KR20060117137A - Optical finger print input apparatus and method for determining finger print input on the same - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 일반적인 흡수식 지문 입력 장치의 구성도이다.1 is a block diagram of a general absorption fingerprint input device.
도 2는 일반적인 산란식 지문 입력 장치의 구성도이다.2 is a block diagram of a general scattering fingerprint input device.
도 3은 일반적인 산란식 지문 입력 장치의 다른 구성도이다.3 is another configuration diagram of a general scattering fingerprint input device.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 광학식 지문 입력 장치에서의 잔상 판별 방법의 순서도이다.4 is a flowchart of a method for determining afterimages in an optical fingerprint input device according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 5는 도 4에 도시된 내부 광원 처음 온 시 획득된 영상의 처리 방법의 상세 순서도이다.FIG. 5 is a detailed flowchart of a method of processing an image acquired when the internal light source shown in FIG. 4 is first turned on.
도 6은 도 4에 도시된 내부 광원 오프 시 획득된 영상의 처리 방법의 상세 순서도이다.FIG. 6 is a detailed flowchart of a method of processing an image acquired when the internal light source shown in FIG. 4 is turned off.
도 7은 지문 입력 시 외부 광원이 없을 때의 영상을 도시한 도면이다.7 is a diagram illustrating an image when no external light source is input when a fingerprint is input.
도 8은 지문 입력 시 햇빛 등의 외부 광원이 있을 때의 영상을 도시한 도면이다.8 is a diagram illustrating an image when there is an external light source such as sunlight when a fingerprint is input.
도 9는 도 4에 도시된 내부 광원 두 번째 온 시 획득된 영상의 처리 방법의 상세 순서도이다.FIG. 9 is a detailed flowchart of a method of processing an image acquired when a second light source is turned on in FIG. 4.
도 10은 도 4에 도시된 지문 입력 여부 판별 방법의 상세 순서도이다.FIG. 10 is a detailed flowchart of a method for determining whether a fingerprint is input shown in FIG. 4.
도 11은 외부 광원이 지속적으로 온되어 있을 때의 영상을 도시한 도면이다.11 is a diagram illustrating an image when an external light source is continuously turned on.
도 12는 외부 광원이 특정 주기로 온과 오프를 반복할 때의 영상을 도시한 도면이다.FIG. 12 is a diagram illustrating an image when an external light source repeats on and off at specific cycles.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 광학식 지문 입력 장치의 블록도이다.13 is a block diagram of an optical fingerprint input device according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 광학식 지문 인식 장치에 관한 것으로, 특히 개인의 손가락 지문이 접촉되는 지문 입력창에 남아 있는 지문에 의한 잔상이 입력되는 것을 방지하는 광학식 지문 입력 장치 및 그 장치에서의 지문 입력 판별 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an optical fingerprint recognition device, and more particularly, to an optical fingerprint input device for preventing an afterimage caused by a fingerprint remaining in a fingerprint input window in which an individual's finger fingerprint is in contact, and a fingerprint input determination method in the device. will be.
최근 개인을 식별하는 방법으로 생체 인식의 중요성이 점차 확대되고 있다.Recently, the importance of biometrics as a method of identifying an individual is gradually increasing.
생체 인식이란 개인의 독특한 신체 특징 또는 행동 특징을 이용하여 개인 식별을 수행하는 것을 말한다.Biometrics refers to performing personal identification using an individual's unique physical or behavioral characteristics.
이러한 개인의 독특한 특징으로는 손가락 지문, 손의 형상, 눈의 홍채, 얼굴, 손등의 정맥 패턴, 음성 패턴 등으로 다양하며, 각각의 특징마다 사용자 편의성, 친밀도, 인식 성능 등의 차이가 있다.The unique characteristics of the individual include a finger fingerprint, a hand shape, an eye iris, a face, a vein pattern on the back of the hand, a voice pattern, and the like, and each feature has a difference in user convenience, intimacy, and recognition performance.
상기한 개인의 독특한 특징 중 손가락 지문을 통해 개인을 식별하는 지문 인식 장치는 입력된 지문과 미리 등록된 개인의 지문을 비교, 인식하는 장치로서 문이나 금고의 잠금장치, 출입관리, 근태관리, 컴퓨터 액세스 제어 등 다양하게 활용 되고 있다.Among the unique features of the individual, the fingerprint recognition device for identifying an individual through a finger fingerprint is a device that compares and recognizes an input fingerprint with a fingerprint of a pre-registered individual, and locks a door or a safe, access management, time and attendance management, and computer. It is widely used for access control.
이러한 지문 인식을 수행하기 위하여 지문을 받아들이는 지문 입력 장치는 크게 광학식과 비광학식으로 나뉘며, 광학식 지문 입력 장치의 경우 프리즘 등에 놓여진 지문에 내부 광원에 의해 생성되는 빛을 비추어 지문의 골(valley)이나 융선(ridge)의 형태에 따라 반사되어 영상 센서에 형성된 지문 영상을 해석하여 미리 저장되어 있는 지문과 대조를 한다. In order to perform the fingerprint recognition, a fingerprint input device which receives a fingerprint is largely divided into optical and non-optical methods, and in the case of an optical fingerprint input device, a fingerprint placed on a prism or the like illuminates a light generated by an internal light source to generate a valley or a fingerprint. According to the shape of the ridge (ridge) is reflected and the fingerprint image formed on the image sensor is analyzed and contrasted with the previously stored fingerprint.
일반적인 광학식 지문 입력 장치에는 흡수식과 산란식이 있다.Typical optical fingerprint input devices include absorption and scattering.
도 1은 일반적인 흡수식 지문 입력 장치의 구성도이다.1 is a block diagram of a general absorption fingerprint input device.
도 1에 도시된 바와 같이, 일반적인 흡수식 지문 입력 장치는 광원(3), 삼각프리즘(1), 렌즈부(5), 영상센서(7), 영상처리부(11)로 구성된다. 광원(3)은 다수의 LED를 배열하여 사용하고 있고, 삼각프리즘(1)은 직각삼각형으로서 지문의 입력이 없을 때 지문입력창(9) 내부에서 전반사가 일어나는 프리즘이다. 영상센서(7)는 CCD 또는 CMOS 센서 등 입력되는 광량에 따라 상응하는 전기신호를 출력하는 소자인데, 당업자에게 주지된 소자이다. 삼각프리즘(1)의 빗면은 입력하고자 하는 지문을 위치시키는 지문입력창(9)이 되고, 지문입력창(9)의 내면은 전반사를 일으키는 전반사면이 된다.As shown in FIG. 1, a general absorption type fingerprint input device includes a light source 3, a triangular prism 1, a
지문입력창(9)에 지문을 대지 않은 상태에서 광원(3)으로부터 나온 빛은 삼각프리즘(1)의 지문입력창(9)의 내부에서 전반사되어 렌즈(5)를 통해 영상센서(7)에 입사된다. 지문입력창(9)에 지문을 대면, 지문의 골이 지문입력창(9)에서 떨어져 있기 때문에 광은 지문입력창(9)의 내면에서 전반사하여 영상센서(7)에 도달하 고, 지문의 융선은 지문입력창(9)에 접촉되기 때문에 광이 내면에서 전반사하지 않고 흡수되어 광의 일부만이 영상센서(7)에 도달하게 된다.The light emitted from the light source 3 while the fingerprint is not applied to the fingerprint input window 9 is totally reflected inside the fingerprint input window 9 of the triangular prism 1 to the image sensor 7 through the
따라서, 영상센서(7)에 입사되는 광량은 지문의 골과 융선에 따라 서로 다르게 되고 결국 영상센서(7)에서는 지문의 패턴에 따라 서로 다른 레벨의 전기신호를 출력하게 된다. 영상처리부(11)에서는 영상센서(7)의 출력값을 디지털신호로 정형화하고 영상처리하여 지문 패턴을 인식하게 된다.Therefore, the amount of light incident on the image sensor 7 is different depending on the valleys and ridges of the fingerprint, and eventually the image sensor 7 outputs electric signals having different levels according to the pattern of the fingerprint. The
도 2는 일반적인 산란식 지문 입력 장치의 구성도이다.2 is a block diagram of a general scattering fingerprint input device.
