KR101923125B1

KR101923125B1 - 위조 방지 장치

Info

Publication number: KR101923125B1
Application number: KR1020147012850A
Authority: KR
Inventors: 실뱅 피카르; 알랭 티에봇
Original assignee: 아이데미아 아이덴티티 앤드 시큐리티 프랑스
Priority date: 2011-10-25
Filing date: 2012-10-23
Publication date: 2018-11-28
Also published as: BR112014009642A2; WO2013060681A1; EP2771841B1; CN103890778A; ZA201402994B; FR2981769A1; JP2015501484A; IN2014DN03276A; US20140301616A1; EP2771841A1; CN103890778B; KR20140079467A; JP6193868B2; FR2981769B1; US9323976B2; BR112014009642B1

Abstract

본 발명은 손가락 지문을 지닌 기판(150)으로서 실제 신체 부분을 사용하는 것인지를 확인하기 위한 위조 방지 장치(100)에 관한 것으로, 상기 장치는 제어 유닛(106); 센서(102) 상에 놓인 기판(150)에 의해 운반된 손가락 지문의 이미지를 캡처하도록 의도된 센서(102); 센서(102)가 장착되고 센서(102)를 움직이도록 의도되는 움직임 모듈(104); 센서(102)가 움직여지기 전에 캡처된 손가락 지문 이미지와, 센서(102)가 움직인 후에 캡처된 손가락 지문 이미지를 나타내는 데이터를 수신하고, 그러한 데이터를 분석하도록 의도된 분석 모듈(108); 및 분석 모듈(108)에 의해 전송된 정보를 사용하여 상기 기판(150)이 신체의 실제 부분인지 아닌지에 대한 결정을 하도록 의도된 판단 결정 모듈(110)을 포함한다.

Description

위조 방지 장치{ANTI-FRAUD DEVICE}

본 발명은 압인을 지닌(imprint bearing) 기판(substrate)으로서 실제 신체 부분을 사용하는 것을 확인하기 위한 위조 방지 장치와, 그러한 위조 방지 장치에서 사용된 압인을 지닌 기판으로서 실제 신체 부분을 사용하는 것을 확인하기 위한 방법에 관한 것이다.

압인, 특히 지문에 의해 개인을 식별하기 위한 장치는, 상기 압인의 이미지를 캡처하도록 의도된 센서와, 이러한 이미지를 식별 장치에 의해 식별이 되어야 할 사람들의 압인들의 이미지들을 함께 수집하는 데이터베이스에서의 이미지들과 비교하도록 의도된 비교 수단, 및 비교들의 결과로부터 개개인의 확인에 대한 결정을 내리려고 의도된 결정 수단으로 이루어진다.

일부 나쁜 의도의 개개인들이 식별 장치가 오류가 나도록 유도하기 위해 유인 장치(decoy)들을 이용함으로써, 부정하게 식별되도록 시도한다.

일반적으로 3가지 유형의 위조가 식별된다:

- 종이에 인쇄되고 물로 센서와 광학적으로 결합하는 위조 행위로, 이는 종이 상에 압인의 이미지를 재현하는 것으로 이루어지는 위조 행위,

- 실리콘의 블록 상에 압인을 재현하는 것으로 이루어지는 두꺼운(thick) 위조 행위, 및

- 예를 들면 라텍스(latex) 유형의 얇은 막 상에 압인을 재현하고, 손가락 위에 들러붙는 것으로 이루어지는 얇은(thin) 위조 행위.

그러한 부정한 사용을 탐지하기 위해, 실제로 피부에 해당하는지를 체크하기 위해 센서 상의 손가락의 변형을 사용하는 것이 알려져 있고, 이 경우 피부의 탄력성은 유인 장치를 만들기 위한 재료들의 탄력성과는 상이하다.

특히, 이미지의 왜곡을 야기하기 위해 센서 위의 손가락을 돌리는 것이 알려져 있고, 그렇게 하는 것은 위조를 지원하는 재료나 피부의 탄력성을 분석하는 것을 가능하게 한다.

하지만, 그러한 방법은 매우 인체 공학적이지 않은데, 이는 그러한 움직임이 예를 들면 관리되지 않는 식별 장치의 경우, 예견될 수 없는 식별되기를 바라는 개개인에게 그러한 움직임이 설명되어야 하기 때문이다.

본 발명의 한 가지 목적은 종래 기술의 결점들을 가지지 않고, 특히 개개인에 관해 매우 인체 공학적인 압인을 지닌 기판으로서 신체의 실체 부분을 사용하는 것의 유효성을 확인하기 위한 위조 방지 장치를 제안하는 것이다.

이를 위해, 압인을 지닌 기판으로서 신체의 실제 부분을 사용하는 것의 유효성을 확인하기 위한 위조 방지 장치가 제안되고, 이러한 장치는

- 제어 유닛,

- 센서로서, 상기 센서 상에 놓인 상기 기판에 의해 운반된 압인의 이미지를 캡처하도록 의도된 상기 센서,

- 상기 센서가 장착되고, 상기 센서를 움직이도록 의도되는 움직임 모듈,

- 상기 센서의 움직임 전에 캡처된 압인의 이미지와 상기 센서의 움직임 후 캡처된 압인의 이미지를 나타내는 데이터를 수신하여 그것들을 분석하도록 의도된 분석 모듈, 및

- 상기 분석 모듈에 의해 전송된 정보로부터, 상기 기판(150)이 신체의 실제 부분인가에 대한 결정을 하도록 의도된 판단 결정 모듈을 포함한다.

유리하게, 이러한 분석 모듈은 압인들의 2개의 이미지를 나타내는 데이터로부터 압인 상의 융기부 빈도수(frequency)들의 국부적인 수정의 맵과, 2개의 압인 이미지들을 나타내는 데이터로부터의 압인의 구조들의 국부적인 움직임의 맵을 구성하고, 각 맵의 구조와 참조 맵들의 구조를 비교하도록 의도된다.

유리하게, 신체의 상기 부분이 손가락일 때, 움직임 모듈은 손가락이 센서 상에 놓일 때 손가락의 길이 방향 축에 평행한 병진 움직임(translation)을 생성하도록 설계된다.

본 발명은 또한 압인의 이미지를 캡처하도록 의도된 센서를 포함하는 확인 장치에 의해, 압인을 운반하는 기판으로서 신체의 실제 부분을 사용하는지를 확인하기 위한 확인 방법을 제안하고, 이러한 확인 방법은

압인의 제 1 이미지가 상기 센서에 의해 캡처되는 초기 캡처 단계,

- 상기 센서가 움직여지는 움직임 단계,

- 압인의 제 2 이미지가 상기 센서에 의해 캡처되는 캡처 단계,

- 캡처된 2개의 압인 이미지를 나타내는 데이터가 분석되는 분석 단계, 및

- 분석 단계의 결과들에 따라 기판의 유효성에 대한 결정이 이루어지는 판단 결정 단계를 포함한다.

유리하게, 이러한 분석 단계는 2개의 압인 이미지를 나타내는 데이터로부터 상기 압인의 융기부 빈도수들의 국부적인 수정의 맵과, 2개의 압인 이미지를 나타내는 데이터로부터 압인의 구조들의 국부적인 움직임의 맵을 구성하고, 각 맵의 구조와 참조 맵들의 구조를 비교를 비교하는 것으로 이루어진다.

유리하게, 이러한 확인 방법은 분석 단계와 판단 결정 단계 사이에, 센서의 새로운 움직임이 이루어져야 하는지가 체크되는 테스트 단계를 포함하고, 긍정적인 경우에 상기 확인 방법은 테스트 단계를 움직임 단계로 되돌려 루프 상태로 만드는 루핑 단계를 포함한다.

다른 것들과 함께, 전술한 특징들은 이어지는 실시예의 설명을 읽음으로써 좀더 명확히 드러나게 되고, 이러한 설명은 첨부 도면과 관련하여 주어지는 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 개인의 압인을 지닌 기판으로서 신체의 실제 부분을 사용하는 것인지를 확인하기 위한 위조 방지 장치를 나타내는 개략 도면.
도 2는 검출 장치에 의해 변형된 손가락의 이미지를 개략적으로 나타내는 도면.
도 3은 본 발명에 따른 개인의 압인을 지닌 기판으로서 신체의 실제 부분을 사용하는 것인지를 확인하기 위한 방법의 알고리즘을 도시하는 도면.
도 4는 실제 손가락에 해당하는 광학 스트림의 하프-맵(half-map)을 도시하는 도면.
도 5는 종이 위조 행위에 해당하는 광학 스트림의 하프-맵을 도시하는 도면.

이어지는 설명에서, 본 발명은 신체의 부분이 손가락인 경우에 더 특별히 설명되지만, 압인을 지닌 신체의 모든 다른 부분들에 동일한 방식으로 적용된다.

도 1은 개인의 압인을 운반하는 실제 손가락의 사용을 확인하도록 의도되는 위조 방지 장치(100)를 도시한다.

위조 방지 장치(100)는

- 위조 방지 장치(100)의 다른 요소들을 제어하도록 설계된 제어 유닛(106),

- 상기 센서(102)에 놓인 기판(150)에 의해 운반된 압인의 이미지를 캡처하도록 의도된 센서(102),

- 캡처된 압인들의 이미지들을 나타내는 데이터를 수신하고 수신한 데이터를 아래에 설명된 바와 같이 분석하도록 의도된 분석 모듈(108), 및

- 그러한 분석 후 분석 모듈(108)에 의해 전송된 정보로부터, 손가락 지문을 운반하는 기판(150)이 실제 손가락인지 거짓 손가락인지에 대한 결정을 내리도록 의도된 판단 결정 모듈(110)을 포함한다.

위조 방지 장치(100)는 또한 상기 제어 유닛(106)에 의해 제어된 움직임 모듈(104)을 포함하고, 상기 제어 유닛(106) 상에는 상기 센서(102)가 장착되고 상기 제어 유닛(106)은 상기 센서(102)를 움직이도록 의도된다.

그러므로, 분석 모듈(108)은 더 구체적으로는 센서(102)의 움직임 전에 캡처된 압인 이미지와 센서(102)의 움직임 후 캡처된 압인 이미지를 나타내는 데이터를 수신하고 수신된 데이터를 분석하도록 의도된다.

그러므로, 본 발명의 일반적인 원리는 기판(150)의 압인의 이미지를 캡처하고, 기판(150)과 기판(150)이 운반하는 압인의 변형을 야기하는 움직임 모듈(104)에 의해 센서(102)를 움직이며, 센서(102)가 휴식 상태에 있을 때, 그렇게 변형된 압인의 새로운 이미지를 캡처하고, 그렇게 캡처된 2개의 이미지를 분석하여 분석한 것으로부터 상기 기판(150)을 구성하는 재료를 나타내는 데이터를 도출하며, 그렇게 도출된 데이터를 표현하는 값들에 따라 기판(150)이 유효한 것인지를 확인하는 것으로 이루어진다.

물론, 압인의 이미지의 캡처가 실행되는 여러 연속적인 움직임들을 실행하는 것이 가능하다. 그럴 경우 그 분석은 그렇게 캡처된 다양한 이미지들에 관계될 것이다.

움직이는 것이 센서(102)라는 사실은 식별될 것 같은 개개인들에게 더 이상 통지할 필요가 없기 때문에, 좀더 인체 공학적인 위조 방지 장치(100)를 얻는 것을 가능하게 한다.

위조 방지 장치(100)는 센서(102)에 의해 기판(150)의 압인의 이미지를 캡처하는 식별 장치에 결합되어 그러한 압인의 이미지를 데이터베이스에서의 이미지들과 비교한다.

센서(102)는 기판(150)이 접하게 되는 지지 표면을 가진다.

움직임 모듈(104)의 영향 하에 센서(102)에 의해 겪게 되는 움직임은 지지 표면의 면에 평행한 면에서 일어난다.

센서(102)에 의해 겪게 되는 움직임은 간단한 움직임일 수 있는데, 즉 병진 움직임이나 회전 움직임, 또는 간단한 움직임들의 조합으로 이루어지는 복잡한 움직임일 수 있다.

병진 움직임의 경우, 그리고 인체 공학적 이유들로 인해, 움직임의 길이는 밀리미터 단위를 가지고, 바람직하게는 2㎜ 미만의 크기를 가진다. 2개의 움직임 사이의 정지 시간은 센서(102)의 획득 속도에 의존적이다.

손가락의 경우, 후자는 센서(102) 상에 바람직하게 위치하고, 움직임 모듈(104)은 손가락이 센서(102) 상에 놓일 때, 손가락의 길이 방향 축에 평행한 병진 움직임을 생성하도록 설계된다. 이는, 손가락 뼈가 손가락 끝까지 연장하지 않아, 움직임의 두 개의 끝 사이에서 기계적 상태가 변하고, 얻어진 변형들이 실제 손가락의 특징에 더 가까운데 반해, 유인 장치를 사용하는 경우, 이러한 유인 장치가 균질하기 대문에 그러한 기계적 특징들을 보이지 않기 때문이다.

움직임 모듈(104)은 예를 들면 압전 진동자와 같은 임의의 적합한 장치일 수 있다.

도 2는 움직임 방향(202)으로의 센서(102)의 직진하는 움직임 후 변형을 겪은 기판(150)의 압인(200)의 이미지를 개략적으로 나타낸다.

본 명세서에서 제안된 본 발명의 실시예에서는, 캡처된 각각의 압인 이미지(200)에 관한 0(zero)의 광학 스트림에 해당하는 참조 영역들이 규정된다.

그렇게 규정된 참조 영역들의 무게중심이 결정되고, 압력 중심을 구성하며 극 좌표 시스템(ρ, θ)에 관한 원점의 역할을 하는 점("O")을 구성한다. 그러므로, 점(A)은 압인 이미지(200) 상에서 쌍(ρ, θ)에 의해 특성이 묘사된다.

센서(102) 상에 놓이는 기판(150)의 면은 압인들을 형성하는 융기부(ridge)들을 가진다. 이들 융기부는 기판(150)의 전체 면 위에 분포되어 있다. 중앙 융기부(204)들이 위치하는 중앙 영역이 보여질 수 있고, 이 경우 원위(distal) 융기부(206)들과 인접한(proximal) 융기부(208)인 주변 융기부들이 위치하는 주변 영역들이 보여질 수 있다.

중앙 영역은 기판(150)이 센서(102) 상에서 접합하는 압력 영역에 해당하는데, 즉 압력 중심("O") 주변에 있다. 중앙 융기부(204)들은 센서(102)의 움직임에 의해 약간 변형되는데, 이는 그것들에 가해지는 압력 때문에, 센서(102)에 달라 붙은 채로 있기 때문이다.

본 명세서에서 제시된 본 발명의 실시예에서는, 2개의 주변 영역, 즉 센서(102)의 움직임 방향(202)에 관해 압력 중심(O)의 업스트림에 위치하는, 즉 이 경우 인접한 융기부(208)들이 있는 업스트림 영역과, 센서(102)의 움직임 방향(202)에 관해 압력 센서(O)의 다운스트림에 위치하는, 즉 원위 융기부(206)들이 있는 다운스트림 영역이 존재한다.

기판(150)의 끝과, 실제 손가락의 경우 손가락 뼈의 끝에 잠재적으로 위치하는 원위 융기부(206)들과, 기판(105)의 베이스에 위치하는 인접한 융기부(208)는 센서(102)의 움직임에 의해 변형된다.

센서(102)의 움직임 방향이 인접한 융기부(208)로부터 원위 융기부(206) 쪽으로 배향되는 본 발명의 실시예에서는, 원위 융기부(206)가 함께 더 가까이 움직여서, 원위 융기부(206)의 빈도수의 증가를 야기하고, 인접한 융기부(208)는 분리하여 인접한 융기부(208)의 빈도수의 감소를 야기한다.

동시에, 융기부들은 센서(102)의 움직임 때문에 움직인다. 참조 번호(250)는 센서(102)의 움직임 전의 융기부를 표시하고, 참조 번호(252)는 센서(102)의 움직임 후의 동일한 융기부를 표시한다.

이러한 대표적인 데이터를 분석하는 것은, 이들로부터 융기부(206, 208)들의 빈도수의 국부적인 수정의 맵과, 센서(102)와 접촉하는 압인의 구조(250, 252)의 국부적인 움직임 맵을 구성하고, 각 맵의 구조를 참조 데이터베이스에 저장된 참조 맴들의 구조와 비교하는 것으로 이루어진다.

융기부들(204, 206, 208)의 빈도수들의 국부적인 수정의 맵을 분석하는 것은, 2개의 이미지 사이에서 압인 이미지(200)의 적어도 몇몇 부분들, 그리고 특히 중앙 영역 상의 융기부들(204, 206, 208)과, 압력 중심(O)에 관한 적어도 하나의 주변 영역의 빈도수들의 변화를 분석하는 것으로 이루어진다.

본 명세서에 나타난 본 발명의 실시예에서, 그리고 실제 손가락의 경우에, 중앙 융기부(204)들의 빈도수는 센서(102)의 움직임 때문에 변하지 않는데 반해, 원위 융기부(206)들의 빈도수는 증가하고 인접한 융기부(208)들의 빈도수는 센서(102)의 움직임에 따라 감소한다.

다시 말해, 실제 손가락의 경우, 압력 중심(O) 둘레의 중앙 융기부(204)의 빈도수는 센서(102)의 움직임에 따라 변하지 않는데 반해, 주변 융기부들, 즉 이 경우 인접한 융기부와 원위 융기부의 빈도수들은 센서(102)의 움직임에 따라, 감소하거나 증가한다.

융기부 빈도수들의 국부적인 수정의 맵을 구성하기 위해, 각각 오더(order) i와 j의 압인(200)들의 적어도 2개의 이미지 사이에서 복수의 포인트인 A(ρ, θ)가 관찰되고, 포인트 A(ρ, θ)에서의 압인들(200)의 이미지들(i와 j) 사이의 융기부 빈도수들에 있어서의 변동은 수학식 1에 의해 주어진다:

그러므로, 융기부 빈도수들의 국부적인 수정의 맵은 압인(200)의 이미지에 걸쳐 분포된 다수의 포인트들 A(ρ, θ)에 관해 구성될 수 있다. 그럴 경우 Δf의 값들의 분포와 진폭은 기판(150)이 실제 손가락인지의 사실 여부를 확인할 수 있게 한다.

센서(102)와 접촉하는 기판(150)의 압인의 구조들(250, 252)의 국부적인 움직임의 맵을 분석하는 것은, 예를 들면 세공들(pores), 상처 자국들의 단부(end)들, 분기점(bifurcation)들, 또는 라인들의 단부들과 같은, 압인(200)의 이미지상의 특징 포인트들(250, 252)의 위치를 정하는 것과, 센서(102)의 움직임의 영향 하에 있는 그것들 각각에 의하여 겪게 되는 움직임을 분석하는 것으로 이루어진다. 특히, 중앙 영역은 움직이지 않는 데 반해, 주변 영역들은 상당히 움직여진다.

그렇게 위치가 정해진 각각의 특징 포인트들(250, 252)에 있어서, 움직임 벡터(254)가 센서(102)의 움직임 전에 위치가 정해진 특징점(250)과 센서(102)의 움직임 후 위치가 정해진 특징점(252) 사이에 구성될 수 있다.

국부적인 움직임 맵들은 압인(200)의 이미지에 걸쳐 분포된 복수의 특징점을 모니터링하고, 그것들 각각의 움직임 벡터(254)의 결정을 통해 구성되고, 그렇게 하기 위해 선택적으로 정상 상태를 벗어난 점들의 개수를 제한하기 위해 국부적 필터링으로 광학 스트림 계산이 사용된다.

움직임 벡터들(254)의 분포, 방향, 및 진폭은 기판(150)이 실제 손가락인지 여부를 확인하는 것을 가능하게 한다.

도 4는 실제 손가락에 관해 얻어진 광학 스트림의 하프-맵(400)을 도시한다. 센서(102)의 지지 표면과 접촉하는 중앙 영역(402)은 매우 약간 움직여지고, 이는 점들(408)로 도시되어 있는데 반해, 센서(102)의 지지 표면과 접촉하지 않는 주변 영역(404)들은 화살표(406)들에 의해 본 명세서에서 도시되어 있는 더 큰 움직임을 가진다.

종이 위조의 경우, 기판(150)은 탄력적이지 않고, 따라서 융기부들의 빈도수에 있어서의 어떠한 변동도 존재하지 않으며, 기판(150)의 어떠한 변형도 없기 때문에 모든 특징점이 동일한 움직임을 겪게 된다. 기판이 센서(102)의 지지 표면 위에서 미끄러지는지 또는 센서(102)의 지지 표면 위에서 미끄러지지 않는지에 따라, 상이한 결과들이 얻어진다.

만약 지지 표면이 미끄러진다면, 기판상에 있는 특징점들의 움직임들은 센서(102)의 움직임에 해당한다.

융기부 빈도수들의 국부적인 수정의 맵은 압인(200)의 이미지 위에 걸쳐 분포된 "0들(zeros)"의 세트(set)이고, 그러한 국부적인 움직임은 센서(102)의 움직임 벡터와 모두 동일한 움직임 벡터(254)들의 세트이다.

만약 지지 표면이 미끄러지지 않는다면, 기판 뒤에 있는 요소는 일반적으로 센서(102)의 움직임을 흡수하는 사기꾼의 손가락이고, 따라서 기판 위에 있는 특징점들의 어떠한 움직임도 존재하지 않는다.

도 5는 미끄러지지 않는 종이 위조에 관해 얻어진 광학 스트림의 하프-맵(500)을 도시한다. 전체 이미지는 점들(502)에 의해 도시되어 있는, 센서(102)의 움직임에도 불구하고 정지 상태로 있다.

두꺼운 위조의 경우, 기판(150)은 압력 영역의 주변에서를 제외하고 사실상 종이와 같이 거동한다. 그러므로, 맵들은 종이 위조의 맵들과 유사하거나, 주변에서 약간 다르지만, 예를 들면 피부와 실리콘 사이의 탄력성 차이 및/또는 유인 장치의 균질한 구조와 손가락의 균질하지 않은 구조 사이의 차이 때문에 기판(150)이 실제 손가락인지를 결정하기에는 충분하지 않다.

얇은 위조의 경우, 얇은 층과 손가락 사이의 접합 영역은 실제 손가락으로 얻어진 결과들과는 다른 결과들을 일으킨다. 이들 차이점은 맵들 상에서 보여질 수 있다.

이러한 맵들은 극좌표들의 시스템의 원점(O) 상에 중심이 위치하고, 맵들의 해상도(resolution)는 압인(200)들의 이미지들의 해상도와는 상이한데, 예를 들면 50dpi의 해상도가 선택되지만 다른 해상도들도 가능하다.

일부 특징점들이 압인(200)들의 모든 이미지들 상에서 보여지지 않는 경우들에서는, 맵들을 구성하기 위해 필요한 정보, 즉 Δf와 해당하는 움직임 벡터(254)들은 모든 맵들이 동일한 치수를 가지도록 "0(zero)"으로 설정된다. 그러므로, 그러한 맵들은 모두 동일한 치수를 가지는 벡터들로서 보여진다.

위에서 제시된 본 발명의 실시예에서, 맵들은 연속적으로 캡처된 압인(200)들의 2개의 이미지에 의해 좀더 구체적으로 구성되지만, 맵의 유형에 관해서는, 평균 값들(Δf)과 움직임 벡터(254)들을 얻기 위해, 동일한 맵에서 캡처된 압인(200)들의 이미지들의 모든 쌍의 분석들을 함께 그룹화하는 것이 가능하다.

기판(150)이 실제 손가락인지 가짜 손가락인지의 사실을 분석하고 판단 결정하는 것은, 여러 개 중 하나의 클래스(class)로, 상기 클래스에 유사한 특성들을 가지는 샘플을 분류하는 역할을 지닌 분류기(classifier)에 맡겨질 수 있다.

분류기의 사용은 학습(learning) 메커니즘을 필요로 하는데, 이러한 학습 메커니즘 동안 클래스들로 분산된 실제 손가락들과 가짜 손가락들의 맵들의 예들을 담고 있는 참조 데이터베이스가 생성된다.

분류기는 SVM 타입, 또는 멀티클래스(multiclass) SVM 타입, 또는 선형 식별 분석(LDA: linear discriminant analysis)이 이어지는 PCA(principal component analysis)를 수행하는 타입의 것일 수 있다.

기판(150)이 유효한 것임이 확인되어야 할 때, 기판(150)에 의해 운반된 압인의 제 1 이미지(200)가 캡처되고, 센서(102)의 움직임이 이루어지며, 압인(200)의 제 2 이미지가 캡처된다. 전술한 바와 같이, 센서(102)의 다른 움직임들을 만들고, 각 움직임 후 압인 이미지를 캡처하는 것이 가능하다.

그런 다음 융기부들 빈도수들의 국부적인 수정 맵과 국부적인 움직임 맵이 확립되고, 분류기의 입력으로 전송된다.

클래스들의 개수는 "실제 손가락"과 "가짜 손가락"의 2개로부터 "실제 손가락", "종이 위조", "두꺼운 위조", 및 "얇은 위조"의 4개까지 변한다.

또한 제 1 분류를 수행한 다음 제 2 분류를 수행함으로써 단계적으로 행하는 것이 가능하다.

제 1 분류는 첫 번째 2가지 클래스(two-class) 분류기에 의해 "종이 위조" 클래스 또는 "다른 위조들" 클래스로 샘플들을 분류하는 것으로 이루어진다. 첫 번째 분류는 종이 위조들을 신속하게 제거하는 것으로, 이는 구별하기가 가장 쉽다.

두 번째 분류는 "다른" 클래스에서의 샘플들을 "실제 손가락" 또는 "가짜 손가락" 클래스로 분류하여, 두꺼운 위조들과 얇은 위조들을 포함하는 것으로 이루어진다.

도 3은 기판(150)이 실제 손가락이라는 사실의 유효함을 확인하기 위한 확인 방법(300)의 알고리즘을 도시한다.

이러한 확인 방법(300)은

- 제 1 압인 이미지(200)가 캡처되는 초기 캡처 단계(302),

- 센서(102)가 움직여지는 움직임 단계(304),

- 제 2 압인 이미지(200)가 캡처되는 캡처 단계(306),

- 캡처된 2개의 압인 이미지들을 나타내는 데이터가 분석되는 분석 단계(308), 및

- 분석 단계의 결과들에 따라 기판(150)의 유효성에 대한 결정이 이루어지는 판단 결정 단계(310)를 포함한다.

센서(102)의 몇몇 움직임들이 수행될 때에는, 센서(102)의 움직임이 수행되기만 하면, 분석 단계(308)가 움직임 단계(304)로 되돌아가는 루프 상태가 된다. 이를 위해, 확인 방법(300)은 분석 단계(308)와 판단 결정 단계(310) 사이에 센서(102)의 새로운 움직임의 존재 확인이 이루어지는 테스트 단계(312)를 포함한다. 부정적인 응답의 경우에는 프로세스가 판단 결정 단계(310) 후 계속된다. 긍정적인 응답의 경우, 프로세스는 움직임 단계(304)로 되돌아가는 루프 상태가 된다. 이를 위해, 확인 방법(300)은 테스트 단계(312)를 움직임 단계(304)로 되돌려 루프 상태로 하는 루핑(looping) 단계(314)를 포함한다. 그렇게 되면 판단 결정 단계(310)는 다양한 분석 단계(308)들의 결과들에 기초한다.

분석 단계(308)는 융기부 빈도수들의 국부적인 수정 맵과, 캡처된 압인들(200)의 이미지들의 각 쌍의 압인들(200)의 이미지들을 나타내는 데이터로부터 구조들의 국부적인 움직임 맵을 구성하는 것과, 예를 들면 분류기에 의해 참조 데이터베이스에 저장된 참조 맴들의 구조와 각 맵의 구조를 비교하는 것으로 이루어진다.

판단 결정 단계(310)는 분석 단계(308)의 결과들에 따라 실제 손가락이 존재하는지 여부를 확인하는 것으로 이루어진다.

물론, 본 발명은 도시되고 설명된 실시예들과 예들에 국한되지 않지만, 당업자에게 액세스 가능한 다수의 변형예들을 가질 수 있다.

예를 들면, 본 발명은 특별히 손가락으로 이루어지는 기판의 경우에 대해서 설명되었지만, 4개의 손가락으로 이루어지는 기판의 경우에도 본 발명을 적용하는 것이 가능하다. 또한 각 손가락에 관해 융기부 빈도수들의 국부적인 수정 맵과, 기판들의 국부적인 움직임 맵을 구성하는 것이 가능하지만, 융기부 빈도수들의 단일 국부적인 수정 맵과, 모든 대표적인 데이터로부터 구조들의 단일 국부적인 움직임 맵을 구성하는 것도 가능하다. 후자의 경우, 그러한 맵들은 대표적인 데이터로부터 생기는 평균들을 나타낸다.

Claims

압인을 지닌 기판으로서 신체의 실제 부분을 사용하는 것인지를 확인하기 위한 위조 방지 장치로서,
- 제어 유닛,
- 센서로서, 상기 센서 상에 놓인 상기 기판에 의해 운반된 압인의 이미지를 캡처하도록 의도된 상기 센서,
- 상기 센서가 장착되고, 미리 정해진 움직임을 상기 센서에 적용하도록 의도되는 움직임 모듈,
- 상기 센서의 움직임 전에 캡처된 압인의 이미지와 상기 센서의 움직임 후 캡처된 압인의 이미지를 나타내는 데이터를 수신하여 수신된 데이터를 분석하도록 의도된 분석 모듈, 및
- 상기 분석 모듈에 의해 전송된 정보로부터, 상기 기판이 신체의 실제 부분인가에 대한 결정을 하도록 의도된 판단 결정 모듈을 포함하고,
상기 분석 모듈은 압인들의 2개의 이미지를 나타내는 데이터로부터의 압인의 융기부 빈도수들의 국부적인 수정의 제 1 맵과, 2개의 압인 이미지를 나타내는 데이터로부터의 압인의 구조들의 국부적인 움직임의 제 2 맵을 구성하고,
상기 제 1 맵의 구성은 상기 2개의 이미지 간의 상기 압인의 다수의 포인트들의 각각의 포인트에 대한 융기부 빈도수 변동을 나타내는 정보를 계산하는 것을 포함하고,
상기 제 2 맵의 구성은 세공들, 상처 자국들의 단부들, 분기점들 또는 라인들의 단부들과 같은 상기 압인의 특징 포인트들을 식별하고 각각의 식별된 특징 포인트에 대한 이동 백터, 융기부 빈도수 변동의 값들의 분포 및 진폭 및 상기 판단 결정 모듈이 압인을 지닌 기판으로서 실제 신체 부분을 사용하는지 여부를 확인하는 변위 벡터의 분포, 방향 및 진폭을 계산하는 것을 포함하는, 위조 방지 장치.
제 1 항에 있어서,
몸체의 상기 부분이 손가락일 때, 상기 움직임 모듈은 상기 손가락이 센서 상에 놓일 때 상기 손가락의 길이 방향 축에 평행한 병진 움직임을 생성하도록 설계되는 것을 특징으로 하는, 위조 방지 장치.
압인의 이미지를 캡처하도록 의도된 센서를 포함하는 확인 장치에 의해 압인을 운반하는 기판으로서 신체의 실제 부분을 사용하는지를 확인하기 위한 확인 방법으로서,
- 상기 압인의 제 1 이미지가 상기 센서에 의해 캡처되는 초기 캡처 단계,
- 상기 센서에 미리 정해진 움직임이 적용되는 움직임 단계,
- 상기 압인의 제 2 이미지가 상기 센서에 의해 캡처되는 캡처 단계,
- 캡처된 2개의 압인의 이미지를 나타내는 데이터가 분석되는 분석 단계, 및
- 상기 분석 단계의 결과들에 따라 상기 기판의 유효성에 대한 결정이 이루어지는 판단 결정 단계를 포함하고,
상기 분석 단계는 압인들의 2개의 이미지를 나타내는 데이터로부터의 압인의 융기부 빈도수들의 국부적인 수정의 제 1 맵과, 2개의 압인 이미지를 나타내는 데이터로부터의 압인의 구조들의 국부적인 움직임의 제 2 맵을 구성하는 것을 포함하고,
상기 제 1 맵의 구성은 상기 2개의 이미지들 간의 상기 압인의 다수의 포인트들의 각각의 포인트에 대한 융기부 빈도수 변동을 나타내는 정보를 계산하는 것을 포함하고,
상기 제 2 맵의 구성은 세공들, 상처 자국들의 단부들, 분기점들 또는 라인들의 단부들과 같은 상기 압인의 특징 포인트들을 식별하고 각각의 식별된 특징 포인트에 대한 이동 백터, 융기부 빈도수 변동의 값들의 분포 및 진폭 및 상기 판단 결정 단계 동안 압인을 지닌 기판으로서 실제 신체 부분을 사용하는지 여부를 확인하는 변위 벡터의 분포, 방향 및 진폭을 계산하는 것을 포함하는, 확인 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 분석 단계와 상기 판단 결정 단계 사이에, 센서의 새로운 움직임의 존재 확인이 이루어지는 테스트 단계를 포함하고, 긍정적인 경우에 상기 테스트 단계를 상기 움직임 단계로 되돌려 루프 상태로 만드는 루핑 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 확인 방법.
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