KR102387569B1 - 지문 인증 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

지문 인증 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 지문 인증 장치는 입력 지문 영상에 기초하여 부분 지문 영상들을 포함하는 지문 그룹들 중 하나 이상의 지문 그룹을 선택할 수 있다. 지문 인증 장치는 선택된 지문 그룹에 포함된 각 부분 지문 영상들과 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정할 수 있다.

Description

지문 인증 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR VERIFYING FINGERPRINT}

아래 설명은 지문 인증 방법 및 장치에 관한 것이다.

생체 인식에 의한 사용자 인증 기술은 지문, 홍채, 목소리, 얼굴 또는 혈관 등을 이용하여 사용자를 인증하는 기술이다. 사용자 인증에 이용되는 생체 특성들은 사람마다 다르고, 소지의 불편함이 없을 뿐 아니라, 도용이나 모조의 위험성이 적고, 일생 동안 잘 변하지 않는다는 장점이 있다. 특히, 지문 인증 기법은 보안성 및 편리성 등 여러 가지 이유로 현재 상용화가 많이 진행되어 있다. 지문을 이용한 사용자 인증은, 먼저 사용자로부터 지문 인증에 이용될 지문 영상을 등록 및 저장한다. 이후 사용자 인증을 요청하는 사용자로부터 입력 받은 지문 영상과 미리 등록된 지문 영상을 비교하고, 비교 결과가 미리 설정된 조건을 만족하는 경우에 해당 사용자를 등록된 사용자로 인증한다.

일 실시예에 따른 지문 인증 방법은, 입력 지문 영상에 기초하여 부분 지문 영상들을 포함하는 지문 그룹들 중 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들과 상기 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 방법에서, 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계는, 상기 입력 지문 영상과 상기 지문 그룹들에 포함된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 결정하는 단계; 및 상기 제1 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 방법에서, 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계는, 상기 입력 지문 영상과 상기 지문 그룹들에 포함된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 결정하는 단계; 상기 제1 유사도에 기초하여 상기 지문 그룹별로 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택하는 단계; 및 상기 입력 지문 영상과 각 제1 후보 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도를 결정하는 단계; 및 상기 제2 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 방법에서, 상기 인증 여부를 결정하는 단계는, 상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들로부터 적어도 하나의 제2 후보 부분 지문 영상을 선택하는 단계; 및 상기 입력 지문과 상기 적어도 하나의 제2 후보 부분 지문 영상 간의 제3 유사도에 기초하여 인증 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 방법에서, 상기 제2 유사도는, 상기 제1 유사도를 결정하는 방식보다 높은 계산 복잡도를 가진 방식에 의해 결정될 수 있다.

일 실시예에 따른 생체 인증 방법은, 입력 생체 데이터와 등록 생체 데이터 간의 제1 유사도에 기초하여 상기 등록 생체 데이터로부터 제1 후보 생체 데이터를 선택하는 단계; 상기 입력 생체 데이터와 상기 제1 후보 생체 데이터 간의 제2 유사도에 기초하여 적어도 하나의 생체 데이터 그룹을 선택하는 단계; 및 상기 결정된 적어도 하나의 생체 데이터 그룹에 포함된 등록 생체 데이터와 상기 입력 생체 데이터를 비교하여 인증 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 장치는, 하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 인스트럭션들을 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 입력 지문 영상에 기초하여 부분 지문 영상들을 포함하는 지문 그룹들 중 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 동작; 및 상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들과 상기 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정하는 동작을 실행하도록 구성될 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 장치에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서로 하여금, 상기 입력 지문 영상의 영상 주파수 정보와 상기 지문 그룹들에 포함된 부분 지문 영상들의 영상 주파수 정보를 이용하여 상기 제1 유사도를 결정하는 동작; 상기 제1 유사도에 기초하여 상기 지문 그룹별로 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택하는 동작; 및 상기 입력 지문 영상과 각 제1 후보 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 동작을 실행하도록 구성될 수 있다.

도 1 및 도 2는 일 실시예에 따른 지문 영상을 설명하기 위한 도면들이다.
도 3은 일 실시예에 따른 지문을 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 지문 인증을 수행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 지문 인증 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 지문 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 지문 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 인증 여부를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 다른 실시예에 따른 인증 여부를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10a 내지 도 10b는 일 실시예에 따른 입력 지문 영상에 기초하여 인증 여부를 결정하는 일례를 설명하기 위한 흐름도들이다.
도 11은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 유사도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 로그-폴라 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 유사도를 계산하기 위하여 입력 지문 영상 및 부분 지문 영상을 처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 지문 인증 장치를 도시하는 도면이다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

하기에서 설명될 실시예들은 사용자의 지문을 인증(verification)하는데 적용될 수 있다. 사용자를 인증하는 동작은, 예를 들어 그 사용자가 미리 등록된 사용자인지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다. 이 경우, 사용자를 인증하는 동작의 결과는 인증 성공 또는 인증 실패로 결정될 수 있다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 스마트 폰, 모바일 기기, 스마트 홈 시스템 등에서 사용자를 인증하는데 적용될 수 있다. 실시예들은 사용자 인증을 통한 결제 서비스에 적용될 수 있다. 또한, 실시예들은 사용자를 인증하여 자동으로 시동을 거는 지능형 자동차 시스템 등에도 적용될 수 있다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1 및 도 2는 일 실시예에 따른 지문 영상을 설명하기 위한 도면들이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 지문 센서(미도시)는 사용자의 지문(100)을 센싱한다. 지문 센서는 센싱 영역을 통하여 지문(100)을 센싱할 수 있다. 지문 센서의 센싱 영역의 크기는 지문(100)의 크기보다 작은, 예를 들어, 직사각형 모양을 가질 수 있다. 이 경우, 지문 센서는 센싱 영역을 통하여 지문(100)의 일부를 센싱할 수 있다.

지문 센서는 센싱된 지문을 캡쳐(capture) 함으로써 지문 영상을 생성할 수 있다. 지문 센서의 센싱 영역의 크기가 지문(100)의 크기보다 작은 경우, 지문 센서에 의하여 생성되는 지문 영상은 지문(100)의 일부를 포함하는 부분 영상(partial image)에 해당할 수 있다.

지문 영상은 사용자의 지문(100)을 등록(enrollment)하거나 사용자를 인식(recognition)하는데 이용될 수 있다. 등록 단계에서 사용자의 지문 영상이 등록되고 구비된 저장소에 저장될 수 있고, 지문 센서의 센싱 영역의 크기가 지문(100)의 크기보다 작은 경우, 사용자의 지문(100)의 부분 영상들에 해당하는 복수의 지문 영상들(110 내지 170)이 등록될 수 있다. 부분 영상들(110 내지 170)은 각각 지문(100)의 일부를 커버하고, 부분 지문 영상들(110 내지 170)이 모여 지문(100)을 전체적으로 커버할 수 있다. 이 때, 부분 영상들(110 내지 170)은 서로 겹칠 수 있다.

인식 단계에서 입력된 지문 영상은 등록된 부분 지문 영상과 비교될 수 있다. 입력된 지문 영상과 등록된 부분 지문 영상이 일치하는지 여부에 따라, 사용자 인증 결과 또는 사용자 식별 결과가 도출될 수 있다.

도 1에서 지문 센서의 센싱 영역은 직사각형의 모양을 가지는 것으로 설명되었으나, 지문 센서의 센싱 영역의 크기 및 모양은 다양하게 변형될 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 지문 센서의 센싱 영역은 원형일 수 있다. 이 경우에도, 등록 단계에서, 하나의 지문(200)에 대응하여 복수의 부분 영상들(210 내지 295)이 등록될 수 있다. 또한, 인식 단계에서, 지문(200)의 일부에 해당하는 지문 영상이 등록된 복수의 부분 영상들(210 내지 295)과 비교될 수 있다.

실시예에 따라, 등록 단계에서 이용되는 지문 센서와 인식 단계에서 이용되는 지문 센서는 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 등록 단계에서는 도 1에 도시된 직사각형 모양의 센싱 영역을 갖는 지문 센서가 이용되고, 인식 단계에서는 도 2에 도시된 원형 모양의 센싱 영역을 갖는 지문 센서가 이용될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 지문을 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 사용자는 지문 등록 단계에서 하나 이상의 손가락에 대한 부분 지문 영상(310)을 등록할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 지문 센서를 통해 검지 손가락 지문을 여러 번 센싱하여 검지 손가락에 대한 복수의 부분 지문 영상들이 등록될 수 있다. 이 때, 부분 지문 영상들은 영상 합성을 통해 전체 지문 영상을 생성하는 별도의 스티칭(stitching) 처리 없이 등록될 수 있다. 이를 통해, 실시예들은 지문 등록 시 연산 복잡도가 낮으며, 자원을 효율적으로 이용하는 기술을 제공할 수 있다.

각각의 손가락들에 대해 부분 지문 영상(310)들이 등록되어 지문 그룹별로 등록 데이터베이스(database, DB)가 생성(320)될 수 있다. 예를 들어, 제1 손가락에 대해 등록된 부분 지문 영상들을 포함하는 제1 지문 그룹(332), 제2 손가락에 대해 등록된 부분 지문 영상들을 포함하는 제2 지문 그룹(334), 제N 손가락에 대해 등록된 부분 지문 영상들을 포함하는 제 N 지문 그룹(336)이 등록될 수 있다. 이 때, 각 손가락에 대한 지문 그룹들(332, 334, 336)은 하나의 클러스터(cluster)를 형성하며, 서로 구별될 수 있다. 지문 그룹별로 등록된 등록 지문 영상(310)들은 등록 지문 데이터베이스(340)에 저장될 수 있고, 지문 인증 과정에서 이용될 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 지문 인증을 수행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, 지문 인증 장치(410)는 지문 센서(420)를 포함하고, 지문 센서(420)의 센싱 영역의 크기는 사용자의 지문의 크기보다 작을 수 있다. 지문 인증 장치(410)는 지문 센서(420)를 통하여 입력 지문 영상(430)을 획득할 수 있고, 입력 지문 영상(430)은 사용자의 특정 손가락에 대한 지문 정보를 포함할 수 있다.

지문 인증 장치(410)는 등록 지문 데이터베이스(340)로부터 미리 등록된 지문 그룹들(332, 334, 336)을 획득할 수 있다. 등록 지문 데이터베이스(340)는 지문 인증 장치(410)에 포함된 메모리(미도시)에 저장되거나, 지문 인증 장치(410)와 유선, 무선 또는 네트워크 등으로 연결 가능한 서버 등의 외부 장치(미도시)에 저장될 수 있다.

지문 인증 장치(410)는 입력 지문 영상(430)과 지문 그룹들(332, 334, 336)에 포함된 부분 지문 영상들을 비교하여 지문 그룹들(332, 334, 336) 중 하나 이상의 지문 그룹을 선택(440)할 수 있다. 여기서는, 지문 그룹(332)이 선택되었다고 가정한다. 지문 인증 장치(410)는 선택된 지문 그룹(332)에 포함된 각 부분 지문 영상들과 입력 지문 영상(430)을 비교하여 인증을 수행(450)하고, 인증 결과를 출력할 수 있다. 지문 인증 장치(410)는 지문 그룹에 기반하여 지문 인증을 수행함으로써 높은 인식률을 유지하면서 보다 빠르게 지문 인증을 수행할 수 있다.

도 5은 일 실시예에 따른 지문 인증 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 단계(510)에서 지문 인증 장치는 입력 지문 영상에 기초하여 부분 지문 영상들을 포함하는 지문 그룹들 중 하나 이상의 지문 그룹을 선택한다. 지문 인증 장치는 부분 지문 영상들의 영상 주파수 정보와 입력 지문 영상의 영상 주파수 정보를 이용하여 각 부분 지문 영상들과 입력 지문 영상 간의 유사도를 결정하고, 유사도에 기초하여 지문 그룹들 중 보다 세밀하고 정확하게 지문 비교를 수행할 지문 그룹을 선택할 수 있다.

지문 인증 장치는 지문 그룹을 선택하기 전에 입력 지문 영상에 대한 전처리 과정을 수행할 수 있다. 전처리 과정은 입력 지문 영상의 품질을 향상시키는 일련의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전처리 과정은 입력 지문 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 동작, 입력 지문 영상의 컨트라스트(contrast)를 증가시키는 동작, 입력 지문 영상에 포함된 블러(blur)를 제거하는 디블러링(deblurring) 동작, 입력 지문 영상에 포함된 왜곡(distortion)을 보정하는 와핑(warping) 동작 등을 포함할 수 있다. 또한, 전처리 과정은 입력 지문 영상의 품질을 평가하는 동작을 포함할 수 있다. 입력 지문 영상의 품질이 임계 품질 미만인 경우, 전처리 과정은 획득된 입력 지문 영상을 폐기(discard)하고 사용자로부터 새로운 입력 지문 영상을 입력 받는 동작을 포함할 수 있다.

단계(520)에서, 지문 인증 장치는 단계(510)에서 선택된 하나 이상의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들과 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정한다. 지문 인증 장치가 단계(510)에서 복수의 지문 그룹들을 선택한 경우, 지문 인증 장치는 선택된 지문 그룹들에 포함된 부분 지문 영상들에 기초하여 인증 과정을 수행할 수 있다. 지문 인증 장치는 선택된 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들 전체 또는 일부와 입력 지문 영상 간의 유사도를 결정하고, 유사도에 기초하여 인증 성공 또는 인증 실패인지 여부를 결정할 수 있다.

인증 성공으로 결정된 경우, 지문 인증 장치는 지문 인증 장치와 연결된 단말 장치의 잠금 상태를 해제하거나 또는 사용자에게 단말 장치의 특정 기능에 접근할 수 있는 권한을 부여할 수 있다. 인증 실패로 결정된 경우, 지문 인증 장치는 단말 장치의 잠금 상태를 유지하거나 또는 단말 장치의 특정 기능에 대한 접근 권한을 제한할 수 있다.

지문 인증 장치는 등록된 지문 영상들을 복수의 지문 그룹들로 관리하고, 지문 그룹들 중 입력 지문 영상과 세밀하게 비교할 지문 그룹을 선택하여 지문 인증을 수행함으로써 지문 인증을 보다 빠르게 수행할 수 있다.

도 5에 도시된 각 단계들에는 도 1 내지 도 4를 통하여 전술한 내용들이 그대로 적용될 수 있다. 이하, 도 6 내지 도 9를 참조하여, 단계(510) 및 단계(520)를 상세하게 설명한다.

도 6은 일 실시예에 따른 지문 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(610)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 지문 그룹들에 포함된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 결정한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 푸리에-멀린 방식(Fourier-Mellin)과 같은 영상 주파수 정보 기반의 매칭 방식을 통하여 제1 유사도를 결정할 수 있다. 푸리에-멀린 방식에 기반하여 제1 유사도를 결정하는 내용은 도 11 내지 도 13을 참조하여 아래에서 상세히 설명하도록 한다.

제1 유사도는 입력 지문 영상에 나타난 지문 패턴과 등록된 부분 지문 영상에 나타난 지문 패턴 간의 유사한 정도를 나타낸다. 따라서, 제1 유사도가 높다는 것은 입력 지문 영상의 지문 패턴이 부분 지문 영상의 지문 패턴과 상대적으로 많이 유사하다는 것을 나타낸다. 앞서 설명한대로, 지문 인증 장치는 지문 그룹들에 포함된 전체 부분 지문 영상들 각각에 대해 입력 지문 영상과의 제1 유사도를 결정할 수 있다.

단계(620)에서, 지문 인증 장치는 단계(610)에서 결정된 제1 유사도에 기초하여 하나 이상의 지문 그룹을 선택한다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 각 부분 지문 영상들에 대해 결정된 제1 유사도들 중 가장 큰 제1 유사도를 가지는 부분 지문 영상의 지문 그룹을 선택할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 부분 지문 영상들에 대해 결정된 제1 유사도들을 지문 그룹별로 평균하여 평균 값을 계산하고, 평균 값이 가장 큰 지문 그룹을 선택할 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 부분 지문 영상들에 대해 결정된 제1 유사도들에 기초하여 지문 그룹별로 제1 유사도에 대한 표준 편차(standard deviation)를 계산하고, 표준 편차가 가장 작은 지문 그룹을 선택할 수 있다. 제1 유사도에 기초하여 지문 그룹을 선택하는 것은 위 실시예들에 의해 한정되는 것으로 해석되어서는 안되며, 지문 인증 장치는 다양한 방식을 통해 지문 그룹을 선택할 수 있다.

도 7은 다른 실시예에 따른 지문 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(710)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 지문 그룹들에 포함된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 결정한다. 도 6의 단계(610)에 대한 내용이 단계(710)에 그대로 적용될 수 있으므로 단계(710)에 대한 자세한 설명은 생략한다.

단계(720)에서, 지문 인증 장치는 단계(710)에서 결정된 제1 유사도에 기초하여 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택한다. 이 경우, 특정 지문 그룹들에만 후보군이 선정되고, 다른 지문 그룹에는 후보군이 선정되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 전체 부분 지문 영상들에서 제1 유사도가 큰 순서대로 미리 설정된 수의 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택할 수 있고, 이 경우 특정 지문 그룹에는 제1 후보 부분 지문 영상들이 선택되지 않을 수 있다. 다른 예로, 지문 인증 장치는 부분 지문 영상들 중 임계값 이상의 제1 유사도를 가지는 부분 지문 영상들을 제1 후보 부분 지문 영상들로 선택할 수 있다. 임계값은 미리 결정된 값이거나 또는 부분 지문 영상들에 대한 제1 유사도들에 기초하여 적응적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 전체 부분 지문 영상들에 대한 제1 유사도들의 평균 값이 임계값으로 결정될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 제1 유사도에 기초하여 각 지문 그룹별로 하나 이상의 제1 후보 부분 지문 영상을 선택할 수도 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 각 지문 그룹별로 제1 유사도 큰 순서대로 미리 설정된 개수의 제1 후보 부분 지문 영상을 선택할 수 있다.

단계(730)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 각 제1 후보 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도를 결정한다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상의 영상 주파수 정보와 제1 후보 부분 지문 영상들 각각의 영상 주파수 정보를 이용하여 제2 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 단계(710)의 제1 유사도를 결정하는 방식보다 높은 계산 복잡도(computational complexity)를 가지는 영상 주파수 정보 기반의 매칭 방식을 이용하여 제2 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 제1 유사도를 결정하기 위해 푸리에-멀린 방식에 기반하여 도출된 위상 상관 정보를 이용할 수 있으나, 제2 유사도를 결정하기 위해 위상 상관 정보뿐만 아니라 영상들 간의 회전(rotation) 정보 및 이동(translation) 정보를 이용할 수 있다. 푸리에-멀린 방식에 기반하여 제2 유사도를 결정하는 내용은 도 11 내지 도 13을 참조하여 아래에서 상세히 설명하도록 한다.

단계(740)에서, 지문 인증 장치는 단계(730)에서 결정된 제2 유사도에 기초하여 하나 이상의 지문 그룹을 선택한다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 제1 후보 부분 지문 영상들에 대해 결정된 제2 유사도들 중 가장 큰 제2 유사도를 가지는 제1 후보 부분 지문 영상의 지문 그룹을 선택할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 제1 후보 부분 지문 영상들에 대해 결정된 제2 유사도들을 지문 그룹별로 평균하여 평균 값을 계산하고, 평균 값이 가장 큰 지문 그룹을 선택할 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 제1 후보 부분 지문 영상들에 대해 결정된 제2 유사도들에 기초하여 지문 그룹별로 제2 유사도에 대한 표준 편차를 계산하고, 표준 편차가 가장 작은 지문 그룹을 선택할 수 있다. 제2 유사도에 기초하여 지문 그룹을 선택하는 것은 위 실시예들에 의해 한정되는 것으로 해석되어서는 안되며, 지문 인증 장치는 다양한 방식을 통해 지문 그룹을 선택할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 인증 여부를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(810)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 도 5의 단계(510)에서 선택된 지문 그룹에 포함되는 각 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도를 결정한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 지문 그룹이 선택되면, 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들 전체에 대해 제2 유사도를 결정할 수 있다. 이 경우, 지문 인증 장치는 선택된 지문 그룹에 포함되지만, 도 7의 단계(730)에서 제1 후보 부분 지문 영상으로 선택되지 않은 다른 부분 지문 영상들에 대해서도 제2 유사도를 결정할 수 있다.

단계(820)에서, 지문 인증 장치는 단계(810)에서 결정된 제2 유사도에 기초하여 인증 여부를 결정한다. 지문 인증 장치는 부분 지문 영상들에 대한 제2 유사도에 기초하여 지문 인증을 판단하기 위한 스코어(score)를 결정하고, 스코어에 따라 인증 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 유사도들 중 최대 값 또는 제2 유사도들의 평균 값이 스코어로서 결정될 수 있다. 지문 인증 장치는 스코어가 임계 값 이상인 경우에는 인증 성공인 것으로 결정하고, 스코어가 임계 값 미만인 경우에는 인증 실패인 것으로 결정할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들 전체에 대해 제2 유사도를 결정하지 않고, 도 7의 단계(730)에서 결정된 제1 후보 부분 지문 영상들에 대한 제2 유사도를 이용하여 인증 여부를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 선택된 지문 그룹에 포함된 제1 후보 부분 지문 영상들에 대한 제2 유사도에 기초하여 스코어를 결정하고, 스코어와 임계 값을 비교하여 인증 여부를 결정할 수 있다.

도 9는 다른 실시예에 따른 인증 여부를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(910)에서, 지문 인증 장치는 도 5의 단계(510)에서 선택된 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들로부터 제2 후보 부분 지문 영상들을 선택한다. 지문 인증 장치는 선택된 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들 전체에 대해 제2 유사도를 결정하고, 제2 유사도의 크기가 큰 순서대로 미리 설정된 개수의 제2 후보 부분 지문 영상들을 선택할 수 있다.

