KR20100127432A - 지문인식장치 및 그 지문 데이터 획득방법 - Google Patents
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Abstract
지문인식장치 및 그 지문 데이터 획득방법이 개시된다. 본 발명의 지문인식장치는 지문센서를 통해 사용자 지문 이미지를 획득하고, 획득한 지문 이미지로부터 지문의 크기, 지문의 위치, 지문의 밀착도 및 특징점의 상태에 대한 정보를 추출하여, 기 설정된 범위내에 있지 않은 경우 표시부를 통해 해당 오류정보와 지문 재입력에 대한 안내정보를 표시할 수 있다. 이러한 특징은 지문인식장치가 지문 등록 또는 인증을 위해, 사용자 지문으로부터 지문 데이터를 추출함에 있어 최상의 지문을 입력받을 수 있도록 한다. 사용자에게 표시되는 정보는 실질적으로 지문의 크기, 지문의 치우친 정도, 지문의 밀착도 내지 지문의 습도 등에 대한 구체적인 오류와 안내 정보가 된다.
지문인식장치, 지문의 품질, 오류표시
Description
본 발명은, 지문인식에 사용되는 지문 데이터를 획득과정에서 입력된 지문 이미지의 품질이 떨어질 경우 해당 정보를 사용자에게 제공하여 보다 높은 품질의 지문 이미지를 입력할 수 있도록 하는 지문인식장치 및 그 지문 데이터 획득방법에 관한 것이다
생체인식에 의한 인증기술이 각광을 받는 이유는 인증에 사용되는 지문, 홍채, 목소리, 얼굴, 혈관 등은 사람마다 다르고 소지의 불편함이 없을 뿐 아니라, 도용이나 모조의 위험성이 적고, 일생동안 잘 변하지 않는다는 장점이 있기 때문이다.
그중 특히 지문인식은 편리성이나 보안성 그리고 경제성 등 여러 가지 이유로 현재 가장 많이 상용화되어 있다.
지문을 이용한 사용자 인증은, 먼저 사용자로부터 지문인증에 사용될 지문 이미지를 등록받아 저장해 두는 것으로부터 시작된다. 이후에 인증을 요청하는 사용자로부터 새로 입력받은 지문 이미지와 미리 등록받은 지문 이미지를 비교하여 일치하는 경우에 해당 사용자를 등록된 사용자로 인증하는 것이다.
이 과정에서, 등록한 사용자가 인증을 위해 입력하는 지문에 의한 지문 이미지의 품질도 당연히 중요하지만, 지문인증의 인증성능에 가장 큰 영향을 주는 것 중에 하나가 초기 사용자 등록과정에서 등록된 지문 이미지의 품질이다. 초기에 등록된 지문 이미지의 상태가 정확하고 올바르지 않으면 아무리 좋은 복구 성능과 인증성능을 가지는 알고리즘을 사용하더라도 지문인증 성능은 떨어지게 된다. 그렇다고 일반 사용자 스스로가 품질 좋은 지문 이미지를 입력하기를 기대하는 것도 어렵다.
본 발명의 목적은, 지문인식에 사용되는 지문 데이터를 획득과정에서 입력된 지문 이미지의 품질이 떨어질 경우 해당 정보를 사용자에게 제공하여 보다 높은 품질의 지문 이미지를 입력할 수 있도록 하는 지문인식장치 및 그 지문 데이터 획득방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따라 지문입력창에 위치한 지문의 이미지를 획득하는 지문센서와 함께 제어부를 구비한다. 제어부는 상기 지문 이미지로부터 지문 데이터를 추출하는 지문인식장치는 소정의 정보를 시각적으로 표시하는 표시부; 및 상기 지문센서로부터 상기 지문 이미지를 제공받아 상기 지문 데이터를 추출하되, 상기 지문 이미지로부터 계산한 지문의 크기, 지문의 위치, 지문의 밀착도 및 특징점의 상태 중 하나가 기 설정된 범위내에 있지 않은 경우 상기 표시부를 통해 해당 오류정보와 지문 재입력에 대한 안내정보를 표시한다.
실시 예에 따라, 상기 제어부는, 상기 지문 이미지에서 상기 지문영역의 크기를 구하고, 상기 지문영역의 크기가 상기 범위를 벗어나는 경우 상기 비율을 상기 지문의 크기에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 상기 제어부는, 상기 지문 이미지로부터 지문 영역을 추출하고, 상기 추출된 지문 영역의 각 픽셀의 좌표의 평균값을 구함으로써 지문영 역의 중심좌표를 구하고, 상기 지문영역의 중심좌표와 상기 지문 이미지의 중심좌표 사이의 차이가 상기 범위를 벗어나는 경우 상기 차이로부터 추출되는 지문 위치를 상기 지문의 위치에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따라, 상기 제어부는, 상기 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고, 상기 추출된 지문영역에서 정상적인 특징점과 비정상적인 특징점을 구분하지 않는 특징점 전체를 추출한 다음, 상기 정상적인 특징점에 대비한 상기 비정상적인 특징점의 비율이 상기 범위에 미치지 못하는 경우 상기 비율을 상기 특징점의 상태에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따라, 상기 제어부는, 상기 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고, 상기 추출된 지문영역을 소정 단위 세그먼트로 나누어 각 단위 세그먼트의 회색 계조를 구한 다음, 그 회색 계조가 기준 단계에 속하는 단위 세그먼트의 수(x1)와, 그 회색 계조가 상기 기준 단계를 넘어서는 단위 세그먼트의 수(x2)와, 그 회색 계조가 상기 기준 단계에 미치지 못하는 단위 세그먼트의 수(x3)의 갯수를 구하고, 상기 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 상기 x2가 x3 보다 크면 전체 지문의 밀착도가 상기 범위보다 높은 상태로 판단하고, 상기 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 상기 x2가 x3 보다 작으면 전체 지문의 밀착도가 상기 범위보다 낮은 상태로 판단하여 상기 밀착도에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따라, 지문입력창에 위치한 지문으로부터 획득한 지문 이미지를 이용하여 지문 등록을 수행하는 지문인식장치의 지문 데이터 획 득방법은, 상기 지문입력창에 위치한 지문으로부터 지문 이미지를 획득하는 단계; 상기 지문 이미지로부터 추출한 지문영역을 기초로 상기 지문의 크기, 지문의 위치, 지문의 밀착도 및 특징점의 상태에 대한 값을 산출하는 단계; 상기 산출된 값 중 하나가 기 설정된 범위내에 있지 않은 경우 표시부를 통해 해당 오류정보와 지문 재입력에 대한 안내정보를 표시하는 단계; 및 상기 산출된 값 모두가 상기 범위내에 있는 경우, 상기 지문 이미지로부터 상기 지문 데이터를 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 지문인식장치는 지문 입력과정에서 획득한 지문 이미지 또는 그 지문영역의 품질이 처리하기에 부적합한 것으로 판단되는 경우, 해당 오류정보를 구체적으로 사용자에게 표시할 뿐만 아니라 그 오류를 해소하기 위한 안내정보를 구체적으로 제시하여 양질의 지문 이미지를 획득할 수 있도록 한다. 결과적으로, 지문인식장치의 인증 성공률을 높이고, 타인 오인증율을 낮춘다.
이러한 특징은, 종래에 단순히 인증실패 또는 등록실패의 결과만을 통보하거나, 입력되는 지문 그대로를 처리함에 따라 결국 지문 인증률에 영향을 받은 점과 차별된다.
다시 말해, 입력오류에 대한 안내를 제공함으로써 양질의 지문 이미지를 충분히 획득할 수 있음에도 불구하고, 그 오류 내용을 파악하거나 판단할 수 없어서 적절하지 못한 품질의 지문 이미지를 그대로 처리하고 그로부터 지문 데이터를 획 득함에 따라, 전반적인 지문 인증률을 낮추거나 오인증률을 높이는 문제를 일거에 제거할 수 있다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 지문인식장치의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 지문인식장치(100)는 지문센서(110), 메모리(130), 표시부(150) 및 제어부(170)를 포함한다.
지문센서(110)는 지문입력창(111)에 위치한 지문의 이미지를 획득하여 제어부(170)에게 제공하는 것으로, 프리즘이나 홀로그램과 같은 광학렌즈를 이용하는 광학방식과, CMOS소자 등과 같은 반도체 소자를 이용한 비광학방식 지문센서가 모두 해당할 수 있다. 지문센서(110)가 획득한 이미지는 지문의 접촉 상태에 따라 지문영역 이외에 여백부분을 포함할 수 있다. 이하에서는 구분을 위해, 지문입력창(111)에 손가락 지문이 위치한 상태에서 지문센서(110)가 획득하여 제어부(170)에게 제공한 이미지를 '지문 이미지'라 하고, 지문이미지 중에 여백부분을 제외한 나머지를 '지문 영역'이라 한다.
메모리(130)에는 지문인식을 위해 기 등록된 사용자의 지문 데이터가 저장되며, 지문 데이터는 지문 이미지로부터 추출한 특징점 데이터 등을 포함한다.
표시부(150)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 지문 등록 또는 인증을 위해 지문을 입력하는 과정에서의 소정의 오류 정보 내지 안내정보를 표시한다.
제어부(170)는 지문인식장치(100)의 전반적인 제어를 수행하며, 지문센서(110)를 통한 사용자 지문의 등록과정 및 등록된 지문 데이터를 기초로 하는 지문 인증과정을 수행한다.
제어부(170)는 지문센서(110)로부터 제공받은 지문 이미지로부터 지문 데이터를 추출하기 전에 해당 지문 이미지가 등록에 적합한 상태인지를 먼저 판단하고, 등록에 부적합할 경우 해당 오류정보 및 이에 따른 안내정보를 표시부(150)를 통해 사용자에게 표시하여 안내한다. 이를 통해, 제어부(170)는 경험이 없는 미숙련 사용자로부터 양질의 지문 이미지를 획득할 수 있도록 정보를 제공하고 안내한다. 양질의 지문 이미지는 양질의 지문 데이터를 가능하게 하여, 결과적으로 지문 인증과정에서의 인증 성공율을 높이고 인증오류의 실수를 줄인다. 여기서, 등록에 적합한 상태란, 지문센서(110)로부터 제공받은 지문 이미지에서 지문영역의 크기, 지문영역의 지문 이미지상 위치, 지문의 밀착도 또는 생체지문 자체의 품질에 따른 특징점의 상태 등이 기 설정된 가용범위내에 있는 상태를 말하며, 다시 말해 양질의 특징점 데이터를 추출할 수 있는 지문 이미지의 상태가 된다.
