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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Fingerabdruckerkennung
und insbesondere auf ein Verfahren zur Fingerabdruckerkennung auf
der Grundlage eines Vergleichs von zwei Bildsequenzen. Insbesondere
bezieht sich die vorliegenden Erfindung auf ein dynamisches, Software-basiertes
Verfahren zur Fälschungserkennung.
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Die
Fingerabdruckerkennung ist eine zuverlässige und weit verbreitete
Technik zur Personenidentifikation. Im Stand der Technik sind verschiedene Verfahren
zur Erkennung von Fingerabdrücken
bekannt, wobei zunächst
die einfachen Bilderkennungsverfahren zu nennen sind, die bei Auflegen
eines Fingers ein Bild desselben erfassen und mit abgespeicherten
Bildern vergleichen, um eine Person zu identifizieren.
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Der
Nachteil dieser Verfahren besteht darin, dass diese recht leicht
zu täuschen
sind, beispielsweise durch das Auflegen eines Silikonabgusses einer
Fingerkuppe oder ähnlichem.
Ferner ist bei diesen Verfahren der große Speicherbedarf für die verwendeten
Vergleichsbilder („Templates") sowie der große Rechenaufwand
nachteilhaft. Der Nachteil der leichten Täuschung existiert auch bei
minutien-basierten Verfahren.
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Zur
Lösung
dieser Problematik wurde im Stand der Technik vorgeschlagen, Merkmale
aus den Fingerabdrücken
zu extrahieren und die Erkennung auf der Grundlage dieser Merkmale
durchzuführen. Bekannte
biometrische Verfahren für
die Personenerkennung können
beispielsweise in automatisierten Systemen implementiert werden.
Solche Systeme verarbeiten die Eingabedaten, die die biometrischen
Merkmale enthalten, und extrahieren charakteristische Merkmale,
die anschließend
einer Person zugeordnet werden können.
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Für eine zuverlässige Personenzuordnung ist
jedoch sicherzustellen, dass auf dem Signalpfad zwischen dem zu
messenden Objekt und der Bildaufnahmeeinheit keine Manipulation
möglich
ist.
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Bei
der Erkennung von Fingerabdrücken durch
ein automatisches System zur Fingerabdruckerkennung sind also Verfahren
erforderlich, die nur von echten Fingern erzeugte Bilder zu der
Verarbeitungseinheit weiterleiten und eventuell die von Imitaten
stammenden Bilder zurückweisen.
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Im
Stand der Technik bekannte Ansätze
zur Lösung
dieser Problematik werden nachfolgend kurz erläutert, wobei hier zwischen
Hardware-basierten Lösungen
und Software-basierten Lösungen
unterschieden wird.
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Eine
erste Lösung
besteht darin, den Sensor, mittels dem der Fingerabdruck zu erfassen
ist, um integrierte oder externe Hardware-Komponenten zu ergänzen. Solche
bekannten Lösungen
erfassen beispielsweise eine Impedanz der aufliegenden Finger, wie
dies im US Patent 5,953,441 näher
beschrieben wird. Andere technische Realisierungen von Hardware-basierten
Fälschungserkennungen
umfassen eine Feuchtigkeitsmessung, eine Pulsmessung und eine Druckmessung.
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Neben
den Hardware-basierten Lösungen sind
auch Lösungen
bekannt, bei denen die vom Sensor kommenden Daten zur Fälschungserkennung
mittels Software ausgewertet werden. Bei der Software-basierten
Fälschungserkennung
wird zwischen statischen und dynamischen Verfahren unterschieden.
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Bei
den statischen Verfahren wird nur ein Bild ausgewertet, üblicherweise
jenes, das auch zur Erkennung benutzt wird. Statische Software-basierte Fälschungserkennungsverfahren
basieren beispielsweise auf der Auswertung von Fingerabdruckbildern, die
als Bitmap mit Grauwerten vorliegen. Ein solches Verfahren ist z.B.
in der
EP 0 173 972 beschrieben. Andere Software-basierte,
statische Verfahren werten die im Bild sichtbaren Talgdrüsen aus.
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Bei
den dynamischen Verfahren wird eine Sequenz aufeinanderfolgender
Bilder des Sensors, die den Vorgang des Finger-Auflegens beschreiben, verwendet. Eine
dynamische Fälschungserkennung erhöht die Erkennungs-
und Fälschungssicherheit
biometrischer Fingerabdrucksysteme, bei denen zusätzlich z.
