KR100698724B1 - Method for Extracting Singular and Core Point of Fingerprint Image Using Ridge Direction - Google Patents

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KR100698724B1
KR100698724B1 KR20050053430A KR20050053430A KR100698724B1 KR 100698724 B1 KR100698724 B1 KR 100698724B1 KR 20050053430 A KR20050053430 A KR 20050053430A KR 20050053430 A KR20050053430 A KR 20050053430A KR 100698724 B1 KR100698724 B1 KR 100698724B1
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김미영
김종화
박원우
유승식
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포스데이타 주식회사
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본 발명은 지문이미지의 특이점 및 중심점 추출 방법에 관한 것으로서, 지문인식장치에 입력된 지문의 품질이 열악한 경우에도 지문이미지의 특이점과 중심점을 정확하게 찾을 수 있는 방법에 관한 것이다. The invention relates to a method which can accurately find, singular points and the center point of the fingerprint image, even if the quality of the fingerprint in the fingerprint reader poor relates to a singular point and the center point of the fingerprint image extraction method. 본 발명에서는, 지문인식장치를 통해 입력된 지문이미지의 전체 융선에서, 주변 융선들간의 상관관계 정보를 통해 다수의 특이점(Singular)을 추출하고, 상기 각각의 특이점을 중심으로 한 일정 영역에서 실제 융선만을 일정거리 추적하여 융선의 방향을 정한다. In the present invention, the entire ridges of the fingerprint images input through the fingerprint recognition device extracts a plurality of singular points (Singular) through the correlation information between the peripheral ridge, and the actual ridge in a certain area with respect to the respective singular points tracking only a distance determined by the direction of the ridge. 융선을 일정거리 추적한 후에는, 융선 추적의 시작점과 종료점 사이에 직선을 긋고, 상기 직선에 수직인 기준선 상의 기준점을 사이에 두고 상기 시작점 및 종료점이 이루는 사잇각의 최소값을 구함으로써 중심점을 구할 수 있다. After the ridge a distance tracing, drawing a straight line between start and end points of the ridge tracking, across the reference point on the reference line perpendicular to the straight line can be determined a center point by obtaining the minimum value of the included angle forming point the starting point and end .
지문이미지, 융선, 특이점, 중심점 Fingerprint images, ridges, Singularity, center

Description

융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점 추출 방법{Method for Extracting Singular and Core Point of Fingerprint Image Using Ridge Direction} Using information extracted ridge direction and the center point of the fingerprint image singularity method {Method for Extracting Singular and Core Point of Fingerprint Image Using Ridge Direction}

도 1은 일반적인 지문이미지의 모양을 나타낸 것이다. 1 shows the appearance of a common fingerprint image.

도 2는 본 발명에 따라 융선 방향 정보를 이용한 중심점 추출 과정을 나타낸 흐름도이다. Figure 2 is a flow diagram showing the central point extraction process using the ridge direction information in accordance with the present invention.

도 3은 지문이미지 중에서 배경영역을 제거한 모습을 나타낸 것이다. 3 illustrates a state removing the background area from the fingerprint image.

도 4는 지문이미지 상에서 융선의 두께를 추정하는 방법을 표현한 것이다. 4 is a representation of a method for estimating the thickness of a ridge on the fingerprint image.

도 5는 가버필터를 통해 각각 4방향(0도, 45도, 90도, 135도)으로 향상된 지문이미지를 나타낸 것이다. Figure 5 illustrates the enhanced fingerprint image as respective four directions (0 degree, 45 degrees, 90 degrees, 135 degrees) over the Gabor filters.

도 6은, 도 3의 지문이미지로부터 추출된 각 블록별 융선의 대표방향을 도시한 것이다. Figure 6, shows a representative direction of each block by a ridge extracted from the fingerprint image of FIG.

도 7은 본 발명에 따라 지문이미지의 특이점을 추출하는 과정을 나타낸 것이다. Figure 7 illustrates the process of extracting the singular point of the fingerprint image in accordance with the present invention.

도 8은 본 발명에 따라 추출된 3개의 특이점이 표시된 지문이미지를 나타낸 것이다. Figure 8 shows a three fingerprint image outliers is shown extracted in accordance with the present invention.

도 9는 본 발명에 따라 지문이미지의 중심점을 추출하는 방법을 나타낸 도면이다. 9 is a view showing a method for extracting a center point of the fingerprint image in accordance with the present invention.

