KR101006861B1 - 지문인증 장치의 인증방법 - Google Patents

지문인증 장치의 인증방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101006861B1
KR101006861B1 KR1020080062557A KR20080062557A KR101006861B1 KR 101006861 B1 KR101006861 B1 KR 101006861B1 KR 1020080062557 A KR1020080062557 A KR 1020080062557A KR 20080062557 A KR20080062557 A KR 20080062557A KR 101006861 B1 KR101006861 B1 KR 101006861B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
authentication
fingerprint
value
matching
reference value
Prior art date
Application number
KR1020080062557A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100002606A (ko
Inventor
신요식
김금용
Original Assignee
주식회사 유니온커뮤니티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 유니온커뮤니티 filed Critical 주식회사 유니온커뮤니티
Priority to KR1020080062557A priority Critical patent/KR101006861B1/ko
Publication of KR20100002606A publication Critical patent/KR20100002606A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101006861B1 publication Critical patent/KR101006861B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification
    • G06V40/1376—Matching features related to ridge properties or fingerprint texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2415—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on parametric or probabilistic models, e.g. based on likelihood ratio or false acceptance rate versus a false rejection rate
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1324—Sensors therefor by using geometrical optics, e.g. using prisms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

지문인증 장치의 인증방법이 개시된다. 본 발명의 지문인증 방법은 인증 요청된 지문에 대한 인증과정을 등록된 지문 전체를 대상으로 1차 수행한다. 1차 인증결과 인증실패될 경우, 본 발명의 지문인증장치는 등록된 지문 중 유사도가 높은 일부 등록지문을 후보 지문으로 추출하여, 인증 요청된 사용자 지문을 전체 등록 지문이 아닌 후보 지문과 다시 비교하는 2차 지문인증과정을 수행하게 된다. 또한, 2차 지문과정을 위한 사용자 지문은 별도로 다시 입력받을 수 있다. 이러한 2 단계의 지문인증 과정을 통해 타인 오인증율 및 본인 인증거부율을 개선한다.
지문인증, 매칭값, 인증 기준값, 2 단계 인증

Description

지문인증 장치의 인증방법{Fingerprint Authentication Method}
본 발명은 인증 요청된 지문에 대한 인증과정을 등록된 지문 전체를 대상으로 수행하여 인증실패될 경우, 1차 수행결과에 기초로 등록된 지문 중 유사도가 높은 일부 지문을 후보 지문으로 추출하여 후보 지문에 대해 다시 지문인증과정을 수행함으로써 타인오인증율 및 본인 인증거부율을 개선하는 지문인증 장치의 인증방법에 관한 것이다.
지문인증장치는 사용자의 지문을 등록하는 과정을 거쳐 사용자의 지문 데이터를 데이터베이스화한 다음, 사용자가 인증을 시도할 경우 새로 입력된 지문 데이터를 데이터베이스에 저장된 등록 지문데이터와 비교함으로써 인증과정을 수행한다.
여기서, 지문 데이터란, 지문 입력부가 사용자 손가락으로부터 획득한 지문 이미지로부터 추출한 특징점 데이터를 말한다. 지문(指紋)은 손가락 끝마디 안쪽에 있는 살갗의 무늬 또는 그것이 남긴 흔적을 뜻하는 것으로, 단지 그 고정형태가 이 미지라는 측면에서 지문 데이터와 통상 혼용될 수 있다. 지문인증장치는 2개의 비교대상 지문 데이터, 다시 말해 특징점 데이터를 비교하여 일정 정도 이상의 유사(類似)성이 있는 경우에 동일한 지문으로 판단하게 된다. 이러한 2개 지문 데이터 사이의 동일 또는 유사(類似) 정도를 점수화한 것을 소위 매칭값(Matching Score)이라 한다. 매칭값이 소정의 인증 기준값 이상인 경우 동일한 지문으로 판단하게 된다.
한편, 종래 지문인증장치를 이용한 사용자 인증 방법에는 1:1 인증방식(Verification)과 1:N 인증방식(Identification)이 있다. 1:1 인증은 사용자로부터 자신의 ID를 입력받고, 그 ID로 등록된 사용자 지문과 인증을 위해 새로 입력받은 지문을 비교한 매칭값이 인증 기준값 이상인지 여부를 판단하여 인증을 하는 방식이다.
반면에, 1:N 인증은 사용자의 ID 입력 없이, 전체 등록 지문데이터를 기초로 인증과정을 수행하는 방법이다. 예컨대, 인증을 위해 입력받은 지문과 기 등록된 지문 전체를 비교하여 N 개의 매칭값을 구하고, 그 매칭값들 중에서 인증 기준값 이상인 등록 지문을 찾는 방법으로 해당 사용자를 찾아 인증하는 방식이다. 이런 인증방식은 그 특성 때문에 입력된 지문의 품질이 좋지 않을 경우 본인의 지문이 아닌 타인의 지문으로 오 인증을 할 확률(FAR: False Accept Ratio, 타인 오인증율)이 높고 본인의 지문인데도 불구하고 인증이 되지 않을 확율(FRR: False Reject Ratio, 본인 인증 거부율)도 더 높아지는 문제가 있다.
다시 말해, 인증기준값이 너무 높을 경우, 본인의 지문인데도 불구하고 입력 한 지문의 품질이 좀 떨어져 인증이 거부되는 본인 인증 거부율(FRR)이 높아지게 된다. 이러한 문제를 해소하기 위해 인증기준값을 낮추면, 반대로 다른 사람의 지문으로 판단하여 타인으로 인증하는 타인 오인증율(FAR)이 높아지게 된다.
본 발명의 목적은, 인증 요청된 지문에 대한 인증과정을 등록된 지문 전체를 대상으로 1차 수행하여 인증실패될 경우, 1차 수행결과에 기초로 등록된 지문 중 유사도가 높은 일부 지문을 후보 지문으로 추출하여 후보 지문에 대해 다시 지문인증과정을 수행함으로써 타인 오인증율 및 본인 인증거부율을 개선하는 지문인증 장치의 인증방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 지문인증장치의 인증방법은 복수 개의 등록 지문 중에, 인증 요청된 사용자 지문과의 매칭값이 제1 인증기준값 이상인 등록 지문이 있는 경우 인증 성공으로 처리하는 제1차 인증단계; 및 상기 제1차 인증단계에서 인증실패한 경우, 상기 복수 개의 등록 지문 중 상기 인증 요청된 지문과의 매칭값이 소정 후보범위에 속하는 적어도 하나의 후보 지문에 기초하여 다시 인증 성공 여부를 판단하는 제2차 인증단계를 포함한다.
여기서, 상기 후보범위의 최대값은 상기 제1인증기준값 보다 작은 것이 바람직하다.
상기 제2차 인증단계는, 사용자로부터 지문 이미지를 다시 획득하고 특징점 데이터를 다시 추출하는 단계; 및 상기 후보 지문의 지문데이터와 상기 다시 추출한 특징점 데이터를 비교한 매칭값 중 최대값이 소정의 제2 인증기준값 이상이 경 우 인증 성공으로 처리하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제2 인증기준값은 상기 제1 인증기준값 보다 낮고, 상기 후보범위 내에 위치하는 값이 바람직하고, 나아가, 상기 제2 인증기준값은 상기 제1 인증기준값 보다 낮고, 상기 후보범위의 중간값인 것이 바람직하다.
실시 예에 따라, 상기 제1차 인증단계는, 사용자로부터 지문 이미지를 획득하고 특징점 데이터를 추출하는 단계; 상기 추출한 특징점 데이터와 상기 복수 개의 등록 지문 중 하나를 비교한 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상이면 인증성공으로 판단하고, 상기 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상이 아닌 경우 상기 매칭값이 상기 후보 범위에 속하는지 판단하는 단계; 및 상기 복수 개의 등록 지문 중에 상기 추출한 특징점 데이터와 비교한 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상인 것을 찾을 때까지 상기 판단하는 단계를 반복하며, 상기 복수 개의 등록 지문 중에 상기 추출한 특징점 데이터와 비교한 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상인 것이 없는 것으로 최종 판단된 경우 상기 제1차 인증단계에서의 인증이 최종 실패한 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 지문인증장치의 인증방법은 2 단계의 인증체계를 가짐으로써, 지문 상태가 불량할 경우 결과적으로 2 번에 걸쳐 지문을 입력받게 되어 타인 오 인증율 및 본인 인증 거부율을 낮추게 된다. 나아가, 2차 인증단계에서는 다시 전체 등록 지문 데이터를 기초로 지문인증을 수행하는 것이 아니라, 1차 인증단계 에서 유사도가 일정 수준이상 높은 것으로 확인된 후보 등록 지문 데이터에 대해서만 수행함으로써 전체 인증 시간이 길어지는 것을 방지한다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지문인증장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 지문인증장치(100)는 사용자로부터 지문 이미지를 획득하는 지문입력부(110), 등록된 지문데이터가 저장되는 데이터저장부(130) 및 제어부(150)를 포함한다.
지문입력부(110)는 광학식, 반도체식 등을 포함하는 다양한 지문 이미지 획득방법에 따라 사용자로부터 지문 이미지를 획득하여 제어부(150)로 출력한다. 예컨대, 광학식의 경우, 지문입력부(110)는 프리즘, 렌즈 등을 포함하는 광학장치와 이미지로 고정하기 위한 촬상소자 등을 포함할 수 있다.
데이터저장부(130)에는 등록과정을 거쳐 등록완료된 사용자의 지문 데이터(이하, '등록 지문 데이터'라 함)가 저장된다. '지문 데이터'란 지문 이미지로부터 추출한 특징점 데이터를 말한다. 그 밖에도 데이터저장부(130)는 등록된 사용자에 대한 정보를 저장한다. 이러한 정보에는 사용자의 이름 및 식별자(ID: Identification)를 포함한다. 실시 예에 따라, 사용자 정보는 해당 사용자에 매핑된 별도의 인증기준값을 포함할 수 있다. 인증기준값에 대해서는 아래에서 다시 설명한다. 이하에서는 설명의 편리를 위해, 등록 지문 데이터의 개수를 N 개라 가정 한다.
제어부(150)는 지문 등록 및 인증을 포함하는 지문인증장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 본 발명은 지문인증에 관한 것이므로 이하에서는 지문 등록에 관련된 사항을 별도로 설명하지 아니한다.
도 1을 참조하면, 제어부(150)는 특징점추출부(151), 지문매칭부(153) 및 인증부(155)를 포함하여 사용자의 인증과정을 제어한다. 앞서 설명한 바와 같이, 도 1에 도시된 제어부(150)는 지문 등록과 관련된 지문등록부를 포함할 수 있다.
특징점추출부(151)는 지문입력부(110)를 통해 입력되는 지문 이미지로부터 특징점 데이터를 추출한다.
지문매칭부(153)는 사용자가 인증을 위해 입력한 지문에 대한 특징점 데이터(즉, 인증 요청된 사용자 지문의 지문 데이터)를 특징점추출부(151)로부터 전달받아 데이터저장부(130)에 저장된 등록 지문 데이터 각각과 비교하여 매칭값을 계산하고, 계산된 매칭값을 인증부(155)로 제공한다. 매칭값은, 2개 지문 데이터의 동일 또는 유사(類似) 정도를 점수화한 것으로 다양한 알고리즘에 의해 구해질 수 있다.
인증부(155)로의 매칭값 제공방법은 인증 알고리즘에 따라 달라질 수 있다. 첫 번째 방법으로, 지문매칭부(153)는 N개의 등록 지문 데이터 전체에 대해, N 개의 매칭값을 일단 계산하여 인증부(155)에게 제공할 수 있다. 다른 방법으로, 지문매칭부(153)는 인증부(155)의 요청에 따라 매칭값을 순차적으로 1개씩 계산하여 제공하며, 인증 성공 여부에 따라 최대 N 개까지 계산하여 제공할 수 있다.
인증부(155)는 지문매칭부(153)로부터 제공받은 매칭값을 소정의 인증기준값과 비교하면서 사용자에 대한 인증과정을 수행한다. 인증기준값은 지문인증을 위해 입력한 사용자 지문을 인증 성공으로 판단하기 위한 매칭값의 임계치로서, 인증기준값 이상이어야 동일한 지문으로 판단하고 해당 사용자를 인증한다. 예컨대, 매칭값의 가능 범위가 0 ~ 9999 사이이고 인증기준값이 8000이라면, 인증부(155)는 인증 요청된 지문 데이터와의 매칭값이 8000 이상인 등록 지문 데이터가 있으면 해당 2개 지문 데이터(또는, 그 지문)가 동일하다고 판단한다.
인증부(155)는 2 단계의 인증체계를 사용하며, 이에 따라 복수 개의 인증기준값을 사용한다.
제1차 인증 단계는, 소정의 제1 인증기준값 이상의 매칭값을 가지는 등록 지문 데이터를 검색하여, 제1 인증기준값 이상의 매칭값을 가지는 등록 지문 데이터가 있으면 인증 성공으로 판단한다. 앞서 지문매칭부(153)에서 설명한 바와 같이, 제1차 인증 단계는 여러 방식이 적용될 수 있다.
제2차 인증 단계는, 제1차 인증단계에서 인증이 실패할 경우 N 개의 전체 등록 지문데이터가 아니라, 제1차 인증 결과를 기초로 가장 가능성이 있는 것으로 확인된 후보 지문(또는 후보 지문데이터)을 대상으로 이루어진다. 여기서, 후보 지문은 제1차 인증단계에서 비교한 결과 인증 요청된 사용자 지문과의 유사도가 높은 등록 지문들을 말하는 것으로, 제1차 인증단계에서 계산된 N 개의 매칭값 중 소정 '후보 범위'에 속하는 m (1≤m≤N)개의 매칭값에 대응되는 m 개의 등록 지문 데이터(즉, 후보 지문 데이터)를 말한다.
또한, 2 인증 단계는, 사용자로부터 새로운 지문을 다시 입력받아 생성한 지문 데이터를 사용하며, 다시 생성한 지문 데이터와 상기 m 개 등록 지문 데이터에 대해 다시 계산한 m 개의 매칭값을 소정의 제2 인증기준값과 비교하는 방법으로 이루어진다.
여기서, 제2 인증기준값은 제1 인증기준값과 같은 값일 수도 있고, 다른 값일 수도 있다. 다만, 후보 인증범위는 제1 인증기준값 아래에 형성되어야 하며, 이들 인증기준값 및 후보 인증범위는 사용자에 의해 설정될 수 있다. 이와 같은 제2차 인증단계는 제1차 인증단계에서 인증 실패한 상태에서, 전체 N 개의 등록 지문 데이터 중 일정 후보군 내에 속하는 m 개의 등록 지문 데이터에 대해서만 수행되도록 하고 나아가 새롭게 다시 입력받은 지문을 이용함으로써, 타인 오인증율(FAR) 및 본인 인증거부율(FRR)을 함께 낮출 수 있게 된다.
실시 예로서, 제1 인증기준값, 제2 인증기준값 및 후보 인증범위는 다음의 수학식과 같도록 하는 것이 바람직하다.
(제2 인증기준값 - α) ≤ 후보 인증범위 < (제2 인증기준값 + α)
제1 인증기준값 = 제2 인증기준값 + α, α>0
수학식 1 및 2에 의한 제2 인증기준값은 후보 인증범위의 중간값에 해당하고, 제2 인증기준값은 인증을 위해 요구되는 최소의 매칭값이 된다. 따라서, 제2 인증기준값과 α를 설정하면, 인증 후보범위와 제1 인증기준값을 결정할 수 있다. 예컨대, 제2 인증기준값이 6500이고 α가 1500이면, 인증 후보범위는 5000 이상 8000 미만이 되고, 제1 인증기준값은 8000이 된다.
보다 구체적인 인증부(155)의 2 단계의 인정방법에 대하여는 다음의 도 2를 기초로 설명한다.
도 2는 인증부의 인증동작의 일 예를 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다. 이하에서는 도 1 및 도 2를 참조하여, 인증부(155)의 동작을 설명한다. 다만, 도 2에서는 제2차 인증단계를 중심으로 설명한다.
인증과정이 시작되면, 지문입력부(110)가 사용자 지문으로부터 지문 이미지를 획득하는 것을 시작으로 제1차 인증단계를 진행한다(S201).
제1차 인증단계에서, 인증부(155)는 데이터저장부(130)에 저장된 등록 지문 중에, 인증 요청된 사용자 지문과의 매칭값이 제1 인증기준값 이상인 등록 지문이 있는지 여부를 판단하고, 제1 인증기준값 이상인 등록 지문을 인증 요청된 사용자 지문과 동일한 것으로 판단하여, 최종 인증 성공으로 처리한다(S203).
인증부(155)는 S201 단계의 인증결과 인증실패인 경우, 다시 말해, 제1인증기준값 이상인 매칭값이 없는 경우, N 개의 등록 지문데이터 중 m 개의 후보 지문데이터를 수집한다. 앞서 설명한 바와 같이, 인증부(155)는 인증 요청된 사용자 지문과의 매칭값이 후보 범위에 속하는 등록 지문데이터를 후보 지문데이터(또는 후보 지문)로 처리한다(S205).