B. eine Bewegung der Person, ein Druck, mit dem der Finger aufgelegt
wird, oder Schweiß auf dem
Finger bei der Erkennung herangezogen werden. Andere dynamische
Verfahren entnehmen die entsprechenden Informationen zur Fälschungserkennung
aus Sequenzen von Fingerabdruckbildern. Solche Verfahren sind z.B.
in den nachveröffentlichten
DE 100 09 538 A und
DE 100 09 539 A beschrieben.
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Das
grundlegende Problem der gerade beschriebenen dynamischen Verfahren
besteht darin, dass zum Vergleich von zwei Bildsequenzen, von denen
die eine die Referenz für
einen Originalfinger ist, während
die andere das als Fälschung
oder Original zu klassifizierende Muster ist, aus den zu vergleichenden
Sequenzen Merkmale extrahiert werden. Der Nachteil dieser Merkmalsextraktion
besteht darin, dass aus allen in den Bildern enthaltenen Informationen
einige wenige charakteristische Informationen ausgewählt werden,
von denen ausgegangen wird, dass diese für eine Unterscheidung zwischen Original
und Fälschung
geeignet sind.
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Ein
entscheidender Nachteil dieser Vorgehensweise besteht darin, dass
diese Auswahl ausgesprochen schwierig ist, da nicht ohne weiteres
vorherzusagen ist, welche der enthaltenen Informationen wichtig
oder unwichtig sind. Dies führt
zu dem weiteren Nachteil, dass mit der Extraktion von Merkmalen
auch immer wertvolle Informationen „weggeworfen" werden, die eine
Unterscheidung zwischen Original und Fälschung vereinfachen würden.
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Ausgehend
von diesem Stand der Technik liegt der vorliegenden Erfindung die
Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zur Fingerabdruckerkennung
zu schaffen, das eine Unterscheidung zwischen Original und Fälschung
vereinfacht.
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Diese
Aufgabe wird durch ein Verfahren nach Anspruch 1 gelöst.
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Die
vorliegende Erfindung schafft ein Verfahren zur Fingerabdruckerkennung,
mit folgenden Schritten:
- (a) zeitlich aufeinanderfolgendes
Erfassen von Einzelbildern eines Fingers beim Auflegen des Fingers
auf eine Sensoreinheit, um eine Bildsequenz zu erzeugen, die eine
Mehrzahl von Bilder des zu erkennenden Fingerabdrucks umfasst,
- (b) Vergleichen von bestimmten Bildern der erzeugte Bildsequenz
mit zugeordneten Bildern einer vorbestimmten Bildsequenz, um ein
Abstandsmaß zwischen
der erzeugten Bildsequenz und der vorbestimmten Bildsequenz zu bestimmen,
und
- (c) abhängig
von dem im Schritt (b) bestimmten Abstandsmaß, Bestimmen, ob die erzeugte
Bildsequenz und die vorbestimmte Bildsequenz übereinstimmen.
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Gegenüber den
im Stand der Technik beschriebenen Verfahren hat die vorliegende
Erfindung den Vorteil, dass auf die verlustbehaftete Merkmalsextraktion
verzichtet wird und stattdessen die gesamte, in der dynamischen
Sequenz zur Verfügung
stehende Information zur Fingerabdruckerkennung bzw. Fälschungserkennung
benutzt wird. Das erfindungsgemäße Verfahren
unterscheidet von echten Fingern stammende Bilder und von Imitaten
stammende Bilder unabhängig
von der Art der bildgebenden Einheit durch Bildverarbeitungsalgorithmen.
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Gemäß einem
bevorzugten Ausführungsbeispiel,
wird, dort wo im Stand der Technik die Mitwirkung der zu identifizierenden
Person erforderlich war, dies durch die vorliegende Erfindung vermieden,
da die erforderliche Bildsequenz, die mit der vorbestimmten Bildsequenz
zu erfassen ist, beim „natürlichen" Auflegen des Fingers
auf einen Sensor erfasst wird. Eine im Stand der Technik noch erforderliche aktive
Mitwirkung der zu identifizierenden Person bei der Erzeugung der
Bildsequenz ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel
nicht mehr erforderlich.
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Die
vorliegende Erfindung findet ihre Anwendung sowohl in der personenunabhängigen Identifikation
als auch in der personenspezifischen Identifikation. Die personenunabhängige Identifikation
dient lediglich dazu, eine aufgrund eines aufgelegten Fingers erzeugte
Bildsequenz als von einem echten Finger herrührend oder als von einem Imitat
herrührend zu
klassifizieren und, falls die erfasste Bildsequenz von einem Imitat
herrührt,
diese zurückzuweisen.
