JP2864685B2 - Fingerprint data registration device - Google Patents

Fingerprint data registration device

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JP2864685B2
JP2864685B2 JP2193733A JP19373390A JP2864685B2 JP 2864685 B2 JP2864685 B2 JP 2864685B2 JP 2193733 A JP2193733 A JP 2193733A JP 19373390 A JP19373390 A JP 19373390A JP 2864685 B2 JP2864685 B2 JP 2864685B2
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feature point
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pseudo
window
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Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 本発明は指紋データ登録装置に関し、 汗,乾燥等による擬似特徴点の登録を防止することを
目的とし、 指紋画像データから指紋の特徴点を抽出し、該特徴点
を含む指紋画像データを窓状に切り出して指紋特徴点情
報を登録する指紋データ登録装置であって、擬似特徴点
を含む1つまたは複数の擬似特徴点画像データを格納し
たメモリと、前記窓状に切り出した窓画像データを該擬
似特徴点画像データとそれぞれパターンマッチングを行
い、不一致度が所定値以下の場合は抽出した該特徴点を
偽の特徴点と判別する判別部とを備え、該窓画像データ
を該擬似特徴点画像データとパターンマッチングを行う
ことにより抽出した該特徴点の真偽を判定し、偽の場合
は該窓画像データを登録から除外するように構成する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Overview] The present invention relates to a fingerprint data registration device, which aims to prevent registration of pseudo feature points due to sweat, dryness, etc., and extracts fingerprint feature points from fingerprint image data. A fingerprint data registration device that cuts out fingerprint image data including feature points in a window shape and registers fingerprint feature point information, the memory storing one or more pseudo feature point image data including pseudo feature points, Window image data cut out in a window shape is subjected to pattern matching with the pseudo feature point image data, and a discrimination unit for discriminating the extracted feature point as a false feature point when the degree of mismatch is equal to or less than a predetermined value, The window image data is subjected to pattern matching with the pseudo feature point image data to determine whether the extracted feature points are true or false. If false, the window image data is excluded from registration. You.

〔産業上の利用分野〕[Industrial applications]

本発明は指紋データ登録装置の改良に関する。 The present invention relates to an improvement in a fingerprint data registration device.

個人を識別する指紋照合装置は指紋像入力装置と照合
装置より構成されており、予め登録した指紋画像データ
と指紋像入力装置から入力された指紋画像データとを照
合して本人を確認している。
The fingerprint collation device for identifying an individual is composed of a fingerprint image input device and a collation device, and verifies the identity by comparing fingerprint image data registered in advance with fingerprint image data input from the fingerprint image input device. .

登録時にも使用されるこの指紋像入力装置は、一般に
指とガラスとの光学的な接触を利用しており、指が汗ば
んでいる場合には指紋隆線の間に汗による橋ができ、あ
たかも隆線パターンに分岐点が存在するように指紋像が
検出される。また、逆に指が乾燥している場合には、指
とガラスとの間の接触が悪くなり、隆線パターンが切断
され、あたかも端点が存在するように指紋像が検出され
る。
This fingerprint image input device, which is also used at the time of registration, generally uses the optical contact between the finger and the glass, and if the finger is sweating, a bridge due to sweat is created between the fingerprint ridges, as if The fingerprint image is detected such that a branch point exists in the ridge pattern. Conversely, when the finger is dry, the contact between the finger and the glass becomes poor, the ridge pattern is cut, and the fingerprint image is detected as if the end points exist.

従って、このような指紋画像データが登録されると、
照合率の低下および誤照合率の上昇を招く恐れがあり、
汗,乾燥等による擬似指紋データの登録を排除する指紋
データ登録装置が必要とされる。
Therefore, when such fingerprint image data is registered,
Which can lead to lower matching rates and higher false matching rates.
A fingerprint data registration device that eliminates registration of pseudo fingerprint data due to sweating, drying, or the like is required.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

第7図指紋登録照合方法説明図を用いて指紋照合の概
要を説明しておく。なお、詳細は「ホログラフィック指
紋センサを用いた個人照合装置」(電子情報通信学会PR
U88−38)等に記載されている。
The outline of fingerprint matching will be described with reference to FIG. For details, refer to “Personal verification device using holographic fingerprint sensor” (IEICE PR
U88-38) and the like.