도 2에 도시된 바와 같이, 일반적인 산란식 지문 입력 장치는 도 1에 도시된 흡수식 지문 입력 장치와 유사하게, 광원(22), 프리즘(20), 렌즈부(24), 영상센서(26)로 구성되지만, 프리즘(20)이 삼각형이 아닌 사다리꼴 형상을 갖는다. 도 1의 흡수식 지문 입력 장치와 달리, 광이 광원(22)으로부터 프리즘(20)의 지문입력창(28)으로 직각 혹은 임계각보다 훨씬 작은 각으로 입사하기 때문에, 지문입력창(28)에 닿지 않는 지문의 골에서는 광이 지문입력창(28)을 통과하여 영상센서(26)에 도달하지 않고, 지문의 융선에서는 입사광이 융선에 의해 산란된다. 산란된 광은 렌즈부(24)로 입사되고 영상센서(26)에 의해 검출된다.As shown in FIG. 2, the general scattering fingerprint input device may include a
도 3은 일반적인 산란식 지문 입력 장치의 다른 구성도이다.3 is another configuration diagram of a general scattering fingerprint input device.
도 3에 도시된 바와 같이, 이러한 지문 입력 장치는 지문입력창(38)에 닿지 않는 지문의 골에서는 광이 지문입력창(38)을 통과하여 영상센서(36)에 도달되지 않고, 지문의 융선에서는 입사광이 융선에 의해 산란되는 원리는 동일하나, 이등변삼각형 형태의 프리즘(30)을 사용하고 광원(32)의 위치를 바꾼 차이가 있다.As shown in FIG. 3, in the fingerprint input device, light does not reach the
흡수식 지문 입력 장치의 경우 융선 부분에서 광의 흡수가 일어나므로 영상센서에 맺히는 지문 영상은 융선이 어둡게, 골이 밝게 나타난다. 한편 산란식 지문 입력 장치의 경우 융선 부분에서 광의 산란이 일어나므로 영상센서에 맺히는 지문 영상은 융선이 밝게, 골이 어둡게 나타나게 되어 흡수식과 반대의 지문 영상이 맺히게 된다. 그러나 지문 영상의 처리를 편하게 하고, 컴퓨터 모니터 등에 나타나는 지문 영상이 입력 방식에 따라 흑백이 반전되어 나타나는 것을 피하기 위해 산란식 지문 입력 장치의 경우 영상을 반전시켜 처리하며 컴퓨터 모니터 등에 표시한다. 즉, 실제 영상센서에 맺히는 지문 영상은 융선이 밝게, 골이 어둡게 나타나지만 지문 영상 처리 과정에서의 그레이 레벨(gray level)은 흡수식과 동일하게 융선에서 낮은 값을, 골에서는 높은 값을 가진다.In the case of an absorption type fingerprint input device, light is absorbed from the ridge, so that the fingerprint image formed on the image sensor has a dark ridge and a bright valley. On the other hand, in the scattered fingerprint input device, light scattering occurs in the ridge, so that the fingerprint image formed on the image sensor has bright ridges and dark valleys, resulting in a fingerprint image opposite to the absorption type. However, in order to ease the processing of the fingerprint image, and to avoid the black and white inverted according to the input method of the fingerprint image appearing on the computer monitor, the scattering fingerprint input device is processed by inverting the image and displayed on the computer monitor. That is, the fingerprint image formed on the actual image sensor has bright ridges and dark valleys, but the gray level in the fingerprint image processing process has a low value at the ridges and a high value at the valleys as in the absorption method.
그런데, 이러한 광학식 지문 입력 장치의 경우, 개인의 지문이 접촉되는 지문 입력창에 지문의 접촉에 따라 피지나 오염물에 의해 이전 지문이 남게 되며, 이 때 내부 광원이 아닌 외부 광원으로부터 특정 범위의 각도로 광이 입사되면 영상 센서에 상기 남아 있는 지문의 잔상이 감지될 수 있다. 이 잔상을 영상 센서가 감지하게 되면, 지문 인식 장치는 잔상을 실제의 생체 지문으로 오인하는 문제가 발생된다. 따라서, 액세스의 권한이 없는 자가 자신의 지문을 입력하는 대신에 지문 입력 장치에 묻어 있는 잔상에 의해 액세스 인증을 받는 문제가 발생할 수 있다.However, in the case of such an optical fingerprint input device, the previous fingerprint is left by sebum or contaminants according to the contact of the fingerprint in the fingerprint input window where the individual's fingerprint is in contact, and at this time, at an angle of a specific range from the external light source, not the internal light source. When light is incident, an afterimage of the remaining fingerprint may be detected by the image sensor. When the image sensor detects the afterimage, the fingerprint recognition device may mistake the afterimage as the actual biometric fingerprint. Therefore, a problem may arise in which an unauthorized person has access authentication by the afterimage buried in the fingerprint input device instead of inputting his fingerprint.
따라서, 본 발명의 목적은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 내부 광원의 점멸을 통해 취득되는 각 영상에서 상호 보완적인 역할을 하는 요소를 추출하고 이들의 최적화를 통하여 실제 지문 입력을 판별하여 잔상에 의한 입력 등을 제거하는 광학식 지문 입력 장치 및 그 장치를 이용한 지문 입력 판별 방법을 제공하는 데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and extracts elements that complement each other from each image obtained through the flashing of the internal light source and determines the actual fingerprint input through their optimization The present invention provides an optical fingerprint input device for removing an input due to an afterimage and a fingerprint input discrimination method using the device.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 광학식 지문 입력 장치에서의 지문 입력 판별 방법은,Fingerprint input determination method in the optical fingerprint input device according to a feature of the present invention for achieving the above object,
광학식 지문 입력 장치에서 실제 지문 입력을 판별하는 방법으로서,A method for determining the actual fingerprint input in the optical fingerprint input device,
내부 광원을 조사하고 영상을 획득하는 제1 단계; 상기 제1 단계에서 획득된 영상으로부터 제1 요소를 추출하는 제2 단계; 내부 광원을 조사하지 않고 영상을 획득하는 제3 단계; 상기 제3 단계에서 획득된 영상으로부터 제2 요소를 추출한 후, 상기 제1 요소와 제2 요소의 결합에 의해 제1 카운터값을 생성하는 제4 단계; 내부 광원을 조사하고 영상을 획득하는 제5 단계; 상기 제5 단계에서 획득된 영상으로부터 제3 요소를 추출한 후, 상기 제1 요소와 제3 요소의 결합에 의해 제2 카운터값을 생성하는 제6 단계; 및 상기 제4 단계에서 생성된 제1 카운터값과 상기 제6 단계에서 생성된 제2 카운터값을 사용하여 상기 획득된 영상이 실제 지문 입력에 의한 영상인지의 여부를 판별하는 제7 단계를 포함한다.Irradiating an internal light source and acquiring an image; A second step of extracting a first element from the image acquired in the first step; A third step of acquiring an image without irradiating an internal light source; A fourth step of extracting a second element from the image acquired in the third step and generating a first counter value by combining the first element and the second element; Irradiating an internal light source and acquiring an image; A sixth step of extracting a third element from the image obtained in the fifth step and generating a second counter value by combining the first element and the third element; And a seventh step of determining whether the acquired image is an image by an actual fingerprint input using the first counter value generated in the fourth step and the second counter value generated in the sixth step. .
