(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの生体情報に該当する入力画像を受信するステップと、
前記入力画像を複数のブロックに分割するステップと、
前記複数のブロックと既に登録された生体情報に該当する１又は複数の登録部分画像とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいて前記ユーザを認識、識別、及び／又は認証するステップと、
を含み、
前記比較するステップは、
前記ブロックのそれぞれが前記登録部分画像にマッチングされる程度を示すスコアを算出するステップと、
前記算出されたスコアのうち、上位Ｋ個のスコアを選択するステップであって、前記Ｋは、前記算出されたスコアの個数よりも小さい、ステップと、
を含み、
前記認識、識別、及び／又は認証するステップは、前記上位Ｋ個のスコアに基づいて前記ユーザを認識、識別、及び／又は認証するステップを含み、
前記入力画像と前記１つ以上の登録部分画像のそれぞれは、互いに異なる領域の生体情報を含み、前記Ｋ個のスコアは、前記複数のブロックのうち前記１つ以上の登録部分画像のうち少なくとも１つと重なる領域に位置するＫ個のブロックに対応する、生体画像認識方法。
【請求項２】
前記受信するステップは、前記入力画像の前記ユーザの生体情報より小さい検出領域を介して、前記ユーザの生体情報の一部領域を検出するステップを含む、請求項１に記載の生体画像認識方法。
【請求項３】
既に登録されたユーザの生体情報より小さい検出領域を介して、前記既に登録されたユーザの生体情報の一部領域を繰り返し検出することによって、前記登録部分画像を生成するステップをさらに含む、請求項１又は２に記載の生体画像認識方法。
【請求項４】
前記分割するステップは、予め決定したパターンに基づいて、前記入力画像を前記ブロックに分割するステップを含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の生体画像認識方法。
【請求項５】
前記比較するステップは、
前記ブロックと前記登録部分画像を整合するステップと、
前記整合の結果に基づいて前記ブロックと前記登録の部分画像とを比較するステップと、
を含む、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の生体画像認識方法。
【請求項６】
前記整合するステップは、周波数に基づいた整合方式に基づいて、前記ブロックと前記登録部分画像との間の移動情報、回転情報、及びスケール情報のうち少なくとも１つを決定するステップを含む、請求項５に記載の生体画像認識方法。
【請求項７】
前記回転情報は、前記登録部分画像に対する第１回転角度であり、
前記比較するステップは、前記第１回転角度に基づいて回転した前記ブロックと前記登録部分画像とを比較する、
を含む、請求項６に記載の生体画像認識方法。
【請求項８】
前記第１回転角度は、周波数に基づいた整合方式に基づいて、前記ブロックと異なる１又は複数のブロックと前記登録部分画像との間の第２回転角度に基づいたスコアに基づいて、決定される、
請求項７に記載の生体画像認識方法。
【請求項９】
前記認識、識別、及び／又は認証するステップは、
前記比較の結果に基づいて予め決定した数の｛ブロック、登録部分画像｝のペアを選択するステップと、
前記選択されたペアに基づいて前記ユーザを認識、識別、及び／又は認証するステップと、
を含む、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の生体画像認識方法。
【請求項１０】
前記選択するステップは、複数のペアのそれぞれに含まれたブロックと登録部分画像との間のスコアに基づいて、前記予め決定した数のペアを選択するステップを含む、請求項９に記載の生体画像認識方法。
【請求項１１】
前記入力画像は、
指紋画像、静脈画像、及び虹彩画像のうち少なくとも１つを含む、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の生体画像認識方法。
【請求項１２】
プロセッサにより実行されると、該プロセッサに、請求項１乃至１１のいずれか一項のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１３】
ユーザの指紋に該当する入力画像を受信する指紋センサと、
少なくとも１つのプロセッサと、
を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記入力画像を複数のブロックに分割するステップと、
前記複数のブロックと既に登録された生体情報に該当する１又は複数の登録部分画像とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいて前記ユーザを認識、識別、及び／又は認証するステップと、
を実行するよう構成され、
前記比較するステップは、
前記ブロックのそれぞれが前記登録部分画像にマッチングされる程度を示すスコアを算出するステップと、
前記算出されたスコアのうち、上位Ｋ個のスコアを選択するステップであって、前記Ｋは、前記算出されたスコアの個数よりも小さい、ステップと、
を含み、
前記認識、識別、及び／又は認証するステップは、前記上位Ｋ個のスコアに基づいて前記ユーザを認識、識別、及び／又は認証するステップを含み、
前記入力画像と前記１つ以上の登録部分画像のそれぞれは、互いに異なる領域の生体情報を含み、前記Ｋ個のスコアは、前記複数のブロックのうち前記１つ以上の登録部分画像のうち少なくとも１つと重なる領域に位置するＫ個のブロックに対応する、指紋認識装置。
【請求項１４】
前記入力画像は、前記ユーザの指紋の一部画像に該当し、
前記少なくとも１つの登録画像は、前記既に登録された指紋の少なくとも１つの一部画像に該当する、請求項１３に記載の指紋認識装置。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
周波数に基づいた整合方式に基づいて、前記複数のブロックと前記少なくとも１つの登録画像との間の移動情報、回転情報、及びスケール情報のうち少なくとも１つを決定する、請求項１３又は１４に記載の指紋認識装置。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記回転情報として、前記少なくとも１つの登録画像に対する第１回転角度を決定し、
前記決定された第１回転角度に基づいて回転された前記複数のブロックと前記少なくとも１つの登録画像とを比較する、請求項１５に記載の指紋認識装置。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
周波数に基づいた整合方式に基づいて前記複数のブロックと前記少なくとも１つのとの間の回転角度を決定し、
回転角度に基づいたスコアに基づいて最適な回転角度を決定する、請求項１６に記載の指紋認識装置。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記比較の結果に基づいて前記ユーザを認証及び／又は識別する、請求項１３乃至１７のいずれか一項に記載の指紋認識装置。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記比較の結果に基づいて予め決定した数の｛ブロック、登録画像｝のペアを選択し、前記選択されたペアに基づいて前記ユーザの指紋を認識する、請求項１３乃至１８のいずれか一項に記載の指紋認識装置。