제어부(170)는 지문영역의 크기, 지문영역의 위치, 지문의 밀착도 또는 특징점의 상태에 따른 검사를 순차적 또는 병렬적으로 진행하며, 그 결과를 동시에 또는 단계별로 순차적으로 사용자에게 제공할 수 있다.
이하에서는 도 2 내지 도 5를 참조하여 지문 이미지의 품질과 이에 따른 오류 정보의 표시 예를 설명한다. 도 2 내지 도 5는 지문 등록과정에서 획득한 지문 이미지의 오류를 표시하는 표시부를 도시한 도면이다.
<지문영역의 위치 검사>
도 2의 (a)와 (b)는 지문센서(110)가 획득한 지문 이미지로서, (a)는 지문이 지문입력창(111)의 왼쪽에 치우쳐진 상태에서 획득된 지문 이미지이고, (b)는 지문이 오른쪽으로 치우쳐진 상태에서 획득된 지문 이미지를 나타낸다. 일반적으로 지문인식장치(100)의 지문입력창(111)이 손가락 전체에 넓게 퍼진 지문에 비해 작기 때문에, 지문입력창(111)에 위치한 지문이 지문입력창(111)의 정중앙에 위치하지 아니하고 한 방향으로 치우치는 경우가 빈번히 발생한다. 이러한 치우침은 매번 동일하지 아니하므로 인증과정에서의 인증률을 낮추는 결과를 초래한다.
이를 방지하고 안내하기 위해, 제어부(170)는 먼저 지문센서(110)로부터 제공받은 지문 이미지(a)로부터 지문영역(2a)을 추출하고, 추출된 지문 영역(2a)의 각 픽셀의 좌표의 평균값을 구함으로써 지문영역의 중심좌표를 구한다.
제어부(170)는 구해진 지문영역의 중심좌표(2a)와 지문 이미지(a)의 중심좌표와의 차이가 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 그 차이로부터 추출되는 지문 위치의 치우친 방향에 대한 정보를 표시부(150)를 통해 표시되도록 한다. 도 2의 (c)는 (a)와 같은 지문 이미지가 입력되는 경우의 제어부(170)의 판단에 의한 표시부(150)의 표시를 도시한 예로서, 사용자에게 첫 번째 지문입력(Scan) 결과를 표시하고 사용자로 하여금 오른쪽으로 옮겨 다시 입력할 것을 요청하고 있다. 도 2의 (d)는 도 2의 (b)와 같은 지문 이미지가 입력되는 경우의 제어부(170)의 판단에 의한 표시부(150)의 표시를 도시한 예이다.
<지문영역의 크기 검사>
나아가, 제어부(170)는 전체 지문 이미지에서 추출된 지문영역의 비율이 기 설정된 범위 내에 속하지 못하는 경우, 해당 지문영역의 비율을 표시부(150)를 통해 표시하고, 지문을 재 입력할 것을 요청할 수 있다. 도 3은 지문영역의 크기가 기 설정된 크기에 도달하지 못한 지문 이미지와, 그에 따라 그 지문 영역의 비율이 '작음(small)'을 표시하고 있는 표시부(150)를 도시하고 있다. 이와 같이 등록과정에서 입력된 지문 영역의 크기가 작을 경우, 인증과정에서의 비교면적이 제한되어 인증률 하락을 초래한다.
<특징점의 품질 검사>
도 4의 (a)는 등록에 적합한 상태의 지문을 나타내고, 도 4의 (b)는 지문영역의 품질이 적절하지 못한 경우를 도시하고 있다.
제어부(170)는 지문의 융선의 휘어짐, 또는 상처로 인한 융선의 끊어짐 유무 등과 같이 생체 지문의 품질(상태)에 기초한 지문영역의 품질을 검사하여 이를 수치화하여 표시부(150)를 통해 표시한다. 통상, 이러한 지문영역의 품질은 특징점의 상태나 갯수 등으로 나타난다.
제어부(170)는 지문영역의 품질을 다양한 방식으로 판단할 수 있으며, 바람직하게는 지문의 인식의 가장 중요한 지표인 특징점 상태를 검사하는 방법을 고려할 수 있다. 도 4의 (b)와 같이 지문의 융선의 휘어짐, 또는 상처로 인한 융선의 끊어짐 등이 있는 경우, 지문 이미지로부터 추출할 수 있는 특징점의 개수는 정상적인 양질의 지문 상태와 달라질 수 있다. 예컨대, 양질의 지문의 특징점의 개수는 '기준 특징점 개수'의 범위 내의 속하게 된다. 그러나 융선의 휘어짐, 끊어짐이 많게 되면 필요한 정도의 특징점 개수가 추출되지 않거나, 너무나 많은 특징점이 추출된다. 특징점의 개수가 '기준 특징점 개수'의 범위를 넘어서는 경우는 통상 비정상적인 특징점이 많이 포함된 경우가 된다. 다만, 이러한 특징점의 개수는 사용자의 입력에 따라 달라질 수 있어서 지문 입력과정이 중요하게 여겨진다.
따라서 추출한 특징점의 개수가 인증률이 올바르게 유지될 만한 기준 특징점 개수의 범위 내에 있는지 여부를 판단함으로써 지문의 품질을 검사할 수 있다.
구체적으로, 제어부(170)는 먼저 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고 지문영역에서 특징점 전체(정상적이거나 비정상적인 특징점 불문)를 추출한 다음, 전체 특징점의 개수에 대한 정상적인 특징점의 개수와 비정상적인 특징점의 개수의 차의 비율이 기준 범위 내에 있는지 여부를 수치화하여 지문의 품질을 판단한다. 다음의 수학식 1은 지문의 품질을 수치화한 품질 값을 구하기 위한 방법의 일 예가 된다.
여기서, fT는 전체 특징점의 개수, fp는 정상적인 특징점의 개수, fn은 비정 상적인 특징점의 개수가 되고, A와 B는 가중치가 된다.
가중치 A와 B는 전체 특징점의 개수 fT에 따라 달라진다. 전체 특징점의 개수 fT가 양질의 지문 이미지로부터 실험적으로 구해진 '기준 특징점 개수'의 범위 내에 있는 경우, 가중치 A와 B는 동일한 값을 가진다.
만약, 전체 특징점의 개수 fT가 '기준 특징점 개수'의 범위를 초과한 경우, 제어부(170)는 가중치 B를 A보다 작은 값으로 가변한다. 이 경우는 지문의 접촉 및 지문이미지 획득 과정이 아닌 생체지문 자체의 품질에 문제가 있을 가능성이 높은 점을 고려한 것이다.
반대로, 전체 특징점의 개수 fT가 '기준 특징점 개수'의 범위에 미치지 못한 경우, 제어부(170)는 가중치 B를 A보다 큰 값으로 가변한다.
수학식 1을 통해, 제어부(170)는 계산한 지문 이미지의 품질 값을 표시부(150)를 통해 표시하고, 품질 값이 기 설정된 범위에 속하지 못하는 경우 재 입력할 것을 표시부(150)를 통해 사용자에게 요청한다. 도 4의 (c) 또는 (d)는 지문의 품질 값을 표시부(150)에 표시한 예를 보이는 것으로, 도 4의 (d)는 (b)의 지문 이미지의 품질이 다소 불량함에 따라 품질 값이 10% 임을 표시하고 재 입력할 것을 요청하고 있다.
<지문의 밀착도 검사>
생체지문의 지문입력창(111)의 밀착도에 따라 획득되는 지문 영역의 회색계 조가 달라진다. 도 5의 (a)는 지문의 밀착도(또는, 습도)가 기준 범위보다 낮은 오류상태를 도시하고 있고, 도 5의 (b)는 지문의 밀착도(또는, 습도)가 기준 범위보다 높은 오류상태를 도시하고 있다.
지문의 밀착도는 지문의 습기, 입력 시 누르는 압력, 지문의 표피상태에 따라 결정되며, 광학식 센서의 경우에 특히 밀착도에 따라 획득된 지문 이미지가 달라진다.
밀착도가 떨어지면 도 5의 (a)와 같이 그 지문 영역의 회색 계조가 낮은 이미지를 얻게 되고, 지문 영역이 선명하게 나타나지 않아 배경과 구별이 어렵게 되며, 융선이 온전하게 나타나지 않고 끊겨진 형태로 나타나게 되어 특징점 데이터의 손상이 매우 심하게 된다. 반대로 너무 밀착이 심하게 되면, 도 5의 (b)와 같이 융선과 융선의 간격이 매우 좁아지거나 사라지고 회색 계조가 높은 이미지를 얻게 된다. 따라서 특징점 데이터가 소멸하고 지문 인증률이 떨어진다.
이미지의 측면에서, 지문이미지의 지문영역은 지문의 밀착도에 따라 그 회색 계조에 변화가 있음을 알 수 있다. 따라서 지문의 밀착도는 획득된 지문 영역의 회색 계조를 이용하여 구할 수 있고, 간단하게는 전체 지문영역의 회색 계조 평균치가 기준 범위 내에 속하는지를 판단함으로써 알 수 있다. 다만, 단순히 전체 지문영역의 회색계조 평균치를 구하는 방법은, 일정부분의 회색계조가 매우 높거나 낮음에도 전체적으로 기준 범위에 속하는 등의 예외적인 경우에 대비할 수 없다.
다른 방법으로, 제어부(170)는 추출된 지문영역을 소정 단위 세그먼트로 나누어 각 단위 세그먼트의 회색 계조를 구한 다음, 그 회색 계조가 기준 범위에 속 하는 단위 세그먼트의 수(x1)와, 그 회색 계조가 기준 범위를 넘어서는 단위 세그먼트의 수(x2)와, 그 회색 계조가 기준 범위에 미치지 못하는 단위 세그먼트의 수(x3)의 갯수를 구한다.
제어부(170)는 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50% 이상인 경우 적절한 밀착도를 가진 것으로 판단하고, 만약, x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 x2가 x3 보다 크면 전체 지문의 밀착도가 높은 상태(wet)로 판단하고, x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 x2가 x3 보다 작으면 전체 지문의 밀착도가 낮은 상태(Dry)로 판단한다.
예컨대, 제어부(170)는 지문영역의 가능한 회색계조를 전체 0 ~ 100 레벨로 설정하고, 그 중 40 ~ 50 레벨을 기준 레벨로 설정할 수 있다. 만약, 도 5의 (a)의 지문 이미지로부터 획득한 지문영역을 50개의 단위 세그먼트로 나눌 경우, x1의 값은 25보다 작게 되고, x3의 값이 25이상이 될 것이다. 따라서 제어부(170)는 도 5의 (a)의 경우 지문의 밀착도가 부적절하게 떨어진다고 판단하고, 표시부(150)를 통해 도 5의 (c)와 같이 표시할 수 있다.
이러한 적합하지 않는 지문이미지의 형태를 사용자에게 알려줌으로써 밀착도가 부족한 경우 지문에 입김을 부는 방법이나 약간의 습기를 유지하는 방법을 사용하여 밀착도를 높이도록 유도할 수 있고, 반대로 밀착도가 매우 심한 경우 지문에 습기를 닦아내거나 입력 시 압력을 감소하도록 하여 밀착도를 낮추도록 유도할 수 있다. 결국, 제어부(170)는 최적의 지문 데이터를 유지하기 위해, 사용자가 어떻게 해야 최적의 지문 이미지를 등록할 수 있는지 유도할 수 있게 된다.
제어부(170)는 이상에서 설명된 지문 영역의 위치, 크기, 품질, 밀착도 등에 따른 검사를 순차적으로 진행하여 각 순차 단계를 통과하지 못할 때마다 오류 정보를 표시부(150)를 통해 표시할 수 있다. 또한, 제어부(170)는 각 검사를 병렬적으로 또는 순차적으로 진행하여 모든 오류 정보를 한꺼번에 사용자에게 제시할 수도 있을 것이다.
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 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
도 1은 본 발명의 지문인식장치의 블록도, 그리고
도 2 내지 도 5는 지문 등록과정에서 획득한 지문 이미지 및 그에 따른 오류정보를 표시하는 표시부를 도시한 도면이다.
Claims (10)
- 지문입력창에 위치한 지문의 이미지를 획득하는 지문센서를 구비하고, 상기 지문 이미지로부터 지문 데이터를 추출하는 지문인식장치에 있어서,소정의 정보를 시각적으로 표시하는 표시부; 및상기 지문센서로부터 상기 지문 이미지를 제공받아 상기 지문 데이터를 추출하되, 상기 지문 이미지로부터 계산한 지문의 크기, 지문의 위치, 지문의 밀착도 및 특징점의 상태 중 하나가 기 설정된 범위내에 있지 않은 경우 상기 표시부를 통해 해당 오류정보와 지문 재입력에 대한 안내정보를 표시하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치.
- 제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 지문 이미지에서 상기 지문영역의 크기를 구하고, 상기 지문영역의 크기가 상기 범위를 벗어나는 경우 상기 비율을 상기 지문의 크기에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치.
- 제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 지문 이미지로부터 지문 영역을 추출하고, 상기 추출된 지문 영역의 각 픽셀의 좌표의 평균값을 구함으로써 지문영역의 중심좌표를 구하고, 상기 지문영역의 중심좌표와 상기 지문 이미지의 중심좌표 사이의 차이가 상기 범위를 벗어나는 경우 상기 차이로부터 추출되는 지문 위치를 상기 지문의 위치에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치.
- 제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고, 상기 추출된 지문영역에서 정상적인 특징점과 비정상적인 특징점을 구분하지 않는 특징점 전체를 추출한 다음, 상기 정상적인 특징점에 대비한 상기 비정상적인 특징점의 비율이 상기 범위에 미치지 못하는 경우 상기 비율을 상기 특징점의 상태에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치.
- 제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고, 상기 추출된 지문영역을 소정 단위 세그먼트로 나누어 각 단위 세그먼트의 회색 계조를 구한 다음, 그 회색 계조 가 기준 단계에 속하는 단위 세그먼트의 수(x1)와, 그 회색 계조가 상기 기준 단계를 넘어서는 단위 세그먼트의 수(x2)와, 그 회색 계조가 상기 기준 단계에 미치지 못하는 단위 세그먼트의 수(x3)의 갯수를 구하고, 상기 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 상기 x2가 x3 보다 크면 전체 지문의 밀착도가 상기 범위보다 높은 상태로 판단하고, 상기 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 상기 x2가 x3 보다 작으면 전체 지문의 밀착도가 상기 범위보다 낮은 상태로 판단하여 상기 밀착도에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치.
- 지문입력창에 위치한 지문으로부터 획득한 지문 이미지를 이용하여 지문 등록을 수행하는 지문인식장치의 지문 데이터 획득방법에 있어서,상기 지문입력창에 위치한 지문으로부터 지문 이미지를 획득하는 단계;상기 지문 이미지로부터 추출한 지문영역을 기초로 상기 지문의 크기, 지문의 위치, 지문의 밀착도 및 특징점의 상태에 대한 값을 산출하는 단계;상기 산출된 값 중 하나가 기 설정된 범위내에 있지 않은 경우 표시부를 통해 해당 오류정보와 지문 재입력에 대한 안내정보를 표시하는 단계; 및상기 산출된 값 모두가 상기 범위내에 있는 경우, 상기 지문 이미지로부터 상기 지문 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치의 지문이미지 획득방법.
- 제6항에 있어서,상기 산출하는 단계는, 상기 지문 이미지에서 상기 지문영역의 크기를 구하고,상기 표시하는 단계는 상기 지문영역의 크기가 상기 범위를 벗어나는 경우 상기 비율을 상기 지문의 크기에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치의 지문이미지 획득방법.
- 제6항에 있어서,상기 산출하는 단계는, 상기 지문 이미지로부터 지문 영역을 추출하고, 상기 추출된 지문 영역의 각 픽셀의 좌표의 평균값을 구함으로써 지문영역의 중심좌표를 구한 다음, 상기 지문영역의 중심좌표와 상기 지문 이미지의 중심좌표 사이의 차이를 구하고,상기 표시하는 단계는, 상기 차이가 상기 범위를 벗어나는 경우 상기 차이로부터 추출되는 지문 위치를 상기 지문의 위치에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치의 지문이미지 획득방법.
- 제6항에 있어서,상기 산출하는 단계는, 상기 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고, 상기 추출된 지문영역에서 정상적인 특징점과 비정상적인 특징점을 구분하지 않는 특징점 전체를 추출하고,상기 표시하는 단계는, 상기 정상적인 특징점에 대비한 상기 비정상적인 특징점의 비율이 상기 범위에 미치지 못하는 경우 상기 비율을 상기 특징점의 상태에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치의 지문이미지 획득방법.
- 제6항에 있어서,상기 산출하는 단계는, 상기 지문 이미지로부터 지문영역을 추출하고, 상기 추출된 지문영역을 소정 단위 세그먼트로 나누어 각 단위 세그먼트의 회색 계조를 구한 다음, 그 회색 계조가 기준 단계에 속하는 단위 세그먼트의 수(x1)와, 그 회색 계조가 상기 기준 단계를 넘어서는 단위 세그먼트의 수(x2)와, 그 회색 계조가 상기 기준 단계에 미치지 못하는 단위 세그먼트의 수(x3)의 갯수를 구하고,상기 표시하는 단계는, 상기 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 상기 x2가 x3 보다 크면 전체 지문의 밀착도가 상기 범위보다 높은 상태로 판단하고, 상기 x1이 전체 단위 세그먼트의 수의 50%에 미치지 못하고 상기 x2가 x3 보다 작으면 전체 지문의 밀착도가 상기 범위보다 낮은 상태로 판단하여 상기 밀착도에 대한 오류정보로서 상기 표시부를 통해 표시하는 것을 특징으로 하는 지문인식장치의 지문이미지 획득방법.
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Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101274260B1 (ko) * | 2013-02-07 | 2013-06-17 | 인테그레이티드에너지 주식회사 | 비접촉식 지문 영상 획득 장치 및 방법 |
KR20130084413A (ko) * | 2012-01-17 | 2013-07-25 | 엘지이노텍 주식회사 | 지문 인식 장치 및 방법 |
KR101426753B1 (ko) * | 2013-04-16 | 2014-08-05 | 주식회사 슈프리마 | 지문 영상 취득 장치 및 방법 |
KR20170018605A (ko) | 2015-08-10 | 2017-02-20 | 주식회사 슈프리마 | 지문 데이터 획득 방법 및 그 장치 |
KR20170123611A (ko) * | 2015-02-27 | 2017-11-08 | 핑거프린트 카드즈 에이비 | 휴대용 전자장치의 사용자를 가이드하는 방법 |
WO2018147632A1 (ko) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 삼성전자 주식회사 | 초음파 신호를 이용하여 지문 정보를 획득하는 전자 장치 |
KR20200014523A (ko) * | 2018-08-01 | 2020-02-11 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 측정 장치 및 방법 |
US10678896B2 (en) | 2015-06-30 | 2020-06-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Methods and apparatuses for updating user authentication data |
US10929632B2 (en) | 2015-04-29 | 2021-02-23 | Samsung Electronics Co., Ltd | Fingerprint information processing method and electronic device supporting the same |
WO2021100912A1 (ko) * | 2019-11-21 | 2021-05-27 | 엘지전자 주식회사 | 사용자 인증과 관련된 정보를 제공하는 이동 단말기 및 그 제어 방법 |
Families Citing this family (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8437517B2 (en) | 2010-11-03 | 2013-05-07 | Lockheed Martin Corporation | Latent fingerprint detectors and fingerprint scanners therefrom |
JP5651494B2 (ja) | 2011-02-09 | 2015-01-14 | 日立マクセル株式会社 | 情報処理装置 |
US20150241350A1 (en) | 2011-08-26 | 2015-08-27 | Edward J. Miesak | Latent fingerprint detection |
DE102012108838A1 (de) * | 2012-09-19 | 2014-05-28 | Cross Match Technologies Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Aufnahme von Fingerabdrücken auf Basis von Fingerabdruckscannern in zuverlässig hoher Qualität |
CN103294999A (zh) * | 2013-05-27 | 2013-09-11 | 苏州奇可思信息科技有限公司 | 一种安全识别监控系统 |
WO2015020465A1 (en) * | 2013-08-08 | 2015-02-12 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Portable terminal, method of providing fingerprint input guide information of portable terminal, and nonvolatile recording medium for recording program for executing the method |
US20150279037A1 (en) * | 2014-01-11 | 2015-10-01 | Userful Corporation | System and Method of Video Wall Setup and Adjustment Using Automated Image Analysis |
KR102177150B1 (ko) * | 2014-02-19 | 2020-11-10 | 삼성전자 주식회사 | 지문인식 장치 및 방법 |
KR102216653B1 (ko) * | 2014-03-21 | 2021-02-17 | 삼성전자주식회사 | 지문 인증을 통하여 통신을 수행하는 전자 장치 및 방법 |
US9734379B2 (en) * | 2014-09-03 | 2017-08-15 | Fingerprint Cards Ab | Guided fingerprint enrollment |
CN104281841A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-14 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 一种指纹识别系统及其指纹处理方法和装置 |
US9514352B2 (en) | 2014-12-18 | 2016-12-06 | Eaton Corporation | Fingerprint enrollment using touch sensor data |
SE1451598A1 (en) * | 2014-12-19 | 2016-06-20 | Fingerprint Cards Ab | Improved guided fingerprint enrollment |
US9804096B1 (en) | 2015-01-14 | 2017-10-31 | Leidos Innovations Technology, Inc. | System and method for detecting latent images on a thermal dye printer film |
US9521314B2 (en) | 2015-02-06 | 2016-12-13 | Fingerprint Cards Ab | Fingerprint enrollment using elongated fingerprint sensor |
CN104615991A (zh) * | 2015-02-10 | 2015-05-13 | 深圳市亚耕电子科技有限公司 | 指纹感测装置、电子产品及其指纹感测方法 |
CN105117716B (zh) * | 2015-09-22 | 2019-01-22 | 昆山开锐信息科技有限公司 | 基于matlab的指纹识别方法 |
CN105243370A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-01-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种指纹识别方法、指纹识别装置和移动终端 |
CN105335707B (zh) * | 2015-10-19 | 2018-05-08 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种待识别指纹图像的获取方法、装置及移动终端 |
KR102447501B1 (ko) * | 2015-12-24 | 2022-09-27 | 삼성전자주식회사 | 생체 정보를 처리하는 전자 장치 및 그 제어 방법 |
CN107025419B (zh) * | 2016-01-29 | 2020-11-10 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹模板录入方法及装置 |
US9922233B1 (en) * | 2016-09-02 | 2018-03-20 | Idspire Corporation Ltd. | Thin type optical fingerprint sensor |
US20180082049A1 (en) * | 2016-09-22 | 2018-03-22 | Fingerprint Cards Ab | Portable electronic device |
KR102578253B1 (ko) | 2016-10-21 | 2023-09-12 | 삼성전자 주식회사 | 전자 장치 및 전자 장치의 지문 정보 획득 방법 |
CN108319886B (zh) * | 2017-01-17 | 2020-07-21 | 北京小米移动软件有限公司 | 指纹识别方法及装置 |
KR102586734B1 (ko) * | 2017-02-03 | 2023-10-10 | 삼성전자 주식회사 | 지문 입력을 위한 그래픽 오브젝트를 표시하는 방법 및 전자 장치 |
KR20180097360A (ko) * | 2017-02-23 | 2018-08-31 | 삼성전자주식회사 | 복수의 생체 센서를 이용하여 인증을 수행하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법 |
CN107506629B (zh) * | 2017-07-28 | 2020-02-14 | Oppo广东移动通信有限公司 | 解锁控制方法及相关产品 |
US20200364430A1 (en) * | 2017-09-07 | 2020-11-19 | Fingerprint Cards Ab | Method and fingerprint sensing system for determining that a finger covers a sensor area of a fingerprint sensor |
CN109543492A (zh) * | 2017-09-21 | 2019-03-29 | 比亚迪股份有限公司 | 指纹录入方法和装置 |
CN110610114B (zh) * | 2018-06-14 | 2024-01-16 | 格科微电子(上海)有限公司 | 光学指纹的识别方法 |
US20230009157A1 (en) * | 2019-12-12 | 2023-01-12 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Fingerprint registration method and user terminal device |
CN111310712B (zh) * | 2020-03-04 | 2024-02-13 | 杭州晟元数据安全技术股份有限公司 | 一种基于指纹词袋特征的快速搜索方法 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4394773A (en) * | 1980-07-21 | 1983-07-19 | Siemens Corporation | Fingerprint sensor |
US5187748A (en) * | 1990-07-21 | 1993-02-16 | Goldstar, Inc. | Optical apparatus for fingerprint identification system |
US5465303A (en) * | 1993-11-12 | 1995-11-07 | Aeroflex Systems Corporation | Automated fingerprint classification/identification system and method |
JP2000268174A (ja) * | 1999-03-18 | 2000-09-29 | Omron Corp | 指紋認証登録方法および装置 |
US6658164B1 (en) * | 1999-08-09 | 2003-12-02 | Cross Match Technologies, Inc. | Calibration and correction in a fingerprint scanner |
JP3434756B2 (ja) * | 1999-12-07 | 2003-08-11 | エヌイーシ−カスタムテクニカ株式会社 | 指紋認証方法及び装置 |
JP4165851B2 (ja) * | 2000-06-07 | 2008-10-15 | キヤノン株式会社 | 記録装置及び記録制御方法 |
JP2003032541A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-31 | Canon Inc | 画像処理装置及びシステム |
WO2003042906A1 (en) * | 2001-11-12 | 2003-05-22 | Precise Biometrics Ab | Method and device for matching fingerprints |
JP2006107366A (ja) * | 2004-10-08 | 2006-04-20 | Fujitsu Ltd | 生体情報入力装置,生体認証装置,生体情報処理方法,生体情報処理プログラムおよび同プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 |
JP4671811B2 (ja) | 2004-11-05 | 2011-04-20 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 指認証装置 |
US20060253346A1 (en) * | 2005-04-12 | 2006-11-09 | Gomez Michael R | Method and apparatus for bar code driven drug product verification with equivalency links |
JP2007013768A (ja) * | 2005-07-01 | 2007-01-18 | Konica Minolta Photo Imaging Inc | 撮像装置 |
US8706775B2 (en) * | 2006-10-30 | 2014-04-22 | Gvbb Holdings S.A.R.L. | Editing device and editing method using metadata |
JP4403426B2 (ja) * | 2007-01-09 | 2010-01-27 | サイレックス・テクノロジー株式会社 | 生体認証装置及び生体認証プログラム |
JP4886584B2 (ja) * | 2007-04-26 | 2012-02-29 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びそのプログラム |
KR101051365B1 (ko) * | 2009-07-16 | 2011-07-22 | 주식회사 유니온커뮤니티 | 카메라를 구비한 출입관리장치 및 그 출입관리방법 |
-
2009
- 2009-05-26 KR KR1020090045872A patent/KR101092303B1/ko active IP Right Grant
-
2010
- 2010-05-26 US US12/787,579 patent/US20100303311A1/en not_active Abandoned
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130084413A (ko) * | 2012-01-17 | 2013-07-25 | 엘지이노텍 주식회사 | 지문 인식 장치 및 방법 |
KR101274260B1 (ko) * | 2013-02-07 | 2013-06-17 | 인테그레이티드에너지 주식회사 | 비접촉식 지문 영상 획득 장치 및 방법 |
KR101426753B1 (ko) * | 2013-04-16 | 2014-08-05 | 주식회사 슈프리마 | 지문 영상 취득 장치 및 방법 |
KR20170123611A (ko) * | 2015-02-27 | 2017-11-08 | 핑거프린트 카드즈 에이비 | 휴대용 전자장치의 사용자를 가이드하는 방법 |
US10929632B2 (en) | 2015-04-29 | 2021-02-23 | Samsung Electronics Co., Ltd | Fingerprint information processing method and electronic device supporting the same |
US10678896B2 (en) | 2015-06-30 | 2020-06-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Methods and apparatuses for updating user authentication data |
US11699300B2 (en) | 2015-06-30 | 2023-07-11 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Methods and apparatuses for updating user authentication data |
KR20170018605A (ko) | 2015-08-10 | 2017-02-20 | 주식회사 슈프리마 | 지문 데이터 획득 방법 및 그 장치 |
US11487323B2 (en) | 2017-02-07 | 2022-11-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for acquiring fingerprint information by using ultrasonic signal |
WO2018147632A1 (ko) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 삼성전자 주식회사 | 초음파 신호를 이용하여 지문 정보를 획득하는 전자 장치 |
CN110786837A (zh) * | 2018-08-01 | 2020-02-14 | 三星电子株式会社 | 生物信息测量设备和生物信息测量方法 |
KR20200014523A (ko) * | 2018-08-01 | 2020-02-11 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 측정 장치 및 방법 |
KR20230054821A (ko) * | 2018-08-01 | 2023-04-25 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 측정 장치 및 방법 |
WO2021100912A1 (ko) * | 2019-11-21 | 2021-05-27 | 엘지전자 주식회사 | 사용자 인증과 관련된 정보를 제공하는 이동 단말기 및 그 제어 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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