JP2776340B2 - 指紋特徴抽出装置 - Google Patents
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- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は指紋の照合装置に関
し、特に指紋データから照合・位置合わせに利用する特
徴を抽出する装置に関する。
し、特に指紋データから照合・位置合わせに利用する特
徴を抽出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】与えられた指紋画像対の同一性の判定の
ための照合の実現としては、例えば登録側（以下Ｆ側）
指紋と探索側（以下Ｓ側）指紋の第１・第２関節を含む
指の押捺画像が入力された時にそれらの位置合わせを行
った後に照合を行う装置として、特開平３−１０８０７
５（「パターン画像処理装置」）記載の技術がある。こ
こでは指紋の一致判定に先だって指紋のＸ方向及びＹ方
向の位置合わせを行うために、図８に示すように指の長
手方向と直交する方向に画素の濃度値を累積加算し、そ
こから得られた濃度分布をヒストグラムのずらし差の２
乗和を最小にするようにずらしマッチングを行うという
方法で位置合わせを実行する。
ための照合の実現としては、例えば登録側（以下Ｆ側）
指紋と探索側（以下Ｓ側）指紋の第１・第２関節を含む
指の押捺画像が入力された時にそれらの位置合わせを行
った後に照合を行う装置として、特開平３−１０８０７
５（「パターン画像処理装置」）記載の技術がある。こ
こでは指紋の一致判定に先だって指紋のＸ方向及びＹ方
向の位置合わせを行うために、図８に示すように指の長
手方向と直交する方向に画素の濃度値を累積加算し、そ
こから得られた濃度分布をヒストグラムのずらし差の２
乗和を最小にするようにずらしマッチングを行うという
方法で位置合わせを実行する。
【０００３】また、カード形式の押捺指紋印象画像を対
象にし、登録指紋の大規模なデータベースの中からより
精密な照合により一致指紋を探索するための、マニュー
シャを利用した一致判定の実現として、特公昭６３−１
３２２６や特公昭６３−３４５０８（いずれも「指紋照
合装置」）に記述された技術に基づいたものがある。こ
れを使用して高精度の照合を実現する場合も、Ｆ側指紋
とＳ側指紋とのより正確な位置合わせ及び方向合わせが
行われる必要がある。
象にし、登録指紋の大規模なデータベースの中からより
精密な照合により一致指紋を探索するための、マニュー
シャを利用した一致判定の実現として、特公昭６３−１
３２２６や特公昭６３−３４５０８（いずれも「指紋照
合装置」）に記述された技術に基づいたものがある。こ
れを使用して高精度の照合を実現する場合も、Ｆ側指紋
とＳ側指紋とのより正確な位置合わせ及び方向合わせが
行われる必要がある。
【０００４】位置合わせのために指紋画像から安定した
指紋中心を検出決定する方法として、特開平１−２７１
８８３、特開平１−２７１８８４（いずれも「指紋中心
検出方式」）記載の技術がある。特開平１−２７１８８
３では指紋隆線の各箇所の隆線方向の曲率からその曲率
中心を確率的に求め、特開平１−２７１８８４ではさら
に隆線のなす上向き凸型曲線の頂上（曲率最大点）の位
置発見から指紋の中心を求め、それを用いて位置合わせ
をする。
指紋中心を検出決定する方法として、特開平１−２７１
８８３、特開平１−２７１８８４（いずれも「指紋中心
検出方式」）記載の技術がある。特開平１−２７１８８
３では指紋隆線の各箇所の隆線方向の曲率からその曲率
中心を確率的に求め、特開平１−２７１８８４ではさら
に隆線のなす上向き凸型曲線の頂上（曲率最大点）の位
置発見から指紋の中心を求め、それを用いて位置合わせ
をする。
【０００５】また方向合わせのために指紋画像から安定
した指頭軸方向を検出決定する方法として、特願平７−
７９０３３（「指紋指頭軸方向検出装置」）記載の技術
がある。ここでは指紋周辺部の隆線方向と中心からの放
射線方向の角度差が指頭軸方向と相関を持っていること
を利用し、指頭軸方向が既知の指紋を用いて内積分布パ
タンの辞書を作っておくことで、未知の指紋についてそ
の内積を算出と辞書パタン参照により、指頭軸方向を検
出している。
した指頭軸方向を検出決定する方法として、特願平７−
７９０３３（「指紋指頭軸方向検出装置」）記載の技術
がある。ここでは指紋周辺部の隆線方向と中心からの放
射線方向の角度差が指頭軸方向と相関を持っていること
を利用し、指頭軸方向が既知の指紋を用いて内積分布パ
タンの辞書を作っておくことで、未知の指紋についてそ
の内積を算出と辞書パタン参照により、指頭軸方向を検
出している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】前記「パターン画像処
理装置」明細書に記載された方法では、まず指紋押捺印
象の入力に際して指置き台に指ガイドを設ける等の手段
により入力指の方向が一定になることを前提とし、それ
が実現されているとの仮定の元に、画像から得られる画
像情報を指の長手方向と直交する方向にのみ加算してい
る。そのため、指紋押捺が傾いている場合に安定して位
置合わせを成功させることが困難になる。例えばＦ側、
Ｓ側とも指紋１０指カードをスキャナーで読み込んだデ
ータが供給されそれらの照合を行う場合、指の押捺方向
はカードごと、指ごとに十分統一されておらず、上の仮
定の成立は期待できない。このようなデータでの入力画
像の例を図４に示す。このように指の軸が傾いている場
合、固定方向（この場合は指の軸と直交する方向なので
水平方向）について投影累積加算したヒストグラムのず
らしマッチングを使用する方法では安定した位置合わせ
が実現できない。さらに本方式のように指の値と直交す
る方向の全幅に渡って投影を求める方法では、押捺の際
に指が正しく押捺面にフラットな状態で押捺されなかっ
たなどの理由で指紋印象の一部が欠けている場合に、節
線部に対応する投影の位置付近以外でも本来大きくなる
べきヒストグラムの値が小さくなるという現象が起こ
り、節線部付近でのヒストグラムが小さくなることを利
用した方法では正しい位置合わせが保証されないという
問題がある。
理装置」明細書に記載された方法では、まず指紋押捺印
象の入力に際して指置き台に指ガイドを設ける等の手段
により入力指の方向が一定になることを前提とし、それ
が実現されているとの仮定の元に、画像から得られる画
