JPH08129644A - 指紋画像の画質判定方法 - Google Patents
指紋画像の画質判定方法Info
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- JPH08129644A JPH08129644A JP5131091A JP13109193A JPH08129644A JP H08129644 A JPH08129644 A JP H08129644A JP 5131091 A JP5131091 A JP 5131091A JP 13109193 A JP13109193 A JP 13109193A JP H08129644 A JPH08129644 A JP H08129644A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 入力された画像画質の良否判定を行う指紋画
像の画質判定方法を提供することを目的とする。 【構成】 指紋画像を入力して２値化し、この２値化画
像を細線化して端点及び分岐点の指紋特徴点を抽出し、
所定領域におけるこの端点及び分岐点の分布密度に基づ
き入力画像の良否判定を行う。
像の画質判定方法を提供することを目的とする。 【構成】 指紋画像を入力して２値化し、この２値化画
像を細線化して端点及び分岐点の指紋特徴点を抽出し、
所定領域におけるこの端点及び分岐点の分布密度に基づ
き入力画像の良否判定を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、指紋照合等を行う際
の指紋入力画像の画質判定方法に関する。
の指紋入力画像の画質判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】指紋照合において、入力画像の画質の良
否は照合の精度に非常に大きな影響を与える。例えば、
入力時に濃淡のむらがある場合や検出面が汚れている場
合は照合精度は劣化する。しかしながら、現在のとこ
ろ、迅速で簡単に入力された指紋画像の画質の良否を判
定する方法は存在しないという問題がある。
否は照合の精度に非常に大きな影響を与える。例えば、
入力時に濃淡のむらがある場合や検出面が汚れている場
合は照合精度は劣化する。しかしながら、現在のとこ
ろ、迅速で簡単に入力された指紋画像の画質の良否を判
定する方法は存在しないという問題がある。
【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、入力され
た画像の画質の良否を判定する指紋画像の画質判定方法
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、入力され
た画像の画質の良否を判定する指紋画像の画質判定方法
を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明に係る指紋画像
の画質判定方法は、入力した指紋画像を２値化し、この
２値化画像を細線化して端点及び分岐点を抽出し、この
端点及び分岐点の所定領域の密度に基づき入力画像の良
否判定を行うものである。
の画質判定方法は、入力した指紋画像を２値化し、この
２値化画像を細線化して端点及び分岐点を抽出し、この
端点及び分岐点の所定領域の密度に基づき入力画像の良
否判定を行うものである。
【０００５】
【作用】この発明に係る指紋画像の画質判定方法によれ
ば、指紋入力画像を２値化し、細線化することで端点等
の指紋の特徴点を抽出し、所定領域におけるこの特徴点
の分布密度にもとづいて入力画像の良否判定が可能とな
る。
ば、指紋入力画像を２値化し、細線化することで端点等
の指紋の特徴点を抽出し、所定領域におけるこの特徴点
の分布密度にもとづいて入力画像の良否判定が可能とな
る。
【０００６】
【実施例】次に、この発明に係る指紋画像の画質判定方
法の１実施例を図面に基づいて説明する。図１は本発明
を実施するフローチャート、図５は本発明を実施する装
置のブロック図である。本装置は、例えば中央処理部Ｃ
ＰＵ、画像処理部ＩＰＵおよび画像メモリＩＭから構成
され、本装置の中央処理部ＣＰＵ、画像処理部ＩＰＵお
よび画像メモリＩＭはシステムバスＳＢで接続され、さ
らに画像処理部ＩＰＵおよび画像メモリＩＭはローカル
バスＬＢでつながれている。
法の１実施例を図面に基づいて説明する。図１は本発明
を実施するフローチャート、図５は本発明を実施する装
置のブロック図である。本装置は、例えば中央処理部Ｃ
ＰＵ、画像処理部ＩＰＵおよび画像メモリＩＭから構成
され、本装置の中央処理部ＣＰＵ、画像処理部ＩＰＵお
よび画像メモリＩＭはシステムバスＳＢで接続され、さ
らに画像処理部ＩＰＵおよび画像メモリＩＭはローカル
バスＬＢでつながれている。
【０００７】まず検出面に触れている指紋画像を入力装
置（図略）で入力し（ステップ１−１）、この入力画像
を画像メモリＩＭに格納する（ステップ１−２）。この
画像メモリＩＭに格納した入力画像をローカルバスＬＢ
を介して画像処理部ＩＰＵに取り込み、ここで２値化し
（ステップ１−３）、細線化をする（ステップ１−
４）。
置（図略）で入力し（ステップ１−１）、この入力画像
を画像メモリＩＭに格納する（ステップ１−２）。この
画像メモリＩＭに格納した入力画像をローカルバスＬＢ
を介して画像処理部ＩＰＵに取り込み、ここで２値化し
（ステップ１−３）、細線化をする（ステップ１−
４）。
【０００８】次に、中央処理部ＣＰＵはシステムバスＳ
Ｂを介してこの細線化画像から端点及び分岐点など特徴
点を抽出しその個数を数える（ステップ１−５）。端点
及び分岐点等の抽出は、各々の細線化画像が８連結にお
いて連結数がｌの場合は端点、連結数が３または４の場
合は分岐点と判断することにより算出する。
Ｂを介してこの細線化画像から端点及び分岐点など特徴
点を抽出しその個数を数える（ステップ１−５）。端点
及び分岐点等の抽出は、各々の細線化画像が８連結にお
いて連結数がｌの場合は端点、連結数が３または４の場
合は分岐点と判断することにより算出する。
【０００９】そして、これらの数が所定領域Ａにどれだ
け分布するか、つまり、分布密度を中央処理部ＣＰＵで
計算するものである（ステップ１−６）。端点等の適正
な分布密度は経験上判明しており、これに許容範囲とし
て上限値及び下限値を考慮し、この両限値間を所定範囲
とするものである。そして、これら指紋特徴点の分布密
度が所定範囲内か否かの判断を中央処理部ＣＰＵで行う
（ステップ１−７）。
け分布するか、つまり、分布密度を中央処理部ＣＰＵで
計算するものである（ステップ１−６）。端点等の適正
な分布密度は経験上判明しており、これに許容範囲とし
て上限値及び下限値を考慮し、この両限値間を所定範囲
とするものである。そして、これら指紋特徴点の分布密
度が所定範囲内か否かの判断を中央処理部ＣＰＵで行う
（ステップ１−７）。
【００１０】図２は入力画像の画質が良好な場合の細線
化画像で、この場合所定領域Ａに含まれる特徴点の分布
密度は適正である。しかしながら、検出面に汚れ等又は
指紋面に汚れが付着している場合は、図３に示すように
汚れの細線化図形が残ってしまい、特徴点の分布密度は
所定範囲を越えてしまうことになる。
化画像で、この場合所定領域Ａに含まれる特徴点の分布
密度は適正である。しかしながら、検出面に汚れ等又は
指紋面に汚れが付着している場合は、図３に示すように
汚れの細線化図形が残ってしまい、特徴点の分布密度は
所定範囲を越えてしまうことになる。
【００１１】また、指紋面が渇き過ぎている場合は検出
面と指紋面の密着度が低下するため、指紋パターンが画
像として充分入力されず図４に示すようににかすれてし
まい、端点及び分岐点の抽出ができない。このような場
合は、特徴点の数は所定範囲を下回ることになる。
面と指紋面の密着度が低下するため、指紋パターンが画
像として充分入力されず図４に示すようににかすれてし
まい、端点及び分岐点の抽出ができない。このような場
合は、特徴点の数は所定範囲を下回ることになる。
【００１２】そして、ステップ１−７で所定範囲内と判
断された場合は、ステップ１−８に至り、画質良好と判
断される。しかしながら、ステップ１−７で所定範囲内
に納まらない場合は、ステップ１−９に至り不良画質と
判断される。このような場合は、例えばステップ１−１
０で入力者に再入力の指示がなされる。
断された場合は、ステップ１−８に至り、画質良好と判
断される。しかしながら、ステップ１−７で所定範囲内
に納まらない場合は、ステップ１−９に至り不良画質と
判断される。このような場合は、例えばステップ１−１
０で入力者に再入力の指示がなされる。
【００１３】この場合、ステップ１−２で登録された指
紋画像は消去され、入力者が指示に従って再入力を行っ
た画像が登録される。そして、ステップ１−７で特徴点
の分布密度が所定範囲に含まれ、ステップ１−８で良画
質と判定されるまで、上記の処理が繰り返されることに
なる。良画質と判定されると、ステップ１−２で画像メ
モリＩＭに登録された指紋入力画像に基づいて照合判定
が行われる。
紋画像は消去され、入力者が指示に従って再入力を行っ
た画像が登録される。そして、ステップ１−７で特徴点
の分布密度が所定範囲に含まれ、ステップ１−８で良画
質と判定されるまで、上記の処理が繰り返されることに
なる。良画質と判定されると、ステップ１−２で画像メ
モリＩＭに登録された指紋入力画像に基づいて照合判定
が行われる。
【００１４】
【発明の効果】以上のように、この発明に係る指紋画像
の画質判定方法は、入力した指紋画像を２値化し、この
２値化画像を細線化して端点及び分岐点を抽出し、この
端点及び分岐点の所定領域の密度に基づき入力画像の良
否判定を行うので、迅速かつ簡単な方法で指紋画像の画
質の良否判定が可能という効果を有する。これによっ
て、最終的には適正な入力が実現され、正確な指紋照合
が行われる。
の画質判定方法は、入力した指紋画像を２値化し、この
２値化画像を細線化して端点及び分岐点を抽出し、この
端点及び分岐点の所定領域の密度に基づき入力画像の良
否判定を行うので、迅速かつ簡単な方法で指紋画像の画
質の良否判定が可能という効果を有する。これによっ
て、最終的には適正な入力が実現され、正確な指紋照合
が行われる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施例を示すフローチャートであ
る。
る。
【図２】良画質の例を示す図である。
【図３】汚れによる不良画質の例を示す図である。
【図４】かすれによる不良画質の例を示す図である。
【図５】本発明を実施する装置のブロック図である。
【符号の説明】 ＣＰＵ 中央処理部 ＩＰＵ 画像処理部 ＩＭ 画像メモリ ＳＢ システムバス ＬＢ ローカルバス Ａ 所定領域
Claims (1)
- 【請求項１】 指紋画像を入力し、この入力画像を２値
化し、この２値化画像を細線化し、この細線化画像から
端点及び分岐点を抽出し、この端点及び分岐点の所定領
域の密度に基づき入力画像の良否判定を行うことを特徴
とする指紋画像の画質判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5131091A JPH08129644A (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 指紋画像の画質判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5131091A JPH08129644A (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 指紋画像の画質判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08129644A true JPH08129644A (ja) | 1996-05-21 |
Family
ID=15049772
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5131091A Pending JPH08129644A (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 指紋画像の画質判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08129644A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004171551A (ja) * | 2002-11-06 | 2004-06-17 | Chuo Spring Co Ltd | 指紋照合装置及び指紋画像評価方法 |
| US7079672B2 (en) | 2000-01-28 | 2006-07-18 | Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha | Fingerprint image evaluating method and fingerprint matching device |
| US7330572B2 (en) | 2002-09-27 | 2008-02-12 | Nec Corporation | Fingerprint authentication method, program and device capable of judging inexpensively whether input image is proper or not |
| JP2008140197A (ja) * | 2006-12-04 | 2008-06-19 | Hitachi Ltd | 認証システムの管理方法 |
| US7673145B2 (en) | 2003-03-07 | 2010-03-02 | Nippon Telephone And Telegraph Corporation | Biometric image collation apparatus and collation method therefor |
| US7769206B2 (en) | 2004-03-04 | 2010-08-03 | Nec Corporation | Finger/palm print image processing system and finger/palm print image processing method |
| JP2010262470A (ja) * | 2009-05-07 | 2010-11-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| WO2011052036A1 (ja) * | 2009-10-27 | 2011-05-05 | 富士通株式会社 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム |
| JP2018508008A (ja) * | 2016-02-17 | 2018-03-22 | 北京小米移動軟件有限公司Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｘｉａｏｍｉ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 圧力検出方法、装置、プログラム、及び記録媒体 |
-
1993
- 1993-05-07 JP JP5131091A patent/JPH08129644A/ja active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7079672B2 (en) | 2000-01-28 | 2006-07-18 | Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha | Fingerprint image evaluating method and fingerprint matching device |
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| WO2011052036A1 (ja) * | 2009-10-27 | 2011-05-05 | 富士通株式会社 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム |
| US8472679B2 (en) | 2009-10-27 | 2013-06-25 | Fujitsu Limited | Biometric information processing apparatus, biometric information processing method, and biometric information processing computer program |
| JP5304901B2 (ja) * | 2009-10-27 | 2013-10-02 | 富士通株式会社 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム |
| JP2018508008A (ja) * | 2016-02-17 | 2018-03-22 | 北京小米移動軟件有限公司Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｘｉａｏｍｉ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 圧力検出方法、装置、プログラム、及び記録媒体 |
| US10402619B2 (en) | 2016-02-17 | 2019-09-03 | Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. | Method and apparatus for detecting pressure |
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