본 발명은 지문이미지의 특이점 및 중심점 추출 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 지문인식장치에 입력된 지문이미지의 품질이 좋지 않은 경우에도 지문이미지의 정확한 중심점을 찾을 수 있는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to, and more specifically, the way to find the exact center point of the fingerprint image when the quality of the fingerprint image input to the fingerprint identification device is not good as on the singular point and the center point of the fingerprint image extraction method.

최근 컴퓨터의 광범위한 보급과 인터넷 네트워크의 급속한 발전에 따라, 이들을 이용한 전자 상거래, 금융 거래 등이 활발히 이루어지고 있는데, 이와 함께 보안과 인증에 관한 사항이 새로운 사회 문제로 되고 있다. According to recent wide spread of computer networks and the rapid development of the Internet, there is a place for e-commerce, financial transactions, such as using them actively, with this being a new social issues concerning security and authentication. 이러한 보안과 인증에 대한 수단으로서, 각 개인의 고유한 신체적 특성을 이용한 바이오 매트릭스 기술에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있는 실정이다. As a means for these security and authentication, the situation in research on bio-matrix technology with the unique physical characteristics of individuals are constantly made to.

바이오 매트릭스 기술은 대표적으로, 개인의 홍채, 혈관 배치 모양, 지문이미지 등에 관한 인증기술이 있는 데, 특히 지문인증시스템의 경우, 인증의 간편성이나 정확성이 다른 생체인증수단에 비해 우수하여 가장 활발히 이용되고 있는 분야이다. Biometrics technology is typically, for which the individual iris, authentication techniques regarding vessels deployed shape, the fingerprint image, especially in the case of fingerprint authentication system, the ease and accuracy of the certificates is the most actively used to excellent compared to other biometric authentication means a sector that. 인증수단으로서의 지문(Fingerprint)은, 손가락 끝에 있는 융선(Ridge)과 골(계곡;Valley)로 이루어진 형상으로서, 각 개인마다 독특한 형상을 지니고 있고 세월의 흐름에 따라 모양이 변하지 않기 때문에 개인인증 수단으로서 출입관리, 범죄수사, 신분증 등 다양한 분야에 이용되어 왔다. Fingerprint (Fingerprint) as certification means is a ridge (Ridge) and troughs (valleys; Valley) at the end of the finger as a shape made of a, and has a unique shape for each individual as the individual authentication means, because the shape change with the passage of time access control, and it has been used in various fields such as criminal investigation, identification.

지문인증시스템은, 인증을 받게 되는 각 개인의 지문이미지 정보를 사전에 데이터베이스에 저장하였다가, 지문인식장치를 통해 인증을 요청하는 자의 지문이미지가 입력된 경우, 상기 저장된 지문이미지와 상기 입력된 지문이미지의 특징점 분포 또는 융선 흐름 등의 특징을 비교함으로써 양자의 일치여부를 판단한다. The fingerprint authentication system, the fingerprint image information of each person to be subjected to authentication, and stored in advance in the database, when a fingerprint image of a person who requests the authentication by the fingerprint reader input, the input fingerprint with the fingerprint image stored by comparing the characteristics such as the characteristic point distribution or flow of the ridge image it is determined to match the two.

도 1은 통상적인 지문이미지의 모양을 나타낸 것이다. 1 shows the appearance of a conventional fingerprint image. 도시된 바와 같이, 도 1의 지문이미지는, 지문이미지에서 선 모양으로 나타나고 실제 지문에서는 산맥과 같이 솟아오른 부분에 해당하는 융선(Ridge)(2), 융선과 융선 사이에 계곡과 같이 파인 부분에 해당하는 골(valley)(4), 융선이 부드럽게 흐르다가 끊어지는 점인 끝점(Ending point)(6), 융선이 부드럽게 흐르다가 갈라지는 점인 분기점(Bifurcation)(8), 지문의 융선흐름이 세방향에서 모이는 점에 해당하는 델타점(Delta point)(10) 및 융선의 굴곡이 가장 큰 점인 중심점(Core point)(12) 등이 표시되어 있다. A fingerprint image of Figure 1, as shown is, appears in the form line in the fingerprint image to a fine part as the valley between the ridges (Ridge) (2), a ridge and a ridge which in the actual fingerprint corresponds to the right part well as mountains corresponding bone (valley) (4), ridge, gently jeomin the flow is the end (Ending point) (6) jeomin being dropped, ridge flow gently choppy Junction (bifurcation) (8), a ridge flow in the fingerprint in three directions Delta point for the gathering point (Delta point) (10) and winding the largest jeomin center point of the ridge (Core point) there are indicators (12).

지문인식은, 일반적으로 지문이미지의 특징점(끝점, 분기점)의 매칭여부를 통해 이루어지는데, 여기서 특징점의 종류, 위치, 방향, 상호관계 정보 등의 일치여부가 판단된다. Fingerprint recognition is a general makin done by whether or not matching of a feature point of the fingerprint image (end point, branch point), where the match, such as the type of the feature point, position, direction, correlation information is determined. 지문이미지의 매칭여부 판단시, 입력된 지문이미지의 중심점(Core point)과 미리 저장된 지문이미지의 중심점을 기준으로 양 지문을 오버랩 시킨 후 특징점 정보의 일치여부를 판단하게 된다. After overlapping the amount fingerprint based on the matching state determining when, the center point of the fingerprint image with a previously stored fingerprint center of the input image (Core point) of a fingerprint image is determined to match the characteristic point information. 따라서 지문인증에 있어서 입력된 지문이미지의 정확한 중심점을 추출하는 것은 매우 중요한 과정이다. It is therefore very important process to extract the correct center point of the input fingerprint image in the fingerprint authentication.

그러나 입력된 지문이미지의 품질이 열악하거나, 지문이미지가 한쪽으로 치우쳐서 입력된 경우, 정확한 중심점 추출이 어렵게 된다. However, poor quality of the input fingerprint image, or is, difficult to extract the exact center point when the fingerprint image chiwoochyeoseo as one input. 예컨대, 사용자가 자신의 지문을 지문인식장치에 입력시키기 위해 스캐너 창에 자신의 손가락 끝을 접촉시키는 경우, 상기 손가락의 접촉압력에 따라 획득하는 지문이미지의 명암이 너무 흐리거나 진하게 될 수 있고, 접촉위치에 따라 지문이미지의 중심점의 위치가 중심에서 벗어나 한 쪽으로 치우치거나, 너무 기울어지게 될 수 있다. For example, the user can be the case of contacting his fingertip to the scanner window, or the contrast of the fingerprint image acquired in accordance with the contact pressure of the finger too faint to dark to enter their fingerprint on a fingerprint reader, a contact Chi is located in the center of the fingerprint image based on the location sideways away from the center, or can be held so inclined. 이처럼 지문인식장치에 입력되는 지문이미지의 품질이 열악하면, 지문이미지의 중심점을 찾지 못하거나 중심점을 잘못 찾는 경우가 발생할 수 있다. Thus, if the quality of the fingerprint image input to the fingerprint reader worse, it can cause if not find the center point of the fingerprint image, or to find the center point of fault.

이러한 사정으로, 새로 입력된 지문이미지의 중심점을 찾지 못하거나 잘못된 중심점을 찾게 되면 지문인증에 오류가 발생할 수 있다. In this situation, you could not find a new center point of the fingerprint image input If you find incorrect or center can cause errors in fingerprint authentication.

따라서, 지문인식장치로 입력되는 지문이미지의 품질이 열악한 경우에도, 지문이미지의 정확한 중심점을 찾을 수 있는 기술이 요청되고 있는 실정이다. Therefore, even if the quality of the fingerprint image input to the fingerprint reader poor, a situation that has to find the exact center point of the fingerprint image is requested technology.

본 발명은, 지문이미지의 품질이 열악한 경우에도 지문이미지의 정확한 중심점을 추출할 수 있도록, 입력된 지문이미지의 전체 융선에 있어서, 주변 융선간의 상호 연결정보를 통해 하나 이상의 특이점을 추출하고, 각각의 특이점을 중심으로 한 일정 영역에서 실제 융선만을 추적하여 융선의 방향을 정한 후, 일정거리 내에 속하는 융선을 추적하여 융선 탐색 시작점과 끝점의 연결정보를 활용함으로써 지문이미지의 중심점을 추출할 수 있는 방법을 제공하고자 한다. The present invention, to extract the exact center point of the fingerprint image, even if the poor quality of the fingerprint image in the entire ridge of the fingerprint image, the extraction of one or more singular points through the cross-connection information between the peripheral ridge, and each after around a singular point to the actual track only the ridges in a predetermined region set by the direction of the ridge, to track a ridge that fall within the predetermined distance by taking advantage of the connection information of ridges search start and end points of the means to extract the center point of the fingerprint image It intends to provide.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특이점 및 중심점 추출 방법은, 지문인식장치를 통해 획득된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록 별로 융선의 두께를 추정하는 단계; The method comprising the singular point and the center point extraction method of the present invention for achieving the above object, separate the fingerprint image acquired by the fingerprint reader with a plurality of blocks and estimating the thickness of the ridges in each block; 상기 지문이미지를 필터링하여 지문이미지의 융선 구조를 향상시키는 단계; Phase to improve the ridge structure of the fingerprint image to filter the fingerprint image; 상기 융선 구조가 향상된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록의 화소에 대해 융선 방향을 구하는 단계; The ridge structure is separated enhanced fingerprint image into a plurality of blocks and obtaining the ridge direction for each pixel of the block; 상기 융선 방향이 표시된 지문이미지 중 일정크기의 블록 영역 내에서 융선들의 상관관계를 계산하는 단계; Calculating a correlation of a ridge in the block area of ​​a predetermined size of the fingerprint image that the ridge in the direction indicated; 상기 융선들의 상관관계 정보를 이용하여 지문이미지의 특이점을 추출하는 단계; Extracting the singular point of the fingerprint image by using the correlation information of the ridge; 상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 상기 융선 두께 추정 정보를 이용하여 각 융선의 흐름을 일정거리 추적하는 단계; The step of tracking a predetermined distance the flow of each ridge using the estimated information of the ridge the thickness within a predetermined area with respect to the singularity; 및 상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 기준점을 정하고, 상기 기준점을 중심으로 상기 추적된 각 융선흐름의 시작점 및 종료점이 이루는 사잇각을 구하는 단계를 포함한다. And establish a reference point within a predetermined area with respect to the singular point, and a step to obtain the angles forming the starting point and end point of each ridge flow of the track with respect to the reference point.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Reference to the accompanying drawings will be described in detail an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명에 따라 융선 방향 정보를 이용한 특이점 및 중심점 추출 과정을 나타낸 흐름도이다. Figure 2 is a flow diagram illustrating the singular point and the center point extraction process using the ridge direction information in accordance with the present invention. 본 발명에 따른 특이점 및 중심점 추출방법은, 도시된 바와 같이, 지문영역 분리단계(S10), 융선두께 추정 단계(S20), 지문이미지 향상 단계(S30), 융선방향 계산 단계(S40), 융선 상관관계 계산 단계(S50), 특이점 추출 단계(S60), 융선흐름 추적 단계(S70), 중심점 추출 단계(S80)로 구성된다. Singular point and the center point extraction method according to the present invention, the fingerprint area separation step (S10), ridge thickness estimation step (S20), the fingerprint image enhancement step (S30), ridge direction calculation step (S40), a ridge correlation as illustrated consists of a relation calculating step (S50), the singular point extracting step (S60), ridge flow tracking step (S70), the center point extracting step (S80). 각 단 계를 구체적으로 설명하면 다음과 같다. Turning to the respective steps in detail.

먼저, 지문이미지 처리속도를 향상하기 위해, 지문인식장치 등을 통해 획득된 지문이미지 중에서, 특징점 추출이 가능한 유효한 지문영역을 배경영역과 분리하는 작업을 수행한다(S10). First, in order to enhance the fingerprint image processing speed, from the fingerprint image acquired by the fingerprint recognition device, and performs the task of a valid fingerprint feature point extraction area capable of separation and a background area (S10). 예컨대, 획득된 지문이미지의 전체 영역을 일정 크기의 블록으로 분할한 후, 각 블록 별로 화소의 상관관계를 비교 분석하여, 융선이 놓여진 부분을 유효한 지문영역으로 하고, 잡음이나 지문이 번진 부분 및 이미지의 외곽부분을 배경영역으로 분리하는 과정을 수행한다. For example, after dividing the entire area of ​​the obtained fingerprint image into blocks of a predetermined size, and analyzed the relationship between the pixels in each block, and a portion of a ridge it is placed as a valid fingerprint area, noise or the smeared parts, and image fingerprints to the outer part performs a process for separating the background area. 도 3은 배경영역이 제거된 지문이미지를 나타낸 것이다. 3 shows a fingerprint image to remove the background area.

융선 두께 추정 단계(S20)에서는 상기 유효한 지문영역에서 각 구분된 블록별로 융선의 두께를 추정한다. The ridge thickness estimation step (S20) estimates the thickness of the ridges by each separated from the effective print area block. 추정된 융선 두께에 대한 정보는 융선흐름을 추적하는 과정(S70)에서 활용된다. Information about the estimated ridge thickness is utilized in the process (S70) to track the ridge flow.

도 4는 지문이미지 상에서 융선의 두께를 추정하는 방법을 표현한 것이다. 4 is a representation of a method for estimating the thickness of a ridge on the fingerprint image. 도 4에 도시된 바와 같이, 지문이미지(50)에 있어서, 융선방향(D; ridge direction)에 수직인 일정 크기의 영역(B) 내에서 융선(51)과 골(52)을 구분하고, 각 융선 지점을 중심으로, 좌우 골 지점 거리와의 중간점들의 직선거리(W; width)를 융선 두께로 추정할 수 있다. As shown in Figure 4, in the fingerprint image 50, the ridge direction; separated (D ridge direction) ridges 51 and valleys 52 in the region (B) of a predetermined size is perpendicular to, and each Focusing on the ridge point, the straight line distance between the midpoint of the left and right goal point distance; it is possible to estimate the (width W) in a ridge thickness.

지문이미지 향상단계(S30)에서는, 지문이미지에 가버 필터(Gabor filter) 등을 적용하여, 지문 융선 구조를 향상하는 단계이다. The fingerprint image enhancement step (S30), a step for applying, such as Gabor filter (Gabor filter) in the fingerprint image, enhance the ridge structure. 가버 필터는 주파수와 방향성 선택이 강한 대역통과필터(Band Pass Filter)로서, 가버 필터의 적용 목적은, 융선 구조를 강하게 하면서 잡음을 제거하고 지문이미지에서 특별한 방향성 정보를 얻는데 있다. Gabor filter has a frequency and direction selecting a strong band-pass filter (Band Pass Filter), applied to an object of the Gabor filters is, while the ridge structure strongly eliminate noise and obtain a particular directional information from the fingerprint image. 수학식1 의 가버필터 함수 g(x, y, θ, f), h(x, y, θ, f)를 적용할 수 있다. Gabor filter function g (x, y, θ, f) of equation (1), can be applied to the h (x, y, θ, f). 수학식1에서, θ, f, δ 는 각각, 블록 내 융선방향, 블록 내 융선 주파수, 융선두께를 정의하는 변수이고, (x, y) 융선의 위치좌표를 정의하는 변수이다. In Equation 1, θ, f, δ, respectively, and the variable for defining the block in a ridge direction, a block frequency in a ridge, the ridge thickness, (x, y) is a variable that defines the position coordinates of the ridges.

Figure 112005032824693-pat00001

도 5는 가버필터를 사용하여 지문 융선 흐름을 각각 4방향(0도, 45도, 90도, 135도)으로 향상시킨 예를 보여주고 있다. Figure 5 is a four-way ridge flow using the Gabor filters each show an example of improved (0 degrees, 45 degrees, 90 degrees, 135 degrees). 위와 같이 각 방향의 지문구조를 향상시킨 후 이들을 합하여 재구성하면, 전체적으로 융선구조가 향상된 지문이미지를 얻을 수 있다. Reorganizing combined them after having improved fingerprint structure in all directions as above, the whole ridge structure to obtain improved fingerprint image.

융선 방향 계산 단계(S40)는, 상기 융선구조가 향상된 지문이미지를 중첩되지 않는 블록(ω×ω)으로 분할한 후, 각 블록의 화소(i, j)에 대해 3×3 소벨 마스크를 적용하여 융선의 대표방향을 결정하는 단계이다. Calculating a ridge direction step (S40) is then divided by the ridge block (ω × ω) do not overlap with the enhanced fingerprint image structure, by applying a 3 × 3 Sobel mask for the pixel (i, j) of each block a step of determining a representative direction of ridge. 3×3 소벨 마스크는 윤곽선 검출에 있어 대표적인 미분연산자이다. 3 × 3 Sobel mask is a representative differential operator in the edge detection.

이와 같이 소벨 마스크를 적용하여 계산한 후, 각 화소(i, j)를 중심으로 하는 블록 내 융선의 주방향 θ(i, j)을 구한다. Thus then calculated by applying the Sobel mask, it is obtained for each pixel (i, j) the main direction θ (i, j) of the ridge within block mainly. 이 경우, 아래와 같은 (수학식2)를 이용하여 융선의 주방향을 결정할 수 있다. In this case, using the (equation 2) below may determine the main direction of the ridge. 수학식2에서, 변수 i, j 는 각 블록 화소의 좌표를 의미하고, w는 분할된 화소 블록의 행의 수 또는 열의 수를 의미한다. In equation 2, variables i, j refers to the coordinates of each pixel block, and, w is the number of columns or number of rows of the divided pixel blocks. 즉, i=0, 1,...,(w-1); That is, i = 0, 1, ..., (w-1); j=0, 1,...,(w-1)의 범위를 갖는다. j = 0, 1, ..., in the range of the (w-1).

Figure 112005032824693-pat00002

도 6은, 도 3의 지문이미지로부터 추출된 각 블록별 융선의 대표방향을 도시한 것이다. Figure 6, shows a representative direction of each block by a ridge extracted from the fingerprint image of FIG. 도시된 바와 같이, 각 융선의 방향은 특정 각도의 방향을 향하고 있다. As shown, the directions of the ridges are facing the direction of specific angle.

융선 상관관계 계산 단계(S50)에서는, 상기 추출된 융선 대표 방향에 수학식3을 적용하여 융선들 간의 상관관계를 계산한다. The ridge correlation calculating step (S50), by applying the equation (3) to the extracted ridge direction represented calculates a correlation between the ridges. 수학식2와 마찬가지로, 수학식3에서 변수 i, j 는 각 블록 화소의 좌표를 의미하고, w는 분할된 화소 블록의 행의 수 또는 열의 수를 의미한다. As with equation (2), the variables i, j in equation (3) indicates the coordinates of each pixel block, and, w is the number of columns or number of rows of the divided pixel blocks. 즉, i=0, 1,...,(w-1); That is, i = 0, 1, ..., (w-1); j=0, 1,...,(w-1)의 범위를 갖는다. j = 0, 1, ..., in the range of the (w-1). 도 7은 본 발명에 따라 융선들 간의 상관관계를 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 7 is a view for explaining a method for calculating a correlation between the ridges in accordance with the present invention. 도시된 바와 같이, 지문이미지를 일정크기(도 7에서는 5×5 소블록 집합)의 정사각형 블록(70)으로 구분하고, 새로운 블록(70) 내에서 수학식3-1과 수학식3-2를 각각 적용하여 D1, D2의 값을 구한다. As illustrated, the fingerprint image of constant size separated by a square block 70 of (in FIG. 7 5 × 5 small block set), the new block 70, equation 3-1 and equation 3-2 in the each application to calculate the value of D1, D2.

Figure 112005032824693-pat00003

여기서 D1은 새로운 블록(70) 내에서 0~90도 사이의 각도를 갖는 융선들의 수의 합이고, D2는 새로운 블록(70) 내에서 90~180도 사이의 각도를 갖는 융선들의 수의 합이다. Where D1 is the sum of the number of ridges having an angle between the in the new block 70 is 0 to 90 degrees, D2 is the sum of the number of ridges having an angle between the in the new block 70 90-180 FIG. .

D1, D2의 값을 구한 후, 상기 블록(70) 내 전체 융선들의 수를 반으로 나눈 수(w/2)에서 상기 D1, D2의 값을 각각 뺀 값의 합(P)을 구한다(수학식3-3). D1, after obtaining the values ​​of D2, at the block 70 can be divided by the number of entire ridge in half (w / 2) calculate the sum (P) of the value obtained by subtracting the value of the D1, D2, respectively (equation 3-3). 이와 같은 방식으로 상기 블록(70)외에 다른 좌표의 정사각형 블록에 대해서도 수학식3을 적용하여, 각각의 정사각형 블록에 대한 P값을 구한다. In this way by applying the equation (3) about the square blocks of the other coordinates in addition to the above-described block 70, the calculated P value for each square block.

특이점 추출 단계(S60)에서는, 상기 수학식3-3을 적용하여 구한 P값 중에서, 가장 작은 값을 갖는 순서대로 특이점으로 지정한다. The singular point extracting step (S60), specifies from the P value obtained by applying the equation 3-3, the singular point in the order with the smallest value. 도 8은 본 발명에 따라 정사각형 블록 안에서 추출된 특이점이 표시된 지문이미지를 나타낸 것이다. Figure 8 shows a fingerprint image to extract the singular points in the square block marked in accordance with the present invention. 도시된 바와 같이, 도 8의 지문이미지에서는 3개의 특이점(P1, P2, P3)이 표시되어 있는데, 수학식3-3에 따라 가장 작은 P값을 갖는 순서대로 P1, P2, P3를 지정한 것이다. , Also in the fingerprint image of three 8 there singular point (P1, P2, P3) is displayed, is designated the P1, P2, P3 in the order with the smallest P value according to Equation 3-3 as shown.

융선 흐름 추적 단계(S70)에서는 단계 S10에서 구분되었던 유효한 지문영역을, 일정한 크기의 정사각형 블록으로 분할한 후, 단계 S20에서 구한 블록별 융선두께 추정정보를 참조하여, 융선의 흐름을 직접 추적한다. The ridge flow tracking step (S70) and then dividing the effective print area that was identified in step S10, a square block of a predetermined size with reference to the block-by-block estimation ridge thickness information obtained in Step S20 to be tracked directly the flow of the ridge.

중심점 추출단계(S80)에서는, 상기 단계 S60에서 추출된 특이점 및 상기 융선 흐름 추적 단계(S70)에서 구한 융선 흐름 정보를 이용하여 지문이미지의 중심점을 추출한다. The center point extracting step (S80), by using the ridge flow information obtained from the singular points and the ridge flow tracking step (S70) extracted in the step S60 and extracts the center point of the fingerprint image.

도 9는 본 발명에 따른 중심점 추출방법을 설명하기 위한 도면이다. 9 is a view for explaining the center point extraction process according to the invention. 구체적 으로 살펴보면, 특이점을 중심으로 한 일정 영역 내에서, 융선 흐름의 시작점(91)부터 일정거리를 추적하여 종료점(92)을 정한다. Referring specifically to, within a predetermined region around the singularity, to track a predetermined distance from the starting point 91 of the ridge flow determined the end point (92). 도 9에서는, 8개 블록의 융선을 추적한 모습이 나타나 있다. In Figure 9, there is shown a state that tracks the ridge of the eight blocks. 중심점을 추출하기 위해, 상기한 바와 같이 정해진 시작점(91)과 종료점(92)의 사이를 직선으로 연결하고, 상기 직선의 1/2 지점(93)에서, 상기 직선과 직교하는 기준선(94)을 긋는다. In order to extract the center point, a predetermined starting point 91 and end point 92 of connection between the straight line, and in the 1/2 point 93 of the straight line, the straight line and perpendicular to base line 94 which, as described above draw. 그러고 나서, 상기 1/2 지점(93)에서 기준선(94)을 따라 일정거리(도 9에서는 8픽셀) 떨어진 지점을 기준점(95)으로 지정한다. And then, it designates the 1/2 point (93) the base line (94) to a predetermined distance in accordance with a position apart (in Fig. 98 pixels) as a reference point (95). 이와 같이, 시작점(91), 종료점(92) 및 기준점(95)을 지정한 상태에서, 기준점을 중심으로 하여 시작점(91)과 기준점(95)을 연결하는 직선 및 종료점(92)과 기준점(95)을 연결하는 직선이 이루는 사잇각(96)을 구한다. In this way, the start point 91 and end point 92 and the reference point (95) was in the specified state, around the reference point a straight line and the ending point 92 and the reference point (95) connecting the start point 91 and the reference point (95) the line connecting the forming calculate the included angle (96).

상기한 방식으로 특이점을 중심으로 한 일정 영역 내의 각 융선 별로 사잇각을 구하고, 최소의 사잇각을 갖는 융선의 경우, 그 시작점과 종료점을 잇는 직선의 1/2 지점을 중심점으로 한다. Obtain the included angle of each ridge in a predetermined region around the singularity in this manner, in the case of the ridges having a minimum number of angles, and the 1/2 point of the straight line connecting the start point and end point as the center point.

이상 본 발명의 특정 실시예를 도시하고 설명하였으나, 본 발명의 기술사상은 첨부된 도면과 상기한 설명내용에 한정하지 않으며 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 변형이 가능함은 이 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명한 사실이며, 이러한 형태의 변형은, 본 발명의 정신에 위배되지 않는 범위 내에서 본 발명의 특허청구범위에 속한다고 볼 것이다. Or more, but showing a particular embodiment of the invention described, the technical scope of the present invention, various types of modifications within a range not departing from the spirit of the present invention is not limited to the above-described information, and the accompanying drawings are possible is the art normal and self-evident fact of those persons having knowledge of the deformation of this type, you will see that in the claims of the present invention within the range that does not violate the spirit of the invention.

이상 살펴 본 바와 같이, 본 발명은, 입력된 지문이미지의 전체 융선에 있어 서, 주변 융선간의 상호 연결정보를 통해 다수의 특이점을 추출하고, 각각의 특이점을 중심으로한 일정영역에서 실제 융선만을 추적하여 융선의 방향을 정하고, 일정거리 내에 속하는 융선을 추적하여 융선 탐색 시작점과 끝점의 연결정보를 활용하여 중심점을 추출함으로써, 지문이미지의 품질이 열악한 경우에도 지문이미지의 정확한 중심점을 추출하는 것이 가능하다. Or more as the described at the present invention provides a printer comprising: input print stand for the entire ridge of the image, extracts a number of singular points through the cross-connect information between the peripheral ridge, and only trace actual ridge in a certain area around the respective singular points by by by decide the direction of the ridge, to track a ridge that fall within a predetermined distance utilizing the connection information of ridges search start and end points to extract a center point, even if the quality of the fingerprint image harsh it is possible to extract the exact center point of the fingerprint image .

Claims (8)

  1. 지문인식장치를 통해 획득된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록 별로 융선의 두께를 추정하는 단계; Step to separate the fingerprint image acquired by the fingerprint reader with a plurality of blocks and estimating the thickness of the ridges in each block;
    상기 지문이미지를 필터링하여 지문이미지의 융선 구조를 향상시키는 단계; Phase to improve the ridge structure of the fingerprint image to filter the fingerprint image;
    상기 융선 구조가 향상된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록의 화소에 대해 융선 방향을 구하는 단계; The ridge structure is separated enhanced fingerprint image into a plurality of blocks and obtaining the ridge direction for each pixel of the block;
    상기 융선 방향이 표시된 지문이미지 중 일정크기의 블록 영역 내에서 융선들의 상관관계를 계산하는 단계; Calculating a correlation of a ridge in the block area of ​​a predetermined size of the fingerprint image that the ridge in the direction indicated;
    상기 융선들의 상관관계 정보를 이용하여 지문이미지의 특이점을 추출하는 단계; Extracting the singular point of the fingerprint image by using the correlation information of the ridge;
    상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 상기 융선 두께 추정 정보를 이용하여 각 융선의 흐름을 일정거리 추적하는 단계; The step of tracking a predetermined distance the flow of each ridge using the estimated information of the ridge the thickness within a predetermined area with respect to the singularity; And
    상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 기준점을 정하고, 상기 기준점을 중심으로 상기 추적된 각 융선흐름의 시작점 및 종료점이 이루는 사잇각을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. Establish a reference point within a predetermined area with respect to the singular point, the method extracts the center point of the fingerprint image comprising the step of obtaining the angles forming the starting point and end point of each ridge flow of the track with respect to the reference point.
  2. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 융선 두께를 추정하기 전에, 상기 지문인식장치를 통해 획득된 지문이 미지 중에서 특징점 추출이 가능한 유효영역을 배경영역과 분리하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. Before estimating the ridge thickness, the center point of the fingerprint image extracting method according to claim 1, further comprising a fingerprint acquired by the fingerprint recognition device and disconnect the effective area capable of extracting feature points from the image and background areas.
  3. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 융선구조 향상을 위해 상기 배경영역이 제거된 지문이미지에 가버필터가 적용되는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. The center point of the fingerprint image extraction method, characterized in that the Gabor filters in which the background region is removed fingerprint image in order to enhance the ridge structure apply.
  4. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 융선의 방향은, 상기 융선구조가 향상된 지문이미지의 각 블록의 화소에 3×3 소벨 마스크를 적용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. Direction of the ridge, the method extracts the center point of the fingerprint image, it characterized in that the ridge structure is determined using the 3 × 3 Sobel mask on the pixels of each block in the enhanced fingerprint image.
  5. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 융선들의 상관관계를 계산하는 단계는, 상기 일정크기의 블록 영역 내에서 0도에서 90도 사이의 융선방향수를 합한 값(D1)과 90도에서 180도 사이의 융선방향수를 합한 값(D2)을, 상기 새로운 블록수를 절반으로 나눈 값(w/2)으로부터 각각 차하고, 상기 차한 두 값의 합(P)을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. Calculating a correlation of the ridges is from 0 to 90 degrees, and a ridge may direction value (D1) plus between 90 degrees in the block area of ​​the predetermined sum of the sizes of 180 can also ridge direction between the values ​​( D2) to, respectively from the new block to be divided in half (w / 2) difference, and extracts the center point of the fingerprint image comprising the step of obtaining the sum (P) of the two values ​​chahan method.
  6. 제5항에 있어서, 6. The method of claim 5,
    상기 특이점은, 상기 P값의 크기가 작은 블록영역 순서대로 추출하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. The singular point is a method of extracting the center point of the fingerprint image, it characterized in that to extract the small block area, as the order size of the P value.
  7. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 기준점은 상기 시작점 및 종료점을 연결한 직선의 1/2지점을 지나고 상기 연결 직선에 수직하는 기준선 상에서 상기 1/2지점과 일정거리 떨어진 지점에 위치한 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. The reference point is the center point of the fingerprint image extraction method, characterized in that located in the 1/2 point and a distance away from the point passed the 1/2 point of the straight line connecting the start point and the end point on the reference line perpendicular to the connecting line.
  8. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 사잇각이 최소값을 가질 때에 그 최소값을 가지는 융선흐름의 시작점 및 종료점을 연결하는 직선의 1/2 지점을 중심점으로 하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법. The method of extracting the center point of the fingerprint image to the 1/2 point of the straight line in which the included angle at this time have a minimum connecting the starting point and the ending point of the ridge flow with the minimum value characterized in that the center point.
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