JP2022060505A - Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, and fingerprint processing circuit - Google Patents
Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, and fingerprint processing circuit Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022060505A JP2022060505A JP2022026934A JP2022026934A JP2022060505A JP 2022060505 A JP2022060505 A JP 2022060505A JP 2022026934 A JP2022026934 A JP 2022026934A JP 2022026934 A JP2022026934 A JP 2022026934A JP 2022060505 A JP2022060505 A JP 2022060505A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fingerprint
- representative
- feature points
- collation
- feature point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 30
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 4
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
Description
本発明は、指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路に関する。 The present invention relates to a fingerprint processing device, a fingerprint processing method, a program, and a fingerprint processing circuit.
指紋照合を行う場合には一例として指紋画像から指紋の中心（コア）を算出し、その中心を基準とした特徴点の位置等の情報を用いて、指紋照合元と指紋照合先との画像の照合を行っている。しかしながら指紋画像における指紋の中心の位置の特定を誤ると、指紋の中心と各特徴点との関係がずれることにより、照合の精度が悪化する。指紋照合に関連する技術が特許文献１～特許文献３が開示されている。
When performing fingerprint collation, as an example, the center (core) of the fingerprint is calculated from the fingerprint image, and information such as the position of the feature point with respect to the center is used to obtain the image of the fingerprint collation source and the fingerprint collation destination. We are collating. However, if the position of the center of the fingerprint in the fingerprint image is erroneously specified, the relationship between the center of the fingerprint and each feature point is deviated, and the accuracy of collation deteriorates.
上述のような問題点の為、指紋の中心を特定しない指紋照合であって照合速度の速い指紋処理装置が求められている。 Due to the above-mentioned problems, there is a demand for a fingerprint processing device that is a fingerprint collation that does not specify the center of the fingerprint and has a high collation speed.
そこでこの発明は、上述の課題を解決する指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路を提供することを目的としている。 Therefore, an object of the present invention is to provide a fingerprint processing device, a fingerprint processing method, a program, and a fingerprint processing circuit that solve the above-mentioned problems.
本発明の第１の態様によれば、指紋処理装置は、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する照合処理部を有する。 According to the first aspect of the present invention, the fingerprint processing apparatus is the smallest of the first distances between the plurality of feature points of the fingerprint identified in the fingerprint image of the collation source and the other feature points. It has a collation processing unit that determines a predetermined number of feature points selected in order from the one having the largest representative value based on the first combination indicating the distance as the representative feature points used for the fingerprint collation process.
本発明の第２の態様によれば、指紋処理方法は、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する。 According to the second aspect of the present invention, the fingerprint processing method is the smallest of the first distances between the plurality of feature points of the fingerprint identified in the fingerprint image of the collation source and the other feature points. A predetermined number of feature points selected in order from the one having the largest representative value based on the first combination indicating the distance are determined as representative feature points used in the fingerprint collation process.
本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定させる。 According to a third aspect of the invention, the program tells the computer the smallest of each first distance between the plurality of feature points of the fingerprint identified in the fingerprint image of the collation source and the other feature points. A predetermined number of feature points selected in order from the one having the largest representative value based on the first combination indicating the distance of the above are determined as representative feature points used in the fingerprint collation process.
本発明の第４の態様によれば、指紋処理回路は、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する。 According to a fourth aspect of the present invention, the fingerprint processing circuit is the smallest of the first distances between the plurality of feature points of the fingerprint identified in the fingerprint image of the collation source and the other feature points. A predetermined number of feature points selected in order from the one having the largest representative value based on the first combination indicating the distance are determined as representative feature points used in the fingerprint collation process.
本発明によれば、指紋の中心を特定せずとも速度が速く照合することのできる指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a fingerprint processing device, a fingerprint processing method, a program, and a fingerprint processing circuit capable of collating at a high speed without specifying the center of the fingerprint.
以下、本発明の一実施形態による指紋処理装置を図面を参照して説明する。
図１は同実施形態による指紋処理装置を含む指紋照合システムを示す図である。
指紋照合システムは、図１に示すように指紋処理装置１、指紋読取機２、データベース３を含んで構成されている。指紋処理装置１は指紋読取機２と通信ケーブルを介して接続されている。また指紋処理装置１はデータベース３と通信ケーブルを介して接続されている。指紋処理装置１は指紋読取機２から取得した指紋画像から得た指紋情報と、データベース３に格納されている指紋情報とを比較することにより指紋照合の処理を行う。データベース３には、予め多くの人の指紋画像から得られた指紋情報が記録される。
Hereinafter, the fingerprint processing apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a fingerprint verification system including a fingerprint processing device according to the same embodiment.
As shown in FIG. 1, the fingerprint verification system includes a
図２は指紋処理装置のハードウェア構成図である。
指紋処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１，ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、ＳＳＤ（Solid State Drive）１４、通信モジュール１５、表示画面１６、ＩＦ（Interface）１７などを備えてよい。指紋処理装置１はこのような各機能を備えたコンピュータである。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the fingerprint processing device.
The
図３は指紋処理装置の機能ブロック図である。
指紋処理装置１はＣＰＵ１１において指紋処理プログラムを実行する。これにより指紋処理装置１には、画像取得部２１、鮮明度判定部２２、隆線品質判定部２３、特徴点検出部２４、照合処理部２５の機能を備える。また指紋処理装置１は記憶部１５を備える。
FIG. 3 is a functional block diagram of the fingerprint processing device.
The
画像取得部２１は指紋読取機２より指紋画像を取得する。
鮮明度判定部２２は指紋画像中の各画素の指紋の鮮明度を判定して分類する。
隆線品質判定部２３は指紋画像中の各画素に写る指紋の隆線の品質を判定する。
特徴点検出部２４は指紋画像に映る指紋の特徴点を検出する。
照合処理部２５は画像取得部２１の取得した指紋画像から得た指紋情報と、データベース３に記録されている複数の人の指紋情報との比較による照合処理を行う。
The
The
The ridge
The feature
The
本実施形態において照合処理部２５は、照合元の指紋画像において特定した指紋の特徴点のうち、他の特徴点との間の距離が長いことを示す第一度合に基づいて当該第一度合の値が大きい複数の特徴点を、指紋照合に用いる代表特徴点と判定する。
または照合処理部２５は、照合元の指紋画像において特定した指紋の特徴点のうち、指紋画像において特定された画像の鮮明さが不明な画素領域までの距離が長いことを示す第二度合に基づいて当該第二度合の値が大きい複数の特徴点を、代表特徴点と判定する。
または照合処理部２５は、他の特徴点との間の距離が長いことを示す第一度合と、指紋画像において特定された画像の鮮明さが不明な画素領域までの距離が長いことを示す第二度合とを用いて複数の代表特徴点を判定する。例えば、第一度合に第二度合を乗じ、この値に基づいて代表度を算出し、当該代表度に基づいて複数の代表特徴点を判定してよい。
In the present embodiment, the
Alternatively, the
Alternatively, the
照合処理部２５は指紋画像において特定した指紋の特徴点に対応する画素における隆線の安定度合をさらに用いて代表度を算出し、当該代表度に基づいて代表特徴点を判定してよい。
The
そして照合処理部２５は、代表度の高い特徴を示す複数の代表特徴点を特定し、照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、データベース３に記録されている照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とを用いて照合処理を行う。
Then, the
図４は指紋処理装置の処理フローを示す図である。
次に指紋処理装置の処理の詳細について順を追って説明する。
まず指紋処理装置１において画像取得部２１が指紋読取機２から指紋画像を取得する（ステップＳ１０１）。画像取得部２１は指紋画像を一時的にＲＡＭ１２などに記録する。すると鮮明度判定部２２は指紋画像をＲＡＭ１２から読み取り、指紋画像中全体に渡って設定した各矩形領域の鮮明度を判定する（ステップＳ１０２）。各矩形領域は画素に対応する領域であってもよいし、画素とは別に設定した矩形の領域であってもよい。鮮明度判定部２２は各矩形領域の鮮明度を判定すると、指紋画像中の矩形領域を特定するＩＤと鮮明度とをＲＡＭ１２に記録する。鮮明度は例えば鮮明か不鮮明かを示す２値であってよい。鮮明度の判定方法はどのような方法であってもよい。例えば鮮明度判定部２２は特開平１０－１７７６５０号公報に記述されている品質指標抽出手段の行う処理と同様の処理により鮮明度を算出してよい。
FIG. 4 is a diagram showing a processing flow of the fingerprint processing apparatus.
Next, the details of the processing of the fingerprint processing apparatus will be described step by step.
First, in the
また隆線品質判定部２３は指紋画像をＲＡＭ１２から読み取り、指紋画像中の上記矩形領域のうち隆線が映る画素を特定し、その画素における隆線の安定度を判定する（ステップＳ１０３）。隆線の安定度とは隆線の幅の安定度合を意味する。隆線品質判定部２３による隆線の安定度は、一例として設定した矩形領域における指紋隆線を示す黒色画像と指紋隆線間を示す白色画像の両方の分散値により示される。隆線品質判定部２３は指紋隆線を示す黒色画像と指紋隆線間を示す白色画像の両方の分散値が閾値より高い矩形領域を、隆線の安定度が高い矩形領域と判定する。他方、隆線品質判定部２３は指紋隆線を示す黒色画像または指紋隆線間を示す白色画像のいずれかの分散値が閾値以下の矩形領域を、隆線の安定度が低い矩形領域と判定する。隆線品質判定部２３は、矩形領域のＩＤと、隆線の安定度が高いか低いかを示すフラグとを対応付けた情報をＲＡＭ１２等に記録する。隆線の安定度のより詳細な算出は、例えば、特許第５８２２３０３号公報のステップＳ３０１～ステップＳ３０５として記述されている技術等を利用してよい。
Further, the ridge
特徴点検出部２４は指紋画像をＲＡＭ１２から読み取り、当該指紋画像に映る指紋の特徴点を検出する（ステップＳ１０４）。特徴点の検出は従来の検出手法を用いてよい。より具体的には特徴点検出部２４は、２種類の特徴点を指紋画像から抽出する。
The feature
図５は特徴点検出部が検出する特徴点を説明するための図である。
特徴点検出部２４が対象とする第１の特徴点は、隆線の終点（端点）である。図５（ａ）には、２本の隆線５０１、５０２に挟まれた第１特徴点Ｐ１が図示されている。特徴点検出部２４は、図５（ａ）に示す第１特徴点Ｐ１のような隆線の端点を、入力された指紋画像の第１特徴点Ｐ１として検出する。具体的には、特徴点検出部２４は、指紋画像の全体を走査しながら第１特徴点Ｐ１を検出していく。
FIG. 5 is a diagram for explaining the feature points detected by the feature point detection unit.
The first feature point targeted by the feature
特徴点検出部２４が対象とする第２の特徴点は、隆線の分岐点である。図５（ｂ）には、隆線５１１が２本の隆線５１２、５１３に分岐する第２特徴点Ｐ２が図示されている。特徴点検出部２４は、図５（ｂ）に示す第２特徴点Ｐ２のような隆線の分岐点を、入力された指紋画像の第２特徴点Ｐ２として検出する。
The second feature point targeted by the feature
次に、特徴点検出部２４は、検出した各特徴点から延びる指紋の隆線の延伸方向を算出する。第１特徴点Ｐ１に関しては、図５（ａ）に示すように、第１特徴点Ｐ１から隆線５００が発生する方向（矢印５０４の方向）が、第１特徴点Ｐ１からの隆線の延伸方向と定義される。
Next, the feature
第２特徴点Ｐ２に関しては、図５（ｂ）に示すように、隆線５１１が第２特徴点Ｐ２にて２本の隆線５１２、５１３に分岐している場合、第２特徴点Ｐ２から２本の隆線の間（ベクトルの中間）を進行する方向（矢印５１４の方向）が、第２特徴点Ｐ２からの隆線の延伸方向と定義される。
Regarding the second feature point P2, as shown in FIG. 5B, when the
特徴点検出部２４は、指紋画像において検出した特徴点の位置情報や当該特徴点から延びる隆線の延伸方向の情報（延伸方向情報）をＲＡＭ１２に記録する。なお、検出された第１特徴点Ｐ１、第２特徴点Ｐ２に関する位置情報（座標）は、指紋画像内でのピクセル位置や矩形領域のＩＤの形式で記録されてよい。また、各特徴点を原点に設定したＸＹ座標系におけるＸ軸と特徴点からの隆線の延伸方向との間の角度が、各特徴点からの隆線の延伸方向として記録されてよい。
The feature
図６は指紋画像において判定された鮮明領域および不鮮明領域と特徴点とを示す図である。
この図が示す指紋画像における網掛け表示されている領域は、鮮明度が閾値未満の不鮮明領域Ｅ１を示している。また網掛け表示されていない領域は、鮮明度が閾値以上の鮮明領域Ｅ２を示している。このような指紋画像において、当該画像中の丸印や四角印で囲まれている局所点が特徴点を示している。特徴点のうち丸印で示す特徴点は第１特徴点Ｐ１を示す。特徴点のうち四角印で示す特徴点は第２特徴点Ｐ２を示す。丸印や四角印から出ている直線が各特徴点から延伸する隆線の延伸方向を示している。
FIG. 6 is a diagram showing a clear region, an unclear region, and a feature point determined in the fingerprint image.
The shaded area in the fingerprint image shown in this figure indicates an unclear area E1 whose sharpness is less than the threshold value. Further, the area not shaded indicates a clear area E2 whose sharpness is equal to or higher than the threshold value. In such a fingerprint image, local points surrounded by circles and squares in the image indicate feature points. Of the feature points, the feature points indicated by circles indicate the first feature point P1. Of the feature points, the feature points indicated by the square marks indicate the second feature point P2. The straight lines from the circles and squares indicate the extending direction of the ridges extending from each feature point.
図７は指紋画像において判定された隆線の安定度を示す図である。
図７で示す指紋画像は、鮮明領域Ｅ２において隆線の安定度（品質）の高い白部分の領域と、隆線の安定度が閾値より低い黒部分の領域を示している。ステップＳ１０３の処理の結果、指紋処理装置１は、このような図７で示す隆線の安定度の分布を示す画像を出力するようにしてもよい。
FIG. 7 is a diagram showing the stability of the ridge line determined in the fingerprint image.
The fingerprint image shown in FIG. 7 shows a region of a white portion where the stability (quality) of the ridge line is high and a region of a black portion where the stability of the ridge line is lower than the threshold value in the clear region E2. As a result of the processing in step S103, the
照合処理部２５は、特徴点検出部２４の検出した各特徴点についての位置情報と延伸方向情報を用いて、各特徴点の代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出する（ステップＳ１０５）。この代表度は、指紋画像において特定された特徴点のうち、他の特徴点から離れているほど値が大きい度数である。代表度ｅｖａｌ＿ｐは、指紋画像において特定された特徴点のうち、他の特徴点からの距離が長く、鮮明度が高いことを示す度数であってよい。
The
図８は代表度算出フローを示す図である。
照合処理部２５は、代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出においては、まず、特徴点検出部２４の検出した各特徴点についての位置情報と延伸方向情報をＲＡＭ１２から取得する。照合処理部２５は各特徴点の中から一つの選択特徴点を選択し、その選択特徴点と他の全ての特徴点の距離を算出する（ステップＳ１０５１）。照合処理部２５は算出した複数の距離のうち最も値の小さい距離の情報を、選択特徴点の最近傍特徴点までの距離Ｌｍｐ（第一度合）と決定する（ステップＳ１０５２）。
FIG. 8 is a diagram showing a representativeness calculation flow.
In the calculation of the representative degree equal_p, the
照合処理部２５は次に、選択特徴点の位置情報と不鮮明領域Ｅ１を示す全ての矩形領域の位置情報とを用いて、それらの距離を算出する（ステップＳ１０５３）。照合処理部２５は算出したその距離のうち最も値の小さい距離の情報を、選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚ（第一度合）と決定する（ステップＳ１０５４）。また照合処理部２５は選択特徴点に対応する画素の隆線の安定度ｍＲｑｌの情報をＲＡＭ１２から取得する。そして選択特徴点の代表度ｅｖａｌ＿ｐを式（１）により算出する（ステップＳ１０５５）。
Next, the
式（１）においてＡ，Ｂは定数を示している。また式（１）中の「／」は除算（÷）を意味する。定数Ａは、選択特徴点の最近傍特徴点までの距離Ｌｍｐと、選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚとを乗じた値が大きくなりすぎないよう調整するための定数である。定数Ｂは選択特徴点に対応する画素の隆線の安定度ｍＲｑｌの値を調整するための定数である。式（１）により、選択特徴点が、他の特徴点からの距離と鮮明度とが高いか否かの度数を示す代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出することができる。なお、式（１）のように選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚを用いて代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出することにより、不鮮明領域Ｅ１に他の特徴点が存在する場合を想定した代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出を行うことができる。式（１）においては選択特徴点に対応する画素の隆線の安定度ｍＲｑｌに関する情報を加えているが、この情報を加えない態様で、代表度ｅｖａｌ＿ｐが算出されてもよい。また式（１）においては選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚの情報を加えているが、この情報を加えない態様で、代表度ｅｖａｌ＿ｐが算出されてもよい。 In equation (1), A and B represent constants. Further, "/" in the equation (1) means division (÷). The constant A is adjusted so that the value obtained by multiplying the distance Lmp to the nearest feature point of the selected feature point and the distance ucci to the rectangular region indicating the unclear region E1 closest to the selected feature point does not become too large. Is a constant of. The constant B is a constant for adjusting the value of the stability mRql of the ridge of the pixel corresponding to the selected feature point. From the equation (1), it is possible to calculate the representative degree equal_p indicating the frequency of whether or not the selected feature point has a high distance from other feature points and a high sharpness. It should be noted that there are other feature points in the unclear region E1 by calculating the representativeness equal_p using the distance ucci to the rectangular region indicating the unclear region E1 closest to the selected feature point as in the equation (1). It is possible to calculate the representativeness equal_p assuming a case. In the formula (1), the information regarding the stability mRql of the ridge of the pixel corresponding to the selected feature point is added, but the representative degree equal_p may be calculated in a mode in which this information is not added. Further, in the equation (1), the information of the distance ucci to the rectangular region indicating the unclear region E1 in the nearest neighbor of the selected feature point is added, but the representative degree equal_p may be calculated in a mode in which this information is not added. ..
照合処理部２５は指紋画像に現れる全ての特徴点について選択特徴点として代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出処理を行ったかを判定する（ステップＳ１０６）。照合処理部２５は指紋画像に現れる全ての特徴点について選択特徴点として代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出処理が終わるまで代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出を繰り返す。照合処理部２５は、全ての特徴点について算出した代表度ｅｖａｌ＿ｐを大きい順に探索し、代表度ｅｖａｌ＿ｐの大きい複数の所定数の特徴点を、代表特徴点と特定する（ステップＳ１０７）。所定数は例えば２０や３０などの数であってよい。
The
図９は特徴点と代表特徴点を視覚的に示す図である。
図９で示すように指紋画像には多くの特徴点が検出される。照合処理部２５は各特徴点の代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出し、大きい順に選択した所定の数の特徴点を、代表特徴点と判定する。図９において特徴点を示す印を黒く表示している特徴点は代表度ｅｖａｌ＿ｐが高く、色の薄い印を示す特徴点は代表度ｅｖａｌ＿ｐが低いことを表している。
FIG. 9 is a diagram visually showing feature points and representative feature points.
As shown in FIG. 9, many feature points are detected in the fingerprint image. The
図１０は代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第一の図である。
図１１は代表特徴点の特徴量を付与する処理フローを示す第一の図である。
照合処理部２５は次に複数の代表特徴点にそれぞれ特徴量を付与する（ステップＳ１０８）。具体的には照合処理部２５は、複数の代表特徴点のうち１つの代表特徴点を選択する（ステップＳ１０８－１）。この選択した代表特徴点を選択代表特徴点と呼ぶ。照合処理部２５は選択代表特徴点についての位置情報と延伸方向情報（代表延伸方向）とをＲＡＭ１２から読み取る。また照合処理部２５は指紋画像中の他の特徴点の位置情報と延伸方向情報とをＲＡＭ１２から読み取る。照合処理部２５は選択代表特徴点についての延伸方向情報（代表延伸方向）が示す延伸方向を垂直軸のプラス方向と仮定して、選択代表特徴点を中心とし延伸方向情報に基づく垂直軸を基準として指紋画像平面上の３６０度方向を４５度角毎に分割した第一象限～第八象限までの分割領域を特定する（ステップＳ１０８－２）。
FIG. 10 is a first diagram showing a specific outline of the feature amount of the representative feature point.
FIG. 11 is a first diagram showing a processing flow for imparting a feature amount of a representative feature point.
Next, the
今、照合処理部２５は図１０において１番の符号が振られている代表特徴点を選択代表特徴点と設定しているものとする。この場合、図１０において１番の選択代表特徴点を原点として延伸方向情報が示す延伸方向に延びる軸を軸ａと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ａから４５度左に回転した軸を軸ｂと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｂから４５度左に回転した軸を軸ｃと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｃから４５度左に回転した軸を軸ｄと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｄから４５度左に回転した軸を軸ｅと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｅから４５度左に回転した軸を軸ｆと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｆから４５度左に回転した軸を軸ｇと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｇから４５度左に回転した軸を軸ｈと呼ぶ。
Now, it is assumed that the
照合処理部２５は軸ａと軸ｂとの間の第一象限において１番の選択代表特徴点から最も距離の近い９番の特徴点を特定する（ステップＳ１０８－３）。また照合処理部２５は軸ｂと軸ｃとの間の第二象限において１番の選択代表特徴点から最も距離の近い１７番の特徴点を特定する。同様に照合処理部２５は各軸で分割された第三象限～第八象限において１番の選択代表特徴点から最も距離の近い特徴点を特定する。照合処理部２５は、第一象限から第八象限において特定した各特徴点までの１番の選択代表特徴点からの距離と、第一象限から第八象限において特定した各特徴点についての延伸方向情報と、１番の選択代表特徴点について算出した代表度との全てを、１番の選択代表特徴点の特徴量を決定する（ステップＳ１０８－４）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について特徴量を特定したかを判定する（ステップＳ１０８－５）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について特徴量を特定していない場合には特徴量の特定の処理を繰り返す。
The
照合処理部２５は、全ての代表特徴点についての特徴量を特定すると、それら全ての代表特徴点についての特徴量から成る情報を、指紋読取機２から取得した指紋画像についての指紋特徴量と決定する（ステップＳ１０９）。指紋読取機２から取得した指紋画像を以下、認証指紋画像と呼ぶ。照合処理部２５はデータベース３に記録されている１つ目の指紋画像の指紋特徴量を読み取る。データベース３に記録されている指紋画像を、以下探索先指紋画像と呼ぶ。探索先指紋画像の指紋特徴量は、認証指紋画像の指紋特徴量の算出と同様に算出された特徴量である。照合処理部２５は、認証指紋画像の指紋特徴量と探索先指紋画像の指紋特徴量とを用いて類似度を計算する（ステップＳ１１０）。類似度の計算は照合処理の一態様である。
When the
図１２は指紋特徴量に基づく類似度の計算概要を示す第一の図である。
図１２に示すように、照合処理部２５は認証指紋画像において特定した複数の代表特徴点それぞれについて、代表度と、第一象限～第八象限において特定した最近傍特徴点までの距離と、当該最近傍特徴点から延びる隆線の延伸方向を示す延伸方向情報と、から成る指紋特徴量の情報をＲＡＭ１２に記録している。データベース３に記録される複数の探索先指紋画像も同様の指紋特徴量の情報から構成される。
FIG. 12 is a first diagram showing an outline of calculation of similarity based on fingerprint features.
As shown in FIG. 12, the
照合処理部２５は、認証指紋画像側の各代表特徴点と、探索先指紋画像の各代表特徴点との差分を総当たりで算出する。認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分を計算する場合には、対応する同一象限について、最近傍特徴点までの距離の差と、延伸方向情報が示す方向の差のそれぞれに認証指紋画像側の代表度を乗じた上で加算した値を算出し、その値の八象限分の累積値を求める。この値が認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分である。
The
認証指紋画像において特定した代表特徴点を１～ｎ、探索先指紋画像において特定されている代表特徴点を１～Ｎとすると、照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点と探索先指紋画像における各代表特徴点との差分をそれぞれ算出する。
照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点を代表特徴点１とすると、その認証指紋画像における代表特徴点１と、探索先指紋画像の代表特徴点１～Ｎそれぞれとの差分Ｓ（１１，１２，…１Ｎ）を算出する。
照合処理部２５は算出したそれらの差分Ｓのうち、最も差分Ｓの小さい探索先指紋画像の代表特徴点を特定する。この処理により照合処理部２５は認証指紋画像において特定した１つの代表特徴点１に近い、探索指紋画像に含まれる代表特徴点を特定できる。
照合処理部２５は、認証指紋画像における全ての代表特徴点（１～ｎ）について、探索先指紋画像中の差分Ｓの小さい代表特徴点を特定する。
照合処理部２５は認証指紋画像における代表特徴点（１～ｎ）それぞれについて特定した探索先指紋画像中の代表特徴点との間の差分Ｓを小さい順にソートして、小さい順に一定数（２～４）の値の平均を算出する。照合処理部２５は、その平均値を定数から減算することで、認証指紋画像と探索先指紋画像との間の類似度を算出する。類似度の高い探索指紋画像の値は、定数からの減算の値が小さいため、その値は高くなる。
Assuming that the representative feature points specified in the authenticated fingerprint image are 1 to n and the representative feature points specified in the search destination fingerprint image are 1 to N, the
Assuming that one representative feature point in the authenticated fingerprint image is the
The
The
The
照合処理部２５は、データベース３に含まれる全ての探索先指紋画像を用いて、認証指紋画像との類似度を算出する。照合処理部２５は類似度が基準閾値より高い探索先指紋画像を、認証指紋画像との間でより詳細に照合判定を行う照合候補と決定する（ステップＳ１１１）。照合処理部２５は、認証指紋画像と照合候補と決定した探索先指紋画像との間の照合を、各指紋画像に含まれる特徴点を用いて行う（ステップＳ１１２）。当該照合の処理は特徴点を用いて照合判定を行う公知の技術を用いてよい。照合処理部２５は、照合判定の結果、基準値よりも類似度の高い探索先指紋画像のうち、最も類似度の高い探索先指紋画像を認証指紋画像に一致する指紋画像と判定して出力する（ステップＳ１１３）。照合処理部２５は、照合判定の結果、類似度の高い探索先指紋画像を検索できない場合には、一致無を示す情報を出力する（ステップＳ１１４）。
The
上述の処理を簡略して説明すると、まず、照合処理部２５は、複数の代表特徴点から抽出した一つの抽出代表特徴点について、当該抽出代表特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を特定する。また照合処理部２５は、抽出代表特徴点に基づいて決定した近傍特徴点までの距離と、当該近傍特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を基準とした延伸方向と、当該近傍特徴点の代表度とに基づいて決定される特徴量を抽出代表特徴点に付与する。そして照合処理部２５は、抽出代表特徴点それぞれに同様に付与した特徴量を用いて、照合元の指紋画像（認証指紋画像）におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像（探索先指紋画像）における複数の代表特徴点とによる指紋の照合処理を行う。
Briefly explaining the above processing, first, the
図１３は代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第二の図である。
図１４は代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第三の図である。
図１５は代表特徴点の特徴量を付与する処理フローを示す第二の図である。
照合処理部２５は、図１０～図１２を用いて説明した処理以外の方法で、照合候補の探索先指紋画像を特定するようにしてもよい。
照合処理部２５は複数の代表特徴点にそれぞれ特徴量を付与する（ステップＳ１０８）。具体的には照合処理部２５は、複数の代表特徴点のうち１つの代表特徴点を選択する（ステップＳ１０８－１１）。図１３においては符号１で示す代表特徴点を選択代表特徴点としている。この選択した代表特徴点を選択代表特徴点と呼ぶ。照合処理部２５は選択代表特徴点についての位置情報と延伸方向情報とをＲＡＭ１２から読み取る。照合処理部２５は指紋画像中の他の特徴点（代表特徴点以外の特徴点も含む）の位置情報と延伸方向情報とをＲＡＭ１２から読み取る。照合処理部２５は選択代表特徴点についての延伸方向情報が示す延伸方向を垂直軸のプラス方向と仮定して、他の特徴点の延伸方向が垂直軸の延伸方向に逆向きとなる特徴点の近傍の画素を白色、他の特徴点の延伸方向が垂直軸の延伸方向に同一方向となる特徴点の近傍の画素を黒色とした隆線延伸方向判定画像（図１３）を生成する（ステップＳ１０８－１２）。隆線延伸方向判定画像において黒色や白色と特定されていない画像については、近傍の他の画素の色（画素値）に基づいて、補間された色の値が算出されて、黒色から白色までの階調の値のうちの何れかの階調の画素値を有するようにしてもよい。図１３において選択代表特徴点１の隆線の延伸方向と同一方向の延伸方向となっている特徴点５０についてはその周囲が黒色の画素となっていることが分かる。また図１３において選択代表特徴点１の隆線の延伸方向と逆方向の延伸方向となっている特徴点９や特徴点６についてはその周囲が白色の画素となっていることが分かる。
FIG. 13 is a second diagram showing a specific outline of the feature amount of the representative feature point.
FIG. 14 is a third diagram showing a specific outline of the feature amount of the representative feature point.
FIG. 15 is a second diagram showing a processing flow for imparting a feature amount of a representative feature point.
The
The
照合処理部２５は、選択代表特徴点１について生成した隆線延伸方向判定画像（図１３）において、選択代表特徴点１の位置を中心とした２４点の特徴抽出点の画素値を抽出する（ステップＳ１０８－１３）。図１４には選択代表特徴点１の位置を中心とした２４点の特徴抽出点（１）～（２４）の位置を図示している。照合処理部２５は、特徴抽出点（１）～（２４）の画素値を並べた値と、代表特徴点について算出した隆線の安定度とを示す情報を、選択代表特徴点１の指紋特徴量と決定する（ステップＳ１０８－１４）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について指紋特徴量を算出したかを判定する（ステップＳ１０８－１５）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について指紋特徴量を算出していない場合には他の代表特徴点について同様の手法により指紋特徴量を生成する。
The
照合処理部２５は、認証指紋画像において特定した全ての代表特徴点についての指紋特徴量を算出すると、それら全ての代表特徴点についての指紋特徴量から成る情報を、認証指紋画像についての指紋特徴量と決定する（ステップＳ１０９）。探索先指紋画像の指紋特徴量は、認証指紋画像の指紋特徴量の算出と同様に算出された特徴量である。認証指紋画像における代表特徴点の位置と特徴抽出点（１）～（２４）の位置との関係と、探索先指紋画像における代表特徴点の位置と特徴抽出点（１）～（２４）の位置との関係とは同じである。照合処理部２５は、認証指紋画像の指紋特徴量と探索先指紋画像の指紋特徴量とを用いて類似度を計算する（ステップＳ１１０）。
When the
図１６は指紋特徴量に基づく類似度の計算概要を示す第二の図である。
この図が示すように認証指紋画像の指紋特徴量には、多くの特徴点の中から特定した複数の代表特徴点に対応する画素（又は矩形領域）における隆線の安定度（隆線品質）と、その代表特徴点を基準とした周囲の特徴抽出点（１）～（２４）の画素値が含まれる。データベース３に記録される複数の探索先指紋画像も同様の指紋特徴量の情報から構成される。
FIG. 16 is a second diagram showing an outline of calculation of similarity based on fingerprint features.
As shown in this figure, the fingerprint feature amount of the authenticated fingerprint image includes the stability (ridge quality) of the ridge in the pixel (or rectangular area) corresponding to a plurality of representative feature points specified from many feature points. And the pixel values of the surrounding feature extraction points (1) to (24) with respect to the representative feature point are included. The plurality of search destination fingerprint images recorded in the database 3 are also composed of information on the same fingerprint feature amount.
照合処理部２５は、認証指紋画像側の各代表特徴点と、探索先指紋画像の各代表特徴点との差分を総当たりで算出する。認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分Ｓを計算する場合には、対応する特徴抽出点の画素値の差に、認証指紋画像の隆線の安定度を乗じた値を、２４の特徴抽出点それぞれについて算出し累積する。この値が認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分Ｓである。
The
認証指紋画像において特定した代表特徴点を１～ｎ、探索先指紋画像において特定されている代表特徴点を１～Ｎとすると、照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点と探索先指紋画像における各代表特徴点との差分Ｓをそれぞれ算出する。
照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点を代表特徴点１とすると、その認証指紋画像における代表特徴点１と、探索先指紋画像の代表特徴点１～Ｎそれぞれとの差分Ｓ（１１，１２，…１Ｎ）を算出する。
照合処理部２５は算出したそれらの差分Ｓのうち、最も差分Ｓの小さい探索先指紋画像の代表特徴点を特定する。この処理により照合処理部２５は認証指紋画像において特定した１つの代表特徴点１に近い、探索指紋画像に含まれる代表特徴点を特定できる。
照合処理部２５は、認証指紋画像における全ての代表特徴点（１～ｎ）について、探索先指紋画像中の差分Ｓの小さい代表特徴点を特定する。
照合処理部２５は認証指紋画像における代表特徴点（１～ｎ）それぞれについて特定した探索先指紋画像中の代表特徴点との間の差分Ｓを小さい順にソートして、小さい順に一定数（２～４）の値の平均を算出する。照合処理部２５は、その平均値を定数から減算することで、認証指紋画像と探索先指紋画像との間の類似度を算出する。類似度の高い探索指紋画像の値は、定数からの減算の値が小さいため、その値は高くなる。
Assuming that the representative feature points specified in the authenticated fingerprint image are 1 to n and the representative feature points specified in the search destination fingerprint image are 1 to N, the
Assuming that one representative feature point in the authenticated fingerprint image is the
The
The
The
照合処理部２５は、データベース３に含まれる全ての探索先指紋画像を用いて、認証指紋画像との類似度を算出する。照合処理部２５は類似度が基準閾値より高い探索先指紋画像を、認証指紋画像との間でより詳細に照合判定を行う照合候補と決定する（ステップＳ１１１）。照合処理部２５は、認証指紋画像と照合候補と決定した探索先指紋画像との間の照合を、各指紋画像に含まれる特徴点を用いて行う。当該照合の処理は特徴点を用いて照合判定を行う公知の技術を用いてよい。照合処理部２５は、照合判定の結果、最も類似度の高い探索先指紋画像を認証指紋画像に一致する指紋画像と判定する（ステップＳ１１２）。照合処理部２５は、照合判定の結果、類似度の高い探索先指紋画像を検索できない場合には、一致無を示す情報を出力する（ステップＳ１１３）。
The
上述の処理を簡略して説明すると、まず、照合処理部２５は、複数の前記代表特徴点から抽出した一つの抽出代表特徴点について、当該抽出代表特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を特定する。次に照合処理部２５は、抽出代表特徴点に基づいて決定した近傍特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を基準とした延伸方向と、代表延伸方向との一致度が高いことを示す当該近傍特徴点の画素値と、代表延伸方向との一致度が低いことを示す当該近傍特徴点の画素値とを示す隆線延伸方向判定画像を生成する。そして照合処理部２５は、隆線延伸方向判定画像において対応する抽出代表特徴点の位置を基準とした所定位置の複数の画素値を示す特徴量を代表特徴点に付与する。照合処理部２５は、代表特徴点それぞれに同様に付与した特徴量を用いて、照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とによる指紋の照合処理を行う。
Briefly explaining the above-mentioned processing, first, the
以上本発明の実施形態について説明したが、上述の処理によれば、指紋の中心を特定することなく照合処理を行っているため、指紋の中心の特定精度を必要とせずに、照合処理を行うことができる。
また上述の照合候補の探索先指紋画像を決定する処理において簡易な四則演算とソート処理を利用し、また算出に用いる特徴点を代表特徴点や特徴抽出点などの少ない特徴点に限定している。これにより照合候補を決定する処理を軽減することができる。
また照合処理においても照合候補として特定した探索先指紋画像のみを用いて認証指紋画像との照合処理を行うため、処理を軽減することができる。
Although the embodiment of the present invention has been described above, according to the above-mentioned process, since the collation process is performed without specifying the center of the fingerprint, the collation process is performed without requiring the accuracy of specifying the center of the fingerprint. be able to.
In addition, simple four arithmetic operations and sorting processing are used in the process of determining the search destination fingerprint image of the above-mentioned collation candidate, and the feature points used for the calculation are limited to a few feature points such as representative feature points and feature extraction points. .. This can reduce the process of determining the collation candidate.
Further, in the collation process as well, since the collation process with the authenticated fingerprint image is performed using only the search destination fingerprint image specified as the collation candidate, the process can be reduced.
上述の説明において指紋処理装置１は、図１０～図１２を用いて説明した類似度の計算と、図１３～図１６を用いて説明した類似度の計算との何れかを行うものとして説明したが、両方の類似度の計算を行って、それぞれ類似度の高い照合候補を特定してもよい。
In the above description, the
図１７は指紋処理装置の最少構成を示す図である。
この図で示すように指紋処理装置１は少なくとも、照合元の指紋画像において特定した指紋の特徴点のうち、他の特徴点との間の距離が長いことを示す第一度合に基づいて当該第一度合の値が大きい複数の特徴点を、指紋照合に用いる代表特徴点と判定する照合処理部２５を有している。
なお本実施形態による指紋処理装置１は、少なくとも上記の照合処理部２５の機能を備えた照合処理回路であると定義されてもよい。
FIG. 17 is a diagram showing a minimum configuration of the fingerprint processing device.
As shown in this figure, the
The
上述の指紋処理装置１は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、指紋処理装置１に上述した各処理を行わせるためのプログラムは、当該～装置のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを～装置のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
The
また、上記プログラムは、前述した各処理部の機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。 Further, the above program may be for realizing a part of the functions of the above-mentioned processing units. Further, a so-called difference file (difference program) may be used, which can realize the above-mentioned function in combination with a program already recorded in the computer system.
１・・・指紋処理装置
２・・・指紋読取機
３・・・データベース
１１・・・ＣＰＵ
１２・・・ＲＡＭ
１３・・・ＲＯＭ
１４・・・ＳＳＤ
１５・・・通信モジュール
１６・・・表示画面
１７・・・ＩＦ（インタフェース）
２１・・・画像取得部
２２・・・鮮明度判定部
２３・・・隆線品質判定部
２４・・・特徴点検出部
２５・・・照合処理部
1 ...
12 ... RAM
13 ... ROM
14 ... SSD
15 ...
21 ...
Claims (12)
指紋処理装置。 Of the plurality of feature points of the fingerprint specified in the fingerprint image of the collation source, the representative feature points used for the fingerprint collation process are determined based on the first distance to the pixel region where the sharpness of the image is unknown in the fingerprint image. Has a collation processing unit
Fingerprint processing device.
請求項１に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit determines a representative feature point to be used for the fingerprint collation process based on the second distance from the other feature points among the plurality of feature points.
The fingerprint processing apparatus according to claim 1.
請求項２に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit determines a predetermined number of feature points selected in order from the one having the largest representative value based on the second degree indicating the minimum distance among the second distances as the representative feature points. Have,
The fingerprint processing apparatus according to claim 2.
請求項３に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit calculates the representative degree based on the value obtained by multiplying the second degree by the first degree indicating that the first distance is long, and determines the representative feature point based on the representative degree. The fingerprint processing apparatus according to claim 3.
請求項１から４のいずれか一項に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit further calculates the representativeness by using the stability of the ridge in the pixel corresponding to the characteristic point of the fingerprint specified in the fingerprint image, and determines the representative feature point based on the representativeness. The fingerprint processing apparatus according to any one of Items 1 to 4.
請求項４または請求項５に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit identifies a plurality of the representative feature points showing the features having a high degree of representativeness, the plurality of representative feature points in the fingerprint image of the collation source, and the plurality of representative feature points in the fingerprint image of the collation destination. The fingerprint processing apparatus according to claim 4 or 5, wherein collation processing is performed using and.
請求項６に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit specifies the representative extension direction of the ridge of the fingerprint extending from the extracted representative feature point for one extracted representative feature point extracted from the plurality of representative feature points, and is based on the extracted representative feature point. A feature amount determined based on the distance to the determined neighborhood feature point, the stretching direction based on the representative stretching direction of the fingerprint ridge extending from the neighborhood feature point, and the representativeness of the neighborhood feature point. And using the feature amount similarly assigned to each of the representative feature points, the fingerprint of the plurality of representative feature points in the fingerprint image of the collation source and the plurality of representative feature points in the fingerprint image of the collation destination. The fingerprint processing apparatus according to claim 6, which performs collation processing.
請求項７に記載の指紋処理装置。 In the collation processing unit, the neighborhood feature points are feature points in the vicinity of the extraction representative feature points in each of the eight quadrant regions with the extraction representative feature points as the origin with respect to the representative stretching direction of the extraction representative feature points. The fingerprint processing apparatus according to claim 7.
請求項６に記載の指紋処理装置。 The collation processing unit specifies the representative extension direction of the ridge of the fingerprint extending from the extracted representative feature point for one extracted representative feature point extracted from the plurality of representative feature points, and is based on the extracted representative feature point. The pixel value of the neighborhood feature point indicating that the degree of coincidence between the stretch direction of the ridge of the fingerprint extending from the determined neighborhood feature point with respect to the representative stretch direction and the representative stretch direction is high, and the representative stretch direction. A ridge extension direction determination image showing the pixel value of the neighborhood feature point indicating that the degree of coincidence with is low is generated, and the position of the extraction representative feature point corresponding to the ridge extension direction determination image is used as a reference. A feature amount indicating a plurality of pixel values at a predetermined position is given, and using the feature amount similarly given to each of the representative feature points, the plurality of representative feature points in the fingerprint image of the collation source and the fingerprint of the collation destination are used. The fingerprint processing apparatus according to claim 6, which performs fingerprint collation processing with a plurality of representative feature points in an image.
照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、前記指紋画像において画像の鮮明さが不明な画素領域までの第一距離に基づき、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点を決定する、
指紋処理方法。 Fingerprint processing device,
Of the plurality of feature points of the fingerprint specified in the fingerprint image of the collation source, the representative feature points used for the fingerprint collation process are determined based on the first distance to the pixel region where the sharpness of the image is unknown in the fingerprint image. do,
Fingerprint processing method.
照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、前記指紋画像において画像の鮮明さが不明な画素領域までの第一距離に基づき、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点を決定させる
プログラム。 On the computer
Of the plurality of feature points of the fingerprint specified in the fingerprint image of the collation source, the representative feature points used for the fingerprint collation process are determined based on the first distance to the pixel region where the sharpness of the image is unknown in the fingerprint image. Program to let you.
指紋処理回路。 Of the plurality of feature points of the fingerprint specified in the fingerprint image of the collation source, the representative feature points used for the fingerprint collation process are determined based on the first distance to the pixel region where the sharpness of the image is unknown in the fingerprint image. do,
Fingerprint processing circuit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022026934A JP7239034B2 (en) | 2020-11-11 | 2022-02-24 | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020188189A JP7031717B2 (en) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit |
| JP2022026934A JP7239034B2 (en) | 2020-11-11 | 2022-02-24 | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020188189A Division JP7031717B2 (en) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022060505A true JP2022060505A (en) | 2022-04-14 |
| JP7239034B2 JP7239034B2 (en) | 2023-03-14 |
Family
ID=87884845
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022026934A Active JP7239034B2 (en) | 2020-11-11 | 2022-02-24 | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7239034B2 (en) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0498468A (en) * | 1990-08-11 | 1992-03-31 | Omron Corp | Feature point selecting method in fingerprint collating device |
| JPH0757092A (en) * | 1993-08-11 | 1995-03-03 | Yamatake Honeywell Co Ltd | Fingerprint collating device |
| US6072895A (en) * | 1996-12-13 | 2000-06-06 | International Business Machines Corporation | System and method using minutiae pruning for fingerprint image processing |
| JP2001307102A (en) * | 2000-04-27 | 2001-11-02 | Fujitsu Ltd | Personal authentication system and method using living body information and registration device, authentication device and pattern information input medium for the system |
| JP2001344604A (en) * | 2000-03-31 | 2001-12-14 | Fujitsu Ltd | Method, device and program for composing fingerprint data, computer-readable recording medium with the program recorded thereon and living body feature data composing method |
| JP2005346518A (en) * | 2004-06-04 | 2005-12-15 | Dainippon Printing Co Ltd | Personal identification method |
| JP2006012080A (en) * | 2004-06-29 | 2006-01-12 | Secom Co Ltd | Biological information authentication device |
| JP2006277146A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Sanyo Electric Co Ltd | Collating method and collating device |
| JP2007328502A (en) * | 2006-06-07 | 2007-12-20 | Hitachi Information & Control Solutions Ltd | Biometrics method and system |
| WO2010119500A1 (en) * | 2009-04-13 | 2010-10-21 | 富士通株式会社 | Biometric information registration device, biometric information registration method, computer program for registering biometric information, biometric authentication device, biometric authentication method, and computer program for biometric authentication |
| JP2011141744A (en) * | 2010-01-07 | 2011-07-21 | Nec Infrontia Corp | Fingerprint characteristic amount extraction device, fingerprint input device, fingerprint authentication device and fingerprint characteristic amount extraction method |
| WO2012127630A1 (en) * | 2011-03-22 | 2012-09-27 | 富士通株式会社 | Biometric authentication system, biometric authentication method, and biometric authentication program |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4098468B2 (en) | 2000-06-27 | 2008-06-11 | 株式会社リコー | High voltage power supply |
| JP7057092B2 (en) | 2017-10-12 | 2022-04-19 | キヤノン株式会社 | Toner and toner manufacturing method |
-
2022
- 2022-02-24 JP JP2022026934A patent/JP7239034B2/en active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0498468A (en) * | 1990-08-11 | 1992-03-31 | Omron Corp | Feature point selecting method in fingerprint collating device |
| JPH0757092A (en) * | 1993-08-11 | 1995-03-03 | Yamatake Honeywell Co Ltd | Fingerprint collating device |
| US6072895A (en) * | 1996-12-13 | 2000-06-06 | International Business Machines Corporation | System and method using minutiae pruning for fingerprint image processing |
| JP2001344604A (en) * | 2000-03-31 | 2001-12-14 | Fujitsu Ltd | Method, device and program for composing fingerprint data, computer-readable recording medium with the program recorded thereon and living body feature data composing method |
| JP2001307102A (en) * | 2000-04-27 | 2001-11-02 | Fujitsu Ltd | Personal authentication system and method using living body information and registration device, authentication device and pattern information input medium for the system |
| JP2005346518A (en) * | 2004-06-04 | 2005-12-15 | Dainippon Printing Co Ltd | Personal identification method |
| JP2006012080A (en) * | 2004-06-29 | 2006-01-12 | Secom Co Ltd | Biological information authentication device |
| JP2006277146A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Sanyo Electric Co Ltd | Collating method and collating device |
| JP2007328502A (en) * | 2006-06-07 | 2007-12-20 | Hitachi Information & Control Solutions Ltd | Biometrics method and system |
| WO2010119500A1 (en) * | 2009-04-13 | 2010-10-21 | 富士通株式会社 | Biometric information registration device, biometric information registration method, computer program for registering biometric information, biometric authentication device, biometric authentication method, and computer program for biometric authentication |
| JP2011141744A (en) * | 2010-01-07 | 2011-07-21 | Nec Infrontia Corp | Fingerprint characteristic amount extraction device, fingerprint input device, fingerprint authentication device and fingerprint characteristic amount extraction method |
| WO2012127630A1 (en) * | 2011-03-22 | 2012-09-27 | 富士通株式会社 | Biometric authentication system, biometric authentication method, and biometric authentication program |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 中村 高宏、外２名: ""不一致特徴点の信頼性評価を用いた指紋照合"", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 105, no. 674, JPN6021044391, 10 March 2006 (2006-03-10), JP, pages 167 - 172, ISSN: 0004978520 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7239034B2 (en) | 2023-03-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6794766B2 (en) | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit | |
| JP6347827B2 (en) | Method, apparatus and device for detecting lane boundaries | |
| KR101701069B1 (en) | Matching process device, matching process method, and inspection device employing same | |
| Zhang et al. | Core-based structure matching algorithm of fingerprint verification | |
| EP1093079A2 (en) | Apparatus and method for matching fingerprint | |
| JP4877392B2 (en) | Feature attribute calculation device, feature quantity extraction device, pattern matching device, method and program | |
| KR20170133262A (en) | Object recognition apparatus, objection recognition method, and program | |
| CN110348307B (en) | Path edge identification method and system for crane metal structure climbing robot | |
| CN114549400A (en) | Image identification method and device | |
| US20180121757A1 (en) | System and method for automated object recognition | |
| JP7031717B2 (en) | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit | |
| US7386172B2 (en) | Image recognition method | |
| JP6591257B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP7239034B2 (en) | Fingerprint processing device, fingerprint processing method, program, fingerprint processing circuit | |
| JPH09229646A (en) | Object recognition method | |
| US11915498B2 (en) | Reading system, reading device, and storage medium | |
| JP6540577B2 (en) | Object recognition device | |
| JP3460824B2 (en) | Shape recognition method and device | |
| CN113610790B (en) | Image recognition-based gas diffusion layer fiber measurement method | |
| JP6278757B2 (en) | Feature value generation device, feature value generation method, and program | |
| JP4552409B2 (en) | Image processing device | |
| KR100564762B1 (en) | Authentication method and apparatus using fingerprint | |
| JP2001243479A (en) | Method and device for image processing and recording medium having image processing program recorded thereon | |
| WO2024047847A1 (en) | Detection device, detection method, and detection program | |
| Kundu et al. | Accurate localizations of reference points in a fingerprint image |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220224 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230131 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230213 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7239034 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |