정보를 이용하여 지문매칭을 수행하기 위한 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 지문인식시스템에서 등록지문과 입력지문 사이의 동일 클릭(Clique)을 융선개수 정보를 이용해 검출하고, 상기 검출된 동일 클릭 외부에 존재하는 동일 특징점을 찾아 상기 클릭을 확장하며, 이 과정에서 획득되는 동일 특징점의 개수에 근거해서 지문매칭 성공여부를 결정하기 위한 방법을 제공함에 있다.
상기한 목적들을 달성하기 위해 본 발명의 제1견지에 따르면, 지문이미지에서 두 개의 특징점 사이에 존재하는 융선개수를 추출하기 위한 방법이, 제1특징점과 제2특징점을 연결하는 가상의 직선을 생성하는 제1과정과, 상기 제1 및 제2특징점에서 융선을 따라 소정 길이 레이블링(labeling)을 하는 제2과정과, 상기 가상의 직선을 복수의 세그먼트들로 분할하는 제3과정과, 상기 복수의 세그먼트들중 순차적 순서에 따른 특정 세그먼트를 선택하는 제4과정과, 상기 선택된 세그먼트의 화소값을 검사하여 레이블링되어 있는지 판단하는 제5과정과, 상기 레이블링되어 있지 않은 경우, 상기 화소값을 검사하여 융선인지 판단하는 제6과정과, 상기 융선인 경우, 해당 세그먼트 자리의 좌표를 교차점으로 결정하고, 융선개수를 증가시키는 제7과정과, 상기 교차점에서 융선을 따라 레이블링한후 상기 제4과정으로 되돌아가는 제8과정과, 상기 복수의 세그먼트들에 대한 검사 완료시, 융선에 행해진 모든 레이블링을 제거하고, 현재까지 누적된 융선개수를 상기 두 특징점 사이에 존재하는 융선개수로 결정하는 제9과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제2견지에 따르면, 지문 정합 방법이, 지문입력센서로부터의 아날로그 지문이미지를 디지털 지문이미지로 변환하는 과정과, 상기 디지털 지문이미지를 전처리하여 세선화 처리된 이미지를 생성하는 과정과, 상기 세선화 처리된 이미지로부터 특징점(minutia)들을 추출하는 과정과, 상기 특징점들 사이에 존재하는 융선개수를 추출하는 과정과, 상기 추출된 특징점들의 정보와 상기 융선개수들의 정보를 가지고 특정 사용자의 입력지문에 대한 특징량데이터를 생성하는 과정과, 상기 특정 사용자에 대응하여 기 등록되어 있는 등록지문에 대한 특징량데이터를 독출하는 과정과, 상기 입력지문의 특징량데이터 및 등록지문의 특징량데이터 각각을 가지고 3개의 특징점들로 이루어진 그룹들을 생성하고, 각각의 그룹에 대하여 3개의 특징점들이 이루는 삼각형에 대한 형태정보 및 상기 3개의 특징점들 사이의 융선개수정보를 포함하는 특징데이터(클릭)를 생성하는 과정과, 상기 입력지문의 특징데이터들과 상기 등록지문의 특징데이터들을 비교하여 상기 두 지문 사이에 동일한 클릭이 있는지 검사하는 과정과, 상기 동일한 클릭이 존재할시, 상기 동일한 클릭을 기준으로 상기 등록지문 및 입력지문 모두에 존재하는 동일 특징점을 검색하고, 상기 검색된 동일 특징점을 꼭지점으로 하여 상기 3개의 특징점들이 이루는 삼각형을 다각형으로 확장하는 동작을 반복 수행하여 동일 특징점의 개수를 획득하는 과정과, 상기 획득된 동일 특징점의 개수를 가지고 상기 등록지문과 상기 입력지문이 동일한지 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
이하 본 발명은 지문화상의 회전, 천이, 해상도변화에 독립적인 두 특징점 사이의 융선개수 정보를 추출하고, 상기 융선개수 정보를 이용하여 등록지문과 입력지문 사이의 유사성을 판단하는 기술에 대해 설명할 것이다. 이러한 본 발명은 지문영상 획득에 사용된 지문입력센서의 종류와 상관없이 신뢰성있는 인식율을 제공할수 있다.
먼저, 설명에 앞서 본 발명에서 사용되는 기호에 대해 살펴보면 다음과 같다.
P1,P2 ---> 세선화 화상에 존재하는 두 특징점
L1 ---> 두 특징점을 잇는 선분
CP1,CP2 ---> L1과 세선화된 융선의 교차점
M1.d ---> 제1특징점의 방향각
M2.d ---> 제2특징점의 방향각
M3.d ---> 제3특징점의 방향각
RC1 ---> 제1특징점과 제2특징점 사이의 융선개수
RC2 ---> 제2특징점과 제3특징점 사이의 융선개수
RC3 ---> 제3특징점과 제1특징점 사이의 융선개수
θB ---> 외접원의 중심으로부터 3개의 특징점들이 이루는 사이각들중 제1사이각
θS ---> 외접원의 중심으로부터 3개의 특징점들이 이루는 사이각들중 제2사이각
θR ---> 정합시 회전량 보정을 위한 기준각(또는 제3사이각)
M1 ---> 제1특징점
M2 ---> 제2특징점
M3 ---> 제3특징점
∠A ---> M1,M2,C 세 특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제1내각
∠B ---> M1,M2,C 세 특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제2내각
∠C ---> M1,M2,C 세 특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제3내각
여기서, 3개의 특징점들이 이루는 삼각형의 외접원의 중심으로부터 상기 3개의 특징점들이 이루는 3개의 사이각들중 0° 기준 축이 포함된 사이각을 제외한 두 개의 사이각들중 소정 하나의 사이각을 제1사이각이라 하고, 나머지 사이각을 제2사이각이라 정의한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 지문인식시스템의 블록구성을 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 상기 지문인식 시스템은, A/D컨버터(20), 화상메모리(30), I/O인터페이스(40), 콘솔(50), 외부기억장치(60), 주제어부(70), 작업메모리(80), 프로그램메모리(90) 및 출력장치(1d00)를 포함하여 구성된다. 여기서, 참조부호 10은 상기 지문인식시스템에 결합될 수 있는 이기종 지문입력센서(서로 다른 종류의 지문입력센서들)를 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 먼저 지문입력센서(10)는 패널 상면에 접촉되는 손가락의 지문을 스캐닝하여 해당 지문화상의 명암에 따른 아날로그 신호를 A/D컨버터(20)로 출력한다. 상기 A/D컨버터(20)는 지문화상입력장치(10)로부터 인가되는 아날로그신호를 디지털신호로 변환하여 화상메모리(30)로 출력한다. 즉, 상기 A/D컨버터(20)는 각각의 픽셀(또는 화소)에 해당하는 아날로그 신호를 소정 비트수의 비트열로 변환하여 출력한다. 상기 화상메모리(30)는 이기종 지문입력센서(10)로부터 인가된 지문화상에 대한 디지털데이터를 저장한다. I/O인터페이스(40)는 상기 화상메모리(30)와 콘솔(50), 출력장치(100) 및 주제어부(70)를 정합한다.