指紋を照合する方法として、隆線(凸部の連なり)の
分岐点,行き止まり点(端点と称する)を指紋の特徴点
とし、予め指紋の特徴点の分布を辞書情報として登録し
ておき、照合の際に入力指紋画像データとその個人の辞
書情報とを比較する方法が用いられている。
As a method of collating a fingerprint, a branch point of a ridge (a series of convex portions) and a dead end point (referred to as an end point) are set as characteristic points of a fingerprint. At this time, a method of comparing the input fingerprint image data with the personal dictionary information is used.

登録時は、先ず指紋像入力装置2(第7図参照)より
入力された指紋画像データの隆線部分を細線化し、着目
する点の周囲8近傍の2値データを特徴抽出マスクにか
ける等の方法で特徴点を複数個抽出する。
At the time of registration, first, the ridge portion of the fingerprint image data input from the fingerprint image input device 2 (see FIG. 7) is thinned, and binary data in the vicinity 8 around the point of interest is applied to a feature extraction mask. A plurality of feature points are extracted by the method.

次にこの特徴点を含む領域を切り出して窓(第7図
〜)とし、窓の位置座標、窓中の2値データ(窓画像
データ)等を辞書情報として登録する。この際、複数の
窓〜のうち中心部分の1つの窓(例えば)を位置
合わせ用窓として定義しておく。
Next, an area including this feature point is cut out to form a window (FIG. 7 to), and the position coordinates of the window, binary data in the window (window image data), and the like are registered as dictionary information. At this time, one window (for example) at the center of the plurality of windows 1 to 3 is defined as a positioning window.

照合時は、位置合わせ用窓を渦巻き状に走査しつつ
窓画像データと入力指紋画像データとの間でパターンマ
ッチングを行い、登録時と入力時の位置合わせを行う。
位置合わせが終わると、位置合わせ用窓の変位量に応
じて他の窓を平行移動し、それぞれその近傍でパターン
マッチングを行う。そして予め定めた数以上の窓の不一
致度が所定値以下ならば本人と確定する。
At the time of collation, pattern matching is performed between the window image data and the input fingerprint image data while spirally scanning the alignment window to perform registration between registration and input.
When the positioning is completed, the other windows are translated in accordance with the displacement of the positioning window, and pattern matching is performed in the vicinity of each of the other windows. If the degree of inconsistency of a predetermined number of windows or more is equal to or less than a predetermined value, it is determined that the person is the person.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

指紋像入力装置2は、第7図に示すように、ガラス板
22に指20を接触させ、その接触面21より反射する光を利
用して指紋像を検出する装置であって、ガラス板22に接
触する指紋隆線と接触しない谷線とが光学的に分離さ
れ、図示省略したセンサにより受光されて2値化され
る。
The fingerprint image input device 2 is, as shown in FIG.
A device that detects a fingerprint image by using light reflected from the contact surface 21 by contacting the finger 20 with the finger 22, wherein fingerprint ridges that contact the glass plate 22 and valleys that do not contact are optically separated. The light is received by a sensor (not shown) and binarized.

従って、指が汗ばんで指紋隆線の間に汗による橋がで
きると、第9図分岐点の真偽例を表す図に示すように、
あたかも隆線パターンに分岐点が存在するように指紋像
が検出され、また、逆に指が乾燥している場合は、指と
ガラスとの間の接触が悪くなり、第8図端点の真偽例を
表す図に示すように、隆線パターンが切断されてあたか
も端点が存在するように検出される。
Therefore, when the finger sweats and a bridge is formed between the fingerprint ridges due to the sweat, as shown in FIG.
The fingerprint image is detected as if a branch point exists in the ridge pattern. Conversely, when the finger is dry, the contact between the finger and the glass becomes poor, and the authenticity of the end point in FIG. As shown in the figure showing an example, it is detected that the ridge pattern is cut as if an end point exists.