지문입력부(110)는 사용자로부터 다시 지문 이미지를 획득하고(S201), 특징 점추출부(151)는 새로 획득한 지문 이미지로부터 특징점 데이터를 다시 추출한다. 이를 위해, 인증부(155)는 사용자로 하여금 지문을 다시 입력하도록 하는 안내 메시지를 표시부(미도시)나 스피커(미도시) 등을 통해 영상 또는 음성으로 출력되도록 제어할 수 있다(S207).
지문매칭부(153)는 새로 추출한 특징점 데이터와 m 개의 후보 지문데이터 각각을 서로 비교하여 m 개의 매칭값을 계산한다. 지문매칭부(153)는 계산된 m 개의 매칭값을 인증부(155)로 제공한다(S209).
인증부(155)는 지문매칭부(153)로부터 제공받은 매칭값 중 가장 높은 값을 갖는 최고 매칭값을 찾아, 최고 매칭값이 제2 인증 기준값 이상인지 여부를 판단한다(S211).
인증부(155)는 S211 단계의 판단결과 최고 매칭값이 제2 인증 기준값 이상이면 인증성공으로 판단하고, 인증 성공에 따른 후속작업을 속행한다. 예컨대 인증부(155)는 도어 개폐부(미도시)를 제어하여 문이 개폐되도록 할 수 있다(S213).
인증부(155)는 S211 단계의 판단결과 최고 매칭값이 제2 인증 기준값 이상이 아니면 인증실패로 판단하고, 인증 실패에 따른 후속작업을 속행한다(S215).
실시 예에 따라, 인증부(155)는 S205 단계에서 후보 지문데이터가 없는 경우, 제2차 인증단계 없이 바로 인증 실패로 처리할 수 있다.
실시 예에 따라, S211 및 S213 단계에서, 인증부(155)는 최고 매칭값이 제2 인증 기준값 이상이더라도 바로 인증성공으로 판단하지 아니하고, 최고 매칭값에 대응되는 후보 지문(즉, 등록 지문)에 대해 특별히 지정된 인증기준값이 있는지를 확인할 수 있다. 판단결과, 해당 등록 지문에 특별히 지정된 인증기준값이 있으면, 최고 매칭값이 해당 인증기준값 이상인지를 다시 비교하여 그 결과에 따라 인증 성공여부를 판단할 수 있다.
이러한 인증방법은, 예컨대 특별히 일부 사용자에 대하여, 인증으로 처리할 수 있는 일의 내용을 일반 사용자의 그것보다 넓거나 좁게 하기 위하여, 일반 사용자보다 높은 인증을 요구하는 경우에 사용될 수 있다. 따라서, 특별히 지정된 인증기준값은 적어도 제2 인증기준값보다 높은 값인 것이 바람직하다.
반대로, S211 및 S213 단계에서, 인증부(155)는 최고 매칭값이 제2 인증 기준값 이상이 아니더라도 바로 인증 실패로 판단하지 아니하고, 최고 매칭값에 대응되는 후보 지문(즉, 등록 지문)에 대해 특별히 지정된 인증기준값이 있는지를 확인할 수 있다. 판단결과, 해당 등록 지문에 특별히 지정된 인증기준값이 있으면, 최고 매칭값이 해당 인증기준값 이상인지를 다시 비교하여 그 결과에 따라 인증 성공여부를 최종적으로 판단할 수 있다. 이 경우, 특별히 지정된 인증기준값은 적어도 제2 인증기준값보다 낮은 값인 것이 바람직할 것이다.
S201 단계에 해당하는 제1차 인증단계는 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다.
예컨대, 제2차 인증단계와 달리, 데이터저장부(130)에 저장된 전체 N 개의 등록 지문데이터와 인증 요청된 사용자 지문과의 매칭값 N 개를 한꺼번에 모두 구하지 아니하고, N 개의 등록 지문 데이터를 하나씩 순차적으로 인증 요청된 사용자 지문과 비교한다.
지문입력부(110)가 사용자로부터 처음 지문 이미지를 획득하면, 특징점추출부(151)가 해당 지문 이미지로부터 특징점 데이터를 추출하는 과정은 동일하다. 이후에, 지문매칭부(153)는 데이터저장부(130)에 저장된 N 개 등록 지문 데이터 중 하나를 특징점추출부(151)로부터 전달받은 특징점 데이터와 비교하여 매칭값을 계산하고, 계산된 매칭값을 인증부(155)로 제공한다. 인증부(155)는 지문매칭부(153)로부터 제공받은 매칭값을 제1 인증기준값과 비교하여 제1 인증기준값 이상인 경우 바로 인증성공으로 판단한다. 만약, 매칭값이 제1 인증기준값 이상이 아니 경우, 인증부(155)는 지문매칭부(153)로 하여금 다음 등록 지문데이터에 대한 매칭값을 계산하여 제공할 것을 요청하게 된다. 이러한 과정은 인증성공이 될 때까지 반복된다. 최종적으로 어느 매칭값도 제1 인증 기준값이상이 아닐 경우, 인증부(155)는 인증실패로 판단하게 되며, 제2차 인증단계를 준비한다. 이때 지문매칭부(153)는 결국 전체 N 개의 등록 지문데이터를 인증 요청된 사용자 지문과 비교하여 N 개의 매칭값을 계산한 것이 된다.
