KR101829784B1 - 스티치와 컷을 이용한 지문인증 - Google Patents

스티치와 컷을 이용한 지문인증 Download PDF

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Abstract

본 발명은 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하기 위한 방법, 시스템, 및 장치에 관한 것이다. 상기 방법은, 사용자의 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 부분 등록이미지들을 하나 이상의 모자이크들에 스티칭하는 단계와 이로써 등록이미지를 생성하는 단계; 신체 부위의 인증이미지를 획득하는 단계; 등록이미지에 적어도 하나의 관심영역을 결정하는 단계; 및 인증이미지를 등록이미지에서 결정된 관심영역의 이미지 데이터와 매칭시키는 단계를 포함하고, 인증이미지의 크기는 등록이미지의 일부이다.

Description

스티치와 컷을 이용한 지문인증{FINGERPRINT AUTHENTICATION USING STITCH AND CUT}
본 출원은 소형 지문센서를 이용해 지문인증을 위한 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게, 본 발명은 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다.
생체인식분야에서, 지문의 이용은 가장 광범위하게 사용된 기술들 중 하나로 진화해 왔다. 지문인증을 필요로 한 후에 사용자가 장치에 액세스하게 허용되는 전자장치들이 많이 있다. 이 사실은 모바일 통신기술분야, 가령, 스마트폰과 같은 지능형 모바일 장치의 사용을 고려함으로써 나타내고 예시될 수 있다. 이 분야에서 장치들 자체에 액세스하기 위해 보안을 높이고 또한 데이터 통신 네트워크를 통해 뱅킹 서비스가 이용가능해지듯이 원격 서비스들에 보안 액세스를 제공하게 하는 수요가 늘고 있다.
지문감지에 의한 이와 같은 보안 액세스를 가능하게 하기 위해, 사용자는 실제 액세스가 판단되어야 하는 경우의 매칭 절차에 추후 사용하기 위해 사용자의 손가락과 직접 관련된 정보가 등록되는 소위 등록절차에 참가해야 한다. 이러한 등록절차 동안, 사용자는 일반적으로 완전한 지문 또는 적어도 지문의 대부분이 기록될 때까지 손가락을 수차례 지문센서에 대도록 재촉받는다.
종래기술의 지문등록의 예들이 미국특허출원 공개공보 2014/0003677 및 2014/0003679에 기술되어 있다. 이들 공개공보에 기술된 시스템에서, 등록절차 동안, 사용자에게 지문의 어떤 부분이 여전히 기록되어야 하는지 사용자에게 말해주는 정보의 형태로 피드백이 제공된다.
지문센서는 가령 빛을 이용한 광학 스캐와 반대되는 것으로 손가락을 스캔할 때 전류를 이용하는 정전용량식 터치센서이다. 정전용량식 터치센서는 수동 또는 능동이다. 수동센서는 각 센서 픽셀에서 센서와 손가락 간에 정전용량을 측정한다. 정전용량은 지문에서 골과 마루에 대해 다른데, 이는 골과 센서 간에 에어갭이 있기 때문이다. 능동센서는 충전 싸이클을 이용해 측정하기 전에 전압을 피부에 가한다. 손가락과 센서 간의 전기장은 마루의 패턴을 따른다. 능동센서의 이점은 스캐닝 동안 손가락도 센서도 닦을 필요가 없다는 것이다.
정전용량식 터치센서로 지문 인증동안 센서에 제시된 피부의 충분히 큰 면적이 등록시 센서에 제시된 피부면적과 겹쳐야 하며, 그렇지 않으면 인증이 불가능해진다. 중첩이 충분한지 보장하는 표준방법은 사용자가 자신의 손가락을 각도를 달리해 더욱더 넓은 피부 면적이 등록된 이미지에 커버되도록 수차례 센서 상에 대는 절차로 등록이 구성되게 하는 것이다.
인증은 일반적으로 단 한번의 터치만 사용되고 이 프레임으로부터 추출된 정보가 등록정보와 매치된다. 매칭 알고리즘은 등록된 이미지와 인증이미지를 비교하는데 사용된다. 매칭 알고리즘은 인증이미지가 등록된 이미지와 그래프상으로 비교되는 이미지 기반의 알고리즘일 수 있다. 매칭 알고리즘은 또한 인증이미지와 등록이미지의 소정의 특징들을 비교할 수 있다. 특징 인식이 지문의 특징점, 즉 주요 특징들을 추출하기 위해 이미지 상에 수행된다. 특징점은 가령 융선의 끝, 융선의 분기, 짧은 융성, 아일랜드(island), 융선 인클로져(ridge enclosure), 스퍼(spur), 크로스오버(crossover), 델타(delta) 및 코어(core)이다.
사용된 매칭은 일반적으로 등록된 정보의 면적 범위와 인증을 위해 사용된 정보의 면적 범위 간에 차이가 커서 맞지 않다. 매칭 프로세스의 특징비교 단계 동안, 등록된 특징들의 개수와 인증이미지로부터 추출된 특징들의 개수 간에 불균형이 있다면, 비교 결과 이들 특징들이 잘 비교되지 않게 될 것이다. 이런 이면의 이유는, 많은 센서들 상에 기만적인 시도들에 대해, 부분적으로 불명료한 지문은 쉽게 매치되지 않아야 하기 때문이다. 매치부(matcher)의 이런 특징을 보유하고 부분적인 프린트들로 기만적 시도를 방지하도록 충분한 특징들이 매치되는 것을 보장하기 위해, 템플레이트 세트 또는 앙상블이 되게 등록이미지에 대한 추출이 하나씩 수행된다. 매칭이 수행되면 인증이미지로부터 추출된 데이터는 이들 템플레이트들 각각과 비교되고 최종 매칭점수가 가령 최대치 또는 평균치를 이용해 몇몇 방법들로 이들 개개의 매치 점수로부터 계산된다.
상술한 방법의 한가지 단점은 인증이미지의 위치가 2이상의 등록이미지들 사이에 있을 경우이다. 모든 필요한 정보가 등록되나 하나의 템플레이트로 충분치 않다.
