JP2006513484A - 皮膚紋様画像における座面を決定するための方法 - Google Patents

Abstract

皮膚が隆線と溝とを有するとともに画像が画像データの形式で存在する、皮膚紋様の座面を決定するための方法において、画像は、空間領域においてコサイン関数が異なった方向に方向付けられた複数のガボールフィルタによりフィルタリングされる。フィルタリング応答から、隆線/溝の特定の近似方向で各々識別される面は決定され、方向はそれぞれのガボールフィルタにより予め設定される。面は、座面を表す全体的な領域に組み合わせられる。

Description

本発明は、皮膚が隆線と溝とを有するとともに画像が画像データの形式で存在する、皮膚紋様の画像における座面を決定するための方法に関する。

皮膚紋様、そして特に、指紋の画像が自動的に取得されることができるように、画像処理されるべき皮膚領域、特に指先は、センサにより走査される。皮膚領域は、光学的走査（an optical scanning）の場合、透明である面に置かれる。しかしながら、センサの検出範囲は、一般的に、矩形であり、そして、座面は、普通、センサにより検出された領域全体を占めない。これは、後続の解析時に妨害を生じ得る画像の部分を生ずる。
方向のパターンに基づいた方法は、B. M. Mehtre et al., "Segmentation of Fingerprint Images Using the Directional Image", Pattern Recognition,Vol. 20, No. 4, pp. 429-435, Pergamon Journal Ltd. , 19877.より知られている。座面が、溝（furrow）の経路に直角な計算された相違のレベルから決定される方法は、N. K. Ratha, S. Chen, A. Jain, "Adaptive Flow Orientation-Based Feature Extraction in Fingerprint Images", Pattern Recognition, Vol. 28, No.11, pp. 1657-1672, Nov.1995.より知られている。

本発明の目的は、後続の画像処理ステップが座面に含まれる情報の範囲にとどめられることができるように、座面を確実に決定をすることにある。

この目的は、画像が、空間領域（spatial domain）におけるコサイン関数の異なった方向の複数のガボール（Gabor）フィルタによりフィルタリングされ、隆線/溝の、特定のガボールフィルタにより予め設定される、近似方向で各々識別される領域が、フィルタリング応答から決定され、この領域が、座面を表す全体的な領域に組み合わせられることにより、本発明に従って達成される。

本発明に従った方法は、センサにより検出された残りの領域（背景（background））がさらなる処理から除外されることができるように、座面[前景（foreground）または関心領域(region of interest)とも称される]が、決定されることを可能にする。

本発明に従った方法は、たとえ画像の品質が、乾燥、過度の湿気、または過度に脂ぎった指により、または不潔さにより、悪い場合、または前景と背景との間の中間の明るさにおける小さな違いのみがある場合、光学的センサにより落とされた影、またはセンサの電子機器により生成された（水平または垂直の）軸に平行な縞（stripes）のような、背景において指紋自身の多少の特徴を有する構造がある場合においても、高い信頼性で座面を認識する優位さを有する。

座面が認識される際の高い信頼性は、全体としての画像の品質（全体的画像品質（the global image quality ））が座面の大きさとセンサ領域の大きさとを比較することにより、有意義に決定されることを可能にする。本発明に従った方法は、実際にセンサ上の指があるかを決定することもまた可能にする。

４つのガボールフィルタが用いられることの有利さが証明された。これらのフィルタは、好ましくは、ガボールフィルタの方向がフィルタの端に対して22.5°、67.5°、112.5°、および157.5°の角度により決定されるように、方向付けられる。これらの方向は、主軸と対角線との間の中央に各々位置される。これは、前述した装置で生成された軸に平行な縞を生じさせるフィルタリング応答の大きさをできる限り小さく保つことを可能にする。

ガボールフィルタの波長は、固定した値に予め設定されることができ、そして、指紋溝（fingerprint furrows）の波長と同じオーダの強度であるべきである。画像において波長が与えられるとき、それはもちろん用いられるセンサによって決まる。５００dpiの解像度のセンサでは、この波長に対して９画素の形状は、優位さであることが分かった。ガボールフィルタのガウスの鐘型曲線（Gaussian bell curve）の標準偏差は、この波長の半分よりも少し小さくあるべきである。フィルタマスクは少なくとも２つの近接した溝を網羅するべきである。２１×２１画素の大きさは、優位であることが分かった。

ガボールフィルタは、検査された画像の２つの特徴、一般に、実際、指紋の画像の関係部分でのみ見られる：周期的な溝のような構造と溝の典型的な密度、の大きいフィルタリング応答を生成することに依存するので、特に指紋溝の認識によく適している。２つの要素の１つは指紋に特有の値からの偏りを示す画像の要素は、ガボールフィルタにより、非常に広い範囲で”無視される(ignored)”、つまり関係するフィルタリング応答の大きさは小さい。

共通する一定の方向を有する指紋の領域をフィルタリング応答から得るために、本発明に従った方法のさらなる実施例において、フィルタリング応答により面が決定されるのを可能にするため、相違について画像が分割されたタイルのタイル単位の与えられたフィルタリング応答から毎回得られること、そして、予め設定されたしきい値よりも大きい相違を有するタイルについて与えられた領域に割り当てられる準備がなされる。

このさらなる実施例の有利な形態において、相違の取得は、相互に重なるタイルの相違を得ることにより実行される。この場合において、約５００dpiの解像度で、相違を得るために用いられるタイルのサイズが１６×１６画素であり、タイルが８画素ずつ処理される準備がなされることが好ましい。

異なった隆線方向を含む領域は、小さい分離領域（small isolated areas）、小さい尖端(small peaks)、および、小さい欠刻(small indentation)を、しばしば含むこのような方法で形成され、そして、他の実施例においては、それらは、与えられた画素のその時点で支配的な環境に平均化フィルタで画素を適応することにより、平均化される。

他の実施例において、たとえ、少し大きくなった分離領域が誤りを生成しても、それらは、そのときまで決定された領域の表面積（surface area）の決定、および予め設定された大きさよりも小さい表面積を有する領域の抑制によるさらなる処理により、除去される。この目的のために、特に、表面積がエッジ−トレーシングアルゴリズム（edge-tracing algorithm）を用いた領域の輪郭のトレーシングにより決定される準備が好ましくはなされる。

もし、指先が平坦な面に押し当てられれば、座面の形状が穴または大きな欠刻がないものと、それ自体で、仮定することができる。この種の形状は、各々の水平の直線と各々の垂直の直線とが座面に一度だけ交差する事実により、特徴付けられる。

そのような座面を得るために、本発明に従った方法のさらなる実施例において、ポイントについて決定された座面は欠刻について検査され、欠刻に位置するタイルは座面に属すると仮定される。この方法は、特に、ポイントについて決定された座面の両側において、その側の２つの端部の両側から座面に属するものとして決定されたタイルの最も外側に出発するポインタのそれぞれを設定し、このポインタは、他端に向かって線ごとに移動し、タイルの配置がより外側に位置するか、もし欠刻があれば、同じ配置に残り、そして、ポインタの移動はそれらが出会うまで最終的な座面の各々の端を形成することにより有利に実行される。

異方性凸面（anisotropic convexity）のこの適用に先立つ暫定的な結果は、正確に、画像の局部的な品質が高い領域を明らかにする。

低い品質の領域に連続して見られる特徴が、“不確定(uncertain)”と宣言され、または退けられるのを可能にするようにこの事実を用いる。

本発明のこれらのおよび他の目的は、以下に既述される実施例の参照から理解され、説明される。

図１の目的は、座面１と背景２に存在し得る種々の構造を、簡単に示すことであり、そして、図１において示されたのがグレーの影ではなく黒と白のみである指紋の直接記録された画像から異なる。座面１で明確にはっきりしているのは、それ自体、すなわち、隆線および溝（troughs(furrows)）で知られている指紋の構造である。背景において、センサまたは電気回路における欠損による軸に平行な構造がある。

図１に示された指紋画像は、コサイン関数が22.5°、67.5°、112.5°、および157.5°の角度で方向付けられた４つのガボールフィルタでフィルタリングされる。図２は、４つの異なる方向ａからｂのガボールフィルタを図示する。コサイン関数は、線の長さがガウスベル曲線を示すとき、各々の場合において最大値を表す線により示される。

与えられた隆線または溝構造とのコサイン関数の高い相関があり、フィルタリング応答における高い相違は、１枚のタイルで定義される各々の領域のために取得されるが、もし隆線が 与えられたフィルタの方向から大きくそれる方向に、または非常に大きい方向に存在するなら、相違は小さくなる。この理由のために、４つのフィルタリング応答は、以下のように詳細に検査される：
以下では、４つの個々の画像は、個々に検査される。フィルタリング応答の相違は、最初に各々の画像について計算される。これは、８画素ずつ水平および垂直に見られる１６×１６タイルにおいて実行され、２つの近接するタイルが相互に半分重なっていることを意味する。 得られるのは、両方向に８倍小さいとともに値としての適当な相違を含む、４つの個々の画像である。

このようにして決定された相違は、しきい値と比較される。このしきい値は、ガボールフィルタのパラメータによって決まるとともにセンサの特性によって決まるので、実験により決定されなければならない。しきい値との比較の結果は、図２ａから図２ｄにおいて見ることができる。

図２において、種々の非常に小さい分離領域と鋭い欠刻と隆起を見ることができ、そして、それらは、さらなるフィルタリングにより抑制される。この場合において、もし、３×３の環境（environment）において少なくとも６個の白の画素が、そして５×５の環境において少なくとも１４個の白の画素があれば、一度に１つの画素について面に属するか考慮される（つまり、図に関して、残るべきか白にされるべきか）準備が有利になされてもよい。このフィルタリングの結果は、図３ａから３ｄに示される。

個々の画像において、大きなコンテクストコンポーネント（context component）について、個々の白の領域の輪郭をエッジ−トレーシングアルゴリズムでトレーシングすることにより、捜索がここでなされる。この領域の表面積は、輪郭（outlining）に拘わらず、式

により決定されることができる。

この式において、(x (t)/y (t) )は、端（edge）のためのパラメータである。表面積が予め設定された値（推奨値＝３６）を超えるコンテクストコンポーネントは、残され、そして他は、除去される。このようにして、座面のための高い信頼性を得るために、指紋の他の特徴が使用される。この特徴は、基本的に、指紋に溝の方向が突然に変化する僅かに小さい領域があるという事実である。

他のどの場所においても、処理されなければならない領域は、方向における小さい継続的な変化がある大きい領域である。これは、フィルタリング応答で大きい相違がある既述の大きい画像処理された領域を与える。一方、方向が同じまたは類似する小さいコンテクストコンポーネントは、例えば、影または汚れのような、だいたい指紋と関係のない画像にある構造を示す。小さいコンテクストコンポーネントの消去は、図４ａから４ｄに示される結果を提供する。

図４ａから４ｄに示されるそのようにして得られた領域を組み合わせることは、そこで、図５に示される座面を提供する。座面に依然として残るかもしれない、幾つかの個々の画素または突出を抑制するために、この次に、何回か、好ましくは２回、実行する図２および図３に関連して述べられた種類のフィルタリングが続く。

最終的に、さらなる実施例において、各々の水平端と各々の垂直端とが、一度だけ座面と交差する、つまり、座面は、異方性凸面を示すこともまた確保されてもよい。

指紋の画像を示す図である。 ガボールフィルタによるフィルタリングの後に溝の同じ方向を有する表面を示す図である。 最小の面破片、鋭い欠刻、突起の抑制後の４つの表面を示す図である。 最終的な小さい表面破片の抑制後の表面４つの領域を示す図である。 組合せ後の得られた座面を示す図である。

Claims (10)

1. 皮膚が隆線と溝とを有するとともに画像が画像データの形式で存在する、皮膚紋様の画像における座面を決定するための方法であって、
   前記画像は、空間領域におけるコサイン関数の異なった方向の複数のガボールフィルタによりフィルタリングされ、
   領域は、領域が、隆線/溝の、特定の前記ガボールフィルタにより予め設定される、近似方向で各々識別される、フィルタリング応答から決定され、
   前記領域は、前記座面を表す全体的な領域に組み合わせられることを特徴とする方法。
2. ４つのガボールフィルタが用いられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記ガボールフィルタの前記方向は、画像の端に対して22.5°、67.5°、112.5°、および157.5°の角度により決定されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記画像が分割されたタイルのタイル単位の前記フィルタリング応答により前記面が決定されるのを可能にするために、それぞれの相違は、与えられたフィルタリング応答からそれぞれ得られ、
   予め設定されたしきい値よりも大きい相違を有するタイルは、各々の面に割り当てられることを特徴とする請求項１ないし３の何れかに記載の方法。
5. 前記相違の取得は、相互に重なるタイルの相違を得ることにより実行されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 約５００dpiの解像度で、相違を得るために用いられる前記タイルのサイズは１６×１６画素であり、タイルが８画素ずつ処理されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記画素は、平均化フィルタにより、各々の画素の各々の支配的な環境へ適応されることを特徴とする請求項１ないし６の何れかに記載の方法。
8. それまでに決定された前記領域の前記表面積は決定され、
   表面積が予め設定された大きさよりも小さい面は、抑制されることを特徴とする請求項１ないし７の何れかに記載の方法。
9. 前記表面積は、エッジ−トレーシングアルゴリズムの手段で、前記座面の輪郭を描くことにより、決定されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. ポイントについて決定された関心領域の両端において、ポインタは、各々配置された前記端の片側から座面に属するように決定されたタイルの最も外側に出発し、前記ポインタは、相互に向かってそして線から線に移動し、タイルの配置がより外側に位置するならば、または、もし欠刻があれば、同じ配置に残り、そして、ポインタの移動はそれらが出会うまで最終的な座面の各々の端を形成することを特徴とする請求項１ないし９の何れかに記載の方法。

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