KR20240054123A

KR20240054123A - 전자 장치, 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 및 인증 방법

Info

Publication number: KR20240054123A
Application number: KR1020220144380A
Authority: KR
Inventors: 김현호; 이다솜; 양형욱; 장문수; 홍태화
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-10-18
Filing date: 2022-11-02
Publication date: 2024-04-25

Abstract

일 실시예에 따른 전자 장치는 카메라, 디스플레이 및 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 지문 등록 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지된 것에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 상기 디스플레이에 출력되는 카메라 영상에 포함된 특정 객체를 인식하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 상기 카메라 영상 내 상기 인식된 특정 객체와 중첩되는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 상기 디스플레이를 통해 표시하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 상기 카메라 영상으로부터 상기 표시된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 프로세서는 상기 구성된 지문 데이터를 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하도록 설정될 수 있다.

Description

전자 장치, 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 및 인증 방법 {AN ELECTRONIC DEVICE, METHOD REGISTRATING AND AUTHENTICATING FINGERPRINTS USING AN EXTERNAL OBJECT IN THE SAME}

다양한 실시예들은 자 장치, 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 및 인증 방법에 관한 것이다.

전자 장치는 보안을 강화하기 위한 일환으로서, 사용자의 생체 정보를 이용한 지문(fingerprint) 인식 기능을 제공하고 있다. 생체 정보는 예를 들어, 지문, 홍채, 목소리, 얼굴, 또는 혈관과 같은 사용자의 생체 특성을 포함할 수 있다. 특히, 지문(fingerprint) 인식 기능은 전자 장치의 잠금 해제, 송금 또는 결재 서비스와 같이 양한 분야에서 활용되는 기술로서, 전자 장치에 지문 센서를 장착하고 있다.

전자 장치 내 지문 센서가 실장되는 위치(예: 디스플레이 내부(또는 하단, 언더 패널))는 고정되므로, 특정 위치에서만 지문 인증을 수행할 수 있다. 그러나, 지문 센서의 특성으로 인해 전자 장치에 실장이 어렵거나, 지문 센서를 실장하더라도 사용자가 사용하기 어려운 위치에 지문 센서를 실장해야 하는 상황이 발생될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 얼굴에 착용 가능한AR(augmented reality) 글라스나 HMD(head mounted display)장치 경우 지문 센서 장착이 어렵거나, 지문 센서 장착이 가능할 수 있으나, 사용자의 눈에 보이지 않는 위치로 인해 지문 인증 서비스를 사용자가 이용하는데 불편할 수 있다

또한, 지문 센서는 전자 장치 내 다른 구성 요소들의 실장으로 인해, 그 크기가 제한적일 수 있다. 이로 인해 단일 지문 센서의 경우, 지문 센싱 영역과 손가락 크기 차이로 인해, 정확한 지문 정보를 획득하기 어려울 수 있으며, 복 수 개의 지문 센서를 실장하더라도 비용 증가에 대한 문제가 발생될 수 있다.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 지문 등록 또는 지문 인증 요청을 상기 통신 모듈을 통해 제2 전자 장치로부터 수신하고, 상기 수신된 상기 지문 등록 또는 지문 인증 요청에 기반하여 상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하고, 상기 제2 전자 장치로 지문 취득 영역 프레임의 표시를 요청하고, 상기 디스플레이에 표시된 카메라 영상으로부터 상기 제2 전자 장치의 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임을 식별하고, 상기 카메라 영상으로부터 상기 식별된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하고, 상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하고, 상기 구성된 지문 데이터를 상기 제2 전자 장치의 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하도록 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 및 인증 방법은 지문 등록 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지된 것에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 방법은 상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 방법은 상기 디스플레이에 출력되는 카메라 영상에 포함된 특정 객체를 인식하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 방법은 상기 카메라 영상 내 상기 인식된 특정 객체와 중첩되는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 상기 디스플레이를 통해 표시하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 방법은 상기 카메라 영상으로부터 상기 표시된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 방법은 상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 상기 방법은 상기 구성된 지문 데이터를 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 방법은, 카메라를 이용하여 외부 전자 장치 디스플레이 또는 글라스 표면을 가진 외부 객체에 남아있는 잔존 지문을 취득하고, 취득한 잔존 지문을 전자 장치의 지문 인증 데이터로 등록함으로써, 지문 센서를 실장하지 않아도, 지문 인증 서비스를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 방법은, 외부 전자 장치 디스플레이 또는 글라스 표면을 가진 외부 객체에 남아있는 잔존 지문의 취득은 디스플레이를 통한 지문 인식(예: FOD(fingerprint on display), in-display fingerprint) 방식에서 취득하는 지문 데이터와 동일하기 때문에 지문 등록 또는 지문 인증 처리 시간을 절약할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 방법은 복수의 지문 영역을 통해 복수의 지문 취득이 가능하므로, 대면적 지문 센서와 동일한 효과를 제공할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한하지 않으며, 언급하지 않는 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 AR(augmented reality) 장치의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 AR 장치의 개략적인 구성들을 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 방법을 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 인증 방법을 나타낸다.
도 6a 및 도 6b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 취득 상황 예시들을 도시한다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치 및 AR 장치 간 AR 서비스 환경을 도시한다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치 및 AR 장치 간 외부 객체를 이용한 지문 등록 방법을 나타낸다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치 및 AR 장치 간 외부 객체를 이용한 지문 인증 방법을 나타낸다.
도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 지문 취득 영역을 표시하는 예시들을 도시한다.
도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 복수의 지문 취득 영역을 표시하는 예시를 도시한다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치(101)는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(101)(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(101)(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(101)(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(101)(예: 전자 장치(101)(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(101)(예: 전자 장치(101)(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(101)(예: 전자 장치(101)(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(101)(예: 전자 장치(101)(102), 전자 장치(101)(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(101)(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(101)(예: 전자 장치(101)(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치(101))로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치(101) 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(101)(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(101)(102, 또는104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치(101)들(102,104, 또는108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치(101)들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치(101)들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치(101)들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(101)(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(101)(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예에 따른 AR 장치의 블록도이다.

도2를 참조하면, 다양한 실시예에 따르면 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 사용자에게 증강 현실(AR: augmented reality) 서비스와 관련된 영상을 제공하는 AR 장치(201)일 수 있다. AR 장치(201)는 안경(glass), 고글(goggles), 헬멧 또는 모자 중 적어도 하나의 형태로 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, AR 장치(201)는 헤드 마운티드 장치(head-mounted device), 헤드 마운티드 디스플레이(head-mounted display), 또는 AR 글래스일 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 장치(201)는 단독으로 증강 현실 서비스를 제공하거나, 전자 장치(101)(또는 주 장치(host device), 컨트롤러 장치(controller device)) (예: 도 1의 전자 장치(101))와 연동하여 증강 현실 서비스를 제공할 수 있다. AR 장치(201)가 전자 장치(101)와 연동하는 경우, AR 장치(201)는 전자 장치(101)에 의해 적어도 부분적으로 제어되며, 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))의 제어 하에, 적어도 하나의 기능이 수행될 수 있다.

AR 장치(201)는 사용자의 시야(FoV, field of view)로 판단되는 영역에 적어도 하나의 가상 객체가 중첩되어 보이도록 출력하는 증강 현실 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 시야로 판단되는 영역은 사용자가 AR 장치(201)를 통해 인지할 수 있다고 판단되는 영역으로, AR 장치(201)의 디스플레이 모듈(240)의 전체 또는 적어도 일부를 포함하는 영역일 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 장치(201)는 통신 모듈(210), 프로세서(220), 메모리(230), 디스플레이 모듈(240), 오디오 모듈(250), 센서 모듈(260), 카메라 모듈(270)을 포함할 수 있다. 도면에 도시되지 않았으나, AR 장치(201)는 전력 관리 모듈 및 배터리를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 모듈(210)(예: 무선 통신 회로)은 무선 통신 네트워크(예: 도 1의 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크))를 통하여 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))와 통신을 수행하거나, 또는 원거리 무선 네트워크(예: 도 1의 제 2 네트워크(199))를 통하여 서버 장치와 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, AR 장치(201)(101)는 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))와 무선 통신을 수행하여 명령어 및/또는 데이터를 서로 교환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 모듈(210)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 통신 모듈(210)은 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 통신 모듈(210)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(240)은 AR 장치(201)를 착용한 사용자가 카메라 모듈(270)을 통해 획득한 실제 공간과 관련된 영상에 가상 객체가 덧붙여진 것으로 보여지도록 디스플레이 패널의 적어도 일부에 적어도 하나의 가상 객체를 표시할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(240)은 사용자의 양안 중 좌안에 대응되는 제 1 디스플레이 모듈(241) 및/또는 우안에 대응되는 제 2 디스플레이 모듈(243)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(240)은 투명 또는 반투명 디스플레이로 구성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(240)은 렌즈를 포함할 수 있다. 렌즈는 투명 웨이브 가이드(waveguide)를 포함하는 렌즈를 포함할 수 있다. 렌즈는 디스플레이 패널에서 출력된 광을 사용자의 눈에 전달할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 패널에서 방출된 광은 렌즈를 통과하고, 렌즈 내에 형성된 웨이브 가이드(예: waveguide)를 통해 사용자에게 전달될 수 있다. 웨이브 가이드(waveguide)는 적어도 하나의 회절 요소(예: DOE(diffractive optical element), HOE(holographic optical element)) 또는 반사 요소(예: 반사 거울) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨이브 가이드(waveguide)는 적어도 하나의 회절 요소 또는 반사 요소를 이용하여 광원부로부터 방출된 디스플레이 광을 사용자의 눈으로 유도할 수 있다. 사용자는 디스플레이 모듈(240)을 투과하여, 디스플레이의 후면의 실제 공간(또는 실제 환경)을 인지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(250)은 프로세서(220)의 제어에 기반하여, 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 예를 들어, 오디오 모듈(250)은 스피커 및/또는 마이크로폰을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 센서 모듈(260)은 AR 장치(201)의 움직임을 감지할 수 있다. 센서 모듈(260)은 AR 장치(201)의 움직임과 관련된 물리량, 예를 들면, AR 장치(201)의 속도, 가속도, 각속도, 각가속도 또는 지리적 위치를 감지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 센서 모듈(260)은 다양한 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(260)은 근접 센서(261), 조도 센서(262), 및/또는 자이로 센서(263)를 포함할 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 근접 센서(261)는 AR 장치(201)에 인접하는 객체를 감지할 수 있다. 조도 센서(262)는 AR 장치(201) 주변의 밝기 정도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 조도 센서(262)를 사용하여 AR 장치(201) 주변의 밝기 정도를 확인하고, 상기 밝기 정도를 기반으로 디스플레이 모듈(240)의 밝기 관련 설정 정보를 변경할 수 있다. 자이로 센서(263)는 AR 장치(201)의 상태(또는 자세, 방향) 및 위치를 감지할 수 있다. 자이로 센서(263)는 AR 장치(201) 또는 AR 장치(201)를 착용한 사용자의 움직임을 감지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(270)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(270)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