여기서, 상기 제1 요소는 상기 제1 단계에서 획득된 영상에 대한 특정 블록 단위의 에지 합을 해당 블록 내에 있는 화소의 개수로 나눈 값인 에지 평균이고, 상기 제2 요소는 상기 제3 단계에서 획득된 영상에 대한 상기 특정 블록 단위의 에지 평균이며, 상기 제3 요소는 상기 제5 단계에서 획득된 영상에 대한 상기 특정 블록 단위의 에지 평균인 것을 특징으로 한다.Here, the first element is an edge average that is a value obtained by dividing an edge sum of a specific block unit for an image obtained in the first step by the number of pixels in the block, and the second element is obtained in the third step. An edge average of the specific block unit for the image, wherein the third element is an edge average of the specific block unit for the image obtained in the fifth step.
또한, 상기 제4 단계는, 상기 특정 블록에 대해 상기 제2 요소가 상기 제1 요소보다 큰 지의 여부를 판단하는 제8 단계; 상기 획득된 영상을 이루는 각 블록에 대해 상기 제8 단계를 반복하는 제9 단계; 및 상기 제2 요소가 상기 제1 요소보다 큰 블록의 개수를 상기 제1 카운터값으로 설정하는 제10 단계를 포함한다.The fourth step may further include: an eighth step of determining whether the second element is greater than the first element for the specific block; A ninth step of repeating the eighth step for each block constituting the acquired image; And a tenth step of setting the number of blocks in which the second element is larger than the first element as the first counter value.
또한, 상기 제6 단계는, 상기 특정 블록에 대해 상기 제3 요소와 상기 제1 요소 간의 차이가 특정 제1 임계값보다 큰 지의 여부를 판단하는 제11 단계; 상기 획득된 영상을 이루는 각 블록에 대해 상기 제11 단계를 반복하는 제12 단계; 및 상기 제3 요소와 상기 제1 요소 간의 차이가 상기 제1 임계값보다 큰 블록의 개수를 상기 제2 카운터값으로 설정하는 제13 단계를 포함한다.In addition, the sixth step may include: an eleventh step of determining whether a difference between the third element and the first element is greater than a specific first threshold value for the specific block; A twelfth step of repeating the eleventh step for each block constituting the obtained image; And a thirteenth step of setting the number of blocks in which the difference between the third element and the first element is greater than the first threshold value to the second counter value.
또한, 상기 제7 단계에서는, 상기 제1 카운터값이 특정 제2 임계값보다 작고, 상기 제2 카운터값이 특정 제3 임계값보다 작은 경우, 상기 획득된 영상이 실제 지문 입력에 의한 영상인 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.Further, in the seventh step, when the first counter value is smaller than the specific second threshold value and the second counter value is smaller than the specific third threshold value, the acquired image is an image by an actual fingerprint input. It is characterized by determining.
또한, 상기 제7 단계에서는, 상기 제1 카운터값이 특정 제2 임계값 이상이거나, 상기 제2 카운터값이 특정 제3 임계값 이상인 경우, 상기 획득된 영상이 잔상인 것으로 판별하는 것을 특징으로 한다.In the seventh step, when the first counter value is greater than or equal to a specific second threshold value or the second counter value is greater than or equal to a specific third threshold value, the acquired image is determined to be an afterimage. .
여기서, 상기 특정 블록 단위는 16화소 × 16화소 블록 단위인 것을 특징으로 한다.Here, the specific block unit is characterized in that the 16 pixel × 16 pixel block unit.
또한, 본 발명의 다른 특징에 따른 광학식 지문 입력 장치는,In addition, the optical fingerprint input device according to another feature of the present invention,
지문에 내부 광원을 조사하여 반사되는 빛을 지문 영상으로 획득하는 광학식 지문 입력 장치로서,An optical fingerprint input device for obtaining a fingerprint image of light reflected by irradiating an internal light source to a fingerprint,
지문이 놓이는 지문 입력창을 구비하며, 광을 반사 또는 굴절시켜 광로를 변경하는 광로 변경부; 내부 광원을 포함하며, 지문의 영상을 만들기 위해 상기 지문 입력창에 광을 조사하도록 상기 내부 광원을 제어하는 조명계; 상기 지문 입력창에 놓이는 지문의 영상을 감지하여 전기적 영상신호로 출력하는 영상 센서부; 상기 영상 센서부에서 출력되는 전기적 영상신호를 디지털 신호로 정형화하고 영상 처리하여 지문 패턴을 인식하며, 상기 내부 광원이 조사된 때에 획득된 영상으로부터 추출된 제1 요소와 상기 내부 광원이 조사되지 않은 때에 획득된 영상으로부터 추출된 제2 요소를 결합하여 제1 카운터값을 생성하고, 상기 내부 광원이 두 번째 조사된 때에 획득된 영상으로부터 추출된 제3 요소와 상기 제1 요소를 결합하여 제2 카운터값을 생성한 후, 상기 제1 카운터값과 제2 카운터값을 사용하여 상기 획득된 영상이 지문에 의한 입력 영상인지의 여부를 판별하는 영상 처리부; 및 상기 조명계, 영상 센서부 및 영상 처리부를 제어하며, 상기 영상 처리부에 의해 판별된 영상이 지문에 의한 입력 영상이 아닌 것으로 판별되는 경우 상기 영상을 제거하도록 제어하는 지문 입력 제어부를 포함한다.An optical path changing unit having a fingerprint input window on which a fingerprint is placed, which changes an optical path by reflecting or refracting light; An illumination system including an internal light source and controlling the internal light source to irradiate light to the fingerprint input window to make an image of a fingerprint; An image sensor unit for detecting an image of a fingerprint placed on the fingerprint input window and outputting the image as an electrical image signal; Recognizing a fingerprint pattern by shaping the electrical image signal output from the image sensor unit into a digital signal and image processing, when the first element extracted from the image obtained when the internal light source is irradiated and the internal light source is not irradiated A second counter value is generated by combining the second element extracted from the acquired image, and a second counter value is combined by combining the first element and the third element extracted from the acquired image when the internal light source is irradiated for the second time. An image processing unit for determining whether the acquired image is an input image by a fingerprint by using the first counter value and the second counter value after generating a? And a fingerprint input controller configured to control the illumination system, the image sensor unit, and the image processor, and to remove the image when it is determined that the image determined by the image processor is not an input image by a fingerprint.