像情報を指の長手方向と直交する方向にのみ加算してい
る。そのため、指紋押捺が傾いている場合に安定して位
置合わせを成功させることが困難になる。例えばＦ側、
Ｓ側とも指紋１０指カードをスキャナーで読み込んだデ
ータが供給されそれらの照合を行う場合、指の押捺方向
はカードごと、指ごとに十分統一されておらず、上の仮
定の成立は期待できない。このようなデータでの入力画
像の例を図４に示す。このように指の軸が傾いている場
合、固定方向（この場合は指の軸と直交する方向なので
水平方向）について投影累積加算したヒストグラムのず
らしマッチングを使用する方法では安定した位置合わせ
が実現できない。さらに本方式のように指の値と直交す
る方向の全幅に渡って投影を求める方法では、押捺の際
に指が正しく押捺面にフラットな状態で押捺されなかっ
たなどの理由で指紋印象の一部が欠けている場合に、節
線部に対応する投影の位置付近以外でも本来大きくなる
べきヒストグラムの値が小さくなるという現象が起こ
り、節線部付近でのヒストグラムが小さくなることを利
用した方法では正しい位置合わせが保証されないという
問題がある。
【０００７】一方、前記「指紋中心検出方式」・「指紋
指頭軸方向検出装置」特許に記載された技術は、指紋の
位置・方向、さらには押捺状態・品質が多様な場合にも
多くの指紋印象において安定で精度良い動作をし、その
結果高い照合精度が実現できることが知られている。し
かしこれらでも隆線の曲率を決定づける中心付近の画像
品質が不十分な場合には十分正確で安定した位置・方向
情報を与えられないことがある。
指頭軸方向検出装置」特許に記載された技術は、指紋の
位置・方向、さらには押捺状態・品質が多様な場合にも
多くの指紋印象において安定で精度良い動作をし、その
結果高い照合精度が実現できることが知られている。し
かしこれらでも隆線の曲率を決定づける中心付近の画像
品質が不十分な場合には十分正確で安定した位置・方向
情報を与えられないことがある。
【０００８】本発明の目的は、指紋中心付近の画像品質
などの理由でこれらの方式が与える位置情報の精度が不
十分な場合にも、これに取って代わりあるいはこれを補
完する、より安定した位置合わせ・方向合わせを可能に
するための情報を指紋から自動抽出する装置を提供する
ことである。より詳しくは、本発明は、上記のカード形
式の押捺指紋印象画像で多くの場合画像に含まれている
第１関節線（以下「節線」と呼ぶ）の位置と方向を自動
抽出する装置を実現することを目的とする。またその自
動抽出の信頼性を表すために、決定された節線位置の確
信度を同時に求めることを目的とする。
などの理由でこれらの方式が与える位置情報の精度が不
十分な場合にも、これに取って代わりあるいはこれを補
完する、より安定した位置合わせ・方向合わせを可能に
するための情報を指紋から自動抽出する装置を提供する
ことである。より詳しくは、本発明は、上記のカード形
式の押捺指紋印象画像で多くの場合画像に含まれている
第１関節線（以下「節線」と呼ぶ）の位置と方向を自動
抽出する装置を実現することを目的とする。またその自
動抽出の信頼性を表すために、決定された節線位置の確
信度を同時に求めることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の指紋特徴抽出装
置は、入力画像をＹ方向の平行な直線群により複数の小
領域（以下帯と呼ぶ）に分ける垂直領域分離部と、それ
ぞれの帯でＸ方向への濃度投影処理を行い、投影ヒスト
グラムを求める投影計算部と、各帯で得られた投影ヒス
トグラムから谷と呼ぶ極小点を求める谷候補計算部と、
複数の帯での谷候補計算部から得られた谷の位置を入力
して、指紋画像の節線位置とその確信度を求める谷情報
統合部とからなることを特徴とする。
置は、入力画像をＹ方向の平行な直線群により複数の小
領域（以下帯と呼ぶ）に分ける垂直領域分離部と、それ
ぞれの帯でＸ方向への濃度投影処理を行い、投影ヒスト
グラムを求める投影計算部と、各帯で得られた投影ヒス
トグラムから谷と呼ぶ極小点を求める谷候補計算部と、
複数の帯での谷候補計算部から得られた谷の位置を入力
して、指紋画像の節線位置とその確信度を求める谷情報
統合部とからなることを特徴とする。
【００１０】また本発明の指紋特徴抽出装置は、入力画
像をＹ方向の平行な直線群により複数の小領域（以下帯
と呼ぶ）に分ける垂直領域分離部と、それぞれの帯でＸ
方向への濃度投影処理を行い、投影ヒストグラムを求め
る投影計算部と、各帯で得られた投影ヒストグラムから
谷と呼ぶ極小点を求める谷候補計算部と、各帯でのそれ
ぞれの谷についてその確信度を計算する谷確信度計算部
と、それぞれの帯についてその確信度を計算する帯確信
度計算部と、複数の帯での谷候補計算部から得られた谷
の位置と谷確信度計算部から得られた谷確信度と帯確信
度計算部から得られた帯確信度を入力して、指紋画像の
節線位置とその確信度を求める谷情報統合部とからなる
ことを特徴とする。
像をＹ方向の平行な直線群により複数の小領域（以下帯
と呼ぶ）に分ける垂直領域分離部と、それぞれの帯でＸ
方向への濃度投影処理を行い、投影ヒストグラムを求め
る投影計算部と、各帯で得られた投影ヒストグラムから
谷と呼ぶ極小点を求める谷候補計算部と、各帯でのそれ
ぞれの谷についてその確信度を計算する谷確信度計算部
と、それぞれの帯についてその確信度を計算する帯確信
度計算部と、複数の帯での谷候補計算部から得られた谷
の位置と谷確信度計算部から得られた谷確信度と帯確信
度計算部から得られた帯確信度を入力して、指紋画像の
節線位置とその確信度を求める谷情報統合部とからなる
ことを特徴とする。
【００１１】また本発明の指紋特徴抽出装置は、前記谷
候補計算部が、入力された投影ヒストグラムをＹ方向に
微分するヒストグラム微分部と、微分のゼロ交差位置を
発見するヒストグラム微分ゼロ交差発見部と、そのゼロ
交差についてヒストグラムの谷であるかを判定する谷位
置決定部とから構成されることを特徴とする。
候補計算部が、入力された投影ヒストグラムをＹ方向に
微分するヒストグラム微分部と、微分のゼロ交差位置を
発見するヒストグラム微分ゼロ交差発見部と、そのゼロ
交差についてヒストグラムの谷であるかを判定する谷位
置決定部とから構成されることを特徴とする。
【００１２】また本発明の指紋特徴抽出装置は、前記谷
情報統合部が、複数の帯での谷候補計算部から得られた
谷群にハフ変換を施すハフ変換部と、変換後のハフ空間