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Bei
einer weiteren Ausgestaltung dieses Ausführungsbeispiels kann vorgesehen
sein, dass bei Vorliegen einer Bildfolge von einem echten Finger die
erfasste Bildsequenz an eine Verarbeitungseinheit weitergeleitet
wird. In der Verarbeitungseinheit wird die weitergeleitete Bildsequenz
mit einer vorabgespeicherten Bildsequenz, die der zu identifizierenden
Person zugeordnet ist, verglichen und eine Personen-Identifikation
wird, wie bei der Erfassung, ob die erfasste Bildsequenz von einem
echten Finger stammt, durchgeführt.
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Bei
einem zweiten bevorzugten Ausführungsbeispiel,
der Personenabhängigen
Identifikation, wird das erfindungsgemäße Verfahren herangezogen,
um eine zu identifizierende Person anhand der erfassten Bildsequenz
durch Vergleich mit einer vorabgespeicherten Bildsequenz zu identifizieren. Wird
eine ausreichende Übereinstimmung
der Bildsequenzen festgestellt, so wird ein entsprechendes Identifikationssignal
ausgegeben, ansonsten erfolgt eine Zurückweisung der erfassten Bildsequenz.
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Bevorzugte
Ausführungsbeispiele
der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend anhand der beiliegenden
Figuren näher
erläutert.
Es zeigen:
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1A drei
Bildsequenzen für
die erfindungsgemäße Fingerabdruckerkennung;
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1B eine
schematische Darstellung einer Sensoreinheit zum Erfassen einer
Bildsequenz eines Fingerabdrucks; und
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2A bis 2C ein
Flussdiagramm, anhand dessen verschiedene Ausführungsbeispiele des erfindungsgemäßen Verfahrens
zur Fingerabdruckerkennung beschrieben werden.
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In 1A sind
beispielhaft drei Bildsequenzen 100, 102, 104 dargestellt,
die dem erfindungsgemäßen Verfahren
zur Fingerabruckerkennung zugrundegelegt werden. Die Bildsequenz 100 stammt von
einer ersten Person, die Bildsequenz 102 stammt von einer
zweiten Person, und die Bildsequenz 104 stammt von einer
Fälschung.
Die Bildsequenzen 100, 102 und 104 umfassen
zeitlich aufeinanderfolgende Einzelbilder 0 bis 19.
Die Bildsequenzen werden während
des Auflegens eines Fingers 106, wie in 1B gezeigt
ist, durch eine Sensoreinheit 108 erfasst. Es ist darauf
hinzuweisen, dass die Bildsequenzen nicht während des Aufliegens des Fingers auf
der Sensoreinheit 108 sondern beim Auflegen des Fingers 106 auf
den Sensor 108 erfasst wird, wie auch aus den Einzelbildern 0 bis 19 zu
erkennen ist. So zeigen z. B. die Bilder 0 bis 6 der
ersten Bildsequenz 100 überhaupt
keinen Finger und erst ab dem Bild 7 ist zu erkennen, dass
sukzessive immer größere Flächen des
Bildes vom Finger bedeckt sind. Aus den drei Bildsequenzen 100, 102, 104 ist
zu erkennen, dass zum einen die von den Personen stammenden Bildsequenzen
unterschiedlich sind, und zum anderen sich diese wiederum von der
von der Fälschung
stammenden Bildsequenz unterscheiden. Die in 1A gezeigten
Bildsequenzen 100, 102 und 104 enthalten
vorzugsweise Einzelbilder als Bitmaps mit Grauwerten.
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Wenn
die Bilder einer Bildsequenz von einem echten Finger stammen, vergrößert sich
die Auflagefläche
während
des Auflegevorgangs über
mehrere Bilder. Wenn die Bilder der Bildse quenz von einer Fälschung
stammen, erscheint der Fingerabdruck ohne Übergang gleich mit der vollen
Auflagefläche.
Ferner ändert
sich bei den echten Fingern in den Bildern nach dem Sichtbarwerden
noch der Kontrast und die Breite der Fingerlinien. Bei einer Fälschung
bleibt beides in den Bildern weitgehend unverändert. Die gerade erwähnten Effekte
resultieren aus der unterschiedlichen Elastizität von Finger und Fälschung.
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Der
Vorteil der vorliegenden Erfindung besteht darin, dass es nicht
erforderlich ist, im Vorfeld zu wissen, welche Kriterien für eine Unterscheidung zwischen
Original (echter Finger) und Fälschung
entscheidend sind, da für
den Vergleich jeweils die gesamte Bildsequenzinformation verwendet
wird.
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Gemäß der vorliegenden
Erfindung wird, anders als im Stand der Technik, auf eine Merkmalsextraktion
verzichtet. Stattdessen werden die Bildsequenzen, beispielsweise
die Bildsequenzen 100 und 104, verglichen, um
zu bestimmen, ob eine erfasste Bildsequenz von einem echten Finger
oder von einer Imitation stammt.
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Hierzu
wird ein Ähnlichkeitsmaß bzw. ein
Abstandsmaß zwischen
den zwei Bildsequenzen bestimmt. Die Ähnlichkeit und der Abstand
beschreiben denselben Sachverhalt, sie verhalten sich nur invers zueinander.
Je geringer der Abstand zweier Bilder oder von zwei Bildsequenzen
ist, desto ähnlicher
sind sie sich also. Umgekehrt gilt, dass bei einer großen Ähnlichkeit
der Abstand gering ist.
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Zur
Berechnung des Abstandes zwischen zwei zu untersuchenden Bildsequenzen
wird gemäß einem
Ausführungsbeispiel
für jedes
Bild der einen Bildsequenz sukzessive der Abstand zu einem zugeordneten
oder passenden Bild der anderen Bildsequenz, z. B. der vorabgespeicherten
Bildsequenz berechnet und die sich ergebenden Abstände werden zu
einem Gesamtabstand zusammengefasst. Alternativ können auch
nur ausgewählte
Einzelbilder der Sequenzen herangezogen werden. Bei der vorabgespeicherten
Bildsequenz handelt es sich beispielsweise um eine Bildsequenz die
durch Abtasten einer typischen Fälschung
erzeugt wurde, so dass beispielsweise ein geringer Abstand zwischen
erfasster Bildsequenz und vorabgespeicherter Bildsequenz anzeigt,
dass die erfasste Bildsequenz von einem gefälschten Fingerabdruck stammt.
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Beim
Bestimmen des Ähnlichkeitsmaßes ist zunächst zu
entscheiden welche Bilder in den Sequenzen jeweils miteinander zu
vergleichen sind und wie das Abstandsmaß definiert ist.
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Die
Auswahl der Bilder und die Abstandsmessung können auf unterschiedliche Art
und Weise erfolgen. Die Auswahl der zu vergleichenden Bilder kann
vor der Abstandsmessung erfolgen, z. B. indem jeweils die Bilder
mit der gleichen laufenden Nummer in der Sequenz miteinander verglichen
werden, indem nur Bilder mit entsprechenden Informationen betreffend
einen Fingerabdruck miteinander verglichen werden, oder indem jeweils
die Bilder mit der gleichen Fläche
des aufgelegten Fingers verglichen werden.
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Bei
einem anderen Ausführungsbeispiel kann
stattdessen die Auswahl der Bilder und die Abstandsmessung unter
Verwendung einer dynamischen Programmierung oder unter Verwendung
von Hidden Markov Modellen gleichzeitig erfolgen.
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Um
aus dem Vergleich der Bilder die entsprechenden Abstandsmaße zu bestimmen,
wird beispielsweise der mittlere quadratische Fehler, eine zweidimensionale
Korrelation oder das sogenannte Fusionsmatching verwendet.
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Als
Abstandsmaß wird
z.B. der Pixelweise bestimmte mittlere quadratische Abstand zwischen zwei
Bildern verwendet, der neben der Korrelation und dem Fusionsmatching
ein drittes Verfahren darstellt. Stimmen die betrachteten Bilder
vollständig überein,
so ist ihr Abstand voneinander Null. Je unterschied licher die Bilder
sind, desto größer wird
der Abstandswert bzw. das Abstandsmaß.
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Die
Korrelation und das Fusionsmatching sind streng genommen Ähnlichkeitsmaße. Hier
ergibt sich ein großer
Wert für
eine große Übereinstimmung – die Bilder
korrelieren miteinander – und
ein kleiner Wert für
unterschiedliche Bilder.
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Bei
der normierten Korrelation zwischen zwei Bildern werden Pixelweise
die Produkte der Grauwerte aufsummiert. Dieser Wert wird auf die Wurzel
der Autokorrelationswerte der beiden Bilder (Summation über die
Produkte der Pixel mit sich selbst) bezogen. Nach dieser Definition
ergibt sich ein Wert von Eins für
vollständig übereinstimmende Bilder
und minimal ein Wert von Null bei stark unterschiedlichen Bildern.
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Das
Fusionsmatching ist auch korrelationsbasiert. Hier wird jedoch das
Vergleichsbild zusätzlich
so verzerrt und gedreht, dass sich eine bessere Übereinstimmung zwischen Bildern
herstellen lässt.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
eignet sich prinzipiell zur Fälschungserkennung
sowohl anhand von Bildsequenzen, die durch bewusstes Auflegen des
Fingers entstanden sind, als auch anhand von unbewusst entstandenen
Bildsequenzen, was gegenüber
dem Stand der Technik vorteilhaft ist, da hier grundsätzlich eine
Mitwirkung des Benutzers erforderlich ist. Der Verwendung von unbewusst
entstandenen Bildsequenzen wird daher der Vorzug gegeben.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
kann im Rahmen der Fälschungserkennung
entweder zur personenunabhängigen
Klassifikation der aufgelegten „Materialien" wie Originalfinger,
Stempel, Silikonabguss etc. vor einer tatsächlichen Fingerabdruckerkennung
verwendet werden, oder kann auch zur personenspezifischen Fälschungserkennung
herangezogen werden, bei der die Fingerabdruckerkennung durch den
Vergleich der Bildsequenzen realisiert ist.
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Ein
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung ist die personenunabhängige Fälschungserkennung, d. h. die
Unterscheidung von Bildsequenzen, die von Originalfingern oder echten
Fingern stammen, und von Bildsequenzen, die durch künstliche
Finger (Imitate) erzeugt wurden. Das Abstandsmaß für den Vergleich der Einzelbilder
ist eine zweidimensionale Korrelation, und die gesamten Bildsequenzen,
also die erfasste und die vorbestimmte Bildsequenz werden durch
dynamische Programmierung verglichen. Der sich aus den Abständen der
Einzelbilder ergebende Gesamtabstand wird auf die Länge der
erfassten Bildsequenz normiert, um so eine Vergleichbarkeit von
Abständen
auch dann zu gewährleisten,
wenn Bildsequenzen unterschiedlicher Länge behandelt werden.
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Anhand
des Flussdiagramms in 2 wird nachfolgend
ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der
vorliegenden Erfindung näher
erläutert.
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Das
Verfahren startet, wie in 2A gezeigt ist,
beim Schritt 200, in dem eine Bildsequenz bestehend aus
einer Mehrzahl von Bildern eines Fingerabdrucks oder eines Fingers
erfasst wird. Diese Bildsequenz wird durch das bewusste oder unbewusste Auflegen
des Fingers auf eine Sensorfläche
erzeugt. Nachdem im Schritt 200 die Bildsequenz erfasst
wurde, geht das Verfahren zum Schritt 202, in dem festgestellt
wird, ob eine personenunabhängige
Erkennung erwünscht
ist oder nicht. Wird im Schritt 202 bestimmt, dass eine
personenunabhängige
Fingerabdruckerkennung erwünscht
ist, geht das Verfahren weiter zum Schritt 204. Im Schritt 204 werden
die Bilder aus der erfassten Bildsequenz und Bilder aus einer vorabgespeicherten
Bildsequenz, z.B. eines gefälschten
Fingerabdrucks, ausgewählt,
die für
einen nachfolgenden Vergleich miteinander in Beziehung gesetzt werden
sollen. Anschließend
geht das Verfahren zum Schritt 206, in dem eine Ähnlichkeit der Bildsequenzen
bestimmt wird, indem das Gesamtabstandsmaß ermittelt wird, das sich
aus den Einzelabständen
der miteinander in Beziehung gesetzten Bilder ergibt.
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Werden
für den
Vergleich z.B. die dynamische Programmierung oder Hidden Markov
Modelle verwendet, so werden die Schritte 204 und 206 zusammengefasst
oder in optimaler Weise zusammen ausgeführt.
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Wurde
im Schritt 206 das Ähnlichkeitsmaß bestimmt,
so wird im Schritt 208 (siehe 2B) überprüft, ob die Ähnlichkeit
eine vorbestimmte Schwelle bzw. einen festgelegten Schwellenwert übersteigt. Wird
ein Schwellenwert hinsichtlich der Ähnlichkeit (Ähnlichkeit
mit einer Fälschung) überschritten,
so wird die erfasste Bildsequenz als Fälschung erkannt und im Schritt 210 als
solche zurückgewiesen.
