KR20080050460A - 생체계측 센서 - Google Patents

Abstract

생체계측 평가를 위해 제공된 샘플의 진성을 평가하는 하기 위한 방법이 묘사된다. 샘플로부터 산란된 광은 수광된다. 다중의 이미지는 형성되고, 각 이미지는 광학 조건들의 하나에서 수광된 광으로부터 형성된다. 조직 측정값의 세트는 생성되고, 각 조직 측정값은 이미지의 하나로부터 생성된다. 생성된 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 샘플과 일치하는지의 여부가 판단된다.

피부 부위, 생체계측, 센서, 광학 조건, 플래튼, 광원, 윈도우 무빙 분석

Description

생체계측 센서{BIOMETRIC SENSORS}

관련 출원들의 상호 참조

본 출원은 이하의 각 출원의 출원일의 이득을 주장한다:

미국 특허 출원 제11/216,006호(발명의 명칭: "COMPARATIVE TEXTURE ANALYSIS OF TISSUE FOR BIOMETRIC SPOOF DETECTION", 출원일: 2005년 9월 1일, Robert K. Rowe); 미국 특허 출원 제11/458,619호(발명의 명칭: "TEXTURE-BIOMETRICS SENSOR", 출원일: 2006년 7월 19일, Robert K. Rowe); 그리고 미국 특허 출원 제11/458,607호(발명의 명칭: "WHITE LIGHT SPECTRAL BIOMETRIC SENSORS", 출원일: 2006년 7월 19일, Robert K. Rowe 외).

기술분야

본 발명은 일반적으로 생체계측에 관한 것이다. 더욱 구체적으로는, 본 발명은 스펙트럼 정보를 이용하는 생체계측 측정의 수행 방법 및 장치에 관한 것이다.

"생체계측(Biometrics)"이란 일반적으로 생물체의 특성의 통계적인 분석을 의미한다. 생체계측의 한 카테고리는 "생체계측 신원확인(biometric identification)"을 포함하고, 보통 자동으로 사람들의 신원 확인을 제공하거나 사람들의 신원이라고 일컬어지는 것을 증명하는 두 가지 모드 중 하나의 모드 하에 작동한다. 생체계측 감지 기술은 사람의 신체적인 특징이나 행동 특성을 측정하고, 그 특징들을 미리 기록된 유사한 측정값들과 비교하여 매치되는 값이 있는지의 여부를 결정한다. 생체계측 신원확인에 일반적으로 사용되는 신체적인 특징은 얼굴, 홍채, 손의 형태, 혈관의 구조와, 모든 생체 계측 신원확인 특징에서 가장 일반적으로 행하여지는 지문의 모양을 포함한다. 채취된 지문을 분석하는 일반적인 방법들은 광학, 전기용량, 무선주파수, 열, 초음파, 그리고 몇몇의 서로 다른 덜 일반적인 기술들을 포함한다.

대부분의 지문-채취 방법은 손가락의 표면과 매우 가까운 또는 표면에서 피부의 특성을 측정하는 것을 토대로 한다. 특히, 광학적인 지문 리더기들은 일반적으로 센서 플래튼(platen)과 그 위에 자리하는 손가락 사이의 굴절률의 차이의 존재 또는 부재를 토대로 한다. 지문의 공기가 차는 골이 플래튼의 특정 위치 위에 있을 때, 공기-플래튼 굴절률 차이 때문에 플래튼에서 전내부 반사("TIR")가 일어난다. 대안적으로, 적합한 굴절률의 피부가 플래튼과 광학적 접촉을 하면, 이 위치에서 TIR은 광이 플래튼-피부 접촉 영역을 가로지르게 하면서 "지연시킨다(frustrated)". 손가락이 플래튼과 접촉하는 지역의 가로지르는 TIR에서의 차이의 지도는 전통적인 광학 지문 리더기의 기초를 형성한다. 밝은 영역과 어두운 영역의 광학 장치에서 광학 접촉 영역의 이 편차를 탐지하기 위해 사용되는 많은 광학적인 장치가 있다. 보통, 준단색의 하나의 광선이 이 TIR-베이스의 측정수단으로 사용된다.

또한, 비(non)-TIR 광학 지문 센서도 존재한다. 대부분의 경우, 이 센서들은 광을 피부로 확산시키는 손가락 끝의 앞, 옆, 뒤를 조명하기 위한 준단색의 어떤 장치를 토대로 한다. 지문 이미지는 봉우리와 골의 피부-플래튼 경계를 가로지르는 광 전달의 차이에 따라 구성된다. 광학 전달의 차이는 당업계에 있어서 잘 알려진, 골에서의 어떤 중간의 공기 갭에 따른 프레넬(Fresnel) 반사 특성에 따라 존재한다.

광학 지문 리더기는 특히 이상적이지 못한 상태에 따른 이미지 품질 문제에 민감하다. 만약 피부가 너무 건조하면, 플래튼으로의 굴절률 정합은 제대로 발휘되지 못하고, 조악한 이미지 명암대비의 결과를 남긴다. 유사하게, 손가락이 너무 젖어 있으면, 손가락의 골은 물로 채워질 수 있어 광학 커플링(coupling)이 전 지문 지역을 가로질러 일어나고 이미지 명암대비를 현저하게 떨어뜨린다. 플래튼에의 손가락의 압력이 너무 작거나 너무 큰 경우, 피부나 센서에 이물질이 있는 경우, 피부가 늙었고/또는 낡은 경우, 혹은 특정 인종 그룹과 매우 어린 아이들과 같은 케이스에서 있을 수 있는 너무 미세한 특성들이 존재하는 경우 유사한 결과가 발생할 수 있다. 이 결과들은 이미지 품질을 떨어뜨리고 그 때문에 지문 센서의 전반적인 성능을 저해한다. 어떤 경우에는, 시판의 광학 지문 리더기들은 이런 결과들을 완화하고 성능을 복원하기 위해 실리콘과 같은 연질 재료의 박막을 포함한다. 연질 재료로서, 막이 손상, 마모 및 오염되면 유지 관리 없는 센서의 이용을 제한한다.

전기 용량, RF, 그리고 다른 것들과 같은 양식은 물론 TIR에 기초한 것들과 같은 광학 지문 리더기는 일반적으로 습득하는 동안 존재하는 이상적이지 않은 이미지 상태에 의해 약간 정도 영향을 받는 이미지를 생성한다. 이미지 결과의 조직 상의 특성의 분석은 따라서 사람 피부의 조직상의 특성을 관찰하기에 제한하거나 흐리게 할 수 있는 샘플링 상태에 의해 영향을 받는다. 이 결과 그러한 센싱 양식에서 조직의 사용이 제한된다.

생체계측 센서, 특히 지문 생체계측 센서는 가짜 샘플의 다양한 형태에 의해 잘못 작동하기 쉽다. 지문 리더기와 같은 경우, 리더기에 종이, 젤라틴, 에폭시, 라텍스와 같은 무생물의 물질 종류가 포함된 인증받은 사용자의 지문 패턴을 제공하는 많은 방법이 알려져 있다. 따라서, 지문 리더기가 신뢰성이 높게 지문 패턴의 매칭의 존재나 부재를 판단하도록 고려되더라도, 많은 보통의 센서들에서 확인하기 힘들 수 있는, 전체 시스템에 진성의 살아있는 손가락으로부터 얻어지는 매칭 패턴인 것을 확실하게 보증하는 것이 중요하다.

일부 생체계측 센서에서 잘못 작동되는 다른 방법은 리플레이(replay)에 따른 이용을 통할 수 있다. 이 시나리오에서, 방해자는 인증된 사용자가 시스템을 사용할 때 센서로부터 나오는 신호를 기록한다. 나중에, 방해자는 이전에 기록된 인증된 신호가 시스템으로 들어오는 것과 같이 센서를 조작한다. 결국, 센서 그 자체를 우회하고 생체계측으로부터 확보된 시스템으로의 접근을 얻는다.

보다 강건하고, 더욱 안전하며, 그리고 에러가 잘 나지 않게 생체계측 센서를 만드는 일반적인 접근은 당업계에 있어서 때때로 언급되는 "이중의(dual)", "조합의(combinatoric)", "층을 이룬(layered)", "융합된", "다양한 생체계측의(multibiometric)", 혹은 "다인자의 생체계측의(multifactor biometric)" 센싱을 이용하여 생체계측 신호의 광원들을 결합하는 것이다. 이 방법으로 강화된 보안을 제공하기 위해서, 생체계측 기술은 몸의 서로 다른 기술 측정 부분과 같은 방법을 결합하고 그와 동시에 서로 다른 샘플이나 결합한 서로 다른 센서들을 오작동하게 하는 기술을 이용함으로써 오작동되는 것을 방지한다. 기술이 몸의 같은 부분을 주시하는 방법으로 결합할 때, 기술은 "단단히 쌍을 이룬(tightly coupled)"이라고 불린다.

글루코오스, 알코올, 헤모글로빈, 요소, 그리고 콜레스테롤과 같은 생리적인 분석대상의 비침습성(noninvasive) 광학 측정의 정확성은 피부 조직의 편차에 의해 역효과가 있을 수 있다. 어떤 경우에 생체계측 측정으로 하나나 그 이상의 생리 분석대상을 결합하여 측정하는 것은 유익하다. 그러한 이중의 측정은 상업 및 법의 집행 시장 양쪽에 흥미와 적용의 가능성을 가진다.

따라서, 당업계에 있어서 다색스펙트럼 이미지 시스템 및 방법을 이용한 생체계측 센싱과 분석 대상물 평가를 위한 개량된 방법 및 시스템에 대한 일반적인 요구가 있다.

따라서, 본 발명의 실시형태는 생체계측 평가를 위해 제공된 샘플의 진성을 평가하는 방법을 제공한다. 샘플은 복수의 별개의 광학 조건에서 조명된다. 샘플로부터 산란된 광은 수광된다. 복수의 이미지가 형성되고, 각각의 이미지는 복수의 별개의 광학 조건의 각각에 대해 수광된 광으로 형성된다. 복수의 조직 측정값(texture measure)은 생성되고, 각각의 조직 측정값은 복수의 이미지의 각각으로부터 생성된다. 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 샘플과 일치하는지의 여부를 판단한다. 조직 측정값은 이미지-명암 대비(image-contrast) 측정값이 어떤 특정한 실시 형태인 것을 포함할 수 있다.

별개 광학 조건에서의 샘플의 조명은 복수의 뚜렷한 파장을 가지는 광으로, 복수의 별개의 편광 조건에서, 복수의 뚜렷한 조명 각도 등으로 조명함으로써 얻어질 수 있다.

조직 측정값은 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우(moving-window) 분석에 의한 몇 가지 실시형태에서 생성될 수 있다. 어떤 경우에는 복수의 조직 측정값은 특정 공간 주파수 안에서 이미지 명암대비의 측정값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 샘플이 복수의 뚜렷한 파장을 가지는 광으로 조명될 때, 붉은 조명하에서 이미지 명암대비가 파란 조명하에서 이미지 명암대비보다 작다는 것이 확인될 수 있다. 대안적으로, 붉은 조명하에서의 이미지 명암대비는 미리 정해진 값보다 작다는 것이 확인될 수 있다. 공간적인 무빙-윈도우 분석은 어떤 경우에는 복수의 이미지에서 무빙-윈도우 푸리에 변환을 계산함으로써 수행될 수 있다. 대안적으로, 복수의 이미지의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 일 실시형태에서, 무빙-윈도우 집중 측정값은 무빙-윈도우 평균값을 포함하고, 무빙-윈도우 변화 측정값은 무빙-윈도우 표준 편차를 포함한다. 다른 실시형태에서, 무빙-윈도우 집중 측정값은 무빙-윈도우 평균값을 포함하고, 무빙-윈도우 변화 측정값은 무빙-윈도우 범위를 포함한다.

샘플 진성의 판단은 다차원의 공간에서 한점까지의 복수의 조직 측정값의 지도를 만들기 위해 다차원의 스케일링을 적용함으로써 이루어질 수 있다. 그 점이 인증된 공공연한 생물 조직인 샘플과 대응하는 다차원의 공간의 미리 정해진 지역에 존재하는지의 여부의 판단을 가능케 한다. 일 실시형태에서, 다차원의 공간은 이차원의 공간이다.

다른 실시형태에서, 생체계측 기능을 수행하는 방법이 제공된다. 개인의 목적 피부 부위는 조명 광으로 조명된다. 목적 피부 부위는 표면과 접촉한다. 목적 피부 부위로부터 산란된 광은 실질적으로 표면을 포함하는 평면에서 수광된다. 이미지는 수광된 광으로부터 형성된다. 이미지 조직 측정값은 이미지로부터 생성된다. 생성된 이미지 조직 측정값은 생체계측 기능을 수행하기 위해 분석된다.

특정 실시형태에서, 생체계측 기능은 가짜를 막는(antispoofing) 기능을 포함한다; 그러한 실시형태에서 이미지 조직 측정값은 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하기 위해 분석된다. 다른 실시형태에서 생체계측 기능은 신원확인 기능을 포함한다; 그러한 실시형태에서 이미지 조직 측정값은 개인의 신원확인을 판단하기 위해 분석된다. 또 다른 실시형태에서, 생체계측 기능은 인구 통계나 인체 측정의 기능을 포함한다; 그러한 실시형태에서 이미지 조직 측정값은 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하기 위해 분석된다.

목적 피부 부위로부터 산란된 광은 이미지 탐지기에서 수광되면서, 표면은 이미지 탐지기의 표면일 수 있다. 대안적으로, 광의 패턴은 해당 패턴의 실질적인 분해(degradeation)나 감쇠 없이 평면에서부터 해당 평면의 바깥에 있는 이미지 탐지기로 광의 패턴을 중계(translation)될 수 있고, 이때 중계된 패턴은 이미지 탐지기에서 수광된다. 다른 실시형태에서 목적 피부 부위로부터 수광되는 광은 단색의 이미지 탐지기에서 또는 컬러 이미지 탐지기에서 수광될 수 있다.

다른 실시형태에서, 조명 광은 백색광이다. 이미지는 서로 다른 파장에 대응하는 복수의 이미지를 포함할 수 있다. 따라서 이미지 조직 측정값은 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행함으로써 생성될 수 있다. 예를 들어, 무빙-윈도우 푸리에 변환은 복수의 이미지로 계산될 수 있다. 대안적으로, 복수의 이미지의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값은 계산될 수 있다.

생체계측 기능을 수행하기 위해 생성된 이미지 조직 측정값을 분석할 때, 생성된 이미지 조직 측정값은 참조 이미지 조직 측정값과 비교될 수 있다. 어떤 경우, 참조 이미지 조직 측정값은 목적 피부 부위는 실질적으로 참조 피부 부위와는 다른, 참조 피부 부위로부터 산란된 광으로부터 형성된 참조 이미지로부터 생성된다. 특정 실시형태에서 생체계측 기능을 수행할 때 수광된 광의 스펙트럼 특징은 참조 스펙트럼 특징과 비교된다.

또 다른 실시형태에서, 생체계측 센서는 제공된다. 센서는 표면, 조명 하위시스템, 탐지 하위시스템, 그리고 연산 장치를 포함한다. 표면은 목적 피부 부위와 접촉에 적합하다. 조명 하위시스템은 목적 피부 부위가 표면에 접촉할 때 목적 피부 부위를 조명한다. 탐지 하위시스템은 광은 실질적으로 표면을 포함하는 평면에서 수광되는, 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광한다. 연산 장치는 탐지 하위시스템과 연결되고, 수광된 광으로부터 이미지를 형성하라는 명령을 가진다. 또한, 이미지로부터 이미지 조직 측정값을 생성하라는 명령과 생체계측 기능을 수행하기 위해 생성된 이미지 조직 측정값을 분석하라는 명령을 가진다.

센서로 수행될 수 있는 많은 서로 다른 생체계측 기능이 있다. 일 실시형태에서, 생체계측 기능은 연산 장치가 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하라는 명령을 가지며, 가짜를 막는 기능을 포함한다. 다른 실시형태에서, 생체계측 기능은 연산 장치가 생성된 이미지 조직 측정값으로부터 개인의 신원을 판단하라는 명령을 가지며, 신원확인 기능을 포함한다. 또 다른 실시형태에서, 생체계측 기능은 연산 장치에서 생성된 이미지 조직 측정값으로부터 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하라는 명령을 가지며, 인구 통계나 인체 측정의 기능을 포함한다.

어떤 경우에는, 생체계측 센서는 이미지 탐지기를 추가로 포함한다. 일 실시형태에서, 탐지 하위시스템은 이미지 탐지기를 포함하고 이미지 탐지기에서 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하도록 설정되며, 표면은 이미지 탐지기의 표면이다. 다른 실시형태에서 이미지 탐지기는 평면 바깥에 있다. 광학장치는 패턴의 실질적인 분해나 감쇠 없이 평면에서 이미지 탐지기로 광의 패턴을 중계하도록 설정된다. 탐지 시스템은 이미지 탐지기를 포함하고, 이미지 탐지기에서 중계된 패턴을 수광하도록 설정된다. 이미지 탐지기는 다른 실시형태에서 단색의 이미지 탐지기 또는 컬러 이미지 탐지기를 포함할 수 있다.

어떤 경우에는, 조명 하위시스템은 백색광으로 목적 피부 부위를 조명하도록 설정된다. 이미지 조직 측정값을 생성하라는 명령은 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하라는 명령을 포함하며, 이미지는 서로 다른 파장에 대응하는 복수의 이미지로 구성될 수 있다. 예를 들어 일 실시형태에서 복수의 이미지의 무빙-윈도우 푸리에 변환을 계산하라는 명령이 존재할 수 있고, 반면에 다른 실시형태는 복수의 이미지의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하라는 명령을 가진다.

일 실시형태에서, 생체계측 기능을 수행하기 위해 생성된 이미지 조직 측정값을 분석하라는 명령은 생성된 이미지 조직 측정값과 참조 이미지 조직 측정값을 비교하라는 명령을 포함한다. 목적 피부 부위는 실질적으로 참조 피부 부위와는 다르며, 상기 참조 이미지 조직 측정값은 참조 피부 부위로부터 산란된 광으로부터 형성된 참조 이미지로부터 생성될 수 있다. 특정 실시형태에서, 연산 장치는 생체계측 기능을 수행할 때 수광된 광의 스펙트럼 특징과 참조 스펙트럼 특징을 비교하라는 명령을 추가로 가진다.

또 다른 실시형태에서, 생체계측 센서는 제공된다. 백색광 조명 하위시스템은 백색광으로 개인의 목적 피부 부위를 조명한다. 탐지 하위시스템은 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하고 수광된 광이 입사하는 컬러 촬영 장치(color imager)를 포함한다. 연산 장치는 컬러 촬영 장치에서 수광된 광으로부터 목적 피부 부위의 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 취득하라는 명령을 가진다. 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 개인의 조명받은 조직의 상이한 용적에 대응한다. 또한, 연산 장치는 생체계측 기능을 수행하기 위해 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령을 가진다.

