WO2016153209A2 - 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법 - Google Patents

스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to a non-contact fingerprint recognition method using a smart phone, and more particularly, it is possible to generate an optimal fingerprint image without various distortions of the camera lens built in the smart phone, and is widely used. It is compatible with the fingerprint image of the optical fingerprint reader, and it can be converted into an image conforming to international standards (ISO19794-4) and optimal recognition fingerprint data (ISO19794-2). It relates to a recognition method.
  • Biometrics refers to a self-identification technology that identifies a user's identity based on human physical characteristics or behavioral characteristics.At the National Biometric Forum in Korea, 'biological, anatomical and physiological' It is defined as a self-certification technique based on observation.
  • Methods for recognizing the information about the physical characteristics of the human body used in the biometric technology include fingerprint (Iris), iris (scan), Retina (scan), Hand geo-metry, There are methods of facial recognition, and methods of recognizing information on behavioral characteristics include voice recognition, signature-scan, gait recognition, and the like.
  • Fingerprint recognition is the most widely used and widely used in the biometric technology, the fingerprint (fingerprint) formed on the human finger is all different, not only for each individual, but also has a characteristic that does not change for life as it is born, the identification High reliability and stability, and easy to store and collate information.
  • Fingerprint verification device for conventional fingerprint recognition (fingerprint verification device) is a glass surface (sensor) is formed on the top, the camera and lighting is built in the interior, the user's finger touches the glass surface (sensor) to operate the fingerprint reader
  • the camera is configured to acquire a fingerprint image by photographing a finger.
  • the fingerprint reader has a function of discriminating whether it is a fake fingerprint made of silicon, etc., rather than an actual human fingerprint (Live Finger Detection, LFD), a function of extracting and storing feature points of the ridge of the fingerprint (optimal recognition fingerprint data generation function). , Image Enhancement Feature Extraction Matching).
  • the fingerprint reader is called an optical (or contact) fingerprint reader.
  • the fingerprint image photographed by the optical fingerprint reader is adjusted to obtain sharp planar fingerprint images by adjusting sharpness and contrast.
  • the obtained fingerprint image is stored according to the fingerprint image standard having a resolution of 500 dpi in order to receive a certification (eg, PIV certification issued by the FBI).
  • a certification eg, PIV certification issued by the FBI.
  • the fingerprint image is a ridge of the fingerprint (
  • the cut-off and split parts are extracted from the feature points (positions and orientations) of the ridges of the fingerprints.
  • the optimal recognition fingerprint data (template, individual) extracted only these feature points for solving the problem of storage capacity limitation and for quick processing due to quick collation between fingerprints.
  • Unique biometric characteristic information is stored).
  • the optimal recognition fingerprint data stores data in a method defined by the international standard (ISO19794-2 / ANSI378) (hereinafter referred to as 'international standard') for compatibility between different products.
  • the conventional optical fingerprint reader has a sense of rejection because the user directly touches the finger with the sensor, and the shape of the fingerprint may be distorted depending on the strength of the pressure applied to the glass surface (sensor) when the user contacts the sensor. As the finger slides on the contact surface of the sensor, the shape of the fingerprint may be distorted, and a clear fingerprint image may not be obtained depending on the difference between the ambient temperature and humidity or the skin condition of the user (eg, dryness and humidity of the skin). There was a problem.
  • a non-contact fingerprint reader has recently been developed in which a user does not directly touch a finger with a glass surface (sensor) but photographs at a position slightly away from the camera to obtain a fingerprint image.
  • the conventional non-contact fingerprint reader and the fingerprint recognition method had the following problems, and recently, due to the popularization of smartphones and the development of the technology, the development of the fingerprint recognition method using the camera and the light embedded in the smartphone has been attempted. This also had the following problems.
  • the contactless fingerprint recognition method of recognizing a fingerprint after photographing a finger with a contactless fingerprint reader and a camera and lighting built into a smartphone is different every time the distance between the camera and the finger of a subject is photographed, Because the camera could not be positioned horizontally with the camera, it was impossible to obtain a clear and accurate fingerprint image due to problems such as a finger rotation or a hand shake.
  • Fingerprint images photographed by the camera and lighting of the smart phone could not be used for personal terminal authentication for security of the smart phone because it could not support compatibility and standardization in resolution.
  • the present invention provides a contactless fingerprint recognition method using a smart phone to solve the above problems.
  • the present invention provides a camera and a built-in smart phone in the environment that can shoot a finger, the subject,
  • LTU look up table
  • a finger guide is presented on the screen, and a shooting step of generating a finger image by photographing a finger as a subject with a camera and lighting built in a smartphone,
  • a fingerprint image acquisition step of acquiring a fingerprint image of the fingerprint area from the finger image corrected in the correction step is performed.
  • the lookup table generation step is performed once or as many times as desired by the user for the first time.
  • the correction step includes a standard conversion step of converting a finger image into a standard resolution of 500 dpi, which is an international standard.
  • the correction step includes a mirroring conversion step of symmetrically converting the finger image in the vertical direction.
  • the correcting step includes an image inversion step of inverting the color of the finger image, that is, inverting the color to make the ridge darker than the background image.
  • a perspective correction step of converting the standard finger image of the correction step into a flat pattern in consideration of perspective may be included.
  • a fingerprint fingerprint data generation step of extracting the feature points of the ridge of the fingerprint from the image of the fingerprint region recognized after the fingerprint image acquisition step to generate the biometric data to generate the optimal recognition fingerprint data further comprises a step.
  • the fingerprint image acquisition step further includes a quality inspection step of inspecting the quality of the fingerprint image by using a sampling method using the clarity of the fingerprint image and the density of the ridges.
  • LFD Live Finger Detection
  • Each step may be provided as an application program of a smartphone, which is provided in a form of being stored in a compact disc or a physical storage medium.
  • the finger guide is provided on the screen of the smartphone and the user shoots the finger within the range of the finger guide as much as possible, the distance between the camera and the finger, which is the subject, is kept constant each time, and the finger, which is the subject, Since it can be positioned to be almost horizontal to solve the problems caused during shooting, it is possible to obtain a sharper and more accurate finger image by the correction step.