이러한 제1차 인증단계와 관련되는 후보 지문의 수집에 관하여, 인증부(155)는 각 매칭값을 제1 인증기준값과의 비교 직후에 후보 범위에 속하는지 바로 판단함으로써, S205 단계가 S201 단계 내에 속할 수도 있다. 다른 방법으로, S201 단계 내에서 인증부(155)는, S205 단계의 후보 지문데이터 수집의 전단계로서, 각 매칭값을 제1 인증기준값과의 비교 직후에 후보 범위에 속하는지 바로 판단하고, S205 단계에서 단지 후보 지문을 재확인하는 정도를 수행할 수도 있다.
제1차 인증단계에서 사용될 수 있는 다른 인증방법으로, 제1차 인증단계는 제2차 인증단계와 같이, 데이터저장부(130)에 저장된 전체 N 개의 등록 지문데이터와 인증 요청된 사용자 지문과의 매칭값 N 개를 한꺼번에 모두 구하고, 구해진 N 개의 매칭값 중 최고값이 제1 인증기준값 이상인지 여부를 판단하는 방법을 사용할 수 있다. S205 단계의 후보 지문데이터 수집은 이미 계산된 N 개의 매칭값으로부터 구할 수 있다. 아래의 도 3은 인증부에 의해 수행되는 제1차 인증단계의 일 예를 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
인증과정이 시작되면, 지문입력부(110)는 사용자로부터 지문 이미지를 획득하고(S301), 특징점추출부(151)는 해당 지문 이미지로부터 특징점 데이터를 추출한다(S303).
지문매칭부(153)는 데이터저장부(130)에 저장된 복수 개의 등록 지문 데이터 각각과 특징점추출부(151)로부터 전달받은 특징점 데이터를 서로 비교하여 매칭값을 계산한다. 지문매칭부(153)는 계산된 복수 개의 매칭값을 인증부(157)로 제공한다(S305).
인증부(157)는 지문매칭부(153)로부터 제공받은 매칭값 중 가장 높은 값을 갖는 최고 매칭값을 찾아(S307), 제1 인증 기준값 이상인지 여부를 판단한다(S309).
만약, 최고 매칭값이 제1 인증 기준값 이상이면 인증성공으로 판단하고, 인증 성공에 따른 후속작업을 속행한다. 예컨대 인증부(157)는 도어 개폐부(미도시)를 제어하여 문이 개폐되도록 할 수 있다(S311).
S309 단계의 판단결과, 최고 매칭값이 제1 인증 기준값보다 작은 경우, 인증부(157)는 바로 인증실패로 판단하지 아니하고, 최고 매칭값이 계산된 등록 지문 데이터에 대한 사용자 정보를 데이터저장부(130)에서 추출하여 해당 등록 지문데이터(즉, 해당 등록 사용자)에 적용된 인증 기준 값을 추출한다(S313).
인증부(157)는 최고 매칭값이 추출된 인증 기준값 이상인지를 판단하여(S315), 추출된 인증 기준값 이상이면 인증 성공(다시 말해, 인증요청된 사용자와 등록 지문 데이터의 사용자가 동일)으로 판단한다. 만약 최고 매칭값이 추출된 인증 기준값보다 작으면 인증부(157)는 인증 실패로 판단하고, 제2차 인증단계를 준비한다. (S317).
이상의 방법에 의해, 본 발명의 지문인식장치(100)의 인증과정이 수행된다.
본 발명은 방법, 디바이스 및 시스템으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명이 컴퓨터 소프트웨어로 구현될 때는, 본 발명의 구성요소는 필요한 동작의 수행에 필요한 코드 세그먼트(code segment)로 대치될 수 있다. 프로그램이나 코드 세그먼트는 마이크로프로세서에 의해 처리될 수 있는 매체에 저장될 수 있으며, 전송매체나 통신 네트워크를 통하여 반송파(carrier waves)와 결합된 컴퓨터 데이터로서 전송될 수 있다.
마이크로프로세서에 의해 처리될 수 있는 매체는 전자회로, 반도체 메모리 소자, 롬(ROM), 플래시(Flash) 메모리, EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플로피 디스크(Floppy Disk), 광학적 디스크, 하 드(Hard) 디스크, 광섬유, 무선 네트워크 등과 같이 정보를 전달하고 저장할 수 있는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터 데이터는 전기적 네트워크 채널, 광섬유, 전자기장, 무선 네트워크 등을 통해 전송될 수 있는 데이터를 포함한다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지문인증장치의 블록도,
도 2는 인증부의 인증동작의 일 예를 설명하기 위해 제공되는 흐름도, 그리고
도 3은 인증부에 의해 수행되는 제1차 인증단계의 일 예를 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.

Claims (4)

  1. 복수 개의 등록 지문 중에, 인증 요청된 사용자 지문과의 매칭값이 제1 인증기준값 이상인 등록 지문이 있는 경우 인증 성공으로 처리하는 제1차 인증단계; 및
    상기 제1차 인증단계에서 인증실패한 경우, 상기 복수 개의 등록 지문 중 상기 인증 요청된 지문과의 매칭값이 소정 후보인증범위에 속하는 적어도 하나의 후보 지문에 기초하여 다시 인증 성공 여부를 판단하는 제2차 인증단계를 포함하고,
    상기 후보인증범위의 최대값은 상기 제1인증기준값 보다 작고,
    상기 제2차 인증단계는,
    사용자로부터 지문 이미지를 다시 획득하고 특징점 데이터를 다시 추출하는 단계; 및
    상기 후보 지문의 지문데이터와 상기 다시 추출한 특징점 데이터를 비교한 매칭값 중 최대값이 소정의 제2 인증기준값 이상인 경우 인증 성공으로 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문인증장치의 인증방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 인증기준값은 상기 제1 인증기준값 보다 낮은 값인 것을 특징으로 하는 지문인증장치의 인증방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 인증기준값은 상기 후보인증범위의 중간값인 것을 특징으로 하는 지문인증장치의 인증방법.
  4. 상기 제1항에 있어서,
    상기 제1차 인증단계는,
    사용자로부터 지문 이미지를 획득하고 특징점 데이터를 추출하는 단계;
    상기 추출한 특징점 데이터와 상기 복수 개의 등록 지문 중 하나를 비교한 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상이면 인증성공으로 판단하고, 상기 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상이 아닌 경우 상기 매칭값이 상기 후보인증범위에 속하는지 판단하는 단계; 및
    상기 복수 개의 등록 지문 중에 상기 추출한 특징점 데이터와 비교한 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상인 것을 찾을 때까지 상기 판단하는 단계를 반복하며, 상기 복수 개의 등록 지문 중에 상기 추출한 특징점 데이터와 비교한 매칭값이 상기 제1 인증기준값 이상인 것이 없는 것으로 최종 판단된 경우 상기 제1차 인증단계에서의 인증이 최종 실패한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문인증장치의 인증방법.
KR1020080062557A 2008-06-30 2008-06-30 지문인증 장치의 인증방법 KR101006861B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080062557A KR101006861B1 (ko) 2008-06-30 2008-06-30 지문인증 장치의 인증방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080062557A KR101006861B1 (ko) 2008-06-30 2008-06-30 지문인증 장치의 인증방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100002606A KR20100002606A (ko) 2010-01-07
KR101006861B1 true KR101006861B1 (ko) 2011-01-12