このような擬似特徴点を含む指紋画像データから特徴
点抽出を行うと、誤って擬似特徴点を抽出する恐れがあ
り、照合率が低下するとか、誤照合率が上昇する。
When feature points are extracted from fingerprint image data including such pseudo feature points, pseudo feature points may be erroneously extracted, and the matching rate may decrease or the false matching rate may increase.

このため、真の特徴点はその近傍に多数個存在しない
ことを利用し、例えば抽出した特徴点が端点の場合、そ
の近傍の端点数を計数し、所定数以上の場合は特徴点と
して採用しないとか、特徴点が分岐点の場合、近傍に対
となる分岐点が存在するか否かにより擬似分岐点か否か
を判別して除去する等の方法があるが、前者の場合、周
囲に端点数が多いと真の端点が特徴点から除外され、後
者の場合、近傍に擬似分岐点が存在すると真の分岐点が
擬似分岐点と判断されて除去される。いずれにしても真
の特徴点が除外されて照合に必要な数の特徴点がとれな
いという課題がある。
Therefore, taking advantage of the fact that a large number of true feature points do not exist in the vicinity, for example, when the extracted feature point is an end point, the number of end points in the vicinity is counted, and when the extracted feature point is a predetermined number or more, it is not adopted as a feature point. For example, when the feature point is a branch point, there is a method of determining whether or not the branch point is a pseudo branch point based on whether or not there is a pair of branch points in the vicinity, and removing the pseudo branch point. If the number of points is large, the true end point is excluded from the feature points. In the latter case, if a pseudo branch point exists in the vicinity, the true branch point is determined to be a pseudo branch point and is removed. In any case, there is a problem that true feature points are excluded and the number of feature points required for matching cannot be obtained.

本発明は、上記課題に鑑み、擬似特徴点を識別する指
紋データ登録装置を提供することを目的とする。
The present invention has been made in view of the above circumstances, and has as its object to provide a fingerprint data registration device for identifying a pseudo feature point.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

第1図本発明の原理図において、 9はメモリで、擬似特徴点を含む1つまたは複数の擬
似特徴点画像データ31が格納されている。
FIG. 1 In the principle diagram of the present invention, reference numeral 9 denotes a memory which stores one or a plurality of pseudo feature point image data 31 including a pseudo feature point.

4は判別部で、抽出した特徴点を含み窓状に切り出さ
れた窓画像データ30を該擬似特徴点画像データ31とそれ
ぞれパターンマッチングを行い、不一致度が所定値以下
の場合はその特徴点を偽の特徴点と判別する。
Reference numeral 4 denotes a discriminating unit, which performs pattern matching on the window image data 30 cut out in a window shape including the extracted feature points with the pseudo feature point image data 31. If the degree of mismatch is equal to or less than a predetermined value, the feature point is determined. Judge as a false feature point.

〔作用〕[Action]

(1)予め、擬似特徴点を含む擬似特徴点画像データ31
をメモリ9に格納しておく。判別部4は、登録時に窓状
に切り出された指紋画像データ、即ち窓画像データ30を
擬似特徴点画像データ31とそれぞれパターンマッチング
を行い、不一致度が所定値以下の場合は、その特徴点を
擬似特徴点と判別し、登録より除外する。
(1) Pseudo feature point image data 31 including pseudo feature points in advance
Is stored in the memory 9. The discriminating unit 4 performs pattern matching of the fingerprint image data cut out in a window shape at the time of registration, that is, the window image data 30 with the pseudo feature point image data 31. If the degree of mismatch is equal to or less than a predetermined value, the feature point is determined. It is determined as a pseudo feature point and is excluded from registration.