이하, 본 발명의 실시예에 대해 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 광학식 지문 입력 장치에서의 잔상 판별 방법의 순서도이다.4 is a flowchart of a method for determining afterimages in an optical fingerprint input device according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 4에 도시되어 있는 바와 같이, 광학식 지문 입력 장치는 먼저 내부 광원을 온하여(S10), 영상을 획득하고(S12), 획득된 영상에 대한 처리를 수행하여 제1 요소를 추출한다(S14). 그 후, 내부 광원을 오프하여(S16), 영상을 획득하고(S18), 획득된 영상에 대한 처리를 수행하여 제2 요소를 추출한 후, 제1 요소와 제2 요소의 결합에 의해 제1 카운터값(iCnt1)을 생성한다(S20). 이 때의 영상 처리는 상기 단계(S18)에서 내부 광원 오프 시 획득한 영상으로부터 제2 요소를 추출하고, 상기 단계(S14)에서 추출된 제1 요소와의 비교에 의해 제1 카운터값(iCnt1)을 생성한다.As shown in FIG. 4, the optical fingerprint input apparatus first turns on an internal light source (S10), acquires an image (S12), and performs processing on the acquired image to extract a first element (S14). . Thereafter, the internal light source is turned off (S16), an image is obtained (S18), a process is performed on the obtained image to extract a second element, and then the first counter is formed by combining the first element and the second element. A value iCnt1 is generated (S20). At this time, the image processing extracts a second element from the image acquired when the internal light source is turned off in step S18, and compares the first element with the first counter value iCnt1 by comparison with the first element extracted in step S14. Create
다음, 다시 한번 내부 광원을 온하여(S22), 영상을 획득하고(S24), 획득된 영상에 대한 처리를 수행하여 제3 요소를 추출한 후, 제1 요소와 제3 요소의 결합에 의해 제2 카운터값(iCnt2)을 생성한다(S26). 이 때의 영상 처리는 상기 단계(S24)에서 두 번째 내부 광원 온 시 획득한 영상으로부터 제3 요소를 추출하고, 상기 단계(S14)에서 추출된 제1 요소와의 비교에 의해 제2 카운터값(iCnt2)을 생성한다.Next, the internal light source is turned on again (S22), an image is obtained (S24), and a third element is extracted by performing processing on the obtained image, and then the second element is combined by combining the first element and the third element. The counter value iCnt2 is generated (S26). At this time, the image processing extracts a third element from the image acquired when the second internal light source is turned on in step S24, and compares the second counter value (by comparison with the first element extracted in step S14). iCnt2).
마지막으로 상기 영상 처리 단계(S20, S26)에서 생성된 제1 카운터값(iCnt1)과 제2 카운터값(iCnt2)을 사용하여 실제 지문 입력인지 또는 잔상 입력인지의 여부를 판별한다(S28).Finally, the first counter value iCnt1 and the second counter value iCnt2 generated in the image processing steps S20 and S26 are used to determine whether the fingerprint is a real fingerprint input or an afterimage input (S28).
한편, 내부 광원 처음 온 시 획득된 영상에 대한 처리 단계(S14)는 첨부한 도 5에 도시된 바와 같이 이전 단계(S12)에서 획득되어 입력되는 영상을 특정 영역 단위의 블록으로 분할한다(S141). 여기서 특정 영역 단위의 블록은 여러 가지로 정해질 수 있으며, 본 실시예에서는 16화소 × 16화소의 영역을 단위 블록으로 하여 분할하는 것으로 가정한다.Meanwhile, in operation S14 of an image acquired when the internal light source is first turned on, the image obtained and input in the previous step S12 is divided into blocks of a specific area unit as shown in FIG. 5 (S141). . Herein, a block of a specific area unit may be determined in various ways. In the present embodiment, it is assumed that the area of 16 pixels x 16 pixels is divided into unit blocks.
이와 같이, 입력 영상을 16 × 16 블록 단위로 분할한 후(S141), 먼저 처음 블록을 선택한다(S142). 그 후, 선택된 블록, 즉 처음 블록의 제1 요소인 에지 평균(E1n)을 산출한다(S143). 여기서 n은 블록의 번호에 해당되며, 512 × 512의 영상을 16 × 16 블록 단위로 분할될 경우, 1에서 1024까지의 자연수이다.In this manner, after dividing the input image into units of 16 × 16 blocks (S141), the first block is first selected (S142). Thereafter, the edge average E1n, which is the first element of the selected block, that is, the first block, is calculated (S143). In this case, n corresponds to the block number, and when a 512 × 512 image is divided into 16 × 16 block units, it is a natural number from 1 to 1024.
이하, 에지 평균(E1n) 산출 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, the method of calculating the edge average E1n will be described.
일반적으로 영상 처리에서 ‘에지’라는 용어는 영상의 변화율이나 선명도를 측정하는 요소이며, 화소에 대한 에지는 [수학식 1]로 표현될 수 있다.In general, the term 'edge' in image processing is an element measuring a change rate or sharpness of an image, and an edge of a pixel may be expressed by [Equation 1].
이러한 [수학식 1]을 영상에 적용할 때에는 [마스크 1] 및 [마스크 2]으로 표시된 두 개의 마스크가 이용된다. When applying Equation 1 to an image, two masks indicated by [Mask 1] and [Mask 2] are used.
[마스크 1][Mask 1]
[마스크 2][Mask 2]
위의 두 개의 마스크는 영상에서 각각 x축의 변화율과 y축의 변화율을 추출하며, 최종 에지의 크기는 [수학식 2]로 표현된다. The two masks extract the rate of change of the x-axis and the rate of change of the y-axis in the image, respectively, and the size of the final edge is expressed by [Equation 2].
결국, 블록 내의 에지의 합은의 합이며, 에지 평균은 에지의 합을 블록 내에 있는 화소의 개수로 나눈 값이 된다.Finally, the sum of the edges in the block The edge average is the sum of the edges divided by the number of pixels in the block.
따라서, 상기 단계(S143)에서는 상기한 에지 평균 산출 방법에 따라 선택된 블록의 에지 평균(E1n)을 산출한다. 여기서, 에지 평균(E2n)에 표시된 n은 n 번째 블록을 나타낸다. 예를 들어 처음 블록의 에지 평균은 E11, 두 번째 블록의 에지 평균은 E12 등으로 표시할 수 있다.Therefore, in step S143, the edge average E1n of the block selected according to the edge average calculation method is calculated. Here, n indicated in the edge average E2n represents the n-th block. For example, the edge average of the first block may be represented as E11, and the edge average of the second block may be represented as E12.
한편, 상기한 에지 평균 산출 방법은 본 기술 분야의 당업자에게 잘 알려진 주지의 방법에 따라 구현될 수 있으며, 상기한 방법 이외의 에지 평균 산출 방법이 사용될 수도 있다.On the other hand, the edge average calculation method described above may be implemented according to well-known methods well known to those skilled in the art, an edge average calculation method other than the above-described method may be used.
다음, 선택된 블록이 입력 영상의 최종 블록인 지의 여부를 판단하고(S144), 최종 블록이 아니면 다음 블록을 선택한 후(S145) 상기 단계(S143, S144)를 반복한다. 이러한 단계(S143, S144, S145)들은 선택된 블록이 최종 블록이 될 때까지 계속 반복되어 결국 내부 광원이 처음 온된 상태에서 획득된 영상에 대해 분할된 각 블록의 에지 평균(E1n)이 산출될 수 있다.Next, it is determined whether the selected block is the last block of the input image (S144). If it is not the last block, the next block is selected (S145), and the steps S143 and S144 are repeated. These steps S143, S144, and S145 may be repeated until the selected block becomes a final block, so that an edge average E1n of each of the divided blocks may be calculated for an image obtained when the internal light source is first turned on. .
한편, 내부 광원 오프 시 획득된 영상에 대한 처리 단계(S20)는 첨부한 도 6에 도시된 바와 같이 이전 단계(S18)에서 획득되어 입력되는 영상을 특정 영역 단위의 블록으로 분할한다(S201). 여기서 특정 영역 단위의 블록은 상기한 바와 마찬가지로 여러 가지로 정해질 수 있으며, 상기 단계(S14)에서 정해진 분할 단위와 동일하게 정해져야 하므로, 본 실시예에서는 16화소 × 16화소의 영역을 단위 블록으로 하여 분할하는 것으로 가정한다.On the other hand, the processing step (S20) for the image obtained when the internal light source is turned off, as shown in the accompanying FIG. 6, divides the image obtained and input in the previous step (S18) into blocks of a specific area unit (S201). Herein, the blocks of a specific area unit may be determined in various ways as described above, and should be determined in the same way as the division unit determined in the step S14. In this embodiment, the area of 16 pixels × 16 pixels is used as a unit block. Suppose that you divide.
