손가락 면(finger face)의 패턴은 다양한 크기의 주름, 관절선(knuckle lines), 그리고 피하 혈관관(subcutaneous vascular tubes)으로 구성된다. 손가락의 패턴, 형태, 크기는 사람마다 다르다. 이러한 특징은 각 개인마다 고유하고 특이적이어서, 개인 식별을 위한 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 손가락 면의 특징에 대한 특성을 분석하고, 손가락 패턴의 특징과 형태 및 크기에 따라 개인을 구별하는 방법을 제시한다. 손가락의 모든 이러한 특징은 FFG(Facet Function Gradient) 마스크를 이용한 계산을 통해 얻는 행렬 세트로 표현될 수 있다. 영상의 각 패치(patch)에서의 그래디언트와 곡률은 행렬의 원소들에 대해 특정 연산을 수행함으로써 계산할 수 있다. 본 논문에서는 행렬을 사용하여 손가락 특징을 식별하기 위한 알고리즘을 도입한다. 이 방법을 통해 손가락 패턴뿐만 아니라 손가락의 형태와 크기도 인식할 수 있다. 제안된 방법을 사용한 실험에서 인식률은 98.2%로 나타났다.

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