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Die Erfindung betrifft ein Verfahren
zum Erstellen einer Referenz für
Fingerprints, wobei ein Orientierungsfeld zumindest eines in die
Referenz aufzunehmenden Fingerprints berechnet und hieraus dessen
Minutien ermittelt werden, wobei zumindest die Minutien als Referenzfingerprint
aufgezeichnet werden.
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Weiters betrifft die Erfindung ein
Verfahren zum Vergleich eines Anfragefingerprints mit zumindest
einem in einer Referenz enthaltenen Referenzfingerprint, wobei Minutien
des Anfragefingerprints und des Referenzfingerprints miteinander
verglichen werden, sowie zur Ermittlung der Minutien des Anfragefingerprints
ein Orientierungsfeld berechnet wird.
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Neben der seit langer Zeit bestehenden
Bedeutung der Fingerabdruckidentifizierung in der Kriminalistik
erlangt die Identifikation von Fingerabdrücken auf maschineller Basis
auch auf anderen Gebieten zunehmende Bedeutung, beispielsweise bei
Kreditkarten- und Geldausgabeautomaten sowie bei der Zutrittskontrolle
zu Gebäuden
bzw. der Berechtigungskontrolle bei Computersystemen, Telekommunikationsgeräten, etc.
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Im Gegensatz zur Erfassung und Überprüfung anderer
personenbezogener Merkmale, wie z.B. der Struktur der Iris, der
Länge und
Form der Finger, der Stimme oder der Gesichtsmerkmale, bieten sich
Fingerabdrücke
als mit einfachen, rasch durchführbaren
und für
eine Person nicht unangenehmen Prozeduren erfassbar an. Einen Überblick über personenbezogene
Merkmale gibt der Artikel „It
had to be you" in
IEEE Spectrum, Februar 1994. Dazu kommt, dass Fingerabdrücke und
ihre Strukturen bestens erforscht sind. Sorgfältige Reihenuntersuchungen
und Statistiken haben nachgewiesen, dass die Fingerabdrücke jedes Menschen
individuell und selbst bei eineiigen Zwillingen unterschiedlich,
wenngleich ähnlich
sind.
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Das Muster der Fingerabdrücke wird
von den Papillarlinien, auch „Ridges" genannt, erzeugt,
wobei für die
Identifizierung vor allem als Minutien bezeichnete Merkmale von
Bedeutung sind, nämlich
Endpunkte, Verzweigungen, Inseln sowie andere singuläre Merkmale.
Grundbegriffe sind ebenso wie kriminalistische Methoden in dem Standardwerk „The Science
of Fingerprints",
United States Department of Justice, FBI, U. S. Government Printing
Office, Rev. 12 – 84,
Catalog No. JI. 14/2. F49/12/977, enthalten. Nähere Einzelheiten zur automatischen
Klassifizierung von Fingerabdrücken
sind beispielsweise zu finden in „PCASYS-A Pattern-Level Classification
Automatic System for Fingerprints", G.T. Candela et al., U.S. Department
of Commerce, August 1995.
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Um die Lesbarkeit zu erleichtern
und um Wiederholungen zu vermeiden werden nachstehend noch einige
spezifische Fachausdrücke
erläutert
bzw. definiert.
| Fingerprint | Das
unbearbeitete Bild eines Fingerabdruckes in maschinell bearbeitbarer
Form. |
| Identität | Ein
Verweis auf eine bestimmte Person. |
| Identität eines
Fingerprints | Die
Verbindung eines Fingerprints mit einer Identität. Zusätzlich die Zusicherung, dass
ein Fingerprint seinen Ursprung aus einem bestimmten Finger der
Person hat. |
| Encodierter
Fingerprint | Die
Menge der aus einem Fingerprint extrahierten und für die Wiedererkennung
relevanten Merkmale (Minutientypen, -koordinaten, -orientierungen,...). |
| Anfrage
Fingerprint | Ein
Fingerprint, dessen Identität
festgestellt bzw. geprüft
werden soll. |
| Referenz | Die
aus einer nicht-leeren Menge von Fingerprints bekannter Identität gewonnene
Information, die als Basis für
den Vergleich mit Anfrage Fingerprints dient. |
| Matchfunktion | Eine
Bool'sche Funktion,
die für
jedes Paar aus einem Fingerprint und einer Referenz eine Zusicherung
liefert, ob dem Fingerprint die gleiche Identität zukommt, wie der Referenz
oder nicht (der Weg zur Identität
führt immer über die
Identität
des Fingerprints.). |
| Enrollment | Ein
Verfahren, nach dem aus einer Menge von Fingerprints bekannter Identität eine Referenz
erzeugt wird. |
| Minutien | Charakteristische
Punkte eines Fingerabdruck-Bildes, wie Verzweigungs- und Endpunkte
von Linien. In diesem Dokument wird unter einer Minutie jedoch nicht nur
ein charakteristischer Punkt des Fingerprints, sondern auch dessen
Lage, d. h. dessen Koordinaten in dem Fingerprint, verstanden |
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Üblicherweise
erfolgt die Erfassung eines Fingerprints mittels eines geeigneten
Sensor, beispielsweise auf optischer oder kapazitiver Basis. Das
vom einem Sensor gelieferte Bild hat typischerweise eine Auflösung von
500 dpi und ist ein Graustufenbild, welches nach dem Scan in Abhängigkeit
des Verfahrens unterschiedlich weiterverarbeitet wird.