でピークを選択するハフピーク決定部と、ピークから得
られる位置座標を逆ハフ変換した直線を求める逆ハフ変
換部と、から構成されることを特徴とする。
情報統合部が、複数の帯での谷候補計算部から得られた
谷群にハフ変換を施すハフ変換部と、変換後のハフ空間
でピークを選択するハフピーク決定部と、ピークから得
られる位置座標を逆ハフ変換した直線を求める逆ハフ変
換部と、から構成されることを特徴とする。
【００１３】また本発明の指紋特徴抽出装置は、前記谷
情報統合部が、前記帯確信度計算部から入力される確信
度情報を使って複数の帯のうちいくつかを選択する帯選
択部と、前記谷候補計算部から得られた谷群のうち選択
された帯上にある谷群にハフ変換を施すハフ変換部と、
変換後のハフ空間でピークを選択するハフピーク決定部
と、決定されたピークから得られる位置座標を逆ハフ変
換した直線を求める逆ハフ変換部と、から構成されるこ
とを特徴とする。
情報統合部が、前記帯確信度計算部から入力される確信
度情報を使って複数の帯のうちいくつかを選択する帯選
択部と、前記谷候補計算部から得られた谷群のうち選択
された帯上にある谷群にハフ変換を施すハフ変換部と、
変換後のハフ空間でピークを選択するハフピーク決定部
と、決定されたピークから得られる位置座標を逆ハフ変
換した直線を求める逆ハフ変換部と、から構成されるこ
とを特徴とする。
【００１４】また本発明の指紋特徴抽出装置は、前記ハ
フ変換部が、通常のハフ変換のように谷候補点１点につ
いてハフ空間の濃度値を１だけインクリメントするかわ
りに前記谷確信度計算部から得られるその谷の確信度に
比例した値だけインクリメントする、ことを特徴とす
る。
フ変換部が、通常のハフ変換のように谷候補点１点につ
いてハフ空間の濃度値を１だけインクリメントするかわ
りに前記谷確信度計算部から得られるその谷の確信度に
比例した値だけインクリメントする、ことを特徴とす
る。
【００１５】また本発明の指紋特徴抽出装置は、前記谷
情報統合部がさらに、前記逆ハフ変換部で得られた直線
の近傍に存在する谷を選択する近傍点選択部と、選択さ
れた谷群の位置からそれを近似する線を決定する近似線
決定部と、選択された谷の確信度から決定された線の確
信度を計算する節線確信度計算部と、から構成されるこ
とを特徴とする。
情報統合部がさらに、前記逆ハフ変換部で得られた直線
の近傍に存在する谷を選択する近傍点選択部と、選択さ
れた谷群の位置からそれを近似する線を決定する近似線
決定部と、選択された谷の確信度から決定された線の確
信度を計算する節線確信度計算部と、から構成されるこ
とを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】次に本発明について図面を参照し
て詳細に説明する。
て詳細に説明する。
【００１７】図１は本発明の指紋特徴抽出装置の一実施
例（実施例１とする）の基本構成図、図２・図３はそれ
ぞれその谷候補計算部・谷情報統合部の詳細構成図であ
る。
例（実施例１とする）の基本構成図、図２・図３はそれ
ぞれその谷候補計算部・谷情報統合部の詳細構成図であ
る。
【００１８】指紋カード上などの指紋押捺印象がデジタ
ル化された画像が装置に入力される。これらの指紋画像
では基本的に押捺は指の軸が正確・一定でなくある程度
傾いていることがありながらもほぼ垂直に近い角度にな
るように押捺されている。図４に押捺枠内の指紋画像の
例を示す。水平方向をＸ軸方向、垂直方向をＹ軸方向と
し、押捺枠内（画素数でＸ×Ｙとする）を処理領域と呼
ぶ。画像はそれぞれの画素での濃度値によりｆ（ｘ，
ｙ）（０≦ｘ＜Ｘ，０≦ｙ＜Ｙ）と表現される。背景は
白でｆ（ｘ，ｙ）は小さく、押捺されたところは黒領域
でｆ（ｘ，ｙ）の値は大きくなるとする。
ル化された画像が装置に入力される。これらの指紋画像
では基本的に押捺は指の軸が正確・一定でなくある程度
傾いていることがありながらもほぼ垂直に近い角度にな
るように押捺されている。図４に押捺枠内の指紋画像の
例を示す。水平方向をＸ軸方向、垂直方向をＹ軸方向と
し、押捺枠内（画素数でＸ×Ｙとする）を処理領域と呼
ぶ。画像はそれぞれの画素での濃度値によりｆ（ｘ，
ｙ）（０≦ｘ＜Ｘ，０≦ｙ＜Ｙ）と表現される。背景は
白でｆ（ｘ，ｙ）は小さく、押捺されたところは黒領域
でｆ（ｘ，ｙ）の値は大きくなるとする。
【００１９】本装置では、関節線を発見するために、
「関節線は水平に近い直線状の、ある程度の太さを持つ
白領域である」というモデルに基づき、節線の白領域は
上下と比較すると局所的に濃度値の小さい領域が水平に
近い傾きで直線状に並んでいると考える。これを発見す
るため、画像を細い垂直状の帯に分け、それぞれの中で
水平方向の投影を計算する。
「関節線は水平に近い直線状の、ある程度の太さを持つ
白領域である」というモデルに基づき、節線の白領域は
上下と比較すると局所的に濃度値の小さい領域が水平に
近い傾きで直線状に並んでいると考える。これを発見す
るため、画像を細い垂直状の帯に分け、それぞれの中で
水平方向の投影を計算する。
【００２０】上記のような指紋画像が入力されると、垂
直領域分離部１１ではこの処理領域内を、垂直な複数の
平行線により、縦方向に細長い互いに隣接する長方形の
小領域に分ける。これらのそれぞれを「帯」と呼ぶ。
直領域分離部１１ではこの処理領域内を、垂直な複数の
平行線により、縦方向に細長い互いに隣接する長方形の
小領域に分ける。これらのそれぞれを「帯」と呼ぶ。
【００２１】投影計算部１２では、それぞれの帯につい
て、まず縦（Ｙ）方向のローパスフィルタ（例えば平均
化フィルタ）による平滑化を施す。これは一般に隆線に
よる濃度変化は関節の幅より小さいことを利用して、後
述のように投影ヒストグラムから低濃度領域を発見する
時に、水平方向の隆線の影響が生じるのを防ぐためであ
る。フィルタのウィンドウサイズを２Ｌ＋１として例え
ば次のようにして平滑化画像ｇ（ｘ，ｙ）を得る。
て、まず縦（Ｙ）方向のローパスフィルタ（例えば平均
化フィルタ）による平滑化を施す。これは一般に隆線に
よる濃度変化は関節の幅より小さいことを利用して、後
述のように投影ヒストグラムから低濃度領域を発見する
時に、水平方向の隆線の影響が生じるのを防ぐためであ
る。フィルタのウィンドウサイズを２Ｌ＋１として例え
ば次のようにして平滑化画像ｇ（ｘ，ｙ）を得る。
【００２２】
【数１】
【００２３】ついでそれぞれの帯の中で、水平方向の投
影を計算する。帯数をＮh 、帯の幅をＷ＝Ｘ／Ｎh とし
て、
影を計算する。帯数をＮh 、帯の幅をＷ＝Ｘ／Ｎh とし
て、
【００２４】
【数２】
【００２５】これらはＮh 個の帯ごとの投影ヒストグラ
ムとなる。図５に、処理領域内を平行な帯に分離した様
子（ａ）と、帯において投影ヒストグラムを計算した様
子（ｂ）（ｃ）を示す。
ムとなる。図５に、処理領域内を平行な帯に分離した様
子（ａ）と、帯において投影ヒストグラムを計算した様
子（ｂ）（ｃ）を示す。
【００２６】画像の品質が理想的ではなく、かつ節線が
傾いていることがあるために、節線部分でも上の投影結
果が０になる訳ではないが、局所的に上下の部分よりは
濃度が低くなる。谷候補計算部１３では、これらから白
領域（ヒストグラムの谷）の候補点を探す。
傾いていることがあるために、節線部分でも上の投影結
果が０になる訳ではないが、局所的に上下の部分よりは
濃度が低くなる。谷候補計算部１３では、これらから白
領域（ヒストグラムの谷）の候補点を探す。
【００２７】まず図２のヒストグラム微分部２２では、
上のヒストグラムｈm （ｙ）で上から下へ（ｙの大きく
なる方向へ）スキャンしながらその微分であるヒストグ
ラムの傾き
上のヒストグラムｈm （ｙ）で上から下へ（ｙの大きく
なる方向へ）スキャンしながらその微分であるヒストグ
ラムの傾き
【００２８】
【外１】
【００２９】を求める。
【００３０】ヒストグラム微分ゼロ交差発見部２３で
は、その正負の変化により １．負の傾きが−ε（定数）より小なら谷の開始、 ２．傾きが負から０を交差し正に変わった点を谷底、 ３．一度εを越えてからそれを下回った点を谷の終わ
り、とする という方法でゼロ交差を発見する（ただしεは小さい正
定数）。前処理で平滑化を施してあるため、このような
単純な方法で安定して谷候補を発見できる。
は、その正負の変化により １．負の傾きが−ε（定数）より小なら谷の開始、 ２．傾きが負から０を交差し正に変わった点を谷底、 ３．一度εを越えてからそれを下回った点を谷の終わ
り、とする という方法でゼロ交差を発見する（ただしεは小さい正
定数）。前処理で平滑化を施してあるため、このような
単純な方法で安定して谷候補を発見できる。
【００３１】谷位置決定部２４では、上で求めた谷候補
で深さと幅が一定以上のものを「谷」Ｐi とし、それら
の谷位置座標（ｘi ，ｙi ）を出力する。そのＸ座標ｘ
i としては帯の水平方向中央のＸ座標値、Ｙ座標ｙi と
しては谷底のＹ座標値をとる。谷はそれぞれの帯につい
て０個、あるいは複数個あり得る。
で深さと幅が一定以上のものを「谷」Ｐi とし、それら
の谷位置座標（ｘi ，ｙi ）を出力する。そのＸ座標ｘ
i としては帯の水平方向中央のＸ座標値、Ｙ座標ｙi と
しては谷底のＹ座標値をとる。谷はそれぞれの帯につい
て０個、あるいは複数個あり得る。
【００３２】上で求められた谷には、本当の節線を構成
する谷の他に、皺、隆線、傷、あるいは画像採取時に薄
く入力されたり汚れ、にじみなどささまざまな要因によ
って生じた局所低濃度領域による偽の谷が多く含まれ
る。これらの中で正確な選択をするために、谷確信度計
算部１４では、求められた谷のそれぞれについて、位
置、谷の深度、谷の深さと幅の比のファクタから計算さ
れる「節線指標」（谷確信度）を与える。いずれのファ
クタについてもその計算式は多数のサンプルから統計確
率的に予め決定しておく。例えば多数の画像について手
動で正解の節線位置を与え、同じ谷抽出を行った時に、
この節線に対応する谷についての位置、深度、深さと幅
の比を求め、この分布のピークに近い値を持つ時に指標
が大きくなるように決定する。これにより、それぞれの
谷Ｐi について確信度Ｃi が決定される。確信度は正の
値で、その谷が節線を構成する谷らしいほど、大きな値
を持つ。
する谷の他に、皺、隆線、傷、あるいは画像採取時に薄
く入力されたり汚れ、にじみなどささまざまな要因によ
って生じた局所低濃度領域による偽の谷が多く含まれ
る。これらの中で正確な選択をするために、谷確信度計
算部１４では、求められた谷のそれぞれについて、位
置、谷の深度、谷の深さと幅の比のファクタから計算さ
れる「節線指標」（谷確信度）を与える。いずれのファ
クタについてもその計算式は多数のサンプルから統計確
率的に予め決定しておく。例えば多数の画像について手
動で正解の節線位置を与え、同じ谷抽出を行った時に、
この節線に対応する谷についての位置、深度、深さと幅
の比を求め、この分布のピークに近い値を持つ時に指標
が大きくなるように決定する。これにより、それぞれの
谷Ｐi について確信度Ｃi が決定される。確信度は正の
値で、その谷が節線を構成する谷らしいほど、大きな値
を持つ。
【００３３】また帯確信度計算部１５において、それぞ
れの帯の確信度として、ｈm （ｙ）のＹ方向の和
れの帯の確信度として、ｈm （ｙ）のＹ方向の和
【００３４】
【数３】
【００３５】を算出する。
【００３６】谷情報統合部１６では上で求めた情報を入
力して、節線位置情報とその確信度である節位置確信度
を求める。
力して、節線位置情報とその確信度である節位置確信度
を求める。
【００３７】まず図３の帯選択部３１では、帯の確信度
Ｄm が閾値より大きい帯を選択する。これは原画像で指
領域の外（枠の両横端）から指の端にかけては十分な押
捺品質が得られておらず、あるいは指の両脇（処理領域
の両端）付近のように帯内に十分な指紋押捺が含まれな
い帯では十分な濃度情報を持っていないため、そこから
得られた谷候補の信頼性も低いと考えられるからであ
る。閾値としては例えば画像全体の濃度平均を使用す
る。
Ｄm が閾値より大きい帯を選択する。これは原画像で指
領域の外（枠の両横端）から指の端にかけては十分な押
捺品質が得られておらず、あるいは指の両脇（処理領域
の両端）付近のように帯内に十分な指紋押捺が含まれな
い帯では十分な濃度情報を持っていないため、そこから
得られた谷候補の信頼性も低いと考えられるからであ
る。閾値としては例えば画像全体の濃度平均を使用す
る。
【００３８】帯選択部３１で選択された帯上に存在する
各谷Ｐi について、その座標（ｘi，ｙi ）と確信度Ｃ
i をハフ変換部３２に入力する。ハフ変換部３２では、
偽の谷を含むこれらの中から直線状に並んでいると考え
られる節線候補を発見するために、ハフ変換により整列
した谷候補を探索する。ハフ変換では谷候補Ｐ
i （ｘi ，ｙi ）の各々について写像式
各谷Ｐi について、その座標（ｘi，ｙi ）と確信度Ｃ
i をハフ変換部３２に入力する。ハフ変換部３２では、
偽の谷を含むこれらの中から直線状に並んでいると考え
られる節線候補を発見するために、ハフ変換により整列
した谷候補を探索する。ハフ変換では谷候補Ｐ
i （ｘi ，ｙi ）の各々について写像式
【００３９】
【数４】
【００４０】で決定される画像Ｈ（ｕ，ｖ）（０≦ｕ≦
Ｕ，０≦ｖ≦Ｖ）上の曲線を求め、この曲線の通過する
点についてハフ空間ｕｖ上でその画素値（予め０で初期
化されている）をインクリメントする。通常のハフ変換
でのようにハフ空間画像Ｈ（ｕ，ｖ）の画素値を１ずつ
インクリメントする代わりに、ここではその谷候補Ｐi
の確信度Ｃi の強さを反映するように、Ｃi に比例する
値だけインクリメントする。以上の変換により、谷候補
の直線上の整列に対応して、画像ｕｖ上で強度の大きな
点が現れ、この点の強度は、谷候補点の確信度を考慮し
たこの直線上への集散の強さを表す。
Ｕ，０≦ｖ≦Ｖ）上の曲線を求め、この曲線の通過する
点についてハフ空間ｕｖ上でその画素値（予め０で初期
化されている）をインクリメントする。通常のハフ変換
でのようにハフ空間画像Ｈ（ｕ，ｖ）の画素値を１ずつ
インクリメントする代わりに、ここではその谷候補Ｐi
の確信度Ｃi の強さを反映するように、Ｃi に比例する
値だけインクリメントする。以上の変換により、谷候補
の直線上の整列に対応して、画像ｕｖ上で強度の大きな
点が現れ、この点の強度は、谷候補点の確信度を考慮し
たこの直線上への集散の強さを表す。
【００４１】ハフピーク決定部３４では、ハフ空間Ｈで
の全ての点をスキャンしながら、強度値Ｈ（ｕ，ｖ）の
大きな点のうちから、最大点Ｑm ＝（ｕm ，ｖm ）を求
める。ハフ空間の濃度分布Ｈ（ｕ，ｖ）で、強度の大き
な点は、原画像ｆ（ｘ，ｙ）での谷の直線状の並びに対
応する。
の全ての点をスキャンしながら、強度値Ｈ（ｕ，ｖ）の
大きな点のうちから、最大点Ｑm ＝（ｕm ，ｖm ）を求
める。ハフ空間の濃度分布Ｈ（ｕ，ｖ）で、強度の大き
な点は、原画像ｆ（ｘ，ｙ）での谷の直線状の並びに対
応する。
【００４２】逆ハフ変換部３５では、上で求められたピ
ーク点Ｑm ＝（ｕm ，ｖm ）を逆ハフ変換することによ
り、節線候補線 ｙ＝Ａh ｘ＋Ｂh の傾きと切片
ーク点Ｑm ＝（ｕm ，ｖm ）を逆ハフ変換することによ
り、節線候補線 ｙ＝Ａh ｘ＋Ｂh の傾きと切片
【００４３】
【数５】
【００４４】を計算する。
【００４５】近傍選択部３６において、逆ハフ変換部３
５で決定された節線候補線ｙ＝Ａhｘ＋Ｂh から一定距
離にある点群を、節線を構成する正しい谷群と判定す
る。それには帯選択部３１で選択された帯上の谷群のう
ち、その座標（ｘi ，ｙi ）がある小さい正の固定閾値
δについて Ａh ｘi ＋Ｂｈ−δ＜ｙi ＜Ａh ｘi ＋Ｂh ＋δ を満たす谷のみを選択する。
５で決定された節線候補線ｙ＝Ａhｘ＋Ｂh から一定距
離にある点群を、節線を構成する正しい谷群と判定す
る。それには帯選択部３１で選択された帯上の谷群のう
ち、その座標（ｘi ，ｙi ）がある小さい正の固定閾値
δについて Ａh ｘi ＋Ｂｈ−δ＜ｙi ＜Ａh ｘi ＋Ｂh ＋δ を満たす谷のみを選択する。
【００４６】最後に、近似線決定部３７において、上で
選択された谷の座標（ｘi ，ｙi ）から最小自乗法によ
り次のように節線ｙ＝Ａｘ＋Ｂを決定する（和は全ての
選択された谷について）。
選択された谷の座標（ｘi ，ｙi ）から最小自乗法によ
り次のように節線ｙ＝Ａｘ＋Ｂを決定する（和は全ての
選択された谷について）。
【００４７】
【数６】
【００４８】近傍選択部３６と近似線決定部３７での処
理の意味としては次がある。ハフ変換で１点Ｑm に投影
されるのは、谷点の散らばった原画像ｆ（ｘ，ｙ）をハ
フ変換した時に丸め誤差の範囲でハフ画像Ｈ（Ｕ×Ｖ）
のＱm の近傍に写像される直線要素であるが、実際の節
線は完全な直線ではなく多少円弧上の曲率を持つ場合が
あり、また節線は幅を持つため、谷点は必ずしも直線上
に並ぶ訳ではない。そこで、改めて直線上の近傍（±
δ）に並んでいる谷群を選び、それらを最も良く近似す
る直線を最小自乗法により求める。
理の意味としては次がある。ハフ変換で１点Ｑm に投影
されるのは、谷点の散らばった原画像ｆ（ｘ，ｙ）をハ
フ変換した時に丸め誤差の範囲でハフ画像Ｈ（Ｕ×Ｖ）
のＱm の近傍に写像される直線要素であるが、実際の節
線は完全な直線ではなく多少円弧上の曲率を持つ場合が
あり、また節線は幅を持つため、谷点は必ずしも直線上
に並ぶ訳ではない。そこで、改めて直線上の近傍（±
δ）に並んでいる谷群を選び、それらを最も良く近似す
る直線を最小自乗法により求める。
【００４９】また一方、節線確信度計算部３８では、近
傍選択部３６で選択され近似線決定部３７での計算に使
用されたそれぞれの谷Ｐi の確信度Ｃi について、それ
らの平均を求め、それを節線位置確信度Ｃとして出力す
る。
傍選択部３６で選択され近似線決定部３７での計算に使
用されたそれぞれの谷Ｐi の確信度Ｃi について、それ
らの平均を求め、それを節線位置確信度Ｃとして出力す
る。
【００５０】以上のようにして、入力画像が与えられた
時、そこに含まれる節線の位置を記述する係数ＡとＢ、
及び節線位置確信度Ｃが求められる。例えば入力画像中
に節線が含まれていない時には確信度が０に近い、低い
値になることでそれがわかり、その場合は位置合わせに
ここで決定された節線情報を使用するべきでないと判定
できる。
時、そこに含まれる節線の位置を記述する係数ＡとＢ、
及び節線位置確信度Ｃが求められる。例えば入力画像中
に節線が含まれていない時には確信度が０に近い、低い
値になることでそれがわかり、その場合は位置合わせに
ここで決定された節線情報を使用するべきでないと判定
できる。
【００５１】本実施例は谷確信度計算部１４での谷確信
度計算を含んでいるが、これを用いずにハフ変換部３２
で従来通り１つの谷に対して１インクリメントするとい
う計算法をとることも可能である。
度計算を含んでいるが、これを用いずにハフ変換部３２
で従来通り１つの谷に対して１インクリメントするとい
う計算法をとることも可能である。
【００５２】実施例１は谷確信度計算を含んでいるが、
これを用いずに谷情報統合部で全ての谷を使用するとし
ても、節線抽出の目的をある程度達成することができ
る。その実施例（実施例２とする）について、図を参照
して説明する。
これを用いずに谷情報統合部で全ての谷を使用するとし