일 실시형태에서, 생체계측 기능은 가짜를 막는 기능을 포함하고 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하라는 명령을 포함한다. 다른 실시형태에서, 생체계측 기능을 수행하기 위해 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하기 위해 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령을 포함한다. 또 다른 실시형태에서, 생체계측 기능을 수행하기 위해 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 개인의 혈액에서 분석 대상물의 농도를 판단하기 위해 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령을 포함한다.

다른 실시형태에서, 백색광 조명 하위시스템은 플래튼을 통해 목적 피부 부위를 조명하기에 적당하며, 생체계측 센서는 목적 피부 부위와 접촉하는 플래튼을 추가로 포함한다. 다른 실시형태에서, 백색광 조명 하위시스템은 피부 부위가 생체계측 센서와 물리적으로 접촉하지 않을 때 목적 피부 부위를 조명하기에 적당하도록 대신할 수 있다.

백색광은 다른 실시형태에서 서로 다른 방법으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 일 실시형태에서, 백색광 조명 하위시스템은 광대역 백색광원을 포함한다. 다른 실시형태에서, 백색광 조명 하위시스템은 복수의 협대역 광원과 복수의 협대역 광원에 의해 제공되는 광을 결합하기 위한 광학 장치를 포함한다. 복수의 협대역 광원은 원색(primary color) 세트의 각각에 대응하는 파장에서 광을 제공할 수 있다. 어떤 경우에는, 목적 피부 부위와 목적 피부 부위가 조명받는 조명 지역이 상대 이동한다.

다른 실시형태에서 백색광을 편광시키는 조명 시스템에서 제1편광자를 포함함으로써 편광의 사용을 알 수 있다. 탐지 시스템은 수광된 광을 마주치는 제2편광자를 포함한다. 제1편광자와 제2편광자는 서로 상호 교차될 수 있다. 다른 실시형태에서, 제1편광자와 제2편광자는 평행할 수 있다. 다른 실시형태에서, 제2편광자를 유지하며 제1편광자는 생략될 수 있다. 다른 실시형태에서, 둘 또는 그 이상의 편광 옵션은 하나의 장치에서 결합될 수 있다. 탐지 시스템 역시 때때로 수광된 광이 컬러 촬영 장치에 입사하기 전에 수광된 광이 입사하는 적외선 필터를 포함할 수 있다.

특정한 경우에, 목적 피부 부위는 손가락이나 손의 바닥면이고 생체계측 기능은 생체계측 신원확인을 포함한다. 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 공간적으로 분산된 복수의 이미지로부터 목적 피부 부위의 표면 지문이나 장문(palmprint) 이미지를 취득하라는 명령을 포함한다. 개인의 신원을 확인하기 위해 표면 지문이나 장문 이미지는 지문이나 장문의 이미지의 데이터베이스와 비교된다. 생체계측 기능이 생체계측 신원확인을 포함하는 다른 실시형태에서, 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 대신에 개인의 신원을 확인하기 위해 공간적으로 분산된 복수의 이미지와 다색스펙트럼 이미지의 데이터베이스를 비교하라는 명령을 포함한다.

또 다른 실시형태에서, 생체계측 기능을 수행하는 방법이 제공된다. 개인의 목적 피부 부위는 백색광으로 조명된다. 목적 피부 부위로부터 산란된 광은 수광된 광이 입사하는 컬러 촬영 장치로 수광된다. 목적 피부 부위의 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 개인의 조명받은 조직의 상이한 용적과 대응하는 공간적으로 분산된 복수의 이미지로 얻어진다. 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 생체계측 기능을 수행하기 위해 분석된다.

다른 실시형태에서, 생체계측 기능은 가짜를 막는 기능을 포함하고 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 것은 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하는 것을 포함한다. 다른 실시형태에서, 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하기 위해 분석된다. 또 다른 실시형태에서 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 개인의 혈액에서 분석 대상물의 농도를 판단하기 위해 분석된다.

목적 피부 부위는 때때로 피부 부위에 접촉하는 플래튼을 통해 백색광을 향하게 함으로써 조명될 수 있다. 어떤 경우에는, 목적 피부 부위는 광대역 백색광원으로 조명될 수 있고, 다른 경우에는, 아마도 원색의 세트와 대응하는, 복수의 협대역 광선이 생성되고 결합될 수 있다. 목적 피부 부위는 목적 피부 부위가 조명받는 조명 지역과 때때로 상대 이동할 수 있다.

일 실시 형태에서 백색광은 첫 번째 편광으로 편광되고 목적 피부 부위로부터 산란된 수광된 광은 두 번째 편광으로 편광된다. 첫 번째와 두 번째 편광은 실질적으로 상호 교차하거나 실질적으로 상호 평행할 수 있다. 수광된 광은 때때로 수광된 광이 컬러 촬영장치에 입사하기 전에 적외선의 파장에서 여과될 수 있다.

어떤 경우에는, 생체계측 기능은 생체계측 신원확인을 포함한다. 예를 들어, 목적 피부 부위는 손가락이나 손의 바닥면이 될 수 있다. 공간적으로 분산된 복수의 이미지의 분석은 공간적으로 분산된 복수의 이미지로부터 목적 피부 부위의 표면 지문이나 장문 이미지를 받고 표면 지문이나 장문 이미지와 지문이나 장문 이미지의 데이터베이스를 비교함으로써 진행될 수 있다. 양자택일의 실시형태에서, 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 개인의 신원을 확인하기 위해 다색스펙트럼 이미지의 데이터베이스와 비교될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시형태에서 비접촉 생체계측 센서의 정면도;

도 2a는 본 발명의 실시형태에서 사용될 수 있는 베이어(Bayer) 컬러 필터 배열 구조 도면;

도 2b는 도 2a에서 도시된 베이어 컬러 필터 배열의 컬러 반응 곡선을 보여주는 그래프;

도 3은 본 발명의 다른 실시형태에서 비접촉 생체계측 센서의 정면도;

도 4는 피부 부위와 센서의 광학적인 활성지역 사이의 상대 이동 중에 데이터를 채취하는 센서 형태의 평면도;

도 5는 본 발명의 특정 실시형태에서 사용될 수 있는 다색스펙트럼 데이터 큐브;

도 6은 본 발명의 일 실시형태에서 접촉 생체계측 센서의 정면도;

도 7a는 실시형태에서 접촉 생체계측 센서의 측면도;

도 7b는 다른 실시형태에서 접촉 생체계측 센서의 측면도;

도 8은 본 발명의 또 다른 실시형태에서 접촉 생체계측 센서의 정면도;

도 9는 본 발명의 다른 실시형태에서 다색스펙트럼 생체계측 센서를 나타낸 도면;

도 10a는 본 발명의 실시형태에서 접촉 조직 생체계측 센서의 구조;

도 10b는 일 형태에서 접촉 조직 생체계측 센서의 측면도;

도 10c는 다른 형태에서 접촉 조직 생체계측 센서의 측면도;

도 11은 본 발명의 실시형태에 따른 접촉 및 비접촉 생체계측 센서의 기능을 관리하는데 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 개략적인 설명도;

도 12는 산소 공급된 혈액 흡광도 스펙트럼의 그래프;

도 13은 다른 조명 조건하에서 실제 손가락과 가짜의 이미지를 나타낸 도면;

도 14는 본 발명의 특정 방법을 요약한 순서도;

도 15a는 본 발명의 첫 번째 실시형태에서 채취된 결과 그래프;

도 15b는 실제 손가락과 가짜의 도 15a의 데이터 비교 결과 그래프;

도 15c는 도 15a의 데이터의 다차원 스케일링 결과의 분리 그래프;

도 16a는 본 발명의 두 번째 실시형태에서 채취된 결과의 실제 손가락과 가짜의 비교 그래프;

도 16b는 도 16a의 데이터의 다차원 스케일링 결과의 분리 그래프;

도 17a는 본 발명의 세 번째 실시형태에서 채취된 결과의 실제 손가락과 가짜의 비교 그래프;

도 17b는 도 17a의 데이터의 다차원 스케일링 결과의 분리 그래프;

도 18은 수행될 수 있는 많은 다른 생체계측 기능을 도시하고 접촉 및 비접 촉 생체계측 센서를 이용하는 방법을 요약한 순서도;

도 19는 본 발명의 실시 형태에 따른 접촉 조직 생체계측 센서의 동작 방법을 요약한 순서도.

발명의 상세한 설명

1. 개요

본 발명의 실시형태는 일부 실시형태에서의 통합된, 다인자 생체계측 측정을 포함하는, 생체계측 측정의 다양한 서로 다른 종류의 수집과 처리하게 하는 시스템 및 방법을 제공한다. 이러한 측정은 취해진 생체계측 샘플의 인증뿐 아니라 사람 신원의 강한 보증을 제공할 수 있다. 일부 실시형태에서, 센서는 사람의 피부 표면을 통과하는 백색광을 사용하고, 피부 및/또는 그 아래의 조직 내에서 산란시킨다. 여기에 사용된 것처럼, "백색광(white light)"은 어떤 경우에는 원색을 포함할 수 있는, 파장 밴드의 구성 요소로 분리할 수 있는 스펙트럼의 구성을 가지는 광으로 나타낸다. 백색광을 정의했던 통상의 원색은 빨강, 녹색, 그리고 파랑이었다, 그러나 당업계에서 그러한 기술이 알려짐에 따라, 다른 예에서는 다른 결합이 사용될 수 있다. 명쾌하게, "백색광"은 여기에 사용된 것처럼 인간 관찰자에게 하얀색으로 나타나지 않을 수 있고 정확한 파장 분산과 파장 밴드의 구성 요소의 세기 때문에 서로 다른 옅은 색깔이나 조합된 색깔을 가질 수 있다. 다른 경우에는, 백색광은 자외선 혹은 적외선의 스펙트럼 지역의 하나 또는 그 이상의 밴드를 포함할 수 있다. 어떤 경우에는, 백색광이 적외선 및/또는 자외선 스펙트럼 지역에서의 파장 밴 드로 이루어진 때, 백색광은 심지어는 인간 관찰자에게 전혀 보이지 않을 수 있다. 피부 및/또는 그 아래의 조직에 의해 산란된 광의 부분은 피부를 빠져나가고 피부 표면에서와 그 아래에서 조직의 구조의 이미지를 형성하기 위해 사용된다. 피부의 파장에 의존하는 특성 때문에, 백색광으로 포함되는 광의 각각의 파장으로부터 형성된 이미지는 다른 파장에서 형성된 이미지와는 다를 수 있다. 따라서 본 발명의 실시 형태는 특성 스펙트럼과 공간적인 정보는 이미지 결과로부터 추출할 수 있는 그런 방법으로 이미지를 수집한다.

다른 적용에서, 독립적으로나 생체계측 측정과의 결합에 의해서나 몸의 다른 요소와 특성을 평가하는 것은 바람직할 수 있다. 예를 들면, 특정한 일 실시형태에서, 지문 패턴의 측정으로 동시에 사람의 분석 대상의 레벨을 측정하는 능력이 제공된다. 법의 집행을 위한 적용은 측정 분석 대상물이 사람의 혈액-알코올 레벨을 포함하는 실시형태에서 발견될 수 있다; 그러한 실시형태는 또한 자동차류 접근을 제한하는 것을 포함한 다양한 상업적인 적용을 가능하게 한다. 이 방법에서, 분석 대상물 측정과 측정이 이루어진 사람의 신원확인은 풀 수 없게 연결될 수 있다.

피부 구성과 조직은 매우 뚜렷하고, 매우 복잡하고, 그리고 사람마다 다양하다. 피부와 그 아래의 조직의 공간스펙트럼 특성의 광학적인 측정의 수행으로, 많은 평가가 이루어질 수 있다. 예를 들어, 생체계측 신원확인 기능은 누구의 피부가 측정되었는지의 여부를 확인하고 검증하기 위해 수행될 수 있고, 생존 기능은 측정된 샘플이 살아있고 생존가능한 피부이고 다른 종류의 물질이 아님을 보증하기 위해 수행될 수 있고, 평가는 나이 성별, 민족성 그리고 다른 인구 통계학과 인체 측 정학의 특성과 같은 다양한 생리적 요소로 이루어질 수 있다, 그리고/또는 측정은 다양한 분석대상물과 알코올, 글루코오스, 혈액 관류의 정도와 산화, 빌리루빈, 콜레스테롤, 요소 등의 요소들의 농도로 이루어질 수 있다.

피부의 복잡한 조직은 특별한 기능을 위한 방법이나 시스템의 관점에 맞추기 위해 다른 실시형태에서 이용될 수 있다. 피부의 최외곽 층은, 표피, 그 아래의 진피와 하피로 지지된다. 표피 그 자체는 각질층(stratum corneum), 투명층(stratum lucidum), 과립층(stratum granulosum), 유극층(stratum spinosum), 그리고 발아층(stratum germinativum)을 포함하는 다섯 개의 동종의 하위층을 가질 수 있다. 그래서, 예를 들면, 가장 위의 각질층 아래의 피부는 피부의 두께로 변화하는 특성들뿐만 아니라, 표면 지형도와 관련한 특성을 갖는다. 피부로 공급되는 혈액이 진피층에 있을 때, 진피는 모세관을 통해 혈액공급을 표면에 가깝게 하는 "진피 유두(dermal papillae)"로 알려진 표피로의 융기를 가진다. 손가락의 바닥면에서, 모세관 구조는 표면의 마찰 봉우리와 골의 패턴을 따른다. 몸의 다른 위치에서, 모세관 밑면 구조는 덜 정돈되어 있으나, 여전히 특별한 위치와 사람의 특성이 있다. 더욱이, 피부의 다른 층들 사이의 경계면의 지형도는 상당히 복잡하고 피부 위치와 사람의 특성이다. 피부와 그 아래에 있는 조직의 하위표면 조직의 이런 광원이 생체계측 판단이나 분석 대상물 측정을 위한 피부의 이미지화되지 않은 광학 측정에 상당한 불량 광원을 의미하는 반면, 구조적인 차이는 본 발명의 실시 형태를 통해 알맞게 비교될 수 있는 공간스펙트럼 특징으로 인해 명백하게 된다.

어떤 경우에는, 잉크, 염료 및/또는 다른 착색이 국부적인 코팅이나 하위표 면의 문신처럼 피부의 일부로 표현될 수 있다. 이러한 인공적인 착색은 사람의 맨눈에는 보일 수도 보이지 않을 수도 있다. 그러나 만약 본 발명의 장치로 사용된 하나의 또는 더 많은 파장이 색소에 민감하다면, 센서는 다른 정해진 측정에 더하여 색소의 존재, 양 및/또는 형태를 검증하기 위해 어떤 실시형태에서 사용될 수 있다.

일반적으로, 현재의 발명의 실시형태는 공간과 스펙트럼 차원에서 독립적인 다차원의 데이터 구조에서 표현될 수 있는 공간스펙트럼 정보를 수집하는 방법 및 시스템을 제공한다. 어떤 경우에는, 원하는 정보는 단지 전체 다차원데이터 구조의 일부에서 얻어진다. 예를 들어, 균일하게 분산된, 스펙트럼으로 활성화된 화합물의 평가는 전반적인 다차원의 데이터 구조로부터 추출될 수 있는, 측정된 스펙트럼의 특성만을 필요로 할 수 있다. 그런 경우에서, 전반적인 시스템 디자인은 이미지 픽셀의 숫자를, 하나의 픽셀의 한계까지도, 줄임으로써 수집된 데이터의 공간적인 성분을 줄이거나 제거하도록 단순화될 수 있다. 그래서, 발표된 시스템 및 방법이 일반적으로 공간스펙트럼 이미지화의 환경에서 묘사되는 반면, 본 발명은 이미지화의 각도가 현저하게 줄어든, 하나의 탐지기 요소만이 존재하는 점까지도, 유사한 측정을 포함한 것을 알게 된다.

2. 비접촉 생체계측 센서

본 발명의 일 실시형태는 비접촉 생체계측 센서(101)의 정면도를 보여주는, 도 1의 개략도로 묘사된다. 센서(101)는 하나 또는 그 이상의 광원(103)을 가지는 조명 하위시스템(121)과 촬영장치(115)를 가지는 탐지 하위시스템(123)을 포함한 다. 도면은 조명 하위시스템(121)이 복수의 조명 하위시스템(121a)과 (121b)을 포함하는 실시 형태를 묘사하나 본 발명은 조명의 번호나 탐지 하위시스템(121)이나 (123)에 제한되지 않는다. 예를 들어, 조명 하위시스템(121)의 번호는 조명의 특정 레벨을 얻기 위해, 요구사항의 패키지에 직면하기 위해, 센서(101)의 다른 구조적인 제약에 직면하기 위해 편리하게 선택될 수 있다. 조명 광은 광원(103)으로부터 투광 조명, 광선, 광점 등과 같이 조명을 원하는 형태로 만들어주는 조명 렌즈부(105)를 통해 통과한다. 조명 렌즈부(105)는 편의에 의해 하나의 렌즈로 이루어진 것과 같이 도시되어 있으나 보다 일반적으로 하나 또는 그 이상의 렌즈, 하나 또는 그 이상의 거울 및/또는 다른 광학 요소들의 조합을 포함할 수 있다. 조명 렌즈부(105)는 또한 명기된 일차원의 또는 이차원의 패턴에서 조명 광을 스캔하기 위한 스캐너의 메커니즘(도시되지 않음)을 포함한다. 광원(103)은 점 광원, 선 광원, 면 광원을 포함할 수 있고, 혹은 다른 실시형태에서 그러한 광원들의 연속을 포함할 수 있다. 일 실시형태에서, 조명 광은 편광으로 예를 들어 연구되는 사람의 손가락(119)이나 다른 피부 부위가 닿기 전에 광이 통과하는 선형의 편광자(107)에 의해 제공된다. 이미지화된 피부 부위는 어떤 고체 표면에의 접촉 없이 광과 상호 작용하도록 위치될 수 있기 때문에 도 1에서 도시되는 것과 같은 실시형태들은 여기에서 "비접촉(noncontact)" 센서라고 부른다. 아래에서 자세하게 묘사되는 "접촉(contact)" 생체계측 센서에서, 이미지화된 피부 부위는 플래튼이나 광 탐지기와 같은 어떤 고체 표면에 접촉한다.

어떤 경우에는, 광원(103)은 광대역 광원으로 제공되거나 다른 실시형태에서 협대역 방사체의 모음으로 제공될 수 있는 백색광원을 포함한다. 광대역 광원의 예는 백색광 발광다이오드("LED"), 백열 전구 또는 백열 바 등을 포함한다. 협대역 방사체의 모음은 빨간 LED나 레이저 다이오드, 초록 LED 나 레이저 다이오드, 그리고 파란 LED나 레이저 다이오드를 포함하는 실시형태에서와 같이 원색 파장을 가지는 준단색 광원을 포함할 수 있다.

직접 반사되는 광을 줄이는 다른 메커니즘은 광학 편광자의 사용이다. 선형 및 원형의 편광자는 당업계에 널리 알려진 것과 같이, 특정 피부 두께에 광학 측정을 더욱 민감하게 만들기 위해 편리하게 사용될 수 있다. 도 1에서 도시된 실시형태에서, 조명 광은 선형 편광자(107)에 의해 편광된다. 탐지시스템(123) 역시 실질적으로 조명 편광자(107)에 직교하는 광학축을 가지고 배열되는 선형 편광자(111)를 포함할 수 있다. 이러한 방법에서, 샘플로부터의 광은 편광 상태를 현저하게 변화시키기 위해 다중의 산란을 겪게 된다. 그러한 일들은 광이 피부의 표면의 통과하고 많은 산란 이벤트 후 다시 탐지 하위시스템(123)으로 산란될 때 발생한다.

역으로, 두 편광자(107), (111)의 사용은 또한 편광자(111)를 실질적으로 편광자(107)에 평행하게 배열함으로써 직접적으로 반사된 광의 영향을 증가시키는 데 사용될 수 있다. 어떤 시스템에서, 두 개의 서로 다른 편광 조건 하에 수집된 다색스펙트럼 데이터의 모음을 가능하게 하는 하나의 장치에 둘 혹은 그 이상의 편광 구성을 결합하는 것은 이득이 될 수 있다(다시 말하면, 교차된 편광 조건 및 평행한 편광 조건 하에). 다른 실시형태에서, 편광자(107) 또는 (111), 혹은 둘 다, 실질적으로 랜덤하게 편광된 광의 모음을 고려하여 생략될 수 있다.

탐지 하위시스템(123)은 렌즈, 거울, 위상판(phase plates)과 파면 코딩 장치(wavefront coding devices) 및/또는 탐지기(115)에 이미지를 형성하게 하는 서로 다른 광학 요소를 포함하는 탐지 렌즈부를 통합시킬 수 있다. 탐지 렌즈부(113)는 또한 과정에서 탐지기(115)에 전반적인 이미지의 일부를 중계하기 위한 스캐닝 메커니즘(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 모든 경우에, 탐지 하위시스템(123)은 피부의 표면을 통과하고 피부에서 빠져나가기 전에 피부 및/또는 그 아래의 조직 내에서 광학적인 산란을 겪는 광에 민감하게 설정된다.

백색광이 사용되는 실시형태에서, 탐지기(115)는 베이어 패턴에서 정렬되는 원색의 세트와 대응하는 구성요소를 여과하는 베이어 컬러 필터 배열을 포함할 수 있다. 빨강(204), 녹색(212), 그리고 파랑(208) 컬러 필터의 구성요소를 사용하는 정렬과 같은 패턴의 예가 도 2a에서 도시된다. 어떤 경우에는, 탐지 하위시스템(123)은 그에 더하여 탐지된 적외선의 양을 줄이는 적외선 필터(114)를 포함할 수 있다. 도 2b에서 도시된 전형적인 베이어 필터 배열에서 컬러 반응 곡선에서처럼, 필터 구성요소의 빨강(224), 녹색(232), 파랑(228)의 전달 특성의 스펙트럼 범위에는 일반적으로 약간의 중복이 있다. 녹색(232)과 파랑(228)의 전달 특성 곡선에서 특별히 분명히 나타난 것처럼, 필터의 배열은 적외선의 전달을 고려할 수 있다. 이것은 적외선 필터(114)의 탐지 하위시스템의 일부로의 포함으로 피하게 된다. 다른 실시형태에서, 적외선 필터(114)는 생략될 수 있고 적외선을 방사하는 하나 또는 그 이상의 광원(103)은 통합될 수 있다. 이러한 방법에서, 모든 컬러 필터 구성요소(204), (208), 그리고 (212)는 광이 실질적으로 통과하고, 결과적으로 적 외선 이미지가 전체 탐지기(115)를 통과하게 고려할 수 있다.

비접촉 생체계측 센서의 다른 실시형태는 개략적으로 도 3의 정면도에서 도시된다. 이 실시형태에서, 생체계측 센서(301)는 조명 하위시스템(323)과 탐지 하위시스템(325)을 포함한다. 도 1에서 비슷하게 묘사된 실시형태와 같이, 어떤 실시형태에서는 도 3에서 두 개의 조명 하위시스템(323)을 가지는 특별한 실시형태가 도시된 것과 같이, 다중의 조명 하위시스템(323)이 존재할 수 있다. 조명 하위시스템(323)이 포함되는 백색광원(303)은 상기 서술한 광대역 광원이나 협대역 광원의 모음을 포함한, 어떤 백색광원일 수 있다. 백색광원(303)으로부터의 광은 피부 부위(119)를 통과하기 전에 조명 렌즈부(305)와 선형 편광자(307)를 통과한다. 광의 일부는 피부 부위(119)로부터 이미지화 렌즈부(315)와 (319), 선형 편광자(311), 그리고 분산 광학 요소(313)를 포함하는, 탐지 하위시스템(325)으로 산만하게 반사된다. 분산 요소(313)는 전달되거나 반사하는, 프리즘, 또는 당업계에서 광의 파장의 기능처럼 광의 경로의 편향을 야기하는 것으로 알려진 다른 광학 구성일 수 있는, 일차원 또는 이차원의 회절격자를 포함할 수 있다. 도시된 실시형태에서, 첫 번째 이미지화 렌즈부(319)는 선형 편광자(311)와 분산 요소(313)를 통한 전달을 위해 피부 부위(119)로부터 반사된 광을 평행하게 한다. 광의 스펙트럼 구성요소는 분산 요소(313)에 의해 각도로 분리되어 있고 두 번째 이미지화 렌즈부(315)에 의해 탐지기로 개별적으로 초점이 맞추어져 있다. 도 1에서 논의된 것처럼, 편광자(307), (311)의 광학축이 실질적으로 서로 직교하도록 되는 때, 각각 조명과 탐지 하위시스템(323), (325)을 포함하는 편광자(307), (311)는 탐지기(317)에서 직 접 반사되는 광의 탐지를 줄이도록 동작한다. 편광자(307), (311)는 또한 탐지기(317)에서 직접 반사되는 광의 탐지가 증가하도록, 광학 축을 실질적으로 평행하게 할 수 있다. 다른 실시형태에서 편광자(307)나 (311) 중 어느 하나, 또는 둘 다 생략될 수 있다.

탐지기에서 수광된 광으로부터 생성된 이미지는 따라서 컴퓨터 지형 이미지화 분광계("CTIS")의 양식에서 "암호화된(coded)" 이미지이다. 스펙트럼의 그리고 공간의 정보 모두 동시에 결과 이미지에 존재한다. 개인의 스펙트럼의 암호말은 수학적인 반전이나 암호화된 이미지화의 "복구(reconstruction)"로 얻어진다.

도 1의 비접촉 센서의 기재는 스캐너 메커니즘이 조명 광을 스캔하기 위해 제공될 수 있다고 기록되어 있다. 이것은 조명 지역과 피부 부위의 상대 이동이 있는 실시형태의 보다 일반적인 종류의 예이다. 그러한 실시형태에서, 이미지는 상대 이동 중에 수집된 분리된 이미지 부분을 축적함으로써 구성될 수 있다. 그러한 상대 이동 또한 사용자가 피부 부위를 중계하도록 지시받은, 판독 설정에서 센서를 설정하는 실시형태에서 얻어질 수 있다. 판독 센서의 한 예가 도 4의 개략도에서 평면도로 도시된다. 이 도면에서, 센서(401)의 조명 지역과 탐지 지역(405)은 실질적으로 동일선상에 있다. 판독 센서(401)의 다른 실시형태에서, 하나의 조명 지역 이사이 존재할 수 있다. 예를 들어, 탐지 지역(405)의 어느 한쪽 옆에 배열된 복수의 조명 지역이 존재할 수 있다. 다른 실시형태에서, 조명지역(403)은 부분적으로 또는 전체적으로 탐지 지역과 겹칠 수 있다. 이미지 데이터는 도 4에 화살표로 지시된 것처럼, 광학적으로 활성화된 지역을 통해 손가락이나 다른 몸 부분을 중계함 으로써 센서로 수집된다. 일부 실행에서는 아래에서 자세하게 묘사될, 접촉 설정에서 이용되더라도, 판독 센서는 위에서 묘사된 어떤 비접촉 센서 설정에서도 실행될 수 있다. 피부 부위의 불연속의 부분으로부터 연속적으로 수신된 광은 생체계측 적용을 위해 나중에 사용되는 이미지를 만드는 데 이용된다.

상기 묘사된 실시형태는 아래에서 묘사되는 생체계측 적용에서 이용될 수 있는 공간스펙트럼 데이터의 주요부를 제공한다. 본 발명은 공간스펙트럼 데이터의 주요부 저장이나 분석의 어떤 특별한 양식도 제한하고 있지 않다. 설명의 요점은, 도 5의 데이터 큐브의 형태로 도시되어 있다. 데이터 큐브(501)는 광 스펙트럼의 서로 다른 부분에 대응하고 공간적인 정보를 포함하는 각각의 복수의 평면(503), (505), (507), (509), (511)의 스펙트럼 차원을 따라 분해되어 보인다. 다른 경우에는, 공간스펙트럼 주요부는 공간과 스펙트럼 정보 외에 부가적인 정보의 타입을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 조명 구조로 정해진 서로 다른 조명 조건, 서로 다른 편광 조건 등은 정보의 부가적인 차원을 제공할 수 있다. 더 넓게 말하면, 복수의 광학 조건하에서 수집된 데이터는, 데이터 수집이 동시거나 순차적이거나, 여기에서 "다색스펙트럼(multispectral)" 데이터로 불린다. 다색스펙트럼 데이터의 보다 완벽한 설명은 공계류 중인 미국 특허 출원 제11/379,945호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS", 출원일: 2006년 4월 24일)에 묘사되어 있다. 상기 언급된 특허출원은 그의 전체로서 모든 목적을 위해서 본 명세서에 원용된다. 공간스펙트럼 데이터는 따라서 서로 다른 광학 조건이 서로 다른 조명 파장을 포함하는 다색스펙트럼 데이터의 특정 종류의 부분으로 생각될 수 있다.

백색광하에서 조명이 비추는 실시형태에서, 이미지(503), (505), (507), (509), (511)는 예를 들어 450㎚, 500㎚, 550㎚, 600㎚, 그리고 650㎚의 광을 이용하여 생성된 이미지에 대응할 수 있다. 다른 경우에는, 각각의 픽셀 위치의 빨강, 녹색, 그리고 파랑 스펙트럼 밴드에서 광의 양에 대응하는 세 가지 이미지가 존재할 수 있다. 각각의 이미지는 피부와 상호 작용하는 특정 파장의 광의 광학적 효과를 나타낸다. 피부의 광학적 특성과 파장에 의해 변화하는 피부 구성에 따라, 다색스펙트럼 이미지(503), (505), (507), (509), (511)의 각각은, 일반적으로, 다른 것들과 달라지게 된다. 데이터 큐브는 따라서 R(Xs, Ys, Xi, Yi, λ)로 표현될 수 있고 광원의 Xs, Ys점에서 조명될 때 각각 이미지 Xi, Yi점에서 보이는 파장 λ의 산만하게 반사된 광의 양을 기술한다. 서로 다른 조명 설정(투광, 선 등)은 적절한 광원의 점 위치에 대하여 그 점을 더함으로써 요약될 수 있다. 전통적인 비-TIR 지문 이미지 F(Xi, Yi)는 막연히 주어진 파장 λo의 다색스펙트럼 데이터 큐브와 같이 묘사될 수 있고, 모든 광원의 위치를 더한다;

역으로, 스펙트럼 생체계측 데이터세트 S(λ)는 조명과 탐지 위치 사이의 차이 D에 주어진 파장 λ로 측정된 광의 세기와 관련 있다:

데이터 큐브 R은 따라서 전통적인 지문 이미지와 스펙트럼 생체계측 데이터 세트 모두와 관련이 있다. 데이터 큐브 R은 서로 다른 두 데이터세트들 중 어느 하나의 상위집합이고 상호 관련과 두 개의 떨어진 양식들 중 어느 하나에서 잃어 버릴 수 있는 서로 다른 정보를 담고 있다.

피부 및/또는 그 아래의 조직으로 통과하는 광은 일반적으로 서로 다른 파장에서 피부 및/또는 그 아래의 조직의 서로 다른 광학적 특성에 의해 영향을 받는다. 서로 다른 파장에서 다르게 영향을 받는 피부 및/또는 그 아래의 조직에서의 두 광학적 효과는 산란과 흡수이다. 피부 조직 내에서 광학적인 산란은 일반적으로 매끄럽고, 상대적으로 느리게 바뀌는 기능 파장이다. 거꾸로, 피부에서 흡수는 일반적으로 피부에 존재하는 특정한 요소의 특별한 흡수 특성에 따른 파장의 강한 기능이다. 예를 들어 혈액, 멜라닌, 물, 카로틴, 에탄올, 그리고 글루코오스는 백색광원에 의해 때때로 포함될 수 있는, 400㎚에서 2.5㎛의 스펙트럼 지역에서 모두 현격한 흡수 특성이 있다.

광학적인 흡수와 산란의 결합된 효과는 서로 다른 조명파장들이 서로 다른 두께의 피부를 통과하게 한다. 이것은 서로 다른 공간 이미지가 상이한 용적의 조명받은 조직에 대응하는 서로 다르고 보완적인 정보를 효과적으로 가지게 한다. 특별히, 피부의 표면에 가까운 모세관 층은 혈액이 강하게 흡수하는 파장에서 이미지화 될 수 있는 뚜렷한 공간적인 특성을 가진다. 피부와 그 아래 조직의 복잡한 파장-의존의 특성 때문에, 주어진 이미지 위치에 대응하는 스펙트럼 값의 세트는 명확하고 뚜렷한 스펙트럼 특성을 가진다. 이러한 스펙트럼 특성은 픽셀 하나하나를 기초로 수집된 이미지를 분류하는 데 사용될 수 있다. 이 평가는 적격의 이미지 세 트로부터 전형적인 조직 스펙트럼 품질을 생성하는 것으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 5에서 도시된 공간-스펙트럼 데이터는, 공기로 둘러싸인 지역일 때를 기준으로, N이 살아있는 조직으로부터 데이터를 포함하는 이미지 픽셀의 개수일 때, N×5 매트릭스로 재구성될 수 있다. 고유의 분석이나 이 세트 매트릭스로 수행되는 다른 인자 분석은 이 조직 픽셀들의 대표 스펙트럼 특징을 생기게 한다. 뒤의 데이터 세트에서의 픽셀의 스펙트럼은 마할라노비스 거리와 스펙트럼 오차와 같은 측정기준을 이용한 전에 확립된 스펙트럼 특징들과 비교될 수 있다. 만약 작은 숫자 이상의 이미지 픽셀이 살아있는 조직과 일치하지 않는 스펙트럼 품질을 가진다면, 그 샘플은 진성이 아니고 거부되는 것으로 간주하고, 샘플의 살아있음의 판단을 기초로 하는 센서에서 가짜를 막는 방법을 통합하는 메커니즘을 제공한다.

대안적으로, 피부의 조직상의 특성은 샘플의 진성을 판단하기 위해 사용되는 스펙트럼 특성과 결합되거나 혼자일 수 있다. 예를 들어, 각각의 스펙트럼 이미지는 다양한 공간적인 특성의 크기가 묘사될 수 있는 그런 방법으로 분석될 수 있다. 그런 방법들은 웨이브렛(Wavelet) 변환, 푸리에 변환, 코사인 변환, 그레이 레벨 공기(grey-level co-occurrence) 등을 포함한다. 어떤 변환으로부터의 결과 계수도 그들이 얻어지는 이미지의 조직 면을 묘사한다. 스펙트럼 이미지의 세트로부터 얻어지는 그러한 계수들의 세트로 다색스펙트럼 데이터의 색채의 조직상의 특성이 설명된다. 이러한 특성들은 가짜 또는 살아있음 판단과 같은 생체계측 판단을 수행하기 위해 알려진 샘플의 유사한 특성과 비교될 수 있다. 그러한 판단을 수행하는 방법은 일반적으로 위에서 스펙트럼 특징으로 묘사된 방법과 유사하다. 그러한 판단 의 적절한 분류 기술은 선형과 정방형의 판별 분석(linear and quadratic discriminant analysis), 분류 트리(classification tree), 뉴럴 네트워크(neural network), 그리고 당업계에서 널리 알려진 다른 방법들을 포함한다.

유사하게, 샘플이 손이나 손가락의 바닥면일 때의 실시형태에서, 이미지 픽셀은 스펙트럼 품질이나 색채의 조직상의 품질에 기초한 "봉우리(ridge)", "골(valley)", 혹은 "그 외(other)"로 분류될 수 있다. 이 분류는 선형 판별 분석, 정방형의 판별 분석, 주성분 분석(principal component analysis), 뉴럴 네트워크, 그리고 당업계에서 널리 알려진 다른 기술들과 같은 판별 분석 방법을 이용하여 수행될 수 있다. 봉우리와 골의 픽셀이 전형적인 바닥 표면에 인접하기 때문에, 어떤 경우에는, 흥미있는 이미지 픽셀의 주위의 인접한 이웃으로부터의 데이터가 이미지 픽셀을 분류하는데 이용된다. 이 방법에서, 전통적인 지문 이미지는 심화 과정과 생체계측 평가를 위해 추출될 수 있다. "그 외(other)" 카테고리는 진성 샘플에서 기대하던 것과는 다른 스펙트럼 품질을 가지는 이미지 픽셀을 가리킬 수 있다. "그 외"로 분류된 이미지에서 픽셀 전체 숫자에서 문턱은 정해져 있을 수 있다. 만약 이 문턱을 넘으면, 샘플은 진성이 아니고 적절한 지시가 내려지며 행동이 취해지도록 판단될 수 있다.

비슷한 방법에서, 손가락의 바닥면과 같은 지역으로부터 수집된 다색스펙트럼 데이터는 봉우리 끝, 두 갈래, 혹은 다른 지형적인 변화를 겪는 위치처럼 정해진 "자세한 점(minutiae points)"의 위치를 직접 평가하기 위해 분석될 수 있다. 예를 들어, 다색스펙트럼 데이터세트의 색채 조직의 품질은 위에서 묘사된 것과 같 이 판단될 수 있다. 이 품질은 각각의 이미지 위치를 전에 묘사한 것과 같은 방식으로 "봉우리 끝(ridge ending)", "봉우리 갈래(ridge bifurcation)", 또는 "그 외"와 같이 분류하기 위해 사용할 수 있다. 이 방법에서 자세한 특징 추출은 이미지 표준화(image normalization), 이미지 이진화(image binarization), 이미지 세선화(image thinning), 그리고 자세한 여과(minutiae filtering), 당업계에서 널리 알려진 기술과 같은 힘든 계산을 요구하는 연산을 수행하지 않고 다색스펙트럼 데이터로부터 직접 이루어질 수 있다.

