CN1698066A - 生物测量图像对照设备及其对照方法 - Google Patents

Abstract

一种生物测量图像对照设备，包括：图像质量优先级确定部分(40)，用于根据与生物测量验证的验证精度具有单调函数的关系的特定指数，评估由与相同目标相关的生物测量图像形成的多个第一图像数据中的每一个的图像质量，并根据评估结果向第一图像数据中的每一个赋予优先级，并对其进行输出；第一图像存储部分(6，81)，用于存储赋予优先级并从图像优先级确定部分(40)输出的第一图像数据；第二图像存储部分(8，61)，用于存储用于与第一图像数据进行比较和对照的第二图像数据；图像对照部分(7)，用于将存储在所述第二图像存储部分中的参考图像数据与存储在所述第一图像存储部分(6，81)中的第一图像数据进行比较和对照，并输出比较/对照结果；以及控制部分(9)，用于控制前述组件。所述控制单元(9)使所述图像对照单元(7)根据前述优先级，将存储在所述第二图像存储部分(8，61)中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元(6，81)中的第一图像数据进行比较/对照，并从所述图像对照单元(7)输出对照结果。

Description

生物测量图像对照设备及其对照方法

技术领域

本发明涉及一种用于如用作验证手段的指纹和虹膜等生物测量图像的生物测量图像对照设备及其对照方法。

背景技术

用作验证手段的生物测量图像包括指纹、虹膜等。采用指纹作为示例。将未知指纹的图像数据(检查图像)与预先存储在数据库等中且与特定个人相关联的指纹的图像数据(登记图像)进行比较/对照。如果确定其彼此相等，该未知指纹图像属于特定的个人。

在该指纹验证中，指纹图像的质量等级极大地影响了验证精度。另外，指纹图像的图像质量根据个人之间的皮肤状况和对指纹进行取样的如温度和湿度等周围环境的不同而改变。由此，为了从预先取样的图像中选择要登记的图像，以便将其存储在数据库等中，以及执行指纹验证，从指纹精度提高的观点来看，预先评估所获得的指纹图像的质量并选择和登记具有高质量的图像的技术是有效的手段。

将参考图11来描述传统指纹对照设备。

传统指纹对照设备101包括：传感器单元102，用于捕获指纹图像；图像处理单元103，用于对从传感器单元102输入的指纹图像进行图像处理；图像质量评估单元104，用于评估从图像处理单元103输入的图像数据的图像质量；图像质量确定单元105，用于根据从图像质量评估单元104输入的图像质量的评估结果，确定图像质量是否良好，并且确定是否存储从图像处理单元103输入的图像数据；登记图像存储单元106，用于存储从图像质量确定单元105输入的图像数据；检查图像存储单元108，用于存储用于验证的检查指纹图像数据；以及图像对照单元107，用于将存储在登记图像存储单元106中的登记指纹图像数据与存储在检查图像存储单元108中的检查指纹图像数据进行比较/对照，并输出该结果。

在该指纹对照设备101中，已经报告了利用如端点或分支点等指纹图案中的大量特征点(细节)来确定图像质量的技术，作为由图像质量评估单元104和图像质量确定单元105来执行的图像质量的评估和确定的技术(例如，日本专利待审公开No.8-129644和8-263658)。

另外，已经报告了一种技术，其中，利用如指纹图像的黑色像素的比例、或指纹图像的较亮和较暗部分之间的电平差等对比信息，进行图像质量的确定(例如，日本专利待审公开No.8-110949和2000-222556)。

发明内容

为了解决上述问题和现有技术中的挑战，提出了本发明，本发明的目的是提出一种生物测量对照设备和方法，与现有技术相比，能够获得更高的验证精度。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提出了一种生物测量图像对照设备，包括：图像质量优先级确定处理单元，用于根据与生物测量验证的验证精度具有单调函数的关系的特定指数，评估由与相同目标相关的生物测量图像形成的多个第一图像数据中的每一个的图像质量的等级，并根据评估结果，在其上添加优先级，输出第一图像数据中的每一个；第一图像存储单元，用于存储来自所述图像质量优先级确定处理单元的、已经在其上添加了优先级的第一图像数据中的每一个；第二图像存储单元，用于存储用于与第一图像数据进行比较/对照的第二图像数据；图像对照单元，用于将存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据进行比较/对照，并输出比较/对照结果；以及控制单元，用于控制每一个所述单元；其中，所述控制单元使所述图像对照单元根据优先级，将存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据进行比较/对照，并从所述图像对照单元输出比较/对照结果。