Family

ID=41812618

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080062557A KR101006861B1 (ko) 2008-06-30 2008-06-30 지문인증 장치의 인증방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101006861B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10521642B2 (en) 2015-04-23 2019-12-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint verification method and apparatus
KR20200084528A (ko) 2019-01-03 2020-07-13 주식회사 바이오로그디바이스 사용자 습성을 고려한 지문인증 방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102202690B1 (ko) 2015-01-08 2021-01-13 삼성전자주식회사 지문 인식 방법, 장치 및 시스템
KR102114045B1 (ko) * 2018-10-12 2020-05-25 재단법인 대구경북첨단의료산업진흥재단 생체정보를 이용한 사용자 인증 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040038617A (ko) * 2002-11-01 2004-05-08 가부시끼가이샤 도시바 인물 인식 장치, 인물 인식 방법 및 통행 제어 장치
KR100467152B1 (ko) 2003-11-25 2005-01-24 (주)버뮤다정보기술 얼굴인식시스템에서 개인 인증 방법
KR20060097922A (ko) * 2005-03-07 2006-09-18 엘지전자 주식회사 휴대단말기의 지문인식 장치 및 방법
JP2008097497A (ja) 2006-10-16 2008-04-24 Fuji Electric Retail Systems Co Ltd 自動販売機

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040038617A (ko) * 2002-11-01 2004-05-08 가부시끼가이샤 도시바 인물 인식 장치, 인물 인식 방법 및 통행 제어 장치
KR100467152B1 (ko) 2003-11-25 2005-01-24 (주)버뮤다정보기술 얼굴인식시스템에서 개인 인증 방법
KR20060097922A (ko) * 2005-03-07 2006-09-18 엘지전자 주식회사 휴대단말기의 지문인식 장치 및 방법
JP2008097497A (ja) 2006-10-16 2008-04-24 Fuji Electric Retail Systems Co Ltd 自動販売機

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10521642B2 (en) 2015-04-23 2019-12-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint verification method and apparatus
US11341767B2 (en) 2015-04-23 2022-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint verification method and apparatus
US11715325B2 (en) 2015-04-23 2023-08-01 Samsung Electronics Co., Ltd. Fingerprint verification method and apparatus
KR20200084528A (ko) 2019-01-03 2020-07-13 주식회사 바이오로그디바이스 사용자 습성을 고려한 지문인증 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100002606A (ko) 2010-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6072891A (en) Method of gathering biometric information
US8433922B2 (en) System and method of biometric authentication using multiple kinds of templates
EP3182316B1 (en) Fingerprint authentication method and system, and terminal supporting fingerprint authentication
US6498861B1 (en) Biometric security encryption system
US20140007210A1 (en) High security biometric authentication system
US20120117633A1 (en) Enhanced Security For Pervasive Devices Using A Weighting System
US8792686B2 (en) Biometric authentication device, method of controlling biometric authentication device and non-transitory, computer readable storage medium
US20100045787A1 (en) Authenticating apparatus, authenticating system, and authenticating method
CN108306736B (zh) 使用心电信号进行身份认证的方法及设备
KR101006861B1 (ko) 지문인증 장치의 인증방법
JP3990907B2 (ja) 複合認証システム
KR101639404B1 (ko) 지문 분할 인식 기반의 사용자 인증 장치 및 방법
KR20180041016A (ko) 복합 생체 정보를 이용한 사용자 인증 방법
US10936706B2 (en) Biometric authentication
CN107451451B (zh) 解锁控制方法及相关产品
US9773150B1 (en) Method and system for evaluating fingerprint templates
CN116389114B (zh) 一种静态与动态身份一致性验证方法及***
KR20190014678A (ko) 사용자에 의한 생체정보 기반의 사용자 인증 레벨 조정 방법
US20180107885A1 (en) Method of authenticating user using a plurality of biometric information
KR20030052194A (ko) 생체정보를 이용한 사용자 인증 시스템, 상기 시스템에서인증서를 등록하는 방법 및 사용자 인증방법
KR100456463B1 (ko) 지문 영상의 전역적 정보 및 지역적 특성 정보의 조합을이용한 지문 인증방법
KR100933256B1 (ko) 지문 등록 및 인증방법
CN112232443A (zh) 身份认证方法、装置、设备及存储介质
CN110851808A (zh) 身份认证方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
EP1497785B1 (en) Biometric security system

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140103

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151224

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170103

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171226

Year of fee payment: 8