JP4015362B2 - 空間周波数成分による指紋の分類 - Google Patents
空間周波数成分による指紋の分類 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4015362B2 JP4015362B2 JP2000504542A JP2000504542A JP4015362B2 JP 4015362 B2 JP4015362 B2 JP 4015362B2 JP 2000504542 A JP2000504542 A JP 2000504542A JP 2000504542 A JP2000504542 A JP 2000504542A JP 4015362 B2 JP4015362 B2 JP 4015362B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- fingerprint
- frequency
- unknown
- frequency image
- 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 - Fee Related
Links
Images
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
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
- G06V40/1359—Extracting features related to ridge properties; Determining the fingerprint type, e.g. whorl or loop
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の背景】
この発明は一般に、指紋パターンなどの複雑な像またはパターンの類別および照合に関する。特に、この発明は、パターンの照合および識別において使用するための、予め定められたカテゴリへのこのようなパターンの自動的位置づけに関する。
【0002】
この発明は特に、指紋パターンを、このような指紋パターンの照合を助けるため、カテゴリへと自動的に分類するため有用である。この発明は、ここで、指紋像の分析のための装置および方法の文脈において説明される。しかし、像処理の当業者は、この発明があらゆる像の分析のために応用され得ることを理解するであろう。
【0003】
指紋パターンとは、人の指の先の隆起パターンである。各指紋は1つしかないものである。2人の個人が同一の指紋を有することはない。したがって、指紋パターンを照合することで、特定の個人を識別するために、指紋を使用し得る。
【0004】
たとえば、指紋照合の一用途は、統制下にある建物または区域に入るための許可を得るときなどに、個人の身元を証明することである。進入しようとしている人が実際に、その人の進入が許可されている人であることを証明するため、その個人の指紋パターンは、記憶された指紋パターンのセットと比較されるだろう。
【0005】
指紋パターン照合の他の用途は、特定の指紋パターンを有する人の可能な身元(identity)を確定することである。この用途はしばしば犯罪者調査において用いられる。人の指と物体とが接触すると、人の指紋パターンの写が物体の表面上に残るであろう。もし物体の上に見つけられた指紋パターンを、既知の個人の指紋パターンと照合できれば、この個人が、指紋パターンが発見された物体に触ったということが実質的に確かである。
【0006】
したがって、指紋パターンが犯罪の現場で検出されるときは、警察はしばしばその指紋パターンを有する人の身元を確定したいと考える。しかし、身元の確定のためには、未知の指紋を既にファイルに記録されている指紋と比較する必要がある。
【0007】
この比較プロセスは極めて複雑で時間がかかる。ファイルに指紋パターンが載せられている個人はかなり多数いるかもしれない。しかも、各指にその固有の指紋パターンがある。したがって、特定の指紋パターンを記録された指紋パターンの収集物と比較するためには、数百万個もあるかもしれない保管されている記録の各々について最大で10個の指紋と未知の指紋パターンとを比較する必要があるだろう。
【0008】
特定の指紋パターンを有する人の身元の確定の価値および比較処理の複雑性から、比較処理を単純化しようと試みてさまざまな技術が開発されてきた。
【0009】
最も初期の単純化は、3つの指紋パターンのカテゴリを確立するものであった。各指紋パターンはこれらのカテゴリの1つへと分類され得る。これらのカテゴリは指紋パターンの見かけに基づいている。輪カテゴリ、渦巻きカテゴリおよび弓カテゴリがある。これらのカテゴリを使用することで、特定の指紋パターンを持つ個人の探索が若干単純化される。もし未知の指紋パターンが渦巻き型であれば、比較する必要のあるのはファイル中の渦巻きパターンのみである。しかし、カテゴリが3つしかないため、未知のパターンと比較せねばならないファイル上の指紋パターン(基準パターン)は依然として数百万あるかもしれない。この類別技術はそれでも広く使用されている。
【0010】
指紋パターンの比較処理を自動化するためのいくつかの技術が開発された。現在の技術は、指紋像を直接比較する。いくつかの技術は、指紋パターンの細点(minutiae)などの特定の特徴を比較する。指紋は、隆起部および谷ならびに細点のパターンを含む。細点は、隆起部の端部にある点である。
【0011】
指紋パターンの細点を比較する一技術では、指紋パターンのX−Y平面内の細点の位置を比較する。この技術は単純だが、適切な比較のためには未知の指紋と基準の指紋とを注意深く整列させねばならないという不利点がこの技術にはある。このような整列は、特に、未知の指紋が完全な指紋パターンの一部でしかない場合に困難であろう。加えて、比較される指紋が異なった状況下で採られたときには、この技術には誤りが生じやすい。同じ指から採られた2つの指紋像を比較する場合を考えよう。もし、一方の指紋を採るときに指に加えられた圧力が、他方の指紋を採るときに加えられた圧力よりも大きければ、細点の位置が異なるかもしれず、細点間の関係も異なるかもしれない。より大きな圧力をかけて採られた指紋パターンにおいては細点の間隔はより離れているかもしれない。最後に、この技術では、基準指紋像と未知の指紋像とが同じ大きさである必要がある。
【0012】
細点パターンを比較する他の技術は、細点と関連づけられる隆起部の相対的角度を比較する。この技術では、X−Yの変位による誤りは少なくなる。しかし、この技術は回転の影響を受けやすい。未知の指紋パターンは指紋の一部でしかないかもしれないので、指紋パターンの回転配向は不確かであろう。加えて、この技術は、比較される指紋が異なった条件下で採られたときに生じ得る細点の配向の変化に影響されるかもしれない。
【0013】
細点を比較するためのさらに他の技術では、指紋パターンのいくつかの小さな領域の各々の中の細点を比較する。指紋の比較的小さい領域を使用することで、この技術は、指紋を採るときにより大きい圧力が指に加えられる場合に細点が広がる効果を限定する。指紋の小領域を調べることで、指紋を採るときの異なった指への圧力による広がりのための指紋パターンの歪みはより目立たなくなる。しかし、細点が広がる問題は完全になくなるのではない。加えて、この技術は、やはり回転の影響を受け、比較のために個別の領域を識別するためには、パターンを整列させねばならない。
【0014】
上述の自動指紋照合技術は、特定の指紋パターンの照合に向けられている。上に指摘した課題に加えて、これらの自動照合技術では各々、極めて多量の計算作業が必要である。このような多量の作業には、実行のため大きなコンピュータおよび/またはかなりの時間が必要である。
指紋識別の1方策では、空間スペクトルを備える方向フィールドを使用する。方向フィールドを構築するため、光学的構成は、区画的回折格子からなる空間フィルタを備えるコヒーレントな相関器を使用する。このような方策は、ゾイファー( Soifer )他の「方向フィールドを使用した指紋識別( Fingerprint ldentification Using the Directions Field )」(第13回パターン認識国際会議紀要( Preceedings of the 13 th International Conference on Pattern Recognition )、オーストリア、ウィーン、1996年8月25日〜29日、586〜590頁)に提案される。ゾイファー他により提案される方策では、分析が方向フィールドに基づかねばならないこと、フーリエスペクトルを使用した指紋分析において角スペクトルの分布が使用されることが示唆される。光学的相関づけを使用することで計算の必要がいくぶん減じられるが、方向フィールドを構築し、特徴ベクトル間のユークリッド距離を計算することは、十分に大量の計算活動を必要とし、多数の指紋パターンの高速比較は不可能である。加えて、直接方向フィールドを使用すると、分析が指紋パターンの回転配向に依存することになる。
【0015】
異なったパターン認識技術が、他のより単純な型のパターンとの照合のため適用されている。たとえば、未知の物体を基準パターンのライブラリと比較するための技術が開発された。このような技術は、トラック、戦車、または特定の種類の船舶または航空機などの物体を自動的に認識するため、物体認識システム用に開発された。
【0016】
このようなパターンに関連して使用されるパターン認識技術の1つが、未知の物体の像を、特定の物体に各々対応するいくつかの記憶された像の各々と比較する際にフーリエ像または周波数表示を使用するものである。たとえば、未知の航空機が飛行機であるかまたはヘリコプターであるかを識別することは重要であろう。コンピュータに、1以上の既知の飛行機の像および1以上の既知のヘリコプターの像が記憶される。未知の航空機の像は、記憶された像と相関づけされ、最もよく一致するものが特定される。この相関づけは、像処理技術の当業者によって理解されるであろうように、フーリエ変換によって達成可能である。
【0017】
上で最後に説明したパターン認識技術は、物体の表示を比較する。比較的単純なパターンを比較するとき、および比較的少数の異なったパターンを比較するときには、この処理はかなり有効であることがわかった。しかし、この技術は、指紋パターンなどの複雑なパターンを識別するためには成功裡に応用されていない。
【0018】