(2)上記判別の他の方法として、パターンマッチング
の一致度が所定値以上の場合に擬似特徴点と判別する。
(2) As another method of the discrimination, when the matching degree of the pattern matching is equal to or more than a predetermined value, it is discriminated as a pseudo feature point.

(3)擬似特徴点画像データ31が複数ある場合、隆線ま
たは谷線の方向情報をそれぞれ記録しておき、窓画像デ
ータ中の隆線または谷線の方向を測定して対応する擬似
特徴点画像データ31のみパターンマッチングの対象とす
る。
(3) When there are a plurality of pseudo feature point image data 31, direction information of ridges or valleys is recorded, and the direction of the ridges or valleys in the window image data is measured, and the corresponding pseudo feature points are measured. Only the image data 31 is subjected to pattern matching.

(4)同様に、擬似特徴点画像データ31の隆線または谷
線の幅を記録しておき、窓画像データ中の隆線または谷
線の線幅を測定して、対応する擬似特徴点画像データ31
のみパターンマッチングの対象とする。
(4) Similarly, the widths of the ridges or valleys of the pseudo feature point image data 31 are recorded, and the line widths of the ridges or valleys in the window image data are measured. Data 31
Only pattern matching is targeted.

(5)擬似特徴点画像データ31の領域を窓領域より大き
くし擬似特徴点を複数含む場合は、渦巻き状に走査しつ
つパターンマッチングを行い、不一致度(一致度)が所
定値以下(以上)の場所が検出された場合は、偽の特徴
点と判別する。
(5) When the area of the pseudo feature point image data 31 is larger than the window area and includes a plurality of pseudo feature points, pattern matching is performed while performing spiral scanning, and the degree of mismatch (match degree) is equal to or less than a predetermined value (or more). Is detected as a false feature point.

なお、上記(3)〜(5)の処理はパターンマッチン
グの処理速度を向上させるためのものである。
The processes (3) to (5) are for improving the processing speed of pattern matching.

以上のごとく、擬似特徴点画像データ31とパターンマ
ッチングすることにより、特徴点の真偽を判別でき、必
要な数の特徴点がとれるとともに、誤って擬似特徴点を
登録することが防止でき、照合率の低下,誤照合率の上
昇が改善される。
As described above, by performing pattern matching with the pseudo feature point image data 31, it is possible to determine whether the feature points are true or false, obtain a required number of feature points, and prevent false registration of false feature points. The drop in the rate and the rise in the rate of incorrect matching are improved.

〔実施例〕〔Example〕

本発明の実施例を図を用いて詳細に説明する。 An embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

第2図は一実施例の構成図、第3図は登録処理フロー
チャート図、第4図は擬似特徴点画像データ領域が窓領
域より大きい場合を表す図、第5図は隆線方向による擬
似特徴点画像データの選択説明図、第6図は隆線幅によ
る擬似特徴点画像データの選択説明図である。
2 is a block diagram of one embodiment, FIG. 3 is a flowchart of a registration process, FIG. 4 is a diagram showing a case where a pseudo feature point image data area is larger than a window area, and FIG. 5 is a pseudo feature in a ridge direction. FIG. 6 is an explanatory diagram of selection of point image data. FIG. 6 is an explanatory diagram of selection of pseudo feature point image data based on ridge width.

本実施例では、擬似特徴点画像データ31を複数備え、
隆線方向ならびに隆線幅を測定して擬似特徴点画像デー
タ31を選択する例を示す。
In the present embodiment, a plurality of pseudo feature point image data 31 are provided,
An example in which the ridge direction and the ridge width are measured to select the pseudo feature point image data 31 will be described.

第2図は登録機能を持つ指紋照合装置の構成例を示し
たものである。図中、 1はテンキーで、登録/照合指示、登録番号等を入力
する。
FIG. 2 shows an example of the configuration of a fingerprint matching device having a registration function. In the figure, reference numeral 1 denotes a numeric keypad for inputting a registration / collation instruction, a registration number, and the like.

2は指紋像入力装置で、実時間で指紋像データを照合
装置3に入力する。
A fingerprint image input device 2 inputs fingerprint image data to the collation device 3 in real time.

3は照合装置で、辞書情報の登録機能ならびに指紋の
照合機能を有する。
A collation device 3 has a dictionary information registration function and a fingerprint collation function.

また、照合装置3において、 8は画像入力部で、指紋像入力装置2より入力された
指紋像データを2値化し、画像メモリ11に格納する。
In the collating device 3, reference numeral 8 denotes an image input unit which binarizes the fingerprint image data input from the fingerprint image input device 2 and stores it in the image memory 11.

6は登録部で、画像メモリ11に格納された指紋画像デ
ータを検索して複数の特徴点を抽出し、その特徴点を含
む所定大きさの領域を窓として切り出し、その窓中の2
値データ(窓画像データ30)を窓画像メモリ5に格納
し、真の特徴点と判別された窓画像データ30のみ辞書情
報として辞書メモリ10に登録する。
Reference numeral 6 denotes a registration unit which searches fingerprint image data stored in the image memory 11 to extract a plurality of characteristic points, cuts out a region of a predetermined size including the characteristic points as a window,
The value data (window image data 30) is stored in the window image memory 5, and only the window image data 30 determined as a true feature point is registered in the dictionary memory 10 as dictionary information.

9はメモリで、予め複数の擬似特徴点画像データ31
が、それぞれ方向情報,線幅情報とともに格納されてい
る。
Reference numeral 9 denotes a memory which stores a plurality of pseudo feature point image data 31 in advance.
Are stored together with direction information and line width information.

4は判別部で、切り出された窓画像データ30と擬似特
徴点画像データ31とをパターンマッチングし、不一致度
が所定値以下ならば擬似特徴点と判別して登録部6に通
知する。
Reference numeral 4 denotes a discrimination unit that performs pattern matching between the clipped window image data 30 and pseudo feature point image data 31 and, if the degree of mismatch is equal to or less than a predetermined value, discriminates the pseudo feature point and notifies the registration unit 6.

7は照合部で、テンキー1より入力された登録番号に
基づき、対応する辞書情報を辞書メモリ10より読出し、
入力指紋画像データと照合する。
Reference numeral 7 denotes a collating unit which reads corresponding dictionary information from the dictionary memory 10 based on the registration number input from the ten key 1,
Check with the input fingerprint image data.

以上の構成により、以下に示す登録処理が行われる。 With the above configuration, the following registration processing is performed.

(1)テンキー1により登録モードに設定し、登録番号
を入力して指20を指紋像入力装置2の接触面に当てる。
これにより、指紋像が読み取られ、2値データに変換さ
れて画像メモリ11に格納される。
(1) Set the registration mode using the numeric keypad 1, enter the registration number, and touch the finger 20 on the contact surface of the fingerprint image input device 2.
Thus, the fingerprint image is read, converted into binary data, and stored in the image memory 11.

(2)登録部6は、画像メモリ11に格納された指紋画像
データを検索し、特徴点を抽出する。そして、抽出した
特徴点を含む所定領域のデータをそれぞれ切出し、窓画
像データ30として窓画像メモリ5に格納する。
(2) The registration unit 6 searches the fingerprint image data stored in the image memory 11 and extracts feature points. Then, data of a predetermined area including the extracted feature points is cut out and stored in the window image memory 5 as window image data 30.

(3)判別部4は以下に示す特徴点の判別処理を行い、
真偽を登録部6に通知する。
(3) The determination unit 4 performs a feature point determination process described below.
The authenticity is notified to the registration unit 6.

