DE69721951T2

DE69721951T2 - Verfahren und Gerät zum Fingerabdruckvergleich mit auf lokaler Merkmalübereinstimmung basierter Transformationsparametergruppenbildung

Info

Publication number: DE69721951T2
Application number: DE69721951T
Authority: DE
Inventors: Andrea New York Califano; Scott Eric Madison Colville; Robert Steven Tuckahoe Germain
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1996-12-13
Filing date: 1997-12-05
Publication date: 2004-05-19
Anticipated expiration: 2017-12-06
Also published as: EP0848346A2; EP0848346B1; DE69721951D1; EP0848346A3; US6041133A

Description

Die Erfindung betrifft allgemein Bildverarbeitungssysteme und insbesondere Bildverarbeitungssysteme zum Identifizieren und Überprüfen von Fingerabdruckbildern.
Die vorliegende Erfindung befasst sich mit zwei Problemklassen. Die erste Problemklasse betrifft Situationen, in denen es erforderlich ist, die Identität einer Person zu überprüfen oder zu bestätigen. Das heißt, dass eine Person eine bestimmte Identität zu haben behauptet oder auf Informationen zuzugreifen versucht, die nur an eine bestimmte Person herausgegeben werden sollen. Es ist wichtig, über zuverlässige Mittel zum Überprüfen der Identität dieser Person zu verfügen oder zumindest zum Bestätigen der Tatsache, dass dies dieselbe Person ist, welche bereits im System angemeldet ist.
Das zweite und schwierigere Problem tritt auf, wenn sichergestellt werden soll, dass eine bestimmte Datenbank für jede einzelne Person nur einen einzigen Eintrag enthält. Dies ist im Bereich der Sozialversicherungssysteme der Fall, wenn der Bezug von Sozialleistungen unter mehreren Namen verhindert werden soll oder wenn Ausweise ausgegeben werden sollen. Bei diesem Identifizierungsproblem ist es erforderlich, dass man in einer großen Personendatenbank suchen und feststellen kann, ob sich diese Person bereits in der Datenbank befindet. Bei Datenbanken mit mehreren Millionen von Einzelpersonen ist diese Suche sehr aufwändig.
Die meisten technischen Verfahren auf diesem Gebiet erfordern eine lineare Suche durch die gesamte Datenbank. Nach diesem Ansatz könnte eine Vollsuche in einer eine Million Einträge enthaltenden Datenbank einen Vergleich des Fingerabdrucks der abzufragenden Person mit jedem Eintrag in der Datenbank, also eine Million oder mehr Vergleiche erfordern. Zur Lösung dieses Problems werden in der Technik in der Regel zum Klassifizieren von Fingerabdrücken und Personen Filterverfahren benutzt. Beispielsweise kann die Datenbank nach Geschlecht, Rasse, ungefährem Alter und Fingerabdruckklasse sortiert sein. Hierdurch wird der Umfang der zu durchsuchenden Datenbank und damit der zu leistende Arbeitsaufwand wirkungsvoll verringert. Dabei führt jedoch jeder Fehler bei der Anfangsklassifizierung zu einem Fehlschlag bei der Identifizierung.
Daher gibt es in der Technik ein Bedarf an einem verbesserten, kostengünstigen und leistungsfähigen System zum Überprüfen von in großen Datenbanken gespeicherten Fingerabdrücken.
In dem Artikel „Minutiae Based Fingerprint Registration" von Feri Pernus et al. in CH1499-3/80/0000-1380500.75^© 1980 IEEE, S. 1380–1382, wird ein Algorithmus zum Registrieren von Fingerabdrücken unter Verwendung von Details beschrieben. Eine Detailmatrix ist durch eine Merkmalmatrix definiert, die aus Merkmalvektoren besteht, welche jedes Detail darstellen. An jedem Detail wird ein Koordinatensystem (x'y') angebracht, wobei die x'-Achse zum nächstliegenden Detail zeigt. Die Umgebung jedes Details wird nach anderen Details durchsucht. Der Abstand zwischen dem Ursprung und der Winkel zur x'-Achse werden für jedes Detail im beobachteten Gebiet berechnet. In diesem Artikel werden zum systematischen Speichern der Daten von Fingerabdruckbildern in einer Datenbank keine Angaben gemacht. Die Anzahl der durch jede Merkmalmatrix definierten Details ist unbestimmt, was zu Problemen bei der Verarbeitung der Daten in einem beobachteten Gebiet für den Eintrag in eine Datenbank und die Berechnung von Daten bezüglich der Parameter der beobachteten Details führt.
Die oben genannten Probleme und entsprechende Probleme nach dem Stand der Technik werden mit den Prinzipien der vorliegenden Erfindung, dem Verfahren und der Vorrichtung zum Fingerabdruckvergleich unter Verwendung der Zusammenfassung von Transformationsparametern auf der Basis der Übereinstimmungen lokaler Merkmale gelöst. Das Verfahren und die Vorrichtung der vorliegenden Erfindung können begrifflich in zwei verschiedene Betriebsarten eingeteilt werden: einen Erfassungsmodus und einen Erkennungsmodus.
Beim Erfassungsmodus werden für ein oder mehrere Fingerabdruckbilder in einer festgelegten Weise Untergruppen (Tripletts) der Merkmalpunkte für ein bestimmtes Fingerabdruckbild erzeugt. Eine oder mehrere der Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten für das jeweilige Fingerabdruckbild werden ausgewählt. Für jede ausgewählte Untergruppe (Triplett) werden Daten erzeugt, die den Fingerabdruck im Nahbereich der ausgewählten Untergruppe (Triplett) kennzeichnen. Die der ausgewählten Untergruppe (Triplett) entsprechenden Daten werden zum Bilden eines Schlüssels (oder Indexes) verwendet. Der Schlüssel wird dazu verwendet, Einträge in einem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis zu speichern und aus diesem abzurufen, welches eine Form eines Zuordnungsspeichers darstellt, durch den in dem demselben Schlüssel zugeordneten Speicher mehr als ein Eintrag gespeichert werden kann. Es wird ein Eintrag erzeugt, der vorzugsweise einen Kennzeichner enthält, welcher das Fingerabdruckbild kennzeichnet, das diesen Schlüssel sowie Informationen (oder Zeiger auf solche Informationen) zu der Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten kennzeichnet, die diesen Schlüssel erzeugt hat. Der durch diesen Schlüssel markierte Eintrag wird dann in dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis gespeichert.
Beim Erkennungsmodus wird dem System ein Abfrage-Fingerabdruckbild zur Verfügung gestellt. Ähnlich wie beim Erfassungsmodus werden in festgelegter Weise Gruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes erzeugt. Eine oder mehrere Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes werden ausgewählt. Für jede ausgewählte Untergruppe (Triplett) werden Daten erzeugt, die den Abfrage-Fingerabdruck im Nahbereich der ausgewählten Untergruppe (Triplett) kennzeichnen. Die der ausgewählten Untergruppe entsprechenden Daten werden zum Bilden eines Schlüssels verwendet. Alle Einträge im Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis, die diesem Schlüssel zugeordnet sind, werden abgerufen. Die Einträge enthalten, wie oben beschrieben, einen Kennzeichner, der das Vergleichs-Fingerabdruckbild kennzeichnet. Für jedes abgerufene Objekt wird eine hypothetische Übereinstimmung zwischen dem Abfrage-Fingerabdruckbild und dem Vergleichs-Fingerabdruckbild erzeugt. Diese hypothetische Übereinstimmung wird durch den Kennzeichner des Vergleichs-Fingerabdruckbildes und optional durch Parameter der Koordinatentransformation gekennzeichnet, durch die die Untergruppe (Triplett) von Merkmalen im Abfrage- Fingerabdruckbild in bestmögliche Übereinstimmung mit der Untergruppe (Triplett) von Merkmalen im Vergleichs-Fingerabdruckbild gebracht wird. Die hypothetischen Übereinstimmungen werden in einer Abstimmungstabelle gesammelt. Die Abstimmungstabelle ist ein Zuordnungsspeicher, der durch den Kennzeichner und (sofern verwendet) die Transformationsparameter des Vergleichs-Fingerabdruckbildes gekennzeichnet ist. Die Abstimmungstabelle speichert einen dem entsprechenden Kennzeichner sowie (sofern verwendet) den Transformationsparametern des Vergleichs-Fingerabdruckbildes zugeordneten Zahlenwert. Wenn ein soeben abgerufenes Objekt eine im Zuordnungsspeicher bereits vorhandene Hypothese erzeugt, wird der dem abgerufenen Objekt entsprechende Zahlenwert aktualisiert, indem beispielsweise der Zahlenwert um Eins erhöht wird. Schließlich werden alle in der Abstimmungstabelle gespeicherten Hypothesen nach ihren Zahlenwerten sortiert. Diese Liste von Hypothesen und Zahlenwerten wird vorzugsweise dazu verwendet festzustellen, ob durch das System eine Übereinstimmung mit dem Abfrage-Fingerabdruckbild gespeichert ist.
