KR101632912B1 - Method for User Authentication using Fingerprint Recognition - Google Patents

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Abstract

본 발명은 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법에 관한 것으로서, 등록 허가된 사용자로부터 기준 지문 영상을 등록하는 단계; 사용자로부터 원시 지문 영상을 획득한 후 필터링 처리하여 지문 영상을 출력하는 단계; 상기 지문 영상의 주파수 정보를 이용하여 상기 지문 영상을 블록화한 후에 각 블록의 밝기 분산값을 산출하고, 상기 각 블록의 밝기 분산값에 대해 기 설정된 임계값을 이용하여 상기 지문 영상을 이진화하며, 상기 이진화된 영상의 밝기 분포 형태를 기초로 ROI(Region Of Interest) 영역을 설정하는 단계; 상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 이상일 경우에 지문 인증 성공 신호를 출력하는 단계를 포함한다. 따라서, 본 발명은 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역을 제외한 ROI(Region Of Interest) 영역을 설정한 후에 ROI 영역을 이용하여 등록된 기준 지문 영상과의 특징점에 대한 유사도 또는 상관도를 산출함으로써 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역이 제외되어 지문 영상 비교 및 정합 과정에서 요구되는 계산량이 감소되어 실시간 처리를 빠르게 수행할 수 있고, 선명한 영상 부분인 ROI 영역만을 이용하여 지문 인증 과정을 수행하므로 지문 인식률을 높일 수 있으며, 지문 입력시 물기, 땀, 압력 등의 환경 정보 변화로 발생될 수 있는 잡음이나 영상의 품질 저하를 방지하여 지문 인식 성능을 높일 수 있다. The present invention relates to a user authentication method using fingerprint recognition, comprising: registering a reference fingerprint image from a registered user; Obtaining a raw fingerprint image from a user, filtering the fingerprint image to output a fingerprint image; The fingerprint image is blocked using the frequency information of the fingerprint image, the brightness variance value of each block is calculated, the fingerprint image is binarized using a preset threshold value for the brightness variance value of each block, Setting a region of interest (ROI) region based on a brightness distribution shape of the binarized image; Extracting a comparison region corresponding to the set ROI region in the reference fingerprint image, and calculating a matching rate based on a correlation between the comparison region and the ROI region; And outputting a fingerprint authentication success signal when the calculated matching rate is equal to or greater than a preset reference matching rate. Therefore, according to the present invention, a ROI (Region Of Interest) region excluding a background region or an outer region is set in a fingerprint image, and a similarity or correlation between the registered reference fingerprint image and the feature point is calculated using the ROI region, The amount of calculation required in the comparison and matching process of the fingerprint image is reduced and the real-time processing can be performed quickly. Also, since the fingerprint authentication process is performed using only the ROI region as a clear image portion, the fingerprint recognition rate is increased The fingerprint recognition performance can be improved by preventing noise or image degradation that may occur due to changes in environmental information such as moisture, sweat, and pressure when the fingerprint is input.

Description

지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법{Method for User Authentication using Fingerprint Recognition }[0001] The present invention relates to a method for authenticating a user using fingerprint recognition,

본 발명은 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역을 제외한 ROI(Region Of Interest) 영역을 이용하여 기준 지문 영상과 대응되는 특징점의 유사성 또는 영상의 상관 관계를 산출하여 지문 비교 및 정합 과정을 수행함으로써 지문 인식율이 향상되면서 계산량이 줄어들어 실시간 빠른 처리를 수행할 수 있는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a user authentication method using fingerprint recognition. More specifically, the present invention relates to a method of authenticating a fingerprint image by using a ROI (region of interest) area excluding a background area or an outer area, The present invention relates to a fingerprint authentication method using a fingerprint recognition method capable of real-time fast processing by reducing a calculation amount while improving a fingerprint recognition rate by performing a fingerprint comparison and matching process.

생체 인식 분야 중에서 가장 널리 사용되고 있는 지문 인식은 1684년 영국에서 N. Grew가 사람들의 지문이 서로 다르다는 것을 알게 되면서 시작되어 1968년 미국 월스트리트의 한 증권회사에서 상업적 용도로 최초로 사용하였다. Fingerprint recognition, one of the most widely used biometrics fields, began in England in 1684 when N. Grew found that people's fingerprints were different from each other, and was first used commercially by a Wall Street securities company in 1968.

지문은 태어나면서 죽을 때까지 같은 형태를 유지하며, 외부 요인에 의해 상처가 생겨도 금방 기존의 형태로 재생되기 때문에 타인과 같은 형태의 지문을 가질 확률은 10억 분의 1밖에 되지 않는다. Fingerprints are kept in the same shape until they die at birth, and even if they are hurt by external factors, they are reproduced in the original form, so the probability of having fingerprints of the same type as others is only one billionth.

지문 인식 기술은 이러한 지문 특성을 이용해 사용자의 손가락을 전자적으로 읽어 미리 입력된 데이터와 비교함으로써 본인 여부를 판별하여 사용자의 신원을 확인하는 기술이다. 지문 인식 기술은 신원확인 분야, 금고 및 출입 통제 시스템의 물리적 접근 제어, 범죄자 색출을 위한 범죄 수사 분야 등에 적용되어 왔으나, 1990년대에 들어서면서 전자상거래상의 보안 및 인증을 위한 보안 시스템으로 활용되고 있다. The fingerprint recognition technology is a technology that electronically reads the user's finger using such fingerprint characteristics and compares the finger with the previously input data to identify the user and verify the identity of the user. Fingerprint identification technology has been applied to identity verification, physical access control of safes and access control systems, criminal investigation to detect criminals, but it has been used as a security system for security and authentication in electronic commerce in the 1990s.

현재 지문 인식 기술에 대한 연구가 고도화되면서 입력센서가 더욱 소형화 및 집적화되고 있고, 네트워크를 통한 전자상거래 등의 응용 분야로 기술이 확대되어 가고 있다. 최근에는 지문 인식 기술이 휴대폰, PDA 단말기 등에도 적용 중에 있다.As the research on fingerprint recognition technology is advanced, the input sensor is further miniaturized and integrated, and the technology is spreading to application fields such as electronic commerce through network. In recent years, fingerprint recognition technology has also been applied to mobile phones and PDA terminals.

일반적으로 지문 인식 기술은 영상 기반의 지문 인식 방법과 특징 기반의 지문인식 방법으로 구분된다. 특징 기반의 지문 인식 방법은 크게 특징 추출(minutiae extraction)과 정합(matching)의 두 과정으로 이루어지는 보편적인 방법으로서, 평활화, 전경과 배경 영역의 분리, 이진화 및 세선화 등의 여러 가지 영상처리 기법을 적용하여 추출된 특징점들의 공간적인 특징을 이용한다. Generally, fingerprint recognition technology is divided into image based fingerprint recognition method and feature based fingerprint recognition method. Feature-based fingerprint recognition is a universal method that consists of two processes, minutiae extraction and matching. It is used for various image processing techniques such as smoothing, separation of foreground and background areas, binarization and thinning And uses the spatial features of the extracted feature points.

