JP2871161B2

JP2871161B2 - 疑似特徴点識別方法

Info

Publication number: JP2871161B2
Application number: JP3122236A
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: JPH0554129A

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７（Ａ）に示す如き、
指紋隆線画像から、図７（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７（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７（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７（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７
（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。

【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８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９（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、
分岐点前後のＰ₁、Ｐ₂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９の点線は細線化した隆線であり、点は
分岐点である。

【００１４】しかし図９（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Ｐ
₁₂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９（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、ある領
域内では指紋隆線Ａ、Ｂに対し分岐点の中心０から分岐
する隆線Ｃはほぼ同一方向に伸びる。

【００１７】これに対し、疑似分岐点の場合には、図１
（Ｂ）に示す如く、「ｈ」字型に細線Ｃが一変化する。
即ち、「ｈ」字型疑似特徴点では、分岐点を構成してい
る細線のうちの１つは、分岐点から発した、隆線間隔程
度の長さを進んだのち、ほぼ直角に方向を変化する。

【００１８】このため、真の分岐点の場合は、図１
（Ｄ）に示す如く、例えば３×３の８近傍マスクによ
り、分岐点中心０より図１（Ａ）の点線内に示す如き細
線を追跡しても、ほぼ同一方向に細線が存在する。図１
（Ｄ）において中心のＰは注目している隆線画像を示
し、「細」は細線の存在を示す。なお、Ｐの左斜下にも
細線が存在しているが、これはこの１つ前の追跡でチェ
ックずみのため、スキップしている。

【００１９】しかし、「ｈ」字型分岐点つまり疑似分岐
点の場合には、図１（Ｅ）に示す如く、マスクＭ₁で中
心Ｐの右斜上に細線の存在を検出し、次にこれを中心に
してマスクＭ₂で追跡するとき、その上側に細線の存在
を検出する。その次にマスクＭ₃（図示省略）で追跡す
るとき、更にその上側に細線の存在を検出する。このよ
うにしてほぼ直角の方向変更を検出することができる。

【００２０】この場合、図１（Ｃ）に示す如く、疑似特
徴点つまり疑似分岐点と判断するが、図１（Ａ）のよう
な場合、真の特徴点と判断される。

【００２１】

【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。

【００２２】

【実施例】本発明の一実施例を図２、図３に基づき説明
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。

【００２３】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。

【００２４】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。

【００２５】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、分岐点等を抽出す
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。

【００２６】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であるかそれとも疑似分岐
点か識別するものである。

【００２７】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。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】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。

【００３１】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。

【００３２】分岐点識別部３では、特徴点抽出部２か
ら送出された、例えば図１（Ｂ）に示す如きパタ−ンに
対し、分岐点中心０に３×３の８近傍マスクで走査し、
まず右方向に分岐している分岐線Ｃに対して、図１
（Ｅ）に示す如く、細線追跡を行う。

【００３３】これにより、８近傍マスクの移動方向を
記録する。図１（Ｂ）の点線円内の場合には、初め右方
向にこの８近傍マスクを移動し、次いで斜め右上方向に
移動し、それから上方向に移動する。しかも、図１
（Ａ）の点線内の場合には、ほぼ斜め右上方向に移動す
る。このような８近傍マスクの移動を規定長さだけ行
い、その移動方向を記録する。

【００３４】このように８近傍マスクによる方向追跡
処理を各隆線Ａ、Ｂ、Ｃについて行い、そのうち１つ
に、規定長以内に細線の急な、略９０°の方向変化があ
り、その方向に所定回数移動したとき、これを疑似特徴
点つまり疑似分岐点と判断する。また他の特徴点を検出
したときも疑似特徴点と判断する。しかしこのようなこ
とがなければ、真の特徴点つまり真の分岐点と判断し、
その分岐点の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、登録させる。

【００３５】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〜は、前記図２と同様であるの
で、その説明を省略する。

【００３６】８近傍マスクによる方向追跡処理を各隆
線Ａ、Ｂ、Ｃについて行い、そのうちの１つに、細線の
急な、略９０°の方向変化があり、その方向に所定回数
移動したとき、次に分岐点中心からこの略９０°の方向
変化までの８近傍マスクの移動量が隆線間隔の２倍以内
か否かを分岐点識別部３がチェックする。このとき必要
な隆線間隔は、例えば前記１ビット幅の細線化したと
き、横方向に線を引き、細線との交点により、適当数の
間隔の平均値を求めて使用してもよい。また個人差が少
ないので、前記の如くして何人かの隆線間隔の平均値を
固定値として使用してもよい。

【００３７】そして移動量が隆線間隔の２倍以内であ
れば、これを疑似特徴点即ち疑似分岐点として判断し、
さもなければ真の特徴点つまり真の分岐点と判断する。

【００３８】本発明の第３実施例を図５により説明す
る。第３実施例では、細線追跡における８近傍マスクの
移動方向を記録し、その移動方向状態より真疑を判別す
る。８近傍マスクの移動方向は、例えば図５（Ｂ）の如
く、１〜８の番号により示す。

【００３９】いま、図１（Ａ）のＣに対し追跡を行うと
き、その移動方向は８がもっとも多く、次に１と７であ
る。しかも、図１（Ｂ）のＣに対し追跡を行うとき、初
めは７がもっとも多く、６、７が次になる。後の方では
１がもっとも多く次に８である。そして中間では７、
８、９である。

【００４０】したがって、真の分岐点については、移動
方向分布はバラツキが少ないが、疑似分岐点については
分布のバラツキが大きいので、この分布状態を判別する
ことにより真疑判断ができる。

【００４１】図５において〜は前記図２と同じであ
るので説明を省略する。分岐点識別部３は、８近傍マスクの移動方向を、１回
毎に記録する。

【００４２】それから移動方向の分布量状態を、あら
かじめ用意している真の分岐点の状態や疑似分岐点状態
と比較する。これにもとづき前記の如き真疑の判断を行
い、疑似特徴点と判断されたものはこれを除去される。

【００４３】本発明の第４実施例を図６により説明す
る。図６（Ｂ）に示す如く、分岐点中心０より細線Ａ、
Ｂ、Ｃが発生しているとき、分岐点中心０を起点にして
例えば細線Ｃを３×３の８近傍マスクで走査してその細
線方向を示す徴小ベクトルＶ₁、Ｖ₂、Ｖ₃を作成す
る。このとき、８近傍マスクを例えば３回移動させる毎
に徴小ベクトルを作成する。図６（Ｂ）の例では、画素
Ｐ₃、Ｐ₆、Ｐ₉毎に作成される。

【００４４】もし図６（Ｂ）の如く、規定された細線の
長さ以内で徴小ベクトルＶ₁、Ｖ₂、Ｖ₃がＶ₁とＶ₃
とで閾値以上、例えば略９０°変化すればこれを疑似分
岐点と判断する。例えば図１（Ａ）の如く、真の分岐点
のとき、徴小ベクトルの方向変化が小さい。

【００４５】図６（Ａ）により、第４実施例を詳述す
る。図６（Ａ）において、〜は前記図２と同様であ
るので説明を省略する。

【００４６】分岐点識別部３は分岐点中心０を起点に
して、例えば細線Ｃを３×３の８近傍マスクで走査す
る。そして例えば３画素の如く、一定画素数間隔で徴小
ベクトルＶ₁、Ｖ₂、Ｖ₃・・・を作成し、その方向角
度を記録する。これをあらかじめ規定された細線長の範
囲で記録する。

【００４７】それからこれら徴小ベクトルＶ₁、
Ｖ₂、Ｖ₃・・・の方向変化、図６（Ｂ）の例では、Ｖ
₁とＶ₃との角度を求め、これが閾値以上変化している
か否かを識別し、閾値以上の場合はこれを疑似特徴点即
ち疑似分岐点と判断し、他の場合は真の特徴点即ち真の
分岐点と判断する。

【００４８】

【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】本発明の第３実施例である。

【図６】本発明の第４実施例である。

【図７】（Ａ）は指紋隆線画像、（Ｂ）は指紋辞書画
像、（Ｃ）はマッチング状態説明図である。

【図８】汗による分岐点を示す。

【図９】（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
構成している指紋隆線画像を２値化して細線化した細線
を追跡し、規定長以内に該細線の急な方向変化を検出し
たとき、その特徴点を疑似特徴点と識別することを特徴
とする疑似特徴点識別方法。
【請求項２】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
構成している指紋隆線画像を２値化して細線化した細線
を追跡し、細線化された隆線間隔の２倍以内に該細線の
急な方向変化を抽出したとき、その特徴点を疑似特徴点
と識別することを特徴とする疑似特徴点識別方法。
【請求項３】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
構成している指紋隆線画像を２値化して細線化した細線
を中心点がその近傍周辺の８つの領域のいずれと接続し
ているのかを検知する８近傍マスクを使用して追跡し、
移動方向の分布を逐次記録し、移動方向の分布状態にも
とづき、その特徴点を疑似特徴点か真の特徴点か識別す
ることを特徴とする疑似特徴点識別方法。
【請求項４】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
構成している指紋隆線画像を２値化して細線化した細線
を追跡する中心点がその近傍周辺の８つの領域のいずれ
と接続しているのかを検知する８近傍マスクの位置を複
数の画素間隔で抽出し、順次この複数画素間隔で抽出し
た位置情報でベクトルを形成し、これらの各ベクトルの
方向を記録し、ベクトルの方向が規定された細線の長さ
以内で閾値以上変化した場合、その特徴点を疑似特徴点
と識別することを特徴とする疑似特徴点識別方法。