KR20180081356A - 지문 이미지의 왜곡을 처리하는 방법 및 장치 - Google Patents

지문 이미지의 왜곡을 처리하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지문 이미지의 왜곡을 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 하우징, 상기 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고, 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재, 상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이(160), 상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서 및 상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하고, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하고, 상기 상황 정보에 기반하여, 상기 생체 정보를 인식하도록 설정될 수 있다.

Description

지문 이미지의 왜곡을 처리하는 방법 및 장치{METHOD FOR PROCESSING DISTORTION OF FINGERPRINT IMAGE AND APPARATUS THEREOF}
본 발명은 지문 이미지의 왜곡을 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
스마트폰 등 휴대용 전자 장치를 통해 제공되는 다양한 서비스 및 부가 기능들이 점차 확대되고 있다. 이러한 전자 장치의 효용 가치를 높이고, 다양한 사용자들의 욕구를 만족시키기 위해서 통신 서비스 제공자 또는 전자 장치 제조사들은 다양한 기능들을 제공하고 다른 업체와의 차별화를 위해 전자 장치를 경쟁적으로 개발하고 있다.
전자 장치의 성능이 고도화됨에 따라 휴대용 전자 장치에도 다양한 생체 인식 기술이 적용되고 있다. 다양한 생체 인식 기술 중 가장 보편적으로 사용되고 있는 것은 지문 인식 기술이다. 지문 인식을 통한 사용자 인증은 보안성이 뛰어나며 인증 방법이 간단하다는 장점이 있다.
지문 인식은 서로 다른 지문의 굴곡 유형을 파악한 후, 지문의 갈라진 점, 이어진 점 및 끝점을 촬영하여 각 지문의 특징을 좌표로 획득하는 과정을 거며, 획득된 좌표를 기존 데이터와 대조하여 신분을 확인한다. 지문을 촬영하는 스캐너로써, 스와이프(swipe) 방식으로 지문 데이터를 획득하는 선-스캔(line-scan) 방식의 스캐너와 터치(touch) 방식으로 지문 데이터를 획득하는 영역-스캔(area-scan) 방식의 스캐너가 있다.
한편, 디스플레이 통합형 지문 센서(display integrated fingerprint-sensor)를 포함하는 전자 장치는 디스플레이의 표면 또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버를 지문 획득 영역으로 이용할 수 있으며, 디스플레이의 표면 또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버에 접촉된 손가락으로부터 지문과 관련된 정보를 획득하여 사용자를 등록하거나 사용자를 인증할 수 있다.
일반적으로, 디스플레이는 사용자에게 정보를 표시하는 역할을 하므로 전자 장치의 외측면에 구비되어 외부로 노출될 수 있다. 외부로 노출된 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)는 각종 오물, 스크래치(scratch), 크랙(crack) 또는 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)를 보호하는 액정필름과 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버) 사이의 공기 방울 등 다양한 요인에 의해 오염될 수 있다. 만약 전자 장치가 오염된 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)를 이용하여 지문 인식을 수행할 경우, 오염 물질에 의해 왜곡된 지문 이미지가 획득되는 문제점이 발생할 수 있다. 왜곡된 지문 이미지를 이용하여 사용자 인증을 수행할 경우, 사용자 인증 결과에 오류가 발생할 수 있으며, 왜곡된 지문 이미지가 데이터 베이스에 저장되어 지문 인식의 기초 정보로 활용될 경우, 전자 장치의 지문 인식률은 지속적으로 낮아질 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 디스플레이 통합형 지문 센서를 통해 지문 인식을 수행함에 있어 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)의 오염을 식별하는 방법 및 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)의 오염으로 인해 왜곡된 지문 이미지를 보정하는 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 하우징, 상기 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고, 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재, 상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이(160), 상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서 및 상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하고, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하고, 상기 상황 정보에 기반하여, 상기 생체 정보를 인식하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 하우징, 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고, 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재, 상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이(160), 상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서 및 상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함하는 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하는 동작, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하는 동작 및 상기 상황 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 생체 정보를 인식하도록 설정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예에 따르면, 디스플레이 통합형 지문 센서를 포함하는 전자 장치는 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)에 발생한 오염을 식별할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예에 따르면, 디스플레이 통합형 지문 센서를 포함하는 전자 장치는 디스플레이(또는 디스플레이 상의 투명 커버)의 오염으로 인해 왜곡된 지문 이미지를 보정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 포함하는 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4a 내지 4d는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성 요소를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 템플릿을 등록하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 오염된 지문 이미지가 획득되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 식별하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 획득 영역의 오염을 식별하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 마스킹 이미지를 이용하여 오염을 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하고, 지문 이미지를 등록하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 마스킹하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14a 내지 14c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정 및 소실되는 부분을 식별하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 15a 내지 15b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에서 소실되는 부분을 보상하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 16a 내지 16b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 제거하는 가이드 또는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 측면을 도시한다.
도 18은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서, "∼하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "∼에 적합한," "∼하는 능력을 가지는," "∼하도록 변경된," "∼하도록 만들어진," "∼를 할 수 있는," 또는 "∼하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "∼하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "∼할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하여, 다양한 실시예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스(110)는 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.
메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(145)는 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.
디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐트(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.
통신 인터페이스(170)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.
무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 하우징, 상기 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고, 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재, 상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이(160), 상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서 및 상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하고, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하고, 상기 상황 정보에 기반하여, 상기 생체 정보를 인식하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 이미지를 획득하고, 상기 획득된 이미지는, 상기 지문 센서에 지문이 입력되기 전에 캡쳐된 제1 이미지, 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력되는 동안 캡쳐된 제2 이미지 및 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력된 후에 캡쳐된 제3 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 및 제3 이미지 중 적어도 하나에 포함된 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염을 확인하고, 상기 확인된 오염에 기초하여, 상기 제2 이미지에 포함된 지문 이미지를 수정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 전자 장치는 메모리를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 수정된 지문 이미지 및 상기 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 지문 이미지를 비교하여, 상기 수정된 지문 이미지에 대한 인증을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 확인된 상황 정보에 대응하는 제거 가이드를 상기 디스플레이를 통해 출력하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 확인된 상황 정보에 기초하여, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염의 영향을 받지 않는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서의 감지 모드와 관련된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호에 기초하여, 상기 지문 센서의 동작 시점 및 상기 지문 센서의 이미지 획득 속도 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 이미지를 획득하고, 상기 획득된 이미지를 복수의 픽셀들로 구분하고, 상기 구분된 복수의 픽셀들을 이용하여 상기 획득된 이미지의 공간 평균값(spatial average)을 계산하고, 상기 계산된 공간 평균값에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하고, 상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하고, 상기 구분된 복수의 픽셀들 각각의 시간에 따른 변화량을 계산하고, 상기 계산된 변화량에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하고, 상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수의 이미지들 중 연속하여 획득된 제1 이미지 및 제2 이미지를 선택하고 상기 선택된 제1 이미지 및 제2 이미지에 기초하여 차분 영상을 획득하고, 상기 획득된 차분 영상에 기초하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하고, 상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 바이너리 이미지(binary image)로 변환하고, 상기 변환된 바이너리 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하고, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 흰색 픽셀에 대응하는 영역을 마스킹 픽셀(masking pixel)로 식별하고, 상기 식별된 마스킹 픽셀을 이용하여, 상기 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210) 는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.
통신 모듈(220)(예: 통신 인터페이스(170))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227), NFC 모듈(228) 및 RF 모듈(229)를 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.
메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.
입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(252), (디지털) 펜 센서(254), 키(256), 또는 초음파 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.
디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 프로젝터(266), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(252)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(252)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(272), USB(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.
인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(201))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)은 커널(320)(예: 커널(141)), 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143)), (API(360)(예: API(145)), 및/또는 어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.
커널(320)은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330) 는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(341), 윈도우 매니저(342), 멀티미디어 매니저(343), 리소스 매니저(344), 파워 매니저(345), 데이터베이스 매니저(346), 패키지 매니저(347), 커넥티비티 매니저(348), 노티피케이션 매니저(349), 로케이션 매니저(350), 그래픽 매니저(351), 또는 시큐리티 매니저(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370)의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(345)는, 예를 들면, 배터리의 용량 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 파워 매니저(345)는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.
커넥티비티 매니저(348)는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(349)는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(350)는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API(360)는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.
어플리케이션(370)은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 와치(384), 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서(210)), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.
도 4a 내지 4d는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(400)(예: 전자 장치(101 또는 201))는, 디스플레이(410)(예: 디스플레이(160 또는 260)) 및 디스플레이 통합형 지문 센서(display integrated fingerprint-sensor, 420)를 포함할 수 있다.
디스플레이(410)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(410)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐트(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)를 표시할 수 있다. 디스플레이(410)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 또한, 디스플레이(410)는 디스플레이(410) 상에 위치한 투명 커버를 통해 외부로 정보를 표시할 수 있다.
이하, 본 문서에서 사용되는 디스플레이는 특별한 설명이 없는 한 투명 커버(예: 1710)를 포함한 일체로서의 디스플레이를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, 디스플레이의 오염은 디스플레이(예: 1740) 상에 위치한 투명 커버(예: 1710)에 발생한 오염을 의미할 수 있다. 또한, 디스플레이의 오염은 디스플레이(예: 1740) 상에 위치한 투명 커버(예: 1710)와 디스플레이(예: 1740) 사이에 발생한 오염을 의미할 수 있다. 또한, 디스플레이의 오염은 디스플레이(예: 1740)를 구성하는 적어도 하나의 픽셀의 크랙을 의미할 수 있다. 상기 실시 예 및 상기 실시 예에서 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 예로서 한정하기 위해 개시된 것이 아니며, 본 문서에 기재된 기술에 대한 다양한 실시 예 중 일부로서 이해되어야 한다.
디스플레이 통합형 지문 센서(420)는 디스플레이(410)와 전기적으로 연결될 수 있으며, 디스플레이(410)의 일부 영역에 접촉된 사용자의 손가락으로부터 지문 이미지를 획득할 수 있다.
디스플레이 통합형 지문 센서(420)는 디스플레이(410) 및 센서 구조의 배치 방법에 따라 다양한 형태로 구성될 수 있다. 예를 들어, 인/온-커버 글래스형(in/on-cover glass)은 지문 이미지를 획득하기 위한 센싱 구조 또는 전극이 투명 커버의 표면에 프린팅되거나 식각(蝕刻, etching)을 통해 배치된 것을 의미한다. 여기서, 투명 커버는 디스플레이를 보호하기 위해 디스플레이 위에 구비될 수 있는 커버를 의미할 수 있다. 오버-디스플레이형(over-display)은 지문 이미지를 획득하기 위한 센싱 구조 또는 전극이 디스플레이 패널 위에 배치된 것을 의미하는 것으로서, 인/온-커버 글래스형(in/on-cover glass)을 포함할 수 있다. 언더-디스플레이형(under-display)은 지문 이미지를 획득하기 위한 센싱 구조 또는 전극이 디스플레이 패널 아래에 배치된 것을 의미한다. 인-디스플레이형(in-display)은 지문 이미지를 획득하기 위한 센싱 구조 또는 전극이 디스플레이 패널의 픽셀들 내부 영역 또는 픽셀 사이의 블랙 매트릭스(black matrix) 영역에 배치된 것을 의미한다.
