KR20140124868A

KR20140124868A - Spectral biometrics sensor

Info

Publication number: KR20140124868A
Application number: KR1020147027615A
Authority: KR
Inventors: 로버트 케이. 로우에; 스테판 피. 코르코란; 크리스틴 에이. 닉손; 토드 듀쎄; 리얀 마틴
Original assignee: 루미다임 인크.
Priority date: 2006-07-19
Filing date: 2007-07-19
Publication date: 2014-10-27
Also published as: IL220089A0; CN103400103A

Abstract

생체인식 기능을 수행하는 방법들 및 시스템들이 제공된다. 개체의 목표된 피부 지점은 조명광으로 조명된다. 목표된 피부 지점은 표면과 접촉한다. 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광은 표면을 포함하는 평면에서 수신된다. 이미지는 쉰된 광으로부터 형성된다. 이미지-텍스쳐 측정치는 이미지로부터 발생된다. 발생된 이미지-텍스쳐 측정치는 생체인식 기능을 수행하도록 분석된다.Methods and systems for performing biometric functions are provided. The target skin point of the object is illuminated with illumination light. The desired skin point contacts the surface. The scattered light from the desired skin point is received in a plane containing the surface. The image is formed from faint light. Image-texture measurements are generated from the image. The generated image-texture measurements are analyzed to perform a biometric function.

Description

스펙트럼 생체인식 센서{SPECTRAL BIOMETRICS SENSOR}SPECTRAL BIOMETRICS SENSOR < RTI ID = 0.0 >

본 출원은 로버트 케이. 로위(Robert K. Rowe) 등에 의해 2004년 4월 5일자로 출원된 "멀티스펙트럼 생체인식 센서"라는 명칭의 공동계류중인 미국 특허출원 No. 10/818,698('698 출원')의 부분 연속 출원이다. 상기 '698 출원은 하기의 가출원들 각각의 정규출원이다 : "비침입성 알콜 모니터"란 명칭으로 2003년 4월 4일자로 출원된 미국 가특허 출원 No. 60/460,247; 로버트 케이. 로위 등에 의해 "하이퍼스펙트럼 지문 판독기"란 명칭으로 2003년 6월 27일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/483,281; "하이퍼스펙트럼 핑거프린팅"이란 명칭으로 2003년 9월 18일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/504,594; 및 "생체인식용 광학적 스킨 센서"란 명칭으로 2004년 3월 10일자로 출원된 미국 가특허출원 No.60/552,662. 상기 출원들 각각의 내용은 본 발명에서 참조된다.This application is a continuation-in- A co-pending U. S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > No. &Lt; / RTI > entitled " Multispectral Biometric Sensor " filed April 5, 2004 by Robert K. Rowe et al. 10 / 818,698 (the '698 application'). The '698 application is a regular application of each of the following provisional applications: U.S. Provisional Application Nos. 3 and 4, filed April 4, 2003, entitled " Noninvasive Alcohol Monitor " 60 / 460,247; Robert K. U.S. patent application no. &Lt; / RTI > filed on June 27, 2003, entitled "HyperSpectrum Fingerprint Reader " 60 / 483,281; Quot ;, filed on September 18, 2003, entitled " Hyper-Spectrum Fingerprinting " 60 / 504,594; And U. S. Patent Application No. 60 / 552,662, filed March 10, 2004, entitled " Biologically Sensitive Optical Skin Sensor ". The contents of each of the above applications are incorporated herein by reference.

또한, 본 출원은 로버트 케이. 로위에 의해 "생체인식 속임 검출을 위한 조직의 비교 텍스쳐 분석"이란 명칭으로 출원된 공동계류중인 미국 특허출원 No. 11/219,006('006 출원')의 부분 연속출원이다. 상기 '006 출원은 로버트 케이. 로위 등에 의해 "멀티스펙트럼 생체인식 센서"란 명칭으로 2004년 4월 5일자로 출원된 미국 특허출원 No. 10/818,698의 부분 연속출원이며, 상기 '698 출원은 2003년 4월 4일자로 출원된 미국 가특허출원 No.60/460,247, 2003년 6월 27일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/483,281, 2003년 9월 18일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/504,594, 및 2004년 3월 10일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/552,662 각각의 정규출원이다. 상기 출원들 각각의 내용은 본 발명에서 참조된다.This application is also related to Robert K. The co-pending U. S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > Nos. &Lt; / RTI > 11 / 219,006 ('006 Application'). The '006 application is filed by Robert K. Entitled " Multispectral Biometric Sensor "by Roei et al. No. 10 / 818,698, filed on June 4, 2003, the '698 application is a continuation-in-part of U.S. Provisional Application No. 60 / 460,247, filed Apr. 4, 2003; 60 / 483,281, filed September 18, 2003; 60 / 504,594, filed March 10, 2004, and U.S. patent application no. 60 / 552,662. The contents of each of the above applications are incorporated herein by reference.

또한, 상기 '006 출원은 로버트 케이. 로위에 의해 "멀티스펙트럼 이미징 생체인식"이란 명칭으로 2005년 4월 25일자로 출원된 미국 특허출원 No.11/115,100의 일부 연속출원이며, 상기 '100 출원은 2004년 6월 1일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/576,364, 2004년 8월 11일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/600,867, 2004년 9월 17일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/610,802, 2005년 2월 18일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/654,354, 및 2005년 3월 4일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/659,024 각각의 정규 출원이다. 상기 출원들 각각의 내용은 본 발명에서 참조된다.The '006 application was filed by Robert K. No. 11 / 115,100, filed on April 25, 2005, entitled " Multispectral Imaging Biometrics "by Roe, the '100 application being filed on June 1, 2004 The US patent application no. 60 / 576,364, filed August 11, 2004; 60 / 600,867, filed September 17, 2004; 60 / 610,802, filed February 18, 2005; 60 / 654,354, filed Mar. 4, 2005; 60 / 659,024 each. The contents of each of the above applications are incorporated herein by reference.

또한, 상기 '006 출원은 로버트 케이. 로위 및 스테판 피. 코코안(Stephen P. Corcoran)에 의해 "멀티스펙트럼 생체인식 이미징"이란 명칭으로 2005년 4월 25일자로 출원된 미국 특허 출원 No. 11/115,101의 일부 연속 출원이며, 상기 '101 출원은 2004년 6월 1일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/576,364, 2004년 8월 11일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/600,867, 2004년 9월 17일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/610,802, 2005년 2월 18일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/654,354, 및 2005년 3월 4일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/659,024 각각의 정규출원이다. 상기 출원들 각각의 내용은 본 발명에서 참조된다.The '006 application was filed by Robert K. Roe and Stephen P. U.S. Patent Application No. 10 / 542,502, filed April 25, 2005, entitled " Multispectral Biometric Imaging "by Stephen P. Corcoran. 11 / 115,101, filed on June 1, 2004, the entire contents of which are incorporated herein by reference. 60 / 576,364, filed August 11, 2004; 60 / 600,867, filed September 17, 2004; 60 / 610,802, filed February 18, 2005; 60 / 654,354, filed Mar. 4, 2005; 60 / 659,024 each. The contents of each of the above applications are incorporated herein by reference.

또한, 상기 '006 출원은 로버트 케이. 로위에 의해 "멀티스펙트럼 라이브니스 검출"이란 명칭으로 2005년 4월 25일자로 출원된 미국 특허 출원 No. 11/115,075의 부분 연속 출원으로, 2004년 6월 1일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/576,364, 2004년 8월 11일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/600,867, 2004년 9월 17일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/610,802, 2005년 2월 18일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/654,354, 및 2005년 3월 4일자로 출원된 미국 가특허출원 No. 60/659,024 각각의 정규출원이다. 상기 출원들 각각의 내용은 본 발명에서 참조된다.The '006 application was filed by Robert K. Filed April 25, 2005, entitled " Multispectral Luminescence Detection " Filed June 1, 2004, which is a continuation-in-part of U.S. Provisional Patent Application No. 11 / 115,075. 60 / 576,364, filed August 11, 2004; 60 / 600,867, filed September 17, 2004; 60 / 610,802, filed February 18, 2005; 60 / 654,354, filed Mar. 4, 2005; 60 / 659,024 each. The contents of each of the above applications are incorporated herein by reference.

또한, 본 출원은 2001년 6월 5일자로 " 분화된 광학적 분광 시스템을 이용하는 생체인식적 검출 장치 및 방법"이란 명칭으로 출원된 미국 특허출원 No. 09/874,740에 관한 것이다.This application is also related to U.S. Provisional Application No. 60 / 548,123, filed June 5, 2001, entitled " Biometric Detection Apparatus and Method Utilizing Differentiated Optical Spectroscopy System " 09 / 874,740.

본 출원은 전반적으로 생체인식(biometrics)에 관한 것이다. 특히, 본 출원은 스펙트럼 정보를 이용하는 생체인식 측정을 수행하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present application relates generally to biometrics. In particular, the present application relates to a method and system for performing biometric measurements using spectral information.

일반적으로, "생체인식(Biometrics)"은 생명체의 특성들의 통계적 분석으로 간주된다. 생체인식에 대한 하나의 카테고리에는 "생체인식 신원확인(biometric identification)"이 포함되며, 이는 일반적으로 사람의 자동적 신원확인을 제공하거나 또는 밝혀진 사람의 신원확인을 검증하기 위한 2가지 모드들중 하나의 모드에서 동작한다. 생체인식 감지 기술들은 사람의 신체적 특징 또는 행동 특성들을 측정하고 미리기록된 측정치들과 이들 특징들을 비교하여 매칭이 이루어지는지를 결정한다. 생체인식 신원확인을 위해 보편적으로 이용되는 신체적 특징들로는 얼굴, 홍채(irises), 손 모양, 정맥 구조, 및 지문 패턴들이 포함되며, 이들 모두는 가장 보편적인 생체인식-신원확인 특징들이다. 수집된 지문들을 분석하는 현재의 방법들에는 광학적, 용량성, 무선, 열적, 초음파, 및 몇 가지 다른 덜 보편적인 기술들이 포함된다.In general, "Biometrics" is considered a statistical analysis of the characteristics of life. One category for biometrics includes "biometric identification ", which is generally referred to as one of two modes for providing automatic identification of a person or for verifying the identity of a person identified Mode. Biometric sensing technologies measure a person's physical or behavioral characteristics and compare these characteristics with pre-recorded measurements to determine if a match is made. Commonly used physical features for biometric identification include faces, irises, hand shapes, vein structures, and fingerprint patterns, all of which are the most common biometric-identification features. Current methods of analyzing collected fingerprints include optical, capacitive, wireless, thermal, ultrasound, and some other less common techniques.

대부분의 지문-수집 방법들은 손가락의 표면에서 또는 표면 바로 부근에서 피부(skin)의 특성들의 측정을 기초로 한다. 특히, 통상적으로 광학적 지문 판독기들은 센서 플래튼과 그 위에 위치되는 손가락 간의 굴절률 차의 존재 여부를 기초로 한다. 지문의 공기-충전(air-filled) 골(valley)이 플래튼의 특정 위치 위에 있을 때, 공기-플래튼의 굴절률 차로 인해 플래튼에서는 전반사(TIR)가 발생한다. 대안적으로, 적절한 굴절률의 피부가 플래튼과 광학적으로 접촉하게 되면, 이 위치에서의 TIR은 "장애 받게 되어(frustrated)", 광이 플래튼-스킨 인터페이스를 횡단하게 된다. 손가락이 플래튼과 접촉하게 되는 영역에 대해 TIR의 차에 대한 맵은 통상의 광학적 지문 판독을 위한 기반을 형성한다. 명시야(bright-field) 및 암시야(dark-field) 모두에 대한 광학 장치들에서 광학적 인터페이스의 이러한 변화를 검출하는데 이용되는 다수의 광학 장치들이 있다. 통상적으로, 단일의, 준단색성(quasimonochromatic) 광빔이 이러한 TIR-기반 측정을 수행하는데 이용된다.Most fingerprint-gathering methods are based on measurements of the characteristics of the skin at or near the surface of the finger. In particular, optical fingerprint readers are typically based on the presence of a refractive index difference between the sensor platen and the finger placed thereon. When the air-filled valley of the fingerprint is above a certain position on the platen, a total internal reflection (TIR) occurs in the platen due to the refractive index difference of the air-platen. Alternatively, when the skin of the appropriate index of refraction is in optical contact with the platen, the TIR at this location is "frustrated" and the light traverses the platen-skin interface. A map of the difference in TIR for the area where the finger is in contact with the platen forms the basis for a conventional optical fingerprint reading. There are a number of optical devices that are used to detect such changes in the optical interface in optical devices for both bright-field and dark-field. Typically, a single, quasimonochromatic light beam is used to perform this TIR-based measurement.

또한, 비-TIR 광학적 지문 센서들이 존재한다. 대부분의 경우, 이러한 센서들은 피부를 통해 광이 확산되도록, 손가락 끝의 정면, 측면들 또는 후면을 조사하는 준단색성 광의 소정 장치를 기초로 한다. 지문 이미지는 능선(ridge) 및 골들에 대한 피부-플래튼 경계에 대한 광 전송 차로 인해 형성된다. 광학적 전송의 차는 당업자들에게 공지된 바와 같이, 골들에서의 임의의 중간 공기 갭의 존재 여부로 인한 프레넬 반사(Fresnel reflection) 특성들의 변화로 인한 것이다.There are also non-TIR optical fingerprint sensors. In most cases, these sensors are based on a given device of quasi-monochromatic light that illuminates the front, sides or back of the fingertip so that light is diffused through the skin. The fingerprint image is formed due to the light transmission difference to the skin-platen boundary for ridges and valleys. The difference in optical transmission is due to changes in Fresnel reflection characteristics due to the presence of any intermediate air gaps in the corrugations, as is known to those skilled in the art.

특히 광학적 지문 판독기들은 비-이상(non-ideal) 조건들로 인해 이미지 품질 문제들에 쉽게 영향을 받는다. 피부가 과도하게 건조한 경우, 플래튼과의 인덱스 매칭에 대한 절충이 이루어져, 열악한 이미지 대비를 산출한다. 유사하게, 지문이 너무 습한 경우, 골들은 수분으로 채워져, 지문 영역 전반의 광학적 결합이 이루어져 이미지 대비가 크게 감소된다. 플래튼상의 손가락이 너무 작거나 또는 너무 큰 경우, 피부 또는 센서가 오염된 경우, 피부가 노화되거나/노화되고 마모된 경우, 또는 특정 인종 집단 및 매우 어린 아이들에 대한 경우와 같이 과도하게 미세한 특징이 존재하는 경우, 유사한 효과들이 발생할 수 있다. 이러한 효과들은 이미지 품질을 저하시켜 지문 센서의 전체 성능을 저하시킨다. 일부 경우에서, 상업적인 광학적 지문 판독기들에는 이러한 효과들의 완화 및 성능 복구를 돕기 위해 실리콘과 같이 부드러운 물질의 얇은 막이 통합된다. 부드러운 물질로 인해, 막은 손상, 마모 및 오염될 수 있어, 유지관리 없이는 센서 사용이 제한된다.In particular, optical fingerprint readers are easily affected by image quality problems due to non-ideal conditions. If the skin is excessively dry, there is a compromise on index matching with the platen, resulting in poor image contrast. Similarly, if the fingerprint is too wet, the bones are filled with moisture, resulting in optical coupling across the fingerprint area, resulting in a significant reduction in image contrast. If the finger on the platen is too small or too large, the skin or sensor is contaminated, the skin is aged / aged and worn, or an excessively fine feature such as for certain racial groups and very young children If present, similar effects can occur. These effects degrade the image quality and degrade the overall performance of the fingerprint sensor. In some cases, commercial optical fingerprint readers incorporate a thin film of soft material, such as silicon, to aid in the relaxation and performance recovery of these effects. Due to the soft material, the membrane can be damaged, abraded and contaminated, which limits sensor usage without maintenance.

TIR을 기초로 한 광학적 지문 판독기들 및 캐패시턴스, RF 및 다른 것들과 같은 다른 방식들은 통상적으로 획득 동안 존재하는 비이상적인 이미지 조건들에 의해 어느 정도 영향을 받게 되는 이미지들을 생성한다. 따라서, 생성되는 이미지들의 텍스쳐(textural) 특성들의 분석은 샘플링 조건들에 의해 영향을 받게 되며, 이는 사람의 피부의 조직 특성을 관찰하는 능력을 제한하거나 방해할 수 있다.Optical fingerprint readers based on TIR and other schemes such as capacitance, RF, and others typically produce images that are somewhat affected by non-ideal image conditions present during acquisition. Thus, the analysis of the textural properties of the generated images is affected by the sampling conditions, which may limit or hinder the ability to observe the tissue characteristics of a person's skin.

생체인식 센서들, 특히 지문 생체인식 센서들은 일반적으로 다양한 형태의 위장(spoof) 샘플들에 의해 악화되는 경향이 있다. 지문 판독기들의 경우, 종이, 젤라틴, 에폭시, 라텍스 등과 같은 종류의 소정의 무생물 물질에 내장되는 인가된 사용자의 지문 패턴을 갖는 판독기들을 제시하는 다양한 방법들이 업계에 공지되어 있다. 이로 인해, 지문 판독기가 매칭되는 지문 패턴의 존재 여부를 쉽게 결정할 수 있더라도, 매칭 패턴이 다수의 공통 센서들로 확인하기는 어려울 수 있는 실제 살아있는 손가락으로부터 습득되도록 전반적 보완 시스템을 보장하는 것이 중요시된다.Biometric sensors, especially fingerprint biometric sensors, generally tend to be exacerbated by various types of spoof samples. In the case of fingerprint readers, various methods of presenting readers with fingerprint patterns of an authorized user embedded in certain inanimate materials of the kind, such as paper, gelatin, epoxy, latex, etc., are known in the art. This makes it important to ensure that the overall complementary system is learned from the actual living fingers, even though the fingerprint reader can easily determine whether a matching fingerprint pattern is present, which may be difficult to identify with a number of common sensors.

일부 생체인식 시스템들이 손상될 수 있는 또 다른 방식은 재생 공격(replay attack)의 사용을 통해 이루어진다. 이러한 시나리오에서는, 침입자는 권한이 허용된 사용자가 시스템을 사용할 때 센서로부터 발생되는 신호들을 판독한다. 이후, 침입자는 센서 시스템을 조작하여 미리기록된 인가된 신호들을 시스템에 주입하여 센서 자체를 회피하고 생체인식에 의해 보관된 시스템으로의 액세스를 얻게 된다.Another way in which some biometric systems can be compromised is through the use of replay attacks. In such a scenario, the intruder reads signals generated by the sensor when authorized users are using the system. The intruder then manipulates the sensor system to inject pre-recorded authorized signals into the system to avoid the sensor itself and gain access to the system stored by biometrics.

생체인식 센서들을 보다 강건하고, 보다 안전하며, 에러가 덜 발생하게 하는 공통적인 방안은 업계에서 "이중(dual)," "조합(combinatoric)", "층(layered)" "용융(fused)", "다중생체인식(multibiometric)" 또는 "다중인자 생체인식(multifactor biometric)" 감지로서 통상 간주되는 방안들을 이용하여 생체인식 센서들의 소스들을 조합하는 것이다. 이러한 방식에서 안전성 보강을 위해서, 생체인식 기술들은 신체 부분들을 동시에 측정하는 방식으로 상이한 기술들이 조합되며 조합되어 상이한 센서들을 공격하는 상이한 샘플들 또는 기술들을 사용함으로써 손상되는 것에 견뎌낸다. 기술들이 신체의 동일한 부분들 관찰하도록 조합될 때, 이들은 "엄격히 결합된(tightly coupled)" 것으로 간주된다.Common approaches to making biometric sensors more robust, safer, less error-prone are known in the industry as "dual," "combinatoric," "layered," "fused" , &Quot; multi-biometric "or" multifactor biometric "sensing. In this manner, biometric techniques, in this manner, tolerate being compromised by using different samples or techniques that combine and combine different techniques to attack different sensors in a manner that simultaneously measures body parts. When the techniques are combined to observe the same parts of the body, they are considered to be "tightly coupled ".

글루코스, 알콜, 헤모글로빈, 요소, 및 콜레스테롤과 같은 생리학적 분석의 비침입성 광학적 측정의 정확성은 피부 조직의 변형에 의해 악영향을 받을 수 있다. 일부 경우에서 생체인식 측정과 조합하여 하나 이상의 생리학적 분석을 측정하는 것이 바람직하다. 이러한 이중 측정은 상업적 및 법률 강화 시장 모두에서 잠재적으로 관심이 있는 분야이다.The accuracy of noninvasive optical measurements of physiological assays such as glucose, alcohol, hemoglobin, urea, and cholesterol can be adversely affected by deformation of the skin tissue. In some cases it is desirable to measure one or more physiological analyzes in combination with biometric measurements. These dual measures are potentially interested in both commercial and law enforcement markets.

따라서, 멀티스펙트럼 이미징 시스템들 및 방법들을 사용하는 생체인식 감지 및 분석 추정을 위한 개선된 방법들 및 시스템들이 업계에서 일반적으로 요구된다.Accordingly, there are a general need in the art for improved methods and systems for biometric sensing and analysis estimation using multispectral imaging systems and methods.

본 발명의 실시예들은 생체인식 기능들을 수행하는 방법 및 시스템을 제공한다. 이미지-텍스쳐 측정치는 생체인식 기능들이 피부 지점들의 텍스쳐 특성들의 분석을 통해 수행되는 텍스쳐 생체인식을 가능케 하는데 이용된다.Embodiments of the present invention provide methods and systems for performing biometric functions. The image-texture measurements are used to enable biometric features to be performed through analysis of texture properties of skin points.

따라서, 제 1 세트의 실시예들에서, 생체인식 기능을 수행하는 방법이 제공된다. 개체의 목표된(purported) 피부 지점이 조명 광으로 조사된다. 목표된 피부 지점은 표면과 접촉된다. 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광은 실질적으로 표면을 포함하는 평면에서 수신된다. 이미지는 수신된 광으로부터 형성된다. 이미지-텍스쳐 측정치는 이미지로부터 발생된다. 발생된 이미지-텍스쳐 측정치는 생체인식 기능을 수행하도록 분석된다.Thus, in a first set of embodiments, a method of performing a biometric function is provided. The purported skin point of the subject is illuminated with illumination light. The desired skin point is in contact with the surface. The scattered light from the targeted skin point is received in a plane that substantially comprises the surface. An image is formed from the received light. Image-texture measurements are generated from the image. The generated image-texture measurements are analyzed to perform a biometric function.

소정 실시예들에서, 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며, 이러한 실시예에서, 이미지-텍스쳐 측정치는 목표된 피부 지점이 살아있는 조직을 포함하는지 여부를 결정하도록 분석된다. 또 다른 실시예들에서, 생체인식 기능은 신원확인(identity) 기능을 포함하며, 이러한 실시예들에서, 이미지-텍스쳐 측정치는 개체 식원확인을 결정하도록 분석된다. 또 다른 실시예들에서, 생체인식 기능은 인구통계 또는 신체측정 기능을 포함하며, 이러한 실시예들에서, 이미지-텍스쳐 측정치는 인구통계 또는 개체 신체측정 특성을 추정하도록 분석된다.In some embodiments, the biometric function includes an anti-counterfeiting function, and in this embodiment, the image-texture measurement is analyzed to determine whether the targeted skin point includes a living tissue. In yet other embodiments, the biometric function includes an identity function, and in these embodiments, the image-texture measurements are analyzed to determine the personality of the caterer. In still other embodiments, the biometric function includes a demographic or body measurement function, and in these embodiments, the image-texture measurement is analyzed to estimate demographic or somatic measurement characteristics.

