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Stand der
Technik
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Die Erfindung geht aus von einem
Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild
nach der Gattung des unabhängigen
Patentanspruchs.
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Es ist bereits aus der Patentschrift
US-5 926 555 bekannt, ein
digitales Graustufenbild eines Fingerabdrucks zur Analyse der Minuzien
zu verwenden. Die Minuzien werden mittels signalangepasster Filter
ermittelt. Auch Referenzpunkte wie Corepunkte oder Deltapunkte werden
hier ermittelt. Das digitale Graustufenbild wird in den Frequenzbereich
transformiert und mittels eines Tiefpaßfilters zur Kontraststeigerung
oder mittels Bandpaßfilter
um Störungen
bereinigt. Die Fingerabdruckanalyse wird an Bildbereichen des Graustufenbilds vorgenommen.
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In der Patentschrift
EP 6 96 012 B1 wird ein Verfahren
und eine Vorrichtung zur Bestimmung von der Richtung von Rippenmustern
bei Fingerabdrücken
dargestellt. Dabei wird die Papilarlinienorientierung in einem beliebigen
Punkt des Fingerabdrucks untersucht. Die Bestimmung der Orientierung
erfolgt über
das Gradientenverfahren.
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In der Offenlegungsschrift
EP 7 36 836 A2 wird
eine Methode zur Bestimmung der Fingerabdruckorientierung und eine
entsprechende Vorrichtung dafür
beschrieben. Dabei wird das innere Produkt der Rippenrichtung in äußeren Gebieten
eines Fingerabdrucks und in radialen Richtungen bestimmt. Trägt man das
Innenprodukt über
den Winkel auf, erhält
man eine charakteristische Kurve für den Fingerabdruck. Aus dem
Vergleich mit Standardkurven wird auf die Ausrichtung geschlossen.
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In der Offenlegungsschrift
EP 7 68 616 A2 wird
ein Bereich eingehend untersucht, ob ein Core, Delta oder ein Whorl
vorliegt. Die Meßergebnisse
werden im Frequenzbereich transformiert, und es wird eine Leistungsbestimmung
durchgeführt.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe
zugrunde, ein Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem
Fingerabdruckbild zu schaffen, das schneller und zuverlässiger ist.
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Vorteile der
Erfindung
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Das erfindungsgemäße Verfahren zur Ermittlung
von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild mit den Merkmalen
des unabhängigen
Patentanspruchs hat demgegenüber
den Vorteil, dass eine Steigerung der Zuverlässigkeit der Bestimmung von
Referenzpunkten, also von Singularitäten, in Fingerabdruckbildern
erreicht wird. Dadurch wird die Reproduzierbarkeit der Bestimmung
der Referenzpunkte bedeutend höher
und damit die Fingerabdruckanalyse als solche.
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Weiterhin ermöglicht vorteilhafterweise das
erfindungsgemäße Verfahren,
dass die Plazierung des Fingers auf einem Fingerabdrucksensor unerheblich
für die
Analyse der Singularitäten
ist, solange diese Singularitäten
noch auf dem Fingerabdruckbild sind. Dies gelingt dadurch, dass
eine globale Orientierung des Fingerabdrucks nach der Bestimmung
der Singularitäten
ermittelt wird. Dadurch kann festgestellt werden, in welcher Richtung
der Finger auf dem Fingerabdrucksensor plaziert ist. Dies wird vorteilhafterweise
dadurch erreicht, dass die Lage der identifizierten Referenzpunkte
zueinander bestimmt wird. Darüber
hinaus ist es von Vorteil, dass durch das erfindungsgemäße Verfahren
es möglich
ist, auf die Existenz einer Singularität auf dem Finger zu schließen, auch
wenn diese Singularität
auf dem Fingerabdruckbild nicht enthalten ist, da der Finger nicht
ganz auf den Fingerabdrucksensor gelegt wurde.