根据本发明的另一方面，提出了一种生物测量图像对照方法，包括：图像质量等级评估步骤，用于根据与生物测量验证的验证精度具有单调函数的关系的特定指数，评估由与相同目标相关的生物测量图像形成的多个第一图像数据中的每一个的图像质量的等级，并根据评估结果，在其上添加优先级，输出第一图像数据中的每一个；第一图像存储步骤，用于使第一图像存储单元存储在图像质量优先级确定步骤中在其上添加了优先级的第一图像数据中的每一个；对照步骤，用于根据优先级，将预先存储在第二图像存储单元中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据进行比较/对照，并输出比较/对照结果。

附图说明

图1是示出了根据本发明的生物测量图像对照设备的实施例的方框图，更具体地，示出了将本发明应用于指纹对照设备的第一实施例。

图2是用于解释图1所示的指纹对照设备的指纹对照处理的流程图；

图3是用于解释图1所示的图像质量等级评估单元的图像质量评估处理的流程图；

图4是示出了用于解释图1所示的图像质量等级评估单元的图像质量评估处理、特别当指纹图像中存在图像毁坏时要进行的处理的指纹图像的图；

图5是用于解释在根据第一实施例的指纹对照设备中检测对图像毁坏唯一的图像图案的图案元素的图；

图6是示出了在根据第一实施例的指纹对照设备中如何将图像数据存储在第一图像存储单元中的示例的图；

图7是用于解释根据第二实施例的生物测量图像对照设备的方框图；

图8是用于解释在图7所示的指纹对照设备中的指纹对照处理的流程图；

图9是用于解释根据第三实施例的指纹对照设备的方框图；

图10是用于解释在根据第三实施例的指纹对照设备中的图像质量评估处理的流程图；

图11是示出了用于解释模糊的指纹图像的、通过使指纹图案变细(thinning)所获得的图像的图；

图12是用于解释在根据第二实施例的指纹对照设备中，检测对模糊唯一的图像图案的图案元素的图；以及

图13是用于解释传统指纹对照设备的方框图。

具体实施方式

接下来，将参考附图来描述本发明的实施例。通过将指纹验证示例为生物测量图像对照，来描述下面的实施例。然而，明显地，本发明同样可以应用于除了指纹之外的生物测量图像的对照，例如，虹膜或对活体唯一且可识别地表现其特征的生物测量图像。

注意，在用于描述实施例的附图中，相同参考符号表示具有相同功能的组件，并且将避免对其的重复描述。

[第一实施例]

图1示出了将本发明应用于作为根据本发明实施例的生物测量图像对照设备的指纹对照设备的情况。指纹对照设备1包括：传感器单元2，用于捕获指纹图像；图像处理单元3，用于对从传感器单元2输入的指纹图像进行图像处理；图像质量等级评估单元4，用于评估从图像处理单元3输入的图像数据的图像质量的等级，并输出该结果，作为图像质量评估指数；图像质量优先级确定单元5，用于通过根据从图像质量等级评估单元4输入的图像质量评估指数，赋予图像包括表示是否执行对照的信息的优先级，在登记图像存储单元6中存储从图像处理单元3中输入的图像数据；登记图像存储单元6，用于存储从质量优先级确定单元5输入的指纹图像数据；检查图像存储单元8，用于存储作为验证目标的检查指纹图像数据；图像对照单元7，用于将存储在登记图像存储单元6中的登记图像数据与存储在检查图像存储单元8中的检查图像数据进行比较/对照，并输出该结果；以及控制单元9，用于控制上述每一个组件的操作。

在上述配置中，图像质量等级评估单元4和优先级确定单元5构成了图像质量优先级确定处理单元40，用于接收经过图像处理并从图像处理单元3顺序发送的多个图像数据，确定每一个图像数据的图像质量的优先级，并在后续阶段，向图像存储单元6发送在其上添加了优先级的每一个图像数据。在这种情况下，对照等价于确定存储在检查图像存储单元8中的图像是否与存储在登记图像存储单元6中的登记指纹图像数据相同。另外，本发明中的图像质量表示由通过评估与用于确定生物测量验证的验证精度的特定因子相关的图像而计算出的指数所代表的质量，而不是由包括影响验证精度的如密度和对比度等各种因子的综合指数所代表的图像质量。

事实上，上述指纹对照设备1包括算术单元、图像处理单元和存储单元，如同计算机。算术单元、图像处理单元和存储单元通过系统总线彼此相连。算术单元和存储单元通过系统总线彼此相连，而存储单元和图像处理单元通过本地总线彼此相连。

