KR20060133676A - 융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점추출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지문이미지의 특이점 및 중심점 추출 방법에 관한 것으로서, 지문인식장치에 입력된 지문의 품질이 열악한 경우에도 지문이미지의 특이점과 중심점을 정확하게 찾을 수 있는 방법에 관한 것이다. 본 발명에서는, 지문인식장치를 통해 입력된 지문이미지의 전체 융선에서, 주변 융선들간의 상관관계 정보를 통해 다수의 특이점(Singular)을 추출하고, 상기 각각의 특이점을 중심으로 한 일정 영역에서 실제 융선만을 일정거리 추적하여 융선의 방향을 정한다. 융선을 일정거리 추적한 후에는, 융선 추적의 시작점과 종료점 사이에 직선을 긋고, 상기 직선에 수직인 기준선 상의 기준점을 사이에 두고 상기 시작점 및 종료점이 이루는 사잇각의 최소값을 구함으로써 중심점을 구할 수 있다.

지문이미지, 융선, 특이점, 중심점

Description

융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점 추출 방법{Method for Extracting Singular and Core Point of Fingerprint Image Using Ridge Direction}

도 1은 일반적인 지문이미지의 모양을 나타낸 것이다.

도 2는 본 발명에 따라 융선 방향 정보를 이용한 중심점 추출 과정을 나타낸 흐름도이다.

도 3은 지문이미지 중에서 배경영역을 제거한 모습을 나타낸 것이다.

도 4는 지문이미지 상에서 융선의 두께를 추정하는 방법을 표현한 것이다.

도 5는 가버필터를 통해 각각 4방향(0도, 45도, 90도, 135도)으로 향상된 지문이미지를 나타낸 것이다.

도 6은, 도 3의 지문이미지로부터 추출된 각 블록별 융선의 대표방향을 도시한 것이다.

도 7은 본 발명에 따라 지문이미지의 특이점을 추출하는 과정을 나타낸 것이다.

도 8은 본 발명에 따라 추출된 3개의 특이점이 표시된 지문이미지를 나타낸 것이다.

도 9는 본 발명에 따라 지문이미지의 중심점을 추출하는 방법을 나타낸 도면이다.

본 발명은 지문이미지의 특이점 및 중심점 추출 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 지문인식장치에 입력된 지문이미지의 품질이 좋지 않은 경우에도 지문이미지의 정확한 중심점을 찾을 수 있는 방법에 관한 것이다.

최근 컴퓨터의 광범위한 보급과 인터넷 네트워크의 급속한 발전에 따라, 이들을 이용한 전자 상거래, 금융 거래 등이 활발히 이루어지고 있는데, 이와 함께 보안과 인증에 관한 사항이 새로운 사회 문제로 되고 있다. 이러한 보안과 인증에 대한 수단으로서, 각 개인의 고유한 신체적 특성을 이용한 바이오 매트릭스 기술에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있는 실정이다.

바이오 매트릭스 기술은 대표적으로, 개인의 홍채, 혈관 배치 모양, 지문이미지 등에 관한 인증기술이 있는 데, 특히 지문인증시스템의 경우, 인증의 간편성이나 정확성이 다른 생체인증수단에 비해 우수하여 가장 활발히 이용되고 있는 분야이다. 인증수단으로서의 지문(Fingerprint)은, 손가락 끝에 있는 융선(Ridge)과 골(계곡;Valley)로 이루어진 형상으로서, 각 개인마다 독특한 형상을 지니고 있고 세월의 흐름에 따라 모양이 변하지 않기 때문에 개인인증 수단으로서 출입관리, 범죄수사, 신분증 등 다양한 분야에 이용되어 왔다.

지문인증시스템은, 인증을 받게 되는 각 개인의 지문이미지 정보를 사전에 데이터베이스에 저장하였다가, 지문인식장치를 통해 인증을 요청하는 자의 지문이미지가 입력된 경우, 상기 저장된 지문이미지와 상기 입력된 지문이미지의 특징점 분포 또는 융선 흐름 등의 특징을 비교함으로써 양자의 일치여부를 판단한다.

