(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋イメージを取得する段階；
前記指紋イメージの各ピクセルに対して、前記ピクセルを中心とする特定領域に対するピクセル濃淡値の平均を計算する段階；
前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算するものの、前記拡張は特定時点で定められた領域のピクセル濃淡値の平均が直前に定められた領域のピクセル濃淡値の平均より既設定された基準値以上に減少した場合、中断されるように第１プロセッシングを遂行する段階；
前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算することによって得られた前記各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を利用して前記指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成する段階；および
第１プロセッシングイメージ上の一定領域を含むウインドウを形成し、前記ウインドウを移動させながらウインドウ領域内のピクセル中の特徴点を選定する段階を含む、指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法。
【請求項２】
前記選定された特徴点を既登録された指紋の特徴点と比較して指紋認証を遂行する段階をさらに含む、請求項１に記載の指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法。
【請求項３】
前記特定領域を段階別に拡張させる段階は、
前記特定領域が予め定められた最大拡張大きさに到達すると、前記特定領域の拡張を中止する段階をさらに含む、請求項１に記載の指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法。
【請求項４】
指紋イメージ取得段階後に、
前記指紋イメージに対する第２プロセッシングを通じて合算配列を生成する段階を含み、
前記第１プロセッシングイメージを生成する段階は、
前記特定領域に含まれるピクセル濃淡値の平均を計算する過程で前記合算配列を利用する、請求項１に記載の指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法。
【請求項５】
前記特徴点選定段階は、
前記ウインドウ領域内に含まれるピクセルのうち選定される特徴点の最小個数または最大個数を制限させる段階をさらに含む、請求項１に記載の指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法。
【請求項６】
前記特徴点選定段階は、
前記ウインドウ領域を前記第１プロセッシングイメージ上で重複する領域が存在しないように移動させる段階をさらに含む、請求項１に記載の指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法。
【請求項７】
指の指紋をスキャニングして指紋イメージを取得する指紋センサ；および
前記指紋イメージの各ピクセルに対して、前記ピクセルを中心とする特定領域に対するピクセル濃淡値の平均を計算し、前記特定領域を段階別に拡張させながら拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算するものの、前記拡張は特定時点で定められた領域のピクセル濃淡値の平均が直前に定められた領域のピクセル濃淡値の平均より既設定された基準値以上に減少した場合、中断されるように第１プロセッシングを遂行した後、前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算することによって得られた各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を利用して前記指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成した後、
第１プロセッシングイメージ上の一定領域を含むウインドウを形成し、前記ウインドウを移動させながらウインドウ領域内のピクセル中の特徴点を選定する情報処理装置を含む、電子装置。
【請求項８】
前記情報処理装置は、
前記指紋イメージに対する第２プロセッシングを通じて合算配列を生成して前記特定領域に含まれるピクセル濃淡値の平均を計算する過程で前記合算配列を利用する、請求項７に記載の電子装置。
【請求項９】
指紋イメージを取得する段階；
前記指紋イメージの各ピクセルに対して、前記ピクセルを中心とする特定領域に対するピクセル濃淡値の平均を計算し、前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算するものの、前記拡張は特定時点で定められた領域のピクセル濃淡値の平均が直前に定められた領域のピクセル濃淡値の平均より既設定された基準値以上に減少した場合、中断されるように第１プロセッシングを遂行した後、前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算することによって得られた各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を利用して前記指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成する段階；および
第１プロセッシングイメージ上の一定領域を含むウインドウを形成し、前記ウインドウを移動させながらウインドウ領域内のピクセル中の特徴点を選定する段階をコンピュータに遂行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋登録および認証速度向上のための方法および装置に関するもので、より詳細には、指紋イメージを構成する各ピクセルを中心に含む一定領域を設定し、設定された領域内ピクセルの濃淡値平均計算を通じて指紋イメージを変形し、変形されたイメージ上で特徴点を選定する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
指紋の紋様は人によって違うため、個人識別分野に多く利用されている。特に、指紋は個人認証手段として金融、犯罪捜査、セキュリティーなどの多様な分野で広く使われている。
【０００３】
このような指紋を認識して個人を識別するために指紋センサが開発された。指紋センサは人の指に接触して指の指紋を認識する装置であって、正当な使用者であるかの可否を判断できる手段として活用されている。
【０００４】
指紋認識センサを実現する方式としては光学方式、熱感知方式および静電容量方式などの多様な認識方式が知られている。このうち静電容量方式の指紋認識センサは人の指の表面が導電性感知パターンに接触する時、指紋の谷と山の形状による静電容量の変化を検出することによって指紋の紋様（指紋のパターン）を獲得する。
【０００５】
最近では携帯用装置を通じて、電話、文字メッセージ転送サービスのような通信機能だけでなく、金融、セキュリティーなどの個人情報が活用される多様な付加機能が提供されており、携帯用装置のロック装置に対する必要性がさらに重要となってきている。このような携帯用装置のロック効果を向上させるために、指紋認識を通したロック装置が装着された端末を本格的に開発している。
【０００６】
図１は携帯用装置、例えば、スマートフォンに指紋センサが装着された一例を図示する。
【０００７】
まず、図１の（ａ）を参照すると、スマートフォン１０はタッチスクリーン方式で入力部の機能を同時に遂行する表示部１１を有し、指紋センサ１２はその下部領域に装着される。指紋センサ１２はスマートフォン１０本体の下端に形成され、表示部１１の画面をホーム（ｈｏｍｅ）に移動させるホームキーとともに具現されている。
【０００８】
次に、図１の（ｂ）に図示されるスマートフォン２０も表示部２１の下部領域に指紋センサ２２がホームキーとともに装着されている。図１の（ｂ）に図示される指紋センサが占める面積は図１の（ａ）に図示された指紋センサが占める面積よりも小さく形成される。
【０００９】
指紋検出方式は、タッチ方式（またはエリア（ａｒｅａ）方式）とスワイプ（ｓｗｉｐｅ）方式に大別されるが、通常的に図１の（ａ）に図示されるような指紋センサ１２にはタッチ方式が適用され、図１の（ｂ）に図示されるような指紋センサ２２にはスワイプ方式が適用される。
【００１０】
タッチ方式は指紋センサ１２に一定時間の間、指を乗せておくと該当指紋センシング面積で指紋イメージを取得する方式である。一方、スワイプ方式は指紋センサ２２に指をスライド方式で動かすと、指紋センサ２２がその上で動く指の指紋をセンシングして断片的な指紋の映像を読み込んだ後、これらを一つの映像に整合して完全な指紋イメージを取得する方式である。
【００１１】
このような方式で指紋イメージが取得されると、取得した指紋イメージと既登録された指紋イメージを比較して指紋イメージが一致するかどうかを判断し、その結果により指紋認証を遂行すべきであるが、このように指紋イメージが一致するかどうかを判断するためにはそれぞれの指紋イメージ上で特徴となる地点を抽出してこれらの比較を遂行しなければならない。
【００１２】
したがって、指紋イメージ上で特徴となる地点を抽出するための多様なアルゴリズムが開発されて改善がなされ、それにより指紋認証の正確度が上昇する傾向にある。
【００１３】
ただし、指紋認証の正確度を高めるためには指紋イメージ上で特徴となる地点を抽出するために遂行されるべき計算量が増加してしまい、これに伴い、指紋認証に要する時間が増加するという短所が顕在化した。
【００１４】
最近、たとえば、下記特許文献１に示すように、指紋認証の正確度を高めることだけでなく、制限されたハードウェアのリソースだけを利用して制限時間内に指紋認証を遂行するためのアルゴリズムの必要性が増大しつつある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２００７−３１６７４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明は前述した従来技術の問題点を解決することをその目的とする。
【００１７】
本発明の目的は、指紋イメージ上で特徴点を抽出する速度を向上させ、制限されたハードウェアリソースだけを使っても指紋登録および認証が円滑になされるようにすることである。
【００１８】
本発明の他の目的は、指紋イメージで特徴点が特定領域に集中して分布することを防止し、指紋イメージの全領域で特徴点が比較的均等に選定されるようにして指紋認証の正確度を高めることである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
前記のような目的を達成するために、本発明の一実施例は、指紋イメージを取得する段階；前記指紋イメージの各ピクセルに対して、前記ピクセルを中心とする特定領域に対するピクセル濃淡値の平均を計算し、前記特定領域を段階別に拡張させながら拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算する第１プロセッシングを遂行した後、前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算することによって得られた各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を利用して前記指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成する段階；および前記第１プロセッシングイメージ上の一定領域を含むウインドウを形成し、前記ウインドウを移動させながら前記ウインドウ領域内のピクセル中の特徴点を選定する段階を含む、指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法を提供する。
【００２０】
前記指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法は、前記選定された特徴点を既登録された指紋の特徴点と比較して指紋認証を遂行する段階をさらに含むことができる。
【００２１】
前記特定領域を段階別に拡張させる段階は、前記特定領域が拡張されるにつれて変化するピクセル濃淡値平均の変化量を通じて前記特定領域を追加拡張するかどうかを決定する段階をさらに含むことができる。
【００２２】
前記特定領域を段階別に拡張させる段階は、前記特定領域が予め定められた最大拡張大きさに到達すると、前記特定領域の拡張を中止する段階をさらに含むことができる。
【００２３】
前記指紋検出装置の指紋情報プロセッシング方法は、前記指紋イメージ取得段階後に、前記指紋イメージに対する第２プロセッシングを通じて合算配列を生成する段階を含み、前記第１プロセッシングイメージを生成する段階は、前記特定領域に含まれるピクセル濃淡値の平均を計算する過程で前記合算配列を利用することができる。
【００２４】
前記特徴点選定段階は、前記ウインドウ領域内に含まれるピクセルのうち選定される特徴点の最小個数または最大個数を制限させる段階をさらに含むことができる。
【００２５】
前記特徴点選定段階は、前記ウインドウ領域を前記第１プロセッシングイメージ上で重複する領域が存在しないように移動させる段階をさらに含むことができる。
【００２６】
前記のような目的を達成するために、本発明の他の実施例は指の指紋をスキャニングして指紋イメージを取得する指紋センサ；および前記指紋イメージの各ピクセルに対して、前記ピクセルを中心とする特定領域に対するピクセル濃淡値の平均を計算し、前記特定領域を段階別に拡張させながら拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算する第１プロセッシングを遂行した後、前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算することによって得られた各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を利用して前記指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成した後、前記第１プロセッシングイメージ上の一定領域を含むウインドウを形成し、前記ウインドウを移動させながら前記ウインドウ領域内のピクセル中の特徴点を選定する情報処理装置を含む、電子装置を提供する。
【００２７】
前記情報処理装置は、前記特定領域が拡張されるにつれて変化するピクセル濃淡値平均の変化量を通じて前記特定領域を追加拡張するかどうかを決定することができる。
【００２８】
前記情報処理装置は、前記指紋イメージに対する第２プロセッシングを通じて合算配列を生成して前記特定領域に含まれるピクセル濃淡値の平均を計算する過程で前記合算配列を利用することができる。
【００２９】
前記のような目的を達成するために、本発明の他の実施例は指紋イメージを取得する段階；前記指紋イメージの各ピクセルに対して、前記ピクセルを中心とする特定領域に対するピクセル濃淡値の平均を計算し、前記特定領域を段階別に拡張させながら拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算する第１プロセッシングを遂行した後、前記特定領域を段階別に拡張させながら前記拡張された領域に含まれるピクセル濃淡値平均の和を計算することによって得られた各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を利用して前記指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成する段階；および前記第１プロセッシングイメージ上の一定領域を含むウインドウを形成し、前記ウインドウを移動させながら前記ウインドウ領域内のピクセル中の特徴点を選定する段階をコンピュータに遂行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の一実施例によれば、指紋イメージを構成するピクセル濃淡値の平均を利用したひずみを指紋イメージに適用し、この過程であらかじめ生成した該当イメージ関連合算配列を使用することによって計算量を減らすことによって、使用できるハードウェアリソースが少ない状況でも指紋認証アルゴリズムが円滑に動作することができる。
【００３１】
本発明の一実施例によれば、ひずみが適用された指紋イメージ上で特徴点を選定するにおいて、一定領域を含むウインドウ内で選定され得る特徴点の最大個数を制限することによって、指紋イメージの全領域で特徴点が均等に分布することができ、これによって、指紋認証の正確度を高めることができる。
【００３２】
本発明の効果は前記した効果に限定されず、本発明の詳細な説明または特許請求の範囲に記載された発明の構成から推論可能なすべての効果を含むものと理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】携帯用装置、例えば、スマートフォンに指紋センサが装着された一例を図示する。
【図２】本発明の一実施例により指紋イメージを取得する過程を説明するための図面である。
【図３】電子装置によって取得される指紋イメージの一例を図示した図面である。
【図４】電子装置が動作するシステム環境を簡略に区分したブロック図である。
【図５】本発明の一実施例により一般的なマニューシャが存在しない指紋イメージで特徴点を捜し出すための方法を説明する図面である。
【図６】本発明の一実施例に係る特徴点抽出過程で指紋イメージ上に第２プロセッシングが遂行される方法を説明するための図面である。
【図７】本発明の一実施例に係る特徴点抽出過程で指紋イメージ上に第１プロセッシングが遂行される方法を説明するための図面である。
【図８】一実施例により第１プロセッシングイメージ上で指紋認識を遂行するための特徴点を選定する方法を説明するための図面である。
【図９】本発明の一実施例に係る指紋認証過程を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施例に係る指紋認証方法を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例に係る指紋検出装置を含む電子装置の構成を示している図面である。
【図１２】指紋イメージ上で本発明の実施例により抽出された特徴点を示している図面である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下では添付した図面を参照して本発明を詳細に説明する。しかし、本発明は様々な相異する形態で具現され得、したがって、ここで説明する実施例に限定されるものではない。そして図面において、本発明を明確に説明するために説明と関係のない部分は省略し、明細書全体を通じて類似の部分に対しては類似の図面符号を付した。
【００３５】
明細書全体において、ある部分が他の部分と「連結」されているとした時、これは「直接的に連結」されている場合だけでなく、その中間に他の部材を挟んで「間接的に連結」されている場合も含む。また、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除外するものではなく他の構成要素をさらに具備し得ることを意味する。
【００３６】
以下、添付された図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。
【００３７】
前述した通り、タッチ方式の指紋検出方式は、使用者が指紋センサ上に指を乗せておくと指紋センサが該当領域の指紋イメージを取得する方式で遂行される。
【００３８】
一方、スワイプ方式においては図２に図示されるような原理で指紋イメージを取得するようになる。
【００３９】
具体的には、使用者が図２に図示されるように、電子装置１００の下端領域に具備される指紋センサ１１０の上に指を触れてスライド方式で移動すると連続的に部分的な断片映像（Ｐ１〜Ｐ４）が取得される。
【００４０】
すなわち、使用者の指紋映像が断片的ではあるが互いに連続する形態で順次取得される。指紋センサ１１０で読み込んだ断片指紋映像（Ｐ１〜Ｐ４）が一つの指紋映像に整合されて完全な指紋イメージとして取得される。
【００４１】
図３は電子装置１００により取得される指紋イメージの一例を図示した図面である。
【００４２】
図３を参照すると、指紋イメージは指紋の隆線（ｒｉｄｇｅ）と谷（Ｖａｌｌｅｙ）からなり、このような指紋イメージを認識するために、指紋の分岐点（ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ）、終端（ｒｉｄｇｅ  ｅｎｄ）などの特異点を通じて既登録された指紋イメージと新規指紋イメージを比較するマニューシャ（ｍｉｎｕｔｉａｅ）方式をはじめとする多様なパターンマッチング方式が利用されている。また、取得した指紋イメージにフィルタリングを加えるなどの変形を発生させて、変形されたイメージで特徴地点を探索する方法も利用されている。指紋イメージで特徴地点を探索するために、イメージ上で物体認識を遂行するための多様な公知のアルゴリズムが利用されているが、このようなアルゴリズムを具現するための動作過程では多くの計算量が要求されるため、指紋検出装置が搭載される電子装置１００のハードウェアリソース性能の多くの部分が活用されなければならず、それにより電子装置１００の性能が一定の水準以上に至らないと指紋登録および認識に遂行される時間が長くなる短所が存在した。
【００４３】
図４は電子装置１００が動作するシステム環境を簡略に区分したブロック図である。
【００４４】
電子装置１００が含まれる各種ハードウェアで具現されるシステムの動作環境は、ＲＥＥ（Ｒｉｃｈ  Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）領域とＴＥＥ（Ｔｒｕｓｔｅｄ  Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）領域に大別することができる。
【００４５】
ＲＥＥ領域は電子装置１００が含むハードウェアの機能をすべて使用できる環境であり、電子装置で動作する運営体制（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）および電子装置で動作する多様なアプリケーションなどのプログラムが動作する環境であり得る。
【００４６】
ＴＥＥ領域は電子装置１００が含むハードウェアリソースのうち限定された部分だけを利用できる環境であり、一実施例によればＴＥＥ領域では信頼性が認証された運営体制およびその他のプログラムだけが動作することができる。ＴＥＥ領域で全体リソースの限定された一定部分だけを利用できるという意味をより具体的に詳察すると、ＴＥＥ領域で動作するプログラムは電子装置１００のＣＰＵ機能の一部だけを使用することができ、それにより一定ロード以上の計算を遂行すると計算時間が大きく増加する可能性がある。また、ＴＥＥ領域で動作するプログラムは限定された大きさのメモリしか使用できず、一定大きさ以上のデータを必要とするプログラムはＴＥＥ領域で作動することができなくなる。
【００４７】
本発明で開示しようとする指紋認識アルゴリズムはＴＥＥ領域で動作するように設計され得、したがって、限定されたハードウェアリソースしか利用することができないため、動作に必要な計算を最大限減らすことができるように設計されなければならない。
【００４８】
図５は本発明の一実施例により一般的なマニューシャが存在しない指紋イメージで特徴点を捜し出すための方法を説明する図面である。
【００４９】
図５を参照すると、指紋イメージには、ただ隆線が特定方向に配列されており、分岐点や終端のようなマニューシャ（Ｍｉｎｕｔｉａｅ）が存在しないこともあり得る。しかし、これを拡大してみると、隆線が均一な厚さを有するのではなく特徴的な形を有していることを確認することができる。例えば、隆線の特定地点が外側に突出していることもあり得、隆線の特定地点が内側に陥没していることもあり得、また汗腺（ｐｏｒｅ）により隆線の中間に孔が形成されていることもあり得る。
【００５０】
このような指紋イメージ上の特徴は指紋イメージにおける濃淡変化値と平均変化値間の差を把握することによって検出することができる。すなわち、図４で前記特徴が現れる領域またはその周辺での濃淡変化値が平均変化値に比べて如何に急激に変化したかを基準としてその特徴地点の存在の有無を確認することができる。
【００５１】
例えば、均一太さで羅列された隆線のイメージにおける濃淡変化値は平均変化値を基準として一定範囲を抜け出さないが、隆線において突出地点または陥没地点があったり、汗腺が形成されると該当位置での濃淡変化値は大きくなる。
【００５２】
以下、本発明において、指紋の特徴点とは前記特徴が現れる領域またはその周辺での濃淡変化値に基づいて検出される地点をいう。
【００５３】
図６は本発明の一実施例に係る特徴点抽出過程で指紋イメージ上に第２プロセッシングが遂行される方法を説明するための図面である。
【００５４】
具体的に図６を参照すると、指紋イメージを構成する各ピクセルの濃淡値は、ＮｘＭ形態のマトリックス形式でメモリ上に一時保存され得る。このように一時保存される原本形態の指紋イメージは特徴点抽出が完了した後メモリ上から削除され得る。一実施例によれば、電子装置１００が含む指紋検出装置のセンサアレイは、ＮｘＭマトリックス形態で配置される指紋センサ素子で構成され得、それぞれの指紋センサ素子が認識する情報により各ピクセルの濃淡値が定められ得る。
【００５５】
一実施例によれば、メモリ上にマトリックス形式で一時保存される各ピクセルの濃淡値位置が指紋イメージを構成する各ピクセルの位置と同一に構成され得る。
【００５６】
図６では、８ｘ８サイズの指紋イメージに対する濃淡値が保存されているマトリックスが例示として図示されているが、本発明の範囲はこれに制限されないことはいうまでもない。
【００５７】
本発明の電子装置１００は指紋認識のための特徴点候補検出過程において、第２プロセッシングを遂行できる。特定指紋イメージに対する第２プロセッシングが遂行されると、該当する指紋イメージに対応する数字配列が生成される。
【００５８】
このような数字配列は指紋イメージを構成するピクセルの数字と同じ数字で構成され得、指紋イメージを構成する一部領域に含まれるピクセルに対する濃淡値を合算したものと定められる規則により生成される。以下、説明の便宜のために、このように特定指紋イメージに対して第２プロセッシングが遂行されることによって生成される数字配列を合算配列と称することにする。ＮｘＭマトリックス形式の指紋イメージに対する合算配列は同じＮｘＭマトリックス形式で生成され得る。
【００５９】
マトリックス形式で構成される合算配列の生成過程を一実施例として詳察すると、合算配列の５行３列の値は図６の１行１列から５行３列までをすべて足した値で計算され得る。このような方式によれば、図６に図示されたマトリックス内のすべての値の合計が、これを通じて生成された合算配列上では８行８列の値になる。
【００６０】
電子装置１００が指紋イメージピクセルの濃淡値が保存されたマトリックス形態のデータを通じて該当指紋イメージに対応する合算配列を生成する方法において、以前に計算された合算配列の値が利用され得る。例えば、図６のマトリックスを通じて生成する特定合算配列で３行６列の値は、３行５列の値と２行６列の値を合算した値から２行５列の値を差し引き、その値に図６での３行６列の値を合算することによって計算することができる。このような方式にしたがって、前述した通り、多量の足し算の演算を遂行せずとも合算配列を構成する値の計算が可能となり得る。
【００６１】
本発明で開示する電子装置１００は前記のような方法を通じて生成された合算配列を利用して図６に図示された指紋イメージピクセルの特定領域に対する濃淡値合算を短時間内に速かに処理することができる。
【００６２】
例えば、図６のマトリックス形式データでＤ領域内に含まれた濃淡値の総和を計算すると仮定する時、点ｄまでの濃淡値の和から点ｂまでの濃淡値の和と点ｃまでの濃淡値の和を差し引き、点ａまでの濃淡値を合算するとＤ領域内に含まれた濃淡値の総和を計算することができる。すなわち、図６を通じて生成された合算配列の６行６列の値から６行２列の値と２行６列の値を差し引き、その値に２行２列の値を合算すると、図６のＤ領域に含まれたピクセル濃淡値の総和を取得することができる。このように、特定イメージに対してあらかじめ生成しておいた合算配列を利用することによって、指紋イメージ上の特定領域の濃淡値の和を二度の引き算と一度の足し算だけで計算することができる。このように、合算配列を利用すると、掛け算や割り算などの複雑な計算を必要とせず、足し算と引き算だけで計算されるため、指紋認識を遂行するにおいてハードウェアリソースの無駄遣いがなく、速度を向上させることができる。
【００６３】
図７は本発明の一実施例に係る特徴点抽出過程で指紋イメージ上に第１プロセッシングが遂行される方法を説明するための図面である。
【００６４】
前述した通り、電子装置１００が取得した指紋イメージを構成する各ピクセルの濃淡値はＮｘＭ形態のマトリックス形式で一時保存され得る。
【００６５】
取得された指紋イメージに対して第１プロセッシングが遂行されると、それぞれのピクセルに対して第１プロセッシングが遂行された後の値が計算されて指紋イメージと同じ大きさのマトリックス形式データで保存され得る。
【００６６】
各ピクセルの濃淡値に対する第１プロセッシングを遂行する方法を詳察すると、優先的に一つのピクセルの周辺の特定領域に対する濃淡値平均を計算し、特定領域を段階的に拡張させながら濃淡値平均を計算し、このような平均値を合算した最終値を利用して該当ピクセルの第１プロセッシング適用値を算出することができる。
【００６７】
図７の特定ピクセルに対する第１プロセッシング適用値を算出する過程を一例として詳察すると、特定ピクセルは該当するピクセルを含むＡ領域２１０、Ａ領域２１０を含むＢ領域２２０、Ｂ領域２２０を含むＣ領域２３０の中心部に存在することができる。Ａ領域２１０からＢ領域２２０に、Ｂ領域２２０からＣ領域２３０への拡張がなされることによって、各領域内に存在するピクセルの数は増加することになる。
【００６８】
一実施例によれば、特定ピクセルに対する第１プロセッシングが遂行される過程でＡ領域２１０内に含まれるピクセルの濃淡値平均、Ｂ領域２２０内に含まれるピクセルの濃淡値平均およびＣ領域２３０に含まれるピクセルの濃淡値平均が合算されて該当ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値が計算され得る。
【００６９】
前述した通り、第１プロセッシング過程で各領域に含まれるピクセルの濃淡値平均を計算するにおいて、第２プロセッシング過程を通じてあらかじめ生成された合算配列が活用され得る。図６を参照して説明した通り、特定領域内に存在するピクセル濃淡値の和を計算する過程で合算配列を使用すると、ただ足し算と引き算の演算だけで少ないハードウェアリソースだけを使用して所望の値を速かに計算することができる。
【００７０】
前記のような過程で、指紋イメージを構成するピクセルが指紋イメージの縁に位置すると、該当ピクセルを中心として構成される領域内で一定部分にはピクセルが存在しないことも有り得る。この場合には、該当領域内に存在するピクセル数だけを考慮して濃淡値の平均を計算する方式で各領域の平均濃淡値が計算され得る。
【００７１】
他の実施例に係る指紋イメージ上の特定ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を算出する過程を詳察すると、図７に表示された各領域の平均値に対して相異する加重値を加えることができる。例えば、Ａ領域２１０には５倍の加重値を加え、それより一段階拡張されたＢ領域２２０の平均値には３倍の加重値を加え、Ｃ領域２３０の平均値には小さい加重値を加えることができる。このように、内部領域の平均値に対してより大きい加重値を加える理由は、平均値を計算する領域が拡大するにつれて濃淡値の平均と中心に位置したピクセル濃淡値とに過度な差が生じることを防止するためであり得る。前述したように加重値を加えた場合、Ａ、Ｂ、Ｃ領域２１０〜２３０の濃淡値平均それぞれに相異する加重値を加えて合算した値に加重値が加えられた程度を割ることができる。前記の通りにＡ領域２１０に５倍の加重値が加えられてＢ領域２２０に３倍の加重値が加えられた場合を例にすると、各領域の濃淡値平均に加重値を乗算した後合算した値を、全体領域に加重値が加えられた程度の和である８で除算して計算された値を特定ピクセルの第１プロセッシング遂行値として算出することができる。図７を例に挙げて各領域に対する第１プロセッシング遂行値を算出する方法を数学式で表わすと次のとおりである。
【００７２】
ＰＣ＝ｗ１×Ｍｅａｎ（Ａ）＋ｗ２×Ｍｅａｎ（Ｂ）＋ｗ３×Ｍｅａｎ（Ｃ）…数１
前記数１で、ＰＣは特定ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を表わし、Ｍｅａｎ（Ａ）、Ｍｅａｎ（Ｂ）、Ｍｅａｎ（Ｃ）はそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ領域内に含まれるピクセルの濃淡値平均を表わす。また、ｗ１、ｗ２、ｗ３はそれぞれの領域に対して加えられる加重値を表わし、一実施例によれば、前述した通り内部に位置する領域に対する加重値が高く設定されてｗ１＞ｗ２＞ｗ３のような関係が形成され得る。この時、ｗ１、ｗ２、ｗ３は０以上の整数値であり得る。このような方式で算出された第１プロセッシング遂行値は後程あらかじめ定められた臨界値との比較によって特徴点算出に利用され得る。
【００７３】
人の指紋の形態は離心率が大きくない楕円形態で構成されるので、本発明の一実施例でのように、第１プロセッシング遂行値算出の対象となる特定ピクセルを中心に形成される同心円を拡張しながら同心円の領域内に存在するピクセルの平均濃淡値を計算して利用することができる。その結果、それぞれのピクセルに対して算出された第１プロセッシング遂行値が指紋の分析により適合した形態で表わされ得る
また、本発明で各ピクセルの濃淡値に対する第１プロセッシング遂行値算出過程で任意に定められる領域の形態は前述した同心円形態に制限されず、楕円などの変形された円形、多角形などの多様な形態で具現され得る。
【００７４】
本発明の一実施例によれば、特定ピクセルの濃淡値に対する第１プロセッシング算出値を計算する過程で該当ピクセル周辺の一定領域に対する平均値を計算し、周辺の一定領域を段階的に拡張させるにおいて、領域を追加的に拡張するかどうかを以前の領域の平均値計算結果に基づいて決定することができる。
【００７５】
図７で指紋イメージの特定ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を算出する過程を例に挙げて説明すると、ＡおよびＢ領域２１０、２２０に含まれるピクセル濃淡値の平均が優先的に計算され、計算された平均値が比較されてＣ領域２３０の平均値を算出するかどうかを決定することができる。
【００７６】
一実施例によれば、特定領域の平均値が以前の領域の平均値以上の場合、または以前の領域の平均値と比較した時の減少分が予め定められた基準値以下である場合には領域を追加的に拡張して次の領域に対する平均値を計算することができる。これとは違って、特定領域の平均値を以前の領域の平均値と比較した時の減少分が予め定められた基準値以上の場合、追加的に領域を拡張して平均値を計算せず、該当時点まで計算された領域の平均値を利用して特定ピクセルの濃淡値に対する第１プロセッシング遂行値を算出することができる。
【００７７】
図７を例に挙げると、Ａ領域２１０に含まれるピクセルの濃淡値平均とＢ領域２２０に含まれるピクセルの濃淡値平均を比較し、Ａ領域２１０に含まれるピクセルの濃淡値平均よりＢ領域２２０に含まれるピクセルの濃淡値平均が大きいか、小さいとしてもその差が予め定められた基準値以下である場合にはＢ領域２２０より拡張されたＣ領域２３０に含まれるピクセルの濃淡値平均を計算してその値を第１プロセッシング遂行値算出に利用することができる。その後、Ｂ領域２２０に含まれるピクセルの濃淡値平均とＣ領域２３０に含まれるピクセルの濃淡値平均を比較して、Ｃ領域２３０で範囲が拡張されたＤ領域（図示されず）に対するピクセルの濃淡値平均を計算するかどうかを決定することができる。
【００７８】
前記のような方式で、第１プロセッシング遂行値算出の対象となる特定ピクセルを中心とする領域が段階的に拡張され、各領域に含まれるピクセル濃淡値の平均が計算される過程で、特定時点で定められた領域のピクセル濃淡値の平均とそのすぐ前に定められた領域のピクセル濃淡値平均の比較結果により特定ピクセルを中心とする領域が追加的に拡張されるかどうかが定められ得る。
【００７９】
このように、指紋イメージ上で段階別に拡張される特定領域に含まれるピクセル濃淡値平均の変化量を通じて、特定領域の追加拡張の有無が決定され、一実施例によれば、前記特定領域の最大サイズが定められており、前記特定領域が最大拡張大きさに到達するとピクセル濃淡値平均の変化量にかかわらず特定領域の拡張が中止され得る。
【００８０】
平均的な人の指紋イメージを詳察すると、隆線と谷が楕円形態で回転する形態で示される。一実施例によれば、ピクセル濃淡値の平均が計算される領域が拡張されて谷に該当するピクセルを多数含むと該当領域はそのすぐ前の領域より平均値が減少するため、領域の拡張が停止し、現在拡張が完了した領域またはその直前の領域まで計算されたピクセル濃淡値の平均を通じて第１プロセッシング遂行値が算出されるが、このような方式を通じると人の指紋形態の分析に適合した第１プロセッシング遂行値が算出され得る。
【００８１】
本発明では、指紋イメージを構成するそれぞれのピクセルに対して前述した方法が適用されて第１プロセッシング遂行値が算出され、これにより、指紋イメージの各ピクセル濃淡値を保存するマトリックス形式データと同じ大きさのマトリックス形式データが算出されて電子装置１００のメモリ上に保存され得る。以下、このように一つの指紋イメージに対して算出された第１プロセッシング遂行値の集合を通じて形成されるひずみイメージを第１プロセッシングイメージと称する。
【００８２】
図８は一実施例により第１プロセッシングイメージ上で指紋認識を遂行するための特徴点を選定する方法を説明するための図面である。
【００８３】
図８を参照すると、第１プロセッシングイメージ上で多数のピクセルを含む一定大きさのウインドウが設定され、ウインドウ領域内に存在するピクセルの濃淡値が分析されて該当領域内での特徴点が選定され得る。
【００８４】
一実施例にしたがって、一つのウインドウ内領域で特徴点が選定される過程を詳察すると、第１プロセッシングイメージで各ピクセルの濃淡値が周辺のピクセルの濃淡値と比較されて一定値以上の差が出ると、該当ピクセルが特徴点に選定され得る。この過程で、一つのウインドウ内の領域で選定される特徴点の数字が制限され得るが、制限された数字よりも多数のピクセルが特徴点選定基準に符合する場合、それぞれのピクセルが競合して制限された数字のピクセルだけが特徴点に選定され得る。すなわち、一つのウインドウ内領域では制限された数字またはそれ未満のピクセルだけが特徴点に選定され得る。このような競合過程はウインドウ領域内に位置するそれぞれのピクセルに対する点数化を通じてなされ得、点数が高い順に選定が遂行されて制限された数字だけのピクセルが特徴点に選定され得る。
【００８５】
他の実施例によれば、一つのウインドウ領域内で特徴点に選定され得るピクセルの最大数字とともに、特徴点に選定されるべきピクセルの最小数字も定められ得る。この時、ピクセルの最大数字および最小数字は指紋認識のセキュリティーレベルまたは指紋認識素子の特性により多様に設定され得る。このように、一つのウインドウ領域内で特徴点に選定されるべきピクセルの最小数字よりも少ない数のピクセルだけが特徴点選定基準に符合する場合には特徴点選定基準に符合しないピクセル中からも特徴点が選定され得る。このような過程は前述した通り、ウインドウ領域内の各ピクセルに対する点数化を通じて点数が高い順に足りない数字のピクセルを特徴点に選定する方法を通じて遂行され得る。
【００８６】
一実施例によれば、一つのウインドウ領域内でも各特徴点の位置関係が制限され得る。例えば、一つのウインドウ領域内に存在するピクセル中の特徴点に選択されたピクセルの位置が密集している場合、これを通じて今後指紋認証を遂行することに困難が発生する可能性があるため、一つのウインドウ領域内で特徴点に選定されるピクセル間の最小離隔距離が設定され得る。
【００８７】
以下、一つの第１プロセッシングイメージ内で特徴点設定の基準領域になるウインドウが移動する方式に対して説明する。以下、第１プロセッシングイメージ上でウインドウの移動をシフトと称することにする。
【００８８】
一実施例によれば、ウインドウがシフトされる方法は、図８の（ａ）でのように、以前のウインドウ領域と重なる領域がないようにシフトされるものであり得る。このような方法で第１プロセッシングイメージの全体領域に対する特徴点を選定するためには、イメージの全体領域が一定数字の重ならないウインドウ領域に分けられ、それぞれのウインドウに対して特徴点が選定され得る。
【００８９】
他の実施例によれば、ウインドウは最初に定められたウインドウ領域であらかじめ定められた規則でもってシフトされ得、第１プロセッシングイメージの全体領域が少なくとも一度はシフトされるウインドウ領域内に含まれるまでウインドウのシフトがなされ得る。図８の（ｂ）を参照すると、ウインドウ領域のシフトが遂行されるにおいて、各ウインドウで重複する領域が存在し得る。図８の（ｂ）で一つのウインドウ領域に存在するピクセル中の特徴点の選定が完了すると、ウインドウのシフトが遂行され、シフトされたウインドウ領域に存在するピクセル中の特徴点が選定されるが、この場合、シフトが遂行されたウインドウ領域内にはシフトが遂行される以前のウインドウ領域で選定された特徴点が存在することができる。この場合、シフトが遂行されたウインドウ領域は、特徴点の選定が完了した領域と、特徴点の選定が未完了された領域に分かれ得、特徴点の選定が完了した領域では追加的に特徴点が選定されず、特徴点の選定が完了していない領域でのみ追加的に特徴点が選定され得る。この場合にも、前述した通り、一つのウインドウ内で選定され得る最大特徴点の個数が制限され得る。
【００９０】
本発明で開示される電子装置１００は指紋検出装置を通じて取得した指紋イメージで前記のような過程を通じて選定した特徴点を保存し、後で新規に取得する指紋イメージで選定した特徴点との比較を通じて指紋イメージが一致するかどうかを判断することができる。
【００９１】
一実施例によれば、指紋イメージ上で特徴点が選定されてこれに対する情報がメモリ上に保存された後、メモリ上に一時保存されていた原本の指紋イメージ、第２プロセッシングを通じて生成された合算配列、第１プロセッシングイメージが削除され得る。
【００９２】
第１プロセッシングイメージ内で前述した過程を通じて選定された特徴点は後で追加的なアルゴリズムを経て追加的に選別され得、この場合、前述した過程を通じて選定された特徴点は特徴点候補群として使用され得る。
【００９３】
図９は本発明の一実施例に係る指紋認証過程を説明するためのフローチャートである。
【００９４】
まず、指紋認証のために指が指紋センサに接触すると、指紋センサは指の接触を感知して指紋イメージ取得を始める（Ｓ９１０）。図２を参照して説明したような方法で指紋イメージが取得され得る。
【００９５】
指紋イメージが取得されると、該当指紋イメージに対して第２プロセッシングを遂行し、指紋イメージに対する合算配列を生成する（Ｓ９２０）。図６を参照して説明した内容と同じ方式で該当指紋イメージの各ピクセル値の和を計算し、指紋イメージを構成するピクセルが保存されるマトリックス形式のデータの大きさと同じ大きさの合算配列を生成する。
【００９６】
その後、指紋イメージに対して第１プロセッシングを遂行し、取得した新規指紋イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成する（Ｓ９３０）。図７を参照して説明した内容と同じ方式で、各ピクセルを中心とする一定領域を段階別に拡大しながら計算した各領域の平均濃淡値を合算する方式で、各ピクセルに対する第１プロセッシング遂行値を求めることができ、指紋イメージを構成する全体ピクセルに対して同じ過程を遂行して第１プロセッシングイメージを生成することができる。この過程で、Ｓ９２０段階で生成された合算配列が活用され得、それにより合算配列を利用しない場合よりも計算速度が遥かに向上することができる。
【００９７】
取得した新規イメージに対する第１プロセッシングイメージを生成後、第１プロセッシングイメージ上でウインドウをシフトしながら各ウインドウ内で特徴点を選定する方式で、全体第１プロセッシングイメージに対する特徴点を選定する（Ｓ９４０）。すなわち、図８を参照して説明した内容と同じ方式で、第１プロセッシングイメージに対する特徴点を選定するが、この過程でシフトされる各ウインドウ領域内で選定される特徴点の最大個数が限定され得る。第１プロセッシングイメージ内の全体ピクセルが少なくとも一回ずつシフトされるウインドウ内に含まれた後、特徴点選定過程が終了され得る。
【００９８】
その後、既登録されていた指紋イメージの特徴点と新規に取得された指紋イメージで前記過程を通じて選定された特徴点の相互比較を通じて、既登録された指紋と新規と認識された指紋の類似度を算出し、前記類似度を通じて指紋の一致の可否を判断して指紋認証を遂行する（Ｓ９５０）。指紋認証の遂行により電子装置１００で使用者が指紋認証を通じて遂行しようとする動作が遂行され得る。
【００９９】
本発明の実施例によれば、ハードウェアの性能がやや高く要求されるアルゴリズムが使用されず、特定領域に含まれるピクセルの濃淡値平均だけを利用して遂行される第１プロセッシングを通じて取得した第１プロセッシングイメージ内で特徴点が選定され、取得した指紋イメージに第１プロセッシングを適用する過程においても第２プロセッシングによって生成された合算配列が活用されて計算過程が最大限減少されるため、電子装置１００のＴＥＥ領域で指紋検出モジュールが動作しても、指紋認証過程が迅速に遂行され得る。また、ＴＥＥ領域には選定された特徴点情報が保存されて活用され、最初に指紋センサを通じて取得されて一時保存した指紋イメージは第１プロセッシングまたは第２プロセッシング遂行完了後メモリで削除されるため、ハードウェアリソースを節約しながら指紋認証を速かに遂行できる。
【０１００】
図１０は本発明の一実施例に係る指紋認証方法を説明するためのフローチャートである。
【０１０１】
まず、指紋認証のために指が指紋センサに接触すると、指紋センサは指の接触を感知して指紋イメージ取得を始める（Ｓ１０１０）。図２を参照して説明したような方法で指紋イメージが取得され得る。
【０１０２】
指紋イメージが取得されると、該当指紋イメージに対する第１および第２プロセッシングを遂行し、第１プロセッシングを通じて生成された第１プロセッシングイメージの濃淡値に基づいて特徴点を抽出する（Ｓ１０２０）。
【０１０３】
一つ以上の特徴点の情報は相互間の位置情報がテンプレート化されて保存され得る。このような特徴点間の位置情報、すなわち、地政学的位置を既登録された指紋の特徴地点の地政学的位置と比較して特徴点が指紋イメージのある部分に該当するかを判断する（Ｓ１０３０）。すなわち、新規取得された指紋の特徴点と既登録された指紋の特徴点間に比較されるべき部分を探す過程を遂行する。指紋センシングにおいては指紋イメージが場合により弾力的に縮小されるか延長され得るため、一つの特徴点を中心にして他の特徴点までの距離を放射状に縮小するか延長しながら比較する作業を遂行できる。
【０１０４】
段階Ｓ１０３０の遂行結果、新規取得された指紋の特徴点と既登録された指紋の特徴点間に比較対象位置が選定されたのであれば、各特徴点の第１プロセッシング遂行値どうしの類似度を算出する（Ｓ１０４０）。類似度とは既登録された指紋の特徴点のうち第１特徴点の第１プロセッシング遂行値と、これと対応する新規認識指紋の第２特徴点の第１プロセッシング遂行値間の類似度を意味するもので、二つの第１プロセッシング遂行値差の絶対値で定義され得る。
【０１０５】
特徴点間に第１プロセッシング遂行値の類似度が算出されると、該当類似度が予め定められた臨界値以上であるかの可否を判断する（Ｓ１０５０）。類似度が臨界値以上の場合には指紋認証が成功したと判断し（Ｓ１０６０）、そうでない場合には指紋認証が失敗したと判断する（Ｓ１０７０）。
【０１０６】
図１１は本発明の一実施例に係る指紋検出装置を含む電子装置１００の構成を示している図面である。
【０１０７】
図１１を参照すると、実施例に係る電子装置１００は指紋センサ１１０および情報処理装置１２０を含む。
【０１０８】
一実施例に係る電子装置１００は使用者入力により所定の動作を遂行するデジタル機器であって、パーソナルコンピューター、ワークステーション、ＰＤＡ、ウェブパッド、移動電話機、ナビゲーションなどのようにメモリ手段を具備し、マイクロプロセッサを搭載して演算能力を備えたデジタル機器であれば、いずれであっても本発明に係る電子装置１００として採択され得る。
【０１０９】
指紋センサ１１０は電子装置１００の一部領域に形成される。一例として、指紋センサ１１０は電子装置１００の前面に位置することができるが、多様な実施例により電子装置１００の側面、後面、または表示部１２５の表面に形成されることもできることはいうまでもない。
【０１１０】
一実施例に係る指紋センサ１１０は指紋センシング部１１１、信号処理部１１２および信号送受信部１１３を含む。
【０１１１】
指紋センシング部１１１は指の接触を感知して、接触した指の指紋をスキャニングすることによって指紋イメージを取得する部分である。指紋センシング部１１１は静電容量方式、光学方式、圧力方式、熱感知方式などその他の公知された多様な方式で指の指紋をスキャニングすることができる。実施例によれば、指紋センシング部１１１はスワイプ方式およびタッチ方式を混用して指紋感知を遂行することもできる。例えば、指紋登録時にはスワイプ方式を通じて指紋イメージを取得した後指紋の特徴地点を抽出し、指紋認証時にはタッチ方式を通じて指紋イメージを取得した後指紋の特徴地点を抽出することができ、その逆にも遂行され得る。
【０１１２】
信号処理部１１２は指紋センシング部１１１により既設定された周期（速度）でスキャニングされる指紋イメージフレームを信号処理する。例えば、指紋イメージを電気的信号に変換するアナログ回路、ノイズ除去回路、信号感度増幅回路、アナログ−デジタル信号変換回路、デジタル回路などを含むことができる。信号処理部１１２はＡＳＩＣ形態で指紋センシング部１１１と別途または統合して具現され得る。
【０１１３】
信号送受信部１１３は指紋イメージに対する電気的信号、すなわち、信号処理部１１２からの出力信号を情報処理装置１２０に転送し、情報処理装置１２０からの信号（例えば、電源信号、制御信号、登録された指紋に対するデータ信号など）を受信する。信号送受信部１１３はＩ２Ｃ方式またはＳＰＩ方式のインターフェースを利用することができる。
【０１１４】
情報処理装置１２０は制御部１２１、メモリ部１２２、指紋登録部１２３、指紋認証部１２４および表示部１２５を含む。説明の便宜のために電子装置１００中の指紋センサ１１０を除く残りの構成要素は情報処理装置１２０として図示するが、情報処理装置１２０の構成は図示された構成要素に限定されず、実施例によってはオーディオ、タッチ検出部など、多様な構成要素が付加され得る。
【０１１５】
制御部１２１は指紋センサ１１０および情報処理装置１２０の全般的な動作を制御する。
【０１１６】
メモリ部１２２は指紋の特徴地点情報をテンプレート形態で一時または永久保存する。また、メモリ部１２２は電子装置１００のデータ、ファームウェア情報などを保存する。メモリ部１２２はＳ−ＲＡＭ、Ｄ−ＲＡＭのような揮発性メモリ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの非揮発性メモリなどで具現され得る。メモリ部１２２には原本形態の指紋イメージ、第２プロセッシングを通じて生成された合算配列、第１プロセッシングを通じて生成された第１プロセッシングイメージが一時保存され得る。
【０１１７】
指紋登録部１２３は図６〜図８を参照して説明したような過程を通じて指の指紋イメージにおける特徴点を抽出してこれを指紋情報として登録する。登録された指紋情報はメモリ部１２２に保存される。
【０１１８】
指紋認証部１２４はメモリ部１２２に保存された指紋情報と現在取得された指紋イメージの特徴情報を比較して指紋認証を遂行する。
【０１１９】
指紋登録部１２３と指紋認証部１２４は図１０では別途の構成要素で図示したが、これは統合して一つのモジュールで具現することもできる。
【０１２０】
指紋登録部１２３と指紋認証部１２４はプログラムモジュールの形態であって、制御部１２１またはメモリ部１２２の特定領域にアルゴリズム形態で保存され得る。これらは高いセキュリティーレベルで暗号化されて他のルートへの接近、修正または指紋情報の搬出が許容できないように管理されることが好ましい。
【０１２１】
表示部１２５は電子装置１００の動作の状況またはその他の情報を表示することができる。一実施例に係る表示部１２５は指紋登録部１２３および指紋認証部１２４の動作状態（例えば、登録成功の可否、認証成功の可否などの情報）を表示することができる。
【０１２２】
図１２は指紋イメージ上で本発明の実施例により抽出された特徴点を示している図面である。
【０１２３】
図１２に図示されるように、一般的なマニューシャ（例えば、隆線の終端または分岐点など）が存在しない指紋イメージ内で周辺ピクセルと特異な濃淡差値を有するピクセル地点、すなわち、特徴点が指紋登録および認証をするに十分な個数に抽出され得る。図１２ではこのような特徴点を円で表示した。
【０１２４】
実施例によれば一般的な指紋特徴であるマニューシャがない指紋イメージであっても各イメージに対する第１プロセッシングを遂行して指紋の固有特徴を抽出することができる。したがって、取得される指紋イメージ領域上に十分な数のマニューシャが存在しない場合にもそれから指紋の固有情報抽出およびこれを通じた指紋認証が可能となる。
【０１２５】
このように、本発明の実施例によれば、電子装置１００が指紋登録および認証を遂行する場合において公知の指紋認証アルゴリズムで活用されていた方式よりもさらに簡単なアルゴリズム方式を使用することによって、指紋登録および認証に要される時間を短縮することができ、これによって、制限されたハードウェアリソースしか利用できないＴＥＥ領域で指紋認識アルゴリズムが動作しても、電子装置１００が要求する制限時間内に指紋登録および認証を完了することができる。
【０１２６】
以上で説明された本発明に係る実施例は、多様なコンピュータ構成要素を通じて遂行され得るプログラム命令語の形態で具現されてコンピュータ可読記録媒体に記録され得る。前記コンピュータ可読記録媒体はプログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。前記コンピュータ可読記録媒体に記録されるプログラム命令語は本発明のために特別に設計されて構成されたものであるかコンピュータソフトウェア分野の当業者に公知されて使用可能なものであり得る。コンピュータ可読記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクおよ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（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令語を保存して遂行するように、特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリターなどを使用してコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含まれる。前記ハードウェア装置は本発明に係る処理を遂行するために、一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され得、その逆も同じである。
【０１２７】
前述した本発明の説明は例示のためのものであり、本発明が属する技術分野の通常の知識を有した者は本発明の技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態で容易に変形可能であることが理解できるであろう。したがって、以上で記述した実施例はすべての面で例示的なものであり限定的ではないものと理解されるべきである。例えば、単一型で説明されている各構成要素は分散して実施されることもあり得、同様に分散されたものと説明されている構成要素も結合された形態で実施され得る。
【０１２８】
本発明の範囲は後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味および範囲、そしてその均等概念から導き出されるすべての変更または変形された形態も本発明の範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１２９】
１００：電子装置（指紋情報プロセッシング装置）
１１０：指紋センサ
１１１：指紋センシング部
１１２：信号処理部
１１３：信号送受信部
１２０：情報処理装置
１２１：制御部
１２２：メモリ部
１２３：指紋登録部
１２４：指紋認証部
１２５：表示部
２１０：Ａ領域
２２０：Ｂ領域
２３０：Ｃ領域
【図１】
0006378278.tif 000002
【図２】
0006378278.tif 000003
【図３】
0006378278.tif 000004
【図４】
0006378278.tif 000005
【図５】
0006378278.tif 000006
【図６】
0006378278.tif 000007
【図７】
0006378278.tif 000008
【図８】
0006378278.tif 000009
【図９】
0006378278.tif 000010
【図１０】
0006378278.tif 000011
【図１１】
0006378278.tif 000012
【図１２】
0006378278.tif 000013