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Weiterhin ist es von Vorteil, dass
mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens
eine bessere Analyse des Papillarlinienverlaufs erreicht wird. Es
wird eine punktgenaue Analyse vorgenommen, wobei es zu keiner Verschmelzung
von Schätzwerten
für eine
Orientierung kommt. Damit wird die Ortsauflösung des erfindungsgemäßen Verfahrens
erhöht.
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Es ist daher weiterhin von Vorteil,
dass durch die präzise
kontinuierliche Orientierungsschätzung
eine eindeutige Festlegung der Referenzpunkte ermöglicht wird
(Ortsauflösung),
was auch im Hinblick auf die Plazierung des Fingers auf dem Fingerabdrucksensor
von Vorteil ist. Wesentlich ist jedoch dabei, dass ein flächiger Vergleich
der Orientierungswerte mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen stattfindet.
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Aufgrund der Eliminierung von Bildstörungen ist
das erfindungsgemäße Verfahren
besonders robust gegenüber
solchen Bildstörungen.
Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens
ist vorteilhafterweise auch die Identifikation des Arch-Typs als
Referenzpunkt möglich,
der an sich keine Singularität
besitzt. Durch die Bestimmung der Referenzpunkte ist es möglich, von
Minuzien unabhängige
globale Koordinatensysteme für
die Beschreibung lokaler Merkmale festzulegen. Dies erleichtert
die Identifikation eines Fingerabdrucks und damit einer Person erheblich.
Auch für
die Korrelation von abgespeicherten Fingerabdruckbildern mit neuen
Fingerabdruckbildern ist eine eindeutige Festlegung der zu korrelierenden
Gebiete mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens möglich, so
dass auch die Korrelation damit verbessert wird. Durch einen globalen
Rotationswinkel wird die Korrelation von zueinander verdrehten Fingerabdrücken möglich.
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Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen
und Weiterbildungen sind vorteilhafte Verbesserungen des im unabhängigen Patentanspruch
angegebenen Verfahrens zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem
Fingerabdruckbild möglich.
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Besonders vorteilhaft ist, dass durch Ähnlichkeitswerte,
die beim Vergleich der Orientierungsverläufe mit den Referenzorientierungsverläufen berechnet
werden, eine Bewertung möglich
ist, ob ein Referenzpunkt gefunden ist oder nicht. Insbesondere
ist dabei seine genaue Lage identifizierbar.
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Darüber hinaus ist es von Vorteil,
dass mittels der Referenzpunktbestimmung Wirbel-, Delta- und Corepunkte
identifizierbar sind. Das sind die Punkte, die auf einem Fingerabdruck
als Singularitäten
vorkommen können.
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Desweiteren ist es von Vorteil, dass
bei der Corepunktbestimmung ein zweistufiges Verfahren zum einen
mit einem linearen Referenzorientierungsverlauf und zum anderen
mit einem nichtlinearen Referenzorientierungsverlauf verwendet wird.
Damit wird eine höhere
Genauigkeit erzielt.
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Für
die Berechnung der Ähnlichkeitswerte
ist es von Vorteil, dass die ermittelten Orientierungsverläufe in ein
Vektorfeld umgerechnet werden, was die Bestimmung der Ähnlichkeitswerte
vereinfacht.
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Durch die Ermittlung der Streuung
der spektralen Leistungsdichte im Nutzfrequenzbereich ist die Angabe
eines Kohärenzwertes
möglich,
mittels dessen durch Bildstörungen
stark verschlechterte Bildbereiche aus der Analyse eliminiert werden
können.
Dies erhöht
die Zuverlässigkeit
des erfindungsgemäßen Verfahrens und
damit die Reproduzierbarkeit der durchzuführenden Analyse.
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Darüber hinaus ist es von Vorteil,
dass die Grenzfrequenzen des Bandpasses durch den minimalen und
maximalen Papillarlinienabstand vorgegeben sind. Damit wird erreicht,
dass keine Nutzdaten aus dem Bildbereich herausgefiltert werden.