まず、窓画像データ30中の隆線の周囲を1ドットづつ
消去する細線化処理を行い、細線回数をカウントする等
の方法で線幅を測定するとともに、細線化された最終画
像データに基づいて方向を計測する。
First, a thinning process is performed to erase one dot at a time around the ridge in the window image data 30, and the line width is measured by a method such as counting the number of thin lines, and based on the final thinned image data. Measure the direction.

(4)測定された方向および線幅に基づき、対応する擬
似特徴点画像データ31を選択する。
(4) The corresponding pseudo feature point image data 31 is selected based on the measured direction and line width.

第5図は2方向に分類された擬似特徴点画像データ
〜を選択する場合を示したもので、窓画像データ30中
の隆線方向を、細線化した画像データの勾配を計測する
等により認識し、擬似特徴点画像データとを選択し
てパターンマッチングを行うことを示している。
FIG. 5 shows a case in which pseudo feature point image data classified into two directions is selected. The ridge direction in the window image data 30 is recognized by measuring the gradient of the thinned image data or the like. This indicates that pattern matching is performed by selecting pseudo feature point image data.

指紋は渦巻き状であるから、隆線方向は複数に分類で
きるが、横方向,縦方向等複数方向に分類する場合は、
計測結果に近い擬似特徴点画像データ31を選択する。
Since the fingerprint is spiral, the ridge direction can be classified into multiple directions, but if it is classified into multiple directions such as horizontal and vertical,
The pseudo feature point image data 31 close to the measurement result is selected.

第6図は線幅が異なる擬似特徴点画像データ〜を
選択する例を示したもので、細線化の過程で線幅を測定
し、線幅の近い擬似特徴点画像データ,を選択す
る。
FIG. 6 shows an example of selecting pseudo feature point image data having different line widths. The line width is measured in the process of thinning, and pseudo feature point image data having a similar line width is selected.

本実施例では、方向、線幅ともに計測して選択するか
ら、擬似特徴点画像データ31を〜とすれば、のみ
が選択されることになり、パターンマッチングの処理時
間、即ち判別時間が大幅に短縮される。
In the present embodiment, since both the direction and the line width are measured and selected, if the pseudo feature point image data 31 is set to, only the pseudo feature point image data 31 is selected, and the processing time of pattern matching, that is, the determination time is greatly reduced. Be shortened.

(5)窓画像データ30と選択された擬似特徴点画像デー
タ31との間の対応する画素の一致/不一致を検出するパ
ターンマッチングを行い、不一致数を計数して不一致度
を求める。
(5) Perform pattern matching for detecting matching / mismatch of corresponding pixels between the window image data 30 and the selected pseudo feature point image data 31, count the number of mismatches, and obtain the degree of mismatch.

(6)不一致度がしきい値以下ならば、その擬似特徴点
画像データ31と一致と判定し、登録部6に通知する。
(6) If the degree of inconsistency is equal to or smaller than the threshold value, it is determined that the pseudo feature point image data 31 matches, and the registration unit 6 is notified.

(7)登録部6は、真の特徴点と判別された窓画像デー
タ30を位置情報とともに辞書情報として辞書メモリ10に
登録し、次の特徴点を抽出する。
(7) The registration unit 6 registers the window image data 30 determined as a true feature point in the dictionary memory 10 together with the position information as dictionary information, and extracts the next feature point.

以下同様の判定および登録処理が行われ、照合に必要
な数の真の特徴点が抽出された後に登録処理を終了す
る。
Thereafter, the same determination and registration processing is performed, and after the number of true feature points required for collation are extracted, the registration processing ends.

第4図は擬似特徴点画像データ領域を窓領域より大き
くし、擬似特徴点を複数含めた例を示すもので、擬似特
徴点画像データ数を少なくする効果がある。この場合、
図示のごとく、窓画像データ30を擬似特徴点画像データ
31の略中心より渦巻き状に走査しつつパターンマッチン
グを行い、各位置における不一致度を算出し、しきい値
以下があるか否かを検出することにより判別する。
FIG. 4 shows an example in which the pseudo feature point image data area is made larger than the window area and a plurality of pseudo feature points are included, which has the effect of reducing the number of pseudo feature point image data. in this case,
As shown in the figure, the window image data 30 is converted to pseudo feature point image data.
Pattern matching is performed while scanning spirally from the approximate center of 31, the degree of mismatch at each position is calculated, and it is determined by detecting whether or not there is a threshold value or less.

なお、以上はすべて不一致度を算出して判別したが、
一致度で判別しても同一結果が得られる。
Although all of the above were determined by calculating the degree of mismatch,
The same result can be obtained by discrimination based on the degree of coincidence.

以上のごとく、抽出した特徴点の真偽を擬似特徴点画
像データ31とパターンマッチングを行うことにより判別
でき、指の乾湿にかかわらず、採取した指紋像データか
ら照合に必要な数の特徴点を抽出することができ、また
誤って擬似特徴点を登録して照合率を低下させることも
なく、誤照合率を上昇させることもない。
As described above, the authenticity of the extracted feature points can be determined by performing pattern matching with the pseudo feature point image data 31, and the number of feature points required for collation can be determined from the collected fingerprint image data regardless of the wetness or dryness of the finger. It can be extracted, and the false feature point is not erroneously registered to lower the matching rate, and the false matching rate is not increased.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上説明したように、本発明は、抽出した特徴点の真
偽を擬似特徴点画像データとパターンマッチングにより
判別して登録するもので、指の乾湿に影響されず真の特
徴点を抽出して登録できるため、照合率の低下および誤
照合率の上昇を防止することができ、また指の乾湿に関
係なく、必要数の特徴点を抽出できる効果がある。
As described above, according to the present invention, the authenticity of the extracted feature point is determined and registered by pattern matching with the pseudo feature point image data, and the true feature point is extracted without being affected by the dryness and humidity of the finger. Since registration can be performed, it is possible to prevent a reduction in the matching rate and an increase in the erroneous matching rate, and it is possible to extract a required number of feature points regardless of the wetness or dryness of the finger.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の原理図、第2図は一実施例の構成図、
第3図は登録処理フローチャート図、第4図は擬似特徴
点画像データ領域が窓領域より大きい場合を表す図、第
5図は隆線方向による擬似特徴点画像データの選択説明
図、第6図は隆線幅による擬似特徴点画像データの選択
説明図、第7図は指紋登録照合方法説明図、第8図は端
点の真偽例を表す図、第9図は分岐点の真偽例を表す図
である。 図中、1はテンキー、2は指紋像入力装置、3は照合装
置、4は判別部、5は窓画像メモリ、6は登録部、7は
照合部、8は画像入力部、9はメモリ、10は辞書メモ
リ、11は画像メモリ、20は指、21は接触面、22はガラス
板、30は窓画像データ、31は擬似特徴点画像データであ
る。
FIG. 1 is a principle diagram of the present invention, FIG. 2 is a configuration diagram of one embodiment,
FIG. 3 is a flowchart of the registration process, FIG. 4 is a diagram showing a case where the pseudo feature point image data area is larger than the window area, FIG. 5 is an explanatory diagram of selection of the pseudo feature point image data in the ridge direction, and FIG. Is an explanatory diagram of selection of pseudo feature point image data based on a ridge width, FIG. 7 is an explanatory diagram of a fingerprint registration / collation method, FIG. 8 is a diagram showing an example of authenticity of an end point, and FIG. FIG. In the figure, 1 is a numeric keypad, 2 is a fingerprint image input device, 3 is a collation device, 4 is a discriminating unit, 5 is a window image memory, 6 is a registration unit, 7 is a collation unit, 8 is an image input unit, 9 is a memory, Reference numeral 10 denotes a dictionary memory, 11 denotes an image memory, 20 denotes a finger, 21 denotes a contact surface, 22 denotes a glass plate, 30 denotes window image data, and 31 denotes pseudo feature point image data.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G06T 7/00──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 6 , DB name) G06T 7/00

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】指紋画像データから指紋の特徴点を抽出
し、該特徴点を含む指紋画像データを窓状に切り出して
指紋特徴点情報を登録する指紋データ登録装置であっ
て、 擬似特徴点を含む1つまたは複数の擬似特徴点画像デー
タ(31)を格納したメモリ(9)と、 前記窓状に切り出した窓画像データ(30)を該擬似特徴
点画像データ(31)とそれぞれパターンマッチングを行
い、不一致度が所定値以下の場合は抽出した該特徴点を
偽の特徴点と判別する判別部(4)と を備え、該窓画像データを該擬似特徴点画像データとパ
ターンマッチングを行うことにより抽出した該特徴点の
真偽を判定し、偽の場合は該窓画像データを登録から除
外することを特徴とする指紋データ登録装置。
1. A fingerprint data registration apparatus for extracting a feature point of a fingerprint from fingerprint image data, extracting the fingerprint image data including the feature point in a window shape, and registering fingerprint feature point information, comprising: A memory (9) storing one or more pseudo feature point image data (31) including the window image data (30) cut out in a window shape and pattern matching with the pseudo feature point image data (31). And a discriminator (4) for discriminating the extracted feature point as a false feature point when the degree of mismatch is equal to or less than a predetermined value, and performing pattern matching on the window image data with the pseudo feature point image data. A fingerprint data registration apparatus for determining the authenticity of the feature point extracted in step (a), and excluding the window image data from the registration if the feature point is false.
【請求項2】パターンマッチングの結果、一致度が所定
値以上の場合は抽出した該特徴点を偽の特徴点と判別す
る判別部であることを特徴とする請求項(1)記載の指
紋データ登録装置。
2. The fingerprint data according to claim 1, wherein said pattern data is a discriminator for discriminating the extracted feature point as a false feature point when the degree of coincidence is equal to or greater than a predetermined value. Registration device.
【請求項3】該窓画像データ中の指紋隆線または谷線の
方向を検出し、複数の該擬似特徴点画像データのうち検
出した該方向に対応する擬似特徴点画像データを選択し
てパターンマッチングを行う判別部であることを特徴と
する請求項(1)または(2)記載の指紋データ登録装
置。
3. A method for detecting a direction of a fingerprint ridge or a valley in the window image data, selecting pseudo feature point image data corresponding to the detected direction from the plurality of pseudo feature point image data, and performing pattern detection. The fingerprint data registration device according to claim 1, wherein the fingerprint data registration device is a determination unit that performs matching.
【請求項4】該窓画像データ中の指紋隆線または谷線の
線幅を測定し、複数の該擬似特徴点画像データのうち該
線幅に対応する擬似特徴点画像データを選択してパター
ンマッチングを行う判別部であることを特徴とする請求
項(1),(2)または(3)記載の指紋データ登録装
置。
4. A method for measuring a line width of a fingerprint ridge line or a valley line in the window image data, selecting pseudo feature point image data corresponding to the line width from the plurality of pseudo feature point image data, and selecting a pattern. 4. The fingerprint data registration device according to claim 1, wherein the fingerprint data registration device is a discriminating unit that performs matching.
【請求項5】該擬似特徴点画像データが窓領域より大き
い領域を有し、且つ複数の擬似特徴点を含む場合、該窓
画像データを該領域内を走査しつつパターンマッチング
を行い、不一致度または一致度が所定値以下または以上
が検出された場合は擬似特徴点と判別する判別部である
ことを特徴とする請求項(1),(2),(3)または
(4)記載の指紋データ登録装置。
5. When the pseudo feature point image data has an area larger than the window area and includes a plurality of pseudo feature points, pattern matching is performed while scanning the window image data within the area, and the degree of mismatch is determined. 5. The fingerprint according to claim 1, wherein the discriminating unit discriminates a pseudo feature point when the degree of coincidence is equal to or less than a predetermined value. Data registration device.
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