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Beim „Minutiae-Based Fingerprint
Matching" werden
charakteristische Punkte des Fingers wie Rillen, Kreuzungen, Verzweigungen
und Enden erfasst. Die mathematischen Informationen zur Kodierung
der Minutien werden mit entsprechenden Merkmals-Extraktions-Algorithmen
aus den Daten eines Fingerprints extrahiert. Ein Individuum wird
als Besitzer entsprechender Referenzdaten erkannt, wenn die aus
seinem Fingerprint gewonnenen Anfragedaten in einer vordefinierten
Anzahl von Minutien mit den Referenzdaten übereinstimmen. Zum Vergleich
eines Anfragefingerprints mit einem Referenzfingerprint kann der
Referenzfingerprint solange verschoben und gedreht werden, bis die
Abweichungen der Minutien minimal ist.
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Üblicherweise
wird zur Gewinnung der Minutien aus einem mittels eines Sensors
erfassten Original-Graustufenbild des Fingerabdrucks ein Richtungs-
bzw. Orientierungsfeld berechnet, aus welchem ein „Rillenmuster" bzw. Linienmuster
des Fingerprints ermittelt wird. Aus dem Rillenmuster können schließlich die
Positionen der Minutien ermittelt werden.
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Ausschließlich auf der Minutienerkennung
basierende Fingerprintidentifikationsverfahren sind jedoch manchmal
nicht ausreichend, um die Anforderungen an ein biometrisches Identifikationssystem
hinsichtlich der Erkennungswahrscheinlichkeit zu erfüllen. So
kann es bei schlechter Qualität
des aufgenommenen Fingerprintbildes vorkommen, dass Minutien gar
nicht erkannt oder Punkte, die keine Minutien enthalten, als Minutie herangezogen
werden.
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Oftmals kann dieses Problem jedoch
durch die Verwendung zusätzlicher
in dem Bild enthaltener Daten behoben werden. So können weitere
in dem Fingerprint enthaltene Daten dazu herangezogen werden, das mittels
eines Minutienerkennungsverfahrens gewonnene Ergebnis zu verifizieren
oder zu falsifizieren. Ein Nachteil der bekannten Methoden besteht
jedoch darin, dass durch die zusätzliche
Datenmenge der Speicherbedarf der Referenz erhöht wird, was vor allem bei
der Verwendung von Systemen mit einer nur geringen Speicherkapazität und Prozessorleistung,
wie beispielsweise Smartcards etc., ein Problem darstellt.
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Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung
einen Weg zu schaffen, der es ermöglicht, unter Verwendung einer
möglichst
geringen Datenmenge eine Fingerprintidentifikation durchführen zu
können.
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Weiters soll, die Menge an in der
Referenz enthaltenen „sensiblen" Daten, welche zur
Erkennung eines Fingerprints erforderlich ist, möglichst gering gehalten werden.
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Diese Aufgabe wird mit einem Verfahren
der eingangs genannten Art erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass
sowohl die Minutien als auch das Orientierungsfeld des zumindest
einen Fingerprints als Referenzfingerprint in die Referenz aufgenommen
werden.
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Da das Orientierungsfeld bereits
bei der Ermittlung der Minutien berechnet wird, ist mit der erfindungsgemäßen Lösung im
Hinblick auf herkömmliche
Enrollment-Methoden kein zusätzlicher
Rechenaufwand verbunden. Durch seinen globale Bildeigenschaften
widerspiegelnden Charakter eignet sich das Orientierungsfeld sehr
gut, im Rahmen der Identifikation eines Fingerprints als Zusatzinformation
herangezogen zu werden. Darüber
hinaus lässt
sich das Orientierungsfeld auf einfache Weise komprimieren. Insbesondere
bei Speichermedien mit ge ringer Kapazität ist es von Vorteil, die in
der Referenz enthaltene Datenmenge gering zu halten.
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In einer vorteilhaften Variante der
Erfindung wird das Orientierungsfeld daher einer Datenkompression unterworfen.
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Bevorzugterweise wird das Orientierungsfeld
des in die Referenz aufzunehmenden Fingerprints zur Komprimierung
mittels einer Quad-Tree-Zerlegung in Bereiche zerlegt, wobei für jeden
dieser Bereiche ein Orientierungswert ermittelt und gespeichert
wird.
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Weiters kann die Struktur des Quad-Trees
gespeichert werden.
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Darüber hinaus kann aus dem Orientierungsfeld
der Umriss des Fingerprints ermittelt und in komprimierter Form
gespeichert werden.
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Zur Identifikation eines Anfragefingerprints
eignet sich insbesondere ein Verfahren zum Vergleichen von Fingerprints
der eingangs genannten Art, bei welchem die Referenz nach einem
Verfahren der Ansprüche 1
bis 4 erstellt ist, und zusätzlich
zu dem Vergleich der Minutien des Anfragfingerprints und des Referenzfingerprints
das Orientierungsfeld des Anfragefingerprints und das Orientierungsfeld
des Referenzfingerprints miteinander verglichen werden, wobei abhängig von
dem Ergebnis des Minutienvergleichs und dem Ergebnis des Vergleichs
der Orientierungsfelder entschieden wird, ob der Anfragefingerprint
mit dem Referenzfingerprint übereinstimmt.
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Eine erste Variante der Erfindung
sieht vor, dass das Orientierungsfeld des Anfragefingerprints und des
Referenzfingerprints je mittels einer Quad-Tree-Zerlegung komprimiert
werden, wobei das komprimierte Orientierungsfeld des Anfragefingerprints
mit dem komprimierten Orientierungsfeld des Referenzfingerprints verglichen
wird.
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Eine andere Variante der Erfindung
sieht vor, dass das Orientierungsfeld des Anfragefingerprints gemäß der Struktur
des Quad Trees des Referenzfingerprints in Bereiche zerlegt wird,
wobei für
jeden dieser Bereiche ein Orientierungswert ermittelt wird.
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Weiters können die in ineinander entsprechenden
Bereichen der Orientierungsfelder des Anfragefingerprints und des
Referenzfingerprints enthaltenen Orientierungswerte miteinander
auf Übereinstimmung
verglichen werden.
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Zum Vergleich der Minutien können zumindest
die Minutien des Anfragefingerprints oder des Referenzfingerprints
zumindest einer Rotations- und/oder zumindest einer Translationsoperation
unterworfen werden, um die Position zu ermitteln, in welcher die
größte Übereinstimmung
innerhalb einer vorgebbaren Toleranz zwischen den Minutien des Anfragefingerprints
und des Referenzfingerprints erreicht ist, und für den Fall, dass die übereinstimmenden
Minutien des Anfragefingerprints und des Referenzfingerprints eine
vorgebbare Anzahl überschreiten,
die Orientierungsfelder des Anfragefingerprints und des Referenzfingerprints
der Rotations- und/oder Translationsoperation unterworfen werden,
welche zur größten Übereinstimmung
der Minutien führt,
woraufhin die beiden Orientierungsfelder auf Übereinstimmung überprüft werden.
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Weiters kann bei Überschreitung der vorgebbaren
Anzahl von übereinstimmenden
Minutien, der Umriss des Anfragfingerprints berechnet werden, wobei
der Umriss des Anfragefingerprints oder der Umriss des Referenzfingerprints
der Rotations- und Translationsoperation unterworfen werden, welche
zur größten Übereinstimmung
der Minutien führt,
wobei die in einem anhand der beiden Umrisse ermittelten Überlappungsbereich
gelegenen Abschnitte der Orientierungsfelder miteinander auf Übereinstimmung überprüft werden.
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Die Erfindung samt weiterer Vorteile
wird im Folgenden anhand einiger nicht einschränkender Ausführungsbeispiele
näher erläutert, welche
in der Zeichnung dargestellt sind. In dieser zeigen schematisch:
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1 ein
Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Erstellung
einer Referenz und
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2 ein
Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Identifikation
eines Anfragefingerprints.
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Gemäß 1 kann im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahren
zur Erstellung einer Referenz REF ein unter Zuhilfenahme eines Fingerprintsensors
aufgezeichneter Fingerprint FIR einer Merkmalsextraktion zur Ermittlung
seiner Minutien MIR unterworfen werden. Die Merkmalsextraktion kann,
wie weiter unten erwähnt von
einer Steuerung STR, beispielsweise einem handelsüblichen
Computer, durchgeführt
werden.
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Beim Extrahieren der Minutien MIR
wird zuerst ein Orientierungsfeld OFR, d. h. die lokale Orientierung des
Fingerprints FIR, ermittelt.
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Zur Ermittlung des Orientierungsfeldes
OFR kann der Fingerprint FIR bekannterweise in Bereiche gleicher
Größe aufgeteilt
werden. Mittels der Gradienten an jedem Pixel kann die lokale Orientierung
jedes Bereichs ermittelt werden. Auftre tende Störungen, wie Schmutz, Rauschen
oder Bruchstellen können
beseitigt werden in dem die Umgebung der Bereiche berücksichtigt
wird. Falls der unterschied zwischen der Umgebung und einem Block
zu groß ist,
kann die Orientierung mit einer niedrigeren Auflösung, also einer größeren Bereichsgröße, ermittelt
werden. Dies hat überdies
eine glättende
Wirkung auf das resultierende Orientierungsfeld OFR.
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Aus dem Orientierungsfeld OFR können, wie
bereits eingangs erwähnt,
auf an sich bekannte Weise die Minutien MIA (Linienenden und Liniengabelungen)
ermittelt werden.
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Im folgenden wird vorausgesetzt,
dass eine Minutie MIA eindeutig durch ihre Position, d.h. ihre Koordinaten,
in dem Fingerprint FIR bestimmt ist. Miteinander zu vergleichende
Fingerprints weisen selbstverständlich
einen identischen Koordinatenursprung auf, der beispielsweise durch
den Mittelpunkt einer Sensorfläche definiert
sein kann, auf welche der Finger, dessen Fingerprint aufgenommen
werden soll, gelegt wird.
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Anstatt das Orientierungsfeld OFR
nach Ermittlung der Minutien MIA zu verwerfen, wie es bei den bekannten
Enrollment-Verfahren
der Fall ist, wird das Orientierungsfeld OFR bei der Erfindung in
komprimierter Form ebenfalls in der Referenz REF aufgezeichnet.
Das komprimierte Orientierungsfeld ist in der Zeichnung mit der
Buchstabenkombination COF bezeichnet.
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Zur Erstellung des komprimierten
Orientierungsfeldes COF kann das ursprüngliche Orientierungsfeld OFR
mittels einer Quad Tree Zerlegung in Bereiche BER unterteilt werden.
Bei der Quad Tree Zerlegung handelt es sich um ein Standardverfahren
der „Computational
Geometry", welches
eine kompakte Darstellung einer zweidimensionalen Funktion – des Orientierungsfeldes
OFR – erlaubt.
Bei der Quad Tree Zerlegung wird das Orientierungsfeld OFR in quadratische
Bereiche BER mit der Seitenlänge
s zerlegt. Diese Bereiche BER werden im Folgenden als Kacheln bezeichnet.
Der innerhalb einer Kachel gelegene Teil des Orientierungsfeldes
OFR kann durch einen konstanten Wert – nachstehend als Orientierungswert
ORR bezeichnet – ersetzt werden,
falls das Orientierungsfeld OFR innerhalb dieser Kachel von diesem
Orientierungswert ORR um ein vorgebbares Fehlermaß nicht
abweicht.
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Sollte das doch der Fall sein, kann
die ursprüngliche
Kachel in vier (Quad) gleiche Teile mit einer Seitenlänge s/2
zerlegt und rekursiv das gleiche Kriterium auf die kleinere Kachel
angewendet werden, bis das Fehlermaß in jeder Kachel unterschritten
wird. Bei diesem Prozess entsteht eine Art „ausgefranster Pyramide" – der Quad Tree.
