KR20170026125A - Apparatus and Method for Recognizing Finger Vein - Google Patents
Apparatus and Method for Recognizing Finger VeinInfo
- Publication number
- KR20170026125A KR20170026125A KR1020160098234A KR20160098234A KR20170026125A KR 20170026125 A KR20170026125 A KR 20170026125A KR 1020160098234 A KR1020160098234 A KR 1020160098234A KR 20160098234 A KR20160098234 A KR 20160098234A KR 20170026125 A KR20170026125 A KR 20170026125A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- finger
- image
- finger vein
- curvature
- laser
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
-
- G06K9/00885—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/14—Vascular patterns
-
- G06K2009/00932—
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 지정맥 인식 장치 및 지정맥 인식 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 지정맥의 인식률을 높이면서 지정맥 영상의 해상도를 향상시킬 수 있는 지정맥 인식 장치 및 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a finger vein recognition device and a finger vein recognition method, and more particularly, to a finger vein recognition device and a recognition method capable of improving the resolution of a finger vein image while enhancing the recognition rate of the finger vein.
현대 기술의 발달로 개인이 취득할 수 있는 정보의 양이 많아짐에 따라 정보 보호에 대한 중요성이 증가하고 있다. 여러 가지 보안 방법 중에서 신체의 일부분을 이용하는 생체 인식 기술이 개인 인증, 은행, 관공서 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 생체인식의 종류로는 지문인식, 홍채인식, 망막인식, 손등인식 및 음성인식 등이 있으며, 비밀번호와 주민등록번호 등을 외우지 않아도 되고, 외부요인에 의한 분실 및 도난의 염려가 없다는 장점이 있다. 이중에서 인식방법이 쉬우면서 인증 시스템이 보편적으로 대중화되어 있는 생체인식으로 지문인식이 있다. 하지만 지문인식은 습도, 건조, 훼손과 같이 생체에 따른 변화와 상처, 나이와 같이 지문 표면의 변화가 있으면 인식이 저해된다는 단점이 있다. 그리고 지문인식을 할 때 손가락을 장비의 입력 센서 표면에 접촉해야만 하는데 이는 다른 사용자들이 인증을 위해 센서 표면을 같이 사용하므로 교차 오염(cross-contamination)을 야기할 수 있고, 표면에 남아있는 지문을 채취하여 도용할 수 있다.As the amount of information that individuals can acquire due to the development of modern technology, the importance of information protection is increasing. Of the various security methods, biometrics using part of the body are used in various fields such as personal authentication, banking, and government offices. There are advantages of biometrics such as fingerprint recognition, iris recognition, retina recognition, hand recognition, and voice recognition, and there is no need to memorize passwords and resident registration numbers, and there is no fear of loss or theft due to external factors. Among them, fingerprint recognition is a biometric method in which the recognition method is easy and the authentication system is universally popularized. However, fingerprint recognition has a disadvantage in that recognition is inhibited if there is a change in the fingerprint surface such as a change in the living body such as humidity, drying, or damage, a wound, or age. In addition, fingerprints must be brought into contact with the input sensor surface of the device when fingerprint recognition is performed because other users may use the same sensor surface for authentication, resulting in cross-contamination, It is possible to steal it.
따라서 최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 손가락 표면이 아닌 내부의 혈관을 확인하는 지정맥인식에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 지정맥인식은 사람의 혈관 중 인식하기 편한 손가락의 정맥의 패턴을 통하여 인증하는 것을 말한다. 특히 개인의 손가락 정맥 구조가 판이하게 다르다는 특성을 이용하므로 지문인식과는 달리 손가락 표면의 변화와 관계없이 인증이 가능하다는 장점이 있다. Therefore, in order to solve these problems, researches on finger vein recognition, which identifies the internal blood vessels rather than the surface of the finger, has been actively conducted recently. The finger vein recognition is authentication through a vein pattern of a finger which is easy to recognize among human blood vessels. In particular, since the finger vein structure of an individual is different in appearance, unlike the fingerprint recognition, authentication is possible irrespective of changes in the surface of the finger.
현재 주로 사용되고 있는 지정맥 인식 장치는 도 1의 (a) 및 (b)에 개시된 바와 같이 적외선 LED를 손가락 정맥에 조사하여 그림자 효과에 의한 영상을 CCD 카메라로 얻어내는 방식이다. 이러한 방식은 설계 및 제작이 간편하다는 장점이 있지만 LED에서 나오는 적외선의 직진성이 떨어지므로 지정맥 영상의 해상도가 떨어진다는 단점이 있다. 또한, 지정맥 인식의 보안성을 더욱 강화하기 위해서는 지정맥에 실제 혈류의 흐름이 있는지를 파악하는 것이 매우 중요하지만, LED 광원으로는 이 요구조건을 충족할 수 없다는 단점이 있다.The finger vein recognition device, which is mainly used at present, is a method of irradiating an infrared LED to a finger vein as shown in Figs. 1 (a) and 1 (b) and obtaining a shadow effect image with a CCD camera. This method is advantageous in that it is easy to design and manufacture, but there is a disadvantage in that the resolution of the finger vein image is lowered because the directivity of the infrared ray emitted from the LED is lowered. Further, in order to further enhance the security of the finger vein recognition, it is very important to grasp whether there is a flow of actual blood flow in the finger vein. However, the LED light source has a disadvantage that this requirement can not be satisfied.
이러한 LED의 문제점을 극복하기 위해 도 2와 같이 광원으로 적외선 레이저를 사용하면서 빔 확장기(line generator lens)를 사용하여 손가락의 넓은 영역에 조사하여 지정맥 영상을 취득하는 시스템이 제안되었다. 하지만 이 역시 빔 확장기의 특성상 손가락의 손등 부분에 면적이 아닌 선 형태로 조사되는 단점이 있다. In order to overcome the problem of such an LED, a system has been proposed in which a finger vein image is acquired by irradiating a wide area of a finger using a beam generator (line generator lens) while using an infrared laser as a light source as shown in FIG. However, this is also disadvantageous in that it is irradiated in the form of a line rather than an area on the back of the finger of the finger due to the characteristic of the beam expander.
또한 레이저와 스캐너를 이용하여 약품 주입을 위한 clinic용 정맥 패턴 측정장치가 제안되었다. 도 3에 개시된 장치는 레이저와 MEMS 스캐너를 사용하여 약품 주입을 위한 clinic용 정맥 패턴 측정장치를 구성한 것이다. 이 측정장치는 적외선 l레이저를 이용하여 팔의 정맥 정보를 확인한 다음, 받은 정보를 적색 레이저를 이용하여 다시 팔에 조사함으로써 혈관의 위치를 나타낸다. 하지만 정맥 패턴 측정에 있어서 파장이 비교적 짧은 740nm을 이용하기 때문에 주로 팔뚝 표피에 존재하는 정맥에 대해서만 반사형 방식으로 검출할 수 있다.In addition, a vein pattern measuring device for clinic for injecting drugs using a laser and a scanner has been proposed. The apparatus shown in FIG. 3 constitutes a device for measuring a vein pattern for a clinic for injecting drugs using a laser and a MEMS scanner. The measuring device uses the infrared laser to check the vein information of the arm, and then irradiates the received information to the arm using a red laser to indicate the position of the blood vessel. However, since the 740 nm wavelength is relatively short in the vein pattern measurement, it can be detected in the reflection type only for the veins existing in the forearm.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 직진성이 뛰어난 레이저 광원에서 나오는 광을 MEMS 스캐너에 입사 후 손가락에 균일하게 조사하여 이미지를 취득하는 지정맥 인식 장치 및 이를 이용한 지정맥 인식 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a finger vein recognition device for acquiring an image by uniformly irradiating light from a laser light source with excellent straightness to a MEMS scanner, The purpose is to provide.
실시예는 손가락 혈관을 확인할 수 있는 지정맥 인식 장치로서, 적외선을 발생시키는 광원, 입사된 광을 반사시키는 광 스캐너, 반사 및 투과된 광신호를 검출하는 검출기 및 검출기로 광을 집광시키는 대물렌즈(objective lens)를 포함할 수 있다.An embodiment of the present invention relates to a finger vein recognition apparatus capable of identifying finger veins, including a light source for generating infrared rays, a light scanner for reflecting incident light, a detector for detecting reflected and transmitted optical signals, and an objective lens objective lens.
바람직하게 실시예에서 광원은 레이저가 사용될 수 있으며, 광 스캐너는 MEMS 스캐너가 사용될 수 있고, 검출기는 싱글 이미지 센서 또는 다수개의 이미지 센서 어레이로 구성될 수도 있다. Preferably, in the embodiment, the light source may be a laser, the light scanner may be a MEMS scanner, and the detector may be composed of a single image sensor or a plurality of image sensor arrays.
실시예는 상기 광원을 평행광선으로 만들어 주기 위한 시준기를 포함할 수 있고, 입사된 평행광을 반사하거나 투과하도록 하는 빔 스플리터를 포함할 수 있다.Embodiments may include a collimator for making the light source into a parallel light beam, and may include a beam splitter for reflecting or transmitting the incident parallel light.
