JP2018512089A5 - - Google Patents

Claims (27)

1. 指紋画像を検証する方法であって、
   ユーザの照会指紋画像を受信するステップと、
   前記照会指紋画像のパターン特性を識別するステップと、
   前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するステップと、
   前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との重み付き組合せを決定するステップであって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含み、収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みと前記パターンマッチング重みとのうちの少なくとも1つを動的に更新するステップをさらに含む、ステップと、
   前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するステップと
   を含む方法。
2. 前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別する前記ステップが、
   テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するステップと、
   前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するステップと
   を含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記パターンマッチングスコアのセットを計算する前記ステップが、
   前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するステップと、
   前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するステップと
   を含む、請求項2に記載の方法。
4. 前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別する前記ステップが、
   前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するステップと、
   テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するステップと、
   前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するステップと
   を含む、請求項1に記載の方法。
5. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定する前記ステップが、
   前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するステップと、
   前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するステップと、
   前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するステップと
   を含む、請求項1に記載の方法。
6. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定する前記ステップが、
   前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するステップ
   をさらに含む、請求項5に記載の方法。
7. 前記照会指紋画像を検証する前記ステップが、
   前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットとの第1の積、および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットとの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するステップと、
   前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するステップと
   を含む、請求項1に記載の方法。
8. 指紋画像を検証するように構成されたモバイルデバイスであって、
   ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された1つまたは複数のセンサーと、
   制御論理手段を含む1つまたは複数のプロセッサとを備え、前記制御論理手段が、
   前記照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された論理手段と、
   前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された論理手段と、
   前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との重み付き組合せを決定するように構成された論理手段であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含み、収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みと前記パターンマッチング重みとのうちの少なくとも1つを動的に更新するように構成された論理手段をさらに含む、論理手段と、
   前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するように構成された論理手段と
   を含む、モバイルデバイス。
9. 前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するように構成された前記論理手段が、
   テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された論理手段と、
   前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
   を含む、請求項8に記載のモバイルデバイス。
10. 前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された前記論理手段が、
    前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するように構成された論理手段と、
    前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
    を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
11. 前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するように構成された前記論理手段が、
    前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するように構成された論理手段と、
    テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された論理手段と、
    前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
    を含む、請求項8に記載のモバイルデバイス。
12. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定するように構成された前記論理手段が、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するように構成された論理手段と、
    前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するように構成された論理手段と、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するように構成された論理手段と
    を含む、請求項8に記載のモバイルデバイス。
13. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定するように構成された前記論理手段が、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するように構成された論理手段
    をさらに含む、請求項12に記載のモバイルデバイス。
14. 前記照会指紋画像を検証するように構成された前記論理手段が、
    前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットとの第1の積、および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットとの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するように構成された論理手段と、
    前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するように構成された論理手段と
    を含む、請求項8に記載のモバイルデバイス。
15. 実行されると、モバイルデバイスに指紋画像を検証させる命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、
    ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された命令と、
    前記照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された命令と、
    前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された命令と、
    前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との重み付き組合せを決定するように構成された命令であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含み、収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みと前記パターンマッチング重みとのうちの少なくとも1つを動的に更新するように構成された命令をさらに含む、命令と、
    前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するように構成された命令と
    を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するように構成された前記命令が、
    テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された命令と、
    前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
    を含む、請求項15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された前記命令が、
    前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するように構成された命令と、
    前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
    を含む、請求項16に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
18. 前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するように構成された前記命令が、
    前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するように構成された命令と、
    テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された命令と、
    前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
    を含む、請求項15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
19. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定するように構成された前記命令が、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するように構成された命令と、
    前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するように構成された命令と、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するように構成された命令と
    を含む、請求項15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
20. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定するように構成された前記命令が、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するように構成された命令
    をさらに含む、請求項19に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
21. 前記照会指紋画像を検証するように構成された前記命令が、
    前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットとの第1の積、および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットとの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するように構成された命令と、
    前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するように構成された命令と
    を含む、請求項15に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
22. 指紋画像を検証するための装置であって、
    ユーザの照会指紋画像を受信するための手段と、
    前記照会指紋画像のパターン特性を識別するための手段と、
    前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するための手段と、
    前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との重み付き組合せを決定するための手段であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含み、収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みと前記パターンマッチング重みとのうちの少なくとも1つを動的に更新するための手段をさらに含む、手段と、
    前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するための手段と
    を備える装置。
23. 前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するための前記手段が、
    テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、
    前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と
    を備える、請求項22に記載の装置。
24. 前記パターンマッチングスコアのセットを計算するための前記手段が、
    前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するための手段と、
    前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と
    を備える、請求項23に記載の装置。
25. 前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するための前記手段が、
    前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するための手段と、
    テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、
    前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するための手段と
    を備える、請求項22に記載の装置。
26. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定するための前記手段が、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するための手段と、
    前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するための手段と、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するための手段と
    を備える、請求項22に記載の装置。
27. 前記照会指紋画像の前記パターン特性と前記照会指紋画像の前記特徴点特性との前記重み付き組合せを決定するための前記手段が、
    前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するための手段
    をさらに備える、請求項26に記載の装置。