KR101007008B1

KR101007008B1 - Fingerprint recognition device and method

Info

Publication number: KR101007008B1
Application number: KR1020090028167A
Authority: KR
Inventors: 윤일동
Original assignee: 한국외국어대학교 연구산학협력단
Priority date: 2009-04-01
Filing date: 2009-04-01
Publication date: 2011-01-12
Anticipated expiration: 2029-04-01
Also published as: KR20100109752A

Abstract

지문을 이용하여 사용자를 식별하기 위한 지문 인식 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 지문 인식 장치는 입력되는 지문에 대한 입력 지문 영상을 획득하고, 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 추출한다. 지문 인식 장치는 제1 특징 정보 추출의 적정성을 검증하기 위하여, 제1 특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원하고, 입력 지문 영상으로부터 추출된 제2 특징 정보 및 복원된 지문 영상으로부터 추출된 제2 특징 정보를 비교한다. Disclosed are a fingerprint recognition apparatus and a method for identifying a user using a fingerprint. The fingerprint recognition apparatus according to an embodiment obtains an input fingerprint image of an input fingerprint, and extracts first feature information of the input fingerprint image. In order to verify the adequacy of extracting the first feature information, the fingerprint recognition apparatus restores the fingerprint image by using the first feature information, and the second feature information extracted from the input fingerprint image and the second feature extracted from the restored fingerprint image. Compare the information.

생체 인식, 지문 인식, 지문 복원, 특징점, 가버 필터 Biometrics, Fingerprint Identification, Fingerprint Restoration, Feature Points, Gabor Filters

Description

Apparatus for recognizing fingerprint and method approximately}

본 발명은 생체 정보 인식 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지문을 이용하여 사용자를 식별하기 위한 지문 인식 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a biometric information recognition technology, and more particularly, to a fingerprint recognition device and method for identifying a user using a fingerprint.

지문 인식은 생체 인식의 하나로 각 개인마다 다른 지문 정보를 추출하여 정보화시키는 인증 방식이다. 통상의 지문 인식 방법은 사용자로부터 지문을 입력받아 형성된 지문 영상으로부터 특징점(minutiae)을 추출하고, 이미 저장된 지문 이미지의 특징점들과 매칭하여 수행된다. 여기에서, 특징점은 여러 가지 타입이 있으나 통상적으로 지문의 융선(Ridge Line)이 분기되는 분기점(Bifurcation) 및 융선이 끝나는 단점(Ending Point)을 말한다. Fingerprint recognition is an authentication method that extracts and fingerprints different fingerprint information for each individual as one of biometrics. A typical fingerprint recognition method is performed by extracting a feature point from a fingerprint image formed by receiving a fingerprint from a user and matching the feature points of an already stored fingerprint image. Here, there are various types of feature points, but usually refers to a bifurcation where a ridge line of the fingerprint branches and an end point where the ridge ends.

융선은 피부가 융기한 선으로, 진피 부분이 손상되지 않는 한 평생동안 변하지 않는다. 분기점은 융선이 부드럽게 흐르다가 갈라지는 점이고, 단점는 융선이 부드럽게 흐르다가 끊어지는 점이다. 지문 영상의 크기나 개인에 따라 다소 차이가 있으나, 일반적으로 한 개의 지문에는 이들 특징점이 60~80개 정도 분포하며, 사람마다 그 위치, 방향이 다르므로 이들 특징점의 정보는 지문 인식 시스템에서 개인의 식별 수단으로 이용된다. 그러나, 지문 영상으로부터 특징점을 추출하기 위해서는 특징점 추출이 용이하도록 하기 위하여 여러 단계의 영상 처리 과정을 거치게 되는데, 이러한 과정에서 오류가 발생할 수 있으며, 이로 인해 지문 인식의 정확도가 떨어질 수 있다. Ridges are ridges of the skin that do not change for a lifetime unless the dermis is damaged. The diverging point is that the ridge flows smoothly and splits. The disadvantage is that the ridge flows smoothly and breaks. Although there are some differences depending on the size of the fingerprint image and the individual, in general, about 60 to 80 of these feature points are distributed in one fingerprint, and the location and direction of each feature are different. Used as identification means. However, in order to extract the feature point from the fingerprint image, a feature processing process is performed in order to facilitate the extraction of the feature point. In this process, an error may occur, which may reduce the accuracy of fingerprint recognition.

