KR20050062748A - Authentication method and apparatus using fingerprint - Google Patents
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Abstract
본 발명은 손가락의 지문과 마디선을 포함한 손가락 전체의 특성을 이용하여 사용자를 인증하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하고, 마디선이 수평방향으로 기울어진 각도를 추출한 다음 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 템플릿의 회전 각도를 보정하여 동일 지문 여부를 인식하는 것으로, 사용자 지문에 대한 인식 성능을 향상시킬 수 있다.The present invention relates to a method and apparatus for authenticating a user by using characteristics of an entire finger including a fingerprint of a finger and a nod line, extracting a nod line from an input finger image, and determining an angle at which the nod line is tilted in the horizontal direction. By extracting and then correcting the rotation angle of the template based on the inclination angle of the nodal line to recognize the same fingerprint, it is possible to improve the recognition performance for the user fingerprint.
Description
본 발명은 사용자의 신원을 확인하기 위하여 생체 정보를 이용하는 기술에 관한 것으로, 특히 손가락의 지문과 마디선을 포함한 손가락 전체의 특성을 이용하여 사용자를 인증하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a technique of using biometric information to identify a user, and more particularly, to a method and apparatus for authenticating a user by using characteristics of the entire finger including a fingerprint and a node of a finger.
생체인식 기술은 개개인의 신체적, 행동적 특성이 개인별로 다름을 이용하여 개인을 식별하는 기술로서 그 필요성이 강조되고 있다. 특히 지문 영상을 이용한 지문인식 기술은 그 정확성, 편리성, 입력 수단의 경박단소와 저가격 등으로 생체인식 기술 분야에서 주된 방식으로 자리매김하고 있다.Biometric technology is emphasized as a technology for identifying an individual by using the physical and behavioral characteristics of each individual. In particular, the fingerprint recognition technology using the fingerprint image has established itself as the main method in the biometric technology field due to its accuracy, convenience, light weight, and low cost of the input means.
일반적으로 지문 인식 방법은 영상 기반의 지문 인식 방법과 특징 기반의 지문 인식 방법으로 구분된다. 영상 기반의 지문 인식 방법은 융선정보를 이용한 방법으로서, 개버(Gaber)필터, 고속푸리에변환(FFT; Fast Fourier Transform), 기울기, 방향성 히스토그램, 투영 등의 기법을 적용하여 지문 영상의 전체적인 방향성 정보를 이용하는 방법이다. 특징 기반의 지문 인식 방법은 크게 특징추출 (minutiae extraction)과 매칭(matching)의 두 과정으로 이루어지는 방법으로서, 평활화, 전경과 배경영역의 분리, 이진화, 세선화 등의 여러 가지 영상처리기법을 적용하여 추출된 특징점(minutiae)들의 공간적인 특징을 이용한다.In general, the fingerprint recognition method is classified into an image-based fingerprint recognition method and a feature-based fingerprint recognition method. The image-based fingerprint recognition method is a method using ridge information. The overall directional information of the fingerprint image is applied by applying a technique such as a gaber filter, a fast Fourier transform (FFT), a tilt, a directional histogram, and a projection. It is a method to use. The feature-based fingerprint recognition method is composed of two processes, minutiae extraction and matching, and various image processing techniques such as smoothing, separation of foreground and background areas, binarization, and thinning are applied. The spatial features of the extracted minutiae are used.
지문의 템플릿은 지문 영상의 특성상 오추출이 발생할 수 밖에 없으며, 오추출율이 높을수록 템플릿의 특징량을 이용한 정렬 방식은 정확하지 못한 결과를 도출하게 되며, 정렬하기 위해 지문에 존재하는 특징점 조합에 대한 경우의 수 모두를 비교하는 것은 자원 또한 많이 소요된다. 이러한 어려움은 안정적으로 개인을 식별할 수 있는 정확성이 개인별로 또는 사용 환경별로 차이를 보이게 되는 요인으로 작용한다.Due to the nature of the fingerprint image, the fingerprint template must be mis-extracted. The higher the false-extraction rate, the more inaccurate the alignment method using the feature of the template. Comparing all the number of cases also requires a lot of resources. This difficulty acts as a factor in which the accuracy of stably identifying an individual varies depending on the individual or the use environment.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 정렬 과정에서 요구되는 회전량 (Rotation), 천이량 (Translation), 배율 (Scaling)의 판정에 도움이 될 수 있는 정보를 얻기 위해 손가락 마디선을 활용함으로써, 템플릿 내 오추출된 특징점이 존재하더라도 안정적인 정렬 결과를 제공할 수 있도록 하는 한편 지문 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다. The technical problem to be achieved by the present invention is to use a finger node to obtain information that can help in determining the rotation, translation, and scaling required in the alignment process. The present invention provides a method and apparatus for improving the performance of fingerprint recognition while providing a stable alignment result even when an incorrectly extracted feature point exists.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증방법은, 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하는 단계; 상기 손가락 영상의 마디선이 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하는 단계; 상기 손가락 영상의 말절 영역의 지문 템플릿으로부터 지문의 특징을 추출하는 단계;상기 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 상기 템플릿의 회전 각도를 보정하는 단계; 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 미리 등록되어 있는 템플릿과 정합시키는 단계; 상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.A user authentication method according to an embodiment of the present invention for achieving the above technical problem, the step of extracting a node from the input finger image; Extracting an angle at which the segment line of the finger image is inclined in a horizontal direction; Extracting a feature of a fingerprint from a fingerprint template of a terminal area of the finger image; correcting a rotation angle of the template based on an inclination angle of the nodal line; Matching with a template registered in advance according to the corrected template information; Recognizing whether the same fingerprint based on the similarity calculated according to the matching result; preferably includes.