KR100601453B1 - 지문 인식 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 지문 인식 방법은, 지문 영상으로부터 융선의 흐름 방향을 검출하고, 융선의 두께와 곡률을 검출하는 단계와; 검출된 융선의 곡률이 설정된 기준값 보다 작은 지 여부를 판단하는 단계와; 융선의 곡률이 설정된 기준값보다 작은 경우에는 방향성 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행하고, 융선의 곡률이 설정된 기준값보다 크거나 같은 경우에는 2차원 가우시안 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행하여, 지문 영상의 이진화된 영상을 구하는 단계; 를 포함한다.

또한 본 발명에 의하면, 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 선택된 (16*16) 부 영상의 중심 화소(pixel)를 기준으로 8 방향 각각에 대한 화소 값 테이블을 구성하고, 각 방향에 대하여 분산(Variance)을 계산하고, 8 방향 분산 중에서 최대 분산을 갖는 방향을 검출하고, 최대 분산 방향과 90도 관계를 갖는 법선 방향을 (8*8) 부 영상의 융선 방향으로 선정한다.

또한 본 발명에 의하면, 방향성 이진화 필터 또는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구함에 있어, 검출된 융선의 두께에 따라 필터링을 수행하는 필터의 크기를 차등 적용한다.

Description

지문 인식 방법{Fingerprint recognition method}

도 1은 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 의하여 지문 인식이 수행되는 과정을 나타낸 순서도.

도 2는 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 융선 방향의 정의를 설명하기 위한 도면.

도 3은 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 부 영상에서의 융선의 방향 검출을 설명하기 위한 도면.

도 4는 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 방향성 이진화 필터의 적용을 설명하기 위한 도면.

도 5는 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 2차원 가우시안 이진화 필터의 적용을 설명하기 위한 도면.

본 발명은 지문 인식 방법에 관한 것으로서, 특히 지문 인식에 필요한 특징 벡터를 정확하게 검출하기 위하여, 원 영상에 충실하면서 잡영 제거와 융선 복원 기능이 포함된 이진화를 수행하는 지문 인식 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 지문 영상의 이진화는 256 그레이 레벨(gray level) 영상을 흑과 백으로 변환하는 과정이다. 이 과정은 다음 과정인 세선화(Thinning), 특징 점(Feature point) 검출 등에 많은 영향을 미치므로, 특징 벡터를 정확하게 검출하기 위해서는 매우 중요한 과정이다.

종래의 지문 영상 이진화 방법은 256 그레이 레벨 영상을 이진화 하기 위하여 전체 영상으로부터 단일 기준값(threshold)을 검출하거나, 배경 영역의 포함 정도와 영상 획득 과정에서 발생하는 밝기의 불균일성 등을 해결하기 위하여 국부적인 기준값을 검출하여 흑과 백으로 이진화 하였다.

이것은 입력 영상에 근사한 이진 영상 생성을 목적으로 하여 자료 저장이나 인쇄 등에서는 좋은 결과를 기대할 수 있었으나, 특징 벡터를 검출하고 대조를 목적으로 하는 지문 인식에서는 좋은 결과를 기대할 수 없다는 단점이 있다. 또한 잡영 제거, 지문의 유연성에 의한 융선(Ridge) 붙음 또는 끊어짐, 지문의 손상 등에 대한 복원 능력이 부족함에 따라 많은 오추출과 미추출이 발생되며 후처리 비용이 증가되는 문제점이 있다.

본 발명은, 원 영상에 충실하면서 잡영 제거와 융선 복원 기능이 포함된 이진화를 수행하여 지문 인식에 필요한 특징 벡터를 정확하게 검출할 수 있는 지문 인식 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 지문 인식 방법은, 지문 영 상으로부터 융선의 흐름 방향을 검출하고, 상기 융선의 두께와 곡률을 검출하는 단계와; 상기 검출된 융선의 곡률이 설정된 기준값 보다 작은 지 여부를 판단하는 단계와; 상기 판단결과, 상기 융선의 곡률이 설정된 기준값보다 작은 경우에는 방향성 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행하고, 상기 융선의 곡률이 설정된 기준값보다 크거나 같은 경우에는 2차원 가우시안 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행하여, 지문 영상의 이진화된 영상을 구하는 단계; 를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