이와 같이, 입력 영상을 16 × 16 블록 단위로 분할한 후(S201), 먼저 처음 블록을 선택하고, 초기화를 수행한다(S202). 이러한 초기화에는 추후 잔상 여부 판별 단계(S28)에서 사용될 제1 요소인 제1 카운터값(iCnt1)을 0으로 설정하는 것이 포함된다.In this manner, after dividing the input image into units of 16 × 16 blocks (S201), the first block is first selected and initialization is performed (S202). This initialization includes setting the first counter value iCnt1, which is the first element to be used in the afterimage determination step S28, to zero.
다음, 선택된 블록, 즉 처음 블록의 제2 요소인 에지 평균(E2n)을 산출한다(S203). 이 때의 에지 평균(E2n)은 상기에서 설명된 에지 평균 산출 방법과 동일한 방법에 의해 산출된다. 또한, 에지 평균(E2n)은 n 번째 블록에 대한 에지 평균으로, 즉 n은 각 블록에 대한 인덱스를 나타낸다. 예를 들어 처름 블록의 에지 평균은 E21, 두 번째 블록의 에지 평균은 E22 등으로 표시할 수 있다.Next, the edge average E2n, which is the second element of the selected block, that is, the first block, is calculated (S203). The edge average E2n at this time is calculated by the same method as the edge average calculation method described above. In addition, the edge average E2n is an edge average for the nth block, that is, n represents an index for each block. For example, the edge average of the treatment block may be represented as E21, and the edge average of the second block may be represented as E22.
이와 같이 상기 단계(S18)에서 획득한 영상의 선택된 블록의 에지 평균(E2n)이 산출되면, 이 에지 평균(E2n)이 상기 단계(S14)에서 산출된 내부 광원 처음 온 시 획득한 영상의 해당 블록의 에지 평균(E1n)보다 큰 지의 여부를 판단한다(S204).As such, when the edge average E2n of the selected block of the image acquired in the step S18 is calculated, the edge average E2n is the corresponding block of the image obtained when the internal light source first obtained in the step S14 is turned on. It is determined whether or not the edge is larger than the edge average E1n (S204).
만약 에지 평균(E2n)이 에지 평균(E1n)보다 큰 경우에는 제1 카운터값 (iCnt1)을 1 증가시키고(S205), 그렇지 않은 경우에는 이전의 제1 카운터값(iCnt1)을 그대로 유지시킨다.If the edge average E2n is larger than the edge average E1n, the first counter value iCnt1 is increased by one (S205), otherwise, the previous first counter value iCnt1 is kept as it is.
다음, 선택된 블록이 입력 영상의 최종 블록인 지의 여부를 판단하고(S206), 최종 블록이 아니면 다음 블록을 선택한 후(S207) 상기 단계(S203, S204, S205, S206, S207)를 반복한다.Next, it is determined whether the selected block is the last block of the input image (S206). If it is not the last block, the next block is selected (S207), and the steps S203, S204, S205, S206, and S207 are repeated.
이러한 단계(S203, S204, S205, S206, S207)들은 선택된 블록이 최종 블록이 될 때까지 계속 반복되어, 결국 내부 광원이 오프된 상태에서 획득된 영상의 선택 블록의 에지 평균(E2n)이 내부 광원이 처음 온된 상태에서 획득된 영상의 선택 블록에 대응되는 블록의 에지 평균(E1n)보다 큰 블록의 개수가 제1 카운터값(iCnt1)에 설정되도록 한다.These steps (S203, S204, S205, S206, S207) are repeated until the selected block becomes the final block, so that the edge average E2n of the selection block of the image acquired with the internal light source turned off becomes the internal light source. The number of blocks larger than the edge average E1n of the block corresponding to the selection block of the image acquired in this first on state is set in the first counter value iCnt1.
이와 같이 하여 제1 카운터값(iCnt1)에는 내부 광원 온 시 취득된 영상에 대해 내부 광원 오프 시 취득된 영상에서 비정상적인 블록으로 추정되는 블록의 개수가 설정되게 된다.In this manner, the number of blocks estimated as abnormal blocks in the image acquired when the internal light source is turned off is set in the first counter value iCnt1.
첨부한 도 7 및 도 8을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.This will be described in more detail with reference to FIGS. 7 and 8.
도 7은 지문 입력 시 외부 광원이 없을 때의 영상을 도시한 도면이고, 도 8은 지문 입력 시 햇빛 등의 외부 광원이 있을 때의 영상을 도시한 도면으로, 도 7 및 도 8에서 각각 (a)는 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상이고, (b)는 내부 광원 오프 시 취득된 영상이며, (c)는 두 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상이다.FIG. 7 is a diagram illustrating an image when no external light source is input when a fingerprint is input, and FIG. 8 is a diagram illustrating an image when there is an external light source such as sunlight when a fingerprint is input, respectively. ) Is an image obtained when the first internal light source is turned on, (b) is an image obtained when the internal light source is turned off, and (c) is an image obtained when the second internal light source is turned on.
도 7의 (b)에서 외부 조명이 없을 때에는 취득되는 영상 입력이 없지만 외부 조명이 있을 때에는 도 8의 (b)와 같이 상당량의 영상 입력이 발생함을 알 수 있 다.In FIG. 7B, when there is no external lighting, there is no image input, but when there is external lighting, as shown in FIG. 8B, a considerable amount of video input occurs.
도 7의 (a) 및 (b)와 도 8의 (a) 및 (b)를 통하여 알 수 있는 바와 같이, 외부 광원이 있을 때나 없을 때 모두 실제 지문이 입력되는 경우, 내부 광원 오프 시 취득된 영상이 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상보다 선명하지 않다는 것이다. 즉, 내부 광원 오프 시 취득된 영상의 블록의 에지 평균이나 그레이 레벨의 합이 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상의 해당 블록의 에지 평균이나 그레이 레벨의 합보다 크지 않다는 것이다. 따라서, 도 6의 상기 단계(S204)에서 ‘에지 평균(E2n) > 에지 평균(E1n)’의 조건을 만족하는 결과값인 제1 카운터값(iCnt1)은 비정상적인 블록의 개수이고, 이 개수가 작을수록 잔상 조건은 강화된다.As can be seen from (a) and (b) of FIG. 7 and (a) and (b) of FIG. 8, when an actual fingerprint is input both with and without an external light source, it is acquired when the internal light source is turned off. The image is not clearer than the image acquired when the first internal light source was turned on. That is, the sum of edge averages or gray levels of blocks of an image acquired when the internal light source is turned off is not greater than the sum of edge averages or gray levels of the corresponding blocks of the image acquired when the first internal light source is turned on. Therefore, in step S204 of FIG. 6, the first counter value iCnt1, which is a result value that satisfies the condition of 'edge average E2n> edge average E1n', is the number of abnormal blocks. The more the afterimage condition is intensified.
한편, 상기 단계(S206)에서 선택된 블록이 최종 블록이면 제1 카운터값(iCnt1)이 지문 입력 여부 판별 단계(S28)에서 사용될 수 있도록 저장된 후 내부 광원 오프 시 획득된 영상의 처리 단계(S20)가 완료된다.On the other hand, if the block selected in the step S206 is the final block, the first counter value iCnt1 is stored so that it can be used in the fingerprint input determination step S28, and then the processing step S20 of the image acquired when the internal light source is turned off is Is done.
한편, 내부 광원 두 번째 온 시 획득된 영상에 대한 처리 단계(S26)는 첨부한 도 9에 도시되어 있으며, 도 6을 참조하여 설명된 내부 광원 오프 시 획득된 영상에 대한 처리 단계(S20)와 유사하므로 간략하게 설명한다.Meanwhile, the processing step S26 for the image acquired when the internal light source is turned on second is illustrated in FIG. 9 and the processing step S20 for the image obtained when the internal light source is turned off described with reference to FIG. Similar, so briefly.
먼저, 내부 광원 두 번째 온 시 획득되어 입력되는 영상을 16 × 16 블록 단위로 분할한 후(S261), 처음 블록을 선택하고, 초기화를 수행한다(S262). 이러한 초기화에는 추후 잔상 여부 판별 단계(S28)에서 사용될 제2 요소인 제2 카운터(iCnt2)를 0으로 설정하는 것이 포함된다.First, after dividing the image acquired and input at the second time of the internal light source into units of 16 × 16 blocks (S261), the first block is selected and initialization is performed (S262). This initialization includes setting the second counter iCnt2, which is the second element to be used in the afterimage determination step S28, to zero.
다음, 선택된 블록, 즉 처음 블록의 제3 요소인 에지 평균(E3n)을 산출하고 (S263), 산출된 에지 평균(E3n)에서 상기 단계(S14)에서 산출된 내부 광원 처음 온 시 획득한 영상의 해당 블록의 에지 평균(E1n)을 뺀 후의 절대값이 특정의 제1 임계값보다 큰 지의 여부를 판단한다(S264).Next, an edge average E3n, which is a third element of the selected block, that is, the first block, is calculated (S263), and from the calculated edge average E3n, the image obtained when the internal light source calculated in step S14 is first turned on. It is determined whether the absolute value after subtracting the edge average E1n of the block is greater than the first specific threshold value (S264).
만약 에지 평균(E3n)에서 에지 평균(E1n)을 뺀 값의 절대값이 제1 임계값보다 큰 경우에는 제2 카운터값(iCnt2)을 1 증가시키고(S265), 그렇지 않은 경우에는 이전의 제2 카운터값(iCnt2)을 그대로 유지시킨다.If the absolute value of the edge average E3n minus the edge average E1n is greater than the first threshold value, the second counter value iCnt2 is increased by one (S265), otherwise, the previous second value is increased. Keep the counter value iCnt2.
다음, 선택된 블록이 입력 영상의 최종 블록인 지의 여부를 판단하고(S266), 최종 블록이 아니면 다음 블록을 선택한 후(S267) 상기 단계(S263, S264, S265, S266, S267)를 반복한다.Next, it is determined whether the selected block is the last block of the input image (S266). If it is not the last block, the next block is selected (S267), and the steps S263, S264, S265, S266, and S267 are repeated.
이러한 단계(S263, S264, S265, S266, S267)들은 선택된 블록이 최종 블록이 될 때까지 계속 반복되어, 결국 내부 광원이 두 번째 온된 상태에서 획득된 영상의 선택 블록의 에지 평균(E3n)에서 내부 광원이 처음 온된 상태에서 획득된 영상의 상기 선택 블록에 대응되는 블록의 에지 평균(E1n)을 뺀 값이 제1 임계값보다 큰 블록의 개수가 제2 카운터값(iCnt2)에 설정되도록 한다.These steps (S263, S264, S265, S266, S267) are repeated repeatedly until the selected block is the last block, resulting in an internal at the edge mean (E3n) of the selection block of the image acquired with the internal light source turned on second. The number of blocks having a value obtained by subtracting the edge average E1n of the block corresponding to the selection block of the image acquired when the light source is first turned on is set to the second counter value iCnt2.
이와 같이 하여 제2 카운터값(iCnt1)에는 입력 영상이 외부 광원에 의한 잔상으로 추정되는 블록의 개수가 설정되게 된다.In this manner, the number of blocks in which the input image is estimated as an afterimage by the external light source is set in the second counter value iCnt1.
상기 도 7 및 도 8을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.This will be described in more detail with reference to FIGS. 7 and 8.
도 7의 (a) 및 (c)와 도 8의 (a) 및 (c)를 통하여 알 수 있는 바와 같이, 외부 광원이 있을 때나 없을 때 모두 실제 지문이 입력되는 경우, 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상과 두 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상 간의 변화가 거의 없다 는 것이다. 즉, 두 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상의 블록의 에지 평균이나 그레이 레벨의 합과 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상의 해당 블록의 에지 평균이나 그레이 레벨의 합 간의 차이가 크지 않다는 것이다. 따라서, 도 7의 상기 단계(S264)에서 ‘|에지 평균(E3n) - 에지 평균(E1n)| > 제1 임계값’의 조건을 만족하는 결과값인 제2 카운터값(iCnt2)은 취득된 두 영상의 블록에서 차이가 큰 블록의 개수로, 즉 외부 광원에 의한 잔상 블록의 개수에 해당된다.As can be seen from (a) and (c) of FIG. 7 and (a) and (c) of FIG. 8, when the actual fingerprint is input both with and without an external light source, the first internal light source is turned on. There is little change between the acquired image and the acquired image when the second internal light source is turned on. That is, the difference between the sum of edge averages or gray levels of blocks of an image acquired when the second internal light source is turned on and the sum of edge averages or gray levels of corresponding blocks of the image acquired when the first internal light source is turned on are not large. Therefore, in the step S264 of FIG. 7, '| edge average E3n-edge average E1n | The second counter value iCnt2, which is a result value that satisfies the condition of 'first threshold', corresponds to the number of blocks having a large difference in the blocks of the two acquired images, that is, the number of residual blocks by an external light source.
만약 상기 단계(S266)에서 선택된 블록이 최종 블록이면 제2 카운터값(iCnt2)이 지문 입력 여부 판별 단계(S28)에서 사용될 수 있도록 저장된 후 내부 광원 두 번째 온 시 획득된 영상의 처리 단계(S26)가 완료된다.If the block selected in the step S266 is the final block, the second counter value iCnt2 is stored for use in the fingerprint input determination step S28 and the image processing step S26 is acquired when the internal light source is turned on second. Is completed.
한편, 지문 입력 여부 판별 단계(S28)는 상기 단계(S20)에서 생성된 제1 카운터값(iCnt1)과 상기 단계(S26)에서 생성된 제2 카운터값(iCnt2)을 사용하여 지문 입력 여부를 판별한다.Meanwhile, in the step S28 of determining whether the fingerprint is input, whether the fingerprint is input is determined using the first counter value iCnt1 generated in the step S20 and the second counter value iCnt2 generated in the step S26. do.
이러한 지문 입력 여부를 판별하는 단계(S28)는 첨부한 도 10에서와 같이, 먼저 제1 카운터값(iCnt1)이 특정의 제2 임계값보다 작은 지의 여부를 판단한다(S281). 즉, 비정상적인 블록의 개수가 제2 임계값보다 작은 지의 여부를 판단하는 것이다.In the step S28 of determining whether the fingerprint is input, as shown in FIG. 10, first, it is determined whether the first counter value iCnt1 is smaller than the specific second threshold value (S281). That is, it is determined whether the number of abnormal blocks is smaller than the second threshold value.