디스플레이 통합형 지문 센서(420)는 지문 이미지를 획득하는 방식에 따라 광학 방식, 정전 방식 및 초음파 방식으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 광학 방식은 감광 다이오드를 통해 손가락 표면을 캡쳐하여 지문 이미지를 획득하는 방식을 의미한다. 정전 방식은 지문이 전극과 닿는 부분(마루)은 감지되고, 지문이 전극과 닿지 않는 부분(골)은 감지되지 않는 원리를 이용하여 지문 이미지를 획득하는 방식을 의미한다. 초음파 방식은 피에조(piezo) 원리에 기초하여 초음파를 생성한 후, 지문의 골과 마루에 맞고 반사되는 초음파들의 경로차를 이용하여 지문 이미지를 획득하는 방식을 의미한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 통합형 지문 센서(420)의 센싱 영역의 크기(또는 모양) 및 위치는 다양하게 결정될 수 있다. 도 4a 내지 4d에 도시된 바와 같이, 디스플레이 통합형 지문 센서(420)의 센싱 영역은 직사각형 또는 정사각형 모양으로 배치될 수 있으며, 디스플레이(410)의 크기의 일부 또는 전체에 대응하는 크기로 배치될 수 있다. 한편, 디스플레이 통합형 지문 센서(420)의 센싱 영역의 크기(또는 모양) 및 위치는 도 4a 내지 4d에 도시된 실시 예로 한정되지 않으며, 전자 장치(400)는 다양한 모양의 센싱 영역 및 복수의 센싱 영역을 포함할 수 있다.
이하에서 사용되는 용어 중 지문 템플릿(template)은 전자 장치에 등록 및 저장된 사용자의 지문 이미지 또는 지문 정보를 의미할 수 있다. 지문 템플릿은 사용자의 지문에 대응하는 이미지 형태로 저장될 수 있고, 보안을 위해 사용자의 지문에서 특징점을 추출하여 변형 및 암호화하는 과정을 거친 정보 형태로 저장될 수도 있다. 또한, 지문 템플릿은 트러스트존(TrustZoneTM)과 같은 기술을 통해 타 데이터들과 분리된 영역에 저장될 수 있다. 저장된 지문 템플릿은 새롭게 획득된 지문 이미지에 대한 인증을 수행할 때, 새롭게 획득된 지문 이미지의 비교 대상이 되는 기준 이미지로서 이용될 수 있다. 예를 들어, 새롭게 입력된 지문 이미지에 대응하는 사용자가 저장된 지문 템플릿에 대응하는 사용자와 일치하는지 여부를 판단하기 위해, 새롭게 입력된 지문 이미지와 저장된 지문 템플릿을 비교할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성 요소를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101, 201, 또는 400)는, 프로세서(500), 메모리(510) 및 지문 센서(520)를 포함할 수 있다.
프로세서(500)는 전자 장치 내 타 구성 요소들과 전기적으로 연결될 수 있으며, 외부로부터 입력된 신호에 기초하여 전자 장치 내 타 구성 요소들을 제어할 수 있다. 프로세서(500)는 영상 분석부(501), 오염 판단부(503), 오염 처리부(505), 지문 등록 관리부(507) 및 지문 인증부(509) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
영상 분석부(501)는 지문 센서(520)를 통해 획득된 지문 이미지를 분석할 수 있다. 예를 들어, 영상 분석부(501)는 복수의 지문 이미지들을 비교하거나 단일 지문 이미지에 포함된 복수의 픽셀들을 비교하여, 복수의 지문 이미지들 또는 복수의 픽셀들 간의 공통점 및 차이점을 검출할 수 있다. 또한, 영상 분석부(501)는 지문 이미지에 포함된 복수의 픽셀들에 대한 콘트라스트(contrast)를 식별할 수 있다. 또한, 영상 분석부(501)는 지문 이미지에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 시간에 따른 픽셀값 변화량을 계산할 수 있다. 또한, 영상 분석부(501)는 지문 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별하기 위한 이미지 처리 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 분석부(501)는 그레이 스케일(gray scale)로 표현된 지문 이미지가 흑백(black/white)으로 표현될 수 있도록, 지문 이미지에 대한 이미지 처리 동작을 수행할 수 있다.
오염 판단부(503)는 영상 분석부(501)응 통해 분석된 지문 이미지를 이용하여, 지문 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 오염 판단부(503)는 지문 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별함으로써, 디스플레이의 오염 여부를 판단할 수 있다. 지문 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염이 식별된 경우, 오염 판단부(503)는 식별된 오염의 종류, 위치 및 크기 등을 판단할 수 있다. 오염 판단부(503)는 메모리(510)에 미리 저장된 데이터에 기초하여 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 또한, 오염 판단부(503)는 식별된 오염과 관련된 정보를 다시 메모리(510)에 저장할 수 있으며, 저장된 정보를 다른 오염을 식별하는데 이용할 수 있다.
오염 처리부(505)는 오염 판단부(503)를 통해 식별된 오염으로 인해 발생할 수 있는 지문 인식률의 저하 또는 사용자 인증의 요류를 막기 위해, 획득된 지문 이미지를 수정하거나 식별된 오염을 제거하는 방법과 관련된 컨텐트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 오염 처리부(505)는 식별된 오염으로 인해 지문 이미지에 왜곡이 발생한 부분을 수정할 수 있다. 또한, 오염 처리부(505)는 식별된 오염이 제거가 가능한 것으로 판단될 경우, 식별된 오염을 제거하는 방법과 관련된 컨텐트를 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. 전자 장치의 사용자는 디스플레이를 통해 표시된 컨텐트에 기초하여, 오염 판단부(503)를 통해 식별된 오염을 제거할 수 있다. 또한, 오염 처리부(505)는 식별된 오염이 제거가 불가능한 것으로 판단될 경우, 지문 센서(520)를 통한 사용자 인증이 불가능함을 나타내는 컨텐트를 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. 전자 장치의 사용자는 디스플레이를 통해 표시된 컨텐트에 기초하여, 다른 인증 수단(예: 홍채 인식 또는 비밀번호 입력 등)을 통해 사용자 인증을 수행할 수 있다.
지문 등록 관리부(507)는 지문 센서(520)를 통해 획득된 지문 이미지를 사용자의 지문 템플릿으로 등록하고, 등록된 지문 템플릿을 전자 장치의 메모리(510)에 저장할 수 있다. 전자 장치에 등록 및 저장된 지문 템플릿은 사용자 인증을 수행할 때, 새롭게 획득된 지문 이미지의 비교 대상이 되는 기준 이미지로서 이용될 수 있다. 지문 등록 관리부(507)는 지문 인증부(509)에서 이루어진 지문 인증 결과에 기반하여, 메모리(510)에 저장된 지문 템플릿들 중 적어도 하나를 업데이트 할 수 있다.
지문 인증부(509)는 지문 센서(520)를 통해 획득된 지문 이미지 또는 오염 처리부(505)를 통해 수정된 지문 이미지와 메모리(510)에 저장된 지문 템플릿이 일치하는지 여부를 판단하는 매칭 알고리즘을 수행할 수 있다. 또한, 지문 인증부(509)는 매칭 알고리즘을 수행한 결과에 기초하여, 사용자 인증을 수행할 수 있다.
메모리(510)는 지문 센서(520)를 통해 획득된 지문 이미지, 오염 처리부(505)를 통해 수정된 지문 이미지 및 지문 등록 관리부(507)를 통해 등록된 지문 템플릿을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(510)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(510)는 전자 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(510)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다.
지문 센서(520)는 디스플레이 통합형 지문 센서(420)를 의미하는 것으로서, 전자 장치의 디스플레이(410)와 연결될 수 있다. 예를 들어, 지문 센서(520)는 디스플레이(410)와 전기적 결합을 통해 연결될 수 있다. 지문 센서(520)는 지문 이미지를 획득하기 위한 센싱 구조 또는 전극이 디스플레이(410)의 적어도 일부 영역에 배치되는 물리적 결합을 통해 연결될 수 있다.
지문 센서(520)는 전자 장치에 구비된 디스플레이(410)를 지문 획득 영역으로 이용할 수 있다. 예를 들어, 지문 센서(520)는 디스플레이 패널의 상단(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버), 하단 또는 디스플레이 패널의 내부 영역에 배치된, 지문 이미지를 획득하기 위한 센싱 구조 또는 전극을 통해 지문 이미지를 획득할 수 있다.
상기한 실시 예들은, 본 문서에 개시되는 전자 장치의 구성 요소를 설명하기 위한 실시 예들로서, 일부 구성 요소들의 역할은 통합되거나 더욱 세분화될 수 있다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101, 201, 또는 400)를 이용하여 지문 템플릿을 등록하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
동작 610에서, 전자 장치의 프로세서(예: 프로세서(120 또는 210))는 지문 템플릿을 등록하는 것과 관련된 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 사용자가 지문 템플릿을 등록하기 위해, 지문 이미지를 등록할 수 있는 어플리케이션을 실행할 수 있다. 어플리케이션 실행에 대응하여, 전자 장치의 프로세서는 지문 센서를 활성화시킬 수 있다.
전자 장치의 지문 센서는 전력관리의 효율을 고려하여, 사용되지 않을 때는 비활성화(sleep) 상태로 동작할 수 있다. 전자 장치의 프로세서는 지문 입력과 관련된 신호가 수신되면, 지문 센서를 활성화시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 지문 센서가 광학식일 경우, 프로세서는 지문 이미지를 획득하기 위해 광원(백라이트)을 활성화할 수 있다. 광원은 지문 센서의 위치나 광원의 타입에 따라 다양하게 구비될 수 있다.
지문 센서는 전자 장치의 디스플레이로부터 출력되는 빛을 광원으로 이용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 디스플레이가 아몰레드(AMOLED) 디스플레이인 경우, 광원은 아몰레드 디스플레이를 구성하는 픽셀 자체의 발광이 될 수 있다. 전자 장치의 디스플레이가 LCD 디스플레이인 경우, 광원은 LCD 백라이트가 될 수 있다. 지문 센서는 전자 장치에 구비된 별도의 LED 또는 적외선 다이오드(IRED) 등의 광원 모듈을 광원으로서 이용할 수 있다. 프로세서는 광원을 활성화시킴으로서, 지문 센서를 활성화시킬 수 있다.
동작 620에서, 전자 장치의 프로세서는 활성화된 지문 센서를 통해 지문 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따른 지문 센서는 디스플레이 통합형 지문 센서로서, 전자 장치의 디스플레이를 지문 획득 영역으로 이용할 수 있다. 프로세서는 디스플레이와 접촉한 사용자의 손가락으로부터 적어도 하나의 지문 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서가 지문 센서를 통해 획득한 지문 이미지에는 사용자의 손가락이 디스플레이와 접촉하기 전에 지문 센서를 통해 캡쳐된 디스플레이의 이미지, 사용자의 손가락이 디스플레이와 접촉 중일 때 지문 센서를 통해 캡쳐된 이미지 및 디스플레이와 접촉한 사용자의 손가락이 디스플레이와 떨어진 후에 지문 센서를 통해 캡쳐된 디스플레이의 이미지 중 적어도 하나의 이미지가 포함될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 활성화된 지문 센서를 통해, 사용자의 손가락이 디스플레이의 지문 획득 영역과 접촉하지 않은 상태의 디스플레이를 캡쳐할 수 있다. 다시 말해, 프로세서는 활성화된 지문 센서를 통해 비어있는 디스플레이의 표면을 캡쳐할 수 있다.
지문 센서를 통해 지문 이미지가 획득되면, 프로세서는 지문 센서를 통해 획득된 지문 이미지에 왜곡이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 사용자의 손가락이 디스플레이와 접촉하기 전에 지문 센서를 통해 캡쳐된 디스플레이의 이미지를 통해 디스플레이 상의 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이와 접촉한 사용자의 손가락이 디스플레이와 떨어진 후에 지문 센서를 통해 캡쳐된 디스플레이의 이미지를 통해 디스플레이 상의 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 이렇게 식별된 오염에 기초하여, 프로세서는 획득된 지문 이미지에 왜곡이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 획득된 지문에 왜곡이 발생한 경우, 프로세서는 획득된 지문 이미지를 수정할 수 있다.