즉, 특징 기반의 지문 인식 방법은 특징점을 이용하여 인증 지문과 등록 지문을 비교하는 방법으로서, 대응되는 특징점들의 유사성을 확인하는 방법이 주를 이룬다.That is, the feature-based fingerprint recognition method is a method of comparing the authentication fingerprint and the registered fingerprint using the feature points, and a method of confirming the similarity of the corresponding feature points is main.

영상 기반의 지문 인식 방법은 융선 정보를 이용한 방법으로서, 가버 필터(Gaber filter), 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform), 기울기, 방향성 히스토그램 및 투영 등의 기법을 적용하여 지문 영상의 전체적인 방향성 정보를 이용하는 고전적인 방법 중의 하나이다. 일반적인 융선 기반의 지문 인식 방법은 지문 전체 영역을 작은 영역으로 분할하고, 작은 영역 내에 존재하는 융선의 방향값을 추출하여 지문의 방향성 지도를 완성하며, 두 방향성 지도를 컨벌루션하여 유사 정도를 판정한다.An image-based fingerprint recognition method is a method using ridge information. The fingerprint image recognition method uses a Gaber filter, a Fast Fourier Transform (FFT), a gradient, a directional histogram, Is one of the classic ways to use. A general ridge-based fingerprint recognition method divides the entire area of the fingerprint into small areas, extracts the direction values of the ridges present within the small area, completes the directional map of the fingerprint, and determines the degree of similarity by convolving the two directional maps.

한편, 이진 영상 기반의 지문 인식 방법은 흑백의 두 가지로 표현된 지문영상 이미지를 이용한 방법이다. 일반적으로 영상처리를 하는 데이터는 컬러, 그레이, 이진으로 분류할 수 있는데, 컬러 데이터는 색의 구분 및 명암을 이용하며, 그레이 데이터는 색의 구분이 없이 명암을 이용하고, 이진 데이터는 그레이의 영상을 경계값(threshold)을 이용하여 흑과 백의 두 가지로 데이터를 취급한다.On the other hand, the fingerprint recognition method based on binary image is a method using two kinds of fingerprint image represented by black and white. In general, the image processing data can be classified into color, gray, and binary. The color data uses color distinction and contrast. The gray data uses contrast without color discrimination. The binary data uses gray We treat the data as black and white using the threshold.

그런데, 특징 기반의 지문 인식 방법의 경우, 지문인식기의 소형화로 인해 지문영상도 일부만을 취득하게 되면서 등록지문과 인증지문의 중첩 영역이 작아지고 있다. 그리고 소실된 특징점으로 인하여 본인 지문에 대한 잘못된 거부가 발생할 수 있으며, 뿐만 아니라 소실 및 잘못 추출된 특징점으로 인하여 서로 다른 두 지문에서 추출된 특징점 분포가 유사하게 나타날 수도 있어 이로 인해 타인 지문에 대한 오인증이 발생할 수도 있기 때문에, FAR(False Acceptance Rate) 등의 인식 성능에 한계가 있다는 문제점이 있다.However, in the feature-based fingerprint recognition method, since the fingerprint image is partially acquired due to the miniaturization of the fingerprint recognizer, the area overlapping the registered fingerprint and the authentication fingerprint is becoming smaller. In addition, the feature point distribution extracted from the two different fingerprints may be similar due to the missing points and the incorrectly extracted feature points. As a result, There is a problem that recognition performance such as FAR (False Acceptance Rate) is limited.

또한, 이진 영상 기반의 지문 인식 방법은, 지문 영상 전체를 이용하기 때문에 영상의 저장을 위해 저장공간이 많이 필요하며, 지문 인식 과정의 수행속도가 느리다는 문제점이 있다.In addition, since the binary image-based fingerprint recognition method uses the entire fingerprint image, a large amount of storage space is required for storing the image, and the speed of the fingerprint recognition process is slow.

이와 같이, 종래의 지문 인식 시스템은 대개 4~5 개의 특징적인 데이터만으로 개인을 식별하는 시스템들로 이루어져 있어 완벽한 개인 식별 수단으로 사용되는데 한계가 있고, 지문 인식용 스캐너가 땀이나 물기가 묻어있는 사람의 지문을 스캔할 경우에 온도와 습도 등의 환경 요인으로 인해 에러 발생률이 높고, 여러 사람이 손을 접촉한 곳에 손가락을 댄다는 불쾌감, 지문이 닳아 없어진 사람이나 손가락이 없는 사람의 경우 사용이 불가능하여 지문 인식 시스템의 한계로 인식되고 있다.
As described above, the conventional fingerprint recognition system is generally composed of systems for identifying an individual with only four or five characteristic data, and thus is limited to being used as a complete personal identification means. The fingerprint recognition scanner has a problem in that a person , The error rate is high due to environmental factors such as temperature and humidity, the discomfort of touching the finger of a person in contact with the hand, the fingerprint is not usable in the case of a person who is worn out or a person who does not have a finger And is recognized as a limitation of the fingerprint recognition system.

본 발명은 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역을 제외한 ROI(Region Of Interest) 영역을 설정한 후에 선명한 영상 부분인 ROI 영역만을 이용하여 등록된 기준 지문 영상과의 특징점에 대한 유사도 또는 상관도를 산출함으로써 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역이 제외되어 지문 영상 비교 및 정합 과정에서 요구되는 계산량이 감소되어 실시간 처리를 빠르게 수행하면서 지문 인식률이 높아질 수 있는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법을 제공한다. In the present invention, a ROI (Region Of Interest) region excluding a background region or an outer region is set in a fingerprint image, and then a degree of similarity or correlation between the registered reference fingerprint image and feature points is calculated using only ROI regions The present invention provides a user authentication method using fingerprint recognition that can reduce the amount of calculation required in the fingerprint image comparing and matching process because the background area or the outer area is excluded from the fingerprint image.

또한, 본 발명은 환경 정보를 이용한 보정 과정을 통해 지문 입력시 물기, 땀, 압력 등의 환경 정보 변화로 발생될 수 있는 잡음이나 영상의 품질 저하를 방지하여 지문 인식 성능을 높일 수 있는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법을 제공한다.
In addition, the present invention provides a fingerprint recognition system capable of enhancing fingerprint recognition performance by preventing degradation of noise or image quality caused by changes in environmental information such as moisture, sweat, And provides a user authentication method using the same.

