KR20040042958A

KR20040042958A - 계층적 지문인식 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20040042958A
Application number: KR1020020070911A
Authority: KR
Inventors: 이기덕
Original assignee: 주식회사 씨크롭
Priority date: 2002-11-14
Filing date: 2002-11-14
Publication date: 2004-05-22

Abstract

본 발명은 특이점 비교뿐만 아니라 세부 영역의 이미지를 비교하여 신속하면서도 정확하게 지문을 비교할 수 있는 계층적 지문인식방법 및 시스템에 관한 것이다. 이러한 본 발명의 지문인식 시스템은 지문을 감지하기 위한 지문센서; 감지된 지문을 등록하기 위한 지문등록부; 등록된 지문을 저장하기 위한 지문 데이터베이스; 및 감지된 지문을 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하기 위한 등록 매칭부를 포함한다. 여기서, 지문등록부는 입력지문을 필터링하기 위한 필터링부와, 필터링된 지문데이터에서 특징점이나 특이점을 추출하여 지문 데이터베이스에 저장하기 위한 특징점 및 특이점 추출부와, 추출된 특징점의 위치를 중심으로 소정 영역을 추출하여 지문 데이터베이스에 저장하기 위한 특징점 위치영역 추출부로 구성된다. 따라서 본 발명에 따르면 1차로 특징점과 특이점을 비교하여 유사패턴을 신속하게 구한 후, 2차로 특징점(코어점 혹은 델타점)을 중심으로 일정영역의 이미지를 비교하므로 다단계에 걸쳐 매칭과정을 수행하여 보다 정확하게 지문을 인식할 수 있다.

Description

계층적 지문인식 방법 및 시스템{A Layered Fingerprint Recognition Method And System}

본 발명은 지문인식방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특이점이나 특징점 비교뿐만 아니라 세부 영역의 이미지를 비교하여 신속하면서도 정확하게 지문을 비교할 수 있는 계층적 지문인식방법 및 시스템에 관한 것이다.

최근들어, 에드워드 알 헨리(Edward R. henry)에 의해 현대의 지문법이 정립된 이후 지문은 많은 분야에 적용되어 왔다. 특히, 지문은 강력한 개인 인증수단으로서 금융거래, 범죄수사, 및 각종 보안시스템에 널리 사용되고 있다.

통상, 지문을 이용한 인증과정은 크게 여러가지의 지문을 형태별로 구분하는 분류(classification)와, 본인임을 확인하는 매칭(matching)의 절차로 이루어진다. 또한 이러한 지문의 개인 인증시스템은 등록되어 있는 다수의 지문 중에서 입력된 지문을 구별해내는 1 대 다수의 식별시스템(identification system)과, 등록된 지문과 입력된 지문을 1 대 1로 대조하여 판별하는 인증시스템(verification system)으로 구별된다.

이와 같은 지문인식시스템에 사용되는 지문을 분석해 보면, 지문은 정확한 방향성을 띤 지문 유선(Ridge)으로 이루어진 정상영역 이외에 다수의 특징영역이 존재한다. 이러한 특징부분에서 융선이 진행하다가 끊어지는 점을 단점(Ending Point)라하고, 융선이 갈라지는 점을 분기점(Bifurcation)이라 하며, 이를 통칭하여 특이점(Minutiae)이라 한다. 또한 지문에는 지문 융선의 흐름의 중심점인코어(core)점이나 수직융선과 수평융선이 만나 생성되는 델타(delta)점과 같은 특징점(singular point)이 있다.

통상, 한 손가락에는 100~150개 정도의 특이점이 분포하고, 사람마다 그 종류와 위치 및 방향이 다르다. 따라서 이러한 특이점의 위치와 방향은 지문의 판별수단으로서 사용될 수 있다.

그런데 특징점이나 특이점을 이용한 종래의 지문인식방법은 특이점간의 공간상 산포된 위상이나 이웃하는 특이점 간의 상관관계를 이용한 방법으로서 전적으로 특이점 추출에 의존하므로 특이점을 잘못 추출하거나 비슷한 패턴 발생시에는 인식의 에러율이 커지는 문제점이 있다. 즉, 대부분의 지문인식시스템에서는 영상의 필터링 과정에서 발생하는 에러 때문에 분기점과 단점이라는 특이점의 종류정보를 사용하지 않으므로 도 1에 도시된 바와 같이 실제에 있어서 서로 다른 지문이 동일한 지문으로 잘못 인증되는 경우가 발생된다.

