JP2790689B2

JP2790689B2 - 指紋中心位置算出方式

Info

Publication number: JP2790689B2
Application number: JP1337808A
Authority: JP
Inventors: 裕紀矢作; 誠吾井垣
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1989-12-25
Filing date: 1989-12-25
Publication date: 1998-08-27
Anticipated expiration: 2013-08-27
Also published as: JPH03196275A

Description

【発明の詳細な説明】〔概要〕指紋照合システムの指紋中心位置算出方式に関し、指紋の中心位置算出処理を簡易とすることを目的とし、指紋を表す二値画像の点のそれぞれについて、所定の第
１軸に平行な直線状のパターンとの不一致の程度を示す
不一致度を算出し、この不一致度が所定の閾値以下であ
る点を検出する検出手段と、検出手段によって検出され
た点の位置を第１軸方向の成分と別の第２軸の成分とで
表す座標が導入され、この座標の第２軸方向の成分の値
に応じて複数の区分に分類して格納する座標格納手段
と、座標格納手段の複数の区分の中から格納されている
座標の数が極大である複数の区分を選択し、さらにそれ
らの中から最小となる区分を選択し、この区分に格納さ
れた座標に基づいて二値画像で表された指紋の中心位置
を算出する算出手段とを備えて構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、指紋照合システムの指紋中心位置算出方式
に関するものである。

近年、電子計算機が社会全般に普及するのに伴い、電
子計算機に蓄積された情報を如何にして保護し、安全性
（セキュリティ）を確保するかということが注目されて
いる。

通常は、特定の者に電算機室などへの入室を許可し、
入室時にIDカードや暗証番号などによって、許可された
者であるか否かを判断するようにした個人照合システム
が設置されている場合が多い。しかしながら、上述した
個人照合システムは、IDカードや暗証番号が正しいもの
であるか否かを判別するものであるので、これらが不正
に使用された場合に対処することができず、安全確保の
面で多くの問題点がある。このため、個人に固有の特徴
に基づいて、本人を確認する手段が求められている。

一方、指紋は、『万人不同』であり、且つ、『終生不
変』の個人に固有の特徴であるので、本人確認の手段と
して最も有効であると考えられ、指紋によって本人であ
るか否かを判断する個人照合システムに関する研究開発
が進められている。

〔従来の技術〕

指紋を用いた個人照合システムにおいては、予め、許
可された個人の指紋のパターンあるいはそのパターンの
特徴が登録されており、この登録された指紋のパターン
と入力された指紋のパターンとを照合することにより個
人照合が行なわれる。

このような指紋のパターンの照合は、指紋のパターン
の中心位置を基準として行なわれており、このため、指
紋を登録する際においても指紋の照合を行なう際におい
ても、指紋のパターンの中心位置を決定する必要があ
る。

通常、指紋は同心円状のパターンであるから、指紋を
形成している隆線および谷線の曲率を調べることによ
り、指紋のパターンの中心位置を算出することができ
る。

例えば、指先側の隆線および谷線においては、一般に
曲率は小さく、また、指先側に凸となっており、指紋の
パターンの中心に近づくにつれて曲率は大きくなる。一
方、中心を通り過ぎた後は、隆線および谷線は指先側に
凹となり、曲率は中心から離れるに従って小さくなる。

このような性質を利用して、細線化された隆線（ある
いは谷線）のパターンを追跡し、曲率の変化に基づいて
中心位置を算出する指紋中心位置算出方式が知られてい
る。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、上述した従来方式にあっては、パターンの
追跡処理によって曲率の変化が求められており、処理が
複雑となっている。このため、処理に要する時間か長
く、また、ハードウェア化が困難であるという問題点が
あった。

一方、指紋照合システムに対しては、高速化が要求さ
れており、中心位置の算出処理をハードウェア化して、
高速化を図りたいという要望がある。

本発明は、このような点にかんがみて創作されたもの
であり、簡易な処理で中心位置を求めるようにした指紋
中心位置算出方式を提供することを目的としている。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は、本発明の指紋中心位置算出方式の原理ブロ
ック図である。

図において、検出手段111は、指紋を表す二値画像の
点のそれぞれについて、所定の第１軸に平行な直線状の
パターンとの不一致の程度を示す不一致度を算出し、こ
の不一致度が所定の閾値以下である点を検出する。

