JP2919653B2 - 指紋照合装置 - Google Patents
指紋照合装置Info
- Publication number
- JP2919653B2 JP2919653B2 JP3220233A JP22023391A JP2919653B2 JP 2919653 B2 JP2919653 B2 JP 2919653B2 JP 3220233 A JP3220233 A JP 3220233A JP 22023391 A JP22023391 A JP 22023391A JP 2919653 B2 JP2919653 B2 JP 2919653B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fingerprint
- feature information
- image
- binarized
- feature
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
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】
【従来の技術】個人識別法として、指紋の照合を行うシ
ステムがある。この種のシステムでは重要施設への入出
力管理等に用いられる。図7は指紋照合を用いた入室管
理システムの一例を示すブロック図である。図におい
て、20は指紋画像を読み取る指紋入力部で、指紋セン
サと、自己のID番号を入力するためのテンキーより構
成されている。21は画像を入力する画像入力部で、フ
レームメモリ,2値化回路及び2値化メモリより構成さ
れている。
ステムがある。この種のシステムでは重要施設への入出
力管理等に用いられる。図7は指紋照合を用いた入室管
理システムの一例を示すブロック図である。図におい
て、20は指紋画像を読み取る指紋入力部で、指紋セン
サと、自己のID番号を入力するためのテンキーより構
成されている。21は画像を入力する画像入力部で、フ
レームメモリ,2値化回路及び2値化メモリより構成さ
れている。
【0004】22は照合用2値化データを辞書に入って
いる基準パターンと照合する照合回路部で、照合回路と
辞書メモリから構成されている。23は2値化データか
ら特徴を抽出する特徴抽出部で、細線化回路と細線化メ
モリより構成されている。
いる基準パターンと照合する照合回路部で、照合回路と
辞書メモリから構成されている。23は2値化データか
ら特徴を抽出する特徴抽出部で、細線化回路と細線化メ
モリより構成されている。
【0005】24はこれら要素を相互接続する内部イン
タフェースである。25は入退室管理部で、パソコンと
フロッピーディスクから構成されている。26は全体の
動作制御を行う制御部でCPU,ワークメモリ及び外部
インタフェースより構成されている。27はドア制御部
で、電気錠より構成されている。
タフェースである。25は入退室管理部で、パソコンと
フロッピーディスクから構成されている。26は全体の
動作制御を行う制御部でCPU,ワークメモリ及び外部
インタフェースより構成されている。27はドア制御部
で、電気錠より構成されている。
【0006】このように構成されたシステムにおいて、
オペレータが指紋入力部20から自己の指紋を入力する
と、その指紋画像が読み取られ、画像入力部21に一端
保持される。フレームメモリに入った画像に対して2値
化が行われ、2値化メモリに入る。
オペレータが指紋入力部20から自己の指紋を入力する
と、その指紋画像が読み取られ、画像入力部21に一端
保持される。フレームメモリに入った画像に対して2値
化が行われ、2値化メモリに入る。
【0007】一方、2値化データは特徴抽出部23に入
って特徴が抽出される。抽出された2値化照合用画像
は、内部インタフェース24を介して照合回路22に入
り、辞書パターンとの照合が行われる。照合が一致した
場合には、制御部26はドア制御部27に指令を送り、
ドア(図示せず)を開く。
って特徴が抽出される。抽出された2値化照合用画像
は、内部インタフェース24を介して照合回路22に入
り、辞書パターンとの照合が行われる。照合が一致した
場合には、制御部26はドア制御部27に指令を送り、
ドア(図示せず)を開く。
【0008】この種のシステムは鍵のある場所ならどこ
にでも適用することができる。同システムでは、指紋を
画像として取り扱うのが通常で、指紋を画像データに変
換する入力装置と、登録した画像データと入力された照
合用指紋画像データとを照合する照合装置から構成され
る。照合装置は、指紋の特徴点(分岐点,端点)の分布
及び形状の一致を見ることにより、照合を行う。
にでも適用することができる。同システムでは、指紋を
画像として取り扱うのが通常で、指紋を画像データに変
換する入力装置と、登録した画像データと入力された照
合用指紋画像データとを照合する照合装置から構成され
る。照合装置は、指紋の特徴点(分岐点,端点)の分布
及び形状の一致を見ることにより、照合を行う。
【0009】図8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
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
3に格納される。
【0010】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9
(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9
(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。
【0011】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。
【0012】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。
【0013】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。
