JPH01271883A - 指紋中心検出方式 - Google Patents
指紋中心検出方式Info
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- JPH01271883A JPH01271883A JP63099334A JP9933488A JPH01271883A JP H01271883 A JPH01271883 A JP H01271883A JP 63099334 A JP63099334 A JP 63099334A JP 9933488 A JP9933488 A JP 9933488A JP H01271883 A JPH01271883 A JP H01271883A
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 11
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 10
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 5
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は指紋の照合を行う際、特に指紋の照合装置等に
おいて、指紋画像上の各点を座標で表わす場合に必要と
なる指紋中心を検出決定する指紋中心検出方式に関する
。
おいて、指紋画像上の各点を座標で表わす場合に必要と
なる指紋中心を検出決定する指紋中心検出方式に関する
。
従来、指紋の同定の際には、指紋紋様上における特徴点
（例えば端点や分岐点）の位置を求め。
（例えば端点や分岐点）の位置を求め。
これら特徴点の位置の一致、不一致によって指紋の同定
を行っておシ、近年この指紋の同定を１画像処理技術を
利用して、コンビーータで行なうことが実現されている
。
を行っておシ、近年この指紋の同定を１画像処理技術を
利用して、コンビーータで行なうことが実現されている
。
画像処理技術を利用して指紋の同定を行う際には、前述
のように指紋中心を求める必要があシ。
のように指紋中心を求める必要があシ。
指紋中心を求める際には、指紋隆線を指紋上部に位置す
るものから順次トレースし、それぞれの隆線の頂上点を
検出し続ける。そして、最後に頂上点が検出された隆線
を指紋紋様を構成する隆線の最も内側の隆線とみなし、
この検出された頂上点を中心としている（例えば、特公
昭５８−５５５４９号公報）。
るものから順次トレースし、それぞれの隆線の頂上点を
検出し続ける。そして、最後に頂上点が検出された隆線
を指紋紋様を構成する隆線の最も内側の隆線とみなし、
この検出された頂上点を中心としている（例えば、特公
昭５８−５５５４９号公報）。
ところで、上述の指紋中心検出の場合、第５図（ａ）に
示すように中心部が不鮮明な指紋あるいは。
示すように中心部が不鮮明な指紋あるいは。
第５図（ｂ）に示すように中心部上部が不鮮明な指紋で
は、隆線のトレースができず、その結果、中心点が検出
できないという問題点がある。
は、隆線のトレースができず、その結果、中心点が検出
できないという問題点がある。
さらに、従来の指紋中心検出の場合、指紋の三角用を中
心として誤検出し易いという問題点がある。つまシ第５
図（ｃ）に示すように従来の場合８局所領域にのみ着目
して中心か否か判断しているため、三角用部にも蹄状線
が存在すると、指紋中心の誤検出が発生し易い。
心として誤検出し易いという問題点がある。つまシ第５
図（ｃ）に示すように従来の場合８局所領域にのみ着目
して中心か否か判断しているため、三角用部にも蹄状線
が存在すると、指紋中心の誤検出が発生し易い。
従って、従来の指紋中心検出方式を実際の指紋に適用し
た場合、低品質な指紋が多いため、多くの指紋で中心検
出が困難となシ、一方、指紋中心が検出されても、オペ
レータによる指紋中心の確認、修正が必要となシ、オペ
レータによる確認。
た場合、低品質な指紋が多いため、多くの指紋で中心検
出が困難となシ、一方、指紋中心が検出されても、オペ
レータによる指紋中心の確認、修正が必要となシ、オペ
レータによる確認。
修正時間が極めて多くなる。
本発明の目的は低品質指紋が多く含まれている実際の指
紋においても高精度に指紋中心が検出できる指紋中心検
出方式を提供することにある。
紋においても高精度に指紋中心が検出できる指紋中心検
出方式を提供することにある。
本発明の指紋中心決定方式は１画像各絵素における指紋
隆線の方向および曲率を２次元記憶する方向曲率記憶部
と１種々の方向曲率毎に、近傍領域に中心が存在する確
率を予め登録した近傍確率辞書と２画像領域の各絵素に
中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する存在確率蓄
積記憶部を備えるとともに前記方向曲率記憶部から引き
出される任意の絵素の方向曲率で、該絵素近傍の近傍確
率を、前記近傍確率辞書から引き出し、該絵素近傍の絵
素群の位置と近傍確率を出力する近傍確率抽出部と、前
記近傍確率抽出部から出力される近傍絵素群の近傍確率
と、該近傍絵素群に位置に対応する前記存在確率蓄積記
憶部上の存在確率との確率和をとることで前記存在確率
蓄積記憶部を更新する中心存在確率更新部と、前記存在
確率蓄積記憶部上で最大確率を触絵素あるいは領域を検
出する中心検出部と、前記各処理の動作を制御する制御
部を有することを特徴としている。
隆線の方向および曲率を２次元記憶する方向曲率記憶部
と１種々の方向曲率毎に、近傍領域に中心が存在する確
率を予め登録した近傍確率辞書と２画像領域の各絵素に
中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する存在確率蓄
積記憶部を備えるとともに前記方向曲率記憶部から引き
出される任意の絵素の方向曲率で、該絵素近傍の近傍確
率を、前記近傍確率辞書から引き出し、該絵素近傍の絵
素群の位置と近傍確率を出力する近傍確率抽出部と、前
記近傍確率抽出部から出力される近傍絵素群の近傍確率
と、該近傍絵素群に位置に対応する前記存在確率蓄積記
憶部上の存在確率との確率和をとることで前記存在確率
蓄積記憶部を更新する中心存在確率更新部と、前記存在
確率蓄積記憶部上で最大確率を触絵素あるいは領域を検
出する中心検出部と、前記各処理の動作を制御する制御
部を有することを特徴としている。
以下本発明について実施例によって説明する。まず、第
１図（ａ）〜（りを参照して２本発明による指紋中心検
出方式の原理について説明する。ここで第１図（ａ）に
は量子化された２次元指紋画像と絵素Ｐ１及びＰ２にお
ける方向曲率とが示されており、第１図（ｂ）及び（ｃ
）には、それぞれ絵素Ｐ□及びＰ２の方向曲率で推定で
きる絵素近傍に中心が存在する確率が示されている。第
１図（ｂ）及び（Ｃ）では°′十″′が多い程中心存在
の確率が太き（、１１Ｉ＋が多い程中心存在の／ｄ都が
小さ−。まｆｃ第１図（ｄ）には、絵素Ｐ、及びＰ２に
おける近傍確率から引き出された中心存在確率の確率和
をとった際の中心存在の確率が示てれている。
１図（ａ）〜（りを参照して２本発明による指紋中心検
出方式の原理について説明する。ここで第１図（ａ）に
は量子化された２次元指紋画像と絵素Ｐ１及びＰ２にお
ける方向曲率とが示されており、第１図（ｂ）及び（ｃ
）には、それぞれ絵素Ｐ□及びＰ２の方向曲率で推定で
きる絵素近傍に中心が存在する確率が示されている。第
１図（ｂ）及び（Ｃ）では°′十″′が多い程中心存在
の確率が太き（、１１Ｉ＋が多い程中心存在の／ｄ都が
小さ−。まｆｃ第１図（ｄ）には、絵素Ｐ、及びＰ２に
おける近傍確率から引き出された中心存在確率の確率和
をとった際の中心存在の確率が示てれている。
第１図（ａ）に示されているように各絵素の方向曲率は
絵素と中心Ｃの相対位置とに関して強い相関を備えてい
る。従って、充分な量の指紋データの各絵素の方向曲率
と中心Ｃの相対位置の関係を統計的に調べれば、第１図
（ｂ）及び（Ｃ）に示すようにある方向曲率を有する絵
素近傍に中心が存在する確率（これを近傍確率と定義す
る）を得る。第１Ｎ（ｄ）に示すようＫ例えば絵素Ｐ１
とＰ２の近傍確率から導かれる中心存在確率の確率和
を求め、この操作を全絵素について行なうと、実際の中
心Ｃ近傍の存在確率が非常に大きくなる。この中心存在
確率平面において、最大確率を持つ絵素あるいは領域を
検出すれば、安定して中心を検出できる。
絵素と中心Ｃの相対位置とに関して強い相関を備えてい
る。従って、充分な量の指紋データの各絵素の方向曲率
と中心Ｃの相対位置の関係を統計的に調べれば、第１図
（ｂ）及び（Ｃ）に示すようにある方向曲率を有する絵
素近傍に中心が存在する確率（これを近傍確率と定義す
る）を得る。第１Ｎ（ｄ）に示すようＫ例えば絵素Ｐ１
とＰ２の近傍確率から導かれる中心存在確率の確率和
を求め、この操作を全絵素について行なうと、実際の中
心Ｃ近傍の存在確率が非常に大きくなる。この中心存在
確率平面において、最大確率を持つ絵素あるいは領域を
検出すれば、安定して中心を検出できる。
次に１本発明を図面に示す実施例を参照して詳細に説明
する。第２図を参照して１本発明による指紋中心検出方
式では、制御部１１．方向曲率記憶部１２．近傍確率辞
書１３．存在確率蓄積記憶部１４．近傍確率抽出部１５
．中心存在確率更新部１６．及び中心検出部１７が備え
られている。
する。第２図を参照して１本発明による指紋中心検出方
式では、制御部１１．方向曲率記憶部１２．近傍確率辞
書１３．存在確率蓄積記憶部１４．近傍確率抽出部１５
．中心存在確率更新部１６．及び中心検出部１７が備え
られている。
方向曲率記憶部１２は画像各絵素における指紋隆線のＪ
ｊ向Ｊ・・よび曲率を２次元記憶する。近傍確率辞１１
３には種々の方向曲率角に近傍領域に中心が存在する確
率を予じめ登録されて１ハる。存在確率蓄積記憶部１４
は画像領域の各絵素に中心が存在する確率を２次元に蓄
積記憶する。
ｊ向Ｊ・・よび曲率を２次元記憶する。近傍確率辞１１
３には種々の方向曲率角に近傍領域に中心が存在する確
率を予じめ登録されて１ハる。存在確率蓄積記憶部１４
は画像領域の各絵素に中心が存在する確率を２次元に蓄
積記憶する。
一方近傍確率抽出部１５は方向曲率記憶部１２から引Ｉ
Ｎ出される任意の絵素の方向曲率を用いて該絵素近傍の
近傍確率を近傍確率辞書１１３から引き出し、該絵素近
傍の絵素群の位置と近傍確率を出力する。
Ｎ出される任意の絵素の方向曲率を用いて該絵素近傍の
近傍確率を近傍確率辞書１１３から引き出し、該絵素近
傍の絵素群の位置と近傍確率を出力する。
中心存在確率更新部１６は近傍確率抽出部１５から出力
される近傍絵素群の近傍確率と該近傍絵素群の位置に対
応する存在確率蓄積記憶部１４土の存在確率との確率和
を求め、存在確率蓄積記憶部１４を更新する。中心検出
部１７は存在確率蓄積記憶部１／Ｉ−」−で最大確率を
持つ絵素あるいは領域を検出する。制御部」１は近傍確
率抽出部１５及び中心１１］出部を制御する。
される近傍絵素群の近傍確率と該近傍絵素群の位置に対
応する存在確率蓄積記憶部１４土の存在確率との確率和
を求め、存在確率蓄積記憶部１４を更新する。中心検出
部１７は存在確率蓄積記憶部１／Ｉ−」−で最大確率を
持つ絵素あるいは領域を検出する。制御部」１は近傍確
率抽出部１５及び中心１１］出部を制御する。
第３図（ａ）及び（ｂ）には、第１図（ａ）に示す指紋
画像の各絵素の方向曲率を表現する基準の一例が示され
ておシ、この例で／″ｉ８ｉ８方向ぞれについて７種類
の曲率が定義されている。第３図（ａ）に示す方向と第
３図（ｂ）に示す曲率を組み合わせると種々の曲線が方
向６２曲率Ｃを用いてＡｄ、ｃと定義される。第３図（
ｃ）及び（ｄ）には曲線の方向及び曲率の一例を示す。
画像の各絵素の方向曲率を表現する基準の一例が示され
ておシ、この例で／″ｉ８ｉ８方向ぞれについて７種類
の曲率が定義されている。第３図（ａ）に示す方向と第
３図（ｂ）に示す曲率を組み合わせると種々の曲線が方
向６２曲率Ｃを用いてＡｄ、ｃと定義される。第３図（
ｃ）及び（ｄ）には曲線の方向及び曲率の一例を示す。
なお、量子化された指紋画像の方向曲率の抽出を行う方
法として１例えば特公昭５２−９７２５８公報及び特公
昭５５−１３８１７４公報記載の方法がある。
法として１例えば特公昭５２−９７２５８公報及び特公
昭５５−１３８１７４公報記載の方法がある。
方向曲率記憶部１２には入力指紋画像の各絵素について
の方向曲率が中心検出処理開始前に予め登録されておシ
、近傍確率辞書１３には１種々の方向曲率（ｄ、ｃ）に
関して近傍距離（ΔＸ、Δｙ）の中心存在確率ωΔＸ、
Δｙが予じめ登録されている。
の方向曲率が中心検出処理開始前に予め登録されておシ
、近傍確率辞書１３には１種々の方向曲率（ｄ、ｃ）に
関して近傍距離（ΔＸ、Δｙ）の中心存在確率ωΔＸ、
Δｙが予じめ登録されている。
例えば、第１図（ｂ）はＡ１，４のときの中心存在確率
を。
を。
第１１ｄ（ｃ）はＡ５，５のときの中心存在確率を示し
ている。この例では＋″が多い程中心存在確率が太きく
” −”が多い程中心存在確率が小さいことを示して
いる。第４図（ａ）及び（ｂＪにはそれぞれ第１図（ｂ
）及び（ｃ）に示す中心存在確率を数値化した図を示す
。この例では中心絵素の左右上下３絵素の近傍確率を定
義しているが、近傍の範囲は処理時間が許せば、広い方
が望ましい。存在確率蓄積記憶部１４は座標（Ｘ、ｙ）
の中心確率ω（ｘ、ｙ）を保持しておシ、処理開始時に
全画像平面について、確率Ｏに初期化され、入力画像の
各絵素の近傍確率により、順次更新されていく。従って
存在確率蓄積記憶部１４には各時点における最新の中心
存在確率が記録されている。
ている。この例では＋″が多い程中心存在確率が太きく
” −”が多い程中心存在確率が小さいことを示して
いる。第４図（ａ）及び（ｂＪにはそれぞれ第１図（ｂ
）及び（ｃ）に示す中心存在確率を数値化した図を示す
。この例では中心絵素の左右上下３絵素の近傍確率を定
義しているが、近傍の範囲は処理時間が許せば、広い方
が望ましい。存在確率蓄積記憶部１４は座標（Ｘ、ｙ）
の中心確率ω（ｘ、ｙ）を保持しておシ、処理開始時に
全画像平面について、確率Ｏに初期化され、入力画像の
各絵素の近傍確率により、順次更新されていく。従って
存在確率蓄積記憶部１４には各時点における最新の中心
存在確率が記録されている。
近傍確率抽出部１５け注目絵素の座標（Ｘ、ｙ）で方向
曲率記憶部１２からその絵素の方向曲率Ａｄｒ ｃ（Ｘ
ｒ ｙ）を引き出し、今度はＡｄ、ＣＣＸｒ’ｊ）で近
傍確率辞書１３からその絵素近傍の複数個の相対座標（
ΔＸ、Δｙ）と対応する近傍確率ω（ΔＸ、Δｙ）を引
きｕ」シ２次ＶＣ、その絵素近傍の絵素群の絶対座標（
Ｘ十ΔＸ 、ｙ十Δｙ ）を算出し、ω（ΔＸ、Δｙ）
と （Ｘ十ΔＸ 。
曲率記憶部１２からその絵素の方向曲率Ａｄｒ ｃ（Ｘ
ｒ ｙ）を引き出し、今度はＡｄ、ＣＣＸｒ’ｊ）で近
傍確率辞書１３からその絵素近傍の複数個の相対座標（
ΔＸ、Δｙ）と対応する近傍確率ω（ΔＸ、Δｙ）を引
きｕ」シ２次ＶＣ、その絵素近傍の絵素群の絶対座標（
Ｘ十ΔＸ 、ｙ十Δｙ ）を算出し、ω（ΔＸ、Δｙ）
と （Ｘ十ΔＸ 。
ｙ十Δｙ）を出力する。
中心存在確率更新部１Ｇは、近傍確率抽出部よシ出力さ
れた座標（Ｘ＋ΔＸ、ｙ＋Δｙ）と近傍確率ω（ΔＸ、
Δｙ）を受け、存在確率蓄積記憶部１４に現時点で登録
されている存在確率ω（Ｘ十Δｘ、ｙ十Δｙ）ヲ取シ出
し２次に新しい確率和ω（Ｘ十Δｘ ｒ Ｖ＋Δｙ）十
ω（ΔＸ、Δｙ）を計算し、その値で存在確率蓄積記憶
部１４に書き戻す処理を行なう。この確率和の計算はこ
こでは単なる和を示したが、それ以外の演算（例えば積
）も考えられる。この操作を全絵素について行なうと指
紋中心の近傍の存在確率は非常に大きくなる。
れた座標（Ｘ＋ΔＸ、ｙ＋Δｙ）と近傍確率ω（ΔＸ、
Δｙ）を受け、存在確率蓄積記憶部１４に現時点で登録
されている存在確率ω（Ｘ十Δｘ、ｙ十Δｙ）ヲ取シ出
し２次に新しい確率和ω（Ｘ十Δｘ ｒ Ｖ＋Δｙ）十
ω（ΔＸ、Δｙ）を計算し、その値で存在確率蓄積記憶
部１４に書き戻す処理を行なう。この確率和の計算はこ
こでは単なる和を示したが、それ以外の演算（例えば積
）も考えられる。この操作を全絵素について行なうと指
紋中心の近傍の存在確率は非常に大きくなる。
中心部領域検出部１７は、中心存在確率更新処理が全絵
素について終了後の中心存在確率蓄積記憶部１４をみて
、確率の大きい領域を検出する。
素について終了後の中心存在確率蓄積記憶部１４をみて
、確率の大きい領域を検出する。
この処理としてはω（Ｘ、ｙ）の最大値の持つ絵素（χ
、ｙ）を検出する。またこの中心部領域検出の際には、
各絵素の近傍の荷重平均をとシ、その結果が最大となる
絵素を検出してもよい。そして、この絵素の座標値（Ｘ
、ｙ）を出力して、指紋中心検出が終了する。
、ｙ）を検出する。またこの中心部領域検出の際には、
各絵素の近傍の荷重平均をとシ、その結果が最大となる
絵素を検出してもよい。そして、この絵素の座標値（Ｘ
、ｙ）を出力して、指紋中心検出が終了する。
本実施例では量子化画像の各絵素毎に方向曲率が定義さ
れていることを前提としたが、複数の絵素を含む区１１
０１領域毎に方向曲率を定義する方法も中心検出処理高
速化の観点から有効である。
れていることを前提としたが、複数の絵素を含む区１１
０１領域毎に方向曲率を定義する方法も中心検出処理高
速化の観点から有効である。
また近傍確率辞書１３に予め登録される近傍確率として
本実施例ではある一点の絵素のみの方向曲率Ａｄ、ｃで
中心存在確率を定義しているが、複数の絵素の方向曲率
（Ａ’ｄ、ｃ、Ａ２ｄ、ｃ、・・・）の組み合わせで、
中心存在確率を定義してもよい。
本実施例ではある一点の絵素のみの方向曲率Ａｄ、ｃで
中心存在確率を定義しているが、複数の絵素の方向曲率
（Ａ’ｄ、ｃ、Ａ２ｄ、ｃ、・・・）の組み合わせで、
中心存在確率を定義してもよい。
以上説明したように本発明忙よれば、中心部が不鮮明な
指紋及び片シん指紋に対しても、中心検出が可能となシ
、中心と三角用の判別も可能となる。従ってオペレータ
の中心確認修正工数が不要にできかつ照合精度の向上も
可能になる。
指紋及び片シん指紋に対しても、中心検出が可能となシ
、中心と三角用の判別も可能となる。従ってオペレータ
の中心確認修正工数が不要にできかつ照合精度の向上も
可能になる。
第１図（ａ） 、 （ｂ） 、 （ｃ）及び（ｄ）は２
本発明の詳細な説明するための図、第２図は２本発明の
一実施例を示すブロック図、第３図（ａ） 、 （ｂ）
、 （ｅ）及び（ｄ）は方向曲率の例を示す図、第４
図（ａ）及び（ｂ）は近傍確率の例を示す図、第５図（
ａ） 、 （ｂ） 、及び（ｃ）は従来中心検出困難で
ある指紋の種類を示す図でるる。 １１・割病ｊ部、１２・−・方向曲率記憶部、１３・・
近傍確率辞書、１４・・・存在確率蓄積記憶部、１５・
・・近傍確率抽出部、１６・・・中心存在確率更新部。 １７・・・中心検出部。 第 （ａ） （Ｃ） １図 （ｂ） （ｄ） 第２図 第 ３ 図 （Ｑ） 欠 ＼ （Ｃ） （ｄ）第４図 Ａ１４ Ａ５．５ （ａ） （ｂ） 第５図 （ａ） （ｂ） （Ｃ）
本発明の詳細な説明するための図、第２図は２本発明の
一実施例を示すブロック図、第３図（ａ） 、 （ｂ）
、 （ｅ）及び（ｄ）は方向曲率の例を示す図、第４
図（ａ）及び（ｂ）は近傍確率の例を示す図、第５図（
ａ） 、 （ｂ） 、及び（ｃ）は従来中心検出困難で
ある指紋の種類を示す図でるる。 １１・割病ｊ部、１２・−・方向曲率記憶部、１３・・
近傍確率辞書、１４・・・存在確率蓄積記憶部、１５・
・・近傍確率抽出部、１６・・・中心存在確率更新部。 １７・・・中心検出部。 第 （ａ） （Ｃ） １図 （ｂ） （ｄ） 第２図 第 ３ 図 （Ｑ） 欠 ＼ （Ｃ） （ｄ）第４図 Ａ１４ Ａ５．５ （ａ） （ｂ） 第５図 （ａ） （ｂ） （Ｃ）
Claims (1)
- １、２次元アレイ状絵素に量子化された指紋画像の指紋
紋様中心を決定する際に用いられ、前記各絵素における
指紋隆線の方向及び曲率を２次元記憶する方向・曲率記
憶部と該方向曲率毎にその近傍領域に中心が存在する確
率が予め登録された近傍確率辞書と、画像領域の各絵素
に中心が存在する確率を２次元に蓄積記憶する存在確率
蓄積記憶部とを備えるとともに、前記方向曲率記憶部か
ら引き出される絵素の方向曲率で該絵素近傍の近傍確率
を前記近傍確率辞書から引き出し、該絵素近傍の絵素群
の位置と近傍確率とを出力する近傍確率抽出部と、前記
近傍確率抽出部から出力される近傍絵素群の近傍確率と
該近傍絵素群の位置に対応する前記存在確率蓄積記憶部
上の存在確率との確率和を求め、前記存在確率蓄積記憶
部の内容を更新する中心存在確率更新部と、前記存在確
率蓄積記憶部上での最大確率を持つ絵素あるいは領域を
検出する中心検出部とを備えることを特徴とする指紋中
心検出方式。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63099334A JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1988-04-23 | 指紋中心検出方式 |
| DE68928154T DE68928154T2 (de) | 1988-04-23 | 1989-04-21 | Fingerabdruckverarbeitungssystem, geeignet für das Ermitteln des Kernes eines Fingerabdruckbildes durch Krümmungsparameter |
| EP89107302A EP0339527B1 (en) | 1988-04-23 | 1989-04-21 | Fingerprint processing system capable of detecting a core of a fingerprint image by curvature parameters |
| US07/342,047 US5040224A (en) | 1988-04-23 | 1989-04-24 | Fingerprint processing system capable of detecting a core of a fingerprint image by statistically processing parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63099334A JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1988-04-23 | 指紋中心検出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01271883A true JPH01271883A (ja) | 1989-10-30 |
| JP2637764B2 JP2637764B2 (ja) | 1997-08-06 |
Family
ID=14244730
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63099334A Expired - Lifetime JP2637764B2 (ja) | 1988-04-23 | 1988-04-23 | 指紋中心検出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2637764B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5497429A (en) * | 1993-10-01 | 1996-03-05 | Nec Corporation | Apparatus for automatic fingerprint classification |
| EP0773508A2 (en) | 1995-11-08 | 1997-05-14 | Nec Corporation | Apparatus for extracting fingerprint features |
| US5848176A (en) * | 1995-04-04 | 1998-12-08 | Nec Corporation | Fingerprint fingertip orientation detection method and device |
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