KR101349892B1 - 다중 생체인식 다중 스펙트럼 이미저 - Google Patents

다중 생체인식 다중 스펙트럼 이미저 Download PDF

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로버트 케이. 로우에
크리스틴 에이. 닉손
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루미다임 인크.
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Abstract

개체의 피부 부위는 조명되고, 다중 스펙트럼 조건들 하에서 피부 부위로부터 산란되는 광이 수신된다. 광은 피부 부위의 표면 아래의 조직으로부터 산란되는 광을 포함한다. 다중 생체인식 양식(modality)들은 수신된 광으로부터 유도된다. 생체인식 양식들은 생체인식 기능을 수행하기 위하여 분석되는 결합된 생체인식 양식으로 통합한다.

Description

다중 생체인식 다중 스펙트럼 이미저{MULTIBIOMETRIC MULTISPECTRAL IMAGER}
본 출원은 Umut Uludag 등에 의하여 2006년 7월 19일자로 출원된 "WHOLE-HAND MULTISPECTRAL IMAGER"라는 제목의 미국 가출원 제60/832,233호의 정식출원이며, 그것의 출원인의 권리를 주장하고, 그 모든 내용은 본 명세서에 참조로서 통합된다.
본 출원은 일반적으로 생체인식(biometrics)에 관한 것이다. 특히, 본 출원은 스펙트럼 정보를 사용하는 다중 생체인식의 측정들에 관한 것이다.
다중 생체인식 시스템들을 개발하고 이용하는 것이 일반적인 트렌드이며, 이는 신원을 결정하기 위하여 생체인식 신호들의 둘 이상의 개별 소스들로부터의 정보를 결합한다. 그러한 시스템들은 단일 생체인식 센서들에 비해 상당한 성능 장점들을 갖는다. 특히, 다중 생체인식 시스템들은 일반적으로 더 높은 완벽한 레벨의 정확성을 제공하는 것으로 고려되며, 샘플링 및 환경적 조건들에 대하여 더 강하고, 일반적으로 사기를 치거나 속이는 것이 더 어렵다.
그러나, 통상적인 다중 생체인식 시스템들은 얼굴 이미지화를 위한 카메라, 홍채 검출을 위한 센서, 및/또는 지문 포착을 위한 센서와 같은 다수의 센서들을 결합한다. 이때문에, 통상적인 다중 생체인식 시스템들은 일반적으로 비싸고, 전 개시키기 어려우며, 생체인식 시스템과 성공적으로 상호작용하기 위하여 사용자가 다수의 개별적인 동작들을 취하도록 요구한다.
따라서, 조립하는 것이 비용면에서 효율적이고, 사용이 간단하며, 사용자와의 상호작용이 용이하면서도, 높은 안전성을 제공할 수 있는 다중 생체인식 센서가 요구된다.
본 발명의 실시예들은 생체인식 기능들을 수행하는데 사용될 수 있는 방법들 및 시스템들을 제공한다. 본 발명의 방법들은 개체의 피부 부위를 조명하는 단계, 및 다중 스펙트럼 조건들 하에서 피부 부위로부터 산란되는 광을 수신하는 단계를 포함하며, 광은 피부 부위의 표면 아래의 조직으로부터 산란되는 광을 포함한다. 다수의 생체인식 양식들은 수신된 광으로부터 유도된다. 다수의 생체인식 양식들은 결합된 생체인식 양식으로 통합(fuse)된다. 결합된 생체인식 양식은 생체인식 기능을 수행하기 위하여 분석된다.
피부 부위는 때때로 개체의 손을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일실시예에서, 피부 부위는 손의 손바닥, 및 손의 적어도 하나의 손가락 끝을 포함한다. 또한, 손의 장문(palmprint), 손의 손가락의 지문, 손의 형상, 및/또는 손의 색채 텍스쳐를 포함하는 다양한 생체인식 양식들이 사용될 수 있다. 다수의 생체인식 양식들은 원본 컬러 이미지 데이터를 그 후 전경 및 배경 부분들로 분할되는 그레이스케일 이미지로 변환함으로써 유도될 수 있다. 그 후, 손의 손가락 끝은 분할된 그레이스케일 이미지의 1-차원 프로젝션(projection)을 발생시킴으로써 위치가 확인될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 피부 부위는 조명되고, 산란된 광은 피부 부위가 플래튼(platen)과 적어도 부분적으로 접촉하는 동안 수신된다.
결합된 생체인식 양식은 다수의 상이한 종류의 생체인식 기능을 수행하기 위하여 상이한 실시예들에서 분석될 수 있다. 예를 들어, 그것은 개체의 신원을 결정하거나 또는 개체의 신원을 검증하기 위하여 분석될 수 있다. 그것은 피부 부위가 살아있는 조직임을 검증하기 위하여 분석될 수 있다. 다른 실시예들에서, 그것은 개체의 인구학적 또는 인체측정학적 특성을 추정하기 위하여 분석된다. 몇몇 실시예들에서, 피부 부위는 제1 편광으로 편광되는 입사광으로 조명되고, 피부 부위로부터 산란된 광은 제2 편광으로 수신된 광을 편광시키는 단계를 포함하며, 제1 및 제2 편광들은 서로에 관하여 실질적으로 교차된다.
본 발명의 방법들은 또한 조명 서브시스템, 검출 서브시스템, 및 제어기를 포함하는 생체인식 센서에서 구현될 수 있다. 조명 서브시스템은 개체의 피부 부위를 조명하도록 배치되며, 검출 서브시스템은 피부 부위로부터 산란되는 광을 수신하도록 배치된다. 제어기는 상기 개시된 방법들을 실행하기 위한 명령들을 포함한다.
본 발명의 특징 및 장점들에 대한 추가의 이해는 도면들 및 설명의 나머지 부분들을 참조로 하여 실현될 수 있다.
도 1은 일실시예의 전체-손 다중 스펙트럼 이미저의 배열 및 컴포넌트들의 개략도를 제공한다. 이러한 센서는 5개의 지문들, 장문, 색채 텍스쳐, 및 손 형상, 또는 그들의 임의의 부분을 동시에 수집하도록 구성될 수 있다.
도 2a 및 2b는 본 발명의 실시예들에서 사용될 수 있는 4개의 양식들의 그래픽적 표시를 제공한다: 5개의 지문들, 장문, 색채 텍스쳐, 및 손 형상.
도 3은 이미지 품질에 기초한 전체-손 생체인식 퓨젼(fusion)을 도시한다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예의 생체인식 기능들을 수행하는 방법들을 요약한 흐름도이다.
도 5는 도 1의 이미저를 사용하여 수집된 원본 다중 스펙트럼 전체-손 이미지들을 보여준다.
