JP2009064261A - Finger movement position estimation device and fingerprint image processor using it, and finger movement estimation method and fingerprint image processing method using it - Google Patents

Finger movement position estimation device and fingerprint image processor using it, and finger movement estimation method and fingerprint image processing method using it Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a finger movement position estimation device and a fingerprint image processor using it, and a finger movement position estimation method and a fingerprint image processing method using it, for properly detecting a movement amount of a finger. <P>SOLUTION: This finger movement position estimation device 100 having a two line sensor 10 extending sideways, adjacently disposed lengthwise, and estimating a movement position and/or the movement amount of one pixel or below of the finger 150 sweeping on the two line sensor has: an estimation pixel data generation means 20 for generating estimation pixel data corresponding to the movement position and/or the movement amount of the finger of one pixel Bn present in a sweep direction among pixels of two rows and two columns based on pixel data obtained at first time t0 by the prescribed adjacent pixels of two rows and two columns; and a finger movement position estimation means 30 for comparing actual pixel data collected in the one pixel at second time t1 and the estimation pixel data generated by the estimation pixel data generation means, and estimating the movement position and/or the movement amount of the finger. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、指移動位置推定装置及びこれを用いた指紋画像処理装置、指移動推定方法及びこれを用いた指紋画像処理方法に関し、特に、2ラインセンサを用いて指移動位置の推定を行う指移動位置推定装置及びこれを用いた指紋画像処理装置、指移動推定方法及びこれを用いた指紋画像処理方法に関する。   The present invention relates to a finger movement position estimation apparatus, a fingerprint image processing apparatus using the same, a finger movement estimation method, and a fingerprint image processing method using the same, and more particularly to a finger that estimates a finger movement position using a two-line sensor. The present invention relates to a movement position estimation apparatus, a fingerprint image processing apparatus using the same, a finger movement estimation method, and a fingerprint image processing method using the same.

従来から、部分的な指紋画像から全体指紋画像を再構成する際に、部分画像間比較により、その相関関係から縦及び横移動量を推定する方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。   2. Description of the Related Art Conventionally, when reconstructing an entire fingerprint image from partial fingerprint images, a method for estimating the amount of vertical and horizontal movement from the correlation by comparison between partial images is known (for example, see Patent Document 1). ).

また、距離をおいて配置された第一のラインセンサと第二のラインセンサの2ラインからなる1次元センサ上で、指を掃引させて得られる指紋画像から2次元の指紋画像を得る指紋画像の入力方法であって、指紋画像を第一のバッファと第二のバッファに入力し、これらのバッファを各々分割し、分割画像の相関から同一と判断される画像ブロックを検出して指の移動速度を求め、これから指紋画像の縮小又は拡大のゆがみを検出し、ゆがみを所定の方法で補正するようにした指紋画像の入力方法が知られている(特許文献2参照)。
特表2005−531935号公報 特開2002−216116号公報
A fingerprint image for obtaining a two-dimensional fingerprint image from a fingerprint image obtained by sweeping a finger on a one-dimensional sensor composed of two lines of a first line sensor and a second line sensor arranged at a distance. The fingerprint image is input to the first buffer and the second buffer, each of these buffers is divided, and a finger block is detected by detecting an image block determined to be the same from the correlation of the divided images. A fingerprint image input method is known in which a speed is obtained, distortion of the reduction or enlargement of the fingerprint image is detected from the speed, and the distortion is corrected by a predetermined method (see Patent Document 2).
JP-T-2005-53935 JP 2002-216116 A

しかしながら、上述の特許文献1に記載の構成では、比較単位となる画素データは実際にセンサから得られた実データであり、その比較は比較元データと1画素単位でずらした場合の比較とせざるを得ないため、1画素未満の移動は適切に検知できない。   However, in the configuration described in Patent Document 1 described above, the pixel data serving as the comparison unit is actual data actually obtained from the sensor, and the comparison is not performed when compared with the comparison source data in units of one pixel. Therefore, movement of less than one pixel cannot be detected properly.

特に、2ラインセンサの場合においては、比較元となる実データが2ライン分しか存在していないため、特許文献1に示したような1画素単位での比較では、横方向に関しては動いていないか、又は1画素分移動したかのいずれかの状態しか判別できないこととなり、精度の高い移動量検知を行うことができない。   In particular, in the case of a two-line sensor, since there is only two lines of actual data as a comparison source, the comparison in units of one pixel as shown in Patent Document 1 does not move in the horizontal direction. In other words, it is possible to determine only the state of moving one pixel or not, and it is not possible to detect the movement amount with high accuracy.

また、上述の特許文献2に記載の構成では、横方向の成分を含むゆがみ、つまり横ずれや指が傾いて掃引した場合のゆがみについては、何ら考慮されていない。   Further, in the configuration described in Patent Document 2 described above, no consideration is given to a distortion including a lateral component, that is, a distortion when a lateral shift or a finger is tilted and swept.

一方、通常、ラインセンサを用いたスイープタイプのセンサの場合、縦移動に対して横移動、つまり横ずれは割合的に小さく、例えば2ラインセンサにおいては、縦1ライン移動完了時、横方向へは1画素未満の移動である場合が通常であり、これを適正に検知することが、画像組立精度、ひいては指紋画像認証精度に大きく影響するところとなる。   On the other hand, in the case of a sweep type sensor using a line sensor, on the other hand, lateral movement, that is, lateral deviation is relatively small with respect to vertical movement. For example, in the case of a two-line sensor, when the movement of one vertical line is completed, Usually, the movement is less than one pixel, and properly detecting this greatly affects the accuracy of image assembly and, consequently, the accuracy of fingerprint image authentication.

そこで、本発明は、1画素以内の指の移動量を適切に検出する指移動位置推定装置及びこれを用いた指紋画像処理装置、指移動位置推定方法及びこれを用いた指紋画像処理方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention provides a finger movement position estimation device that appropriately detects the movement amount of a finger within one pixel, a fingerprint image processing device using the same, a finger movement position estimation method, and a fingerprint image processing method using the same. The purpose is to do.

上記目的を達成するため、第1の発明に係る指移動位置推定装置(100)は、横方向に延在し、縦方向に隣接配置された2ラインセンサ(10)を有し、該2ラインセンサ(10)上をスイープする指(150)の1画素以下の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定装置(100)であって、
隣接する所定の2行2列の画素(An−1、An、Bn−1、Bn)により第1の時刻(t0)に得られた画素データ(An−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0))に基づいて、前記2行2列の画素(An−1、An、Bn−1、Bn)のうち、前記スイープ方向にある1画素(Bn−1、Bn)の前記指(150)の移動位置及び/又は移動量に対応する推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を生成する推定画素データ生成手段(20)と、
第2の時刻(t1)に前記1画素(Bn−1、Bn)で採取された実画素データと、前記推定画素データ生成手段により生成された前記推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))とを比較し、前記指の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定手段(30)と、を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object, a finger movement position estimating device (100) according to a first invention has a two-line sensor (10) extending in the horizontal direction and adjacently arranged in the vertical direction. A finger movement position estimation device (100) for estimating a movement position and / or movement amount of one finger or less of a finger (150) sweeping on a sensor (10),
Pixel data (An-1 (t0), An (t0), An (t0), the pixel data (An-1 (t0), An (t0), Bn-1 (t0), Bn (t0)), one pixel (Bn-1) in the sweep direction among the pixels in two rows and two columns (An-1, An, Bn-1, Bn) , Bn) estimated pixel data generating means (20) for generating estimated pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) corresponding to the movement position and / or movement amount of the finger (150).
Actual pixel data collected at the one pixel (Bn−1, Bn) at the second time (t1) and the estimated pixel data (Bn−1 (t1), Bn) generated by the estimated pixel data generating unit (T1)) and finger movement position estimation means (30) for estimating the movement position and / or movement amount of the finger.

これにより、1画素以下の指の移動位置を適切に推定することができ、その後の画像処理に役立てることができる。   Thereby, the movement position of the finger of 1 pixel or less can be estimated appropriately, and it can be used for subsequent image processing.

第2の発明は、第1の発明に係る指移動位置推定装置(100)において、
前記推定画素データ生成手段(20)は、前記指(150)が前記2ラインセンサ(10)上を前記縦方向に1ライン分移動した位置に対応する推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を生成し、
前記第2の時刻(t1)は、前記指(150)が前記2ラインセンサ(10)上を前記縦方向に1ライン分移動した時刻であって、
前記指移動位置推定手段(30)は、前記指(150)の前記横方向の移動位置及び/又は移動量を推定することを特徴とする。
According to a second aspect of the present invention, in the finger movement position estimating apparatus (100) according to the first aspect,
The estimated pixel data generation means (20) is configured to estimate pixel data (Bn-1 (t1), Bn-1 (t1), Bn (t1))
The second time (t1) is a time when the finger (150) has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor (10),
The finger movement position estimation means (30) estimates the movement position and / or movement amount of the finger (150) in the lateral direction.

これにより、ラインデータ更新を行った際の横方向の指の移動位置等を推定することができ、指の移動位置を適切に把握することができる。   Thereby, the movement position of the finger in the horizontal direction when the line data is updated can be estimated, and the movement position of the finger can be properly grasped.

第3の発明は、第2の発明に係る指移動位置推定装置(100)において、
前記推定画素データ生成手段(20)は、前記縦方向には前記1ライン分移動した位置であって、前記横方向には1画素分の移動位置を分割した所定の横移動位置における推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を生成し、
前記指移動位置推定手段(30)は、前記実画素データと、前記所定の横移動位置における推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))とを比較し、前記所定の横移動位置における推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))のうち、前記実画素データに最も近い画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を有する前記所定の横移動位置を、前記指(150)の横方向の移動位置として推定することを特徴とする。
According to a third aspect of the present invention, in the finger movement position estimating apparatus (100) according to the second aspect of the present invention,
The estimated pixel data generation means (20) is the estimated pixel data at a predetermined lateral movement position obtained by dividing the movement position of one pixel in the horizontal direction and the position moved by the one line in the vertical direction. (Bn-1 (t1), Bn (t1))
The finger movement position estimation means (30) compares the actual pixel data with estimated pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) at the predetermined lateral movement position, and performs the predetermined lateral movement. Among the estimated pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) at the position, the predetermined lateral movement having the pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) closest to the actual pixel data The position is estimated as a lateral movement position of the finger (150).

これにより、基準となる所望の1画素以下の横移動位置を複数選択して設定し、これらの横移動位置のいずれに最も指の横移動位置が近いのかを知ることができる。   Thereby, a plurality of lateral movement positions of a desired pixel or less as a reference can be selected and set, and it is possible to know which of these lateral movement positions is closest to the lateral movement position of the finger.

第4の発明に係る指紋画像処理装置(200)は、第3の発明に係る指移動推定装置(100)において、
前記指(150)が前記2ラインセンサ(10)上を前記縦方向に1ライン分移動する毎に該1ライン分のフレームデータを記録する合成メモリ(90)を有し、
前記横方向の移動位置を表す横方向移動位置情報を、前記フレームデータともに前記合成メモリ(90)に記録することを特徴とする。
A fingerprint image processing apparatus (200) according to a fourth invention is the finger movement estimation apparatus (100) according to the third invention.
Each time the finger (150) moves on the two-line sensor (10) by one line in the vertical direction, the synthesis memory (90) records the frame data for the one line;
The horizontal movement position information representing the horizontal movement position is recorded in the synthesis memory (90) together with the frame data.

これにより、フレームデータ毎に指の横方向移動位置の情報を記録することができ、その後の画像補正のための画像処理に役立てることができる。   As a result, the information on the lateral movement position of the finger can be recorded for each frame data, which can be used for subsequent image processing for image correction.

第5の発明は、第3又は第4の発明に係る指移動位置推定装置(100)において、
前記横方向の移動位置を表す前記横方向移動位置情報の度数を数えるカウント手段を更に有し、
前記指(150)のスイープが完了した時点で、前記カウント手段により数えられた前記横方向移動位置情報の度数分布に基づいて、前記指のスイープ傾き量を算出するスイープ傾き量算出手段(40)、を有することを特徴とする。
According to a fifth aspect of the present invention, in the finger movement position estimation apparatus (100) according to the third or fourth aspect of the present invention,
Further comprising a counting means for counting the frequency of the lateral movement position information representing the lateral movement position;
At the time when the sweep of the finger (150) is completed, a sweep inclination amount calculating means (40) for calculating the sweep inclination amount of the finger based on the frequency distribution of the lateral movement position information counted by the counting means. It is characterized by having.

これにより、指を、ラインセンサに対して斜めの状態で指の軸方向に真っ直ぐスイープさせる場合に起こり易い、指がラインセンサに対して傾いてスイープし、フレームデータ画像が斜めに傾いた状態で指紋画像を形成してしまった場合について、その傾き量を算出し、その後の画像処理に役立てることができる。   This is likely to occur when the finger is swept straight in the axial direction of the finger in an oblique state with respect to the line sensor, and the finger is swept with respect to the line sensor and the frame data image is inclined obliquely. When a fingerprint image has been formed, the amount of inclination can be calculated and used for subsequent image processing.

第6の発明に係る指紋画像処理装置(200)は、第4の発明に係る指移動位置推定装置(100)を有し、
前記指移動位置推定装置(100)で得られた横方向移動位置情報を用いて、合成メモリ(90)に記録されたフレームデータの横ずれ補正を行う横ずれ補正手段(50)を有することを特徴とする。
A fingerprint image processing apparatus (200) according to a sixth invention has a finger movement position estimating apparatus (100) according to the fourth invention,
It has lateral deviation correction means (50) for performing lateral deviation correction of the frame data recorded in the synthesis memory (90) using the lateral movement position information obtained by the finger movement position estimation device (100). To do.

これにより、指を2ラインセンサに垂直に正立させた状態で斜め方向にスイープした場合に起こり易い指紋画像の横ずれについて、合成メモリに記憶されたフレームデータ画像について補正を行うことができ、指紋の認証精度を高めることができる。   As a result, it is possible to correct the frame data image stored in the composite memory for the lateral displacement of the fingerprint image that is likely to occur when the finger is swept in the oblique direction with the finger vertically erected on the two-line sensor. Authentication accuracy can be improved.

第7の発明に係る指紋画像処理装置(200)は、第5の発明に係る指移動位置推定装置(100)を有し、
該指移動位置推定装置(100)により前記指(150)のスイープ傾き量を算出し、
該指のスイープ傾き量を用いて合成メモリ(90)に記録されたフレームデータの傾き補正を行う所定の傾き補正手段(60)、を備えたことを特徴とする。
A fingerprint image processing apparatus (200) according to a seventh invention includes the finger movement position estimation apparatus (100) according to the fifth invention,
The finger movement position estimation device (100) calculates the amount of sweep inclination of the finger (150),
A predetermined inclination correcting means (60) for correcting the inclination of the frame data recorded in the synthesis memory (90) using the sweep inclination amount of the finger is provided.

これにより、指紋画像の傾きを補正することができ、指紋の認証精度を高めることができる。   Thereby, the inclination of the fingerprint image can be corrected, and the fingerprint authentication accuracy can be improved.

第8の発明に係る指移動位置推定方法は、横方向に延在し、縦方向に隣接配置された2ラインセンサ(10)上をスイープする指(150)の1画素以下の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定方法であって、
隣接する所定の2行2列の画素(An−1、An、Bn−1、Bn)により第1の時刻(t0)に得られた画素データ(An−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0))に基づいて、前記2行2列の画素(An−1、An、Bn−1、Bn)のうち、前記スイープ方向にある1画素(Bn−1、Bn)の前記指(150)の移動位置及び/又は移動量に対応する推定画素データを生成する推定画素データ生成ステップと、
第2の時刻(t1)に前記1画素で採取された実画素データと、前記画素データ生成手段により生成された前記推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))とを比較し、前記指(150)の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定ステップと、を有することを特徴とする。
A finger movement position estimation method according to an eighth aspect of the present invention is the movement position of one pixel or less of the finger (150) that sweeps over the two line sensors (10) that extend in the horizontal direction and are adjacently arranged in the vertical direction. Or a finger movement position estimation method for estimating a movement amount,
Pixel data (An-1 (t0), An (t0), An (t0), the pixel data (An-1 (t0), An (t0), Bn-1 (t0), Bn (t0)), one pixel (Bn-1) in the sweep direction among the pixels in two rows and two columns (An-1, An, Bn-1, Bn) Bn) an estimated pixel data generating step for generating estimated pixel data corresponding to the movement position and / or movement amount of the finger (150);
The actual pixel data collected at the one pixel at the second time (t1) is compared with the estimated pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) generated by the pixel data generating means. And a finger movement position estimation step for estimating the movement position and / or movement amount of the finger (150).

これにより、1画素以下の指の移動位置等を推定することができ、これを利用して精度の高い画像処理等を行うことができる。   As a result, it is possible to estimate the movement position of a finger of one pixel or less, and it is possible to perform highly accurate image processing and the like using this.

第9の発明は、第8の発明に係る指移動位置推定方法において、
前記推定画素データ生成ステップは、前記指が前記2ラインセンサ(10)上を前記縦方向に1ライン分移動した位置に対応する推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を生成し、
前記第2の時刻は、前記指(150)が前記2ラインセンサ(10)上を前記縦方向に1ライン分移動した時刻であって、
前記指移動位置推定ステップは、前記指(150)の前記横方向の移動位置及び/又は移動量を推定することを特徴とする。
A ninth invention is the finger movement position estimation method according to the eighth invention,
In the estimated pixel data generation step, estimated pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) corresponding to a position where the finger has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor (10) is obtained. Generate
The second time is a time when the finger (150) has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor (10),
In the finger movement position estimation step, the movement position and / or movement amount of the finger (150) in the lateral direction is estimated.

これにより、フレームデータの更新毎に指の横方向の移動位置等を推定することができ、後の画像補正に役立てることができる。   This makes it possible to estimate the lateral movement position of the finger each time frame data is updated, which can be used for subsequent image correction.

第10の発明は、第9の発明に係る指移動位置推定方法において、
前記推定画素データ生成ステップは、前記縦方向には前記1ライン分移動した位置であって、前記横方向には1画素分の移動位置を分割した所定の横移動位置における推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を生成し、
前記指移動位置推定ステップは、前記実画素データと、前記所定の横移動位置における推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))とを比較し、前記所定の横移動位置における推定画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))のうち、前記実画素データに最も近い画素データ(Bn−1(t1)、Bn(t1))を有する前記所定の横移動位置を、前記指(150)の横方向の移動位置として推定することを特徴とする。
A tenth aspect of the invention is the finger movement position estimation method according to the ninth aspect of the invention,
In the estimated pixel data generation step, estimated pixel data (Bn−) at a predetermined lateral movement position obtained by dividing the movement position of one pixel in the horizontal direction and the position moved by the one line in the vertical direction. 1 (t1), Bn (t1))
The finger movement position estimation step compares the actual pixel data with estimated pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) at the predetermined lateral movement position, and estimates at the predetermined lateral movement position. Among the pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)), the predetermined lateral movement position having the pixel data (Bn-1 (t1), Bn (t1)) closest to the actual pixel data, It is estimated as a lateral movement position of the finger (150).

これにより、基準となる所望の1画素以下の横移動位置を複数選択して設定し、これらの横移動位置のいずれに最も指の横移動位置が近いのかを知ることができる。   Thereby, a plurality of lateral movement positions of a desired pixel or less as a reference can be selected and set, and it is possible to know which of these lateral movement positions is closest to the lateral movement position of the finger.

第11の発明は、第10の発明に係る指移動位置推定方法において、
前記指(150)が前記2ラインセンサ(10)上を前記縦方向に1ライン分移動する毎に該1ライン分のフレームデータを記録する合成メモリ(90)を有し、
前記横方向の移動位置を表す横方向移動位置情報を、前記フレームデータともに前記合成メモリ(90)に記録することを特徴とする。
An eleventh aspect of the invention is the finger movement position estimation method according to the tenth aspect of the invention,
Each time the finger (150) moves on the two-line sensor (10) by one line in the vertical direction, the synthesis memory (90) records the frame data for the one line;
The horizontal movement position information representing the horizontal movement position is recorded in the synthesis memory (90) together with the frame data.

これにより、フレームデータと指の横方向の移動位置の情報をセットとして記録することができ、後に画像補正等の画像処理を行う場合において、適切な横方向の移動位置情報に基づいて行うことができる。   This makes it possible to record the frame data and the information on the lateral movement position of the finger as a set, and when performing image processing such as image correction later, it can be performed based on appropriate lateral movement position information. it can.

第12の発明は、第10又は11の発明に係る指移動位置推定方法において、
前記横方向の移動位置を表す前記横方向移動位置情報の度数を数えるカウントステップを更に有し、
前記指のスイープが完了した時点で、前記カウントステップで数えられた前記横方向移動位置情報の度数分布により、前記指のスイープ傾き量を算出するスイープ傾き量算出ステップ、を有することを特徴とする。
A twelfth invention is the finger movement position estimation method according to the tenth or eleventh invention,
A counting step of counting the frequency of the lateral movement position information representing the lateral movement position;
A sweep inclination amount calculating step of calculating a sweep inclination amount of the finger based on a frequency distribution of the lateral movement position information counted in the counting step when the finger sweep is completed. .

これにより、指を、ラインセンサに対して斜めで指の軸に平行に真っ直ぐスイープさせる場合に起こり易い、指がラインセンサに対して傾いてスイープし、フレームデータ画像が斜めに傾いた状態で指紋画像を形成してしまった場合について、その傾き量を算出し、その後の画像処理に役立てることができる。   As a result, it is easy to occur when the finger is swept straight with respect to the line sensor and parallel to the axis of the finger. The fingerprint is swept with the finger tilted with respect to the line sensor and the frame data image is tilted diagonally. When an image has been formed, the amount of inclination can be calculated and used for subsequent image processing.

第13の発明に係る指紋画像処理方法は、第11の発明に係る指移動位置推定方法を実行し、
前記指移動位置推定方法で得られた横方向移動位置情報を用いて、合成メモリ(90)に記録されたフレームデータの横ずれ補正を行う横ずれ補正ステップ、を有することを特徴とする。
A fingerprint image processing method according to a thirteenth invention executes the finger movement position estimation method according to the eleventh invention,
A lateral shift correction step of performing lateral shift correction of the frame data recorded in the synthesis memory (90) using the lateral movement position information obtained by the finger movement position estimation method;

これにより、指を2ラインセンサに垂直に正立させた状態で斜め方向にスイープした場合に起こり易い指紋画像の横ずれについて、合成メモリに記憶されたフレームデータ画像について補正を行うことができ、指紋の認証精度を高めることができる。   As a result, it is possible to correct the frame data image stored in the composite memory for the lateral displacement of the fingerprint image that is likely to occur when the finger is swept in the oblique direction with the finger vertically erected on the two-line sensor. Authentication accuracy can be improved.

第14の発明に係る指紋画像処理方法は、第12の発明に係る指移動位置推定方法を実行し、
該指移動位置推定方法により指(150)のスイープ傾き量を算出し、
該指のスイープ傾き量を用いて合成メモリ(90)に記録されたフレームデータの傾き補正を行う所定の傾き補正ステップ、を有することを特徴とする。
A fingerprint image processing method according to a fourteenth invention executes the finger movement position estimation method according to the twelfth invention,
By calculating the finger movement position estimation method, the amount of sweep inclination of the finger (150) is calculated,
A predetermined inclination correction step for correcting the inclination of the frame data recorded in the synthesis memory (90) using the sweep inclination amount of the finger.

これにより、指紋画像の傾きを適切に補正する画像処理を行うことができ、正立した指紋画像に是正し、指紋認証精度を高めることができる。   As a result, it is possible to perform image processing for appropriately correcting the inclination of the fingerprint image, correct the fingerprint image upright, and improve fingerprint authentication accuracy.

なお、上記括弧内の参照符号は、理解を容易にするために付したものであり、一例に過ぎず、図示の態様に限定されるものではない。   Note that the reference numerals in the parentheses are given for easy understanding, are merely examples, and are not limited to the illustrated modes.

本発明によれば、1画素以内の指の移動位置及び/又は移動量を適切に推定把握することができる。また、推定した指の移動位置及び/又は移動量に基づいて、これを補正した指紋画像を得ることができ、指紋画像の認証精度を向上させることができる。   According to the present invention, it is possible to appropriately estimate and grasp the movement position and / or movement amount of a finger within one pixel. Further, based on the estimated finger movement position and / or movement amount, a fingerprint image obtained by correcting the finger movement position and / or movement amount can be obtained, and the fingerprint image authentication accuracy can be improved.

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.

図1は、本発明を適用した実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200の概略構成を示した機能ブロック図である。   FIG. 1 is a functional block diagram showing a schematic configuration of a finger movement position estimation apparatus 100 and a fingerprint image processing apparatus 200 according to an embodiment to which the present invention is applied.

図1において、本実施例に係る指移動位置推定装置100は、2ラインセンサ10と、推定画素データ生成手段20と、指移動位置推定手段30とを備える。また、指移動位置推定装置100は、必要に応じて、合成メモリ90と、スイープ傾き量算出手段40と、カウント手段45とを備えてよい。   In FIG. 1, the finger movement position estimation apparatus 100 according to the present embodiment includes a two-line sensor 10, an estimated pixel data generation unit 20, and a finger movement position estimation unit 30. Moreover, the finger movement position estimation apparatus 100 may be provided with the synthetic | combination memory 90, the sweep inclination amount calculation means 40, and the count means 45 as needed.

また、指紋画像処理装置200は、指移動位置推定装置100に加えて、横ずれ補正手段50と、傾き補正手段60を更に備えてよい。   The fingerprint image processing apparatus 200 may further include a lateral deviation correction unit 50 and an inclination correction unit 60 in addition to the finger movement position estimation apparatus 100.

そして、指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200は、2ラインセンサ10を支持し、指150を載せてスイープさせる支持台80を備えてよい。   Then, the finger movement position estimation device 100 and the fingerprint image processing device 200 may include a support base 80 that supports the two-line sensor 10 and places the finger 150 to sweep.

2ラインセンサ10は、Aラインのラインセンサ11とBラインのラインセンサ12との2本のラインセンサ11、12を有する指紋画像採取手段である。ラインセンサ11、12は、ライン状の指紋画像を撮像して採取するためのセンサである。ラインセンサ11、12は、ともに縦方向には画素を1個しか備えていないが、横方向には複数の画素列を備えており、例えば、126画素、252画素、512画素といった100単位レベルの画素が配列される。   The two-line sensor 10 is a fingerprint image collecting means having two line sensors 11 and 12 of an A-line line sensor 11 and a B-line line sensor 12. The line sensors 11 and 12 are sensors for capturing and collecting a line-like fingerprint image. Each of the line sensors 11 and 12 includes only one pixel in the vertical direction, but includes a plurality of pixel columns in the horizontal direction. For example, the line sensors 11 and 12 have a unit level of 100 units such as 126 pixels, 252 pixels, and 512 pixels. Pixels are arranged.

2ラインセンサ10においては、2本のラインセンサ11、12が横方向に延在し、縦方向に隣接配置された構成となっている。指150は、2ラインセンサ10上を縦方向にスイープして移動するが、その際に、2本のラインセンサ11、12が、各々指150の指紋の線状の部分画像を採取する。そして、部分画像を縦方向に積み重ねるように合成し、指紋の全体画像を形成する。そして、これを例えば指紋の認証等に用いる。   The two-line sensor 10 has a configuration in which two line sensors 11 and 12 extend in the horizontal direction and are adjacently arranged in the vertical direction. The finger 150 sweeps and moves on the two-line sensor 10 in the vertical direction. At this time, the two line sensors 11 and 12 each collect a linear partial image of the fingerprint of the finger 150. Then, the partial images are combined so as to be stacked in the vertical direction to form an entire fingerprint image. This is used, for example, for fingerprint authentication.

なお、本実施例においては、2本のラインセンサ11、12のみを備えた2ラインセンサ10を例に挙げて説明するが、2本以上のラインセンサを有するセンサであれば、所望の2本のラインセンサを選択して本実施例を適用することができる。よって、3ライン、4ラインといった2ラインセンサ10を含む複数本ラインセンサであれば、本実施例は好適に適用可能であり、かかる複数本ラインセンサの2本のラインセンサを用いる場合も、本実施例は含んでいるものとする。   In this embodiment, the two-line sensor 10 having only two line sensors 11 and 12 will be described as an example. However, if the sensor has two or more line sensors, two desired sensors are used. This embodiment can be applied by selecting the line sensor. Therefore, the present embodiment can be suitably applied to a plurality of line sensors including two line sensors 10 such as three lines and four lines. Even when two line sensors of such a plurality of line sensors are used, Examples are included.

なお、指150は、図1中のAラインのラインセンサ11からBラインのラインセンサ12にスイープする方向、つまり指150を手前側にスイープさせるのが一般的であるが、逆方向であってもよい。以後、本実施例においては、指150を手前側にスイープさせる場合を例に挙げて説明するが、AラインとBラインの関係を逆にすれば、指150のスイープ方向に関係なく本実施例を適用することができる。   The finger 150 is generally swept from the A-line line sensor 11 to the B-line line sensor 12 in FIG. 1, that is, the finger 150 is swept forward, but in the opposite direction. Also good. Hereinafter, in the present embodiment, the case where the finger 150 is swept to the front side will be described as an example. However, if the relationship between the A line and the B line is reversed, the present embodiment is independent of the sweep direction of the finger 150. Can be applied.

本実施例に係る指移動推定装置100においては、ラインセンサ11、12は、指移動判定用の隣接した所定の2行2列の画素An−1、An、Bn−1、Bnを備える。これらの画素は、予め指移動位置推定用として選択されているものを用いてよく、少なくとも隣接する2行2列の4画素を有する。本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200では、任意の時刻に得た指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データを用いて、これらの画素のうち、指150のスイープ方向にある1画素の画素データを推定表現する。例えば、指150が右手前側にスイープすれば、指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データでスイープ方向にある画素Bnの画素データを表現し、指150が左手前側にスイープすれば、スイープ方向にある画素Bn−1の画素データを表現することになる。   In the finger movement estimation apparatus 100 according to the present embodiment, the line sensors 11 and 12 include predetermined two rows and two columns of adjacent pixels An-1, An, Bn-1, and Bn for finger movement determination. These pixels may be those previously selected for finger movement position estimation, and have at least four pixels of 2 rows and 2 columns adjacent to each other. In the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment, pixel data of the finger movement position estimation pixels An-1, An, Bn-1, and Bn obtained at an arbitrary time are used. Among these pixels, pixel data of one pixel in the sweep direction of the finger 150 is estimated and expressed. For example, if the finger 150 sweeps to the right front side, the pixel data of the pixel Bn in the sweep direction is represented by the pixel data of the pixels An-1, An, Bn-1, and Bn for finger movement position estimation. When sweeping to the left front side, pixel data of the pixel Bn-1 in the sweep direction is expressed.

なお、指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnは、4画素以上であればいくらあってもよく、4画素の組を、横方向の複数個所に設けてもよいし、2ラインセンサ10の総ての画素で指移動位置推定を行えるように構成してもよい。   The number of pixels An-1, An, Bn-1, and Bn for estimating the finger movement position may be any as long as it is four pixels or more, and a set of four pixels may be provided at a plurality of positions in the horizontal direction. The finger movement position may be estimated using all the pixels of the two-line sensor 10.

推定画素データ生成手段20は、指150のスイープ方向にある1画素の画素データを推定して生成する演算処理手段である。その具体的な処理内容の詳細は後述するが、所定の演算式に従い、指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データを用いて、スイープ方向にある1画素の画素データを表現する。   The estimated pixel data generation unit 20 is an arithmetic processing unit that estimates and generates pixel data of one pixel in the sweep direction of the finger 150. Although details of the specific processing contents will be described later, one pixel in the sweep direction is obtained by using pixel data of finger movement position estimation pixels An-1, An, Bn-1, and Bn according to a predetermined arithmetic expression. Represents pixel data.

なお、推定画素データ生成手段20は、その内部にメモリ21を含んでもよい。メモリ21に、任意の時刻(以下、「第1の時刻」という。)に取得した指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データを用いて、別の時刻(以下、「第2の時刻」という。)における1画素の画素データを表現するため、第1の時刻に取得した画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データは、メモリ21に記憶しておくようにしてもよい。   Note that the estimated pixel data generation means 20 may include a memory 21 therein. Using the pixel data of the pixels An-1, An, Bn-1, and Bn for finger movement position estimation acquired at an arbitrary time (hereinafter referred to as “first time”) in the memory 21, another time is used. In order to express the pixel data of one pixel at (hereinafter referred to as “second time”), the pixel data of the pixels An−1, An, Bn−1, and Bn acquired at the first time are stored in the memory 21. You may make it memorize.

指移動位置推定手段30は、指150の移動位置を推定する演算処理手段であり、推定画素データ生成手段20で生成したスイープ方向にある1画素の推定画素データと、第2の時刻で採取した実際の画素データとを比較し、指150の移動位置を推定する手段である。例えば、スイープ方向にある1画素の推定画素データが、複数の推定移動位置に対応して複数個存在するときに、指移動位置推定手段30で、実画素データと複数の推定画素データとでパターンマッチングを行い、実画素データに最も近い推定画素データを特定できれば、指150の移動位置は、特定された推定画素データに対応する位置にあると推定することができる。指移動位置推定手段30は、例えば、このようなパターンマッチングを用いて指移動位置を推定してもよい。   The finger movement position estimation means 30 is an arithmetic processing means for estimating the movement position of the finger 150, and is sampled at the second time with estimated pixel data of one pixel in the sweep direction generated by the estimated pixel data generation means 20. It is a means for comparing the actual pixel data and estimating the movement position of the finger 150. For example, when there are a plurality of estimated pixel data of one pixel in the sweep direction corresponding to a plurality of estimated movement positions, the finger movement position estimation unit 30 uses the actual pixel data and the plurality of estimated pixel data as a pattern. If matching is performed and the estimated pixel data closest to the actual pixel data can be identified, the movement position of the finger 150 can be estimated to be at a position corresponding to the identified estimated pixel data. For example, the finger movement position estimation unit 30 may estimate the finger movement position using such pattern matching.

合成メモリ90は、2ラインセンサ10のラインセンサ11、12で採取したライン状の部分画像データを、1ライン移動完了毎にフレームデータとして書き込み記録を行うための記録手段である。従って、合成メモリ90には、フレームデータが蓄積され、最終的には合成された指紋の全体画像が形成される。   The composite memory 90 is a recording means for writing and recording line-shaped partial image data collected by the line sensors 11 and 12 of the two-line sensor 10 as frame data every time one line movement is completed. Therefore, the frame data is accumulated in the synthesis memory 90, and finally the entire image of the synthesized fingerprint is formed.

合成メモリ90は、フレームデータの線状画像データの他、フレームデータに関連する情報を記録することができる。詳細は後述するが、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200においては、フレームデータを合成メモリ90に書き込む際、1画素未満の指移動位置情報も併せて記録する。これにより、フレームデータの書き込み毎に指移動位置情報が記録されるため、これを蓄積することにより、指150のスイープが完了した時点における最終的な指移動位置を推定することができる。そして、最終的又はスイープ途中段階における指移動位置情報に基づいて、指紋全体の合成画像を形成する際に、必要な補正処理を行うことができる。これにより、指紋画像を実際の指紋に近付けることができ、指紋の認証精度を高めることができる。   The synthesis memory 90 can record information related to the frame data in addition to the linear image data of the frame data. Although details will be described later, in the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment, when the frame data is written in the synthesis memory 90, finger movement position information of less than one pixel is also recorded. As a result, the finger movement position information is recorded every time the frame data is written. By accumulating the finger movement position information, the final finger movement position when the sweep of the finger 150 is completed can be estimated. Then, based on the finger movement position information in the final or mid-sweep stage, necessary correction processing can be performed when a composite image of the entire fingerprint is formed. Thereby, a fingerprint image can be brought close to an actual fingerprint, and fingerprint authentication accuracy can be improved.

カウント手段45は、指移動位置推定手段30での指移動位置推定が、複数の推定画素データとのパターンマッチングによりなされた場合に、推定された指移動位置情報について、どの指移動位置が何回推定されたかの度数を数える手段である。つまり、指150はスイープして移動するので、スイープに伴い、指移動位置情報のデータ個数は、増加して蓄積してゆく。カウント手段45は、全体の指移動位置情報データの中で、各々の指移動位置が何回推定されたかをカウントし、度数分布を記録する。カウント手段は、例えば、各々の指移動位置毎に設定されたカウンタであってよく、指移動位置推定手段30でフレームデータの記録を行う際に移動位置をカウントしてもよいし、合成メモリ90に記録された指移動位置情報を読み取り、これから度数を数えてもよい。   When the finger movement position estimation in the finger movement position estimation unit 30 is performed by pattern matching with a plurality of estimated pixel data, the counting unit 45 determines which finger movement position and how many times with respect to the estimated finger movement position information. This is a means of counting the estimated frequency. That is, since the finger 150 moves by sweeping, the number of data of the finger movement position information increases and accumulates with the sweep. The counting means 45 counts how many times each finger movement position is estimated in the entire finger movement position information data, and records the frequency distribution. The counting means may be, for example, a counter set for each finger movement position, may count the movement position when frame data is recorded by the finger movement position estimation means 30, or may be combined memory 90. It is also possible to read the finger movement position information recorded in, and to count the frequency from this.

スイープ傾き量算出手段40は、合成メモリ90に蓄積記録された指移動位置情報から、スイープの傾き量を算出するための演算処理手段である。蓄積された指150の移動位置情報から、指150の移動方向及び移動量を算出することができるため、スイープ全体としての傾き量を算出することができる。スイープ傾き量算出手段40は、この算出を行い、指150のスイープ傾き量を適切に推定する。   The sweep inclination amount calculation means 40 is an arithmetic processing means for calculating the inclination amount of the sweep from the finger movement position information stored and recorded in the synthesis memory 90. Since the movement direction and movement amount of the finger 150 can be calculated from the accumulated movement position information of the finger 150, the inclination amount of the entire sweep can be calculated. The sweep tilt amount calculation means 40 performs this calculation and appropriately estimates the sweep tilt amount of the finger 150.

横ずれ補正手段50は、合成メモリ90に記録された指移動位置情報の横方向の移動位置情報を監視し、横ずれがあったときには、フレームデータに横ずれ補正処理を行うための画像処理手段である。上述のように、合成メモリ90には、フレームデータの記録の際、指移動位置情報も併せて記録されるが、フレームデータは、指150が縦方向に1ライン移動した時点のラインセンサ11、12の1本分のライン画像データを意味するため、指移動位置情報として実際に記録されるのは、横方向の指移動位置情報である。よって、合成メモリ90に記録された横方向の指移動位置情報を監視することにより、フレームデータの横ずれを検出することができるので、横ずれ補正手段は、フレームデータの横ずれが検出されたときには、これを補正する画像処理を行う。   The lateral deviation correction means 50 is an image processing means for monitoring lateral movement position information of the finger movement position information recorded in the composite memory 90 and performing lateral deviation correction processing on the frame data when there is a lateral deviation. As described above, when the frame data is recorded, the finger movement position information is also recorded in the synthesis memory 90. However, the frame data includes the line sensor 11 when the finger 150 moves one line in the vertical direction, Since it means 12 line image data, it is the finger movement position information in the horizontal direction that is actually recorded as the finger movement position information. Therefore, the lateral shift of the frame data can be detected by monitoring the lateral finger movement position information recorded in the composite memory 90. Therefore, when the lateral shift of the frame data is detected, the lateral shift correction unit detects this. Image processing to correct

これらの補正は、総てのフレームデータの記録が終了してから行ってもよいし、例えば、横ずれが蓄積し、1画素分に達した段階で1画素移動補正するような随時処理としてもよい。   These corrections may be performed after the recording of all the frame data is completed, or may be performed as needed, for example, by correcting one pixel movement when the lateral shift is accumulated and reaches one pixel. .

傾き補正手段60は、スイープ傾き量算出手段40によりスイープの傾き量が算出されたら、これを是正する画像処理を行うための手段である。例えば、傾きのある指紋全体の画像に対して、傾き量を補正するような回転補正をかけて、指紋画像を正立させるような補正処理を行ってもよい。傾き補正手段60は、画像の傾き量を補正して画像を正立させる種々の画像処理が適用されてよい。   The inclination correction means 60 is a means for performing image processing for correcting the sweep inclination amount when the sweep inclination amount calculation means 40 calculates the sweep inclination amount. For example, a correction process may be performed so that the fingerprint image is erected by performing rotation correction that corrects the amount of tilt on the entire fingerprint image having the tilt. The tilt correction means 60 may be applied with various image processing that corrects the tilt amount of the image and erects the image.

なお、推定画素データ生成手段20、指移動位置推定手段30、スイープ傾き量算出手段40、横ずれ補正手段50及び傾き量補正手段60は、総て演算処理を行う演算処理手段70として構成されてよく、例えば、所定のプログラムにより動作するコンピュータや、所定の電子回路、ASIC等により実現されてよい。   The estimated pixel data generation means 20, the finger movement position estimation means 30, the sweep inclination amount calculation means 40, the lateral deviation correction means 50, and the inclination amount correction means 60 may all be configured as an arithmetic processing means 70 that performs arithmetic processing. For example, it may be realized by a computer that operates according to a predetermined program, a predetermined electronic circuit, an ASIC, or the like.

演算処理手段70のうち、推定画素データ生成手段20、指推定位置推定手段30及びスイープ傾き量算出手段40は、指150の移動位置推定を行うための演算処理手段であり、これらにカウント手段45を加えて、指移動位置推定演算処理手段71を構成する。また、横ずれ補正手段50及び傾き量補正手段60は、画像補正を行う画像処理手段であり、画像補正処理手段72を構成する。指移動位置推定演算処理手段71と画像補正処理手段72は、一体的な演算処理手段として構成されてもよいし、独立した別個の手段として構成されてもよい。これらは、用途に応じて種々の態様をとり得る。   Among the calculation processing means 70, the estimated pixel data generation means 20, the finger estimated position estimation means 30 and the sweep inclination amount calculation means 40 are calculation processing means for estimating the movement position of the finger 150, and include count means 45. In addition, the finger movement position estimation calculation processing means 71 is configured. Further, the lateral deviation correction unit 50 and the inclination amount correction unit 60 are image processing units that perform image correction, and constitute an image correction processing unit 72. The finger movement position estimation calculation processing means 71 and the image correction processing means 72 may be configured as an integral calculation processing means, or may be configured as independent separate means. These can take various modes depending on the application.

次に、図2を用いて、推定画素データ生成手段20で実行される推定画素データ生成演算の内容について説明する。図2は、推定画素データ生成手段20で行われる推定画素データ生成演算を説明するための図である。   Next, the contents of the estimated pixel data generation calculation executed by the estimated pixel data generation unit 20 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram for explaining the estimated pixel data generation calculation performed by the estimated pixel data generation unit 20.

図2(a)は、第1の時刻t=t0における2ラインセンサ10の隣接する所定の2行2列の指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データを示した図である。図2(a)において、指150の略中央部に位置するラインセンサ11、12が有する2行2列の4画素An−1、An、Bn−1、Bnが、第1の時刻t=t0において、それぞれ画素データを取得する。   FIG. 2A shows pixel data of pixels An−1, An, Bn−1, and Bn for finger movement position estimation in predetermined two rows and two columns adjacent to the two line sensor 10 at the first time t = t0. FIG. In FIG. 2A, four pixels An−1, An, Bn−1, and Bn in 2 rows and 2 columns of the line sensors 11 and 12 that are located in the substantially central portion of the finger 150 have a first time t = t0. The pixel data is respectively acquired in.

図2(b)は、第2の時刻t=t1において、指150がスイープにより移動した状態の、2ラインセンサ10の隣接する所定の2行2列の指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データを示した図である。図2(b)において、指150は右手前側(右下側)にスイープし、2行2列の指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnは、相対的に指150のやや左上側に移動した状態を示している。   FIG. 2 (b) shows a predetermined 2-row 2-column finger movement position estimation pixel An-1 adjacent to the 2-line sensor 10 in a state in which the finger 150 is moved by the sweep at the second time t = t1. , An, Bn−1, and Bn pixel data. In FIG. 2B, the finger 150 is swept to the right front side (lower right side), and the pixels An-1, An, Bn-1, and Bn for estimating the finger movement position in 2 rows and 2 columns are relatively fingertips. 150 shows a state of moving slightly to the upper left of 150.

つまり、指150は、縦方向には、手前側(下側)に△y移動し、横方向には右側に△x移動しており、太い実線で第2の時刻t=t1における2ラインセンサ10の指150の下での位置が示されている。一方、薄い実線で、第1の時刻t=t0における指150の下での2ラインセンサ10の位置が示されている。第1の時刻t=t0の時に2ラインセンサ10上に位置していた指領域は、第2の時刻t=t1においては右方向へ△x、下方向へ△y移動したことにより、指150との相対位置が移動していることが分かる。但し、△x、△yはそれぞれ1画素単位換算での移動量であり、ともに△x=1、△y=1で1画素分移動を意味している。   That is, the finger 150 moves Δy to the near side (downward) in the vertical direction, and Δx moves to the right side in the horizontal direction. The two-line sensor at the second time t = t1 is a thick solid line. The position under 10 fingers 150 is shown. On the other hand, the position of the two-line sensor 10 under the finger 150 at the first time t = t0 is indicated by a thin solid line. The finger region located on the two-line sensor 10 at the first time t = t0 moves Δx to the right and Δy to the lower at the second time t = t1, thereby causing the finger 150 to move. It can be seen that the relative position is moved. However, Δx and Δy are movement amounts in terms of one pixel unit, and both Δx = 1 and Δy = 1 mean movement by one pixel.

ここで、第2の時刻t=t1で観測される画素Bnの画素データは、第1の時刻t=t0で観測された各画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データの合成となっていることが分かる。そして、第2の時刻t=t1時のラインセンサ12上のスイープ方向にある1画素Bnでの、第1の時刻t=t0で観測されるラインセンサ11、12上の各画素値の合成比は、その面積比から、指150の移動量△x、△yを用いて表現すると、以下のようになる。   Here, the pixel data of the pixel Bn observed at the second time t = t1 is a combination of the pixel data of each pixel An-1, An, Bn-1, and Bn observed at the first time t = t0. It turns out that it is. Then, the combination ratio of the pixel values on the line sensors 11 and 12 observed at the first time t = t0 in one pixel Bn in the sweep direction on the line sensor 12 at the second time t = t1. Is expressed as follows using the movement amounts Δx, Δy of the finger 150 from the area ratio.

Figure 2009064261
よって、これらから、第2の時刻t=t1時の画素Bnの画素値Bn(t1)は、以下のように表せる。
Figure 2009064261
Therefore, from these, the pixel value Bn (t1) of the pixel Bn at the second time t = t1 can be expressed as follows.

Figure 2009064261
式(1)に示したように、第1の時刻t=t0において取得した指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データAn−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0)を用いて、第2の時刻t=t1におけるスイープ方向にある画素Bnの画素値を表現することができる。推定画素データ生成手段20においては、(1)式に従った演算を行ない、スイープ方向にある1画素を、第1の時刻t=t0における自己を含む周辺の画素の画素データを用いて表現する。その際、第1の時刻t=t0で取得した周辺の指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データAn−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0)は、メモリ21に記憶しておくようにしてもよい。
Figure 2009064261
As shown in the equation (1), the pixel data An−1, An, Bn−1, Bn pixel data An−1 (t0), An () for the finger movement position estimation acquired at the first time t = t0. The pixel value of the pixel Bn in the sweep direction at the second time t = t1 can be expressed using t0), Bn-1 (t0), and Bn (t0). The estimated pixel data generation means 20 performs an operation according to the equation (1), and expresses one pixel in the sweep direction using pixel data of surrounding pixels including itself at the first time t = t0. . At that time, the pixel data An-1 (An), An (t0), An (t0), Bn− of the surrounding finger movement position estimation pixels An−1, An, Bn−1, Bn acquired at the first time t = t0. 1 (t0) and Bn (t0) may be stored in the memory 21.

式(1)により、第2の時刻t=t1における画素Bnの画素データBn(t1)は、第1の時刻t=t0における周辺の指移動位置推定用の画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データAn−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0)で表現できるが、式(1)の△x、△yを特定することにより、所望の位置における画素Bn(t1)の画素値を生成することができる。   According to the equation (1), the pixel data Bn (t1) of the pixel Bn at the second time t = t1 is the surrounding finger movement position estimation pixels An-1, An, Bn− at the first time t = t0. 1 and Bn pixel data An-1 (t0), An (t0), Bn-1 (t0), Bn (t0) can be expressed by specifying Δx and Δy in equation (1), A pixel value of the pixel Bn (t1) at a desired position can be generated.

なお、図2においては、指150を右手前(右下)に移動させる例について説明したが、指150を左手前(左下)に移動させる場合には、画素Bn−1の画素データBn−1(t1)を生成することになり、指150を右上に移動させる場合には画素Anの画素データAn(t1)、指150を左上に移動させる場合には、画素An−1の画素データAn−1(t1)を生成することになる。   In FIG. 2, the example in which the finger 150 is moved to the right front (lower right) has been described. However, when the finger 150 is moved to the left front (lower left), the pixel data Bn−1 of the pixel Bn−1 is described. (T1) is generated. When the finger 150 is moved to the upper right, the pixel data An (t1) of the pixel An, and when the finger 150 is moved to the upper left, the pixel data An− of the pixel An−1 is generated. 1 (t1) is generated.

図3は、2ラインセンサ10の指移動位置推定用画素を6画素とした場合の、推定画素データ生成手段20の演算処理内容について説明するための図である。   FIG. 3 is a diagram for explaining the calculation processing contents of the estimated pixel data generation means 20 when the finger movement position estimation pixels of the two-line sensor 10 are six pixels.

図3において、指移動位置推定用画素が、Aラインのラインセンサ11上の画素はAn−1、An、An+1の3個であり、Bラインのラインセンサ12上の画素はBn−1、Bn、Bn+1の3個であり、隣接する6個の画素で構成されている点で、図2とは異なっている。   In FIG. 3, there are three finger movement position estimation pixels on the line sensor 11 of the A line, An-1, An, and An + 1, and pixels on the line sensor 12 of the B line are Bn-1, Bn. , Bn + 1, which is different from FIG. 2 in that it is composed of six adjacent pixels.

この場合には、指150が右下に移動する場合も、左下に移動する場合も、画素Bnを対象として推定画素データを生成することができる。つまり、指150が右下方向に移動する場合には、第1の時刻t=t0における画素An−1、An、Bn−1、Bnの画素データAn−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0)を用いて、第2の時刻t=t1における画素Bnの画素データBn(t1)を表現することになる。これは、結果として、式(1)を用いて、画素データBn(t1)を表現することができる。   In this case, the estimated pixel data can be generated for the pixel Bn whether the finger 150 moves to the lower right or the lower left. That is, when the finger 150 moves in the lower right direction, the pixel data An−1, An, Bn−1, Bn of the pixel data An−1 (t0), An (t0), An at the first time t = t0, The pixel data Bn (t1) of the pixel Bn at the second time t = t1 is expressed using Bn−1 (t0) and Bn (t0). As a result, the pixel data Bn (t1) can be expressed using the equation (1).

一方、指150が左下に移動する場合には、式(2)に示すように、第1の時刻t=t0における画素An、An+1、Bn、Bn+1の画素データAn(t0)、An+1(t0)、Bn(t0)、Bn+1(t0)を用いて、第2の時刻t=t1における画素Bnの画素データBn(t1)を表現することができる。   On the other hand, when the finger 150 moves to the lower left, the pixel data An (t0), An + 1 (t0) of the pixels An, An + 1, Bn, Bn + 1 at the first time t = t0, as shown in Expression (2). , Bn (t0), Bn + 1 (t0), the pixel data Bn (t1) of the pixel Bn at the second time t = t1 can be expressed.

Figure 2009064261
このように、推定画素データを生成する対象を画素Bnに固定し、指150のスイープ方向に応じて、画素Bnの画素データを表現する周辺の画素の組合せを変更するようにしてもよい。推定画素データ生成手段20で用いる指移動位置推定用画素は、用途に応じて、2ラインセンサ10上の任意の画素を利用することができる。
Figure 2009064261
As described above, the target for generating the estimated pixel data may be fixed to the pixel Bn, and the combination of the surrounding pixels expressing the pixel data of the pixel Bn may be changed according to the sweep direction of the finger 150. As the finger movement position estimation pixel used in the estimated pixel data generation unit 20, any pixel on the two-line sensor 10 can be used depending on the application.

また、逆に、指150が右下にスイープする場合には、画素Bn+1の第2の時刻t=t1の推定画素データBn+1(t1)を、第1の時刻t=t0の周辺画素データAn(t0)、An+1(t0)、Bn(t0)、Bn+1(t0)で表現し、指150が左下にスイープする場合には、画素Bn−1の第2の時刻の推定画素データBn−1(t1)を第1の時刻t=t0の周辺画素データAn−1(t0)、An(t0)、Bn−1(t0)、Bn(t0)で表現し、指150のスイープ方向により、隣接する6画素のうち、端に位置する画素Bn−1、Bn+1の画素データBn−1(t0)、Bn+1(t0)を対象として推定画素データを生成するようにしてもよい。   Conversely, when the finger 150 sweeps to the lower right, the estimated pixel data Bn + 1 (t1) of the pixel Bn + 1 at the second time t = t1 is converted into the surrounding pixel data An ( t0), An + 1 (t0), Bn (t0), Bn + 1 (t0), and when the finger 150 sweeps to the lower left, the estimated pixel data Bn-1 (t1) at the second time of the pixel Bn-1 ) Is expressed by the peripheral pixel data An-1 (t0), An (t0), Bn-1 (t0), Bn (t0) at the first time t = t0, and the adjacent 6 are adjacent to each other depending on the sweep direction of the finger 150. The estimated pixel data may be generated for the pixel data Bn−1 (t0) and Bn + 1 (t0) of the pixels Bn−1 and Bn + 1 located at the ends of the pixels.

このように、推定画素データを生成する対象画素及び元データとなる周辺画素の組合せは、種々の組合せを適用することができ、2ラインセンサ10の態様により、種々変更及び設定することができる。   As described above, various combinations can be applied to the combination of the target pixel for generating the estimated pixel data and the peripheral pixel serving as the original data, and can be variously changed and set depending on the mode of the two-line sensor 10.

次に、図4及び図5を用いて、指移動位置推定手段30で行う演算処理内容について説明する。   Next, the contents of the arithmetic processing performed by the finger movement position estimation unit 30 will be described with reference to FIGS. 4 and 5.

図4は、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200の指移動位置推定手段30で行う演算処理を説明するための比較対象となる図である。   FIG. 4 is a diagram to be compared for explaining calculation processing performed by the finger movement position estimation unit 30 of the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment.

図4(a)は、第1の時刻t=t0における2ラインセンサ10上の、6個の隣接する画素の画素データA1、A2、A3、B1、B2、B3を示した図である。   FIG. 4A is a diagram showing pixel data A1, A2, A3, B1, B2, and B3 of six adjacent pixels on the two-line sensor 10 at the first time t = t0.

図4(b)は、第2の時刻t=t1において、指150が垂直に下に1ライン移動し、横方向の移動は全く無い状態の2ラインセンサ10の画素データを示した図である。図4(a)において、Aラインのラインセンサ11の画素データA1、A2、A3がBラインのラインセンサ12に直下に移動している。今までの説明では、△x=0、△y=1の状態である。このような状態となれば、Bラインのラインセンサ12の画素データに着目していれば、図4(a)の状態のAラインのラインセンサ11の画素データとパターンが一致したことが分かるので、縦方向には1ライン移動し、横方向には全く移動していないことを検出することができる。なお、Aラインのラインセンサ11の画素データは、新しい画素データが入ってくることになる。   FIG. 4B is a diagram illustrating pixel data of the two-line sensor 10 in a state where the finger 150 moves vertically one line at the second time t = t1 and there is no lateral movement. . In FIG. 4A, pixel data A1, A2, and A3 of the line sensor 11 of the A line are moved directly below the line sensor 12 of the B line. In the description so far, Δx = 0 and Δy = 1. In this state, if attention is paid to the pixel data of the line sensor 12 of the B line, it can be seen that the pattern coincides with the pixel data of the line sensor 11 of the A line in the state of FIG. It is possible to detect that one line has moved in the vertical direction and no movement in the horizontal direction. The pixel data of the A-line line sensor 11 is new pixel data.

図4(c)は、第2の時刻t=t1において、指150が右下に45°の方向で、縦方向には1ライン分移動した状態の2ラインセンサ10の画素データを示した図である。座標変数で表せば、△y=1、△x=1の場合である。図4(a)におけるAラインのラインセンサ11上の画素データA1、A2、A3が、図4(c)においては、Bラインのラインセンサ12上では画素1個分ずつ右側にずれて、横方向に移動していることが分かる。このように、傾き45°で指150がスイープした場合には、ラインセンサ11で第1の時刻t=t0で取得した画素データと、縦方向に1ライン移動したときにラインセンサ12で採取した画素データを比較することにより、指150が45°で右に傾いて移動し、1画素分横ずれをしたことが分かる。   FIG. 4C shows pixel data of the two-line sensor 10 in a state where the finger 150 is moved by 45 ° in the lower right direction and one line in the vertical direction at the second time t = t1. It is. In terms of coordinate variables, Δy = 1 and Δx = 1. The pixel data A1, A2, A3 on the A-line line sensor 11 in FIG. 4A are shifted to the right by one pixel on the B-line line sensor 12 in FIG. You can see that it is moving in the direction. As described above, when the finger 150 sweeps at an inclination of 45 °, the pixel data acquired at the first time t = t0 by the line sensor 11 and the line sensor 12 sampled when moving one line in the vertical direction. By comparing the pixel data, it can be seen that the finger 150 is tilted to the right at 45 ° and moved laterally by one pixel.

このように、2ラインセンサ10において、実際に撮像取得した実画素データのみを用いた場合には、0°の傾きと、45°の傾きについてのみ横方向の移動を検出することが可能であり、また、ラインセンサ11で採取した画素データが、0°の傾き画素データと、45°の傾き画素データのどちらに近いかを判定し、0°か45°傾いたと推定することは可能である。   As described above, when only the actual pixel data actually captured and acquired is used in the two-line sensor 10, it is possible to detect the movement in the horizontal direction only with respect to the inclination of 0 ° and the inclination of 45 °. In addition, it is possible to determine whether the pixel data collected by the line sensor 11 is closer to 0 ° inclination pixel data or 45 ° inclination pixel data, and to estimate that the pixel data is inclined 0 ° or 45 °. .

しかしながら、0°と45°しか判定できないのでは、45°も傾いてスイープすることが殆ど無い指紋画像入力装置においては、殆ど意味をなさない。   However, since only 0 ° and 45 ° can be determined, it does not make much sense in a fingerprint image input device that hardly tilts by 45 ° and sweeps.

そこで、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200においては、推定画素データ生成手段20を用いて、横方向に1画素以下の所定量移動した場合の推定画素データを複数生成して用意し、実際に採取した画素データが、これらの推定画素データのどれに近いかをパターンマッチングで判定することにより、1画素以下の移動であっても、適切な横方向の移動量を推定することを可能にしている。   Therefore, in the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment, a plurality of estimated pixel data when moving a predetermined amount of one pixel or less in the horizontal direction using the estimated pixel data generation means 20 are used. Even if it is a movement of 1 pixel or less, an appropriate amount of lateral movement can be obtained by determining which of the estimated pixel data the pixel data actually prepared and actually collected is close to. It is possible to estimate.

図5は、指150が、縦方向に1ライン移動したときに、1画素以下の横方向の移動をした場合の2ラインセンサ10の画素データの例を示した図である。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of pixel data of the two-line sensor 10 when the finger 150 moves in the horizontal direction by one pixel or less when the finger 150 moves in one line in the vertical direction.

図5(a)は、指150が22.5°傾いた状態で縦1ライン移動した場合のラインセンサ12の画素データを示した図である。移動量が△x=0.5、△y=1の場合であり、縦方向の1画素の移動に対して、半画素分、横方向へ移動している場合である。式(1)に、△x=0.5、△y=1を代入すれば、画素データA1、A2を使って画素データB2を表現することができ、画素データA2、A3を用いて、画素データB3を表現することができる。   FIG. 5A is a diagram illustrating pixel data of the line sensor 12 when the finger 150 is moved one vertical line with the finger 150 tilted by 22.5 °. This is the case where the movement amount is Δx = 0.5 and Δy = 1, and the movement amount is half a pixel in the horizontal direction with respect to the movement of one pixel in the vertical direction. By substituting Δx = 0.5 and Δy = 1 into equation (1), the pixel data B2 can be expressed using the pixel data A1 and A2, and the pixel data A2 and A3 are used to represent the pixel data. Data B3 can be expressed.

図5(b)は、指150が11.25°傾いた状態で縦1ライン移動した場合のラインセンサ12の画素データを示した図である。図5(a)の22.5°の場合を更に半分に分割した場合の画素データであり、△x=0.25、△y=1の場合の画素データである。   FIG. 5B is a diagram showing pixel data of the line sensor 12 when the finger 150 moves one vertical line while being tilted by 11.25 °. This is pixel data when the case of 22.5 ° in FIG. 5A is further divided in half, and pixel data when Δx = 0.25 and Δy = 1.

図5(c)は、指150が33.75°傾いた状態で縦1ライン移動した場合のラインセンサ12の画素データを示した図である。図5(a)の22.5°の場合を更に半分に分割し、横移動を増加させた場合の画素データであり、△x=0.75、△y=1の場合の画素データである。   FIG. 5C is a diagram illustrating pixel data of the line sensor 12 when the finger 150 moves one line in the vertical direction with the finger 150 tilted by 33.75 °. This is pixel data when the case of 22.5 ° in FIG. 5A is further divided in half and lateral movement is increased, and is pixel data when Δx = 0.75 and Δy = 1. .

このように、第1の時刻t=t0のときに、ラインセンサ11で得た画素データA1、A2、A3を用いて、指150が1ライン分縦方向に移動した第2の時刻t=t1における、ラインセンサ12の横方向が1画素以下移動したときの推定画素データを生成し、これらと実際に採取された実画素データを比較し、最も類似した推定画素データを選択・特定することにより、適切な横方向の移動位置を推定することができる。つまり、実画素データが、傾き22.5°の画素データに最も類似してれば、傾き22.5°で指位置が移動していると推定することができ、傾き11.25°の画素データに最も類似してれば、傾き11.25°で指150が傾いて移動していると推定することができる。   As described above, at the first time t = t0, the second time t = t1 when the finger 150 moves in the vertical direction by one line using the pixel data A1, A2, and A3 obtained by the line sensor 11. In this example, the estimated pixel data when the horizontal direction of the line sensor 12 moves by one pixel or less is generated, and these are compared with the actual pixel data actually collected, and the most similar estimated pixel data is selected and specified. An appropriate lateral movement position can be estimated. That is, if the actual pixel data is most similar to the pixel data having the inclination of 22.5 °, it can be estimated that the finger position is moved at the inclination of 22.5 °, and the pixel having the inclination of 11.25 ° is obtained. If it is the most similar to the data, it can be estimated that the finger 150 is moving at an inclination of 11.25 °.

指移動位置推定手段30では、このようなパターンマッチングを利用した、指移動位置推定演算を行なう。複数の推定画素データと実画素データとの比較は、例えば、比較する画素同士の画素値の差分を算出し、この値が最も小さい推定画素データを、最も類似した画素データであると判断してもよい。   The finger movement position estimation means 30 performs a finger movement position estimation calculation using such pattern matching. The comparison between the plurality of estimated pixel data and the actual pixel data is performed by, for example, calculating a difference between pixel values of pixels to be compared, and determining the estimated pixel data having the smallest value as the most similar pixel data. Also good.

なお、ラインセンサ12の推定画素データは、1画素分の横移動を分割した任意の横移動量について、生成することができる。図5(a)〜(c)においては、計算の容易のため、1画素を均等に4分割した例について説明したが、もっと異なる角度について、推定画素データを生成するようにしてもよいし、推定画素データの生成数を多くして、推定精度を高めるようにしてもよい。   The estimated pixel data of the line sensor 12 can be generated for an arbitrary amount of lateral movement obtained by dividing the lateral movement of one pixel. In FIGS. 5A to 5C, the example in which one pixel is equally divided into four has been described for ease of calculation. However, estimated pixel data may be generated for a different angle. The estimation accuracy may be increased by increasing the number of generations of estimated pixel data.

図5(d)は、指150が9°傾いた状態で縦1ライン移動した場合のラインセンサ12の画素データを示した図である。45°を1/5に分割した場合の画素データであり、△x=0.2、△y=1の場合の画素データである。このように、推定画素データを生成する移動位置は、用途に応じて種々設定することができる。   FIG. 5D is a diagram showing pixel data of the line sensor 12 when the finger 150 moves one vertical line with the finger 150 tilted by 9 °. This is pixel data when 45 ° is divided into 1/5, and is pixel data when Δx = 0.2 and Δy = 1. As described above, the movement position for generating the estimated pixel data can be variously set according to the application.

また、図4及び図5においては、説明の容易のため、縦方向については、1ライン移動した段階での推定画素データを生成する例について説明しているが、縦方向の移動量△yが1以外の場合についても、推定画素データを生成することは可能である。しかしながら、指150が縦方向に1ライン移動したときに、フレームデータを採取してデータ更新を行うのが一般的であるので、1ライン移動時の△y=1の時点を基準として、横方向の移動位置を推定してゆく方法が簡便であり、好ましい。   4 and 5, for the sake of easy explanation, an example in which the estimated pixel data is generated at the stage of moving one line in the vertical direction has been described. However, the amount of movement Δy in the vertical direction is Even in cases other than 1, it is possible to generate estimated pixel data. However, when the finger 150 moves one line in the vertical direction, it is common to collect the frame data and update the data. Therefore, the horizontal direction is based on the time point Δy = 1 when the line 150 is moved. A method of estimating the movement position is simple and preferable.

なお、縦方向の1ライン移動、つまりフレームデータ更新の時点は、式(1)を用いて、△y=1となったときを基準として1ライン移動を検出するだけでなく、他の手法により、1ライン移動を検出してもよい。1ライン移動検出については、他の手法を組み合わせることにより、指移動位置推定手段30の演算処理負担を軽減できるという利点がある。他の手法の具体例については、後述する。   It should be noted that the vertical movement of one line, that is, the frame data update time, is not only detected by using the equation (1), but the movement of one line on the basis of when Δy = 1, and by other methods. One line movement may be detected. Regarding the one-line movement detection, there is an advantage that the calculation processing burden of the finger movement position estimation means 30 can be reduced by combining other methods. Specific examples of other methods will be described later.

フレームデータの更新は、指移動位置推定手段30が、合成メモリ90にラインセンサ11、12で取得した1ライン分の画素データを記録してゆくことにより行う。これにより、指紋画像が形成されてゆく。本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200においては、フレームデータの更新の際、フレームデータの記録と併せて、横方向移動位置に関する情報を記録してゆく。この蓄積データを用いて、後に画像補正を行うことが可能となる。   The frame data is updated by the finger movement position estimating means 30 recording pixel data for one line acquired by the line sensors 11 and 12 in the synthesis memory 90. Thereby, a fingerprint image is formed. In the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment, when the frame data is updated, information on the lateral movement position is recorded together with the recording of the frame data. Image data can be corrected later using the accumulated data.

図6は、指移動位置推定手段30が合成メモリ90にフレームデータの書き込みを行う際に、併せて書き込みを行う横方向移動位置情報である。図6において、横方向移動位置情報が、テーブル形式で示されている。   FIG. 6 shows lateral movement position information that is written when the finger movement position estimation means 30 writes frame data to the composite memory 90. In FIG. 6, the lateral movement position information is shown in a table format.

図6のテーブルにおいて、Index、△x、△y、角度及び度数がテーブルを構成する項目として挙げられている。Indexは、横方向の移動量、つまり横ずれ量を示す指標であるが、本実施例においては、縦方向の移動量が総て△y=1に設定され、横方向の移動量△xが、正負の両方向に均等に4分割されているので、△xと同じ意味を有する。角度は、図5において説明した、指150のスイープの傾き量を意味し、これを正負の角度で表現している。これも、横方向の移動量△xと比例した関係にある。   In the table of FIG. 6, Index, Δx, Δy, angle, and frequency are listed as items constituting the table. Index is an index indicating the amount of movement in the horizontal direction, that is, the amount of lateral deviation. In this embodiment, the amount of movement in the vertical direction is set to Δy = 1, and the amount of movement Δx in the horizontal direction is Since it is equally divided into four in both positive and negative directions, it has the same meaning as Δx. The angle means the amount of inclination of the sweep of the finger 150 described in FIG. 5, and this is expressed as a positive or negative angle. This is also proportional to the amount of movement Δx in the horizontal direction.

図6のテーブルにおいて、度数は、例えばフレームデータの更新毎に記録される、パターンマッチングにより最大類似点と判断された横方向移動位置の該当回数である。つまり、指移動位置推定手段30において、2ラインセンサ10で採取された実画素データに対し、Index値−4〜4の推定画素データについてパターンマッチングを行う。そして、これで最も類似していると判断されたIndexが、横ずれ量を表す指標として、フレームデータとともに合成メモリ90に記録されてゆくが、その回数は、度数として記録され、最終的に、カウント手段45によりカウントされる。なお、符号の正負は、負の符号は、画像が右に横ずれを起こしていることを意味し、正の符号は、画像が左に横ずれを起こしていることを意味する。   In the table of FIG. 6, the frequency is, for example, the number of times of the lateral movement position determined every time the frame data is updated and determined as the maximum similarity by pattern matching. That is, the finger movement position estimation unit 30 performs pattern matching on the estimated pixel data having the index values of −4 to 4 with respect to the actual pixel data collected by the two-line sensor 10. Then, the index determined to be the most similar to this is recorded in the synthesis memory 90 together with the frame data as an index representing the amount of lateral deviation, but the number of times is recorded as a frequency, and finally counted. Counted by means 45. In addition, the sign of the sign means that the negative sign means that the image is laterally shifted to the right, and the positive sign means that the image is laterally shifted to the left.

なお、図6においては、度数もフレームデータの記録と同時に書き込む横方向移動位置情報の項目の1つとしているが、度数は、必ずしもフレームデータの記録と同時に記録又は更新する必要は無い。つまり、フレームデータと同時に、例えばIndexのみを横方向移動位置情報として蓄積記録してゆき、スイープが完了した段階で、カウント手段45により、度数を数えるようにしてもよい。度数は、推定された横方向移動位置の合計回数が分かれば良いので、必ずしもフレームデータの更新時に行う必要は無く、最後に横方向移動位置情報のデータを読み込んで度数をカウントすれば、全体の度数分布は算出できるからである。   In FIG. 6, the frequency is one of the items of the lateral movement position information written simultaneously with the recording of the frame data, but the frequency does not necessarily need to be recorded or updated simultaneously with the recording of the frame data. That is, at the same time as the frame data, for example, only Index may be accumulated and recorded as the lateral movement position information, and the count may be counted by the counting means 45 when the sweep is completed. Since the frequency only needs to know the total number of estimated horizontal movement positions, it is not always necessary to update the frame data. Finally, if the horizontal movement position information data is read and the frequency is counted, This is because the frequency distribution can be calculated.

また、逆に、度数のみが必要な場合には、フレームデータの合成メモリ90への書き込みとは無関係に、指移動位置推定手段30で横方向移動位置が推定された段階で、順次カウント手段45で選択された横方向移動位置をカウントアップするようにしても良い。詳しくは後述するが、例えば、指150のスイープの傾き角度を算出したい場合には、フレームデータとの対応関係は不要で、最終的な度数分布のみあれば良いので、その場合には、指移動位置推定手段30から直接カウント手段45の度数を更新してよい。   On the contrary, when only the frequency is required, the counting means 45 is sequentially counted when the lateral movement position is estimated by the finger movement position estimation means 30 regardless of the writing of the frame data into the synthesis memory 90. The horizontal movement position selected in (4) may be counted up. As will be described in detail later, for example, when calculating the inclination angle of the sweep of the finger 150, the correspondence with the frame data is unnecessary, and only the final frequency distribution is required. The frequency of the counting means 45 may be updated directly from the position estimating means 30.

指移動位置推定手段30において、このような横方向移動位置に関するテーブルの書き込みをフレームデータの更新と併せて行うことにより、全体画像形成の際、これらの横方向移動位置情報を用いて、画像補正を行うことができる。   The finger movement position estimation means 30 performs writing of the table relating to such a lateral movement position together with the update of the frame data, thereby performing image correction using the lateral movement position information during the entire image formation. It can be performed.

次に、図6を引き続き用いて、横ずれ補正手段50で実行される、横ずれ画像補正の画像処理の内容について説明する。   Next, the content of the image processing for lateral misalignment image correction executed by the lateral misalignment correcting unit 50 will be described with reference to FIG.

図6において、フレームデータ更新書き込み毎に、Indexが累積されて記録されてゆき、例えば、累積結果が−4以下となったときには、左に1画素分横にずらし、また4以上となったときには、右に1画素分横にずらしながら全体画像を形成することで、横ずれを補正することができる。つまり、横ずれ量検出の最小量を、1画素を4等分した量としているため、ずれ量累積値が4となった時点が画素換算での1画素ずれに相当する。画像補正においては、合成メモリ90に配置されている画素単位での移動補正となるため、累積値が4の倍数を超えた時点で横ずれ補正を行うことになる。   In FIG. 6, the index is accumulated and recorded every time frame data is updated. For example, when the accumulation result is -4 or less, the index is shifted to the left by one pixel, and when it is 4 or more. The lateral shift can be corrected by forming the entire image while shifting it horizontally by one pixel to the right. In other words, since the minimum amount of lateral displacement detection is an amount obtained by dividing one pixel into four, the time when the displacement amount cumulative value becomes 4 corresponds to one pixel displacement in pixel conversion. In the image correction, since movement correction is performed in units of pixels arranged in the synthesis memory 90, lateral shift correction is performed when the accumulated value exceeds a multiple of 4.

このように、指移動位置推定手段30により書き込まれた合成メモリ90内の横ずれを示すIndexを蓄積してゆき、横ずれ量が画素単位に到達した段階で横ずれ補正を行うことにより、横ずれを防止し、指紋の全体画像の認証精度を高めることができる。   In this way, the index indicating the lateral shift in the synthesis memory 90 written by the finger movement position estimating unit 30 is accumulated, and the lateral shift is corrected when the lateral shift amount reaches the pixel unit, thereby preventing the lateral shift. The authentication accuracy of the entire fingerprint image can be improved.

次に、スイープ傾き量算出手段40で実行される演算処理内容について、引き続き図6を用いて説明する。図6において、Indexの度数を示した度数の項目があるが、これをカウント手段45が数え、このIndexによるヒストグラムから、スイープ傾き量算出手段40が、その平均値を算出する。そして、事前に実測値として得られている傾き角度−ヒストグラム平均値対応表より、傾き角度を推定することができる。例えば、図6の例では、Index1が度数12、Index2が度数3、Index0が度数2、Index3が度数1となっており、これから、ヒストグラムの平均値は、約1.16となる。この値から、上述の傾き角度−ヒストグラム平均値対応表を用いて、傾き角度を算出することができる。   Next, the contents of the arithmetic processing executed by the sweep inclination amount calculation means 40 will be described with reference to FIG. In FIG. 6, there is a frequency item indicating the frequency of the Index, which is counted by the counting means 45, and the sweep inclination amount calculating means 40 calculates the average value from the histogram based on this Index. Then, the inclination angle can be estimated from the inclination angle-histogram average value correspondence table obtained as an actual measurement value in advance. For example, in the example of FIG. 6, Index1 is frequency 12, Index2 is frequency 3, Index0 is frequency 2, and Index3 is frequency 1, and the average value of the histogram is about 1.16. From this value, the tilt angle can be calculated using the above-described tilt angle-histogram average value correspondence table.

なお、理解の容易のために、図6のテーブルに示された度数を用いて説明したが、上述のように、度数は、カウント手段45により、指移動位置推定手段30から順次カウントされてもよいし、合成メモリ90に記録された度数の項目の無い横方向移動位置情報を読み込み、これから度数がカウントされてもよい。これらは、用途に応じて、種々の態様を適用することができる。   For ease of understanding, the frequency shown in the table of FIG. 6 has been described. However, as described above, the frequency may be sequentially counted from the finger movement position estimation unit 30 by the counting unit 45. Alternatively, the lateral movement position information without the frequency item recorded in the synthesis memory 90 may be read, and the frequency may be counted from this time. Various modes can be applied to these depending on applications.

このように、スイープ傾き量算出手段40は、カウント手段45で数えられた横方向移動位置情報の度数分布に基づいて、スイープ傾き量を算出することができる。   As described above, the sweep inclination amount calculating unit 40 can calculate the sweep inclination amount based on the frequency distribution of the lateral movement position information counted by the counting unit 45.

また、傾き補正手段60においては、スイープ傾き量算出手段40で算出された傾き角度に基づいて、合成メモリ90の全体画像の補正処理を行う。傾き補正手段60は、所定の種々の手法により実行されてよいが、例えば、傾き角度を回転させるような回転行列や、傾きを補正する写像により傾き角度の補正を行ってよい。このような補正を行うことにより、指紋画像の認証精度を高めることができる。   Further, the inclination correction unit 60 performs the correction process for the entire image in the synthesis memory 90 based on the inclination angle calculated by the sweep inclination amount calculation unit 40. The inclination correction means 60 may be executed by various predetermined methods. For example, the inclination angle may be corrected by a rotation matrix that rotates the inclination angle or a map that corrects the inclination. By performing such correction, the fingerprint image authentication accuracy can be improved.

図7は、指150のスイープ態様の一例を示した図である。図7において、指150は、指の中心軸の傾き自体は、2ラインセンサ10(図示せず)に対して垂直を保っているが、スイープが横ずれを起こしてしまっている。本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200の横ずれ補正手段50は、このような横ずれに対して特に効果的に画像補正を行うことができる。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the sweep mode of the finger 150. In FIG. 7, the finger 150 has the inclination of the center axis of the finger itself kept perpendicular to the two-line sensor 10 (not shown), but the sweep has caused a lateral shift. The lateral shift correction means 50 of the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment can perform image correction particularly effectively for such lateral shift.

図8は、図7とは異なる指150のスイープ態様の一例を示した図である。図8において、指150は、スイープの方向は一直線を保っているが、指150が2ラインセンサ10(図示せず)に対して傾いて接触しているため、そのまま傾いた状態でスイープがなされている。本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200の傾き補正手段60は、このような横ずれに対して特に効果的に画像補正を行うことができる。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a sweep mode of the finger 150 different from that in FIG. 8, the sweep direction of the finger 150 is kept straight, but since the finger 150 is in contact with the two-line sensor 10 (not shown), the sweep is performed in the tilted state. ing. The tilt correction means 60 of the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment can perform image correction particularly effectively for such a lateral shift.

このように、横ずれ補正手段50による横ずれ補正と、傾き補正手段60による傾き補正は、スイープ態様により、適切な補正手段が異なるので、両方のスイープ態様に対応できるように横ずれ補正手段50と傾き補正手段60の双方を備えてもよいし、特に頻度の高い一方のみ備えるように構成してもよい。これらは、スイープ態様に応じて適宜適切な組合せとしてよい。   As described above, the lateral deviation correction by the lateral deviation correction means 50 and the inclination correction by the inclination correction means 60 are different in appropriate correction means depending on the sweep mode. Therefore, the lateral deviation correction unit 50 and the inclination correction so as to be compatible with both sweep modes. Both of the means 60 may be provided, or only one having a particularly high frequency may be provided. These may be appropriately combined depending on the sweep mode.

次に、図9を用いて、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200により実行される、指移動位置推定方法及び画像処理方法について説明する。図9は、本実施例に係る指移動位置推定方法及び画像処理方法の処理フローを示したフローチャートである。   Next, a finger movement position estimation method and an image processing method executed by the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart illustrating a processing flow of the finger movement position estimation method and the image processing method according to the present embodiment.

図9において、ステップ100では、ラインセンサ11、12を有する2ラインセンサ10により、第1の時刻t=t0におけるフレームデータが取得される。取得されたフレームデータのうち、指移動位置推定用の画素データについては、推定画素データ生成手段20のメモリ21に記憶され、推定画素データ生成手段20により、所定の複数の横ずれ位置(横移動位置)における推定画素データが生成される。   In FIG. 9, in step 100, frame data at the first time t = t0 is acquired by the two-line sensor 10 having the line sensors 11 and 12. Among the acquired frame data, the pixel data for finger movement position estimation is stored in the memory 21 of the estimation pixel data generation unit 20, and the estimation pixel data generation unit 20 performs a plurality of predetermined lateral shift positions (lateral movement positions). ) Is generated.

ステップ110では、指150が1ライン移動したか否かが判定される。式(1)において、△y=1を代入し、ラインセンサ12で採取される画素データが、第1の時刻にラインセンサ11で取得した画素データと一致するか否かにより判定されてもよいし、後述する他の方法により判定されてもよい。1ライン移動していないときには、ステップ100に戻り、フレームデータの取得を繰返す。1ライン移動していたときには、ステップ120に進む。   In step 110, it is determined whether or not the finger 150 has moved one line. In Expression (1), Δy = 1 may be substituted, and determination may be made based on whether or not the pixel data collected by the line sensor 12 matches the pixel data acquired by the line sensor 11 at the first time. However, it may be determined by other methods described later. When one line has not been moved, the process returns to step 100 and the acquisition of frame data is repeated. If it has moved one line, the process proceeds to step 120.

ステップ120では、指移動位置推定手段30により、ステップ100で生成された複数の横ずれ位置において推定生成された推定画素データと、2ラインセンサ10で採取された実画素データとを比較し、最大類似点を示す推定画素データを探索する。最大類似点を示した推定画素データに対応する横移動位置を、第2の時刻t=t1におけるフレームデータの横ずれ量とする。例えば、図6で示した例で言えば、横ずれ量は−4〜4となる。そして、この横ずれ量は、合成メモリ90に記録される。   In step 120, the estimated pixel data estimated and generated at the plurality of lateral displacement positions generated in step 100 by the finger movement position estimation means 30 is compared with the actual pixel data collected by the two-line sensor 10, and the maximum similarity is obtained. Search for estimated pixel data indicating a point. The lateral movement position corresponding to the estimated pixel data indicating the maximum similarity is set as the lateral shift amount of the frame data at the second time t = t1. For example, in the example shown in FIG. 6, the lateral deviation amount is −4 to 4. The lateral shift amount is recorded in the synthesis memory 90.

ステップ130では、横方向移動位置情報の度数が更新される。指移動位置推定手段30から、カウント手段45でカウントされている度数が更新されてもよいし、合成メモリ90に記録されている度数データが更新されてもよい。また、スイープ終了後に合成メモリ90から横移動位置情報を読み込んで、その時に度数を更新する場合には、ステップ130は、ステップ150とステップ160の間で実行する。   In step 130, the frequency of the lateral movement position information is updated. The frequency counted by the counting unit 45 may be updated from the finger movement position estimation unit 30, or the frequency data recorded in the synthesis memory 90 may be updated. Further, when the lateral movement position information is read from the composite memory 90 after the sweep is completed and the frequency is updated at that time, step 130 is executed between step 150 and step 160.

ステップ140では、ライン更新を行い、フレームデータが合成メモリ90に記録される。   In step 140, the line is updated and the frame data is recorded in the synthesis memory 90.

ステップ150では、スイープが終了したか否かが判定される。スイープが終了していないときは、ステップ100に戻り、フレームデータの取得を繰返す。一方、スイープが終了しているときには、ステップ160に進む。   In step 150, it is determined whether or not the sweep is finished. When the sweep is not completed, the process returns to step 100 and the acquisition of frame data is repeated. On the other hand, when the sweep is finished, the routine proceeds to step 160.

ステップ160では、傾き量算出手段40により、カウント手段45で数えられた度数分布から、平均値を算出し、対応表を用いて、スイープ時の傾き角度を推定する。   In step 160, the inclination amount calculation means 40 calculates an average value from the frequency distribution counted by the counting means 45, and estimates the inclination angle during the sweep using the correspondence table.

ステップ170では、横ずれ補正手段50及び/又は傾き補正手段60により、画像補正を実行し、その処理を終了する。ステップ170においては、指紋画像を実際の指紋に近付ける画像処理が行われ、これにより、指紋認証の精度を高めることができる。   In step 170, image correction is executed by the lateral deviation correction means 50 and / or the inclination correction means 60, and the process ends. In step 170, image processing is performed to bring the fingerprint image closer to the actual fingerprint, thereby improving the accuracy of fingerprint authentication.

なお、ステップ160及びステップ170は、指移動位置推定方法においては必須ではなく、指紋画像処理方法においても、必要な処理のみ実行するようにしてよい。   Note that steps 160 and 170 are not essential in the finger movement position estimation method, and only necessary processing may be executed in the fingerprint image processing method.

次に、図10及び図11を用いて、縦方向の1ラインの移動を検出する他の手法について説明する。   Next, another method for detecting the movement of one line in the vertical direction will be described with reference to FIGS. 10 and 11.

図10は、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200に適用するライン移動判定手段300の概略構成を示した図である。図10において、ライン移動判定手段300の主要構成要素は、2ラインセンサ10と、演算制御手段160とから構成される。演算制御手段160は、基準画像記憶手段120と、画像差算出手段130と、部分画像データ更新判定位置設定手段140とを備える。演算制御手段160の構成要素は、コンピュータ等と同様に種々の演算手段により構成されてよい。2ラインセンサ10は、指移動位置推定装置100と同様に、支持台80に設けられてよい。また、ライン移動判定手段300は、指移動位置推定装置100と同様に、画像を合成して指紋全体の画像を生成するための合成メモリ90を備える。2ラインセンサ10は、今までの説明と同様に、2本のラインセンサ11、12を有する。   FIG. 10 is a diagram illustrating a schematic configuration of a line movement determination unit 300 applied to the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment. In FIG. 10, main components of the line movement determination unit 300 include a two-line sensor 10 and an arithmetic control unit 160. The arithmetic control unit 160 includes a reference image storage unit 120, an image difference calculation unit 130, and a partial image data update determination position setting unit 140. The constituent elements of the arithmetic control means 160 may be constituted by various arithmetic means like a computer or the like. The two-line sensor 10 may be provided on the support base 80 similarly to the finger movement position estimation device 100. Similarly to the finger movement position estimation apparatus 100, the line movement determination unit 300 includes a synthesis memory 90 for synthesizing images and generating an image of the entire fingerprint. The two-line sensor 10 has two line sensors 11 and 12 as described above.

なお、以後、ラインセンサ11、12同士の区別の容易のため、ラインセンサ11を第1のラインセンサ11、ラインセンサ12を第2のラインセンサ12と呼ぶこととする。   Hereinafter, the line sensor 11 will be referred to as the first line sensor 11 and the line sensor 12 will be referred to as the second line sensor 12 in order to facilitate the distinction between the line sensors 11 and 12.

基準画像記憶手段120は、所定時刻の第2のラインセンサ12で取得した指紋のライン画像を記憶するための手段である。書き換え可能なメモリ等の記憶手段であればよく、例えば揮発性メモリ等が利用されてよい。詳細は後述するが、基準画像記憶手段120で、所定時刻の第2のラインセンサ12で取得したライン画像を基準ライン画像として記憶しておくことにより、これを比較参照のための基準画像とし、これとの対比により1ライン移動等の判断を行うことが可能となる。   The reference image storage unit 120 is a unit for storing a fingerprint line image acquired by the second line sensor 12 at a predetermined time. Any storage means such as a rewritable memory may be used. For example, a volatile memory or the like may be used. Although details will be described later, the reference image storage unit 120 stores the line image acquired by the second line sensor 12 at a predetermined time as a reference line image, thereby making this a reference image for comparison reference. By comparison with this, it is possible to make a determination such as movement of one line.

画像差算出手段130は、2つのライン画像同士を比較し、この画像差を算出するための演算手段である。画像差は、2つの画像の相違度、非類似度を示す、画像の異なり度合を示す指標を意味する。2つの画像の画像差が大きければ、その2つの画像の間には大きな差があり、その異なり度合が大きい状態を意味する。一方、2つの画像の画像差が小さければ、その2つの画像は類似していることを意味する。同一の画像の場合は、画像差はゼロとなる。   The image difference calculation means 130 is an arithmetic means for comparing two line images and calculating the image difference. The image difference means an index indicating the degree of difference between images indicating the degree of dissimilarity between two images and the degree of dissimilarity. If the image difference between the two images is large, there is a large difference between the two images, which means that the difference is large. On the other hand, if the image difference between the two images is small, it means that the two images are similar. In the case of the same image, the image difference is zero.

なお、画像差の算出は、種々の手法が適用されてよいが、例えば、第1のラインセンサ11で取得したライン画像と第2のラインセンサ12で取得したライン画像を比較する場合には、互いに同座標にある画素同士の信号値を比較して差分を取り、差分の絶対値をラインセンサの総ての画素について合計した値で示してもよい。また、このような比較は、同一時刻に取得されたライン画像同士だけではなく、一旦基準画像記憶手段120に記憶されたライン画像と、指150が移動中に連続的に取得するライン画像との間で行うことも可能である。   Note that various methods may be applied to calculate the image difference. For example, when the line image acquired by the first line sensor 11 and the line image acquired by the second line sensor 12 are compared, A difference may be obtained by comparing signal values of pixels at the same coordinates, and the absolute value of the difference may be indicated by a sum of all the pixels of the line sensor. In addition, such a comparison is performed not only between line images acquired at the same time but also between line images once stored in the reference image storage unit 120 and line images continuously acquired while the finger 150 is moving. It is also possible to carry out between.

画像差算出手段130は、その内部に算出した画像差を記憶するメモリ131等を備えてよい。本実施例に係るライン移動判定手段300においては、初期時刻等の所定時刻に取得した基準画像差を比較用の閾値とし、これに基づいて指150が1ライン以上移動したか否かを判定するので、閾値たる基準画像差を記憶しておく必要がある。メモリ131は、かかる基準画像差を記憶する役割を果たす。   The image difference calculation unit 130 may include a memory 131 that stores the calculated image difference. In the line movement determination means 300 according to the present embodiment, the reference image difference acquired at a predetermined time such as the initial time is set as a comparison threshold value, and based on this, it is determined whether or not the finger 150 has moved one line or more. Therefore, it is necessary to store the reference image difference as a threshold value. The memory 131 serves to store the reference image difference.

部分画像データ更新位置設定手段140は、指150が1ライン以上移動したと判定したときに、次のライン移動の判定を行う位置を設定するための手段である。その具体的な演算内容の詳細は、後述する。   The partial image data update position setting means 140 is a means for setting a position for determining the next line movement when it is determined that the finger 150 has moved one line or more. Details of the specific calculation contents will be described later.

次に、図11を用いて、本実施例に係るライン移動判定手段300による正確な1ライン移動判定の演算制御内容について説明する。図11は、第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12により取得したライン画像データの、時間推移について説明するための図である。   Next, with reference to FIG. 11, the contents of calculation control for accurate one-line movement determination by the line movement determination means 300 according to the present embodiment will be described. FIG. 11 is a diagram for explaining the time transition of the line image data acquired by the first line sensor 11 and the second line sensor 12.

図11(a)は、第1の時刻t=t0における第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12で取得したライン画像を示した図である。図11(a)において、第1のラインセンサ11と第2のラインセンサ12が平行に隣接して配列され、指150がその上を手前側にスイープ移動している状態を示している。図11(a)においては、第1の時刻t=t0における指150と第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12の位置関係が示されている。第1の時刻t=t0における第1のラインセンサ11で取得される指紋のライン画像をLineA(t0)、第2のラインセンサ12で取得される指紋のライン画像をLineB(t0)とすると、第2のラインセンサ12で取得されるライン画像LineB(t0)は、基準ライン画像として基準画像記憶手段120に記憶される。同時に、画像差算出手段130は、第1の時刻t=t0における第1のラインセンサ11で得られるライン画像と、第2のラインセンサ12で得られるライン画像とを比較し、これらの画像差αを基準画像差として算出する。また、時刻t0における基準画像差αは、メモリ131に記憶されてよい。   FIG. 11A is a diagram showing line images acquired by the first line sensor 11 and the second line sensor 12 at the first time t = t0. FIG. 11A shows a state in which the first line sensor 11 and the second line sensor 12 are arranged adjacent to each other in parallel, and the finger 150 is swept to the front side. FIG. 11A shows the positional relationship between the finger 150, the first line sensor 11, and the second line sensor 12 at the first time t = t0. When the line image of the fingerprint acquired by the first line sensor 11 at the first time t = t0 is Line A (t0) and the line image of the fingerprint acquired by the second line sensor 12 is Line B (t0), The line image LineB (t0) acquired by the second line sensor 12 is stored in the reference image storage unit 120 as a reference line image. At the same time, the image difference calculation means 130 compares the line image obtained by the first line sensor 11 and the line image obtained by the second line sensor 12 at the first time t = t0, and compares these image differences. α is calculated as a reference image difference. In addition, the reference image difference α at the time t0 may be stored in the memory 131.

この後、時間の経過につれて指150はスイープして移動するため、第1のラインセンサ11で取得されるライン画像及び第2のラインセンサ12で取得されるライン画像は、LineA(t0)及びLineB(t0)のライン画像が徐々に下側(手前側)にずれた画像となり、変化してゆく。そして、指150がラインセンサ11、12の1本分の量を移動した時刻をt1とすると、時刻t0におけるライン画像LineA(t0)が、時刻t1における第2のラインセンサ12で取得されることになる。   Thereafter, as the finger 150 sweeps and moves as time passes, the line image acquired by the first line sensor 11 and the line image acquired by the second line sensor 12 are LineA (t0) and LineB. The line image at (t0) gradually shifts to the lower side (front side) and changes. Then, when the time when the finger 150 moves the amount corresponding to one of the line sensors 11 and 12 is t1, the line image LineA (t0) at the time t0 is acquired by the second line sensor 12 at the time t1. become.

図11(b)は、第2の時刻t=t1における第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12で取得したライン画像を示した図である。図11(b)において、第2の時刻t=t1における第2のラインセンサ12で取得されたライン画像をLineB(t1)とすると、上述のように時刻t1において、LineA(t0)とLineB(t1)の両画像は同一画像であるので、式(3)のように表される。   FIG. 11B is a diagram showing line images acquired by the first line sensor 11 and the second line sensor 12 at the second time t = t1. In FIG. 11B, when the line image acquired by the second line sensor 12 at the second time t = t1 is LineB (t1), as described above, at time t1, LineA (t0) and LineB ( Since both images of t1) are the same image, they are expressed as in Expression (3).

Figure 2009064261
ここで便宜上、画像差を記号⇔で表現すると、式(3)より次式が導出される。
Figure 2009064261
Here, for convenience, when the image difference is expressed by the symbol ⇔, the following expression is derived from Expression (3).

Figure 2009064261
これは第1の時刻t=t0における第2のラインセンサ12で取得及び記憶した基準ライン画像LineB(t0)と、第2のラインセンサ12で撮像取得するライン画像とを比較して画像差算出手段130で両画像の画像差を算出し、これが基準画像差αに達した時刻t1を1ライン移動と判定できることを意味している。つまり、第2のラインセンサ12で取得されているライン画像と、基準ライン画像LineB(t0)との画像差を取得画像差βとすると、α=βとなった時刻t1が、指150が1ライン分移動したタイミングである。
Figure 2009064261
The image difference calculation is performed by comparing the reference line image LineB (t0) acquired and stored by the second line sensor 12 at the first time t = t0 with the line image acquired and acquired by the second line sensor 12. The means 130 calculates the image difference between the two images, which means that the time t1 when the reference image difference α is reached can be determined as one line movement. That is, if the image difference between the line image acquired by the second line sensor 12 and the reference line image LineB (t0) is an acquired image difference β, the finger 150 is 1 at time t1 when α = β. This is the timing of movement for the line.

第1の時刻t=t0から第2の時刻t=t1に到達するまでの取得画像差βの変化について考えると、まず第1の時刻t=t0のときの第2のラインセンサ12で取得されるライン画像LineB(t0)は、基準ライン画像LineB(t0)との関係で言えば、当然に同一画像であるので、その取得画像差β(t0)は、β(t0)=0である。つまり、以下の式(5)が成り立つ。   Considering the change in the acquired image difference β from the first time t = t0 until the second time t = t1 is reached, first, the second line sensor 12 at the first time t = t0 is acquired. Since the line image LineB (t0) is naturally the same image in relation to the reference line image LineB (t0), the acquired image difference β (t0) is β (t0) = 0. That is, the following formula (5) is established.

Figure 2009064261
さらに第1の時刻t=t0から第2の時刻t=t1への経過において、第1の時刻t=t0での基準ライン画像LineB(t0)と、t<t1である任意の時刻tでの第2のラインセンサ12で取得されるライン画像LineB(t)との画像差β(t)は、式(6)から式(7)のようになる。
Figure 2009064261
Further, in the passage from the first time t = t0 to the second time t = t1, the reference line image LineB (t0) at the first time t = t0 and the arbitrary time t where t <t1 are satisfied. The image difference β (t) from the line image LineB (t) acquired by the second line sensor 12 is expressed by Expression (6) to Expression (7).

Figure 2009064261
Figure 2009064261

Figure 2009064261
このような関係から、第1の時刻t=t0における第1のラインセンサ11のライン画像LineA(t0)と第2のラインセンサ12のライン画像LineB(t0)同士の基準画像差αに対し、任意の時刻tにおける第2のラインセンサ12で撮像されるライン画像LineB(t)を取得し、取得画像差βがβ≧αとなった時点で、指150が1ライン以上移動したと判断することができる。そして、ライン移動の判定を行った段階で、基準ライン画像LineB(t0)と基準画像差αを順次更新するようにすれば、常に更新地点から次の1ライン移動の正確な判定が実施できることを意味する。
Figure 2009064261
From such a relationship, with respect to the reference image difference α between the line image LineA (t0) of the first line sensor 11 and the line image LineB (t0) of the second line sensor 12 at the first time t = t0, A line image LineB (t) captured by the second line sensor 12 at an arbitrary time t is acquired, and it is determined that the finger 150 has moved one line or more when the acquired image difference β becomes β ≧ α. be able to. If the reference line image LineB (t0) and the reference image difference α are sequentially updated at the stage where the line movement is determined, it is possible to always accurately determine the next one line movement from the update point. means.

このようにして随時得られる部分イメージに対し、1ライン未満の移動時の部分イメージは都度除去し、1ライン以上の移動時の部分イメージのみを記録することで、部分イメージ毎の重なりをリアルタイムで除去できることになる。   In this way, the partial images obtained when moving less than one line are removed each time, and only the partial images obtained when moving more than one line are recorded. It can be removed.

このような、ライン移動判定手段300を、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200に適用してもよい。縦方向のライン移動判定については、ライン移動判定手段300により行い、ライン移動を判定したときの横方向移動位置については、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200で実行することにより、ライン移動判定に要する演算処理を軽減し、横ずれ検出の演算を素早く行なうことができる。   Such a line movement determination unit 300 may be applied to the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment. The vertical line movement determination is performed by the line movement determination unit 300, and the horizontal movement position when the line movement is determined is executed by the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment. By doing so, it is possible to reduce the calculation processing required for the line movement determination and to quickly perform the calculation of the lateral deviation detection.

なお、ライン移動判定手段300は、本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200の演算処理手段70に一体的に組み込んでもよいし、別個独立の装置として適用してもよい。   Note that the line movement determination unit 300 may be integrated into the arithmetic processing unit 70 of the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment, or may be applied as a separate and independent apparatus. .

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。   The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and substitutions can be made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. Can be added.

本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 according to the present embodiment. 推定画素データ生成手段20で行われる推定画素データ生成演算の説明図である。 図2(a)は、第1の時刻t=t0における2ラインセンサ10の画素データを示した図である。図2(b)は、第2の時刻t=t1における2ラインセンサ10の画素データを示した図である。It is explanatory drawing of the estimated pixel data production | generation calculation performed by the estimated pixel data production | generation means 20. FIG. FIG. 2A is a diagram illustrating pixel data of the two-line sensor 10 at the first time t = t0. FIG. 2B is a diagram illustrating pixel data of the two-line sensor 10 at the second time t = t1. 指移動位置推定用画素が6画素の場合の推定画素データ生成手段20の演算処理内容の説明図である。It is explanatory drawing of the calculation processing content of the estimation pixel data production | generation means 20 in case the pixel for a finger movement position estimation is six pixels. 指移動位置推定手段30で行う演算処理を説明するための比較対象図である。図4(a)は、第1の時刻t=t0における2ラインセンサ10上の画素データを示した図である。図4(b)は、第2の時刻t=t1において、横方向の移動は無い状態の画素データを示した図である。図4(c)は、指150が右下に45°の方向で、縦方向に1ライン分移動した状態の画素データを示した図である。It is a comparison object figure for demonstrating the arithmetic processing performed with the finger movement position estimation means. FIG. 4A is a diagram illustrating pixel data on the two-line sensor 10 at the first time t = t0. FIG. 4B is a diagram showing pixel data in a state where there is no lateral movement at the second time t = t1. FIG. 4C is a diagram illustrating pixel data in a state where the finger 150 is moved by one line in the vertical direction in the direction of 45 ° to the lower right. 指150が、1画素以下の横方向の移動をした場合の画素データの例を示した図である。図5(a)は、指150が横方向へ22.5°移動した場合の画素データを示した図である。図5(b)は、指150が横方向へ11.25°移動した場合の画素データを示した図である。図5(c)は、指150が横方向へ33.75°移動した場合の画素データを示した図である。図5(d)は、指150が横方向へ9°移動した場合の画素データを示した図である。It is the figure which showed the example of the pixel data when the finger | toe 150 moved to the horizontal direction below 1 pixel. FIG. 5A is a diagram illustrating pixel data when the finger 150 moves 22.5 ° in the horizontal direction. FIG. 5B is a diagram illustrating pixel data when the finger 150 moves 11.25 ° in the horizontal direction. FIG. 5C is a diagram showing pixel data when the finger 150 moves 33.75 ° in the horizontal direction. FIG. 5D is a diagram showing pixel data when the finger 150 moves 9 ° in the horizontal direction. 指移動位置推定手段30が合成メモリ90に書き込む横方向移動位置情報である。The lateral movement position information is written in the synthesis memory 90 by the finger movement position estimation means 30. 指150のスイープ態様の一例を示した図である。It is a figure showing an example of a sweep mode of a finger. 図7とは異なる指150のスイープ態様の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the sweep aspect of the finger | toe 150 different from FIG. 本実施例に係る指移動位置推定方法及び画像処理方法のフローチャートである。It is a flowchart of the finger movement position estimation method and image processing method which concern on a present Example. 本実施例に係る指移動位置推定装置100及び指紋画像処理装置200に適用するライン移動判定手段300の概略構成を示した図である。It is the figure which showed schematic structure of the line movement determination means 300 applied to the finger movement position estimation apparatus 100 and the fingerprint image processing apparatus 200 which concern on a present Example. 第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12により取得したライン画像データの、時間推移の説明図である。図11(a)は、時刻t0における第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12で取得したライン画像を示した図である。図11(b)は、時刻t1における第1のラインセンサ11及び第2のラインセンサ12で取得したライン画像を示した図である。It is explanatory drawing of time transition of the line image data acquired by the 1st line sensor 11 and the 2nd line sensor 12. FIG. FIG. 11A is a diagram showing line images acquired by the first line sensor 11 and the second line sensor 12 at time t0. FIG. 11B is a diagram showing line images acquired by the first line sensor 11 and the second line sensor 12 at time t1.

符号の説明Explanation of symbols

10 2ラインセンサ
11、12 ラインセンサ
20 推定画素データ生成手段
21、131 メモリ
30 指移動位置推定手段
40 スイープ傾き量算出手段
45 カウント手段
50 横ずれ補正手段
60 傾き補正手段
70 演算処理手段
71 指移動位置推定演算処理手段
72 画像補正処理手段
80 支持台
90 合成メモリ
100 指移動位置推定装置
120 基準画像記憶手段
130 画像差算出手段
140 部分画像データ更新位置設定手段
150 指
160 演算制御手段
200 指紋画像処理装置
10 2-line sensor 11, 12 line sensor 20 estimated pixel data generation means 21, 131 memory 30 finger movement position estimation means 40 sweep inclination amount calculation means 45 counting means 50 lateral deviation correction means 60 inclination correction means 70 arithmetic processing means 71 finger movement position Estimation calculation processing means 72 Image correction processing means 80 Support base 90 Synthetic memory 100 Finger movement position estimation device 120 Reference image storage means 130 Image difference calculation means 140 Partial image data update position setting means 150 Finger 160 Calculation control means 200 Fingerprint image processing apparatus

Claims (14)

横方向に延在し、縦方向に隣接配置された2ラインセンサを有し、該2ラインセンサ上をスイープする指の1画素以下の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定装置であって、
隣接する所定の2行2列の画素により第1の時刻に得られた画素データに基づいて、前記2行2列の画素のうち、前記スイープ方向にある1画素の前記指の移動位置及び/又は移動量に対応する推定画素データを生成する推定画素データ生成手段と、
第2の時刻に前記1画素で採取された実画素データと、前記推定画素データ生成手段により生成された前記推定画素データとを比較し、前記指の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定手段と、を有することを特徴とする指移動位置推定装置。
A finger movement position estimation device having two line sensors extending in the horizontal direction and adjacently arranged in the vertical direction and estimating a movement position and / or movement amount of one finger or less of a finger sweeping on the two line sensors Because
Based on pixel data obtained at a first time by adjacent two rows and two columns of pixels, among the pixels of the two rows and two columns, the movement position of the finger of one pixel in the sweep direction and / or Or estimated pixel data generating means for generating estimated pixel data corresponding to the movement amount;
A finger that estimates the movement position and / or movement amount of the finger by comparing the actual pixel data collected by the one pixel at the second time with the estimated pixel data generated by the estimated pixel data generating means. A finger movement position estimation device.
前記推定画素データ生成手段は、前記指が前記2ラインセンサ上を前記縦方向に1ライン分移動した位置に対応する推定画素データを生成し、
前記第2の時刻は、前記指が前記2ラインセンサ上を前記縦方向に1ライン分移動した時刻であって、
前記指移動位置推定手段は、前記指の前記横方向の移動位置及び/又は移動量を推定することを特徴とする請求項1に記載の指移動位置推定装置。
The estimated pixel data generating means generates estimated pixel data corresponding to a position where the finger has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor,
The second time is a time when the finger has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor,
The finger movement position estimation device according to claim 1, wherein the finger movement position estimation unit estimates the movement position and / or movement amount of the finger in the lateral direction.
前記推定画素データ生成手段は、前記縦方向には前記1ライン分移動した位置であって、前記横方向には1画素分の移動位置を分割した所定の横移動位置における推定画素データを複数生成し、
前記指移動位置推定手段は、前記実画素データと、前記所定の横移動位置における推定画素データとを比較し、前記所定の横移動位置における推定画素データのうち、前記実画素データに最も近い画素データを有する前記所定の横移動位置を、前記指の横方向の移動位置として推定することを特徴とする請求項2に記載の指移動位置推定装置。
The estimated pixel data generation means generates a plurality of estimated pixel data at a predetermined lateral movement position obtained by dividing the movement position of one pixel in the horizontal direction and the position moved by the one line in the vertical direction. And
The finger movement position estimation means compares the actual pixel data with estimated pixel data at the predetermined lateral movement position, and among the estimated pixel data at the predetermined lateral movement position, a pixel closest to the actual pixel data The finger movement position estimation apparatus according to claim 2, wherein the predetermined lateral movement position having data is estimated as a lateral movement position of the finger.
前記指が前記2ラインセンサ上を前記縦方向に1ライン分移動する毎に該1ライン分のフレームデータを記録する合成メモリを更に有し、
前記指移動位置推定手段は、前記横方向の移動位置を表す横方向移動位置情報を、前記フレームデータともに前記合成メモリに記録することを特徴とする請求項3に記載の指移動位置推定装置。
A synthesis memory that records frame data for one line each time the finger moves on the two-line sensor in the vertical direction by one line;
The finger movement position estimation device according to claim 3, wherein the finger movement position estimation means records lateral movement position information representing the movement position in the horizontal direction together with the frame data in the synthesis memory.
前記横方向の移動位置を表す横方向移動位置情報の度数を数えるカウント手段を更に有し、
前記指のスイープが完了した時点で、前記カウント手段により数えられた前記横方向移動位置情報の度数分布に基づいて、前記指のスイープ傾き量を算出するスイープ傾き量算出手段、を有することを特徴とする請求項3又は4に記載の指移動位置推定装置。
Further comprising a counting means for counting the frequency of the lateral movement position information representing the lateral movement position;
Sweep inclination amount calculation means for calculating the amount of sweep inclination of the finger based on the frequency distribution of the lateral movement position information counted by the counting means when the finger sweep is completed. The finger movement position estimation apparatus according to claim 3 or 4.
請求項4に記載の指移動位置推定装置を有し、
前記指移動位置推定装置で得られた横方向移動位置情報を用いて、合成メモリに記録されたフレームデータの横ずれ補正を行う横ずれ補正手段を有することを特徴とする指紋画像処理装置。
A finger movement position estimation device according to claim 4,
A fingerprint image processing apparatus comprising lateral shift correction means for correcting lateral shift of frame data recorded in a composite memory using lateral movement position information obtained by the finger movement position estimation apparatus.
請求項5に記載の指移動位置推定装置を有し、
該指移動位置推定装置により前記指のスイープ傾き量を算出し、
該指のスイープ傾き量を用いて合成メモリに記録されたフレームデータの傾き補正を行う所定の傾き補正手段、を備えたことを特徴とする指紋画像処理装置。
A finger movement position estimation device according to claim 5,
The finger movement position estimation device calculates the amount of sweep inclination of the finger,
A fingerprint image processing apparatus, comprising: a predetermined inclination correcting unit that performs inclination correction of frame data recorded in the composite memory using the sweep inclination amount of the finger.
横方向に延在し、縦方向に隣接配置された2ラインセンサ上をスイープする指の1画素以下の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定方法であって、
隣接する所定の2行2列の画素により第1の時刻に得られた画素データに基づいて、前記2行2列の画素のうち、前記スイープ方向にある1画素の前記指の移動位置及び/又は移動量に対応する推定画素データを生成する推定画素データ生成ステップと、
第2の時刻に前記1画素で採取された実画素データと、前記画素データ生成手段により生成された前記推定画素データとを比較し、前記指の移動位置及び/又は移動量を推定する指移動位置推定ステップと、を有することを特徴とする指移動位置推定方法。
A finger movement position estimation method that estimates a movement position and / or movement amount of one finger or less of a finger that sweeps on two line sensors that extend in the horizontal direction and are adjacently arranged in the vertical direction,
Based on pixel data obtained at a first time by adjacent two rows and two columns of pixels, among the pixels of the two rows and two columns, the movement position of the finger of one pixel in the sweep direction and / or Or an estimated pixel data generation step for generating estimated pixel data corresponding to the movement amount;
Finger movement for comparing the actual pixel data collected by the one pixel at the second time with the estimated pixel data generated by the pixel data generating means and estimating the movement position and / or movement amount of the finger A finger movement position estimation method comprising: a position estimation step.
前記推定画素データ生成ステップは、前記指が前記2ラインセンサ上を前記縦方向に1ライン分移動した位置に対応する推定画素データを生成し、
前記第2の時刻は、前記指が前記2ラインセンサ上を前記縦方向に1ライン分移動した時刻であって、
前記指移動位置推定ステップは、前記指の前記横方向の移動位置及び/又は移動量を推定することを特徴とする請求項8に記載の指移動位置推定方法。
The estimated pixel data generation step generates estimated pixel data corresponding to a position where the finger has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor,
The second time is a time when the finger has moved one line in the vertical direction on the two-line sensor,
The finger movement position estimation method according to claim 8, wherein the finger movement position estimation step estimates the movement position and / or movement amount of the finger in the lateral direction.
前記推定画素データ生成ステップは、前記縦方向には前記1ライン分移動した位置であって、前記横方向には1画素分の移動位置を分割した所定の横移動位置における推定画素データを生成し、
前記指移動位置推定ステップは、前記実画素データと、前記所定の横移動位置における推定画素データとを比較し、前記所定の横移動位置における推定画素データのうち、前記実画素データに最も近い画素データを有する前記所定の横移動位置を、前記指の横方向の移動位置として推定することを特徴とする請求項9に記載の指移動位置推定方法。
The estimated pixel data generation step generates estimated pixel data at a predetermined lateral movement position obtained by dividing the movement position of one pixel in the horizontal direction and the position moved by the one line in the vertical direction. ,
The finger movement position estimation step compares the actual pixel data with the estimated pixel data at the predetermined lateral movement position, and among the estimated pixel data at the predetermined lateral movement position, a pixel closest to the actual pixel data The finger movement position estimation method according to claim 9, wherein the predetermined lateral movement position having data is estimated as a lateral movement position of the finger.
前記指が前記2ラインセンサ上を前記縦方向に1ライン分移動する毎に該1ライン分のフレームデータを記録する合成メモリを有し、
前記横方向の移動位置を表す横方向移動位置情報を、前記フレームデータとともに前記合成メモリに記録することを特徴とする請求項10に記載の指移動位置推定方法。
A synthesis memory that records frame data for one line each time the finger moves on the two-line sensor by one line in the vertical direction;
The finger movement position estimation method according to claim 10, wherein lateral movement position information representing the movement position in the horizontal direction is recorded in the synthesis memory together with the frame data.
前記横方向の移動位置を表す横方向移動位置情報の度数を数えるカウントステップを更に有し、
前記指のスイープが完了した時点で、前記カウントステップで数えられた前記横方向移動位置情報の度数分布により、前記指のスイープ傾き量を算出するスイープ傾き量算出ステップ、を有することを特徴とする請求項10又は11に記載の指移動位置推定方法。
A counting step of counting the frequency of the lateral movement position information indicating the lateral movement position;
A sweep inclination amount calculating step of calculating a sweep inclination amount of the finger based on a frequency distribution of the lateral movement position information counted in the counting step when the finger sweep is completed. The finger movement position estimation method according to claim 10 or 11.
請求項11に記載の指移動位置推定方法を実行し、
該指移動位置推定方法で得られた横方向移動位置情報を用いて、合成メモリに記録されたフレームデータの横ずれ補正を行う横ずれ補正ステップ、を有することを特徴とする指紋画像処理方法。
Performing the finger movement position estimation method according to claim 11;
A fingerprint image processing method comprising: a lateral displacement correction step for performing lateral displacement correction of frame data recorded in a composite memory using lateral direction movement position information obtained by the finger movement position estimation method.
請求項12に記載の指移動位置推定方法を実行し、
該指移動位置推定方法により指のスイープ傾き量を算出し、
該指のスイープ傾き量を用いて合成メモリに記録されたフレームデータの傾き補正を行う所定の傾き補正ステップ、を有することを特徴とする指紋画像処理方法。
Performing the finger movement position estimation method according to claim 12,
Calculating a finger sweep inclination amount by the finger movement position estimation method;
A fingerprint image processing method, comprising: a predetermined tilt correction step for performing tilt correction of frame data recorded in the composite memory using the sweep tilt amount of the finger.
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