JP2702307B2 - 指紋特徴修正システム - Google Patents
指紋特徴修正システムInfo
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- JP2702307B2 JP2702307B2 JP3098258A JP9825891A JP2702307B2 JP 2702307 B2 JP2702307 B2 JP 2702307B2 JP 3098258 A JP3098258 A JP 3098258A JP 9825891 A JP9825891 A JP 9825891A JP 2702307 B2 JP2702307 B2 JP 2702307B2
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Description
【０００１】
【技術分野】本発明は指紋特徴修正システムに関し、特
に押捺原紙に押捺された指紋や犯罪現場から採取された
遺留指紋の品質向上を図るための指紋特徴修正システム
に関するものである。
に押捺原紙に押捺された指紋や犯罪現場から採取された
遺留指紋の品質向上を図るための指紋特徴修正システム
に関するものである。
【０００２】
【従来技術】指紋照合装置においては、採取指紋と予め
登録されている指紋像との照合を行うものであるが、こ
の場合特徴点の位置，方向，近傍特徴点間隆線数等の情
報の一致、不一致により両指紋の照合を行うのが一般的
である。
登録されている指紋像との照合を行うものであるが、こ
の場合特徴点の位置，方向，近傍特徴点間隆線数等の情
報の一致、不一致により両指紋の照合を行うのが一般的
である。
【０００３】かかる指紋特徴の抽出方式としては、特開
昭55−138174号公報を始め多くの提案がなされている。
この様な特徴抽出処理においては、遺留指紋の如く低品
質の指紋像に対して、指紋隆線をトレースした後、この
トレース図形を用いて特徴点の抽出が行われる。
昭55−138174号公報を始め多くの提案がなされている。
この様な特徴抽出処理においては、遺留指紋の如く低品
質の指紋像に対して、指紋隆線をトレースした後、この
トレース図形を用いて特徴点の抽出が行われる。
【０００４】また、特徴点抽出後の誤抽出特徴点の削除
や、未抽出特徴点の追加等の修正処理が不可欠となる。
この様な修正処理には多大の時間と作業を必要とすると
いう欠点がある。
や、未抽出特徴点の追加等の修正処理が不可欠となる。
この様な修正処理には多大の時間と作業を必要とすると
いう欠点がある。
【０００５】
【発明の目的】本発明の目的は、特徴点の追加，削除，
特徴点間隆線数の訂正等の修正作業を極めて簡単に行う
ことができる指紋特徴修正システムを提供することであ
る。
特徴点間隆線数の訂正等の修正作業を極めて簡単に行う
ことができる指紋特徴修正システムを提供することであ
る。
【０００６】
【発明の構成】本発明による指紋特徴修正システムは、
被修正対象の指紋像を入力する入力手段と、この入力さ
れた指紋像を二次元量子化画像データに変換する変換手
段と、この変換された二次元量子化画像データから特徴
点を抽出する特徴点抽出手段と、この抽出された特徴点
に関して各近傍特徴点対の間に存在する隆線間の平均距
離を算出する平均隆線間距離算出手段と、前記特徴点抽
出手段により抽出された特徴点を前記二次元量子化画像
に重畳して表示する表示手段と、この表示された二次元
画像上において、指紋特徴点の種類、位置及び方向の追
加指示に応答して特徴点を追加する特徴点追加手段と、
この表示された二次元画像上において、特徴点削除指示
に応答して特徴点を削除する特徴点削除手段と、前記追
加手段及び削除手段による追加及び削除処理の終了後
に、前記各近傍特徴点対の間の隆線数を算出する隆線数
算出手段と、特徴点毎にその位置、方向及び近傍特徴点
間隆線数を示す特徴点リストを生成するリスト生成手段
と、外部指示に応答して前記特徴点リスト内の近傍特徴
点間隆線数部分の数値の修正をなす隆線数修正手段とを
含むことを特徴とする。
被修正対象の指紋像を入力する入力手段と、この入力さ
れた指紋像を二次元量子化画像データに変換する変換手
段と、この変換された二次元量子化画像データから特徴
点を抽出する特徴点抽出手段と、この抽出された特徴点
に関して各近傍特徴点対の間に存在する隆線間の平均距
離を算出する平均隆線間距離算出手段と、前記特徴点抽
出手段により抽出された特徴点を前記二次元量子化画像
に重畳して表示する表示手段と、この表示された二次元
画像上において、指紋特徴点の種類、位置及び方向の追
加指示に応答して特徴点を追加する特徴点追加手段と、
この表示された二次元画像上において、特徴点削除指示
に応答して特徴点を削除する特徴点削除手段と、前記追
加手段及び削除手段による追加及び削除処理の終了後
に、前記各近傍特徴点対の間の隆線数を算出する隆線数
算出手段と、特徴点毎にその位置、方向及び近傍特徴点
間隆線数を示す特徴点リストを生成するリスト生成手段
と、外部指示に応答して前記特徴点リスト内の近傍特徴
点間隆線数部分の数値の修正をなす隆線数修正手段とを
含むことを特徴とする。
【０００７】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を用いて
詳細に説明する。
詳細に説明する。
【０００８】図１は本発明の実施例の動作を示すフロー
チャートであり、図２は本発明の実施例の構成を示すシ
ステムブロック図である。
チャートであり、図２は本発明の実施例の構成を示すシ
ステムブロック図である。
【０００９】本実施例は、図２に示す如く、押捺原紙上
に押捺された指紋または犯罪現場から採取された遺留指
紋を光電変換する指紋画像入力部２０と、この光電変換
信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換部２１と、画像
の入力制御を行う画像入力制御部２２と、画像データを
記憶する画像記憶部２３と、表示部３０に表示された指
紋画像及び特徴点等に対する指示を入力する指示部２９
と、指紋画像及び特徴点を表示する表示部３０と、画像
記憶部２３から画像データを入力することにより修正を
行う修正処理部２８とを含む。
に押捺された指紋または犯罪現場から採取された遺留指
紋を光電変換する指紋画像入力部２０と、この光電変換
信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換部２１と、画像
の入力制御を行う画像入力制御部２２と、画像データを
記憶する画像記憶部２３と、表示部３０に表示された指
紋画像及び特徴点等に対する指示を入力する指示部２９
と、指紋画像及び特徴点を表示する表示部３０と、画像
記憶部２３から画像データを入力することにより修正を
行う修正処理部２８とを含む。
【００１０】修正処理部２８は、画像記憶部２３からの
画像データと指示部２９からの修正対象となる指紋画像
に関する情報とを入力とし、かつ表示部３０に出力する
インタフェース部２４と、作業メモリ２７と、修正処理
のためのプログラムが格納されたプログラムメモリ２６
と、プログラムにより制御される中央処理部２５とによ
り構成される。
画像データと指示部２９からの修正対象となる指紋画像
に関する情報とを入力とし、かつ表示部３０に出力する
インタフェース部２４と、作業メモリ２７と、修正処理
のためのプログラムが格納されたプログラムメモリ２６
と、プログラムにより制御される中央処理部２５とによ
り構成される。
【００１１】次に、図２に示した本発明の実施例システ
ムの動作を図１のフローチャートを参照しつつ詳細に説
明する。
ムの動作を図１のフローチャートを参照しつつ詳細に説
明する。
【００１２】記憶部２３からインターフェイス２４を介
して指紋画像が中央処理部２５へ入力され（ステップ
１）、端点及び分岐点を示す特徴点や近傍特徴点対等の
指紋特徴が自動抽出される（ステップ２）。指紋画像の
入力及び指紋特徴の自動抽出は特開昭55-138174 号公報
に開示されている方法を用いるものとし、ここではその
説明を省略する。
して指紋画像が中央処理部２５へ入力され（ステップ
１）、端点及び分岐点を示す特徴点や近傍特徴点対等の
指紋特徴が自動抽出される（ステップ２）。指紋画像の
入力及び指紋特徴の自動抽出は特開昭55-138174 号公報
に開示されている方法を用いるものとし、ここではその
説明を省略する。
【００１３】自動抽出された近傍特徴点対から平均隆線
間距離が算出される（ステップ３）。この平均隆線間距
離の算出方法については図３のフローチャートにより後
述する。
間距離が算出される（ステップ３）。この平均隆線間距
離の算出方法については図３のフローチャートにより後
述する。
【００１４】入力された指紋画像は、外部インターフェ
イス２４を通して表示部３０に表示され、自動抽出され
た特徴点が指紋画像に重畳されて表示される（ステップ
４）。これらの表示方法は公知なる技術で容易に実現可
能であるため詳細は略す。
イス２４を通して表示部３０に表示され、自動抽出され
た特徴点が指紋画像に重畳されて表示される（ステップ
４）。これらの表示方法は公知なる技術で容易に実現可
能であるため詳細は略す。
【００１５】表示部３０にて表示された指紋画像上で修
正作業を行う場合は、指示部２９よりマウス等で修正の
対象となる指紋上の位置を指示し（ステップ５）、指示
した位置に特徴点が既に表示されている場合は、特徴点
削除処理（ステップ６，８）となり特徴点が削除され、
一方、指定した位置に特徴点が表示されていない場合
は、特徴点追加処理（ステップ６，７）となり特徴点が
追加される。
正作業を行う場合は、指示部２９よりマウス等で修正の
対象となる指紋上の位置を指示し（ステップ５）、指示
した位置に特徴点が既に表示されている場合は、特徴点
削除処理（ステップ６，８）となり特徴点が削除され、
一方、指定した位置に特徴点が表示されていない場合
は、特徴点追加処理（ステップ６，７）となり特徴点が
追加される。
【００１６】特徴点追加処理では、表示部３０に表示さ
れる特徴点種別メニュー画面上で特徴点の種類、即ち端
点か分岐点を選択し（ステップ７１）、特徴点の方向を
指定すること（ステップ７２）によって特徴点の追加を
行う。
れる特徴点種別メニュー画面上で特徴点の種類、即ち端
点か分岐点を選択し（ステップ７１）、特徴点の方向を
指定すること（ステップ７２）によって特徴点の追加を
行う。
【００１７】特徴点追加処理および特徴点削除処理で決
定された特徴点は、外部インターフェイス２４を通して
指紋画像に重畳されて表示部３０に表示される（ステッ
プ９）。指紋画像との重畳表示は公知なる技術で容易に
実現可能であるため詳細は略す。
定された特徴点は、外部インターフェイス２４を通して
指紋画像に重畳されて表示部３０に表示される（ステッ
プ９）。指紋画像との重畳表示は公知なる技術で容易に
実現可能であるため詳細は略す。
【００１８】特徴点追加処理または特徴点削除処理終了
後（ステップ１０）、特徴点追加処理または特徴点削除
処理に伴って変化した近傍特徴点対が逐次に自動表示さ
れ（ステップ１１）、近傍特徴点間隆線数自動推定処理
（ステップ１２）により推定された隆線数が自動的に表
示される（ステップ121 ，122 ）。
後（ステップ１０）、特徴点追加処理または特徴点削除
処理に伴って変化した近傍特徴点対が逐次に自動表示さ
れ（ステップ１１）、近傍特徴点間隆線数自動推定処理
（ステップ１２）により推定された隆線数が自動的に表
示される（ステップ121 ，122 ）。
【００１９】近傍特徴点対の自動表示は特開昭55−1381
74号公報に開示されている方法、即ち、ある特徴点（例
えば図７（ａ）のＭ）に対して、その位置と方向によっ
て決まる局所座標系（ｘ−ｙ）の象限の夫々において、
当該特徴点Ｍに対し最も近くにある特徴点（例えば図７
（ａ）のｍ1 〜ｍ4 ）を夫々対とする方法を用い、近傍
特徴点間隆線数の自動推定処理については図６のフロー
チャートにより後述するものとする。その後、各特徴点
毎のマニューシャ（特徴）リストが作成される（ステッ
プ１３）。このマニューシャリストについても後述する
ものとする。
74号公報に開示されている方法、即ち、ある特徴点（例
えば図７（ａ）のＭ）に対して、その位置と方向によっ
て決まる局所座標系（ｘ−ｙ）の象限の夫々において、
当該特徴点Ｍに対し最も近くにある特徴点（例えば図７
（ａ）のｍ1 〜ｍ4 ）を夫々対とする方法を用い、近傍
特徴点間隆線数の自動推定処理については図６のフロー
チャートにより後述するものとする。その後、各特徴点
毎のマニューシャ（特徴）リストが作成される（ステッ
プ１３）。このマニューシャリストについても後述する
ものとする。
【００２０】そして、表示された近傍特徴点間隆線数を
オペレータが確認または必要であれば、作成されたマニ
ューシャリスト内の対応隆線数部分に修正数値を代入す
る（ステップ１４）ことによって修正近傍特徴点間隆線
数を修正する。
オペレータが確認または必要であれば、作成されたマニ
ューシャリスト内の対応隆線数部分に修正数値を代入す
る（ステップ１４）ことによって修正近傍特徴点間隆線
数を修正する。
【００２１】次に、平均隆線間距離算出処理（ステップ
３）を図３のフローチャートに従い、図４，５に基づい
て述べる。
３）を図３のフローチャートに従い、図４，５に基づい
て述べる。
【００２２】自動抽出される近傍特徴点ｍ1 ，ｍ2 とそ
れらの方向を示す単位ベクトルｄ1，ｄ2 より、ｍ1 ，
ｍ2 間の隆線の方向を示すベクトルｄ12を以下の（１）
式で求める（ステップ３２）。
れらの方向を示す単位ベクトルｄ1，ｄ2 より、ｍ1 ，
ｍ2 間の隆線の方向を示すベクトルｄ12を以下の（１）
式で求める（ステップ３２）。
【００２３】 ｄ12＝ｄ1 ＋ｄ2 （ｄ1 ・ｄ2 ≧０の時） ｄ12＝ｄ1 −ｄ2 （ｄ1 ・ｄ2 ＜０の時）…（１） ただし、・はベクトルの内積を示す。
【００２４】（１）式の上段の式は、例えば図５（ａ）
に示すように２つの方向がなす角が９０度以下の場合を
示し、（１）式の下段の式は、例えば図５（ｂ）に示す
ように２つの方向がなす角が９０度より大きい場合を示
す。この値を基に（２）式により定義される特徴間垂直
距離Ｖ12を算出する（ステップ３３）。
に示すように２つの方向がなす角が９０度以下の場合を
示し、（１）式の下段の式は、例えば図５（ｂ）に示す
ように２つの方向がなす角が９０度より大きい場合を示
す。この値を基に（２）式により定義される特徴間垂直
距離Ｖ12を算出する（ステップ３３）。
【００２５】 Ｖ12＝（１／｜ｄ12｜）｛（｜ｄ12｜）2 ・（｜ｍ21｜）2 −（ｄ12・ｍ21）2 ｝1/2 …（２） ただし、｜ｄ12｜はベクトルｄ12の長さを示し、ｍ21は
近傍特徴点対ｍ1 とｍ2との間の方向と長さを示すベク
トルであり、｜ｍ21｜はベクトルｍ21の長さを示す。
近傍特徴点対ｍ1 とｍ2との間の方向と長さを示すベク
トルであり、｜ｍ21｜はベクトルｍ21の長さを示す。
【００２６】次に、近傍特徴点対ｍ1 ，ｍ2 の間の隆線
数を検出する（ステップ３４）。図４の例では、隆線数
として３が検出されることになる。
数を検出する（ステップ３４）。図４の例では、隆線数
として３が検出されることになる。
【００２７】順次に自動表示される近傍特徴点対の全て
の特徴点間の垂直距離とその間の隆線数とがステップ３
１〜３４を繰返すことにより得られる。従って全ての特
徴点間垂直距離の和Ｓと（ステップ３５）、隆線数の和
Ｎとが夫々算出され（ステップ３６）、次の（３）式か
ら平均隆線間距離Ｖが算出される（ステップ３７）。
の特徴点間の垂直距離とその間の隆線数とがステップ３
１〜３４を繰返すことにより得られる。従って全ての特
徴点間垂直距離の和Ｓと（ステップ３５）、隆線数の和
Ｎとが夫々算出され（ステップ３６）、次の（３）式か
ら平均隆線間距離Ｖが算出される（ステップ３７）。
【００２８】Ｖ＝Ｓ／（Ｎ＋Ｐ）…（３） 但し、Ｐは近傍特徴点対の数を表わしている。こうし
て、平均隆線間距離Ｖが算出されるのである。
て、平均隆線間距離Ｖが算出されるのである。
【００２９】次に、近傍特徴点間隆線数自動推定処理
（ステップ121 ）について図６のフローチャートに従っ
て図４，５を参照しつつ説明する。
（ステップ121 ）について図６のフローチャートに従っ
て図４，５を参照しつつ説明する。
【００３０】特徴点追加処理（ステップ７）及び特徴点
削除処理（ステップ８）に伴って変化した近傍特徴点対
ｍ1 ，ｍ2 とそれ等の方向を示す単位ベクトルｄ1 ，ｄ
2 とから、ｍ1 ，ｍ2 間の隆線の方向を示すベクトルｄ
12を上記（１）式と同じ様に求める（ステップ123 ）。
削除処理（ステップ８）に伴って変化した近傍特徴点対
ｍ1 ，ｍ2 とそれ等の方向を示す単位ベクトルｄ1 ，ｄ
2 とから、ｍ1 ，ｍ2 間の隆線の方向を示すベクトルｄ
12を上記（１）式と同じ様に求める（ステップ123 ）。
【００３１】そして、上記（２）式を用いてｍ1 ，ｍ2
間の垂直距離Ｖを算出する（ステップ124 ）。次に、先
の平均隆線間距離算出処理（ステップ３）により得られ
た（３）式の平均隆線間距離Ｖを用いて、近傍特徴点間
隆線数ＲＣを以下の（４）式で推定する（ステップ125
）。
間の垂直距離Ｖを算出する（ステップ124 ）。次に、先
の平均隆線間距離算出処理（ステップ３）により得られ
た（３）式の平均隆線間距離Ｖを用いて、近傍特徴点間
隆線数ＲＣを以下の（４）式で推定する（ステップ125
）。
【００３２】ＲＣ＝Ｖ12／（Ｖ−１）…（５） こうして、近傍特徴点間隆線数ＲＣが自動的に推定され
るのである。
るのである。
【００３３】以上の処理の後、各特徴点毎のマニューシ
ャリスト（特徴）リストが作成される。図７（ａ）はあ
る特徴点Ｍとその近傍特徴点ｍ1 〜ｍ4との関係を示す
一例であり、（ｂ）は特徴点Ｍに関するマニューシャリ
ストを示す図である。
ャリスト（特徴）リストが作成される。図７（ａ）はあ
る特徴点Ｍとその近傍特徴点ｍ1 〜ｍ4との関係を示す
一例であり、（ｂ）は特徴点Ｍに関するマニューシャリ
ストを示す図である。
【００３４】このマニューシャリストは、特徴点Ｍの位
置（Ｘ，Ｙ）、紋様方向Ｄ、近傍特徴点との間のリレー
ションＲ1 〜Ｒ4 からなり、１指紋内に複数存在する特
徴点全てについてリスト状に表現したものである。
置（Ｘ，Ｙ）、紋様方向Ｄ、近傍特徴点との間のリレー
ションＲ1 〜Ｒ4 からなり、１指紋内に複数存在する特
徴点全てについてリスト状に表現したものである。
【００３５】リレーションとは近傍特徴点間の隆線の数
であって図１の処理ステップ１２で算出された値であ
り、特徴点Ｍに対する近傍特徴点ｍi （図７（ａ）では
ｉ＝１〜４）との間の隆線数ｒi を表わす。
であって図１の処理ステップ１２で算出された値であ
り、特徴点Ｍに対する近傍特徴点ｍi （図７（ａ）では
ｉ＝１〜４）との間の隆線数ｒi を表わす。
【００３６】図１のステップ１３におけるマニューシャ
リストの作成後、ステップ１４により近傍特徴点間隆線
数の修正が可能となっている。すなわち、図７（ｂ）に
示したマニューシャリスト中のｒi の部分を、オペレー
タが指示部２９から修正指示することができるようにな
っている。
リストの作成後、ステップ１４により近傍特徴点間隆線
数の修正が可能となっている。すなわち、図７（ｂ）に
示したマニューシャリスト中のｒi の部分を、オペレー
タが指示部２９から修正指示することができるようにな
っている。
【００３７】
【発明の効果】叙上の如く、本発明によれば、指紋画像
の修正作業が外部からの指示により簡単に行うことがで
きるので、遺留指紋の品質が向上し、指紋照合が迅速か
つ正確に行えるという効果がある。
の修正作業が外部からの指示により簡単に行うことがで
きるので、遺留指紋の品質が向上し、指紋照合が迅速か
つ正確に行えるという効果がある。
【図１】本発明の実施例の動作フローチャートである。
【図２】本発明の実施例のシステムブロック図である。
【図３】平均隆線間距離算出処理の動作フローチャート
である。
である。
【図４】近傍特徴点対の関係を示す図である。
【図５】近傍特徴点対の間の隆線方向を示すベクトルの
例を夫々示す図である。
例を夫々示す図である。
【図６】近傍特徴点間隆線数推定処理の動作フローチャ
ートである。
ートである。
【図７】（ａ）はある特徴点Ｍとその近傍特徴点ｍ1 〜
ｍ4 との間のリレーションを示す図、（ｂ）はマニュー
シャリストを示す図である。
ｍ4 との間のリレーションを示す図、（ｂ）はマニュー
シャリストを示す図である。
２０ 指紋画像入力部 ２１ Ａ／Ｄ変換部 ２３ 画像記憶部 ２５ 中央処理部 ２６ プログラムメモリ ２７ 作業メモリ ２８ 修正処理部 ２９ 指示部 ３０ 表示部
フロントページの続き (72)発明者 星野 幸夫 東京都港区芝浦二丁目11番５号 日本電 気セキュリティシステム株式会社内 (72)発明者 木地 和夫 東京都港区芝浦二丁目11番５号 日本電 気セキュリティシステム株式会社内 (56)参考文献 特開 昭63−138477（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】 被修正対象の指紋像を入力する入力手段
と、この入力された指紋像を二次元量子化画像データに
変換する変換手段と、この変換された二次元量子化画像
データから特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、この抽
出された特徴点に関して各近傍特徴点対の間に存在する
隆線間の平均距離を算出する平均隆線間距離算出手段
と、前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点を前記
二次元量子化画像に重畳して表示する表示手段と、この
表示された二次元画像上において、指紋特徴点の種類、
位置及び方向の追加指示に応答して特徴点を追加する特
徴点追加手段と、この表示された二次元画像上におい
て、特徴点削除指示に応答して特徴点を削除する特徴点
削除手段と、前記追加手段及び削除手段による追加及び
削除処理の終了後に、前記各近傍特徴点対の間の隆線数
を算出する隆線数算出手段と、特徴点毎にその位置、方
向及び近傍特徴点間隆線数を示す特徴点リストを生成す
るリスト生成手段と、外部指示に応答して前記特徴点リ
スト内の近傍特徴点間隆線数部分の数値の修正をなす隆
線数修正手段とを含むことを特徴とする指紋修正システ
ム。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3098258A JP2702307B2 (ja) | 1991-04-03 | 1991-04-03 | 指紋特徴修正システム |
| CA002064926A CA2064926C (en) | 1991-04-03 | 1992-04-02 | Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae |
| DE69231214T DE69231214T2 (de) | 1991-04-03 | 1992-04-03 | System zur Fingerabdruckbildverarbeitung mit Fähigkeit zur einfachen Minutiaeverarbeitung |
| EP92105779A EP0507319B1 (en) | 1991-04-03 | 1992-04-03 | Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae |
| AU14029/92A AU657520B2 (en) | 1991-04-03 | 1992-04-03 | Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae |
| US08/437,889 US5524161A (en) | 1991-04-03 | 1995-05-10 | Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3098258A JP2702307B2 (ja) | 1991-04-03 | 1991-04-03 | 指紋特徴修正システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04306778A JPH04306778A (ja) | 1992-10-29 |
| JP2702307B2 true JP2702307B2 (ja) | 1998-01-21 |
Family
ID=14214933
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3098258A Expired - Lifetime JP2702307B2 (ja) | 1991-04-03 | 1991-04-03 | 指紋特徴修正システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2702307B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020040407A (ko) * | 2000-11-24 | 2002-05-30 | 장대훈 | 시프트된 지문이미지의 보정방법 |
| WO2013176134A1 (ja) * | 2012-05-22 | 2013-11-28 | Ｎｅｃソフト株式会社 | 指紋特徴点表示入力装置、指紋特徴点表示入力方法、及び指紋特徴点表示入力プログラム |
| JP6375775B2 (ja) * | 2014-08-19 | 2018-08-22 | 日本電気株式会社 | 特徴点入力支援装置、特徴点入力支援方法及びプログラム |
| JP6569734B2 (ja) * | 2015-08-28 | 2019-09-04 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP6729592B2 (ja) * | 2015-08-28 | 2020-07-22 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
-
1991
- 1991-04-03 JP JP3098258A patent/JP2702307B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04306778A (ja) | 1992-10-29 |
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