KR20220005960A - 지문 인증 방법 및 지문 인증 장치 - Google Patents

Abstract

지문 인증 방법 및 지문 인증 장치가 개시된다. 지문 인증 방법은 지문 센서를 통해 쿼리 지문 영상을 획득하는 단계, 획득한 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계, 기 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하는 단계, 및 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

지문 인증 방법 및 지문 인증 장치{METHOD AND APPARATUS FOR VERIFYING FINGERPRINT}

아래의 실시예들은 지문 인증 기술에 관한 것이다.

최근 스마트폰 및 다양한 모바일 기기/웨어러블 기기의 발전으로 보안 인증에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 보안 인증으로서 생체 인식이 널리 사용되고 있다. 생체 인식에 의한 인증 기술은 지문, 홍채, 목소리, 얼굴, 혈관 등을 이용하여 사용자를 인증하는 기술이다. 인증에 사용되는 생체 특성들은 사람마다 다르고, 소지의 불편함이 없을 뿐 아니라, 도용이나 모조의 위험성이 적다는 장점이 있다. 특히, 지문 인증은 편리성, 보안성, 경제성 등으로 인하여 현재 사용자 인증 기술로 널리 이용되고 있다. 지문 인증에서는 사용자 인증을 요청하는 사용자의 지문 영상과 미리 등록된 지문 영상을 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 인증 성공 여부를 결정한다.

일 실시예에 따른 지문 인증 방법은, 지문 센서를 통해 쿼리 지문 영상을 획득하는 단계; 상기 획득한 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계; 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하는 단계; 및 상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는, 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은, 상기 등록 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초할 수 있다.

상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는, 상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은, 상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초할 수 있다.

상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는, 상기 쿼리 지문 영상의 화질을 측정하는 단계; 및 상기 측정한 화질이 조건을 만족시키지 않는 경우, 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는, 상기 측정한 화질이 조건을 만족시키는 않는 경우, 상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는, 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 것에 의해 상기 쿼리 지문 영상보다 노이즈가 적어진 상기 영상 처리된 지문 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 결합 지문 영상을 획득하는 단계는, 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 결합 비율에 기초하여 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 상기 결합 지문 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 결합 비율을 결정하는 단계는, 상기 쿼리 지문 영상의 화질, 상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격 및 상기 쿼리 지문 영상에서 검출된 지문 특징점의 개수 중 적어도 하나에 기초하여 상기 결합 비율을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계는, 제1 결합 비율에 기초하여 생성된 제1 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하는 단계; 및 제2 결합 비율에 기초하여 생성된 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 유사도는, 상기 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상이 상기 결정된 매칭 관계에 있을 때의 상기 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따른 지문 인증 장치는, 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 쿼리 지문 영상을 수신하고, 상기 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하고, 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하고, 상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따른 사용자 단말은, 쿼리 지문 영상을 획득하는 지문 센서; 디스플레이; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 지문 센서를 통해 획득한 쿼리 지문 영상을 수신하고, 상기 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하고, 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하고, 상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 지문 인증의 개요(overview)를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 지문 인증의 전체적인 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 지문 인증 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도들이다.
도 6은 쿼리 지문 영상의 주파수 특성에 기초하여 적응적 주파수 필터링을 수행하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 결합 지문 영상을 생성하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 서로 다른 결합 비율로 결합 지문 영상들을 생성하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.
도 10은 일 실시예에 따른 지문 인증 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 또한, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 달리 명시되지 않는 한 일반적으로 "하나 이상의"를 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 일 실시예에 따른 지문 인증의 개요를 설명하기 위한 도면이다.

지문 인증은 지문을 이용하여 인증(verification)을 시도한 사용자가 유효한(valid) 사용자인지 여부를 판단하는 생체 인증으로, 사용자 로그인, 결제 서비스 또는 출입 통제 등에서 유효한 사용자를 인증하는데 이용될 수 있다. 도 1을 참조하면, 지문 인증을 수행하는 장치인 지문 인증 장치는 전자 장치(100)에 포함되어 동작할 수 있다. 전자 장치(100)는 예를 들어, 스마트폰, 웨어러블 기기(wearable device), 태블릿 컴퓨터, 넷북, 랩탑, 데스크탑, PDA(personal digital assistant), 셋탑 박스, 가전 기기, 스마트홈 기기, 생체 도어락, 보안 장치 또는 차량 시동 장치일 수 있다.

전자 장치(100)는 지문 센서(115)를 통해 지문 영상(120)을 센싱 또는 획득할 수 있다. 지문 영상(120)에는 지문의 융선(ridge), 골(valley)을 포함하는 지문 패턴이 나타난다. 전자 장치(100)는 이러한 지문 영상(120)의 지문 패턴을 분석하여 전자 장치(100)에 액세스하려고 시도하는 사용자가 유효한 사용자인지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 지문 입력을 통해 전자 장치(100)의 잠금 상태를 해제하고자 하는 경우, 전자 장치(100)는 지문 센서(115)를 통해 획득된 지문 영상(120)과 등록 지문 데이터베이스(130)에 저장된 등록 지문 영상(142, 144, 146)에 기초하여 전자 장치(100)의 잠금 상태를 해제할지 여부를 결정할 수 있다. 지문 인증을 시도하기 위해 사용자가 입력한 지문 영상(120)은 본 명세서에서 '쿼리 지문 영상' 또는 '입력 지문 영상'으로도 지칭될 수 있다. 등록 지문 데이터베이스(130)에는 하나 또는 복수의 손가락에 대한 등록 지문 영상(142, 144, 146) 또는 등록 지문 영상(142, 144, 146)과 관련한 특징 정보(예, 지문 패턴의 주파수 정보 등)이 저장될 수 있다.

유효한 사용자는 별도의 지문 등록 과정을 통해 자신의 지문 정보를 전자 장치(100)에 미리 등록할 수 있고, 전자 장치(100)는 사용자가 등록한 지문 정보를 등록 지문 데이터베이스(130) 또는 클라우드 저장매체(cloud storage)에 저장할 수 있다. 사용자는 여러 등록 지문 영상들(142, 144, 146)을 등록할 수 있으며, 등록된 지문 정보는 등록 지문 영상의 형태로 저장될 수 있다.

지문 센서(115)는 별도의 독립된 센서로서 존재하거나 전자 장치(100)의 버튼에 내장된(embedded) 형태를 가질 수도 있고, 또는 도 1에 도시된 실시예와 같이 전자 장치(100)의 내부에 배치된 구조를 가질 수도 있다. 예를 들어, 지문 센서(115)는 전자 장치(100)의 내부, 디스플레이(110)의 아래에 배치될 수 있다.

지문 센서(115)가 전자 장치(100)의 내부에 배치된 경우, 사용자는 지문 입력을 위해 디스플레이(110)에 손가락을 터치하면 되고, 지문 센서(115)는 디스플레이(110)에 접촉한 사용자의 지문을 센싱하여 지문 영상(120)을 획득하게 된다. 이 경우, 사용자는 지문 입력을 위해 별도의 센서나 버튼 등을 찾아야 하는 번거로움 없이, 디스플레이(110)에 손가락을 접촉하는 것만으로 지문 입력을 시도할 수 있다는 측면에서 높은 편의성을 제공한다. 다만, 디스플레이(110)를 거쳐 지문이 센싱되기 때문에, 경우에 따라 지문 센서(115)에 의해 저화질의 지문 영상이 획득될 수 있다는 문제가 있다.

저화질의 지문 영상은 오인식(false acceptance)이나 오거부(false rejection)로 이어져 지문 인증의 정확도 내지 인식률을 낮추는 요인이 될 수 있기 때문에, 지문 센서(115)에 의해 지문 영상(120)이 획득되고 난 후 지문 영상(120)에 나타난 지문 패턴을 개선시키는 별도의 영상 처리가 필요할 수 있다. 해당 영상 처리를 통해 지문 영상(120)의 지문 패턴이 보다 명확해 지고, 식별력이 높아져 지문 인증의 성능이 개선될 수 있다. 다만, 지문 패턴을 식별하기 어려울 정도인 지문 영상(120)의 경우에는 영상 처리가 잘못 수행되거나 지문 영상(120)의 노이즈를 제거하는 영상 처리 과정에서 지문 패턴의 디테일한 요소가 제거되어 지문 패턴의 구분력이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 지문 영상(120) 내 지문 패턴 간의 간격이 넓은 경우에는, 저주파 필터를 지문 영상(120)에 적용하는 영상 처리 과정에서도 지문 패턴의 디테일한 요소가 제거되는 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라, 지문 영상(120)의 화질이 낮더라도 지문 인증의 정확도를 높은 수준으로 유지하기 위한 기술적 수단이 필요할 수 있다. 이하에서 설명되는 실시예들은 저화질의 지문 영상에 대해 영상 처리가 수행되더라도, 지문 패턴의 특징들을 효과적으로 복원하여 지문 인증의 성능을 개선시킬 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 지문 인증의 전체적인 과정을 설명하기 위한 도면이다.

지문 인증 과정에서, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 지문 패턴을 개선시키기 위한 영상 처리를 수행하여 영상 처리된 지문 영상을 획득하고, 영상 처리를 수행하기 전의 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합 또는 블렌딩(blending)하여 결합 지문 영상을 생성할 수 있다. 이렇게 생성한 결합 지문 영상에는 영상 처리 과정에서 소실되었을지도 모르는 지문 패턴의 디테일한 요소가 포함되어 있고, 영상 처리를 통해 개선된 지문 패턴도 포함하고 있다. 지문 인증 장치는 해당 결합 지문 영상을 기초로 지문 인증을 수행함으로써 지문 인증의 속도 저하 없이 지문 인증의 정확도를 개선시킬 수 있다.

도 2를 참조하면, 단계(210)에서 지문 인증 장치는 지문 인증의 대상인 쿼리 지문 영상을 수신한다.

단계(220)에서, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상에 지문 패턴을 개선시키기 위한 영상 처리를 수행한다. 영상 처리 과정은 쿼리 지문 영상에 포함된 노이즈를 줄이고, 지문 패턴을 보다 선명하게 하기 위한 영상 처리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 과정은 쿼리 지문 영상에 주파수 대역이 가변될 수 있는 밴드패스 필터를 적용하고 방향성 필터(directional filter)를 적용하는 과정을 포함할 수 있다. 이러한 영상 처리 과정을 통해 영상 처리된 지문 영상이 획득될 수 있다.

지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 화질을 측정하고 쿼리 지문 영상에서 중심 주파수 대역을 추출하여, 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도(confidence)를 결정할 수 있다. 중심 주파수 대역은 쿼리 지문 영상에 대한 푸리에 변환(Fourier Transform)을 통해 도출될 수 있다. 지문 인증 장치는 결정된 신뢰도에 따라, 등록 지문 데이터베이스에 저장된 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성에 기초하여 영상 처리를 수행할 지 여부를 결정할 수 있다. 신뢰도는 쿼리 지문 영상의 화질에 의존하며, 화질이 나쁠수록 신뢰도는 작아질 수 있다.

쿼리 지문 영상의 화질이 기준치 이상인 경우 또는 쿼리 지문 영상에서 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도가 기준치 이상인 경우, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성에 기초하여 영상 처리를 수행할 수 있다. 이 경우, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 나타내는 주파수 특성(예, 중심 주파수 대역)에 따른 필터를 쿼리 지문 영상에 적용할 수 있다. 예를 들어, 지문 특징이 나타내는 주파수 특성은 푸리에 변환을 통해 쿼리 지문 영상을 주파수 영역으로 변환하고, 주파수 영역에서의 반경(radius)별 크기 히스토그램(magnitude histogram)이 나타내는 첨예도(sharpness)에 기반하여 결정될 수 있다. 크기 히스토그램에서, 반경별 크기(magnitude)의 분포가 넓게 퍼질수록 지문 패턴의 주파수 대역의 신뢰도는 낮아지고, 반경별 크기의 분포가 좁게 분포할수록 지문 패턴의 주파수 대역의 신뢰도는 높아지는 것으로 결정될 수 있다.

쿼리 지문 영상의 화질을 측정하여 쿼리 지문 영상의 화질이 기준치 미만인 경우 또는 쿼리 지문 영상에서 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도가 기준치 미만인 경우, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성(예, 중심 주파수 대역)에 기초하여 영상 처리를 수행할 수 있다. 이 경우, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상이 나타내는 주파수 특성에 따른 필터를 쿼리 지문 영상에 적용할 수 있다. 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은, 등록 지문 영상에 나타난 지문의 융선, 골의 지문 패턴이 나타내는 주파수 정보로서, 융선, 골이 나타난 간격에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 융선들이 촘촘히 배치되어 있을수록 고주파 특성을 나타내며, 융선들이 서로 간에 넓게 배치되어 있다면 저주파 특성을 나타내게 된다. 지문 인증 장치는 이러한 등록 지문 영상의 지문 패턴이 나타내는 주파수 특성에 기초하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있다.