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 인증방법은, 입력된 손가락 영상으로부터 마디선을 추출하는 단계; 상기 손가락 영상의 말절 영역의 지문 템플릿으로부터 지문의 특징을 추출하는 단계; 윗 마디선과 아랫 마디선의 거리를 구하고, 상기 마디선 사이의 거리를 이용하여 상기 지문 템플릿의 배율을 정규화하는 단계; 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 미리 등록되어 있는 템플릿과 정합시키는 단계; 상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.According to another aspect of the present invention, there is provided a user authentication method comprising: extracting a node line from an input finger image; Extracting a feature of a fingerprint from a fingerprint template of a segment region of the finger image; Obtaining a distance between an upper node and a lower node and normalizing the magnification of the fingerprint template using the distance between the node; Matching with a template registered in advance according to the corrected template information; Recognizing whether the same fingerprint based on the similarity calculated according to the matching result; preferably includes.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증장치는, 입력되는 지문 영상을 사전 등록되어 있는 지문과 비교하여 이들이 동일한지의 여부를 식별하여 사용자를 인증하는 장치에 있어서, 상기 등록지문에 대한 정보를 저장하는 지문정보 저장부; 사용자의 지문영상 정보로부터 말절 영역의 지문 템플릿을 획득하는 지문정보 획득부; 상기 지문 템플릿으로부터 지문의 특징점 및 마디선 정보를 추출하는 지문특징 추출부; 및 상기 마디선의 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하고, 상기 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 상기 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한 다음 상기 보정된 템플릿 정보에 따라 상기 등록지문과 정합시켜 동일 지문 여부를 인식하는 지문인식 결정부;를 포함한다.A user authentication device according to an embodiment of the present invention for achieving the above technical problem, in the device for authenticating the user by identifying whether they are the same by comparing the input fingerprint image with the pre-registered fingerprint, the registration Fingerprint information storage unit for storing information about the fingerprint; A fingerprint information obtaining unit which obtains a fingerprint template of a segment area from the fingerprint image information of the user; A fingerprint feature extraction unit for extracting feature point and node line information of a fingerprint from the fingerprint template; And extracting an inclination angle in the horizontal direction of the nodal line, correcting the rotation angle of the fingerprint template based on the inclination angle of the nodal line, and matching the registration fingerprint according to the corrected template information to determine whether the same fingerprint is present. It includes; fingerprint recognition determiner to recognize.
이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
지문을 이용한 개인 인증과정은 두 지문의 위치 및 방향차를 보정(Alignment)하는 과정과 두 지문을 정합(Matching)하는 과정으로 이루어진다. 또한, 지문의 개인 인증 시스템으로는 등록되어 있는 다수의 지문 중에서 입력된 지문을 구별해내는 1 대 다수의 식별 시스템(Identification System)과, 등록된 지문과 입력된 지문을 1대1로 대조 판별하는 인증 시스템(Verification System)으로 구별된다.The personal authentication process using a fingerprint consists of a process of correcting the position and orientation difference of two fingerprints and a process of matching the two fingerprints. In addition, the personal authentication system of the fingerprint compares and discriminates one-to-many identification systems for distinguishing input fingerprints from a plurality of registered fingerprints and one-to-one comparison between registered fingerprints and input fingerprints. It is divided into Verification System.
지문에는 방향성을 띤 지문 융선(Ridge)으로 이루어진 정상 영역(Normal Region) 이외에 다수의 특징 영역이 존재한다. 이러한 특징 부분에 있어서, 한 지문에는 특히 융선이 진행하다가 끊어지는 점과 융선이 진행하다 분리되는 점 등이 많이 분포되는데, 융선이 진행하다 끊어지는 점을 단점(Ending Point)이라 하고, 융선이 갈라지는 점을 분기점(Bifurcation)이라 지칭하며, 이들을 통칭하여 지문의 특징점(Minutiae)이라 한다. 일반적으로 한 손가락에는 이러한 특징점이 100~150개 정도가 분포되며, 사람마다 모두 그 종류와 위치, 그리고 방향이 다르게 나타난다고 알려져 있다. 따라서, 이러한 지문의 특징점에 대한 정보는 각 개인마다의 식별수단으로 사용될 수 있으며, 특징점의 위치관계와 방향 등이 50~60% 이상 일치하면 통상 동일한 지문이라 판정한다.There are a number of feature areas in the fingerprint, in addition to the normal region, which consists of directional fingerprint ridges. In this feature, one fingerprint has a lot of points such as the progression of the ridge and the breakage of the ridge, and the like.The point of breaking the ridge is called an ending point. Points are referred to as bifurcation, collectively referred to as the feature point of the fingerprint (Minutiae). Generally, about 100 to 150 of these feature points are distributed on one finger, and each person is known to have a different type, position, and direction. Therefore, the information on the feature points of the fingerprint can be used as an identification means for each individual, and if the positional relationship and the direction of the feature points match 50 to 60% or more, it is usually determined to be the same fingerprint.
일반적인 지문인식과정은 지문의 특징점 추출을 위한 전처리 과정과 정합 및 판별에 사용되는 방향패턴과 특징점 추출과정, 그리고 이들을 이용한 식별 및 인식의 과정 등으로 이루어진다.The general fingerprint recognition process consists of a preprocessing process for extracting feature points of a fingerprint, a direction pattern and feature point extraction process used for matching and discrimination, and a process of identification and recognition using them.
