JP2002032757A - 指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 人の指紋の品質評価を適切におこない、もっ
て指紋照合装置のメーカーと購入者が互いに適正な性能
確認をすること。 【解決手段】 評価対象となる指紋照合装置の指紋セン
サと同一の指紋センサ２０に指紋評価装置を接続し、指
紋画像を取得したならば、モーメント行列算定部３３が
これを微分してモーメント行列を作成し、隆線方向信頼
性算定部３４がその特異値から隆線方向信頼性を求め、
画質算定部３５が指紋領域内の隆線方向信頼性の平均値
を画質として求め、これを表示部３２上に表示する。
て指紋照合装置のメーカーと購入者が互いに適正な性能
確認をすること。 【解決手段】 評価対象となる指紋照合装置の指紋セン
サと同一の指紋センサ２０に指紋評価装置を接続し、指
紋画像を取得したならば、モーメント行列算定部３３が
これを微分してモーメント行列を作成し、隆線方向信頼
性算定部３４がその特異値から隆線方向信頼性を求め、
画質算定部３５が指紋領域内の隆線方向信頼性の平均値
を画質として求め、これを表示部３２上に表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、指紋センサで読
み取った指紋画像内の指紋の品質を評価する指紋評価装
置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実
行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可
能な記録媒体に関し、特に、人の指紋の品質評価を適切
におこない、もって指紋照合装置のメーカーと購入者が
互いに適正な性能確認をすることができる指紋評価装
置、指紋評価方法、および記録媒体に関する。
み取った指紋画像内の指紋の品質を評価する指紋評価装
置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実
行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可
能な記録媒体に関し、特に、人の指紋の品質評価を適切
におこない、もって指紋照合装置のメーカーと購入者が
互いに適正な性能確認をすることができる指紋評価装
置、指紋評価方法、および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、万人不同および終生不変という特
質を持つ人の指紋を利用して個人認証をおこなう指紋照
合装置が普及してきたが、この指紋照合装置は、評価デ
ータや評価する人（被験者）によってその性能が変わる
という特性がある。
質を持つ人の指紋を利用して個人認証をおこなう指紋照
合装置が普及してきたが、この指紋照合装置は、評価デ
ータや評価する人（被験者）によってその性能が変わる
という特性がある。
【０００３】たとえば、老人の場合には指が乾燥してい
たり傷が多い傾向があるため、安定した指紋情報が得ら
れにくい。また、食器洗いを頻繁におこなう人や理容師
などは、職業がら安定して指紋情報を得られにくい。
たり傷が多い傾向があるため、安定した指紋情報が得ら
れにくい。また、食器洗いを頻繁におこなう人や理容師
などは、職業がら安定して指紋情報を得られにくい。
【０００４】したがって、たとえ指紋照合装置の性能が
高い場合であっても、かかる被験者が多くなると装置の
性能値が低下するため、新たに指紋照合装置を開発した
メーカーと、該装置を購入する購入者との間でトラブル
が生ずるおそれがある。
高い場合であっても、かかる被験者が多くなると装置の
性能値が低下するため、新たに指紋照合装置を開発した
メーカーと、該装置を購入する購入者との間でトラブル
が生ずるおそれがある。
【０００５】このため、たとえば特開平１１−２５０２
５５号公報に開示される指紋代用部材を評価用のダミー
指紋とし、このダミー指紋を用いて指紋照合装置の性能
を購入者に提示するようにして、該装置のテストなどを
おこなう際の被験者の指紋による影響を低減することも
できる。
５５号公報に開示される指紋代用部材を評価用のダミー
指紋とし、このダミー指紋を用いて指紋照合装置の性能
を購入者に提示するようにして、該装置のテストなどを
おこなう際の被験者の指紋による影響を低減することも
できる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、かかる
ダミー指紋を用いる場合には、いかなる指紋パターンの
ダミー指紋を採用するかが問題となる。すなわち、ダミ
ー指紋を用いた場合には、装置のメーカーおよび購入者
がそれぞれ別個にテストをおこなったとしても同じテス
ト結果を得ることができるが、ダミー指紋の指紋パター
ンが実際に利用する利用者の指紋パターンと全く異なる
場合には意味がない。また、指紋照合装置の性能を評価
するためには、様々な被験者の指紋について評価する必
要があるから、多数のダミー指紋を作る必要もある。
ダミー指紋を用いる場合には、いかなる指紋パターンの
ダミー指紋を採用するかが問題となる。すなわち、ダミ
ー指紋を用いた場合には、装置のメーカーおよび購入者
がそれぞれ別個にテストをおこなったとしても同じテス
ト結果を得ることができるが、ダミー指紋の指紋パター
ンが実際に利用する利用者の指紋パターンと全く異なる
場合には意味がない。また、指紋照合装置の性能を評価
するためには、様々な被験者の指紋について評価する必
要があるから、多数のダミー指紋を作る必要もある。
【０００７】これらのことから、ダミー指紋ではなく、
実際の被験者の指紋を用いて指紋照合装置のテストをお
こなうことが望ましいわけであるが、かかる場合にはす
