DE4413963A1 - Anordnung und Verfahren zur Erkennung von Fingerabdrücken - Google Patents

Description

Die Erfindung bezieht sich auf eine Anordnung und ein Ver­ fahren zur Erkennung von Fingerabdrücken, die Realzeit-Ver­ gleiche von Fingerabdruck-Bilddaten mit zuvor gespeicherten Bilddaten erlauben.

Fingerabdrücke werden wegen zweier herausragender Merkmale als zuverlässigstes Mittel zur Erkennung von Personen betrachtet; sie bleiben nämlich während des ganzen Lebens unverändert und unterscheiden sich von Person zu Person. Die Eigenschaften, die zur Fingerabdruckerkennung verwendet werden, sind ein Bruch- oder Endpunkt einer Hautleiste (eine Konvexität eines Fingerabdruckmusters) und ein Punkt, wo die Hautleisten ver­ zweigen (Verzweigungspunkt); diese Eigenschaften werden all­ gemein als Merkmale (Minutiae) bezeichnet. Da das Abgleichen (Matching) eines Fingerabdrucks als Bild hinsichtlich Spei­ cherkapazität und Abgleichgeschwindigkeit auf Schwierigkeiten stößt, nutzt man die örtlichen Beziehungen von Merkmalen, die aus dem Fingerabdruckbild extrahiert werden. Die Extraktion von Merkmalen aus einem eingegebenen Fingerabdruckbild beginnt mit der Korrektur des ursprünglichen Bildes durch Glätten und Hervorheben, worauf die Orientierung des Fingerabdruckmusters erfaßt wird. Durch örtliches zweidimensionales differentielles Filtern und Schwellenverarbeitung wird auf der Basis der erfaßten Orientierung ein binäres Hautleistenbild gebildet. Das Hautleistenbild wird einer Verdünnung oder Skelettierung unterzogen, um die Lage von Merkmalen zu erfassen. Die Rich­ tung der Hautleiste wird für jedes Merkmal gemessen. Ferner wird die Anzahl sich schneidender Hautleisten als Beziehung zwischen benachbarten Merkmalen erfaßt, wodurch die Stellungs­ koordinate, die Musterorientierung und die Beziehung zwischen benachbarten Merkmalen aufgelistet werden. Der eingegebene Fingerabdruck wird mit dem zuvor gespeicherten Fingerabdruck verglichen, indem einzelne Merkmale des ersteren mit dem letzteren verglichen werden.

Es wurde ein Fingerabdruck-Erkennungssystem vorgeschlagen, bei dem zur Erkennung von Personen in Realzeit die eingegebenen Fingerabdruck-Bilddaten mit gespeicherten Daten verglichen werden. Bei diesem Fingerabdruck-Erkennungssystem wird ein Allzweck-Mikroprozessor dazu verwendet, eine Vorverarbeitung zur Entfernung von Störungen aus dem eingegebenen Bild, zum binären Verarbeiten zum Umwandeln des Bildelement- oder Pixel­ wertes der Bilddaten in einen Binärwert "1" oder "0" unter Verwendung einer vorbestimmten Schwellenspannung, Skelettie­ rungsverarbeitung zum Extrahieren eines Bildes der gleichen Linienbreite vom binären Bild, Verarbeiten zum Extrahieren von Merkmalen und zum Musterausgleich auszuführen. Mit anderen Worten, die gesamte Bildverarbeitung wird mittels des Mikro­ prozessors durchgeführt.

Bei der herkömmlichen Anordnung zur Fingerabdruckerkennung wird jedoch die gesamte Bildverarbeitung zur Fingerabdruck­ identifikation ausschließlich durch den Allzweck-Mikroprozes­ sor ausgeführt. Daher steigt die Verarbeitungszeit proportio­ nal zur Menge der zu verarbeitenden Daten und zur Komplexität der Verarbeitung, wodurch die Systemgeschwindigkeit bei der Fingerabdruckerkennung vermindert wird.

D. h., wenn bei der Bildverarbeitung durch ein Computerprogramm beispielsweise Bilddaten mit 512 × 512 Pixeln durch sequen­ tielles Abtasten in Blöcken zu 3 × 3 Pixeln zum Skelettieren verarbeitet werden, werden die Bilddaten 510 × 510 mal abgeta­ stet. Beim Skelettieren zum Extrahieren eines Bildes der Binärdaten als Linienbild der gleichen Linienbreite ohne ihre Kontinuität zu verletzen, ist folgendes notwendig: Die Lei­ sten- oder Linienbreite muß konstant gehalten werden; die Linie muß in der Mitte des ursprünglichen Bildes gehalten werden; die Kontinuität des Bildes muß beibehalten werden; die Endpunkte der Bildes dürfen nicht reduziert werden. Darüber hinaus ist eine Verarbeitung notwendig, durch die die Erzeu­ gung von Rissen in konkaven und konvexen Bereichen des Finger­ abdrucks zwischen Hautleisten und ihren Schnittstellen unter­ drückt werden. So ist bei der gesamten Bildverarbeitung eine beträchtlich große Anzahl von Verarbeitungsschritten notwen­ dig.

Die vorstehend erwähnte Abtastung zum Skelettieren wird wie­ derholt, bis sie über das angezeigte Bild konvergiert oder abgeschlossen ist. Daher erfordert eine Verminderung der Ansprechzeit des Fingerabdruck-Erkennungssystems eine Verbes­ serung des Verdünnungs- oder Skelettierungsschemas und der Hardwarekonfiguration hierfür.

Die Ansprechzeit könnte durch ausschließlich für die Bildver­ arbeitung vorgesehene Hardware vermindert werden; es ist jedoch unerwünscht, solche anwenderorientierte Hardware bei Fingerabdruck-Erkennungssystemen anzuwenden, die billig und klein sein soll. Hardware ausschließlich für die Bildverarbei­ tung ist einer Softwareverarbeitung durch einen Computer hinsichtlich der Ausbaufähigkeit des Systems unterlegen.

Dabei wird bei dem bekannten Fingerabdruckerkennungssystem entweder ein Merkmalsabgleich- oder ein Schablonenabgleich­ schema angewendet. Das Merkmalsabgleichschema ist insofern ausgezeichnet, als es einen stabilen Abgleich auch dann er­ laubt, wenn sich der zu prüfende Fingerabdruck durch eine Drehbewegung verlagert; es haben jedoch nicht alle Finger­ abdrücke klare Merkmale und die Hautleisten können manchmal völlig flach oder unklar sein. In einem solchen Fall kann das Schablonenabgleichschema eine höhere Erkennungsrate bieten. Das heißt, das Fingerabdruckerkennungssystem, bei dem allein das Merkmalsabgleichschema angewendet wird, liefert nicht immer eine hohe Erfolgsrate bei der Erkennung.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine Anordnung und ein Verfahren zur Fingerabdruckerkennung anzugeben, die bei hoher Erkennungsrate einen schnellen Abgleich von Fingerab­ drücken erlauben. Dabei soll die Anordnung geringe Kosten verursachen und eine geringe Größe aufweisen.

Dies Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die in den Ansprüchen beschriebene Anordnung und die in den Ansprüchen beschriebenen Verfahren gelöst.

Die erfindungsgemäße Anordnung und die erfindungsgemäßen Verfahren zur Fingerabdruckerkennung werden anhand der in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispiele näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 ein Blockschaltbild mit der Darstellung der Hardware­ konfiguration eines Ausführungsbeispiels der Anord­ nung,

Fig. 2 ein schematisches Schaubild der örtlichen Beziehungen der jeweiligen Pixel in einer Matrix mit 3 × 3 Pi­ xeln,

Fig. 3 eine Tabelle Nachbarpunktmuster-Indexwerte, für die der mittlere Pixel in der Pixelmatrix unterdrückt werden kann,

Fig. 4 ein Ablaufdiagramm für einen Skelettierungsprozeß,

Fig. 5 eine Tabelle mit der Darstellung von Nachbarpunkt­ muster-Indexwerten von 8 benachbarten Zellen der Pi­ xelmatrix an einem Schnittpunkt, einem Verzweigungs­ punkt und einem Endpunkt von Hautleisten,

Fig. 6a, Fig. 6b und Fig. 6c Muster von 8 benachbarten Zellen am Schnittpunkt, Verzweigungspunkt, Endpunkt,

Fig. 7 schematische Beispiele von Pseudomerkmalen,

Fig. 8 ein schematisches Diagramm von beispielhaften Bezie­ hungen eines Hauptverzweigungspunktes, von Sub- und von Sub- Subverzweigungspunkten,

Fig. 9 ein schematisches Diagramm mit der Darstellung des Polarkoordinatensystems des Hauptverzweigungspunktes in Fig. 8,

Fig. 10 ein Ablaufdiagramm für den Merkmalsabgleich,

Fig. 11 ein schematisches Diagramm mit der Darstellung von Bezugsbereichen für den Schablonenabgleich,

Fig. 12 ein Ablaufdiagramm für die Registrierung, bzw. Spei­ cherung eines Fingerabdrucks,

Fig. 13 ein Blockschaltbild mit dem Hauptteil einer weiteren Ausführungsform der Anordnung,

Fig. 14 ein schematisches Schaubild zur Erläuterung der Ar­ beitsweise der Anordnung der Fig. 13,

Fig. 15 ein Blockschaltbild eines Eingabe-Display-Teils der Fig. 13,

Fig. 16 ein Blockschaltbild eines Rechenteils der Anordnung der Fig. 13,

Fig. 17 schematisch im Rechenteil festgehaltene Fingerab­ druckdaten,

Fig. 18 Histogramme mit der Darstellung der Anzahl der Pixel,

Fig. 19 ein Histogramm mit der Darstellung der Anzahl der Zellen,

Fig. 20 ein Histogramm mit vollständigen Eingangsdaten,

Fig. 21 ein Histogramm der einer Verteilungsverarbeitung unterzogenen Eingangsdaten,

Fig. 22 ein Displaybild eines Fingerabdrucks der Eingabedaten vor der Verteilungsverarbeitung,

Fig. 23 ein Displaybild des Fingerabdrucks der Eingangsdaten nach der Verteilungsverarbeitung,

Fig. 24 schematisch schlitzartige Fenster,

Fig. 25a, 25b und 25c Diagramme zur Erläuterung der Arbeits­ weise der Anordnung der Fig. 13, und,

Fig. 26 ein Diagramm zur Erläuterung des Vergleichs eines Hautlinien-Richtungsmusters und eines Krümmungsmu­ sters.

Die Darstellungen der Fig. 1 bis 12 dienen der Erläuterung einer erfindungsgemäßen Anordnung und eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Fingerabdruckerkennung gemäß einer Ausführungs­ form der Erfindung, mittels deren Fingerabdruck-Bilddaten mit zuvor gespeicherten Bilddaten in Realzeit verglichen werden.

