KR102577588B1 - 지문 인증 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

지문 인증 장치 및 방법이 개시된다. 지문 인증 방법은 쿼리 지문 영상을 수신하는 단계, 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하는 단계, 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 제2 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득하는 단계, 제1 매칭 결과 및 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

지문 인증 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTHENTICATING FINGERPRINT}
아래의 실시예들은 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, 쿼리 지문 영상을 수신하는 단계; 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하는 단계; 상기 제1 매칭 결과가 상기 미리 설정된 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득하는 단계; 상기 제1 매칭 결과 및 상기 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 판단하는 단계는 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제1 정합을 수행하는 단계; 상기 제1 정합의 결과에 기초하여 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제1 매칭 영역을 결정하는 단계; 상기 제1 매칭 영역에 대한 유사도를 계산하는 것에 의해 상기 제1 매칭 결과를 획득하는 단계; 및 상기 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 제1 정합을 수행하는 단계는 주파수 기반 정합 기법에 기초하여, 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 정합을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 제2 매칭 결과를 획득하는 단계는 상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제2 정합을 수행하는 단계; 상기 제2 정합의 결과에 기초하여 상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제2 매칭 영역을 결정하는 단계; 및 상기 제2 매칭 영역에 유사도를 계산하는 것에 의해 상기 제2 매칭 결과를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상을 획득하는 센서; 상기 쿼리 지문 영상에 기초하여 지문 인증을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하고, 상기 제1 매칭 결과가 상기 미리 설정된 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득하고, 상기 제1 매칭 결과 및 상기 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.
도 1 및 도 2는 센서를 통해 인식한 부분 지문 영상을 통한 지문 인증 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 3a 및 도 3b는 본원 발명의 개략적인 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
도 4는 일 실시예에 따른 지문 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 사이에 수행되는 제1 정합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 로그-폴라 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 등록 지문 영상이 등록되는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 지문 인증 장치가 수행하는 제2 매칭을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 매칭 영역별 유사도에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 지문 등록 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 일 실시예에 따른 입력 지문 영상을 등록하는 과정에서 좌표계가 확장되는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 지문 인증 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 15는 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 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 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, 부품 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 1 및 도 2는 센서를 통해 인식한 부분 지문 영상을 통한 지문 인증 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
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 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 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 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 센서(110)의 인식 영역에 의해 결정된다. 센서(110)의 인식 영역의 한계로 인하여 센서(110)에 의해 획득된 지문 영상(120) 및 등록 지문 영상들(142, 144, 146)에는 부분적인 지문 영역에 대한 정보만이 포함될 수 있다.
최근 컴퓨팅 장치(100)의 디자인적 완성도 및 원가 절감을 위하여 센서(110)의 크기가 작아지고 있는 추세이다. 이 경우, 더 작은 영역에 해당되는 지문 영상(120)을 통해 지문 인증 과정이 수행되어야 한다.
한정된 인식 영역을 가진 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, 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 3a 및 도 3b는 본원 발명의 개략적인 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
일 실시예에 따른 지문 인증 방법은 센서를 통해 획득한 쿼리 지문 영상을 등록 지문 영상 중 어느 하나의 등록 지문 영상과 제1 매칭을 수행할 수 있다. 제1 매칭에서 쿼리 지문 영상의 일부 영역이 매칭되지 않은 경우, 나머지 등록 지문 영상들 중 적어도 하나의 등록 지문 영상에 기초하여 제2 매칭을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 지문 인증 방법은 제2 매칭을 수행하는 과정에서 상호 정합된 등록 영상들 및 쿼리 지문 영상 사이의 매칭 관계를 고려하여 복수의 등록 지문 영상들 중 적어도 하나의 등록 지문 영상을 결정하고, 결정 결과에 기초하여 제2 매칭을 수행할 수 있다.
도 3a를 참조하면, 지문 영상(301)은 사용자 지문에서 서로 다른 부분에 대응되는 등록 지문 영상(302, 304, 306, 308)이 정합된 것일 수 있다. 지문 인증 장치는 각각의 등록 지문 영상(302, 304, 306, 308)이 서로 중첩되는 영역을 고려하여 각각의 등록 지문 영상(302, 304, 306, 308)을 지문 영상(301)의 형태로 정합할 수 있고, 정합된 각각의 등록 지문 영상(302, 304, 306, 308)의 위치 정보를 저장할 수 있다. 등록 지문 영상(302, 304, 306, 308)이 정합되어 등록되어 있는 좌표계 영역은 이하 글로벌 좌표계 영역이라고 지칭될 수 있다.
지문 인증 장치는 각각의 등록 지문 영상(302, 304, 306, 308)의 위치 관계에 기초하여 쿼리 지문 영상의 위치 정보를 결정하고, 결정 결과에 기초하여 제2 매칭을 수행할 등록 지문 영상을 결정할 수 있다. 제2 매칭을 수행하는 과정은 이하 첨부되는 도면을 통해 보다 상세히 설명된다.
도 3b를 참조하면, 일 실시예에 따른 지문 인증 장치는 지문 인증을 위해 입력된 쿼리 지문 영상(310)과 다수의 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 유사도에 기초하여 지문 인증을 수행한다. 이 때, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(310)과 각 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 유사도 뿐만 아니라 쿼리 지문 영상(310)과 각 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 간의 매칭 영역의 크기를 고려하여 지문 인증을 수행한다.
구체적으로, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상들(322, 324, 326, 328) 중 쿼리 지문 영상(310)과 중첩되는 영역이 가장 큰 등록 지문 영상(322)을 제1 매칭을 수행하기 위한 제1 등록 지문 영상으로 결정할 수 있다. 제1 매칭은 쿼리 지문 영상(310)과 제1 등록 지문 영상(322) 사이의 일대일 매칭을 의미할 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 매칭 결과에 기초하여 미리 결정된 인증 조건을 판단(323)할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 인증 조건은 제1 매칭을 통해 결정된 제1 매칭 영역의 크기 및 제1 매칭 영역의 유사도 S1에 기초하여 결정되는 스코어가 미리 설정된 임계값을 초과하는 것일 수 있다. 미리 결정된 인증 조건이 충족되는 경우, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(310)에 대한 인증이 성공한 것으로 결정할 수 있다. 인증 조건은 스코어를 산출하는 방식에 한정되는 것은 아니고, 매칭 영역의 크기 및 매칭 영역의 유사도에 기초하여 인증 여부를 결정하는 임의의 조건을 포함할 수 있다.
제1 매칭 영역의 크기 및 제1 매칭 영역의 유사도 S1를 통해 산출된 스코어가 미리 결정된 임계 수준 이하인 경우, 지문 인증 장치는 인증 실패 조건이 만족한 것으로 판단할 수 있고, 지문 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다.
제1 매칭에서 인증 조건 및 실패 조건 모두가 만족되지 않은 경우, 지문 인증 장치는 제2 매칭을 수행할 수 있다. 제2 매칭은 제1 매칭에서 쿼리 지문 영상(310)에서 매칭되지 않은 영역에 대해 나머지 등록 지문 영상들(324, 326, ??, 328) 중 적어도 하나에 기초하여 수행되는 매칭을 의미할 수 있다.