  • the police officer's smartphone can take the fingerprint of the criminal or missing person and send it to the database of the National police Agency.
  • the parents of the child can take the child's fingerprints and register them in the public office in advance so that they can be easily found by fingerprint control when a child is lost, and it is also effective in preventing the loss of children.
  • the best recognition fingerprint for internet banking or e-commerce Since the data can be transmitted by using the smart phone, it can be used as a means of self-authentication, thereby increasing the security of the transaction, and thus the use area becomes very wide.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing an environment applied to a contactless fingerprint recognition method using a smart phone formed in a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a step-by-step conceptual sequence diagram of a contactless fingerprint recognition method using a smart phone formed in a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example of a standard pattern and a distortion pattern used in the lookup table generation step of the contactless fingerprint recognition method using a smart phone formed according to a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a conceptual diagram showing an example of obtaining a finger image used in the photographing step of the contactless fingerprint recognition method using a smart phone formed in a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is an exemplary view according to the perspective correction of the perspective correction step of the non-contact fingerprint recognition method using a smart phone formed in a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a fingerprint image diagram showing the optimal fingerprint image data of the contactless fingerprint recognition method using a smart phone formed in a preferred embodiment of the present invention.
  • 'Finger image' refers to an image of a finger that is taken to obtain a fingerprint.
  • Fingerprint image refers to the final image that recognizes the ridges of the fingerprint area in the finger image.
  • Optimum Recognition Fingerprint Data refers to data extracted from feature points of the ridge of the fingerprint image and converted into international standards.
  • the present invention in the environment that can shoot a finger as a subject with a camera and a light-formed smartphone,
  • Finger guide 30 is presented on the screen, shooting step (S2) for generating a finger image by shooting a finger with a camera and lighting built in the smartphone,
  • a standard finger image is created by correcting the size and position of the finger image 25 taken out of the range of the finger guide 30 or rotated within the range of the finger guide 30, and using the look-up table to correct distortion of the camera lens. Correction step (S3) to correct,
  • the look-up table generation step S1 is performed by the image of the standard pattern 10 image (the correlation between the pixels of the standard pattern 10 provided in the form of a print is already data embedded in the program of the smartphone). Look up table by mapping the correlation between the pixels and the correlation between the pixels of the image of the shooting pattern 15 obtained by the user's smartphone camera to each other and calculating the distortion according to the camera lens in advance. ) Step.
  • the lookup table generation step S1 may generate and store a lookup table once upon first use when the present invention is implemented, or may generate and store a lookup table again when a user desires.
  • the standard pattern 10 may be provided to the user in the form of a printed matter, or may be provided in a form in which the standard pattern 10 may be provided and used on a web.
  • the finger guide 30 of the photographing step (S2) is formed in an inverted 'U' shape, the camera of the smartphone 1 is displayed on the screen to provide a real-time to view the captured image, the user finger It is provided to align the finger 2 within the range of the guide 30.
  • the lighting that is, the flash must be photographed while the flash is turned on, so that the background becomes dark and only the finger, which is the subject, is photographed brightly so that the ridge of the fingerprint is clearly revealed.
  • the user adjusts the distance between the camera and the finger as the subject by the operation of fitting the finger 2 as the subject to the finger guide 30 so that the photographing position and the interval can be maintained relatively accurately.
  • the user needs to hold the smartphone 2 and the finger 2 as the subject in a state where there is no guide, it is difficult to accurately align the finger 2 within the range of the finger guide 30 so that the finger 2 is the finger guide 30. If it is located to some extent within the range of the notification may be performed (S2-1) so that the sound or the image may be output. The shooting may be automatically taken after the notification step S2-1.
  • the correcting step (S3) is to correct the finger image 25 to be captured to fit the finger guide 30 while the finger 2, which is the subject, does not exactly fit within the range of the finger guide 30, and uses a lookup table. After correcting the camera distortion, a standard finger image 25 is generated.
  • FIG. 4A shows a finger image 25 taken in real time
  • FIG. 4B shows a finger image 25 corrected after shooting.
  • the finger guide (see FIG. 4) has a finger shape (see FIG. 4) when a picture is taken. Even if the finger image 25 cannot be photographed within the range of 30, the correction image (S3) corrects it within the range of the finger guide 30 so that the finger image 25 is obtained (finger image 25 of FIG. 4B). ).
  • the distortion of the camera lens is already corrected by using the lookup table.
  • the method for correcting the finger image 25 to the position of the finger guide 30 includes image tracking, color reduction, enlargement, and rotation functions using color contrast.
  • the correction step S3 includes a standard conversion step S3-1 for converting the finger image 25 to a standard resolution of 500 dpi, which is possible by correcting the distortion of the camera lens by a lookup table. .
  • the correction step (S3) includes a mirroring conversion step (S3-2) of converting the finger image 25 in a vertical direction, that is, in left-right symmetry.
  • the mirroring conversion step (S3-2) is a step of flipping the left and right of the fingerprint image photographed by the camera of the smartphone for compatibility with the optical fingerprint scanner.
  • the mirroring conversion step (S3-2) since the subject photographed by the camera is photographed with the left and right sides reversed, the mirroring conversion step (S3-2) is performed to recognize the actual finger image 25 by converting the image to the left and right symmetry.
  • the ridge of the fingerprint of the finger image 25 taken in the photographing step S2 appears bright (white), and the ridge is dark (black) in the conventional fingerprint image stored. Since it is stored in the state shown, it is the same as the conventional fingerprint image stored through the color inversion.
  • the fingerprint image acquisition step S5 is a step of acquiring a fingerprint image of the fingerprint area A from the finger image 25 corrected in the correction step S3.
  • the fingerprint image is stored and stored as it is.
  • Characteristic points of the recognition fingerprint data generation step (S6) refers to the point where the ridge splits, the point where the ridge ends and the like and stored the direction and location of the point as shown in Figure 6, which is the same international standard Is made.
  • the number of feature points appearing in one fingerprint area (A) is about 40 ⁇ 120 depending on the image quality, and it is regarded as the person when 7 ⁇ 10 match when visually comparing two fingerprint images.
  • 12 to 15 or more are used as the identity verification criteria according to the security level.
  • the fingerprint image acquisition step S5 further includes a quality inspection step S5-1 in which the clarity of the obtained fingerprint image and the density of the ridges are partially sampled and the quality thereof is inspected.
  • a perspective correction step S4 may be performed in which a perspective pattern is transformed into a flat pattern in consideration of the perspective appearing on the standard finger image.
  • the perspective correction step (S4) is a perspective (a phenomenon in which the interval between the ridges becomes narrower from the center to the outer corner) in which the distance between the ridges that can be recognized in the finger image 25 photographed by the camera is not constant as shown in FIG. 5. It is a step to make the interval between ridges constant by applying image warping technology.
  • the image warping technique is a technique of transforming an image, and is a technique of creating a new type of image by moving dots of a certain position in association.
  • a technique of transforming the ridges and the positions of the ridges and the positions of the ridges through the image warping technique is applied.
  • the actual fingerprint recognition step Live Finger Detection, LFD to determine whether the color of the finger image 25 appearing on the screen in the shooting step (S2) are all matched, connected (connectivity), etc. , S2-2).
  • the fingerprint acquisition step S5 further includes a quality inspection step S5-1 in which each section is determined using the clarity of the acquired fingerprint image and the density of the ridges, sampled, and the quality thereof is examined.
  • Each step may be provided as an application program of a smartphone, which is provided in a form of being stored in a compact disc or a physical storage medium.
  • the recognition fingerprint data converts the fingerprint image into an international standard 500dpi image in the international standard conversion step S4-1 of the perspective correction step S4, and extracts the feature points in the recognition fingerprint data generation step S6.
  • the optimal fingerprint data is created that is compatible with the existing fingerprint data recognized and stored by the fingerprint reader.
  • Fingerprint image and optimal recognition fingerprint data produced in the present invention is compatible with the conventional fingerprint DB obtained by the optical fingerprint reader, so compared with the fingerprint DB stored in the Korean government's safety administration or police It can be used for various purposes such as finding, criminal arrest and identity verification.
  • anyone carrying a smart phone can be authenticated in real time anytime, anywhere, so that it can be used for tasks such as electronic commerce, financial settlement, and copying documents of the public office on the Internet.
  • the police officer when each police officer arrests a criminal or finds a missing person, the police officer carries the fingerprint of the criminal or the missing person with a smartphone in real time, and transmits it to the fingerprint DB stored in the National police Agency.
  • the optimal recognition fingerprint data can be transmitted by using a smart phone, so that it can be used as a means of self-authentication, thereby increasing the security of financial transactions. .

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Abstract

본 발명은 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스마트폰에 내장된 카메라렌즈의 규격이 다양하지만 왜곡이 없는 최적의 지문이미지를 생성할 수 있고, 기존의 널리 보급된 광학식 지문인식기의 지문이미지와 호환성을 갖추며, 국제표준규격에 맞는 이미지(ISO19794-4)와 최적의 인식지문 데이터(ISO19794-2)로 변환이 가능하도록하여 더욱 활용도를 높인 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법에 관한 것이다.

Description

스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법
본 발명은 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스마트폰에 내장된 카메라렌즈의 규격이 다양하지만 왜곡이 없는 최적의 지문이미지를 생성할 수 있고, 기존의 널리 보급된 광학식 지문인식기의 지문이미지와 호환성을 갖추며, 국제표준규격에 맞는 이미지(ISO19794-4)와 최적의 인식지문 데이터(ISO19794-2)로 변환이 가능하도록하여 더욱 활용도를 높인 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법에 관한 것이다.
생체인식(Biometrics)이란 인간의 신체특성 또는 행동적 특징을 기반으로 하여 사용자의 신원을 파악하는 본인인증기술을 말하며, 국내의 생체인식포럼에서는 '행동적, 생물학적(해부학적, 생리학적) 특징의 관찰에 기반을 둔 본인인증기술로 정의하고 있다.
상기 생체인식기술에 사용되는 인간의 신체적 특징에 관한 정보를 인식하는 방법은 지문인식(Fingerprint), 홍채인식(Iris - scan), 망막 인식(Retina-scan), 손모양(Hand geo-metry), 안면 인식(Facial recognition)의 방법이 있고, 행동적 특징에 관한 정보를 인식하는 방법으로는 음성인식(Voice recognition), 서명(Signature- scan), 걸음걸이인식 등의 방법이 있다.
상기 생체인식기술에서 가장 많이 활용되고, 보편화 된 것은 지문인식인데, 인간의 손가락에 형성된 지문(fingerprint)은 모두 다르고, 개인마다 서로 다를 뿐만 아니라, 태어날 때의 모습 그대로 평생 변하지 않는 특성이 있어 식별성에 대한 신뢰도와 안정도가 높으며, 또 정보의 저장 및 대조가 간편 용이하다.
종래의 지문인식을 위한 지문인식기(fingerprint verification device)는 상단에 유리면(센서)이 형성되고, 내부에 카메라와 조명이 내장된 구성으로, 유리면(센서)에 사용자의 손가락을 접촉하고 지문인식기를 작동하면 카메라가 손가락을 촬영하여 지문이미지를 획득하도록 형성된다.
또한, 상기 지문인식기에는 실제 인체의 지문이 아닌 실리콘 등으로 만든 모조 지문인지를 변별하는 기능(Live Finger Detection, LFD), 지문의 융선의 특징점들을 추출하여 저장하는 기능(최적의 인식지문데이터 생성 기능, Image Enhancement Feature Extraction Matching) 등이 함께 제공된다.
상기 지문인식기는 광학식(또는 접촉식) 지문인식기라고 하는데, 이러한 광학식 지문인식기에 의해서 촬영된 지문이미지를 선명도(sharpness)와 색상대비(contrast)를 조정하여 깨끗한 평면적 지문이미지를 획득한다.