일반적으로, 등록 지문 영상은 고화질로 획득되기 때문에, 등록 지문 영상의 지문 패턴이 가지는 주파수 특성은 쿼리 지문 영상에서 결정된 지문 패턴의 주파수 특성보다 더 바람직할 가능성이 높다. 지문 인증 장치는 획득된 쿼리 지문 영상의 화질이 기준보다 낮은 경우에는, 위와 같이 등록 지문 영상의 주파수 특성을 이용하여 저화질인 쿼리 지문 영상에 보다 적합한 영상 처리를 수행함으로써 지문 인증 성능을 개선시킬 수 있다. 특히, 쿼리 지문 영상에서 지문 패턴의 주파수 특성에 대한 확인이 어려운 저화질의 쿼리 지문 영상에 대해서는 등록 지문 영상의 주파수 특성을 이용하여 필터링을 수행함으로써 효과적인 영상 처리가 가능해 진다.

단계(240)에서, 지문 인증 장치는 영상 처리된 지문 영상에서 특징을 추출한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 영상 처리된 지문 영상에 나타난 지문 특징점(예, 미뉴샤(minutiae) 등)의 개수를 결정할 수 있다.

단계(250)에서, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합(또는 블렌딩)하여 결합 지문 영상을 생성한다. 이러한 지문 영상의 결합을 통해, 영상 처리 과정에서 제거될수도 있었던 고주파 성분이 별도의 시간 손실 없이 복구될 수 있다.

쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 조건은 동적으로 조절될 수 있다. 일 실시예서, 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율은 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴의 상태에 따라 가변될 수 있다. 예를 들어, 쿼리 지문 영상의 화질, 지문 패턴(융선 또는 골) 간의 간격 또는 지문 패턴의 주파수 특성, 지문 특징점의 개수, 또는 이들의 어느 조합에 기초하여 결합 비율이 결정될 수 있다.

지문 패턴 간의 간격이 넓은 경우, 지문 패턴의 주파수 특성에 따른 저주파 필터로 쿼리 지문 영상에 필터링을 수행하면, 지문 패턴의 전체적인 모양은 잘 유지되나 고주파 대역에 대응하는 지문 패턴의 디테일한 요소가 많이 줄어들 수 있다. 하지만, 위와 같은 지문 영상의 결합 과정을 통해 줄어든 디테일한 요소가 복구될 수 있다. 또한, 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 특징점의 개수가 적은 경우, 지문 패턴의 구분력이 적어 오인식의 발생 가능성이 높아지는 문제가 발생할 수 있으나, 위와 같은 지문 영상의 결합 과정을 통해 지문 패턴의 구분력을 향상시켜 오인식의 발생 가능성을 낮출 수 있다.

단계(260)의 지문 영상 정렬과 단계(270)의 지문 매칭에서 이용되는 결합 지문 영상은 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 제1 결합 비율로 결합된 제1 결합 지문 영상이 지문 영상 정렬에서 이용되고, 제1 결합 비율과 다른 제2 결합 비율로 결합된 제2 결합 지문 영상이 지문 매칭에서 이용될 수 있다. 이와 같이, 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상 간의 결합은 사용 목적에 따라 동적으로 이루어 질 수 있다.

단계(260)에서, 지문 인증 장치는 등록 지문 데이터베이스(230)에 저장된 등록 지문 영상과 결합 지문 영상 간의 지문 영상 정렬을 수행한다. 지문 영상 정렬은 회전(rotation) 정보 및 이동(translation) 정보를 결정하여 등록 지문 영상과 결합 지문 영상 간의 매칭 영역을 결정하는 것을 포함한다. 매칭 영역은 등록 지문 영상과 결합 지문 영상에서 서로 대응되는 지문 영역으로, 동일 또는 유사한 지문 패턴을 가졌을 거라고 추정되는 영역이다.

단계(270)에서, 지문 인증 장치는 지문 영상 정렬의 결과를 기초로, 등록 지문 영상과 결합 지문 영상 간의 지문 매칭을 수행한다. 지문 인증 장치는 등록 지문 영상과 결합 지문 영상 간의 매칭 영역에 나타난 지문 패턴의 유사도를 계산한다. 지문 인증 장치는 등록 지문 영상 및 결합 지문 영상의 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 통해 도출된 특징 값을 유사도로 이용할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 푸리에-멀린 방식(Fourier-Mellin)과 같은 영상 주파수 정보 기반의 매칭 방식을 통하여 유사도를 계산할 수 있다. 한편, 위 푸리에-멀린 방식 이외에 지문 패턴 간의 유사도를 결정하는 다양한 방식이 이용될 수 있다. 예를 들어, 지문 패턴에서 추출된 특징점들의 분포 또는 형태에 기반하여 유사도가 결정될 수도 있다.

단계(280)에서, 지문 인증 장치는 지문 매칭 결과를 기초로 지문 인증 결과를 결정한다. 지문 인증 장치는 매칭 영역에서의 유사도에 기초하여 지문 인증의 인증 성공 여부를 결정할 수 있다. 일 예에서, 지문 인증 장치는 유사도가 지문 인증 조건을 만족시키는 경우(예, 유사도가 임계치 이상인 경우)에는 지문 인증을 성공한 것으로 결정하고, 유사도가 지문 인증 조건을 만족시키지 않는 경우(예, 유사도가 임계치 미만인 경우)에는 지문 인증을 실패한 것으로 결정할 수 있다.

도 3 내지 도 5는 일 실시예에 따른 지문 인증 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도들이다.

도 3을 참조하면, 단계(310)에서 지문 인증 장치는 지문 센서를 통해 쿼리 지문 영상을 획득할 수 있다. 지문 센서는 지문 인증 장치에 포함되거나 또는 지문 인증 장치의 외부에 존재할 수 있다.