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Schließlich ist es von Vorteil, dass
eine Vorrichtung zur Ermittlung von Referenzpunkten zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens
vorliegt. Dies ist beispielsweise ein Fingerabdrucksensor mit einem angeschlossenen
Rechner, der die Analyse durchführt.
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Zeichnung
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Ausführungsbeispiele der Erfindung
sind in der Zeichnung dargestellt und werden in der nachfolgenden
Beschreibung näher
erläutert.
Es zeigt 1 ein Flußdiagramm
des erfindungsgemäßen Verfahrens, 2 eine Kosinusfunktion im
Zeit- und Frequenzbereich, 3a einen
Referenzorientierungsverlauf für
einen Deltapunkt mit linearer Approximation, 3b einen Corepunkt mit linearer Approximation, 3c einen Corepunkt mit nichtlinearer
Approximation, 4a ein
Orientierungsfeld eines Corepunktes und 4b ein Vektorfeld eines Corepunktes.
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Beschreibung
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Fingerabdrucksensoren und eine mit
den Fingerabdrucksensoren verbundene Auswertung werden für eine Personenidentifikation
immer wichtiger. Dies liegt daran, dass ein Fingerabdruck einer
Person einzigartig ist. Neben der polizeilichen Personenidentifikation
werden immer mehr Zugangssysteme verwendet, die eine eindeutige
Personenidentifikation aus Sicherheitsgründen gewährleisten sollen. Solche Zugangssysteme
werden für
Kraftfahrzeuge, Gebäude
oder Räume
verwendet.
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Bei Fingerabdrücken unterscheidet man lokale
und globale Merkmale. Lokale Merkmale sind durch die einzelnen Papillarlinien
gekennzeichnet. Papillarlinien sind beispielsweise die Hautrillen
auf der Innenhandfläche.
Die lokalen Merkmale der Papillarlinien werden als Minuzien bezeichnet.
Diese Minuzien sind entweder Verzweigungen oder Enden von Papillarlinien.
Globale Merkmale sind dagegen durch die Linienorientierung bzw.
die Linienkrümmung
gekennzeichnet. Die globalen Merkmale sind insbesondere durch die
sogenannten Singularitäten,
die im folgenden auch als Referenzpunkte bezeichnet werden, gekennzeichnet.
Referenzpunkte sind hier jedoch auch der Arch-Typ und Orientierungen,
die auf die Existenz einer Singularität schließen lassen, sich aber nicht
auf dem Fingerabdruckbild befinden. Zu diesen Singularitäten gehören Corepunkte,
das sind lokale Maxima der Krümmung,
Deltapunkte, das sind Verzweigungen des globalen Linienverlaufs
und auch Wirbelpunkte, wobei die Wirbelpunkte durch zwei Corepunkte
nachgebildet werden können.
Die Singularitäten
haben den Vorteil, auch bei schlechter Bildqualität detektierbar
zu sein. Das liegt daran, dass die Lage der Singularitäten vor
allem durch den Orientierungsverlauf des Fingers bestimmt ist. Dieser
läßt sich
auch bei schlechten Abdrücken
gut bestimmen. Sie führen
also zu einer hohen Zuverlässigkeit
der Analyse eines Fingerabdruckbildes.
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Erfindungsgemäß wird daher ein Verfahren
zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild verwendet,
das im wesentlichen zwei Verfahrensschritte aufweist. Zum einen
werden Orientierungsverläufe
der Papillarlinien und darauf aufbauend zum anderen Vergleiche der
Orientierungsverläufe
mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen durchgeführt. Anhand
dieser Vergleiche werden in vielen Rasterpunkten eines Fingerabdrucks Ähnlichkeitswerte
berechnet, die mit einem ersten Schwellwert verglichen werden. Um
den Rasterpunkt, der ein Bildpunkt ist, wird eine Anzahl von weiteren
benachbarten Bildpunkten benötigt,
um die Orientierung für
den Rasterpunkt zu bestimmen.