Fig. 1 zeigt das Blockschaltbild einer Fingerabduckerken­ nungsanordnung 10 mit einem Fingerabdruck-Eingabegerät 11, einem A/D-Wandler 12, einem Vollbildspeicher 13 zum Speichern von Bilddaten, einem Bildprozessor 20, einem Nur-Lese oder Festspeicher 21 zum Speichern von Nachbarpunktmuster-Index­ werten, die zum Abtasten beim Skelettieren verwendet werden, einem Festspeicher 22, der zum Abtasten beim Extrahieren von Eigenschaften oder Merkmalen dient, einem Speicher 23 zum Speichern von Steuerinformationen beim Abtasten zum Skelettie­ ren, einem Speicher 41 zum Speichern registrierter Daten, einer Eingabe 42, einer Ausgabe 43, einem Zugriffs-Steuersi­ gnalgenerator 44 und einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) 40. Das Fingerabdruckbild-Eingabegerät 11 besteht aus einer transparenten Glasscheibe, auf die der zu prüfende Finger gelegt wird, einer Lichtquelle zum gleichmäßigen Be­ leuchten eines Fingerabdrucks, einer Linse, durch die zum Erzeugen eines Bildes reflektiertes Licht hindurchtritt, und einem CCD-Flächensensor. Das Video-Ausgangssignal vom CCD- Flächensensor wird vom A/D-Wandler 12 abgetastet, dessen Ausgangs-Digitalcode zum Bildspeicher 13 übertragen und dort gespeichert wird.

Der Bildprozessor 20 ist mit einem digitalen Signalprozessor (DPS) versehen, der mit hoher Geschwindigkeit Produktsummen- und Vektorrechnungen ausführt, und der zur schnellen Bildver­ arbeitung mit den Festspeichern 21 und 22 verbunden ist. Im Festspeicher 21 sind Nachbarpunktmusterindexe für die Skelet­ tierungs-Tabellensuche und im Festspeicher 22 Nachbarpunkt­ musterindexe zur Merkmalstabellensuche gespeichert.

Die Eingabe 42 ist ein Gerät, durch das ein Paßwort und ein Befehl zum Modifizieren oder Löschen registrierter Daten in einem Registrier- oder Prüfprozeß vor- bzw. eingegeben werden. Die Ausgabe 43 liefert Ausgangs-Vergleichsergebnisse in les­ barer Form. Dieses Gerät kann ein Display, ein Audio-Ausgabe­ gerät oder ein Drucker sein. Die CPU 40 steuert wenigstens die Eingabe 42 und die Ausgabe 43 und den Zugriffs-Steuersignalge­ nerator 40 und führt das Daten- und Hysteresemanagement bei den Registrier- und Vergleichsprozessen durch. Der Zugriffs- Steuergenerator 44 enthält einen Steuersignalgenerator, der zum Beispiel ein Steuersignal zum Öffnen oder Schließen einer Tür auf der Basis der Fingerabdruckvergleichsergebnisse er­ zeugt. Im folgenden sei die Arbeitsweise dieser Ausführungs­ form beschrieben.

Skelettierungsverarbeitung

Zunächst sei anhand der Fig. 2-4 die Skelettierungsver­ arbeitung beschrieben, die durch die Fingerabdruckerkennungs­ anordnung 10 des oben beschriebenen Aufbaus durchgeführt wird. Die Skelettierungsverarbeitung dient dazu, von einem Block der Bilddaten "1" eine Linieninformation zu extrahieren. Wenn, konkret, der Wert eines Pixels an einer interessierenden Zelle "1" ist, wird er in Abhängigkeit vom Muster der benachbarten Pixel auf "0" geändert. Die Bilddaten werden wiederholt abge­ tastet, und wenn in den Bilddaten keine solche Zelle mehr vorhanden ist, deren Pixelwert auf "0" geändert wird, wird festgestellt, daß die Skelettierungsverarbeitung konvergiert oder beendet ist, und die Abtastung wird gestoppt.

Bei der Fingerabdruckerkennungsanordnung 10 wird 8 benach­ barten Zellen, d. h., 8 Pixeln P_i (i = 1 bis 8), die in einer 3 × 3-Pixelmatrix an den mittleren Pixel P_o angrenzen (Fig. 2) als Gewichtungsfaktor W_i der Faktor 2^i-1 von 2 zugeordnet. Dieser Wert entspricht einem der Bits 0-7 von 1-Byte-Daten.

Die gesamte Summe

von Werten, die je durch Multiplizieren des Pixelwerts X_i (i = 1 bis 8) jeder angren­ zenden Zelle P_i mit dem Gewichtungsfaktor W_i (i = 1 bis 8) erhalten wurden, wird als Indexwert für das angrenzende Zel­ lenmuster für den mittleren Pixel P_o verwendet.

Jeder Pixelwert X_i jeder angrenzenden Zelle hat einen Binär­ wert "0" oder "1". Durch das Verfahren der Zuordnung eines Ge­ wichtungsfaktors ist der Indexwert V_p des angrenzenden Zel­ lenmusters 1 Byte lang und reicht von 0 mit Bits 0-7, die sämtlich AUS sind, bis 255 mit allen Bits EIN.

Der erwähnte Nachbarzellenmuster-Indexwert wird für jede Kom­ bination von 8 benachbarten Zellen in der 3 × 3-Pixelmatrix berechnet, für die der Pixelwert an der mittleren Zelle von "0" auf "1" geändert wird, und die jeweiligen Nachbarzel­ lenmuster-Indexwerte werden als Skelettierungstabelle im Spei­ cher 21 gespeichert (Fig. 3).

Im weiteren wird die Skelettierungsbestimmungs-Verarbeitung beschrieben, durch die festgelegt wird, ob der Pixel im Zen­ trum der 3 × 3-Pixelmatrix, wenn er auf "1" liegt, vom Schirm gelöscht werden kann, ohne die Kontinuität des Displaybildes zu beeinträchtigen, indem der Pixelwert am mittleren Pixel von "1" auf "0" geändert wird. Der Nachbarzellenmuster-Indexwert V_p der 8 angrenzenden Zellen wird berechnet und die Skelettie­ rungstabelle wird nach einem V_p gleichen Wert abgesucht. Wenn der dem Wert V_p gleiche Wert in der Skelettierungstabelle gefunden ist, wird der Pixelwert in der Mitte der Matrix von "1" auf "0" geändert; wird kein solcher Wert gefunden, so wird der Wert des mittleren Pixels unverändert gehalten.

Wird der gleiche Wert wie der der Nachbarzellenmuster-Index­ werte der 8 benachbarten Zellen in der Skelettierungstabelle nicht gefunden, so wird festgestellt, daß die Skelettierung der betroffenen Nachbarzellen beendet ist. Ist der Nachbarzel­ lenmuster-Index in der Tabelle vorhanden und wird der Pixel­ wert der mittleren Zelle von "1" auf "0" geändert, so wird festgestellt, daß die Skelettierung der Nachbarzellen noch nicht beendet ist. Eine Abtast-Steuereinrichtung, die die Abtastung des Schirmes steuert, auf dem ein vorbestimmter Bereich der Eingabe-Bilddaten angezeigt wird, tastet sequen­ tiell den Schirm ab, während die mittlere Zelle der 8 Nachbar­ zellen um jeweils eine verschoben wird.

Fig. 4 zeigt ein Ablaufdiagramm des Ausdünnungs- oder Skelet­ tierungsprozesses. Wenn im Schritt S1 die Abtastung der Ske­ lettierung gestartet wird, wird die Bildschirmabtastung im Schritt S2 initialisiert, wonach im Schritt S3 ein erster Schritt der Bildschirmabtastung ausgeführt wird. D.h., im Schritt S3A erfolgt die Skelettierung der 8 Nachbarzellen und im Schritt S3B wird festgestellt, ob die Skelettierung beendet ist. Ist die Skelettierung nicht beendet, so wird zum Schritt S3C übergegangen, wo eine Skelettierungs-Konvergenzmarke gesetzt und ihre Positionsinformation gespeichert wird. Darauf folgt der Schritt S3D, während dessen festgestellt wird, ob die Skelettierung um einen Pixel verschoben oder für eine Linie oder Leiste beendet wurde. Wenn die Skelettierung der 8 benachbarten Zellen beendet ist, geht das Programm zum Schritt S3D über. Wird festgestellt, daß die Skelettierung für eine Leiste nicht beendet wurde, geht das Programm zurück zum Schritt S3A, bis die Verarbeitung einer Linie beendet ist. Im Schritt S4 wird festgestellt, ob die Skelettierungs-Konver­ genzmarken auf der Linie bzw. Zeile alle AUS sind. Ist dies der Fall, so endet der Skelettierungsprozeß. Ist auch nur eine Marke EIN, so werden im Schritt S5 der zweite und die nachfol­ genden Schritte der Bildschirmabtastung gestartet. Hierauf folgt Schritt S6, in dem die Abtastung an der Zeile gestartet wird, an der die Skelettierungskonvergenzmarke EIN ist; darauf folgt Schritt S7, in dem die Abtastung zu einer registrierten Nachbarzelle springt. Darauf wird im Schritt S8 der Skelettie­ rungsprozeß für jede der 8 benachbarten Zellen ausgeführt, wonach die Skelettierungskonvergenzmarken und ihre Pixelstel­ lungen im Schritt S9 auf den neuesten Stand gebracht werden. Im nächsten Schritt S10 wird festgestellt, ob die Skelettie­ rungskonvergenzmarken auf den Linien des Schirms sämtlich AUS sind; ist nur eine der Marken EIN, so geht das Programm zum Schritt S11, in dem festgestellt wird, ob die Anzahl der Wiederholungen der Abtastung größer ist als ein vorbestimmter Wert. Ist dies im Schritt S10 der Fall, oder sind sämtliche Skelettierungskonvergenzmarken AUS, so endet das Programm. Falls nicht, kehrt das Programm zum Schritt S5 zurück und wiederholt die beschriebene Verarbeitung.

Wie vorstehend beschrieben, wird bei der Fingerabdruckerken­ nungsanordnung 10 wenigstens bei der ersten Schirmabtastung nach dem Rücksetzen der Skelettierungsabtastungs-Steuerinfor­ mation der Schirm Zeile für Zeile von der linken oberen zur rechten unteren Ecke abgetastet, während die mittlere Zelle der Zellmatrix für jeden Pixel verschoben wird. Die Abtast- Steuerinformation zum Skelettieren wird für jede Zeile in dieser Schirmabtastung berechnet und in einem Speicher vor­ gespeichert. Diese Steuerinformation besteht aus einer Skelet­ tierungskonvergenzmarke, die gesetzt wird, wenn die Zeile eine benachbarte Zelle enthält, für die die Skelettierung nicht endet, aus der Positionsinformation dieser benachbarten Zelle in der Zeile und aus der Anzahl kontinuierlicher Pixelpunkte, für die die Skelettierung nicht konvergiert.