算术单元通过操作这些硬件资源来实现上述每一个组件的功能。

图像质量等级评估单元4包括：图像质量评估图案元素存储单元4-1，用于存储m像素(垂直)×n像素(水平)的参考图像图案(其中m和n是整数)；以及图像图案匹配图像质量评估单元4-2，用于通过图像图案匹配技术，检测从图像处理单元3输入的图像数据和存储在图像质量评估图案元素存储单元4-1中的参考图像图案元素之间的匹配数，并输出匹配数，作为图像质量评估的指数。更具体地，图像图案匹配图像质量评估单元4-2执行在空间中移动元素的同时、将所存储的参考图像图案元素叠加在图像数据上的扫描操作，检测参考图像图案元素中的黑色像素图案与输入图像数据中的黑色像素图案重合的点，最后，输出通过扫描整个图像数据或预设范围所获得的重合点的数量。

将重合点数发送到图像质量优先级确定单元5，并且通过根据从图像质量等级评估单元4输入的图像质量评估指数，赋予其优先级，将从图像处理单元3输入的图像数据存储在登记图像存储单元6中。

图像质量优先级确定单元5可以顺序地选择输入数据，并将其存储在登记图像存储单元6中。可选地，图像质量优先级确定单元5可以临时将输入图像数据输入为多个登记候选及其图像质量评估指数，并且可以最后选择这些临时存储的数据，并将其一起存储在登记图像存储单元6中。由于一起对作为登记候选的数据进行处理，因此，图像质量优选级确定单元5可以临时存储多个图像数据和图像质量评估指数。

下面，将参考图2来描述根据第一实施例的指纹对照设备1的操作。

首先，传感器单元2将作为生物测量图像的指纹图像捕获为电子数据，并将捕获的指纹图像输入到图像处理单元3(S201)。图像处理单元3执行公知的图像处理，例如对所捕获的指纹图像的噪声消除和二元化，并且将所得到的图像数据输入到图像质量等级评估单元4和图像质量优先级确定单元5(S202)。

图像质量等级评估单元4评估经过图像处理且从图像处理单元3输入的图像数据的图像质量，并且输出该结果，作为图像质量评估指数(S203)。

下面，将参考图3来描述步骤S203中的图像质量评估指数的计算。

在图像质量等级评估单元4中，当加载经过了图像处理单元3的图像处理的图像数据时(S301)，图像图案匹配图像质量评估单元4-2评估所加载的图像数据的图像质量(S302)。

假定要用于图像图案匹配图像质量评估单元4-2的图像质量评估的指数是由于所关心的图像质量的特征在图像中所引起的特定图像图案的数量。通过使图像质量评估图案元素存储单元4-1预先存储对图像质量或对其图像图案形成部分唯一的图像图案，作为每一个由m像素(垂直)×n像素(水平)构成的参考图像图案元素，以及使图像图案匹配图像质量评估单元4-2执行输入图像和这些参考图像图案元素之间的图像图案匹配，来获得该数量。

例如，通过以下方式来执行图案匹配：在空间移动所述元素的同时，执行将所存储的参考图像图案元素叠加在输入图像数据上的扫描操作，检测在参考图像图案元素中的黑色像素图案与输入图像数据的黑色像素图案重合的点，最后，计算通过针对整个图像数据或预设范围扫描参考图像图案元素所获得的重合点的数量。

可以准备多个参考图像图案元素。在这种情况下，评估所有参考图像图案元素与所加载的图像数据之间的匹配数(S303)，并且获得与所有参考图像图案元素相关的匹配的总和(S304)。将该总和用作所关心的图像质量的图像质量评估指数。

假定图像质量是影响指纹图案的特征，并且验证精度根据所述图像质量而改变。在这种情况下，可以通过直接检测由图像质量所引起的图案数量并将该数量设置为图像质量评估指数的技术，来计算与验证精度的等级唯一关联的图像质量评估指数。该图像质量评估指数与验证精度具有递增函数或递减函数的关系，即，单调函数。例如，利用较大的图像质量评估指数，即，所检测到的参考图像图案元素的较大数量，可以确定验证精度较差。对于存在作为评估目标的不同图像质量的情况，可以准备要预先存储的多个图像评估图案元素的集合。如果上述图像质量评估指数与验证精度具有单调函数的关系，则是充分的。可以根据影响图像质量的多个因子之一来计算图像质量评估指数，所述图像质量会影响验证精度，或可以根据影响验证精度的多个因子来计算图像质量评估指数。