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Da das Orientierungsfeld OFR in weiten
Bereichen eine sehr glatte Funktion ist, und nur in räumlich eng
begrenzten Bereichen stark veränderlich
verläuft,
kann man mit der Darstellung des Orientierungsfeldes OFR als Quad
Tree statt als Bild eine beträchtliche
Kompression erreichen.
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Als Vorstufe zur Bildung des Quad
Trees kann das Orientierungsfeld OFR einer groben Rasterung unterworfen
werden, sodass es als grob gerastertes Grauwertbild GOF vorliegt.
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Weiters kann aus dem Orientierungsbild
OFR ein Umriss UMR des Fingerprints ermittelt werden.
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In einem weiteren Schritt wird die
geometrische Struktur QST des Quad Tree – d. h. Größe und Lage der Kacheln – in der
Referenz REF aufgezeichnet. Weiters werden die zu den einzelnen
Kacheln bzw. Bereichen BER gehörigen
Orientierungswerte OFR des Quad Tree gespeichert.
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Die Referenzdaten, d. h. die Struktur
des Quad Tree QST, die Orientierungswerte ORR, der Umriss UMR des
Fingerprints sowie die Minutien MIR, können in einem Speicher einer
Smart Card SMC als Referenz REF abgelegt werden. Im folgenden wird
der in der Smart Card SMC abgelegte encodierte Fingerprint als Referenzfingerprint
FIR' bezeichnet.
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Das erfindungsgemäße Enrollment hat den Vorteil,
dass die aus dem Orientierungsfeld gewonnenen Informationen für sich keine
biometrisch relevanten und somit besonders sensiblen Daten enthalten
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Um zu überprüfen, ob ein mittels eines Fingerprintsensors
aufgenommener Anfragefingerprint FIA mit dem Referenzfingerprint
FIR' übereinstimmt,
können
gemäß 2 aus dem Anfragefingerprint
FIA von einer mit dem Sensor und der Smart Card SMC verbundenen
Steuerung STR, beispielsweise einen entsprechend programmierten
Signal- oder Mikroprozessor bzw. Computer, das Orientierungsfeld
OFA des Anfragefingerprints FIA sowie dessen Minutien MIA ermittelt
werden. Die von der Steuerung STR ermittelten Minutien MIA des Anfragefingerprints
FIA können
an die Smart Card SMC übermittelt
werden.
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Die Smart Card kann die Minutien
MIA, MIR des Anfrage- und des Referenzfingerprints RIF' mittels einer Minutienmatchfunktion
MIM auf Übereinstimmung überprüfen. Im
Rahmen des Minutienmatchings können,
wie bereits eingangs erwähnt,
die beiden Fingerprints FIA, FIR' gegeneinander
verschoben und verdreht werden, bis jene Position ermittelt wird,
in welcher die größte Übereinstimmung
der Minutien MIA, MIR der beiden Fingerprints FIA, FIR' – im Rahmen einer vorgebbaren
Toleranz – erzielt
wird. Anders gesagt können
die Minutien MIA, MIR eines Fingerprints FIA, FIR' mittels der Operationen „Rotation" und „Translation" relativ zu den Minutien
MIA, MIR des anderen Fingerprints bewegt werden, bis die höchste Übereinstimmung
der Minutien MIA, MIR erreicht wird.
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Die Parameter PAR der Rotation bzw.
der Translation, welche die ursprünglichen Lage eines Fingerprints,
beispielsweise des Anfragefingerprints FIA, in jene Position überführen, in welcher
die höchste
Minutienübereinstimmung
mit dem anderen Fingerprint FIR' erreicht
ist, werden im Folgenden als „Match-Parameter" PAR bezeichnet.
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Liefert das Minutienmatching ein
positives Ergebnis in Bezug auf die Identität der beiden Fingerprints FIA,
FIR', so kann das
Orientierungsfeld OFA, OFR samt seinem Umriss UMA, UMR eines der
beiden Fingerprints FIA, FIR' anhand
der „Match-Parameter" PAR gedreht bzw.
verschoben werden.
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Anhand der Umrisse UMA des Anfragefingerprints
FIA und des Referenzfingerprints FIR kann ein Überlappungsbereich der Orientierungsfelder
OFA, OFR ermittelt werden. Innerhalb dieses Überlappungsbereiches kann sodann
ein Vergleich der Orientierungsfelder OFA, OFR erfolgen.
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Hierzu kann das Orientierungsfeld
OFA des Anfragefingerprints FIA gemäß einer ersten Variante der Erfindung
mittels einer Quad Tree Zerlegung zerlegt werden, wobei jeder Kachel
des resultierenden Quad Trees ein Orientierungswert ORA zugeordnet
wird. Das Ergebnis der Quad Tree Zerlegung des Anfragefingerprints
und der Quad Tree des Referenzfingerprints gehen als Argumente in
eine Orientierungsfeldmatchfunktion ORM ein. In einer einfachen
Variante dieser Orientierungsfeldmatchfunktion ORM kann als Maß für die Übereinstimmung
ein über
die gesamte Überlappungsfläche integrierter
mittlerer quadratischer Abstand der Orientierungswerte des Anfrageorientierungsfeldes
FIA und dem Referenzorientierungsfeld FIR gebildet werden.
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In einer zweiten Variante der Erfindung
kann das Orientierungsfeld OFA des Anfragefingerprints FIA gemäß der Struktur
QST des Quad Trees des Referenzfingerprints FIR' zerlegt werden. Somit erfährt das
Orientierungsfeld OFA des Anfragefingerprints FIA eine Zerlegung
in Kacheln, die identisch ist mit der Unterteilung des Orientierungsfeldes
OFR des Referenzfingerprints FIR. Hierauf kann für jede Kachel des Anfra gefingerprints
FIA ein Orientierungswert ORA ermittelt werden, der mit dem Orientierungswert
ORW der diesem Bereich des Anfrageorientierungsfeldes FIA in dem
Referenzorientierungsfeld OFR entspricht. Anders gesagt werden in
dieser Variante der Erfindung diejenigen Kacheln des Orientierungsfeldes
OFA Anfragefingerprints FIA und des Orientierungsfeldes OFR des
Referenzfingerprints OFR miteinander verglichen, die in Bezug auf ihre
Lage und Größe in dem
je zugehörigen
Orientierungsfeld identisch sind.
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Als Maß für die Übereinstimmung der beiden Orientierungsfelder
OFA, OFR kann auch hier ein über die
gesamte Überlappungsfläche integrierter
mittlerer quadratischer Abstand der Anfrage- ORA und Referenzorientierungswerte
ORR für
die Paare einander zugeordneter Kacheln, ermittelt werden.
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Die zwei soeben genannten Varianten
zum Vergleich der beiden Orientierungsfelder unterscheiden sich
in Bezug auf ihre Rechengenauigkeit, den benötigten Speicherplatz sowie
hinsichtlich der Berechnungsgeschwindigkeit. So kann mit der erstgenannten
Variante eine höhere
Genauigkeit erzielt werden, während
mit der zweiten Variante eine höhere
Berechnungsgeschwindigkeit bei geringerem Speicherbedarf in der
Smart Card SMC erzielt werden kann.
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Abhängig von dem Ergebnissen der
Minutienmatchfunktion MIM und der Matchfunktion ORM der Orientierungsfelder
OFA, OFR kann dann der Anfragefingerprint FIA mittels einer übergeordneten
Matchfunktion, deren Argumente die Ergebnisse der Minutienmatchfunktion
und der Orientierungsfeldmatchfunktion sind, als „identisch" oder „nicht
identisch" mit dem
Referenzfingerprint FIR klassifiziert werden. Im einfachsten Fall
kann die übergeordnete
Matchfunktion den Anfragefingerprint FIA als identisch mit einem
Referenzfingerprint klassifizieren, wenn die Anzahl der übereinstimmenden
Minutien über
und der mittlere quadratische Abstand des Anfrage- OFA und des Referenzorientierungsfeldes
OFR unter einem vorgebbaren Schwellwert liegen.
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Es ist ein weiterer Vorteil der Erfindung,
dass im Rahmen einer Matchfunktion für Fingerprints sowohl globale – durch
das Orientierungsfeld repräsentierte – Eigenschaften
als auch lokale – durch
die Minutien repräsentierten – Eigenschaften
miteinander zu vergleichender Fingerprints herangezogen werden.
Durch die Kombination globaler und lokaler Eigenschaften der Fingerprints
kann die Erkennungswahrscheinlichkeit erhöht und die Fehlerrate minimiert
werden.