만약 제1 카운터값(iCnt1)이 제2 임계값보다 작은 것으로 판단되는 경우, 제2 카운터값(iCnt2)이 특정의 제3 임계값보다 작은 지의 여부를 판단한다(S282). 즉, 외부 광원에 의한 잔상 입력 블록의 개수가 제3 임계값보다 작은 지의 여부를 판단하는 것이다.If it is determined that the first counter value iCnt1 is smaller than the second threshold value, it is determined whether the second counter value iCnt2 is smaller than a specific third threshold value (S282). That is, it is determined whether the number of residual image input blocks by the external light source is smaller than the third threshold value.
여기서 제2 카운터값(iCnt2)이 제3 임계값보다 작은 것으로 판단되는 경우, 실제 지문에 의한 영상 입력으로 판별한다(S283). 즉, 비정상적인 블록의 개수도 제2 임계값보다 작고, 외부 광원에 의한 잔상 입력 블록의 개수도 제3 임계값보다 작은 경우에는 실제 지문에 의한 영상 입력으로 판별하는 것이다.If it is determined that the second counter value iCnt2 is smaller than the third threshold value, the second counter value iCnt2 is determined as an image input by an actual fingerprint (S283). That is, when the number of abnormal blocks is also smaller than the second threshold value and the number of residual image input blocks by the external light source is also smaller than the third threshold value, it is determined as an image input by an actual fingerprint.
그러나, 상기 단계(S281)에서 제1 카운터값(iCnt1)이 제2 임계값과 같거나 큰 경우와, 상기 단계(S282)에서 제2 카운터값(iCnt2)이 제3 임계값과 같거나 큰 경우에는 실제 지문 입력이 아닌 잔상 입력인 것으로 판별한다(S284). 즉, 비정상적인 블록의 개수가 제2 임계값 이상이거나 또는 외부 광원에 의한 잔상 입력 블록의 개수가 제3 임계값 이상인 경우에는 실제 지문 입력이 아닌 잔상 입력으로 판별하는 것이다.However, when the first counter value iCnt1 is equal to or greater than the second threshold in step S281, and when the second counter value iCnt2 is equal to or greater than the third threshold in step S282. It is determined that the afterimage input is not an actual fingerprint input (S284). That is, when the number of abnormal blocks is greater than or equal to the second threshold value or the number of residual image input blocks by the external light source is greater than or equal to the third threshold value, it is determined that the residual block is not an actual fingerprint input.
따라서, 상기 단계(S283)에서 실제 지문 입력인 것으로 판별되는 경우에는 해당 영상을 입력으로 받아들이며, 만일 상기 단계(S284)에서 잔상 입력인 것으로 판별되는 경우 해당 영상을 입력으로 받아들이지 않는다.Therefore, if it is determined that the fingerprint input is the actual fingerprint input in step S283, the video is accepted as an input. If it is determined that the residual image input is input in step S284, the video is not accepted as the input.
이와 같이, 실제 지문 입력이 아닌 영상 입력인 경우에는 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상에서 추출된 제1 요소와 내부 광원 오프 시 취득된 영상에서 추출된 제2 요소와의 비교에 의해 생성된 제1 카운터값(iCnt1)에 의해 제거되거나, 또는 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상에서 추출된 제1 요소와 두 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상에서 추출된 제3 요소와의 비교에 의해 생성된 제2 카운터값(iCnt2)에 의해 제거될 수 있다. 따라서, 상기 제1 요소, 제2 요소 및 제3 요소와, 이들의 결합에 의해 생성되는 제1 카운터값(iCnt1) 및 제2 카운터값(iCnt2)은 실제 지문 입력이 아닌 비정상적인 입력이나 또는 잔상 입력을 제거하는데 상호 보완적인 역할을 한다. 즉, 제1 카운터값(iCnt1)은 내부 광원이 온, 오프 시 영상을 비교하여 지속적인 외부 광원의 유입에 의한 잔상을 판별하며, 제2 카운터값(iCnt2)은 두 개의 온 시 영상을 비교하여 제1 카운터값(iCnt1)을 피하기 위하여 외부 광원을 특정한 주기로 변화를 주는 잔상의 형태를 판별한다. 이에 대해 첨부한 도 11 및 도 12를 참조하여 설명한다.As described above, when the image input is not a real fingerprint input, the first element extracted from the image acquired when the first internal light source is turned on and the second element extracted from the image obtained when the internal light source is turned off are compared. Generated by a comparison between a first element extracted from an image acquired at the first internal light source or a third element extracted from an image acquired at the second internal light source on, or removed by one counter value iCnt1; It may be removed by the second counter value iCnt2. Accordingly, the first counter value iCnt1 and the second counter value iCnt2 generated by the combination of the first element, the second element, and the third element may be abnormal inputs or afterimage inputs, not actual fingerprint inputs. Play a complementary role in eliminating That is, the first counter value iCnt1 compares the images when the internal light source is on and off to determine an afterimage caused by the continuous inflow of the external light source, and the second counter value iCnt2 compares the images when the on light source is on and off. 1 In order to avoid the counter value iCnt1, the shape of the afterimage that changes the external light source at a specific period is discriminated. This will be described with reference to FIGS. 11 and 12.
도 11은 외부 광원이 지속적으로 온되어 있을 때의 영상을 도시한 도면이고, 도 12는 외부 광원이 특정 주기로 온과 오프를 반복할 때의 영상을 도시한 도면으로, 도 11 및 도 12에서 각각 (a)는 첫 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상이고, (b)는 내부 광원 오프 시 취득된 영상이며, (c)는 두 번째 내부 광원 온 시 취득된 영상이다.FIG. 11 is a view illustrating an image when an external light source is continuously turned on, and FIG. 12 is a view showing an image when the external light source is repeatedly turned on and off at a specific cycle, and FIGS. 11 and 12 respectively. (a) is an image obtained when the first internal light source is turned on, (b) is an image obtained when the internal light source is turned off, and (c) is an image obtained when the second internal light source is turned on.
먼저, 도 11을 참조하면, 햇빛 등 외부 광원이 지속적으로 조사될 때에는 내부 광원의 온, 오프와 무관하게 세가지 영상이 동일하게 나타난다. 이 경우, 취득되는 영상은 (a)와 (b) 영상을 비교하는 제1 카운터값(iCnt1)에 의하여는 잔상으로 판별되지만, (a)와 (c) 영상이 거의 동일하게 나타나 제2 카운터값(iCnt2)에 의하여는 잔상 판별이 어렵다. 이 경우에는 제1 카운터값(iCnt1)가 주된 역할을 담당한다.First, referring to FIG. 11, when an external light source such as sunlight is continuously irradiated, the three images are the same regardless of whether the internal light source is turned on or off. In this case, the acquired image is determined to be an afterimage by the first counter value iCnt1 comparing the (a) and (b) images, but the (a) and (c) images are almost the same and the second counter value is obtained. (iCnt2) makes it difficult to determine afterimages. In this case, the first counter value iCnt1 plays a major role.
한편, 도 12를 참조하면, 전기 스탠드 등의 외부 광원을 불규칙하게 온, 오프를 반복한 경우, 특히 외부 광원이 온, 오프하는 주기와 내부 광원의 온, 오프하는 주기가 동일한 경우, 취득되는 영상은 (a)와 (b) 영상을 비교하는 제1 카운터값 (iCnt1)에 의하여는 잔상 판별이 어려우나, (a)와 (c)의 영상이 확연히 차이가 나므로 제2 카운터값(iCnt2)에 의해 잔상으로 판별된다. 이 경우에는 제2 카운터값(iCnt2)의 역할이 잔상을 제거하는 주된 요소이다.On the other hand, referring to Figure 12, the image is acquired when the external light source such as a floor lamp is repeatedly turned on and off irregularly, especially when the cycle of turning on and off the external light source and the cycle of turning on and off the internal light source is the same The afterimage determination is difficult by the first counter value (iCnt1) comparing the images of (a) and (b), but since the images of (a) and (c) are clearly different, the second counter value (iCnt2) It is discriminated by afterimages. In this case, the role of the second counter value iCnt2 is the main factor for removing the afterimage.
