KR20110127270A - 포인트 매칭 알고리즘을 사용한 지문 템플릿 합성 및 지문 모자이킹을 위한 방법 - Google Patents

Abstract

다중 지문 이미지들로부터의 지문 템플릿 합성을 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 제 1 미뉴셔(minutiae) 포인트 세트가 제 1 지문 이미지로부터 추출된다. 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 제 2 지문 이미지로부터 추출된다. 오리엔테이션이 제 1 지문 이미지에 기반한 제 1 미뉴셔 포인트 세트에서 선택된 복수의 미뉴셔 포인트에 대해 계산된다. 복수의 미뉴셔 포인트에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성되는 시뮬레이팅된 포인트들이 제 1 미뉴셔 포인트 세트에 부가된다. 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 레지스터링되고 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 결합된다.

Description

포인트 매칭 알고리즘을 사용한 지문 템플릿 합성 및 지문 모자이킹을 위한 방법{A METHOD FOR FINGERPRINT TEMPLATE SYNTHESIS AND FINGERPRINT MOSAICING USING A POINT MATCHING ALGORITHM}

발명의 배열들은 바이오메트릭 시스템, 그리고 더 상세하게 지문 템플릿 합성 및 지문 모자이킹에 관한 것이다.

바이오메트릭 시스템들은 개인들을 그들의 고유한 특징들에 기반해서 신원확인하도록 사용된다. 바이오메트릭들은 보안 및 포렌식스(forensics)를 포함하는 많은 어플리케이션들에서 유용하다. 일부 신체 바이오메트릭 마커들은 얼굴 특징들, 지문들, 핸드 지오메트리, 및 눈의 홍채 및 망막 스캔을 포함한다. 바이오메트릭 시스템은 데이터베이스를 쿼링함으로써 사용자를 인증할 수 있거나 또는 샘플링된 데이터의 아이텐티티를 판단할 수 있다.

바이오메트릭 시스템을 사용하는 많은 이점들이 있다. 대개의 바이오메트릭 마커들은 대개의 개인들에서 존재하고, 개인들 사이에서 고유하며, 개인의 라이프스팬에 걸쳐 항구적이고, 용이하게 수집가능하다. 그러나 이들 요소들은 보장되지 않는다. 예를 들어, 외과적 변경(alternation)들이 동일한 개인으로부터 앞서 선택된 것과 매칭하지 않는 바와 같이 바이오메트릭 특징을 변화시키도록 사용될 수 있다. 또한, 다른 바이오메트릭 특징들이 시간에 걸쳐 변화할 수 있다.

지문들은 바이오메트릭 신원확인(identification)의 로버스트한 형태로서 간주된다. 지문은 표피 상의 상향된 마찰 능선(friction ridges)들의 임프레션이다. 지문은 지속적인 항상성을 가지고 개인에 대해 고유하며, 신원확인을 위한 이상적인 수단이다. 지문들은 표면들 상에 자연스럽게 배치된 임프린트들로부터 수집될 수 있다. 지문들은 현재 선택의 접촉 바이오메트릭이고 이제까지 예측가능한 미래로 남아 있는 경향이 있다. 지문들은 얼굴 인식 또는 보이스 프린트들보다 더 개입적임에도, 예를 들어 눈의 홍채 및 DNA와 같은 특정 다른 바이오메트릭들보다 덜 개입적이다.

바이오메트릭 신원확인의 형태로서 지문의 사용은 지문들을 수집하고 매치들을 평가하기(evaluate) 위한 수동적(manual) 방법들과 함께 시작했다. 카드 상에 개별 대상의 잉크묻은 손가락을 프레싱하고 롤링하는 "잉크 기법"은 오늘날 여전히 사용된다. 지문들의 디지털 이미지들을 생성하는 한가지 방법은 그때 이들 카드들을 스캔하는 것이다. 솔리드-스테이트 지문 리더들은 자동화된 인증(authentication) 시스템들에서 일반적이다. 현재, 그것들은 종종 유일한 실제적인 해법이다. 솔리드-스테이트 지문 센서들은 커패시턴스, 열적, 전기적 필드, 레이저, 라디오 주파수 및 다른 원칙들에 기반해서 작동한다. 일부 지문 센서들이 3-차원 지문 이미지들을 발생시킴에도, 지문 센서들은 일반적으로 2-차원 지문 이미지들을 발생시킨다.

지문들이 개인들에 대해 고유함에도, 그것들은 공통의 특징들을 공유한다. 이들 핵심적인 특징들이 신원확인 목적을 위한 지문 검증(verification) 시스템들에서 사용되어왔다. 지문들의 레벨 1 특징들은 능선들에 의해 형성된 루프들, 와상문(whorls)들 및 아치들을 포함한다. 이들 특징들은 능선들에 의해 뒤따르는 전체 형상을 설명한다. 지문들 또는 미뉴셔(minutiae)의 레벨 2 특징들은 능선들에서 불규칙하거나 또는 불연속적이다. 이들은 능선 종단부(termination)들, 분기(bifurcation)들, 및 도트들을 포함한다. 지문들의 레벨 3 특징들은 흉터, 사마귀, 주름 및 다른 변형들은 물론 능선 포어(pore)들, 능선 형상을 포함한다.

지문 인롤먼트는 소정 사용자와 지문 데이터를 연관시킨다. 지문 인식은 검증과 신원확인으로 나누어질 수 있다. 지문 검증에서, 지문은 사용자의 요청된 아이덴티티를 검증하도록 사용된다. 지문 신원확인에서, 개인으로부터의 지문 데이터가 매치를 찾도록 데이터베이스에서의 지문 데이터와 비교된다. 완전한 지문 이미지보다는 단지 지문 템플릿만을 저장하는 것이 해당 기술분야에서 일반적이다. 지문 템플릿은 핵심적인 미뉴셔 포인트(minutiae points)들과 같이 지문으로부터 추출된 핵심적인 특징들로 구성된다.

지문 템플릿을 생성하는데 있어서 몇가지 문제들이 있다. 손가락의 커브로된 표면이 평평한 표면 위에 눌러질 때, 일정하지않은 압력이 캡처링된 지문 판독에서 엘라스틱 스킨 변형들을 야기할 것이다. 다른 문제들은 불량 접촉 및 노이즈로인한 불완전한 판독들을 포함한다. 또한, 잠재하는 지문(즉, 범죄 현장에서 수집된 지문들과 같이, 비의도적으로 생성된 것들)들에 있어서, 이용가능한 정보는 자주 상당히 더 낮은 퀄리티 및 정보 내용이다. 동일한 손가락의 다중 지문 이미지들이 이들 문제들을 극복하도록 수집되고 결합될 수 있다.

지문 모자이킹은 두개 또는 그이상의 지문 이미지들에 의해 나타나는 정보를 조정하도록(reconcile) 사용되는 기법이다. 모자이킹은 이미지 레벨 또는 특징 레벨에서 수행될 수 있다. 이미지-기반 모자이킹에서, 지문 이미지들이 지문 템플릿을 합성하기 위한 특징들의 추출 전에 단일 스티칭된 지문 이미지로 조정된다. 특징-기반 모자이킹에서, 특징들이 지문 이미지들의 각각으로부터 일차로 추출된다. 그때, 특징들이 조정되고, 개별 지문 이미지들로부터의 특징들을 결합하는 합성된 지문 템플릿을 초래한다. 이미지-기반 모자이킹은 더 계산적으로 복잡하고 아티팩트를 생성하는 경향이 더 있으며, 그것은 최종 지문 템플릿에 포함되는 의사(false) 이미지들을 초래한다.

ICP(iterative closest point) 알고리즘은 지문 이미지들 또는 지문 특징 세트들을 레지스터링 또는 결합하도록 사용되는 방법이다. ICP 알고리즘은 원본 이미지들 또는 특징 세트들을 레지스터링하도록 최적 트랜스포메이션(transformation)(트랜스레이션 및 로테이션)을 반복적으로 추정한다(estimate). 그것은 이미지들 또는 특징 세트들을 결합하도록 사용될 수 있는 정제된 트랜스포메이션을 출력한다. 미뉴셔 포인트들은 지문 템플릿들에서의 특징 세트으로서 일반적으로 사용된다. 미뉴셔 포인트들은 연관된 지문 이미지에 관련된 (x,y) 위치에 의해 설명된다. 각각의 미뉴셔 포인트가 지문 능선 단부 또는 분기와 연관되기 때문에, 미뉴셔 오리엔테이션은 각각의 미뉴셔에 대해 언급될 수 있다. 표준 ICP 알고리즘을 위한 입력은 각들이 아닌, 포인트 세트들로 구성된다. 심지어 특징 미뉴셔 오리엔테이션 정보가 레지스터링을 위한 유용한 정보를 제공할 수 있음에도, 미뉴셔 오리엔테이션은 지문 템플릿 합성에서 ICP 알고리즘과 함께 사용되지 않는다.

이미지-기반 및 특징-기반 모자이킹

이미지-기반 및 특징-기반 모자이킹은 지문 템플릿 합성을 위해 선행기술에서 사용되어왔다. 도 2는 A. Ross, "Fingerprint mosaicking," IEEE International Conference on Acoustics , Speech , and Signal Processing , 2002, vol.4, pp.4064-67(2002)에서 설명된 이미지-기반 모자이킹 프로세스를 개괄하는 흐름도이다.

도 2에서의 프로세스(200)는 단계(202)에서 시작하고 단계(204)로 이어진다. 단계(204)에서, 두개의 지문 이미지들이 프리프로세싱된다. 방법은 단계(206)로 이어지고, ICP 알고리즘이 두개의 지문 이미지들을 레지스터링하도록 사용된다. 방법은 단계(208)로 이어지고, 하나의 이미지가 ICP 알고리즘의 결과에 따라서 로테이팅되고 트랜스레이팅된다. 방법은 단계(210)로 이어지고, 두개의 이미지들이 하나의 지문 이미지로 스티칭된다. 방법은 단계(212)로 이어지고, 결합된 지문 이미지가 미뉴셔 추출을 용이하게하도록 프리프로세싱된다. 일반적으로, 지문 이미지를 프리프로세싱하기 위해, 이미지가 이진화되고(binarized) 지문 능선들이 가늘어진다. 특징 추출 이전에 지문 이미지를 프리프로세싱하기 위해 다양한 알고리즘들이 해당 기술분야에 알려져 있다. 방법은 단계(214)로 이어지고, 미뉴셔 포인트들이 추출된다. 단계(216)에서, 프로세스는 종료한다.

도 3은 Y.S. Moon, et al., "Template synthesis and image mosaicking for fingerprint registration: an experimental study," IEEE Conference on Acoustics, Speech , and Signal Processing, 2004, vol. 5, pp. 409-12,(2004)에서 설명된 특징-기반 모자이킹 프로세스를 개괄하는 흐름도이다.

도 3에서의 프로세스(300)는 단계(302)에서 시작하고 단계(304)로 이어진다. 단계(304)에서, 두개의 지문 이미지들이 미뉴셔 포인트 추출을 위해 프리프로세싱된다. 방법은 단계(306)로 이어지고, 미뉴셔 포인트들이 각각의 지문 이미지로부터 추출된다. 방법은 단계(308)로 이어지고, ICP 알고리즘이 두개의 미뉴셔 포인트 세트들을 레지스터링하도록 사용된다. 방법은 단계(310)로 이어지고, 미뉴셔 포인트들 중 하나의 세트가 ICP 알고리즘의 결과들을 따라서 로테이팅되고 트랜스레이팅된다. 방법은 단계(312)로 이어지고, 미뉴셔 포인트들이 지문 템플릿을 형성하도록 결합된다. 단계(314)에서, 프로세스는 종료한다.

미뉴셔 포인트들의 오리엔테이션이 프로세스(200) 또는 프로세스(300)의 레지스트레이션 단계에서 사용되지 않는다는 점이 언급된다.

본 발명의 목적은 선행기술이 갖는 문제들을 회피하는 다중 지문 이미지들로부터의 지문 템플릿 합성을 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명은 다중 지문 이미지들로부터의 지문 템플릿 합성을 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 제 1 미뉴셔 포인트 세트가 제 1 지문 이미지로부터 추출된다. 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 제 2 지문 이미지로부터 추출된다. 오리엔테이션이 제 1 지문 이미지에 기반한 제 1 미뉴셔 포인트들 세트로부터 선택된 복수의 미뉴셔 포인트들에 대해 계산된다. 시뮬레이팅된 포인트들이 제 1 미뉴셔 포인트 세트에 더해지고, 여기서 시뮬레이팅된 포인트들은 복수의 미뉴셔 포인트들에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성된다. 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 레지스터링된다. 최종적으로, 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 결합된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 오리엔테이션이 제 2 지문 이미지에 기반한 제 2 미뉴셔 포인트 세트로부터 선택된 복수의 미뉴셔 포인트들에 대해 계산된다. 시뮬레이팅된 포인트들이 제 2 미뉴셔 포인트 세트에 부가되고, 여기서 시뮬레이팅된 포인트들은 복수의 미뉴셔 포인트들에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, ICP 알고리즘이 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 레지스터링하도록 선택된다. 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 결합하는 것은 미뉴셔 포인트들을 로테이팅하고 트랜스레이팅하는 것을 포함한다. 지문 템플릿은 시뮬레이팅된 포인트들을 포함하거나 또는 배제할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 적어도 하나의 지문 이미지가 능선(ridge line)들을 향상시키도록 프리프로세싱되고, 능선들이 미뉴셔 포인트들의 오리엔테이션을 계산하도록 사용된다. 프리프로세싱 역시 보이드(void)들을 검출하고 채우도록 인페인팅 기법들을 사용하는 것을 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 시뮬레이팅된 포인트들이 언급된 미뉴셔 포인트들의 오리엔테이션 및 유형에 기반해서 생성된다. 미뉴셔 포인트는 능선 단부일 수 있고, 이 경우에 오리엔테이션은 능선 단부 및 종점(end point)을 연결하는 오리엔테이션의 선의 각이다. 종점은 미리정해진 거리에 대해 능선 단부로부터 떨어진 방향으로 능선을 트레이싱함으로써 결정된다. 시뮬레이팅된 포인트들이 능선 단부 및 종점 사이에서의 오리엔테이션의 선 상에 놓인 선택된 픽셀들에서 생성된다. 미뉴셔 포인트은 분기점일 수 있고, 이 경우에 분기점의 오리엔테이션은 제 1 선 및 제 2 선 사이의 각을 이등분하는 오리엔테이션의 선의 각이다. 제 1 선은 제 1 미리정해진 거리에 대해 분기점으로부터 떨어진 방향에서 제 1 분기 능선을 트레이싱함으로써 결정된 분기점 및 제 1 종점을 연결한다. 제 2 선은 제 2 미리정해진 거리에 대해 분기점으로부터 떨어진 방향으로 제 2 분기 능선을 트레이싱함으로써 결정된 분기점 및 제 2 종점을 연결한다. 시뮬레이팅된 포인트들이 분기점의 제 3 미리정해진 거리 내의 오리엔테이션의 선 상에 놓인 선택된 픽셀들에서 생성된다.

발명의 또 다른 측면에 따라서, 다중 지문 이미지들로부터의 지문 인식을 위한 방법이 제공된다. 제 1 지문 이미지 및 제 2 지문 이미지가 획득된다. 제 1 미뉴셔 포인트 세트가 제 1 지문 이미지로부터 추출되고 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 제 2 지문 이미지로부터 추출된다. 오리엔테이션이 제 1 지문 이미지에 기반한 제 1 미뉴셔 포인트 세트로부터 선택된 복수의 미뉴셔 포인트들에 대해 계산된다. 시뮬레이팅된 포인트들이 제 1 미뉴셔 포인트 세트에 부가되고, 여기서 시뮬레이팅된 포인트들은 복수의 미뉴셔 포인트들에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성된다. 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 레지스터링된다. 최종적으로, 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트들 세트가 결합된다. 결과 지문 템플릿이 매치를 위치시키도록 저장된 지문 템플릿들과 비교된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 오리엔테이션이 제 2 지문 이미지에 기반한 제 2 미뉴셔 포인트 세트로부터 선택된 복수의 미뉴셔 포인트들에 대해 계산될 수 있다. 시뮬레이팅된 포인트들이 제 2 미뉴셔 포인트 세트에 더해지고, 시뮬레이팅된 포인트들이 복수의 미뉴셔 포인트들에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 지문 인롤먼트를 위한 시스템은 지문 센서, 컴퓨팅 수단, 및 지문 템플릿을 저장하기 위한 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 포함한다. 지문 센서는 동일한 손가락의 다중 지문 이미지들을 발생시킨다. 컴퓨팅 수단은 제 1 지문 이미지로부터 제 1 미뉴셔 포인트 세트를 추출하고, 제 2 지문 이미지로부터 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 추출하고, 제 1 미뉴셔 포인트 세트로부터 선택된 복수의 미뉴셔 포인트들의 오리엔테이션을 계산하며, 복수의 미뉴셔 포인트들에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 제 1 미뉴셔 포인트 세트에 시뮬레이팅된 포인트들을 더하고, 미뉴셔 포인트 세트들을 레지스터링하며, 그리고 미뉴셔 포인트 세트들을 지문 템플릿으로 결합시킴으로써 다중 지문 이미지들로부터의 지문 템플릿을 합성한다. 지문 템플릿이 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 사용하여 저장된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 컴퓨팅 수단 역시 제 2 미뉴셔 포인트 세트로부터 선택된 제 2 복수의 미뉴셔 포인트들의 오리엔테이션을 계산하고, 제 2 복수의 미뉴셔 포인트들에서의 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 제 2 미뉴셔 포인트 세트에 시뮬레이팅된 포인트들을 더한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따라서, 지문 센서, 컴퓨팅 수단, 및 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 중 적어도 하나는 솔리드-스테이트 디바이스이다.

본 발명은 다중 지문 이미지들로부터의 지문 템플릿 합성을 위한 방법 및 시스템을 제공한다.

도 1은 본 발명의 실시예들에서 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
도 2는 이미지-기반 모자이킹의 흐름도이다.
도 3은 특징-기반 모자이킹의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들을 따르는 지문 템플릿 합성의 방법의 흐름도이다.
도 5a는 프리프로세싱 이전의 지문 이미지의 표현이다.
도 5b는 프리프로세싱 이후의 지문 이미지의 표현이다.
도 6은 미뉴셔 유형들의 표현이다.
도 7은 능선 단부에 관한 오리엔테이션의 계산의 다이어그램이다.
도 8은 분기에 관한 오리엔테이션의 계산의 다이어그램이다.
도 9는 ICP 알고리즘을 이해하는데 유용한 다이어그램이다.
도 10은 본 발명의 실시예들을 따르는 지문 인식의 흐름도이다.

본 발명은 첨부된 도면들에 관한 참조와 함께 이하에서 더 완전하게 이제 설명될 것이고, 여기서 본 발명의 설명적인 실시예들이 도시된다. 그러나 본 발명은 많은 다른 형태들로 실행될 수 있고 여기서 제시된 실시예들로 제한되도록 해석되어서는 안 된다. 따라서, 본 발명은 전체적으로 하드웨어 실시예, 전체적으로 소프트웨어 실시예, 또는 하드웨어/소프트웨어 실시예로서의 형태를 갖을 수 있다.

본 발명은 하나의 컴퓨터 시스템에서 구현될 수 있다. 대안적으로, 본 발명은 여러개의 상호연결된 컴퓨터 시스템들에서 구현될 수 있다. 여기서 설명된 방법들을 실행하도록 구성된(adapted) 컴퓨터 시스템의 임의 종류 또는 다른 장치가 적합화된다. 하드웨어 및 소프트웨어의 일반적인 결합은 범용 컴퓨터 시스템일 수 있다. 범용 컴퓨터 시스템은 여기서 설명된 방법들을 실행하는 바와 같이 컴퓨터 시스템을 제어할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 가질 수 있다.

본 발명은 컴퓨터-사용가능한 저장 매체(예를 들어, 하드 디스크 또는 CD-ROM) 상의 컴퓨터 프로그램 프로덕트의 형태를 갖을 수 있다. 컴퓨터-사용가능한 저장 매체는 매체에서 실행되는 컴퓨터-사용가능한 프로그램 코드를 가질 수 있다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 컴퓨터 프로그램 프로덕트는 여기서 설명된 방법들의 실행을 가능하게 하는 모든 특징들로 구성되는 디바이스를 언급한다. 본 문맥에서의 컴퓨터 프로그램, 소프트웨어 어플리케이션, 컴퓨터 소프트웨어 루틴, 및/또는 이들 용어들의 다른 변형들은 다음의: a) 또 다른 언어, 코드, 또는 기호로의 컨버전; 또는 b) 다른 물질 형태로의 리프로덕션;의 둘 중 어느 하나 또는 둘 모두에 직접적으로 또는 그 이후에 소정 펑션을 수행하는 정보 프로세싱 능력을 갖는 시스템을 야기하도록 의도되는 인스트럭션들의 세트의 임의 언어, 코드, 또는 기호에서의 임의 표현을 의미한다.

도 1의 컴퓨터 시스템(100)은 디바이스에 의해 취해지는 동작들을 구체화하는(또는 그렇지 않으면 순차적인) 인스트럭션들의 세트을 실행할 수 있는 서버 컴퓨터, 클라이언트 유저 컴퓨터, 퍼스널 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 랩탑 컴퓨터, 데크탑 컴퓨터, 제어 시스템, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브리지, 또는 임의 다른 디바이스를 포함하는 컴퓨팅 시스템들 및 디바이스들을 컴퓨팅하는 다양한 유형들을 포함할 수 있다. 본 개시의 디바이스 역시 보이스, 비디오 또는 데이터 통신을 제공하는 임의 전자 디바이스를 포함한다는 점이 이해되어야만 한다. 또한, 단일 컴퓨터가 도시되는 반면에, 어구(phase) "컴퓨터 시스템"은 여기서 논의된 메소돌로지들 중 임의 하나 또는 그이상을 수행하는 인스트럭션들 중 하나의 세트(또는 다중 세트들)을 개별적으로 또는 결합적으로 실행하는 컴퓨팅 디바이스들의 임의 컬렉션을 포함하는 것으로 이해되어야만 한다.

컴퓨터 시스템(100)은 버스(108)를 통해 서로 통신하는 프로세서(102)(중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU 또는 둘 모두와 같음), 메인 메모리(104) 및 스태틱 메모리(106)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(100)은 비디오 디스플레이와 같은 디스플레이 유닛(110)(예, 액정 디스플레이 또는 LCD), 플랫 패널, 솔리드 스테이트 디스플레이, 또는 캐소드 레이 튜브(CRT)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(100)은 입력 디바이스(112)(예, 키보드), 커서 제어 디바이스(114)(예, 마우스), 디스크 드라이이브 유닛(116), 신호 발생 디바이스(118)(예, 스피커 또는 원격 제어) 및 네트워크 인터페이스 디바이스(120)를 포함할 수 있다.

디스크 드라이브 유닛(116)은 여기서 설명되는 메소돌로지들, 절차들, 또는 펑션들 중 하나 또는 그이상을 실행하도록 구성되는 인스트럭션(124)(예, 소프트웨어 코드)들의 하나 또는 그이상의 세트들이 저장되는 컴퓨터-판독가능한 저장 매체(122)를 포함할 수 있다. 인스트럭션(124)들 역시 컴퓨터 시스템(100)에 의한 그것의 실행 동안 메인 메모리(104), 스태틱 메모리(106) 내에, 그리고/또는 프로세서(102) 내에 완전하게 또는 적어도 부분적으로 남겨질 수 있다. 메인 메모리(104) 및 프로세서(102) 역시 기계-판독가능한 미디어를 구성할 수 있다.

어플리케이션-소정 집적 회로들, 프로그래머블 로직 어레이들, 및 다른 하드웨어 디바이스들을 포함하는, 그러나 그것에 한정되지 않는 전용 하드웨어 실행들이 여기서 설명된 방법들을 실행하도록 유사하게 구성될 수 있다. 폭넓게 다양한 실시예들의 장치 및 시스템들을 포함할 수 있는 어플리케이션들이 많은 전자 및 컴퓨터 시스템들을 포함한다. 일부 실시예들은 모듈들 사이에서 그리고 그것을 통해 통신되는 관련된 제어 및 데이터 신호들을 갖는, 또는 어플리케이션-소정 집적 회로의 부분들로서 두개 또는 그이상의 소정 상호연결된 하드웨어 모듈들 또는 디바이스들에서 펑션들을 실행한다. 따라서, 예시적인 시스템은 소프트웨어, 펌웨어, 및 하드웨어 실행들에 적용가능하다.

본 발명의 다양한 실시예들에 부합해서, 이하에서 설명되는 방법들이 컴퓨터-판독가능한 저장 장치에 소프웨어 프로그램들로서 저장될 수 있고 컴퓨터 프로세서 상에 구동하도록 구성될 수 있다. 또한, 소프트웨어 실행들은 분산 처리, 컴포넌트/객체 분산 처리, 병렬 처리, 가상 기계 처리를 포함 수 있으나, 그것에 한정되지 않으며, 그것은 또한 여기서 설명된 방법들을 실행하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에서, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 인스트럭션(124)들을 포함하거나 또는 네트워크 환경(126)에 연결된 디바이스가 보이스 및/또는 비디오 데이터를 전송하거나 수신할 수 있도록 전파된 신호로부터 인스트럭션(124)들을 수신하고 실행하며, 그리고 인스트럭션(124)들을 사용하여 네트워크(126)에 걸쳐 통신할 수 있다. 인스트럭션(124)들은 네트워크 인터페이스 디바이스(120)를 통해 네트워크(126)에 걸쳐 더 전송되거나 수신될 수 있다.

컴퓨터-판독가능한 저장 매체(122)가 단일 저장 매체가 되도록 예시적인 실시예에서 도시되는 반면에, 용어 "컴퓨터-판독가능한 저장 매체"는 인스트럭션들의하나 또는 그이상의 세트들을 저장하는 단일 매체 또는 다중 미디어(예, 중앙 또는 분산 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐쉬들 및 서버들)를 포함하는 것으로 받아들여져야 한다. 용어 "컴퓨터-판독가능한 저장 매체" 역시 기계에 의한 실행을 위한 인스트럭션들의 세트를 저장, 인코딩 또는 캐링할 수 있고 기계가 본 개시의 메소돌로지들 중 하나 또는 그이상을 수행하는 것을 야기하는 임의 매체를 포함하는 것으로 받아들여져야 한다.

용어 "컴퓨터-판독가능한 매체"는 따라서 전송 매체에서 컴퓨터 인스트럭션들을 실행하는 신호와 같은 캐리어 웨이브 신호들은 물론; 하나 또는 그이상의 읽기-전용(비휘발성) 메모리들, 랜덤 액세스 메모리들, 또는 다른 재-기록가능한(휘발성) 메모리들을 하우징하는 메모리 카드 또는 다른 패키지와 같은 솔리드-스테이트 메모리들; 디스크 또는 테이프와 같은 광자기 또는 광 매체; 및/또는 이메일로의 디지털 파일 첨부 또는 다른 자체-저장된 정보 아카이브 또는 유형 저장 매체와 등가물인 분산 매체로 간주되는 아카이브들의 세트를 포함하는 것으로 받아들여져야하나, 그것에 한정되지 않는다. 따라서, 개시는 여기서 나열된 바와 같이 임의 하나 또는 그이상의 컴퓨터-판독가능한 매체 또는 분산 매체를 포함하고, 소프트웨어 실행들이 저장되는 인식된 등가물들 및 석세서(successor) 미디어를 포함하는 것으로 간주된다.

해당 기술분야의 당업자들은 도 1에서 도시되는 컴퓨터 시스템 아키텍처가 컴퓨터 시스템의 하나의 가능한 예시임을 인정할 것이다. 그러나, 본 발명은 이 점에서 한정되지 않고 임의 다른 적합한 컴퓨터 시스템 아키텍처 역시 제한 없이 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 지문 템플릿 합성을 위한 방법들에 관한 것이다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 "지문 템플릿 합성"은 지문 템플릿을 생성하기 위한 임의 프로세스를 언급한다. 지문 템플릿 합성은 적어도 하나의 지문 이미지로부터의 특징들을 포함하는 데이터를 추출하는 것을 포함한다. 지문 템플릿 합성은 다중 지문 이미지들로부터 추출된 특징들의 조합을 포함할 수 있다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 "지문 템플릿"은 하나의 손가락으로부터의 지문과 연관된 특징들의 세트를 포함하는 지문 데이터를 언급한다. 본 발명의 일 실시예에서, 특징들은 미뉴셔 포인트들을 포함한다. 지문 템플릿에서의 지문 데이터는 손가락을 가진 일 개인과 연관될 수 있고, 그러므로 그것은 그 개인을 신원확인하는데 이용가능하다. 지문 템플릿을 포함하는 특징들의 세트는 하나의 지문 이미지로부터 추출될 수 있다. 특징들의 세트 역시 손가락과 연관된 다중 지문 이미지들로부터 추출될 수 있다. 지문 템플릿은 일부 지문 이미지들로부터 추출된 특징들을 포함할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예를 따르는 지문 템플릿을 합성하는 것을 이해하는데 유용한 흐름도이다. 도 4에서의 프로세스(400)는 단계(402)에서 시작하고 단계(404)로 이어진다. 단계(404)에서, 적어도 하나의 지문 이미지가 미뉴셔 포인트 추출이 용이하도록 프리프로세싱된다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 "지문 이미지"는 지문의 디지털 이미지에 관한 것이다. 본 발명의 일실시예에서, 두개 또는 그이상의 이미지들이 미뉴셔 포인트 추출이 용이하도록 프리프로세싱된다. 지문 이미지는 솔리드-스테이트 지문 리더, 잉크 방법을 사용하는 것, 또는 잠재하는 지문으로부터 수집된 지문의 스캔과 같은 수동으로 수집된 지문의 디지털 스캔과 같이 다양한 소스들로부터 유래할 수 있다. 지문 이미지는 일부 지문 이미지를 포함할 수 있다.

여기서 사용된 바와 같은 용어 "프리프로세싱"은 이미지에 적용된 수학적 또는 통계적 계산들 또는 트랜스포메이션들의 임의 시퀀스를 언급한다. 프리프로세싱은 지문 이미지로부터 미뉴셔 포인트들의 추출을 용이하게하는 본 발명의 실시예들에서 사용될 수 있다. 프리프로세싱은 프리프로세싱 단계들의 임의 조합을 언급할 수 있다. 미뉴셔 포인트 추출을 용이하게하는 프리프로세싱은 지문을 이진화하는 것 및/또는 능선들을 가늘게하는 것을 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 지문 이미지는 그레이스케일 지문 이미지이고 지문 이미지를 프리프로세싱하는 것은 이미지를 이진화하는 것, 그것을 흑백 이미지로 컨버팅하는 것을 포함한다. 본 발명의 일 실시예에서, 프리프로세싱은 미뉴셔 포인트 추출 및 오리엔테이션의 계산이 용이하도록 능선을 향상시킨다. 이것은 지문 능선들을 가늘게하는 것을 포함할 수 있다. 도 5a는 프리프로세싱 이전의 지문 이미지의 표현이다. 도 5b는 본 발명의 일 실시예를 따르는 프리프로세싱 이후의 지문 이미지의 표현이다. 본 발명의 일실시예에서, 프리프로세싱은 보이드를 검출하고 채우도록 인페인팅하는 기법들을 사용하는 것을 포함한다. 보이드들은 흉터 또는 주름과 같은 손가락의 자연적인 특징들 때문에 지문 이미지에 존재할 수 있다. 보이드는 또한 2-차원 전자 지문 센서에 의한 불완전한 판독 또는 잠재하는 지문에서의 데이터 유실과 같은 불완전한 판독으로 인해 지문 이미지에 존재할 수 있다. 노이즈 감소와 같은 다른 이미지 프리프로세싱 단계들 역시 사용될 수 있다.

프로세스(400)로 되돌아가서, 방법은 단계(406)로 이어지고, 미뉴셔 포인트들이 추출된다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 "미뉴셔 포인트"는 미뉴셔의 위치의 임의 포인트 표현을 언급한다. 예를 들어, 미뉴셔 포인트는 지문 이미지에 대한 참조와 함께 미뉴셔의 위치의 포인트 표현일 수 있다. 일 실시예에서, 포인트 표현은 2-차원 지문 이미지에서의 픽셀 위치이다. 또 다른 실시예에서, 포인트 표현은 3-차원 지문 이미지에 대한 참조와 함께 3-차원 포인트이다. 미뉴셔 포인트들의 세트가 각각의 지문 이미지로부터 추출된다. 본 발명의 일 실시예에서, 미뉴셔 포인트들의 각각의 세트는 하나의 지문 이미지와 연관된다. 본 발명의 일 실시예에서, 미뉴셔 포인트들의 제 1 세트가 제 1 지문 이미지로부터 추출되고 미뉴셔 포인트들의 제 2 세트가 제 2 지문 이미지로부터 추출된다.

도 6은 미뉴셔의 기본적인 유형들인 능선 단부들 및 분기들을 나타낸다. 능선 단부는 능선이 종료하는 곳에서의 포인트이다. 분기는 단일 능선이 두개의 능선들로 나눠지는 곳에서의 포인트이다. 다른 특징들이 미뉴셔 포인트들로서 카운팅될 수 있다. 이들은 복합(compound) 미뉴셔 포인트: 짧은 능선들(아일랜드 및 도트로도 알려짐), 레이크(인클로저(enclosure)로도 알려짐), 마주하는 분기들, 브리지들, 더블 분기들, 후크(스퍼로도 알려짐)들 및 단부와 마주하는 분기들로 간주되는 것을 포함한다. Henry C. Lee et al. Advances in Fingerprint Technology, 374, CRC Press(2d ed.2001). 본 발명의 일 실시예에서, 미뉴셔 포인트들의 기본적인 유형들이 추출된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 미뉴셔 포인트들의 다른 선택된 유형들 역시 추출된다. 미뉴셔 포인트들의 세트들이 프리프로세싱된 지문 이미지의 계산적 또는 통계적 평가에 의해 판단될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 계산적 또는 통계적 방법들이 지문 이미지와 연관된 미뉴셔 포인트들의 세트에 포함되도록 핵심적인 미뉴셔 포인트들을 선택함으로써 미뉴셔 포인트들의 세트를 정제하도록 사용된다.

프로세스(400)로 돌아가서, 방법은 단계(408)로 이어지고, 미뉴셔의 오리엔테이션이 계산된다. 미뉴셔 포인트는 미뉴셔 포인트에 의해 표현된 미뉴셔 포인트의 오리엔테이션과 연관될 수 있다. 여기서 사용된 바와 같은 미뉴셔 포인트의 오리엔테이션은 미뉴셔 포인트에 할당되는 각을 언급한다. 각은 미뉴셔 포인트를 둘러싸는 다른 특징들을 포함하는 지문 이미지를 토대로 계산될 수 있다. 예를 들어, 각은 지문 이미지에서 지문 능선들로 판단된 특징들에 기반해서 계산될 수 있다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에서 능선 단부의 오리엔테이션의 계산을 이해하는데 유용한 다이어그램이다. 능선(702)은 능선 단부(704)에서 종료한다. 종점(706)은 미리정해진 거리에 대해 능선 단부(704)로부터 떨어진 방향으로 능선(702)을 트레이싱함으로써 판단된다. 본 발명의 일 실시예에서, 미리정해진 거리는 프리프로세싱된 지문 이미지 상의 픽셀들로 측정된다. 예를 들어, 미리정해진 거리는 5 내지 10 픽셀일 수 있다. 능선 단부(704)의 오리엔테이션(710)이 능선 단부(704)와 종점(706)을 연결하는 오리엔테이션(708)의 선의 각에 의해 결정된다. 예를 들어, 오리엔테이션(708)의 선의 각은 기준선(712)과 관련해서 결정될 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 기준선(712)은 2-차원 이미지의 x 축과 병렬인 임의 선이다. 오리엔테이션(710)이 2-차원 지문 이미지에 대한 참조와 함께, 또는 3-차원 지문 이미지 스캔과 같이 지문 이미지를 설명하도록 사용되는 임의 다른 코디네이트(coordinate) 시스템에서 규정될 수 있다는 점이 해당 기술분야의 당업자에 의해 이해될 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에서 분기의 오리엔테이션의 계산을 이해하는데 유용한 다이어그램이다. 능선(802)이 분기점(808)에서 제 1 능선(804) 및 제 2 능선(806)으로 나누어진다. 제 1 종점(810)이 제 1 미리정해진 거리에 대해 분기점(808)으로부터 떨어진 방향으로 제 1 능선(804)을 트레이싱함으로써 판단된다. 제 2 종점(812)이 제 2 미리정해진 거리에 대해 분기점(808)으로부터 떨어진 방향으로 제 2 능선(806)을 트레이싱함으로써 판단된다. 본 발명의 일 실시예에서, 제 1 미리 정해진 거리 및 제 2 미리 정해진 거리가 프리프로세싱된 지문 이미지 상의 픽셀들에서 측정된다. 예를 들어, 제 1 미리정해진 거리 및 제 2 미리정해진 거리는 5 내지 10 픽셀일 수 있다. 제 1 미리정해진 거리는 제 2 미리정해진 거리와 동일하거나 또는 다를 수 있다. 제 1 선(814)은 제 2 종점(810) 및 분기점(808)을 연결한다. 제 2 선(816)은 제 2 종점(812) 및 분기점(808)을 연결한다. 분기점(808)의 오리엔테이션(820)이 제 1 선(814) 및 제 2 선(816)에 의해 형성된 각을 이등분하는 오리엔테이션(818)의 선의 각에 의해 결정된다. 예를 들어, 오리엔테이션(818)의 선의 각이 기준선(822)과 관련해서 결정된다. 본 발명의 일 실시예에서, 기준선(822)은 2-차원 이미지의 x 축과 병렬인 임의 선이다. 오리엔테이션(820)이 2-차원 지문 이미지에 대한 참조와 함께, 또는 3-차원 지문 이미지 스캔과 같은, 지문을 설명하도록 사용되는 임의 다른 코디네이트 시스템에서 규정될 수 있다는 점이 해당 기술분야의 당업자에 의해 이해될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 지문 이미지에 기반해서 미뉴셔의 오리엔테이션을 계산하는 다른 방법들을 포함한다는 점이 해당 기술분야에서 통상의 기술자에 의해 인정될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 오리엔테이션이 오직 선택 미뉴셔 포인트들에 대해서만 계산된다. 예를 들어, 오리엔테이션은 오직 기본적인 미뉴셔 포인트들에 대해서만 계산될 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 오리엔테이션이 오직 지문 이미지들의 일부와 연관된 미뉴셔 포인트들의 세트들에 대해서만 계산된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 오리엔테이션이 지문 이미지들의 전부와 연관된 미뉴셔 포인트들의 세트들에 대해서 계산된다. 분기들 및 능선 단부들에 대한 미뉴셔 포인트 오리엔테이션의 계산이 2-차원 지문 이미지에 대한 참조에서 설명됨에도, 본 발명의 실시예들이 3-차원 지문 이미지들에서의 사용을 위해 수정될 수 있다는 점을 해당 기술분야의 당업자는 이해할 것이다.

프로세스(400)로 돌아가서, 방법은 단계(410)로 이어지고, 시뮬레이팅된 포인트들이 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 미뉴셔 포인트들의 적어도 하나의 세트에 부가된다. 본 발명의 일 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 미뉴셔 포인트들에 대한 오리엔테이션 정보를 시뮬레이팅하도록 위치된다. 이것은 오리엔테이션 정보가 포인트 오리엔테이션을 고려함 없이 통상적으로 오직 포인트 위치만을 고려하는 레지스트레이션 방법에 의해 고려되는 것을 허용한다. 본 발명의 일실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 미뉴셔 포인트에 매우 근접해서 미뉴셔 포인트들의 세트에 더해진다. 예를 들어, 5-10 시뮬레이팅된 포인트들이 하나의 미뉴셔 포인트의 오리엔테이션 정보를 시뮬레이팅하도록 미뉴셔 포인트들의 세트에 더해질 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 미뉴셔 포인트를 교차하는 오리엔테이션의 선을 따라서 더해지고, 여기서 오리엔테이션의 각의 선은 미뉴셔 포인트의 계산된 오리엔테이션과 등가이다. 이 방법으로, 미뉴셔 포인트의 오리엔테이션에 관한 정보가 포인트 레지스터링 방법이 핸들링되도록 설계되는 방법으로 미뉴셔 포인트들의 세트에 더해진다.

도 7에 관해 언급할 때, 본 발명의 일 실시예에서, 오리엔테이션(710)을 갖는 능선 단부(704)를 포함하는 미뉴셔 포인트에 대해 시뮬레이팅된 포인트들이 능선 단부(74)와 종점(706) 사이의 오리엔테이션(708)의 선 상에 놓인 선택 픽셀들에서 생성된다. 선택 픽셀들은 능선 단부(704)와 종점(706) 사이의 오리엔테이션(708)의 선 상의 모든 픽셀들을 포함할 수 있다. 대안적으로, 선택 픽셀들은 픽셀들의 선택된 서브세트를 포함할 수 있다. 픽셀들은 무작위로 선택될 수 있고, 고르게 분포되거나, 또는 임의 다른 분산을 따를 수 있다.

도 8에 관해 언급할 때, 본 발명의 일 실시예에서, 오리엔테이션(820)을 갖는 분기점(808)을 포함하는 미뉴셔 포인트에 대해 시뮬레이팅된 포인트들이 분기점(808)의 제 3 미리정해진 거리 내의 오리엔테이션(818)의 선 상에 놓인 선택 픽셀들에서 생성된다. 본 발명의 일 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 분기를 향한 방향으로(즉, 제 1 능선(804) 및 제 2 능선(806)의 방향으로) 오리엔테이션(818)의 선 상에 위치된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 분기에서 떨어진(능선(802)의 방향으로) 오리엔테이션(818)의 선 상에 위치된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 분기점(808) 주변에 센터링된다. 시뮬레이팅된 포인트들 역시 임의 다른 방법으로 분기점(808)과 관련해서 분산될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 제 3 미리정해진 거리는 5 내지 10 픽셀이다. 선택 픽셀들은 제 2 미리정해진 거리 내의 오리엔테이션(818)의 선 상의 모든 픽셀들을 포함할 수 있다. 대안적으로, 선택 픽셀들이 픽셀들의 선택된 서브세트를 포함할 수 있다. 픽셀들이 무작위로 선택될 수 있고, 고르게 분산되거나 또는 임의 다른 분산을 따를 수 있다.

본 발명의 다른 실시예들에서, 시뮬레이팅된 포인트들을 계산하는 많은 방법들이 미뉴셔의 각각의 유형에 대해 사용될 수 있다는 점이 해당 기술분야에서 통상의 기술자에 의해 인정될 것이다. 본 발명의 일 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 오직 선택 미뉴셔 포인트들에 대해만 더해진다. 예를 들어, 시뮬레이팅된 포인트들은 오직 기본적인 미뉴셔 포인트들에 대해서만 더해질 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 지문 이미지들의 서브세트에 대해서만 더해진다. 시뮬레이팅된 포인트들이 2-차원 지문 이미지에 대한 참조에서, 또는 지문 이미지와 연관된 미뉴셔 포인트들의 세트에서의 미뉴셔 포인트들의 위치를 설명하도록 사용되는 임의 다른 코디네이트 시스템에서 픽셀 코디네이트에 의해 규정될 수 있다는 점이 해당 기술분야에서 당업자에 의해 이해될 수 있다. 분기들 및 능선 단부들에 대한 미뉴셔 포인트 오리엔테이션의 계산이 2-차원 지문 이미지에 대한 참조에서 설명됨에도, 본 발명의 실시예들이 3-차원 지문 이미지들과 함께 사용을 위해 수정될 수 있다는 점을 해당 기술분야에서 당업자는 인정할 것이다. 예를 들어, 일 실시예는 3-차원 지문 이미지 스캔, 3-차원 공간이 규정되는 미뉴셔 포인트들을 포함할 수 있고, 미뉴셔 포인트들은 3-차원 공간을 위해 수정된 방법들에 기반해서 더해진다.

프로세스(400)에 관해 언급할 때, 방법은 단계(412)로 이어지고, 여기서 ICP 알고리즘이 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 레지스터링하도록 사용된다. 미뉴셔 포인트들 중 적어도 하나의 세트는 시뮬레이팅된 포인트들을 포함한다. 본 발명의 다른 실시예들에서, ICP 알고리즘과는 다른 또 다른 레지스트레이션 방법이 미뉴셔 포인트들의 다중 세트들을 레지스터링하도록 사용될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에서 ICP 알고리즘의 일반적인 실행을 이해하기에 유용한 다이어그램이다. 일반적인 ICP 알고리즘은 반복 프로세스를 통해 포인트들의 두개의 세트들을 조정하는 것이 가능한 반복 프로세스이다. ICP 알고리즘(906)은 3차원은 물론 2-차원 포인트들을 핸들링할 수 있다. ICP 알고리즘(906)은 제 1 포인트 세트(902) 및 제 2 포인트 세트(904)를 갖는다. 각각의 반복에서, ICP 알고리즘(906)은 제 2 포인트 세트(904)에 대한 로테이션(908)들 및 트랜스레이션(190)들을 계산한다. ICP 알고리즘(906) 역시 제 2 포인트 세트(904)에 대해 뉴 코디네이트(914)들을 생성하도록 로테이션(908)들 및 트랜스레이션(910)들을 사용한다. ICP 알고리즘(906) 역시 제 2 포인트 세트(904)에 대한 제 1 포인트 세트(902)와 뉴 코디네이트(914)들 사이의 거리를 나타내는 에러(912)를 계산한다. 뉴 코디네이트(914)들이 다음 반복에서 제 2 포인트 세트(904) 대신에 입력으로서 사용된다. 각각의 반복에서, ICP 알고리즘(906)은 포인트 리스트(904)에 대해 뉴 코디네이트(914)들을 계산한다. 많은 최대 반복(916)들 및 에러 임계(918)가 ICP 알고리즘(906)에 공급될 수 있다. ICP 알고리즘 역시 제 1 포인트 세트(902) 및 제 2 포인트 세트(904)의 얼라인먼트(alignment)를 위해 최초 추정(920)을 입력으로서 갖는다. 만일 최초 추정(920)이 충분히 가깝다면, 알고리즘은 수렴할 것이다. ICP 알고리즘에 대한 최초 추정을 계산하기 위한 방법들이 해당 기술에 알려져 있다.

ICP 알고리즘은 포인트들의 다중 세트들을 레지스터링하기 위해 오리엔테이션 정보를 사용하지 않는 포인트 레지스트레이션 알고리즘의 예이다. 오리엔테이션 정보를 시뮬레이팅하는 시뮬레이팅된 포인트들을 포함하는 미뉴셔 포인트들의 다중 세트들을 레지스터링하는 것에 의해, ICP 알고리즘은 레지스트레이션 프로세스에서 시뮬레이팅된 포인트들의 위치에 의해 제공되는 오리엔테이션 정보를 사용한다.

프로세스(400)로 돌아가서, 방법은 단계(414)로 이어지고, 여기서 미뉴셔 포인트들이 레지스트레이션 단계(412)의 결과에 기반해서 로테이팅되고 트랜스레이팅된다. 본 발명의 일 실시예에서, 제 2 미뉴셔 포인트 세트에서의 포인트들이 레지스트레이션 단계(412)에 의해 생성된 트랜스포메이션에 기반해서 로테이팅되고 트랜스레이팅된다.

방법은 단계(416)로 이어지고, 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트가 단일 지문 템플릿을 형성하도록 결합된다. 본 발명의 일 실시예에서, 지문 템플릿은 단계(410)에서 더해진 시뮬레이팅된 포인트들을 포함한다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 지문 템플릿은 오직 원본 미뉴셔 포인트들만을 포함한다.

프로세스는 선택 단계(418)로 이어지고, 시뮬레이팅된 포인트들이 지문 템플릿으로부터 제거된다. 본 발명의 일실시예에서, 미뉴셔 포인트들의 세트에 더해진 시뮬레이팅된 포인트들이 최종 지문 템플릿에 남겨진다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들의 일부 또는 전부가 최종 지문 템플릿으로부터 제거된다. 본 발명의 일 실시예에서, 방법은 미뉴셔 포인트들의 세트에서의 포인트들이 시뮬레이팅된 포인트들이든 또는 지문 이미지로부터 추출된 원본 미뉴셔 포인트들이든 트랙을 유지하도록 사용된다. 본 발명의 일 실시예에서, 시뮬레이팅된 포인트들이 단계(416)를 결합하기 이전이 아닌 레지스트레이션 단계(412) 후에 제 1 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트로부터 제거된다. 방법은 불(boolean)들, 어레이들, 테이블들, 데이터베이스들, 또는 임의 다른 데이터 구조를 포함할 수 있다. 단계(420)에서, 프로세스는 종료한다.

본 발명의 일 실시예에서, 지문 템플릿은 두개의 지문 이미지들로부터 합성된다. 그러나, 본 발명의 실시예들이 두개 이상의 지문 이미지들로부터 지문 템플릿을 합성하는 방법을 포함한다는 점이 해당 기술분야에서 당업자에 의해 인식될 수 있다. ICP 알고리즘과 같은, 포인트들의 두개의 세트들을 레지스터링하기 위한 알고리즘이 사용됨에도, 두개 이상의 지문 이미지들이 지문 테플릿을 합성하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 다중 지문 이미지들로부터의 미뉴셔 포인트들의 다중 세트들이 두개의 세트들을 레지스트링하도록 일차로 레지스터링될 수 있고, 그때 미뉴셔 포인트들의 또 다른 세트과 결합된 세트들을 반복적으로 레지스터링한다. 본 발명의 일 실시예에서, 두개 이상의 지문 이미지들이 지문 템플릿을 합성하도록 사용될 때, 시뮬레이팅된 포인트들이 미뉴셔 포인트들의 이미-결합된 세트들을 갖는 지문 이미지의 레지스트레이션 이전에 미뉴셔 포인트들의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 더해진다. 또한, ICP 알고리즘이 예시적인 예들에서 사용되는 반면에, 또 다른 레지스트레이션 알고리즘이 미뉴셔 포인트들의 세트들을 조정하도록 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예들 역시 지문 인식에 관련된다. 도 10은 본 발명의 실시예들을 따르는 합성된 지문 템플릿들을 사용하여 지문 인식을 이해하는데 유용한 흐름도이다. 도 10에서의 프로세스(1000)는 단계(1002)를 시작하고 단계(1004)로 이어진다. 단계(1004)에서, 동일한 지문의 다중 디지털 지문 이미지들이 획득된다. 방법이 단계(1006-1018)들로 이어지고, 도 4에서 설명된 실시예에 부합해서 미뉴셔 포인트들의 결합된 세트를 초래한다. 본 발명의 일 실시예에서, 지문이 잠재하는 지문들, 또는 일부 지문 이미지들의 임의 다른 소스 또는 불량한 퀄리티의 지문 이미지들로부터 획득된다. 본 실시예가 양호한 퀄리티의 다중 지문 이미지들을 사용하기에 기능적임에도, 지문 특징들을 결합하는 것은 양호한 퀄리티 지문 이미지들을 양호한 퀄리티 지문 템플릿들과 비교할 때 덜 중요하다.

방법은 단계(1020)로 이어지고, 결합된 미뉴셔 포인트들이 매치를 위치시키도록 저장된 지문 템플릿들과 비교된다. 비교하는 방법들은 해당 기술분야에 알려져 있고, 계산적이고 수동적인 단계들 모두를 포함할 수 있다. 예를 들어, 세트 임계에 기반해 결합된 미뉴셔 포인트들에 근접한 매치인 지문 템플릿들이 지문 전문가에 의한 수동적인 실시에 대해 자동적으로 선택될 수 있다. 본 발명의 실시예들에서, 저장된 지문 템플릿들이 개인들과 지문 템플릿들을 연관짓는 데이터베이스에 저장된다. 본 발명의 일 실시예에서, 지문 인식 방법이 지문 검증을 위해 사용된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 지문 인식 방법이 지문 신원확인을 위해 사용된다.

본 발명의 실시예들 역시 지문 인롤먼트를 위한 시스템에 관련된다. 지문 인롤먼트는 지문 데이터가 사용자와 연관되는 지문 데이터에 의한 프로세스를 설명한다. 이것은 지문 템플릿 합성을 포함할 수 있고 사용자와 지문 템플릿을 연관시킨다. 본 발명의 일 실시예에서, 지문 인롤먼트를 위한 시스템은 지문 센서, 지문 템플릿 합성을 위한 컴퓨팅 수단, 및 지문 템플릿을 저장하기 위한 컴퓨터-판독가능한 저장 매체를 포함한다. 지문 센서가 사용자의 동일한 손가락의 다중 지문 이미지들을 갖도록 사용된다. 이들 다중 지문 이미지들이 도 4에서 설명된 방법의 실시예들에 따라서 지문 템플릿을 합성하도록 사용된다. 합성된 지문 템플릿이 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 상에 저장된다. 본 발명의 일 실시예에서, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 데이터베이스이다. 일단 사용자가 지문 인롤먼트 시스템을 사용하여 등록되면, 지문 템플릿이 지문 검증 또는 지문 신원확인을 위해 사용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 지문 센서는 솔리드-스테이트 지문 센서이다. 컴퓨팅 수단은 소프트웨어, 하드웨어 또는 솔리드-스테이트 디바이스일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체는 솔리드-스테이트 메모리 디바이스이다. 본 발명의 일 실시예에서, 지문 센서, 컴퓨팅 수단, 및 컴퓨터-판독가능한 저장 디바이스는 지문 검증이 소망되는 모바일 컴퓨터, 셀 폰, 알람 시스템, 또는 임의 다른 디바이스와 같은 하나의 프로덕트에 포함된다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 시스템이 다중 디바이스들에 걸쳐 실행된다. 디바이스들이 물리적으로 결합될 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 다중 디바이스들이 무선 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 및 임의 다른 종류의 네트워크와 같은 네트워크에 걸쳐 결합된다.

102: 프로세서
104: 메인 메모리
106: 스태틱 메모리
110: 비디오 디스플레이
112: 알파-뉴메릭 입력 디바이스
114: 커서 제어 디바이스
116: 드라이브 유닛
118: 신호 발생 디바이스
120: 네트워크 인터페이스 디바이스
122: 기계-판독가능한 매체
124: 인스트럭션들
126: 네트워크
902: 제 1 포인트 세트
904: 제 2 포인트 세트
906: ICP 알고리즘
908: 로테이션들
910: 트랜스레이션들
912: 에러
914: 뉴 코디네이트들
916: 최대 반복들
918: 에러 임계들
920: 최초 추정

Claims (10)

1. 제 1 지문 이미지로부터 제 1 미뉴셔 포인트 세트를 추출하는 단계;
   제 2 지문 이미지로부터 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 추출하는 단계;
   상기 제 1 지문 이미지에 기반해서 제 1 미뉴셔 포인트 세트로부터 선택된 복수의 미뉴셔 포인트의 오리엔테이션을 계산하는 단계;
   상기 제 1 미뉴셔 포인트 세트에 상기 복수의 미뉴셔 포인트에서의 미뉴셔 포인트의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성되는 시뮬레이팅된 포인트들을 더하는 단계;
   상기 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 상기 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 레지스터링하는 단계; 및
   상기 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 상기 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 지문 템플릿으로 결합시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 지문 이미지들로부터의 지문 템플릿 합성을 위한 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 2 지문 이미지에 기반해서 상기 제 2 미뉴셔 포인트 세트에서 선택된 제 2 복수의 미뉴셔 포인트의 오리엔테이션을 계산하는 단계; 및
   상기 제 2 미뉴셔 포인트 세트에 상기 제 2 복수의 미뉴셔 포인트에서의 미뉴셔 포인트의 위치 및 오리엔테이션에 기반해서 생성되는 시뮬레이팅된 포인트들을 더하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제 1항에 있어서,
   ICP 알고리즘은 상기 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 상기 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 레지스터링하도록 사용되는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제 1항에 있어서,
   상기 지문 템플릿은 상기 시뮬레이팅된 포인트들을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 1항에 있어서,
   상기 제 1 미뉴셔 포인트 세트 및 제 2 미뉴셔 포인트 세트를 결합시키는 단계는 미뉴셔 포인트들을 로테이팅 및 트랜스레이팅하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 1항에 있어서,
   능선을 향상시키도록 상기 제 1 지문 이미지 및 상기 제 2 지문 이미지 중 적어도 하나를 프리프로세싱하는 단계, 및 미뉴셔 포인트들의 오리엔테이션을 계산하도록 상기 능선들을 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제 6항에 있어서,
   상기 프리프로세싱하는 단계는 보이드들을 검출하고 채우는 인페인팅 기법들을 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 미뉴셔 포인트들의 상기 오리엔테이션 및 유형에 기반해서 상기 시뮬레이팅된 포인트들을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제 8항에 있어서,
   미뉴셔 포인트의 상기 유형은 능선 단부이고,
   상기 능선 단부의 상기 오리엔테이션은 상기 능선 단부, 및 미리정해진 거리에 대해 상기 능선 단부로부터 떨어진 방향으로 상기 능선을 트레이싱함으로써 결정된 종점을 연결하는 오리엔테이션의 선의 각이며,
   시뮬레이팅 포인트들은 상기 능선 및 종점 사이의 오리엔테이션의 선 상에 놓인 선택된 픽셀들에서 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제 8항에 있어서,
    미뉴셔 포인트의 유형은 분기점이고,
    상기 분기점의 오리엔테이션은 제 1 미리정해진 거리에 대해 상기 분기점으로부터 떨어진 방향으로 제 1 분기 능선을 트레이싱함으로써 결정된 제 1 종점 및 상기 분기점을 연결하는 제 1 선과, 제 2 미리정해진 거리에 대해 상기 분기점으로부터 떨어진 방향으로 제 2 분기 능선을 트레이싱함으로써 결정된 제 2 종점 및 상기 분기점을 연결하는 제 2 선 사이의 각을 이등분하는 오리엔테이션의 선의 각이며,
    시뮬레이팅된 포인트들은 상기 분기점의 제 3 미리정해진 거리 내의 오리엔테이션의 선 상에 놓인 선택된 픽셀들에서 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.

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