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Liegt der Ähnlichkeitswert für einen
Vergleich von einem ermittelten Orientierungsverlauf mit einem Referenzorientierungsverlauf über dem
ersten Schwellwert, dann gilt der Referenzpunkt, der zu diesem Referenzorientierungsverlauf
gehört,
als identifiziert, also ein Deltapunkt oder ein Corepunkt oder ein
Wirbelpunkt. Wenn in einem Fingerabdruck keine Singularität vorhanden
sein sollte und kein Punkt diesen ersten Schwellwert überschreitet,
kann nach einem Maximum gesucht werden. Dieses Maximum stellt zwar
keine Singularität dar,
aber aus seiner Lage kann darauf geschlossen werden, wo die Singularität in etwa
liegen würde.
Dies liefert wertvolle Informationen über die Lage des Fingerabdrucks.
Auch die Identifikation des Arch-Typs, der selbst keine Singularität darstellt,
ist aufgrund des Vergleichs der Orientierungen mit Referenzorientierungsverläufen möglich.
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Die Ermittlung von Corepunkten wird
durch ein zweistufiges Verfahren verfeinert, wobei zunächst mit einem
linearen Referenzorientierungsverlauf und dann mit einem nichtlinearen
Referenzorientierungsverlauf der ermittelte Orientierungsverlauf
für einen
Bildbereich verglichen wird. Durch das Überführen der übermittelten Orientierungsverläufe in Vektorfelder
wird der Vergleich mit den Referenzorientierungsverläufen vereinfacht.
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Vor der Singularitätensuche
wird anhand einer spektralen Leistungsdichte ein Kohärenzwert
für einen jeweiligen
Bildbereich berechnet, der die Streuung der spektralen Leistungsdichte
für diesen
Bildbereich angibt. Liegt der Kohärenzwert über einem zweiten Schwellwert,
dann wird dieser Bildbereich für
die weitere Analyse von Referenzpunkten nicht mehr verwendet, denn
in diesem Fall liegt eine sehr starke Bildstörung vor. Die obere und untere
Grenzfrequenz des Bandpasses, mit dem die Bildfrequenzen gefiltert
werden, ergeben sich jeweils aus den minimalen und maximalen Papillarlinienabständen.
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In 1 ist
das erfindungsgemäße Verfahren
als Flußdiagramm
dargestellt. In Verfahrensschritt 1 wird mittels eines
Fingerabdrucksensors ein Fingerabdruckbild als Graustufenbild erzeugt.
Dazu weist der Fingerabdrucksensor entsprechende Sensoren auf. Gegebenenfalls
wird das Graustufenbild einer Kontrastverstärkung zugeführt. Das Graustufenbild wird
in Bildbereiche zerlegt, so dass die nächsten Verfahrensschritte an den
einzelnen Bildbereichen durchgeführt
werden. Hier wird eine Auflösung
von dem Fingerabdrucksensor von 500 dpi (dots per inch) verwendet.
Ein Bildbereich umfasst 32 × 32
Bildpunkte. Ein Bildbereich kann mehr oder weniger Bildpunkte umfassen.
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In Verfahrensschritt 2 wird
das Graustufenbild, dessen Informationen sich in einem Ortsbereich
befinden, bereichsweise in einen Frequenzbereich durch Transformation überführt. Diese
Transformation wird mittels einer zweidimensionalen Fouriertransformation
durchgeführt.
Vorteilhafterweise wird dabei eine schnelle Fouriertransformation,
die im englischen als Fast Fourier Transform bekannt ist, verwendet.
Aber auch andere Transformationstechniken sind hier anwendbar. Die
Analyse von Bildern im Frequenzbereich ist eine bekannte Technik,
die eine weite Verbreitung findet und die eine komfortable Bildanalyse
beziehungsweise -bearbeitung ermöglicht.
