JP2880587B2 - 指紋照合装置 - Google Patents
指紋照合装置Info
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- JP2880587B2 JP2880587B2 JP3160609A JP16060991A JP2880587B2 JP 2880587 B2 JP2880587 B2 JP 2880587B2 JP 3160609 A JP3160609 A JP 3160609A JP 16060991 A JP16060991 A JP 16060991A JP 2880587 B2 JP2880587 B2 JP 2880587B2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1365—Matching; Classification
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は入力した指紋像と辞書に
格納されている辞書パターンとを比較して本人を確認す
る指紋照合装置に関する。
格納されている辞書パターンとを比較して本人を確認す
る指紋照合装置に関する。
【０００２】近年、コンピュータが広範な社会システム
の中に導入されるに伴い、システム・セキュリティに関
係者の関心が集まっている。コンピュータルームへの入
室や、端末利用の際の本人確認の手段として、これまで
用いられてきたＩＤカードやパスワードには、セキュリ
ティ確保の面から多くの疑問が提起されている。これに
対して、指紋は万人不同，終生不変という２大特徴を持
つため、本人確認の最も有力な手段と考えられ、指紋を
用いた簡便な個人照合システムに関して多くの研究開発
が行われている。
の中に導入されるに伴い、システム・セキュリティに関
係者の関心が集まっている。コンピュータルームへの入
室や、端末利用の際の本人確認の手段として、これまで
用いられてきたＩＤカードやパスワードには、セキュリ
ティ確保の面から多くの疑問が提起されている。これに
対して、指紋は万人不同，終生不変という２大特徴を持
つため、本人確認の最も有力な手段と考えられ、指紋を
用いた簡便な個人照合システムに関して多くの研究開発
が行われている。
【０００３】図７は従来の指紋照合装置の構成概念図で
ある。指紋照合装置では、指紋を画像として取り扱うの
が普通である。先ず、登録時の動作について説明する。
指紋センサ１に指を押しつけておいて、指紋のパターン
を検出し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（図示せず）
によりディジタルデータに変換する。変換されたディジ
タルデータ（指紋データ）は、続く２値化回路２により
“０”，“１”の２値データに変換され、２値化メモリ
（フレームメモリ）３に格納される。
ある。指紋照合装置では、指紋を画像として取り扱うの
が普通である。先ず、登録時の動作について説明する。
指紋センサ１に指を押しつけておいて、指紋のパターン
を検出し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（図示せず）
によりディジタルデータに変換する。変換されたディジ
タルデータ（指紋データ）は、続く２値化回路２により
“０”，“１”の２値データに変換され、２値化メモリ
（フレームメモリ）３に格納される。
【０００４】２値化メモリ３に格納された指紋データ
は、順次読出された後、特徴情報抽出部４に入り、特徴
情報が抽出される。ここで、特徴情報とは、例えば図８
（ａ）に示すような分岐点や（ｂ）に示すような端点等
をいう。このような分岐点や端点がどの位置に何個ある
かで指紋を特定することができる。抽出された特徴情報
は、指紋辞書記憶部５に格納される。以上の動作が複数
の個人について繰返され、個人の特徴情報が指紋辞書記
憶部５に格納される。
は、順次読出された後、特徴情報抽出部４に入り、特徴
情報が抽出される。ここで、特徴情報とは、例えば図８
（ａ）に示すような分岐点や（ｂ）に示すような端点等
をいう。このような分岐点や端点がどの位置に何個ある
かで指紋を特定することができる。抽出された特徴情報
は、指紋辞書記憶部５に格納される。以上の動作が複数
の個人について繰返され、個人の特徴情報が指紋辞書記
憶部５に格納される。
【０００５】このようにして特徴情報量の指紋辞書記憶
部５への登録が終了すると、今度は個人の指紋の照合動