몇몇 작은 정전용량식 터치센서들은 또한 기다란 형태를 갖는다. 이런 센서들에 의해 획득된 이미지로부터 도출된 정보를 매칭시킬 경우, 최대 중첩은 손가락의 회전에 매우 민감하다. 예컨대, 이런 센서가 4×10mm이면, 동일 방향으로 손가락으로부터 이미지의 최대 중첩은 총 40㎟이나, 방향이 90도로 다르면, 최대 중첩은 불과 4×4=16㎟로 감소된다.
인증시스템이 손가락에 대한 임의의 하드웨어적 가이드가 없다면 등록이미지와 인증이미지 간에 충분한 중첩이 있는 것을 보장하는 문제가 특히 중요하다. 이는 시스템이 가령 스마트폰에 사용될 경우에 특히 그러하다.
인증이미지가 등록된 이미지와 잘 맞지 않을 경우 더 나은 매치를 수행하기 위해 지문인증시스템을 최적화하는 시스템이 필요하다.
계산 전력을 절약하고 프로세스 속도를 높이기 위해 간단하고 지문인증시스템을 최적화하는 시스템이 또한 필요하다.
본 출원의 목적은 하나 또는 임의의 조합으로 해당기술분야의 상술한 결함들 및 단점들 중 하나 이상을 완화, 경감 또는 제거하기 위해 추구되는 방법, 시스템 및 장치를 제공하는 것이다.
이들 및 다른 목적은 사용자 인증을 위해 사용되는 신체 부위에 대한 생체인식 데이터를 등록하기 위한 방법, 시스템 및 장치에 의해 달성된다.
본 출원은 첨부된 특허청구범위에 의해 정의된다. 본 출원의 다양한 이점적인 실시예들이 첨부된 특허청구범위뿐만 아니라 하기의 상세한 설명과 첨부도면에 의해 나타나 있다.
몇몇 태양에 따르면, 본 출원은 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 생체인식 감지시스템에서의 방법을 규정한다.
몇몇 태양에 따르면, 상기 방법은, 사용자의 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 부분 등록이미지들을 하나 이상의 모자이크들에 스티칭하는 단계와 이로써 등록이미지를 생성하는 단계; 신체 부위의 인증이미지를 획득하는 단계; 등록이미지에 적어도 하나의 관심영역을 결정하는 단계; 및 인증이미지를 등록이미지에서 결정된 관심영역의 이미지 데이터와 매칭시키고 이로써 사용자를 인증하는 단계를 포함하고, 인증이미지의 크기는 등록이미지의 일부이다. 부분 등록이미지들의 적어도 하나의 모자이크를 생성하고 이로써 등록이미지를 생성함으로써, 인증이미지는 단 하나의 이미지에 매치될 수 있다. 인증이미지는 등록이미지보다 더 작기 때문에, 등록이미지의 부분 영역은 인증이 등록이미지에 대해 매치될 수 있게 결정되어야 한다. 부분 영역은 인증이미지가 매칭될 수 있는 것으로 판단되는 관심 영역이다. 이 방법이 갖는 이점은 적어도 하나의 모자이크, 즉 등록이미지에 대해 매칭이 수행되기 때문에 인증이미지가 부분 등록이미지에 대해 회전 비교될 경우에도 문제가 없다는 것이다. 다른 이점은 부분 등록이미지들이 등록이미지에서도 똑같기 때문에 인증이미지가 2개의 다른 부분 등록이미지들의 에지에 위치할 경우에도 문제가 없다는 것이다. 또 다른 이점은 모든 부분 등록이미지들 대신에 하나의 이미지를 인증이미지와 단지 매치시켜야 하므로 계산전력 및 시간이 절감된다는 것이다.
몇몇 태양에 따르면, 결정하는 단계는 인증이미지에서의 특징들과 등록이미지에서의 특징들을 비교함으로써 등록이미지에 인증이미지의 후보 영역을 추정하는 단계를 포함한다. 인증이미지와 등록이미지에서의 특징들을 비교함으로써, 등록이미지에서 관심영역이 위치지정될 수 있다. 지문이미지에서 특징 비교가 이미지를 비교하는 효율적인 방법이다.
몇몇 태양에 따르면, 관심영역과 인증이미지의 영역 간에 크기 차이는 매치부의 허용오차 값 미만이다. 즉, 매치부는 관심영역과 인증이미지를 비교할 수 있게 보장된다.
몇몇 태양에 따르면, 상기 방법은 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 다수의 부분 등록이미지를 등록하는 단계를 포함한다. 등록하는 단계가 부분 등록이미지를 획득하도록 수행되어 등록이미지가 획득될 수 있게 된다.
몇몇 태양에 따르면, 등록하는 단계는 2차원 생체인식 센서를 이용해 시간상 차례대로 부분 등록이미지들을 캡쳐하는 단계를 포함한다. 즉, 센서는 부분 등록이미지를 차례대로 캡쳐하는데 사용된다. 이런 식으로 단 하나의 센서만 부분 등록이미지와 따라서 또한 등록이미지를 획득하는데 요구된다.
몇몇 태양에 따르면, 획득하는 단계는 2차원 생체인식 센서를 이용해 인증이미지들을 캡쳐하는 단계를 포함한다. 2차원 생체인식 센서를 이용는 것이 저렴하고 인증이미지를 획득하는 좋은 방법이다.
몇몇 태양에 따르면, 상기 방법은 관심영역의 이미지 데이터를 복제하는 단계 및 생체인식 감지시스템에서 상기 복제 데이터를 저장하는 단계를 포함한다. 관심영역의 복제를 저장함으로써, 인증이미지의 크기와 매치하도록 저장된 복제 이미지의 크기가 선택될 수 있다. 그런 후 매칭이 유사한 크기의 2개 이미지들에 최적으로 수행된다.
몇몇 태양에 따르면, 이미지를 매칭시키는 단계는: 관심영역의 이미지 데이터에 대한 특징 추출을 수행함으로써 적어도 하나의 등록 템플레이트를 형성하는 단계; 인증이미지에 대해 특징 추출을 수행함으로써 후보 템플레이트를 형성하는 단계; 및 후보 템플레이트와 등록이미지를 매칭시키는 단계를 포함한다. 후보 템플레이트와 등록이미지를 추출된 특징들과 매칭시킴으로써, 매칭의 효율적이고 정확한 방법이 수행된다.