신원 확인의 생체계측 판단은 공간-스펙트럼 데이터의 전체 주요부의 사용이나 그것의 특별한 부분을 사용하는 것으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 적절한 공간적인 필터는 일반적으로 조직에서 깊이 스펙트럼으로 활성화된 조직의 대표인 낮은 공간적인 진동수 정보를 가려내기 위해 적용될 수 있다. 지문 데이터는 유사한 공간적인 진동수 분리 및/또는 위에서 공개된 픽셀-분류 방법을 이용하여 추출될 수 있다. 스펙트럼 정보는 위에서 논의된 것과 같은 방식으로 이미지의 활성화 된 부분을 분리할 수 있다. 공간의-스펙트럼 데이터의 주요부의 이 세 부분은 처리되고 매치의 정도를 판단하는 당업계에서 널리 알려진 방법을 이용하는 대응하는 등록 데이터와 비교될 수 있다. 이러한 특성들의 매치의 강도에 근거하여, 결정은 등록된 데이터로 샘플의 매치를 간주하는 것으로 이루어질 수 있다. 수행될 수 있는 공간-스펙트럼 분석의 특성 종류에 관한 부가적인 상세는 미국 특허 출원 제10/818,698호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSOR", 출원일: 2004년 4월 5일, Robert K. Rowe 등)에서 제공된다. 상기 언급된 특허출원은 그의 전체로서 모든 목적을 위해서 본 명세서에 원용된다.

전에 기록된 것처럼, 피부에 존재할 수 있는 특정한 물질과 그 아래의 조직은 뚜렷한 흡수 특성을 가진다. 예를 들어, 에탄올은 특성 흡수 피크가 약 2.26㎛, 2.30㎛, 2.35㎛, 그리고 스펙트럼 골은 2.23㎛, 2.28㎛, 2.32㎛ 그리고 2.38㎛에서 존재한다. 일부 실시형태에서, 비침습성의(noninvasive) 광학 측정은 2.1-2.5㎛의 범위, 더욱 상세하게는 2.2-2.4㎛의 파장에서 수행된다. 적어도 하나의 피크 파장과 하나의 골 파장을 포함하는 실시형태에서, 검사받는 사람의 생체계측 서명을 제공할 뿐 아니라, 조직의 알코올의 농도의 평가를 제공하기 위해 스펙트럼 결과 데이터는 부분 최소 제곱(partial least squares), 주성분 회구 분석법(principal-component regression), 당업계에서 알려진 다른 기술들과 같은 다변수의 기술을 이용하여 분석된다. 혈액-알코올 레벨의 상호작용은 이러한 파장의 부분으로 판단되는 값으로 이루어질 수 있는 반면에, 일곱 개의 스펙트럼 피크와 골 값이 측정될 때보다 정확한 결과를 얻기 위해, 적어도 세 개의 스펙트럼 피크 값을 테스트하는 것이 바람직하다.

다른 실시형태에서, 비침습성의(noninvasive) 광학 측정은 1.5-1.93㎛ 범위, 더욱 상세하게는 1.6-1.8㎛ 범위의 파장에서 수행된다. 특정 실시형태에서, 광학 측정은 약 1.67㎛, 1.69㎛, 1.71㎛, 1.73㎛, 1.74㎛, 1.76㎛ 그리고 1.78㎛의 하나 또는 그 이상의 파장에서 수행된다. 알코올의 존재는 스펙트럼 피크가 1.69㎛, 1.73㎛ 그리고 1.76㎛이고 스펙트럼 골이 1.67㎛, 1.71㎛, 1.74㎛ 그리고 1.78㎛인 이러한 파장에서 간주된다. 유사하게 2.1-2.5㎛ 파장 범위에서, 알코올의 농도는 하나 혹은 그 이상의 스펙트럼 피크와 골 값의 상대적인 세기에 의해 간주된다. 또한, 혈액-알코올 레벨의 상호작용이 1.5-1.9㎛ 범위에서 파장의 부분으로 판단되는 값들로 이루어질 수 있는 반면에, 일곱 개의 스펙트럼 피크와 골 값이 측정될 때보다 정확한 결과를 얻기 위해, 적어도 세 개의 스펙트럼 피크 값을 테스트하는 것이 바람직하다.

작은 스펙트럼 알코올-감시 장치는 특정한 실시형태에서 다양한 시스템 및 적용이 포함될 수 있다. 스펙트럼 알코올-감시 장치는 법-집행 인원에게 제공되거나, 전기 시계, 손목시계, 핸드폰, PDA, 혹은 개인의 사적인 용도를 위한 다른 전기 기기와 같은 전기 장치의 일부로서 통합될 수 있는 것과 같이 전용의 시스템으로 설정될 수 있다. 그러한 장치들은 개인의 혈액-알코올 레벨이 정해진 제한 이내인지 나타내기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 만약 개인의 혈액-알코올 레벨이 정해진 제한 이내라면 녹색 LED 가 조명되고 그렇지 않다면 빨간 LED가 조명되는 전기 장치와 같이, 장치는 빨강과 녹색의 LED들을 포함할 수 있다. 일 실시형태에서, 알코올-감시 장치는 쉽게 사용할 수 있는, 장치에 개인이 편리하게 티슈를 놓을 수 있을 정도로 전형적으로 배치되는, 자동차 류에 포함될 수 있다. 어떤 경우에는 장치는 오직 운전할 수 있는지의 여부를 나타내는 정보 가이드의 기능을 할 수 있고, 다른 경우에는 자동차 류의 점화가 단정적으로 개인의 혈액-알코올 레벨이 규정된 레벨보다 낮은지 판단하는 것에 의존할 수도 있다.

3. 접촉 생체계측 센서

생체계측 센서는 도 1과 도 3에서 도시된 것과 유사한 방식으로 구성될 수 있으나, 피부 부위가 플래튼에 접촉하도록 설정되어야 한다. 그러한 디자인들은 플래튼과 광의 상호 작용으로부터의 결과인 특정한 부가적인 특징을 가진다. 때때로 부가적인 정보가 공간스펙트럼 데이터 수집의 부분으로 결합되는 것을 허용한다.

도 6에서 접촉 생체계측 센서(601)의 정면도를 제공하는 일 실시형태가 도시되어 있다. 도 1에서 도시된 센서와 같이, 접촉 센서(601)는 하나 혹은 그 이상의 조명 하위시스템(621)과 탐지 하위시스템(623)을 가진다. 각각의 조명 하위시스템(621)은 하나 혹은 그 이상의 백색광원(603)과 광원(603)으로부터 제공되는 광을 원하는 형태로 만들어 주는 조명 렌즈부를 포함한다. 비-접촉 장치에서와 같이, 조명 렌즈부는 일반적으로 광학 요소의 어떤 조합을 포함할 수 있고 때때로 스캐너 메커니즘을 포함할 수 있다. 어떤 경우에는, 조명 광은 조명 광이 통과하는 편광자(607)를 배치함으로써 편광된 광으로 제공된다. 상기 묘사된 광대역, 그리고 협대역의 광원을 포함하는, 백색광원(603)의 예와 광원(603)은 서로 다른 실시형태에서 서로 다른 형태를 가지는 광원을 제공하도록 설정될 수 있다.

조명 광은 플래튼(617)을 통과하고 피부 부위(119)를 조명하기 위해 조명 렌즈부(621)로 향한다. 센서 배치(601)와 구성요소는 조명 렌즈부(621)의 직반사를 최소화하기 위해 유리하게 선택될 수 있다. 일 실시형태에서, 그러한 직반사는 직접 반사되는 광의 양이 최소로 탐지되도록 조명 하위시스템(621)과 탐지 하위시스템(623)을 상대적으로 향하게 함으로써 줄어든다. 예를 들어, 조명 하위시스템(621)과 탐지 하위시스템(623)의 광학 축은 플래튼(617) 위에 놓이는 거울이 탐지 하위시스템(623)으로 조명 광의 감지할 수 있을 정도의 양이 향하게 하지 않는 그런 각도로 놓일 수 있다. 게다가, 조명과 탐지 하위시스템(621)과 (623)의 광학 축은 두 하위시스템의 각도의 수용은 시스템(601)의 임계 각도 보다 작은, 플래튼(617)과 대응하는 그런 각도로 놓일 수 있다; 그런 설정은 플래튼(617)과 피부 부위(119) 사이의 전체 내부 반사율에 따라 감지할 수 있을 정도의 영향은 피한다.

플래튼(617)의 존재는 반대로 편광자 사용으로 직접 반사된 광을 줄이는 능력을 방해하지 않는다. 탐지 하위시스템(623)은 조명 하위시스템(621)에 의해 편광자(607)에 실질적으로 직교하거나 평행한 광학 축을 포함하는 편광자(611)를 포함할 수 있다. 샘플로부터의 광은 탐지기(615)로부터 감지될 수 있게 되기 전에 편광 조건의 변화를 위해 반드시 충분히 많은 산란을 겪기 때문에 플래튼(617)과 피부 부위(119) 사이의 접촉영역에서 표면 반사는 편광자(611)와 (607)가 실질적으로 서로 직교하도록 향해 있는 경우 줄어든다. 탐지 하위시스템(623)은 부가적으로 플래튼(617) 표면 근처에서 탐지기(615)로의 지역의 이미지를 형성하는 탐지 렌즈부와 결합할 수 있다. 일 실시형태에서, 탐지 렌즈부(613)는 플래튼 지역의 일부를 탐지기(615)로 차례로 중계하기 위해 스캐닝 메커니즘(도시되지 않음)을 포함한다. 베이어 필터 배열이 사용된 것과 같은, 특히 탐지기(615)가 적외선에 민감한 실시형태에서, 적외선 필터(614)는 탐지된 적외선의 양을 줄이기 위해 포함될 수 있다. 거꾸로, 위에서 묘사된 것처럼, 적외선 필터(614)는 일부 실시형태에서 생략될 수 있고 적외선에서 방사하는 부가적인 광원(603)은 일부 실시형태에서 포함될 수 있다.

위에서 묘사된 다른 장치들에서와 같이, 탐지 하위시스템(623)은 일반적으로 피부 표면을 통과하고 피부 및 또는 그 아래의 조직 내에서 광학적 확산을 겪는 광에 민감하게 설정된다. 편광자는 때때로 표면 특징을 창조하거나 강조하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 만약 조명 광이 플래튼(617)과 평행한(P) 방향으로 편광되고, 탐지 하위시스템(623)이 편광자(611)와 수직 방향(S)으로 결합한다면, 반사된 광은 편광자 쌍의 소광비만큼 차단된다. 그러나 효과적으로 편광을 랜덤하게 하는, 봉우리 점에서 피부로 가로지르는 광은 광학적으로 확산된다(당업계에서 알려진 것과 같이, 피부가 그 자신의 특정 편광 품질을 가지더라도). 이것은 흡수되고 재-방사된 광의 일부가, 50%의 상태에서, S-편광된 이미지화 시스템에 의해 관찰된다는 것을 인정한다.

본 발명의 일 실시형태에 따른 측면도가 도 7a에서 개략적으로 도시된다. 명쾌하게, 이 도면은 탐지 하위시스템을 보여주지 않고, 조명 하위시스템(621)을 명쾌하게 보여준다. 이 실시형태에서 조명 하위시스템(621)은 공간적으로 분산된 복수의 백색광원(703)을 가진다. 도면에서 도시된 것처럼, 조명 렌즈부(621)는 투광조명을 제공하도록 설정되어 있으나, 다른 실시형태에서는 원통의 렌즈부, 초점 렌즈부, 혹은 당업계에서 알려진 다른 광학 구성의 결합으로 선, 점 혹은 다른 패턴의 조명을 제공하도록 배열될 수 있다.

도 7a에서 백색광원(703)의 배열은 도면에서 도시된 것처럼 실제 평면일 필요는 없다. 예를 들어, 다른 실시형태에서, 광학 섬유, 섬유 다발, 혹은 섬유 광학 면판(fiber optical faceplates)이나 테이퍼(tapers)는 일부 편리한 위치에서 광원으로부터 광이 피부 부위(119) 위로 재이미지화 되는 조명 평면으로 광을 전달할 수 있다. 광원은 LED들이 그런 것처럼 작동 전류를 켜고 끔으로써 컨트롤 될 수 있다. 대안적으로, 만약 백열 광원이 사용되면, 광의 스위칭은 액정조절자와 같은 공간적인 광 조절자의 형태나 조리개, 거울, 혹은 다른 광학 구성을 제어하기 위한 초소형 정밀가공기술("MEMS")을 이용하여 이루어질 수 있다. 그러한 설정은 센서의 구조를 단순화 되게 할 수 있다. 광학 섬유와 LED와 같은 광원의 전기 스캐닝의 사용을 보여주는 일 실시형태가 도 7b에 도시된다. 개인 섬유(716a)는 조명 배열(710)에 위치한 LED들 각각을 이미지화 표면에 연결하고, 다른 섬유(716b)는 반사된 광을 포토다이오드(photodiode) 배열, CMOS 배열, 혹은 CCD 배열을 포함할 수 있는 이미지화 장치(712)로 다시 중계한다. 섬유(716a)와 (716b)의 세트는 이렇게 중계 광에 이용된 광학 섬유 다발(714)을 정의한다.

접촉 생체계측 센서의 다른 실시형태는 도 8의 정면도로 개략적으로 도시된다. 이 실시형태에서, 생체계측 센서(801)는 하나 또는 그 이상의 백색광 조명 하위시스템(823)과 탐지 하위시스템(825)을 포함한다. 조명 하위시스템(823)은 피부 부위(119)가 상위에 배치되는 플래튼(817)으로 향하게 하기 위해 조명 렌즈부(805)와 편광자(807)를 통해 통과하는 광을 제공하는 백색광원(803)을 포함한다. 광의 일부는 피부 부위(119)로부터 이미지화 렌즈부(815)와 (819), 교차된 편광자(811), 그리고 분산적인 광학 구성요소(813)를 포함하는, 탐지 하위시스템(825)으로 산만하게 반사된다. 첫 번째 이미지화 렌즈부(819)는 교차된 편광자(811)와 분산적인 광학 구성요소(813)를 통한 전송을 위해 피부 부위(119)로부터 반사된 광을 평행하게 한다. 떨어진 스펙트럼 구성요소들은 두 번째 이미지화 렌즈부(815)에 의해 따 로따로 탐지기(817)에 초점이 맞게 된다.

도 6 내지 도 8에서 도시된 것과 같은 접촉 생체계측 센서들은 또한 조명 지역이 피부 부위와 상대 이동하는 설정에 따른다. 전에 기록된 것처럼, 그런 상대 이동은 조명 광을 스캐닝하기 위한 메커니즘으로 및/또는 피부 부위를 이동시킴으로써 이행된다. 접촉-센서 실시형태에서 플래튼의 존재는 일반적으로 한정된 평면에 피부 부위의 표면을 제한함으로써 피부 부위의 이동을 용이하게 한다; 삼차원에서 이동의 자유가 허락된 실시형태에서, 부가적인 어려움은 이미지화 두께 밖의 피부 부위의 이동에서 생길 수 있다. 판독 센서는 따라서 상기 도 4에서 일반적으로 묘사된 방식과 같이 접촉 생체계측 센서로 이행될 수 있으나, 한 방향에서 피부 부위의 이동을 방지하는 플래튼을 포함한다. 일부 실시형태에서, 판독 센서는 고정된 시스템일 수 있는 한편, 접촉 설정은 피부 부위가 백색광에 투명한 롤러 구조 위로 구르게 되는 롤러 시스템이 이행되게 된다. 암호기는 당업계에서 널리 알려진 바와 같이, 위치 정보를 기록하고 이미지 슬라이스들의 결과의 연속으로부터 전체 이차원의 이미지를 맞추는 것을 도울 수 있다. 피부 부위의 불연속적인 부분으로부터 수광된 광은 이미지를 만드는데 이용된다.

상기 비접촉 및 접촉 생체계측 센서의 설명은 백색광이 사용되는 실시형태에 집중되어 있는 반면, 다른 실시형태들은 유사한 구조 장치에서 광의 다른 스펙트럼 조합을 사용할 수 있다. 부가적으로, 다른 실시형태들은 다색스펙트럼 상태를 제공하기 위해 다양한 부가적인 광학적인 상태를 포함할 수 있다. 일부 그러한 다색스펙트럼 적용의 설명은 일반적으로 지정된 미국 특허 출원 제10/818,698호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSOR", 출원일: 2004년 4월 5일, Robert K. Rowe 등); 미국 특허 제11/177,817호(발명의 명칭: "LIVENESS SENSOR", 출원일: 2005년 7월 8일, Robert K. Rowe); 미국 가특허 출원 제60/576,364호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL FINGER RECOGNITION", 출원일: 2004년 6월 1일, Robert K. Rowe 및 Stephen P. Corcoran); 미국 가특허 출원 제60/600,867호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL IMAGING BIOMETRIC", 출원일: 2004년 8월 11일, Robert K. Rowe); 미국 특허 제11/115,100호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL IMAGING BIOMETRICS", 출원일: 2005년 4월 25일, Robert K. Rowe); 미국 특허 출원 제11/115,101호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL BIOMETRIC IMAGING", 출원일: 2005년 4월 25일); 미국 특허 제11/115,075호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL LIVENESS DETERMINATION", 출원일: 2005년 4월 25일); 미국 가특허 출원 제60/659,024호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL IMAGING OF THE FINGER FOR BIOMETRICS", 출원일: 2005년 3월 4일, Robert K. Rowe 등); 미국 가특허 출원 제60/675,776호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS", 출원일: 2005년 4월 27일, Robert K. Rowe); 그리고 미국 특허 출원 제11/379,945호(발명의 명칭: "MULTISPECTRAL BIOMETRIC SENSORS", 출원일: 2006년 4월 24일, Robert K. Rowe)에서 제공된다. 상기 언급된 각 특허출원은 그의 전체로서 모든 목적을 위해서 본 명세서에 원용된다.

위에서 묘사된 비접촉 및 접촉 생체계측 센서는 특정 실시형태에서 백색광 이미지화를 이용한다. 백색광의 사용은 이미지가 다중의 컬러에서 동시에 수집되게 하고, 데이터 수집의 전반적인 속도는 불연속 상태가 따로따로 수집되는 실시형태 에서보다 빠르다. 이 줄어든 데이터-수집 시간은 피부가 데이터 수집 동안 이동함에 따른 불필요한 이미지의 감소를 이끈다. 전반적인 센서의 크기는 역시 축소될 수 있고, 서로 다른 컬러의 불연속적인 조명원의 사용과 비교할 때 적은 숫자의 광원의 사용으로 낮은 가격으로 제공될 수 있다. 축소에 대응은 역시 광원의 공동 동작을 지지하기 위해 사용되는 전기 기구에서 가능하다. 게다가, 컬러 촬영 장치는 일반적으로 단색의 촬영장치보다 통상적으로 낮은 가격에서 가능하다.