Die vorliegende Erfindung stellt daher ein Verfahren zum Erzeugen und Speichern von Daten bereit, die mindestens ein Fingerabdruckbild kennzeichnen, wobei das Verfahren die Schritte Identifizieren einer Vielzahl von Merkmalpunkten in dem Fingerabdruckbild, wobei die Merkmalpunkte aus Singularitäten in den Papillarlinien-Mustern des Fingerabdruckbildes abgeleitet werden, Anordnen der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen und Erzeugen eines Schlüssels umfasst, der mindestens einer Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, wobei der Schlüssel das Fingerabdruckbild im Nahbereich der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten kennzeichnet, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren dem Erzeugen und Speichern von Daten zum Kennzeichnen mindestens eines Fingerabdruckbildes in einem Fingerabdruckerkennungssystem dient, in welchem das Fingerabdruckbild in einer Datenbank gespeichert ist; dass ferner der Schritt des Anordnens der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen das Zuordnen von Merkmalpunkten zu jeder Untergruppe in der Weise umfasst, dass jede Untergruppe aus derselben vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten besteht; dass der Schritt der Erzeugung eines Schlüssels, welcher mindestens einer Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, das Berechnen eines Datenwertes als Funktion von Parametern beinhaltet, die der vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten in der Untergruppe zugeordnet sind; und dass das Verfahren ferner das Erzeugen eines Eintrags für mindestens eine Untergruppe von Merkmalpunkten, welcher einen Kennzeichner zum Kennzeichnen des Fingerabdruckbildes umfasst, und das Speichern des Eintrags in einer Datenbank umfasst, wobei der Schlüssel dem Eintrag zugeordnet ist. Speziell umfassen die Singularitäten ein Papillarlinienende und eine Papillarlinienverzweigung und enthält der Schlüssel mindestens einen Wert der Papillarlinienanzahl, der eine Papillarlinienanzahl zwischen einem Paar von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellt; bzw. einen Abstandswert, der den Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellt; und einen Papillarlinienwinkel, der Papillarlinienwinkel darstellt, welche Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten zugeordnet sind.
Der Schritt des Erzeugens des Eintrags, der Schritt der Erzeugung des Schlüssels und der Schritt des Speicherns des Eintrags werden vorzugsweise für jede Untergruppe einer zweiten Vielzahl von Untergruppen von Merkmalpunkten ausgeführt, wobei die zweite Vielzahl von Untergruppen kleiner als die erste Vielzahl von Untergruppen ist. Die zweite Vielzahl von Untergruppen wird in geeigneter Weise durch Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen gebildet, wobei es besonders geeignet ist, die erste Vielzahl von Untergruppen auf der Basis des Abstands zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der ersten Vielzahl von Untergruppen zu filtern. In besonders geeigneter Weise beinhaltet das Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen die folgenden Schritte, die auf jede einzelne Untergruppe der ersten Vielzahl von Untergruppen angewendet werden: Feststellen, ob der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegt; dann Aufnehmen der jeweiligen Untergruppe in die zweite Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wurde, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe im vorbestimmten Bereich liegt; sowie Ausschließen der jeweiligen Untergruppe von der zweiten Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wurde, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe nicht im vorbestimmten Bereich liegt. Alternativ wird die erste Vielzahl von Untergruppen auf der Basis von Datenwerten gefiltert, die der ersten Vielzahl von Untergruppen zugeordnet sind, wobei der einer bestimmten Untergruppe zugeordnete Datenwert auf einer Funktion von mindestens einem Invarianten Parameter basiert, der den Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe zugeordnet ist; der Invariante Parameter stellt dabei insbesondere einen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe dar, und der einer bestimmten Untergruppe zugeordnete Datenwert enthält vorzugsweise einen ersten Teil und einen zweiten Teil, wobei der erste Teil auf einem maximalen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe und der zweite Teil auf einem minimalen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe basiert. Das Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen enthält in geeigneter Weise die folgenden Schritte: Identifizieren eines gegebenen Datenwerts, für den eine Anzahl N von Untergruppen, welche einem Datenwert zugeordnet sind, der kleiner als oder gleich dem gegebenen Datenwert ist, größer als der vorgegebene Grenzwert Nmax ist; sowie Entfernen derjenigen Untergruppen aus der ersten Vielzahl von Untergruppen, welche einem Datenwert größer als oder gleich einem gegebenen Datenwert zugeordnet sind.
Bei einer zweiten Ausführungsart der vorliegenden Erfindung wird ein Fingerabdruckerkennungssystem bereitgestellt, das eine maschinenlesbare Programmspeichervorrichtung zum Ausführen von Verfahrensschritten zum Erzeugen und Speichern von Daten umfasst, die ein Fingerabdruckbild charakterisieren, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Identifizieren einer Vielzahl von Merkmalpunkten in dem Fingerabdruckbild, wobei die Merkmalpunkte von Singularitäten in Papillarlinienmustern im Fingerabdruckbild abgeleitet werden; Anordnen der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen; sowie Erzeugen eines Schlüssels, der der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, wobei der Schlüssel das Fingerabdruckbild im Nahbereich der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten charakterisiert, dadurch gekennzeichnet, dass das Fingerabdruckerkennungssystem eine Datenbank zum Speichern des Fingerabdruckbildes aufweist; der Schritt der Anordnung der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen das Zuordnen von Merkmalpunkten zu jeder Untergruppe umfasst, sodass jede Untergruppe aus derselben vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten besteht; der Schritt des Erzeugens eines Schlüssels, welcher mindestens einer Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, das Berechnen eines Datenwertes als Funktion von Parametern beinhaltet, welche der vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten in der Untergruppe zugeordnet sind; und das Verfahren ferner Folgendes umfasst: Erzeugen eines Eintrags für die mindestens eine Untergruppe von Merkmalpunkten, der eine Kennung umfasst, welche das Fingerabdruckbild kennzeichnet; und Speichern des Eintrags in der Datenbank, wobei der Schlüssel dem Eintrag zugeordnet ist. Insbesondere umfassen die Singularitäten ein Papillarlinienende und eine Papillarlinienverzweigung und ebenso beinhaltet der Schlüssel insbesondere mindestens eine der folgenden Eigenschaften: einen Wert der Papillarlinienanzahl, der die Papillarlinienanzahl zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellt; einen Abstandswert, der den Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellt; sowie einen Wert für Papillarlinienwinkel, der die Papillarlinienwinkel darstellt, welche Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten zugeordnet sind.
Der Schritt der Erzeugung des Eintrags, der Schritt der Erzeugung des Schlüssels und der Schritt des Speicherns des Eintrags werden vorzugsweise für jede Untergruppe einer zweiten Vielzahl von Untergruppen von Merkmalpunkten ausgeführt, wobei die zweite Vielzahl von Untergruppen kleiner als die erste Vielzahl von Untergruppen ist. Die zweite Vielzahl von Untergruppen wird in geeigneter Weise durch Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen gebildet, wobei die erste Vielzahl von Untergruppen am besten auf der Basis des Abstands zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der ersten Vielzahl von Untergruppen gefiltert wird. Vorzugsweise ist es noch günstiger, wenn das Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen die folgenden Schritte beinhaltet, die auf jede einzelne Untergruppe der ersten Vielzahl von Untergruppen angewendet werden: Feststellen, ob der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegt; Aufnehmen der jeweiligen Untergruppe in die zweite Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wurde, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe innerhalb des vorbestimmten Bereichs liegt; sowie Ausschließen der jeweiligen Untergruppe aus der zweiten Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wurde, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe nicht innerhalb des vorbestimmten Bereichs liegt. Alternativ wird die erste Vielzahl von Untergruppen auf der Basis von Datenwerten gefiltert, die der ersten Vielzahl von Untergruppen zugeordnet sind, wobei der einer bestimmten Untergruppe zugeordnete Datenwert auf einer Funktion von mindestens einem Invarianten Parameter basiert, der den Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe zugeordnet ist, und der Invariante Parameter insbesondere einen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe darstellt, und vorzugsweise der einer bestimmten Untergruppe zugeordnete Datenwert einen ersten Teil und einen zweiten Teil enthält, wobei der erste Teil auf einem maximalen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe und der zweite Teil auf einem minimalen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der jeweiligen Untergruppe basiert. Das Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen beinhaltet vorteilhaft die folgenden Schritte: Identifizieren eines gegebenen Datenwerts, für den eine Anzahl von Untergruppen, welche einem Datenwert zugeordnet sind, der kleiner als oder gleich dem gegebenen Datenwert ist, gröber als ein vorbestimmter Grenzwert Nmax ist; und Entfernen derjenigen Untergruppen aus der ersten Vielzahl von Untergruppen, die einem Datenwert größer als oder gleich dem gegebenen Datenwert zugeordnet sind.
Bei einer dritten Ausführungsart der vorliegenden Erfindung wird ein Fingerabdruckerkennungssystem bereitgestellt, bei dem eine Vielzahl von Fingerabdruckbildern in einer Datenbank gemäß den Schritten der ersten oder der zweiten Ausführungsart der vorliegenden Erfindung gespeichert wird, wobei das System eine maschinenlesbare Programmspeichervorrichtung umfasst, um Verfahrensschritte zum Feststellen der Ähnlichkeit zwischen einem Abfrage-Fingerabdruckbild und der in der Datenbank gespeicherten Vielzahl von Fingerabdruckbildern auszuführen, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Identifizieren einer Vielzahl von Merkmalpunkten im Abfrage-Fingerabdruckbild, wobei die Merkmalpunkte von Singularitäten in Papillarlinienmustern im Abfrage-Fingerabdruckbild abgeleitet werden; Anordnen der Vielzahl von Merkmalpunkten im Abfrage-Fingerabdruckbild zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen, wobei jede Untergruppe einer vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten zugeordnet wird; Erzeugen eines zweiten Schlüssels für mindestens eine Untergruppe der ersten Vielzahl von Untergruppen von Merkmalpunkten, wobei der zweite Schlüssel das Abfrage-Fingerabdruckbild im Nahbereich der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten kennzeichnet; Abrufen von Einträgen aus dem Speicher, welche einem ersten Schlüssel zugeordnet sind, der dem zweiten Schlüssel entspricht; sowie Erzeugen eines Werts für mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag, der eine hypothetische Übereinstimmung darstellt, welche dem Abfrage-Fingerabdruckbild und einem in der Datenbank gespeicherten Fingerabdruckbild zugeordnet ist, welches dem mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag entspricht, wobei der Wert einen Kennzeichner umfasst, die das in der Datenbank gespeicherte Fingerabdruckbild kennzeichnet, welches dem mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag entspricht; Ermitteln einer dem Wert zugeordneten Bewertungszahl; und Speichern des Werts und der Bewertungszahl als ein Eintrag in die Auswahltabelle.
In besonders geeigneter Weise umfasst das Verfahren die folgenden Schritte: Auswählen eines oder mehrer Einträge der Auswahltabelle auf Basis der Bewertungszahl, die Einträgen zugeordnet sind; und Identifizieren mindestens eines Fingerabdruckbildes, das den ausgewählten Einträgen der Auswahltabelle als ein mögliches Fingerabdruckbild entspricht, welches mit dem Abfrage-Fingerabdruckbild übereinstimmt. Alternativ umfasst der die hypothetische Übereinstimmung darstellende Wert Parameter mindestens einer Transformationsmatrix, und insbesondere stellt die mindestens eine Transformationsmatrix eine Drehung, eine Verschiebung oder eine Maßstabsänderung zwischen der Lage der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten im Abfrage-Fingerabdruckbild und der Lage einer Untergruppe von Merkmalpunkten dar, welche dem mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag entsprechen.
Vorzugsweise umfassen die oben erwähnten Singularitäten ein Papillarlinienende bzw. eine Papillarlinienverzweigung und noch stärker bevorzugt beinhalten der verwendete erste und zweite Schlüssel mindestens einen der folgenden Werte: Papillarlinienanzahldaten, die eine Papillarlinienanzahl zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellen; Abstandsdaten, die den Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellen; und Papillarlinienwinkeldaten, die Papillarlinienwinkel darstellen, welche Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten zugeordnet sind.
In geeigneter Weise werden bei dieser dritten Ausführungsart der Erfindung der Schritt der Schlüsselerzeugung und der Schritt des Eintragabrufs für jede Untergruppe einer zweiten Vielzahl von Untergruppen von Merkmalpunkten ausgeführt, wobei die zweite Vielzahl von Untergruppen kleiner als die erste Vielzahl von Untergruppen ist und insbesondere die zweite Vielzahl von Untergruppen durch Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen gebildet wird. Insbesondere wird die erste Vielzahl von Untergruppen auf Basis des Abstands zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der ersten Vielzahl von Untergruppen gefiltert, und vorzugsweise beinhaltet das Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen die folgenden auf jede einzelne Untergruppe der ersten Vielzahl von Untergruppen angewendeten Schritte: Feststellen, ob der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der jeweiligen Untergruppe innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegt; dann Aufnehmen der betreffenden Untergruppe in die zweite Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wurde, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der betreffenden Untergruppe innerhalb des vorbestimmten Bereichs liegt; bzw. Ausschließen der betreffenden Untergruppe aus der zweiten Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wurde, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der betreffenden Untergruppe nicht innerhalb des vorbestimmten Bereichs liegt. Die erste Vielzahl von Untergruppen wird in geeigneter Weise auch auf Basis von Datenwerten gefiltert, die der ersten Vielzahl von Untergruppen zugeordnet sind, wobei der einer bestimmten Untergruppe zugeordnete Datenwert auf einer Funktion mindestens eines Invarianten Parameters basiert, der den Merkmalpunkten der betreffenden Untergruppe zugeordnet ist; vorzugsweise stellt der Invariante Parameter einen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der betreffenden Untergruppe dar, wobei insbesondere der einer bestimmten Untergruppe zugeordnete Datenwert einen ersten Teil und einen zweiten Teil enthält, wobei der erste Teil auf einem maximalen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der betreffenden Untergruppe basiert und wobei der zweite Teil auf einem minimalen Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten der betreffenden Untergruppe basiert.
Vorzugsweise beinhaltet das Filtern der ersten Vielzahl von Untergruppen auch die folgenden Schritte: Identifizieren eines gegebenen Datenwerts, für den eine Anzahl N von Untergruppen, welche einem Datenwert kleiner als oder gleich dem gegebenen Datenwert zugeordnet sind, größer als ein vorbestimmter Grenzwert Nmax ist; und Entfernen dieser einem Datenwert größer als oder gleich dem gegebenen Datenwert zugeordneten Untergruppen aus der ersten Vielzahl von Untergruppen.
Eine vierte Ausführungsart der vorliegenden Erfindung umfasst das Verfahren der oben beschriebenen dritten Ausführungsart an sich.
Die folgenden Zeichnungen dienen der Veranschaulichung der Erfindung:
1(A) ist ein Funktionsblockschaltbild eines Datenverarbeitungssystems, das durch die bevorzugte Ausführungsart der vorliegenden Erfindung benutzt werden kann.
1(B) ist eine bildliche Veranschaulichung eines verteilten Datenverarbeitungssystems, das zum Ausführen des Erkennungsmodus der vorliegenden Erfindung benutzt werden kann.
2 ist eine bildliche Veranschaulichung eines Fingerabdrucks und der Merkmalpunkte in diesem Fingerabdruck;
3 und 4 sind bildliche Veranschaulichungen der Parameterdaten, die die Merkmalpunkte von 2 charakterisieren;
5 ist ein Ablaufdiagramm des Erfassungsmodus des Systems gemäß der vorliegenden Erfindung;
6 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Beispiel der Auswahl von Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten und der zugeordneten Filterung gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulicht;
7 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Beispiel der Erzeugung eines Datenwertes veranschaulicht, der einer ausgewählten Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten gemäß der vorliegenden Erfindung entspricht;
8 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Beispiel der Filterung der Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten auf Basis der entsprechenden Datenwerte gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulicht;
9 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Beispiel der Erzeugung von Schlüsseln veranschaulicht, die Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten gemäß der vorliegenden Erfindung entsprechen;
10 ist eine bildliche Veranschaulichung eines Mehrfach-Zuordnungsverzeichnisses (Container), durch das ein oder mehrere Einträge einem Schlüssel zugeordnet werden können;
11(A) und (B) sind ein Ablaufdiagramm, das den Erkennungsmodus des Systems gemäß der vorliegenden Erfindung veranschaulicht; und
12 ist eine bildliche Veranschaulichung einer Auswahltabelle, die beim Erkennungsmodus von 11(A) und (B) verwendet wird.
Im Folgenden werden ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Fingerabdruckerkennung unter Verwendung der Zusammenfassung von Transformationsparametern auf Basis lokaler Merkmalübereinstimmungen beschrieben.
Die vorliegende Erfindung kann in einem beliebigen Computersystem, einschließlich eines Personal Computers oder einer Arbeitsstation, realisiert werden. In 1 wird gezeigt, dass ein Computersystem 100, das von der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann, generell einen Speicher 101, mindestens eine Zentraleinheit (central processing unit, CPU) 103 (eine gezeigt) sowie mindestens eine Benutzereingabevorrichtung 107 (wie beispielsweise eine Tastatur, eine Maus, einen Joystick, ein Spracherkennungssystem oder ein Handschrifterkennungssystem) umfasst. Außerdem enthält das Computersystem einen nichtflüchtigen Speicher wie einen ROM (read only memory) und/oder andere nichtflüchtige Speichereinheiten 108 wie ein Festplattenlaufwerk, das ein Betriebssystem und ein oder mehrere Anwendungsprogramme speichert, die in den Speicher 101 geladen und durch die CPU 103 ausgeführt werden. Beim Ausführen des Betriebssystems und der Anwendungsprogramme kann die CPU Daten verwenden, die in der nichtflüchtigen Speichereinheit 108 und/oder im Speicher 101 gespeichert sind. Außerdem enthält das Computersystem einen Grafikadapter, der zwischen die CPU 103 und eine Anzeigevorrichtung 105 wie einen CRT-Bildschirm (cathode ray tube, Katodenstrahlröhre) oder eine LDC-Anzeige (liquid crystal display, Flüssigkristallanzeige) geschaltet ist. Außerdem kann das Computersystem eine DFV-Verbindung (Datenfernverarbeitung) 109 (beispielsweise einen Netzadapter, eine Funkverbindung oder einen Modem) enthalten, die mit der CPU 103 verbunden ist, damit die CPU 103 über die DFV-Verbindung, zum Beispiel über das Internet, mit anderen Computersystemen kommunizieren kann. Die CPU 103 kann Teile des Betriebssystems, Teile der Anwendungsprogramme oder Teile der beim Ausführen des Betriebssystems und der Anwendungsprogramme durch die CPU 103 verwendeten Daten empfangen.
Es ist zu bemerken, dass die durch die CPU 103 ausgeführten Anwendungsprogramme die Verfahren der unten beschriebenen vorliegenden Erfindung ausführen können. Alternativ können Teile der unten beschriebenen Verfahren oder die gesamten Verfahren in Hardware realisiert werden, die mit den durch die CPU 103 ausgeführten Anwendungsprogrammen zusammenarbeitet.
Außerdem kann das Computersystem 100, in dem die vorliegende Erfindung realisiert wird, wie in 1(B) gezeigt, eine verteilte Struktur aufweisen. Insbesondere umfasst ein verteiltes Computersystem mehr als eine CPU 103 (gezeigt sind drei CPUs 103-1, 103-2, 103-3), wobei alle diese CPUs über ein Nachrichtenübermittlungs-Dienstprogramm 113 miteinander kommunizieren. Das Nachrichtenübermittlungs-Dienstprogramm 113 kann durch einen gemeinsam genutzten Speicher, eine Netzverbindung, einen Hochgeschwindigkeitsanschluss oder ein anderes Verfahren realisiert werden, durch das Daten zwischen den CPUs übertragen werden können. Für den Erkennungsmodus der vorliegenden Erfindung wird vorzugsweise ein verteiltes Computersystem benutzt, da der Algorithmus paralleler Natur ist. Insbesondere wird, wie unten beschrieben wird, die im Erfassungsmodus erzeugte Datenstruktur des Mehrfach-Zuordnungsverzeichnisses vorzugsweise auf die CPUs im verteilten System aufgeteilt. Die Datenstruktur des Mehrfach-Zuordnungsverzeichnisses kann auch auf die verschiedenen, einer bestimmten CPU 103 zugeordneten, nichtflüchtigen Speichereinheiten 108 aufgeteilt werden. Zum Beispiel kann das Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis in neun Teile MM₁₁, MM₁₂, MM₁₃, MM₂₁, MM₂₂, MM₂₃, MM₃₁, MM₃₂, MM₃₃, partitioniert und, wie gezeigt, auf die drei CPUs 103-1, 103-2 und 103-3 sowie ihre zugehörigen neun Speichereinheiten 108-11, 108-12, 108-13, 108-21, 108-22, 108-23, 108-31, 108-32 und 108-33 aufgeteilt werden. Außerdem kann die Datenstruktur der Auswahltabelle in ähnlicher Weise auf die CPUs des verteilten Systems aufgeteilt werden. Wenn in dem unten beschriebenen Erkennungsmodus ein solches System benutzt wird, werden die Datenelemente beim Abrufen aus der Mehrfach-Zuordnungstabelle über das Nachrichtenübermittlungs-Dienstprogramm zur entsprechenden CPU geleitet, um in das passende Segment der Abstimmungstabelle eingetragen zu werden. Schließlich wird vorzugsweise eine verteilte Mischsortierung durchgeführt, um alle erhaltenen hypothetischen Übereinstimmungen auf einer einzigen CPU zu vergleichen.
Ein Fingerabdruck wird im Allgemeinen durch Daten dargestellt, die eine dem Fingerabdruck zugehörige Sammlung von Merkmalpunkten (normalerweise als „Details" bezeichnet) charakterisieren. Die zu einem Fingerabdruck gehörenden Merkmalpunkte werden im Allgemeinen unter Verwendung von Bildverarbeitungsverfahren von einem Bild des Fingerabdrucks abgeleitet. Das Verfahren und die Vorrichtung der vorliegenden Erfindung können begrifflich in zwei verschiedene Betriebsarten eingeteilt werden: einen Erfassungsmodus und einen Erkennungsmodus.
Beim Erfassungsmodus werden in einer festgelegten Weise für ein oder mehrere Fingerabdruckbilder Untergruppen (Tripletts) der Merkmalpunkte für ein bestimmtes Fingerabdruckbild erzeugt. Eine oder mehrere Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten für ein bestimmtes Fingerabdruckbild werden ausgewählt. Für jede ausgewählte Untergruppe (Triplett) werden Daten erzeugt, die den Fingerabdruck im Nahbereich der ausgewählten Untergruppe (Triplett) charakterisieren. Die der ausgewählten Untergruppe (Triplett) entsprechenden Daten werden zum Bilden eines Schlüssels (oder Indexes) verwendet. Der Schlüssel wird zum Speichern in und zum Abrufen aus einem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis verwendet, das eine Art Assoziativspeicher ist, der das Speichern von mehr als einem Eintrag, der demselben Schlüssel zugeordnet werden soll, im Speicher ermöglicht. Es wird ein Eintrag erzeugt, der vorzugsweise einen Kennzeichner enthält, der das Fingerabdruckbild kennzeichnet, welches diesen Schlüssel erzeugt hat; ferner enthält der Eintrag Informationen (oder Zeiger auf solche Informationen) über die Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten, welche diesen Schlüssel erzeugt haben. Der durch diesen Schlüssel markierte Eintrag wird dann in der Mehrfach-Zuordnungstabelle gespeichert.
Beim Erkennungsmodus wird dem System ein Abfrage-Fingerabdruckbild vorgelegt. Ähnlich wie beim Erfassungsmodus werden auf festgelegte Weise Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes erzeugt. Eine oder mehrere Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes werden ausgewählt. Für jede ausgewählte Untergruppe (Triplett) werden Daten erzeugt, die den Abfrage-Fingerabdruck im Nahbereich der ausgewählten Untergruppe (Triplett) charakterisieren. Die der ausgewählten Untergruppe entsprechenden Daten werden zum Bilden eines Schlüssels verwendet. Alle zu diesem Schlüssel gehörenden Einträge in dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis werden abgerufen. Die Einträge enthalten, wie oben beschrieben, einen Kennzeichner, der das Vergleichs-Fingerabdruckbild kennzeichnet. Für jedes abgerufene Objekt wird eine hypothetische Übereinstimmung zwischen dem Abfrage-Fingerabdruckbild und dem Vergleichs-Fingerabdruckbild konstruiert. Diese hypothetische Übereinstimmung wird durch den Kennzeichner des Vergleichs-Fingerabdruckbildes sowie optional durch Parameter der Koordinatentransformation markiert, die die Untergruppe (Triplett) von Merkmalen im Abfrage-Fingerabdruckbild, in engste Übereinstimmung mit der Untergruppe (Triplett) von Merkmalen des Vergleichs-Fingerabdruckbildes bringen. Die hypothetischen Abgleiche werden in einer Abstimmungstabelle abgelegt. Die Abstimmungstabelle ist ein Assoziativspeicher, der durch den Kennzeichner und (sofern verwendet) die Transformationsparameter markiert wird. Die Abstimmungstabelle speichert eine Bewertungszahl, die dem Kennzeichner und (sofern verwendet) den Transformationsparametern des entsprechenden Vergleichs-Fingerabdruckbildes zugeordnet sind. Wenn ein neu abgerufenes Objekt eine bereits im Assoziativspeicher vorhandene Hypothese erzeugt, wird die dem abgerufenen Objekt entsprechende Bewertungszahl aktualisiert, beispielsweise durch Erhöhen um Eins. Zum Schluss werden alle in der Abstimmungstabelle gespeicherten Hypothesen nach ihren Bewertungszahlen sortiert. Diese Liste der Hypothesen und der Bewertungszahlen wird vorzugsweise verwendet, um festzustellen, ob eine Übereinstimmung mit dem Abfrage-Fingerabdruckbild im System gespeichert ist. Alternativ dazu kann diese Liste von Hypothesen und Bewertungszahlen in einen anderen Mechanismus eingegeben werden, um das Abfrage-Fingerabdruckbild durch Vergleich zu prüfen.
Im Folgenden wird eine detailliertere Beschreibung der Ableitung von Merkmalpunkten und zugehörigen Daten, des Erfassungsmodus und des Erkennungsmodus gegeben.
ABLEITUNG VON MERKMALPUNKTEN UND ZUGEHÖRIGEN DATEN
Die Merkmalpunkte eines Fingerabdruckbildes werden vorzugsweise aus einem Graustufenbild des Fingerabdrucks gewonnen, das durch Digitalisieren einer eingefärbten Karte, durch direktes Scannen eines Fingers unter Verwendung der gestörten inneren Totalreflexion, durch 3-dimensionale Entfernungsmessverfahren oder durch andere Verfahren erhalten wurde.
Die Merkmalpunkte eines Fingerabdruckbildes werden vorzugsweise anhand von Singularitäten im Papillarlinienmuster des Fingerabdrucks ermittelt. Ein Papillarlinienmuster enthält, wie in 2 gezeigt, Singularitäten, wie beispielsweise Papillarlinienenden und Papillarlinienverzweigungen. Die Punkte A und B sind Beispiele für eine Papillarlinienverzweigung. Punkt C ist ein Beispiel eines Papillarlinienendes. Jedes lokale Merkmal ist, wie in 3 gezeigt, durch die Koordinaten (x, y) des lokalen Merkmals in einem für alle lokalen Merkmale im betreffenden Fingerabdruckbild gemeinsamen Bezugsrahmen charakterisiert.
Bei dem unten genauer beschriebenen Erfassungsmodus und Erkennungsmodus werden Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten eines bestimmten Fingerabdruckbildes ausgewählt; und für jede ausgewählte Untergruppe (Triplett) werden Daten erzeugt, die das Fingerabdruckbild im Nahbereich der ausgewählten Untergruppe von Merkmalpunkten charakterisieren. Vorzugsweise beinhalten solche Daten einen jedem Paar von Merkmalpunkten, welche eine Untergruppe bilden, zugeordneten Abstand S sowie eine lokale Richtung (Θ) der Papillarlinie bei den Koordinaten (x, y) jedes Merkmalpunkts in der ausgewählten Untergruppe. Insbesondere stellt der einem bestimmten Paar von Merkmalpunkten zugeordnete Abstand S vorzugsweise den Abstand entlang einer zwischen den entsprechenden Merkmalpunkten gezeichneten Linie dar. Außerdem stellt die einem bestimmten Merkmalpunkt zugeordnete lokale Richtung (Θ) vorzugsweise die Richtung der Papillarlinien bei diesem Merkmalpunkt in Bezug auf eine von diesem Merkmalpunkt zu einem anderen Merkmalpunkt in der ausgewählten Untergruppe gezeichneten Linie dar. Zum Beispiel würden, wie in 4 gezeigt, bei dem in 2 und 3 dargestellten Triplett von Merkmalpunkten A, B, C die das Fingerabdruckbild im Nahbereich des Tripletts A, B, C charakterisierenden Daten die Parameter (S₁, S₂, S₃, Θ_A, Θ_B, Θ_C) beinhalten.
Außerdem beinhalten die Daten, die das Fingerabdruckbild im Nahbereich der ausgewählten Untergruppe von Merkmalpunkten charakterisieren, vorzugsweise eine den Paaren von Merkmalpunkten, die die ausgewählte Untergruppe bilden, zugeordnete Papillarlinienanzahl. Insbesondere stellt die einem bestimmten Paar von Merkmalpunkten zugeordnete Papillarlinienanzahl RC vorzugsweise die Anzahl von Papillarlinien dar, die durch eine zwischen den entsprechenden Merkmalpunkten gezeichnete Linie geschnitten werden. Zum Beispiel würden bei dem in 2 und 3 dargestellten Triplett von Merkmalpunkten A, B, C die das Fingerabdruckbild im Nahbereich des Tripletts A, B, C charakterisierenden Daten zusätzlich die Papillarlinienanzahlparameter (RC_AB, RC_AC, RC_BC) beinhalten, wobei RC_AB die Anzahl der durch eine zwischen den Merkmalpunkten A und B gezeichnete Linie geschnittenen Papillarlinien, wobei RC_AC die Anzahl der durch eine zwischen den Merkmalpunkten A und C gezeichnete Linie geschnittenen Papillarlinien und RC_BC die Anzahl der durch eine zwischen den Merkmalpunkten B und C gezeichnete Linie geschnittenen Papillarlinien darstellt.
Es gibt viele verschiedene Durchführungsmöglichkeiten zum Gewinnen der Merkmale und der zugehörigen Daten, die alle durch die vorliegende Erfindung genutzt werden können. Zum Beispiel können die Merkmalpunkte und die zugehörigen Daten automatisch durch Bildverarbeitungsverfahren gewonnen werden, wie sie beschrieben werden in „Advances in Fingerprint Technology", Herausgegeben von Henry C. Lee, R. E. Gaensslen, CRC Press, Ann Arbor, Michigan, sowie Nalini K. Ratha, Shaoyun Chen und Anil. K. Jain, „Adaptive flow orientation based texture extraction in fingerprint images", Journal of Pattern Recognition, Bd. 28, Nr. 11, S. 1657–1672, November 1995, die durch Bezugnahme vollständiger Bestandteil des vorliegenden Dokuments sind. Ein typischer Fingerabdruck hat vierzig Merkmalpunkte, die durch die Merkmalerkennungssoftware erkannt werden, jedoch kann die Anzahl der Merkmalpunkte je nach der Morphologie des Fingers und den Abbildungsbedingungen von Null bis über Hundert reichen.
ERFASSUNGSMODUS
Im Folgenden wird eine detailliertere Beschreibung des Erfassungsmodus gegeben. Der Erfassungsmodus beginnt, wie in 5 gezeigt, vorzugsweise mit Schritt 501 durch die Prüfung, ob ein Speicherbereich mit einem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis vorhanden ist. Der Speicherbereich mit einem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis ist, wie oben beschrieben, ein Assoziativspeicher, der die Speicherung von mehr als einem demselben Schlüssel zugeordneten Eintrag im Speicher ermöglicht. Eine detaillierte Beschreibung eines Mehrfach-Zuordnungsverzeichnisses wird in D. R. Musser und Atul Saini, STL Tutorial and Reference Guide: C++ Programming with the Standard Template Library (Addison-Wesley 1996) gegeben, das durch Bezugnahme vollständiger Bestandteil des vorliegenden Dokuments ist. Vorzugsweise wird der Speicher mit dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis aus einer Hashtabelle gebildet. Eine detailliertere Beschreibung einer Hashtabelle ist in R. Sedgewick, Algorithms in C++-(Addison-Wesley 1992) zu finden, das durch Bezugnahme vollständiger Bestandteil des vorliegenden Dokuments ist. Alternativ kann der Speicher mit dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis aus einer Datenstruktur mit verknüpften Verzeichnissen oder einer Baumstruktur wie einem AVL-Baum oder einem B*-Baum gebildet werden, wie sie von D. R. Musser und Atul Saini beschrieben wird. Ein Fachmann wird erkennen, dass es für die Realisierung der Datenstruktur dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis viele Möglichkeiten gibt. Wenn in Schritt 501 festgestellt wird, dass der Speicher mit dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis gibt, fährt die Bearbeitung mit Schritt 505 fort. Wenn in Schritt 501 festgestellt wird, dass ein Speicher mit dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis nicht existiert, fährt die Bearbeitung mit Schritt 503 fort, wo der Speicher mit dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis erzeugt wird, und geht weiter zu Schritt 505.
In Schritt 505–517 durchläuft die Bearbeitung für jedes Fingerabdruckbild, das zu der Mehrfachzuordnungs-Datenbank hinzugefügt werden soll, eine Schleife. In Schritt 507 wird die Liste von Untergruppen der Merkmalpunkte für das betreffende Fingerabdruckbild auf festgelegte Weise erzeugt.
Jede Untergruppe besteht vorzugsweise aus einer Gruppe von drei Merkmalpunkten (Triplett oder Tupel). Die vorliegende Erfindung unterliegt in dieser Hinsicht keiner Beschränkung, sodass jede Untergruppe eine Anzahl von n (wobei n eine ganze Zahl > 0 ist) Merkmalpunkten enthalten kann, die als ein n-Tupel bezeichnet werden kann. In Schritt 509 wird die Liste von Untergruppen (Tripletts) vorzugsweise auf Basis eines vorbestimmten Kriteriums gefiltert, um eine Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) zu bilden. Die Filterung in Schritt 509 erfolgt, weil eine vollständige Liste von Untergruppen extrem groß sein und die Leistung des Systems negativ beeinflussen kann. Im Folgenden wird unter Bezug auf 6 eine genauere Beschreibung der Erzeugung der Liste von Tripletts und der zugehörigen Filteroperation der Schritte 507 und 509 gegeben.
In Schritt 511 wird jede Untergruppe (Triplett) in der Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) ausgewählt und ein Datenwert erzeugt, der jeder ausgewählten Untergruppe (Triplett) zugeordnet ist. Ein Beispiel der Erzeugung eines einer ausgewählten Untergruppe (Triplett) entsprechenden Datenwerts wird im Folgenden unter Bezug auf 7 beschrieben. Die Bearbeitung beinhaltet vorzugsweise einen Schritt 513, bei dem die Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) auf Basis eines Kriteriums der Datenwerte gefiltert wird, welche jeder Untergruppe (Triplett) in der Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) zugeordnet sind, wodurch eine Liste brauchbarer Untergruppen (Tripletts) gebildet wird. Die Filterung in Schritt 513 erfolgt, weil eine vollständige Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) äußerst groß sein und die Leistung des Systems negativ beeinflussen kann. Ein Beispiel der Filterung der Liste akzeptabler Tripletts wird im Folgenden unter Bezug auf 8 beschrieben.
In Schritt 517 wird jede brauchbare Untergruppe (Triplett) in der Liste der brauchbaren Untergruppen (Tripletts) ausgewählt und ein Schlüssel erzeugt, der der ausgewählten Untergruppe (Triplett) entspricht. Ein Beispiel der Abläufe im System beim Erzeugen von Schlüsseln, die den Tripletts in der Liste brauchbarer Tripletts entsprechen, wird im Folgenden unter Bezug auf 9 beschrieben. Außerdem wird in Schritt 517 ein Eintrag im Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis erzeugt, der der ausgewählten Untergruppe (Triplett) entspricht. Der Eintrag enthält vorzugsweise einen Kennzeichner, der das jeweilige Fingerabdruckbild kennzeichnet, sowie Informationen (oder einen Zeiger auf solche Informationen) über die entsprechende Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten. Der durch diesen Schlüssel markierte Eintrag wird dann, wie in 10 gezeigt, in das Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis eingetragen.
6 veranschaulicht ein Beispiel der Arbeitsschritte des Systems beim Erzeugen einer Liste von Tripletts und beim zugehörigen Filtern. Dem Fachmann wird es klar sein, dass es viele Möglichkeiten zum Erzeugen einer Liste von Tripletts und zum Ausführen der zugehörigen Filterung gibt. Die Liste von Tripletts wird, wie unten beschrieben, vorzugsweise so erzeugt, dass sie eine Reihe von Tripletts enthält. Die Bearbeitung beginnt in Schritt 600 durch Herausziehen der Merkmalpunkte (Details) aus dem erfassten Fingerabdruckbild. Eine eingehendere Beschreibung der Ableitung solcher Merkmalpunkte wird weiter oben angegeben. Die Bearbeitung wird dann mit einer Reihe von drei verschachtelten FÜR-Schleifen 601 bis 617, 603 bis 615 und 605 bis 617 fortgesetzt. Die erste FÜR-Schleife 601 bis 617 weist einem ersten Index I einen Wert zu, der von 1 bis N reicht, wobei N die Anzahl von Merkmalpunkten (Details) im betreffenden Fingerabdruckbild ist. Die zweite FÜR-Schleife 603 bis 615 weist einem zweiten Index J einen Wert zu, der von I + 1 bis N reicht. Die dritte FÜR-Schleife weist einem dritten Index K einen Wert zu, der von J + 1 bis N reicht. In Schritt 607 wird das durch die Indizes (I, J, K) gekennzeichnete Triplett ausgewählt. Die Werte der Indizes I, J, K werden, wie oben beschrieben, so zugewiesen, dass eine Reihe von Tripletts ausgewählt werden und eine Filterprüfung durchgeführt wird, um zu ermitteln, ob das Triplett (I, J, K) akzeptabel ist. Vorzugsweise wird durch die Filterprüfung geprüft, ob die Abstände zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten (Details) im Triplett (I, J, K) in einem akzeptablen Bereich liegen. Wenn die Paare von Merkmalpunkten (Details) für ein bestimmtes Triplett (I, J, K) mit dij , djk, dik bezeichnet werden und der akzeptable Bereich der Abstandsbereich zwischen dmin und dmax ist, kann somit die Filterprüfung wie folgt angegeben werden:
WENN ((dij ∊ [dmin, dmax]) UND (djk ∊ [dmin dnax]) UND (dik ∊ [dmin, dmax])
DANN ist das Triplett (I, J, K) akzeptabel
SONST ist das Triplett (I, J, K) nicht akzeptabel.
Wenn die Filterprüfung in Schritt 607 feststellt, dass das Triplett (I, J, K) akzeptabel ist, geht die Bearbeitung zu Schritt 609 weiter, wo das Triplett (I, J, K) in die Liste akzeptabler Tripletts aufgenommen wird. Wenn jedoch die Filterprüfung in Schritt 607 feststellt, das das Triplett (I, J, K) nicht akzeptabel ist, kehrt die Bearbeitung zu Schritt 605 zurück, um das nächste Triplett in der Reihe zu verarbeiten.
7 veranschaulicht ein Beispiel der Erzeugung eines Datenwertes, der den Tripletts in der Liste akzeptabler Tripletts entspricht. Die Bearbeitung beginnt mit einer FÜR-Schleife 701 bis 705, die jedes Triplett in der Liste akzeptabler Tripletts durchläuft. In Schritt 703 wird für jedes Triplett in der Liste akzeptabler. Tripletts ein Datenwert H berechnet, der dem jeweiligen Triplett entspricht. Der Datenwert H wird vorzugsweise als eine Funktion von den zu dem jeweiligen Triplett gehörenden Abstandspaaren berechnet. Die Abstandspaare können als binäre ganze Zahl codiert werden, indem der zulässige Längenbereich einer Dreieckseite in Kästchen eingeteilt wird. Wenn ein Abstand in das erste Kästchen fällt, wird er als Null (0) codiert, wenn er in das nächste Kästchen fällt, wird er als Eins (1) codiert und so weiter. Zum Beispiel können die Abstandspaare binär mit einer Wortlänge von k Bit codiert werden. In diesem Fall kann der durch eine ganze Binärzahl mit 2*k Bit angegebene Datenwert H wie folgt dargestellt werden:

1) die k höchstwertigen Bits entsprechen der Binärcodierung der k Maximalbits solcher Abstandspaare des betreffenden Tripletts; und
2) die k niedrigstwertigen Bits entsprechen der Binärcodierung der k Minimalbits solcher Abstandspaare des betreffenden Tripletts.

Bei diesem Beispiel kann die Darstellung des Datenwerts H wie folgt berechnet werden: H = max(A, B, C)*Edmax + min(A, B, C)wobei A, B, C eine Binärcodierung mit k Bits der zu dem betreffenden Triplett gehörenden Abstandspaare und E_dmax den Wert 2* darstellt.
Es ist klar, dass der Datenwert H auf Basis alternativer Funktionen der zu dem betreffenden Triplett gehörenden Abstände und als Funktion anderer invarianter Parameter berechnet werden kann, die zu dem betreffenden Triplett von Merkmalpunkten gehören, wie beispielsweise der Papillarlinienanzahl, der lokalen Richtungswinkel und anderer Parameterdaten.
8 veranschaulicht ein Beispiel der Filterung der Liste akzeptabler Tripletts. Die Bearbeitung beginnt bei Schritt 801 durch Initialisieren einer Variablen N_e, die eine Anzahl brauchbarer Tripletts repräsentiert, welche aus der Liste akzeptabler Tripletts ausgewählt wurde. Vorzugsweise wird N_e mit Null initialisiert. In Schritt 803 wird eine Variable H_t initialisiert. Für einen bestimmten Wert H_t gibt es Null oder mehr Tripletts in der Liste akzeptabler Tripletts, deren Datenwert H dem betreffenden Wert H_t entspricht. Vorzugsweise wird H_t mit Null initialisiert. In Schritt 805 wird eine Matrix von Einträgen N_o, N₁, N₂ . . . N_Hmax erzeugt. Jeder Eintrag entspricht einem in Schritt 703 für die Tripletts in der Liste akzeptabler Tripletts berechneten möglichen Datenwert und enthält einen Wert für die Anzahl von Tripletts mit demselben Datenwert. Im oben dargestellten Beispiel wurde der Datenwert H durch eine ganze Binärzahl der Länge 2*k Bit dargestellt, sodass die Matrix 2^2k Einträge enthält. Dann wird eine Schleife 807 bis 813 abgearbeitet, solange die Summe aus N_e und dem in der Matrix gespeicherten Wert H_t kleiner als oder gleich einem vorbestimmten Zielwert ist und H_t kleiner als ein vorbestimmter Maximalwert ist, der vorzugsweise gleich der Anzahl der Einträge in der Liste gesetzt wird. In der Schleife 807 bis 813 wird ein Schritt 809 ausgeführt, bei dem die Variable N_e um den im Matrixeintrag H_t gespeicherten Wert erhöht wird. Außerdem wird in Schritt 811 die Variable H_t erhöht. Wenn die Summe aus N_e und dem im Matrixeintrag H_t gespeicherten Wert größer als der vorbestimmte Zielwert oder wenn H_t größer als oder gleich dem vorbestimmten Maximalwert ist, wird über die gesamte Liste akzeptabler Tripletts eine Schleife 815 bis 819 ausgeführt. Wenn der in Schritt 703 für das betreffende Triplett berechnete Datenwert H kleiner als H_t ist, wird das betreffende Triplett in Schritt 817 in die Liste der brauchbaren Tripletts aufgenommen. Nach dem Abarbeiten der Schleife 815 bis 819 ist die Filterung der Liste akzeptabler Tripletts abgeschlossen.
9 veranschaulicht ein Beispiel der Arbeitsweise des Systems beim Erzeugen von Schlüsseln, die den Tripletts der Liste der brauchbaren Tripletts entsprechen. Die Bearbeitung beginnt bei Schritt 901 mit einer FÜR-Schleife 901 bis 907, die von jedem Triplett der Liste der brauchbaren Tripletts durchlaufen wird. Die Schritte 903 und 905 werden von jedem Triplett in der Schleife durchlaufen. In Schritt 903 werden die Seiten in einer festgelegten Weise geordnet. Vorzugsweise erfolgt das Ordnen der Seiten so, dass das Ordnungsergebnis gegenüber Maßstabsänderung, Verschiebung und/oder Drehung invariant ist. Zum Beispiel kann das Ordnen so erfolgen, dass zuerst die größte der drei zu dem Triplett gehörenden Seiten ausgewählt und dann die anderen Seiten von der größten Seite aus in einer vorbestimmten Richtung/Drehsinn (zum Beispiel im Uhrzeigersinn) nummeriert werden.
In Schritt 905 werden Daten erzeugt, die das Fingerabdruckbild im Nahbereich des Tripletts charakterisieren. Vorzugsweise erfolgt das Ordnen der Seiten so, dass die Reihenfolge gegenüber Maßstabsveränderung, Verschiebung und Drehung des Tripletts der Merkmalpunkte invariant ist. Zum Beispiel können die das Fingerabdruckbild im Nahbereich des Tripletts charakterisierenden Daten Abstände S_x, S_y, S_z, lokale Richtungen Θ_x, Θ_y, Θ_z und Papillarlinienanzahlen RC_x, RC_y, RC_z enthalten. Die Abstände S_x, S_y, S_z repräsentieren den Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten, aus denen das Triplett besteht. Eine eingehendere Beschreibung der Abstände ist oben angegeben. Vorzugsweise stimmt die Reihenfolge der Abstände S_x, S_y, S_z mit der in Schritt 903 ermittelten Reihenfolge der Seiten überein. Die Abstandsdaten S_x, S_y, S_z werden vorzugsweise, wie oben beschrieben, durch eine ganze Binärzahl codiert. Die anderen Größen werden in gleicher Weise codiert. Der Bereich der Winkelwerte wird gerastert, und die Winkelwerte werden codiert. Die Werte der Papillarlinienanzahl werden üblicherweise codiert durch die Papillarlinienanzahl modulo Anzahl der zum Codieren verwendeten Werte. Die bevorzugte Ausführungsart betrifft das Codieren der Papillarlinienanzahl durch den Wert Papillarlinienanzahl modulo 8. Die lokalen Richtungen Θ_x, Θ_y, Θ_z repräsentieren die Richtungen der Papillarlinie an den Merkmalpunkten, aus denen das Triplett besteht, in Bezug auf die Linien, die die Abstände S_x, S_y bzw. S_z repräsentieren. Eine eingehendere Beschreibung solcher lokaler Richtungen wird oben gegeben. Vorzugsweise stimmt die Reihenfolge der lokalen Richtungen Θ_x, Θ_y, Θ_z mit der in Schritt 903 ermittelten Reihenfolge der Seiten überein. Die Papillarlinienanzahlen RC_x, RC_y, RC_z stellen Anzahlen dar, die zu den Paaren von Merkmalpunkten des Tripletts gehören. Vorzugsweise stimmt die Reihenfolge der Papillarlinienanzahlen RC_x, RC_y, RC_z mit der in Schritt 903 ermittelten Reihenfolge der Seiten überein.
Außerdem werden die in Schritt 905 erzeugten Daten, die das Fingerabdruckbild im Nahbereich des Tripletts charakterisieren, zum Bilden eines Schlüssels (oder Indexes) verwendet. Zum Beispiel kann der Schlüssel, wie in 9 gezeigt, die folgenden Komponenten enthalten: S_x, S_y, S_z, Θ_x, Θ_y, Θ_z, RC_x, RC_y, RC_z.
ERKENNUNGSMODUS
Es folgt eine detailliertere Beschreibung des Erkennungsmodus. Wie in 11(A) und 11(B) gezeigt, beginnt der Erkennungsmodus vorzugsweise mit Schritt 1101 durch Herausziehen der Merkmalpunkte (Details) aus dem Abfrage-Fingerabdruckbild. Eine eingehendere Beschreibung des Ableitens solcher Merkmalpunkte ist oben angegeben. Die Bearbeitung geht dann zu den Schritten 1103 bis 1111 über, wo die Schritte 507 bis 515 (oben für den erfassten Fingerabdruck beschrieben) für das Abfrage-Fingerabdruckbild ausgeführt werden. Insbesondere wird in Schritt 1103 eine Liste von Untergruppen (Tripletts) von Merkmalpunkten für das Abfrage-Fingerabdruckbild erzeugt. In Schritt 1105 wird die Liste von Untergruppen (Tripletts) vorzugsweise auf Basis eines vorbestimmten Kriteriums gefiltert, um eine Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) des Ziel-Fingerabdruckbildes zu erzeugen. Eine eingehendere Beschreibung der Erzeugung der Liste von Tripletts und der zugehörigen Filterung der Schritte 1103 und 1105 ist oben unter Bezug auf 6 beschrieben.
In Schritt 1107 wird jede Untergruppe (Triplett) in der Liste akzeptabler Tripletts ausgewählt und ein zur ausgewählten Untergruppe (Triplett) gehörender Datenwert erzeugt. Ein Beispiel der Erzeugung eines einer ausgewählten Untergruppe (Triplett) entsprechenden Datenwerts wird oben unter Bezug auf 7 beschrieben. Die Bearbeitung beinhaltet vorzugsweise einen Schritt 1109, bei dem die Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) auf Basis eines Kriteriums der zu den Untergruppen (Tripletts) gehörenden Datenwerte in der Liste akzeptabler Untergruppen (Tripletts) gefiltert wird, wodurch eine Liste der brauchbaren Untergruppen (Tripletts) entsteht. Ein Beispiel für die Filterung der Liste akzeptabler Tripletts ist oben unter Bezug auf 8 beschrieben.
Die Erkennungsphase geht dann in die FÜR-Schleife 1111 bis 1131 über, die die ganze Liste der brauchbaren Untergruppen (Tripletts) durchläuft. In Schritt 1111 wird für jede brauchbare Untergruppe (Triplett) in der Liste der brauchbaren Untergruppen (Tripletts) ein zu der Untergruppe (Triplett) gehörender Schlüssel erzeugt. Ein Beispiel für die Abläufe im System beim Erzeugen von zu den Tripletts in der Liste der brauchbaren Tripletts gehörenden Schlüsseln ist oben unter Bezug auf 9 beschrieben.
Für das jeweilige brauchbare Triplett wird die FÜR-Schleife 1115 bis 1129 ausgeführt, in der die Einträge im Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis, welche zu einem der betreffenden Untergruppe (Triplett) entsprechenden Schlüssel gehören, identifiziert werden; ferner wird mit jedem der übereinstimmenden Einträge eine Schleife aufgeführt. Mit jedem übereinstimmenden Eintrag werden die Schritte 1117 bis 1123 ausgeführt.
In Schritt 1117 wird der übereinstimmende Eintrag aus dem Mehrfach-Zuordnungsverzeichnis abgerufen. Der übereinstimmende Eintrag enthält, wie oben beschrieben, einen Kennzeichner, der das Fingerabdruckbild kennzeichnet, welches den zugehörigen Schlüssel erzeugt hat, sowie Informationen (oder Zeiger auf solche Informationen) über die Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten, die den zugehörigen Schlüssel erzeugt haben.
In Schritt 1119 wird eine hypothetische Übereinstimmung zwischen dem Abfrage-Fingerabdruckbild und dem Vergleichs-Fingerabdruckbild konstruiert. Die hypothetische Übereinstimmung beruht vorzugsweise auf der Verwendung von Daten, die der betreffenden Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten im Abfrage-Fingerabdruckbild zugeordnet sind und von Daten, die im Vergleichseintrag gespeichert sind, der einer Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten im Vergleichs-Fingerabdruckbild zugeordnet ist. Insbesondere wird die hypothetische Übereinstimmung vorzugsweise durch Ermitteln der Parameter einer oder mehrerer Transformationsmatrizen konstruiert, welche eine oder mehrere Drehungen, Verschiebungen bzw. Maßstabsveränderungen darstellen, durch die die Lage der Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes mit der Lage der Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten des Vergleichs-Fingerabdruckbildes zur Deckung gebracht wird; dies wird durch den Übereinstimmungseintrag gekennzeichnet. Vorzugsweise werden die Parameter der Transformationsmatrizen unter Verwendung eines Näherungsverfahrens der kleinsten Quadrate beim Vergleich der Lage der Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes mit der Lage der Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten im Vergleichs-Fingerabdruckbild ermittelt. Eine eingehendere Beschreibung des Verfahrens der kleinsten Quadrate ist in R. M. Haralick et al., „Pose Estimation from Corresponding Point Data", IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 19 (6), 1989, S. 1426–1446, zu finden, das durch Bezugnahme vollständiger Bestandteil der vorliegenden Erfindung ist. Beim Verfahren der kleinsten Quadrate werden die Parameter einer oder mehrerer Transformationsmatrizen berechnet, welche Drehungen, Verschiebungen und/oder Maßstabsveränderungen darstellen, durch die die Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten des Abfrage-Fingerabdruckbildes möglichst genau mit der Untergruppe (Triplett) von Merkmalpunkten im Vergleichs-Fingerabdruckbild zur Deckung gebracht wird.
In Schritt 1123 wird die hypothetische Übereinstimmung durch den Kennzeichner des Vergleichs-Fingerabdruckbildes und optional durch die Parameter einer mehrerer der in Schritt 1119 erstellten Transformationsmatrizen markiert. Die hypothetischen Übereinstimmungen werden in einer Abstimmungstabelle gespeichert, welche ein durch den Kennzeichner und (sofern verwendet) die Transformationsparameter verschlüsselter Assoziativspeicher ist. In der Abstimmungstabelle wird eine Bewertungszahl gespeichert, die dem Kennzeichner und (sofern verwendet) den Transformationsparametern des Vergleichs-Fingerabdruckbildes zugeordnet ist, wie in 12 gezeigt ist. Vorzugsweise wird die Abstimmungstabelle als Zuordnungstabelle ausgeführt. Eine eingehende Beschreibung einer Zuordnungstabelle wird in D. R.
Musser und Atul Saini, STL Tutorial and Reference Guide: C++ Programming with the Standard Template Library (Addison-Wesley 1996) gegeben, das durch Bezugnahme vollständiger Bestandteil der vorliegenden Erfindung ist. Die Zuordnungstabelle kann aus einer Hashtabelle erzeugt werden. Eine eingehendere Beschreibung einer Hashtabelle ist in R. Sedgewick, Algorithms in C++ (Addison-Wesley 1992) zu finden, das durch Bezugnahme vollständiger Bestandteil der vorliegenden Erfindung ist. Alternativ kann die Zuordnungstabelle aus einer Datenstruktur mit verknüpften Listen oder einer Baumstruktur wie einem in D. R. Musser und Atul Saini beschriebenen AVL-Baum oder B*-Baum erzeugt werden. Dem Fachmann dürfte klar sein, dass es für die Datenstruktur der Zuordnungstabelle viele Realisierungsmöglichkeiten gibt.
In Schritt 1125 wird ermittelt, ob die in Schritt 1119 erzeugte hypothetische Übereinstimmung bereits in der Abstimmungstabelle vorliegt. Vorzugsweise erfolgt dies durch Prüfen, ob der in Schritt 1123 erzeugte Schlüssel bereits in der Abstimmungstabelle vorliegt. Wenn dies der Fall ist, geht die Bearbeitung weiter zu Schritt 1127, in dem die der hypothetischen Übereinstimmung entsprechende Bewertungszahl, beispielsweise durch Erhöhen der Bewertungszahl um Eins, aktualisiert wird. Wenn in Schritt 1125 festgestellt wird, dass die in Schritt 1119 erzeugte hypothetische Übereinstimmung in der Abstimmungstabelle nicht vorliegt (d. h., dass der in Schritt 1123 erzeugte Schlüssel in der Abstimmungstabelle nicht vorliegt), geht die Bearbeitung weiter zu Schritt 1129, in dem für die hypothetische Übereinstimmung ein neuer Eintrag erzeugt und die Bewertungszahl des neuen Eintrags, zum Beispiel auf einen Wert Eins, initialisiert wird.
Schließlich werden nach Abschluss der FÜR-Schleife 1111 bis 1131 die in der Abstimmungstabelle gespeicherten hypothetischen Übereinstimmungen in Schritt 1133 vorzugsweise nach ihrer Bewertungszahl sortiert und diese Liste der hypothetischen Übereinstimmungen und der Bewertungszahlen vorzugsweise dazu verwendet festzustellen, ob eine Übereinstimmung mit dem Abfrage-Fingerabdruckbild durch das System gespeichert worden ist. Zum Beispiel können die eine oder die mehreren hypothetischen Übereinstimmungen mit den höchsten Bewertungszahlen ausgewählt werden. Bei einem anderen Beispiel können hypothetische Übereinstimmungen ausgewählt werden, die eine Bewertungszahl größer als ein vorbestimmter Grenzwert aufweisen. Der Kennzeichner jeder ausgewählten hypothetischen Übereinstimmung kann dann zum Identifizieren eines in der Mehrfachzuordnungs-Datenbank gespeicherten Fingerabdruckbildes verwendet werden. Das System erzeugt dann vorzugsweise eine Anzeige (oder eine andere Ausgabe), die ein oder mehrere in der Mehrfachzuordnungs-Datenbank gespeicherte Fingerabdruckbilder zeigt, die den ausgewählten hypothetischen Übereinstimmungen als einer möglichen Übereinstimmung mit dem Abfrage-Fingerabdruckbild entsprechen.
Alternativ kann diese Liste der hypothetischen Übereinstimmungen und Bewertungszahlen zur Eingabe in andere Mechanismen zum Überprüfen des Abfrage-Fingerabdruckbildes verwendet werden.
Zusammenfassend ist zu sagen, dass die oben beschriebene vorliegende Erfindung eine Codierung von Fingerabdruckdaten bereitstellt, die gegenüber Drehung und Verschiebung offensichtlich invariant ist. Alternativ kann man die Abstände zwischen Merkmalpunkten normalisieren, und eine maßstabsinvariante Codierung zu erhalten.
Außerdem stellt die vorliegende Erfindung eine kombinationsfähige Schlüssel-/Indexerzeugung bereit, die gegenüber dem Rauschen bei der Bilderfassung beständig ist, durch das Merkmalpunkte (Details) verschwinden oder falsche Merkmalpunkte in die Daten gelangen. Zudem stellt die vorliegende Erfindung Schlüssel/Indizes mit hohem Informationsgehalt bereit, die nur einen kleinen Teil der Gesamtdatenmenge in der Datenbank (Mehrfach-Zuordnungstabelle) ausmachen, welche während der Suchabfrage (Abruf) verarbeitet werden. Da diese Schlüssel/Indizes lokale Informationen darstellen, führt ein Fehler beim Berechnen eines Schlüssels nicht dazu, dass dadurch alle Chancen eines Vergleichs des zugehörigen Fingerabdrucks vernichtet sind. Dies stellt eine Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik dar, der üblicherweise auf dem Filtern oder Klassifizieren von Fingerabdrücken beruht, um die Größe der zu durchsuchenden Datenbank zu begrenzen.

Claims

Verfahren zum Erzeugen und Speichern von Daten, die mindestens ein Fingerabdruckbild kennzeichnen, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Identifizieren (507) einer Vielzahl von Merkmalpunkten in dem Fingerabdruckbild, wobei die Merkmalpunkte von Singularitäten in Papillarlinien-Mustern in dem Fingerabdruckbild abgeleitet werden; Anordnen (507) der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer Vielzahl von Untergruppen; und Erzeugen (515) eines Schlüssels, der mindestens einer der Untergruppen von Merkmalpunkten entspricht, wobei der Schlüssel das Fingerabdruckbild im Nahbereich der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten kennzeichnet; dadurch gekennzeichnet, dass: das Verfahren dem Erzeugen und Speichern von Daten, welche mindestens einen Fingerabdruck kennzeichnen, in einem Fingerabdruck-Erkennungssystem (100) dient, bei dem das Fingerabdruckbild in einer Datenbank (101) gespeichert wird; der Schritt (507) des Anordnens der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen das Zuordnen von Merkmalpunkten zu jeder Untergruppe umfasst, sodass jede Untergruppe aus derselben vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten besteht; der Schritt (515) des Erzeugens eines Schlüssels, welcher mindestens einer Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, das Berechnen eines Datenwertes (H) als eine Funktion von Parametern enthält, die der vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten in der Untergruppe zugeordnet sind; und das Verfahren ferner umfasst: Erzeugen (515) eines Eintrags für die mindestens eine Untergruppe von Merkmalpunkten, welcher einen Kennzeichner umfasst, der das Fingerabdruckbild kennzeichnet, und Speichern (515) des Eintrags in der Datenbank, in der der Schlüssel dem Eintrag zugeordnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Singularitäten ein Ende und eine Verzweigung einer Papillarlinie umfassen.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schlüssel mindestens einen der folgenden Werte enthält: Wert der Papillarlinienanzahl, der eine Anzahl der Papillarlinien (ridge count, RC) zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellt; Abstandswert, der den Abstand (S) zwischen Paaren von Merkmalpunkten. in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten darstellt; und Wert des Papillarlinienwinkels, der Papillarlinienwinkel (é) darstellt, welche Merkmalpunkten in der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten zugeordnet sind.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt der Eintragserzeugung (515), der Schritt der Schlüsselerzeugung (515) und der Schritt der Eintragsspeicherung (515) für jede Untergruppe einer zweiten Vielzahl von Untergruppen von Merkmalpunkten ausgeführt werden, wobei die zweite Vielzahl von Untergruppen kleiner als die erste Vielzahl von Untergruppen ist.
Verfahren nach Anspruch 4, bei dem die zweite Vielzahl von Untergruppen durch Filtern (509) der ersten Vielzahl von Untergruppen gebildet wird und das Filtern auf dem Abstand zwischen Paaren von Merkmalpunkten in der ersten Vielzahl von Untergruppen basiert.
Verfahren nach Anspruch 5, bei dem das Filtern (509) der ersten Vielzahl von Untergruppen die folgenden Schritte beinhaltet, die auf jede einzelne Untergruppe der ersten Vielzahl von Untergruppen angewendet werden: Feststellen (607), ob der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der einzelnen Untergruppe innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegt; Aufnehmen (609) der einzelnen Untergruppe in die zweite Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wird, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der einzelnen Untergruppe innerhalb des vorbestimmten Bereichs liegt; und Ausschließen (607) der einzelnen Untergruppe aus der zweiten Vielzahl von Untergruppen, wenn festgestellt wird, dass der Abstand zwischen jedem Paar von Merkmalpunkten in der einzelnen Untergruppe nicht innerhalb des vorbestimmten Bereichs liegt.
Verfahren nach Anspruch 5, bei dem die erste Vielzahl von Untergruppen auf der Basis von Datenwerten gefiltert wird, die der ersten Vielzahl von Untergruppen zugeordnet sind.
Verfahren nach Anspruch 7, bei dem die erste Vielzahl von Untergruppen auf der Basis von Datenwerten gefiltert wird, die Abstände (S) zwischen Paaren von Merkmalpunkten der einzelnen Untergruppe darstellen, und bei dem der einer einzelnen Untergruppe zugeordnete Datenwert einen ersten Teil und einen zweiten Teil enthält, wobei der erste Teil auf einem Maximalabstand (dmax) zwischen Paaren von Merkmalpunkten der einzelnen Untergruppe und der zweite Teil auf einem Minimalabstand (dmin) zwischen Paaren von Merkmalpunkten der einzelnen Untergruppe basiert.
Fingerabdruck-Erkennungssystem, das eine maschinenlesbare Programmspeichereinheit umfasst, um Verfahrensschritte zum Erzeugen und Speichern von Daten auszuführen, die ein Fingerabdruckbild kennzeichnen, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Identifizieren (507) einer Vielzahl von Merkmalpunkten in dem Fingerabdruckbild, wobei die Merkmalpunkte von Singularitäten in Papillarlinien-Mustern in dem Fingerabdruckbild abgeleitet werden; Anordnen (507) der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen; und Erzeugen (515) eines Schlüssels, der der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, wobei der Schlüssel das Fingerabdruckbild im Nahbereich der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten kennzeichnet, dadurch gekennzeichnet, dass: das Fingerabdruck-Erkennungssystem eine Datenbank zum Speichern des Fingerabdruckbildes aufweist; der Schritt (507) des Anordnens der Vielzahl von Merkmalpunkten zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen das Zuordnen von Merkmalpunkten zu jeder Untergruppe umfasst, sodass jede Untergruppe aus derselben vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten besteht; der Schritt (515) des Erzeugens eines Schlüssels, der mindestens einer Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, das Berechnen eines Datenwertes (H) als eine Funktion von Parametern beinhaltet, welche der vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten in der Untergruppe zugeordnet sind; und das Verfahren ferner umfasst: Erzeugen (515) eines Eintrags für die mindestens eine Untergruppe von Merkmalpunkten, der einen Kennzeichner umfasst, welcher das Fingerabdruckbild kennzeichnet, und Speichern (515) des Eintrags in der Datenbank, in der der Schlüssel dem Eintrag zugeordnet wird.
Fingerabdruck-Erkennungssystem (100), bei dem eine Vielzahl von Fingerabdruckbildern in einer Datenbank (101) gemäß den Schritten eines der vorangehenden Ansprüche gespeichert wird, wobei das System eine durch eine Maschine (103) lesbare Programmspeichereinheit (108) zum Ausführen von Verfahrensschritten zum Feststellen der Ähnlichkeit zwischen einem Abfrage-Fingerabdruckbild und der Vielzahl in der Datenbank gespeicherter Fingerabdruckbilder umfasst, und wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Identifizieren (1101) einer Vielzahl von Merkmalpunkten in dem Abfrage-Fingerabdruckbild, wobei die Merkmalpunkte von Singularitäten in Papillarlinien-Mustern in dem Abfrage-Fingerabdruckbild abgeleitet werden; Anordnen (1103) der Vielzahl von Merkmalpunkten in dem Abfrage-Fingerabdruckbild zu einer ersten Vielzahl von Untergruppen, wobei jede Untergruppe einer vorbestimmten Anzahl von Merkmalpunkten zugeordnet ist; für mindestens eine Untergruppe der ersten Vielzahl von Untergruppen von Merkmalpunkten, Erzeugen (1111) eines zweiten Schlüssels, der der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten entspricht, wobei der zweite Schlüssel das Abfrage-Fingerabdruckbild im Nahbereich der mindestens einen Untergruppe von Merkmalpunkten kennzeichnet, Abrufen (1117) von Einträgen aus dem Speicher, die einem ersten Schlüssel zugeordnet sind, welcher dem zweiten Schlüssel entspricht, und für mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag, Erzeugen (1119) von Daten, die eine angenommene Übereinstimmung zwischen dem Abfrage-Fingerabdruckbild und einem in der Datenbank gespeicherten Fingerabdruckbild darstellen, welches dem mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag entspricht, wobei die Daten einen Kennzeichner umfassen, der das in der Datenbank gespeicherte Fingerabdruckbild kennzeichnet, welches dem mindestens einen aus dem Speicher abgerufenen Eintrag entspricht, Ermitteln (1127) einer den Daten zugeordneten Bewertung, und Speichern (1133) der Daten und der Bewertung als ein Eintrag in einer Auswahltabelle.