실시예들 중에서, 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법은, 등록 허가된 사용자로부터 기준 지문 영상을 등록하는 단계; 사용자로부터 원시 지문 영상을 획득한 후 필터링 처리하여 지문 영상을 출력하는 단계; 상기 지문 영상의 주파수 정보를 이용하여 상기 지문 영상을 블록화한 후에 각 블록의 밝기 분산값을 산출하고, 상기 각 블록의 밝기 분산값에 대해 기 설정된 임계값을 이용하여 상기 지문 영상을 이진화하며, 상기 이진화된 영상의 밝기 분포 형태를 기초로 ROI(Region Of Interest) 영역을 설정하는 단계; 상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 이상일 경우에 지문 인증 성공 신호를 출력하는 단계를 포함한다.Among the embodiments, a user authentication method using fingerprint recognition comprises: registering a reference fingerprint image from a registered user; Obtaining a raw fingerprint image from a user, filtering the fingerprint image to output a fingerprint image; The fingerprint image is blocked using the frequency information of the fingerprint image, the brightness variance value of each block is calculated, the fingerprint image is binarized using a preset threshold value for the brightness variance value of each block, Setting a region of interest (ROI) region based on a brightness distribution shape of the binarized image; Extracting a comparison region corresponding to the set ROI region in the reference fingerprint image, and calculating a matching rate based on a correlation between the comparison region and the ROI region; And outputting a fingerprint authentication success signal when the calculated matching rate is equal to or greater than a preset reference matching rate.

상기 등록 허가된 사용자로부터 기준 지문 영상을 등록하는 단계는, 압력, 회전각, 온도 또는 습도 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기준 환경 정보를 반영하여 기준 지문 영상을 등록하는 것을 특징으로 한다.Wherein the step of registering the reference fingerprint image from the registered user registers the reference fingerprint image by reflecting the reference environment information including at least one of pressure, rotation angle, temperature, and humidity.

이때, 상기 사용자로부터 원시 지문 영상을 획득한 후 필터링 처리하여 지문 영상을 출력하는 단계는, 상기 원시 지문 영상을 획득하는 시점에서의 환경 정보를 수집하고, 상기 환경 정보와 상기 기준 환경 정보의 차이를 보정값으로 설정하며, 상기 보정값을 이용하여 상기 원시 지문 영상을 필터링 처리하는 것을 특징으로 한다.The step of acquiring the raw fingerprint image from the user and performing filtering processing and outputting the fingerprint image may include collecting environment information at the time of acquiring the raw fingerprint image and outputting the difference between the environment information and the reference environment information The original fingerprint image is set as a correction value, and the raw fingerprint image is filtered using the correction value.

상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계는, 상기 ROI 영역과 비교 영역에서 N개의 특징점들을 각각 추출한 후에 각 특징점의 좌표와 각도를 포함하는 ROI 특징점 데이터와 비교 특징점 데이터를 각각 산출하는 특징점 데이터 산출 단계; 상기 ROI 특징점 데이터의 제M(M ≤ N) 특징점과 비교 특징점 데이터의 제M 특징점을 중심점으로 각각 설정하고, 상기 각 중심점을 기준으로 모든 특징점들을 위치 변환한 후에 상기 변환한 ROI 영역의 특징점들과 비교 영역의 특징점들 중에서 서로 매칭되는 특징점들의 개수를 체크하여 매칭율을 계산하는 매칭율 계산 단계; 및 상기 매칭율 계산 단계를 N개의 특징점까지 반복 수행하고, 상기 계산된 매칭율들 중에서 최대 매칭율을 상기 ROI 영역과 비교 영역의 매칭률로 설정하는 매칭율 설정 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Wherein the step of calculating a matching rate based on a correlation between the comparison region and the ROI region includes extracting N feature points from the ROI region and the comparison region, Extracting ROI feature point data and ROI feature point data including coordinates and angles of each feature point; (M N) minutiae points of the ROI minutia data and M minutiae points of the comparison minutia data are set as center points, all the minutiae points are converted with reference to the respective center points, and then minutiae points of the ROI area A matching rate calculation step of calculating a matching rate by checking the number of matching points among the minutiae of the comparison area; And a matching rate setting step of repeatedly performing the matching rate calculation step up to N minutia points and setting a maximum matching rate among the calculated matching rates as a matching rate of the ROI area and the comparison area.

상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계는, 상기 ROI 영역과 비교 영역에서 적어도 하나 이상의 특징점들을 각각 추출하는 특징점 추출 단계; 상기 추출한 특징점들 중에서 특정한 특징점을 중심점으로 각각 설정하고, 상기 각 중심점을 기준으로 설정 거리 이내에 포함되는 다각형 형태의 ROI 매칭 영역과 비교 매칭 영역을 각각 설정하는 매칭영역 설정 단계; 상기 ROI 매칭 영역의 화소 집합(R)과 상기 비교 매칭 영역의 화소 집합(C)을 저장한 후 상기 R과 C을 기초로 상기 ROI 영역과 비교 영역의 상관도를 산출하는 상관도 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. Wherein the step of extracting a comparison region at a position corresponding to the set ROI region in the reference fingerprint image and calculating a matching rate based on a correlation between the comparison region and the ROI region comprises: A feature point extracting step of extracting feature points, respectively; A matching area setting step of setting a specific feature point among the extracted feature points as a center point and setting a polygonal ROI matching area and a comparison matching area within a set distance based on each center point; (R) of the ROI matching area and a pixel set (C) of the comparative matching area, and calculating a correlation degree between the ROI area and the comparison area on the basis of the R and C .

상기 매칭영역 설정 단계는, 상기 특징점들 중에서 최대 밝기를 가지는 화소를 포함하는 특징점을 중심점으로 설정하는 것을 특징으로 한다. 상기 매칭영역 설정 단계는, 상기 특징점들 중에서 분기점, 끝점, 삼각주, 도형점, 단선, 점, 돌출선, 교차 선 중의 어느 하나를 중심점으로 설정하는 것을 특징으로 한다.The matching area setting step may set a minutiae including a pixel having a maximum brightness among the minutiae as a center point. The matching area setting step may set any one of a bifurcation point, an end point, a delta point, a graphic point, a solid line, a point, a protruding line, and an intersection line as a center point among the minutiae.

한편, 상기 매칭영역 설정 단계는, 상기 ROI 영역과 비교 영역에서 상기 각 중심점을 기준으로 상하좌우 방향으로 설정 거리를 가지는 사각형 형태의 매칭 영역을 각각 설정하고, 상기 상관도 산출 단계는 수학식 1에 의해 산출된 값을 이용하여 상관도를 산출하는 것을 특징으로 한다.
In the matching area setting step, a rectangular matching area having a set distance in the up, down, left, and right directions is set in the ROI area and the comparison area with respect to each center point, And calculating the degree of correlation using the value calculated by the calculation unit.

본 발명의 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법은 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역을 제외한 ROI(Region Of Interest) 영역을 설정한 후에 ROI 영역을 이용하여 등록된 기준 지문 영상과의 특징점에 대한 유사도 또는 상관도를 산출함으로써 지문 영상에서 배경 영역 또는 외곽 영역이 제외되어 지문 영상 비교 및 정합 과정에서 요구되는 계산량이 감소되어 실시간 처리를 빠르게 수행할 수 있고, 선명한 영상 부분인 ROI 영역만을 이용하여 지문 인증 과정을 수행하므로 지문 인식률을 높일 수 있는 효과가 있다. A user authentication method using fingerprint recognition according to the present invention is characterized in that a ROI (Region Of Interest) region excluding a background region or an outer region is set in a fingerprint image and then a degree of similarity or correlation The background area or the outer area is excluded from the fingerprint image, so that the amount of calculation required in the fingerprint image comparison and matching process is reduced and the real-time processing can be performed quickly. Also, the fingerprint authentication process using only the ROI area, It is possible to increase the fingerprint recognition rate.

