KR102447100B1 - 지문 인증 방법 및 장치 - Google Patents

지문 인증 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102447100B1
KR102447100B1 KR1020170097033A KR20170097033A KR102447100B1 KR 102447100 B1 KR102447100 B1 KR 102447100B1 KR 1020170097033 A KR1020170097033 A KR 1020170097033A KR 20170097033 A KR20170097033 A KR 20170097033A KR 102447100 B1 KR102447100 B1 KR 102447100B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
similarity
matching area
fingerprint image
area
authentication
Prior art date
Application number
KR1020170097033A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20180105035A (ko
Inventor
이선민
김규홍
이한아
최창규
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to US15/890,462 priority Critical patent/US10909347B2/en
Priority to EP18155850.3A priority patent/EP3376434B1/en
Priority to CN201810166057.7A priority patent/CN108573137B/zh
Publication of KR20180105035A publication Critical patent/KR20180105035A/ko
Priority to US17/142,308 priority patent/US11625946B2/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102447100B1 publication Critical patent/KR102447100B1/ko
Priority to US18/296,631 priority patent/US12008837B2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

지문 인증 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 지문 인증 방법은 입력 지문 영상을 수신하는 단계, 입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계 및 매칭 영역별 유사도에 기초하여 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

지문 인증 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR VERIFYING FINGERPRINT}
아래의 설명은 지문 인증 기술에 관한 것이다.
생체 인식에 의한 인증 기술은 지문, 홍채, 목소리, 얼굴, 혈관 등을 이용하여 사용자를 인증한다. 인증에 사용되는 생체 특성들은 사람마다 다르고, 소지의 불편함이 없을 뿐 아니라, 도용이나 모조의 위험성이 적다는 장점이 있다. 특히, 지문 인증은 편리성, 보안성, 경제성 등으로 인하여 현재 사용자 인증 기술로 널리 이용되고 있다. 지문 인증에서는 사용자 인증을 요청하는 사용자의 지문 영상과 미리 등록된 지문 영상을 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 인증 성공 여부를 결정한다.
일 실시예에 따른 지문 인증 방법은, 입력 지문 영상을 수신하는 단계; 상기 입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계; 및 상기 매칭 영역별 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계는, 상기 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역 및 상기 매칭 영역에 대해 결정된 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는, 상기 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 결정할 수 있다.
상기 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계는, 상기 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 제1 매칭 영역에 대응하는 제1 유사도를 결정하는 단계; 및 상기 제1 유사도에 기초하여 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 의해 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 상기 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 간의 제2 매칭 영역에 대응하는 제2 유사도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계는, 상기 제1 매칭 영역에 상기 제1 유사도를 할당하는 것에 의해 상기 제1 유사도에 기초하여 상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계는, 상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도 중 더 큰 유사도를 상기 중첩 영역에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따른 지문 인증 방법은, 입력 지문 영상을 수신하는 단계; 상기 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 제1 매칭 영역에 대응하는 제1 유사도를 결정하는 단계; 상기 제1 유사도 및 상기 제1 매칭 영역의 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 상기 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 간의 제2 매칭 영역에 대응하는 제2 유사도를 결정하는 단계; 상기 제2 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 매칭 영역별 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계는, 상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도 중 더 큰 유사도를 상기 중첩 영역에 할당하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따른 지문 인증 방법은, 입력 지문 영상과 등록 지문 영상을 비교하여 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 매칭 영역을 결정하는 단계; 상기 매칭 영역에서 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 단계; 및 상기 매칭 영역의 크기와 상기 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 등록 지문 영상은 복수 개이고, 상기 매칭 영역을 결정하는 단계와 상기 유사도를 결정하는 단계는 각각의 등록 지문 영상들마다 수행될 수 있다.
상기 복수의 등록 지문 영상들에 대해 결정된 매칭 영역들 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 상기 중첩 영역에서의 유사도는 상기 매칭 영역들의 유사도들 중 가장 큰 값으로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 지문 인증 장치는, 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정하고, 상기 매칭 영역별 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 동작을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역 및 상기 매칭 영역에 대해 결정된 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 동작을 더 수행할 수 있다.
도 1은 지문 인증 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 오인식이 발생하는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 지문 인증 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 일 실시예에 따른 지문 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 도 4에 도시된 지문 인증 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 정합을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 일 실시예에 따른 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.
도 10은 일 실시예에 따른 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 11a 및 도 11b는 일 실시예에 따른 매칭 영역별 유사도에 기초하여 지문 인증을 수행하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.
도 12는 일 실시예에 따른 지문 인증 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시 형태로 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. 또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 달리 명시되지 않는 한 일반적으로 "하나 이상의"를 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 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.
또한, 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.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 지문 인증 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
지문 인증은 지문을 이용하여 인증(verification)을 시도한 사용자가 유효한(valid) 사용자인지 여부를 판단하는 인증 방법으로, 사용자 로그인, 결제 서비스 또는 출입 통제 등에서 유효한 사용자를 인증하는데 이용될 수 있다. 도 1을 참조하면, 지문 인증을 수행하는 장치인 지문 인증 장치는 컴퓨팅 장치(100)에 포함되어 동작할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 예를 들어, 스마트폰, 웨어러블 기기(wearable device), 태블릿 컴퓨터, 넷북, 랩탑, 데스크탑, PDA(personal digital assistant), 셋탑 박스, 가전 기기, 생체 도어락, 보안 장치 또는 차량 시동 장치일 수 있다.
컴퓨팅 장치(100)는 지문 센서(110)를 통해 센싱된 지문 영상(120)의 지문 패턴을 분석하여 컴퓨팅 장치(100)에 액세스하려고 시도하는 사용자가 유효한 사용자인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 컴퓨팅 장치(100)의 잠금 상태를 해제시키기 위해 지문을 입력하는 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 지문 센서(110)를 통해 획득된 지문 영상(120)을 데이터베이스(130)에 저장된 등록 지문 영상들(142, 144, 146) 중 하나 이상과 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 컴퓨팅 장치(100)의 잠금 상태를 해제할지 여부를 결정할 수 있다. 데이터베이스(130)에는 하나 이상의 손가락에 대한 등록 지문 영상이 저장될 수 있다.
유효한 사용자는 자신의 지문 정보를 컴퓨팅 장치(100)에 미리 등록할 수 있고, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 등록한 지문 정보를 데이터베이스(130) 또는 클라우드 저장매체(cloud storage)에 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 등록된 지문 정보는 등록 지문 영상의 형태로 저장될 수 있다. 지문 등록 과정에서 사용자는 여러 등록 지문 영상들(142, 144, 146)을 등록할 수 있고, 지문 인증 과정에서 컴퓨팅 장치(100)는 해당 등록 지문 영상들(142, 144, 146)과 지문 센서(110)를 통해 획득된 지문 영상(120)을 서로 비교한다. 이 때, 지문 영상(120) 및 등록 지문 영상들(142, 144, 146)의 크기는 지문 센서(110)의 인식 영역에 의해 결정된다. 지문 센서(110)의 인식 영역의 한계로 인하여 지문 센서(110)에 의해 획득된 지문 영상(120) 및 등록 지문 영상들(142, 144, 146)에는 부분적인 지문 영역에 대한 정보만이 포함될 수 있다.
