JPS59103175A - Fingerprint collator - Google Patents

Fingerprint collator

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Publication number
JPS59103175A
JPS59103175A JP57212101A JP21210182A JPS59103175A JP S59103175 A JPS59103175 A JP S59103175A JP 57212101 A JP57212101 A JP 57212101A JP 21210182 A JP21210182 A JP 21210182A JP S59103175 A JPS59103175 A JP S59103175A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
fingerprint
laser beam
prism
control circuit
circuit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP57212101A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Masahiko Hase
雅彦 長谷
Hiroyuki Hoshino
星野 坦之
Akihiro Shimizu
明宏 清水
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP57212101A priority Critical patent/JPS59103175A/en
Publication of JPS59103175A publication Critical patent/JPS59103175A/en
Pending legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/88Image or video recognition using optical means, e.g. reference filters, holographic masks, frequency domain filters or spatial domain filters

Abstract

PURPOSE:To attain the automatic and high-speed collation of a fingerprint by using an optical system to extract the feature of a minor region of a fingerprint picture which is obtained by scanning a laser beam. CONSTITUTION:First, a laser beam L is irradiated from a laser light source 1 to the optional minor region of a finger 6 press-fixed to a prism 5. A fingerprint picture containing a dark rising line part is sent to a Fourier conversion lens 7 from the prism 5. The result of Fourier conversion is converted into a digital signal by a control circuit 9 via a detector 8 and stored. The feature quantity is calculated by a calculating circuit 10 from the information of the circuit 9. This feature quantity is matched with the fingerprint features, etc. of an external memory 12, and an access is given to an output signal control circuit 15 to have an operation in accordance with the propriety of said matching. These proc esses for input control, matching and output control are carried out by a CPU13 via a common bus 14.

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、光学系を用いた指紋照合装置に関するもの
である。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a fingerprint verification device using an optical system.

従来、光学系を用いて指紋照合を行なう装置には、この
発明同様フーリエ変換を行なうものが実用化されている
。この装置は、レーザ、レンズ等を用いて、まず、入力
指紋画像を全画面フーリエ変換してそのホログラムを作
成し、次いで、同様の手順で得られたファイル中の指紋
画像のホログラムを重ねて逆フーリエ変換を施し、その
光学的相関を求め指紋照合を行なうものである。
Conventionally, devices that perform Fourier transformation as in the present invention have been put into practical use as devices that perform fingerprint verification using an optical system. This device uses lasers, lenses, etc. to first perform full-screen Fourier transform on an input fingerprint image to create a hologram of it, and then superimposes a hologram of the fingerprint image in a file obtained using the same procedure to create a hologram. Fingerprint verification is performed by performing Fourier transformation and finding the optical correlation.

上記従来装置は、全画面フーリエ変換を用いて指紋照合
を行なっているため、指紋の大まかな形状分類はできる
ものの、細部にわたっての識別には適していない。すな
わち、膨大なファイルの中から、入力指紋と形状が類似
していると思われるものを抽出するのには適しているが
、例えばIDカードの補助などのように1対1の高精度
な照合が要求される用途には適していない。また、入力
サンプルを−たんフィルム状に加工しておく必要がある
ことも、指紋照合自動化の大きな妨げとなっている。
The conventional device described above performs fingerprint verification using full-screen Fourier transform, and although it is capable of roughly classifying the shape of fingerprints, it is not suitable for detailed identification. In other words, it is suitable for extracting fingerprints that are similar in shape to the input fingerprint from among a huge number of files, but it is suitable for one-to-one high-precision matching, such as for ID card assistance. Not suitable for applications that require Additionally, the need to process the input sample into a film is a major impediment to automated fingerprint verification.

この発明は、上述の点にかんがみなさねたもので、レー
ザビームを走査して得られる指紋画像の小領域の特徴抽
出を行なう機構を有することを特徴としており、その目
的は、光学系を用いた指紋照合の高精度化、装置の小形
化、照合の自動化に好適な指紋照合装置の実現にある。
This invention has been made in view of the above points, and is characterized by having a mechanism for extracting features of a small region of a fingerprint image obtained by scanning a laser beam. The present invention aims to realize a fingerprint verification device suitable for increasing the accuracy of fingerprint verification, miniaturizing the device, and automating verification.

