JP2012519928A - 点整合アルゴリズムを用いた指紋テンプレートの合成及び指紋のモザイキングの方法 - Google Patents

Abstract

複数の指紋画像から指紋テンプレートを合成するための方法が提供される。第一組の特徴点は、第一の指紋画像から抽出される。第二組の特徴点は、第二の指紋画像から抽出される。方向は、前記第一の指紋画像に基づいた前記第一組の特徴点から選択される複数の特徴点のために計算される。シミュレーションされた点は前記第一組の特徴点へ追加され、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される。前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点が位置合わせされ、前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点は組み合わされる。

Description

本発明は、バイオメトリック（生体認証）システムに関し、特に指紋テンプレートの合成及び指紋のモザイキングに関する。

バイオメトリックシステムは、固有の特徴に基づいて個人を特定するために用いられる。バイオメトリックは、セキュリティや科学捜査含む、多くの応用分野で有用である。いくつかの身体のバイオメトリック指標は、顔の特徴、指紋、掌形並びに虹彩及び網膜スキャンを含む。バイオメトリックシステムは、ユーザを認証することができ、あるいはデータベースに問い合わせることによってサンプリングしたデータの同一性を決定することができる。

バイオメトリックシステムを用いることには多くの利点が存在する。多くのバイオメトリック指標は、ほとんどの個人の中に存在し、個人の間で一意であり、個人の一生を通じて不変であり、そして容易に収集可能である。しかしながら、これらの因子は保証はされない。例えば、以前に同一の個人から収集されたバイオメトリック特性に合致しないように、バイオメトリック特性を変えるための外科的な変更が用いられる可能性がある。さらに、別のバイオメトリック特性は、時間と共に変化する可能性がある。

指紋は、堅牢な形態のバイオメトリックによる証明であると考えられる。指紋は、表皮の隆起した皮膚紋理の模様である。指紋は、耐久力のある不変性を有し、ある個人について一意であり、証明のための理想的な手段である。指紋は、表面に自然に付着した跡から収集され得る。指紋は、現在、最適な接触方式のバイオメトリックであり、予測できる将来において残存する可能性が高い。指紋は、顔認識又は声紋に比べて、よりプライバシーの観点から押し入る傾向があるものの、例えば虹彩及びＤＮＡのような、いくつかの他のバイオメトリックほどではない。

バイオメトリック証明としての指紋の使用は、指紋を採取し、合致するかどうか評価するための手動による方法により開始された。あるカードの上に、個々の対象者のインクが付された指を押してローラーで伸ばす“インク技術”が今日もまだ使用されている。指紋のデジタル画像を生成するための一つの方法は、これらのカードをスキャンすることである。半導体の（Ｓｏｌｉｄ−ｓｔａｔｅ）指紋リーダーは、自動認証システムにおいて一般的になっている。現在、それらは単に現実的な解決策である。半導体の指紋センサーは、静電容量、温度、電界、レーザー、無線周波数及び他の性質に基づいて機能する。指紋センサーは、一般に二次元の指紋画像を生成する。しかし、いくつかの指紋センサーは三次元の指紋画像を生成する。

指紋は個人によって一意であるが、それらは共通の特徴を有する。それらのキーとなる特徴は、識別の目的で指紋検証システムにおいて用いられている。指紋のレベル１の特徴は、隆線により形成される輪、渦巻き及び弓形を含む。それらの特徴は、隆線により導かれる全体の形状を示す。指紋のレベル２の特徴又は特徴点（マニューシャ）は、隆線における不規則性又は不連続性である。これらは、隆線の末端、分岐及びドットを含む。指紋のレベル３の特徴は、隆線の間隔、隆線の形状、同様に傷、いぼ、しわ及び他のゆがみを含む。

指紋登録は、指紋データを特定のユーザと結びつける。指紋認識は、検証と識別に分けることができる。指紋の検証において、指紋は、要求されたユーザの身元を検証するために用いられる。指紋の識別において、個人からの指紋データは、一致するものを探索するためにデータベースの中の指紋データと比較される。当技術分野においては、指紋画像全体ではなく、指紋テンプレートのみを保存することが一般的である。指紋テンプレートは、キーとなる特徴点のような、指紋から抽出されたキーとなる特徴から構成される。

指紋テンプレートの作成において、複数の複雑な要素が存在する。指の曲がった表面が平坦な面に押し付けられた時、一様でない圧力により、取得された指紋の読み取りにおいて、弾力のある皮膚のゆがみが生じる。他の問題は、弱い接触及びノイズに起因する不完全な読み取りである。さらに、潜在指紋（すなわち、犯罪現場で収集されたような、気づかずに生成された）においては、利用可能な情報はしばしば相当に質が悪く、少ない情報内容である。同一の指の複数の指紋画像が収集されることができ、それらの問題を克服するために組み合わせられる。

指紋のモザイキングは、二つ以上の指紋画像により提供される情報を一致させるために用いられる技術である。モザイキングは、画像のレベル又は特徴のレベルにおいて達成されることができる。画像ベースのモザイキングにおいて、指紋画像は、指紋テンプレートを合成するための特徴の抽出の前に、単一の縫い合わされた（ｓｔｉｔｃｈｅｄ）指紋画像へ一致させられる。特徴ベースのモザイキングにおいて、特徴は、指紋画像のそれぞれから最初に抽出される。次に、前記特徴は一致させられ、前記特徴と個別の指紋画像とを結合する合成された指紋テンプレートを生ずる。画像ベースのモザイキングは、計算上より複雑であり、不自然な結果をより生成しがちであり、最終的な指紋テンプレートにおいて含まれる誤った特徴をもたらす。

ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｔ ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムは、指紋画像又は指紋の特徴のセットを位置合わせし（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）、又は組み合わせるために用いられる方法である。ＩＣＰアルゴリズムは、元の画像又は特徴のセットを位置合わせするために、最適な変換（平行移動及び回転）を反復して推定する。ＩＣＰアルゴリズムは、画像又は特徴のセットを組み合わせるために用いられ得る改善した変換を出力する。特徴点は、指紋テンプレートにおける特徴のセットとして共通して用いられる。特徴点は、関連する指紋画像に関して（ｘ，ｙ）位置により示される。各特徴点は指紋の隆線の端点又は分岐点に関連するため、ある特徴の方向（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ）は、各特徴点のために推測されることができる。標準のＩＣＰアルゴリズムの入力は、角度ではなく、点のセットで構成される。特徴点の方向の情報は、位置合わせのために有用な情報を提供し得るものの、指紋テンプレートの合成において、ＩＣＰアルゴリズムとともに用いられていない。

本発明は、複数の指紋画像から指紋テンプレートを合成するための方法及びシステムに関する。第一組の特徴点は、第一の指紋画像から抽出される。第二組の特徴点は、第二の指紋画像から抽出される。方向は、前記第一の指紋画像に基づいた前記第一組の特徴点から選択される複数の特徴点のために計算される。シミュレーションされた点は前記第一組の特徴点へ追加され、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される。前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点が位置合わせされる。最終的に、前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点は組み合わされる。

本発明の別の態様によると、方向は、前記第二の指紋画像に基づいた前記第二組の特徴点から選択される複数の特徴点のために計算される。シミュレーションされた点は前記第二組の特徴点へ追加され、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される。

本発明の別の態様によると、ＩＣＰアルゴリズムが前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点を位置合わせするために選択される。前記第一組の特徴点と前記第二組の特徴点との組み合わせは、特徴点の回転及び平行移動を含む。前記指紋テンプレートは、前記シミュレーションされた点を含むことができ、又は除外することができる。

本発明の別の態様によると、少なくとも一つの指紋画像が、隆線を強めるために前処理され、さらに前記隆線は前記特徴点の方向を計算するために用いられる。前処理は、間隙を検出して埋めるために修復技術の使用も含む。

本発明の別の態様によると、前記特徴点は、前記特徴点の前記方向及び前記特徴点の種類に基づいて作成される。前記特徴点は隆線の端点であり得る。その場合に、前記方向は、前記端点と終点（ｅｎｄ ｐｏｉｎｔ）とを接続する方向の直線の角度である。前記終点は、前記端点から所定の距離だけ離れる方向に前記隆線をたどることにより決定される。シミュレーションされた点は、前記端点と前記終点との間の前記方向の直線上で選択されるピクセルにおいて作成される。前記特徴点は分岐点であり得る。その場合に、前記分岐点の方向は、第一の直線と第二の直線との間の角度を二等分する方向の直線の前記角度である。前記第一の直線は、前記分岐点と、前記分岐点から第一の所定の距離だけ離れる方向に前記分岐点の第一の隆線をたどることにより決定される第一の終点とを接続する。前記第二の直線は、前記分岐点と、前記分岐点から第二の所定の距離だけ離れる方向に前記分岐点の第二の隆線をたどることにより決定される第二の終点とを接続する。シミュレーションされた点は、前記分岐点の第三の所定の距離の範囲内の、前記方向の直線上の選択されたピクセルにおいて作成される。

本発明の別の態様によると、複数の指紋画像からの指紋認識のための方法が提供される。第一の指紋画像及び第二の指紋画像が取得される。第一組の特徴点は、前記第一の指紋画像から抽出され、第二組の特徴点は、前記第二の指紋画像から抽出される。方向は、前記第一の指紋画像に基づき前記第一組の特徴点から選択される複数の特徴点のために計算される。シミュレーションされた点は前記第一組の特徴点へ追加され、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される。前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点が位置合わせされる。最終的に、前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点は組み合わされる。得られた指紋テンプレートは、合致を決定するために保管された指紋テンプレートと比較される。

本発明の別の態様によると、前記方向は、前記第二の指紋画像に基づき前記第二組の特徴点から選択される複数の特徴点のために計算されることができる。シミュレーションされた点は前記第二組の特徴点へ追加され、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される。

本発明の別の態様によると、指紋登録のためのシステムは、指紋センサー、計算手段及び前記指紋テンプレートを保存するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を有する。前記指紋センサーは、同一の指の複数の指紋画像を生成する。前記計算手段は、前記複数の指紋画像から一つの指紋テンプレートを、第一の指紋画像から第一組の特徴点を抽出する段階と、第二の指紋画像から第二組の特徴点を抽出する段階と、前記第一組の特徴点から選択される複数の特徴点の方向を計算する段階と、シミュレーションされた点を、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて前記第一組の特徴点へ追加する段階と、前記特徴点のセットを位置合わせし、前記特徴点のセットを指紋テンプレートへと組み合わせる段階と、を実行することによって合成する。前記指紋テンプレートは、前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を用いて保管される。

本発明の別の態様によると、前記計算手段は、また前記第二組の特徴点から選択される第二の複数の特徴点の方向を計算し、シミュレーションされた点を、前記第二の複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて前記第二組の特徴点へ追加する。

本発明の別の態様によると、前記指紋センサー、前記計算手段及び前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のうち少なくとも一つは半導体デバイスである。

位置合わせのために有用な情報を提供し得る特徴点の方向の情報を、ＩＣＰアルゴリズムとともに用いる指紋テンプレートの合成の方法を提供できる。

本発明の実施形態において用いられることのできるコンピュータシステムのブロック図である。 画像ベースのモザイキングのフローチャートである。 特徴ベースのモザイキングのフローチャートである。 本発明の実施形態による指紋テンプレートの合成方法のフローチャートである。 前処理前の指紋画像を表す。 前処理後の指紋画像を表す。 特徴点の種類を表す。 端点の方向の計算についての図である。 分岐点の方向の計算についての図である。 ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムを理解するために有用な図である。 本発明の実施形態による指紋認識のフローチャートである。

画像ベース及び特徴ベースのモザイキングは、指紋テンプレートの合成の先行技術において用いられている。図２は、Ａ．Ｊａｉｎ、Ａ．Ｒｏｓｓによる“Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｍｏｓａｉｋｉｎｇ，” ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ， Ｓｐｅｅｃｈ， ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ２００２， ｖｏｌ．４，４０６４−６７ページ（２００２）において説明されている、画像ベースのモザイキング処理の要点を説明するフローチャートである。

図２における処理２００は、ステップ２０２から始まり、ステップ２０４へと続く。ステップ２０４において、二つの指紋画像が前処理される。本方法はステップ２０６へと続き、ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムが前記二つの指紋画像を位置合わせするために用いられる。本方法はステップ２０８へと続き、一つの画像がＩＣＰアルゴリズムの結果に従って回転及び平行移動される。本方法はステップ２１０へと続き、前記二つの画像は一つの指紋画像へ縫い合わされる。本方法はステップ２１２へと続き、前記組み合わされた指紋画像は、特徴点の抽出を容易にするために前処理される。一般的に、指紋画像を前処理するために、画像は二値化され、指紋の隆線は細線化される。特徴抽出の前の指紋画像の前処理の技術において、様々なアルゴリズムが知られている。本方法はステップ２１４へと続き、特徴点が抽出される。ステップ２１６において、処理は終了する。

図３は、Ｙ．Ｓ．Ｍｏｏｎらによる“Ｔｅｍｐｌａｔｅ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｍｏｓａｉｃｋｉｎｇ ｆｏｒ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ： ａｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｓｔｕｄｙ，” ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ， Ｓｐｅｅｃｈ， ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ２００４， ｖｏｌ．５，４０９−１２ページ（２００４）において説明されている、特徴ベースのモザイキング処理の要点を説明するフローチャートである。

図３における処理３００は、ステップ３０２から始まり、ステップ３０４へと続く。ステップ３０４において、二つの指紋画像は特徴点の抽出のために前処理される。本方法はステップ３０６へと続き、特徴点は指紋画像のそれぞれから抽出される。本方法はステップ３０８へと続き、ＩＣＰアルゴリズムが、二つの特徴点のセットを位置合わせするために用いられる。本方法はステップ３１０へと続き、一つの特徴点のセットは、ＩＣＰアルゴリズムの結果に従って回転及び平行移動される。本方法はステップ３１２へと続き、特徴点は指紋テンプレートを形成するために組み合わされる。ステップ３１４において処理は終了する。

特徴点の方向は、処理２００又は処理３００の位置合わせのステップにおいて用いられていない点に注意する。

本発明は、例示的な実施形態を示す、添付される図面を参照して、以下に、より完全に説明される。しかしながら、この発明は多数の異なる形態で具体化されることができ、ここで説明される実施形態に限定されるように解釈されるべきではない。したがって、本発明は、完全にハードウェアで構成される実施形態、完全にソフトウェアで構成される実施形態又はハードウェア／ソフトウェアの両方で構成される実施形態のような形態を形成することができる。

本発明は、一つのコンピュータシステムにおいて実現されることができる。また、本発明はいくつかの相互接続されるコンピュータシステムにおいて実現されることができる。ここで説明される方法を実行するために適する、あらゆる種類のコンピュータシステムは又は他の装置が適用される。ハードウェアとソフトウェアとの一般的な組み合わせは、汎用のコンピュータシステムであり得る。汎用のコンピュータシステムは、ここで説明される方法を実行できるように、当該コンピュータシステムを制御することのできるコンピュータプログラムを有し得る。

本発明は、コンピュータが扱うことのできる記憶媒体（例えば、ハードディスク又はＣＤ−ＲＯＭ）上のコンピュータプログラム製品の形態をなすことができる。前記コンピュータが扱うことのできる記憶媒体は、媒体において具体化される、コンピュータが扱うことのできるプログラムコードを有することができる。ここで用いられるコンピュータプログラム製品の語は、ここで説明される方法の実装を可能にする全ての機能を有するデバイスを表す。本文脈におけるコンピュータプログラム、ソフトウェアアプリケーション、コンピュータソフトウェアのルーチン及び／又はこれらの語の変形は、情報処理機能を有するシステムに、特定の関数を、直接に、又は以下のａ）、ｂ）いずれか若しくは両方により実行させるよう意図される命令のセットの、あらゆる言語、コード又は表記法におけるあらゆる表現を指す：
ａ）別の言語、コード、又は表記法への変換；若しくは
ｂ）異なるデータの形態における復元；
図１のコンピュータシステムは、サーバー用コンピュータ、クライアント用コンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、制御システム、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ又はデバイスが取る動作を特定する（順次の、若しくは他の）命令のセットを実行することができるあらゆる他のデバイスを含む、あらゆる種類の計算システムを含むことができる。本開示書のデバイスは、音声通信、ビデオ通信又はデータ通信を提供するあらゆる電子デバイスも含むことが理解されるべきである。さらに、単一のコンピュータが説明されるが、“コンピュータシステム”の表現は、ここで議論される一つ以上のあらゆる手順を実行するための命令のセット（又は複数のセット）を個々に、若しくは連帯して実行する、あらゆる計算デバイスの集合を含むよう理解されなければらない。

コンピュータシステム１００は、互いにバス１０８を通じて通信する、プロセッサ１０２（中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセシングユニット（ＧＰＵ）又は両方のような）、メインメモリ１０４及び静的メモリ１０６を含むことができる。コンピュータシステム１００は、ビデオディスプレイ（例えば、液晶ディスプレイ又はＬＣＤ）、平面パネル、立体表示ディスプレイ又はブラウン管ディスプレイ（ＣＲＴ）のようなディスプレイユニット１１０をさらに含むことができる。コンピュータシステム１００は、入力デバイス１１２（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス１１４（例えば、マウス）、ディスクドライブユニット１１６、信号生成デバイス１１８（例えば、スピーカー又は遠隔制御）及びネットワークインターフェースデバイス１２０を含むことができる。

ディスクドライブユニット１１６は、ここで説明される一つ以上の手順、手続き又は機能を実装するよう構成された一つ以上の命令１２４のセット（例えば、ソフトウェアコード）を保管する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体１２２を含むことができる。命令１２４は、また、コンピュータシステム１００での実行中、メインメモリ１０４、静的メモリ１０６及び／又はプロセッサ１０２内に、完全に又は少なくとも部分的に存在し得る。メインメモリ１０４及びプロセッサ１０２は、機械読み取り可能な媒体をも構成することができる。

ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＡ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ａｒｒａｙｓ）及び他のハードウェアデバイスを含む（しかしこれらに制限されない）専用のハードウェア実装が、ここで説明される方法を実装するため、同様に構成される。様々な実施形態についての装置又はシステムを含むことができるアプリケーションは、様々な電子システム及びコンピュータシステムを広く含む。いくつかの実施形態では、ハードウェアモジュールの間で前記モジュールを通じて通信される、関係する制御信号及びデータ信号を有する、二つ以上の特別に相互接続された前記モジュール又はデバイスの中に機能が実装される。あるいは、いくつかの実施形態では、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）の部分として機能が実装される。したがって、例示的なシステムは、ソフトウェア、ファームウェア及びハードウェアの実装に適用可能である。

本発明の様々な実施形態に従って、以下に説明される方法は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の中にソフトウェアプログラムとして保管され、コンピュータのプロセッサ上で実行するために構成されることができる。さらに、ソフトウェア実装は、分散処理、コンポーネント／オブジェクト分散処理、並列処理、仮想マシン処理を含む（ただしこれに制限されない）ことができる。これらは、ここで説明される方法を実装するために構成されることもまた可能である。

本発明の様々な実施形態において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、ネットワーク環境１２６に接続されるデバイスが音声及び／又はビデオデータを送信又は受信し、命令１２４を用いてネットワーク１２６を通じて通信できるように、命令１２４を含み、又は伝播された信号から命令１２４を受信して実行する。命令１２４は、ネットワークインターフェースデバイス１２０を通じ、ネットワーク１２６を通してさらに送信又は受信されることができる。

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体１２２は、単一の記憶媒体である例示的な実施形態において説明されるが、“コンピュータ読み取り可能な記憶媒体”の語は、一つ以上の命令のセットを保管する単一又は複数の媒体（集中若しくは分散データベース並びに／又は関連するキャッシュ及びサーバー）を含むよう理解されるべきである。“コンピュータ読み取り可能な記憶媒体”の語は、また、機械による実行のための命令のセットを保管し、符号化し、又は伝送することができ、機械に本開示書のあらゆる一つ以上の手順を実行させる、あらゆる媒体を含むものと理解されなければならない。

“コンピュータ読み取り可能な媒体”の語は、これに制限されないが、メモリーカード又は一つ以上の読み出し専用（不揮発性）メモリ、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｉｅｓ）若しくは他の再書き込み可能な（揮発性）メモリを保管する他のパッケージのような、半導体メモリ；ディスク若しくはテープのような光磁気又は光学媒体；及び伝送媒体中でコンピュータ命令を具体化する信号のような搬送波信号；並びに／又は電子メールに添付される電子ファイル若しくは他の自己完結型の情報アーカイブ若しくは実体のある記憶媒体と同等である分散媒体であると考えられるアーカイブのセットを含むよう適宜に理解されるべきである。したがって本開示書は、ここでリストされるように、あらゆる一つ以上のコンピュータ読み取り可能な媒体又は分散型の媒体を含むものと考えられる。さらに、本発明のソフトウェアの実装を保管する、広く認められている同等物及び後継の媒体を含むものと考えられる。

当業者は、図１において説明されるコンピュータシステムのアーキテクチャが、あるコンピュータシステムの一例であることを理解するだろう。しかしながら、本発明はこの点において制限されず、あらゆる他の適切なコンピュータシステムのアーキテクチャが制限なく用いられることもできる。

本発明の実施形態は、指紋テンプレートの合成方法に関連する。ここで用いられる“指紋テンプレートの合成”の語は、指紋テンプレートを作成するためのあらゆる処理を表す。指紋テンプレートの合成は、少なくとも一つの指紋画像から、特徴を含むデータを抽出することを含む。指紋テレプレートの合成は、複数の指紋画像から抽出される機能の組み合わせを含み得る。ここで用いられる“指紋テンプレート”の語は、一つの指からの指紋に関連する特徴のセットを含む指紋データを表す。本発明の一実施形態において、特徴とは、特徴点を含む。一つの指紋テンプレートにおける指紋データは、ある個人の有する指に関連することができる。したがって、指紋データは個人を特定するために用いることができる。指紋テンプレートを含む、特徴のセットは、一つの指紋画像から抽出されることができる。特徴のセットは、指に関連する複数の指紋画像から抽出されることもできる。指紋テンプレートは、部分的な指紋画像から抽出される特徴を含むことができる。

図４は、本発明の実施形態による指紋テンプレートの合成を理解するために有用なフローチャートである。図４における処理４００は、ステップ４０２から始まり、ステップ４０４へと続く。ステップ４０４において、少なくとも一つの指紋画像が、特徴点の抽出を容易にするために前処理される。ここで用いられる“指紋画像”の語は、指紋のデジタル画像を表す。本発明の一実施形態において、二つ以上の指紋画像は、特徴点の抽出を容易にするために前処理される。指紋画像は、半導体の指紋センサー、インクの方法の使用により収集された指紋のスキャンのような、手動で回収される指紋のデジタルスキャン、又は潜在指紋のような、様々なソースに由来し得る。指紋画像は、部分的な指紋画像を含み得る。

ここで用いられる“前処理”の語は、画像に適用される、あらゆる数学的又は統計的な計算又は変換を表す。前処理は、本発明の実施形態において、指紋画像からの特徴点の抽出を容易にするために用いられることができる。前処理は、前処理のステップのあらゆる組み合わせを表し得る。特徴点の抽出を容易にするための前処理は、指紋の二値化及び／又は隆線の細線化を含むことができる。本発明の一実施形態において、指紋画像はグレースケールの指紋画像であり、指紋画像の前処理は、画像を白黒の画像に変換する、画像の二値化を含む。本発明の一実施形態において、前処理は、特徴点の抽出及び方向の計算を容易にするため、隆線を強調する。このことは、指紋の隆線の細線化を含み得る。図５Ａは、前処理の前の指紋画像を表す。図５Ｂは、本発明の一実施形態による前処理後の指紋画像を表す。本発明の一実施形態において、前処理は、間隙を検出して埋めるために修復技術の使用を含む。指紋画像における間隙は、傷跡又はしわのような指の自然な特徴に起因して存在する。指紋画像における間隙は、また、二次元の電子指紋センサーによる不完全な読み取り、又は潜在指紋におけるデータの損失のような、不完全な読み取りに起因して存在する。ノイズ除去のような他の画像の前処理のステップも採用されることができる。

処理４００に戻り、本方法はステップ４０６へと続き、特徴点が抽出される。ここで用いられる“特徴点”の語は、一つの特徴点の位置についてのあらゆる点の表示を表す。例えば、一つの特徴点は、指紋画像に関する一つの特徴点の位置についての点の表示であり得る。一実施形態において、点の表示は、二次元の指紋画像におけるピクセルの位置である。他の実施形態において、点の表示は、三次元の指紋画像に関連する三次元の点である。特徴点のセットは、それぞれ指紋画像から抽出される。本発明一実施形態において、特徴点のセットの夫々は、一つの指紋画像に関連する。本発明の一実施形態において、第一組の特徴点は第一の指紋画像から抽出され、第二組の特徴点は第二の指紋画像から抽出される。

図６は、特徴点の基本的な種類：端点と分岐点を表す。端点は、隆線が終わる点である。分岐点は、単一の隆線が二つの隆線に分かれる点である。他の特徴は、特徴点として数えられる。これらには、複雑な特徴点とみなされる：短線（島及びドットとして知られる）、湖（ｌａｋｅ）（囲みとして知られる）、向かい合った分岐点（ｏｐｐｏｓｅｄ ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ）、橋（ｂｒｉｄｇｅ）、二重分岐点（ｄｏｕｂｌｅ ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎ）、フック（ｈｏｏｋ）（枝（ｓｐｕｒ）として知られる）及び終点（ｅｎｄｉｎｇ）と反対の分岐点を含む。Ｈｅｎｒｙ Ｃ．ＬｅｅらのＡｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ（第二版、２００１）の３７４ページを参照のこと。本発明の一実施形態において、基本的な特徴点の種類が抽出される。本発明の別の実施形態において、他の選択された特徴点の種類もまた抽出される。特徴点のセットは、前処理された指紋画像の計算的又は統計的な評価によって決定されることができる。本発明の一実施形態において、計算的又は統計的な方法は、指紋画像に関連する特徴点のセットに含めるためのキーとなる特徴点の選択により、特徴点のセットを改善するために用いられる。

処理４００に戻り、本方法はステップ４０８へと続き、特徴点の方向が計算される。一つの特徴点は、特徴点により表される一つの特徴点の方向に関連し得る。ここで用いられる一つの特徴点の方向は、特徴点に割り当てられる角度を表す。角度は、特徴点の周囲の他の特徴を含む、指紋画像に基づいて計算されることができる。例えば、角度は、指紋画像の中の指紋の隆線であると決定された特徴に基づいて計算されることができる。図７は、本発明の一実施形態における端点の方向の計算を理解するために有用な図である。隆線７０２は、端点７０４で終了する。終点７０６は、端点７０４から所定の距離だけ離れる方向に隆線７０２をたどることにより決定される。本発明の一実施形態において、所定の距離は、前処理された指紋画像においてピクセルで測定される。例えば、所定の距離とは、およそ５から１０ピクセルであり得る。端点７０４の方向７１０は、端点７０４と終点７０６とを接続する方向の直線７０８の角度によって決定される。例えば、方向の直線７０８の角度は、基準線７１２に関して決定されることができる。本発明の一実施形態において、基準線７１２は、二次元画像のｘ軸に平行なあらゆる直線である。方向７１０は、二次元の指紋画像に関して定義され、又は３次元の画像システムスキャンのような指紋画像を示すために用いられる、他のあらゆる座標系において定義され得ることが、当業者によって理解される。

図８は、本発明の一実施形態における分岐点の方向の計算を理解するために有用な図である。隆線８０２は、分岐点８０８において第一の隆線８０４及び第二の隆線８０６に分かれる。第一の終点８１０は、分岐点８０８から第一の所定の距離だけ離れる方向に第一の隆線８０４をたどることにより決定される。第二の終点８１２は、分岐点８０８から第二の所定の距離だけ離れる方向に第二の隆線８０６をたどることにより決定される。本発明の一実施形態において、第一の所定の距離及び第二の所定の距離は、前処理された指紋画像においてピクセルで測定される。例えば、第一の所定の距離及び第二の所定の距離は、およそ５から１０ピクセルであり得る。第一の所定の距離は、第二の所定の距離と同一であり得、又は異なり得る。第一の直線８１４は、第一の終点８１０と分岐点８０８とを接続する。第二の直線８１６は、第二の終点８１２と分岐点８０８とを接続する。分岐点８０８の方向８２０は、第一の直線８１４と第二の直線８１６により形成される角度を二等分する方向の直線８１８の角度によって決定される。例えば、方向の直線８１８の角度は、基準線８２２に関して決定されることができる。本発明の一実施形態において、基準線８２２は、二次元の画像のｘ軸に平行なあらゆる直線である。方向８２０は、二次元の指紋画像に関して定義され、又は３次元の画像システムスキャンのような指紋画像を示すために用いられる、他のあらゆる座標系において定義され得ることが、当業者によって理解される。

本発明の実施形態は、指紋画像に基づく特徴点の方向を計算するための他の方法を含むことが、当業者により理解され得る。本発明の一実施形態において、方向は、選択特徴点のためだけに計算される。例えば、方向は、基本的な特徴点のためだけに計算され得る。本発明の一実施形態において、方向は、指紋画像の一部に関連する特徴点のセットのためだけに計算される。本発明の別の実施形態において、方向は、指紋画像の全部に関連する特徴点のセットのために計算される。分岐点及び端点のための特徴点の方向の計算は、二次元の指紋画像に関して説明されるが、当業者は、本発明の実施形態が三次元の指紋画像における使用のために修正され得ることを理解するだろう。

処理４００に戻り、本方法はステップ４１０へ続き、シミュレーションされた点が、特徴点の位置及び方向に基づいて少なくとも一つの特徴点のセットへ追加される。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、一つの特徴点の方向の情報をシミュレートするために示される。これにより、方向の情報が、一般的には点の方向を考慮せず点の位置のみを考慮する、位置合わせの方法によって考慮され得る。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、一つの特徴点に近接する特徴点のセットへ追加される。例えば、５〜１０個のシミュレーションされた点が、一つの特徴点の方向の情報をシミュレーションするための特徴点のセットへ追加されることができる。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、特徴点に交わる方向の直線に沿って追加される。ここで、前記方向の直線の角度は、特徴点の計算された方向と等しい。このように特徴点の方向についての情報は、点の位置合わせの方法が対応するよう設計される方法により特徴点のセットへと追加される。

図７を参照すると、本発明の一実施形態において、方向７１０を有する端点７０４を含む特徴点のためのシミュレーションされた点は、端点７０４と終点７０６との間の方向の直線７０８上にある、選択ピクセルにおいて作成される。選択ピクセルは、端点７０４と終点７０６の間の方向の直線７０８上の全てのピクセルを含み得る。あるいは、選択ピクセルは、前記ピクセルの選択されたサブセットを含み得る。ピクセルは、ランダムに、又は均一に、又はあらゆる他の分散に従って選択されることができる。

図８を参照すると、本発明の一実施形態において、方向８２０を有する分岐点８０８を含む特徴点のためのシミュレーションされた点は、分岐点８０８の、第三の所定の距離の範囲内の方向の直線８１８上にある選択ピクセルにおいて作成される。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、分岐点の方向に、方向の直線８１８上に示される（すなわち、第一の隆線８０４及び第二の隆線８０６の方向）。本発明の別の実施形態において、シミュレーションされた点は、分岐点から離れる方向の直線８１８上に示される（すなわち、隆線８０２の方向）。本発明の別の実施形態において、シミュレーションされた点は、分岐点８０８の周りに集中する。シミュレーションされた点は、あらゆる別の方法において、分岐点８０８に関して分散されることもできる。本発明の一実施形態において、第三の所定の距離は、およそ５〜１０ピクセルである。選択ピクセルは、第二の所定の距離の範囲内の方向の直線８１８上の全てのピクセルを含み得る。あるいは、選択ピクセルは、ピクセルの選択されたサブセットを含み得る。ピクセルは、ランダムに、又は均一に、又はあらゆる他の分散に従って選択されることができる。

本発明の他の実施形態において、当業者は、シミュレーションされた点を計算するための多くの方法が、特徴点のそれぞれの種類のために採用され得ることを、理解するだろう。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、選択特徴点のためのみに追加される。例えば、シミュレーションされた点は、基本的な特徴点のみのために追加され得る。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、指紋画像のサブセットのためのみに追加される。シミュレーションされた点は、二次元の指紋画像に関するピクセル座標によって定義されることができ、あるいは指紋画像に関連する特徴点のセットにおいて特徴点の位置を示すために用いられる、他のあらゆる座標系において定義されることができることが、当業者によって理解される。

分岐点及び端点のための特徴点の方向の計算は、二次元の指紋画像に関して説明されるが、当業者は、本発明の実施形態が三次元の指紋画像の使用のために修正され得ることを理解するだろう。例えば、一つの実施形態は、三次元の指紋画像スキャン、三次元空間において定義された特徴点及び三次元空間のために修正された方法に基づいて追加されるシミュレーションされた点を含む。

処理４００に戻って、本方法はステップ４１２へと進み、ＩＣＰアルゴリズムが、第一組の特徴点と第二組の特徴点を位置合わせするために用いられる。特徴点の少なくとも一つのセットは、シミュレーションされた点を含む。本発明の他の実施形態において、ＩＣＰアルゴリズム以外の別の位置合わせの方法が、複数の特徴点のセットを位置合わせするために用いられ得る。

図９は、本発明の一実施形態におけるＩＣＰアルゴリズムの一般的な実装を理解するために有用な図である。一般的なＩＣＰアルゴリズムは、ある反復処理を通じて、二つの点のセットを一致させることのできる反復処理である。ＩＣＰアルゴリズム９０６は、二次元及び三次元の点を扱うことができる。ＩＣＰアルゴリズム９０６は、第一の点のセット９０２及び第二の点のセット９０４を入力として扱う。それぞれの反復において、ＩＣＰアルゴリズム９０６は、第二の点のセット９０４の回転９０８及び平行移動９１０を計算する。ＩＣＰアルゴリズム９０６は、また、第二の点のセット９０４のための新しい座標９１４を生成するため、回転９０８及び平行移動９１０を用いる。ＩＣＰアルゴリズム９０６は、第一の点のセット９０２と、第二の点のセット９０４の新たな座標９１４との間の距離を表す誤差９１２もまた計算する。新たな座標９１４は、次の反復において、第二の点のセット９０４の代わりに入力として使われる。それぞれの反復において、ＩＣＰアルゴリズム９０６は、点のリスト９０４のための新たな座標９１４を計算する。最大反復回数９１６及び誤差閾値９１８は、ＩＣＰアルゴリズム９０６へ与えられ得る。ＩＣＰアルゴリズムは、また、第一の点のセット９０２の位置合わせのための初期推定値９２０及び第二の点のセット９０４を入力として扱う。アルゴリズムは、初期推定値９２０が十分近いときに収束する。ＩＣＰアルゴリズムのための初期推定値を計算する方法は、当技術分野で既知である。

ＩＣＰアルゴリズムは、複数の点のセットを位置合わせするために、方向の情報を用いない、点の位置合わせのアルゴリズムの一例である。方向の情報をシミュレーションするための、シミュレーションされた点を含む、複数の特徴点のセットを位置合わせすることにより、ＩＣＰアルゴリズムは、位置合わせの処理において、シミュレーションされた点の位置により提供される、方向の情報を用いる。

処理４００に戻り、本方法はステップ４１４へ続き、特徴点は、位置合わせのステップ４１２の結果に基づいて回転され、平行移動される。本発明の一実施形態において、第二組の特徴点の中の点は、位置合わせのステップ４１２により生成される変換に基づいて、回転され、平行移動される。

本方法はステップ４１６へ続き、第一組の特徴点及び第二組の特徴点は、単一の指紋テンプレートを形成するために組み合わされる。本発明の一実施形態において、指紋テンプレートは、ステップ４１０において追加されるシミュレーションされた点を含む。本発明の別の実施形態において、指紋テンプレートは、元の特徴点のみを含む。

本処理は任意のステップ４１８へと進み、シミュレーションされた点は、指紋テンプレートから取り除かれる。本発明の一実施形態において、特徴点のセットに追加された、シミュレーションされた点は、最終的な指紋テンプレートに残る。本発明の別の実施形態において、シミュレーションされた点の一部又は全ては、最終的な指紋テンプレートから取り除かれる。本発明の一実施形態において、特徴点のセットの中の点がシミュレーションされた点であるか、指紋画像から抽出された元の特徴点であるかを記録するための、一つの方法が用いられる。本発明の一実施形態において、シミュレーションされた点は、位置合わせのステップ４１２の後であって、組み合わせのステップ４１６の前に、第一組の特徴点及び第二組の特徴点から取り除かれる。方法は、ブール値、配列、テーブル、データベース又はあらゆる他のデータ構造を含むことができる。ステップ４２０において、処理は終了する。

本発明の一実施形態において、指紋テンプレートは、二つの指紋画像から合成される。しかしながら、本発明の実施形態は、二つ以上の指紋画像から指紋テンプレートを合成するための方法を含むことを、当業者は理解する。たとえ、ＩＣＰアルゴリズムのような、二つの点のセットを位置合わせするためのアルゴリズムを用いても、指紋テンプレートを合成するために二つ以上の指紋画像を用いることができる。例えば、複数の指紋画像からの複数の特徴点のセットは、最初に二つのセットを位置合わせし、次に、組み合わされたセットと特徴点の別のセットとを反復して位置合わせすることで、位置合わせされることができる本発明の一実施形態において、二つ以上の指紋画像が指紋テンプレートを合成するために用いられるとき、シミュレーションされた点は、既に組み合わされた特徴点のセットを有する指紋画像の位置合わせの前に、特徴点の位置及び方向に基づいて追加される。さらに、ＩＣＰアルゴリズムが例示的な実施形態において用いられている間、別の位置合わせのアルゴリズムが、特徴点のセットを一致させるために用いられることができる。

本発明の実施形態は、指紋認識にも関連する。図１０は、本発明の実施形態に従って合成された指紋テンプレートを用いた、指紋認識を理解するために有用なフローチャートである。図１０における処理１０００は、ステップ１００２から始まり、ステップ１００４へ続く。ステップ１００４において、同一の指紋の複数のデジタル指紋画像が取得される。本方法は、ステップ１００６ないし１０１８へと続き、図４において説明される実施形態に従って、組み合わされた特徴点のセットを得る。本発明の一実施形態において、指紋は、潜在指紋、又は部分的な指紋画像若しくは質の悪い指紋画像についてのあらゆる他のソースから取得される。この実施形態は質の良い複数の指紋画像を用いると機能的であるが、質の良い指紋画像を質の良い画像テンプレートと比較するときには、指紋の特徴を組み合わせることの重要性は低い。

本方法はステップ１０２０へと進み、組み合わされた特徴点は、一致するかどうか決めるために保管された指紋テンプレートと比較される。比較についての方法は、当該技術分野で既知であり、コンピュータによるステップ及び手動によるステップの両方を含み得る。例えば、規定の閾値に基づき、組み合わされた特徴点にほぼ一致する指紋テンプレートは、指紋の専門家による手動の調査のために自動的に選択され得る。本発明の実施形態において、保管された指紋テンプレートは、指紋テンプレートを個人と関連付けるデータベースにおいて保管される。本発明の一実施形態において、指紋認識の方法は、指紋の検証のために用いられる。本発明の別の実施形態において、指紋認識の方法は、指紋の識別のために用いられる。

本発明の実施形態は、指紋登録のシステムにも関連する。指紋登録は、指紋のデータがユーザに関連付けられる処理を表す。指紋登録は、指紋テンプレートの合成及び指紋テンプレートのユーザとの関連付けが含まれ得る。本発明の一実施形態において、指紋登録のシステムは、指紋センサー、指紋テレプレートの合成のための計算手段及び指紋テンプレートを保管するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。指紋センサーは、ユーザの同一の指の複数の指紋画像を取得するために用いられる。これらの複数の指紋画像は、図４において説明された方法の実施形態に従い、指紋テンプレートを合成するために用いられる。合成された指紋テンプレートは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体上に保管される。本発明の一実施形態において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、データベースである。一度ユーザが指紋登録システムを用いて登録すると、指紋テンプレートは、指紋検証又は指紋識別のために用いられ得る。

本発明の一実施形態において、指紋センサーは、半導体の指紋センサーである。計算手段は、ソフトウェア、ハードウェア又は半導体デバイスであり得る。本発明の一実施形態において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、半導体メモリデバイスである。本発明の一実施形態において、指紋センサー、計算手段及びコンピュータ読み取り可能な記憶デバイスは、モバイルコンピュータ、携帯電話、警報システム又は指紋検証が好ましい、あらゆる他のデバイスのような、一つの製品の中に含まれる。本発明の別の実施形態において、システムは複数のデバイスにわたって実装される。複数のデバイスは、物理的に結合され得る。本発明の別の実施形態において、複数のデバイスは、無線ネットワーク、インターネット、イントラネット及び他のあらゆる種類のネットワークのような、ネットワークを通じて接続される。

Claims (10)

1. 複数の指紋画像から指紋テンプレートを合成するための方法であって：
   第一の指紋画像から第一組の特徴点を抽出する段階と；
   第二の指紋画像から第二組の特徴点を抽出する段階と；
   前記第一の指紋画像に基づいた前記第一組の特徴点から選択される複数の特徴点の方向を計算する段階と；
   シミュレーションされた点を前記第一組の特徴点へ追加する段階であって、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される、段階と；
   前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点を位置合わせする段階と；
   前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点を指紋テンプレートへと組み合わせる段階と；
   を有する、方法。
2. 前記第二の指紋画像に基づいた前記第二組の特徴点から選択される第二の複数の特徴点の方向を計算する段階と；
   シミュレーションされた点を前記第二組の特徴点へ追加する段階であって、シミュレーションされた点は、前記複数の特徴点における特徴点の位置及び方向に基づいて作成される、段階と；
   をさらに有する、請求項１に記載の方法。
3. ＩＣＰ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムが、前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点を位置合わせするために用いられる
   ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 前記指紋テンプレートは、前記シミュレーションされた点を含む、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記第一組の特徴点及び前記第二組の特徴点を組み合わせる段階は、特徴点を回転する段階及び平行移動する段階を含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 隆線を強調するため、前記第一の指紋画像と前記第二の指紋画像とのうち少なくとも一を前処理する段階と；
   特徴点の方向を計算するために前記隆線を用いる段階と；
   をさらに有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記前処理する段階は、間隙を検出して埋めるための修復技術を用いる段階を含む、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記特徴点の方向及び種類に基づいて前記シミュレーションされた点を作成する段階
   をさらに有する、請求項１に記載の方法。
9. 前記特徴点の種類は端点であり、
   前記端点の方向は、前記端点と終点を接続する方向の直線の角度であって、前記終点は、前記端点から所定の距離だけ離れる方向に前記隆線をたどることにより決定され、
   シミュレーションされた点は、前記端点と前記終点との間の前記方向の直線上にある選択されたピクセルにおいて作成される
   ことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
10. 前記特徴点の種類は分岐点であり、
    前記分岐点の方向は、第一の直線と第二の直線との間の角度を二等分する方向の直線の角度であり、
    前記第一の直線は、前記分岐点と、前記分岐点から第一の所定の距離だけ離れる方向に前記分岐点の第一の隆線をたどることにより決定される第一の終点とを接続し、
    前記第二の直線は、前記分岐点と、前記分岐点から第二の所定の距離だけ離れる方向に前記分岐点の第二の隆線をたどることにより決定される第二の終点とを接続し、
    シミュレーションされた点は、前記分岐点についての第三の所定の距離の範囲内の、前記方向の直線上の選択されたピクセルにおいて作成される
    ことを特徴とする、請求項８に記載の方法。

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