도 1을 참조하면, (A)에 도시된 지문과 (B)에 도시된 지문의 영상이 서로 다르나 특이점들의 위치가 유사하므로 서로 동일한 지문으로 판별되는 경우가 있다. 즉, 세부 영역을 살펴보면 (A)와 (B)의 이미지의 특이점 패턴이 서로 다른 것을 알 수 있으며, 특히 중심부분의 융선 패턴이 다른 것을 알 수 있으나 특이점만 비교할 경우에는 동일한 것으로 간주되는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 일차로 특이점간의 상관도를 계산한 후 유사패턴의 지문을 찾고, 이차로 유사패턴 지문중에서 특징점을 중심으로 기준이 되는 일정영역을 각각 추출한 후 이를 보다 상세히 비교함으로써 신속하면서도 회전이나 천이된 지문, 특이점이 유사한 지문에 대해서 보다 정밀하게 동일성 여부를 판별할 수 있는 계층적 지문인식 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

도 1은 서로 다른 지문이 유사패턴으로 매칭되는 지문 영상의 예,

도 2는 본 발명에 따른 코어 탐색과정을 설명하기 위해 도시한 개략도,

도 3은 본 발명에 따른 델타 탐색과정을 설명하기 위해 도시한 개략도,

도 4는 본 발명에 따른 지문인식시스템을 도시한 블럭도,

도 5는 본 발명에서 특징점을 중심으로 소정의 추출 영역을 도시한 도면,

도 6은 본 발명에 따라 지문을 등록하는 과정을 도시한 순서도,

도 7은 본 발명에 따라 지문을 매칭하는 과정을 도시한 순서도.

*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

410: 지문센서420: 지문등록부

422: 필터링부424: 특징점 및 특이점 추출부

426: 특징 위치영역 추출부440: 지문 데이터베이스

430: 지문매칭부432: 필터링부

434: 제1 비교기436: 제2 비교기

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 시스템은, 지문을 감지하기 위한 지문센서; 상기 감지된 지문을 등록하기 위한 지문등록부; 상기 등록된 지문을 저장하기 위한 지문 데이터베이스; 및 상기 감지된 지문을 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하기 위한 등록매칭부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 방법은 지문센서로부터 감지된 지문을 지문 데이터베이스에 등록하는 지문등록과정과, 지문센서로부터 감지된 지문을 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하는 지문 매칭과정으로 이루어진 지문인식방법에 있어서,

상기 지문 등록과정이, 지문영상을 획득하는 단계; 상기 획득된 지문영상을 필터링하는 단계; 상기 필터링된 지문영상에서 특징점과 특이점을 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 필터링된 지문영상에서 특징점을 중심으로 소정의 영역 데이터를 추출하여 상기 지문 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하고,

상기 지문 매칭과정이, 지문영상을 획득하는 단계; 상기 획득된 지문영상을 필터링하는 단계; 상기 필터링된 지문영상에서 특징점과 특이점을 추출하여 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하여 제1 유사도를 산출하는 단계; 상기 제1 유사도가 소정 점수 이상이면, 상기 필터링된 지문영상의 특징점을 중심으로 소정 영역 데이터를 추출하여 해당 등록된 지문과 비교하여 제2 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 제2 유사도가 소정 점수 이상이면 입력지문과 해당 등록 지문을 동일지문으로 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 자세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따라 코어 탐색과정을 설명하기 위해 도시한 개략도이고, 도 3은 본 발명에 따라 델타 탐색과정을 설명하기 위해 도시한 개략도이다.

도 2를 참조하면, 코어점은 S1(X,Y,A)로 표시되는데, X는 x축 좌표, Y는 y축 좌표, A는 특이점의 방향각을 나타낸다. 코어점은 벡터 써클(Vector circle)에서 한 방향으로 호에 수직인 방향으로 방향성이 나타나는 것을 알 수 있다.

도 3을 참조하면, 델타점은 S2(X,Y,A1,A2,A3)로 표시되는데, X는 x축 좌표, Y는 y축 좌표, A1,A2,A3는 융선이 합쳐지는 지점의 방향각이다. 델타점은 벡터 써클(Vector circle)과 동일한 방향성을 나타내는 것을 알 수 있다.