일 예를 들어, 카메라 모듈(270)은 제스처 카메라(gesture camera)(271), 시선 추적 카메라(eye tracking camera)(273), 거리 측정 카메라(depth camera)(275), 및/또는 RGB 카메라(277) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제스처 카메라(271)는 사용자의 움직임을 감지할 수 있다. 예를 들어, 제스처 카메라(271)는 AR 장치(201)에 적어도 하나 이상 배치될 수 있고, 기 설정된 거리 내에서 사용자의 손 움직임을 감지할 수 있다. 제스처 카메라(271)는 AR 장치(201)의 주변 공간과 관련된 정보(예: 위치 및/또는 방향)를 인식하기 위한 SLAM 카메라(simultaneous localization and mapping camera)를 포함할 수 있다. 시선 추적 카메라(273)는 사용자의 좌안 및 우안의 움직임을 추적할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 시선 추적 카메라(273)를 사용하여, 좌안의 시선 방향 및 우안의 시선 방향을 확인할 수 있다. 거리 측정 카메라(275)는 AR 장치(201)의 전면에 위치한 객체와의 거리를 측정할 수 있다. 거리 측정 카메라(275)는 TOF(time of flight) 카메라 및/또는 depth 카메라를 포함할 수 있다. 거리 측정 카메라(275)는 AR 장치(201)의 전면 방향을 촬영할 수 있고, 시선 추적 카메라(273)는 거리 측정 카메라(275)의 촬영 방향과 반대되는 방향을 촬영할 수 있다. RGB(red green blue) 카메라(277)는 객체의 색상 관련 정보 및 객체와의 거리 정보를 감지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(270)에 포함된 제스처 카메라(271), 시선 추적 카메라(273), 거리 측정 카메라(275), 및/또는 RGB 카메라(277)는 각각 AR 장치(201)에 포함되거나 또는 일부는 통합된 형태의 카메라로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 거리 측정 카메라(275)와 RGB 카메라(277)는 하나의 통합된 카메라로 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 프로그램(예: 도 1의 프로그램(140))을 실행하여, AR 장치(201)의 기능과 관련된 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 통신 모듈(210), 디스플레이 모듈(240), 오디오 모듈(250), 센서 모듈(260), 카메라 모듈(270))을 제어하고, 증강 현실 서비스와 관련된 작업(예: AR 작업들)에 필요한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 계산 처리 유닛(computation processing unit)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 카메라 모듈(270))을 통해 AR 장치(201)를 착용한 사용자의 시야에 대응하는 실제 공간과 관련된 영상을 촬영하여 영상 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, AR 장치(201)의 카메라 모듈(270)을 통해 획득한 실제 공간과 관련된 영상 중 사용자의 시야각(FoV)으로 판단되는 영역에 대응하는 정보를 인식할 수 있다. 프로세서(220)는 영상 정보에 기초한 가상 정보를 기반으로 가상 객체를 생성할 수 있다. 프로세서(220)는 증강 현실 서비스와 관련된 가상 객체를 영상 정보와 함께 디스플레이 모듈(240)을 통해 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 센서 모듈(260)을 통해 AR 장치(201)의 움직임과 관련된 물리량(예: AR 장치(201)의 지리적 위치, 속도, 가속도, 각속도 및 각가속도)을 측정할 수 있고, 측정한 물리량 또는 그 조합을 이용하여 AR 장치(201)의 움직임 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면 프로세서(220)는 AR 장치(201)의 움직임 정보 및 영상 정보를 실시간으로 분석하여 AR작업들 예를 들어, 헤드 추적(head tracking) 작업, 핸드 추적(hand tracking) 작업, 눈 추적(eye tracking) 작업을 처리하도록 제어할 수 있다.

이하, 외부 객체를 이용하여 지문 등록 및 인증 서비스를 지원하는 전자 장치 및 방법에 설명하기로 한다. 본 개시가 적용되는 전자 장치(101)는 지문 센서를 포함하지 않는 전자 장치 (또는 AR 장치) 또는, 사용자 신체에 착용으로 인해, 지문 센서의 위치를 사용자가 시각적으로 찾기 어려운 AR 장치를 포함할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 AR 장치의 개략적인 구성들을 도시한다.

도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 AR 장치(예: 도 2의 AR 장치(201))는 지문 센서를 포함하지 않을 수 있다.

일 실시예에 따른AR 장치(201)는 AR 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(240)), AR 프로세서(320)(예: 도 2의 프로세서(220)), AR카메라 (330)(예: 도 2의 카메라 모듈(270)), AR 통신 모듈(350)(예: 도2의 통신 모듈(210)) 및 AR메모리(330)(예: 도2의 메모리(230))를 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 AR 장치(201)는 도 2에 도시된 AR 장치(201)의 구성과 동일하거나, 도 2의 AR 장치(201)의 구성을 더 포함할 수 있다. 도 2와 동일 요소에 대한 구체적인 설명은 생략되며, 외부 객체(예: 전자 장치, 글라스 표면을 가진 객체)를 이용한 지문 등록 및 인증 서비스와 관련된 동작들에 대해서 설명하기로 한다.

