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KR920002928B1 - 지문 인식 방법 - Google Patents

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KR920002928B1
KR920002928B1 KR1019890017357A KR890017357A KR920002928B1 KR 920002928 B1 KR920002928 B1 KR 920002928B1 KR 1019890017357 A KR1019890017357 A KR 1019890017357A KR 890017357 A KR890017357 A KR 890017357A KR 920002928 B1 KR920002928 B1 KR 920002928B1
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강남천
홍선표
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한국과학기술연구원
박원희
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Abstract

내용 없음.

Description

지문 인식 방법
제1도는 본 발명의 개략적인 전체 구성도.
제2도는 제1도는 구성중 하드웨어 부분의 구성도.
제3도는 제2도는 구성중 주처리장치의 상세도.
제4도는 지문 입력 장치의 구성도.
제5도는 제1도 구성중 소프트웨어 부분의 흐름도.
제6a도, 제6b도는 윈도우상의 방향도 및 원형 윈도우의 구성도면
제7a도, 제7b도는 지문의 방향 패턴을 설명하기 위한 도면.
제8도는 좌표 변환을 설명하기 위한 도면.
제9도는 평활화를 설명하기 위한 3×3 윈도우 도면.
제10도는 윤곽선 화소의 4방향에 대한 구성도면.
제11도는 지문에 적용된 4방향에서의 편측 윤곽선 추출과정 도면.
제12a도, 제12b도는 편측윤곽선 추출과정에서 단점 및 분기점을 판별하는 방법을 설명하기 위한 도면.
제13도는 복원처리 과정에서 의사특징점 제거를 설명하기 위한 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
1 : 입력부 2 : 처리부
7 : 프리즘 8 : 광원(LED)
9 : 카메라 10 : 외부표시장치(LCD)
11 : 번호판 12 : 확산판
13 : 고정대 14 : 화상취득부(Image Grob Board)
15 : 주처리장치(MPU) 16 : 외부접속단자(RS - 232C 통신)
본 발명은 등록된 지문과 입력된 지문을 판별함에 있어서, 지문의 방향 패턴 및 지문의 특징점인 융선의 단점과 분기점에 대하여 위치와 방향을 비교 인식함으로써 지문의 동일성 여부를 판별하는 지문 판별 방법에 관한 것이다.
일반적으로 많이 사용되는 지문 이식 판별은 1 : 다수의 식별시스템(Identification system)을 형태로서 컴퓨터 처리를 위해 카메라 또는 센서에 의하여 디지털 정보로 만들어 주어야 했으며, 잉크등을 사용하기 때문에 이용자 등에게 상당한 부담을 가져다 주었다.
그리고 이러한 알고리즘을 1 : 1 조합시스템(Verification system)에 그대로 적용할 경우 처리량이 많아 실용적이 될 수 없었으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 고속처리 장치를 사용하고 있으나, 시스템의 가격상승의 요인이 되었으며, 지문 인식 판별에 있어서 많은 단점을 가지고 있었다.
본 발명은 이러한 단점을 해결하기 위하여 발명된 것으로, 고속화 처리 장치 첨가에 의한 비용의 상승요인을 억제하면서 소프트웨어에 의한 처리를 극대화 할 수 있는 방법을 사용함으로써, 지문 인식 판별 정확성 및 실용성 측면에서 처리시간의 단축과 경제성 구현의 목적을 달성할 수 있도록 발명된 것이다.
이를 첨부 도면에 의거 간략하게 설명하면 다음과 같다.
제1도에서 하드웨어는 입력부(1), 처리부(2), 소프트웨어는 등록부(3), 조합부(4)로 각각 구성되어 순차적으로 지문 판별과정을 수행한다.
입력부(1)는 프리즘(7)을 통하여 나타나는 지문의 상을 카메라(9)를 통해 입력하여 컴퓨터에서 처리 가능한 디지털실호로 바꾸어 주는 부분과 사용자 인터페이스부로 구성되며, 처리부(2)는 입력부(1)에서 입력된 화상을 처리 판별하기 위하여 소프트웨어의 명령을 수행함으로써 지문판별 결과를 추출하는 부이다.
등록(3)는 제5도의 모든 수행 과정을 거쳐 지문 특징검의 위치를 나타내는 좌표(x, y), 특징점의 종류(분기점 또는 단점), 특징점의 방향, 융선의 평균방향 분포를 나타내는 방향 패턴 및 고유의 개인 넘버가 등록되어 있는 부이며, 조립부(4)는 등록 지문과 입력 지문의 특징을 비교 검토하여 동일 지문 여부를 판별하는 부이다.
제2도의 입력부(1)에서 고정대(13)는 입력지문의 평행이동(좌표변이)를 줄여서 보다 정확한 지문 화상을 얻기 위하여 입력부(1)의 외측에 설치되며, 프리즘(7)은 경사면이 입력부(1)의 외측에 노출되게 설치되어 지문 부위를 입력할 수 있도록 한다.