본 발명의 제1 실시예는 투과형 지정맥 인식 장치이며, 손가락의 상부에 MEMS 스캐너가 특정한 각도로 배치되고, 적외선 레이저에서 나오는 광은 시준기(collimator)를 거쳐 평행광으로 만들어진 상태로 상기 MEMS 스캐너에 도달하며, 상기 MEMS 스캐너에 도달한 레이저는 손가락을 투과하여 대물렌즈에 집광된 후 이미지 센서를 통해 지정맥 영상이 얻어질 수 있다. The first embodiment of the present invention is a transmissive finger vein recognition apparatus in which a MEMS scanner is arranged at an angle on an upper part of a finger and light emitted from an infrared laser is collimated through a collimator, And the laser beam arriving at the MEMS scanner is converged on the objective lens through the finger, and then the finger vein image can be obtained through the image sensor.
본 발명의 제2 실시예는 반사형 지정맥 인식 장치이며, 레이저에서 나오는 광을 스캐너가 손가락에 균일하게 조사하여 반사되는 것을 image sensor로 촬영하여 지정맥 영상을 얻을 수 있다. A second embodiment of the present invention is a reflective type finger vein recognition apparatus, wherein a finger irradiates light emitted from a laser uniformly on a finger, and the finger is photographed with an image sensor to obtain a finger vein image.
본 발명의 제3 실시예는 광원에서 스캐너로 입사하는 광과 스캐너에서 이미지 센서로 출사되는 광을 분배하는 광 분배기(beam splitter)가 마련될 수 있다. 제3 실시예에서는 레이저에서 나온 광이 광 분배기를 거쳐 MEMS 스캐너를 통해 손가락에 조사된 뒤, 다시 반사된 광을 MEMS 스캐너로 받아 광 분배기를 통해 이미지 센서로 도달하도록 함으로써 지정맥 이미지를 도출할 수 있다.The third embodiment of the present invention may be provided with a beam splitter for distributing the light incident on the scanner from the light source and the light emitted from the scanner to the image sensor. In the third embodiment, the light emitted from the laser is irradiated to the finger through the MEMS scanner through the optical distributor, and the reflected light is received by the MEMS scanner and reaches the image sensor through the optical splitter, have.
본 발명의 제4 실시예는 손가락 상부 및 하부에 각각 MEMS 스캐너가 배치 및 정렬되며, 하나의 스캐너의 일측에는 레이저가 배치되고, 다른 하나의 스캐너에는 이미지 센서가 배치될 수 있다. 제4 실시예에서는 손가락 상, 하부에 배치된 동일한 MEMS 스캐너를 동시에 구동시키며, 상부에 배치된 스캐너에서 손가락으로 광을 조사하게 되면 투과되어 나온 광 및 혈관 정보를 아래에 위치한 스캐너가 받아서 지정맥 이미지를 획득할 수 있다.In the fourth embodiment of the present invention, the MEMS scanners are arranged and aligned on the upper and lower fingers, respectively. A laser may be disposed on one side of the scanner, and an image sensor may be disposed on the other scanner. In the fourth embodiment, the same MEMS scanner disposed on the upper and lower sides of the finger is simultaneously driven. When light is irradiated from a scanner disposed on the upper side, light and blood vessel information transmitted through the scanner are received by the scanner located below, Can be obtained.
실시예는 지정맥 인식 장치로 손가락의 정맥을 확인시 지정맥 인식 장치에 구비된 레이저를 발진시켜 대물렌즈를 통하여 손가락 중앙 위치에 집속시키며, 촬영된 지정맥 영상신호를 Gaussian filter를 적용하여 곡률 계산을 통해 지정맥의 크기 신호를 추출할 수 있다.In the embodiment, when confirming the vein of the finger by the finger vein recognition device, the laser provided in the finger vein recognition device is oscillated and focused at the fingertip position through the objective lens, and a Gaussian filter is applied to the captured finger vein image signal to calculate the curvature The size signal of the fingernail can be extracted.
실시예는 지정맥 인식 방법에 관한 것으로, 지정맥 인식 장치에 배치되는 이미지 센서로 손가락 표면에서 산란되는 스펙클(speckle) 패턴에 대한 이미지를 k개의 프레임만큼 획득하는 단계; k개의 스펙클 이미지로부터 지정맥 이미지를 얻는 단계; k개의 스펙클 이미지로부터 혈류 이미지를 얻는 단계; 상기 지정맥 이미지와 혈류 이미지에서 곡률을 구하는 단계; 및 상기 혈류 이미지의 곡률을 상기 지정맥 이미지의 곡률로 나누어 도출되는 곡률의 비가 소정의 값을 나타내는 경우에 손가락이 생체인 것으로 판정하는 것을 특징으로 한다. An embodiment relates to a finger vein recognition method, comprising: acquiring, by k image frames, an image for a speckle pattern scattered at a finger surface with an image sensor disposed in a finger vein recognition device; obtaining a finger vein image from k speckle images; obtaining a bloodstream image from k speckle images; Obtaining a curvature of the finger vein image and the blood flow image; And judging that the finger is a living body when the ratio of the curvature derived by dividing the curvature of the blood flow image by the curvature of the finger vein image represents a predetermined value.
그리고, k개의 스펙클 이미지로부터 지정맥 이미지를 얻는 단계는, 각 프레임의 이미지에서 픽셀값을 모두 더하고 k로 나누어 평균 스펙클 강도를 가지는 지정맥 이미지를 획득하는 것을 특징으로 한다. The step of acquiring the finger vein image from the k speckle images is characterized in that the finger vein image having the average speckle strength is acquired by adding all the pixel values in the image of each frame and dividing by k.
그리고, k개의 스펙클 이미지로부터 혈류 이미지를 얻는 단계는, 상기 평균 스펙클 강도에서 각 프레임 별로 지정맥 이미지와의 스펙클 강도와이 차이를 모두 합산 후에 k로 나누어 평균 차이값을 구한 후 상기 평균 스펙클 강도를 상기 차이값으로 나누어 이에 대한 픽셀값을 혈류 이미지로 획득하는 것을 특징으로 한다. The step of acquiring the bloodstream image from the k speckle images may include summing up the speckle intensity and the difference between the vein image and the finger vein image for each frame in the average speckle intensity, dividing the difference by k, The intensity of the light is divided by the difference value, and the pixel value is obtained as a blood flow image.
그리고, 상기 지정맥 이미지와 혈류 이미지의 곡률은 스캔 범위에 따른 강도 프로파일을 도출하여, 상기 프로파일에서 최대 곡률과 좌표를 추출하여 수학식 1을 통해 도출될 수 있다. The curvature of the finger vein image and the blood flow image can be derived from Equation (1) by deriving the intensity profile according to the scan range and extracting the maximum curvature and coordinates from the profile.
[수학식 1][Equation 1]
{profile에서의 광 intensity 를 y=f(x)라 하면, y'는 프로파일의 1계 도함수, y" 는 프로파일의 2계 도함수}Let y = f (x), where y 'is the first derivative of the profile and y "is the second derivative of the profile,
그리고, 상기 혈류 이미지의 곡률을 상기 지정맥 이미지의 곡률로 나누어 도출되는 곡률의 비는 상기 지정맥 곡률에 대한 혈류 곡률을 정규화하여 도출된 생체 지수로 정의될 수 있다. The ratio of the curvature derived by dividing the curvature of the blood flow image by the curvature of the finger vein image may be defined as a biometric index derived by normalizing the blood flow curvature with respect to the finger vein curvature.
그리고, 상기 생체 지수가 90~150의 범위 내의 분포하는 경우에 지정맥 인식 장치에 삽입된 손가락이 생체인 것으로 판단할 수 있다. When the bioindex is distributed within the range of 90 to 150, it can be determined that the finger inserted into the finger vein recognition device is a living body.
실시예에 따르면, 지정맥 인식을 위하여 직진성이 탁월한 레이저가 사용되기 때문에 지정맥 영상의 해상도를 향상시킬 수 있으며, 지정맥의 혈류까지 측정할 수 있어 인식 확률 또한 향상시킬 수 있다. According to the embodiment, since the laser having excellent linearity is used for the finger vein recognition, the resolution of the finger vein image can be improved and the blood flow of the finger vein can be measured and the recognition probability can be improved.
실시예에 따르면, MEMS 스캐너에서 반사된 광이 대물렌즈를 통하여 집광되어 손가락에 균일하게 도달하므로 effective intensity가 높아져 종래와 동일한 출력에서 지정맥 영상의 해상도를 향상시킬 수 있다. According to the embodiment, since the light reflected from the MEMS scanner is condensed through the objective lens to uniformly reach the finger, the effective intensity is increased, and the resolution of the finger vein image can be improved at the same output as the conventional one.
실시예에 따르면, 손가락의 위치가 대물렌즈의 초점거리만큼 떨어진 공간상에 위치하기 때문에 접촉으로 인한 오염과 위생 문제를 방지할 수 있다. According to the embodiment, contamination and hygiene problems due to contact can be prevented because the position of the finger is located in a space separated by the focal distance of the objective lens.