한편, 특이점 추출방법은 융선추적에 의한 방법과 세선화를 거쳐 3x3 매트릭스를 이용하는 방법이 있는데, 본 발명의 실시예에서는 3x3 매트릭스를 추출하는방법을 사용한다. 각 특이점은 T(X,Y,A)로 표시되는데, X는 x축의 좌표, Y는 y축의 좌표, A는 특이점의 방향각을 나타낸다.

도 4는 본 발명에 따른 지문인식시스템을 도시한 블럭도로서, 본 발명의 지문인식시스템은 지문을 감지하기 위한 지문센서(410)와, 감지된 지문을 등록하기 위한 지문등록부(420), 감지된 지문을 등록된 지문과 비교하기 위한 등록매칭부(430), 및 지문 데이터를 저장하기 위한 지문 데이터베이스(440)로 이루어진다.

그리고 지문등록부(420)는 입력지문을 필터링하기 위한 필터링부(422)와, 필터링된 지문데이터에서 특징점이나 특이점을 추출하여 지문 데이터베이스(440)에 저장하기 위한 특징점 및 특이점 추출부(424), 추출된 특징점의 위치를 중심으로 소정 영역을 추출하여 지문 데이터베이스(440)에 저장하기 위한 특징점 위치영역 추출부(426)로 이루어진다.

지문매칭부(430)는 지문센서(410)로부터 입력된 지문을 필터링하기 위한 필터링부(432)와, 필터링된 지문데이터의 특징점 및 특이점을 지문 데이터베이스(440)의 등록지문들과 비교하여 일차로 유사패턴을 검색하는 제 1 비교기(434)와, 제 1 비교기(434)에서 검색된 유사패턴의 특징점 영역 이미지를 지문 데이터베이스(440)에 등록된 해당 유사패턴의 특징점 영역 이미지와 비교하여 상세 유사도를 검출하는 제 2 비교기(436)로 구성된다.

도 4를 참조하면, 지문센서(410)로는 지문영상을 획득한다. 영상을 획득하기 위한 지문센서(410)로는 광학식 혹은 반도체식의 영역센서와, 광학식 혹은 열감지식의 선형센서가 있다.

감지된 영상은 필터링부(422)에서 필터링된 후 특징점 및 특이점 추출부(424)에서 특징점과 특이점이 추출되어 지문 데이터베이스(440)에 저장된다. 특징점 영역추출부(426)는 특징점을 중심으로 소정 영역의 영역 데이터를 추출하여 지문 데이터베이스(440)에 저장한다.

이와 같이 등록된 지문데이터를 이용하여 새로 입력되는 지문 영상을 매칭하기 위해서 지문센서(410)로 지문영상을 감지한다. 감지된 영상은 필터링부(432)에서 필터링된 후 특징점 및 특이점 추출부(434)에서 특징점과 특이점이 추출되고, 제1 비교기(434)에서 등록된 지문과 일차로 특징점 및 특이점을 비교한 후, 유사한 패턴에 대해서 제2 비교기(436)에서 특징점을 중심으로 일정 영역을 등록된 지문의 특징점 영역과 비교한다.

도 5는 본 발명에서 특징점을 중심으로 한 소정의 추출 영역을 도시한 도면이다. 앞서 설명한 바와 같이 본 발명은 1차로 특징점과 특이점을 비교하여 유사패턴을 신속하게 구한 후, 2차로 특징점(코어점 혹은 델타점)을 중심으로 일정영역( 본 발명의 실시예에서는 "64픽셀 x 64픽셀")의 이미지를 비교하여 보다 정확하게 지문인식을 처리하는 것이다.

이어서, 상기와 같이 구성되는 본 발명의 지문인식시스템의 동작을 지문등록과정과, 지문매칭과정으로 구분하여 자세히 설명하기로 한다.

도 6은 본 발명에 따라 지문을 등록하는 과정을 도시한 순서도로서, 지문등록과정은 지문영상 획득단계(601), 필터링단계(602), 특징점 및 특이점 추출단계(603), 지문 데이터베이스(440)에 특징점과 특이점을 저장하는 단계(604), 특징점 영역의 데이터를 추출하는 단계(605), 지문 데이터베이스(440)에 특징점 영역 데이터를 저장하는 단계(606)로 이루어진다.

도 6을 참조하면, 지문영상 획득단계(601)에서는 지문센서(410)를 이용하여 지문영상을 획득한다.