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In Verfahrensschritt 3 wird
das Graustufenbild im Frequenzbereich bereichsweise mittels eines
Bandpasses gefiltert. Das erfindungsgemäße Verfahren läuft nach
der Erzeugung des Graustufenbildes auf einem Prozessor, der entweder
in einem Fingerabdrucksensor plaziert ist oder mit dem Fingerabdrucksensor
verbunden ist. Der Bandpaß ist demnach
in Software realisiert. Der Bandpaß in Verfahrensschritt 3 wird
verwendet, um niederfrequente und hochfrequente Bildstörungen zu
eliminieren. Die untere Grenzfrequenz des Bandpasses ergibt sich
aus dem maximalen Papillarlinienabstand der vorkommt. D.h. größere Gebilde
werden als Störung
identifiziert und damit durch die Filterung aus der Analyse eliminiert.
Gebilden, die kleiner als der minimale Papillarlinienabstand sind,
ergeht es ebenso. Alternativ ist es hier auch möglich, einen Bandpaß einer
Reihenschaltung eines Tiefpasses und eines Hochpasses zu ersetzen,
falls dies einfacher zu realisieren ist.
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In Verfahrensschritt 4 wird
das Graustufenbild im Frequenzbereich wie im Ortsbereich in Bildbereiche zerlegt.
Die Aufteilung, die bereits im Ortsbereich vorgenommen wurde, wird
also beibehalten. Diese Zerlegung ermöglicht in den einzelnen Bildbereichen
eine Analyse der Papillarlinienorientierung durchzuführen. Die Größe der Bildbereiche
ist vorgegeben, wobei die Größe so gewählt ist,
dass ungefähr
zwei bis drei Papillarlinien darin liegen. Ein typischer Wert für einen
solchen Bildbereich sind 32 · 32
Bildpunkte. Die Bildbereiche werden größenmäßig so gewählt, dass für einen Rasterpunkt in einem
Bildbereich die Orientierung bestimmt werden kann. Es müssen nämlich mehrere
benachbarte Bildpunkte um den Rasterpunkt ausgewertet werden, um
eine zuverlässige
Bestimmung der Orientierung zu gewährleisten. Dabei ist es auch
möglich,
dass sich Bildbereiche überlappen,
was bei einer großen
Anzahl von Rasterpunkten der Fall sein kann.
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In Verfahrensschritt 5 wird
für die
einzelnen Bildbereiche der durch den Bandpaß erzeugte Nutzfrequenzbereich
betragsmäßig quadriert,
um ein proportionales Maß für die spektrale
Leistungsdichte zu ermitteln. Die spektrale Leistungsdichte gibt
für eine
bestimmte Frequenz an, welche Leistung bei dieser Frequenz vorliegt.
In Verfahrensschritt 6 werden in den einzelnen Bildbereichen
die auftretenden Frequenzen mit den zugehörigen spektralen Leistungsdichten
gewichtet. Damit wird nicht nur das Auftreten der Frequenz berücksichtigt,
sondern auch, welche Leistung bei dieser Frequenz vorliegt. Die
Verteilung der Leistung auf die Frequenzen gibt beispielsweise eine
Krümmung
an, so dass bei verschiedenen Orientierungen verschiedene Frequenzen
vorliegen und je nach dem wie stark eine Orientierung ausgeprägt ist,
eine entsprechend spektrale Leistungsdichte bei dieser Frequenz,
die diese Orientierung repräsentiert,
vorliegt.
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In Verfahrensschritt 7 wird
mittels der gewichteten Frequenzen eine Regressionsgerade berechnet. Bei
einem idealen Fall liegt im Ortsbereich eine Kosinusfunktion vor.
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In 2 ist
links eine Kosinusfunktion im Ortsbereich zweidimensional dargestellt.
Wird eine Konsinusfunktion in den Frequenzbereich überführt, dann
liegen im Frequenzbereich zwei Dirac-Impulse verschoben um die Frequenz
der Kosinusfunktion vor. Diesen idealen Fall hat man, wenn ein störungsfreier
Bereich mit absolut parallel laufenden Papillarlinien vorliegt.
Da sich weiterhin Graustufenänderungen
in einem Fingerabdruckbild entsprechend den Höhen und Tiefen der Papillarlinien
als sinusförmige
Welle modellieren lassen, so erwartet man dann als Fouriertransformierte
des Bildsignals ein Spektrum, wie es rechts in 2 dargestellt ist, nämlich zwei Diracimpulse.
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Das Auftreten von Bildstörungen und
die Tatsache, dass Fingerabdrucklinien aufgrund ihrer Krümmung selten
exakt parallel und unidirektional verlaufen, haben zur Folge, dass
die Leistung im Frequenzbereich nicht nur auf eine Frequenz konzentriert
ist. Insbesondere in Bereichen mit starker Krümmung oder Orientierungsänderungen,
wie sie in der Nähe
von Singularitäten,
also den Referenzpunkten auftreten, existieren mehrere gleichberechtigte
Diracimpulse, die von unterschiedlichen meist benachbarten Orientierungen
herrühren.
Die Regressionsgerade gibt nun eine Schätzung für eine Orientierung im Bildbereich
an. Dies wird mittels eines Trägheitstensormodells
berechnet. Dabei wird die Orientierung als jener Winkel definiert,
den die zur spektralen Leistungsdichte berechnete Regressionsgerade
mit der X-Koordinate einschließt,
wobei ein dreidimensionales Koordinatensystem, also mit Koordinatne
in X-, Y- und Z-Richtung,
vorliegt. Mathematisch lässt sich
der Winkel φ der
Regressionsgerade folgendermaßen
berechnen:
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Dabei bedeuten f die Ortsfrequenzen
und A die spektrale Leistung. Die Ortsfrequenzen werden mit der spektralen
Leistung gewichtet, so dass sich die Maße J ergeben, aus denen dann
der Winkel φ der
Regressionsgerade berechnet wird.
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Die Berechnung gleicht der Berechnung
eines Schwerpunktes und daher wurde ein Trägheitstensormodell verwendet.
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Ausgehend von Verfahrensschritt 5,
in dem für
den Nutzfrequenzbereich die spektrale Leistungsdichte berechnet
wurde, wird aus der spektralen Leistungsdichte die Streuung der
spektralen Leistungsdichte um die Regressionsgerade berechnet. Dies
geschieht in Verfahrensschritt 10, der parallel zu den
Verfahrensschritten 5 bis 7 durchgeführt wird.
Die berechnete Streuung der spektralen Leistungsdichte als Kohärenzwert
für einen Bildbereich
wird mit einem ersten Schwellwert verglichen, um zu entscheiden,
ob der Bildbereich für
die Bestimmung der Referenzpunkte verwendet wird. Ist die Streuung
zu stark, dann liegt sie über
dem ersten Schwellwert, und damit wird dieser Bildbereich dann nicht
verwendet. Dies ist dann der Fall, wenn starke Bildstörungen vorliegen.
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In Verfahrensschritt 8 werden
dann die mittels der Regressionsgeraden bestimmten Orientierungen
für die
Bildbereiche mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen verglichen.
Dabei werden mehrere Bildbereiche mit ihren Orientierungswerten
zu einem Gebiet zusammengefaßt.
Die Anzahl der Bildbereiche ist vorgegeben. Über das Fingerabdruckbild im
Frequenzbereich wird dann das Gebiet geschoben, um die Referenzorientierungsverläufe zu identifizieren.
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Die Referenzorientierungsverläufe werden
dadurch erzeugt, dass bei einem Umlauf um eine Singularität, der einem
Winkel von 2π entspricht,
in Abhängigkeit
von dem Umlaufwinkel die Änderung
des Orientierungswinkels angegeben wird. Dieser Orientierungsverlauf
wird durch eine Potenzfunktion approximiert. Im einfachsten Fall
kann auch eine lineare Approximation verwendet werden. Nichtlineare
Approximationen können
jedoch den realen Orientierungsverlauf wesentlich besser nachbilden.