【請求項２０】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数のペアのそれぞれに含まれたブロックと登録画像との間のスコアに基づいて、前記予め決定した数のペアを選択する、請求項１９に記載の指紋認識装置。
【請求項２１】
指紋認識方法であって、
画像センサによってキャプチャーされた入力指紋画像を受信するステップと、
複数のブロックを生成するステップであって、前記複数のブロックは、前記入力指紋画像の画像ブロックである、ステップと、
１個又はそれ以上の登録指紋画像のそれぞれに対して、前記登録指紋画像と前記複数のブロックに基づいて第１整合動作を行うことによって第１回転角度を選択するステップと、
前記複数のブロックのそれぞれを前記第１回転角度ほど回転させるステップと、
前記登録指紋画像と前記第１回転角度ほど回転させた前記複数のブロックに基づいて第２整合動作を行うステップと、
前記１個又はそれ以上の登録指紋画像のそれぞれに対して行われた第２整合動作に基づいて前記入力指紋画像の認証有無を判断するステップと、
を含む、指紋認識方法。
【請求項２２】
前記選択するステップは、前記１個又はそれ以上の登録指紋画像のうち第１登録画像に対して、
前記複数のブロックと前記第１登録画像に基づいて前記第１整合動作を行うことによって、前記複数のブロックに対応する複数の回転角度を決定するステップと、
前記複数のブロックを前記複数のブロックに対応する前記複数の回転角度ほど回転させるステップと、
前記入力指紋画像と前記複数の回転角度ほど回転させた前記複数のブロックに基づいて、前記複数のブロックに対応する複数の第１ブロックスコアを生成するステップと、
前記複数の第１ブロックスコアに基づいて、前記複数の回転角度のうち第１回転角度を選択するステップと
を含む、請求項２１に記載の指紋認識方法。
【請求項２３】
前記第１整合動作は、
前記第１登録画像に基づいて、第１周波数ドメインの情報を生成するステップと、
前記複数のブロックのうち各ブロックに対して、前記ブロックに基づいて第２周波数ドメインの情報を生成するステップと、
前記第１周波数ドメインの情報及び前記第２周波数ドメインの情報に基づいて位相相関の動作を行うステップと、
前記位相相関の動作に基づいて、前記複数の決定された回転角度のうち前記ブロックに対応する前記決定された回転角度を決定するステップと、
を含む、請求項２２に記載の指紋認識方法。
【請求項２４】
前記判断するステップは、
前記１個又はそれ以上の登録指紋画像のうち登録指紋画像のそれぞれに対して、
前記登録指紋画像と前記登録指紋画像に対して選択された前記第１回転角度ほど回転された前記複数のブロックに基づいて、前記複数のブロックに対応する複数の第２ブロックスコアを生成するステップであって、前記複数の第２ブロックスコアは、前記複数のブロックが前記第１回転角度ほど回転される場合、前記複数の第２ブロックスコアに対応する前記複数のブロックが前記登録指紋画像に整合される程度を指示する、ステップと、
前記１個又はそれ以上の登録指紋画像に対して生成された前記複数の第２ブロックスコアに基づいて前記入力指紋画像の認証有無を判断するステップと、
を含む、請求項２２又は２３に記載の指紋認識方法。
【請求項２５】
前記入力指紋画像は画像センサによってキャプチャーされた指紋の部分画像であり、前記１個又はそれ以上の登録指紋画像のそれぞれは指紋の部分画像であり、前記１個又はそれ以上の登録指紋画像のそれぞれはメモリに格納される、請求項２１乃至２４のいずれか一項に記載の指紋認識方法。
【請求項２６】
前記複数のブロックを生成するステップは、前記入力指紋画像を前記複数のブロックに分割することによって、前記複数のブロックを生成するステップを含む、請求項２１乃至２５のいずれか一項に記載の指紋認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の説明は、指紋認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認識による認証技術は、指紋、虹彩、声、顔、血管などを用いてユーザを認証する。認証に用いられる生体特性は、人によって異なり、所持する不便がないだけでなく、盗用や偽造の危険性が低く、生涯変更しなくてもよいという長所がある。特に、指紋認識方法は、便利性、セキュリティ性、経済性などの様々な理由によって現在最も多く商用化されている。例えば、指紋認識方法は、ユーザ機器に対するセキュリティを強化し、モバイル決済など各種応用サービスを容易に提供することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、 指紋認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一実施形態は、ユーザの生体情報に該当する入力画像を受信するステップと、前記入力画像をブロックに分割するステップと、１又は複数の前記ブロックと既に登録された生体情報に該当する１又は複数の登録部分画像とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいて前記ユーザを認識、識別、及び／又は認証するステップと、を含む、生体画像認識方法を提供する。
【発明の効果】
【０００５】
本発明の実施形態は、部分生体画像を用いてユーザを認証する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の一実施形態に係る指紋画像を説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る指紋画像を説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る指紋認識方法を説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る指紋認識方法を説明する図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る入力部分画像を複数のブロックに分割して登録部分画像と比較する指紋認識方法を説明する図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る指紋認識方法を示した動作フローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係るユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態に係る周波数に基づいた整合方式を説明する動作フローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係るＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換を説明する図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るブロックスコアを算出するために登録画像及び入力画像のブロックを処理する動作を説明する図である。
【図１１】本発明の他の実施形態に係るユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態に係る電子システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本発明の実施形態の特定の構造的または機能的説明は、単に実施形態を説明するための目的で開示したものであって、様々な形態に変更されて実施されてもよい。したがって、本発明の実施形態は、特定の開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は、技術的思想に含まれる変更、均等物、又は代替物を含む。