지문 인식을 위한 특징점 추출 과정을 검증할 수 있는 지문 인식 장치 및 방법이 제안된다. A fingerprint recognition apparatus and method for verifying a feature extraction process for fingerprint recognition are proposed.

일 양상에 따른 지문 인식 장치는 입력되는 지문에 대한 입력 지문 영상을 획득하는 지문 영상 획득부; 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 추출하는 제1 인식부; 제1 특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원하는 영상 복원부; 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원된 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 각각 추출하는 제2 인식부; 및 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원된 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 비교하여, 제1 특징 정보 추출의 적정성을 검증하는 검증부를 포함한다. A fingerprint recognition device according to an aspect includes a fingerprint image acquisition unit for obtaining an input fingerprint image for an input fingerprint; A first recognizer extracting first feature information on the input fingerprint image; An image restoration unit which restores the fingerprint image using the first feature information; A second recognizer configured to extract second feature information on the input fingerprint image and second feature information on the restored fingerprint image, respectively; And a verification unit which compares the second feature information on the input fingerprint image and the second feature information on the reconstructed fingerprint image and verifies the appropriateness of extracting the first feature information.

제1 특징 정보는 각 특징점의 위치, 종류, 개수, 방향 및 특징점 간의 거리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제2 특징 정보는 지문 영상에 가버 필터링을 적용하여 생성되는 텍스처 성분을 포함할 수 있다. The first feature information may include at least one of a location, a type, a number, a direction, and a distance between the feature points of each feature point. The second feature information may include a texture component generated by applying Gabor filtering to the fingerprint image.

검증부는 비교 결과가 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원 지문 영상의 제2 특징 정보의 매칭률이 임계값 이상이면 제1 특징 정보의 추출이 적정하다고 결정할 수 있다. 지문 인식 장치는 복수의 사용자 각각에 대한 사용자 ID 및 사용자 ID에 대응하는 사용자별 지문 영상으로부터 추출된 복수의 제1 특징 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하고, 검증부는 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보의 추출이 적정하다고 결정되는 경우, 복수의 제1 특징 정보로부터 입력 지문 영상으로부터 추출된 제1 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하고, 검색된 특징 정보에 대응하는 사용자 ID를 이용하여 사용자를 식별할 수 있다. The verification unit may determine that the extraction of the first feature information is appropriate when the comparison result is greater than or equal to a threshold of the second feature information of the input fingerprint image and the second feature information of the reconstructed fingerprint image. The fingerprint recognition apparatus may further include a storage configured to store a plurality of first feature information extracted from a user ID for each of a plurality of users and a fingerprint image for each user corresponding to the user ID, and the verification unit may include a first feature for the input fingerprint image. If it is determined that the extraction of the information is appropriate, the feature information matching the first feature information extracted from the input fingerprint image is searched from the plurality of first feature information, and the user is identified using a user ID corresponding to the retrieved feature information. can do.

다른 영상에 따른 지문 인식 방법은 입력되는 지문에 대한 입력 지문 영상을 획득하는 단계; 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 추출하는 단계; 제1 특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원하여 복원 지문 영상을 생성하는 단계; 입력 지문 영상 및 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 각각 추출하는 단계; 및 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 비교하여, 제1 특징 정보 추출의 적정성을 검증하는 단계를 포함한다. A fingerprint recognition method according to another image may include obtaining an input fingerprint image of an input fingerprint; Extracting first feature information about the input fingerprint image; Restoring a fingerprint image by using the first feature information to generate a restored fingerprint image; Extracting second feature information for the input fingerprint image and the restored fingerprint image, respectively; And comparing the second feature information on the input fingerprint image with the second feature information on the reconstructed fingerprint image, and verifying an appropriateness of the first feature information extraction.

일 실시예에 따르면, 지문 인식을 위한 특징점 추출 과정을 검증할 수 있으므로, 지문 인식의 정확도를 높일 수 있다. According to an embodiment, the feature extraction process for fingerprint recognition may be verified, thereby increasing the accuracy of fingerprint recognition.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생 략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related well-known functions or configurations may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intention or custom of a user or an operator. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1은 일 실시예에 따른 지문 인식 장치의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a fingerprint recognition device according to an embodiment.

일 실시예에 따른 지문 인식 장치(100)는 지문 영상 획득부(110), 제1 인식부(120), 지문 영상 복원부(130), 제2 인식부(140), 검증부(150), 저장부(160) 및 출력부(170)를 포함한다. The fingerprint recognition apparatus 100 according to an exemplary embodiment may include a fingerprint image acquisition unit 110, a first recognition unit 120, a fingerprint image restoration unit 130, a second recognition unit 140, a verification unit 150, The storage unit 160 and the output unit 170 is included.

지문 영상 획득부(110)는 입력되는 지문에 대한 입력 지문 영상을 획득한다. 지문 영상 획득부(110)는 스캐닝 장치로 구성될 수 있다. The fingerprint image acquisition unit 110 acquires an input fingerprint image for the input fingerprint. The fingerprint image acquisition unit 110 may be configured as a scanning device.

제1 인식부(120)는 제1 지문 인식 알고리즘에 따라 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 추출한다. 제1 특징 정보는 지문으로부터 추출되는 특징점(minutiae)에 관한 정보로 지문 인식 정합을 위한 파라미터로 사용되며, 각 특징점의 위치, 종류, 개수, 방향 및 특징점 간의 거리 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. The first recognition unit 120 extracts first feature information on the input fingerprint image according to the first fingerprint recognition algorithm. The first feature information is information about a minutiae extracted from a fingerprint and is used as a parameter for matching a fingerprint, and may include at least one of a location, a type, a number, a direction, and a distance between the feature points. It is not limited to this.

제1 인식부(120)는 잡음 제거, 지문 영상의 개별 화소(pixel) 또는 일정 크기의 부 영역내에서 융선의 방향 정보 추출을 위한 방향 영상(direction image) 생성, 지문 영상에서 지문 영역과 배경 영역을 분리하기 위한 배경 분리(segmentation), 배경 분리 후 지문의 융선과 골을 구분하기 위한 지문 영역에 대해 수행되는 이진화(binary), 영상의 본질적인 구조를 보존하면서 융선의 구조적 모형을 추출하기 위한 세선화(thinning) 과정을 포함하는 전처리를 수행할 수 있 다. 그런 다음, 제1 인식부(120)는 세선화 과정 수행한 후 융선의 교차수(Crossing count Number)를 이용하여 특징점을 추출할 수 있다. The first recognizer 120 generates a direction image for removing noise, extracting direction information of the ridge in an individual pixel of a fingerprint image, or a sub-sized region of a predetermined size, and a fingerprint region and a background region in the fingerprint image. Background segmentation to separate the image, binarization performed on the fingerprint region to distinguish the ridge and the valley of the fingerprint after the background separation, and thinning to extract the structural model of the ridge while preserving the essential structure of the image. pretreatment including thinning can be performed. Then, the first recognizer 120 may extract the feature points using the crossing count number of the ridges after performing the thinning process.

제1 인식부(120)는 제1 특징 정보를 각 사용자별로 특징값을 클러스터링(clustering)하여 고유한 지문 코드를 생성할 수 있다. 각 사용자의 제1 특징 정모 및 지문 코드는 저장부(160)에 저장되어, 이후에 각 사용자를 식별하는데 이용될 수 있다. The first recognizer 120 may generate a unique fingerprint code by clustering feature values for each user by using the first feature information. Each user's first feature set and fingerprint code may be stored in storage 160 and subsequently used to identify each user.

지문 영상 복원부(130)는 제1 인식부(120)로부터 실시간으로 추출되는 제1 특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원한다. 지문 영상 복원 과정의 일 예는 도 4를 참조하여 설명한다. 또한, 다음의 참조 문헌 R. Cappelli, A. Lumini, D. Maio 및 D. Maltoni의 "Fingerprint Image Reconstruction from Standard Templates", IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, vol.29, no.9, pp.1489-1503, September 2007와, "Can Fingerprints be Reconstructed from ISO Templates?", International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV2006), Singapore, pp.191-196, December 2006 등에 나타난 바와 같은 지문 영상 복원 방법을 이용하여 제1 특징 정보를 이용하여 입력된 지문 영상이 복원될 수 있다.The fingerprint image restoration unit 130 restores the fingerprint image using the first feature information extracted in real time from the first recognition unit 120. An example of a fingerprint image restoration process will be described with reference to FIG. 4. See also, "Fingerprint Image Reconstruction from Standard Templates", R. Cappelli, A. Lumini, D. Maio and D. Maltoni, IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, vol. 29, no. 9, pp. 1489 -1503, September 2007, and fingerprint image restoration methods as shown in "Can Fingerprints be Reconstructed from ISO Templates?", International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV2006), Singapore, pp.191-196, December 2006, etc. The fingerprint image input by using the first feature information may be restored using.

한편, 제2 인식부(140)는 제1 지문 인식 알고리즘과 다른 제2 지문 인식 알고리즘을 이용하여 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 추출한다. 제2 인식부(140)는 가버 필터링을 입력 지문 영상에 적용하여 생성된 텍스처 성분을 제2 특징 정보로서 추출할 수 있다. 또는, 제2 인식부(140)는 텍스터 성분을 나타내는 영상 특징 코드를 생성하고, 생성된 영상 특징 코드를 제2 특징 정보로 추출할 수 있다. 텍스처 성분의 정보는 예를 들어, 지문의 어느 방향의 융선이 어느 위치에 강하게 나타나는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. Meanwhile, the second recognizer 140 extracts second feature information on the input fingerprint image by using a second fingerprint recognition algorithm different from the first fingerprint recognition algorithm. The second recognizer 140 may extract the texture component generated by applying Gabor filtering to the input fingerprint image as the second feature information. Alternatively, the second recognition unit 140 may generate an image feature code indicating the text component and extract the generated image feature code as second feature information. The information of the texture component may include, for example, information on which direction the ridge of the fingerprint appears strongly at which position.

가버 필터링은 대상 신호에 대하여 특정 위치, 특정 주파수 및 특정 방향의 성분만을 자유롭게 통과시킬 수 있는 특성이 있어, 영상 향상, 영상 분할 및 영상 특징 코드 생성 등의 기능에 이용된다. 제2 인식부(140)는 지문 영상 처리에 앞서 사전에 영상 신호의 질의 높이기 위하여, 영상의 밝기 조절(Contrast enhancement), 정규화(Normalization), 잡음 제거 등을 수행할 수 있다. Gabor filtering has a characteristic that only components of a specific position, a specific frequency, and a specific direction can be passed freely with respect to a target signal, and are used for functions such as image enhancement, image segmentation, and image feature code generation. The second recognition unit 140 may perform contrast enhancement, normalization, noise removal, etc. of the image in order to enhance the quality of the image signal in advance of the fingerprint image processing.

제2 인식부(140)는 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원된 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 추출할 수 있다. 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보는 제1 인식부(120)가 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 추출하는 과정과 동시에 수행될 수 있다. The second recognizer 140 may extract second feature information on the input fingerprint image and second feature information on the restored fingerprint image. The second feature information on the input fingerprint image may be performed simultaneously with the process of the first recognition unit 120 extracting the first feature information on the input fingerprint image.

검증부(150)는 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원된 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 비교하여, 제1 특징 정보 추출의 적정성을 검증한다. 특징 검증부(150)는 비교 결과, 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보의 매칭률이 임계값 이상이면 제1 특징 정보의 추출이 적정하다고 결정할 수 있다. The verification unit 150 compares the second feature information on the input fingerprint image and the second feature information on the reconstructed fingerprint image, and verifies the appropriateness of extracting the first feature information. The feature verifier 150 may determine that the extraction of the first feature information is appropriate when the matching rate of the second feature information on the input fingerprint image and the second feature information on the reconstructed fingerprint image is greater than or equal to the threshold.

저장부(160)는 복수의 사용자 각각에 대한 사용자 ID 및 사용자 ID에 대응하는 사용자별 지문 영상으로부터 추출된 복수 개의 제1 특징 정보를 저장한다. 검증부(150)는 제1 특징 정보 추출이 적정하다고 결정되는 경우, 저장된 복수 개의 제1 특징 정보를 입력 지문 영상으로부터 입력 지문 영상에서 추출된 제1 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색한다. 검증부(150)는 검색된 특징 정보에 대응하는 사용자 ID를 이용하여 사용자를 식별할 수 있다. The storage unit 160 stores a plurality of first feature information extracted from a fingerprint image for each user corresponding to the user ID and the user ID for each of the plurality of users. When it is determined that extraction of the first feature information is appropriate, the verifier 150 searches for feature information matching the first feature information extracted from the input fingerprint image from the stored plurality of first feature information. The verification unit 150 may identify a user by using a user ID corresponding to the retrieved feature information.

이를 위하여, 입력 지문 영상으로부터 추출된 제1 특징 정보와 및 저장된 복수 개의 제1 특징 정보의 유사도를 계산하여, 검증부(150)는 저장된 복수 개의 제1 특징 정보로부터 입력 지문 영상으로부터 추출된 제1 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색할 수 있다. 제1 특징 정보 간의 유사도는 융선의 방향, 각 특징점의 위치 및 방향, 및 상호 관계 등을 고려하여 계산될 수 있다. To this end, by calculating similarity between the first feature information extracted from the input fingerprint image and the plurality of stored first feature information, the verification unit 150 extracts the first feature information extracted from the input fingerprint image from the stored plurality of first feature information. The feature information matching the feature information may be searched for. The similarity between the first feature information may be calculated in consideration of the direction of the ridge, the position and direction of each feature point, and the mutual relationship.

또는, 저장부(160)에 사용자별 복수의 제1 특징 정보로부터 각각 생성된 지문 코드가 저장된 경우에는, 검증부(150)는 사용자 식별을 위해 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 지문 코드로 변환하고, 저장부(160)에 저장된 사용자별 지문 코드와 비교할 수 있다. 일 실시예에 따른 제1 특징 정보 간의 유사도를 비교하는 것은 제1 특징 정보로부터 생성된 지문 코드 간의 유사도를 비교하는 것을 포함한다. Alternatively, when the fingerprint code generated from the plurality of first feature information for each user is stored in the storage 160, the verification unit 150 converts the first feature information of the input fingerprint image into a fingerprint code for user identification. The fingerprint may be converted and compared with a user-specific fingerprint code stored in the storage 160. Comparing the similarity between the first feature information according to an embodiment includes comparing the similarity between the fingerprint code generated from the first feature information.

출력부(170)는 오디오 및 영상 신호를 출력할 수 있다. 검증부(150)는 제1 특징 정보 추출이 적정하다고 결정되지 않는 경우, 출력부(170)를 제어하여 사용자에게 지문 재입력을 요청하는 음성, 문자 또는 영상 메시지를 출력할 수 있다. The output unit 170 may output audio and video signals. If it is determined that the extraction of the first feature information is not appropriate, the verifier 150 may control the output unit 170 to output a voice, text or video message requesting a fingerprint re-input to the user.

일 실시예에 따르면, 지문 인식을 위한 제1 특징 정보의 추출 결과를 검증함으로써, 제1 특징 정보 추출 과정의 오류로 인하여 발생되는 사용자 식별의 오류를 줄일 수 있으므로 지문 인식의 정확도를 높일 수 있다. According to an embodiment, by verifying the extraction result of the first feature information for fingerprint recognition, an error of user identification generated due to an error of the first feature information extraction process may be reduced, thereby increasing the accuracy of fingerprint recognition.

도 2는 일 실시예에 따른 지문 인식 방법을 나타내는 도면이다. 2 is a diagram illustrating a fingerprint recognition method according to an exemplary embodiment.

지문 인식 장치(100)는 실시간으로 입력되는 지문에 대한 입력 지문 영상을 획득한다(210). 지문 인식 장치(100)는 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 추출한다(220). 지문 인식 장치(100)는 제1 특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원하여 복원 지문 영상을 생성한다(230). The fingerprint recognition apparatus 100 obtains an input fingerprint image of a fingerprint input in real time (210). The fingerprint recognition apparatus 100 extracts first feature information on the input fingerprint image (220). The fingerprint recognition apparatus 100 generates a restored fingerprint image by restoring the fingerprint image by using the first feature information (230).

지문 인식 장치(100)는 입력 지문 영상 및 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 각각 추출한다(240). 그런 다음, 지문 인식 장치(100)는 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 비교하여, 제1 특징 정보 추출의 적정성을 검증한다(250). The fingerprint recognition apparatus 100 extracts second feature information about the input fingerprint image and the restored fingerprint image, respectively (240). Next, the fingerprint recognition apparatus 100 compares the second feature information on the input fingerprint image with the second feature information on the reconstructed fingerprint image, and verifies properness of extracting the first feature information (250).

도 3은 일 실시예에 따른 지문 인식 방법에 의한 사용자 식별 과정을 나타내는 도면이다. 3 is a diagram illustrating a user identification process by a fingerprint recognition method according to an embodiment.

지문 인식 장치(100)는 실시간으로 입력되는 지문에 대한 입력 지문 영상을 획득한다(310). 지문 인식 장치(100)는 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보 추출을 위한 전처리를 수행하고(312), 제1 특징 정보를 추출한다(314). 그런 다음, 지문 인식 장치(100)는 제1 특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원하여 복원 지문 영상을 생성한다(316). 지문 인식 장치(100)는 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 추출한다(318). The fingerprint recognition apparatus 100 obtains an input fingerprint image of a fingerprint input in real time (310). The fingerprint recognition apparatus 100 performs preprocessing for extracting first feature information on an input fingerprint image (312), and extracts first feature information (314). Next, the fingerprint recognition apparatus 100 generates a restored fingerprint image by restoring the fingerprint image using the first feature information (316). The fingerprint recognition apparatus 100 extracts second characteristic information on the restored fingerprint image (318).

한편, 지문 인식 장치(100)는 동작 310에서 획득된 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 추출을 위한 전처리를 수행하고(320), 전처리 과정을 거친 입력 지문 영상에 대하여 제2 특징 정보를 추출한다(322). 그런 다음 지문 인식 장 치(100)는 입력 지문 영상에 대한 제2 특징 정보 및 복원 지문 영상에 대한 제2 특징 정보를 매칭하여 매칭율이 임계값 이상인지 결정한다(326). Meanwhile, the fingerprint recognition apparatus 100 performs preprocessing for extracting second feature information on the input fingerprint image acquired in operation 310 (320), and extracts second feature information on the input fingerprint image that has undergone the preprocessing process. (322). Then, the fingerprint recognition device 100 determines whether the matching ratio is greater than or equal to the threshold by matching the second feature information on the input fingerprint image and the second feature information on the reconstructed fingerprint image (326).

매칭율이 임계값 이상이어서 제1 특징 정보의 추출의 적정하다고 결정되면(326), 미리 저장된 사용자별 제1 특징 정보로부터 동작 310에서 추출된 제1 특징 정보와 매칭되는 특징 정보를 검색하여, 검색된 특징 정보에 대응하는 사용자를 식별할 수 있다(328). 저장부에 사용자별 복수의 제1 특징 정보로부터 각각 생성된 지문 코드가 저장된 경우에는, 지문 인식 장치(100)는 사용자 식별을 위해 입력 지문 영상에 대한 제1 특징 정보를 지문 코드로 변환하고, 저장부에 저장된 사용자별 지문 코드와 비교할 수 있다. If it is determined that the matching rate is greater than or equal to the threshold value to extract the first feature information (326), the feature information matching the first feature information extracted in operation 310 is retrieved from the prestored first feature information for each user. A user corresponding to the feature information may be identified (328). When the fingerprint codes generated from the plurality of first feature information for each user are stored in the storage unit, the fingerprint recognition apparatus 100 converts the first feature information of the input fingerprint image into a fingerprint code for user identification and stores the fingerprint code. It can be compared with the user-specific fingerprint code stored in the unit.

제1 특징 정보의 추출이 적정하다고 결정되지 않으면, 지문 인식 장치(100)는 동작 310으로 되돌아가서 다시 지문 영상 획득 동작을 수행할 수 있다. If it is not determined that the extraction of the first feature information is appropriate, the fingerprint recognition apparatus 100 may return to operation 310 and perform the fingerprint image acquisition operation again.

도 4는 특징 정보로부터 지문 영상을 복원하는 과정을 나타내는 참조도이다. 4 is a reference diagram illustrating a process of restoring a fingerprint image from feature information.

특징 정보를 이용하여 지문 영상을 복원하는 여러가지 방법이 알려져 있으며, 방법에 따라 입력되는 특징 정보의 개수나 종류가 다를 수 있으며, 복원하는 동작에 차이가 있을 수 있다. 도 4는 영상의 크기와 해상도 및 특징점(minutiae) 리스트를 포함하는 특징점 템플릿을 이용하여 복원 지문 영상을 생성하는 과정을 나타낸다. 영상 복원 과정은 원래의 미지의 지문에 대한 다양한 양상 즉, 1)지문 영역, 2)방향 영상(orientation image) 및 3)융선 패턴을 예측하려는 일련의 단계에 기반할 수 있다. Various methods of restoring a fingerprint image using feature information are known, and the number or type of feature information input may vary according to a method, and there may be a difference in an operation of restoring a fingerprint image. 4 illustrates a process of generating a reconstructed fingerprint image by using a feature point template including a size, resolution, and minutiae list of an image. The image reconstruction process may be based on a series of steps to predict various aspects of the original unknown fingerprint, i.e. 1) fingerprint area, 2) orientation image and 3) ridge pattern.

영상(410)은 특징점 템플릿을 나타낸다. 지문 영역은 타원형 모 델(elliptical model)에 따라 특징점 템플릿에서 모든 특징점들을 둘러싸는 영역을 최소화함으로써 예측된다. 방향 영상(420)은 알려진 특징점 방향에 최적화를 위하여 방향 모델의 파라미터들을 최적화함으로써 예측된다. 영상(430)은 특징점 프로토타입(10)을 포지셔닝한 영상을 나타낸다. The image 410 represents a feature point template. The fingerprint area is predicted by minimizing the area surrounding all the feature points in the feature template according to the elliptical model. The direction image 420 is predicted by optimizing the parameters of the direction model for optimization to the known feature point direction. Image 430 represents an image of positioning feature point prototype 10.

지문 패턴(440)은 지문 영역 내에서 방향 영상(420) 및 일정한 주파수 영상(20)으로부터 시작하여 특징점 프로토타입(10)의 포지셔닝 및 반복적 패턴 성장(iterative pattern growing)을 이용하여 생성된다. 반복적 패턴 성장은 국부 주파수에 따라 조정된 가버 필터 및 방향성을 각 화소에 적용하여 특징점 프로토타입을 반복적으로 성장시키는 과정으로 수행될 수 있으며, 노이즈 제거 및 렌더링이 추가적으로 수행될 수 있다. The fingerprint pattern 440 is generated using positioning and iterative pattern growth of the feature point prototype 10 starting from the direction image 420 and the constant frequency image 20 within the fingerprint area. Repetitive pattern growth may be performed by repeatedly growing a feature point prototype by applying Gabor filters and directionality adjusted according to local frequencies to each pixel, and noise removal and rendering may be additionally performed.

본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.One aspect of the present invention may be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. The code and code segments implementing the above program can be easily deduced by a computer programmer in the field. Computer-readable recording media include all kinds of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, and the like. The computer-readable recording medium may also be distributed over a networked computer system and stored and executed in computer readable code in a distributed manner.

이상의 설명은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적 특성에서 벗어나지 않는 범위에 서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다. The above description is only one embodiment of the present invention, and those skilled in the art may implement the present invention in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be construed to include various embodiments within the scope of the claims.

도 2는 일 실시예에 따른 지문 인식 방법을 나타내는 도면이다.2 is a diagram illustrating a fingerprint recognition method according to an exemplary embodiment.

Claims

A fingerprint image obtaining unit obtaining an input fingerprint image of an input fingerprint;

A first recognizer extracting first feature information on the input fingerprint image;

An image restoration unit which restores a fingerprint image using the first feature information;

A second recognizer configured to extract second feature information on the input fingerprint image and second feature information on the restored fingerprint image, respectively; And

And a verification unit which compares second feature information on the input fingerprint image and second feature information on the restored fingerprint image, and verifies an appropriateness of the extraction of the first feature information.

The method of claim 1,

And the first feature information includes at least one of a location, a type, a number, a direction, and a distance between feature points of each feature point.

The method of claim 1,

The second feature information includes a texture component generated by applying Gabor filtering to a fingerprint image.

The method of claim 1,

The verification unit determines that the extraction of the first feature information is appropriate when the matching result is greater than or equal to a threshold of the second feature information on the input fingerprint image and the second feature information on the restored fingerprint image. Device.

The method of claim 1,

The apparatus may further include a storage configured to store a plurality of first feature information extracted from a user ID for each of the plurality of users and a fingerprint image for each user corresponding to the user ID.

When the verification unit determines that the extraction of the first feature information on the input fingerprint image is appropriate, the feature retriever searches for feature information matching the first feature information extracted from the input fingerprint image from the plurality of first feature information. Fingerprint identification device for identifying a user using a user ID corresponding to the retrieved feature information.

Obtaining an input fingerprint image for an input fingerprint;

Extracting first feature information about the input fingerprint image;

Restoring a fingerprint image by using the first feature information to generate a restored fingerprint image;

Extracting second feature information about the input fingerprint image and the restored fingerprint image, respectively; And

And comparing the second feature information on the input fingerprint image with the second feature information on the reconstructed fingerprint image, and verifying an appropriateness of the first feature information extraction.

The method of claim 6,

And the first feature information includes at least one of a location, a type, a number, a direction, and a distance between the feature points of each feature point.

The method of claim 6,

Determining that the extraction of the first feature information is appropriate when the comparison result is that the matching ratio between the second feature information on the input fingerprint image and the second feature information on the restored fingerprint image is equal to or greater than a threshold value. Fingerprint identification method.

The method of claim 6,

If it is determined that extraction of the first feature information is appropriate,

Searching for feature information matching the first feature information extracted from the input fingerprint image from a plurality of first feature information extracted from a user ID for each of a plurality of pre-stored users and a fingerprint image for each user corresponding to the user ID. step; And

And identifying a user by using a user ID corresponding to the retrieved feature information.