광원(8)은 균일한 면광원을 얻기 위하여 8×8개의 LED를 배열하고, 프리즘(7)과의 사이에 확산판(12)이 부설되어져 있으며, 지문의 화상은 빛의 반사 흡수 성질을 이용하여 프리즘(7)의 경사면에서 지문의 비접촉부인 곡부는 밟게, 지문의 접촉부인 융선부는 어둡게 검출되는 프리즘(7)의 전 반사법에 의하여 프리즘(7)상에 화상이 적당한 크기가 되는 초점거리에 위치한 CCD카메라(9)의 렌즈에 취득되며, CCD카메라(9)는 비디오 출력 신호를 8비트(bit)의 화면당 1/30초의 속도로 입력 되어지는 정보를 A/D 변환 시킨 후 전체 지문 화상을 256×256 화소 크기의 화상 데이터로 변환시켜 주는 화상 취득부(14)로 전해진다.
여기서 변환된 디지털 화상 데이터가 주처리장치(MPU)(15)로 전송되고 이 데이터를 가지고 처리부(2)에서 소프트웨어를 수행한다.
개인 번호는 번호판(11)을 통하여 입력되며, 처리부의 주처리장치(MPU)(15)로 전달된다. 주처리장치는 이용자가 입력상태, 등록상태, 판별상태등 장치의 상태를 식별 할 수 있도록 외부 표시장치(LCD)(10)를 기동한다.
또한, 판별 결과의 출력단자(16)가 있어 외부 스위치의 제어가 주처리장치를 경유하여 수행되도록 되어 있으며, 번호판제어(11), 외부표시장치(10) 구동, 판별처리의 결과 및 출력단자(16) 제어등은 처리부를 논리적으로 완전히 분리시킴으로써 처리장치와의 결합이 용이하도록 되어 있다.
처리부(2)는 주처리장치(MUP)(15)와 화상취득부(14)로 구성되는 것으로, 주처리장치의 구성은 중앙처리장치로 MC68000을 사용하며 12MHz 이상의 주파수로 동작하도록 하며, 외부 접속용 스위치 및 부속 프로세서를 갖추고 있다. 부속 프로세서는 6850과 6821이 사용되어 이들은 비동기 통신 어댑터(Asynchronous Communication Interface Adapter)와 주변 접속 어댑터(Peripheral Interface Adapter)로 동작한다.
ACIA는 외부 컴퓨터의 비동기 통신부와 연결되어 필요시 정보 전송에 사용된다.
PIA의 기능은 두가지로 하나는 사용자가 번호판(11)을 이용하여 자신의 고유 번호를 입력하거나 다른 명령을 입력할 때 이를 해석하여 주처리장치(15)에 의한 제어를 외부표시장치(LCD)(10)로 보내는 것이다. 다른 하나는 화상취득부(14)에 연결되어 카메라에서 입력된 화상을 메모리로 입력 할 시기를 제어하는 것이다.
제5도에서 소프트웨어 데이터처리 수행 과정을 설명하면 다음과 같다.
방향패턴추출(17a)은 제6a도에서 지문 방향추출 영역내부의 각 화소에 대한 방향을 4방향중 한 방향으로 결정하기 위하여 제6b도와 같은 원형 윈도우를 사용한다.
원형 윈도우에서 중심화소(X0)와 각 4방향의 대각선상의 양 끝에 위치한 두 화소와의 농도차의 합을 구하여 그 값이 최대인 대각선을 구하면 중심화소의 방향성분은 이 대각선방향의 수직방향으로 결정할 수 있다.
즉, 256×256 화소 크기내에 화상 정보로 표현된 입력 지문에서 3×3 윈도우를 사용하여 지문 융선부 방향패턴을 판별하기 위해 화상정보상을 상·하·좌·우로 이동 하면서 지문의 융선부의 한점을 윈도우 상의 중심 화소인 X0로 잡는다.
제7a도에서 중심 화소 X0는 지문 융선부의 한점이므로 중심 화로 X0의 양측면 즉, 양끝화소(a), (b)부가 존재하는 부는 곡부이다.
지문의 융선부는 검은 화소로 곡부는 흰 화소로 화상에 표시된다. 윈도우상의 중심 화소가 융선부 내에 위치할 때 대각선상의 양끝 화소(a), (b)는 곡부 영역에 위치하여야 하므로 대각선의 길이 y′상에서 양끝 화소(a)∼(b)의 길이는 융선너비(z)의 2배에서 조금 적도록 결정하여 두화소의 농도차의 합 즉, 두 화소가 위치하는 곡부 내에서 대각선의 길이 y'상에서 두 양끝 화소(a)∼(b)길이가 최대가 되는 대각선을 구하면 중심 화소 X0의 방향성분은 이 대각선 방향의 수직방향(X`)으로 결정할 수 있다.
이를 간략하게 설명하면 다음과 같다.
방향추출영역에 윈도우를 대응시키고 윈도우의 중심화소인 X0에 대하여 4방향(n=1,2,3,4)의 대각선에 위치한 두 화소의 차인 D를 구한다.