백색광 이미지화의 사용은 또한 센서가 원하는 해상력을 얻기 위해 모든 픽셀을 사용하도록 디자인되었을 때 데이터 크기의 축소도 가능하다. 예를 들어, 전형적인 디자인 표준은 1인치당 500도트의 해상력으로 1인치 면을 제공할 수 있다. 이것은 단색 카메라의 500 × 500 픽셀로 얻어질 수 있다. 그것은 또한 각각의 컬러 평면이 따로따로 추출될 때 1000 × 1000 컬러 카메라로 얻어질 수 있다. 같은 해상력이 500 × 500 컬러 촬영 장치를 사용과 {R, G, B} 쌍으로의 변환 그리고 이미지의 단색부분의 추출로 얻어질 수 있다. 이것은 컬러 촬영 장치가 주요한-삼색의 컬러 쌍으로 변환으로 사용되고, 이미지의 단색부분의 추출로 수행되는 보다 일반적인 순서의 특별한 예이다. 그런 과정은 일반적으로 원하는 해상력이 다른 추출 기술에서보다 더욱 효과적으로 얻어지도록 한다.

4. 집적 다색스펙트럼/ TIR 센서

일부 실시형태에서, 위에서 묘사된 센서로 인해 가능하게 된 다색스펙트럼 이미지화는 전통적인 TIR 이미지화 시스템과 통합될 수 있다. 그런 다색스펙트럼-분석 성능과 통합된 밝은 면 지문 센서를 보여주는 통합의 일 도면이 도 10에서 제 공된다. 센서는 광원(953), 플래튼(961), 그리고 이미지화 시스템(955)을 포함한다. 이미지화 시스템(965)은 렌즈, 거울, 광학 필터, 디지털 이미지화 배열, 그리고 다른 광학 요소(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 이미지화 시스템의 광학 축은 표면(961a)과 관련하여 임계각도보다 큰 각도에 있다. 광원(953)으로부터의 광은 플래튼(961)으로 통과하고 광범위하게 플래튼 표면(961a)을 조명하는 확산하는 반사 코팅(963)에 비춘다. 손가락(969)의 부재에서, 광은 표면(961)에서 TIR을 경험하고 일부는 수집되고 이미지화 시스템(955)에 의해 균일하게 광나는 TIR 이미지를 형성한다. 적절한 굴절률의 피부가 플래튼 표면(961a)에 광학 접촉할 때, 접촉점은 결과 이미지에서 상대적으로 어두운 지역을 형성한다. 광원(953) 및/또는 이미지화 시스템(955)을 위해 서로 다른 위치를 사용하는, 그런 상이한 설정은 어두운-면의 TIR 이미지를 얻을 수 있다. 예를 들어, 만약 플래튼(961)이 광원(957)으로 조명되고 이미지화 시스템(955)에 의해 이미지화된다면, 접촉점은 상대적으로 광나는, 어두운-면 이미지는 생성된다. 일부 어두운-면 실시형태에서, 코팅(963)은 광학 흡수재를 포함할 수 있다.

두 번째 이미지화 시스템(959)은 손가락(969)에서 면(961b)을 통해 검색한다. 이미지화 시스템(959)은 면(961a)과 관련하여 임계각도보다 작은 광학 축을 가진다. 일부 실시형태에서, 이미지화 시스템(959)은 면(961a)에 대략 수직으로 향하게 된다. 이 이미지화 시스템은 렌즈, 거울, 광학 필터, 그리고 디지털 이미지화 배열(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 이 방식에서, 광원(953)이 조명되면, 직접의 이미지는 카메라(959)에 의해 캡쳐될 수 있는 반면에, TIR 이미지는 카메 라(955)에 의해 캡쳐될 수 있다. TIR 이미지가 물, 먼지, 접촉 불량, 건조한 피부 등으로 불리하게 영향받는 경우에도, 카메라(959)에 의해 캡처되는 이미지는 상대적으로 영향을 받지않고 지문 패턴을 포함하는 일반적으로 유용한 생체계측 특징을 보유한다.

이미지화 시스템(959)은 더 나아가서 선형 편광자 또는 타원형(예컨대 원형) 편광자일 수 있는, 광학 편광자(도시되지 않음)와 결합할 수 있다. 또한, 다른 광원(959)이 시스템에 부가될 수 있다. 광원(959)은 텅스텐-할로겐 램프나 당업계에 통상적으로 알려진 다른 것들과 같은, 백열 광원일 수 있다. 광원(957)은 백색광 LED들이나 당업계에 알려진 다른 것들과 같은, 다른 광대역 광원일 수 있다. 광원은 고체상태 LED, 유기 LED, 레이저 다이오드 혹은 당업계에 알려진 다른 종류의 레이저나 준단색 광원 등의 준단색 광원일 수 있다. 광원(957)은 렌즈, 거울, 광학 산광기, 광학 필터, 그리고 다른 그러한 광학 요소를 추가로 포함할 수 있다.

광원(957)은 실질적으로 동일할 수 있거나 서로 다른 조명 파장, 각도 및/또는 편광 조건을 위해 제공할 수 있다. 뒤의 예에서, 광원(957a) 중 하나는 이미지화 시스템(959)에서 결합된 편광자에 실질적으로 직교하게 향하는 광학 편광자(도시되지 않음)를 가질 수 있다. 그런 광학 구조는 표면 아래 놓여 있는 피부의 특징을 강조하는 경향이 있다. 광원(957b) 중 하나는 피부의 표면 특징을 강조하는 경향을 가지는 이미지화 시스템(959)에서 사용된 편광자에 실질적으로 평행한 편광자와 결합할 수 있다. 대안적으로, 광원(957b) 중 하나는 편광자를 생략할 수 있고, 랜덤 편광을 생기게 한다. 그런 랜덤 편광은 두 편광 상태로부터 특징들을 결합한 이미지를 생기게 하는, 이미지화 시스템(959)에서 편광자에 평행하고 직각인 편광의 조합으로 묘사될 수 있다. 광원(957)은 같은 파장이나 서로 다른 파장(편광을 가진 또는 가지지 않은)일 수 있다. 광원(957)의 숫자와 장치는 구성-인자 제한, 조명-레벨 제한 그리고 다른 생산 요구를 수용하기 위해 서로 다른 실시형태에서 달라질 수 있다.

일 실시형태에서, 광원(957)은 면(961a)과 관련하여 임계 각도보다 작은 각도로 향하게 된다. 우선의 실시형태에서, 광원은 광원의 직반사가 이미지화 시스템(959) 또는 (955)에 의해 보이지 않는 각도와 위치에 자리할 수 있다. 그런 직반사는 또한, 교차된-편광자 설정의 이용을 통해 완화될 수 있으나, 일부 불필요한 이미지는 광원이 시야의 면에 있으면 일반적으로 존재한다. 게다가, 평행 편광된 그리고 편광되지않은 설정은 다시 반사가 되기 매우 쉽다.

시스템을 속이려는 시도는 일반적으로 세 가지 종류에 따라 묘사될 수 있다: (1) 얇은 투명한 필름을 손가락이나 다른 조직 위에 씌워 사용; (2) 얇은 산란되는 필름을 손가락이나 다른 조직 위에 씌워 사용; 그리고 (3) 두꺼운 샘플을 손가락이나 다른 조직 위에 씌워 사용. 본 발명의 실시형태는 두 번째와 세 번째 경우에 큰 장점이 있다, 다시 말하면, 가짜가 두꺼운 필름이나 얇은 산란되는 필름을 포함할 때. 가짜가 얇고 투명한 필름을 포함하는 경우, 다시 말하면, 실질적으로 흡수되지 않고 산란되지 않는 경우, 서로 다른 지문 패턴의 기하학을 결합하는 시도는 전통적인 패턴과 TIR 패턴을 비교함으로써 탐지될 수 있다; 그런 비교를 어떤 방법으로 하는지에 대한 더 상세한 설명은 여기에서 참조로 결합된, 미국 특허 출원 제 11/015,732호에서 제공된다.

얇은 산란되는 필름을 사용하는 가짜는 또한, 다시 말해 광학적 산란의 상당한 양을 가진 실질적으로 흡수되지 않는 필름은, 전통적인 센서를 속이기 위한 시도에서 다른 지문 패턴의 지형도와 결합할 수 있다. 여기에서 묘사되는 스펙트럼 이미지화는 심지어는 실제 손가락의 이미지가 불명료하더라도, 씌워진 조직의 특성이 이미지화 되도록 한다. 거꾸로, 두꺼운 샘플은 산란하는 샘플의 조합과 탐지된 광은 적어도, 인접한 조직으로 두드러지게 통과하지 못하는 것을 보증하는 흡광도 특성을 제공한다. 전통적인 센서를 속이기 위한 다른 지문 패턴의 지형도를 결합하는 시도는 두꺼운 샘플의 스펙트럼과 다른 광학적 특성을 평가하고 그것들을 실제 조직의 특성들과 비교함으로써 본 발명의 실시형태에 따라서 탐지될 수 있다.

5. 조직 생체계측 센서

본 발명의 실시형태에서 제공되는 접촉 생체계측 센서의 다른 형태는 조직 생체계측 센서이다. "이미지 조직(Image texture)"은 일반적으로 상기 묘사된 이미지의 색조 특성의 공간적인 분산의 어떤 면을 묘사하는 많은 수의 측정기준의 일부로 부른다. 예를 들어, 지문 패턴이나 나뭇결에서 통상 발견되는 그런 일부 조직들은 흐름과 같고, 방위와 간섭성 같은 측정기준으로 잘 묘사될 수 있다. 공간적은 질서를 갖는 조직에서(적어도 국부적으로), 푸리에 변환의 특정한 특성과 관련된 전원 스펙트럼은 에너지 컴팩트니스, 우세 주파수, 방위 등과 같이 중요하다. 특정 평균, 변화, 비스듬함, 그리고 첨도(kurtosis)와 같은 통계적 모멘트가 조직을 묘사하기 위해 사용될 수 있다. 스케일, 회전, 그리고 다른 원인의 변화에도 불변하 는 다양한 모멘트들의 조합인 모멘트 불변량은 사용될 수 있다. 그레이톤의 공간적인 종속 측정기준은 이미지 조직을 묘사하기 위해 생성되고 분석될 수 있다. 이미지 지역의 엔트로피는 이미지 조직의 측정값으로 계산될 수 있다. 다양한 종류의 웨이브렛 변환이 이미지 조직을 면을 묘사하기 위해 사용될 수 있다. 스티어러블 피라미드, 가보 필터, 그리고 공간에 바운드되는 기초 기능과 같은 다른 메커니즘은 이미지 조직을 묘사하기 위해 사용될 수 있다. 이것들과 당업계에서 널리 알려진 조직의 다른 측정값들은 개인적으로 또는 본 발명의 실시형태에서 조합으로 사용될 수 있다.

이미지 조직은 생체계측 기능을 수행하기 위해 본 발명의 실시형태에서 사용될 수 있는 이미지 전역에 걸쳐 픽셀 명암도의 변화로 명백하게 될 수 있다. 일부 실시형태에서, 부가적인 정보는 그런 조직상의 분석이 다색스펙트럼 데이터 세트로부터 추출된 서로 다른 스펙트럼 이미지를 위해 수행될 때 추출될 수 있고, 피부 부위의 색채의 조직상의 묘사를 만들어낸다. 이러한 실시형태들은 생체계측 기능이 피부 부위의 이미지의 일부를 읽어들임으로써 편리하게 수행될 수 있게 한다. 피부의 조직 특성은 피부 부위에 걸쳐 거의 일관된다고 기대되고, 생체계측 기능이 이미지 부위의 서로 다른 부분에서 만들어지는 측정으로 수행되게 한다. 많은 예에서, 서로 다른 측정에서 사용된 피부 부위의 부분들이 서로 겹치는 것은 심지어는 요구되지도 않는다.

피부 부위의 서로 다른 부분을 사용하는 능력은 사용될 수 있는 구조적인 디자인에서 상당한 유연성을 제공한다. 이것은, 부분적으로, 결정적인 공간 패턴에 매치를 필요로 하는 대신에 생체계측 매칭이 통계적으로 수행될 수 있다는 사실의 결과이다. 센서는 지정된 공간 지역에 걸쳐 이미지를 포착할 필요가 없기 때문에 조밀한 방식으로 설정될 수 있다. 작은 센서를 제공하는 능력은 또한 센서가 생체계측 기능을 수행하기 위해 완벽한 공간 정보를 수집하는 것을 필요로 하는 센서보다 더 경제적으로 되게 한다. 또 다른 실시형태에서 공간스펙트럼 정보가 사용되는 반면, 생체계측 기능은 다른 실시형태에서 순수하게 스펙트럼 정보로 수행될 수 있다.

조직 생체계측 센서의 구조의 한 예가 도 10a에 개략적으로 도시되어 있다. 센서(1000)는 복수의 광원(1004)과 촬영 장치(1008)를 포함한다. 다른 실시형태에서, 광원은 준단색광원을 포함하는 반면, 일부 실시형태에서 광원(1004)은 백색광원을 포함한다. 유사하게, 촬영 장치(1008)는 그 한 예로 베이어 패턴을 가지는 촬영 장치인, 단색 또는 컬러 촬영장치를 포함할 수 있다. 센서(1000)는 이미지가 실질적으로 피부 부위(119)의 평면에서 수집되고 측정되기 때문에 여기서 "접촉(contact)" 센서로 불린다. 그러나 센서를 작동할 때 실질적으로 피부 부위(119)와 접촉하는 촬영장치(1008)를 가지는 일부와 피부 부위(119)의 평면으로부터 옮겨져 있는 촬영장치(1008)를 가지는 일부의 다른 설정을 가지는 것은 가능하다.

도 10b와 도 10c에서 두 도시된 실시형태를 볼 수 있다. 도 10b의 실시형태에서, 촬영 장치(1008)는 실질적으로 피부 부위(119)와 접촉한다. 광원(1004)로부터의 광은 피부 부위(119)의 조직 아래로 전파되고, 피부 부위(119)와 그 아래의 조직에서부터 산란된 광이 촬영 장치(1008)로 탐지되게 한다. 촬영 장치(1008)가 피부 부위(119)로부터 옮겨져 있는 다른 실시형태는 도 10c에 개략적으로 도시되어 있다. 이 도면에서 센서(1000')는 이미지를 피부 부위(119)의 평면에서 촬영장치로 전달하고, 실질적으로 강도의 손실 없이 섬유를 따라 전내부 반사로 개인의 이미지 픽셀을 전달하는 복수의 광학 섬유를 포함할 수 있는 광학 장치(1012)를 포함한다. 이 방법에서, 촬영 장치(1008)에 의해 탐지된 광의 패턴은 실질적으로 피부 부위(119)의 평면에서 형성된 광의 패턴과 동일하다. 센서(1000')는 도 10b에서 도시된 센서(1000)와 실질적으로 같은 방식으로 작동할 수 있다. 광원(1004)으로부터의 광은, 피부 부위(119)를 통과하고 그 아래의 조직으로 반사되고 산란되는 피부 부위로 전파된다. 정보가 단지 실질적으로 손실 없이 전달되기 때문에, 그런 실시형태에서, 촬영 장치(1008)로 형성되는 이미지는 실질적으로 도 10a에서와 같은 장치로 형성되는 이미지와 동일하다.

생체계측 기능이 수행되기 위해 사용된 순수하게 공간적인 정보가 있는 실시형태에서, 수신된 데이터에서의 스펙트럼 특성은 인식되고 스펙트럼의 등록 데이터베이스와 비교된다. 특정 개인의 결과로서 생기는 조직 스펙트럼은 유일한 스펙트럼 특징과 개인을 인식하기 위해 사용될 수 있는 스펙트럼 특징의 조합을 포함한다. 장치는 관련된 스펙트럼 특징을 추출하기 위해 향하게 되어 왔다. 관련된 스펙트럼 특징의 추출은 판별 분석 기술을 포함하여, 다수의 다른 기술로 수행될 수 있다. 스펙트럼 출력의 시각적인 분석에서 쉽게 식별할 수 없을 때, 그런 분석 기술이 생체계측 기능을 수행하기 위해 구별될 수 있는 유일한 특징을 반복적으로 추출할 수 있다.

특정한 기술의 예는 일반적으로 지정된 미국 특허 제6,560,352호(발명의 명칭: "APPARATUS AND METHOD OF BIOMETRIC IDENTIFICATION AND VERIFICATION OF INDIVIDUALS USING OPTICAL SPECTROSCOPY"); 미국 특허 제6,816,605호(발명의 명칭: "METHODS AND SYSTEMS FOR BIOMETRIC IDENTIFICATION OF INDIVIDUALS USING LINEAR OPTICAL SPECTROSCOPY"); 미국 특허 제6,628,809호(발명의 명칭: "APPARATUS AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF INDIVIDUALS BY NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY"); 미국 특허 출원 제10/660,884호(발명의 명칭: "APPARATUS AND METHOD FOR IDENTIFICATION OF INDIVIDUAL BY NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY", 출원일: 2003년 9월 12일, Robert K. Rowe 등); 그리고 미국 특허 출원 제09/874,740호(발명의 명칭: "APPARATUS AND METHOD OF BIOMETRIC DETERMINATION USING SPECIALIZED OPTICAL SPECTROSCOPY SYSTEM", 출원일: 2001년 6월 5일, Robert K. Rowe 등)에 공개되어 있다. 상기 언급된 각 특허출원은 그의 전체로서 모든 목적을 위해서 본 명세서에 원용된다.

생체계측 신원인식을 포함하여, 이미지-조직 정보로 생체계측 기능을 수행하는 능력은 살아있는 몸으로부터의 신호의 상당한 부분이 모세혈관에 따른다는 사실을 이용할 수 있다. 예를 들어, 피부 부위(119)가 손가락을 포함할 때, 알려진 생리적 특성은 손가락의 모세혈관이 외부 지문 봉우리 구조의 패턴을 따른다는 것이다. 그러므로 조명 파장과 관련 있는 지문의 명암대비 특징은 혈액의 스펙트럼 특징과 관계 있다. 특별히, 약 580㎚보다 긴 파장에서 취해진 이미지 명암대비는 약 580㎚더욱 짧은 파장에서 취해진 이미지와 비교하여 상당히 감소한다. 비혈액 색소 로 생성된 지문 패턴과 프레넬 반사율과 같은 다른 광학 효과는 상이한 스펙트럼 명암대비를 가진다.

피부 부위(119)로부터 산란된 광은 다른 실시형태에서 다양한 다른 종류의 상대적인 조직 분석을 겪을 수 있다. 일부 실시형태는 성능 지수를 생성하기 위해 수집된 광으로부터 받는 이미지 데이터의 무빙-윈도우 분석의 형태를 이용하고, 거기에서 조직의 측정값이나 성능지수를 평가한다. 일부 실시형태에서 무빙-윈도우 동작은 한 블록씩 또는 규격화 분석으로 대체될 수 있다. 일부 실시형태에서, 이미지의 하나의 지역 또는 전체 이미지는 한 번에 분석될 수 있다.

일 실시형태에서, 고속-푸리에 변환이 이미지 데이터의 하나 또는 그 이상의 지역에서 수행된다. 인-밴드(in-band) 명암대비 성능지수 C는 인-밴드(in-band) 전력으로의 평균이나 직류 전력의 비율로 그런 실시형태에서 생성된다. 특별히, 백색광으로 포함되는 복수의 파장들 중 하나와 대응하는 인덱스 i가 있고, 명암대비 성능 지수는

이다.

이 표현에서, Fi(ξ,η)은 인덱스 i와 대응하는 파장에서, x와 y가 이미지의 공간 좌표일 때, 이미지 fi(x, y)의 푸리에 변환이다. Rlow와 Rhigh로 정해진 범위는 지문 특징에서 관심 있는 공간 주파수의 제한을 표현한다. 예를 들어, Rlow는 일 실시형태에서 대략 1.5 프린지/밀리미터 일 수 있고 Rhigh는 3.0 프린지/밀리미터일 수 있다. 다른 표현에서, 명암대비 성능 지수는 두 다른 공간 주파수 밴드의 집적 전력의 비율로 정해질 수 있다. 상기 도시된 방정식은 오직 직류 공간 주파수를 포함하는 밴드의 하나에서의 특별한 경우이다.

다른 실시형태에서, 무빙-윈도우 평균과 무빙-윈도우 표준 편차는 수집된 몸의 데이터로 계산되고 성능 지수를 생성하도록 사용된다. 이 실시형태에서, 인덱스 i와 대응하는 각각의 파장을 위하여, 무빙-윈도우 평균 μi와 무빙-윈도우 표준편차 σi는 수집된 이미지 fi(x, y)로부터 계산된다. 각 계산의 무빙-윈도우는 같은 크기일 수 있고 2-3 지문 봉우리의 순서를 연결하여 편리하게 선택될 수 있다. 바람직하게, 윈도우 크기는 지문 특징을 제거할 수 있을 정도로 충분히 크나, 배경의 변화가 지속될 수 있을 정도로 충분히 작다. 이 실시형태에서 성능지수 Ci는 무빙-윈도우 평균에 대한 무빙-윈도우 표준 편차의 비율로 계산된다.

또 다른 실시형태에서, 무빙-윈도우 표준 편차 대신에 무빙-윈도우 범위(즉, 최대(이미지 값) - 최소(이미지 값))가 사용되는 것을 제외한, 유사한 과정이 수행된다. 그래서, 이전의 실시형태와 유사하게, 무빙-윈도우 평균 μi와 무빙-윈도우 범위 δi는 인덱스 i와 대응하는 각각의 파장을 위하여 수집된 이미지 fi(x, y)로부터 계산된다. 무빙-윈도우 평균의 계산을 위한 윈도우 크기는 다시 바람직하게 지문 특징을 제거할 수 있을 정도로 충분히 크나, 배경의 변화를 유지할 수 있을 정도로 충분히 작다. 어떤 경우에는, 무빙-윈도우 평균의 계산을 위한 윈도우 크기는 무빙-윈도우 범위의 계산을 위한 크기와 같다. 적합한 값은 일 실시형태에서 2-3 지문 봉우리의 순서를 연결한다. 이 실시형태에서 성능지수는 무빙-윈도우 평균의 비율로 계산된다.

이 실시형태와 전술의 실시형태는 무빙-윈도우 계산은 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하기 위해 수집된 데이터로 수행되는 보다 일반적인 실시형태의 특정 경우로 고려될 수 있다. 특정 실시형태는 집중 측정값이 단순 평균을 포함하는 경우를 도시하고, 그러나 보다 일반적으로 특정 실시형태에서 가중 평균이나 중앙값과 같은 다른 종류의 통계 집중 측정값을 포함할 수 있다. 유사하게, 특정 실시형태는 변화 측정값이 표준 편차나 범위를 포함하는 경우를 도시하고, 그러나 보다 일반적으로 특정 실시형태에서 중간 절대 편차나 표준 오차와 같은 다른 종류의 통계 변화 측정값을 포함할 수 있다.

명백한 무빙-윈도우 분석을 사용하지 않는 다른 실시형태에서, 웨이브렛 분석은 스펙트럼 이미지 각각에 수행될 수 있다. 일부 실시형태에서, 웨이브렛 분석은 결과 계수가 대략 공간에서 불변하는 방법으로 수행될 수 있다. 이것은 데시메이트되지 않은(undecimated) 웨이브렛 분해를 수행하여, 이중-트리 복소수 웨이브렛 방법이나, 혹은 다른 종류의 방법을 적용하여 이루어질 수 있다. 가보 필터, 스 티어러블 피라미드와 다른 종류의 분해는 역시 유사한 계수를 만들어내는데 적용될 수 있다. 어떤 분해 방법이 선택되든지 간에, 결과는 이미지의 특정 위치에서 특정 기초 기능에 대응하는 변화의 크기에 비례하는 계수의 모음이다. 가짜 탐지를 수행하기 위해, 웨이브렛 계수나 다른 유도된 요약은 그것에 대하여 진성의 샘플에서 기대되는 계수와 비교될 수 있다. 만약 비교가 결과가 상당히 근접하다고 보여주면, 샘플은 진성으로 간주된다. 만약 그렇지 않으면, 샘플은 가짜로 판단된다. 유사한 방식으로, 계수는 또한 현재 측정된 계수의 세트와 같은 사람이라 일컬어지는 사람으로부터 전에 기록된 세트를 비교하여 생체계측 검증에 사용될 수 있다.

6. 바람직한 적용들

다양한 실시형태에서, 생체계측 센서는, 그것이 비접촉이든지, 접촉이든지, 또는 상기 묘사된 어떤 종류의 조직센서이든지 생체계측 기능을 수행하기 위해 연산 시스템으로 작동될 수 있다. 도 11은 개인 시스템요소가 별개로 또는 통합된 방식으로 실행될 수 있는 방법을 대략 도시하였다. 연산 장치(1100)는 그 역시 생체계측 센서(1156)와 연결된, 버스(1126)를 통해 전기적으로 연결된 하드웨어 요소로 구성된 것으로 보여진다. 하드웨어 요소는 프로세서(1102), 입력장치(1104), 출력장치(1106), 기억장치(1108), 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 판독기(1110a), 통신 시스템(1114), DSP나 공간-목적 프로세서와 같은 처리 가속부(1116), 그리고 메모리(1118)를 포함한다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 판독기(1110a)는 더 나아가서 컴퓨터 판독 가능한 기록매체(1110b)와 연결되고, 조합은 임시로 및/또는 보다 영구적으로 컴퓨터-판독 가능한 정보를 포함하기 위해, 포괄적으로 먼, 지역의, 고정 된, 및/또는 이동할 수 있는 기억 장치에 기록 매체를 더하는 것으로 표현된다. 통신 시스템(1114)은 유선의, 무선의, 모뎀의, 및/또는 연결 경계의 다른 종류를 포함할 수 있고 데이터를 외부 장치와 교환되도록 한다.

연산 장치(1100) 또한 현재 작업 메모리(1120) 내에 위치된, 연산 시스템(1124)과 기타 코드(1122)를 포함하도록 도시된 것처럼, 본 발명의 방법을 이행하기 위해 디자인된 프로그램과 같은 소프트웨어 요소를 포함한다. 특정 요구에 대응하여 많은 변화가 사용될 수 있음은 당업계에서 당업자들에게 명백하다. 예를 들어, 주문생산된 하드웨어는 또한 사용될 수 있고/또는 특별한 구성 요소는 하드웨어, 소프트웨어(애플릿과 같은 휴대용 소프트웨어를 포함하는), 또는 둘 다에서 이행될 수 있다. 또한, 네트워크 입력/출력 장치와 같은 다른 연산 장치에 연결이 사용될 수도 있다.

현재 발명의 일 실시형태의 예에서처럼, 다색스펙트럼 상태는 조명 광의 서로 다른 복수의 파장을 포함할 수 있다. 조직 측정값은 이미지의 특정 공간 주파수로 생성된 이미지 명암대비의 측정값일 수 있다. "이미지 명암대비(Image contrast)"는 여기에서 이미지의 일부 지역에 걸쳐 표준 색조 값과 관련 있는 색조의 변화의 측정값으로 불린다. 여기에서 묘사된 것과 유사한 방법으로 가시적인 파장을 이용하여 이미지화된 살아있는 씌워지지 않은 사람의 손가락의 경우에서, 지문 신호의 중요한 부분은 모세혈관을 따른다. 부분적으로 이것은 알려진 손가락에서 모세혈관은 외부 지문 봉우리 구조의 패턴을 따른다는 생리적인 특성에 따른다. 그러므로 조명 파장과 관련 있는 지문특성의 명암 대비는 혈액의 스펙트럼 특 성과 관계가 있다고 기대될 수 있다. 특히, 약 580㎚보다 긴 파장에서 취해진 이미지의 명암대비는 약 580㎚보다 작은 파장에서 취해진 이미지에 비해 상당히 감소된다. 비혈액 색소로 생성된 지문 패턴과 프레넬 반사율과 같은 다른 광학 효과는 상이한 스펙트럼 명암대비를 가진다.

약 425㎚에서 약 700㎚까지의 파장 범위에서의 산소화된 혈액의 흡광도 스펙트럼이 도 12에 도시되어 있다. 대표적인 실시형태에서, 본 발명이 어떤 특정 파장의 사용이나 사용된 다색스펙트럼 상태의 수를 제한하지 않음에도, 이 예에서는 445㎚, 500㎚, 574㎚, 610㎚, 그리고 660㎚의 다섯 개의 다른 파장이 다색스펙트럼 상태를 정하기 위해 사용된다. 파장들 각각은 도 12의 스펙트럼에서 확인된다. 도에서 보이는 것처럼, 혈액의 흡광도 값은 445㎚와 574㎚의 대표 파장에서 가장 크고, 500㎚에서는 더 작으며, 610㎚와 660㎚에서는 매우 작다. 그러므로 445㎚와 574㎚ 조명 파장 하에서 진짜 손가락으로 취해진 이미지는 상대적으로 높은 명암대비를 제공하는 것이 기대될 수 있고, 610㎚와 660㎚ 파장에서 취해진 이미지는 상대적으로 낮은 명암대비, 500㎚에서 취해진 이미지는 중간의 명암대비를 가지는 것이 기대될 수 있다. 멜라닌과 같은 다른 흡수재로부터의 결과, 파장 당 산란의 변화, 그리고 다양한 색수차 역시 명암대비의 측정값 및/또는 다른 조직 측정값에 영향을 준다는 것이 예기되나, 이러한 결과들은 작거나 역시 다른 가짜일 수 있는 물질 및 방법과 관계있는 살아있는 인간의 손가락의 특성이다.

다양한 실시형태들이 열세 명의 사람에 걸쳐 수집된 스무 개의 정상-손가락 이미지를 사용하여 그리고 얇은 실리콘 가짜에서 수집된 열 개의 가짜 이미지를 이 용하여 데이터 세트에서 테스트 되었다. 수집될 수 있는 이미지의 예가 도 13에서 도시되고, 도의 (a)-(d) 부분은 실제 손가락의 결과를 보여주고, (e)-(h) 부분은 가짜의 결과를 보여준다. 각각의 이미지로 확인된 "평면(planes)"은 서로 다른 파장과 대응한다. 즉, 평면 1은 445㎚와, 평면 2는 500㎚와, 평면 3은 574㎚와, 평면 4는 610㎚와, 그리고 평면 5는 660㎚와 대응한다. 평면 6의 원인은 도 1b를 참조하여 이해될 수 있다. 평면 6은 TIR 조명을 이용해 수집된 그러나 이미지화 시스템(159)로 이미지화된 이미지와 대응한다. 이 실험에서 사용된 TIR 조명의 파장은 약 640㎚였다. 이미지의 비교가 실제 손가락-가짜 쌍 사이에서, 즉 둘 다 평면 [3 2 1]의 결과를 보여주는 (a)와 (e) 부분 사이에서, 이루어질 수 있다. [3 2 1] 표기는 평면 3은 컬러도면에서 붉은색 값을 측정한 것을 의미하고, 평면 2는 녹색 값, 그리고 평면 1은 파란색 값을 측정한 것을 의미한다. 유사하게, 둘 다 평면 [5 4 5]의 결과를 보여주는 (b)와 (f) 부분 사이에서; 둘 다 평면 [5 3 1]의 결과를 보여주는 (c)와 (g) 부분 사이에서; 둘 다 TIR-조명 결과인 (d)와 (h) 부분 사이에서; 비교가 이루어질 수 있다. (a)와 (e) 부분의 [3 2 1] 이미지는 파랑과 녹색 조명으로 취해지고 진짜 조직과 지문 봉우리가 상대적으로 높은 명암대비인 가짜 모두를 보여준다. 이것은 붉은 조명 하에서 취해지고, 진짜 손가락의 지문 봉우리는 상대적으로 낮은 명암대비를 보여주나 가짜의 지문 봉우리는 상대적으로 높은 명암대비를 보여주는, (b)와 (f) 부분의 [5 4 5] 이미지의 결과와는 반대이다.

그런 차이의 활용은 도 14의 흐름도로 요약된, 본 발명의 방법으로 얻어진다. 하나 또는 그 이상의 조직 측정값은 각각의 광학 조건에서 발전되고, 조직 측 정값의 결과 세트는 진짜 샘플로부터의 기대값과 비교된다. 블록(1404)에서 생체계측 기능이 가능하도록 제공된 조직 샘플을 위한 샘플은 다른 광학 조건하에서 조명된다. 다른 광학 조건의 예는 블록(1424)에서 보이는 것과 같이 다른 파장들, 블록(1428)에서 보이는 것과 같이 다른 편광 조건들, 블록(1432)에서 보이는 것과 같이 다른 광-상호 작용 각도 등과 같은 인자들을 포함할 수 있다. 샘플로부터 산란된 광은 블록(1408)에서 수집되고, 비교 조직 분석에 이용된다. 다른 실시형태는 블록(1412)에서 성능 지수를 생성하기 위해 수집된 광으로부터 유도된 다색스펙트럼 이미지 스택(stack)의 무빙-윈도분석의 다른 형태를 이용하고, 거기에서 조직의 측정값이나 성능지수를 평가한다. 일부 실시형태에서 무빙-윈도우 동작(1412)은 한 블록씩 또는 규격화 분석으로 대체될 수 있다. 일부 실시형태에서, 이미지의 하나의 지역 또는 전체 이미지는 한번에 분석될 수 있다. 도면은 다른 실시형태에서 사용될 수 있는 명암대비 성능 지수의 세 가지 예를 보여주나, 이 공개를 읽은 후에 이 기술이 당업계에서 명백해 지는 것처럼, 다른 조직 측정값뿐 아니라 다른 명암대비 성능 지수도 다른 실시형태에서 사용될 수 있기 때문에 이 특정 신원인식을 제한하는 것을 의도하고 있지 않다.

일 실시형태에서, 고속-푸리에 변환은 블록(1436)에서 나타난 것처럼 다색스펙트럼 이미지 스택에 대해 수행된다. 인-밴드(in-band) 명암대비 성능 지수 C는 인-밴드(in-band) 전력으로의 평균이나 직류 전력의 비율로 그런 실시형태에서 생성된다. 특히, 광학 조건 i에서, 명암대비 성능 지수는

이다.

이 표현에서, Fi(ξ,η)은, x와 y가 이미지의 공간 좌표일 때, 조명 조건 i하에서 취해진 이미지 fi(x, y)의 푸리에 변환이다. Rlow와 Rhigh로 정해진 범위는 지문 특징에서 관심 있는 공간 주파수의 제한을 표현한다. 예를 들어, Rlow는 일 실시형태에서 대략 1.5 프린지/밀리미터 일 수 있고 Rhigh는 3.0 프린지/밀리미터일 수 있다. 다색스펙트럼 상태인 실시형태는 오로지 서로 다른 조명 파장으로 정해질 수 있고, 각각의 조건 i는 조명 파장 λ의 하나로 표현한다. 다른 표현에서, 명암대비 성능 지수는 두 다른 공간 주파수 밴드의 집적 전력의 비율로 정해질 수 있다. 상기 도시된 방정식은 오직 직류 공간 주파수를 포함하는 밴드의 하나에서의 특별한 경우이다.

다른 실시형태에서, 무빙-윈도우 평균과 무빙-윈도우 표준 편차는 블록(1440)에서 나타난 것처럼, 다색스펙트럼 스택에 대해 계산되고 성능 지수를 생성하도록 사용된다. 이 실시형태에서, 각각의 광학 조건 i를 위하여, 무빙-윈도우 평균 μi와 무빙-윈도우 표준편차 σi는 수집된 이미지 fi(x, y)로부터 계산된다. 각 계산의 무빙-윈도우는 같은 크기일 수 있고 2-3 지문 봉우리의 순서를 연결하여 편리하게 선택될 수 있다. 바람직하게, 윈도우 크기는 지문 특징을 제거할 수 있을 정도로 충분히 크나, 배경의 변화가 지속될 수 있을 정도로 충분히 작다. 이 실시 형태에서 성능지수 Ci는 무빙-윈도우 평균에 대한 무빙-윈도우 표준 편차의 비율로 계산된다.

또 다른 실시형태에서, 무빙-윈도우 표준 편차 대신에 무빙-윈도우 범위(즉, 최대(이미지 값) - 최소(이미지 값))가 사용되는 것을 제외한, 유사한 과정이 수행된다. 이것은 일반적으로 블록(1444)에서 나타난다. 그래서, 이전의 실시형태와 유사하게, 무빙-윈도우평균 μi와 무빙-윈도우 범위 δi는 각각의 광학 조건 i를 위하여 수집된 이미지 fi(x, y)로부터 계산된다. 무빙-윈도우 평균의 계산을 위한 윈도우 크기는 다시 바람직하게 지문 특징을 제거할 수 있을 정도로 충분히 크나, 배경의 변화를 유지할 수 있을 정도로 충분히 작다. 어떤 경우에는, 무빙-윈도우 평균의 계산을 위한 윈도우 크기는 무빙-윈도우 범위의 계산을 위한 크기와 같다. 적합한 값은 일 실시형태에서 2-3 지문 봉우리의 순서를 연결한다. 이 실시형태에서 성능지수는 무빙-윈도우 평균의 비율로 계산된다.

이 실시형태와 전술의 실시형태는 무빙-윈도우 계산은 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하기 위해 다색스펙트럼 스택에 대해 수행되는 보다 일반적인 실시형태의 특정 경우로 고려될 수 있다. 특정 실시형태는 집 중 측정값이 단순 평균을 포함하는 경우를 도시하고, 그러나 보다 일반적으로 특정 실시형태에서 가중 평균이나 중앙값과 같은 다른 종류의 통계 집중 측정값을 포함할 수 있다. 유사하게, 특정 실시형태는 변화 측정값이 표준 편차나 범위를 포함하는 경우를 도시하고, 그러나 보다 일반적으로 특정 실시형태에서 중간 절대 편차나 표준 오차와 같은 다른 종류의 통계 변화 측정값을 포함할 수 있다.

무빙-윈도우 분석의 결과는 블록(1416)에서 샘플이 진성 조직 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하기 위해 평가된다. 만약 일치한다면, 보통 조직을 가지는 사람의 신원확인이나 신원을 검증하기 위해 심화된 분석을 포함하는 생체계측 기능은 블록(1448)에서 수행될 수 있다. 만약 결과가 샘플과 진성 조직 샘플이 일치하지 않는 것으로 나온다면, 블록(1420)에서 가짜인 것으로 확인된다. 선형판별법, 이차형 판별분석, K 최근점, 서포트 벡터 머신, 의사결정나무, 그리고 당업계에서 알려진 그런 방법과 같은 분류 방법이 신원확인을 수행하기 위해 사용될 수 있다.

상기 묘사된 각각의 방법의 대표적인 결과가 도 15a 내지 도 17b에서 제공된다. 도 15a 내지 도 15c는 측정값의 형태가 무빙-윈도우 고속 푸리에 변환으로부터 계산되는 결과를 제공한다; 도 16a와 도 16b는 측정값의 형태가 무빙-윈도우 평균과 무빙-윈도우 표준 편차로부터 계산되는 결과를 제공한다; 그리고, 도 17a와 도 17b는 측정값의 형태가 무빙-윈도우 평균과 무빙-윈도우 범위로부터 계산되는 결과를 제공한다.

도 15a에서 도시되는 결과는 진짜 손가락에서 수집되었고, 다중 샘플 각각의 무빙-윈도우 고속 푸리에 변환으로부터 얻어진 인-밴드(in-band) 명암대비 성능지 수의 결과를 보여준다. 각 샘플의 결과는 상술된 조명 평면을 확인하는 횡 좌표를 따라 그려진다; 횡 좌표는 조명 평면 숫자가 파장과 다소 비선형으로 대응되더라도 파장 의존도를 도시하는 것으로 고려될 수 있다. 개인 샘플의 데이터는 회색 선으로 그려지고 전체 샘플의 평균은 두꺼운 검은 선으로 보인다. 진짜-손가락 샘플로부터의 대부분의 결과는 특징을 보이고, 도 12에서 도시된 혈액의 흡광도 특성에 따라 기대되는 것과 같은, 평면 4-5의 빨강 파장에서 명암대비의 현저한 감소로 스펙트럼의 파랑-녹색 지역(평면 1-3)에서 "V" 형상이 예상된다. 평면 6의 명암대비 값은 이 이미지를 수집하기 위해 사용된 다른 광학 지형에 따라 다른 평면과 일치하지 않으나, 이 평면으로부터의 값은 부가적인 구별 능력을 제공한다.

진짜 손가락과 가짜 모두의 결과가 도 15b에 도시되어 있다. 이 경우에서, 진짜 손가락의 결과는 다이아몬드 모양을 실선으로 연결하여 도시되어 있고, 가짜 결과는 동그라미 모양을 점선으로 연결하여 도시되어 있다. 가짜는 얇은 필름으로 덮인 진짜 손가락이다. 조명 평면 4, 5, 그리고 6에서 실험결과에서 명백하게 나타난 것처럼, 가짜는 진성 샘플의 예상되는 명암대비보다 붉은 조명 하에서 높은 명암대비를 보여준다. 다른 경우에는, 명암대비 성능지수의 상대적인 비교는 빨강 명암대비 값이 파랑-녹색 값의 어떤 인자 α보다 작은지 평가함으로써와 같은, 절대적인 판단 보다 더 확실할 수 있다. 서로 다른 실시형태는 예상되는 적합한 값이 약 α=0.5, α=0.75 등으로, 서로 다른 α값을 사용할 수 있다.

다차원의 스케일링은 진짜 조직과 가짜 사이의 명백한 양적 판별장치를 제공하기 위해 데이터를 처리하는데 사용될 수 있다. 이것은 다차원의 스케일링 결과가 두 좌표로 그려진 것을 보여주는 도 15c에 도시되어 있다. 이 예에서 좌표들은 명암대비 데이터의 주성분분석("PCA")으로부터 얻어지는 고유벡터의 점수에 대응한다; 특히, 이 도면에서 "인자 1(Factor 1)"과 "인자 2"는 데이터로부터, 회사 본부가 매사추세츠주 나틱에 있는 Mathworks 사로부터 구입할 수 있는, 매틀랩(Matlab) 프로그램으로 생성되는 첫 두 고유벡터들의 점수이다. 동그라미는 가짜의 유도된 결과를 표시하는데 사용되는 반면, 진짜 손가락의 유도된 결과는 별표로 도시되어 있다. 명백한 구분이 둘 사이에 분명하고, 도 15c의 결과가 가분의 도면으로 사용되게 한다. - 그래프에 그려진 선은 하나의 가능한 분리선이다. 분리선의 오른쪽 아래 결과가 가짜로 확인될 수 있는 반면, 결과를 분리선의 왼쪽 위에 생성하는 같은 방법으로 분석된 알려지지 않은 샘플은 도 14의 블록(1416)에서 진성 샘플로 확인될 수 있다. 여기에서 결과가 샘플의 다른 특성과 대응하는 다른 지역을 가진 이차원의 공간으로 도시되는 반면, 보다 일반적으로 분리를 구별하는 초평면을 가짐으로써와 같이 어떤 차원의 공간의 다른 지역은 샘플을 구별하는데 사용될 수 있다. 보다 일반적으로, 이 공개의 다른 곳에서 묘사된 것처럼, 다양한 다른 분류 방법이 샘플이 진성의 손가락인지 아닌지 분류하는데 사용될 수 있다.

도 16a의 결과는 도 15b의 결과와 유사하지만 상기 묘사된 것처럼 무빙-윈도우 평균과 무빙-윈도우 표준 편차를 사용하는 실시형태에서 얻어진다. 가짜 결과가 동그라미 모양을 점선으로 연결하여 표시되어 있는 반면, 진짜 손가락으로부터의 결과는 다시 다이아몬드 모양을 실선으로 연결하여 표시되어 있다. 도 15b의 결과와 같이, 붉은 조명 하에서 가짜는 진성 샘플보다 높은 명암대비를 보여준다. 도 15c의 도면과 유사한 도 16a의 결과를 이용하여 나오는 분리 도면이 도 16b에서 도시되어 있다. 이 경우에는, 동그라미는 가짜의 결과를 표시하는데 사용되는 반면, 진짜 손가락의 결과는 다시 별표로 표시된다. 그리고 결과는 다시 PCA로부터의, 특히 첫 두 고유벡터를 사용하여 매틀랩(Matlab) 프로그램으로 제공되는, 고유벡터 점수로 얻어진다. 분리선은 이차원 공간의 어느 부분으로 다차원의 스케일링 결과가 시작하는지 가짜를 진짜 조직으로부터 구별되게 도시된다. 도 16b에 도시된 일반적인 행동은 도 15c에서 도시된 것과 유사하다.

도 17a와 도 17b에서 나타나는 결과는 또한 도 15b와 도 15c 또는 도 16a와 도 16b의 결과들과 대응한다. 이 경우에는, 결과는 상기 묘사된 것처럼 다색스펙트럼 스택의 무빙-윈도우 평균과 무빙-윈도우 범위를 이용한 실시형태에서 얻어진다. 동그라미들을 실선으로 연결한 것으로 표시되는 가짜결과는 다시 붉은 조명 하에서 도 17a에서 다이아몬드를 실선으로 연결하여 표시한 진성-샘플 결과보다 높은 명암대비를 보여준다. 도 17b의 분리 도면은 다시, 진짜-조직 결과(별표)가 가짜 결과(동그라미)와 명백하게 분리되는 지역으로 고유벡터 점수의 공간으로 분리하는 분리선을 정하는 능력을 보여준다. 전에 기술된 것처럼, 그런 분리 능력은 모르는 결과를 도 14의 블록(1416)에서 다차원 공간의 어느 부분에서 유도된 결과가 시작되는 지에 따라 분류되게 한다.

다양한 다른 방법들은 역시 도 15a, 도 16a 및 도 17a와 같은 도면에서 도시된 것처럼 명암대비 데이터를 평가하기 위한 다른 실시형태에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 선형 판별 분석 장치("LDA")는 명암대비 판별 장치로서 다른 그런 일 실시형태에서 사용된다. 예의 방법에 불과한, 그런 분석은 두 종류의 트레이닝을 사용할 수 있다. 명암대비 곡선의 첫 번째 종류는 사람 조직으로 생성하고 명암대비 곡선의 두 번째 종류는 다양한 가짜 샘플로 생성한다.

상기에서 제공된 다양한 예들이 조직을 제공하기 위해 손가락의 사용과 다색스펙트럼 환경을 제공하기 위해 다른 조명-광 파장의 사용에 집중하지만, 거기에 제한하려는 의도는 없다. 다른 실시형태에서, 다른 편광 조건은 대안적으로 또는 부가적으로 다색스펙트럼 상태를 정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 비교는 둘 또는 그 이상의 편광 조건 사이에서 교차-편광 이미지화, 평행-편광 이미지화, 랜덤-편광 이미지화 등을 포함할 수 있는 모드가 될 수 있다. 게다가, 입사 광은 선형으로 편광된 광, 원형으로 편광된 광, 타원형으로 편광된 광 등을 가짐으로써와 같은 다른 편광 상태를 가질 수 있다. 또 다른 예에서, 다른 조명 각도는 다색스펙트럼 상태를 제공하는데 사용될 수 있다. 광의 통과 두께는 조명 각도의 기능에 따라 변화하고, 그 결과로서 상기 묘사된 것처럼 진짜 조직과 가짜 사이를 구별하는 데 분석될 수 있는 이미지 명암대비에서 변화한다.

더욱이, 본 발명은 상기 묘사된 특정한 성능 지수로 제한되지 않고 다른 또는 부가적인 조직-기초의 성능지수는 다양한 실시형태에서 대안적으로 또는 부가적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 통계적 모멘트들은, 묘사된 샘플을 구별하는 성능 지수를 얻는 모멘트 불변량, 그레이톤의 공간적인 종속성 등과 같이 사용될 수 있다.

스펙트럼 명암대비는 상대적인 측정기준이다. 이 사실의 편리한 결과는 상기 묘사된 방법이 다양한 다른 종류의 스펙트럼 센서에 거쳐 그리고 다양한 다른 환경적 조건에서 확고하게 기대된다는 것이다.

연산 장치로 이행될 수 있는 부가적인 기능성의 개요가 도 18의 흐름도에 요약되어 있다. 일부 실시형태에서, 목적 피부 부위는 블록(1804)에서 나타난 것처럼 백색광으로 조명된다. 블록(1808)에서 이것은 생체계측 센서가 목적 피부 부위로부터 광을 수광하게 한다. 상기 묘사된 것처럼, 수광된 광은 생체계측 기능을 이행하는 많은 다른 방법으로 분석될 수 있다. 흐름도는 모든 단계가 수행될 필요가 없음에도, 생체계측 기능을 수행하기 위해 분석의 특정 조합이 어떻게 사용될 수 있는 지를 보여준다. 어떤 다른 경우에는, 단계의 일 부분이 수행될 수 있고, 부가적인 단계가 수행될 수도 있으며 그리고/또는 지시된 단계는 지시된 것과 다른 순서로 수행될 수도 있다.

블록(1812)에서, 살아있음 체크는 목적 피부 부위가 가짜의 어떤 종류가 아닌것을 확인하기 위해, 보통은 살아있는 조직의 특성을 갖는지의 여부를 검증함으로써, 수광된 광으로 수행될 수 있다. 만약 가짜가 탐지되면, 블록(1864)에서 경보가 발령될 수 있다. 발령되는 특정 경보의 종류는 생체계측 센서가 배치되는 환경에 의존할 수 있다. 음성의 혹은 시각적인 경보는 때때로 센서 그 근처에서 발령하고; 다른 경우에는, 경비나 법-집행 인원에게 조용한 경보가 전송될 수 있다.

목적 피부 부위로부터 산란되는 수광된 광은 블록(1820)에서 목적 피부 부위의 표면 이미지를 얻기 위해 이용될 수 있다. 목적 피부 부위가 손가락의 바닥면인 예에서, 표면 이미지는 손가락의 봉우리와 골의 패턴의 표현을 포함하고, 블 록(1824)에서 전통적인 지문의 데이터 베이스와 비교된다. 부가적으로 혹은 대안적으로, 블록(1828)에서 수광된 광은 공간스펙트럼 이미지를 받기 위해 이용될 수 있다. 이 이미지는 블록(1832)에서 개인과 관련된 이미지를 가지는 공간스펙트럼 데이터베이스와 비교될 수 있다. 어떤 경우에는, 그 비교는 블록(1836)에서 개인이 그 비교 결과로서 인식되게 할 수 있다. 고도의 신뢰도의 신원 확인은 공간스펙트럼 이미지와의 비교를 제공하기 위해 전체 공간스펙트럼 정보를 이용함으로써 이루어지는 것이 일반적으로 기대된다. 그러나 어떤 적용에서는, 어떤 개인은 그들의 지문이 큰 법 집행 지문 데이터베이스에 있으나 공간스펙트럼 데이터베이스에는 없어서 전통적인 지문 데이터가 보다 큰 효용성이 있을 수 있다. 그러한 경우에, 본 발명의 실시형태는 편리하게 전통적인 지문 이미지의 추출로 신원확인을 수행하게 한다.

공간스펙트럼 데이터는 신원 확인이 전통적인 지문 데이터베이스와의 비교로 이루어진 것인지 공간스펙트럼 정보와의 비교로 이루어진 것인지, 신원 확인에서 보다 큰 확신을 제공할 수 있는 부가적인 정보를 포함한다. 예를 들어, 블록(1840)에서 나타난 것처럼, 인구 통계 및/또는 인체 측정의 특성은 수광된 광으로부터 평가될 수 있다. 블록(1836)에서 이미지와 매치된 데이터베이스 입력이 인구 통계나 인체 측정 정보를 포함할 때, 일관성 체크는 블록(1844)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 그 자신을 제공한 개인이 평가된 인구 통계나 인체 측정 특성으로부터 20-35세의 백인 남성이라고 신원 확인될 수 있다. 만약 이미지와 매치되는 데이터베이스 입력이 개인을 68세의 흑인 여성으로 신원 확인한다면, 블록(1864)에서 경보 발령 케 하는 명백한 모순이 있다.

블록(1856)에서 분석 대상물의 농도와 같은 다른 정보 역시 수광된 광으로부터 판단될 수 있다. 판단된 분석 대상물 레벨에 따라서 다른 행동이 때때로 취해진다. 예를 들어, 만약 혈액-알코올 레벨이 어떤 문턱 값을 초과하면, 자동차의 점화가 금지될 수 있다, 또는 만약 환자의 혈액-글루코오스 레벨이 어떤 문턱 값을 초과하면 경보가 발령될 수 있다. 피부 건조 상태 등과 같은 다른 생리 인자들은 다른 적용에서 평가될 수 있고, 때때로 그에 대응하여 다른 행동들이 취해진다.

도 19는 조직 생체계측 센서의 적용을 도시한 유사한 흐름도이다. 블록(1904)에서 센서는 탐지기와 접촉하는 개인의 피부 부위를 배치하는데 이용된다. 전에 기록된 것처럼, 탐지기는 손가락 표면의 일부만이 탐지기와 접촉하도록 배치되므로 상대적으로 작을 수 있다; 조직 생체계측의 특성 때문에, 서로 다른 측정 동안 접촉되는 표면의 특정 부분에서의 변화는 해롭지 않다. 데이터는 블록(1908)에서 피부 부위를 조명함으로써 수집되고 블록(1912)에서 탐지기로 피부 부위로부터 산란된 광을 수광한다.

흐름도는 다른 종류의 분석이 수행될 수 있다는 것을 나타낸다. 모든 경우에 이러한 분석 각각 수행되는 것은 불필요하고, 오히려, 일반적으로 대부분의 적용에서 단지 하나의 종류의 분석이 이용될 것이 예상된다. 분석의 한 카테고리는, 블록(1916)에서 일반적으로 나타난, 순수하게 스펙트럼 정보의 비교만을 이용한다. 분석의 다른 카테고리는, 블록(1920)과 (1928)에서 일반적으로 나타난, 블록(1920)에서 수광된 광에서 공간-스펙트럼 정보로부터 이미지 조직을 판단하고 블록(1928) 에서 이미지 조직과 조직 생체계측 정보의 데이터베이스를 비교함으로써 이미지 조직 정보를 이용한다. 분석의 종류 둘 중 하나 또는 둘 다에서 블록(1932)에서 개인을 인식하는 것과 같은 생체계측 기능은 수행된다.

이와 같이 해서, 이상에서의 수개의 실시형태에 대해 설명하였지만, 본 발명의 정신으로부터 벗어나는 일 없이 각종 변화, 대안적인 구성 및 등가 구성이 이용될 수 있음은 당업자가 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 이상의 설명은 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 여겨서는 안 되고, 본 발명의 범위는 이하의 청구범위에 의해 규정된다.

Claims (77)

1. 생체 계측 평가를 위해 제공된 샘플의 진성을 평가하는 방법에 있어서,

   복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하는 단계;

   상기 복수의 별개의 광학 조건 각각에 대해 상기 샘플로부터 산란된 광을 수광하는 단계;

   상기 복수의 별개의 광학 조건의 각각에 대해 상기 수광된 광으로부터 각각 형성되는 복수의 이미지를 형성하는 단계;

   상기 복수의 이미지의 각각으로부터 각각 생성되는 복수의 조직 측정값(texture measure)을 생성하는 단계; 및

   상기 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 상기 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하는 단계를 포함하는, 샘플의 진성 평가 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 조직 측정값은 이미지-명암 대비(image-contrast) 측정값을 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하는 단계는 복수의 서로 다른 파장을 가지는 광으로 상기 샘플을 조명하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하는 단계는 복수의 별개의 편광 조건 하에 광으로 상기 샘플을 조명하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하는 단계는 복수의 별개의 조명 각도에서 광으로 상기 샘플을 조명하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 복수의 조직 측정값을 생성하는 단계는 상기 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우(moving-window) 분석을 수행하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법법.
7. 제6항에 있어서, 상기 복수의 조직 측정값의 각각은 일정한 공간적인 진동수 내에서의 이미지 명암 대비의 측정값을 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
8. 제6항에 있어서, 상기 복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하는 단계는 복수의 서로 다른 파장을 가진 광으로 상기 샘플을 조명하는 단계를 포함하고;

   상기 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 상기 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하는 단계는 붉은 조명하에서의 이미지 명암 대비가 파란 조명하에서의 이미지 명암대비보다 적은 지의여부를 판단하는 단계를 포함하 는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
9. 제6항에 있어서, 상기 복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하는 단계는 복수의 서로 다른 파장을 가진 광으로 상기 샘플을 조명하는 단계를 포함하고;

   상기 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 상기 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하는 단계는 붉은 조명하에서의 이미지 명암 대비가 미리 정해진 값보다 적은 지의여부를 판단하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
10. 제6항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 복수의 이미지의 무빙-윈도우 푸리에 변환을 계산하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
11. 제6항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 복수의 이미지의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
12. 제11항에 있어서, 상기 무빙-윈도우 집중 측정값은 무빙-윈도우 평균을 포함하고, 상기 무빙-윈도우 변화 측정값은 무빙-윈도우 표준 편차를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
13. 제11항에 있어서, 상기 무빙-윈도우 집중 측정값은 무빙-윈도우 평균을 포함하고, 상기 무빙-윈도우 변화 측정값은 무빙-윈도우 범위를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
14. 제6항에 있어서,

    상기 복수의 조직 측정값을 생성하는 단계는 다차원의 공간 내의 한 점에 상기 복수의 조직 측정값을 맵핑하기 위해 다차원의 스케일링을 적용하는 단계를 추가로 포함하고;

    상기 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 상기 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하는 단계는 상기 한 점이 상기 다차원의 공간의 미리 정해진 지역에 존재하는지의 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
15. 제14항에 있어서, 상기 다차원의 공간은 이차원의 공간인, 샘플의 진성 평가 방법.
16. 생체 계측 평가를 위해 제공된 샘플의 진성을 평가하는 방법에 있어서

    복수의 서로 다른 파장을 가지는 광으로 샘플을 조명하는 단계;

    상기 서로 다른 파장의 각각에 대해 상기 샘플로부터 산란된 광을 수광하는 단계;

    상기 서로 다른 파장의 각각에 대해 상기 수광된 광으로부터 각각 형성되는 복수의 이미지를 형성하는 단계;

    상기 복수의 이미지 중 하나의 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행함으로써 상기 복수의 이미지 중 하나로부터 각각 생성되는 복수의 이미지 명암 대비 측정값을 생성하는 단계; 및

    상기 복수의 이미지 명암 대비 측정값으로부터 상기 샘플의 붉은 조명하에서의 이미지 명암 대비가 파란 조명하에서의 이미지 명암대비보다 적은 지의여부를 판단하는 단계를 포함하는, 샘플의 진성 평가 방법.
17. 제16항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 복수의 이미지 중 하나의 무빙-윈도우 푸리에 변환을 계산하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
18. 제16항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 복수의 이미지 중 하나의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
19. 제16항에 있어서, 상기 복수의 이미지 명암 대비 측정값으로부터 상기 샘플의 붉은 조명하에서의 이미지 명암 대비가 파란 조명하에서의 이미지 명암대비보다 적은 지의 여부를 판단하는 단계는 다차원의 공간 내의 한 점에 상기 복수의 이미지 명암대비를 맵핑하기 위해 다차원의 스케일링을 적용하는 단계; 및

    상기 한 점이 상기 다차원의 공간의 미리 정해진 지역에 존재하는지의 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 방법.
20. 생체 계측 평가를 위해 제공된 샘플의 진성을 평가하는 장치에 있어서,

    복수의 별개의 광학 조건 하에 샘플을 조명하기 위한 수단;

    상기 복수의 별개의 광학 조건의 각각에 대해 상기 샘플로부터 산란된 광을 수광하기 위한 수단;

    상기 복수의 별개의 광학 조건의 각각에 대해 상기 수광된 광으로부터 각각 형성되는 복수의 이미지를 형성하기 위한 수단;

    상기 복수의 이미지의 각각으로부터 각각 생성되는 복수의 조직 측정값을 생성하기 위한 수단; 및

    상기 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 상기 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하기 위한 수단을 포함하는, 샘플의 진성 평가 장치.
21. 제20항에 있어서, 상기 복수의 조직 측정값을 생성하기 위한 수단은 상기 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하기 위한 수단을 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 장치.
22. 제21항에 있어서, 상기 광학 명암대비 측정값을 생성하기 위한 상기 수단은 다차원의 공간 내의 한 점에 성능 지수를 맵핑하기 위해 다차원의 스케일링을 생성하기 위한 수단을 추가로 포함하고;

    상기 생성된 복수의 조직 측정값이 인증된 공공연한 생물 조직인 상기 샘플과 일치하는지의 여부를 판단하기 위한 상기 수단은 상기 한 점이 다차원의 공간의 미리 정해진 지역에 존재하는지의 여부를 판단하기 위한 수단을 포함하는 것인, 샘플의 진성 평가 장치.
23. 표면과 접촉된 개인의 목적 피부 부위를 조명 광으로 조명하는 단계;

    상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계;

    상기 수광된 광으로부터 이미지를 형성하는 단계;

    상기 이미지로부터 이미지-조직 측정값을 생성하는 단계; 및

    생체계측기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하는 단계를 포함하되,

    상기 수광된 광은 실질적으로 상기 표면을 포함하는 상기 평면에서 수광되는 것인, 생체계측기능 수행방법.
24. 제23항에 있어서, 상기 생체계측기능은 가짜를 막는(antispoofing) 기능을 포함하고, 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하는 단계는 상기 생성된 이미지-조직 측정값으로부터 상기 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부 를 판단하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
25. 제23항에 있어서, 상기 생체계측기능은 신원 기능(identify funciton)을 포함하고, 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하는 단계는 상기 생성된 이미지-조직 측정값으로부터 상기 개인의 신원을 판단하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
26. 제23항에 있어서, 상기 생체계측기능은 인구 통계나 인체 측정 기능을 포함하고, 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하는 단계는 상기 생성된 이미지-조직 측정값으로부터 상기 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
27. 제 23항에 있어서, 상기 표면은 이미지 탐지기의 표면이고;

    상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계는 상기 이미지 탐지기에서 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
28. 제23항에 있어서, 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계는 패턴의 실질적인 분해(degradation)나 감쇠 없이 상기 평면에서부터 해당 평면의 바깥에 있는 이미지 탐지기로 광의 패턴을 중계(translation)하는 단계; 및

    상기 이미지 탐지기에서 중계된 패턴을 수광하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
29. 제23항에 있어서, 상기 조명 광은 백색광인 생체계측기능 수행방법.
30. 제29항에 있어서, 상기 이미지는 서로 다른 파장에 대응하는 복수의 이미지를 포함하고;

    상기 이미지-조직 측정값을 생성하는 단계는 상기 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
31. 제30항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 복수의 이미지에 무빙-윈도우 푸리에 변환을 계산하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
32. 제30항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 복수의 이미지의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
33. 제23항에 있어서, 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계는 단색의 이미지 탐지기에서 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계 를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
34. 제23항에 있어서, 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계는 컬러 이미지 탐지기에서 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
35. 제23항에 있어서, 상기 생체계측기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하는 단계는 상기 생성된 이미지-조직 측정값과 참조 이미지-조직 측정값을 비교하는 단계를 포함하되;

    상기 참조 이미지-조직 측정값은 참조 피부 부위로부터 산란된 광으로부터 형성된 참조 이미지로부터 생성되며;

    상기 목적 피부 부위는 실질적으로 상기 참조 피부 부위와는 서로 다른 것인 생체계측기능 수행방법.
36. 제23항에 있어서, 상기 생체계측 기능을 수행하는 중에 상기 수광된 광의 스펙트럼 특징과 참조 스펙트럼 특징을 비교하는 단계를 추가로 포함하는 생체계측기능 수행방법.
37. 개인의 목적 피부 부위와 접촉하기에 적합한 표면;

    상기 목적 피부 부위가 상기 표면에 접촉될 때 상기 목적 피부 부위를 조명 하는 조명 하위시스템;

    상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 탐지 하위시스템; 및

    상기 수광된 광으로부터 이미지를 형성하라는 명령; 상기 이미지로부터 이미지-조직 측정값을 생성하라는 명령; 및 상기 생체계측 기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하라는 명령을 가지고 상기 탐지 하위시스템과 인터페이스되는 연산 장치를 포함하되,

    상기 산란된 광은 실질적으로 상기 표면을 포함하는 평면에서 수광되는 것인, 생체계측 센서.
38. 제37항에 있어서, 상기 생체계측 기능은 가짜를 막는 기능을 포함하고;

    상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하라는 명령은 상기 생성된 이미지-조직 측정값으로부터 상기 목적 피부 부위가 살아 있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하라는 명령을 포함하는 생체계측 센서.
39. 제37항에 있어서, 상기 생체계측 기능은 신원 기능을 포함하고;

    상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하라는 명령은 상기 생성된 이미지-조직 측정값으로부터 상기 개인의 신원을 판단하라는 명령을 포함하는 생체계측 센서.
40. 제37항에 있어서, 상기 생체계측 기능은 인구 통계나 인체 측정의 기능을 포 함하고;

    상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하라는 명령은 상기 생성된 이미지-조직 측정값으로부터 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하라는 명령을 포함하는 생체계측 센서.
41. 제37항에 있어서, 이미지 탐지기를 추가로 포함하되,

    상기 표면은 상기 이미지 탐지기의 표면이고;

    상기 탐지 하위시스템은 상기 이미지 탐지기를 포함하고, 상기 이미지 탐지기에서 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 것인 생체계측 센서.
42. 제37항에 있어서, 상기 평면의 바깥에 배치된 이미지 탐지기; 및

    패턴의 실질적인 분해나 감쇠 없이 상기 평면에서부터 상기 이미지 탐지기로 광의 패턴을 중계하는 광학 장치를 포함하되,

    상기 탐지 하위시스템은 상기 이미지 탐지기를 포함하고, 상기 이미지 탐지기에 상기 중계된 패턴을 수신하는 것인 생체계측 센서.
43. 제37항에 있어서, 상기 조명 하위시스템은 백색광으로 상기 목적 피부 부위를 조명하는 생체계측 센서.
44. 제43항에 있어서, 상기 이미지는 서로 다른 파장에 대응하는 복수의 이미지 를 포함하고;

    상기 이미지-조직 측정값을 생성하라는 명령은 상기 복수의 이미지의 각각의 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하라는 명령을 포함하는 생체계측 센서.
45. 제44항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하라는 명령은 상기 복수의 이미지의 무빙-윈도우 푸리에 변환을 계산하라는 명령을 포함하는 생체계측 센서.
46. 제 44항에 있어서, 상기 공간적인 무빙-윈도우 분석을 수행하라는 명령은 상기 복수의 이미지의 무빙-윈도우 집중 측정값과 무빙-윈도우 변화 측정값을 계산하라는 명령을 포함하는 생체계측 센서.
47. 제 37항에 있어서, 상기 탐지 하위시스템은 단색의 이미지 탐지기를 포함하고, 상기 단색의 이미지 탐지기에서 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 상기 광을 수광하는 것인 생체계측 센서.
48. 제 37항에 있어서, 상기 탐지 하위시스템은 컬러 이미지 탐지기를 포함하고, 상기 컬러 이미지 탐지기에서 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 상기 광을 수광하는 것인 생체계측 센서.
49. 제 37항에 있어서, 상기 생체계측 기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-조직 측정값을 분석하라는 명령은 상기 생성된 이미지-조직 측정값과 참조 이미지-조직 측정값을 비교하라는 명령을 포함하고;

    상기 참조 이미지-조직 측정값은 산란된 광으로부터 형성된 참조 이미지로부터 생성되고;

    상기 목적 피부 부위는 실질적으로 상기 참조 피부 부위와는 서로 다른 것을 포함하는 것인 생체계측 센서.
50. 제 37항에 있어서, 상기 연산 장치는 상기 생체계측 기능을 수행하는 중에 상기 수광된 광의 스펙트럼 특징과 참조 스펙트럼 특징을 비교하라는 명령을 추가로 가지는 것인 생체계측 센서.
51. 백색광으로 개인의 목적 피부 부위를 조명하도록 배치된 백색광 조명 하위시스템;

    상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하도록 배치되어, 상기 수광된 광이 입사하는 컬러 촬영 장치(color imager)를 포함하는 탐지 하위시스템; 및

    상기 컬러 촬영 장치에서 상기 수광된 광으로부터 공간적으로 분산된 복수의 상기 목적 피부 부위의 이미지를 취득하라는 명령과, 생체계측 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령을 가지며, 상기 탐지 하위시스템에 인터페이스된 연산 장치를 포함하되

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 상기 개인의 조명받은 조직의 상이한 용적들에 대응하는 것인 생체계측 센서.
52. 제51항에 있어서, 상기 생체계측 기능은 가짜를 막는 기능을 포함하고, 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 상기 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하라는 명령을 포함하는 것인 생체계측 센서.
53. 제51항에 있어서, 상기 생체계측 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 상기 명령은 상기 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령을 포함하는 것인 생체계측 센서.
54. 제51항에 있어서, 상기 생체계측 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 상기 개인의 혈액에서 분석 대상물의 농도를 판단하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령을 포함하는 것인 생체계측 센서.
55. 제51항에 있어서, 상기 목적 피부 부위와 접촉하는 플래튼(platen)을 추가로 포함하고, 상기 백색광 조명 하위시스템은 상기 플래튼을 통해 상기 목적 피부 부 위를 조명하는데 적합한 것인 생체계측 센서.
56. 제51항에 있어서, 상기 백색광 조명 하위시스템은 상기 목적 피부 부위가 상기 생체계측 센서와 물리적으로 접촉하고 있지 않을 때 상기 목적 피부 부위를 조명하는데 적합한 것인 생체계측 센서.
57. 제51항에 있어서, 상기 백색광 조명 하위시스템은 광대역 백색광원을 포함하는 것인 생체계측 센서.
58. 제51항에 있어서, 상기 백색광 조명 하위시스템은 복수의 협대역 광원과 상기 복수의 협대역 광원에 의해 제공된 광을 결합하기 위한 광학 장치를 포함하는 것인 생체계측 센서.
59. 제58항에 있어서, 상기 복수의 협대역 광원은 원색 세트의 각각에 대응하는 파장의 광을 제공하는 생체계측 센서.
60. 제51항에 있어서, 상기 조명 하위시스템은 상기 백색광을 편광시키는 제1편광자를 포함하고;

    상기 탐지 시스템은 상기 수광된 광과 마주치도록 배치된 제2편광자를 포함하며;

    상기 제1편광자와 제2편광자는 서로 상호 교차되는 것인 생체계측 센서.
61. 제51항에 있어서, 상기 탐지 시스템은 상기 수광된 광이 상기 컬러 촬영 장치에 입사하기 전에 상기 수광된 광과 마주치도록 배치된 적외선 필터를 포함하는 것인 생체계측 센서.
62. 제51항에 있어서, 상기 목적 피부 부위는 손가락이나 손의 바닥 표면이고;

    상기 생체계측 기능은 생체계측 신원 확인을 포함하고;

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지로부터 상기 목적 피부 부위의 표면 지문이나 장문(palmprint) 이미지를 취득하라는 명령; 및

    상기 개인의 신원을 확인하기 위해 상기 표면 지문이나 장문 이미지와 지문이나 장문의 이미지의 데이터베이스를 비교하라는 명령을 포함하는 것인 생체계측 센서.
63. 제 51항에 있어서, 상기 생체계측 기능은 생체계측 신원조회를 포함하고,

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하라는 명령은 상기 개인의 신원을 확인하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지와 다색 스펙트럼 이미지의 데이터베이스를 비교하라는 명령을 포함하는 것인 생체계측 센서.
64. 제 51항에 있어서, 상기 조명 하위시스템은 조명 지역에서 상기 목적 피부 부위를 조명하기에 적합하고,

    상기 목적 피부 부위와 조명 지역은 상대 이동하는 것인 생체계측 센서.
65. 백색광으로 개인의 목적 피부 부위를 조명하는 단계;

    상기 수광된 광이 입사하는 컬러 촬영 장치로 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계;

    상기 컬러 촬영 장치에서 상기 수광된 광으로부터 상기 목적 피부 조직의 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 취득하는 단계; 및

    상기 생체계측 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 단계를 포함하되,

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지는 상기 개인의 조명받은 조직의 상이한 용적에 대응하는 것인 생체계측기능 수행방법.
66. 제65항에 있어서, 상기 생체계측기능은 가짜를 막는 기능을 포함하고, 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 단계는 상기 목적 피부 부위가 살아있는 조직을 포함하는지의 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수행방법.
67. 제65항에 있어서, 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 단계는 상기 개인의 인구 통계나 인체 측정의 특성을 평가하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지을 분석하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수행방법.
68. 제65항에 있어서, 상기 생체계측기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 단계는 상기 개인의 혈액에서 분석 대상물의 농도를 판단하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 것을 포함하는 생체계측기능 수행방법.
69. 제65항에 있어서, 상기 목적 피부 부위에 조명하는 단계는 상기 목적 피부 부위에 접촉하는 플래튼을 통해 상기 백색광을 향하게 하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수행방법.
70. 제65항에 있어서, 상기 백색광으로 상기 개인의 상기 목적 피부 부위를 조명하는 단계는 광대역의 백색광원으로 상기 개인의 상기 목적 피부 부위를 조명하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수행방법.
71. 제65항에 있어서, 상기 백색광으로 상기 개인의 상기 목적 피부 부위를 조명하는 단계는

    복수의 협대역 광원으로 복수의 협대역 광선을 생성하는 단계; 및

    상기 복수의 협대역 광선을 결합하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수 행방법.
72. 제71항에 있어서, 상기 복수의 협대역 광선은 원색의 세트와 대응하는 파장을 가지는 것인 생체계측기능 수행방법.
73. 제65항에 있어서, 상기 목적 피부 부위를 조명하는 단계는 제1편광으로 상기 백색광을 편광시키는 단계를 포함하고;

    상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계는 제2편광으로 상기 수광하는 광을 편광시키는 단계를 포함하되,

    상기 제1편광과 제2편광은 실질적으로 서로 상호 교차되는 것인 생체계측기능 수행방법.
74. 제65항에 있어서, 상기 목적 피부 부위로부터 산란된 광을 수광하는 단계는 상기 수광된 광이 상기 컬러 촬영 장치에 입사하기 전에 적외선 파장에서 상기 수광된 광을 여과하는 단계를 포함하는 생체계측기능 수행방법.
75. 제65항에 있어서, 상기 목적 피부 부위는 손가락이나 손의 바닥 표면이고;

    상기 생체계측 기능은 생체계측 신원확인을 포함하고;

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 단계는

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지로부터 상기 목적 피부 부위의 표면 지문이나 장문 이미지를 취득하는 단계; 및

    상기 개인의 신원을 확인하기 위해 상기 표면 지문이나 장문 이미지와 지문이나 장문의 이미지의 데이터베이스를 비교하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수행방법.
76. 제65항에 있어서, 상기 생체계측 기능은 생체계측 신원조회를 포함하고;

    상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지를 분석하는 단계는 상기 개인의 신원을 확인하기 위해 상기 공간적으로 분산된 복수의 이미지와 다색 스펙트럼 이미지의 데이터베이스를 비교하는 단계를 포함하는 것인 생체계측기능 수행방법.
77. 제65항에 있어서, 백색광으로 개인의 상기 목적 피부 부위를 조명하는 단계는 조명 지역에서 수행되고;

    상기 목적 피부 부위와 조명 지역은 상대 이동하는 것인 생체계측기능 수행방법.

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