JP2871160B2

JP2871160B2 - 疑似特徴点識別方法

Info

Publication number: JP2871160B2
Application number: JP3122235A
Authority: JP
Inventors: 卓新崎; 誠吾井垣
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1991-04-24
Filing date: 1991-04-24
Publication date: 1999-03-17
Anticipated expiration: 2014-03-17
Also published as: JPH04324584A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は指紋における疑似特徴点
識別方法に関し、特に汗による指紋隆線間に生じた疑似
特徴点を正確に識別する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】個人識別法として、指紋の照合を行う方
法がある。この指紋照合方法は、例えばコンピュ−タ・
ル−ムとか銀行の端末ル−ムのような重要施設への入出
管理などに用いられる。また鍵のあるところなら何処で
も適用されうるものである。

【０００３】この指紋照合を行うとき、指紋を画像とし
て取り扱うのが通常であり、指紋を画像デ−タに変換す
る入力装置と、登録した画像デ−タと入力された指紋画
像デ−タとを照合する照合装置から構成されている。

【０００４】照合装置には指紋画像デ−タ（指紋特徴点
デ−タ）を記憶した装置すなわち指紋辞書が備えられて
いる。照合装置では、指紋の特徴点（分岐点、端点）の
分布及び形状の一致をみることにより照合を行い、登録
ずみの者か否かを判断する。

【０００５】登録に際しては、図９（Ａ）に示す如き、
指紋隆線画像から、図９（Ｂ）に示す如く、位置合わせ
用窓Ｗ０と照合用窓Ｗ１〜Ｗ６を抽出し、この各窓Ｗ０
〜Ｗ６を指紋辞書に登録する。

【０００６】位置合わせ用窓Ｗ０と、照合用窓Ｗ１〜Ｗ
６は、例えば分岐点や端点のような、指紋の特徴点を使
用するものである。

【０００７】これらの窓の抽出は、最初に例えば位置合
わせ用窓Ｗ０から行う。位置合わせ用窓の抽出は、次の
ようにして行う。すなわち図９（Ａ）に示す如き、指紋
隆線画像の中心部から渦巻き状（右、左どちらでもよ
い）に走査して、最初に特徴点を抽出したとき、それを
位置合わせ用窓Ｗ０とする。

【０００８】特徴点の抽出に際しては、多値入力画像を
２値化してこれを１ビット幅に細線化し、これを例えば
３×３のウインドウで走査して端点、分岐点を検出す
る。このように特徴点を検出したのち、この点を中心
に、指紋隆線画像に例えば１６×１６画素、３２×３２
画素等のサイズの窓をかけて、図９（Ｂ）に示す如き、
２値の幅広の画像の位置合わせ用窓Ｗ０を得る。

【０００９】照合用窓Ｗ１〜Ｗ６の抽出も同様にして行
う。すなわち位置合わせ用窓Ｗ０の位置を抽出後、更に
前記３×３のウインドウで渦巻状の走査を続ける。そし
て特徴点を検出したとき、その点を中心に、上記の大き
なサイズの窓を、図９（Ａ）に示す如き指紋隆線画像に
かけて照合用窓Ｗ１を得る。

【００１０】このようにして順次Ｗ１、Ｗ２・・・を抽
出し、所定の数の照合用窓を抽出する。勿論、図９
（Ｂ）に示す如き、位置合わせ用窓Ｗ０と照合用窓Ｗ１
〜Ｗ６の各画像デ−タは、位置デ−タとともに指紋辞書
に個人情報として登録される。