作に入る。照合の場合、指紋センサ１に指（予め登録に
用いた指。例えば人さし指）を乗せてから、テンキー
（図示せず）で自分のＩＤ番号を入力する。この結果、
照合部６はＩＤ番号を基に指紋辞書記憶部５の検索する
範囲を決定して照合時に読出すことにより、検索する範
囲を絞ることができる。
部５への登録が終了すると、今度は個人の指紋の照合動
作に入る。照合の場合、指紋センサ１に指（予め登録に
用いた指。例えば人さし指）を乗せてから、テンキー
（図示せず）で自分のＩＤ番号を入力する。この結果、
照合部６はＩＤ番号を基に指紋辞書記憶部５の検索する
範囲を決定して照合時に読出すことにより、検索する範
囲を絞ることができる。
【０００６】登録時と同様にして指紋のパターンを検出
し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（図示せず）により
ディジタルデータに変換する。変換されたディジタルデ
ータは、続く２値化回路２により“０”，“１”の２値
データに変換され、２値化メモリ３に格納される。
し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（図示せず）により
ディジタルデータに変換する。変換されたディジタルデ
ータは、続く２値化回路２により“０”，“１”の２値
データに変換され、２値化メモリ３に格納される。
【０００７】照合部６は、２値化メモリ３に格納されて
いる照合用指紋画像と、指紋辞書記憶部５に格納されて
いる個人毎の特徴情報とを読出し、双方の照合（パター
ンマッチング）を行う。特徴パターンの一致の数が所定
数以上あった時には、指紋が一致したと判定する。
いる照合用指紋画像と、指紋辞書記憶部５に格納されて
いる個人毎の特徴情報とを読出し、双方の照合（パター
ンマッチング）を行う。特徴パターンの一致の数が所定
数以上あった時には、指紋が一致したと判定する。
【０００８】次に、パターンマッチング動作について、
更に詳細に説明する。ここでは、ムービングウィンド法
について説明する。図９の（ａ）は指紋センサ１で読取
り、２値化回路２で２値化され、２値化メモリ３に入っ
ている指紋画像である。図において、斜線で示す領域は
隆線（山線）、白い領域は谷線である。特徴情報抽出部
４は、この指紋画像から特徴点を抽出し、特徴点を中心
とした指紋画像（特徴パターン）を窓（ウィンド）状に
複数個切り出す。
更に詳細に説明する。ここでは、ムービングウィンド法
について説明する。図９の（ａ）は指紋センサ１で読取
り、２値化回路２で２値化され、２値化メモリ３に入っ
ている指紋画像である。図において、斜線で示す領域は
隆線（山線）、白い領域は谷線である。特徴情報抽出部
４は、この指紋画像から特徴点を抽出し、特徴点を中心
とした指紋画像（特徴パターン）を窓（ウィンド）状に
複数個切り出す。
【０００９】図９の（ｂ）は指紋辞書としての特徴パタ
ーンを示す図である。図のＷが位置合わせ用窓、残りの
１から６が位置合わせ用窓Ｗの周囲に抽出された窓であ
る。この位置関係を保存したまま、辞書として指紋辞書
記憶部５に登録される。
ーンを示す図である。図のＷが位置合わせ用窓、残りの
１から６が位置合わせ用窓Ｗの周囲に抽出された窓であ
る。この位置関係を保存したまま、辞書として指紋辞書
記憶部５に登録される。
【００１０】照合時には、照合部６が入力された指紋画
像に対して指紋辞書の窓をパターンマッチングさせる。
指紋辞書は、１個の位置合わせ用窓Ｗと複数の照合用の
周辺窓とに２分される。最初に、位置合わせ用窓Ｗを指
紋画像に対して走査を行い、パターンマッチングさせ、
登録画像に対する入力画像の移動量を把握する。その
後、照合用窓を位置合わせ用窓の移動量だけずらして照
合させる。
像に対して指紋辞書の窓をパターンマッチングさせる。
指紋辞書は、１個の位置合わせ用窓Ｗと複数の照合用の
周辺窓とに２分される。最初に、位置合わせ用窓Ｗを指
紋画像に対して走査を行い、パターンマッチングさせ、
登録画像に対する入力画像の移動量を把握する。その
後、照合用窓を位置合わせ用窓の移動量だけずらして照
合させる。
【００１１】図９の（ｃ）はパターンマッチングの様子
を示している。図において、Ｈは読み込んだ指紋画像で
ある。この指紋画像に対して位置合わせ用窓Ｗを走査さ
せ、一致するパターンを捜し、一致した位置で移動量を
覚えておく。そして、残りの照合用窓に対しても同じ移
動量だけ移動させると、図（ｃ）の状態になる。このパ