도 6은 개별적인 전체-손 이미지들의 분할을 보여준다.
도 7은 본 발명의 실시예들에서 사용되는 손가락 끝 분리의 방법을 도시한다.
도 8a-8c는 본 발명의 한 구현예에서 데이터로부터 추출되는 지문 이미지들을 보여준다.
도 9a-9c는 본 발명의 한 구현예에서 데이터로부터의 손바닥 피쳐 추출들을 보여준다.
도 10은 본 발명의 한 구현예에서 상이한 손가락 끝들에 대한 수신기 작동 특성("ROC: receiver operating characteristic") 곡선들을 비교한다.
도 11은 앵커 지점(anchor point)들 및 앵커 중심점(anchor midpoint) 뿐 아니라, 회전된 손 이미지의 해당 영역("ROI: region of interest")을 보여준다.
도 12a는 본 발명의 일 구현예의 최초 ROI를 보여준다.
도 12b는 도 12a의 최초 ROI에 대응하는 다운-샘플링된 ROI를 보여준다.
도 13a-13c는 도 12의 해당 영역의 상이한 각도들에 대한 순서 피쳐들(ordinal features)을 보여준다.
도 14는 본 발명의 한 구현예에서 검지 및 장문 이미지들의 통합에 대한 ROC 곡선들을 보여준다.
본 발명의 실시예들은 단일 피부 부위로부터 생체인식 신호들의 다중 소스들에 대응하는 생체인식 데이터를 수집하기 위한 시스템들 및 방법들과 관련된다. 특히, 본 발명의 측면들은 사용자의 전체 손 또는 손의 일부분으로부터 다중 스펙트럼 데이터를 수집할 수 있는 다중 스펙트럼 이미지화 시스템과 관련된다. 그러한 전체 손 스캐너는 적어도 4개의 개별 소스들과 관련된 생체인식 데이터를 수집할 수 있다: 지문들(5), 장문, 색채 텍스쳐, 및 손 형상.
본 발명의 방법들 및 시스템들의 공통적인 특징들은 단일 조명 세션 동안에 다수의 이미지 데이터를 수집하기 위하여 사용되는 다수의 개별 광학 구성들의 애플리케이션에 있다. 본 명세서에서 사용되는 "다중 스펙트럼"은 다수의 광학 조건들 하에서 취해지는 광학 측정들의 세트로 참조된다. 이러한 다수의 광학 조건들은 조명 파장에서의 차이(밴드폭 및 밴드 위치 모두), 조명 각도에서의 차이(방위각(azimuth) 및 양각(elevation)), 조명편광 조건들에서의 차이, 조명 기하학에서의 차이(예를 들어, 직접 및 전체 내부 반사율), 이미지화 각도에서의 차이(방위각 및 양각), 이미지화 기하학에서의 차이(예를 들어, 직접 및 전체 내부 반사율), 이미지화 편광 필터링에서의 차이, 및 이미지화 해상도 및 포커스에서의 차이를 포함할 수 있다. 다중 스펙트럼 측정들은 단일 이미지화 센서 또는 다수의 이미지화 센서들로부터 얻어질 수 있으며, 다수의 광학 조건들은 동시에, 순차적으로, 또는 몇몇 다른 방식으로 측정될 수 있다.
본 명세서에 개시된 다중 스펙트럼 측정들에 적용가능한 피부 부위들은 엄지손가락 및 손가락들의 모든 관절들 및 모든 표면들, 손톱 및 조상(nail bed)들, 손바닥들, 손등들, 손목들 및 팔뚝, 얼굴, 홍채를 포함하는 눈, 귀, 및 신체의 다른 모든 외부 표면들을 포함한다. 하기의 논의에서 때때로 특정 실시예들의 예를 제공하는데 "손가락들"을 참조하지만, 이러한 실시예들은 단지 예시적인 것으로서, 다른 실시예들이 다른 신체 부분들의 피부 부위에도 사용될 수 있다. 특히, "지문"이라는 용어는 다른 피부 부위들 뿐 아니라 손가락의 인접 및 말단 지골(phalange)들에서 발견되는 피문(dermatoglyphic) 특징들을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "생체인식 양식"은 단일 생체인식 특성, 특징, 지시자, 식별자, 또는 신호의 소스로 참조된다. 다중 생체인식 시스템은 몇몇 방식으로 다중 생체인식 양식들로부터의 정보를 결합("통합")한다. 예를 들어, 양식들은 원본 데이터로서, 생체인식 특징들로서, 매칭 소스들로서, 또는 매칭/비-매칭 결정들의 세트로서 결합될 수 있다. 다중 생체인식 양식들은 다수의 센서들(예를 들어, 얼굴 + 음성, 지문 + 홍채)로부터 얻어질 수 있거나, 또는 단일 센서(예를 들어, 얼굴 + 홍채, 지문 + 장문)로부터 얻어질 수 있다.
색채 텍스쳐는 피부의 일부분상에 이루어진 다중 스펙트럼 측정들로부터 얻어진 텍스쳐의 측정으로 참조된다. 예를 들어, 손가락들의 인접 지골들상의 피부의 피문 특성들은 웨이블릿(wavelet) 계수들, 푸리에 계수들, 층류(laminar flow) 특성들, 흐름 단절의 지점들(예를 들어, 세목(minutiae)), 및/또는 본 기술 분야에 공지된 다른 방법들의 몇몇 요약을 사용하여 텍스쳐들로서 특징화될 수 있다. 그러한 특징화들은 다중 스펙트럼 데이터를 포함하는 광학 조건들 각각으로부터 개별적으로 얻어질 수 있거나, 또는 전체로서 취해진 다중 스펙트럼 데이터로부터 얻어질 수 있다.
전체-손 센서로부터 수집된 생체인식 정보는 생체인식 매칭(식별 또는 검증), 위장 또는 생존 검출, 및/또는 나이, 성별 및 인종을 포함하는 인구학적 파라미터들의 추정을 포함하는 다양한 생체인식 과업들에 대하여 사용될 수 있다.
전체-손 센서로부터 다중 스펙트럼 데이터를 사용하는 생체인식 식별은 다양한 방식으로 프로세싱될 수 있다. 일실시예에서, 신호의 생체인식 소스들 각각은 다른 것으로부터 분리될 수 있으며, 파일상의 대응 생체인식 기록과 개별적으로 비교될 수 있다. 그러한 비교들은 생체인식 신호의 각각의 소스에 대한 매칭 값(아카(aka) 스코어)을 생성한다. 그 후, 개별적인 스코어들은 합성 스코어를 생성하기 위하여 몇몇 방식으로 결합될 수 있으며, 이는 샘플이 파일상의 하나와 매칭되는지 여부를 결정하기 위하여 평가된다. 다른 실시예들에서, 각각의 생체인식 신호의 매칭은 개별적으로 성립될 수 있으며, 매칭의 최종 결정은 몇몇 방식으로 개별적인 매칭/비-매칭 결과들을 결합함으로써 수행될 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 전체 손 및 손의 일부분으로부터의 데이터는 생체인식 신호의 상이한 소스들을 뚜렷하게 구분하지 않고 전체적으로 프로세싱될 수 있다.