下面，将参考图4来描述考虑到指纹图像毁坏的图像质量。图4所示的图像是通过使用作登记图像的指纹图案变细(thinning)以进行模板匹配对照所获得的指纹图像。参考图4，分别以黑色和白色来表示指纹的脊线和谷线。当指纹图像毁坏时，相邻的脊线连接在一起，并且无法清楚地分离为两条线。出于这个原因，在变细的图像中，例如，产生了连接两条脊线的线段，如由图4中的圆圈所示。将连接这两条线段的线段的部分看作由图像毁坏所引起的唯一图案。为了检测该图案，示意地表示形成该图案的部分，并且将如图5所示的图案元素作为图像图案存储在图像质量评估图案元素存储单元4-1中。

用于检测存储在图像质量评估图案元素存储单元4-1中的对图像毁坏唯一的图案的图案元素并不局限于图5所示。例如，可以使用具有不同尺寸的其他图案元素。

即，可以将不同于图5所示的、对图像毁坏唯一的图案元素的图案元素定义为对图像毁坏唯一的其他图案元素，并且可以根据这些图案元素来执行上述评估。在S301中，图像图案匹配图像质量评估单元4-2通过图像图案匹配来评估所加载的指纹图像数据和所有图案元素之间的匹配数(S302)，并且计算且输出作为与图像毁坏相关的图像质量评估指数的匹配总和(S3003：是，S304)。

流程返回到图2中的步骤S205。在步骤S205中，以等于要准备为登记候选的图像数量(h个图像)的次数，重复表示上述图像质量等级的图像质量评估指数的计算(S201到S203)，以获取各个图像的图像质量评估指数。

在这种情况下，如图2中的流程所示，在完成图203中的图像质量评估指数的计算之后，可以为该图像质量评估指数设置一定的阈值(参考值)，并且在图像质量优先级确定单元5中排除不满足该阈值的指数(S204)。

然后，该流程返回到步骤S201以评估下一个图像数据的图像质量。在按照上述方式获取的最多h个图像数据中，图像质量优先级确定单元5按照图像质量评估指数的降序来选择最多k个图像数据，以图像质量评估指数的降序向该图像数据赋予优先级，并将其存储在登记图像存储单元6中。

可以针对每一个图像数据，顺序地执行所获取图像数据的选择以及其在登记图像存储单元6中的存储。可选地，可以临时存储作为登记候选的多个图像数据和相应的图像质量评估指数，并且可以针对这些临时存储的数据，同时进行选择和存储。

将参考图6来描述当在图2所示的流程中针对作为图像质量评估目标的指纹图像的图像毁坏执行如图3所示的图像质量评估时，要由图像质量优选级确定单元5执行的处理示例。随着图像毁坏部分的数量的增加，验证精度会发生恶化。因此，随着由检测到的图像毁坏部分的数量所表示的图像质量评估指数的增加，验证精度会发生恶化。

随着与图像毁坏相关的图像质量评估指数(图像毁坏评估指数)的减小，预计图像质量和验证精度将会增加，因此，设置与对照次序相关的高优先级。与此相反，随着指数的增加，预计图像质量和验证精度将会减小，因此，将对照次序的优先级设置为低(S206)。

按照该方式，由图像质量特征来确定图像质量的增加/减小方向。在这种情况下，由于将注意力集中在图像对照，因此，图像质量随着图像质量评估指数的减小而增加，反之亦然。

假定通过图像图案匹配技术来进行与作为评估目标的图像数据的比较。在这种情况下，利用针对所关心的每一个图像质量的唯一图案元素来检测源自于所关心的图像质量的图案能够对所关心的图像质量进行不同种类的评估。此外，当使用与执行指纹图案的直接比较/对照的图像图案匹配技术来检测所关心的图像质量影响指纹图案的部分时，特别地，可以精确地评估图像质量对对照精度的影响。

在图2所示的操作流程中，由于假定其图像质量和验证精度较低，因此，丢弃由传感器单元2作为登记图像候选捕获的图像的(h-k)个图像数据。通过按照该方式利用该图像质量评估技术，可以根据登记所需的图像数量(k)，从作为登记候选的图像(h个图像)中选择预计图像质量和验证精度较高的图像，并且可以对其进行登记。利用该图像质量评估的图像选择方法可以总是以更高的验证精度和以更高的速度来获得验证结果。

[第二实施例]

图7示出了第一实施例的修改，其中，将来自形成为图像质量优先级确定处理单元40的一部分的图像质量优先级确定单元5的输出存储在检查图像存储单元81中(图8中的步骤206’)。在这种情况下，预先将作为参考的指纹图像数据存储在登记图像存储单元61中。

在第二实施例中，如果在图像质量优先级确定单元5中不能够获得预定图像，或者不能够获得具有预定优先级的图像数据的数量，则可以启动灯91以显示正在读取指纹图像，同时在控制单元9的控制下加载多个指纹图像数据。

在这种情况下，可以将多个图像数据登记为检查图像，或者如同现有技术那样，可以登记单个图像数据。其余组件的操作与第一实施例的操作相同，因此，将省略对其的详细描述。

[第三实施例]

将参考图9到12来描述根据本发明的生物测量图像对照设备的第三实施例。在第一实施例中，由源自于所关心的图像质量的特征的图像中所产生的唯一图像图案元素的数量来表示图像质量等级评估指数。然而，该数值取决于作为评估目标的图像数据的像素数量以及图像质量。在以下所述的第三实施例中，通过利用除了检测到的图像质量评估图案元素的数量之外的、受到图像质量评估的图像数据的像素数来计算指数，与图像质量相关地获得更精确的指数。

在对照中，图像对照单元7根据对照次序的优先级，将登记图像与存储在检查图像存储单元8中的检查图像进行比较/对照，以确定检查图像是否与登记图像的任一个相同(S207)，并且输出该结果，作为对照结果(S208)。

图9示出了根据本发明的指纹对照设备1的第三实施例。第三实施例在图像质量等级评估单元4的结构上不同于第一实施例。除了第一实施例的图像质量等级评估单元4中的图像质量评估图案元素存储单元4-1和图像图案匹配图像质量评估单元4-2之外，第三实施例中的图像质量等级评估单元4包括：像素计数评估单元4-3，用于获得从图像处理单元3输入的图像数据的像素数，并输出该数值结果；以及指数计算单元4-4，用于执行从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输出的数值的算术运算，并输出该结果，作为图像质量评估指数。例如，指数计算单元4-4输出通过执行从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输入的数值的除法而获得的结果，作为图像质量评估指数。

接下来，将描述根据第三实施例的指纹对照设备1的操作。对照操作的流程与图2所示的第一实施例的流程相同，而图像质量评估指数的计算流程不同于图3中的流程。图10示出了计算图像质量评估指数的流程。

首先，由图像处理单元3加载经过了图像处理的图像数据(S401)。然后，图像图案匹配图像质量评估单元4-2评估所加载的图像数据的图像质量(S402)。在评估该图像质量时，如果存在多个参考图像图案元素，评估所有图案元素与所加载的图像数据之间的匹配数(S403)。

获得与所有参考图像图案元素相关的匹配的总和(S404)。之后，计算所加载的图像的像素数(S405)。计算通过将与所有图案元素的匹配数除以像素数而获得的结果，作为图像质量评估指数，并输出该计算结果(S406)。

下面，将描述图像质量考虑到指纹图像模糊的情况。图11示出了模糊指纹图像的示例。当指纹图像模糊时，产生了许多脊线片断，如图11中的圆圈所示。因此，这些短线段看作源自于模糊的唯一图案，并且将如图12所示的图案元素存储在图像质量评估图案元素存储单元4-1中，以检测这样的图案。用于检测这样的对模糊唯一的图案的像素图案并不局限于这些图案。例如，可以使用具有不同尺寸的其他图案元素。

如同在第一实施例中考虑到图像毁坏的情况，图像图案匹配图像质量评估单元4-2通过图像图案匹配技术，评估作为登记候选的输入指纹图像数据和所有这些参考图像图案元素之间的匹配数(S402)，并输出该数值结果。之后，对加载的图像数据的像素数进行计数(S405)，并且将像素数除以匹配总和(S406)。然后，将除法结果设置为评估指数。后续的对照序列与图2所示的流程图相同。在上述S406中，可以将匹配总和除以像素数，并且可以将该除法结果设置为评估指数。

在第三实施例中，在评估与图案元素的匹配数之后，对像素数进行计数。然而，可以按照相反的次序来进行这些操作。即，可以在对像素数计数之后，计算匹配的总和。

下面，将描述第三实施例中的图像质量评估技术的效果。假定所加载的指纹图像分别具有像素计数Na和像素计数Nb(Nb＜Na)，并处于类似的模糊状态。在这种情况下，对模糊唯一的图案元素以相同的概率出现。假设α为该概率，对模糊唯一的图案数分别表示为αNa和αNb。这两个图案数之间的差如等式(1)所示：

αNa-αNb＝α(Na-Nb)  ＝αΔN   ...(1)

(对于ΔN＝Na-Nb)

如果使用所获得的、与图案元素的匹配数作为评估值而没有任何变化，针对处于相同模糊状态下的图像，在评估值之间存在差值。该差值取决于像素数之间的差(ΔN)，因此，如果在加载的图像之间，像素计数的变化较小，则可以忽略该差值。然而，如果像素计数的变化较大，则该差值变为值得注意的。