상기 콘솔(50)은 복수의 조작키들을 구비하며, 사용자의 조작에 따른 키신호를 주제어부(70)로 출력한다. 상기 외부기억장치(60)는 기 입력된 다수의 지문화상데이터(등록지문의 특징량데이터(특징점 정보, 융선정보 등))를 저장한다. 주제어부(70)는 콘솔(50)로부터 입력된 키신호에 따른 동작모드를 수행한다. 상기 동작모드가 인증모드일시 상기 주제어부(70)는 사용자가 콘솔(50)을 통해 입력한 식별정보(예 : 아이디, 사원번호, 주민번호 등)에 따른 등록지문화상(특징량데이터)을 상기 외부기억장치(60)로부터 독출하고, 상기 독출된 등록지문화상과 현재 상기 지문입력센서(10)로부터 입력된 입력지문화상을 비교하여 그 결과를 출력장치(100)를 통해 출력한다.
작업메모리(80)는 현재 입력된 지문화상과 기 등록 지문화상의 비교 작업 시, 사용하는 메모리이다. 프로그램메모리(90)는 상기 지문인식시스템의 전반적인 동작을 제어하기 위한 프로그램 데이터 및 초기 데이터를 저장한다. 특히, 본 발명에 따른 지문의 특징을 추출 및 정합하기 위한 알고리즘이 프로그램 되어있다. 상기 출력장치(100)는 상기 주제어부(70)의 제어하에 상기 지문인식시스템의 전반적인 상태 그리고 입력되는 사용자 입력 정보 등을 표시창(예 : 액정표시창(LCD))에 디스플레이한다. 특히, 본 발명에 따라 입력된 지문화상과 비교대상 지문화상의 비교결과에 따른 메시지나 해당 지문화상을 디스플레이 한다.
전술한 바와 같이 구성되는 지문인식시스템의 동작을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
먼저, 도 2를 참조하여 융선개수추출방법을 간단히 설명하면, 세선화된 화상에서 두 개의 특징점P1,P2를 잇는 직선 L1을 생성하고, 특징점 P1에서 출발하여 직선L1을 따라 P2로 진행하며, 직선L1을 이루는 화소값의 변화를 검사하여 융선과 교차하는 지점 CP1과 CP2를 검출하고, 검출된 교차점의 개수를 융선개수로 결정한다. 여기서 잘못된 융선개수 정보 추출을 방지하기 위하여 특징점 P1과 P2의 좌표로부터 평균 융선간격 RD(RIDGE DISTANCE)의 n배가되는 거리까지 융선을 추적하며 레이블링(Labeling) 하고, 교차점 CP1과 CP2의 좌표로부터 같은 방법으로 융선을 추적하며 레이블링한다. 여기서 n은 2이상의 정수이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 두 개의 특징점들 사이에 존재하는 융선의 개수를 추출하기 위한 절차를 도시하고 있다.
도 3을 참조하면, 먼저 상기 주제어부(70)는 301단계에서 세선화 처리된 지문이미지에서 특징점들을 추출하고, 상기 추출된 특징점들중 소정 두 개의 특징점들(P1,P2)을 결정한다. 그리고, 상기 주제어부(70)는 303단계에서 상기 두 개의 특징점들을 잇는 가상의 직선 L1을 생성하고, 305단계에서 상기 결정된 두 개의 특징점들(P1,P2)에 대하여 융선을 따라 레이블링(labeling)을 수행한다. 여기서, 상기 가상의 직선 L1은 "bresenham" 알고리즘을 사용하여 생성하고, 상기 레이블링 거리는 예를들어 500dpi 지문영상일 경우 평균 융선 간격의 두 배인 20픽셀로 설정한다.
그리고, 상기 주제어부(70)는 307단계에서 상기 직선 L1을 소정 길이(소정 화소수 단위)로 분할하여 복수의 세그먼트(segment)들을 생성하고, 소정 기준 특징점으로부터 상기 복수의 세그먼트들의 각각에 대하여 번호를 순차로 할당한다.
이후, 상기 주제어부(70)는 309단계에서 세그먼트 번호 N을 초기화(N=1)한다. 그리고, 상기 주제어부(70)는 311단계에서 상기 지문이미지에서 상기 N번째 세그먼트 자리의 화소값을 검사하고, 313단계에서 검사된 화소값이 소정 범위내에 존재하여 판단불가 상태인지 검사한다. 만일, 판단불가 상태이면 상기 주제어부(70)는 333단계로 진행하여 상기 레이블링을 제거하고, 335단계에서 에러메세지를 디스플레이한후 331단계로 진행한다. 만일, 판단 가능한 상태이면, 상기 주제어부(70)는 315단계에서 상기 검사된 화소값을 소정 기준값과 비교하여 상기 N번째 세그먼트 자리가 레이블링되어 있는지 검사한다.
상기 레이블링되어 있을 경우 상기 주제어부(70)는 323단계로 진행하고, 그렇지 않은 경우 상기 주제어부(70)는 317단계에서 상기 검사된 화소값을 소정 기준값들과 비교하여 상기 N번째 세그먼트 자리가 골인지 혹은 융선인지를 판단한다. 여기서, 상기 골일 경우 상기 주제어부(70)는 상기 323단계로 진행하고, 상기 융선이라고 판단된 경우 상기 주제어부(70)는 319단계에로 진행하여 상기 N번째 세그먼트 자리의 좌표(x,y)를 교차점(CP)의 좌표로 결정하고, 융선개수를 증가(rc=rc+1)한다. 그리고 상기 주제어부(70)는 321단계에서 상기 교차점에 대하여 레이블링(labeling)을 수행한다. 이와 같이 레이블링을 수행하는 이유는, 융선의 방향이 급격히 변하거나 두 특징점을 잇는 가상의 직선과 융선이 접하는 경우 한 개의 융선을 여러 개의 융선으로 잘못 인식하는 경우를 방지하기 위한 것이다.
이후, 상기 주제어부(70)는 상기 323단계에서 상기 세그먼트 번호를 '1' 증가하고, 325단계에서 상기 증가된 세그먼트 번호가 세그먼트 수 M을 초과하는지 검사한다. 만일, 상기 세그먼트 번호가 상기 세그먼트 수를 초과한 경우 상기 주제어부(70)는 327단계로 진행하고, 그렇지 않은 경우 다음번째 세그먼트를 검사하기 위해 상기 311단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다.
한편, 상기 주제어부(70)는 상기 327단계에서 상기 지문이미지에 행해졌던 레이블링을 모두 제거하고, 329단계에서 융선개수를 두 특징점에 대응하여 저장 및 출력한다. 그리고, 상기 주제어부(70)는 331단계에서 상기 지문이미지의 모든 특징점들 사이에 존재하는 융선개수를 모두 추출했는지 검사한다. 만일, 모든 특징점들에 대하여 융선개수 추출이 수행되었다면, 상기 주제어부(70)는 본 프로그램을 종료하고, 그렇지 않고 융선개수 추출을 수행할 특징점들이 남아 있다고 판단되면 상기 301단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다.
상술한 바와 같이, 지문이미지에서 추출된 특징점들로 생성할 수 있는 모든 특징점 2개의 조합에 대하여 융선개수 정보를 추출하며, 추출된 융선개수 정보는 하기 <표 1>과 같이 특징점의 인덱스를 행(ROW)과 열(COLUMN)로 하는 삼각행렬 자료구조에 저장된다. 여기서 삼각행렬은 상삼각 행렬(UPPER TRIANGULAR MATRIX) 또는 하삼각 행렬(LOWER TRIANGULAR MATRIX)이 될 수 있다.
INDEX 1 2 3 ... N
0 3 2 4 ... 6
1 X 2 5 ... 4
2 X X 5 ... 2
... X X X ... 1
N-1 X X X X 3
(X : Don't care)
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 융선개수 정보를 이용한 지문영상 비교절차를 도시하고 있다.
도 4를 참조하면, 먼저 주제어부(70)는 401단계에서 사용자의 입력에 따른 인증요구키가 입력되는지 검사한다. 상기 인증요구키가 입력될시, 상기 주제어부(70)는 403단계에서 식별정보(예 : 아이디, 사원번호, 주민번호 등) 입력요구 메시지를 디스플레이하고, 405단계에서 상기 식별정보가 입력되는지 검사한다.
상기 식별정보가 입력되면, 상기 주제어부(70)는 407단계에서 상기 식별정보를 가지고 상기 외부기억장치(60)의 데이터베이스를 검색하고, 409단계에서 동일 식별정보가 등록되어 있는지 검사한다. 만일, 동일 식별정보가 등록되어 있을 경우 상기 주제어부(70)는 411단계로 진행하여 지문입력요구 메시지를 표시창에 디스플레이하고, 상기 동일 식별정보가 존재하지 않을 경우 상기 주제어부(70)는 435단계로 진행하여 에러메세지를 디스플레이한후 종료한다.
한편, 상기 지문입력요구 메시지를 디스플레이한후, 상기 주제어부(70)는 413단계에서 상기 지문입력센서(10)로부터 지문이미지가 입력되는지 검사한다. 상기 지문이미지가 입력될시 상기 주제어부(70)는 415단계에서 상기 입력 지문이미지로부터 특징량데이터(특징점 정보, 융선개수 정보)를 추출한다. 상기 입력 지문이미지에 대한 특징량데이터를 획득한후, 상기 주제어부(70)는 417단계에서 상기 입력된 식별정보와 함께 저장되어 있는 특징량데이터(등록 지문이미지의 특징량데이터)를 상기 외부기억장치(60)로부터 독출한다.
그리고, 상기 주제어부(70)는 419단계에서 상기 독출된 특징량데이터의 특징점들에 대해서 3개의 특징점들로 구성된 그룹들을 생성하고, 상기 그룹들의 각각에 대해 특징데이터(또는 클릭)를 생성한다. 여기서, 3개의 특징점들로 생성할수 있는 모든 조합의 그룹들을 생생하게 되는데, 그 중 외접원의 반경이 임계치를 벗어나는 그룹들을 제외하고, 또한 제일 큰각(θM3)과 제일 작은각(θR)의 차가 임계치 이하인 그룹들을 제외시킨다. 예를 들어, 첨부된 도면 도 8에 도시된 바와 같이, 3개의 특징점이 선택된 경우, 상기 3개의 특징점들의 정보(좌표 및 종류), 상기 3개의 특징점들(M1,M2,M3) 사이에 존재하는 융선개수 정보 RC1,RC2 ,RC3의 제곱의 합 SUM_RC2, 상기 3개의 특징점들이 이루는 삼각형의 외접원의 중심으로부터 세 특징점이 이루는 3개의 사이각들(θB,θS,θR), 상기 3개의 특징점들의 방향(M1.d, M2.d, M3.d)을 가지고 상기 특징데이터(또는 클릭(Clique))로 정의한다.
상기 특징데이터를 생성한후, 상기 주제어부(70)는 421단계에서 상기한 방식대로 상기 입력 지문이미지의 특징량데이터로부터 3개의 특징점들로 구성된 그룹들을 생성하고, 상기 그룹들의 각각에 대하여 특징데이터를 생성한다. 상기와 같이, 등록지문과 입력지문의 각각에 대하여 특징데이터를 생성한후, 상기 주제어부(70)는 423단계에서 상기 등록지문과 입력지문 각각에 대해 특징데이터들을 상기 융선개수 정보의 제곱의 합을 기준으로 정렬한다.
상기 특징데이터들을 정렬한후, 상기 주제어부(70)는 425단계에서 소정 순서에 의해 상기 등록지문의 특징데이터(또는 그룹)들중 소정 하나의 특징데이터(그룹)와 상기 입력지문의 특징데이터들중 소정 하나의 특징데이터를 비교하여 동일 그룹인지를 검사한다. 즉, 상기 특징데이터를 구성하는 정보들(융선개수정보의 제곱의 합, 상기 삼각형의 외접원의 중심으로부터 세 특징점이 이루는 세 개의 사이각(θB,θS,θR) 및 세 특징점들의 방향(M1.d,M2.d,M3.d))을 서로 비교하여 동일여부를 결정한다. 이에 대해서는 이후 도 5의 참조와 함께 상세히 설명할 것이다.
만일, 상기 두 개의 그룹들이 서로 동일하다고 판단되면, 상기 주제어부(70)는 427단계로 진행하고, 그렇지 않고 서로 상이하다고 판단되면 429단계로 진행한다. 한편, 상기 주제어부(70)는 상기 427단계에서 그룹을 형성하는 세 개의 특징점들 외에 동일한 특징점을 검색하고, 동일한 특징점 검출시 상기 검출된 특징점을 꼭지점으로 하여 다각형을 확장하는 동작을 반복 수행하면서 동일 특징점을 검출하게 된다. 이에 대해서는 이후 도 6의 참조와 함께 상세히 설명할 것이다.
상기 다각형 확장(동일 특징점 검출)을 완료하면, 상기 주제어부(70)는 상기 429단계에서 더 이상 검사할 그룹이 존재하는지 검사한다. 만일 더 이상 검사할 그룹이 존재하면, 상기 주제어부(70)는 다음 순서의 조합(두 그룹들)을 검사하기 위해 상기 425단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다. 만일 더 이상 검사할 그룹이 존재하지 않으면, 상기 주제어부(70)는 431단계로 진행하여 상기 다각형 확장을 통해 획득한 동일한 특징점들의 개수에 근거하여 등록지문과 입력지문이 동일한지를 판단한다.
일 예로, 하기 수식과 같이 동일한 특징점들의 개수를 등록지문의 특징점 개수와 입력지문의 특징점 개수 중 최소값으로 나눈 값을 유사도(similarity)로 정하고, 상기 유사도와 소정 기준값을 비교하여 동일여부를 결정한다. 여기서, 상기 동일 특징점의 개수는 앞서 살펴본 바와 같이 검출된 동일그룹의 개수만큼 획득되고, 획득된 동일 특징점의 개수들중 가장 큰 값을 취하여 유사도를 계산하게 된다. 한편, 상기 유사도는 상기한 방법 외에 여타 다른 확률적 계산방법에 의해 계산될수 있다.
유사도= 동일한 특징점들의 개수 / MIN(등록지문의 특징점 개수, 입력지문의 특징점 개수)
만일, 상기 등록지문과 입력지문이 동일하다고 판단되면, 상기 주제어부(70)는 433단계로 진행하여 인증성공 메시지를 디스플레이한후 종료하고, 상기 등록지문과 입력지문이 상이하다고 판단되면 433단계로 진행하여 인증실패 메시지를 디스플레이한후 종료한다.
도 5는 상기 도 4에서 설명한 동일그룹 판단과정(425단계)의 상세 절차를 도시하고 있다. 먼저 설명에 앞서, 검사되는 두 그룹들중 등록지문의 그룹 및 입력지문의 그룹이 각각 도 9의 (a) 및 (b)과 같다고 가정한다.
도 5를 참조하면, 먼저 주제어부(70)는 501단계에서 등록지문의 특징데이터중 융선개수 정보의 제곱의 합 과 입력지문의 특징데이터중 융선개수 정보의 제곱의 합 의 차이를 계산하고, 상기 차이가 소정 허용오차(예 : 2)보다 작은지를 검사한다. 만일, 상기 소정 허용오차보다 크거나 같으면 상기 주제어부(70)는 517단계로 진행하여 다른 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다.
만일, 상기 소정 허용오차보다 작으면, 상기 주제어부(70)는 503단계로 진행하여 상기 등록지문의 특징데이터중 제1사이각(T.θB)과 상기 입력지문의 특징데이터중 제1사이각(A.θB)의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 소정 허용오차(예 : 30°) 보다 작은지를 검사한다. 만일, 상기 허용오차보다 작으면 상기 주제어부(70)는 505단계로 진행하고, 상기 허용오차보다 크거나 같으면 517단계로 진행하여 서로 다른 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다.