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Wird
im Schritt 208 eine Schwelle hinsichtlich der Ähnlichkeit
nicht überschritten,
so wird im Schritt 212 festgestellt, dass die erfasste
Bildsequenz von einem echten Finger stammt. Das Verfahren geht dann
weiter zum Schritt 214, in dem festgestellt wird, ob eine
weitergehende Identifikation der Person erwünscht ist. Ist dies nicht der
Fall so endet das Verfahren.
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Wurde
im Schritt 202 festgestellt, dass eine personenunabhängige Erkennung
nicht erwünscht ist
oder wurde im Schritt 214 erkannt, dass eine weitergehende
Identifikation der Person erwünscht
ist, so geht das Verfahren zum Schritt 216, der in 2C gezeigt
ist. Im Schritt 216 werden die Bilder aus der erfassten
Bildsequenz und Bilder aus einer vorabgespeicherten Bildsequenz,
z.B. eines gefälschten
Fingerabdrucks, ausgewählt,
die für
einen nachfolgenden Vergleich miteinander in Beziehung gesetzt werden
sollen. Anschließend
geht das Verfahren zum Schritt 218, in dem eine Ähnlichkeit
der Bildsequenzen bestimmt wird, indem das Gesamtabstandsmaß ermittelt wird,
das sich aus den Einzelabständen
der miteinander in Beziehung gesetzten Bilder ergibt.
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Werden
für den
Vergleich z.B. die dynamische Programmierung oder Hidden Markov
Modelle verwendet, so werden die Schritte 216 und 218 zusammengefasst
oder in optimaler Weise zusammen ausgeführt.
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Nachfolgend
wird im Schritt 220 bestimmt, ob die Ähnlichkeit eine vorbestimmte
Schwelle überschreitet
oder nicht. Übersteigt
die Ähnlichkeit
eine vorbestimmte Schwelle, so wird im Schritt 222 festgestellt,
dass die erfasste Bildsequenz ein Fingerabdruck der zu identifizierenden
Person ist und das Verfahren endet. Wird im Schritt 220 festgestellt,
dass die vorbestimmte Schwelle nicht überschritten wird, so wird
im Schritt 224 festgestellt, dass die erfasste Bildsequenz
kein Fingerabdruck der zu identifizierenden Person ist.
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Hinsichtlich
des anhand der 2A bis 2C dargestellten
Ausführungsbeispiele
wird darauf hingewiesen, dass es sich hierbei um eine bevorzugte
Ausführungsform
handelt, jedoch auch andere Ausführungsformen
und Modifikationen zu dem dargestellten Verfahren möglich sind.
So kann beispielsweise auf die Verzweigung im Schritt 202 verzichtet werden,
wenn das erfindungsgemäße Verfahren
zunächst
nur erkennen soll, ob eine erfasste Bildsequenz von einem echten
Finger stammt oder von einem Imitat stammt. Ebenso ist der Schritt 214 in 2B optional
und auf diesen Schritt kann verzichtet werden, wenn keine Identifikation
der Person erwünscht
ist, so dass das Verfahren nach dem Schritt 212 endet.
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Bei
einem anderen Ausführungsbeispiel kann
erwünscht
sein, dass direkt eine Identifikation erfolgen soll, so dass ausgehend
vom Schritt 200 direkt zum Schritt 216 übergegangen
wird und die entsprechende Identifikation der Person durchgeführt wird.
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Abhängig von
dem Ergebnis des erfindungsgemäßen Verfahrens
werden dann weitere Schritte eingeleitet oder nicht eingeleitet,
z. B. der Zugriff auf geschützte
Daten, das Öffnen
von Türen
und ähnliches.
Bei der personen-unabhängigen
Identifikation von Fingerabdrücken
kann z. B. dann, wenn festgestellt wird, dass ein Fingerabdruck
von einer Fälschung
stammt, ein Alarm oder ähnliches
ausgelöst werden,
um z. B. dem Werkschutz den Versuch eines unberechtigten Eindringens
anzuzeigen. Ebenso kann bei einer personen-abhängigen Identifikation der Versuch
eines nicht-autorisierten Zugriffs erkannt und gemeldet werden.
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- 100
- Bildsequenz
einer ersten Person
- 102
- Bildsequenz
einer zweiten Person
- 104
- Bildsequenz
einer Fälschung
- 106
- Finger
- 108
- Sensor
- 200-224
- Verfahrensschritte