전처리 과정에서는 평활화(Smoothing), 이진화(Binarization), 세선화 (Thinning) 및 보정(Restoration)의 과정을 수행하는데, 입력된 지문의 영상은 물리적, 전기적인 이유 등에 의해 많은 잡음 성분을 가지기 때문에 이러한 잡음 성분을 제거하고 원하는 정보를 추출하기 위한 것이다. 평활화란 하드웨어로부터 많이 발생하는 임펄스 잡음(Impulse Noise)의 영향을 최소화 하기 위한 것으로, 통상 공간 저역통과(Spatial Low Pass) 필터링이나, 중앙값(Median) 필터링을 이용한다. 그리고 이진화 과정에서는 취급하는 데이타량을 감소시키기 위한 과정으로, 지문 영상의 이진화는 지문의 돌출부인 융선부와 파인 부분인 곡부를 흑백으로 구별하는 처리를 의미한다. 또, 입력영상이 지문 이외의 배경 영역을 포함하는 경우도 있으므로 지문 영역과 배경영역을 구별하는 과정까지 포함할 수 있다. 세선화 과정에서는 이진 화상으로부터 융선의 폭이 1화소인 선(Line) 화상을 만들어내는 것을 의미하며, 세선화된 지문영상은 특징점을 구함에 있어 유리하다. 보정 과정에서, 특징점의 집합에는 지문영상 획득시의 조건이나 처리상의 한계에 의하여 의사 특징점이 나타나게 되는데, 세선화된 영상에 대하여 의사 특징점을 제거한다.In the preprocessing process, smoothing, binarization, thinning, and restoration are performed. Since the image of the input fingerprint has many noise components due to physical and electrical reasons, such noise It is to remove the ingredients and extract the desired information. Smoothing is to minimize the influence of the impulse noise that occurs a lot from the hardware, and generally uses spatial low pass filtering or median filtering. In the binarization process, a process for reducing the amount of data to be handled, and the binarization of the fingerprint image refers to a process of distinguishing the ridge portion, which is the protrusion of the fingerprint, and the curved portion, which is the fine portion, in black and white. In addition, since the input image may include a background area other than the fingerprint, a process of distinguishing the fingerprint area from the background area may be included. In the thinning process, it is meant to create a line image having a width of one ridge from a binary image, and the thinned fingerprint image is advantageous in obtaining feature points. In the correction process, the pseudo feature points appear in the set of feature points due to the conditions or processing limitations when the fingerprint image is acquired. The pseudo feature points are removed from the thinned image.
그리고, 특징점 추출(Feature Extraction) 과정에서는 지문에 존재하는 특징점들을 추출하는 과정이며, 식별 및 인증(Identification ＆ Verification)과정에서는 전술한 과정에서 추출한 특징점들을 이용하여 지문을 식별하고 인식하는 단계이다.In the feature extraction process, the feature points existing in the fingerprint are extracted. In the identification & verification process, the fingerprints are identified and recognized using the feature points extracted in the above process.
도 1은 광학식 센서(카메라) 또는 반도체식 센서를 채용한 지문 입력장치를 통하여 입력되는 지문 영상의 일 예를 도시한 것이다. 입력된 지문영상으로부터 개인 식별에 사용될 고유한 특성을 생성하는 과정을 특징 추출(Feature Extraction)이라 하고, 추출된 특징을 템플릿(Template)이라 한다. 지문 템플릿으로부터 특징점을 추출하는 기술에 대해서는 한국 공개특허공보 특2003-0049643(저전력을 사용하는 개인장치용 지문 인식 방법), 2003-0044463(지문 정보를 이용한 사용자 인증 시스템 및 그 방법), 2003-0046073(지문 특징점을 이용한 사용자 인증 장치 및 방법) 등에 자세히 개시되어 있으며, 이와 같은 방법을 본 발명의 실시에 적용하는 것이 가능하다.1 illustrates an example of a fingerprint image input through a fingerprint input device employing an optical sensor (camera) or a semiconductor sensor. The process of generating a unique feature to be used for personal identification from the input fingerprint image is called feature extraction, and the extracted feature is called a template. For a technique for extracting feature points from a fingerprint template, Korean Patent Laid-Open Publication No. 2003-0049643 (Fingerprint Recognition Method for Personal Device Using Low Power), 2003-0044463 (User Authentication System and Method Using Fingerprint Information), 2003-0046073 (User authentication apparatus and method using a fingerprint feature point) and the like are described in detail, and such a method can be applied to the practice of the present invention.
두 템플릿(예를 들어, 미리 등록된 지문정보와 인증을 위해 입력된 사용자의 지문정보)을 비교하여 이들이 동일한 지문으로부터 획득된 것일 확률을 구하는 것을 지문 정합(Fingerprint Matching) 과정이라 한다. Comparing two templates (eg, fingerprint information registered in advance with fingerprint information of a user inputted for authentication) to obtain a probability that they are obtained from the same fingerprint is called a fingerprint matching process.
지문 정합 방법으로는 두 템플릿이 갖는 회전량(Rotation), 천이량(Translation) 및 배율(Scaling)을 결정하여 두 지문이 공통의 좌표계와 원점, 배율을 갖도록 하는 정렬 과정(Alignment Stage)과 그 정렬된 두 템플릿이 갖는 특징량을 비교하는 비교 과정(Matching Stage)을 통하여 이들이 동일한 지문으로부터 획득된 것일 확률을 구하게 된다. 지문 인식에 관한 기술에 대해서는 한국 특허등록공보 제10-0393753호 또는 한국 공개특허공보 제2002-92522호 등에 개시되어 있다.In the fingerprint matching method, the alignment stage and the alignment of two templates having a common coordinate system, origin, and scale by determining the rotation, translation, and scaling of the two templates. Through a matching process of comparing the feature quantities of the two templates, the probability that they are obtained from the same fingerprint is calculated. Techniques related to fingerprint recognition are disclosed in Korean Patent Registration Publication No. 10-0393753 or Korean Patent Application Publication No. 2002-92522.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 지문 및 마디선을 포함하는 전체 손가락 정보를 이용하여 지문을 인식하기 위한 장치의 구성을 나타내는 블록도이며, 도 3은 그 방법을 설명하는 흐름도이다. 그리고, 도 4는 손가락 전체 영상과 마디선의 위치, 말절의 특징점 등을 도식적으로 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for recognizing a fingerprint using all finger information including a fingerprint and a node, according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart illustrating the method. 4 is a diagram schematically showing the entire finger image, the position of the node line, the feature point of the end segment, and the like.