일 실시예에 따르면, AR 디스플레이(310)는 카메라를 통해 획득한 카메라 영상(또는 현실 영상, 외부 영상)과 중첩하여 AR 정보(예: 가상 객체)를 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, AR 디스플레이(310)는 OST(optical see-through) 또는 VST(video see-through)와 형태로 구현되며, AR 카메라(340)를 통해 획득한 현실 영상의 적어도 일부에 AR 정보가 덧붙여진 것으로 보여지도록 적어도 하나의 AR 정보(예: 객체 인식의 바운딩 프레임, 지문 취득 영역 프레임)를 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 카메라(340)는 외부의 현실 영상을 촬영하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, AR 카메라(340)는 전자 장치 또는 외부 객체를 포함하는 영상을 촬영하고, 촬영한 영상 정보를 AR 프로세서(320)로 전달할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 카메라(340)는 지문 취득을 지원하는 카메라 예를 들어, 광학식 센서, UV 카메라 또는 RGB 카메라 중 적어도 하나 또는 이들을 결합한 카메라일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, AR 통신 모듈(350)은 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 서버(108))와 지문 인증 서비스와 관련된 신호, 데이터 또는 정보를 송수신할 수 있다. 예를 들어, AR 통신 모듈(350)은 전자 장치(101)로부터 지문 취득 요청을 수신하고, 전자 장치(101)로 지문 취득 영역 표시를 요청할 수 있다. 다른 예를 들어, AR 통신 모듈(350)은 AR 카메라(340)를 통해 촬영한 카메라 영상 내에서 취득한 지문 데이터를 전자 장치(101)로 전송할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 메모리(330)는 AR 프로세서(320)를 동작하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 인스트럭션들은 AR 메모리(330) 상에 소프트웨어로서 저장될 수 있고, AR 프로세서(320)에 의해 실행 가능할 수 있다. AR 메모리(330)는 지문 인증 템플릿(또는 지문 인증 데이터)를 저장할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 AR 장치(201)를 제어하거나 전자 장치(101)의 구성요소들의 동작을 처리(또는 수행)할 수 있다. AR 프로세서(320)는 외부 객체를 이용한 지문 등록 또는 인증 서비스와 관련된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 프로세서(320)는 지문 등록 상황 이벤트 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지되는 것에 기반하여 AR 카메라(340)를 실행하여 카메라 영상을 촬영할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 특정 어플리케이션 내 지문 등록 서비스 가입 또는 지문을 이용한 잠금 해제 설정이 요청되는 경우, 지문 등록 상황 이벤트가 발생될 수 있다. 다른 예를 들어, AR 프로세서(320)는 지문 인증 요청(예: 결제, 송금 또는 잠금 해제 요청) 신호를 수신하는 경우, 지문 등록 상황 이벤트가 발생될 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, AR 프로세서(320)는 지문 등록 상황 이벤트가 감지되는 것에 기초하여, 사용자 확인을 위해 AR 장치(201)에 등록된 다른 사용자 인증 기능(예: 비밀 번호 인증, 패턴 인증, 홍채 인증)을 수행하여 지문 등록을 수행할 사용자가 인증된 사용자인지를 확인할 수 있다. AR 장치(201)는 지문 등록 이전에, 다른 사용자 인증 기능을 통해 확인하는 절차를 안내함으로써, AR 장치(201)에 지문을 등록할 사용자가 인증된 사용자 이외 다른 사용자가 등록되는 것을 방지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 프로세서(320)는 카메라 영상을 분석하여 카메라 영상 내 객체를 추적(tracking)하여 인식할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 인공지능 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 기반으로 학습된 객체(예: 디스플레이를 포함하는 전자 장치, 글라스 표면을 가진 객체)를 인식할 수 있다. 사물 인식 모델은 AR 장치(201)에 포함될 수 있으나, 외부 서버(미도시)에 포함될 수도 있다. 외부 서버에 포함된 경우, AR 장치(201)는 외부 서버와 AR 통신 모듈(350)을 통해 통신하여 카메라 영상을 외부 서버로 전달하여 객체를 인식할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 인식된 객체의 존재를 나타내는 바운딩 프레임(또는 인식 프레임)을 카메라 영상과 겹쳐지게 출력할 수 있다. AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 인식된 객체의 형태를 확인하고, 객체의 위치 정보(예: 좌표 정보)를 계산할 수 있다. AR 프로세서(320)는 인식된 객체의 좌표 정보에 기반하여 객체의 테두리에 대응하는 바운딩 프레임을 AR객체로서 출력할 수 있다. 바운딩 프레임은 카메라 영상에서 인식된 객체의 테두리와 겹쳐지는 외곽 라인 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 카메라 영상 내 디스플레이를 포함하는 전자 장치(예: 외부 객체)가 인식된 경우, 전자 장치의 테두리를 따라 직사각형의 바운딩 프레임이 표시될 수 있다. 바운딩 프레임은 카메라 영상 내에서 인식되는 객체의 형태, 방향 및/또는 거리 변화에 따라 실시간으로 반응하여 변경될 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 프로세서(320)는 인식된 객체 영역과 겹쳐지는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임(또는 지문 취득 프레임)을 카메라 영상과 겹쳐지게 출력할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임은 바운딩 프레임 내부 안에 위치될 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 인식된 객체 영역(다시 말해, 바운딩 프레임)의 위치 정보를 기반으로 지문 취득 영역 프레임을 표시할 좌표 정보를 계산하고, 객체의 적어도 일부 영역과 겹쳐지는 위치에 지문 취득 프레임을 AR 객체로서 출력할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임의 크기, 색상 및 형태는 다양하게 설정되며, 한정되지 않는다.

AR 장치는 카메라 영상 내에서 지문 취득 영역 프레임을 출력함으로써, 사용자가 객체 표면의 어느 위치에 지문 흔적을 남길 수 있도록 가이드함과 동시에 외부 객체 표면에 남아있는 다른 지문들이 AR 장치의 등록 지문으로 이용될 가능성을 방지할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 사용자 핸드 제스처를 감지할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 출력된 지문 취득 영역 프레임 내부에 손가락 터치 및 터치 해제와 같은 핸드 제스처가 발생되는 것을 검출할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처를 검출한 후, 지문 취득 영역 프레임 에 대응하는 프레임 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 카레라 영상 중 지문 취득 영역 프레임과 중첩되는 부분을 크롭(crop)하여 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)를 획득할 수 있다. AR 프로세서(320)는 프레임 이미지에 대한 이미지 처리가 용이하도록 회전 또는 크기 조절을 수행할 수 있으며, 이미지 전처리에 대한 다양한 기법이 수행될 수도 있다.

어떤 실시예에 따르면, AR 프로세서(320)는 지문 취득 영역 프레임 출력 시, 객체 표면에 잔존하는 지문 흔적의 반사율을 높이기 위해, 플래시(flash)기능을 활성화하도록 제어할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 프레임 이미지에 대해 이미지 처리(예: contrast enhancement)하여 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 잔존 지문 데이터를 구성할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 진폭 정보(예: 마루(ridge)와 골(valley) 부분에서의 광량 차이(예: 반사도 또는 투과도)를 나타내는 진폭 이미지(amplitude fingerprint image))로 전환하고, 진폭 이미지 내에서 지문의 특징점(예: 선 모양으로 솟아 오른 부분인 융선(ridge), 융선과 융선 사이에 계곡처럼 들어가 있는 부분인 골(valley), 융선이 갈라지는 부분인 분기점(bifucation), 융선이 끝나는 부분인 끝점(ending))을 학습(예: 딥러닝 학습)하여 지문 표현 패턴 또는 지문 형상을 나타내는 잔존 지문 데이터로 가공하거나 구성할 수 있다.

일 실시예에 따른 AR 프로세서(320)는 프레임 이미지로부터 지문 패턴 형상을 가지더라도 불분명하거나 일그러져 지문의 특징점을 추출할 수 없는 경우 또는 유효한 지문이 아닐 경우, 사용자가 지문 취득 영역 프레임 내에서 지문 흔적을 다시 남길 수 있도록 재지문 취득 가이드 정보를 AR 서비스로 출력하고, 지문 취득에 대한 일련의 과정들(예: 핸드 제스처 검출, 잔존 지문 데이터 가공)을 다시 수행할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 지문 등록 상황 이벤트가 발생된 경우, 외부 객체 표면에 남아있는 잔존 지문에 의해 구성된 잔존 지문 데이터의 특징점을 지문 인증 템플릿 또는 지문 인증 데이터로서 저장 또는 등록할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 지문 인증 상황 이벤트가 발생된 경우, 저장된 지문 인증 템플릿과, 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지로부터 인식된 잔존 지문 데이터를 비교하여 인증을 시도하는 지문이 인증된 사용자의 지문과 일치하는 지 여부를 결정할 수 있다, 비교 결과, AR 프로세서(320)는 잔존 지문 데이터가 등록된 지문 인증 템플릿과 일치하는 경우, 지문 인증을 성공할 수 있다. AR 프로세서(320)는 지문 인증 성공 시 AR 장치의 잠금을 해제하거나 보안이 요구되는 기능, 리소스 또는 어플리케이션의 접근(예: 송금 결제, 카드 결제)을 허여 할 수 있다. AR 프로세서(320)는 잔존 지문 데이터가 등록된 지문 인증 템플릿과 일치하지 않는 경우, 지문 인증을 실패하고, 지문 인증 동작을 종료시킬 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 및 도 3의 AR 장치(201))는, 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 도 2의 카메라 모듈(270), 도 3의 AR 카메라(340)), 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 2의 디스플레이 모듈(240), 도 3의 AR 디스플레이(310)) 및 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(220), 도 3의 AR 프로세서(320))를 포함하고, 상기 프로세서는, 지문 등록 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지된 것에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력하고, 상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하고, 상기 디스플레이에 출력되는 카메라 영상에 포함된 특정 객체를 인식하고, 상기 카메라 영상 내 상기 인식된 특정 객체와 중첩되는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 상기 디스플레이를 통해 표시하고, 상기 카메라 영상으로부터 상기 표시된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하고, 상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하고, 상기 구성된 지문 데이터를 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 특정 객체는 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치 또는 글라스 표면을 갖는 객체 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치 또는 글라스 표면을 갖는 객체를 학습한 인공 지능 사물 인식 모델을 이용하여 상기 카메라 영상 내에서 상기 특정 객체를 인식하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 및 도 3의 AR 장치(201))는 증강 현실 장치 또는 지문 센서를 실장하지 않는 전자 장치일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 및 도 3의 AR 장치(201))는 오디오 출력 장치를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 상기 디스플레이에 텍스트 정보로 출력하거나, 상기 오디오 출력 장치를 이용하여 오디오 신호로 출력하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 지문 취득 영역 프레임 표시 후, 핸드 추적 기능을 이용하여 상기 카메라 영상을 내 표시된 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처를 검출하고, 상기 핸드 제스처 검출 조건에 기반하여 상기 프레임 이미지를 생성하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치가 지문 센서를 실장하지 않는 전자 장치인 경우, 상기 카메라 영상을 프리뷰 이미지로서 디스플레이에 출력하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치가 증강 현실 장치인 경우, 상기 카메라 영상을 증강 현실 서비스로 상기 디스플레이에 출력하고, 상기 카메라 영상과 중첩되는 증강 현실 정보로 상기 지문 취득 영역 프레임을 출력하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 카메라 영상 내 상기 특정 객체를 인식하는 것에 반응하여 상기 인식된 특정 객체의 테두리에 대응하는 바운딩 프레임을 상기 디스플레이에 표시하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 지문 등록 상황 이벤트는 특정 어플리케이션 내 지문 등록 서비스 가입 요청 또는 전자 장치의 잠금 설정에 대한 지문 등록 요청을 수신하는 조건으로 트리거링되고, 상기 지문 인증 상황 이벤트는, 결제 서비스, 송금 서비스 또는 잠금 해제 서비스에 대한 요청 신호를 수신하는 조건으로 트릭거링되도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 및 도 3의 AR 장치(201))는 지문 인증 템플릿을 저장하는 메모리를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 지문 등록 절차 시, 상기 구성된 지문 데이터를 상기 지문 인증 템플릿으로서 저장하도록 설정되고, 지문 인증 절차 시, 상기 저장된 지문 인증 템플릿의 특징점과, 상기 프레임 이미지로부터 생성된 지문 데이터의 특징점을 비교하여 지문 인증 성공 여부를 판단하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 및 도 3의 AR 장치(201))는 통신 모듈을 더 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 특정 객체가 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치인 경우, 상기 통신 모듈을 통해 상기 외부 전자 장치와 지문 취득과 관련된 각종 정보를 송수신하도록 연결되며, 상기 외부 전자 장치와 연결된 경우, 상기 지문 취득 영역 프레임을 출력하지 않고, 상기 통신 모듈을 통해 상기 지문 취득 영역 프레임의 표시를 외부 전자 장치로 요청하고, 상기 카메라 영상 내 상기 외부 전자 장치의 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임을 식별하고, 상기 외부 전자 장치로부터 상기 지문 취득 영역 프레임 내에 발생하는 터치 및 터치 해제하는 터치 제스처가 감지된 신호를 수신하는 것에 기초하여, 상기 카메라 영상 내 식별된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 생성하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 전자 장치 및 상기 외부 전자 장치는 계정 동기화를 통해 연결될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 카메라는 광학식 센서, UV 카메라 또는 RGB 카메라 중 적어도 하나 또는 이들을 결합한 카메라인 것을 특징으로 할 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 상기 프레임 이미지에 대해 이미지 처리하여 진폭 이미지를 생성하고, 상기 진폭 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하여 상기 지문 데이터를 구성하도록 설정도힐 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 방법을 나타낸다.