도 1은 일실시예의 전체-손 다중 스펙트럼 센서의 개략도를 보여준다. 개체의 손은 플래튼(104)상에 놓이고, 조명 소스(116)를 이용하여 조명 광이 제공된다. 몇몇 실시예들에서, 광은 조명 소스(116)와 플래튼(104) 사이에 배치되는 편광자(112)에 의하여 편광된다(108). 손으로부터 산란된 광(136)은 이미지화 어레이(120)에 의하여 수집된다. 산란된 광(136)은 이미지화 렌즈(132)에 의하여 어레이(120)위에 이미지화될 수 있으며, 편광된 광(124)이 이미지화 어레이(120)상에 입사하도록 편광자(128)에 의하여 편광될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 편광자들(112 및 128)이 교차된 구성으로 제공되어, 조명 편광자(112)를 통과하고 이미지화 시스템으로의 정반사(specular) 또는 표면 반사를 겪는 임의의 광이 이미지화 편광자(128)에 의하여 실질적으로 감쇄된다. 이러한 배열은 피부를 통과하여, 이미지화되기 이전에 다수의 광학적 산란 사건들을 겪게 되는 광을 강조한다. 몇몇 실시예들에서, 시스템은 순차적으로 턴온되는 다수의 직접 조명 LED들을 갖는다. 몇몇 LED들은 정면에 편광자들을 갖지 않을 수 있어, 손이 본질적으로 무작위로 편광되는 광으로 조명되도록 한다. 그러한 조명 상태는 표면-반사된 광의 큰 부분이 이미지화되도록 허용한다.
편광된 및 편광되지 않은 직접 조명 LED들 이외에, 시스템은 플래튼의 에지를 조명하는 LED들로부터의 광을 사용하는 조명 상태를 더 포함할 수 있다. 이러한 광의 일부는 전체 내부-반사("TIR: total-internal-reflectance") 현상으로 인 하여 플래튼 내에 갇히게 되고, 플래튼을 통해 전파된다. 피부가 플래튼과 접촉하는 지점들에서, TIR 효과는 무효가 되고, 광은 피부에 진입할 수 있다. 광의 일부는 이미지화 시스템으로 피부 밖으로 다시 산란하여 반사되고, 접촉 영역들의 이미지를 생성한다.
도 1의 실시예에서는 미도시되었으나, 몇몇 실시예들은 플래튼에 관하여 손의 구성 및/또는 위치에 대한 약한 또는 강한 제약을 제공하는 위치 지정 디바이스들을 포함할 수 있다. 그러한 위치 지정 디바이스들의 실시예들은 서로에 대하여 손가락들의 한정된 이격(spacing)을 제공하기 위하여 개별 손가락들 사이에 배치될 수 있는 말뚝(peg)들을 포함한다. 그러나, 그러한 위치 지정 디바이스들은 본 발명의 모든 실시예들에서 요구되지는 않으며, 그러한 위치 지정 디바이스들을 갖지 않는 도 1에 도시된 것과 같은 실시예들 또한 본 발명의 의도된 범위 내에 있는 것이다.
또한, 도 1에 도시된 구조의 다양한 대안적 실시예들은 거울들, 프리즘들, 다수의 카메라들 및/또는 시스템에 의하여 포착되는 상이한 레벨의 정보들을 제공하기 위한 다른 광학 메커니즘들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 그러한 광학 엘리먼트들은 엄지손가락의 더 큰 또는 더 작은 부분, 더 많은 또는 더 적은 지문 정보 등을 포착하도록 구성될 수 있다.
도 2a 및 2b는 신호의 다수의 생체인식 소스들의 그래픽적 표현을 제공한다. 예를 들어, 도 2a는 색채 텍스쳐가 하나의 양식으로서 사용될 수 있다는 것임을 보여주며, 마찬가지로, 도 2b에 도시된 지문들(204), 장문(208), 및 손 형상도 사용될 수 있다.
따라서, 전체-손 접근법은 다수의 양식들을 수집하기 위하여 다중 스펙트럼 이미지화를 사용하며, 특정 실시예들은 4개 양식들을 수집한다: 5개의 지문들, 장문, 색채 텍스쳐, 및 손 형상. 통상의 방식으로 지문, 손 형상, 및 장문상에 매칭되는 패턴을 수행할 수 있는 것 이외에, 특정 실시예들은 생체인식 결정들을 돕기 위하여 피부의 다른 관찰가능한 광학 특성들을 사용한다. 이전에 수행된 실험들 및 연구는 피부의 구조 및 구성이 매우 복잡하다는 것을 보여준다. 이러한 복잡성은 부분적으로 다중 층들로 구성되는 피부의 혼성(heterogeneous) 구조로 인한 것이다. 층을 이루고 있는 피부 구조의 대략적 설명에서, 표피(epidermis), 진피(dermis), 및 피하(subcutaneous)의 3개 층들이 통상적으로 식별되며, 이들 각각은 개별적인 생리적이고 광학적인 특성들을 갖는다. 마찬가지로, 피부는 순환 시스템의 가장 작은 혈관들, 혈액이 피부의 표면과 매우 가깝게 하는 모세관과 같은 다른 생리적 시스템들의 부분들을 포함한다.
본 발명의 센서는 피부 표면 및 하부 표면의 광학 특성들을 측정하기 위하여 다중 스펙트럼 이미저를 통합한다. 센서의 일부분은 광원이고, 이는 백열 벌브(bulb), 백색광 LED, 글로우바(glowbar), 또는 다른 종류의 것과 같은 광대역 소스일 수 있다. 대안적으로, 광원은 LED들, 레이저들 및 레이저 다이오드들, 양자 도트들, 선택적으로 필터링된 소스들 등과 같은 다중 협대역 소스들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우에, 센서에 나타나는 다수의 소스들이 존재할 수 있다. 몇몇 경우에, 조명 시스템은 하나 이상의 소스들로부터의 광이 손에 작용하기 이전에 편광 되는 방식으로 광학 편광자들을 통합할 수 있다. 몇몇 경우에, 편광자는 선형 편광자 또는 원형 편광자일 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 다수의 광원들은 정상의 동작 동안에 동시에 조명된다. 다른 실시예들에서, 다수의 광원들은 다수의 이미지들이 포착되고 기록되는 동안에 몇몇 시퀀스에서 조명될 수 있다.