또한, 본 발명의 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법은 지문 입력시 물기, 땀, 압력 등의 환경 정보 변화로 발생될 수 있는 잡음이나 영상의 품질 저하를 방지하여 지문 인식 성능을 높일 수 있고, 입력된 지문 영상과 등록된 기준 지문 영상과의 특징점에 대한 유사도 또는 상관도를 산출하여 2번의 지문 비교 및 정합 과정을 거침으로써 보다 정확하게 지문 인증을 수행할 수 있는 효과가 있다.
In addition, the user authentication method using the fingerprint recognition of the present invention can improve the fingerprint recognition performance by preventing noise and image quality deterioration that may be caused by environmental information changes such as moisture, sweat, and pressure when the fingerprint is input, The degree of similarity or correlation between feature points of the fingerprint image and the registered reference fingerprint image is calculated and the fingerprint comparison and matching process is performed two times. Thus, the fingerprint authentication can be performed more accurately.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지문 인식 장치의 구성을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3은 도 2의 ROI 영역 설정 과정을 설명하는 도면이다.
도 4는 도 2의 지문 정합 과정에 따른 제1 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 5은 도 4의 위치 변환 과정을 제외한 매칭 결과를 설명하는 도면이다.
도 6은 도 4의 위치 변환 과정을 이용한 매칭 결과를 설명하는 도면이다.
도 7는 도 2의 지문 정합 과정에 따른 제2 실시예를 설명하는 순서도이고,
도 8은 도 7의 ROI 영역과 비교 영역에서 매칭 영역을 각각 설명하는 도면이다. 1 is a view for explaining a configuration of a fingerprint recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a user authentication method using fingerprint recognition according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a view for explaining the ROI area setting process of FIG.
4 is a flowchart for explaining the first embodiment according to the fingerprint matching process of FIG.
5 is a view for explaining the matching result except for the position conversion process of FIG.
FIG. 6 is a view for explaining a matching result using the position conversion process of FIG.
FIG. 7 is a flowchart illustrating a second embodiment according to the fingerprint matching process of FIG. 2,
FIG. 8 is a view for explaining a matching area in the ROI area and the comparison area in FIG. 7, respectively.

본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The description of the present invention is merely an example for structural or functional explanation, and the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, the embodiments are to be construed as being variously embodied and having various forms, so that the scope of the present invention should be understood to include equivalents capable of realizing technical ideas. Also, the purpose or effect of the present invention should not be construed as limiting the scope of the present invention, since it does not mean that a specific embodiment should include all or only such effect.

한편, 본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.Meanwhile, the meaning of the terms described in the present invention should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.The terms "first "," second ", and the like are intended to distinguish one element from another, and the scope of the right should not be limited by these terms. For example, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" to another element, it may be directly connected to the other element, but there may be other elements in between. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. On the other hand, other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood that the singular " include "or" have "are to be construed as including a stated feature, number, step, operation, component, It is to be understood that the combination is intended to specify that it does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, the identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of explanation, the identification code does not describe the order of each step, Unless otherwise stated, it may occur differently from the stated order. That is, each step may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in reverse order.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined. Commonly used predefined terms should be interpreted to be consistent with the meanings in the context of the related art and can not be interpreted as having ideal or overly formal meaning unless explicitly defined in the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지문 인식 장치의 구성을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining a configuration of a fingerprint recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참고하면, 지문 인식 장치(100)는, 지문 영상 입력부(110), 데이터베이스(120), 센서부(130), 보정부(140), ROI 영역 설정부(150), 지문 정합부(160) 및 지문 인증부(170)를 포함한다.1, the fingerprint recognition apparatus 100 includes a fingerprint image input unit 110, a database 120, a sensor unit 130, a correction unit 140, an ROI region setting unit 150, a fingerprint matching unit 160 and a fingerprint authentication unit 170.

지문 영상 입력부(110)는 등록 또는 인증을 위한 사용자의 지문 영상을 획득한다. 이러한 지문 영상 입력부(110)는 프리즘이나 홀로그램과 같은 광학 렌즈를 이용하는 광학방식의 스캐너와, CMOS 소자 등과 같은 반도체 소자를 이용한 비광학 방식의 지문 센서로 형성될 수 있으며, 이들 광학 방식의 스캐너 또는 비광학 방식의 지문 센서는 사용자의 지문을 스캔하여 고정 이미지 또는 동영상 등의 소정 형태로 지문 영상을 제작할 수 있다.The fingerprint image input unit 110 obtains a fingerprint image of the user for registration or authentication. The fingerprint image input unit 110 may be formed of an optical type scanner using an optical lens such as a prism or a hologram and a non-optical type fingerprint sensor using a semiconductor element such as a CMOS element, The optical fingerprint sensor can scan a fingerprint of a user to produce a fingerprint image in a predetermined form such as a fixed image or a moving image.

지문 영상 입력부(110)는 지문의 접촉 상태에 따라 지문 영역 이외에 배경 영역을 포함하는 원시 지문 영상 또는 기준 지문 영상을 출력할 수 있다. The fingerprint image input unit 110 may output a raw fingerprint image or a reference fingerprint image including a background area in addition to the fingerprint area according to the contact state of the fingerprint.

데이터베이스(120)는 등록 허가된 기준 지문 영상, 기준 지문 영상에 대하여 분석된 특징점 데이터, 표준 환경 정보뿐만 아니라 지문 인식에 필요한 각종 데이터들을 저장한다. 기준 환경 정보는 표준 온도, 표준 습도, 표준 압력 및 표준 각을 포함한 표준 환경 정보를 포함한다. The database 120 stores not only registered reference fingerprint images, feature point data analyzed for reference fingerprint images, standard environment information, and various data necessary for fingerprint recognition. The reference environmental information includes standard environmental information including standard temperature, standard humidity, standard pressure and standard angle.

센서부(130)는 지문 영상의 획득 시점에서 환경 정보, 온도, 습도, 압력, 각도를 각각 측정하는 센서들로 이루어진다. The sensor unit 130 includes sensors for measuring environmental information, temperature, humidity, pressure, and angle at the time of obtaining the fingerprint image.

보정부(140)는 센서부(130)를 통해 원시 지문 영상을 획득하는 시점에서의 환경 정보를 수집하고, 환경 정보와 데이터베이스(120)에 저장된 표준 환경 정보의 차이를 보정값으로 설정하며, 이 보정값을 이용하여 원시 지문 영상을 필터링 처리하여 지문 영상을 출력한다.The calibration unit 140 collects the environment information at the time of acquiring the raw fingerprint image through the sensor unit 130 and sets the difference between the environment information and the standard environment information stored in the database 120 as a correction value, The raw fingerprint image is filtered by using the correction value to output a fingerprint image.

보정부(140)는 원시 지문 영상에서 압력차이나 땀 등으로 인한 여러 잡음들을 제거할 수 있고, 지문 영상의 품질을 높일 수 있을 뿐만 아니라 실제 사람의 지문 영상과 실리콘 등의 허위 지문 영상을 구분할 수도 있다. The correcting unit 140 can remove noise due to pressure difference or sweat in the raw fingerprint image and improve the quality of the fingerprint image as well as distinguish the fingerprint image of the actual person from the false fingerprint image such as silicon .

ROI 영역 설정부(150)는 지문 영상의 주파수를 이용하여 블록의 크기를 설정한 후에 영상을 블록단위로 구분하고, 이렇게 구분된 각 블록의 밝기 분산값에 대해 기 설정된 임계값을 토대로 이진화하며, 이진화된 영상 중에서 최대 밝은 영역을 ROI 영역으로 설정한다. The ROI area setting unit 150 divides the image into blocks on the basis of the size of the block using the frequency of the fingerprint image, binarizes the brightness variance values of the divided blocks based on a preset threshold value, The maximum bright region among the binarized images is set as the ROI region.

지문 영상은 중심 영역의 경우에 선명한 지문 정보가 산출될 수 있지만 배경 영역 또는 외곽 영역의 경우에 지문 입력이 제대로 되지 않아 지문 영상이 선명하게 획득되지 않거나 지문 정보를 전혀 얻을 수 없게 된다. 이러한 배경 영역 또는 외곽 영역의 영상은 주파수를 측정하거나 특징점을 추출할 때 잘못된 결과를 도출할 수 있다. In the case of the center area, the fingerprint image can be obtained with clear fingerprint information, but in the case of the background area or the outer area, the fingerprint image can not be input correctly, so that the fingerprint image can not be obtained clearly or the fingerprint information can not be obtained at all. The images of the background area or the outer area can be erroneously obtained when the frequency is measured or the feature points are extracted.

따라서, ROI 영역 설정부(150)는 배경 영역 또는 외곽 영역의 영상을 추후 지문 정합 또는 지문 인증 과정에서 제외시킬 수 있도록 ROI 영역을 설정하게 된다. Accordingly, the ROI region setting unit 150 sets the ROI region so that the background region or the image of the outer region can be excluded from the fingerprint matching process or the fingerprint authentication process.

지문 정합부(160)는 데이터베이스(120)와 연동하여 기준 지문 영상에서 ROI 영역 설정부(150)에서 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 이 추출한 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출한다.The fingerprint matching unit 160 extracts a comparison region corresponding to the ROI region set in the ROI region setting unit 150 from the reference fingerprint image in association with the database 120 and calculates a correlation between the extracted comparison region and the ROI region The matching rate is calculated.

지문 인증부(170)는 지문 정합부(160)에서 산출된 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 이상일 경우에 지문 인증 성공 신호를 출력하여 지문 인증을 수행한다.
The fingerprint authentication unit 170 outputs a fingerprint authentication success signal to perform fingerprint authentication when the matching rate calculated by the fingerprint matching unit 160 is equal to or higher than a preset reference matching rate.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법을 설명하는 순서도이고 도 3은 도 2의 ROI 영역 설정 과정을 설명하는 도면이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a user authentication method using fingerprint recognition according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a diagram for explaining a ROI area setting process of FIG.

도 2 및 도 3을 참고하면, 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법은, 지문 인식 장치(100)에서 사용자의 지문 등록 요청에 따라 등록 허가된 사용자로부터 기준 지문 영상을 등록하고, 기준 지문 영상을 데이터베이스(120)에 저장한다.(S10)Referring to FIGS. 2 and 3, a user authentication method using fingerprint recognition includes the steps of registering a reference fingerprint image from a user who is registered in accordance with a fingerprint registration request of the user in the fingerprint recognition device 100, 120 in step S10.

지문 인식 장치(100)는 표준 환경 정보에 따라 기준 지문 영상을 획득하고, 데이터베이스(120)에 기준 지문 영상뿐만 아니라 기준 지문 영상의 특징점 데이터들을 저장할 수 있다.The fingerprint recognition apparatus 100 can acquire a reference fingerprint image according to standard environment information and store not only the reference fingerprint image but also the feature point data of the reference fingerprint image in the database 120. [

지문 인식 장치(100)는 지문 인증을 요청한 사용자로부터 지문이 입력되면, 사원시 지문 영상을 획득하면서 지문 입력 시점의 환경 정보를 수집한다.(S20, S30) When the fingerprint is input from the user who has requested fingerprint authentication, the fingerprint recognition device 100 acquires environment information at the time of fingerprint input while acquiring the fingerprint image at the time of the employee (S20, S30)

원시 지문 영상은 지문 영상 입력부(110)의 성능과 획득되는 과정에서의 물기, 땀, 불순물, 압력의 차이 등으로 인해 지문이 입력될 때마다 지문 영상의 품질이 달라질 수 있다. 따라서, 지문 인식 장치(100)는 지문 입력 시점의 환경 정보와 표준 환경 정보의 차이를 보정값으로 설정하고, 이 보정값을 이용하여 원시 지문 영상을 필터링 처리함으로써 지문 영상의 품질을 높일 수 있다.(S40)The quality of the fingerprint image may be changed each time a fingerprint is input due to the performance of the fingerprint image input unit 110 and the difference in moisture, sweat, impurities, and pressure in the process of acquiring the raw fingerprint image. Therefore, the fingerprint recognition apparatus 100 can set the difference between the environment information at the time of fingerprint input and the standard environment information as the correction value, and filter the raw fingerprint image using the correction value, thereby improving the quality of the fingerprint image. (S40)

예를 들어, 건조한 지문에서 획득되는 지문 영상은 융선과 골의 명암차가 크지 않고 지문의 융선이 끊어지는 부분이 많이 있고, 습한 지문에서 획득되는 지문 영상은 융선과 골의 구분이 선명한 영상이 많지만 골의 일부분이 메워져서 검게 뭉쳐져 보이거나 융선과 융선이 연결되는 영역이 많이 있으며, 건조하거나 습한 특성이 없는 중간 지문에서 획득되는 지문 영상은 융선과 골의 구분이 선명함이 약하고 잡음이 있을 수 있다.For example, fingerprints obtained from dry fingerprints have a large difference in contrast between ridges and ridges, and ridges of fingerprints are often broken. In fingerprint images acquired from wet fingerprints, ridges and bones are clearly distinguished from each other, And the ridge and ridge are connected to each other. In the fingerprint image obtained from the intermediate fingerprint having no dry or wet characteristic, the ridge and the bone can not be clearly distinguished from each other, and there may be noise.

따라서, 지문 인식 장치(100)는 지문 입력 시점의 환경 정보와 표준 환경 정보의 차이인 보정값을 기본으로 하여 영상의 선명도를 향상시키거나 잡음을 제거하는 작업을 수행한다. Accordingly, the fingerprint recognition apparatus 100 performs a task of improving the sharpness of the image or removing the noise based on the correction value, which is the difference between the environment information at the time of fingerprint input and the standard environment information.

