DE102018222797A1

DE102018222797A1 - Informationsverarbeitungsvorrichtung, Bildverarbeitungsverfahren und Aufzeichnungsmedium, auf dem das Bildverarbeitungsprogramm gespeichert ist

Info

Publication number: DE102018222797A1
Application number: DE102018222797.7A
Authority: DE
Inventors: Tomoaki Matsunami
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2018-01-05
Filing date: 2018-12-21
Publication date: 2019-07-11
Also published as: US20190213383A1; JP2019121187A; US10990796B2

Abstract

Eine Informationsverarbeitungsvorrichtung, die beinhaltet: einen Speicher; und einen mit dem Speicher gekoppelten Prozessor, wobei der Prozessor: durch Betonen der Kanten eines im Fingerabdruckbild enthaltenen Fingerabdruckmusters ein geschärftes Bild eines Fingerabdruckbildes erzeugt; eine Kantendichte des geschärften Bildes basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte berechnet; und basierend auf der Kantendichte entscheidet, ob jedes der Pixel des geschärften Bildes in einem Fingerabdruckbereich oder einem Hintergrundbereich liegt.

Description

TECHNISCHER BEREICH
Die hierin besprochene Ausführungsform bezieht sich auf eine Informationsverarbeitungsvorrichtung, ein Bildverarbeitungsverfahren und ein Aufzeichnungsmedium, auf dem ein Bildverarbeitungsprogramm gespeichert ist.
HINTERGRUND
Gemäß einer Fingerabdruck-Authentifizierungstechnologie, bei der ein Fingerabdruck verwendet wird, wenn die Identifizierung einer Person durchgeführt wird, werden Merkmalsinformationen zur Identifizierung einer Person aus einem von einem Benutzer erfassten Fingerabdruckbild extrahiert. Wenn beispielsweise Merkmalsinformationen extrahiert werden sollen, wird ein Hintergrundbereich reduziert und nur ein Fingerabdruckbereich behandelt. Wenn jedoch der Hintergrundbereich eines Fingerabdruckbildes Rauschen beinhaltet, wird die Unterscheidung zwischen dem Fingerabdruckbereich und dem Hintergrundbereich nicht eindeutig, was die fehlerhafte Erkennung von Merkmalspunkten erhöht, was dazu führt, dass die Authentifizierungsgenauigkeit beeinträchtigt werden kann. So ist es beispielsweise denkbar, dass bei einer zeitabhängigen Variation eines Sensors, bei der Verwendung eines preiswerteren und qualitativ minderwertigen Sensors oder in einem ähnlichen Fall eine Verarbeitung mit einem Fingerabdruckbild niedriger Qualität, das Rauschen über einen weiten Bereich des Hintergrundbereichs beinhaltet, durchgeführt wird. Daher werden beispielsweise der Fingerabdruckbereich und der Hintergrundbereich voneinander getrennt.
Beispiele für die damit verbundene Technologie sind die Japanische Patentveröffentlichung Nr. 2003-44856 und die Japanische Patentveröffentlichung Nr. 2003-337949.
Zum Beispiel wird manchmal davon ausgegangen, dass der Fingerabdruckbereich und der Hintergrundbereich einen signifikanten Unterschied im Durchschnitt oder in der Varianz der Leuchtdichtewerte aufweisen. In einem Fingerabdruckbild, in dem Rauschen enthalten ist, werden jedoch Rippen im Fingerabdruckbereich mehrdeutig, was die Varianz der Leuchtdichtewerte verringert. Da im Hintergrundbereich Pixel mit unterschiedlichen Leuchtdichtewerten einbezogen werden, nimmt die Varianz der Leuchtdichtewerte zu, und damit die Varianz der Leuchtdichtewerte zwischen Fingerabdruckbereich und Hintergrundbereich ab. Dadurch kann es schwierig werden, den Fingerabdruckbereich und den Hintergrundbereich richtig voneinander zu trennen. Wird beispielsweise die Kontrasteinstellung für einen Rauschbereich des Hintergrunds durchgeführt, erhöht sich der Kontrast auch im Rauschbereich, und es kann vorkommen, dass die Verteilungen von Leuchtdichtewerten oder Leuchtdichtegradienten im Fingerabdruckbereich und im Rauschbereich im Vergleich zum Originalbild einander ähnlich werden. Infolgedessen besteht die Möglichkeit, dass die Unterscheidung zwischen dem Fingerabdruckbereich und dem Rauschbereich schwierig wird und die Möglichkeit, dass Rauschen im Hintergrundbereich fehlerhaft als Fingerabdruck Merkmalspunkt erkannt wird, steigt.
So kann beispielsweise eine Informationsverarbeitungsvorrichtung oder dergleichen bereitgestellt werden, die einen Hintergrundbereich und einen Fingerabdruckbereich in einem Fingerabdruckbild mit hoher Genauigkeit trennt.
