JPH07110860A - 指紋識別装置及び照合方法 - Google Patents
指紋識別装置及び照合方法Info
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- JPH07110860A JPH07110860A JP5127686A JP12768693A JPH07110860A JP H07110860 A JPH07110860 A JP H07110860A JP 5127686 A JP5127686 A JP 5127686A JP 12768693 A JP12768693 A JP 12768693A JP H07110860 A JPH07110860 A JP H07110860A
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- Japan
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-
- 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
- G06V40/1365—Matching; Classification
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- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 高い認識率を維持しながら高速で、低
コストで小型の指紋照合装置を提供する。 【構成】 登録指紋データと照合（入力）指紋デ
ータとの比較に於て、各種アクセス、入退出管理を行う
コンピュータ制御の指紋識別装置であって、従来問題と
されてきた極端な乾燥指に於ても、高コントラストが得
られる様なヒストグラム平坦化前処理（自動コントラス
ト制御）を内蔵し、長処理時間が欠点とされてきた。細
線化も独自の高速、高精度アルゴリズムを具備し、特徴
点を抽出しそれらの位置、種類、方向等により本人、他
人と判断し、かつ、登録データに関してキズ等の経時変
化を自動的に調整してゆく機能を有し、かつ、プリズム
面の汚れ等を検出する機能を有した複合指紋識別装置で
ある。
コストで小型の指紋照合装置を提供する。 【構成】 登録指紋データと照合（入力）指紋デ
ータとの比較に於て、各種アクセス、入退出管理を行う
コンピュータ制御の指紋識別装置であって、従来問題と
されてきた極端な乾燥指に於ても、高コントラストが得
られる様なヒストグラム平坦化前処理（自動コントラス
ト制御）を内蔵し、長処理時間が欠点とされてきた。細
線化も独自の高速、高精度アルゴリズムを具備し、特徴
点を抽出しそれらの位置、種類、方向等により本人、他
人と判断し、かつ、登録データに関してキズ等の経時変
化を自動的に調整してゆく機能を有し、かつ、プリズム
面の汚れ等を検出する機能を有した複合指紋識別装置で
ある。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、指紋照合装置及び指紋
照合方法に係り、登録指紋データと照合入力データとを
高速、高精度に照合判定し、入退出、アクセスの選択制
御を行う指紋照合装置及び指紋照合方法に関するもので
ある。
照合方法に係り、登録指紋データと照合入力データとを
高速、高精度に照合判定し、入退出、アクセスの選択制
御を行う指紋照合装置及び指紋照合方法に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来、同様な指紋照合装置において大き
な問題は、価格と性能に有る。価格については処理時間
を短くする為に、ハードウエアーによる画像処理回路を
大規模に用いなければならず、コストアップにつながっ
ている。そこでハードウエアーに代り、ソフトウエアー
処理だけで行おうとして処理時間の短縮をする為に曖昧
な、理論的に無理のあるアルゴリズムで特徴点を抽出し
ている。この様な方法では、ある一定の形状を有する指
紋でしか高認識率を維持できないという状況が発生して
いる。
な問題は、価格と性能に有る。価格については処理時間
を短くする為に、ハードウエアーによる画像処理回路を
大規模に用いなければならず、コストアップにつながっ
ている。そこでハードウエアーに代り、ソフトウエアー
処理だけで行おうとして処理時間の短縮をする為に曖昧
な、理論的に無理のあるアルゴリズムで特徴点を抽出し
ている。この様な方法では、ある一定の形状を有する指
紋でしか高認識率を維持できないという状況が発生して
いる。
【０００３】人間の指紋の隆線間隔は人によって異な
り、同一指においても広い部位、狭い部位が共存し１ｍ
ｍ間に２〜８本といった分布を呈している。この様な指
紋の特性に於て特徴点を抽出するには、確証あるアルゴ
リズムを展開してゆく必要が有る。又、低コントラスト
や隆線の直線性の欠如が著しい指紋に対応が可能という
事でテンプレートマッチングの実施も見られるが、指紋
の特性上テンプレートマッチング方法だけでは不完全で
ある。
り、同一指においても広い部位、狭い部位が共存し１ｍ
ｍ間に２〜８本といった分布を呈している。この様な指
紋の特性に於て特徴点を抽出するには、確証あるアルゴ
リズムを展開してゆく必要が有る。又、低コントラスト
や隆線の直線性の欠如が著しい指紋に対応が可能という
事でテンプレートマッチングの実施も見られるが、指紋
の特性上テンプレートマッチング方法だけでは不完全で
ある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】価格低下を実現するた
めに、高性能を維持しながらソフトウエアー処理を把大
化させハードウエアーコストの低減を計る点。乾燥指
紋、湿った指紋、非直線性指紋を一律な安定したデータ
として採りこむ為に、自動コントラスト制御をデータ入
力時に実施し処理時間の短縮と認識率の向上を計ッた。
２値化データによる隆線方向パターンの、８近傍による
曲率パターン比較と特徴点抽出比較の２段方式をとり、
特徴点抽出には確度の高い細線化処理を採用し独自の高
速アルゴリズムにより、細線化の弱点である長処理時間
をクリアーし時間短縮と性能の向上を計る点である。
めに、高性能を維持しながらソフトウエアー処理を把大
化させハードウエアーコストの低減を計る点。乾燥指
紋、湿った指紋、非直線性指紋を一律な安定したデータ
として採りこむ為に、自動コントラスト制御をデータ入
力時に実施し処理時間の短縮と認識率の向上を計ッた。
２値化データによる隆線方向パターンの、８近傍による
曲率パターン比較と特徴点抽出比較の２段方式をとり、
特徴点抽出には確度の高い細線化処理を採用し独自の高
速アルゴリズムにより、細線化の弱点である長処理時間
をクリアーし時間短縮と性能の向上を計る点である。
【０００５】
【実施例】図１の様に入力／表示部（Ａ）と演算部
（Ｂ）から成り、光源３から発せられた光が拡散板２を
経てプリズム１面で全反射し、指紋映像を鏡４を経由し
レンズ５で拡大されてＣＣＤ６に像を結びアナログ映像
信号に変換されケーブル１２を通じＡ／Ｄ９でアナログ
信号からデジタル信号に変換され、演算部１１でソフト
処理され登録照合が行われ本人と判定された場合、外部
インターフェー１０に通知される。
（Ｂ）から成り、光源３から発せられた光が拡散板２を
経てプリズム１面で全反射し、指紋映像を鏡４を経由し
レンズ５で拡大されてＣＣＤ６に像を結びアナログ映像
信号に変換されケーブル１２を通じＡ／Ｄ９でアナログ
信号からデジタル信号に変換され、演算部１１でソフト
処理され登録照合が行われ本人と判定された場合、外部
インターフェー１０に通知される。
【０００６】光源３はＣＣＤ６の感度特性に一致したも
のを選択し、プリズム１面にムラが発生しない様に拡散
板２を設ける。入力部をコンパクトにする為、鏡４を用
いて光軸を曲げ距離を稼いでいる。レンズ５はプリズム
面に触れている指紋面１６ｍｍ×１６ｍｍを、ＣＣＤ６
面に均一にリアルサイズ（１：１）で結像される様に調
整されている。ＣＣＤは２分の１インチ２５６×２５６
画素のデータを得る事ができ、このデータはＡ／Ｄ９で
変換され演算部１１にとりこまれＣＰＵ（１１−ａ）で
演算される。
のを選択し、プリズム１面にムラが発生しない様に拡散
板２を設ける。入力部をコンパクトにする為、鏡４を用
いて光軸を曲げ距離を稼いでいる。レンズ５はプリズム
面に触れている指紋面１６ｍｍ×１６ｍｍを、ＣＣＤ６
面に均一にリアルサイズ（１：１）で結像される様に調
整されている。ＣＣＤは２分の１インチ２５６×２５６
画素のデータを得る事ができ、このデータはＡ／Ｄ９で
変換され演算部１１にとりこまれＣＰＵ（１１−ａ）で
演算される。
【０００７】演算部の構成は図４の様になっており１６
ビットＣＰＵ（１１−ａ）中央演算装置６８３０１、Ｒ
ＯＭ（１１−ｂ）１Ｍビット、リードオンリーメモリ
ー、ＲＡＭ（１−ｃ）ランダムアクセスメモリー、ＡＳ
ＩＣ超集積論理回路、発振回路（１１−ｅ）から成って
おり、高速にデータ演算を実行する。入力表示部は使用
者とのインターフェースとして機能し、Ｉ／Ｄ番号の入
力、照合、登録等のアシスト表示を行う。
ビットＣＰＵ（１１−ａ）中央演算装置６８３０１、Ｒ
ＯＭ（１１−ｂ）１Ｍビット、リードオンリーメモリ
ー、ＲＡＭ（１−ｃ）ランダムアクセスメモリー、ＡＳ
ＩＣ超集積論理回路、発振回路（１１−ｅ）から成って
おり、高速にデータ演算を実行する。入力表示部は使用
者とのインターフェースとして機能し、Ｉ／Ｄ番号の入
力、照合、登録等のアシスト表示を行う。
【０００８】構成は図３の様に成っており、中央演算装
置μＰＤ７８Ｃ１０（１４−ａ）、ＲＯＭ（１４−
ｂ）、ＲＡＭ（１４−ｃ）、釦のとりこみ、ＬＥＤ、７
セグメントの入出力を行うＰＩＯ（パラレルインターフ
ェース）（１４−ｄ）ｄ）、指が置かれた事を検出する
電極ピン、データを検出するＡ／Ｄ（１４−ｅ）、演算
部とのインターフェースＲＳ４８５（１４−ｆ）から成
っている。
置μＰＤ７８Ｃ１０（１４−ａ）、ＲＯＭ（１４−
ｂ）、ＲＡＭ（１４−ｃ）、釦のとりこみ、ＬＥＤ、７
セグメントの入出力を行うＰＩＯ（パラレルインターフ
ェース）（１４−ｄ）ｄ）、指が置かれた事を検出する
電極ピン、データを検出するＡ／Ｄ（１４−ｅ）、演算
部とのインターフェースＲＳ４８５（１４−ｆ）から成
っている。
【０００９】図５は、演算部に採り込まれた指紋データ
は２５６×２５６データ有り、それぞれ８ｂｉｔデータ
として０〜２５５の値をとり０が最も暗く２５５が最も
明るい。つまり、プリズム面１６ｍｍ×１６ｍｍの指紋
の濃淡を２５６×２５６個のデータで０〜２５５という
数値で表現される事になる。人の指紋の隆線数は２〜７
本／ｍｍの密度なので、１本の隆線は８〜３セルデータ
巾となる。
は２５６×２５６データ有り、それぞれ８ｂｉｔデータ
として０〜２５５の値をとり０が最も暗く２５５が最も
明るい。つまり、プリズム面１６ｍｍ×１６ｍｍの指紋
の濃淡を２５６×２５６個のデータで０〜２５５という
数値で表現される事になる。人の指紋の隆線数は２〜７
本／ｍｍの密度なので、１本の隆線は８〜３セルデータ
巾となる。
【００１０】
【課題を解決する為の手段】通常プリズム面ソフトウエ
アー処理による自動コントラスト制御の全反射を利用し
て得られる指紋データは、概して図６−ａの様な濃度ヒ
ストグラムを示す。図６−ａの横軸は、Ａ／Ｄ変換（Ｃ
ＣＤの電気信号をデジタル変換しメモリーへストアし
た）データ値で、本システムでは８ビット高速Ａ／Ｄを
使用しており、データの変域は（０〜＄ＦＦ＝０〜２５
５）の２５６階調となる。縦軸は画（セル）数であり２
５６×２５６＝６５５３６画素となる。よってこの図は
階調毎の画素数を表す濃度ヒストグラム図となる。
アー処理による自動コントラスト制御の全反射を利用し
て得られる指紋データは、概して図６−ａの様な濃度ヒ
ストグラムを示す。図６−ａの横軸は、Ａ／Ｄ変換（Ｃ
ＣＤの電気信号をデジタル変換しメモリーへストアし
た）データ値で、本システムでは８ビット高速Ａ／Ｄを
使用しており、データの変域は（０〜＄ＦＦ＝０〜２５
５）の２５６階調となる。縦軸は画（セル）数であり２
５６×２５６＝６５５３６画素となる。よってこの図は
階調毎の画素数を表す濃度ヒストグラム図となる。
【００１１】乾燥した指紋や湿った指紋そして直線性の
欠ける指紋は、図６−ｂ，ｃの様な濃度の偏よりが見ら
れΔＰが狭くなる傾向がある事に着目し、この偏よりを
均一に平坦化する事により（図７）高コントラストで鮮
明な画像を得ようとした。
欠ける指紋は、図６−ｂ，ｃの様な濃度の偏よりが見ら
れΔＰが狭くなる傾向がある事に着目し、この偏よりを
均一に平坦化する事により（図７）高コントラストで鮮
明な画像を得ようとした。
【００１２】図８の様な入力データを分散処理し図９の
ようにする。その変化が、図１０、図１１である。図１
０は図８の濃度ヒストグラムであり、本処理を施した図
９の画像が図１１である。明らかにコントラストの改善
がみられる。実際の実験においても、従来認識が困難で
あった図８の指紋が認識可能となった。又、最終的な平
坦化処理をやらなくても分散処理だけで十分なコントラ
ストが得られ、一律なデータを得る事が実証された。
ようにする。その変化が、図１０、図１１である。図１
０は図８の濃度ヒストグラムであり、本処理を施した図
９の画像が図１１である。明らかにコントラストの改善
がみられる。実際の実験においても、従来認識が困難で
あった図８の指紋が認識可能となった。又、最終的な平
坦化処理をやらなくても分散処理だけで十分なコントラ
ストが得られ、一律なデータを得る事が実証された。
【００１３】分散処理時間は平坦化処理時間の３５分の
１であるため、本システムでは分散化処理にて濃度平坦
化とし自動コントラスト制御を実施する事にした。この
分散処理の方法は、各画素をｍ（ｘｉ，ｙｊ）で表す。
ここで（ｘｉ，ｙｊ）は、画素位置（ｘ座標，ｙ座標）
を表し ｉ＝０〜２５５ｙ＝０〜２５５である。ｍは各
画素の濃度の低い方から順番につけた番号であり、濃度
が同じものはｊの小さい方が、ｊが同じものはｉの小さ
い方が順番を先にした。つまり、（ｘｉ，ｙｊ）の昇べ
きの順に番号をつけた。よってｍは、１〜６５５３６の
値をとる。 このｎが（ｘｉ，ｙｊ）における分散処理後の濃度とな
る。
１であるため、本システムでは分散化処理にて濃度平坦
化とし自動コントラスト制御を実施する事にした。この
分散処理の方法は、各画素をｍ（ｘｉ，ｙｊ）で表す。
ここで（ｘｉ，ｙｊ）は、画素位置（ｘ座標，ｙ座標）
を表し ｉ＝０〜２５５ｙ＝０〜２５５である。ｍは各
画素の濃度の低い方から順番につけた番号であり、濃度
が同じものはｊの小さい方が、ｊが同じものはｉの小さ
い方が順番を先にした。つまり、（ｘｉ，ｙｊ）の昇べ
きの順に番号をつけた。よってｍは、１〜６５５３６の
値をとる。 このｎが（ｘｉ，ｙｊ）における分散処理後の濃度とな
る。
【００１４】曲率パターンによる指紋式別の計算方法
は、２値化２５６×２５６領域を１６×１６領域毎に隆
線方向を求める。図１２の様なスリット状ウインドウに
より求める。各ウインドウをその垂直方向へ１画素ずつ
移動させた時のウインドウ内の平均濃度Ａｄ（ｍ）をも
とめる。 次に、同一方向の平均濃度分布Ｖｄを求める。 このＶｄの値が最も大きいものが、この領域の隆線方向
となる。又方向ｄ（１〜８）によって決定されるポジシ
ョン数は、次の図１３−ａからｃの様になる。
は、２値化２５６×２５６領域を１６×１６領域毎に隆
線方向を求める。図１２の様なスリット状ウインドウに
より求める。各ウインドウをその垂直方向へ１画素ずつ
移動させた時のウインドウ内の平均濃度Ａｄ（ｍ）をも
とめる。 次に、同一方向の平均濃度分布Ｖｄを求める。 このＶｄの値が最も大きいものが、この領域の隆線方向
となる。又方向ｄ（１〜８）によって決定されるポジシ
ョン数は、次の図１３−ａからｃの様になる。
【００１５】図１３−ａ、方向ｄ＝１のときは、２２ポ
ジションのデータを算出する。図１３−ｂ、方向ｄ＝２
のときは、２９ポジションのデータを算出する。図１３
−ｃ方向ｄ＝３のときは、３７ポジションのデータとす
る。方向ｄ＝４、６、８、は方向ｄ＝２とポジション数
は、同じとする。方向ｄ＝５は、方向ｄ＝１とポジショ
ン数は、同じとする。方向ｄ＝７は、方向ｄ＝３とポジ
ション数は、同じとする。
ジションのデータを算出する。図１３−ｂ、方向ｄ＝２
のときは、２９ポジションのデータを算出する。図１３
−ｃ方向ｄ＝３のときは、３７ポジションのデータとす
る。方向ｄ＝４、６、８、は方向ｄ＝２とポジション数
は、同じとする。方向ｄ＝５は、方向ｄ＝１とポジショ
ン数は、同じとする。方向ｄ＝７は、方向ｄ＝３とポジ
ション数は、同じとする。
【００１６】
【表１】 表１に示したように、求めた１６×１６領域の隆線方向
データ３２×３２を用いてその８近傍曲率計算する。表
１計算を全領域で行う。
データ３２×３２を用いてその８近傍曲率計算する。表
１計算を全領域で行う。
【００１７】
【表２】 表２に示したように、背景領域が存在した場合、上記Ｔ
（ｍ）の計算に於て、Ｇ（ｍ１）、Ｇ（ｍ２）の両方
が、もしくわ片方が存在しない場合は、当然計算はしな
い（０）とする。
（ｍ）の計算に於て、Ｇ（ｍ１）、Ｇ（ｍ２）の両方
が、もしくわ片方が存在しない場合は、当然計算はしな
い（０）とする。
【００１８】図１４は、隆線方向パターン及び隆線方向
曲率パターン比較に於て、登録時２値化して細線化を全
領域で行い、隆線化データに於て、隆線方向、曲率を算
出しておく、又特徴点（端点、分岐点）の位置、方向を
算出し、記憶しておく。照合時は、２値化したデータに
対して（隆線化の前に）隆線方向を求め、曲率を求め
る。登録データと照合データとの隆線方向データと曲率
データを比較し、最も偏差Ｓ（ｘ、ｙ）の小さい位置ｓ
ｘ、ｓｙを求める。この一致度が上位しきい値以上で本
人と認識し、下以しきい値未満で他人と判断する。一致
度は、３２×３２＝１０２４の隆線方向データ、曲率デ
ータを求めて行う。方向差、曲率差の最も小さい位置と
なる。
曲率パターン比較に於て、登録時２値化して細線化を全
領域で行い、隆線化データに於て、隆線方向、曲率を算
出しておく、又特徴点（端点、分岐点）の位置、方向を
算出し、記憶しておく。照合時は、２値化したデータに
対して（隆線化の前に）隆線方向を求め、曲率を求め
る。登録データと照合データとの隆線方向データと曲率
データを比較し、最も偏差Ｓ（ｘ、ｙ）の小さい位置ｓ
ｘ、ｓｙを求める。この一致度が上位しきい値以上で本
人と認識し、下以しきい値未満で他人と判断する。一致
度は、３２×３２＝１０２４の隆線方向データ、曲率デ
ータを求めて行う。方向差、曲率差の最も小さい位置と
なる。
【００１９】登録データに於て、特徴点が多数含まれる
領域がａ、ｂとすると、ｓｘ、ｓｙ分だけずれた領域ｃ
内のａ′ｂ′を細線化する。登録データと照合データに
おけるａ′ｂ′の特徴点の位置、種類、方向等を比較
し、上位しきい値以上で本人、下以しきい値未満で他人
と判定する。一致度が下以しきい値以上上位しきい値未
満で領域ｃ（ａ′ｂ′を除いた）を細線化し、特徴点を
抽出し、同様な比較を行い一致度がしきい値以上で本
人、しきい値以下で他人と判断する。この方法によって
高速性を高めた細線化領域を限定しても精度、照合率に
は何ら影響がなかった。
領域がａ、ｂとすると、ｓｘ、ｓｙ分だけずれた領域ｃ
内のａ′ｂ′を細線化する。登録データと照合データに
おけるａ′ｂ′の特徴点の位置、種類、方向等を比較
し、上位しきい値以上で本人、下以しきい値未満で他人
と判定する。一致度が下以しきい値以上上位しきい値未
満で領域ｃ（ａ′ｂ′を除いた）を細線化し、特徴点を
抽出し、同様な比較を行い一致度がしきい値以上で本
人、しきい値以下で他人と判断する。この方法によって
高速性を高めた細線化領域を限定しても精度、照合率に
は何ら影響がなかった。
【００２０】
【発明の効果】従来の領域毎の単純平滑化（平均化）と
は異なり、本自動コントラスト制（コントラスト平坦化
的分散処理）は、指紋データの特徴を失う事なく高コン
トラストデータの生成と件にノイズ等の除去効果も含
み、処理時間の短縮と高認識率を得るための前処理とし
て、有効な手段である事が実証された。又、特徴点が多
く含まれる領域だけの細線化により時間が大巾に短縮さ
れた。
は異なり、本自動コントラスト制（コントラスト平坦化
的分散処理）は、指紋データの特徴を失う事なく高コン
トラストデータの生成と件にノイズ等の除去効果も含
み、処理時間の短縮と高認識率を得るための前処理とし
て、有効な手段である事が実証された。又、特徴点が多
く含まれる領域だけの細線化により時間が大巾に短縮さ
れた。
【図１】本発明の使用方法を示した説明図である。
【図２】本発明の１実施例を示した説明図である。
【図３】入力表示部における説明図である。
【図４】演算部における説明図である。
【図５】演算部に採り込まれた指紋データを示した説明
図である。
図である。
【図６】ａ画素数を表すヒストグラム図である。
【図６】ｂ面素数を表すヒストグラム図である。
【図６】ｃ画素数を表すヒストグラム図である。
【図７】セル数を表すヒストグラム図である。
【図８】入力データによるヒストグラム図である。
【図９】入力データを分散処理によるヒストグラム図で
ある。
ある。
【図１０】入力データを分散処理する事による変化を写
した画面である。
した画面である。
【図１１】入力データを分散処理する事による変化を写
した画面である。
した画面である。
【図１２】スリット状ウインドウの形状を示した図であ
る。
る。
【図１３】隆線方向及び曲率によるポジション数を示し
た図である。
た図である。
【図１４】隆線方向パターン及び隆線方向曲線パターン
比較に関する説明図である。
比較に関する説明図である。
【図１５】指紋登録方法を示したフローチャート図であ
る。
る。
【図１６】指紋照合方法を示したフローチャート図であ
る
る
【符号の説明】 １． プリズム ２． 拡散板 ３． 光源 ４． 鏡 ５． レンズ ６． ＣＣＤ ７． 電極ピン ８． ＬＥＤ ９． Ａ／Ｄ １０． インターフェース １１． 演算部 １１−ａ．ＣＰＵ６８３０１ １１−ｂ．ＲＯＭ１Ｍ １１−ｃ．ＲＡＭ１Ｍ １１−ｄ．ＡＳＩＣ １１−ｅ．ＣＬＯＣＫ１６．７ＭＨＺ １２． ケーブル １３． ケーブル １４． 入力表示部 １４−ａ．μＰＤ７８Ｃ１０ＣＰＵ １４−ｂ．ＲＯＭ １４−ｃ．ＲＡＭ １４−ｄ．ＰＩＯ １４−ｅ．Ａ／Ｄ １４−ｆ．ＲＳ４８５ １５． プリズム面イメージ １６． 演算部データイメージ １７． ｍ（ｘ，ｙ） ｍ（ｘ，ｙ）のｍは、そのデータの値（０〜２５５）Ｘ
は、Ｘ座標、Ｙは、Ｙ座標 １８． 隆線１本のデータ巾（３〜８巾） １９． 濃度ヒストグラム ２０． 平坦化濃度ヒストグラム ２１． スリット状ウインドウの形状 ２２． 照合時入力データ ２３． 登録データ ２４． 重なった部分
は、Ｘ座標、Ｙは、Ｙ座標 １８． 隆線１本のデータ巾（３〜８巾） １９． 濃度ヒストグラム ２０． 平坦化濃度ヒストグラム ２１． スリット状ウインドウの形状 ２２． 照合時入力データ ２３． 登録データ ２４． 重なった部分
【手続補正書】
【提出日】平成６年３月２９日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の使用方法を示した説明図である。
【図２】本発明の１実施例を示した説明図である。
【図３】入力表示部における説明図である。
【図４】演算部における説明図である。
【図５】演算部に採り込まれた指紋データを示した説明
図である。
図である。
【図６】画素数を表すヒストグラム図である。
【図７】セル数を表すヒストグラム図である。
【図８】入力データによるヒストグラム図である。
【図９】入力データを分散処理によるヒストグラム図で
ある。
ある。
【図１０】入力データを分散処理する事による変化を写
した画面である。
した画面である。
【図１１】入力データを分散処理する事による変化を写
した画面である。
した画面である。
【図１２】スリット状ウインドウの形状を示した図であ
る。
る。
【図１３】隆線方向及び曲率によるポジション数を示し
た図である。
た図である。
【図１４】隆線方向バターン及び隆線方向曲線パターン
比較に関する説明図である
比較に関する説明図である
【図１５】指紋登録方法を示したフローチャート図であ
る。
る。
【図１６】指紋照合方法を示したフローチャート図であ
る。
る。
【符号の説明】 １ プリズム ２ 拡散板 ３ 光源 ４ 鏡 ５ レンズ ６ ＣＣＤ ７ 電極ピン ８ ＬＥＤ ９ Ａ／Ｄ １０ インターフェース １１ 演算部 １１−ａ ＣＰＵ６８３０１ １１−ｂ ＲＯＭＩＭ １１−Ｃ ＲＡＭＩＭ １１−ｄ ＡＳＩＣ １１−ｅ ＣＬＯＣＫ１６．７ＭＨＺ １２ ケーブル １３ ケーブル １４ 入力表示部 １４−ａ μＰＤ７８Ｃ１０ＣＰＵ １４−ｂ ＲＯＭ １４−ｃ ＲＡＭ １４−ｄ ＰＩＯ １４−ｅ Ａ／Ｄ １４−ｆ ＲＳ４８５ １５ プリズム面イメージ １６ 演算部データイメージ １７ ｍ（ｘ，ｙ） ｍ（ｘ，ｙ）のｍは、そのデータ
の値（０〜２５５）Ｘは、Ｘ座標、Ｙは、Ｙ座標 １８ 隆線１本のデータ巾（３〜８巾） １９ 濃度ヒストグラム ２０ 平坦化濃度ヒストグラム ２１ スリット状ウインドウの形状 ２２ 照合時入力データ ２３ 登録データ ２４ 重なった部分
の値（０〜２５５）Ｘは、Ｘ座標、Ｙは、Ｙ座標 １８ 隆線１本のデータ巾（３〜８巾） １９ 濃度ヒストグラム ２０ 平坦化濃度ヒストグラム ２１ スリット状ウインドウの形状 ２２ 照合時入力データ ２３ 登録データ ２４ 重なった部分
Claims (10)
- 【請求項１】 ソフトウエアーにより、自動コントラス
ト制御で得られた登録指紋データと入力指紋データを処
理して認識照合する方法に於て、登録指紋の隆線方向パ
ターンと同曲率パターンと入力指紋の隆線方向パターン
と同曲率パターンとを比較し、位置合わせを行い、重な
った領域の隆線方向と曲率パターンの一致度を計算し、
上位しきい値以上の場合は本人と判断し、下位しきい値
未満の場合は他人と判断し、処理を速やかに終了し（一
次照合）一致度が下位しきい値以上上位しきい値未満で
ある場合は、重なった領域内で登録データの特徴点高密
度領域、中密度領域と一致する入力データ内領域だけの
細線化、精選化を行い、特徴点を抽出し、それらの位
置、種類、方向の一致度を計算し、高密度領域内で一致
度が上位しきい値以上で本人、下位しきい値未満で他人
と判定し、下位しきい値以上上位しきい値未満で他人と
判定し、下位しきい値以上上位しきい値未満で、中密度
領域内で一致度がしきい値以上で本人、末満で他人と判
定（二次、三次照合）する事を特徴とする複合指紋照合
方法。 - 【請求項２】 登録照合を実施する要素として、２値化
データから算出された隆線方向及び同曲率パターン、２
値化細線化から算出される特徴点｛位置（Ｘ，Ｙ）種類
（端点、分岐点、交差点）、方向｝を用いる事を特徴と
する請求項１記載の指紋照合方法。 - 【請求項３】 乾燥した指や水分を多く含んだ指紋等の
データを一律して入力する為に、入力時自動コントラス
ト制御を実施する事を特徴とした請求項１記載の指紋照
合方法。 - 【請求項４】 入力指紋隆線方向パターンと同曲率パタ
ーンと登録指紋隆線方向パターンと同曲率パターンとを
重ねながら、平均曲率差が最少となるＸ方向、Ｙ方向の
差分距離を求め、その時重ね合った部分の隆線方向と曲
率の一致度を計算し、上位しきい値以上で本人、下位し
きい値未満で他人と速やかに判定し、下位しきい値以上
上位しきい値未満の場合は、判定を次のステップ以降へ
と保留する事を特徴とする請求項１記載の指紋照合方
法。 - 【請求項５】 照合時、差分距離を求め重ね合った部分
だけを対象とし、登録データにおいて特徴点が多い高密
度領域、中密度領域を割出し、その位置と重なった領域
だけを入力データについて細線化を行い、細線化時間を
極めて短縮する事を特徴とする請求項１及び４記載の指
紋照合方法。 - 【請求項６】 指紋照合時抽出した特徴点高密度、中密
度領域において、まず、高密度領域内の特徴点の位置、
種類、方向の一致度を求め、上位しきい値以上で本人、
下位しきい値未満で他人と判定し、下位しきい値以上上
位しきい値未満の場合中密度領域内で同様な事を行い、
しきい値以上の一致度の時本人、未満の時他人と判定す
る事を特徴とした請求項１、４、５記載の指紋照合方
法。 - 【請求項７】 前記細線化において細線化領域を４分の
１に圧縮し、その８近傍領域でソフトウエアー処理によ
る表探索によって、高速に削除可能点が検出される事を
特徴とする請求項１記載の指紋照合方法。 - 【請求項８】 抽出された特徴点において、汗腺、ヒ
ゲ、キレ等の擬似特徴点を除去するために、一定以内の
距離で方向差が１８０°に近い特徴点を削除する事を特
徴とする請求項１記載の指紋照合方法。 - 【請求項９】 指紋照合において、一次照合、二次照
合、三次照合で本人と判定した履歴を記憶し、指紋劣
化、指紋変化の推移が見られる場合、入力指紋データの
品質がある一定以上であれば、入力データを登録データ
として自動的に登録する事を特徴とする指紋照合方法。 - 【請求項１０】 入力部（プリズム）にゴミ等が付着し
て認識率の低下を生じない様に、入力面の状態を監視し
て使用者に汚れがある場合は、メッセージを出す事を特
徴とした指紋照合方法。
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