KR20040050738A - 계층적 지문 정합 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지문 특징점을 이용하여 두 지문을 비교해서 사용자를 인증하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 지문 정합 시 두 지문의 위치 및 각도 차 등의 보정 파라미터를 구할 때 누적 빈의 단위를 크게 두고 작업함으로써 메모리의 사용량이 줄어드는 효과가 있다. 누적 빈의 단위를 크게하여 발생하는 매칭 정확도의 문제를 두 지문 특징점에서 일치하는 특징점 쌍들의 평균 차이 값을 보정 파라미터로 하여 보정 후, 최종 인증 결과를 출력하는 단계를 통해 극복할 수 있다. 이에 본 발명은 정확도를 높이면서 메모리 사용량을 줄일 수 있어, 하드웨어 자원 즉, 메모리량이 풍부한 PDA, PC에서도 특징점 정합이 가능할 뿐만 아니라 사용 메모리량이 적은 보안 토큰에서도 지문을 이용한 사용자 인증이 이루어질 수 있도록 하는 효과가 있으며, 또한 사용자의 등록지문을 보안 토큰 등의 내부 저장 장치에 저장해 두고, 지문의 정합도 보안토큰 내부에서 수행함으로써, 지문 데이터의 외부 유출을 막아 안전성을 높여줄 수 있는 효과가 있다. 또한 누적 배열을 이용한 보정 방법 외에도 지문 특징점을 이용한 자용자 인증 방법의 마지막 단계로 이용함으로써 성능 향상에 도움을 주는 효과가 있다.

Description

계층적 지문 정합 방법{METHOD FOR MATCHING FINGERPRINT}

본 발명은 계층적 지문 정합 방법에 관한 것으로, 특히, 지문 특징점을 이용하여 두 지문을 비교해서 사용자를 인증하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 지문 인식 방법은 영상 기반의 지문 인식 방법과 특징 기반의 지문 인식 방법으로 구분된다.

상기 영상 기반의 지문 인식 방법은 융선정보를 이용한 방법으로서, 가버필터(Gaber filter), 고속푸리에변환(FFT; Fast Fourier Transform), 기울기, 방향성 히스토그램, 및 투영 등의 기법을 적용하여 지문 영상의 전체적인 방향성 정보를 이용하는 고전적인 방법 중의 하나이다.

상기 특징 기반의 지문 인식 방법은 크게 특징추출(mimutiae extraction)과매칭(matching)의 두 과정으로 이루어지는 보편적인 방법으로서, 평활화, 전경과 배경영역의 분리, 이진화, 및 세선화 등의 여러 가지 영상처리기법을 적용하여 추출된 특징점(minutiae)들의 공간적인 특징을 이용한다.

상기 설명한 지문인식 방법들은 대부분 개인용 컴퓨터 또는 그 이상의 성능을 가진 컴퓨터에서 작동하도록 개발되어 하드웨어 자원이 제한적인 환경에서 동작할 수 없는 문제점이 있다.

본 발명은 상술한 결점을 해결하기 위하여 안출한 것으로, 두 번의 지문 비교 과정을 거침으로써 적은 하드웨어 리소스의 사용으로 보다 정확한 인증이 가능하도록 하는 계층적 지문 정합 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 사용자 인증을 위한 등록지문과 인증지문 영상을 입력받아 상기 두 지문을 정합하는 계층적 지문 정합 시스템에서 계층적 지문 정합 방법에 있어서, 상기 입력된 두 지문 영상의 특징점을 추출하는 제 1 단계; 상기 추출된 두 지문의 특징점 정보를 이용하여 두 특징점간의 위치 및 방향 차를 구하는 제 2 단계; 상기 구한 위치 및 방향 차에 의거하여 상기 두 특징점을 보정하는 제 3 단계; 상기 보정된 두 특징점을 비교하여 인증 결과를 허가, 거절, 및 판단 불가 중에 어느 하나로 판단하는 제 4 단계; 및 상기 제 4 단계의 인증결과가 판단 불가일 경우 상기 두 지문 특징점에서 일치하는 특징점 쌍들의 평균 차이 값을 보정 파라미터로 하여 재 보정 후, 최종 인증 결과를 출력하는 제 5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 계층적 지문 정합 방법을 실시하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타낸 블록도,

도 2는 본 발명에 따른 계층적 지문 정합 방법의 일 실시예를 단계별로 나타낸 순서도,

도 3은 도 2에 도시된 제 2 지문 정합 과정의 상세 흐름도,

도 4는 등록 지문 영상과 특징점 정의의 실시예를 나타낸 도면,

도 5는 등록 지문 영상의 특징점 추출의 실시예를 나타낸 도면,

도 6은 비교 지문 영상을 나타낸 도면,

도 7은 비교 지문 영상의 특징점 추출의 실시예를 나타낸 도면,

도 8은 비교 지문 영상의 보정 후의 실시예를 나타낸 도면,

도 9는 지문 보정 후 비교 지문 영상과 등록 지문 영상을 겹쳐놓은 영상의 실시예를 나타낸 도면,

도 10은 제 1 지문 정합 과정을 거친 후 비교 지문 특징점과 등록지문 특징점을 겹쳐놓은 영상에서 대응되는 특징점 쌍의 실시예를 나타낸 도면,

도 11은 제 1 지문 정합 과정을 거친 후 비교 지문 특징점과 등록지문 특징점을 겹쳐놓은 영상에서 실제 대응되는 특징점 쌍이지만 특징점 쌍으로 찾아지지않은 실시예를 나타낸 도면,

도 12는 제 2 지문 정합 과정을 거친 후 비교 지문 특징점과 등록지문 특징점을 겹쳐놓은 영상을 나타낸 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

10 : 지문영상 입력장치 20 : 입출력 인터페이스

30 : 호스트 31, 42 : 중앙 처리 장치

32, 43 : 작업 메모리 40 : 보안토큰

41 : 저장장치

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명에 따른 계층적 지문 정합 방법을 실시하기 위한 시스템의 일 실시예를 나타낸 블록도로, 지문영상 입력장치(10), 입출력 인터페이스(20), 호스트(30), 및 보안토큰(40)으로 구성된다. 호스트(30)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit : CPU)(31) 및 작업 메모리(32)로 이루어진다. 보안토큰(40)은 저장장치(41), 중앙 처리 장치(42), 및 작업 메모리(43)로 이루어진다.

지문인증은 크게 등록 과정과 인증 과정으로 나누어질 수 있다.

먼저, 등록 과정을보면, 지문영상 입력장치(10)를 통해 입력받은 사용자의 지문영상을 입출력 인터페이스(20)를 통해 호스트(30)로 전송하여 호스트(30) 내에서 특징점을 추출하고 필요한 특징점의 정보를 획득한 후, USB 토큰 등과 같은 보안토큰(40)으로 인터페이스(20)를 통해 전송하여 보안토큰(40) 내부의 저장장치(41)에 저장한다.

다음, 인증 과정을 보면, 지문영상 입력장치(10)를 통해 인증을 원하는 사람의 지문을 입력받은 후 지문영상을 인터페이스(20)를 통해 호스트(30)로 전송하고 등록 과정에서와 동일한 방법으로 추출된 특징점 정보를 인터페이스(20)를 통해 보안토큰(40)으로 전송한다. 보안토큰(40)에서는 저장장치(41)에 기저장되어 있는 사용자의 지문영상의 특징점 정보를 작업메모리(43)로 로드 한 후, 호스트(30)로부터 전송된 입력지문의 특징점 정보와 비교하여 그 결과를 재전송해준다.

도 2는 본 발명에 따른 계층적 지문 정합 방법의 일 실시예를 단계별로 나타낸 순서도이다.

먼저, 호스트(30)는 도 6과 같은 비교 지문을 지문영상 입력장치(10) 및 입출력 인터페이스(20)를 통해 입력받는다(단계 100).

호스트(30)는 입력받은 비교 지문에서 도 7과 같이 특징점을 추출하여 보안토큰(40)으로 입출력 인터페이스(20)를 통해 전송한다(단계 200).

상기 두 과정(100, 200)은 실제 보안상 크게 중요하지 않아 상대적으로 하드웨어 자원이 풍부한 PC(Personal Computer) 등의 호스트(30)에서 수행되는 것이다.

도 5와 같이 기 저장된 등록 지문의 특징점 정보 P=｛(p_{x}^{1},p_{y}^{1},α^1 ),...,(p_{x}^{p},p_{y}^{p},α^p )｝와 도 7과 같은 추출된 비교 지문의 특징점 정보 Q=｛(q_{x}^{1},q_{y}^{1},β^1 ),...,(q_{x}^{Q},q_{y}^{Q},β^Q )｝를 이용하여 두 특징점간의 제 1차 보정 파라미터(θ,Δx,Δy) 즉, 위치 및 방향 차를 구한다(단계 300). 이때, 등록 지문 영상과 특징점은 도 4와 같다.

상기 두 특징점간의 제 1차 보정 파라미터(θ,Δx,Δy)를 구하기 위해서 등록 지문과 비교 지문의 특징점에 대해서 모든 가능한 쌍을 구성하고 각 특징점 쌍들의 위치 및 방향 차를 미리 메모리에 할당된 누적 배열(array)에 누적한 후, 최대 값을 갖는 배열 원소를 찾는다. 이때, 배열의 단위를 실제 지문 특징점의 3가지 구성 요소(x좌표, y좌표, 각도)((p_x^i ,p_y^i ,α^i )와 (q_x^i ,q_y^i ,β^i ))의 단위보다 크게 두고 수행하여 작업 메모리 사용량을 줄일 수 있는 효과가 있다. 상기 구해진 제 1차 보정 파라미터(θ,Δx,Δy)에 의해 비교 지문을 도 8과 같이보정한다(단계 400). 지문 보정 후 비교 지문 영상과 등록 지문 영상은 도 9와 같이 겹쳐진다.

유사도를 측정하는 제 1 지문 정합을 수행한다(다계 500). 상기 제 1 지문 정합은 등록 지문의 특징점과 1차 지문 보정 후의 비교 지문의 특징점 Q'=｛(q'_{x}^{1},q'_{y}^{1},β'^1 ),...,(q'_{x}^{Q},q'_{y}^{Q},β'^Q )｝에서 서로 대응되는 특징점 쌍을 찾는 것이다. 이때, 두 특징점 사이의 위치 및 각도에 대한 임계값을 미리 정의해 두고, 상기 임계값을 만족할 때 대응되는 특징점 쌍으로 간주한다. 상기 대응되는 특징점은 설명을 쉽게 하기위하여 특징점 사이의 위치에 대해 고려했을 때 도 10의 사각형 안에 들어오면 두 특징점은 대응되는 특징점으로 간주한다.

유사도가 문턱값보다 큰지 작은지 또는 판단 불가인지를 판단한다(단계 600). 특징점 추출 과정에서의 오차, 보정 과정에서 특징점의 구성 원소(x좌표, y좌표, 각도)의 단위보다 크게 두고 수행함으로써 발생하는 오차 등에 의해 실제로는 대응되는 특징점임에도 불구하고, 도 11의 예에서 처럼 사각형 안에 들어오지 않아서 대응되는 특징점 쌍으로 선택되지 못하는 경우가 발생하여 유사도가 실제와 다르게 나와 제 1 지문 정합 단계에서 판단 불가의 결과를 출력하는 경우가 있다.

상기 단계 600의 판단 결과, 판단 불가일 경우, 좀더 정확한 사용자 인증을 위해서 제 2 지문 정합을 수행한다(단계 700).

이와 같은 단계 700을 도 3을 참조하여 상세하게 보면 다음과 같다.

먼저, 단계 500의 제 1 지문 정합 과정에서 찾아진 두 지문에서 제 1차 보정후 대응되는 특징점 쌍의 집합(p^i ,q^j)과 등록된 지문의 특징점(P), 및 보정 후 비교 지문의 특징점(Q')을 입력한다(단계 710). 입력받은 특징점 쌍 사이의 위치 및 각도 차를 구하고, 구해진 위치 및 각도 차의 평균 값을 두 지문의 새로운 제 2차 보정 파라미터(θ',Δx',Δy')로 간주한다(단계 720). 보정 후 비교 지문의 특징점(Q')에 대해서 다시 보정하고 단계 500의 제 1 지문 정합 과정에서와 같은 방법으로 유사도를 측정한다(단계 730). 유사도가 임계값보다 큰지 여부를 판단한다(단계 740). 지문을 이용한 사용자 인증의 최종 결과를 출력하게된다(단계 750, 800).

상기 단계 700의 제 2 지문 정합 과정을 수행함으로써 도 11과 같이 실제 대응되는 특징점 임에도 불구하고 단계 500의 제 1 지문 정합 과정에서 특징점 쌍으로 찾아지지 않은 특징점도 도 12와 같이 대응되는 특징점 쌍으로 찾아져서 최종 두 지문의 유사도가 실제의 경우와 같게 된다.

상술한 바와 같이 본 발명은 지문 정합 시 두 지문의 위치 및 각도 차 등의 보정 파라미터를 구할 때 누적 빈의 단위를 크게 두고 작업함으로써 메모리의 사용량이 줄어드는 효과가 있다. 누적 빈의 단위를 크게하여 발생하는 매칭 정확도의 문제를 두 지문 특징점에서 일치하는 특징점 쌍들의 평균 차이 값을 보정 파라미터로 하여 보정 후, 최종 인증 결과를 출력하는 단계를 통해 극복할 수 있다. 이에 본 발명은 정확도를 높이면서 메모리 사용량을 줄일 수 있어, 하드웨어 자원 즉, 메모리량이 풍부한 PDA, PC에서도 특징점 정합이 가능할 뿐만 아니라 사용 메모리량이 적은 보안 토큰에서도 지문을 이용한 사용자 인증이 이루어질 수 있도록 하는 효과가 있으며, 또한 사용자의 등록지문을 보안 토큰 등의 내부 저장 장치에 저장해 두고, 지문의 정합도 보안토큰 내부에서 수행함으로써, 지문 데이터의 외부 유출을 막아 안전성을 높여줄 수 있는 효과가 있다. 또한 누적 배열을 이용한 보정 방법 외에도 지문 특징점을 이용한 자용자 인증 방법의 마지막 단계로 이용함으로써 성능 향상에 도움을 주는 효과가 있다.

Claims (3)

1. 사용자 인증을 위한 등록지문과 인증지문 영상을 입력받아 상기 두 지문을 정합하는 계층적 지문 정합 시스템에서 계층적 지문 정합 방법에 있어서,

   상기 입력된 두 지문 영상의 특징점을 추출하는 제 1 단계;

   상기 추출된 두 지문의 특징점 정보를 이용하여 두 특징점간의 위치 및 방향 차를 구하는 제 2 단계;

   상기 구한 위치 및 방향 차에 의거하여 상기 두 특징점을 보정하는 제 3 단계; 및

   상기 보정된 두 특징점을 비교하여 인증 결과를 허가, 거절, 및 판단 불가 중에 어느 하나로 판단하는 제 4 단계를 포함하는 계층적 지문 정합 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 4 단계의 인증결과가 판단 불가일 경우 상기 두 지문 특징점에서 일치하는 특징점 쌍들의 평균 차이 값을 보정 파라미터로 하여 재 보정 후, 최종 인증 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 지문 정합 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 제 3 단계는 두 특징점간의 보정 파라미터를 구하기 위해 등록 지문과 비교 지문의 특징점에 대해서 모든 가능한 쌍을 구성하고 각 특징점 쌍들의 위치 및 방향 차를 미리 메모리에 할당된 누적 배열에누적한 후, 최대 값을 갖는 빈을 찾되, 상기 빈의 단위는 실제 특징점의 구성 원소의 단위보다 크게 두는 것을 특징으로 하는 계층적 지문 정합 방법.