한편, 상기 주제어부(70)는 상기 505단계에서 상기 등록지문의 특징데이터중 제2사이각(T.θS)과 상기 입력지문의 제2사이각(A.θS)의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지를 검사한다. 만일 상기 허용오차보다 작으면 상기 주제어부(70)는 507단계로 진행하여 소정 기준(0°)과 특정 특징점(도면에서 M1)이 이루는 사이각(θR)이 동일해지도록(또는 특정 특징점의 방향각이 동일해지도록) 입력지문을 회전(특징데이터 갱신)시킨다. 여기서, 상기 회전각은 등록지문의 제3사이각(T.θR)에서 입력지문의 제3사이각(A.θR)을 감산하여 구할수 있다. 반면, 상기 허용오차보다 크거나 같으면 상기 주제어부(70)는 상기 517단계로 진행하여 서로 다른 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다.
상기와 같이 등록지문과 입력지문이 기하학적으로 최대한 유사하도록 입력지문의 특징데이터를 보정한후, 상기 주제어부(70)는 509단계에서 상기 등록지문의 특징데이터중 제1특징점의 방향각(T.M1.d)과 상기 보정된 입력지문의 특징데이터중 제1특징점의 방향각(A.M1.d)의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지를 검사한다. 만일, 상기 소정 허용오차보다 크거나 같으면 상기 주제어부(70)는 상기 517단계로 진행하여 상기 두 그룹들을 서로 다른 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다.
만일, 상기 소정 허용오차보다 작으면 상기 주제어부(70)는 511단계에서 상기 등록지문의 특징데이터중 제2특징점의 방향각(T.M2.d)과 상기 보정된 입력지문의 특징데이터중 제2특징점의 방향각(A.M2.d)의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지를 검사한다. 만일, 상기 소정 허용오차보다 크거나 같으면 상기 주제어부(70)는 상기 517단계로 진행하여 상기 두 그룹들을 서로 다른 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다.
만일, 상기 소정 허용오차보다 작으면 상기 주제어부(70)는 513단계에서 상기 등록지문의 특징데이터중 제3특징점의 방향각(T.M3.d)과 상기 보정된 입력지문의 특징데이터중 제3특징점의 방향각(A.M3.d)의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지를 검사한다. 만일 상기 소정 허용오차보다 크거나 같으면 상기 주제어부(70)는 상기 517단계로 진행하여 상기 두 그룹들을 서로 다른 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다. 만일 상기 소정 허용오차보다 작으면 상기 주제어부(70)는 515단계로 진행하여 상기 두 그룹들을 서로 동일한 그룹으로 판단한후 상기 도 4의 427단계로 되돌아간다.
도 6은 도 4에서 설명한 다각형 확장과장(427단계)의 상세 절차를 도시하고 있다. 먼저 알고리즘 설명에 앞서, 동일 특징점의 개수 동일 특징점의 개수 m을 '3'으로 설정한다. 상기 m을 '3'으로 설정하는 이유는 현재 3개의 동일 특징점(동일 클릭)을 검출한 상태이기 때문이다.
도 6을 참조하면, 동일그룹 검출시 상기 주제어부(70)는 601단계에서 현재 상태(STATE)를 NR로 설정하고, 상기 주제어부(70)는 603단계에서 동일 특징점들을 꼭지점으로 하는 다각형에서 검사할 선분이 존재하는지 검사한다. 여기서, 선분 검사라 함은 두 꼭지점이 이루는 선분을 선택하고, 선택한 선분의 바깥부분(선분을 연장한후 연장선을 기준으로 다각형의 반대쪽 : 도 10 참조)에 존재하는 특징점들중 등록지문과 입력지문 사이의 동일 특징점을 찾아내는 동작을 나타낸다.
만일 검사할 선분이 존재할 경우, 상기 주제어부(70)는 605단계로 진행하여 남아있는 선분들중에서 소정 규칙(시계방향 또는 반시계 방향으로)에 의해 특정 하나의 선분을 선택한다. 그리고 상기 주제어부(70)는 607단계에서 상기 선택된 선분의 바깥부분에서 상기 등록지문과 입력지문에 모두 존재하는 동일 특징점을 검출한다. 이에 대해서는 이후 도 7의 참조와 함께 상세히 설명될 것이다.
만일, 동일 특징점을 찾지 못했으면 상기 주제어부(70)는 상기 603단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다. 만일 동일 특징점이 존재하면, 상기 주제어부(70)는 609단계에서 상기 찾아낸 동일 특징점을 다각형의 꼭지점으로 등록한다. 그리고 상기 주제어부(70)는 611단계에서 상기 현재 상태(state)를 R로 설정하고, 동일 특징점의 개수 m을 증가시킨후 상기 603단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다.
한편, 상기 603단계에서 더 이상 검색할 다각형의 선분이 없는 것으로 판단된 경우, 상기 주제어부(70)는 613단계로 진행하여 상기 현재 상태(state)를 검사하고, 615단계에서 상기 현재상태가 NR인지 아님 R인지를 판단한다. 만일 현재 상태가 R이면, 상기 주제어부(70)는 619단계에서 현재 다각형을 상기 찾아낸 동일 특징점에 근거하여 볼록 다각형으로 만든후 상기 601단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다. 만일, 상기 현재 상태가 NR이면, 상기 주제어부(70)는 617단계로 진행하여 동일 특징점 개수 m을 출력한후 상기 도 4의 429단계로 되돌아간다.
도 7은 상기 도 6에서 설명한 동일 특징점 검출 과정(607단계)의 상세 절차를 도시하고 있다. 상기 주제어부(70)는 상기 선택된 선분에 가장 가까운 특징점(조합)부터 도 7에서 설명하고 있는 조건들을 만족하는지 검사하게 된다. 만일, 도 7의 조건들을 모두 만족하는 특징점(또는 동일 특징점) 검출시 상기 도 6의 609단계로 리턴(return)하게 된다.
도 7을 참조하면, 먼저 주제어부(70)는 701단계에서 등록지문 다각형의 소정 꼭지점(상기 선택된 선분을 잇는 두 꼭지점들중 하나 : 시작점)과 임의의 제1특징점 사이의 융선개수 정보(T.RC1)와 입력지문 다각형의 소정 꼭지점과 임의의 제2특징점 사이의 융선개수 정보(A.RC1)의 차이가 소정 허용오차(예: 1)보다 작은지 검색한다. 만일 상기 소정 허용오차보다 크거나 같은 경우, 상기 주제어부(70)는 715단계로 진행하여 상기 제1특징점과 상기 제2특징점을 서로 다른 특징점으로 판단한후 717단계로 진행한다.
만일 상기 소정 허용오차보다 작은 경우, 상기 주제어부(70)는 703단계로 진행하여 상기 등록지문 다각형의 소정 꼭지점(상기 선택된 선분을 잇는 두 꼭지점들중 나머지 하나 : 끝점)과 상기 제1특징점 사이의 융선개수 정보(T.RC2)와 상기 입력지문 다각형의 소정 꼭지점과 상기 제2특징점 사이의 융선개수 정보(A.RC2)의 차이가 소정 허용오차(예 : 1)보다 작은지 검사한다. 만일 상기 소정 허용오차보다 크거나 같은 경우, 상기 주제어부(70)는 상기 715단계로 진행하여 상기 두 개 특징점들을 서로 다른 특징점으로 판단한후 상기 717단계로 진행한다.
만일 상기 소정 허용오차보다 작은 경우, 상기 주제어부(70)는 705단계로 진행하여 등록지문 다각형의 한 선분(상기 선택된 선분)을 이루는 두 개의 특징점과 상기 제1특징점이 이루는 삼각형의 내각들(T.∠A, T.∠B, T.∠C : 도 10 참조)중 소정 제1내각(T.∠A)과 상기 입력지문 다각형의 한 선분(상기 선택된 선분)을 이루는 두 개의 특징점들과 상기 제2특징점이 이루는 삼각형의 내각들((A.∠A, A.∠B, A.∠C)중 소정 제1내각(A.∠A)의 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지 검사한다. 만일 상기 소정 허용오차보다 크거나 같은 경우, 상기 주제어부(70)는 상기 715단계로 진행하여 상기 두 개의 특징점들을 서로 다른 특징점으로 판단한후 상기 717단계로 진행한다.
만일 상기 소정 허용오차보다 작은 경우, 상기 주제어부(70)는 707단계로 진행하여 등록지문 다각형의 한 선분을 이루는 두 개의 특징점과 상기 제1특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제2내각(T.∠B)과 상기 입력지문 다각형의 한 선분을 이루는 두 개의 특징점과 상기 제2특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제2내각(A.∠B)의 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지 검사한다. 만일, 상기 소정 허용오차보다 크거나 같은 경우 상기 주제어부(70)는 상기 715단계로 진행하여 상기 두 개의 특징점들을 서로 다른 특징점으로 판단한후 상기 717단계로 진행한다.
만일 상기 소정 허용오차보다 작은 경우, 상기 주제어부(70)는 709단계로 진행하여 등록지문 다각형의 한 선분을 이루는 두 개의 특징점과 상기 제1특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제3내각(T.∠C)과 상기 입력지문 다각형의 한 선분을 이루는 두 개의 특징점과 상기 제2특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제3내각(A.∠C)의 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지 검사한다. 만일, 상기 소정 허용오차보다 크거나 같은 경우 상기 주제어부(70)는 상기 715단계로 진행하여 상기 두 개의 특징점들을 서로 다른 특징점으로 판단한후 상기 717단계로 진행한다.
만일, 상기 소정 허용오차보다 작은 경우, 상기 주제어부(70)는 711단계로 진행하여 상기 등록지문의 3개의 특징점들이 이루는 삼각형의 외접원의 중심으로부터 상기 제1특징점의 방향각(T.C.d)과 상기 입력지문의 3개의 특징점들이 이루는 삼각형의 외접원의 중심으로부터 상기 제2특징점의 방향각(A.C.d)의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 소정 허용오차(예 : 30°)보다 작은지를 검사한다. 만일, 상기 허용오차보다 크거나 같은 경우 상기 주제어부(70)는 상기 715단계로 진행하여 상기 두 개의 특징점들을 서로 다른 특징점으로 판단한후 상기 717단계로 진행한다.
만일 상기 소정 허용오차보다 작은 경우 상기 주제어부(70)는 상기 717단계에서 더 이상 검사할 특징점(두 개의 특징점들의 조합)이 있는지 검사한다. 만일 더 이상 검사할 조합이 있는 경우, 상기 주제어부(70)는 계속해서 등록지문의 소정 특징점과 입력지문의 소정 특징점이 동일한지 검사하기 위해 상기 701단계로 되돌아가 이하 과정을 재수행한다. 만일 더 이상 검사할 조합이 없는 경우, 상기 주제어부(70)는 719단계로 진행하여 적어도 하나의 동일 특징점이 검출되었는지 검사한다. 만일, 동일 특징점이 하나도 검출되지 않았으면 상기 주제어부(70)는 상기 도 6의 603단계로 되돌아간다. 만일 적어도 하나의 특징점이 검출되었으면, 상기 주제어부(70)는 721단계로 진행하여 검출된 특징점들중 오차누적이 가장 적은 특징점을 동일 특징점으로 설정한후, 상기 도 6의 609단계로 되돌아간다.
전술한 바와 같이, 본 발명은 지문화상의 회전, 천이, 해상도변화에 독립적인 특징량인 융선개수 정보를 이용하여 두 개의 지문영상을 비교하기 때문에, 지문입력센서가 달라지더라도 소정 기준치 이상의 인식율을 보장할수 있는 이점이 있다. 즉, 지문인식의 성능 및 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 지문인식시스템의 블록구성을 도시하는 도면.