Dn = (Xn- X0) + (Xn′- X0) n = [1,2,3,4]
D값이 최대되는 n을 찾아 화소 X0의 방향성분을 n으로 결정후 영역내의 전화소에 대하여 이와 같은 방법으로 방향 성분을 구하여 방향분포를 구한다. 영역의 방향은 제7b도에서와 같이 최대의 방향성분과 인접한 방향 성분중 큰 방향 성분을 합하여(A)로 결정한다.
이러한 방향패턴추출(17a)방법에 의해 등록된 지문과 입력된 지문화상에 대하여 방향패턴을 구하게 되는데 동일지문이라 하더라도 입력시에 입력화상의 상태로 다르고 등록지문과 다른 좌표변이가 생기게 되므로 방향차가 발생하게 된다.
이를 보정하기 위하여 좌표변환(17b)를 시행하게 된다.
일반적으로 사용되는 좌표변환방법은 지문의 중심과 축을 결정하여 좌표를 일치시키는 방법이나 특징점간의 관계를 이용하는 방법이 사용된다.
본 발명에서의 좌표변환(17b)은 좌표가 일치하는 부분에서 방향차가 최소가 된다는 점에 착안하여 좌표를 변환하는 방법을 사용하고 있다.
우선 등록지문과 입력지문의 방향패턴(17a)을 서로 중첩시키면서 중첩된 부분의 방향차를 구한다.
제8도에서 수평방향으로 Sx, 수직방향으로 Sy 만큼 이동했을 때 방향차가 최소라면 이때 두 지문의 방향패턴이 가장 근접한 상태를 말하며, 두 지문간의 위치이동(천이)이 각각 Sx, Sy 만큼 발생 할 것으로 볼 수 있다. 따라서 좌표변환은 입력지문의 좌표를 각각 Sx, Sy 만큼 보정함으로써 입력지문과 등록지문이 가장 근접한 방향패턴을 가지는 위치로 옮기는 것을 말한다.
이것을 식으로 표현하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
등록지문의 X좌표 = 입력지문의 X좌표 + Sx
등록지문의 Y좌표 = 입력지문의 Y좌표 + Sy
1차판별(18)은 좌표 변환시 등록지문 및 입력 지문에 대한 최소 방향차로부터 동일지문 또는 타인지문 여부를 판단하는 과정으로 2개의 임계값 설정이 필요하다. 즉, 입력지문과 등록지문의 방향패턴(17a)을 구하여 좌표변환(17b)을 한후, 동일지문일 경우는 방향차가 작고, 타인지문일 경우는 방향차가 크다는 점을 이용하여 두 지문간의 방향차가 상위 임계값 보다 클 경우는 확실한 타인지문으로, 하위 임계값 보다 작을 경우는 확실한 동일지문으로 결정을 내리고, 1차판별 처리를 끝내고 전체처리를 종료한다. 그러나 방향차가 두 임계값 사이인 경우는 판별이 불분명하므로 특징점에 의한 2차판별(24)처리를 계속하게 된다.
실험에 따르면 본 발명을 통하여 1차판별에서 동일지문의 46.02%, 타인지문의 83.89%를 판정할 수 있다. 1차판별이 성립되면 결과를 외부 출력장치로 보낸후 처리를 종료하므로 전체 판별처리중 실험결과에 해당되는 정도의 처리 건수에 대해서는 약 3초 이내에 판별(제5도의 17, 18과정)할 수 있는 특징이 있다.
전처리(19)란 입력장치를 통하여 입력된 지문화상이 먼지 습기 및 프리즘의 상태등 여러 가지 이유에 의한 잡음을 가지고 있으며, 데이터 양이 상당히 많은 농담화상(Grey Level Image)이므로 입력지문 화상에서 직접 특징점을 추출하는 것이 어렵기 때문에 잡음 제거와 데이터의 양을 축소함으로써 필요한 정보를 찾아 내기 쉬운 형태로 변형하는 과정을 말하며, 다음과 같은 처리과정을 거친다.
전처리(19)의 1단계인 평활화(Smoothing)(19a)는 지문 화상의 잡음 성분을 제거해 주기 위한 것이다. 주어진 한점의 값을 일정한 크기의 윈도우 내에서 모든 점의 평균으로 대치하는 것이다.
즉, 한 화소의 값을 평활화기 위하여 제9도에서와 같은 3×3윈도우를 사용하는 경우 같은 윈도우내에서 X0의 값을 다음식에 의하여
Figure kpo00001
평활화되며 화상내의 전 화소에 대하여 같은 방법을 수행하여 화상 내의 존재하는 잡음의 영향을 줄인다.
전처리(19)의 2단계인 이치화(Binarization)(19b)는 농담 화상의 각 화소의 농도차를 두가지(0 또는 1)로 구분 처리하는 것으로, 기본적으로는 지문의 융선부와 곡부를 구별처리하는 것이며, 지문 화상의 경우 전화상 영역 내에서의 평균 농도가 일정치 않으므로 본 발명에서는 이러한 지문의 특성을 고려하여 원형 윈도우 방향을 시용한 이치화(19b)과정을 수행하게 된다.
여기서는 지문영역과 배경영역을 구별하는 처리까지도 포함하며 임계치(Threshold Value)가 설정되 있어 설정된 임계치 보다 큰 값을 가지는 화소에 대해서는 1, 작은 값을 가지는 화소에는 0이라는 값을 주는 것과 같은 형태를 취해 농도치를 표시한다.
다음은 특징점 추출 과정이다. 이때 지문으로부터 특징점 추출을 용이하도록 하기 위하여 지문을 선화상으로 만들어 주는 처리가 선행된다. 즉, 지문을 폭이 1화소인 선화상으로 만들어 주는 처리이다. 지문도 선도형의 형태 및 특성을 가지므로 이에 대한 선화상도 특징점 추출에 유효함을 예상할 수 있다.
종래에는 선화상으로의 처리를 위하여 세선화를 많이 사용하였으나 처리시간이 실사용 범위를 벗어난다는 단점이 있었다.
따라서 처리 시간에 유의하면서 지문의 특징 추출에 적합한 선화상을 만들어 주는 방법이 필요하며, 이러한 필요성에 의하여 본 발명에서는 편측 윤곽선 추출법(20)을 새로 개발하여 사용하고 있다. 편측 윤곽선 추출은 세선하의 약 1/30정도의 처리 시간만이 소요되어 처리시간을 대폭 향상시킬 수 있는 기능을 가진 본 발명의 장점이다.
편측 윤곽선 추출(20)은 다음과 같다.
지문의 방향성을 보면 크게 좌상, 좌하, 우상, 우하의 4방향성분으로 구성된다. 따라서 지문의 윤곽선을 구성하는 화소에 대하여 제10도에 도시한 바와 같이 4개의 방향 성분을 조사함으로써, 윤곽선 화소의 방향을 결정할 수 있다. 즉, 지문의 윤곽선 방향은 이상의 4방향 성분중 어느 하나로 나타낼 수 있다.
또한 제11도에서 단점(26,27)에 대한 편측 윤곽선을 추출할 때(26a)와 (26b) 또는 (27a)와 (27b)는 거의 유사한 선도형을 이루며 특징점 추출 위치도 역시 유사한 결과를 나타낸다.
분기점(28,29)에 대한 편측 윤곽선을 추출할 때 역시(28a)와 (28b) 또는 (29a)와 (29b)는 거의 유사한 선도형을 이루며 특징점 추출 위치 또한 유사한 결과를 나타낸다. 즉, 대각선 방향을 제외한 어떠한 경우의 합성도 거의 유사한 윤곽선 패턴을 가짐을 알 수 있다. 결국 지문에 대한 융선의 방향성을 추출할 때는 대각선에 위치한 방향 패턴의 합성을 제외한 (25a)와 (25b), (25b)와 (25d), (25c)와 (25d) 또는 (25a)와 (25c)의 방향 성분으로 구성할 수 있는 4개의 편측 윤곽선 화상중 어느 한 경우만으로도 지문의 형태를 충분히 표현할 수 있으며, 각각의 경우 편측 윤곽선 화상은 지문의 형태를 나타내는데 큰 차이가 없다.
본 발명에서는 전체 지문 화상을 일정한 범위로 분할 한 후, 각 영역내에서(25a) 또는 (25b)의 방향중 각 윤곽선 상의 화소가 어떤 방향에 더 유효한가를 구하기 위하여 각 방향에 대응되는 화소수를 계산하고, 더 많은 화소가 대응하는 방향으로 영역에서의 편측 윤곽선을 추출하고 있다..
편측 윤곽선 추출(20)에 의하여 선화된 화상에서는 단점 및 분기점이 모두 단점의 형태로 나타난다.
따라서 제9도와 같은 간단한 3×3 윈도우를 사용하여 윈도우의 중심점 X0의 주위를 Xi(i = 1…8)의 순서로 돌아가면서 제12도와 같이 지문 화소에서 배경 화소로 또는, 배경 화소에서 지문 화소로 변환하는 값인 Cn = 2, Bn = 1인 화소를 찾음으로써 특징점을 추출하게 된다.
이것을 식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure kpo00002
또한 특징점의 종류를 구분하기 위해서는 제12도의 나에서 특징점 X0를 기준으로 편측선의 연장선상의 한 화소 a 또는 b가 배경 화소값 인가 또는 지문 화소값 인가에 따라 단점(A), 분기점(B) 여부가 판별된다.
또한 본 발명에서는 이러한 과정을 거쳐서 특징점에 대한 종류(단점, 분기점), 좌표(x, y), 방향을 추출하며 이와 같은 특징점이 등록되어 있는 등록지문 화상과 입력지문 화상을 비교함으로써 지문을 인식하게 된다.
한편 특징점 추출(21)에 관계없이 결과로서 나타난 특징점의 집합에서 본래 지문 화상을 얻었을 때의 조건이나 처리상의 잘못에 의하여 의사 특징점이나 원래의 지문 정보가 누락될 수 있다.
이와 같은 잡음에 의한 의사 특징점을 제거해 주거나 누락된 정보를 복원하는 것을 복원처리(Restoration)(22)라 한다.
본 발명에서는 지문의 선화처리가 끝난 후, 그 선화상의 연결 상태나 주변 조건등을 고려하여 추출된 특징점(21)중 의사 특징점 이라고 생각되는 점들을 제거하는 방법을 사용하며, 제거처리에 있어 지문의 구조에 적합한 처리과정을 선정하여 복원한다.
즉, 1차 추출된 특징점(21)을 대상으로 가장 가까운 거리에 있는 쌍을 제거하고, 남은 특징점을 대상으로 일정거리 내에서 특징점의 방향이 180도에 가까운 점의 쌍(서로 반대방향인 쌍)에 대하여 제거처리를 하며, 입상상태가 좋지 않은 지문의 경우, 나머지 특징점에 대하여 가까운 범위에 특징점 군을 모두 제거하도록 특징점 추출에 효율성을 기할 수 있다.
제13도는 제거되어 지는 의사 특징점을 표시한 일례이며, 위에서 언급한 편측 윤곽선 추출(20), 특징추출(21) 및 복원처리(22)과정을 거쳐 입력지문의 특징점에 대한 특성 정보를 추출한 뒤 기억 장소에 입력된 등록부의 등록지문 특징점과의 유사도를 비교, 판정함으로써, 동일인 임을 판별하게 된다.
그러나 각기 다른 시간에 얻어진 두 지문은 화상 영역상에서의 위치가 어긋나 있게 되고 또한 회전에 의한 변이가 나타날 수도 있다.
따라서, 대응 특징점을 찾기 이전에 두 지문화상의 좌표를 보정하게 되는데 본 발명에서는 이미 지문의 방향패턴(17)을 이용한 1차 판별처리(18)과정을 거치므로 이때 구한 천이값을 이용함으로써, 기존에 알려진 판별 처리 방법에 비하여 간소화된 판별 방법을 사용하고 있다.
즉, 본 발명에서는 서로 다른 시간에 입력된 두 지문의 위치 보정을 위하여 제5도의 방향 패턴추출(17)에서 구한 천이값을 직접 대입하여 동일 좌표계에 입력 및 등록지문의 특징점을 위치시킨 후, 상호간의 특성 비교하여 동일 지문에 대한 판정을 한다.
따라서 위치 보정을 위한 새로운 처리 절차를 포함하지 않고, 이미 구한 천이값만을 이용함으로써 판별을 위한 위치 보정절차를 간소화 할 수 있다는 점이 본 발명의 판별에 있어서의 특징이다.
일단 위치 보정이 된 후, 특징점 간의 일치도를 나타내는 판별률을 산출하여, 일정한 기준치에 따라 동일지문의 여부가 판정된다. 즉, 입력지문의 모든 특징점에 대하여 지문과의 특징점에 있어 각 특성에 대한 대응도를 구하는 것이다. 이때, 왜곡이나 전처리 단계에서의 오차를 고려하여 임계치를 정하게 된다. 판별률 산출식은 여러 가지 경우가 있을 수 있으나, 결국 등록 지문에 포함된 특징점에 대하여 입력 지문의 특징점이 어느 정도까지 유사하게 추출되는가의 정도를 평가하는 것이므로, 본 발명은 판별률을 다음과 같은 방법으로 산출하고 있다.
Figure kpo00003
이때, 판별률이 일정한 값 이상이면 같은 지문쌍으로, 이하이면 다른 지문쌍으로 판단하여 결과를 입력부의 외부 표시 장치(LCD)(10)로 보내 줌으로써 완전한 하나의 판별 과정이 성립되어 지문 판별과정이 종결된다.
조합 시스템에 근거한 지문 인식 장치에서는 타인 지문을 동일 지문으로 판정하는 것이 치명적일 수 있다. 따라서 본 발명에서는 타인 지문을 동일지문으로 오인식하는 Type Ⅱ 오류를 0%로 고정하였으며, 이 경우 실험 결과에 따르면 동일 지문을 타인 지문으로 오인식하는 Type Ⅰ 오류가 4.23%로 나온다.
이와 같은 지문인식 과정을 살펴볼 때 등록 과정을 통하여 등록된 지문과 입력부를 통하여 입력된 지문을 처리하여 인식, 판별함에 있어서, 등록 지문의 방향 패턴과 입력 지문의 방향 패턴을 비교, 판별하는 1차판별부에서는 방향차에 대한 2개의 임계값을 설정하여 두 지문 패턴간의 평균 방향차가 상위 임계값 이상일 경우에는 타인 지문으로, 하위 임계값 이하일 경우는 동일 지문으로 판별, 처리를 종료하며, 2차 판별부에서는 평균 방향차가 두 임계값 사이인 입력 지문을 대상으로 전처리(19), 편측 윤곽선추출(20)을 통하여 특징점을 추출한, 후, 복원처리과정(22)을 거쳐 등록 지문의 특징점과의 유사도를 비교함으로써, 동일 지문 여부의 판별을 특징으로 하는 복합 지문 인식 방법임을 알 수 있다.
이 지문 인식 판별방법으로 1차 판별부와 2차 판별부를 둠으로써, 방향 패턴만으로 판별이 가능한 지문에 대해서는 1차 판별처리에서 동일 지문 여부를 결정할 수 있으므로 지문의 판별 성능을 향상시키고 있다.
종래의 처리시간이 과다 소요되는 세선화 처리방법 대신 편측윤곽선추출(20)처리를 이용함으로써, 처리시간을 종래보다 1/30 단축하여 처리속도를 향상시키고, 그에 수반된 주변기기(고속화 처리기)를 별도로 설치하지 않아도 됨으로써, 비용절감 효과를 가져와 경제성과 실용성 및 효율성 등의 여러 가지 특장점을 지닌 것이다.

Claims (6)

  1. 등록과정을 통하여 등록된 지문과 입력부를 통하여 입력된 지문을 처리하여 인식, 판별함에 있어서, 등록 지문의 방향 패턴과 입력지문의 방향 패턴을 비교, 판별하는 1차 판별부에서는 방향차에 대한 2개의 임계값을 결정하여 두 지문 패턴간의 평균 방향차가 상위 임계값 이상일 경우에는 타인 지문으로, 하위 임계값 이하일 경우는 동일 지문으로 판별, 처리를 종료하며, 2차 판별부에서는 평균방향차가 두 임계값 사이인 입력 지문을 대상으로 전처리(19), 편측윤곽선추출(20) 과정을 통하여 특징점을 추출한 후, 복원처리과정(22)을 거쳐 등록지문의 특징점과의 유사도를 비교함으로써, 동일지문 여부의 판별을 특징으로 하는 복합지문 인식 방법.
  2. 제1항에 있어서, 입력지문의 방향 패턴과 등록 지문의 방향패턴을 중첩시키면서 평균 방향차가 최소가 되는 시프트치(値)를 추출하는 것에 의한 좌표변환(17b)을, 실시하고 평균 방향차에 대하여 2개의 임계값을 적용함으로써, 동일지문 여부의 판별함을 특징으로 하는 복합지문 인식 방법.
  3. 제1항에 있어서, 편측윤곽선추출(20)에 의하여 선화상을 추출하고 추출된 선화상을 대상으로 하여 단점 및 분기점으로 구성된 특징점을 추출하여 동일지문 여부의 판별함을 특징으로 하는 복합지문 인식 방법.
  4. 제1항에 또는 제3항에 있어서, 연결수와 흑화소수에 의하여 결정되는 특징점 추출과정은 하기식
    Figure kpo00004
    에서, Cn = 2, Bn = 1인 점을 특징점으로 추출하여 동일지문 여부의 판별을 특징으로 하는 복합지문 인식 방법.
  5. 제4항에 있어서, 지문의 각 특징점에 대한 특성으로 좌표(x, y), 종류(단점 및 분기점), 방향을 포함하도록 하여 동일 지문 여부를 판별함을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
  6. 제1항에 있어서, 의사 특정점의 제거는 특징점 추출(21)과정에서 1차 추출된 특징점중 최근접거리 쌍을 제거하고, 남은 특징점을 대상으로 일정 거리 이내에 존재하면 특징점 방향의 차가 180°에 가까운 특징점 쌍을 제거함으로써 특징점에 의한 동일지문 여부를 판별함을 특징으로 하는 지문 인식 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006062378A1 (en) * 2004-12-09 2006-06-15 Lg Electronics Inc. Fingerprint recognition method

Families Citing this family (68)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2932193B2 (ja) * 1989-11-08 1999-08-09 日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社 図形処理装置
US5261008A (en) * 1990-08-07 1993-11-09 Yozan, Inc. Fingerprint verification method
EP0508845B1 (en) * 1991-03-11 2001-11-07 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Method and apparatus for image processing
CA2064926C (en) * 1991-04-03 1996-07-16 Ritsuko Omori Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae
JPH04332089A (ja) * 1991-05-07 1992-11-19 Takayama:Kk 指紋データの登録方法
US5224173A (en) * 1991-10-29 1993-06-29 Kuhns Roger J Method of reducing fraud in connection with employment, public license applications, social security, food stamps, welfare or other government benefits
US5467403A (en) * 1991-11-19 1995-11-14 Digital Biometrics, Inc. Portable fingerprint scanning apparatus for identification verification
US5337369A (en) * 1992-09-09 1994-08-09 Nec Corporation Equipment for fingerprint pattern classification
US6002787A (en) * 1992-10-27 1999-12-14 Jasper Consulting, Inc. Fingerprint analyzing and encoding system
JP2759309B2 (ja) * 1993-04-21 1998-05-28 株式会社松村エレクトロニクス 指紋照合方法
GB2310522B (en) * 1993-04-21 1997-10-15 Matsumura Electronics Kk Fingerprint ID system and method
JP3647885B2 (ja) * 1993-05-07 2005-05-18 日本電信電話株式会社 画像処理装置
KR100327852B1 (ko) * 1993-07-31 2002-07-03 이데이 노부유끼 화상일치검출장치및화상일치검출방법
US5703958A (en) * 1993-08-27 1997-12-30 Nec Corporation Picture processing method for correcting distorted pictures and apparatus for executing this method
US5420937A (en) * 1993-09-01 1995-05-30 The Phoenix Group, Inc. Fingerprint information extraction by twin tracker border line analysis
US5509083A (en) * 1994-06-15 1996-04-16 Nooral S. Abtahi Method and apparatus for confirming the identity of an individual presenting an identification card
US6397198B1 (en) * 1994-11-28 2002-05-28 Indivos Corporation Tokenless biometric electronic transactions using an audio signature to identify the transaction processor
US6950810B2 (en) * 1994-11-28 2005-09-27 Indivos Corporation Tokenless biometric electronic financial transactions via a third party identicator
US7631193B1 (en) 1994-11-28 2009-12-08 Yt Acquisition Corporation Tokenless identification system for authorization of electronic transactions and electronic transmissions
US7248719B2 (en) * 1994-11-28 2007-07-24 Indivos Corporation Tokenless electronic transaction system
US20040128249A1 (en) * 1994-11-28 2004-07-01 Indivos Corporation, A Delaware Corporation System and method for tokenless biometric electronic scrip
US7613659B1 (en) 1994-11-28 2009-11-03 Yt Acquisition Corporation System and method for processing tokenless biometric electronic transmissions using an electronic rule module clearinghouse
US7882032B1 (en) 1994-11-28 2011-02-01 Open Invention Network, Llc System and method for tokenless biometric authorization of electronic communications
US5887140A (en) * 1995-03-27 1999-03-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Computer network system and personal identification system adapted for use in the same
JP2776294B2 (ja) * 1995-04-12 1998-07-16 日本電気株式会社 皮膚紋様画像の画像特徴抽出装置および画像処理装置
US5631972A (en) * 1995-05-04 1997-05-20 Ferris; Stephen Hyperladder fingerprint matcher
US5781651A (en) * 1996-04-15 1998-07-14 Aetex Biometric Corporation Compact fingerprint recognizing apparatus illuminated with electroluminescent device
US5796858A (en) * 1996-05-10 1998-08-18 Digital Persona, Inc. Fingerprint sensing system using a sheet prism
US5909501A (en) * 1996-09-09 1999-06-01 Arete Associates Systems and methods with identity verification by comparison and interpretation of skin patterns such as fingerprints
US6072895A (en) * 1996-12-13 2000-06-06 International Business Machines Corporation System and method using minutiae pruning for fingerprint image processing
US6111978A (en) * 1996-12-13 2000-08-29 International Business Machines Corporation System and method for determining ridge counts in fingerprint image processing
US6125192A (en) 1997-04-21 2000-09-26 Digital Persona, Inc. Fingerprint recognition system
US5995642A (en) * 1997-06-30 1999-11-30 Aetex Biometric Corporation Method for automatic fingerprint classification
US5982914A (en) 1997-07-29 1999-11-09 Smarttouch, Inc. Identification of individuals from association of finger pores and macrofeatures
US6263091B1 (en) * 1997-08-22 2001-07-17 International Business Machines Corporation System and method for identifying foreground and background portions of digitized images
US6122737A (en) * 1997-11-14 2000-09-19 Digital Persona, Inc. Method for using fingerprints to distribute information over a network
US6035398A (en) * 1997-11-14 2000-03-07 Digitalpersona, Inc. Cryptographic key generation using biometric data
US6408087B1 (en) * 1998-01-13 2002-06-18 Stmicroelectronics, Inc. Capacitive semiconductor user input device
US6980670B1 (en) * 1998-02-09 2005-12-27 Indivos Corporation Biometric tokenless electronic rewards system and method
US6324310B1 (en) 1998-06-02 2001-11-27 Digital Persona, Inc. Method and apparatus for scanning a fingerprint using a linear sensor
US6188781B1 (en) 1998-07-28 2001-02-13 Digital Persona, Inc. Method and apparatus for illuminating a fingerprint through side illumination of a platen
US6950539B2 (en) * 1998-09-16 2005-09-27 Digital Persona Configurable multi-function touchpad device
US6097035A (en) * 1999-02-22 2000-08-01 Digital Persona, Inc. Fingerprint detection apparatus with partial fingerprint images
US6282304B1 (en) * 1999-05-14 2001-08-28 Biolink Technologies International, Inc. Biometric system for biometric input, comparison, authentication and access control and method therefor
WO2001093167A1 (en) * 2000-05-31 2001-12-06 Indivos Corporation Biometric financial transaction system and method
US9165323B1 (en) 2000-05-31 2015-10-20 Open Innovation Network, LLC Biometric transaction system and method
US6766040B1 (en) 2000-10-02 2004-07-20 Biometric Solutions, Llc System and method for capturing, enrolling and verifying a fingerprint
US7359553B1 (en) * 2001-02-16 2008-04-15 Bio-Key International, Inc. Image identification system
US20020147921A1 (en) * 2001-04-05 2002-10-10 Bullock Garland R. Method and system for migrating dynamic master templates in a biometric verification system
US20020147588A1 (en) * 2001-04-05 2002-10-10 Davis Dustin M. Method and system for interacting with a biometric verification system
KR100432491B1 (ko) 2001-08-31 2004-05-22 (주)니트 젠 융선방향 모델을 이용한 지문 특징데이터 추출방법
AU2003265238A1 (en) 2002-05-21 2004-01-06 Bio-Key International, Inc. Systems and methods for secure biometric authentication
US7415605B2 (en) * 2002-05-21 2008-08-19 Bio-Key International, Inc. Biometric identification network security
US8171304B2 (en) * 2003-05-15 2012-05-01 Activcard Ireland Limited Method, system and computer program product for multiple biometric template screening
CN1299230C (zh) * 2003-11-10 2007-02-07 北京握奇数据系统有限公司 一种基于互信息的指纹特征匹配方法
US7155040B2 (en) * 2004-06-29 2006-12-26 Bio-Key International, Inc. Generation of quality field information in the context of image processing
JP4340618B2 (ja) * 2004-10-08 2009-10-07 富士通株式会社 生体情報認証装置及び方法,並びに生体情報認証プログラム及び生体情報認証プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体
US7257241B2 (en) * 2005-01-07 2007-08-14 Motorola, Inc. Dynamic thresholding for a fingerprint matching system
US20070036400A1 (en) * 2005-03-28 2007-02-15 Sanyo Electric Co., Ltd. User authentication using biometric information
US8880718B2 (en) 2010-04-27 2014-11-04 Afix Technologies, Inc. Geo-location video archive system and method
US8571276B2 (en) 2011-03-03 2013-10-29 Afix Technologies, Inc. Automated Biometric Identification System (ABIS) and method
US8699764B2 (en) 2010-04-27 2014-04-15 Afix Technologies, Inc. Automated biometric submission and improved scanning system and method
US9569442B2 (en) 2010-04-27 2017-02-14 The Radiant Group, Inc. Geo-location video archive system and method
US8655032B2 (en) 2011-06-24 2014-02-18 Afix Technologies, Inc. Mobile identification system and method
US9201560B2 (en) 2011-07-13 2015-12-01 Afix Technologies, Inc. Multiple user data entry system and method
ES2754719T3 (es) * 2011-10-03 2020-04-20 Accenture Global Services Ltd Motor de correspondencia biométrica
CN106959877B (zh) * 2017-03-31 2020-07-10 浙江中正智能科技有限公司 指纹识别芯片驱动电路、指纹识别芯片的驱动方法和装置
CN112419550A (zh) * 2020-11-06 2021-02-26 西南交通大学 一种组合式指纹密码系统及操作方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4151512A (en) * 1976-09-10 1979-04-24 Rockwell International Corporation Automatic pattern processing system
JPS59185269A (ja) * 1983-04-05 1984-10-20 三菱電機株式会社 入出門管理システム
JPS6198483A (ja) * 1984-10-19 1986-05-16 Fujitsu Ltd 画像照合装置
JPS61231684A (ja) * 1985-04-05 1986-10-15 Sankyo Seiki Mfg Co Ltd 画像処理装置
US4696046A (en) * 1985-08-02 1987-09-22 Fingermatrix, Inc. Matcher
US4817183A (en) * 1986-06-16 1989-03-28 Sparrow Malcolm K Fingerprint recognition and retrieval system
US4811414A (en) * 1987-02-27 1989-03-07 C.F.A. Technologies, Inc. Methods for digitally noise averaging and illumination equalizing fingerprint images
JPH0624020B2 (ja) * 1987-06-11 1994-03-30 横河電機株式会社 ディジタル画像の塗り潰し領域検出方法
JPH0797404B2 (ja) * 1987-08-24 1995-10-18 富士通株式会社 指紋像の方向分布検出方法
JP2659046B2 (ja) * 1988-02-19 1997-09-30 三菱電機株式会社 本人照合装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006062378A1 (en) * 2004-12-09 2006-06-15 Lg Electronics Inc. Fingerprint recognition method

Also Published As

Publication number Publication date
KR910010353A (ko) 1991-06-29
JPH03231381A (ja) 1991-10-15
US5105467A (en) 1992-04-14
JPH077458B2 (ja) 1995-01-30

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