이때, 획득된 지문이미지는 그 이미지 품질을 보장하는 인증(예, 미국 연방 수사국 FBI가 발행하는 PIV인증 등)을 받기 위해서 해상도를 500dpi로 하는 지문이미지 표준에 따라 저장하고 있다.
또한, 상기 지문이미지는 지문의 융선(
Figure f9dc
線)이 끊어진 부분, 갈라지는 부분 등을 각 지문의 융선의 특징점(위치 및 방향성)들을 추출한다.
상기와 같이 추출한 특징점들만으로도 지문 간의 식별이 가능하기 때문에, 저장용량적 제한의 문제를 해결하고, 지문 간의 빠른 대조로 인한 신속처리 등을 위해서 이러한 특징점들만을 추출한 최적의 인식지문데이터(template, 개인의 고유한 생체 특징 정보가 기록된 데이터)로 저장된다.
상기 최적의 인식지문데이터는 다른 제품들 간의 호환성(compatibility)을 위해서 국제표준(ISO19794-2/ANSI378)에서 규정하는 방법(이하, '국제표준'이라 함)으로 데이터를 저장하게 된다.
그러나, 종래의 광학식 지문인식기는 사용자가 직접 손가락을 센서에 접촉시켜야 하는 관계로 거부감이 있고, 접촉할 때 유리면(센서)에 가해지는 압력의 강도에 따라 지문의 형태가 왜곡될 수 있으며, 유리면(센서)의 접촉면에서 손가락이 미끄러지면서 지문의 형태가 왜곡될 수 있고, 주변온도와 습도의 차이 또는 사용자의 피부상태(예, 피부의 건조, 습한 정도)에 따라서 선명한 지문이미지를 획득할 수 없는 등의 문제점이 있었다.
이러한 종래의 광학식 지문인식기의 문제점을 해결하기 위해서, 최근에는 사용자가 유리면(센서)에 손가락을 직접 접촉하지 않고, 카메라로부터 조금 떨어진 위치에서 촬영하여 지문이미지를 획득하는 비접촉식 지문인식기가 개발되고 있다.
종래의 비접촉식 지문인식기 및 지문인식방법에 관한 기술은 대한민국 특허청 등록특허공보 제0895247호, 제0604267호 및 제1274260호 등에 개시된 바 있다.
그러나, 종래의 비접촉식 지문인식기 및 지문인식방법은 다음과 같은 문제점이 있었고, 최근에 스마트폰의 대중화와 그 기술의 발달로 인하여 스마트폰에 내장된 카메라와 조명을 활용한 지문인식방법의 개발이 시도되고 있는데 이 또한 다음과 같은 문제점이 있었다.
(1) 비접촉식 지문인식기와 스마트폰에 내장된 카메라 및 조명으로 손가락을 촬영한 후 지문을 인식하는 비접촉식 지문인식방법은 카메라와 피사체인 손가락 사이의 간격이 촬영할 때마다 달라지고, 또 피사체인 손가락을 카메라와 수평을 유지하도록 위치시키지 못하여 촬영할 때마다 손가락이 회전되거나, 손 떨림 현상 등의 문제로 인해서 선명하고 정확한 지문이미지를 획득할 수 없었다.
(3) 스마트폰은 그 종류가 매우 다양하고, 각 스마트폰에 장착된 카메라렌즈의 규격이 각기 다르기 때문에 지문이미지의 균일성(Uniformity)이 보장되지 않는다.
(3) 카메라로 피사체인 손가락을 촬영하면 생기게 되는 원근감에 의해서 인식하고자 하는 지문영역의 외곽지역에 왜곡(Distortion)이 발생하여 인식영역이 좁아진다.
(4) 스마트폰의 카메라와 조명에 의해 촬영된 지문이미지는 해상도 등에 있어서 호환성과 표준화를 지원하지 못하여 본인의 스마트폰의 보안을 위한 개인 단말기 인증용 정도로 사용할 수 밖에 없는 한계가 있었다.
본 발명은 위 문제점을 해결하기 위하여 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법을 제공한다.
상기한 목적을 달성하기 위해서, 본 발명은 카메라와 조명이 내장된 스마트폰으로 피사체인 손가락을 촬영할 수 있도록 된 환경에서,
미리 제공된 표준패턴을 촬영하여 얻은 촬영패턴 이미지와 스마트폰에 미리 내장된 표준패턴 이미지 간의 상관관계를 계산하고, 두 이미지 간의 픽셀단위의 매핑관계를 계산하여 룩업테이블(LTU, Look Up Table)을 생성하는 룩업테이블생성단계,
화면에 손가락가이드가 제시되고, 스마트폰에 내장된 카메라와 조명으로 피사체인 손가락을 촬영하여 손가락이미지를 생성하는 촬영단계,
손가락가이드의 범위를 벗어나거나 회전한 상태에서 촬영된 손가락이미지의 크기와 위치를 손가락가이드의 범위 내로 보정하여 표준 손가락이미지를 만들고, 룩업테이블로 카메라렌즈의 왜곡을 보정하는 보정단계,
상기 보정단계에서 보정된 손가락이미지로부터 지문영역의 지문이미지를 획득하는 지문이미지획득단계로 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 룩업테이블생성단계는 사용자가 최초 사용시 한 번 또는 원하는 횟수만큼만 시행한다.
상기 보정단계는 손가락이미지를 국제 표준인 500dpi의 표준해상도로 변환하는 표준변환단계를 포함한다.
상기 보정단계는 손가락이미지를 수직방향으로 대칭적으로 변환하는 미러링변환단계를 포함한다.
상기 보정단계는 손가락이미지의 색상을 반전시키는 즉, 융선이 배경이미지 보다 어둡게 하기 위해서 색상을 반전시키는 이미지반전단계를 포함한다.
상기 보정단계 후에는 보정단계의 표준 손가락이미지를 원근감을 고려하여 평면적인 패턴으로 변환(Warping)하는 원근감보정단계가 포함될 수 있다.
상기 지문이미지획득단계 후에 인식된 지문영역의 이미지에서 지문의 융선의 특징점들을 추출하여 생체데이터를 만들어 최적의 인식지문데이터를 생성하는 인식지문데이터생성단계가 더 포함된다.