도 4에는, 말절(A1)과 중절(A2) 사이에 존재하는 윗 마디선(②) 및 중절(A2)과 기절(A3) 사이에 존재하는 아랫 마디선(③)이 도시되어 있으며, 또한 윗 마디선(②)이 지문영상 좌표계의 수평선(①)과 기울어진 각도(a), 윗 마디선(②)의 중심점과 아랫 마디선(③)의 중심점을 연결한 거리(L) 및 윗 마디선 (②)과 지문 템플릿의 특징점과의 거리(l)가 표시되어 있다. In Fig. 4, the upper section line ② present between the word section A1 and the middle section A2 and the lower section line ③ present between the middle section A2 and the section A3 are shown. The line (②) is the horizontal line (①) of the fingerprint image coordinate system, the inclination angle (a), the distance (L) and the top node connecting the center point of the upper node line (②) and the center point of the lower node line (③). The distance l between (2) and the feature point of the fingerprint template is displayed.
도 4를 참조하면, 지문의 템플릿을 정렬하는 단계에서, 손가락 지문 영상으로부터 얻어진 마디선 중 말절(A1)과 중절(A2) 사이에 존재하는 윗 마디선(②)이 지문영상 좌표계 내에서 수평선(①)과 기울어진 각도(a)를 이용하여 지문영상의 회전량을 얻어 냄으로써 회전에 대한 보상이 가능하며, 윗 마디선(②)의 중심점과 중절(A2)과 기절(A3) 사이에 존재하는 아랫 마디선(③)의 중심점을 연결한 거리를 기준으로 지문 영상의 크기(또는 배율)을 정규화하여 지문 영상의 배율 차이를 보상할 수 있다. Referring to FIG. 4, in the step of aligning a template of a fingerprint, an upper segment line ② existing between a segment A1 and a segment A2 of a segment line obtained from a finger fingerprint image is a horizontal line (in the fingerprint image coordinate system). It is possible to compensate for the rotation by obtaining the rotation amount of the fingerprint image using ①) and the inclination angle (a), and it exists between the center point of the upper node line (②) and the middle section (A2) and the stun (A3). The difference in magnification of the fingerprint image may be compensated by normalizing the size (or magnification) of the fingerprint image based on the distance connecting the center points of the lower bar lines ③.
또한 윗 마디선 (②)과 지문 템플릿은 항상 동일한 상대 거리를 갖고 있으므로 지문영상으로부터 추출된 템플릿은 윗 마디선을 수평 축으로 하는 새로운 좌표계에서 윗 마디선과 특징점 간의 수직 거리(l)를 기준으로 수직축으로의 천이에 대한 보상이 가능하다. 본 발명은 이와 같은 마디선으로부터 얻어질 수 있는 특성을 추출하는 수단을 제공하고, 이를 이용한 정합 과정을 통하여 개인 식별을 수행한다.In addition, since the top bar (②) and the fingerprint template always have the same relative distance, the template extracted from the fingerprint image is based on the vertical distance (l) between the top bar and the feature point in a new coordinate system with the top bar as the horizontal axis. Compensation for transition to is possible. The present invention provides a means for extracting a feature that can be obtained from such a bar, and performs personal identification through a matching process using the same.
도 2에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 지문인식장치는, 지문 비교를 원하는 사용자로부터 사용자 고유번호와 같은 데이터를 입력받을 수 있는 키 입력부(26), 지문을 스캐닝하여 지문영상 정보를 획득하는 지문정보 획득부(21), 입력된 지문 영상에 필요한 전처리를 가한 다음 지문 영상으로부터 지문의 특징점 및 마디선을 포함하는 지문 템플릿을 추출하는 지문특징 추출부(22), 사용자 등록을 위하여 사전에 입력된 사용자의 지문 영상으로부터 추출된 지문 정보를 저장하는 지문정보 저장부(23), 지문 인식과정 전반에 소요되는 각종 임계치를 저장하는 임계치 기억부(24), 지문정보 저장부(23)로부터 인출한 등록 지문의 특징정보와 지문정보 획득부(21)를 통해 입력된 사용자의 입력지문의 특징정보를 비교하여 이들이 동일한 지문으로부터 획득된 것인 지를 결정하는 지문인식 결정부(25), 및 지문영상 및/또는 지문 인식 결과 등에 관한 내용 등을 표시하는 표시부(27)를 포함한다.Fingerprint recognition device according to an embodiment of the present invention shown in Figure 2, the key input unit 26 that can receive data, such as the user's unique number from the user who wants to compare the fingerprint, and obtains fingerprint image information by scanning the fingerprint Fingerprint information acquisition unit 21 to apply the pre-processing necessary to the input fingerprint image, and then fingerprint feature extraction unit 22 for extracting a fingerprint template including a feature point and a node of the fingerprint from the fingerprint image, in advance for user registration The fingerprint information storage unit 23 stores the fingerprint information extracted from the input fingerprint image of the user, the threshold storage unit 24 storing various threshold values required for the entire fingerprint recognition process, and is withdrawn from the fingerprint information storage unit 23. Characteristic information of a registered fingerprint and feature information of a user's input fingerprint inputted through the fingerprint information acquisition unit 21 are compared and they are obtained from the same fingerprint. A fingerprint recognition determiner 25 for determining recognition, and a display unit 27 for displaying contents such as a fingerprint image and / or fingerprint recognition results, and the like.
지문인식 결정부(25)는 마디선의 수평방향으로 기울어진 각도를 추출하고, 마디선의 기울어진 각도에 기초하여 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한 다음 등록지문과 정합시켜 동일 지문 여부를 인식한다. 아울러, 지문인식 결정부(25)는 윗 마디선과 아랫 마디선의 거리를 구하고, 마디선 사이의 거리를 이용하여 템플릿의 배율을 정규화하는 것이 바람직하다.The fingerprint recognition determiner 25 extracts an angle of inclination in the horizontal direction of the nodal line, corrects the rotation angle of the fingerprint template based on the inclination angle of the nodal line, and matches the registered fingerprint to recognize the same fingerprint. In addition, the fingerprint recognition determiner 25 obtains the distance between the upper and lower node lines, and normalizes the magnification of the template by using the distance between the node lines.
도 2의 블록도 및 도 3의 흐름도를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식방법을 설명한다.A user recognition method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the block diagram of FIG. 2 and the flowchart of FIG. 3.