지문센서(410)에서 획득된 지문영상의 품질은 센서의 특성이나, 사용자의 성별, 나이, 개인의 피부특성 등에 따라 많은 차이가 있다. 따라서 필터링 단계(602)에서는 영상의 전체적인 품질을 균등하게 하고 융선의 방향성을 이용하여 융선의 연결이 끊어진 부분이나 뭉개진 부분을 재구성한다. 필터링 단계(602)에서 출력되는 영상은 이진 흑백영상이다.

특징점(singular point) 및 특이점(minutiae) 추출단계(603)에서는 먼저 지문 융선의 흐름의 중심인 코어와 수직융선과 수평융선이 만나서 생성되는 델타지점을 추출한다. 특징점 추출방법은 앞서 설명한 바와 같이 지문 융선에 대한 방향성 맵(map)을 추출한 후 코어와 델타의 패턴이 나타나는 점을 탐색한다. 코어와 델타 패턴은 벡터 써클(vector circule)의 탐색으로 찾을 수 있다. 도 2 및 도 3에서 살펴본 바와 같이, 코어점은 벡터 써클(Vector circle)에서 한 방향으로 호에 수직인 방향으로 방향성이 나타나는 것을 알 수 있고, 델타점은 벡터 써클(Vector circle)과 동일한 방향성을 나타내는 것을 알 수 있다. 특이점은 세선화를 거쳐 3x3 매트릭스를 이용하여 구한다.

이와 같이 구해진 특징점 및 특이점은 다음과 같이 표현되어 지문 데이터베이스상에 저장된다(604). 즉, 코어점은 S1(X,Y,A)로 표시되는데, X는 x축 좌표, Y는 y축 좌표, A는 특이점의 방향각을 나타내고, 델타점은 S2(X,Y,A1,A2,A3)로 표시되는데, X는 x축 좌표, Y는 y축 좌표, A1,A2,A3는 융선이 합쳐지는 지점의 방향각이다. 그리고 각 특이점은 T(X,Y,A)로 표시되는데, X는 x축의 좌표, Y는 y축의 좌표, A는 특이점의 방향각을 나타낸다.

이어 특징점을 기준으로 흑백 이미지 "64픽셀 x 64픽셀= 4096 픽셀" 영역을 추출한 후 지문 데이터베이스에 저장한다(605,606). 이 특징점 영역 데이터는 한 바이트로 표시할 경우에는 4096 바이트로 전체 스템의 속도를 느리게 하므로 8 픽셀씩 1바이트로 패킹하여 지문 데이터베이스에 저장한다.

도 7은 본 발명에 따라 지문을 매칭하는 과정을 도시한 순서도로서, 지문매칭과정은 지문영상 획득단계(701)와, 필터링단계(702), 특징점 및 특이점 추출단계(703), 제1 비교단계(704), 제1 유사도 판별단계(705), 특이점으로부터 피부 변형률 측정단계(707), 특징점 영역 데이터 추출단계(708), 특징점 영역 정규화단계(709), 제2 비교단계(710), 제2 유사도 판별단계(711)로 이루어져 매칭 성공 및 실패에 따른 결과 메시지를 제공한다(706,712).

도 7을 참조하면, 지문 매칭과정은 지문 등록과정과 마찬가지로 입력 지문영상에 대하여 필터링 과정을 거쳐 특징점 및 특이점을 추출하고, 특징점 영역 데이터를 추출한다(701~703).

이어 제1 비교단계(704)에서는 비교대상이 되는 지문의 특징점 및 특이점 데이터를 지문 데이터베이스(440)로부터 읽어 온 후, 먼저 비교되는 두 특징점의 위치를 기준으로 각각의 특이점 세트를 정렬한 후 각각의 일치여부를 판별한다.

판별결과 획득된 제1 유사도 점수(Score1)가 일정 기준(T1) 이상이면 다음 단계로 넘어가고, 일정 기준(T1) 미만이면 매칭 실패 메시지를 출력한다(705,706).

제 1 유사도 점수(Score1)가 일정 기준(T1) 이상이면, 제2 비교단계(710)에서 비교되는 대상의 특징점 영역 데이터를 지문 데이터베이스(440)로부터 읽어 온 후 특징점 위치를 기준으로 제 1 비교 단계(704)에서부터 구한 특이점들간의 왜곡률인 피부 변형률을 반영하여 영역 데이터를 정규화한 후, 입력 특징점 영역 데이터와 일치 여부를 검사한다(707~710). 검사결과 제2 유사도 점수(Score2)가 일정 기준(T2) 이상이면 동일인으로 인식하고, 미만이면 매칭 실패 메시지를 출력한다(711,712).

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 1차로 특징점과 특이점을 비교하여 유사패턴을 신속하게 구한 후, 2차로 특징점(코어점 혹은 델타점)을 중심으로 일정영역의 이미지를 비교하므로 다단계에 걸쳐 매칭과정을 수행하여 보다 정확하게 지문을 인식할 수 있는 잇점이 있다.

Claims

지문을 감지하기 위한 지문센서;

상기 감지된 지문을 등록하기 위한 지문등록부;

상기 등록된 지문을 저장하기 위한 지문 데이터베이스; 및

상기 감지된 지문을 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하기 위한 등록매칭부를 포함하는 계층적 지문인식 시스템.
제1항에 있어서, 상기 지문 등록부는

입력지문을 필터링하기 위한 필터링부와, 상기 필터링된 지문데이터에서 특징점이나 특이점을 추출하여 상기 지문 데이터베이스에 저장하기 위한 특징점 및 특이점 추출부와, 추출된 특징점의 위치를 중심으로 소정 영역을 추출하여 지문 데이터베이스에 저장하기 위한 특징점 위치영역 추출부로 구성된 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 시스템.
제1항에 있어서, 상기 지문 매칭부는

상기 지문센서로부터 입력된 지문을 필터링하기 위한 필터링부와, 상기 필터링된 지문데이터의 특징점 및 특이점을 상기 지문 데이터베이스의 등록지문들과 비교하여 일차로 유사패턴을 검색하는 제 1 비교기와, 상기 제 1 비교기에서 검색된 유사패턴의 특징점 영역 이미지를 상기 지문 데이터베이스에 등록된 해당 유사패턴의 특징점 영역 이미지와 비교하여 상세 유사도를 검출하는 제 2 비교기로 구성는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 시스템.
지문센서로부터 감지된 지문을 지문 데이터베이스에 등록하는 지문등록과정과, 지문센서로부터 감지된 지문을 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하는 지문 매칭과정으로 이루어진 지문인식방법에 있어서,

상기 지문 등록과정이

지문영상을 획득하는 단계;

상기 획득된 지문영상을 필터링하는 단계;

상기 필터링된 지문영상에서 특징점과 특이점을 추출하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계;

상기 필터링된 지문영상에서 특징점을 중심으로 소정의 영역 데이터를 추출하여 상기 지문 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 방법.
제4항에 있어서, 상기 특징점 영역 추출은 특징점을 중심으로 64픽셀 x 64픽셀 영역을 추출하고, 8픽셀씩 한 바이트로 패킹하여 저장하는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 방법.
지문센서로부터 감지된 지문을 지문 데이터베이스에 등록하는 지문등록과정과, 지문센서로부터 감지된 지문을 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하는 지문 매칭과정으로 이루어진 지문인식방법에 있어서,

상기 지문 매칭과정이

지문영상을 획득하는 단계;

상기 획득된 지문영상을 필터링하는 단계;

상기 필터링된 지문영상에서 특징점과 특이점을 추출하여 상기 지문 데이터베이스에 등록된 지문과 비교하여 제1 유사도를 산출하는 단계;

상기 제1 유사도가 소정 점수 이상이면, 상기 필터링된 지문영상의 특징점을 중심으로 소정 영역 데이터를 추출하여 해당 등록된 지문과 비교하여 제2 유사도를 산출하는 단계; 및

상기 제2 유사도가 소정 점수 이상이면 입력지문과 해당 등록 지문을 동일지문으로 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 방법.
제6항에 있어서, 상기 제 1 비교단계는 특징점의 위치를 기준으로 각각의 특이점 세트를 정렬한 후 각각의 일치여부를 비교하는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 방법.
제6항에 있어서, 상기 제 2 비교단계는 상기 특이점으로부터 피부 변형률을 측정하여 특징점 영역 데이터를 정규화한 후 비교하는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 방법.
제4항 또는 제6항에 있어서, 상기 특징점 및 특이점 추출단계에서

코어점과 델타점은 벡터 써클(vector circule) 탐색을 이용하여 찾는 것을 특징으로 하는 계층적 지문인식 방법.