표면은 이미징 검출기의 표면일 수 있고, 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광은 이미징 검출기에 수신된다. 대안적으로, 광 패턴은 패턴의 실제 경감 또는 감쇄없이 평면으로부터 평면의 외측에 배치되는 이미징 검출기로 이동될 수 있고, 이동된 패턴은 이미징 검출기에서 수신된다. 상이한 실시예들에서, 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광은 단색성 이미지 검출기 또는 컬러 이미징 검출기에서 수신될 수 있다.The surface can be the surface of the imaging detector, and the scattered light from the targeted skin point is received by the imaging detector. Alternatively, the light pattern may be moved from the plane to an imaging detector located outside of the plane without any actual mitigation or attenuation of the pattern, and the moved pattern is received at the imaging detector. In different embodiments, the scattered light from the desired skin point may be received at a monochromatic image detector or a color imaging detector.

일부 실시예들에서, 조명 광은 백색광이다. 이미지는 상이한 파장에 해당하는 다수의 이미지들을 포함할 수 있다. 이미지-텍스쳐 측정치는 다수의 이미지들 각각의 공간적 이동-윈도우 분석을 수행함으로써 생성될 수 있다. 이를 테면, 이동-윈도우 퓨리에 변환이 다수의 이미지들에 대해 계산될 수 있다. 대안적으로, 다수의 이미지들의 이동-윈도우 중심성 측정치 및 이동-윈도우 변이성 측정치가 계산될 수 있다.In some embodiments, the illumination light is white light. The image may include multiple images corresponding to different wavelengths. The image-texture measurements may be generated by performing spatial motion-window analysis of each of a plurality of images. For example, a motion-window Fourier transform can be computed for multiple images. Alternatively, movement-window centrality measurements and movement-window variability measurements of multiple images can be calculated.

생체인식 기능을 수행하기 위해 발생된 이미지-텍스쳐 측정치의 분석시, 발생된 이미지-텍스쳐 측정치는 기준 이미지-텍스쳐 측정치와 비교될 수 있다. 일부 경우에서, 기준 이미지-텍스쳐 측정치는 기준 피부 지점으로부터 산란된 광으로부터 형성된 기준 이미지로부터 생성되며, 목표된 피부 지점은 기준 피부 지점과 상당히 상이하다. 일부 실시예들에서, 수신된 광의 스펙트럼 특징들은 생체인식 기능을 수행하는 기준 스펙트럼 특징들과 비교된다.Upon analysis of the image-to-texture measurements generated to perform the biometric function, the generated image-to-texture measurements may be compared to the reference image-to-texture measurements. In some cases, the reference image-texture measurements are generated from the reference image formed from scattered light from the reference skin point, and the desired skin point is significantly different from the reference skin point. In some embodiments, the spectral characteristics of the received light are compared to reference spectral characteristics that perform a biometric function.

제 2 세트의 실시예들에서, 생체인식 센서가 제공된다. 센서는 표면, 조명 서브시스템, 검출 서브시스템 및 계산 유니트를 포함한다. 표면은 목표된 피부 지점과 접촉하도록 구성된다. 조명 서브시스템은 목표된 피부 지점이 표면과 접촉할 때 목표된 피부 지점을 조명하도록 배치된다. 검출 서브시스템은 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하도록 배치되며, 광은 실질적으로 표면을 포함하는 평면에서 수신된다. 계산 유니트는 검출 서브시스템과 접촉하며 수신된 광으로부터의 이미지를 형성하는 명령들을 갖는다. 또한, 이미지로부터 이미지-텍스쳐 측정치를 생성하고 생체인식 기능을 수행하기 위해 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들을 갖는다.In a second set of embodiments, a biometric sensor is provided. The sensor includes a surface, an illumination subsystem, a detection subsystem, and a computation unit. The surface is configured to contact the desired skin point. The illumination subsystem is arranged to illuminate a target skin point when the target skin point contacts the surface. The detection subsystem is arranged to receive scattered light from a desired skin point, and the light is received in a plane substantially comprising the surface. The calculation unit has instructions to contact the detection subsystem and form an image from the received light. It also has instructions for generating image-to-texture measurements from the image and analyzing the generated image-to-texture measurements for performing the biometric function.

센서와 같은 것으로 수행될 수 있는 다수의 상이한 생체인식 기능들이 제공된다. 일 실시예에서, 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며, 계산 유니트는 목표된 피부 지점이 살아있는 조직을 포함하는지 여부를 결정하는 명령들을 갖는다. 또 다른 실시예에서, 생체인식 기능은 신원확인 기능을 가지며, 계산 유니트는 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 개체 신원확인을 결정하는 명령들을 갖는다. 또 다른 실시예에서, 생체인식 기능은 인구통계 또는 신체측정 기능을 포함하며, 계산 유니트는 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 개체 신체측정 특성 또는 인구통계를 추정하는 명령들을 갖는다.A number of different biometric functions are provided that can be performed with sensors and the like. In one embodiment, the biometric function includes an anti-counterfeit function and the calculation unit has instructions for determining whether the targeted skin point includes a living tissue. In another embodiment, the biometric function has an identification function, and the calculation unit has instructions for determining entity identification from the generated image-texture measurements. In another embodiment, the biometric function includes demographic or body measurement functions, and the calculation unit has instructions for estimating a body anthropometric characteristic or demographics from the generated image-texture measurements.

일부 예에서, 생체인식 센서는 이미징 검출기를 더 포함한다. 이러한 일 실시예에서, 표면은 이미징 검출기의 표면이며, 검출 서브시스템은 이미징 검출기를 포함하며 이미징 검출기에서 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하도록 구성된다. 이러한 또 다른 실시예에서, 이미징 검출기는 평면 외부에 배치된다. 광학적 장치는 패턴의 상당한 경감 또는 감쇄 없이 평면으로부터 이미징 검출기로 광 패턴을 이동시키도록 구성된다. 검출 시스템은 이미징 검출기를 포함하며 이미징 검출기에서 이동된 패턴을 수신하도록 구성된다. 이미징 검출기는 다른 실시예들에서 단색성 이미징 검출기 또는 컬러 이미징 검출기를 포함한다.In some examples, the biometric sensor further includes an imaging detector. In one such embodiment, the surface is a surface of the imaging detector, and the detection subsystem includes an imaging detector and is configured to receive scattered light from a target skin point at the imaging detector. In this alternative embodiment, the imaging detector is disposed outside the plane. The optical device is configured to move the light pattern from the plane to the imaging detector without significant attenuation or attenuation of the pattern. The detection system includes an imaging detector and is configured to receive the moved pattern at the imaging detector. The imaging detector comprises, in other embodiments, a monochromatic imaging detector or a color imaging detector.

소정의 경우, 조명 서브시스템은 목표된 피부 지점을 백색광으로 조명하도록 구성된다. 다음 이미지는 상이한 파장들에 해당하는 다수의 이미지들을 포함하며, 이미지-텍스쳐 측정치를 생성하는 명령들은 다수의 이미지들 각각의 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 명령들을 포함한다. 이를 테면, 일 실시예에서 다수의 이미지들 상에서 이동-윈도우 퓨리에 변환을 계산하는 명령들이 제공되는 반면, 또 다른 실시예는 다수의 이미지들의 이동-윈도우 중심성 측정치 및 이동-윈도우 가변성 측정치를 계산하는 명령들을 갖는다.In some cases, the illumination subsystem is configured to illuminate the desired skin point with white light. The next image includes a plurality of images corresponding to different wavelengths, and the instructions for generating an image-texture measurement include instructions for performing spatial motion-window analysis of each of the plurality of images. For example, in one embodiment, instructions are provided to compute a motion-window Fourier transform on multiple images, while another embodiment provides a motion-window centroid measure and motion-window variability measure Respectively.

일 실시예에서, 생체인식 기능을 수행하도록 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들은 기준 이미지-텍스쳐 측정치와 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 비교하는 명령들을 포함한다. 이러한 기준 이미지-텍스쳐 측정치는 기준 피부 지점으로부터 산란된 광으로부터 생성된 기준 이미지로부터 생성될 수 있으며, 목표된 피부 지점은 기준 피부 지점과 상당히 상이하다. 소정 실시예에서, 계산 유니트는 생체인식 기능 수행시 기준 스펙트럼 특징들과 수신된 광의 스펙트럼 특징들을 비교하는 명령들을 더 포함한다.In one embodiment, the instructions for analyzing the image-to-texture measurements generated to perform the biometric function include instructions to compare the reference image-to-texture measurements to the generated image-to-texture measurements. This reference image-texture measurement may be generated from a reference image generated from light scattered from a reference skin point, and the desired skin point is significantly different from the reference skin point. In some embodiments, the calculating unit further comprises instructions for comparing the spectral characteristics of the received light with the reference spectral characteristics in performing the biometric function.

본 발명의 실시예들은 생체인식 기능들을 수행하는 방법 및 시스템을 제공한다. 목표된 피부 지점을 조명하기 위해 백색광이 이용되며 멀티스펙트럼 데이터의 생성을 위해 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수집하기 위해 컬러 이미저가 이용된다. 이러한 멀티스펙트럼 데이터는 상이한 조명 파장들로 수집된 피부 지점의 다중 이미지들의 형태로 생성되며, 이는 조명된 조직의 상이한 볼륨들에 해당한다. 이러한 데이터는 수행되는 생체인식 기능의 특정 면들에 따라 상이한 형태의 분석으로 처리된다.Embodiments of the present invention provide methods and systems for performing biometric functions. White light is used to illuminate the targeted skin points and color imagers are used to capture scattered light from the targeted skin points for the generation of multispectral data. Such multispectral data is generated in the form of multiple images of skin points collected at different illumination wavelengths, which correspond to different volumes of illuminated tissue. This data is processed in a different form of analysis depending on the specific aspects of the biometric function being performed.

본 발명의 제 3 세트의 실시예들에서, 생체인식 센서가 제공된다. 백색광 조명 서브시스템은 백색광으로 개체 목표된 피부 지점을 조명하도록 배치된다. 검출 서브시스템은 목표된 피부 지점으로부터 산란되는 광을 수신하도록 배치되며 수신된 광이 입사하는 컬러 이미저를 포함한다. 계산 유니트는 검출 서브시스템과 접속된다. 계산 유니트는 컬러 이미저로 수신된 광으로부터의 목표된 피부 지점의 공간적으로 분포되는 다수의 이미지들을 추론하는 명령들을 포함한다. 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 개체의 조명된 조직의 상이한 볼륨들에 해당한다. 또한, 계산 유니트는 생체인식 기능을 수행하기 위해 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들을 갖는다.In embodiments of the third set of the present invention, a biometric sensor is provided. The white light illumination subsystem is arranged to illuminate an object's targeted skin point with white light. The detection subsystem includes a color imager arranged to receive light scattered from a desired skin point and to which the received light is incident. The calculation unit is connected to the detection subsystem. The computation unit includes instructions for inferring a plurality of spatially distributed images of a desired skin point from light received by the color imager. A plurality of spatially distributed images corresponds to different volumes of the illuminated tissue of the entity. The calculation unit also has instructions for analyzing a plurality of images spatially distributed to perform a biometric function.

이러한 실시예들중 하나에서, 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며, 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 목표된 피부 지점이 살아있는 조직을 포함하는지 여부를 결정하는 명령들을 포함한다. 이들 실시예들의 또 다른 실시예에서, 생체인식 기능을 수행하기 위해 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 개체의 신체측정 특성 또는 인구통계를 추정하기 위해 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들을 포함한다. 이들 실시예들의 또 다른 실시예에서, 생체인식 기능을 수행하는 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 개체 혈액내의 분석물(analyte) 농도를 결정하기 위해 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들을 포함한다.In one of these embodiments, the biometric function includes an anti-counterfeit function, and the instructions for analyzing a plurality of spatially distributed images include instructions for determining whether the targeted skin point includes a living tissue. In yet another embodiment of these embodiments, the instructions for analyzing a plurality of images spatially distributed to perform a biometric function include analyzing a plurality of images spatially distributed to estimate an anthropometric characteristic or demographics of the entity Lt; / RTI > In yet another embodiment of these embodiments, the instructions for analyzing a plurality of spatially distributed images that perform a biometric function include analyzing a plurality of images spatially distributed to determine an analyte concentration in the blood of an individual Lt; / RTI >

일부 실시예들에서, 생체인식 센서는 목표된 피부 지점과 접촉하는 플래튼을 더 포함할 수 있으며, 백색광 조명 서브시스템은 플래튼을 통해 목표된 피부 지점을 조명하도록 구성된다. 다른 실시예들에서, 백색광 조명 서브시스템은 피부 지점이 생체인식 센서와 물리적으로 접촉하지 않을 때 목표된 피부 지점을 조명하도록 구성될 수 있다. In some embodiments, the biometric sensor may further include a platen in contact with a desired skin point, and the white light illumination subsystem is configured to illuminate a desired skin point through the platen. In other embodiments, the white light illumination subsystem can be configured to illuminate a targeted skin point when the skin point is not in physical contact with the biometric sensor.

백색광은 상이한 실시예들에서 상이한 방식으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 백색광 조명 서브시스템은 광대역 백색 광원을 포함한다. 또 다른 실시예에서, 백색광 조명 서브시스템은 다수의 협대역 광원들에 의해 제공되는 광을 조합하기 위해 다수의 협대역(noarrow-band) 광원들 및 광원 장치를 포함한다. 다수의 협대역 광원들은 원색들의 세트 각각과 대응하는 파장들에서 광을 제공할 수 있다. 소정의 경우, 목표된 피부 지점 및 목표된 피부 지점이 조명되는 조명 영역은 상대적으로 이동한다.The white light may be provided in different ways in different embodiments. For example, in one embodiment, the white light illumination subsystem includes a broadband white light source. In yet another embodiment, the white light illumination subsystem includes a plurality of noarrow-band light sources and a light source device for combining the light provided by the plurality of narrowband light sources. A plurality of narrowband light sources may provide light at respective wavelengths corresponding to each set of primary colors. In some cases, the target skin point and the illuminated area where the desired skin point is illuminated move relatively.

일부 실시예들은 백색광을 편광시키도록 배치된 조명 시스템에서 제 1 편광기를 포함함으로써 편광이 이용되게 한다. 다음 검출 시스템은 수신된 광과 만나도록 배치된 제 2 편광기를 포함한다. 또 다른 실시예에서, 제 1 및 제 2 편광기는 평행할 수 있다. 일부 실시예들에서, 제 2 편광기는 유지하면서 제 1 편광기는 생략할 수 있다. 일부 실시예들에서, 2개 이상의 이러한 편광 옵션들은 단일 장치에 조합될 수 있다. 또한, 검출 시스템은 수신된 광이 컬러 이미저상에 입사되기 이전에 수신된 광과 만나도록 배치된 적외선 필터를 포함할 수 있다.Some embodiments allow polarization to be used by including a first polarizer in an illumination system arranged to polarize white light. The next detection system comprises a second polarizer arranged to meet the received light. In yet another embodiment, the first and second polarizers may be parallel. In some embodiments, the first polarizer can be omitted while the second polarizer is retained. In some embodiments, two or more of these polarization options can be combined into a single device. The detection system may also include an infrared filter arranged to meet the received light before the received light is incident on the color imager.

일부 경우에서, 목표된 피부 지점은 손가락 또는 손의 바닥 표면이며 생체인식 기능은 생체인식 신원확인을 포함한다. 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 공간적으로 분포된 다수의 이미지들로부터 목표된 피부 지점의 표면 지문 또는 장문(palmprint) 이미지를 유추하는 명령들을 포함한다. 표면 지문 또는 장문은 개체 신원확인을 위해 지문 또는 장문 이미지들의 데이터베이스와 비교된다. 생체 인식 기능이 생체인식 신원확인을 포함하는 다른 실시예에서, 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 개체 신원확인을 위해 멀티스펙트럼 이미지들의 데이터베이스와 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 비교하는 명령들을 포함한다.In some cases, the targeted skin point is the bottom surface of the finger or hand, and the biometric function includes biometric identification. Instructions for analyzing a plurality of spatially distributed images include instructions to infer a surface fingerprint or palmprint image of a desired skin point from a plurality of spatially distributed images. A surface fingerprint or a long fingerprint is compared to a database of fingerprint or long fingerprint images for object identification. In another embodiment in which the biometric function includes biometric identification, the instructions for analyzing a plurality of spatially distributed images may comprise instructions for comparing a plurality of spatially distributed images with a database of multispectral images for entity identification, .

제 4 세트의 실시예들에서, 생체인식 기능을 수행하는 방법이 제공된다. 개체 목표된 피부 지점은 백색광으로 조명된다. 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광은 수신된 광이 입사하는 컬러 이미저를 이용하여 수신된다. 목표된 피부 지점의 공간적으로 분포된 다수의 이미지들이 추론되며, 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 개체 조명된 조직의 상이한 볼륨들에 해당한다. 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 생체인식 기능을 수행하도록 분석된다.In a fourth set of embodiments, a method of performing a biometric function is provided. The individual targeted skin points are illuminated with white light. The scattered light from the desired skin point is received using the color imager from which the received light is incident. A plurality of spatially distributed images of a desired skin point are deduced and a plurality of spatially distributed images correspond to the different volumes of the object illuminated tissue. A plurality of spatially distributed images are analyzed to perform a biometric function.

이러한 실시예들중 일부 실시예에서, 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며 공간적으로 분포된 다수의 이미지들의 분석은 목표된 피부 지점이 살아있는 조직을 포함하는지 여부의 결정을 포함한다. 이러한 실시예들중 또 다른 실시예에서, 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 인구통계 또는 개체 신체측정 특성을 추정하도록 분석된다. 이들 실시예들중 또 다른 실시예에서, 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 개체의 혈액내의 분석물 농도를 결정하도록 분석된다.In some of these embodiments, the biometric feature includes anti-counterfeit functionality and analysis of a plurality of spatially distributed images includes determining whether the targeted skin point includes a living tissue. In another of these embodiments, a plurality of spatially distributed images are analyzed to estimate demographic or somatic measurement characteristics. In another of these embodiments, a plurality of spatially distributed images are analyzed to determine the analyte concentration in the blood of the subject.

목표된 피부 지점은 목표된 피부 지점과 접촉하는 플래튼을 통해 백색광을 지향시킴으로써 조명될 수 있다. 일부 경우에서, 목표된 피부 지점은 백색광의 광대역 소스로 조명될 수 있는 반면, 다른 경우에서는 원색 세트에 해당할 수 있는 다수의 협대역 빔들이 생성 및 조합될 수 있다. 목표된 피부 지점은 목표된 피부 지점이 조명되는 조명 영역과 상대적으로 이동할 수 있다.The desired skin point may be illuminated by directing the white light through the platen in contact with the desired skin point. In some cases, the target skin point may be illuminated with a broadband source of white light, while in other cases, a number of narrowband beams, which may correspond to the primary color set, may be generated and combined. The desired skin point can be moved relative to the illuminated area where the desired skin point is illuminated.

일 실시예에서, 백색광은 제 1 편광으로 편광되며 목표된 피부 지점으로부터 산란된 수신된 광은 제 2 편광으로 편광된다. 제 1 및 제 2 편광은 서로에 대해 실질적으로 교차되거나 또는 서로 실질적으로 평행할 수 있다. 수신된 광은 수신된 광이 컬러 이미저상에 입사되기 전에 적외선 파장에서 필터링될 수 있다.In one embodiment, the white light is polarized to the first polarized light and the received light scattered from the desired skin point is polarized to the second polarized light. The first and second polarized light may be substantially intersecting with each other or substantially parallel to each other. The received light may be filtered at the infrared wavelength before the received light is incident on the color imager.

일부 경우에서, 생체인식 기능은 생체인식 신원확인을 포함한다. 이를 테면, 목표된 피부 지점은 손가락 또는 손의 바닥 표면일 수 있다. 공간적으로 분포된 다수의 이미지들의 분석은 공간적으로 분포된 다수의 이미지들로부터 목표된 피부 지점의 표면 지문 또는 장문 이미지를 유추하고 지문 또는 장문 이미지들의 데이터에비스와 표면 지문 또는 장문 이미지를 비교함으로써 처리된다. 대안적 실시예에서, 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 개체 신원확인을 위해 멀티스펙트럼 이미지들의 데이트베이스와 비교될 수 있다.In some cases, the biometric function includes biometric identification. For example, the desired skin point may be the finger or the bottom surface of the hand. Analysis of a plurality of spatially distributed images is performed by inferring a surface fingerprint or a long image of a desired skin point from a plurality of spatially distributed images and comparing the image of the fingerprint or the long image with the image of the surface fingerprint or the long image . In an alternative embodiment, a plurality of spatially distributed images may be compared to a date base of multispectral images for entity identification.

본 발명의 특성 및 장점들의 추가적 이해는 하기 설명 및 도면들을 참조로 이루어질 수 있으며, 도면들 전반에서 사용되는 동일한 참조부호는 유사한 부품들로 간주된다. 소정의 경우, 참조부호는 숫자부에 이어 라인문자의 첨자가 포함되며, 참조부호의 숫자부만에 대한 참조는 상이한 라틴문자 첨자이나 숫자부를 갖는 모든 참조부호를 총체적으로 지칭하는 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에서 비접촉형 생체인식 센서의 정면도를 제공한다.
도 2A는 본 발명의 실시예들에서 이용될 수 있는 베이어(Bayer) 컬러 필터 어레이에 대한 구조를 제공한다.
도 2B는 도 2A에 도시된 것과 같은 베이어 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 응답 곡선을 나타내는 그래프이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에서 비접촉형 생체인식 센서의 정면도를 제공한다.
도 4는 피부 지점과 센서의 광학적 활성 영역 간의 상대적 이동 동안 데이터를 수집하는 센서 구성의 상부도를 제공한다.
도 5는 본 발명의 소정 실시예들에 이용될 수 있는 멀티스펙트럼 데이터큐브를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에서 접촉형 생체인식 센서의 정면도이다.
도 7A는 일 실시예에서 접촉형 생체인식 센서의 측면도를 제공한다.
도 7B는 또 다른 실시예에서 접촉형 생체인식 센서의 측면도를 제공한다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에서 접촉형 생체인식 센서의 정면도를 제공한다.
도 9A는 본 발명의 일 실시예에서 접촉형 텍스쳐 생체인식 센서에 대한 구조를 나타낸다.
도 9B는 일 구성에서 접촉형 텍스쳐 생체인식 센서의 측면도를 제공한다.
도 9C는 또 다른 구성에서 접촉형 텍스쳐 생체인식 센서의 측면도를 제공한다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 접촉형 또는 비접촉형 생체인식 센서들의 기능을 관리하는데 이용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 개략도이다.
도 11은 접촉형 및 비접촉형 생체인식 센서들을 이용하는 방법들을 요약하는 흐름도로 수행될 다수의 상이한 생체인식 기능들을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 실시예들에 따른 접촉형 텍스쳐 생체인식 센서들의 동작 방법들을 요약하는 흐름도이다.A further understanding of the nature and advantages of the present invention may be made by reference to the following description and drawings, wherein like reference numerals are used to refer to like parts throughout. In some cases, the reference numerals are inclusive of the subscript of the subscript of the subscript and the reference to the subscript only of the subscript refers collectively to all subscripts having different Latin subscripts or numerals.
Figure 1 provides a front view of a non-contact biometric sensor in one embodiment of the present invention.
Figure 2A provides a structure for a Bayer color filter array that may be used in embodiments of the present invention.
2B is a graph showing the color response curve for a Bayer color filter array as shown in FIG. 2A.
Figure 3 provides a front view of a non-contact biometric sensor in another embodiment of the present invention.
Figure 4 provides a top view of the sensor configuration for collecting data during relative movement between the skin point and the optically active area of the sensor.
Figure 5 shows a multispectral data cube that may be used in certain embodiments of the present invention.
Figure 6 is a front view of a contact biometric sensor in one embodiment of the present invention.
7A provides a side view of a contact biometric sensor in one embodiment.
Figure 7B provides a side view of a contact biometric sensor in another embodiment.
Figure 8 provides a front view of a contact biometric sensor in another embodiment of the present invention.
9A illustrates a structure for a contact texture biometric sensor in an embodiment of the present invention.
Figure 9B provides a side view of a contact texture biometric sensor in one configuration.
9C provides a side view of a contact texture biometric sensor in another configuration.
10 is a schematic diagram of a computer system that may be used to manage the functionality of contact or non-contact biometric sensors in accordance with embodiments of the present invention.
Figure 11 shows a number of different biometric functions to be performed with a flow chart summarizing methods using contact and non-contact biometric sensors.
12 is a flow chart summarizing methods of operation of contact texture biometric sensors in accordance with embodiments of the present invention.