以下、この発明を図面について説8Aする。This invention will be explained below with reference to the drawings.

第1図はこの発明の一実施例であって、この図で、1は
レーザ光源(LD)、2はレーザ光収束用レンズ、3は
ホログラフィックスキャナ、4は前記ホログラフィック
スキャナ3を動作させるモータ、5はプリズム、6は指
、Tはフーリエ変換レンズ、8はイメージセンサ(CC
D等)等のディテクタ、9はディテクタ信号の入力制御
回路、10は特徴量算出回路、11はメモリ、12は外
部メモリ(個人特徴量記憶用)、13はCPU。
FIG. 1 shows an embodiment of the present invention, in which 1 is a laser light source (LD), 2 is a laser beam focusing lens, 3 is a holographic scanner, and 4 is for operating the holographic scanner 3. Motor, 5 is a prism, 6 is a finger, T is a Fourier transform lens, 8 is an image sensor (CC
9 is a detector signal input control circuit, 10 is a feature amount calculation circuit, 11 is a memory, 12 is an external memory (for storing personal feature amounts), and 13 is a CPU.

14は共通バス、15は出力信号制御回路、1日はレー
ザビーム制御回路である。
14 is a common bus, 15 is an output signal control circuit, and 1 is a laser beam control circuit.

第1図の実施例の装置は、次の原理に基づいズ動作する
The apparatus of the embodiment of FIG. 1 operates on the following principle.

まず、レーザ光源1.レーザ光収束用レンズ2゜ホログ
ラフィックスキャナ3.レーザビーム制御回路16によ
って、指6がプリズム5に圧着している面の任意の小領
域にレーザビームLを照射する。この照射するタイミン
グおよび照射領域については第2図(a)、  (b)
に示す。
First, laser light source 1. Laser beam focusing lens 2° holographic scanner 3. The laser beam control circuit 16 irradiates the laser beam L onto an arbitrary small region of the surface where the finger 6 is pressed against the prism 5. The timing of this irradiation and the irradiation area are shown in Figures 2 (a) and (b).
Shown below.

第2図(a)K示すよ5に、指紋画像の圧着面17を照
射領域1Bごとに順次移動しつつスキャンする。ただし
、ホログラフィックスキャナ3を回転させるモータ4は
一定回転である。照射タイミングは第2図(b)に示す
ように、小領域A、のフーリエ変換レンズ7、ディテク
タ8.および特徴量算出回路10による特徴量算出が終
了した後に、小領域A2の照射に進むこととする。第2
図(b)のTは小領域AI l A2 +・・・Afi
の特徴量算出時間、19はレーザビーム照射時間である
As shown in FIG. 2(a)K, the crimping surface 17 of the fingerprint image is scanned while sequentially moving for each irradiation area 1B. However, the motor 4 that rotates the holographic scanner 3 rotates at a constant rate. As shown in FIG. 2(b), the irradiation timing is as follows: the Fourier transform lens 7, the detector 8. After the feature amount calculation by the feature amount calculation circuit 10 is completed, the process proceeds to irradiation of the small area A2. Second
T in figure (b) is a small area AI l A2 +...Afi
, and 19 is the laser beam irradiation time.

レーザビームLが照射されている部分は、プリズム5の
全反射原理に基づいて隆線部分が暗くなった指紋画像と
してフーリエ変換レンズ7へ送られる。そして、フーリ
エ変換レンズ7によってフ−jJ 工変換された結果が
CODセッサなどのディテクタ8に取り込まれ、このデ
ィテクタ8の入力制御回路9にディジタル信号に変換さ
れてストックさする。次に、入力制御回路9の情報から
特徴量算出回路10で照合に必要な特徴量が求めら4る
。以上が指紋画像の小領域0竜抽出を行なう過程である
The portion irradiated with the laser beam L is sent to the Fourier transform lens 7 as a fingerprint image with darkened ridges based on the principle of total reflection of the prism 5. The result of Fourier transformation by the Fourier transformation lens 7 is taken into a detector 8 such as a COD processor, converted into a digital signal by the input control circuit 9 of this detector 8, and stored. Next, the feature amount calculation circuit 10 calculates the feature amount necessary for verification from the information of the input control circuit 9. The above is the process of extracting small areas of a fingerprint image.