몇몇 태양에 따르면, 생체인식 데이터는 지문이다. 따라서, 시스템은 지문인증시스템으로서 사용될 수 있다.
몇몇 태양에 따르면, 본 출원은 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하도록 구성된 생체인식 감지시스템을 규정한다.
몇몇 태양에 따르면, 생체인식 감지시스템은 신체 부위의 이미지를 생성하도록 구성된 2차원 생체인식 센서 및 처리회로를 포함한다. 상기 처리회로는: 사용자의 신체 부위의 다른 뷰를 포함한 부분 등록이미지들을 적어도 하나의 모자이크에 스티칭하고 이로써 등록이미지를 생성하며, 2차원 생체인식 센서를 이용해, 신체 부위의 인증이미지를 획득하고, 등록이미지에 적어도 하나의 관심영역을 결정하며, 인증이미지를 등록이미지에서 결정된 관심영역의 이미지 데이터와 매칭시키도록 구성되고, 인증이미지의 크기는 등록이미지의 일부이다. 상기 단계들의 이점은 앞서 기술하였다.
몇몇 태양에 따르면, 2차원 생체인식 센서는 정전용량식 터치센서이다. 정전용량식 터치센서는 작고 저렴하며, 손가락을 스캔할 때 양호한 지문 이미지를 제공한다.
몇몇 태양에 따르면, 본 출원은 상기에 따른 생체인식 감지시스템을 포함한 휴대용 전자장치를 규정한다.
몇몇 태양에 따르면, 본 출원은, 휴대용 전자장치 상에 실행시, 상기 휴대용 전자장치가 상기에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 프로그램을 규정한다.
본 발명의 내용에 포함됨.
상기 내용은 동일한 참조부호는 다른 도면들 전체에 걸쳐 동일한 부분을 의미하는 첨부도면에 도시된 바와 같이 예시적인 실시예들에 대한 하기의 더 특정한 설명으로부터 명백해질 것이다. 도면은 반드시 비례할 필요가 없고, 대신 예시적인 실시예를 나타낼 때 강조되어 진다.
도 1은 지문, 지문의 부분적 등록이미지들, 및 지문의 인증이미지를 도시한 것이다.
도 2는 제안된 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 2차원 센서를 갖는 휴대폰의 예시적인 실시예이다.
도 4는 부분적 등록이미지들을 갖는 지문과 상기 부분적 등록이미지들의 모자이크를 도시한 것이다.
도 5a는 지문, 지문의 부분적 등록이미지들, 및 지문의 인증이미지를 도시한 것이다.
도 5b는 부분적 등록이미지들의 모자이크와 상기 모자이크에서 관심영역을 도시한 것이다.
첨부도면을 참조로 본 출원의 태양을 더 상세하게 이하에서 설명한다. 그러나, 본 출원에 개시된 방법, 시스템 및 장치는 다른 많은 형태로 구현될 수 있고 본 명세서에 나타낸 태양들에 국한되는 것으로 해석하지 않아야 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 전체적으로 동일한 요소를 나타낸다.
다르게 정의되지 않는 한, 본 명세서에 사용된 (기술적 및 과학적 용어를 포함해) 모든 용어들은 본 출원이 속하는 해당기술분야의 당업자가 통상적으로 이해하는 바와 같이 동일한 의미를 갖는다. 본 명세서에 사용된 용어들은 본 명세서 및 해당 기술과 관련해 이런 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 함을 더 이해할 것이고 명백히 본 명세서에 정의되지 않는 한 이상적이거나 과도하게 공식적인 의미로 해석되지 않아야 할 것이다.
휴대폰과 같은 휴대용 통신장치를 이용해 본 발명의 실시예들을 예로 든다. 그러나, 본 발명은 생체인식 감지 능력을 가진 임의의 전자장치들에도 이와 같이 똑같이 적용될 수 있음을 알아야 한다. 이런 장치들의 예들은 가령 임의의 타입의 휴대폰, 스마트폰, (표준, 울트라 포터블, 넷북, 및 마이크로 랩탑과 같은) 랩탑 휴대용 컴퓨터, 휴대용 디지털 보조장치, 태블릿 컴퓨터, 터치패드, 게임장치, 휴대폰 악세서리, 가령, 헤드폰/헤드셋, 비저/고글, 팔찌, 손목밴드, 목걸이 등의 형태의 웨어러블 기기일 수 있다. 명확하고 간략히 하기 위해, 본 명세서에 요약된 실시예들은 휴대폰으로 그리고 휴대폰과 관련해 예로 들었다.
배경에 언급한 바와 같이, 등록이미지는 인증이미지와 비교할 뭔가를 갖는게 요구된다. 등록 동안 다수의 이미지들이 획득된다. 몇몇 아웃라이어들(outliers)과 별개로, 이들 이미지들은 하나 이상의 큰 모자이크들로 스티칭될 수 있다. 종래 스티칭 알고리즘을 이용해 이미지를 스티칭 함으로써 모자이크가 생성된다. 이미지들의 스티칭은 여러 이미지들이 하나로 조합될 때이다. 중첩한 뷰 필드를 갖는 이미지들은 하나의 조합된 이미지로 스티칭될 수 있다. 이미지들을 스티칭하는 한가지 방법은 스티칭되는 이미지들의 기하학적 특징을 인식하고 이들을 함께 두어 기하학적 특징을 중첩시키는 것이다.
US6075905A는 모자이크 이미지 구성을 위한 방법 및 장치를 개시하고 있다. 상기 방법은 스티칭되는 이미지들의 초기 정렬, 이미지 모자이크를 위한 좌표계의 확립, 좌표계에 이미지들의 정렬 및 모자이크를 형성하도록 정렬된 이미지를 합병하는 것으로 구성된다. 정렬은 일반적으로 겹친 이미지들에 있는 패턴들이 정확히 정렬되게 하는 이미지 변환(가령, 평행이동, 회전, 스케일)을 자동으로 찾는 이미지처리 기술을 통해 달성된다.
US6668072B는 패턴 인식 과제를 위한 기준 이미지를 만드는 방법을 개시한다. 이 참조문헌에서 패턴의 각 이미지에 대한 상징적 중간 표현들이 생산되고 서로에 대해 상대적인 이동 및 회전을 판단하기 위해 비교된다. 매치의 품질이 적절하다면 중간 표현들은 합성된다.
도 1은 인증이미지(101)를 캡쳐된 부분 등록이미지들(102)과 매칭하는데 있어 문제를 도시한 것이다. 인증이미지는 다수의 캡쳐된 부분 등록이미지들 사이에 있고 따라서 사용자는 매칭으로 인한 부정오류를 수신할 수 있다.
제안된 기술은 캡쳐된 부분 등록이미지들(102)로부터 적어도 하나의 모자이크를 생성하고 그런 후 상기 모자이크로부터 인증이미지의 가능한 위치를 나타내는 이미지를 컷아웃함으로써 이 문제를 해결한다. 인증은 인증이미지와" 컷아웃"을 비교 또는 매칭함으로써 수행된다. 도 2 내지 5를 참조한 하기의 상세한 설명에 제안된 기술을 설명한다.
도 2는 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하도록 구성된 생체인식 감지시스템(100)에 의해 수행될 수 있는 예시적인 동작들을 나타낸 흐름도이다. 생체인식 감지시스템을 포함한 휴대용 전자장치(1)가 도 3에 도시되어 있다. 생체인식 감지시스템(100)은 신체 부위의 이미지를 생성하도록 구성된 2차원 생체인식 센서(11)와 처리회로(12)를 포함한다. 휴대용 전자장치 상에 생체인식 감지시스템은 가령 특정 사용자가 사용하도록 장치를 언락하는데 사용될 수 있다. 또 다른 구현은 휴대용 전자장치가 은행정보 또는 기타 민감한 개인정보를 다루는 것처럼 민감한 정보를 다루고 있을 경우 사용자를 인증하는 것이다.
도 2는 실선으로 도시된 일부 동작들과 대시선으로 도시된 일부 동작들을 포함한 것을 알아야 한다. 실선으로 구성된 동작들은 가장 광범위한 예시적인 실시예들로 구성된 동작들이다. 대시선으로 구성된 동작들은 더 넓은 예시적인 실시예들의 동작 이외에 취해질 수 있는 다른 동작들로 구성되거나 다른 동작들의 일부, 또는 다른 동작들일 수 있는 예시적인 실시예이다. 동작들은 순서대로 수행될 필요가 없을 알아야 한다. 더욱이, 모든 동작들이 수행될 필요가 없을 알아야 한다.
도 2에 도시된 방법은 사용자의 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 부분 등록이미지들(102,402,502)을 하나 이상의 모자이크로 스티칭하고 이로써 등록된 이미지(303)를 생성하는 단계를 포함한다. 처리회로는 사용자 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 부분 등록이미지들(102,402,502) 모자이크로 스티칭(S2)하도록 구성된다. 몇몇 태양에 따르면, 처리회로는 스티칭을 위한 스티치부(121)를 포함한다. 즉, 등록된 이미지들은 하나 이상의 모자이크를 포함한다. 부분 등록이미지들은 등록 동안 센서가 스캔했던 신체 부위의 표현들이다. 등록이미지는 부분 등록이미지들로부터 함께 직접 스티칭되거나 추출된 특징들로부터 등록된 이미지를 형성하기 위해 부분 등록이미지들의 추출된 특징들이 함께 스티칭된다. 등록이미지가 스티칭된 특징들을 포함하면, 추출된 특징들은 특징 공간에서 모자이크를 이루기 위해 함께 스티칭된다. 특징들은 이 경우 스티칭 전에 특징 추출 동작 동안 부분 등록이미지들에 대해 추출된다. 이미지로부터 추출한 특징들은 이미지 처리에 있어 당업자에 알려져 있다. 추출 특징 타입의 예들은 모양 및 질감의 국소적 설명이다. 스티칭을 수행할 경우, 이미지들이 어디에나 정확히 스티칭되게 특징들의 양호한 확산을 갖는 것이 바람직하다. 몇몇 태양에 따르면, 등록이미지는 특징들의 한 모자이크와 이미지들의 한 모자이크를 포함한다.
센서가 가령 정전용량식 터치센서이면, 센서에서 시간에 걸쳐 다른 위치들에서의 정전용량 차를 처리함으로써 이미지가 형성된다. 정전용량의 차는 통상 그레이스케일 이미지로 도시되며 픽셀의 휘도는 센서의 일부로부터 피부의 거리를 나타낸다. 따라서, 정전용량 차를 나타내는 이미지에서 융선은 어두워지고 융선들 사이의 골은 더 하얗게 된다. 앞서 스티칭의 예를 설명하였다. 도 4는 또한 부분 등록이미지들(402)이라고 하는 캡쳐된 이미지들(402)이 모자이크(403)에 스티칭된 경우를 도시한 것이다.
도 2에서 잇따른 단계는 신체 부위의 인증이미지(201,501)를 획득하는 단계(S3)를 포함하고, 인증이미지의 크기는 등록이미지의 일부분이다. 처리회로는 인증이미지를 획득(S3)하도록 구성된다. 몇몇 태양에 따르면, 처리회로는 인증이미지를 획득하기 위한 획득부(122)를 포함한다. 따라서, 인증이미지가 매칭을 위해 캡쳐된다.
더욱이, 상기 방법은 등록이미지에서 적어도 하나의 관심영역(504)을 결정하는 단계(S4)와 인증이미지와 등록된 이미지에서 결정된 관심영역의 이미지 데이터를 매칭시키는 단계(S5), 및 이로써 사용자를 인증하는 단계를 포함한다. 처리회로는 적어도 하나의 관심영역을 결정하고(S4) 인증이미지와 결정된 관심영역의 이미지 데이터를 매칭(S5)시키도록 구성된다. 몇몇 태양에 따르면, 처리회로는 결정을 위한 결정부(123)와 매칭을 위한 매칭부(124)를 포함한다. 매칭은 일반적으로 가령 사용자가 정당한 사용자인지 판단하기 위해 임계치와 비교되는 점수를 발생시킨다. 따라서, 상기 방법은 매칭을 기반으로 또는 오히려 미도시한 매칭의 출력을 기반으로 사용자를 인증하는 단계를 더 포함한다.
부분 등록이미지들의 하나 이상의 모자이크들을 생성하고 따라서 등록이미지를 생성함으로써, 인증이미지가 단 하나의 이미지와 매치될 수 있다. 인증이미지는 등록이미지보다 작기 때문에, 인증이 이에 대해 매치되도록 등록이미지의 일부 면적이 결정될 수 있다. 등록이미지와 매치하도록 등록이미지에서의 영역을 제공하도록 관심영역(504)이 선택된다. 관심영역에 대한 또 다른 용어는 관심면적이다. 몇몇 태양에 따르면, 관심영역은 등록이미지와 인증이미지에 대한 특징 추출을 수행함으로써 결정된다. 등록이미지가 특징들의 한 모자이크와 이미지들의 한 모자이크를 포함하는 경우, 특징 추출이 필요치 않은데, 이는 추출된 특징들을 가진 등록이미지들이 이미 있기 때문이다. 그런 후, 특징들은 비교되고 인증이미지와 공통된 많은 특징들을 갖는 등록이미지내 영역들이 관심영역들로 선택된다. 본 명세서에서 "공통 특징"은 특징들이 유사하고 기하학적 구성이 일치하는 것을 말한다. 몇몇 태양에 따르면, 관심영역은 등록이미지의 컷아웃이고 상기 컷아웃이 매칭에 사용된다. 관심영역을 위치시킬 때 그리고 매칭이 다를 수 있을 때 등록 타입들이 사용됨에 유의하라. 관심영역을 위치시킬 때, 한 타입의 특징을 이용하는 것이 가장 효과적일 수 있고, 매칭시 또 다른 타입의 특징들이 더 나을 수 있다. 특징들은 가령 모양 및 질감의 국소적 설명이다.
도 5는 제안된 방법을 도시한 것이다. 도 5a에서 인증이미지(501)와 많은 부분 등록이미지들(502)이 나타나 있다. 그러나, 알 수 있는 바와 같이, 인증이미지(501)와 임의의 개별 부분 등록 이미지(502) 간에 중첩은 작다. 따라서, 이미지들이 동일한 지문을 나타내더라도, 매치가 전혀 감지되지 않을 위험이 있다. 이는 도 5b에 도시된 바와 같이, 대신 인증이미지와 비교하기 위해 "컷아웃", 즉, 관심영역을 이용함으로써 극복된다.
이 방법이 갖는 이점은 매칭이 모자이크, 즉, 등록이미지 상에 수행되기 때문에 인증이미지가 부분 등록이미지에 대해 회전 비교될 경우에도 문제가 없다는 것이다. 다른 이점은 부분 등록이미지들이 등록이미지에서도 똑같기 때문에 인증이미지가 2개의 다른 부분 등록이미지들의 에지에 위치할 경우에도 문제가 없다는 것이다. 또 다른 이점은 모든 부분 등록이미지들 대신에 하나의 이미지를 인증이미지와 매치시켜야 하므로 계산전력 및 시간이 절감된다는 것이다.
인증이미지(101)는 사용자의 신체 부위 중에 캡쳐될 경우, 등록이미지와 비교되거나 매치된다. 비교 동안 부분 등록이미지들만 사용되면, 비교로 가령 부분 등록이미지들과 비교되는 인증이미지의 회전으로 인해 부정오류가 발생할 위험이 있다. 그래서, 상기 방법은 부분 등록이미지들 모두를 나타내는 하나 이상의 모자이크들을 구성한다. 이로써, 인증이미지가 본래 부분 등록이미지 세트와 잘 정렬되지 않을 경우 더 나은 매칭 기회가 증가된다. 이런 식으로, 가령, 중개 정량화효과가 갖는 문제들이 극복된다. 신체 부위의 다른 뷰들을 나타내는 이미지들의 캡쳐동안, 시스템이 하나는 신체 부위의 우측을 커버하고 다른 부분은 좌측을 커버하는 2개의 이미지들을 캡쳐하면, 등록이미지는 우측과 좌측 모두를 포함하므로 따라서 인증이미지가 신체 부위의 가운데 뷰인 경우에도 인증이미지와의 매칭이 가능해지며 간단해진다.
인증을 위해 등록이미지를 사용하는 것은 각 등록된 템플레이트 이미지가 저장공간을 차지하기 때문에 저장공간을 최소화하는 효율적인 방법이고, 등록이미지만이 저장될 필요가 있다. 이는 또한 긍정 오류를 최소화한다; 각 부분 등록 템플레이트는 기만이 더 많은 성공 기회에 주어지기 때문에 긍정오류 기회를 높인다. 이는 이전에 스캔되었던 신체 부위의 영역 모두에 대해 인증이미지가 매치되기 때문에 매칭 기회를 최대화시킨다.
몇몇 태양에 따르면, 인증이미지가 등록이미지에 매치되고 인증이미지가 등록이미지와 매치하는 것으로 판단되면, 인증이미지 및/또는 이로부터 추출된 특징들이 등록이미지에 추가된다. 이로써 등록이미지의 면적이 시스템의 사용 시간에 걸쳐 증가할 수 있다.
관심영역을 찾기 위해, 몇몇 태양에 따르면, 판단하는 단계(S4)는 인증이미지에 있는 특징들을 등록이미지에 있는 특징들과 비교함로써 등록이미지에 있는 인증이미지의 후보 영역들을 추정하는 단계를 포함한다. 인증이미지와 등록이미지에 있는 특징들을 비교함으로써, 등록이미지에 있는 관심영역이 위치지정될 수 있다. 지문이미지에서 특징 비교는 이미지를 비교하는 효율적인 방법이다. 즉, 등록이미지에 있는 관심영역은 대부분의 특징들이 등록이미지와 인증이미지 모두에서 같은 곳이다. 다시 말하면, 특징들이 유사도 및 기하학적 구성에 있어 일치하는 곳이다.
