JPH09330408A - 指紋照合装置 - Google Patents
指紋照合装置Info
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- JPH09330408A JPH09330408A JP8152632A JP15263296A JPH09330408A JP H09330408 A JPH09330408 A JP H09330408A JP 8152632 A JP8152632 A JP 8152632A JP 15263296 A JP15263296 A JP 15263296A JP H09330408 A JPH09330408 A JP H09330408A
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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
Abstract
(57)【要約】
【目的】 指紋照合装置の精度を向上する。
【解決手段】 指紋センサ１で撮像された指紋をディジ
タル化して濃淡画像記憶部２に記憶する。閾値算出部３
では上記画像データから二つの閾値を算出し、３値化処
理部４では二つの閾値から指紋の隆線、谷線及びその他
の領域に３分割する。特徴情報抽出部５では隆線及び谷
線について特徴情報を抽出して、指紋特徴記憶部６に記
憶する。指紋照合時は、上記と同様の手順で特徴情報を
求め、これを指紋特徴記憶部６内の特徴情報と照合処理
部７で照合する。 【効果】 ３値化により特徴情報の抽出数が多くなる。
タル化して濃淡画像記憶部２に記憶する。閾値算出部３
では上記画像データから二つの閾値を算出し、３値化処
理部４では二つの閾値から指紋の隆線、谷線及びその他
の領域に３分割する。特徴情報抽出部５では隆線及び谷
線について特徴情報を抽出して、指紋特徴記憶部６に記
憶する。指紋照合時は、上記と同様の手順で特徴情報を
求め、これを指紋特徴記憶部６内の特徴情報と照合処理
部７で照合する。 【効果】 ３値化により特徴情報の抽出数が多くなる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、撮像された指紋
情報と登録された指紋情報とを照合して個人を判別する
装置に関するものである。
情報と登録された指紋情報とを照合して個人を判別する
装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】建物内の特定区域へは関係者以外の立入
りを禁止するため、指紋照合により、この特定区域への
通行を許可された者か否かを判別する指紋照合装置を設
置する場合がある。この指紋照合装置としては、例えば
特開平５−１３５１６０号公報に示されたものがある。
その詳細については後述するが、その概要を説明する。
りを禁止するため、指紋照合により、この特定区域への
通行を許可された者か否かを判別する指紋照合装置を設
置する場合がある。この指紋照合装置としては、例えば
特開平５−１３５１６０号公報に示されたものがある。
その詳細については後述するが、その概要を説明する。
【０００３】指紋を登録する場合、指を指紋センサに置
くと指紋が撮像され、これがディジタル化されて濃淡画
像として記憶される。この濃淡画像から指紋の隆線を抽
出するための閾値を計算し、この閾値により濃淡画像を
２値化処理し、指紋の隆線部分とその他の部分の２領域
に分割する。そして、求められた隆線について特徴点を
抽出して記憶する。これが特徴情報となる。指紋照合時
は、上記と同様の手順により特徴点を抽出して照合特徴
情報を求め、これを登録特徴情報と照合して、両者の一
致度を判別する。
くと指紋が撮像され、これがディジタル化されて濃淡画
像として記憶される。この濃淡画像から指紋の隆線を抽
出するための閾値を計算し、この閾値により濃淡画像を
２値化処理し、指紋の隆線部分とその他の部分の２領域
に分割する。そして、求められた隆線について特徴点を
抽出して記憶する。これが特徴情報となる。指紋照合時
は、上記と同様の手順により特徴点を抽出して照合特徴
情報を求め、これを登録特徴情報と照合して、両者の一
致度を判別する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の指
紋照合装置では、指紋の濃淡画像を２値化処理して、指
紋の隆線部分とその他の部分に分割しているため、その
他の領域は指紋の谷線部分を含むその他の領域として抽
出される。また、２値化レベルによっては、隆線部分に
もその他の領域を含む可能性があり、特徴点として疑似
的な特徴点も含むことになり、これらの疑似特徴点を除
去する必要があるという問題点がある。
紋照合装置では、指紋の濃淡画像を２値化処理して、指
紋の隆線部分とその他の部分に分割しているため、その
他の領域は指紋の谷線部分を含むその他の領域として抽
出される。また、２値化レベルによっては、隆線部分に
もその他の領域を含む可能性があり、特徴点として疑似
的な特徴点も含むことになり、これらの疑似特徴点を除
去する必要があるという問題点がある。
【０００５】この発明は上記問題点を解消するためにな
されたもので、疑似特徴点を除去する必要がなく、高精
度の照合ができるようにした指紋照合装置を提供するこ
とを目的とする。
されたもので、疑似特徴点を除去する必要がなく、高精
度の照合ができるようにした指紋照合装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明の第１発明に係
る指紋照合装置は、画像データを３領域に分割して特徴
情報抽出部へ送出する３値化処理部を備えたものであ
る。
る指紋照合装置は、画像データを３領域に分割して特徴
情報抽出部へ送出する３値化処理部を備えたものであ
る。
【０００７】また、第２発明に係る指紋照合装置は、画
像データに基づいて二つの閾値を計算する閾値算出部
と、計算された閾値により画像データを３領域に分割し
て特徴情報抽出部へ送出する３値化処理部を備えたもの
である。
像データに基づいて二つの閾値を計算する閾値算出部
と、計算された閾値により画像データを３領域に分割し
て特徴情報抽出部へ送出する３値化処理部を備えたもの
である。
【０００８】また、第３発明に係る指紋照合装置は、第
２発明のものにおいて、３値化処理部を、計算された閾
値により画像データを指紋の隆線部分、谷線部分及びそ
の他の部分の３領域に分割して特徴情報抽出部へ送出す
るように構成したものである。
２発明のものにおいて、３値化処理部を、計算された閾
値により画像データを指紋の隆線部分、谷線部分及びそ
の他の部分の３領域に分割して特徴情報抽出部へ送出す
るように構成したものである。
【０００９】また、第４発明に係る指紋照合装置は、指
紋登録時画像データに基づいて二つの閾値を算出する閾
値算出部と、計算された閾値を記憶する閾値記憶部と、
指紋登録時は計算された閾値を入力し、指紋照合時は記
憶された閾値を入力して、それぞれ画像データを３領域
に分割して特徴情報抽出部へ送出する３値化処理部を備
えたものである。
紋登録時画像データに基づいて二つの閾値を算出する閾
値算出部と、計算された閾値を記憶する閾値記憶部と、
指紋登録時は計算された閾値を入力し、指紋照合時は記
憶された閾値を入力して、それぞれ画像データを３領域
に分割して特徴情報抽出部へ送出する３値化処理部を備
えたものである。
【００１０】また、第５発明に係る指紋照合装置は、画
像データを３領域に分割して照合指紋情報を出力する３
値化処理部と、照合指紋情報の３領域と登録指紋情報の
３領域の一致度を判定する照合処理部とを備えたもので
ある。
像データを３領域に分割して照合指紋情報を出力する３
値化処理部と、照合指紋情報の３領域と登録指紋情報の
３領域の一致度を判定する照合処理部とを備えたもので
ある。
【００１１】また、第６発明に係る指紋照合装置は、画
像データに基づいて二つの閾値を計算する閾値算出部
と、計算された閾値により画像データを３領域に分割す
る３値化処理部と、３領域から抽出された特徴点の数が
所定範囲内にあるときは、特徴点を照合指紋情報とし、
特徴点の数が所定範囲外にあるときは、３領域を照合指
紋情報として、それぞれ登録指紋情報と照合する照合処
理部とを備えたものである。
像データに基づいて二つの閾値を計算する閾値算出部
と、計算された閾値により画像データを３領域に分割す
る３値化処理部と、３領域から抽出された特徴点の数が
所定範囲内にあるときは、特徴点を照合指紋情報とし、
特徴点の数が所定範囲外にあるときは、３領域を照合指
紋情報として、それぞれ登録指紋情報と照合する照合処
理部とを備えたものである。
【００１２】
実施の形態１．図１及び図２はこの発明の第１〜第３発
明の一実施の形態を示す図で、図１は全体構成図、図２
は指紋の特徴点の説明図である。図１において、１は指
紋の濃淡画像データを採取する指紋センサ、２は指紋セ
ンサ１に接続された濃淡画像記憶部、３は濃淡画像記憶
部２に接続され、後述する指紋の隆線と谷線を抽出する
ための二つの閾値を算出する閾値算出部である。
明の一実施の形態を示す図で、図１は全体構成図、図２
は指紋の特徴点の説明図である。図１において、１は指
紋の濃淡画像データを採取する指紋センサ、２は指紋セ
ンサ１に接続された濃淡画像記憶部、３は濃淡画像記憶
部２に接続され、後述する指紋の隆線と谷線を抽出する
ための二つの閾値を算出する閾値算出部である。
【００１３】４は閾値算出部３に接続され濃淡画像を隆
線、谷線及びその他の部分の３領域に分割する３値化処
理部、５は３値化処理部４に接続され指紋の特徴情報を
抽出する特徴情報抽出部、６は特徴情報抽出部５に接続
され指紋の特徴情報を記憶する指紋特徴記憶部、７は特
徴情報抽出部５及び指紋特徴記憶部６に接続され指紋の
特徴情報を照合する照合処理部である。
線、谷線及びその他の部分の３領域に分割する３値化処
理部、５は３値化処理部４に接続され指紋の特徴情報を
抽出する特徴情報抽出部、６は特徴情報抽出部５に接続
され指紋の特徴情報を記憶する指紋特徴記憶部、７は特
徴情報抽出部５及び指紋特徴記憶部６に接続され指紋の
特徴情報を照合する照合処理部である。
【００１４】図２において、１１は指紋の隆線、１２は
同じく谷線、１３は分岐点、１４は端点である。
同じく谷線、１３は分岐点、１４は端点である。
【００１５】次に、この実施の形態の動作を説明する。
指紋照合装置の動作には、指紋を登録する指紋登録動作
と運用時検出した指紋を上記登録指紋と照合して正否を
判別する指紋照合動作とがある。 Ａ 指紋登録動作 指紋を登録したい人が指紋センサ１に指を置くと、指紋
画像が検出される。この指紋画像は指紋センサ１内のＡ
／Ｄ変換器（図示しない）によってディジタル値に変換
され、濃淡画像記憶部２に記憶される。
指紋照合装置の動作には、指紋を登録する指紋登録動作
と運用時検出した指紋を上記登録指紋と照合して正否を
判別する指紋照合動作とがある。 Ａ 指紋登録動作 指紋を登録したい人が指紋センサ１に指を置くと、指紋
画像が検出される。この指紋画像は指紋センサ１内のＡ
／Ｄ変換器（図示しない）によってディジタル値に変換
され、濃淡画像記憶部２に記憶される。
【００１６】閾値算出部３では、指紋の濃淡画像から隆
線１１及び谷線１２を抽出するための二つの閾値を算出
する。この二つの閾値を求めるには、例えば特開平６−
７８１５３号公報に示される閾値決定方法を用いる。そ
の概要は次のようなものである。
線１１及び谷線１２を抽出するための二つの閾値を算出
する。この二つの閾値を求めるには、例えば特開平６−
７８１５３号公報に示される閾値決定方法を用いる。そ
の概要は次のようなものである。
【００１７】濃淡画像を閾値ｔに対して、閾値ｔ以上の
濃度を有する画素を「１」に、そうでない画素を「０」
に２値化処理し、その結果、全画面において、「１」の
値を有する画素の数を計数することにより、面積Ｓtを
求める。また、閾値ｔよりも濃い濃度を有する画面の
内、近傍画素の数を計数し、内部点数Ｉｔを求める。そ
して、閾値ｔにおける評価関数Ｅt＝Ｉt／Ｓtを算出す
る。評価関数Ｅtが閾値ｔの変化によって極大値となる
値があれば、その値を最適な閾値とする。
濃度を有する画素を「１」に、そうでない画素を「０」
に２値化処理し、その結果、全画面において、「１」の
値を有する画素の数を計数することにより、面積Ｓtを
求める。また、閾値ｔよりも濃い濃度を有する画面の
内、近傍画素の数を計数し、内部点数Ｉｔを求める。そ
して、閾値ｔにおける評価関数Ｅt＝Ｉt／Ｓtを算出す
る。評価関数Ｅtが閾値ｔの変化によって極大値となる
値があれば、その値を最適な閾値とする。
【００１８】３値化処理部４では、上記二つの閾値によ
り、指紋の濃淡画像を隆線１１領域、谷線１２領域及び
その他の領域の３領域に分割する(例えば、隆線１１領
域を「１」、谷線１２領域を「２」、その他の領域を
「０」)。特徴情報抽出部５では、３値化処理部４で求
めた隆線１１と谷線１２について、それぞれ特徴情報を
抽出する。ここでの特徴情報とは、例えば図２に示すよ
うな分岐点１３、端点１４などをいう。そして、この特
徴情報は、別途入力された個人の識別番号と共に、指紋
特徴記憶部６に記憶される。これで、その人の指紋が登
録されたことになる。
り、指紋の濃淡画像を隆線１１領域、谷線１２領域及び
その他の領域の３領域に分割する(例えば、隆線１１領
域を「１」、谷線１２領域を「２」、その他の領域を
「０」)。特徴情報抽出部５では、３値化処理部４で求
めた隆線１１と谷線１２について、それぞれ特徴情報を
抽出する。ここでの特徴情報とは、例えば図２に示すよ
うな分岐点１３、端点１４などをいう。そして、この特
徴情報は、別途入力された個人の識別番号と共に、指紋
特徴記憶部６に記憶される。これで、その人の指紋が登
録されたことになる。
【００１９】Ｂ 指紋照合動作 指紋を照合したい人が指紋センサ１に指を置くと、指紋
登録時と同様に処理が進行し、特徴情報抽出部５で指紋
の特徴情報が抽出される。照合処理部７では、個人の識
別番号入力後に、特徴情報抽出部５から得られた指紋の
特徴情報と、指紋特徴記憶部６に記憶されている個人の
識別番号に対応する指紋の特徴情報を比較し、その位
置、個数などの一致度により個人を判別する。
登録時と同様に処理が進行し、特徴情報抽出部５で指紋
の特徴情報が抽出される。照合処理部７では、個人の識
別番号入力後に、特徴情報抽出部５から得られた指紋の
特徴情報と、指紋特徴記憶部６に記憶されている個人の
識別番号に対応する指紋の特徴情報を比較し、その位
置、個数などの一致度により個人を判別する。
【００２０】この場合、特徴情報としては、疑似特徴点
を選ばないようにする。ここで、疑似特徴点とは、隆線
１１又は谷線１２が、光の影響で途中で途切れた場合の
端点を指す。このような疑似特徴点は、再度照合又は登
録した場合に、特徴点（＝疑似特徴点）として検出され
ない場合が多い。このため、図２の端点１４と分岐点１
３のように、隆線１１の特徴点と谷線１２の特徴点が近
接しているものだけを指紋の特徴情報として用い（特徴
点が共に隆線１１（又は谷線１２）の場合は用いな
い）、高精度の照合を行うものである。
を選ばないようにする。ここで、疑似特徴点とは、隆線
１１又は谷線１２が、光の影響で途中で途切れた場合の
端点を指す。このような疑似特徴点は、再度照合又は登
録した場合に、特徴点（＝疑似特徴点）として検出され
ない場合が多い。このため、図２の端点１４と分岐点１
３のように、隆線１１の特徴点と谷線１２の特徴点が近
接しているものだけを指紋の特徴情報として用い（特徴
点が共に隆線１１（又は谷線１２）の場合は用いな
い）、高精度の照合を行うものである。
【００２１】このようにして、指紋の濃淡画像を３値化
処理することにより、隆線１１だけでなく、谷線１２に
おける指紋情報を抽出するようにしたため、特徴点が２
倍多く求められ、２値化処理する場合に対し、更に適切
な閾値を設定して、高精度の照合処理が可能となる。
処理することにより、隆線１１だけでなく、谷線１２に
おける指紋情報を抽出するようにしたため、特徴点が２
倍多く求められ、２値化処理する場合に対し、更に適切
な閾値を設定して、高精度の照合処理が可能となる。
【００２２】実施の形態２．図３はこの発明の第４発明
の一実施の形態を示す全体構成図であり、図１と同一符
号は同一又は相当部分を示す（以下の実施の形態も同
じ）。なお、図２は実施の形態２にも共用する。この実
施の形態は、閾値を記憶して指紋照合時に使用するもの
である。図において、濃淡画像記憶部２は閾値算出部３
及び３値化処理部４に接続されている。８は閾値算出部
３及び３値化処理部４に接続され、二つの閾値を個人の
識別番号と共に記憶する閾値記憶部であり、他は図１と
同様である。
の一実施の形態を示す全体構成図であり、図１と同一符
号は同一又は相当部分を示す（以下の実施の形態も同
じ）。なお、図２は実施の形態２にも共用する。この実
施の形態は、閾値を記憶して指紋照合時に使用するもの
である。図において、濃淡画像記憶部２は閾値算出部３
及び３値化処理部４に接続されている。８は閾値算出部
３及び３値化処理部４に接続され、二つの閾値を個人の
識別番号と共に記憶する閾値記憶部であり、他は図１と
同様である。
【００２３】指紋登録時は、濃淡画像記憶部２に記憶さ
れた画像データは閾値算出部３に送出され、閾値算出部
３は指紋の濃淡画像から隆線１１及び谷線１２を抽出す
るための二つの閾値を算出する。３値化処理部４では、
既述のように上記二つの閾値から指紋の濃淡画像を３領
域に分割し、閾値記憶部８は上記二つの閾値を個人の識
別番号と共に記憶する。
れた画像データは閾値算出部３に送出され、閾値算出部
３は指紋の濃淡画像から隆線１１及び谷線１２を抽出す
るための二つの閾値を算出する。３値化処理部４では、
既述のように上記二つの閾値から指紋の濃淡画像を３領
域に分割し、閾値記憶部８は上記二つの閾値を個人の識
別番号と共に記憶する。
【００２４】指紋照合時は、濃淡画像記憶部２に記憶さ
れた画像データは３値化処理部４に送出され、３値化処
理部４は閾値記憶部８から、照合者の識別番号に対応す
る閾値を読み出して、隆線１１領域、谷線１２領域及び
その他の領域の３領域に分割する。以後の動作は実施の
形態１と同様である。上記閾値は、個人の指紋の隆線１
１及び谷線１２の深さの違いにより異なるものであり、
指紋の特徴情報として利用できるものである。
れた画像データは３値化処理部４に送出され、３値化処
理部４は閾値記憶部８から、照合者の識別番号に対応す
る閾値を読み出して、隆線１１領域、谷線１２領域及び
その他の領域の３領域に分割する。以後の動作は実施の
形態１と同様である。上記閾値は、個人の指紋の隆線１
１及び谷線１２の深さの違いにより異なるものであり、
指紋の特徴情報として利用できるものである。
【００２５】このようにして、３値化処理するための閾
値を記憶し、これを指紋照合時に利用したため、指紋照
合時には閾値算出部３での処置は不要となり、照合処理
を高速にすることが可能となる。
値を記憶し、これを指紋照合時に利用したため、指紋照
合時には閾値算出部３での処置は不要となり、照合処理
を高速にすることが可能となる。
【００２６】実施の形態３．図４はこの発明の第５発明
の一実施の形態を示す全体構成図である。この実施の形
態は、特徴点を抽出せず、３領域だけの一致度により照
合するものである。図において、１６は３値化処理部４
に接続され、分割された３領域を記憶する指紋領域記憶
部である。
の一実施の形態を示す全体構成図である。この実施の形
態は、特徴点を抽出せず、３領域だけの一致度により照
合するものである。図において、１６は３値化処理部４
に接続され、分割された３領域を記憶する指紋領域記憶
部である。
【００２７】指紋登録時、既述のように３値化処理部４
で隆線１１、谷線１２及びその他の領域を求め、指紋領
域記憶部１６に記憶する。指紋照合時、照合処理部７
は、３値化処理部４から得られた３領域と、指紋領域記
憶部１６に記憶されている３領域を比較し、その一致度
により個人を判別する。
で隆線１１、谷線１２及びその他の領域を求め、指紋領
域記憶部１６に記憶する。指紋照合時、照合処理部７
は、３値化処理部４から得られた３領域と、指紋領域記
憶部１６に記憶されている３領域を比較し、その一致度
により個人を判別する。
【００２８】この場合、第１の状態（隆線１１と隆線１
１、又は谷線１２と谷線１２が一致）のときは「＋
１」、第２の状態（隆線１１と谷線１２が一致）のとき
は「−１」、第３の状態（隆線１１又は谷線１２とその
他の領域が一致、若しくはその他の領域とその他の領域
が一致）のときは「０」のような得点を与え、画面全体
で加算する。これを隆線１１と谷線１２の領域面積で正
規化する。
１、又は谷線１２と谷線１２が一致）のときは「＋
１」、第２の状態（隆線１１と谷線１２が一致）のとき
は「−１」、第３の状態（隆線１１又は谷線１２とその
他の領域が一致、若しくはその他の領域とその他の領域
が一致）のときは「０」のような得点を与え、画面全体
で加算する。これを隆線１１と谷線１２の領域面積で正
規化する。
【００２９】これらの処理は、３値化処理部４から入力
された照合画面を、指紋領域記憶部１６から入力された
登録画面に所定量ずつ移動させて重ね合わせて一致度を
計算する。移動初期は点数が低いが、指紋が重なった位
置では点数が高くなる。この最高得点をこの指紋の一致
度とする。このようにして、３領域だけを照合するよう
にしたため、特徴情報抽出部５は不要となり、安価に構
成することが可能となる。
された照合画面を、指紋領域記憶部１６から入力された
登録画面に所定量ずつ移動させて重ね合わせて一致度を
計算する。移動初期は点数が低いが、指紋が重なった位
置では点数が高くなる。この最高得点をこの指紋の一致
度とする。このようにして、３領域だけを照合するよう
にしたため、特徴情報抽出部５は不要となり、安価に構
成することが可能となる。
【００３０】実施の形態４．図５はこの発明の第６発明
の一実施の形態を示す全体構成図である。なお、図２は
実施の形態４にも共用する。この実施の形態は、指紋の
特徴点の照合と領域の一致度による照合とを選択利用す
るものである。図から明らかなように、照合処理部７
は、特徴情報抽出部５、指紋特徴記憶部６、３値化処理
部４及び指紋領域記憶部１６に接続されており、図１と
図４を併用した構成となっている。
の一実施の形態を示す全体構成図である。なお、図２は
実施の形態４にも共用する。この実施の形態は、指紋の
特徴点の照合と領域の一致度による照合とを選択利用す
るものである。図から明らかなように、照合処理部７
は、特徴情報抽出部５、指紋特徴記憶部６、３値化処理
部４及び指紋領域記憶部１６に接続されており、図１と
図４を併用した構成となっている。
【００３１】すなわち、照合処理部７は特徴情報抽出部
５の出力から３領域の特徴点の数が所定範囲内にあるか
を判断し、所定範囲内であれば、特徴情報抽出部５の出
力を指紋特徴記憶部６の出力と照合し、所定範囲外であ
れば、３値化処理部４の出力を指紋領域記憶部１６の出
力と照合する。したがって、前者は実施の形態１と同様
となり、後者は実施の形態３と同様になる。
５の出力から３領域の特徴点の数が所定範囲内にあるか
を判断し、所定範囲内であれば、特徴情報抽出部５の出
力を指紋特徴記憶部６の出力と照合し、所定範囲外であ
れば、３値化処理部４の出力を指紋領域記憶部１６の出
力と照合する。したがって、前者は実施の形態１と同様
となり、後者は実施の形態３と同様になる。
【００３２】このようにして、適切な特徴点数を持つ人
は特徴点の一致度により照合し、特徴点が多過ぎるか、
又は少な過ぎる人に対しては、領域の一致度により照合
するようにしたため、高精度な照合が可能となる。すな
わち、一般には特徴点だけで照合は可能であるが、老人
など指紋の模様が薄い人や、指紋が途切れやすい人など
の場合、特徴点数が多く出る傾向にある。また、逆に特
徴点数が少ない人もある。これらの場合には、特徴点の
一致度よりも、領域の一致度を利用する方が有効とな
り、照合精度の向上が期待できる。
は特徴点の一致度により照合し、特徴点が多過ぎるか、
又は少な過ぎる人に対しては、領域の一致度により照合
するようにしたため、高精度な照合が可能となる。すな
わち、一般には特徴点だけで照合は可能であるが、老人
など指紋の模様が薄い人や、指紋が途切れやすい人など
の場合、特徴点数が多く出る傾向にある。また、逆に特
徴点数が少ない人もある。これらの場合には、特徴点の
一致度よりも、領域の一致度を利用する方が有効とな
り、照合精度の向上が期待できる。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したとおりこの発明の第１発明
では、画像データを３領域に分割して特徴情報を抽出す
るようにしたため、特徴点が多く求められ高精度の照合
処理ができる。
では、画像データを３領域に分割して特徴情報を抽出す
るようにしたため、特徴点が多く求められ高精度の照合
処理ができる。
【００３４】また、第２発明では、画像データに基づい
て二つの閾値を計算し、この計算された閾値により画像
データを３領域に分割して特徴情報を抽出するようにし
たため、適切な閾値を決定して３領域を分割することが
できる。
て二つの閾値を計算し、この計算された閾値により画像
データを３領域に分割して特徴情報を抽出するようにし
たため、適切な閾値を決定して３領域を分割することが
できる。
【００３５】また、第３発明では３値化処理部を、計算
された閾値により画像データを指紋の隆線部分、指紋の
谷線部分及びその他の部分の３領域に分割して特徴情報
を抽出するようにしたため、隆線部分だけでなく、谷線
部分からも特徴点が抽出でき、２値化処理する場合に比
して特徴点が２倍多く求められ、更に高精度の照合処理
ができる。
された閾値により画像データを指紋の隆線部分、指紋の
谷線部分及びその他の部分の３領域に分割して特徴情報
を抽出するようにしたため、隆線部分だけでなく、谷線
部分からも特徴点が抽出でき、２値化処理する場合に比
して特徴点が２倍多く求められ、更に高精度の照合処理
ができる。
【００３６】また、第４発明では、指紋登録時画像デー
タに基づいて二つの閾値を計算し、この計算された閾値
を記憶し、指紋登録時は計算された閾値を入力し、指紋
照合時は記憶された閾値を入力して、それぞれ画像デー
タを３領域に分割して特徴情報を抽出するようにしたた
め、指紋照合時には閾値算出は不要となり、照合処理を
高速にすることができる。
タに基づいて二つの閾値を計算し、この計算された閾値
を記憶し、指紋登録時は計算された閾値を入力し、指紋
照合時は記憶された閾値を入力して、それぞれ画像デー
タを３領域に分割して特徴情報を抽出するようにしたた
め、指紋照合時には閾値算出は不要となり、照合処理を
高速にすることができる。
【００３７】また、第５発明では、画像データを３領域
に分割して照合指紋情報を出力し、照合指紋情報の３領
域と登録指紋情報の３領域の一致度を判定するようにし
たため、特徴情報抽出部は不要となり、安価に構成する
ことができる。
に分割して照合指紋情報を出力し、照合指紋情報の３領
域と登録指紋情報の３領域の一致度を判定するようにし
たため、特徴情報抽出部は不要となり、安価に構成する
ことができる。
【００３８】また、第６発明では、画像データに基づい
て二つの閾値を計算し、この計算された閾値により画像
データを３領域に分割し、３領域から抽出された特徴点
の数が所定範囲内にあるときは、特徴点を照合指紋情報
とし、特徴点の数が所定範囲外にあるときは、３領域を
照合指紋情報として、それぞれ登録指紋情報と照合する
ようにしたため、特徴点数が適切な人と、特徴点数が多
過ぎるか、又は少な過ぎる人に対して、適当な照合手段
が自動的に選択され、照合精度の向上を期待することが
できる。
て二つの閾値を計算し、この計算された閾値により画像
データを３領域に分割し、３領域から抽出された特徴点
の数が所定範囲内にあるときは、特徴点を照合指紋情報
とし、特徴点の数が所定範囲外にあるときは、３領域を
照合指紋情報として、それぞれ登録指紋情報と照合する
ようにしたため、特徴点数が適切な人と、特徴点数が多
過ぎるか、又は少な過ぎる人に対して、適当な照合手段
が自動的に選択され、照合精度の向上を期待することが
できる。
【図１】この発明の実施の形態１を示す全体構成図。
【図２】この発明の実施の形態１、実施の形態２及び実
施の形態４を示す指紋の特徴点の説明図。
施の形態４を示す指紋の特徴点の説明図。
【図３】この発明の実施の形態２を示す全体構成図。
【図４】この発明の実施の形態３を示す全体構成図。
【図５】この発明の実施の形態４を示す全体構成図。
１ 指紋センサ、２ 濃淡画像記憶部、３ 閾値算出
部、４ ３値化処理部、５ 特徴情報抽出部、６ 指紋
特徴記憶部、７ 照合処理部、８ 閾値記憶部、１１
隆線、１２ 谷線、１３ 特徴点（分岐点）、１４ 特
徴点（端点）、１６ 指紋領域記憶部。
部、４ ３値化処理部、５ 特徴情報抽出部、６ 指紋
特徴記憶部、７ 照合処理部、８ 閾値記憶部、１１
隆線、１２ 谷線、１３ 特徴点（分岐点）、１４ 特
徴点（端点）、１６ 指紋領域記憶部。
Claims (6)
- 【請求項１】 指紋を撮像した画像データを、ディジタ
ル値に変換して特徴情報抽出部へ送出し、この特徴情報
抽出部で抽出された特徴情報を、あらかじめ登録された
特徴情報と照合して両者の一致度を判別する装置におい
て、上記画像データを３領域に分割して上記特徴情報抽
出部へ送出する３値化処理部を備えたことを特徴とする
指紋照合装置。 - 【請求項２】 指紋を撮像した画像データを、ディジタ
ル値に変換して特徴情報抽出部へ送出し、この特徴情報
抽出部で抽出された特徴情報を、あらかじめ登録された
特徴情報と照合して両者の一致度を判別する装置におい
て、上記画像データに基づいて二つの閾値を計算する閾
値算出部と、上記計算された閾値により上記画像データ
を３領域に分割して上記特徴情報抽出部へ送出する３値
化処理部を備えたことを特徴とする指紋照合装置。 - 【請求項３】 ３値化処理部を、計算された閾値により
画像データを指紋の隆線部分、指紋の谷線部分及びその
他の部分の３領域に分割して上記特徴情報抽出部へ送出
するように構成したことを特徴とする請求項２記載の指
紋照合装置。 - 【請求項４】 指紋を撮像した画像データを、ディジタ
ル値に変換して特徴情報抽出部へ送出し、この特徴情報
抽出部で抽出された特徴情報を、あらかじめ登録された
特徴情報と照合して両者の一致度を判別する装置におい
て、指紋登録時上記画像データに基づいて二つの閾値を
計算する閾値算出部と、上記計算された閾値を記憶する
閾値記憶部と、上記指紋登録時は上記計算された閾値を
入力し、指紋照合時は上記記憶された閾値を入力して、
それぞれ上記画像データを３領域に分割して上記特徴情
報抽出部へ送出する３値化処理部を備えたことを特徴と
する指紋照合装置。 - 【請求項５】 指紋を撮像した画像データをディジタル
値に変換した照合指紋情報を、あらかじめ登録された指
紋情報と照合して両者の一致度を判別する装置におい
て、上記画像データを３領域に分割して上記照合指紋情
報を出力する３値化処理部と、上記照合指紋情報の３領
域と上記登録指紋情報の３領域との一致度を判定する照
合処理部とを備えたことを特徴とする指紋照合装置。 - 【請求項６】 指紋を撮像した画像データを、ディジタ
ル値に変換し照合指紋情報を、あらかじめ登録された指
紋情報と照合して両者の一致度を判別する装置におい
て、上記画像データに基づいて二つの閾値を計算する閾
値算出部と、上記計算された閾値により上記画像データ
を３領域に分割する３値化処理部と、上記３領域から抽
出された特徴点の数が所定範囲内にあるときは上記特徴
点を上記照合指紋情報とし、上記特徴点の数が上記所定
範囲外にあるときは上記３領域を上記照合指紋情報とし
て、それぞれ上記登録指紋情報と照合する照合処理部と
を備えたことを特徴とする指紋照合装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8152632A JPH09330408A (ja) | 1996-06-13 | 1996-06-13 | 指紋照合装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8152632A JPH09330408A (ja) | 1996-06-13 | 1996-06-13 | 指紋照合装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09330408A true JPH09330408A (ja) | 1997-12-22 |
Family
ID=15544641
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8152632A Pending JPH09330408A (ja) | 1996-06-13 | 1996-06-13 | 指紋照合装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09330408A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100391182B1 (ko) * | 2000-09-25 | 2003-07-16 | 주식회사 디토정보기술 | 직접 골 추적을 이용한 지문 특징 추출방법 |
| KR100752640B1 (ko) * | 2005-01-05 | 2007-08-29 | 삼성전자주식회사 | 방향성 기울기 필터를 이용한 지문 영역 분할 장치 및 방법 |
| JP2008197987A (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-28 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 認証システム |
| KR101537211B1 (ko) * | 2014-02-14 | 2015-07-16 | 크루셜텍 (주) | 상이한 지문 입력 방식을 지원하는 지문 인증 방법 및 전자 장치 |
| JP2018505493A (ja) * | 2015-02-13 | 2018-02-22 | ビーワイディー カンパニー リミテッドＢｙｄ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌｉｍｉｔｅｄ | 指紋認識方法及び指紋認識装置 |
-
1996
- 1996-06-13 JP JP8152632A patent/JPH09330408A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100391182B1 (ko) * | 2000-09-25 | 2003-07-16 | 주식회사 디토정보기술 | 직접 골 추적을 이용한 지문 특징 추출방법 |
| KR100752640B1 (ko) * | 2005-01-05 | 2007-08-29 | 삼성전자주식회사 | 방향성 기울기 필터를 이용한 지문 영역 분할 장치 및 방법 |
| JP2008197987A (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-28 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 認証システム |
| KR101537211B1 (ko) * | 2014-02-14 | 2015-07-16 | 크루셜텍 (주) | 상이한 지문 입력 방식을 지원하는 지문 인증 방법 및 전자 장치 |
| JP2018505493A (ja) * | 2015-02-13 | 2018-02-22 | ビーワイディー カンパニー リミテッドＢｙｄ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌｉｍｉｔｅｄ | 指紋認識方法及び指紋認識装置 |
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