ZUSAMMENFASSUNG
Gemäß einem Aspekt der Ausführungsform beinhaltet eine Informationsverarbeitungsvorrichtung: einen Speicher; und einen mit dem Speicher gekoppelten Prozessor, wobei der Prozessor: durch Betonen der Kanten eines im Fingerabdruckbild enthaltenen Fingerabdruckmusters ein geschärftes Bild eines Fingerabdruckbildes erzeugt; eine Kantendichte des geschärften Bildes basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte berechnet; und basierend auf der Kantendichte entscheidet, ob jedes der Pixel des geschärften Bildes in einem Fingerabdruckbereich oder einem Hintergrundbereich liegt.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm, das eine Hardwarekonfiguration einer Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß einer Ausführungsform 1 darstellt;
2 ist ein Blockdiagramm jeder der Funktionen, die durch die Ausführung eines Bildverarbeitungsprogramms implementiert wurden;
3 ist ein Flussdiagramm, das einen Registrierungsprozess veranschaulicht;
4A ist eine Ansicht, die ein Fingerabdruckbild veranschaulicht;
4B ist eine Ansicht, die ein Fingerabdruckbild veranschaulicht, in dem Rauschen in einem Hintergrundbereich enthalten ist;
5A ist eine Ansicht, die die Leuchtdichtewerte in einem Fingerabdruckbereich in einem Fingerabdruckbild eindimensional entlang einer horizontalen Richtung eines Bildes veranschaulicht;
5B ist eine Ansicht, die exemplarische Leuchtdichtewerte in einem Hintergrundbereich, in dem Rauschen enthalten ist, eindimensional entlang einer horizontalen Richtung eines Bildes darstellt;
6A ist eine Ansicht, die exemplarische Leuchtdichtewerte für den Fall darstellt, dass eine Schärfung der Leuchtdichtewerte in 5A durchgeführt wird;
6B ist eine Ansicht, die exemplarische Leuchtdichtewerte für den Fall darstellt, dass eine Schärfung der Leuchtdichtewerte in 5B durchgeführt wird;
7A ist eine Ansicht, die eine Reaktion eines Differentialfilters zweiter Ordnung auf 6A veranschaulicht;
7B ist eine Ansicht, die eine Reaktion eines Differentialfilters zweiter Ordnung auf 6B veranschaulicht;
8 ist eine Ansicht, die beispielhaft Fingerabdruckbereichskandidaten und Hintergrundbereichskandidaten darstellt;
9 ist eine Ansicht, die beispielhaft Fingerabdruckbereichskandidaten und Hintergrundbereichskandidaten darstellt;
10 ist ein Flussdiagramm, das Details eines Authentifizierungsprozesses veranschaulicht; und
11 ist eine Ansicht, die ein Bildverarbeitungssystem gemäß einer Modifikation veranschaulicht.

BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Im Folgenden wird eine Ausführungsform mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben.
[Ausführungsform 1]
1 ist ein Blockdiagramm, das eine Hardwarekonfiguration einer Bildverarbeitungsvorrichtung gemäß einer Ausführungsform 1 darstellt. Wie in 1 veranschaulicht, beinhaltet eine Bildverarbeitungsvorrichtung 100 eine Zentraleinheit (CPU) 101, einen Direktzugriffsspeicher (RAM) 102, eine Speichervorrichtung 103, eine Anzeigevorrichtung 104, einen biologischen Sensor 105, eine Kommunikationseinheit 106, eine Attributinformationserfassungseinheit 107 und so weiter. Die genannten Komponenten sind über einen Bus miteinander verbunden.
Die CPU 101 ist eine zentrale Verarbeitungseinheit. Die CPU 101 beinhaltet einen oder mehrere Kerne. Das RAM 102 ist ein flüchtiger Speicher zum Zwischenspeichern von Programmen, die von der CPU 101 ausgeführt werden sollen, von Daten, die von der CPU 101 verarbeitet werden sollen und so weiter.
Die Speichervorrichtung 103 ist eine nichtflüchtige Speichervorrichtung. Als Speichervorrichtung 103 kann beispielsweise ein Solid State Drive (SSD) wie ein Read Only Memory (ROM) oder ein Flash-Speicher, eine Festplatte, die von einem Festplattenlaufwerk betrieben wird, und so weiter verwendet werden. Ein Bildverarbeitungsprogramm gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird in der Speichervorrichtung 103 gespeichert. Die Anzeigevorrichtung 104 ist eine Flüssigkristallanzeige, eine Elektrolumineszenztafel oder dergleichen und zeigt ein Ergebnis jedes nachfolgend beschriebenen Prozesses oder dergleichen an.
Der biologische Sensor 105 ist ein Sensor, der ein Fingerabdruckbild eines Benutzers erfasst. Der biologische Sensor 105 ist beispielsweise ein optischer Sensor, ein Kapazitätssensor oder dergleichen. Die Kommunikationseinheit 106 ist eine Kopplungsschnittstelle, beispielsweise zu einem lokalen Netzwerk (LAN) oder dergleichen. Die Attributinformationserfassungseinheit 107 ist eine Eingabevorrichtung wie eine Tastatur, eine Maus usw. und ist eine Vorrichtung zum Eingeben von Attributinformationen zum Identifizieren eines Benutzers wie eine Identifikation (ID), ein Benutzemame, ein Passwort und so weiter.
Das in der Speichervorrichtung 103 gespeicherte Bildverarbeitungsprogramm wird in einem ausführbaren Zustand in das RAM 102 implementiert. Die CPU 101 führt das im RAM 102 installierte Bildverarbeitungsprogramm aus. Folglich werden verschiedene Prozesse von der Bildverarbeitungsvorrichtung 100 ausgeführt. Wenn das Bildverarbeitungsprogramm ausgeführt wird, werden ein Registrierungsprozess, ein Authentifizierungsprozess und andere Prozesse ausgeführt.
