KR100564762B1 - 지문 정보를 이용한 사용자 인증방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 손가락의 지문과 마디선을 포함한 손가락 전체의 특성을 이용하여 사용자를 인증하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하고, 마디선이 수평방향으로 기울어진 각도를 추출한 다음 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 템플릿의 회전 각도를 보정하여 동일 지문 여부를 인식하는 것으로, 사용자 지문에 대한 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
지문인식, 사용자인증, 마디선

Description

지문 정보를 이용한 사용자 인증방법 및 그 장치{Authentication method and apparatus using fingerprint}
도 1은 지문 입력장치를 통하여 입력되는 지문 영상의 일 예를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 장치의 블록도이며, 도 3은 그 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 손가락 전체 영상과 마디선의 위치, 말절의 특징점 등을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 5a는 지문 등록시 입력된 지문영상을 나타내며, 도 5b는 사용자 인증시 입력된 지문영상을 나타내며, 도 5c는 도 5a의 등록지문영상과 도 5b의 입력지문영상을 중첩시켜 도시한 것이다.
도 6은 좌표계의 변환을 설명하는 도면이다.
본 발명은 사용자의 신원을 확인하기 위하여 생체 정보를 이용하는 기술에 관한 것으로, 특히 손가락의 지문과 마디선을 포함한 손가락 전체의 특성을 이용하 여 사용자를 인증하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
생체인식 기술은 개개인의 신체적, 행동적 특성이 개인별로 다름을 이용하여 개인을 식별하는 기술로서 그 필요성이 강조되고 있다. 특히 지문 영상을 이용한 지문인식 기술은 그 정확성, 편리성, 입력 수단의 경박단소와 저가격 등으로 생체인식 기술 분야에서 주된 방식으로 자리매김하고 있다.
일반적으로 지문 인식 방법은 영상 기반의 지문 인식 방법과 특징 기반의 지문 인식 방법으로 구분된다. 영상 기반의 지문 인식 방법은 융선정보를 이용한 방법으로서, 개버(Gaber)필터, 고속푸리에변환(FFT; Fast Fourier Transform), 기울기, 방향성 히스토그램, 투영 등의 기법을 적용하여 지문 영상의 전체적인 방향성 정보를 이용하는 방법이다. 특징 기반의 지문 인식 방법은 크게 특징추출 (minutiae extraction)과 매칭(matching)의 두 과정으로 이루어지는 방법으로서, 평활화, 전경과 배경영역의 분리, 이진화, 세선화 등의 여러 가지 영상처리기법을 적용하여 추출된 특징점(minutiae)들의 공간적인 특징을 이용한다.
지문의 템플릿은 지문 영상의 특성상 오추출이 발생할 수 밖에 없으며, 오추출율이 높을수록 템플릿의 특징량을 이용한 정렬 방식은 정확하지 못한 결과를 도출하게 되며, 정렬하기 위해 지문에 존재하는 특징점 조합에 대한 경우의 수 모두를 비교하는 것은 자원 또한 많이 소요된다. 이러한 어려움은 안정적으로 개인을 식별할 수 있는 정확성이 개인별로 또는 사용 환경별로 차이를 보이게 되는 요인으로 작용한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 정렬 과정에서 요구되는 회전량 (Rotation), 천이량 (Translation), 배율 (Scaling)의 판정에 도움이 될 수 있는 정보를 얻기 위해 손가락 마디선을 활용함으로써, 템플릿 내 오추출된 특징점이 존재하더라도 안정적인 정렬 결과를 제공할 수 있도록 하는 한편 지문 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증방법은, 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하는 단계; 상기 손가락 영상의 마디선이 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하는 단계; 상기 손가락 영상의 말절 영역의 지문 템플릿으로부터 지문의 특징을 추출하는 단계;상기 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 상기 템플릿의 회전 각도를 보정하는 단계; 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 미리 등록되어 있는 템플릿과 정합시키는 단계; 상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 인증방법은, 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하는 단계; 상기 손가락 영상의 말절 영역의 지문 템플릿으로부터 지문의 특징을 추출하는 단계; 윗 마디선과 아랫 마디선의 거리를 구하고, 상기 마디선 사이의 거리를 이용하여 상기 지문 템플릿의 배율을 정규화하는 단계; 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 미리 등록되어 있는 템플릿과 정합시키는 단계; 상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증장치는, 입력되는 지문 영상을 사전 등록되어 있는 지문과 비교하여 이들이 동일한지의 여부를 식별하여 사용자를 인증하는 장치에 있어서, 상기 등록지문에 대한 정보를 저장하는 지문정보 저장부; 사용자의 지문영상 정보로부터 말절 영역의 지문 템플릿을 획득하는 지문정보 획득부; 상기 지문 템플릿으로부터 지문의 특징점 및 마디선 정보를 추출하는 지문특징 추출부; 및 상기 마디선의 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하고, 상기 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 상기 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한 다음 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 상기 등록지문과 정합시켜 동일 지문 여부를 인식하는 지문인식 결정부;를 포함한다.
이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
지문을 이용한 개인 인증과정은 두 지문의 위치 및 방향차를 보정(Alignment)하는 과정과 두 지문을 정합(Matching)하는 과정으로 이루어진다. 또한, 지문의 개인 인증 시스템으로는 등록되어 있는 다수의 지문 중에서 입력된 지문을 구별해내는 1 대 다수의 식별 시스템(Identification System)과, 등록된 지문과 입력된 지문을 1대1로 대조 판별하는 인증 시스템(Verification System)으로 구별된다.
지문에는 방향성을 띤 지문 융선(Ridge)으로 이루어진 정상 영역(Normal Region) 이외에 다수의 특징 영역이 존재한다. 이러한 특징 부분에 있어서, 한 지 문에는 특히 융선이 진행하다가 끊어지는 점과 융선이 진행하다 분리되는 점 등이 많이 분포되는데, 융선이 진행하다 끊어지는 점을 단점(Ending Point)이라 하고, 융선이 갈라지는 점을 분기점(Bifurcation)이라 지칭하며, 이들을 통칭하여 지문의 특징점(Minutiae)이라 한다. 일반적으로 한 손가락에는 이러한 특징점이 100~150개 정도가 분포되며, 사람마다 모두 그 종류와 위치, 그리고 방향이 다르게 나타난다고 알려져 있다. 따라서, 이러한 지문의 특징점에 대한 정보는 각 개인마다의 식별수단으로 사용될 수 있으며, 특징점의 위치관계와 방향 등이 50~60% 이상 일치하면 통상 동일한 지문이라 판정한다.
일반적인 지문인식과정은 지문의 특징점 추출을 위한 전처리 과정과 정합 및 판별에 사용되는 방향패턴과 특징점 추출과정, 그리고 이들을 이용한 식별 및 인식의 과정 등으로 이루어진다.
전처리 과정에서는 평활화(Smoothing), 이진화(Binarization), 세선화 (Thinning) 및 보정(Restoration)의 과정을 수행하는데, 입력된 지문의 영상은 물리적, 전기적인 이유 등에 의해 많은 잡음 성분을 가지기 때문에 이러한 잡음 성분을 제거하고 원하는 정보를 추출하기 위한 것이다. 평활화란 하드웨어로부터 많이 발생하는 임펄스 잡음(Impulse Noise)의 영향을 최소화 하기 위한 것으로, 통상 공간 저역통과(Spatial Low Pass) 필터링이나, 중앙값(Median) 필터링을 이용한다. 그리고 이진화 과정에서는 취급하는 데이타량을 감소시키기 위한 과정으로, 지문 영상의 이진화는 지문의 돌출부인 융선부와 파인 부분인 곡부를 흑백으로 구별하는 처리를 의미한다. 또, 입력영상이 지문 이외의 배경 영역을 포함하는 경우도 있으 므로 지문 영역과 배경영역을 구별하는 과정까지 포함할 수 있다. 세선화 과정에서는 이진 화상으로부터 융선의 폭이 1화소인 선(Line) 화상을 만들어내는 것을 의미하며, 세선화된 지문영상은 특징점을 구함에 있어 유리하다. 보정 과정에서, 특징점의 집합에는 지문영상 획득시의 조건이나 처리상의 한계에 의하여 의사 특징점이 나타나게 되는데, 세선화된 영상에 대하여 의사 특징점을 제거한다.
그리고, 특징점 추출(Feature Extraction) 과정에서는 지문에 존재하는 특징점들을 추출하는 과정이며, 식별 및 인증(Identification ＆ Verification)과정에서는 전술한 과정에서 추출한 특징점들을 이용하여 지문을 식별하고 인식하는 단계이다.
도 1은 광학식 센서(카메라) 또는 반도체식 센서를 채용한 지문 입력장치를 통하여 입력되는 지문 영상의 일 예를 도시한 것이다. 입력된 지문영상으로부터 개인 식별에 사용될 고유한 특성을 생성하는 과정을 특징 추출(Feature Extraction)이라 하고, 추출된 특징을 템플릿(Template)이라 한다. 지문 템플릿으로부터 특징점을 추출하는 기술에 대해서는 한국 공개특허공보 특2003-0049643(저전력을 사용하는 개인장치용 지문 인식 방법), 2003-0044463(지문 정보를 이용한 사용자 인증 시스템 및 그 방법), 2003-0046073(지문 특징점을 이용한 사용자 인증 장치 및 방법) 등에 자세히 개시되어 있으며, 이와 같은 방법을 본 발명의 실시에 적용하는 것이 가능하다.
두 템플릿(예를 들어, 미리 등록된 지문정보와 인증을 위해 입력된 사용자의 지문정보)을 비교하여 이들이 동일한 지문으로부터 획득된 것일 확률을 구하는 것 을 지문 정합(Fingerprint Matching) 과정이라 한다.
지문 정합 방법으로는 두 템플릿이 갖는 회전량(Rotation), 천이량(Translation) 및 배율(Scaling)을 결정하여 두 지문이 공통의 좌표계와 원점, 배율을 갖도록 하는 정렬 과정(Alignment Stage)과 그 정렬된 두 템플릿이 갖는 특징량을 비교하는 비교 과정(Matching Stage)을 통하여 이들이 동일한 지문으로부터 획득된 것일 확률을 구하게 된다. 지문 인식에 관한 기술에 대해서는 한국 특허등록공보 제10-0393753호 또는 한국 공개특허공보 제2002-92522호 등에 개시되어 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 지문 및 마디선을 포함하는 전체 손가락 정보를 이용하여 지문을 인식하기 위한 장치의 구성을 나타내는 블록도이며, 도 3은 그 방법을 설명하는 흐름도이다. 그리고, 도 4는 손가락 전체 영상과 마디선의 위치, 말절의 특징점 등을 도식적으로 나타낸 도면이다.
도 4에는, 말절(A1)과 중절(A2) 사이에 존재하는 윗 마디선(②) 및 중절(A2)과 기절(A3) 사이에 존재하는 아랫 마디선(③)이 도시되어 있으며, 또한 윗 마디선(②)이 지문영상 좌표계의 수평선(①)과 기울어진 각도(a), 윗 마디선(②)의 중심점과 아랫 마디선(③)의 중심점을 연결한 거리(L) 및 윗 마디선 (②)과 지문 템플릿의 특징점과의 거리(l)가 표시되어 있다.
도 4를 참조하면, 지문의 템플릿을 정렬하는 단계에서, 손가락 지문 영상으로부터 얻어진 마디선 중 말절(A1)과 중절(A2) 사이에 존재하는 윗 마디선(②)이 지문영상 좌표계 내에서 수평선(①)과 기울어진 각도(a)를 이용하여 지문영상의 회 전량을 얻어 냄으로써 회전에 대한 보상이 가능하며, 윗 마디선(②)의 중심점과 중절(A2)과 기절(A3) 사이에 존재하는 아랫 마디선(③)의 중심점을 연결한 거리를 기준으로 지문 영상의 크기(또는 배율)을 정규화하여 지문 영상의 배율 차이를 보상할 수 있다.
또한 윗 마디선 (②)과 지문 템플릿은 항상 동일한 상대 거리를 갖고 있으므로 지문영상으로부터 추출된 템플릿은 윗 마디선을 수평 축으로 하는 새로운 좌표계에서 윗 마디선과 특징점 간의 수직 거리(l)를 기준으로 수직축으로의 천이에 대한 보상이 가능하다. 본 발명은 이와 같은 마디선으로부터 얻어질 수 있는 특성을 추출하는 수단을 제공하고, 이를 이용한 정합 과정을 통하여 개인 식별을 수행한다.
도 2에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 지문인식장치는, 지문 비교를 원하는 사용자로부터 사용자 고유번호와 같은 데이터를 입력받을 수 있는 키 입력부(26), 지문을 스캐닝하여 지문영상 정보를 획득하는 지문정보 획득부(21), 입력된 지문 영상에 필요한 전처리를 가한 다음 지문 영상으로부터 지문의 특징점 및 마디선을 포함하는 지문 템플릿을 추출하는 지문특징 추출부(22), 사용자 등록을 위하여 사전에 입력된 사용자의 지문 영상으로부터 추출된 지문 정보를 저장하는 지문정보 저장부(23), 지문 인식과정 전반에 소요되는 각종 임계치를 저장하는 임계치 저장부(24), 지문정보 저장부(23)로부터 인출한 등록 지문의 특징정보와 지문정보 획득부(21)를 통해 입력된 사용자의 입력지문의 특징정보를 비교하여 이들이 동일한 지문으로부터 획득된 것인 지를 결정하는 지문인식 결정부(25), 및 지문영상 및/또는 지문 인식 결과 등에 관한 내용 등을 표시하는 표시부(27)를 포함한다.
지문인식 결정부(25)는 마디선의 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하고, 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한 다음 등록지문과 정합시켜 동일 지문 여부를 인식한다. 아울러, 지문인식 결정부(25)는 윗 마디선과 아랫 마디선의 거리를 구하고, 마디선 사이의 거리를 이용하여 템플릿의 배율을 정규화하는 것이 바람직하다.
도 2의 블록도 및 도 3의 흐름도를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식방법을 설명한다.
전체 손가락 영상을 입력(31)받아, 말절(A1)과 중절(A2) 사이의 윗 마디선(②) 및 중절(A2)과 기절(A3) 사이의 아랫 마디선(③)을 추출한다(32). 손가락의 말절부터 기절까지 스캔될 수 있도록 전체 손가락을 지문정보 획득부(21)에 구비된 지문입력 센서에 접촉하여 말절부터 기절까지의 전체 손가락 영역에 해당하는 영상을 화상 메모리에 저장하여 사용자의 지문정보를 획득한다.
입력된 상기 손가락 영상정보는 적절한 전처리를 하여 손가락 마디별로 영상을 분리한 다음 지문특징 추출부(22)를 통해 마디별로 분리된 영상에 대하여, 각 마디의 경계 영역에서 마디선을 탐색하고 말절을 기준으로 각 마디선에 대한 순번을 부여하고, 윗 마디선과 아랫 마디선을 각각의 수평 축으로 하는 새로운 직교 좌표계를 산출하며, 이를 위해 KL 변환(Karhunen-Loeve Transform)을 사용하는 것이 바람직하다. 즉, 도 6에 예시된 바와 같이 좌표계 (X, Y)에서 마디선을 구성하는 화소들의 좌표값을 이용하여 KL 변환을 통하여 새로운 좌표계 (U, V)를 얻을 수 있다. 마디선의 회전각은 마디선 후보들에 대한 KL 변환 수행에서 산출되는 최대 고유값에 대응하는 고유벡터를 이용하여 산출된다.
윗 마디선(②)이 입력 영상 좌표계의 수평선(①)과 기울어진 각도(a) 및 윗 마디선(②)과 아랫 마디선(③) 사이의 거리(L)를 추출한다(33). 즉, KL 변환 결과를 이용하여 윗 마디선을 수평 축으로 하여 구한 새로운 좌표계의 수평축과 원 영상의 X축이 이루는 각도(a)를 구한다. 그리고, 윗 마디선과 아랫 마디선의 중심점을 연결한 직선의 거리(Euclidean Distance)를 구하며, 이 때 얻어지는 마디선의 중심점 좌표를 저장해 둔다.
윗 마디선(②)을 경계로 분리된 말절(A1)영역으로부터 지문의 템플릿을 추출하고, 지문의 특징점들을 추출한다(34). 지문 템플릿으로부터 지문의 특징점 (Minutiae)을 추출하는 것은 지문 인식 분야에서 알려진 일반적인 기술을 적용할 수 있으며, 또한 지문 융선의 형태를 이용하여 지문 템플릿을 구성하는 방법을 일 실시예로서 적용 가능하다.
상기 추출된 윗 마디선의 기울기 각도(a)를 이용하여 상기 추출된 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한다(35). 즉, 입력 영상 좌표계로부터 구해진 지문 특징점들이 갖는 각종 좌표값들을 KL 변환을 사용하여 윗 마디선을 가로축으로 하는 새로운 좌표축을 기준으로 변환하여 변환된 좌표값을 얻는다.
상기 추출된 윗 마디선과 아랫 마디선 사이의 거리(L)를 이용하여 상기 추출된 지문 템플릿의 배율을 정규화한다(36). 두 마디선의 중심점 사이의 거리(L)를 이용하여 회전량이 보정된 특징점 좌표들을 배율에 따라 정규화하는 것이다. 세로 축 혹은 가로 축에 대하여 선택적으로 적용할 수도 있다. 이와 같이 생성된 지문 템플릿은 개별 단계마다 생성된 정보의 충실도를 확보하기 위하여 임계치 저장부(24)에 저장된 임계치를 적용하여 부적절하다고 판단되는 영상 부분을 지문 템플릿에서 제거하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이 보정된 지문 템플릿 및 마디선 정보를 이용하여 미리 등록되어 있는 지문 템플릿 및 마디선 정보와 정합시키는데, 입력된 지문 템플릿의 특징량과 마디선의 위치 및 길이, 마디선 사이의 상호 관계 등을 포함하는 마디선 정보에 기초하여 등록지문과 비교하여 두 손가락 영상의 유사도를 측정한다(37).
특징점을 비교하는 과정은, 입력 지문과 등록 지문의 템플릿에 저장되어있는 특징점의 좌표값들을 읽어 서로 중첩되어 일치하는 특징점을 구하고, 대응 특징점 쌍이 주변 특징점 쌍과 연속적으로 연결되는지 여부를 판단한 다음 그 연결 강도를 산출하여, 대응 특징점 쌍의 개수, 연결 강도 등을 종합한 점수를 산정하고, 이를 기저장되어있는 임계치와 비교하여 동일 여부 내지 유사도를 판정하는 것이 바람직하다.
상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식한다(38). 하나의 등록 지문을 기준으로 사용자의 입력 지문을 비교하는 경우에는 사용자의 인증 여부를 표시한다. 만일 등록 지문이 다수인 경우에는 입력지문을 다수의 등록 지문 템플릿과 연속적으로 비교한 다음 측정된 유사도가 임계치를 만족하는 것이 있을 때 사용자 인증으로 처리하거나, 또는 등록지문과의 동일성 여부 를 개별적으로 결정하지 않은 채 각 등록지문별로 산출된 유사도 점수를 직접 활용할 수도 있다.
본 발명은 입력지문을 등록지문과 비교하여 이들의 동일성 여부를 인증함에 있어서, 특히 지문의 마디선을 이용하여 회전량과 배율 등을 조정 보상하여 입력지문을 등록지문과 같은 좌표계와 크기로 서로 대비할 수 있도록 하는 것이며, 구체적으로는 (1) 입력지문 영상에서 얻은 윗 마디선과 입력영상의 좌표계에서의 수평축과의 각도에 따라 입력지문 영상을 회전시켜 회전량을 보상하고, (2) 입력지문 영상에서 윗 마디선과 아래 마디선 간의 거리를 구하고, 등록지문에서 두 마디선 간의 거리와 대비하여 입력지문의 크기를 보상하기 위한 배율을 정하고, (3)윗마디선과 지문 템플릿과의 수직 거리에 기초하여 수직축으로의 천이를 보상하는 것이다.
영상 좌표계 내에서 특징점을 (x, y)로 표시할 때, 두 개의 영상내에 존재하는 동일한 특징점도 지문 영상이 입력될 때 마다 각기 위치 이동이 발생하기 때문에 그 좌표는 서로 다르게 되는 천이가 발생된다. 종래에는 이러한 천이량을 알기 위하여 등록지문에서 몇 개의 특징점 군을 선정한 다음 입력 지문영상에도 그와 동일한 군을 찾아 천이량(dx, dy)를 구하였다. 이는 몇 개의 특징점으로 이루어진 군 사이에 생기는 상대거리 등은 불변한다는 특성을 가정하기에 가능하며, 예로서 세 개의 특징점을 모아 하나의 군으로 만들면 각 점을 잇는 3개의 거리로 된 삼각형과 합동인 것을 찾아 천이량을 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 동일한 특징점을 찾아 천이량을 찾는 종래의 방식은 매우 소모적인 비교를 반복하는 작업을 수행 하게 된다.
본 발명은 천이량 측정의 기준으로서 윗 마디선을 이용하여 이를 새로운 수평축으로 설정하고, 또한 윗 마디선과 아랫 마디선의 거리 및 윗 마디선과 특징점을 잇는 법선은 일정한 거리를 항상 유지하는 점을 응용한 것이다.
지문을 등록할 때 및 사용자 지문을 입력받아 인증을 할 때, 지문영상에서 윗 마디선의 기울어진 각도에 따라 좌표계의 회전량을 보상하여 윗 마디선을 가로축으로 하는 좌표계를 설정한 다음 윗 마디선과 아래 마디선의 거리에 기초하여 지문영상의 배율을 정규화하고, 또한 윗 마디선과 특징점 간의 거리를 규정함으로써, 등록지문과 입력지문을 동일한 좌표계와 척도에서 상호 동일성 여부를 비교할 수 있다.
도 5a는 지문 등록시 입력된 지문영상을 나타내며, 도 5b는 사용자 인증시 입력된 지문영상을 나타낸다. 도 5a에서, 입력영상의 좌표축(X1, Y1)에 대해 윗 마디선으로 이루어진 새 좌표축(X1', Y1')는 수평 방향으로 p도 만큼 기울져 있음을 알 수 있다. 여기서, 원 좌표계의 수평축(Y1)과 특징점(F1)간의 각도는 Φ1이고, 새 좌표계의 수평축(Y1')과 특징점(F1)간의 각도는 θ1이다. 도 5b에서, 입력영상의 좌표축(X2, Y2)에 대해 윗 마디선으로 이루어진 새 좌표축(X2', Y2')는 수평 방향으로 q도 만큼 기울져 있음을 알 수 있다. 여기서, 원 좌표계의 수평축(Y2)과 특징점(F2)간의 각도는 Φ2이고, 새 좌표계의 수평축(Y2')과 특징점(F2)간의 각도는 θ2이다.
만일 도 5a와 5b의 지문영상이 동일 지문으로부터 획득된 경우라고 가정하면, (X, Y) 좌표계에서 구한 (x,y) 좌표는 비록 동일한 지문영상이라고 하더라도 지문영상 획득 당시의 위치에 따라 회전 및 천이가 발생하여 서로 다르겠지만, 윗 마디선을 수평축으로 하는 (X', Y') 좌표계에서는 새 수평축과 특징점 사이의 거리 및 새 수평축과 특징점과의 사이각이 등록지문과 입력지문이 서로 동일한 값을 가지게 된다. 즉, y1'=y2', θ1=θ2가 된다. 만일 새 좌표계에서 위 마디선의 중심점을 수직축(Y1', Y2')으로 설정한다면, 새 좌표계에서 특징점의 수직축 좌표값도 동일하게 된다 (즉, x1'=x2').
도 5c는 도 5a의 등록지문영상과 도 5b의 입력지문영상을 윗 마디선을 공통의 수평축으로 하고, 윗마디선의 중심점을 기준으로 공통의 수직축으로 설정하여, 두 영상의 좌표계를 중첩시켜 도시한 것이다.
즉, 도 5c의 X3'는 도 5a의 X1'과 도 5b의 X2'와 중첩되고, 도 5c의 Y 3'는 도 5a의 Y1'과 도 5b의 Y2'와 중첩되고, 좌표 x3'는 도 5a의 x1 '과 도 5b의 x2'와 중첩되고, 각도 θ3는 도 5a의 θ1과 도 5b의 θ2와 중첩되는 것으로, 만일 영상 측정이나 분석에 오차가 없다면 도 5c에 도시된 바와 같이 두 지문영상의 특징점이 정확히 일치하게 될 것이다. 그러나, 실제에 있어서는 측정상 오차를 고려하여 도 5c와 같이 두 지문영상을 중첩시켜 재정열한 다음 등록지문의 특징점과 입력지문의 특징점 간의 거리를 계산하여 그 거리가 소정의 임계치 내에 있는 그들이 동일한 특징점에 해당하는 것으로 확인할 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 지문 입력 수단을 통하여 입력되는 손가락 영상을 데이터화함에 있어서, 손가락의 각 마디 영역을 분할하고, 마디 사이에 존재하는 마디선을 산출하고, 이로부터 회전각 및 마디선 사이의 거리를 산출하여 지문으로부터 추출한 템플릿의 회전량 및 배율을 보정하며, 윗 마디선의 중심점을 기준으로 좌표값을 보정함으로써 천이에 대한 보정을 실시할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 7웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 도면과 명세서에서 최적 실시예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 지문에 의하여 사용자를 인증함에 있어서 손가락의 말절과 중절 사이에 존재하는 윗 마디선 및 중절과 기절 사이에 존재하는 아랫 마디선과 말절에 존재하는 지문 템플릿의 정보를 병합하여 사용한다. 그럼으로써, 지문의 템플릿 정보 뿐 아니라 마디선이 놓인 각도와 각 마디선 사이의 거리에 기초하여 사용자 지문에 대한 인식 성능을 향상시킬 수 있으며, 다수의 지문을 연속적으로 비교하여 고속으로 검색이 필요한 환경에서도 오인식율의 개선과 함께 회전(Rotation), 천이(Translation)에 대한 보정 및 배율 (Scaling)의 정규화로 인하여 수행 속도의 개선이 가능해지는 이점이 있다.

Claims (9)

  1. (a) 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하는 단계;
    (b) 상기 손가락 영상의 마디선이 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하는 단계;
    (c) 상기 손가락 영상의 말절 영역의 지문 템플릿으로부터 지문의 특징을 추출하는 단계;
    (d) 상기 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 상기 템플릿의 회전 각도를 보정하는 단계;
    (e) 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 미리 등록되어 있는 템플릿과 정합시키는 단계;
    (f) 상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    윗 마디선과 아랫 마디선을 추출한 다음, 상기 윗 마디선과 상기 아랫 마디선의 거리를 구하고, 상기 마디선 사이의 거리를 이용하여 상기 추출된 템플릿의 배율을 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 추출된 마디선을 구성하는 화소들을 이용하여 KL 변환을 수행하여 새로운 좌표계를 형성한 다음 상기 새로 얻어진 수평축이 원 좌표계의 수평축과 기울어진 각도를 구하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 마디선의 중심점을 새로운 좌표계의 원점으로 삼아 입력지문과 등록지문의 템플릿의 비교에서 기준점이 되는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 마디선의 중심점을 새로운 좌표계의 원점으로 삼아 입력지문과 등록지문의 템플릿의 각 좌표값이 동일한 상대 위치를 갖도록 하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 방법.
  6. (a) 입력된 손가락 영상으로부터 윗 마디선 및 아랫 마디선을 추출하는 단계;
    (b) 상기 손가락 영상의 말절 영역의 지문 템플릿으로부터 지문의 특징을 추출하는 단계;
    (c) 상기 윗 마디선과 상기 아랫 마디선의 거리를 구하고, 상기 마디선 사이의 거리를 이용하여 상기 지문 템플릿의 배율을 정규화하는 단계;
    (d) 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 미리 등록되어 있는 템플릿과 정합시키는 단계;
    (e) 상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 방법.
  7. 입력되는 지문 영상을 사전 등록되어 있는 지문과 비교하여 이들이 동일한지의 여부를 식별하여 사용자를 인증하는 장치에 있어서,
    상기 등록지문에 대한 정보를 저장하는 지문정보 저장부;
    사용자의 지문영상 정보로부터 말절 영역의 지문 템플릿을 획득하는 지문정보 획득부;
    상기 지문 템플릿으로부터 지문의 특징점 및 마디선 정보를 추출하는 지문특징 추출부; 및
    상기 마디선의 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하고, 상기 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 상기 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한 다음 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 상기 등록지문과 정합시켜 동일 지문 여부를 인식하는 지문인식 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 장치.
  8. 제7항에 있어서, 지문인식 결정부는
    윗 마디선과 아랫 마디선의 거리를 구하고, 상기 마디선 사이의 거리를 이용하여 상기 추출된 템플릿의 배율을 정규화하는 것을 특징으로 하는 지문정보를 이용한 사용자 인증 장치.
  9. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 청구항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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