도 2는 세선화된 지문영상에서 융선개수를 추출하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 두 개의 특징점들 사이에 존재하는 융선의 개수를 추출하기 위한 절차를 도시하는 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 융선개수 정보를 이용한 지문영상 비교절차를 도시하는 도면.
도 5는 상기 도 4에서 설명한 동일그룹 판단과정(425단계)의 상세 절차를 도시하는 도면.
도 6은 도 4에서 설명한 다각형 확장과장(427단계)의 상세 절차를 도시하는 도면.
도 7은 상기 도 6에서 설명한 동일 특징점 검출 과정(607단계)의 상세 절차를 도시하는 도면.
도 8은 특징데이터(클릭)를 설명하기 위한 도면.
도 9는 등록지문의 클릭과 입력지문의 클릭 사이의 관계를 보여주는 도면.
도 10은 동일 특징점을 꼭지점으로 하는 다각형 확장 방법을 설명하기 위한 도면.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
10 : 지문화상입력장치 20 : A/D컨버터
30 : 화상메모리 40 : I/O인터페이스
50 : 콘솔 60 : 외부기억장치
70 : 주제어부 80 : 작업메모리
90 : 프로그램메모리 100 : 출력장치

Claims (11)

  1. 지문이미지에서 두 개의 특징점 사이에 존재하는 융선개수를 추출하기 위한 방법에 있어서,
    제1특징점과 제2특징점을 연결하는 가상의 직선을 생성하는 제1과정과,
    상기 제1 및 제2특징점에서 융선을 따라 소정 길이 레이블링(labeling)을 하는 제2과정과,
    상기 가상의 직선을 복수의 세그먼트들로 분할하는 제3과정과,
    상기 복수의 세그먼트들중 순차적 순서에 따른 특정 세그먼트를 선택하는 제4과정과,
    상기 선택된 세그먼트의 화소값을 검사하여 레이블링되어 있는지 판단하는 제5과정과,
    상기 레이블링되어 있지 않은 경우, 상기 화소값을 검사하여 융선인지 판단하는 제6과정과,
    상기 융선인 경우, 해당 세그먼트 자리의 좌표를 교차점으로 결정하고, 융선개수를 증가시키는 제7과정과,
    상기 교차점에서 융선을 따라 레이블링한후 상기 제4과정으로 되돌아가는 제8과정과,
    상기 복수의 세그먼트들에 대한 검사 완료시, 융선에 행해진 모든 레이블링을 제거하고, 현재까지 누적된 융선개수를 상기 두 특징점 사이에 존재하는 융선개수로 결정하는 제9과정을 포함하여 이루어지고,
    제4과정에서 선택된 세그먼트 자리의 화소값을 검사하여 판단불가인지 검사하는 제10과정과,
    상기 판단불가인 경우, 융선에 행해진 모든 레이블링을 제거하는 제11과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지에서 두 개의 특징점 사이에 존재하는 융선개수를 추출하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 소정 길이는 평균 융선간격의 적어도 2배 이상인 것을 특징으로 하는 지문이미지에서 두 개의 특징점 사이에 존재하는 융선개수를 추출하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 결정된 융선개수는 특징점의 인덱스를 행(Row)과 열(column)로 가지는 삼각행렬 자료구조에 저장되는 것을 특징으로 하는 지문이미지에서 두 개의 특징점 사이에 존재하는 융선개수를 추출하기 위한 방법.
  4. 삭제
  5. 지문 정합 방법에 있어서,
    지문입력센서로부터의 아날로그 지문이미지를 디지털 지문이미지로 변환하는 과정과,
    상기 디지털 지문이미지를 전처리하여 세선화 처리된 이미지를 생성하는 과정과,
    상기 세선화 처리된 이미지로부터 특징점(minutia)들을 추출하는 과정과,
    상기 특징점들 사이에 존재하는 융선개수를 추출하는 과정과,
    상기 추출된 특징점들의 정보와 상기 융선개수들의 정보를 가지고 특정 사용자의 입력지문에 대한 특징량데이터를 생성하는 과정과,
    상기 특정 사용자에 대응하여 기 등록되어 있는 등록지문에 대한 특징량데이터를 독출하는 과정과,
    상기 입력지문의 특징량데이터 및 등록지문의 특징량데이터 각각을 가지고 3개의 특징점들로 이루어진 그룹들을 생성하고, 각각의 그룹에 대하여 3개의 특징점들이 이루는 삼각형에 대한 형태정보 및 상기 3개의 특징점들 사이의 융선개수정보를 포함하는 특징데이터를 생성하는 과정과,
    상기 입력지문의 특징데이터들과 상기 등록지문의 특징데이터들을 비교하여 상기 두 지문 사이에 동일한 삼각형이 있는지 검사하는 과정과,
    상기 동일한 삼각형이 존재할시, 상기 동일한 삼각형을 기준으로 상기 등록지문 및 입력지문 모두에 존재하는 동일 특징점을 검색하고, 상기 검색된 동일 특징점을 꼭지점으로 하여 상기 삼각형을 다각형으로 확장하는 동작을 반복 수행하여 동일 특징점의 개수를 획득하는 과정과,
    상기 획득된 동일 특징점의 개수를 가지고 상기 등록지문과 상기 입력지문이 동일한지 판단하는 과정을 포함하여 이루어지고,
    상기 특징데이터는, 3개의 특징점들의 좌표 및 종류, 상기 3개의 특징점들 사이에 존재하는 융선개수정보들의 제곱의 합, 상기 3개의 특징점들이 이루는 삼각형의 외접원의 중심으로부터 3개의 특징점들이 이루는 3개의 사이각 정보들 및 상기 3개의 특징점들의 방향각 정보들을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 정합 방법.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서, 상기 융선개수 추출과정은,
    제1특징점과 제2특징점을 연결하는 가상의 직선을 생성하는 제1과정과,
    상기 제1 및 제2특징점에서 융선을 따라 소정 길이 레이블링(labeling)을 하는 제2과정과,
    상기 가상의 직선을 복수의 세그먼트들로 분할하는 제3과정과,
    상기 복수의 세그먼트들중 순차적 순서에 따른 특정 세그먼트를 선택하는 제4과정과,
    상기 선택된 세그먼트 자리의 화소값을 검사하여 레이블링되어 있는지 판단하는 제5과정과,
    상기 레이블링되어 있지 않은 경우, 상기 화소값을 검사하여 융선인지 판단하는 제6과정과,
    상기 융선인 경우, 해당 세그먼트 자리의 좌표를 교차점으로 결정하고, 융선개수를 증가시키는 제7과정과,
    상기 교차점에서 융선을 따라 레이블링한후 상기 제4과정으로 되돌아가는 제8과정과,
    상기 복수의 세그먼트들에 대한 검사 완료시, 융선에 행해진 모든 레이블링을 제거하고, 현재까지 누적된 융선개수를 상기 두 특징점 사이에 존재하는 융선개수로 결정하는 제9과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 정합 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 동일 삼각형 검사 과정은,