이는 등록이미지의 전체 영역이 관심영역으로 사용될 수 있거나 매칭을 위한 등록이미지의 일부를 추출할 필요가 있다면 사용된 매칭기술에 의존한다. 몇몇 태양에 따르면, 관심영역과 인증이미지의 영역 간에 크기 차이는 매치부의 허용오차 값 미만이다. 즉, 매치부는 관심영역과 인증이미지를 비교할 수 있는 것이 보장된다. 이는 사용된 매치부의 타입에 따른다. 종래 매치부는 일반적으로 성공적으로 재위치된 특징들의 퍼센트에 대한 정보를 포함한 점수기능을 이용한다. 매치부는 종종 언밸런스 특징 세트들에, 즉, 낮은 특징 카운트를 갖는 특징 세트는 높은 특징 카운트를 갖는 또 다른 특징 세트와 매칭시에 민감하다. 특징 카운트에 불변이게 설계된 매치부들이 있고 이들은 특징 카운트에서 차이를 갖는 시나리오에 덜 취약한다.
배경에 언급한 바와 같이, 사용자 신체 부위의 이미지들은 인증을 위해 사용될 수 있기 전에 시스템에 등록될 필요가 있다. 몇몇 태양에 따르면, 상기 방법은 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 다수의 부분 등록이미지들을 등록하는 단계(S1)를 포함한다. 등록하는 단계는 부분 등록이미지를 획득하도록 수행되어 등록된 이미지가 획득될 수 있게 한다.
사용자의 인증에 사용된 신체 부위의 이미지들을 만드는 다수의 다른 종류의 센서들이 있다. 몇몇 태양에 따르면, 등록하는 단계(S1)는 2차원 생체인식 센서(11)를 이용해 시간상 차례대로 부분 등록이미지들을 캡쳐하는 단계(S1a)를 포함한다. 즉, 2차원 센서는 부분 등록이미지들을 순차적으로 캡쳐하는데 사용된다. 이런 식으로 한 센서만 부분 등록이미지와 이에따라 또한 등록이미지를 획득하는 것이 필요하다. 몇몇 태양에 따르면, 획득하는 단계(S3)는 2차원 생체인식 센서(11)를 이용해 인증이미지를 캡쳐하는 단계(S3a)를 포함한다. 2차원 생체인식 센서를 이용하는 것이 저렴하고 인증이미지를 획득하는 좋은 방법이다. 등록 및 획득용으로 사용된 2차원 생체인식 센서는 동일한 센서일 수 있거나 아닐 수 있다. 몇몇 태양에 따르면, 시스템의 사용자는 인증을 위해 사용하는 장치와는 또 다른 장치에 자신의 부분 등록이미지들을 등록한다.
몇몇 태양에 따르면, 상기 방법은 관심영역의 이미지 데이터를 복제하는 단계(S45a) 및 생체인식 감지시스템에 복제된 데이터를 저장하는 단계(S45b)를 포함한다. 관심영역의 복제를 저장함으로써, 저장된 복제 이미지의 크기가 인증이미지의 크기와 매치하도록 선택될 수 있다. 그런 후 매칭이 매치부에 맞는 크기로 2개의 이미지들에 대해 최적으로 수행된다. 대안으로, 이미지 데이터는 관심영역의 추출된 특징들을 나타내는 데이터이다. 특징 추출은 배경에 기술하였으며 당업자에 공지되어 있으므로 더 이상 설명하지 않겠다.
몇몇 태양에 따르면, 이미지를 매칭시키는 단계(S5)는: 관심영역의 이미지 데이터에 대한 특징 추출을 수행함으로써 적어도 하나의 등록 템플레이트를 형성하는 단계(S5a), 인증이미지에 대해 특징 추출을 수행함으로써 후보 템플레이트를 형성하는 단계(S5b) 및 후보 템플레이트와 등록 템플레이트를 매칭하는 단계(S5c)를 포함한다. 후보 템플레이트와 등록 템플레이트를 추출된 특징들과 매칭시킴으로써, 매칭의 효율적이고 정확한 방식이 수행된다. 몇몇 태양에 따르면, 유사도 측정이 임계치 보다 크면 매치가 발견된 것으로 판단한다. 다시 말하면, 후보 템플레이트와 등록 템플레이트 간에 유사도 측정이 임계치 보다 크면, 시스템은 인증이미지가 매치이고 사용자가 인증된 것으로, 즉, 인증이미지에 대해 등록된 생체인식 데이터가 캡쳐된 이미지의 데이터와 일치하는 것으로 판단한다.
매칭시키는 단계(S5)에 사용된 특징들은 관심영역의 스티칭 단계(S2) 및 판단 단계(S4)에 사용된 특징들과 반드시 동일한 타입의 특징들일 필요가 없음에 유의하라. 그러나, 동일한 타입의 특징들 또는 부분적으로 동일한 타입의 특징들이 사용될 수 있다.
몇몇 태양에 따르면, 생체인식 데이터는 지문이다. 따라서, 시스템은 지문인식 시스템으로서 사용될 수 있다.
몇몇 태양에 따르면, 2차원 생체인식 센서(11)는 정전용량식 터치센서이다. 정전용량식 터치센서는 작고 저렴하며 손가락을 스캔할 때 양호한 지문 이미지를 제공한다. 정전용량식 터치센서는 배경에 언급하였고 당업자에 공지되어 있다.
몇몇 구현에서 그리고 본 출원의 몇몇 태양에 따르면, 블록에 표시된 기능 또는 단계는 동작 예로 표시된 순서를 벗어나 발생할 수 있다. 예컨대, 연이어 도시된 2개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나 블록들은 연루된 기능/행동에 따라 때로는 역순으로 실행될 수 있다. 또한, 블록에 표시된 기능 또는 단계는, 본 출원의 몇몇 태양에 따르면, 루프로 연이어 실행될 수 있다.
본 명세서에 제공된 예시적인 실시예들에 대한 설명은 예시용으로 나타내었다. 본 설명은 유일하거나 개시된 정확된 형태로 예시적인 실시예들을 제한하는 것으로 의도하고 있지 않으며, 상기 교시를 고려해 변형 및 변경이 가능하거나 제공된 실시예들에 대한 다양한 대안들의 실시로부터 획득될 수 있다. 본 명세서에 언급된 예들은 당업자가 예시적인 실시예들을 다양한 방식으로 그리고 특별한 사용에 적합한 것으로 고려되는 다양한 변형들과 함께 이용할 수 있도록 원리와 다양한 예시적인 실시예들의 특징 및 그 실질적 응용을 설명하기 위해 선택해 기술하였다. 본 명세서에 기술된 실시예들의 특징은 방법, 기기, 모듈, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램 제품의 모든 가능한 조합들로 결합될 수 있다. 본 명세서에 나타낸 예시적인 실시예들은 서로 임의의 조합으로 실시될 수 있음을 알아야 한다.
"포함하는"이라는 용어는 나열한 요소들 또는 단계들과는 다른 요소들 또는 단계들이 반드시 있는 것을 배제하지 않고, 요소 앞에 붙은 부정관사 "a" 또는 "an"는 이런 요소들이 복수 개가 있음을 배제하지 않음에 유의해야 한다. 임의의 참조부호들은 특허청구범위를 제한하지 않고, 예시적인 실시예들은 적어도 부분적으로 하드웨어 및 소프트웨어 모두에 의해 실행될 수 있으며, 다수의 "수단들", "유닛들", "장치들"은 하드웨어의 동일한 물품들로 표현될 수 있음에 또한 유의해야 한다.
본 명세서에 기술된 다양한 예시적인 실시예들은 몇몇 태양에 따르면, 휴대용 전자장치 상에 실행시, 휴대용 전자장치가 상기에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 코드를 포함한 컴퓨터 프로그램에 의해 실행될 수 있는 전반적으로 방법 단계들 또는 프로세스들과 관련해 기술되어 있다. 컴퓨터 판독가능 매체에 수록된 컴퓨터 프로그램은 네트워크 환경에 있는 컴퓨터들에 의해 실행되는 프로그램 코드와 같은 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), CD(Compact Discs), DVD(Digital Versatile Discs), 등을 포함하나 이에 국한되지 않는 탈착식 및 비탈착식 저장장치들(13)을 포함할 수 있다. 일반적으로 프로그램 모듈은 특정 과제를 수행하거나 특정한 추상적 데이터 타입을 실행하는 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 실행가능 명령어, 관련된 데이터 구조 및 프로그램 모듈은 본 명세서에 개시된 방법들의 실행 단계들에 대한 프로그램 코드의 예를 나타낸다. 이런 실행가능한 명령어들 또는 관련된 데이터 구조의 특정 순서는 이런 단계 또는 프로세스에 기술된 기능들을 실행하기 위한 해당 동작들의 예를 나타낸다.
도면 및 명세서에서, 예시적인 실시예들 개시하였다. 그러나, 이들 실시예들에 대해 많은 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 따라서, 특정 용어를 이용하였으나, 이들은 단지 일반적이고 설명적인 의미로 사용된 것이지 제한하기 위한 것은 아니며, 실시예들의 범위는 하기의 특허청구범위에 의해 정의된다.

Claims (14)

  1. 생체인식 감지시스템(100)에서, 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법으로서,
    - 사용자의 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 부분 등록이미지들(102,402,502)을 하나 이상의 모자이크들에 스티칭하는 단계와 이로써 등록이미지(303)를 생성하는 단계(S2);
    - 신체 부위의 인증이미지(101,501)를 획득하는 단계(S3);
    - 관심영역과 인증이미지의 영역 간에 크기 차이가 허용오차 값 미만이 되도록 인증이미지에서의 특징들과 등록이미지에서의 특징들을 비교함으로써 등록이미지에서 적어도 하나의 관심영역(504)을 결정하는 단계(S4); 및
    - 인증이미지를 등록이미지에서 결정된 관심영역의 이미지 데이터와 매칭시키고 이로써 사용자의 인증을 가능하게 하는 단계(S5)를 포함하고,
    인증이미지의 크기는 등록이미지의 일부인 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    결정하는 단계(S4)는 인증이미지에서의 특징들과 등록이미지에서의 특징들을 비교함으로써 등록이미지에 인증이미지의 후보 영역을 추정하는 단계를 포함하는 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    - 신체 부위의 다른 뷰들을 포함한 다수의 부분 등록이미지를 등록하는 단계(S1)를 포함하는 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    등록하는 단계(S1)는 2차원 생체인식 센서를 이용해 시간상 차례대로 부분 등록이미지들을 캡쳐하는 단계(S1a)를 포함하는 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    획득하는 단계(S3)는 2차원 생체인식 센서를 이용해 인증이미지들을 캡쳐하는 단계(S3a)를 포함하는 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    관심영역의 이미지 데이터를 복제하는 단계(S45a) 및 생체인식 감지시스템에서 복제된 데이터를 저장하는 단계(S45b)를 포함하는 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    이미지를 매칭시키는 단계(S5)는:
    - 관심영역의 이미지 데이터에 대한 특징 추출을 수행함으로써 적어도 하나의 등록 템플레이트를 형성하는 단계(S5a);
    - 인증이미지에 대한 특징 추출을 수행함으로써 후보 템플레이트를 형성하는 단계(S5b); 및
    - 후보 템플레이트와 등록템플레이트를 매칭시키는 단계(S5c)를 포함하는 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    생체인식 데이터는 지문인 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하는 방법.
  9. 생체인식 정보를 포함한 신체 부위를 이용해 사용자를 인증하도록 구성된 생체인식 감지시스템(100)으로서,
    - 신체 부위의 이미지를 생성하도록 구성된 2차원 생체인식 센서(11); 및
    - 처리회로를 포함하고,
    상기 처리회로는:
    ○ 사용자의 신체 부위의 다른 뷰를 포함한 부분 등록이미지들(102,402,502)을 적어도 하나의 모자이크에 스티칭하고 이로써 등록이미지를 생성하며(S2),
    ○ 2차원 생체인식 센서를 이용해, 신체 부위의 인증이미지를 획득하고(S3),
    ○ 관심영역과 인증이미지의 영역 간에 크기 차이가 허용오차 값 미만이 되도록 등록이미지와 인증이미지에 대한 특징 추출을 수행함으로써 등록이미지에서 적어도 하나의 관심영역(504)을 결정하고(S4),
    ○ 인증이미지를 등록이미지에서 결정된 관심영역의 이미지 데이터와 매칭시키도록(S5) 구성되고,
    인증이미지의 크기는 등록이미지의 일부인 생체인식 감지시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    2차원 생체인식 센서(11)는 정전용량식 터치센서인 생체인식 감지시스템.
  11. 제 9 항에 따른 생체인식 감지시스템(100)을 포함한 휴대용 전자장치(1).
  12. 휴대용 전자장치 상에 실행시, 상기 휴대용 전자장치가 제 1 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  13. 삭제
  14. 삭제
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Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8485442B2 (en) 2009-07-02 2013-07-16 Biometric Payment Solutions Electronic transaction verification system with biometric authentication
USD741889S1 (en) * 2013-09-10 2015-10-27 Apple Inc. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD755839S1 (en) 2014-09-09 2016-05-10 Apple Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
SE1550828A1 (en) * 2015-06-16 2016-12-17 Precise Biometrics Ab Method of enrolling a biometric template, mechanism and computer program
CN105956448B (zh) 2016-05-27 2017-11-24 广东欧珀移动通信有限公司 一种指纹解锁方法、装置及用户终端
CN107609379B (zh) * 2016-05-30 2019-08-27 Oppo广东移动通信有限公司 一种解锁控制方法及移动终端
CN107766776A (zh) * 2016-08-17 2018-03-06 广州广电运通金融电子股份有限公司 一种手指静脉识别方法及装置
USD804508S1 (en) 2016-10-26 2017-12-05 Apple Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
TWI736688B (zh) * 2016-11-17 2021-08-21 瑞典商指紋卡公司 使用具有不同主要延伸方向的測量組態之指紋感測
KR20180086087A (ko) 2017-01-20 2018-07-30 삼성전자주식회사 지문 정보 처리 방법
US11531756B1 (en) * 2017-03-20 2022-12-20 Hid Global Corporation Apparatus for directing presentation attack detection in biometric scanners
KR102320024B1 (ko) * 2017-04-24 2021-11-01 삼성전자 주식회사 생체 인증 정보에 기반한 인증 방법 및 장치
KR102313981B1 (ko) 2017-06-20 2021-10-18 삼성전자주식회사 지문 인증 방법 및 장치
CN109669651B (zh) * 2017-10-16 2021-02-02 神盾股份有限公司 用户接口的显示方法以及电子装置
US10713463B2 (en) 2017-10-16 2020-07-14 Egis Technology Inc. Display method of user interface and electronic apparatus thereof
CN112204571A (zh) * 2018-06-08 2021-01-08 指纹卡有限公司 认证用户的方法
CN109118240B (zh) * 2018-08-19 2020-10-09 平湖市超凯科技有限公司 一种基于指纹采集的即时缴费***
US11163981B2 (en) * 2018-09-11 2021-11-02 Apple Inc. Periocular facial recognition switching
CN111652088B (zh) * 2020-05-15 2023-06-20 圣点世纪科技股份有限公司 一种基于视频选优机制的指静脉注册方法及注册装置
CN113609943B (zh) * 2021-07-27 2024-05-17 东风汽车有限公司东风日产乘用车公司 手指指静脉识别方法、电子设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140003681A1 (en) 2012-06-29 2014-01-02 Apple Inc. Zero Enrollment
US20140003677A1 (en) * 2012-06-29 2014-01-02 Apple Inc. Fingerprint Sensing and Enrollment

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6075905A (en) 1996-07-17 2000-06-13 Sarnoff Corporation Method and apparatus for mosaic image construction
JP4510287B2 (ja) 1998-05-08 2010-07-21 ギガセット コミュニケーションズ ゲーエムベーハー パターン認識タスクのための基準画像の作成方法
US6795569B1 (en) 1999-05-11 2004-09-21 Authentec, Inc. Fingerprint image compositing method and associated apparatus
JP3780830B2 (ja) 2000-07-28 2006-05-31 日本電気株式会社 指紋識別方法及び装置
CA2340813A1 (en) * 2001-03-14 2002-09-14 Alexei Stoianov Method for fingerprint verification using a portable device
US7203347B2 (en) 2001-06-27 2007-04-10 Activcard Ireland Limited Method and system for extracting an area of interest from within a swipe image of a biological surface
US7142699B2 (en) * 2001-12-14 2006-11-28 Siemens Corporate Research, Inc. Fingerprint matching using ridge feature maps
EP1619622B1 (en) 2003-04-25 2009-11-25 Fujitsu Limited Fingerprint matching device, fingerprint matching method, and fingerprint matching program
WO2005034021A1 (en) * 2003-10-01 2005-04-14 Authentec, Inc. Methods for finger biometric processing and associated finger biometric sensors
US7212658B2 (en) 2004-04-23 2007-05-01 Sony Corporation System for fingerprint image reconstruction based on motion estimate across a narrow fingerprint sensor
US20060285729A1 (en) * 2005-06-15 2006-12-21 Kim Taek S Fingerprint recognition system and method
US8543833B2 (en) * 2010-12-29 2013-09-24 Microsoft Corporation User identification with biokinematic input
JP5799586B2 (ja) * 2011-05-27 2015-10-28 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム
US9268991B2 (en) 2012-03-27 2016-02-23 Synaptics Incorporated Method of and system for enrolling and matching biometric data
US9965607B2 (en) * 2012-06-29 2018-05-08 Apple Inc. Expedited biometric validation
US8913801B2 (en) 2012-06-29 2014-12-16 Apple Inc. Enrollment using synthetic fingerprint image and fingerprint sensing systems
US9036876B2 (en) * 2013-05-01 2015-05-19 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method and system for authenticating biometric data
US9734379B2 (en) * 2014-09-03 2017-08-15 Fingerprint Cards Ab Guided fingerprint enrollment
SE1451084A1 (sv) * 2014-09-16 2016-03-17 Fingerprint Cards Ab Method and fingerprint sensing system for authenticating a candidate fingerprint
SE1451336A1 (en) * 2014-11-07 2016-05-08 Fingerprint Cards Ab Enrolling templates for biometric authentication
US10032062B2 (en) * 2015-04-15 2018-07-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for recognizing fingerprint
KR102396514B1 (ko) * 2015-04-29 2022-05-11 삼성전자주식회사 지문 정보 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140003681A1 (en) 2012-06-29 2014-01-02 Apple Inc. Zero Enrollment
US20140003677A1 (en) * 2012-06-29 2014-01-02 Apple Inc. Fingerprint Sensing and Enrollment

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Publication number Publication date
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