Der Registrierungsprozess ist ein Prozess zur Registrierung eines biologischen Merkmals, das mit den Attributinformationen eines jeden Benutzers verknüpft ist, das aus einem Fingerabdruckbild erhalten wurde, das vom biologischen Sensor 105 als biologisches Registrierungsmerkmal aufgenommen wurde. In der vorliegenden Ausführungsform werden ein aus einem Fingerabdruckbild extrahiertes Fingerabdruckmuster usw. als biologische Merkmale registriert. Der Authentifizierungsprozess ist ein Verfahren zur Überprüfung eines vom Biosensor 105 erfassten biologischen Verifizierungsmerkmals und zur Registrierung biologischer Merkmale untereinander. In der vorliegenden Ausführungsform wird beispielsweise, wenn die Ähnlichkeit zwischen einem zum Zeitpunkt eines Authentifizierungsprozesses erworbenen biologischen Verifizierungsmerkmal und einem im Voraus registrierten biologischen Registrierungsmerkmal gleich oder höher als ein Schwellenwert ist, entschieden, dass der Benutzer die gleiche Person ist wie der registrierte Benutzer. Die Einzelheiten des Registrierungsprozesses und des Authentifizierungsprozesses werden im Folgenden beschrieben.
2 ist ein Blockdiagramm jeder Funktion, die durch die Ausführung eines Bildverarbeitungsprogramms implementiert wurde. Durch die Ausführung des Bildverarbeitungsprogramms werden eine Bildaufnahmeeinheit 10, eine Schärfungseinheit 20, eine Kantendichteberechnungseinheit 30, eine Bereichsentscheidungseinheit 40, eine Separationseinheit 50, eine Rauschreduzierungseinheit 60, eine Registriereinheit 70, eine Datenbank 80, eine Authentifizierungseinheit 90 usw. implementiert. Es ist zu beachten, dass, obwohl die Vorrichtung der 1 und 2 so dargestellt ist, dass sie als eigenständiges Terminal konfiguriert ist, die Vorrichtung nicht darauf beschränkt ist. So kann beispielsweise die vorliegende Ausführungsform auch auf ein System eines Client-Servers angewendet werden. In der nachfolgend beschriebenen Ausführungsform wird zur Vereinfachung der Beschreibung ein Beispiel für ein Endgerät vom Stand-Alone Typ beschrieben.
(Registrierungsprozess)
3 ist ein Flussdiagramm, das Details eines Registrierungsprozesses veranschaulicht. Im Folgenden wird der Registrierungsprozess mit Bezug auf 1 bis 3 beschrieben: Zunächst erfasst die Attributinformationserfassungseinheit 107 die Attributinformationen eines Benutzers (Schritt S1). Anschließend nimmt die Bildaufnahmeeinheit 10 vom Biosensor 105 (Schritt S2) ein Fingerabdruckbild des Benutzers auf. So erfasst beispielsweise der biologische Sensor 105 ein Fingerabdruckbild eines bestimmten Fingers des Benutzers, indem der Benutzer einen Finger auf eine Sensorfläche legt oder einen Finger auf der Sensorfläche verschiebbar bewegt.
4A ist eine Ansicht, die ein Fingerabdruckbild veranschaulicht. Da das Fingerabdruckbild kein Rauschen enthält, können im Beispiel von 4A ein Fingerabdruckbereich und ein Hintergrundbereich deutlich voneinander unterschieden werden. Es besteht jedoch die Möglichkeit, dass im Fingerabdruckbild aufgrund verschiedener Faktoren unterschiedliches Rauschen erzeugt werden kann. So kann beispielsweise aufgrund von Abweichungen in der Empfindlichkeit des biologischen Sensors 105 im Hintergrundbereich, in dem kein Finger berührt, Rauschen auftreten. 4B ist eine Ansicht, die ein Fingerabdruckbild veranschaulicht, in dem Rauschen in einem Hintergrundbereich enthalten ist. Wird ein solches Fingerabdruckbild mit Rauschen wie gerade beschrieben verwendet, wird ein fehlerhafter Merkmalspunkt im Hintergrundbereich erkannt, was unerwünschterweise zu einem Faktor bei falscher Ablehnung und Akzeptanz und Anderem wird. Daher trennt die Bildverarbeitungsvorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform den Hintergrundbereich mit Rauschen und den Fingerabdruckbereich genau voneinander, um Rauschen zu reduzieren.
Die Schärfungseinheit 20 wendet einen Schärfungsfilter auf das in Schritt S2 aufgenommene Fingerabdruckbild an, um ein geschärftes Fingerabdruckbild zu erzeugen (Schritt S3). So wendet beispielsweise die Schärfungseinheit 20 ein Verfahren zum Hervorheben von Kanten auf das Fingerabdruckbild an, um ein geschärftes Fingerabdruckbild zu erzeugen. Als Verfahren zum Hervorheben von Kanten, ist zum Beispiel eine Technik zur Faltung einer solchen unscharfen Maske durch den folgenden Ausdruck (1) gegeben: $(\begin{matrix} - 1 / 4 & - 1 / 2 & - 1 / 4 \\ - 1 / 2 & 4 & - 1 / 2 \\ - 1 / 4 & - 1 / 2 & - 1 / 4 \end{matrix})$
Da im Fingerabdruckbereich Rippen in einer gegebenen Richtung in einem regelmäßig aufgereihten Zustand vorhanden sind, sind starke Kanten, an denen der Leuchtdichtewert eine steile Abweichung anzeigt, und flache Abschnitte, die nicht die Kanten sind, regelmäßig entlang der Rippen verteilt. Andererseits werden im Hintergrundbereich, in dem das Rauschen enthalten ist, schwache Kanten, die auf eine sanfte Variation des Leuchtdichtewertes hinweisen, unregelmäßig verteilt und eine kleine Anzahl von flachen Abschnitten treten auf bzw. aus. 5A ist eine Ansicht, die die Leuchtdichtewerte in einem Fingerabdruckbereich in einem Fingerabdruckbild eindimensional entlang einer horizontalen Richtung eines Bildes veranschaulicht. 5B ist eine Ansicht, die exemplarische Leuchtdichtewerte in einem Hintergrundbereich, in dem Rauschen enthalten ist, eindimensional entlang einer horizontalen Richtung eines Bildes darstellt. In 5A und 5B zeigt die Abszissenachse eine Position in horizontaler Richtung an. Wie in 5A veranschaulicht, zeigt der Leuchtdichtewert an den Fingerabdruck-Rippenabschnitten einen Wert nahe 0 an, aber an den Fingerabdruck-Talabschnitten oder im Hintergrundbereich, in dem kein Fingerabdruck vorhanden ist, zeigt der Leuchtdichtewert einen Wert nahe 255. Wie in 5B veranschaulicht, erscheint im Falle von Rauschen auch im Hintergrundbereich ein Wert nahe 0.
6A ist eine Ansicht, die exemplarische Leuchtdichtewerte für den Fall darstellt, in dem eine Schärfung der Leuchtdichtewerte in 5A durchgeführt wird. 6B ist eine Ansicht, die exemplarische Leuchtdichtewerte für den Fall darstellt, dass eine Schärfung der Leuchtdichtewerte in 5B durchgeführt wird. Obwohl in einem originalen Fingerabdruckbild manchmal eine Stelle auftritt, an der eine Kante durch den Einfluss eines Zustands einer Fingeroberfläche unklar wird, einer Berührungsart mit dem Sensor oder dergleichen, kann, indem Kanten durch einen Schärfungsprozess hervorgehoben werden, der Einfluss reduziert werden, und somit kann die Kantenerkennungsgenauigkeit durch den Differentialfilter zweiter Ordnung verbessert werden. Dabei nimmt im Hintergrundbereich, in dem das Rauschen enthalten ist, da die Kanten durch den Schärfungsprozess hervorgehoben werden, das Rauschen zu. Da sich jedoch ein lokaler Änderungsgrad der Leuchtdichte sich zwischen dem Hintergrundbereich einschließlich des Rauschens und dem Fingerabdruckbereich unterscheidet, können die beiden Bereiche voneinander unterschieden werden.
Dann teilt die Kantendichteberechnungseinheit 30 das geschärfte Fingerabdruckbild in eine Vielzahl von kleinen Bereichen auf und berechnet für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen das Verhältnis von Pixeln als Kantendichte, die in dem kleinen Bereich enthalten sind und deren Änderungsgrad des Leuchtdichtewertes in Bezug auf periphere Pixel gleich oder höher als ein Schwellenwert ist. So wendet beispielsweise die Kantendichteberechnungseinheit 30 zunächst einen Differentialfilter zweiter Ordnung, wie beispielsweise einen Laplacian of Gaussian (LoG)-Filter, auf das bei Schritt S3 (Schritt S4) erzeugte geschärfte Fingerabdruckbild an. Der LoG-Filter kann beispielsweise wie ein nachstehender Ausdruck (2) dargestellt werden. Durch Falten des LoG-Filters für das geschärfte Bild, wie es durch einen der unten angegebenen Ausdrücke (3) dargestellt wird, kann eine Antwort des Differentialfilters zweiter Ordnung erhalten werden. In dem unten angegebenen Ausdruck (3) stellt Ix das geschärfte Fingerabdruckbild dar. In dem unten angegebenen Ausdruck (2) stellen (x, y) Koordinaten in dem geschärften Fingerabdruckbild dar, und σ stellt die Größe eines Fensters dar. Es ist zu beachten, dass mit zunehmender Steigung des Änderungsgrades des Leuchtdichtewertes der Absolutwert der Reaktion des Differentialfilters zweiter Ordnung steigt. Dementsprechend ist es durch die Berechnung eines Absolutwertes der Antwort des Differentialfilters zweiter Ordnung möglich, zu erkennen, ob eine steile Kante vorliegt oder nicht. 7A ist eine Ansicht, die eine Antwort eines Differentialfilters zweiter Ordnung auf 6A veranschaulicht. 7B ist eine Ansicht, die eine Antwort eines Differentialfilters zweiter Ordnung auf 6B veranschaulicht. Wie in 7A veranschaulicht, erscheint im Fingerabdruckbereich periodisch ein Wert mit einem hohen Absolutwert. Wie in 7B veranschaulicht, sinken im Hintergrundbereich, in dem Rauschen enthalten ist, Werte mit einem hohen Absolutwert. Es ist zu beachten, dass sich in 7A und 7B die Wendepunkte in 6A und 6B auf Null reduzieren. $LoG (x, y) = \frac{- 1}{π σ^{4}} [1 - \frac{x^{2} + y^{2}}{2 σ^{2}}] e^{- \frac{x^{2} + y^{2}}{2 σ^{2}}}$
$LoG \otimes Ix$
Anschließend teilt die Kantendichteberechnungseinheit 30 das geschärfte Fingerabdruckbild in kleine Bereiche auf und berechnet eine Kantendichte, indem sie für jeden kleinen Bereich ein Existenzverhältnis bzw. Auftrittsverhältnis von Pixeln berechnet, bei dem die Reaktion des Differentialfilters zweiter Ordnung gleich oder höher als ein bestimmter Wert ist (Schritt S5). So erzeugt beispielsweise die Kantendichteberechnungseinheit 30 eine Vielzahl von kleinen Bereichen mit Quadraten von 8 × 8 Pixeln, um das geschärfte Fingerabdruckbild in die kleinen Bereiche zu unterteilen. Dann berechnet die Kantendichteberechnungseinheit 30 für jeden kleinen Bereich die Anzahl N von Pixeln, bei denen der Absolutwert der Reaktion des Differentialfilters zweiter Ordnung gleich oder höher als ein vorgegebener Schwellenwert Th1 ist und dividiert N durch die in dem kleinen Bereich enthaltene Pixelzahl, um eine Kantendichte D zu bestimmen.
Im Fingerabdruckbereich ist der Wert der Kantendichte D hoch, aber im Hintergrundbereich, in dem Rauschen enthalten ist, ist der Wert der Kantendichte D niedrig. Daher klassifiziert die Bereichsentscheidungseinheit 40 jeden kleinen Bereich, in dem die Kantendichte D gleich oder höher als ein vorgegebener Schwellenwert Th2, als Fingerabdruckbereichskandidat ist, während sie jeden anderen Bereich als Hintergrundbereichskandidat klassifiziert, um die kleinen Bereiche in Fingerabdruckbereichskandidaten und Hintergrundbereichskandidaten einzuteilen (Schritt S6).
Im Übrigen wird ein berechneter Fingerabdruckbereichskandidat oder ein Hintergrundbereichskandidat manchmal irrtümlich durch einen Einfluss eines an der Sensorfläche angebrachten Fremdkörpers, einen Kratzer auf der Fingeroberfläche oder dergleichen kategorisiert. In diesem Fall stellen Mengen der Fingerabdruckbereichskandidaten und Mengen der Hintergrundbereichskandidaten manchmal eine solche Figur dar, die Lücken mit Enklaven bzw. Aussparungen aufweist, wie in 8 veranschaulicht. Es ist zu beachten, dass in 8 jedes weiße Quadrat einen Hintergrundbereichskandidaten anzeigt, während jedes schattierte Quadrat einen Fingerabdruckbereichskandidaten anzeigt. Allerdings beinhaltet ein tatsächlicher Fingerabdruckbereich und ein tatsächlicher Hintergrundbereich keine Vertiefung und ist ein lückenloser Bereich. Daher führt die Trenneinheit 50 einen Expansionsprozess und einen Kontraktionsprozess einer Morphologieoperation auf die Mengen der Fingerabdruckbereichskandidaten und die Mengen der Hintergrundbereichskandidaten durch, um die Kandidaten zu verformen, um einen Fingerabdruckbereich und einen Hintergrundbereich ohne Vertiefung zu erzeugen (Schritt S7).
Gemäß dem Expansionsprozess wird eine Operation zur Entscheidung durchgeführt, für den Fall, dass ein oder mehrere Fingerabdruckbereichskandidaten in kleinen benachbarten Gebieten (4 Nachbarn oder 8 Nachbarn) zu einem kleinen Bereich, der als Hintergrundbereichskandidat festgelegt wurde, existieren, mit der der kleine Bereich, der als Hintergrundbereichskandidat kategorisiert wurde, neu als Fingerabdruckbereichskandidat festgelegt wird. Die Entscheidung wird für alle kleinen Bereiche durchgeführt, die als Hintergrundbereichskandidaten festgelegt wurden. Gemäß dem Kontraktionsprozess wird eine Operation zur Entscheidung durchgeführt, für den Fall, dass ein oder mehrere Kandidaten für den Hintergrundbereich in kleinen Bereichen in der Nähe (4 Nachbarn oder 8 Nachbarn) zu einem kleinen Bereich, der als Kandidat für den Fingerabdruckbereich festgelegt wurde, existieren, mit der der kleine Bereich , der als Fingerabdruckbereich festgelegt wurde, neu als Hintergrundbereichskandidat festgelegt. Dies wird für alle kleinen Bereiche durchgeführt, die als Fingerabdruckbereichskandidat kategorisiert sind. Durch die i-fache Durchführung des Expansionsprozesses und die i-fache Durchführung des Kontraktionsprozesses in dieser Reihenfolge können die als Enklaven bzw. Aussparungen in den Fingerabdruckbereichskandidaten vorhandenen Hintergrundbereichskandidaten reduziert werden. Durch die j-fache Durchführung des Kontraktionsprozesses und j-fache Durchführung des Expansionsprozesses in dieser Reihenfolge können die als Enklaven in den Hintergrundbereichskandidaten vorhandenen Fingerabdruckbereichskandidaten reduziert werden. Durch die Prozesse werden ein Fingerabdruckbereichskandidat und ein Hintergrundbereichskandidat ohne Enklave erzeugt, wie in 9 veranschaulicht, und als Fingerabdruckbereich bzw. Hintergrundbereich festgelegt.
Dann setzt die Rauschunterdrückungseinheit 60 den Leuchtdichtewert jedes der im Hintergrundbereich enthaltenen Pixel auf einen Hintergrundleuchtdichtewert, der gleich oder höher als ein bestimmter Wert ist, um so ein Fingerabdruckbild zu erhalten, in dem das Hintergrundrauschen reduziert ist (Schritt S8). Der Wert der Hintergrundleuchtdichte ist in der vorliegenden Ausführungsform beispielsweise 255.
Anschließend extrahiert die Erfassungseinheit 70 aus dem bei Schritt S8 erzeugten Fingerabdruckbild ein biologisches Merkmal und registriert das biologische Merkmal als biologisches Registrierungsmerkmal in einer zugehörigen Beziehung mit den in Schritt S1 erfassten Attributinformationen in der Datenbank 80 (Schritt S9). Damit endet der Registrierungsprozess.
(Authentifizierungsprozess)
10 ist ein Flussdiagramm, das Details eines Authentifizierungsprozesses veranschaulicht, der in einem Fall ausgeführt wird, wenn ein Benutzer nach einem Registrierungsprozess eine Authentifizierung durchführt. Wie in 10 veranschaulicht, werden ähnliche Prozesse wie bei den Schritten S1 bis S8 jeweils bei den Schritten S11 bis S18 ausgeführt. Anschließend extrahiert die Authentifizierungseinheit 90 nach der Rauschunterdrückung ein Fingerabdruckmerkmal als biologisches Verifikationsmerkmal aus dem Fingerabdruckbild. Anschließend liest die Authentifizierungseinheit 90 die biologischen Registrierungsmerkmale aus der Datenbank 80 aus, die mit den in Schritt S11 erfassten Attributinformationen verknüpft sind, und verifiziert das biologische Verifikationsmerkmal mit den biologischen Registrierungsmerkmalen (Schritt S19).
So berechnet beispielsweise die Authentifizierungseinheit 90 eine Ähnlichkeit zwischen dem biologischen Verifikationsmerkmal und den biologischen Registrierungsmerkmalen. Die Ähnlichkeit stellt dar, dass mit zunehmendem Wert die Ähnlichkeit der biologischen Merkmale untereinander zunimmt, und wenn beispielsweise die biologischen Merkmale durch Merkmalsvektoren dargestellt werden, ist die Ähnlichkeit der Kehrwert bzw. das Reziproke einer euklidischen Entfernung zwischen ihnen. So führt beispielsweise die Authentifizierungseinheit 90 die Identifikationsentscheidung durch einen Schwellenwertprozess der Ähnlichkeit durch. Wenn beispielsweise die Ähnlichkeit gleich oder höher als ein vorgegebener Schwellenwert ist, entscheidet die Authentifizierungseinheit 90, dass die registrierte Person und die zu überprüfende Person dieselbe Person sind, entscheidet aber, wenn der Verifikationswert niedriger als der vorgegebene Schwellenwert ist, dass die beiden Personen voneinander verschieden sind. Es ist zu beachten, dass ohne die Ausführung von Schritt S11 eine 1:N-Authentifizierung durchgeführt werden kann, indem das verifizierte biologische Merkmal mit einer nicht spezifizierten großen Anzahl von biologischen Registrierungsmerkmalen verifiziert und die Identifizierung durch einen Schwellenwertprozess der höchsten Ähnlichkeit durchgeführt wird.
Gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann durch Hervorheben der Kanten eines Fingerabdruckmusters, das in einem Fingerabdruckbild enthalten ist, ein geschärftes Bild des Fingerabdruckbildes erzeugt werden. Somit können Kanten eines Fingerabdruckmusters mit hoher Genauigkeit erkannt werden. Aus dem geschärften Bild kann dann eine Kantendichte basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte berechnet werden. Da die Kantendichte in einem Fingerabdruckbereich hoch ist, kann durch die Berechnung der Kantendichte jedes von Pixeln mit hoher Genauigkeit in einen Fingerabdruckbereich und einen Hintergrundbereich eingeteilt werden.
Vorzugsweise wird das geschärfte Bild in eine Vielzahl von kleinen Bereichen unterteilt und in jedem der kleinen Bereiche wird für die in dem kleinen Bereich enthaltenen Pixel das Verhältnis der Pixel, in Bezug auf die jeweils der Grad der Änderung des Leuchtdichtewertes gegenüber dem eines peripheren Pixels gleich oder höher als ein Schwellenwert ist, als Kantendichte berechnet. In diesem Fall wird die Rechengenauigkeit der Kantendichte weiter erhöht.
Noch bevorzugter wird ein Differentialfilter zweiter Ordnung auf das geschärfte Bild angewendet, um das geschärfte Bild in kleine Bereiche zu unterteilen, und für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen wird für die in dem kleinen Bereich enthaltenen Pixel das Pixelverhältnis, bei dem der Absolutwert der Antwort des Filters zweiter Ordnung gleich oder höher als ein Schwellenwert aus ist, als Kantendichte berechnet. In diesem Fall wird die Rechengenauigkeit der Kantendichte weiter verbessert.
Durch Verformung des geschärften Bildes, sodass Mengen von Fingerabdruckbereichskandidaten und Mengen von Hintergrundbereichskandidaten einzeln zu Figuren ohne Loch werden, kann das geschärfte Bild in einen Fingerabdruckbereich und einen Hintergrundbereich aufgeteilt werden. Durch Einstellen der Leuchtdichtewerte des getrennten Hintergrundbereichs auf Leuchtdichtewerte gleich oder höher als der angegebene Wert kann Rauschen im Hintergrundbereich reduziert werden.
(Modifikation)
11 ist eine Ansicht, die ein Bildverarbeitungssystem gemäß einer Modifikation veranschaulicht. In den oben beschriebenen Beispielen erfassen die Komponenten von 2 ein biologisches Bild vom Biosensor 105, erfassen Attributinformationen von der Attributinformationserfassungseinheit 107 und führen einen Registrierungsprozess und einen Authentifizierungsprozess durch. Alternativ kann ein Server 202 mit der Funktion der Komponenten von 2 ein biologisches Bild vom biologischen Sensor 105 erfassen und Attributinformationen von der Attributinformationserfassungseinheit 107 über eine elektrische Kommunikationsleitung 201 wie beispielsweise das Internet erfassen.
In dem vorstehend beschriebenen Beispiel fungiert die Schärfungseinheit 20 als Beispiel für eine Erzeugungseinheit, die die Kanten eines Fingerabdruckmusters, das in einem Fingerabdruckbild enthalten ist, hervorhebt, um ein geschärftes Bild des Fingerabdruckbildes zu erzeugen. Die Kantendichteberechnungseinheit 30 dient als Beispiel für eine Berechnungseinheit, die eine Kantendichte basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte aus dem geschärften Bild berechnet. Die Bereichsentscheidungseinheit 40 und die Separationseinheit 50 fungieren als Beispiel für eine Entscheidungseinheit, die basierend auf der Kantendichte entscheidet, ob sich ein jedes Pixel des geschärften Bildes in einem Fingerabdruckbereich oder einem Hintergrundbereich befindet. Die Trenneinheit 50 fungiert als Beispiel für eine Trenneinheit, die das geschärfte Bild in einen Fingerbereich und einen Hintergrundbereich trennt, indem sie das geschärfte Bild so verformt, dass Mengen von Fingerabdruckbereichskandidaten und Mengen von Hintergrundbereichskandidaten einzeln zu Figuren ohne Loch darin werden. Die Rauschunterdrückungseinheit 60 fungiert als Beispiel für eine Rauschunterdrückungseinheit, die das Rauschen im Hintergrundbereich reduziert, indem sie die Leuchtdichtewerte in dem durch die Trenneinheit getrennten Hintergrundbereich auf Leuchtdichtewerte gleich oder höher als ein bestimmter Wert einstellt.
Obwohl die Ausführungsform der vorliegenden Technologie im Detail beschrieben ist, ist die Technologie nicht auf die spezifische Ausführungsform beschränkt und kann auf verschiedene Weise modifiziert und geändert werden, ohne vom Gegenstand der in den Ansprüchen dargelegten Technologie abzuweichen.

Claims

Eine Informationsverarbeitungsvorrichtung, umfassend: einen Speicher; und einen Prozessor, der mit dem Speicher gekoppelt ist, wobei der Prozessor: durch Betonen der Kanten eines im Fingerabdruckbild enthaltenen Fingerabdruckmusters ein geschärftes Bild eines Fingerabdruckbildes erzeugt,; eine Kantendichte des geschärften Bildes basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte berechnet; und basierend auf der Kantendichte entscheidet, ob sich jedes der Pixel des geschärften Bildes in einem Fingerabdruckbereich oder einem Hintergrundbereich befindet.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, worin der Prozessor das geschärfte Bild in eine Vielzahl von kleinen Bereichen unterteilt und für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen für in dem kleinen Bereich enthaltene Pixel ein Pixelverhältnis als Kantendichte berechnet, bei dem jeweils ein Änderungsgrad eines Leuchtdichtewertes von einem Leuchtdichtewert eines peripheren Pixels gleich oder höher als ein Schwellenwert ist.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, worin der Prozessor einen Differentialfilter zweiter Ordnung auf das geschärfte Bild anwendet, das geschärfte Bild in eine Vielzahl von kleinen Bereichen unterteilt und für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen ein Pixelverhältnis für in dem kleinen Bereich enthaltene Pixel als Kantendichte berechnet, bei dem ein Absolutwert einer Antwort des Differentialfilters zweiter Ordnung gleich oder höher als ein Schwellenwert ist.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 3, wobei die der Differentialfilter zweiter Ordnung ein Laplacian of Gaussian Filter ist.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, worin der Prozessor jedes Pixel des geschärften Bildes als Fingerabdruckbereichskandidat oder Hintergrundbereichskandidat in Reaktion auf die Kantendichte klassifiziert; und das geschärfte Bild so verformt, dass Mengen von Fingerabdruckbereichskandidaten und Mengen von Hintergrundbereichskandidaten jeweilig zu Figuren ohne Loch werden, um das geschärfte Bild in den Fingerabdruckbereich und den Hintergrundbereich aufzuteilen.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 5, wobei der Prozessor einen Expansionsprozess und einen Kontraktionsprozess einer Morphologieoperation auf die Mengen der Fingerabdruckbereichskandidaten und der Mengen der Hintergrundbereichskandidaten anwendet, um das geschärfte Bild so zu verformen, dass der Fingerabdruckbereich und der Hintergrundbereich jeweils eine Figur im geschärften Bild bilden.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei das Rauschen im Hintergrundbereich reduziert wird, indem die Leuchtdichtewerte im vom Prozessor bestimmten Hintergrundbereich auf Leuchtdichtewerte gleich oder höher als ein bestimmter Wert eingestellt werden.
Die Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 7, wobei der Prozessor ein biologisches Verifikationsmerkmal in dem Bild extrahiert, in dem das Rauschen reduziert ist; und ein im Voraus registriertes biologisches Registrierungsmerkmal und das biologische Verifizierungsmerkmal miteinander verifiziert, um eine individuelle Authentifizierung durchzuführen.
Ein Bildverarbeitungsverfahren, umfassend: Erzeugen eines geschärften Bildes eines Fingerabdruckbildes durch einen Computer, indem Kanten eines im Fingerabdruckbild enthaltenen Fingerabdruckmusters hervorgehoben werden; Berechnen einer Kantendichte des geschärften Bildes basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte; und Entscheiden basierend auf der Kantendichte, ob sich ein jedes der Pixel des geschärften Bildes in einem Fingerabdruckbereich oder einem Hintergrundbereich befindet.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 9, weiter umfassend: Unterteilen des geschärften Bildes in eine Vielzahl von kleinen Bereichen und Berechnen für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen für in dem kleinen Bereich enthaltene Pixel eines Pixelverhältnisses, bei dem jeweils ein Änderungsgrad eines Leuchtdichtewertes von einem Leuchtdichtewert eines peripheren Pixels gleich oder höher als ein Schwellenwert ist.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 9, weiter umfassend: Anwenden eines Differentialfilters zweiter Ordnung auf das geschärfte Bild, Teilen des geschärften Bildes in eine Vielzahl von kleinen Bereichen und Berechnen für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen eines Pixelverhältnisses für in dem kleinen Bereich enthaltene Pixel als Kantendichte, bei dem ein Absolutwert einer Antwort des Differentialfilters zweiter Ordnung gleich oder höher als ein Schwellenwert ist.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 11, wobei der Differentialfilter zweiter Ordnung ein Lapplacian of Gaussian Filter ist.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 9, weiter umfassend: Klassifizieren jedes Pixels des geschärften Bildes als Fingerabdruckbereichskandidat oder Hintergrundbereichskandidat in Reaktion auf die Kantendichte; und Verformen des geschärften Bildes, so dass Mengen von Fingerabdruckbereichskandidaten und Mengen von Hintergrundbereichskandidaten jeweilig zu Figuren ohne Loch werden, um das geschärfte Bild in den Fingerabdruckbereich und den Hintergrundbereich aufzuteilen.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 13, weiter umfassend: Anwenden eines Expansionsprozesses und eines Kontraktionsprozesses einer Morphologieoperation auf die Mengen der Fingerabdruckbereichskandidaten und der Mengen der Hintergrundbereichskandidaten, um das geschärfte Bild so zu verformen, dass der Fingerabdruckbereich und der Hintergrundbereich jeweils eine Figur im geschärften Bild bilden.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 9, wobei das Rauschen im Hintergrundbereich reduziert wird, indem Leuchtdichtewerte im vom Prozessor bestimmten Hintergrundbereich auf Leuchtdichtewerte gleich oder höher als ein bestimmter Wert eingestellt werden.
Das Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 15, weiter umfassend: Extrahieren eines biologischen Verifikationsmerkmals in dem Bild, in dem das Rauschen reduziert ist; und Verifizieren eines im Voraus registrierten biologischen Registrierungsmerkmals und des biologischen Verifizierungsmerkmals miteinander, um eine individuelle Authentifizierung durchzuführen.
Ein nichtflüchtiges, computerlesbares Medium, das ein Bildverarbeitungsprogramm speichert, das bewirkt, dass ein Computer einen Prozess durchführt, wobei das Verfahren umfasst: Erzeugen eines geschärften Bildes eines Fingerabdruckbildes durch Hervorheben von Kanten eines im Fingerabdruckbild enthaltenen Fingerabdruckmusters; Berechnen einer Kantendichte des geschärften Bildes basierend auf einer lokalen Änderung der Leuchtdichte; und Entscheiden basierend auf der Kantendichte, ob sich jedes der Pixel des geschärften Bildes in einem Fingerabdruckbereich oder einem Hintergrundbereich befindet.
Das nichtflüchtige, computerlesbare Medium nach Anspruch 17, weiter umfassend: Unterteilen des geschärften Bildes in eine Vielzahl von kleinen Bereichen und Berechnen für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen für in dem kleinen Bereich enthaltene Pixel eines Pixelverhältnisses als Kantendichte, bei dem jeweils ein Änderungsgrad eines Leuchtdichtewertes von einem Leuchtdichtewert eines peripheren Pixels gleich oder höher als ein Schwellenwert ist.
Das nichtflüchtige, computerlesbare Medium nach Anspruch 17, weiter umfassend: Anwenden eines Differentialfilters zweiter Ordnung auf das geschärfte Bild, Teilen des geschärften Bildes in eine Vielzahl von kleinen Bereichen und Berechnen für jeden der Vielzahl von kleinen Bereichen für in dem kleinen Bereich enthaltene Pixel eines Pixelverhältnisses, bei dem ein Absolutwert einer Antwort des Differentialfilters zweiter Ordnung gleich oder höher als ein Schwellenwert ist.
Das nichtflüchtige, computerlesbare Medium nach Anspruch 17, weiter umfassend: Klassifizieren jedes der Pixel des geschärften Bildes als Fingerabdruckbereichskandidat oder in Reaktion auf die Kantendichte; und Verformen des geschärften Bildes, so dass Mengen von Fingerabdruckbereichskandidaten und Mengen von Hintergrundbereichskandidaten jeweils zu Figuren ohne Loch werden, um das geschärfte Bild in den Fingerabdruckbereich und den Hintergrundbereich aufzuteilen.
Das nicht-flüchtige, computerlesbare Medium nach Anspruch 17, wobei Rauschen im Hintergrundbereich reduziert wird, indem die Leuchtdichtewerte im vom Prozessor festgelegten Hintergrundbereich auf Leuchtdichtewerte gleich oder höher als ein bestimmter Wert eingestellt werden.