1. 개요1. Overview

본 발명의 실시예들은 일부 실시예들에서 통합형, 멀티팩터 생체인식 측정치들이 포함되는 상이한 형태의 다양한 생체인식 측정치들을 수집 및 처리하는 방법 및 시스템들을 제공한다. 이러한 측정치들은 사람의 신원확인 뿐만 아니라 취해지는 생체인식 샘플의 확실성(authenticity)에 대한 철저한 보장을 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 센서는 사람 피부의 표면을 관통하며 피부 및/또는 하부 조직내에서 산란되는 백색광을 이용한다. 본 발명에서 사용되는, "백색광(white light)"은 소정의 경우 원색들을 포함하는 구성 파장 대역들속으로 분리에 대해 보정될 수 있는 스펙트럼 조성을 갖는 광으로 간주된다. 백색광을 한정하는데 이용되는 통상의 원색들은 적색, 녹색 및 청색이나, 당업자들에게 공지된 바와 같이, 다른 조합들이 다른 예에서 이용될 수 있다. 명료성을 위해, 본 발명에서 사용되는 "백색광"은 사람 관찰자에게는 백색으로 나타나지 않으며 구성 파장 대역들의 세기 및 정확한 파장 분포로 인해 명확한 담색(tint) 또는 이와 관련된 컬러를 가질 수 있다는 것이 강조된다. 다른 경우, 백색광은 자외선 또는 적외선 스펙트럼 영역들에서 하나 이상의 대역을 포함할 수 있다. 소정의 경우, 백색광은 백색광이 자외선 및/또는 적외선 스펙트럼 영역들에서 파장 대역을 구성할 때 사람 관찰자는 이를 전혀 볼 수 없을 수도 있다. 피부 및/또는 하부 조직에 의해 산란되는 광의 일부는 피부를 벗어나 피부의 표면에서 또는 피부의 표면 아래에서 조직의 구조 이미지를 형성하는데 이용된다. 피부의 파장-관련 특성으로 인해, 백색광에 의해 포함되는 광의 각각의 파장으로부터 형성된 이미지는 다른 파장들에서 형성되는 이미지들과 상이하다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 특성 스펙트럼 및 스펙트럼 정보가 형성되는 이미지로부터 추출될 수 있는 방식으로 이미지들을 수집한다.Embodiments of the present invention provide methods and systems for collecting and processing various biometric measurements of different types, including integrated, multi-factor biometric measurements, in some embodiments. These measurements can provide a thorough assurance of the authenticity of the biometric samples taken as well as identification of the person. In some embodiments, the sensor utilizes white light that penetrates the surface of the human skin and is scattered in the skin and / or underlying tissue. As used herein, "white light" is considered light having a spectral composition that can be corrected for separation into constituent wavelength bands, which in some cases include primary colors. Conventional primary colors used to define white light are red, green, and blue, but other combinations may be used in other examples, as is known to those skilled in the art. For the sake of clarity, it is emphasized that the "white light" used in the present invention does not appear white to human observers and can have a clear tint or related color due to the intensity of the constituent wavelength bands and the exact wavelength distribution. In other cases, the white light may comprise more than one band in the ultraviolet or infrared spectral regions. In some cases, the white light may not be visible to the human observer at all when the white light constitutes the wavelength band in the ultraviolet and / or infrared spectral regions. Some of the light scattered by the skin and / or underlying tissue is used to form structural images of the tissue at the surface of the skin or below the surface of the skin, leaving the skin. Due to the wavelength-related nature of the skin, the image formed from each wavelength of light contained by the white light is different from the images formed at other wavelengths. Thus, embodiments of the present invention collect images in a manner that can be extracted from the images in which the property spectra and spectral information are formed.

일부 분야들에서, 생체인식 측정치와 무관하게 또는 조합되어, 신체 특성들 및 다른 파라미터들을 추정하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 이러한 특정한 일 실시예에서, 지문 패턴의 측정과 동시에 사람의 분석물 레벨을 측정하는 능력이 제공된다. 법률 강화 분야들은 측정 분석물이 사람의 혈액-알콜 레벨을 포함하는 실시예에서 발견될 수 있고; 이러한 실시예들은 모터-자동차 액세스 제한을 포함하는 다양한 상업 분야들을 가능케 한다. 이 경우, 분석물 측정 및 측정이 이루어지는 사람의 신원확인은 손댈 수 없게 연결될 수 있다.In some applications, it may be desirable to estimate body characteristics and other parameters, independently or in combination with the biometric measurements. For example, in this particular embodiment, the ability to measure a person's analyte level at the same time as the fingerprint pattern measurement is provided. Law enforcement areas can be found in embodiments where the assay comprises a human blood-alcohol level; These embodiments enable various commercial applications including motor-vehicle access restrictions. In this case, identification of the person for whom the analyte measurement and measurement is performed can be touched untouched.

피부 조성 및 구조는 매우 명확하며, 매우 복잡하며, 사람에 따라 다르다. 피부 및 하부 조직의 공간스펙트럼(spatiospectral) 특성들의 광학적 측정을 수행함으로써, 다수의 평가가 이루어질 수 있다. 예를 들어, 생체인식-신원확인 기능은 피부가 측정되는지를 식별 또는 검증하도록 수행될 수 있고, 라이브니스(liveness) 기능은 측정되는 샘플이 살아있는 실제 피부이고 다른 형태의 물질은 없다는 것을 보장하도록 수행될 수 있고, 추정치들은 이를 테면 나이, 성, 인종과 같은 다양한 생리학적 파라미터들로 구성될 수 있으며, 다른 인구통계 및 신체측정 특성들, 및/또는 측정치들은 알콜, 글루코스, 혈액 관류 및 혈중 산소도, 빌리루빈, 콜레스테롤, 요소 등을 포함하는 다양한 분석물들 및 파리미터들의 농도로 구성될 수 있다.Skin composition and structure are very clear, very complex, and vary from person to person. By performing optical measurements of spatiospectral properties of the skin and underlying tissues, a number of evaluations can be made. For example, the biometric-identification function can be performed to identify or verify that the skin is being measured, and the liveness function is performed to ensure that the sample being measured is the actual skin on which the sample is living and there is no other type of material And the estimates may be composed of various physiological parameters such as age, gender, race, and the like, and other demographic and anthropometric characteristics, and / or measurements may include alcohol, glucose, blood perfusion, , Bilirubin, cholesterol, urea, and the like.

피부의 복잡한 구조는 특정 기능을 위한 방법들 및 시스템들의 면들(aspects)을 따르도록 상이한 실시예들에서 이용될 수 있다. 피부의 가장 바깥쪽 층인 표피(epidermis)는 하부에 놓이는 진피(dermis) 및 지방층에 의해 지탱된다. 표피 자체는 각질층(stratum corneum), 투명층(stratum lucidum), 과립층(stratum granulosum), 유극층(strarum spinosum), 및 종자층(stratum germinativum)을 포함하는 5개의 식별 서브층들을 가질 수 있다. 따라서, 예를 들어, 최상부 각질층 아래의 피부는 표면 토폴로지와 관련된 소정의 특성들 및 피부 속으로의 깊이에 따라 변하는 소정의 특성들을 갖는다. 피부로의 혈액 공급은 진피층(dermal layer)에서 이루어지는 반면, 진피는 "진피 유두(dermal papillae)"로 공지된 표피들 속으로의 돌기들을 가져, 모세혈관들을 통해 혈액 공급이 표면 가까이에서 이루어지게 한다. 손가락들의 바닥 표면들에서, 이러한 혈관 구조는 표면상의 피부 능선들(friction ridges) 및 골들의 패턴을 따른다. 신체상의 소정의 다른 위치들에서, 모세혈관상(capillary bed)의 구조는 덜 규제될 수 있으나, 특정 위치 및 사람의 특성들을 갖는다. 마찬가지로, 피부의 상이한 층들간의 계면의 토폴로지는 상당히 복잡하며 피부 위치 및 사람의 특성을 갖는다. 피부 및 하부에 놓이는 조직의 서브표면 구조의 이러한 소스들은 분석물 측정 또는 생체인식 결정을 위한 피부의 광학적 측정을 이미지화하지 않은 상당한 노이즈 소스를 나타내며, 구조적 차이는 본 발명의 실시예들을 통해 비교될 수 있는 공간스펙트럼 특징에 의해 명시된다.The complex structure of the skin can be used in different embodiments to follow aspects of the systems and methods for a particular function. The epidermis, the outermost layer of the skin, is supported by the underlying dermis and fat layer. The epidermis itself may have five identification sublayers including a stratum corneum, a stratum lucidum, a stratum granulosum, a strarum spinosum, and a stratum germinativum. Thus, for example, the skin beneath the uppermost stratum corneum has certain characteristics that vary with certain properties associated with the surface topology and depth into the skin. The blood supply to the skin takes place in the dermal layer while the dermis has protrusions into the epidermis known as the "dermal papillae", causing blood supply through the capillaries to take place near the surface . On the bottom surfaces of the fingers, these vascular structures follow the patterns of skin ridges and bone on the surface. At certain other locations on the body, the structure of the capillary bed may be less regulated, but has specific location and personality characteristics. Likewise, the topology of the interface between the different layers of skin is quite complex and has skin location and personality characteristics. These sources of sub-surface structure of the skin and underlying tissue are representative of a significant source of noise that does not image the optical measurement of the skin for analyte measurements or biometric determinations and structural differences can be compared through embodiments of the present invention Is specified by the spatial spectral feature.

일부 경우에서, 잉크들, 염료들 및/또는 다른 염색은 국소 코팅 또는 서브표면 문신처럼 피부의 일부분들에서 나타날 수 있다. 이러한 형태의 인위적 염색은 육안으로 볼 수 있거나 볼 수 없을 수 있다. 그러나 본 발명의 장치에 의해 사용되는 하나 이상의 파장들이 염료에 민감한 경우, 센서는 원하는 다른 측정 업무들 이외에 안료의 존재, 품질 및/또는 형상을 검증하기 위해 일부 실시예들에서 사용될 수 있다.In some cases, the inks, dyes, and / or other stains may appear at portions of the skin, such as topical coatings or sub-surface tattoos. This type of artificial dyeing may or may not be visible to the naked eye. However, if one or more wavelengths used by the apparatus of the present invention are dye sensitive, the sensor may be used in some embodiments to verify the presence, quality, and / or shape of the pigment in addition to other desired measurement tasks.

일반적으로, 본 발명의 실시예들은 독립적인 공간 및 스펙트럼 치수들을 가지는 다중치수 데이터 구조에 제시될 수 있는 공간스펙트럼 정보를 수집하는 방법들 및 시스템들을 제공한다. 소정의 경우, 원하는 정보는 전체 다중치수 데이터 구조의 일부에만 포함된다. 예를 들어, 균일하게 분포되며 공간적으로 활성인 화합물의 추정은 전체 다중치수 데이터 구조로부터 추출될 수 있는 측정된 스펙트럼 특성만을 요구할 수 있다. 이 경우, 전체 시스템 설계는 단일 픽셀로 제한되더라도, 이미지 픽셀들의 수를 감소시킴으로써 수집된 데이터의 공간적 성분을 감소 또는 소거시키도록 간소화될 수 있다. 따라서, 개시되는 시스템들 및 방법들은 일반적으로 공간스펙트럼 이미징과 관련하여 기재되어 있지만, 본 발명은 단일 검출기 부재가 있는 지점에서도, 이미징 등급(degree)을 크게 감소시키는 유사한 측정들을 포함한다는 것이 인식될 것이다.
In general, embodiments of the present invention provide methods and systems for collecting spatial spectral information that may be presented in a multi-dimensional data structure having independent spatial and spectral dimensions. In some cases, the desired information is included only in a portion of the entire multi-dimensional data structure. For example, estimates of homogeneously distributed and spatially active compounds may require only the measured spectral properties that can be extracted from the entire multi-dimensional data structure. In this case, even though the overall system design is limited to a single pixel, it can be simplified to reduce or eliminate spatial components of the collected data by reducing the number of image pixels. Thus, while the disclosed systems and methods are generally described in the context of spatial spectral imaging, it will be appreciated that the present invention includes similar measurements that greatly reduce the imaging grade, even at the point of a single detector member .

2. 2. 비접촉형Non-contact type 생체인식 센서들( Biometric sensors ( NoncontactNoncontact BiometricBiometric SensorsSensors ))

본 발명의 일 실시예는 비접촉형 생체인식 센서(101)의 정면을 나타내는 도 1의 개략도로 도시된다. 센서(101)는 하나 이상의 광원들(103)을 갖는 조명 서브시스템(121) 및 이미저(115)를 갖는 검출 서브시스템(123)을 포함한다. 도면은 조명 서브시스템(121)이 다수의 조명 서브시스템들(121a, 121b)을 포함하는 실시예를 도시하나, 본 발명은 조명 서브시스템(121) 또는 검출 서브시스템(123)의 개수에 의해 제한되지 않는다. 예를 들어, 조명 서브시스템들(121)의 개수는 소정의 조영 레벨들을 달성하도록, 패지킹 요구조건들을 충족시키도록, 그리고 센서(101)의 다른 구조적 제한들을 충족시키도록 편의상 선택될 수 있다. 조명 광은 조명이 이를 테면 플러드 광(flood light), 광 라인들, 광 포인트들 등의 형태와 같이 원하는 형태로 형상화되는 조명 광학기(105)를 통해 소스(103)로부터 통과된다. 조명 광학기(105)는 렌즈로 구성되는 것으로 편의상 도시되나, 보다 일반적으로는 하나 이상의 렌즈들, 하나 이상의 미러들, 및/또는 다른 광학 부재들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 조명 광학기(105)는 특정된 일차원 또는 이차원 패턴의 조명 광을 스캔하는 스캐너 메커니즘(미도시)을 포함할 수도 있다. 광원(103)은 포인트 소스, 라인 소스, 면적(area) 소스를 포함하거나 또는 다른 실시예들에서는 일련의 이러한 소스들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 조명 광은 연구되는 사람의 손가락(119) 또는 다른 피부 지점을 가격하기 이전에 광이 통과하는 선형 편광기(107)를 배치시킴으로써, 편광된 광으로서 제공된다. 도 1에 도시된 것과 유사한 실시예들은 이후 "비접촉형(noncontact)" 센서들로서 간주되며, 이는 이미지화된 피부 지점이 임의의 고체 표면과 접촉하지 않고 광과 접촉되게 위치될 수 있기 때문이다. 하기 개시되는 "접촉형(contact)" 생체인식 센서들에서, 이미지화된 피부 지점은 플래튼 또는 광 검출기와 같은 소정의 고체 표면과 접촉된다.One embodiment of the present invention is shown in schematic view in Fig. 1 showing the front side of the non-contact biometric sensor 101. Fig. The sensor 101 includes an illumination subsystem 121 having one or more light sources 103 and a detection subsystem 123 having an imager 115. Although the figure shows an embodiment in which the illumination subsystem 121 includes a plurality of illumination subsystems 121a and 121b, the invention is limited by the number of illumination subsystems 121 or detection subsystems 123 It does not. For example, the number of illumination subsystems 121 may be conveniently selected to achieve predetermined contrast levels, meet the packaging requirements, and meet other structural limitations of the sensor 101. Illumination light is passed from the source 103 through the illumination optics 105, which is shaped into the desired shape, such as in the form of flood light, light lines, light points, and the like. The illumination optics 105 is shown for convenience in being comprised of lenses, but more generally may include any combination of one or more lenses, one or more mirrors, and / or other optical elements. The illumination optics 105 may include a scanner mechanism (not shown) that scans illumination light in a specified one-dimensional or two-dimensional pattern. Light source 103 may include a point source, a line source, an area source, or in other embodiments, a series of such sources. In one embodiment, the illumination light is provided as polarized light by disposing a linear polarizer 107 through which light passes before charging the finger 119 or other skin point of the person being studied. Embodiments similar to those shown in Fig. 1 are hereinafter referred to as " noncontact "sensors because the imaged skin point can be positioned in contact with light without contacting any solid surface. In the " contact "biometric sensors described below, the imaged skin point is contacted with a solid surface such as a platen or a photodetector.

소정의 경우, 광원(103)은 다른 실시예들에서 광대역 소스 또는 협대역 방출기들의 집합체로서 제공될 수 있는 백색광원을 포함한다. 광대역 소스들의 예들로는 백색광 방출 다이오드("LED")들, 백열 전구들 또는 글로우바들(glowbars) 등을 포함한다. 협대역 방출기들의 집합체로는 원색 파장을 갖는 준단색성 광원들을 포함할 수 있으며, 실시예에서는 적색 LED 또는 레이저 다이오드, 녹색 LED 또는 레이저 다이오드, 및 청색 LED 또는 레이저 다이오드가 포함된다.In some cases, the light source 103 includes a white light source that may be provided as a collection of broadband sources or narrowband emitters in other embodiments. Examples of broadband sources include white light emitting diodes ("LEDs "), incandescent bulbs or glowbars, and the like. The collection of narrowband emitters may include quasi-monochromatic light sources having a primary color wavelength, including red LEDs or laser diodes, green LEDs or laser diodes, and blue LEDs or laser diodes in embodiments.

직접 반사된 광을 감소시키기 위한 대안적 매커니즘은 광학 편광기들을 이용한다. 선형 및 원형 편광기들 모두는 당업자들에게 공지된 바와 같이, 일정한 피부 깊이에 대해 보다 민감한 광학적 측정이 이루어지도록 바람직하게 이용될 수 있다. 도 1에 도시된 실시예에서, 조명 광은 선형 편광기(107)에 의해 편광된다. 검출 서브시스템(123)은 조명 편광기(107)와 실질적으로 직교하는 광학축과 정렬되는 선형 편광기(111)를 포함한다. 이런 방식으로, 샘플로부터의 광은 편광 상태를 상당히 변화시키기 위해 다중의 산란 이벤트들을 겪어야 한다. 이러한 이벤트들은 광이 피부의 표면을 관통하고 다수의 산란 이벤트들 이후 검출 서브시스템(123)으로 다시 산란될 때 발생한다. An alternative mechanism for reducing direct reflected light utilizes optical polarizers. Both linear and circular polarizers can be used advantageously to make more sensitive optical measurements for a given skin depth, as is known to those skilled in the art. In the embodiment shown in FIG. 1, the illumination light is polarized by a linear polarizer 107. The detection subsystem 123 includes a linear polarizer 111 that is aligned with an optical axis that is substantially orthogonal to the illumination polarizer 107. In this way, the light from the sample must undergo multiple scattering events to significantly vary the polarization state. These events occur when light penetrates the surface of the skin and is scattered back to the detection subsystem 123 after a number of scatter events.

결과적으로, 2개의 편광기(107, 111)의 사용은 편광기(107)와 실질적으로 평행하게 편광기(111)를 배열함으로써 직접 반사된 광의 영향력을 증가시키는데 이용될 수 있다. 일부 시스템들에서, 2개의 상이한 편광 조건들하에서(즉, 교차-편광 및 평행-편광 조건들하에서) 수집되는 멀티스펙트럼 데이터의 수집이 가능하도록 단일 챔버에서 2개 이상의 편광 구성을 조합하는 것이 바람직할 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 하나의 편광기(107 또는 111) 또는 두 개 모두의 편광기는 실질적으로 랜덤하게 편광되는 광의 수집이 허용되도록 생략될 수 있다.As a result, the use of two polarizers 107, 111 can be used to increase the influence of directly reflected light by arranging the polarizer 111 substantially parallel to the polarizer 107. In some systems it may be desirable to combine two or more polarizing configurations in a single chamber to enable collection of multispectral data collected under two different polarization conditions (i. E., Under cross-polarization and parallel-polarization conditions) . In still other embodiments, one polarizer 107 or 111 or both polarizers may be omitted to permit collection of light that is substantially randomly polarized.

검출 서브시스템(123)은 검출 광학기에 통합될 수 있으며, 검출 광학기는 렌즈들, 미러들, 위상 플레이트들 및 웨이브프론트 코딩 장치들, 및/또는 검출기(115) 상에 이미지를 형성하는 다른 광학 부재들을 포함한다. 검출 광학기(113)는 추후 검출기(115) 상에 전체 이미지의 부분들을 중계하는 스캐닝 메커니즘(미도시)을 포함할 수도 있다. 모든 경우에서, 검출 서브시스템(123)은 광이 피부의 표면을 관통하고 피부를 벗어나기 전에 피부 및/또는 하부 조직 내에서 광학적 산란을 거치는 것을 감지하도록 구성된다.The detection subsystem 123 may be integrated into the detection optics and may include lenses, mirrors, phase plates and wavefront coding devices, and / or other optical elements that form an image on the detector 115 . The detection optics 113 may further comprise a scanning mechanism (not shown) for relaying portions of the entire image on the detector 115. In all cases, the detection subsystem 123 is configured to sense light passing through the surface of the skin and undergoing optical scattering in the skin and / or underlying tissue before leaving the skin.