【０００８】
第１又は第２などの用語を様々な構成要素を説明するために用いることができるが、このような用語は、１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的のためのものと解釈されるべきである。例えば、第１構成要素は、第２構成要素と命名されてもよく、同様に第２構成要素は、第１構成要素と命名されてもよい。
【０００９】
ある構成要素が他の構成要素に「連結されて」いると言及されたときには、その他の構成要素に直接連結されているか、又は接続されている場合があるが、中間に他の構成要素が存在し得ることを理解されるべきである。
【００１０】
単数の表現は文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」などの用語は明細書上に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組合せたものが存在することを指定しようとするものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組合せたものが存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解されなければならない。
【００１１】
異なるものとして定義されない限り、技術的であるか科学的な用語を含み、ここで用いられる全ての用語は、実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義されているような用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈するべきであって、本出願で明白に定義しない限り、理想的であるか過度に形式的な意味と解釈されることはない。
【００１２】
下記において説明する本発明の実施形態は、ユーザの指紋を認識するのに用いられる。以下、ユーザの指紋を認識する動作は、そのユーザを認証するか、又は識別する動作を含む。ユーザを認証する動作は、例えば、そのユーザが既に登録されたユーザであるか否かを判断する動作を含んでもよい。この場合、ユーザを認証する動作の結果は、真又は偽と出力され得る。ユーザを識別する動作は、例えば、そのユーザが既に登録された複数のユーザのうち、どのユーザに該当するかを判断する動作を含んでもよい。この場合、ユーザを識別する動作の結果は、いずれか１つの既に登録されたユーザのＩＤから出力され得る。もし、そのユーザが既に登録された複数のユーザのうち、どのユーザにも該当しない場合、そのユーザが識別されないことを知らせる信号が出力され得る。
【００１３】
本発明の実施形態は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットＰＣ、スマートフォン、テレビ、スマート家電、知能型自動車、キオスク、ウェアラブル装置などの様々な形態の製品で実現することができる。例えば、本発明の実施形態は、スマートフォン、モバイル機器、スマートホームシステムなどにおいてユーザを認証するのに適用されてもよい。本発明の実施形態は、ユーザ認証を用いた決済サービスに適用されてもよい。また、本発明の実施形態は、ユーザを認証して自動にエンジンをかけることができる知能型自動車システムなどにも適用されてもよい。以下、実施形態を添付図面を参照して詳細に説明する。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。
【００１４】
図１と図２は、本発明の一実施形態に係る指紋画像を説明する図である。
【００１５】
図１を参照すると、本発明の一実施形態に係る指紋センサ（図示せず）は、ユーザの指紋１００を検出する。指紋センサは、検出領域を介して指紋１００を検出する。ここで、指紋センサの検出領域の大きさは、指紋１００の大きさより小さくてもよい。例えば、指紋センサの検出領域は、指紋１００の大きさより小さい長方形の形を有してもよい。この場合、指紋センサは、検出領域を介して指紋１００の一部を検出することができる。
【００１６】
指紋センサは、検知された指紋をキャプチャーすることによって指紋画像を生成することができる。指紋センサの検出領域の大きさが指紋１００の大きさより小さい場合、指紋センサによって生成される指紋画像は、指紋１００の一部を含む部分画像に該当してもよい。また、本発明の一実施形態によれば、指紋センサの検出領域は、指紋１００の大きさと同じ、又は大きくてもよい。この場合、指紋センサによって生成される指紋画像は、指紋１００の全体画像に対応し得る。
【００１７】
指紋画像は、ユーザの指紋１００を登録したり、又は認識するのに用いられる。例えば、登録の段階において指紋画像が登録される。登録された指紋画像は、予め備えられた保存先に格納される。指紋センサの検出領域の大きさが指紋１００の大きさより小さい場合、ユーザの指紋１００の部分画像に該当する複数の指紋画像が登録され得る。例えば、複数の部分画像（１１０〜１７０）が登録されてもよい。部分画像（１１０〜１７０）は、それぞれの指紋１００の一部をカバーし、部分画像（１１０〜１７０）が集合して指紋１００を全体的にカバーしてもよい。ここで、部分画像（１１０〜１７０）は、互いに重なってもよい。以下、説明の便宜のために既に登録された指紋の部分画像を登録部分画像と呼ぶ。
【００１８】
また、認識の段階において入力された指紋画像が認識される。例えば、認識の段階において入力された指紋画像は、既に登録された指紋画像と比較されてもよい。入力された指紋画像と既に登録された指紋画像が一致するか否かによって、ユーザ認証結果又はユーザ識別結果が導き出されてもよい。指紋センサの検出領域の大きさが指紋１００の大きさより小さい場合、入力された指紋画像は、ユーザの指紋１００の部分画像に該当する。以下、説明の便宜のために、ユーザの指紋の部分画像を入力部分画像と呼ぶ。以下において詳細に説明するが、本発明の実施形態は、入力部分画像と登録の部分画像とを比較することによって指紋を認識する方式を提供することができる。
【００１９】
図１における指紋センサの検出領域は、長方形の形を有すると説明したが、指紋センサの検出領域の大きさ及び形は多様に変形されてもよい。例えば、図２を参照すると、指紋センサの検出領域は円形である。この場合においても、登録の段階において、１つの指紋２００に対応して複数の部分画像（２１０〜２９５）が登録されてもよい。また、認識の段階において、指紋２００の一部に該当する指紋画像が既に登録された複数の部分画像（２１０〜２９５）と比較されてもよい。
【００２０】
場合によって、登録の段階において用いられる指紋センサと認識の段階において用いられる指紋センサは互いに異なり得る。例えば、登録の段階において、図１に示された長方形の形の検出領域を有する指紋センサが用いられ、認識の段階において、図２に示された円形の形の検出領域を有する指紋センサが用いられてもよい。また、登録方法と認識方法に同一の指紋センサが用いられてもよい。
【００２１】
図３と図４は、本発明の一実施形態に係る指紋認識方法を説明する図である。図３を参照すると、本発明の一実施形態に係る指紋認識装置３００は、指紋センサ３１０を含む。指紋センサ３１０の検出領域の大きさは、ユーザの指紋の大きさより小さくてもよい。指紋認識装置３００は、指紋センサ３１０を介して入力部分画像３１５を取得するすることができる。指紋認識装置３００は、予め備えられたデータベース３２０から登録部分画像（３２１〜３２３）を取得することができる。データベース３２０は、指紋認識装置３００に含まれたメモリ（図示せず）に格納されたり、又は指紋認識装置３００と有線、無線、又はネットワークなどで接続できるサーバなどの外部装置（図示せず）に格納されてもよい。本発明の一実施形態によれば、入力部分画像の大きさと形は、登録部分画像の大きさと形と同一でもよい。例えば、もし、入力部分画像３１５と登録部分画像（３２１〜３２３）が全て指紋センサ３１０を用いてキャプチャーされた場合、入力部分画像３１５は、登録部分画像（３２１〜３２３）と同一の大きさと形を有することができる。
【００２２】
指紋認識装置３００は、入力部分画像３１５と登録部分画像（３２１〜３２３）とを比較することによって、ユーザの指紋を認識する。図４を参照すると、指紋認識装置３００は、入力部分画像３１５と登録部分画像３２３とを比較するために、入力部分画像３１５と登録部分画像３２３を整合することができる。例えば、指紋認識装置３００は、入力部分画像３１５と登録部分画像３２３に共通して含まれた領域が重なるように、入力部分画像３１５をスケール、回転、及び／又は平行移動させることができる。しかし、入力部分画像３１５と登録部分画像３２３が全て部分画像に該当するため、互いに重なる領域の大きさが入力部分画像３１５と登録部分画像３２３のそれぞれの大きさに比べてかなり小さい場合もある。例えば、重なる領域３２５は、部分画像３１５と部分画像３２３が重なる領域である。図４に示されているように、重なる領域３２５の大きさは、部分画像３１５の全体の大きさと比較するとき、かなり小さくなり得る。この場合、入力部分画像３１５と登録部分画像３２３を整合することは非効率的であり得る。
【００２３】
また、入力部分画像３１５は、様々な要因による劣化を部分的に含んでもよい。例えば、センサを押す圧力によって指紋画像内において変形が発生する可能性がある。入力部分画像３１５が生成されるとき、指紋センサの検出領域の各部位別に加えられる圧力が異なってもよい。そのため、入力部分画像３１５の少なくとも一部に変形が発生する可能性がある。また、登録部分画像（３２１〜３２３）も様々な要因による劣化を含み得る。この場合、入力部分画像３１５と登録部分画像（３２１〜３２３）とを比較することは、指紋認識の信頼度を減少させ得る。
【００２４】
図５は、本発明の一実施形態に係る入力部分画像を複数のブロックに分割して登録部分画像と比較する指紋認識方法を説明する図である。図５を参照すると、指紋認識装置３００は、入力部分画像３１５を複数のブロック（５１１〜５１４）に分割することができる。入力部分画像３１５を複数のブロック（５１１〜５１４）に分割する動作は、ブロック分割と呼ばれてもよい。指紋認識装置３００は、入力部分画像３１５と登録部分画像（３２１〜３２３）とを比較する代わりに、複数のブロック（５１１〜５１４）と登録部分画像（３２１〜３２３）とを比較してもよい。図５に示されているように、指紋認識装置３００は、それぞれのブロックが入力部分画像に比べて小さくなるように、入力部分画像を複数のブロックに分割することができる。本発明の一実施形態に係る画像の分割又はブロック分割は、複数のブロックが互いに重なるようにブロックを生成したり、又は複数のブロックが互いに重ならないようにブロックを生成してもよい。
【００２５】
指紋認識装置３００は、様々な方式で入力部分画像３１５を分割することができる。一例として、指紋認識装置３００は、予め決定したパターンによって入力部分画像３１５を分割してもよい。予め決定したパターンは、指紋センサの検出領域の形、大きさ、登録部分画像の形、大きさなどによって予め決定されてもよい。場合によって、予め決定したパターンは動的に変更されてもよい。また、ブロックは、互いに重ならないように分割されたり、又は互いに一定サイズの領域ほど重なるように分割されてもよい。
【００２６】
指紋認識装置３００は、ブロックパターン整合を用いて指紋を認識する。ブロックパターン整合は、部分指紋画像のパターン整合を含んでもよい。以下において詳細に説明するが、指紋認識装置３００は、指紋センサを介して入力された指紋画像を複数のブロックに分けて周波数に基づいた整合を行い、各ブロックの整合点数を整列させて上位Ｋ個のブロックの特徴値を用いてユーザ認証可否を判断することができる。ここで、特徴値は、上位Ｋ個のブロックに関する特徴を示す値であってもよい。例えば、特徴値は、平均など統計値を含んでもよい。指紋認識装置３００は、指紋画像が検出されるとき、指の方向に関係なく、指紋を認識することができる。
【００２７】
指紋認識装置３００は、複数のブロック（５１１〜５１４）を用いることによって、整合の効率性を向上させることができる。図５を参照すると、重なる領域５２３は、ブロック５１３と部分画像３２１が互いに重なる領域であり、重なる領域５２２は、ブロック５１２と部分画像３２２が重なる領域である。入力部分画像３１５が入力される場合、入力部分画像３１５と登録部分画像（３２１〜３２３）のそれぞれが重なる領域が多くないため、複数のブロックに分けて整合を行うことが効果的である。一例として、指紋認識装置３００は、画像の周波数情報を基に複数の登録部分画像（３２１〜３２３）に対して各ブロックの回転角度及び移動量を算出してもよい。この場合、ブロック５１３と登録部分画像３２１に共通して含まれる領域（以下、重なる領域）がブロック５１３内において占める比率は、重なる領域が入力部分画像３１５内において占める比率に比べて大きい。例えば、重なる領域（５２２，５２３）の大きさは、部分画像（３２１，３２２）の全体の大きさに比べてかなり小さくてもよい。重なる領域５２３の大きさ対ブロック５１３の大きさの比率は、重なる領域５２３の大きさ対部分画像３１５の大きさの比率より大きくてもよい。同様に、重なる領域５２２の大きさ対ブロック５１２の大きさの比率は、重なる領域５２２の大きさ対部分画像３１５の大きさの比率より大きくてもよい。したがって、整合がより効率的に行われ得る。
【００２８】
また、指紋認識装置３００は、複数のブロック（５１１〜５１４）を用いることによって、入力部分画像３１５又は登録部分画像（３２１〜３２３）に含まれた劣化に強い動作をすることができる。例えば、指紋認識装置３００は、複数のブロック（５１１〜５１４）のうち登録部分画像（３２１〜３２３）によくマッチングされるブロックだけを用いてもよい。指紋認識装置３００は、劣化を含むブロックを用いた比較結果は排除し、劣化を含まないブロックを用いた比較結果だけを用いることによって、劣化に強い指紋認識を行うことができる。
【００２９】
指紋認識装置３００は、登録の段階において、登録部分画像だけ格納し、登録部分画像をスティッチングした情報や登録部分画像の間の整合情報などの追加的な情報は、格納できない場合がある。そのため、本発明の実施形態は、登録部分画像を登録するとき、演算複雑度が低く、メモリを効率的に用いる技術を提供することができる。
【００３０】
指紋認識装置３００は、様々な方式によって複数のブロック（５１１〜５１４）と登録部分画像（３２１〜３２３）を整合することができる。一例として、指紋認識装置３００は、周波数に基づいた整合方式に基づいて、複数のブロック（５１１〜５１４）と登録部分画像（３２１〜３２３）との間の移動情報、回転情報、スケール情報、又はこれらの様々な組み合わせを決定してもよい。周波数に基づいた整合方式は、周波数領域において整合を行う方式であってもよい。