전체 손가락 영상을 입력(31)받아, 말절(A1)과 중절(A2) 사이의 윗 마디선(②) 및 중절(A2)과 기절(A3) 사이의 아랫 마디선(③)을 추출한다(32). 손가락의 말절부터 기절까지 스캔될 수 있도록 전체 손가락을 지문정보 획득부(21)에 구비된 지문입력 센서에 접촉하여 말절부터 기절까지의 전체 손가락 영역에 해당하는 영상을 화상 메모리에 저장하여 사용자의 지문정보를 획득한다. The entire finger image is input 31, and the upper node line ② between the passage A1 and the passage A2 and the lower node line ③ between the passage A2 and the passage A3 are extracted (32). ). The user's fingerprint is stored in the image memory corresponding to the entire finger region from the passage to the passage by touching the fingerprint input sensor provided in the fingerprint information acquisition unit 21 so that the entire finger can be scanned from the passage to the passage of the finger. Obtain information.
입력된 상기 손가락 영상정보는 적절한 전처리를 하여 손가락 마디별로 영상을 분리한 다음 지문특징 추출부(22)를 통해 마디별로 분리된 영상에 대하여, 각 마디의 경계 영역에서 마디선을 탐색하고 말절을 기준으로 각 마디선에 대한 순번을 부여하고, 윗 마디선과 아랫 마디선을 각각의 수평 축으로 하는 새로운 직교 좌표계를 산출하며, 이를 위해 KL 변환(Karhunen-Loeve Transform)을 사용하는 것이 바람직하다. 즉, 도 6에 예시된 바와 같이 좌표계 (X, Y)에서 마디선을 구성하는 화소들의 좌표값을 이용하여 KL 변환을 통하여 새로운 좌표계 (U, V)를 얻을 수 있다. 마디선의 회전각은 마디선 후보들에 대한 KL 변환 수행에서 산출되는 최대 고유값에 대응하는 고유벡터를 이용하여 산출된다.The input finger image information is subjected to appropriate preprocessing to separate images for each finger node, and then to the images separated for each node through the fingerprint feature extracting unit 22, the node lines are searched in the boundary region of each node, and the phrases are referred to. By assigning the order number to each section line, and calculating a new Cartesian coordinate system with the top section and the bottom section as the horizontal axis, it is preferable to use the Karhunen-Loeve Transform. That is, as illustrated in FIG. 6, a new coordinate system (U, V) may be obtained through KL transformation using coordinate values of pixels constituting the node in the coordinate system (X, Y). The rotation angle of the measure line is calculated by using an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue calculated in performing KL transformation on the measure line candidates.
윗 마디선(②)이 입력 영상 좌표계의 수평선(①)과 기울어진 각도(a) 및 윗 마디선(②)과 아랫 마디선(③) 사이의 거리(L)를 추출한다(33). 즉, KL 변환 결과를 이용하여 윗 마디선을 수평 축으로 하여 구한 새로운 좌표계의 수평축과 원 영상의 X축이 이루는 각도(a)를 구한다. 그리고, 윗 마디선과 아랫 마디선의 중심점을 연결한 직선의 거리(Euclidean Distance)를 구하며, 이 때 얻어지는 마디선의 중심점 좌표를 저장해 둔다.The upper segment line ② extracts the inclination angle a and the horizontal line ① of the input image coordinate system and the distance L between the upper segment line ② and the lower segment line ③. That is, the angle a formed between the horizontal axis of the new coordinate system and the X axis of the original image obtained by using the KL transformation result as the horizontal axis is obtained. Then, the distance of the straight line connecting the center points of the upper and lower bar lines is obtained, and the coordinates of the center points of the bar lines obtained at this time are stored.
윗 마디선(②)을 경계로 분리된 말절(A1)영역으로부터 지문의 템플릿을 추출하고, 지문의 특징점들을 추출한다(34). 지문 템플릿으로부터 지문의 특징점 (Minutiae)을 추출하는 것은 지문 인식 분야에서 알려진 일반적인 기술을 적용할 수 있으며, 또한 지문 융선의 형태를 이용하여 지문 템플릿을 구성하는 방법을 일 실시예로서 적용 가능하다.The template of the fingerprint is extracted from the section A1 separated from the upper node line ②, and the feature points of the fingerprint are extracted (34). Extracting the feature point (Minutiae) of the fingerprint from the fingerprint template may apply a general technique known in the field of fingerprint recognition, and also a method of constructing a fingerprint template using the form of a fingerprint ridge may be applied as an embodiment.
상기 추출된 윗 마디선의 기울기 각도(a)를 이용하여 상기 추출된 지문 템플릿의 회전 각도를 보정한다(35). 즉, 입력 영상 좌표계로부터 구해진 지문 특징점들이 갖는 각종 좌표값들을 KL 변환을 사용하여 윗 마디선을 가로축으로 하는 새로운 좌표축을 기준으로 변환하여 변환된 좌표값을 얻는다.The rotation angle of the extracted fingerprint template is corrected using the inclination angle a of the extracted upper node line (35). That is, various coordinate values of the fingerprint feature points obtained from the input image coordinate system are converted based on a new coordinate axis having the upper node as the horizontal axis using KL transformation to obtain a converted coordinate value.
상기 추출된 윗 마디선과 아랫 마디선 사이의 거리(L)를 이용하여 상기 추출된 지문 템플릿의 배율을 정규화한다(36). 두 마디선의 중심점 사이의 거리(L)를 이용하여 회전량이 보정된 특징점 좌표들을 배율에 따라 정규화하는 것이다. 세로 축 혹은 가로 축에 대하여 선택적으로 적용할 수도 있다. 이와 같이 생성된 지문 템플릿은 개별 단계마다 생성된 정보의 충실도를 확보하기 위하여 임계치 기억부(24)에 저장된 임계치를 적용하여 부적절하다고 판단되는 영상 부분을 지문 템플릿에서 제거하는 것이 바람직하다.The magnification of the extracted fingerprint template is normalized using the distance L between the extracted upper and lower node lines (36). The coordinates of the feature points whose rotation amount is corrected using the distance L between the center points of the two nodes are normalized according to the magnification. It can also be applied selectively on the vertical or horizontal axis. The fingerprint template generated as described above is preferably applied to the threshold stored in the threshold storage unit 24 to secure the fidelity of the information generated at each step, thereby removing the image portion determined to be inappropriate from the fingerprint template.
상술한 바와 같이 보정된 지문 템플릿 및 마디선 정보를 이용하여 미리 등록되어 있는 지문 템플릿 및 마디선 정보와 정합시키는데, 입력된 지문 템플릿의 특징량과 마디선의 위치 및 길이, 마디선 사이의 상호 관계 등을 포함하는 마디선 정보에 기초하여 등록지문과 비교하여 두 손가락 영상의 유사도를 측정한다(37).Using the corrected fingerprint template and nodal line information as described above, the registration is performed with the registered fingerprint template and nodal line information. The relationship between the feature amount of the input fingerprint template, the position and length of the nodal line, and the nodal line, etc. The similarity of the two-finger image is measured based on the barrier information including the fingerprint, in comparison with the registered fingerprint (37).
특징점을 비교하는 과정은, 입력 지문과 등록 지문의 템플릿에 저장되어있는 특징점의 좌표값들을 읽어 서로 중첩되어 일치하는 특징점을 구하고, 대응 특징점 쌍이 주변 특징점 쌍과 연속적으로 연결되는지 여부를 판단한 다음 그 연결 강도를 산출하여, 대응 특징점 쌍의 개수, 연결 강도 등을 종합한 점수를 산정하고, 이를 기저장되어있는 임계치와 비교하여 동일 여부 내지 유사도를 판정하는 것이 바람직하다.In the process of comparing the feature points, the coordinates of the feature points stored in the template of the input fingerprint and the enrolled fingerprint are read to obtain overlapping feature points, and it is determined whether the corresponding feature point pairs are continuously connected to the neighboring feature point pairs, and then the connection is performed. It is preferable to calculate the strength, calculate a score that combines the number of pairs of corresponding feature points, the strength of the connection, and the like, and compare the result with a previously stored threshold to determine the sameness or similarity.
상기 정합 결과에 따라 산출된 유사도에 기반하여 동일 지문 여부를 인식한다(38). 하나의 등록 지문을 기준으로 사용자의 입력 지문을 비교하는 경우에는 사용자의 인증 여부를 표시한다. 만일 등록 지문이 다수인 경우에는 입력지문을 다수의 등록 지문 템플릿과 연속적으로 비교한 다음 측정된 유사도가 임계치를 만족하는 것이 있을 때 사용자 인증으로 처리하거나, 또는 등록지문과의 동일성 여부를 개별적으로 결정하지 않은 채 각 등록지문별로 산출된 유사도 점수를 직접 활용할 수도 있다.The same fingerprint is recognized based on the similarity calculated according to the matching result (38). When comparing the input fingerprint of the user based on one registered fingerprint, whether the user is authenticated is displayed. If there are a large number of enrolled fingerprints, the input fingerprints are continuously compared with a plurality of enrolled fingerprint templates, and when the measured similarity satisfies the threshold, it is treated as a user authentication or individually determined whether the fingerprints are identical to the enrolled fingerprints. Instead, the similarity score calculated for each enrolled fingerprint can be used directly.
본 발명은 입력지문을 등록지문과 비교하여 이들의 동일성 여부를 인증함에 있어서, 특히 지문의 마디선을 이용하여 회전량과 배율 등을 조정 보상하여 입력지문을 등록지문과 같은 좌표계와 크기로 서로 대비할 수 있도록 하는 것이며, 구체적으로는 (1) 입력지문 영상에서 얻은 윗 마디선과 입력영상의 좌표계에서의 수평축과의 각도에 따라 입력지문 영상을 회전시켜 회전량을 보상하고, (2) 입력지문 영상에서 윗 마디선과 아래 마디선 간의 거리를 구하고, 등록지문에서 두 마디선 간의 거리와 대비하여 입력지문의 크기를 보상하기 위한 배율을 정하고, (3)윗마디선과 지문 템플릿과의 수직 거리에 기초하여 수직축으로의 천이를 보상하는 것이다.The present invention compares the input fingerprints with the enrolled fingerprints and authenticates their identity, in particular, by adjusting and compensating the rotational amount and magnification using the node of the fingerprint to compare the input fingerprints with the same coordinate system and size as the registered fingerprints. Specifically, (1) the input fingerprint image is rotated according to the angle between the upper node line obtained from the input fingerprint image and the horizontal axis in the coordinate system of the input image to compensate for the rotation amount, and (2) in the input fingerprint image. Determine the distance between the upper and lower node lines, determine the magnification to compensate for the size of the input fingerprint against the distance between the two lines in the registration fingerprint, and (3) the vertical axis based on the vertical distance between the upper and the fingerprint templates. To compensate for the transition.
영상 좌표계 내에서 특징점을 (x, y)로 표시할 때, 두 개의 영상내에 존재하는 동일한 특징점도 지문 영상이 입력될 때 마다 각기 위치 이동이 발생하기 때문에 그 좌표는 서로 다르게 되는 천이가 발생된다. 종래에는 이러한 천이량을 알기 위하여 등록지문에서 몇 개의 특징점 군을 선정한 다음 입력 지문영상에도 그와 동일한 군을 찾아 천이량(dx, dy)를 구하였다. 이는 몇 개의 특징점으로 이루어진 군 사이에 생기는 상대거리 등은 불변한다는 특성을 가정하기에 가능하며, 예로서 세 개의 특징점을 모아 하나의 군으로 만들면 각 점을 잇는 3개의 거리로 된 삼각형과 합동인 것을 찾아 천이량을 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 동일한 특징점을 찾아 천이량을 찾는 종래의 방식은 매우 소모적인 비교를 반복하는 작업을 수행하게 된다.When the feature points are represented as (x, y) in the image coordinate system, the same feature points existing in the two images are also moved each time a fingerprint image is input, so that the coordinates are different from each other. Conventionally, in order to know the amount of transition, several feature point groups were selected from the registration fingerprint, and then the same group was found in the input fingerprint image to obtain the transition amount (dx, dy). It is possible to assume that the relative distance between groups of several feature points is invariant. For example, if three feature points are collected into one group, it is congruent to the triangle of three distances connecting each point. Find the amount of transition. However, the conventional method of finding the same feature point and the amount of transition is to perform the task of repeating a very expensive comparison.