동작 630에서, 전자 장치의 프로세서는 활성화된 지문 센서를 통해 획득된 지문 이미지를 사용자의 지문 템플릿으로 등록할 수 있다. 동작 620에서 획득된 지문 이미지 또는 수정된 지문 이미지는 사용자의 지문 템플릿으로 등록될 수 있으며, 전자 장치의 메모리에 저장될 수 있다.
동작 640에서, 전자 장치의 프로세서는 등록된 지문 템플릿에 기초하여, 사용자 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 지문 템플릿에 대한 등록이 완료된 후, 프로세서는 사용자 인증과 관련된 요청을 수신할 수 있다. 프로세서는 새롭게 획득된 지문 이미지 또는 새롭게 수정된 지문 이미지와 메모리에 저장된 지문 템플릿을 비교하는 과정을 통해, 새롭게 획득된 지문 이미지 또는 새롭게 수정된 지문 이미지가 사용자의 지문 이미지인지 여부를 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 오염된 지문 이미지가 획득되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(700)(예: 전자 장치(101, 201, 또는 400)는 디스플레이(710), 디스플레이 통합형 지문 센서(이하, 지문 센서) 및 프로세서(미도시)를 포함할 수 있다. 프로세서는 지문 센서를 통해, 디스플레이 상의 지문 획득 영역(720)과 접촉한 손가락에 대응하는 지문 이미지(730)를 획득할 수 있다.
디스플레이(710)는 사용자에게 정보를 표시하는 역할을 하므로 전자 장치(700)의 외측면에 구비되어 외부로 노출될 수 있다. 외부로 노출된 디스플레이(710) 또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버는 스크래치(740) 또는 오물(745) 등에 의해 오염될 수 있다. 오염된 지문 획득 영역(720)을 통해 획득된 지문 이미지(730)는 상기 적어도 하나의 오염을 포함할 수 있다.
프로세서는 지문 획득 영역(720)에 존재하는 적어도 하나의 오염을 식별하기 위해 지문 센서의 동작 모드를 변경할 수 있다. 예를 들어, 지문 센서의 인식률이 임계치보다 낮아지거나 획득된 이미지에 포함된 지문 이미지에 왜곡이 발생한 것으로 판단될 경우, 프로세서는 지문 센서의 동작 모드를 기본 모드에서 오염 감지 모드로 변경할 수 있다.
지문 센서의 기본 모드는 지문 획득 영역(720)에 입력된 사용자의 손가락으로부터 지문을 획득하기에 적합한 모드를 의미할 수 있다. 기본 모드로 활성화된 지문 센서는 지문 획득 영역(720) 상의 오염을 식별하기 위한 이미지를 획득하는데 적합하지 않을 수 있다.
지문 센서의 오염 감지 모드는 지문 획득 영역(720) 상의 적어도 하나의 오염을 식별하기에 적합한 모드를 의미할 수 있다. 오염 감지 모드로 활성화된 지문 센서는 지문 획득 영역(720)에 입력된 손가락이 없더라도, 지문 획득 영역(720)을 캡쳐할 수 있다. 오염 감지 모드로 활성화된 지문 센서는 기본 모드로 활성화된 지문 센서에 비해 지문 획득 영역(720)을 캡쳐하는 속도가 높을 수 있다. 오염 감지 모드로 활성화된 지문 센서는 기본 모드로 활성화된 지문 센서에 비해 해상도가 높은 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 지문 획득 영역(720)의 오염 여부를 판단하기 위해, 사용자의 손가락이 지문 획득 영역(720)에 닿기 전과 닿은 후의 이미지를 획득할 수 있다. 이를 위해, 프로세서는 사용자의 손가락이 지문 센서에 닿았다가 떨어지는 순간을 연속적으로 복수 회 캡쳐할 수 있다. 예를 들어, 기본 모드로 활성화된 지문 센서의 캡쳐 속도가 5 frame/sec라면, 오염 감지 모드로 활성화된 지문 센서의 캡쳐 속도는 20 frame/sec일 수 있다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 식별하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101, 201, 400, 또는 700)는 디스플레이, 디스플레이 통합형 지문 센서(이하, 지문 센서) 및 프로세서를 포함할 수 있다.
전자 장치의 프로세서는 획득된 적어도 하나의 이미지에 포함된 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역 상의 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 다음은 프로세서에서 획득된 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별하는 방법에 대한 실시 예들이다.
<1> 제1 오염 식별 방법
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 지문 센서에 지문이 1회 입력될 때, 연속하는 복수의 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서는 획득된 복수의 이미지들 각각을 픽셀 단위로 분석하기 위해, 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분할 수 있다. 예를 들어, 연속하여 획득된 T장의 이미지들 각각이 가로로 N개의 픽셀, 세로로 M개의 픽셀을 가지는 이미지라고 가정했을 때, t번째로 획득된 이미지는 수학식 1로 정의될 수 있다. t는 복수의 이미지 각각이 획득된 시간 또는 순서를 나타내는 변수로서, 본 실시 예에서는 획득된 순서를 나타내는 것으로 이해될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, n, m 및 t는 자연수로 정의될 수 있다. 예를 들어, I(1,2,3)은 연속하여 획득된 T장의 이미지들 중 3번째로 획득된 이미지를 구성하는 복수의 픽셀들 중 가로로 1번째 및 세로로 2번째 픽셀에 대한 픽셀값을 의미할 수 있다. 또한, I(2,4,3)은 연속하여 획득된 T장의 이미지들 중 3번째로 획득된 이미지를 구성하는 복수의 픽셀들 중 가로로 2번째 및 세로로 4번째 픽셀에 대한 픽셀값을 의미할 수 있다. 결국, I(n, m, 3)은 연속하여 획득된 T장의 이미지들 중 3번째로 획득된 이미지를 구성하는 복수의 픽셀들에 대한 픽셀값들의 전체 집합을 의미할 수 있다. 즉, I(n, m, 3)은 연속하여 획득된 T장의 이미지들 중 3번째로 획득된 이미지를 의미할 수 있다.
이 때, 연속하여 획득된 T장의 이미지들 중 t0번째로 획득된 이미지에 대한 공간 평균(spatial average)은 하기 수학식 2로 정의될 수 있다.
Figure pat00002
또한, 연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 구성하는 복수의 픽셀들 중 공통된 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균(time average)은 하기 수학식 3으로 정의될 수 있다.
Figure pat00003
만약, 지문 센서를 통해 획득된 복수의 이미지들이 에르고딕(Ergodic) 원리를 만족하는 것으로 가정하면, 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균(time average)은 특정 시점(예를 들어, t0)에 획득된 이미지에 대한 공간 평균(spatial average)과 같다. 다시 말해, 특정 픽셀에 대한 픽셀값의 시간 평균을 구할 수 있다면, 특정 시점에 획득된 이미지에 대한 공간 평균을 구할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 픽셀 단위로 분석하기 위해, 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분할 수 있다. 수학식 3을 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 계산할 수 있다. 만약, 구분된 복수의 픽셀들 중 제1 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 시간 평균이 미리 설정된 범위 내에 있을 경우, 프로세서는 제1 픽셀이 오염되지 않은 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 구분된 복수의 픽셀들 중 제2 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 평균이 미리 설정된 범위를 벗어난 경우, 프로세서는 제2 픽셀이 오염된 것으로 판단할 수 있다.
즉, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 계산하고, 계산된 시간 평균에 기초하여 특정 시점에 획득된 이미지에 대한 공간 평균을 추정할 수 있다. 프로세서는 추정된 공간 평균에 기초하여, 특정 시점에 획득된 이미지를 구성하는 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀을 검출할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 프로세서는 연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 구성하는 복수의 픽셀들 중 공통된 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산(variance)에 기초하여, 오염된 픽셀을 검출할 수 있다.
연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 구성하는 복수의 픽셀들 중 공통된 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산은 하기 수학식 4로 정의될 수 있다.
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
은 연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 구성하는 복수의 픽셀들 중 공통된 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 의미하고,
Figure pat00006
은 상기 수학식 3에 정의된 것처럼 연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 구성하는 복수의 픽셀들 중 공통된 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균(time average)을 의미한다.
수학식 3을 이용하여, 프로세서는 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 계산할 수 있다. 또한, 계산된 시간 평균 및 수학식 4를 이용하여, 프로세서는 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 계산할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 연속하여 획득된 복수의 이미지들 각각을 픽셀 단위로 분석하기 위해, 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분할 수 있다. 수학식 3을 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 계산할 수 있다. 또한, 계산된 시간 평균 및 수학식 4를 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 분산을 계산할 수 있다. 만약, 구분된 복수의 픽셀들 중 제3 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 분산이 미리 설정된 임계치보다 작을 경우, 프로세서는 제3 픽셀이 오염된 것으로 판단할 수 있다. 왜냐하면, 분산이 작다는 것은 픽셀값의 변화량이 작다는 것을 의미하고, 픽셀값의 변화량이 작다는 것은 해당 픽셀에 변하지 않는 영구적인 오염이 있는 것으로 판단할 수 있기 때문이다. 반면에, 구분된 복수의 픽셀들 중 제4 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 분산이 미리 설정된 임계치보다 크거나 같을 경우, 프로세서는 제4 픽셀이 오염되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
제1 오염 식별 방법에 따르면, 프로세서는 사용자를 인증 하는 과정에서 누적된 복수의 이미지들을 이용하여 복수의 이미지들로부터 공통적으로 추출되는 오염을 검출할 수 있다.
<2> 제2 오염 식별 방법
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 미리 저장된 기준 이미지의 픽셀들 각각에 대응되는 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 각각의 변화량을 이용하여, 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 오염된 픽셀을 검출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 메모리에는 기준 이미지 및 기준 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균이 미리 저장될 수 있다. 프로세서는 미리 저장된 기준 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 이용하여, 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 구할 수 있다.
새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균은 하기 수학식 5로 정의될 수 있다. 즉, 미리 저장된 기준 이미지는 이전 시점을 의미하는 t-1 시간에 획득된 이미지로 가정하고, 새롭게 획득된 이미지는 현재 시점을 의미하는 t 시간에 획득된 이미지로 가정할 수 있다. t는 복수의 이미지 각각이 획득된 시간 또는 순서를 나타내는 변수로서, 본 실시 예에서는 획득된 시간을 나타내는 것으로 이해될 수 있다.
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
은 미리 저장된 기준 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 의미하고,
Figure pat00009
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 의미하고,
Figure pat00010
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값을 의미한다. 알파(α)는 망각 인자(forgetting factor)이며, 0보다 크고 1보다 작은 값을 가질 수 있다.
수학식 5를 이용하여, 프로세서는 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값들의 시간 평균을 계산할 수 있다. 또한, 프로세서는 계산된 시간 평균에 기초하여, 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값들의 분산을 계산할 수 있다.
새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산은 하기 수학식 6으로 정의될 수 있다.
Figure pat00011
여기서,
Figure pat00012
은 미리 저장된 기준 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 의미하고,
Figure pat00013
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 의미하고,
Figure pat00014
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값을 의미하고,
Figure pat00015
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 의미한다. 베타(β)는 망각 인자(forgetting factor)이며, 0보다 크고 1보다 작은 값을 가질 수 있다.