백색광이 사용되는 실시예들에서, 검출기(115)는 베이어 컬러 필터 어레이를 포함할 수 있으며, 여기서 원색 세트에 해당하는 필터 부재들이 베이어 패턴에 배열된다. 이러한 패턴의 예는 적색(204), 녹색(212) 및 청색(208) 컬러 필터 부재들을 이용하는 장치에 대해 2a에 도시된다. 소정의 경우, 검출기 서브시스템(123)은 검출되는 적외선 광의 양을 감소시키도록 배치된 적외선 필터(114)를 부가적으로 포함할 수 있다. 도 2B에 도시된 전형적인 베이어 필터 어레이에 대한 컬러 응답 곡선에서 볼 수 있듯이, 필터 부재들의 적색(224), 녹색(232), 및 청색(228) 전송 특성들의 스펙트럼 범위들에서 통상적으로 일부는 중첩된다. 특히 녹색(232) 및 청색(228) 전송 특성들에 대한 곡선들에서 증명되듯, 필터 어레이는 적외선 광의 전송을 허용할 수 있다. 이는 검출기 서브시스템의 일부로서 자외선 필터(114)의 포함으로 방지된다. 다른 실시예들에서, 적외선 필터(114)가 생략되고 적외선 광을 방출하는 하나 이상의 광원들(103)이 통합될 수 있다. 이런 방식으로, 모든 컬러 필터 부재들(204,208,212)은 실질적으로 광 통과를 허용하여, 전체 검출기(115)에 대한 적외선 이미지가 생성된다.In embodiments in which white light is used, the detector 115 may comprise a Bayer color filter array, wherein the filter elements corresponding to the primary color set are arranged in a Bayer pattern. An example of such a pattern is shown at 2a for an apparatus using red (204), green (212), and blue (208) color filter members. In some cases, the detector subsystem 123 may additionally include an infrared filter 114 arranged to reduce the amount of infrared light detected. As can be seen in the color response curve for a typical Bayer filter array shown in FIG. 2B, some of the spectral ranges of the red 224, green 232, and blue 228 transmission characteristics of the filter elements are typically superimposed . As evidenced by the curves for the green (232) and blue (228) transmission characteristics in particular, the filter array may allow transmission of infrared light. This is prevented by the inclusion of ultraviolet filter 114 as part of the detector subsystem. In other embodiments, the infrared filter 114 may be omitted and one or more light sources 103 emitting infrared light may be integrated. In this way, all of the color filter members 204,208, 212 allow substantially light passage, resulting in an infrared image for the entire detector 115. [

비접촉형 생체인식 센서의 또 다른 실시예는 도 3의 정면도에 개략적으로 도시된다. 본 예에서, 생체인식 센서(301)는 조명 서브시스템(323) 및 검출 서브시스템(325)을 포함한다. 도 1과 관련하여 도시된 실시예와 유사하게, 일부 실시예들에서는 다중 조명 서브시스템들(323)이 제공될 수 있으며, 도 3은 2개의 조명 서브시스템들(323)을 가지는 특정 실시예를 나타낸다. 조명 서브시스템(323)에 의해 포함되는 백색 광원(303)은 앞서 개시된 광대역 또는 협대역 소스들의 조합을 포함하는 임의의 백색 광원일 수 있다. 백색 광원(303)으로부터의 광은 피부 지점(119)을 통과하기 전에 조명 광학기(305) 및 선형 편광기(307)를 통과한다. 광의 일부는 이미징 광학기들(315, 319), 선형 편광기(325) 및 분산형 광학 부재(313)를 포함하는 검출 서브시스템(325) 속으로 피부 지점(119)로부터 직접 확산된다. 분산형 광학 부재(313)는 투과형 또는 반사형 프리즘, 또는 광의 파장의 함수로서 광 길이의 편향을 야기시키는 업계에 공지된 다른 임의의 광학 부품일 수 있는 1차원 또는 2차원 격자를 포함할 수 있다. 도시된 실시예에서, 제 1 이미징 광학기(319)는 선형 편광기(311) 및 분산형 부재(313)를 통한 전송을 위해 피부 지점(119)으로부터 반사되는 광을 조준하는 역할을 한다. 광의 스펙트럼 성분들은 분산형 부재(313)에 의해 각지게(angularly) 분리되며 제 2 이미징 광학기(315)에 의해 검출기 상에 개별적으로 포커싱된다. 도 1과 관련하여 언급된 것처럼, 편광기들(307, 311)의 광학축이 서로 실질적으로 직교하도록 배향될 때, 조명 및 검출 서브시스템들(323, 325)에 의해 포함되는 편광기들(307, 311) 각각은 검출기(317)에서 직접 반사된 광의 검출을 감소시키는 역할을 한다. 편광기들(307, 311)은 검출기(317)에서 직접 반사된 광의 검출이 증가되도록 이들의 광학 축이 실질적으로 평행하도록 배열될 될 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나의 편광기(307 또는 311), 또는 편광기들 둘 다가 생략될 수 있다.Another embodiment of a non-contact biometric sensor is schematically illustrated in the front view of FIG. In this example, the biometric sensor 301 includes an illumination subsystem 323 and a detection subsystem 325. Similar to the embodiment shown in connection with FIG. 1, multiple illumination subsystems 323 may be provided in some embodiments, and FIG. 3 illustrates a specific embodiment having two illumination subsystems 323 . The white light source 303 included by the illumination subsystem 323 may be any white light source including a combination of the broadband or narrowband sources disclosed above. The light from the white light source 303 passes through the illumination optics 305 and the linear polarizer 307 before passing through the skin point 119. A portion of the light is diffused directly from the skin point 119 into the detection subsystem 325 including the imaging optics 315,319, the linear polarizer 325 and the dispersive optical member 313. [ The dispersive optical element 313 may include a one-dimensional or two-dimensional grating, which may be a transmissive or reflective prism, or any other optical component known in the art that causes a deflection of light length as a function of wavelength of light . In the illustrated embodiment, the first imaging optic 319 serves to aim the light reflected from the skin point 119 for transmission through the linear polarizer 311 and the dispersive member 313. The spectral components of the light are angularly separated by the dispersive member 313 and are individually focused on the detector by the second imaging optics 315. [ As mentioned with respect to FIG. 1, when the optical axes of the polarizers 307, 311 are oriented so as to be substantially orthogonal to each other, the polarizers 307, 311 included by the illumination and detection subsystems 323, 325 Each serve to reduce the detection of light directly reflected at the detector 317. [ Polarizers 307 and 311 may be arranged such that their optical axes are substantially parallel so that the detection of light reflected directly at detector 317 is increased. In some embodiments, one polarizer 307 or 311, or both polarizers, may be omitted.

따라서, 검출기에서 반사된 광으로부터 생성된 이미지는 CTIS(computer tomographic imaging spectrometer) 방식으로 "코드화된(coded)" 이미지이다. 스펙트럼 및 공간 정보는 형성되는 이미지에 동시에 표시된다. 개별 스펙트럼 패턴들은 코드화된 이미지의 수학적(mathematical) 반전 또는 "재구성(reconstruction)"에 의해 얻어질 수 있다.Thus, the image generated from the light reflected from the detector is a " coded "image in computer tomographic imaging spectrometer (CTIS) fashion. Spectrum and spatial information are simultaneously displayed on the images being formed. Individual spectral patterns can be obtained by mathematical inversion or "reconstruction" of the coded image.

도 1의 무접촉 센서의 설명은 스캐너 메커니즘이 조명 광을 스캔하도록 제공될 수 있다는 것을 주목했다. 이는 조명 영역 및 피부 지점의 상대적 이동이 제공되는 보다 일반적인 분류의 실시예들에 대한 예이다. 이러한 실시예들에서, 이미지는 상대적 이동 동안 수집되는 개별 이미지 부분들을 축적함으로써 구성될 수 있다. 또한, 이러한 상대적 이동은 사용자가 피부 지점을 이동시키도록 명령되는 스와이프(swipe) 구성의 센서를 구성하는 실시예들에서 달성될 수 있다. 스와이프 센서의 일례는 도 4의 개략도 상부에 도시된다. 이 도면에서, 조명 영역 및 센서(401)의 검출 영역(405)은 실질적으로 동일 직선이다. 스와이프 센서(401)의 일부 실시예들에서, 하나 이상의 조명 영역이 제공될 수 있다. 예를 들어, 검출 영역(405)의 한쪽 측면에 배열되는 다수의 조명 영역들이 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 조명 영역(403)은 검출 영역을 부분적으로 또는 완전히 덮을 수 있다. 이미지 데이터는 도 4에 화살표로 표시된 것처럼, 광학적 활성 영역을 통해 손가락 또는 다른 신체 부위를 이동시킴으로써 센서에 의해 수집된다. 스와이프 센서는 앞서 설명된 임의의 무접촉 센서 구성들로 구현될 수 있으나, 일부 구현들에 있어서, 예를 들어 하기 개시되는 접촉 구성이 이용될 수 있다. 피부 지점의 개별 부분들로부터 순차적으로 수신되는 광은 생체인식 분야들에 차후 사용되는 이미지를 축적하는데 이용된다.It is noted that the description of the contactless sensor of Figure 1 may be provided so that the scanner mechanism may scan the illumination light. This is an example of a more general classification of embodiments in which the relative movement of the illumination area and the skin point is provided. In these embodiments, the image may be constructed by accumulating individual image portions collected during relative movement. This relative movement can also be achieved in embodiments that constitute a sensor of a swipe configuration, which is commanded by the user to move the skin point. An example of a swipe sensor is shown at the top of the schematic of FIG. In this figure, the illumination area and the detection area 405 of the sensor 401 are substantially the same straight line. In some embodiments of the swipe sensor 401, one or more illumination regions may be provided. For example, there may be a plurality of illumination regions arranged on one side of the detection region 405. In some embodiments, the illumination region 403 may partially or completely cover the detection region. The image data is collected by the sensor by moving a finger or other body part through the optically active area, as indicated by the arrow in Fig. The swipe sensor may be implemented with any of the contactless sensor configurations described above, but in some implementations, for example, the contact configurations described below may be used. The light sequentially received from the individual portions of the skin point is used to accumulate images that are subsequently used in biometrics fields.

앞서 개시된 실시예들은 하기 개시되는 것처럼 생체인식 분야들에 사용될 수 있는 신체의 공간-스펙트럼 데이터를 생성한다. 본 발명은 신체의 공간-스펙트럼 데이터의 저장 또는 분석하는 임의의 특정한 방식으로 제한되지 않는다. 도시를 위해, 도 5에 데이터큐브 형태로 도시된다. 데이터큐브(501)는 스펙트럼 치수에 따라 다수의 평면들(503,505,507,509,511)로 분해되어 도시되며, 다수의 평면들 각각은 광 스펙트럼의 상이한 부분에 해당하며 공간 정보를 포함한다. 소정의 경우, 신체의 공간-스펙트럼 데이터는 공간 및 스펙트럼 정보를 벗어난 추가 형태의 정보를 포함할 수 있다. 이를 테면, 상이한 조명 구조들, 상이한 편광들 및 이와 유사 것에 의해 한정되는 상이한 조명 조건들이 추가의 치수 정보를 제공할 수 있다. 보다 광범위하게, 동시에 수집되든 또는 순차적으로 수집되든지, 다수의 광학 조건들하에서 수집된 데이터는 "멀티스펙트럼(multispectral)" 데이터로 간주된다. 멀티스펙트럼 데이터의 보다 명확한 설명은 공동계류중이며, 공동 양도된 "멀티스펙트럼 생체인식 센서들"이란 명칭의 미국 특허 출원 No. 11/379,945(2006년 4월 24일 출원)호에 개시되며, 이는 본 발명에서 참조된다. 따라서 공간-스펙트럼 데이터는 상이한 광학 조건들이 상이한 조명 파장들을 포함하는 소정 형태의 멀티스펙트럼 데이터의 서브세트로 간주될 수 있다.The embodiments described above produce spatial-spectral data of the body that can be used in biometrics fields as described below. The present invention is not limited in any particular way of storing or analyzing spatial-spectral data of the body. For illustration, in the form of a data cube in Fig. The data cube 501 is shown broken down into a plurality of planes 503, 505, 507, 509, and 511 according to the spectral dimension, and each of the plurality of planes corresponds to a different portion of the optical spectrum and includes spatial information. In some cases, the spatial-spectral data of the body may include additional types of information that are outside the spatial and spectral information. For example, different illumination conditions, defined by different illumination structures, different polarizations, and the like, may provide additional dimensional information. Data collected under a number of optical conditions, whether collected more extensively, concurrently or sequentially, is considered "multispectral" data. A more explicit description of multispectral data is co-pending and is described in commonly assigned U. S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > No. < / RTI > 11 / 379,945, filed April 24, 2006, which is incorporated herein by reference. Thus, the spatial-spectral data can be viewed as a subset of any form of multispectral data where the different optical conditions include different illumination wavelengths.

조명이 백색광하에서 이루어지는 실시예에서, 이미지들(503, 505, 507, 509, 511)은 예를 들어, 450nm, 500nm, 550nm, 600nm, 및 650nm에서 광을 이용하여 생성된 이미지들에 해당한다. 또 다른 예에서, 각각의 픽셀 위치에서 적색, 녹색 및 청색 스펙트럼 대역들의 광의 양에 해당하는 3개의 이미지가 제공될 수 있다. 각각의 이미지는 피부와 상호작용하는 특정 파장의 광의 광학적 효과를 나타낸다. 파장에 의해 변하는 피부 성분들 및 피부의 광학적 성질들로 인해, 멀티스펙트럼 이미지들(503, 505, 507, 509, 511) 각각은 일반적으로 서로 상이하다. 따라서 데이터큐브는 R(X_s, Y_s, X_I, Y_I, λ)로 표현되며 소스 포인트(X_s, Y_s)에서 조명될 때 각각의 이미지 포인트(X_I, Y_I)에서 보여지는 파장(λ)의 확산 반사된 광의 양을 나타낸다. 상이한 조명 구성들(플러드, 라인 등)은 적절한 소스 포인트 위치들에 대한 포인트 응답을 합산함으로써 요약될 수 있다. 종래의 비-TIR 지문 이미지 F(X_I, Y_I)는 주어진 파장(λ₀)에 대한 멀티스펙트럼 데이터큐브로서 대략 개시될 수 있고, 전체 소스 위치들에 대해 합산될 수 있다In an embodiment where the illumination is under white light, images 503, 505, 507, 509, 511 correspond to images generated using light at, for example, 450 nm, 500 nm, 550 nm, 600 nm, and 650 nm. In another example, three images corresponding to the amount of light in the red, green, and blue spectral bands at each pixel location may be provided. Each image represents the optical effect of light of a particular wavelength interacting with the skin. Due to the wavelength-dependent skin components and skin's optical properties, each of the multispectral images 503, 505, 507, 509, 511 is generally different from each other. Therefore, the data cube R is represented by _{_{(X s, Y s, X}} I, Y I, λ) is shown at the source point (X _{_s,} Y _s) of each image point (X _{_I,} Y _I) when illuminated from Represents the amount of diffuse reflected light of wavelength?. Different lighting configurations (flood, line, etc.) can be summarized by summing the point response for the appropriate source point locations. Conventional non -TIR fingerprint image F (X _{_I,} Y _I) can be approximately described as a multi-spectral data cube for a given wavelength (λ _0), may be summed for the entire source location

반대로, 스펙트럼 생체인식 데이터세트

는 주어진 파장(λ)에 대해 측정된 광 세기 대 조명과 검출 위치들 간의 차(

)와 관련된다.Conversely, the spectrum biometric data set

Is the difference between the light intensity measured for a given wavelength (lambda) versus the illumination and detection positions

).

따라서, 데이터큐브(R)는 종래의 지문 이미지들 및 스펙트럼 생체인식 데이터세트들 모두와 관련된다. 데이터큐브(R)는 다른 2개의 데이터 세트들중 하나의 슈퍼세트(superset)이며 상관성 및 2개의 개별적인 방식중 하나에서 손실될 수 있는 다른 정보를 포함한다.Thus, the data cube R is associated with both conventional fingerprint images and spectral biometric data sets. The data cube R is a superset of one of the other two data sets and includes correlation and other information that may be lost in one of two separate schemes.

피부 및/또는 하부 조직으로 통과되는 광은 일반적으로 상이한 파장들에서 피부 및/또는 하부 조직의 상이한 광학적 특성에 의해 영향을 받는다. 상이한 파장에서 상이하게 영향받는 피부 및/또는 하부 조직에서의 2개의 광학적 작용에는 산란 및 흡광도가 있다. 피부 조직에서의 광학적 산란은 일반적으로 평활하며 비교적 느린 가변 함수 파장이다. 반대로, 피부의 흡광도(absorbance)는 피부에 존재하는 소정의 성분들의 특정한 흡광도 특징들로 인해 일반적으로 강한 파장의 함수이다. 예를 들어, 혈액, 멜라닌, 물, 카로틴, 빌리루빈, 에탄올 및 글루코오스 모두는 백색 광원에 의해 포함될 수 있는 40nm 내지 2.5㎛의 스펙트럼 영역에서 상당한 흡광도 특성을 갖는다.The light passed to the skin and / or underlying tissue is generally affected by different optical properties of the skin and / or underlying tissue at different wavelengths. There are scattering and absorbance in the two optical effects in the skin and / or underlying tissue that are differently affected at different wavelengths. Optical scattering in skin tissue is generally smooth and relatively slow variable-function wavelength. Conversely, the absorbance of the skin is a function of generally strong wavelengths due to the specific absorbance characteristics of certain components present in the skin. For example, blood, melanin, water, carotene, bilirubin, ethanol, and glucose all have significant absorbance characteristics in the spectral range of 40 nm to 2.5 μm, which may be contained by a white light source.

광학적 흡광도 및 산란의 조합된 작용은 상이한 조명 파장들이 상이한 깊이로 피부를 관통하게 한다. 이는 효과적으로 상이한 스펙트럼 이미지들이 조명된 조직의 상이한 볼륨들에 해당하는 상이한 보완적 정보를 갖게 한다. 특히, 피부의 표면에 인접한 모세혈관층들은 혈액이 강하게 흡수되는 파장들에서 이미지화될 수 있는 명백한 공간적 특성들을 갖는다. 피부 및 하부 조직의 복잡한 파장-관련 특성으로 인해, 주어진 이미지 위치에 해당하는 스펙트럼 값들의 세트는 명백하고 명확한 스펙트럼 특성들을 갖는다. 이러한 스펙트럼 특성들은 픽셀-바이-픽셀 원리로 수집된 이미지를 분류하는데 이용될 수 있다. 이러한 판단(assessment)은 제한된(qualified) 이미지들의 세트로부터 통상적 조직 스펙트럼 품질들(qualities)을 생성함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 공간-스펙트럼 데이터는 N × 5 매트릭스로서 기록될 수 있으며, 여기서 N은 공기 주변 영역보다는 살아있는 조직으로부터의 데이터를 포함하고 있는 이미지 픽셀들의 수이다. 이러한 세트 매트릭스에서 수행되는 고유치 분석(eigenanalysis) 또는 다른 팩터 분석들은 이러한 조직 픽셀들의 대표적인 스펙트럼 특징들을 생성한다. 후자의 데이터 세트에서 픽셀들의 스펙트럼은 마할라노비스 거리 및 스펙트럼 반경들과 같은 계측을 이용하여 앞서 설정된 스펙트럼 특징들과 비교된다. 보다 적은 수의 이미지 픽셀들이 살아있는 조직과 불일치한 스펙트럼 품질들을 갖는 경우, 샘플은 가짜로 거절될 것이며, 샘플의 라이브니스 결정을 기초로 센서에서 위조방지 방법이 통합되는 메커니즘이 제공된다.The combined action of optical absorbance and scattering allows different illumination wavelengths to penetrate the skin at different depths. This effectively allows different spectral images to have different complementary information corresponding to different volumes of illuminated tissue. In particular, capillary blood vessels adjacent to the surface of the skin have obvious spatial properties that can be imaged at wavelengths where blood is strongly absorbed. Due to the complex wavelength-related characteristics of the skin and underlying tissue, the set of spectral values corresponding to a given image location has clear and distinct spectral characteristics. These spectral characteristics can be used to classify the images collected by the pixel-by-pixel principle. This assessment may be performed by generating normal tissue spectral qualities from a set of qualified images. For example, the spatial-spectral data shown in FIG. 5 may be recorded as an Nx5 matrix, where N is the number of image pixels containing data from living tissue than the air surrounding area. The eigenanalysis or other factor analysis performed in this set matrix produces representative spectral characteristics of these tissue pixels. The spectra of pixels in the latter data set are compared with previously set spectral features using measurements such as Mahalanobis distance and spectral radii. If a smaller number of image pixels have inconsistent spectral qualities with a living tissue, the sample will be rejected spuriously and a mechanism is provided whereby the anti-falsification method is incorporated in the sensor based on the sample's liveness determination.

대안적으로, 피부 조직 특성들은 단독으로 또는 샘플의 확실성을 결정하기 위해 사용되는 스펙트럼 특성들과 조합될 수 있다. 예를 들어, 각각의 스펙트럼 이미지는 다양한 공간 특성들의 크기가 기재될 수 있는 방식으로 분석될 수 있다. 이를 수행하는 방법들은 웨이브렛 변환, 퓨리에 변환, 코사인 변환, 그레이-레벨 동시발생 등을 포함한다. 임의의 이러한 변환으로부터 생성되는 계수들은 이들이 유추되는 이미지의 텍스쳐의 양상(aspect)을 기재한다. 따라서, 스펙트럼 이미지들의 세트로부터 유추되는 이러한 계수들의 세트는 멀티스펙트럼 데이터의 색채 텍스쳐 특성들의 묘사를 산출한다. 이러한 특성들은 위장 또는 라이브니스 결정과 같은 생체인식 결정을 수행하기 위한 공지된 샘플들의 유사한 특성들과 비교된다. 이러한 결정들을 수행하는 방법들은 일반적으로 상기 스펙트럼 특성들에 대해 개시된 방법들과 전반적으로 유사하다. 이러한 결정을 위해 이용가능한 분류 기술들은 선형 및 이차 판별 분석, 분류 나무, 신경망, 및 업계에 공지된 다른 방법들을 포함한다.Alternatively, skin tissue properties may be combined alone or with spectral characteristics used to determine the authenticity of the sample. For example, each spectral image can be analyzed in such a way that the magnitude of the various spatial characteristics can be described. Methods to do this include wavelet transform, Fourier transform, cosine transform, gray-level coincidence, and the like. The coefficients generated from any such transformations describe the aspect of the texture of the image in which they are derived. Thus, a set of such coefficients derived from a set of spectral images yields a representation of the color texture properties of the multispectral data. These characteristics are compared with similar characteristics of known samples for performing biometric determinations such as camouflage or liveness determinations. Methods of performing these determinations are generally similar to those disclosed for the spectral characteristics. Classification techniques available for such determinations include linear and quadratic discriminant analysis, sorted trees, neural networks, and other methods known in the art.

유사하게, 샘플이 손 또는 손가락의 손바닥면인 실시예에서, 이미지 픽셀들은 이들의 스펙트럼 특성들 또는 이들의 색채 텍스쳐 특성들을 기초로, "능선", "골", 또는 "기타(other)"로 분류될 수 있다. 이러한 분류는 선형 판별 분석, 이차 판별 분석, 주성분 분석, 신경망, 및 업계에 공지된 다른 것들과 같은 판별 분석 방법을 사용하여 수행될 수 있다. 능선 및 골 픽셀들은 통상 손바닥면 상에서 인접하기 때문에, 소정의 경우, 해당 이미지 픽셀 부근에 이웃하는 장소로부터의 데이터는 이미지 픽셀을 분류하는데 이용된다. 이런 방식으로, 통상의 지문 이미지는 추가의 프로세싱 및 생체인식 판단을 위해 발췌될 수 있다. "기타" 카테고리는 진짜 샘플에서 예상되는 것과 상이한 스펙트럼 품질들을 갖는 이미지 픽셀들을 나타낼 수 있다. "기타"로 분류된 이미지에서 픽셀들의 전체 수에 대한 임계치가 설정될 수 있다. 이러한 임계치를 초과하는 경우, 샘플은 가짜인 것으로 결정되어 적절한 표시가 이루어지고 액션이 취해질 수 있다.Similarly, in embodiments where the sample is the palm of a hand or finger, image pixels may be referred to as "ridgelines "," bones ", or "other ", based on their spectral characteristics or their color texture properties. Can be classified. This classification may be performed using discriminant analysis methods such as linear discriminant analysis, secondary discriminant analysis, principal component analysis, neural networks, and others known in the art. Since ridgelines and bony pixels are usually adjacent on the palm surface, in some cases, data from a location neighboring the image pixel neighborhood is used to classify the image pixels. In this way, a conventional fingerprint image can be extracted for further processing and biometric determination. The "other" category may represent image pixels having spectral qualities different from those expected in a real sample. A threshold for the total number of pixels in the image classified as "other" can be set. If this threshold is exceeded, the sample is determined to be fake and an appropriate indication can be made and an action taken.

유사한 방식으로, 손가락들의 손바닥 표면과 같은 영역들로부터 수집되는 멀티스펙트럼 데이터는 능선 단부, 분기점(bifurcate), 또는 이러한 토폴로지 변화를 겪는 다른 것들의 위치로서 한정되는 "특징점들(minutiae points)"의 위치들을 직접 추정하도록 분석될 수 있다. 예를 들어, 멀티스펙트럼 데이터세트의 색채 텍스쳐 품질들은 앞서 개시된 방식으로 결정된다. 이러한 품질들은 "능선 단부", "능선 분기점", 또는 앞서 개시된 방식의 "기타"로서 각각의 이미지 위치를 분류하는데 이용된다. 이런 방식으로, 특징 추출(minutiae feature extraction)은 이미지 정규화, 이미지 이치화(image binarization), 이미지 씨닝(thinning) 및 특징점 필터링 및 업계에 공지된 기술들과 같이 계산적인 노력이 요구되는 계산들을 수행하지 않고도 멀티스펙트럼 데이터로부터 직접 달성될 수 있다.In a similar manner, the multispectral data collected from areas such as the palm surface of the fingers is the location of "minutiae points" defined as ridge ends, bifurcates, or other locations subject to such topological changes Can be analyzed to directly estimate. For example, the color texture qualities of a multispectral data set are determined in the manner previously described. These qualities are used to classify each image location as "ridge end "," ridge bifurcation ", or "other" In this way, minutiae feature extraction can be performed without performing computations that require computational effort, such as image normalization, image binarization, image thinning and feature point filtering, and techniques known in the art Can be achieved directly from the multispectral data.

개체(identity)의 생체인식 결정들은 전신의 공간-스펙트럼 데이터 또는 이들중 특정 부분들을 사용하여 이루어질 수 있다. 예를 들어, 적절한 공간 필터들이 통상적으로 조직의 보다 깊은 스펙트럼 활성 구조를 나타내는 낮은 공간 주파수 정보와 분리되어 적용될 수 있다. 지문 데이터는 앞서 개시된 유사한 공간 주파수 분리 및/또는 픽셀-분류 방법들을 이용하여 추출될 수 있다. 스펙트럼 정보는 앞서 개시된 방식으로 이미지의 활성 부분으로부터 분리될 수 있다. 이러한 신체의 세가지 부분의 공간-스펙트럼 데이터가 처리되고 매칭도(degree of match)를 결정하기 위해 업계에 공지된 방법들을 이용하여 해당 등록 데이터와 비교된다. 이러한 특성들의 매칭 강도를 기초로, 등록 데이터와 샘플의 매칭에 대한 결정이 이루어질 수 있다. 수행될 수 있는 소정 형태의 공간-스펙트럼 분석에 대한 추가 사항들은 로버트 케이. 로위 등에 의해 2004년 4월 5일자로 "멀티스펙트럼 생체인식 센서"란 명칭으로 출원된 미국 특허 출원 No. 10/818,698호에 개시되며, 이는 본 발명에서 참조된다.Biometric determinations of identity can be made using whole-body spatial-spectral data or specific portions of them. For example, suitable spatial filters can be applied separately from low spatial frequency information, typically representing a deeper spectral active structure of tissue. The fingerprint data may be extracted using similar spatial frequency separation and / or pixel-classification methods disclosed above. The spectral information can be separated from the active portion of the image in the manner previously described. The spatial-spectral data of these three parts of the body is processed and compared with the corresponding registration data using methods known in the art to determine the degree of match. Based on the matching strength of these properties, a determination can be made about matching the registration data with the sample. Additional considerations for some form of space-spectrum analysis that can be performed are found in Robert K. < RTI ID = 0.0 > U.S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > No. &Lt; / RTI > filed on April 5,2004 entitled "Multispectral Biometric Sensor" 10 / 818,698, which is incorporated herein by reference.

앞서 주목한 바와 같이, 피부 및 하부 조직에 존재할 수 있는 소정의 물질은 구별되는 흡광도 특성들을 갖는다. 예를 들면, 에탄올은 약 2.26㎛, 2.30㎛ 및 2.35㎛에서 특성 흡광도 피크를 가지며 2.23㎛, 2.28㎛, 2.32㎛, 및 2.38 ㎛에서 스펙트럼 쓰로우(trough)을 갖는다. 일부 실시예들에서, 비침입성 광학적 측정은 2.1-2.5㎛ 범위, 특히 2.2-2.4㎛ 범위의 파장들에서 수행된다. 피크 파장들중 적어도 하나 및 쓰로우 파장들중 하나를 포함하는 실시예에서, 형성되는 스펙트럼 데이터는 조직에서 알콜 농도 추정 및 테스트되는 사람의 생체인식 서명을 제공하기 위해 부분 최소 제곱, 주성분 회귀분석, 및 업계에 공지된 다른 것들과 같은 다변량 기술들(multivariate techniques)을 사용하여 분석된다. 혈액-알콜 레벨에 대한 상관성은 이렇나 파장들의 서브세트에 대해 결정되는 값으로 구성되지만, 적어도 3개의 스펙트럼 피크 값에서 테스트되는 것이 바람직하며, 보다 정확한 결과들은 7개의 스펙트럼 피크 및 쓰로우 값들이 측정될 때 얻어진다.As noted above, certain materials that may be present in the skin and underlying tissues have distinct absorbance characteristics. For example, ethanol has characteristic absorption peaks at about 2.26 탆, 2.30 탆 and 2.35 탆, and has spectral troughs at 2.23 탆, 2.28 탆, 2.32 탆, and 2.38 탆. In some embodiments, the non-intrusive optical measurement is performed at wavelengths in the range of 2.1-2.5 mu m, particularly 2.2-2.4 mu m. In embodiments including at least one of the peak wavelengths and the throw wavelengths, the spectral data to be formed may include at least one of partial least squares, principal component regression analysis, &Lt; / RTI > and others known in the art. Although the correlation to blood-alcohol levels consists of values determined for a subset of these wavelengths, it is desirable to test at least three spectral peak values, and more accurate results are obtained when seven spectral peaks and threshold values are measured .

또 다른 실시예들에서, 비침입성 광학적 측정은 1.5-1.9㎛ 범위, 특히 1.6-1.8㎛ 범위의 파장에서 수행된다. 특정 실시예들에서, 광학적 측정은 약 1.67㎛, 1.69㎛, 1.71㎛, 1.73㎛, 1.74㎛ 1.76㎛ 및 1.78㎛의 하나 이상의 파장들에서 수행된다. 알콜의 존재는 1.67㎛, 1.71㎛, 1.74㎛, 및 1.78 ㎛에서 스펙트럼 쓰로우들 및 1.69㎛, 1.73㎛, 및 1.76 ㎛에서 스펙트럼 피크들에 의해 이들 파장들에서 특성화된다. 2.1-2.5㎛ 파장 범위와 유사하게, 알콜의 농도는 하나 이상의 스펙트럼 피크 및 쓰로우 값들의 상대적 세기(relative strengths)에 의해 특성화된다. 또한, 혈액-알콜 레벨에 대한 상관성은 1.5-1.9㎛ 범위에서 이러한 파장들의 서브세트에 대해 결정된 값들로 이루어질 수 있지만, 적어도 3개의 스펙트럼 피크 값들에서 테스트되는 것이 바람직하며, 보다 정확한 결과들은 7개의 스펙트럼 피크 및 쓰로우 값들이 측정될 때 얻어진다.In still other embodiments, the non-intrusive optical measurement is performed at a wavelength in the range of 1.5-1.9 [mu] m, particularly 1.6-1.8 [mu] m. In certain embodiments, the optical measurement is performed at one or more wavelengths of about 1.67 m, 1.69 m, 1.71 m, 1.73 m, 1.74 m 1.76 m and 1.78 m. The presence of alcohol is characterized at these wavelengths by spectral peaks at 1.67, 1.71, 1.74, and 1.78, and spectral drops at 1.69, 1.73, and 1.76. Similar to the 2.1-2.5 mu m wavelength range, the concentration of alcohol is characterized by the relative strengths of one or more spectral peaks and threshold values. In addition, although the correlation to blood-alcohol levels may consist of values determined for a subset of these wavelengths in the range of 1.5-1.9 [mu] m, it is desirable to test at least three spectral peak values, Peak and throw values are obtained when measured.

소형 스펙트럼 알콜-모니터링 장치가 소정의 실시예들에서 다양한 시스템들 및 애플리케이션들에 내장될 수 있다. 스펙트럼 알콜-모니터링 장치는 법률-강화 요원에게 제공될 수 있는 전용 시스템으로 구성되거나, 또는 개체의 개인적 사용을 위한 전자시계(electronic fob), 손목시계, 셀룰러 폰, PDA 또는 임의의 다른 전자장치와 같은 전자 장치의 일부로서 통합될 수 있다. 이러한 장치들은 개체의 혈액-알콜 레벨이 한정된 제한치 내에 있는지 여부를 개체에 표시하기 위한 메커니즘을 포함할 수 있다. 이를 테면, 장치는 적색 및 녹색 LED들을 포함할 수 있고, 장치에서 전자장치는 개체의 혈액-알콜 레벨이 한정된 제한치 이내에 있으면 녹색 LED를 발광하고 만약 그렇지 않다면 적색 LED를 발광한다. 일 실시예에서, 알콜-모니터링 장치는 자동차(motor vehicle)에 포함될 수 있고, 통상적으로는 개체가 장치 상에 손가락 끝과 같은 조직을 쉽게 배치시킬 수 있도록 위치설정된다. 소정의 경우, 장치는 구동을 위한 허용성을 나타내는 정보 가이드로서만 기능할 수 있는 반면, 소정의 경우 자동차의 점화는 개체가 규정된 레벨 이하의 혈액-알콜 레벨을 갖는지의 결정에 긍정적으로 관련될 수 있다.
A small spectrum alcohol-monitoring device may be embedded in a variety of systems and applications in certain embodiments. The spectral alcohol-monitoring device may be comprised of a dedicated system that may be provided to a law enforcement agent or may be an electronic fob for personal use of an object, such as a wristwatch, cellular phone, PDA or any other electronic device May be integrated as part of an electronic device. Such devices may include a mechanism for indicating to a subject whether the blood-alcohol level of the subject is within a defined limit. For example, the device may include red and green LEDs, where the electronic device emits a green LED if the blood-alcohol level of the subject is within a defined limit, and otherwise emits a red LED. In one embodiment, the alcohol-monitoring device may be included in a motor vehicle, and is typically positioned such that the subject can easily place a tissue such as a fingertip on the device. In some cases, the device may only function as an informational guide indicating tolerance for driving, while in some cases ignition of the vehicle is positively related to the determination of whether the individual has a blood-alcohol level below a prescribed level .

3. 접촉형 생체인식 센서들3. Contact Biometric Sensors

생체인식 센서들은 도 1 및 도 3에 되된 것과 유사한 형태로 구성될 수 있으나, 피부 지점은 플래튼과 접촉하게 위치된다. 이러한 설계들은 플래튼과 광의 상호접속으로부터 야기되는 소정의 추가적 특성들을 가지며, 공간-스펙트럼 데이터 수지의 일부로서 추가의 정보가 통합되게 허용한다.The biometric sensors may be configured in a similar fashion to that shown in Figures 1 and 3, but the skin point is positioned in contact with the platen. These designs have certain additional properties resulting from the interconnection of the platen and the light and allow additional information to be integrated as part of the spatial-spectral data budget.

일 실시예가 도 6에 도시되며, 도 6은 접촉형 생체인식 센서(601)의 정면을 나타낸다. 도 1에 도시된 센서처럼, 접촉형 센서(601)는 하나 이상의 조명 서브시스템들(621) 및 검출 서브시스템(623)을 포함한다. 조명 서브시스템들(621) 각각은 하나 이상의 백색 광원들(603) 및 원하는 형태로 광원들(603)에 의해 제공되는 광을 형상화시키는 조명 광학기를 포함한다. 비접촉형 장치처럼, 조명 광학기는 광학 부재들의 임의의 조합을 포함하며 때로는 경우 스캐너 메커니즘을 포함할 수 있다. 소정의 경우, 조명 광은 조명 광이 통과하는 편광기(607)를 배치시킴으로써 편광된 광을 제공한다. 광대역 및 협대역 소스들을 포함하는 백색 광원들(603)의 예들은 앞서 개시되었으며, 광원들(603)은 상이한 실시예들에서 상이한 형상들을 갖는 소스들을 제공하도록 구성될 수 있다.One embodiment is shown in Fig. 6, and Fig. 6 shows a front view of the contact type biometric sensor 601. Fig. Like the sensor shown in FIG. 1, the contact-type sensor 601 includes one or more illumination subsystems 621 and a detection subsystem 623. Each of the illumination subsystems 621 includes one or more white light sources 603 and an illumination optics that shapes the light provided by the light sources 603 in the desired form. Like a non-contact device, the illumination optics includes any combination of optical elements, and sometimes can include a scanner mechanism. In some cases, the illumination light provides polarized light by disposing a polarizer 607 through which the illumination light passes. Examples of white light sources 603 including broadband and narrowband sources have been disclosed above and light sources 603 can be configured to provide sources with different shapes in different embodiments.

조명 광은 조명 광학기(621)에 의해 지향되어 플래튼(617)을 통과하며 피부 지점(119)을 조명한다. 센서 레이아웃(601) 및 부품들은 조명 광학기(621)의 직접 반사가 최소화되도록 바람직하게 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 직접 반사들은 직접 반사되 광 검출량이 최소화되도록 조명 서브시스템(621)과 검출 서브시스템(623)을 상대적으로 배향시킴으로써 감소된다. 이를 테면, 조명 서브시스템(621)과 검출 서브시스템(623)의 광학 축들은 플래튼(617) 상에 배치되는 미러가 플래튼(617) 상에 위치된 미러가 상당량의 조명 광이 검출 서브시스템(623)으로 지향되지 않는 각도로 배치될 수 있다. 또한, 조명 및 검출 서브시스템들(621, 623)의 광학 축들은 두 개의 서브시스템들의 허용 각(angular acceptance)이 시스템(601)의 임계각 미만이 되도록 플래튼(617)을 기준으로 각지게 배열될 수 있고; 이러한 구성은 플래튼(617)과 피부 지점(119) 간의 전반사(total internal reflectance)로 인한 상당한 작용들(appreciable effects)을 방지한다.The illumination light is directed by the illumination optics 621 and passes through the platen 617 and illuminates the skin point 119. The sensor layout 601 and components can be preferably selected such that direct reflection of the illumination optics 621 is minimized. In one embodiment, these direct reflections are reduced by relatively directing the illumination subsystem 621 and the detection subsystem 623 such that the amount of direct reflected light detection is minimized. For example, the optical axes of the illumination subsystem 621 and the detection subsystem 623 may be configured such that the mirror placed on the platen 617 is positioned on the platen 617, (Not shown). The optical axes of the illumination and detection subsystems 621 and 623 are also angled relative to the platen 617 such that the angular acceptance of the two subsystems is less than the critical angle of the system 601 Can be; This arrangement prevents appreciable effects due to total internal reflectance between the platen 617 and the skin point 119.

플래튼(617)의 존재는 편광기들의 사용에 의해 직접 반사된 광을 감소시키는 능력에 악영향을 미치게 방해하지 않는다. 검출 서브시스템(623)은 조명 서브시스템(621)과 실질적으로 직교하는 또는 평행한 광학 축을 가지는 편광기(611)를 포함할 수 있다. 플래튼(617)과 피부 지점(119) 간의 인터페이스에서 표면 반사는 편광기들(611, 607)이 서로 실질적으로 직교하게 배향되는 경우 감소되며, 이는 검출기(615)에 의해 감지되기 이전에 편광 상태를 변화시키기 위해 샘플로부터의 광은 충분히 다수의 산란 이벤트들을 거쳐야하기 때문이다. 검출 서브시스템(623)에는 검출기(615) 상의 플래튼 표면(617) 부근의 영역의 이미지를 형성하는 검출 광학기가 부가적으로 통합될 수 있다. 일 실시예에서, 검출 광학기(613)는 차례로 검출기(615) 상의 플랜튼 영역의 부분들을 중계하는 스캐닝 메커니즘(미도시)를 포함한다. 적외선 필터(614)는 특히 검출기(615)가 적외선 광에 민감한 실시예들에서, 이를 테면 베이어 필터 어레이가 사용될 때 검출되는 적외선 광의 양을 감소시키는데 이용될 수 있다. 반대로, 앞서 개시된 것처럼, 적외선 필터(614)는 일부 실시예들에서 생략될 수 있으며 적외선 방출을 하는 추가의 광원(603)이 일부 실시예들에서 포함될 수 있다.The presence of the platen 617 does not prevent adverse effects on the ability to reduce light directly reflected by the use of polarizers. The detection subsystem 623 may include a polarizer 611 having an optical axis that is substantially orthogonal to or parallel to the illumination subsystem 621. At the interface between the platen 617 and the skin point 119, the surface reflection is reduced when the polarizers 611, 607 are oriented substantially orthogonal to each other, which causes a polarization state before being detected by the detector 615 Because the light from the sample must undergo enough scattering events to change. Detection subsystem 623 may additionally incorporate detection optics that form an image of the area near the platen surface 617 on detector 615. In one embodiment, the detection optics 613 includes a scanning mechanism (not shown) that in turn relays portions of the planter area on the detector 615. Infrared filter 614 may be used in embodiments in which detector 615 is particularly sensitive to infrared light, such as in reducing the amount of infrared light detected when a Bayer filter array is used. Conversely, as described above, the infrared filter 614 may be omitted in some embodiments, and an additional light source 603, which emits infrared radiation, may be included in some embodiments.

앞서 개시된 다른 장치들에서, 검출 서브시스템(623)은 피부 표면을 관통하며 일반적으로 피부 및/또는 하부 조직 내에서 광학적 산란을 거치는 광을 감지하도록 구성된다. 편광기들은 표면 특징들을 생성 또는 강조하는데 이용될 수 있다. 이를 테면, 조명 광이 플래튼(617)과 평행한 방향에서("P") 편광되고 검출 서브시스템(623)이 수직 배향("S")으로 편광기(611)에 통합될 경우, 반사된 광은 편광기 쌍의 소광비(extinction ratio) 만큼 차단된다. 그러나, 융기 포인트에서 피부 지점으로 교차되는 광은 광학적으로 산란되어, 피부는 그 자신의 특징적인 편광 특성을 갖지만, 업계에 공지된 것처럼) 편광을 효과적으로 무작위화시킨다. 이는 흡수된 및 재-방출된 광의 일부, 즉 50% 정도가 S-편광 이미징 시스템에 의해 관찰되게 한다.In other previously disclosed devices, the detection subsystem 623 is configured to sense light passing through the skin surface and undergoing optical scattering, generally within the skin and / or underlying tissue. Polarizers can be used to create or emphasize surface features. For example, when the illumination light is polarized ("P") in a direction parallel to the platen 617 and the detection subsystem 623 is integrated in the polarizer 611 in a vertical orientation ("S"), Is blocked by the extinction ratio of the pair of polarizers. However, the light crossing from the ridge point to the skin point is optically scattered, so that the skin has its own characteristic polarization characteristics, but it effectively randomizes the polarization as is well known in the art. This causes some of the absorbed and re-emitted light, i.e., about 50%, to be observed by the S-polarized imaging system.

본 발명의 실시예들중 하나의 측면도는 도 7A에 제공되는 개략도로 제공된다. 명료성을 위해, 이 도면에는 검출 서브시스템이 도시되지 않았지만, 조명 서브시스템(621)은 명백히 도시된다. 본 실시예에서 조명 서브시스템(621)은 공간적으로 분포된 다수의 백색 광원들(703)을 포함한다. 도면에 도시된 것처럼, 조명 광학기(621)는 플러드 조명을 제공하도록 구성되나, 대안적 실시예들은 실린더형 광학기, 포커싱 광학기, 또는 업계에 공지된 다른 광학 부품들의 통합에 의해 라인, 포인트 또는 다른 패턴화된 조명을 제공하도록 배열될 수 있다. A side view of one of the embodiments of the present invention is provided in a schematic diagram provided in FIG. 7A. For clarity, the illumination subsystem 621 is clearly shown, although the detection subsystem is not shown in this figure. In this embodiment, the illumination subsystem 621 includes a plurality of spatially distributed white light sources 703. As shown in the figure, the illumination optics 621 is configured to provide flood illumination, but alternative embodiments may be implemented by integrating cylindrical optics, focusing optics, or other optical components known in the art, Or other patterned illumination.

도 7A의 백색 광원들(703)의 어레이는 도면에 도시된 것처럼 실제 평면일 필요는 없다. 예를 들어, 다른 실시예들에서 광섬유, 섬유 다발 또는 광섬유 페이스플레이트 또는 테이퍼들이 소정의 편리한 위치들에서의 광원들로부터 조명 평면으로 광을 운반할 수 있고, 광은 피부 지점(119) 상에서 재이미지화된다. 광원들은 LED들처럼 구동 전류들의 턴온 및 턴오프를 제어할 수 있다. 대안적으로, 백열등이 이용될 경우, 광의 스위칭은 어퍼쳐들(apertures), 미러들, 또는 다른 이러한 광학 부재들을 제어하기 위해 액정 변조기와 같은 소정 형태의 공간 광 변조기를 사용하여 또는 마이크로전자기계적-시스템("MEMS") 기술을 사용하여 달성될 수 있다. 이러한 구성들은 센서의 구조를 단순화시킨다. 일 실시예가 도 7B에 도시되며, 도 7B는 LED들과 같은 조명 광원들의 전기적 스캐닝 및 광섬유들의 사용을 나타낸다. 개별 섬유들(716a)은 이미징 표면과 조명 어레이(710)에 위치된 LED들 각각을 접속시키며, 다른 섬유들(716b)은 반사된 광을 다시 이미징 장치(712)로 중계하며, 이미징 장치(712)는 광다이오드 어레이, CMOMS 어레이 또는 CCD 어레이를 포함할 수 있다. 따라서, 섬유들(716a, 716b)의 세트는 광 중계에 이용되는 광섬유 다발(714)를 한정한다.The array of white light sources 703 of FIG. 7A need not be an actual plane as shown in the figure. For example, in other embodiments, optical fibers, fiber bundles or fiber optic faceplates or tapers can carry light from the light sources at certain convenient locations to the illumination plane, and light is reimaged do. The light sources can control the turn-on and turn-off of the drive currents as LEDs. Alternatively, when an incandescent lamp is used, the switching of light may be accomplished by using apertures, mirrors, or any other type of spatial light modulator, such as a liquid crystal modulator, ("MEMS") technology. These configurations simplify the structure of the sensor. One embodiment is shown in Figure 7B, and Figure 7B shows the use of optical scanning and optical fibers of illuminating light sources such as LEDs. Individual fibers 716a connect each of the LEDs located in the imaging surface and illumination array 710 and other fibers 716b relay the reflected light back to the imaging device 712 and the imaging device 712 ) May comprise a photodiode array, a CMOMS array, or a CCD array. Thus, the set of fibers 716a, 716b defines the optical fiber bundle 714 used for optical relays.

접촉형 생체인식 센서의 또 다른 실시예는 도 8의 정면도에 개략적으로 도시된다. 본 실시예에서, 생체인식 센서(801)는 하나 이상의 백색광 조명 서브시스템들(823) 및 검출 서브시스템(825)을 포함한다. 조명 서브시스템들(823)은 조명 광학기(805)를 통과하는 광을 제공하는 백색 광원(803) 및 피부 지점(119)이 배치되는 플래튼(817)으로 지향되는 편광기(807)를 포함한다. 광의 일부는 피부 지점(119)으로부터, 이미징 광학기들(815, 819), 교차 편광기(811) 및 분산형 광학 부재(813)를 포함하는 검출 서브시스템(825)으로 확산 반사된다. 제 1 이미징 광학기(819)는 교차 편광기(811) 및 분산형 부재(813)를 통한 전파를 위해 피부 지점(119)로부터 반사되는 광을 조준한다. 분리된 스펙트럼 성분들은 제 2 이미징 광학기(815)에 의해 검출기(187)상에 개별적으로 포커싱된다.Another embodiment of the contact biometric sensor is schematically illustrated in the front view of FIG. In this embodiment, the biometric sensor 801 includes one or more white light illumination subsystems 823 and a detection subsystem 825. The illumination subsystems 823 include a white light source 803 that provides light passing through the illumination optics 805 and a polarizer 807 that is directed to the platen 817 on which the skin points 119 are disposed . A portion of the light is diffused and reflected from the skin point 119 to a detection subsystem 825 that includes the imaging optics 815 and 819, the crossed polarizer 811 and the dispersed optical member 813. [ The first imaging optics 819 aim the light reflected from the skin point 119 for propagation through the cross polarizer 811 and the dispersive member 813. The separated spectral components are individually focused on the detector 187 by the second imaging optics 815. [

도 6-8에 도시된 접촉형 생체인식 센서들은 피부 지점과 조명 영역이 상대적으로 이동하는 구성으로 교정될 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 이러한 상대적 이동은 조명 광의 스캐닝을 위한 메커니즘으로 및/또는 피부 지점을 이동시킴으로써 구현될 수 있다. 일반적으로 접촉형-센서 실시예들에서 플래튼의 존재는 평면을 한정된 평면에 피부 지점의 표면을 제한함으로써 피부 지점의 이동을 용이하게 한다; 이동 자유도(freedom of motion)가 3차원으로 허용되는 실시예에서, 이미징 깊이를 벗어난 피부 지점의 이동으로 인해 추가의 문제점들이 발생될 수 있다. 스와이프 센서는 상기 도 4와 관련하여 개시된 형태의 접촉형 생체인식 센서들로 구현될 수 있으나, 플래튼은 한 방향으로 피부 지점의 이동을 방지한다. 일부 실시예들에서, 스와이프 센서는 고정 시스템일 수 있지만, 접촉형 구성은 롤러 시스템이, 피부 지점이 백색광을 투과시키는 롤러 구조 위에서 롤링되게 허용한다. 인코더(encoder)는 당업계에 공지된 바와 같이, 위치 정보를 기록하고 형성되는 일련의 이미지 슬라이스들로부터 전체 2차원 이미지의 스티칭을 보조한다. 피부 지점의 개별 부분들로부터 수신된 광은 이미지 축적에 이용된다.The contact biometric sensors shown in Figs. 6-8 can be calibrated to a configuration in which the skin point and the illumination area move relative to each other. As mentioned above, this relative movement can be realized by a mechanism for scanning the illumination light and / or by moving the skin point. The presence of the platen in contact-sensor embodiments in general facilitates movement of the skin point by restricting the surface of the skin point in a plane defined plane; In embodiments where the freedom of motion is allowed in three dimensions, additional problems may arise due to movement of the skin point beyond the imaging depth. The swipe sensor may be implemented with contact biometric sensors of the type described with respect to FIG. 4 above, but the platen prevents movement of the skin point in one direction. In some embodiments, the swipe sensor may be a fixation system, but the contact configuration allows the roller system to roll over the roller structure through which the skin spot penetrates the white light. The encoder records position information and assists stitching of the entire two-dimensional image from a series of image slices that are formed, as is known in the art. The light received from the individual portions of the skin point is used for image accumulation.

비접촉형 및 접촉형 생체인식 센서들에 대한 상기 설명들은 백색광이 사용되는 실시에들에 초점을 두었지만, 유사한 구조 장치들에서 광의 다른 스펙트럼 조합을 이용하는 다른 실시예들이 구성될 수 있다. 또한, 다른 실시예들은 멀티스펙트럼 조건들을 제공하기 위해 광학적 조건들에 추가의 변형을 포함할 수 있다. 이러한 멀티스펙트럼 애플리케이션들의 일부 설명은 2004년 4월 5일 로버트 케이. 로위 등에 의해 "멀티스펙트럼 생체인식 센서"란 명칭으로 출원된 공동 양도된 미국 특허 출원 No. 10/818,698; 2005년 7월 8일로버트 케이. 로위에 의해 " 라이브니스 센서"란 명칭으로 출원된 미국 특허 11/177,817; 2004년 6월 1일 로버트 케이. 로위 및 스페판 피. 코코란에 의해 "멀티스펙트럼 손가락 인식"이란 명칭으로 출원된 미국 가특허 출원 No. 60/576,364; 2004년 8월 11일 로버트 케이. 로위에 의해 "멀티스펙트럼 이미징 생체인식"이란 명칭으로 출원된 미국 가특허 출원 No. 60/600,867; 2005년 4월 25일 로버트 케이. 로위에 의해 "멀티스펙트럼 이미징 생체인식"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 No. 11/115,100; 2005년 4월 25일 "멀티스펙트럼 생체인식 이미징"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 출원 No. 11/115,101; 2005년 4월 25일자로 "멀티스펙트럼 라이브니스 결정"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 No. 11/115,075; 2005년 3월 4일 로버트 케이. 로위 등에 의해 "생체인식용 손가락의 멀티스펙트럼 이미징"이란 명칭으로 출원된 미국 가특허 출원 No. 60/659,024; 2005년 4월 27일 로버트 케이. 로위에 의해 "멀티스펙트럼 생체인식 센서"란 명칭으로 출원된 미국 가특허 출원 No. 60/675,776; 및 2006년 4월 24일 로버트 케이. 로위에 의해 "멀티스펙트럼 생체인식 센서"란 명칭으로 출원된 미국 특허 출원 No. 11/379,945에 개시된다. 상기 출원들 각각은 참조로 본 발명에 통합된다.Although the above descriptions of non-contact and contact biometric sensors have focused on implementations where white light is used, other embodiments that utilize different spectral combinations of light in similar structured devices may be constructed. Further, other embodiments may include additional modifications to the optical conditions to provide multispectral conditions. Some explanations of these multispectral applications are provided in the April 5, 2004 issue of Robert K. Commonly assigned U. S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > No. &Lt; / RTI > 10 / 818,698; July 8, 2005 Robert K. U. S. Patent No. 11 / 177,817, entitled "Live Nice Sensor" June 1, 2004 Robert K. Roe and spepan. A multi-spectral finger recognition by Kokoran, U.S. patent application no. 60 / 576,364; Robert K. August 11, 2004. U. S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > No. &Lt; / RTI > filed by Roe "Multispectral Imaging Biometrics" 60 / 600,867; April 25, 2005 Robert K. U.S. Pat. No. 5,202,504, entitled "Multispectral Imaging Biometrics" 11 / 115,100; Filed April 25, 2005, entitled " Multispectral Biometric Imaging " 11 / 115,101; U.S. Pat. No. 5,202,501, filed April 25, 2005, entitled "Multispectral Live Determination" 11 / 115,075; March 4, 2005 Robert K. Quot; Multispectral Imaging of Living Finger Fingers ", which is hereby incorporated by reference in its entirety. 60 / 659,024; April 27, 2005 Robert K. U.S. patent application Ser. No. 10 / 711,303, entitled "Multispectral Biometric Sensor" 60 / 675,776; And Robert K. on April 24, 2006. U. S. Patent Application No. < RTI ID = 0.0 > No. &Lt; / RTI > filed by Roe "Multispectral Biometric Sensor" 11 / 379,945. Each of the above applications is incorporated herein by reference.

상기 개시된 비접촉형 및 접촉형 생체인식 센서들은 소정 실시예들에서 백색 광 이미징을 이용한다. 백색광의 사용은 다중 컬러들로 이미지들이 동시에 수집되게 허용하며, 전체 데이터 수집 속도는 개별 상태가 개별적으로 수집되는 실시예에서 보다 빠르다. 이렇게 감소된 데이터-수집 속도는 데이터 수집 동안 피부 지점이 이동함에 따라 이동시 결과물(artifact)의 감소를 유도한다. 또한 전체 센서 크기는 감소되며 상이한 컬러들을 위한 개별 조명원들의 사용과 비교할 때 보다 적은 수의 광원들을 사용함으로써 낮은 비용으로 제공된다. 광원들의 대등적 동작(coordinated operation)을 지지하는데 이용되는 전자장치에서 해당 감소가 가능하다. 또한, 컬러 이미저들은 단색성 이미저들 보다 통상적으로 낮은 가격으로 현재 이용될 수 있다.The above-described non-contact and contact biometric sensors utilize white light imaging in certain embodiments. The use of white light allows images to be collected simultaneously in multiple colors, and the overall data collection rate is faster than in embodiments where individual states are collected separately. This reduced data-collection rate leads to a reduction in artifact as the skin moves during data collection. The overall sensor size is also reduced and provided at a lower cost by using fewer light sources when compared to the use of individual illumination sources for different colors. Corresponding reductions are possible in the electronics used to support the coordinated operation of the light sources. Also, color imagers can now be used at a lower cost than monochromatic imagers.

또한, 백색광 이미징의 사용은 센서가 원하는 해상도를 달성시 모든 픽셀들을 사용하도록 설계될 경우 데이터 볼륨의 감소를 허용한다. 이를 테면, 전형적인 설계 기준은 인치당 500 도트의 해상도를 갖는 1-인치 필드를 제공할 수 있다. 이는 500×500 픽셀들을 가지는 단색성 카메라로 달성될 수 있다. 또한, 각각의 컬러 평면이 개별적으로 추출될 경우 1000×1000 컬러 카메라로 달성될 수 있다. 동일한 해상도는 500×500 컬러 이미저를 이용하고 {R,G,B} 트리플렛(triplet)으로 변환시킨 다음 이미지의 단색성 부분을 추출함으로써 달성될 수 있다. 이는 컬러 이미저가 원색 트리플렛으로 변환되어 이미지의 단색성 부분을 추출하는데 이용되는 가장 일반적 과정의 특정예이다. 일반적으로 이러한 과정은 다른 추출 기술들보다 효과적으로 원하는 해상도를 달성할 수 있게 한다.
In addition, the use of white light imaging allows a reduction in data volume when the sensor is designed to use all the pixels in achieving the desired resolution. For example, a typical design criterion can provide a 1-inch field with a resolution of 500 dots per inch. This can be achieved with a monochromatic camera with 500 x 500 pixels. Also, a 1000 x 1000 color camera can be achieved if each color plane is extracted separately. The same resolution can be achieved by using a 500x500 color imager and converting it to a {R, G, B} triplet then extracting the monochromatic portion of the image. This is a specific example of the most common process used to convert a color imager to a primary color triplet to extract the monochromatic portion of the image. In general, this process can achieve the desired resolution more effectively than other extraction techniques.

4. 4. 텍스쳐texture 생체인식 센서( Biometric sensors ( TextureTexture BiometricBiometric SensorSensor ))

본 발명의 실시예들에서 제공되는 접촉형 생체인식 센서의 또 다른 형태로는 텍스쳐 생체인식 센서가 있다. "이미지 텍스쳐(image texture)"는 이미지의 색조 특성들의 공간적 분포에 대한 소정의 양상을 개시하는 임의의 다수의 계측(metrics)으로 간주되며, 일부는 앞서 개시되었다. 예를 들어, 이를 테면 손가락 패턴들 또는 우드 그레인(wood grain)에서 공통적으로 발견되는 일부 텍스쳐들은 플로우형(flowlike)이며 배향 및 가간섭성(coherence)과 같은 계측에 의해 개시될 수 있다. 공간적 규칙성(적어도 국부적으로)을 갖는 텍스쳐들에 대해, 퓨리에 변환 및 관련된 전력 스펙트럼의 소정의 특성들은 에너지 밀집도(energy compactness), 지배 주파수 및 배향 등과 같이 중요하다. 평균(mean), 분산(variance), 왜도(skew) 및 첨도(kurtosis)와 같은 소정의 통계적 모멘트들은 텍스쳐를 나타내는데 이용될 수 있다. 모멘트 불변이 이용될 수 있으며, 이는 스칼라, 회전, 및 다른 섭동들의 변화에 대해 불변인 다양한 모멘트들의 조합이다. 그레이-톤 공간 관련 계측들(Gray-tone spatial dependence matrices)이 생성되며 이미지 텍스쳐를 나타내도록 분석된다. 이미지 영역에 대한 엔트로피는 이미지 텍스쳐의 측정치로서 계산될 수 있다. 다양한 형태의 웨이브렛 변환이 이미지 텍스쳐의 양상들을 나타내기 위해 이용될 수 있다. 스티어블 피라미드(steerable pyramids), 가보 필터(gabor filters), 및 공간적으로 한정된 기본 기능들을 이용하는 다른 메커니즘들이 이미지 텍스쳐를 나타내기 위해 이용될 수 있다. 당업자들에게 공지된 텍스쳐에 대한 이러한 및 다른 방안들은 본 발명의 실시예들에서 개별적으로 또는 조합되어 사용될 수 있다.Another type of contact biometric sensor provided in embodiments of the present invention is a texture biometric sensor. An "image texture" is considered any number of metrics that disclose certain aspects of the spatial distribution of the hue characteristics of an image, some of which have been disclosed above. For example, some textures commonly found in finger patterns or wood grain are flow-like and can be initiated by measurements such as orientation and coherence. For textures with spatial regularity (at least locally), certain characteristics of the Fourier transform and associated power spectrum are important, such as energy compactness, dominant frequency and orientation, and so on. Certain statistical moments such as mean, variance, skew and kurtosis can be used to represent the texture. Moment invariants can be used, which is a combination of various moments that are invariant to changes in scalar, rotation, and other perturbations. Gray-tone spatial dependence matrices are generated and analyzed to represent the image texture. The entropy for the image area can be calculated as a measure of the image texture. Various types of wavelet transforms can be used to represent aspects of an image texture. Steerable pyramids, gabor filters, and other mechanisms that utilize spatially defined basic functions can be used to represent the image texture. These and other approaches to textures known to those skilled in the art can be used individually or in combination in embodiments of the present invention.

이미지 텍스쳐는 생체인식 기능을 수행하도록 본 발명의 실시예들에서 이용될 수 있는 이미지에 대한 픽셀 세기의 변화에 의해 표시될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 텍스쳐 분석이 멀티스펙트럼 데이터 세트로부터 추출된 상이한 스펙트럼 이미지들에 대해 수행될 때, 추가의 정보가 추출될 수 있어, 피부 지점의 색채 텍스쳐 표시가 생성된다. 바람직하게 이러한 실시예들은 피부 지점의 이미지의 일부를 포착함으로써 생체인식 기능들이 수행될 수 있게 한다. 피부 지점의 텍스쳐 특성들은 피부 지점에 대해 거의 일정한 것으로 예상되어, 피부 지점의 상이한 부분들에서 이루어지는 측정으로 생체인식 기능이 수행된다. 다수의 경우, 상이한 측정에 이용되는 피부 지점의 부분들은 서로 중첩될 필요가 없다.The image texture may be represented by a change in pixel intensity for an image that may be used in embodiments of the present invention to perform a biometric function. In some embodiments, when such a texture analysis is performed on different spectral images extracted from a multispectral data set, additional information may be extracted, resulting in a color texture representation of the skin point. Preferably these embodiments allow biometric functions to be performed by capturing a portion of the image of the skin point. The texture properties of the skin points are expected to be nearly constant for the skin points, and biometric functions are performed with measurements made at different parts of the skin point. In many cases, portions of skin points used for different measurements need not overlap each other.

피부 지점의 상이한 부분들을 사용하는 이러한 능력은 이용될 수 있는 구조적 설계들에서 상당한 탄력성(flexibility)을 제공한다. 이는, 부분적으로는 생체인식 매칭이 결정적인 공간적 패턴에 대한 매칭을 요구하는 대신 통계학적으로 수행될 수 있다는 사실의 결과이다. 센서는 복잡한 방식으로 구성될 수 있으며, 이는 센서는 특정된 공간 영역에 대한 이미지를 습특할 필요가 없기 때문이다. 작은 센서를 제공하는 능력은 상기 센서가 생세인식 기능을 수행하는 완벽한 공간 정보를 수집할 것이 요구되는 센서들 보다 경제적으로 구성될 수 있게 한다. 상이한 실시예들에서, 생체인식 기능들은 단순히 스펙트럼 정보로 수행될 수 있는 반면, 다른 실시예들에서는, 공간-스펙트럼 정보가 이용된다.This ability to use different parts of the skin point provides considerable flexibility in the available architectural designs. This is partly the result of the fact that biometric matching can be performed statistically instead of requiring a match to a deterministic spatial pattern. Sensors can be constructed in a complex way, since the sensor does not need to image the image for a specified spatial region. The ability to provide a small sensor allows the sensor to be more economically configured than sensors that are required to acquire complete spatial information to perform a life recognition function. In different embodiments, biometric functions may be performed with simply spectral information, while in other embodiments, spatial-spectral information is used.

텍스쳐 생체인식 센서에 대한 구조의 일례가 도 9A에 개략적으로 도시된다. 센서(900)는 다수의 광원들(904) 및 이미저(908)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 광원들(904)은 백색 광원들을 포함하나, 다른 실시예들에서 광원들은 준단색성 광원들을 포함할 수 있다. 유사하게, 이미저(908)는 단색성 또는 컬러 이미저를 포함함할 수 있고, 일례로는 베이어 패턴을 가지는 이미저이다. 센서(900)는 이미지가 측정되는 피부 지점(119)의 평면에서 실질적으로 수집되기 때문에 본 발명에서 "접촉형" 센서로 간주된다. 그러나, 센서를 동작시키기 위한 다른 구성을 가질 수도 있으며, 일부 구성에서 이미저(908)는 실질적으로 피부 지점(119)과 접촉하며, 일부 구성에서 이미저(908)는 피부 지점(119)의 평면으로부터 변위된다.An example of a structure for a texture biometric sensor is schematically illustrated in FIG. 9A. The sensor 900 includes a plurality of light sources 904 and an imager 908. In some embodiments, the light sources 904 include white light sources, while in other embodiments the light sources may include quasi-monochromatic light sources. Similarly, the imager 908 may comprise a monochromatic or color imager, for example an imager having a Bayer pattern. The sensor 900 is considered a "contact type" sensor in the present invention because it is substantially collected in the plane of the skin point 119 where the image is to be measured. In some configurations, however, the imager 908 may be substantially in contact with the skin point 119, and in some configurations the imager 908 may be positioned in the plane of the skin point 119 .

도 9B 및 도 9C에는 2개의 예시적 실시예가 도시된다. 도 9B의 실시예에서, 이미저(908)는 실질적으로 피부 지점(119)과 접촉한다. 광원(904)으로부터의 광은 피부 지점(119)의 조직 아래로 전파되어, 피부 지점(119)으로부터 하부 조직으로 산란되는 광이 이미저(908)에 의해 검출되게 한다. 이미저(908)가 피부 지점(119)으로부터 변위되는 대안적 실시예가 도 9C에 개략적으로 도시된다. 본 도면에서, 센서(900')는 피부 지점(119)의 평면에서 다수의 광섬유들을 포함할 수 있는 이미지를 이미저로 변환시키는 광학 장치(912)를 포함하며, 이미지의 개별 픽셀들은 실질적으로 세기 손실 없이 광섬유를 따른 전반사에 의해 변환된다. 이런 방식으로, 이미저(908)에 의해 검출된 광 패턴은 피부 지점(119)의 평면에 형성된 광 패턴과 실질적으로 동일하다. 따라서, 센서(900')는 도 9B에 도시된 센서(900)와 실질적으로 동일한 형태로 동작할 수 있다. 즉, 광원들(904)로부터의 광은 피부 지점으로 전파되며, 광은 피부 지점(119)을 관통한 후 하부 조직에 의해 반사 및 산란된다. 정보는 단지 실질적으로 손실 없이 변환되었기 때문에, 이러한 실시예에서 이미저(908)에 의해 형성된 이미지는 도 9A와 같은 장치로 형성될 수 있는 이미지와 실질적으로 동일하다.Two exemplary embodiments are shown in Figures 9B and 9C. In the embodiment of FIG. 9B, the imager 908 is substantially in contact with the skin point 119. Light from the light source 904 propagates under the tissue of the skin point 119 and causes light that is scattered from the skin point 119 to the underlying tissue to be detected by the imager 908. An alternative embodiment in which the imager 908 is displaced from the skin point 119 is schematically illustrated in Fig. 9C. In this figure, the sensor 900 'includes an optical device 912 that converts an image, which may comprise a plurality of optical fibers in the plane of the skin point 119, to an imager, Is converted by total reflection along the optical fiber without loss. In this way, the light pattern detected by the imager 908 is substantially the same as the light pattern formed in the plane of the skin point 119. Accordingly, the sensor 900 'can operate in substantially the same form as the sensor 900 shown in FIG. 9B. That is, the light from the light sources 904 propagates to the skin point, and the light is reflected and scattered by the underlying tissue after penetrating the skin point 119. Since the information is only transformed substantially without loss, the image formed by the imager 908 in this embodiment is substantially the same as the image that can be formed with the device as shown in FIG. 9A.

생체인식 기능을 수행하는데 스펙트럼 정보만이 이용되는 실시예들에서, 수신된 데이터에서 스펙트럼 특성들이 식별되고 스펙트럼의 등록 데이터베이스와 비교된다. 특정 개체의 발생되는 조직 스펙트럼은 특정한 스펙트럼 특성들 및 일단 장치가 관련 스펙트럼 특성들을 추출하도록 단련되면 개체들의 식원확인에 이용될 수 있는 스펙트럼 특성들의 조합을 포함한다. 관련 스펙트럼 특성들의 추출은 판별 분석 기술을 포함하는 다수의 상이한 기술들로 수행될 수 있다. 스펙트럼 출력의 시각적 분석에서는 명백하지 않지만, 이러한 분석 기술들은 생체인식 기능을 수행하도록 판별될 수 있는 특정한 특성들을 반복적으로 추출할 수 있다. 특정 기술들의 예들은 공동으로 양도된 "광 분광법을 이용한 개체들의 생체인식 신원확인 및 검증 방법 및 장치"란 명칭의 미국 특허 No.6,560,352호; "선형 광 분광법을 이용한 생체인식 신원확인 방법 및 시스템"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 No. 6,816,605호; "근적외선 분광법에 의한 개체들의 신원확인 장치 및 방법"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 No.6,628,809호; 로버트 케이. 로위 등에 의해 2003년 9월 12일자로 "근적외선 분광법에 의한 개체들의 신원확인 장치 및 방법"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 출원 No.10/660,884호 및 로버트 케이. 로위 등에 의해 2001년 6월 5일자로 "광 분광 시스템을 이용하는 생체인식 결정 장치 및 방법"이란 명칭으로 출원된 미국 특허 출원 No. 09/874,740호에 개시된다. 각각의 특허들 및 특허 출원들의 내용은 본 발명에서 참조된다.In embodiments in which only spectral information is used to perform the biometric function, the spectral characteristics in the received data are identified and compared with the registration database of the spectrum. The resulting tissue spectrum of a particular entity includes specific spectral characteristics and combinations of spectral characteristics that can be used to identify the individuals once the device is trained to extract the relevant spectral characteristics. The extraction of the relevant spectral characteristics can be performed with a number of different techniques including discriminant analysis techniques. Although not as clear in the visual analysis of the spectral output, these analytical techniques can repeatedly extract certain characteristics that can be determined to perform a biometric function. Examples of specific techniques are described in commonly assigned U.S. Patent Nos. 6,560,352, entitled " Method and Apparatus for Biometric Identification and Verification of Entities Using Optical Spectroscopy, " &Quot; Method and system for biometric identification using linear optical spectroscopy " 6,816,605; U. S. Patent No. 6,628, 809, entitled " Apparatus and Method for Identifying Individuals by Near-Infrared Spectroscopy " Robert K. U.S. Patent Application No. 10 / 660,884, filed September 12, 2003, entitled " Apparatus and Method for Identifying Individuals by Near-Infrared Spectroscopy ", and Robert K. Entitled " Apparatus and Method for Biometric Identification Using a Optical Spectroscopy System ", filed June 5, 2001, by Roei et al. 09 / 874,740. The contents of each of the patents and patent applications are incorporated herein by reference.

생체인식 신원확인을 포함하는 이미지-텍스쳐 정보로 생체인식 기능들을 수행하는 능력은 생체(living body)로부터의 신호의 상당부가 모세혈관 혈액으로 인한 것이라는 사실을 이용할 수 있다. 예를 들어, 피부 지점(119)이 손가락을 포함할 때, 공지된 생리학적 특징은 손가락의 모세혈관이 손가락 외면의 능선 구조의 패턴을 따른다는 것이다. 따라서, 조명 파장을 기준으로 손가락 특징들의 대비는 혈액의 스펙트럼 특징들과 관련된다. 특히, 약 580nm 보다 긴 파장들로 취해진 이미지들의 대비는 약 580nm 미만의 파장들로 취해진 이미지들의 대비에 비해 상당히 감소된다. 무혈(nonblood) 색소들(pigments) 및 프레넬 반사와 같은 다른 광학 작용들로 발생된 지문 패턴들은 상이한 스펙트럼 대비를 갖는다.The ability to perform biometric functions with image-to-texture information, including biometric identification, can take advantage of the fact that a significant portion of the signal from the living body is due to capillary blood. For example, when the skin point 119 includes a finger, the known physiological characteristic is that the capillary blood of the finger follows the pattern of the ridge structure of the finger surface. Thus, the contrast of the finger features with respect to the illumination wavelength is related to the spectral characteristics of the blood. In particular, the contrast of images taken at wavelengths longer than about 580 nm is significantly reduced compared to the contrast of images taken at wavelengths less than about 580 nm. Fingerprint patterns generated by other optical actions such as nonblood pigments and Fresnel reflection have different spectral contrasts.

피부 지점(119)으로부터 산란된 광은 상이한 실시예들에서 비교 텍스쳐 분석들의 상이한 형태의 변화로 처리될 수 있다. 일부 실시예들은 성능지수(figure of merit)를 생성하기 위해 수집된 광으로부터 유추되는 이미지 데이터의 이동 윈도우 분석(moving-window analysis) 형태를 이용한다. 일부 실시예들에서, 이동 윈도우 동작은 블록-바이-블록(block-by-block) 또는 타일드(tiled) 분석으로 대체될 수 있다. 일부 실시예들에서, 전체 이미지 또는 이미지의 단일 영역은 동시에 분석될 수 있다.The scattered light from the skin point 119 can be processed with different types of changes of the comparison texture analyzes in different embodiments. Some embodiments use a moving-window analysis form of image data inferred from the collected light to generate a figure of merit. In some embodiments, the moving window operation may be replaced by a block-by-block or tiled analysis. In some embodiments, the entire image or a single area of the image can be analyzed simultaneously.

일 실시예에서, 고속-퓨리에 변환들은 이미지 데이터의 하나 이상의 영역들상에서 수행된다. 이러한 실시예들에서 인-밴드(in-band) 대비 성능지수 C는 평균 또는 DC 전력 대 인-밴드 전력의 비로서 생성된다. 특히, 백색광에 의해 포함되는 다수의 파장들중 하나에 해당하는 인덱스 i에 대해, 대비 성능 지수는,In one embodiment, fast-Fourier transforms are performed on one or more regions of image data. In these embodiments, the in-band relative performance index C is generated as a ratio of average or DC power to in-band power. In particular, for an index i corresponding to one of a plurality of wavelengths included by white light,

이다.

to be.

이러한 식에서,

는 인덱스 i에 해당하는 파장에서

이미지의 퓨리에 변환이며, 여기서 x 및 y는 이미지에 대한 공간 좌표들이다. R_low 및 R_high에 의해 정의되는 범위는 지문 특징에 해당하는 공간 주파수들의 제한치를 나타낸다. 예를 들어, R_low는 일 실시예에서 약 1.5 프린지(fringes)/mm이며 R_high는 31.5 프린지/mm이다. 대안적 형태로, 대비 성능지수는 2개의 상이한 공간 주파수 대역에서 통합 전력 비율로 정의될 수 있다. 앞서 도시된 식은 대역들중 하나가 단지 DC 공간 주파수만을 포함하는 특정 경우에 대한 것이다.In this equation,

At the wavelength corresponding to the index i

Fourier transform of the image, where x and y are the spatial coordinates for the image. The range defined by R _low and R _high represents the limit of the spatial frequencies corresponding to the fingerprint feature. For example, R _low is about 1.5 fringes / mm and R _high is 31.5 fringes / mm in one embodiment. In an alternative form, the contrast figure of merit can be defined as an integrated power ratio in two different spatial frequency bands. The equation shown above is for a particular case where one of the bands contains only the DC spatial frequency.

또 다른 실시예에서, 이동 윈도우 평균 및 이동 윈도우 표준 편차들은 성능지수를 발생시키기 위해 이용되며 수집된 데이터부에 대해 계산된다. 본 실시예에서, 인덱스 i에 해당하는 각각의 파장에 대해, 이동 윈도우 평균(

) 및 이동 윈도우 표준 편차(

)는 수집된 이미지

로부터 계산된다. 각각의 계산을 위한 이동 윈도우들은 동일한 크기로 편의상 2-3정도의 지문 능선들로 간격을 두도록 선택될 수 있다. 바람직하게, 윈도우 크기는 지문 특징들을 제거하기에는 충분히 크지만, 배경 변동 지속에는 충분히 작다. 본 실시예에서 성능지수 Ci는 이동-윈도우 표준 편차 대 이동-윈도우 평균의 비로 계산된다.In another embodiment, the moving window mean and the moving window standard deviation are used to generate a figure of merit and are calculated for the collected data portion. In this embodiment, for each wavelength corresponding to the index i, the moving window average (

) And the moving window standard deviation (

) Is the collected image

. The moving windows for each calculation can be chosen to have the same size and spacing with 2-3 fingerprint ridges for convenience. Preferably, the window size is large enough to remove fingerprint features, but small enough for background fluctuation persistence. In the present embodiment, the figure of merit Ci is calculated as the ratio of the moving-window standard deviation to the moving-window average.

또 다른 실시예에서, 유사한 프로세스가 수행되나, 이동-윈도우 범위(즉, 최대(이미지 값들)-최소(이미지 값들))가 이동-윈도우 표준 편차 대신 이용된다. 따라서, 이전 실시예들과 유사하게, 이동-윈도우 평균(

)과 이동-윈도우 범위(

)는 인덱스 i에 해당하는 각각의 파장에 대해 수집된 이미지

로부터 계산된다. 이동-윈도우 평균의 계산을 위한 윈도우 크기는 바람직하게 배경 변동을 유지하기에 충분히 작지만 지문 특징들을 제거하기에 너무 크다. 일부 경우에서, 이동-윈도우 평균의 계산을 위한 윈도우 크기는 일 실시예에서 2-3정도의 지문 능선들에 간격을 두는 적절한 값인 이동-윈도우 범위 계산을 위한 것과 같다. 본 실시예에서 성능지수는 이동-윈도우 평균의 비율로서 계산된다:In another embodiment, a similar process is performed, but a moving-window range (i.e., maximum (image values) -minimum (image values)) is used instead of moving-window standard deviation. Thus, similar to previous embodiments, the move-window average (

) And move-window range (

) Is the image acquired for each wavelength corresponding to index i

. The window size for the calculation of the moving-window averages is preferably small enough to maintain the background variation, but too large to remove the fingerprint features. In some cases, the window size for the computation of the moving-window averaging is the same as for the moving-window range computation, which is an appropriate value, spacing the fingerprint ridges in an embodiment by 2-3. In the present embodiment, the figure of merit is calculated as the ratio of the moving-window average:

본 실시예 및 이전 실시예는 이동-윈도우 중심성 측정치 및 이동-윈도우 변이성 측정치를 계산하기 위해 수집된 데이터에 대해 이동-윈도우 계산들이 수행되는 보다 일반적인 실시예의 특정 경우들에 대해 고려되었다. 특정 실시예들은 중심성 측정치가 비가중 평균(unweighted mean)을 포함하나, 보다 일반적으로는 소정의 실시예들에서 가중 평균 또는 중앙값(median)과 같은 임의의 다른 형태의 통계적 중심성 측정치를 포함하는 경우를 나타낸다. 유사하게, 특정 실시예들은 변이성 측정치가 표준 편차 또는 범위를 포함하나, 보다 일반적으로는 소정의 실시예들에서 중간값 절대 편차 또는 평균의 표준 오차와 같은 임의의 다른 형태의 통계적 변이성 측정치를 포함하는 경우를 나타낸다.This embodiment and previous embodiments have been considered for certain instances of the more general embodiment in which motion-window calculations are performed on the collected data to calculate the move-window centrality measure and the move-window variability measure. Certain embodiments include the case where the centrality measure includes an unweighted mean but more generally includes any other form of statistical centrality measure such as a weighted average or median in some embodiments . Likewise, certain embodiments include methods wherein the variability measure comprises a standard deviation or range, but more generally includes any other form of statistical variability measurement, such as an intermediate value absolute deviation or a standard error of the mean in certain embodiments Respectively.

명시된 이동-윈도우 분석을 이용하지 않는 또 다른 실시예에서, 웨이브렛 분석이 스펙트럼 이미지들 각각에 대해 수행될 수 있다. 소정의 실시예들에서, 웨이브렛 분석은 생성되는 계수들이 공간적으로 거의 변하지 않는 방식으로 수행될 수 있다. 이는 축이 되지 않은(undecimated) 웨이브렛 분해를 수행함으로써, 이중-트리 복소수 웨이브렛 방법을 적용함으로써, 또는 다른 종류의 방법들을 적용함으로써 달성될 수 있다. 가보 필터, 스티어블 피라미드 필터 및 다른 종류의 분해가 작은 계수를 생성하도록 적용될 수 있다. 어떤 분해 방법이 선택되든지, 결과는 이미지상의 특정 위치에서 특정한 기초 함수에 대응하는 편차 크기와 비례하는 계수들의 합(collection)이다. 위조 검출을 수행하기 위해, 웨이브렛 계수들 또는 이들의 소정의 유추된 요약은 실제 샘플들에 대해 예상되는 계수들과 비교된다. 비교가 결과들이 충분히 근사한 것으로 나타나면, 샘플은 확실한 것으로 간주된다. 그렇지 않다면, 샘플은 위조된 것으로 결정된다. 유사한 방식으로, 계수들이 현재 측정된 계수들의 세트를 동일한 사람으로부터 기록된 이전의 세트와 비교함으로써 생체인식 검증을 위해 이용될 수 있다.
In yet another embodiment that does not use the specified move-window analysis, wavelet analysis may be performed for each of the spectral images. In certain embodiments, wavelet analysis may be performed in a manner such that the coefficients generated are spatially nearly unchanged. This can be accomplished by performing undecimated wavelet decomposition, by applying a double-triple complex wavelet method, or by applying other kinds of methods. Gabor filters, steerable pyramid filters, and other types of decomposition can be applied to produce small coefficients. Regardless of which decomposition method is selected, the result is a collection of coefficients proportional to the magnitude of the deviation corresponding to a particular basis function at a particular location on the image. To perform falsification detection, the wavelet coefficients or their pre-determined abstracts are compared with the coefficients expected for actual samples. If the comparison shows that the results are sufficiently approximate, the sample is considered to be certain. Otherwise, the sample is determined to be fake. In a similar manner, the coefficients may be used for biometric verification by comparing the currently measured set of coefficients with the previous set recorded from the same person.

5. 예시적 분야들(5. Exemplary Fields ( ExemplaryExemplary ApplicationsApplications ))

다양한 실시예들에서, 비접촉형, 접촉형 또는 앞서 개시된 임의의 형태의 텍스쳐 센서이든지 간에 생체인식 센서는 생체인식 기능을 수행하기 위해 연산 시스템(computational system)에 의해 동작될 수 있다. 도 10은 개별 시스템 부재들이 개별 또는 보다 통합된 방식으로 어떻게 수행되는지를 광범위하게 나타낸다. 연산 장치(1000)는 생체인식 센서(1056)와 결합되는 버스(1026)를 통해 전기적으로 결합되는 하드웨어 부재들을 포함하게 도시된다. 하드웨어 부재들은 프로세서(1002), 입력 장치(1004), 출력 장치(1006), 저장 장치(1008), 컴퓨터-판독가능 저장 매체 판독기(1010a), 통신 시스템(1014), DSP 또는 특정-목적 프로세서와 같은 프로세싱 가속 유니트(1016) 및 메모리(1018)를 포함한다. 또한, 컴퓨터-판독가능 저장 매체 판독기(1010a)는 일시적으로 및/또는 보다 영구적으로 컴퓨터-판독가능 정보를 함유하는 저장 매체 외에 포괄적으로 리모트, 로컬, 고정형(fixed) 및/또는 이동식 저장 장치들을 나타내는 조합체인 컴퓨터-판독가능 저장 매체(1010b)와 접속된다. 통신 시스템(1014)은 유선, 무선, 모뎀 및/또는 다른 형태의 인터페이싱 접속을 포함하 수 있으며 외부 장치들과의 데이터 교환을 허용한다.In various embodiments, the biometric sensor, whether non-contact, contact or any type of texture sensor described above, may be operated by a computational system to perform the biometric function. Figure 10 shows extensively how individual system members are performed in a separate or more integrated manner. Computing device 1000 is shown to include hardware components electrically coupled through a bus 1026 coupled with a biometric sensor 1056. [ The hardware components may include a processor 1002, an input device 1004, an output device 1006, a storage device 1008, a computer-readable storage medium reader 1010a, a communication system 1014, a DSP or a specific- And includes the same processing acceleration unit 1016 and memory 1018. In addition, the computer-readable storage medium reader 1010a may be used to temporarily store and / or more permanently store computer-readable information, in addition to storage media containing computer-readable information, Readable storage medium 1010b. Communication system 1014 may include wired, wireless, modem and / or other types of interfacing connections and allows for exchange of data with external devices.

또한, 연산 장치(1000)는 본 발명의 방법들을 구현하도록 설계된 프로그램과 같이, 운영 시스템(1024) 및 다른 코드(1022)를 포함하며 현재 작업 메모리(1020) 내에 위치되는 것으로 도시된 소프트웨어 부재들을 포함한다. 특정 조건들에 따라 상다한 변형이 이용될 수 있다는 것을 당업자들은 인식할 것이다. 예를 들어, 주문형 하드웨어가 사용되고/사용되거나 특정 부재들이 하드웨어, 소프트웨어(애플릿들과 같은 휴대용 소프트웨어 포함), 또는 하드웨어와 소프트웨어 모두에서 구현될 수 있다. 또한, 네트워크 입력/출력 장치들과 같은 다른 연산 장치들과의 접속이 이용될 수 있다.The computing device 1000 also includes software components that are shown as being located within the current working memory 1020, including an operating system 1024 and other code 1022, such as programs designed to implement the methods of the present invention. do. It will be appreciated by those skilled in the art that various modifications may be utilized depending upon the particular conditions. For example, on-demand hardware may be used and / or specific members may be implemented in hardware, software (including portable software such as applets), or both hardware and software. Also, connections with other computing devices such as network input / output devices may be used.

연산 장치로 구현되는 기능들의 개요는 도 11의 흐름도로 요약된다. 일부 실시예들에서, 블록(1104)로 표시된 것처럼 목표된 피부 지점은 백색광으로 조명된다. 블록(1108)에서, 생체인식 센서가 목표된 피부 지점으로부터의 광을 수신하게 된다. 앞서 언급된 것처럼, 수신된 광은 생체인식 기능을 구현하는 다수의 상이한 방법들로 분석될 수 있다. 모든 단계들이 수행될 필요는 없지만, 흐름도는 분석들의 소정의 조합들이 생체인식 기능을 수행하는데 어떻게 이용되는지를 나타낸다. 다른 경우에, 단계들의 서브세트가 수행되고, 추가의 단계들이 수행되고, 및/또는 표시된 단계들이 도시된 것과 다른 순서로 수행될 수 있다.An overview of the functions implemented by the computing device is summarized in the flowchart of FIG. In some embodiments, the target skin point is illuminated with white light as indicated by block 1104. At block 1108, the biometric sensor receives light from the targeted skin point. As noted above, the received light may be analyzed in a number of different ways to implement the biometric function. Not all steps need to be performed, but the flowchart shows how certain combinations of analyzes are used to perform a biometric function. In other cases, a subset of steps is performed, additional steps are performed, and / or the displayed steps may be performed in a different order than shown.

블록(1112)에서, 통상적으로 살아있는 조직의 특성들을 갖는 것을 검증함으로써, 목표된 피부 지점이 소정 형태의 위조가 아니라는 것을 확인하기 위해 수신된 광으로 라이브니스 검사가 수행될 수 있다. 블록(1164)에서, 위조가 검출되면, 경보가 발생된다. 발생되는 특정 형태의 경보는 생체인식 센서가 이용되는 환경과 관련되며, 때로는 청취식 또는 시각적 경보들이 센서 자체 부근에서 발행된다; 다른 경우, 보안 또는 법률-강화 직원에게 묵음 경보가 전송될 수 있다.At block 1112, by verifying having the characteristics of a living tissue typically, a liveness check may be performed on the received light to verify that the desired skin point is not a form of forgery. At block 1164, if a forgery is detected, an alert is generated. Certain types of alerts that occur are related to the environment in which the biometric sensor is used, and sometimes audible alerts or visual alerts are issued near the sensor itself; In other cases, silence alarms may be sent to security or law-enforcement personnel.

블록(1120)에서, 목표된 피부 지점으로부터 산란된 수신된 광은 목표된 피부 지점의 표면 이미지를 추론하는데 이용될 수 있다. 목표된 피부 지점이 손가락의 바닥 표면인 경우, 이러한 표면 이미지는 손가락의 능선들 및 골들의 패턴 표시를 포함할 수 있고, 이는 블록(1124)에서 통상의 지문들의 데이터베이스와 비교될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 블록(1128)에서 수신된 광은 공간-스펙트럼 이미지를 추론하는데 이용될 수 있다. 블록(1132)에서, 이러한 이미지는 개체와 관련된 이미지들을 가지는 공간-스펙트럼 데이터베이스와 비교될 수 있다. 소정의 경우, 블록(1136)에서 상기 비교는 비교 결과로서 개체가 식원확인되게 한다. 일반적으로는 공간-스펙트럼 이미지들과의 비교를 제공하기 위해 전체 공간-스펙트럼 정보를 이용함으로써 보다 높은 신뢰성의 식원확인들이 이루어질 것으로 예상된다. 그러나 일부 분야들에서, 통상의 지문 데이터의 이용성이 클 수 있으며, 일부 개체들은 공간-스펙트럼 데이터베이스에는 포함되지 않으나, 큰 법률-강화 지문 데이터에 저장된 지문들을 갖는다. 이러한 경우, 본 발명의 실시예들은 신원확인을 수행하기 위해 종래의 지문 이미지의 추출을 바람직하게 허용한다.At block 1120, the received light scattered from the desired skin point may be used to infer the surface image of the desired skin point. If the desired skin point is the bottom surface of the finger, then such surface image may include a pattern representation of ridges and bones of the finger, which may be compared to a database of conventional fingerprints in block 1124. [ Additionally or alternatively, the light received at block 1128 may be used to infer a spatial-spectral image. At block 1132, such an image may be compared to a space-spectrum database having images associated with the entity. In some cases, the comparison at block 1136 causes the entity to be catered for as a result of the comparison. In general, it is expected that more reliable catering checks will be made by using the entire space-spectral information to provide a comparison with space-spectrum images. However, in some disciplines, the availability of conventional fingerprint data may be large, and some objects are not included in the space-spectrum database, but have fingerprints stored in large law-enforced fingerprint data. In such a case, embodiments of the present invention preferably allow extraction of conventional fingerprint images to perform identity verification.

신원확인이 종래의 지문 데이터베이스와의 비교에 의해 또는 공간-스펙트럼 정보와의 비교를 통해 이루어지든지 간에, 공간-스펙트럼 데이터는 신원확인시 큰 신뢰성을 제공할 수 있는 추가 정보를 포함한다. 예를 들어, 블록(1140)에 도시된 것처럼, 인구통계 및/또는 신체측정 특성들이 수신된 광으로부터 추정될 수 있다. 블록(1136)에서 이미지에 매칭되는 데이터베이스 엔트리가 인구통계 또는 신체측정 정보를 포함할 때, 블록(114)에서는 일관성 검사가 수행된다. 이를 테면, 자신을 나타내는 개체는 추정된 인구통계 및 신체측정 특성들로부터 20-35세의 백인 남성으로 신원확인될 수 있다. 이미지가 매칭되는 데이터베이스 엔트리가 68세의 백인 여성 노인으로 개체에 대해 신원확인할 경우, 블록(1164)에서는 경보가 발행되어 명백한 불일치가 표시된다.Whether identity verification is performed by comparison with a conventional fingerprint database or by comparison with spatial-spectral information, the spatial-spectral data includes additional information that can provide greater confidence in identity verification. For example, as shown in block 1140, demographic and / or biometric characteristics may be estimated from the received light. When the database entry matching the image at block 1136 includes demographic or anthropometric information, a consistency check is performed at block 114. For example, individuals representing themselves can be identified as white males aged 20-35 years from estimated demographic and anthropometric characteristics. If the database entry for which the image matches matches an identity to the entity as a 68 year old white female elder, then an alert is issued at block 1164 to indicate an apparent inconsistency.

블록(1156)에서, 수신된 광으로부터 분석물의 농도와 같은 다른 정보가 결정될 수 있다. 결정된 분석물 레벨에 따라 때로는 다른 작업이 취해지 수 있다. 예를 들어, 혈중-알콜 레벨이 소정의 임계치를 초과할 경우, 자동차 시동이 금지되거나, 환자의 혈당(blood-glucose) 레벨이 소정의 임계치를 초과할 경우 경보가 발행될 수 있다. 피부 건성 조건 등과 같은 다른 생리학적 파라미터들이 다른 분야들에서 추정될 수 있고, 때로는 반응에 따라 다른 동작들이 취해질 수 있다.At block 1156, other information, such as the concentration of the analyte from the received light, may be determined. Sometimes other tasks may be taken depending on the determined analyte level. For example, if the blood-alcohol level exceeds a predetermined threshold, an automobile startup may be prohibited, or an alert may be issued if the blood-glucose level of the patient exceeds a predetermined threshold. Other skin physiological parameters such as dry skin conditions and the like can be extrapolated in other fields, and sometimes other actions can be taken depending on the response.

도 12는 텍스쳐 생체인식 센서 분야들을 도시하는 유사한 흐름도를 제공한다. 블록(1204)에서 센서는 검출기와 접촉하는 개체의 피부 지점의 위치설정에 의해 이용된다. 앞서 언급한 바와 같이, 지문 표면의 일부만이 검출기와 접촉하도록 검출기는 비교적 작을 수 있다; 생체인식 텍스쳐의 특징으로 인해, 상이한 측정 동안 접촉하게 위치되는 표면의 특정 부분에서의 편차는 유해하지 않다. 데이터는 블록(1208)에서 피부 지점을 조명하고 블록(1212)에서 피부 지점으로부터 산란되는 광을 검출기로 수신함으로써 수집된다.Figure 12 provides a similar flow chart illustrating the fields of texture biometric sensors. At block 1204, the sensor is used by positioning the skin point of the subject in contact with the detector. As mentioned above, the detector may be relatively small such that only a portion of the fingerprint surface contacts the detector; Due to the nature of the biometric texture, deviations in certain portions of the surface that are placed in contact during different measurements are not deleterious. The data is collected by illuminating the skin point at block 1208 and receiving light scattered from the skin point at block 1212 to the detector.

흐름도는 다른 형태의 분석들이 수행될 수 있다는 것을 나타낸다. 이러한 각각의 분석들이 매 경우 수행될 필요는 없으며, 실제로 대부분의 분야에서는 단일 형태의 분석이 이용될 것으로 예상된다. 일반적으로 블록(1216)에서 표시된 분석들의 하나의 카테고리는 단순한 스펙트럼 정보 비교를 이용한다. 블록들(1220, 1228)에 표시된 또 다른 카테고리의 분석들은 블록(1220)에서 수신된 광의 공간-스펙트럼 정보로부터 이미지 텍스쳐를 결정하고 블록(1228)에서 생체인식 텍스쳐 정보의 데이터베이스와 이미지 텍스쳐를 비교함으로써 이미지 텍스쳐 정보를 이용한다. 하나 또는 두 가지 형태의 분석으로, 블록(1232)에서 개체의 식원확인과 같은 생체인식 기능이 수행된다.The flow chart shows that other types of analyzes can be performed. Each of these analyzes need not be performed at all, and in practice, a single type of analysis is expected to be used in practice. In general, one category of analyzes displayed at block 1216 uses a simple spectral information comparison. Another category of analysis shown in blocks 1220 and 1228 is to determine an image texture from the spatial-spectral information of light received at block 1220 and to compare the image texture with a database of biometric texture information at block 1228 Image texture information is used. With one or both forms of analysis, a biometric function, such as a meal check of the entity at block 1232, is performed.

따라서, 앞서 개시된 몇 가지 실시예들로, 본 발명이 범주를 벗어나지 않고 다양한 변형, 대안적 구성, 및 등가물들을 이용할 수 있다는 것을 당업자들은 인식할 것이다. 따라서, 상기 설명으로 하기 청구항들에 의해 한정되는 본 발명의 범주가 제한되지 말아야 한다. It will thus be appreciated by those skilled in the art that various modifications, alternative constructions, and equivalents may be resorted to, without departing from the scope of the invention, as set forth in the foregoing description. Therefore, the above description should not limit the scope of the present invention, which is defined by the following claims.

Claims

생체인식 기능을 수행하는 방법으로서,
조명 광으로 개체의 목표된 피부 지점을 조명하는 단계 - 상기 목표된 피부 지점은 표면과 접촉됨 - ;
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계 - 실질적으로 상기 광은 상기 표면을 포함하는 평면에서 수신됨 -;
상기 수신된 광으로부터 이미지를 형성하는 단계;
상기 이미지로부터 이미지-텍스쳐 측정치를 생성하는 단계; 및
상기 생체인식 기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 단계
를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.A method for performing a biometric function,
Illuminating a target skin point of the object with illumination light, the target skin point being in contact with the surface;
Receiving scattered light from the desired skin point, the light being substantially received in a plane containing the surface;
Forming an image from the received light;
Generating an image-texture measurement from the image; And
Analyzing the generated image-texture measurements to perform the biometric function
Wherein the biometrics function is a biometrics function.

제 1 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며, 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 단계는 상기 목표된 피부 지점이 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 살아있는 조직을 포함하는지를 결정하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Wherein the biometric function includes an anti-counterfeit function and wherein analyzing the generated image-texture measurements comprises determining whether the target skin point includes living tissue from the generated image- How to perform recognition function.

제 1 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 신원확인 기능을 포함하며, 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 단계는 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 개체의 신원확인을 결정하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법. The method according to claim 1,
Wherein the biometric function includes an identification function and wherein analyzing the generated image-texture measurements comprises determining identity of the entity from the generated image-texture measurements.

제 1 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 인구통계 또는 신체측정 기능을 포함하며, 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 단계는 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 상기 개체의 인구통계 또는 신체측정 특성을 추정하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법. The method according to claim 1,
Wherein the biometric function comprises a demographic or body measurement function and wherein analyzing the generated image-texture measurements comprises estimating a demographic or anthropometric characteristic of the entity from the generated image-texture measurements A method for performing a biometric function.

제 1 항에 있어서,
상기 표면은 이미징 검출기의 표면이며,
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계는 상기 이미징 검출기에서 상기 목표된 피부 지점으로부터 산란되는 광을 수신하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
The surface is the surface of the imaging detector,
Wherein receiving the scattered light from the desired skin point comprises receiving light scattered from the desired skin point in the imaging detector.

제 1 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계는,
상기 평면으로부터 상기 평면의 외부에 배치되는 이미징 검출기로의 광의 패턴을 상기 패턴의 실질적 경감 또는 감쇠없이 이동하는 단계; 및
상기 이미징 검출기에서 상기 이동된 패턴을 수신하는 단계
플 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of receiving scattered light from the desired skin point comprises:
Moving a pattern of light from the plane to an imaging detector disposed outside of the plane without substantial relief or attenuation of the pattern; And
Receiving the moved pattern at the imaging detector
A method of performing a biometric function comprising:

제 1 항에 있어서,
상기 조명 광은 백색광인 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Wherein the illumination light is white light.

제 7 항에 있어서,
상기 이미지는 상이한 파장들에 해당하는 다수의 이미지들을 포함하며, 상기 이미지-텍스쳐 측정치를 생성하는 단계는 상기 다수의 이미지들 각각의 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.8. The method of claim 7,
Wherein the image comprises a plurality of images corresponding to different wavelengths, and wherein generating the image-texture measurements comprises performing spatial motion-window analysis of each of the plurality of images .

제 8 항에 있어서,
상기 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 다수의 이미지들에 대한 이동-윈도우 퓨리에 변환을 계산하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.9. The method of claim 8,
Wherein performing spatial motion-window analysis comprises calculating a motion-window Fourier transform for the plurality of images.

제 8 항에 있어서,
상기 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 단계는 상기 다수의 이미지들의 이동-윈도우 중심성 측정치 및 이동-윈도우 변이성 측정치를 계산하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.9. The method of claim 8,
Wherein performing spatial motion-window analysis comprises calculating movement-window centrality measurements and movement-window variance measurements of the plurality of images.

제 1 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계는 단색성 이미징 검출기에서 상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of receiving scattered light from the desired skin point comprises receiving scattered light from the desired skin point in a monochromatic imaging detector.

제 1 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계는 컬러 이미징 검출기에서 상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Wherein receiving the scattered light from the desired skin point comprises receiving scattered light from the desired skin point in a color imaging detector.

제 1 항에 있어서,
상기 생체인식 기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 단계는 기준 이미지-텍스쳐 측정치와 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 비교하는 단계를 포함하며,
상기 기준 이미지-텍스쳐 측정치는 기준 피부 지점으로부터 산란된 광으로부터 형성된 기준 이미지로부터 생성되며,
상기 목표된 피부 지점은 상기 기준 피부 표면과 실질적으로 상이한 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Wherein analyzing the generated image-texture measurements to perform the biometric function comprises comparing the reference image-texture measurements to the generated image-texture measurements,
The reference image-texture measurements are generated from a reference image formed from scattered light from a reference skin point,
Wherein the target skin point is substantially different from the reference skin surface.

제 1 항에 있어서,
상기 생체인식 기능 수행시, 상기 수신된 광의 스펙트럼 특징들과 기준 스펙트럼 특징들을 비교하는 단계를 더 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.The method according to claim 1,
Comparing the spectral characteristics of the received light with reference spectral characteristics when performing the biometric function.

생체인식 센서로서,
개체의 목표된 피부 지점과 접촉하도록 구성된 표면;
상기 목표된 피부 지점이 상기 표면과 접촉할 때, 상기 목표된 피부 지점을 조명하도록 배치된 조명 서브시스템;
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하도록 배치된 검출 서브시스템 - 상기 광은 실질적으로 상기 표면을 포함하는 평면에서 수용됨-; 및
상기 검출 서브시스템과 접속되는 계산 유니트
를 포함하며, 상기 계산 유니트는,
상기 수신된 광으로부터 이미지를 형성하는 명령들,
상기 이미지로부터 이미지-텍스쳐 측정치를 생성하는 명령들, 및
생체인식 기능을 수행하도록 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들
을 포함하는, 생체인식 센서.As a biometric sensor,
A surface configured to contact a targeted skin point of the subject;
An illumination subsystem arranged to illuminate the desired skin point when the desired skin point contacts the surface;
A detection subsystem arranged to receive scattered light from the desired skin point, the light being received in a plane substantially comprising the surface; And
A calculation unit connected to the detection subsystem,
Wherein the calculation unit comprises:
Instructions for forming an image from the received light,
Instructions for generating an image-texture measurement from the image, and
Instructions for analyzing the generated image-texture measurements to perform a biometric function
And a biometric sensor.

제 15 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며,
상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들은 상기 목표된 피부 지점이 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 살아있는 조직을 포함하는지 여부를 결정하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the biometric function includes an anti-counterfeiting function,
Instructions for analyzing the generated image-texture measurement include instructions for determining whether the target skin point includes a living tissue from the generated image-texture measurement.

제 15 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 신원확인 기능을 포함하며,
상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들은 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 개체(individual)의 신원확인을 결정하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the biometric function comprises an identification function,
Instructions for analyzing the generated image-texture measurements include instructions for determining an identity of an individual from the generated image-texture measurements.

제 15 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 인구통계 또는 신체측정 기능을 포함하며,
상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들은 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치로부터 개체의 인구통계 또는 신체측정 특징들을 추정하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the biometric feature includes a demographic or body measurement function,
Instructions for analyzing the generated image-texture measurements include instructions for estimating demographic or biometric features of the entity from the generated image-texture measurements.

제 15 항에 있어서,
이미징 검출기를 더 포함하며,
상기 표면은 상기 이미징 검출기의 표면이며,
상기 검출기 서브시스템은 상기 이미징 검출기를 포함하며 상기 이미징 검출기에서 상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하도록 구성되는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Further comprising an imaging detector,
Said surface being the surface of said imaging detector,
Wherein the detector subsystem comprises the imaging detector and is configured to receive scattered light from the targeted skin point at the imaging detector.

제 15 항에 있어서,
상기 평면 외부에 배치되는 이미징 검출기; 및
상기 평면으로부터 상기 이미징 검출기로의 광의 패턴 이동이 상기 패턴의 상당한 경감 또는 감쇠없이 이루어지도록 구성된 광학 장치(arrangement);
를 더 포함하며, 상기 검출 서브시스템은 상기 이미징 검출기를 포함하며 상기 이미징 검출기에서 상기 이동된 패턴을 수신하도록 구성되는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
An imaging detector disposed outside the plane; And
An arrangement configured to effect pattern movement of light from the plane to the imaging detector without significant attenuation or attenuation of the pattern;
Wherein the detection subsystem comprises the imaging detector and is configured to receive the shifted pattern at the imaging detector.

제 15 항에 있어서,
상기 조명 서브시스템은 백색광으로 상기 목표된 피부 지점을 조명하도록 구성되는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the illumination subsystem is configured to illuminate the desired skin spot with white light.

제 21 항에 있어서,
상기 이미지는 상이한 파장들에 해당하는 다수의 이미지들을 포함하며,
상기 이미지-텍스쳐 측정치를 생성하는 명령들은 상기 다수의 이미지들 각각의 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.22. The method of claim 21,
The image comprising a plurality of images corresponding to different wavelengths,
Instructions for generating the image-texture measurements include instructions for performing spatial motion-window analysis of each of the plurality of images.

제 22 항에 있어서,
상기 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 명령들은 상기 다수의 이미지들 상에서 이동-윈도우 퓨리에 변환을 계산하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.23. The method of claim 22,
Wherein the instructions for performing spatial motion-window analysis include instructions for calculating a motion-window Fourier transform on the plurality of images.

제 22 항에 있어서,
상기 공간적 이동-윈도우 분석을 수행하는 명령들은 상기 다수의 이미지들 상에서 이동-윈도우 중심성 측정 및 이동-윈도우 변이성 측정을 계산하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.23. The method of claim 22,
Wherein the instructions to perform spatial motion-window analysis include instructions to calculate a motion-window centroid measurement and a motion-window variability measurement on the plurality of images.

제 15 항에 있어서,
상기 검출 서브시스템은 단색성 이미징 검출기를 포함하며 상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 상기 단색성 이미징 검출기에서 수신하도록 구성되는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the detection subsystem comprises a monochromatic imaging detector and is configured to receive light scattered from the target skin point at the monochromatic imaging detector.

제 15 항에 있어서,
상기 검출 서브시스템은 컬러 이미징 검출기를 포함하며 상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 상기 컬러 이미징 검출기에서 수신하도록 구성되는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the detection subsystem comprises a color imaging detector and is configured to receive scattered light from the targeted skin point at the color imaging detector.

제 15 항에 있어서,
상기 생체인식 기능을 수행하기 위해 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치를 분석하는 명령들은 상기 생성된 이미지-텍스쳐 측정치와 기준 이미지-텍스쳐 측정치를 비교하는 명령들을 포함하며,
상기 기준 이미지-텍스쳐 측정치는 상기 기준 피부 지점으로부터 산란된 광으로부터 형성된 기준 이미지로부터 발생되며,
상기 목표된 피부 지점은 실질적으로 상기 기준 피부 지점과 상이한 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Instructions for analyzing the generated image-texture measurements to perform the biometric function include instructions for comparing the generated image-texture measurements with a reference image-texture measurement,
Wherein the reference image-texture measurements are generated from a reference image formed from scattered light from the reference skin point,
Wherein the target skin point is substantially different from the reference skin point.

제 15 항에 있어서,
상기 계산 유니트는 상기 생체인식 기능 수행시 상기 수신된 광의 스펙트럼 특징들을 기준 스펙트럼 특징들과 비교하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.16. The method of claim 15,
Wherein the calculating unit comprises instructions for comparing the spectral characteristics of the received light with reference spectral characteristics when performing the biometric function.

생체인식 센서로서,
백색광으로 개체의 목표된 피부 지점을 조명하도록 배치된 백색광 조명 서브시스템;
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하도록 배치되며 상기 수신된 광이 입사되는 컬러 이미저를 포함하는 검출 서브시스템; 및
상기 검출 서브시스템과 접속되는 계산 유니트
를 포함하며, 상기 계산 유니트는,
상기 컬러 이미저로 상기 수신된 광으로부터 상기 목표된 피부 지점의 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 추론하는 명령들, 및
생체인식 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들
을 포함하며, 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 개체의 조명된 조직의 상이한 볼륨들에 해당하는 생체인식 센서.As a biometric sensor,
A white light illumination subsystem arranged to illuminate a targeted skin point of the object with white light;
A detection subsystem disposed to receive scattered light from the desired skin point and including a color imager from which the received light is incident; And
A calculation unit connected to the detection subsystem,
Wherein the calculation unit comprises:
Instructions for inferring a plurality of spatially distributed images of the desired skin point from the received light to the color imager,
Instructions for analyzing the spatially distributed plurality of images to perform a biometric function
Wherein the plurality of spatially distributed images correspond to different volumes of illuminated tissue of the entity.

제 29 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며, 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 상기 목표된 피부 지점이 살아있는 조직을 포함하는지 여부를 결정하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the biometric function comprises an anti-counterfeit function and the instructions for analyzing the spatially distributed plurality of images comprise instructions for determining whether the targeted skin point includes a living tissue.

제 29 항에 있어서,
상기 생체인식 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 상기 개체의 인구통계 또는 신체측정 특성들을 추정하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Instructions for analyzing the spatially distributed plurality of images to perform the biometric function include instructions for analyzing the spatially distributed plurality of images to estimate demographic or biometric characteristics of the entity, Recognition sensor.

제 29 항에 있어서,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 상기 개체의 혈액내 분석물 농도를 결정하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the instructions for analyzing a plurality of spatially distributed images comprise instructions for analyzing the spatially distributed plurality of images to determine an analyte concentration in the blood of the subject.

제 29 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점과 접촉하는 플래튼을 더 포함하며, 상기 백색광 조명 서브시스템은 상기 플래튼을 통해 상기 목표된 피부 지점을 조명하도록 구성되는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the white light illumination subsystem is configured to illuminate the desired skin point through the platen.

제 29 항에 있어서,
상기 백색광 조명 서브시스템은 상기 목표된 피부 지점이 상기 생체인식 센서와 물리적인 접촉이 없을 때, 상기 목표된 피부 지점을 조명하도록 구성되는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the white light illumination subsystem is configured to illuminate the desired skin point when the desired skin point is not in physical contact with the biometric sensor.

제 29 항에 있어서,
상기 백색광 조명 서브시스템은 광대역 백색 광원들을 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the white light illumination subsystem includes broadband white light sources.

제 29 항에 있어서,
상기 백색광 조명 서브시스템은 다수의 협대역 광원들 및 상기 다수의 협대역 광원들에 의해 제공되는 광을 조합하는 광학 장치(arrangement)를 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
The white light illumination subsystem includes an arrangement that combines a plurality of narrowband light sources and light provided by the plurality of narrowband light sources.

제 36 항에 있어서,
상기 다수의 협대역 광원들은 원색들의 세트 각각에 해당하는 파장들에서 광을 제공하는 생체인식 센서.37. The method of claim 36,
Wherein the plurality of narrowband light sources provide light at wavelengths corresponding to a respective set of primary colors.

제 29 항에 있어서,
상기 조명 서브시스템은 상기 백색광을 편광시키도록 배치된 제 1 편광기를 포함하며, 상기 검출 시스템은 상기 수신된 광과 충돌하도록 배치된 제 2 편광기를 포함하며, 상기 제 1 및 제 2 편광기들은 서로 교차되는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the illumination subsystem comprises a first polarizer arranged to polarize the white light, the detection system comprising a second polarizer arranged to impinge on the received light, wherein the first and second polarizers intersect one another The biometric sensor.

제 29 항에 있어서,
상기 검출 시스템은 상기 수신된 광이 상기 컬러 이미저에 입사되기 전에 상기 수신된 광과 충돌하도록 배치된 적외선 필터를 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the detection system comprises an infrared filter arranged to collide with the received light before the received light is incident on the color imager.

제 29 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점은 손가락 또는 손의 바닥 표면이며,
상기 생체인식 기능은 생체인식 신원확인을 포함하며,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들로부터 상기 목표된 피부 지점의 표면 지문 또는 손바닥 이미지를 유추하는 명령들 및
개체의 식원확인을 위해 지문 또는 손바닥 이미지들의 데이터베이스와 상기 표면 지문 또는 손바닥 이미지를 비교하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서. 30. The method of claim 29,
The target skin point is the bottom surface of the finger or hand,
Wherein the biometric function includes biometric identification,
Instructions for analyzing a plurality of the spatially distributed images,
Instructions for inferring a surface fingerprint or palm image of the desired skin point from the plurality of spatially distributed images, and
And comparing the surface fingerprint or palm image with a database of fingerprint or palm images to identify the subject's diet.

제 29 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 생체인식 신원확인을 포함하며,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 명령들은 상기 개체의 식원확인을 위해 멀티스펙트럼 이미지들의 데이터베이스와 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 비교하는 명령들을 포함하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the biometric function includes biometric identification,
Wherein the instructions for analyzing the plurality of spatially distributed images comprise instructions to compare a plurality of spatially distributed images with a database of multispectral images for a meal-orientation confirmation of the entity.

제 29 항에 있어서,
상기 조명 서브시스템은 조명 영역에서 상기 목표된 피부 지점을 조명하도록 구성되며,
상기 목표된 피부 지점 및 조명 영역은 상대적 이동하는 생체인식 센서.30. The method of claim 29,
Wherein the illumination subsystem is configured to illuminate the desired skin point in an illumination region,
Wherein the target skin point and illumination region are relatively moving.

생체인식 기능을 수행하는 방법으로서,
개체의 목표된 피부 지점을 백색광으로 조명하는 단계;
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 컬러 이미저에서 수신하는 단계 - 상기 수신된 광은 상기 컬러 이미저 상에 입사됨 - ;
상기 컬러 이미저로 상기 수신된 광으로부터 상기 목표된 피부 지점의 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 유추하는 단계 - 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들은 상기 개체의 조명된 조직의 상이한 볼륨들에 해당함 - ; 및
상기 생체인식 기능을 수행하도록 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계
를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.A method for performing a biometric function,
Illuminating the targeted skin point of the subject with white light;
Receiving scattered light from the desired skin point at a color imager, the received light being incident on the color imager;
Inferring a plurality of spatially distributed images of the desired skin point from the received light with the color imager, the plurality of spatially distributed images corresponding to different volumes of the illuminated tissue of the object, ; And
Analyzing the spatially distributed plurality of images to perform the biometric function
Wherein the biometrics function is a biometrics function.

제 43 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 위조방지 기능을 포함하며, 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계는 상기 목표된 피부 지점이 살아있는 조직을 포함하는지를 결정하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Wherein the biometric function comprises an anti-counterfeiting function and wherein analyzing the spatially distributed plurality of images comprises determining whether the targeted skin point includes a living tissue.

제 43 항에 있어서,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계는 상기 개체의 인구통계 또는 신체측정 특성들을 추정하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Wherein analyzing the plurality of spatially distributed images comprises analyzing the spatially distributed plurality of images to estimate demographic or biometric characteristics of the entity.

제 43 항에 있어서,
상기 생체인식 기능을 수행하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계는 상기 개체의 혈액내 분석물의 농도를 결정하기 위해 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Wherein analyzing the spatially distributed plurality of images to perform the biometric function comprises analyzing the spatially distributed plurality of images to determine the concentration of the analyte in the blood of the subject, How to perform functions.

제 43 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점을 조명하는 단계는 상기 목표된 피부 지점과 접촉하는 플래튼을 통해 상기 백색광을 지향시키는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Illuminating the desired skin point comprises directing the white light through a platen in contact with the desired skin point.

제 43 항에 있어서,
상기 백색광으로 상기 개체의 목표된 피부 지점을 조명하는 단계는 광대역 백색 광원으로 상기 개체의 목표된 피부 지점을 조명하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Illuminating a desired skin point of the subject with the white light comprises illuminating a desired skin point of the subject with a broadband white light source.

제 43 항에 있어서,
상기 백색광으로 상기 개체의 목표된 피부 지점을 조명하는 단계는,
다수의 협대역 광원들로 다수의 협대역 광빔들을 생성하는 단계; 및
상기 다수의 협대역 광빔들을 조합하는 단계
를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Wherein illuminating the targeted skin point of the subject with the white light comprises:
Generating a plurality of narrowband optical beams with a plurality of narrowband light sources; And
Combining the plurality of narrowband optical beams
Wherein the biometrics function is a biometrics function.

제 49 항에 있어서,
상기 다수의 협대역 광빔들은 원색들의 세트에 해당하는 파장들을 갖는 생체인식 기능 수행 방법.50. The method of claim 49,
Wherein the plurality of narrowband optical beams have wavelengths corresponding to a set of primary colors.

제 43 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점을 조명하는 단계는 제 1 편광으로 상기 백색광을 편광시키는 단계를 포함하며,
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계는 제 2 편광으로 상기 수신된 광을 편광시키는 단계를 포함하며,
상기 제 1 및 제 2 편광은 실질적으로 서로 교차되는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Illuminating the desired skin point comprises polarizing the white light with a first polarized light,
Receiving the scattered light from the desired skin point comprises polarizing the received light with a second polarization,
Wherein the first and second polarized lights are substantially mutually intersected.

제 43 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점으로부터 산란된 광을 수신하는 단계는 상기 수신된 광이 컬러 이미저에 입사되기 이전에 적외선 파장들에서 상기 수신된 광을 필터링하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Wherein the step of receiving scattered light from the desired skin point comprises filtering the received light at infrared wavelengths before the received light is incident on the color imager.

제 43 항에 있어서,
상기 목표된 피부 지점은 손가락 또는 손의 바닥 표면이며;
상기 생체인식 기능은 생체인식 신원확인을 포함하며,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계는,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들로부터 상기 목표된 피부 지점의 표면 지문 또는 손바닥 이미지를 유추하는 단계, 및
상기 개체의 신원확인을 위해 지문 또는 손바닥 이미지들의 데이터베이스와 상기 표면 지문 또는 손바닥 이미지들을 비교하는 단계
를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
The target skin point is a bottom surface of a finger or a hand;
Wherein the biometric function includes biometric identification,
Wherein analyzing the spatially distributed plurality of images comprises:
Inferring the surface fingerprint or palm image of the desired skin point from the plurality of spatially distributed images, and
Comparing the surface fingerprint or palm images with a database of fingerprint or palm images for identification of the entity
Wherein the biometrics function is a biometrics function.

제 43 항에 있어서,
상기 생체인식 기능은 생체인식 신원확인을 포함하며,
상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 분석하는 단계 상기 개체의 신원확인을 위해 멀티스펙트럼 이미지들의 데이터베이스와 상기 공간적으로 분포된 다수의 이미지들을 비교하는 단계를 포함하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Wherein the biometric function includes biometric identification,
Analyzing the plurality of spatially distributed images; and comparing the plurality of spatially distributed images with a database of multispectral images for identification of the entity.

제 43 항에 있어서,
백색광으로 개체의 상기 목표된 피부 지점을 조명하는 단계는 조명 영역에서 수행되며, 상기 목표된 피부 지점 및 조명 영역은 상대적으로 이동하는 생체인식 기능 수행 방법.44. The method of claim 43,
Illuminating the desired skin point of the object with white light is performed in an illumination region, and wherein the target skin point and illumination region are relatively moving.