ターンマッチングを行うに際しては、人間の皮膚の柔ら
かみによる歪みに対応させるため、照合用窓を若干量だ
け２次元的に走査させてパターンマッチングを行う。
を示している。図において、Ｈは読み込んだ指紋画像で
ある。この指紋画像に対して位置合わせ用窓Ｗを走査さ
せ、一致するパターンを捜し、一致した位置で移動量を
覚えておく。そして、残りの照合用窓に対しても同じ移
動量だけ移動させると、図（ｃ）の状態になる。このパ
ターンマッチングを行うに際しては、人間の皮膚の柔ら
かみによる歪みに対応させるため、照合用窓を若干量だ
け２次元的に走査させてパターンマッチングを行う。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】従来装置では、パター
ンマッチングを行う際に、指の押圧変化による隆線幅の
変化，入力指紋の回転及びパターンのかすれ等に対応す
るため、パターンの一致を判断する際のマッチング誤差
の許容値を設けていた。しかしながら、従来の方式では
パターン登録時には、指紋照合装置に習熟していないこ
とが多く、指を置く位置や押圧が一定していないのが普
通である。
ンマッチングを行う際に、指の押圧変化による隆線幅の
変化，入力指紋の回転及びパターンのかすれ等に対応す
るため、パターンの一致を判断する際のマッチング誤差
の許容値を設けていた。しかしながら、従来の方式では
パターン登録時には、指紋照合装置に習熟していないこ
とが多く、指を置く位置や押圧が一定していないのが普
通である。
【００１３】また、登録後の使用者の作業内容の変化
や、季節的な皮膚の状態変化等のために、照合時に登録
時と同質性の高い指紋画像を入力することは困難なこと
が多い。これに対して、単純に照合の閾値を下げて判断
を甘くしたのでは、誤照合の危険が高まるという問題が
あった。
や、季節的な皮膚の状態変化等のために、照合時に登録
時と同質性の高い指紋画像を入力することは困難なこと
が多い。これに対して、単純に照合の閾値を下げて判断
を甘くしたのでは、誤照合の危険が高まるという問題が
あった。
【００１４】本発明はこのような課題に鑑みてなされた
ものであって、常に正確な指紋照合を行うことかできる
指紋照合装置を提供することを目的としている。
ものであって、常に正確な指紋照合を行うことかできる
指紋照合装置を提供することを目的としている。
【００１５】図１は本発明の原理ブロック図である。図
７と同一のものは、同一の符号を付して示す。図におい
て、１は指紋情報を入力する指紋センサ、２は該指紋セ
ンサ１の出力を２値化する２値化回路、３は該２値化回
路の出力を記憶する２値化メモリ、４は該２値化メモリ
３の出力を読出して特徴点を抽出する特徴抽出部、１０
は特徴抽出部４から抽出した特徴点を含む窓画像を切出
す特徴窓切り出し部、１１は該特徴窓切り出し部１０の
出力を受けて画像の構造特徴点を抽出する構造特徴抽出
部、１２は特徴窓切り出し部１０の出力及び構造特徴抽
出部１１の出力を格納する特徴情報記憶部、１３は読込
んだ照合用指紋画像と特徴情報記憶部１２に格納されて
いる辞書パターンのパターンマッチングを行うと共に、
構造特徴の比較を行い、これら両方の比較により判定結
果を出力する照合部である。
７と同一のものは、同一の符号を付して示す。図におい
て、１は指紋情報を入力する指紋センサ、２は該指紋セ
ンサ１の出力を２値化する２値化回路、３は該２値化回
路の出力を記憶する２値化メモリ、４は該２値化メモリ
３の出力を読出して特徴点を抽出する特徴抽出部、１０
は特徴抽出部４から抽出した特徴点を含む窓画像を切出
す特徴窓切り出し部、１１は該特徴窓切り出し部１０の
出力を受けて画像の構造特徴点を抽出する構造特徴抽出
部、１２は特徴窓切り出し部１０の出力及び構造特徴抽
出部１１の出力を格納する特徴情報記憶部、１３は読込
んだ照合用指紋画像と特徴情報記憶部１２に格納されて
いる辞書パターンのパターンマッチングを行うと共に、
構造特徴の比較を行い、これら両方の比較により判定結
果を出力する照合部である。
【００１６】
【作用】照合部１３はムービングウィンド法によるパタ
ーンマッチングに加えて、照合用画像と辞書画像の構造
特徴点の一致の数を調べる。そして、両方の比較結果を
考慮して判定結果を出力するようにする。本発明によれ
ば、登録時と照合時の指紋画像の変化を考慮して許容誤
差を弛めても、構造特徴点の方で両方のパターンを比較
しているので、正確な指紋照合が可能となる。
ーンマッチングに加えて、照合用画像と辞書画像の構造
特徴点の一致の数を調べる。そして、両方の比較結果を
考慮して判定結果を出力するようにする。本発明によれ
ば、登録時と照合時の指紋画像の変化を考慮して許容誤
差を弛めても、構造特徴点の方で両方のパターンを比較
しているので、正確な指紋照合が可能となる。
【００１７】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図２は本発明の一実施例を示す構成ブロッ
ク図である。図１と同一のものは、同一の符号を付して
示す。図において、２０は指紋センサ１の出力をＡ／Ｄ
変換器（図示せず）でディジタルデータ（多値）に変換
したものを記憶する多値画像メモリ、２１は２値化メモ
リ３に記憶されている２値化データに細線化処理を施す
細線化回路である。
に説明する。図２は本発明の一実施例を示す構成ブロッ
ク図である。図１と同一のものは、同一の符号を付して
示す。図において、２０は指紋センサ１の出力をＡ／Ｄ
変換器（図示せず）でディジタルデータ（多値）に変換
したものを記憶する多値画像メモリ、２１は２値化メモ
リ３に記憶されている２値化データに細線化処理を施す
細線化回路である。
【００１８】１０は特徴抽出部４で抽出された特徴点及
びその周辺の画像を窓として切り出す特徴窓切り出し
部、２２は特徴窓切り出し部１０で切り出された窓内の
構造特徴点を抽出する特徴抽出部である。特徴点窓画像
と構造特徴点データは、特徴情報記憶部１２に格納され
る。このように構成された装置の動作を説明すれば、以
下のとおりである。
びその周辺の画像を窓として切り出す特徴窓切り出し
部、２２は特徴窓切り出し部１０で切り出された窓内の
構造特徴点を抽出する特徴抽出部である。特徴点窓画像
と構造特徴点データは、特徴情報記憶部１２に格納され
る。このように構成された装置の動作を説明すれば、以
下のとおりである。
【００１９】登録時の動作は、図７の従来例とほぼ同じ
である。この場合、特徴点窓画像に加えて、構造特徴抽
出部２２で抽出された構造特徴点も併せて特徴情報記憶
部１２に記憶される。
である。この場合、特徴点窓画像に加えて、構造特徴抽
出部２２で抽出された構造特徴点も併せて特徴情報記憶
部１２に記憶される。
【００２０】照合時には、指紋センサ１から入った照合
用画像は、２値化メモリ３から読み出され、照合部１３
に入る。一方、照合部１３の他方の入力には特徴情報記
憶部１２からの特徴点窓画像の基準パターンが入力され
る。照合部１３は、これら両方のパターンのパターンマ
ッチングを行う。そして、パターンマッチングによる照
合誤差が許容値以内であった場合には、更に特徴情報記
憶部１２に入っている構造特徴点を読み出し、照合用画
像と比較をする。
用画像は、２値化メモリ３から読み出され、照合部１３
に入る。一方、照合部１３の他方の入力には特徴情報記
憶部１２からの特徴点窓画像の基準パターンが入力され
る。照合部１３は、これら両方のパターンのパターンマ
ッチングを行う。そして、パターンマッチングによる照
合誤差が許容値以内であった場合には、更に特徴情報記
憶部１２に入っている構造特徴点を読み出し、照合用画
像と比較をする。
【００２１】その結果、一致した数がある基準値よりも
大きかった場合には、本人であると判定する。なお、パ
ターンマッチングによる照合誤差が許容値よりも大きか
った場合には、本人でないと判定する。本人でないと判
定された場合には、構造特徴点を比較することは意味が
ないので、行わない。判定結果は、照合部１３から出力
される。
大きかった場合には、本人であると判定する。なお、パ
ターンマッチングによる照合誤差が許容値よりも大きか
った場合には、本人でないと判定する。本人でないと判
定された場合には、構造特徴点を比較することは意味が
ないので、行わない。判定結果は、照合部１３から出力
される。
【００２２】図３は本発明の登録時の動作を示すフロー
チャートである。指紋センサ１により入力された指紋画
像をＡ／Ｄ変換器（図示せず）により多値データに変換
した後、多値画像メモリ２０に格納する。次に、多値画
像メモリ２０に格納されているデータを読出して多値化
回路２により２値化する（Ｓ１）。２値化された画像は
２値化メモリ３に入る。
チャートである。指紋センサ１により入力された指紋画
像をＡ／Ｄ変換器（図示せず）により多値データに変換
した後、多値画像メモリ２０に格納する。次に、多値画
像メモリ２０に格納されているデータを読出して多値化
回路２により２値化する（Ｓ１）。２値化された画像は