次に、この特徴症を用いて外部メモリ12に存在する個
人の特徴量との比較方法について説明する。
Next, a method of comparing the characteristic amount with the individual characteristic amount existing in the external memory 12 using this characteristic symptom will be explained.

特徴量算出回路10によって抽出さtまた特徴量と外部
メモリ12との指紋特徴等のマツチングを行ない、出力
信号制御回路15に7クセスしてマツチングの可否によ
る動作を行なう。こilは、例えば出入口の管理システ
ムなどにおいては、ドアの開−閉動作にあたる。
The feature quantity calculation circuit 10 performs matching of the extracted feature quantity and the fingerprint feature with the external memory 12, and the output signal control circuit 15 is accessed seven times to perform an operation depending on whether or not matching is possible. For example, in an entrance/exit management system, the coil corresponds to the opening/closing operation of a door.

以上の入力制御、マツチング、出力制御の処理は、CP
U13が共通バス14を介してのやり取りで行なう。
The above input control, matching, and output control processing is performed by the CP
U13 performs the communication via the common bus 14.

プリズム5については、第3図に示すように、プリズム
5の一面にコート20を施して光の入射を遮り、ディテ
クタ8とレーザビームLが同じ側にくるようにしたもの
を用いると、指紋のプリズム5への接触部22と非接触
部21からの光の通過路1. 、  l、の違いによっ
て、第1図が全反射原理によって暗い指紋隆線を得るの
に対して、暗い背景の中に指紋隆線が明る(つかんだも
のが得られる。この方が高SN比の画像が得られるが、
機構が多小複雑になる。他の原理は同様である。
As for the prism 5, as shown in FIG. 3, if a coating 20 is applied to one side of the prism 5 to block the incidence of light and the detector 8 and the laser beam L are on the same side, fingerprints can be easily detected. Passage path of light from contact portion 22 and non-contact portion 21 to prism 5 1. Due to the difference in I can get an image, but
The mechanism becomes more or less complicated. Other principles are similar.

こ瓦で、ディテクタ8および入力制御回路9によって処
理系へ取り込まれたフーリエ変換面に対する処理例につ
いて述べる。
Next, an example of processing for the Fourier transform plane taken into the processing system by the detector 8 and the input control circuit 9 will be described.

第4図はディテクタ8.および入力制御回路9によって
処理系へ取り込まれるフーリエ変換面のデータを濃淡表
現したものである。第4図の23が波数0にあたり最大
のピークである第1ピークであり、菓4図の24が次に
大きなピークである第2のピークである。第4図のフー
リエ変換面が得られる指紋画像の原画は、第5図のよう
な形状であるが、フーリエ変換の性質から、第4図にお
いて、第1−eピーク23と墓2ビーク24とを結んだ
直線25が、第5図の指紋画像の隆線26のほぼ法線と
なる。すなわち、フーリエ変換面の第1ビーク23と第
2ビーク24の位置を認識する機構を有することによっ
て、もとの指紋画像小領域の方向性を算出することがで
きる。この第1ビーク23と第2ビーク24の位置は、
ディテクタ8としてCCDイメージセンサを用いること
によりディジタル回路として容易に実現が可能である。
Figure 4 shows detector 8. The data on the Fourier transform plane taken into the processing system by the input control circuit 9 is expressed in shading. 23 in FIG. 4 is the first peak which is the largest peak at wave number 0, and 24 in FIG. 4 is the second peak which is the next largest peak. The original fingerprint image from which the Fourier transform plane of FIG. 4 is obtained has a shape as shown in FIG. 5, but due to the nature of Fourier transform, A straight line 25 connecting these lines is approximately normal to the ridge line 26 of the fingerprint image shown in FIG. That is, by having a mechanism for recognizing the positions of the first beak 23 and the second beak 24 on the Fourier transform surface, the directionality of the original fingerprint image small area can be calculated. The positions of the first beak 23 and the second beak 24 are
By using a CCD image sensor as the detector 8, it can be easily realized as a digital circuit.

