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Fingerprint Match Engine

모든 애플리케이션에 빠르고 표준 기반인 지문 매칭을 추가하세요. Cams Fingerprint Match Engine은 ISO/IEC 19794-2 특징점 템플릿을 기반으로 등록, 1:1 검증, 1:N 식별을 처리하며, SQL에서 갤러리를 먼저 걸러낸 후 남은 후보를 평가하는 2단계 검색을 사용합니다. 비접촉 핑거포토 경로를 통해 일반 손끝 사진으로도 매칭할 수 있습니다.

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개요

간단한 REST API로 제공되는 ISO/IEC 19794-2 지문 등록, 1:1 검증, 단계별 1:N 식별.

/api/biometric/v1/fp/에서 제공되는 독립형 지문 매칭 마이크로서비스입니다. 테넌트와 사용자별로 ISO/IEC 19794-2:2005 단일 손가락 뷰 특징점 템플릿을 base64로 인코딩해 저장합니다. 식별은 단계별 1:N 파이프라인으로 실행됩니다. 먼저 SQL 사전 필터가 손가락 위치, 품질, 패턴 분류로 후보를 좁히고, 이어서 자체 구현된 Bozorth 방식 특징점 매처가 남은 후보를 설정 가능한 임계값(기본 72, 일치 특징점 약 12개 — 통상적인 법의학 최소 기준)에 대해 평가합니다. 매처는 교체 가능한 구조로 되어 있어 서비스를 수정하지 않고 ISO 비교, NBIS/Bozorth3 또는 상용 SDK를 연결할 수 있습니다.

ENGINERESTHTTPSJSONC++

활용 분야:지게차 및 물류 장비

POST /api/biometric/v1/fp/verify (1:1)

curl .../api/biometric/v1/fp/verify \
  -H "sn: $SN" -H "auth-token: $TOKEN" \
  -d '{ "user_id":"1001",
        "iso_template":"<base64 ISO 19794-2>" }'
{ "ok":true, "match":true, "score":81, "user_id":"1001" }

기능

할 수 있는 일

손가락 등록

1:N 사전 필터링을 위해 손가락 위치, 품질, 패턴 분류와 함께 사용자별 ISO 19794-2 특징점 템플릿을 저장합니다.

검증 (1:1)

프로브 템플릿을 특정 사용자의 등록된 손가락과 매칭하고 0-100 점수와 일치 여부를 반환합니다.

식별 (1:N)

테넌트 갤러리 전체에 대한 단계별 검색: SQL 사전 필터 후 특징점 정밀 매칭을 거쳐 임계값을 넘는 최적 후보를 반환합니다.

표준 기반 템플릿

공개 표준인 ISO/IEC 19794-2:2005를 기반으로 하며, 규격에 맞지 않는 템플릿은 엉터리 점수로 조용히 처리하지 않고 거부합니다.

비접촉 핑거포토

손끝 사진을 받아 ISO 템플릿으로 변환하고, 동일한 매처로 등록하거나 식별합니다.

교체 가능한 매처

하나의 연결 지점을 통해 평가 엔진(ISO, NBIS/Bozorth3 또는 상용)을 교체할 수 있습니다.

주요 기능

모두 포함

/api/biometric/v1/fp/의 세 가지 REST 경로 — 등록, 검증(1:1), 식별(1:N)
ISO/IEC 19794-2:2005 단일 손가락 뷰 특징점 템플릿, base64 인코딩, 멀티 테넌트
단계별 1:N: 손가락 위치, 품질, 패턴 분류에 대한 SQL 사전 필터 후 정밀 특징점 매칭
평행 이동 불변 쌍별 기하 구조를 사용하는 자체 구현 Bozorth 방식 특징점 매처, 외부 NIST 의존성 없음
설정 가능한 매칭 임계값(기본 72, 일치 특징점 약 12개)
다른 변경 없이 ISO 비교, NBIS/Bozorth3 또는 상용 매처를 적용할 수 있는 교체 가능한 매처 구조
비교당 약 0.09ms의 멀티스레드 후보 매칭(코어당 초당 약 10.7k회 비교)
비접촉 핑거포토 등록 및 식별 경로: 손끝 사진을 ISO 템플릿으로 변환해 동일한 엔진으로 매칭
조용한 오평가 대신 명확한 응답 내 실패 사유 제공(템플릿 파싱 불가, 후보 없음)