JP2002063581A - 画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法 - Google Patents
画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法Info
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- JP2002063581A JP2002063581A JP2000251892A JP2000251892A JP2002063581A JP 2002063581 A JP2002063581 A JP 2002063581A JP 2000251892 A JP2000251892 A JP 2000251892A JP 2000251892 A JP2000251892 A JP 2000251892A JP 2002063581 A JP2002063581 A JP 2002063581A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 パターン認識の分野において、指紋や掌形と
いった生体パターンなどのように、検出毎にパターンに
変化を伴う画像や、エッジが不明瞭なパターン画像の回
転角度検出および回転角度補正を行う。 【解決手段】 カメラ撮影画像をからＲ（赤色）成分を
抽出し、その濃淡値によるグレースケール画像に変換
し、その２値化をする。２値化した画像に２次元フーリ
エ変換を施し、直流成分を中心としたパワースペクトル
画像を得る。パワースペクトル画像を極座標変換し、横
軸角度、縦軸周波数の直交座標形の画像を得る。回転角
度毎にパワースペクトルを周波数積分し、最大強度累積
値が得られた回転角度を掌の回転角度として検出する。
回転角度ずれを検出するための基準パターンとの角度差
を計算することで検出対象パターン画像との回転角度ず
れを検出し、さらには補正する。
いった生体パターンなどのように、検出毎にパターンに
変化を伴う画像や、エッジが不明瞭なパターン画像の回
転角度検出および回転角度補正を行う。 【解決手段】 カメラ撮影画像をからＲ（赤色）成分を
抽出し、その濃淡値によるグレースケール画像に変換
し、その２値化をする。２値化した画像に２次元フーリ
エ変換を施し、直流成分を中心としたパワースペクトル
画像を得る。パワースペクトル画像を極座標変換し、横
軸角度、縦軸周波数の直交座標形の画像を得る。回転角
度毎にパワースペクトルを周波数積分し、最大強度累積
値が得られた回転角度を掌の回転角度として検出する。
回転角度ずれを検出するための基準パターンとの角度差
を計算することで検出対象パターン画像との回転角度ず
れを検出し、さらには補正する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、パターン認識の分
野に属し、空間周波数特性に基づいて検出対象パターン
画像の回転角度を検出する回転角度検出方法、および検
出対象パターン画像の回転角度を基準パターン画像の回
転角度に補正する回転角度補正方法に関する。
野に属し、空間周波数特性に基づいて検出対象パターン
画像の回転角度を検出する回転角度検出方法、および検
出対象パターン画像の回転角度を基準パターン画像の回
転角度に補正する回転角度補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像の回転角度を求める技術とし
て、輪郭抽出法がある。この輪郭抽出法では、検出対象
パターンを画像処理してその輪郭（エッジ）を抽出し、
特徴的な直線部分や、凸と凸間の直線などの情報から代
表的な（固有の）方向ベクトルを求め、この求めた対象
パターンの方向ベクトルと基準パターンの方向ベクトル
との差から、基準パターン画像と対象パターン画像との
回転ずれ（対象パターンの回転角度）を求めていた。
て、輪郭抽出法がある。この輪郭抽出法では、検出対象
パターンを画像処理してその輪郭（エッジ）を抽出し、
特徴的な直線部分や、凸と凸間の直線などの情報から代
表的な（固有の）方向ベクトルを求め、この求めた対象
パターンの方向ベクトルと基準パターンの方向ベクトル
との差から、基準パターン画像と対象パターン画像との
回転ずれ（対象パターンの回転角度）を求めていた。
【０００３】また、特開平１０−６３８５１号公報で
は、基準パターン画像のフーリエ回転画像データから１
パターンずつ基準パターン画像のフーリエ画像データ
（基準フーリエ画像データ）を読み出し、この読み出し
た基準フーリエ画像データと対象パターンのフーリエ画
像データ（対象フーリエ画像データ）とを合成し、この
合成フーリエ画像データに対して振幅抑制処理を行った
上、２次元離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を施し、このＤ
ＦＴの施された合成フーリエ画像データに出現する相関
成分エリアの各画素の相関成分強度に基づいて各回転パ
ターン毎の相関値を求め、この求めた相関値の中で最も
相関値が高い回転パターンの回転角度を基準パターン画
像と対象パターン画像との回転ずれ（検出対象パターン
の回転角度）として検出していた。
は、基準パターン画像のフーリエ回転画像データから１
パターンずつ基準パターン画像のフーリエ画像データ
（基準フーリエ画像データ）を読み出し、この読み出し
た基準フーリエ画像データと対象パターンのフーリエ画
像データ（対象フーリエ画像データ）とを合成し、この
合成フーリエ画像データに対して振幅抑制処理を行った
上、２次元離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を施し、このＤ
ＦＴの施された合成フーリエ画像データに出現する相関
成分エリアの各画素の相関成分強度に基づいて各回転パ
ターン毎の相関値を求め、この求めた相関値の中で最も
相関値が高い回転パターンの回転角度を基準パターン画
像と対象パターン画像との回転ずれ（検出対象パターン
の回転角度）として検出していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
前者の輪郭抽出法では、検出対象パターンの輪郭がぼや
けていて正しく抽出できない場合、正しい方向ベクトル
が求まらない。例えば、指紋の画像パターンでは、隆線
の凹凸がない場合、エッジが不明瞭になって方向ベクト
ルを特定できないことなどがある。すなわち、幾何学的
に明確な特徴を持たない曲線的な図形や濃淡変化・部分
変化の多い対象については、輪郭抽出法は不向きであ
り、精度良くその回転角度を検出することが困難であ
る。
前者の輪郭抽出法では、検出対象パターンの輪郭がぼや
けていて正しく抽出できない場合、正しい方向ベクトル
が求まらない。例えば、指紋の画像パターンでは、隆線
の凹凸がない場合、エッジが不明瞭になって方向ベクト
ルを特定できないことなどがある。すなわち、幾何学的
に明確な特徴を持たない曲線的な図形や濃淡変化・部分
変化の多い対象については、輪郭抽出法は不向きであ
り、精度良くその回転角度を検出することが困難であ
る。
【０００５】また、従来の後者の回転角度検出方法にお
いて、角度検出の精度を向上させるためには、基準パタ
ーン画像の回転ステップ角度を小さくして、より多くの
画像間相関値の計算を行う必要があり計算量が膨大にな
る上、基準パターンと検出対象パターンが良く一致して
いなければ、画像間の相関値にピークが検出されにくい
という問題もある。そのため、バイオメトリクス本人認
証のように、照合速度や、照合精度が求められ、且つ検
出対象パターンの歪み、癒着、かすれ、欠け、ずれ、ロ
ーリングなどパターン自身に変動を伴う生体特徴検出画
像に適用することが難しかった。
いて、角度検出の精度を向上させるためには、基準パタ
ーン画像の回転ステップ角度を小さくして、より多くの
画像間相関値の計算を行う必要があり計算量が膨大にな
る上、基準パターンと検出対象パターンが良く一致して
いなければ、画像間の相関値にピークが検出されにくい
という問題もある。そのため、バイオメトリクス本人認
証のように、照合速度や、照合精度が求められ、且つ検
出対象パターンの歪み、癒着、かすれ、欠け、ずれ、ロ
ーリングなどパターン自身に変動を伴う生体特徴検出画
像に適用することが難しかった。
【０００６】本発明の目的は、パターン認識の分野にお
いて、検出毎に変化を伴う指紋や掌形といった生体パタ
ーンの高速・高精度な回転角度検出方法および回転角度
補正方法を提供することにある。
いて、検出毎に変化を伴う指紋や掌形といった生体パタ
ーンの高速・高精度な回転角度検出方法および回転角度
補正方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の課題を
解決するため、パターン画像の回転角度検出方法におい
て、回転角度検出対象パターン画像を２次元フーリエ変
換し、前記変換によって得られた画像のパワースペクト
ルを各回転角度方向毎に周波数積分し、前記積分結果に
最大の累積強度値が得られた回転角度を検出対象パター
ン画像の回転角度として検出する、ことを特徴とする。
解決するため、パターン画像の回転角度検出方法におい
て、回転角度検出対象パターン画像を２次元フーリエ変
換し、前記変換によって得られた画像のパワースペクト
ルを各回転角度方向毎に周波数積分し、前記積分結果に
最大の累積強度値が得られた回転角度を検出対象パター
ン画像の回転角度として検出する、ことを特徴とする。
【０００８】また、回転角度検出対象パターン画像と、
基準となる回転角度を有する基準パターン画像とに対し
て、それぞれ個別に２次元フーリエ変換し、前記変換に
よって得られた画像のパワースペクトルを各回転角度方
向毎に周波数積分し、前記積分結果に最大の累積強度値
が得られた回転角度を両パターン画像の回転角度として
検出し、検出された両回転角度の差分を計算することに
より基準パターン画像に対する検出対象パターン画像の
回転角度ずれを検出し、前記検出された回転角度ずれを
基に、基準パターン画像に対する検出対象パターン画像
の回転角度補正を行うことを特徴とする。
基準となる回転角度を有する基準パターン画像とに対し
て、それぞれ個別に２次元フーリエ変換し、前記変換に
よって得られた画像のパワースペクトルを各回転角度方
向毎に周波数積分し、前記積分結果に最大の累積強度値
が得られた回転角度を両パターン画像の回転角度として
検出し、検出された両回転角度の差分を計算することに
より基準パターン画像に対する検出対象パターン画像の
回転角度ずれを検出し、前記検出された回転角度ずれを
基に、基準パターン画像に対する検出対象パターン画像
の回転角度補正を行うことを特徴とする。
【０００９】また、回転角度検出対象パターン画像に対
して、２次元フーリエ変換し、前記変換によって得られ
た画像のパワースペクトルを各回転角度方向毎に周波数
積分し、前記積分結果に最大の累積強度値が得られた回
転角度を検出対象パターン画像の回転角度として検出
し、任意に設定する回転角度と検出された検出対象パタ
ーン画像の回転角度差を計算することにより、任意に設
定する回転角度に対する検出対象パターン画像の回転角
度ずれを検出し、前記検出された回転角度ずれを基に、
任意に設定する回転角度に対する検出対象パターン画像
の回転角度補正を行うことを特徴とする。
して、２次元フーリエ変換し、前記変換によって得られ
た画像のパワースペクトルを各回転角度方向毎に周波数
積分し、前記積分結果に最大の累積強度値が得られた回
転角度を検出対象パターン画像の回転角度として検出
し、任意に設定する回転角度と検出された検出対象パタ
ーン画像の回転角度差を計算することにより、任意に設
定する回転角度に対する検出対象パターン画像の回転角
度ずれを検出し、前記検出された回転角度ずれを基に、
任意に設定する回転角度に対する検出対象パターン画像
の回転角度補正を行うことを特徴とする。
【００１０】以上のように、本発明では、検出対象パタ
ーン画像を２次元フーリエ変換し、この変換で得られた
画像のパワースペクトルを各回転角度方向毎に周波数積
分し、この積分結果で最大の累積強度値が得られた回転
角度を回転角度検出対象パターン画像の回転角度として
検出する。
ーン画像を２次元フーリエ変換し、この変換で得られた
画像のパワースペクトルを各回転角度方向毎に周波数積
分し、この積分結果で最大の累積強度値が得られた回転
角度を回転角度検出対象パターン画像の回転角度として
検出する。
【００１１】この手法によれば、画像の空間周波数を基
に検出対象パターン画像の回転角度を検出するため、曲
線で形成されるようなパターン画像に対しても有効であ
る。また、検出対象パターン画像そのものから、直接に
その回転角度を検出することができるので、空間周波数
に偏りのあるパターン画像であれば、基準パターン画像
と検出対象パターン画像とにパターン差がある場合や、
全く新規なパターン画像に対しても角度検出を可能にす
る。
に検出対象パターン画像の回転角度を検出するため、曲
線で形成されるようなパターン画像に対しても有効であ
る。また、検出対象パターン画像そのものから、直接に
その回転角度を検出することができるので、空間周波数
に偏りのあるパターン画像であれば、基準パターン画像
と検出対象パターン画像とにパターン差がある場合や、
全く新規なパターン画像に対しても角度検出を可能にす
る。
【００１２】また、従来手法は、基準パターン画像に対
する回転角度ずれの検出を行う相対的な回転角度検出方
法であるのに対して、本発明の方法は、回転角度検出対
象パターン画像単体から直接検出を行う絶対的な角度検
出方法になる。この特徴を生かして回転角度補正は、予
め基準パターン画像を回転角度検出方法により処理して
検出しておいた基準回転角度のみを用いて、検出対象パ
ターン画像を基準パターン画像の回転角度に補正するこ
とを可能にする。また、基準となるパターン画像が存在
しなくとも、検出対象パターン画像を任意の回転角度に
補正することも可能とする。
する回転角度ずれの検出を行う相対的な回転角度検出方
法であるのに対して、本発明の方法は、回転角度検出対
象パターン画像単体から直接検出を行う絶対的な角度検
出方法になる。この特徴を生かして回転角度補正は、予
め基準パターン画像を回転角度検出方法により処理して
検出しておいた基準回転角度のみを用いて、検出対象パ
ターン画像を基準パターン画像の回転角度に補正するこ
とを可能にする。また、基準となるパターン画像が存在
しなくとも、検出対象パターン画像を任意の回転角度に
補正することも可能とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して、本発明の実
施形態を詳細に説明する。本実施形態では、掌形（手）
を用いたバイオメトリクス本人認証を想定した際の、基
準パターン画像に対する、検出対象パターン画像の回転
角度ずれ補正の場合である。
施形態を詳細に説明する。本実施形態では、掌形（手）
を用いたバイオメトリクス本人認証を想定した際の、基
準パターン画像に対する、検出対象パターン画像の回転
角度ずれ補正の場合である。
【００１４】図１に、本実施形態における回転角度ずれ
補正の具体的な流れを示す。ＣＣＤカメラなどにより検
出された掌形パターンは通常回転角度ずれを伴ってい
る。そこで、パターンマッチングなどの画像照合処理を
行う前に、パターンの回転角度ずれを補正しなければな
らない。これを画像の前処理という。
補正の具体的な流れを示す。ＣＣＤカメラなどにより検
出された掌形パターンは通常回転角度ずれを伴ってい
る。そこで、パターンマッチングなどの画像照合処理を
行う前に、パターンの回転角度ずれを補正しなければな
らない。これを画像の前処理という。
【００１５】前処理は回転角度ずれ補正以外に必要に応
じて、画像のノイズ除去、平滑化、エッジ強調、細線
化、位置ずれ補正などを施すのが一般的である。前処理
を画像に施すことによって、認証精度の向上を計ること
ができるほか、画像照合時に取り扱う画像サイズや、計
算コストを大幅に削減することができるので、認証時間
の短縮にもつながる。
じて、画像のノイズ除去、平滑化、エッジ強調、細線
化、位置ずれ補正などを施すのが一般的である。前処理
を画像に施すことによって、認証精度の向上を計ること
ができるほか、画像照合時に取り扱う画像サイズや、計
算コストを大幅に削減することができるので、認証時間
の短縮にもつながる。
【００１６】本実施形態では、まず、カメラで撮影した
ＲＧＢ２５６階調の検出画像からＲ（赤色）成分を抽出
し、その濃淡値によるグレースケール画像に変換する。
これは背景画像から指部分のみを効率良く抽出するため
である。
ＲＧＢ２５６階調の検出画像からＲ（赤色）成分を抽出
し、その濃淡値によるグレースケール画像に変換する。
これは背景画像から指部分のみを効率良く抽出するため
である。
【００１７】次に、グレースケール画像を２値化する。
これは手のしわや背景の影響などを避け、指の並んでい
る方向成分のみを強調するためである。
これは手のしわや背景の影響などを避け、指の並んでい
る方向成分のみを強調するためである。
【００１８】次に、２値化した画像に２次元フーリエ変
換を施し、直流成分を中心とした強度（パワースペクト
ル）画像を得る（位相情報を使用しない）。これは、掌
の位置ずれや照明環境の変化に関わらず、画像の空間周
波数を基に掌の回転角度を検出するためである。
換を施し、直流成分を中心とした強度（パワースペクト
ル）画像を得る（位相情報を使用しない）。これは、掌
の位置ずれや照明環境の変化に関わらず、画像の空間周
波数を基に掌の回転角度を検出するためである。
【００１９】次に、強度画像を極座標変換し、横軸角
度、縦軸周波数の直交座標形の画像を得る。これは画像
の空間周波数を回転角度毎に評価するためである。
度、縦軸周波数の直交座標形の画像を得る。これは画像
の空間周波数を回転角度毎に評価するためである。
【００２０】本実施形態では、各回転角度毎に強度値を
累積（パワースペクトルを周波数積分）して、最大強度
累積値が得られた回転角度を掌の回転角度（指が並んで
いる角度）として検出する。これにより、掌の回転角度
ずれを検出するために登録しておくデータは、基準パタ
ーン画像から同様に検出された回転角度値のみでよく、
この角度差を計算することで基準パターン画像と検出対
象パターン画像との回転角度ずれを検出し、検出対象パ
ターン画像の基準パターン画像に対する回転角度ずれを
補正することができる。
累積（パワースペクトルを周波数積分）して、最大強度
累積値が得られた回転角度を掌の回転角度（指が並んで
いる角度）として検出する。これにより、掌の回転角度
ずれを検出するために登録しておくデータは、基準パタ
ーン画像から同様に検出された回転角度値のみでよく、
この角度差を計算することで基準パターン画像と検出対
象パターン画像との回転角度ずれを検出し、検出対象パ
ターン画像の基準パターン画像に対する回転角度ずれを
補正することができる。
【００２１】以上までが回転角度ずれ補正処理手順であ
る。実施形態で示した、検出対象パターン画像を基準パ
ターン画像の回転角度に補正すること以外にも、本発明
では、検出対象パターン画像を任意に設定した回転角度
に補正することが可能である。また、実施形態で示した
手順以外に、フーリエ変換時における窓関数の適用や、
２値化時におけるインパルス性雑音の除去など、信号理
論的立場から必要な処理を施すことによって実用上の精
度の向上や応用範囲を広げることができる。前処理後
は、周知のパターンマッチングなどの照合技術を用い
て、本人の認証を行う。
る。実施形態で示した、検出対象パターン画像を基準パ
ターン画像の回転角度に補正すること以外にも、本発明
では、検出対象パターン画像を任意に設定した回転角度
に補正することが可能である。また、実施形態で示した
手順以外に、フーリエ変換時における窓関数の適用や、
２値化時におけるインパルス性雑音の除去など、信号理
論的立場から必要な処理を施すことによって実用上の精
度の向上や応用範囲を広げることができる。前処理後
は、周知のパターンマッチングなどの照合技術を用い
て、本人の認証を行う。
【００２２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像の回
転角度検出方法を用いれば、指紋や、掌形といった曲線
で形作られるようなパターン画像に対しても計算量を少
なくしてその回転角度を検出することができる。
転角度検出方法を用いれば、指紋や、掌形といった曲線
で形作られるようなパターン画像に対しても計算量を少
なくしてその回転角度を検出することができる。
【００２３】また、検出対象パターン画像そのものか
ら、直接に検出対象パターン画像の回転角度を検出する
ことができるので、空間周波数に偏りのあるパターン画
像であれば、基準パターン画像と検出対象パターン画像
とにパターン差がある場合や、基準パターン画像が存在
しないような新規なパターンに対しても角度検出ができ
る。
ら、直接に検出対象パターン画像の回転角度を検出する
ことができるので、空間周波数に偏りのあるパターン画
像であれば、基準パターン画像と検出対象パターン画像
とにパターン差がある場合や、基準パターン画像が存在
しないような新規なパターンに対しても角度検出ができ
る。
【００２４】本発明の画像の回転角度補正方法を用いて
検出対象パターン画像を基準パターン画像の回転角度に
補正する場合には、予め基準パターン画像を回転角度検
出方法により処理して検出しておいた基準回転角度値の
みを用いて、検出対象パターン画像を基準パターン画像
の回転角度に補正することができる。また、新規のパタ
ーン画像を登録するときなど、基準となるパターン画像
が存在しない場合であっても、検出対象パターン画像を
任意に設定する回転角度に補正することが可能である。
検出対象パターン画像を基準パターン画像の回転角度に
補正する場合には、予め基準パターン画像を回転角度検
出方法により処理して検出しておいた基準回転角度値の
みを用いて、検出対象パターン画像を基準パターン画像
の回転角度に補正することができる。また、新規のパタ
ーン画像を登録するときなど、基準となるパターン画像
が存在しない場合であっても、検出対象パターン画像を
任意に設定する回転角度に補正することが可能である。
【００２５】以上のことから本発明手法を、バイオメト
リクス本人認証システムなどに導入することによって、
本人認証時間の短縮や、登録情報量の削減を図ることが
できる。
リクス本人認証システムなどに導入することによって、
本人認証時間の短縮や、登録情報量の削減を図ることが
できる。
【図１】本発明の実施形態における回転角度ずれ補正処
理手順図。
理手順図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大谷 佳光 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 永井 靖浩 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B043 AA09 BA02 BA03 EA10 EA12 5L096 AA02 AA06 BA15 BA18 FA23 FA67
Claims (3)
- 【請求項１】 パターン画像の回転角度検出方法におい
て、 回転角度検出対象パターン画像を２次元フーリエ変換
し、 前記変換によって得られた画像のパワースペクトルを各
回転角度方向毎に周波数積分し、 前記積分結果に最大の累積強度値が得られた回転角度を
検出対象パターン画像の回転角度として検出する、こと
を特徴とする画像の回転角度検出方法。 - 【請求項２】 回転角度検出対象パターン画像と、基準
となる回転角度を有する基準パターン画像とに対して、 それぞれ個別に２次元フーリエ変換し、前記変換によっ
て得られた画像のパワースペクトルを各回転角度方向毎
に周波数積分し、前記積分結果に最大の累積強度値が得
られた回転角度を両パターン画像の回転角度として検出
し、 検出された両回転角度の差分を計算することにより基準
パターン画像に対する検出対象パターン画像の回転角度
ずれを検出し、 前記検出された回転角度ずれを基に、基準パターン画像
に対する検出対象パターン画像の回転角度補正を行うこ
とを特徴とする画像の回転角度補正方法。 - 【請求項３】 回転角度検出対象パターン画像に対し
て、２次元フーリエ変換し、前記変換によって得られた
画像のパワースペクトルを各回転角度方向毎に周波数積
分し、前記積分結果に最大の累積強度値が得られた回転
角度を検出対象パターン画像の回転角度として検出し、 任意に設定する回転角度と検出された検出対象パターン
画像の回転角度差を計算することにより、任意に設定す
る回転角度に対する検出対象パターン画像の回転角度ず
れを検出し、 前記検出された回転角度ずれを基に、任意に設定する回
転角度に対する検出対象パターン画像の回転角度補正を
行うことを特徴とする画像の回転角度補正方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000251892A JP2002063581A (ja) | 2000-08-23 | 2000-08-23 | 画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000251892A JP2002063581A (ja) | 2000-08-23 | 2000-08-23 | 画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002063581A true JP2002063581A (ja) | 2002-02-28 |
Family
ID=18741231
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000251892A Pending JP2002063581A (ja) | 2000-08-23 | 2000-08-23 | 画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002063581A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1580686A2 (en) * | 2004-03-22 | 2005-09-28 | Lg Electronics Inc. | Fingerprint recognition system and method |
| JP2008134677A (ja) * | 2006-11-27 | 2008-06-12 | National Printing Bureau | 印刷物の真偽判別方法、真偽判別装置及び真偽判別用のプログラム |
| EP2023294A2 (en) | 2007-07-25 | 2009-02-11 | Kabushiki Kaisha Square Enix (also trading as Square Enix Co., Ltd.) | Image generating apparatus, method of generating image, program, and recording medium |
| KR101017323B1 (ko) | 2008-08-12 | 2011-02-28 | 성균관대학교산학협력단 | 실시간 피사체형태비교를 위한 영상처리장치 및 방법 |
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