상기 지문이미지획득단계에는 획득된 지문이미지의 선명도와 융선의 밀도를 이용하여 샘플링방법으로 그 품질을 검사하는 품질검사단계를 더 포함한다.
상기 촬영단계에서 화면에 나타나는 손가락이미지의 컬러색상이나 연결성 등을 미리 판단하여 실제 인체의 지문인지를 확인하도록 하는 실제지문인식기능(Live Finger Detection, LFD)을 포함한다.
상기 각 단계는 스마트폰의 어플리케이션(application) 프로그램으로 제공될 수 있고 이는 콤펙트디스크나 물리적인 저장매체에 저장되는 형태로 제공된다.
본 발명의 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법에 의하면 다음과 같은 효과가 발생한다.
(1) 스마트폰의 화면에 손가락가이드가 제공되고, 사용자가 손가락가이드 범위 내에 손가락을 최대한 맞춰서 촬영하므로, 카메라와 피사체인 손가락 사이의 간격이 촬영할 때마다 일정하게 유지되고, 피사체인 손가락을 카메라와 거의 수평을 이루도록 위치할 수 있어 촬영시 발생하는 문제점들이 해결되고, 보정단계에 의해서 보다 선명하고 정확한 손가락이미지를 획득할 수 있다.
또한, 룩업테이블에 의해서 카메라렌즈의 규격에 따른 왜곡이 없어 지문이미지의 해상도를 쉽게 변환할 수 있고, 원근감보정단계에 의해서 촬영된 손가락이미지의 원근감을 보정하여 2차원 평면으로 변환할 수 있어서 광학식 지문인식기에 의해서 이미 저장하고 있던 종래의 지문이미지와 호환된다.
(2) 다양한 종류의 스마트폰이 사용되더라도 룩업테이블생성단계에서 만든 룩업테이블로 보정단계에서 이미지를 변환하면 카메라렌즈에 의한 왜곡을 보정할 수 있어서 지문이미지의 균일성이 보장된다.
(3) 스마트폰에 의해서 간격이 일정하지 않거나, 회전한 상태로 촬영되는 손가락이미지는 보정단계에 의해서 해결되고, 원근감보정단계에서 지문이미지의 외곽지역에 발생하는 원근감에 의한 왜곡이 보정된다.
(4) 또한, 촬영된 지문이미지를 표준해상도로 변환하는 표준변환단계와, 인식지문데이터생성단계에 의해서 종래에 이미 획득하여 보관 중인 지문DB와 완벽하게 호환될 수 있을 뿐만 아니라, 지문이미지의 활용영역을 더욱 넓힐 수 있는 효과가 발생한다.
즉, 각 경찰관이 범죄자를 검거하거나, 실종자를 찾았을 때 현장에서 경찰 본인의 스마트폰으로 범죄자나 실종자의 지문을 촬영하여 경찰청의 데이터베이스(DB)에 전송하면 즉시 신원을 확인할 수 있고, 가정에서 어린아이의 부모가 어린아이의 지문을 촬영하여 관공서에 미리 등록할 수 있어서 미아가 발생했을 때 지문대조로 쉽게 찾을 수 있으므로, 미아방지에도 효과가 있으며, 인터넷 뱅킹이나 전자상거래에 있어서, 최적의 인식지문데이터를 자신의 스마트폰을 활용하여 전송할 수 있으므로 본인인증의 수단으로 활용할 수 있어서 거래의 보안성을 더욱 높일 수 있는 등 활용영역이 매우 넓어지는 효과가 발생한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법에 적용되는 환경을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법의 단계별 개념순서도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법의 룩업테이블생성단계에서 사용되는 표준패턴과 왜곡패턴의 예를 나타낸 개념도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법의 촬영단계에서 사용되는 손가락이미지의 획득 예시를 나타낸 개념도.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법의 원근감보정단계의 원근감을 보정에 따른 예시도면.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법의 최적의 지문이미지 데이터가 나타난 지문이미지 도면.
본 명세서에서 사용하는 용어의 뜻은 다음과 같다.
'손가락이미지'란 지문을 획득하기 위해서 촬영되는 손가락의 이미지를 말하고,
'지문이미지'란 손가락이미지에서 지문영역의 융선들을 인식한 최종이미지를 말하며,
'최적의 인식지문데이터'란 해당 지문이미지의 융선의 특징점들을 추출하여 이를 국제표준으로 변환한 데이터를 말한다.
상기한 목적을 달성하기 위해서, 본 발명은 카메라와 조명이 형성된 스마트폰으로 피사체인 손가락을 촬영할 수 있도록 된 환경에서,
미리 제공된 표준패턴(10)을 촬영하여 얻은 촬영패턴(15) 이미지와 스마트폰에 미리 내장된 표준패턴(10)의 이미지 간의 상관관계를 계산하고, 두 이미지 간의 픽셀단위의 매핑(mapping) 관계를 계산하여 룩업테이블을 생성하는 룩업테이블생성단계(S1),
화면에 손가락가이드(30)가 제시되고, 스마트폰에 내장된 카메라와 조명으로 손가락을 촬영하여 손가락이미지를 생성하는 촬영단계(S2),
손가락가이드(30)의 범위에서 벗어나거나 회전된 상태로 촬영된 손가락이미지(25)의 크기와 위치를 손가락가이드(30)의 범위 내로 보정하여 표준 손가락이미지를 만들고, 룩업테이블로 카메라렌즈의 왜곡을 보정하는 보정단계(S3),
상기 보정단계(S3)에서 보정된 손가락이미지(25)로부터 지문영역(A)의 지문이미지를 획득하는 지문이미지획득단계(S5)로 구성된다.
상기 룩업테이블생성단계(S1)는 이미 알고 있는 표준패턴(10) 이미지(인쇄물의 형태로 제공되는 표준패턴(10)의 각 픽셀 간의 상관관계는 이미 스마트폰의 프로그램에서 내장되어 있는 데이터임)의 픽셀 간의 상관관계와 사용자의 스마트폰 카메라가 촬영하여 얻은 촬영패턴(15) 이미지의 픽셀 간의 상관관계를 서로 매핑(mapping)하여 카메라렌즈에 따른 왜곡(distortion)을 미리 계산하여 룩업테이블(Look Up Table)을 생성하는 단계이다.
따라서, 룩업테이블생성단계(S1)는 본 발명을 실시할 때 최초이용시 한 번 룩업테이블을 생성하여 저장하거나, 사용자가 원할 때 다시 룩업테이블을 생성하여 저장할 수 있다.
상기 표준패턴(10)은 사용자에게 인쇄물의 형태로 제공되거나, 표준패턴(10)을 웹(web) 상에서 제공받아 사용할 수 있는 형태로 제공된다.
상기 촬영단계(S2)의 손가락가이드(30)는 역'U'자 형상으로 형성되고, 스마트폰(1)의 카메라가 실시간으로 촬영이미지를 볼 수 있도록 제공하는 화면에 표시되는 것으로, 사용자가 손가락가이드(30)의 범위 내에 손가락(2)을 맞출 수 있도록 제공된다.
상기 촬영단계(S2)에서는 조명 즉 플래쉬(flash)가 반드시 켜지면서 촬영되어야 하는데, 이는 배경은 어두워지고, 피사체인 손가락만 밝게 촬영되도록 하여 지문의 융선이 명확하게 드러나게 하기 위해서이다.
상기와 같이 사용자가 손가락가이드(30)에 피사체인 손가락(2)을 맞추는 동작으로 카메라와 피사체인 손가락 사이와의 간격이 맞춰지게 되어 촬영위치 및 간격이 비교적 정확하게 유지할 수 있다.
그러나, 사용자가 스마트폰과 피사체인 손가락(2)을 가이드 없는 상태에서 서로 들고 맞춰야 하기 때문에 손가락가이드(30)의 범위 내에 정확히 손가락(2)을 맞추기가 어려워서 손가락(2)이 손가락가이드(30)의 범위 내에 어느 정도 위치하면 촬영해도 좋다는 소리나 영상이 출력될 수 있도록 하는 알림단계(S2-1)가 수행될 수 있다. 촬영은 알림단계(S2-1)의 수행 후 자동으로 촬영될 수 있다.
상기 보정단계(S3)는 피사체인 손가락(2)을 손가락가이드(30)의 범위 내에 정확히 맞추지 못한 채 촬영된 손가락이미지(25)를 손가락가이드(30)에 맞추도록 보정하고, 룩업테이블을 이용하여 카메라 왜곡을 보정한 후 표준 손가락이미지(25)를 생성시키는 단계이다.
도 4a는 실시간 촬영되는 손가락이미지(25)를 나타내고, 도 4b는 촬영 후 보정된 손가락이미지(25)를 나타낸 것으로, 촬영시 점선 안의 손가락의 모양(도 4 참조)과 같이 손가락 모양이 손가락가이드(30)의 범위 내에서 손가락이미지(25)를 촬영하지 못하더라도, 보정단계(S3)에서 이를 손가락가이드(30)의 범위 내로 보정하여 손가락이미지(25)를 결과물(도 4b의 손가락이미지(25))과 같이 보정된다.
상기 보정단계(S3)에서 손가락이미지(25)가 저장될 때 룩업테이블을 활용하여 이미 카메라렌즈의 왜곡(distortion)에 대한 보정이 이루어진다.
상기 손가락이미지(25)를 손가락가이드(30)의 위치로 보정하는 방법은 색상대비를 이용한 이미지 추적, 이미지 축소, 확대 및 회전기능이 포함된다.
상기 보정단계(S3)는 손가락이미지(25)를 국제 표준인 500dpi의 표준해상도로 변환하는 표준변환단계(S3-1)를 포함하는데, 이는 룩업테이블에 의해서 카메라렌즈의 왜곡을 보정해줌으로써 가능한 것이다.
상기 보정단계(S3)는 손가락이미지(25)를 수직방향으로 즉 좌우대칭으로 변환하는 미러링변환단계(S3-2)를 포함한다.
즉, 상기 미러링변환단계(S3-2)는 광학식 지문스캐너와의 호환성을 위해서 스마트폰의 카메라로 촬영된 지문이미지의 좌우를 반전(Flip)시키는 단계이다.
상기 미러링변환단계(S3-2)는 카메라에 의해서 촬영되는 피사체는 좌우가 바뀐 상태로 촬영되므로, 이를 좌우대칭으로 변환함으로써 실제 손가락이미지(25)를 인식하도록 하는 단계이다.
상기 보정단계(S3)는 손가락이미지(25)의 색상을 반전시키는 이미지반전단계(S3-3)를 포함한다.
상기 이미지반전단계(S3-3)는 촬영단계(S2)에서 촬영된 손가락이미지(25)의 지문의 융선이 밝게(흰색으로) 나타나는데, 저장되어 있는 종래의 지문이미지에 융선이 어둡게(검은색으로) 나타난 상태로 저장되어 있으므로, 색상반전을 통해서 저장되어 있는 종래의 지문이미지와 동일하게 저장하는 단계이다.
상기 지문이미지획득단계(S5)는 보정단계(S3)에서 보정된 손가락이미지(25)로부터 지문영역(A)의 지문이미지를 획득하는 단계로, 지문이미지는 지문이미지 그대로 저장되어 보관된다.
상기 지문이미지획득단계(S5) 후에 인식된 지문이미지에서 지문영역(A)의 이미지에 형성된 각 융선의 특징점들을 추출하여 생체데이터를 만들어 최적의 인식지문데이터로 변환하는 인식지문데이터생성단계(S6)가 더 수행될 수 있다.
상기 인식지문데이터생성단계(S6)의 특징점들은 도 6에서와 같이 융선이 갈라지는 지점, 융선이 끝나고 시작되는 지점 등을 찾아서 그 지점의 방향성과 위치를 저장한 점을 말하는 것으로, 이는 국제적으로 동일한 표준으로 만들어진다.
일반적으로 하나의 지문영역(A)에 나타나는 특징점들의 개수는 이미지 품질에 따라서 40~120개 정도로 나타나며, 두 개의 지문이미지를 육안으로 대조하여 감식할 때는 7~10개 정도가 일치하는 경우 본인으로 간주하고 있으며, 지문인식 알고리즘을 이용한 자동 매칭 시스템에서는 12~15개 또는 보안 등급(Security Level)에 따라서 그 이상을 본인 확인 기준으로 사용한다.
상기 지문이미지획득단계(S5)에는 획득된 지문이미지의 선명도와 융선의 밀도를 일정 부분식 샘플링하여 그 품질을 검사하는 품질검사단계(S5-1)를 더 포함한다.
상기 보정단계(S3) 후에는 표준 손가락이미지에 나타나는 원근감을 고려하여 평면적인 패턴으로 변환(Warping)하는 원근감보정단계(S4)가 수행될 수 있다.
상기 원근감보정단계(S4)는 도 5와 같이 카메라에 촬영된 손가락이미지(25)에서 인식할 수 있는 융선 간의 간격이 일정하지 않는 원근감(중심에서 외각으로 갈수록 융선 간의 간격이 좁아지게 되는 현상)을 이미지 워핑(image warping) 기술을 적용하여 융선 간의 간격을 일정하게 만들어 주는 단계이다.
상기 이미지 워핑 기술은 이미지를 변형시키는 기술로 일정한 위치의 점들을 연관성있게 이동시켜 새로운 형태의 이미지를 만드는 기술이다.
본 발명에서는 각 융선과 융선 간의 간격과 위치를 이미지 워핑 기술을 통해서 그 간격이 일정하도록 변형하는 기술을 적용한다.
상기 촬영단계(S2)에서 화면에 나타나는 손가락이미지(25)의 컬러색상이 전부 일치하는지, 연결되는지(연결성) 등을 판단하여 실제 인체 지문인지를 확인하도록 하는 실제지문인식단계(Live Finger Detection, LFD, S2-2)기능을 포함한다.
상기 지문획득단계(S5)는 획득된 지문이미지의 선명도와 융선의 밀도를 이용하여 각 구획을 정하여 이를 샘플링하여 그 품질을 검사하는 품질검사단계(S5-1)를 더 포함한다.
상기 각 단계는 스마트폰의 어플리케이션(application) 프로그램으로 제공될 수 있고 이는 콤펙트디스크나 물리적인 저장매체에 저장되는 형태로 제공된다.
또한, 은행, 경찰청 등의 해당 기관에서는 이러한 어플리케이션 프로그램을 무료로 배포하고, 이를 다양하게 활용할 수 있다.
상기 인식지문데이터는 지문이미지를 원근감보정단계(S4)의 국제표준변환단계(S4-1)에서 국제표준인 500dpi 이미지로 변환하고, 인식지문데이터생성단계(S6)에서 특징점들을 추출하면 종래의 광학식 지문인식기에 의해 인식하여 보관하고 있는 기존의 지문데이터와 호환하는 최적의 인식지문데이터가 만들어진다.
본 발명에서 만들어지는 지문이미지나, 최적의 인식지문데이터가 광학식 지문인식기에 의해서 획득된 종래의 지문DB와 호환이 가능하기 때문에 이를 대한민국정부의 안전행정부나 경찰청에서 보관하고 있던 지문DB와 대비하여 미아찾기, 범죄자 검거, 본인인증 등 다양한 방면에 활용할 수 있다.
특히, 스마트폰을 휴대하고 있는 사람이면 언제 어디서나 실시간으로 본인 인증을 할 수 있기 때문에 인터넷 상의 전자상거래, 금융결제 및 관공서의 서류열람복사 등의 업무에 활용할 수 있는 효과가 발생한다.
또한, 각 경찰관이 범죄자를 검거하거나, 실종자를 찾았을 때 실시간으로 경찰관이 휴대하고 있던 스마트폰으로 범죄자나 실종자의 지문을 촬영한 후 경찰청에 저장된 지문DB에 전송하면 신원을 즉시 확인할 수 있고,
가정에서 어린아이의 부모가 어린아이의 지문을 촬영하여 관공서에 미리 등록할 수 있어서 미아가 발생했을 때 지문대조로 쉽게 어린아이를 찾아 줄 수 있어서 미아방지에 효과가 있으며, 인터넷 뱅킹이나 인터넷 상의 거래에 있어서, 최적의 인식지문데이터를 자신의 스마트폰을 활용하여 전송할 수 있으므로 본인인증의 수단으로도 활용할 수 있어서 금융거래의 보안성을 더욱 높일 수 있는 등 그 활용영역이 매우 넓어지는 효과가 발생한다.
본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예를 중심으로 기술되었지만 당업자라면 이러한 기재로부터 후술하는 특허청구범위에 의해 포괄되는 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백하다.