한정된 인식 영역을 가진 지문 센서(110)에 의해 획득된 지문 영상(120) 및 등록 지문 영상들(142, 144, 146)에는 지문의 식별을 위한 특징이 충분히 포함되지 않을 수 있다. 특징이 충분하지 않은 지문 영상과 등록 지문 영상을 일대일로 비교하여 지문 인증이 수행되는 경우, 오인식(false acceptance)과 같은 바람직하지 않은 결과가 발생할 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 것과 같이, 지문 센서를 통해 획득된 지문 영상(230)과 등록 지문 영상(240)에 나타난 지문 패턴의 식별력이 작은 경우, 단순한 지문 패턴으로 인하여 지문 영상(230)과 등록 지문 영상(240) 간의 유사도가 높게 결정되어 오인식이 발생할 가능성이 높다.
지문 인증에 있어 오인식은 지문 인증의 정확도 내지 인식률에 부정적인 영향을 미치기 때문에, 오인식을 방지하는 것이 바람직하다. 이하에서 설명될 실시예들은 이와 같은 문제점들을 해결하는 것뿐만 아니라 지문 인증을 보다 정확하고 빠르게 수행하기 위한 해결책을 제시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 지문 인증 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 지문 인증 장치는 지문 인증을 위해 입력된 입력 지문 영상(310)과 다수의 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 유사도에 기초하여 지문 인증을 수행한다. 이 때, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(310)과 각 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 유사도 뿐만 아니라 입력 지문 영상(310)과 각 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 매칭 영역의 크기를 고려하여 지문 인증을 수행한다. 이를 위해, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(310)에 대응하는 매칭 영역별 유사도를 결정할 수 있다. 매칭 영역별 유사도는 입력 지문 영상(310)에 대응하는 영역에 할당된 입력 지문 영상(310)과 등록 지문 영상 간의 유사도 정보를 포함한다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(310)과 각 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328)을 비교할 때마다 매칭 영역과 지문 패턴 간의 유사도를 결정하고, 결정된 매칭 영역과 해당 매칭 영역에 대응하는 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다.
참조 부호(330)는 매칭 영역별 유사도를 시각적으로 표현한 것이다. 매칭 영역별 유사도는 입력 지문 영상(310)과 여러 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 유사도들이 통합되어 저장된 형태를 가질 수 있다. 매칭 영역별 유사도는 입력 지문 영상(310)과 각 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 매칭 영역 및 유사도에 관한 정보를 포함할 수 있다. 매칭 영역별 유사도를 결정하는 일례는 다음과 같다.
먼저, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(310)과 등록 지문 영상(322) 간의 매칭 영역(332)과 유사도 S1을 결정한다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(310)에 대응하는 전체 영역 중 매칭 영역(332)에 유사도 S1을 할당하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트한다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단(340)하고, 해당 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우에는 다음 등록 지문 영상(324)과 입력 지문 영상(310)을 비교한다. 스코어는 지문 인증의 성공 여부를 판단하는데 기준이 되는 값일 수 있다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(310)과 등록 지문 영상(324) 간의 매칭 영역(334)과 유사도 S2를 결정하고, 매칭 영역(334)와 유사도 S2에 기초하여 이전에 결정된 매칭 영역별 유사도를 업데이트한다. 지문 인증 장치는 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단(340)하고, 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우에는 등록 지문 영상(326)에 대해 위 과정을 동일하게 수행한다. 이 경우, 입력 지문 영상(310)과 등록 지문 영상(326) 간의 매칭 영역(336)과 유사도 S3에 기초하여 매칭 영역별 유사도가 다시 업데이트된다. 지문 인증 장치는 지문 인증 조건이 만족될 때까지 입력 지문 영상(310)과 여러 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328)을 순차적으로 비교하여 매칭 영역별 유사도를 계속적으로 업데이트한다. 매칭 영역별 유사도가 업데이트될 때마다 지문 인증 조건의 만족 여부가 판단되는 경우, 전체 등록 지문 영상이 아닌 일부의 등록 지문 영상만이 입력 지문 영상(310)과 비교된 후 인증 절차가 종료될 수 있기에 보다 빠른 처리가 가능해 진다.
위 일례에서는 매칭 영역별 유사도가 업데이트될 때마다 지문 인증 조건을 판단하는 것을 예로 설명하였으나, 실시예에 따라 지문 인증 조건은 마지막에 판단될 수도 있다. 예를 들어, 먼저 입력 지문 영상(310)과 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 매칭 영역들 및 유사도들이 모두 결정되고, 해당 매칭 영역별 크기 및 각 매칭 영역들에 할당된 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도가 확정된 후에 지문 인증 조건이 판단될 수 있다.
위 실시예들에서는, 입력 지문 영상을 하나의 등록 지문 영상과 비교한 유사도만을 기준으로 인증 성공 여부를 판단하는 것이 아니라, 입력 지문 영상과 등록 지문 영상들을 순차적으로 비교한 결과인 매칭 영역별 유사도를 기준으로 인증 성공 여부를 판단하기에 오인식이 발생할 가능성이 줄어든다. 이에 따라, 지문 인증의 정확도 내지 인식률이 개선될 수 있다.
도 4 및 도 5는 일 실시예에 따른 지문 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도들이다. 어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 단계의 기능 또는 동작이 순서도와 다르게 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 4와 도 5에서 연속하는 두 단계들이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 해당 단계들의 순서가 뒤바뀌어 수행될 수도 있다.
도 4를 참조하면, 단계(410)에서 지문 인증 장치는 입력 지문 영상을 수신한다. 입력 지문 영상은 인증의 대상이 되는 지문 영상으로, 지문 센서 등을 통해 획득될 수 있다. 도면에는 도시되어 있지 않지만, 실시예에 따라 지문 인증 장치는 수신한 입력 지문 영상에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 전처리 과정은 입력 지문 영상의 품질을 향상시키거나 크기를 조정하는 과정과 같이 입력 지문 영상을 지문 인증에 보다 적합한 형태로 처리하는 과정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전처리 과정은 입력 지문 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 과정, 입력 지문 영상의 컨트라스트(contrast)를 증가시키는 과정, 입력 지문 영상에 포함된 블러(blur)를 제거하는 디블러링(deblurring) 과정, 입력 지문 영상에 포함된 왜곡(distortion)을 보정하는 와핑(warping) 과정, 입력 지문 영상을 이진화(binarization)하는 과정, 입력 지문 영상의 크기를 정규화하거나 입력 지문 영상을 크롭핑(cropping)하는 과정 등을 포함할 수 있다.
단계(420)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정한다. 지문 인증 장치는 데이터베이스에 저장되어 있는 복수의 등록 지문 영상들 중 입력 지문 영상과 비교하려는 등록 지문 영상을 선택하고, 선택된 등록 지문 영상과 입력 지문 영상의 지문 패턴이 얼마나 유사한지를 나타내는 유사도를 계산한다. 유사도가 높다는 것은 입력 지문 영상의 지문 패턴이 등록 지문 영상의 지문 패턴과 상대적으로 많이 유사하다는 것을 나타낸다.
지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상을 비교하여 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역을 결정하고, 결정된 매칭 영역에서 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정한다. 일 예에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간에 결정된 회전(rotation) 정보 및 이동(translation) 정보를 이용하여 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역을 결정하고, 매칭 영역에 나타난 지문 패턴의 유사도를 계산한다. 매칭 영역은 입력 지문 영상과 등록 지문 영상에서 서로 대응되는 지문 영역으로, 동일 또는 유사한 지문 패턴을 가졌을 거라고 추정되는 영역이다. 매칭 영역별 유사도를 결정하는 과정은 숫자 등의 크기로 표현되는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 계산하는 과정과 함께 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 위 계산된 유사도를 할당하는 과정을 포함한다.
일 실시예에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상 및 등록 지문 영상의 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 통해 도출된 특징 값을 유사도로 이용할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 푸리에-멀린 방식(Fourier-Mellin)과 같은 영상 주파수 정보 기반의 매칭 방식을 통하여 유사도를 계산할 수 있다. 유사도는 푸리에-멀린 방식을 이용하여 도출된 위상 상관 정보(phase correlation information)에 기초하여 결정되거나 또는 위상 상관 정보뿐만 아니라 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 회전 정보 및 이동 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 푸리에-멀린 방식에 기반하여 유사도를 결정하는 내용은 도 7 내지 도 9를 참조하여 아래에서 상세히 설명하도록 한다. 한편, 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 방법이 위 푸리에-멀린 방식에 한정되는 것은 아니고, 실시예에 따라 지문 패턴 간의 유사도를 결정하는 다양한 방식이 이용될 수 있다. 예를 들어, 지문 패턴에서 추출된 특징점들의 분포 또는 형태에 기반하여 유사도가 결정될 수도 있다.
등록 지문 영상이 복수 개인 경우, 지문 인증 장치는 각각의 등록 지문 영상들마다 매칭 영역과 해당 매칭 영역에 대응하는 유사도를 결정한다. 복수의 등록 지문 영상들에 대해 결정된 매칭 영역들 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 해당 중첩 영역에서의 유사도는 매칭 영역들의 유사도들 중 가장 큰 값으로 결정될 수 있다.
지문 인증 장치는 계산된 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다. 일 예에서, 매칭 영역별 유사도의 값이 처음에는 모두 기본 값(예를 들어, 0)으로 설정되어 있을 수 있다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도에서 입력 지문 영상과 등록 지문 영상의 매칭 영역에 대응되는 영역에 위 계산된 유사도를 할당할 수 있다. 입력 지문 영상에서 매칭 영역이 존재하지 않는 영역에는 기본 값의 유사도가 할당된다. 일 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 미리 설정된 지문 인증 조건을 만족시키지 않으면, 입력 지문 영상과 다른 등록 지문 영상 간의 유사도를 계산하고 계산된 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다. 이에 대한 일례는 다음과 같다.
지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 제1 매칭 영역에 대응하는 제1 유사도를 결정하고 할당할 수 있다. 제1 유사도에 기초하여 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 제1 매칭 영역의 크기에 의해 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 간의 제2 매칭 영역에 대응하는 제2 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭 영역 및 제2 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭 영역에 제2 유사도를 할당하는 것에 의해 매칭 영역별 유사도를 업데이트한다. 만약, 제1 매칭 영역과 제2 매칭 영역 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 지문 인증 장치는 제1 유사도 및 제2 유사도 중 더 큰 유사도를 해당 중첩 영역에 할당할 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭 영역 중 해당 중첩 영역을 제외한 나머지 영역에는 제2 유사도를 할당한다. 본 실시예의 경우, 입력 지문 영상과 비교할 등록 지문 영상이 남아 있으면, 지문 인증 조건이 만족될 때까지 순차적으로 입력 지문 영상과 등록 지문 영상이 비교되고, 비교 결과에 기초하여 매칭 영역별 유사도가 계속적으로 업데이트된다. 이 경우, 지문 인증 조건이 중간에 만족되면, 지문 인증 절차에서 전체 등록 지문 영상들 중 일부의 등록 지문 영상들만이 입력 지문 영상과 비교될 수 있다.
다른 일례에 따르면, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 전체 등록 지문 영상들 간의 유사도들을 먼저 결정한 후, 결정된 유사도들에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 전체 등록 지문 영상들 간의 매칭 영역들과 유사도들을 결정하고, 결정된 매칭 영역들과 유사도들에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다. 매칭 영역들 간에 서로 중첩되는 영역이 존재하는 경우, 지문 인증 장치는 서로 중첩되는 매칭 영역들에 대응하는 유사도들 중에서 가장 큰 유사도를 해당 중첩 영역에 할당할 수 있다. 앞의 실시예와 다르게, 본 실시예에서는 일부의 등록 지문 영상들이 아닌 전체 등록 지문 영상들과 입력 지문 영상 간의 유사도가 계산되고, 계산된 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도가 최종 결정된 후에 지문 인증 조건의 만족 여부가 판단된다는 점에서 차이가 있다.
단계(430)에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도에 기초하여 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정한다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역의 크기와 해당 매칭 영역에서 결정된 유사도에 기초하여 인증 성공 여부를 결정한다. 일 예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는 경우, 입력 지문 영상에 대한 인증을 성공한 것으로 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 모든 등록 지문 영상들에 대해 결정된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우에, 입력 지문 영상에 대한 인증을 실패한 것으로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도가 업데이트될 때마다, 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 의해 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도를 이용하여 임계 값보다 큰 유사도를 가지는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 입력 지문 영상에 대한 인증 성공 여부를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 임계 값보다 큰 유사도를 가지는 하나 이상의 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰 경우에, 입력 지문 영상에 대한 인증을 성공한 것으로 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기 이하인 경우 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다.
다른 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 평균 값이 임계 값보다 큰 경우에, 입력 지문 영상에 대한 인증을 성공한 것으로 결정할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 크고, 임계 영역 크기에 대응하는 유사도들 중 최소 유사도 값이 임계 값보다 큰 경우, 인증이 성공한 것으로 결정할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기 이하인 경우, 입력 지문 영상과 복수의 등록 지문 영상들 간의 모든 매칭 영역들의 유사도 값들에 기초하여 인증 성공 여부를 결정할 수도 있다. 다른 예로, 지문 인증 장치는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰 경우, 임계 영역 크기에 대응하는 유사도들 중 값이 큰 순서대로 미리 설정된 수의 유사도 값들에 기초하여 인증 성공 여부를 결정할 수도 있다.
지문 인증이 성공한 것으로 결정된 경우, 지문 인증 장치는 지문 인증 장치와 연결된 컴퓨팅 장치의 잠금 상태를 해제하거나 또는 사용자에게 컴퓨팅 장치의 특정 기능에 접근할 수 있는 권한을 부여할 수 있다. 지문 인증이 실패한 것으로 결정된 경우, 지문 인증 장치는 컴퓨팅 장치의 잠금 상태를 유지하거나 또는 컴퓨팅 장치의 특정 기능에 대한 접근 권한을 제한할 수 있다. 인증 성공 및 인증 실패를 결정하는 일례들에 대한 내용은 도 11a를 참조하여 아래에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 5는 일 실시예에 따른 도 4에 도시된 지문 인증 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4에서 설명된 내용은 도 5에 대한 설명에 적용될 수 있고, 참조로서 여기에 포함된다. 또한, 여기에서 위에 설명된 내용과 중복된 내용은 생략한다.
도 5를 참조하면, 단계(510)에서 지문 인증 장치는 입력 지문 영상을 수신한다. 단계(520)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상을 정합시킨다. 정합 과정은 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 중 하나 이상을 회전/이동하여 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간에 서로 매칭되는 매칭 영역을 결정하는 과정을 포함할 수 있다.
단계(530)에서, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 유사도를 결정한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 제1 매칭 영역에 대응하는 제1 유사도를 결정할 수 있다.