이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.

도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 도 2 및 도 3에 도시한 AR 장치(201)일 수 있다. AR 장치는 사용자 신체에 착용된 상태일 수 있다.

410 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(도 2의 프로세서(220), 도 4의 AR 프로세서(320))는 지문 등록 상황 이벤트를 감지할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는, 특정 어플리케이션 내 지문 등록 서비스 가입 또는 지문을 이용한 잠금 설정이 요청되는 경우, 지문 등록 상황 이벤트 발생을 감지할 수 있다.

420 동작에서, AR 프로세서(320)는 AR카메라(예: 도2의 카메라 모듈, 도 3의 AR 카메라)를 실행할 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 지문 등록 상황 이벤트에 반응하여 외부 객체를 이용한 지문 등록 절차를 시작하여 AR 카메라를 실행하고, 카메라 영상(또는 외부 영상, 현실 영상)에 기반한 증강 현실 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 420 동작은 410 동작보다 선행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 사용자 신체에 전자 장치의 착용을 감지된 것에 반응하여 카메라를 실행한 상태에서 지문 등록 상황 이벤트를 감지할 수도 있다.

430 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 등록 상황 이벤트에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력할 수 있다. 지문 취득 가이드 정보는, 예를 들어, “외부 객체를 바라보고 객체 표면을 닦고 지문을 남기세요”와 같은 정보일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. AR 프로세서(320)는 디스플레이를 이용하여 지문 취득 가이드 정보를 카메라 영상과 중첩되는 AR 객체로 출력하거나, 오디오 출력 장치를 이용하여 오디오 음성으로 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 장치(201)는 지문 등록 절차 이전에, AR 장치에 저장된 사용자 인증 기능(예: 비밀 번호 인증, 패턴 인증, 홍채 인증 등)을 실행하여 AR 장치에 지문을 등록할 사용자가 인증된 사용자인지를 확인할 수도 있다.

어떤 실시예에 따르면, 430동작은 생략될 수 있다.

440 동작에서, AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 외부 객체(예: 전자 장치의 디스플레이) 인식할 수 있다. AR 프로세서(320)는 AR 카메라를 통해 촬영되는 카메라 영상을 수신하고, 카메라 영상에서 사물 인식을 통해 객체를 인식할 수 있다. AR 프로세서(320)는 인공지능 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 기반으로 학습된 객체(예를 들어, 디스플레이를 포함하는 전자 장치, 글라스 표면을 가진 객체)를 인식할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 디스플레이를 통해 인식된 객체의 존재를 나타내는 바운딩 프레임(또는 인식 프레임)을 카메라 영상과 겹쳐지게 출력할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)가 카메라 영상 내에서 디스플레이를 포함하는 모바일 장치를 외부 객체로서 인식하는 경우, 모바일 장치의 외곽 테두리를 따라 바운딩 프레임이 카메라 영상 내 출력될 수 있다.

450 동작에서, AR 프로세서(320)는 인식된 외부 객체와 중첩되는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 AR정보로 출력할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 인식된 객체의 위치 정보(예: 좌표 정보)를 확인하고, 객체의 적어도 일부 영역과 겹쳐지는 위치에 지문 취득 프레임을 AR 객체로서 출력할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임은 바운딩 프레임 내부 안에 위치될 수 있다. 사용자는 지문 취득 영역 프레임을 통해 지문 흔적을 남길 수 있는 위치를 확인할 수 있다.

455 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 취득 영역 프레임 안에 발생하는 핸드 제스처를 감지할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 카메라 영상에서 핸드 추적(hand tracking)을 통해 사용자의 손가락이 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처가 발생되는지를 감지할 수 있다.

460 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처에 기반하여 카메라 영상으로부터 지문 취득 영역 프레임 영역에 대응하는 프레임 이미지를 생성할 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 핸드 제스처가 발생된 이후, 버퍼에 저장된 카메라 이미지 내에서 지문 취득 영역 프레임과 중첩되는 부분을 크롭(crop)하여 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)를 생성할 수 있다.

470 동작에서, AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 가공하여 외부 객체 표면에 잔존하는 지문 데이터(또는 잔존 지문 데이터)를 구성할 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 진폭 정보(예: 마루(ridge)와 골(valley) 부분에서의 광량 차이(예: 반사도 또는 투과도)를 나타내는 진폭 이미지(amplitude fingerprint image))로 전환하고, 진폭 이미지 내에서 지문의 특징점(예: 선 모양으로 솟아 오른 부분인 융선(ridge), 융선과 융선 사이에 계곡처럼 들어가 있는 부분인 골(valley), 융선이 갈라지는 부분인 분기점(bifucation), 융선이 끝나는 부분인 끝점(ending))을 학습(예: 딥러닝 학습)하여 지문 표현 패턴 또는 지문 형상을 나타내는 잔존 지문 데이터로 가공하거나 구성할 수 있다.

480 동작에서, AR 프로세서(320)는 잔존 지문으로 구성된 지문 데이터를 지문 인증 템플릿으로 등록 및 저장할 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 외부 객체 표면에 남아있는 잔존 지문에 의해 구성된 지문 데이터의 특징점을 지문 인증 템플릿 또는 지문 인증 데이터로서, 지문 인증 서비스에 등록하고, AR 메모리에 지문 인증 템플릿을 저장할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, AR 장치(201)가 전자 장치와 계정 동기화를 통해 연결된 경우, 전자 장치로 잔존 지문으로 구성된 지문 데이터를 전달할 수 있다. 이 경우, 전자 장치는 지문 센서가 없더라도 AR 장치를 통해 사용자 지문을 획득하여 지문 인증 서비스를 지원할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 등록 인증 방법을 나타낸다.

도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 도 2 및 도 3에 도시한 AR 장치(201)일 수 있다.

510 동작에서 AR 장치(201)의 AR 프로세서(도 2의 프로세서(220), 도 4의 AR 프로세서(320))는 지문 인증 상황 이벤트를 감지할 수 있다. AR 장치는 사용자 신체에 착용된 상태일 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 AR 장치(201) 내 저장된 지문 정보가 존재하지 않으면서 지문 인증 요청(예: 결제, 송금 또는 잠금 해제 요청) 신호를 AR 통신 모듈(350)을 통해 수신하는 경우, 지문 등록 상황 이벤트 발생을 감지할 수 있다.

520 동작에서, AR 프로세서(320)는 AR카메라(예: 도2의 카메라 모듈, 도 3의 AR 카메라)를 실행할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 420 동작은 410 동작보다 선행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 사용자 신체에 전자 장치(101)의 착용을 감지된 것에 반응하여 카메라를 실행한 상태에서 지문 등록 상황 이벤트를 감지할 수도 있다.

530 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 등록 상황 이벤트에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력할 수 있다. 지문 취득 가이드 정보는, 예를 들어, “외부 객체를 바라보고 객체 표면을 닦고 지문을 남기세요”와 같은 정보일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. AR 프로세서(320)는 디스플레이를 이용하여 지문 취득 가이드 정보를 카메라 영상과 중첩되는 AR 객체로 출력하거나, 오디오 출력 장치를 이용하여 오디오 음성으로 출력할 수 있다.

540 동작에서, AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 외부 객체(예: 전자 장치의 디스플레이) 인식할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 AR 카메라를 통해 촬영되는 카메라 영상을 사물 인식(예: 인공지능 딥러닝 기반 사물 인식)을 통해 학습된 객체(예를 들어, 디스플레이를 포함하는 전자 장치, 글라스 표면을 가진 객체)를 인식할 수 있다.

550 동작에서, AR 프로세서(320)는 인식된 외부 객체와 중첩되는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 AR정보로 출력할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 인식된 객체의 위치 정보(예: 좌표 정보)를 확인하고, 객체의 적어도 일부 영역과 겹쳐지는 위치에 지문 취득 프레임을 AR 객체로서 출력할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임은 바운딩 프레임 내부 안에 위치될 수 있다. 사용자는 지문 취득 영역 프레임을 통해 지문 흔적을 남길 수 있는 위치를 확인할 수 있다.

555 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 취득 영역 프레임 안에 발생하는 핸드 제스처를 감지할 수 있다. 예를 들어, AR 프로세서(320)는 카메라 영상에서 핸드 추적(hand tracking)을 통해 사용자의 손가락이 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처가 발생되는지를 감지할 수 있다.

560 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처에 기반하여 카메라 영상으로부터 지문 취득 영역 프레임 영역에 대응하는 프레임 이미지를 생성할 수 있다.

570 동작에서, AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 가공하여 외부 객체 표면에 잔존하는 지문 데이터(또는 잔존 지문 데이터)를 구성할 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 진폭 정보를 나타내는 진폭 이미지(amplitude fingerprint image))로 전환하고, 진폭 이미지 내에서 지문의 특징점을 학습(예: 딥러닝 학습)하여 지문 표현 패턴 또는 지문 형상을 나타내는 잔존 지문 데이터로 가공하거나 구성할 수 있다.

580 동작에서, AR 프로세서(320)는 지문 데이터를 등록된 지문 인증 템플릿과 비교하여 지문 인증 성공 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, AR 프로세서(320)는 프레임 이미지에 포함된 특징점이 등록된 지문 인증 템플릿의 특징점과 실질적으로 일치하는 경우 지문 인증이 성공된 것으로 결정하고, 특징점들이 서로 일치하지 않는 경우, 지문 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 도 4 및 도 5는 AR 장치 이외에, 지문 센서를 포함하지 않으나, 카메라를 포함하는 전자 장치가 본 개시에서 적용된 실시예들이 적용될 수 있다. 지문 센서를 포함하지 않으나, 카메라를 포함하는 전자 장치의 경우, 지문 등록 상황 이벤트 또는 지문 인증 상황 이벤트 감지 시, 카메라를 통해 프리뷰 영상을 디스플레이에 출력하고, 프리뷰 영상 내에서 외부 객체를 인식하고, 프리뷰 영상 내에서 인식된 객체의 적어도 일부와 겹쳐지는 영역에 지문 취득 영역 프레임을 표시하고, 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임이미지를 처리하여 외부 객체 표면에 잔존하는 지문 데이터를 추출하는 일련의 과정들을 통해 지문 등록 및 지문 인증 서비스를 지원할 수도 있다.

도 6a 및 도 6b는 일 실시예에 따르면, 전자 장치에서 외부 객체를 이용한 지문 취득 상황 예시들을 도시한다. 도 6a 및 도 6b의 예시에서는 전자 장치(101)가 AR 장치(201)인 경우를 가정하여 설명하기로 하나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 6a 및 도 6b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 사용자는 AR 장치(201)를 착용하여 지문 취득과 관련된 AR 정보를 제공받을 수 있다.

AR 장치(201)는 지문 등록 상황 이벤트 또는 지문 인증 상황 이벤트에 기초하여 카메라를 실행하고, 카메라로부터 촬영되는 실제 공간과 관련된 카메라 영상(또는 외부 영상, 현실 영상)을 디스플레이(620)에 출력할 수 있다. AR 장치(201)를 착용한 사용자의 시야에는 디스플레이를 투과하여 카메라로부터 획득한 카메라 영상을 실제 공간(또는 실제 환경)으로서 인지할 수 있다.

AR 장치(201)는 카메라 영상 내 사물 인식을 통해 외부 객체 예를 들어, <601>에 도시된 바와 같이, 디스플레이(610)를 포함하는 전자 장치(101)를 인식하고, 인식된 전자 장치(601)의 테두리를 따라 바운딩 프레임(630)을 AR서비스로 제공할 수 있다. 사용자는 바운딩 프레임(630)을 통해 현실 영상 내 전자 장치(101)가 인식된 것을 인지할 수 있다.

AR 장치(201)는 외부 객체를 이용한 지문 취득을 위해, <602>에 도시된 바와 같이, 인식된 전자 장치(101)와 겹쳐지는 영역에 지문 취득을 가이드하는 지문 취득 영역 프레임(640)을 AR 서비스로 제공할 수 있다. 사용자는 지문 취득 영역 프레임(640)을 통해 지문 흔적을 남길 수 있는 영역을 인지할 수 있다.

도면에 도시 되지 않았으나, AR 장치(201)는 지문 취득과 관련된 행동 안내 정보(예: 지문 취득 영역 프레임 내에 손가락을 터치하였다가 터치 해제하십시오)를AR 서비스로 출력하거나, 오디오 신호로 출력할 수 있다.

AR 장치(201)는 <603>에 도시된 바와 같이, 카메라 영상을 통해 지문 취득 영역 프레임(640) 내부에 사용자의 손가락이 전자 장치(101)의 디스플레이(610)에 터치 및 터치 해제된 핸드 제스처(650)를 검출할 수 있다. 전자 장치(101)의 디스플레이(610)는 글라스 유형으로서, 지문 흔적이 잔존될 수 있다.

AR 장치(201)는 핸드 제스처(650)를 검출된 후, 카메라 영상에 포함된 전자 장치(101)의 이미지에서 지문 취득 영역 프레임(640)이 출력된 좌표 정보를 확인할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임(640) 내에는 사용자 터치로 인한 잔존 지문(660)이 남아 있을 수 있다. <604>에 도시된 바와 같이, AR 장치(201)는 카메라 영상으로부터 지문 취득 영역 프레임(640)이 위치한 영역에 대응하는 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)(650)를 추출할 수 있다.

AR 장치(201)는 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)(650)에 대해 이미지 처리(예: contrast enhancement)하여 진폭 이미지(예: 마루(ridge)와 골(valley) 부분에서의 광량 차이(예: 반사도 또는 투과도)를 나타내는 진폭 정보를 포함하는 이미지)(670)를 생성할 수 있다.

AR 장치(201)는 진폭 이미지(670) 내에서 지문의 특징점(예: 선 모양으로 솟아 오른 부분인 융선(ridge), 융선과 융선 사이에 계곡처럼 들어가 있는 부분인 골(valley), 융선이 갈라지는 부분인 분기점(bifucation), 융선이 끝나는 부분인 끝점(ending))을 추출하여 지문 데이터(또는 외부 객체로부터 획득한 잔존 지문 데이터)(680)를 획득할 수 있다.

AR 장치(201)는 획득한 지문 데이터(680)를 AR 장치(201)의 등록 지문으로 활용하거나, 등록 후, 지문 인증 과정에서 활용함으로써, 지문 센서가 없거나, 지문 센서를 활용하지 않고도 외부 객체를 활용하여 지문 서비스를 지원할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치 및 AR 장치 간 AR 서비스 환경을 도시한다.

도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는, 예를 들면, 스마트 폰, PC, 태블릿 PC 중 어느 하나일 수 있고, 전술된 예에 한정되지 않는다. AR 장치(201)는 사용자에게 착용될 수 있는 글래스 형태일 수 있으나, 카메라를 통해 외부 촬영이 가능한 전자 장치일 수도 있다.

전자 장치(101) 및 AR 장치(201)는 무선 통신 네트워크(710)를 이용하여 증강 현실 서비스를 제공하기 위해 서로 연결 될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 네트워크7310)는 근거리 무선 네트워크(예: 도 1의 제 1 네트워크(198))일 수 있다. 전자 장치(101)와 AR 장치(201)는 서로 WiFi-P2P, Bluetooth 및 BLE(Bluetooth low energy) 가운데 적어도 하나의 무선 통신 방식을 이용하여 연결될 수 있으나, 무선 통신 방식은 이에 한정되지 않는다.

예를 들어, 전자 장치(101) 및 AR 장치(201)는 계정 동기화를 통해 연결될 수 있다. 외부 객체를 이용한 지문 취득 서비스를 제공하기 위해, 각 AR 장치(201) 및 AR 장치(201)에서 수행된 동작들의 각종 데이터를 실시간으로 송수신 또는 서로 공유할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 지문 등록 상황 이벤트 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지되는 것에 기반하여 AR 장치(201)로 지문 취득 요청 신호를 전달할 수 있다.

전자 장치(101)는 AR 장치(201)로부터 전달된 취득 영역 표시 요청 신호룰 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 취득 영역 표시 요청 신호에 응답하여 디스플레이의 적어도 일부 영역에 적어도 하나의 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임은 AR 장치(201)에서 식별이 용이하도록 특정 패턴을 포함할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 지문 취득 요청 신호를 외부 장치로 요청한 것에 기초하여 디스플레이를 제어하여 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 디스플레이에 표시 중인 실행 화면과 중첩시켜 지문 취득 영역 프레임(또는 윈도우 프레임)을 표시하되, 전자 장치(101)는 지문 취득 영역 프레임(또는 윈도우 프레임)의 시각화 향상을 위해 지문 취득 영역을 블랙 이미지로 표시하도록 디스플레이를 제어할 수 있다.

다른 실시예에 따르면,예를 들어, 전자 장치(101)가 AR장치(201)와 연결(예: 계정 동기화) 된 상태이고, 전자 장치(101)의 디스플레이가 턴오프된 상태에서 AR 장치(201)로부터 지문 취득 요청 신호를 수신할 수도 있다. 이 경우, 전자 장치(101)는 AR 장치(201)로부터 수신된 지문 취득 요청 신호에 기초하여 하는 경우, 디스플레이를 턴온 하여 디스플레이 실행 화면 중 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 복수의 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 지문 취득 설정과 관련하여, 사용자의 지문 취득을 2회 내지 3회 지문 취득을 횟수를 수행하도록 설정된 경우, 전자 장치(101)는 디스플레이의 서로 다른 위치에 지문 취득 영역 프레임을 표시하고, 각 지문 취득 영역 프레임 내부에 번호를 표시하여 사용자가 번호를 확인하여 순서대로 디스플레이에 잔존 지문의 흔적을 남길 수 있도록 가이드할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임 내부에 발생하는 터치 제스처(예: 터치 및 터치 해제)를 검출할 수 있다, 전자 장치(101)는 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임 내부에 발생하는 터치 제스처가 감지된 신호를 AR 장치로 전송(예: notification signal)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 AR 장치(201)로부터 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)를 수신하고, 프레임 이미지를 가공하여 지문 데이터(또는 잔존 지문 데이터)를 구성하고, 이를 지문 등록 또는 인증 서비스에 이용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 AR 장치로부터 수신된 지문 데이터 또는 프레임 이미지 처리 결과 획득한 지문 데이터를 지문 인증 성공 또는 실패 판단을 위한 지문 인증 템플릿으로서, 메모리에 저장하고 관리할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 AR 장치에서 프레임 이미지를 가공하여 처리된 지문 데이터를 수신할 수도 있으며, 수신된 지문 데이터를 지문 등록 또는 인증 서비스에 이용할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, AR 장치(201)는 지문 등록 상황 이벤트 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지되거나 전자 장치(101)로부터 지문 취득 요청을 수신하는 경우, 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력할 수 있다.

AR 장치(201)는 외부 객체를 이용한 지문 취득 안내 정보를 AR 객체로 현실 영상과 중첩하여 출력하거나, 오디오 출력 장치를 통해 오디오 음성으로 출력할 수 있다. 사용자는 AR 장치(201)의 카메라가 지문 취득 안내 정보를 통해 디스플레이를 포함하는 전자 장치(101) 또는 글라스 표면을 갖는 객체 전면을 향해 바라보도록 행동할 수 있다.

AR 장치(201)는 전자 장치(101)로 지문 취득 표시를 요청하는 신호를 전송할 수 있다.

AR 장치(201)는 전자 장치(101)로부터 전달된 터치 제스처 검출 신호에 기초하여, 카메라를 통해 촬영한 카메라 영상(또는 외부 영상/ 현실 영상) 내 전자 장치의 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임을 식별할 수 있다.

AR 장치(201)는 카메라를 통해 촬영된 카메라 영상에서 식별된 지문 취득 영역 프레임이 위치한 위치 정보를 계산하고, 버퍼에 저장된 카메라 이미지 내에서 지문 취득 영역 프레임과 중첩되는 부분을 크롭(crop)하여 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)를 생성할 수 있다.

AR 장치(201)는 프레임 이미지에 대한 이미지 처리가 용이하도록 회전 또는 크기 조절을 수행할 수 있으며, 이미지 전처리에 대한 다양한 기법이 수행될 수도 있다.

AR 장치(201)는 프레임 이미지에 대해 이미지 처리(예: contrast enhancement)하여 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 잔존 지문 데이터를 구성할 수 있다. 예를 들어, AR 장치(201)는 프레임 이미지를 진폭 정보(예: 마루(ridge)와 골(valley) 부분에서의 광량 차이(예: 반사도 또는 투과도)를 나타내는 진폭 이미지(amplitude fingerprint image))로 전환하고, 진폭 이미지 내에서 지문의 특징점(예: 선 모양으로 솟아 오른 부분인 융선(ridge), 융선과 융선 사이에 계곡처럼 들어가 있는 부분인 골(valley), 융선이 갈라지는 부분인 분기점(bifucation), 융선이 끝나는 부분인 끝점(ending))을 학습(예: 딥러닝 학습)하여 지문 표현 패턴 또는 지문 형상을 나타내는 잔존 지문 데이터로 가공하거나 구성할 수 있다.

일 실시예에 AR 장치(201)는 프레임 이미지로부터 지문 패턴 형상을 가지더라도 불분명하거나 일그러져 지문의 특징점을 추출할 수 없는 경우 또는 유효한 지문이 아닐 경우, 사용자가 지문 취득 영역 프레임 내에서 지문 흔적을 다시 남길 수 있도록 재지문 취득 가이드 정보를 AR 서비스로 출력하고, 지문 취득에 대한 일련의 과정들(예: 핸드 제스처 검출, 잔존 지문 데이터 가공)을 다시 수행할 수 있다.

AR 장치(201)는 지문 등록 상황 이벤트가 발생된 경우, 외부 객체 표면에 남아있는 잔존 지문에 의해 구성된 잔존 지문 데이터의 특징점을 지문 인증 템플릿 또는 지문 인증 데이터로서 저장 또는 등록할 수 있다.

도면에 도시되지 않았으나, 전자 장치(101) 및 AR 장치(201)는 서버(예: 도 1의 서버(108))와 무선 통신을 이용하여 통신적으로(communicatively) 연결될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버는 AR 서비스를 구현하기 위한 가상 정보를 획득할 수 있다. 본 개시에서는 전자 장치(101)는 AR 장치(201)가 획득한 AR 장치(201)의 위치 정보, 센서 정보 및 AR 장치(201)가 촬영한 영상 정보를 실시간으로 수신하여 서버로 릴레이하고, 서버는 전자 장치(101)로부터 수신한 정보를 기초로 지문 취득과 관련된 AR 정보 및 지문 데이터(예: 객체 인식 결과, 프레임 이미지 프레임에 대응하는 지문 데이터)를 획득할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 서버는 획득한 가상 정보를 전자 장치(101)로 전송하고, 전자 장치(101)는 수신한 가상 정보를 AR 장치(201)로 릴레이하여 전송할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치 및 AR 장치 간 외부 객체를 이용한 지문 등록 방법을 나타낸다.

810 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 지문 등록 상황 이벤트를 감지할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 특정 어플리케이션 내 지문 등록 서비스 가입이 요청되거나 발생될 수 있다.

820 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 취득을 AR 장치(201)로 요청할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 810 동작 및 820 동작은 생략되고, 815 동작에서와 같이 AR 장치(201)에서 지문 등록 상황 이벤트가 감지될 수 도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) 및 AR 장치(201)는 무선 통신으로 연결(예: 계정 동기화)된 상태일 수 있으며, 지문 센서를 실장하지 않는 AR 장치(201)에서 지문 등록 상황 이벤트가 감지될 수도 있다.

830 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220), 도 3의 AR 프로세서(320))에 기반하여 AR 카메라(340)를 실행하여 카메라 영상을 촬영할 수 있다.

835 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력할 수 있다. 지문 취득 가이드 정보는, 예를 들어, “객체를 바라보고 객체 표면을 닦고 지문을 남기세요”와 같은 정보일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 지문 취득 가이드 정보를 카메라 영상과 겹쳐지는 AR 객체로 출력하거나, 오디오 음성으로 출력할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 AR 장치(201)와 연동하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 디스플레이에 출력하거나, 오디오 음성으로 출력할 수도 있다.

840 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 취득 영역 표시를 전자 장치로 요청할 수 있다.

850 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 디스플레이의 적어도 일부에 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 디스플레이에 표시 중인 실행 화면과 중첩시켜 지문 취득 영역 프레임(또는 윈도우 프레임)을 표시하되, 지문 취득 영역 프레임(또는 윈도우 프레임)의 시각화 향상을 위해 지문 취득 영역을 블랙 이미지로 표시하도록 디스플레이를 제어할 수 있다.

860 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 취득 영역 프레임 안에 발생하는 터치 제스처를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임 내부에 발생하는 터치 및 터치 해제하는 터치 제스처를 검출할 수 있다,

865 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 취득 프레임 안에 발생하는 터치 제스처 감지 신호를 AR 장치(201)로 전달할 수 있다.

870 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 지문 취득 프레임 영역에 대응하는 프레임 이미지를 생성할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 카메라를 통해 촬영된 카메라 영상에서 식별된 지문 취득 영역 프레임이 위치한 위치 정보를 계산하고 버퍼에 저장된 카메라 이미지 내에서 지문 취득 영역 프레임을 식별하고, 버퍼에 저장된 카메라 이미지 내에서 지문 취득 영역 프레임과 중첩되는 부분을 크롭(crop)하여 프레임 이미지(또는 크롭 이미지)를 생성할 수 있다.

875 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 전자 장치로 전달할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 프레임 이미지에 대한 이미지 처리가 용이하도록 회전 또는 크기 조절을 수행할 수 있으며, 그 외, 이미지 전처리에 대한 다양한 기법들을 수행할 수도 있다.

AR 프로세서(320)는 회전 또는 크기가 조절된 프레임 이미지를 전자 장치로 전달할 수도 있다.

880 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 프레임 이미지를 가공하여 지문 데이터(또는 잔존 지문 데이터)를 구성할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 프레임 이미지를 진폭 정보(예: 마루(ridge)와 골(valley) 부분에서의 광량 차이(예: 반사도 또는 투과도)를 나타내는 진폭 이미지(amplitude fingerprint image))로 전환하고, 진폭 이미지 내에서 지문의 특징점(예: 선 모양으로 솟아 오른 부분인 융선(ridge), 융선과 융선 사이에 계곡처럼 들어가 있는 부분인 골(valley), 융선이 갈라지는 부분인 분기점(bifucation), 융선이 끝나는 부분인 끝점(ending))을 학습(예: 딥러닝 학습)하여 지문 표현 패턴 또는 지문 형상을 나타내는 잔존 지문 데이터로 가공하거나 구성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AR 프로세서(320)는 통신 모듈을 통해 프레임 이미지를 가공한 지문 데이터에 대한 정보를 전자 장치(101)로 전송할 수도 있다.

890 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 잔존 지문으로 구성된 지문 데이터를 지문 인증 템플릿으로 등록 및 저장할 수 있다.

지문 등록 서비스와 관련하여 전자 장치와 AR 장치(201)의 협업 동작은 도 8에 제시된 동작들로 한정되지 않으며, 다양하게 변형될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 815 동작과 같이 AR 장치(201)에서 지문 등록 상황 이벤트가 감지되는 경우, 810 동작 820 동작은 생략될 수 있다.

일 실시예에 따르면 AR 장치(201)에서 지문 데이터 등록이 필요한 경우, AR 장치는 885 동작에서 프레임 이미지를 가공하여 지문 데이터를 구성하고, 895 동작에서, 지문 데이터를 등록할 수도 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치 및 AR 장치 간 외부 객체를 이용한 지문 인증 방법을 나타낸다.

910 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 지문 인증 상황 이벤트를 감지할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 인증 요청(예: 결제, 송금 또는 잠금 해제 요청) 신호를 AR 통신 모듈(350)을 통해 수신하는 경우, 지문 등록 상황 이벤트 발생을 감지할 수 있다.

이 경우, 전자 장치(101)는 지문 센서를 포함하지 않을 수 있다.

920 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 취득을 AR 장치(201)로 요청할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 910 동작 및 920 동작은 생략되고, 915 동작에서와 같이 AR 장치(201)에서 지문 인증 상황 이벤트가 감지될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101) 및 AR 장치(201)는 무선 통신으로 연결(예: 계정 동기화)된 상태일 수 있으며, 지문 센서를 실장하지 않는 AR 장치(201)에서 지문 인증 상황 이벤트가 감지될 수도 있다.

930 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220), 도 3의 AR 프로세서(320))에 기반하여 AR 카메라(340)를 실행하여 카메라 영상을 촬영할 수 있다.

935 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력할 수 있다. 지문 취득 가이드 정보는, 예를 들어, “객체를 바라보고 객체 표면을 닦고 지문을 남기세요”와 같은 정보일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

940 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 취득 영역 표시를 전자 장치로 요청할 수 있다.

950 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 디스플레이의 적어도 일부에 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다.

960 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 취득 영역 프레임 안에 발생하는 터치 제스처를 검출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임 내부에 발생하는 터치 및 터치 해제하는 터치 제스처를 검출할 수 있다.

965 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 취득 프레임 안에 발생하는 터치 제스처 감지 신호를 AR 장치(201)로 전달할 수 있다.

970 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 카메라 영상 내 지문 취득 프레임 영역에 대응하는 프레임 이미지 생성할 수 있다.

975 동작에서, AR 장치(201)의 AR 프로세서(320)는 프레임 이미지를 전자 장치로 전달할 수 있다.

AR 프로세서(320)는 회전 또는 크기가 조절된 프레임 이미지를 전자 장치(101)로 전달할 수도 있다.

980 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 프레임 이미지를 가공하여 지문 데이터(또는 잔존 지문 데이터)를 구성할 수 있다.

990 동작에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 지문 데이터를 등록된 지문 인증 템플릿과 비교하여 지문 인증 성공 여부를 판단할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(120)는 프레임 이미지에 포함된 특징점이 등록된 지문 인증 템플릿의 특징점과 실질적으로 일치하는 경우 지문 인증이 성공된 것으로 결정하고, 특징점들이 서로 일치하지 않는 경우, 지문 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다.

지문 인증 서비스와 관련하여 전자 장치(101)와 AR 장치(2101)의 협업 동작은 도 9에 제시된 동작들로 한정되지 않으며, 다양하게 변형될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 915 동작과 같이 AR 장치(201)에서 지문 등록 상황 이벤트가 감지되는 경우, 910 동작 920 동작은 생략될 수 있다.

일 실시예에 따르면 AR 장치(201)에서 지문 데이터 인증이 필요한 경우, 975 및 980 동작은 생략되고, 985 동작 및 987 동작에서 AR 장치(201)가 프레임 이미지를 가공하여 지문 데이터를 구성하여 전자 장치(101)로 지문 데이터의 인증 판단을 요청할 수 있다. 전자 장치(101)는 AR 장치(201)로부터 전달된 지문 데이터를 등록된 지문 인증 템플릿과 비교하여 인증 성공 여부를 판단한 후에, AR 장치(201)로 인증 성공 여부에 대한 결과 정보를 전달할 수도 있다.

도 10은 일실시예에 따른 전자 장치에서 지문 취득 영역을 표시하는 예시들을 도시한다.

도 10을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 AR 장치(201)의 외부 객체를 이용한 지문 취득 서비스를 지원하기 위해, 지문 취득 영역 프레임(1020)을 다양한 형태로 출력할 수 있다. 전자 장치(101)는 카메라 영상 내 시각적 인지 향상을 위해 특정 패턴을 포함하거나, 다른 영역과 구별되는 색상으로 지문 취득 영역 프레임(1020)을 디스플레이(1010)에 표시할 수 있다.

일 예를 들어, <1001>에 도시된 바와 같이, 전자 장치(101)는 사각형의 각 모서리 부분에 특정 패턴을 포함하여 지문 취득 영역 프레임(1020)을 표시할 수 있다. AR 장치(201)는 카메라 영상으로부터 특정 패턴 식별을 통해 전자 장치(101)의 디스플레이(1010)에 표시된 지문 취득 영역 프레임의 위치 정보(예: 좌표 정보)를 보다 용이하게 획득할 수 있다. AR 장치(201)는 카메라 영상의 전체 이미지를 각 모서리에 포함된 특정 패턴의 라인을 따라 크롭하여 사각형의 프레임 이미지를 생성할 수 있다.

다른 예를 들어, 전자 장치(101)는 <1002>에 도시된 바와 같이, 지문 취득 영역 프레임(1030) 내부를 블랙처리하여 표시할 수 있다. 지문 취득 영역 프레임(1030) 내부가 블랙 처리되는 경우, 광량 차이를 나타내는 진폭 이미지를 보다 뚜렷하게 획득할 수 있으므로, 디스플레이 표면에 잔존하는 지문 패턴을 보다 용이하게 취득할 수 있다.

지문 취득 영역 프레임(1020,1030)의 디자인 설계는 예시일 뿐 도 10에 도시된 예시들로 한정되지 않는다.

도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 복수의 지문 취득 영역을 표시하는 예시를 도시한다.

도 11을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 복수의 지문 취득 영역 프레임(1110, 1120)을 디스플레이에 표시하여 대면적 지문 기능을 지원할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(101)는 복수의 지문 취득 영역 프레임을 표시할 수 있다. AR 장치(201)는 제1 지문 취득 영역 프레임(1110)을 이용하여 잔존하는 지문 데이터를 획득하고, 제2 지문 취득 영역 프레임(1120)을 이용하여 잔존하는 지문 데이터를 획득하고 이들에 대한 종합적인 지문 데이터를 구성함으로써 대면적 지문 기능을 지원할 수 있다. 경우에 따라 사용자에게 각 지문 취득 영역 프레임 별로 지문 흔적을 남길 수 있는 번호를 표시함으로써, 사용자가 순서대로 지문 흔적을 남기고 AR 장치(201)는 순서에 따라 각 영역에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하도록 유도할 수도 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 2 및 도 3의 AR 장치(201))는 카메라(예: 도 2의 카메라 모듈(270), 도 3의 AR 카메라(340)), 통신 모듈(예: 도 2의 통신 모듈(210), 도 3의 AR 통신 모듈(350)), 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이 모듈(240), 도 3의 AR 디스플레이(310)) 및 프로세서(예: 도 2의 프로세서(220), 도 3의 AR 프로세서(320))를 포함하고, 상기 프로세서(120)는, 지문 등록 또는 지문 인증 요청을 상기 통신 모듈을 통해 제2 전자 장치(예: 도 7의 전자 장치(101))로부터 수신하고, 상기 수신된 상기 지문 등록 또는 지문 인증 요청에 기반하여 상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하고, 상기 제2 전자 장치로 지문 취득 영역 프레임의 표시를 요청하고, 상기 디스플레이에 표시된 카메라 영상으로부터 상기 제2 전자 장치의 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임을 식별하고, 상기 카메라 영상으로부터 상기 식별된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하고, 상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하고, 상기 구성된 지문 데이터를 상기 제2 전자 장치의 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하도록 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 오디오 출력 장치를 더 포함하고, 상기 프로세서는, 지문 등록 또는 지문 인증 상황 요청이 수신된 것에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 상기 디스플레이 또는 오디오 출력 장치를 통해 출력하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 상기 사물 인식 기능을 통해 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치를 식별하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 상기 카메라 영상 내 상기 외부 전자 장치를 식별하는 것에 반응하여 상기 외부 전자 장치 테두리를 대응하는 바운딩 프레임을 상기 디스플레이에 표시하도록 더 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 상기 프로세서는, 상기 지문 취득 영역 프레임 식별 후, 상기 외부 전자 장치로부터 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 터치 제스처가 검출된 신호를 수신하고, 상기 수신된 신호에 기초하여 상기 프레임 이미지를 생성하도록 더 설정될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다. 본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
카메라;
디스플레이; 및
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
지문 등록 또는 지문 인증 상황 이벤트가 감지된 것에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 출력하고,
상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하고,
상기 디스플레이에 출력되는 카메라 영상에 포함된 특정 객체를 인식하고,
상기 카메라 영상 내 상기 인식된 특정 객체와 중첩되는 적어도 일부 영역에 지문 취득 영역 프레임을 상기 디스플레이를 통해 표시하고,
상기 카메라 영상으로부터 상기 표시된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하고,
상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하고,
상기 구성된 지문 데이터를 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 특정 객체는 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치 또는 글라스 표면을 갖는 객체 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치 또는 글라스 표면을 갖는 객체를 학습한 인공 지능 사물 인식 모델을 이용하여 상기 카메라 영상 내에서 상기 특정 객체를 인식하도록 설정된 전자 장치.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 전자 장치는 증강 현실 장치 또는 지문 센서를 실장하지 않는 전자 장치인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제3항에 있어서,
오디오 출력 장치를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 상기 디스플레이에 텍스트 정보로 출력하거나, 상기 오디오 출력 장치를 이용하여 오디오 신호로 출력하도록 더 설정된 전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 지문 취득 영역 프레임 표시 후, 핸드 추적 기능을 이용하여 상기 카메라 영상을 내 표시된 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 핸드 제스처를 검출하고,
상기 핸드 제스처 검출 조건에 기반하여 상기 프레임 이미지를 생성하도록 더 설정된 전자 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 전자 장치가 지문 센서를 실장하지 않는 전자 장치인 경우, 상기 카메라 영상을 프리뷰 이미지로서 디스플레이에 출력하도록 설정된 전자 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 전자 장치가 증강 현실 장치인 경우, 상기 카메라 영상을 증강 현실 서비스로 상기 디스플레이에 출력하고,
상기 카메라 영상과 중첩되는 증강 현실 정보로 상기 지문 취득 영역 프레임을 출력하도록 설정된 전자 장치.
제6항 또는 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 카메라 영상 내 상기 특정 객체를 인식하는 것에 반응하여 상기 인식된 특정 객체의 테두리에 대응하는 바운딩 프레임을 상기 디스플레이에 표시하도록 더 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 지문 등록 상황 이벤트는 특정 어플리케이션 내 지문 등록 서비스 가입 요청 또는 전자 장치의 잠금 설정에 대한 지문 등록 요청을 수신하는 조건으로 트리거링되고,
상기 지문 인증 상황 이벤트는, 결제 서비스, 송금 서비스 또는 잠금 해제 서비스에 대한 요청 신호를 수신하는 조건으로 트릭거링되도록 설정된 전자 장치.
제9에 있어서,
지문 인증 템플릿을 저장하는 메모리를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
지문 등록 절차 시, 상기 구성된 지문 데이터를 상기 지문 인증 템플릿으로서 상기 메모리에 저장하도록 설정되고,
지문 인증 절차 시, 상기 저장된 지문 인증 템플릿의 특징점과, 상기 프레임 이미지로부터 생성된 지문 데이터의 특징점을 비교하여 지문 인증 성공 여부를 판단하도록 설정된 전자 장치.
제3항에 있어서,
통신 모듈을 더 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 특정 객체가 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치인 경우, 상기 통신 모듈을 통해 상기 외부 전자 장치와 지문 취득과 관련된 각종 정보를 송수신하도록 연결되며,
상기 외부 전자 장치와 연결된 경우, 상기 지문 취득 영역 프레임을 출력하지 않고, 상기 통신 모듈을 통해 상기 지문 취득 영역 프레임의 표시를 외부 전자 장치로 요청하고,
상기 카메라 영상 내 상기 외부 전자 장치의 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임을 식별하고,
상기 외부 전자 장치로부터 상기 지문 취득 영역 프레임 내에 발생하는 터치 및 터치 해제하는 터치 제스처가 감지된 신호를 수신하는 것에 기초하여, 상기 카메라 영상 내 식별된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 생성하도록 설정된 전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 전자 장치 및 상기 외부 전자 장치는 계정 동기화를 통해 연결된 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 카메라는 광학식 센서, UV 카메라 또는 RGB 카메라 중 적어도 하나 또는 이들을 결합한 카메라인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 프레임 이미지에 대해 이미지 처리하여 진폭 이미지를 생성하고,
상기 진폭 이미지로부터 지문의 특징점을 추출하여 상기 지문 데이터를 구성하도록 설정된 전자 장치.
전자 장치에 있어서,
카메라;
통신 모듈;
디스플레이; 및
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
지문 등록 또는 지문 인증 요청을 상기 통신 모듈을 통해 제2 전자 장치로부터 수신하고,
상기 수신된 상기 지문 등록 또는 지문 인증 요청에 기반하여 상기 카메라를 실행하여 카메라 영상을 획득하고,
상기 제2 전자 장치로 지문 취득 영역 프레임의 표시를 요청하고,
상기 디스플레이에 표시된 카메라 영상으로부터 상기 제2 전자 장치의 디스플레이에 표시된 지문 취득 영역 프레임을 식별하고,
상기 카메라 영상으로부터 상기 식별된 지문 취득 영역 프레임에 대응하는 프레임 이미지를 크롭하여 생성하고,
상기 프레임 이미지를 가공하여 상기 인식된 특정 객체 표면에 남아있는 잔존 지문과 관련된 지문 데이터를 구성하고,
상기 구성된 지문 데이터를 상기 제2 전자 장치의 지문 등록 절차 또는 지문 인증 절차에 이용하도록 상기 제2 전자 장치로 전송하도록 설정된 전자 장치.
제15항에 있어서,
오디오 출력 장치를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
지문 등록 또는 지문 인증 상황 요청이 수신된 것에 기반하여 외부 객체를 이용한 지문 취득 가이드 정보를 상기 디스플레이 또는 오디오 출력 장치를 통해 출력하도록 더 설정된 전자 장치.
제15항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 사물 인식 기능을 통해 상기 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치를 식별하도록 설정된 전자 장치.
제17항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 카메라 영상 내 상기 외부 전자 장치를 식별하는 것에 반응하여 상기 외부 전자 장치 테두리를 대응하는 바운딩 프레임을 상기 디스플레이에 표시하도록 더 설정된 전자 장치.
제15항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 지문 취득 영역 프레임 식별 후, 상기 외부 전자 장치로부터 지문 취득 영역 프레임 내부를 터치 및 터치 해제하는 터치 제스처가 검출된 신호를 수신하고,
상기 수신된 신호에 기초하여 상기 프레임 이미지를 생성하도록 더 설정된 전자 장치.