단계(320)에서, 지문 인증 장치는 획득한 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 것에 의해 쿼리 지문 영상보다 노이즈가 적어진 지문 영상을 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있다. 여기서, 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은, 등록 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초할 수 있다. 예를 들어, 지문 융선들 간의 간격이 가까울수록 중심 주파수 대역의 주파수 특성은 고주파 특성을 나타내고, 해당 간격이 넓을수록 중심 주파수 대역의 주파수 특성은 저주파 특성을 나타낼 수 있다. 지문 인증 장치는 등록 지문 영상의 지문 패턴이 가지는 중심 주파수 대역에 기초하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있다. 여기서, 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은, 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초할 수 있다. 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 지문 패턴이 가지는 중심 주파수 대역에 기초하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 쿼리 지문 영상의 상태에 따라 필터링 처리가 달라질 수 있다. 이는 도 4를 참조하여 보다 자세히 설명한다. 도 4를 참조하면, 단계(410)에서 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 특성을 추출한다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴의 주파수 특성을 추출하거나 쿼리 지문 영상의 화질을 측정할 수 있다. 단계(420)에서, 지문 인증 장치는 추출된 쿼리 지문 영상의 특성이 조건을 만족시키는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 쿼리 지문 영상의 화질 측정 값이 임계치보다 큰 경우에는 조건이 만족되는 것으로 결정되고, 해당 화질 측정 값이 임계치 이하인 경우에는 조건이 만족되지 않는 것으로 결정될 수 있다.

추출된 특성이 해당 조건을 만족시키는 경우, 단계(430)에서 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하여 영상 처리된 지문 영상을 획득할 수 있다. 추출된 특성이 해당 조건을 만족시키지 않는 경우, 단계(440)에서 지문 인증 장치는 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하여 영상 처리된 지문 영상을 획득할 수 있다. 쿼리 지문 영상의 화질 측정 값이 임계치보다 작은 것으로 나타나 쿼리 지문 영상의 화질이 좋지 않은 것으로 판단되면, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상의 주파수 특성에 기초한 필터링 처리를 쿼리 지문 영상에 수행할 수 있다. 이와 같이, 등록 지문 영상의 주파수 특성을 활용하여 저화질의 쿼리 지문 영상에 효과적인 적응적 주파수 필터링(adaptive frequency filtering)이 수행될 수 있다.

다시 도 3으로 돌아오면, 단계(330)에서 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율을 결정하고, 결정된 결합 비율에 기초하여 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 화질, 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격(또는 지문 패턴의 주파수 특성) 및/또는 쿼리 지문 영상에서 검출된 지문 특징점의 개수에 기초하여 결합 비율을 결정할 수 있다. 지문 특징점의 개수는 예를 들어 처리된 지문 영상으로부터 추출된 미뉴샤의 개수에 대응할 수 있다.

단계(340)에서, 지문 인증 장치는 결합 지문 영상과 등록 지문 데이터베이스에 저장된 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하고, 결정된 매칭 관계에 기초하여 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다. 구체적으로, 지문 인증 장치는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상을 비교하여 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 영역을 결정하고, 결정된 매칭 영역에서 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 결정된 유사도가 조건을 만족시키는지 여부에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 유사도가 임계치 이상인 경우에는 지문 인증을 성공한 것으로 결정하고, 유사도가 임계치 미만인 경우에는 지문 인증을 실패한 것으로 결정할 수 있다. 결합 지문 영상의 지문 패턴이 등록 지문 영상의 지문 패턴과 많이 유사할수록 유사도는 높은 값을 가질 수 있다.

지문 인증 장치는 지문 인증이 성공한 것으로 결정된 경우에는 사용자의 접근 권한 부여나 결제 승인 등의 후속 동작을 수행하고, 지문 인증이 실패한 것으로 결정된 경우에는 사용자의 접근을 차단하거나 결제 승인을 거부하는 등의 제한 동작을 수행할 수 있다.

실시예에 따라, 지문 인증 장치는 지문 매칭 단계별로 다른 조합의 결합 비율을 적용할 수도 있다. 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 상태와 지문 매칭 단계의 목적에 따라 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율이 서로 다른 결합 지문 영상들을 생성하고, 생성된 결합 지문 영상들을 이용하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 이는 도 5를 참조하여 보다 자세히 설명한다. 도 5를 참조하면, 단계(510)에서 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 화질 및 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격(또는 지문 패턴의 주파수 특성)에 기초하여 제1 결합 비율을 결정한다. 단계(515)에서, 지문 인증 장치는 제1 결합 비율에 기초하여 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합시키는 것에 의해 제1 결합 지문 영상을 생성할 수 있다.

단계(520)에서, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상의 화질 및 상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 특징점(예, 미뉴샤)의 개수에 기초하여 제2 결합 비율을 결정할 수 있다. 단계(525)에서, 지문 인증 장치는 제2 결합 비율에 기초하여 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합시키는 것에 의해 제2 결합 지문 영상을 생성할 수 있다. 제2 결합 비율은 제1 결합 비율과 다를 수 있다. 예를 들어, 결합 지문 영상에 쿼리 지문 영상 X와 영상 처리된 지문 영상 Y이 반영되는 비율을 X:Y라고 하면, 제1 결합 비율은 5:5, 제2 결합 비율은 3:7와 같이 정해질 수 있다.

단계(530)에서, 지문 인증 장치는 제1 결합 비율에 기초하여 생성된 제1 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 POC(Phase Only Correlation)와 같은 주파수 기반 방법을 통해 제1 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간에 영상 정렬을 수행하여 지문 패턴의 매칭 영역을 결정할 수 있다.

단계(540)에서, 지문 인증 장치는 제2 결합 비율에 기초하여 생성된 제2 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다. 여기서, 유사도는 제2 결합 지문 영상과 등록 지문 영상이 단계(530)에서 결정된 매칭 관계에 있을 때의 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 지문 패턴의 유사도를 나타낸다. 지문 인증 장치는 예를 들어 제2 결합 지문 영상과 등록 지문 영상이 매칭 영역을 기준으로 서로 정렬되어 있을 때 NCC(Normalized Crosse Correlation)와 같은 방법을 통해 유사도를 측정할 수 있다.