Claims (5)

  1. 카메라와 조명이 내장된 스마트폰으로 피사체인 손가락을 촬영할 수 있도록 된 환경에서,
    스마트폰의 화면에 손가락가이드가 생성되고, 상기 손가락가이드에 카메라를 통해 손가락을 위치시켜 손가락의 지문을 획득하는 비접촉식지문인식방법에 있어서,
    스마트폰앱의 실행으로 인해서 미리 제공된 표준패턴을 촬영하여 얻은 촬영패턴 이미지와 스마트폰에 미리 내장된 표준패턴 이미지 간의 상관관계를 계산하고, 두 이미지 간의 픽셀단위의 매핑관계를 계산하여 룩업테이블(LTU, Look Up Table)을 생성하는 룩업테이블생성단계;
    화면에 손가락가이드가 제시되고, 스마트폰에 내장된 카메라와 조명으로 피사체인 손가락을 촬영하여 손가락이미지를 생성하는 촬영단계;
    손가락가이드의 범위를 벗어나거나 회전한 상태에서 촬영된 손가락이미지의 크기와 위치를 손가락가이드의 범위 내로 보정하여 표준 손가락이미지를 만들고, 룩업테이블로 카메라렌즈의 왜곡을 보정하는 보정단계;
    상기 보정단계에서 보정된 손가락이미지로부터 지문영역의 지문이미지를 획득하는 지문이미지획득단계;
    상기 지문이미지획득단계 후에 인식된 지문이미지에서 지문영역의 이미지에 형성된 각 융선의 특징점들을 추출하여 생체데이터를 만들어 최적의 인식지문데이터로 변환하는 인식지문데이터생성단계로 구성되는 것을 특징으로하는 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 보정단계는 국제표준인 500dpi의 표준해상도로 변환하는 표준변환단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 촬영단계의 손가락가이드는 역'U'자 형상으로 형성되고, 스마트폰의 카메라가 실시간으로 촬영이미지를 볼 수 있도록 제공하는 화면에 표시되며, 사용자가 손가락가이드에 손가락을 맞추면 알려주는 알림단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 보정단계는 광학식 지문스캐너와의 호환성을 위해서 좌우를 반전시키는 미러링변환단계와, 융선을 검은색으로 바꾸는 이미지변환단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 촬영단계는 스마트폰에서 촬영되는 이미지의 컬러색상이 전부 일치하는 지를 확인하여 실제지문인지를 판단하는 실제지문인식단계가 더 포함된 것을 특징으로 하는 스마트폰을 활용한 비접촉식 지문인식방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108256407A (zh) * 2017-01-05 2018-07-06 广州市晶密电子有限公司 一种以多种传感器联合采集与识别指纹的方法及其装置

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101812513B1 (ko) * 2016-05-11 2017-12-28 주식회사 디젠트 카메라를 통해 지문을 취득할 때 사용되는 지문 취득 보조 장치 및 이를 이용한 지문 취득 장치
KR102434703B1 (ko) 2017-08-14 2022-08-22 삼성전자주식회사 생체 이미지 처리 방법 및 이를 포함한 장치
KR20190074782A (ko) 2017-12-20 2019-06-28 삼성전자주식회사 생체 정보와 관련된 이미지의 품질에 따라, 이미지를 지정된 방식으로 처리하여 인증하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치
KR101965749B1 (ko) * 2018-05-18 2019-04-04 주식회사 디젠트 카메라 기반의 비접촉식 지문인식 장치
KR20200004701A (ko) 2018-07-04 2020-01-14 삼성전자주식회사 지문 인식 방법 및 디바이스
KR102333453B1 (ko) * 2019-03-15 2021-12-02 에코스솔루션(주) 지문 및 얼굴 영상을 이용한 스마트폰 기반 신원확인 방법
KR102529513B1 (ko) * 2019-03-15 2023-05-09 에코스솔루션(주) 스마트폰을 이용한 신원확인 시스템
CN110457988B (zh) * 2019-06-14 2022-11-29 刘洪文 利用智能显示终端的摄像头锁焦快速提取指纹的方法
KR102430304B1 (ko) 2020-05-22 2022-08-09 한국과학기술연구원 비접촉 지문 인식 장치 및 방법
KR102646141B1 (ko) * 2021-04-15 2024-03-18 주식회사 랩82 비접촉식 지문 또는 장문 바이오메트릭스를 이용한 수험자 데이터 관리 클라우드 플랫폼 시스템 및 서비스 방법
US12015844B2 (en) 2021-07-27 2024-06-18 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for providing fingerprint recognition and photographing based on under display camera in electronic device
KR102672262B1 (ko) * 2021-11-30 2024-06-04 (주)위닝아이 홀로그램을 이용한 생체인증방법 및 그 장치
WO2023101202A1 (ko) * 2021-12-02 2023-06-08 (주)위닝아이 사용자의 이용이 편리한 비접촉식 지문인증방법
KR102513468B1 (ko) * 2021-12-03 2023-03-24 이상훈 카메라가 내장된 모바일기기를 이용한 비접촉식 장문인식방법
KR102443668B1 (ko) * 2021-12-06 2022-09-15 이상훈 재발급 가능한 생체템플릿 생성 및 운용방법

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003168084A (ja) * 2001-11-30 2003-06-13 Sanyo Electric Co Ltd 本人認証システム及び方法
KR100612865B1 (ko) * 2004-10-18 2006-08-14 삼성전자주식회사 시점변화에 강인한 얼굴식별장치 및 방법
US20060113381A1 (en) * 2004-11-29 2006-06-01 John Hochstein Batteryless contact fingerprint-enabled smartcard that enables contactless capability
JP4742193B2 (ja) 2009-04-28 2011-08-10 Ｎｅｃソフト株式会社 年齢推定装置、年齢推定方法及びプログラム
RS51531B (en) * 2009-05-29 2011-06-30 Vlatacom D.O.O. MANUAL PORTABLE DEVICE FOR VERIFICATION OF PASSENGERS AND PERSONAL DOCUMENTS, READING BIOMETRIC DATA
WO2011082078A2 (en) * 2009-12-30 2011-07-07 Visa International Service Association Configuration of issued dynamic device
US8953854B2 (en) * 2012-08-08 2015-02-10 The Hong Kong Polytechnic University Contactless 3D biometric feature identification system and method thereof
EP2704077A1 (en) * 2012-08-31 2014-03-05 Nxp B.V. Authentication system and authentication method
US9432366B2 (en) * 2013-04-01 2016-08-30 AMI Research & Development, LLC Fingerprint based smartphone user verification
KR20150003501A (ko) * 2013-07-01 2015-01-09 삼성전자주식회사 전자 디바이스 및 전자 디바이스에서 지문을 이용한 인증 방법
KR20150007403A (ko) 2013-07-10 2015-01-21 삼성전자주식회사 인물 인식 방법, 그리고 인물 정보 데이터 운용 방법 및 장치
EP3195197A4 (en) * 2014-09-18 2018-08-08 Sciometrics LLC Mobility empowered biometric appliance a tool for real-time verification of identity through fingerprints

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108256407A (zh) * 2017-01-05 2018-07-06 广州市晶密电子有限公司 一种以多种传感器联合采集与识别指纹的方法及其装置

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