【００１１】指紋の照合は、このようにして記憶された
多数の個人情報の指紋画像デ−タのパタ−ンマッチング
により行う。このとき指紋辞書内は１つの位置合わせ用
窓Ｗ０と、その周辺の複数の照合用窓Ｗ１〜Ｗ６とに２
分される。まず位置合わせ用窓Ｗ０により位置合わせを
行い、その位置ずれ情報にもとづき照合用窓Ｗ１〜Ｗ６
の位置ぎめを行い、ム−ビングウインドウ法で照合を行
い、本人確認を行うことになる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】一般に指紋像入力装置
は、指とガラスの光学的な接触を利用しているため、指
が汗ばんでいる場合には、図１０の区分Ａ、Ｂ、Ｃに示
す如く、指紋隆線の間に汗による橋が出来、この部分で
も光が反射するので、指紋隆線パタ−ンにあたかも分岐
点が存在しているように指紋像が検出される。それ故、
同部分において、特徴点抽出を行った場合には、汗によ
る指紋隆線上の橋が分岐点として選択される可能性があ
り、汗のないときの指紋隆線と異なるものとなる。

【００１３】この場合、図１１（Ｂ）のＢ１に示す如
く、平行状の指紋隆線Ｐ₁、Ｐ₂間に汗による橋Ｐ₃が
生じて、Ｂ２に示す如く疑似分岐点を構成しているとき
は、分岐点間の距離ｈ₁を測定し、閾値以下の長さの場
合には汗による疑似分岐点として判別していた。ここで
図１１の点線は細線化像であり点は分岐点を示す。

【００１４】しかし図１１（Ｃ）のＣ１のように、本来
は、端点である指紋隆線Ｐ₁₀が指紋隆線Ｐ₁₁と汗による
橋Ｐ₁₂により、Ｃ２に示す如く、「ｈ」形の疑似分岐点
を構成するときは、図１１（Ｂ）に示す「Ｈ」形の場合
と異なり疑似分岐点であることが判断できない。しかも
この場合、汗による橋Ｐ₁₂の部分も指紋隆線として処理
されるので、特徴点窓画像の一致度を算出するときこの
分だけ誤差が生じて正確な一致度を算出することができ
ない。

【００１５】それ故、このような指紋辞書を用いて照合
を行う場合には、指先の乾湿により特徴点が不安定に出
現するため、照合率の低下、誤照合率の上昇を招くおそ
れがある。

【００１６】

【課題を解決するための手段】このため、本発明では、
真の分岐点の場合には、図１（Ａ）に示す如く、分岐中
心点０における分岐隆線Ａ、Ｂ、Ｃの角度θ₁、θ₂を
求める時、θ₁が非常に小さい。しかし前記の疑似分岐
点の場合には、図１（Ｂ）に示す如く、θ₁が略９０°
である。したがって、分岐の角度θ₁により真の特徴点
と、疑似特徴点とを区別することができる。

【００１７】そのために図１（Ｃ）に示す如く、分岐点
画像を抽出して、分岐中心点０における分岐隆線の角度
θ₁、θ₂を求め、そのいずれか１つが９０°前後のい
わゆる所定の範囲内にあれば、これを疑似特徴点と判断
する。しかしこの所定の範囲内になければ真の特徴点と
して判断する。

【００１８】

【作用】このようにして指が汗ばんだ状態でも真の特徴
点を抽出することができる。

【００１９】

【実施例】本発明の第一実施例を図２、図３にもとづき
他図を参照して説明する。図２は本発明の第一実施例を
説明するフロ−チャ−トであり、図３は本発明の一実施
例構成ブロック図である。

【００２０】図３において、１は指紋画像入力部、２は
特徴点抽出部、３は分岐点識別部、４は指紋辞書部、１
０は制御部、１１はキ−ボ−ドである。

【００２１】指紋画像入力部１は、登録するときの指紋
画像が入力されたり、照合するときの指紋画像が入力さ
れるものである。そしてその２値画像を特徴点抽出部２
に送出する。

【００２２】特徴点抽出部２は、指紋画像より、分岐点
や端点の如き特徴点を抽出するものである。すなわち、
２値化画像を細線化して１ビット幅にし、これを例えば
３×３のウインドウで走査して、端点、分岐点等を検出
する。そしてこのうち分岐点については、分岐点識別部
３に送出する。

【００２３】分岐点識別部３は、特徴点抽出部２で検出
された分岐点が真の分岐点かそれとも疑似分岐点か識別
するものである。

【００２４】指紋辞書部４は位置合わせ用窓画像、照合
用窓画像を、これら各窓画像の位置情報及び登録者の氏
名、所属などの個人情報とともに保持するものであり、
例えばメモリで構成される。

【００２５】制御部１０は指紋登録及び指紋照合におけ
る総合的な制御を行うものであり、例えばＣＰＵで構成
されている。

【００２６】キ−ボ−ド１１は登録者の氏名、所属等の
個人情報を入力する等、各種のデ−タをマニアル入力す
るものである。

【００２７】次に図２にもとづき本発明の第一実施例を
説明する。指紋画像入力部１に登録者の指紋画像が入
力されたとき、これを２値化して特徴点抽出部２に送出
する。

【００２８】特徴点抽出部２では、これを１ビット幅
に細線化し、これを例えば３×３のマスクで走査して端
点や分岐点等の特徴点を検出する。そしてこのうち分岐
点として抽出したものを分岐点識別部３に送出する。

【００２９】分岐点識別部３では、特徴点抽出部２か
ら送られた、例えば図１（Ｂ）の如きパタ−ンに対し、
その分岐点中心０から、Ａ、Ｂ、Ｃの３方向にその分岐
点を形成する特定画素分に対して、それぞれ細線の追跡
を行う。そして分岐点中心０を始点とする３本のベクト
ルを作成する。それから各ベクトルがなす角度θ₁、θ
₂を計算する。

【００３０】それから分岐点識別部３は角度θ₁、θ
₂のいずれか一方が９０°近傍にあるか否かを判別す
る。そしてこの範囲にあれば疑似特徴点と判断する。

【００３１】しかしこの範囲外であれば分岐点識別部
３は、これを図１（Ａ）に示す如き、真の分岐点と判断
し、これを制御部１０に通知する。これにより制御部１
０は特徴点抽出部２に対し、この真の分岐点と判断され
た分岐点の２値画像を、例えば１６×１６のサイズで切
出させ、指紋辞書部４にその位置情報とともに送出させ
る。これにより指紋辞書部４では、これを登録、例えば
メモリに登録する。

【００３２】本発明の第２実施例を図４により説明す
る。図４において、〜までは、前記図２の場合と同
じであるのでその説明を省略する。

【００３３】分岐点識別部３は、各ベクトルがなす角
度θ₁、θ₂のいずれか一方が９０°±α度の範囲にあ
るか否かを判断する。ここでαの値は実験により適宜求
めるものである。すなわち９０°−αを閾値１とし、９
０°＋αを閾値２とし、少なくとも一組の角度、つまり
θ₁、θ₂のいずれか一方の角度が閾値１、閾値２より
も９０°に近づけば、その分岐点を疑似特徴点と判断す
る。

【００３４】しかしこれらの閾値１、閾値２の範囲外
であれば、分岐点識別部３はこれを真の分岐点と判断
し、前記図３のの場合と同様にして、これを登録、例
えばメモリに記憶する。

【００３５】本発明の第３実施例を図５（Ａ）（Ｂ）及
び図６にもとづき説明する。真の分岐点の場合は、図５
（Ａ）に示す如く、分岐中心点０を中心として各指紋隆
線より一定の距離はなれた点ＡＢＣにより三角形を形成
するとき、直角三角形にならない。しかし図５（Ｂ）に
示す如く、疑似分岐の場合には、「ｈ」形の分岐線を形
成するため、Ｂ点がＡＢを結ぶ線に対し略直角に伸びて
いる領域では、同じく、分岐中心点０より等距離はなれ
た点ＡＢＣにより形成した三角形は、角ＡＢＣが略直角
となる。したがって三角形ＡＢＣはほぼ直角三角形であ
る。それ故、三角形の頂角を計算し、その１つが大体互
角であれば、これを疑似分岐点と判定する。

【００３６】次に第３実施例を図６に基づき説明する。
図６において、は前記図２の場合と同じであるので
その説明を省略する。

【００３７】分岐点識別部３では、特徴点抽出部２か
ら送られた、例えば図５（Ｂ）の如きパタ−ンに対し、
その分岐点中心０から、Ａ、Ｂ、Ｃの３方向に互いに等
しい一定画素数距離だけ各細線を追跡する。そしてこの
３方向への追跡先を頂点とする三角形を形成する。例え
ば図５（Ｂ）では三角形ＡＢＣを形成する。そして三角
形の頂角θを計算する。このとき３つの頂角のいずれか
１つが９０°±αの範囲内にあるか否かを計算する。な
おαは例えば実験により得る。

【００３８】例えば角ＡＢＣが直角のとき、下式が成
立する。（ＡＢ）²＋（ＢＣ）²＝（ＡＣ）² 従ってこのような閾値をチェックすることにより、閾値
１を９０°−αとし、閾値２を９０°＋αとしたときそ
の頂角θがこれらの閾値１、閾値２の範囲内にあるか否
か判断できる。そしてこれらの範囲内にあるとき疑似特
徴点つまり疑似分岐点として判断される。

【００３９】しかしこれらの閾値１と閾値２の範囲外
であれば、分岐点識別部３はこれを真の特徴点つまり真
の分岐点として判断し、これを指紋辞書部４に登録、す
なわちメモリに記録することになる。

【００４０】本発明の第４実施例を図５（Ｃ）及び図７
に基づき説明する。この第４実施例では、図５（Ｃ）に
示す如く、Ｔ字型のマスクＭを使用して、分岐点にマス
ク処理する。このとき図５（Ｃ）に示す如く、疑似分岐
点のときそのマスク内の画素数は大となるので、閾値以
上の画素数がマスクＭと一致したときこれを疑似分岐点
と判断するものである。

【００４１】次に第４実施例を図７にもとづき説明す
る。図７において、は前記図２の場合と同じである
ので、その説明を省略する。

【００４２】分岐点識別部３では、特徴点抽出部２か
ら送られた、例えば図５（Ｃ）の細線パタ−ンに対し、
その分岐点中心０にＴ字型のマスクＭをかけて、マスク
処理を行う。

【００４３】そしてマスクＭにおける画素の一致度を
算出し、閾値以上の画素が一致すれば、疑似特徴点つま
り疑似分岐点と判断する。

【００４４】しかし閾値に達しなければ、これを真の
特徴点即ち真の分岐点と判断し、これを指紋辞書部４に
登録、すなわちメモリに記録する。

【００４５】本発明の第５実施例を図８により説明す
る。図８（Ｂ）の如き疑似分岐点が存在する場合、単に
Ｔ字型マスクをかけたのみでは画素数の一致度が低くな
り、誤判断することになる。この場合図８（Ｂ）に示す
如く、初めＭ１の状態でマスク処理し、次にこれを回転
してＭ２の状態でマスク処理する。これにより回転角θ
を求め、これが小さな値であれば疑似分岐点と判断す
る。

【００４６】次に第５実施例を第８図（Ａ）にもとづき
説明する。図８（Ａ）において、、は前記図２の場
合と同じであるので、その説明を省略する。

【００４７】分岐点識別部３では、特徴点抽出部２か
ら送られてきた、例えば図８（Ｂ）の細線パタ−ンに対
し、その分岐点中心０にＴ字型のマスクＭを点線ＭＡの
如くマスクがけする。このときＴ字型のマスクの各領域
に細線パタ−ンが存在し、一致度が閾値以上のときは、
疑似分岐点と判断する。しかしこのＴ字型の３個のマス
ク技部分Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３の一部にのみ一致度が閾値以
上のとき分岐点を含む指紋隆線の方向抽出を行う。ＭＡ
の状態ではＭ１とＭ３にパタ−ンが存在することを示
す。

【００４８】このため、図８（Ｂ）のＭＡからＭＢに
示す如く、Ｔ字型マスクを回転し、一致しなかったパタ
−ンを検出する。このようにして隆線間の角度が得られ
るので、図８（Ｂ）のＭＢの状態で分岐点の角度θが閾
値以下のとき、これを疑似分岐点と判断する。

【００４９】勿論、Ｔ字型マスクを回転させる代わり
に、あらかじめ疑似分岐点と判断される複数のタイプの
略Ｔ字型マスクを用意してもよい。

【００５０】

【発明の効果】本発明によれば、従来の分岐点間距離測
定法による橋除去法では識別できなかった、端点の汗に
よる「ｈ」字型の疑似分岐点を正確に識別し、分離する
ことができるので指紋認識確率を向上させることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図である。

【図２】本発明の一実施例である。

【図３】本発明を実施するためのブロック構成図であ
る。

【図４】本発明の第２実施例である。

【図５】特徴点の真疑を判別する真疑判別説明図であ
る。

【図６】本発明の第３実施例である。

【図７】本発明の第４実施例である。

【図８】本発明の第５実施例である。

【図９】（Ａ）は指紋隆線画像、（Ｂ）は指紋辞書画
像、（Ｃ）はマッチング状態を示す。

【図１０】汗による分岐点を示す。

【図１１】（Ａ）は真の分岐点、（Ｂ）は汗による
「Ｈ」字型分岐点、（Ｃ）は汗による「ｈ」字型分岐点
である。

【符号の説明】

１指紋画像入力部２特徴点抽出部３分岐点識別部４指紋辞書部１０制御部１１キ−ボ−ド

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】指紋隆線上のパターンの特徴点を識別する
識別方法において、指紋隆線が分かれている真の分岐点と、指紋隆線の汗に
よる橋絡で出来た疑似分岐点を識別するとき、前記分岐
点を構成している３つの指紋隆線上に任意の点を設定
し、これらの点と分岐点の中心とで線分を構成し、少な
くとも異なる２組の線分の間の角度を演算し、角度が所
定の角度を満たしたときにその分岐点を疑似特徴点と判
断することを特徴とする疑似特徴点識別方法。
【請求項２】前記指紋隆線が分かれている真の分岐点
と、指紋隆線の汗による橋絡で出来た疑似分岐点を識別
するとき、前記分岐点を構成している３つの指紋隆線上
に任意の点を設定し、これらの点と分岐点の中心とで線
分を構成し、この線分間の少なくとも１つの角度が閾値
範囲内で９０°に近いとき、この分岐点を疑似分岐点と
判断することを特徴とする請求項１記載の疑似特徴点識
別方法。
【請求項３】前記指紋隆線が分かれている真の分岐点
と、指紋隆線の汗による橋絡で出来た疑似分岐点を識別
するとき、前記分岐点から等距離にあり分岐点を構成し
ている３つの指紋隆線上の点を抽出し、抽出した３つの
点において三角形を構成し、この三角形の少なくとも１
つの頂角が閾値範囲内で９０°に近いとき、この分岐点
を疑似分岐点と判断することを特徴とする請求項１記載
の疑似特徴点識別方法。
【請求項４】前記指紋隆線が分かれている真の分岐点
と、指紋隆線の汗による橋絡で出来た疑似分岐点を識別
するとき、細線パターンの画素と一致する画素数が閾値
より大きいときこの細線パターンを疑似分岐線と判断す
るＴ字型のマスクを用いて疑似分岐点と真の特徴点を識
別することを特徴とする請求項１記載の疑似特徴点識別
方法。
【請求項５】前記Ｔ字型のマスクと分岐点を構成してい
る３つの指紋隆線との角度を算出するために、前記Ｔ字
型のマスクを回転させることを特徴とする請求項４記載
の疑似特徴点識別方法。