JP2637764B2 - 指紋中心検出方式 - Google Patents
指紋中心検出方式Info
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- JP2637764B2 JP2637764B2 JP63099334A JP9933488A JP2637764B2 JP 2637764 B2 JP2637764 B2 JP 2637764B2 JP 63099334 A JP63099334 A JP 63099334A JP 9933488 A JP9933488 A JP 9933488A JP 2637764 B2 JP2637764 B2 JP 2637764B2
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- Japan
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は指紋の照合を行う際，特に指紋の照合装置等
において，指紋画像上の各点を座標で表わす場合に必要
となる指紋中心を検出決定する指紋中心検出方式に関す
る。
において，指紋画像上の各点を座標で表わす場合に必要
となる指紋中心を検出決定する指紋中心検出方式に関す
る。
従来，指紋の同定の際には，指紋紋様上における特徴
点（例えば端点や分岐点）の位置を求め，これら特徴点
の位置の一致，不一致によって指紋の同定を行ってお
り，近年この指紋の同定を，画像処理技術を利用して，
コンピュータで行なうことが実現されている。
点（例えば端点や分岐点）の位置を求め，これら特徴点
の位置の一致，不一致によって指紋の同定を行ってお
り，近年この指紋の同定を，画像処理技術を利用して，
コンピュータで行なうことが実現されている。
画像処理技術を利用して指紋の同定を行う際には，前
述のように指紋中心を求める必要があり，指紋中心を求
める際には，指紋隆線を指紋上部に位置するものから順
次トレース，それぞれの隆線の頂上点を検出し続ける。
そして，最後に頂上点が検出された隆線を指紋紋様を構
成する隆線の最も内側の隆線とみなし，この検出された
頂上点を中心としている（例えば，特公昭58−55549号
公報。） 〔発明が解決しようとする課題〕 ところで，上述の指紋中心検出の場合，第５図（ａ）
に示すように中心部が不鮮明な指紋あるいは，第５図
（ｂ）に示すように中心部上部が不鮮明な指紋では，隆
線のトレースができず，その結果，中心点が検出できな
いという問題点がある。
述のように指紋中心を求める必要があり，指紋中心を求
める際には，指紋隆線を指紋上部に位置するものから順
次トレース，それぞれの隆線の頂上点を検出し続ける。
そして，最後に頂上点が検出された隆線を指紋紋様を構
成する隆線の最も内側の隆線とみなし，この検出された
頂上点を中心としている（例えば，特公昭58−55549号
公報。） 〔発明が解決しようとする課題〕 ところで，上述の指紋中心検出の場合，第５図（ａ）
に示すように中心部が不鮮明な指紋あるいは，第５図
（ｂ）に示すように中心部上部が不鮮明な指紋では，隆
線のトレースができず，その結果，中心点が検出できな
いという問題点がある。
さらに，従来の指紋中心検出の場合，指紋の三角州を
中心として誤検出し易いという問題点がある。つまり第
５図（ｃ）に示すように従来の場合，局所領域にのみ着
目して中心か否か判断しているため，三角州部にも蹄状
線が存在すると，指紋中心の誤検出が発生し易い。
中心として誤検出し易いという問題点がある。つまり第
５図（ｃ）に示すように従来の場合，局所領域にのみ着
目して中心か否か判断しているため，三角州部にも蹄状
線が存在すると，指紋中心の誤検出が発生し易い。
従って，従来の指紋中心検出方式を実際の指紋に適用
した場合，低品質な指紋が多いため，多くの指紋で中心
検出が困難となり，一方，指紋中心が検出されても，オ
ペレータによる指紋中心の確認，修正が必要となり，オ
ペレータによる確認，修正時間が極めて多くなる。
した場合，低品質な指紋が多いため，多くの指紋で中心
検出が困難となり，一方，指紋中心が検出されても，オ
ペレータによる指紋中心の確認，修正が必要となり，オ
ペレータによる確認，修正時間が極めて多くなる。
本発明の目的は低品質指紋が多く含まれている実際の
指紋においても高精度に指紋中心が検出できる指紋中心
検出方式を提供することにある。
指紋においても高精度に指紋中心が検出できる指紋中心
検出方式を提供することにある。
本発明の指紋中心決定方式は，画像各絵素における指
紋隆線の方向および曲率を２次元記憶する方向曲率記憶
部と，種々の方向曲率毎に，近傍領域に中心が存在する
確率を予め登録した近傍確率辞書と，画像領域の各絵素
に中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する存在確率
蓄積記憶部を備えるとともに前記方向曲率記憶部から引
き出される任意の絵素の方向曲率で，該絵素近傍の近傍
確率を，前記近傍確率辞書から引き出し，該絵素近傍の
絵素群の位置と近傍確率を出力する近傍確率抽出部と，
前記近傍確率抽出部から出力される近傍絵素群の近傍確
率と，該近傍絵素群に位置に対応する前記存在確率蓄積
記憶部上の存在確率との確率和をとることで前記存在確
率蓄積記憶分を更新する中心存在確率更新部と，前記存
在確率蓄積記憶部上で最大確率を持つ絵素あるいは領域
を検出する中心検出部と，前記各処理の動作を制御する
制御部を有することを特徴としている。
紋隆線の方向および曲率を２次元記憶する方向曲率記憶
部と，種々の方向曲率毎に，近傍領域に中心が存在する
確率を予め登録した近傍確率辞書と，画像領域の各絵素
に中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する存在確率
蓄積記憶部を備えるとともに前記方向曲率記憶部から引
き出される任意の絵素の方向曲率で，該絵素近傍の近傍
確率を，前記近傍確率辞書から引き出し，該絵素近傍の
絵素群の位置と近傍確率を出力する近傍確率抽出部と，
前記近傍確率抽出部から出力される近傍絵素群の近傍確
率と，該近傍絵素群に位置に対応する前記存在確率蓄積
記憶部上の存在確率との確率和をとることで前記存在確
率蓄積記憶分を更新する中心存在確率更新部と，前記存
在確率蓄積記憶部上で最大確率を持つ絵素あるいは領域
を検出する中心検出部と，前記各処理の動作を制御する
制御部を有することを特徴としている。
以下本発明について実施例によって説明する。まず，
第１図（ａ）〜（ｂ）を参照して，本発明による指紋中
心検出方式の原理について説明する。ここで第１図
（ａ）には量子化された２次元指紋画像と絵素P1及びP2
における方向曲率とが示されており，第１図（ｂ）及び
（ｃ）には，それぞれ絵素P1及びP2の方向曲率で推定で
きる絵素近傍に中心が存在する確率が示されている。第
１図（ｂ）及び（ｃ）では“＋”が多い程中心存在の確
率が大きく，“−”が多い程中心存在の確率が小さい。
また第１図（ｄ）には，絵素P1及びP2における近傍確率
から引き出された中心存在確率の確率和をとった際の中
心存在の確率が示されている。
第１図（ａ）〜（ｂ）を参照して，本発明による指紋中
心検出方式の原理について説明する。ここで第１図
（ａ）には量子化された２次元指紋画像と絵素P1及びP2
における方向曲率とが示されており，第１図（ｂ）及び
（ｃ）には，それぞれ絵素P1及びP2の方向曲率で推定で
きる絵素近傍に中心が存在する確率が示されている。第
１図（ｂ）及び（ｃ）では“＋”が多い程中心存在の確
率が大きく，“−”が多い程中心存在の確率が小さい。
また第１図（ｄ）には，絵素P1及びP2における近傍確率
から引き出された中心存在確率の確率和をとった際の中
心存在の確率が示されている。
第１図（ａ）に示されているように各絵素の方向曲率
は絵素と中心Ｃの相対位置とに関して強い相関を備えて
いる。従って，充分な量の指紋データの各絵素の方向曲
率と中心Ｃの相対位置の関係を統計的に調べれば，第１
図（ｂ）及び（ｃ）に示すようにある方向曲率を有する
絵素近傍に中心が存在する確率（これを近傍確率と定義
する）を得る。第１図（ｄ）に示すように例えば絵素P1
とP2の近傍確率から導かれる中心存在確率の確率和を求
め，この操作を全絵素について行なうと，実際の中心Ｃ
近傍の存在確率が非常に大きくなる。この中心存在確率
平面において，最大確率を持つ絵素あるいは領域を検出
すれば，安定して中心を検出できる。
は絵素と中心Ｃの相対位置とに関して強い相関を備えて
いる。従って，充分な量の指紋データの各絵素の方向曲
率と中心Ｃの相対位置の関係を統計的に調べれば，第１
図（ｂ）及び（ｃ）に示すようにある方向曲率を有する
絵素近傍に中心が存在する確率（これを近傍確率と定義
する）を得る。第１図（ｄ）に示すように例えば絵素P1
とP2の近傍確率から導かれる中心存在確率の確率和を求
め，この操作を全絵素について行なうと，実際の中心Ｃ
近傍の存在確率が非常に大きくなる。この中心存在確率
平面において，最大確率を持つ絵素あるいは領域を検出
すれば，安定して中心を検出できる。
次に，本発明を図面に示す実施例を参照して詳細に説
明する。第２図を参照して，本発明による指紋中心検出
方式では，制御部11,方向曲率記憶部12,近傍確率辞書1
3,存在確率蓄積記憶部14,近傍確率抽出部15,中心存在確
率更新16,及び中心検出部17が備えられている。
明する。第２図を参照して，本発明による指紋中心検出
方式では，制御部11,方向曲率記憶部12,近傍確率辞書1
3,存在確率蓄積記憶部14,近傍確率抽出部15,中心存在確
率更新16,及び中心検出部17が備えられている。
方向曲率記憶部12は画像各絵素における指紋隆線の方
向および曲率を２次元記憶する。近傍確率辞書13には種
々の方向曲率毎に近傍領域に中心が存在する確率を予じ
め登録されている。存在確率蓄積記憶部14は画像領域の
各絵素に中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する。
向および曲率を２次元記憶する。近傍確率辞書13には種
々の方向曲率毎に近傍領域に中心が存在する確率を予じ
め登録されている。存在確率蓄積記憶部14は画像領域の
各絵素に中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する。
一方近傍確率抽出部15は方向曲率記憶部12から引き出
される任意の絵素の方向曲率を用いて該絵素近傍の近傍
確率を近傍確率辞書13から引き出し，該絵素近傍の絵素
群の位置と近傍確率を出力する。
される任意の絵素の方向曲率を用いて該絵素近傍の近傍
確率を近傍確率辞書13から引き出し，該絵素近傍の絵素
群の位置と近傍確率を出力する。
中心存在確率更新部16は近傍確率抽出部15から出力さ
れる近傍絵素群の近傍確率と該近傍絵素群の位置に対応
する存在確率蓄積記憶部14上の存在確率との確率和を求
め，存在確率蓄積記憶部14を更新する。中心検出部17は
存在確率蓄積記憶部14上で最大確率を持つ絵素あるいは
領域を検出する。制御部11は近傍確率抽出部15及び中心
抽出部を制御する。
れる近傍絵素群の近傍確率と該近傍絵素群の位置に対応
する存在確率蓄積記憶部14上の存在確率との確率和を求
め，存在確率蓄積記憶部14を更新する。中心検出部17は
存在確率蓄積記憶部14上で最大確率を持つ絵素あるいは
領域を検出する。制御部11は近傍確率抽出部15及び中心
抽出部を制御する。
第３図（ａ）及び（ｂ）には，第１図（ａ）に示す指
紋画像の各絵素の方向曲率を表現する基準の一例が示さ
れており，この例では８方向のそれぞれについて７種類
の曲率が定義されている。第３図（ａ）に示す方向と第
３図（ｂ）に示す曲率を組み合わせると種々の曲線が方
向d,曲率ｃを用いてAd,cと定義される。第３図（ｃ）及
び（ｄ）には曲線の方向及び曲率の一例を示す。なお，
量子化された指紋画像の方向曲率の抽出を行う方法とし
て，例えば特公昭52−97258公報及び特公昭55−138174
公報記載の方法がある。
紋画像の各絵素の方向曲率を表現する基準の一例が示さ
れており，この例では８方向のそれぞれについて７種類
の曲率が定義されている。第３図（ａ）に示す方向と第
３図（ｂ）に示す曲率を組み合わせると種々の曲線が方
向d,曲率ｃを用いてAd,cと定義される。第３図（ｃ）及
び（ｄ）には曲線の方向及び曲率の一例を示す。なお，
量子化された指紋画像の方向曲率の抽出を行う方法とし
て，例えば特公昭52−97258公報及び特公昭55−138174
公報記載の方法がある。
方向曲率記憶部12には入力指紋画像の各絵素について
の方向曲率が中心検出処理開始前に予め登録されてお
り，近傍確率辞書13には，種々の方向曲率（d,c）に関
して近傍距離（Δx,Δｙ）の中心存在確率ωΔx,Δｙが
予じめ登録されている。例えば，第１図（ｂ）はA1,4の
ときの中心存在確率を，第１図（ｃ）はA5,5のときの中
心存在確率を示している。この例では“＋”が多い程中
心存在確率が大きく“−”が多い程中心存在確率が小さ
いことを示している。第４図（ａ）及び（ｂ）にはそれ
ぞれ第１図（ｂ）及び（ｃ）に示す中心存在確率を数値
化した図を示す。この例では中心絵素の左右上下３絵素
の近傍確率を定義しているが，近傍の範囲は処理時間が
許せば，広い方が望ましい。存在確率蓄積記憶部14は座
標（x,y）の中心確率ω（x,y）を保持しており，処理開
始時に全画像平面について，確率０に初期化され，入力
画像の各絵素の近傍確率により，順次更新されていく。
従って存在確率蓄積記憶部14には各時点における最新の
中心存在確率が記録されている。
の方向曲率が中心検出処理開始前に予め登録されてお
り，近傍確率辞書13には，種々の方向曲率（d,c）に関
して近傍距離（Δx,Δｙ）の中心存在確率ωΔx,Δｙが
予じめ登録されている。例えば，第１図（ｂ）はA1,4の
ときの中心存在確率を，第１図（ｃ）はA5,5のときの中
心存在確率を示している。この例では“＋”が多い程中
心存在確率が大きく“−”が多い程中心存在確率が小さ
いことを示している。第４図（ａ）及び（ｂ）にはそれ
ぞれ第１図（ｂ）及び（ｃ）に示す中心存在確率を数値
化した図を示す。この例では中心絵素の左右上下３絵素
の近傍確率を定義しているが，近傍の範囲は処理時間が
許せば，広い方が望ましい。存在確率蓄積記憶部14は座
標（x,y）の中心確率ω（x,y）を保持しており，処理開
始時に全画像平面について，確率０に初期化され，入力
画像の各絵素の近傍確率により，順次更新されていく。
従って存在確率蓄積記憶部14には各時点における最新の
中心存在確率が記録されている。
近傍確率抽出部15は注目絵素の座標（x,y）で方向曲
率記憶部12からその絵素の方向曲率Ad,c（x,y）を引き
出し，今度はAd,c（x,y）で近傍確率辞書13からその絵
素近傍の複数個の相対座標（Δx,Δｙ）と対応する近傍
確率ω（Δx,Δｙ）を引き出し，次に，その絵素近傍の
絵素群の絶対座標（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）を算出し，ω
（Δx,Δｙ）と（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）を出力する。
率記憶部12からその絵素の方向曲率Ad,c（x,y）を引き
出し，今度はAd,c（x,y）で近傍確率辞書13からその絵
素近傍の複数個の相対座標（Δx,Δｙ）と対応する近傍
確率ω（Δx,Δｙ）を引き出し，次に，その絵素近傍の
絵素群の絶対座標（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）を算出し，ω
（Δx,Δｙ）と（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）を出力する。
中心存在確率更新部16は，近傍確率抽出部より出力さ
れた座標（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）と近傍確率ω（Δx,Δ
ｙ）を受け，存在確率蓄積記憶部14に現時点で登録され
ている存在確率ω（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）を取り出し，次
に新しい確率和ω（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）＋ω（Δx,Δ
ｙ）を計算し，その値で存在確率蓄積記憶部14に書き戻
す処理を行なう。この確率和の計算はここでは単なる和
を示したが，それ以外の演算（例えば積）も考えられ
る。この操作を全絵素について行なうと指紋中心の近傍
の存在確率は非常に大きくなる。
れた座標（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）と近傍確率ω（Δx,Δ
ｙ）を受け，存在確率蓄積記憶部14に現時点で登録され
ている存在確率ω（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）を取り出し，次
に新しい確率和ω（ｘ＋Δx,y＋Δｙ）＋ω（Δx,Δ
ｙ）を計算し，その値で存在確率蓄積記憶部14に書き戻
す処理を行なう。この確率和の計算はここでは単なる和
を示したが，それ以外の演算（例えば積）も考えられ
る。この操作を全絵素について行なうと指紋中心の近傍
の存在確率は非常に大きくなる。
中心部領域検出部17は，中心存在確率更新処理が全絵
素について終了後の中心存在確率蓄積記憶部14をみて，
確率の大きい領域を検出する。この処理としてはω（x,
y）の最大値の持つ絵素（x,y）を検出する。またこの中
心部領域検出の際には，各絵素の近傍の荷重平均をと
り，その結果が最大なる絵素を検出してもよい。そし
て，この絵素の座標値（x,y）を出力して，指紋中心検
出が終了する。
素について終了後の中心存在確率蓄積記憶部14をみて，
確率の大きい領域を検出する。この処理としてはω（x,
y）の最大値の持つ絵素（x,y）を検出する。またこの中
心部領域検出の際には，各絵素の近傍の荷重平均をと
り，その結果が最大なる絵素を検出してもよい。そし
て，この絵素の座標値（x,y）を出力して，指紋中心検
出が終了する。
本実施例では量子化画像の各絵素毎に方向曲率が定義
されていることを前提としたが，複数の絵素を含む区画
領域毎に方向曲率を定義する方法も中心検出処理高速化
の観点から有効である。
されていることを前提としたが，複数の絵素を含む区画
領域毎に方向曲率を定義する方法も中心検出処理高速化
の観点から有効である。
また近傍確率辞書13に予め登録される近傍確率として
本実施例ではある一点の絵素のみの方向曲率Ad,cで中心
存在確率を定義しているが，複数の絵素の方向曲率（A1
d,c,A2d,c,…）の組み合わせで，中心存在確率を定義し
てもよい。
本実施例ではある一点の絵素のみの方向曲率Ad,cで中心
存在確率を定義しているが，複数の絵素の方向曲率（A1
d,c,A2d,c,…）の組み合わせで，中心存在確率を定義し
てもよい。
以上説明したように本発明によれば，中心部が不鮮明
な指紋及び片りん指紋に対しても，中心検出が可能とな
り，中心と三角州の判別も可能となる。従ってオペレー
タの中心確認修正工数が不要にできかつ照合精度の向上
も可能になる。
な指紋及び片りん指紋に対しても，中心検出が可能とな
り，中心と三角州の判別も可能となる。従ってオペレー
タの中心確認修正工数が不要にできかつ照合精度の向上
も可能になる。
第１図（ａ），（ｂ），（ｃ）及び（ｄ）は，本発明の
原理を説明するための図，第２図は，本発明の一実施例
を示すブロック図，第３図（ａ），（ｂ），（ｃ）及び
（ｄ）は方向曲率の例を示す図，第４図（ａ）及び
（ｂ）は近傍確率の例を示す図，第５図（ａ），
（ｂ），及び（ｃ）は従来中心検出困難である指紋の種
類を示す図である。 11……制御部,12……方向曲率記憶部,13……近傍確率辞
書,14……存在確率蓄積記憶部,15……近傍確率抽出部,1
6……中心存在確率更新部,17……中心検出部。
原理を説明するための図，第２図は，本発明の一実施例
を示すブロック図，第３図（ａ），（ｂ），（ｃ）及び
（ｄ）は方向曲率の例を示す図，第４図（ａ）及び
（ｂ）は近傍確率の例を示す図，第５図（ａ），
（ｂ），及び（ｃ）は従来中心検出困難である指紋の種
類を示す図である。 11……制御部,12……方向曲率記憶部,13……近傍確率辞
書,14……存在確率蓄積記憶部,15……近傍確率抽出部,1
6……中心存在確率更新部,17……中心検出部。
Claims (1)
- 【請求項１】２次元アレイ状絵素に量子化された指紋画
像の指紋紋様中心を決定する際に用いられ，前記各絵素
における指紋隆線の方向及び曲率を２次元記憶する方向
・曲率記憶部と該方向曲率毎にその近傍領域に中心が存
在する確率が予め登録された近傍確率辞書と，画像領域
の各絵素に中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する
存在確率蓄積記憶部とを備えるとともに，前記方向曲率
記憶部から引き出される絵素の方向曲率で該絵素近傍の
近傍確率を前記近傍確率辞書から引き出し，該絵素近傍
の絵素群の位置と近傍確率とを出力する近傍確率抽出部
と，前記近傍確率抽出部から出力される近傍絵素群の近
傍確率と該近傍絵素群の位置に対応する前記存在確率蓄
積記憶部上の存在確率との確率和を求め，前記存在確率
蓄積記憶部の内容を更新する中心存在確率更新部と，前
記存在確率蓄積記憶部上での最大確率を持つ絵素あるい
は領域を検出する中心検出部とを備えることを特徴とす
る指紋中心検出方式。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63099334A JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1988-04-23 | 指紋中心検出方式 |
| EP89107302A EP0339527B1 (en) | 1988-04-23 | 1989-04-21 | Fingerprint processing system capable of detecting a core of a fingerprint image by curvature parameters |
| DE68928154T DE68928154T2 (de) | 1988-04-23 | 1989-04-21 | Fingerabdruckverarbeitungssystem, geeignet für das Ermitteln des Kernes eines Fingerabdruckbildes durch Krümmungsparameter |
| US07/342,047 US5040224A (en) | 1988-04-23 | 1989-04-24 | Fingerprint processing system capable of detecting a core of a fingerprint image by statistically processing parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63099334A JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1988-04-23 | 指紋中心検出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01271883A JPH01271883A (ja) | 1989-10-30 |
| JP2637764B2 true JP2637764B2 (ja) | 1997-08-06 |
Family
ID=14244730
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63099334A Expired - Lifetime JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1988-04-23 | 指紋中心検出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2637764B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7068824B2 (en) | 2001-12-05 | 2006-06-27 | Nec Corporation | Fingerprint matching method and apparatus |
| US7885437B2 (en) | 2006-02-27 | 2011-02-08 | Nec Corporation | Fingerprint collation apparatus, fingerprint pattern area extracting apparatus and quality judging apparatus, and method and program of the same |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07105370A (ja) * | 1993-10-01 | 1995-04-21 | Nippon Denki Security Syst Kk | 指紋紋様分類方法 |
| JP2776757B2 (ja) * | 1995-04-04 | 1998-07-16 | 日本電気ソフトウェア株式会社 | 指紋指頭軸方向検出装置 |
| JP2776340B2 (ja) * | 1995-11-08 | 1998-07-16 | 日本電気株式会社 | 指紋特徴抽出装置 |
| KR100466287B1 (ko) * | 2002-03-12 | 2005-01-13 | 테스텍 주식회사 | 지문이미지의 인증방법 |
| KR100465136B1 (ko) * | 2002-03-12 | 2005-01-13 | 테스텍 주식회사 | 지문이미지의 영상처리방법 |
-
1988
- 1988-04-23 JP JP63099334A patent/JP2637764B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7068824B2 (en) | 2001-12-05 | 2006-06-27 | Nec Corporation | Fingerprint matching method and apparatus |
| US7885437B2 (en) | 2006-02-27 | 2011-02-08 | Nec Corporation | Fingerprint collation apparatus, fingerprint pattern area extracting apparatus and quality judging apparatus, and method and program of the same |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01271883A (ja) | 1989-10-30 |
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