이 논문에서는 지문(손가락) 얼굴 이미지를 통해 개인을 식별할 수 있는지 검증하고 그 결과를 제시한다. 이를 위해, 영상 패치의 회색조(gray levels)에 대해 각 면(facet) 함수의 기울기(gradient)를 계산할 수 있는 특수 연산자 FFG(Facet Function Gradient) 마스크를 사용하며, 손가락 얼굴 이미지를 매칭하기 위한 새로운 절차인 F-algorithm을 도입한다. 손가락 얼굴 이미지는 동일한 하위 영역으로 분할되고, 각 하위 영역은 이 알고리즘을 이용해 동일한 패치로 다시 나뉜다. FFG 마스크는 각 패치에 대해 합성곱(convolution) 연산을 수행하여 스칼라 값을 생성하는 데 사용된다. 이러한 값들로부터 구성된 특징 행렬(feature matrix)과 손가락의 신원(identity)은 특징 행렬 원소들의 노름(norm)을 통해 결정된다. 노름의 분포는 동일 인물의 손 이미지 쌍과 서로 다른 인물의 손 이미지 쌍 사이에서 뚜렷한 차이를 보인다. 이는 손가락 얼굴 이미지로 판별(discrimination) 능력이 있음을 입증하는 결과이다. 100명으로부터 촬영한 500장의 손 이미지를 F-algorithm을 통해 처리한 시험 결과, 95.0%의 식별률이 얻어졌다. 판별 능력과 식별률 측면에서 손가락 얼굴은 다른 손의 부위와 비교해도 우수한 생체인식(biometrics)임이 확인된다.

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