KR20100007317A - 생체지문 판단장치 및 그 판단방법 - Google Patents

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Abstract

생체 지문과 모조 지문을 구별할 수 있는 생체지문 판단장치 및 그 판단방법이 개시된다. 본 발명의 지문인식장치는 생체 지문이 가지는 특이한 색상과 생체 지문이 지문입력창에 접촉함에 따른 접촉 압력변화에 의한 지문 색상의 변화를 이용하여 해당 지문이 생체 지문인지 여부를 판단한다. 지문인식장치는 컬러 영상센서를 이용하여 획득한 지문 영상으로부터 색상정보와 접촉 압력의 변화에 따른 색상변화정보를 계산하고, 계산된 색상정보가 기준 색상범위 내에 속하는지 여부 및/또는 색상변화정보가 기준 조건을 만족하는지를 판단함으로써 해당 지문이 생체 지문인지를 판단한다.
생체 지문, 모조 지문, 색상정보, 색상변화, 지문 압력

Description

생체지문 판단장치 및 그 판단방법{Apparatus for Distinguishing Living Body Fingerprint and Method therof}
본 발명은, 광학식으로 획득한 지문 영상에 대하여, 생체 지문이 가지는 특이한 색상과 생체 지문이 지문입력창에 접촉함에 따른 압력변화에 의한 지문 색상의 변화를 이용하여, 해당 지문이 생체 지문인지 여부를 판단할 수 있는 생체지문 판단장치 및 그 판단방법에 관한 것이다.
생체 인식 방법은 그 유일성과 높은 불변성에 기인하여 개인의 인증을 위해 널리 이용되고 있다. 이러한 생체 인식 방법에서도 지문인식은 사용이 편리하고 간단하여 다른 생체 인식 분야에 비해 오래되고 가장 일반화된 인식방법이 되었다.
실제로 지문인식장치는 출입제어, 전자상거래, 금융거래, 개인용 컴퓨터(PC)의 보안 및 사무적 결재체계 등과 같이 인증이 필요한 다양한 분야에 보급되고 있다. 그러나 지문인식장치는 인증의 편리성과 정확성 및 경제성에 불구하고, 모조 지문에 의한 허위인증의 문제가 있다. 이 때문에 모조 지문에 의한 허위인증의 피 해를 개선 및 방지하기 위한 다양한 알고리즘이 개발되고 있다.
모조 지문은, 지문이 인쇄된 종이나 필름(Film)에 물이나 기름과 같은 투명한 액체를 묻히거나 적셔서 만들거나, 실리콘이나 고무와 같이 피부 조직과 유사한 속성을 가진 소재를 이용하여 만든다. 통상의 지문인식장치는 이러한 모조 지문을 그대로 인식하여 허위인증을 수행하게 된다.
나아가, 사용자가 이러한 모조 지문을 손가락에 붙여 사용할 경우, 종래에 제안된 온도측정방식, 전위측정방식, 압력측정방식, 혈류측정방식, 땀샘측정방식 등과 같은 모조 지문 판별기술로 모조 지문을 구별해내기 힘들다.
본 발명의 목적은, 광학식으로 획득한 지문 영상에 대하여, 생체 지문이 가지는 특이한 색상과 생체 지문이 지문입력창에 접촉함에 따른 압력변화에 의한 지문 색상의 변화를 이용하여, 해당 지문이 생체 지문인지 여부를 판단할 수 있는 생체지문 판단장치 및 그 판단방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 생체지문 판단방법은, 프리즘으로 광을 조사하여 상기 프리즘의 지문입력창에 접촉된 지문의 컬러 지문 영상을 획득하는 단계, 상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉하는 중의 제1시점과 제2시점에서의 상기 컬러 지문 영상의 색상정보의 변화에 관한 색상변화정보를 계산하는 단계 및 상기 색상변화정보가 접촉 압력변화에 따른 생체 지문의 색상변화에 대한 기준 조건에 만족하는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 색상정보는, 적색, 녹색 및 청색 성분의 명도 크기이며, 상기 컬러 지문 영상 중 융선 부분으로부터 추출하는 것이 바람직하다. 또한, 상기 제1시점 및 제2시점 중 하나는 상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉함에 따라 상기 컬러 지문 영상이 획득되기 시작한 시점인 것이 바람직하다.
또한, 상기 기준 조건은,
Figure 112008050263637-PAT00001
,
Figure 112008050263637-PAT00002
및
Figure 112008050263637-PAT00003
중 적어도 하나이며, 상기 R(1) 및 G(1)은 각각 제1시점의 컬러 지문 영상의 적색 및 녹색성분의 명도이고, R(2) 및 G(2)는 각각 제2시점의 컬러 지문 영상의 적색 및 녹색성분의 명도이며, ΔR = R(2)-R(1), ΔG = G(2)-G(1) 그리고 ΔB는 상기 컬러 지문 영상의 제2시점 및 제1시점에서의 청색성분의 명도 차인 것이 바람직하다.
실시 예에 따라 본 발명의 생체지문 판단방법은, 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 어느 일 시점의 색상정보 또는 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 2개 이상 시점에서의 색상정보의 평균이 기준 색상범위 내에 속하는지 여부를 판단하여 상기 기준 색상범위 내에 속하지 아니하는 경우 상기 지문을 모조 지문으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 단계는 상기 색상변화정보를 계산하는 단계보다 먼저 수행된다. 이 단계에서 모조 지문으로 판단되면, 상기 색상변화정보를 계산하는 단계 및 생체 지문으로 판단하는 단계를 수행하지 않을 수 있다.
여기서, 상기 기준 색상범위는, 생체 지문에 대하여 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 어느 일 시점에서 획득한 색상, 또는 생체 지문에 대하여 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 2개 이상 시점에서의 획득한 색상의 평균에 소정의 오차를 포함한 범위인 것이 바람직하다.
다른 실시 예에 따른 생체 지문 판단방법은 앞에서 설명한 색상변화정보에 기초하여 생체 지문으로 판단하는 방법을 필수적으로 포함하지 않을 수 있다. 다시 말해, 획득한 컬러 지문 영상의 색상정보를 계산하고, 계산된 색상정보가 생체 지 문의 기준 색상범위 내에 속하는지 여부를 판단하여 상기 기준 색상범위 내에 속하는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 생체 지문 판단장치는 광굴절기, 광학렌즈계, 컬러 영상 센서 및 생체인식부를 포함한다.
컬러 영상센서는 상기 광학렌즈계에 결상된 영상으로부터 컬러 지문 영상을 획득하여 생체인식부에게 제공한다. 생체인식부는 상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉하는 중의 제1시점과 제2시점에서 획득되는 상기 컬러 지문 영상의 색상정보의 변화에 관한 색상변화정보를 계산하고, 상기 색상변화정보가 접촉 압력변화에 따른 생체 지문의 색상변화에 대한 기준 조건에 만족하는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단하게 된다.
본 발명에 따른 생체 지문 판단방법 및 장치는 생체 지문과 모조 지문을 효과적으로 구분할 수 있으며, 일반적인 종이뿐만 아니라, 기존에 구분이 어려웠던 필름, 실리콘, 젤라틴 등과 같은 소재의 모조 지문도 구분할 수 있다.
본 발명의 생체 지문 판단방법이 통상의 지문인식장치에 적용될 경우, 별도의 장치를 요하지 아니한다. 지문인식장치는 지문인식 또는 등록을 위해 획득한 지문 영상을 가지고 생체 지문 여부를 판단과 그 판단에 기초한 지문 인증을 한번에 수행할 수 있다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
본 발명의 생체 지문 판단장치는 광학식으로 획득한 컬러 지문 영상을 이용하여 해당 지문이 모조 지문인지 생체 지문인지를 판단한다. 본 발명의 생체 지문 판단장치는 지문인식장치뿐만 아니라 지문 영상을 획득하여 처리하는 장치라면 적용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 생체지문 판단장치의 블록도로서, 생체지문 판단장치(100)가 지문인식장치의 형태로 구현된 예이다.
도 1의 생체 지문 판단장치(100)는 사용자의 지문(또는 손가락)으로부터 지문 영상(Image)를 획득하여 해당 지문이 생체 지문인지 모조 지문인지를 판단할 수 있으며, 그 판단결과를 기초로 사용자 지문 등록 및/또는 사용자 인증을 할 수 있다.
생체 지문 판단장치(100)는 광 굴절기를 사용하는 소위 광학식에 따라 지문 영상을 획득한다. 또한, 생체 지문 판단장치(100)는 소위 산란식 또는 흡수식 기타 방식에 한정되지 아니하고, 사용자 지문에서 반사 또는 산란되는 광을 이용하는 광학식 지문 영상 획득장치라면 모두 적용할 수 있다.
도 1에 도시된 예의 생체 지문 판단장치(100)는 일 면이 지문입력창(110a)으로 마련된 프리즘(110), 지문 영상 획득용 광을 프리즘(110)으로 출사하는 광원(131), 컬러영상센서(135), 지문 영상을 컬러영상센서(135)에 결상하기 위한 광학렌즈계(133) 및 제어부(150)를 포함한다.
프리즘(110)은 지문이 접촉되는 지문입력창(110a)과 지문입력창(110a)에서 반사 또는 산란된 광(지문영상)이 출사되는 출사면(110b)을 포함한다. 프리즘(110)은 도 1에 도시된 것과 같이 그 단면 형상(또는 광학적으로 이용되지 않는 면을 제외한 형상)이 삼각형을 가지는 것뿐만 아니라, 4면(사다리꼴)을 가질 수도 있으며, 프리즘을 대신하여 넓은 개념의 광굴절기를 사용할 수 있다.
광원(131)은 빛의 3 원색인 적색(Red), 녹색(Green) 및 청색(Blue)을 포함하는 백색광(White Light)을 사용한다. 광원(131)의 위치도 지문인식방식 및 프리즘(110)의 형태에 따라 다양한 위치에 마련될 수 있다.
컬러영상센서(135)는 프리즘(110)과 광학렌즈계(133)를 거쳐 입사되는 광을 전기적 신호인 디지털 컬러(Color) 지문 영상으로 변환하여 제어부(150)로 출력한다. 컬러 지문 영상은 지문의 색상 정보, 명도 및 형태 정보를 포함한다.
광원(131)으로부터 프리즘(110)의 입사면(110c)을 향해 조사된 광은 사용자 지문이 접촉된 지문입력창(110a)에서 반사 또는/및 산란되어 출사면(110b)을 통해 출사되고, 광학렌즈계(133)에 의해 결상되어 컬러영상센서(135)로 입력된다.
제어부(150)는 컬러영상센서(135)로부터 제공되는 컬러 지문영상을 기초로 지문입력창(110a)에 접촉한 지문이 생체 지문인지 모조 지문인지 여부를 판단하고, 지문인식과정을 수행한다. 이를 위해, 제어부(150)는 지문인식부(151) 및 생체인식부(153)를 포함한다.
지문인식부(151)는 소정의 영상처리 알고리즘 및 인증 알고리즘에 따라 사용자의 지문을 인식한다.
실시 예에 따라, 지문인식부(151)는 매번 지문인식과정을 수행하지 아니하고, 생체인식부(153)로부터 생체 지문이라는 판단결과를 수신하는 경우에만 컬러영상센서(135)로부터 수신한 지문 영상로부터 특징점을 추출하여 사용자 인증을 수행할 수 있다. 만약, 지문입력창(110a)에 접촉한 지문이 모조 지문으로 판별되면, 지문인식부(151)는 소정의 인식거부에 대한 처리를 수행할 수도 있다.
생체인식부(153)는 컬러영상센서(135)를 통해 입력되는 지문 영상을 기초로 지문입력창(110a)에 접촉한 지문이 생체 지문인지 모조 지문인지 여부를 판단하며, 그 판단결과를 지문인식부(151)로 출력한다.
생체인식부(153)는 생체 피부조직과 모조 지문에서 반사되는 광의 색상이 서로 다른 점을 이용한다(1차 판단). 나아가, 사용자가 지문을 지문입력창(110a)에 접촉하는 과정에서 당연하게 발생하는 접촉 압력의 변화에 따른 지문 영상의 색상 변화를 기초로 생체 지문인지 여부를 판단한다(2차 판단). 이러한 2단계의 판단은 반드시 한꺼번에 수행되어야 하는 것은 아니며, 각각이 생체 지문 판단을 위한 방법으로 제시될 수 있다.
생체인식부(153)의 이러한 판단은 컬러영상센서(135)로부터 수신한 컬러 지문영상 전체를 이용할 수도 있으나, 컬러 지문 영상의 일부(예컨대 중심부의 소정 픽셀)를 대상으로 할 수도 있다.
백색광을 생체 지문의 표면에서 반사시켜 획득된 영상은 피부 표면의 색상정보를 반영하게 된다. 생체조직에 다양한 파장을 가지는 백색광이 입사되면, 피부조직 내부의 단백질, 헤모글로빈, 멜라닌 또는 물과 같은 성분들에 의해 일부 파장의 광은 조직 내부로 흡수되고, 일부는 다시 반사된다. 이렇게 반사된 광원을 변환하여 생성한 컬러 지문 영상은 생체 지문의 속성에 따른 색상정보를 가지게 된다. 인간의 손바닥 특히 지문부분의 색상은 대부분 연한 분홍색이다. 이것은 피부 다른 부분에 비해 비교적 많은 모세혈관이 모여있어서 혈액의 적색이 피부조직을 통해 분홍으로 보이기 때문이다.
이에 반해, 모조 지문의 경우는 생체 지문과 다른 색상정보를 가지게 된다.
도 2는 생체 지문 및 모조 지문으로부터 획득한 지문 영상을 도시한 도면이고, 도 3은 생체 지문 및 모조 지문으로부터 획득한 지문 영상의 색상 구조를 나타낸 그래프이다.
도 2의 지문 영상은 융선이 골보다 밝게 나타나는 소위 산란식 지문 영상 획득방법에 따른 것이나, 지문의 융선, 골 및 배경화면의 구별이 용이하도록, 원래 지문 영상을 반전한 것이다. 따라서 배경화면은 검은색에서 흰색으로 나타나고, 융선이 밝은 색이 아닌 어두운 색(보색인 파란색 계통)으로 표시된다.
도 2의 (a)와 (b)는 생체 지문으로부터 획득한 컬러 지문 영상으로서, (a)는 낮은 접촉 압력상태인 경우이고, (b)는 보다 높은 접촉 압력상태인 경우이다. 여기서, 낮은 접촉압력 상태 및 높은 접촉 압력상태는 지문이 지문입력창(110a)에 접촉한 세기의 정도를 상대적으로 나타낸 것으로서, 접촉 압력의 변화에 따라 지문 영상의 색상이 변함을 알 수 있다.
도 2의 (c), (d), (e), (f) 및 (g)는 각각 고무, 지문이 흑백으로 인쇄된 종이, 지문이 컬러로 인쇄된 종이, 투명한 실리콘 및 필름 형태의 모조 지문의 영상 이다.
도 2를 참조하면, 생체 지문의 색상이 모조 지문과 서로 다름을 알 수 있다. 그러나 융선의 형상은 매우 비슷하여, 종래와 같이 색상 정보를 이용하지 않는 방식으로는 생체 지문 판단이 어렵다는 것을 알 수 있다.
도 3의 그래프는 생체(낮은 접촉 압력상태), 필름, 종이, 고무 및 투명 실리콘에 의한 지문 영상의 색상정보를 도시하고 있다. 세로축은 해당 색상의 명도의 상대적 크기를 나타낸다.
생체 지문(융선 부분)의 경우, 적색이 가장 높은 비율을 가지며 그 다음은 녹색이며, 청색이 가장 낮은 명도를 가진다. 모조 지문의 색상구조는 생체 지문의 그것과 다름을 알 수 있다. 예컨대, 생체와 가장 비슷한 분포를 보이는 투명 실리콘의 경우도 적색, 녹색, 청색의 비율과 세기가 달랐다. 본 발명은 이러한 특징을 기초로 생체 지문과 모조 지문을 판단한다.
다만 일부 모조 지문은 그 색상 정보가 생체 지문과 동일하게 나타날 수 있다. 이러한 경우를 대비하여, 본 발명의 생체 지문 판단장치(100)는 접촉 압력의 변화에 따른 생체 지문의 색상변화를 고려한다.
피부 조직이 압력을 받게 되면, 즉 생체 지문을 지문입력창(110a)에 접촉하는 과정에서 당연하게 발생하는 접촉 압력의 변화가 있으면, 모세혈관이 좁아지고 압력을 받은 곳에 위치한 혈액의 이동이 이루어지게 되어 피부색이 적색에서 황색으로 변한다. 손가락에서 지문이 위치하고 있는 부분의 특성상 다른 피부조직에 비해 모세혈관이 많이 모여있어서, 압력의 변화에 따른 색상변화가 더욱 뚜렷하다. 이러한 압력에 의한 색상변화는 일반적으로 사용되는 종이, 필름(Film), 실리콘(Silicon), 고무, 젤라틴(Gelatin) 등을 이용한 모조 지문에서는 관찰되지 않는 특징이다.
도 4는 생체 지문의 접촉 압력 변화에 따른 색상 변화를 도시한 그래프로서, 전체적으로, 적색계열인 낮은 접촉 압력 상태의 생체 지문(융선 부분)에 압력변화가 있으면, 적색과 녹색의 비율이 비슷해지고 청색의 비율이 줄어들면서 전체적으로 명도가 높아져서 밝은 황색계열로 변함을 알 수 있다.
구체적으로, 높은 접촉 압력일 때의 적색과 녹색의 명도 차이는 낮은 접촉 압력에서의 적색과 녹색의 명도 차이보다 작다. 이러한 생체 지문의 특이한 색상변화는 다음의 수학식 1 내지 수학식 4와 같이 정리할 수 있다.
Figure 112008050263637-PAT00004
Figure 112008050263637-PAT00005
Figure 112008050263637-PAT00006
Figure 112008050263637-PAT00007
여기서, 수학식에 포함된 각 변수는 해당 색상의 명도로서, R(1)은 낮은 접촉압력상태의 적색성분의 명도, G(1)은 낮은 접촉압력상태의 녹색성분의 명도, B(1)은 낮은 접촉압력상태의 청색성분의 명도를 나타낸다. R(2)은 높은 접촉압력상태의 적색성분의 명도, G(2)은 높은 접촉압력상태의 녹색성분의 명도, B(2)은 높은 접촉압력상태의 청색성분의 명도를 나타낸다. ΔR = R(2)-R(1), ΔG = G(2)-G(1), ΔB = B(2)-B(1)를 나타낸다. ΔR, ΔG, ΔB는 0이 아니다.
R(1), G(1), B(1), R(2), G(2), B(2)는 지문 중 융선의 색상을 기준으로 한 것이다. 물론, 실시 예에 따라, 융선 및 골을 포함하는 일정 영역의 색상을 기준으로 할 수도 있고 컬러 지문 영상 전체의 색상을 기준으로 할 수도 있으나, 이 경우 수학식 1 내지 4의 조건이나 생체 지문에 대한 기준 색상이 달라질 수 있다.
모조 지문, 예컨대 종이, 필름, 고무, 실리콘, 젤라틴의 경우, 접촉 압력의 변화가 있더라도 생체 지문과 같은 색상구조의 변화가 나타나지 않는다. 본 발명의 생체 지문 판단장치(100)는 이러한 접촉 압력의 변화에 따른 색상구조의 변화를 이용하여 모조 지문과 생체 지문을 구분할 수 있다. 예컨대, 생체 지문 판단장치(100)는 수학식 2 내지 수학식 4 중 하나 또는 2개 이상의 조건을 만족하는지 여부를 기초로 해당 지문이 모조 지문인지 생체 지문인지 여부를 판단할 수 있다.
앞에서 설명한 '낮은 접촉 압력상태' 또는 '높은 접촉 압력상태'라 함은 실질적으로 압력 변화가 시작된 상태와 압력이 최고 근처인 상태를 말할 수 있으나, 지문의 접촉이 행해지는 시간적인 개념으로 설명될 수 있다.
다시 말해, '낮은 접촉 압력상태' 또는 '높은 접촉 압력상태'는 물리적으로 이격되고 접촉 압력의 변화가 있는 2 개의 시간(제1시점 및 제2시점)이 해당할 수 있다. 2 개의 시간의 이격 정도는, 색상의 변화를 감지할 수 있는 것으로 실험적으로 확인된 정도의 시간이면 충분하다. 예컨대 낮은 접촉 압력상태는 컬러영상센서(135)로부터 지문 영상이 입력되는 시점(제1시점)이 해당할 수 있고, 높은 압력상태는 컬러영상센서(135)로부터 지문영상이 입력되는 시점으로부터 소정 시간 경과한 시점(제2시점)이 해당할 수 있을 것이다.
앞의 수학식의 R(1), G(1), B(1)은 제1시점에서의 적색, 녹색, 청색성분의 명도이고, R(2), G(2), B(2)는 제2시점에서의 적색, 녹색, 청색성분의 명도에 해당하는 것이다.
실시 예에 따라, 생체 지문 판단장치(100)는 별도의 압력센서 또는 접촉센서를 지문입력창(110a) 또는 그 주위에 마련하여 원하는 압력상태를 확인할 수도 있을 것이다.
이하에서는 도 5를 참조하여, 본 발명의 생체 지문 판단장치(100)의 생체 지문 판단에 관한 바람직한 실시 예를 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 생체 지문 판단방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
지문이 지문입력창(110a)에 접촉하면, 광원(131)에서 출사된 광이 소정의 광 경로를 거쳐 컬러영상센서(135)에 결상되고, 지문이 지문입력창(110a)에 접촉하는 순간부터 컬러영상센서(135)는 결상되는 광에 의한 디지털 컬러 지문영상을 생성하 여 생체인식부(153)로 제공한다(S501, S503).
생체인식부(153)는 컬러영상센서(135)로부터 입력되는 컬러 지문영상의 융선의 색상정보 및 그 색상의 변화에 대한 정보(이하 '색상변화정보')를 계산한다. 이 경우, 색상정보 및 색상변화정보의 계산은 컬러영상센서(135)의 크기에 대응되는 전체 지문영상을 기준으로 할 수도 있으나, 전체 지문영상의 일부분을 기준으로 할 수도 있다. 색상정보는 임의의 시점에서의 컬러 지문 영상으로부터 구하거나, 2 개 시점 이상에서의 색상정보를 평균하여 구할 수 있다. 또한, 색상변화정보는 임의의 제1시점과 제2시점에서의 색상정보의 변화량을 측정하여 구하게 된다. 접촉압력상태와 높은 접촉압력 상태는 제1시점 및 제2시점의 일 예가 될 것이다(S505).
생체인식부(153)는 계산된 색상정보가 기준 색상범위 내에 속하는지 여부를 기초로 해당 지문이 생체 지문인지 1차 판단한다. 여기서, 기준 색상범위는 색상정보의 획득 기준시점에서 실험적으로 구해진 생체 지문의 색상을 기준으로 소정 마진(Margin) 또는 오차를 포함하는 것이 해당할 수 있으며, 도 2 및 도 3은 그 일 예가 된다(S507).
S507 단계의 판단결과, 계산된 색상정보가 기준 색상범위에 속하지 않는 경우, 생체인식부(153)는 해당 지문을 모조 지문으로 판단한다(S509).
S507 단계의 판단결과, 계산된 색상정보가 기준 색상범위에 속하는 경우, 생체인식부(153)는 해당 지문을 생체 지문으로 1차 판단한 다음, 계산된 색상변화정보가 기준 조건을 만족하지는 여부를 판단한다. 여기서 기준 조건은 상기 수학식 1 내지 수학식 4 중 적어도 하나가 해당할 수 있다. 다만 수학식 1 내지 수학식 4는 융선의 색상을 기준으로 한 것이므로, 이 기준을 변형할 경우 수학식 1 내지 수학식 4도 변경될 수 있다(S511).
S511 단계의 판단결과, 계산된 색상변화정보가 기준 조건을 만족하는 경우, 생체인식부(153)는 해당 지문을 생체 지문으로 판단하고, 기준 조건을 만족하지 못한다면 해당 지문을 모조 지문으로 판단한다(S513).
이상의 방법으로, 본 발명의 생체 지문 판단장치(100)는 지문입력창(110a)에 접촉한 지문이 생체 지문인지 여부를 판단할 수 있다. 지문인식부(151)는 생체인식부(153)의 판단결과에 따라 생체 지문에 대해서만 지문인증 절차를 수행할 수 있을 것이다.
실시 예에 따라, 앞서 설명한 바와 같이, 생체 지문 판단장치(100)는 S511 단계에 의한 2차 판단없이 생체 지문인지에 대한 판단을 완료할 수 있으며, 반대로 S507 단계의 판단없이 바로 S511 단계의 판단만을 수행하여 생체 지문 여부를 판단할 수도 있다.
S505 단계의 색상정보 및 색상변화정보는 컬러 지문 영상 전체 또는 일부의 융선의 평균 색상을 기준으로 한 것이었으나, 반드시 이에 한정되지 아니한다.
예컨대, 컬러 지문 영상 전체 또는 일부에 대하여, 융선과 골 부분을 합한 평균 색상을 기준으로 할 수 있다. 이러한 경우, 산란식으로 획득한 지문 영상(반전하기 전의 영상)은 골이 어두우므로 전체 색상이 어두워 질 수 있고, 흡수식은 골이 밝으므로 더 밝아질 수 있으며 이러한 부분을 고려하면 된다. 또한, 컬러 영상 센서()가 생성한 영상을 반전하게 되면, 산란식에서는 골이 다시 밝아지게 되 고, 흡수식에서는 골이 어두워지며, 융선의 색상도 적색계열에서 보라색 계열로 변경되므로, 이러한 점을 고려하여 기준 색상범위나 색상변화정보를 위한 기준 조건을 적절히 조정하면 될 것이다.
본 발명은 방법, 디바이스 및 시스템으로 구현될 수 있다. 또한 본 발명이 컴퓨터 소프트웨어로 구현될 때는, 본 발명의 구성요소는 필요한 동작의 수행에 필요한 코드 세그먼트(code segment)로 대치될 수 있다. 프로그램이나 코드 세그먼트는 마이크로프로세서에 의해 처리될 수 있는 매체에 저장될 수 있으며, 전송매체나 통신 네트워크를 통하여 반송파(carrier waves)와 결합된 컴퓨터 데이터로서 전송될 수 있다.
마이크로프로세서에 의해 처리될 수 있는 매체는 전자회로, 반도체 메모리 소자, 롬(ROM), 플래시(Flash) 메모리, EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플로피 디스크(Floppy Disk), 광학적 디스크, 하드(Hard) 디스크, 광섬유, 무선 네트워크 등과 같이 정보를 전달하고 저장할 수 있는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터 데이터는 전기적 네트워크 채널, 광섬유, 전자기장, 무선 네트워크 등을 통해 전송될 수 있는 데이터를 포함한다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시 들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 생체지문 판단장치의 블록도,
도 2는 생체 지문 및 모조 지문으로부터 획득한 지문 영상을 도시한 도면,
도 3은 생체 지문 및 모조 지문으로부터 획득한 지문 영상의 색상 구조를 나타낸 그래프,
도 4는 생체 지문의 접촉 압력 변화에 따른 색상 변화를 도시한 그래프, 그리고
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 생체 지문 판단방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
- 도면의 주요 부호에 대한 간단한 설명-
110 : 프리즘 110a: 지문입력창
110b: 출사면 110c: 입사면
131 : 광원 133: 광학렌즈계
135 : 컬러 영상센서

Claims (15)

  1. 프리즘으로 광을 조사하여 상기 프리즘의 지문입력창에 접촉된 지문의 컬러 지문 영상을 획득하는 단계; 및
    상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉하는 중의 제1시점과 제2시점에서의 상기 컬러 지문 영상의 색상변화가 있는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉하는 중의 제1시점과 제2시점에서의 상기 컬러 지문 영상의 색상정보의 변화에 관한 색상변화정보를 계산하는 단계; 및
    상기 색상변화정보가 접촉 압력변화에 따른 생체 지문의 색상변화에 대한 기준 조건에 만족하는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1시점 및 제2시점 중 하나는, 상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉함 에 따라 상기 컬러 지문 영상이 획득되기 시작한 시점인 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 기준 조건은,
    Figure 112008050263637-PAT00008
    ,
    Figure 112008050263637-PAT00009
    및
    Figure 112008050263637-PAT00010
    중 적어도 하나이며,
    상기 R(1) 및 G(1)은 각각 제1시점의 컬러 지문 영상의 적색 및 녹색성분의 명도이고, R(2) 및 G(2)는 각각 제2시점의 컬러 지문 영상의 적색 및 녹색성분의 명도이며, ΔR = R(2)-R(1), ΔG = G(2)-G(1) 그리고 ΔB는 상기 컬러 지문 영상의 제2시점 및 제1시점에서의 청색성분의 명도 차인 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  5. 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 색상정보는, 적색, 녹색 및 청색 성분의 명도 크기임을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 어느 일 시점의 색상정보 또는 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 2개 이상 시점에서의 색상정보의 평균이 기준 색상범위 내에 속하는지 여부를 판단하여 상기 기준 색상범위 내에 속하지 아니하는 경우 상기 지문을 모조 지문으로 판단하고, 상기 색상변화정보를 계산하는 단계 및 생체 지문으로 판단하는 단계를 수행하지 않는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 기준 색상범위는,
    생체 지문에 대하여 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 어느 일 시점에서 획득한 색상, 또는 생체 지문에 대하여 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 2개 이상 시점에서의 획득한 색상의 평균에 소정의 오차를 포함한 범위인 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  8. 프리즘으로 광을 조사하여 상기 프리즘의 지문입력창에 접촉된 지문의 컬러 지문 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득한 컬러 지문 영상의 색상정보를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 색상정보가 생체 지문의 기준 색상범위 내에 속하는지 여부를 판단하여 상기 기준 색상범위 내에 속하는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  9. 제2항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 색상정보는, 상기 컬러 지문 영상 중 융선 부분에 대한 것임을 특징으로 하는 생체지문 판단방법.
  10. 지문이 접촉되는 지문입력창을 구비한 광굴절기;
    상기 광굴절기로 상기 지문의 영상을 획득하기 위한 광을 출사하는 광원;
    상기 광굴절기에서 출사되는 상기 영상을 결상하는 광학렌즈계;
    상기 광학렌즈계에 결상된 영상으로부터 컬러 지문 영상을 획득하는 컬러 영상 센서; 및
    상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉하는 중의 제1시점과 제2시점에서 획득되는 상기 컬러 지문 영상의 색상정보의 변화에 관한 색상변화정보를 계산하고, 상기 색상변화정보가 접촉 압력변화에 따른 생체 지문의 색상변화에 대한 기준 조건에 만족하는 경우 상기 지문을 생체 지문으로 판단하는 생체인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1시점 및 제2시점 중 하나는, 상기 지문이 상기 지문입력창에 접촉함에 따라 상기 컬러 지문 영상이 획득되기 시작한 시점인 것을 특징으로 하는 생체지문 판단장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 기준 조건은,
    Figure 112008050263637-PAT00011
    ,
    Figure 112008050263637-PAT00012
    및
    Figure 112008050263637-PAT00013
    중 적어도 하나이며,
    상기 R(1) 및 G(1)은 각각 제1시점의 컬러 지문 영상의 적색 및 녹색성분의 명도이고, R(2) 및 G(2)는 각각 제2시점의 컬러 지문 영상의 적색 및 녹색성분의 명도이며, ΔR = R(2)-R(1), ΔG = G(2)-G(1) 그리고 ΔB는 상기 컬러 지문 영상의 제2시점 및 제1시점에서의 청색성분의 명도 차인 것을 특징으로 하는 생체지문 판단장치.
  13. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 색상정보는, 적색, 녹색 및 청색 성분의 명도 크기임을 특징으로 하는 생체지문 판단장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 생체인식부는,
    상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 어느 일 시점의 색상정보 또는 상기 제1시점 및 제2시점을 포함하는 2개 이상 시점에서의 색상정보의 평균이 기준 색상범위 내에 속하는지 여부를 판단하여 상기 기준 색상범위 내에 속하지 아니하는 경우 상기 지문을 모조 지문으로 판단하고, 상기 색상변화정보를 이용한 생체 지문 판단을 수행하지 않는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단장치.
  15. 지문이 접촉되는 지문입력창을 구비한 광굴절기;
    상기 광굴절기로 상기 지문의 영상을 획득하기 위한 광을 출사하는 광원;
    상기 광굴절기에서 출사되는 상기 영상을 결상하는 광학렌즈계;
    상기 광학렌즈계에 결상된 영상으로부터 컬러 지문 영상을 획득하는 컬러 영상 센서; 및
    상기 컬러 영상 센서가 획득한 컬러 지문 영상의 색상정보를 계산하고, 상기 색상정보가 생체 지문의 기준 색상범위 내에 속하는 경우 상기 지문을 생체 지문으 로 판단하는 생체인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체지문 판단장치.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170033058A (ko) * 2015-09-16 2017-03-24 크루셜텍 (주) 센서 패키지 및 이를 이용한 위조 지문 식별 방법
US10083287B2 (en) 2015-08-27 2018-09-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint sensing device and electronic device including the same
WO2021095903A1 (ko) * 2019-11-12 2021-05-20 엘지전자 주식회사 정맥을 이용하여 사용자 인증을 수행하는 사용자 인증 장치 및 그 방법
CN113869218A (zh) * 2021-09-29 2021-12-31 平安银行股份有限公司 人脸活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
US11514723B2 (en) 2019-08-26 2022-11-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for determining liveness

Families Citing this family (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008112811A2 (en) * 2007-03-12 2008-09-18 Segan Industries, Inc. Physical/chemical uniform pressure indicating constructs including chemistries, films and devices configurations
EP3723034A1 (en) 2009-10-26 2020-10-14 NEC Corporation Fake finger determination apparatus and fake finger determination method
EP2596478B1 (en) * 2010-07-19 2019-09-04 Risst Ltd. Fingerprint sensors and systems incorporating fingerprint sensors
US9396382B2 (en) * 2012-08-17 2016-07-19 Flashscan3D, Llc System and method for a biometric image sensor with spoofing detection
US9104898B2 (en) * 2012-11-21 2015-08-11 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Utilizing force information to improve fingerprint reading
KR20150063780A (ko) * 2013-12-02 2015-06-10 엘지전자 주식회사 이동 단말기
US9639765B2 (en) * 2014-09-05 2017-05-02 Qualcomm Incorporated Multi-stage liveness determination
US9390308B2 (en) 2014-09-12 2016-07-12 Blackberry Limited Fingerprint scanning method
US10732771B2 (en) 2014-11-12 2020-08-04 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Fingerprint sensors having in-pixel optical sensors
US10462733B2 (en) 2014-12-02 2019-10-29 Blackberry Limited Storing Wi-Fi and cellular tower database to assist cellular network system selection
CN104392227B (zh) * 2014-12-15 2018-02-09 金虎林 活体指纹判断方法及系统
RU2597465C2 (ru) * 2015-01-23 2016-09-10 Антон Сергеевич Прытков Компактная система регистрации папиллярных узоров
KR102108883B1 (ko) * 2015-04-23 2020-05-12 선전 구딕스 테크놀로지 컴퍼니, 리미티드 다기능 지문 센서
WO2017076292A1 (en) 2015-11-02 2017-05-11 Shenzhen Huiding Technology Co., Ltd. Multifunction fingerprint sensor having optical sensing against fingerprint spoofing
US10437974B2 (en) 2015-06-18 2019-10-08 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Optical sensing performance of under-screen optical sensor module for on-screen fingerprint sensing
US10410037B2 (en) 2015-06-18 2019-09-10 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Under-screen optical sensor module for on-screen fingerprint sensing implementing imaging lens, extra illumination or optical collimator array
US10410033B2 (en) 2015-06-18 2019-09-10 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Under-LCD screen optical sensor module for on-screen fingerprint sensing
CN107004130B (zh) 2015-06-18 2020-08-28 深圳市汇顶科技股份有限公司 用于屏幕上指纹感应的屏幕下光学传感器模块
KR101928319B1 (ko) * 2015-06-18 2018-12-12 선전 구딕스 테크놀로지 컴퍼니, 리미티드 광 감지 능력을 가지는 다기능 지문 센서
WO2017000218A1 (zh) * 2015-06-30 2017-01-05 北京旷视科技有限公司 活体检测方法及设备、计算机程序产品
US10635878B2 (en) 2015-10-23 2020-04-28 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Optical fingerprint sensor with force sensing capability
WO2017070711A1 (en) * 2015-10-23 2017-04-27 Shenzhen Huiding Technology Co., Ltd. Optical fingerprint sensor and packaging
CN105302373A (zh) 2015-11-09 2016-02-03 深圳市汇顶科技股份有限公司 根据触摸信号实现移动终端操作的方法、系统及移动终端
CN109478083B (zh) * 2016-07-18 2022-11-18 深圳市汇顶科技股份有限公司 具有力感测能力的光学指纹传感器
CN106250861A (zh) * 2016-08-09 2016-12-21 成都联众智科技有限公司 一种指纹识别系统
US10466355B2 (en) * 2016-08-29 2019-11-05 Ams Sensors Singapore Pte. Ltd. Optoelectronic modules for distance measurements and supplemental measurements
US10614283B2 (en) 2017-03-07 2020-04-07 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Devices with peripheral task bar display zone and under-LCD screen optical sensor module for on-screen fingerprint sensing
CN108629258A (zh) * 2017-03-24 2018-10-09 上海箩箕技术有限公司 指纹成像模组和电子设备
WO2018210317A1 (en) * 2017-05-17 2018-11-22 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Optical fingerprint sensor with non-touch imaging capability
KR102403015B1 (ko) 2017-09-29 2022-05-27 삼성전자주식회사 지문 인식 센서를 포함하는 전자 장치
CN110141246A (zh) * 2018-02-10 2019-08-20 上海聚虹光电科技有限公司 基于肤色变化的活体检测方法
CN108681703B (zh) 2018-05-14 2022-05-31 京东方科技集团股份有限公司 用于指纹识别的装置、模组、设备及系统
EP3619645A4 (en) * 2018-07-25 2020-05-27 Shenzhen Goodix Technology Co., Ltd. OPTICAL FINGERPRINT SENSOR WITH FOLDED LIGHT PATH
US10853619B2 (en) 2018-07-25 2020-12-01 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Optical fingerprint sensor with folded light path
CN110516644A (zh) * 2019-08-30 2019-11-29 深圳前海微众银行股份有限公司 一种活体检测方法及装置
CN112446260B (zh) * 2019-09-02 2024-07-26 杭州萤石软件有限公司 一种认证方法和装置
CN111931611A (zh) * 2020-07-24 2020-11-13 北京极豪科技有限公司 指纹识别模组、电子设备及指纹识别方法
US11763126B2 (en) * 2021-09-08 2023-09-19 Apple Inc. Electronic devices with optical identification sensor

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2003131C (en) * 1988-11-25 1998-06-23 Seigo Igaki Biological object detection apparatus
JP2003050993A (ja) * 2001-08-06 2003-02-21 Omron Corp 指紋読取方法および指紋読取装置
JP2003075135A (ja) * 2001-08-31 2003-03-12 Nec Corp 指紋画像入力装置および指紋画像による生体識別方法
EP1920597B1 (en) * 2005-09-01 2021-09-22 HID Global Corporation Biometric sensors
KR100706000B1 (ko) * 2005-11-14 2007-04-12 고려대학교 산학협력단 장문인증방법 및 그 장치

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10083287B2 (en) 2015-08-27 2018-09-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint sensing device and electronic device including the same
KR20170033058A (ko) * 2015-09-16 2017-03-24 크루셜텍 (주) 센서 패키지 및 이를 이용한 위조 지문 식별 방법
US11514723B2 (en) 2019-08-26 2022-11-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for determining liveness
WO2021095903A1 (ko) * 2019-11-12 2021-05-20 엘지전자 주식회사 정맥을 이용하여 사용자 인증을 수행하는 사용자 인증 장치 및 그 방법
CN113869218A (zh) * 2021-09-29 2021-12-31 平安银行股份有限公司 人脸活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113869218B (zh) * 2021-09-29 2024-05-24 平安银行股份有限公司 人脸活体检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

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