Wenn die Abtastung der Bilddaten vollendet ist, wenn die Skelettierungskonvergenzmarken der abgetasteten Zeilen alle AUS sind, wird festgestellt, daß der Skelettierungsprozeß des Schirms konvergiert oder beendet ist. Die Abtastung wird dann gestoppt. Wenn auf den abgetasteten Zeilen wenigstens eine Skelettierungs-Konvergenzmarke EIN ist, werden die Bilddaten wiederum abgetastet. In diesem Fall wird die oben genannte Abtast-Steuerinformation, die während der vorausgehenden Abtastung gespeichert wurde, zum Starten der Abtastung auf der Zeile verwendet, auf der die Skelettierungs-Konvergenzmarke EIN ist und am ersten der Pixelpunkte, für den die Skelettie­ rung nicht konvergiert ist. Auf jeder Zeile werden die Anzei­ gedaten für jeden Pixel jeder 3 × 3-Pixelmatrix abgetastet und es wird festgestellt, ob der Pixelpunkt löschbar ist, wodurch die Abtast-Steuerinformation für jede Zeile auf den neuesten Stand gebracht wird. Wenn die Skelettierung aller Nachbarzel­ len auf der abgetasteten Zeile beendet ist, wird die Konver­ genzmarke der Zeile rückgesetzt. Existiert in der Zeile eine Sequenz aneinander angrenzender Pixelpunkte, für die die Skelettierung nicht beendet ist, läßt die Abtastung sie auf diese Linie oder Zeile springen. Die Abtastung des Schirms für die Skelettierung wird wiederholt, bis die Konvergenzmarken aller Zeilen auf AUS gehen, oder um eine vorbestimmte Anzahl von Malen.

Extraktion von Merkmalen

Im folgenden wird anhand der Fig. 5 bis 7 die Merkmal- Extraktionsverarbeitung im Fingerabdruckerkennungssystem 10 beschrieben. In einer Nachschlagtabelle werden Nachbarzel­ lenmuster-Indexe von 8 benachbarten Zellen, die Schnittpunkte, Verzweigungspunkte und Endpunkte darstellen, vorgespeichert. Die Nachbarzellenmuster-Indexe werden in Einheiten von 8 benachbarten Zellen über einen vorbestimmten Bereich von für die Skelettierung verarbeiteten Bilddaten berechnet und die Nachschlagtabelle wird für jeden der Nachbarzellenmuster- Indexe abgesucht. Wird er in der Tabelle gefunden, so werden seine Koordinaten in einem Speicher als "Kandidat" für jeden Schnitt-, Verzweigungs- und Endpunkt gespeichert. Zum Beispiel wird festgestellt, daß der Nachbarzellenmuster-Index den Schnittpunkt in einem Falle darstellt, in dem der Wert eines von 8 angrenzenden Zellen umgebenen mittleren Pixels "1" ist und der Nachbarzellen-Indexwert ist 170 oder 85.

Wenn zwei Merkmale gleicher Art nahe beieinander liegen, wird festgestellt, daß es sich wegen einer Störung um Pseudomerkma­ le handelt, und sie werden vom Speicher gelöscht, worauf echte Merkmale extrahiert werden. Die Richtungen der jeweiligen Merkmale gleicher Art werden bestimmt und, wenn ihre Richtun­ gen gleich sind und der Abstand zwischen ihnen kleiner als ein vorbestimmter Wert ist, wird festgestellt, daß es sich um Pseudomerkmale handelt.

Fig. 7A zeigt Pseudoschnittpunkte, wenn der Abstand zwischen ihnen kurz ist. Dies wird gelöscht als Brücke vom Kandidaten für das Schnittpunktmerkmal. Fig. 7B zeigt einen Pseudo- Verzweigungspunkt, der zum Beispiel durch Schweiß entstanden ist. Das Verzweigungspunktpaar wird vom Kandidaten oder als Kandidat für das Verzweigungspunktmerkmal entfernt. Fig. 7C zeigt zwei sehr nahe beieinanderliegende Endpunkte. Dies wird als durch eine Störung entstandener Bruch in einer Linie betrachtet und vom Kandidaten oder als Kandidat für die End­ punktmerkmale gelöscht.

Registrierung von Merkmalen

Gemäß Fig. 8 wird bei der Fingerabdruckerkennungsanordnung 10 ein dem Mittelpunkt im abgetasteten Bereich der Bilddaten zunächst liegender Verzweigungspunkt als Hauptverzweigungs­ punkt M1 gewählt. Darauf wird ein dem Hauptverzweigungspunkt M1 in jedem der 4 Quadranten mit dem Hauptverzweigungspunkt als Ursprung eines kartesichen Koordinatensystems zunächst liegender Verzweigungspunkt als Subverzweigungspunkt m_i (i = 1 bis 4) gewählt. Darauf werden 4 Verzweigungspunkte als Sub- Subverzweigungspunkte m_ÿ (i,j = 1 bis 4) in aufsteigender Ordnung des Abstandes zum Subverzweigungspunkt in jedem Quad­ ranten gewählt. Auf diese Weise werden, wie in Fig. 8 ge­ zeigt, insgesamt 21 Verzweigungspunkte gewählt.

Die Merkmal-Registrierungsdaten bestehen aus: Der Gesamtzahl der Verzweigungspunkte, ihren Positionsadressen, Beziehungs­ daten, die die örtliche Beziehung zwischen dem Hauptverzwei­ gungspunkt M1 und den Subverzweigungspunkten m_i darstellen, in Polarkoordinaten, und aus Beziehungsdaten, die die örtliche Beziehung zwischen dem Subverzweigungspunkt m_i und dem Sub- Subverzweigungspunkt m_ÿ darstellen. Die Beziehungsdaten für den Hauptverzweigungspunkt M1 und dem Subverzweigungspunkt m_i sind Daten in Polarkoordinaten und bestehen aus dem Abstand r_i zwischen dem Hauptverzweigungspunkt M1 und dem Subverzwei­ gungspunkt m_i und dem Winkel R_i des Subverzweigungspunkt m_i im Gegenuhrzeigersinn zur Hautleistenrichtung des Hauptverzwei­ gungspunktes M1, wie in Fig. 9 durch den Pfeil gezeigt. Dabei wird die Hautleistenrichtung des Hauptverzweigungspunktes M1 bestimmt, indem für jeden verarbeiteten Bereich unter Ver­ wendung eines bekannten 8-Richtungsfilters binäre Bilddaten ermittelt werden. Die örtliche Beziehung zwischen dem Subver­ zweigungspunkt und dem Sub-Subverzweigungspunkt wird durch Polarkoordinatendaten dargestellt, die aus dem Abstand r zwi­ schen ihnen und dem Winkel R der Richtung des Sub-Subverzwei­ gungspunktes gegenüber der Hautleistenrichtung des Hauptver­ zweigungspunktes bestehen.

Vergleichsverarbeitung

Im folgenden wird der Prozeß des Vergleichs von Merkmalen der Fingerabdruck-Bilddaten mit zuvor gespeicherten Bilddaten beschrieben. Fig. 10 zeigt ein Ablaufdiagramm der Merkmal- Vergleichsverarbeitung.

Wenn der Vergleich im Schritt S20 gestartet wird, wird im Schritt S21 festgestellt, ob die Differenz in der Gesamtzahl der Verzweigungspunkte zwischen den zu prüfenden und den registrierten Daten kleiner als eine vorbestimmte Zahl ist. Falls nicht, wird im Schritt S22 festgestellt, daß der Prüf­ ling ein Außenstehender ist; damit endet der Prozeß dieses Ab­ laufs. Wenn die Differenz in der Gesamtzahl der Verzweigungs­ punkte kleiner als der vorbestimmte Wert ist, wird festge­ stellt, daß der Prüfling kein Außenstehender ist, wonach ein Hauptverzweigungspunktkandidat der zu prüfenden Daten im Schritt S23 gewählt wird. Der Kandidat wird im Schritt S24 als Ursprung des kartesischen Koordinatensystems gesetzt. Darauf werden im Schritt S25 vier Subverzweigungspunkte im ersten bis vierten Quadranten gewählt. Im Schritt S25 wird festgestellt, ob drei oder mehr Subverzweigungspunkte in einem vorbestimmten Bereich um den registrierten Verzweigungspunkt vorhanden sind. Sind drei oder mehr Subverzweigungspunkte in dem vorbestimmten Bereich um den registrierten Verzweigungspunkt vorhanden, so wird das Maß der Abweichung zwischen ihnen auf der Basis der Norm in Schritt S27 berechnet. Darauf werden im Schritt S28 Sub-Subverzweigungspunkte für jeden Subverzweigungspunkt gewählt, und im Schritt S29 wird festgestellt, ob drei oder mehr Sub-Subverzweigungspunkte in einem vorbestimmten Bereich um jeden registrierten Verzweigungspunkt vorhanden sind. Wenn drei oder mehr Sub-Subverzweigungspunkte in dem vorbestimmten Bereich gefunden werden, geht das Programm zum Schritt S30 über, in dem das Maß der Abweichung zwischen dem Sub-Subver­ zweigungspunkt und dem registrierten Sub-Subverzweigungspunkt berechnet wird. Darauf wird im Schritt S31 ein mittleres Abweichmaß berechnet. Das Programm geht dann zum Schritt S32 über.

Werden andererseits keine drei oder mehr der Subverzweigungs­ punkte innerhalb des vorbestimmten Bereichs um jeden regi­ strierten Verzweigungspunkt im Schritt S27 gefunden, geht das Programm zum Schritt S33 über, in dem, gefolgt vom Schritt S32, das mittlere Abweichungsmaß der Sub-Subverzweigungspunkte auf "100" gesetzt wird. Wenn keine drei oder mehr der Sub- Subverzweigungspunkte innerhalb des vorbestimmten Bereichs um jeden registrierten Verzweigungspunkt im Schritt S29 gefunden werden, wird das mittlere Abweichmaß der Sub-Subverzweigungs­ punkte im Schritt S34 auf "120" gesetzt. Das Programm geht dann zum Schritt S31 weiter.

Im Schritt S32 wird festgestellt, ob die Zahl der gewählten Hauptverzweigungspunkt-Kandidaten größer ist als ein vorbe­ stimmter Wert. Falls ja, geht das Programm zum Schritt S35 über; falls nicht, kehrt das Programm zum Schritt S23 zurück und wiederholt die beschriebene Verarbeitung. Im Schritt S35 wird der zu prüfende Hauptverzweigungspunkt gewählt, der die kleinste mittlere Abweichung bietet. Dann wird in Schritt S36 bestimmt, ob das mittlere Abweichungsmaß des Hauptverzwei­ gungspunktes kleiner ist als ein vorbestimmter Wert. Falls ja, wird im Schritt S37 festgestellt, daß der Prüfling kein Außen­ stehender ist, falls nicht, wird im Schritt S38 festgestellt, daß der Prüfling ein Außenstehender ist und der Prozeß dieses Ablaufs endet.

