JPH0512416A - 指紋画像の基準点抽出方法 - Google Patents
指紋画像の基準点抽出方法Info
- Publication number
- JPH0512416A JPH0512416A JP3190590A JP19059091A JPH0512416A JP H0512416 A JPH0512416 A JP H0512416A JP 3190590 A JP3190590 A JP 3190590A JP 19059091 A JP19059091 A JP 19059091A JP H0512416 A JPH0512416 A JP H0512416A
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- JP
- Japan
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- ridge
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- Pending
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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
Abstract
(57)【要約】
〔目的〕指紋画像の有意な基準点を容易に求め得る基準
点抽出方法を提供することを目的とする。 〔構成〕指紋画像を２値化し、この２値画像を２方向に
走査してその走査線と交差した隆線のエッジをカウント
し、このカウント値の分布を求めるとともに、当該分布
において極大値を中心とした一定範囲のカウント値が全
て所定値以上である極大値のうち最大の極大値を両方向
について求め、これら最大値の交差を基準点とすること
を特徴とする。
点抽出方法を提供することを目的とする。 〔構成〕指紋画像を２値化し、この２値画像を２方向に
走査してその走査線と交差した隆線のエッジをカウント
し、このカウント値の分布を求めるとともに、当該分布
において極大値を中心とした一定範囲のカウント値が全
て所定値以上である極大値のうち最大の極大値を両方向
について求め、これら最大値の交差を基準点とすること
を特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は指紋照合に係り、特に
指紋画像の基準点抽出方法に関する。
指紋画像の基準点抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】指紋照合の方法として、隆線の端点およ
び分岐点の分布を特徴料とするマニューシャネットワー
ク法が最も信頼度が高いとされているが、指紋画像にお
けるどの部分を比較の対象とするかは重要な要素であ
り、対象領域にずれがあったときには、照合精度が悪化
する。 そこで、指紋画像の中心を対象領域の基準点と
することが多いが、中心点の概念自体確定してはいな
い。
び分岐点の分布を特徴料とするマニューシャネットワー
ク法が最も信頼度が高いとされているが、指紋画像にお
けるどの部分を比較の対象とするかは重要な要素であ
り、対象領域にずれがあったときには、照合精度が悪化
する。 そこで、指紋画像の中心を対象領域の基準点と
することが多いが、中心点の概念自体確定してはいな
い。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、指紋画像
の有意な基準点を容易に求め得る基準点抽出方法を提供
することを目的とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、指紋画像
の有意な基準点を容易に求め得る基準点抽出方法を提供
することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決する手段】この発明に係る基準点抽出方法
は、２値画像における「背景輝度」から「図形輝度」へ
の変化点あるいは「図形輝度」から「背景輝度」への変
化点を隆線のエッジとみなすことにより、画像を細線化
することなく隆線本数のカウントを可能とし、また指紋
画像を２方向について走査したとき、走査線と前記エッ
ジとの交点数の分布を求め、この分布において、所定値
以上の広がりを持った極大値のうち最大のものを求め、
これら最大値の交点を基準点とするものである。この発
明に係る基準点抽出方法によれば、隆線本数のカウント
が容易であり、また所定値以上の広がりを持った極大値
のみを評価するので、ノイズによる基準点のずれを防止
し得る。
は、２値画像における「背景輝度」から「図形輝度」へ
の変化点あるいは「図形輝度」から「背景輝度」への変
化点を隆線のエッジとみなすことにより、画像を細線化
することなく隆線本数のカウントを可能とし、また指紋
画像を２方向について走査したとき、走査線と前記エッ
ジとの交点数の分布を求め、この分布において、所定値
以上の広がりを持った極大値のうち最大のものを求め、
これら最大値の交点を基準点とするものである。この発
明に係る基準点抽出方法によれば、隆線本数のカウント
が容易であり、また所定値以上の広がりを持った極大値
のみを評価するので、ノイズによる基準点のずれを防止
し得る。
【０００５】
【実施例】次にこの発明に係る基準点抽出方法の１実施
例を図面に基づいて説明する。図１は２値化した指紋画
像を模式的に示すものであり、隆線Ｒを図形輝度（例え
ば「１」）で表示し、その他の部分を背景輝度（例えば
「０」）で表示している。この２値画像を得るために、
ノイズ除去、シェーディング補正、最適閾値算出等の処
理が適宜行われる。 指紋画像はＸ方向、Ｙ方向に走査
され、その走査線（図中Ｘ方向の２本の走査線Ｌ１、Ｌ
２が示されている。）と隆線との交点が求められる。
例を図面に基づいて説明する。図１は２値化した指紋画
像を模式的に示すものであり、隆線Ｒを図形輝度（例え
ば「１」）で表示し、その他の部分を背景輝度（例えば
「０」）で表示している。この２値画像を得るために、
ノイズ除去、シェーディング補正、最適閾値算出等の処
理が適宜行われる。 指紋画像はＸ方向、Ｙ方向に走査
され、その走査線（図中Ｘ方向の２本の走査線Ｌ１、Ｌ
２が示されている。）と隆線との交点が求められる。
【０００６】隆線パターンとしては、Ａｒｃｈ型とＷｈ
ｏｒｌ型があり、Ａｒｃｈ型は図形の中心は明瞭ではな
いが、隆線との交点数の分布ではその中央部分が現れる
ことが実験的に明らかになっている。この交点として、
隆線Ｒのエッジと走査線の交点を採用する。従って隆線
を細線化することなく、２値画像から直接隆線の本数を
代表する数値を求めることができ処理が高速である。
ｏｒｌ型があり、Ａｒｃｈ型は図形の中心は明瞭ではな
いが、隆線との交点数の分布ではその中央部分が現れる
ことが実験的に明らかになっている。この交点として、
隆線Ｒのエッジと走査線の交点を採用する。従って隆線
を細線化することなく、２値画像から直接隆線の本数を
代表する数値を求めることができ処理が高速である。
【０００７】隆線のエッジの判定法としては、輝度が背
景輝度から図形輝度に変化する点、あるいは図形輝度か
ら背景輝度に変化する点、またはその両者を採用し得
る。両者を採用したときには数値の絶対値は交差隆線本
数の約２倍となるが、その分布の特徴は等価である。各
走査線と隆線との交点の個数の分布は図２のような傾向
を示し、指紋の中央部において、交差点数が最大とな
る。すなわちＸ、Ｙ両方向についてその最大の極大値Ｌ
Ｍを与える座標を基準点とする。
景輝度から図形輝度に変化する点、あるいは図形輝度か
ら背景輝度に変化する点、またはその両者を採用し得
る。両者を採用したときには数値の絶対値は交差隆線本
数の約２倍となるが、その分布の特徴は等価である。各
走査線と隆線との交点の個数の分布は図２のような傾向
を示し、指紋の中央部において、交差点数が最大とな
る。すなわちＸ、Ｙ両方向についてその最大の極大値Ｌ
Ｍを与える座標を基準点とする。
【０００８】なお図３に示すように、複数の極大値が現
れたときには、所定値以上の広がりを持つ極大値の中か
ら最大のものを求める。図３ではシャープな極大値ＬＭ
１と、これよりもやや小さいがより広がりを持った極大
値ＬＭ２が存在するが、ＬＭ１の広がりが所定値以下の
ときには、極大値ＬＭ２を基準値として採用する。ここ
に広がりの大きさは、その極大値近傍を閾値Ｎｔで切っ
たときピークの幅Ｗ１、Ｗ２を求めて判断する。このよ
うに広がりの小さい極大値を無視することによりノイズ
に起因した基準点のずれを防止し得る。
れたときには、所定値以上の広がりを持つ極大値の中か
ら最大のものを求める。図３ではシャープな極大値ＬＭ
１と、これよりもやや小さいがより広がりを持った極大
値ＬＭ２が存在するが、ＬＭ１の広がりが所定値以下の
ときには、極大値ＬＭ２を基準値として採用する。ここ
に広がりの大きさは、その極大値近傍を閾値Ｎｔで切っ
たときピークの幅Ｗ１、Ｗ２を求めて判断する。このよ
うに広がりの小さい極大値を無視することによりノイズ
に起因した基準点のずれを防止し得る。
【０００９】図４は他のノイズの形態を示すものであ
り、交点数には微小な凹凸が多数含まれている。この場
合、グラフの平滑化を行い、図の破線のような修正をグ
ラフに加えてから極大値の判断を行うべきである。以上
のとおり、隆線エッジと走査線との交点をカウントする
ので処理が高速であり、また所定値以上の広がりを持っ
た極大値のみを採用するので、ノイズによる基準点のず
れを防止し得る。
り、交点数には微小な凹凸が多数含まれている。この場
合、グラフの平滑化を行い、図の破線のような修正をグ
ラフに加えてから極大値の判断を行うべきである。以上
のとおり、隆線エッジと走査線との交点をカウントする
ので処理が高速であり、また所定値以上の広がりを持っ
た極大値のみを採用するので、ノイズによる基準点のず
れを防止し得る。
【００１０】
【発明の効果】前述のとおり、この発明に係る基準点抽
出方法は、２値画像における「背景輝度」から「図形輝
度」への変化点あるいは「図形輝度」から「背景輝度」
への変化点を隆線のエッジとみなすことにより、画像を
細線化することなく隆線本数のカウントを可能とし、ま
た指紋画像を２方向について走査したとき、走査線と前
記エッジとの交点数の分布を求め、この分布において、
所定値以上の広がりを持った極大値のうち最大のものを
求め、これら最大値の交点を基準点とするので、隆線本
数のカウントが容易であり、また所定値以上の広がりを
持った極大値のみを評価するので、ノイズによる基準点
のずれを防止し得るという優れた効果を有する。
出方法は、２値画像における「背景輝度」から「図形輝
度」への変化点あるいは「図形輝度」から「背景輝度」
への変化点を隆線のエッジとみなすことにより、画像を
細線化することなく隆線本数のカウントを可能とし、ま
た指紋画像を２方向について走査したとき、走査線と前
記エッジとの交点数の分布を求め、この分布において、
所定値以上の広がりを持った極大値のうち最大のものを
求め、これら最大値の交点を基準点とするので、隆線本
数のカウントが容易であり、また所定値以上の広がりを
持った極大値のみを評価するので、ノイズによる基準点
のずれを防止し得るという優れた効果を有する。
【図１】この発明に係る基準点抽出方法の１実施例にお
ける、走査線と隆線との交点を示す概念図出ある。
ける、走査線と隆線との交点を示す概念図出ある。
【図２】同実施例における交点数のＹ方向の分布を示す
グラフである。
グラフである。
【図３】シャープなピークを含む交点数のグラフであ
る。
る。
【図４】微小凹凸を含む交点数のグラフである。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年６月１０日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００６】 隆線パターンとしては、Ａｒｃｈ型とＬ
ｏｏｐ型とＷｈｏｒｌ型があり、Ａｒｃｈ型とＬｏｏｐ
型は図形の中心は明瞭でないが、隆線との交点数の分布
ではその中央部分が現れることが実験的に明らかになっ
ている。この交点として、隆線Ｒのエッジと走査線の交
点を採用する。従って隆線を細線化することなく、２値
画像から直接隆線の本数を代表する数値を求めることが
でき処理が高速である。
ｏｏｐ型とＷｈｏｒｌ型があり、Ａｒｃｈ型とＬｏｏｐ
型は図形の中心は明瞭でないが、隆線との交点数の分布
ではその中央部分が現れることが実験的に明らかになっ
ている。この交点として、隆線Ｒのエッジと走査線の交
点を採用する。従って隆線を細線化することなく、２値
画像から直接隆線の本数を代表する数値を求めることが
でき処理が高速である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正内容】
【図４】
Claims (4)
- 【請求項１】 指紋画像を２値化し、この２値画像を２
方向に走査してその走査線と交差した隆線のエッジをカ
ウントし、このカウント値の分布を求めるとともに、当
該分布において極大値を中心とした一定範囲のカウント
値が全て所定値以上である極大値のうち最大の極大値を
両方向について求め、これら最大値の交点を基準点とす
る、指紋画像の基準点抽出方法。 - 【請求項２】 カウント値の分布を平滑化することを特
徴とする請求項１記載の基準点抽出方法。 - 【請求項３】 ２値画像を走査したときに輝度値が背景
輝度値から図形輝度値に変化した点をエッジとみなすこ
とを特徴とする請求項１記載の基準点抽出方法。 - 【請求項４】 ２値画像を走査したときに輝度値が図形
輝度値から背景輝度値に変化した点をエッジとみなすこ
とを特徴とする請求項１記載の基準点抽出方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3190590A JPH0512416A (ja) | 1991-07-04 | 1991-07-04 | 指紋画像の基準点抽出方法 |
| EP19920111235 EP0521507A3 (en) | 1991-07-04 | 1992-07-02 | Fingerprint data processing method |
| US08/232,414 US5555314A (en) | 1991-07-04 | 1994-04-25 | Fingerprint data processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3190590A JPH0512416A (ja) | 1991-07-04 | 1991-07-04 | 指紋画像の基準点抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0512416A true JPH0512416A (ja) | 1993-01-22 |
Family
ID=16260602
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3190590A Pending JPH0512416A (ja) | 1991-07-04 | 1991-07-04 | 指紋画像の基準点抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0512416A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030067937A (ko) * | 2002-02-09 | 2003-08-19 | 임경훈 | 미디언 필터를 이용한 지문 영상의 향상 |
| KR20190060025A (ko) * | 2017-11-23 | 2019-06-03 | 삼성디스플레이 주식회사 | 표시 장치 및 이의 구동방법 |
-
1991
- 1991-07-04 JP JP3190590A patent/JPH0512416A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030067937A (ko) * | 2002-02-09 | 2003-08-19 | 임경훈 | 미디언 필터를 이용한 지문 영상의 향상 |
| KR20190060025A (ko) * | 2017-11-23 | 2019-06-03 | 삼성디스플레이 주식회사 | 표시 장치 및 이의 구동방법 |
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