KR101016848B1 - 지문 대칭축 추출 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법은, 입력된 지문의 중심점을 검출하는 단계와; 상기 검출된 지문의 중심점으로부터 반경 r의 원영역에 대하여, 상기 중심점을 기준으로 0 부터 π까지 등각도 α로 n 개의 각 θ0, θ1, θ2, ..., θn-1로 분할하는 단계와; n 개의 각각의 각도에 대하여, 다음 대칭척도 S(θ)를 이용하여 max{S(θi)}를 구하고, 이로부터 가장 대칭인 축을 추출하는 단계; 를 포함한다.
Figure 112004011686729-pat00001
여기서, N은 중심점으로부터 한 반경 r 내에 포함된 블럭 개수이며, m은 블럭방향 필드의 인덱스이다. 그리고, O(i, j)는 해당 대칭축을 기준으로 같은 거리에 있는 두 개의 블럭 쌍을 나타낸다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 지문 융선의 두께변화 등의 형태 변화에 둔감한 지문 융선의 블럭 방향을 이용하여, 지문의 중심을 지나는 임의의 직선을 기준으로 같은 거리에 있는 각 쌍의 융선 블록 방향을 이용하여 지문의 대칭축을 추출할 수 있는 장점이 있다.

Description

지문 대칭축 추출 방법{Fingerprint symmetry axis extraction method}
도 1은 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 중심점 부근 영역의 블럭 분할과 각 블럭별 융선 방향을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 대칭축에 대한 융선 방향의 조사를 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 중심점 주위 영역의 등각도 분할을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 찾아진 대칭축 중에서 주대칭축의 추출을 설명하기 위한 도면.
본 발명은 지문 인식 방법에 관한 것으로서, 특히 지문 융선의 두께변화 등의 형태 변화에 둔감한 지문 융선의 블럭 방향을 이용하여, 지문의 중심을 지나는 임의의 직선을 기준으로 같은 거리에 있는 각 쌍의 융선 블록 방향을 이용하여 지문의 대칭축을 추출할 수 있는 지문 대칭축 추출 방법에 관한 것이다.
지문의 고유성은 식별성능에 대한 신뢰도, 안정도 및 인식속도가 망막(retina), 홍채(iris), 혈관(vein), 얼굴(face) 인식 등의 다른 생체인식 방법보다 높은 것으로 평가되어 가장 효율적인 개인 인증 수단으로 이용되고 있다.
지문관련 시스템에서 지문분류(classification)나 인증(authentication)에서 사용되는 특징 벡터들은 어떤 기준에 대해 상대적인 거리, 각도 등의 정보들이며, 기존 방법들은 특이점(중심점, 끝점, 분기점 등) 조합으로 기준을 정한다.
그런데, 이와 같은 지문 인식을 위한 특이점들은, 손가락의 상처나 취득시의 밀림, 습도 변화 및 누름 정도 등의 지문입력 상태에 영향을 많이 받아 성능 저하를 초래할 수 있다.
따라서, 정확한 지문 인식을 위해서는 지문입력의 상황에 관계없이 변하지 않는 기준 정보를 필요로 하게 된다.
본 발명은 지문 융선의 두께변화 등의 형태 변화에 둔감한 지문 융선의 블럭 방향을 이용하여, 지문의 중심을 지나는 임의의 직선을 기준으로 같은 거리에 있는 각 쌍의 융선 블록 방향을 이용하여 지문의 대칭축을 추출할 수 있는 지문 대칭축 추출 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법은,
입력된 지문의 중심점을 검출하는 단계와;
상기 검출된 지문의 중심점으로부터 반경 r의 원영역에 대하여, 상기 중심점 을 기준으로 0 부터 π까지 등각도 α로 n 개의 각 θ0, θ1, θ2, ..., θn-1로 분할하는 단계와;
n 개의 각각의 각도에 대하여, 다음 대칭척도 S(θ)를 이용하여 max{S(θi)}를 구하고, 이로부터 가장 대칭인 축을 추출하는 단계; 를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
Figure 112004011686729-pat00002
여기서, N은 중심점으로부터 한 반경 r 내에 포함된 블럭 개수이며, m은 블럭방향 필드의 인덱스이다. 그리고, O(i, j)는 해당 대칭축을 기준으로 같은 거리에 있는 두 개의 블럭 쌍을 나타낸다.
또한 본 발명에 의하면, 상기 대칭척도 S(θ)를 이용하여 가장 대칭인 축을 추출한 이후, 상기 추출된 대칭축을 기준으로 하여 아래 식과 같이 각 α를 세분화하여 더욱 정확한 대칭축을 재 추출하는 단계를 더 구비하는 점에 그 특징이 있다.
Figure 112004011686729-pat00003
이와 같은 본 발명에 의하면, 지문 융선의 두께변화 등의 형태 변화에 둔감한 지문 융선의 블럭 방향을 이용하여, 지문의 중심을 지나는 임의의 직선을 기준으로 같은 거리에 있는 각 쌍의 융선 블록 방향을 이용하여 지문의 대칭축을 추출할 수 있는 장점이 있다.
본 발명에서는 잡영이나 지문 취득시의 외부 환경에 영향을 받지 않으면서 지문 회전 정보를 보상하여 지문분류나 인증에서 사용될 수 있는 지문 대칭축을 추출하는 방법을 제안하고자 한다.
본 발명에서는 지문분류나 인증에서 회전에 대한 기준으로 사용될 수 있는 지문 대칭축 추출 방법을 제안한다. 이는 기존의 특이점 조합으로 기준을 정하는 방법은 잡영이나 지문 입력 환경에 영향을 받는 반면에, 본 발명에서 제안하는 방법은 융선의 블록 방향을 이용하여 대칭축을 구함으로써 지문분류나 인증에서의 성능 향상을 얻을 수 있다.
본 발명은 지문 융선의 두께변화 등의 형태 변화에 둔감한 지문 융선의 블럭 방향을 이용하여 지문의 중심을 지나는 임의의 직선을 기준으로 같은 거리에 있는 각 쌍의 융선 블록 방향을 이용하여 지문의 대칭축을 찾는 기법이다.
그러면 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 대하여 이하 첨부된 도면을 참조하여 설명해 보기로 한다. 도 1은 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 중심점 부근 영역의 블럭 분할과 각 블럭별 융선 방향을 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 지문의 중심점(core point)에 대한 일정 영역에 대해 이 지문에서 가장 대칭성을 가지는 축에 관한 지문의 융선 방향의 형태를 나타낸 것이다. 도 1과 같이 중심적으로부터 반경 r의 원 영역에서의 지문융선 형태는 반타원형이며, 이를 일정 영역의 블럭으로 분할하여 각 블럭의 방향을 구하게 되면 도 1과 같다. 이때 하나의 예로서, 원의 반경은 화소단위로 64로하고, 블럭 크기는 16*16으로 하였다. 그리고 원의 테두리에 교차하는 블럭들은 적어도 그 절반 이상이 원내에 포함된 블럭들에 대해서만 대칭축 추출에 이용하였다.
도 1에서 대칭축에 대해 같은 거리에 있는 두 개의 블럭방향 쌍인(OLeft_A, ORight_A)와 (OLeft_B, ORight_B)를 도 2의 좌표계에 나타내었다. 도 2는 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 대칭축에 대한 융선 방향의 조사를 설명하기 위한 도면이다.
만약, 도 2의 수직축이 그 양쪽 블럭 방향에 대해서 대칭축이 맞다면, 이 대칭축 왼쪽 수직 블럭의 융선 방향 OLeft_A와 ORight_B 그 오른쪽 대칭 블럭의 융선 방향을 더한 각도 (OLeft_A + ORight_A) 는 거의 π가 될 것이고, 마찬가지로 (OLeft_B + ORight_B)의 각도 역시 거의 π가 될 것이다.
이와 같이, 중심점을 기준으로 한 일정 영역 내에서 대칭축에 대해 같은 거리에 있는 양쪽 두 블럭의 융선 방향을 더하면 거의 π에 가까운 값이 된다. 따라서, 이러한 지문의 특성을 이용하여 대칭축 추출을 위한 임의의 각 θ에 대한 대칭척도(symmetry measure) S(θ)를 다음 [수학식1]과 같이 정의하였다.
Figure 112004011686729-pat00004
여기서, N은 중심점으로부터 한 반경 r 내에 포함된 블럭 개수이며, m은 블 럭방향 필드의 인덱스이다. 그리고, 블럭방향 O(i, j)는 전술한 방법으로 구하였다. 제안한 대칭척도를 이용하여 지문의 대칭축을 아래와 같이 추출하였다.
1. 중심점을 찾는다.
2. 중심점으로부터 반경 r의 원영역에 대하여, 상기 중심점을 기준으로 0 부터 π까지 등각도 α로 n 개의 각 θ0, θ1, θ2, ..., θn-1로 분할 한다.
3. 도 3과 같이 대칭척도를 이용한 n 개의 각각의 각도에 대해 다음 수학식을 이용하여 가장 대칭인 축을 찾는다(도 3은 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 중심점 주위 영역의 등각도 분할을 설명하기 위한 도면이다).
Figure 112004011686729-pat00005
4. 더욱 정확한 대칭각을 찾기 위해 다음 수학식을 이용하였다.
Figure 112004011686729-pat00006
여기서, θ는 과정 3에서 찾은 대칭성을 가장 잘 반영하는 각도이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 과정 4에서의 등각도 α는 1° 이므로 대칭각의 오차가 ±0.5°정도 발생될 수 있다. 도 4는 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 있어, 찾아진 대칭축 중에서 주대칭축의 추출을 설명하기 위한 도면이다.
이와 같은 과정을 통하여 지문 대칭축을 추출할 수 있게 된다. 그리고, 이와 같이 추출된 지문 대칭축은 잡영이나 지문 취득시의 외부 환경으로부터 영향을 별로 받지 않게 되므로, 지문 회전 정보를 보상하여 지문분류나 인증작업 시에 기준 정보로 사용할 수 있게 된다.
이상의 설명에서와 같이 본 발명에 따른 지문 대칭축 추출 방법에 의하면, 지문 융선의 두께변화 등의 형태 변화에 둔감한 지문 융선의 블럭 방향을 이용하여, 지문의 중심을 지나는 임의의 직선을 기준으로 같은 거리에 있는 각 쌍의 융선 블록 방향을 이용하여 지문의 대칭축을 추출할 수 있는 장점이 있다.

Claims (9)

  1. 입력된 지문 이미지의 중심점을 검출하는 단계;
    상기 중심점을 지나는 다수의 직선들을 설정하는 단계;
    상기 각각의 직선을 기준으로 한 쌍의 대칭되는 지점의 융선 각도의 합을 계산하는 단계; 및
    상기 융선 각도의 합이 π에 가장 가까운 직선을 대칭축으로 결정하는 단계;
    를 포함하는 지문 대칭축 추출 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 다수의 직선들 각각은 등각만큼 이격되는 지문 대칭축 추출 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 한 쌍의 대칭되는 지점은 상기 다수의 직선들 중 어느 한 직선을 기준으로 하여 상반된 방향으로 동일 거리만큼 이격된 두 지점인 지문 대칭축 추출 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 융선 각도는 상기 기준이 되는 직선과 융선 사이의 각도인 지문 대칭축 추출 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 중심점 검출 후,
    상기 중심점을 중심으로 하는 소정 영역의 지문 이미지를 추출하는 단계; 및
    상기 소정 영역의 지문 이미지를 다수의 블럭으로 분할하는 단계;
    를 더 포함하는 지문 대칭축 추출 방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 융선 각도의 합을 계산하는 단계는
    상기 다수의 직선들 중 어느 하나의 직선을 선택하는 단계;
    상기 선택된 직선을 기준으로 한 쌍의 대칭되는 블럭을 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 블럭 쌍 내의 융선 각도의 합을 계산하는 단계;
    를 포함하는 지문 대칭축 추출 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 소정 영역 내의 다른 블럭 쌍들의 융선 각도의 합을 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 융선 각도의 합의 평균값을 계산하는 단계;
    를 더 포함하는 지문 대칭축 추출 방법.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 대칭축 결정 단계는
    상기 계산된 평균값이 π에 가장 가까운 직선을 대칭축으로 결정하는 단계를 포함하는 지문 대칭축 추출 방법.
  9. 제 5항에 있어서,
    상기 소정 영역은 상기 중심점을 중심으로 하는 원 영역인 지문 대칭축 추출 방법.
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DE602005006454T DE602005006454D1 (de) 2004-03-22 2005-03-16 Verfahren zur Extraktion der Fingerabdrucksymmetrie-achse und damit verbundene Verfahren zur Fingerabdruckerkennung
EP05102078A EP1580685B1 (en) 2004-03-22 2005-03-16 Fingerprint symmetry axis extraction method and fingerprint recognition method using fingerprint symmetry axis.
US11/086,872 US7471812B2 (en) 2004-03-22 2005-03-21 Fingerprint symmetry axis extraction method and fingerprint recognition method using fingerprint symmetry axis
CNB2005100564556A CN100370471C (zh) 2004-03-22 2005-03-22 指纹对称轴提取方法和利用指纹对称轴的指纹识别方法

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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7844085B2 (en) * 2007-06-07 2010-11-30 Seiko Epson Corporation Pairwise feature learning with boosting for use in face detection
KR101661934B1 (ko) 2010-07-29 2016-10-04 삼성전자주식회사 영상 처리 장치 및 방법
JP5878933B2 (ja) * 2011-01-05 2016-03-08 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 非対称性の自動定量化
CN103530654A (zh) * 2013-10-30 2014-01-22 中国矿业大学(北京) 一种二维图形的对称轴的检测方法
CN107341482B (zh) * 2017-07-13 2020-07-10 海信视像科技股份有限公司 指纹识别方法、装置及计算机可读存储介质
WO2019203308A1 (ja) * 2018-04-18 2019-10-24 株式会社ニコン 画像処理方法、プログラム、画像処理装置、及び眼科システム

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08263629A (ja) * 1995-03-22 1996-10-11 Atr Tsushin Syst Kenkyusho:Kk 物体の形状・姿勢検出装置
JPH11185025A (ja) 1997-12-22 1999-07-09 Victor Co Of Japan Ltd 顔画像正規化装置
JP2002373334A (ja) 2001-06-15 2002-12-26 Nec Soft Ltd 指紋特徴抽出装置、指紋特徴抽出方法及び指紋抽出プログラム

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0173972B1 (en) * 1984-08-30 1991-02-27 Nec Corporation Pre-processing system for pre-processing an image signal succession prior to identification
US4747147A (en) * 1985-09-03 1988-05-24 Sparrow Malcolm K Fingerprint recognition and retrieval system
EP0339527B1 (en) * 1988-04-23 1997-07-09 Nec Corporation Fingerprint processing system capable of detecting a core of a fingerprint image by curvature parameters
WO1991006920A1 (en) * 1989-11-02 1991-05-16 Tms, Incorporated Non-minutiae automatic fingerprint identification system and methods
JPH0471079A (ja) * 1990-07-12 1992-03-05 Takayama:Kk 画像の位置合わせ方法
FR2667181B1 (fr) 1990-09-26 1993-07-30 Andre Catherine Dispositif de traitement de l'image d'une empreinte digitale.
US5142592A (en) * 1990-12-17 1992-08-25 Moler Keith E Method and apparatus for detection of parallel edges in image processing
US5140642A (en) * 1991-04-23 1992-08-18 Wen Hsing Hsu Method and device for allocating core points of finger prints
US5680481A (en) * 1992-05-26 1997-10-21 Ricoh Corporation Facial feature extraction method and apparatus for a neural network acoustic and visual speech recognition system
US5337369A (en) * 1992-09-09 1994-08-09 Nec Corporation Equipment for fingerprint pattern classification
JPH08161489A (ja) * 1993-05-12 1996-06-21 Sharp Corp 指紋入力方法
JPH07105370A (ja) * 1993-10-01 1995-04-21 Nippon Denki Security Syst Kk 指紋紋様分類方法
US5613013A (en) * 1994-05-13 1997-03-18 Reticula Corporation Glass patterns in image alignment and analysis
US5825907A (en) * 1994-12-28 1998-10-20 Lucent Technologies Inc. Neural network system for classifying fingerprints
JP2776757B2 (ja) * 1995-04-04 1998-07-16 日本電気ソフトウェア株式会社 指紋指頭軸方向検出装置
US5631972A (en) * 1995-05-04 1997-05-20 Ferris; Stephen Hyperladder fingerprint matcher
JPH09147113A (ja) * 1995-11-27 1997-06-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 指紋照合方法及び装置
US5748766A (en) * 1996-04-30 1998-05-05 Identix Incorporated Method and device for reducing smear in a rolled fingerprint image
JP3744620B2 (ja) * 1996-09-25 2006-02-15 ソニー株式会社 画像照合装置及び画像照合方法
US5915035A (en) * 1997-01-27 1999-06-22 Aetex Biometric Corporation Method for extracting high-level features for fingerprint recognition
GB2341231A (en) * 1998-09-05 2000-03-08 Sharp Kk Face detection in an image
JP3430070B2 (ja) * 1999-05-07 2003-07-28 中部日本電気ソフトウェア株式会社 指紋照合方法及び指紋照合装置
JP2001076142A (ja) 1999-09-01 2001-03-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 指紋画像照合方法及び装置及びこの方法を記録した記録媒体
DE10027657B4 (de) * 2000-06-03 2004-09-30 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild
US6766040B1 (en) * 2000-10-02 2004-07-20 Biometric Solutions, Llc System and method for capturing, enrolling and verifying a fingerprint
AU2002211049A1 (en) 2000-10-24 2002-05-06 Alpha Engineering Co., Ltd. Fingerprint identifying method and security system using the same
JP2003271960A (ja) * 2002-03-12 2003-09-26 Matsushita Electric Ind Co Ltd 指紋照合装置および指紋照合方法とプログラム
JP4758594B2 (ja) * 2002-09-24 2011-08-31 セイコーエプソン株式会社 入力装置、情報装置及び制御情報生成方法
US20080021502A1 (en) * 2004-06-21 2008-01-24 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for automatic symmetry identification and for quantification of asymmetry for analytic, diagnostic and therapeutic purposes

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08263629A (ja) * 1995-03-22 1996-10-11 Atr Tsushin Syst Kenkyusho:Kk 物体の形状・姿勢検出装置
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