Durch den beschriebenen Ablauf werden die Gesamtzahl der Verzweigungspunkte, ihre Positions-Adressen und ihre Bezie­ hungsdaten ebenso wie im Fall der registrierten Daten für die zu prüfenden Daten extrahiert. Es wird sichergestellt, daß der Absolutwert der Differenz zwischen der Gesamtzahl der extra­ hierten Verzweigungspunkte und der Gesamtzahl der Verzwei­ gungspunkte in den für den Vergleich gewählten, zuvor regi­ strierten Daten kleiner ist als ein vorbestimmter Wert TH1. Wenn der Absolutwert größer ist als der Wert TH1, wird an­ genommen, daß keine Identität zwischen den zu prüfenden Daten und den registrierten Daten vorhanden ist, d. h., daß der Prüfling ein Außenstehender ist.

Wenn der erwähnte Absolutwert kleiner ist als der Wert TH1, wird der der Mitte der zu prüfenden Daten zunächst liegende Verzweigungspunkt als Hauptverzweigungspunkt -Kandidat M′1 gewählt, und es wird festgestellt, ob die Subverzweigungs­ punkte m₁, m₂, m₃ und m₄ in den zu prüfenden Verzweigungspunk­ ten vorhanden sind, in der Annahme, daß der Hauptverzwei­ gungspunktkandidat M′1 der Hauptverzweigungspunkt M1 der regi­ strierten Daten ist. Dies wird folgendermaßen ausgeführt.

Die Hautleistenrichtung des Hauptverzweigungspunktkandidaten M′1 wird ermittelt und es wird festgestellt, ob ein Verzwei­ gungspunkt in einem vorbestimmten Bereich um den registrierten Subverzweigungspunkt m_i (i = 1 bis 4) der Polarkoordinatendar­ stellung (r_i, R_i) existiert.

Genauer, es wird ein Check durchgeführt, um zu sehen, ob der Subverzweigungspunkt m_i des zu prüfenden Verzweigungspunktes in einem zulässigen Bereich (r_i ± C_ri, R_i ± CR_i) um den Subver­ zweigungspunkt m_i der registrierten Daten vorhanden ist. C_ri ist ein gegebener Grenzwert des Abstandes r_i und CR_i ein gegebener Grenzwert des Winkels R_i.

Fallen zwei oder mehr der vier Subverzweigungspunkte m′_i außerhalb des genannten Bereichs, wird der Hauptverzweigungs­ punktkandidat M′1 als ungeeignet beurteilt, wonach der Mittel­ wert des Abweichungsmaßes der Subverzweigungspunkte auf "100" gesetzt und die Verarbeitung für den nächsten Hauptverzwei­ gungspunktkandidaten, wie im folgenden beschrieben, durch­ geführt wird. Wenn drei oder mehr Subverzweigungspunkte in den jeweils zulässigen Bereichen gefunden werden, wird das Ab­ weichungsmaß als Maß der Abweichung gezählt.

Bei dem Fingerabdruckerkennungssystem 10 wird das Abweichungs­ maß S_pi des Subverzweigungspunktes m_i (i = 1 bis 4) durch fol­ gende Gleichung in Polarkoordinaten ausgedrückt. (r_x, R_x) ist eine Polarkoordinatendarstellung des Subverzweigungspunktes m′_i für den Hauptverzweigungspunktkandidaten der zu prüfenden Bilddaten.

S_pi = ∥ r_x - r_i ∥ x 40/C_ri + ∥ R_x - R_i ∥ x 40/CR_i.

Auch für den Sub-Subverzweigungspunkt m′_ÿ (i,j = 1 bis 4) gegenüber dem Subverzweigungspunkt m′_i der zu prüfenden Bild­ daten wird das Abweichungsmaß S_pi durch folgende Gleichung in ähnlicher Weise ausgedrückt, wobei ebenfalls die Polarkoor­ dinatendarstellung verwendet wird. (r_xx, R_xx) sind die Polar­ koordinaten des Sub-Subverzweigungspunktes m′_ÿ gegenüber dem Subverzweigungspunkt m′_i. (r_ÿ, R_ÿ) ist die Polarkoordinaten­ darstellung der Position des Sub-Subverzweigungspunktes m_ÿ der registrierten Daten gegenüber dem Subverzweigungspunkt m_i.

S_pÿ = ∥ r_xx - r_ÿ ∥ x 50/C_rÿ + ∥ R_xx - R_ÿ ∥ x 50/CR_ÿ

Der Grund, warum das Gewicht des Abweichungsmaßes S_pÿ des Sub- Subverzweigungspunktes m′_ÿ (i,j = 1 bis 4) um 20% größer gemacht wurde als das Abweichungsmaß S_pi des Subverzweigungs­ punktes m′_i (i = 1 bis 4), besteht darin, daß der Beziehung, daß der Sub-Subverzweigungspunkt m′_ÿ mit dem registrierten Sub-Subverzweigungspunkt übereinstimmt, wenn der Subverzwei­ gungspunkt m′_i der zu prüfenden Daten mit dem registrierten Subverzweigungspunkt m_i übereinstimmt, Bedeutung zugemessen wird.

Wenn beim Abgleich der Verzweigungspunkte der zu prüfenden Bilddaten mit denen der registrierten Daten die Verzweigungs­ punkte der zu prüfenden Daten in den jeweils zulässigen Berei­ chen nicht gefunden werden, dann wird das Abweichungsmaß der zu prüfenden Subverzweigungspunkte auf "100" gesetzt und das Abweichungsmaß der zu prüfenden Sub-Subverzweigungspunkte auf "120". Dabei wird jedoch, wenn der Subverzweigungspunkt m′_i (i = 1 bis 4) die Bedingung nicht erfüllt, daß er im ersten bis vierten Quadranten gegenüber dem Hauptverzweigungspunkt M′₁ der zu prüfenden Daten vorhanden ist, der Subverzweigungspunkt bei der Berechnung des mittleren Abweichungsgrades ignoriert. Ähnlich wird auch der Sub-Subverzweigungspunkt m′_ÿ bei der Berechnung des mittleren Abweichungsgrades ignoriert, wenn er nicht in demjenigen Quadranten vorhanden ist, wo der Subver­ zweigungspunkt m′_i existiert.

Wenn zwei oder mehr Sub-Subverzweigungspunkte m′_ÿ (i, j = 1 bis 4) nicht in die jeweils zulässigen Bereiche der Subver­ zweigungspunkte m′_i (i = 1 bis 4) fallen, wird der mittlere Abweichungsgrad auf "120" gesetzt.

Ein durch Teilen der Gesamtsumme der Abweichungsmaße der Subverzweigungspunkte m′_i (i = 1 bis 4) und des Abweichungs­ grades der Sub-Subverzweigungspunkte m′_ÿ (i, j = 1 bis 4) durch die Anzahl der vorhandenen Verzweigungspunkte gewonnener Wert dient als mittlerer Abweichungsgrad des Hauptverzwei­ gungspunkt-Kandidaten M′1 der zu prüfenden Daten.

Eine vorbestimmte Anzahl von Hauptverbindungspunkt-Kandidaten M′1 wird in aufsteigender Reihenfolge vom Abstand zur Mitte der Display-Daten gewählt, worauf der mittlere Abweichungsgrad jedes Hauptverzweigungspunkt-Kandidaten M′1 berechnet wird. Dann bildet der Kandidat M′1 den als Hauptverzweigungspunkt M′1 der zu prüfenden Daten verwendeten geringsten mittleren Abweichungsgrad. Hierbei wird allerdings nur, wenn der mitt­ lere Abweichungsgrad des Hauptverzweigungspunkt-Kandidaten M′ 1 abwärts revidiert wird, der mittlere Abweichungsgrad der Sub- Subverzweigungspunkte m′_ÿ (i, j = 1 bis 4) gegenüber den Sub­ verzweigungspunkten m′_i (i = 1 bis 4) berechnet. Dieses Ver­ fahren dient zur Abkürzung der Verarbeitungszeit. Wenn der durch Teilen der Gesamtsumme der Abweichungsgrade der Subver­ zweigungspunkte m′_i (i = 1 bis 4) durch die Anzahl der Subver­ zweigungspunkte erhaltene Wert geringer ist als ein vorbe­ stimmter Schwellenwert, wird angenommen, daß die Merkmale der zu prüfenden Daten identisch mit denen der registrierten sind, d. h., der Prüfling wird als die zu den registrierten Daten gehörige Person identifiziert.

Bei der Registrierung von Daten für die Schablonenabstimmung (Fig. 11) wird eine 128 × 128-Pixel große Bezugsfläche A um die Mitte der binären Bilddaten vorgesehen. Rechts und links vom Bereich A befinden sich je eine 64 × 128-Pixel große Bezugsfläche B bzw. C. Mit diesen Bezugsflächen auf ein Vier­ tel komprimierte Bilddaten werden als registrierte Daten verwendet. Durch die Kompression der Bezugsbereiche auf ein Viertel werden die Bilddaten in Zellen aufgebrochen, die je aus 4 Pixeln bestehen. Diese Zellen werden je durch eine "1" oder "0" dargestellt, je nachdem, ob zwei oder mehr Pixelwerte "1" oder "0" sind. Dann werden die Anzahlen der Pixelwerte "1" in jeweils 8 × 8 = 64 Abschnitten, die je aus 48 × 48 Pixeln bestehen, gezählt, und diese Anzahlen werden als Gradierung oder Grauskalen-Verteilungsdaten registriert.

Die Schablonenabstimmung der Binärdaten beginnt mit der Aus­ richtung der X- und Y-Achse des abzugleichenden und des regi­ strierten Bildes. Für diese Ausrichtung werden die erwähnten Gradierungs- oder Grauskalenverteilungsdaten verwendet, um einen Fehler oder eine Verschiebung (K, L) zu erfassen, die durch Zählen der Anzahl von Pixelwerten "1" in 64 Abschnitten jeder Daten ermittelt werden. Die so gewonnene Zahl für die mit den registrierten Daten abzugleichenden Daten wird durch A (i, j) und die Zahl für die registrierten Daten durch B (i, j) (i, j = 1 bis 8) identifiziert. Eine Abweichung S (K, L) wird zum Beispiel durch folgende Gleichung ermittelt, und es werden 255 Abweichungen berechnet.

Es wird die die minimale Abweichung bietende Verschiebung (K, L) ermittelt. Zunächst wird das zu prüfende Display-Bild A′ alle 5 Pixel um die erwähnte Verschiebung (K, L) gegenüber dem registrierten Display-Bild A abgeglichen und die Lagekoor­ dinaten werden ermittelt, wodurch sich eine minimale Differenz zwischen den beiden Display-Bildern A′ und A ergibt, was durch die Anzahl exklusiver ODER "1" dargestellt wird. Darauf wird die Differenz zwischen der beiden Display-Bildern A′ und A für jeden Pixel um die oben erwähnten Lagekoordinaten berechnet und die so erhaltene Differenz wird als Verschiebung verwen­ det, um die Lage der minimale Differenz zu erhalten.