【００３１】
特定のブロックと特定の登録部分画像との間の移動情報は、ｘ軸移動パラメータのＴｘとｙ軸移動パラメータのＴｙを含む。また、特定のブロックと特定の登録部分画像との間の回転情報は、回転パラメータのＲを含み、スケール情報は、スケールパラメータのＳを含む。以下、Ｔｘ及びＴｙは移動量と呼び、Ｒは回転角度と呼ぶ。指紋認識装置３００は、周波数領域において複数のブロック（５１１〜５１４）と登録部分画像（３２１〜３２３）とを比較することによって、回転角度、移動量、及びスケールパラメータを算出することができる。周波数領域において回転角度、移動量、及びスケールパラメータを算出する具体的な方法は図８を参照して後述する。
【００３２】
指紋認識装置３００は、整合結果を導き出した移動情報に基づいてブロックを移動させて回転させることができる。指紋認識装置３００は、整合結果を導き出したスケール情報に基づいてブロックを拡大又は縮小させることができる。移動情報、回転情報、及びスケール情報は、ブロックと登録部分画像との間において相対的であるため、指紋認識装置３００は、ブロックを移動、回転、又はスケールする代わりに登録部分画像を移動、回転、又はスケールすることができる。
【００３３】
指紋認識装置３００は、移動、回転、スケールによってブロックと登録部分画像が重なれば、重なる領域における整合スコアを算出することができる。例えば、指紋認識装置３００は、画像の輝度値に基づいた正規化相関方式に基づいて整合スコアを算出してもよい。図５において確認できるように、指紋認識装置３００は、回転が存在する入力指紋画像に対しても正確に整合を行うことができ、入力指紋画像が任意の角度で入力されても正確に指紋を認識することができる。
【００３４】
図６は、本発明の一実施形態に係る指紋認識方法を示した動作フローチャートである。図６を参照すると、本発明の一実施形態に係る指紋認識方法は、入力部分画像を受信するステップ（Ｓ６１０）と、入力部分画像をブロックに分割するステップ（Ｓ６２０）と、ブロックと登録の部分画像とを比較するステップ（Ｓ６３０）と、ユーザの指紋を認識するステップ（Ｓ６４０）とを含む。
【００３５】
入力部分画像を受信するステップＳ６１０は、前処理過程を行うステップを含む。前処理過程は、指紋画像の品質を向上させる一連の動作を含んでもよい。指紋画像は、入力部分画像又は登録部分画像を含む。例えば、前処理過程は、指紋画像に含まれたノイズを除去する動作、指紋画像のコントラストを増加させる動作、指紋画像に含まれたぼけ（ブラー）を除去するボケ除去（デブラーリング）動作、指紋画像に含まれた歪みを補正するワーピング動作などを含んでもよい。
【００３６】
また、前処理過程は、指紋画像の品質を評価する動作を含んでもよい。指紋画像の品質が閾値品質未満の場合、前処理過程は、取得された指紋画像を廃棄して、ユーザから新しい指紋画像が入力される動作を含んでもよい。本発明に一実施形態によれば、閾値品質は、ユーザの好みによって選ばれたり、又は指紋認識装置３００の製造工程において選ばれてもよい。
【００３７】
図６に示された各ステップには、図１〜図５において前述した事項がそのまま適用されてもよい。以下、図７〜図１２を参照して、ステップＳ６３０とステップＳ６４０を詳細に説明する。
【００３８】
図７は、本発明の一実施形態に係るユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。図７を参照すると、指紋認識装置は、ステップＳ６２０において、入力部分画像をＮ個のブロックに分割する。ここで、Ｎは２以上の正の整数である。指紋認識装置は、ステップＳ７１０において、データベース７１５からＬ個の登録部分画像を取得する。ここで、Ｌは１以上の正の整数である。指紋認識装置は、ステップＳ７１０において、Ｎ個のブロックのうち、現在処理中であるブロックとＬ個の登録部分画像を整合する。一例として、指紋認識装置は、周波数に基づいた整合方式を用いてブロックと登録部分画像を整合してもよい。
【００３９】
図８は、本発明の一実施形態に係る周波数に基づいた整合方式を説明する動作フローチャートである。図８を参照すると、ステップＳ１０１１において、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を介してブロックに含まれた時間ドメインの情報を周波数ドメインの情報に変換する。ステップＳ１０１２において、登録部分画像に高速フーリエ変換が適用される。周波数ドメインの情報は、（ｘ、ｙ）座標を用いて情報を表現する直交座標系に基づいてもよい。
【００４０】
ステップＳ１０２１において、Ｌｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換を介してブロックに含まれた周波数ドメインの情報の座標系を極座標系に変換する。一例として、高速フーリエ変換を介して導き出されたＦＦＴ画像内におけるピクセルのマグニチュード値に対してＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換が行われてもよい。極座標系は、半径、角度、又は半径と角度の組み合わせを用いて情報を表現してもよい。ステップＳ１０２２において、登録部分画像に含まれた周波数ドメインの情報にＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換が適用される。
【００４１】
図９は、本発明の一実施形態に係るＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換を説明する図である。図９を参照すると、直交座標系における中心領域１１１０を基準に同心円が設定されている。同心円は半径、角度、又は半径と角度の組み合わせによって複数の領域に分割されてもよい。一例として、Ｌｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換は、直交座標系上の複数の領域を（半径、角度）の極座標系上の領域にマッピングしてもよい。この場合、直交座標系の中心領域１１１０は、極座標系の（０、０°）領域１１１５にマッピングされ得る。また、直交座標系の領域１１２０、領域１１３０、領域１１４０、領域１１５０は、それぞれの極座標系の領域１１２５、領域１１３５、領域１１４５、領域１１５５にマッピングされる。
【００４２】
図に示さなかったが、Ｌｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換は、直交座標系上の複数の領域を（半径）の極座標系上の領域にマッピングしてもよい。この場合、直交座標系の領域１１２０は、極座標系の（０°）領域にマッピングされ、直交座標系の領域１１３０と領域１１４０は、極座標系の（３６°）領域にマッピングされ、直交座標系の領域１１５０は、極座標系の（３２４°）領域にマッピングされ得る。
【００４３】
再度図８を参照すると、ステップＳ１０３１において、ブロックのＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換の画像に高速フーリエ変換が適用される。ステップＳ１０３２において、登録部分画像のＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換の画像に高速フーリエ変換が適用される。ステップＳ１０４０において、位相相関が行われる。位相相関を行った結果、ピークが検出され、検出されたピークの位置は、ブロックと登録部分画像との間の回転情報（θ）を示すことができる。
【００４４】
本発明の他の実施形態によれば、検出されたピークの位置は、ブロックと登録部分画像との間のスケール情報を示すこともできる。例えば、Ｌｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換の画像の１つの軸は角度に該当し、他の１つの軸は半径に該当する。この場合、位相相関によって検出されたピークの位置は、（角度に該当する軸の座標、半径に該当する軸の座標）と表現されてもよい。角度に該当する軸の座標は回転情報を示し、半径に該当する軸の座標はスケール情報を示してもよい。
【００４５】
通常、指紋画像は、実質的にスケール変化がないため、半径が予め決定した値（例えば、１）に固定される。この場合、位相相関によって検出されたピークの位置は、角度に該当する軸の座標と表現されてもよい。角度に該当する軸の座標は回転情報を示してもよい。
【００４６】
ステップＳ１０５０において、回転情報（θ）に基づいてブロックが回転される。ステップＳ１０６０において、回転されたブロックに高速フーリエ変換が適用され、ステップＳ１０７０において、位相相関が行われる。位相相関を行った結果、検出されたピークの位置は、ブロックと登録部分画像との間の移動情報（Ｔｘ、Ｔｙ）を示すことができる。ステップＳ１０８０において、移動情報（Ｔｘ、Ｔｙ）に基づいて回転されたブロックが移動する。
【００４７】
再度図７を参照すると、指紋認識装置は、ステップＳ７１０において、整合結果に基づいて現在処理中であるブロックがＬ個の登録部分画像にマッチングされる程度を示すＬ個のブロックスコアを算出する。図８において上述したように、指紋認識装置は、第１登録部分画像に対する｛移動情報、回転情報｝ペアに基づいて、現在処理中であるブロックと第１登録部分画像が重なるように現在処理中であるブロックとを回転及び移動させることができる。
【００４８】
指紋認識装置は、重なる領域においてブロックスコアを算出することができる。指紋認識装置は、様々な方式でブロックスコアを算出してもよい。例えば、指紋認識装置は、画像の輝度値に基づいた正規化相関方式に基づいてブロックスコアを算出してもよい。例えば、指紋認識装置は、式（１）を用いてブロックスコアを算出することができる。
【００４９】
【数１】
0006798793.tif 000002
【００５０】
ここで、Ｗは、画像Ｉ１と画像Ｉ２との間の重なる領域を示す。画像Ｉ１は回転したブロックであり、画像Ｉ２は登録部分画像である。ｉは重なる領域内におけるピクセルのｘ軸座標を示し、ｊは重なる領域内におけるピクセルのｙ軸座標を示す。ｘはｘ軸方向の移動情報（Ｔｘ）を示し、ｙはｙ軸方向の移動情報（Ｔｙ）を示す。Ｉ１（ｉ、ｊ）は画像Ｉ１の（ｉ、ｊ）座標におけるピクセル値（例えば、ピクセルの輝度値）を示し、Ｉ２（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）は画像Ｉ２の（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）座標におけるピクセル値（例えば、ピクセルの輝度値）を示す。
【００５１】
図１０は、本発明の一実施形態に係るブロックスコアを算出するために登録画像及び入力画像のブロックを処理する動作を説明する図である。図１０を参照すると、登録画像１２１０は、高速フーリエ変換及びＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換を介して第１ＬＰＴ画像１２２０に変換される。入力画像のブロック１２１５は、高速フーリエ変換及びＬｏｇ−Ｐｏｌａｒ変換を介して第２ＬＰＴ画像１２２５に変換される。
【００５２】
第１ＬＰＴ画像１２２０と第２ＬＰＴ画像１２２５との間の位相相関１２３０によって登録画像１２１０とブロック１２１５との間の回転情報（θ）が決定される。ブロック１２１５は、回転情報（θ）に従って回転される。登録画像１２１０のＦＦＴ画像と回転されたブロック１２４５のＦＦＴ画像との間の位相相関１２５０によって登録画像１２１０とブロック１２１５との間の移動情報（Ｔｘ、Ｔｙ）が決定される。
【００５３】
回転情報（θ）及び移動情報（Ｔｘ、Ｔｙ）に基づいて、登録画像１２１０とブロック１２１５が整合される。整合された画像１２６０において登録画像１２１０と回転されたブロック１２４５が重なる領域に対してスコア１２７０が算出される。スコア１２７０は、ブロックスコア、マッチングスコアなどと呼んでもよい。
【００５４】
再度図７を参照すると、指紋認識装置は、第２登録部分画像〜第Ｌ登録部分画像に対するブロックスコアも同一の方式で算出することができる。以下、ブロックスコアは整合スコア、マッチングスコアなどと呼んでもよい。
【００５５】
指紋認識装置は、ステップＳ７２０において、たった今処理されたブロックがＮ個のブロックのうち最後のブロックであるか否かを確認する。もしたった今処理されたブロックがＮ個のブロックのうち最後のブロックでない場合、指紋認識装置は、まだ処理されていないブロックに対してステップＳ７１０を行う。指紋認識装置は、ステップＳ７２０とステップＳ７３０をＮ回繰り返すことによって、Ｎ×Ｌ個のブロックスコアを算出することができる。
【００５６】
指紋認識装置は、ステップＳ７３０において、Ｎ×Ｌ個のブロックスコアのうち上位Ｋ個のブロックスコアを選択する。図４において上述したように、入力部分画像３１５と登録部分画像３２３は互いに一部だけ重なる。この場合、入力部分画像３１５のブロックのうち重なる領域に位置するブロックは、意味のあるブロックスコアを導き出すが、重ならなかった領域に位置するブロックは、意味のないブロックスコアを導き出す。指紋認識装置は、Ｎ×Ｌ個のブロックスコアのうち上位Ｋ個のブロックスコアを選択することによって、意味のないブロックスコアを排除することができる。Ｋは、１以上Ｎ×Ｌ以下の範囲で決定されてもよい。
【００５７】
指紋認識装置は、上位Ｋ個のブロックスコアに基づいて特徴値Ｖａｌを算出することができる。例えば、指紋認識装置は、式（２）を用いて上位Ｋ個のブロックスコアの合計を算出することができる。
【００５８】
【数２】
0006798793.tif 000003
【００５９】
ここで、↓Ｓｏｃｒｅ（Ｂｉ）は、降順に整列したｉ番目のブロックスコアである。特徴値Ｖａｌを算出する方式は、上位Ｋ個のブロックスコアの平均を求めるなど多様に変形されてもよい。また、算出された最適の（例えば、ブロックスコアが最も高い）回転角度によって特徴値を算出するための各ブロックスコアの加重値を異なるように適用してもよい。
【００６０】
指紋認識装置は、ステップＳ７４０において、特徴値Ｖａｌと閾値とを比較することによって、ユーザの認証可否を判断する。特徴値Ｖａｌが閾値より大きい場合、指紋認識装置は、ステップＳ７５０において、認証に成功したと判断する。特徴値Ｖａｌが閾値以下の場合、指紋認識装置は、ステップＳ７６０において、認証に失敗したと判断する。ここで、閾値は、特徴値Ｖａｌを算出する方式、登録部分画像の数、登録部分画像の品質、入力部分画像の品質などによって決定されてもよい。
【００６１】
図１１は、本発明の他の実施形態に係るユーザ認証方法を示した動作フローチャートである。
【００６２】
指紋認識装置は、登録部分画像に対してブロック別の回転角度を算出し、登録部分画像に対する最適な回転角度を算出することができる。指紋認識装置は、各登録部分画像に対応して最適な回転角度を全てのブロックに同一に適用した後、回転したブロックと登録部分画像との間の移動量を算出することによって整合点数を導き出すことができる。
【００６３】
指紋認識装置の動作は、２つのステップに区分することができる。例えば、第１ステップにおいて、１枚の登録部分画像と入力部分画像のＮ個のブロックが整合され（例えば、図８に示された整合方法を用いて）、Ｎ個の整合スコアを取得することができる。指紋認識装置は、整合結果において取得されたＮ個の整合スコアのうち高い整合スコアを有する（例えば、最も類似度が大きい点数を有する）ブロックの回転角度を全てのブロックに同一に適用してもよい。第２ステップにおいて、指紋認識装置は、各ブロックに対する移動量を算出することができる。
【００６４】
また、以下において詳細に説明するが、指紋認識装置は、第１ステップにおいて、整合スコアに基づいて上位Ｍ個に該当する登録部分画像を選択し、第２ステップにおいて、選択された登録部分画像だけを用いて移動量を算出することによって行われる速度を効果的に向上させることができる。
【００６５】
図１１を参照すると、指紋認識装置は、ステップＳ８１０において、データベース８１５からＬ個の登録部分画像を取得する。指紋認識装置は、ステップＳ８１０において、Ｎ個のブロックとＬ個の登録部分画像を整合する。ステップＳ８１０における整合動作は、Ｌ個の登録部分画像のそれぞれに対して行われる。例えば、Ｌ個の登録部分画像のうち第１登録部分画像に対して、指紋認識装置は、第１登録部分画像と入力部分画像のＮ個のブロックを整合し（一例として、図８に示された整合方法を用いて）、整合結果によって、第１登録画像のためのＮ個の１次ブロックスコアを取得することができる。ステップＳ８１０において、Ｌ個の登録画像のうち残りの登録部分画像に対して同一の動作が行われてもよい。結果、指紋認識装置は、整合結果に基づいてＮ×Ｌ個の１次ブロックスコアを算出することができる。ステップＳ８１０においては、図７のステップＳ７１０及びステップＳ７２０において前述した事項がそのまま適用される。
【００６６】
指紋認識装置は、ステップＳ８２０において、登録部分画像別の最適な回転角度Ｒを決定する。登録部分画像別の最適な回転角度は、登録部分画像に対応してブロックを回転させるための角度である。例えば、指紋認識装置は、第１登録部分画像に関連するＮ個の１次ブロックスコアのうち最上位ブロックスコアを選択することができる。指紋認識装置は、選択された最上位ブロックスコアが算出された整合情報から回転角度を抽出することができる。例えば、ステップＳ８２０における指紋認識装置は、第１登録部分画像に対して回転角度Ｒを抽出することができる。抽出された回転角度Ｒは、ステップＳ８１０において、第１登録画像に対する整合が行われている中で、最も高いブロックスコアを有するブロックの回転角度であり得る。
【００６７】
整合情報は｛回転角度、移動量｝ペアであってもよい。指紋認識装置は、抽出された回転角度Ｒを第１登録部分画像に関するＮ個のブロックを全て回転させるための最適な回転角度と決定してもよい。ステップＳ８２０における指紋認識装置は、Ｌ個の登録部分画像のうち残りの登録部分画像のそれぞれに対応して、同一の方式でブロックを回転させるための最適な回転角度を決定してもよい。したがって、ステップＳ８２０における指紋認識装置は、Ｌ個の登録画像のためのＬ個の最適な回転角度を決定することができる。
【００６８】
指紋認識装置は、ステップＳ８３０において、登録部分画像別の最適な回転角度Ｒに基づいて、Ｎ個のブロックを回転させる。例えば、指紋認識装置は、第１登録部分画像に対応して、Ｎ個のブロックを全て第１登録部分画像に対する最適な回転角度だけ回転させることができる。また、指紋認識装置は、他の登録部分画像に対応して、Ｎ個のブロックを全て当該登録部分画像に対する最適な回転角度だけ回転させることができる。
【００６９】
指紋認識装置は、ステップＳ８５０において、登録部分画像に対応して回転したブロックと当該登録の部分画像とを比較する。例えば、指紋認識装置は、周波数に基づいた整合方式に基づいて登録部分画像のそれぞれに対応して回転したブロックと当該登録部分画像を再整合することができる。本発明の一実施形態によれば、ステップＳ８５０の再整合は、図８のステップ（Ｓ１０６０〜Ｓ１０８０）を含み、ステップ（Ｓ１０１１〜Ｓ１０５０）は含まなくてもよい。
【００７０】
ここで、指紋認識装置は、ブロックの回転角度は保持したまま、ブロックの移動量を決定してもよい。指紋認識装置は、再整合結果に基づいて２次ブロックスコアを算出してもよい。本発明の一実施形態によれば、ステップＳ８５０の再整合は、Ｌ個の登録部分画像のそれぞれに対して行われてもよい。
【００７１】
本発明の一実施形態によれば、ステップ（Ｓ８２０，Ｓ８３０，Ｓ８５０）は、Ｌ個の登録画像全てに対して上述のように行われてもよい。しかし、下記においてより具体的に記述するように、本発明の一実施形態によれば、追加として、ランキング操作がステップＳ８４０において行われ、ステップ（Ｓ８２０，Ｓ８３０，Ｓ８５０）は、Ｌ個の登録部分画像より小さく行われてもよい。
【００７２】
例えば、指紋認識装置は、２次ブロックスコアを算出するとき、Ｌ個の登録部分画像を全て用いない場合がある。指紋認識装置は、ステップＳ８４０において、１次ブロックスコアに基づいて、Ｌ個の登録部分画像を整列させる。例えば、指紋認識装置は、高い１次ブロックスコアに関連する登録部分画像の順位が高まるように、登録部分画像を整列させてもよい。例えば、指紋認識装置は、ステップＳ８１０において決定された１次ブロックスコアに基づいてＬ個の登録部分画像を降順にランキングしてもよい。例えば、指紋認識装置は、Ｌ個の登録部分画像のブロックスコア平均に基づいてＬ個の登録部分画像を降順にランキングしてもよい。ブロックスコア平均は、ステップＳ８１０において決定されたＮ個のブロックスコアの平均であってもよい。他の例として、指紋認識装置は、Ｌ個の登録部分画像の最大ブロックスコアに基づいてＬ個の登録部分画像を降順にランキングしてもよい。最大ブロックスコアは、ステップＳ８１０において決定されたＮ個のブロックスコアのうちの最大スコアであってもよい。
【００７３】
指紋認識装置は、整列させた順序に従ってＭ個の登録部分画像を選択することができる。例えば、指紋認識装置は、Ｌ個の登録部分画像のうちＭ個の最大ランキングの登録部分画像を選択してもよい。ここで、ＭはＬより小さい正の整数である。Ｌ個の登録部分画像のうちＭ個の登録部分画像だけ入力部分画像と比較することによって、指紋認識の処理速度を向上させることができる。
【００７４】
この場合、指紋認識装置は、ステップＳ８２０において、Ｍ個の登録部分画像に対する最適な回転角度を算出する。指紋認識装置は、ステップＳ８３０において、Ｍ個の登録部分画像のそれぞれに対する最適な回転角度に基づいて、ブロックを回転させる。指紋認識装置は、ステップＳ８５０において、Ｎ×Ｍ個の２次ブロックスコアを算出する。
【００７５】
指紋認識装置は、ステップＳ８６０において、Ｎ×Ｍ個のブロックスコアのうち、上位Ｋ個のブロックスコアを選択する。指紋認識装置は、上位Ｋ個のブロックスコアに基づいて特徴値Ｖａｌを算出してもよい。指紋認識装置は、ステップＳ８７０において、特徴値Ｖａｌと閾値とを比較することによって、ユーザの認証可否を判断する。指紋認識装置は、特徴値Ｖａｌが閾値より大きい場合、ステップＳ８８０において、認証に成功したと判断し、特徴値Ｖａｌが閾値以下の場合、ステップＳ８９０において、認証に失敗したと判断する。
【００７６】
以上、複数の登録された画像と比較する方法を説明したが、登録された画像が１つの場合（Ｌ＝１）においても同一の認証方法を適用してもよい。この場合、Ｋは、１以上Ｎ以下の範囲において決定され得る。また、入力と登録画像が部分指紋画像の場合を説明したが、入力と登録画像が全て指紋画像の場合においても、説明した認証方法を適用してもよい。
【００７７】
図１２は、本発明の一実施形態に係る電子システムを示すブロック図である。図１２を参照すると、電子システムは、センサ９２０、プロセッサ９１０、及びメモリ９３０を含む。センサ９２０、プロセッサ９１０、及びメモリ９３０は、バス９４０を介して通信する。
【００７８】
センサ９２０は、図３において示した指紋センサ３１０であってもよい。センサ９２０は、周知の方式（例えば、光学画像を前記信号に変換する方式など）で指紋画像をキャプチャーすることができる。画像はプロセッサ９１０から出力される。
【００７９】
プロセッサ９１０は、図１〜図１１において前述した少なくとも１つの装置を含んだり、又は図１〜図１１において前述した少なくとも１つの方法を行ってもよい。例えば、プロセッサ９１０は、図３の指紋認識装置３００を含んでもよい。メモリ９３０は、センサ９２０によってキャプチャーされて登録された登録部分画像、センサ９２０によってキャプチャーされた入力部分画像、プロセッサ９１０によって処理された整合結果、及び／又はプロセッサ９１０によって算出されたブロックスコアなどを格納する。メモリ９３０は揮発性メモリ又は非揮発性メモリであってもよい。
【００８０】
プロセッサ９１０は、プログラムを実行し、電子システムを制御する。プロセッサ９１０によって実行されるプログラムコードはメモリ９３０に格納されてもよい。電子システムは、入出力装置（図示せず）を介して外部装置（例えば、パーソナルコンピュータ又はネットワーク）に接続され、データを交換してもよい。
【００８１】
電子システムは、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ラップトップコンピュータなどのモバイル装置、パーソナルコンピュータ、タブレットＰＣ、ネットブックなどのコンピュータ装置、又はテレビ、スマートテレビ、ゲート制御のためのセキュリティ装置などの電子製品など、様々な電子システムを含んでもよい。
【００８２】
以上において、ユーザの指紋の一部を用いてユーザを認識する場合を説明したが、本発明の実施形態は、ユーザの生体データの一部を用いてユーザを認識する場合にまで拡張されてもよい。ここで、生体データは、ユーザの指紋に関する情報、静脈に関する情報、虹彩に関する情報などを含んでもよい。この場合、プロセッサ９１０は、センサ９２０からユーザの生体データの一部に該当する入力の部分データを受信し、入力の部分データをブロックに分割して、ブロックと既に登録された生体データの部分データに該当する登録の部分データを比較して、比較結果に基づいてユーザを認識することができる。
【００８３】
一例として、センサ９２０は、ユーザの静脈パターンを認識するセンサを含んでもよい。センサ９２０は、ユーザの手の甲の皮膚から静脈パターンを抽出することができる。センサ９２０は、赤外線の照明とフィルタを用いて皮膚に対する血管の輝度に比べて最も大きくした後、静脈パターンを含む画像を取得することができる。ここで、センサ９２０は、静脈パターンのうち一部に該当する部分画像を取得してもよい。この場合、プロセッサ９１０は、静脈パターンのうち一部に該当する部分画像と既に登録された静脈パターンの部分画像とを比較することによって、ユーザを認識することができる。
【００８４】
他の例として、センサ９２０は、ユーザの虹彩パターンを認識するセンサを含んでもよい。センサ９２０は、ユーザの瞳孔と強膜（白目の領域）との間の虹彩パターンをスキャン又はキャプチャーすることができる。ここで、センサ９２０は、虹彩パターンのうち一部に該当する部分画像を取得してもよい。この場合、プロセッサ９１０は、虹彩パターンのうち一部に該当する部分画像と既に登録された虹彩パターンの部分画像とを比較することによって、ユーザを認識することができる。
【００８５】
上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。
【００８６】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置に命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するためのあらゆる類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、或いは送信される信号波を介して永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。
【００８７】
本実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。前記記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含んでもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。上述のハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
【００８８】
上述したように、実施形態が限定された図面によって説明されたが、当技術分野における通常の知識を有する者であれば、前記の記載に基づいて様々な技術的修正及び変形が適用可能である。一例として、説明された技術が説明された方法と異なる順序で行われたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせたり、他の構成要素又は均等物によって代替、置換されても適切な結果が達成され得る。したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
【符号の説明】
【００８９】
１００、２００：指紋
１１０〜１７０、２１０〜２９５、３１５、３２１〜３２３：部分画像
３００：指紋認識装置
３１０：指紋センサ
３２０、７１５、８１５：データベース
５１１〜５１４、１２１５：ブロック
１１１０：中心領域
１１２０、１１３０、１１４０、１１５０：領域
１２１０：登録画像
１２２０：第１ＬＰＴ画像
１２２５：第２ＬＰＴ画像
１２３０、１２５０：位相相関
１２４５：回転されたブロック
１２６０：整合された画像
１２７０：スコア
９１０：プロセッサ
９２０：センサ
９３０：メモリ
９４０：バス
【図１】
0006798793.tif 000004
【図２】
0006798793.tif 000005
【図３】
0006798793.tif 000006
【図４】
0006798793.tif 000007
【図５】
0006798793.tif 000008
【図６】
0006798793.tif 000009
【図７】
0006798793.tif 000010
【図８】
0006798793.tif 000011
【図９】
0006798793.tif 000012
【図１０】
0006798793.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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