지문 인증 장치는 나머지 등록 지문 영상들(324, 326, ??, 328) 중 제1 매칭에서 쿼리 지문 영상(310)에 매칭되지 않은 영역과 중첩되는 제2 등록 지문 영상(324, 326)을 결정하고, 제2 등록 지문 영상(324, 326)과 쿼리 지문 영상(310) 사이의 제2 매칭을 수행할 수 있다.
지문 인증 장치는 도 3a를 통해 설명된 정합 과정을 통해 결정되는 등록 지문 영상들(322, 324, 326, ??, 328) 사이의 위치 관계에 기초하여 제2 등록 지문 영상(324, 326)을 결정할 수 있다. 구체적으로, 지문 인증 장치는 제1 매칭의 수행 과정에서 결정된 쿼리 지문 영상(310) 및 제1 등록 지문 영상(322) 사이의 위치 관계 및 제1 등록 지문 영상(322)과 나머지 등록 지문 영상(324, 326, ??, 328)사이의 위치 관계에 기초하여 제2 등록 지문 영상(324, 326)을 결정할 수 있다. 즉, 쿼리 지문 영상(310) 및 제1 등록 지문 영상(322) 사이의 위치 관계, 및 제1 등록 지문 영상(322)과 나머지 등록 지문 영상(324, 326, ??, 328)사이의 위치 관계를 통해 쿼리 지문 영상(310)에 중첩되는 제2 등록 지문 영상(324, 326)이 결정될 수 있다. 등록 지문 영상들(322, 324, 325, ??, 328) 중 제2 등록 지문 영상(324, 326)을 결정하는 방법은 도 10을 통해 보다 상세히 설명된다.
지문 인증 장치는 제2 등록 지문 영상(324, 326)과 쿼리 지문 영상(310) 사이의 제2 매칭을 수행할 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 매칭 결과 및 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.
참조 부호(330)는 매칭 영역별 유사도를 시각적으로 표현한 것이다. 매칭 영역별 유사도는 쿼리 지문 영상(310)과 제1 등록 지문 영상(322) 및 제2 등록 지문 영상(324, 326) 간의 유사도들이 통합되어 저장된 형태이다.. 매칭 영역별 유사도를 결정하는 일례는 다음과 같다.
먼저, 제2 매칭을 수행하는 과정에서 지문 인증 장치는 제2 등록 지문 영상(324, 326) 중 더 큰 매칭 영역(334)에 대응되는 제2 등록 지문 영상(324)에 대한 제2 매칭을 우선적으로 수행할 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭을 통해 제2 등록 지문 영상(324)에 대응되는 제2 매칭 영역(334) 및 유사도 S2를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(310)에 대응하는 전체 영역 중 제1 매칭 영역(332)에 유사도 S1을 할당하고, 제2 매칭 영역(334)에 유사도 S2를 할당할 수 있다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어가 미리 결정된 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 지문 인증 결과를 결정(340)하고, 해당 스코어가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우에는 다음 제2 등록 지문 영상(326)과 쿼리 지문 영상(310)를 매칭시킨다. 스코어의 산출에 기초가 되는 매칭 영역에 대한 유사도 및 매칭 영역의 크기는 지문 인증의 성공을 판단하는 요소이다. 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(310)과 제2 등록 지문 영상(326) 간의 제2 매칭 영역(336)과 유사도 S3를 결정하고, 매칭 영역(336)와 유사도 S3에 기초하여 이전에 결정된 매칭 영역별 유사도를 업데이트한다. 지문 인증 장치는 업데이트된 매칭 영역별 유사도 및 매칭 영역별 크기에 기초하여 결정된 스코어에 기초하여 지문 인증 결과를 결정(340)하고, 스코어가 미리 결정된 조건을 만족시키지 않는 경우에는 쿼리 지문 영상(310)의 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다. 이는 제2 등록 지문 영상(324, 326) 외에는 더 이상 쿼리 지문 영상(310)과 중첩되는 등록 지문 영상이 존재하지 않기 때문이다.
만약 유사도 S3에 기초한 업데이트를 통해 산출된 스코어가 미리 결정된 조건을 만족하는 경우, 쿼리 지문 영상(310)은 인증이 성공한 것으로 지문 인증 결과가 결정(340)될 수 있다. 매칭 영역별 유사도가 업데이트될 때마다 지문 인증 결과가 결정되는 경우, 전체 등록 지문 영상이 아닌 일부의 등록 지문 영상만이 쿼리 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 결과는 마지막에 판단될 수도 있다. 예를 들어, 먼저 쿼리 지문 영상(310)과 등록 지문 영상들(322, 324, 326) 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 결과가 결정될 수 있다.
위 실시예들에서는, 쿼리 지문 영상(310)을 하나의 등록 지문 영상과 비교한 유사도만을 기준으로 인증 성공 여부를 판단하는 것이 아니라, 쿼리 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 4는 일 실시예에 따른 지문 인증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 단계(410)에서 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상을 수신할 수 있다. 쿼리 지문 영상은 인증의 대상이 되는 지문 영상으로, 센서 등을 통해 획득될 수 있다.
단계(420)에서 지문 인증 장치는 제1 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단할 수 있다. 제1 매칭은 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 사이의 일대일 매칭이다. 제1 등록 지문 영상은 등록 지문 영상들 중 쿼리 지문 영상과 중첩되는 영역이 가장 큰 등록 지문 영상으로 결정될 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 매칭을 수행하기 위하여 제1 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 사이의 제1 정합을 수행할 수 있다.
지문 인증 장치는 주파수 기반 정합 기법에 기초하여, 제1 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 사이의 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나를 결정하고, 결정된 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제1 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 사이의 제1 정합을 수행할 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 정합의 결과에 기초하여 제1 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 사이의 제1 매칭 영역을 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 매칭 영역에 대한 유사도를 계산을 통해 제1 매칭 결과를 획득할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 매칭 결과에 기초하여 결정된 제1 매칭 영역의 크기 및 제1 매칭 영역에 대한 유사도에 기초하여 스코어를 산출하고, 산출된 스코어가 미리 설정된 인증 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
단계(430)에서 인증 조건이 만족되는 것으로 판단되는 경우, 단계(440)을 통해 지문 인증 장치는 지문 인증이 성공한 것으로 결정할 수 있다.
단계(430)에서 인증 조건이 만족되지 않은 것으로 판단된 경우, 단계(450)을 통해 지문 인증 장치는 인증 실패 조건이 만족되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 인증 실패 조건은 산출된 스코어가 미리 설정된 임계 수치 이하인 것일 수 있다. 인증 실패 조건이 만족된 경우 단계(460)을 통해 지문 인증 장치는 지문 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다.
인증 실패 조건이 만족되지 않은 경우, 단계(470)에서 지문 인증 장치는 제2 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득할 수 있다.