상기한 바와 같이, 외부 광원에 상관없이 제1 카운터값(iCnt1)과 제2 카운터값(iCnt2)이 실제 지문 입력이 아닌 비정상적인 입력이나 또는 다양한 형태의 잔상 입력을 제거하는데 상호 보완적인 역할을 함을 알 수 있다.As described above, regardless of the external light source, the first counter value iCnt1 and the second counter value iCnt2 complement each other to remove abnormal inputs or various types of afterimage inputs that are not actual fingerprint inputs. Able to know.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 광학식 지문 입력 장치의 블록도이다.13 is a block diagram of an optical fingerprint input device according to an embodiment of the present invention.
도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 광학식 지문 입력 장치는 프리즘(100), 조명계(110), 렌즈부(120), 영상 센서부(130), 영상 처리부(140) 및 지문 입력 제어부(150)를 포함한다.As shown in FIG. 13, an optical fingerprint input device according to an embodiment of the present invention includes a
조명계(110)는 내부 광원, 예를 들어 특정 형태로 배열된 다수의 LED를 포함하며, 이 내부 광원에 의한 빛이 프리즘(100)을 통해 지문 입력에 사용될 수 있도록 제어한다.The illumination system 110 includes an internal light source, for example, a plurality of LEDs arranged in a specific shape, and controls the light by the internal light source to be used for fingerprint input through the
프리즘(100)은 지문 입력 장치의 종류에 따라 여러 형태를 가질 수 있으며, 조명계(110)의 내부 광원에 의해 조사된 빛을 지문이 놓이는 지문 입력창에 접촉된 지문에 반사시키고 굴절시키는 등 광로를 변경하여 렌즈부(120)까지 유도한다.The
렌즈부(120)는 프리즘(100)에서 유도된 빛을 집속하여 영상 센서부(130)로 입력되도록 한다.The
영상 센서부(130)는 예를 들어 CCD, CMOS 센서 등으로 구성되며 렌즈부(120)를 통해 입력되는 빛의 광량에 따라 상응하는 전기 신호를 출력한다.The
영상 처리부(140)는 영상 센서부(130)에서 출력되는 전기 신호를 디지털 신호로 정형화하고 영상 처리하여 지문 패턴을 인식한다.The
지문 입력 제어부(150)는 조명계(110), 영상 센서부(130) 및 영상 처리부(140)를 제어하여 지문 입력 장치 전체의 동작을 제어한다.The
지문 입력 제어부(150)는 본 발명의 실시예에 따라 잔상 입력을 제거하기 위해 조명계(110)를 제어하여 내부 광원을 온시킨 후 영상 센서부(130)를 제어하여 한 프레임의 지문 영상을 획득하도록 하고, 영상 처리부(140)를 통해 획득된 영상의 16×16 블록 단위별로 에지 평균(E1n)을 산출하도록 한다.The
또한, 조명계(110)를 제어하여 내부 광원을 오프시킨 후 영상 센서부(130)를 제어하여 한 프레임의 지문 영상을 획득하도록 하고, 그 후 영상 처리부(140)를 통해 획득된 영상의 16×16 블록 단위별로 에지 평균(E2n)을 산출하도록 한 후, 산출된 에지 평균(E2n)과 이전에 산출된 에지 평균(E1n)을 비교하여 제1 카운터값(iCnt1)을 생성한다. 제1 카운터값(iCnt1)은 에지 평균(E2n)이 에지 평균(E1n)보다 큰 블록의 개수를 나타낸다.In addition, the illumination system 110 is controlled to turn off the internal light source, and then the
마찬가지로, 조명계(110)를 제어하여 내부 광원을 두 번째로 온시킨 후 영상 센서부(130)를 제어하여 한 프레임의 지문 영상을 획득하도록 하고, 영상 처리부(140)를 통해 획득된 영상의 16×16 블록 단위별로 에지 평균(E3n)을 산출하도록 한 후, 산출된 에지 평균(E3n)과 이전에 산출된 에지 평균(E1n)을 비교하여 제2 카운터값(iCnt2)을 생성한다. 이 제2 카운터값(iCnt2)은 에지 평균(E3n)에서 에지 평균(E1n)을 뺀 값의 절대값이 제1 임계값보다 큰 블록의 개수를 나타낸다.Similarly, after controlling the illumination system 110 to turn on the internal light source for the second time, the
마지막으로 지문 입력 제어부(150)는 생성된 제1 카운터값(iCnt1)과 제2 카운터값(iCnt2)을 사용하여 입력 영상의 잔상 여부를 판별한다. 즉, 지문 입력 제어부(150)는 제1 카운터값(iCnt1)이 제2 임계값보다 작고, 제2 카운터값(iCnt2)이 제3 임계값보다 작은 경우, 입력 영상을 실제 지문에 의한 입력 영상으로 판별하여 받아들이게 된다.Finally, the
따라서, 제1 카운터값(iCnt1)이 제2 임계값 이상이거나 또는 제2 카운터값(iCnt2)이 제3 임계값 이상인 경우에는, 입력 영상을 잔상에 의한 입력 영상을 판별하여 받아들이지 않고 제거하게 된다.Therefore, when the first counter value iCnt1 is equal to or greater than the second threshold value or the second counter value iCnt2 is equal to or greater than the third threshold value, the input image is removed without determining and accepting the input image due to the afterimage.
한편, 상기에서는 영상 처리부(140)와 지문 입력 제어부(150)를 별도의 블록으로 분리하여 설명하였으나, 본 발명의 기술적 범위는 여기에 한정되지 않고, 영상 처리부(140)와 지문 입력 제어부(150)가 하나의 블록 내에 함께 존재하는 것으로도 할 수 있다.Meanwhile, in the above, the
비록, 본 발명이 가장 실제적이며 바람직한 실시예를 참조하여 설명되었지만, 본 발명은 상기 개시된 실시예에 한정되지 않으며, 후술되는 특허청구범위 내에 속하는 다양한 변형 및 등가물들도 포함한다.Although the present invention has been described with reference to the most practical and preferred embodiments, the present invention is not limited to the above disclosed embodiments, but also includes various modifications and equivalents within the scope of the following claims.
본 발명에 따르면, 광학식 지문 입력 장치에서 비정상적인 입력 영상이나 또는 외부 광원에 의한 잔상 입력을 확실하게 판별하여 제거할 수 있다. 또한 잔상에 의한 오입력을 방지할 수 있기 때문에 보안성을 크게 향상시킬 수 있다.According to the present invention, it is possible to reliably discriminate and remove an abnormal input image or an afterimage input by an external light source in the optical fingerprint input device. In addition, it is possible to prevent the wrong input due to afterimages can greatly improve the security.
Claims (13)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020050039931A KR20060117137A (en) | 2005-05-13 | 2005-05-13 | Optical finger print input apparatus and method for determining finger print input on the same |
Applications Claiming Priority (1)
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KR1020050039931A KR20060117137A (en) | 2005-05-13 | 2005-05-13 | Optical finger print input apparatus and method for determining finger print input on the same |
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Family Applications (1)
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KR1020050039931A KR20060117137A (en) | 2005-05-13 | 2005-05-13 | Optical finger print input apparatus and method for determining finger print input on the same |
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-
2005
- 2005-05-13 KR KR1020050039931A patent/KR20060117137A/en not_active Application Discontinuation
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