수학식 6을 이용하여, 프로세서는 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 계산할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 새롭게 획득된 이미지를 픽셀 단위로 분석하기 위해, 새롭게 획득된 이미지를 복수의 픽셀들로 구분할 수 있다. 수학식 5를 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 계산할 수 있다. 또한, 계산된 시간 평균 및 수학식 6을 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 분산을 계산할 수 있다. 만약, 구분된 복수의 픽셀들 중 제5 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 분산이 미리 설정된 임계치보다 작을 경우, 프로세서는 제5 픽셀이 오염된 것으로 판단할 수 있다. 왜냐하면, 분산이 작다는 것은 픽셀값의 변화량이 작다는 것을 의미하고, 픽셀값의 변화량이 작다는 것은 해당 픽셀에 변하지 않는 영구적인 오염이 있는 것으로 판단할 수 있기 때문이다. 반면에, 구분된 복수의 픽셀들 중 제6 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 분산이 미리 설정된 임계치보다 크거나 같을 경우, 프로세서는 제6 픽셀이 오염되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
제2 오염 식별 방법에 따르면, 프로세서는 미리 설정된 기준값을 이용하여 새롭게 획득된 이미지의 오염 여부를 판단할 수 있다. 프로세서는 획득된 이미지가 하나에 불과한 경우에도 획득된 이미지 또는 지문 획득 영역의 오염을 식별할 수 있다. 즉, 제2 오염 식별 방법은, 제1 오염 식별 방법과 달리 누적된 복수의 이미지들을 필요로 하지 않는다.
<3> 제3 오염 식별 방법
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 오염된 픽셀을 검출하기 위해, 새롭게 획득된 이미지가 획득되기 직전에 획득된 K개의 이미지들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 새롭게 획득된 이미지가 현재 시점을 의미하는 t 시간에 획득된 이미지라고 가정할 경우, 프로세서는 t-1 시간 내지 t-k 시간에 획득된 이미지들을 이용하여 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 오염된 픽셀을 검출할 수 있다.
t-1 시간 내지 t-k 시간에 획득된 이미지들을 이용하여, 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 정의하면 하기 수학식 7과 같다.
Figure pat00016
여기서,
Figure pat00017
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 의미하고,
Figure pat00018
은 t-a 시간에 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값을 의미한다. K는 자연수로 정의될 수 있으며, t 시간은 현재 시점을 의미하는 변수로서 이해될 수 있다.
수학식 7을 이용하여, 프로세서는 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값들의 시간 평균을 계산할 수 있다. 또한, 프로세서는 계산된 시간 평균에 기초하여, 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값들의 분산을 계산할 수 있다.
새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산은 하기 수학식 8로 정의될 수 있다.
Figure pat00019
여기서,
Figure pat00020
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 의미하고,
Figure pat00021
은 새롭게 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 시간 평균을 의미하고,
Figure pat00022
은 t-a 시간에 획득된 이미지의 픽셀들 중 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값을 의미한다. K는 자연수로 정의될 수 있으며, t 시간은 현재 시점을 의미하는 변수로서 이해될 수 있다.
수학식 8을 이용하여, 프로세서는 특정 픽셀 (n0, m0)에 대한 픽셀값의 분산을 계산할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 새롭게 획득된 이미지를 픽셀 단위로 분석하기 위해, 새롭게 획득된 이미지를 복수의 픽셀들로 구분할 수 있다. 수학식 7을 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 시간 평균을 계산할 수 있다. 또한, 계산된 시간 평균 및 수학식 8을 이용하여, 프로세서는 구분된 복수의 픽셀들 각각에 대한 픽셀값의 분산을 계산할 수 있다. 만약, 구분된 복수의 픽셀들 중 제7 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 분산이 미리 설정된 임계치보다 작을 경우, 프로세서는 제7 픽셀이 오염된 것으로 판단할 수 있다. 왜냐하면, 분산이 작다는 것은 픽셀값의 변화량이 작다는 것을 의미하고, 픽셀값의 변화량이 작다는 것은 해당 픽셀에 변하지 않는 영구적인 오염이 있는 것으로 판단할 수 있기 때문이다. 반면에, 구분된 복수의 픽셀들 중 제8 픽셀에 대한 픽셀값의 계산된 분산이 미리 설정된 임계치보다 크거나 같을 경우, 프로세서는 제8 픽셀이 오염되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
제3 오염 식별 방법에 따르면, 프로세서는 새롭게 획득된 이미지가 획득되기 직전에 획득된 K개의 이미지들을 이용하여 새롭게 획득된 이미지의 오염 여부를 판단할 수 있다.
<4> 제4 오염 식별 방법
일 실시 예에 따르면, 디스플레이 통합형 지문 센서의 특성상 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 오염으로 인하여, 지문 센서를 통해 획득된 지문 이미지에 블러(blur) 패턴의 왜곡이 발생될 수 있다. 이 경우, 프로세서는 하-웨이블릿 변환(Harr-wavelet transform)을 이용하여, 획득된 지문 이미지에 발생한 블러 패턴의 왜곡을 검출할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 획득된 지문 이미지에 발생한 블러의 정도(blur extent)를 파악하기 위하여, 획득된 지문 이미지를 하-웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 도메인(frequency domain)으로 변환할 수 있다. 또한, 프로세서는 주파수 도메인으로 변환된 지문 이미지의 수평 방향(horizontal)의 주파수 및 수직 방향(vertical)의 주파수에 기초하여, 멀티 이미지 피라미드(image pyramid)를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서는 생성된 멀티 이미지 피라미드와 획득된 지문 이미지를 비교하여, 획득된 지문 이미지에 포함된 엣지(edge)의 블러의 정도를 식별할 수 있다. 프로세서는 식별된 엣지의 블러의 정도에 기초하여, 획득된 지문 이미지에 발생한 왜곡 또는 획득된 지문 이미지의 오염 여부를 판단할 수 있다.
본 실시 예는, 지문 이미지에 블러 패턴의 왜곡이 많을수록 고주파 성분의 비율이 감소하는 원리에 기초한 것으로서, 제4 오염 식별 방법에 따르면, 프로세서는 주파수 도메인에서 방향 성분을 고려하지 않은 주파수 분포를 분석하여 획득된 지문 이미지에 발생한 왜곡 또는 획득된 지문 이미지의 오염 여부를 판단할 수 있다.
상기한 바와 같이, 프로세서는 획득된 이미지에 포함된 오염을 식별하기 위해 다양한 방법을 이용할 수 있다. 상기한 실시 예들은 획득된 이미지에 포함된 오염을 프로세서를 통해 식별하는 과정에서 이용될 수 있는 다양한 실시 예들 중 일부에 대한 예시에 불과하며, 상기한 실시 예들로 본 문서에 개시된 기술들을 한정하고자 함은 아니다.
동작 810에서, 전자 장치의 프로세서는 지문 센서를 통해 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 제2 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 제3 이미지를 획득할 수 있다.
동작 820에서, 전자 장치의 프로세서는 획득된 적어도 하나의 이미지에 포함된 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역 상의 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
프로세서는 손가락이 접촉하지 않은 상태에서 획득된 제1 이미지 또는 제3 이미지에서 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역 상의 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 예를 들어, 손가락과 디스플레이가 접촉하지 않은 상태에서 획득된 제1 이미지 또는 제3 이미지에는, 디스플레이 상에 존재하는 적어도 하나의 오염이 포함될 수 있다. 프로세서는 제1 이미지 또는 제3 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
프로세서는 손가락이 접촉한 상태에서 획득된 제2 이미지에서 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역 상의 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 예를 들어, 손가락과 디스플레이가 접촉한 상태에서 획득된 제2 이미지에는 왜곡된 지문 이미지가 포함될 수 있다. 프로세서는 왜곡된 지문 이미지로부터 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다.
동작 830에서, 획득된 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염이 식별된 경우, 동작 840에서, 전자 장치의 프로세서는 획득된 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 제거할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 이미지 또는 제3 이미지에서 식별된 적어도 하나의 오염에 기초하여, 제2 이미지를 수정할 수 있다. 프로세서는 제2 이미지에 포함된 지문 이미지에 발생한 왜곡에 기초하여, 제2 이미지를 수정할 수 있다.
동작 830에서, 획득된 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염이 식별되지 않은 경우, 동작 850에서, 전자 장치의 프로세서는 획득된 이미지에 포함된 지문 이미지를 사용자의 지문 템플릿으로 등록할 수 있다.
동작 850에서, 전자 장치의 프로세서는 획득된 이미지 또는 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지를 사용자의 지문 템플릿으로 등록할 수 있다. 프로세서는 등록된 지문 템플릿을 전자 장치의 메모리에 저장할 수 있다.
동작 860에서, 전자 장치의 프로세서는 등록된 지문 템플릿에 기초하여, 사용자 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 지문 템플릿에 대한 등록이 완료된 후, 프로세서는 사용자 인증과 관련된 요청을 수신할 수 있다. 프로세서는 새롭게 획득된 이미지 또는 새롭게 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지와 메모리에 저장된 지문 템플릿을 비교하는 과정을 통해, 새롭게 획득된 이미지 또는 새롭게 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지가 사용자의 지문 이미지인지 여부를 판단할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 획득 영역의 오염을 식별하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 디스플레이, 디스플레이 통합형 지문 센서 및 프로세서를 포함할 수 있다. 디스플레이 통합형 지문 센서(이하, 지문 센서)는 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역을 지문 획득 영역으로 이용할 수 있다. 프로세서는 지문 센서를 통해 지문 획득 영역에 대응하는 크기의 지문 이미지를 획득할 수 있다.
동작 910에서, 전자 장치의 프로세서는 지문 센서를 통해 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 제2 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 제3 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 910에서, 지문 센서를 통해 획득된 적어도 하나의 이미지는 그레이 스케일(gray scale) 이미지일 수 있다. 여기서, 그레이 스케일 이미지는, 그레이 스케일로 표현된 이미지를 의미한다. 예를 들어, 하나의 픽셀은 0(검정)에서 255(흰색)사이의 정수값을 가질 수 있다. 이 때, 하나의 픽셀이 가질 수 있는 총 256개의 정수값을 256단계의 밝기로 표현하면 컬러 이미지가 되고, 하나의 픽셀이 가질 수 있는 총 256개의 정수값을 8단계의 밝기로 표현하면 그레이 스케일 이미지가 된다.
동작 920에서, 프로세서는 획득된 그레이 스케일 이미지를 흑백 이미지(또는 바이너리 이미지, binary image)로 변환하고, 변환된 흑백 이미지를 전자 장치의 메모리에 저장할 수 있다.
프로세서는 미리 설정된 임계값에 기초하여, 910에서 획득된 그레이 스케일 이미지를 흑백 이미지로 변환할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서는 미리 설정된 임계값에 기초하여, 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 각각을 검정 또는 흰색으로 변환할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 임계값이 T일 경우, 하기 표 1에 기초하여 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 각각을 검정 또는 흰색으로 변환할 수 있다. 이 때, 획득된 그레이 스케일 이미지는 가로로 N개의 픽셀, 세로로 M개의 픽셀을 가지는 이미지라고 가정한다.
if (ImageGray(n, m) < T)
{
ImageBW(n, m) = 0
}else{
ImageBW(n, m) = 1
}
여기서, T는 미리 설정된 임계값을 의미하고, n은 1≤n≤N을 만족하는 자연수이고, m은 1≤m≤M을 만족하는 자연수 이다. 또한, ImageGray(n, m)는 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 가로로 n 번째 및 세로로 m 번째에 위치한 픽셀의 그레이 스케일 값을 의미하고, ImageBW(n, m)는 변환된 흑백 이미지의 픽셀들 중 가로로 n 번째 및 세로로 m 번째에 위치한 픽셀의 바이너리 값(0 또는 1)을 의미한다. 예를 들어, ImageBW(n, m) = 0 인 픽셀들은 검정색을 의미하고, ImageBW(n, m) = 1 인 픽셀들은 흰색을 의미할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 그레이 스케일 값(ImageGray(n, m))이 미리 설정된 임계값 T보다 작은 픽셀에 대하여, 바이너리 값으로 0을 할당하고, 검정색으로 표시할 수 있다. 또한, 프로세서는 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 그레이 스케일 값(ImageGray(n, m))이 미리 설정된 임계값 T보다 크거나 같은 픽셀에 대하여, 바이너리 값으로 1을 할당하고, 흰색으로 표시할 수 있다.
보다 구체적으로, 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 제1 픽셀의 그레이 스케일 값이 미리 설정된 임계값보다 작다는 것(ImageGray(n, m) < T)은, 디스플레이의 지문 획득 영역 중 제1 픽셀에 대응하는 부분이 투명하지 않음을 의미할 수 있다. 디스플레이의 지문 획득 영역 중 제1 픽셀에 대응하는 부분이 투명하지 않다는 것은 해당 부분이 오염된 것을 의미하거나, 해당 부분이 지문의 마루 부분과 접촉해 있음을 의미한다.
반면에, 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 제2 픽셀의 그레이 스케일 값이 미리 설정된 임계값보다 크거나 같다는 것(ImageGray(n, m) ≥ T)은, 디스플레이의 지문 획득 영역 중 제2 픽셀에 대응하는 부분이 투명함을 의미할 수 있다. 디스플레이의 지문 획득 영역 중 제2 픽셀에 대응하는 부분이 투명하다는 것은 해당 부분이 오염된 영역이 아님을 의미한다. 이와 동시에, 해당 부분이 지문의 골 부분과 마주보는 부분이거나 지문과 접촉하지 않은 부분임을 의미한다.
따라서, 프로세서는 변환된 흑백 이미지의 픽셀들 중 검정색 픽셀은 오염된 부분으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서는 변환된 흑백 이미지의 픽셀들 중 흰색 픽셀은 오염되지 않은 부분으로 판단할 수 있다.
동작 930에서, 프로세서는 변환된 흑백 이미지의 픽셀들 중 흰색 픽셀을 마스킹 픽셀(masking pixel)로 식별할 수 있다. 즉, 프로세서는 오염되지 않은 것으로 판단된 픽셀을 마스킹 픽셀로 식별할 수 있다. 프로세서는 식별된 마스킹 픽셀들을 포함하는 마스킹 이미지를 생성할 수 있다.
동작 940에서, 프로세서는 생성된 마스킹 이미지를 전자 장치의 메모리에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서는 전자 장치의 메모리에 기 저장된 마스킹 이미지가 있을 경우, 동작 930에서 생성된 마스킹 이미지를 이용하여 기 저장된 마스킹 이미지를 업데이트 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 기 저장된 마스킹 이미지 픽셀들 중 노-마스킹 픽셀들(마스킹 픽셀로 식별되지 않은 픽셀)을 식별할 수 있다. 또한, 프로세서는 생성된 마스킹 이미지의 마스킹 픽셀들을 식별할 수 있다. 프로세서는 기 저장된 마스킹 이미지의 노-마스킹 픽셀들과 생성된 마스킹 이미지의 마스킹 픽셀들을 비교하여, 기 저장된 마스킹 이미지의 노-마스킹 픽셀들 중 일부를 마스킹 픽셀로 업데이트 할 수 있다.
동작 950에서, 프로세서는 동작 920에서 저장된 흑백 이미지의 개수가 N을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. N은 미리 설정될 수 있는 임계치로서, 프로세서는 N이 클수록 오염을 정확하게 식별할 수 있다. 보다 구체적으로, 좀더 많은 개수의 흑백 이미지에 기초하여 마스킹 이미지를 업데이트 할수록, 프로세서는 지문 획득 영역 중 오염된 부분을 좀더 정확하게 식별할 수 있다. 예를 들어, 지문 센서를 통해 획득된 그레이 스케일 이미지 및 획득된 그레이 스케일 이미지를 변환하여 생성된 흑백 이미지의 개수가 많을수록, 동작 940의 업데이트가 많이 수행될 수 있다. 또한, 동작 940의 업데이트가 많이 수행될수록, 기 저장된 마스킹 이미지의 노-마스킹 픽셀들의 개수는 줄어들 수 있다. 다시 말해, 노-마스킹 픽셀들의 개수가 줄어들수록, 마스킹 이미지는 정교해질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 지문 센서를 통해 복수의 그레이 스케일 이미지들을 획득할 수 있다. 프로세서는 획득된 복수의 그레이 스케일 이미지들을 복수의 흑백 이미지들로 변환할 수 있다. 프로세서는 변환된 복수의 흑백 이미지들 각각으로부터, 복수의 마스킹 픽셀들을 식별할 수 있다. 프로세서는 식별된 복수의 마스킹 픽셀들을 이용하여, 복수의 마스킹 이미지들을 생성할 수 있다. 프로세서는 생성된 복수의 마스킹 이미지들을 이용하여, 기 저장된 마스킹 이미지를 업데이트 할 수 있다. 프로세서는 충분히 업데이드된 기 저장된 마스킹 이미지를 이용하여, 오염된 픽셀을 식별할 수 있다.
상기 N은 사용자의 설정에 따라 변경될 수 있으며, 프로세서는 N이 클수록 오염된 픽셀을 정확하게 식별할 수 있다.
동작 960에서, 프로세서는 업데이트된 마스킹 이미지를 이용하여, 지문 센서를 통해 획득된 이미지 또는 지문 획득 영역에 포함된 오염을 식별할 수 있다. 프로세서는 식별된 오염에 기초하여, 지문 센서를 통해 획득된 이미지에 포함된 오염을 제거할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 마스킹 이미지를 이용하여 오염을 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10에는 제1 지문 이미지(1010), 제2 지문 이미지(1020), 제3 지문 이미지(1030) 및 제4 지문 이미지(1040)가 개시되어 있다. 프로세서는 메모리에 저장된 마스킹 이미지 및 제1 지문 이미지(1010)를 이용하여, 제2 내지 제4 지문 이미지들(1020, 1030, 1040)을 획득할 수 있다.
제1 지문 이미지(1010)는 검정색으로 표시된 제1 부분(1011)과 흰색으로 표시된 제2 부분(1013)을 포함할 수 있다. 제1 부분(1011)은 지문 센서를 통해 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 그레이 스케일 값(ImageGray(n, m))이 미리 설정된 임계값 T보다 작은 픽셀들에 대응되는 영역이다. 제1 부분(1011)은 ImageGray(n, m) < T 를 만족하는 영역으로서, 오염이 식별될 가능성이 높은 부분이다. 제2 부분(1013)은 지문 센서를 통해 획득된 그레이 스케일 이미지의 픽셀들 중 그레이 스케일 값(ImageGray(n, m))이 미리 설정된 임계값 T보다 크거나 같은 픽셀들에 대응되는 영역이다. 제2 부분(1013)은 ImageGray(n, m) ≥ T 를 만족하는 영역으로서, 오염이 식별될 가능성이 낮은 부분이다.
제2 지문 이미지(1020)는 메모리에 저장된 제1 마스킹 이미지를 이용하여 제1 지문 이미지(1010)의 픽셀들 중 일부를 마스킹한 것이다. 다시 말해, 제2 지문 이미지(1020)에서 흰색으로 표시된 부분은, 제1 지문 이미지(1010)에서 흰색으로 표시된 부분(제2 부분, 1013)과 메모리에 저장된 제1 마스킹 이미지의 마스킹 픽셀에 대응하는 부분의 합집합이다.
프로세서는 메모리에 저장된 제1 마스킹 이미지를 업데이트하여 제2 마스킹 이미지를 획득할 수 있다. 제3 지문 이미지(1030)는 업데이트된 제2 마스킹 이미지를 이용하여 제2 지문 이미지(1020)의 픽셀들 중 일부를 마스킹한 것이다. 다시 말해, 제3 지문 이미지(1030)에서 흰색으로 표시된 부분은, 제2 지문 이미지(1020)에서 흰색으로 표시된 부분과 업데이트된 제2 마스킹 이미지의 마스킹 픽셀에 대응하는 부분의 합집합이다.
프로세서는 메모리에 저장된 제2 마스킹 이미지를 업데이트하여 제3 마스킹 이미지를 획득할 수 있다. 제4 지문 이미지(1040)는 업데이트된 제3 마스킹 이미지를 이용하여 제3 지문 이미지(1030)의 픽셀들 중 일부를 마스킹한 것이다. 다시 말해, 제4 지문 이미지(1040)에서 흰색으로 표시된 부분은, 제3 지문 이미지(1030)에서 흰색으로 표시된 부분과 업데이트된 제3 마스킹 이미지의 마스킹 픽셀에 대응하는 부분의 합집합이다.
만약 제3 마스킹 이미지가 충분히 업데이트된 마스킹 이미지라고 가정하였을 때, 제4 지문 이미지(1040)에 포함된 검정색으로 표시된 제3 부분(1041)은 마지막까지 마스킹되지 않은 부분으로서, 프로세서는 제3 부분(1041)을 오염된 부분으로 식별할 수 있다.
예를 들어, 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 지문 획득 영역에 제3 부분(1041)과 같은 스크래치가 존재한다고 가정하면, 지문 획득 영역을 통해 획득된 복수의 지문 이미지들은 제3 부분(1041)과 같은 오염을 포함할 수 있다. 획득된 복수의 지문 이미지들을 이용하여 도 9의 실시 예를 수행하면, 동작 960에서 프로세서는 제4 지문 이미지(1040)처럼 생긴 제3 마스킹 이미지를 획득할 수 있다. 제3 마스킹 이미지에서 흰색으로 표시된 부분은 마스킹 픽셀들이고, 검정색으로 표시된 부분은 노-마스킹 픽셀들이다. 프로세서는 제3 마스킹 이미지의 마스킹 픽셀들을 이용하여 제1 내지 제3 지문 이미지들(1010, 1020, 1030)의 픽셀들을 마스킹할 수 있으며, 그 결과 제4 지문 이미지(1040)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 충분히 업데이트된 마스킹 이미지 및 충분히 업데이트된 마스킹 이미지를 이용하여 마스킹된 지문 이미지는 동일한 모양(예: 1040)을 가질 수 있다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하고, 지문 이미지를 등록하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
동작 1110에서, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 캡쳐된 제1 이미지를 획득할 수 있다.
동작 1120에서, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 캡쳐된 제2 이미지를 획득할 수 있다.
동작 1130에서, 프로세서는 획득된 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별할 수 있다. 획득된 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 식별하는 방법으로서, 도 8의 실시 예에 따른 제1 내지 제4 오염 식별 방법이나 도 9의 실시 예에 따른 오염 식별 방법이 적용될 수 있다.
만약, 동작 1140에서, 획득된 제1 이미지에 적어도 하나의 오염이 식별되는 경우, 프로세서는 동작 1150에서 제1 이미지를 통해 식별된 적어도 하나의 오염이 제2 이미지에도 포함된 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지를 통해 식별된 적어도 하나의 오염은 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 캡쳐된 제1 이미지에 포함된 것이므로, 식별된 적어도 하나의 오염은 지문 획득 영역에 존재하는 오염일 가능성이 높다. 지문 획득 영역에 존재하는 오염은 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 캡쳐된 제2 이미지에도 포함될 수 있다.
프로세서는 제1 이미지를 통해 식별된 적어도 하나의 오염을 이용하여, 제2 이미지에 포함된 적어도 하나의 오염을 제거한 제3 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 캡쳐되었으므로, 사용자의 지문 이미지 및 적어도 하나의 오염을 모두 포함할 수 있다. 프로세서는 제1 이미지를 통해 식별된 적어도 하나의 오염을 이용하여, 제2 이미지에 포함된 사용자의 지문 이미지 및 적어도 하나의 오염 중 적어도 하나의 오염만 제거할 수 있다.
동작 1160에서, 프로세서는 획득된 제3 이미지에 포함된 지문 이미지를 사용자의 지문 템플릿으로 등록할 수 있다. 프로세서는 등록된 지문 템플릿을 전자 장치의 메모리에 저장할 수 있다.
동작 1170에서, 프로세서는 등록된 지문 템플릿에 기초하여, 사용자 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 지문 템플릿에 대한 등록이 완료된 후, 프로세서는 사용자 인증과 관련된 요청을 수신할 수 있다. 프로세서는 새롭게 획득된 이미지 또는 새롭게 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지와 메모리에 저장된 지문 템플릿을 비교하는 과정을 통해, 새롭게 획득된 이미지 또는 새롭게 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지가 사용자의 지문 이미지인지 여부를 판단할 수 있다.
만약, 동작 1140에서, 획득된 제1 이미지에 적어도 하나의 오염이 식별되지 않는 경우, 프로세서는 동작 1180에서 제2 이미지에도 적어도 하나의 오염이 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다. 프로세서는 획득된 제2 이미지에 포함된 지문 이미지를 사용자의 지문 템플릿으로 등록할 수 있다. 프로세서는 등록된 지문 템플릿을 전자 장치의 메모리에 저장할 수 있다.
동작 1190에서, 프로세서는 등록된 지문 템플릿에 기초하여, 사용자 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 지문 템플릿에 대한 등록이 완료된 후, 프로세서는 사용자 인증과 관련된 요청을 수신할 수 있다. 프로세서는 새롭게 획득된 이미지 또는 새롭게 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지와 메모리에 저장된 지문 템플릿을 비교하는 과정을 통해, 새롭게 획득된 이미지 또는 새롭게 수정된 이미지에 포함된 지문 이미지가 사용자의 지문 이미지인지 여부를 판단할 수 있다.
상기 실시 예에서는 제1 이미지로서, 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 캡쳐된 이미지를 이용하였으나, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 지문 센서를 통해 캡쳐된 이미지를 제1 이미지로 이용할 수도 있다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 디스플레이, 디스플레이 통합형 지문 센서 및 프로세서를 포함할 수 있다. 디스플레이 통합형 지문 센서(이하, 지문 센서)는 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역을 지문 획득 영역으로 이용할 수 있다. 프로세서는 지문 센서를 통해 지문 획득 영역에 대응하는 크기의 지문 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서는 지문 센서를 통해 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 제2 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 지문 센서를 통해 제3 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제1 이미지 또는 제3 이미지로서 이미지(1210)를 획득할 수 있다. 프로세서는 제2 이미지로서 이미지(1220)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 또는 제3 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하지 않은 상태에서 획득된 이미지이므로, 지문 이미지를 포함하지 않을 수 있다. 제2 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 획득된 이미지이므로 지문 이미지를 포함할 수 있다.
프로세서는 이미지(1210)에 포함된 적어도 하나의 오염이 기초하여, 이미지(1220)에 포함된 적어도 하나의 오염을 제거할 수 있다. 프로세서는 적어도 하나의 오염이 제거된 이미지(1230)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 이미지(1220)에서 이미지(1210)을 빼기 연산하여, 이미지(1220)에 포함된 적어도 하나의 오염에 대응하는 픽셀들을 제거할 수 있다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 마스킹하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 디스플레이, 디스플레이 통합형 지문 센서 및 프로세서를 포함할 수 있다. 디스플레이 통합형 지문 센서(이하, 지문 센서)는 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역을 지문 획득 영역으로 이용할 수 있다. 프로세서는 지문 센서를 통해 지문 획득 영역에 대응하는 크기의 지문 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서는 지문 센서를 통해 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 제2 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 지문 센서를 통해 제3 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제1 이미지 또는 제3 이미지로서 이미지(1310)를 획득할 수 있다. 프로세서는 제2 이미지로서 이미지(1320)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 또는 제3 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하지 않은 상태에서 획득된 이미지이므로, 지문 이미지를 포함하지 않을 수 있다. 제2 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 획득된 이미지이므로 지문 이미지를 포함할 수 있다.
프로세서는 이미지(1310)에 포함된 적어도 하나의 오염이 기초하여, 이미지(1320)에 포함된 적어도 하나의 오염을 제거할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 이미지(1310)를 통해 식별된 적어도 하나의 오염에 대응하는 부분을 마스킹 픽셀로 식별할 수 있다. 프로세서는 식별된 이미지(1310)의 마스킹 픽셀을 이용하여, 이미지(1320)에 포함된 적어도 하나의 오염에 대응하는 부분을 삭제할 수 있다. 프로세서는 적어도 하나의 오염이 마스킹된 이미지(1330)를 획득할 수 있다.
도 14a 내지 14c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정 및 소실되는 부분을 식별하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14a는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 디스플레이, 디스플레이 통합형 지문 센서 및 프로세서를 포함할 수 있다. 디스플레이 통합형 지문 센서(이하, 지문 센서)는 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역을 지문 획득 영역으로 이용할 수 있다. 프로세서는 지문 센서를 통해 지문 획득 영역에 대응하는 크기의 지문 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서는 지문 센서를 통해 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 제2 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 지문 센서를 통해 제3 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제1 이미지 또는 제3 이미지로서 이미지(1410)를 획득할 수 있다. 프로세서는 제2 이미지로서 이미지(1420)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 또는 제3 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하지 않은 상태에서 획득된 이미지이므로, 지문 이미지를 포함하지 않을 수 있다. 제2 이미지는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 획득된 이미지이므로 지문 이미지를 포함할 수 있다.
이미지(1410)에 포함된 적어도 하나의 오염에 대응하는 부분을 확대해보면, 적어도 하나의 오염에 대응하는 부분은 이미지(1415)와 같이 오염된 픽셀들로 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 또한, 이미지(1420)에 포함된 적어도 하나의 오염 및 지문 이미지에 대응하는 부분을 확대해보면, 적어도 하나의 오염 및 지문 이미지에 대응하는 부분은 이미지(1425)와 같이 오염된 픽셀들 및 지문 이미지를 구성하는 픽셀들로 구성되어 있음을 확인할 수 있다. 이 때, 오염된 픽셀들은 지문 이미지를 구성하는 픽셀들 및 지문 이미지를 구성하지 않는 픽셀들로 구분될 수 있다. 예를 들어, 도 12의 실시 예와 같이, 이미지(1425)에서 이미지(1415)를 빼기 연산하면, 프로세서는 이미지(1425)에 포함된 적어도 하나의 오염에 대응하는 픽셀들이 제거된 이미지(1430)를 획득할 수 있다. 빼기 연산을 통해 획득된 이미지(1430)는 지문 이미지를 구성하는 픽셀들 중 오염되지 않은 픽셀들(1435)만을 포함할 수 있다. 빼기 연산을 통해 제거된 오염된 픽셀들(1431, 1433)은 지문 이미지를 구성하지 않는 픽셀들(1431) 및 지문 이미지를 구성하는 픽셀들(1433)을 포함할 수 있다.
도 14b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 소실되는 부분을 식별하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 빼기 연산을 통해 제거된 오염된 픽셀들(1431, 1433) 중 지문 이미지를 구성하는 픽셀들(1433)을 오염을 처리하는 과정에서 소실된 부분이라고 판단할 수 있다.
이미지(1420)에 포함된 적어도 하나의 오염 및 지문 이미지에 대응하는 부분을 확대해보면, 적어도 하나의 오염에 대응하는 부분은 오염된 픽셀들(1441, 1443)로 구성되어 있고 지문 이미지에 대응하는 부분은 오염되지 않은 픽셀들(1445)로 구성되어 있음을 이미지(1440)를 통해 확인할 수 있다. 프로세서는 오염된 픽셀들(1441, 1443) 중 오염되지 않은 픽셀들(1445)과 맞닿은 픽셀들(1443)은 지문 이미지를 구성하는 픽셀일 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다. 다시 말해, 오염된 픽셀들(1441, 1443) 중 오염되지 않은 픽셀들(1445)과 맞닿은 픽셀들(1443)이 삭제될 경우, 프로세서는 지문 이미지를 구성하는 픽셀이 소실될 수 있다고 판단한 수 있다. 프로세서는 오염된 픽셀들(1441, 1443) 중 오염되지 않은 픽셀들(1445)과 맞닿은 픽셀들(1443)을 삭제한 후 보상하는 동작을 추가로 수행할 수 있다.
이미지(1450)는 상기 이미지(1440)에 개시된 오염된 픽셀들(1441, 1443)을 더욱 세분화된 기준으로 구분한 것이다. 보다 구체적으로, 프로세서는 오염된 픽셀들을 순수하게 오염된 제1 픽셀들(1451), 오염되지 않은 픽셀들(1455)과 맞닿은 제2 픽셀들(1453) 및 제2 픽셀들(1453)과 맞닿은 제3 픽셀들(1457)로 구분할 수 있다. 프로세서는 오염되지 않은 픽셀들(1455)과 맞닿은 제2 픽셀들(1453)은 지문 이미지를 구성하는 픽셀일 가능성이 상당히 높은 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서는 제2 픽셀들(1453)과 맞닿은 제3 픽셀들(1457)은 지문 이미지를 구성하는 픽셀일 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다. 다시 말해, 제3 픽셀들(1453)은 제2 픽셀들에 비해 지문 이미지를 구성하는 픽셀일 가능성이 상대적으로 낮지만, 확률적으로 지문 이미지를 구성하는 픽셀일 가능성이 있다.
프로세서는 제2 픽셀들(1453) 또는 제3 픽셀들(1453)을 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 소실되는 부분으로 식별할 수 있다. 프로세서는 소실된 것으로 식별된 부분을 보상하는 동작을 추가로 수행할 수 있다.
도 14c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 소실되는 부분을 식별하는 과정에서 참조 패턴을 이용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서는 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 소실되는 부분을 식별하고, 소실된 것으로 식별된 부분을 보상하는데 이용하기 위해 참조 패턴을 정의할 수 있다. 예를 들어, 참조 패턴은 지문 이미지를 구성하는 픽셀들로부터 추출되는 직선 또는 곡선 형태의 반복적인 패턴 정보일 수 있다. 참조 패턴은 이미지(1461), 이미지(1463), 이미지(1465) 및 이미지(1467)과 같이 특정 형태로 반복되는 패턴 정보일 수 있다.
이미지(1450)는 순수하게 오염된 제1 픽셀들(1451), 오염되지 않은 픽셀들(1455)과 맞닿은 제2 픽셀들(1453), 제2 픽셀들(1453)과 맞닿은 제3 픽셀들(1457) 및 오염되지 않은 제4 픽셀들(1455)을 포함할 수 있다. 프로세서는 오염되지 않은 픽셀들(1455)과 맞닿은 제2 픽셀들(1453), 제2 픽셀들(1453)과 맞닿은 제3 픽셀들(1457) 및 제4 픽셀들(1455)을 이용하여, 참조 패턴과 관련된 패턴 정보가 이미지(1450)에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 참조 패턴과 관련된 패턴 정보가 이미지(1450)에 존재하는지 여부를 판단하여, 정의된 참조 패턴과 관련된 패턴 정보(1475)가 포함된 이미지(1470)를 획득할 수 있다.
도 15a 내지 15b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에서 소실되는 부분을 보상하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 소실되는 부분을 보상할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 소실된 픽셀과 인접한 픽셀들의 픽셀값에 기초하여, 보간(interpolation)을 수행할 수 있다. 인접한 픽셀들의 픽셀값은 선형관계를 만족한다고 가정하면, 프로세서는 인접한 픽셀들의 픽셀값에 대한 선형함수를 생성할 수 있다. 인접한 픽셀들의 픽셀값들이 선형관계를 만족하지 않으면, 프로세서는 인접한 픽셀들의 픽셀값에 대한 n차 다항식을 생성할 수 있다. 프로세서는 생성된 선형함수 또는 생성된 n차 다항식을 이용하여 소실된 픽셀의 픽셀값을 추정할 수 있다.
도 15a에는 보간이 수행되기 전의 픽셀들(1510) 및 보간이 수행된 후의 픽셀들(1530)이 개시되어 있다. 보간이 수행되기 전의 픽셀들(1510) 중 제1 픽셀(1511)은 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 소실된 픽셀이다. 프로세서는 보간이 수행되기 전의 픽셀들(1510) 중 제1 픽셀(1511)을 오염을 처리하는 과정에서 소실된 픽셀이라고 식별할 수 있다. 프로세서는 소실된 것으로 식별된 제1 픽셀(1511)과 인접한 픽셀들의 픽셀값에 기초하여, 선형함수(1520)를 생성할 수 있다. 그래프(1525)를 참조하면, 프로세서는 선형함수(1520)를 이용하여, 소실된 제1 픽셀(1511, 그래프 상에서 6번 픽셀)의 픽셀값을 추정할 수 있다. 프로세서는 추정된 픽셀값을 이용하여, 제2 픽셀(1531)을 표시할 수 있다.
도 15b에는 보간이 수행되기 전의 픽셀들(1540) 및 보간이 수행된 후의 픽셀들(1560)이 개시되어 있다. 보간이 수행되기 전의 픽셀들(1540) 중 제3 픽셀(1541)은 지문 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 소실된 픽셀이다. 프로세서는 보간이 수행되기 전의 픽셀들(1540) 중 제1 픽셀(1541)을 오염을 처리하는 과정에서 소실된 픽셀이라고 식별할 수 있다. 프로세서는 소실된 것으로 식별된 제3 픽셀(1541)과 인접한 픽셀들의 픽셀값에 기초하여, n차 다항식(1550)을 생성할 수 있다. 그래프(1555)를 참조하면, 프로세서는 n차 다항식(1550)을 이용하여, 소실된 제3 픽셀(1541, 그래프 상에서 6번 픽셀)의 픽셀값을 추정할 수 있다. 프로세서는 추정된 픽셀값을 이용하여, 제4 픽셀(1561)을 표시할 수 있다.
n차 다항식을 통해 추정된 제4 픽셀(1561)의 픽셀값은 선형함수를 통해 추정된 제2 픽셀(1531)의 픽셀값보다 정확할 수 있다.
도 16a 내지 16b는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 이용하여 지문 이미지에 포함된 오염을 제거하는 가이드 또는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16a를 참조하면, 프로세서는 지문 이미지에 포함된 오염을 제거하는 가이드를 출력하거나 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하도록 전자 장치를 제어할 수 있다.
동작 1610에서, 프로세서는 지문 센서를 통해 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉하기 전에, 지문 센서를 통해 제1 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 사용자의 손가락이 접촉 중 일 때, 지문 센서를 통해 제2 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서는 디스플레이의 전부 또는 일부 영역에 대응하는 지문 획득 영역과 접촉했던 손가락이 떨어진 후에, 지문 센서를 통해 제3 이미지를 획득할 수 있다.
동작 1620에서, 프로세서는 획득된 적어도 하나의 이미지에 포함된 오염을 식별할 수 있다. 프로세서는 손가락이 접촉하지 않은 상태에서 획득된 제1 이미지 또는 제3 이미지에서 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역 상의 오염을 식별할 수 있다. 예를 들어, 손가락과 디스플레이가 접촉하지 않은 상태에서 획득된 제1 이미지 또는 제3 이미지에는, 디스플레이 상에 존재하는 오염이 포함될 수 있다. 프로세서는 제1 이미지 또는 제3 이미지에 포함된 오염을 식별할 수 있다.
프로세서는 손가락이 접촉한 상태에서 획득된 제2 이미지에서 디스플레이(또는 디스플레이 상에 위치한 투명 커버)의 적어도 일부 영역 상의 오염을 식별할 수 있다. 예를 들어, 손가락과 디스플레이가 접촉한 상태에서 획득된 제2 이미지에는 왜곡된 지문 이미지가 포함될 수 있다. 프로세서는 왜곡된 지문 이미지로부터 오염을 식별할 수 있다.
동작 1630에서, 획득된 이미지에서 오염이 식별된 경우, 동작 1640에서, 프로세서는 획득된 이미지에 포함된 오염의 종류를 판단할 수 있다. 프로세서는 획득된 이미지에 포함된 오염의 패턴 또는 오염 영역의 넓이 등에 기초하여 오염의 종류를 판단할 수 있다. 예를 들어, 오염이 선형 또는 그물형의 패턴으로 구성된 것으로 판단된 경우, 프로세서는 지문 획득 영역에 스크래치(scratch) 또는 크랙(crack)이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 오염이 원형 또는 타원형의 패턴으로 구성되거나 일정 크기 이상의 면적을 가지는 것으로 판단된 경우, 프로세서는 지문 획득 영역에 오물이 묻어 있거나 물방울이 흡착된 것으로 판단할 수 있다.
동작 1650에서, 프로세서는 판단된 오염의 종류에 기초하여, 오염이 제거 가능한 것인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 지문 획득 영역에 스크래치(scratch) 또는 크랙(crack)이 발생한 것으로 판단된 경우, 프로세서는 제거 불가능한 오염이라고 판단할 수 있다. 또한, 지문 획득 영역에 오물이 묻어 있거나 물방울이 흡착된 것으로 판단된 경우, 프로세서는 제거 가능한 오염이라고 판단할 수 있다.
만약 식별된 오염이 제거 가능한 것으로 판단된 경우, 동작 1660에서, 프로세서는 판단된 오염의 종류에 대응하는 제거 가이드를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 지문 획득 영역에 오물이 묻어 있거나 물방울이 흡착된 것으로 판단된 경우, 프로세서는 지문 획득 영역에 묻어 있는 오물 또는 흡착된 물방울을 닦도록 안내하는 컨텐트를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.
만약 식별된 오염이 제거 불가능한 것으로 판단된 경우, 동작 1670에서, 프로세서는 판단된 오염의 종류에 영향을 받지 않는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력할 수 있다. 예를 들어, 도 16b를 참조하면, 전자 장치(1600)는 디스플레이(1601)를 포함할 수 있다. 디스플레이(1601)는 지문 획득 영역(1603)을 포함할 수 있다. 전자 장치는 지문 획득 영역(1603)을 통해 지문 이미지를 획득할 수 있으며, 이외에도 홍채 인식(1605) 또는 안면 인식(1607) 등을 통한 사용자 인증 수단을 포함할 수 있다. 프로세서는 디스플레이(또는 디스플레이 사엥 위치한 투명 커버)에 스크래치 또는 크랙과 같은 제거 불가능한 오염(1609)이 존재하는 것으로 판단된 경우, 제거 불가능한 오염(1609)의 영향을 받지 않는 다른 인증 수단을 통해 사용자 인증을 수행할 수 있다. 지문 획득 영역(1603)에 제거 불가능한 오염(1609)이 존재하여 지문 센서를 통한 사용자 인증이 불가능한 경우, 홍채 인식(1605), 안면 인식(1607) 또는 비밀 번호 입력 등과 같이 제거 불가능한 오염(1609)과 관련이 없는 인증 수단을 통해 사용자 인증을 수행할 수 있다.
프로세서는 식별된 오염이 제거 불가능한 것으로 판단된 경우, 이에 대응하는 해결 방법에 대응하는 컨텐트를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 지문 획득 영역(1603)에 스크래치 또는 크랙이 존재하는 경우, 디스플레이의 교체를 안내하는 컨텐트를 출력할 수 있다. 프로세서는 디스플레이를 교체할 수 있는 서비스 센터에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 17은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 측면을 도시한다.
도 17에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101 또는 201))는 디스플레이(1740)(예: 디스플레이(160 또는 260))의 적어도 일부 영역에 사용자의 생체 정보를 감지하기 위한 생체 센서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 투명 커버(1710), 지문 센서(1730, 1744 또는 1780), 디스플레이(1740) 또는 PCB(1790, printed circuit board)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 투명 커버(1710)는 접착층(1720)를 통해 지문 센서(1730) 또는 디스플레이(1740)와 접착될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 지문 센서(1780) 실장 공간을 확보하기 위한 구조물(1750-1 및 1750-2)을 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 구조물(1750-1 및 1750-2)은 지문 센서(1780)을 보호하기 위한 실링 구조의 적어도 일부를 형성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지문 센서(1730, 1744 또는 1780)는 디스플레이(1740)의 일부 영역(예: 하나의 영역 또는 복수의 영역) 또는 디스플레이의 전체 영역(예: 디스플레이의 active area)에 형성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이의 일면(예: 상면)(예: 디스플레이의 일면 위의 별도의 층(1730) 또는 디스플레이의 픽셀들(1741 내지 1743)이 형성된 면의 적어도 일부 영역 등)에 사용자의 지문 정보를 감지할 수 있는 지문 센서(1730 또는 1744)가 형성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이의 다른 면(예: 배면)에 사용자의 지문 정보를 감지할 수 있는 지문 센서(1780)가 형성될 수 있다. 예를 들면, 지문 센서(1730, 1744 또는 1780)는, 광학 방식의 이미지 센서, 정전 방식의 송/수신 전극 패턴 또는 초음파 방식의 송/수신 모듈을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지문 센서(1730)는 접착층(1720)과 디스플레이(1740) 사이, 또는 투명 커버(1710)와 접착층(1720) 사이에 형성될 수 있다. 예를 들면, 지문 센서(1730)는 정전 방식의 송/수신 전극 패턴으로 형성될 수 있으며, 디스플레이(1740)에서 출력되는 빛의 투과율을 높이기 위해 투명한 전극으로 형성될 수 있다. 예를 들면, 지문 센서(1730)는 광학 방식의 이미지 센서 또는 초음파 방식의 송/수신 모듈도 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지문 센서(1780)는 디스플레이 다른 면(예: 배면)에 형성될 수 있다. 예를 들면, 지문 센서(1780)와 디스플레이(1740) 사이에는 지문 센서(1780)와 디스플레이(1740)간의 충격 완화 또는 이물질 유입을 방지하기 위한 탄성체(1770-1 및 1770-2)(예: 스폰지 또는 고무 등)가 형성될 수 있다. 예를 들면, 지문 센서(1780)는, 광학 방식의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서는 광원(예: 디스플레이(1740) 또는 infrared LED)으로 부터 방출되는 빛(예: 가시 광선, 적외선 또는 자외선)을 사용자의 지문에 조사(irradiate)하고, 사용자 지문으로부터 반사된 빛을 이미지 센서로 감지할 수 있다.
도 18은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시 예에 따른 전자 장치는, 하우징, 상기 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재, 상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이, 상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서 및 상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함할 수 있다.
동작 1810에서, 프로세서는 전자 장치의 지문 센서를 이용하여, 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인할 수 있다.
동작 1820에서, 프로세서는 전자 장치의 지문 센서를 이용하여, 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 전자 장치 사용자의 지문 정보를 획득할 수 있다.
동작 1830에서, 프로세서는 앞서 확인된 상황 정보에 기반하여, 생체 정보를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 획득된 지문 정보와 전자 장치의 메모리에 미리 저장된 지문 정보를 비교하는 과정을 통해 생체 정보를 인식할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서는 확인된 상황 정보에 기초하여 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염 여부를 판단할 수 있다. 만약, 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 가능한 것으로 판단될 경우, 프로세서는 확인된 상황 정보에 대응하는 제거 가이드를 전자 장치의 디스플레이를 통해 출력할 수 있다. 반면에, 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 불가능한 것으로 판단될 경우, 프로세서는 확인된 상황 정보에 기초하여 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염의 영향을 받지 않는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 획득한 이미지에 오염이 포함된 경우, 오염을 제거하고, 오염이 제거된 이미지를 이용하여 사용자의 인증을 수행할 수 있다. 오염이 제거된 이미지는 어답티브 러닝(adaptive learning)에 이용될 수 있다. 예를 들어, 오염이 제거된 이미지는 지문 템플릿으로 등록될 수 있다. 프로세서는 지문 템플릿을 등록한 이후 이루어지는 사용자의 인증 과정 등에서, 등록된 지문 템플릿의 사용 빈도 또는 매칭 정확도 등을 지속적으로 모니터링할 수 있다. 지속적인 모니터링을 수행한 결과, 등록 및 저장된 지문 템플릿보다 사용자의 인증 과정에서 새롭게 획득된 지문 이미지의 매칭 정확도가 높다고 판단되면, 프로세서는 지문 템플릿을 새롭게 획득된 지문 이미지로 교체하거나 등록 및 저장된 지문 템플릿을 업데이트할 수 있다.
또한, 전자 장치는 획득된 이미지에 포함된 오염에 대응하는 영역의 크기 또는 특성에 기반하여, 오염 제거시 획득된 지문 이미지에 발생할 수 있는 왜곡의 정도를 판단할 수 있다. 프로세서는 판단된 왜곡의 정도가 미리 설정된 임계값 이하로 판단되면, 획득된 이미지를 어답티브 러닝(adaptive learning)에 사용할 수 있다. 어답티브 러닝에 사용할 수 있는 이미지들은 지문 템플릿으로 등록될 수 있는 지문 템플릿 후보로서 전자 장치에 저장될 수 있다. 프로세서는 지문 템플릿 후보가 등록 및 저장된 지문 템플릿보다 매칭 정확도가 높다고 판단되면, 지문 템플릿 후보를 지문 템플릿으로 등록할 수 있다. 프로세서는 지문 템플릿 후보를 지문 템플릿으로 등록하는 것과 관련하여, 전자 장치의 사용자에게 확인을 받기 위해 피드백 컨텐트를 제공할 수 있다. 지문 템플릿 후보는 정식으로 등록 및 저장된 지문 템플릿에 비해 사용자 인증 결과를 왜곡할 가능성이 상대적으로 높으므로, 프로세서는 지문 템플릿 후보에 대해 플래그를 설정할 수 있다. 프로세서는 플래그가 설정된 지문 템플릿 후보를 지속적으로 모니터링하여, 사용자 인증 결과에 왜곡이 발생시키는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 전자 장치는 미리 등록 및 저장된 지문 템플릿의 적어도 일부에 기초하여, 새롭게 등록 및 저장되는 지문 템플릿을 업데이트 할 수 있다. 전자 장치는 사용자 인증을 수행한 결과, 등록 및 저장된 지문 템플릿과 새롭게 획득된 이미지가 일치하는 것으로 판단된 경우라도, 새롭게 획득된 이미지에 포함된 오염을 처리하는 과정에서 임계 개수 이상의 픽셀이 변경된 것으로 판단되면, 등록 및 저장된 지문 템플릿을 업데이트하는데 새롭게 획득된 이미지를 사용하지 않을 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 하우징, 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고, 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재, 상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이(160), 상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서 및 상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함하는 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하는 동작, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하는 동작 및 상기 상황 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 생체 정보를 인식하도록 설정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 이미지를 획득하는 동작을 더 포함하고, 상기 획득된 이미지는, 상기 지문 센서에 지문이 입력되기 전에 캡쳐된 제1 이미지, 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력되는 동안 캡쳐된 제2 이미지 및 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력된 후에 캡쳐된 제3 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 제1 이미지 및 제3 이미지 중 적어도 하나에 포함된 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염을 확인하는 동작 및 상기 확인된 오염에 기초하여, 상기 제2 이미지에 포함된 지문 이미지를 수정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 수정된 지문 이미지 및 상기 전자 장치의 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 지문 이미지를 비교하여, 상기 수정된 지문 이미지에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서의 감지 모드와 관련된 신호를 수신하는 동작 및 상기 수신된 신호에 기초하여, 상기 지문 센서의 동작 시점 및 상기 지문 센서의 이미지 획득 속도 중 적어도 하나를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 획득된 이미지를 복수의 픽셀들로 구분하는 동작, 상기 구분된 복수의 픽셀들을 이용하여 상기 획득된 이미지의 공간 평균값(spatial average)을 계산하는 동작, 상기 계산된 공간 평균값에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하는 동작 및 상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하는 동작, 상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하는 동작, 상기 구분된 복수의 픽셀들 각각의 시간에 따른 변화량을 계산하는 동작, 상기 계산된 변화량에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하는 동작 및 상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하는 동작, 상기 획득된 복수의 이미지들 중 연속하여 획득된 제1 이미지 및 제2 이미지를 선택하는 동작, 상기 선택된 제1 이미지 및 제2 이미지에 기초하여 차분 영상을 획득하는 동작 및 상기 획득된 차분 영상에 기초하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하는 동작, 상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 바이너리 이미지(binary image)로 변환하는 동작, 상기 변환된 바이너리 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하는 동작, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 흰색 픽셀에 대응하는 영역을 마스킹 픽셀(masking pixel)로 식별하는 동작 및 상기 식별된 마스킹 픽셀을 이용하여, 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치를 통해 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 확인된 상황 정보에 기초하여, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 가능한 것인지 여부를 판단하는 동작, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 가능한 것으로 판단될 경우, 상기 확인된 상황 정보에 대응하는 제거 가이드를 상기 디스플레이를 통해 출력하는 동작 및 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 불가능한 것으로 판단될 경우, 상기 확인된 상황 정보에 기초하여, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염의 영향을 받지 않는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 지문 센서를 포함하는 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하는 동작, 상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하는 동작 및 상기 상황 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 생체 정보를 인식하도록 설정하는 동작을 포함하는 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.
본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 본 문서에서 기술된 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 문서에서 기재된 기술의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 문서의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    하우징;
    상기 전자 장치의 외면의 적어도 일부를 형성하고, 상기 하우징의 적어도 일부에 배치된 투명 부재;
    상기 하우징에 적어도 일부가 수용(housed)되고, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 배치된 디스플레이;
    상기 디스플레이의 적어도 일부 영역에 형성된 지문 센서; 및
    상기 디스플레이 및 상기 지문 센서와 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하고,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하고,
    상기 상황 정보에 기반하여, 상기 생체 정보를 인식하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 이미지는,
    상기 지문 센서에 지문이 입력되기 전에 캡쳐된 제1 이미지, 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력되는 동안 캡쳐된 제2 이미지 및 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력된 후에 캡쳐된 제3 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이미지 및 제3 이미지 중 적어도 하나에 포함된 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염을 확인하고,
    상기 확인된 오염에 기초하여, 상기 제2 이미지에 포함된 지문 이미지를 수정하는 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 전자 장치는 메모리를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 수정된 지문 이미지 및 상기 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 지문 이미지를 비교하여, 상기 수정된 지문 이미지에 대한 인증을 수행하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 확인된 상황 정보에 대응하는 제거 가이드를 상기 디스플레이를 통해 출력하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 확인된 상황 정보에 기초하여, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염의 영향을 받지 않는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서의 감지 모드와 관련된 신호를 수신하고,
    상기 수신된 신호에 기초하여, 상기 지문 센서의 동작 시점 및 상기 지문 센서의 이미지 획득 속도 중 적어도 하나를 결정하는 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 이미지를 복수의 픽셀들로 구분하고,
    상기 구분된 복수의 픽셀들을 이용하여 상기 획득된 이미지의 공간 평균값(spatial average)을 계산하고,
    상기 계산된 공간 평균값에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하고,
    상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하고,
    상기 구분된 복수의 픽셀들 각각의 시간에 따른 변화량을 계산하고,
    상기 계산된 변화량에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하고,
    상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 복수의 이미지들 중 연속하여 획득된 제1 이미지 및 제2 이미지를 선택하고
    상기 선택된 제1 이미지 및 제2 이미지에 기초하여 차분 영상을 획득하고,
    상기 획득된 차분 영상에 기초하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하고,
    상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 바이너리 이미지(binary image)로 변환하고,
    상기 변환된 바이너리 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하고,
    상기 구분된 복수의 픽셀들 중 흰색 픽셀에 대응하는 영역을 마스킹 픽셀(masking pixel)로 식별하고,
    상기 식별된 마스킹 픽셀을 이용하여, 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  12. 지문 센서를 포함하는 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법에 있어서,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하는 동작;
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 상황 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 생체 정보를 인식하도록 설정하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 이미지를 획득하는 동작을 더 포함하고,
    상기 획득된 이미지는,
    상기 지문 센서에 지문이 입력되기 전에 캡쳐된 제1 이미지, 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력되는 동안 캡쳐된 제2 이미지 및 상기 지문 센서에 상기 지문이 입력된 후에 캡쳐된 제3 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 방법
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 이미지 및 제3 이미지 중 적어도 하나에 포함된 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염을 확인하는 동작; 및
    상기 확인된 오염에 기초하여, 상기 제2 이미지에 포함된 지문 이미지를 수정하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 수정된 지문 이미지 및 상기 전자 장치의 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 지문 이미지를 비교하여, 상기 수정된 지문 이미지에 대한 인증을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 지문 센서의 감지 모드와 관련된 신호를 수신하는 동작; 및
    상기 수신된 신호에 기초하여, 상기 지문 센서의 동작 시점 및 상기 지문 센서의 이미지 획득 속도 중 적어도 하나를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하는 동작;
    상기 획득된 복수의 이미지들 각각을 복수의 픽셀들로 구분하는 동작;
    상기 구분된 복수의 픽셀들 각각의 시간에 따른 변화량을 계산하는 동작;
    상기 계산된 변화량에 기초하여, 상기 구분된 복수의 픽셀들 중 오염된 픽셀들을 검출하는 동작; 및
    상기 검출된 픽셀들을 통해 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 동작을 포함하는 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역에 대한 복수의 이미지를 획득하는 동작;
    상기 획득된 복수의 이미지들 중 연속하여 획득된 제1 이미지 및 제2 이미지를 선택하는 동작;
    상기 선택된 제1 이미지 및 제2 이미지에 기초하여 차분 영상을 획득하는 동작; 및
    상기 획득된 차분 영상에 기초하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 오염을 식별하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 확인된 상황 정보에 기초하여, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 가능한 것인지 여부를 판단하는 동작;
    상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 가능한 것으로 판단될 경우, 상기 확인된 상황 정보에 대응하는 제거 가이드를 디스플레이를 통해 출력하는 동작; 및
    상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염이 제거 불가능한 것으로 판단될 경우, 상기 확인된 상황 정보에 기초하여, 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염의 영향을 받지 않는 다른 인증 수단과 관련된 컨텐트를 출력하는 동작을 포함하는 방법.
  20. 지문 센서를 포함하는 전자 장치를 통해 생체 정보를 획득하는 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체에 있어서,
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 투명 부재의 적어도 일부 영역의 오염과 관련된 상황 정보를 확인하는 동작;
    상기 지문 센서를 이용하여, 상기 지문 센서에 대응하는 상기 투명 부재의 적어도 일부 영역을 통해 생체 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 상황 정보에 기반하여, 상기 전자 장치가 상기 생체 정보를 인식하도록 설정하는 동작을 포함하는 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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