지문 인증 장치는 등록 지문 영상 중 제1 매칭의 수행 과정에 매칭되지 않은 쿼리 지문 영상의 영역에 중첩되는 등록 지문 영상을 제2 등록 지문 영상으로 결정할 수 있다. 제2 매칭은 제2 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 사이의 매칭일 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭을 통해 제2 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상 사이의 제2 매칭 영역 및 제2 매칭 영역에 대응되는 유사도를 결정할 수 있다. 제2 매칭 영역은 쿼리 지문 영상의 제1 매칭 영역을 제외한 영역 중 제2 등록 지문 영상이 매칭되는 영역을 의미할 수 있다.
제2 등록 지문 영상을 결정하고, 제2 매칭을 수행하는 구체적인 방식은 도 10을 통해 상세히 설명된다.
단계(480)에서 지문 인증 장치는 제1 매칭 결과 및 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 매칭 결과에 기초하여 제1 매칭 영역 및 제1 매칭 영역에 대한 유사도에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 지문 인증 장치는 제2 매칭 결과에 기초하여 제2 매칭 영역 및 제2 매칭 영역에 대한 유사도에 대한 정보를 획득할 수 있다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 크기 및 매칭 영역별 유사도를 통해 스코어를 결정하고, 결정된 스코어에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 스코어는 지문 인증 결과를 산출하기 위한 기준 값으로, 매칭 영역이 클수록, 유사도가 높을수록 높은 스코어가 산출될 수 있다
앞서 도 3에서 설명된 바와 같이, 실시예에 따라서 지문 인증 장치는 모든 제2 등록 지문 영상에 대한 매칭이 진행된 후에 지문 인증 결과를 결정하거나 각각의 제2 등록 지문 영상에 대한 매칭이 수행된 결과에 따라 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 지문 인증 결과를 반복적으로 결정하는 경우, 모든 제2 등록 지문 영상이 매칭된 후에도 쿼리 지문 영상의 인증이 성공하지 못한 경우, 쿼리 지문 영상의 인증은 실패한 것으로 결정될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 사이에 수행되는 제1 정합을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(510)과 제1 등록 지문 영상(520) 회전 정보 및 이동 정보를 추정하고, 추정한 회전 정보 및 이동 정보를 이용하여 쿼리 지문 영상(510)과 제1 등록 지문 영상(520) 간의 제1 매칭 영역(530)을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 쿼리 지문 영상(510)과 제1 등록 지문 영상(520) 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 6은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 단계(610)에서 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환(FFT)을 이용하여 쿼리 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환한다. 단계(630)에서, 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환을 이용하여 제1 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(615)에서, 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환(Log-Polar Transform, LPT)을 이용하여 쿼리 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(635)에서, 지문 인증 장치는 제1 등록 지문 영상에 포함된 주파수 도메인의 정보에 로그-폴라 변환을 적용할 수 있다. 로그-폴라 변환에 대한 자세한 설명은 이하 도 7을 참조하여 설명한다.
도 7은 일 실시예에 따른 로그-폴라 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 직교 좌표계에서 중심점(710)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(710)은 극 좌표계의 (0, 0°)에 대응하는 영역(715)으로 맵핑될 수 있다. 마찬가지로, 직교 좌표계의 제1 영역(720), 제2 영역(730), 제3 영역(740), 제4 영역(750)은 각각 극 좌표계의 제1 영역(725), 제2 영역(735), 제3 영역(745), 제4 영역(755)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(720)은 극 좌표계의 (0°) 영역으로 맵핑되고, 직교 좌표계의 제2 영역(730)과 제3 영역(740)은 극 좌표계의 (36°) 영역으로 맵핑되며, 직교 좌표계의 제4 영역(750)은 극 좌표계의 (324°) 영역으로 맵핑될 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 단계(620)에서 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환이 적용된 쿼리 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(640)에서, 지문 인증 장치는 로그 폴라 변환이 적용된 제1 등록 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(650)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 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 회전 정보(θ)를 나타낼 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 검출된 피크의 위치는 쿼리 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 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다. 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간에 지문 패턴이 동일/유사한 영역(또는, 중첩되는 영역)이 넓을수록 또는 쿼리 지문 영상과 제1 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 쿼리 지문 영상과 제 1 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다.
단계(660)에서, 지문 인증 장치는 회전 정보(θ)에 기초하여 쿼리 지문 영상을 회전시키고, 단계(670)에서 회전된 쿼리 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(680)에서, 지문 인증 장치는 단계(670)의 고속 푸리에 변환이 적용된 쿼리 지문 영상과 단계(630)의 고속 푸리에 변환이 적용된 제1 등록 지문 영상에 기초하여 위상 상관을 수행할 수 있다. 위상 상관의 수행 결과로서 피크가 검출되고, 검출된 피크의 위치는 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 사이의 이동 정보(Tx, Ty)를 나타낼 수 있다. 단계(690)에서, 지문 인증 장치는 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 단계(660)에서 회전된 쿼리 지문 영상을 이동시킬 수 있다.
지문 인증 장치는 위 푸리에-멀린 방식을 통해 획득된 회전 정보 및 이동 정보에 기초하여 쿼리 지문 영상을 회전 및 이동시키는 것에 의해 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상을 정합시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 회전 및 이동된 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 정합에 의해 결정된 제1 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.
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 쿼리 지문 영상이고, 영상 I2는 제1 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 제1 매칭 영역 W에서의 상관도가 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 유사도로 이용될 수 있다.
상기 언급된 제1 매칭 영역에 대한 유사도 산출 방식은 제2 매칭 영역에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 6의 실시예에서는 쿼리 지문 영상이 회전하고 이동하는 것으로 설명하였으나, 실시예에 따라 쿼리 지문 영상은 그대로 있고 제1 등록 지문 영상이 위상 상관의 결과에 기초하여 회전 및 이동할 수도 있다. 또는, 쿼리 지문 영상 및 제1 등록 지문 영상 모두가 회전 및 이동하는 것도 가능하다.
도 8은 일 실시예에 따른 푸리에-멀린 방식에 기반하여 쿼리 지문 영상과 제1 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8를 참조하면, 제1 등록 지문 영상(810)는 고속 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제1 LPT 영상(815)으로 변환된다. 쿼리 지문 영상(820)은 고속 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제2 LPT 영상(825)으로 변환된다.
제1 LPT 영상(815)와 제2 LPT 영상(825) 사이의 위상 상관(830)에 의하여 제1 등록 지문 영상(810)과 쿼리 지문 영상(820) 사이의 회전 정보(θ)가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 위상 상관(830)을 통해 검출된 피크 값에 기초하여 제1 등록 지문 영상(810)과 쿼리 지문 영상(820) 간의 유사도가 결정될 수 있다.
쿼리 지문 영상(820)은 위상 상관(830)에 의해 결정된 회전 정보(θ)에 따라 회전될 수 있다. 제1 등록 지문 영상(810)에 고속 푸리에 변환이 수행된 결과 영상인 FFT 영상과 회전된 쿼리 지문 영상(840)에 고속 푸리에 변환이 수행된 결과 영상인 FFT 영상 간의 위상 상관(850)에 의하여 제1 등록 지문 영상(810)와 쿼리 지문 영상(820) 사이의 이동 정보(Tx, Ty)가 결정될 수 있다.
회전 정보(θ) 및 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 제1 등록 지문 영상(810)과 쿼리 지문 영상(820)이 정합되고, 제1 등록 지문 영상(810)과 쿼리 지문 영상(820) 간의 제1 매칭 영역(870)이 결정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 정합된 영상(860)에서 제1 등록 지문 영상(810)과 쿼리 지문 영상(820) 간의 제1 매칭 영역(870)에 대해 위 수학식 1에 기초하여 상관도가 계산되고, 계산된 상관도가 제1 등록 지문 영상(810)과 쿼리 지문 영상(820) 간의 유사도로 결정될 수 있다.
매칭 영역별 유사도에서, 매칭 영역(870)에는 실시예에 따라 위상 상관(830)을 통해 검출된 피크 값 또는 수학식 1을 통해 계산된 상관도에 기초한 유사도가 할당될 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 등록 지문 영상이 등록되는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상 데이터베이스에 등록 지문 영상에 대한 정보를 저장할 수 있다. 지문 인증 장치는 각각의 등록 지문 영상을 좌표계(900)에 포함되는 서로 다른 두 영역에 등록할 수 있다. 지문 인증 장치는 각각의 등록 지문 영상을 등록 지문 영상 좌표계 영역(910) 및 글로벌 좌표계 영역(950)에 등록할 수 있다.
등록 지문 영상 좌표계 영역(910)은 등록 지문 영상을 등록하기 위해 좌표계(900)에 설정된 영역이다. 등록 지문 영상 좌표계 영역(910)은 고정된 일 영역으로, 모든 등록 지문 영상 각각에 대하여 독립적으로 사용될 수 있다. 지문 인증 장치는 모든 등록 지문 영상을 고정된 위치에 해당하는 등록 지문 영상 좌표계 영역(910)에 등록할 수 있다.
글로벌 좌표계 영역(950)은 각각의 등록 지문 영상 사이의 매칭 관계를 고려하여 등록 지문 영상을 등록하기 위한 영역이다. 지문 인증 장치는 각각의 등록 지문 영상의 사이의 매칭 관계를 고려하여 등록 지문 영상(920, 930)의 글로벌 좌표계 영역(950) 상의 위치를 결정할 수 있고, 결정된 위치에 기초하여 등록 지문 영상(920, 930)을 글로벌 좌표계 영역(950)에 등록할 수 있다.
지문 영상의 등록 과정에서 지문 인증 장치는 새롭게 등록되는 지문 영상과 기존의 등록 지문 영상 사이의 매칭을 수행하고, 매칭 결과에 기초하여 등록 지문 영상(920, 930) 사이의 글로벌 좌표계 영역(950) 상의 위치 관계를 결정할 수 있다. 예를 들어, 등록 지문 영상 1과 등록 지문 영상 2는 영역(951)가 상호 중첩되는 지문 영상일 수 있다. 지문 인증 장치는 영역(951)에 기초하여 결정되는 등록 지문 영상 1과 등록 지문 영상 2 사이의 매칭 관계에 기초하여 각각의 등록 지문 영상(920, 930)의 글로벌 좌표계 영역(950) 상의 위치를 결정할 수 있다. 즉, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상(920, 930) 사이의 매칭 관계에 기초하여, 영역(951)이 중첩되는 형태로 등록 지문 영상(920, 930)을 글로벌 좌표계 영역(950)에 등록할 수 있다.
표(940)는 (a)에서 설명한 지문 영상 등록 방식에 따라 지문 영상 데이터베이스에 저장되는 데이터의 일례를 도시한다. 표(940)에 도시된 바와 같이, 등록 지문 영상 데이터베이스에는 각각의 등록 지문 영상에 대한 등록 지문 좌표계 영역 좌표, 글로벌 좌표계 영역 상의 좌표 및 변환 파라미터가 저장될 수 있다.
변환 파라미터는 등록 지문 영상 좌표계 영역(910)으로부터 글로벌 좌표계 영역(950) 상의 각각의 등록 지문 영상(920, 930)의 위치로 이동하기 위한 회전 변환 파라미터() 및 평행 이동 파라미터()를 포함할 수 있다.
변환 파라미터를 통해 이루어지는 좌표의 변환은 스케일 변화가 없고, 회전 및 이동 변환만 존재하는 강체 변환에 해당할 수 있다.
강체 변환은 아래의 수학식 2 및 수학식 3에 기초하여 수행될 수 있다.
및 는 강체 변환 전 좌표, 및 는 강체 변환 후 좌표를 나타내고, a 및 b는 각각 및 에 대응하는 회전 변환 파라미터, c, d는 및 에 대응하는 평행 이동 파라미터이다.
수학식 3에서 미지수는 a, b, c, d로 4개 존재하므로, 변환 전 후에 대응되는 서로 다른 두 점을 수학식 3에 대입하며 각각의 파라미터가 결정될 수 있다.
예를 들어, 등록 지문 영상 1의 변환 파라미터는 등록 지문 영상 좌표계 영역(910)의 좌표 (0, 0), (180, 0) 및 이에 대응하는 등록 지문 영상의 좌표 ( 및 (를 수학식 3에 대입함으로써 결정될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 지문 인증 장치가 수행하는 제2 매칭을 설명하기 위한 도면이다.
(a)에 도시된 좌표계 영역은 (b), (c)와 구별되는 임의의 좌표계 영역으로, 제1 매칭을 수행하기 위한 좌표계 영역이다. (b) 및 (c)는 동일한 좌표계 영역을 도시하는 것으로, 앞서 설명된 등록 지문 영상 좌표계 영역(1020, 1023)과 글로벌 좌표계 영역(1021, 1024)을 포함하는 좌표계 영역일 수 있다. (a)는 제1 매칭이 수행된 제1 등록 지문 영상(1011), 쿼리 지문 영상(1012)의 위치 관계를 설명하기 위한 도면이고, (b)는 제2 등록 지문 영상(1013)을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이고, (c)는 제2 정합을 통해 제2 매칭 영역을 결정하기 위한 도면이다. (a)에 도시된 제1 등록 지문 영상(1011) 및 쿼리 지문 영상(1012)은 제1 매칭에 기초하여 제1 정합이 이루어진 상태일 수 있다. 제1 매칭을 통해 제1 등록 지문 영상(1011)과 쿼리 지문 영상(1012) 사이의 제1 매칭 영역(중첩되는 영역)이 결정되고, 제1 매칭 영역에 대한 유사도가 결정될 수 있다. 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키지 않는 경우 쿼리 지문 영상(1012)에 대한 인증 완료되지 않을 수 있다. 이 경우 추가적으로 제2 매칭이 요구될 수 있다. 지문 인증 장치는 제2 매칭을 수행하기 위한 제2 등록 지문 영상(1013)을 결정할 수 있다. 제2 매칭은 쿼리 지문 영상(1012)의 영역 중 제1 등록 지문 영상(1011)이 매칭된 제1 매칭 영역을 제외한 영역에 대해 수행되는 매칭일 수 있다. 제2 등록 지문 영상(1013)은 쿼리 지문 영상(1012)의 영역 중 제1 매칭 영역을 제외한 영역에서 쿼리 지문 영상(1012)과 중첩되는 등록 지문 영상일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제2 등록 지문 영상(1013)은 제1 정합의 수행 결과 및 등록 지문 영상들(1011, 1013) 사이의 위치 관계에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, (a)에 도시된 바와 같이 쿼리 지문 영상(1012)은 제1 정합에 기초하여 제1 등록 지문 영상(1011)과의 위치 관계가 결정될 수 있다. 지문 인증 장치는 수학식 3에 기초하여 (a)의 좌표계 영역에 존재하는 제1 등록 지문 영상(1011)을 (b)의 좌표계 영역 중 글로벌 좌표계 영역(1021) 상의 위치로 변환하는 제1 변환 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 (a)에 도시된 좌표계 영역에서 제1 등록 지문 영상(1011)의 꼭지점 좌표들과 이에 대응되는 (b)의 제1 등록 지문 영상(1011)의 꼭지점 좌표들을 수학식 3에 대입하여 제1 등록 지문 영상(1011)에 대한 제1 변환 파라미터를 결정할 수 있다. 제1 변환 파라미터를 통해 (a)의 좌표계 영역에 존재하는 제1 지문 등록 영상(1011)은 (b)의 글로벌 좌표계 영역(1021) 상의 제1 등록 지문 영상(1011)의 위치로 위치가 변환될 수 있다.
지문 인증 장치는 결정된 제1 변환 파라미터에 기초하여 (b)의 글로벌 좌표계 영역(1021) 상의 쿼리 지문 영상(1012)의 위치를 결정할 수 있다. 구체적으로, 지문 인증 장치는 제1 변환 파라미터를 통해 (a)의 좌표계 영역에 존재하는 쿼리 지문 영상(1012)의 위치를 변환함으로써 (b)의 글로벌 좌표계 영역(1021) 상의 쿼리 지문 영상(1012)의 위치를 결정할 수 있다. 제1 매칭에서 수행된 제1 정합을 통해 결정된 제1 등록 지문 영상(1011)과 쿼리 지문 영상(1012) 사이의 위치 관계는 좌표계가 변환되더라도 유지되기 때문에, 지문 인증 장치는 제1 변환 파라미터를 (a)의 좌표계 영역 상의 쿼리 지문 영상(1012)에 적용함으로써 (b) 글로벌 좌표계 영역 (1021)상의 쿼리 지문 영상(1012)의 위치를 결정할 수 있다. 설명된 제1 변환 파라미터를 통한 쿼리 지문 영상(1012)의 위치 변환은 수학식 4를 통해 수행될 수 있다.
는 쿼리 지문 영상의 (a) 좌표계 영역 상의 위치, 는 제1 변환 파라미터의 회전 변환 파라미터, 는 제1 변환 파라미터의 평행 이동 파라미터, 는 쿼리 지문 영상의 글로벌 좌표계 상의 위치를 의미할 수 있다.
지문 인증 장치는 (b)의 글로벌 좌표계 영역(1021) 상의 쿼리 지문 영상(1012)의 위치에 기초하여 제2 등록 지문 영상(1013)을 결정할 수 있다. 구체적으로, 지문 인증 장치는 (b)의 좌표계 영역에서의 쿼리 지문 영상(1012)의 위치에 기초하여 쿼리 지문 영상(1012)에 매칭되는 제2 등록 지문 영상(1013)이 결정될 수 있다. 예를 들어, 쿼리 지문 영상(1012)의 영역 중 제1 등록 지문 영상(1011)과 매칭되지 않은 영역에 중첩되는 등록 지문 영상이 제2 등록 지문 영상(1013)으로 결정될 수 있다.
도면에는 1 개의 제2 등록 지문 영상(1013)이 존재하는 것으로 도시되어 있으나, 쿼리 지문 영상과 중첩되는 등록 영상이 복수개 존재하는 경우 제2 등록 지문 영상은 복수개로 결정될 수 있다.
지문 인증 장치는 제2 등록 지문 영상(1013)이 결정된 경우, 쿼리 지문 영상(1012)과 제2 등록 지문 영상(1013) 사이에 수행되는 제2 매칭을 진행할 수 있다.
지문 인증 장치가 제2 매칭을 수행하는 동작은 (c)의 좌표계 영역을 통해 설명된다.
지문 인증 장치는 (c)의 글로벌 좌표계 영역(1024)에 존재하는 쿼리 지문 영상(1012)과 제2 등록 지문 영상(1013) 사이에 매칭되는 제2 매칭 영역을 결정하기 위하여 제2 정합을 수행할 수 있다.
앞서 도 9를 통해 설명된 바와 같이 모든 등록 지문 영상은 등록 지문 영상 좌표계 영역(1023) 및 글로벌 좌표계 영역(1024)에 각각 등록될 수 있고, 등록 지문 영상 좌표계 영역(고정 영역)(1023)에서 각각의 등록 지문 영상의 글로벌 좌표계 영역(1024)으로 위치를 변환하는 제2 변환 파라미터는 각각의 등록 지문 영상(1011, 1013)별로 지문 영상이 등록되는 단계에서 미리 결정되어 등록 영상 데이터베이스에 저장될 수 있다.
지문 인증 장치는 제2 등록 지문 영상(1013)에 대응하여 미리 결정된 제2 변환 파라미터에 기초하여 글로벌 좌표계 영역(1024)에 존재하는 쿼리 지문 영상(1012)의 위치를 위치(1022)로 이동시킬 수 있다. 위치(1022)는 등록 지문 영상 좌표계 영역(1023)에 등록된 제2 등록 지문 영상(1013)에 대한 좌표계에서의 쿼리 지문 영상의 위치일 수 있다. 제2 등록 지문 영상(1013)과 쿼리 지문영상(1012)의 위치 관계는 위치 변환이 수행되더라도 유지되므로, 미리 결정된 제2 변환 파라미터에 기초하여 글로벌 좌표계 영역(1024) 상에 존재하는 쿼리 지문 영상(1012)은 위치(1022)로 이동될 수 있다. 제2 변환 파라미터를 통한 위치 변환은 수학식 5에 기초하여 수행될 수 있다.
는 등록 지문 영상에 대한 좌표계 상의 쿼리 지문 영상의 위치(1022), 는 쿼리 지문 영상의 글로벌 좌표계(1024)상의 위치, 는 i번째 제2 등록 지문 영상에 대한 제2 변환 파라미터의 회전 변환 파라미터, 는 i번째 제2 등록 지문 영상에 대한 제2 변환 파라미터의 평행 이동 파라미터를 의미할 수 있다.
수학식 5에 도시된 바와 같이 복수의 제2 등록 지문 영상이 존재하는 경우, 각각의 제2 등록 지문 영상에 대한 제2 정합이 수행될 수 있다. 복수의 제2 등록 지문 영상이 존재하는 경우, 쿼리 지문 영상과 매칭되는 영역이 큰 순으로 제2 정합이 수행될 수 있다.