上述のように、指紋パターンは極めて複雑である。したがって、このようなパターンの相関づけに関連する計算は極めて複雑であり、かなりの量の計算能力を必要とする。加えて、未知の指紋をファイル上の指紋と比較するときは、かなり多数の指紋パターンを比較せねばならない。したがって、未知の指紋パターンとファイル上の指紋パターンとの比較においては、上に最後に説明した技術は難しくかつ時間がかかるものとなる。
【発明の概要】
指紋像などの第1の未知の像を複数のカテゴリの1つへ分類する方法において、該方法は、第1の未知のパターンの周波数像をとり、第1の周波数像を作り出すステップと、第1の周波数像を複数の周波数像領域に分割するステップとを含む。該方法は次に、各周波数像領域内の周波数像エネルギの大きさに基づいて、各周波数像領域の各々に、領域値を割当てる。この発明の方法は、次に、第1の周波数像の領域値を第1の数値パターンへ合わせるステップ、および、第1の数値パターンを複数の数値パターンの各々と比較するステップを特徴とし、複数の数値パターン各々は、像カテゴリの周波数像の代表である。
【0019】
この発明の目的は、未知の指紋と指紋パターンのデータベースとの照合処理を単純化することである。
【0020】
この発明の目的は、未知の指紋との詳細な比較が行なわれなければならない記憶された指紋パターンの数を減じることである。
【0021】
この発明の目的は、指紋パターンなどの複雑なパターンを予め定められたカテゴリに自動的に分類することである。
【0022】
この発明の目的は、指紋パターンを指紋パターンの多数のカテゴリの適切な1つへと自動的に分類することである。
【0023】
この発明の目的は、指紋の空間配列に関わらず指紋パターンを自動的に分類することである。
【0024】
この発明の目的は、指紋の角配向に関わらず指紋パターンを自動的に分類することである。
【0025】
この発明の目的は、指紋の大きさに関わらず、指紋パターンを自動的に分類することである。
【0026】
この発明は、指紋像などの第1の未知の像を複数のカテゴリの1つへ自動的に位置づけるための方法および装置である。この発明は、指紋像の周波数表示を発生させる。周波数表示は、周波数表示の分解された領域(disjoint region)内のエネルギに基づいてサンプリングされ、領域値のセットが発生される。領域値のセットの表示が発生される。この空間表示は、各々予め定められた指紋カテゴリに対応する複数の記憶された表示の各々と相関づけられる。
【0027】
この発明は、未知の像を類別するため、ライブラリ内に値セットの複数の表示を記憶するステップを含み、各値セットは、像カテゴリの周波数像の代表である。類別処理方法および装置は、第1の未知のパターンの周波数像をとり、第1の周波数像を作り出す。結果として得られる第1の周波数像の周波数平面は、複数の周波数像平面領域に分割される。各周波数像平面領域は、周波数像平面の原点から放射状に延びる角セグメントであり得る。周波数像平面領域内の周波数像エネルギの量に基づいて、各周波数像平面領域に領域値が割当てられる。第1の周波数像に対する領域値が合わされ、領域値の第1のセットが発生される。領域値の第1のセットは、比較器内で、記憶された値セットの各々と比較される。比較器は好ましくは、領域値の第1のセットを空間像へとエンコードし、その空間像を、記憶された値セットの各々に対応する空間像と相関づける。
【0028】
第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つへ位置づける好ましい方法においては、方法は、各々指紋カテゴリの代表である複数の指紋表示を記憶するステップを含む。この記憶するステップは、複数の代表的指紋の各々について、各指紋カテゴリについての代表的指紋の2次元周波数像をとるステップと、周波数像の像平面を複数の領域に分割するステップとを含む。像平面領域内の周波数像に存在するエネルギに基づいて、各像平面領域に領域値が割当てられる。第1の周波数像に対する領域値が合わされて、代表的指紋値セットが発生される。代表的指紋値セットの空間表示が発生される。代表的指紋値セットの空間表示の1次元周波数表示が発生される。1次元周波数表示が記憶される。この発明によると、第1の未知の指紋の2次元周波数像がとられ、第1の未知の周波数像が作り出される。第1の未知の周波数像の像平面は複数の領域へ分割される。像平面領域内の第1の未知の周波数像内に存在するエネルギに基づいて、各像平面領域に領域値が割当てられる。第1の未知の周波数像に対する領域値が合わされ、第1の未知の指紋値セットが発生される。第1の未知の指紋値セットの空間表示が発生される。第1の未知の指紋値セットの空間表示の1次元周波数表示が発生される。1次元周波数表示は、異なった指紋カテゴリを代表する記憶された1次元周波数表示の各々と相関づけられる。
【0029】
【詳細な説明】
概観
図1は、この発明を組み入れた指紋パターン分類器のブロック図である。
【0030】
従来から利用可能な指紋像生成装置(imager device)20いずれかを使用して指紋像が作り出される。始めの像は、紙の上に位置づけられたインクの刷りからとられ得る。そして、インクの像の光学像または写真がとられ得る。代替的に、指をガラスプレートに押し付けることで、像を光学的にとることもできよう。
【0031】
現在のデジタル像処理機器においての処理を簡単にするため、像は好ましくはデジタル化される。デジタル化は、像デジタイザ22によって行なわれ得る。
【0032】
周波数像装置24は、デジタル化された指紋像の表示または周波数像を発生させる。周波数像装置24は、デジタル化された指紋像を空間ドメインから周波数ドメインへ変えるかまたは変換する。周波数像生成器24は周波数表示を発生させるため、フーリエ変換を使用してもよい。
【0033】
サンプラー26は、周波数ドメイン像をサンプリングする。サンプラー26は、指紋の周波数ドメイン像の周波数像平面を複数の領域に分割する。そして、サンプラー26は、周波数像領域内の周波数ドメイン像内のエネルギに基づいて、周波数像領域の各々に領域値を割当てる。
【0034】
比較器28は、指紋パターンの周波数ドメイン像の領域値のセットまたはパターンと、領域値の代表的セットのいくつかのセット各々と比較する。領域値の各代表的パターンは、ライブラリ内に記憶され、指紋の特定のカテゴリまたは分類についての代表的指紋に対応する。この比較は、未知の指紋のフーリエ変換から導出される領域値パターンを、代表的領域値パターンと相関づけることによって行なわれ得る。比較器は、領域値のセットの空間表示を発生し得、その空間表示の1次元周波数表示を発生し得る。そして比較器28は、1次元周波数表示を、各々指紋パターンのカテゴリを代表する領域値セットに対応する記憶された1次元周波数表示と比較し得る。
【0035】
カテゴリ分析コンピュータ30は、比較器28で行なわれた比較において「最も一致したもの」を識別する。一定の状況下では、カテゴリ分析コンピュータ30と比較器28とは同一のコンピュータ装置であり得ることは、当業者は理解するであろう。
【0036】
指紋パターン
図2は、3つの例示的指紋パターンを示す。各指紋パターンは、複数の隆起部および隆起部の間の谷を含む。指紋パターン内の各点において、隆起部は特定の方向配向および特定の周波数(1インチ当りの隆起部数)を有する。各指紋パターンは特異な隆起部のパターンを有するので、空間周波数およびそれらの配向の組合せは各指紋ごとに異なる。
【0037】
この発明を使用して、周波数ドメインは、指紋パターンを予め定められたカテゴリに分類するため使用される。具体的には、指紋パターンの周波数表示が、指紋パターンを分類するため使用される。
【0038】
指紋の隆起部は、ある周波数(インチ当りの隆起部数)および配向で生じるので、指紋パターンの周波数像は、指紋パターンに関する有用な情報を有する。周波数像または表示は、指紋像のフーリエ変換を使用して発生され得る。
【0039】
周波数像を発生させるため、指紋像のフーリエ変換の一部が使用され得る。フーリエ変換に詳しい者ならば理解されるように、フーリエ変換は、x成分およびy成分を有する空間像をとり、それを大きさおよび位相情報を有する周波数像に変換する。この装置および方法については、変換の大きさの部分が使用される。
【0040】
フーリエ変換はよく理解されている。フーリエ変換の原理を説明する多くの参考文献が利用可能である。そのような参考文献の1つが、ゴンザレス(Gonzalez)およびウィンツ(Wintz)の『デジタル像処理(Digital Image Processing)』、アディソン−ウェズレー(Addison-Wesley)出版社(1977年)(特に第3章)である。
【0041】
図3aは、指紋の一部であろうものの簡略化されたパターンを示す。指紋パターンのこの部分は、特定の方向配向を有する隆起部および谷の連続を構成する。図3bは、図3aのパターンの周波数表示におけるエネルギの3次元描写である。図3cは、図3bに示される表示の周波数像平面の2次元像である。
【0042】
図3aに示す簡略化されたパターンにおいては、隆起部は一定の周波数および配向を有する。したがって、周波数像は単純に2つのピークとなる。各ピークは大きさと、周波数表示平面における位置とを有する。実際の入力の周波数像は原点に関して対称であるため、ピークの一方のみが重要である。周波数像化(frequency imaging)に詳しい者は、図3b、図3c、図4b、図4c、図5bおよび図5cにおいてはこの発明を描写するのを助けるため、従来使用されているものとは黒白が反転されていることに気づくであろう。
【0043】
変換ピークの位置は、隆起部パターンの周波数および隆起部パターンの配向の両方を示す。フーリエ変換に詳しい者によっては理解されるように、隆起部パターンの周波数は、変換のピークが変換平面の端縁に近づくにつれて増加する。逆に、隆起部周波数が減じるにつれて(隆起部が位置付けられる間隔が広がるにつれて)、周波数表示のピークは周波数像平面の中央へと動く。周波数像平面の中央には、x軸とy軸とが出会う周波数像平面の原点がある。周波数が増加するに伴っての平面の端縁へ向けてのピークの移動および周波数が減少するに伴っての平面の中央への移動は、x軸への投影およびy軸への投影の両方において別個に生じる。これが生じるのは、2次元周波数表示が分離可能であるためである。したがって入力パターンが回転させられているとき、周波数変換ピークは、変換平面上で回転させられる。したがって、変換はx軸およびy軸において新しい周波数投影を持つ。
【0044】
図4aは、指紋パターンの異なった部分であり得るものの簡略化されたパターンを示す。図4aのパターンの隆起部の配向は、図3aのパターンの隆起部の配向と異なっている。したがって、図4cに示す周波数像平面の2次元像に最も明確に示されるように、周波数像のピークは、図3cに示す周波数像平面内に示されるピークに対して回転させられている。しかし、図4aに示されるパターン内の隆起部の周波数と、図3aに示されるパターン内の隆起部の周波数とが同一であることがわかる。したがって、図4c内の周波数像ピークは、図3cに示される周波数像ピークと同じ距離だけ周波数平面の原点から離れている。
【0045】
図5aは、図3aおよび図4aに示されるパターンよりも隆起部が互いにより近接したものの簡略化された隆起部パターンを示す。したがって、図5aのパターン内の隆起部の周波数は、図3aおよび図4aの隆起部のパターンの周波数よりも高い。したがって、図5cに見られるように、周波数像関数のピークは、周波数像平面の原点からより遠くなり、周波数像平面の端縁により近くなる。さらに、図5aに示される隆起部パターンの配向は、図3aのパターンおよび図4aのパターンの配向のいずれとも異なる。このように、図5cに示される周波数表示のピークは、図3cに示される周波数表示のピークに対し周波数像平面上で回転させられ、かつ、図4cに示される周波数表示に関しても周波数像平面上で回転させられる。
【0046】
指紋像のデジタル化
デジタイザ22は、指紋像をデジタル像に変換する。デジタル像は、現在のデジタルコンピュータ機器を使用して容易に処理され得る。像は、たとえば256×256の個別の画素または512×512個の個別の画素からなるデジタル像へと変換され得る。
【0047】
指紋像に現われ得るグレーの影によって発生されるかまたはグレーの影から生じる不鮮明さを防止するため、指紋像は、純粋な黒白像または2値像に変換されることが好ましい。こうして変換されるべき2値像を作り出すことで、周波数ドメインにおける信号帯雑音関数が改善される。2値像への変換は、従来の適応的しきい値処理アルゴリズムを使用して実行され得る。グレースケール像の2値像または黒白像への変換は、また、デジタイザ22によっても行ない得る。そのための技術および方法は像処理技術においてよく理解されている。
【0048】
指紋像は通常、指の先に黒いインクを塗布し、インクの塗られた指の先を白い紙の上に押付けることでとられる。この技術を使用すると、指紋パターンの隆起部は白い背景上に黒く現れ、指紋パターンの外周のまわりには紙の大きな余白が残される。
【0049】
(以下に説明する)周波数表示像生成器24は、かなりの広さの余白領域を周波数の低い像の領域と解釈するかもしれず、それによって、周波数像平面の原点においておよび原点のまわりにおいて周波数像関数の大きなピークが生じさせられるであろう。周波数像平面の中央にこのような大きなピークがあると、その平面に現れるより高い周波数情報の分析が妨げられ得る。したがって、元の指紋像を白地に黒から黒地に白に反転させることが望ましい。反転させられた像においては、指紋パターンの隆起部が白で現われ、谷が黒く現れる。図6の指紋像はこのような態様で反転させられている。この像反転は、像デジタイザ22によって行なわれ得る。
【0050】
しかしやはり、指紋像は、周波数の低いパターンとして解釈されかねない部分を相当有する可能性が高い。これらの部分は、実際の指紋の関数というよりは像生成(imaging)および印刷処理の特性の関数である。このような部分によって、周波数像内の原点において高いピークが作り出されるであろう。このようなピークは、所望の情報である、より高い周波数の情報の分析を歪ませ得る。
【0051】
周波数変換像の原点のこのピークをなくすため、指紋像を正規化し得る。正規化では、周波数像の純エネルギがゼロとなる像を生成するよう像が処理される。
【0052】
指紋パターンの変換
もちろん、実際の指紋は、図3a、図4aおよび図5aに示すパターンよりもはるかに複雑である。これは、図2a、図2bおよび図2cに示される実際の指紋パターンを見れば明らかである。しかし、実際の指紋パターンの周波数像をとることができ、周波数変換に所定の特徴が見られよう。
【0053】
指紋像の周波数像は、周波数表示像生成器24により発生される。デジタイザ22からのデジタル化された指紋像が、周波数表示像生成器または周波数変換器24へ入力される。異なった種類の変換像生成器が利用可能である。このような装置は、周波数像を発生させるため光学的像生成を使用し得る。ロバート H.アンダーソン(Robert H. Anderson)に発行された米国特許第4,573,198号に示される光学像処理システムの一部は、空間像の周波数ドメイン像を作り出すための光学的像生成を提供する。特に、この参考文献の発明の背景の部分を参照されたい。
【0054】
図6a、図6bおよび図6cは、それぞれ、図2a、図2bおよび図2cに示される実際の指紋像の周波数像表示を示す。図2aに示される指紋像の周波数表示が図6aに示される。同様に、図2bに示される指紋像の周波数表示が図6bに示される。図2cに示される指紋像の周波数表示は、図6cに見ることができる。
【0055】
もし、入力された指紋像がまだ正規化されていなければ、変換平面の原点におけるエネルギのピークは、変換または周波数像平面の中央部分を「ゼロ・アウトする」ことによって除去され得る。たとえば、原点を含む領域が「ゼロ・アウト」され得る。多くの場合、ピークが生成されないように十分に元の像を処理するよりも、原点の周波数像を除去する方が簡単であろう。
【0056】
上述のように、周波数表示のピークは原点に関して対称である(原点を通るように引かれた直線は線の両側で等しい値をとるであろう)。図6aを参照し、図2aに示された指紋像の周波数像はこの対称性を示している。周波数平面の第2象限に現れるパターンと同じパターンが第4象限にも現れる。同様に、周波数平面の第1象限に現れる周波数エネルギピークが第3象限にも現れる。したがって、分析する必要があるのは周波数像平面の2分の1のみである。以下の説明においては、x軸よりも上の周波数像平面の部分が調べられる。
【0057】
図2aに示される指紋像を参照すると、隆起部線の大部分が斜めになっていることが明らかである。したがって、図6aに示される、指紋像の周波数像表示においては、変換エネルギピークは、軸から遠ざかり周波数平面の隅近くに集中している。
【0058】
図2bに示される指紋パターンを調べると、指紋パターンの隆起部が図2aに示される指紋パターンの隆起部よりもより垂直向きになっていることがわかる。したがって、図6bに示される、図2bに示される指紋パターンの周波数表示は、図6aに示される周波数表示よりもx軸の近くにエネルギピークが集中する。図6bに示される周波数表示におけるエネルギピークがy軸においてさらに集中していることは、図2bの指紋像では隆起部が実質的に水平向きであることを示す。これらの水平成分は、図2bに示される指紋像の下部近くに見ることができる。
【0059】
図2cの指紋像を調べることでわかるように、隆起部の配向はさまざまな角度にさらにばらついている。したがって、図6cに示される周波数表示は、周波数平面においてより大きなばらつきを持つ。しかし、図2cに示される指紋像には1つの非常に強い斜めの成分がある。このため、周波数平面の第2象限および第4象限に、これに対応する強い周波数エネルギピークの集団が存在する。
【0060】
図2aを図6aと、図2bを図6bと、そして図2cを図6cと比較することでわかるように、特定の指紋パターン内の隆起部は、実質的に均一な間隔または周波数である。したがって、各指紋像の周波数表示は、周波数像平面の原点から実質的に均一な距離に集中しがちである。
【0061】
サンプリング
この発明によると、周波数像がサンプリングされる。サンプリングするため、サンプラ26が、周波数像平面を複数の周波数像平面セクションまたは領域に分割する。周波数表示の各領域内に含まれる情報は、定量化され、各領域に対して領域値が発生される。個別の領域の量または値は合わされ、領域値のパターンが生成される。この値パターンは、各々特定の指紋分類カテゴリを代表する複数の代表的パターンと比較され得る。この比較から、検査中の指紋を分類するため「最もよく一致したもの」(“best fit”match)を決定できる。
【0062】
この発明の好ましい一実施例では、周波数像平面は、複数の角領域に分割される。これらの角領域は、各々1度しかない小さな、またはそれよりもさらに小さな弧を含み得る。やはり、周波数像は原点に関して対称であるため、分析する必要があるのは周波数像の2分の1のみである。したがって、1度の角領域を使用すると、変換平面内に180個の分析されるべき領域が生成される。いくつかの応用においては、180個の領域を分析することに関連する計算上の問題があるので、周波数像平面の2分の1平面を約20から40個の領域に分割するのが有益であろう。この場合、角領域であれば、各領域は9度から4.5度の間の弧を含むであろう。角領域は大きさが等しいことが好ましい。
【0063】
周波数像領域がより小さいと、より多数の領域ができる。領域の数がより多く、各々がその領域値を生成すると、領域値の列がより長くなる。このようなより長い値のパターンは、各パターンをそこへ位置付けるカテゴリまたは分類をより多くするので、より精密度の高いパターンの判別を可能にする。しかし、領域が少ないと、同じ指から異なった時点において採られた2つの指紋が、それらが採られた状況が異なることによる指紋パターンの変化のため、異なった分類にされる可能性が高くなる。
【0064】
例示のみを目的に、極めて簡略化された周波数像を図7に示す。さらに説明を簡略化するため、x軸よりも上の2分の1平面は、推奨される20から40個またはそれ以上の領域にではなく、4つの領域にのみ分割される。したがって、図7の簡略化された像内の各領域は、周波数像平面の45°の弧または角部分を表わす。周波数像平面の各角領域に対して、周波数像のその領域内で現れるエネルギによって表わされる情報に基づいて、異なった値を割当てることができる。
【0065】
たとえば、領域内のエネルギが調べられ得る。変換平面の特定の弧または角領域内のエネルギは、指紋パターン内の特定の配向を有する隆起部の数を示す。
【0066】
周波数像の角領域を使用することで、比較処理において、異なった大きさの指紋を比較できよう。前に説明したように、指紋パターンの隆起部が互いにより近づいていると、周波数像要素は原点からより遠くなる。指紋の像がより小さいと、周波数像平面の原点からより遠くに要素を有する周波数像が生成されるであろう。したがって、指紋像の大きさは、周波数像の原点からの距離に関連する。しかし、角領域内の正規化された総エネルギを分析する場合、元の指紋像の大きさは無関係である。
【0067】
さらに、もし異なった大きさの指紋像を比較する必要がなければ、周波数平面の原点からの各エネルギピークの距離が判定され分析され得る。前に説明したように、周波数平面の原点からのエネルギピークの距離は、指紋像内の隆起部の周波数を示す。ピークが周波数平面の原点から遠いほど、隆起部の周波数が高くなる。隆起部の周波数が高いほど、隆起部が互いにより近接していることを示す。しかし、隆起部の周波数または隆起部の間隔は、指紋を判別する特に有用な要素ではないようである。異なった指紋の間に見られる隆起部の周波数のばらつきはそれほどではない。さらに、同じ指を使って指紋を採るときに異なった大きさの圧力が加えられるかもしれないので、隆起部の間の距離(そしてその結果としての隆起部の周波数)に依存すると、同じ指によって付けられた2つの指紋が望ましくないことに異なったカテゴリに位置付けられるかもしれない。これは、指紋が相当の圧力を使用して採られるかもしれず、それによって指紋が広がるかもしれないからである。広がりによって、同じ指でより小さな圧力を使用してとった指紋よりも隆起部の間隔がより大きくなる。
【0068】
しかし、周波数平面の特定の角領域内の周波数表示におけるエネルギピークまたは周波数エネルギの密集は、指紋の分類のための有用な情報を確かに提供する。前の情報から明らかなように、特定の領域に周波数エネルギピークが密集することまたは周波数像エネルギが集中することは、指紋像内の隆起部が特定の配向を有する傾向があることを示す。したがって、各特定の領域内のエネルギの量は、指紋カテゴリを判別する方策を提供する際に有用である。特定の領域内のエネルギは、また、特定の配向の隆起部が基本指紋像においてどの程度支配的であるかまたはどの程度まで存在するかについての情報を提供する。
【0069】
領域値は、周波数平面の各領域内のエネルギを調べることで決定される。各エネルギピークはある大きさを有する。領域内のすべてのエネルギピークの大きさの合計が決定され得る。この合計が領域値であり得る。領域値は、領域内のエネルギの集中を表わす。すなわち、指紋像が特定の配向を有する隆起部を持つ程度を示す。
【0070】
変換平面の各領域に割当てられる領域値は、通常、デジタル化される。たとえば、単一のデジタル化しきい値を使用して、領域値は2進であり得る。代替的に、領域値として利用可能な広範なデジタル値を与えるため、実質的に無制限の数のしきい値を使用し得る。
【0071】
この説明を簡単にするため、領域値についての2進判定について考える。以下の説明は、極めて簡略化され、実際の実現例において使用されるであろう周波数平面領域よりもはるかに少ない周波数平面領域を含む、図7に示される簡略化された変換表示を参照する。図7を参照し、4つの角領域41、42、43および44の各々にエネルギピークがあることがわかる。また、簡単にするため、これらのエネルギピークは各々実質的に同じ大きさを持つと仮定する。このようなピークは、指紋像が実質的にすべての配向において少なくともいくつかの隆起部を有することを示す。図6a、図6bおよび図6cに示される周波数像と一致して、図7に示される簡略化された変換平面内の周波数点は、周波数像平面の原点から実質的に同じ距離のところに密集する。この密集は、隆起部が実質的に均一な間隔を有し、異なった隆起部間で同様の周波数を持つことを示す。
【0072】
領域41および44内には領域42および43内よりも著しく多くのエネルギピークがある。周波数像の領域41および44の各々内の総エネルギは、領域42および43内の総エネルギよりも大きい。周波数像平面のx軸に比較的より近い領域内にエネルギが密集していることは、これがその周波数表示である指紋が、より垂直向きの隆起部をより水平向きの隆起部よりも多く有していることを示す。
【0073】
領域内の周波数エネルギピークの数および大きさを示すため、周波数像平面の各領域に対し領域値が割当てられ得る。領域内のすべてのエネルギピークにより表わされる総エネルギが決定される。各領域についての2進値を確定するため、各領域内のエネルギレベルにしきい値処理アルゴリズムが適用され得る。こうして、第1の領域41は、値1を有すると決定され得、一方第2の領域42は値0を有すると決定され得る。同様に、第3の領域43は値0を有すると決定され得、一方第4の領域44は値1を有すると決定され得る。したがって、指紋パターンの周波数像表示は、領域値パターンまたはセット1001を有する。
【0074】
この領域値セットを使用して、指紋像の周波数表示は、空間像にエンコードされ得る。領域値セットは、空間表示に変換され得る。したがって、元の指紋像の周波数ドメイン表示から導出された領域値のセットは、空間ドメインにおいて表示され得る。たとえば、再び極めて簡略化された図7の周波数表示を参照し、図8aに示すように、領域パターンまたはセットは図で表示され得る。
【0075】
前に述べたように、周波数像は回転対称である。したがって、x軸よりも下の変換パターンは、図7のx軸よりも上に示される像の鏡像となるであろう。したがって、もし領域数値パターンが360度全体をめぐって続くのであれば、パターンは10011001となるであろう。拡張パターン(360度)は、図8bのように図で示され得る。
【0076】
図9は、より多数の領域に分割された周波数表示から決定され得るような2進領域値の列またはパターンの図での表示例を示す。もちろん、各領域は、より小さな周波数像平面の弧を含む。この例は、10個の領域へとサンプリングされた周波数像(2分の1平面)からのパターンを示す。したがって、各領域は18度の弧を含む。図示されるパターンは0100101110である。やはり、図9は、この発明の局面を示す助けとなる、極めて簡略化された例である。図9に示される値のセットは、図7に示される簡略化された周波数ドメイン像に関連しない。
【0077】
図10は、各々、4つの値のうち1つを有し得る領域値の列またはパターンの図的(空間)表示を示す。各領域値は、指紋像の周波数表示の領域内のエネルギ量(総エネルギ量)を表わす。領域内のすべてのエネルギピークの大きさを合計することで、総エネルギが決定され得る。各領域について2つ以上の値を使用することで、各領域内のエネルギピークの集中についてのより精密度の高い判別が可能となる。再び、10個の18度領域に分割された変換2分の1平面についてのパターンの例が示される。図10に図示されるパターンは2133100232である。
【0078】
比較
次に、指紋パターンの周波数像から得られた領域値セットまたは数値パターンは、各々特定の指紋カテゴリを代表する例示的または代表的周波数像の数値表示と比較されてよい。この比較は、比較器28(図1を参照)により行なわれ得る。
【0079】
記憶された各数値パターンは、特定のカテゴリに対する代表的例示的指紋パターンに対応する。したがって、再び図7および図8の簡略化された例を参照すると、指紋の1カテゴリは、領域値1001によって表わされ得、一方他のカテゴリはパターン0110により表わされ得る。
【0080】
未知の指紋の数値パターンの1次元変換は、このとき、「最適一致(best fit)」を確定するため、代表的パターンの領域値の数値セットの各々に対し比較され得る。例として、図8に示される空間パターンは、基準パターンのライブラリ内に記憶されるパターンと比較され得る。ライブラリ内に記憶されるパターンの各々は、指紋パターンの特定のカテゴリを代表する。
【0081】
基準数値パターンのこのライブラリは、いくつかの態様のいずれによって発生されてもよい。一技術は、カテゴリの代表的指紋を特定する。この代表的指紋パターンの周波数像をとることができる。そして、周波数像平面を未知のパターンを調べる際に使用されるであろう領域と同一の領域に分割し得、そして周波数像平面の各領域を調べることによって、展開された周波数表示から領域サンプルが採られ得る。結果として得られる領域値のセットまたはパターンは、そのカテゴリについての代表的パターンとして記憶され得る。
【0082】
代替的に、特定されたカテゴリの各指紋像について周波数像変換または変更を行なうことにより、特定されたカテゴリの指紋の集団を分析し得る。周波数像各々についての領域値のパターンが特定され得、指紋のそのセットについての領域値の最も一般的セットが決定され得る。値の最も一般的セットまたはパターンは、そのカテゴリについての代表的パターンとして記憶され得る。
【0083】
したがって、この発明により、未知の指紋像の周波数表示を、未知の指紋像を特定するため、指紋像の記憶された周波数表示と直接比較するのではなく、変換をセグメント化するまたはサンプリングすることで確立された数値パターンが、代表的数値パターンと比較される。
【0084】
像および数値処理に詳しい者ならば理解されるように、領域値セットまたは数値パターンの比較は、未知の像(類別されるべき像)の数値パターンを、ライブラリ内に記憶された代表的数値パターン各々で乗算することにより行なわれ得る。乗算されるパターン間の同一性の度合が高いほど、乗算の積も大きくなる。
【0085】
ここで、領域値のセットの空間表示が、比較的単純な2次元空間像であることが理解され得る。この空間像は、元の指紋像の周波数表示から作り出された。このようにして、未知の指紋像を表わす単純な空間像が作り出された。
【0086】
同様に、異なった指紋カテゴリを代表する記憶された領域値パターン各々は、空間ドメイン内で図として表わされ得る。このような空間表示は、図8から図10に示される表示に類似する。
【0087】
さらにまた、像処理に詳しい者ならば十分理解されるように、2つの空間像を比較する所望の方法は、数値パターンを表わす空間像の1次元周波数表示を使用して、相関づけ機能を実行するものである。このような相関づけ機能は、可能な位置すべてについてのパターンまたは数値セット、またはセットの1つが他のセットの上を滑らされるに伴って2つのセットを乗算するのに等しい。このように、未知の指紋のフーリエ変換から導出された数値パターンの1次元周波数表示と、基準ライブラリ内に記憶された数値パターンを代表する1次元周波数表示との間の相関づけを行なうことにより、パターンが比較され得る。
【0088】
領域値の空間表示の1次元周波数表示は、フーリエ変換関数を使用して獲得され得る。このような変換は、自動像処理の当業者ならば十分に理解される。
【0089】
像は、記憶された基準パターンに対し回転させられるかもしれないので、すべての可能な回転についての表示を比較する必要がある。この比較は、未知の入力表示をそれ自体に付け加え、元の表示の2倍の長さのシーケンスを形成することで達成できる。この増加されたシーケンスを記憶された基準シーケンスと相関づけることにより、回転に依存せず、最もよく一致するものをやはり識別することができる。このようにして、この処理では指紋像の正しい回転配向がわかっていなくても、指紋像を正しく分類するであろう。この処理は特に、指紋像の回転配向が何であるか明らかでない部分的指紋を識別しようと試みるとき、貴重であり得る。
【0090】
フーリエ変換技術の当業者により知られているように、(すべての有限サンプルシーケンスについて当てはまる)サンプリングされた帯域制限フーリエ変換は、増加された未知の入力シーケンスを自動的に発生させ、シーケンスの始めがその同じシーケンスの終わりと「接続される」循環領域を形成する(実際には、シーケンスは両方向において無限に複製される)。ほとんどの応用については、シーケンスは、フーリエ変換処理の前にこの「循環」効果を除去するよう変更されるが、この装置および方法では、照合処理を簡略化する。したがって、フーリエ変換に基づく相関づけ処理は、パターンを基準と照合し、パターンをずらし、(シフトし)再び照合し、そしてシフトする、などなど。すべての回転におけるパターンの位置が、基準パターンと比較される。このように、フーリエ変換に基づく相関づけ機能は、回転方向にオフセットされているかもしれないパターンを照合するために適用され得る。相関づけは、フーリエ変換相関器により行なわれ得る。フーリエ変換プロセッサは光学的またはデジタル方式であり得る。光学的フーリエ変換プロセッサは、領域値の未知のパターンを、領域値の基準パターンと高速で比較する。デジタル高速フーリエ変換(FFT)プロセッサも、一連の比較を行なうため使用され得る。
【0091】
未知の指紋パターンについての領域値のパターンと基準パターンとの相関づけは、光学バンデル・ルークト(Vander Lugt)相関器を使用して光学的に行なわれ得る。バンデル・ルークト相関器は当業において周知である。バンデル・ルークト相関器は、バンデル・ルークト,アンソニー(Vander Lugt, Anthony)、『光学信号処理(Optical Signal Processing)』(ワイリー、ニューヨーク)(ISDN 0-471-54682-8)に記載される。
【0092】
比較器28として使用され得る光学相関器の簡略化されたブロック図を、図11に示す。領域値のセットの入力像が、入力空間光変調素子(SLM)50によって均一なコヒーレント光ビームにパターン化される。入力空間光変調素子50は、位置の関数として光の強度を変化させることのできる装置である。レーザダイオードおよびコリメータ52が光を与える。レーザダイオード52からの光は、偏光子54によって偏光される。
【0093】
入力SLM50からのパターン化された光は、湾曲した凹面鏡56によって反射され、凹面鏡56はパターンをその空間周波数成分へ変換する。湾曲鏡は当然かつ自然に2次元周波数像変換を行なうことを当業者は理解するであろう。結果として得られる数値パターンの周波数表示は、次にポイントごとに、フィルタでパターン化されたフィルタ空間光変調素子60によって乗算される。フィルタは、指紋パターンのカテゴリについての既知の代表的数値セットの整合フィルタである。このパターンは、次に第2の湾曲した凹面鏡62によって反射され、パターンは空間ドメインに戻される。鏡56、62により反射された光は、偏光子58、64を通る。
【0094】
第2の鏡62からの空間パターンは、電荷結合素子のアレイ(CCDアレイ)66などの2次元イメージングセンサにより検出される。CCD平面でのパターンは、入力SLM50に印加された未知の入力値セットまたはパターンとフィルタSLM60に印加されたフィルタ平面の既知のパターンとの数学的相関である。相関(CCD)平面のピークの光の強度は、一致度に比例する。検出器エレクトロニクス68は、CCDアレイ66の検出器からデータを読出す。
【0095】
ポストプロセッサ70は、相関平面の評価、使用するべきフィルタの選択およびデータの出力を行ない得る。相関器28は生の相関平面出力を提供する。ポストプロセッサ70は、光のピークが相関づけ平面内に位置づけられる区域を選択する。ポストプロセッサは、相関強度を完全な一致の期待される相関強度と比較し、それによって信頼性レベルを得る。次にポストプロセッサ70は、前のフィルタの結果に基づいて、フィルタSLM60に適応する新しいフィルタを選択し得る。フィルタSLM60用のフィルタの選択および適用は、フィルタ駆動エレクトロニクス72を通じて行なわれる。ポストプロセッサ70はまた、パターン認識タスクの結果を出力する。ポストプロセッサ70は通常、カテゴリ分析コンピュータ30と同じである。
【0096】
SLM50として使用され得るような例示的空間光変調素子が、この発明と同一の譲受人に譲渡される米国特許第5,386,313(ツェゲディ(Szegedi)他)に示される。この発明を有益に実現するため使用できる光学相関器が、やはりこの発明と同一の譲受人に譲渡され、ここに引用により援用される米国特許第5,311,359号(ルーカス(Lucas)他)に記載される。光学相関器のさらなる説明が、やはりこの発明と同一の譲受人に譲渡される、米国特許第5,452,137号(ルーカス)に見られる。
【0097】
代替的に、相関づけ機能を行なうため、従来のデジタルコンピュータが使用され得る。デジタルコンピュータは、FFT相関づけ機能を行なうため一般的に利用可能なソフトウェアを使用し得る。
【0098】
結論
上に説明したこの装置および処理方法は、指紋像の周波数表示を発生させる。周波数表示は次に領域へと分割され、周波数表示の各領域内のエネルギが定量化されて、領域値のセットが発生される。そして領域値のセットは空間ドメイン内に図的に表わされ得る。指紋像のこの空間表示は次に、指紋像が位置づけられ得る「最もよく一致する」カテゴリを特定するため、記憶された情報と比較され得る。比較するための比較的単純な像を発生させることにより、装置および処理方法は、従来の像処理および比較技術を使用することを可能にする。これによって、指紋などの複雑な像の実際的自動比較が可能となる。
【0099】
指紋像のその周波数表示への変換は、指紋パターン像の正確なx−y位置を正しく特定する必要性を取除く。x−yに影響されやすい点の削除は、指紋像の個別の特徴ではなく、パターンを検査することで行なわれる。
【0100】
上述のように、変換像の回転対称性によって、この発明の処理方法は、指紋パターンの回転方向への変動に影響されなくなる。
【0101】
またこれも上に説明したように、この比較処理は、元の指紋像の大きさの変化に影響されない。異なった大きさの像が比較され得る。像の大きさにかかわらず、隆起部の角配向は同じままである。指紋像が拡大されても縮小されても周波数表示のエネルギピークは同じ弧の中に留まるであろう。
【0102】
さらに、変換平面内の角領域を使用することで、指紋の採取時における異なった圧力が除去されるため、比較は、指紋の変動に影響されない。指紋を採る際に使用される異なった圧力によって、隆起部は間が離れ、それによって単純に変換点がより変換平面の原点にさらに近づけられるかまたはさらに遠くへ移動させられる。しかし、隆起部の角配向は一般に著しく影響はされない。したがって、同一の指から採られたが異なった圧力を加えて採られた2つの指紋についての変換点は、同一の角領域内に現われる。
【0103】
一旦特定されるべき指紋パターンが、上述の処理方法および装置を使用してあるカテゴリに位置づけられれば、具体的に指紋パターンを特定するためさらに詳細な比較処理が用いられ得る。このさらに詳細な処理は、手動の処理であってもよく、または、自動的パターン照合技術を用いてもよい。
【0104】
多くの場合、指紋パターンの詳細な比較は、熟練した人間の指紋技術者によって最もうまく行なわれる。上述の自動分類器は、指紋を類似したパターンの指紋のカテゴリに位置づける。これらの指紋は、未知の指紋パターンと一致する可能性が最も高い指紋である。技術者は、未知の指紋と、このカテゴリに分類された他の指紋とを詳細に比較するだけでよい。したがって、技術者が詳細に比較する必要のある指紋パターンの数は少なくなる。これによって、技術者は、一致する可能性の最も高い指紋に彼または彼女の注意を集中することができる。さらに、特定の指紋に対しての一致の発見を試みるために技術者が費やさねばならない時間が減じられる。
【0105】
さらに、自動指紋照合技術は、指紋の初期分類による利益を享受する。自動指紋照合処理は、照合処理が最も一致する可能性の高い指紋パターンのカテゴリに焦点を当てた場合に、正しい一致を見出す可能性がより高い。さらに、このようにより少数の指紋パターンに焦点を当てることで、詳細な比較を行なうために必要とされる計算量が減じられる。
【0106】
像処理および分析の当業者は、この発明の技術がどのような像にも使用できることを理解するであろう。これらの技術は特に、指紋などの極めて複雑な像を類別するため有用である。加えて、像処理および分析の当業者は、上に説明した好ましい実施例にさまざまな変更を加えることができることを理解するであろう。したがって、この発明の範囲は、上に説明した実施例に限定されてはならない。
【図面の簡単な説明】
【図1】 この発明を組み入れた指紋分類器のブロック図を示す。
【図2】 3つの例示的指紋パターンを示す。
【図3a】 指紋の一部であり得る簡略化されたパターンを示す。
【図3b】 図3aのパターンのフーリエ変換(回折パターン)におけるエネルギの3次元描写である。
【図3c】 図3bに示すパターンの周波数平面の2次元像である。
【図4a】 指紋の一部であり得るものの簡略化されたパターンを示す。
【図4b】 図4aのパターンのフーリエ変換(回折パターン)内のエネルギの3次元描写である。
【図4c】 図4bに示されるパターンの周波数平面の2次元像である。
【図5a】 指紋の一部であり得るものの簡略化されたパターンを示す。
【図5b】 図5aのパターンのフーリエ変換(回折パターン)内のエネルギの3次元描写である。
【図5c】 図5bに示されるパターンの周波数平面の2次元像である。
【図6a】 図2aに示される指紋像の周波数像の変換平面の2次元像である。
【図6b】 図2bに示される指紋像の周波数像の変換平面の2次元像である。
【図6c】 図2cに示される指紋像の周波数像の変換平面の2次元像である。
【図7】 指紋像の2次元変換の簡略化された図である。
【図8】 図7の簡略化された変換像の領域値のパターンの図的表示を示す。
【図9】 変換像についての領域値の異なった例示的パターンの図的表示を示す。
【図10】 変換像についての領域値の第3の例示的パターンの図的表示を示す。
【図11】 この発明に関連して使用され得るような光学的相関器のブロック図である。
Claims (17)
- 第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法において、前記方法は、第1の未知のパターンの周波数像をとって第1の周波数像を作り出すステップと、第1の周波数像を複数の周波数像領域に分割するステップと、周波数像領域の各々の周波数像エネルギに基づいて周波数像領域の各々に領域値を割当てるステップとを含み、前記方法は、
第1の周波数像の領域値を合わせて第1の数値パターンとするステップと、
第1の数値パターンと複数の数値パターン各々とを比較するステップとを含み、複数の数値パターン各々は像カテゴリの周波数像の代表であることを特徴とする、第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。 - 第1の数値パターンと複数の数値パターン各々とを比較するステップは、領域値の第1のセットを第1の空間像にエンコードするステップと、第1の空間像を複数の数値パターン各々に対応する空間像と相関づけるステップとを含む、請求項1に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 相関づけるステップは、光学的相関づけを行なうステップを含む、請求項2に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 周波数像平面を複数の領域に分割するステップは、各々周波数像平面の原点から放射状に延びる複数の角セグメントへと周波数像平面を分割するステップを含む、請求項3に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 第1の像は第1の指紋像である、請求項1に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 第1の数値パターンと複数の数値パターンの各々とを比較するステップは、領域値の第1のセットを第1の空間像へとエンコードするステップと、第1の空間像を複数の数値パターンの各々に対応する空間像と相関づけるステップとを含む、請求項5に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 相関づけるステップは、光学的相関づけを行なうステップを含む、請求項6に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 各領域は、周波数表示平面の原点から放射状に延びる周波数表示平面の角スライスを含む、請求項7に記載の指紋パターンを複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 領域値を割当てるステップは、周波数表示の領域内に存在するエネルギの量を決定するステップを含む、請求項8に記載の指紋パターンを複数のカテゴリの1つに分類する方法。
- 第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づける方法であって、前記方法は、
複数の指紋表示を記憶するステップを含み、各指紋表示は、指紋カテゴリの代表であり、該ステップは、複数の代表的指紋各々について、
各指紋カテゴリについて代表的指紋の2次元周波数像をとるステップと、
周波数像の像平面を複数の領域に分割するステップと、
像平面領域内の周波数像内に存在するエネルギに基づいて、像平面領域の各々に領域値を割当てるステップと、
第1の周波数像についての領域値を合わせて、指紋値セットを発生させるステップと、
指紋値セットの表示を発生させ、該表示を記憶するステップとを含み、前記方法はさらに、
第1の未知の指紋の2次元周波数像をとり、第1の未知の周波数像を作り出すステップと、
第1の未知の周波数像の像平面を複数の領域に分割するステップと、
像平面領域内の第1の未知の周波数像内に存在するエネルギに基づいて、像平面領域の各々に対し領域値を割当てるステップと、
第1の未知の周波数像に対する領域値を合わせ、第1の未知の指紋値セットを発生させるステップと、
第1の未知の指紋値セットの表示を発生させるステップと、
発生された表示を、異なった指紋カテゴリの代表である記憶された表示各々と相関づけるステップとを含む、第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づける方法。 - 変換平面を領域に分割する該ステップは、各々変換平面の原点から放射状に延びる複数の角領域へと変換平面を分割するステップを含む、請求項10に記載の第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づける方法。
- 第1の指紋値と、異なったカテゴリを代表する記憶された指紋値の各々とを比較する該ステップは、未知の指紋の指紋値の1次元周波数像を、記憶された指紋値の各々の1次元周波数像で巻込む(convolve)ステップを含む、請求項11に記載の第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づける方法。
- 第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置であって、前記装置は、
複数の値セットを記憶するためのライブラリを含み、複数の値セットの各々は、それぞれの像カテゴリの代表的な周波数像を示し、前記装置はさらに、
第1の周波数像を作り出すために第1の未知のパターンの周波数像をとるための周波数像装置と、
第1の周波数像の周波数像平面を複数の周波数像平面領域に分割するためのサンプリング装置とを含み、該サンプリング装置はさらに、周波数像の周波数像平面領域内に存在するエネルギに基づいて周波数像平面領域の各々に領域値を割当て、第1の周波数像に対する領域値を合わせて、第1の領域値セットを発生させ、
前記装置はさらに、
領域値の第1のセットを記憶された値セットの各々と比較するための相関器を含む、第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置。 - サンプリング装置は、各々周波数像平面の原点から放射状に延びる複数の角セグメントに周波数像平面を分割する、請求項13に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置。
- 第1の像は、第1の指紋像である、請求項13に記載の第1の未知の像を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置。
- 第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置であって、前記装置は、
各々指紋カテゴリを代表する複数の1次元周波数表示を記憶するためのメモリと、
第1の未知の周波数像を作り出すため、第1の未知の指紋の2次元周波数像をとるための変換装置と、
第1の周波数像の周波数像平面を複数の領域に分割し、周波数像の変換平面領域内に存在するエネルギに基づいて領域値を変換平面領域各々に割当て、第1の周波数像に対する領域値を合わせて第1の指紋値セットを発生させるためのサンプリング装置と、
第1の未知の指紋値セットの空間的表示を発生させるとともに、発生した空間的表示とメモリ内に記憶された種々の指紋カテゴリの代表的な空間的表示とをそれぞれ相関づけるための相関器とを含む、第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置。 - サンプリング装置は、各々周波数像平面の原点から放射状に延びる、複数の角領域に周波数像平面を分割する、請求項16に記載の第1の未知の指紋を複数のカテゴリの1つに位置づけるための装置。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US08/899,803 | 1997-07-24 | ||
US08/899,803 US5953442A (en) | 1997-07-24 | 1997-07-24 | Fingerprint classification via spatial frequency components |
PCT/US1998/014344 WO1999005637A1 (en) | 1997-07-24 | 1998-07-10 | Fingerprint classification via spatial frequency components |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2001511569A JP2001511569A (ja) | 2001-08-14 |
JP4015362B2 true JP4015362B2 (ja) | 2007-11-28 |
Family
ID=25411586
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000504542A Expired - Fee Related JP4015362B2 (ja) | 1997-07-24 | 1998-07-10 | 空間周波数成分による指紋の分類 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US5953442A (ja) |
EP (1) | EP0996925B1 (ja) |
JP (1) | JP4015362B2 (ja) |
DE (1) | DE69805798T2 (ja) |
WO (1) | WO1999005637A1 (ja) |
Families Citing this family (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6782131B2 (en) * | 1999-12-29 | 2004-08-24 | Honeywell International Inc. | System, method and apparatus for pattern recognition with application to symbol recognition and regeneration for a display |
DE10030404A1 (de) * | 2000-06-21 | 2002-01-03 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Identifikation von einem Fingerabdruck und Vorrichtung zur Identifikation von einem Fingerabdruck |
US6961449B2 (en) * | 2001-01-16 | 2005-11-01 | University Of Massachusetts Lowell | Method of correlation of images in biometric applications |
US7359553B1 (en) * | 2001-02-16 | 2008-04-15 | Bio-Key International, Inc. | Image identification system |
KR100432490B1 (ko) | 2001-09-17 | 2004-05-22 | (주)니트 젠 | 광학식 지문취득 장치 |
US7035867B2 (en) * | 2001-11-28 | 2006-04-25 | Aerocast.Com, Inc. | Determining redundancies in content object directories |
US7415605B2 (en) * | 2002-05-21 | 2008-08-19 | Bio-Key International, Inc. | Biometric identification network security |
CA2490226C (en) | 2002-05-21 | 2012-04-24 | Bio-Key International, Inc. | Systems and methods for secure biometric authentication |
US8171304B2 (en) * | 2003-05-15 | 2012-05-01 | Activcard Ireland Limited | Method, system and computer program product for multiple biometric template screening |
JP2005100062A (ja) * | 2003-09-24 | 2005-04-14 | Sanyo Electric Co Ltd | 認証装置および認証方法 |
US7155040B2 (en) * | 2004-06-29 | 2006-12-26 | Bio-Key International, Inc. | Generation of quality field information in the context of image processing |
WO2006009319A1 (ja) * | 2004-07-22 | 2006-01-26 | Nec Corporation | 画像処理システム |
JP4937607B2 (ja) * | 2006-03-14 | 2012-05-23 | 富士通株式会社 | 生体認証方法及び生体認証装置 |
US8357085B2 (en) | 2009-03-31 | 2013-01-22 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Devices and methods for providing access into a body cavity |
US20080273770A1 (en) * | 2007-05-03 | 2008-11-06 | Upek, Inc. | Fast Fingerprint Identification And Verification By Minutiae Pair Indexing |
KR20080110242A (ko) * | 2007-06-15 | 2008-12-18 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 지문 정합 시스템 및 방법 |
CN101459515B (zh) * | 2007-12-14 | 2011-05-04 | 深圳富泰宏精密工业有限公司 | 手持行动电子装置身份认证系统及方法 |
AU2007254625B2 (en) * | 2007-12-21 | 2011-04-21 | Canon Kabushiki Kaisha | Determining geometric transform parameters for physical medium |
US20110300831A1 (en) * | 2008-05-17 | 2011-12-08 | Chin David H | Authentication of a mobile device by a patterned security gesture applied to dotted input area |
US9737334B2 (en) | 2009-03-06 | 2017-08-22 | Ethicon Llc | Methods and devices for accessing a body cavity |
US8353824B2 (en) | 2009-03-31 | 2013-01-15 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Access method with insert |
US8226553B2 (en) | 2009-03-31 | 2012-07-24 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Access device with insert |
US9474540B2 (en) | 2009-10-08 | 2016-10-25 | Ethicon-Endo-Surgery, Inc. | Laparoscopic device with compound angulation |
US9226760B2 (en) | 2010-05-07 | 2016-01-05 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Laparoscopic devices with flexible actuation mechanisms |
US8562592B2 (en) | 2010-05-07 | 2013-10-22 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Compound angle laparoscopic methods and devices |
US8460337B2 (en) | 2010-06-09 | 2013-06-11 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Selectable handle biasing |
US8938101B2 (en) * | 2011-04-26 | 2015-01-20 | Sony Computer Entertainment America Llc | Apparatus, system, and method for real-time identification of finger impressions for multiple users |
US8718385B2 (en) * | 2012-07-23 | 2014-05-06 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Siding identification systems and methods |
JP6229352B2 (ja) | 2013-07-26 | 2017-11-15 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
US9646192B2 (en) * | 2015-03-31 | 2017-05-09 | Synaptics Incorporated | Fingerprint localization |
JP2017054323A (ja) | 2015-09-10 | 2017-03-16 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法、及び生体認証プログラム |
KR102459852B1 (ko) * | 2017-02-08 | 2022-10-27 | 삼성전자주식회사 | 지문 인식을 위한 후보 지문 이미지를 선정하는 장치 및 방법 |
CN111612010A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-01 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像处理方法、装置、设备以及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4047154A (en) * | 1976-09-10 | 1977-09-06 | Rockwell International Corporation | Operator interactive pattern processing system |
US4083035A (en) * | 1976-09-10 | 1978-04-04 | Rockwell International Corporation | Binary image minutiae detector |
US4135147A (en) * | 1976-09-10 | 1979-01-16 | Rockwell International Corporation | Minutiae pattern matcher |
US4151512A (en) * | 1976-09-10 | 1979-04-24 | Rockwell International Corporation | Automatic pattern processing system |
US4246568A (en) * | 1978-12-08 | 1981-01-20 | Peterson Vernon L | Apparatus and method of personal identification by fingerprint comparison |
US4573198A (en) * | 1982-12-27 | 1986-02-25 | Litton Systems, Inc. | Optical image processing/pattern recognition system |
US5050220A (en) * | 1990-07-24 | 1991-09-17 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Optical fingerprint correlator |
US5224174A (en) * | 1990-11-07 | 1993-06-29 | Niagara Technology Incorporated | Surface feature mapping using high resolution c-scan ultrasonography |
US5148496A (en) * | 1990-12-24 | 1992-09-15 | Litton Systems, Inc. | Optical correlator with symmetric reflective optics |
JP3378032B2 (ja) * | 1992-08-28 | 2003-02-17 | 浜松ホトニクス株式会社 | 人物照合装置 |
US5311359A (en) * | 1992-12-24 | 1994-05-10 | Litton Systems, Inc. | Reflective optical correlator with a folded asymmetrical optical axis |
US5386313A (en) * | 1993-03-11 | 1995-01-31 | Szegedi; Nicholas J. | Reflective magneto-optic spatial light modulator assembly |
US5452137A (en) * | 1993-04-05 | 1995-09-19 | Litton Systems Inc. | Extenders for reflective optical path segments |
US5631971A (en) * | 1994-05-24 | 1997-05-20 | Sparrow; Malcolm K. | Vector based topological fingerprint matching |
US5613014A (en) * | 1994-10-12 | 1997-03-18 | Martin Marietta Corp. | Fingerprint matching system |
-
1997
- 1997-07-24 US US08/899,803 patent/US5953442A/en not_active Expired - Lifetime
-
1998
- 1998-07-10 WO PCT/US1998/014344 patent/WO1999005637A1/en active IP Right Grant
- 1998-07-10 DE DE69805798T patent/DE69805798T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1998-07-10 EP EP98933323A patent/EP0996925B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1998-07-10 JP JP2000504542A patent/JP4015362B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-07-09 US US09/350,807 patent/US6226391B1/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO1999005637A1 (en) | 1999-02-04 |
EP0996925B1 (en) | 2002-06-05 |
WO1999005637A8 (en) | 1999-03-25 |
US6226391B1 (en) | 2001-05-01 |
DE69805798T2 (de) | 2003-02-20 |
EP0996925A1 (en) | 2000-05-03 |
JP2001511569A (ja) | 2001-08-14 |
DE69805798D1 (de) | 2002-07-11 |
US5953442A (en) | 1999-09-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4015362B2 (ja) | 空間周波数成分による指紋の分類 | |
US5761330A (en) | Hybrid optical-digital method and apparatus for fingerprint verification | |
KR100291255B1 (ko) | 화상특징추출기, 화상특징분석기 및 화상정합시스템 | |
CA2256672C (en) | Biometric recognition using a classification neural network | |
US7142699B2 (en) | Fingerprint matching using ridge feature maps | |
Aravindan et al. | Robust partial fingerprint recognition using wavelet SIFT descriptors | |
Xia et al. | Rotation-invariant Weber pattern and Gabor feature for fingerprint liveness detection | |
Kumar et al. | Non-overlapped blockwise interpolated local binary pattern as periocular feature | |
Tanaka et al. | Texture segmentation using amplitude and phase information of Gabor filters | |
Al Tamimi et al. | Offline signature recognition system using oriented FAST and rotated BRIEF | |
Sarfraz | Introductory chapter: On fingerprint recognition | |
Ahmed et al. | Multimodal technique for human authentication using fusion of palm and dorsal hand veins | |
Bychkov et al. | Information Technology of Person’s Identification by Photo Portrait | |
Fasquel et al. | A hybrid opto-electronic method for fast off-line handwritten signature verification | |
JPH1063847A (ja) | パターン照合装置 | |
Ogundepo et al. | Development of a real time fingerprint authentication/identification system for students’ record | |
JP3263913B2 (ja) | パターン照合装置 | |
Pushpalatha et al. | FINGERPRINT VERIFICATION IN PERSONAL IDENTIFICATION BY APPLYING LOCAL WALSH HADAMARD TRANSFORM AND GABOR COEFFICIENTS. | |
Adeniyi et al. | A Multiple Algorithm Approach to Textural Features Extraction in Offline Signature Recognition | |
Roja et al. | Iris recognition using orthogonal transforms | |
Berriche | Research Article Comparative Study of Fingerprint-Based Gender Identification | |
Khokher et al. | A Graphical User Interface-Based Fingerprint Recognition | |
Feebi et al. | Recognition of palmprint fusion level by using discrete wavelet transform | |
KRISHNA et al. | An Efficient Fusion Framework for Biometric Authentication Based on SVM Classification | |
Casasent | Fingerprint Matching |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050112 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070529 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070724 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070828 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070913 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100921 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110921 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120921 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130921 Year of fee payment: 6 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |