KR101781359B1

KR101781359B1 - 족흔 검색 자료 제공 방법

Info

Publication number: KR101781359B1
Application number: KR1020160016573A
Authority: KR
Inventors: 이중; 변준석; 심규선
Original assignee: 대한민국
Priority date: 2016-02-12
Filing date: 2016-02-12
Publication date: 2017-09-26
Also published as: KR20170095062A

Abstract

본 발명은 족흔 검색 자료 제공 방법으로서, 비교 족흔과 유사한 족흔을 검색하는데 있어서 미리 저장된 대비 족흔과 비교 족흔의 유사성에 대한 객관적인 자료를 제공하여 보다 정확하고 신속하게 비교 족흔과 유사한 대비 족흔이 검색되도록 하는 족흔 검색 자료 제공 방법에 관한 것이다.

Description

족흔 검색 자료 제공 방법{A Method Of Providing For Searching Footprint And The System Practiced The Method}

본 발명은 족흔 검색 자료 제공 방법에 관한 것으로, 족흔을 검색하는데 있어서 객관적인 자료를 제공하여 신속하고 보다 정확하게 유사 족흔이 검색되도록 하는 족흔 검색 자료 제공 방법에 관한 것이다.

최근 지문을 남기지 않는 등 범죄의 지능화가 고도화됨에 따라 쉽게 지우기 어려워 흔적을 남기기 쉬운 족흔에 대한 분석수요가 증가하고 있다. 족흔은 범인 이 신은 신발의 자국이 지면이나 건물 바닥 등에 남긴 흔적이다.

강력사건은 물론 경미한 사건에서도 범죄 현장에 남은 족흔을 신속히 검색하여 범인이 착용한 신발의 종류에 대한 정보를 제공하는 것이 범인 검거 및 용의자 확인에 도움이 된다. 또한 DNA 검색과 유사하게 족흔을 통해 동일범죄 및 여죄 등을 파악하는데도 도움이 된다.

도 1은 족흔의 예를 도시한 것이고, 도 2는 족적 DB를 설명하기 위하여 도시한 것이고, 도 3은 비교 족흔과 대비 족흔의 대비를 위하여 도식적으로 도시한 것이며, 도 4는 종래의 족흔 검색 과정을 개략적으로 도시한 것이고, 도 5는 문양 DB의 예를 도식적으로 도시한 것이고, 도 6은 종래 족흔 검색을 위한 족흔 검색 시스템을 도시한 것이다.

이하의 설명에서 "비교 족흔"은 사건 현장 등에 남겨진 족흔을 의미하며, "대비 족흔"은 비교 족흔에 대한 정보를 획득하기 위하여 저장부에 저장된 족흔을 의미한다. 대비 족흔은 시중에 유통되는 신발들로부터 획득된다. 예를 들면, 시중에 유통되는 신발 바닥에 잉크 등을 도포하고 종이 등에 날인하고 촬영하여 대비 족흔 이미지로 획득되고 저장부에 저장된다.

도 6에 도시된 바와 같이, 비교 족흔과 유사한 족흔을 검색하는 장치는 제어부와, 상기 제어부에 연결되며 복수의 대비 족흔들에 대한 족적 DB가 저장된 저장부와, 상기 제어부에 연결되며 사용자의 명령이 입력되는 수단인 입력부(예, 키보드, 마우스)와, 상기 제어부에 연결되며 대비 족흔이나 비교 족흔 이미지가 디스플레이되는 표시부와, 상기 제어부에 연결되며 검색 결과 등이 출력되는 인쇄장치인 출력 수단으로 이루어진다. 상기 저장부에는 비교 족흔과 대비 족흔을 비교하기 위하여 실행되는 프로그램도 저장된다. 상기 저장부는 제어부와 통신되는 서버일 수도 있다.

도 1은 비교 족흔 이미지의 예를 도시한 것이다. 대비 족흔 이미지도 도 1과 같다. 족흔적 이미지는 사진 촬영등의 방법으로 그림 파일(예, bmp 파일)로 저장된다.

대비 족흔 이미지는 이진화되고, 이진화된 이미지가 표시부에 디스플레이될 수도 있다. 이진화에 대한 내용은 종래 공지의 기술이므로 이진화 과정에 대한 설명은 생략한다.

도 1에 도시된 바와 같이 비교 족흔 이미지(10)는 신발 바닥 모양에 따라 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 물결 문양(15), 원 문양(11), 말굽 문양(13) 등을 가진다. 비교 족흔이 표시부에 디스플레이될 때, 상부인 제1 영역(A)과, 중간부인 제2 영역(B)과, 하부인 제3 영역(C)으로 분할되어 사용자가 문양 위치 선택에 용이하도록 하기 위하여 L1과 L2로 표시한 선이 비교 족흔 이미지와 함께 표시부에 디스플레이될 수도 있다. L1과 L2는 픽셀의 이진화된 이미지에서 픽셀 색상 RGB(0, 0, 0)인 픽셀 중 세로 좌표(y좌표)의 최대값과 최소값이 도출되고, 세로 좌표(y좌표)의 최대값과 최소값 사이에서 3분의 1이 되는 세로 좌표(y좌표)의 좌표값과 3분의 2가 되는 세로 좌표(y좌표)의 좌표값이 도출되고, 비교 족흔 이미지(10)에서 3분의 1이 되는 세로 좌표(y좌표)의 좌표값을 가지는 픽셀과 3분의 2가 되는 세로 좌표(y좌표)의 좌표값을 가지는 픽셀의 색상이 특정 색상(예, GREEN)이 되는 픽셀 색상 RGB가 되도록 함으로써 표시부에 디스플레이될 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 대비 족흔에 대한 족적 DB는 신발 DB와 문양 DB로 이루어진다. 신발 DB에는 신발 모델명, 신발 밑(바닥) 이미지인 대비 족흔 이미지, 문양 번호 등이 포함될 수 있다. 그리고 문양 DB에는 문양 번호와 문양 이름이 포함된다. 각 대비 족흔에 대한 족적 DB는 저장부에 저장된다.

도 3에 도시된 바와 같이 현장 등에서 촬영 등의 방법으로 획득한 비교 족흔에 대한 이미지는 저장부에 저장되며, 복수의 대비 족흔과 비교되어 신발 모델명 등의 정보가 획득된다.

사용자가 입력부를 통하여 비교 족흔 이미지와 유사한 대비 족흔 이미지를 검색하기 위해서 프로그램을 실행하면, 문양 번호와 문양 모양이 표시부에 디스플레이되고, 사용자는 입력부를 통하여 문양을 선택하고, 문양 위치를 선택하여 선택 명령을 입력한다. 표시부의 일측으로는 비교 족흔 이미지가 디스플레이되고, 도 5에 도시된 바와 같은 문양 입력을 위한 팝업 창이 디스플레이 된다. 문양 입력을 위한 영역은 비교 족흔 이미지 일측으로 비교 족흔 이미지와 함께 디스플레이될 수도 있다.

사용자는 입력부를 통하여 문양 모양과 위치를 선택하면, 선택된 정보는 저장부에 저장되며, 저장부에 저장된 대비 족흔들의 문양 DB(문양 모양과 문양 위치)와 비교되어 문양 모양과 문양 위치가 같은 대비 족흔 이미지가 표시부에 비교 족흔 이미지와 나란하게 디스플레이된다. 대비 족흔이 복수인 경우 사용자의 입력 명령에 따라 복수의 대비 족흔의 이미지가 비교 족흔 이미지와 나란하게 차례대로 디스플레된다.

기존 족흔을 검색하는 방법은 족흔적 사진에서 분석관(수사관)들이 족흔적에서 미리 정의된 문양인 원, 사각형, 줄무늬, 말굽 등이 신발의 위치상 상, 중, 하 있는지 판단하며, 판단된 정보를 이용하여 국내에 시판된 신발 문양 데이터베이스에서 문양, 위치를 입력하여 검색한다.

하지만, 상, 중, 하의 위치는 매우 단편적인 구분이며, 실제 입력이 충분하여야만 정확성이 높아진다. 입력 자료가 충분하지 않으면 검색되는 신발 종류가 많아져 분석관들이 일일이 눈으로 2차 검색해야 하는 문제점이 존재한다. 또한, 범죄 현장의 족흔적은 깨끗한 사진보다는 흐릿하여 3개 이상의 문양을 발견하기 어려운 점이 있어 기존의 검색 기법은 정확도가 떨어지며 사람이 많은 데이터를 눈으로 2차 검색를 하는 경우가 많았다.

대한민국 특허 제10-1582142호 등록특허공보

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 비교 족흔에 대한 유사성에 대한 대비 족흔 자료를 제공함으로써 보다 신속하고 정확하게 유사 족흔이 검색되도록 하는 족흔 검색 자료 제공 방법을 제공하는데 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 위하여 본 발명은 제어부와, 제어부에 연결되며 복수의 대비 족흔에 대한 족적 DB가 저장된 저장부와, 상기 제어부에 연결되며 족흔 이미지가 디스플레이되는 표시부와, 상기 제어부에 연결되어 사용자의 명령 입력 수단이 되는 입력부로 이루어진 시스템에서 실행되고; 상기 족적 DB는 신발 DB와 대비 족흔 이미지에 포함된 하나 이상의 문양에 대한 문양 DB로 이루어지고, 상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지와 신발 모델명이 포함되고, 상기 문양 DB에는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터와, 윤곽선 벡터들로부터 연산된 자기상관 함수값(ACF)과 놈함수값이 포함되며;

상기 저장부에 저장된 비교족흔 이미지에 포함된 하나 이상의 각 문양의 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 백터가 도출되는 단계와, 상기 윤곽선 벡터로부터 각 문양에 대한 자기상관 함수값이 연산되는 단계와, 상기 각 윤곽선 벡터로부터 각 문양에 대한 놈함수값이 연산되는 단계와, 상기 비교 족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값에 대한 각 대비 족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값의 정상 스칼라적 값(R)이 연산되는 단계와, 상기 표시부에 각 대비 족흔의 정상 스칼라적 값이 디스플레이되는 단계를 포함하며; 상기 윤곽선은 폐회로이고, 각 문양의 윤곽선 벡터는 문양을 이루는 외곽 픽셀들의 증분 복소수 백터인 족흔 검색 자료 제공 방법을 제공한다.

상기에서, 대비족흔이나 비교족흔의 각 문양에 대한 자기상관 함수값(ACF)은 각 문양을 이루는 외곽픽셀에 대한 증분 복소수 벡터의 시프트 스칼라적 합으로서

식으로 연산되고,

대비족흔이나 비교족흔의 각 문양에 대한 놈함수값(│ACF│)은 각 문양을 이루는 외곽백터에 대한 증분 복소수 백터의 스칼라적 합으로서

식으로 연산되고,

상기 정상 칼라적 값(R)은

식으로 연산되며,

상기 식들에서 v는 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터이고, k는 외곽 픽셀의 갯수이며, ACF(n)은 비교 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 시프트 스칼라적 합이고, ACF'(n)은 대비 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 시프트 스칼라적 합이고, │ACF(n)│은 비교 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 놈함수값이고, │ACF'(n)│은 대비 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 놈함수값인 것을 특징으로 한다.

상기에서, 비교족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값에 대한 각 대비족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값의 정상 스칼라적 값(R)에 대한 정상 스칼라적 설정값이 저장부에 저장되며, 정상 스칼라적 값(R)이 저장부에 저장된 정상 스칼라적 설정값보다 큰 경우에만, 대비족흔에 대한 신발 DB가 정상 스칼라적 값(R)과 함께 표시부에 디스플레이되는 것을 특징으로 한다.

제2 항에 있어서, 비교족흔 이미지에 포함된 각 문양과 대비족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 급상관 함수값(ICF)이 연산되어 저장부에 저장되며, 놈함수값의 정상 스칼라적 값과 함께 급상관 함수값(ICF)이 표시부에 디스플레이되는 것을 특징으로 하며,

상기에서 대비족흔의 각 문양과 비교족흔들의 각 문양에 대한 급상관 함수값(ICF)은

식으로 연산되고,

상기 식들에서 v는 비교 족흔 이미지에 구비된 각 문양의 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터이고, v'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터이며, k는 문양의 외곽 픽셀의 개수이다.

상기에서, 자기상관 함수값, 놈함수값 및 급상관 함수값이 연산되기 전에 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 외곽 픽셀 개수가 카운트되어 저장부에 저장되며; 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 외곽 픽셀 갯수가 같은 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대해서 자기상관 함수값, 놈함수값 및 급상관 함수값이 연산되는 것을 특징으로 한다.

상기에서, 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 대비 족흔 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 대비 족흔 원점 위치와 각 대비 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리인 대비 족흔 문양 거리 데이터가 더 포함되고;

족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 거리가 연산되는 비교 족흔 문양거리 연산단계와, 거리 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;

상기 비교 족흔 문양거리 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교 족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치와 각 비교 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리(비교 족흔 문양 거리 데이터)가 연산되는 단계를 포함하고;

상기 거리 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 거리 유사도가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 거리 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 거리 유사도 값들에 대한 평균 거리 유사도 값이 연산되는 단계를 포함하며;

상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 거리 유사도가 디스플레이되는 것을 특징으로 하며,

상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 거리 유사도(tn, tn')는

식으로 연산되며,

상기 식에서 dn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각의 문양 거리이고, dn'는 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 문양 거리이다.

상기에서, 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 각 문양 중심의 각도인 대비 족흔 문양 각도 데이터를 더 포함하고;

족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 각도가 연산되는 비교 족흔 문양각도 연산단계와, 각도 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;

상기 비교 족흔 문양각도 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치에 대하여 각 문양 중심 각도(비교 족흔 이미지 문양 각도 데이터)가 연산되는 단계를 포함하고;

상기 각도 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 각도 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 각도 유사도 값들에 대한 평균 각도 유사도 값이 연산되는 단계를 포함하며;

상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 각도 유사도가 디스플레이되는 것을 특징으로 하며,

상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도(θn, θn')는

식으로 연산되며,

상기 식에서 rn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이고, rn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이다.

상기에서, 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 대비 족흔 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 대비 족흔 원점 위치와 각 대비 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리인 대비 족흔 문양 거리 데이터와, 각 대비 족흔 문양 중심의 각도인 대비 족흔 문양 각도 데이터를 더 포함하고;

족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 각도가 연산되는 비교 족흔 문양각도 연산단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 거리가 연산되는 비교 족흔 문양거리 연산단계와, 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;

상기 비교 족흔 문양각도 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교 족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교 족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치에 대하여 각 문양 중심 각도(비교 족흔 이미지 문양 각도 데이터)가 연산되는 단계를 포함하고;

상기 비교 족흔 문양거리 연산단계는 비교 족흔 이미지의 원점 위치와 각 문양 중심 위치 사이의 거리(비교 족흔 이미지 문양 거리 데이터)가 연산되는 단계로 이루어지며;

상기 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 거리 유사도가 연산되는 단계와,

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도가 연산되는 단계와,

상기 거리 유사도와 각도 유사도로부터 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양이 유사도가 연산되는 단계와,

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 유사도 값들에 대한 평균 유사도 값이 연산되는 단계를 포함하며;

상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 유사도가 디스플레이되는 것을 특징으로 하며,

상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 각도 유사도(θn, θn')는

식으로 연산되며,

상기 식에서 rn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각의 문양 각도이고, rn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이고;

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 거리 유사도(tn, tn')는

식으로 연산되며,

상기 식에서 dn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각의 문양 거리이고, dn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 거리이고;

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 유사도(Sn, Sn')는

식으로 연산된다.

본 발명에 따르는 족흔 검색 자료 제공 방법에 의하면, 비교 족흔과 유사한 대비 족흔을 검색하는데 있어서, 유사성을 판단할 수 있는 객관적인 수치 자료가 제공되어, 사용자는 더욱 정확하고 신속하게 비교 족흔과 유사한 대비 족흔을 검색하고 비교 족흔에 대한 정보를 획득할 수 있게 된다.

도 1은 족흔 이미지의 예를 도시한 것이고,
도 2는 저장부에 저장되는 족적 DB를 설명하기 위하여 도시한 것이고,
도 3은 비교 족흔과 대비 족흔의 대비를 위하여 도식적으로 도시한 것이며,
도 4는 종래의 족흔 검색 과정을 개략적으로 도시한 것이고,
도 5는 문양 DB의 예를 도식적으로 도시한 것이고,
도 6은 족흔 검색을 위한 족흔 검색 시스템을 도시한 것이며,
도 7은 본 발명에 따르는 족흔 검색 자료 제공 방법의 순서도이며,
도 8은 족흔 이미지에 포함된 문양의 픽셀들을 확대 도시한 것이며,
도 9는 문양 픽셀을 설명하기 위하여 숫자로 표기하여 도시한 것이며,
도 10은 문양을 이루는 픽셀 중에서 내부 픽셀과 외곽 픽셀이 도출된 문양의 픽셀을 도시한 것이며,
도 11은 문양을 이루는 픽셀 중에서 외곽 픽셀이 도출된 문양의 픽셀을 도시한 것이며,
도 12 및 도 13은 문양을 이루는 픽셀 중에서 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터 도출을 설명하기 위하여 도시한 것이다.

이하에서 도면을 참조하여 본 발명 족흔 검색 자료 제공 방법에 대하여 상세하게 설명한다. 설명에 있어서 종래 공지 기술에 대한 내용은 기재를 생략한다.

도 7은 본 발명에 따르는 족흔 검색 자료 제공 방법의 순서도이며, 도 8은 족흔 이미지에 포함된 문양의 픽셀들을 확대 도시한 것이며, 도 9는 문양 픽셀을 설명하기 위하여 숫자로 표기하여 도시한 것이며, 도 10은 문양을 이루는 픽셀 중에서 내부 픽셀과 외곽 픽셀이 도출된 문양의 픽셀을 도시한 것이며, 도 11은 문양을 이루는 픽셀 중에서 외곽 픽셀이 도출된 문양의 픽셀을 도시한 것이며, 도 12 및 도 13은 문양을 이루는 픽셀 중에서 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터 도출을 설명하기 위하여 도시한 것이다.

본 발명 족흔 검색 자료 제공 방법이 실행되는 프로그램은 도 6에 도시한 바와 같은 컴퓨터 장치의 저장부에 저장되며, 사용자의 실행 명령에 의하여 실행된다. 사용자는 저장부에 저장된 비교 족흔 이미지를 선택하여, 프로그램을 실행하면 족흔 검색 자료 제공 방법 실행된다.

도 7에 도시된 바와 같이 본 발명 족흔 검색 자료 제공 방법은 족흔적 이미지(비교 족흔 이미지)가 선택되는 단계(ST-110)와, 비교 흔적 이미지에 포함된 하나 이상의 문양에 대한 외곽 픽셀이 도출되는 단계(ST-120, 특징부 도출 단계)와, 각 문양에 대한 외곽 픽셀로부터 윤곽선 벡터가 도출되는 단계(ST-130, 복소수 벡터 도출)와, 윤곽선 벡터들로부터 대비 흔적 이미지와 대비되도록 하기 위한 함수값들이 연산되는 단계(ST-140, 연산 단계)와, 연산된 함수값들이 표시부에 디스플레이되는 단계(ST-150)로 이루어진다. 연산된 함수값들이 표시부에 디스플레이됨으로써 사용자는 보다 객관적인 수치 자료를 제공받아 정확하고 신속하게 비교 족흔 이미지와 유사한 대비 족흔 이미지를 검색할 수 있게 된다.

비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지는 이진화되어 저장부에 저장되며, 사용자의 입력 명령에 의하여 표시부에 디스플레이된다. 표시부에 디스플레이된 비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지는 도 1에 도시된 바와 같이 복수의 문양을 포함한다.

비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지에 포함된 문양에 대해서 연산되는 과정을 설명한다. 이하에서는 비교 족흔 이미지에 포함된 문양에 대해서 연산되는 과정을 설명하며, 대비 족흔 이미지에 포함된 문양에 대해서 연산하는 과정 중 동일한 부분에 대해서는 대비 족흔에 대한 설명은 생략한다.

도 8은 비교 족흔 이미지에 포함된 문양의 예를 도시한 것이며, 비교 족흔 이미지는 이진화되어 저장되며, 비교 족흔 이미지를 이루는 픽셀은 픽셀 색상 정보(R, G, B)에 있어서 R=0, G=0, B=0인 픽셀(PA, 이하에서 '문양 픽셀'이라 함)과, 픽셀 색상 정보(R, G, B)에 있어서 R=255, G=255, B=255인 픽셀(PB, 이하에서 '바탕 픽셀'이라 함)로 이루어진다. 도 9는 바탕 픽셀은 0으로, 문양 픽셀은 1로 표시하여 도시한 것이다.

문양을 이루는 외곽 픽셀은 사용자가 비교 족흔 이미지의 각 문양에서 문양 픽셀 중 외곽 픽셀을 입력부를 통하여 클릭함으로써 도출되어 각 문양에 대한 외곽 픽셀 정보(가로 좌표, 세로 좌표)가 저장부에 저장되도록 하는 것도 가능하다.

프로그램의 실행에 의하여 문양을 이루는 외곽 픽셀이 도출되는 과정을 예를 들어 설명한다.

먼저, 족흔 검색 자료 제공 방법이 실행되는 프로그램이 실행됨으로써 어떤 문양 픽셀에 있어서 가로 세로 네 방향이 모두 문양 픽셀인 경우, 그 어떤 문양 픽셀의 픽셀 색상 정보(R, G, B)가 R=255, G=255, B=255로 변경되어 디스프레이된다. 도 8과 같은 픽셀들로 이루어진 문양은 도 10에 도시된 바와 같이 문양 픽셀의 일부가 바탕 픽셀과 같은 색상 정보를 가지는 픽셀로 변경되어 디스플레이된다.

도 10에 도시된 바와 같은 픽셀 중 문양 픽셀들의 좌표값들로부터 최대 가로 좌표값, 최소 가로 좌표값, 최대 세로 좌표값, 최소 세로 좌표값이 도출되고, 좌표값의 합이 최소가 되는 픽셀(Pm1; 이하에서 '미니멈 픽셀')이 도출되어 저장부에 저장된다. 좌표값의 합이 최소인 픽셀이 복수인 경우 세로 좌표값(y 좌표값)이 최소인 픽셀이 미니멈 픽셀이 되어 저장부에 그 좌표값 정보와 함께 저장된다.

도 10에 도시된 문양 픽셀과 미니멈 픽셀(Pm1) 사이의 거리가 연산되며, 미니멈 픽셀(Pm1)과의 거리가 가장 가까운 픽셀이 도출되어 저장부에 저장된다. 미니멈 픽셀(Pm1)과 거리가 같은 2개의 픽셀이 있는 경우 가로 좌표값(x좌표값)이 큰 픽셀이 미니멈 픽셀(Pm1)과의 거리가 가장 가까운 픽셀(Ps1: 제1 픽셀)로 도출되어 저장부에 저장된다.

같은 방법으로 제1 픽셀(Ps1)과 가장 가까운 픽셀이 도출되고 이와 같은 방법으로 도출되는 픽셀의 x좌표값이 최대 가로 좌표값이 될 때까지 실행된다. 도출된 픽셀의 x좌표값이 최대 가로 좌표값이 되면, 거리가 가장 가까운 픽셀 중 세로 좌표값(y좌표값)이 큰 픽셀이 도출되어 저장부에 저장된다. 계속 도출되어 도출된 픽셀의 세로 좌표값(y좌표값)이 최대 세로 좌표값이 될 때까지 도출되어 저장부에 차례로 저장된다. 도출된 픽셀의 세로 좌표값이 최대 세로 좌표값이 되면 이웃하는 픽셀 중 거리가 가장 가까운 픽셀 중 가로 좌표값이 작은 픽셀이 도출되어 정보가 저장부에 저장되고 계속해서 가로 좌표값이 최소 가로 좌표값이 될 때까지 픽셀이 도출되어 저장부에 저장된다. 도출된 좌표값이 최소 가로 좌표값이 되면 거리가 가장 가까운 픽셀 중 세로 좌표값이 작은 픽셀이 도출되어 그 정보가 저장부에 저장되며 세로 좌표값이 최소 세로 좌표값을 가지는 픽셀이 도출될 때까지 계속해서 도출되어 저장부에 저장된다. 도 10에 도시된 바와 같이 어떤 문양을 이루는 픽셀 중 저장부에 저장된 픽셀들을 제외한 문양 픽셀의 색상 정보(R, G, B)가 R=255, G=255, B=255로 변경되면 도 11과 같이 디스프레이된다. 어떤 문양에 대한 외곽 픽셀이 도출된다.

상기와 같은 방법으로 비교 족흔 이미지에 포함된 하나 이상의 문양들에 대한 외곽 픽셀 정보가 저장부에 저장된다. 마찬가지 방법으로 대비 족흔 이미지들에 포함된 하나 이상의 문양에 대한 외곽 픽셀 정보가 저장부에 저장된다. 외곽 픽셀은 폐회로를 형성한다.

도 12는 문양을 이루는 외곽 픽셀들(P1∼P10)을 예시하여 도시한 것이다. 도 12에서 v1∼v10은 외곽 픽셀들로 이루어진 문양의 윤곽선에 대한 윤곽선 벡터이다. 사용자가 외곽 픽셀들을 차례로 클릭함으로써 윤곽선 벡터가 도출되어 저장부에 저장될 수 있다. 그리고 위에서 설명한 바와 같이 외곽 픽셀이 도출되는 과정을 따라 문양을 이루는 윤곽선 벡터가 도출될 수도 있다. 상기 윤곽선 벡터들은 외곽 픽셀들의 증분 복소수 백터로 저장부에 저장된다.

도 12의 윤곽선 벡터들을 나타내면, v1=1, v2=1-i, v3=-i, v4=-i, v5=-1-i, v6=-1, v7=1+i, v8=i, v9=i, v10=1+i이다.

윤곽선 벡터들은 외곽 픽셀들의 증분 복소수 백터이므로 사용자가 외곽 픽셀을 클릭할 때 시작 픽셀을 달리하는 경우에도 같은 윤곽선 벡터들이 생성되어 저장부에 저장된다.

사용자가 픽셀(P5)을 클릭하고 픽셀(P6)을 클릭하면, 픽셀의 가로 좌표 증분과 세로 좌표 증분에 각각 실수와 허수의 값으로 되어 제1 윤곽선 벡터(v1)가 생성되어 저장부에 저장된다. 상기와 같은 방법으로 폐회로를 이루는 외곽 픽셀에 대한 복수의 윤곽선 벡터들이 생성되어 저장부에 저장된다.

문양을 이루는 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 백터는 비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지에서 도출되어 저장부에 저장된다.

비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지에 포함된 문양들에 대해서 윤곽선 벡터들이 도출되면, 윤곽선 백터들로부터 자기상관 함수값(ACF), 놈함수값, 정상 스칼라적 값(R)이 연산된다(ST-141, 제1 연산 단계).

자기상관 함수값(ACF)은 각 문양을 이루는 외곽 픽셀에 대한 증분 복소수 벡터의 시프트 스칼라적 합으로서 아래 수학식 1로 연산되어 저장부에 저장된다.

상기 수학식 1에서 v는 외곽 픽셀의 증분 복소수 벡터이고, k는 어느 문양을 이루는 외곽 픽셀의 개수이다.

이하에서

,일때,

와 같이 연산된다.

비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지에 포함된 문양들에 대해서 자기상관 함수값(ACF)이 연산되어 저장부에 저장된다. 마찬가지로 대비 족흔 이미지들에 포함된 문양에 대해서 자기상관 함수값(ACF)이 연산되어 대비 족흔의 문양 DB로서 저장부에 저장된다.

비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지에 포함된 문양들을 이루는 외곽 픽셀의 윤곽선 벡터들로부터 각 문양에 대한 놈함수값(Norm Function Value)은 아래 수학식 2로 연산되어 저장부에 저장된다.

상기 수학식 2에서 v는 외곽 픽셀의 증분 복소수 벡터이며, k는 어느 문양을 이루는 외곽 픽셀의 개수이다.

상기와 같이 연산된 자기상관 함수값(ACF)과 놈함수값으로부터 정상 스칼라적 값(Nomalized Scalar Product)이 연산되어 저장부에 저장된다. 비교 족흔 이미지의 문양에 대한 복수의 대비 족흔 이미지들의 문양의 정상 스칼라적 값(R)은 아래 수학식 3)과 같이 연산되어 저장부에 저장된다.

위 수학식 3에서 n은 비교 족흔 이미지에 포함된 문양을 이루는 외곽 픽셀과 대비 족흔 이미지에 포함된 문양을 이루는 외곽 픽셀의 개수이다.

비교 족흔 이미지에서 폐회로를 이루는 외곽 픽셀을 가지는 문양이 3개 포함되고, 저장부에 저장된 복수의 대비 족흔 이미지들에서 각 대비 족흔 이미지에서 폐회로를 이루는 외곽 픽셀을 가지는 문양이 3개씩 포함된 경우, 비교 족흔 이미지에 포함된 3개의 문양에 대해서 각각 수학식 3과 같이 대비 족흔 이미지에 포함된 9개의 문양의 정상 스칼라적 값(R)이 연산된다. 따라서 27개의 정상 스칼라적 값(R)이 연산되어 저장부에 저장된다.

상기 자기상관 함수값, 놈함수값 및 아래에서 설명할 급상관 함수값이 연산되기 전에 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 외곽 픽셀 개수가 카운트되어 저장부에 저장되며; 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 외곽 픽셀 갯수가 같은 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대해서 자기상관 함수값, 놈함수값 및 급상관 함수값이 연산된다.

상기와 같은 과정을 따라 연산된 정상 스칼라적 값(R)이 비교 족흔 이미지와 함께 표시부에 디스플레이된다. 연산하여 확인한 결과 정상 스칼라적 값(R)이 0.96보다 큰 경우, 비교 족흔 이미지에 포함된 문양과 대비 족흔 이미지에 포함된 문양의 형태는 같거나 유사성이 있는 것으로 판명되었다.

따라서 정상 스칼라적 값(R)이 저장부에 저장된 정상 스칼라적 설정값(예, 0.96)보다 큰 경우에만, 대비 족흔에 대한 신발 DB가 정상 스칼라적 값(R)과 함께 표시부에 디스플레이되도록 하는 것이 바람직하다.

다음으로 비교 족흔 이미지와 대비 족흔 이미지에 포함된 문양들에 대해서 도출된 윤곽선 벡터들로부터 급상관 함수값(ICF)이 연산된다(ST-143, 제2 연산 단계).

대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 비교 족흔 이미지에 포함된 문양에 대한 급상관 함수값(ICF)은 아래 수학식 4)로 연산된다.

위 수학식 4에서 v는 비교 족흔 이미지에 포함된 문양의 외곽 픽셀의 윤곽선 벡터이고, v'는 대비 족흔 이미지에 포함된 문양의 외곽 픽셀의 윤곽선 벡터이고, k는 외곽 픽셀의 개수이다.

급상관 함수값(ICF)은 연산되어 저장부에 저장되며, 비교 족흔 이미지와 함께 각 대비 족흔의 족흔 DB로서 표시부에 디스플레이된다. 족흔 이미지에 대하여 연산하여 확인할 결과 급상관 함수값(ICF)이 클수록 양 이미지의 유사도가 큰 것으로 확인되었다.

각 대비 족흔의 족흔 DB로서 급상관 함수값(ICF)이 표시부에 디스플레이될 때, 급상관 함수값(ICF)이 큰 값부터 차례대로 디스플레이 되도록 하는 것이 바람직하다.

제3 연산 단계(ST-145)로서 족흔 이미지에 포함된 문양의 상대 거리가 연산된다.

상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 대비 족흔 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 대비 족흔 원점 위치와 각 대비 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리인 대비 족흔 문양 거리 데이터가 더 포함된다.

상기 거리 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 거리 유사도가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 거리 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 거리 유사도 값들에 대한 평균 거리 유사도 값이 연산되는 단계로 이루어져, 연산된 결과가 저장부에 저장된다. 상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 거리 유사도가 디스플레이된다.

상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 거리 유사도(tn, tn')는 아래 수학식 5로 연산된다.

상기 식에서 dn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양 거리이고, dn'는 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 문양 거리이다.

족흔의 원점은 각 족흔을 이루는 픽셀의 도심이 될 수 있다. 또한, 족흔 이미지를 이루는 픽셀의 가로 좌표의 최대값과 최소값을 더하여 2로 나눈 값이 원점의 가로 좌표가 되고, 세로 좌표의 최대값과 최소값을 더하여 2로 나눈 값이 원점의 세로 좌표가 될 수 있다.

각 문양의 중심은 문양을 이루는 픽셀의 도심이 될 수 있다. 또한 위에서와 같이 문양을 이루는 픽셀의 가로 좌표의 최대값과 최소값을 더하여 2로 나눈 값이 문양 중심의 가로 좌표가 되고, 세로 좌표의 최대값과 최소값을 더하여 2로 나눈 값이 문양 중심의 세로 좌표가 될 수 있다.

문양 중심과 원점 사이의 거리는 가로 좌표값 차의 제곱과 세로 좌표 값 차의 제곱을 더하고, 이들의 제곱근(Root)으로 연산된다.

수학식 5와 같은 연산으로 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 거리에 대하여 복수의 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 거리의 유사도가 연산된다.

수학식 5에서 dn'>2dn 인 경우 0으로 되어 연산된다.

제4 연산 단계(ST-147)로서 족흔 이미지에 포함된 문양의 상대 각도가 연산된다.

상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 각 문양 중심의 각도인 대비 족흔 문양 각도 데이터를 더 포함한다.

족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 각도가 연산되는 비교 족흔 문양각도 연산단계와, 각도 유사도 자료 제공 단계를 더 포함한다.

상기 비교 족흔 문양각도 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치에 대하여 각 문양 중심 각도(비교 족흔 이미지 문양 각도 데이터)가 연산단계로 이루어진다.

상기 각도 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 각도 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 각도 유사도 값들에 대한 평균 각도 유사도 값이 연산되는 단계를 포함한다.

상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 각도 유사도가 디스플레이된다.

상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도(θn, θn')는 수학식 6과 같이 연산된다.

위 식에서 상기 식에서 rn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이고, rn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이다. 상기에서 각도는 세로 좌표의 최대값과 최소값을 연장한 선을 기준선으로 하여 연산될 수 있다.

수학식 6에서 rn'>2rn 인 경우 0으로 되어 연산된다.

상기에서 족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 각도가 연산되는 비교 족흔 문양각도 연산단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 거리가 연산되는 비교 족흔 문양거리 연산단계와, 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;

상기 비교 족흔 문양각도 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교 족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교 족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치에 대하여 각 문양 중심 각도(비교 족흔 이미지 문양 각도 데이터)가 연산되는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 유사도 값들에 대한 평균 유사도 값이 연산되는 단계를 포함한다.

상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 유사도가 디스플레이된다.

상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 각도 유사도(θn, θn')는 위 수학식 6으로 연산되며,

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 거리 유사도(tn, tn')는 위 수학식 5로 연산되며,

비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 유사도(Sn, Sn')는 수학식 7과 같이 연산된다.

10: 족흔 이미지 11: 제1 특징부
13: 제2 특징부 15: 제3 특징부

Claims

제어부와, 제어부에 연결되며 복수의 대비 족흔에 대한 족적 DB가 저장된 저장부와, 상기 제어부에 연결되며 족흔 이미지가 디스플레이되는 표시부와, 상기 제어부에 연결되어 사용자의 명령 입력 수단이 되는 입력부로 이루어진 시스템에서 실행되고; 상기 족적 DB는 신발 DB와 대비 족흔 이미지에 포함된 하나 이상의 문양에 대한 문양 DB로 이루어지고, 상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지와 신발 모델명이 포함되고, 상기 문양 DB에는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터와, 윤곽선 벡터들로부터 연산된 자기상관 함수값(ACF)과 놈함수값이 포함되며;
상기 저장부에 저장된 비교족흔 이미지에 포함된 하나 이상의 각 문양의 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 백터가 도출되는 단계와, 상기 윤곽선 벡터로부터 각 문양에 대한 자기상관 함수값이 연산되는 단계와, 상기 각 윤곽선 벡터로부터 각 문양에 대한 놈함수값이 연산되는 단계와, 상기 비교 족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값에 대한 각 대비 족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값의 정상 스칼라적 값(R)이 연산되는 단계와, 상기 표시부에 각 대비 족흔의 정상 스칼라적 값이 디스플레이되는 단계를 포함하며; 상기 윤곽선은 폐회로이고, 각 문양의 윤곽선 벡터는 문양을 이루는 외곽 픽셀들의 증분 복소수 백터인 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
제1 항에 있어서, 대비족흔이나 비교족흔의 각 문양에 대한 자기상관 함수값(ACF)은 각 문양을 이루는 외곽픽셀에 대한 증분 복소수 벡터의 시프트 스칼라적 합으로서

식으로 연산되고,
대비족흔이나 비교족흔의 각 문양에 대한 놈함수값(│ACF│)은 각 문양을 이루는 외곽백터에 대한 증분 복소수 백터의 스칼라적 합으로서

식으로 연산되고,
상기 정상 스칼라적 값(R)은

식으로 연산되며,
상기 식들에서 v는 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터이고, k는 외곽 픽셀의 갯수이며, ACF(n)은 비교 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 시프트 스칼라적 합이고, ACF'(n)은 대비 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 시프트 스칼라적 합이고, │ACF(n)│은 비교 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 놈함수값이고, │ACF'(n)│은 대비 족흔 이미지에 포함된 문양에 대하여 연산된 놈함수값인 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
제1 항에 있어서, 비교족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값에 대한 각 대비족흔의 자기상관 함수값과 놈함수값의 정상 스칼라적 값(R)에 대한 정상 스칼라적 설정값이 저장부에 저장되며, 정상 스칼라적 값(R)이 저장부에 저장된 정상 스칼라적 설정값보다 큰 경우에만, 대비족흔에 대한 신발 DB가 정상 스칼라적 값(R)과 함께 표시부에 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
제2 항에 있어서, 비교족흔 이미지에 포함된 각 문양과 대비족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 급상관 함수값(ICF)이 연산되어 저장부에 저장되며, 놈함수값의 정상 스칼라적 값과 함께 급상관 함수값(ICF)이 표시부에 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
상기에서 대비족흔의 각 문양과 비교족흔들의 각 문양에 대한 급상관 함수값(ICF)은

식으로 연산되고,
상기 식에서 v는 비교 족흔 이미지에 구비된 각 문양의 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터이고, v'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 외곽 픽셀에 대한 윤곽선 벡터이며, k는 문양의 외곽 픽셀의 개수임.
제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 자기상관 함수값, 놈함수값 및 급상관 함수값이 연산되기 전에 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 외곽 픽셀 개수가 카운트되어 저장부에 저장되며; 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양과 외곽 픽셀 갯수가 같은 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대해서 자기상관 함수값, 놈함수값 및 급상관 함수값이 연산되는 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
제2 항에 있어서, 상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 대비 족흔 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 대비 족흔 원점 위치와 각 대비 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리인 대비 족흔 문양 거리 데이터가 더 포함되고;
족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 거리가 연산되는 비교 족흔 문양거리 연산단계와, 거리 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;
상기 비교 족흔 문양거리 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교 족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치와 각 비교 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리(비교 족흔 문양 거리 데이터)가 연산되는 단계를 포함하고;
상기 거리 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 거리 유사도가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 거리 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 거리 유사도 값들에 대한 평균 거리 유사도 값이 연산되는 단계를 포함하며;
상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 거리 유사도가 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 거리 유사도(tn, tn')는

식으로 연산되며,
상기 식에서 dn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각의 문양 거리이고, dn'는 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 문양 거리임.
제2 항에 있어서, 상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 각 문양 중심의 각도인 대비 족흔 문양 각도 데이터를 더 포함하고;
족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 각도가 연산되는 비교 족흔 문양각도 연산단계와, 각도 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;
상기 비교 족흔 문양각도 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치에 대하여 각 문양 중심 각도(비교 족흔 이미지 문양 각도 데이터)가 연산되는 단계를 포함하고;
상기 각도 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 각도 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 각도 유사도 값들에 대한 평균 각도 유사도 값이 연산되는 단계를 포함하며;
상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 각도 유사도가 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도(θn, θn')는

식으로 연산되며,
상기 식에서 rn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이고, rn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도임.
제2 항에 있어서, 상기 신발 DB에는 대비 족흔 이미지들에서 연산된 대비 족흔 이미지의 대비 족흔 원점 위치 데이터와, 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치인 대비 족흔 문양 중심 데이터와, 대비 족흔 원점 위치와 각 대비 족흔 문양 중심 위치 사이의 거리인 대비 족흔 문양 거리 데이터와, 각 대비 족흔 문양 중심의 각도인 대비 족흔 문양 각도 데이터를 더 포함하고;
족흔 검색 자료 제공 방법은 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 각도가 연산되는 비교 족흔 문양각도 연산단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 문양 거리가 연산되는 비교 족흔 문양거리 연산단계와, 유사도 자료 제공 단계를 더 포함하며;
상기 비교 족흔 문양각도 연산단계는 비교 족흔 이미지에서 비교 족흔 이미지의 원점 위치(비교 족흔 이미지 원점 위치 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 중심 위치(비교 족흔 이미지 문양 중심 데이터)가 연산되는 단계와, 비교 족흔 이미지의 원점 위치에 대하여 각 문양 중심 각도(비교 족흔 이미지 문양 각도 데이터)가 연산되는 단계를 포함하고;
상기 비교 족흔 문양거리 연산단계는 비교 족흔 이미지의 원점 위치와 각 문양 중심 위치 사이의 거리(비교 족흔 이미지 문양 거리 데이터)가 연산되는 단계로 이루어지며;
상기 유사도 자료 제공 단계는 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 거리 유사도가 연산되는 단계와,
비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 각도 유사도가 연산되는 단계와,
상기 거리 유사도와 각도 유사도로부터 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양이 유사도가 연산되는 단계와,
비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 최대 유사도 값들이 도출되는 단계와, 도출된 최대 유사도 값들에 대한 평균 유사도 값이 연산되는 단계를 포함하며;
상기 표시부에는 비교 족흔에 대한 각 대비 족흔들의 평균 유사도가 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 족흔 검색 자료 제공 방법.
상기에서 비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 각도 유사도(θn, θn')는

식으로 연산되며,
상기 식에서 rn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각의 문양 각도이고, rn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 각도이고;
비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양에 대한 거리 유사도(tn, tn')는

식으로 연산되며,
상기 식에서 dn은 비교 족흔 이미지에 포함된 각의 문양 거리이고, dn'는 대비 족흔 이미지에 포함된 각 문양의 문양 거리이고;
비교 족흔 이미지에 포함된 각 문양에 대한 대비 족흔 이미지들에 포함된 각 문양의 유사도(Sn, Sn')는

식으로 연산됨.