２値化メモリ３に入る。
【００２３】２値化メモリ３に格納された２値化データ
は、細線化回路２１に入って細線化処理が施される（Ｓ
２）。細線化処理が施された２値画像データは、続く特
徴抽出部４に入って、特徴点が抽出される（Ｓ３）。特
徴点が抽出されたら、特徴窓切り出し部１０は、特徴点
とその周辺の画像を含めた特徴窓を切り出す（Ｓ４）。
は、細線化回路２１に入って細線化処理が施される（Ｓ
２）。細線化処理が施された２値画像データは、続く特
徴抽出部４に入って、特徴点が抽出される（Ｓ３）。特
徴点が抽出されたら、特徴窓切り出し部１０は、特徴点
とその周辺の画像を含めた特徴窓を切り出す（Ｓ４）。
【００２４】次に、構造特徴抽出部２２は特徴窓切り出
し部１０から切り出された特徴窓画像を受けて、構造特
徴点を抽出する（Ｓ５）。図４は構造特徴点の例を示す
図である。同図において、３０は特徴点窓画像の窓枠、
３１は隆線である。構造特徴点は、黒い■で示す。窓枠
３０と隆線３１との交点ａや、窓枠３０らか隆線３１に
沿って一定の画素だけ離れた位置に設定した点ｂ，ｃ等
が構造特徴点となる。
し部１０から切り出された特徴窓画像を受けて、構造特
徴点を抽出する（Ｓ５）。図４は構造特徴点の例を示す
図である。同図において、３０は特徴点窓画像の窓枠、
３１は隆線である。構造特徴点は、黒い■で示す。窓枠
３０と隆線３１との交点ａや、窓枠３０らか隆線３１に
沿って一定の画素だけ離れた位置に設定した点ｂ，ｃ等
が構造特徴点となる。
【００２５】このようにして、特徴点窓画像と構造特徴
点が抽出されたら、これらデータを特徴情報記憶部１２
に登録する（Ｓ６）。この時、特徴点窓画像は座標デー
タと共に登録される。
点が抽出されたら、これらデータを特徴情報記憶部１２
に登録する（Ｓ６）。この時、特徴点窓画像は座標デー
タと共に登録される。
【００２６】図５は本発明の照合時の動作を示すフロー
チャートである。指紋センサ１により入力された照合用
指紋画像をＡ／Ｄ変換器（図示せず）により多値データ
に変換した後、多値画像メモリ２０に格納する。次に、
多値画像メモリ２０に格納されているデータを読出して
多値化回路２により２値化する（Ｓ１）。２値化された
画像は２値化メモリ３に入る。
チャートである。指紋センサ１により入力された照合用
指紋画像をＡ／Ｄ変換器（図示せず）により多値データ
に変換した後、多値画像メモリ２０に格納する。次に、
多値画像メモリ２０に格納されているデータを読出して
多値化回路２により２値化する（Ｓ１）。２値化された
画像は２値化メモリ３に入る。
【００２７】２値化メモリ３に入った照合用指紋画像は
読み出されて照合部１３に入る。照合部１３で、特徴情
報記憶部１２に格納されている位置合わせ用窓Ｗを用い
て位置合わせが行われる（Ｓ２）。位置合わせが終了し
たら、照合部１２は基準パターンと照合用パターンのパ
ターンマッチングを行う（Ｓ３）。
読み出されて照合部１３に入る。照合部１３で、特徴情
報記憶部１２に格納されている位置合わせ用窓Ｗを用い
て位置合わせが行われる（Ｓ２）。位置合わせが終了し
たら、照合部１２は基準パターンと照合用パターンのパ
ターンマッチングを行う（Ｓ３）。
【００２８】パターンマチングの結果、一致した窓の数
が基準値に満たなかった場合にはステップＳ２に戻って
位置合わせをやり直す。一致した数が基準値よりも多か
った場合には、次に構造特徴点の比較を行う（Ｓ５）。
構造特徴点の一致した数が基準値よりも多かった場合に
は本人と確認する（Ｓ６）。一致した数が基準値よりも
少なかった場合には、ステップＳ２に戻って、位置合わ
せからやり直す。
が基準値に満たなかった場合にはステップＳ２に戻って
位置合わせをやり直す。一致した数が基準値よりも多か
った場合には、次に構造特徴点の比較を行う（Ｓ５）。
構造特徴点の一致した数が基準値よりも多かった場合に
は本人と確認する（Ｓ６）。一致した数が基準値よりも
少なかった場合には、ステップＳ２に戻って、位置合わ
せからやり直す。
【００２９】図６は構造特徴点の他の抽出例を示す図で
ある。この実施例では、構造特徴抽出部１１は、窓枠３
０内の特定の位置で走査した場合の隆線との交差点を構
造特徴点として抽出している。走査線と隆線３１との交
差点は上段から４回交差，２回交差，４回交差となって
いる。これら交差点の位置を特徴情報記憶部１２に登録
しておき、照合時に照合用画像データと比較することに
より、本人確認の精度を向上させることができる。
ある。この実施例では、構造特徴抽出部１１は、窓枠３
０内の特定の位置で走査した場合の隆線との交差点を構
造特徴点として抽出している。走査線と隆線３１との交
差点は上段から４回交差，２回交差，４回交差となって
いる。これら交差点の位置を特徴情報記憶部１２に登録
しておき、照合時に照合用画像データと比較することに
より、本人確認の精度を向上させることができる。
【００３０】
【００３１】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば特徴窓画像によるパターンマッチングに加えて、
指紋画像の構造特徴点も相互比較することにより、パタ
ーンマッチングの冗長性を増しても、誤照合率の増加を
抑止することかでき、登録時に比較して照合時に変動状
態で押印されても照合率を損なうことなく本人確認がで
きる。このように、本発明によれば常に正確な指紋照合
を行うことかできる指紋照合装置を提供することができ
る。
よれば特徴窓画像によるパターンマッチングに加えて、
指紋画像の構造特徴点も相互比較することにより、パタ
ーンマッチングの冗長性を増しても、誤照合率の増加を
抑止することかでき、登録時に比較して照合時に変動状
態で押印されても照合率を損なうことなく本人確認がで
きる。このように、本発明によれば常に正確な指紋照合
を行うことかできる指紋照合装置を提供することができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理ブロック図である。
【図２】本発明の一実施例を示す構成ブロック図であ
る。
る。
【図３】本発明の登録時の動作を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図４】構造特徴点の例を示す図である。
【図５】本発明の照合時の動作を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図６】構造特徴点の他の抽出例を示す図である。
【図７】従来の指紋照合装置の構成概念図である。
【図８】指紋の特徴情報例を示す図である。
【図９】パターンマッチングの動作説明図である。
１ 指紋センサ ２ ２値化回路 ３ ２値化メモリ ４ 特徴抽出部 １０ 特徴窓画像切り出し部 １１ 構造特徴抽出部 １２ 特徴情報記憶部 １３ 照合部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−76368（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 7/00
Claims (3)
- 【請求項１】 指紋情報を入力する指紋センサと、 該指紋センサの出力を２値化する２値化回路と、 該２値化回路の出力を記憶する２値化メモリと、 該２値化メモリの出力を読出して特徴点を抽出する特徴
抽出部と、 該特徴抽出部から抽出した特徴点を含む窓
画像を切出す特徴窓切り出し部と、 該特徴窓切り出し部の出力を受けて画像の構造特徴点を
抽出する構造特徴抽出部と、 前記特徴窓切り出し部の出力及び構造特徴抽出部の出力
を格納する特徴情報記憶部と、 読込んだ照合用指紋画像と特徴情報記憶部に格納されて
いる辞書パターンのパターンマッチングを行うと共に、
構造特徴の比較を行い、これら両方の比較により判定結
果を出力する照合部より構成される指紋照合装置。 - 【請求項２】 前記構造特徴抽出部が、窓枠と隆線との
交点座標の中から少なくとも１個以上の画素を構造特徴
点として抽出し、予め決められた数以上の構造特徴点が
一致したら本人と確認するようにしたことを特徴とする
請求項１記載の指紋照合装置。 - 【請求項３】 前記構造特徴抽出部が、窓枠から隆線に
沿って一定の画素だけ離れた位置に設定した少なくとも
１個以上の画素を構造特徴点として抽出し、予め決めら
れた数以上の構造特徴点が一致したら本人と確認するよ
うにしたことを特徴とする請求項１記載の指紋照合装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3160609A JP2880587B2 (ja) | 1991-07-01 | 1991-07-01 | 指紋照合装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JPH05135158A (ja) | 1993-06-01 |
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