如同上述图像质量评估技术，如果将与图案元素的匹配数分别除以所加载的图像的像素数，则两个出现可能性在α处彼此一致。通过将与图案元素的匹配数除以图像的像素数，可以提取对所关心的图像质量唯一的图案的出现概率，其不取决于所加载的图像的像素数，并且将该出现概率用作图像质量评估值。通过按照该方式利用第三实施例中的图像质量评估技术，甚至对于所加载的图像的像素数的较大变化，仍然可以精确地评估该图像质量，而不会受到该变化的影响。

上述第三实施例已经举例描述了图像质量等级评估单元4中的指数计算单元4-4对从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输入的数值进行除法的情况。然而，可以输出乘法结果，作为图像质量评估指数。

根据在这种情况下的操作流程，当在图10的步骤S406中，要根据步骤S404中获得的匹配总数合计和步骤S405中获得的像素数来计算评估指数时，将与所有参考图像图案元素的匹配数乘以像素数，并输出该结果，作为图像质量评估指数。

下面，将描述当通过将从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输入的数值相乘来获得图像质量评估指数时所获得的效果。

下面，将描述图像质量考虑到指纹图像的模糊的情况。假定获得了几乎类似的与图案元素的匹配数，尽管所加载的指纹图像分别具有像素计数Na和像素计数Nb(Na＞Nb)并且处于不同模糊状态的事实。在这种情况下，假设α为对具有Na的图像的模糊唯一的图案出现的概率，并且假设β为与Nb相关的概率，保持了由以下表达式所表示的关系：

αNa＝βNb，α＜β          ...(2)

当将在这种情况下获得的与图案元素的匹配数用作评估值而没有任何改变时，尽管这些图像处于不同模糊状态的事实，这些图像无法彼此区分。在这种情况下，当将像素数分别乘以与图案元素的匹配数时，保持了由不等式(3)所表示的关系：

αNa²＞βNb²，             ...(3)

这能够区分这两个图像。利用该评估计数，当出现对模糊唯一的图案的概率(α和β)的值彼此接近时，特别地，通过将重点放在通过将这些概率乘以像素数的平方的差值，可以进行评估。

然而，在这种情况下，当模糊减小时，图像质量评估值增加，不同于通过除法来计算图像质量评估值的情况。出于该原因，当图像质量评估值较大时，图像质量优选级确定单元5确定图像质量较高，并且可以获得更高的验证精度，并执行图像选择。

上述第三实施例已经举例描述了图像质量等级评估单元4中的指数计算单元4-4对从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输入的数值执行除法的情况。然而，可以输出减法结果，作为图像质量评估指数。

根据在这种情况下的操作流程，当在图10的步骤S406中，根据在步骤S404中获得的匹配的总数合计和在步骤S405获得的像素数来计算评估指数时，输出通过从像素数中减去与所有图案元素的匹配数获得的结果，作为图像质量评估指数。可选地，在该流程中，可以输出通过从与所有参考图像图案元素的匹配数中减去像素数获得的结果，作为图像质量评估指数。

下面，将描述当通过对从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3中输入的数值彼此相减获得图像质量评估指数时所获得的效果。

下面，将描述图像质量考虑到指纹图像的模糊的情况。让N成为加载的图像的数量，并且假设α为对该图像的模糊唯一的图案出现的概率，则所获得的与图案元素的匹配数由以下表达式来表示：

αN                      ...(4)

在这种情况下，如果如同在上述图像质量评估技术中，从像素数中减去与图案元素的匹配数，则保持由等式(5)所表示的关系：

N-αN＝(1-α)N           ...(5)

在这种情况下，(1-α)表示对该图像的模糊唯一的图案元素不会出现的概率。根据等式(5)，通过将该概率乘以像素数来计算未被模糊的像素数。即，利用该评估技术，在指纹图像中检测到未模糊的部分的数量，即，未被模糊的部分的数量可以用作图像质量评估指数。在这种情况下，如同上述乘法的情况，当图像质量指数较大时，图像质量优先级确定单元5确定图像质量较高，并且可以获得更高的验证精度，而且执行图像选择。

上述第三实施例已经举例描述了图像质量等级评估单元4中的指数计算单元4-4对从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输入的指数执行除法的情况。然而，可以输出加法结果，作为图像质量评估指数。

根据在这种情况下的操作流程，当在图10的步骤S406中，要根据步骤S404中获得的匹配总数合计和步骤S405中获得的像素数来计算评估指数时，输出通过将与所有参考图像图案元素的匹配数与像素数相加而获得的结果，作为图像质量评估指数。

下面，将解释当通过对从图像图案匹配图像质量评估单元4-2和像素计数评估单元4-3输入的数值彼此相加获得图像质量评估指数时所获得的效果。

下面，将描述图像质量考虑到指纹图像的模糊的情况。假定尽管所加载的分别具有像素计数Na和像素计数Nb(Na＞Nb)的指纹图像处于不同的模糊状态的事实，获得了几乎类似的与图案元素的匹配数。在这种情况下，假设α为对具有Na的图像的模糊唯一的图案出现的概率，并且假设β为与Nb相关的概率，则保持由以下等式表示的关系：

αNa＝βNb，α＜β           ...(6)

当使用在这种情况下所获得的与图案元素的匹配数作为评估值而无任何改变时，尽管这些图像处于不同模糊状态的事实，这些图像无法彼此区分。在这种情况下，当分别将与图案元素的匹配数与像素数相加时，如同上述图像质量评估技术的情况，保持由不等式(7)表示的关系：

αNa+Na＝(α+1)Na＞βNb+Nb＝(β+1)Nb     ...(7)

这能够区分这两个图像。利用该评估技术，当对模糊唯一的图案出现的概率(α和β)的值彼此接近时，特别地，可以将更多的重点放在差值上来进行评估，如同其中指数计算单元4-4使用乘法的情况。在这种情况下，如同乘法和减法的上述情况，当图像质量评估值较大时，图像质量优先级确定单元5确定图像质量较高并能够获得更高的验证精度，而且执行图像选择。

上述第三实施例已经举例描述了指数计算单元4-4执行单个计算的情况。然而，计算的数量并不局限于一个，而可以执行多个计算的组合。

第一、第二和第三实施例已经举例描述了针对所关心的一个图像质量进行评估，并根据所获得的图像质量评估指数来选择要登记的图像的情况。然而，所关心的图像质量的数量并不局限于一个，而可以考虑到多个图像质量来执行评估。可以利用所获得的图像质量评估指数来执行图像选择。

假定在上述第一、第二和第三实施例中，使用直接比较/对照指纹图案的图像图案匹配计数，作为使图像对照单元7将存储在登记图像存储单元6或61中的登记指纹图像数据与存储在检查图像存储单元8或82中的检查指纹图像数据进行比较/对照以进行验证的技术。在这种情况下，由于通过第一、第二、第三实施例中所述的图像质量评估技术来检测所关心的图像质量影响指纹图案的对照的部分，因此，可以精确地评估图像质量对对照精度的影响，从而实现了高精度的对照。

根据本发明，由于能够以验证精度的降序来对照预计具有高验证精度的图像，因此，能够以更高的验证精度，更快速地获得验证结果。

Claims (29)

1.一种生物测量图像对照设备，其特征在于包括：

图像质量优先级确定处理单元，用于根据与生物测量验证的验证精度具有单调函数的关系的特定指数，评估由与相同目标相关的生物测量图像形成的多个第一图像数据中的每一个的图像质量的等级，并根据评估结果，在其上添加优先级，输出第一图像数据中的每一个；

第一图像存储单元，用于存储来自所述图像质量优先级确定处理单元的、已经在其上添加了优先级的第一图像数据中的每一个；

第二图像存储单元，用于存储用于与第一图像数据进行比较/对照的第二图像数据；

图像对照单元，用于将存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据进行比较/对照，并输出比较/对照结果；以及

控制单元，用于控制每一个所述单元；

其中，所述控制单元使所述图像对照单元根据优先级，将存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据进行比较/对照，并从所述图像对照单元输出比较/对照结果。

2.根据权利要求1所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述图像质量优先级确定处理单元包括：

图像质量等级评估单元，用于评估第一图像数据中的每一个的图像质量的等级，并输出评估结果，作为图像质量评估指数；以及

图像质量优先级确定单元，用于根据从所述图像质量等级评估单元输出的每一个图像质量评估指数，在其上添加优先级，向所述第一图像存储单元输出第一图像数据中的每一个。

3.根据权利要求2所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述图像质量等级评估单元计算并输出表示使验证精度恶化的因子的指数值，作为第一图像数据中的每一个的图像质量评估指数。

4.根据权利要求3所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述图像质量等级评估单元计算表示图像毁坏或图像模糊的程度的指数值，作为第一图像数据中的每一个的评估指数。

5.根据权利要求2所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述图像质量等级评估单元包括：

图像质量评估图案元素存储单元，用于存储m像素(垂直)×n像素(水平)的至少一个参考图像图案作为一个图案元素(其中m和n是整数)；以及

图像图案匹配图像质量评估单元，用于获得与参考图像图案元素相同的检查图像数据的数据数量，并输出结果，作为图像质量评估指数，以及

所述图像质量优先级确定单元根据从所述图像图案匹配图像质量评估单元输出的图像质量评估指数，确定优先级。

6.根据权利要求2所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述图像质量评估单元包括：

像素计数评估单元，用于获得所述多个第一图像数据之一的像素总数，并输出结果；以及

指数计算单元，用于利用与从所述图像图案匹配图像质量评估单元输出的参考图像图案元素的匹配数和像素数来执行计算，并输出结果，作为图像质量评估指数。

7.根据权利要求6所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述指数计算单元通过对像素数和匹配数执行除法来计算所述图像质量评估指数。

8.根据权利要求6所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述指数计算单元通过将像素数和匹配数相乘来计算所述图像质量评估指数。

9.根据权利要求6所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述指数计算单元通过对像素数和匹配数执行减法来计算所述图像质量评估指数。

10.根据权利要求6所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述指数计算单元通过将像素数和匹配数相加来计算所述图像质量评估指数。

11.根据权利要求1所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述图像对照单元通过图像图案匹配技术来执行比较/对照，以检查存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据是否与存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据相同，并输出对照结果。

12.根据权利要求1所述的生物测量图像对照设备，其特征在于还包括：

传感器单元，用于捕获生物测量图像；以及

图像处理单元，用于对来自所述传感器单元的生物测量图像执行图像处理；

其中，向所述图像质量优先级确定处理单元输入已经在所述图像处理单元中进行了图像处理的多个生物测量图像，作为第一图像数据。

13.根据权利要求1所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据是要在比较/对照中新近进行检查的检查图像数据；以及存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据是表示真实目标的参考图像数据。

14.根据权利要求1所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据是表示真实目标的参考图像数据；以及存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据是要在比较/对照中新近进行检查的检查图像数据。

15.根据权利要求1所述的生物测量图像对照设备，其特征在于：所述生物测量图像包括从指纹、虹膜和作为活体特征的、对活体唯一的生物测量图像信息中选择的一个。

16.一种生物测量图像对照方法，其特征在于包括：

图像质量等级评估步骤，用于根据与生物测量验证的验证精度具有单调函数的关系的特定指数，评估由与相同目标相关的生物测量图像形成的多个第一图像数据中的每一个的图像质量的等级，并根据评估结果，在其上添加优先级，输出第一图像数据中的每一个；

第一图像存储步骤，用于使第一图像存储单元存储在图像质量优先级确定步骤中在其上添加了优先级的第一图像数据中的每一个；

对照步骤，用于根据优先级，将预先存储在第二图像存储单元中的第二图像数据与存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据进行比较/对照，并输出比较/对照结果。

17.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，针对第一图像数据中的每一个，计算并输出表示使验证精度恶化的因子的指数值，作为图像质量评估指数。

18.根据权利要求17所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，针对第一图像数据中的每一个，计算表示图像毁坏或图像模糊的程度的指数值，作为评估指数。

19.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，通过检测图像数据和m像素(垂直)×n像素(水平)的参考图像图案之间的匹配数(其中m和n是整数)，作为匹配计数，来获得图像质量评估指数。

20.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，将图像数据和m像素(垂直)×n像素(水平)的参考图像图案之间的匹配数(其中m和n是整数)设置为匹配计数，并且通过针对匹配计数和像素数执行计算，来计算图像质量评估指数。

21.根据权利要求20所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，通过对像素数和匹配计数执行除法来计算所述图像质量评估指数。

22.根据权利要求20所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，通过将像素数和匹配计数相乘来计算所述图像质量评估指数。

23.根据权利要求20所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，通过对像素数和匹配计数执行减法来计算所述图像质量评估指数。

24.根据权利要求20所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在图像质量等级评估步骤中，通过将像素数和匹配计数相加来计算所述图像质量评估指数。

25.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：在对照步骤中，通过图像图案匹配技术来执行比较/对照，以检查第一图像数据是否与第二图像数据相同。

26.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于还包括：

图像处理步骤，用于对由传感器单元捕获的生物测量图像执行图像处理；以及

步骤，向所述图像质量优先级确定处理单元输入已经在所述图像处理步骤中进行了图像处理的多个生物测量图像，作为第一图像数据。

27.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据是要在比较/对照中新近进行检查的检查图像数据；以及存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据是表示真实目标的参考图像数据。

28.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：存储在所述第一图像存储单元中的第一图像数据是表示真实目标的参考图像数据；以及存储在所述第二图像存储单元中的第二图像数据是要在比较/对照中新近进行检查的检查图像数据。

29.根据权利要求16所述的生物测量图像对照方法，其特征在于：所述生物测量图像包括从指纹、虹膜和作为活体特征的、对活体唯一的生物测量图像信息中选择的一个。

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