실시예에 따르면, 이미지 센서를 통해 스펙클 이미지를 획득하여 지정맥 이미지와 혈류 이미지에서의 곡률을 통해 인식 대상이 생체인지에 대한 여부를 판단할 수 있으므로 지정맥 인식의 보안성을 더욱 강화할 수 있다.According to the embodiment, the speckle image can be acquired through the image sensor, and it is possible to determine whether the recognition target is the living body through the curvature of the finger vein image and the blood flow image, thereby further enhancing the security of finger vein recognition .
도 1 내지 도 3은 종래의 지정맥 인식 장치를 나타낸 도면
도 4는 실시예에 따른 지정맥 인식 장치의 구성을 나타낸 도면
도 5는 실시예에 따른 지정맥 인식 장치를 입체적으로 나타낸 도면
도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타낸 도면
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타낸 도면
도 8은 본 발명의 제3 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타낸 도면
도 9는 본 발명의 제4 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타낸 도면
도 10은 실시예의 지정맥 인식 장치로 지정맥을 촬영한 이미지를 나타낸 도면
도 11은 도 3의 A - A' 단면에서 스캔 범위에 따른 intensity profile을 각 광원에 대해 나타낸 그래프
도 12는 LED를 사용한 지정맥 영상 중 단면에서의 곡률과 이에 대한 점수를 나타낸 그래프
도 13은 실시예에 따라 MEMS 스캐너와 레이저를 사용한 지정맥 영상 중 단면에서의 곡률과 이에 대한 점수를 나타낸 그래프
도 14는 실시예에 따른 지정맥 인증 방법을 나타낸 흐름도
도 15는 지정맥의 이미지와 혈류의 이미지를 나타낸 도면
도 16는 도 15에서 B-B'의 단면을 따라 측정된 지정맥 이미지의 곡률과 혈류 이미지의 곡률을 나타낸 도면1 to 3 are views showing a conventional finger vein recognition device
4 is a view showing a configuration of a finger vein recognition device according to an embodiment;
5 is a view showing a three-dimensional view of the finger vein recognition device according to the embodiment
6 is a view illustrating a finger vein recognition apparatus and a recognition method according to a first embodiment of the present invention;
7 is a diagram illustrating a finger vein recognition apparatus and a recognition method according to a second embodiment of the present invention;
8 is a view illustrating a finger vein recognition apparatus and a recognition method according to a third embodiment of the present invention;
9 is a diagram illustrating a finger vein recognition apparatus and a recognition method according to a fourth embodiment of the present invention;
10 is a view showing an image of a finger vein taken by the finger vein recognition device of the embodiment
11 is a graph showing an intensity profile according to a scan range in each of the light sources in a section A-A '
12 is a graph showing the curvature and the score thereof in a section of the finger vein image using LEDs
13 is a graph showing the curvature and the score thereof in a section of a finger vein image using a MEMS scanner and a laser according to an embodiment
14 is a flowchart showing a finger vein authentication method according to the embodiment
15 is a view showing an image of the finger vein and an image of blood flow
16 is a view showing the curvature of the finger vein image and the curvature of the blood flow image measured along the cross section of B-B 'in Fig. 15
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세하게 설명하지만, 본 발명의 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 본 발명을 설명함에 있어서, 공지된 기능 혹은 구성에 대해 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 명료하게 하기 위해 생략될 수 있다.The embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to these embodiments. In describing the present invention, a detailed description of well-known functions or constructions may be omitted for the sake of clarity of the present invention.
도 4는 실시예에 따른 지정맥 인식 장치의 구성을 나타낸 도면이다. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of a finger vein recognition apparatus according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 실시예의 지정맥 인식 장치는 적외선 레이저(IR Laser, 11), 시준기(collimator, 12), MEMS 스캐너(13), 대물렌즈(14), 적외선 이미지 센서(IR image sensor, 17), MEMS 스캐너와 laser를 구동하는 드라이버(driver)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 4, the finger vein recognition apparatus of the embodiment includes an
적외선 레이저(11)는 혈관 속의 헤모글로빈이 파장 700nm에서 1000nm대의 근적외선을 흡수하여 발생하는 그림자 효과를 통해 지정맥 이미지를 얻을 수 있도록 하는 역할을 한다. The
상기 MEMS 스캐너(13)는 특정한 각도로 기울어져 있으며, 표면에 해당하는 거울부로 입사된 광을 손가락 위로 향하게 한다. 상기 MEMS 스캐너(13)는 거울부에 입사된 광을 원하는 위치로 손실 없이 반사시키기 때문에 주사하는 영역에 균일한 해상도를 가지게 한다. 3차원 영상을 얻기 위한 양질의 기초 데이타를 얻을 때를 포함하여 필요에 따라 상기 MEMS 스캐너(13)와 손가락 사이에 대물렌즈(14)를 추가시킬 수 있다.The
또한 상기 손가락의 하부에 이미징 렌즈를 추가 배치하여, 상기 지정맥 패턴이 상기 이미지 센서에 비접촉방식으로 상이 맺히게 함으로써 교차오염을 줄일 수 있다.In addition, an imaging lens is additionally disposed under the finger, and the finger vein pattern is formed in a non-contact manner with the image sensor, thereby reducing cross contamination.
또한, 광원으로서 LED를 사용한 경우에는 직진성이 떨어져 손가락을 센서에 근접시킨 후 지정맥 영상을 촬영하기 때문에 교차 오염 등의 문제가 발생할 수 있다. 그러나 실시예와 같이 레이저와 MEMS 스캐너를 이용하면 센서와 손가락의 접촉이 필요하지 않으므로 오염의 문제를 방지할 수 있다. Further, in the case of using an LED as a light source, since the straightness is lowered and the finger is brought close to the sensor and the finger vein image is photographed, cross pollution or the like may occur. However, if the laser and the MEMS scanner are used as in the embodiment, the contact between the sensor and the finger is not required, so that the problem of contamination can be prevented.
그리고, 적외선 이미지 센서(17)는 검출기의 역할을 하는 구성으로서 싱글 이미지 센서로 구성되거나 또는 다수개의 이미지 센서 어레이로 구성될 수도 있다. 상기 적외선 이미지 센서 상부에는 복수개의 초점 렌즈(16) 및 그 상부에 적외선 필터(15)가 구성될 수 있다.The
구체적으로 실시예의 지정맥 인증 장치를 이용한 인증 방법은 다음과 같다.Specifically, the authentication method using the finger vein authentication device of the embodiment is as follows.
파장이 830nm인 적외선 레이저(NIR Laser)에서 시준기 (collimator)를 통하여 평행광선을 조사하면 MEMS 스캐너의 거울부(mirror)에 광이 반사된 후 대물렌즈를 투과하여 손가락으로 향한다. 이 때, 손가락의 위치는 대물렌즈의 초점거리 중간에 위치할 수 있다. 손가락을 투과한 적외선은 혈관에 대한 그림자 효과로 인하여 적외선 이미지 센서(17)로 촬영된다. 여기서 혈관 속의 헤모글로빈은 파장이 700nm에서 1000nm대의 근적외선을 흡수하므로 CCD 카메라로 촬영한 사진을 보면 혈관이 어둡게 보인다. When a parallel light beam is irradiated through a collimator in a NIR laser having a wavelength of 830 nm, light is reflected on a mirror of the MEMS scanner, and then the objective lens is transmitted through the objective lens and directed to the finger. At this time, the position of the finger may be located in the middle of the focal length of the objective lens. The infrared ray transmitted through the finger is photographed by the infrared
여기서 레이저는 LED처럼 방사각을 가지며 퍼지지 않고 직진성을 유지하기 때문에 손가락의 정맥이 있는 면적에 레이저가 주사될 수 있도록 2차원 영역을 설정하여 균일한 강도를 가지도록 스캔하는 것이 바람직하다. Since the laser has a radiation angle like an LED and maintains a straight line without spreading, it is preferable to set the two-dimensional region so that the laser can be scanned on the vein area of the finger and scan the laser light uniformly.
도 4에서 오른쪽 부분은 실시예에 따른 MEMS 스캐너(13)를 나타내는 것으로, 실시예에서 지정맥 촬영을 위한 2차원 스캔에 사용될 수 있다. MEMS 스캐너는 2축으로 구동하게 제작될 수 있으며, fast-axis는 공진구동을 하고 slow-axis는 quasi-static 구동을 하도록 제작될 수 있다. MEMS 스캐너의 Scanning rate는 fast-axis와 slow-axis에 대하여 각각 2000Hz, 20Hz로 구동될 수 있고, scanning angle은 각각 15.33°, 8.14°로 구동될 수 있다.The right part in FIG. 4 shows the
여기서 MEMS 스캐너를 포함하는 동일한 장치를 이용하여, 레이저 펄스를 2차원 어레이 형태로 순서에 따라 손가락에 비추면 IR 이미지 센서로부터 각각의 어레이 위치에 대응되는 2차원 이미지를 얻을 수 있다. 이 2차원 이미지를 이용하여 계산하면 손가락의 내부구조에 대한 3차원 단층영상을 얻을 수 있는데, 이를 통하여 혈관의 3차원적인 위치를 알 수 있으므로 보다 정확한 개인 인증을 수행할 수 있다.Here, using the same apparatus including the MEMS scanner, a two-dimensional image corresponding to each array position can be obtained from an IR image sensor by sequentially projecting laser pulses in a two-dimensional array form on a finger. Using this two-dimensional image, a three-dimensional tomographic image of the internal structure of the finger can be obtained. Thus, the three-dimensional position of the blood vessel can be known, and more accurate personal authentication can be performed.
도 5는 실시예에 따른 지정맥 인식 장치를 나타낸 도면이며 (a)는 지정맥 인식 장치의 사시도를 (b)는 지정맥 인식 장치의 정면도를 나타낸 것이다. FIG. 5 is a diagram illustrating a finger vein recognition apparatus according to an embodiment of the present invention, wherein FIG. 5 (a) is a perspective view of the finger vein recognition device, and FIG. 5 (b) is a front view of the finger vein recognition device.
도 5의 (a) 및 (b)를 참조하면, 실시예의 지정맥 인식 장치는 적외선 레이저, 시준기, MEMS 스캐너, 대물렌즈, 적외선 이미지 센서, 그리고 MEMS 스캐너와 레이저의 구동회로가 포함되어 있다. 구동회로는 컴퓨터와의 호환성을 높이기 위해 출력전압이 5V인 USB port에 연결하여 사용할 수 있다. 또한, 시준기와 MEMS 스캐너의 광축 정렬을 위하여 V-groove와 squared recess 구조를 프레임에 각각 제작하였다. 하기의 도면을 통해 상술한 구조의 지정맥 인식 장치 및 여러 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법에 대해 살펴본다. 5 (a) and 5 (b), the finger vein recognition apparatus of the embodiment includes an infrared laser, a collimator, a MEMS scanner, an objective lens, an infrared image sensor, and a driving circuit of a MEMS scanner and a laser. The drive circuit can be used by connecting it to a USB port with an output voltage of 5V to improve computer compatibility. V-grooves and squared recess structures were also fabricated on the frame to align the optical axis of the collimator and the MEMS scanner. A finger vein recognition device and a finger vein recognition device and a recognition method according to various embodiments will now be described with reference to the drawings.
도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타낸 도면이다. FIG. 6 is a diagram illustrating a finger vein recognition apparatus and a recognition method according to a first embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 본 발명의 제1 실시예는 도 4에 개시된 바와 동일한 것으로 투과형 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타내고 있다. 손가락의 상부에 MEMS 스캐너(13)가 특정한 각도로 배치되며, 적외선 레이저(11)에서 나오는 광은 시준기(collimator, 12)를 거쳐 평행광으로 만들어진 상태로 상기 MEMS 스캐너(13)에 도달한다. 상기 MEMS 스캐너에 도달한 레이저는 손가락을 투과하여 대물렌즈(16)에 집광된 후 이미지 센서(17)를 통해 지정맥 영상이 얻어질 수 있다. 이미지 센서는 적외선 광을 검출하는 검출기의 역할을 할 수 있으며, 본 발명의 모든 실시예에서 싱글 이미지 센서일 수도 있고, 여러 개의 센서가 어레이를 이루며 구성될 수도 있다. Referring to FIG. 6, the first embodiment of the present invention is the same as that shown in FIG. 4, and shows a transmission type finger vein recognition device and a recognition method. The
도 7은 본 발명의 제2 실시예로서 반사형 지정맥 인식 장치 및 방법을 나타낸다. 제2 실시예서는 제1 실시예와는 달리 반사된 레이저를 집광하여 이미지를 얻기 때문에 MEMS 스캐너(13)와 대물 렌즈(14)는 동일 직선상에 위치하지 않을 수 있다.7 shows a reflection type finger vein recognition apparatus and method as a second embodiment of the present invention. The second embodiment differs from the first embodiment in that the
제2 실시예는 레이저(11)에서 나오는 광을 MEMS 스캐너(13)가 손가락에 균일하게 조사하여 반사되는 것을 이미지 센서(17)로 촬영하는 방식이다. 반사형 지정맥 인식 장치에서 영상의 검출시에는 그림자 효과와 laser의 침투 깊이를 고려하여 파장이 830nm인 laser를 사용하는 경우, 표피에 있는 혈관이 아닌 상대적으로 더 안쪽의 혈관도 검출할 수 있다.In the second embodiment, the light emitted from the
도 8은 본 발명의 제3 실시예로서 광원에서 스캐너로 입사하는 광과 스캐너에서 이미지 센서로 출사되는 광을 분배하는 광 분배기(beam splitter, 18)가 마련될 수 있다. 제3 실시예에서는 레이저(11)에서 나온 광이 광 분배기(18)를 거쳐 MEMS 스캐너(13)를 통해 손가락에 조사된 뒤, 다시 반사된 광을 MEMS 스캐너로 받아 광 분배기(18)를 통해 이미지 센서로 도달하도록 함으로써 지정맥 이미지를 도출할 수 있다. 제3 실시예는 광의 일부는 반사하고, 다른 부분은 투과하는 광 분배기(beam splitter)의 특성을 이용하여 지정맥 이미지의 해상도를 개선하면서 지정맥 인식 장치의 크기를 줄일 수 있다는 장점이 있다. 8 shows a third embodiment of the present invention in which a
도 9는 본 발명의 제4 실시예에 따른 지정맥 인식 장치 및 인식 방법을 나타낸 도면으로서, 손가락 상부 및 하부에 각각 MEMS 스캐너(13a, 13b)가 배치 및 정렬되며, 상부 스캐너(13a)의 일측에는 레이저(11)가 배치되고, 하부 스캐너(13b)에는 이미지 센서(17)가 배치될 수 있다. 제4 실시예에서는 손가락 상, 하부에 배치된 동일한 MEMS 스캐너를 동시에 구동시키며, 상부에 배치된 스캐너에서 손가락에 광을 조사하게 되면 투과되어 나온 광 및 혈관 정보를 아래에 위치한 스캐너가 받아서 지정맥 이미지를 획득할 수 있다. 이는 도 6에 개시된 투과형 지정맥 인식 장치와 전송 형태는 동일하지만, 대물렌즈를 배제하고 지정맥 인식 장치를 구현할 수 있으므로 시스템이 간단해지며, 대물렌즈에서 발생할 수 있는 수차의 문제점이 없어지므로 지정맥 이미지의 해상도를 향상시킬 수 있다. 9A and 9B are views showing a finger vein recognition apparatus and a recognition method according to a fourth embodiment of the present invention, in which
도 10은 실시예의 지정맥 인식 장치로 지정맥을 촬영한 이미지를 나타낸 도면이다. 도 10은 본 발명의 지정맥 인식 장치를 통해 실제 지정맥을 촬영한 것으로 480×480 pixel 영역을 촬영한 것이다. 광원은 (a)의 경우 LED(W85I5315-C, Won semiconductor Co. Ltd)를 사용하고, (b)의 경우 레이저를 사용하였다. 각각의 광원에서 나오는 광출력은 동일한 값 (약 80 mW; LED: 78.1 mW, 레이저: 79.7 mW)으로 가하였고, 손가락을 투과하여 나오는 영상은 적외선 이미지 센서로 촬영하였다. 10 is a view showing an image of the finger vein taken by the finger vein recognition device of the embodiment. FIG. 10 is a photograph of an actual finger vein through the finger vein recognition device of the present invention, which is a photograph of a region of 480 × 480 pixels. In the case of (a), the LED (W85I5315-C, Won semiconductor Co. Ltd) was used as the light source, and in the case of (b), the laser was used. The light output from each light source was applied with the same value (about 80 mW; LED: 78.1 mW, laser: 79.7 mW), and the image transmitted through the finger was taken with an infrared image sensor.
상술한 조건으로 촬영된 도 10의 (a)와 (b)를 비교해보면, 실시예와 같이 레이저를 이용한 (b)의 이미지는 지정맥과 아닌 부분의 대조가 뚜렷함을 확인할 수 있다. 10 (a) and 10 (b) photographed under the above-described conditions, it can be seen that the image of (b) using the laser is clearly contrasted with that of the finger veins as in the embodiment.
지정맥 패턴의 뚜렷함을 정량적으로 확인하기 위해 도면 10의 (a)와 (b)는 A - A'를 단면으로 하여 길이 10 mm의 profile을 확인하였다. 여기서 대물렌즈를 투과하여 손가락에 조사된 2차원 영역의 크기가 15×10㎟이므로 손가락에 수직으로 가해지는 영역의 크기인 10 mm를 길이로 설정하였다.10 (a) and 10 (b) show a profile of 10 mm in length with A - A 'cross section in order to quantitatively confirm the sharpness of the finger vein pattern. Here, since the size of the two-dimensional area irradiated to the finger through the objective lens is 15 × 10 mm 2, the length of 10 mm, which is the size of the area vertically applied to the finger, is set as the length.
도 11은 도 10의 A - A' 단면에서 스캔 범위에 따른 intensity profile을 각 광원에 대해 나타낸 그래프이다. 도 10 및 도 11을 참조하면, 도 11의 그래프에서 intensity가 낮은 부분은 도 10의 A - A' 단면에서 어두운 부분에 해당하며 이는 지정맥이 있는 부분을 나타낸다. 11 is a graph showing an intensity profile according to a scan range for each light source in the cross section A-A 'of FIG. Referring to FIGS. 10 and 11, the low intensity portion in the graph of FIG. 11 corresponds to the dark portion in the A-A 'cross section of FIG. 10, which shows the finger vein portion.
실시예는 추출한 프로파일을 이용하여 지정맥의 크기를 계산할 수 있다. 도면 11의 intensity profile을 통하여 지정맥의 크기를 정량적으로 계산하였다. 상기와 같은 계산 과정에서 intensity가 가장 낮은 부분이 아닌 문제가 발생할 수 있으므로 그 부분이 정확하게 정맥의 중앙 부분을 나타내지 않을 가능성 또한 배제할 수 없다. 따라서 실시예에서는 정맥의 크기와 중심 위치를 확인하기 위해 상기 프로파일에서 최대 곡률과 그 좌표를 추출하여 프로파일에서 곡률(κ)을 계산하였으며, 상기 곡률은 다음과 같은 수학식으로 도출될 수 있다.The embodiment can calculate the size of the finger vein using the extracted profile. The size of the vein was quantitatively calculated through the intensity profile of FIG. In the calculation process described above, it is not possible to exclude the possibility that the portion of the intensity does not represent the central portion of the vein correctly because a problem may occur that is not the lowest portion. Therefore, in the embodiment, the maximum curvature and its coordinates are extracted from the profile to determine the size and center position of the vein, and the curvature (κ) is calculated in the profile. The curvature can be derived by the following equation.
도 11의 profile에서의 광 intensity 를 y=f(x)라 하면, y'는 프로파일의 1계 도함수, y" 는 프로파일의 2계 도함수를 나타낸다. 곡률을 추출하기 위하여 먼저 정맥의 가운데 부분을 강조하면서 노이즈를 줄이기 위해서 가우시안 필터 (Gaussian filter)를 적용하였다. 가우시안 필터를 프로파일에 적용한 다음, 1, 2계 도함수를 구하여 곡률을 추출하였다. 이렇게 추출된 곡률에서 획득한 지정맥의 크기를 판단하기 위하여 다음과 같은 식으로 점수를 책정하였다If the light intensity in the profile of FIG. 11 is y = f (x), y 'represents the first derivative of the profile and y "represents the second derivative of the profile. A Gaussian filter was applied to reduce the noise. The Gaussian filter was applied to the profile, and curvatures were obtained by calculating derivatives of the first and second derivatives. To determine the size of the veins obtained from the curvature thus extracted The scores were formulated as follows
여기서 Pc는 곡률에서 최고점(peak curvature)을 나타내며, Wv는 곡률에서 0보다 큰 부분의 x축에서의 길이(vein width)를 나타낸다. Where Pc represents the peak curvature in curvature and Wv represents the length in the x-axis of the portion of the curvature greater than 0 (vein width).
도 12는 LED를 사용한 지정맥 영상 중 단면에서의 곡률과 이에 대한 점수를 나타낸 그래프이며, 도 6은 실시예에 따라 MEMS 스캐너와 레이저를 사용한 지정맥 영상 중 단면에서의 곡률과 이에 대한 점수를 나타낸 그래프이다. FIG. 12 is a graph showing a curvature and a score thereof in a section of a finger vein image using an LED, FIG. 6 is a graph showing curvature and a score thereof in a section of a finger vein image using a MEMS scanner and a laser according to an embodiment Graph.
도 12를 참조하면, LED를 사용시 지정맥으로 추정되는 부분은 score가 0.464 2.860, 0.0724, 0.0751, 0.0388에 해당되는 네 지점이며, 도 13에서 레이저를 사용시 지정맥으로 추정되는 부분은 score가 0.346, 0.0990, 0.1024, 0.1060 4.217에 해당되는 네 지점으로 나타난다. 즉, 각 부분의 점수는 광원이 LㄴED일 때 보다 레이저 (with MEMS 스캐너) 일 때가 대부분 높은 것을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 12, when the LED is used, the estimated portion of the finger is four points corresponding to scores of 0.464 2.860, 0.0724, 0.0751, and 0.0388. In FIG. 13, 0.0990, 0.1024, 0.1060 4.217. That is, it can be seen that the score of each part is mostly higher when the light source is a laser (with MEMS scanner) than when it is L, ED.
도면 12 및 도 13에 개시된 score와 도면 3을 비교하여 보면, 지정맥으로 판단하기 위한 최소의 점수(score)는 최고값의 20% 이내이고, 그 이하의 점수는 촬영한 지정맥 이미지에서 정맥 패턴이 뚜렷하게 보이지 않음을 확인할 수 있다. 도면 5의 점수 값들 중, 각 광원의 최고값 20% 이내의 점수들의 평균에 대해 확인한 결과 레이저와 MEMS 스캐너를 사용하였을때가 LED를 사용한 경우보다 60% 더 높은 것을 알 수 있다. 12 and 13, it can be seen that the minimum score to judge the finger vein is within 20% of the maximum value, and a score of less than 20% is the vein pattern Is not clearly visible. Among the score values shown in FIG. 5, the average of the scores within the maximum value of 20% of each light source was checked, and it was found that laser and MEMS scanners were 60% higher than those using LEDs.
상술한 바와 같이 실시예는 지정맥 인식을 위하여 직진성이 탁월한 레이저가 사용되기 때문에 지정맥 영상의 해상도를 향상시킬 수 있으며, 지정맥의 혈류까지 측정할 수 있어 인식 확률 또한 향상시킬 수 있다. 또한, MEMS 스캐너에서 반사된 광이 대물렌즈를 통하여 집광되어 손가락에 균일하게 도달하므로 유효 강도가 높아져 종래와 동일한 출력에서 지정맥 영상의 해상도를 향상시킬 수 있다.As described above, according to the embodiment, since the laser having excellent linearity is used for finger vein recognition, the resolution of the finger vein image can be improved and the blood flow of the finger vein can be measured, thereby improving the recognition probability. Also, since the light reflected from the MEMS scanner is condensed through the objective lens and uniformly reaches the finger, the effective intensity is increased, and the resolution of the finger vein image can be improved at the same output as the conventional one.
본 발명은 상술한 바와 같은 지정맥 인식 장치를 통해 보안성이 강화된 인증 방법에 대해 제안한다. 지정맥이 인식된 경우에도 실제 사람의 손가락이 아닌 인조 모형물일 경우에 인증이 완료되는 것을 방지하기 위해 실시예는 지정맥에서의 혈류의 흐름을 파악하여 실제 사람의 손가락인지에 대해 판단하는 방법을 개시한다. The present invention proposes an authentication method with enhanced security through the finger vein recognition device as described above. In order to prevent the authentication from being completed when the finger vein is recognized even if it is an artificial model other than the finger of a real person, an embodiment of the present invention is a method of determining the flow of blood flow in the finger vein and determining whether the finger is a real human finger .
레이저 스펙클(laser speckle)은 균일한 레이저가 표면이 거친 물체 또는 물질에 조사되었을 때 산란된 빛이 간섭하여 생기는 낱알 모양의 불규칙한 무늬를 의미한다. 지정맥 내부를 흐르는 red blood cell 들이 움직이는 경우, 즉 혈액의 흐름이 발생하는 경우는 표면이 거친 물질이라고 판단할 수 있으며 레이저 조사에 따른 스펙클 패턴이 발생하게 된다. 혈액이 계속적으로 흐르는 경우 스펙클 패턴은 시간에 따라 변화할 수 있으며, 실시예는 상기 스펙클 패턴을 통해 살아있는 사람의 손가락인지에 대한 여부를 판단할 수 있다. 즉, 혈액이 흐르지 않는 경우에는 red blood cell들의 움직임이 없으므로 표면에 조사된 레이저에서 산란되는 빛이 거의 발생하지 않기 때문에 이로 인한 스펙클 패턴 또한 거의 발생되지 않는다. Laser speckle refers to a grain-like irregular pattern in which a homogeneous laser interferes with scattered light when the surface is irradiated on a rough object or substance. When the red blood cells flowing inside the vein move, that is, when the blood flow occurs, it can be judged that the surface is a rough substance, and a speckle pattern according to the laser irradiation occurs. If the blood continuously flows, the speckle pattern may change with time, and the embodiment can determine whether the finger is a living person's finger through the speckle pattern. That is, in the case where blood does not flow, there is no movement of red blood cells, so that light scattered by the laser irradiated on the surface hardly occurs, and thus the speckle pattern caused by this is hardly generated.
실시예에서는 상술한 원리를 이용하여 지정맥 내에 흐르는 혈류의 움직임을 파악하기 위해, 도 4에 개시된 바와 같은 지정맥 인식 장치에 구비된 이미지 센서를 사용하여 스펙클 이미지를 획득하였다. 스펙클 이미지를 얻기 위해, 렌즈의 배율과 F-number 를 조정하였으며, 스펙클 크기는 이미지 센서에 구비된 단일 픽셀보다 크게 설정될 수 있다. In the embodiment, in order to grasp the motion of the blood flow flowing in the finger vein by using the above-mentioned principle, the speckle image is obtained by using the image sensor provided in the finger vein recognition device as shown in Fig. To obtain the speckle image, the lens magnification and F-number were adjusted, and the speckle size could be set larger than the single pixel provided in the image sensor.
도 14는 실시예에 따른 지정맥 인증 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 14를 참조하면, 실시예에 따른 지정맥 인증 방법은 우선 레이저를 손가락에 조사하여 손가락 표면을 통해 산란되는 스펙클 패턴을 이미지 센서를 통해 k개의 프레임만큼 획득하는 단계(S10)를 수행한다. 14 is a flowchart illustrating a finger vein authentication method according to an embodiment. Referring to FIG. 14, the finger vein authentication method according to an embodiment of the present invention performs step S10 of irradiating a laser to a finger to acquire a speckle pattern scattered through a finger surface by k image frames through an image sensor.
다음으로, k개의 스페클 이미지로부터 지정맥 이미지를 얻는 단계(S20)를 수행한다. 이어서, k개의 스페클 이미지로부터 혈류 이미지를 얻는 단계(S30)를 수행한다.Next, a step S20 of obtaining a finger vein image from the k speckle images is performed. Then, a step S30 of obtaining a blood flow image from k speckle images is performed.
그 이후에 상기 지정맥 이미지와 혈류 이미지에서 곡률을 구하는 단계(S40)를 수행하고, 상기 혈류 이미지의 곡률을 상기 지정맥 이미지의 곡률로 나누어 도출되는 곡률의 비인 생체 지표를 이용하여 생체 여부를 측정하는 단계(S50)를 수행한다.(S40) of obtaining the curvature of the finger vein image and the blood flow image thereafter, and measuring the living body using the biological index which is the ratio of the curvature derived by dividing the curvature of the blood flow image by the curvature of the finger vein image (S50).
상술한 지정맥 인식 방법의 실시예에서, 획득된 각각의 프레임에는 시간의 변화에 따라 스펙클 패턴이 서로 다른 강도(intensity)로 나타나기 때문에, 각각의 프레임에서 (x, y)에 해당되는 픽셀값을 모두 더한 후에 이를 프레임 수로 나누어 주어 평균 스펙클 강도(Is)를 구할 수 있으며, 상기 평균 스펙클 강도가 포함된 이미지는 지정맥 이미지라 정의할 수 있다. 이어서 상기 평균 스펙클 강도(Is)를 획득된 각각의 프레임에서의 스펙클 강도와 비교하여 차이값(Id)을 구하고, 상기 차이값(Id)를 모두 더한 후에, 전체 프레임 수로 나누어 평균 차이값(Ia)을 구하는 단계가 수행될 수 있다. 상기 단계는 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대해 수행될 수 있다. 그리고, 상기 평균 차이값(Ia)에 대한 평균 스펙클 강도(Is)의 비율(Is/Ia)을 각각의 픽셀에 대해 구하는 단계를 수행하면, 상기의 비율에 해당하는 혈류 이미지를 얻을 수 있다. 이후의 단계는 도 15, 도 16을 통해 설명한다.In the embodiment of the finger vein recognition method described above, since the speckle patterns appear in different intensities with time in each of the obtained frames, the pixel values (x, y) corresponding to The average speckle intensity Is may be obtained by dividing the sum of the average speckle intensity by the number of frames, and the image including the average speckle intensity may be defined as a fingerprint image. Subsequently, the average speckle intensity Is is compared with the speckle intensity in each of the obtained frames to obtain a difference value Id. After adding the difference values Id, the average difference value Id is divided by the total frame number, Ia) may be performed. The above step may be performed for all the pixels constituting the image. The step of obtaining the ratio (Is / Ia) of the average speckle intensity Is to the average difference value Ia is performed for each pixel to obtain a blood flow image corresponding to the ratio. The subsequent steps will be described with reference to Figs. 15 and 16. Fig.
도 15는 지정맥의 이미지와 혈류의 이미지를 나타낸 도면이다. (a)와 (b)는 혈액이 흐르는 상태와 흐르지 않는 상태에서의 획득된 스펙클 이미지의 평균값에서 얻어진 지정맥의 이미지를 나타낸 것이고, (c)와 (d)는 혈류가 흐르는 상태와 흐르지 않는 상태에서의 스펙클의 변동으로부터 얻어진 혈액 흐름을 나타낸 것이다. 15 is a view showing an image of the finger vein and an image of blood flow. (a) and (b) show an image of a finger vein obtained from an average value of acquired speckle images in a blood flowing state and a blood flowing state, (c) and (d) Lt; RTI ID = 0.0 > of < / RTI >
도 15에 개시된 바와 같이 실시예를 통해 얻어진 평균 차이값(Ia)은 혈액이 많이 흐를 경우에 작아지며, 이는 평균 스펙클 강도(Is)가 크게 나타나게 한다. 즉, 혈액의 흐름이 많아질수록 정맥 위치에서 밝기가 다른 영역에 비해 더 강하게 나타나게 된다. 상기 지정맥 패턴은 레이저 펄스를 2차원 어레이 형태로 손가락에 비추어 얻어진 3차원 단층형상이 추가적으로 조합된 것일 수 있다. As shown in FIG. 15, the average difference value Ia obtained through the embodiment becomes small when a large amount of blood flows, which causes a large average speckle strength Is to appear. In other words, as the blood flow increases, the brightness at the vein position becomes stronger than the other areas. The finger vein pattern may be a combination of a three-dimensional tomographic shape obtained by irradiating a finger with laser pulses in a two-dimensional array form.
도 16는 도 15에서 B-B'의 단면을 따라 측정된 지정맥 이미지의 곡률과 혈류 이미지의 곡률을 나타낸 도면이다. 상기 지정맥 이미지의 곡률(a)과 혈류 이미지의 곡률(b)은 [수학식 1]에 개시된 바와 같은 방법으로 도출될 수 있다. 16 is a view showing the curvature of the finger vein image and the curvature of the blood flow image measured along the section of B-B 'in Fig. The curvature (a) of the finger vein image and the curvature (b) of the blood flow image can be derived as described in (1).
도 16을 참조하면, 지정맥 이미지의 곡률 형상은 혈류가 흐르는 상태와 혈류가 흐르지 않는 상태가 유사하게 나타나며, 혈류 이미지에서는 혈류가 흐르는 상태에서의 혈류 곡률의 절대값은 손가락의 특정 위치에서 혈류가 흐르지 않는 경우에 비해 상당히 크게 나타나는 영역이 있음을 알 수 있다. 16, the curvilinear shape of the finger vein image is similar to a state in which a blood stream flows and a state in which a blood stream does not flow, and an absolute value of a blood flow curvature in a state in which a blood flow is flowing in a bloodstream image indicates that the blood flow It can be seen that there is an area which is considerably larger than the case where it does not flow.
즉, 실시예는 상기 S20, S30 단계와 같이 지정맥 이미지와 혈류 이미지를 도출하는 과정을 수행한 후에, 상기 지정맥 이미지와 상기 혈류 이미지에서의 곡률을 구하는 단계(S40)를 실시한다. 상기 S50 단계는 혈류가 흐르는 상태와 흐르지 않는 상태에 대한 곡률을 구하는 과정을 포함할 수 있다. That is, the embodiment performs the step of deriving the finger vein image and the blood flow image as in steps S20 and S30, and then the step S40 of obtaining the curvature of the finger vein image and the blood flow image. The step S50 may include a step of obtaining a curvature of a state in which a blood flow flows and a state in which a blood flow does not flow.
혈류가 흐르지 않는 상태에서는 가짜 손가락의 혈류와 유사한 패턴을 가지기 때문에 실시예와 같은 혈류의 측정은 손가락이 가짜인지에 판별하는데 있어 유리함을 알 수 있다. In the state where the blood flow does not flow, the blood flow similar to the blood flow of the false finger has a pattern, so that the blood flow measurement as in the embodiment is advantageous in discriminating whether the finger is fake.
실시예와 같은 지정맥 인식 방법을 적용하기 위해서는 몇가지 기준을 만족하여야 한다. 우선, 정맥 위치에서의 픽셀수에 따른 주요 피크값은 지정맥 이미지의 곡률로부터 얻어지는 것으로 가정한다. 그리고, 상기 피크값은 혈류 이미지에서 동일한 픽셀 위치에서 얻어지는 것으로 가정한다. 또한, 생체 판별을 위한 양적인 기준을 정하기 위해 지정맥의 곡률에 의해 혈류 곡률을 정규화하여 생체 지수(Li)를 정의하는 것이 필요하며, 이는 혈류가 레이저 파워 또는 지정맥 크기의 변화에 따라 영향을 받지 않도록 하기 위함이다. In order to apply the finger vein recognition method like the embodiment, several criteria must be satisfied. First, it is assumed that the main peak value according to the number of pixels in the vein position is obtained from the curvature of the finger vein image. And, it is assumed that the peak value is obtained at the same pixel position in the blood flow image. It is also necessary to define the bioindex (Li) by normalizing the blood flow curvature by the curvature of the finger vein in order to determine quantitative criteria for biometric identification, which is influenced by the change of the laser power or finger vein size In order to avoid such problems.
(Cb)Blood flow curvature
(C b )
(Cv)Finger vein curvature
(C v )
(Li=Cb/Cv)Bio index
(Li = Cb / Cv )
One
1.934 × 10 -2
2.004 × 10 -2
2
1.770 × 10 -2
2.197 x 10 -2
3
1.127 x 10 -2
3.233 × 10 -2
표 1은 정규화된 혈류를 나타낸 것으로, 혈류가 흐르는 상태에서의 정맥 위치에서 혈류 이미지와 지정맥 이미지의 곡률을 나타낸 것이다. 표 1에서 Ⅰ과 Ⅱ는 두개의 주요한 지정맥의 피크 곡률을 나타낸 것으로, 이를 통해 혈류를 검출할 수 있다. Table 1 shows the normalized blood flow, which shows the curvature of the blood flow image and the finger vein image at the vein position in the state where the blood flow is flowing. In Table 1, Ⅰ and Ⅱ show the peak curvatures of two major finger veins, which can detect blood flow.
세번의 테스트를 통해 사람 손가락을 여러 위치에서 바꿔가면서 실험하였으며, 생체지수의 평균값은 113. 2로 나타났고 표준 편차는 2.67 보다 작게 나타났다. 즉, 생체지수는 지정맥 크기 또는 손가락 위치에 상관없이 유사하게 나타나며, 이는 정규화된 생체지구는 지정맥 인증 장치에서 손가락이 생체인지를 판단할 수 있는 지표로 사용될 수 있음을 의미한다. Three different tests were carried out by changing human fingers at various positions. The average value of the biological index was 113.2 and the standard deviation was smaller than 2.67. That is, the biometric index is similar regardless of the finger size or the finger position, which means that the normalized biometric zone can be used as an index for determining whether the finger is a living body in the finger vein authentication device.
상술한 결과를 토대로 실시예의 지정맥 인식 방법은 지정맥 이미지와 상기 혈류 이미지에서의 곡률을 구하는 S50 단계 이후에, 상기 지정맥 이미지와 혈류 이미지에서의 곡률을 정규화시키고 상기 혈류 이미지의 곡률을 상기 지정맥 이미지의 곡률로 나누어 줌으로써 생체 지표를 도출하는 S60 단계가 수행될 수 있다. Based on the above-described results, the method for recognizing the finger veins according to the embodiment is characterized by normalizing the curvature in the finger vein image and the blood flow image, after the step S50 of obtaining the finger vein image and the curvature in the blood flow image, The bioindex can be derived by dividing it by the curvature of the Mac image.
실시예와 같은 지정맥 인식 장치에서는 표 1에 개시된 바와 같이 생체 지표의 평균이 113.2로 나타났으며, 이 값을 토대로 하여 측정 대상이 생체인 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 생체 지표가 90~150 사이에 해당하는 경우 측정 대상이 생체인 것으로 판정하여 지정맥 인식을 완료하는 방법을 예로 들 수 있다. In the finger vein recognition device as in the embodiment, the average of the biomedical index is 113.2 as shown in Table 1. Based on this value, it can be judged that the measurement subject is living body. For example, when the biomedical index is between 90 and 150, it is judged that the subject to be measured is living body and the finger vein recognition is completed.
실시예는 상술한 바와 같이 지정맥 인식 장치에 구비된 이미지 센서를 통해 레이저 스펙클 이미지를 획득하여 지정맥 이미지와 혈류 이미지에서의 곡률을 통해 인식 대상이 생체인지에 대한 여부를 판단할 수 있으므로 지정맥 인식의 보안성을 더욱 강화할 수 있다.As described above, since the laser speckle image is acquired through the image sensor provided in the finger vein recognition device, it is possible to determine whether the recognition target is the living body through the curvature of the finger vein image and the blood flow image, The security of the MAC recognition can be further enhanced.
이상에서 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood that various modifications and applications other than those described above are possible. For example, each component specifically shown in the embodiments of the present invention can be modified and implemented. It is to be understood that all changes and modifications that come within the meaning and range of equivalency of the claims are therefore intended to be embraced therein.
Claims (14)
상기 광원에서 조사되는 레이저 광을 평행광으로 형성시키는 시준기;
상기 시준기를 통과한 레이저 광을 손가락의 상부쪽으로 반사시키는 MEMS 스캐너; 및
상기 손가락 하부에 배치되어 상기 손가락을 투과한 광을 검출하는 이미지 센서를 포함하는 지정맥 인식 장치. A laser light source for generating infrared rays;
A collimator for collimating the laser beam emitted from the light source;
A MEMS scanner that reflects laser light having passed through the collimator to an upper side of the finger; And
And an image sensor disposed under the finger for detecting light transmitted through the finger.
상기 MEMS 스캐너와 손가락 사이에 배치되어 상기 MEMS 스캐너에서 반사된 광을 집광시키는 대물렌즈를 포함하는 지정맥 인식 장치. The method according to claim 1,
And an objective lens disposed between the MEMS scanner and the fingers to condense light reflected from the MEMS scanner.
상기 대물 렌즈는 상기 손가락의 하부에 배치되어, 상기 손가락을 투과한 광을 상기 이미지 센서로 집광시키는 지정맥 인식 장치. The method according to claim 1,
Wherein the objective lens is disposed at a lower portion of the finger to condense the light transmitted through the finger with the image sensor.
상기 광원에서 조사되는 레이저를 평행광으로 형성시키는 시준기;
상기 시준기를 통과한 레이저를 손가락의 일면으로 반사시키는 MEMS 스캐너;
상기 손가락의 일면에서 반사되는 광을 집광시키는 대물렌즈; 및
상기 대물렌즈 하부에 배치되어 상기 손가락을 투과한 광을 검출하는 이미지 센서를 포함하는 지정맥 인식 장치.A laser light source for generating infrared rays;
A collimator for collimating the laser beam emitted from the light source;
A MEMS scanner for reflecting the laser beam passed through the collimator to one surface of the finger;
An objective lens for condensing light reflected from one surface of the finger; And
And an image sensor disposed under the objective lens and detecting light transmitted through the finger.
상기 광원에서 조사되는 레이저 광을 평행광으로 형성시키는 시준기;
상기 시준기를 통과한 레이저 광을 일방향으로 통과시키거나 반사시키는 빔 스플리터;
상기 빔 스플리터를 통과한 레이저 광을 손가락의 표면으로 반사시킨 후에 상기 손가락을 통해 반사되는 광을 다시 상기 빔 스플리터로 반사시키는 MEMS 스캐너; 및
상기 빔 스플리터를 통해 반사되는 레이저 광을 검출하는 이미지 센서를 포함하는 지정맥 인식 장치.A laser light source for generating infrared rays;
A collimator for collimating the laser beam emitted from the light source;
A beam splitter for passing or reflecting laser light having passed through the collimator in one direction;
A MEMS scanner that reflects the laser light having passed through the beam splitter to the surface of the finger and then reflects the light reflected through the finger to the beam splitter; And
And an image sensor for detecting laser light reflected through the beam splitter.
상기 광원에서 조사되는 레이저 광을 평행광으로 형성시키는 시준기;
손가락 상부에 배치되어 상기 시준기를 통과한 레이저 광을 반사시키는 제1 MEMS 스캐너;
상기 제1 MEMS 스캐너에 의해 상기 손가락을 투과한 광을 반사시키는 제2 MEMS 스캐너; 및
상기 제2 MEMS 스캐너를 통해 반사된 광을 검출하는 이미지 센서를 포함하는 지정맥 인식 장치. A laser light source for generating infrared rays;
A collimator for collimating the laser beam emitted from the light source;
A first MEMS scanner disposed above the finger to reflect the laser beam passing through the collimator;
A second MEMS scanner that reflects light transmitted through the finger by the first MEMS scanner; And
And an image sensor for detecting light reflected through the second MEMS scanner.
k개의 스펙클 이미지로부터 지정맥 이미지를 얻는 단계;
k개의 스펙클 이미지로부터 혈류 이미지를 얻는 단계;
상기 지정맥 이미지와 혈류 이미지에서 곡률을 구하는 단계; 및
상기 혈류 이미지의 곡률을 상기 지정맥 이미지의 곡률로 나누어 도출되는 곡률의 비가 소정의 값을 나타내는 경우에 손가락이 생체인 것으로 판정하는 지정맥 인식 방법. Acquiring an image for a speckle pattern scattered at a finger surface with k image frames by an image sensor disposed in the finger vein recognition device;
obtaining a finger vein image from k speckle images;
obtaining a bloodstream image from k speckle images;
Obtaining a curvature of the finger vein image and the blood flow image; And
And judging that the finger is a living body when the ratio of the curvature derived by dividing the curvature of the bloodstream image by the curvature of the finger vein image represents a predetermined value.
k개의 스펙클 이미지로부터 지정맥 이미지를 얻는 단계는,
각 프레임의 이미지에서 픽셀값을 모두 더하고 k로 나누어 평균 스펙클 강도를 가지는 지정맥 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 지정맥 인식 방법. 8. The method of claim 7,
The step of obtaining a finger vein image from the k speckle images comprises:
Adding all the pixel values in the image of each frame and dividing by k to obtain a finger vein image having an average speckle strength.
k개의 스펙클 이미지로부터 혈류 이미지를 얻는 단계는,
상기 평균 스펙클 강도에서 각 프레임 별로 지정맥 이미지와의 스펙클 강도와이 차이를 모두 합산 후에 k로 나누어 평균 차이값을 구한 후 상기 평균 스펙클 강도를 상기 차이값으로 나누어 이에 대한 픽셀값을 혈류 이미지로 획득하는 것을 특징으로 하는 지정맥 인식 방법. 9. The method of claim 8,
The step of obtaining a bloodstream image from the k speckle images comprises:
The speckle intensity and the difference between the speckle image and the finger vein image for each frame are summed and then divided by k to obtain an average difference value. Then, the average speckle intensity is divided by the difference value, The finger vein recognition method comprising the steps of:
상기 지정맥 이미지와 혈류 이미지의 곡률은 스캔 범위에 따른 강도 프로파일을 도출하여, 상기 프로파일에서 최대 곡률과 좌표를 추출하여 수학식 1을 통해 도출되는 지정맥 인식 방법.
[수학식 1]
{profile에서의 광 intensity 를 y=f(x)라 하면, y'는 프로파일의 1계 도함수, y" 는 프로파일의 2계 도함수}8. The method of claim 7,
Wherein the curvature of the finger vein image and the blood flow image is derived by deriving an intensity profile according to a scan range and extracting a maximum curvature and coordinates from the profile.
[Equation 1]
Let y = f (x), where y 'is the first derivative of the profile and y "is the second derivative of the profile,
상기 혈류 이미지의 곡률을 상기 지정맥 이미지의 곡률로 나누어 도출되는 곡률의 비는 상기 지정맥 곡률에 대한 혈류 곡률을 정규화하여 도출된 생체 지수로 정의되는 지정맥 인식 방법. 8. The method of claim 7,
Wherein the ratio of the curvature derived by dividing the curvature of the blood flow image by the curvature of the finger vein image is defined as a biometric index derived by normalizing the blood flow curvature with respect to the finger vein curvature.
상기 생체 지수가 90-150 의 범위 내의 분포하는 경우에 지정맥 인식 장치에 삽입된 손가락이 생체인 것으로 판단하는 지정맥 인식 방법. 12. The method of claim 11,
Wherein the finger is inserted into the finger vein recognition device when the bio index is in a range of 90-150.
지정맥 인식 장치에서 얻어진 지정맥 패턴과 상기 지정맥 패턴을 통해 얻어진 혈류 패턴을 조합하여 사용하는 지정맥 인식 방법. 11. The method of claim 10,
A finger vein recognition method using a combination of a finger vein pattern obtained from the finger vein recognition device and a blood flow pattern obtained through the finger vein pattern.
상기 지정맥 패턴은 레이저 펄스를 2차원 어레이 형태로 손가락에 비추어 얻어진 3차원 단층형상이 추가적으로 조합된 지정맥 인식 방법. 14. The method of claim 13,
Wherein the finger vein pattern is further combined with a three-dimensional tomographic shape obtained by irradiating a finger with a laser pulse in a two-dimensional array form.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20150121271 | 2015-08-27 | ||
| KR1020150121271 | 2015-08-27 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20170026125A true KR20170026125A (en) | 2017-03-08 |
| KR102570637B1 KR102570637B1 (en) | 2023-08-25 |
Family
ID=58404092
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160098234A KR102570637B1 (en) | 2015-08-27 | 2016-08-01 | Apparatus and Method for Recognizing Finger Vein |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102570637B1 (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109284708A (en) * | 2018-09-12 | 2019-01-29 | 京东方科技集团股份有限公司 | A kind of fingerprint recognition device and display device |
| KR20190047213A (en) | 2017-10-27 | 2019-05-08 | (주)코리센 | Apparatus for recognizing finger vein |
| KR20190111509A (en) | 2018-03-23 | 2019-10-02 | 선문대학교 산학협력단 | Apparatus for recognizing finger vein |
| WO2019240517A1 (en) * | 2018-06-14 | 2019-12-19 | 엘지이노텍 주식회사 | Sensing method and apparatus |
| KR20210052055A (en) | 2019-10-31 | 2021-05-10 | (주)코리센 | Apparatus for recognizing finger vein |
| KR20240044959A (en) | 2022-09-29 | 2024-04-05 | 한국과학기술연구원 | Biometric device using finger vein features and finger shape |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110059487A (en) * | 2009-11-27 | 2011-06-02 | 한국전기연구원 | Photon detection apparatus and method using high efficiently scanning sensor |
| KR20120069487A (en) * | 2010-12-20 | 2012-06-28 | 한국전자통신연구원 | Active optical radar apparatus |
| KR20150085492A (en) * | 2015-06-05 | 2015-07-23 | 이섬규 | Optical coherence tomography system for fingerprint and authetification method using the same |
-
2016
- 2016-08-01 KR KR1020160098234A patent/KR102570637B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20110059487A (en) * | 2009-11-27 | 2011-06-02 | 한국전기연구원 | Photon detection apparatus and method using high efficiently scanning sensor |
| KR20120069487A (en) * | 2010-12-20 | 2012-06-28 | 한국전자통신연구원 | Active optical radar apparatus |
| KR20150085492A (en) * | 2015-06-05 | 2015-07-23 | 이섬규 | Optical coherence tomography system for fingerprint and authetification method using the same |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190047213A (en) | 2017-10-27 | 2019-05-08 | (주)코리센 | Apparatus for recognizing finger vein |
| KR20190111509A (en) | 2018-03-23 | 2019-10-02 | 선문대학교 산학협력단 | Apparatus for recognizing finger vein |
| WO2019240517A1 (en) * | 2018-06-14 | 2019-12-19 | 엘지이노텍 주식회사 | Sensing method and apparatus |
| KR20190141505A (en) | 2018-06-14 | 2019-12-24 | 엘지이노텍 주식회사 | Method and apparatus for sensing |
| CN112312829A (en) * | 2018-06-14 | 2021-02-02 | Lg伊诺特有限公司 | Sensing method and device |
| US20210251495A1 (en) * | 2018-06-14 | 2021-08-19 | Lg Innotek Co., Ltd. | Sensing method and apparatus |
| US11957432B2 (en) | 2018-06-14 | 2024-04-16 | Lg Innotek Co., Ltd. | Sensing method and apparatus |
| CN109284708A (en) * | 2018-09-12 | 2019-01-29 | 京东方科技集团股份有限公司 | A kind of fingerprint recognition device and display device |
| US10956702B2 (en) | 2018-09-12 | 2021-03-23 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Apparatus for recognizing a fingerprint, and display device |
| KR20210052055A (en) | 2019-10-31 | 2021-05-10 | (주)코리센 | Apparatus for recognizing finger vein |
| KR20240044959A (en) | 2022-09-29 | 2024-04-05 | 한국과학기술연구원 | Biometric device using finger vein features and finger shape |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102570637B1 (en) | 2023-08-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102570637B1 (en) | Apparatus and Method for Recognizing Finger Vein | |
| US8494228B2 (en) | Personal authentication method using subcutaneous bloodstream measurement and personal authentication device | |
| US8285003B2 (en) | Personal authentication method and personal authentication device utilizing ocular fundus blood flow measurement by laser light | |
| US7817256B2 (en) | Personal authentication method and personal authentication device utilizing finger-tip blood flow measurement by laser light | |
| KR100871349B1 (en) | Apparatus and method of biometric identification or verification of individuals using optical spectroscopy | |
| JP5292821B2 (en) | Vein image acquisition device and vein image acquisition method | |
| US9808154B2 (en) | Biometric identification via retina scanning with liveness detection | |
| US20070092115A1 (en) | Method and system for detecting biometric liveness | |
| WO2006088042A1 (en) | Biometric discrimination device, authentication device, and biometric discrimination method | |
| US20050249390A1 (en) | Method and apparatus for discriminating ambient light in a fingerprint scanner | |
| Crisan et al. | A low cost vein detection system using near infrared radiation | |
| WO2005002441A1 (en) | Organism eye judgment method and organism eye judgment device | |
| JP2006288872A (en) | Blood vessel image input apparatus, blood vessel image constituting method, and personal authentication system using the apparatus and method | |
| JP5811386B2 (en) | Authentication device, authentication prism body, and authentication method | |
| US9971948B1 (en) | Vein imaging using detection of pulsed radiation | |
| JP5811385B2 (en) | Authentication device, authentication prism body, and authentication method | |
| JP3848953B2 (en) | Living body eye determination method and living body eye determination device | |
| CN110741382A (en) | Biological feature recognition device and method and electronic equipment | |
| CN216014317U (en) | Transmission-type vein collection module and vein identification system | |
| JP2020123068A (en) | Biometric authentication device, biometric authentication method, and computer program | |
| KR102015118B1 (en) | A Vessels Pattern Recognition Based Biometrics Machine using Laser Speckle Imaging and Methods Thereof | |
| JP4527088B2 (en) | Living body eye determination method and living body eye determination device | |
| EP3651062B1 (en) | A method and a system for biometric identification of a subject | |
| WO2022176177A1 (en) | Imaging device and imaging method | |
| WO2017062189A1 (en) | Biometric identification via retina scanning with liveness detection |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |