JPH087097A - 隆線方向抽出装置 - Google Patents
隆線方向抽出装置Info
- Publication number
- JPH087097A JPH087097A JP6138833A JP13883394A JPH087097A JP H087097 A JPH087097 A JP H087097A JP 6138833 A JP6138833 A JP 6138833A JP 13883394 A JP13883394 A JP 13883394A JP H087097 A JPH087097 A JP H087097A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gradient vector
- ridge direction
- ridge
- local region
- distribution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 指紋照合や指紋分類、掌紋照合などに必要な
隆線抽出装置に関するもので、量子化方向毎のスリット
の設定などをせずに、単純な処理によって精度良く皮膚
紋様画像の隆線方向を抽出する。 【構成】 まず、勾配ベクトル算出手段１２では画像の
水平微分および垂直微分を計算することで、画像の各点
における勾配ベクトルを算出する。分布解析手段１４で
は、主成分分析などを用いて局所領域における前記勾配
ベクトルの分布の主軸と直交する方向を求め、得られる
方向を局所領域における隆線方向と決定し出力する。
隆線抽出装置に関するもので、量子化方向毎のスリット
の設定などをせずに、単純な処理によって精度良く皮膚
紋様画像の隆線方向を抽出する。 【構成】 まず、勾配ベクトル算出手段１２では画像の
水平微分および垂直微分を計算することで、画像の各点
における勾配ベクトルを算出する。分布解析手段１４で
は、主成分分析などを用いて局所領域における前記勾配
ベクトルの分布の主軸と直交する方向を求め、得られる
方向を局所領域における隆線方向と決定し出力する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、指紋照合や指紋分類、
掌紋照合などの処理過程において必要な皮膚紋様画像の
隆線方向抽出装置に関する。
掌紋照合などの処理過程において必要な皮膚紋様画像の
隆線方向抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】皮膚紋様画像の隆線方向抽出装置は、特
に指紋照合や指紋分類のための特徴抽出において重要で
あり、既にさまざまなものが提案されている。
に指紋照合や指紋分類のための特徴抽出において重要で
あり、既にさまざまなものが提案されている。
【０００３】特開昭６３−３０８６７９に開示されてい
る隆線紋様の隆線方向検出装置（特開昭６３−３０８６
７９、重光ら、『隆線紋様の隆線方向検出装置』）で
は、まず隆線方向を決める各リサンプリング点におい
て、予め設定した方向毎に複数のスリットを設定し、そ
の各スリット内の濃淡値の平均値を求める（ステップ
１）。次に各方向毎にその平均値の差の最大値を求める
（ステップ２）。この最大値が最も大きい方向を隆線方
向とする（ステップ３）。例えば、図１０（ａ），
（ｂ），（ｃ）をあるリサンプリング点を中心とした局
所領域における指紋画像とする。予め設定する方向数を
８方向として、ステップ１ではまず局所的な領域内のｄ
１方向に設定されるスリット内の画素値の濃淡値の平均
値を求める。図１０（ａ）の下に示した棒グラフは、各
スリット内の濃淡値の平均値を示している。同様にｄ
２，ｄ３，…，ｄ８の各方向毎に各スリット内の濃淡値
の平均値を求める。ステップ２では、各方向毎にこの平
均値の差の最大を求め、ステップ３でこの平均値の差の
最大値が最も大きい方向を隆線方向とする。つまり、図
１０（ｃ）のように隆線方向とおおよそ平行にスリット
が設定される方向では、この棒グラフの最大と最小の差
が他の方向に比較して最も大きくなるので、このような
方向を隆線方向と決定する。
る隆線紋様の隆線方向検出装置（特開昭６３−３０８６
７９、重光ら、『隆線紋様の隆線方向検出装置』）で
は、まず隆線方向を決める各リサンプリング点におい
て、予め設定した方向毎に複数のスリットを設定し、そ
の各スリット内の濃淡値の平均値を求める（ステップ
１）。次に各方向毎にその平均値の差の最大値を求める
（ステップ２）。この最大値が最も大きい方向を隆線方
向とする（ステップ３）。例えば、図１０（ａ），
（ｂ），（ｃ）をあるリサンプリング点を中心とした局
所領域における指紋画像とする。予め設定する方向数を
８方向として、ステップ１ではまず局所的な領域内のｄ
１方向に設定されるスリット内の画素値の濃淡値の平均
値を求める。図１０（ａ）の下に示した棒グラフは、各
スリット内の濃淡値の平均値を示している。同様にｄ
２，ｄ３，…，ｄ８の各方向毎に各スリット内の濃淡値
の平均値を求める。ステップ２では、各方向毎にこの平
均値の差の最大を求め、ステップ３でこの平均値の差の
最大値が最も大きい方向を隆線方向とする。つまり、図
１０（ｃ）のように隆線方向とおおよそ平行にスリット
が設定される方向では、この棒グラフの最大と最小の差
が他の方向に比較して最も大きくなるので、このような
方向を隆線方向と決定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術では、離散化した各方向毎に複数のスリットを設定
し、そのスリット内の濃淡値から平均値を算出し、スリ
ット毎の平均値の差の最大を求めるという処理を行うた
めに、処理が複雑で且つ演算量が多くなる。
術では、離散化した各方向毎に複数のスリットを設定
し、そのスリット内の濃淡値から平均値を算出し、スリ
ット毎の平均値の差の最大を求めるという処理を行うた
めに、処理が複雑で且つ演算量が多くなる。
【０００５】従って、本発明では、演算量が少なく単純
な処理によって精度良く隆線方向を抽出することができ
る隆線方向抽出装置を提供することを目的とする。さら
に、特願平４−１８５８９に記載されている隆線方向の
平滑化などで必要となる出力した隆線方向の信頼度を出
力することができる隆線方向抽出装置を提供することを
目的とする。
な処理によって精度良く隆線方向を抽出することができ
る隆線方向抽出装置を提供することを目的とする。さら
に、特願平４−１８５８９に記載されている隆線方向の
平滑化などで必要となる出力した隆線方向の信頼度を出
力することができる隆線方向抽出装置を提供することを
目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明の隆線方向抽
出装置は、皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、前
記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設定
した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル
算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出さ
れた勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段と、
予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域内に含
まれる勾配ベクトル記憶手段に記憶された前記勾配ベク
トルの分布から前記分布の主軸方向と直交する方向を該
局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出し出力
する分布解析手段を具備することを特徴とする。
出装置は、皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、前
記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設定
した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル
算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出さ
れた勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段と、
予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域内に含
まれる勾配ベクトル記憶手段に記憶された前記勾配ベク
トルの分布から前記分布の主軸方向と直交する方向を該
局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出し出力
する分布解析手段を具備することを特徴とする。
【０００７】第２の発明の隆線方向抽出装置は、第１の
発明の隆線方向抽出装置において、皮膚隆線のピッチに
対応するように設計した方向微分のための二つの微分オ
ペレータを用いることによって、前記各点における勾配
ベクトルを算出する勾配ベクトル算出手段を具備するこ
とを特徴とする。
発明の隆線方向抽出装置において、皮膚隆線のピッチに
対応するように設計した方向微分のための二つの微分オ
ペレータを用いることによって、前記各点における勾配
ベクトルを算出する勾配ベクトル算出手段を具備するこ
とを特徴とする。
【０００８】第３の発明の隆線方向抽出装置は、第１の
発明又は第２の発明に記載の隆線方向抽出装置におい
て、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に
含まれる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の固
有値のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトル
の方向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として
算出し出力する分布解析手段を具備することを特徴とす
る。
発明又は第２の発明に記載の隆線方向抽出装置におい
て、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に
含まれる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の固
有値のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトル
の方向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として
算出し出力する分布解析手段を具備することを特徴とす
る。
【０００９】第４の発明の隆線方向抽出装置は、第１の
発明又は第２の発明の隆線方向抽出装置において、予め
設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含まれる
前記勾配ベクトルの分布の原点周りの二次モーメント行
列の固有値のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベ
クトルの方向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向
として算出し出力する分布解析手段を具備することを特
徴とする。
発明又は第２の発明の隆線方向抽出装置において、予め
設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含まれる
前記勾配ベクトルの分布の原点周りの二次モーメント行
列の固有値のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベ
クトルの方向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向
として算出し出力する分布解析手段を具備することを特
徴とする。
【００１０】第５の発明の隆線方向抽出装置は、第３の
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の分散共分散行列の二つの固有値を用いて、該
局所領域における隆線方向の信頼度をも合わせて算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする。
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の分散共分散行列の二つの固有値を用いて、該
局所領域における隆線方向の信頼度をも合わせて算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする。
【００１１】第６の発明の隆線方向抽出装置は、第４の
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の原点周りの二次モーメント行列の二つの固有
値を用いて、該局所領域における隆線方向の信頼度をも
隆線方向と合わせて算出し出力する分布解析手段を具備
することを特徴とする。
発明の隆線方向抽出装置において、予め設定した画像の
各局所領域毎に、該局所領域に含まれる前記勾配ベクト
ルの分布の原点周りの二次モーメント行列の二つの固有
値を用いて、該局所領域における隆線方向の信頼度をも
隆線方向と合わせて算出し出力する分布解析手段を具備
することを特徴とする。
【００１２】
【作用】以下、本発明の作用について説明する。
【００１３】第１の発明では、画像の勾配ベクトルの局
所的な分布に基づいて隆線方向を決定する。画像の勾配
ベクトルを求めるためには、例えば画像の水平微分と垂
直微分を計算すればよく、従来技術において設定してい
た各方向毎のスリットなどを設定する必要が無く非常に
単純な処理となる。例えば、図２（ａ）は皮膚紋様画像
のある局所領域の一例を表しているが、このような画像
の各点における勾配ベクトルの向きは、図２（ｂ）のよ
うに隆線方向とおおよそ直交するようになる。勾配ベク
トル算出手段では、画像記憶手段に記憶された皮膚紋様
画像から予め設定した画像の各点において前述したよう
な勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトル記憶手段に記憶
する。図２（ｂ）に対応する勾配ベクトルの分布は、図
２（ｃ）のように各勾配ベクトルの水平成分の大きさを
ｘ軸に対応させ、垂直成分をｙ軸に対応させプロットす
ると隆線方向と直交する方向にその主軸を持つことが分
かる。従って、分布解析手段において、予め設定した局
所領域毎に勾配ベクトル記憶手段に記憶された勾配ベク
トルの分布を解析し、主軸方向と直交する方向を隆線方
向とすれば隆線方向を決定することができる。つまり、
従来必要であった方向毎のスリットの設定およびそのス
リットに従った演算が不必要となることから、従来方法
に比較して演算が単純となり少ない演算量で処理を行う
ことが可能となる。
所的な分布に基づいて隆線方向を決定する。画像の勾配
ベクトルを求めるためには、例えば画像の水平微分と垂
直微分を計算すればよく、従来技術において設定してい
た各方向毎のスリットなどを設定する必要が無く非常に
単純な処理となる。例えば、図２（ａ）は皮膚紋様画像
のある局所領域の一例を表しているが、このような画像
の各点における勾配ベクトルの向きは、図２（ｂ）のよ
うに隆線方向とおおよそ直交するようになる。勾配ベク
トル算出手段では、画像記憶手段に記憶された皮膚紋様
画像から予め設定した画像の各点において前述したよう
な勾配ベクトルを算出し、勾配ベクトル記憶手段に記憶
する。図２（ｂ）に対応する勾配ベクトルの分布は、図
２（ｃ）のように各勾配ベクトルの水平成分の大きさを
ｘ軸に対応させ、垂直成分をｙ軸に対応させプロットす
ると隆線方向と直交する方向にその主軸を持つことが分
かる。従って、分布解析手段において、予め設定した局
所領域毎に勾配ベクトル記憶手段に記憶された勾配ベク
トルの分布を解析し、主軸方向と直交する方向を隆線方
向とすれば隆線方向を決定することができる。つまり、
従来必要であった方向毎のスリットの設定およびそのス
リットに従った演算が不必要となることから、従来方法
に比較して演算が単純となり少ない演算量で処理を行う
ことが可能となる。
【００１４】第２の発明では、第１の発明の勾配ベクト
ル算出手段１２において勾配ベクトルの二つの成分を隆
線ピッチを考慮した微分オペレータを用いて算出する。
これによって、隆線方向の抽出に対して効果的な方向微
分を計算することができる。
ル算出手段１２において勾配ベクトルの二つの成分を隆
線ピッチを考慮した微分オペレータを用いて算出する。
これによって、隆線方向の抽出に対して効果的な方向微
分を計算することができる。
【００１５】以下、この第２の発明の作用について説明
する。いま、隆線紋様をｆ（ｘ，ｙ）と表記すると、勾
配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）は、次式によって表す
ことができる。
する。いま、隆線紋様をｆ（ｘ，ｙ）と表記すると、勾
配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）は、次式によって表す
ことができる。
【００１６】
【数１】
【００１７】ディジタル画像において、ｘ方向の微分
【００１８】
【外１】
【００１９】やｙ方向の微分
【００２０】
【外２】
【００２１】を計算する微分オペレータには、様々なも
のがある。最も単純な場合が図３に示すような二つのカ
ーネルを画像に対して畳み込む演算を微分オペレータと
する場合である。これは隆線ピッチを考慮して設計され
ている微分オペレータではないが、例えばこの最も単純
な微分演算オペレータを基礎にして第２の発明を適用す
ると、微分オペレータは図４のようなカーネルを用いる
畳み込み演算となる。ここで、図４のΔｈは隆線ピッチ
に対応するように設定されるパラメータである。ここ
で、このパラメータの設定を隆線ピッチに対応させるこ
とによって、隆線方向抽出により好ましい勾配ベクトル
の算出が可能となることについて説明する。
のがある。最も単純な場合が図３に示すような二つのカ
ーネルを画像に対して畳み込む演算を微分オペレータと
する場合である。これは隆線ピッチを考慮して設計され
ている微分オペレータではないが、例えばこの最も単純
な微分演算オペレータを基礎にして第２の発明を適用す
ると、微分オペレータは図４のようなカーネルを用いる
畳み込み演算となる。ここで、図４のΔｈは隆線ピッチ
に対応するように設定されるパラメータである。ここ
で、このパラメータの設定を隆線ピッチに対応させるこ
とによって、隆線方向抽出により好ましい勾配ベクトル
の算出が可能となることについて説明する。
【００２２】ここで局所的な隆線紋様ｆ（ｘ，ｙ）を次
式のように平面波とノイズの重畳で近似表現できると仮
定する。
式のように平面波とノイズの重畳で近似表現できると仮
定する。
【００２３】 ｆ（ｘ，ｙ）＝ｓｉｎ（ωx ｘ＋ωy ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ） （２） ここで、ｎ（ｘ，ｙ）はガウス雑音とし、平面波ｓｉｎ
（ωx ｘ＋ωy ｙ）を本来あるべき隆線の紋様であると
する。また、図５に示すような皮膚紋様の隆線ピッチ
Ｔ、隆線と平面波の方向φおよび隆線の周波数ω、
ωx 、ωy の関係は、式３の通りである。
（ωx ｘ＋ωy ｙ）を本来あるべき隆線の紋様であると
する。また、図５に示すような皮膚紋様の隆線ピッチ
Ｔ、隆線と平面波の方向φおよび隆線の周波数ω、
ωx 、ωy の関係は、式３の通りである。
【００２４】
【数２】
【００２５】図４に示すカーネルによる微分オペレータ
を用いる場合、各点における勾配ベクトルは次式によっ
て表される。
を用いる場合、各点における勾配ベクトルは次式によっ
て表される。
【００２６】
【数３】
【００２７】ベクトルＳは、式２において本来ノイズが
なければ得られる勾配ベクトルの信号成分であり、ベク
トルＮはノイズ成分である。従って、信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を大きくするようにΔｈを決めれば、ノイ
ズの影響を受け難い勾配ベクトルを算出することができ
る。ここで、ベクトルＮは、Δｈに対してガウス雑音的
に振る舞い、勾配ベクトルを算出する点の座標（ｘ，
ｙ）に対し平均的にはΔｈに本質的に依存することなく
一定の値となる。従って信号成分の大きさ‖Ｓ‖をでき
るだけ大きくなるようにΔｈを決めることで、信号／雑
音の比に優れた勾配ベクトルを得ることができる。
なければ得られる勾配ベクトルの信号成分であり、ベク
トルＮはノイズ成分である。従って、信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を大きくするようにΔｈを決めれば、ノイ
ズの影響を受け難い勾配ベクトルを算出することができ
る。ここで、ベクトルＮは、Δｈに対してガウス雑音的
に振る舞い、勾配ベクトルを算出する点の座標（ｘ，
ｙ）に対し平均的にはΔｈに本質的に依存することなく
一定の値となる。従って信号成分の大きさ‖Ｓ‖をでき
るだけ大きくなるようにΔｈを決めることで、信号／雑
音の比に優れた勾配ベクトルを得ることができる。
【００２８】ここで、‖Ｓ‖2 は次式のように書き表さ
れる。
れる。
【００２９】 ‖Ｓ‖2 ＝４ｃｏｓ2 α（ｓｉｎ（ωx Δｈ）＋ｓｉｎ2 （ωy Δｈ） ＝４ｃｏｓ2 α（１−ｃｏｓ（（ωx ＋ωy ）Δｈ）ｃｏｓ（（ωx −ωy ）Δｈ）） （９） 式３から上式は次のように書き換えられる。
【００３０】 ‖Ｓ‖2 ＝４ｃｏｓ2 α（１−ｃｏｓ（（ｃｏｓφ＋ｓｉｎφ）ωΔｈ）ｃｏ ｓ（（ｃｏｓφ−ｓｉｎφ）ωΔｈ （１０） 式１０の‖Ｓ‖をφ、ωΔｈの関数と考えて、これらの
変数φ、ωΔｈに対して濃淡値付の等高線表示すると、
図６に示す図が得られる。ここで、濃淡値が明るいほど
‖Ｓ‖の値が大きいことを示している。この図から平面
波の方向φに対する依存性が低く、且つ‖Ｓ‖が大きく
なるように、ωΔｈを定めるならば、ωΔｈがおおよそ
１．０〜２．０程度の値となるようにすればよい。従っ
てΔｈは次式によって示される値に設定する。
変数φ、ωΔｈに対して濃淡値付の等高線表示すると、
図６に示す図が得られる。ここで、濃淡値が明るいほど
‖Ｓ‖の値が大きいことを示している。この図から平面
波の方向φに対する依存性が低く、且つ‖Ｓ‖が大きく
なるように、ωΔｈを定めるならば、ωΔｈがおおよそ
１．０〜２．０程度の値となるようにすればよい。従っ
てΔｈは次式によって示される値に設定する。
【００３１】
【数４】
【００３２】隆線ピッチＴは皮膚紋様画像から実際に計
測するか、あるいはΔｈを変化させてもっとも良い方向
抽出精度が得られるようなΔｈを実験的に定めればよ
い。このように、皮膚紋様の隆線ピッチに対応するよう
に設計したΔｈを用いることによって信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を高めることができ、隆線抽出の精度を向
上させることができる。ここで、図４のカーネルについ
て述べた隆線ピッチに対応させたカーネルの設計はあく
までも例であって、他の方向微分のための微分オペレー
タを設計する場合にも隆線ピッチに対応するように微分
オペレータを設計することで、隆線方向抽出に必要な勾
配ベクトルの算出を精度良く行うことができる。
測するか、あるいはΔｈを変化させてもっとも良い方向
抽出精度が得られるようなΔｈを実験的に定めればよ
い。このように、皮膚紋様の隆線ピッチに対応するよう
に設計したΔｈを用いることによって信号／雑音の比‖
Ｓ‖／‖Ｎ‖を高めることができ、隆線抽出の精度を向
上させることができる。ここで、図４のカーネルについ
て述べた隆線ピッチに対応させたカーネルの設計はあく
までも例であって、他の方向微分のための微分オペレー
タを設計する場合にも隆線ピッチに対応するように微分
オペレータを設計することで、隆線方向抽出に必要な勾
配ベクトルの算出を精度良く行うことができる。
【００３３】第３の発明は、第１の発明および第２の発
明の分布解析手段１４において行う局所領域に含まれる
勾配ベクトルの分布の解析および隆線方向の決定を効果
的に行うためのものである。分布の主軸を求める方法と
して、文献（高木他監修、『画像解析ハンドブック』、
東京大学出版会、ｐｐ．４０−４２）に示される主成分
分析を用いている。
明の分布解析手段１４において行う局所領域に含まれる
勾配ベクトルの分布の解析および隆線方向の決定を効果
的に行うためのものである。分布の主軸を求める方法と
して、文献（高木他監修、『画像解析ハンドブック』、
東京大学出版会、ｐｐ．４０−４２）に示される主成分
分析を用いている。
【００３４】つまり、ある局所領域をＣとしたときに、
次式に示される行列Ｖがその局所領域Ｃに対する勾配ベ
クトルの分布の分散共分散行列となる。
次式に示される行列Ｖがその局所領域Ｃに対する勾配ベ
クトルの分布の分散共分散行列となる。
【００３５】
【数５】
【００３６】この行列Ｖの小さい方の固有値に対応する
固有ベクトルの軸（第２主軸）は分布の主軸（第１主
軸）と直交する方向となる。従って、この第２主軸方向
を隆線方向として出力すれば、勾配ベクトルの分布の主
軸方向と直交する隆線の方向を出力することができる。
固有ベクトルの軸（第２主軸）は分布の主軸（第１主
軸）と直交する方向となる。従って、この第２主軸方向
を隆線方向として出力すれば、勾配ベクトルの分布の主
軸方向と直交する隆線の方向を出力することができる。
【００３７】第４の発明は、第３の発明と同様に第１の
発明および第２の発明において行う局所領域に含まれる
勾配ベクトルの解析を効果的に行うための一つであり、
第３の発明に比較して高速に演算することが可能とな
る。
発明および第２の発明において行う局所領域に含まれる
勾配ベクトルの解析を効果的に行うための一つであり、
第３の発明に比較して高速に演算することが可能とな
る。
【００３８】式１４の分散共分散行列は、勾配ベクトル
の平均
の平均
【００３９】
【外３】
【００４０】の周りの二次モーメント行列である。隆線
が周期的な紋様を成していることから、局所領域の大き
さをある程度大きくすると、この平均の勾配ベクトルは
漸近的に大きさが０のベクトルとなっていく。従って予
めこのベクトル成分を０であると仮定すれば、次式の行
列を得ることができる。
が周期的な紋様を成していることから、局所領域の大き
さをある程度大きくすると、この平均の勾配ベクトルは
漸近的に大きさが０のベクトルとなっていく。従って予
めこのベクトル成分を０であると仮定すれば、次式の行
列を得ることができる。
【００４１】
【数６】
【００４２】この行列を求める演算は、式１４の分散共
分散行列を求める演算よりも単純であり高速に演算を行
うことができる。二次モーメント行列の二つの固有値の
うち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方向
を隆線方向として出力することで、ほぼ第３の発明と同
様の隆線の方向を算出することができる。
分散行列を求める演算よりも単純であり高速に演算を行
うことができる。二次モーメント行列の二つの固有値の
うち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方向
を隆線方向として出力することで、ほぼ第３の発明と同
様の隆線の方向を算出することができる。
【００４３】第５、第６の発明は、それぞれ第３、第４
の発明の隆線抽出装置の分布解析手段において、隆線方
向に加えて、さらに隆線方向の信頼度を出力する。隆線
方向の信頼度は、本発明によって出力した隆線方向を例
えば特願平４−１８５８９に記載されている『隆線方向
パターン平滑化方法およびその装置』などを用いて隆線
方向を平滑化する場合などにおいて重要である。本発明
では、第３の発明および第４の発明における行列の固有
値を用いて隆線方向の信頼度をも隆線方向と合わせて出
力する。例えば、前記の行列Ｖや行列Ｍの固有値を
λ1 、λ2 （λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応す
る固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2 に対応する固有ベク
トルをｅ2 とする。
の発明の隆線抽出装置の分布解析手段において、隆線方
向に加えて、さらに隆線方向の信頼度を出力する。隆線
方向の信頼度は、本発明によって出力した隆線方向を例
えば特願平４−１８５８９に記載されている『隆線方向
パターン平滑化方法およびその装置』などを用いて隆線
方向を平滑化する場合などにおいて重要である。本発明
では、第３の発明および第４の発明における行列の固有
値を用いて隆線方向の信頼度をも隆線方向と合わせて出
力する。例えば、前記の行列Ｖや行列Ｍの固有値を
λ1 、λ2 （λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応す
る固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2 に対応する固有ベク
トルをｅ2 とする。
【００４４】大きい方の固有値λ1 が大きければ大きい
ほど、それに対応する固有ベクトルｅ1 の方向への画像
の勾配ベクトルが大きいことがわかる。これは隆線の像
がつぶれていたり、かすれておらず、隆線像がはっきり
していることを示している。また、ノイズが多い画像で
は勾配ベクトルの向きがばらつくため勾配ベクトルの向
きはばらつき、その固有値λ1 、λ2 の大きさの差は小
さくなる。このようなことから、第５、第６の発明で
は、例えば次式のような値を隆線方向の信頼度Ｒとして
出力する。
ほど、それに対応する固有ベクトルｅ1 の方向への画像
の勾配ベクトルが大きいことがわかる。これは隆線の像
がつぶれていたり、かすれておらず、隆線像がはっきり
していることを示している。また、ノイズが多い画像で
は勾配ベクトルの向きがばらつくため勾配ベクトルの向
きはばらつき、その固有値λ1 、λ2 の大きさの差は小
さくなる。このようなことから、第５、第６の発明で
は、例えば次式のような値を隆線方向の信頼度Ｒとして
出力する。
【００４５】
【数７】
【００４６】この信頼度Ｒは、隆線像がはっきりしてお
り、ノイズが少ない場合には、大きな値を示し、出力さ
れる隆線方向の信頼度が高いことを示す。逆に隆線像が
はっきりせず、ノイズが多い場合には、信頼度Ｒは、小
さい値となり、出力される隆線方向の信頼度が低いこと
を示す。このように第５の発明あるいは第６の発明を用
いることによって各局所領域毎に隆線方向の抽出に対す
る信頼度を付加できるようになる。
り、ノイズが少ない場合には、大きな値を示し、出力さ
れる隆線方向の信頼度が高いことを示す。逆に隆線像が
はっきりせず、ノイズが多い場合には、信頼度Ｒは、小
さい値となり、出力される隆線方向の信頼度が低いこと
を示す。このように第５の発明あるいは第６の発明を用
いることによって各局所領域毎に隆線方向の抽出に対す
る信頼度を付加できるようになる。
【００４７】
【実施例】本発明による実施例１について図面を参照し
て説明する。図１は第１の発明による隆線方向抽出装置
の一実施例を示すブロック図である。
て説明する。図１は第１の発明による隆線方向抽出装置
の一実施例を示すブロック図である。
【００４８】図１を参照すると、本発明の実施例は、指
紋画像などの皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段１１
と、画像記憶手段１１に記憶された画像の勾配ベクトル
を算出する勾配ベクトル算出手段１２と、勾配ベクトル
算出手段１２によって算出された勾配ベクトルを記憶す
る勾配ベクトル記憶手段１３と、勾配ベクトル記憶手段
１３に記憶された勾配ベクトルの分布から隆線方向を決
定し出力する分布解析手段１４とから構成される。
紋画像などの皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段１１
と、画像記憶手段１１に記憶された画像の勾配ベクトル
を算出する勾配ベクトル算出手段１２と、勾配ベクトル
算出手段１２によって算出された勾配ベクトルを記憶す
る勾配ベクトル記憶手段１３と、勾配ベクトル記憶手段
１３に記憶された勾配ベクトルの分布から隆線方向を決
定し出力する分布解析手段１４とから構成される。
【００４９】画像記憶手段１１は、スキャナやテレビカ
メラなどの入力装置を用いて撮像された指紋などの皮膚
紋様などのディジタル画像をハードディスクやＤＲＡＭ
などを用いて記憶する。以下では、記憶される画像デー
タが画像サイズ５１２×５１２画素のデータである場合
を例に説明する。以下、この画像を画像ｆ（ｘ，ｙ）
（ｘ＝１，…，５１２；ｙ＝１，…，５１２）と表記す
る。画像記憶手段１１に記憶された画像ｆ（ｘ，ｙ）
は、勾配ベクトル算出手段１２に提供される。勾配ベク
トル算出手段１２では、提供された画像ｆ（ｘ，ｙ）の
各点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）＝（ｆ
x （ｘ，ｙ），ｆy （ｘ，ｙ））を算出する。ここでｆ
x （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）は、それぞれｆ（ｘ，
ｙ）のｘ方向の微分とｙ方向の微分を表す。この微分演
算は、実際にはｘ方向の画素値の差分、ｙ方向の画素値
の差分の演算によって実施される。例えば画像全体の各
画素点において勾配ベクトルを算出する場合には、例え
ば図３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルを画像ｆ
（ｘ，ｙ）に対してそれぞれ畳み込み演算することによ
って実現できる。図３（ａ）の畳み込み演算は、画像の
ｘ方向の微分を意味しており、図３（ｂ）の畳み込み演
算は、画像のｙ方向の微分を意味している。つまり、図
３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルの畳み込みによ
って得られる結果は、それぞれｆx （ｘ，ｙ），ｆ
y （ｘ，ｙ）を表しており、上記の演算により画像全体
に亘る各画素点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，
ｙ）を算出できていることが分かる。
メラなどの入力装置を用いて撮像された指紋などの皮膚
紋様などのディジタル画像をハードディスクやＤＲＡＭ
などを用いて記憶する。以下では、記憶される画像デー
タが画像サイズ５１２×５１２画素のデータである場合
を例に説明する。以下、この画像を画像ｆ（ｘ，ｙ）
（ｘ＝１，…，５１２；ｙ＝１，…，５１２）と表記す
る。画像記憶手段１１に記憶された画像ｆ（ｘ，ｙ）
は、勾配ベクトル算出手段１２に提供される。勾配ベク
トル算出手段１２では、提供された画像ｆ（ｘ，ｙ）の
各点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，ｙ）＝（ｆ
x （ｘ，ｙ），ｆy （ｘ，ｙ））を算出する。ここでｆ
x （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）は、それぞれｆ（ｘ，
ｙ）のｘ方向の微分とｙ方向の微分を表す。この微分演
算は、実際にはｘ方向の画素値の差分、ｙ方向の画素値
の差分の演算によって実施される。例えば画像全体の各
画素点において勾配ベクトルを算出する場合には、例え
ば図３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルを画像ｆ
（ｘ，ｙ）に対してそれぞれ畳み込み演算することによ
って実現できる。図３（ａ）の畳み込み演算は、画像の
ｘ方向の微分を意味しており、図３（ｂ）の畳み込み演
算は、画像のｙ方向の微分を意味している。つまり、図
３（ａ）、（ｂ）に示す二つのカーネルの畳み込みによ
って得られる結果は、それぞれｆx （ｘ，ｙ），ｆ
y （ｘ，ｙ）を表しており、上記の演算により画像全体
に亘る各画素点における勾配ベクトルｇｒａｄｆ（ｘ，
ｙ）を算出できていることが分かる。
【００５０】なお、画像が低品質でノイズの影響が大き
い場合には、図８（ａ），（ｂ）に示すカーネルを用い
たソーベル（Ｓｏｂｅｌ）微分などを用いてもよい。
い場合には、図８（ａ），（ｂ）に示すカーネルを用い
たソーベル（Ｓｏｂｅｌ）微分などを用いてもよい。
【００５１】勾配ベクトル記憶手段１３は、ＤＲＡＭな
どを用いて構成され、勾配ベクトル算出手段１２によっ
て得られる勾配ベクトルのｘ成分ｆx （ｘ，ｙ）とｙ成
分ｆy （ｘ，ｙ）を記憶する。
どを用いて構成され、勾配ベクトル算出手段１２によっ
て得られる勾配ベクトルのｘ成分ｆx （ｘ，ｙ）とｙ成
分ｆy （ｘ，ｙ）を記憶する。
【００５２】分布解析手段１４は、勾配ベクトル記憶手
段１３に記憶される勾配ベクトルのｘ成分ｆx （ｘ，
ｙ）とｙ成分ｆy （ｘ，ｙ）を用いて、予め設定された
局所領域毎に、その局所領域内の勾配ベクトルの分布か
ら分布の主軸と直交する方向を算出し、その領域におけ
る隆線方向として出力する。
段１３に記憶される勾配ベクトルのｘ成分ｆx （ｘ，
ｙ）とｙ成分ｆy （ｘ，ｙ）を用いて、予め設定された
局所領域毎に、その局所領域内の勾配ベクトルの分布か
ら分布の主軸と直交する方向を算出し、その領域におけ
る隆線方向として出力する。
【００５３】分布の主軸の向きは、例えば重回帰分析に
より求める。例えば、ｆx （ｘ，ｙ）をｐi 、ｆ
y （ｘ，ｙ）をｑi （ｉは局所領域中の各勾配ベクトル
に対応する）とする。このとき、次式のＥを最小化する
（ａ，ｂ）をまず求める。
より求める。例えば、ｆx （ｘ，ｙ）をｐi 、ｆ
y （ｘ，ｙ）をｑi （ｉは局所領域中の各勾配ベクトル
に対応する）とする。このとき、次式のＥを最小化する
（ａ，ｂ）をまず求める。
【００５４】
【数８】
【００５５】得られたａは主軸の傾きを表しているの
で、次式により隆線の方向θを求めることができる。
で、次式により隆線の方向θを求めることができる。
【００５６】
【数９】
【００５７】従って分布解析手段１４では、例えば設定
する局所領域Ｃ（ｘ，ｙ）は、図９に示すような原画像
の大きさ５１２×５１２画素に対して水平・垂直方向各
１６画素おきに設定した３２×３２個の点（ｘ，ｙ）を
中心とする（３２，３２）画素の矩形領域として、各局
所領域毎に式１９によって主軸の傾きａを算出し、得ら
れたａを用いて式２０に従ってその局所領域に対する隆
線方向を算出し出力する。
する局所領域Ｃ（ｘ，ｙ）は、図９に示すような原画像
の大きさ５１２×５１２画素に対して水平・垂直方向各
１６画素おきに設定した３２×３２個の点（ｘ，ｙ）を
中心とする（３２，３２）画素の矩形領域として、各局
所領域毎に式１９によって主軸の傾きａを算出し、得ら
れたａを用いて式２０に従ってその局所領域に対する隆
線方向を算出し出力する。
【００５８】第２の発明を用いた実施例２について説明
する。実施例２は実施例１の隆線方向抽出装置におい
て、皮膚隆線のピッチに対応するように設計した方向微
分のための微分オペレータを用いた勾配ベクトル算出手
段を備えるものである。
する。実施例２は実施例１の隆線方向抽出装置におい
て、皮膚隆線のピッチに対応するように設計した方向微
分のための微分オペレータを用いた勾配ベクトル算出手
段を備えるものである。
【００５９】実施例２の隆線方向抽出装置では、例え
ば、皮膚紋様を２０画素／mm程度の解像度でサンプリン
グしたディジタル画像の場合には、図７（ａ）、（ｂ）
に示すカーネルによる畳み込み演算を微分オペレータと
して用いる。つまり、この二つのカーネルと画像記憶手
段１１に記憶された画像との畳み込みをそれぞれ行い、
得られた勾配ベクトルを勾配ベクトル記憶手段１３に記
憶する。
ば、皮膚紋様を２０画素／mm程度の解像度でサンプリン
グしたディジタル画像の場合には、図７（ａ）、（ｂ）
に示すカーネルによる畳み込み演算を微分オペレータと
して用いる。つまり、この二つのカーネルと画像記憶手
段１１に記憶された画像との畳み込みをそれぞれ行い、
得られた勾配ベクトルを勾配ベクトル記憶手段１３に記
憶する。
【００６０】これにより、信号／雑音の比に優れたより
良好な結果が得られる。また、式２１、式２２に示す関
数ｋ1 （ｘ，ｙ），ｋ2 （ｘ，ｙ）により規定されるカ
ーネルのα1 ，α2 のパラメータを隆線ピッチに対応す
るようにしたものを用いて微分を行っても良い。
良好な結果が得られる。また、式２１、式２２に示す関
数ｋ1 （ｘ，ｙ），ｋ2 （ｘ，ｙ）により規定されるカ
ーネルのα1 ，α2 のパラメータを隆線ピッチに対応す
るようにしたものを用いて微分を行っても良い。
【００６１】 ｋ1 （ｘ，ｙ）＝Ｇ（ｘ，ｙ；σ1 ）ｓｉｎ（α1 ｘ） （２１） ｋ2 （ｘ，ｙ）＝Ｇ（ｘ，ｙ；σ2 ）ｓｉｎ（α2 ｙ） （２２） なお、Ｇ（ｘ，ｙ，；σ）はガウス関数で、σ1 ，
σ2 ，α1 ，α2 は実験的に定める。
σ2 ，α1 ，α2 は実験的に定める。
【００６２】第３の発明を用いた実施例３について説明
する。実施例３は、実施例１あるいは実施例２の隆線方
向抽出装置において、分布解析の手段として主成分分析
を利用した方法を用いて隆線方向を出力する分布解析手
段１４を用いるものである。
する。実施例３は、実施例１あるいは実施例２の隆線方
向抽出装置において、分布解析の手段として主成分分析
を利用した方法を用いて隆線方向を出力する分布解析手
段１４を用いるものである。
【００６３】まず、勾配ベクトル記憶手段１３に記憶さ
れる勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を用
いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１４に
示される分散共分散行列Ｖを求める。
れる勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を用
いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１４に
示される分散共分散行列Ｖを求める。
【００６４】次に、得られた結果を用いて各局所領域毎
に式１４に示される行列の固有値・固有ベクトルを求
め、隆線方向を算出し出力する。ここで得られる固有値
をλ1，λ2 （λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応
する固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2 に対応する固有ベ
クトルをｅ2 とする。式２３の表記を用いると、これら
の値は式２４〜式２７で表される。
に式１４に示される行列の固有値・固有ベクトルを求
め、隆線方向を算出し出力する。ここで得られる固有値
をλ1，λ2 （λ1 ＞λ2 ）として、固有値λ1 に対応
する固有ベクトルをｅ1 、固有値λ2 に対応する固有ベ
クトルをｅ2 とする。式２３の表記を用いると、これら
の値は式２４〜式２７で表される。
【００６５】
【数１０】
【００６６】従って、小さい方の固有値λ2 に対応する
固有ベクトルｅ2 の方向θを０≦θ＜πの範囲で式２８
により計算する。
固有ベクトルｅ2 の方向θを０≦θ＜πの範囲で式２８
により計算する。
【００６７】
【数１１】
【００６８】この結果得られる方向θをその局所領域に
おける隆線方向として出力する。
おける隆線方向として出力する。
【００６９】第４の発明を用いた実施例４について説明
する。実施例４では、実施例３で用いた式１４の分散共
分散行列Ｖの代わりに第４の発明による式１６の分布の
原点周りの二次モーメント行列Ｍを用いた分布解析手段
１４を適用する。これにより、より少ない演算量で演算
を行うことが可能となる。
する。実施例４では、実施例３で用いた式１４の分散共
分散行列Ｖの代わりに第４の発明による式１６の分布の
原点周りの二次モーメント行列Ｍを用いた分布解析手段
１４を適用する。これにより、より少ない演算量で演算
を行うことが可能となる。
【００７０】つまり、勾配ベクトル記憶手段１３に記憶
される勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を
用いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１６
に示される原点周りの二次モーメント行列Ｍを求める。
得られた行列Ｍの各要素を式２９のようにおく。
される勾配ベクトルｆx （ｘ，ｙ）、ｆy （ｘ，ｙ）を
用いて、隆線方向を出力する各局所領域において式１６
に示される原点周りの二次モーメント行列Ｍを求める。
得られた行列Ｍの各要素を式２９のようにおく。
【００７１】
【数１２】
【００７２】それ以降の処理は、実施例３と同様に処理
を行い隆線方向を局所領域毎に出力する。
を行い隆線方向を局所領域毎に出力する。
【００７３】第５の発明もしくは第６の発明を用いた実
施例５について説明する。実施例５では実施例３もしく
は実施例４の隆線方向抽出装置の分布解析手段におい
て、局所領域毎の隆線方向の出力に加えて、各局所領域
毎の隆線方向に対する信頼度をも出力するものである。
施例５について説明する。実施例５では実施例３もしく
は実施例４の隆線方向抽出装置の分布解析手段におい
て、局所領域毎の隆線方向の出力に加えて、各局所領域
毎の隆線方向に対する信頼度をも出力するものである。
【００７４】第５の発明を用いた場合には式１４の分散
共分散行列Ｖ、第６の発明を用いた場合には式１６の二
次モーメント行列Ｍの固有値である式２４の固有値λ1
および式２５の固有値λ2 を用いて隆線に対する信頼度
Ｒを例えば次式により算出する。
共分散行列Ｖ、第６の発明を用いた場合には式１６の二
次モーメント行列Ｍの固有値である式２４の固有値λ1
および式２５の固有値λ2 を用いて隆線に対する信頼度
Ｒを例えば次式により算出する。
【００７５】
【数１３】
【００７６】また、信頼度の値の範囲［０，１］のよう
に限定したい場合には、例えば次式に従って信頼度Ｒを
算出してもよい。
に限定したい場合には、例えば次式に従って信頼度Ｒを
算出してもよい。
【００７７】
【数１４】
【００７８】
【発明の効果】本発明を用いることで、高速で且つノイ
ズに対して頑強な皮膚紋様の隆線方向特徴の抽出を行う
ことができる。
ズに対して頑強な皮膚紋様の隆線方向特徴の抽出を行う
ことができる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の作用を説明するための図である。
【図３】本発明の作用および実施例を説明するための図
である。
である。
【図４】本発明の作用を説明するための図である。
【図５】本発明の作用を説明するための図である。
【図６】本発明の作用を説明するための図である。
【図７】本発明の実施例を説明するための図である。
【図８】本発明の実施例を説明するための図である。
【図９】本発明の実施例を説明するための図である。
【図１０】従来の技術を説明するための図である。
１１ 画像記憶手段 １２ 勾配ベクトル算出手段 １３ 勾配ベクトル記憶手段 １４ 分布解析手段
Claims (6)
- 【請求項１】皮膚紋様画像を記憶する画像記憶手段と、 前記画像記憶手段に記憶される皮膚紋様画像から予め設
定した各点において勾配ベクトルを算出する勾配ベクト
ル算出手段と、前記勾配ベクトル算出手段によって算出
された勾配ベクトルを記憶する勾配ベクトル記憶手段
と、予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域内
に含まれる勾配ベクトル記憶手段に記憶された前記勾配
ベクトルの分布から前記分布の主軸方向と直交する方向
を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出し
出力する分布解析手段を具備することを特徴とする隆線
方向抽出装置。 - 【請求項２】請求項１に記載の隆線方向抽出装置におい
て、 皮膚隆線のピッチに対応するように設計した方向微分の
ための二つの微分オペレータを用いることによって、前
記各点における勾配ベクトルを算出する勾配ベクトル算
出手段を具備することを特徴とする隆線方向抽出装置。 - 【請求項３】請求項１又は請求項２に記載の隆線方向抽
出装置において、 予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含ま
れる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の固有値
のうち、小さい方の固有値に対応する固有ベクトルの方
向を該局所領域における皮膚紋様の隆線方向として算出
し出力する分布解析手段を具備することを特徴とする隆
線方向抽出装置。 - 【請求項４】請求項１又は請求項２に記載の隆線方向抽
出装置において、 予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含ま
れる前記勾配ベクトルの分布の原点周りの二次モーメン
ト行列の固有値のうち、小さい方の固有値に対応する固
有ベクトルの方向を該局所領域における皮膚紋様の隆線
方向として算出し出力する分布解析手段を具備すること
を特徴とする隆線方向抽出装置。 - 【請求項５】請求項３に記載の隆線方向抽出装置におい
て、 予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含ま
れる前記勾配ベクトルの分布の分散共分散行列の二つの
固有値を用いて、該局所領域における隆線方向の信頼度
をも合わせて算出し出力する分布解析手段を具備するこ
とを特徴とする隆線方向抽出装置。 - 【請求項６】請求項４に記載の隆線方向抽出装置におい
て、 予め設定した画像の各局所領域毎に、該局所領域に含ま
れる前記勾配ベクトルの分布の原点周りの二次モーメン
ト行列の二つの固有値を用いて、該局所領域における隆
線方向の信頼度をも隆線方向と合わせて算出し出力する
分布解析手段を具備することを特徴とする隆線方向抽出
装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6138833A JP2725599B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 隆線方向抽出装置 |
| US08/455,689 US5717786A (en) | 1994-06-21 | 1995-05-31 | Apparatus for determining ridge direction patterns |
| DE69516596T DE69516596T2 (de) | 1994-06-21 | 1995-06-21 | Gerät und Verfahren zur Bestimmung der Richtung von Rippenmustern |
| EP95304362A EP0696012B1 (en) | 1994-06-21 | 1995-06-21 | Apparatus for and method of determining ridge direction patterns |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6138833A JP2725599B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 隆線方向抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH087097A true JPH087097A (ja) | 1996-01-12 |
| JP2725599B2 JP2725599B2 (ja) | 1998-03-11 |
Family
ID=15231290
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6138833A Expired - Lifetime JP2725599B2 (ja) | 1994-06-21 | 1994-06-21 | 隆線方向抽出装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5717786A (ja) |
| EP (1) | EP0696012B1 (ja) |
| JP (1) | JP2725599B2 (ja) |
| DE (1) | DE69516596T2 (ja) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6067369A (en) * | 1996-12-16 | 2000-05-23 | Nec Corporation | Image feature extractor and an image feature analyzer |
| KR100432491B1 (ko) * | 2001-08-31 | 2004-05-22 | (주)니트 젠 | 융선방향 모델을 이용한 지문 특징데이터 추출방법 |
| KR100698724B1 (ko) * | 2005-06-21 | 2007-03-23 | 포스데이타 주식회사 | 융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점추출 방법 |
| KR100825773B1 (ko) * | 2005-08-23 | 2008-04-28 | 삼성전자주식회사 | 방향 추정 방법 및 장치 |
| EP2107501A1 (en) | 2008-03-25 | 2009-10-07 | Nec Corporation | Ridge direction extracting device, ridge direction extracting program, and ridge direction extracting method |
| US7856127B2 (en) | 2005-08-30 | 2010-12-21 | Nec Corporation | Ridge direction extraction device, ridge direction extraction method, ridge direction extraction program |
| 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 |
| WO2013027572A1 (ja) | 2011-08-23 | 2013-02-28 | 日本電気株式会社 | 隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、隆線方向抽出プログラム |
| CN104778449A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-07-15 | 广东瑞德智能科技股份有限公司 | 一种应用于物联网身份鉴别的掌纹特征提取与匹配方法 |
| KR20180015400A (ko) * | 2016-08-03 | 2018-02-13 | 삼성전자주식회사 | 반도체 장치 |
| JP2018508891A (ja) * | 2015-02-13 | 2018-03-29 | ビーワイディー カンパニー リミテッド | 線間距離計算方法、線間距離計算装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
| JP2018524663A (ja) * | 2015-09-08 | 2018-08-30 | ▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司 | 指紋隆線点認識方法および装置 |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2785862B2 (ja) * | 1995-10-16 | 1998-08-13 | 日本電気株式会社 | 指紋カード選択装置および指紋カード絞り込み装置 |
| US6111978A (en) | 1996-12-13 | 2000-08-29 | International Business Machines Corporation | System and method for determining ridge counts in fingerprint image processing |
| KR20010021988A (ko) * | 1997-07-18 | 2001-03-15 | 요한 로췌,율리치 그리프 | 지문으로부터 식별 코드를 결정하기 위한 방법 |
| US6263091B1 (en) * | 1997-08-22 | 2001-07-17 | International Business Machines Corporation | System and method for identifying foreground and background portions of digitized images |
| KR20010068341A (ko) * | 2000-01-04 | 2001-07-23 | 장용우 | 섹터별 벡터성을 이용한 지문검증 방법 |
| DE10027657B4 (de) * | 2000-06-03 | 2004-09-30 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild |
| US7034963B2 (en) * | 2001-07-11 | 2006-04-25 | Applied Materials, Inc. | Method for adjusting edges of grayscale pixel-map images |
| DE10239343A1 (de) * | 2002-08-28 | 2004-03-11 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Verfahren zur Verarbeitung eines Hautabdruckbildes |
| US7496214B2 (en) * | 2002-09-25 | 2009-02-24 | The Hong Kong Polytechnic University | Method of palm print identification |
| US7466846B2 (en) * | 2002-09-25 | 2008-12-16 | The Hong Kong Polytechnic University | Method for analyzing a palm print for the identification of an individual using gabor analysis |
| US20040057606A1 (en) * | 2002-09-25 | 2004-03-25 | The Hong Kong Polytechnic University | Apparatus for capturing a palmprint image |
| US20050281438A1 (en) * | 2004-06-21 | 2005-12-22 | Zhang David D | Palm print identification using palm line orientation |
| US7889950B2 (en) * | 2005-08-30 | 2011-02-15 | The Regents Of The University Of California, Santa Cruz | Kernel regression for image processing and reconstruction |
| WO2009001876A1 (ja) * | 2007-06-27 | 2008-12-31 | Nec Corporation | 特徴属性計算装置、特徴量抽出装置とパターン照合装置と方法及びプログラム |
| SE543667C2 (en) * | 2019-01-23 | 2021-05-25 | Precise Biometrics Ab | A method for comparing a sample comprising fingerprint information with a template |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01320587A (ja) * | 1988-06-22 | 1989-12-26 | Toshiba Corp | パターン画像処理装置 |
| JPH0351967A (ja) * | 1989-07-19 | 1991-03-06 | Nec Corp | 画像の適応的鮮鋭化装置 |
| JPH04340246A (ja) * | 1991-03-28 | 1992-11-26 | Toshiba Corp | パターン特徴抽出方法 |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4047154A (en) * | 1976-09-10 | 1977-09-06 | Rockwell International Corporation | Operator interactive pattern processing system |
| FR2582831A1 (fr) * | 1985-05-29 | 1986-12-05 | Roger Ravel | Procede d'identification d'une empreinte digitale, dispositif pour la mise en oeuvre de ce procede et utilisation de ce procede |
| US4896363A (en) * | 1987-05-28 | 1990-01-23 | Thumbscan, Inc. | Apparatus and method for matching image characteristics such as fingerprint minutiae |
| JPS63308679A (ja) * | 1987-06-11 | 1988-12-16 | Secom Co Ltd | 隆線紋様の隆線方向検出装置 |
| US5046111A (en) * | 1989-02-09 | 1991-09-03 | Philip Morris Incorporated | Methods and apparatus for optically determining the acceptability of products |
| US5483462A (en) * | 1990-05-07 | 1996-01-09 | Cornell Research Foundation, Inc. | On-line method for determining power system transient stability |
| JPH0465776A (ja) * | 1990-07-05 | 1992-03-02 | Ezel Inc | 画像の比較方法 |
| FR2665597B1 (fr) * | 1990-07-31 | 1995-11-17 | Thomson Trt Defense | Procede et dispositif de localisation en temps reel de contours rectilignes dans une image numerisee, notamment pour la reconnaissance de formes dans un traitement d'analyse de scene. |
| US5164992A (en) * | 1990-11-01 | 1992-11-17 | Massachusetts Institute Of Technology | Face recognition system |
| CA2064926C (en) * | 1991-04-03 | 1996-07-16 | Ritsuko Omori | Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae |
| US5140642A (en) * | 1991-04-23 | 1992-08-18 | Wen Hsing Hsu | Method and device for allocating core points of finger prints |
| US5259040A (en) * | 1991-10-04 | 1993-11-02 | David Sarnoff Research Center, Inc. | Method for determining sensor motion and scene structure and image processing system therefor |
| JP3057590B2 (ja) * | 1992-08-06 | 2000-06-26 | 中央発條株式会社 | 個人識別装置 |
| US5519785A (en) * | 1993-08-31 | 1996-05-21 | Nec Corporation | Correcting method for directional data of streaked patterns and information processing apparatus for executing it and correcting method for pitch data of streaked patterns and information processing apparatus for executing it |
| JPH07105370A (ja) * | 1993-10-01 | 1995-04-21 | Nippon Denki Security Syst Kk | 指紋紋様分類方法 |
-
1994
- 1994-06-21 JP JP6138833A patent/JP2725599B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1995
- 1995-05-31 US US08/455,689 patent/US5717786A/en not_active Expired - Fee Related
- 1995-06-21 EP EP95304362A patent/EP0696012B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-06-21 DE DE69516596T patent/DE69516596T2/de not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01320587A (ja) * | 1988-06-22 | 1989-12-26 | Toshiba Corp | パターン画像処理装置 |
| JPH0351967A (ja) * | 1989-07-19 | 1991-03-06 | Nec Corp | 画像の適応的鮮鋭化装置 |
| JPH04340246A (ja) * | 1991-03-28 | 1992-11-26 | Toshiba Corp | パターン特徴抽出方法 |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6067369A (en) * | 1996-12-16 | 2000-05-23 | Nec Corporation | Image feature extractor and an image feature analyzer |
| US6243492B1 (en) | 1996-12-16 | 2001-06-05 | Nec Corporation | Image feature extractor, an image feature analyzer and an image matching system |
| KR100432491B1 (ko) * | 2001-08-31 | 2004-05-22 | (주)니트 젠 | 융선방향 모델을 이용한 지문 특징데이터 추출방법 |
| KR100698724B1 (ko) * | 2005-06-21 | 2007-03-23 | 포스데이타 주식회사 | 융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점추출 방법 |
| KR100825773B1 (ko) * | 2005-08-23 | 2008-04-28 | 삼성전자주식회사 | 방향 추정 방법 및 장치 |
| US7856127B2 (en) | 2005-08-30 | 2010-12-21 | Nec Corporation | Ridge direction extraction device, ridge direction extraction method, ridge direction extraction program |
| EP2107501A1 (en) | 2008-03-25 | 2009-10-07 | Nec Corporation | Ridge direction extracting device, ridge direction extracting program, and ridge direction extracting method |
| 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 |
| WO2013027572A1 (ja) | 2011-08-23 | 2013-02-28 | 日本電気株式会社 | 隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、隆線方向抽出プログラム |
| US9014437B2 (en) | 2011-08-23 | 2015-04-21 | Nec Corporation | Ridge direction extraction device, ridge direction extraction method, and ridge direction extraction program |
| JP2018508891A (ja) * | 2015-02-13 | 2018-03-29 | ビーワイディー カンパニー リミテッド | 線間距離計算方法、線間距離計算装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
| CN104778449A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-07-15 | 广东瑞德智能科技股份有限公司 | 一种应用于物联网身份鉴别的掌纹特征提取与匹配方法 |
| JP2018524663A (ja) * | 2015-09-08 | 2018-08-30 | ▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司 | 指紋隆線点認識方法および装置 |
| KR20180015400A (ko) * | 2016-08-03 | 2018-02-13 | 삼성전자주식회사 | 반도체 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5717786A (en) | 1998-02-10 |
| DE69516596D1 (de) | 2000-06-08 |
| EP0696012A2 (en) | 1996-02-07 |
| DE69516596T2 (de) | 2001-01-25 |
| EP0696012A3 (en) | 1996-04-24 |
| JP2725599B2 (ja) | 1998-03-11 |
| EP0696012B1 (en) | 2000-05-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH087097A (ja) | 隆線方向抽出装置 | |
| JP2776294B2 (ja) | 皮膚紋様画像の画像特徴抽出装置および画像処理装置 | |
| JP4154374B2 (ja) | パターンマッチング装置及びそれを用いた走査型電子顕微鏡 | |
| US7324701B2 (en) | Image noise reduction | |
| EP1058909B1 (en) | A new perceptual thresholding for gradient-based local edge detection | |
| US5142592A (en) | Method and apparatus for detection of parallel edges in image processing | |
| JP2016513320A (ja) | 少なくとも１つの追加イメージを用いたイメージ改善及びエッジ検証のための方法及び装置 | |
| KR102582261B1 (ko) | 이미징 시스템의 점 확산 함수를 결정하는 방법 | |
| Lee et al. | Edge detection analysis | |
| WO2016098323A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 | |
| CN111951178B (zh) | 显著提升图像质量的图像处理方法、装置和电子设备 | |
| JP4801697B2 (ja) | 画像形成方法，画像形成装置、及びコンピュータプログラム | |
| JP2008116206A (ja) | パターン寸法測定装置、方法及びプログラム | |
| JP5486403B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム | |
| Mathur et al. | A real-time super-resolution for surveillance thermal cameras using optimized pipeline on embedded edge device | |
| Jini et al. | Image Inpainting Using Image Interpolation-An Analysis | |
| JPH05120428A (ja) | 運動パラメータ抽出方式 | |
| JP2614864B2 (ja) | 画像の特徴抽出装置 | |
| JPH05174182A (ja) | 文書傾き角検出方法および文書傾き角検出装置 | |
| Xue et al. | Iterative image restoration using a non-local regularization function and a local regularization operator | |
| KR102480209B1 (ko) | 다중 카메라의 영상 합성 방법 및 다중 카메라의 영상 합성 장치 | |
| JPH10187993A (ja) | 姿勢検出装置及び距離検出装置 | |
| JPH06231249A (ja) | 物体認識方式 | |
| JPS61241885A (ja) | 画像信号の認識方法 | |
| JP2004127784A (ja) | 荷電粒子線装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19971104 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20071205 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081205 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091205 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091205 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101205 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101205 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111205 Year of fee payment: 14 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111205 Year of fee payment: 14 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121205 Year of fee payment: 15 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121205 Year of fee payment: 15 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131205 Year of fee payment: 16 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |