JP2725599B2 - 隆線方向抽出装置 - Google Patents
隆線方向抽出装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、指紋照合や指紋分類、
掌紋照合などの処理過程において必要な皮膚紋様画像の
隆線方向抽出装置に関する。
掌紋照合などの処理過程において必要な皮膚紋様画像の
隆線方向抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】皮膚紋様画像の隆線方向抽出装置は、特
に指紋照合や指紋分類のための特徴抽出において重要で
あり、既にさまざまなものが提案されている。
に指紋照合や指紋分類のための特徴抽出において重要で
あり、既にさまざまなものが提案されている。
【０００３】特開昭６３−３０８６７９に開示されてい
る隆線紋様の隆線方向検出装置（特開昭６３−３０８６
７９、重光ら、『隆線紋様の隆線方向検出装置』）で
は、まず隆線方向を決める各リサンプリング点におい
て、予め設定した方向毎に複数のスリットを設定し、そ
の各スリット内の濃淡値の平均値を求める（ステップ
１）。次に各方向毎にその平均値の差の最大値を求める
（ステップ２）。この最大値が最も大きい方向を隆線方
向とする（ステップ３）。例えば、図１０（ａ），
（ｂ），（ｃ）をあるリサンプリング点を中心とした局
所領域における指紋画像とする。予め設定する方向数を
８方向として、ステップ１ではまず局所的な領域内のｄ
１方向に設定されるスリット内の画素値の濃淡値の平均
値を求める。図１０（ａ）の下に示した棒グラフは、各
スリット内の濃淡値の平均値を示している。同様にｄ
２，ｄ３，…，ｄ８の各方向毎に各スリット内の濃淡値
の平均値を求める。ステップ２では、各方向毎にこの平
均値の差の最大を求め、ステップ３でこの平均値の差の
最大値が最も大きい方向を隆線方向とする。つまり、図
１０（ｃ）のように隆線方向とおおよそ平行にスリット
が設定される方向では、この棒グラフの最大と最小の差
が他の方向に比較して最も大きくなるので、このような
方向を隆線方向と決定する。
る隆線紋様の隆線方向検出装置（特開昭６３−３０８６
７９、重光ら、『隆線紋様の隆線方向検出装置』）で
は、まず隆線方向を決める各リサンプリング点におい
て、予め設定した方向毎に複数のスリットを設定し、そ
の各スリット内の濃淡値の平均値を求める（ステップ
１）。次に各方向毎にその平均値の差の最大値を求める
（ステップ２）。この最大値が最も大きい方向を隆線方
向とする（ステップ３）。例えば、図１０（ａ），
（ｂ），（ｃ）をあるリサンプリング点を中心とした局
所領域における指紋画像とする。予め設定する方向数を
８方向として、ステップ１ではまず局所的な領域内のｄ
１方向に設定されるスリット内の画素値の濃淡値の平均
値を求める。図１０（ａ）の下に示した棒グラフは、各
スリット内の濃淡値の平均値を示している。同様にｄ
２，ｄ３，…，ｄ８の各方向毎に各スリット内の濃淡値
の平均値を求める。ステップ２では、各方向毎にこの平
均値の差の最大を求め、ステップ３でこの平均値の差の
最大値が最も大きい方向を隆線方向とする。つまり、図
１０（ｃ）のように隆線方向とおおよそ平行にスリット
が設定される方向では、この棒グラフの最大と最小の差
が他の方向に比較して最も大きくなるので、このような
方向を隆線方向と決定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術では、離散化した各方向毎に複数のスリットを設定
し、そのスリット内の濃淡値から平均値を算出し、スリ
ット毎の平均値の差の最大を求めるという処理を行うた
めに、処理が複雑で且つ演算量が多くなる。
術では、離散化した各方向毎に複数のスリットを設定
し、そのスリット内の濃淡値から平均値を算出し、スリ
ット毎の平均値の差の最大を求めるという処理を行うた
めに、処理が複雑で且つ演算量が多くなる。
【０００５】従って、本発明では、演算量が少なく単純
な処理によって精度良く隆線方向を抽出することができ
る隆線方向抽出装置を提供することを目的とする。さら
に、特願平４−１８５８９に記載されている隆線方向の
平滑化などで必要となる出力した隆線方向の信頼度を出
力することができる隆線方向抽出装置を提供することを
目的とする。
な処理によって精度良く隆線方向を抽出することができ
る隆線方向抽出装置を提供することを目的とする。さら
に、特願平４−１８５８９に記載されている隆線方向の
平滑化などで必要となる出力した隆線方向の信頼度を出
力することができる隆線方向抽出装置を提供することを
目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明の隆線方向抽
出装置は、皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、前
記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設定
した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル
算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出さ
れた勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段と、
予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含ま
れる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の固有値
のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方
向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出
し出力する分布解析手段を具備することを特徴とする。
出装置は、皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、前
記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設定
した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル
算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出さ
れた勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段と、
予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含ま
れる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の固有値
のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方
向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出
し出力する分布解析手段を具備することを特徴とする。
【０００７】
【０００８】
【０００９】第２の発明の隆線方向抽出装置は、皮膚紋
様画像を記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に
記憶される皮膚紋様画像から予め設定した各点において
勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出手段と、前記
勾配ベクトル算出手段によって算出された勾配ベクトル
を記憶する勾配ベクトル記憶手段と、予め設定した画像
の各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベク
トルの分布の原点周りの二次モーメント行列の固有値の
うち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方向
を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする。
様画像を記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に
記憶される皮膚紋様画像から予め設定した各点において
勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算出手段と、前記
勾配ベクトル算出手段によって算出された勾配ベクトル
を記憶する勾配ベクトル記憶手段と、予め設定した画像
の各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベク
トルの分布の原点周りの二次モーメント行列の固有値の
うち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方向
を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする。
【００１０】第３の発明の隆線方向抽出装置は、第１の
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の分散共分散行列の二つの固有値を用いて、該
局所領域における隆線方向の信頼度をも合わせて算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする隆線
方向抽出装置。
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の分散共分散行列の二つの固有値を用いて、該
局所領域における隆線方向の信頼度をも合わせて算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする隆線
方向抽出装置。
【００１１】第４の発明の隆線方向抽出装置は、第２の
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の原点周りの二次モーメント行列の二つの固有
値を用いて、該局所領域における隆線方向の信頼度をも
隆線方向と合わせて算出し出力する分布解析手段を具備
することを特徴とする隆線方向抽出装置。
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の原点周りの二次モーメント行列の二つの固有
値を用いて、該局所領域における隆線方向の信頼度をも
隆線方向と合わせて算出し出力する分布解析手段を具備
することを特徴とする隆線方向抽出装置。
【００１２】
【作用】以下、本発明の作用について説明する。
【００１３】第１、２、３及び４の発明では、画像の勾
配ベクトルの局所的な分布に基づいて隆線方向を決定す
る。画像の勾配ベクトルを求めるためには、例えば画像
の水平微分と垂直微分を計算すればよく、従来技術にお
いて設定していた各方向毎のスリットなどを設定する必
要が無く非常に単純な処理となる。例えば、図２（ａ）
は皮膚紋様画像のある局所領域の一例を表しているが、
このような画像の各点における勾配ベクトルの向きは、
図２（ｂ）のように隆線方向とおおよそ直交するように
なる。勾配ベクトル算出手段では、画像記憶手段に記憶
された皮膚紋様画像から予め設定した画像の各点におい
て前述したような勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトル
記憶手段に記憶する。図２（ｂ）に対応する勾配ベクト
ルの分布は、図２（ｃ）のように各勾配ベクトルの水平
成分の大きさをｘ軸に対応させ、垂直成分をｙ軸に対応
させプロットすると隆線方向と直交する方向にその主軸
を持つことが分かる。従って、分布解析手段において、
予め設定した局所領域毎に勾配ベクトル記憶手段に記憶
された勾配ベクトルの分布を解析し、主軸方向と直交す
る方向を隆線方向とすれば隆線方向を決定することがで
きる。つまり、従来必要であった方向毎のスリットの設
定およびそのスリットに従った演算が不必要となること
から、従来方法に比較して演算が単純となり少ない演算
量で処理を行うことが可能となる。
配ベクトルの局所的な分布に基づいて隆線方向を決定す
る。画像の勾配ベクトルを求めるためには、例えば画像
の水平微分と垂直微分を計算すればよく、従来技術にお
いて設定していた各方向毎のスリットなどを設定する必
要が無く非常に単純な処理となる。例えば、図２（ａ）
は皮膚紋様画像のある局所領域の一例を表しているが、
このような画像の各点における勾配ベクトルの向きは、
図２（ｂ）のように隆線方向とおおよそ直交するように
なる。勾配ベクトル算出手段では、画像記憶手段に記憶
された皮膚紋様画像から予め設定した画像の各点におい
て前述したような勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトル
記憶手段に記憶する。図２（ｂ）に対応する勾配ベクト
ルの分布は、図２（ｃ）のように各勾配ベクトルの水平
成分の大きさをｘ軸に対応させ、垂直成分をｙ軸に対応
させプロットすると隆線方向と直交する方向にその主軸
を持つことが分かる。従って、分布解析手段において、
予め設定した局所領域毎に勾配ベクトル記憶手段に記憶
された勾配ベクトルの分布を解析し、主軸方向と直交す
る方向を隆線方向とすれば隆線方向を決定することがで
きる。つまり、従来必要であった方向毎のスリットの設
定およびそのスリットに従った演算が不必要となること
から、従来方法に比較して演算が単純となり少ない演算
量で処理を行うことが可能となる。
【００１４】勾配ベクトルの求め方として、例えば、勾
配ベクトルの二つの成分を隆線ピッチを考慮した微分オ
ペレータを用いて算出することができる。これによっ
て、隆線方向の抽出に対して効果的な方向微分を計算す
ることができる。
配ベクトルの二つの成分を隆線ピッチを考慮した微分オ
ペレータを用いて算出することができる。これによっ
て、隆線方向の抽出に対して効果的な方向微分を計算す
ることができる。
【００１５】以下、この勾配ベクトルの求め方について
説明する。いま、隆線紋様をｆ（ｘ，ｙ）と表記する
と、勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）は、次式によっ
て表すことができる。
説明する。いま、隆線紋様をｆ（ｘ，ｙ）と表記する
と、勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）は、次式によっ
て表すことができる。
【００１６】
【数１】
【００１７】ディジタル画像において、ｘ方向の微分
【００１８】
【外１】
【００１９】やｙ方向の微分
【００２０】
【外２】
【００２１】を計算する微分オペレータには、様々なも
のがある。最も単純な場合が図３に示すような二つのカ
ーネルを画像に対して畳み込む演算を微分オペレータと
する場合である。これは隆線ピッチを考慮して設計され
ている微分オペレータではないが、例えばこの最も単純
な微分演算オペレータを基礎にして本発明を適用する
と、微分オペレータは図４のようなカーネルを用いる畳
み込み演算となる。ここで、図４のΔｈは隆線ピッチに
対応するように設定されるパラメータである。ここで、
このパラメータの設定を隆線ピッチに対応させることに
よって、隆線方向抽出により好ましい勾配ベクトルの算
出が可能となることについて説明する。
のがある。最も単純な場合が図３に示すような二つのカ
ーネルを画像に対して畳み込む演算を微分オペレータと
する場合である。これは隆線ピッチを考慮して設計され
ている微分オペレータではないが、例えばこの最も単純
な微分演算オペレータを基礎にして本発明を適用する
と、微分オペレータは図４のようなカーネルを用いる畳
み込み演算となる。ここで、図４のΔｈは隆線ピッチに
対応するように設定されるパラメータである。ここで、
このパラメータの設定を隆線ピッチに対応させることに
よって、隆線方向抽出により好ましい勾配ベクトルの算
出が可能となることについて説明する。
【００２２】ここで局所的な隆線紋様ｆ（ｘ，ｙ）を次
式のように平面波とノイズの重畳で近似表現できると仮
定する。
式のように平面波とノイズの重畳で近似表現できると仮
定する。
【００２３】 ｆ（ｘ，ｙ）＝ｓｉｎ（ωx ｘ＋ωy ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ） （２） ここで、ｎ（ｘ，ｙ）はガウス雑音とし、平面波ｓｉｎ
（ωx ｘ＋ωy ｙ）を本来あるべき隆線の紋様であると
する。また、図５に示すような皮膚紋様の隆線ピッチ
Ｔ、隆線と平面波の方向φおよび隆線の周波数ω、
ωx 、ωy の関係は、式３の通りである。
（ωx ｘ＋ωy ｙ）を本来あるべき隆線の紋様であると
する。また、図５に示すような皮膚紋様の隆線ピッチ
Ｔ、隆線と平面波の方向φおよび隆線の周波数ω、
ωx 、ωy の関係は、式３の通りである。
【００２４】
【数２】
【００２５】図４に示すカーネルによる微分オペレータ
を用いる場合、各点における勾配ベクトルは次式によっ
て表される。
を用いる場合、各点における勾配ベクトルは次式によっ
て表される。
【００２６】
【数３】
【００２７】ベクトルＳは、式２において本来ノイズが
なければ得られる勾配ベクトルの信号成分であり、ベク
トルＮはノイズ成分である。従って、信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を大きくするようにΔｈを決めれば、ノイ
ズの影響を受け難い勾配ベクトルを算出することができ
る。ここで、ベクトルＮは、Δｈに対してガウス雑音的
に振る舞い、勾配ベクトルを算出する点の座標（ｘ，
ｙ）に対し平均的にはΔｈに本質的に依存することなく
一定の値となる。従って信号成分の大きさ‖Ｓ‖をでき
るだけ大きくなるようにΔｈを決めることで、信号／雑
音の比に優れた勾配ベクトルを得ることができる。
なければ得られる勾配ベクトルの信号成分であり、ベク
トルＮはノイズ成分である。従って、信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を大きくするようにΔｈを決めれば、ノイ
ズの影響を受け難い勾配ベクトルを算出することができ
る。ここで、ベクトルＮは、Δｈに対してガウス雑音的
に振る舞い、勾配ベクトルを算出する点の座標（ｘ，
ｙ）に対し平均的にはΔｈに本質的に依存することなく
一定の値となる。従って信号成分の大きさ‖Ｓ‖をでき
るだけ大きくなるようにΔｈを決めることで、信号／雑
音の比に優れた勾配ベクトルを得ることができる。
【００２８】ここで、‖Ｓ‖2 は次式のように書き表さ
れる。
れる。
【００２９】 ‖Ｓ‖2 ＝４ｃｏｓ2 α（ｓｉｎ（ωx Δｈ）＋ｓｉｎ2 （ωy Δｈ） ＝４ｃｏｓ2 α（１−ｃｏｓ（（ωx ＋ωy ）Δｈ）ｃｏｓ（（ωx −ωy ）Δｈ）） （９） 式３から上式は次のように書き換えられる。
【００３０】 ‖Ｓ‖2 ＝４ｃｏｓ2 α（１−ｃｏｓ（（ｃｏｓφ＋ｓｉｎφ）ωΔｈ）ｃｏ ｓ（（ｃｏｓφ−ｓｉｎφ）ωΔｈ （１０） 式１０の‖Ｓ‖をφ、ωΔｈの関数と考えて、これらの
変数φ、ωΔｈに対して濃淡値付の等高線表示すると、
図６に示す図が得られる。ここで、濃淡値が明るいほど
‖Ｓ‖の値が大きいことを示している。この図から平面
波の方向φに対する依存性が低く、且つ‖Ｓ‖が大きく
なるように、ωΔｈを定めるならば、ωΔｈがおおよそ
１．０〜２．０程度の値となるようにすればよい。従っ
てΔｈは次式によって示される値に設定する。
変数φ、ωΔｈに対して濃淡値付の等高線表示すると、
図６に示す図が得られる。ここで、濃淡値が明るいほど
‖Ｓ‖の値が大きいことを示している。この図から平面
波の方向φに対する依存性が低く、且つ‖Ｓ‖が大きく
なるように、ωΔｈを定めるならば、ωΔｈがおおよそ
１．０〜２．０程度の値となるようにすればよい。従っ
てΔｈは次式によって示される値に設定する。
【００３１】
【数４】
【００３２】隆線ピッチＴは皮膚紋様画像から実際に計
測するか、あるいはΔｈを変化させてもっとも良い方向
抽出精度が得られるようなΔｈを実験的に定めればよ
い。このように、皮膚紋様の隆線ピッチに対応するよう
に設計したΔｈを用いることによって信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を高めることができ、隆線抽出の精度を向
上させることができる。ここで、図４のカーネルについ
て述べた隆線ピッチに対応させたカーネルの設計はあく
までも例であって、他の方向微分のための微分オペレー
タを設計する場合にも隆線ピッチに対応するように微分
オペレータを設計することで、隆線方向抽出に必要な勾
配ベクトルの算出を精度良く行うことができる。
測するか、あるいはΔｈを変化させてもっとも良い方向
抽出精度が得られるようなΔｈを実験的に定めればよ
い。このように、皮膚紋様の隆線ピッチに対応するよう
に設計したΔｈを用いることによって信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を高めることができ、隆線抽出の精度を向
上させることができる。ここで、図４のカーネルについ
て述べた隆線ピッチに対応させたカーネルの設計はあく
までも例であって、他の方向微分のための微分オペレー
タを設計する場合にも隆線ピッチに対応するように微分
オペレータを設計することで、隆線方向抽出に必要な勾
配ベクトルの算出を精度良く行うことができる。
【００３３】第１の発明の分布解析手段は、局所領域に
含まれる勾配ベクトルの分布の解析および隆線方向の決
定を効果的に行うものである。分布の主軸を求める方法
として、文献（高木他監修、『画像解析ハンドブッ
ク』、東京大学出版会、ｐｐ．４０−４２）に示される
主成分分析を用いている。
含まれる勾配ベクトルの分布の解析および隆線方向の決
定を効果的に行うものである。分布の主軸を求める方法
として、文献（高木他監修、『画像解析ハンドブッ
ク』、東京大学出版会、ｐｐ．４０−４２）に示される
主成分分析を用いている。
【００３４】つまり、ある局所領域をＣとしたときに、
次式に示される行列Ｖがその局所領域Ｃに対する勾配ベ
クトルの分布の分散共分散行列となる。
次式に示される行列Ｖがその局所領域Ｃに対する勾配ベ
クトルの分布の分散共分散行列となる。
【００３５】
【数５】
【００３６】この行列Ｖの小さい方の固有値に対応する
固有ベクトルの軸（第２主軸）は分布の主軸（第１主
軸）と直交する方向となる。従って、この第２主軸方向
を隆線方向として出力すれば、勾配ベクトルの分布の主
軸方向と直交する隆線の方向を出力することができる。
固有ベクトルの軸（第２主軸）は分布の主軸（第１主
軸）と直交する方向となる。従って、この第２主軸方向
を隆線方向として出力すれば、勾配ベクトルの分布の主
軸方向と直交する隆線の方向を出力することができる。
【００３７】第２の発明の分布解析手段も、第１の発明
と同様に局所領域に含まれる勾配ベクトルの解析を効果
的に行うものの一つであり、第１の発明に比較して高速
に演算することが可能となる。
と同様に局所領域に含まれる勾配ベクトルの解析を効果
的に行うものの一つであり、第１の発明に比較して高速
に演算することが可能となる。
【００３８】式１４の分散共分散行列は、勾配ベクトル
の平均
の平均
【００３９】
【外３】
【００４０】の周りの二次モーメント行列である。隆線
が周期的な紋様を成していることから、局所領域の大き
さをある程度大きくすると、この平均の勾配ベクトルは
漸近的に大きさが０のベクトルとなっていく。従って予
めこのベクトル成分を０であると仮定すれば、次式の行
列を得ることができる。
が周期的な紋様を成していることから、局所領域の大き
さをある程度大きくすると、この平均の勾配ベクトルは
漸近的に大きさが０のベクトルとなっていく。従って予
めこのベクトル成分を０であると仮定すれば、次式の行
列を得ることができる。
【００４１】
【数６】
【００４２】この行列を求める演算は、式１４の分散共
分散行列を求める演算よりも単純であり高速に演算を行
うことができる。二次モーメント行列の二つの固有値の
うち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方向
を隆線方向として出力することで、ほぼ第１の発明と同
様の隆線の方向を算出することができる。
分散行列を求める演算よりも単純であり高速に演算を行
うことができる。二次モーメント行列の二つの固有値の
うち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方向
を隆線方向として出力することで、ほぼ第１の発明と同
様の隆線の方向を算出することができる。
【００４３】第３、第４の発明は、それぞれ第１、第２
の発明の隆線抽出装置の分布解析手段において、隆線方
向に加えて、さらに隆線方向の信頼度を出力する。隆線
方向の信頼度は、本発明によって出力した隆線方向を例
えば特願平４−１８５８９に記載されている『隆線方向
パターン平滑化方法およびその装置』などを用いて隆線
方向を平滑化する場合などにおいて重要である。本発明
では、第１の発明および第２の発明における行列の固有
値を用いて隆線方向の信頼度をも隆線方向と合わせて出
力する。例えば、前記の行列Ｖや行列Ｍの固有値を
λ1、λ2（λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応する
固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2に対応する固有ベクト
ルをｅ2 とする。
の発明の隆線抽出装置の分布解析手段において、隆線方
向に加えて、さらに隆線方向の信頼度を出力する。隆線
方向の信頼度は、本発明によって出力した隆線方向を例
えば特願平４−１８５８９に記載されている『隆線方向
パターン平滑化方法およびその装置』などを用いて隆線
方向を平滑化する場合などにおいて重要である。本発明
では、第１の発明および第２の発明における行列の固有
値を用いて隆線方向の信頼度をも隆線方向と合わせて出
力する。例えば、前記の行列Ｖや行列Ｍの固有値を
λ1、λ2（λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応する
固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2に対応する固有ベクト
ルをｅ2 とする。
【００４４】大きい方の固有値λ1 が大きければ大きい
ほど、それに対応する固有ベクトルｅ1 の方向への画像
の勾配ベクトルが大きいことがわかる。これは隆線の像
がつぶれていたり、かすれておらず、隆線像がはっきり
していることを示している。また、ノイズが多い画像で
は勾配ベクトルの向きがばらつくため勾配ベクトルの向
きはばらつき、その固有値λ1 、λ2 の大きさの差は小
さくなる。このようなことから、第３、第４の発明で
は、例えば次式のような値を隆線方向の信頼度Ｒとして
出力する。
ほど、それに対応する固有ベクトルｅ1 の方向への画像
の勾配ベクトルが大きいことがわかる。これは隆線の像
がつぶれていたり、かすれておらず、隆線像がはっきり
していることを示している。また、ノイズが多い画像で
は勾配ベクトルの向きがばらつくため勾配ベクトルの向
きはばらつき、その固有値λ1 、λ2 の大きさの差は小
さくなる。このようなことから、第３、第４の発明で
は、例えば次式のような値を隆線方向の信頼度Ｒとして
出力する。
【００４５】
【数７】
【００４６】この信頼度Ｒは、隆線像がはっきりしてお
り、ノイズが少ない場合には、大きな値を示し、出力さ
れる隆線方向の信頼度が高いことを示す。逆に隆線像が
はっきりせず、ノイズが多い場合には、信頼度Ｒは、小
さい値となり、出力される隆線方向の信頼度が低いこと
を示す。このように第３の発明あるいは第４の発明を用
いることによって各局所領域毎に隆線方向の抽出に対す
る信頼度を付加できるようになる。
り、ノイズが少ない場合には、大きな値を示し、出力さ
れる隆線方向の信頼度が高いことを示す。逆に隆線像が
はっきりせず、ノイズが多い場合には、信頼度Ｒは、小
さい値となり、出力される隆線方向の信頼度が低いこと
を示す。このように第３の発明あるいは第４の発明を用
いることによって各局所領域毎に隆線方向の抽出に対す
る信頼度を付加できるようになる。
【００４７】
【実施例】本発明による実施例１について図面を参照し
て説明する。図１は第１の発明による隆線方向抽出装置
の一実施例を示すブロック図である。
て説明する。図１は第１の発明による隆線方向抽出装置
の一実施例を示すブロック図である。
【００４８】図１を参照すると、本発明の実施例は、指
紋画像などの皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段１１
と、画像記憶手段１１に記憶された画像の勾配ベクトル
を算出する勾配ベクトル算出手段１２と、勾配ベクトル
算出手段１２によって算出された勾配ベクトルを記憶す
る勾配ベクトル記憶手段１３と、勾配ベクトル記憶手段
１３に記憶された勾配ベクトルの分布から隆線方向を決
定し出力する分布解析手段１４とから構成される。
紋画像などの皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段１１
と、画像記憶手段１１に記憶された画像の勾配ベクトル
を算出する勾配ベクトル算出手段１２と、勾配ベクトル
算出手段１２によって算出された勾配ベクトルを記憶す
る勾配ベクトル記憶手段１３と、勾配ベクトル記憶手段
１３に記憶された勾配ベクトルの分布から隆線方向を決
定し出力する分布解析手段１４とから構成される。
【００４９】画像記憶手段１１は、スキャナやテレビカ
メラなどの入力装置を用いて撮像された指紋などの皮膚
紋様などのディジタル画像をハードディスクやＤＲＡＭ
などを用いて記憶する。以下では、記憶される画像デー
タが画像サイズ５１２×５１２画素のデータである場合
を例に説明する。以下、この画像を画像ｆ（ｘ，ｙ）
（ｘ＝１，…，５１２；ｙ＝１，…，５１２）と表記す
る。画像記憶手段１１に記憶された画像ｆ（ｘ，ｙ）
は、勾配ベクトル算出手段１２に提供される。勾配ベク
トル算出手段１２では、提供された画像ｆ（ｘ，ｙ）の
各点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）＝（ｆ
x （ｘ，ｙ），ｆy （ｘ，ｙ））を算出する。ここでｆ
x （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）は、それぞれｆ（ｘ，
ｙ）のｘ方向の微分とｙ方向の微分を表す。この微分演
算は、実際にはｘ方向の画素値の差分、ｙ方向の画素値
の差分の演算によって実施される。例えば画像全体の各
画素点において勾配ベクトルを算出する場合には、例え
ば図３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルを画像ｆ
（ｘ，ｙ）に対してそれぞれ畳み込み演算することによ
って実現できる。図３（ａ）の畳み込み演算は、画像の
ｘ方向の微分を意味しており、図３（ｂ）の畳み込み演
算は、画像のｙ方向の微分を意味している。つまり、図
３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルの畳み込みによ
って得られる結果は、それぞれｆx （ｘ，ｙ），ｆ
y （ｘ，ｙ）を表しており、上記の演算により画像全体
に亘る各画素点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，
ｙ）を算出できていることが分かる。
メラなどの入力装置を用いて撮像された指紋などの皮膚
紋様などのディジタル画像をハードディスクやＤＲＡＭ
などを用いて記憶する。以下では、記憶される画像デー
タが画像サイズ５１２×５１２画素のデータである場合
を例に説明する。以下、この画像を画像ｆ（ｘ，ｙ）
（ｘ＝１，…，５１２；ｙ＝１，…，５１２）と表記す
る。画像記憶手段１１に記憶された画像ｆ（ｘ，ｙ）
は、勾配ベクトル算出手段１２に提供される。勾配ベク
トル算出手段１２では、提供された画像ｆ（ｘ，ｙ）の
各点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）＝（ｆ
x （ｘ，ｙ），ｆy （ｘ，ｙ））を算出する。ここでｆ
x （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）は、それぞれｆ（ｘ，
ｙ）のｘ方向の微分とｙ方向の微分を表す。この微分演
算は、実際にはｘ方向の画素値の差分、ｙ方向の画素値
の差分の演算によって実施される。例えば画像全体の各
画素点において勾配ベクトルを算出する場合には、例え
ば図３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルを画像ｆ
（ｘ，ｙ）に対してそれぞれ畳み込み演算することによ
って実現できる。図３（ａ）の畳み込み演算は、画像の
ｘ方向の微分を意味しており、図３（ｂ）の畳み込み演
算は、画像のｙ方向の微分を意味している。つまり、図
３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルの畳み込みによ
って得られる結果は、それぞれｆx （ｘ，ｙ），ｆ
y （ｘ，ｙ）を表しており、上記の演算により画像全体
に亘る各画素点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，
ｙ）を算出できていることが分かる。
【００５０】なお、画像が低品質でノイズの影響が大き
い場合には、図８（ａ），（ｂ）に示すカーネルを用い
たソーベル（Ｓｏｂｅｌ）微分などを用いてもよい。
い場合には、図８（ａ），（ｂ）に示すカーネルを用い
たソーベル（Ｓｏｂｅｌ）微分などを用いてもよい。
【００５１】また、勾配ベクトル算出手段１２におい
て、皮膚隆線のピッチに対応するように設計した方向微
分のための微分オペレータを用いることもできる。
て、皮膚隆線のピッチに対応するように設計した方向微
分のための微分オペレータを用いることもできる。
【００５２】例えば、皮膚紋様を２０画素／mm程度の解
像度でサンプリングしたディジタル画像の場合には、図
７（ａ）、（ｂ）に示すカーネルによる畳み込み演算を
微分オペレータとして用いる。つまり、この二つのカー
ネルと画像記憶手段１１に記憶された画像との畳み込み
をそれぞれ行い、得られた勾配ベクトルを勾配ベクトル
記憶手段１３に記憶する。
像度でサンプリングしたディジタル画像の場合には、図
７（ａ）、（ｂ）に示すカーネルによる畳み込み演算を
微分オペレータとして用いる。つまり、この二つのカー
ネルと画像記憶手段１１に記憶された画像との畳み込み
をそれぞれ行い、得られた勾配ベクトルを勾配ベクトル
記憶手段１３に記憶する。
【００５３】これにより、信号／雑音の比に優れたより
良好な結果が得られる。また、式２１、式２２に示す関
数ｋ 1 （ｘ，ｙ），ｋ 2 （ｘ，ｙ）により規定されるカ
ーネルのα 1 ，α 2 のパラメータを隆線ピッチに対応す
るようにしたものを用いて微分を行っても良い。
良好な結果が得られる。また、式２１、式２２に示す関
数ｋ 1 （ｘ，ｙ），ｋ 2 （ｘ，ｙ）により規定されるカ
ーネルのα 1 ，α 2 のパラメータを隆線ピッチに対応す
るようにしたものを用いて微分を行っても良い。
【００５４】ｋ 1 （ｘ，ｙ）＝Ｇ（ｘ，ｙ；σ 1 ）ｓｉｎ（α 1 ｘ）（２１） ｋ 2 （ｘ，ｙ）＝Ｇ（ｘ，ｙ；σ 2 ）ｓｉｎ（α 2 ｙ）（２２） なお、Ｇ（ｘ，ｙ，；σ）はガウス関数で、σ 1 ，σ
2 ，α 1 ，α 2 は実験的に定める。
2 ，α 1 ，α 2 は実験的に定める。
【００５５】勾配ベクトル記憶手段１３は、ＤＲＡＭな
どを用いて構成され、勾配ベクトル算出手段１２によっ
て得られる勾配ベクトルのｘ成分ｆ X （ｘ，ｙ）とｙ成
分ｆ Y （ｘ，ｙ）を記憶する。
どを用いて構成され、勾配ベクトル算出手段１２によっ
て得られる勾配ベクトルのｘ成分ｆ X （ｘ，ｙ）とｙ成
分ｆ Y （ｘ，ｙ）を記憶する。
【００５６】
【００５７】
【００５８】
【００５９】
【００６０】
【００６１】
【００６２】第１の発明の実施例１においては、分布解
析手段１４は主成分分析を利用した方法を用いて隆線方
向を出力する。
析手段１４は主成分分析を利用した方法を用いて隆線方
向を出力する。
【００６３】まず、勾配ベクトル記憶手段１３に記憶さ
れる勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を用
いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１４に
示される分散共分散行列Ｖを求める。
れる勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を用
いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１４に
示される分散共分散行列Ｖを求める。
【００６４】次に、得られた結果を用いて各局所領域毎
に式１４に示される行列の固有値・固有ベクトルを求
め、隆線方向を算出し出力する。ここで得られる固有値
をλ1，λ2 （λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応
する固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2 に対応する固有ベ
クトルをｅ2 とする。式２３の表記を用いると、これら
の値は式２４〜式２７で表される。
に式１４に示される行列の固有値・固有ベクトルを求
め、隆線方向を算出し出力する。ここで得られる固有値
をλ1，λ2 （λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応
する固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2 に対応する固有ベ
クトルをｅ2 とする。式２３の表記を用いると、これら
の値は式２４〜式２７で表される。
【００６５】
【数１０】
【００６６】従って、小さい方の固有値λ2 に対応する
固有ベクトルｅ2 の方向θを０≦θ＜πの範囲で式２８
により計算する。
固有ベクトルｅ2 の方向θを０≦θ＜πの範囲で式２８
により計算する。
【００６７】
【数１１】
【００６８】この結果得られる方向θをその局所領域に
おける隆線方向として出力する。
おける隆線方向として出力する。
【００６９】第２の発明を用いた実施例２について説明
する。実施例２では、実施例１で用いた式１４の分散共
分散行列Ｖの代わりに、第２の発明による式１６の分布
の原点周りの二次モーメント行列Ｍを用いた分布解析手
段１４を適用する。これにより、より少ない演算量で演
算を行うことが可能となる。
する。実施例２では、実施例１で用いた式１４の分散共
分散行列Ｖの代わりに、第２の発明による式１６の分布
の原点周りの二次モーメント行列Ｍを用いた分布解析手
段１４を適用する。これにより、より少ない演算量で演
算を行うことが可能となる。
【００７０】つまり、勾配ベクトル記憶手段１３に記憶
される勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を
用いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１６
に示される原点周りの二次モーメント行列Ｍを求める。
得られた行列Ｍの各要素を式２９のようにおく。
される勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を
用いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１６
に示される原点周りの二次モーメント行列Ｍを求める。
得られた行列Ｍの各要素を式２９のようにおく。
【００７１】
【数１２】
【００７２】それ以降の処理は、実施例１と同様に処理
を行い隆線方向を局所領域毎に出力する。
を行い隆線方向を局所領域毎に出力する。
【００７３】第３の発明もしくは第４の発明を用いた実
施例３について説明する。実施例３では実施例１もしく
は実施例２の隆線方向抽出装置の分布解析手段１４にお
いて、局所領域毎の隆線方向の出力に加えて、各局所領
域毎の隆線方向に対する信頼度をも出力するものであ
る。
施例３について説明する。実施例３では実施例１もしく
は実施例２の隆線方向抽出装置の分布解析手段１４にお
いて、局所領域毎の隆線方向の出力に加えて、各局所領
域毎の隆線方向に対する信頼度をも出力するものであ
る。
【００７４】第３の発明を用いた場合には式１４の分散
共分散行列Ｖ、第４の発明を用いた場合には式１６の二
次モーメント行列Ｍの固有値である式２４の固有値λ1
および式２５の固有値λ2 を用いて隆線に対する信頼度
Ｒを例えば次式により算出する。
共分散行列Ｖ、第４の発明を用いた場合には式１６の二
次モーメント行列Ｍの固有値である式２４の固有値λ1
および式２５の固有値λ2 を用いて隆線に対する信頼度
Ｒを例えば次式により算出する。
【００７５】
【数１３】
【００７６】また、信頼度の値の範囲［０，１］のよう
に限定したい場合には、例えば次式に従って信頼度Ｒを
算出してもよい。
に限定したい場合には、例えば次式に従って信頼度Ｒを
算出してもよい。
【００７７】
【数１４】
【００７８】
【発明の効果】本発明を用いることで、高速で且つノイ
ズに対して頑強な皮膚紋様の隆線方向特徴の抽出を行う
ことができる。
ズに対して頑強な皮膚紋様の隆線方向特徴の抽出を行う
ことができる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の作用を説明するための図である。
【図３】本発明の作用および実施例を説明するための図
である。
である。
【図４】本発明の作用を説明するための図である。
【図５】本発明の作用を説明するための図である。
【図６】本発明の作用を説明するための図である。
【図７】本発明の実施例を説明するための図である。
【図８】本発明の実施例を説明するための図である。
【図９】従来の技術を説明するための図である。
【符号の説明】 １１ 画像記憶手段 １２ 勾配ベクトル算出手段 １３ 勾配ベクトル記憶手段 １４ 分布解析手段
Claims (4)
- 【請求項１】皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、
前記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設
定した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクト
ル算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出
された勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段
と、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に
含まれる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の固
有値のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトル
の方向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として
算出し出力する分布解析手段を具備することを特徴とす
る隆線方向抽出装置。 - 【請求項２】皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、
前記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設
定した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクト
ル算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出
された勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段
と、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に
含まれる前記勾配ベクトルの分布の原点周りの二次モー
メント行列の固有値のうち、小さい方の固有値に対応す
る固有ベクトルの方向を該局所領域における皮膚紋様の
隆線方向として算出し出力する分布解析手段を具備する
ことを特徴とする隆線方向抽出装置。 - 【請求項３】請求項１に記載の隆線方向抽出装置におい
て、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に
含まれる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の二
つの固有値を用いて、該局所領域における隆線方向の信
頼度をも合わせて算出し出力する分布解析手段を具備す
ることを特徴とする隆線方向抽出装置。 - 【請求項４】請求項２に記載の隆線方向抽出装置におい
て、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に
含まれる前記勾配ベクトルの分布の原点周りの二次モー
メント行列の二つの固有値を用いて、該局所領域におけ
る隆線方向の信頼度をも隆線方向と合わせて算出し出力
する分布解析手段を具備することを特徴とする隆線方向
抽出装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6138833A JP2725599B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 隆線方向抽出装置 |
| US08/455,689 US5717786A (en) | 1994-06-21 | 1995-05-31 | Apparatus for determining ridge direction patterns |
| DE69516596T DE69516596T2 (de) | 1994-06-21 | 1995-06-21 | Gerät und Verfahren zur Bestimmung der Richtung von Rippenmustern |
| EP95304362A EP0696012B1 (en) | 1994-06-21 | 1995-06-21 | Apparatus for and method of determining ridge direction patterns |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6138833A JP2725599B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 隆線方向抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH087097A JPH087097A (ja) | 1996-01-12 |
| JP2725599B2 true JP2725599B2 (ja) | 1998-03-11 |
Family
ID=15231290
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6138833A Expired - Lifetime JP2725599B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 隆線方向抽出装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5717786A (ja) |
| EP (1) | EP0696012B1 (ja) |
| JP (1) | JP2725599B2 (ja) |
| DE (1) | DE69516596T2 (ja) |
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| JP2815045B2 (ja) | 1996-12-16 | 1998-10-27 | 日本電気株式会社 | 画像特徴抽出装置，画像特徴解析装置，および画像照合システム |
| DE59807883D1 (de) * | 1997-07-18 | 2003-05-15 | Kaba Schliesssysteme Ag Wetzik | Verfahren zur ermittlung eines identifikationscodes aus fingerabdruckbildern |
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| KR20010068341A (ko) * | 2000-01-04 | 2001-07-23 | 장용우 | 섹터별 벡터성을 이용한 지문검증 방법 |
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| JP4877392B2 (ja) * | 2007-06-27 | 2012-02-15 | 日本電気株式会社 | 特徴属性計算装置、特徴量抽出装置とパターン照合装置と方法及びプログラム |
| JP5061988B2 (ja) | 2008-03-25 | 2012-10-31 | 日本電気株式会社 | 隆線方向抽出装置および隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法 |
| WO2011052036A1 (ja) | 2009-10-27 | 2011-05-05 | 富士通株式会社 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム |
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