KR100874381B1 - 생체면역계의 자기인식모델에 기반한 지문인식방법 - Google Patents
생체면역계의 자기인식모델에 기반한 지문인식방법 Download PDFInfo
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Abstract
지문인식방법이 개시된다. 본 발명에 따른 지문인식방법은 입력된 지문영상의 특징점의 분포와 방향성분을 기초로 이진스트링의 집합으로 이루어지는 자기공간(self-space)을 생성하는 단계, 생성된 자기공간으로부터 각각 소정의 비트수를 가진 복수개의 MHC 디텍터로 이루어진 MHC 인식부를 생성하는 단계, 생성된 MHC 인식부를 구성하는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장되어 있는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭하는 단계, 생성된 MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터와 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간에 대해서 매칭된 이진스트링이 표현하는 공간 내에 있는 특징점 각각을 중심점으로 하는 로컬구조를 생성하는 단계, 및 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 파라미터에 기반하여 특징점의 기하학적 구조에 의한 매칭을 수행하여 입력된 지문영상과 상기 템플릿 지문영상의 매칭여부를 판정하는 단계를 갖는다. 본 발명에 따르면, 인공면역계의 자기인식모델 및 특징점의 기하학적인 구조에 기반하여 지문매칭을 수행함으로써, 보다 빠르고 신뢰할 수 있는 지문인식이 가능하다.
지문, 인공면역계, 방향성분, 이진스트링 매칭, 자기공간
Description
도 1은 본 발명에 따른 지문인식방법에서 자기공간을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면,
도 2는 입력된 지문영상에 대응하는 자기공간으로부터 생성된 MHC 인식부를 도시한 도면,
도 3은 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭하는 과정을 도시한 도면, 그리고,
도 4는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 예를 도시한 도면이다.
본 발명은 지문인식방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 생체면역계의 자기인식모델에 기반한 지문인식방법에 관한 것이다.
지문인식기술 중에서도 지문매칭기술은 지문 데이터베이스의 지문과 입력된 지문의 매칭을 통하여 입력된 지문의 인증여부를 최종적으로 판정하는 것으로서 지문인식에서 매우 중요한 기술이다. 지문매칭을 위한 기존의 방법에는 지문영상으로부터 추출한 특징점(minutiae)을 정렬(alignment)한 후 정렬된 특징점에 대하여 점-패턴매칭(point-pattern matching)에 의해 지문매칭을 구현한 것이 있다. 또 다른 지문매칭 방법은 지문영상의 특징점을 이용하되, 이들을 가지고 로컬구조를 구성하여 매칭을 수행하는 것이다. 이 방법은 지문영상의 병진이동 및 회전에 대하여 영향을 받지 않는 수치들에 기반하여 매칭이 행하여진다는 장점이 있다.
그러나 상술한 바와 같은 기존의 방법들은 매칭과정에서 지문영상내의 특징점을 전부 사용하는데다, 알고리즘의 특성상 많은 매칭과정을 거쳐야 한다. 따라서 대규모의 지문데이터베이스를 필요로 하며, 매칭시간의 단축이 중요하지 않은 지문인식 관련 어플리케이션에는 적합하나, 빠른 인식을 요구하는 지문키 등의 지문인식 관련 어플리케이션에서는 인식에 걸리는 시간을 단축시키기 어렵다는 문제점이 있다.
지문인식기술 중에서도 지문매칭기술은 지문 데이터베이스의 지문과 입력된 지문의 매칭을 통하여 입력된 지문의 인증여부를 최종적으로 판정하는 것으로서 지문인식에서 매우 중요한 기술이다. 지문매칭을 위한 기존의 방법에는 지문영상으로부터 추출한 특징점(minutiae)을 정렬(alignment)한 후 정렬된 특징점에 대하여 점-패턴매칭(point-pattern matching)에 의해 지문매칭을 구현한 것이 있다. 또 다른 지문매칭 방법은 지문영상의 특징점을 이용하되, 이들을 가지고 로컬구조를 구성하여 매칭을 수행하는 것이다. 이 방법은 지문영상의 병진이동 및 회전에 대하여 영향을 받지 않는 수치들에 기반하여 매칭이 행하여진다는 장점이 있다.
그러나 상술한 바와 같은 기존의 방법들은 매칭과정에서 지문영상내의 특징점을 전부 사용하는데다, 알고리즘의 특성상 많은 매칭과정을 거쳐야 한다. 따라서 대규모의 지문데이터베이스를 필요로 하며, 매칭시간의 단축이 중요하지 않은 지문인식 관련 어플리케이션에는 적합하나, 빠른 인식을 요구하는 지문키 등의 지문인식 관련 어플리케이션에서는 인식에 걸리는 시간을 단축시키기 어렵다는 문제점이 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 소규모의 지문데이터베이스를 바탕으로 신뢰성있는 인식율을 유지하면서 신속한 지문매칭이 가능한 지문인식방법을 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 지문인식방법은, 입력된 지문영상의 특징점의 분포와 방향성분을 기초로 이진스트링의 집합으로 이루어지는 자기공간(self-space)을 생성하는 자기공간 생성단계; 상기 생성된 자기공간으로부터 각각 소정의 비트수를 가진 복수개의 MHC 디텍터로 이루어진 MHC 인식부를 생성하는 MHC 인식부 생성단계; 상기 생성된 MHC 인식부를 구성하는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장되어 있는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭하는 자기공간 매칭단계; 상기 생성된 MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터와 상기 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간에 대해서 매칭된 이진스트링이 표현하는 공간 내에 있는 특징점 각각을 중심점으로 하는 로컬구조를 생성하는 로컬구조 생성단계; 및 상기 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 파라미터에 기반하여 특징점의 기하학적 구조에 의한 매칭을 수행하여 상기 입력된 지문영상과 상기 템플릿 지문영상의 매칭여부를 판정하는 파라미터 매칭단계;를 갖는다.
이에 의해 신뢰성있는 인식율을 유지하면서 신속한 지문인식이 가능하다.
이하에서 첨부의 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 지문인식방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 지문인식방법은 2단계의 매칭과정을 거침으로써, 인식 속도를 향상시키고, 인식의 신뢰도를 더욱 향상시킨다는 것에 특징이 있다. 본 발명에 따른 지문인식방법의 제1매칭단계는 자기공간 생성단계, MHC 인식부 생성단계 및 자기공간 매칭단계로 구성되며, 제2매칭단계는 로컬구조 생성단계와 파라미터 매칭단계로 구성된다.
자기공간 생성단계에서는 입력된 지문영상의 특징점의 분포와 방향성분을 이용하여 이진스트링의 집합으로 이루어지는 자기공간(self-space)을 생성한다. 이러한 자기공간을 생성하기 위해 입력된 지문영상을 일정한 크기의 블록으로 나눈 후 각각의 블록내의 특징점의 유무 및 방향성분의 값에 의해 각각의 블록의 상태를 비트값으로 표현한다.
도 1은 본 발명에 따른 지문인식방법에서 자기공간을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 1에는 입력된 지문영상의 특징점의 분포, 입력된 지문영상의 방향성분 및 생성된 자기공간이 도시되어 있다.
도 1을 참조하면, 하나의 블록(110)은 6비트로 표현되며, 상위 2비트는 해당 블록(110)내의 특징점의 상태에 의해 결정된다. 또한 나머지 4비트는 해당 블록(110)의 방향성분의 값과 각도에 의해 결정된다. 표 1에는 상위 2비트의 비트값 결정조건이 기재되어 있으며, 표 2에는 나머지 4비트의 비트값 결정조건이 기재되어 있다.
자기공간은 표 1 및 표 2에 기재된 비트값 결정조건을 기초로 입력된 지문영상을 구성하는 각각의 블록의 특징점의 분포 및 방향성분에 대해 결정된 블록의 비트값들로 구성된다. 따라서 자기공간은 각각의 블록에 대해 얻어진 비트값들로 이루어진 이진스트링의 집합이다.
MHC 인식부 생성단계에서는 입력된 지문영상으로부터 생성한 자기공간으로부터 N개의 MHC 디텍터로 이루어진 MHC 인식부를 생성한다. MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터는 지문데이터베이스에 저장되어 있는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된다. 도 2에는 입력된 지문영상에 대응하는 자기공간으로부터 생성된 MHC 인식부가 도시되어 있다.
자기공간 매칭단계에서는 생성된 MHC 인식부를 구성하는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭한다. 이러한 매칭과정에서 템플릿 지문영상으로부터 만들어진 자기공간의 첫번째 비트로부터 MHC 디텍터의 길이에 해당하는 개수의 비트(즉, L 비트)로 이루어진 스트링을 설정하고, 해당 스트링을 하나의 블록크기(즉, 6비트) 단위로 쉬프트시키면서 각각의 MHC 디텍터와의 매칭을 수행한다. 이러한 과정은 템플릿 지문영상으로부터 만들어진 자기공간에서의 첫번째 이진스트링으로부터 마지막 이진스트링까지 반복적으로 수행된다. 도 3에는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭하는 과정이 도시되어 있다.
로컬구조 생성단계에서는 입력된 지문영상으로부터 생성된 MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터와 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간에 대해서 매칭된 이진스트링이 표현하는 공간 내에 있는 특징점 각각을 중심점으로 하는 로컬구조를 생성한다. 도 4에는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 예가 도시되어 있다. 제2매칭단계에서 사용되는 특징점은 MHC 인식부의 각 디텍터들이 표현하는 공간내에 존재하는 특징점들을 중심점으로 한 로컬구조를 구성하는 특징점들로 제한된다. 또한 제2매칭단계에서 사용되는 로컬구조의 파라미터는 특징점 사이의 거리, 특징점의 종류 및 상대각으로 이루어진다. 이때 특징점 사이의 거리(d)는 중심점으로 선택된 특징점과 이웃하는 특징점 사이의 유클리디안 거리이다. 도 4를 참조하면, 특징점 사이의 거리 d1 및 d2는 각각 중심점과 첫번째로 가까운 특징점 사이의 거리 및 중심점과 두번째로 가까운 특징점 사이의 거리이다. 또한 특징점의 종류(t)는 단선, 분기점 등과 같은 특징점의 특성을 의미하며, 상대각은 특징점과 이웃하는 특징점들 사이의 각이다. 따라서 도 4를 참조하면, 상대각은 d1 및 d2가 이루는 각이다.
파라미터 매칭단계에서는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 파라미터에 기반한 특징점의 기하학적 구조에 의한 매칭을 수행한다. 이러한 파라미터에 기반한 2차 매칭의 결과에 의해서 입력된 지문의 인식 여부가 판정된다.
이에 의해 신뢰성있는 인식율을 유지하면서 신속한 지문인식이 가능하다.
이하에서 첨부의 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 지문인식방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 지문인식방법은 2단계의 매칭과정을 거침으로써, 인식 속도를 향상시키고, 인식의 신뢰도를 더욱 향상시킨다는 것에 특징이 있다. 본 발명에 따른 지문인식방법의 제1매칭단계는 자기공간 생성단계, MHC 인식부 생성단계 및 자기공간 매칭단계로 구성되며, 제2매칭단계는 로컬구조 생성단계와 파라미터 매칭단계로 구성된다.
자기공간 생성단계에서는 입력된 지문영상의 특징점의 분포와 방향성분을 이용하여 이진스트링의 집합으로 이루어지는 자기공간(self-space)을 생성한다. 이러한 자기공간을 생성하기 위해 입력된 지문영상을 일정한 크기의 블록으로 나눈 후 각각의 블록내의 특징점의 유무 및 방향성분의 값에 의해 각각의 블록의 상태를 비트값으로 표현한다.
도 1은 본 발명에 따른 지문인식방법에서 자기공간을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 1에는 입력된 지문영상의 특징점의 분포, 입력된 지문영상의 방향성분 및 생성된 자기공간이 도시되어 있다.
도 1을 참조하면, 하나의 블록(110)은 6비트로 표현되며, 상위 2비트는 해당 블록(110)내의 특징점의 상태에 의해 결정된다. 또한 나머지 4비트는 해당 블록(110)의 방향성분의 값과 각도에 의해 결정된다. 표 1에는 상위 2비트의 비트값 결정조건이 기재되어 있으며, 표 2에는 나머지 4비트의 비트값 결정조건이 기재되어 있다.
| 비트값 | 조건 |
| 00 | 블록내에 특징점이 존재하지 않음 |
| 01 | 블록내에 한 개의 단선이 존재함 |
| 10 | 블록내에 한 개의 분기점이 존재함 |
| 11 | 블록내에 두 개 이상의 특징점이 존재함 |
| 비트값 | 방향성분의 값 | 각도 | 비트값 | 방향성분의 값 | 각도 |
| 0000 | 0 | 0° | 1111 | 4 | 90° |
| 0001 | 1 | 22.5° | 1110 | 5 | 112.5° |
| 0011 | 2 | 45° | 1100 | 6 | 135° |
| 0111 | 3 | 67.5° | 1000 | 7 | 157.5° |
자기공간은 표 1 및 표 2에 기재된 비트값 결정조건을 기초로 입력된 지문영상을 구성하는 각각의 블록의 특징점의 분포 및 방향성분에 대해 결정된 블록의 비트값들로 구성된다. 따라서 자기공간은 각각의 블록에 대해 얻어진 비트값들로 이루어진 이진스트링의 집합이다.
MHC 인식부 생성단계에서는 입력된 지문영상으로부터 생성한 자기공간으로부터 N개의 MHC 디텍터로 이루어진 MHC 인식부를 생성한다. MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터는 지문데이터베이스에 저장되어 있는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된다. 도 2에는 입력된 지문영상에 대응하는 자기공간으로부터 생성된 MHC 인식부가 도시되어 있다.
자기공간 매칭단계에서는 생성된 MHC 인식부를 구성하는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭한다. 이러한 매칭과정에서 템플릿 지문영상으로부터 만들어진 자기공간의 첫번째 비트로부터 MHC 디텍터의 길이에 해당하는 개수의 비트(즉, L 비트)로 이루어진 스트링을 설정하고, 해당 스트링을 하나의 블록크기(즉, 6비트) 단위로 쉬프트시키면서 각각의 MHC 디텍터와의 매칭을 수행한다. 이러한 과정은 템플릿 지문영상으로부터 만들어진 자기공간에서의 첫번째 이진스트링으로부터 마지막 이진스트링까지 반복적으로 수행된다. 도 3에는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭하는 과정이 도시되어 있다.
로컬구조 생성단계에서는 입력된 지문영상으로부터 생성된 MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터와 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간에 대해서 매칭된 이진스트링이 표현하는 공간 내에 있는 특징점 각각을 중심점으로 하는 로컬구조를 생성한다. 도 4에는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 예가 도시되어 있다. 제2매칭단계에서 사용되는 특징점은 MHC 인식부의 각 디텍터들이 표현하는 공간내에 존재하는 특징점들을 중심점으로 한 로컬구조를 구성하는 특징점들로 제한된다. 또한 제2매칭단계에서 사용되는 로컬구조의 파라미터는 특징점 사이의 거리, 특징점의 종류 및 상대각으로 이루어진다. 이때 특징점 사이의 거리(d)는 중심점으로 선택된 특징점과 이웃하는 특징점 사이의 유클리디안 거리이다. 도 4를 참조하면, 특징점 사이의 거리 d1 및 d2는 각각 중심점과 첫번째로 가까운 특징점 사이의 거리 및 중심점과 두번째로 가까운 특징점 사이의 거리이다. 또한 특징점의 종류(t)는 단선, 분기점 등과 같은 특징점의 특성을 의미하며, 상대각은 특징점과 이웃하는 특징점들 사이의 각이다. 따라서 도 4를 참조하면, 상대각은 d1 및 d2가 이루는 각이다.
파라미터 매칭단계에서는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 파라미터에 기반한 특징점의 기하학적 구조에 의한 매칭을 수행한다. 이러한 파라미터에 기반한 2차 매칭의 결과에 의해서 입력된 지문의 인식 여부가 판정된다.
본 발명에 따른 지문인식방법에 의하면, 2단계의 매칭을 통하여 보다 빠르고, 신뢰할 수 있는 지문인식이 가능하다. 제1매칭단계에서는 인공면역계에 기반하여 이진스트링으로 구성되는 자기인식모델에 의한 매칭을 행함으로써, 지문의 매칭에 사용되는 특징점의 후보군(candidate set)을 줄이고 잘못된 특징점에 의한 오인식률을 줄일 수 있다. 또한 제1매칭단계를 이진스트링의 매칭으로 구성하여, 매칭에 사용되는 데이터의 양과 매칭시간을 줄일 수 있다. 제2매칭단계는 제1매칭단계의 매칭결과에 의해 매칭이 이루어진 위치에 대해서만 회전 및 병진이동에 대하여 변하지 않는 파라미터들로 구성되는 로컬구조를 구성하여 매칭을 수행함으로써 보다 신뢰성있고 높은 인식율의 지문인식이 가능하다.
Claims (4)
- 입력된 지문영상의 특징점의 분포와 방향성분을 기초로 이진스트링의 집합으로 이루어지는 자기공간(self-space)을 생성하는 자기공간 생성단계;상기 생성된 자기공간으로부터 각각 소정의 비트수를 가진 복수개의 MHC 디텍터로 이루어진 MHC 인식부를 생성하는 MHC 인식부 생성단계;상기 생성된 MHC 인식부를 구성하는 MHC 디텍터를 지문 데이터베이스에 저장되어 있는 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭하는 자기공간 매칭단계;상기 생성된 MHC 인식부를 구성하는 각각의 MHC 디텍터와 상기 지문 데이터베이스에 저장된 템플릿 지문영상의 자기공간에 대해서 매칭된 이진스트링이 표현하는 공간 내에 있는 특징점 각각을 중심점으로 하는 로컬구조를 생성하는 로컬구조 생성단계; 및상기 템플릿 지문영상의 자기공간과 매칭된 MHC 디텍터의 이진스트링으로부터 생성된 로컬구조의 파라미터에 기반하여 특징점의 기하학적 구조에 의한 매칭을 수행하여 상기 입력된 지문영상과 상기 템플릿 지문영상의 매칭여부를 판정하는 파라미터 매칭단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문인식방법.
- 제 1항에 있어서,상기 자기공간 생성단계에서, 상기 입력된 지문영상을 일정한 크기의 블록으로 나눈 후 각각의 블록내의 특징점의 유무 및 방향성분의 값에 의해 각각의 블록의 상태를 비트값으로 표현하여 상기 입력된 지문영상에 대응하는 자기공간을 생성하는 것을 특징으로 하는 지문인식방법.
- 제 1항에 있어서,자기공간 매칭단계에서, 상기 템플릿 지문영상으로부터 만들어진 자기공간의 첫번째 비트로부터 상기 MHC 디텍터의 길이에 해당하는 개수의 비트로 이루어진 스트링을 설정하고, 상기 설정된 스트링을 하나의 블록크기 단위로 쉬프트시키면서 상기 MHC 디텍터와의 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 지문인식방법.
- 제 1항에 있어서,상기 로컬구조의 파라미터는 특징점 사이의 거리, 특징점의 종류 및 상대각을 포함하는 것을 특징으로 하는 지문인식방법.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
| KR1020030098708A KR100874381B1 (ko) | 2003-12-29 | 2003-12-29 | 생체면역계의 자기인식모델에 기반한 지문인식방법 |
Publications (2)
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|---|---|
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|---|---|---|---|
| KR1020030098708A KR100874381B1 (ko) | 2003-12-29 | 2003-12-29 | 생체면역계의 자기인식모델에 기반한 지문인식방법 |
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- 2003-12-29 KR KR1020030098708A patent/KR100874381B1/ko not_active IP Right Cessation
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| US20030169910A1 (en) | 2001-12-14 | 2003-09-11 | Reisman James G. | Fingerprint matching using ridge feature maps |
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| KR20050067703A (ko) | 2005-07-05 |
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