JP6487576B2 - 指紋隆線点認識方法および装置 - Google Patents
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Description
入力指紋画像を受け取り、指紋画像について方向現場推定(orientation field estimation)を行うステップと、
指紋画像内の画素を目標画素として走査し、方向現場推定に従って得られる目標画素の隆線方向および隆線方向に垂直な法線方向を取得するステップと、
目標画素を中心点として使用することによって長方形領域を規定するステップであって、長方形領域の縦および横に延びる方向はそれぞれ、目標画素の隆線方向および法線方向に対応しており、長方形領域は、法線方向に配置される複数の画素列を含む、ステップと、
各画素列内の画素のグレースケール値の和を計算し、目標画素を含む画素列に対応するグレースケール値の和が、最小値であるとき、目標画素が、指紋隆線点であると決定するステップとを含む。
入力指紋画像を受け取り、指紋画像について方向現場推定を行うように構成される、指紋画像を受け取るためのモジュールと、
指紋画像内の画素を目標画素として走査し、方向現場推定に従って得られる目標画素の隆線方向および隆線方向に垂直な法線方向を取得するように構成される、画素方向を取得するためのモジュールと、
目標画素を中心点として使用することによって長方形領域を規定するように構成される、参照画素を選択するためのモジュールであって、長方形領域の縦および横に延びる方向はそれぞれ、目標画素の隆線方向および法線方向に対応しており、長方形領域は、法線方向に配置される複数の画素列を含む、モジュールと、
各画素列内の画素のグレースケール値の和を計算し、目標画素を含む画素列に対応するグレースケール値の和が、最小値であるとき、目標画素が、指紋隆線点であると決定するように構成される、指紋隆線点を決定するためのモジュールとを含む。
第1の画素列: E1、E2、E、E3、およびE4;
第2の画素列: D1、D2、D、D3、およびD4;
第3の画素列: C1、C2、C、C3、およびC4;
......
第9の画素列: I1、I2、I、I3、およびI4を含む。
第1の画素列E1、E2、E、E3、およびE4のグレースケール値の和は、79+45+83+84+51=342であり;
第2の画素列D1、D2、D、D3、およびD4のグレースケール値の和は、42+80+49+97+96=364であり;
第3の画素列C1、C2、C、C3、およびC4のグレースケール値の和は、43+46+88+50+58=285であり;
......
第5の画素列A1、A2、A、A3、およびA4のグレースケール値の和は、12+11+7+23+4=57であり;
......
第9の画素列I1、I2、I、I3、およびI4のグレースケール値の和は、98+54+48+49+53=302である。
ri=wi/2+vi+wi+1/2
と計算される。
79×b1+45×b2+83×b3+84×b2+51×b1
である。
102 指紋画像を受け取るためのモジュール、論理命令受け取りモジュール
104 画素方向を取得するためのモジュール、第1の目標属性パラメータ取得モジュール
106 参照画素を選択するためのモジュール、グループ生成モジュール
108 指紋隆線点を決定するためのモジュール、グループチャッティングモジュール
110 プレフィルタリングモジュール
1001 外部入力インターフェース
1002 プロセッサ
1003 メモリ
1004 出力インターフェース
10012 マウス
10014 キーボード
10016 タッチパッド
10018 ネットワークインターフェース
10032 外部メモリ
10034 内部メモリ
10042 ディスプレイスクリーン
10044 スピーカ
Claims (11)
- 入力指紋画像を受け取り、前記指紋画像について方向現場推定を行うステップと、
前記指紋画像内の画素を目標画素として走査し、方向現場推定に従って得られる前記目標画素の隆線方向および前記隆線方向に垂直な法線方向を取得するステップと、
前記目標画素を中心点として使用することによって長方形領域を規定するステップであって、前記長方形領域の縦および横に延びる方向はそれぞれ、前記目標画素の隆線方向および法線方向に対応しており、前記長方形領域は、前記法線方向に配置される複数の画素列を含む、ステップと、
各画素列内の画素のグレースケール値の和を計算し、前記目標画素を含む画素列に対応するグレースケール値の和が、最小値であるとき、前記目標画素が、指紋隆線点であると決定するステップと
を備える、指紋隆線点を認識するための方法。 - 前記目標画素を中心点として使用することによって長方形領域を規定する前記ステップはさらに、
前記指紋画像の平均隆線距離を計算し、前記平均隆線距離に従って前記画素列の第1の量を設定するステップを備える、請求項1に記載の指紋隆線点を認識するための方法。 - 隆線間隔の長さに従って前記画素列の量を設定する前記ステップの後、前記方法はさらに、
前記画素列の量に従って、各画素列内に含まれる画素の第2の量を設定するステップを含み、
前記第2の量の値は、前記第1の量のそれの1/3から2/3である、請求項2に記載の指紋隆線点を認識するための方法。 - 各画素列内の画素のグレースケール値の和を計算する前記ステップは、
画素列を走査し、走査された画素列を目標画素列として取得するステップと、
前記目標画素列として使用される前記走査された画素列内の画素のグレースケール値および対応する重み係数を取得するステップと、
前記対応する重み係数を前記走査された画素列内の前記画素の前記グレースケール値に乗じ、加重和を得るためにその積を加算するステップと
を備える、請求項1に記載の指紋隆線点を認識するための方法。 - 前記目標画素列内の前記画素の前記重み係数は、前記目標画素列内の中心画素からの距離とともに減少する、請求項4に記載の指紋隆線点を認識するための方法。
- 前記指紋画像内の画素を目標画素として走査する前記ステップの後、前記方法はさらに、
前記目標画素のグレースケール値を取得し、前記目標画素の前記グレースケール値が、しきい値よりも大きいかどうかを決定し、もし前記グレースケール値が、前記しきい値よりも大きいならば、前記目標画素が、非指紋隆線点であると決定するステップを備える、請求項1から5のいずれか一項に記載の指紋隆線点を認識するための方法。 - 入力指紋画像を受け取り、前記指紋画像について方向現場推定を行うように構成される、指紋画像を受け取るためのモジュールと、
前記指紋画像内の画素を目標画素として走査し、方向現場推定に従って得られる前記目標画素の隆線方向および前記隆線方向に垂直な法線方向を取得するように構成される、画素方向を取得するためのモジュールと、
前記目標画素を中心点として使用することによって長方形領域を規定するように構成される、参照画素を選択するためのモジュールであって、前記長方形領域の縦および横に延びる方向はそれぞれ、前記目標画素の前記隆線方向および前記法線方向に対応しており、前記長方形領域は、前記法線方向に配置される複数の画素配列を含む、モジュールと、
各画素列内の画素のグレースケール値の和を計算し、前記目標画素を含む画素列に対応するグレースケール値の和が、最小値であるとき、前記目標画素が、指紋隆線点であると決定するように構成される、指紋隆線点を決定するためのモジュールと
を備える、指紋隆線点を認識するための装置。 - 参照画素を選択するための前記モジュールはさらに、前記指紋画像の平均隆線距離を計算し、前記平均隆線距離に従って前記画素列の第1の量を設定するように構成される、請求項7に記載の指紋隆線点を認識するための装置。
- 参照画素を選択するための前記モジュールはさらに、前記画素列の量に従って、各画素列内に含まれる画素の第2の量を設定するように構成され、前記第2の量の値は、前記第1の量のそれの1/3から2/3である、請求項8に記載の指紋隆線点を認識するための装置。
- 指紋隆線点を決定するための前記モジュールはさらに、画素列を走査し、走査された画素列を目標画素列として取得し、前記目標画素列として使用される前記走査された画素列内の画素のグレースケール値および対応する重み係数を取得し、前記対応する重み係数を前記走査された画素列内の前記画素の前記グレースケール値に乗じ、加重和を得るためにその積を加算するように構成される、請求項7に記載の指紋隆線点を認識するための装置。
- 前記装置はさらに、前記目標画素のグレースケール値を取得し、前記目標画素の前記グレースケール値が、しきい値よりも大きいかどうかを決定し、もし前記グレースケール値が、前記しきい値よりも大きいならば、前記目標画素が、非指紋隆線点であると決定するように構成される、プレフィルタリングモジュールを備える、請求項7から10のいずれか一項に記載の指紋隆線点を認識するための装置。
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KR102614078B1 (ko) * | 2021-12-22 | 2023-12-15 | 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 | 생체 신호를 이용한 개인 인증 장치 및 방법 |
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JP2833313B2 (ja) * | 1992-01-10 | 1998-12-09 | 富士通株式会社 | 指紋特徴点の真偽判定装置 |
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US7142718B2 (en) * | 2002-10-28 | 2006-11-28 | Lee Shih-Jong J | Fast pattern searching |
JP3952293B2 (ja) * | 2003-01-06 | 2007-08-01 | ソニー株式会社 | 指紋照合装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム |
JP4020202B2 (ja) * | 2003-06-16 | 2007-12-12 | 三菱電機株式会社 | 縞状パターン抽出システムおよび縞状パターン抽出方法 |
US7426020B2 (en) * | 2003-06-17 | 2008-09-16 | Cross Match Technologies, Inc. | System for print imaging with prism illumination optics |
KR20050094228A (ko) * | 2004-03-22 | 2005-09-27 | 엘지전자 주식회사 | 지문 인식 방법 |
JP4403513B2 (ja) * | 2005-08-09 | 2010-01-27 | 日本電気株式会社 | 指紋隆線認識装置、指紋隆線認識方法、及びプログラム |
CN101079102A (zh) * | 2007-06-28 | 2007-11-28 | 中南大学 | 基于统计方法的指纹识别方法 |
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JP5007953B2 (ja) * | 2008-03-14 | 2012-08-22 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP5273801B2 (ja) * | 2009-05-13 | 2013-08-28 | Necソフト株式会社 | 指紋特徴点決定システム、指紋特徴点決定方法、指紋特徴点決定プログラム |
CN101996321A (zh) * | 2009-08-24 | 2011-03-30 | 北京易创科技有限公司 | 一种指纹识别预处理的方法及装置 |
CN102510330B (zh) * | 2011-11-02 | 2014-07-09 | 杭州电子科技大学 | 一种基于指纹特征数据与匹配算法的新型模糊金库方法 |
US9542585B2 (en) * | 2013-06-06 | 2017-01-10 | Apple Inc. | Efficient machine-readable object detection and tracking |
US9104940B2 (en) * | 2013-08-30 | 2015-08-11 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Line segmentation method applicable to document images containing handwriting and printed text characters or skewed text lines |
CN105205802B (zh) * | 2015-02-13 | 2017-04-12 | 比亚迪股份有限公司 | 纹线距离的计算方法和装置 |
US11055511B2 (en) * | 2015-03-31 | 2021-07-06 | Nec Corporation | Biological pattern information processing device, biological pattern information processing method, and program |
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