본 발명의 센서는 이미지화 시스템을 더 포함한다. 이미지화 시스템은 손이 이미지화되는 디지털 이미저를 포함할 수 있다. 이미저는 실리콘 CMOS 이미저 또는 실리콘 CCD 이미저를 포함할 수 있다. 대안적으로, 이미저는 납염(lead-salt), InSb, InGaAs, 또는 볼로미터 어레이, 또는 원하는 조명 파장들에 대응하는 이미지들의 포착을 가능하게 하는 다른 디바이스들 및 물질들과 같은 물질들로 만들어진 광다이오드 어레이를 포함할 수 있다. 이미지화 어레이 이외에, 이미지화 시스템에 나타나고, 이미저가 손 또는 손의 일부분을 편광자를 통해 조망하도록(view) 위치되는 하나 이상의 편광자들이 존재할 수 있다. 그러한 편광자들은 선형 또는 순환형 편광자들일 수 있다. 몇몇 경우에, 이미지화 시스템의 편광자는 그것이 실질적으로 조명 시스템에 나타나는 하나 이상의 편광자들에 관하여 직교하거나 교차하도록 배열될 수 있다. 몇몇 경우에, 이미지화 시스템 편광자는 조명 편광자와 실질적으로 평행하게 또는 동일한 배향으로 배열될 수 있다.
이미지화 시스템이 조명 편광자에 관하여 실질적으로 교차되는 편광자를 통해 손을 조망하는 경우에, 결과 이미지는 피부의 표면 아래에 놓이는 이미지 피쳐들을 강조하는 경향이 있다. 이미저가 조명 편광자에 실질적으로 평행한 편광자를 통해 손을 보는 경우에, 결과 이미지는 피부의 표면에 또는 그 근처에 놓이는 이미 지 피쳐들을 강조하는 경향이 있다. 조명 편광자 또는 이미지 편광자 또는 둘 모두가 삭제되는 경우에, 결과 이미지는 표면 및 표면 피쳐들 모두로부터의 효과들을 포함하는 경향이 있다. 몇몇 경우들에 있어서, 상이한 조명 파장들로 취해지는 이미지들 이에 또는 이미지들에 더하여 상이한 편광 조건들 하에서 수집되는 이미지들을 수집하고 분석하는 것이 바람직할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 "다중 스펙트럼 이미지화"는 다수의 광학 조건들하에서 수집되는 이미지 데이터를 나타내도록 의도되며, 이는 몇몇 경우들에 있어서 다수의 파장들 및 다수의 편광 조건들을 포함할 수 있다.
다중 스펙트럼 이미지화의 측면들에 대한 추가의 설명이 하기의 공동 계류되고, 공동으로 허여된 출원들에 개시되며, 하기의 각각의 명세서의 모든 내용은 본 명세서에 참조로서 통합된다: 2003년 6월 27일자로 출원된 "HYPERSPECTRAL FINGERPRINT READER"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/483,281호; 2003년 9월 18일자로 출원된 "HYPERSPECTRAL FINGERPRINTING"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/504,594호; 2004년 3월 10일자로 출원된 "OPTICAL SKIN SENSOR FOR BIOMETRICS"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/552,662호; Robert K. Rowe에 의하여 2004년 6월 1일자로 출원된 "MULTISPECTRAL FINGER RECOGNITION"라는 제목의 미국 가특허 출원 제10/576,364호; 2004년 8월 11일자로 출원된 "MULTISPECTRAL IMAGING BIOMETRIC"라는 제목의 60/600,867호; 2004년9월 17일자로 출원된 "FINGERPRINT SPOOF DETECTION USING MULTISPECTRAL IMAGING"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/610,802호; 2005년 2월 18일자로 출원된 "SYSTEMS AND METHODS FOR MULTISPECTRAL FINGERPRINT SENSING"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/654,354호; 2005년 3월 4일자로 출원된 "MULTISPECTRAL IMAGING OF THE FINGER FOR BIOMETRICS"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/659,024호; 2005년 4월 27일자로 출원된 "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS"라는 제목의 미국 가특허 출원 제60/675,776호; Robert K. Rowe 등에 의하여 2004년 4월 5일자로 출원된 "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSOR"라는 제목의 미국 특허 출원 제10/818,698호; Robert K. Rowe 등에 의하여 2006년 5월 18일자로 출원된 "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSOR"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/437,388호; Robert K. Rowe 등에 의하여 2006년 5월 17일자로 출원된 "BIOMETRIC SENSOR"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/383,901호; Robert K. Rowe에 의하여 2005년 7월 8일자로 출원된 "LIVENESS SENSOR"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/177,817호; 2005년 4월 25일자로 출원된 "MULTISPECTRAL IMAGING BIOMETRICS"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/115,100호; 2005년 4월 25일자로 출원된 "MULTISPECTRAL BIOMETRIC IMAGING"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/115,101호; 2005년 4월 25일자로 출원된 "MULTISPECTRAL LIVENESS DETERMINATION"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/115,075호; Robert K. Rowe에 의하여 2004년 12월 17일자로 출원된 "COMBINED TOTAL-INTERNAL-REFLECTANCE AND TISSUE IMAGING SYSTEMS AND METHODS"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/015,732호; Robert K. Rowe에 의하여 2006년 4월 24일자로 출원된 "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/379,945호; 및 Robert K. Rowe에 의하여 2005년 9월 1일자로 출원된 "COMPARATIVE TEXTURE ANALYSIS OF TISSUE FOR BIOMETRIC SPOOF DETECTION"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/219,006호.
몇몇 경우들에 있어서, 디지털 이미저는 다중 주파수 밴드들을 분리할 수 있는 컬러 이미저일 수 있다. 그러한 컬러 이미저의 사용은 특히 광대역 조명 소스가 사용되거나, 다수의 상이한 협대역 조명 소스들이 동시에 턴온되는 경우에 바람직하다. 그러한 경우에, 다중 조명 조건들로부터의 정보가 동시에 수집될 수 있고, 등가의 순차적인 일련의 단색 이미지들의 시간 및/또는 데이터 체적 요건들을 감소시킬 수 있다. 몇몇 경우들에 컬러 이미저는 각각의 이미저 픽셀에 대한 더 좋은 파장 응답을 제공하는 컬러 필터 어레이와 넓은 파장 응답을 갖는 디지털 이미저를 결합함으로써 획득될 수 있다. 몇몇 경우들에 있어서, 컬러 필터 어레이는 본 기술 분야의 당업자에게 공지된 바이어 패턴(Bayer pattern)에서 3개의 상이한 색상-선택 필터들(적색, 녹색 및 청색)을 포함할 수 있다. 색상 분리의 다른 수단들 뿐 아니라, 컬러 필터 어레이의 다른 변경들이 또한 바람직하게 이용될 수 있다.
조명 및 이미징 시스템들 모두는 본 기술분야의 당업자들에게 공지된 방식으로 광을 지향시키고, 제어하고, 포커싱하기 위하여, 렌즈, 거울, 위상 플레이트(plate)들, 셔터들, 확산기들, 밴드-패스 광학 필터들, 쇼트-패스(short-pass) 광학 필터들, 롱-패스(long-pass) 광학 필터들 등과 같은 다른 광학 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
조명 및 이미지화 서브시스템들 이외에, 손이 이미지화를 위하여 위치되는 플래튼이 존재할 수 있다. 대안적으로, 플래튼은 제거될 수 있으며, 손은 자유 공간(free space)에 이미지화된다.
본 발명의 일실시예에서, 광원들은 백색광 LED들이다. LED들의 두 개의 뱅크(bank)들이 존재할 수 있다: 하나는 선형 편광자가 존재하고, 하나는 편광자가 존재하지 않는다. LED들의 뱅크들 모두는 확산기, 렌즈 및/또는 거울을 통해 플래튼을 조명하여 플래튼 영역 위에 적절하게 고정되는 조명을 달성한다. 플래튼은 평면 유리 플레이트일 수 있다. 이미저는 컬러 실리콘 CMOS 또는 CCD 이미저이다. 렌즈 및/또는 거울은 이미저 위에 플래튼의 상부 표면을 이미지화하는데 사용된다. 쇼트-패스 필터는 적외선광에 대한 이미저의 민감도를 현저히 감소시키기 위하여 이미지화 시스템에 위치된다. 선형 편광기는 이미지화 시스템에 위치되어, 조명 뱅크들 중 하나에 존재하는 편광자에 실질적으로 직교한다. 이미지화 시스템 및 픽셀들의 개수는 100 내지 2,000 PPI(pixel per inch)의 해상도로 이미지화할 수 있도록 지정된다. 일실시예에서, 이미지화 시스템은 대략 500 PPI의 해상도로 손을 이미지화하도록 지정된다. 일련의 두 개 이미지들이 수집된다: 편광되지 않은 백색광 조명을 갖는 하나가 손을 조명하고, 교차-편광된 광을 갖는 하나가 손을 조명한다. 선택적으로, 제3 이미지는 턴오프된 모든 조명 LED들로 수집될 수 있어, 주변 광의 효과를 나타내는 이미지를 초래한다. 몇몇 경우들에 있어서, 주변-광 이미지(또는 그것의 몇몇 그레이-레벨 스케일링된 버전)는 주변 광이 존재하지 않는 대응 이미지들의 추정치를 생성하기 위하여 조명된 이미지들 중 하나 또는 모두로부터 차감될 수 있다.
다중 스펙트럼 이미지화를 사용함으로써, 본 발명의 센서는 피부의 복잡성을 초래하는 광학 특성들 중 일부를 측정할 수 있다. 이러한 특성들은 다중 스펙트럼 데이터의 공간(이미지) 및 스펙트럼 컴포넌트들 모두에서의 특성 피쳐들로서 그들 자신을 나타낸다. 즉, 상이한 조명 조건들하에서 취해진 이미지들은 상이한 특성들을 나타낸다. 예를 들어, 교차된-편광 조건들하에서 녹색 광으로 취해진 피부의 이미지는 피부의 혈액(cutaneous blood)에 의하여 크게 영향을 받으며, 통상적으로 "얼룩진(splotchy)" 외양을 보인다. 동일한 부위의 적색 조명은 이미지 특성들의 보다 균일한 세트를 보인다. 다중 스펙트럼 이미저로 측정될 때, 피부의 공간 및 스펙트럼 특성들에 대한 수학적으로 엄밀한 설명은 색채 텍스쳐로서 참조된다.
다중 스펙트럼 이미지 데이터를 프로세싱하는 한 방법은 강한 형상의 위장 검출을 제공하기 위하여 색채 텍스쳐 기술자(descriptor)를 이용한다. 특히, 데이터 분석 기술들은 살아있는 인간 피부의 "통상적인" 색채 텍스쳐 특성들을 결정하기 위하여 다중 스펙트럼 데이터에 적용된다. 전체-손 센서는 피부에 대한 기대 특성과 측정되는 모든 샘플의 특성들을 비교하여, 특성들이 기대 범위 밖에 있다면, 위장 시도를 보고한다. 이를 행함에 있어, 생체인식 센서는 임의의 특정 타입의 위장 샘플의 특성들보다는 인간과 데이터의 일치성을 체크함으로써 새로운 종류의 위장의 경우조차 대비할 수 있다.
인간 피부의 색채 텍스쳐 특성들은 위장 검출이 행해짐에 따라 단일 그룹이 표현되도록 인간들에 대해 상당히 유사하지만, 본 발명자들은 상이한 사람들 사이에서 동일한 특성들이 뚜렷하게 반복적으로 상이하다는 것을 또한 관찰하였다. 이것이 색채 텍스쳐가 본 발명의 생체인식 신호의 부가적인 소스로서 사용되도록 허용하는 차이점이다. 손의 다양한 부위들에서 피부의 색채 텍스쳐 특성들이 추출되고, 기록의 인증된 사용자상에서 수집된 그러한 동일한 특성들에 대한 매칭을 수행하는데 사용된다. 그러한 비교들은 장문, 엄지 및 지문들 각각, 손 및 손가락 형상으로부터 생성되는 생체인식 정보에 대하여 상보적인 부가적인 생체인식 정보를 제공한다.
본 발명에 의하여 제공되는 다수의 생체인식들로부터의 정보를 결합 또는 통합하는 방법들은 원본 데이터를 결합하는(또는 분리하지 않는) 단계, 개별 생체인식 피쳐들을 결합하는 단계, 개별 매칭 스코어들을 결합하는 단계, 생체인식 랭킹들을 결합하는 단계, 또는 개별 생체인식 매칭 결정들을 결합하는 단계를 포함한다. 본 기술분야의 당업자들에게 생체인식 통합의 그러한 방법들이 공지된다. 정보를 결합하는 그러한 하나의 방법은 이미지 품질에 기초하며, 이는 도3에 개시된다. 이러한 도면에서, 추출된 지문들(304), 추출된 장문(308), 색채 텍스쳐(312), 및/또는 추출된 손 형상(316)이 통합될 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예들에 따라 생체인식 기능을 수행하는 방법의 개요가 도 4의 흐름도와 함께 제공된다. 블럭(404)에서, 개체의 전체 손이 조명된다. 블럭(408)에서 손으로부터 산란된 광이 수신된다. 따라서, 블럭(412)에서 수집된 원본 바이어 이미지 데이터가 그레이스케일 이미지로 변환될 수 있어, 블럭(416)에서 이미지가 전경(foreground) 및 배경 부분들로 분할되도록 허용한다. 분할된 이미지는 그 후, 분할 맵의 1-차원 프로젝션을 생성함으로써, 블럭(420)에서 지문들의 위치를 알아내는데 사용될 수 있다. 블럭(424)에서 결과 데이터가 피부 피쳐들을 추출하기 위하여 사용되어, 블럭(428)에서 지문들이 매칭되도록 허용하고, 블럭(432)에서 장문들이 매칭되도록 허용한다. 블럭(436)에서, 데이터의 상이한 소스들은 도면에 나타난 바와 같이 지문 및 장문 정보를 결합하는 단계 등에 의하여 통합될 수 있다.
이러한 일반적인 프로시져들은 도 5 내지 14와 함께 특정 실시예들에 대하여 개시된다. 원본 바이어 데이터를 변환하는 도 4의 블럭(412)에서의 최초 예비 프로세싱 단계는 그레이스케일 이미지를 생성하기 위하여 바이어 데이터의 적색-녹색-색상 평면 컴포넌트들의 국소 평균들에 기초한 방법을 사용할 수 있다. 이러한 접근법에서, 최초 픽셀 값들은 최초 바이어 패턴의 매끄럽게 된 버전 및 평균들의 비율로부터 유도되는 공간적으로 변화하는 스케일 요소들을 인가함으로써 조정된다. 이것은 3개 색상 평면들을 복구하려고 하기 보다는 단일 그레이-스케일 이미지로 바이어 패턴을 변환한다. 도 5는 원본 다중 스펙트럼 전체-손 이미지들의 일실시예를 제공한다. 좌측 하부 이미지 뿐 아니라 최상부 열의 3개 이미지들은 편광되지 않은 조명 조건들에 대응한다. 하부 중간 이미지는 교차 편광으로 생성되며, 하부 우측 이미지는 TIR 조명으로 인한 것이다.
블럭(416)에서, 그레이스케일 이미지의 전경 및 배경 부분들로의 분할은 손에 의하여 점유된 영역 및 형상을 식별하는 것을 도울 수 있다. 도 6은 도 5의 5개 직접-조명 원본 이미지들상에 분할을 수행하고, 그 후, 결과 분할들을 단일 전체 분할로 결합하는 프로세스의 개략도를 제공한다.
도 7에 손가락 끝의 위치 확인(localization)을 도시된다. 도 4의 블럭(420)과 함께 논의되는 바와 같이, 손가락 끝 위치 확인은 분할 맵의 1-차원 프로젝션을 생성함으로써 수행될 수 있으며, 이는 그 후, 국소 최대치들의 지점들을 결정하기 위하여 질문(interrogate)된다. 이러한 지점들은 하나의 축을 따라 손가락 끝 위치들에 대응한다. 직교 축의 손가락 끝의 위치는 그 후 1-차원 프로젝션의 국소적 최대치들의 위치들 각각에서 2-차원 분할 맵의 천이 위치를 찾음으로써 결정된다. 결과 데카르트 좌표들은 그 후 도 7에 개시된 바와 같이 손가락 끝들의 위치를 알아내는 고정된 크기의 영역을 위치시키는데 사용된다.
지문들 및 장문들과 같은 생체인식 신호의 소스들 중 일부는 직접적으로 원본 이미지들에 의하기 보다는 MS 데이터로부터 생성된 단일 프로세싱된 이미지에 의하여 최상으로 나타난다. 그러한 합성 이미지들을 발생시키는 방법은 Robert K. Rowe 등에 의하여 2006년 7월 19일자로 출원된 "WHITE-LIGHT SPECTRAL BIOMETRIC SENSORS"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/458,607호 및 Robert K. Rowe에 의하여 2006년 7월 19일자로 출원된 "TEXTURE-BIOMETRICS SENSOR"라는 제목의 미국 특허 출원 제11/458,619호에 개시된 웨이블릿 분해 기술의 변형에 기초하며, 상기 출원들의 모든 내용은 본 명세서에 참조로서 통합된다. 합성 이미지 발생의 결과들이 도 8a-8c 및 9a-9c에 개시된다. 예를 들어, 도 8c는 도 8a에 도시된 바와 같은 직접적으로 조명된 원본 이미지들 및 도 8b에 도시된 바와 같은 TIR 이미지를 포함하는 MSI 데이터로부터 추출되는 지문 이미지를 보여준다. 세목은 상업적으로 이용가능한 NEC 지문 추출 소프트웨어에 의하여 식별될 수 있다. 도 9c는 도 9a에 도 시된 MSI 데이터로부터 추출되는 유사하게 유도된 손바닥 뼈(metacarpal) 피부 피쳐를 보여준다. 본 발명의 실시예들은 종래의 RIT 이미지들이 정보를 적게 포함하거나 포함하지 않는 영역들에서조차 고품질 피쳐들을 성공적으로 추출한다.
본 발명자들은 사용가능한 생체인식 정보가 그러한 피쳐들로부터 추출되고 매칭될 수 있다는 것을 보장하기 위하여 연구를 수행하였다. 이틀의 연구일에 걸쳐 10명의 지원자들에 대한 작은 데이터 세트가 수집되었다. 각각의 지원자의 방문 동안, 왼쪽 및 오른쪽 손 모두에 대하여 3개의 MSI 데이터세트들이 수집되었다. 이것은 20개의 고유한 손들에 대응하는 120개의 MSI 데이터세트들을 초래하였다.
도 4의 블럭(428)에서의 지문 매칭이 데이터세트들에 대하여 수행되었으며, 각각의 120개의 합성 이미지들상의 5개 지문 영역들 각각은 추출된 지문들 및 수동으로 식별되고 있는 연구로부터 발생된다. 각각의 600개 결과 지문 이미지들은 그 후 상세 템플릿(template)을 식별하고 기록하기 위하여 상업적 피쳐 추출기(NET PID)를 이용하여 프로세싱되었다. 이러한 알고리즘은 다수의 소스들에 의하여 극도로 정확한 것으로 보여진다. 발생된 템플릿들은 그 후 데이터세트의 다른 대응 이미지들 각각에 대하여 매칭되었다. 도 10은 새끼(1004), 약지(1008), 중지(1012), 검지(1016), 및 엄지(1020)에 대한 5개의 ROC 곡선들을 보여준다. 이러한 도면에 보여지는 바와 같이, 검지는 ROC의 큰 섹션에 대한 최상의 성능을 초래한다. 시스템이 플래튼의 손 위치 지정 기하학으로 인하여 부분적 엄지 지문만을 포착하기 때문에, 엄지의 성능은 다른 손가락들의 지문에 비하여 저하된다.