단계(540)에서, 지문 인증 장치는 단계(530)에서 결정된 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트한다. 지문 인증 장치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역 및 해당 단계(530)에서 결정된 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다. 이 때, 매칭 영역들의 중첩 영역에는 이전에 할당된 유사도와 새로이 결정된 유사도 중 더 큰 유사도가 할당될 수 있다.
단계(550)에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역의 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 제1 유사도 및 제1 매칭 영역의 크기에 기초한 스코어를 계산하고, 계산된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단할 수 있다. 지문 인증 조건이 만족된 경우, 지문 인증 장치는 지문 인증이 성공(560)한 것으로 결정하고, 지문 인증 과정을 종료할 수 있다. 이와 반대로, 지문 인증 조건이 만족되지 않은 경우, 단계(570)에서 지문 인증 장치는 모든 등록 지문 영상들에 대해 유사도 결정이 수행되었는지 여부를 판단한다.
모든 등록 지문 영상들에 대해 유사도 결정이 수행된 경우, 지문 인증 장치는 지문 인증이 실패(580)한 것으로 결정하고, 지문 인증 과정을 종료할 수 있다. 모든 등록 지문 영상들에 대해 유사도 결정이 수행되지 않은 경우, 단계(590)에서 지문 인증 장치는 등록 지문 영상들 중에서 다음 등록 지문 영상을 선택한다.
지문 인증 장치는 선택된 다음 등록 지문 영상을 기초로 단계들(520, 530, 540, 550, 570)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 제1 유사도 및 제1 매칭 영역의 크기에 기초한 스코어를 계산하고, 계산된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않은 경우, 다음 등록 지문 영상인 제2 등록 지문 영상을 선택(590)하고, 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상을 정합(520)시킨 후 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 간의 제2 매칭 영역에 대응하는 제2 유사도를 결정(530)할 수 있다. 그 후, 지문 인증 장치는 제2 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트(540)할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 매칭 영역과 제2 매칭 영역 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 제1 유사도 및 제2 유사도 중 더 큰 유사도를 해당 중첩 영역에 할당할 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭 영역 중 해당 중첩 영역을 제외한 나머지 영역에는 제2 유사도를 할당할 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 유사도를 반영하여 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 각 매칭 영역들의 크기에 의해 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단(550)한다. 지문 인증 조건이 만족되지 않았고, 다른 등록 지문 영상이 남아 있는 경우, 지문 인증 장치는 다음 등록 지문 영상을 선택(590)하고, 선택된 등록 지문 영상을 기초로 위 과정들을 다시 수행한다.
도 6은 일 실시예에 따른 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 정합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(610)과 등록 지문 영상(620) 회전 정보 및 이동 정보를 추정하고, 추정한 회전 정보 및 이동 정보를 이용하여 입력 지문 영상(610)과 등록 지문 영상(620) 간의 매칭 영역(630)을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 입력 지문 영상(610)과 등록 지문 영상(620) 간의 정합을 위해, 공간 속에서 영상의 픽셀 세기의 패턴 또는 특징을 맞추는 방식 또는 영상들의 주파수 영역에서 두 영상들 간의 정합에 필요한 매개 변수를 찾아내는 방식이 이용될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 단계(710)에서 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환(FFT)을 이용하여 입력 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환한다. 단계(730)에서, 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환을 이용하여 등록 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환한다. 주파수 도메인의 정보는 예를 들어, 이차원의 (x, y) 좌표를 이용하여 정보를 표현하는 직교 좌표계에 기반할 수 있다.
단계(715)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, 고속 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(735)에서, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상에 포함된 주파수 도메인의 정보에 로그-폴라 변환을 적용할 수 있다. 로그-폴라 변환에 대한 자세한 설명은 이하 도 8을 참조하여 설명한다.
도 8은 일 실시예에 따른 로그-폴라 변환을 설명하기 위한 도면이다. 도 8을 참조하면, 직교 좌표계에서 중심점(810)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(810)은 극 좌표계의 (0, 0°)에 대응하는 영역(815)으로 맵핑될 수 있다. 마찬가지로, 직교 좌표계의 제1 영역(820), 제2 영역(830), 제3 영역(840), 제4 영역(850)은 각각 극 좌표계의 제1 영역(825), 제2 영역(835), 제3 영역(845), 제4 영역(855)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(820)은 극 좌표계의 (0°) 영역으로 맵핑되고, 직교 좌표계의 제2 영역(830)과 제3 영역(840)은 극 좌표계의 (36°) 영역으로 맵핑되며, 직교 좌표계의 제4 영역(850)은 극 좌표계의 (324°) 영역으로 맵핑될 수 있다.
다시 도 7을 참조하면, 단계(720)에서 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환이 적용된 입력 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(740)에서, 지문 인증 장치는 로그 폴라 변환이 적용된 등록 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(750)에서, 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환된 결과에 기초하여 위상 상관(phase correlation)을 수행하고, 위상 상관의 수행 결과로서 피크(peak)가 검출될 수 있다. 검출된 피크의 위치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 회전 정보(θ)를 나타낼 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 검출된 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 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다. 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간에 지문 패턴이 동일/유사한 영역(또는, 중첩되는 영역)이 넓을수록 또는 입력 지문 영상과 등록 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 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다.
단계(760)에서, 지문 인증 장치는 회전 정보(θ)에 기초하여 입력 지문 영상을 회전시키고, 단계(770)에서 회전된 입력 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(780)에서, 지문 인증 장치는 단계(770)의 고속 푸리에 변환이 적용된 입력 지문 영상과 단계(730)의 고속 푸리에 변환이 적용된 등록 지문 영상에 기초하여 위상 상관을 수행할 수 있다. 위상 상관의 수행 결과로서 피크가 검출되고, 검출된 피크의 위치는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 사이의 이동 정보(Tx, Ty)를 나타낼 수 있다. 단계(790)에서, 지문 인증 장치는 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 단계(760)에서 회전된 입력 지문 영상을 이동시킬 수 있다.
지문 인증 장치는 위 푸리에-멀린 방식을 통해 획득된 회전 정보 및 이동 정보에 기초하여 입력 지문 영상을 회전 및 이동시키는 것에 의해 입력 지문 영상과 등록 지문 영상을 정합시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 회전 및 이동된 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 정합에 의해 결정된 매칭 영역에 기초하여 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 다양한 방식으로 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 영상 밝기 값 기반의 정규화 상관(normalized cross correlation) 기법에 기초하여 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 아래 수학식 1을 통해 도출된 상관도에 기초하여 유사도를 결정할 수 있다.
Figure 112017073769420-pat00001
여기서, W는 영상 I1과 영상 I2 간의 매칭 영역을 나타내고, ncc(I1, I2)는 영상 I1과 영상 I2 간의 매칭 영역 W에서의 상관도를 나타낸다. 영상 I1은 회전 및 이동 변환된 입력 지문 영상이고, 영상 I2는 등록 지문 영상일 수 있다. i는 매칭 영역 내 픽셀의 X축 좌표를 나타내고, j는 매칭 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. 위 수학식 1을 통해 계산된 매칭 영역 W에서의 상관도가 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도로 이용될 수 있다.
도 7의 실시예에서는 입력 지문 영상이 회전하고 이동하는 것으로 설명하였으나, 실시예에 따라 입력 지문 영상은 그대로 있고 등록 지문 영상이 위상 상관의 결과에 기초하여 회전 및 이동할 수도 있다. 또는, 입력 지문 영상 및 등록 지문 영상 모두가 회전 및 이동하는 것도 가능하다.
도 9는 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 등록 지문 영상(910)는 고속 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제1 LPT 영상(915)으로 변환된다. 입력 지문 영상(920)은 고속 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제2 LPT 영상(925)으로 변환된다.
제1 LPT 영상(915)와 제2 LPT 영상(925) 사이의 위상 상관(930)에 의하여 등록 지문 영상(910)과 입력 지문 영상(920) 사이의 회전 정보(θ)가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 위상 상관(930)을 통해 검출된 피크 값에 기초하여 등록 지문 영상(910)과 입력 지문 영상(920) 간의 유사도가 결정될 수 있다.
입력 지문 영상(920)은 위상 상관(930)에 의해 결정된 회전 정보(θ)에 따라 회전될 수 있다. 등록 지문 영상(910)에 고속 푸리에 변환이 수행된 결과 영상인 FFT 영상과 회전된 입력 지문 영상(940)에 고속 푸리에 변환이 수행된 결과 영상인 FFT 영상 간의 위상 상관(950)에 의하여 등록 지문 영상(910)와 입력 지문 영상(920) 사이의 이동 정보(Tx, Ty)가 결정될 수 있다.
회전 정보(θ) 및 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 등록 지문 영상(910)과 입력 지문 영상(920)이 정합되고, 등록 지문 영상(910)과 입력 지문 영상(920) 간의 매칭 영역(970)이 결정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 정합된 영상(960)에서 등록 지문 영상(910)과 입력 지문 영상(920) 간의 매칭 영역(970)에 대해 위 수학식 1에 기초하여 상관도가 계산되고, 계산된 상관도가 등록 지문 영상(910)과 입력 지문 영상(920) 간의 유사도로 결정될 수 있다.
매칭 영역별 유사도에서, 매칭 영역(970)에는 실시예에 따라 위상 상관(930)을 통해 검출된 피크 값 또는 수학식 1을 통해 계산된 상관도에 기초한 유사도가 할당될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 단계(1010)에서 지문 인증 장치는 입력 지문 영상(1000)과 등록 지문 영상들 중 제1 등록 지문 영상(1022)을 비교하여 입력 지문 영상(1000)과 제1 등록 지문 영상(1022) 간의 제1 매칭 영역(1032) 및 제1 유사도를 결정하고, 제1 매칭 영역(1032) 및 제1 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트할 수 있다. 참조 부호(1015)는 단계(1010)에서 결정된 매칭 영역별 유사도를 입력 지문 영상(1000)을 기준으로 시각화한 것이다. 여기서는, 제1 유사도가 0.97로 결정되었다고 가정한다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1015)에서, 제1 매칭 영역(1032)에 대응하는 영역 A1에 제1 유사도인 0.97을 할당할 수 있다. 다른 영역 A2에는 기본 값인 0.0이 할당되어 있다.
일 실시예에서, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1015)와 매칭 영역별의 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부에 따라 지문 인증이 성공하였는지 여부를 결정할 수 있다.
매칭 영역별 유사도(1015) 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는 경우, 지문 인증 장치는 인증 성공이라고 결정하고 다른 등록 지문 영상과의 비교 과정을 수행하지 않고 절차를 종료할 수 있다. 반대로, 해당 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 단계(1040)에서 지문 인증 장치는 제1 등록 지문 영상(1022)과 다른 제2 등록 지문 영상(1024)과 입력 지문 영상(1000)을 비교하여 입력 지문 영상(1000)과 제2 등록 지문 영상(1024) 간의 제2 매칭 영역(1034) 및 제2 유사도를 결정할 수 있다.
지문 인증 장치는 결정된 제2 매칭 영역(1034) 및 제2 유사도에 기초하여 이전 매칭 영역별 유사도(1015)를 업데이트할 수 있다. 여기서는, 제2 유사도가 0.83으로 결정되었다고 가정한다. 참조 부호(1045)는 제2 매칭 영역(1034) 및 제2 유사도에 기초하여 업데이트된 매칭 영역별 유사도를 시각화한 것이다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1045)에서 제2 매칭 영역(1034)에 대응하는 영역 중 영역 B2에 제2 유사도인 0.83을 할당할 수 있다. 대응하는 영역 중 나머지 영역 B3은 제1 등록 지문 영상(1022)과 제2 등록 지문 영상(1024)에 모두 매칭되는 중첩 영역에 해당한다. 이 경우, 영역 B3의 유사도는 이전에 할당된 유사도 0.97와 제2 유사도 0.83 중 더 큰 0.97로 결정된다. 따라서, 영역 B3의 유사도는 제2 유사도에 의해 업데이트되지 않고 이전의 유사도인 0.97을 유지한다. 아직 등록 지문 영상과의 매칭 영역이 존재하지 않는 영역들 B4, B5에는 기본 값인 0.0이 그대로 유지된다. 영역 B1은 제2 매칭 영역(1034)에 포함되지 않으므로, 이전에 할당된 유사도 0.97를 그대로 가진다.
위에서와 유사하게, 매칭 영역별 유사도(1045)와 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않으면, 단계(1050)에서 지문 인증 장치는 제3 등록 지문 영상(1036)과 입력 지문 영상(1000)을 비교하여 입력 지문 영상(1000)과 제3 등록 지문 영상(1036) 간의 제3 매칭 영역(1036) 및 제3 유사도를 결정하고, 제3 매칭 영역(1036) 및 제3 유사도에 기초하여 이전 매칭 영역별 유사도(1045)를 업데이트할 수 있다. 여기서는, 제3 유사도가 0.92로 결정되었다고 가정한다. 참조 부호(1055)는 3 매칭 영역(1036) 및 제3 유사도에 기초하여 업데이트된 매칭 영역별 유사도를 시각화한 것이다.
지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1055)에서 제3 매칭 영역(1036)에 대응하는 영역 중 영역들 C3, C4, C5에 제3 유사도인 0.92를 할당할 수 있다. 영역들 C3, C4는 이전 유사도가 0.0이었으므로, 더 큰 값인 0.92로 업데이트된다. 영역 C5은 제2 등록 지문 영상(1024)과 제3 등록 지문 영상(1036)에 모두 매칭되는 중첩 영역에 해당한다. 이 경우, 영역 C5의 유사도는 이전에 할당된 유사도 0.83과 제3 유사도 0.92 중 더 큰 0.92로 업데이트된다. 아직 등록 지문 영상과의 매칭 영역이 존재하지 않는 영역 C6 에는 기본 값인 0.0이 그대로 유지되고, 영역 C1은 제3 매칭 영역(1036)에 포함되지 않으므로, 이전에 할당된 유사도 0.97를 그대로 가진다.
위와 같이, 매칭 영역별 유사도에서 입력 지문 영상과 각 등록 지문 영상들 간의 매칭 영역에 입력 지문 영상과 각 등록 지문 영상 간의 유사도가 기록되어 관리될 수 있다. 입력 지문 영상이 서로 다른 등록 지문 영상들과 비교될 때마다 매칭 영역별 유사도에 포함되는 매칭 영역이 확장되고, 매칭 영역별 유사도가 업데이트될 수 있다.