매칭 관계의 결정을 위해 POC와 같은 주파수 기반 방법을 이용하는 경우에는 디테일한 요소가 많이 추가되어 주파수 성분이 풍부한 것이 유리하고, NCC와 같은 유사도 측정 방법은 지문 패턴이 명확할수록 유리하므로, 쿼리 지문 영상의 비중은 제2 결합 비율보다 제1 결합 비율에서 더 높을 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 쿼리 지문 영상의 주파수 특성에 기초하여 적응적 주파수 필터링을 수행하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 케이스(610)는 쿼리 지문 영상(620)의 화질이 좋은 경우로서, 쿼리 지문 영상(620)에서 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도가 기준치 이상인 경우를 나타낸다. 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(620)에 대해 영상 처리를 수행할 때, 쿼리 지문 영상(620)에 대해 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행하고, 밴드패스 필터링을 수행하여 주파수 영역에서의 반경(radius)별 크기 히스토그램(630)을 획득할 수 있다. 반경별 크기 히스토그램(630)를 통해 쿼리 지문 영상(620)의 주파수 특성이 결정될 수 있다.

케이스(640)는 상대적으로 쿼리 지문 영상(650)의 화질이 좋지 않은 경우로서, 쿼리 지문 영상(650)에서 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도가 기준치 미만인 경우를 나타낸다. 위와 유사하게, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(650)에 대해 영상 처리를 수행할 때, 쿼리 지문 영상(650)에 대해 고속 푸리에 변환을 수행하고, 밴드패스 필터링을 수행하여 주파수 영역에서의 반경별 크기 히스토그램(660)을 획득할 수 있다. 반경별 크기 히스토그램(660)를 통해 쿼리 지문 영상(650)의 주파수 특성이 결정될 수 있다.

반경별 크기 히스토그램(630)과 반경별 크기 히스토그램(660)를 비교해 보면, 지문 패턴이 명확할수록 반경별 크기의 분포가 좁게 분포하여 높은 첨예도를 나타내는 것을 알 수 있다. 이러한 반경별 크기의 분포를 기초로 지문 특징이 나타내는 주파수 특성이 추정될 수 있다. 예를 들어, 반경별 크기의 분포가 좁게 분포할수록 중심 주파수 대역에 대한 신뢰도가 높게 설정될 수 있다. 지문 인증 장치는, 케이스(610)처럼 쿼리 지문 영상(620)에서 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도가 기준치 이상이면 쿼리 지문 영상(620)에서 추출한 지문 패턴의 중심 주파수 대역에 기초하여 쿼리 지문 영상(620)에 필터링 처리를 수행하고, 케이스(640)와 같이 쿼리 지문 영상(650)에서 추출한 중심 주파수 대역의 신뢰도가 기준치 미만이면 등록 지문 영상의 중심 주파수 대역(또는 평균 주파수 대역)에 기초하여 쿼리 지문 영상(650)에 필터링 처리를 수행할 수 있다.

도 7a는 결합 지문 영상을 생성하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.

도 7a를 참조하면, 지문 인증 장치는 쿼리 지문 영상(720)에 영상 처리를 수행하여 영상 처리된 지문 영상(730)을 획득하고, 쿼리 지문 영상(720)과 영상 처리된 지문 영상(730)을 결합 비율에 따라 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상(740)을 생성할 수 있다. 해당 결합 비율은 쿼리 지문 영상(720)의 상태(예, 화질, 지문 특징점의 개수, 지문 패턴의 주파수 특성 등)에 따라 적응적으로 결정될 수 있다. 필터링 과정을 포함하는 영상 처리 과정의 경우 쿼리 지문 영상(720)에 나타난 지문 패턴의 디테일한 요소가 소실될 수 있는데, 위와 같은 결합 과정을 통해 영상 처리 과정에서 소실될 수 있는 지문 패턴의 디테일한 요소가 복원될 수 있다. 또한, 쿼리 지문 영상(720)의 상태에 따라 결합 비율을 조절함으로써 지문 인증의 성능이 개선될 수 있다.

도 7b는 서로 다른 결합 비율로 결합 지문 영상들을 생성하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.

도 7b를 참조하면, 케이스(710)는 도 7a에서 설명된 쿼리 지문 영상(720)과 영상 처리된 지문 영상(730) 간의 결합에 의해 결합 지문 영상(740)을 생성하는 경우에 대응한다. 케이스(710)는 쿼리 지문 영상(720)의 지문 패턴이 나타내는 주파수 특성이 고주파 특성을 나타낸다고 가정한다.

케이스(750)도 마찬가지로 쿼리 지문 영상(760)을 영상 처리하여 영상 처리된 지문 영상(770)을 획득하고, 쿼리 지문 영상(760)과 영상 처리된 지문 영상(770)을 결합하여 결합 지문 영상(780)을 생성하는 경우에 대응한다. 케이스(750)의 다른 점은 쿼리 지문 영상(760)의 지문 패턴이 나타내는 주파수 특성이 저주파 특성을 나타낸다고 가정한다.

케이스(750)의 경우, 쿼리 지문 영상(760)의 지문 패턴은 상대적으로 저주파 성분을 많이 가지고 있고, 필터링 과정에서 지문 패턴의 디테일한 요소가 소실될 가능성도 높다. 지문 인증 장치는 케이스(750)에서 결합 지문 영상(780)을 생성할 때에는 쿼리 지문 영상(760)의 비율을 상대적으로 높게 설정하여, 필터링 과정에서 소실될 수 있는 지문 패턴의 디테일한 요소를 효과적으로 복원할 수 있다. 상대적으로, 케이스(710)에서는 결합 지문 영상(740)을 생성할 때 쿼리 지문 영상(760)의 비율을 낮게 설정할 수 있다.

도 8 및 도 9는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면들이다.

도 8을 참조하면, 단계(810)에서 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환(FFT)을 이용하여 결합 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환한다. 단계(830)에서, 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환을 이용하여 등록 지문 영상에 포함된 공간 도메인의 정보를 주파수 도메인의 정보로 변환한다. 주파수 도메인의 정보는 예를 들어, 이차원의 (x, y) 좌표를 이용하여 정보를 표현하는 직교 좌표계에 기반할 수 있다.

단계(815)에서, 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환(Log-Polar Transform, LPT)을 이용하여 결합 지문 영상에 포함된 주파수 도메인의 정보의 좌표계를 극 좌표계로 변환시킬 수 있다. 일 예로, 고속 푸리에 변환을 통하여 도출된 FFT 영상 내 픽셀들의 크기(magnitude) 값에 대하여 로그-폴라 변환이 수행될 수 있다. 극 좌표계에서는 정보가 반경(radius), 각도(angle), 또는 반경과 각도의 조합을 통해 표현될 수 있다. 단계(835)에서, 지문 인증 장치는 등록 지문 영상에 포함된 주파수 도메인의 정보에 로그-폴라 변환을 적용할 수 있다.

단계(820)에서 지문 인증 장치는 로그-폴라 변환이 적용된 결합 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(840)에서, 지문 인증 장치는 로그 폴라 변환이 적용된 등록 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(850)에서, 지문 인증 장치는 고속 푸리에 변환된 결과에 기초하여 위상 상관(phase correlation)을 수행하고, 위상 상관의 수행 결과로서 피크(peak)가 검출될 수 있다. 검출된 피크의 위치는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 회전 정보(θ)를 나타낼 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 검출된 피크의 위치는 결합 지문 영상과 부분 지문 영상 간의 스케일(scale) 정보를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 로그-폴라 변환된 영상의 한 축은 각도에 해당하고, 다른 한 축은 반경에 해당할 수 있고, 위상 상관에 의하여 검출된 피크의 위치는 각도에 해당하는 축의 좌표, 반경에 해당하는 축의 좌표로 나타낼 수 있다. 각도에 해당하는 축의 좌표는 회전 정보를 나타내며, 반경에 해당하는 축의 좌표는 스케일 정보를 나타낼 수 있다.

일반적으로, 지문 영상은 스케일의 변화가 없으므로, 반경이 미리 정해진 값(예를 들어, 1)으로 고정될 수 있다. 이 경우, 위상 상관에 의하여 검출된 피크의 위치는 각도에 해당하는 축의 좌표로 표현될 수 있고, 각도에 해당하는 축의 좌표는 회전 정보를 나타낼 수 있다.

지문 인증 장치는 위에 기술된 위상 상관을 수행하여 피크 값을 검출하고, 피크 값에 기초하여 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다. 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간에 지문 패턴이 동일/유사한 영역(또는, 중첩되는 영역)이 넓을수록, 또는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간에 지문 패턴이 서로 유사할수록 피크 값이 커지는 경향이 있다. 이러한 경향에 기초하여, 지문 인증 장치는 위상 상관을 통해 검출된 피크 값에 기초하여 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정할 수 있다.

단계(860)에서, 지문 인증 장치는 회전 정보(θ)에 기초하여 결합 지문 영상을 회전시키고, 단계(870)에서 회전된 결합 지문 영상에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 단계(880)에서, 지문 인증 장치는 단계(870)의 고속 푸리에 변환이 적용된 결합 지문 영상과 단계(830)의 고속 푸리에 변환이 적용된 등록 지문 영상에 기초하여 위상 상관을 수행할 수 있다. 위상 상관의 수행 결과로서 피크가 검출되고, 검출된 피크의 위치는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 사이의 이동 정보(Tx, Ty)를 나타낼 수 있다. 단계(890)에서, 지문 인증 장치는 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 단계(860)에서 회전된 결합 지문 영상을 이동시킬 수 있다.

지문 인증 장치는 획득된 회전 정보 및 이동 정보에 기초하여 결합 지문 영상을 회전 및 이동시키는 것에 의해 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지문 인증 장치는 회전 및 이동된 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭에 의해 결정된 매칭 영역에 기초하여 유사도를 결정할 수 있다. 지문 인증 장치는 다양한 방식으로 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 영상 밝기 값 기반의 정규화 상관(normalized cross correlation) 기법에 기초하여 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지문 인증 장치는 아래 수학식 1을 통해 도출된 상관도에 기초하여 유사도를 결정할 수 있다.

여기서, W는 영상 I₁과 영상 I₂ 간의 매칭 영역을 나타내고, ncc(I₁, I₂)는 영상 I₁과 영상 I₂ 간의 매칭 영역 W에서의 상관도를 나타낸다. 영상 I₁은 회전 및 이동 변환된 결합 지문 영상이고, 영상 I₂는 등록 지문 영상일 수 있다. i는 매칭 영역 내 픽셀의 X축 좌표를 나타내고, j는 매칭 영역 내 픽셀의 Y축 좌표를 나타낸다. x는 X축 방향의 이동 정보(Tx)를 나타내고, y는 Y축 방향의 이동 정보(Ty)를 나타낸다. I₁(i, j)는 영상 I₁의 (i, j) 좌표에서의 픽셀 값을 나타내고, I₂(x + i, y + j)는 영상 I₂의 (x + i, y + j) 좌표에서의 픽셀 값을 나타낸다. 위 수학식 1을 통해 계산된 매칭 영역 W에서의 상관도가 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도로 이용될 수 있다.

도 8의 실시예에서는 결합 지문 영상이 회전하고 이동하는 것으로 설명하였으나, 결합 지문 영상은 그대로 있고 등록 지문 영상이 위상 상관의 결과에 기초하여 회전 및 이동할 수도 있다. 또는, 결합 지문 영상 및 등록 지문 영상 모두가 회전 및 이동하는 것도 가능하다.

도 9는 푸리에-멀린 방식에 기반하여 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 일례를 설명하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하면, 등록 지문 영상(910)은 고속 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제1 LPT 영상(915)으로 변환된다. 결합 지문 영상(920)도 고속 푸리에 변환 및 로그-폴라 변환을 통하여 제2 LPT 영상(925)으로 변환된다.

제1 LPT 영상(915)와 제2 LPT 영상(925) 사이의 위상 상관(930)에 의하여 등록 지문 영상(910)과 결합 지문 영상(920) 사이의 회전 정보(θ)가 결정될 수 있다. 위상 상관(930)을 통해 검출된 피크 값에 기초하여 등록 지문 영상(910)과 결합 지문 영상(920) 간의 유사도가 결정될 수 있다.

결합 지문 영상(920)은 위상 상관(930)에 의해 결정된 회전 정보(θ)에 따라 회전될 수 있다. 등록 지문 영상(910)에 고속 푸리에 변환이 수행된 결과 영상인 FFT 영상과 회전된 결합 지문 영상(940)에 고속 푸리에 변환이 수행된 결과 영상인 FFT 영상 간의 위상 상관(950)에 의하여 등록 지문 영상(910)와 결합 지문 영상(920) 사이의 이동 정보(Tx, Ty)가 결정될 수 있다.

회전 정보(θ) 및 이동 정보(Tx, Ty)에 기초하여, 등록 지문 영상(910)과 회전된 결합 지문 영상(940)이 매칭되고, 등록 지문 영상(910)과 회전된 결합 지문 영상(940) 간의 매칭 영역이 결정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 해당 매칭 영역에 대해 위 수학식 1에 기초하여 상관도가 계산되고, 계산된 상관도가 등록 지문 영상(910)과 결합 지문 영상(920) 간의 유사도로 결정될 수 있다.

실시예에 따라, 회전 정보(θ)를 결정하는데 이용된 결합 지문 영상과 유사도를 결정하는데 이용된 결합 지문 영상은 서로 다른 결합 비율로 생성된 결합 지문 영상들일 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 지문 인증 장치의 구성을 도시하는 도면이다.

도 10을 참조하면, 지문 센서(1030)는 지문 인증을 시도하는 사용자의 지문 정보를 획득하여 쿼리 지문 영상을 획득할 수 있다. 쿼리 지문 영상은 지문 인증 장치(1000)에 전달되고, 지문 인증 장치(1000)는 쿼리 지문 영상과 등록 지문 데이터베이스(1240)에 등록된 하나 또는 복수의 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증을 수행할 수 있다. 사용자는 지문 등록 과정을 통해 손가락별로 등록 지문 영상들을 등록할 수 있고, 등록된 등록 지문 영상들은 등록 지문 데이터베이스(1040)에 저장될 수 있다.

지문 인증 장치(1000)는 프로세서(1010) 및 메모리(1020)를 포함할 수 있다. 메모리(1020)는 프로세서(1010)에 연결되고, 프로세서(1010)에 의해 실행가능한 인스트럭션들, 프로세서(1010)가 연산할 데이터 또는 프로세서(1010)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다.

프로세서(1010)는 지문 인증 장치(1000)의 전체적인 동작을 제어하고, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명된 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1010)는 쿼리 지문 영상을 수신하고, 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(1010)는 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있고, 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은 등록 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서(1010)는 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행할 수 있고, 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 프로세서(1010)는 쿼리 지문 영상의 화질 등의 상태에 기초하여 등록 지문 영상의 주파수 특성 및 쿼리 지문 영상의 주파수 특성 중 어느 것에 기초하여 영상 처리를 수행할지 여부를 결정할 수도 있다.

프로세서(1010)는 영상 처리된 지문 영상을 생성한 후, 쿼리 지문 영상과 해당 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득할 수 있다. 프로세서(1010)는 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율을 결정하고, 결정된 결합 비율에 기초하여 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 생성할 수 있다. 프로세서(1010)는 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하고, 결정된 매칭 관계에서 지문 패턴 간의 유사도를 결정할 수 있다. 프로세서(1010)는 결정된 유사도에 기초하여 지문 인증 결과로서 지문 인증이 성공하였는지 또는 지문 인증이 실패하였는지 여부를 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 프로세서(1010)는 제1 결합 비율에 기초하여 생성된 제1 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하고, 제2 결합 비율에 기초하여 생성된 제2 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수도 있다. 여기서, 제1 결합 비율과 제2 결합 비율은 서로 다를 수 있다. 프로세서(1010)는 제2 결합 지문 영상과 등록 지문 영상이 위 결정된 매칭 관계에 있을 때의 지문 패턴의 유사도를 결정하고, 결정된 유사도에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.

도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 도시하는 도면이다.

전자 장치(1100)는 지문 인증을 시도하는 사용자의 쿼리 지문 영상을 획득하고, 획득된 쿼리 지문 영상과 등록 지문 영상을 기초로 지문 인증 과정을 수행할 수 있다. 전자 장치(1100)는 도 10의 지문 인증 장치(1100)가 수행하는 동작들을 모두 수행할 수 있다. 전자 장치(1100)는 예를 들어 모바일 기기 등의 사용자 단말이나 웨어러블 기기 등일 수 있다.

도 11을 참조하면, 전자 장치(1100)는 프로세서(1110), 메모리(1120), 지문 센서(1130), 저장 장치(1140), 입력 장치(1150), 출력 장치(1160) 및 통신 장치(1170)를 포함할 수 있다. 프로세서(1110), 메모리(1120), 지문 센서(1130), 저장 장치(1140), 입력 장치(1150), 출력 장치(1160) 및 통신 장치(1170)는 통신 버스(1180)를 통해 서로 통신할 수 있다.

프로세서(1110)는 전자 장치(1100)의 전체적인 동작을 제어하며, 전자 장치(1100) 내에서 실행하기 위한 기능 및 인스트럭션들을 실행한다. 프로세서(1110)는 도 1 내지 도 10을 통하여 전술한 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(1110)는 지문 센서(1130)를 통해 획득한 쿼리 지문 영상을 수신하고, 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득할 수 있다. 프로세서(1110)는 쿼리 지문 영상과 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하고, 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정할 수 있다.

메모리(1120)는 프로세서(1110)가 지문 인증 과정을 수행하는데 필요한 정보를 저장한다. 예를 들어, 메모리(1120)는 프로세서(1110)에 의해 실행하기 위한 인스트럭션들을 저장할 수 있고, 전자 장치(1100)에서 소프트웨어 또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다. 메모리(1120)는 RAM(random access memories), DRAM(dynamic random access memories), SRAM(static random access memories) 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

지문 센서(1130)는 사용자의 쿼리 지문 영상을 획득할 수 있다. 지문 센서(1130)은 별도의 독립된 센서로서 존재하거나 전자 장치(1100)의 버튼에 내장된 형태를 가질 수 있다. 또는, 지문 센서(1130)는 전자 장치(1100)의 내부에 위치하여 디스플레이에 통합된 형태로 구현될 수도 있다. 이 경우, 디스플레이 표면이 센싱 영역으로 구현되고, 지문 센서(1130)는 전자 장치(1100)의 디스플레이에 접촉한 사용자의 쿼리 지문을 센싱하여 쿼리 지문 영상을 획득할 수도 있다. 지문 센서(1130)는 초음파 방식, 상호 커패시턴스(Mutual Capacitance) 방식, 적외선 영상 캡쳐 등의 다양한 방식을 수행하도록 구현될 수 있다. 지문 센서(1130)는 일정한 센싱 영역에 해당하는 지문 영역을 쿼리 지문 영상으로서 캡쳐할 수 있다. 지문 센서(1130)는 지문 등록 과정에서 등록 지문 영상을 획득하는 것에도 이용될 수 있다.