【0014】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10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、黒い線は谷線、
白い領域は隆線である。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10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、黒い線は谷線、
白い領域は隆線である。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。
【0015】図10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
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。
ターンを示す図である。図のWが位置合わせ用窓、残り
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。
【0016】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。
【0017】図10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
移動量だけ移動せさると、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。
また、この時、人間の皮膚の柔らかさによる歪みに対応
させるため、照合用窓W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ようにするとよい。
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
移動量だけ移動せさると、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。
また、この時、人間の皮膚の柔らかさによる歪みに対応
させるため、照合用窓W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ようにするとよい。
【0018】図11は従来装置の動作を示すフローチャ
ートである。先ず、位置合わせ用窓画像のパターンマッ
チングを行う(S1)。このパターンマッチング、図1
0の(c)に示したように、位置合わせ用窓Wを読み込
んだ指紋画像に重ね合わせて、両方の画像が一致するよ
うにすることである。そして、位置合わせ用窓Wのマッ
チングがとれるかどうかで、候補点であるかどうかチェ
ックする(S2)。
ートである。先ず、位置合わせ用窓画像のパターンマッ
チングを行う(S1)。このパターンマッチング、図1
0の(c)に示したように、位置合わせ用窓Wを読み込
んだ指紋画像に重ね合わせて、両方の画像が一致するよ
うにすることである。そして、位置合わせ用窓Wのマッ
チングがとれるかどうかで、候補点であるかどうかチェ
ックする(S2)。
【0019】候補点でなかった場合には、位置合わせ用
窓Wを移動させ(S3)、行動範囲内であるかどうかチ
ェックする(S4)。行動範囲内であった場合には、ス
テップS1に戻る。行動範囲外であった場合には、指紋
照合を拒否する(S5)。
窓Wを移動させ(S3)、行動範囲内であるかどうかチ
ェックする(S4)。行動範囲内であった場合には、ス
テップS1に戻る。行動範囲外であった場合には、指紋
照合を拒否する(S5)。
【0020】ステップS2において、候補点が見つかっ
た場合には、位置合わせ用窓Wの移動量と同じだけ、そ
の他の照合用窓(照合用特徴点)画像のパターンマッチ
ングを行う(S6)。その後パターンマッチングが合格
したかどうかチェックする(S7)。合格した場合に
は、それまで合格したパターンマッチングの数に1を加
え、合格数と基準閾値との比較を行う(S8)。合格数
≧閾値となった場合には、本人と確認する(S9)。
た場合には、位置合わせ用窓Wの移動量と同じだけ、そ
の他の照合用窓(照合用特徴点)画像のパターンマッチ
ングを行う(S6)。その後パターンマッチングが合格
したかどうかチェックする(S7)。合格した場合に
は、それまで合格したパターンマッチングの数に1を加
え、合格数と基準閾値との比較を行う(S8)。合格数
≧閾値となった場合には、本人と確認する(S9)。
【0021】若し、ステップS7で不合格となった場合
には、全窓が終了したかどうかチェックし(S10)、
全窓が終了した場合には、合格数が基準閾値に達しなか
ったことになるので、本人と判定することを拒否する
(S11)。若し、全窓のパターンマッチングが終了し
ていない場合には、他の周辺画像に移り(S12)、パ
ターンマッチングを行う。なお、ステップS10は、ス
テップS8で合格数≧閾値でなかった場合にも実行され
る。
には、全窓が終了したかどうかチェックし(S10)、
全窓が終了した場合には、合格数が基準閾値に達しなか
ったことになるので、本人と判定することを拒否する
(S11)。若し、全窓のパターンマッチングが終了し
ていない場合には、他の周辺画像に移り(S12)、パ
ターンマッチングを行う。なお、ステップS10は、ス
テップS8で合格数≧閾値でなかった場合にも実行され
る。
【0022】
【発明が解決しようとする課題】前述したように、指紋
の照合は指紋の特徴点(端点,分岐点)の分布及び形状
の一致を見ることにより行う。しかしながら、一般に指
紋センサ1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指紋隆線の間に汗に
よる橋(ブリッジ)ができ、指紋隆線パターンにあたか
も分岐点が存在しているように指紋像が検出される。
の照合は指紋の特徴点(端点,分岐点)の分布及び形状
の一致を見ることにより行う。しかしながら、一般に指
紋センサ1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指紋隆線の間に汗に
よる橋(ブリッジ)ができ、指紋隆線パターンにあたか
も分岐点が存在しているように指紋像が検出される。
【0023】逆に、指が乾燥している場合には、指とガ
ラスとの接触が悪くなり、指紋像の中に指紋隆線の切断
が多量に検出されるようになる。そのため、指紋像の中
に多量の指紋端点が存在したようになり、特徴点抽出を
行う場合に、これら擬似特徴点を特徴点として抽出して
しまうおそれがある。
ラスとの接触が悪くなり、指紋像の中に指紋隆線の切断
が多量に検出されるようになる。そのため、指紋像の中
に多量の指紋端点が存在したようになり、特徴点抽出を
行う場合に、これら擬似特徴点を特徴点として抽出して
しまうおそれがある。
【0024】このような擬似特徴点を含む指紋辞書を用
いて照合を行った場合には、指先の乾湿により特徴点が
不安定に出没するため、照合率の低下,誤照合率の上昇
を招くおそれがある。そのため、例えば特徴点の周囲の
指紋端点の数をカウントし、大量に指紋端点が検出され
た場合には擬似特徴点が大量に存在する領域と見なし
て、これら特徴点を特徴点として採用しない方式や、汗
のブリッジによる分岐点を除去する必要があった。しか
しながら、指紋隆線の切断の多い指紋画像に対しては、
真の特徴点が擬似特徴点に囲まれて存在するため、照合
に必要な個数の特徴点を確保することができないという
問題があった。
いて照合を行った場合には、指先の乾湿により特徴点が
不安定に出没するため、照合率の低下,誤照合率の上昇
を招くおそれがある。そのため、例えば特徴点の周囲の
指紋端点の数をカウントし、大量に指紋端点が検出され
た場合には擬似特徴点が大量に存在する領域と見なし
て、これら特徴点を特徴点として採用しない方式や、汗
のブリッジによる分岐点を除去する必要があった。しか
しながら、指紋隆線の切断の多い指紋画像に対しては、
真の特徴点が擬似特徴点に囲まれて存在するため、照合
に必要な個数の特徴点を確保することができないという
問題があった。
【0025】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、適正な数の特徴点の個数を確保して正確
な指紋照合を行うことが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、適正な数の特徴点の個数を確保して正確
な指紋照合を行うことができる指紋照合装置を提供する
ことを目的としている。
【0026】
【課題を解決するための手段】図1は本発明の原理ブロ
ック図である。図8と同一のものは、同一の符号を付し
て示す。図において、1は指紋画像を入力する指紋セン
サ、30は該指紋センサ1の出力を多値画像データとし
て記憶する画像メモリ、31は該画像メモリ30に格納
されている指紋画像データを少なくとも2個の閾値を用
いてそれぞれ2値化する2値化回路である。図のT1〜
Tnは閾値である。
ック図である。図8と同一のものは、同一の符号を付し
て示す。図において、1は指紋画像を入力する指紋セン
サ、30は該指紋センサ1の出力を多値画像データとし
て記憶する画像メモリ、31は該画像メモリ30に格納
されている指紋画像データを少なくとも2個の閾値を用
いてそれぞれ2値化する2値化回路である。図のT1〜
Tnは閾値である。
【0027】32は該2値化回路31で2値化された指
紋画像データを記憶する少なくとも2個以上の2値化メ
モリ、33はこれら2値化メモリ32のそれぞれの出力
から指紋の特徴情報を個別に抽出する特徴情報抽出部、
34は該特徴情報抽出部33で抽出された特徴情報を記
憶する特徴情報記憶部、6は指紋照合時に、前記2値化
回路31で2値化された指紋画像データと、特徴情報記
憶部34に記憶された特徴情報との指紋照合を行う照合
部である。
紋画像データを記憶する少なくとも2個以上の2値化メ
モリ、33はこれら2値化メモリ32のそれぞれの出力
から指紋の特徴情報を個別に抽出する特徴情報抽出部、
34は該特徴情報抽出部33で抽出された特徴情報を記
憶する特徴情報記憶部、6は指紋照合時に、前記2値化
回路31で2値化された指紋画像データと、特徴情報記
憶部34に記憶された特徴情報との指紋照合を行う照合
部である。
【0028】
【作用】端点と分岐点の出方には相異がある。即ち、端
点は指が乾燥している時にでやすく、分岐点は指が湿っ
ている時にでやすい。そこで、画像の濃度情報より求め
た基準閾値に対して、基準閾値よりも低い閾値で2値化
することにより、指先の乾燥,荒れによる指紋隆線の切
断(端点)が少なくなるようにし、基準閾値よりも高い
閾値で2値化することにより、指先の汗,隆線の摩耗等
による隆線間のブリッジが少なくなるようにする。
点は指が乾燥している時にでやすく、分岐点は指が湿っ
ている時にでやすい。そこで、画像の濃度情報より求め
た基準閾値に対して、基準閾値よりも低い閾値で2値化
することにより、指先の乾燥,荒れによる指紋隆線の切
断(端点)が少なくなるようにし、基準閾値よりも高い
閾値で2値化することにより、指先の汗,隆線の摩耗等
による隆線間のブリッジが少なくなるようにする。
【0029】2値化回路31はこのようにして異なる閾
値を用いて2値化した指紋画像データを2値化メモリ3
2に記憶させる。そして、特徴情報抽出部33はそれぞ
れの2値化メモリ32に記憶されている2値画像から、
2値化メモリ32毎に異なって特徴点を抽出する。例え
ば、基準閾値よりも低い閾値で2値化した画像からは端
点を検出し、基準閾値よりも高い閾値で2値化した画像
からは分岐点を検出する。
値を用いて2値化した指紋画像データを2値化メモリ3
2に記憶させる。そして、特徴情報抽出部33はそれぞ
れの2値化メモリ32に記憶されている2値画像から、
2値化メモリ32毎に異なって特徴点を抽出する。例え
ば、基準閾値よりも低い閾値で2値化した画像からは端
点を検出し、基準閾値よりも高い閾値で2値化した画像
からは分岐点を検出する。
【0030】その理由は以下のとおりである。基準閾値
よりも低い閾値で2値化した場合には、ブリッジが多く
生成されることが予想される。このブリッジは擬似分岐
点を作るものであるから、分岐点は採用しないようにす
る。一方、基準閾値よりも高い閾値で2値化した場合に
は、切断点が多く生成されることが予想される。この切
断点は擬似端点を作るものであるから、端点は採用しな
いようにする。このようにして、それぞれの2値化メモ
リから異なる特徴点を抽出することにより、適正な数の
特徴点の個数を確保して正確な指紋照合を行うことがで
きる。
よりも低い閾値で2値化した場合には、ブリッジが多く
生成されることが予想される。このブリッジは擬似分岐
点を作るものであるから、分岐点は採用しないようにす
る。一方、基準閾値よりも高い閾値で2値化した場合に
は、切断点が多く生成されることが予想される。この切
断点は擬似端点を作るものであるから、端点は採用しな
いようにする。このようにして、それぞれの2値化メモ
リから異なる特徴点を抽出することにより、適正な数の
特徴点の個数を確保して正確な指紋照合を行うことがで
きる。
【0031】
【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。2値化回路31にはT1〜T3までの3個の閾値
が与えられている。T1は端点を抽出するために基準閾
値T2よりも低い値をとり、T3は分岐点を抽出するた
めに基準閾値T2よりも高い値をとる。ここで、基準閾
値T2は指紋画像の平均濃度として求める。
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。2値化回路31にはT1〜T3までの3個の閾値
が与えられている。T1は端点を抽出するために基準閾
値T2よりも低い値をとり、T3は分岐点を抽出するた
めに基準閾値T2よりも高い値をとる。ここで、基準閾
値T2は指紋画像の平均濃度として求める。
【0032】2値化メモリ32は#1〜#3までの3個
設けられている。#1の2値化メモリ32には端点抽出
用の2値化像が記憶され、#2の2値化メモリ32には
特徴点登録用の2値化像が記憶され、#3の2値化メモ
リ32には分岐点抽出用の2値化像が記憶されるように
なっている。
設けられている。#1の2値化メモリ32には端点抽出
用の2値化像が記憶され、#2の2値化メモリ32には
特徴点登録用の2値化像が記憶され、#3の2値化メモ
リ32には分岐点抽出用の2値化像が記憶されるように
なっている。
【0033】34は#1の2値化メモリ32の2値化像
に対して細線化処理を施す細線化部、35は該細線化部
34の出力から端点を抽出する端点抽出部である。36
は該端点抽出部35より抽出された端点の位置座標を記
憶する特徴点記憶メモリである。37は#3の2値化メ
モリ32の2値化像に対して細線化処理を施す細線化
部、38は該細線化部37の出力から分岐点を抽出する
分岐点抽出部である。39は該分岐点抽出部38より抽
出された分岐点の位置座標を記憶する特徴点記憶メモリ
である。
に対して細線化処理を施す細線化部、35は該細線化部
34の出力から端点を抽出する端点抽出部である。36
は該端点抽出部35より抽出された端点の位置座標を記
憶する特徴点記憶メモリである。37は#3の2値化メ
モリ32の2値化像に対して細線化処理を施す細線化
部、38は該細線化部37の出力から分岐点を抽出する
分岐点抽出部である。39は該分岐点抽出部38より抽
出された分岐点の位置座標を記憶する特徴点記憶メモリ
である。
【0034】40は特徴点記憶メモリ36.39に記憶
されている特徴点の位置座標を読出して、#2の2値化
メモリ32に記憶されている2値化像の対応する位置と
その周辺部を窓画像として切り出す特徴窓切り出し部で
ある。33は該特徴窓切り出し部40で切り出された特
徴窓を指紋特徴情報として記憶する特徴情報記憶部、6
は該特徴情報記憶部33から読出した基準パターンと#
2の2値化メモリ32から読出した照合用2値化像との
照合(パターンマッチング)を行う照合部である。
されている特徴点の位置座標を読出して、#2の2値化
メモリ32に記憶されている2値化像の対応する位置と
その周辺部を窓画像として切り出す特徴窓切り出し部で
ある。33は該特徴窓切り出し部40で切り出された特
徴窓を指紋特徴情報として記憶する特徴情報記憶部、6
は該特徴情報記憶部33から読出した基準パターンと#
2の2値化メモリ32から読出した照合用2値化像との
照合(パターンマッチング)を行う照合部である。
【0035】細線化部32,37,端点抽出部35,分
岐点抽出部38及び特徴点位置メモリ36,39で図1
の特徴情報抽出部33を構成している。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。
岐点抽出部38及び特徴点位置メモリ36,39で図1
の特徴情報抽出部33を構成している。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。
【0036】図3は本発明の一実施例の動作を示すフロ
ーチャートで、指紋辞書登録時の動作を示している。先
ず、指紋センサ1から指紋画像を読み取る。そして、読
み取った指紋画像はA/D変換器(図示せず)により多
値データに変換され、画像メモリ30に記憶される(S
1)。多値画像が画像メモリ30に記憶されたら、この
記憶された画像から閾値を異にする2値化像を得ること
になる。
ーチャートで、指紋辞書登録時の動作を示している。先
ず、指紋センサ1から指紋画像を読み取る。そして、読
み取った指紋画像はA/D変換器(図示せず)により多
値データに変換され、画像メモリ30に記憶される(S
1)。多値画像が画像メモリ30に記憶されたら、この
記憶された画像から閾値を異にする2値化像を得ること
になる。
【0037】2値化回路31は、先ず画像メモリ30か
ら読出した多値画像を閾値T2により2値化し、その2
値化像を#2の2値化メモリ32に記憶させる(S
2)。この#2の2値化メモリ32に記憶された2値化
像は、特徴点登録時の2値化像として用いられる。
ら読出した多値画像を閾値T2により2値化し、その2
値化像を#2の2値化メモリ32に記憶させる(S
2)。この#2の2値化メモリ32に記憶された2値化
像は、特徴点登録時の2値化像として用いられる。
【0038】次に、2値化回路31は今度は画像メモリ
30から読出した多値画像を閾値T1により2値化する
(S3)。この閾値T1は前述したように基準閾値T2
よりも低い値に設定される。この結果、#1の2値化メ
モリ32に記憶される2値化像は端点抽出用に用いられ
る。次に、2値化回路31は今度は画像メモリ30から
読出した多値画像を閾値T3により2値化する(S
4)。この閾値T3は前述したように基準閾値T2より
も高い値に設定される。この結果、#3の2値化メモリ
32に記憶される2値化像は分岐点抽出用に用いられ
る。
30から読出した多値画像を閾値T1により2値化する
(S3)。この閾値T1は前述したように基準閾値T2
よりも低い値に設定される。この結果、#1の2値化メ
モリ32に記憶される2値化像は端点抽出用に用いられ
る。次に、2値化回路31は今度は画像メモリ30から
読出した多値画像を閾値T3により2値化する(S
4)。この閾値T3は前述したように基準閾値T2より
も高い値に設定される。この結果、#3の2値化メモリ
32に記憶される2値化像は分岐点抽出用に用いられ
る。
【0039】図3は2値化用閾値の大小に応じた2値化
像を示す図である。同図(a)は中間の閾値(基準閾値
T2)で2値化された2値画像を、(b)は基準閾値T
2よりも低い閾値T1で2値化された2値化像を、
(c)は基準閾値T2よりも高い閾値T3で2値化され
た2値化像をそれぞれ示している。これら2値化像はそ
れぞれ#1〜#3までの2値化メモリ32に記憶される
ことになる。なお、前記2値化を行う前に、画像メモリ
30に記憶されている多値画像データに対して中央値フ
ィルタ等の平滑化処理を行うとより正確な2値画像を得
ることができる。
像を示す図である。同図(a)は中間の閾値(基準閾値
T2)で2値化された2値画像を、(b)は基準閾値T
2よりも低い閾値T1で2値化された2値化像を、
(c)は基準閾値T2よりも高い閾値T3で2値化され
た2値化像をそれぞれ示している。これら2値化像はそ
れぞれ#1〜#3までの2値化メモリ32に記憶される
ことになる。なお、前記2値化を行う前に、画像メモリ
30に記憶されている多値画像データに対して中央値フ
ィルタ等の平滑化処理を行うとより正確な2値画像を得
ることができる。
【0040】#1の2値化メモリ32に記憶されている
2値化像は、読み出されて細線化部34により細線化処
理が施される(S5)。端点抽出部35は細線化処理が
施された2値化像から端点を抽出する(S6)。一方、
#3の2値化メモリ32に記憶されている2値化像は、
読み出されて細線化部37により細線化処理が施される
(S7)。分岐点抽出部35は細線化処理が施された2
値化像から分岐点を抽出する(S8)抽出された端点の
位置情報は特徴点位置メモリ36に記憶され、抽出され
た分岐点の位置座標は特徴点位置メモリ39に記憶され
る(S9)。
2値化像は、読み出されて細線化部34により細線化処
理が施される(S5)。端点抽出部35は細線化処理が
施された2値化像から端点を抽出する(S6)。一方、
#3の2値化メモリ32に記憶されている2値化像は、
読み出されて細線化部37により細線化処理が施される
(S7)。分岐点抽出部35は細線化処理が施された2
値化像から分岐点を抽出する(S8)抽出された端点の
位置情報は特徴点位置メモリ36に記憶され、抽出され
た分岐点の位置座標は特徴点位置メモリ39に記憶され
る(S9)。
【0041】このようにして、端点と分岐点の位置が決
定したら、これら位置情報は特徴窓切り出し部40に読
み込まれる(S10)。次に、特徴窓切り出し部40
は、#2の2値化メモリ32に記憶されている2値化像
を読出して、特徴点位置及びその周辺の画像を特徴窓と
して切り出す。切り出された特徴窓は特徴情報記憶部3
3に登録される(S11)。そして、必要個数の特徴窓
画像が登録されたかチェックし(S12)、必要個数が
登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない場
合には、ステップS11に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。
定したら、これら位置情報は特徴窓切り出し部40に読
み込まれる(S10)。次に、特徴窓切り出し部40
は、#2の2値化メモリ32に記憶されている2値化像
を読出して、特徴点位置及びその周辺の画像を特徴窓と
して切り出す。切り出された特徴窓は特徴情報記憶部3
3に登録される(S11)。そして、必要個数の特徴窓
画像が登録されたかチェックし(S12)、必要個数が
登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない場
合には、ステップS11に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。
【0042】このようにして指紋辞書の登録が終了した
ら、今度は指紋照合動作に移る。この時には、照合用指
紋画像は、指紋センサ1で読み取とられ、読み取られた
指紋画像はA/D変換器(図示せず)により多値データ
に変換され、画像メモリ30に記憶される。2値化回路
31は、画像メモリ30に記憶された多値画像データを
基準閾値T2を用いて2値化し、#2の2値化メモリ3
2に記憶させる。
ら、今度は指紋照合動作に移る。この時には、照合用指
紋画像は、指紋センサ1で読み取とられ、読み取られた
指紋画像はA/D変換器(図示せず)により多値データ
に変換され、画像メモリ30に記憶される。2値化回路
31は、画像メモリ30に記憶された多値画像データを
基準閾値T2を用いて2値化し、#2の2値化メモリ3
2に記憶させる。
【0043】照合部6は、この2値化メモリ32に記憶
された2値化像と、特徴情報記憶部33に記憶されてい
る特徴点窓画像とのパターンマッチングを行う。そし
て、照合誤差が基準値以内であった場合には、本人と認
識する。
された2値化像と、特徴情報記憶部33に記憶されてい
る特徴点窓画像とのパターンマッチングを行う。そし
て、照合誤差が基準値以内であった場合には、本人と認
識する。
【0044】本発明において、閾値の高低を設定する場
合には、以下のような方法が考えられる。 固定閾値による2値化 固定閾値にある係数をかける。または加減を行うことに
より閾値T1〜T3を決定することができる。 局所閾値により2値化 局所画像の平均濃度より閾値を算出する場合、各画素ブ
ロック毎に閾値が設定されるため、各ブロック毎の閾値
に対し、ある係数をかける。また値の加減を行うことに
より、各ブロック毎に閾値T1,T2,T3を設定して
処理する。 ラプラシアンにより2値化 0を基準としているため、+方向,−方向に閾値の加減
を行うことにより閾値T1,T2,T3を設定し、処理
する。
合には、以下のような方法が考えられる。 固定閾値による2値化 固定閾値にある係数をかける。または加減を行うことに
より閾値T1〜T3を決定することができる。 局所閾値により2値化 局所画像の平均濃度より閾値を算出する場合、各画素ブ
ロック毎に閾値が設定されるため、各ブロック毎の閾値
に対し、ある係数をかける。また値の加減を行うことに
より、各ブロック毎に閾値T1,T2,T3を設定して
処理する。 ラプラシアンにより2値化 0を基準としているため、+方向,−方向に閾値の加減
を行うことにより閾値T1,T2,T3を設定し、処理
する。
【0045】図5は本発明の他の実施例の動作を示すフ
ローチャートである。先ず、登録用指紋像を入力し、画
像メモリ30に記憶させる(S1)。2値化回路31
は、基準閾値よりも低めの閾値T1で2値化を行い、#
1の2値化メモリ32に記憶させる(S2)。そして、
細線化部34はこの2値化像を細線化処理し(S3)、
指先の乾燥,荒れによる指紋隆線の切断が少ない状態で
端点抽出部35が端点を抽出し(S4)、特徴点位置メ
モリ36にその位置を記憶させる(S8)。
ローチャートである。先ず、登録用指紋像を入力し、画
像メモリ30に記憶させる(S1)。2値化回路31
は、基準閾値よりも低めの閾値T1で2値化を行い、#
1の2値化メモリ32に記憶させる(S2)。そして、
細線化部34はこの2値化像を細線化処理し(S3)、
指先の乾燥,荒れによる指紋隆線の切断が少ない状態で
端点抽出部35が端点を抽出し(S4)、特徴点位置メ
モリ36にその位置を記憶させる(S8)。
【0046】一方、2値化回路31は閾値T1よりも高
い閾値T2で2値化し、特徴点登録と分岐点抽出用の2
値化像を作成し、#3の2値化メモリ32に記憶させる
(S5)。そして、細線化部37が2値化メモリ32か
ら読出した2値化像を細線化処理し(S6)、分岐点抽
出部38が分岐点を抽出し(S7)、特徴点位置メモリ
39にその位置情報を記憶させる(S8)。
い閾値T2で2値化し、特徴点登録と分岐点抽出用の2
値化像を作成し、#3の2値化メモリ32に記憶させる
(S5)。そして、細線化部37が2値化メモリ32か
ら読出した2値化像を細線化処理し(S6)、分岐点抽
出部38が分岐点を抽出し(S7)、特徴点位置メモリ
39にその位置情報を記憶させる(S8)。
【0047】そして、特徴窓切り出し部40は、これら
特徴点位置メモリ36,39に記憶された位置座標に対
応する登録用2値化像からその周辺の画像も含めて特徴
点窓画像を切り出し、特徴点窓画像として特徴情報記憶
部33に記憶させる(S9)。そして、必要個数の特徴
窓画像が登録されたかチェックし(S10)、必要個数
が登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない
場合には、ステップS9に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。
特徴点位置メモリ36,39に記憶された位置座標に対
応する登録用2値化像からその周辺の画像も含めて特徴
点窓画像を切り出し、特徴点窓画像として特徴情報記憶
部33に記憶させる(S9)。そして、必要個数の特徴
窓画像が登録されたかチェックし(S10)、必要個数
が登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない
場合には、ステップS9に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。
【0048】図6は本発明の他の実施例の動作を示すフ
ローチャートである。この実施例は、図5の実施例と異
なり、登録用2値化像から端点を抽出するようにしたも
のである。先ず、登録用指紋像を入力し、画像メモリ3
0に記憶させる(S1)。2値化回路31は、基準閾値
よりも高めの閾値T3で2値化を行い、#3の2値化メ
モリ32に記憶させる(S2)。そして、細線化部37
はこの2値化像を細線化処理し(S3)、指先の汗,摩
耗による指紋隆線間のブリッジが少ない状態で分岐点抽
出部38が分岐点を抽出し(S4)、特徴点位置メモリ
39にその位置を記憶させる(S8)。
ローチャートである。この実施例は、図5の実施例と異
なり、登録用2値化像から端点を抽出するようにしたも
のである。先ず、登録用指紋像を入力し、画像メモリ3
0に記憶させる(S1)。2値化回路31は、基準閾値
よりも高めの閾値T3で2値化を行い、#3の2値化メ
モリ32に記憶させる(S2)。そして、細線化部37
はこの2値化像を細線化処理し(S3)、指先の汗,摩
耗による指紋隆線間のブリッジが少ない状態で分岐点抽
出部38が分岐点を抽出し(S4)、特徴点位置メモリ
39にその位置を記憶させる(S8)。
【0049】一方、2値化回路31は閾値T3よりも低
い閾値T2で2値化し、特徴点登録と端点抽出用の2値
化像を作成し、#1の2値化メモリ32に記憶させる
(S5)。そして、細線化部34が2値化メモリ32か
ら読出した2値化像を細線化処理し(S6)、端点抽出
部38が端点を抽出し(S7)、特徴点位置メモリ36
にその位置情報を記憶させる(S8)。
い閾値T2で2値化し、特徴点登録と端点抽出用の2値
化像を作成し、#1の2値化メモリ32に記憶させる
(S5)。そして、細線化部34が2値化メモリ32か
ら読出した2値化像を細線化処理し(S6)、端点抽出
部38が端点を抽出し(S7)、特徴点位置メモリ36
にその位置情報を記憶させる(S8)。
【0050】そして、特徴窓切り出し部40は、これら
特徴点位置メモリ36,39に記憶された位置座標に対
応する登録用2値化像からその周辺の画像も含めて特徴
点窓画像を切り出し、特徴点窓画像として特徴情報記憶
部33に記憶させる(S9)。そして、必要個数の特徴
窓画像が登録されたかチェックし(S10)、必要個数
が登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない
場合には、ステップS9に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。
特徴点位置メモリ36,39に記憶された位置座標に対
応する登録用2値化像からその周辺の画像も含めて特徴
点窓画像を切り出し、特徴点窓画像として特徴情報記憶
部33に記憶させる(S9)。そして、必要個数の特徴
窓画像が登録されたかチェックし(S10)、必要個数
が登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない
場合には、ステップS9に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。
【0051】上述の説明では、特徴点周辺の画像のパタ
ーンマッチングにより照合する方式を例にあげたが、本
発明はこれに限るものではなく、特徴点を使用して照合
を行う全ての方式、例えばマニューシャネットワーク法
を用いて照合する場合等にも同様に適用することができ
る。
ーンマッチングにより照合する方式を例にあげたが、本
発明はこれに限るものではなく、特徴点を使用して照合
を行う全ての方式、例えばマニューシャネットワーク法
を用いて照合する場合等にも同様に適用することができ
る。
【0052】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば適正な数の特徴点の個数を確保して正確な指紋照
合を行うことができる指紋照合装置を提供することがで
きる。
よれば適正な数の特徴点の個数を確保して正確な指紋照
合を行うことができる指紋照合装置を提供することがで
きる。
【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】本発明の一実施例の動作を示すフローチャート
である。
である。
【図4】2値化用閾値の大小に応じた2値化像を示す図
である。
である。
【図5】本発明の他の実施例の動作を示すフローチャー
トである。
トである。
【図6】本発明の他の実施例の動作を示すフローチャー
トである。
トである。
【図7】指紋照合を用いた入室管理システムの一例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図8】従来の指紋照合装置の構成概念図である。
【図9】指紋の特徴情報例を示す図である。
【図10】パターンマッチングの動作説明図である。
【図11】従来装置の動作を示すフローチャートであ
る。
る。
1 指紋センサ 6 照合部 30 2値化回路 32 2値化メモリ 33 特徴情報抽出部 34 特徴情報記憶部
Claims (5)
- 【請求項1】 指紋画像を入力する指紋センサ(1)
と、 該指紋センサ(1)の出力を多値画像データとして記憶
する画像メモリ(30)と、 該画像メモリ(30)に格納されている指紋画像データ
を少なくとも2個の閾値を用いてそれぞれ2値化する2
値化回路(31)と、 該2値化回路(31)で2値化された指紋画像データを
記憶する少なくとも2個以上の2値化メモリ(32)
と、 これら2値化メモリ(32)のそれぞれの出力から指紋
の特徴情報を個別に抽出する特徴情報抽出部(33)
と、 該特徴情報抽出部(33)で抽出された特徴情報を記憶
する特徴情報記憶部(34)と、 指紋照合時に、前記2値化回路(31)で2値化された
指紋画像データと、特徴情報記憶部(34)に記憶され
た特徴情報との指紋照合を行う照合部(6)とにより構
成された指紋照合装置。 - 【請求項2】 前記2値化回路(31)が基準閾値より
低い閾値で2値化した2値画像に対して特徴情報抽出部
(33)が指紋隆線の端点を抽出し、 前記2値化回路(31)が基準閾値よりも高い閾値で2
値化した2値画像に対して特徴情報抽出部(33)が指
紋隆線の分岐点を抽出し、 これら抽出した特徴点を特徴情報として前記特徴情報記
憶部(34)に記憶させ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2値化回路(31)が基準閾値より
低い閾値で2値化した2値画像に対して特徴情報抽出部
(33)が指紋隆線の端点を抽出し、 前記2値化回路(31)が基準閾値で2値化した2値画
像に対して特徴抽出部(33)が指紋隆線の分岐点を抽
出し、 これら抽出した特徴点を特徴情報として前記特徴情報記
憶部(34)に記憶させ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4】 前記2値化回路(31)が基準閾値より
高い閾値で2値化した2値画像に対して特徴情報抽出部
(33)が指紋隆線の分岐点を抽出し、 前記2値化回路(31)が基準閾値で2値化した2値画
像に対して特徴抽出部(33)が指紋隆線の端点を抽出
し、 これら抽出した特徴点を特徴情報として前記特徴情報記
憶部(34)に記憶させ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5】 前記2値化回路(31)が基準閾値より
低い閾値で2値化した2値画像に対して特徴情報抽出部
(33)が指紋隆線の端点を抽出し、 前記2値化回路(31)が基準閾値よりも高い閾値で2
値化した2値画像に対して特徴情報抽出部(33)が指
紋隆線の分岐点を抽出し、 前記2値化回路(31)が基準閾値及びそれに近い閾値
で2値化した2値画像を特徴点登録用2値画像とし、前
記端点及び分岐点を含む周辺の画像を窓状に切り出し、
辞書として特徴情報記憶部(34)に記憶させるように
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 |
---|---|---|---|
JP3220233A JP2919653B2 (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 指紋照合装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3220233A JP2919653B2 (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 指紋照合装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05242223A JPH05242223A (ja) | 1993-09-21 |
JP2919653B2 true JP2919653B2 (ja) | 1999-07-12 |
Family
ID=16747976
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3220233A Expired - Lifetime JP2919653B2 (ja) | 1991-08-30 | 1991-08-30 | 指紋照合装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2919653B2 (ja) |
-
1991
- 1991-08-30 JP JP3220233A patent/JP2919653B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH05242223A (ja) | 1993-09-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6876757B2 (en) | Fingerprint recognition system | |
Hemalatha | A systematic review on Fingerprint based Biometric Authentication System | |
US20040042645A1 (en) | Fingerprint recognition method, and fingerprint control method and system | |
Espinosa-Duro | Minutiae detection algorithm for fingerprint recognition | |
Kanjan et al. | A comparative study of fingerprint matching algorithms | |
Sanchez-Reillo et al. | Fingerprint verification using smart cards for access control systems | |
Liu et al. | The research and design of an efficient verification system based on biometrics | |
JP2866461B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
JP2919653B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
JP2877533B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
JP2659046B2 (ja) | 本人照合装置 | |
JP2730179B2 (ja) | 指紋照合方法および装置 | |
JP2951472B2 (ja) | 指紋照合装置及び指紋照合方法 | |
JP2868909B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
Sharma et al. | Fingerprint matching Using Minutiae Extraction Techniques | |
JP2974857B2 (ja) | 指紋辞書登録処理方式 | |
JP2600680B2 (ja) | 個人照合装置 | |
Jaiswal et al. | Biometric Recognition System (Algorithm) | |
JP2693663B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
JP2880587B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
KR20050014406A (ko) | 이동통신 단말기에서의 지문인식 시스템 및 방법 | |
JP2788529B2 (ja) | 指紋照合装置の辞書登録方法 | |
Guglani et al. | A New False Minutia Removal Based Fingerprint Identification Technique. | |
JPH03266187A (ja) | 指紋照合方法 | |
JPH05135160A (ja) | 指紋照合装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19990413 |