ても、節線抽出の目的をある程度達成することができ
る。その実施例（実施例２とする）について、図を参照
して説明する。
【００５３】図６は本発明の指紋特徴抽出装置の実施例
２の基本構成図、図７はその谷情報統合部の詳細構成図
である。
２の基本構成図、図７はその谷情報統合部の詳細構成図
である。
【００５４】垂直領域分離部１１１、投影計算部１１
２、谷候補計算部１１３、帯確信度計算部１１５は、前
記の実施例１と同様に構成され、同様に動作する。
２、谷候補計算部１１３、帯確信度計算部１１５は、前
記の実施例１と同様に構成され、同様に動作する。
【００５５】図７の谷情報統合部１１６では谷候補計算
部１１３と帯確信度計算部１１５で求めた情報を入力し
て、節線位置情報を求める。帯選択部１３１では、帯の
確信度Ｄm が閾値より大きい帯を選択する。
部１１３と帯確信度計算部１１５で求めた情報を入力し
て、節線位置情報を求める。帯選択部１３１では、帯の
確信度Ｄm が閾値より大きい帯を選択する。
【００５６】帯選択部１３１で選択された帯上の各谷ｐ
i について、その座標（ｘi ，ｙi）がハフ変換部１３
２に入力される。ハフ変換部１３２では、偽の谷を含む
これらの中から直線状に並んでいると考えられる節線候
補を発見するために、ハフ変換により整列した谷候補を
探索する。このハフ変換では、谷候補Ｐi （ｘi ，
ｙi ）の各々について写像式
i について、その座標（ｘi ，ｙi）がハフ変換部１３
２に入力される。ハフ変換部１３２では、偽の谷を含む
これらの中から直線状に並んでいると考えられる節線候
補を発見するために、ハフ変換により整列した谷候補を
探索する。このハフ変換では、谷候補Ｐi （ｘi ，
ｙi ）の各々について写像式
【００５７】
【数７】
【００５８】で決定される画像Ｈ（ｕ，ｖ）（０≦ｕ≦
Ｕ，０≦ｖ≦Ｖ）上の曲線を求め、この曲線の通過する
点についてハフ空間ｕｖ上でその画素値（予め０で初期
化されている）を１だけインクリメントする。この変換
により、谷候補の直線上の整列に対応して、画像ｕｖ上
で強度の大きな点が現れ、この点の強度は、谷候補点の
この直線上の集散の強さを表す。
Ｕ，０≦ｖ≦Ｖ）上の曲線を求め、この曲線の通過する
点についてハフ空間ｕｖ上でその画素値（予め０で初期
化されている）を１だけインクリメントする。この変換
により、谷候補の直線上の整列に対応して、画像ｕｖ上
で強度の大きな点が現れ、この点の強度は、谷候補点の
この直線上の集散の強さを表す。
【００５９】ハフピーク決定部１３４では、ハフ空間Ｈ
での全ての点をスキャンしながら、強度値Ｈ（ｕ，ｖ）
の大きな点のうちから、最大点Ｑm ＝（ｕm ，ｖm ）を
求める。ハフ空間の濃度分布Ｈ（ｕ，ｖ）で、強度の大
きな点は、原画像ｆ（ｘ，ｙ）での谷の直線状の並びに
対応する。
での全ての点をスキャンしながら、強度値Ｈ（ｕ，ｖ）
の大きな点のうちから、最大点Ｑm ＝（ｕm ，ｖm ）を
求める。ハフ空間の濃度分布Ｈ（ｕ，ｖ）で、強度の大
きな点は、原画像ｆ（ｘ，ｙ）での谷の直線状の並びに
対応する。
【００６０】逆ハフ変換部１３５では、上で求められた
ピーク点Ｑm （ｕm ，ｖm ）を逆ハフ変換することによ
り、節線候補線 ｙ＝Ａｘ＋Ｂ の傾きと切片
ピーク点Ｑm （ｕm ，ｖm ）を逆ハフ変換することによ
り、節線候補線 ｙ＝Ａｘ＋Ｂ の傾きと切片
【００６１】
【数８】
【００６２】を計算する。
【００６３】以上のようにして、入力画像が与えられた
時、そこに含まれる節線の位置を記述する係数ＡとＢが
求められる。
時、そこに含まれる節線の位置を記述する係数ＡとＢが
求められる。
【００６４】本実施例では実施例１で述べた近傍選択部
３６と近似線決定部３７に相当する再計算処理を行って
いないが、必要に応じこれと同等なものを含むことによ
り、より正確な節線位置計算が可能になる。
３６と近似線決定部３７に相当する再計算処理を行って
いないが、必要に応じこれと同等なものを含むことによ
り、より正確な節線位置計算が可能になる。
【００６５】ここでは実施例１と実施例２について説明
したが、その他、この発明の主旨を変えない範囲で、さ
まざまに変形した実施が可能であるのはもちろんであ
る。
したが、その他、この発明の主旨を変えない範囲で、さ
まざまに変形した実施が可能であるのはもちろんであ
る。
【００６６】
【発明の効果】本発明の装置を用いることによって、カ
ード形式の押捺指紋印象画像で多くの場合画像に含まれ
ている第１関節線の位置と方向を自動抽出することがで
き、またその自動抽出の信頼性を表すための節線の確信
度を求めることができる。抽出された節線と確信度を利
用することにより、より安定した位置合わせ・方向合わ
せが可能になり、指紋照合の精度向上が実現できる。
ード形式の押捺指紋印象画像で多くの場合画像に含まれ
ている第１関節線の位置と方向を自動抽出することがで
き、またその自動抽出の信頼性を表すための節線の確信
度を求めることができる。抽出された節線と確信度を利
用することにより、より安定した位置合わせ・方向合わ
せが可能になり、指紋照合の精度向上が実現できる。
【００６７】なおこのような効果は、例えば水平方向を
中心として±６０度程度までの角度範囲について十分細
かい角度間隔を持つ多数の投影線を考え、それぞれこれ
に平行な投影を行ってそれぞれの投影ヒストグラムを作
成し、それらから最も確からしい節線を含む投影角を選
び、そのヒストグラムのくびれをもって節線として選択
するという方法でも実現できるが、これでは十分な精度
を出すために細かい角度差で多数の投影を行う必要があ
り、特に直交座標系では斜めの直線に沿っての投影を求
める際に演算量が大きくなるという問題がある。本発明
の方式はこれに比べ、演算量が少ないという点で優れて
いる。
中心として±６０度程度までの角度範囲について十分細
かい角度間隔を持つ多数の投影線を考え、それぞれこれ
に平行な投影を行ってそれぞれの投影ヒストグラムを作
成し、それらから最も確からしい節線を含む投影角を選
び、そのヒストグラムのくびれをもって節線として選択
するという方法でも実現できるが、これでは十分な精度
を出すために細かい角度差で多数の投影を行う必要があ
り、特に直交座標系では斜めの直線に沿っての投影を求
める際に演算量が大きくなるという問題がある。本発明
の方式はこれに比べ、演算量が少ないという点で優れて
いる。
【図１】本発明の指紋特徴抽出装置の実施例１の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１の谷候補計算部の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図３】本発明の実施例１の谷情報統合部の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】本発明の入力画像の一例を示す図である。
【図５】画像を帯に分離した様子（ａ）と、その帯で投
影ヒストグラムを求めた様子（ｂ）（ｃ）を表した図で
ある。
影ヒストグラムを求めた様子（ｂ）（ｃ）を表した図で
ある。
【図６】本発明の指紋特徴抽出装置の実施例２の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図７】本発明の実施例２での谷情報統合部の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図８】従来の指紋照合用パターン画像処理装置で位置
合わせ情報を求める例を示す図である。
合わせ情報を求める例を示す図である。
１０，１１０ 指紋特徴抽出装置 １１，１１１ 垂直領域分離部 １２，１１２ 投影計算部 １３，１１３ 谷候補計算部 １４ 谷確信度計算部 １５，１１５ 帯確信度計算部 １６，１１６ 谷情報統合部
Claims (7)
- 【請求項１】入力された指紋画像の特徴を抽出する装置
において、 入力画像をＹ方向の平行な直線群により複数の小領域
（以下帯と呼ぶ）に分ける垂直領域分離部と、 それぞれの帯でＸ方向への濃度投影処理を行い、投影ヒ
ストグラムを求める投影計算部と、 各帯で得られた投影ヒストグラムから谷と呼ぶ極小点を
求める谷候補計算部と、 複数の帯での谷候補計算部から得られた谷の位置を入力
して、指紋画像の節線位置とその確信度を求める谷情報
統合部とからなることを特徴とする指紋特徴抽出装置。 - 【請求項２】 入力された指紋画像の特徴を抽出する装
置において、入力画像をＹ方向の平行な直線群により複
数の小領域（以下帯と呼ぶ）に分ける垂直領域分離部
と、それぞれの帯でＸ方向への濃度投影処理を行い、投
影ヒストグラムを求める投影計算部と、各帯で得られた
投影ヒストグラムから谷と呼ぶ極小点を求める谷候補計
算部と、各帯でのそれぞれの谷についてその確信度を計
算する谷確信度計算部と、それぞれの帯についてその確
信度を計算する帯確信度計算部と、複数の帯での谷候補
計算部から得られた谷の位置と谷確信度計算部から得ら
れた谷確信度と帯確信度計算部から得られた帯確信度を
入力して、指紋画像の節線位置とその確信度を求める谷
情報統合部とからなることを特徴とする指紋特徴抽出装
置。 - 【請求項３】前記谷候補計算部が、 入力された投影ヒストグラムをＹ方向に微分するヒスト
グラム微分部と、 微分のゼロ交差位置を発見するヒストグラム微分ゼロ交
差発見部と、 そのゼロ交差についてヒストグラムの谷であるかを判定
する谷位置決定部とから構成されることを特徴とする請
求項１又は２記載の指紋特徴抽出装置。 - 【請求項４】前記谷情報統合部が、 複数の帯での谷候補計算部から得られた谷群にハフ変換
を施すハフ変換部と、 変換後のハフ空間でピークを選択するハフピーク決定部
と、 ピークから得られる位置座標を逆ハフ変換した直線を求
める逆ハフ変換部と、から構成されることを特徴とする
請求項１記載の指紋特徴抽出装置。 - 【請求項５】前記谷情報統合部が、 前記帯確信度計算部から入力される確信度情報を使って
複数の帯のうちいくつかを選択する帯選択部と、 前記谷候補計算部から得られた谷群のうち選択された帯
上にある谷群にハフ変換を施すハフ変換部と、 変換後のハフ空間でピークを選択するハフピーク決定部
と、 ピークから得られる位置座標を逆ハフ変換した直線を求
める逆ハフ変換部と、から構成されることを特徴とする
請求項２記載の指紋特徴抽出装置。 - 【請求項６】前記ハフ変換部が、 通常のハフ変換のように谷候補点１点についてハフ空間
の濃度値を１だけインクリメントするかわりに前記谷確
信度計算部から得られるその谷の確信度に比例した値だ
けインクリメントする、ことを特徴とする請求項５記載
の指紋特徴抽出装置。 - 【請求項７】前記谷情報統合部が更に、 前記逆ハフ変換部で得られた直線の近傍に存在する谷を
選択する近傍点選択部と、 選択された谷群の位置からそれを近似する線を決定する
近似線決定部と、 選択された谷の確信度から決定された線の確信度を計算
する節線確信度計算部と、を備えることを特徴とする請
求項５記載の指紋特徴抽出装置。
Priority Applications (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7289460A JP2776340B2 (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 指紋特徴抽出装置 |
| EP96117512A EP0773508B1 (en) | 1995-11-08 | 1996-10-31 | Apparatus for extracting fingerprint features |
| DE69623564T DE69623564T2 (de) | 1995-11-08 | 1996-10-31 | Gerät zur Extraktion von Fingerabdruckmerkmalen |
| CA002189671A CA2189671C (en) | 1995-11-08 | 1996-11-05 | Apparatus for extracting fingerprint features |
| AU70663/96A AU722594B2 (en) | 1995-11-08 | 1996-11-07 | Apparatus for extracting fingerprint features |
| KR1019960052833A KR100214240B1 (ko) | 1995-11-08 | 1996-11-08 | 지문특징추출장치 |
| US08/745,200 US5832102A (en) | 1995-11-08 | 1996-11-08 | Apparatus for extracting fingerprint features |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7289460A JP2776340B2 (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 指紋特徴抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09134427A JPH09134427A (ja) | 1997-05-20 |
| JP2776340B2 true JP2776340B2 (ja) | 1998-07-16 |
Family
ID=17743561
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7289460A Expired - Fee Related JP2776340B2 (ja) | 1995-11-08 | 1995-11-08 | 指紋特徴抽出装置 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5832102A (ja) |
| EP (1) | EP0773508B1 (ja) |
| JP (1) | JP2776340B2 (ja) |
| KR (1) | KR100214240B1 (ja) |
| AU (1) | AU722594B2 (ja) |
| CA (1) | CA2189671C (ja) |
| DE (1) | DE69623564T2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8606019B2 (en) | 2007-04-23 | 2013-12-10 | Nec Corporation | Matching method for two-dimensional pattern, feature extracting method, apparatus used for the methods, and programs |
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| KR100448288B1 (ko) * | 1997-08-29 | 2004-12-17 | 주식회사 대우일렉트로닉스 | 단말기사용자제한장치및방법 |
| WO2001048681A2 (en) | 1999-12-23 | 2001-07-05 | National University Of Singapore | Automated fingerprint identification system |
| WO2002029720A1 (fr) * | 2000-09-29 | 2002-04-11 | Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha | Dispositif et procede permettant de verifier une empreinte digitale |
| JP4730502B2 (ja) * | 2001-08-29 | 2011-07-20 | 株式会社ディー・ディー・エス | 指紋照合装置及び指紋照合プログラム |
| KR100432491B1 (ko) * | 2001-08-31 | 2004-05-22 | (주)니트 젠 | 융선방향 모델을 이용한 지문 특징데이터 추출방법 |
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| DE10339743B4 (de) * | 2003-08-28 | 2007-08-02 | Infineon Technologies Ag | Verfahren zum Vergleich eines Testfingerabdrucks mit einem gespeicherten Referenzfingerabdruck und zur Durchführung des Verfahrens geeignete Vorrichtung |
| JP4345426B2 (ja) * | 2003-10-07 | 2009-10-14 | ソニー株式会社 | 画像照合方法、プログラム、および画像照合装置 |
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| US7741053B2 (en) * | 2005-05-13 | 2010-06-22 | Sigma-Aldrich Co. | Processes for purification of recombinant proteins |
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| KR101274294B1 (ko) * | 2009-01-30 | 2013-06-13 | 후지츠 프론테크 가부시키가이샤 | 인증 장치, 촬상 장치, 인증 방법, 및 인증 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
| US10417476B2 (en) * | 2016-12-30 | 2019-09-17 | Eosmem Corporation | Exposure time determination method for image sensing operation |
| CN111027424B (zh) * | 2019-11-28 | 2023-04-07 | 深圳市迪安杰智能识别科技有限公司 | 指纹采集装置、方法和智能门锁 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4394683A (en) * | 1980-06-26 | 1983-07-19 | Diffracto Ltd. | New photodetector array based optical measurement systems |
| JP2690103B2 (ja) | 1988-04-23 | 1997-12-10 | 日本電気セキュリティシステム株式会社 | 指紋中心検出装置 |
| JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1997-08-06 | 日本電気セキュリティシステム株式会社 | 指紋中心検出方式 |
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