座標格納手段131は、検出手段111によって検出された
点の位置を第１軸方向の成分と別の第２軸の成分とで表
す座標が導入され、この座標の第２軸方向の成分の値に
応じて複数の区分に分類して格納する。

算出手段141は、座標格納手段131の複数の区分の中か
ら格納されている座標の数が極大である区分を選択し、
さらにそれらの内から最小となる区分を選択し、この区
分に格納された座標に基づいて二値画像で表された指紋
の中心位置を算出する。

〔作用〕

検出手段111により、指紋を表す二値画像の微小領域
のそれぞれについて、所定の第１軸に平行な直線状のパ
ターンとの不一致度が算出され、この不一致度が所定の
閾値以下である点が検出される。

この検出手段111によって検出された点に対応する座
標が座標格納手段131に導入され、座標の第２軸方向の
成分の値に応じて複数の区分に分類され、これらの区分
ごとに上述した座標が格納される。

上述した検出手段111によって検出された点の画像
は、上述した直線状のパターンに類似しており、この点
の画像で表された隆線あるいは谷線を第１軸に平行な直
線として近似することができる。また、座標格納手段13
1の各区分に格納されている座標の数は、各区分に対応
する座標の第２軸方向成分のそれぞれで示される点を通
る第１軸に平行な直線に沿って上述した二値画像を走査
したときに、直線状のパターンに類似した箇所が出現す
る度数の分布を示している。

ここで、同心円状のパターンを有する指紋において
は、指紋を形成する隆線および谷線の曲率は指紋の中心
位置で極大となる。従って、隆線あるいは谷線を例えば
水平方向の直線状のパターンで近似できる範囲が最小の
極大値となるので、指紋の中心位置において、上述した
点が出現する度数が最小の極大値となる。

従って、算出手段141によって、座標格納手段131の複
数の区分の中から格納されている座標の数が最小の極大
値となっている区分を選択し、例えば、この区分に格納
された座標の平均値を算出することにより、上述した二
値画像で表される指紋の中心位置の座標を求めることが
できる。

本発明にあっては、指紋の中心付近の隆線あるいは谷
線の曲率の変化を第１軸に平行な直線状のパターンが連
続する範囲の大きさの変化として捉え、これに対応する
ものとして、直線状のパターンに類似した二値画像の点
の出現度数分布が座標格納手段131の各区分に格納され
た座標の数の分布として得られ、算出手段131によりこ
の座標格納手段131に格納された座標に基づいて指紋の
中心位置の座標の算出処理が行なわれる。

このように、隆線あるいは谷線の曲線を追跡して曲率
の変化の様子を調べる処理を、検出手段111によって検
出された点の出現度数分布を求める処理に置き換えるこ
とにより、中心位置の算出処理が簡易となる。また、上
述した検出手段111,座標格納手段131,算出手段141のそ
れぞれによる処理は比較的簡易であるので、容易にハー
ドウェア化することができる。

〔実施例〕

以下、図面に基づいて本発明の実施例について詳細に
説明する。

第２図は、本発明の一実施例における指紋中心位置算
出方式を適用した指紋照合システムの構成を示す。

I.実施例と第１図との対応関係ここで、本発明の実施例と第１図との対応関係を示し
ておく。

検出手段111は、パターンマッチング部234に相当す
る。

座標格納手段131は、座標記憶部235,度数記憶部236に
相当する。

算出手段141は、中心算出部237に相当する。

以上のような対応関係があるものとして、以下本発明
の実施例について説明する。

II.実施例の構成および動作（ｉ）全体の構成および動作第２図に示した指紋照合システムにおいて、指紋のパ
ターンの登録および照合の際に、画像入力装置210によ
って指紋のパターンが濃淡画像として読み取られ、この
濃淡画像が二値化装置220の濃淡画像格納部221に格納さ
れる。この濃淡画像格納部221に格納された濃淡画像
は、二値化回路222に供給されるようになっており、こ
の二値化回路222により、所定の閾値で二値化される。

この二値化装置220から供給される二値化画像に基づ
いて、中心算出装置230により、指紋の中心位置が算出
され、この中心位置と上述した二値化回路222から供給
される二値化画像とに基づいて、登録／照合処理装置24
0により、指紋の特徴抽出処理が行なわれ、抽出した特
徴を指紋パターン辞書250に登録する処理および入力し
た指紋像と指紋パターン辞書250に登録された特徴とを
照合する処理が行なわれるようになっている。

（ii）中心算出装置の構成および動作第３図に、実施例による中心算出装置の動作を表す流
れ図を示す。

まず、中心算出装置230の二値化画像格納部231に、上
述した二値化装置220から二値化画像が供給され（ステ
ップ301）、この二値化画像格納部231に格納される。

この二値化画像が線幅測定部232に供給され、この線
幅測定部232は、指先と指の付け根とを結ぶ方向（以
下、Ｙ方向と称する）に供給された二値化画像を走査し
て、二値化画像で表された隆線の幅の平均値W_Aおよび谷
線の幅の平均値W_Bを求め（ステップ302）、窓生成部233
に供給する。また、上述したＹ方向に直交する方向をＣ
方向と称する。

この窓生成部233は、第４図に示すように、幅W_Bで所
定の長さW_X（例えば、0.6mm）を有するＸ方向の直線状
の二本の谷線とこれらの間に挟まれた幅W_Aで所定の長さ
W_Xを有するＸ方向の直線状の隆線とに相当する長方形の
パターンを生成する（ステップ303）。この長方形のパ
ターンは、所謂『窓』としてパターンマッチング部234
に供給される。

第４図において、隆線に相当する部分は斜線を付して
示した。また、『窓』のＹ方向の辺の長さW_YはW_A＋２W_B
で表される。

また、この窓生成部233において、二本の隆線とこれ
らの間に挟まれた一本の谷線とで形成された長方形のパ
ターンを生成し、このパターンを『窓』としてパターン
マッチング部234に供給するようにしてもよい。そし
て、第４図に示すように『窓』の中心位置をこの窓の注
目点とする。すなわち、『窓』の走査位置はこの注目点
で表される。

パターンマッチング部234は、二値画像格納部231に格
納された二値化画像上を上述した『窓』が連続的あるい
は離散的に走査して各走査位置でパターンマッチングを
行ない（ステップ304）、走査位置のパターンと『窓』
との不一致度を算出する。例えば、この『窓』をＸ方向
に走査して、各走査位置ごとにパターンマッチングを行
なうようにすればよい。

また、このパターンマッチング部234は、上述した不
一致度が所定の閾値Th₁以下とされた領域の座標（例え
ば、該当する領域の中心位置の座標）を座標記憶部235
に供給するようになっている。

ここで、上述した不一致度が所定の閾値Th₁以下の領
域は、隆線をＸ方向の直線状のパターンで近似できる領
域である。

このように、各走査位置において『窓』との不一致度
が所定の閾値Th₁以下であるか否かを判定することによ
り、隆線をＸ方向の直線状のパターンで近似できる領域
を検出することができる。

座標記憶部235は、パターンマッチング部234によって
検出された該当する領域の座標を走査線に対応して記憶
するとともに、各走査線に対応して順次に供給される該
当する領域の数を計数するようになっている。この計数
値は、度数記憶部236に供給され、この度数記憶部236に
より、各走査線に対応して記憶される。

このようにして、各走査線について、『窓』との不一
致度が所定の閾値Th₁以下である点（走査位置）の出現
度数が求められる。

第５図に、代表的な紋様の指紋について、上述したパ
ターンマッチング処理を行なった結果を示す。ここで、
第５図（ａ）は流れ型指紋を、第５図（ｂ）は袋型指紋
を、第５図（ｃ）は渦巻型指紋を、第５図（ｄ）は双子
型指紋を、第５図（ｅ）は弓型指紋をそれぞれ示してい
る。図において、斜線を付した部分は、上述したパター
ンマッチング部234によって検出された領域、つまり、
隆線をＸ方向の直線状のパターンで近似できる領域が連
続して出現している部分を示している。また、各紋様の
右側のヒストグラムは、『窓』との不一致度が所定の閾
値Th₁以下である点（走査位置）が出現した度数を各走
査線のＹ座標に対応して表し、該当する領域の出現度数
のＹ方向の分布として示したものである。

パターンマッチング部234は、上述したパターンマッ
チング動作の終了に応じて、中心算出部237を駆動する
ようになっている。これに応じて、中心算出部237は、
まず、各走査線に対応して度数記憶部236に格納された
出現度数に基づいて、出現度数が０以外の値であって、
上述した出現度数の分布の最小の極大値となっている走
査線を選択し、この走査線のＹ座標を指紋の中心位置の
Ｙ座標とする（ステップ305）。

例えば、第５図（ｃ）に示した渦巻型の紋様の場合
は、上述した度数分布は図中に矢印Ａで示した走査線に
おいて最小の極大値となるので、中心算出部237は、こ
の走査線のＹ座標Y_iを中心位置のＹ座標とする。

第５図に示した他の紋様についても、同様にして、Ｙ
方向の度数分布の最小の極大値をとる走査線（図におい
て、点線で示す）を見つけることにより、指紋の中心位
置のＹ座標を求めることができる。

次に、中心算出部237は、上述したようにして選択し
た走査線（例えば、第５図（ｃ）において矢印Ａで示し
た走査線）に対応して座標記憶部235に記憶された座標
を読み出して、これらのＸ座標の平均値を求め、この平
均値を中心位置のＸ座標とする（ステップ306）。

このようにして、指紋の中心位置を示す座標が求めら
れ、この中心位置を示す座標が登録／照合処理部240に
供給される（ステップ307）。

上述したようにして、パターンマッチング部234によ
り、二値化画像をＸ方向に走査して、隆線をＸ方向の直
線状のパターンで近似できる領域の検出を行ない、座標
記憶部235により、各走査線について検出された点の個
数を計数し、度数記憶部236に格納することにより、該
当する領域が出現する度数のＹ方向についての分布が求
められる。

上述した中心算出装置による処理は、従来の方式にお
いて行なわれていた隆線のパターンの追跡処理に比較し
て簡易な処理であり、また、ハードウェア化可能である
ので、中心算出装置230の各部をハードウェア化して、
迅速に中心位置を算出することが可能となり、指紋照合
システムにおける登録処理および照合処理に要する時間
を短縮することができる。

また、上述した各部をソフトウェアで実現した場合に
おいても、迅速に処理することができる。

〔発明の効果〕

上述したように、本発明によれば、検出手段および座
標格納手段によって求められた直線状のパターンに類似
した点が出現する度数分布に基づいて、算出手段により
指紋の中心位置が求めるようにすることにより、中心位
置の算出処理に要する時間を短縮することが可能とな
り、また、検出手段，座標格納手段、算出手段は容易に
ハードウェア化することができるので、中心位置算出装
置に対するハードウェア化の要望に応えることもでき、
実用的には極めて有用である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の指紋中心位置算出方式の原理ブロック
図、第２図は本発明の一実施例による指紋中心位置算出方式
を適用した指紋照合システムの構成ブロック図、第３図は実施例の動作の流れ図、第４図は窓の説明図、第５図は実施例による中心位置算出動作の説明図であ
る。図において、111は検出手段、131は座標格納手段、141
は算出手段、210は画像入力装置、220は二値化装置、22
1は濃淡画像格納部、222は二値化回路、230は中心算出
装置、231は二値化画像格納部、232は線幅測定部、233
は窓生成部、234はパターンマッチング部、235は座標記
憶部、236は度数記憶部、237は中心算出部、240は登録
／照合処理装置、250は指紋パターン辞書である。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】指紋を表す二値画像の点のそれぞれについ
て、所定の第１軸に平行な直線状のパターンとの不一致
の程度を示す不一致度を算出し、この不一致度が所定の
閾値以下である点を検出する検出手段（111）と、前記検出手段（111）によって検出された点の位置を前
記第１軸方向の成分と別の第２軸の成分とで表す座標が
導入され、この座標の第２軸方向の成分の値に応じて複
数の区分に分類して格納する座標格納手段（131）と、前記座標格納手段（131）の複数の区分の中から格納さ
れている座標の数が極大である複数の区分を選択し、さ
らにそれらの中から最小となる区分を選択し、この区分
に格納された座標に基づいて前記二値画像で表された指
紋の中心位置を算出する算出手段（141）と、を備えるように構成したことを特徴とする指紋中心位置
算出方式。