JP5477906B2 - Fingerprint feature point type determination device, fingerprint feature point type determination method, fingerprint feature point type determination program - Google Patents

Fingerprint feature point type determination device, fingerprint feature point type determination method, fingerprint feature point type determination program Download PDF

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Description

本発明は、指紋画像による指紋照合を行うシステムに関し、特に、指紋画像内の特徴点それぞれの属性情報を設定するシステムに関する。   The present invention relates to a system for performing fingerprint collation using a fingerprint image, and more particularly to a system for setting attribute information of each feature point in a fingerprint image.

入力された指紋画像中の特徴点に係る情報の設定を行う指紋特徴点情報設定システムでは、一般に図1に示すように、入力された指紋画像の指紋隆線形状に基づいて、各指紋画像内における特徴点の位置を指定すると共に、各特徴点について、特徴点の属性としての方向(以下「特徴点方向」という)、および各特徴点の種別の設定を行う。   In a fingerprint feature point information setting system for setting information related to feature points in an input fingerprint image, generally, as shown in FIG. 1, the inside of each fingerprint image is based on the fingerprint ridge shape of the input fingerprint image. In addition to designating the position of the feature point, the direction as the attribute of the feature point (hereinafter referred to as “feature point direction”) and the type of each feature point are set for each feature point.

ここで、特徴点の種別としては、図2に示すように、分岐点と端点とがあり、各指紋画像における特徴点の位置、各特徴点の方向、および種別からなる特徴点情報を決定し、この特徴点情報に基づく照合を行うことにより、照合処理の迅速化、および照合精度を高めることが可能となる。   Here, as shown in FIG. 2, there are branch points and end points as types of feature points, and feature point information including the position of the feature point in each fingerprint image, the direction of each feature point, and the type is determined. By performing collation based on this feature point information, it is possible to speed up collation processing and increase collation accuracy.

ところで、特徴点情報の設定(特徴点の位置指定、特徴点方向指定、および特徴点種別設定)では、入力された指紋画像に対して、例えば、指紋照合装置のオペレータなどによって、人為的に行われる場合が多い。   By the way, in the setting of feature point information (feature point position designation, feature point direction designation, and feature point type setting), the input fingerprint image is artificially set by, for example, an operator of a fingerprint collation device. Often.

このため、指紋照合装置のオペレータによる指紋画像内における特徴点の見過ごし、見誤り、更には、特徴点情報の入力ミスといった不都合が生じ得る。
また、入力される指紋画像には、遺留指紋などのように、画像内の隆線などが不明瞭、且つ低品質なものがあるため、例えば、画像内における特徴点の位置することができた場合でも、各特徴点の種別を判別することが困難である場合などには、特徴点の種別の決定に時間がかかってしまったり、種別の決定ミスが生じてしまったりする不都合がある。
その一方で、入力された指紋画像が多量である場合や、指紋画像内に含まれる多くの特徴点が含まれる場合には、各特徴点の種別を迅速、且つ正確に決定することが求められる。
For this reason, inconveniences such as oversight and oversight of feature points in the fingerprint image by the operator of the fingerprint collation apparatus, and further input errors of feature point information may occur.
In addition, some of the fingerprint images that have been input, such as vestigial fingerprints, have ridges in the image that are unclear and of low quality. For example, feature points can be located in the image. Even in such a case, when it is difficult to determine the type of each feature point, there is a disadvantage that it takes time to determine the type of the feature point or a mistake in determining the type occurs.
On the other hand, when there are a large number of input fingerprint images or when many feature points included in the fingerprint image are included, it is required to quickly and accurately determine the type of each feature point. .

これに対する関連技術として、特徴点についての情報を含む指紋データを指紋画像ごとに作成して、複数の指紋データ相互間における特徴点の対応関係から同一の特徴点である共通特徴点を求め、この共通特徴点に基づき合成指紋データを作成し、この合成指紋データにより指紋照合を行うことにより、照合性能を向上させる手法が開示されている(特許文献1)。   As a related technology, fingerprint data including information about feature points is created for each fingerprint image, and a common feature point that is the same feature point is obtained from the correspondence of feature points among a plurality of fingerprint data. A technique for improving collation performance by creating synthetic fingerprint data based on common feature points and performing fingerprint collation using the synthetic fingerprint data is disclosed (Patent Document 1).

特開2001−344604公報JP 2001-344604 A

しかしながら、上記特許文献1に開示された関連技術においても、大量の指紋画像が入力された場合や、指紋画像内に多くの特徴点が含まれる場合などには、特徴点情報の設定に膨大な手間および時間がかかってしまうという不都合がある。   However, even in the related technique disclosed in Patent Document 1, when a large amount of fingerprint images are input or when many feature points are included in the fingerprint image, the feature point information is set in an enormous amount. There is an inconvenience that it takes time and effort.

[発明の目的]
本発明は、上記関連技術の有する不都合を改善し、指紋画像内で設定された特徴点それぞれの種別を迅速に設定し得る指紋特徴点種別決定システム、指紋特徴点種別決定方法、および指紋特徴点種別決定プログラムを提供することを、その目的とする。
[Object of invention]
The present invention improves the inconveniences of the related art and enables a fingerprint feature point type determination system, a fingerprint feature point type determination method, and a fingerprint feature point that can quickly set the type of each feature point set in a fingerprint image. The purpose is to provide a type determination program.

上記目的を達成するために、本発明に係る指紋特徴点種別決定装置は、指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する特徴点種別決定部を備えた指紋特徴点種別決定装置であって、前記特徴点種別決定部は、前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定手段と、前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内平均濃度算出手段と、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定手段とを備えたことを特徴としている。   In order to achieve the above object, the fingerprint feature point type determination device according to the present invention is configured so that the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are set in advance. A fingerprint feature point type determining device including a feature point type determining unit for determining a type of feature point, wherein the feature point type determining unit includes a length parallel to the feature point direction and a plane in contact with the feature point. A rectangular area A having a predetermined size and having a predetermined size and a rectangular area B that is moved through the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction An area setting means, an in-rectangular average density calculation means for calculating average density values a and b in the rectangles, which are average density values in the set rectangular areas A and B, and the in-rectangular average density value a Average density value in rectangle A feature point type determination unit that determines that the feature point type is a branch point when larger than the average density value a within the rectangle and is smaller than the average density value b within the rectangle. It is characterized by having.

また、本発明にかかる指紋特徴点種別決定方法は、指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する指紋特徴点種別決定方法であって、前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定し、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定し、前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定することを特徴としている。   The fingerprint feature point type determining method according to the present invention determines the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset. A fingerprint feature point type determination method for setting a rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a plane in contact with the feature point, and passing through the feature point A rectangular area B which is the target moved in the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment orthogonal to the feature point direction is set, and an average density value a in the rectangle which is an average density value in each of the set rectangular areas A and B And b are calculated, and when the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and the average density value a within the rectangle is determined as the average density within the rectangle If the value b is smaller than It is characterized by determining a type of point and end point.

又、本発明にかかる指紋特徴点種別決定プログラムは、指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定するための指紋特徴点種別決定プログラムであって、前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接する平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定機能と、前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内濃度値算出機能と、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定機能と、をコンピュータに実行させることを特徴としている。   The fingerprint feature point type determination program according to the present invention determines the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset. A fingerprint feature point type determination program for setting a rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a plane in contact with the feature point, and the feature point A rectangular area setting function for setting a rectangular area B that is moved in the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment orthogonal to the feature point direction, and an average density value in each of the set rectangular areas A and B Intra-rectangular density value calculation function for calculating a certain average density value a and b in the rectangle, and when the average density value a in the rectangle is larger than the average density value b in the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point. , Serial rectangular average density value a is characterized by executing the endpoints and determine feature point type determination function a type of the feature point, to the computer when the rectangular average density value smaller than b.

本発明は、以上のように構成され機能するので、これによると、予め設定された特徴点方向に平行な長辺と特徴点に接した短辺からなる矩形領域Aと特徴点を通り特徴点方向と直交する直交線分に対して矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定手段と、矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値を算出する矩形内平均濃度算出手段と、算出された矩形内平均濃度値を比較しその大小結果から特徴点の種別を判定する特徴点種別判定手段を備えた構成としたことにより、指紋画像内の特徴点の種別を迅速に決定することを可能とする指紋特徴点種別決定システム、指紋特徴点種別決定方法、指紋特徴点種別決定プログラムを提供することができる。   Since the present invention is configured and functions as described above, according to this, the feature point passes through the rectangular area A composed of the long side parallel to the preset feature point direction and the short side in contact with the feature point and the feature point. Rectangle area setting means for setting a rectangular area B that has been moved relative to the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment that is orthogonal to the direction, and an average density calculation means for calculating an average density value in each of the rectangular areas A and B And the feature point type determining means for comparing the calculated average density value in the rectangle and determining the type of the feature point from the magnitude result thereof, thereby quickly determining the type of the feature point in the fingerprint image. It is possible to provide a fingerprint feature point type determination system, a fingerprint feature point type determination method, and a fingerprint feature point type determination program that can be performed.

指紋画像における特徴点の位置および特徴点方向の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the position of the feature point in a fingerprint image, and a feature point direction. 指紋画像における特徴点の種別としての分岐点および端点の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the branch point and end point as a kind of feature point in a fingerprint image. 図1に開示した指紋特徴点種別決定システムにおける矩形領域設定手段が指紋画像上に設定した矩形領域を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the rectangular area | region which the rectangular area | region setting means in the fingerprint feature point classification determination system disclosed in FIG. 1 set on the fingerprint image. 図1に開示した指紋特徴点種別決定システムにおける矩形領域設定手段が矩形領域を設定する手法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the method in which the rectangular area setting means in the fingerprint feature point type determination system disclosed in FIG. 1 sets a rectangular area. 本発明による指紋特徴点種別決定システムにおける一実施形態を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows one Embodiment in the fingerprint feature point classification determination system by this invention. 本発明による指紋特徴点種別決定システムにおける特徴点種別決定部の内部構成を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the internal structure of the feature point classification determination part in the fingerprint feature point classification determination system by this invention.

[実施形態]
次に、本発明の実施形態について、その基本的構成内容を説明する。
[Embodiment]
Next, the basic configuration content of the embodiment of the present invention will be described.

本実施形態としての指紋特徴点情報設定装置10は、図5に示すように、外部から入力された指紋画像を受信し、この指紋画像内の隆線の形状に基づき当該指紋画像内における特徴点の位置を指定する特徴点位置指定部1と、指定された各特徴点における特徴点方向を決定する特徴点方向決定部2と、特徴点方向が決定された各特徴点の種別を特定する、つまり、各特徴点が端点または分岐点であるかを決定する特徴点種別決定部(指紋特徴点種別決定装置に対応)3とを備えた構成を有する。   As shown in FIG. 5, the fingerprint feature point information setting device 10 according to the present embodiment receives a fingerprint image input from the outside, and based on the ridge shape in the fingerprint image, the feature points in the fingerprint image. A feature point position specifying unit 1 that specifies the position of the feature point, a feature point direction determining unit 2 that determines a feature point direction at each specified feature point, and a type of each feature point for which the feature point direction has been determined. That is, it has a configuration including a feature point type determination unit (corresponding to a fingerprint feature point type determination device) 3 that determines whether each feature point is an end point or a branch point.

特徴点種別決定部3は、入力された指紋画像内の特徴点の位置、および各特徴点における特徴点方向が、特徴点位置指定部1および特徴点方向決定部2によりそれぞれ設定されている場合に、この各特徴点の種別を決定する。   When the feature point type determination unit 3 sets the position of the feature point in the input fingerprint image and the feature point direction at each feature point by the feature point position specification unit 1 and the feature point direction determination unit 2, respectively. Next, the type of each feature point is determined.

特徴点種別決定部3は、予め設定された特徴点方向に平行な長辺(長)と、この特徴点に接した短辺(平)とから成る、予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、この特徴点の特徴点方向と当該特徴点上で直交する直交線分(H)を設定し、矩形領域Aを直行線分(H)に対して対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定手段31と、設定された矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値としての矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内平均濃度算出手段32と、矩形内平均濃度値aおよび矩形内平均濃度値bを比較判定すると共に、その判定結果(大小)に基づき、この特徴点の特徴点種別が分岐点であるか端点であるかを決定する特徴点種別判定手段33を備えている。   The feature point type determination unit 3 is a rectangular area A having a preset size, which includes a long side (long) parallel to a preset feature point direction and a short side (flat) in contact with the feature point. , The feature point direction of this feature point and the orthogonal line segment (H) orthogonal to the feature point are set, and the rectangular region B that is the target moved from the rectangular region A to the orthogonal line segment (H) Rectangle area setting means 31 to be set; Rectangle average density calculation means 32 for calculating the average density values a and b in the rectangle as the average density values in the set rectangular areas A and B; and the average density in the rectangle A comparison is made between the value a and the average density value b within the rectangle, and based on the determination result (large or small), the feature point type determining means 33 determines whether the feature point type of this feature point is a branch point or an end point. It has.

ここで、特徴点種別判定手段33は、矩形内平均濃度値aが矩形内平均濃度値bより大きい場合(a>b)に、この特徴点の種別を分岐点と判定し、矩形内平均濃度値aが矩形内平均濃度値bより小さい場合(a<b)に、この特徴点の種別を端点と判定するものとする。
尚、本実施形態では、指紋画像における各画素の濃度値を0(黒)〜255(白)の範囲で設定するものとする。
Here, when the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle (a> b), the feature point type determination unit 33 determines the type of the feature point as a branch point, and determines the average density within the rectangle. When the value a is smaller than the in-rectangular average density value b (a <b), the feature point type is determined as an end point.
In the present embodiment, the density value of each pixel in the fingerprint image is set in the range of 0 (black) to 255 (white).

また、矩形領域設定手段31は、特徴点方向に平行な長辺と前記特徴点に接した短辺とから成る矩形領域Aを設定した後、矩形領域Aを特徴点に対して対象移動(点対称移動)した領域を前記矩形領域Bとして設定してもよい。
これにより、各特徴点における直交線分(H)を設定することなく、より迅速に矩形領域AおよびBの設定を行うことができる。
尚、各特徴点に対応して設定される矩形領域AおよびBの面積は等しいものとする。また、設定される領域(ここでは、矩形領域AおよびB)の形状は、矩形以外の形状であってもよい。
In addition, the rectangular area setting unit 31 sets a rectangular area A composed of a long side parallel to the feature point direction and a short side in contact with the feature point, and then moves the rectangular area A with respect to the feature point. A region moved symmetrically) may be set as the rectangular region B.
Thereby, the rectangular areas A and B can be set more quickly without setting the orthogonal line segment (H) at each feature point.
It is assumed that the rectangular areas A and B set corresponding to each feature point have the same area. Further, the shape of the set region (here, the rectangular regions A and B) may be a shape other than a rectangle.

また、矩形領域設定手段31により設定される矩形領域AおよびBの大きさ(長辺および短辺の長さ)は相互に等しいものとする。また、矩形領域AおよびBの長辺および短辺の長さは、予め設定された長さであるものとする。
尚、矩形領域AおよびBの短辺の長さは、入力された指紋画像内に含まれる指紋隆線の平均幅値とする設定であってもよい。
The rectangular areas A and B set by the rectangular area setting unit 31 (long side and short side length) are assumed to be equal to each other. In addition, the long sides and short sides of the rectangular areas A and B are set in advance.
Note that the length of the short sides of the rectangular areas A and B may be set to the average width value of the fingerprint ridges included in the input fingerprint image.

矩形内平均濃度算出手段32は、矩形領域設定手段31で設定された矩形領域A内およびB内それぞれに含まれる画素の平均濃度値を計算することにより、矩形領域A内の画素の平均濃度値である矩形内平均濃度値a、および矩形領域B内の画素の平均濃度値である矩形内平均濃度値bをそれぞれ算出する。   The in-rectangular average density calculation means 32 calculates the average density value of the pixels in the rectangular area A by calculating the average density value of the pixels included in each of the rectangular areas A and B set by the rectangular area setting means 31. The average density value “a” within the rectangle and the average density value “b” within the rectangle which are the average density values of the pixels in the rectangular area B are calculated.

特徴点種別判定手段33は、上述のように、矩形内平均濃度算出手段32により算出された矩形内平均濃度値aおよび矩形内平均濃度値bの大きさを比較し、矩形内平均濃度値aが矩形内平均濃度値bより大きい場合(a>b)に、この特徴点の種別を分岐点と判定し、また、矩形内平均濃度値aが矩形内平均濃度値bより小さい場合(a<b)に、この特徴点の種別を端点と判定する。   As described above, the feature point type determination unit 33 compares the sizes of the average density value a within the rectangle and the average density value b within the rectangle calculated by the average density calculation unit 32 within the rectangle, and calculates the average density value a within the rectangle a. Is larger than the average density value b in the rectangle (a> b), the type of the feature point is determined as a branch point, and the average density value a in the rectangle is smaller than the average density value b in the rectangle (a < In b), the type of this feature point is determined as an end point.

尚、本実施形態(指紋特徴点情報設定装置10)における特徴点位置指定部1は、入力された指紋画像における特徴点の位置を指紋画像上にプロットすることにより、特徴点の位置を指定する。
また、本実施形態における特徴点方向決定部2は、特徴点位置指定部1により画像中の位置が指定された特徴点について、各特徴点の周囲の平均画素濃度値に基づき特徴点方向を決定する。
ここで、特徴点方向決定部2は、例えば、特願2009−116893に開示された手法により各特徴点における特徴点方向を決定する設定であってもよい。
The feature point position specifying unit 1 in the present embodiment (fingerprint feature point information setting device 10) specifies the position of the feature point by plotting the position of the feature point in the input fingerprint image on the fingerprint image. .
In addition, the feature point direction determination unit 2 in the present embodiment determines the feature point direction for the feature points whose positions in the image are specified by the feature point position specification unit 1 based on the average pixel density value around each feature point. To do.
Here, the feature point direction determination unit 2 may be set to determine the feature point direction at each feature point by the method disclosed in Japanese Patent Application No. 2009-116893, for example.

以上のように、指紋特徴点情報設定装置10の特徴点種別決定部3は、指紋画像中の特徴点の位置と方向(特徴点方向)が予め設定されている場合に、各特徴点の種別を迅速、且つ正確に決定することができる。このため、本実施形態である指紋特徴点情報設定装置10は、入力された各指紋画像における特徴点に係る情報(特徴点情報:位置、方向、種別)を迅速に設定することが可能となる。   As described above, the feature point type determination unit 3 of the fingerprint feature point information setting device 10 determines the type of each feature point when the position and direction (feature point direction) of the feature point in the fingerprint image is set in advance. Can be determined quickly and accurately. For this reason, the fingerprint feature point information setting device 10 according to the present embodiment can quickly set information (feature point information: position, direction, type) related to feature points in each inputted fingerprint image. .

[実施形態の動作説明]
次に、上記実施形態1の動作について、その概略を説明する。
まず、矩形領域設定手段31が、予め設定された特徴点の特徴点方向に平行な長辺と前記特徴点に接する短辺からなる予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する(矩形領域設定行程)。
次いで、矩形内濃度値算出手段32が、設定された矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出し(矩形内濃度値算出行程)、最後に、特徴点種別判定手段33が、算出された矩形内平均濃度値aが矩形内平均濃度値bより大きい場合に、前記特徴点の種別を分岐点と判定し、矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する(特徴点種別判定行程)。
ここで、上記矩形領域設定工程、矩形内濃度値算出工程、および特徴点種別判定工程については、その実行内容をプログラム化し、コンピュータに実行させるように構成してもよい。
[Description of Operation of Embodiment]
Next, an outline of the operation of the first embodiment will be described.
First, the rectangular area setting unit 31 sets a rectangular area A having a predetermined size composed of a long side parallel to the feature point direction of a predetermined feature point and a short side in contact with the feature point, and A rectangular area B is set by moving the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment that passes through the characteristic points and is orthogonal to the direction of the characteristic points (rectangular area setting step).
Next, the in-rectangular density value calculating means 32 calculates the in-rectangular average density values a and b which are average density values in the set rectangular areas A and B (intra-rectangular density value calculation process), and finally. The feature point type determination means 33 determines that the feature point type is a branch point when the calculated average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, and the average density value a within the rectangle is If the average density value in the rectangle is smaller than b, the feature point type is determined as an end point (feature point type determination step).
Here, the execution contents of the rectangular area setting step, the in-rectangular density value calculation step, and the feature point type determination step may be programmed and executed by a computer.

次に、本実施形態である指紋特徴点情報設定装置の動作について、図5および6のブロック図に基づき説明する。   Next, the operation of the fingerprint feature point information setting apparatus according to the present embodiment will be described based on the block diagrams of FIGS.

まず、矩形領域設定手段31が、特徴点の位置(特徴点位置)および特徴点方向が設定された指紋画像を取得し、この指紋画像内における各特徴点について、特徴点の特徴点方向に平行な長辺と、この特徴点に接し特徴点方向と直交する短辺とからなる矩形領域Aを設定する。   First, the rectangular area setting unit 31 obtains a fingerprint image in which a feature point position (feature point position) and a feature point direction are set, and each feature point in the fingerprint image is parallel to the feature point direction of the feature point. A rectangular area A composed of a long side and a short side that is in contact with the feature point and orthogonal to the feature point direction is set.

また、矩形領域設定手段31は、図4に示すように、特徴点方向と特徴点上で直交する(つまり、上記設定された短辺と平行な)直交線分(H)を設定し、矩形領域Aを直交線分(H)に対して対象移動した矩形領域を矩形領域Bとして設定する(矩形領域設定行程)。   Further, as shown in FIG. 4, the rectangular area setting unit 31 sets an orthogonal line segment (H) orthogonal to the feature point direction (that is, parallel to the set short side) and the rectangle. A rectangular area that is subject to the area A with respect to the orthogonal line segment (H) is set as a rectangular area B (rectangular area setting step).

尚、矩形領域設定手段31は、矩形領域Aを設定した後、矩形領域Aを特徴点に対して対象移動(点対称移動)した領域を矩形領域Bとして設定してもよい。   Note that the rectangular area setting unit 31 may set the rectangular area A as a rectangular area B after setting the rectangular area A and then subjecting the rectangular area A to the characteristic points (point-symmetrical movement).

次に、矩形内濃度値算出手段32が、各特徴点に対する矩形領域AおよびBが設定された場合に、矩形領域A内およびB内それぞれに含まれる画素の平均濃度値である、矩形内平均濃度値aおよびbをそれぞれ算出する(矩形内濃度値算出行程)。尚、本実施形態では、上述のように、指紋画像における各画素の濃度値は、0(黒)〜255(白)の範囲で設定されているものとする。   Next, the intra-rectangular density value calculation means 32, when the rectangular areas A and B for each feature point are set, the intra-rectangular average that is the average density value of the pixels included in the rectangular areas A and B, respectively. The density values a and b are respectively calculated (intra-rectangular density value calculation process). In the present embodiment, as described above, the density value of each pixel in the fingerprint image is set in the range of 0 (black) to 255 (white).

次いで、特徴点種別判定手段33が、算出された矩形内平均濃度値aおよび矩形内平均濃度値bを比較する。
ここで、特徴点種別判定手段33は、矩形内平均濃度値aが矩形内平均濃度値bより大きい場合に、特徴点の種別を分岐点と判定し、矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合には、対応する特徴点の種別を端点と判定する(特徴点種別判定行程)。
Next, the feature point type determination unit 33 compares the calculated average density value “a” within the rectangle and the average density value “b” within the rectangle.
Here, when the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the feature point type determination unit 33 determines the feature point type as a branch point, and the average density value a within the rectangle is within the rectangle. If it is smaller than the average density value b, the corresponding feature point type is determined as an end point (feature point type determination step).

以上のように、本実施形態である指紋特徴点情報設定システム(図4)の特徴点種別決定部3では、指紋画像における、オペレータが入力指定する指紋特徴点の位置、および特徴点方向が決定されている場合に、各特徴点の種別について迅速、かつ正確に決定することができ、これにより、入力された指紋画像に対して指紋照合用に特徴点情報を設定する遺留指紋入力処理において、特徴点情報の入力作業、および設定作業における手間を有効に軽減することができる。   As described above, in the feature point type determination unit 3 of the fingerprint feature point information setting system (FIG. 4) according to the present embodiment, the position and the feature point direction of the fingerprint feature point designated by the operator in the fingerprint image are determined. In this case, the type of each feature point can be determined quickly and accurately. In this way, in the residual fingerprint input process for setting the feature point information for fingerprint verification on the input fingerprint image, It is possible to effectively reduce the labor for inputting and setting feature point information.

上述の実施形態については、その新規な技術的内容の要点をまとめると、以下のようになる。
尚、上記実施形態の一部または全部は、新規な技術として以下のようにまとめられるが、、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。
About the above-mentioned embodiment, it is as follows when the summary of the novel technical content is put together.
In addition, although one part or all part of the said embodiment is put together as follows as a novel technique, this invention is not necessarily limited to this.

(付記1)
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する特徴点種別決定部を備えた指紋特徴点種別決定装置であって、
前記特徴点種別決定部は、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定手段と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内平均濃度算出手段と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定手段とを備えたことを特徴とする指紋特徴点種別決定装置。
(Appendix 1)
Fingerprint feature point type determination provided with a feature point type determination unit that determines the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset. A device,
The feature point type determination unit
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point is set, and an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction is set. A rectangular area setting means for setting a rectangular area B which is the target moved to the rectangular area A;
In-rectangular average density calculation means for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination device comprising: a feature point type determination unit that determines the type of the feature point as an end point.

(付記2)
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する特徴点種別決定部を備えた指紋特徴点種別決定装置であって、
前記特徴点種別決定部は、
前記特徴点方向に平行な長辺と前記特徴点に接した短辺とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記矩形領域Aを前記特徴点に対して対象移動した領域を前記矩形領域Bとして設定する矩形領域設定手段と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内平均濃度算出手段と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定手段とを備えたことを特徴とする指紋特徴点種別決定装置。
(Appendix 2)
Fingerprint feature point type determination device including a feature point type determination unit that determines the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are set Because
The feature point type determination unit
A rectangular area A having a preset size having a long side parallel to the feature point direction and a short side in contact with the feature point is set, and the rectangular area A is moved relative to the feature point A rectangular area setting means for setting an area as the rectangular area B;
In-rectangular average density calculation means for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination device comprising: a feature point type determination unit that determines the type of the feature point as an end point.

(付記3)
付記1または2に記載の指紋特徴点種別決定装置において、
前記矩形領域設定手段は、
前記矩形領域Aの平の長さを前記指紋画像内に含まれる指紋隆線の平均幅値として設定することを特徴とした諮問特徴点種別決定装置。
(Appendix 3)
In the fingerprint feature point type determination device according to attachment 1 or 2,
The rectangular area setting means includes:
An advisory feature point type determination apparatus characterized in that the flat length of the rectangular area A is set as an average width value of fingerprint ridges included in the fingerprint image.

(付記4)
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する指紋特徴点種別決定方法であって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定し、
前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定し、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出し、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定することを特徴とした指紋特徴点種別決定方法。
(Appendix 4)
A fingerprint feature point type determination method for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point;
Set a rectangular area B that has moved the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction;
In-rectangular average density values a and b, which are average density values in the set rectangular area A and B, respectively, are calculated,
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination method, wherein the feature point type is determined as an end point.

(付記5)
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する指紋特徴点種別決定方法であって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定し、
前記矩形領域Aを前記特徴点に対して対象移動した矩形領域Bを設定し、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出し、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定することを特徴とした指紋特徴点種別決定方法。
(Appendix 5)
A fingerprint feature point type determination method for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point;
Set a rectangular area B that is the target of moving the rectangular area A with respect to the feature point;
In-rectangular average density values a and b, which are average density values in the set rectangular area A and B, respectively, are calculated,
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination method, wherein the feature point type is determined as an end point.

(付記6)
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定するための指紋特徴点種別決定プログラムであって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接する平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定機能と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内濃度値算出機能と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定機能とをコンピュータに実行させることを特徴とした指紋特徴点種別決定プログラム。
(Appendix 6)
A fingerprint feature point type determination program for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point is set, and an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction is set. A rectangular area setting function for setting a rectangular area B that has been moved to the rectangular area A;
Intra-rectangular density value calculation function for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination program for causing a computer to execute a feature point type determination function for determining a feature point type as an end point.

(付記7)
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定するための指紋特徴点種別決定プログラムであって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接する平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記矩形領域Aを前記特徴点に対して対象移動した領域を前記矩形領域Bとして設定する矩形領域設定機能と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内濃度値算出機能と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定機能とをコンピュータに実行させることを特徴とした指紋特徴点種別決定プログラム。
(Appendix 7)
A fingerprint feature point type determination program for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a plane in contact with the feature point is set, and an area in which the rectangular area A is subject to the feature point is moved A rectangular area setting function for setting the rectangular area B;
Intra-rectangular density value calculation function for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination program for causing a computer to execute a feature point type determination function for determining a feature point type as an end point.

本発明は、指紋画像における特徴点に係る情報を指紋照合用に登録する指紋特徴点情報登録システムに対して有用に適用することができる。   The present invention can be effectively applied to a fingerprint feature point information registration system that registers information related to feature points in a fingerprint image for fingerprint verification.

1 特徴点位置指定部
2 特徴点方向決定部
3 特徴点種別決定部
10 指紋特徴点情報設定装置
31 矩形領域設定手段
32 矩形内平均濃度算出手段
33 特徴点種別判定手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Feature point position designation | designated part 2 Feature point direction determination part 3 Feature point type determination part 10 Fingerprint feature point information setting apparatus 31 Rectangular area setting means 32 Rectangle average density calculation means 33 Feature point type determination means

Claims (7)

指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する特徴点種別決定部を備えた指紋特徴点種別決定装置であって、
前記特徴点種別決定部は、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定手段と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内平均濃度算出手段と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定手段とを備えたことを特徴とする指紋特徴点種別決定装置。
Fingerprint feature point type determination provided with a feature point type determination unit that determines the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset. A device,
The feature point type determination unit
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point is set, and an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction is set. A rectangular area setting means for setting a rectangular area B which is the target moved to the rectangular area A;
In-rectangular average density calculation means for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination device comprising: a feature point type determination unit that determines the type of the feature point as an end point.
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する特徴点種別決定部を備えた指紋特徴点種別決定装置であって、
前記特徴点種別決定部は、
前記特徴点方向に平行な長辺と前記特徴点に接した短辺とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記矩形領域Aを前記特徴点に対して対象移動した領域を前記矩形領域Bとして設定する矩形領域設定手段と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内平均濃度算出手段と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定手段とを備えたことを特徴とする指紋特徴点種別決定装置。
Fingerprint feature point type determination device including a feature point type determination unit that determines the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are set Because
The feature point type determination unit
A rectangular area A having a preset size having a long side parallel to the feature point direction and a short side in contact with the feature point is set, and the rectangular area A is moved relative to the feature point A rectangular area setting means for setting an area as the rectangular area B;
In-rectangular average density calculation means for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination device comprising: a feature point type determination unit that determines the type of the feature point as an end point.
請求項1または2に記載の指紋特徴点種別決定装置において、
前記矩形領域設定手段は、
前記矩形領域Aの平の長さを前記指紋画像内に含まれる指紋隆線の平均幅値として設定することを特徴とした諮問特徴点種別決定装置。
In the fingerprint feature point type determination device according to claim 1 or 2,
The rectangular area setting means includes:
An advisory feature point type determination apparatus characterized in that the flat length of the rectangular area A is set as an average width value of fingerprint ridges included in the fingerprint image.
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する指紋特徴点種別決定方法であって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定し、
前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定し、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出し、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定することを特徴とした指紋特徴点種別決定方法。
A fingerprint feature point type determination method for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point;
Set a rectangular area B that has moved the rectangular area A with respect to an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction;
In-rectangular average density values a and b, which are average density values in the set rectangular area A and B, respectively, are calculated,
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination method, wherein the feature point type is determined as an end point.
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定する指紋特徴点種別決定方法であって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接した平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定し、
前記矩形領域Aを前記特徴点に対して対象移動した矩形領域Bを設定し、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出し、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定することを特徴とした指紋特徴点種別決定方法。
A fingerprint feature point type determination method for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point;
Set a rectangular area B that is the target of moving the rectangular area A with respect to the feature point;
In-rectangular average density values a and b, which are average density values in the set rectangular area A and B, respectively, are calculated,
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination method, wherein the feature point type is determined as an end point.
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定するための指紋特徴点種別決定プログラムであって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接する平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記特徴点を通り前記特徴点方向と直交する直交線分に対して前記矩形領域Aを対象移動した矩形領域Bを設定する矩形領域設定機能と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内濃度値算出機能と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定機能とをコンピュータに実行させることを特徴とした指紋特徴点種別決定プログラム。
A fingerprint feature point type determination program for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a flat surface in contact with the feature point is set, and an orthogonal line segment that passes through the feature point and is orthogonal to the feature point direction is set. A rectangular area setting function for setting a rectangular area B that has been moved to the rectangular area A;
Intra-rectangular density value calculation function for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination program for causing a computer to execute a feature point type determination function for determining a feature point type as an end point.
指紋画像内に含まれる特徴点の位置と前記各特徴点における特徴点方向とが予め設定されている場合に前記各特徴点の種別を決定するための指紋特徴点種別決定プログラムであって、
前記特徴点方向に平行な長と前記特徴点に接する平とを有する予め設定された大きさの矩形領域Aを設定すると共に、前記矩形領域Aを前記特徴点に対して対象移動した領域を前記矩形領域Bとして設定する矩形領域設定機能と、
前記設定した矩形領域A内およびB内それぞれにおける平均濃度値である矩形内平均濃度値aおよびbを算出する矩形内濃度値算出機能と、
前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより大きい場合に前記特徴点の種別を分岐点と判定し、前記矩形内平均濃度値aが前記矩形内平均濃度値bより小さい場合に前記特徴点の種別を端点と判定する特徴点種別判定機能とをコンピュータに実行させることを特徴とした指紋特徴点種別決定プログラム。
A fingerprint feature point type determination program for determining the type of each feature point when the position of the feature point included in the fingerprint image and the feature point direction at each feature point are preset,
A rectangular area A having a preset size having a length parallel to the feature point direction and a plane in contact with the feature point is set, and an area in which the rectangular area A is subject to the feature point is moved A rectangular area setting function for setting the rectangular area B;
Intra-rectangular density value calculation function for calculating average density values a and b in the rectangle, which are average density values in the set rectangular areas A and B, respectively.
When the average density value a within the rectangle is larger than the average density value b within the rectangle, the type of the feature point is determined as a branch point, and when the average density value a within the rectangle is smaller than the average density value b within the rectangle. A fingerprint feature point type determination program for causing a computer to execute a feature point type determination function for determining a feature point type as an end point.
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