でに説明したように被験者の指紋の特性が問題となる。
実際の被験者の指紋を用いて指紋照合装置のテストをお
こなうことが望ましいわけであるが、かかる場合にはす
でに説明したように被験者の指紋の特性が問題となる。
【０００８】この発明は、上述した従来技術による問題
点を解消するためになされたものであり、人の指紋の品
質評価を適切におこない、もって指紋照合装置のメーカ
ーと購入者が互いに適正な性能確認をすることができる
指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピ
ュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
点を解消するためになされたものであり、人の指紋の品
質評価を適切におこない、もって指紋照合装置のメーカ
ーと購入者が互いに適正な性能確認をすることができる
指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピ
ュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決し、
目的を達成するため、請求項１の発明に係る指紋評価装
置は、指紋センサで読み取った指紋画像内の指紋の品質
を評価する指紋評価装置において、前記指紋画像内の指
紋の品質を示す評価値を算定する算定手段と、前記算定
手段により算定された評価値を表示する表示手段とを備
えたことを特徴とする。
目的を達成するため、請求項１の発明に係る指紋評価装
置は、指紋センサで読み取った指紋画像内の指紋の品質
を評価する指紋評価装置において、前記指紋画像内の指
紋の品質を示す評価値を算定する算定手段と、前記算定
手段により算定された評価値を表示する表示手段とを備
えたことを特徴とする。
【００１０】また、請求項２の発明に係る指紋評価装置
は、請求項１の発明において、前記算定手段は、多値画
像である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
するモーメント行列算定手段と、前記モーメント行列算
定手段により算定されたモーメント行列の最大特異値と
最小特異値の比に基づいて評価値を算定する評価値算定
手段とを備えたことを特徴とする。
は、請求項１の発明において、前記算定手段は、多値画
像である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
するモーメント行列算定手段と、前記モーメント行列算
定手段により算定されたモーメント行列の最大特異値と
最小特異値の比に基づいて評価値を算定する評価値算定
手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】また、請求項３の発明に係る指紋評価装置
は、請求項１または２の発明において、所定のしきい値
を記憶する記憶手段と、前記算定手段により算定された
評価値を前記記憶手段に記憶したしきい値と比較して、
前記指紋を有する者が被験者となる得るか否かを判定す
る判定手段とをさらに備えたことを特徴とする。
は、請求項１または２の発明において、所定のしきい値
を記憶する記憶手段と、前記算定手段により算定された
評価値を前記記憶手段に記憶したしきい値と比較して、
前記指紋を有する者が被験者となる得るか否かを判定す
る判定手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００１２】また、請求項４の発明に係る指紋評価方法
は、指紋センサで読み取った指紋画像内の指紋の品質を
評価する指紋評価方法において、前記指紋画像内の指紋
の品質を示す評価値を算定する算定工程と、前記算定工
程により算定された評価値を表示する表示工程とを含ん
だことを特徴とする。
は、指紋センサで読み取った指紋画像内の指紋の品質を
評価する指紋評価方法において、前記指紋画像内の指紋
の品質を示す評価値を算定する算定工程と、前記算定工
程により算定された評価値を表示する表示工程とを含ん
だことを特徴とする。
【００１３】また、請求項５の発明に係る指紋評価方法
は、請求項４の発明において、前記算定工程は、多値画
像である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
するモーメント行列算定工程と、前記モーメント行列算
定工程により算定されたモーメント行列の最大特異値と
最小特異値の比に基づいて評価値を算定する評価値算定
工程とを含んだことを特徴とする。
は、請求項４の発明において、前記算定工程は、多値画
像である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
するモーメント行列算定工程と、前記モーメント行列算
定工程により算定されたモーメント行列の最大特異値と
最小特異値の比に基づいて評価値を算定する評価値算定
工程とを含んだことを特徴とする。
【００１４】また、請求項６の発明に係る指紋評価方法
は、請求項４または５の発明において、前記算定工程に
より算定された評価値を所定のしきい値と比較して、前
記指紋を有する者が被験者となる得るか否かを判定する
判定工程をさらに含んだことを特徴とする。
は、請求項４または５の発明において、前記算定工程に
より算定された評価値を所定のしきい値と比較して、前
記指紋を有する者が被験者となる得るか否かを判定する
判定工程をさらに含んだことを特徴とする。
【００１５】また、請求項７の発明に係る記録媒体は、
前記請求項４〜６のいずれか一つに記載された方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特
徴とする。
前記請求項４〜６のいずれか一つに記載された方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特
徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、この
発明に係る指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方
法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態
を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、指紋照合
装置に用いられている指紋センサと同じものを別途用意
し、この指紋センサを指紋評価装置に接続した場合を中
心に説明することとする。
発明に係る指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方
法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態
を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、指紋照合
装置に用いられている指紋センサと同じものを別途用意
し、この指紋センサを指紋評価装置に接続した場合を中
心に説明することとする。
【００１７】（実施の形態１）図１は、本実施の形態１
に係る指紋評価装置の処理概念を説明するための説明図
である。同図に示すように、本実施の形態１に係る指紋
評価装置は、指紋画像内の指紋の品質を画質（評価値）
ｑとして数値化し、この画質ｑを表示することにより、
該指紋を有する者が被験者として適切であるか否かを判
断できるようにしている。
に係る指紋評価装置の処理概念を説明するための説明図
である。同図に示すように、本実施の形態１に係る指紋
評価装置は、指紋画像内の指紋の品質を画質（評価値）
ｑとして数値化し、この画質ｑを表示することにより、
該指紋を有する者が被験者として適切であるか否かを判
断できるようにしている。
【００１８】具体的には、この指紋評価装置では、指紋
画像内の指紋の隆線方向信頼性を用いて評価値ｑを求め
ている。この隆線方向信頼性ｒ（x,y）とは、指紋の濃
度画像の微分を用いてモーメント行列を構成し、その最
大特異値および最小特異値をλ1およびλ2をとした場合
に、 ｒ（x,y）＝１−λ2／λ1 により求められる。
画像内の指紋の隆線方向信頼性を用いて評価値ｑを求め
ている。この隆線方向信頼性ｒ（x,y）とは、指紋の濃
度画像の微分を用いてモーメント行列を構成し、その最
大特異値および最小特異値をλ1およびλ2をとした場合
に、 ｒ（x,y）＝１−λ2／λ1 により求められる。
【００１９】したがって、図１（ａ）に示す指紋画像の
領域１０内の指紋の隆線が、同図（ｂ）に示すように連
結している場合には、隆線方向が検出可能であり、最小
特異値λ2を最大特異値λ1で除した値が小さくなるた
め、隆線方向信頼性ｒ（x,y）は１に近くなる。また、
領域１０内の各画素の隆線方向信頼性の平均値を画質ｑ
とすると、この画質ｑも１に近くなる。
領域１０内の指紋の隆線が、同図（ｂ）に示すように連
結している場合には、隆線方向が検出可能であり、最小
特異値λ2を最大特異値λ1で除した値が小さくなるた
め、隆線方向信頼性ｒ（x,y）は１に近くなる。また、
領域１０内の各画素の隆線方向信頼性の平均値を画質ｑ
とすると、この画質ｑも１に近くなる。
【００２０】これに対して、領域１０内の指紋の隆線
が、同図（ｃ）に示すようにかすれた場合には、隆線方
向の検出が難しく、最小特異値λ2を最大特異値λ1で除
した値が大きくなるため、隆線方向信頼性ｒ（x,y）お
よび画質ｑは０に近くなる。
が、同図（ｃ）に示すようにかすれた場合には、隆線方
向の検出が難しく、最小特異値λ2を最大特異値λ1で除
した値が大きくなるため、隆線方向信頼性ｒ（x,y）お
よび画質ｑは０に近くなる。
【００２１】次に、本実施の形態１に係る指紋評価装置
の構成および指紋センサについて説明する。図２は、本
実施の形態１に係る指紋評価装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。同図に示すように、指紋評価装置３０
は、画像入力部３１と、表示部３２と、モーメント行列
算定部３３と、隆線方向信頼性算定部３４と、画質算定
部３５と、制御部３６とを有する。
の構成および指紋センサについて説明する。図２は、本
実施の形態１に係る指紋評価装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。同図に示すように、指紋評価装置３０
は、画像入力部３１と、表示部３２と、モーメント行列
算定部３３と、隆線方向信頼性算定部３４と、画質算定
部３５と、制御部３６とを有する。
【００２２】なお、請求項１の算定手段は、モーメント
行列算定部３３、隆線方向信頼性算定部３４および画質
算定部３５に対応し、請求項１の表示手段は、表示部３
２に対応する。また、請求項２のモーメント行列算定手
段は、モーメント行列算定部３３に対応し、請求項２の
評価値算定手段は、隆線方向信頼性算定部３４および画
質算定部３５に対応する。
行列算定部３３、隆線方向信頼性算定部３４および画質
算定部３５に対応し、請求項１の表示手段は、表示部３
２に対応する。また、請求項２のモーメント行列算定手
段は、モーメント行列算定部３３に対応し、請求項２の
評価値算定手段は、隆線方向信頼性算定部３４および画
質算定部３５に対応する。
【００２３】指紋センサ２０は、メーカーが購入者に提
供する指紋照合装置に搭載した指紋センサと同一のもの
であり、具体的には、ＬＥＤが発光した光がプリズムを
通してプリズム面上の指に照射され、この指で拡散反射
した光の一部をレンズを介してＣＣＤで検知するなどし
て、指の指紋画像を光学的に取得する。なお、本実施の
形態では、この指紋センサ２０は特に限定されるもので
はなく、いかなるものでも良い。
供する指紋照合装置に搭載した指紋センサと同一のもの
であり、具体的には、ＬＥＤが発光した光がプリズムを
通してプリズム面上の指に照射され、この指で拡散反射
した光の一部をレンズを介してＣＣＤで検知するなどし
て、指の指紋画像を光学的に取得する。なお、本実施の
形態では、この指紋センサ２０は特に限定されるもので
はなく、いかなるものでも良い。
【００２４】画像入力部３１は、パラレルまたはシリア
ルインターフェースなどを介して指紋センサ２０に接続
され、該指紋センサ２０が光学的に取り込んだ指紋画像
を受け取る入力部である。表示部３２は、ＣＲＴや液晶
パネルなどの表示デバイスであり、具体的には、この表
示部３２上には指紋画像内の指紋の画質を表示する。
ルインターフェースなどを介して指紋センサ２０に接続
され、該指紋センサ２０が光学的に取り込んだ指紋画像
を受け取る入力部である。表示部３２は、ＣＲＴや液晶
パネルなどの表示デバイスであり、具体的には、この表
示部３２上には指紋画像内の指紋の画質を表示する。
【００２５】モーメント行列算定部３３は、指紋画像
（濃度画像）ｆ（x,y）のｘ方向微分ｆ1（x,y）および
ｙ方向微分ｆ2（x,y）を用いて微分ベクトルのモーメン
ト行列を算定する処理部であり、具体的には、
（濃度画像）ｆ（x,y）のｘ方向微分ｆ1（x,y）および
ｙ方向微分ｆ2（x,y）を用いて微分ベクトルのモーメン
ト行列を算定する処理部であり、具体的には、
【数１】 の算定式を用いてモーメント行列Ｍij’（x,y）を算定
する。ただし、Ｎ（x,y）は点（x,y）の近傍画素を示
し、｜Ｎ（x,y）｜はその画素数を示している。
する。ただし、Ｎ（x,y）は点（x,y）の近傍画素を示
し、｜Ｎ（x,y）｜はその画素数を示している。
【００２６】なお、このモーメント行列算定部３３で
は、指紋画像を２値化した後に微分するのではなく、指
紋画像自体を微分している。２値化を前提とすると、２
値化のしきい値をいかに選定すべきかが問題となるから
である。
は、指紋画像を２値化した後に微分するのではなく、指
紋画像自体を微分している。２値化を前提とすると、２
値化のしきい値をいかに選定すべきかが問題となるから
である。
【００２７】隆線方向信頼性算定部３４は、モーメント
行列Ｍij’（x,y）の最大特異値λ1および最小特異値λ
2を求め、
行列Ｍij’（x,y）の最大特異値λ1および最小特異値λ
2を求め、
【数２】 の算定式を用いて隆線方向信頼性ｒ（x,y）を算定する
処理部である。ここでは、最小特異値λ2を最大特異値
λ1で割っているので、たとえば指紋の品質がよければ
（隆線方向の信頼性が高ければ）その値が小さくなるの
で、これを１から減じた隆線方向信頼性は１に近くな
る。
処理部である。ここでは、最小特異値λ2を最大特異値
λ1で割っているので、たとえば指紋の品質がよければ
（隆線方向の信頼性が高ければ）その値が小さくなるの
で、これを１から減じた隆線方向信頼性は１に近くな
る。
【００２８】画質算定部３５は、指紋領域Ｒ内の隆線方
向信頼性の平均値を指紋画像内の指紋の画質として算定
する処理部であり、具体的には、
向信頼性の平均値を指紋画像内の指紋の画質として算定
する処理部であり、具体的には、
【数３】 の算定式を用いて画質ｑを求める。
【００２９】明瞭な凹凸のある指紋画像において、渦や
三角州の部分では隆線方向信頼性ｒ（x,y）が０に近く
なり、特徴のない部分では隆線方向信頼性ｒ（x,y）が
１に近くなる。指紋領域全体で平均すれば、渦や三角州
の部分はわずかであり、画質ｑはその影響をほとんど受
けないので、正確に画質ｑを求めることができる。
三角州の部分では隆線方向信頼性ｒ（x,y）が０に近く
なり、特徴のない部分では隆線方向信頼性ｒ（x,y）が
１に近くなる。指紋領域全体で平均すれば、渦や三角州
の部分はわずかであり、画質ｑはその影響をほとんど受
けないので、正確に画質ｑを求めることができる。
【００３０】制御部３６は、指紋評価装置３０の全体制
御をおこなうものであり、具体的には、画像入力部３１
から指紋画像を取得したならば、この指紋画像をモーメ
ント行列算定部３３に渡し、画質算定部３５から画質を
取得したならば、該画質を表示部３２上に表示制御す
る。
御をおこなうものであり、具体的には、画像入力部３１
から指紋画像を取得したならば、この指紋画像をモーメ
ント行列算定部３３に渡し、画質算定部３５から画質を
取得したならば、該画質を表示部３２上に表示制御す
る。
【００３１】次に、図２に示した指紋評価装置３０の処
理手順について説明する。図３は、図２に示した指紋評
価装置３０の処理手順を示すフローチャートである。同
図に示すように、この指紋評価装置３０では、画像入力
部３１が指紋センサ２０から指紋画像を取得したならば
（ステップＳ３０１）、モーメント行列算定部３３が、
指紋画像のｘ方向微分とｙ方向微分を求め（ステップＳ
３０２）、これらを用いてモーメント行列を求める（ス
テップＳ３０３）。
理手順について説明する。図３は、図２に示した指紋評
価装置３０の処理手順を示すフローチャートである。同
図に示すように、この指紋評価装置３０では、画像入力
部３１が指紋センサ２０から指紋画像を取得したならば
（ステップＳ３０１）、モーメント行列算定部３３が、
指紋画像のｘ方向微分とｙ方向微分を求め（ステップＳ
３０２）、これらを用いてモーメント行列を求める（ス
テップＳ３０３）。
【００３２】その後、隆線方向信頼性算定部３４が、こ
のモーメント行列の最大特異値λ1と最小特異値λ2を求
め、求めた最大特異値λ1と最小特異値λ2を用いて隆線
方向信頼性を算定する（ステップＳ３０４）。そして、
指紋領域Ｒ内の隆線方向信頼性の平均値を算定してこれ
を画質ｑとし（ステップＳ３０５）、求めた画質ｑを表
示部３２に表示する（ステップＳ３０６）。
のモーメント行列の最大特異値λ1と最小特異値λ2を求
め、求めた最大特異値λ1と最小特異値λ2を用いて隆線
方向信頼性を算定する（ステップＳ３０４）。そして、
指紋領域Ｒ内の隆線方向信頼性の平均値を算定してこれ
を画質ｑとし（ステップＳ３０５）、求めた画質ｑを表
示部３２に表示する（ステップＳ３０６）。
【００３３】これにより、指紋照合装置を製作したメー
カー並びに該装置の購入者は、指紋画像の品質（画質）
を数値として確認することができるので、この数値に基
づいて被験者としての適格性を確認することができる。
カー並びに該装置の購入者は、指紋画像の品質（画質）
を数値として確認することができるので、この数値に基
づいて被験者としての適格性を確認することができる。
【００３４】上述してきたように、本実施の形態１で
は、評価対象となる指紋照合装置の指紋センサと同一の
指紋センサ２０に指紋評価装置を接続し、指紋画像を取
得したならば、モーメント行列算定部３３がこれを微分
してモーメント行列を作成し、隆線方向信頼性算定部３
４がその特異値から隆線方向信頼性を求め、画質算定部
３５が指紋領域内の隆線方向信頼性の平均値を画質とし
て求め、これを表示部３２上に表示するよう構成したの
で、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該装置の購
入者は、指紋画像の品質（画質）を数値として確認する
ことができるので、この数値に基づいて被験者としての
適格性を確認することができる。
は、評価対象となる指紋照合装置の指紋センサと同一の
指紋センサ２０に指紋評価装置を接続し、指紋画像を取
得したならば、モーメント行列算定部３３がこれを微分
してモーメント行列を作成し、隆線方向信頼性算定部３
４がその特異値から隆線方向信頼性を求め、画質算定部
３５が指紋領域内の隆線方向信頼性の平均値を画質とし
て求め、これを表示部３２上に表示するよう構成したの
で、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該装置の購
入者は、指紋画像の品質（画質）を数値として確認する
ことができるので、この数値に基づいて被験者としての
適格性を確認することができる。
【００３５】（実施の形態２）ところで、上記実施の形
態１では、隆線方向信頼性に基づいて作成した指紋画像
内の指紋の画質を単に数値として表示部３２に表示する
場合を示したが、この数値を所定のしきい値と比較して
被験者の適格性自体を表示部３２上に表示することもで
きる。そこで、ここではかかる場合の実施の形態２につ
いて説明することとする。
態１では、隆線方向信頼性に基づいて作成した指紋画像
内の指紋の画質を単に数値として表示部３２に表示する
場合を示したが、この数値を所定のしきい値と比較して
被験者の適格性自体を表示部３２上に表示することもで
きる。そこで、ここではかかる場合の実施の形態２につ
いて説明することとする。
【００３６】図４は、本実施の形態２に係る指紋評価装
置４０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す
ように、この指紋評価装置４０は、図２に示した指紋評
価装置３０にしきい値記憶部４１および判定部４２を付
加した構成となる。なお、その他の機能部は、図２に示
すものと同様の機能を有するので、ここでは同一符号を
付すこととしてその詳細な説明を省略する。
置４０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す
ように、この指紋評価装置４０は、図２に示した指紋評
価装置３０にしきい値記憶部４１および判定部４２を付
加した構成となる。なお、その他の機能部は、図２に示
すものと同様の機能を有するので、ここでは同一符号を
付すこととしてその詳細な説明を省略する。
【００３７】しきい値記憶部４１は、画質の比較対象と
なる所定のしきい値を記憶する記憶部であり、判定部４
２は、画質算定部３５が算定した画質としきい値記憶部
４１に記憶したしきい値とを比較して、指紋を有する者
が被験者として適切であるか否かという被験者の適格性
を判定する処理部である。なお、この判定結果が画質と
ともに表示部３２上に表示される。
なる所定のしきい値を記憶する記憶部であり、判定部４
２は、画質算定部３５が算定した画質としきい値記憶部
４１に記憶したしきい値とを比較して、指紋を有する者
が被験者として適切であるか否かという被験者の適格性
を判定する処理部である。なお、この判定結果が画質と
ともに表示部３２上に表示される。
【００３８】図５は、図４に示した指紋評価装置４０の
処理手順を示すフローチャートである。同図に示すよう
に、この指紋評価装置４０では、図３の場合と同様に、
画像入力部３１が指紋センサ２０から指紋画像を取得し
たならば（ステップＳ５０１）、モーメント行列算定部
３３が、指紋画像のｘ方向微分とｙ方向微分を求め（ス
テップＳ５０２）、これらを用いてモーメント行列を求
める（ステップＳ５０３）。
処理手順を示すフローチャートである。同図に示すよう
に、この指紋評価装置４０では、図３の場合と同様に、
画像入力部３１が指紋センサ２０から指紋画像を取得し
たならば（ステップＳ５０１）、モーメント行列算定部
３３が、指紋画像のｘ方向微分とｙ方向微分を求め（ス
テップＳ５０２）、これらを用いてモーメント行列を求
める（ステップＳ５０３）。
【００３９】そして、隆線方向信頼性算定部３４が、こ
のモーメント行列の最大特異値λ1と最小特異値λ2を求
め、求めた最大特異値λ1と最小特異値λ2を用いて隆線
方向信頼性を算定する（ステップＳ５０４）。そして、
指紋領域Ｒ内の隆線方向信頼性の平均値を算定してこれ
を画質ｑとする（ステップＳ５０５）。
のモーメント行列の最大特異値λ1と最小特異値λ2を求
め、求めた最大特異値λ1と最小特異値λ2を用いて隆線
方向信頼性を算定する（ステップＳ５０４）。そして、
指紋領域Ｒ内の隆線方向信頼性の平均値を算定してこれ
を画質ｑとする（ステップＳ５０５）。
【００４０】その後、判定部４２が、この画質ｑをしき
い値記憶部４１に記憶したしきい値ＴＨと比較し（ステ
ップＳ５０６〜Ｓ５０７）、画質ｑがしきい値ＴＨ以上
である場合には（ステップＳ５０７肯定）、たとえば
「指紋を有する者は被験者として適切である」というよ
うな肯定的な判定結果を表示部３２に表示する（ステッ
プＳ５０８）。
い値記憶部４１に記憶したしきい値ＴＨと比較し（ステ
ップＳ５０６〜Ｓ５０７）、画質ｑがしきい値ＴＨ以上
である場合には（ステップＳ５０７肯定）、たとえば
「指紋を有する者は被験者として適切である」というよ
うな肯定的な判定結果を表示部３２に表示する（ステッ
プＳ５０８）。
【００４１】これに対して、画質ｑがしきい値ＴＨに満
たない場合には（ステップＳ５０７否定）、たとえば
「指紋を有する者は被験者として適切でない」というよ
うな否定的な判定結果を表示部３２に表示する（ステッ
プＳ５０９）。
たない場合には（ステップＳ５０７否定）、たとえば
「指紋を有する者は被験者として適切でない」というよ
うな否定的な判定結果を表示部３２に表示する（ステッ
プＳ５０９）。
【００４２】上述してきたように、本実施の形態２で
は、指紋画像内の指紋の画質を算定した後に、判定部４
２が、この画質をしきい値記憶部４１内のしきい値と比
較して、その比較結果を表示部３２上に表示するよう構
成したので、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該
装置の購入者は、指紋を有する者が被験者として適切で
あるか否かを直接確認することができる。
は、指紋画像内の指紋の画質を算定した後に、判定部４
２が、この画質をしきい値記憶部４１内のしきい値と比
較して、その比較結果を表示部３２上に表示するよう構
成したので、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該
装置の購入者は、指紋を有する者が被験者として適切で
あるか否かを直接確認することができる。
【００４３】なお、上記実施の形態１および２では、指
紋照合装置の指紋センサと同一の指紋センサ２０を指紋
評価装置３０に接続する場合を示したが、本発明はこれ
に限定されるものではなく、指紋照合装置自体を直接指
紋評価装置３０に接続することもできる。
紋照合装置の指紋センサと同一の指紋センサ２０を指紋
評価装置３０に接続する場合を示したが、本発明はこれ
に限定されるものではなく、指紋照合装置自体を直接指
紋評価装置３０に接続することもできる。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よれば、指紋センサで読み取った指紋画像内の指紋の品
質を評価する際に、指紋画像内の指紋の品質を示す評価
値を算定し、算定された評価値を表示部などに表示する
よう構成したので、人の指紋の品質評価を適切におこな
い、もって指紋照合装置のメーカーと購入者が互いに適
正な性能確認をすることが可能な指紋評価装置が得られ
るという効果を奏する。
よれば、指紋センサで読み取った指紋画像内の指紋の品
質を評価する際に、指紋画像内の指紋の品質を示す評価
値を算定し、算定された評価値を表示部などに表示する
よう構成したので、人の指紋の品質評価を適切におこな
い、もって指紋照合装置のメーカーと購入者が互いに適
正な性能確認をすることが可能な指紋評価装置が得られ
るという効果を奏する。
【００４５】また、請求項２の発明によれば、多値画像
である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
し、算定したモーメント行列の最大特異値と最小特異値
の比に基づいて評価値を算定するよう構成したので、多
値画像である指紋画像を二値化することなく、直接評価
値を効率良く算定することが可能な指紋評価装置が得ら
れるという効果を奏する。
である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
し、算定したモーメント行列の最大特異値と最小特異値
の比に基づいて評価値を算定するよう構成したので、多
値画像である指紋画像を二値化することなく、直接評価
値を効率良く算定することが可能な指紋評価装置が得ら
れるという効果を奏する。
【００４６】また、請求項３の発明によれば、算定され
た評価値を所定のしきい値と比較して、指紋を有する者
が被験者となる得るか否かを判定するよう構成したの
で、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該装置の購
入者が、被験者としての適格性を一見して把握すること
が可能な指紋評価装置が得られるという効果を奏する。
た評価値を所定のしきい値と比較して、指紋を有する者
が被験者となる得るか否かを判定するよう構成したの
で、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該装置の購
入者が、被験者としての適格性を一見して把握すること
が可能な指紋評価装置が得られるという効果を奏する。
【００４７】また、請求項４の発明によれば、指紋セン
サで読み取った指紋画像内の指紋の品質を評価する際
に、指紋画像内の指紋の品質を示す評価値を算定し、算
定された評価値を表示部などに表示するよう構成したの
で、人の指紋の品質評価を適切におこない、もって指紋
照合装置のメーカーと購入者が互いに適正な性能確認を
することが可能な指紋評価方法が得られるという効果を
奏する。
サで読み取った指紋画像内の指紋の品質を評価する際
に、指紋画像内の指紋の品質を示す評価値を算定し、算
定された評価値を表示部などに表示するよう構成したの
で、人の指紋の品質評価を適切におこない、もって指紋
照合装置のメーカーと購入者が互いに適正な性能確認を
することが可能な指紋評価方法が得られるという効果を
奏する。
【００４８】また、請求項５の発明によれば、多値画像
である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
し、算定したモーメント行列の最大特異値と最小特異値
の比に基づいて評価値を算定するよう構成したので、多
値画像である指紋画像を二値化することなく、直接評価
値を効率良く算定することが可能な指紋評価方法が得ら
れるという効果を奏する。
である指紋画像を微分してそのモーメント行列を算定
し、算定したモーメント行列の最大特異値と最小特異値
の比に基づいて評価値を算定するよう構成したので、多
値画像である指紋画像を二値化することなく、直接評価
値を効率良く算定することが可能な指紋評価方法が得ら
れるという効果を奏する。
【００４９】また、請求項６の発明によれば、算定され
た評価値を所定のしきい値と比較して、指紋を有する者
が被験者となる得るか否かを判定するよう構成したの
で、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該装置の購
入者が、被験者としての適格性を一見して把握すること
が可能な指紋評価方法が得られるという効果を奏する。
た評価値を所定のしきい値と比較して、指紋を有する者
が被験者となる得るか否かを判定するよう構成したの
で、指紋照合装置を製作したメーカー並びに該装置の購
入者が、被験者としての適格性を一見して把握すること
が可能な指紋評価方法が得られるという効果を奏する。
【００５０】また、請求項７の発明によれば、請求項４
〜６のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに
実行させるプログラムを記録したことで、そのプログラ
ムを機械読み取り可能となり、これによって、請求項４
〜６のいずれか一つの動作をコンピュータによって実現
することが可能な記録媒体が得られるという効果を奏す
る。
〜６のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに
実行させるプログラムを記録したことで、そのプログラ
ムを機械読み取り可能となり、これによって、請求項４
〜６のいずれか一つの動作をコンピュータによって実現
することが可能な記録媒体が得られるという効果を奏す
る。
【図１】この発明の実施の形態１に係る指紋評価装置の
処理概念を説明するための説明図である。
処理概念を説明するための説明図である。
【図２】本実施の形態１に係る指紋評価装置の構成を示
す機能ブロック図である。
す機能ブロック図である。
【図３】図２に示した指紋評価装置の処理手順を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図４】本実施の形態２に係る指紋評価装置の構成を示
す機能ブロック図である。
す機能ブロック図である。
【図５】図４に示した指紋評価装置の処理手順を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
１０ 指紋領域 ２０ 指紋センサ ３０ 指紋評価装置 ３１ 画像入力部 ３２ 表示部 ３３ モーメント行列算定部 ３４ 隆線方向信頼性算定部 ３５ 画質算定部 ４０ 指紋評価装置 ４１ しきい値記憶部 ４２ 判定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 坪田 浩貴 兵庫県姫路市下手野一丁目３番１号 グロ ーリー工業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B043 BA02 CA06 HA02 5L096 BA15 FA03 FA55 FA67 GA04 GA51 MA01
Claims (7)
- 【請求項１】 指紋センサで読み取った指紋画像内の指
紋の品質を評価する指紋評価装置において、 前記指紋画像内の指紋の品質を示す評価値を算定する算
定手段と、 前記算定手段により算定された評価値を表示する表示手
段とを備えたことを特徴とする指紋評価装置。 - 【請求項２】 前記算定手段は、多値画像である指紋画
像を微分してそのモーメント行列を算定するモーメント
行列算定手段と、前記モーメント行列算定手段により算
定されたモーメント行列の最大特異値と最小特異値の比
に基づいて評価値を算定する評価値算定手段とを備えた
ことを特徴とする請求項１に記載の指紋評価装置。 - 【請求項３】 所定のしきい値を記憶する記憶手段と、
前記算定手段により算定された評価値を前記記憶手段に
記憶したしきい値と比較して、前記指紋を有する者が被
験者となる得るか否かを判定する判定手段とをさらに備
えたことを特徴とする請求項１または２に記載の指紋評
価装置。 - 【請求項４】 指紋センサで読み取った指紋画像内の指
紋の品質を評価する指紋評価方法において、 前記指紋画像内の指紋の品質を示す評価値を算定する算
定工程と、 前記算定工程により算定された評価値を表示する表示工
程とを含んだことを特徴とする指紋評価方法。 - 【請求項５】 前記算定工程は、多値画像である指紋画
像を微分してそのモーメント行列を算定するモーメント
行列算定工程と、前記モーメント行列算定工程により算
定されたモーメント行列の最大特異値と最小特異値の比
に基づいて評価値を算定する評価値算定工程とを含んだ
ことを特徴とする請求項４に記載の指紋評価方法。 - 【請求項６】 前記算定工程により算定された評価値を
所定のしきい値と比較して、前記指紋を有する者が被験
者となる得るか否かを判定する判定工程をさらに含んだ
ことを特徴とする請求項４または５に記載の指紋評価方
法。 - 【請求項７】 前記請求項４〜６に記載された方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特
徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000216988A JP2002032757A (ja) | 2000-07-18 | 2000-07-18 | 指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000216988A JP2002032757A (ja) | 2000-07-18 | 2000-07-18 | 指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002032757A true JP2002032757A (ja) | 2002-01-31 |
Family
ID=18712165
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000216988A Pending JP2002032757A (ja) | 2000-07-18 | 2000-07-18 | 指紋評価装置、指紋評価方法、およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002032757A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008176645A (ja) * | 2007-01-19 | 2008-07-31 | Konica Minolta Holdings Inc | ３次元形状処理装置、３次元形状処理装置の制御方法、および３次元形状処理装置の制御プログラム |
| US7885437B2 (en) | 2006-02-27 | 2011-02-08 | Nec Corporation | Fingerprint collation apparatus, fingerprint pattern area extracting apparatus and quality judging apparatus, and method and program of the same |
| US9519835B2 (en) | 2012-03-30 | 2016-12-13 | Fujitsu Limited | Efficient biometric authentication using narrowed biometric data |
| WO2017067290A1 (zh) * | 2015-10-19 | 2017-04-27 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 指纹录入方法、装置及终端设备 |
-
2000
- 2000-07-18 JP JP2000216988A patent/JP2002032757A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7885437B2 (en) | 2006-02-27 | 2011-02-08 | Nec Corporation | Fingerprint collation apparatus, fingerprint pattern area extracting apparatus and quality judging apparatus, and method and program of the same |
| JP2008176645A (ja) * | 2007-01-19 | 2008-07-31 | Konica Minolta Holdings Inc | ３次元形状処理装置、３次元形状処理装置の制御方法、および３次元形状処理装置の制御プログラム |
| US9519835B2 (en) | 2012-03-30 | 2016-12-13 | Fujitsu Limited | Efficient biometric authentication using narrowed biometric data |
| WO2017067290A1 (zh) * | 2015-10-19 | 2017-04-27 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 指纹录入方法、装置及终端设备 |
| US10628694B2 (en) | 2015-10-19 | 2020-04-21 | Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. | Fingerprint enrolling method, apparatus, and terminal device |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20051212 |