여기서 본 발명에 의하면, 상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 화소수 (8*8) 크기의 부 영상에 대하여 융선의 흐름 방향을 검출하는 점에 그 특징이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 화소수 (8*8) 크기의 부 영상을 기준으로 융선의 흐름 방향을 검출하며, 이때 화소수 (16*16) 크기의 부 영상을 참조하여 (8*8) 크기 부 영상의 방향을 검출하는 점에 그 특징이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 선택된 (16*16) 부 영상의 중심 화소(pixel)를 기준으로 8 방향 각각에 대한 화소 값 테이블을 구성하고, 각 방향에 대하여 분산(Variance)을 계산하고, 8 방향 분산 중에서 최대 분산을 갖는 방향을 검출하고, 최대 분산 방향과 90도 관계를 갖는 법선 방향을 (8*8) 부 영상의 융선 방향으로 선정하는 점에 그 특징이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 인접 방향 과 비교하여 곡률이 작아 단순 흐름의 특성을 갖는 융선에 대해서는 인접 방향을 참조하여 수정처리하는 후처리 단계를 더 구비하는 점에 그 특징이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 상기 방향성 이진화 필터 또는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구함에 있어, 검출된 융선의 두께에 따라 필터링을 수행하는 필터의 크기를 차등 적용하는 점에 그 특징이 있다.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 지문 인식 방법은, 지문 영상에서 융선의 방향, 두께, 곡률을 검출한 후, 설정된 기준값에 비하여 인접 방향과 융선의 곡률 편차가 작아 특정 방향으로 지향성이 강한 경우에는 방향성 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진 영상을 구하고, 설정된 기준값에 비하여 인접 방향과 융선의 곡률 편차가 커서 특정 방향을 적용하기 곤란할 경우에는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구하는 것을 점에 그 특징이 있다.

여기서 본 발명에 의하면, 상기 방향성 이진화 필터는 상기 융선의 각 화소에 지향성의 가중치를 부여하는 이진화 필터인 점에 그 특징이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 상기 2차원 가우시안 이진화 필터는 상기 검출된 융선 방향을 고려치 않는 2차원의 확률 분포 기반의 이진화 필터인 점에 그 특징이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 상기 방향성 이진화 필터 또는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구함에 있어, 검출된 융선의 두께에 따라 필터링을 수행하는 필터의 크기를 차등 적용하는 점에 그 특징이 있다.

이와 같은 본 발명에 의하면, 원 영상에 충실하면서 잡영 제거와 융선 복원 기능이 포함된 이진화를 수행하여 지문 인식에 필요한 특징 벡터를 정확하게 검출할 수 있는 장점이 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세히 설명한다.

본 발명에서는 원 영상에 충실하면서 잡영 제거와 융선 복원 기능이 포함된 이진화를 수행하므로써, 지문 인식을 위한 특징 벡터를 정확히 검출할 수 있는 지문 인식 방법을 제시하고자 한다.

본 발명에 따른 지문 인식 방법에서는, 지문 이진화를 수행함에 있어 방향성 이진화 필터와 2차원 가우시안 이진화 필터를 선택적으로 사용한다. 그러면, 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 대하여 도 1을 참조하여 설명해 보기로 한다. 도 1은 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 의하여 지문 인식이 수행되는 과정을 나타낸 순서도이다.

먼저, 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 의하면, 지문 영상에서 융선의 흐름 방향을 검출하고(단계 101), 검출된 융선의 두께와 곡률을 검출한다(단계 102).

여기서, 상기 단계 101 및 102는, 지문 영상 이진화를 위한 전처리 과정으로서 융선의 방향을 검출하는 것이다. 융선 방향 검출은 화소수 (8*8) 크기의 부 영상(sub image)에 대하여 검출하는 것이 일반적이며, 본 발명에서도 이에 대한 융선 방향을 검출한다.

이때 (8*8) 크기의 부 영상만을 고려하여 융선의 방향을 검출할 경우에는, 잡영과 융선의 끊어짐 또는 붙음 현상에 대하여 매우 민감하게 작용하므로 정확한 융선 방향을 표현할 수 없는 문제점을 지닌다. 따라서 본 발명에서는 이보다 큰 (16*16) 크기의 부 영상을 참조하여 (8*8) 부 영상에서 융선의 방향을 검출하므로써, 위와 같은 문제를 해결하고자 하였다. 그러나 이보다 큰 영역을 참조할 경우에는 국부적인 측면에서 정확한 융선 방향 검출을 할 수 없는 문제가 발생될 수도 있다.

본 발명에서의 융선 방향은, 도 2에 나타낸 바와 같이, 180도를 22.5도 간격으로 8 등분하여 구분하여 정의 하였다. 그리고, (8*8) 크기 부 영상을 이용한 융선 방향의 검출은 다음의 과정에 의하여 수행되었다(도 3 참조). 도 2는 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 융선 방향의 정의를 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 부 영상에서의 융선의 방향 검출을 설명하기 위한 도면이다.

1. 선택된 (16*16) 부 영상의 중심 화소(pixel)를 기준으로 8 방향 각각에 대한 화소 값 테이블을 구성한다.

2. 각 방향에 대하여 분산(Variance)을 계산한다.

3. 8 방향 분산 중에서 최대 분산을 갖는 방향을 검출한다.

4. 최대 분산 방향과 90도 관계(symmetry)를 갖는 법선 방향을 (8*8) 부 영상의 융선 방향으로 선정한다.

5. 또한 검출된 최대 분산을 이용하면 부 영상에서의 융선 두께와 융선의 선명도를 검출할 수 있다.

6. 중심 화소를 등간격으로 이동하면서 앞의 1 내지 5의 과정을 반복 수행한다.

검출된 융선 방향은 국부적으로 융선 흐름에 충실하지만, 잡영과 지문 손상 등에 의하여 융선 고유의 흐름과 차이가 발생할 수 있다. 이에 대한 보완으로 인접 방향과 비교하여 곡률이 작아 단순 흐름의 특성을 갖는 융선은 인접 방향을 참조하여 수정하는 후처리 과정을 갖는다. 이상의 방법에 의하여 지문 영상의 방향, 융선 두께, 선명도를 검출할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 지문 인식 방법에서는, 상기 단계 102에서 검출된 융선의 두께와 곡률 정보를 참조하여 방향성 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행할 것인지, 2차원 가우시안 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행할 것인지의 여부를 결정한다.

즉, 단계 103에서는 검출된 융선의 곡률이 설정된 기준값과 비교하여 더 큰지의 여부를 판단한다(단계 103). 그리고 검출된 융선의 두께와 곡률을 고려하여, 곡률이 설정된 기준값에 비하여 작은 영역에서는 융선 두께에 따른 방향성 이진화를 수행하고(단계 104), 곡률이 설정된 기준값에 비하여 크거나 같은 영역에서는 융선 두께에 따른 2차원 가우시안 이진화를 수행하며(단계 105), 이와 같은 과정을 통하여 이진 영상을 생성하게 된다(단계 106). 이때 융선의 두께에 따라 이진화에서 고려하는 영상의 면적에 차이를 갖는다. 여기서 이루어지는 이진화는 상기 영역별 이진화이다.

이와 같이, 본 발명에서는 지문 영상 이진화를 위해 방향성 이진화 필터와 2차원 가우시안 이진화 필터를 병행하여 적용한다. 이들은 이진화 처리화소의 융선 방향과 인접 융선 방향을 비교하였을 때, 곡률의 변화 정도에 따라 선택되며, 각 경우에 대하여 좀 더 살펴보기로 한다.

방향성 이진화 필터는 인접 방향과 곡률 편차가 작아 특정 방향으로 지향성이 강한 경우에 사용한다. 이것은 검출된 융선 방향으로 각 화소에 지향성의 가중치를 부여하는 것으로, 융선의 두께를 일정 그룹으로 분류하여 필터의 크기에 차이를 둔다. 이를 도 4에 나타내었다. 도 4는 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 방향성 이진화 필터의 적용을 설명하기 위한 도면이다.

그리고, 2차원 가우시안 필터는 인접 방향과 곡률 편차가 큰 경우 특정 방향을 적용하기 곤란할 때 사용한다. 이것은 검출된 융선 방향을 고려치 않는 2차원의 확률 분포 기반의 이진화 필터이며, 앞의 방향성 필터와 동일하게 융선의 두께에 따라 필터의 크기에 차이를 둔다. 이를 도 5에 나타내었다. 도 5는 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 있어서, 2차원 가우시안 이진화 필터의 적용을 설명하기 위한 도면이다.

이상에서 설명된 바와 같이, 본 발명의 이진화 방법은 지문 영상에 충실하면서 잡영 제거와 융선 복원 기능을 포함하는 것으로, 국부적으로 융선의 방향과 두께를 반영하는 적응 이진화라고 할 수 있다. 지문 입력 과정에서 발생하는 잡영, 유연성을 지닌 생체 피부 조직의 변화 특성, 지문의 일시적 손상 등에 대응할 수 있다. 따라서 본 방법을 지문 인식을 위한 이진화에 적용하면, 오추출과 미추출을 최소화하고 지문 인식에 필요한 특징 벡터를 정확히 추출하여 지문 인식율을 향상시킬 수 있게 된다.

이상의 설명에서와 같이 본 발명에 따른 지문 인식 방법에 의하면 원 영상에 충실하면서 잡영 제거와 융선 복원 기능이 포함된 이진화를 수행하여 지문 인식에 필요한 특징 벡터를 정확하게 검출할 수 있는 장점이 있다.

Claims (10)

1. 지문 영상으로부터 융선의 흐름 방향을 검출하고, 상기 융선의 두께와 곡률을 검출하는 단계와;

   상기 검출된 융선의 곡률이 설정된 기준값 보다 작은 지 여부를 판단하는 단계와;

   상기 판단결과, 상기 융선의 곡률이 설정된 기준값 보다 작은 경우에는 방향성 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행하고, 상기 융선의 곡률이 설정된 기준값 보다 크거나 같은 경우에는 2차원 가우시안 이진화 필터를 사용하여 이진화를 수행하여, 지문 영상의 이진화된 영상을 구하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 화소수 (8*8) 크기의 부 영상에 대하여 융선의 흐름 방향을 검출하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
3. 제 1항에 있어서,

   상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어, 화소수 (8*8) 크기의 부 영상을 기준으로 융선의 흐름 방향을 검출하며, 이때 화소수 (16*16) 크기의 부 영상을 참조하여 (8*8) 크기 부 영상의 방향을 검출하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어,

   선택된 (16*16) 부 영상의 중심 화소(pixel)를 기준으로 8 방향 각각에 대한 화소 값 테이블을 구성하고, 각 방향에 대하여 분산(Variance)을 계산하고, 8 방향 분산 중에서 최대 분산을 갖는 방향을 검출하고, 최대 분산 방향과 90도 관계를 갖는 법선 방향을 (8*8) 부 영상의 융선 방향으로 선정하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
5. 제 1항에 있어서,

   상기 융선의 흐름 방향을 검출함에 있어,

   인접 방향과 비교하여 곡률이 작아 단순 흐름의 특성을 갖는 융선에 대해서는 인접 방향을 참조하여 수정처리하는 후처리 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
6. 제 1항에 있어서,

   상기 방향성 이진화 필터 또는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구함에 있어, 검출된 융선의 두께에 따라 필터링을 수행하는 필터의 크기를 차등 적용하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
7. 지문 영상에서 융선의 방향, 두께, 곡률을 검출한 후, 설정된 기준값에 비하여 인접 방향과 융선의 곡률 편차가 작아 특정 방향으로 지향성이 강한 경우에는 방향성 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진 영상을 구하고, 설정된 기준값에 비하여 인접 방향과 융선의 곡률 편차가 커서 특정 방향을 적용하기 곤란할 경우에는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
8. 제 7항에 있어서,

   상기 방향성 이진화 필터는 상기 융선의 각 화소에 지향성의 가중치를 부여하는 이진화 필터인 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
9. 제 7항에 있어서,

   상기 2차원 가우시안 이진화 필터는 상기 검출된 융선 방향을 고려치 않는 2차원의 확률 분포 기반의 이진화 필터인 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
10. 제 7항에 있어서,

    상기 방향성 이진화 필터 또는 2차원 가우시안 이진화 필터를 적용하여 지문 영상의 이진화된 영상을 구함에 있어, 검출된 융선의 두께에 따라 필터링을 수행하는 필터의 크기를 차등 적용하는 것을 특징으로 하는 지문 인식 방법.

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