지문 인증 장치는 제2 정합을 통해 위치(1022)로 변환된 쿼리 지문 영상과 등록 지문 영상 좌표계 영역(1023)에 등록된 제2 등록 지문 영상을 통해 제2 매칭 영역(1031)을 결정하고, 제2 매칭 영역(1031)의 유사도를 결정할 수 있다. 제2 매칭 영역(1031)의 유사도를 결정하는 방식은 제1 매칭 영역(1031)에 대한 유사도를 결정하는 방식과 동일할 수 있다. 제2 매칭 영역(1031)은 제1 매칭 영역(1033) 이외의 영역에서 쿼리 지문 영상과 제2 등록 영상이 매칭된 영역을 의미할 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 매칭 결과 및 제2 매칭 결과에 기초하여 스코어를 산출하고, 산출된 스코어에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 지문 인증 결과를 결정하는 방식은 도 11을 통해 보다 상세히 설명될 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 매칭 영역별 유사도에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
일례에서 매칭 영역별 유사도(1120)는 쿼리 지문 영상(1100)의 해상도와 동일한 해상도의 영상으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 쿼리 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 쿼리 지문 영상(1100)과 특정 등록 지문 영상 간에 결정된 유사도 값에 대응할 수 있다.
매칭 영역별 유사도(1120)에서, 제1 매칭에 기초하여 결정된 제1 매칭 영역(1128)은 제1 등록 지문 영상과의 매칭 영역과 관련된 영역으로, 0.92는 제1 매칭 영역(1128)에 할당된 유사도를 나타낸다. 제2 매칭 영역(1122, 1124, 1126)에는 각각 0.97, 0.83, 0.0의 유사도가 할당되어 있다. 제2 매칭 영역(1126) 의 유사도 0.0는 전체 등록 지문 영상들 중 어느 것과도 매칭되는 영역이 없거나 또는 매칭된 제2 등록 지문 영상과 쿼리 지문 영상(1100) 사이의 유사도가 현저히 낮아 유사도가 0.0으로 지정된 것일 수 있다.
지문 인증 장치는 각각의 매칭 영역의 크기 및 매칭 영역에 할당된 유사도에 기초하여 쿼리 지문 영상(1100)에 스코어를 부여할 수 있고, 쿼리 지문 영상(1100) 전체에 부여된 스코어가 미리 결정된 임계값보다 큰 경우 지문 인증에 성공한 것으로 결정할 수 있다. 부여되는 스코어는 매칭 영역 별 유사도가 클수록 큰 값이 부여된다.
도 12는 일 실시예에 따른 지문 등록 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 단계(1210)에서 지문 인증 장치는 입력 지문 영상을 수신할 수 있다. 지문 인증 장치는 내장된 센서를 통해 입력 지문 영상을 수신할 수 있다.
단계(1220)에서 지문 인증 장치는 제1 등록 지문 영상과 입력 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 등록 조건을 만족시키는지 여부를 판단할 수 있다. 지문 인증 장치는 미리 등록된 등록 지문 영상들 중 입력 지문 영상과 중첩되는 영역이 가장 큰 등록 지문 영상을 제1 등록 지문 영상으로 결정할 수 있다.
지문 인증 장치는 주파수 기반 정합 기법에 기초하여, 제1 등록 지문 영상과 입력 지문 영상 사이의 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나를 결정하고, 결정된 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제1 등록 지문 영상과 입력 지문 영상 사이의 제1 정합을 수행할 수 있다.
지문 인증 장치는 제1 정합의 결과에 기초하여 제1 등록 지문 영상과 입력 지문 영상 사이의 제1 매칭 영역을 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 매칭 영역에 대한 유사도를 계산을 통해 제1 매칭 결과를 획득할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 매칭 결과에 기초하여 결정된 제1 매칭 영역의 크기 및 제1 매칭 영역에 대한 유사도에 기초하여 스코어를 산출하고, 산출된 스코어가 미리 설정된 등록 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 등록 조건은 입력 지문 영상이 미리 등록된 지문 영상과 중복되는 영역을 확인하기 위한 것으로, 제1 매칭 영역에 대해 산출된 스코어 및 미리 정해진 임계값의 비교 결과에 기초하여 결정될 수 있다. . 제1 정합 및 유사도의 계산은 도 5 내지 도 8을 통해 설명한 방식과 동일하다.
단계(1230)에서 지문 인증 장치는 산출된 스코어가 등록 조건을 만족하는 경우 단계(1240)을 통해 입력 지문 영상을 등록 지문 영상 데이터베이스에 등록할 수 있다.
등록 조건이 만족되지 않는 경우, 단계(1250)을 통해 지문 인증 장치는 등록 실패 조건이 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 등록 실패 조건은 입력 지문 영상과 제1 등록 지문 영상의 유사도가 낮아 산출된 스코어가 미리 설정된 임계값보다 작은 것, 또는 입력 지문 영상이 제1 등록 지문 영상과 중복되는 지문 영상으로 판단되는 것이다. 등록 실패 조건이 만족된 경우, 단계(1260)를 통해 지문 인증 장치는 지문 등록이 실패한 것으로 결정할 수 있다.
등록 실패 조건이 만족되지 않는 경우, 지문 인증 장치는 단계(1270)을 통해 제2 등록 지문 영상과 입력 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득할 수 있다. 제2 등록 지문 영상은 입력 지문 영상의 영역들 중 제1 매칭 영역 이외의 영역에서 입력 지문 영상과 중첩되는 영상일 수 있다. 제2 매칭은 입력 지문 영상과 제2 등록 지문 영상 사이의 매칭으로, 제1 매칭을 통해 매칭이 수행되지 않은 영역에 대한 매칭일 수 있다. 제2 매칭이 수행되는 방식은 도 10을 통해 설명된 방식과 동일하다.
단계(1280)에서 지문 인증 장치는 제1 매칭 결과 및 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 등록 결과를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 제1 매칭 결과에 기초하여 제1 매칭 영역 및 제1 매칭 영역에 대한 유사도에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 지문 인증 장치는 제2 매칭 결과에 기초하여 제2 매칭 영역 및 제2 매칭 영역에 대한 유사도에 대한 정보를 획득할 수 있다. 지문 인증 장치는 매칭 영역별 크기 및 매칭 영역별 유사도를 통해 스코어를 결정하고, 결정된 스코어에 기초하여 지문 등록 결과를 결정할 수 있다. 지문 등록은 새로운 입력 지문 영상을 등록하기 위한 것으로, 사용자 지문의 전체 영역이 보다 골고루 등록될 수 있도록 임계값이 설정될 수 있다. 예를 들어, 지문 인증을 위한 인증 조건과 비교하여, 등록 조건은 비교적 매칭 영역의 크기가 작은 지문 영상이 등록되도록 설정되고, 이를 통해 사용자 지문의 전체 영역이 보다 골고루 등록되도록 할 수 있다.
지문 인증 장치는 등록 지문 영상을 앞서 도 9를 통해 설명한 바와 같이 등록 지문 영상 좌표계 영역 및 글로벌 좌표계 영역 모두에 등록할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 입력 지문 영상을 등록하는 과정에서 좌표계가 확장되는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
(a)의 좌표계 영역(1300)에 포함된 글로벌 좌표계 영역에는 등록 지문 영상 1(1301) 및 등록 지문 영상 2(1302)가 등록되어 있을 수 있다. 도 12를 통해 설명된 과정에 기초하여 등록 지문 영상 3(1303)이 새롭게 좌표계 영역(1300)의 글로벌 좌표계 영역에 등록될 수 있다. 새롭게 등록되는 등록 지문 영상 3(1303)은 기존 설정된 좌표계 영역(1300)을 벗어나기 때문에 좌표계 영역(1300)이 확장될 필요가 있다. 좌표계 영역(1300)이 좌표계 영역(1310)으로 확장되는 경우 좌표계 영역(1300)의 중심(1305)의 위치는 좌표계 영역(1310)의 중심(1305)의 위치로 변경될 수 있다. 중심(1305)의 위치가 변화된 만큼 좌표계 영역(1300)의 등록 지문 영상 1(1301), 등록 지문 영상 2(1302) 및 등록 지문 영상(1303)의 위치도 변경되어, 결과적으로 좌표계 영역(1310)에 도시된 위치 관계가 형성될 수 있다. 또한, 등록 지문 영상의 위치와 관련된 정보는 확장된 좌표계 상의 위치를 고려하여 재 계산되어 갱신될 수 있다. 즉, 도 9의 표(940)을 통해 제시되는 정보는 좌표계가 확장되는 경우 재계산되어 갱신될 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 지문 인증 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 14를 참조하면, 센서(1410)는 인증을 시도하는 사용자의 지문 정보를 획득하여 쿼리 지문 영상을 생성할 수 있다. 쿼리 지문 영상은 지문 인증 장치(1420)에 전달되고, 지문 인증 장치(1420)는 쿼리 지문 영상을 등록 지문 영상 데이터베이스(DB; 1430)에 등록된 하나 이상의 등록 지문 영상과 비교하여 지문 인증을 수행할 수 있다.
지문 인증 장치(1420)는 하나 이상의 프로세서(1422) 및 메모리(1424)를 포함할 수 있다. 메모리(1424)는 프로세서(1422)에 연결되고, 프로세서(1422)에 의해 실행가능한 인스트럭션들, 프로세서(1422)가 연산할 데이터 또는 프로세서(1422)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1424)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(1422)는 도 1 내지 도 13을 참조하여 설명된 하나 이상의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 실행할 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
컴퓨팅 장치(1500)는 사용자의 지문 영상을 획득하고, 획득된 지문 영상을 등록 지문 영상과 비교하는 과정을 통해 지문 인증 과정을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(1500)는 기능적으로 도 14의 지문 인증 장치(1420)의 기능을 포함할 수 있다. 도 15를 참조하면, 컴퓨팅 장치(1500)는 프로세서(1510), 메모리(1520), 센서(1530), 저장 장치(1540), 입력 장치(1550), 출력 장치(1560) 및 네트워크 인터페이스(1570)를 포함할 수 있다. 프로세서(1510), 메모리(1520), 센서(1530), 저장 장치(1540), 입력 장치(1550), 출력 장치(1560) 및 네트워크 인터페이스(1570)는 통신 버스(1580)를 통해 서로 통신할 수 있다.
프로세서(1510)는 컴퓨팅 장치(1500) 내에서 실행하기 위한 기능 및 인스트럭션들을 실행한다. 예를 들어, 프로세서(1510)는 메모리(1520) 또는 저장 장치(1540)에 저장된 인스트럭션들을 처리할 수 있다. 프로세서(1510)는 도 1 내지 도 14를 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행할 수 있다.
메모리(1520)는 지문 인증 과정을 위한 정보를 저장한다. 메모리(1520)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(1520)는 프로세서(1510)에 의해 실행하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수 있고, 컴퓨팅 장치(1500)에 의해 소프트웨어 또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다.
센서(1530)는 사용자로부터의 지문 입력에 응답하여, 쿼리 지문 영상을 획득할 수 있다. 지문 입력은 지문을 입력하는 사용자의 모든 행위 또는 조작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서(1530)는 센싱 영역에 사용자의 손가락이 접촉된 경우 또는 사용자가 손가락을 이용하여 센싱 영역에 스와이프(swipe) 동작을 수행하는 경우에 지문을 센싱할 수 있다. 다른 예로, 센서(1530)가 디스플레이에 통합된 경우, 디스플레이 표면이 센싱 영역으로 구현될 수 있고, 센서(1530)는 디스플레이에 접촉된 손가락으로부터 지문을 센싱할 수 있다. 센서(1530)는 초음파 방식, 상호 커패시턴스(Mutual Capacitance) 방식, 적외선 영상 캡쳐 등의 다양한 방식을 수행하도록 구현될 수 있다. 센서(1530)는 일정한 센싱 영역에 해당하는 지문 영역을 지문 영상으로서 캡쳐할 수 있다.
저장 장치(1540)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함한다. 저장 장치(1540)는 등록 지문 영상들을 포함하는 데이터베이스를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 저장 장치(1540)는 메모리(1520)보다 더 많은 양의 정보를 저장하고, 정보를 장기간 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1540)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(1550)는 촉각, 비디오, 오디오 또는 터치 입력을 통해 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 출력 장치(1560)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 컴퓨팅 장치(1500)의 출력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력 장치(1560)는 지문 인증과 관련된 정보를 시각화하여 사용자에게 제공할 수 있다.
네트워크 인터페이스(1570)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스(1570)는 이더넷(Ethernet) 카드, 광학 트랜시버, 무선 주파수 트랜시버 또는 정보를 송수신할 수 있는 임의의 다른 네트워크 인터페이스 카드를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1570)는 블루투스(Bluetooth), 와이파이(WiFi), 3G 또는 4G 등의 통신 방식을 이용하여 외부 장치와 무선으로 통신할 수 있다.
이상 설명된 실시예들에 따른 지문 인증 장치는 지문에 일부에 해당하는 쿼리 지문 영상을 수신하는 경우, 등록 지문 영상들 중 쿼리 지문 영상에 매칭되는 등록 지문 영상들과 매칭을 통해 보다 정확도 높은 지문 인증을 수행할 수 있는 수단을 제공할 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 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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (19)

  1. 쿼리 지문 영상을 수신하는 단계;
    제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 제1 매칭 결과가 상기 미리 설정된 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득하는 단계;
    상기 제1 매칭 결과 및 상기 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계는,
    상기 제1 매칭 결과에 따른 제1 매칭 영역 및 상기 제2 매칭 결과에 따른 제2 매칭 영역 각각의 크기 및 상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 각각에 할당된 유사도에 기초하여 스코어를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 스코어에 기초하여 상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함하는,
    지문 인증 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제1 정합을 수행하는 단계;
    상기 제1 정합의 결과에 기초하여 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 상기 제1 매칭 영역을 결정하는 단계;
    상기 제1 매칭 영역에 대한 유사도를 계산하는 것에 의해 상기 제1 매칭 결과를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하는 단계
    를 포함하는, 지문 인증 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 정합을 수행하는 단계는,
    주파수 기반 정합 기법에 기초하여, 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 이동 정보, 회전 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 정합을 수행하는 단계
    를 포함하는, 지문 인증 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 매칭 결과를 획득하는 단계는,
    상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제2 정합을 수행하는 단계;
    상기 제2 정합의 결과에 기초하여 상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 상기 제2 매칭 영역을 결정하는 단계; 및
    상기 제2 매칭 영역에 유사도를 계산하는 것에 의해 상기 제2 매칭 결과를 획득하는 단계
    를 포함하는, 지문 인증 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 제2 등록 지문 영상은,
    상기 쿼리 지문 영상의 영역들 중 상기 제1 매칭 영역 이외의 영역과 중첩되는 등록 지문 영상들 중 적어도 하나로 결정되는, 지문 인증 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제2 등록 지문 영상은,
    상기 제1 정합의 결과 및 상기 등록 지문 영상들 사이의 위치 관계에 기초하여 결정되는, 지문 인증 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 제2 정합을 수행하는 단계는,
    상기 제2 등록 지문 영상에 대한 좌표계에서 상기 쿼리 지문 영상의 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 쿼리 지문 영상의 위치에 기초하여 상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상을 정합하는 단계
    를 포함하는, 지문 인증 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제2 매칭 영역을 결정하는 단계는,
    상기 결정된 쿼리 지문 영상의 위치 및 상기 좌표계에서 상기 제2 등록 지문 영상의 위치에 기초하여 결정되는 매칭 영역을 통해 상기 제2 매칭 영역을 결정하는, 지문 인증 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 결정된 쿼리 지문 영상의 위치는,
    상기 제2 등록 지문 영상에 대하여 미리 결정된 변환 파라미터에 기초하여 결정되는, 지문 인증 방법.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제1 등록 지문 영상은,
    등록 지문 영상들 중 상기 쿼리 지문 영상과 중첩되는 영역이 가장 큰 등록 지문 영상으로 결정되는, 지문 인증 방법.
  12. 제4항에 있어서,
    상기 제2 정합을 수행하는 단계는,
    복수의 제2 등록 지문 영상이 존재하는 경우, 상기 쿼리 지문 영상과 중첩되는 영역이 큰 제2 등록 지문 영상에 대한 상기 제2 정합을 먼저 수행하는, 지문 인증 방법.
  13. 제1항 내지 제9항, 제11항 및 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  14. 지문 인증 장치에 있어서,
    쿼리 지문 영상을 획득하는 센서;
    상기 쿼리 지문 영상에 기초하여 지문 인증을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하고,
    상기 제1 매칭 결과가 상기 미리 설정된 인증 조건을 만족시키지 않는 경우, 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 간의 제2 매칭 결과를 획득하고,
    상기 제1 매칭 결과 및 상기 제2 매칭 결과에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 매칭 결과에 따른 제1 매칭 영역 및 상기 제2 매칭 결과에 따른 제2 매칭 영역 각각의 크기 및 상기 제1 매칭 영역과 상기 제2 매칭 영역 각각에 할당된 유사도에 기초하여 스코어를 결정하고, 상기 결정된 스코어에 기초하여 상기 지문 인증 결과를 결정하는,
    지문 인증 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제1 정합을 수행하고,
    상기 제1 정합의 결과에 기초하여 상기 제1 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 상기 제1 매칭 영역을 결정하고,
    상기 제1 매칭 영역에 대한 유사도를 계산하는 것에 의해 상기 제1 매칭 결과를 획득하고,
    상기 제1 매칭 결과가 미리 설정된 인증 조건을 만족시키는지 여부를 판단하는, 지문 인증 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 제2 정합을 수행하고,
    상기 제2 정합의 결과에 기초하여 상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상 사이의 상기 제2 매칭 영역을 결정하고,
    상기 제2 매칭 영역에 유사도를 계산하는 것에 의해 상기 제2 매칭 결과를 획득하는, 지문 인증 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 제2 등록 지문 영상은,
    상기 쿼리 지문 영상의 영역들 중 상기 제1 매칭 영역 이외의 영역과 중첩되는 등록 지문 영상들 중 적어도 하나로 결정되는, 지문 인증 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제2 등록 지문 영상은,
    상기 제1 정합의 결과 및 상기 등록 지문 영상들 사이의 위치 관계에 기초하여 결정되는, 지문 인증 장치.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 등록 지문 영상에 대한 좌표계에서 상기 쿼리 지문 영상의 위치를 결정하고,
    상기 결정된 쿼리 지문 영상의 위치에 기초하여 상기 제2 등록 지문 영상과 상기 쿼리 지문 영상을 정합하는, 지문 인증 장치.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7154061B2 (ja) * 2018-08-07 2022-10-17 株式会社東海理化電機製作所 生体情報認証装置
WO2023239408A1 (en) * 2022-06-06 2023-12-14 Hid Global Corp. Enrollment, identification, and/or verification for a biometric security system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030068072A1 (en) * 2001-10-10 2003-04-10 Laurence Hamid Method and system for fingerprint authentication
US20160314337A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint verification method and apparatus
US20170004350A1 (en) * 2015-07-01 2017-01-05 Idex Asa System and method of biometric enrollment and verification

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7142699B2 (en) * 2001-12-14 2006-11-28 Siemens Corporate Research, Inc. Fingerprint matching using ridge feature maps
EP1671260B1 (en) * 2003-10-01 2014-06-11 Authentec, Inc. Methods for finger biometric processing and associated finger biometric sensors
JP4340618B2 (ja) * 2004-10-08 2009-10-07 富士通株式会社 生体情報認証装置及び方法，並びに生体情報認証プログラム及び生体情報認証プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
JP4877392B2 (ja) 2007-06-27 2012-02-15 日本電気株式会社 特徴属性計算装置、特徴量抽出装置とパターン照合装置と方法及びプログラム
TWI607386B (zh) * 2013-12-05 2017-12-01 神盾股份有限公司 指紋辨識方法及其裝置
US9613252B1 (en) * 2014-10-13 2017-04-04 Egis Technology Inc. Fingerprint matching method and device
US9514352B2 (en) 2014-12-18 2016-12-06 Eaton Corporation Fingerprint enrollment using touch sensor data
JP6589309B2 (ja) 2015-03-16 2019-10-16 富士通株式会社 端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法
US10032062B2 (en) 2015-04-15 2018-07-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for recognizing fingerprint
KR102387569B1 (ko) 2015-04-23 2022-04-19 삼성전자주식회사 지문 인증 방법 및 장치
KR102558736B1 (ko) 2015-06-30 2023-07-25 삼성전자주식회사 지문 인식 방법 및 장치
CN107622224A (zh) 2016-07-17 2018-01-23 金佶科技股份有限公司 指纹识别模块以及指纹识别方法
KR20180086086A (ko) 2017-01-20 2018-07-30 삼성전자주식회사 지문 정보 처리 방법
KR20180086087A (ko) 2017-01-20 2018-07-30 삼성전자주식회사 지문 정보 처리 방법
KR102447100B1 (ko) 2017-03-14 2022-09-27 삼성전자주식회사 지문 인증 방법 및 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030068072A1 (en) * 2001-10-10 2003-04-10 Laurence Hamid Method and system for fingerprint authentication
US20160314337A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint verification method and apparatus
US20170004350A1 (en) * 2015-07-01 2017-01-05 Idex Asa System and method of biometric enrollment and verification

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