JPH02146684A - 出力候補数決定方式 - Google Patents
出力候補数決定方式Info
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- JPH02146684A JPH02146684A JP63299434A JP29943488A JPH02146684A JP H02146684 A JPH02146684 A JP H02146684A JP 63299434 A JP63299434 A JP 63299434A JP 29943488 A JP29943488 A JP 29943488A JP H02146684 A JPH02146684 A JP H02146684A
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000011840 criminal investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
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- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
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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〕
本発明は出力候補数決定方式、特に探索すべき要素とフ
ァイル中の各要素との類似度を定量化し。
ァイル中の各要素との類似度を定量化し。
その類似度の大きい順に小数の候補を出力するシステム
において、最適な出力候補数を決定する出力候補数決定
方式に関する。
において、最適な出力候補数を決定する出力候補数決定
方式に関する。
従来１犯罪捜査用の指紋照合においては、大索のファイ
ルされた指紋から、探索すべき指紋に類似した指紋を探
し出すことがコンピータを用いて実現されている。この
とき、コンピュータは探索指紋とファイル中の各指紋の
類似度を定量化し。
ルされた指紋から、探索すべき指紋に類似した指紋を探
し出すことがコンピータを用いて実現されている。この
とき、コンピュータは探索指紋とファイル中の各指紋の
類似度を定量化し。
その類似度の大きい順に人間が鑑定可能な数量の指紋を
候補として出力する。
候補として出力する。
この場合、候補数を決定する方式として２通り考えられ
てきた。第１は、予め決められた数の候補を出力するこ
とで、これを固定候補数方式と定義する。例えば、すべ
ての照会について、常に１０件の候補を出力するような
方式である。
てきた。第１は、予め決められた数の候補を出力するこ
とで、これを固定候補数方式と定義する。例えば、すべ
ての照会について、常に１０件の候補を出力するような
方式である。
第２は、予め決められたしきい値以上の類似度を持つ候
補はすべて出力する方法で、これを固定類似度方式と定
義する。
補はすべて出力する方法で、これを固定類似度方式と定
義する。
上記従来方式の固定候補数方式では、すべての照会に対
して一定数の候補を鑑定しなければならず、鑑定工数が
膨大になるという欠点があった。
して一定数の候補を鑑定しなければならず、鑑定工数が
膨大になるという欠点があった。
特に、指紋照会のように、探索指紋に対応する指紋（こ
れを対指紋と定義する）がファイルに存在する割合（こ
の割合を再犯率と定義する）が小さ々システムにおいて
は、鑑定作業量当シの対指紋発見率が著しく小さく問題
であった。
れを対指紋と定義する）がファイルに存在する割合（こ
の割合を再犯率と定義する）が小さ々システムにおいて
は、鑑定作業量当シの対指紋発見率が著しく小さく問題
であった。
また従来方式の固定類似度方式では、その類似度しきい
値を上げると、候補指紋数は減少し鑑定作業量も減少す
るが、対指紋発見率も減少するという欠点があった。こ
れは、遺留指紋照会のように探索すべき情報（即ち遺留
指紋）の品質が悪く。
値を上げると、候補指紋数は減少し鑑定作業量も減少す
るが、対指紋発見率も減少するという欠点があった。こ
れは、遺留指紋照会のように探索すべき情報（即ち遺留
指紋）の品質が悪く。
また探索情報に雑音が含まれている場合は、対指紋であ
っても類似度しきい値以上の類似度を取れないことが原
因であった。
っても類似度しきい値以上の類似度を取れないことが原
因であった。
本発明は従来のもののこのような課題を解決しようとす
るもので、フィイルの要素数にモ探索要素の品質や雑音
にも影響されない出力候補数決定方式を提供するもので
ある。
るもので、フィイルの要素数にモ探索要素の品質や雑音
にも影響されない出力候補数決定方式を提供するもので
ある。
本発明によると注目している候補に後続する候補群の類
似度列を曲線近似する曲線近似手段と。
似度列を曲線近似する曲線近似手段と。
該曲線近似手段で抽出された近似曲線より算出される前
記候補の予想類似度と実際の前記候補の類似度とを比較
することによシ前記候補の異端度を算出する異端度算出
手段と、該異端度算出手段で算出された異端度を用いて
注目候補の出力の是非を判定する出力判定手段とを含む
ことを特徴とする出力候補数決定方式が得られる。
記候補の予想類似度と実際の前記候補の類似度とを比較
することによシ前記候補の異端度を算出する異端度算出
手段と、該異端度算出手段で算出された異端度を用いて
注目候補の出力の是非を判定する出力判定手段とを含む
ことを特徴とする出力候補数決定方式が得られる。
第２図は本発明の原理を示す図である。この例では注目
候補（ｋ番目の候補）の類似度ｓｋが、後続候補群の類
似度列Ｓｋ＋１１８に＋２ ’・・・、Ｓｋ＋□の近似
曲線ｔから予測される注目候補の予より類似度ＳＰ、に
比べてかなシ大きな値をとっておりこの注目候補の異端
度が大きいことを示している。つ１．）この注目候補が
対指紋である確率が大きく、候補とじて出力すべきであ
ることを示唆している。
候補（ｋ番目の候補）の類似度ｓｋが、後続候補群の類
似度列Ｓｋ＋１１８に＋２ ’・・・、Ｓｋ＋□の近似
曲線ｔから予測される注目候補の予より類似度ＳＰ、に
比べてかなシ大きな値をとっておりこの注目候補の異端
度が大きいことを示している。つ１．）この注目候補が
対指紋である確率が大きく、候補とじて出力すべきであ
ることを示唆している。
次に本発明について図面を参照して説明する。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
本実施例では、類似度列を記憶する類似度列記境部１２
と、類似度列の近似曲線を一時的に記憶する近似曲線−
時記憶部１３と、各時点において判定される出力候補数
を一時的に記憶する出力候補数−時記憶部１４が備えら
れておシ、類似度列１０を入力し類似度列−時記憶部１
２に登録する入力部１５と、類似度列１０の任意の部分
列を曲線近似し、近似された曲線を近似曲線−時記憶部
１３に登録する近似曲線抽出部１６と、近似曲線から算
出した予測類似度と実際の類似度を比較しその異端度を
算出する異端度算出部１７と、異端度を用いて注目候補
の出力の是非を判定し、出力する場合は該注目候補の順
位を出力候補数−時記憶部１４に登録する出力判定部１
８と、出力候補数−時記憶部１４に登録されている候補
数を出力する出力部１９および上記各処理部を制御する
制御部１１が設けられている。
と、類似度列の近似曲線を一時的に記憶する近似曲線−
時記憶部１３と、各時点において判定される出力候補数
を一時的に記憶する出力候補数−時記憶部１４が備えら
れておシ、類似度列１０を入力し類似度列−時記憶部１
２に登録する入力部１５と、類似度列１０の任意の部分
列を曲線近似し、近似された曲線を近似曲線−時記憶部
１３に登録する近似曲線抽出部１６と、近似曲線から算
出した予測類似度と実際の類似度を比較しその異端度を
算出する異端度算出部１７と、異端度を用いて注目候補
の出力の是非を判定し、出力する場合は該注目候補の順
位を出力候補数−時記憶部１４に登録する出力判定部１
８と、出力候補数−時記憶部１４に登録されている候補
数を出力する出力部１９および上記各処理部を制御する
制御部１１が設けられている。
第３図は本発明の一実施例のフローチャートを示すもの
である。
である。
開始指令によｐ、ブロック２１において照合結果として
のｎ個の候補の類似度Ｓ、Ｉｓ２ 、・・・Ｓｎが類似
度の降順に入力される。
のｎ個の候補の類似度Ｓ、Ｉｓ２ 、・・・Ｓｎが類似
度の降順に入力される。
ブロック２２においては、出力候補数ＮＣが０に初期化
され、注目候補数１（が１に初期化される。
され、注目候補数１（が１に初期化される。
ブロック２３においては、注目候補の後続数列５ｋ−１
−１” ｋ−１−２１・・・、Ｓｎを曲線近似する。こ
の実施例では、類似度数列が単調減少列であることから
２次多項式曲線への近似を最小自乗近似法を用いて行な
った。具体的には、２次多項式ｙ−ａｏ十ａ１Ｘ十ａ２
Ｘ２のａｏＩａ１１ａ２は。
−１” ｋ−１−２１・・・、Ｓｎを曲線近似する。こ
の実施例では、類似度数列が単調減少列であることから
２次多項式曲線への近似を最小自乗近似法を用いて行な
った。具体的には、２次多項式ｙ−ａｏ十ａ１Ｘ十ａ２
Ｘ２のａｏＩａ１１ａ２は。
以下示臼
の行列式を解けば求めることができる。
ブロック２４においては、に位の標準類似度Ｓ。
が。
Ｓｇ ｚａｏ−１−１１１＊ｏ＋ａ２＊０で算出される
。
。
ブロック２５では、に位の候補の異端塵Ｖが。
ｖ−８ｋ／Ｓ０
で算出される。
ブロック２６にお−では、前ブロックで算出された異端
塵Ｖと予め与えられたしきい値ＴＨが比較され、ＶがＴ
Ｈよシ太きいか等しいときは、ブロック２７へ進み、
前記出力候補数ＮＣがｋの値で更新される。
塵Ｖと予め与えられたしきい値ＴＨが比較され、ＶがＴ
Ｈよシ太きいか等しいときは、ブロック２７へ進み、
前記出力候補数ＮＣがｋの値で更新される。
ブロック２８では、１（の値かに＋１で更新される。
ブロック２９においては、終了条件が判定される。ｋ□
工は、予め指定された出力候補数の最大値であシ、入力
候補数ｎに比べて十分率さいものとする。１（が履ＡＸ
よシ小さければブロック２３に戻り新しいに位の候補の
処理を行い、ｋがｋ と等ＭＡ！ しくなればブロック２０に進み、出力候補数ＮＣを出力
°して処理を終了する。
工は、予め指定された出力候補数の最大値であシ、入力
候補数ｎに比べて十分率さいものとする。１（が履ＡＸ
よシ小さければブロック２３に戻り新しいに位の候補の
処理を行い、ｋがｋ と等ＭＡ！ しくなればブロック２０に進み、出力候補数ＮＣを出力
°して処理を終了する。
本実施例では、後続類似度列から統計的に計算される異
端塵のみを用いて注目候補の出力の是非を判定したが、
この異端塵とその他の情報との組み合わせで判定する方
法も考えられる。例えば。
端塵のみを用いて注目候補の出力の是非を判定したが、
この異端塵とその他の情報との組み合わせで判定する方
法も考えられる。例えば。
異端塵と類似度との組合せで判定する方法もある。
まだ本実施例では後続類似度列を最小自乗近似〔発明の
効果〕 以上説明したように、従来のものが順位はファイルの要
素数に依存し、類似度は探索要素の品質や雑音に依存し
ているのに対して１本発明は統計的な意味での異端塵を
用いているので、ファイルの要素数にも探索要素の品質
や雑音にも影響されない安定し決定ができる効果がある
。
効果〕 以上説明したように、従来のものが順位はファイルの要
素数に依存し、類似度は探索要素の品質や雑音に依存し
ているのに対して１本発明は統計的な意味での異端塵を
用いているので、ファイルの要素数にも探索要素の品質
や雑音にも影響されない安定し決定ができる効果がある
。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図。
第２図は本発明の原理を示す概念図、第３図は本発明の
一実施例における処理の流れを示すフローチャートであ
る。 記号の説明：１０は類似度列、１］は制御部。 １２は類似度副記憶部、１３は近似曲線−時記憶部、１
４は出力候補数−時記憶部、１５は入力部。 １６は近似曲線抽出部、１７は異端塵算出部。 １８は出力判定部、１９は出力部をそれぞれあられす。 第１ 図 ２図 順位
一実施例における処理の流れを示すフローチャートであ
る。 記号の説明：１０は類似度列、１］は制御部。 １２は類似度副記憶部、１３は近似曲線−時記憶部、１
４は出力候補数−時記憶部、１５は入力部。 １６は近似曲線抽出部、１７は異端塵算出部。 １８は出力判定部、１９は出力部をそれぞれあられす。 第１ 図 ２図 順位
Claims (1)
- １、ファイル中の各要素を探索要素との類似度の降順に
候補として出力する照合システムにおいて、注目してい
る候補に後続する候補群の類似度列を曲線近似する曲線
近似手段と、該曲線近似手段で検出された近似曲線より
算出される候補の予想類似度と実際の前記候補の類似度
とを比較することにより前記候補の異端度を算出する異
端度算出手段と、該異端度算出手段で算出された異端度
を用いて注目候補の出力の是非を判定する出力判定手段
とを備えたことを特徴とする出力候補数決定方式。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63299434A JP2710062B2 (ja) | 1988-11-29 | 1988-11-29 | 出力候補数決定方式 |
| EP89121910A EP0371449B1 (en) | 1988-11-29 | 1989-11-28 | Pattern selecting device capable of selecting favorable candidate patterns |
| US07/442,281 US4956870A (en) | 1988-11-29 | 1989-11-28 | Pattern selecting device capable of selecting favorable candidate patterns |
| DE68926566T DE68926566T2 (de) | 1988-11-29 | 1989-11-28 | Musterauswahlvorrichtung mit günstiger Kandidatmusterauswahlfähigkeit |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63299434A JP2710062B2 (ja) | 1988-11-29 | 1988-11-29 | 出力候補数決定方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02146684A true JPH02146684A (ja) | 1990-06-05 |
| JP2710062B2 JP2710062B2 (ja) | 1998-02-10 |
Family
ID=17872525
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63299434A Expired - Lifetime JP2710062B2 (ja) | 1988-11-29 | 1988-11-29 | 出力候補数決定方式 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4956870A (ja) |
| EP (1) | EP0371449B1 (ja) |
| JP (1) | JP2710062B2 (ja) |
| DE (1) | DE68926566T2 (ja) |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0419259B1 (en) * | 1989-09-20 | 1996-04-24 | Nec Corporation | Accurate recognition of input patterns |
| JPH03223976A (ja) * | 1990-01-29 | 1991-10-02 | Ezel Inc | 画像照合装置 |
| US8352400B2 (en) | 1991-12-23 | 2013-01-08 | Hoffberg Steven M | Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore |
| US5903454A (en) | 1991-12-23 | 1999-05-11 | Hoffberg; Linda Irene | Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus |
| US10361802B1 (en) | 1999-02-01 | 2019-07-23 | Blanding Hovenweep, Llc | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| US6850252B1 (en) | 1999-10-05 | 2005-02-01 | Steven M. Hoffberg | Intelligent electronic appliance system and method |
| US6418424B1 (en) | 1991-12-23 | 2002-07-09 | Steven M. Hoffberg | Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system |
| US6400996B1 (en) | 1999-02-01 | 2002-06-04 | Steven M. Hoffberg | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| GB9201856D0 (en) * | 1992-01-29 | 1992-03-18 | British Telecomm | Method of forming a template |
| US6002787A (en) * | 1992-10-27 | 1999-12-14 | Jasper Consulting, Inc. | Fingerprint analyzing and encoding system |
| US5748780A (en) * | 1994-04-07 | 1998-05-05 | Stolfo; Salvatore J. | Method and apparatus for imaging, image processing and data compression |
| US5841888A (en) * | 1996-01-23 | 1998-11-24 | Harris Corporation | Method for fingerprint indexing and searching |
| US5796858A (en) * | 1996-05-10 | 1998-08-18 | Digital Persona, Inc. | Fingerprint sensing system using a sheet prism |
| US5909501A (en) * | 1996-09-09 | 1999-06-01 | Arete Associates | Systems and methods with identity verification by comparison and interpretation of skin patterns such as fingerprints |
| JP2815045B2 (ja) | 1996-12-16 | 1998-10-27 | 日本電気株式会社 | 画像特徴抽出装置，画像特徴解析装置，および画像照合システム |
| JP2944557B2 (ja) * | 1997-02-27 | 1999-09-06 | 日本電気ソフトウェア株式会社 | 縞パターン照合装置 |
| US6125192A (en) | 1997-04-21 | 2000-09-26 | Digital Persona, Inc. | Fingerprint recognition system |
| US6038332A (en) * | 1997-09-05 | 2000-03-14 | Digital Biometrics, Inc. | Method and apparatus for capturing the image of a palm |
| US6035398A (en) * | 1997-11-14 | 2000-03-07 | Digitalpersona, Inc. | Cryptographic key generation using biometric data |
| US6122737A (en) * | 1997-11-14 | 2000-09-19 | Digital Persona, Inc. | Method for using fingerprints to distribute information over a network |
| US6324310B1 (en) | 1998-06-02 | 2001-11-27 | Digital Persona, Inc. | Method and apparatus for scanning a fingerprint using a linear sensor |
| US6188781B1 (en) | 1998-07-28 | 2001-02-13 | Digital Persona, Inc. | Method and apparatus for illuminating a fingerprint through side illumination of a platen |
| US6950539B2 (en) * | 1998-09-16 | 2005-09-27 | Digital Persona | Configurable multi-function touchpad device |
| US7904187B2 (en) | 1999-02-01 | 2011-03-08 | Hoffberg Steven M | Internet appliance system and method |
| US6097035A (en) * | 1999-02-22 | 2000-08-01 | Digital Persona, Inc. | Fingerprint detection apparatus with partial fingerprint images |
| DE10030404A1 (de) * | 2000-06-21 | 2002-01-03 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Identifikation von einem Fingerabdruck und Vorrichtung zur Identifikation von einem Fingerabdruck |
| US20060104484A1 (en) * | 2004-11-16 | 2006-05-18 | Bolle Rudolf M | Fingerprint biometric machine representations based on triangles |
| US8634654B2 (en) * | 2011-04-15 | 2014-01-21 | Yahoo! Inc. | Logo or image recognition |
| US11151630B2 (en) | 2014-07-07 | 2021-10-19 | Verizon Media Inc. | On-line product related recommendations |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3492646A (en) * | 1965-04-26 | 1970-01-27 | Ibm | Cross correlation and decision making apparatus |
-
1988
- 1988-11-29 JP JP63299434A patent/JP2710062B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1989
- 1989-11-28 EP EP89121910A patent/EP0371449B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1989-11-28 US US07/442,281 patent/US4956870A/en not_active Expired - Lifetime
- 1989-11-28 DE DE68926566T patent/DE68926566T2/de not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0371449A2 (en) | 1990-06-06 |
| DE68926566T2 (de) | 1996-09-26 |
| EP0371449A3 (en) | 1992-11-19 |
| US4956870A (en) | 1990-09-11 |
| DE68926566D1 (de) | 1996-07-04 |
| EP0371449B1 (en) | 1996-05-29 |
| JP2710062B2 (ja) | 1998-02-10 |
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