본 발명은 천이량 측정의 기준으로서 윗 마디선을 이용하여 이를 새로운 수평축으로 설정하고, 또한 윗 마디선과 아랫 마디선의 거리 및 윗 마디선과 특징점을 잇는 법선은 일정한 거리를 항상 유지하는 점을 응용한 것이다.The present invention sets the new horizontal axis using the upper node as a measure of the amount of transition, and also applies the point that the distance between the upper and lower nodes and the normal connecting the feature lines and the feature points always maintain a constant distance. .
지문을 등록할 때 및 사용자 지문을 입력받아 인증을 할 때, 지문영상에서 윗 마디선의 기울어진 각도에 따라 좌표계의 회전량을 보상하여 윗 마디선을 가로축으로 하는 좌표계를 설정한 다음 윗 마디선과 아래 마디선의 거리에 기초하여 지문영상의 배율을 정규화하고, 또한 윗 마디선과 특징점 간의 거리를 규정함으로써, 등록지문과 입력지문을 동일한 좌표계와 척도에서 상호 동일성 여부를 비교할 수 있다.When registering a fingerprint and authenticating by receiving a user's fingerprint, set the coordinate system that makes the upper node the horizontal axis by compensating the rotation of the coordinate system according to the inclination angle of the upper node in the fingerprint image. By normalizing the magnification of the fingerprint image based on the distance of the node and defining the distance between the upper node and the feature point, it is possible to compare the registration fingerprint and the input fingerprint with each other in the same coordinate system and scale.
도 5a는 지문 등록시 입력된 지문영상을 나타내며, 도 5b는 사용자 인증시 입력된 지문영상을 나타낸다. 도 5a에서, 입력영상의 좌표축(X1, Y1)에 대해 윗 마디선으로 이루어진 새 좌표축(X1', Y1')는 수평 방향으로 p도 만큼 기울져 있음을 알 수 있다. 여기서, 원 좌표계의 수평축(Y1)과 특징점(F1)간의 각도는 φ이고, 새 좌표계의 수평축(Y1')과 특징점(F1)간의 각도는 θ1이다. 도 5b에서, 입력영상의 좌표축(X2, Y2)에 대해 윗 마디선으로 이루어진 새 좌표축(X2', Y 2')는 수평 방향으로 q도 만큼 기울져 있음을 알 수 있다. 여기서, 원 좌표계의 수평축(Y2)과 특징점(F2)간의 각도는 Φ2이고, 새 좌표계의 수평축(Y2')과 특징점(F 2)간의 각도는 θ2이다.5A illustrates a fingerprint image input at the time of fingerprint registration, and FIG. 5B illustrates a fingerprint image input at the time of user authentication. In FIG. 5A, it can be seen that the new coordinate axes X 1 ′, Y 1 ′ consisting of upper bar lines with respect to the coordinate axes X 1 and Y 1 of the input image are inclined by p degrees in the horizontal direction. Here, the angle between the horizontal axis Y 1 of the circular coordinate system and the feature point F 1 is φ, and the angle between the horizontal axis Y 1 ′ and the feature point F 1 of the new coordinate system is θ 1 . In FIG. 5B, it can be seen that the new coordinate axes X 2 ′, Y 2 ′ consisting of upper bar lines with respect to the coordinate axes X 2 and Y 2 of the input image are inclined by q degree in the horizontal direction. Here, the angle between the horizontal axis Y 2 of the circular coordinate system and the feature point F 2 is Φ 2, and the angle between the horizontal axis Y 2 ′ and the feature point F 2 of the new coordinate system is θ 2 .
만일 도 5a와 5b의 지문영상이 동일 지문으로부터 획득된 경우라고 가정하면, (X, Y) 좌표계에서 구한 (x,y) 좌표는 비록 동일한 지문영상이라고 하더라도 지문영상 획득 당시의 위치에 따라 회전 및 천이가 발생하여 서로 다르겠지만, 윗 마디선을 수평축으로 하는 (X', Y') 좌표계에서는 새 수평축과 특징점 사이의 거리 및 새 수평축과 특징점과의 사이각이 등록지문과 입력지문이 서로 동일한 값을 가지게 된다. 즉, y1'=y2', θ1=θ2가 된다. 만일 새 좌표계에서 위 마디선의 중심점을 수직축(Y1', Y2')으로 설정한다면, 새 좌표계에서 특징점의 수직축 좌표값도 동일하게 된다 (즉, x1'=x2').If it is assumed that the fingerprint images of FIGS. 5A and 5B are obtained from the same fingerprint, the (x, y) coordinates obtained from the (X, Y) coordinate system may be rotated according to the position at the time of obtaining the fingerprint image, even if the same fingerprint image is obtained. In the (X ', Y') coordinate system where the top line is the horizontal axis, the distance between the new horizontal axis and the feature point and the angle between the new horizontal axis and the feature point are the same as the registration and input fingerprints. Will have That is, y 1 '= y 2 ' and θ 1 = θ 2 . If you set the center point of the top line in the new coordinate system to the vertical axis (Y 1 ', Y 2 '), the vertical coordinates of the feature point in the new coordinate system will be the same (i.e. x 1 '= x 2 ').
도 5c는 도 5a의 등록지문영상과 도 5b의 입력지문영상을 윗 마디선을 공통의 수평축으로 하고, 윗마디선의 중심점을 기준으로 공통의 수직축으로 설정하여, 두 영상의 좌표계를 중첩시켜 도시한 것이다. FIG. 5C illustrates the registration fingerprint image of FIG. 5A and the input fingerprint image of FIG. 5B with the upper node line as a common horizontal axis and a common vertical axis with respect to the center point of the upper node line. will be.
즉, 도 5c의 X3'는 도 5a의 X1'과 도 5b의 X2'와 중첩되고, 도 5c의 Y 3'는 도 5a의 Y1'과 도 5b의 Y2'와 중첩되고, 좌표 x3'는 도 5a의 x1 '과 도 5b의 x2'와 중첩되고, 각도 θ3는 도 5a의 θ1과 도 5b의 θ2와 중첩되는 것으로, 만일 영상 측정이나 분석에 오차가 없다면 도 5c에 도시된 바와 같이 두 지문영상의 특징점이 정확히 일치하게 될 것이다. 그러나, 실제에 있어서는 측정상 오차를 고려하여 도 5c와 같이 두 지문영상을 중첩시켜 재정열한 다음 등록지문의 특징점과 입력지문의 특징점 간의 거리를 계산하여 그 거리가 소정의 임계치 내에 있는 그들이 동일한 특징점에 해당하는 것으로 확인할 수 있다.That is, the 'overlap and, as shown in Fig. 5c Y 3' in Fig. 5c X 3 X 2 a 'is Figure 5a of the X 1, Figure 5b and is overlapped with the Y 1' and Y 2 in Fig. 5b, in Figure 5a, coordinates x 3 to be overlapped with and x 2 'of Figure 5b' is x 1 of Figure 5a 'and, overlapping the angle θ 3 is θ 2 in Figure 5a of θ 1 and Fig. 5b, the ten thousand and one error in the image measurement and analysis If not, the feature points of the two fingerprint images will be exactly the same as shown in FIG. 5C. In practice, however, the two fingerprint images are overlaid and rearranged in consideration of measurement errors, as shown in FIG. 5C. Then, the distance between the feature points of the enrolled fingerprint and the feature of the input fingerprint is calculated, and those distances within the predetermined threshold are located at the same feature points. It can be confirmed as corresponding.
본 발명의 실시예에 의하면, 지문 입력 수단을 통하여 입력되는 손가락 영상을 데이터화함에 있어서, 손가락의 각 마디 영역을 분할하고, 마디 사이에 존재하는 마디선을 산출하고, 이로부터 회전각 및 마디선 사이의 거리를 산출하여 지문으로부터 추출한 템플릿의 회전량 및 배율을 보정하며, 윗 마디선의 중심점을 기준으로 좌표값을 보정함으로써 천이에 대한 보정을 실시할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in the data of the finger image input through the fingerprint input means, each node region of the finger is divided, the node lines existing between the nodes are calculated, and the rotation angles and the node lines are therefrom. Compensation for the transition can be performed by calculating the distance of and correcting the rotation amount and magnification of the template extracted from the fingerprint, and correcting the coordinate value based on the center point of the upper node line.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 7웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The invention can also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like, and are implemented in the form of a carrier 7 wave (for example, transmission over the Internet). It includes being. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
이상 도면과 명세서에서 최적 실시예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.The best embodiments have been disclosed in the drawings and specification above. Although specific terms have been used herein, they are used only for the purpose of describing the present invention and are not used to limit the scope of the present invention as defined in the meaning or claims. Therefore, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible from this. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 지문에 의하여 사용자를 인증함에 있어서 손가락의 말절과 중절 사이에 존재하는 윗 마디선 및 중절과 기절 사이에 존재하는 아랫 마디선과 말절에 존재하는 지문 템플릿의 정보를 병합하여 사용한다. 그럼으로써, 지문의 템플릿 정보 뿐 아니라 마디선이 놓인 각도와 각 마디선 사이의 거리에 기초하여 사용자 지문에 대한 인식 성능을 향상시킬 수 있으며, 다수의 지문을 연속적으로 비교하여 고속으로 검색이 필요한 환경에서도 오인식율의 개선과 함께 회전(Rotation), 천이(Translation)에 대한 보정 및 배율 (Scaling)의 정규화로 인하여 수행 속도의 개선이 가능해지는 이점이 있다.As described above, according to the present invention, when authenticating a user by a fingerprint, the information of the fingerprint template present in the upper segment line and the lower segment line and the segment line between the middle segment and the middle segment of the finger. Merge and use As a result, the recognition performance of the user fingerprint can be improved based on not only the template information of the fingerprint but also the angle between the node lines and the distance between the node lines. In addition, there is an advantage that the performance speed can be improved due to the correction of the rotation, the translation, and the normalization of the scaling, along with the improvement of the recognition rate.
도 1은 지문 입력장치를 통하여 입력되는 지문 영상의 일 예를 도시한 것이다.1 illustrates an example of a fingerprint image input through a fingerprint input device.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인증 장치의 블록도이며, 도 3은 그 방법을 설명하는 흐름도이다.2 is a block diagram of another user authentication device according to an embodiment of the invention, Figure 3 is a flow diagram illustrating the method.
도 4는 손가락 전체 영상과 마디선의 위치, 말절의 특징점 등을 도식적으로 나타낸 도면이다.4 is a diagram schematically showing an entire finger image, the position of a measure line, a feature point of a segment, and the like.
도 5a는 지문 등록시 입력된 지문영상을 나타내며, 도 5b는 사용자 인증시 입력된 지문영상을 나타내며, 도 5c는 도 5a의 등록지문영상과 도 5b의 입력지문영상을 중첩시켜 도시한 것이다. FIG. 5A illustrates a fingerprint image input at the time of fingerprint registration, FIG. 5B illustrates a fingerprint image input at the time of user authentication, and FIG. 5C illustrates a registration fingerprint image of FIG. 5A and an input fingerprint image of FIG. 5B.
도 6은 좌표계의 변환을 설명하는 도면이다.6 is a diagram for explaining the transformation of the coordinate system.
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