以上述べたとおり、フーリエ変換面第1ビーク23と第
2ビーク24を用いることによって指紋画像小領域の方
向性抽出が可能であるが、指紋画像小領域には方向性の
明確なものもあれば、不明確なものもあるので、第1ビ
ーク23と第2ビーク24のみを用いて最優勢方向抽出
を補助する手段が必要である。
As mentioned above, it is possible to extract the directionality of a fingerprint image small area by using the first beak 23 and the second beak 24 on the Fourier transform surface, but some fingerprint image small areas have clear directionality. , some are unclear, so a means is needed to assist in extracting the most dominant direction using only the first beak 23 and second beak 24.

その−例な次忙述べる。An example of this is the following.

フーリエ変換面は、第4図に示すように第1ビーク23
を中心に点対称になっている。したがって、第6図に示
すように第1ビーク23を通り、第1ビーク23と第2
ビーク24を結ぶ直線25と垂直な直線21によって区
切られるフーリエ変換面の片側の領域28について、第
2ビーク24から領域28内の各点までのベクトルの2
乗K。
The Fourier transform surface has the first peak 23 as shown in FIG.
It is symmetrical about the center. Therefore, as shown in FIG.
2 of the vectors from the second beak 24 to each point in the region 28 for a region 28 on one side of the Fourier transform plane delimited by a straight line 25 connecting the beaks 24 and a perpendicular straight line 21.
Squared K.

その点の大きさを掛けたものの総和によって周期性の度
合を評価する。丁なわち、 P=Σfr(ri  ro)”   ・・・・・・・・
・・・・・・・・・・(1)畳 ro は第1ビーク23から第2ビーク24に至るベク
トル、rl  は第1ビーク23から領域28内の各点
に至るベクトルである。1は領域28内の各点を規定す
るパラメータであり、第6図の29に示す領域内、すな
わち、第2ビーク24とほぼ同じ波数の領域内の点のみ
を規定する。この領域21Cついては経験的に決定する
が、デジタル処理向きにするために近似的に方形領域と
することは有効である。第(11式によって求められる
Pの値が大きいほど、指紋画像小領域の非周期性が増し
、小さくなるほど単−周期性が顕著となる。この第2ビ
ーク24のボケ具合を評価する機能をソフトウェアある
いは簡易なハードワエ7で実現して付加することによっ
て、先lC4べた方向性と合わせて指紋画像小領域の特
徴量として用いることができる。
The degree of periodicity is evaluated by the sum of the products multiplied by the size of the point. That is, P=Σfr(ri ro)” ・・・・・・・・・
(1) Tatami ro is a vector from the first beak 23 to the second beak 24, and rl is a vector from the first beak 23 to each point in the region 28. 1 is a parameter that defines each point within the region 28, and defines only the points within the region shown at 29 in FIG. Although this area 21C is determined empirically, it is effective to make it approximately a rectangular area in order to make it suitable for digital processing. The larger the value of P determined by Equation 11, the more non-periodic the fingerprint image small area becomes, and the smaller the value, the more pronounced the mono-periodicity becomes. Alternatively, by implementing and adding it using a simple hardware 7, it can be used as a feature amount of the fingerprint image small area together with the previous IC4 solid directionality.

以上詳細に説明したように、この発明の指紋照合装置は
、指紋画像の採取、指紋画像小領域の特徴抽出を光学系
で実現するため、照合の高速化。
As described above in detail, the fingerprint verification device of the present invention achieves high-speed verification because it uses an optical system to collect a fingerprint image and extract characteristics of a small region of the fingerprint image.

自動化ができる。また、指紋画像小領域のフーリエ変換
を特徴として用いるため、ノイズの影響を受けにくく前
処理が軽減される。また、レーザビーム径を変更するこ
とによってより幅広(多様な特徴抽出が可能となり、照
合の高精度化が実現できる。さらに、この発明によれば
照合装置の規模がフンバクトになるという利点がある。
Can be automated. Furthermore, since the Fourier transform of a small region of a fingerprint image is used as a feature, it is less susceptible to noise and requires less preprocessing. In addition, by changing the diameter of the laser beam, it becomes possible to extract a wider range of features (various features), and to achieve higher accuracy in matching.Furthermore, according to the present invention, there is an advantage that the scale of the matching device can be reduced to a large size.

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

第1図はこの発明の一実施例を示す構成図、第2図(a
)、  (b月まレーザ光が照射されるプリズム面での
領域の平面図とタイミングを示すタイムチー1’ −)
、第3図はこの発明の他の実施例を示す高SN化のため
のプリズム入力系部分の図、第4図はディテクタより取
り込まれるフーリエ変換面のデータを濃淡表現した図、
第5図は第2図のフーリエ変換面をもたら′f原画を示
す図、第6図は第(1)式の適応領域を示す図である。 図中、1はレーザ光源、2はレーザ光収束用レンズ、3
はホログラフインクスキャナ、4はモータ、5はプリズ
ム、6は指、丁はフーリエ変換レンズ、8はディテクタ
、9は入力制御回路、10は特徴量算出回路、11はメ
モリ、12は外部メモリ、13はCPU、14は共通バ
ス、15は出力信号制御回路、16はレーザビーム制御
回路、1Tは圧着面、18は照射領域、19はレーザビ
ーム照射時間、20はコート、21は非接触部、22は
接触部である。 第1図 ら 11    1Z    −1″D 第2図
FIG. 1 is a configuration diagram showing one embodiment of the present invention, and FIG. 2 (a
), (Time chart 1' - showing the plan view and timing of the area on the prism surface where the laser beam is irradiated)
, FIG. 3 is a diagram of a prism input system part for increasing the SN ratio showing another embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a diagram expressing the data of the Fourier transform plane taken in from the detector in shading.
FIG. 5 is a diagram showing the original picture 'f resulting in the Fourier transform surface of FIG. 2, and FIG. 6 is a diagram showing the adaptation area of equation (1). In the figure, 1 is a laser light source, 2 is a laser beam convergence lens, and 3
is a holographic ink scanner, 4 is a motor, 5 is a prism, 6 is a finger, D is a Fourier transform lens, 8 is a detector, 9 is an input control circuit, 10 is a feature calculation circuit, 11 is memory, 12 is external memory, 13 is a CPU, 14 is a common bus, 15 is an output signal control circuit, 16 is a laser beam control circuit, 1T is a crimping surface, 18 is an irradiation area, 19 is a laser beam irradiation time, 20 is a coat, 21 is a non-contact part, 22 is the contact part. Figure 1 et al. 11 1Z -1″D Figure 2

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)  レーザ光源、このレーザ光源からのレーザビ
ームを走査するホログラフインクスキャナ、前記レーザ
ビームが照射された小領域の指紋像を抽出する光学系、
指紋からの反射光をフーリエ変換する光学系、フーリエ
変換さ4た光学像を電気信号に変換するイメージセンサ
、およびイメージセンサの信号から特徴量を算出する回
路とを具備したことを特徴とする指紋照合装置。
(1) a laser light source, a holographic ink scanner that scans the laser beam from the laser light source, an optical system that extracts a fingerprint image of a small area irradiated with the laser beam;
A fingerprint characterized by comprising an optical system that Fourier transforms reflected light from the fingerprint, an image sensor that converts the Fourier transformed optical image into an electrical signal, and a circuit that calculates feature amounts from the image sensor signal. Verification device.
(2)  ホログラフインクスキャナによるレーザビー
ムのスキャンニングを光学像の電気信号への変換時間ご
とに間欠的九行なうことを特徴とする特許請求の範囲第
(1)項記載の指紋照合装置。
(2) The fingerprint identification device according to claim (1), wherein the laser beam scanning by the holographic ink scanner is performed intermittently nine times every time the optical image is converted into an electrical signal.
JP57212101A 1982-12-04 1982-12-04 Fingerprint collator Pending JPS59103175A (en)

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6190641A (en) * 1984-10-09 1986-05-08 三菱電機株式会社 Indivisual identification apparatus
JPH04147385A (en) * 1990-10-11 1992-05-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd Individual identifying apparatus

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