Das zu prüfende Display-Bild wird um den Betrag der erwähnten Verschiebung parallel verschoben und die Bezugsfläche A′ wird gegenüber dem Display-Bild A abgeglichen. Wenn die Differenz zwischen ihnen geringer ist als ein vorbestimmter Wert TH1, wird der Prüfling als die Person identifiziert, zu der die registrierten Daten gehören. Ist die Differenz größer als ein vorbestimmter Wert TH2, so wird der Prüfling als Außenstehen­ der beurteilt. Liegt die Differenz zwischen den vorbestimmten Werten TH1 und TH2, so werden die Bezugsbereiche B und C der Fig. 11 mit denen der registrierten Daten in Übereinstimmung gebracht. Sind die Differenzen der Bezugsbereiche kleiner als vorbestimmte Werte TH3 bzw. TH4, so wird der Prüfling als die Person betrachtet, zu der die registrierten Daten gehören, wenn nicht, wird er als Außenstehender betrachtet, d. h., der Test ist negativ verlaufen.

Dies wird anhand Fig. 12 näher erläutert, die ein Ablaufdia­ gramm für die Registrierung eines Fingerabdruckes darstellt, die nun näher beschrieben werden soll. Fingerabdruck-Bilddaten mit einer Fläche von 2 × 2 cm des auf einen Bildprozessor gelegten Fingers werden durch einen nicht gezeigten CCD-Flä­ chensensor des Bildeingabegeräts 11 der Fig. 1 photoelek­ trisch umgewandelt und über den A/D-Wandler 12 im Bildspeicher 13 gespeichert.

Die so im Bildspeicher 13 gespeicherten Fingerabdruck-Bild­ daten werden vorverarbeitet, zum Beispiel geglättet. Die Glättung der Bilddaten erfolgt durch Entfernen des Rauschens, bzw. von Störungen durch ein bekanntes Filter. Dann werden die Bilddaten in Binärform umgewandelt. Die Interpolation eines Schwellenwertes, die von der Fläche des Binär-Displaybildes abhängt, ist bekannt.

Das binäre Bild wird der Skelettierungsverarbeitung unter­ zogen, wodurch die Merkmale der Bilddaten extrahiert werden. Die oben beschriebenen Daten über die Verzweigungspunkte werden in Schritt S41 als Merkmale registriert. Darauf werden die Bilddaten gegenüber den zu prüfenden Daten durch ein Merkmalsabgleichverfahren in Schritt S42 abgeglichen und, für die binären Bilddaten, werden im Schritt S43 in einem Speicher Schablonenabgleichdaten registriert. Bei der Bestimmung der Hautleistenrichtung des Fingerabdruckes für den Schablonen­ abgleich wird ein bekanntes 8-Richtungsfilter verwendet. Die im Bildspeicher gespeicherten Bilddaten werden in Schritt S44 mittels Schablone als abzugleichende Daten abgeglichen.

In Schritt 45 werden das Merkmal- und das Schablonen-Ab­ gleichsverfahren hinsichtlich der Erkennungsrate verglichen. Hat das Schablonenabgleichsverfahren eine höhere Erkennungs­ rate, so wird es als Abgleichsverfahren des zu prüfenden Fingers verwendet; hat das Merkmalsabgleichverfahren eine höhere Erkennungsrate, dann wird dieses angewendet. Darauf werden im Schritt S46 die registrierten Bilddaten und das Abgleichsverfahren hierfür in gegenseitiger Zuordnung in einem Speicher gespeichert. Im einzelnen wird das Schablonenab­ gleichsverfahren angewendet, wenn beim Fingerabdruckabgleich der gespeicherte durch das Merkmalsabgleichverfahren nicht als identisch identifiziert werden kann. Beim Merkmalsab­ gleichverfahren kann die Erkennungsrate durch Verwendung des Verhältnisses zwischen dem mittleren Abweichungsgrad und einem vorherbestimmten Wert für das Authentisieren der Identität des Prüflings quantifiziert werden. Im Falle des Schablonenab­ gleichverfahrens kann die Erkennungsrate durch das Verhältnis zwischen der erwähnten Differenz und dem erwähnten vorbestimm­ ten Wert für die Authentisierung der Identität des Prüflings quantifiziert werden.

Das Schablonenabgleichsverfahren oder das Merkmalsabgleich­ verfahren wird bei der Fingerabdruckregistrierung auf der Basis der Daten einer Schirmabtastung gewählt. Zum Zwecke des Testens der Erkennungsrate können Bilddaten eines Bildes im Bildspeicher gespeichert werden. Die Schirmabtastzeit beträgt etwa 50 ms. Die Finger des Prüflings brauchen nicht wieder und wieder auf den Bildprozessor gelegt zu werden. Die Daten für den Abgleich können abgetastet und während einer einmaligen Abnahme der Daten gespeichert werden.

Im Laufe der Registrierung wird als Index der registrierten Fingerabdruckdaten eine Identitätsnummer oder ein Paßwort eingegeben. Beim Abgleichvorgang wird die Identitätsnummer oder das Paßwort eingegeben, worauf der zu prüfende Finger auf das Bildeingabegerät gelegt wird. Die Identifizierungsnummer dient als Indexschlüssel für den Zugriff auf die registrierten Fingerabdruckdaten, wodurch die Suche nach den registrierten Daten beschleunigt wird. Die beim Registrierschritt verwendete Identitätsnummer kann für eine Gruppe aus mehreren Personen gemeinsam verwendet werden. In einem solchen Falle werden die zu prüfenden Daten mit mehreren registrierten Fingerabdruck­ datenteilen nacheinander abgeglichen.

Die oben beschriebene Bildverarbeitung, d. h. die Vorverarbei­ tung, Verarbeitung zur Umwandlung in Binärform, Skelettierung, Merkmalsextraktion und -abgleich werden sämtlich durch einen digitalen Signalprozessor ausgeführt. Die Nachbarzellenmuster- Indexwerte für 8 benachbarte Zellen werden mittels eines digitalen Signalprozessors mit hoher Geschwindigkeit berech­ net, der geeignet ist für die Produktsummenberechnung. Alter­ nativ könnten die Nachbarzellenmuster-Indexwerte mit hoher Geschwindigkeit durch ein Verfahren ermittelt werden, bei dem ein Register mit einer Bit-Breite von 1 Byte zunächst gelöscht und 8 benachbarte Zellen sequentiell abgetastet werden, wenn die jeweiligen benachbarten Pixelwerte "1" sind und die Bits in dem den entsprechenden benachbarten Zellen entsprechenden Byte werden auf EIN gestellt.

Während das Absuchen der Tabelle für die Skelettierungsbe­ stimmung und für die Merkmalsextraktion durch lineares Ab­ suchen von Speichern durch den digitalen Signalprozessor durchgeführt wird, kann es auch eine binäre Suche sein. Alter­ nativ ist es möglich, ein Gerät mit einer Einrichtung zum Zugreifen auf den Festspeicher zu verwenden, in dem der Nach­ barzellenmuster-Indexwert als 1-Byte-Leseadresse verwendet wird. In diesem Falle wird festgestellt, wenn der Skelettie­ rungsprozeß ausgeführt werden soll, entsprechend dem Ausles­ einhalt des Festspeichers. Mit dem Nachschlagetabelle-Be­ triebsverfahren nach der Erfindung kann die Zeit für die Konvergenz des Skelettierungsprozesses eines aus etwa 500 × 500 Pixeln zusammengesetzten Schirms auf 30 bis 50 ms verkürzt werden. Die Abgleich-Ansprechzeit beträgt etwa eine Sekunde.

Wie sich aus den vorstehenden Ausführungen ergibt, erlaubt das erfindungsgemäße Fingerabdruckerkennungssystem eine Verarbei­ tung mit hoher Geschwindigkeit bei der Skelettierung der Bilddaten und der Extraktion von Merkmalen in Einheiten von 8 benachbarten Zellen durch den unabhängig von der CPU vorgese­ henen digitalen Signalprozessor. Ferner wird durch die Erfin­ dung eine hohe Erkennungsrate erzielt, die mit dem Merkmals­ extraktionsverfahren allein nicht erreichbar ist, sowie eine kurze Abgleichs-Ansprechzeit von etwa einer Sekunde durch die Einrichtung zum Abgleichen eines Fingerabdruckes ohne bemerk­ bare Merkmale durch das Schablonen-Abgleichsverfahren. Dar­ über hinaus bietet die kombinierte Verwendung des digitalen Signalprozessors und des Mikroprozessors ein wirtschaftliches Fingerabdruckerkennungssystem, dessen Kosten/Nutzungsfaktor höher ist als bei einem System mit einem einzigen Mikroprozes­ sor hoher Güte.

Im folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung beschrieben, die zur Reduzierung der Hardwarekosten dienen soll, indem die zu verarbeitende Datenmenge in Form von Soft­ ware erhöht und die Güte des Systems auf einem hohen Pegel gehalten wird. Um trockene, nasse und nicht-lineare Finger­ abdrücke als konstante und stabile Daten zu erfassen, erfolgt eine automatische Kontraststeuerung zur Zeit der Dateneingabe, wodurch die Verarbeitungszeit verkürzt und die Erkennungsrate erhöht wird. Bei dieser Ausführungsform wird ein zweistufiges Vergleichsschema mit einem Krümmungsmustervergleich und einem Vergleich der extrahierten Merkmale angewendet, sowie ein hochpräziser Skelettierungsprozeß für die Extraktion von Merkmalen. Durch einen einzigartig schnellen Algorithmus wird das Problem der langen Verarbeitungszeit beim Skelettierungs­ schema gelöst, so daß die gesamte Verarbeitungszeit vermindert und die Güte des ganzen Systems verbessert wird.

Fig. 13 zeigt im Blockschaltbild den Aufbau dieser Ausfüh­ rungsform, die einen Eingabe/Display-Teil A und einen Rechen­ teil B enthält. Das von einer Lichtquelle 103 emittierte Licht wird von einem Diffusor 102 gestreut und mittels eines Prismas 101 total reflektiert. Das Fingerabdruckbild hiervon wird mittels eines Spiegels 104 reflektiert und passiert eine Linse 105, wodurch auf einer CCD 106 ein Bild erzeugt wird, die dieses in ein analoges Signal umwandelt. Das analoge Signal wird über ein Kabel 112 einem A/D-Wandler 109 zugeführt und in ein digitales Signal umgewandelt, das in einem Rechenteil 101 zum Abgleich mit vorher gespeicherten Daten mittels Software verarbeitet wird. Wird der Prüfling als die zu den registrier­ ten Daten gehörige Person identifiziert, wird dies über ein Interface 110 nach außen angezeigt.

Die Lichtquelle 102 wird entsprechend der Empfindlichkeit der CCD 106 gewählt und der Diffusor 102 ist vorgesehen, so daß in der Oberfläche des Prismas 101 keine Veränderung verursacht wird. Um den Eingangsteil kompakt zu machen, ist die optische Achse mit Hilfe des Spiegels 104 abgebogen, so daß sich ein verlängerter optischer Weg ergibt. Die Linse 105 ist so einge­ stellt, daß der Fingerabdruck eines gegen die Oberfläche des Prismas über eine Fläche von 16 × 16 mm gedrückten Fingers in ein Bild realer Größe gleichmäßig über die gesamte Fläche der CCD 106 umgewandelt wird. Die CCD 106 ermittelt aus dem Bild Daten von 256 × 256 Pixel und die Daten werden durch den A/D- Wandler 109 umgewandelt. Danach werden sie im Rechenteil 111 festgehalten und in eine CPU 111-a (Fig. 16) eingespeist.

Fig. 16 zeigt in Blockform den Rechenteil 111, der aus der 16 Bit-CPU 111-a, einem Festspeicher 111-b, einem Arbeitsspeicher 111-c, einer in hohem Maße integrierten logischen ASIC-Schal­ tung 111-d und einem Oszillator 111-e besteht. Der Rechenteil 111 verarbeitet die Daten mit hoher Geschwindigkeit. Ein Eingabe/Display-Teil 114 (Fig. 15) dient als Interface gegen­ über einem Benutzer und stellt die Anzeigen bereit, die bei­ spielsweise beim Eingeben, Abgleichen und Registrieren von Daten erforderlich sind.

Fig. 15 zeigt den Eingabe/Display-Teil 114, der aus einer CPU 114-a, einem Festspeicher 114-b, einem Arbeitsspeicher 114-c, einem parallelen Interface 114-d, einem A/D-Wandler 114-e und einem Interface 114 zum Rechenteil 114 besteht.

Fig. 17 zeigt ein Ausführungsbeispiel in den Rechenteil 111 eingegebener Fingerabdruckdaten. Die Fingerabdruckdaten beste­ hen aus 256 × 256 Datenteilen oder -stücken, die je 8-Bit- Daten bilden und Werte von 0 bis 255 annehmen. Dabei stellt 0 den dunkelsten und 255 den hellsten Teil des Fingerabdrucks dar. Mit anderen Worten, das Hell/Dunkel-Muster des Finger­ abdrucks mit einer Größe von 16 × 16 mm auf dem Prisma 101 wird durch numerische Werte von 0 bis 255 der 256 × 256 Daten­ stücke wiedergegeben. Da die Anzahl der Hautleisten eines menschlichen Fingerabdrucks zwischen 2 und 7 pro mm liegen, hat eine Hautleiste eine 8- bis 3zellige Datenbreite.

Fingerabdruckdaten, die durch die Totalreflexion bei automati­ scher Kontraststeuerung durch Softwareverarbeitung der Pris­ menoberfläche gewonnen werden, stellen ein Konzentrations­ histogramm dar, wie es in Fig. 18-a gezeigt ist. Auf der Abszisse ist der digitalisierte Datenwert aufgetragen (das Ausgangssignal der CCD wurde in Digitalform umgewandelt und einem Speicher gespeichert). Der A/D-Wandler 106 ist ein 8- Bit-Hochgeschwindigkeitswandler und der Datenänderungsbereich erstreckt sich über 256 Stufen (0 bis $FF = 0 bis 255). Die Ordinate stellt die Anzahl der Zellen dar, die 256 × 256 = 65 536 Pixel beträgt. Fig. 18-a zeigt somit ein Konzentra­ tionshistogramm, das die Anzahl der Pixel für jeden Grad anzeigt.

Bei einem trockenen Fingerabdruck, einem feuchten Fingerab­ druck und einem Fingerabdruck, dem es an Linearität mangelt, ist die Konzentration unausgeglichen, wie in den Fig. 18-b und 18-c gezeigt, und der durch AP bezeichnete Bereich ist verhältnismäßig schmal. Beseitigt man eine solche Unausgegli­ chenheit der Konzentration und macht sie gleichförmig, so läßt sich ein klares Bild mit hohem Kontrast erzielen.

Eingabedaten der in Fig. 20 gezeigten Art werden in eine Form verteilt, wie sie in Fig. 21 dargestellt ist. Als Ergebnis ändert sich ein Fingerabdruck, wie er in Fig. 22 dargestellt ist zu einem Bild gemäß Fig. 23. Fig. 20 ist ein Konzen­ trationshistogramm des in Fig. 22 gezeigten Fingerabdruckes. Das Bild entsprechend den der Verteilungsverarbeitung unter­ worfenen Daten gemäß Fig. 21 ist in Fig. 23 gezeigt. Wie sich aus einem Vergleich der Fig. 22 und 23 ergibt, ist der Kontrast des Bildes beträchtlich verbessert. Es ließ sich experimentell feststellen, daß ein Fingerabdruck gemäß Fig. 22, der mittels bekannter Erkennungssysteme kaum zu erkennen war, durch die erfindungsgemäße Anordnung erkennbar wurde. Es ließ sich auch nachweisen, daß durch die Verteilungsverarbei­ tung allein ohne Ausführung des Mittelungsprozesses ein be­ friedigender Kontrast und gleichförmige Daten erzielbar sind.

Da die für die Verteilungsverarbeitung notwendige Zeit ein Fünfunddreißigstel der für den Mittelungsprozeß notwendigen Zeit erfordert, ergibt bei dieser Ausführungsform die Ver­ teilungsverarbeitung eine gleichförmige Konzentrationsver­ teilung, so daß eine automatische Kontraststeuerung bewirkt wird. Bei dieser Verteilungsverarbeitung wird jeder Pixel durch m (xi, yj) dargestellt, wobei (xi, yj) die Pixellage (x-, y-Koordinate) ist, mit i = 0 bis 255. m ist die Nummer jedes Pixels in aufsteigender Richtung der Konzentration, d. h., in aufsteigender Ordnung der Faktoren von (xi, yj). m nimmt somit Werte von 1 bis 65 536 an. Darauf wird m (xi, yj) umgewandelt in

wobei

ein Quotient aus der Teilung von m durch 256 ist. Somit ist n = 0 bis 255. Dieses n ist die Konzentration an der Stelle (xi, yj) nach der Verteilungsver­ arbeitung.

Bei der Berechnung zur Identifizierung eines Fingerabdruckes durch ein Krümmungsmuster wird die Hautleistenrichtung in der binären 256 × 256-Fläche alle 16 × 16 Sub-Flächen durch Ver­ wendung schlitzartiger Fenster gemäß Fig. 24 ermittelt. Dabei wird die mittlere Konzentration Ad^(m) in jedem Fenster erfaßt, während das Fenster jeweils um einen Pixel vertical verschoben wird,

wobei d = 1 bis 8 und m = 1 bis L, wobei L die durch die Richtung d bestimmte Anzahl von Stellungen ist. Darauf wird die mittlere Konzentrationsverteilung Vd in der gleichen Richtung nach folgender Gleichung berechnet.

Die Richtung, in der der Wert Vd am größten ist, ist die Leistenrichtung in diesem Bereich. Die durch die Richtung d bestimmte Anzahl von Stellungen (1 bis 8) ändert sich gemäß der Darstellung in den Fig. 25-a bis 25-c.

In Fig. 25-a werden, wenn die Richtung d = 1, die Daten an 22 Positionen berechnet. In Fig. 25-b werden, wenn die Richtung d = 2, die Daten an 29 Positionen berechnet. In Fig. 25-c werden, wenn die Richtung d = 3, die Daten an 37 Positionen berechnet. Wenn d = 4, 6 und 8, ist die Zahl der Positionen, an denen Daten berechnet werden, die gleiche, wie im Fall von d = 2. Wenn d = 5, werden Daten an der gleichen Zahl von Positionen wie bei d = 1 berechnet; ist d = 7, werden Daten an Positionen der gleichen Zahl wie im Fall von d = 3 berechnet.

Gemäß Tabelle 1 werden 32 × 32 Teile von Leistenrichtungsdaten in den 16 × 16 Flächen zur Berechnung der Krümmung der Haut­ leiste in 8 angrenzenden Zellen über die gesamte Fläche be­ rechnet.

Wie in Tabelle 2 gezeigt, wird, falls eine Hintergrundfläche existiert, wenn G(m1) und/oder G(m2) nicht vorhanden sind, keine Berechnung ausgeführt.

Fig. 26 zeigt ein Diagramm zur Erläuterung des Vergleichs von Leistenrichtungsmustern und Leistenrichtungs-Krümmungsmustern der zu prüfenden und der registrierten Daten. Für diesen Vergleich werden die zu registrierenden Daten in Binärform umgewandelt und der Skelettierung unterworfen, und die Daten hinsichtlich der Leistenrichtung und -krümmung werden berech­ net. Ferner werden die Stellungen und Richtungen von Merkmalen berechnet und gespeichert und die Leistenrichtung und ihre Krümmung in den Binärdaten werden berechnet. Die Leistenrich­ tungsdaten und die Krümmungsdaten der zu prüfenden Daten werden mit der registrierten Daten abgeglichen, so daß die Stelle (sx, sy) ermittelt wird, wo die Abweichung S (x, y) minimal ist. Wenn das Abgleichmaß oberhalb eines oberen Schwellenwertes liegt, wird der Prüfling als die zu den regi­ strierten Daten gehörige Person betrachtet. Liegt der Ab­ gleichgrad unterhalb einer unteren Schwelle, so wird der Prüfling als Außenstehender betrachtet. Der Abgleichgrad wird auf der Basis von 32 × 32 = 1024 Stücken der Leistenrichtungs- und -krümmungsdaten ermittelt. An der Stelle (sx, sy) sind die Differenzen in Richtung und Krümmung minimal.

Bezeichnet man die Flächen der registrierten Daten, wo viele Merkmale existieren, mit a und b, so werden die Flächen a′ und b′ in einer Fläche c, die hiervon um (sx, sy) entfernt sind, skelettiert. Die Stellung, Art und Richtung jedes zu prüfenden Datenmerkmals werden gegenüber den registrierten Daten ge­ prüft. Wenn der Abgleichgrad oberhalb des oberen Schwellenwer­ tes liegt, wird der Prüfling als die zu den registrierten Daten gehörige Person identifiziert, liegt der Abgleichgrad unterhalb des unteren Schwellenwertes, so wird der Prüfling als Außenstehender betrachtet. Wenn der Abgleichgrad oberhalb des unteren und unterhalb des oberen Schwellenwertes liegt, wird der Bereich c (mit Ausnahme a′ und b′) skelettiert und die Merkmale werden extrahiert. Dann wird ein ähnlicher Ab­ gleich ausgeführt und der Prüfling wird in der gleichen Weise beurteilt wie oben. Dieses Verfahren beeinträchtigt die Ab­ gleichgenauigkeit und -rate nicht.

Ungleich dem herkömmlichen einfachen Glättungsschema erlaubt die erfindungsgemäße automatische Kontrastregelung die Erzeu­ gung von Daten mit hohem Kontrast und eine wirksame Entfernung von Störungen. Sie ist daher ein effektives Vorverarbeitungs­ mittel zur Verminderung der gesamten Verarbeitungszeit und Erhöhung der Erkennungsrate. Durch Skelettierung nur derjeni­ gen Bereiche, die viele Merkmale enthalten, wird die Abgleich­ zeit beträchtlich vermindert.

Bezugszeichenliste

Fig. 1
11 FINGERABDRUCK-EINGABEGERÄT
12 A/D-WANDLER
13 BILDSPEICHER
20 DSP
21 ROM
22 ROM
23 RAM
40 CPU
41 REM
ROM: ROM
I/O INTERFACE: INTERFACE EIN/AUSGABE
44 ZUGRIFFS-STEUERGERÄT
42 EINGABE
43 AUSGABE
ADDRESS BUS: ADRESSENBUS
DATA BUS: DATENBUS
DATA: DATEN
ADDRESS: ADRESSE
SELECTOR CIRCUIT: AUSWAHLKREIS

Fig. 4
S1 STARTE ABTASTEN ZUR SKELETTIERUNG
S2 ABTASTEN
S3 ABTASTUNG ERSTE STUFE, WIEDERHOLE VERARBEITUNG DISPLAY- BILDDATEN ÜBER EINEN BEREICH EINER BEGRENZTEN ANZAHL VON ABTASTZEILEN
S3A SKELETTIERUNG VON 8 BENACHBARTEN ZELLEN
S3B IST SKELETTIERUNG 8 BENACHBARTER ZELLEN BEENDET?
S3C SETZE KONVERGENZMARKE, SPEICHERE POSITIONSINFORMATION
S3D VERSCHIEBE EIN PIXEL, IST VERARBEITUNG EINER ZEILE BEEN­ DET?
S4 KONVERGENZMARKEN ALLER ZEILEN AUS?
S5 STARTE ZWEITE UND FOLGENDE STUFEN DER ABTASTUNG
S6 STARTE ABTASTUNG AN ZEILE MIT KONVERGENZMARKE EIN
S7 STARTE ABTASTUNG IN DER NÄHE VON ZELLE GESPEICHERTER DATEN
S8 SKELETTIEREN 8 BENACHBARTER ZELLEN FÜR JEDEN PIXEL
S9 UPDATE KONVERGENZMARKE UND PIXELSTELLUNG
S10 SIND KONVERGENZMARKEN ALLER ZEILEN AUS?
S11 HAT ANZAHL WIEDERHOLTER ABTASTUNGEN VORBESTIMMTEN WERT ERREICHT?
YES: JA
NO: NEIN
END: ENDE

Fig. 5
INTERSECTION: SCHNITTPUNKT
BRANCH POINT: VERZWEIGUNGSPUNKT
END POINT: ENDPUNKT

Fig. 10
S20 STARTE MERKMALSABGLEICH
S21 UNTERSCHIED DER GESAMTZAHL VON VERZWEIGUNGSPUNKTEN ZWI­ SCHEN EINGANGS- UND GESPEICHERTEN DATEN KLEINER ALS VOR­ BESTIMMTER WERT?
S22 PRÜFUNGSERGEBNIS NEGATIV
END: ENDE
S23 WÄHLE HAUPTVERZWEIGUNGSPUNKTKANDIDATEN IN EINGEGEBENEN
FINGERABDRUCKSDATEN
S24 SETZE HAUPTVERZWEIGUNGSPUNKTKANDIDATEN AN URSPRUNG VON KARTESISCHEM KOORDINATENSYSTEM
S25 WÄHLE SUBVERZWEIGUNGSPUNKTE JE IN EINEM EINES ERSTEN BIS VIERTEN QUADRANTEN IN DEN EINGANGSDATEN
S26 SIND ZWEI ODER MEHR SUBVERZWEIGUNGSPUNKTE DER EINGANGS­ DATEN INNERHALB VORBESTIMMTER FLÄCHEN UM JEWEILIGE VER­ ZWEIGUNGSPUNKTE DER GESPEICHERTEN DATEN?
S27 BERECHNE ABWEICHUNGSGRAD ZWISCHEN SUBVERZWEIGUNGSPUNKTEN DER EINGANGS- UND GESPEICHERTEN DATEN AUF BASIS DER NORM
S28 WÄHLE SUB-SUBVERZWEIGUNGSPUNKTE FÜR JEDEN SUBVERZWEI­ GUNGSPUNKT
S29 SIND ZWEI ODER MEHR SUB-SUBVERZWEIGUNGSPUNKTE DER EIN­ GANGSDATEN INNERHALB VORBESTIMMTER BEREICHE UM JEWEILIGE VERZWEIGUNGSPUNKTE DER GESPEICHERTEN DATEN?
S30 BERECHNE ABWEICHUNGSGRAD ZWISCHEN JEDEM SUB-SUBVERZWEI­ GUNGSPUNKT DER EINGABEDATEN UND DEM ENTSPRECHENDEN SUB- SUBVERZWEIGUNGSPUNKT DER GESPEICHERTEN DATEN AUF BASIS DER NORM
S31 BERECHNE MITTLEREN ABWEICHUNGSGRAD
S32 IST ANZAHL DER GEWÄHLTEN HAUPTVERZWEIGUNGSPUNKTKANDIDATEN GRÖSSER ALS VORBESTIMMTE ZAHL?
S33 SETZE MITTLEREN ABWEICHUNGSGRAD DER SUBVERZWEIGUNGSPUNKTE AUF 100
S34 SETZE MITTLEREN ABWEICHUNGSGRAD DER SUB-SUBVERZWEIGUNGS­ PUNKTE AUF 120
S35 WÄHLE HAUPTVERZWEIGUNGSPUNKT DER EINGANGSDATEN MIT MINI­ MALEM ABWEICHUNGSGRAD
S36 IST MITTLERER ABWEICHUNGSGRAD DES HAUPTVERZWEIGUNGSPUNK­ TES UNTERHALB VORBESTIMMTEM WERT?
S37 BEURTEILE MERKMALE DER EINGANGSDATEN ALS IDENTISCH MIT DENEN DER GESPEICHERTEN DATEN
S38 PRÜFUNGSERGEBNIS NEGATIV
END: ENDE
YES: JA
NO: NEIN

Fig. 12
S40 SPEICHERUNG DES FINGERABDRUCKS
S41 SPEICHERUNG VON MERKMALEN
S42 MERKMALSABGLEICH
S43 SPEICHERUNG VON SCHABLONEN
S44 SCHABLONENABGLEICH
S45 VERGLEICH DER ERKENNUNGSRATEN BEI MERKMALS- UND SCHABLO­ NENABGLEICH
S46 SPEICHERE BENUTZTES ABGLEICHSVERFAHREN UND GESPEICHERTE DATEN
END: ENDE

Fig. 13
114 EINGABE-DISPLAY DER CPU
107 AUF/AB-KNOPF ELEKTRODENSTIFT
108 LED 7 SEGMENTE
(A) INPUT/DISPLAY PART: (A) EINGABE/AUSGABE-TEIL
(B) COMPUTATION PART: (B) RECHENTEIL
TO KEY, ETC: ZU TASTE ETC
RY OUTPUT: RY-AUSGANG

Fig. 15
114 EINGABE/DISPLAY-TEIL
COMPUTATION PART: RECHENTEIL
UP/DOWN BUTTON INPUT LED 7-SEGMENT OUTPUT: AUF/AB DRUCKKNOPF- EINGABE LED (7 SEGMENTE) AUSGABE
ELECTRODE PIN: ELEKTRODE, STIFT

Fig. 16
111 RECHENTEIL
INPUT/DISPLAY PART DECODER: DECODER-EINGABE-DISPLAY
111-a CPU
111-b ROM
111-c RAM
111-e TAKT
RY OUTPUT: RY-AUSGANG
CCD INPUT: CCD-EINGANG

Fig. 18
NUMBER OF CELLS: ZELLENZAHL
NUMBER OF PIXELS: PIXELZAHL
A/D VALUE (CONCENTRATION): A/D-WERT (KONZENTRATION)

Fig. 19
NUMBER OF CELLS: ZELLENZAHL
A/D VALUE (CONCENTRATION): A/D-WERT (KONZENTRATION)

Fig. 21
NUMBER OF PIXELS: PIXELZAHL
A/D VALUE: A/D-WERT

Fig. 24
DIRECTION: RICHTUNG
TABELLE 1
CURVATURE OF CENTRAL AREA (I, J): KRÜMMUNG DES MITTLEREN BEREICHS (I, J)
WHERE: WORIN
WHERE G(I, J) IS DIRECTION OF AREA (I, J) AND T(L) IS ABSOLUTE VALUE OF DIFFERENCE IN DIRECTION: WORIN G(I, J) = RICHTUNG DES BEREICHS (I, J) UND T(L) ABSOLUTWERT DER RICHTUNGSDIFFERENZ

Claims (10)

1. Anordnung zur Erkennung von Fingerabdrücken, bei der Ein­ gabe-Fingerabdruck-Bilddaten mit gespeicherten Bilddaten verglichen werden, gekennzeichnet durch:
eine Skelettierungs-Verarbeitungseinrichtung zum Skelettieren von binären Bilddaten, die eine Skelettierungsbestimmungsein­ richtung aufweist, die einen löschbaren Punkt in den binären Bilddaten mittels einer Tabellensuche in Einheiten von 8 nebeneinander liegenden Zellen bestimmt, und eine Abtaststeu­ ereinrichtung aufweist, die die Anzahl der Abtastungen der Skelettierungsbestimmungseinrichtung vermindert,
eine Merkmalsextraktionseinrichtung zum Extrahieren von Merk­ malen aus den Bilddaten, die eine Einrichtung zum Extrahieren von Merkmalskandidaten aus den skelettierten Bilddaten durch eine Tabellensuche in Einheiten von 8 benachbarten Zellen, und eine Pseudomerkmals-Entfernungseinrichtung zum Ausschließen von Pseudomerkmalen aus den Merkmalskandidaten aufweist, eine Einrichtung zum Registrieren wahrer Merkmale der Bild­ daten,
eine Merkmalsabgleicheinrichtung zum Abgleichen von Merkmalen der eingegebenen Fingerabdruckbilddaten mit gespeicherten Merkmalen,
eine Einrichtung zum Registrieren von Schablonendaten für einen Schablonenabgleich und
eine Schablonenabgleicheinrichtung für einen Schablonenab­ gleich der Fingerabdruckbilddaten mit gespeicherten Daten.

2. Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Skelettierungsbestim­ mungseinrichtung enthält:
eine Einrichtung zum Berechnen eines Nachbarzellenmuster- Indexwertes, der die Summe ist aus Produkten vorbestimmter Gewichtungsfaktoren, die jeweils den 8 benachbarten Zellen zugeordnet sind, die eine mittlere Zelle umgeben, und den Pixelwerten der 8 benachbarten Zellen,
eine Einrichtung zur Ausführung einer Tabellensuche in einem Speicher für alle Kombinationen von Zellenmustern, die eine Änderung des Pixelwertes der mittleren Zelle von 1 bis 0 erlauben, wobei im Speicher die Nachbarzellenmuster-Indexwerte der 8 benachbarten Zellen gespeichert sind, und
eine Einrichtung zum Ändern des Pixelwertes der mittleren Zelle von "1" auf "0".

3. Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Abtaststeuereinrich­ tung enthält:
eine erste Bilddatenabtasteinrichtung zum Abtasten der Bild­ daten über eine Fläche vorbestimmter Größe, wobei die erste Bilddatenabtasteinrichtung enthält: eine Einrichtung zum Betätigen der Skelettierungsbestimmungseinrichtung für jeden Pixel auf jeder Abtastzeile und eine Einrichtung zum Speichern von Abtaststeuerdaten in einem Speicher, die wenigstens eine Marke umfassen, die anzeigt, ob die Skelettierung auf jeder Abtastzeile beendet ist, von Stellungsinformationen der einen der benachbarten Zellen, für die die Skelettierung auf jeder Abtastzeile nicht beendet ist, und der Anzahl angrenzender Zellen, für die die Skelettierung auf jeder Abtastzelle nicht beendet ist,
eine zweite und nachfolgende Bilddatenabtasteinrichtungen zum Abtasten der Bilddaten nur dann, wenn die Skelettierung bei der vorhergehenden Bilddatenabtastung nicht beendet wurde, wobei die zweite und die nachfolgenden Bilddatenabtasteinrich­ tungen eine Einrichtung aufweisen, durch die der Inhalt der Abtaststeuerdaten auf den neuesten Stand gebracht wird, und eine Einrichtung zum Feststellen, ob die Skelettierung der Bilddaten beendet wurde oder nicht, und zum Wiederholen der zweiten und der nachfolgenden Bilddatenabtastung, bis die Skelettierung der Bilddaten beendet ist, bzw. konvergiert.

4. Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Merkmalsextraktions­ einrichtung aufweist:
eine Einrichtung zum Berechnen eines Nachbarzellenmuster- Indexwertes für jede von 8 benachbarten Zellen rings um die mittlere Zelle,
eine Einrichtung zur Durchführung einer Tabellensuche für den Nachbarzellenmuster-Indexwert von den in einem Speicher ge­ speicherten und
eine Einrichtung, durch die die betroffene Zelle als Merkmals­ kandidat registriert wird, wenn der gleiche Nachbarzellenmu­ ster-Indexwert wie der der eingegebenen Fingerabdruckdaten gefunden wird.

5. Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Pseudomerkmals-Entfer­ nungseinrichtung den Merkmalskandidaten ausschließt, wenn die Richtung der Merkmalskandidaten die gleiche ist, wie die des Gegenstücks der registrierten Fingerabdrucksbilddaten und der Abstand zwischen ihnen geringer ist als ein vorbestimmter Wert.

6. Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Merkmalsregistrier­ einrichtung enthält:
eine Einrichtung zum Wählen eines dem Mittelpunkt der Bild­ daten zunächst liegenden Verzweigungspunktes als Hauptver­ zweigungspunkt,
eine Einrichtung zum Wählen von dem Hauptverzweigungspunkt in einem ersten, zweiten, dritten und vierten Quadranten eines kartesischen Koordinatensystems mit dem Hauptverzweigungspunkt als Ursprung desselben als Subverzweigungspunkten,
eine Einrichtung zum Wählen einer vorbestimmten Zahl von Verzweigungspunkten in aufsteigender Reihenfolge des Abstandes zum Subverzweigungspunkt in jedem der vier Quadranten als Sub- Subverzweigungspunkte darin und
eine Einrichtung zum Registrieren wenigstens der Gesamtzahl der Verzweigungspunkte, ihrer Lageinformation, der Lagebezie­ hung zwischen dem Hauptverzweigungspunkt und den Subverzwei­ gungspunkten und der Lagebeziehungen zwischen dem Subverzwei­ gungspunkt und den Sub-Subverzweigungspunkten in jedem Quad­ ranten.

7. Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Merkmalsabgleichein­ richtung enthält:
eine Einrichtung zum Vergleichen der Gesamtzahl der Verzwei­ gungspunkte in den Eingangs-Fingerabdruck-Bilddaten und der Gesamtzahl der Verzweigungspunkte in den gespeicherten Finger­ abdrucksbilddaten,
eine Einrichtung zum Auswählen einer vorbestimmten Anzahl von Verbindungspunkten in aufsteigender Reihenfolge des Abstandes zum Mittelpunkt der Eingangsfingerabdrucksbilddaten als Haupt­ verzweigungspunkt-Kandidaten, eine Einrichtung zum Feststel­ len, ob der Subverzweigungspunkt in jedem Quadranten der Eingangsfingerabdruckbilddaten in der Nähe des entsprechenden Subverzweigungspunktes in den registrierten Fingerabdruckbild­ daten liegt,
eine Einrichtung zum Feststellen, ob die Sub-Subverzweigungs­ punkte in jedem Quadranten in den Eingangsfingerabdruckbild­ daten je in der Nähe des entsprechenden der Sub-Subverzwei­ gunspunkte in den gespeicherten Fingerabdruckbilddaten liegen, eine Einrichtung zum Bewerten des Abgleichmaßes zwischen den Subverzweigungspunkten in den eingegebenen Fingerabdrucks­ bilddaten auf der Basis der Norm, wenn der Verzweigungspunkt in den Eingangsfingerabdruckbilddaten in der Nähe des ent­ sprechenden Subverzweigungspunktes in den gespeicherten Fin­ gerabdruckbilddaten liegt,
eine Einrichtung zum Bewerten des Maßes zwischen den Sub- Subverzweigunspunkten in den eingegebenen und gespeicherten Fingerabdrucksbilddaten auf der Basis der Norm, wenn die Sub- Subverzweigungspunkte in der Nähe der entsprechenden Sub- Subverzweigungspunkte in den gespeicherten Fingerabdrucksbild­ daten liegen,
eine Einrichtung zum Berechnen des mittleren Abweichungsgrades der Hauptverzweigungspunktkandidaten,
eine Einrichtung zum Auswählen desjenigen Hauptverzweigungs­ punktkandidaten mit geringstem mittlerem Abweichungsgrad als Hauptverzweigungspunkt in den Eingangs-Fingerabdruckbilddaten, und
eine Einrichtung zur Beurteilung des Prüflings als derjenigen Person, zu der die gespeicherten Fingerabdrucksbilddaten gehören, wenn der mittlere Abweichungsgrad des Hauptverzwei­ gungspunktes in den eingegebenen Fingerabdrucksbilddaten kleiner ist als ein vorbestimmter Wert.

8. Anordnung nach Anspruch 1, ferner mit einer Einrichtung zum Wählen der Merkmalsabgleichseinrichtung oder der Schablonen­ abgleichseinrichtung.

9. Verfahren zur Erkennung von Fingerabdrücken, bei dem einge­ gebene Fingerabdrucksbilddaten mit gespeicherten Bilddaten verglichen werden, gekennzeichnet durch:
Verarbeiten binärer Bilddaten zum Skelettieren, wobei der Skelettierschritt einen Skelettierbestimmungsschritt umfaßt, durch den ein löschbarer Punkt in den binären Bilddaten durch eine Tabellensuche in Einheiten von 8 benachbarten Zellen bestimmt wird, und einen Abtaststeuerschritt, durch den die Anzahl der Abtastungen des Skelettierungsbestimmungsschrittes vermindert wird,
Extrahieren von Merkmalen aus den Bilddaten, wobei der Merk­ malsextraktionsschritt einen Schritt umfaßt, durch den Merk­ malskandidaten von den skelettierten Bilddaten durch eine Tabellensuche in Einheiten von 8 benachbarten Zellen extra­ hiert werden, und einen Schritt, durch den Pseudomerkmale von den Merkmalskandidaten ausgeschlossen werden,
Speichern wahrer Merkmale der Bilddaten,
Abgleichen von Merkmalen der eingegebenen Fingerabdrucksbild­ daten mit gespeicherten Merkmalen,
Speichern von Schablonendaten für den Schablonenabgleich und Schablonenabgleich der eingegebenen Fingerabdrucksbilddaten mit gespeicherten Daten.

10. Verfahren zur Erkennung von Fingerabdrücken, bei dem gespeicherte Fingerabdruckdaten und eingegebene Fingerabdruck­ daten verglichen werden, die durch automatische Kontraststeue­ rung durch Software erhalten wurden, gekennzeichnet durch einen ersten Abgleich, wobei ein Hautleistenrichtungsmuster und ein Hautleistenkrümmungsmuster der gespeicherten Finger­ abdrucksdaten mit denen der eingegebenen Fingerabdrucksdaten verglichen und aufeinander ausgerichtet werden, wobei der Abgleichs- oder Übereinstimmungsgrad der Leistenrichtungs- und krümmungsmuster in ihren überlappenden Bereichen berechnet wird, wobei der Prüfling als die zu den gespeicherten Finger­ abdrucksdaten gehörige Person identifiziert wird, wenn der Übereinstimmungsgrad oberhalb eines oberen Schwellenwertes liegt, und als Außenstehender beurteilt wird, wenn der Ab­ gleichsgrad unterhalb eines unteren Schwellenwertes liegt, und einen zweiten und einen dritten Abgleichsschritt, wobei, wenn der Abgleichsgrad oberhalb des unteren Schwellenwertes und unterhalb des oberen Schwellenwertes liegt, nur diejenigen Bereiche der eingegebenen Fingerabdrucksdaten der Skelettie­ rung zum Extrahieren von Merkmalen unterzogen werden, die eine hohe und mittlere Merkmalsdichte haben, wobei der Abgleichgrad der extrahierten Merkmale hinsichtlich ihrer Lage, Art und Richtung berechnet wird, wobei, wenn der Abgleichgrad im Bereich hoher Dichte oberhalb des oberen Schwellenwertes liegt, der Prüfling als die Person erkannt wird, zu der die gespeicherten Fingerabdrucksdaten gehören, und der Abgleich­ grad unterhalb des unteren Schwellenwertes liegt, der Prüfling als Außenstehender beurteilt wird, und der Abstimmungsgrad oberhalb des unteren Schwellenwertes und unterhalb des oberen Schwellenwertes liegt, der Prüfling als Außenstehender be­ trachtet wird, und der Übereinstimmungsgrad im Bereich mitt­ lerer Dichte oberhalb des oberen Schwellenwertes liegt, der Prüfling als die Person betrachtet wird, zu der die gespei­ cherten Fingerabdrucksdaten gehören, und der Abgleichsgrad unterhalb des unteren Schwellenwertes liegt, der Prüfling als Außenstehender betrachtet wird, und wenn der Abgleichsgrad oberhalb des unteren Schwellenwertes und unterhalb des oberen Schwellenwertes liegt, der Prüfling als Außenstehender be­ trachtet wird.