    상기 등록지문의 임의 특징데이터중 융선개수정보의 제곱의 합 및 상기 입력지문의 임의 특징데이터중 융선개수정보의 제곱의 합의 차이가 소정 제1허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제1허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 특징데이터중 제1사이각 및 상기 입력지문의 특징데이터중 제1사이각의 차이가 소정 제2허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제2허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 특징데이터중 제2사이각 및 상기 입력지문의 특징데이터중 제2사이각의 차이가 소정 제3허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제3허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 특징데이터중 소정 특징점의 방향각 및 상기 입력지문의 특징데이터중 소정 특징점의 방향각을 비교하여 입력지문의 회전각을 산출하고, 상기 회전각에 근거하여 상기 입력지문의 특징데이터를 보정하는 과정과,
    상기 특징데이터를 보정한후, 상기 등록지문의 특징데이터중 제1특징점의 방향각 및 상기 보정된 입력지문의 특징데이터중 제1특징점의 차이가 소정 제4허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제4허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 특징데이터중 제2특징점의 방향각 및 상기 보정된 입력지문의 특징데이터중 제2특징점의 차이가 소정 제5허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제5허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 특징데이터중 제3특징점의 방향각 및 상기 보정된 입력지문의 특징데이터중 제3특징점의 차이가 소정 제6허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제6허용오차보다 작을 경우, 상기 등록지문의 특징데이터에 해당하는 삼각형과 상기 입력지문의 특징데이터에 해당하는 삼각형이 동일하다고 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 정합 방법.
  9. 제5항에 있어서, 상기 동일 특징점 개수 획득 과정은,
    동일 특징점의 개수를 '3'으로 초기화하는 제1과정과,
    동일 특징점들을 꼭지점으로 하는 다각형의 선분들중 순차적 순서에 따른 특정 선분을 선택하는 제2과정과,
    상기 선택된 선분의 바깥부분에서 상기 등록지문과 상기 입력지문에 모두 존재하는 동일 특징점을 검출하는 제3과정과,
    상기 동일 특징점이 존재하면, 동일 특징점의 개수를 증가하고, 상기 검출된 동일 특징점을 다각형의 꼭지점으로 등록한후 상기 제2과정으로 되돌아가는 제4과정과,
    임의의 다각형에 대하여 동일 특징점 검출을 완료할시, 다각형 꼭지점으로 등록된 동일 특징점이 있는지 검사하는 제5과정과,
    상기 등록된 동일 특징점이 존재할시, 상기 등록된 특징점을 꼭지점으로 하여 상기 임의의 다각형을 확장한후 상기 제2과정으로 되돌아가는 제6과정과,
    상기 등록된 동일 특징점이 존재하지 않을시, 현재까지 누적된 동일 특징점의 개수를 상기 동일한 삼각형을 기준으로 검출한 동일 특징점의 개수로 결정하는 제7과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 정합 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제5과정은,
    상기 등록지문 다각형에서 상기 선택된 선분의 시작점과 임의의 제1특징점 사이의 융선개수 정보 및 상기 입력지문 다각형에서 상기 선택된 선분의 시작점과 임의의 제2특징점 사이의 융선개수 정보의 차이가 소정 제7허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제7허용오차보다 작으면, 상기 등록지문 다각형에서 상기 선택된 선분의 끝점과 상기 제1특징점 사이의 융선개수 정보 및 상기 입력지문 다각형에서 상기 선택된 선분의 끝점과 상기 제2특징점 사이의 융선개수 정보의 차이가 소정 제8허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제8허용오차보다 작으면, 상기 등록지문 다각형에서 상기 선택된 선분과 상기 제1특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제1내각 및 상기 입력지문 다각형에서 상기 선택된 선분과 상기 제2특징점이 이루는 삼각형의 내각들중 제1내각의 차이가 소정 제9허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제9허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 삼각형의 내각들중 제2내각 및 상기 입력지문의 삼각형의 내각들중 제2내각의 차이가 소정 제10허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제10허용오차보다 작으면, 상기 등록지문의 삼각형의 내각들중 제3내각 및 상기 입력지문의 삼각형의 내각들중 제3내각의 차이가 소정 제11허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제11허용오차보다 작을 경우, 상기 제1특징점과 상기 제2특징점의 방향차이가 제12허용오차보다 작은지 검사하는 과정과,
    상기 소정 제11허용오차보다 작을 경우, 상기 제1특징점과 상기 제2특징점을 동일 특징점으로 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 정합 방법.
  11. 제5항에 있어서, 상기 판단과정은,
    상기 획득된 동일한 특징점들의 개수를 등록지문의 특징점 개수와 입력지문의 특징점 개수중 최소값으로 나눈 값을 유사도(similarity)로 정하는 과정과,
    상기 유사도와 소정 기준값을 비교하여 상기 동일 여부를 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 정합 방법.
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