지문 인식 장치(100)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 지문 영상의 주파수 정보를 이용하여 영상의 블록 크기를 결정한 후에 영상을 블록단위로 나눈 후에 각 블록의 밝기 분산값을 산출하고, 각 블록의 밝기 분산값에 대해 기 설정된 임계값을 이용하여 지문 영상을 이진화하며, 이진화된 영상을 형태학적 처리(morphology)를 통해 영상의 밝은 영역을 ROI(Region Of Interest) 영역으로 설정한다.(S50)As shown in FIG. 3, the fingerprint recognition apparatus 100 determines a block size of an image using frequency information of a fingerprint image, divides the image into blocks, calculates a brightness variance value of each block, The fingerprint image is binarized using a predetermined threshold value for the brightness variance value of the binarized image, and the bright region of the image is set as a ROI (Region Of Interest) region through morphology (S50).

지문 인식 장치(100)는 데이터베이스(120)에서 기준 지문 영상을 불러와 기준 지문 영상에서 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 지문 정합 과정을 수행하여 매칭율을 산출한다.(S60, S70)The fingerprint recognition apparatus 100 retrieves a reference fingerprint image from the database 120, extracts a comparison region corresponding to the ROI region from the reference fingerprint image, and performs a fingerprint matching process based on the correlation between the comparison region and the ROI region To calculate a matching rate (S60, S70)

지문 인식 장치(100)는 산출된 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 이상일 경우에 지문 인증 성공 신호를 출력하고, 기준 매칭율 이하일 경우에 지문 인증 실패 신호를 출력한다.(S80, S90, S100) The fingerprint recognition apparatus 100 outputs a fingerprint authentication success signal when the calculated matching rate is equal to or higher than a preset reference matching rate and outputs a fingerprint authentication failure signal when the calculated matching rate is equal to or lower than the reference matching rate (S80, S90, S100).

예를 들어, 지문 인식 장치(100)는 기준 매칭율이 85%이라고 가정할 경우에, 비교 영역과 ROI 영역의 매칭율이 70%이면 지문 인증 실패 신호를 출력하여 해당 사용자에 대한 시스템의 진입을 제한하고, 비교 영역과 ROI 영역의 매칭율이 89%이면 지문 인증 성공 신호를 출력하여 해당 사용자에 대한 시스템 진입을 허용하도록 한다.
For example, if the reference matching rate is 85%, the fingerprint authentication apparatus 100 outputs a fingerprint authentication failure signal if the matching rate of the comparison region and the ROI region is 70% If the matching rate of the comparison area and the ROI area is 89%, a fingerprint authentication success signal is output to allow the system to enter the user.

도 4는 도 2의 지문 정합 과정에 따른 제1 실시예를 설명하는 순서도이고, 도 5은 도 4의 위치 변환 과정을 제외한 매칭 결과를 설명하는 도면이고, 도 6은 도 4의 위치 변환 과정을 이용한 매칭 결과를 설명하는 도면이다. FIG. 4 is a flowchart for explaining the first embodiment according to the fingerprint matching process of FIG. 2, FIG. 5 is a view for explaining a matching result except for the position conversion process of FIG. 4, And FIG.

도 4를 참고하면, 지문 인식 장치(100)는 ROI 영역과 비교 영역에서 N개의 특징점들을 각각 추출한 후에 각 특징점의 좌표와 각도를 포함하는 ROI 특징점 데이터와 비교 특징점 데이터를 각각 산출한다.(S401)4, the fingerprint recognition apparatus 100 extracts N feature points from the ROI region and the comparison region, respectively, and then calculates ROI feature point data and comparison feature point data including coordinates and angles of the feature points, respectively (S401).

지문 인식 장치(100)는 ROI 특징점 데이터의 제1 특징점과 비교 특징점 데이터의 제1 특징점을 중심점으로 각각 설정하고, 각 중심점의 좌표가 (0, 0)이 되며, 각 중심점의 각도가 0도가 되도록 모든 특징점들을 이동 및 회전하여 위치 변환한다.(S402, S403)The fingerprint recognition apparatus 100 sets the first minutiae points of the ROI minutia data and the first minutiae points of the comparison minutia data as center points and sets the coordinates of each center point as (0, 0) so that the angle of each center point becomes 0 degree All the feature points are moved and rotated to perform position conversion (S402, S403)

도 5에 도시된 바와 같이, (a) 원시 지문 영상에서 특징점을 추출한 (b) 결과 지문 영상을 비교해 보면, 원으로 표시된 부분을 중심으로 특징점이 경계 부분에 위치하고 있어 인식이 안되거나 분기점이 끊어져서 융선과 끝점이 인식되는 등의 오차로 인해 매칭율이 떨어져 매칭율이 30% 정도가 된다. As shown in FIG. 5, when (a) a fingerprint image obtained by extracting a feature point from a raw fingerprint image is compared with a fingerprint image obtained from a raw fingerprint image, the feature point is located at a boundary portion centered on a circle, And the end point is recognized, the matching rate is reduced and the matching rate is about 30%.

이 밖에도, 지문 영상이 흔들리거나 영상이 깔끔하게 획득되지 않은 경우에 융선과 골의 구분이 명확하지 않아 특징점의 정확도가 떨어져 매칭율이 저하될 수 있다. In addition, when the fingerprint image is shaken or the image is not acquired neatly, the distinction between the ridge and the bone is not clear, so the accuracy of the feature point may be lowered and the matching rate may be lowered.

도 6에 도시된 바와 같이, (a) 원시 지문 영상을 매칭율 계산 과정을 통해 이동 및 회전하여 위치 변환한 (b) 결과 지문 영상을 비교해 보면, 매칭율이 90%에 도달한다. As shown in FIG. 6, (a) comparing the raw fingerprint image with the resulting fingerprint image by moving and rotating the raw fingerprint image through the calculation process of the matching rate and performing the position conversion, the matching rate reaches 90%.

이와 같이, 지문 인식 장치(100)는 위치 변환된 ROI 영역의 특징점들과 비교 영역의 특징점들간에 거리와 각도 차이를 비교하여 매칭되는 특징점 쌍의 개수를 체크하여 매칭율(M1)을 계산한다.(S404) In this way, the fingerprint reader 100 may check the number of feature point pairs is matched by comparing the distance and angle differences between the feature points of the comparison area with the feature points of the position-converted ROI area and calculates the matching rate (M 1) (S404)

지문 인식 장치(100)는 제2 특징점, 제3 특징점을 비롯해 마지막 특징점인 제N 특징점까지 모든 특징점들에 대해 중심점 설정 과정, 위치 변환 과정 및 매칭율 계산 과정을 반복적으로 수행한다.(S405) The fingerprint recognition apparatus 100 repeatedly performs the center point setting process, the position conversion process, and the matching rate calculation process for all the feature points up to the second feature point, the third feature point, and the Nth feature point as the last feature point (S405)

지문 인식 장치(100)는 매칭율 계산 과정을 통해 N개의 매칭율(M1~MN)이 산출되면 N개의 매칭율 중에서 최대 매칭율을 ROI 영역과 비교 영역의 매칭율로 설정한다. (S406)When the N matching rates M 1 to M N are calculated through the matching rate calculation process, the fingerprint recognition device 100 sets the maximum matching rate among the N matching rates as the matching rate of the ROI area and the comparison area. (S406)

지문 인식 장치(100)는 ROI 영역과 비교 영역의 매칭율을 이용하여 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 또는 임계치보다 클 경우에 두 지문이 동일하다고 판단하며, 판단된 결과에 따라 지문 인증 성공 신호를 출력하여 사용자의 인증 과정을 수행한다.
The fingerprint recognition apparatus 100 determines that two fingerprints are the same when the matching rate is greater than a predetermined reference matching rate or a threshold value using the matching rate of the ROI region and the comparison region and outputs a fingerprint authentication success signal And performs the authentication process of the user.

도 7는 도 2의 지문 정합 과정에 따른 제2 실시예를 설명하는 순서도이고, 도 8은 도 7의 ROI 영역과 비교 영역에서 매칭 영역을 각각 설명하는 도면이다. FIG. 7 is a flowchart illustrating a second embodiment according to the fingerprint matching process of FIG. 2, and FIG. 8 is a view for explaining a matching area in the ROI area and the comparison area in FIG. 7, respectively.

도 7 및 도 8을 참고하면, 지문 인식 장치(100)는 ROI 영역과 비교 영역에서 적어도 하나 이상의 특징점들을 각각 추출하고, 이렇게 추출한 특징점들 중에서 특정한 특징점을 중심점(C1, C2)으로 각각 설정한다.(S501, S502)7 and 8, the fingerprint recognition apparatus 100 extracts at least one feature point from the ROI region and the comparison region, respectively, and sets a specific feature point among the extracted feature points as the center points C1 and C2, respectively. (S501, S502)

지문 인식 장치(100)는 특징점들 중에서 최대 밝기를 가지는 화소를 포함하는 특징점을 중심점으로 설정하거나, 특징점들 중에서 분기점, 끝점, 삼각주, 도형점, 단선, 점, 돌출선, 교차 선 중의 어느 하나를 중심점으로 설정할 수 있다. The fingerprint recognition apparatus 100 sets a feature point including pixels having the maximum brightness among the feature points as a center point or sets one of the feature points as a bifurcation point, an end point, a delta point, a shape point, a solid line, a point, It can be set as a center point.

지문 인식 장치(100)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 각 중심점을 기준으로 설정 거리 이내에 포함되는 다각형 형태의 ROI 매칭 영역(MR)과 비교 매칭 영역(MC)을 각각 설정한다.(S502) 이때, ROI 매칭 영역(MR)은 C1 중심점을 기준으로 상하좌우 방향의 설정 거리(Dth)를 가지는 사각형이 될 수 있고, 비교 매칭 영역(MC)은 C2 중심점을 기준으로 상하좌우 방향의 설정 거리(Dth)를 가지는 사각형이 될 수 있다. 6, the fingerprint recognition apparatus 100 sets a polygonal ROI matching area M R and a comparison matching area M C within a set distance with respect to each center point. The ROI matching area M R may be a rectangle having a set distance D th in the up, down, left, and right directions with respect to the center point C 1 , and the comparison matching area M C may be a square matching the upper, Direction, and a set distance Dth of the direction.

또한, ROI 매칭 영역(MR)은 가로와 세로 각각에 2n(n은 자연수)개의 화소들을 포함하고 있으므로, ROI 매칭 영역(MR)의 전체 화소수는 22n개가 될 수 있다. 비교 매칭 영역(MC)의 전체 화소수도 ROI 매칭 영역(MR)과 동일하게 22n개가 될 수 있다. In addition, since the ROI matching area M R includes 2 n (n is a natural number) pixels in each of the horizontal and vertical directions, the total number of pixels of the ROI matching area M R can be 2 2n . The total number of pixels of the comparative matching area M C may be 2 2n , which is the same as the ROI matching area M R.

지문 인식 장치(100)는 ROI 매칭 영역(MR)의 화소 집합(R)을 저장하고, 비교 매칭 영역(MC)의 화소 집합(C)을 저장한 후에 하기 수학식 1을 이용하여 ROI 영역과 비교 영역의 상관도를 산출한다.(S504) The fingerprint recognition apparatus 100 stores the pixel set R of the ROI matching area M R and stores the pixel set C of the comparison matching area M C , (S504). ≪ RTI ID = 0.0 >

Figure 112014091915352-pat00001
Figure 112014091915352-pat00001

여기서, Cavg는 C에 포함된 화소들의 평균값, Ravg는 R에 포함된 화소들의 평균값, C2는 C에 포함된 화소들의 제곱값, R2는 R에 포함된 화소들의 제곱값이다. Here, C avg is the average value of the pixels included in C, R avg is the average value of the pixels included in R, C 2 is the square value of the pixels included in C, and R 2 is the square value of the pixels included in R.

즉, 지문 인식 장치(100)는 ROI 영역과 비교 영역의 상관도 산출 결과를 이용하여 상관도가 기 설정된 임계치보다 클 경우에 두 지문이 동일하다고 판단하며, 판단된 결과에 따라 지문 인증 성공 신호를 출력하여 사용자의 인증 과정을 수행한다.
That is, the fingerprint recognition apparatus 100 determines that the two fingerprints are the same when the correlation degree is greater than a preset threshold value by using the correlation calculation result of the ROI region and the comparison region. Based on the determined result, And performs the authentication process of the user.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법의 지문 정합 과정에 따른 제3 실시예는 상기한 제1 실시예의 매칭율 산출 결과와 제2 실시예의 상관도 산출출 결과를 모두 수행하고, 각 매칭율 산출 결과와 상관도 산출 결과를 합산하거나 평균치를 구하여 최종 매칭율로 출력할 수 있으며, 이 최종 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 또는 임계치 이상일 경우에 지문 인증 성공 신호를 출력한다.
Meanwhile, the third embodiment of the fingerprint matching process of the user authentication method using the fingerprint recognition according to the embodiment of the present invention is similar to the fingerprint matching process of the first embodiment except that the matching rate calculation result of the first embodiment and the correlation degree calculation result of the second embodiment are both And outputs the result of calculation of the matching rate and the calculation result of the degree of correlation or an average value to output as a final matching rate. When the final matching rate is equal to or greater than a preset reference matching rate or threshold value, a fingerprint authentication success signal is output .

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that

110 : 지문 영상 입력부 120 : 데이터베이스
130 : 센서부 140 : 보정부
150 : ROI 영역 설정부 160 : 지문 정합부
170 : 지문 인증부110: fingerprint image input unit 120: database
130: sensor unit 140:
150: ROI area setting unit 160: Fingerprint matching unit
170: Fingerprint authentication unit

Claims (8)

압력, 회전각, 온도 또는 습도 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 기준 환경 정보를 반영하여 등록 허가된 사용자로부터 기준 지문 영상을 등록하는 단계;
사용자로부터 원시 지문 영상을 획득한 후 상기 원시 지문 영상을 획득하는 시점에서의 환경 정보를 수집하고, 상기 환경 정보와 상기 기준 환경 정보의 차이를 보정값으로 설정하며, 상기 보정값을 이용하여 상기 원시 지문 영상을 필터링 처리하여 판독 지문 영상을 출력하는 단계;
상기 판독 지문 영상의 주파수 정보를 이용하여 상기 판독 지문 영상을 블록 단위로 나눈 후에 각 블록의 밝기 분산값을 산출하고, 상기 각 블록의 밝기 분산값에 대해 기 설정된 임계값을 이용하여 상기 판독 지문 영상을 이진화하며, 상기 이진화된 영상의 밝기 분포 형태를 기초로 ROI(Region Of Interest) 영역을 설정하는 단계;
상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 매칭율이 기 설정된 기준 매칭율 이상일 경우에 지문 인증 성공 신호를 출력하는 단계를 포함하되,
상기 ROI 영역과 비교 영역에서 N개의 특징점들을 각각 추출한 후에 각 특징점의 좌표와 각도를 포함하는 ROI 특징점 데이터와 비교 특징점 데이터를 각각 산출하는 특징점 데이터 산출 단계; 및
상기 ROI 특징점 데이터의 제M(M ≤ N) 특징점과 비교 특징점 데이터의 제M 특징점을 중심점으로 각각 설정하고, 상기 각 중심점을 기준으로 모든 특징점들을 이동 및 회전하여 위치 변환하는 위치 변환 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법.
Registering a reference fingerprint image from a registered user by reflecting reference environment information including at least one of pressure, rotational angle, temperature, and humidity;
A method of acquiring a raw fingerprint image from a user, collecting environment information at a time of acquiring the raw fingerprint image, setting a difference between the environment information and the reference environment information as a correction value, Filtering the fingerprint image to output a read fingerprint image;
Calculating a brightness variance value of each block after dividing the read fingerprint image into blocks using the frequency information of the read fingerprint image and calculating a brightness variance value of each block based on the read fingerprint image And setting a region of interest (ROI) region based on the brightness distribution of the binarized image;
Extracting a comparison region corresponding to the set ROI region in the reference fingerprint image, and calculating a matching rate based on a correlation between the comparison region and the ROI region; And outputting a fingerprint authentication success signal when the calculated matching rate is equal to or greater than a preset reference matching rate,
Extracting N feature points from the ROI region and the comparison region, respectively, and then calculating ROI feature point data and comparison feature point data including coordinates and angles of the feature points, respectively; And
Setting M (M? N) minutiae points of the ROI minutia point data and M minutiae points of the comparison minutia data as center points, and moving and rotating all the minutiae points based on the respective center points to perform positional conversion Wherein the fingerprint authentication method comprises the steps of:
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계는,
상기 위치 변환한 ROI 영역의 특징점들과 비교 영역의 특징점들 중에서 서로 매칭되는 특징점들의 개수를 체크하여 매칭율을 계산하는 매칭율 계산 단계; 및
상기 매칭율 계산 단계를 N개의 특징점까지 반복 수행하고, 상기 계산된 매칭율들 중에서 최대 매칭율을 상기 ROI 영역과 비교 영역의 매칭률로 설정하는 매칭율 설정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법.
2. The method of claim 1, wherein the comparing step comprises: extracting a comparison area at a position corresponding to the set ROI area in the reference fingerprint image; and calculating a matching rate based on a correlation between the comparison area and the ROI area,
A matching rate calculation step of calculating a matching rate by checking the number of minutiae matching each other among the minutiae points of the ROI area and the minutiae points of the comparison area; And
And a matching rate setting step of repeatedly performing the matching rate calculation step up to N minutia points and setting a maximum matching rate among the calculated matching rates as the matching rate of the ROI area and the comparison area. User authentication method using.
제1항에 있어서, 상기 기준 지문 영상에서 상기 설정된 ROI 영역에 대응되는 위치의 비교 영역을 추출하고, 상기 비교 영역과 ROI 영역의 상관 관계를 기반으로 매칭율을 산출하는 단계는,
상기 각 중심점을 기준으로 설정 거리 이내에 포함되는 다각형 형태의 ROI 매칭 영역과 비교 매칭 영역을 각각 설정하는 매칭영역 설정 단계; 및
상기 ROI 매칭 영역의 화소 집합(R)과 상기 비교 매칭 영역의 화소 집합(C)을 저장한 후 상기 R과 C을 기초로 상기 ROI 영역과 비교 영역의 상관도를 산출하는 상관도 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법.
2. The method of claim 1, wherein the comparing step comprises: extracting a comparison area at a position corresponding to the set ROI area in the reference fingerprint image; and calculating a matching rate based on a correlation between the comparison area and the ROI area,
A matching area setting step of setting a polygonal ROI matching area and a comparison matching area included within a set distance based on the respective center points; And
(R) of the ROI matching area and a pixel set (C) of the comparative matching area, and calculating a correlation degree between the ROI area and the comparison area on the basis of the R and C The fingerprint authentication method comprising:
제5항에 있어서, 상기 매칭영역 설정 단계는,
상기 특징점들 중에서 최대 밝기를 가지는 화소를 포함하는 특징점을 중심점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법.
6. The method of claim 5, wherein the matching area setting step comprises:
And a feature point including a pixel having a maximum brightness among the feature points is set as a center point.
제5항에 있어서, 상기 매칭영역 설정 단계는,
상기 특징점들 중에서 분기점, 끝점, 삼각주, 도형점, 단선, 점, 돌출선, 교차 선 중의 어느 하나를 중심점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법.
6. The method of claim 5, wherein the matching area setting step comprises:
Wherein the center point is set as a center point of a bifurcation point, an end point, a delta point, a graphic point, a disconnection, a point, a protruding line, and an intersection line among the minutiae.
제5항에 있어서,
상기 매칭영역 설정 단계는, 상기 ROI 영역과 비교 영역에서 상기 각 중심점을 기준으로 상하좌우 방향으로 설정 거리를 가지는 사각형 형태의 매칭 영역을 각각 설정하고,
상기 상관도 산출 단계는 수학식1에 의해 산출된 값을 이용하여 상관도를 산출하는 것을 특징으로 하는 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법.
수학식 1.
Figure 112014091915352-pat00002

여기서, Cavg는 C에 포함된 화소들의 평균값, Ravg는 R에 포함된 화소들의 평균값, C2는 C에 포함된 화소들의 제곱값, R2는 R에 포함된 화소들의 제곱값임6. The method of claim 5,
Wherein the matching area setting step sets a rectangular matching area having a set distance in the up, down, left, and right directions on the basis of the center points in the ROI area and the comparison area,
Wherein the correlation degree calculating step calculates the degree of correlation using the value calculated by Equation (1).
Equation 1
Figure 112014091915352-pat00002

Where C avg is the average value of the pixels included in C, R avg is the average value of the pixels included in R, C 2 is the square value of the pixels included in C, and R 2 is the square value of the pixels included in R
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