도 1은 통상적인 지문이미지의 모양을 나타낸 것이다. 도시된 바와 같이, 도 1의 지문이미지는, 지문이미지에서 선 모양으로 나타나고 실제 지문에서는 산맥과 같이 솟아오른 부분에 해당하는 융선(Ridge)(2), 융선과 융선 사이에 계곡과 같이 파인 부분에 해당하는 골(valley)(4), 융선이 부드럽게 흐르다가 끊어지는 점인 끝점(Ending point)(6), 융선이 부드럽게 흐르다가 갈라지는 점인 분기점(Bifurcation)(8), 지문의 융선흐름이 세방향에서 모이는 점에 해당하는 델타점(Delta point)(10) 및 융선의 굴곡이 가장 큰 점인 중심점(Core point)(12) 등이 표시되어 있다.

지문인식은, 일반적으로 지문이미지의 특징점(끝점, 분기점)의 매칭여부를 통해 이루어지는데, 여기서 특징점의 종류, 위치, 방향, 상호관계 정보 등의 일치여부가 판단된다. 지문이미지의 매칭여부 판단시, 입력된 지문이미지의 중심점(Core point)과 미리 저장된 지문이미지의 중심점을 기준으로 양 지문을 오버랩 시킨 후 특징점 정보의 일치여부를 판단하게 된다. 따라서 지문인증에 있어서 입력된 지문이미지의 정확한 중심점을 추출하는 것은 매우 중요한 과정이다.

그러나 입력된 지문이미지의 품질이 열악하거나, 지문이미지가 한쪽으로 치우쳐서 입력된 경우, 정확한 중심점 추출이 어렵게 된다. 예컨대, 사용자가 자신의 지문을 지문인식장치에 입력시키기 위해 스캐너 창에 자신의 손가락 끝을 접촉시키는 경우, 상기 손가락의 접촉압력에 따라 획득하는 지문이미지의 명암이 너무 흐리거나 진하게 될 수 있고, 접촉위치에 따라 지문이미지의 중심점의 위치가 중심에서 벗어나 한 쪽으로 치우치거나, 너무 기울어지게 될 수 있다. 이처럼 지문인식장치에 입력되는 지문이미지의 품질이 열악하면, 지문이미지의 중심점을 찾지 못하거나 중심점을 잘못 찾는 경우가 발생할 수 있다.

이러한 사정으로, 새로 입력된 지문이미지의 중심점을 찾지 못하거나 잘못된 중심점을 찾게 되면 지문인증에 오류가 발생할 수 있다.

따라서, 지문인식장치로 입력되는 지문이미지의 품질이 열악한 경우에도, 지문이미지의 정확한 중심점을 찾을 수 있는 기술이 요청되고 있는 실정이다.

본 발명은, 지문이미지의 품질이 열악한 경우에도 지문이미지의 정확한 중심점을 추출할 수 있도록, 입력된 지문이미지의 전체 융선에 있어서, 주변 융선간의 상호 연결정보를 통해 하나 이상의 특이점을 추출하고, 각각의 특이점을 중심으로 한 일정 영역에서 실제 융선만을 추적하여 융선의 방향을 정한 후, 일정거리 내에 속하는 융선을 추적하여 융선 탐색 시작점과 끝점의 연결정보를 활용함으로써 지문이미지의 중심점을 추출할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특이점 및 중심점 추출 방법은, 지문인식장치를 통해 획득된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록 별로 융선의 두께를 추정하는 단계; 상기 지문이미지를 필터링하여 지문이미지의 융선 구조를 향상시키는 단계; 상기 융선 구조가 향상된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록의 화소에 대해 융선 방향을 구하는 단계; 상기 융선 방향이 표시된 지문이미지 중 일정크기의 블록 영역 내에서 융선들의 상관관계를 계산하는 단계; 상기 융선들의 상관관계 정보를 이용하여 지문이미지의 특이점을 추출하는 단계; 상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 상기 융선 두께 추정 정보를 이용하여 각 융선의 흐름을 일정거리 추적하는 단계; 및 상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 기준점을 정하고, 상기 기준점을 중심으로 상기 추적된 각 융선흐름의 시작점 및 종료점이 이루는 사잇각을 구하는 단계를 포함한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명에 따라 융선 방향 정보를 이용한 특이점 및 중심점 추출 과정을 나타낸 흐름도이다. 본 발명에 따른 특이점 및 중심점 추출방법은, 도시된 바와 같이, 지문영역 분리단계(S10), 융선두께 추정 단계(S20), 지문이미지 향상 단계(S30), 융선방향 계산 단계(S40), 융선 상관관계 계산 단계(S50), 특이점 추출 단계(S60), 융선흐름 추적 단계(S70), 중심점 추출 단계(S80)로 구성된다. 각 단 계를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

먼저, 지문이미지 처리속도를 향상하기 위해, 지문인식장치 등을 통해 획득된 지문이미지 중에서, 특징점 추출이 가능한 유효한 지문영역을 배경영역과 분리하는 작업을 수행한다(S10). 예컨대, 획득된 지문이미지의 전체 영역을 일정 크기의 블록으로 분할한 후, 각 블록 별로 화소의 상관관계를 비교 분석하여, 융선이 놓여진 부분을 유효한 지문영역으로 하고, 잡음이나 지문이 번진 부분 및 이미지의 외곽부분을 배경영역으로 분리하는 과정을 수행한다. 도 3은 배경영역이 제거된 지문이미지를 나타낸 것이다.

융선 두께 추정 단계(S20)에서는 상기 유효한 지문영역에서 각 구분된 블록별로 융선의 두께를 추정한다. 추정된 융선 두께에 대한 정보는 융선흐름을 추적하는 과정(S70)에서 활용된다.

도 4는 지문이미지 상에서 융선의 두께를 추정하는 방법을 표현한 것이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 지문이미지(50)에 있어서, 융선방향(D; ridge direction)에 수직인 일정 크기의 영역(B) 내에서 융선(51)과 골(52)을 구분하고, 각 융선 지점을 중심으로, 좌우 골 지점 거리와의 중간점들의 직선거리(W; width)를 융선 두께로 추정할 수 있다.

지문이미지 향상단계(S30)에서는, 지문이미지에 가버 필터(Gabor filter) 등을 적용하여, 지문 융선 구조를 향상하는 단계이다. 가버 필터는 주파수와 방향성 선택이 강한 대역통과필터(Band Pass Filter)로서, 가버 필터의 적용 목적은, 융선 구조를 강하게 하면서 잡음을 제거하고 지문이미지에서 특별한 방향성 정보를 얻는 데 있다. 수학식1은, 지문이미지 향상에 주로 쓰이는 가버필터에 관한 수학식이다. 지문이미지의 융선구조 향상을 위해, 원래의 지문이미지에 수학식1을 적용할 수 있다.

도 5는 가버필터를 사용하여 지문 융선 흐름을 각각 4방향(0도, 45도, 90도, 135도)으로 향상시킨 예를 보여주고 있다. 위와 같이 각 방향의 지문구조를 향상시킨 후 이들을 합하여 재구성하면, 전체적으로 융선구조가 향상된 지문이미지를 얻을 수 있다.

융선 방향 계산 단계(S40)는, 상기 융선구조가 향상된 지문이미지를 중첩되지 않는 블록(ω×ω)으로 분할한 후, 각 블록의 화소(i, j)에 대해 3×3 소벨 마스크를 적용하여 융선의 대표방향을 결정하는 단계이다. 3×3 소벨 마스크는 윤곽선 검출에 있어 대표적인 미분연산자이다.

이와 같이 소벨 마스크를 적용하여 계산한 후, 각 화소(i, j)를 중심으로 하는 블록 내 융선의 주방향 θ(i, j)을 구한다. 이 경우, 아래와 같은 (수학식2)를 이용하여 융선의 주방향을 결정할 수 있다.

도 6은, 도 3의 지문이미지로부터 추출된 각 블록별 융선의 대표방향을 도시한 것이다. 도시된 바와 같이, 각 융선의 방향은 특정 각도의 방향을 향하고 있다.

융선 상관관계 계산 단계(S50)에서는, 상기 추출된 융선 대표 방향에 수학식3을 적용하여 융선들 간의 상관관계를 계산한다. 도 7은 본 발명에 따라 융선들 간의 상관관계를 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도시된 바와 같이, 지문이미지를 일정크기(도 7에서는 5×5 소블록 집합)의 정사각형 블록(70)으로 구분하고, 새로운 블록(70) 내에서 수학식3-1과 수학식3-2를 각각 적용하여 D1, D2의 값을 구한다.

여기서 D1은 새로운 블록(70) 내에서 0~90도 사이의 각도를 갖는 융선들의 수의 합이고, D2는 새로운 블록(70) 내에서 90~180도 사이의 각도를 갖는 융선들의 수의 합이다.

D1, D2의 값을 구한 후, 상기 블록(70) 내 전체 융선들의 수를 반으로 나눈 수(w/2)에서 상기 D1, D2의 값을 각각 뺀 값의 합(P)을 구한다(수학식3-3). 이와 같은 방식으로 상기 블록(70)외에 다른 좌표의 정사각형 블록에 대해서도 수학식3을 적용하여, 각각의 정사각형 블록에 대한 P값을 구한다.

특이점 추출 단계(S60)에서는, 상기 수학식3-3을 적용하여 구한 P값 중에서, 가장 작은 값을 갖는 순서대로 특이점으로 지정한다. 도 8은 본 발명에 따라 정사각형 블록 안에서 추출된 특이점이 표시된 지문이미지를 나타낸 것이다. 도시된 바와 같이, 도 8의 지문이미지에서는 3개의 특이점(P1, P2, P3)이 표시되어 있는데, 수학식3-3에 따라 가장 작은 P값을 갖는 순서대로 P1, P2, P3를 지정한 것이다.

융선 흐름 추적 단계(S70)에서는 단계 S10에서 구분되었던 유효한 지문영역을, 일정한 크기의 정사각형 블록으로 분할한 후, 단계 S20에서 구한 블록별 융선두께 추정정보를 참조하여, 융선의 흐름을 직접 추적한다.

중심점 추출단계(S80)에서는, 상기 단계 S60에서 추출된 특이점 및 상기 융선 흐름 추적 단계(S70)에서 구한 융선 흐름 정보를 이용하여 지문이미지의 중심점을 추출한다.

도 9는 본 발명에 따른 중심점 추출방법을 설명하기 위한 도면이다. 구체적 으로 살펴보면, 특이점을 중심으로 한 일정 영역 내에서, 융선 흐름의 시작점(91)부터 일정거리를 추적하여 종료점(92)을 정한다. 도 9에서는, 8개 블록의 융선을 추적한 모습이 나타나 있다. 중심점을 추출하기 위해, 상기한 바와 같이 정해진 시작점(91)과 종료점(92)의 사이를 직선으로 연결하고, 상기 직선의 1/2 지점(93)에서, 상기 직선과 직교하는 기준선(94)을 긋는다. 그러고 나서, 상기 1/2 지점(93)에서 기준선(94)을 따라 일정거리(도 9에서는 8픽셀) 떨어진 지점을 기준점(95)으로 지정한다. 이와 같이, 시작점(91), 종료점(92) 및 기준점(95)을 지정한 상태에서, 기준점을 중심으로 하여 시작점(91)과 기준점(95)을 연결하는 직선 및 종료점(92)과 기준점(95)을 연결하는 직선이 이루는 사잇각(96)을 구한다.

상기한 방식으로 특이점을 중심으로 한 일정 영역 내의 각 융선 별로 사잇각을 구하고, 최소의 사잇각을 갖는 융선의 경우, 그 시작점과 종료점을 잇는 직선의 1/2 지점을 중심점으로 한다.

이상 본 발명의 특정 실시예를 도시하고 설명하였으나, 본 발명의 기술사상은 첨부된 도면과 상기한 설명내용에 한정하지 않으며 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 변형이 가능함은 이 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명한 사실이며, 이러한 형태의 변형은, 본 발명의 정신에 위배되지 않는 범위 내에서 본 발명의 특허청구범위에 속한다고 볼 것이다.

이상 살펴 본 바와 같이, 본 발명은, 입력된 지문이미지의 전체 융선에 있어 서, 주변 융선간의 상호 연결정보를 통해 다수의 특이점을 추출하고, 각각의 특이점을 중심으로한 일정영역에서 실제 융선만을 추적하여 융선의 방향을 정하고, 일정거리 내에 속하는 융선을 추적하여 융선 탐색 시작점과 끝점의 연결정보를 활용하여 중심점을 추출함으로써, 지문이미지의 품질이 열악한 경우에도 지문이미지의 정확한 중심점을 추출하는 것이 가능하다.

Claims (8)

1. 지문인식장치를 통해 획득된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록 별로 융선의 두께를 추정하는 단계;

   상기 지문이미지를 필터링하여 지문이미지의 융선 구조를 향상시키는 단계;

   상기 융선 구조가 향상된 지문이미지를 복수개의 블록으로 구분하고 각 블록의 화소에 대해 융선 방향을 구하는 단계;

   상기 융선 방향이 표시된 지문이미지 중 일정크기의 블록 영역 내에서 융선들의 상관관계를 계산하는 단계;

   상기 융선들의 상관관계 정보를 이용하여 지문이미지의 특이점을 추출하는 단계;

   상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 상기 융선 두께 추정 정보를 이용하여 각 융선의 흐름을 일정거리 추적하는 단계; 및

   상기 특이점을 중심으로 한 일정영역 내에서 기준점을 정하고, 상기 기준점을 중심으로 상기 추적된 각 융선흐름의 시작점 및 종료점이 이루는 사잇각을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 융선 두께를 추정하기 전에, 상기 지문인식장치를 통해 획득된 지문이 미지 중에서 특징점 추출이 가능한 유효영역을 배경영역과 분리하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 융선구조 향상을 위해 상기 배경영역이 제거된 지문이미지에 가버필터가 적용되는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
4. 제1항에 있어서,

   상기 융선의 방향은, 상기 융선구조가 향상된 지문이미지의 각 블록의 화소에 3×3 소벨 마스크를 적용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
5. 제1항에 있어서,

   상기 융선들의 상관관계를 계산하는 단계는, 상기 일정크기의 블록 영역 내에서 0도에서 90도 사이의 융선방향수를 합한 값(D1)과 90도에서 180도 사이의 융선방향수를 합한 값(D2)을, 상기 새로운 블록수를 절반으로 나눈 값(w/2)으로부터 각각 차하고, 상기 차한 두 값의 합(P)을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
6. 제5항에 있어서,

   상기 특이점은, 상기 P값의 크기가 작은 블록영역 순서대로 추출하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
7. 제1항에 있어서,

   상기 기준점은 상기 시작점 및 종료점을 연결한 직선의 1/2지점을 지나고 상기 연결 직선에 수직하는 기준선 상에서 상기 1/2지점과 일정거리 떨어진 지점에 위치한 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.
8. 제1항에 있어서,

   상기 사잇각이 최소값을 가질 때에 그 최소값을 가지는 융선흐름의 시작점 및 종료점을 연결하는 직선의 1/2 지점을 중심점으로 하는 것을 특징으로 하는 지문이미지의 중심점 추출방법.

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