JP2005352712A - 指紋照合装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 指の表面が荒れていたり、傷が多いような低品質の指紋でも精度よく照合できる指紋照合装置を得る。
【解決手段】 指紋センサに置かれた指の指紋画像から指紋データとして指紋隆線の特徴点を抽出し、その特徴点を登録あるいは照合することで個人識別を行う指紋照合装置において、指紋画像から指のしわや傷を抽出し、そのしわや傷に関連した特徴点の情報として出力するしわ・傷特徴抽出手段3と、このしわ・傷特徴抽出手段3からのしわや傷に関連した特徴点の情報を、指紋隆線の特徴点の情報と共に指紋データとして記憶する指紋データ記憶手段4と、この指紋データ記憶手段4に記憶されている指紋データと、照合の際に入力される指紋隆線の特徴点の情報およびしわや傷に関連した特徴点の情報に基づいて指紋の照合を行う照合手段5と備える。
【選択図】 図1


Description

この発明は、指紋の照合を行う指紋照合装置に関するものである。
従来、一般的な指紋照合装置として、入力された指紋画像から指紋隆線を検出した後に分岐点や端点といった特徴点を抽出し、その特徴点の位置情報や特徴点に接する隆線の角度といった情報を指紋データとして出力し、個人の指紋を登録する際に、出力された指紋データを個人に付与された識別信号と共に記憶し、照合の際に入力された指紋データと記憶されている指紋データを比較し、その類似度の大小によって同一の指紋かどうかを判定し、この判定を照合結果として出力するものがある。
しかしながら、このような指紋照合装置においては、指表面が荒れていたり、傷やしわが多い低品質の指紋画像が入力された時にでも、指紋隆線としわや傷を区別し、指紋隆線のみを残して、そこから正確に特徴点を抽出することは困難であった。
そこで、例えば、指紋隆線にはその周辺に平行な線成分が存在し、一方指紋に重畳しているしわや傷はその周辺に平行な線成分が存在しないことをもって指紋隆線と傷やしわを区別し、指紋隆線のみを残した上でそこから特徴点を抽出するものが提案されている(例えば、特許文献1参照)。
電子情報通信学会信学技報PRMU2003−65
上記電子情報通信学会信学技報PRMU2003−65に記載されているものは、指紋隆線以外のしわや傷の情報を捨てているが、指表面がひどく荒れていたり傷やしわが非常に多い場合、指紋隆線以外の除去される部分が多くなり、その除去された部分の周辺に抽出された指紋隆線が存在しないために補間しきれなかったり、きれいに抽出された指紋隆線が少ないために、抽出される特徴点も非常にすぐなくなってしまったり、逆に誤った補間によって誤った線を指紋隆線として抽出してしまい、偽の特徴点を抽出してしまったりして類似度が低くなり、本人を本人と正しく識別できない等の問題点があった。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、指の表面が荒れていたり、傷が多いような低品質の指紋でも精度よく照合できる指紋照合装置を得ることを目的とする。
この発明に係る指紋照合装置は、指紋センサに置かれた指の指紋画像から指紋データとして指紋隆線の特徴点を抽出し、その特徴点を登録あるいは照合することで個人識別を行う指紋照合装置において、指紋画像から指のしわや傷を抽出し、そのしわや傷に関連した特徴点の情報として出力するしわ・傷特徴抽出手段と、このしわ・傷特徴抽出手段からのしわや傷に関連した特徴点の情報を、指紋隆線の特徴点の情報と共に指紋データとして記憶する記憶手段と、この記憶手段に記憶されている指紋データと、照合の際に入力される指紋隆線の特徴点の情報およびしわや傷に関連した特徴点の情報に基づいて指紋の照合を行う照合手段とを備えたものである。
この発明は、しわや傷が多く、正しい指紋隆線やその特徴点が抽出しにくい指紋に対しても正確に本人かどうかを確実に判定でき、指紋の照合精度を向上できる。
以下、この発明の一実施の形態を、図1〜図3を参照して説明する。
実施の形態1.
図1は、この発明の実施の形態1による指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
図1において、指紋照合装置は、指紋センサ(図示せず)に指が置かれたときに、その指の指紋を読み取り、その指紋に対応した指紋画像を出力する指紋読取手段1と、この指紋読取手段1から出力された指紋画像から指紋隆線を検出した後に分岐点や端点等の特徴点を抽出し、その特徴点の位置情報や特徴点に接する隆線の角度等の情報を指紋データとして出力する指紋特徴抽出手段2と、指紋読取手段1から出力された指紋画像から指のしわや傷を抽出し、そのしわや傷の位置や方向を抽出するしわ・傷特徴抽出手段3と、指紋特徴抽出手段2からの指紋データとして特徴点の位置や方向等の情報の他に、しわ・傷特徴抽出手段3で抽出された指のしわ・傷の位置や方向の情報を記憶する指紋データ記憶手段4と、指紋特徴抽出手段2からの指紋データとして特徴点の位置や方向等の情報の他に、しわ・傷特徴抽出手段3で抽出された指のしわ・傷の位置や方向の情報を用いて指紋の照合を行う照合手段5とを備える。
図2は、図1におけるしわ・傷特徴抽出手段3の具体例を示すブロック図である。
図2において、しわ・傷特徴抽出手段3は、指紋読取手段1から出力された指紋画像から特定の方向と幅を持った線を抽出するための線抽出手段31と、この線抽出手段31からの各方向別に処理されたフィルタ出力から指紋隆線の候補となる候補線を1方向分抽出する候補線抽出手段32と、この候補線抽出手段32で抽出された候補線の周辺に平行な線が存在しない線のみ残し、候補線の周辺に平行な線が存在する線を除去する非平行線抽出フィルタ手段33と、この非平行線抽出フィルタ手段33のフィルタ出力を二値化し、細線化した後に線の端点や分岐点と線の方向を抽出するしわ・傷位置方向抽出手段34とを備える。
次に、動作について説明する。
指紋読取手段1で読み取られた指紋画像は、指紋特徴抽出手段2に入力されると同時に、しわ・傷特徴抽出手段3にも入力される。指紋特徴抽出手段2は指のしわや傷を除去したのち、指紋隆線の特徴点を抽出する。
一方、しわ・傷特徴抽出手段3では、入力された指紋画像に対して、先ず、線抽出手段31で指紋画像から特定の方向と幅を持った線を抽出し、候補線抽出手段32で指紋隆線の候補となる候補線を1方向分抽出する。次いで、非平行線抽出フィルタ手段33は、抽出された候補線の周辺に平行な線が存在するかどうかを見るが、その周辺に平行な線が存在しない場合に残し、周辺に平行な線が存在する場合にはこれを除去する。これによって、周辺に平行な線が存在する本来の指紋隆線は除去され、周辺に平行な線が存在しない指の傷やしわが残る。
次に、しわ・傷位置方向抽出手段34は、非平行線抽出フィルタ手段33から出力されるフィルタ画像を二値化した後にこれを細線化し、線の位置情報として端点位置や分岐点位置を抽出し、同時に、端点や分岐点を起点として線を追跡することで、指のしわや傷の方向を抽出する。
指紋データを登録する際には、このようにして得られた指のしわ・傷の情報は、特徴抽出手段2で抽出された指紋隆線の特徴点情報と共に指紋データ記憶手段4に送られ、指のしわ・傷の位置・方向情報か指紋隆線の特徴点情報かを区別するための符号とともに、個人に付与された識別番号に関連付けられて記憶される。
図3は、指紋データ記憶手段4に記憶されるデータ形式の一例を示すもので、図3において、符号が0の場合は指紋隆線から抽出された特徴点データを示し、符号が1の場合は指のしわ・傷から抽出された位置・方向情報であることを示す。
因みに、図3では、識別番号0111001で、特徴番号1〜28までは、符号を0とする指紋隆線から抽出された特徴点データで、それぞれ指紋隆線の特徴点の位置をX1,Y1〜X28,Y28、その方向をθ1〜θ28とし、また、特徴番号29〜39までは、符号を1とする指のしわ・傷から抽出された位置・方向情報で、それぞれしわ・傷の位置をX29,Y29〜X39,Y39、その方向をθ29〜θ39とするものである。
指紋データを照合する際には、照合手段5では、指紋特徴抽出手段2で指紋画像から抽出された指紋隆線の特徴点の位置と方向情報と、しわ・傷特徴抽出手段3で抽出された指のしわ・傷の位置と方向情報の両情報を用いて、指紋データ記憶手段4に記憶されている指紋データとの類似度を計算し、本人かどうかの判断を行い、その照合結果を出力する。
ここで、照合手段5で計算される類似度は、例えば、以下のようにして算出される。
指紋データ記憶手段4に予め記憶されている指紋データの内、指紋隆線から抽出された特徴点の数をE0、しわ・傷から抽出された端点・分岐点の数をE1とし、一方、実際に照合する際の入力指紋画像の隆線から抽出された特徴点の数をV0、入力指紋画像のしわ・傷から抽出された端点・分岐点の数をV1とし、次いで、指紋隆線から抽出された特徴点同士を比較し、指を指紋センサ上に置いた時の位置ずれを除去した後に、位置および方向が一致する特徴点ペアの数をM0、同様にしわ・傷から抽出された端点・分岐点の内、位置と方向が一致した数をM1としたとき、その類似度Pは、次式で表される。
P=α(M0/(E0+V0))+(1−α)(M1/(E1+V1)) (1)
そして、類似度Pが予め定められた閾値THより大きい場合は、指を指紋センサ上に置いた者は、本人と判断され、閾値THより小さい場合は本人ではないと判断される。
なお、上記式(1)において、αは指紋隆線から抽出された特徴点の情報と、指のしわ・傷から抽出された端点・分岐点の情報と、そのどちらを重視して判断するかの重みを表しており、この重みαは、一例として、1より小さい値を有し、予め定められた定数であってもよいし、或いは、指紋隆線から抽出された特徴点の数と、指のしわ・傷から抽出された端点・分岐点の数に応じて、例えば、次式で自動的に計算される値であってもよい。
α=(E0+V0)/(E0+V0+E1+V1) (2)
以上のように、この実施の形態1によれば、指のしわや傷の位置や方向を抽出するしわ・傷特徴抽出手段を設け、本人かどうかを判定する照合手段では、その指のしわや傷の情報も用いるようにしたので、指のしわや傷が多く、正しい指紋隆線やその特徴点が抽出しにくい指紋に対しても正確に本人かどうかを判定でき、個人識別が確実で、指紋照合精度を向上できる。
この発明の実施の形態1による指紋照合装置の構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態1による指紋照合装置におけるしわ・傷特徴抽出手段の具体例を示すブロック図である。 この発明の実施の形態1による指紋照合装置における指紋データ記憶手段に記憶されるデータ形式の一例を示す図である。
符号の説明
1 指紋読取手段、2 指紋特徴抽出手段、3 しわ・傷特徴抽出手段、4 指紋データ記憶手段、5 照合手段、31 線抽出手段、32 候補線抽出手段、33 非平行線抽出フィルタ手段、34 しわ・傷位置方向抽出手段。

Claims (4)

  1. 指紋センサに置かれた指の指紋画像から指紋データとして指紋隆線の特徴点を抽出し、その特徴点を登録あるいは照合することで個人識別を行う指紋照合装置において、
    上記指紋画像から指のしわや傷を抽出し、そのしわや傷に関連した特徴点の情報として出力するしわ・傷特徴抽出手段と、
    該しわ・傷特徴抽出手段からのしわや傷に関連した特徴点の情報を、上記指紋隆線の特徴点の情報と共に指紋データとして記憶する記憶手段と、
    該記憶手段に記憶されている指紋データと、照合の際に入力される指紋隆線の特徴点の情報およびしわや傷に関連した特徴点の情報に基づいて指紋の照合を行う照合手段と
    を備えたことを特徴とする指紋照合装置。
  2. 上記しわ・傷特徴抽出手段は、指のしわや傷に関連した特徴点の情報として、指のしわ・傷の位置や方向を用いることを特徴とする請求項1記載の指紋照合装置。
  3. 上記照合手段は、上記記憶手段に指紋データとして記憶されている各特徴点の位置や方向の他に、上記しわ・傷特徴抽出手段から出力されるしわや傷に関連した特徴点の位置や方向を用いて指紋の照合を行うことを特徴とする請求項2記載の指紋照合装置。
  4. 上記しわ・傷特徴抽出手段は、少なくとも、指紋隆線の候補となる候補線の周辺に平行な線が存在しない線のみ残し、候補線の周辺に平行な線が存在する線を除去する非平行線抽出フィルタ手段と、該非平行線抽出フィルタ手段のフィルタ出力を二値化し、細線化した後に線の端点や分岐点と線の方向を抽出するしわ・傷位置方向抽出手段とを備えることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の指紋照合装置。
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