다중 생체인식 통합의 단순한 방법은 각각의 이미지들 쌍에 대응하는 5개 지 문 매칭들로부터의 스코어들을 합산함으로써 적용되었다. 이것은 이러한 데이터베이스상의 진짜 및 가짜의 완벽한 구분을 초래한다.
장문들은 법의학(forensics)에서 긴 역사를 갖지만, 이는 단지 최근에서야 민간 애플리케이션들에서 실행가능하고 유용한 생체인식으로서 인지되었다. 법의학에서 사용되는 장문 식별 시스템들과 달리, 액세스-제어 타입의 애플리케이션들에 사용되는 시스템들은 저 해상도 장문 이미지들(~100 ppi)과 효율적으로 작용할 수 있다. 장문 표현에 대하여 사용되는 피쳐들에 따라, 다양한 장문 식별 방법들을 3개로 카테고리화하는 것이 가능하다: 구조적 피쳐-기반, 외양-기반, 및 텍스쳐-기반. 하나의 장문-매칭 접근법은 2-라인형 이미지 영역들을 비교하고, 비교의 결과를 나타내는 1-비트 피쳐 코드를 발생시키고자 한다. 이러한 접근법을 사용하는 장점들 중 하나는 불균일한 조명에 따라 그러한 요소들로 인하여 이미지 농도들이 변화할 때 조차도, 이미지의 이웃 영역들 중에서의 순서 관계가 얼마간의 안정성을 유지한다는 점이다.
장문 예비 프로세싱 스테이지는 이미지 콘트라스트를 향상시킬 수 있으며, 그레이스케일 이미지를 이진화시킨다. 단일 이진 손 이미지는 개별적인 이진화된 밴드 이미지들에서 각각의 픽셀에 대한 투표(voting) 설계를 사용함으로써 획득될 수 있다. 형태학 작동자들은 그 후 배경의 잡음을 제거하고, 손 영역의 홀들을 메우며, 손의 이진 이미지를 생성한다. 이러한 이진 이미지는 그것이 이러한 단계에서 그것이 관심 사항이 아니기 때문에 엄지 영역을 제거하는 것을 돕는다. 손 윤곽상의 지점들로부터 손 중심으로의 평균 방사 거리가 계산된다: 최소 평균 방사 거리를 갖는 지점들이 앵커 지점들로서 선택된다.
앵커 지점들은 손 이미지의 정렬을 돕는다. 정렬 이후에, 최초 좌표 시스템은 두 개의 손가락내 앵커 지점들의 중심점이도록 한정된다: 검지와 중지 사이의 지점 및 중지와 새끼 손가락 사이의 지점. 앵커 지점들을 통과하는 라인(α)이 결정되고, 각각의 손 이미지가 앵커 중심점 근처의 α의 방향으로 회전된다. 이러한 두개의 앵커 지점들은 120개 전체 손 이미지들 중 119에서 자동적으로 추출되었다. 앵커 지점들은 또한 해당 영역을 추출하는 것을 돕는다. 일실시예에서, ROI는 각각의 밴드 이미지의 중심점을 통과하는 수평 라인상에 놓이는 1000 × 1000 영역이다. 이러한 피쳐들은 도 11에 도시되고, 이는 특정 실시예에 대하여 두개의 앵커 지점들(1104), 앵커 중심점(1108), 수평 라인(1112), 및 ROI(1116)를 보인다.
장문 피쳐들을 추출하기 위하여, 각각의 ROI는 수직 라인 순서 필터로 필터링될 수 있다.
Figure 112009009984755-pct00001
여기서 f는 배향(θ)을 갖는 2-차원 가우시안 함수이다. 설명을 목적으로 3개 필터들은 0, π/6, π/3과 동일한 θ의 값으로 적용되며, 가우시안 필터(δx 및 δy)의 수평 및 수직 스케일들은 각각 0.5 및 0.1로 설정된다. 필터링된 이미지들은 각각의 픽셀에서 필터 응답의 신호에 따라 이진 이미지들로 양자화되었다. 도 12a는 최초 ROI를 보여주며, 도 12b는 실제로 사용되는 256×256 다운샘플링된 ROI를 보여준다. 도 13a는 θ=0에 대한 순서 피쳐 벡터들을 보여주고; 도 13b는 θ= π/6에 대한 순서 피쳐 벡터들을 보여주며; 도 13c는 θ=π/3에 대한 순서 피쳐 벡터들을 보여준다.
두 개의 장문들의 매칭이 각각의 밴드에 대하여 개별적으로 수행된다. 각각의 밴드에 대한 비유사(dissimilarity) 스코어는 3개의 대응 피쳐 벡터들의 표준화된 해밍(Hamming) 거리들을 평균화함으로써 획득된다. 정렬 관련 문제점들을 최소화시키기 위하여, 피쳐들은 [-5, 5] 픽셀들의 범위 내에서 수직 및 수평으로 변환된다; 변환된 이미지들로부터 획득된 최소 거리 스코어는 특정 밴드에 대한 최종 스코어인 것으로 간주된다. 각각의 장문 쌍에 대해 산출되는 각각의 밴드에 대해 하나인, 5개 거리 스코어들은 다양한 스코어-레벨 통합 방법들이 적용되도록 허용한다; 본 명세서에서 논의되는 특정 실시예에 대하여, 합산 룰은 0.01%의 FAR에서 93% GAR의 최상 성능을 제공하였다.
상이한 생체인식 양식들로부터의 정보의 통합을 증명하기 위하여, 매칭 스코어들은 검지 손가락으로부터 손바닥에 의하여 발생된 스코어들로 통합되었다; 다른 통합들이 대안적인 실시예들에서 사용될 수 있다. 장문 및 지문의 스코어-레벨 통합이 합산-룰 기반 방법을 이용함으로써 달성되었다. 스코어들의 합산 이전에, 장문 매칭 스코어들은 -1을 곱함으로써 거리(distance)에서 유사성(similarity)으로 변환되었다. 최소-최대 평균화 기술들을 사용함으로써 지문 및 장문 매칭 스코어들은 [0.1]의 스코어로 평균화되었다. 통합된 결과 뿐 아니라, 개체 손가락 및 손바닥 생체인식들에 대응하는 결과 ROC 곡선들이 도 14에 보여진다. 곡선(1404)은 검지 지문에 대한 결과들을 보여준다; 곡선(1408)은 장문에 대한 결과들을 보여준다; 곡선(1412)은 두 개의 통합에 대한 결과들을 보여준다. 단일 지문으로부터의 정보를 장문과 통합하는 것은 개체 생체인식의 어느 것이든 명백히 초과하는 매칭 성능을 초래한다.
따라서, 다수의 실시예들을 개시하였으나, 다양한 변경들, 대안적 구성들, 및 동등물들이 본 발명의 정신을 벗어나지 않고 사용될 수 있다는 것이 본 기술분야의 당업자들에 의하여 인지될 것이다. 따라서, 상기 설명은 하기의 청구항들에 한정되는 본 발명의 범위를 한정하는 것으로서 이해되서는 안될 것이다.

Claims (28)

  1. 생체인식 기능을 수행하는 방법으로서,
    개체의 피부 부위를 조명하는 단계;
    다중 스펙트럼 조건들 하에서 상기 피부 부위로부터 산란되는 광을 수신하는 단계 ― 상기 광은 상기 피부 부위의 표면 아래의 조직으로부터 산란되는 광을 포함함 ― ;
    상기 수신된 광으로부터 복수의 생체인식 양식(modality)들을 유도하는 단계 ― 상기 생체인식 양식들 중 적어도 두개는 상기 피부 부위의 서로 다른 부분들을 나타냄 ― ;
    상기 복수의 생체인식 양식들을 결합된 생체인식 양식으로 통합(fuse)하는 단계; 및
    상기 생체인식 기능을 수행하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계를 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 피부 부위는 상기 개체의 손을 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 피부 부위는 상기 손의 손바닥 및 상기 손의 적어도 하나의 손가락 끝을 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 장문(palmprint)을 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 손가락의 지문을 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 형상을 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 색채 텍스쳐(chromatic texture)를 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 생체인식 양식들을 유도하는 단계는,
    원본(raw) 컬러(color) 이미지 데이터를 그레이스케일 이미지로 변환하는 단계;
    상기 그레이스케일 이미지를 전경(foreground) 및 배경 부분들로 분할하는 단계; 및
    상기 분할된 그레이스케일 이미지의 1-차원적 프로젝션(projection)을 생성함으로써 상기 손의 손가락 끝의 위치를 알아내는(localize) 단계를 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 피부 부위를 조명하는 단계 및 상기 피부 부위로부터 산란된 광을 수신하는 단계는, 상기 피부 부위가 플래튼(platen)과 적어도 부분적으로 접촉하는 동안 수행되는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계는, 상기 개체의 신원을 결정하거나 또는 상기 개체의 신원을 검증하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계를 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계는, 상기 피부 부위가 살아있는 조직임을 검증하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계를 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계는, 상기 개체의 인구학적(demographic) 또는 인체측정학적(anthropometric) 특성을 추정하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하는 단계를 포함하는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 피부 부위를 조명하는 단계는 입사광을 제1 편광으로 편광시키는 단계를 포함하고,
    상기 피부 부위로부터 산란된 광을 수신하는 단계는 수신된 광을 제2 편광으로 편광시키는 단계를 포함하며,
    상기 제1 및 제2 편광들은 서로에 대하여 실질적으로 교차되는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  14. 생체인식 센서로서,
    개체의 피부 부위를 조명하도록 배치되는 조명 서브시스템;
    다중 스펙트럼 조건들 하에서 상기 피부 부위로부터 산란되는 광을 수신하도록 배치되는 검출 서브시스템 ― 상기 광은 상기 피부 부위의 표면 아래의 조직으로부터 산란되는 광을 포함함 ― ; 및
    상기 수신된 광으로부터 복수의 생체인식 양식들을 유도하기 위한 명령들 ― 상기 생체인식 양식들 중 적어도 두개는 상기 피부 부위의 서로 다른 부분들을 나타냄 ― ;
    상기 복수의 생체인식 양식들을 결합된 생체인식 양식으로 통합하기 위한 명령들; 및
    생체인식 기능을 수행하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들을 갖고, 상기 검출 서브시스템과 인터페이싱되는 계산(computational) 유닛을 포함하는,
    생체인식 센서.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 피부 부위는 상기 개체의 손을 포함하는,
    생체인식 센서.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 피부 부위는 상기 손의 손바닥 및 상기 손의 적어도 하나의 손가락 끝을 포함하는,
    생체인식 센서.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 장문을 포함하는,
    생체인식 센서.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 손가락의 지문을 포함하는,
    생체인식 센서.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 형상을 포함하는,
    생체인식 센서.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 생체인식 양식들 중 적어도 하나는 상기 손의 색채 텍스쳐를 포함하는,
    생체인식 센서.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 복수의 생체인식 양식들을 유도하기 위한 명령들은,
    원본 컬러 이미지 데이터를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 명령들;
    상기 그레이스케일 이미지를 전경 및 배경 부분들로 분할하기 위한 명령들; 및
    상기 분할된 그레이스케일 이미지의 1-차원적 프로젝션을 생성함으로써 상기 손의 손가락 끝의 위치를 알아내기 위한 명령들을 포함하는,
    생체인식 센서.
  22. 제14항에 있어서,
    상기 피부 부위와 접촉하는 플래튼을 더 포함하는,
    생체인식 센서.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들은, 상기 개체의 신원을 결정하거나 또는 상기 개체의 신원을 검증하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들을 포함하는,
    생체인식 센서.
  24. 제14항에 있어서,
    상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들은, 상기 피부 부위가 살아있는 조직임을 검증하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들을 포함하는,
    생체인식 센서.
  25. 제14항에 있어서,
    상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들은, 상기 개체의 인구학적 또는 인체측정학적 특성을 추정하기 위하여 상기 결합된 생체인식 양식을 분석하기 위한 명령들을 포함하는,
    생체인식 센서.
  26. 제14항에 있어서,
    상기 피부 부위 상에 입사하는 광을 제1 편광으로 편광시키도록 배치되는 제1 편광자; 및
    상기 피부 부위로부터 산란되는 광을 제2 편광으로 편광시키도록 배치되는 제2 편광자를 더 포함하며,
    상기 제1 및 제2 편광들은 서로에 대하여 실질적으로 교차되는,
    생체인식 센서.
  27. 제1항에 있어서,
    상기 피부 부위의 서로 다른 부분들을 중첩되는,
    생체인식 기능 수행 방법.
  28. 제14항에 있어서,
    상기 피부 부위의 서로 다른 부분들은 중첩되는,
    생체인식 센서.
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