저장 장치(1140)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함한다. 저장 장치(1140)는 등록 지문 영상들을 포함하는 등록 지문 데이터베이스를 저장할 수 있다. 저장 장치(1140)는 메모리(1120)보다 더 많은 양의 정보를 저장하고, 정보를 장기간 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1140)는 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플래쉬 메모리, 전기적으로 프로그래밍가능한 메모리(EPROM), 플로피 디스크 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

입력 장치(1150)는 촉각, 비디오, 오디오 또는 터치 입력을 통해 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1150)는 키보드, 마우스, 터치스크린, 마이크로폰, 망막 스캐너 또는 사용자로부터 입력을 검출하고, 검출된 입력을 전자 장치(1100)에 전달할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다.

출력 장치(1160)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 전자 장치(1100)의 출력을 제공할 수 있다. 출력 장치(1160)는 예를 들어 액정 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 터치 스크린, 스피커, 진동 발생 장치 또는 사용자에게 출력을 제공할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 출력 장치(1160)는 디스플레이를 통해 지문 인증과 관련된 정보를 시각화하여 사용자에게 제공할 수 있다.

통신 장치(1170)는 유선 네트워크 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 통신 장치(1170)는 외부 장치로 데이터나 정보를 송수신할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

1. 지문 센서를 통해 쿼리 지문 영상을 획득하는 단계;
   상기 획득한 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계;
   상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하는 단계; 및
   상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는 단계
   를 포함하는 지문 인증 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는,
   등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계를 포함하고,
   상기 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은,
   상기 등록 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초하는,
   지문 인증 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는,
   상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계를 포함하고,
   상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은,
   상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초하는,
   지문 인증 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는,
   상기 쿼리 지문 영상의 화질을 측정하는 단계; 및
   상기 측정한 화질이 조건을 만족시키지 않는 경우, 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계
   를 포함하는 지문 인증 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는,
   상기 측정한 화질이 조건을 만족시키는 경우, 상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 단계
   를 더 포함하는 지문 인증 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 영상 처리된 지문 영상을 획득하는 단계는,
   상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하는 것에 의해 상기 쿼리 지문 영상보다 노이즈가 적어진 상기 영상 처리된 지문 영상을 생성하는 단계
   를 포함하는 지문 인증 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 결합 지문 영상을 획득하는 단계는,
   상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율을 결정하는 단계; 및
   상기 결정된 결합 비율에 기초하여 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 상기 결합 지문 영상을 생성하는 단계
   를 포함하는 지문 인증 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 결합 비율을 결정하는 단계는,
   상기 쿼리 지문 영상의 화질, 상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격 및 상기 쿼리 지문 영상에서 검출된 지문 특징점의 개수 중 적어도 하나에 기초하여 상기 결합 비율을 결정하는 단계
   를 포함하는 지문 인증 방법.
   
9. 제1항에 있어서,
   상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계는,
   제1 결합 비율에 기초하여 생성된 제1 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하는 단계; 및
   제2 결합 비율에 기초하여 생성된 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 유사도는,
   상기 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상이 상기 결정된 매칭 관계에 있을 때의 상기 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도를 나타내는,
   지문 인증 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 결합 비율과 상기 제2 결합 비율은 서로 다른 것을 특징으로 하는, 지문 인증 방법.
    
11. 제9항에 있어서,
    상기 제1 결합 비율은, 상기 쿼리 지문 영상의 화질 및 상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초하여 결정되고,
    상기 제2 결합 비율은, 상기 쿼리 지문 영상의 화질 및 상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 특징점의 개수에 기초하여 결정되는,
    지문 인증 방법.
    
12. 제1항에 있어서,
    상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계는,
    상기 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하는 단계;
    상기 결정된 매칭 관계에 기초하여 상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상 간의 유사도를 결정하는 단계; 및
    상기 유사도에 기초하여 상기 지문 인증 결과를 결정하는 단계
    를 포함하는 지문 인증 방법.
    
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행하기 위한 인스트럭션들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장매체.
    
14. 지문 인증 장치에 있어서,
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    쿼리 지문 영상을 수신하고,
    상기 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하고,
    상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하고,
    상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는,
    지문 인증 장치.
    
15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하고,
    상기 등록 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은,
    상기 등록 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초하는,
    지문 인증 장치.
    
16. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성을 이용하여 상기 쿼리 지문 영상에 필터링 처리를 수행하고,
    상기 쿼리 지문 영상의 지문 특징이 가지는 주파수 특성은,
    상기 쿼리 지문 영상에 나타난 지문 패턴들 간의 간격에 기초하는,
    지문 인증 장치.
    
17. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상 간의 결합 비율을 결정하고,
    상기 결정된 결합 비율에 기초하여 상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 상기 결합 지문 영상을 생성하는,
    지문 인증 장치.
    
18. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    제1 결합 비율에 기초하여 생성된 제1 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 매칭 관계를 결정하고,
    제2 결합 비율에 기초하여 생성된 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도에 기초하여 상기 지문 인증 결과를 결정하고,
    상기 유사도는,
    상기 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상이 상기 결정된 매칭 관계에 있을 때의 상기 제2 결합 지문 영상과 상기 등록 지문 영상 간의 유사도를 나타내는,
    지문 인증 장치.
    
19. 사용자 단말에 있어서,
    쿼리 지문 영상을 획득하는 지문 센서;
    디스플레이; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 지문 센서를 통해 획득한 쿼리 지문 영상을 수신하고,
    상기 쿼리 지문 영상에 영상 처리를 수행하는 것에 의해 영상 처리된 지문 영상을 획득하고,
    상기 쿼리 지문 영상과 상기 영상 처리된 지문 영상을 결합하는 것에 의해 결합 지문 영상을 획득하고,
    상기 결합 지문 영상과 등록 지문 영상에 기초하여 지문 인증 결과를 결정하는,
    사용자 단말.
    
20. 제19항에 있어서,
    상기 지문 센서는,
    상기 사용자 단말의 내부에 위치하고, 상기 디스플레이에 접촉한 사용자의 쿼리 지문을 센싱하여 상기 쿼리 지문 영상을 획득하는, 사용자 단말.

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