단계(920)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 각 제2 후보 부분 지문 영상들 간의 제3 유사도를 결정한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 각 제2 후보 부분 지문 영상들에서 지문 패턴의 특징점(minutiae)들을 추출하고, 특징점들 간의 정합도에 기초하여 제3 유사도를 결정할 수 있다. 특징점들 간의 정합도가 높을수록 제3 유사도가 커질 수 있다.

단계(930)에서, 지문 인증 장치는 단계(920)에서 결정된 제3 유사도에 기초하여 인증 여부를 결정한다. 지문 인증 장치는 제2 후보 부분 지문 영상들에 대한 제3 유사도에 기초하여 스코어를 결정하고, 스코어에 따라 인증 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제3 유사도들 중 최대 값 또는 제3 유사도들의 평균 값이 스코어로서 결정될 수 있다. 지문 인증 장치는 스코어가 임계 값 이상인 경우에는 인증 성공인 것으로 결정하고, 스코어가 임계 값 미만인 경우에는 인증 실패인 것으로 결정할 수 있다.

도 10a 및 도 10b는 일 실시예에 따른 입력 지문 영상에 기초하여 인증 여부를 결정하는 일례를 설명하기 위한 흐름도들이다.

도 10a를 참조하면, 단계(1010)에서 지문 인증 장치는 입력 지문 영상을 수신하면, 입력 지문 영상과 등록 지문 데이터베이스(1005)에 저장된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 계산할 수 있다. 등록 지문 데이터베이스(1005)는 지문 그룹별로 등록된, 예를 들어, 제1, 제2 및 제N 손가락의 부분 지문 영상들을 포함할 수 있고, 각 손가락의 부분 지문 영상들은 서로 구별되는 지문 그룹을 형성할 수 있다. 제1 유사도는 제1, 제2 및 제N 손가락의 부분 지문 영상들 각각에 대해 계산될 수 있다.

단계(1020)에서, 지문 인증 장치는 제1 유사도에 기초하여 후보 부분 지문 영상을 선택할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상들의 제1 유사도의 크기에 따라 전체 등록된 부분 지문 영상들 중에서 특정 개수의 후보 부분 지문 영상들을 선택할 수 있다. 단계(1030)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 각 후보 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도를 계산할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 유사도를 계산할 때보다 더 정교하고 계산 복잡도가 높은 방식을 이용하여 제2 유사도를 계산할 수 있다.

단계(1040)에서, 지문 인증 장치는 제2 유사도에 기초하여 후보 부분 지문 영상이 선택된 지문 그룹별로 최대 값, 평균 값 또는 표준 편차 등의 대표 값을 결정할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 위 단계(1010) 내지 단계(1040)는 도 10b에 도시된 바와 같이 각각의 지문 그룹별로 수행될 수도 있다. 지문 인증 장치는 예를 들어, 제1, 제2 및 제N 손가락에 대한 지문 그룹별로 제1 유사도를 계산하고, 제1 유사도에 기초하여 각 지문 그룹별로 하나 이상의 후보 부분 지문 영상을 선택할 수 있다. 그 후, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 후보 부분 지문 영상 간의 제2 유사도를 계산하고, 제2 유사도에 기초하여 각 지문 그룹별로 대표 값을 결정할 수 있다. 이하 단계(1050) 내지 단계(1070)는 도 10a 및 도 10b의 실시예들에도 동일하게 적용될 수 있다.

단계(1050)에서, 지문 인증 장치는 후보 부분 지문 영상이 선택된 지문 그룹별로 결정된 대표 값에 기초하여, 등록 지문 데이터베이스(1005)에 등록된 지문 그룹들 중 입력 지문 영상에 대응되는 지문 그룹을 선택할 수 있다.

단계(1060)에서 지문 인증 장치는 단계(1050)에서 선택된 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들에 대한 스코어를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 제2 유사도에 기초하여, 위 선택된 지문 그룹에 포함된 전체 부분 지문 영상들 중 스코어 계산에 이용할 하나 이상의 부분 지문 영상을 선택할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 전체 부분 지문 영상들 중 제2 유사도의 크기가 큰 순서대로 미리 설정된 개수의 부분 지문 영상을 선택하거나 또는 임계 값 이상의 제2 유사도를 가지는 부분 지문 영상을 선택할 수 있다. 지문 인증 장치는 선택된 하나 이상의 부분 지문 영상에 기초하여 인증을 위한 스코어를 결정할 수 있다. 스코어를 결정하는 방식에는 제한이 없으며, 지문 인증 장치는 다양한 방식을 통해 스코어를 결정할 수 있다.

단계(1070)에서, 지문 인증 장치는 스코어에 기초하여 인증 여부를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는, 예를 들어 스코어가 임계값 이상인 경우 인증 성공이라고 결정하고, 스코어가 임계값 미만인 경우에는 인증 실패라고 결정할 수 있다.

도 11은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 유사도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 11을 참조하면, 단계(1111)에서 지문 인증 장치는 빠른 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 이용하여 입력 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환시킬 수 있다. 단계(1112)에서, 지문 인증 장치는 빠른 푸리에 변환을 이용하여 등록된 부분 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환시킬 수 있다. 주파수 도메인의 정보는 (x, y) 좌표를 이용하여 정보를 표현하는 직교 좌표계에 기반할 수 있다.

단계(1121)에서, 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환(Log-Polar Transform, LPT)을 이용하여 입력 지문 영상에 포함된 주파수 도메인의 정보의 좌표계를 극 좌표계로 변환시킬 수 있다. 일 예로, 빠른 푸리에 변환을 통하여 도출된 FFT 영상 내 픽셀들의 매그니튜드(magnitude) 값에 대하여 로그-폴라 변환이 수행될 수 있다. 극 좌표계에서는 정보가 반지름(radius), 각도(angle), 또는 반지름과 각도의 조합을 통해 표현될 수 있다. 단계(1122)에서, 지문 인증 장치는 부분 지문 영상에 포함된 주파수 도메인의 정보에 로그-폴라 변환을 적용할 수 있다. 이하에서는, 도 12를 참조하여 로그-폴라 변환을 설명하도록 한다.

도 12는 일 실시예에 따른 로그-폴라 변환을 설명하기 위한 도면이다. 도 12를 참조하면, 직교 좌표계에서 중심점(1210)을 기준으로 동심원들이 설정될 수 있다. 동심원들은 반지름, 각도, 또는 반지름과 각도의 조합에 따라 복수의 영역들로 분할될 수 있다. 일 예로, 로그-폴라 변환은 직교 좌표계 상의 복수의 영역들을 (반지름, 각도)의 극 좌표계 상의 영역들에 맵핑(mapping)시킬 수 있다. 이 경우, 직교 좌표계의 중심점(1210)은 극 좌표계의 (0, 0°)에 대응하는 영역(1215)으로 맵핑될 수 있다. 마찬가지로, 직교 좌표계의 제1 영역(1220), 제2 영역(1230), 제3 영역(1240), 제4 영역(1250)은 각각 극 좌표계의 제1 영역(1225), 제2 영역(1235), 제3 영역(1245), 제4 영역(1255)으로 맵핑될 수 있다.

도면에 도시되지는 않았으나, 로그-폴라 변환은 직교 좌표계 상의 복수의 영역들을 각도에 기초하여 표현되는 극 좌표계 상의 영역들에 맵핑할 수 있다. 이 경우, 직교 좌표계의 제1 영역(1220)은 극 좌표계의 (0°) 영역으로 맵핑되고, 직교 좌표계의 제2 영역(1230)과 제3 영역(1240)은 극 좌표계의 (36°) 영역으로 맵핑되며, 직교 좌표계의 제4 영역(1250)은 극 좌표계의 (324°) 영역으로 맵핑될 수 있다.

다시 도 11을 참조하면, 단계(1131)에서 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환이 적용된 입력 지문 영상에 빠른 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(1132)에서, 지문 인증 장치는 로그 폴라 변환이 적용된 부분 지문 영상에 빠른 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(1140)에서, 지문 인증 장치는 위상 상관(phase correlation)이 수행되고, 위상 상관의 수행 결과로서 피크(peak)가 검출될 수 있다. 검출된 피크의 위치는 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간의 회전 정보(θ)를 나타낼 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 피크의 위치는 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간의 스케일(scale) 정보를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 로그-폴라 변환된 영상의 한 축은 각도에 해당하고, 다른 한 축은 반지름에 해당할 수 있고, 위상 상관에 의하여 검출된 피크의 위치는 (각도에 해당하는 축의 좌표, 반지름에 해당하는 축의 좌표)로 나타낼 수 있다. 각도에 해당하는 축의 좌표는 회전 정보를 나타내며, 반지름에 해당하는 축의 좌표는 스케일 정보를 나타낼 수 있다.

일반적으로, 지문 영상은 스케일의 변화가 없으므로, 반지름이 미리 정해진 값(예를 들어, 1)으로 고정될 수 있다. 이 경우, 위상 상관에 의하여 검출된 피크의 위치는 각도에 해당하는 축의 좌표로 표현될 수 있고, 각도에 해당하는 축의 좌표는 회전 정보를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 위에 기술된 위상 상관을 수행하여 피크 값을 검출하고, 피크 값에 기초하여 본 명세서에서 설명된 제1 유사도를 결정할 수 있다. 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간에 지문 패턴이 동일한 영역(또는, 중첩되는 영역)이 많을수록 또는 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간에 지문 패턴이 서로 유사할수록 피크 값이 커지는 경향이 있다. 이러한 경향에 기초하여, 지문 인증 장치는 위상 상관을 통해 검출된 피크 값에 기초하여 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간의 제1 유사도를 결정할 수 있다.

단계(1150)에서, 지문 인증 장치는 회전 정보(θ)에 기초하여 입력 지문 영상을 회전시킬 수 있다. 단계(1160)에서, 지문 인증 장치는 회전된 입력 지문 영상에 빠른 푸리에 변환을 적용하고, 단계(1170)에서 위상 상관을 수행할 수 있다. 위상 상관의 수행 결과로서 피크가 검출되고, 검출된 피크의 위치는 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 사이의 이동 정보(Tx, Ty)를 나타낼 수 있다. 단계(1180)에서, 지문 인증 장치는 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 회전된 입력 지문 영상이 이동시킬 수 있다.

지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 부분 지문 영상이 겹쳐지도록 위 푸리에-멀린 방식을 통해 획득된 회전 정보 및 이동 정보에 기초하여 입력 지문 영상을 회전 및 이동시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 회전 및 이동된 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간의 중첩된 영역에 기초하여 제2 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 다양한 방식으로 제2 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 영상 밝기 값 기반의 정규화 상관(normalized cross correlation) 기법에 기초하여 제2 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 아래 수학식 1을 통해 도출된 상관도에 기초하여 제2 유사도를 결정할 수 있다.

여기서, W는 영상 I₁과 영상 I₂ 간의 중첩된 영역을 나타내고, ncc(I₁, I₂)는 영상 I₁과 영상 I₂ 간의 중첩된 영역 W에서의 상관도를 나타낸다. 영상 I₁은 회전된 입력 지문 영상이고, 영상 I₂는 부분 지문 영상일 수 있다. i는 겹쳐진 영역 내 픽셀의 X축 좌표를 나타내고, j는 중첩된 영역 내 픽셀의 Y축 좌표를 나타낸다. x는 X축 방향의 이동 정보(Tx)를 나타내고, y는 Y축 방향의 이동 정보(Ty)를 나타낸다. I₁(i, j)는 영상 I₁의 (i, j) 좌표에서의 픽셀 값을 나타내고, I₂(x + i, y + j)는 영상 I₂의 (x + i, y + j) 좌표에서의 픽셀 값을 나타낸다.

도 13은 일 실시예에 따른 유사도를 계산하기 위하여 입력 지문 영상 및 부분 지문 영상을 처리하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하면, 등록된 부분 지문 영상(1310)는 빠른 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제1 LPT 영상(1320)으로 변환될 수 있다. 입력 지문 영상(1315)은 빠른 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제2 LPT 영상(1325)으로 변환된다.

제1 LPT 영상(1320)와 제2 LPT 영상(1325) 사이의 위상 상관(1330)에 의하여 부분 지문 영상(1310)과 입력 지문 영상(1315) 사이의 회전 정보(θ)가 결정될 수 있고, 위상 상관(1330)에 의해 검출된 피크 값에 기초하여 제1 유사도가 결정될 수 있다.

입력 지문 영상(1315)은 회전 정보(θ)에 따라 회전될 수 있다. 부분 지문 영상(1310)의 FFT 영상과 회전된 입력 지문 영상(1340)의 FFT 영상 사이의 위상 상관(1350)에 의하여 부분 지문 영상(1310)와 입력 지문 영상(1315) 사이의 이동 정보(Tx, Ty)가 결정될 수 있다. 회전 정보(θ) 및 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 부분 지문 영상(1310)과 입력 지문 영상(1315)이 정합될 수 있다. 정합된 영상(1360)에서 부분 지문 영상(1310)과 회전된 입력 지문 영상(1315) 간의 중첩 영역에서 상관도가 결정되고, 상관도에 기초하여 제2 유사도가 결정될 수 있다.

도 14는 일 실시예에 따른 지문 인증 장치를 도시하는 도면이다.

도 14를 참조하면, 지문 센서(1440)는 사용자의 지문을 캡쳐하여 입력 지문 영상을 획득할 수 있다. 입력 지문 영상은 지문 인증 장치(1410)에 전달되고, 지문 인증 장치(1410)는 입력 지문 영상을 등록 지문 데이터베이스(1450)에 등록된 부분 지문 영상들과 비교하여 지문 인증을 수행할 수 있다. 사용자는 등록 과정을 통해 하나 이상의 손가락별로 부분 지문 영상들을 등록할 수 있고, 등록 지문 데이터베이스(1450)는 등록된 부분 지문 영상들을 저장할 수 있다.

지문 인증 장치(1410)는 여기에 기술되거나 또는 도시된 하나 이상의 지문 인증 방법을 수행할 수 있고, 인증 결과를 출력할 수 있다. 지문 인증 장치(1410)는 인증 결과를 음성, 진동, 글자, 그림 또는 동영상 등의 형태로 출력할 수 있으나, 실시에의 범위가 이에 한정되지는 않으며, 지문 인증 장치(1410)는 다양한 형태로 인증 결과를 출력할 수 있다. 지문 인증 장치(1410)는 입출력 장치(미도시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.

지문 인증 장치(1410)는 하나 이상의 프로세서(1420) 및 메모리(1430)를 포함할 수 있다. 메모리(1430)는 프로세서(1420)와 통신하고, 프로세서(1420)에 의해 실행가능한 인스트럭션들 또는 프로세서(1420)가 연산할 데이터를 저장할 수 있다. 프로세서(1420)는 인스트럭션들을 실행하기 위해, 내부 레지스터, 내부 캐쉬, 메모리(1430) 또는 스토리지(storage)로부터 인스트럭션들을 꺼내고(retrieve or fetch), 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 프로세서(1420)는 하나 이상의 실행 결과를 내부 레지스터, 내부 캐쉬, 메모리(1430), 또는 스토리지에 기록할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(1420)는 도 1 내지 도 14를 참조하여 설명된 하나 이상의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1420)는 입력 지문 영상에 기초하여 복수의 지문 그룹들 중 하나 이상의 지문 그룹을 선택하고, 선택된 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들과 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정할 수 있다.

이상에서는, 사용자의 지문이 나타난 입력 지문 영상을 이용하여 지문 인증을 수행하는 실시예들을 설명하였으나, 실시예들은 사용자의 생체 데이터를 이용하여 생체 인증을 수행하는 것으로 확장될 수 있다. 여기서, 생체 데이터는 다양한 센서를 통해 획득될 수 있고, 사용자의 지문에 관한 정보, 체저항(body impedance)에 관한 정보, 정맥(blood vessel)에 관한 정보, 또는 홍채(iris)에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 프로세서(1420)는 입력 생체 데이터와 등록 생체 데이터 간의 제1 유사도를 결정하고, 제1 유사도에 기초하여 등록 생체 데이터로부터 제1 후보 생체 데이터를 선택할 수 있다. 프로세서(1420)는 입력 생체 데이터와 제1 후보 생체 데이터 간의 제2 유사도를 결정하고, 제2 유사도에 기초하여 하나 이상의 생체 데이터 그룹을 선택할 수 있다. 프로세서(1420)는 선택된 생체 데이터 그룹에 포함된 등록 생체 데이터와 입력 생체 데이터를 비교하여 인증 여부를 결정할 수 있다.

일례로, 센서(미도시)를 통해 사용자의 동공과 공막(눈의 백색 영역) 사이의 홍채 패턴을 스캔 또는 캡쳐하고, 홍채 패턴 중 일부에 해당하는 부분 영상이 획득될 수 있다. 프로세서(1420)는 획득된 부분 영상과 등록된 홍채 패턴의 부분 영상들을 비교함으로써 사용자를 인증할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 비록 한정된 도면에 의해 실시예들이 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (21)

1. 입력 지문 영상에 기초하여 부분 지문 영상들을 포함하는 지문 그룹들 중 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계; 및
   상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들과 상기 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 지문 그룹들 각각은 단일 사용자의 단일 손가락의 복수의 부분 지문 영상들을 포함하고,
   상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계는,
   상기 입력 지문 영상과 상기 지문 그룹들에 포함된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 결정하는 단계;
   상기 제1 유사도에 기초하여 상기 지문 그룹별로 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택하는 단계;
   상기 입력 지문 영상과 각 제1 후보 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도를 결정하는 단계; 및
   상기 제2 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계를 포함하고,
   상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도는 서로 다른 방식에 의해 결정되고,
   상기 인증 여부를 결정하는 단계는,
   상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들로부터 적어도 하나의 제2 후보 부분 지문 영상을 선택하는 단계; 및
   상기 입력 지문과 상기 적어도 하나의 제2 후보 부분 지문 영상 간의 제3 유사도에 기초하여 인증 여부를 결정하는 단계
   를 포함하는,
   지문 인증 방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 제1 유사도를 결정하는 단계는,
   상기 입력 지문 영상의 영상 주파수 정보와 상기 지문 그룹들에 포함된 부분 지문 영상들의 영상 주파수 정보를 이용하여 상기 제1 유사도를 결정하는, 지문 인증 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 제1 유사도를 결정하는 단계는,
   푸리에-멀린(Fourier-Mellin) 방식에 기초하여 상기 입력 지문 영상과 부분 지문 영상 간에 위상 상관을 수행하고, 상기 위상 상관의 수행 결과에 의해 검출된 피크 값에 기초하여 상기 제1 유사도를 결정하는, 지문 인증 방법.
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택하는 단계는,
   상기 제1 유사도에 기초하여 상기 지문 그룹별로 미리 결정된 수의 상기 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택하는, 지문 인증 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 제2 유사도를 결정하는 단계는,
   푸리에-멀린 방식을 통해 획득된 회전 정보 및 이동 정보에 기초하여 상기 입력 지문 영상을 회전 및 이동시키고, 상기 회전 및 이동된 입력 지문 영상과 상기 제1 후보 부분 지문 영상 간의 중첩된 영역에 기초하여 상기 제2 유사도를 결정하는, 지문 인증 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 제2 유사도를 결정하는 단계는,
   상기 중첩된 영역에서, 영상 밝기 값 기반의 정규환 상관 기법에 기초하여 상기 제2 유사도를 결정하는, 지문 인증 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 제2 유사도는,
   상기 제1 유사도를 결정하는 방식보다 높은 계산 복잡도(computational complexity)를 가진 방식에 의해 결정되는, 지문 인증 방법.
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12. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 단계는,
    상기 제2 유사도에 기초하여 지문 그룹별로 대표 값을 결정하고, 결정된 대표 값에 기초하여 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는, 지문 인증 방법.
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15. 제1항에 있어서,
    상기 지문 그룹들 각각은, 손가락별로 미리 등록된 부분 지문 영상들을 포함하는, 지문 인증 방법.
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18. 하드웨어와 결합되어 제1항, 제3항, 제4항 및 제6항 내지 제9항, 제12항 및 제15항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
19. 하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 인스트럭션들(instructions)을 포함하는 메모리를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    입력 지문 영상에 기초하여 부분 지문 영상들을 포함하는 지문 그룹들 중 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 동작; 및
    상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들과 상기 입력 지문 영상을 비교하여 인증 여부를 결정하는 동작
    을 실행하도록 구성되고,
    상기 지문 그룹들 각각은 단일 사용자의 단일 손가락의 복수의 부분 지문 영상들을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 동작은,
    상기 입력 지문 영상과 상기 지문 그룹들에 포함된 각 부분 지문 영상들 간의 제1 유사도를 결정하는 동작;
    상기 제1 유사도에 기초하여 상기 지문 그룹별로 제1 후보 부분 지문 영상들을 선택하는 동작;
    상기 입력 지문 영상과 각 제1 후보 부분 지문 영상들 간의 제2 유사도를 결정하는 동작; 및
    상기 제2 유사도에 기초하여 상기 적어도 하나의 지문 그룹을 선택하는 동작을 포함하고,
    상기 제1 유사도와 상기 제2 유사도는 서로 다른 방식에 의해 결정되고,
    상기 인증 여부를 결정하는 동작은,
    상기 선택된 적어도 하나의 지문 그룹에 포함된 부분 지문 영상들로부터 적어도 하나의 제2 후보 부분 지문 영상을 선택하는 동작; 및
    상기 입력 지문과 상기 적어도 하나의 제2 후보 부분 지문 영상 간의 제3 유사도에 기초하여 인증 여부를 결정하는 동작
    을 포함하는, 지문 인증 장치.
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