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Um für ein Gebiet zu überprüfen, ob
in dessen geometrischen Mittelpunkt eine Singularität beziehungsweise
ein Referenzpunkt liegt, werden die Eigenschaften der Orientierungswerte
im Gebiet mit denen der Referenzorientierungsverläufe verglichen.
Die wesentliche Eigenschaft, die dabei überprüft wird, ist die Abhängigkeit
der Orientierungswerte von ihrer relativen Lage zum Gebietsmittelpunkt.
Um eine Singularität
besitzen die Orientierungswerte im Wesentlichen nur eine Winkelabhängigkeit.
Um den Ausprägungsgrad
dieser Eigenschaft für
ein Gebiet zu quantifizieren, wird folgende Vorgehensweise verwendet.
Zunächst
werden die Orientierungswinkel an den Abtaststellen innerhalb des
Gebiets verdoppelt. Dadurch verbreitert sich der Wertebereich von
0 bis π auf
0 bis 2π.
Aus dem Orientierungsfeld wird so ein Vektorfeld. Dadurch vereinfachen sich
die weiteren Berechnungen.
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In 3a ist
eine Referenzorientierungsverlauf für einen Deltapunkt mit linearer
Approximation dargestellt. In 3b ist
ein Referenzorientierungsverlauf für einen Corepunkt mit linearer
Approximation dargestellt. Schließlich ist in 3c ein Corepunkt mit nichtlinearer Approximation
dargestellt. Diese Referenzorientierungsverläufe werden mit den Orientierungsfeldern
verglichen.
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4a zeigt
ein Orientierungsfeld und 4b das
dazugehörige
Vektorfeld nach der Winkelverdopplung.
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Die sich ergebende Winkeländerung
bei einem Umlauf um die Singularität im Vektorfeld wird durch
die Winkelverdopplung ebenfalls verdoppelt und beträgt nun beispielsweise
einen Corepunkt 2π.
Besitzen die ursprünglichen
Orientierungswerte nun tatsächlich
eine reine Winkelabhängigkeit,
so lassen sich die einzelnen Vektoren des neu gewonnenen Vektorwertes
durch Multiplikation mit einer geeigneten Funktion parallel ausrichten.
Die Funktion ergibt sich dabei aus der Inversion des jeweiligen
Referenzorientierungsverlaufs. Für
den Fall des linearen Orientierungsverlaufs zeigt dies folgende
Gleichung: ws(α) = ν(α)·ms(α) = ej(s(α–θ)+2θ)·e–j(s·α) = ej(2θ–sθ) mit
ms(α)
= e–j(s·α) und
s = 1 für
Corepunkte sowie s = –1
für Deltapunkte
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Dabei bezeichnet v das Vektorfeld
und m die Funktion, um das Vektorfeld parallel auszurichten. Θ bezeichnet
den verdoppelten Winkel.
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Nach der Multiplikation zeigen für diesen
Fall sämtliche
Vektoren: w
s(α) =(Re{ws(α)}, Im{ws(α)})in
die gleiche Richtung, welche für
Corepunkte genau mit der Ausrichtung der Singularität zusammenfällt. Das
bedeutet, dass mit dem vorgestellten Verfahren nicht nur die Lage
der Corepunkte bestimmt werden kann, sondern auch ihre Ausrichtung.
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Die möglichst parallele Ausrichtung
aller Vektoren funktioniert dann am besten, wenn sich die gesuchte
Singularität
beziehungsweise der Referenzpunkt in der Mitte des untersuchten
Bereiches befindet. Die Vektorsumme als Maß für die Ähnlichkeit zwischen dem realen
Orientierungsfeld und dem Referenzorientierungsverlauf gibt an,
inwieweit der Orientierungsverlauf und der Referenzorientierungsverlauf übereinstimmen.
Die Berechnung eines Ähnlichkeitswertes
für eines
betrachteten Gebiets erfolgt durch vektorielle Addition aller so erzeugten
Vektoren. Je mehr Vektoren durch die Multiplikation parallel ausgerichtet
werden, desto größer wird der
Betrag des resultierenden Summenvektors. Das ist dann der Fall,
wenn sich eine entsprechende Singularität in der Mitte des untersuchten
Gebiets befindet. Der Winkel des Summenvektors gibt Aufschluss über die Ausrichtung
der Singularität.