제3 매칭 영역(1036) 및 제3 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도의 업데이트가 완료되면, 지문 인증 장치는 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단한다. 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는 경우, 지문 인증 장치는 입력 지문 영상에 대한 인증이 성공한 것으로 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 지문 인증 조건이 만족될 때까지 다른 등록 지문 영상들에 대해 위와 같은 과정을 반복적으로 수행하고, 모든 등록 지문 영상들에 대해 수행한 결과 매칭 영역별 유사도에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않으면 지문 인증을 실패한 것으로 결정할 수 있다.
도 11a 및 도 11b는 일 실시예에 따른 매칭 영역별 유사도에 기초하여 지문 인증을 수행하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.
도 11a를 참조하면, 일례에서 매칭 영역별 유사도(1120)는 입력 지문 영상(1100)의 해상도와 동일한 해상도의 영상으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 입력 지문 영상(1100)의 해상도가 n(가로 픽셀 수) × m(세로 픽셀 수)이면, 매칭 영역별 유사도의 해상도도 n × m일 수 있다. 이 때, 매칭 영역별 유사도(1120)를 구성하는 각 유사도 값은 입력 지문 영상(1100)과 특정 등록 지문 영상 간에 결정된 유사도 값에 대응할 수 있다.
입력 지문 영상은 도 11a의 입력 지문 영상(1100)과 같이 사각형의 형태를 가질 수도 있고, 도 11b에 도시된 바와 같이 타원형의 형태를 가질 수도 있다. 일 실시예에서, 사용자가 손가락을 디스플레이에 터치한 상태에서 디스플레이에 통합된 지문 센서에 의해 지문이 캡쳐되는 경우, 도 11b에 도시된 바와 같이 타원형의 입력 지문 영상(1130)이 획득될 수 있다. 또한, 지문 센서의 센싱 영역이 타원형인 경우 획득되는 입력 지문 영상이 타원형일 수 있다. 타원형의 입력 지문 영상(1130)에 대응하는 매칭 영역별 유사도는 참조 부호(1140)와 같이 타원형으로 시각화될 수 있다.
도 11a로 돌아와서, 이하에서는 매칭 영역별 유사도(1120)에 기초하여 지문 인증 조건을 판단하는 일례를 설명한다.
매칭 영역별 유사도(1120)에서, 제1 영역(1122)은 제1 등록 지문 영상과의 매칭 영역과 관련된 영역으로, 0.97은 제1 영역(1122)에 할당된 유사도를 나타낸다. 제2 영역(1124), 제3 영역(1126) 및 제4 영역(1128)에는 각각 0.83, 0.0, 및 0.92의 유사도가 할당되어 있다. 제3 영역(1126)의 유사도 0.0는 전체 등록 지문 영상들 중 어느 것과도 매칭되는 영역이 없거나 또는 등록 지문 영상과의 유사도가 현저히 낮아 유사도를 0.0으로 지정된 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도를 이용하여 임계 값보다 큰 유사도를 가지는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 임계 값이 0.90이고, 임계 영역 크기가 A(e.g., 4000)라고 가정하는 경우, 지문 인증 장치는 제1 매칭 영역(1122)과 제4 매칭 영역(1128)의 면적 합이 A보다 크면 인증 성공이라고 결정할 수 있다. 매칭 영역별 유사도(1120)가 영상으로서 구현되는 경우, 위 면적 합은 해당 영상에서 0.90보다 큰 유사도를 가지는 픽셀의 개수로 결정될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1120)에서 상위 N 개 픽셀들의 평균 값이 임계 값 이상인지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, N 이 100이고, 임계 값이 0.95라고 가정하면, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1120)에 나타난 유사도를 크기에 따라 내림 차순으로 정렬하여 유사도가 큰 순서대로 100개까지의 유사도 값을 추출한 후 추출된 100개의 유사도 값들의 평균이 0.95 이상이면 인증 성공이라고 결정할 수 있다.
이와 같은 방식에 따르면, 픽셀의 개수로 표현되는 매칭 영역의 크기에 따라 계산되는 평균 값이 달라질 수 있다. 매칭 영역의 크기가 미리 정해진 임계 영역 크기(예를 들면, 픽셀 개수 100)보다 크면, 임계 영역 크기에 대응하는 상위 유사도 값들(임계 영역 크기에 대응하는 유사도들 중 값이 큰 순서대로 미리 설정된 수의 유사도들)이 평균 값 계산을 위해 이용된다. 예를 들어, 매칭 영역을 구성하는 픽셀의 개수가 150개이면, 해당 픽셀들의 유사도 값들 중 상위 100개의 유사도 값들을 이용하여 평균 값을 계산하고, 그 계산된 평균 값이 0.95 이상이면 인증 성공으로 결정될 수 있다. 이와 반대로, 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기 이하인 경우, 입력 지문 영상과 등록 지문 영상들 간의 모든 매칭 영역들 유사도 값들이 평균 값의 계산을 위해 이용된다. 예를 들어, 매칭 영역을 구성하는 픽셀의 개수가 60개이면, 60개 픽셀들의 유사도 값 및 0으로 간주되는 나머지 40개 픽셀들의 유사도 값들이 평균 값 계산에 이용된다. 마찬가지로, 계산된 평균 값이 0.95 이상이면 인증 성공으로 결정될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1120)에 나타난 유사도의 값을 내림 차순으로 정렬하고, 유사도가 큰 순서대로 상위 M 번째 유사도 값이 임계 값 이상인지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, M 이 200이고, 임계 값이 0.9라고 가정하면, 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도(1120)에 나타난 유사도의 값들을 크기에 따라 내림 차순으로 정렬하고, 유사도가 큰 순서에서 상위 200번째에 해당하는 유사도가 0.9이상이면 인증 성공이라고 결정할 수 있다.
위 방식의 경우, 픽셀의 개수로 표현되는 매칭 영역의 크기가 200 미만이면 상위 200번째 유사도의 값이 0이므로 인증에 실패한 것으로 결정된다. 이와 반대로, 매칭 영역의 크기가 200 이상이면, 상위 200번째 유사도의 값이 0.9 이상인 경우에만 인증에 성공한 것으로 결정된다. 다시 말해, 상위 200 개의 유사도들 중 최소 값이 0.9 이상이면 인증에 성공한 것으로 결정된다.
지문 인증 장치는 위 실시예들 이외에, 다양한 지문 인증 조건을 이용하여 지문 인증의 성공 여부를 결정할 수 있으며, 실시예의 범위가 위 실시예들에 의해 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다.
도 12는 일 실시예에 따른 지문 인증 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 12를 참조하면, 지문 센서(1210)는 인증을 시도하는 사용자의 지문 정보를 획득하여 입력 지문 영상을 생성할 수 있다. 입력 지문 영상은 지문 인증 장치(1220)에 전달되고, 지문 인증 장치(1220)는 입력 지문 영상을 등록 지문 영상 데이터베이스(DB; 1230)에 등록된 하나 이상의 등록 지문 영상과 비교하여 지문 인증을 수행할 수 있다. 사용자는 지문 등록 과정을 통해 하나 이상의 손가락별로 등록 지문 영상들을 등록할 수 있고, 등록 지문 영상 데이터베이스(1230)는 위 등록 지문 영상들을 저장할 수 있다.
지문 인증 장치(1220)는 지문 인증 방법과 관련하여 본 명세서에 기술되거나 또는 도시된 하나 이상의 동작을 수행할 수 있고, 지문 인증의 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 지문 인증 장치(1220)는 지문 인증의 결과를 음성, 진동, 글자, 그림 또는 동영상 등의 형태로 출력할 수 있으나, 실시에의 범위가 이에 한정되지는 않으며, 지문 인증 장치(1220)는 다양한 형태로 인증 결과를 출력할 수 있다.
지문 인증 장치(1220)는 하나 이상의 프로세서(1222) 및 메모리(1224)를 포함할 수 있다. 메모리(1224)는 프로세서(1222)에 연결되고, 프로세서(1222)에 의해 실행가능한 인스트럭션들, 프로세서(1222)가 연산할 데이터 또는 프로세서(1222)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1224)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 장치, 플래쉬 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 장치)를 포함할 수 있다.
프로세서(1222)는 도 1 내지 도 11b를 참조하여 설명된 하나 이상의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1222)는 입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정하고, 매칭 영역별 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(1222)는 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역 및 매칭 영역에 대해 결정된 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트하고, 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 결정할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
컴퓨팅 장치(1300)는 사용자의 지문 영상을 획득하고, 획득된 지문 영상을 등록 지문 영상과 비교하는 과정을 통해 지문 인증 과정을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(1300)는 기능적으로 도 12의 지문 인증 장치(1220)의 기능을 포함할 수 있다. 도 13을 참조하면, 컴퓨팅 장치(1300)는 프로세서(1310), 메모리(1320), 지문 센서(1330), 저장 장치(1340), 입력 장치(1350), 출력 장치(1360) 및 네트워크 인터페이스(1370)를 포함할 수 있다. 프로세서(1310), 메모리(1320), 지문 센서(1330), 저장 장치(1340), 입력 장치(1350), 출력 장치(1360) 및 네트워크 인터페이스(1370)는 통신 버스(1380)를 통해 서로 통신할 수 있다.
프로세서(1310)는 컴퓨팅 장치(1300) 내에서 실행하기 위한 기능 및 인스트럭션들을 실행한다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 메모리(1320) 또는 저장 장치(1340)에 저장된 인스트럭션들을 처리할 수 있다. 프로세서(1310)는 도 1 내지 도 12를 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.
메모리(1320)는 지문 인증 과정을 위한 정보를 저장한다. 메모리(1320)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1320)는 RAM(random access memories), DRAM(dynamic random access memories), SRAM(static random access memories) 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(1320)는 프로세서(1310)에 의해 실행하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수 있고, 컴퓨팅 장치(1300)에 의해 소프트웨어 또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다.
지문 센서(1330)는 사용자로부터의 지문 입력에 응답하여, 입력 지문 영상을 획득할 수 있다. 지문 입력은 지문을 입력하는 사용자의 모든 행위 또는 조작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 지문 센서(1330)는 센싱 영역에 사용자의 손가락이 접촉된 경우 또는 사용자가 손가락을 이용하여 센싱 영역에 스와이프(swipe) 동작을 수행하는 경우에 지문을 센싱할 수 있다. 다른 예로, 지문 센서(1330)가 디스플레이에 통합된 경우, 디스플레이 표면이 센싱 영역으로 구현될 수 있고, 지문 센서(1330)는 디스플레이에 접촉된 손가락으로부터 지문을 센싱할 수 있다. 지문 센서(1330)는 초음파 방식, 상호 커패시턴스(Mutual Capacitance) 방식, 적외선 영상 캡쳐 등의 다양한 방식을 수행하도록 구현될 수 있다. 지문 센서(1330)는 일정한 센싱 영역에 해당하는 지문 영역을 지문 영상으로서 캡쳐할 수 있다.
저장 장치(1340)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함한다. 저장 장치(1340)는 등록 지문 영상들을 포함하는 데이터베이스를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 저장 장치(1340)는 메모리(1320)보다 더 많은 양의 정보를 저장하고, 정보를 장기간 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1340)는 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플래쉬 메모리, 전기적으로 프로그래밍가능한 메모리(EPROM), 플로피 디스크 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
입력 장치(1350)는 촉각, 비디오, 오디오 또는 터치 입력을 통해 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1350)는 키보드, 마우스, 터치스크린, 마이크로폰, 지문 리더, 망막 스캐너 또는 사용자로부터 입력을 검출하고, 검출된 입력을 컴퓨팅 장치(1300)에 전달할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다.
출력 장치(1360)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 컴퓨팅 장치(1300)의 출력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력 장치(1360)는 지문 인증과 관련된 정보를 시각화하여 사용자에게 제공할 수 있다. 출력 장치(1360)는 예를 들어, 액정 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 터치 스크린, 스피커, 진동 발생 장치 또는 사용자에게 출력을 제공할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다.
네트워크 인터페이스(1370)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스(1370)는 이더넷(Ethernet) 카드, 광학 트랜시버, 무선 주파수 트랜시버 또는 정보를 송수신할 수 있는 임의의 다른 네트워크 인터페이스 카드를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(870)는 블루투스(Bluetooth), 와이파이(WiFi), 3G 또는 4G 등의 통신 방식을 이용하여 외부 장치와 무선으로 통신할 수 있다.
이상 설명된 실시예들에 따르면, 매칭 영역별 유사도를 이용하는 것에 의해 여러 등록 지문 영상들과의 매칭 영역의 크기 및 유사도를 통합적으로 고려하여 지문 인증을 수행하게 되고, 이에 따라 지문 인증 과정에서 발생할 수 있는 오인식이 억제되어 지문 인증의 정확도 내지 인식률이 개선될 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. 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. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 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 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.

Claims (30)

  1. 입력 지문 영상을 수신하는 단계;
    상기 입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계; 및
    상기 매칭 영역별 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 매칭 영역별 유사도를 결정하는 단계는,
    상기 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 사이 제1 매칭 영역에 대응되는 제1 유사도를 결정하는 단계;
    상기 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 사이 제2 매칭 영역에 대응되는 제2 유사도를 결정하는 단계; 및
    상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 사이 중첩되는 영역이 존재하는 경우, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계
    를 포함하는, 지문 인증 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 인증 성공 여부를 결정하는, 지문 인증 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 유사도를 결정하는 단계는,
    상기 제1 유사도에 기초하여 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 의해 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우에 수행되는, 지문 인증 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계는,
    상기 제1 매칭 영역에 상기 제1 유사도를 할당하는 것에 의해 상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 지문 인증 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계는,
    상기 제2 매칭 영역 및 상기 제2 유사도에 기초하여 상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 지문 인증 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계는,
    상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도 중 더 큰 유사도를 상기 중첩 영역에 할당하는 단계
    를 포함하는 지문 인증 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 단계는,
    상기 제2 매칭 영역 중 상기 중첩 영역을 제외한 나머지 영역에는 상기 제2 유사도를 할당하는 단계
    를 더 포함하는 지문 인증 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는 경우에, 상기 입력 지문 영상에 대한 인증을 성공한 것으로 결정하는 단계
    를 포함하는 지문 인증 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 영역별 유사도를 이용하여, 임계 값보다 큰 유사도를 가지는 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 입력 지문 영상에 대한 인증 성공 여부를 결정하는, 지문 인증 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 평균 값이 임계 값보다 큰 경우, 상기 입력 지문 영상에 대한 인증을 성공한 것으로 결정하는, 지문 인증 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    모든 등록 지문 영상들에 대해 결정된 매칭 영역별 유사도가 상기 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 상기 입력 지문 영상에 대한 인증을 실패한 것으로 결정하는 단계
    를 더 포함하는 지문 인증 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 입력 지문 영상과 등록 지문 영상을 비교하여 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 매칭 영역을 결정하는 단계;
    상기 매칭 영역에서 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 단계; 및
    상기 매칭 영역의 크기와 상기 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 등록 지문 영상은 복수 개이고,
    상기 매칭 영역을 결정하는 단계와 상기 유사도를 결정하는 단계는 각각의 등록 지문 영상들마다 수행되고,
    상기 복수의 등록 지문 영상들에 대해 결정된 매칭 영역들 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 상기 중첩 영역에서의 유사도는 상기 매칭 영역들의 유사도들에 기초하여 업데이트되는, 지문 인증 방법.
  19. 삭제
  20. 제18항에 있어서,
    상기 복수의 등록 지문 영상들에 대해 결정된 매칭 영역들 간에 중첩 영역이 존재하는 경우, 상기 중첩 영역에서의 유사도는 상기 매칭 영역들의 유사도들 중 가장 큰 값으로 결정되는, 지문 인증 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    임계 값보다 큰 유사도를 가지는 하나 이상의 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰 경우 인증 성공으로 결정하는, 지문 인증 방법.
  22. 제18항에 있어서,
    입력 지문 영상에서 상기 매칭 영역이 존재하지 않는 영역에는 0의 유사도가 할당되는, 지문 인증 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기 이하인 경우, 상기 입력 지문 영상과 복수의 등록 지문 영상들 간의 모든 매칭 영역들의 유사도 값들에 기초하여 인증 성공 여부를 결정하는, 지문 인증 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 큰 경우, 상기 임계 영역 크기에 대응하는 유사도들 중 값이 큰 순서대로 미리 설정된 수의 유사도 값들에 기초하여 인증 성공 여부를 결정하는, 지문 인증 방법.
  25. 제22항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기보다 크고, 상기 임계 영역 크기에 대응하는 유사도들 중 최소 유사도 값이 임계 값보다 큰 경우, 인증 성공으로 결정하는, 지문 인증 방법.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 인증 성공 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 영역의 크기가 임계 영역 크기 이하인 경우, 인증 실패로 결정하는, 지문 인증 방법.
  27. 제1항, 제3항 내지 제12항, 제18항, 제20항 내지 제26항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행하기 위한 인스트럭션들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  28. 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    입력 지문 영상과 하나 이상의 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 결정하는 동작; 및
    상기 매칭 영역별 유사도에 기초하여 상기 입력 지문 영상의 인증 성공 여부를 결정하는 동작을 수행하고,
    상기 매칭 영역별 유사도를 결정하는 동작은,
    상기 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 사이 제1 매칭 영역에 대응되는 제1 유사도를 결정하는 동작;
    상기 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 사이 제2 매칭 영역에 대응되는 제2 유사도를 결정하는 동작; 및
    상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 사이 중첩되는 영역이 존재하는 경우, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도에 기초하여 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 동작;
    을 포함하는, 지문 인증 장치.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트 하는 동작은,
    상기 입력 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역에 상기 매칭 영역에 대해 결정된 상기 입력 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도를 할당하는 것에 의해 상기 매칭 영역별 유사도를 업데이트하는 동작을 포함하는, 지문 인증 장치.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 상기 인증 성공 여부를 결정하는 동작을 더 수행하는, 지문 인증 장치.
KR1020170097033A 2017-03-14 2017-07-31 지문 인증 방법 및 장치 KR102447100B1 (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/890,462 US10909347B2 (en) 2017-03-14 2018-02-07 Method and apparatus with fingerprint verification
EP18155850.3A EP3376434B1 (en) 2017-03-14 2018-02-08 Method and apparatus with fingerprint verification
CN201810166057.7A CN108573137B (zh) 2017-03-14 2018-02-28 指纹验证方法和设备
US17/142,308 US11625946B2 (en) 2017-03-14 2021-01-06 Method and apparatus with fingerprint verification
US18/296,631 US12008837B2 (en) 2017-03-14 2023-04-06 Method and apparatus with fingerprint verification

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170031889 2017-03-14
KR20170031889 2017-03-14

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180105035A KR20180105035A (ko) 2018-09-27
KR102447100B1 true KR102447100B1 (ko) 2022-09-27

Family

ID=63719308

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170097033A KR102447100B1 (ko) 2017-03-14 2017-07-31 지문 인증 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102447100B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102577588B1 (ko) 2019-01-03 2023-09-12 삼성전자주식회사 지문 인증 방법 및 장치
KR102333453B1 (ko) * 2019-03-15 2021-12-02 에코스솔루션(주) 지문 및 얼굴 영상을 이용한 스마트폰 기반 신원확인 방법
CN118038505A (zh) * 2024-04-15 2024-05-14 一脉通(深圳)智能科技有限公司 具有蓝牙功能的智能门锁指纹图像采集模组及识别系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050129291A1 (en) * 2003-10-01 2005-06-16 Authentec, Inc. State Of Incorporation: Delaware Methods for finger biometric processing and associated finger biometric sensors

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101632912B1 (ko) * 2014-09-26 2016-06-24 창신정보통신(주) 지문 인식을 이용한 사용자 인증 방법
KR102205495B1 (ko) * 2015-04-15 2021-01-21 삼성전자주식회사 지문 인식 방법 및 장치
KR102415504B1 (ko) * 2015-06-30 2022-07-04 삼성전자주식회사 사용자 인증을 위한 등록 데이터베이스의 갱신 방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050129291A1 (en) * 2003-10-01 2005-06-16 Authentec, Inc. State Of Incorporation: Delaware Methods for finger biometric processing and associated finger biometric sensors

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180105035A (ko) 2018-09-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102170725B1 (ko) 지문 등록 방법 및 장치
US11625946B2 (en) Method and apparatus with fingerprint verification
KR102313981B1 (ko) 지문 인증 방법 및 장치
JP6837288B2 (ja) 指紋認証方法及び装置
US10339178B2 (en) Fingerprint recognition method and apparatus
KR102434562B1 (ko) 위조 지문 검출 방법 및 장치, 지문 인식 방법 및 장치
CN107209848B (zh) 用于基于多模式生物识别信息的个人识别的系统和方法
US11869272B2 (en) Liveness test method and apparatus and biometric authentication method and apparatus
KR102387569B1 (ko) 지문 인증 방법 및 장치
JP2017509062A (ja) 電子機器の制御方法
US20190080065A1 (en) Dynamic interface for camera-based authentication
US20190228206A1 (en) Generation of an estimated fingerprint
KR102447100B1 (ko) 지문 인증 방법 및 장치
KR20170045813A (ko) 사용자 인증을 위한 생체 영역을 검출하는 방법 및 장치
KR102205495B1 (ko) 지문 인식 방법 및 장치
KR102558736B1 (ko) 지문 인식 방법 및 장치
KR102577588B1 (ko) 지문 인증 방법 및 장치
JP6448253B2 (ja) データ作成プログラム、データ作成方法、及び、データ作成装置
KR102577587B1 (ko) 지문 인증 방법 및 장치
KR20170130796A (ko) 사용자 동작 기반 인증 시스템 및 그 방법
KR20210157052A (ko) 객체 인식 방법 및 객체 인식 장치
KR20220005960A (ko) 지문 인증 방법 및 지문 인증 장치
WO2022035415A1 (en) Using an enrolled fingerprint image for various fingerprint sensors

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant