KR20120047991A

KR20120047991A - 지문 인페인팅 타겟 영역의 자동 식별

Info

Publication number: KR20120047991A
Application number: KR1020127005437A
Authority: KR
Inventors: 마크 라메스; 조세프 앨런; 데이비드 라일; 브라이언 힉스
Original assignee: 해리스 코포레이션
Priority date: 2009-08-19
Filing date: 2010-08-04
Publication date: 2012-05-14
Also published as: BR112012002967A2; CN102483805A; US20110044514A1; WO2011022212A1; EP2467804A1; US8306288B2; CA2768504A1; TW201115486A

Abstract

지문 이미지에서 영역을 인페인팅 하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 방법은 지문 이미지를 복수의 이미지 블록으로 분할하고(506) 복수의 이미지 블록에 대해 복수의 블록 스코어를 컴퓨팅하는(508) 단계를 포함한다. 방법은 또한 복수의 블록 스코어에 기반해서 지문 이미지에 대해 블러 매트릭스를 발생시키는(510) 단계를 포함한다. 방법은 가중 함수 및 블러 매트릭스에 기반해서 지문 이미지에 대해 인페인트 영역(IR) 매트릭스를 유도하는 단계를 더 포함하고, IR 매트릭스는 인페인팅을 위해 복수의 이미지 블록의 일부를 식별한다(512, 514).

Description

지문 인페인팅 타겟 영역의 자동 식별{AUTOMATIC IDENTIFICATION OF FINGERPRINT INPAINTING TARGET AREAS}

본 발명은 바이오메트릭 시스템에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 지문 인페인팅 타겟 영역의 자동 식별을 포함하는 지문 인페인팅에 관한 것이다.

바이오메트릭 시스템은 개인을 그들의 고유한 특성에 기반해서 식별하기 위해 사용된다. 바이오메트릭은 보안 및 포렌식스를 포함하는 많은 어플리케이션에서 유용하다. 일부 물리적 바이오메트릭 마커는 얼굴 특징, 지문, 핸드 지오메트리, 및 홍채 및 망막 인식을 포함한다. 바이오메트릭 시스템은 사용자를 인증하거나 또는 데이베이스를 검색하는 것에 의해 샘플링된 데이터의 신원을 결정할 수 있다.

바이오메트릭 시스템을 사용하는 많은 이점이 있다. 대개의 바이오메트릭 마커는 용이하게 수집가능하고, 대개의 개인에 존재하며, 개인 간에 고유하고, 개인의 일생에 걸쳐 영구적이다. 그러나, 이들 요소들은 보장되지 않는다. 예를 들어, 수술적 변형은 동일한 개인으로부터 이전에 수집된 것과 매칭하지 않는 바와 같이 바이오메트릭 특징을 변경하도록 사용될 수 있다. 또한 다른 바이오메트릭 특징은 시간에 걸쳐 변화할 수 있다.

바이오메트릭 식별의 일반적 유형은 지문이다. 지문은 표피 상에 상승한 마찰 융선의 임프레션이다. 일반적으로, 지문은 지속적인 항구성을 가지고 개인에 대해 고유하며 그들을 식별을 위한 로버스트(robust)한 수단으로 만든다. 부가적으로, 지문은 그들이 표면의 많은 유형으로부터 수집될 수 있기 때문에, 용이하게 수집가능하다. 지문은 얼굴 인식 또는 보이스 프린트 식별 방법과 같은 일부 덜 정확한 바이오메트릭 식별 방법보다 더 개입적이다. 여전히, 그들은 홍채 인식 및 DNA와 같은 다른 정확한 바이오메트릭 식별 방법보다 덜 개입적이다. 결과적으로, 지문은 현재 바이오메트릭 식별의 가장 일반적인 유형이고 예측가능한 미래에 있어서 그렇게 남아있을 가능성이 있다.

바이오메트릭 식별의 형태로서 지문의 사용은 지문을 수집하고 매치를 평가하기 위한 수동 방법으로 시작되었다. 식별은 "잉크 기법"(즉, 개별 주체의 잉크묻은 손가락을 프레싱하고 롤링하는 것)을 사용하여 수집된 카드 상의 지문과 수집된 지문을 수동으로 비교하는 것에 의해 동시에 수행되었다. 그러한 방법은 지문 이미지를 비교하기 위한 자동화된 식별의 사용에 의해 이제 자동화되고 있다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 "지문 이미지"는 지문의 디지털 이미지에 관한 것이다. "잉크 기법"은 여전히 오늘날 사용중에 있으나; 그러나 이들 카드는 이제 자동화된 식별 시스템에서의 사용을 위해 지문 이미지를 생성하도록 스캐닝된다. "잉크 기법"에 더해서, 지문 이미지는 또한 솔리드-스테이트 지문 리더의 사용을 통해 발생될 수 있다. 솔리드-스테이트 지문 센서는 커패시턴스, 열적, 전기적 필드, 레이저, 라디오 주파수, 및/또는 다른 원칙에 기반해서 일반적으로 작동한다. 일부 지문 센서가 3-차원 지문 이미지를 발생시킴에도, 그러한 지문 센서는 2-차원 지문 이미지를 일반적으로 발생시킨다.

지문이 개인에 걸쳐 고유함에도, 그들은 일반적으로 공통의 또는 "핵심" 특징의 여러 유형 또는 레벨을 포함한다. 자동화된 식별 시스템은 지문 인식 프로세스 동안 그러한 핵심 특징을 사용한다. 즉, 이들 시스템은 획득된 지문과 연관된 개인의 신원을 결정하기 위해 획득된 지문 이미지에서의 핵심 특징의 위치, 수, 및 유형을 비교한다. 지문의 레벨 1 특징은 융선에 의해 형성된 루프, 소용돌이무늬 및 아치를 포함한다. 이들 특징은 융선에 의해 이어지는 전체 형상을 설명한다. 지문, 또는 미뉴셔의 레벨 2 특징은 융선에서의 불규칙성 또는 불연속성이다. 이들은 융선 종료, 분기, 및 도트를 포함한다. 지문의 레벨 3 특징은 흉터, 사마귀, 주름 및 다른 변형은 물론, 융선 포어, 융선 형상을 포함한다.

위에서 설명된 바와 같이, 지문 인식 프로세스는 일반적으로 관심의 지문과 지문 템플릿에서의 지문 데이터 사이의 매칭의 최저 양에 의존한다. 여기서 사용된 바와 같은, 용어 "지문 템플릿"은 개인과 연관된 하나 이상의 지문에서의 핵심 특징의 유형, 크기, 및/또는 위치를 구체화하는 정보의 수집에 관한 것이다. 특히, 지문 인식은 관심의 지문에서 핵심 특징의 적어도 일부 수가 확신의 높은 정도로, 템플릿에 저장된 핵심 특징과 매칭하는 것을 요구한다. 그러나 지문은 항상 이상적인 조건 하에서 획득되지 않는다. 예를 들어, 법 집행 조사는 종종 범죄 현장에서 획득된 지문의 부분적인 또는 불량한 퀄리티 이미지에 의존하는 것을 필요로한다. 동시에, 이들 지문 이미지는 저장된 지문 이미지로의 양호한 매치를 허용하기 위한 핵심 특징의 충분한 수를 포함하지 않을 수 있고, 범죄의 조사를 더 어렵게 한다. 수동 및 자동 이미지 프로세싱 기법이 노이즈의 일부 양을 제거하고 획득된 지문 이미지로부터 블러링(blurring)하기 위해 존재함에도, 그러한 향상 기법은 핵심 특징을 지문 이미지로부터 제거할 수 있고 지문 인식 프로세스를 악화시킬 수 있다. 더 큰 관심이 인페인팅(즉, 지문 이미지를 복원하기 위한 융선의 엑스트라폴레이션(extrapolation))의 경우에 발생한다. 기존 융선이 지문 이미지의 부분을 복원하도록 사용될 수 있음에도, 지문의 고유성은 종종 핵심 특징을 적합하게 발생시키는데 실패를 초래한다. 심지어, 인공(artificial) 핵심 특징이 복원 동안 발생될 수 있다. 결과적으로, 핑거 복원 기법(finger reconstruction techniques)의 사용은 데이터베이스에 저장된 지문 이미지 또는 지문 템플릿으로 지문 이미지를 매칭할 가능성을 실제적으로 감소시킬 수 있다.

본 발명의 목적은 선행 기술이 지닌 문제를 회피하는 지문 인페인팅 영역의 자동 식별을 위한 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예는 지문 인페인팅 영역의 자동 식별을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 제 1 실시예에서, 지문 이미지에서의 인페인팅 영역을 위한 방법이 제공된다. 방법은 지문 이미지를 복수의 이미지 블록으로 분할하고 복수의 이미지 블록에 대해 복수의 블록 스코어를 컴퓨팅하는 단계를 포함한다. 방법은 또한 복수의 블록 스코어에 기반해서 지문 이미지에 대해 블러 매트릭스(blur matrix)를 발생시키는 단계를 포함한다. 방법은 가중 함수(weighting function) 및 블러 매트릭스에 기반해서 지문 이미지에 대해 인페인트 영역(inpaint region; IR) 매트릭스를 유도하는 단계를 더 포함하고, IR 매트릭스는 인페인팅을 위해 복수의 이미지 블록의 일부를 식별한다.

본 발명의 제 2 실시예에서, 지문 프로세싱 시스템이 제공된다. 시스템은 지문 이미지를 저장하기 위한 저장 엘리먼트 및 저장 엘리먼트에 통신 결합되는 프로세싱 엘리먼트를 포함한다. 프로세싱 엘리먼트는 지문 이미지를 복수의 이미지 블록으로 분할하고 복수의 이미지 블록에 대해 복수의 블록 스코어를 컴퓨팅하도록 구성된다. 프로세싱 엘리먼트는 또한 복수의 블록 스코어에 기반해서 지문 이미지에 대해 블러 매트릭스를 발생시키도록 구성된다. 프로세싱 엘리먼트는 가중 함수 및 블러 매트릭스에 기반해서 지문 이미지에 대해 인페인트 영역(IR) 매트릭스를 유도하도록 더 구성되고, IR 매트릭스는 인페인팅하기에 적합한 복수의 이미 블록의 일부를 식별한다.

본 발명의 제 3 실시예에서, 지문 이미지에서의 인페인팅 영역에 대해 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터-판독가능한 저장 매체가 제공된다. 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터에 의해 실행가능한 복수의 코드 섹션을 가진다. 코드 섹션은 컴퓨터가 지문 이미지를 복수의 이미지 블록으로 분할하고 복수의 이미지 블록에 대해 복수의 블록 스코어를 컴퓨팅하는 단계를 수행하도록 야기한다. 코드 섹션은 또한 컴퓨터가 복수의 블록 스코어에 기반해서 지문 이미지에 대해 블러 매트릭스를 발생시키는 단계를 수행하도록 야기한다. 코드 섹션은 컴퓨터가 가중 함수 및 블러 매트릭스에 기반해서 지문 이미지에 대해 인페인트 영역(IR) 매트릭스를 유도하는 단계를 수행하도록 더 야기하고, IR 매트릭스는 인페인팅에 적합한 복수의 이미지 블록의 일부를 식별한다.

본 발명 레버리지 지문 정보의 실시예는 인페인팅이 적용되어야만 하는 부분 지문 이미지의 영역을 선택적으로 식별하기 위해 이미지 프로세싱(예, 융선 흐름 방향 및 이미지 퀄리티) 동안 모아지고 그리고/또는 발생된다. 이미지 프로세싱 동안 획득된 지문 정보를 사용하는 것에 의해, 지문 특징의 엑스트라폴레이션이 오직 엑스트라폴레이션이 지문의 소실된 특징을 정확하게 묘사하는 것이 기대되는 영역에서만 수행된다. 따라서, 엑스트라폴레이션의 양이 제한되고, 핵심 특징이 변경되거나 또는 인공 핵심 특징이 발생될 가능성을 감소시키거나 또는 제거한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 부합해서 인페인팅 프로세스를 이해하기에 유용한 프로세싱된 지문 이미지이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 부합해서 인페인팅 프로세스를 이해하기에 유용한 도 1에서의 지문 이미지를 위한 인페인팅 마스크의 이미지이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 부합해서 인페인팅 프로세스를 이해하기에 유용한 도 2에서의 블록에 대해 제공되는 인페인팅을 나타내는 이미지이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 부합해서 인페인팅 프로세스를 이해하기에 유용한, 도 3에서의 인페인팅이 적용된 후에 도 1에서의 프로세싱된 지문 이미지의 이미지이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 획득된 지문 이미지의 인페인팅 영역에 대해 예시적인 방법으로 단계를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예를 이해하기에 유용한 지문 이미지에서 블록의 제 1 예시적인 배열을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예를 이해하기에 유용한 지문 이미지에서 블록의 제 2 예시적인 배열을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
본 발명은 첨부된 도면에 대한 참조와 함께 설명되고, 동일한 참조 번호는 유사한 또는 등가 엘리먼트를 나타내도록 도면에 걸쳐 사용된다. 도면은 축적에 따라 그려지지 않고 그들은 단지 즉각 발명을 설명하도록 제공된다. 본 발명의 여러 측면이 도해를 위해 예시적인 어플리케이션에 대한 참조와 함께 이하에서 설명된다. 다수의 소정 세부사항, 관계, 및 방법이 본 발명의 완전한 이해를 제공하도록 설정된다는 점이 이해되어야만 한다. 그러나 관련 기술분야에서의 통상의 기술자는, 본 발명이 하나 이상의 소정 세부사항 없이 또는 다른 방법으로 실현될 수 있다는 것을 용이하게 인식할 것이다. 다른 예들에서, 잘 알려진 구조 또는 작동은 본 발명을 모호하게 하는 것을 회피하기 위해 구체적으로 나타나지 않는다. 본 발명은 일부 동작(acts)이 다른 순서로 그리고/또는 다른 동작 또는 이벤트와 동시에 발생할 수 있기 때문에, 동작 또는 이벤트의 도시된 순서에 의해 제한되지 않는다. 또한, 모든 도시된 동작 또는 이벤트가 본 발명에 부합하는 메소돌로지를 실행하도록 요구되지 않는다.

이들 그리고 다른 문제를 극복하기 위해, 본 발명의 실시예는 지문 인페인팅 타겟 영역의 자동 식별을 포함하는, 지문 이미지를 인페인팅하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 특히, 본 발명 레버리지 지문 정보의 실시예는 인페인팅이 적용되어야만 하는 부분 지문 이미지의 영역을 선택적으로 식별하기 위해 이미지 프로세싱(예, 융선 흐름 방향 및 이미지 퀄리티) 동안 모아지고 그리고/또는 발생된다. 이미지 프로세싱 동안 획득된 지문 정보를 사용하는 것에 의해, 지문 특징의 엑스트라폴레이션이 오직 엑스트라폴레이션이 지문의 소실된 특징을 정확하게 묘사하는 것이 기대되는 영역에서만 수행된다. 따라서, 엑스트라폴레이션의 양이 제한되고, 핵심 특징이 변경되거나 또는 인공 핵심 특징이 발생될 가능성을 감소시키거나 또는 제거한다. 본 발명의 다양한 실시예에 부합하는 인페인팅 프로세스가 도 1-4와 관련해서 개념적으로 도시된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 부합해서 인페인팅 프로세스를 이해하기에 유용한 프로세싱된 지문 이미지(100)이다. 특히, 도 1은 이미지 프로세싱의 결과를 나타낸다. 여기서 사용된 바와 같은, 용어 "지문 이미지 프로세싱"은 획득된 지문 이미지에 적용되는 이미지 프로세싱 및/또는 이미지 특징화의 임의 유형에 관한 것이다. 예를 들어, 지문 이미지는 종종 흉터, 모이스처-유도된 특징, 또는 가치있는 융선 및 주름이 없는 영역과 같은 불필요한 정보를 포함한다. 그러므로, 불필요한 정보를 제거하고, 유용한 정보를 필터링하고, 기존 특징을 향상시키기 위해서, 정상화(normalization)(예, 필터링 및 대비 향상(contrast enhancement)), 이진화(즉, 1-비트 이미지로의 변환), 퀄리티 마크업(쓸모없는 또는 불량한 퀄리티 데이터 제거), 및/또는 시닝 프로세스(thinning processes)(즉, 융선 향상)와 같은 프로세스가 식별을 위해 사용되는 지문을 발생시키도록 사용된다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 획득된 지문 이미지는 n x n 픽셀의 블록으로 분할되고 블록의 각각은 이진화된다. 이어서, 불량한 정보를 포함하는 블록이 제거되고, 프로세싱된 이미지(100)에서 나타나는 블록-유형 에지 또는 블록-유형 보이드를 초래한다. 부가적으로, 남겨진 블록의 각각에서 특징(즉, 융선 및 밸리)의 유형 및 방향으로 간주되는 정보가 저장된다.

프로세싱된 지문 이미지(100)에 기반해서, 인페인팅을 위한 영역이 인페인팅 마스크를 발생시키도록 본 발명의 일 실시예에 부합해서 그때 선택될 수 있다. 일반적으로, 블록과 연관된 영역은 이용가능한 지문 정보의 양, 즉, 주변 블록의 양에 기반해서 선택된다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 부합해서 인페인팅 프로세스를 이해하기에 유용한 이미지(100)를 위한 인페인팅 마스크의 이미지(200)이다.

도 2에서 나타나는 바와 같이, 이미지(200)에서 인페인팅 마스크를 위해 선택되는 블록은 도 1에서 프로세싱된 지문 이미지(100)의 경계를 따라 놓여지는 것으로 나타난다. 그러나 이미지(100, 200)의 더 가까운 비교는 프로세싱된 지문 이미지(100)를 따라 놓이는 블록의 전부가 선택되는 것이 아님을 나타낸다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 메소돌로지는 주변 블록이 선택되는 확신의 높은 정도를 갖는 지문 특징의 엑스트라폴네이션을 허용하기에 충분한 정보를 가질 가능성이 있는 영역에 놓이는 이미지(100)로부터의 블록만을 선택하도록 제공된다. 이러한 메소돌로지는 도 6-7에 관련해서 더 구체적으로 이하에서 설명된다.

블록이 선택된 후에, 이들 블록에 대한 지문 특징이 평가될 수 있다. 이것은 도 3에서 개념적으로 설명된다. 도 3은 도 2에서의 블록에 대한 인페인팅을 나타내는 이미지(300)이다. 이미지(200)에서 블록에 관한 지문 정보가 이미지 프로세싱 동안 수집된 특징의 방향 및 유형으로 간주되는 정보를 사용하는 것에 의해 발생된다. 따라서, 이미지(300)에서 인페인팅된 영역에 관한 지문 특징이 지문 정보에 기반해서 도 3에서 나타나는 바와 같이, 발생될 수 있다. 그후에, 이미지(100, 300)는 도면에서 나타나는 바와 같이 최종 지문 이미지를 생성하도록 결합될 수 있다. 도 4는 도 3에서의 인페인팅이 적용된 후에 프로세싱된 지문 이미지(100)의 이미지(400)이다. 결합된 이미지(400)가 그때 지문 인식 목적을 위해 사용될 수 있다.

위에서 설명되는 바와 같이, 본 발명의 일 측면은 지문 이미지를 인페인팅하기 위한 블록의 식별이다. 그러한 영역이 수동으로 식별될 수 있음에도, 그러한 프로세스는 극도로 시간-소모적일 수 있다. 그러므로, 본 발명의 다양한 실시예는 이러한 식별 프로세스를 자동화하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 특히, 본 발명의 다양한 실시예는 특정 블록에 인페인팅을 적용할지 여부를 결정하도록 가중 함수와 지문 이미지에서의 블록의 스코어링을 결합한다. 이러한 프로세스는 도 5와 관련해서 더 구체적으로 이하에서 설명된다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 획득된 지문 이미지의 인페인팅 영역에 대해 예시적인 방법(500)으로 단계를 나타내는 흐름도이다. 방법(200)은 단계(502)에서 시작하고 단계(504)로 계속한다. 단계(504)에서, 지문 이미지가 리시브된다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 리시브된 지문 이미지가 잉크 기법 및 개인의 지문의 솔리드-스테이트 스캐닝을 포함하는 다양한 기법을 사용하여 발생될 수 있다. 그러나 본 발명은 이러한 관점에서 제한되지 않고 지문 이미지는 또한 위치에서 발견되고 이미징되며 그리고/또는 하나 이상의 포렌식스 방법(예, 더스팅(dusting) 또는 화학적 반응 기법)을 사용하여 리시브되는 잠재(latent), 명백한(patent), 또는 플라스틱 지문으로부터 발생될 수 있다.

일단 지문 이미지가 단계(504)에서 리시브되면, 이미지는 단계(506)에서 이미지 프로세싱을 위해 블록으로 분할된다. 일 실시예에서, 블록은 n x n 픽셀 블록을 포함할 수 있다. n은 16, 24, 또는 32와 같은 임의 정수 값일 수 있음에도, 블록 크기는 n x n 픽셀 블록에 존재하는 특징의 수를 제한하도록 선택될 수 있다. 예를 들어, 블록 크기는 하나의 융선 특징 또는 하나의 밸리 특징의 일부만을 나타내도록 블록을 제한하도록 선택될 수 있다. 위치화된 지문 특징만을 나타내도록 블록을 제한하는 것에 의해, 블록에서의 모든 특징은 동일한 또는 유사한 방향성 정보를 가지는 것으로 기대될 것이다. 그러한 구성은 각각의 블록에 저장될 필요가 있는 정보의 양을 제한한다.

일단 지문 이미지가 단계(506)에서 블록으로 분할되면, 블록-바이-블록(block-by-block) 토대 상에 지문의 이미지 프로세싱이 수행될 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 블록은 지문에서의 특징을 향상시키기 위해 정상화, 이진화, 및 또는 시닝을 사용하여 프리-프로세싱될 수 있다. 부가적으로, 블록에서의 융선 및/또는 밸리에 관한 방향 정보가 확인되고 저장될 수 있다. 또한, 퀄리티 마킹이 블록의 각각에 대해 퀄리티 스코어를 컴퓨팅하도록 수행된다. 즉, 각각의 블록에 대해, 지문 정보의 양이 데이터 블록에서의 데이터의 유용성을 나타내는 퀄리티 스코어를 결정하도록 분석된다. 그러므로, 불량한 이미지 퀄리티 또는 불완전한 지문 데이터를 갖는 블록은 낮은 스코어가 주어질 수 있다. 예를 들어, 만일 블록에서의 데이터가, 분명하게 식별되어야하는 밸리 및 융선 부분에 관한 또는 확신의 높은 정도로 결정되어야하는 블록에 관한 방향 정보를 허용하지 않는다면, 블록은 낮은 스코어를 리시브할 수 있다. 또 다른 예에서, 만일 블록이 불완전한 정보를 포함한다면, 블록은 또한 낮은 스코어를 리시브할 수 있다. 일부 실시예에서, 블록 퀄리티 스코어는 융선 플로우 코히런시(ridge flow coherency)(즉, 블록에 있는 융선의 계속성의 임의 측정) 및 스트렝스(strength)(즉, 밸리로부터 융선의 피크까지의 경사도와 같이 융선이 블록에 얼마나 잘 형성되었는가에 관한 임의 측정) 대 임계 값(들) 또는 측정(들)의 함수일 수 있다. 그러나, 본 발명의 다양한 실시예들은 위에서 설명된 방법들에 제한되지 않고 블록의 퀄리티 스코어를 결정하기 위한 임의 다른 방법이 본 발명의 다양한 실시예에서 사용될 수 있다.

단계(508)에서 발생된 퀄리티 스코어에 기반해서, 블러 매트릭스가 단계(510)에서 발생될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 블러 매트릭스는 지문 이미지와 비교할 때 감소된 매트릭스를 포함한다. 즉, 만일 지문 이미지가 픽셀 디멘션 m x l을 가지고 n x n 블록으로 분할된다면, 블러 매트릭스는 m/n x l/n 매트릭스를 포함한다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 블러 매트릭스는 2진 매트릭스(즉, 각각의 엔트리가 영(zero) 또는 일(one)인 매트릭스)를 포함한다. 2진 블러 매트릭스를 위한 엔트리는 단계(508)에서 컴퓨팅된 퀄리티 스코어 및 퀄리티 스코어 임계 값에 기반해서 선택된다. 그러므로 만일 블록 퀄리티 스코어가 임계 값보다 더 크거나 또는 등가라면, 그것은 일의 값이 주어진다. 반대로, 만일 블록 퀄리티 스코어가 임계 값보다 작다면, 그것은 영의 값이 주어진다. 일반적으로 임계 값은 임의 양일 수 있으나; 그러나 임계 값은 다양한 요소에 기반해서 사용자에 의해 조정될 수 있다. 예를 들어, 만일 지문 이미지 소실의 양이 상대적으로 높다면, 더 낮은 임계 값이 블록의 더 큰 수가 고려되는 것을 허용하도록 사용될 수 있다. 만일 지문 이미지 소실의 양이 상대적으로 낮다면, 더 큰 임계 값이 인공 특징의 도입을 제한하도록 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 임계 값은 여러 인페인팅 시나리오를 제공하기 위한 반복 프로세스의 부분으로서 사용될 수 있다.

그러므로 결과 2진 매트릭스는 식별 목적을 위해 유용한 지문 데이터를 포함하는 지문 이미지에서의 블록뿐만 아니라, 지문 정보를 엑스트라폴레이팅하기에 유용한 정보를 포함하는 블록 역시 식별한다(일의 값을 사용하여). 2진 매트릭스는 또한 인페인팅될 수 있는 블록을 식별한다(영의 값을 사용하여).

일단 블러 매트릭스가 단계(510)에서 발생되면, 블러 매트릭스는 인페인팅될 블록을 식별하도록 단계(512)에서 사용될 수 있다. 특히, 가중 함수가 블러 매트릭스의 각각의 위치에 대해 평가된다. 가중 함수는 블러 매트릭스에서의 각각의 블록에 대해 블록이 확신의 높은 정도를 갖는 블록으로 특징의 엑스트라폴레이션을 허용하도록 이웃하는 블록의 최저 수를 가지는지 여부를 결정한다. 예시적인 가중 함수의 전개가 도 6 및 7과 관련해서 아래에 더 구체적으로 설명되었다. 일단 단계(512)에서 평가되면, 가중 함수는 인페인팅될 단계(504)에서 리시브된 이미지의 블록을 정의하는 m/n x l/n 2진 인페인트 영역(IR) 매트릭스를 초래한다.

일단 IR 매트릭스가 단계(512)에서 발생되면, IR 매트릭스는 단계(514, 516)에서 리시브된 이미지의 인페인팅을 수행하도록 사용될 수 있다. 첫째로, IR 매트릭스는 리시브된 지문 이미지의 해상도로 단계(514)에서 업스케일된다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 "업스케일링"은 제 1 해상도(즉, 매트릭스 디멘션)에서의 제 1 이미지 또는 매트릭스를 제 1 해상도 보다 더 높은 제 2 해상도에서의 제 2 이미지 또는 매트릭스로 수학적으로 변환하는 프로세스에 관한 것이다. 단계(514)에서의 업스케일링은 피스와이즈 콘스턴트 인터폴레이션(piecewise constant interpolation), 선형 인터폴레이션, 다항식 인터폴레이션, 스플라인 인터폴레이션과 같은 하나 이상의 인터폴레이션 기법 및 가우시안 프로세싱 기법에 따라 수행될 수 있다. 그러나 본 발명의 다양한 실시예는 이러한 관점에서 제한되지 않고 인터폴레이션 기법의 임의 유형이 사용될 수 있다.

단계(514)에서 발생된 업스케일링된 IR 매트릭스가 그때 단계(516)에서 인페인팅을 적용하도록 사용될 수 있다. 즉, 업스케일링된 IR 매트릭스가 주변 픽셀로부터의 지문 정보에 기반해서 지문 정보로 인페인팅되어야만 하는 지문 이미지의 영역을 식별하도록 인페인트 마스크로서 사용된다. 인페인팅이 그때 엑스트라폴레이션 또는 다른 기법에 기반한 인페인팅 기법을 사용하여 이 인페인트 마스크에 따라 수행된다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 인페인팅 방법의 임의 유형이 사용될 수 있다. 예를 들어, 몇 가지 예를 들면, 선형, 다항식, 원뿔, 또는 프렌치 커브(French curve) 엑스트라폴레이션 방법이 본 발명의 다양한 실시예에서 사용될 수 있다. 부가적으로, Rahmes et al.에 대한 미국 특허 출원 제 2008/0080752호 및 Criminisi et al.에 대한 미국 특허 제 6,987,520호에서 설명된 이들과 같은 다른 인페인팅 방법 역시 본 발명의 다양한 실시예에서 사용될 수 있다. 그러나, 본 발명의 다양한 실시예는 임의 소정 기법에 제한되지 않고 임의 엑스트라폴레이션 또는 인페인팅 방법이 본 발명의 다양한 실시예와 함께 사용될 수 있다. 일단 인페인팅이 단계(516)에서 완성되면, 방법(500)은 이전 프로세싱을 다시 시작하기 위해 단계(518)로 계속한다. 예를 들어, 방법(500)은 다른 지문 이미지에 대해 반복될 수 있고 또는 지문 인식 프로세스가 인보크(invoke)될 수 있다.

위에서 설명된 바와 같이, 본 발명의 일 측면은 이미지 블록 중 어느 것이 IR 매트릭스에 포함되어야 하는지 결정하기 위해 사용되는 가중 함수의 전개이다. 가중 함수는 관심의 블록에 관한 정보를 엑스트라폴레이팅하기 위한 정보를 포함할 가능성이 있는, 블러 매트릭스에서 관심의 블록을 둘러싸는, 블록의 수의 상대적 측정을 제공한다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 가중 함수는 관심의 블록과 관련해서 주변 블록의 위치에 기반한 그러한 측정을 제공하도록 설계될 수 있다.

예를 들어, 도 6은 지문 이미지(600)의 일부를 나타내고, 블러 매트릭스에서 영으로 마킹된 블록(클리어 블록(602))이 블러 매트릭스에서 일로 마킹된 여러 블록(음영처리된 블록(604, 606, 608, 610)(즉, 양호한 지문 데이터를 포함하는 블록)에 의해 둘러싸인다. 일반적으로, 만일 블록(602)이 하나 이상의 직접적으로 인접한 블록(즉, 관심의 블록과 동일한 열 또는 행 상의 양호한 지문 데이터를 포함하고, 관심의 블록의 에지를 접촉하는 이웃하는 블록)을 가진다면, 이들 직접적으로 인접한 블록에서의 특징이 블록(602)으로 캐링 오버(carry over)하고 엑스트라폴레이션이 정확할 가능성이 높다. 결과적으로, 가중 함수는, 만일 충분한 수가, 만일 직접적으로 인접한 블록이 블러 매트릭스에서 식별된다면 인페인팅을 위해 블록을 마킹하도록 설계될 수 있다. 그러나 일부 환경 하에서, 단일 인접한 블록은, 관심의 블록에서 인페인팅을 위한 하나의 경계 조건만을 정의할 수 있기 때문에, 인페인팅을 위한 충분한 정보를 제공할 수 없다. 그러므로 본 발명의 다양한 실시예에서, 가중 함수는 인페인팅을 위한 블록을 식별하기 위해 두개 이상의 직접적으로 인접한 블록을 요구하도록 더 설계될 수 있다. 이것은 관심의 블록에서 지문 정보에 관한 적어도 두개의 경계 조건의 정의를 초래하고, 임의 뒤이은 엑스트라폴레이션의 정확성을 증가시키고 인공 핵심 특징이 최종 지문 이미지에 도입될 가능성을 감소시킨다.

그러나 일부 블록은 그들이 직접적으로 인접한 블록의 충분한 수를 가지지 않음에도 인페인팅을 위해 여전히 마킹될 수 있다. 이것은 도 7에서 개념적으로 도시된다. 도 7은 지문 이미지(700)의 일부를 나타내고, 블러 매트릭스에서 영으로 마킹된 블록(클리어 블록(702))이 블러 매트릭스에서 일로 마킹된 여러 블록(음영처리된 블록(704, 706, 708, 710)(즉, 양호한 지문 데이터를 포함하는 블록)에 의해 둘러싸인다. 위에서 설명된 바와 같이, 블록(702)이 블록(706)과 같은 직접적으로 인접한 블록을 가진다면, 이 직접적으로 인접한 블록에서의 특징이 블록(702)으로 캐링 오버할 높은 가능성이 있다. 그러나 역시 위에서 설명된 바와 같이, 단일 직접적으로 인접한 블록이 관심의 블록에 지문 데이터를 정확하게 엑스트라폴레이팅하기 위한 충분 정보를 제공할 수 있는지에 관한 문제가 여전히 있을 수 있다. 그러므로, 인페인팅을 위한 관심의 블록의 식별은 또한 다른 주변 블록을 보는 것에 의해 결정될 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예는 직접적으로 대각 블록(diagonal blocks)(즉, 관심의 블록과 동일한 대각 상의 양호한 지문 데이터를 포함하고, 관심의 블록의 코너를 접촉하는 이웃하는 블록)을 고려하도록 가중 함수를 제공한다. 예를 들어, 만일 블록(702)이 직접적으로 인접한 블록(706)과 하나 이상의 블록(704, 708, 710)과 같은 하나 이상의 대각으로 인접한 블록 모두에 의해 둘러싸인다면, 블록(702)은 인페인팅을 위해 식별될 수 있다. 결과적으로, 가중 함수는, 적어도 하나의 직접적으로 인접한 블록과 직접적으로 대각 블록이 블러 매트릭스에서 식별된다면, 인페인팅을 위해 블록을 마킹하도록 설계될 수 있다. 그러나, 일부 환경 하에서, 단일 직접적으로 대각 블록은 어떻게 지문이 관심의 블록의 반대 측면 또는 코너 상에서 변화할 수 있는지 정의할 수 없기 때문에 인페인팅을 위한 충분한 정보를 제공할 수 없다. 예를 들어, 만일 이미지(700)가 블록(704, 706)에만 포함된다면, 다른 에지 또는 코너와 관련해서 블록(702)에서의 특징에 관한 거동을 평가하는 것이 어려울 수 있다. 그러므로, 본 발명의 다양한 실시예에서, 가중 함수는 또한 인페인팅을 위한 관심의 블록을 마킹하기 위해 두개 이상의 대각 인접 블록을 요구하도록 더 설계될 수 있다. 이것은 인페인팅된 특징이 정확할 가능성을 증가시키고 인공 핵심 특징이 최종 지문 이미지로 도입할 가능성을 감소시킨다.

두개 이상의 직접적으로 인접한 블록 및 두개 이상의 직접적으로 대각 블록의 요구사항을 고려할 때, 가중 함수가 전개될 수 있다. 특히, 2의 가중이 각각의 직접적으로 인접한 블록에 제공될 수 있고 1의 가중이 각각의 직접적으로 대각 블록(조건 1)에 제공될 수 있다. 부가적으로 만일 관심의 블록에 대해 적어도 두개의 직접적으로 인접한 블록이 있다면, 적어도 관심의 블록과 연관된 (2 blocks x 2)=4의 가중이 있다. 만일 관심의 블록에 대해 적어도 두개의 직접적으로 대각 블록과 적어도 하나의 직접적으로 인접한 블록(조건 2)이 있다면, 관심의 블록과 연관된 (2 blocks x 1)+2=4의 가중이 있다. 따라서, 가중 함수는 수학식(1)에서 아래에 도시된 바와 같이 관심의 블록에 제공될 수 있다:

여기서 Blur는 블러 매트릭스이다. 그러므로 만일 수학식(1)이 참으로 평가한다면, 블록은 인페인팅될 수 있다. 더 일반적으로, m/n x l/n 2진 블러 매트릭스에 대해, 콘볼루션(C) 커널(convolution(C) kernel)이 수학식(2)에서 아래에 도시된 바와 같이 제공될 수 있다:

따라서 콘볼루션 커널은 2와 등가인 직접적으로 인접한 블록 및 사용하는 것과 등가인 직접적으로 대각 블록의 가중을 제공한다. C를 사용하여, 수학식(1)은 수학식(3)에서 아래에 도시되는 바와 같이 블러 매트릭스에 대해 다시 쓰여질 수 있다:

여기서 IR은 IR 매트릭스이고 블러 매트릭스의 역의 교집합이 콘볼루션 커널을 양호한 지문 정보를 갖는 지문 이미지의 블록에 적용하지 않도록 제공된다. 수학식(3)을 사용하여, 블러 매트릭스에서 영으로 마킹되고 위에서 설명된 바와 같이 조건 1 또는 조건 2 중 어느 하나를 충족하는 임의 블록이 그때 자동적으로 식별될 수 있고 인페인트 마스크가 직접적으로 유도될 수 있다.

본 발명은 하나의 컴퓨터 시스템에서 실현될 수 있다. 대안적으로, 본 발명은 여러 상호연결된 컴퓨터 시스템에서 실현될 수 있다. 여기서 설명된 방법을 실행하기 위해 적응된 컴퓨터 시스템의 임의 종류 또는 다른 장치가 적합화된다. 하드웨어 및 소프트웨어의 일반적 결합은 범용 컴퓨터 시스템일 수 있다. 범용 컴퓨터 시스템은 여기서 설명된 방법을 실행할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 제어할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 가질 수 있다.

본 발명은 컴퓨터-이용가능한 저장 매체(예를 들어, 하드 디스크 또는 CD-ROM) 상의 컴퓨터 프로그램 프로덕트의 형태를 취할 수 있다. 컴퓨터-이용가능한 저장 매체는 매체에서 구현되는 컴퓨터-이용가능한 프로그램 코드를 가질 수 있다. 여기서 사용된 바와 같은 용어 컴퓨터 프로그램 프로덕트는 여기서 설명된 방법의 실행을 인에이블링하는 모든 특징으로 구성되는 디바이스에 관한 것이다. 본 문맥에서의 컴퓨터 프로그램, 소프트웨어 어플리케이션, 컴퓨터 소프트웨어 루틴, 및/또는 이들 용어의 다른 변형은 정보 프로세싱 능력을 갖는 시스템이 직접적으로 또는 다음의: a) 또 다른 언어, 코드, 또는 표기법으로의 변환; 또는 b) 다른 물질 형태로의 재생성 중 어느 하나 또는 모두 후에 소정 기능을 수행하는 것을 야기하도록 의도된 명령어의 세트의 임의 언어, 코드, 또는 표기법에서의 임의 표현을 의미한다.

도 8의 컴퓨터 시스템(800)은 서버 컴퓨터, 클라이언트 유저 컴퓨터, 퍼스널 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 제어 시스템, 네트워크 루터, 스위치 또는 브릿지, 또는 디바이스에 의해 취해져야할 동작을 구체화하는(또는 그렇지 않으면 순차적) 명령어의 세트를 실행하는 것이 가능한 임의 다른 디바이스를 포함하는 컴퓨팅 시스템 및 디바이스의 다양한 유형을 포함할 수 있다. 본 개시의 디바이스 역시 보이스, 비디오 또는 데이터 통신을 제공하는 임의 전자 디바이스를 포함한다는 것이 이해되어야만 한다. 또한 단일 컴퓨터가 도시됨에도, 구 "컴퓨터 시스템"은 여기서 논의된 임의 하나 이상의 메소돌로지를 수행하도록 명령어의 세트(또는 멀티플 세트)를 개별적으로 또는 결합적으로 실행하는 컴퓨팅 디바이스의 임의 콜렉션을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.

컴퓨터 시스템(800)은 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 또는 둘 모두와 같은 프로세서(802), 메인 메모리(804) 및 스태틱 메모리(806)를 포함하고, 그들은 버스(808)를 통해 서로 통신한다. 컴퓨터 시스템(800)은 비디오 디스플레이(예, 액정 디스플레이 또는 LCD), 플랫 패널, 솔리드 스테이트 디스플레이, 또는 캐소드 레이 튜브(CRT)와 같은 디스플레이 유닛(810)을 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)은 입력 디바이스(812)(예, 키보드), 커서 제어 디바이스(814)(예, 마우스), 디스크 드라이브 유닛(816), 신호 발생 디바이스(818)(예, 스피커 또는 원격 제어) 및 네트워크 인터페이스 디바이스(820)를 포함할 수 있다.

디스크 드라이브 유닛(816)은 여기서 설명된 메소돌로지, 절차, 또는 기능의 하나 이상을 실행하도록 구성되는 명령어(824)(예, 소프트웨어 코드)의 하나 이상의 세트가 저장되는 컴퓨터-판독가능한 저장 매체(822)를 포함한다. 명령어(824)는 또한 컴퓨터 시스템(800)에 의한 그것의 실행 동안 메인 메모리(804), 스태틱 메모리(806) 내에 그리고/또는 프로세서(802) 내에 완전하게 또는 적어도 부분적으로 머무를 수 있다. 메인 메모리(804) 및 프로세서(802) 역시 기계-판독가능한 미디어를 구성할 수 있다.

주문형 집적회로, 프로그램가능한 로직 어레이, 및 다른 하드웨어 디바이스를 포함하나, 그것에 한정되지 않는 전용 하드웨어 실행이 여기서 설명된 방법을 실행하도록 유사하게 구성될 수 있다. 다양한 실시예의 장치 및 시스템을 대체로 포함할 수 있는 어플리케이션은 다양한 전자 및 컴퓨터 시스템을 포함한다. 일부 실시예는 모듈 사이에 그리고 그것을 통해 전달되는 관련된 제어 및 데이터 신호를 갖는 두개 이상의 소정 상호연결된 하드웨어 모듈 또는 디바이스에서, 또는 주문형 집적 회로의 부분으로서 기능을 실행한다. 따라서, 예시적인 시스템은 소프트웨어, 펌웨어, 및 하드웨어 실행에 적용가능하다.

본 발명의 다양한 실시예에 부합해서, 아래에 설명된 방법이 컴퓨터-판독가능한 저장 매체에서 소프트웨어 프로그램으로서 저장되고 컴퓨터 프로세서 상에 동작하도록 구성된다. 또한, 소프트웨어 실행은 분산 처리, 컴포넌트/오브젝트 분산 처리, 병렬 처리, 가상 기계 처리를 포함할 수 있으나 그것에 제한되지 않고, 또한 여기서 설명된 방법을 실행하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 네트워크 환경(826)에 연결된 네트워크 인터페이스 디바이스(820)는 명령어(824)를 사용하여 네트워크(826) 위로 통신한다. 명령어(824)는 또한 네트워크 인터페이스 디바이스(820)를 통해 네트워크(826) 위로 더 전달되거나 또는 리시브될 수 있다.

컴퓨터-판독가능한 저장 매체(822)는 단일 저장 매체가 되도록 예시적인 실시예에서 도시되는 반면에, 용어 "컴퓨터-판독가능한 저장 매체"는 명령어의 하나 이상의 세트를 저장하는 단일 매체 또는 다중 미디어(예, 중심화된 또는 분산된 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 용어 "컴퓨터-판독가능한 저장 매체"는 또한 기계에 의한 실행 동안 명령어의 세트를 저장, 인코딩 또는 캐링하는 것이 가능하고 기계가 본 개시의 메소돌로지의 임의 하나 이상을 수행하도록 야기하는 임의 매체를 포함하는 것으로 이해될 수 있다.

용어 "컴퓨터-판독가능한 매체"는 따라서 전송 매체에서 컴퓨터 명령어를 구현하는 신호와 같은 캐리어 웨이브 신호는 물론; 하나 이상의 판독-전용(비-휘발성) 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 또는 다른 재-작성 가능한(휘발성) 메모리를 하우징하는 메모리 카드 또는 다른 패키지와 같은 솔리드-스테이트 메모리; 디스크 또는 테이프와 같은 마그네토-옵티컬 또는 옵티컬 매체; 및/또는 이메일로의 디지털 파일 첨부 또는 다른 자체-포함된 정보 아카이브 또는 유형 저장 매체와 등가인 분산 매체로 간주되는 아카이브의 세트를 포함하나 그것에 한정되지 않는 것으로 이해될 수 있다. 따라서, 본 개시는 여기서 목록화된 바와 같이, 임의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능한 매체 또는 분산 매체를 포함하고 인식된 등가물 및 석세서 미디어를 포함하는 것으로 간주되고, 여기서 소프트웨어 실행이 저장된다.

해당 기술분야의 당업자는 도 8에 도시된 컴퓨터 시스템 구조가 컴퓨터 시스템의 하나의 가능한 예임을 인정할 것이다. 그러나 본 발명은 이러한 관점에서 한정되지 않고 임의 다른 적합한 컴퓨터 시스템 구조 역시 한정 없이 사용될 수 있다.

802: 프로세서
804: 메인 메모리
806: 스태틱 메모리
808: 버스
810: 비디오 디스플레이
812: 알파-뉴메릭 입력 디바이스
814: 커서 제어 디바이스
816: 드라이브 유닛
818: 신호 발생 디바이스
820: 네트워크 인터페이스 디바이스
822: 컴퓨터-판독가능한 매체
824: 명령어
826: 네트워크

Claims

지문 이미지에서 영역을 인페인팅하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
지문 이미지를 복수의 이미지 블록으로 분할하는 단계;
상기 복수의 이미지 블록에 대해 복수의 블록 스코어를 컴퓨팅하는 단계;
상기 복수의 블록 스코어에 기반해서 상기 지문 이미지에 대해 블러 매트릭스를 발생시키는 단계; 및
가중 함수 및 상기 블러 매트릭스에 기반해서 상기 지문 이미지에 대해 인페인트 영역(IR) 매트릭스를 유도하는 단계;를 포함하고, 상기 IR 매트릭스는 인페인팅을 위해 상기 복수의 이미지 블록의 일부를 식별하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 분할하는 단계는 n x n 픽셀 블록을 포함하도록 상기 복수의 이미지 블록의 각각을 선택하는 단계를 더 포함하고, n은 정수이고 0보다 큰 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 컴퓨팅하는 단계는:
프로세싱된 지문 이미지를 발생시키도록 상기 이미지에 이미지 프로세싱을 적용하는 단계; 및
상기 프로세싱된 지문 이미지에 기반해서 상기 복수의 블록 스코어를 계산하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 컴퓨팅하는 단계는:
상기 복수의 이미지 블록의 각각에서 지문 핵심 특징을 결정하는 단계;
상기 복수의 이미지 블록의 각각에 대해 이미지 퀄리티 값을 평가하는 단계; 및
상기 지문 핵심 특징 및 상기 퀄리티 값에 기반해서 상기 복수의 블록 스코어를 계산하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서,
상기 유도하는 단계는:

를 포함하도록 상기 가중 함수를 선택하는 단계를 더 포함하고,
Blur는 상기 블러 매트릭스를 포함하고 IR은 상기 IR 매트릭스를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
지문 프로세싱 시스템으로서,
지문 이미지를 저장하기 위한 저장 엘리먼트; 및
상기 저장 엘리먼트에 통신 결합되는 프로세싱 엘리먼트;를 포함하고, 상기 프로세싱 엘리먼트는:
상기 지문 이미지에서 복수의 이미지 블록으로 분할하고;
상기 복수의 이미지 블록에 대해 복수의 블록 스코어를 컴퓨팅하며;
상기 복수의 블록 스코어에 기반해서 상기 지문 이미지에 대해 블러 매트릭스를 발생시키고;
가중 함수 및 상기 블러 매트릭스에 기반해서 상기 지문 이미지에 대해 인페인트 영역(IR) 매트릭스를 유도하도록; 구성되며, 상기 IR 매트릭스는 인페인팅에 적합한 상기 복수의 이미지 블록의 일부를 식별하는 것을 특징으로 하는 지문 프로세싱 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 프로세싱 엘리먼트는 상기 분할 동안 n x n 픽셀 블록을 포함하도록 상기 복수의 이미지 블록의 각각을 선택하도록 더 구성되고, n은 정수이고 0보다 큰 것을 특징으로 하는 지문 프로세싱 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 프로세싱 엘리먼트는 상기 컴퓨팅 동안:
상기 복수의 이미지 블록의 각각에서 지문 핵심 특징을 결정하고;
상기 복수의 이미지 블록의 각각에 대해 이미지 퀄리티 값을 평가하고;
상기 지문 핵심 특징 및 상기 퀄리티 값에 기반해서 상기 복수의 블록 스코어를 계산하도록; 더 구성되는 것을 특징으로 하는 지문 프로세싱 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 콘볼루션 함수는:

를 포함하고, Blur는 상기 블러 매트릭스를 포함하고 IR은 상기 IR 매트릭스를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 프로세싱 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 IR 매트릭스를 상기 지문 이미지의 해상도로 업스케일링하고;
상기 업스케일링된 IR 매트릭스에 따라서 상기 지문 이미지에서의 인페인팅을 수행하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지문 프로세싱 시스템.