Um den Fingerabdruck vollständig
nach Singularitäten
beziehungsweise Referenzpunkten abzusuchen, muß das Verfahren auf das Vektorfeld
des gesamten Fingerabdruck angewendet werden. Daher wird in Verfahrensschritt 9 überprüft, ob ein
zweiter Ähnlichkeitswert über dem
Schwellwert liegt, so dass eine weitere Identifikation eines Referenzpunktes
angenommen werden kann. Ist das der Fall, dann wird in Verfahrensschritt 11 der
jeweilige Referenzpunkt identifiziert, also ein Corepunkt, ein Deltapunkt oder
ein Wirbelpunkt. Ist das nicht der Fall, dann wird in Verfahrensschritt 12 überprüft, ob noch
weitere Regionen des gesamten Fingerabdruckbildes vorliegen, die
das Kriterium erfüllen.
Ist das nicht der Fall, dann wird in Verfahrensschritt 13 die
Analyse beendet und die Ergebnisse abgespeichert. Sind noch weitere
Regionen vorhanden, dann wird die Analyse in Verfahrensschritt 8 fortgeführt, das
Fingerabdruckbild ist also noch nicht komplett abgesucht worden.
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Alternativ ist es möglich, wenn
keine Singularität
identifiziert werden konnte, dass unter Bezug auf ein Maximum aller Ähnlichkeitswerte
eine Aussage darüber
getroffen wird, wo die Singularität in etwas außerhalb des
Fingerabdruckbildes liegt. D.h. das Fingerabdruckbild hat den Fingerabdruck
nur unvollkommen aufgenommen, da der Finger auf dem Fingerabdrucksensor
nicht richtig plaziert wurde. An der Stelle P des Maximums kann
beispielsweise ein mehrfacher Vergleich der P umgebenden Orientierungswerte
mit mehreren, nichtlinearen Referenzorientierungsverläufen unterschiedlicher
Krümmungen
durchgeführt
werden, um einen Krümmungsschätzwert für den Punkt
P zu bestimmen. Aus dem bereits zuvor durchgeführten Vergleich mit dem Core-Referenzorientierungsverlauf
steht darüber
hinaus ein Schätzwert
für die
Ausrichtung im Punkt P zur Verfügung.
Aus der Lage des Maximums und diesen Schätzwerten wird ein Modell abgeleitet,
aus dem die Koordinaten des außerhalb
des Fingerabdruckbildes liegenden Corepunktes geschätzt werden.
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Eine Methode diese Schätzung ist
die folgende: Nimmt man an, dass die Ausrichtung mit der des tatsächlichen
Corepunkts übereinstimmt,
dann sollte der Corepunkte auf einer Geraden liegen, die durch den Punkt
P und die Steigung aus dem Winkel von der Ausrichtung gegeben ist.
Um den Punkt auf der Geraden zu bestimmen, der als Schätzwert für den unbekannten
Corepunkt dienen soll, fehlt nur noch ein Abstand d auf der Geraden.
Dabei wird auf folgende Überlegung
zurückgegriffen:
Je größer der
Krümmungswert
im Punkt P ist, desto näher
liegt P am tatsächlichen
Corepunkt. Im einfachsten Fall liegt daher ein reziproker Zusammenhang
vor, der dadurch gegeben ist, dass
ist. Dabei ist η
core eine durchschnittliche oder häufig vorkommende
Corepunktkrümmung
und c
1 und c
2 sind
empirisch ermittelte Konstanten. Mittels dieser Werte ist die Schätzung für den Corepunkt
komplett.
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Ein Fingerabdrucksensor weist Mittel
zur Aufnahme des Graustufenbilds, einen Prozessor und einen Speicher
zur Durchführung
des erfindungsgemäßen Verfahrens
auf.