JPWO2016204176A1 - 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム - Google Patents
真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2016204176A1 JPWO2016204176A1 JP2017525258A JP2017525258A JPWO2016204176A1 JP WO2016204176 A1 JPWO2016204176 A1 JP WO2016204176A1 JP 2017525258 A JP2017525258 A JP 2017525258A JP 2017525258 A JP2017525258 A JP 2017525258A JP WO2016204176 A1 JPWO2016204176 A1 JP WO2016204176A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- dermis
- dermal
- image
- image information
- detection unit
- 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
- G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
- G06V40/1388—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- 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
- G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
- G06V40/1394—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using acquisition arrangements
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
Description
図1は、本発明の第1実施形態による画像情報処理システムの機能構成を示す概略ブロック図である。図1に示すように、画像情報処理システム1は、OCT(オプティカル・コヒーレンシー・トモグラフィ,Optical Coherence Tomography)2と、真皮画像情報処理装置3とを備える。真皮画像情報処理装置3は、真皮画像情報取得部11と、特異領域検出結果取得部12と、特異領域検出部61と、事前登録情報記憶部62と、照合部116と、結果出力部121とを備える。
OCT2と真皮画像情報処理装置3とが一体的に構成されていてもよい。例えば、OCT2が備えるコンピュータが、真皮画像情報処理装置3の機能を実行するようにしてもよい。
OCT2に代えて、OTC以外の装置で乳頭層の画像を得られる装置、例えば超音波による断層映像化装置を用いるようにしてもよい。
以下では、乳頭層にあって隆線を形成する隆起を真皮隆線と称する。また、真皮隆線の紋様を真皮指紋と称する。
特異領域検出結果取得部12は、真皮画像情報取得部11が取得した画像情報に基づいて検出された、乳頭層の特異領域に関する情報を取得する。
具体的には、特異領域検出結果取得部12は、真皮画像情報取得部11から渡された乳頭層の画像情報を特異領域検出部61に渡すことにより、特異領域の検出を依頼する。そして、この依頼に基づく特異領域検出結果の情報を特異領域検出結果取得部12は受け取る。特異領域検出のための具体的な処理の方法については、後述する。特異領域検出結果取得部12が受け取る検出結果の情報は、渡された乳頭層の画像情報における特異領域の有無の情報と、特異領域が存在する場合にはその場所(座標等)の情報とを含む。
特異領域を検出するための具体的方法については後述する。
結果出力部121が、照合部116による照合結果に加えて、あるいは代えて、特異領域検出部61が検出した特異領域を示す情報を出力するようにしてもよい。特異領域を示す情報の出力についても、結果出力部121が、特異領域を画面に表示するようにしてもよいし、特異領域を示す情報を他の機器へ送信するようにしてもよい。
次に、特異領域検出部61の内部の構成と、特異領域検出処理の方法について説明する。
図2は、特異領域検出部61の内部の概略機能構成を示すブロック図である。図2に示すように、特異領域検出部61は、共通機能群と、異常模様検出機能と、異常真皮隆線方向検出機能と、真皮隆線破壊検出機能と、切り取り加工検出機能とを含んでいる。共通機能群は、真皮隆線方向検出部70と、真皮隆線ピッチ検出部71と、真皮隆線強度検出部72と、方向特異点検出部73とを含む。これらの機能を用いた特異領域検出部61の働きについて、以下で説明する。
特異領域検出部61は、その共通機能群に含まれる機能を用いて受け取った真皮指紋画像を解析する。具体的には、真皮隆線方向検出部70が、真皮指紋画像内の真皮隆線方向を検出する。真皮隆線ピッチ検出部71が、真皮指紋画像内の真皮隆線ピッチを検出する。真皮隆線強度検出部72が、真皮指紋画像内の真皮隆線強度を検出する。方向特異点検出部73が真皮指紋画像内の方向特異点(singular point)を検出する。特異領域検出部61が、真皮隆線方向、真皮隆線ピッチ、真皮隆線強度、方向特異点のすべてではなく、いずれかのみを検出するようにしても良い。真皮指紋画像から、これら真皮隆線ピッチ、真皮隆線強度、方向特異点を検出する処理自体は、一般的な指紋認証技術における特徴抽出処理と同様であり、既存技術を用いて行うことができる。
特異領域検出部61は、異常模様を検出するための機能として、異常模様検出部74を備えている。異常模様検出部74は、上で検出した方向特異点(デルタ、半円状コア、真円状コア)の個数や位置関係に基づいて、異常模様を検出する。正常な真皮指紋画像は、真皮隆線方向のパターンから、4種類の紋様パターンに分類される。その4種類とは、弓状紋、蹄状紋、渦状紋、変体紋である。これらの紋様パターンごとに、方向特異点の個数や位置関係が定まっている。
条件(A):円状のコアが2個以上存在する場合
条件(B):半円状のコアが4個以上存在する場合
条件(C):半円状のコアが2個以上存在し、且つ円状のコアが1個以上存在する場合
条件(D):デルタが4個以上存在する場合
条件(E):コアより上部(指先に近い側)にデルタが存在する場合
条件(F):上側が半円状のコアが2個以上存在する場合
また、異常模様検出部74は、異常な紋様を検知しなかった場合には、その旨の情報を出力する。
特異領域検出部61は、真皮隆線方向の異常なパターンを検出する。異常な真皮隆線方向にもいくつかのパターンがある。典型的な3種類のパターンを、便宜上、櫛型方向パターン、ω型方向パターン、X型方向パターンと呼ぶ。本実施形態では、特異領域検出部61は、櫛型方向パターン、ω型方向パターン、X型方向パターンの、3種類の異常真皮隆線方向を検出する。このような異常な真皮隆線方向のパターンは、表皮及び真皮の移植手術等を行った場合に、移植した表皮の箇所の境界部分において見られる可能性があることを示す。これらのパターンは、正常な真皮指紋画像では見られない。
図4Aは、櫛型方向パターンと呼ばれる異常真皮隆線方向を有する真皮指紋画像の例である。この櫛型の異常真皮隆線方向は、表皮及び真皮をメスにより切り取り、位置を変えて張り替えるような手術を行った場合に、移植した表皮の境界付近に発生しやすい真皮隆線方向のパターンである。
図4Bは、ω型方向パターンと呼ばれる異常真皮隆線方向を有する真皮指紋画像の例である。このω型の異常真皮隆線方向もまた、表皮及び真皮をメスにより切り取り、位置を変えて張り替えるような手術を行った場合に、移植した表皮の境界付近に発生しやすい真皮隆線方向パターンである。また、ω型方向パターンは、指紋のアーチ状の部分に刃物等で、真皮に達する深い傷を付けてしまった場合にも発生しやすいパターンである。
図4Cは、X型方向パターンと呼ばれる異常真皮隆線方向を有する真皮指紋画像の例である。このX型の異常真皮隆線方向は、皮膚を手術糸等できつく縛った場合に、その縫合部分に発生しやすい真皮隆線方向パターンである。
図5Aは、真皮指紋画像における櫛型方向パターンに対応する。
図5Bは、真皮指紋画像におけるω型方向パターンに対応する。
図5Cは、真皮指紋画像におけるX型方向パターンに対応する。
櫛型方向パターン検知部75は、与えられた真皮指紋画像に基づいて予め検出した真皮隆線方向および真皮隆線強度のデータを入力として、その真皮指紋画像の櫛型方向パターンらしさを表す度合を算出し、出力する。
なお、実際の真皮指紋のデータベースに基づいて、上記の各表価値(櫛型異常度、ω型異常度、およびX型異常度)の確率分布で重み付けを行うようにしても良い。これにより、特異領域検出部61による判定精度をさらに高めることができる。
逆に、その他の方向パターンのテンプレートを備えて、これら3種以外の異常真皮隆線方向を検出するようにしても良い。一例としては、櫛型、ω型、X型の真皮隆線角度を少し変化させたパターンを検出できるような構成としたり、テンプレートの半径を変えたことによる数種類のパターンを検出できるような構成としたりすることも可能である。
特異領域検出部61は、また、真皮指紋における真皮隆線の破壊を検出する機能を有する。具体的には、特異領域検出部61は、真皮隆線破壊検出部78を内部に備えている。
そして、特異領域検出部61は、前述の方法で既に検出している、真皮隆線方向の情報と、真皮隆線強度の情報を用いて、これら各々の異常方向パターンの検出のための処理を行う。
真皮隆線破壊の中には、火傷や薬品によるケースだけではなく、長年の経年劣化や手を酷使する肉体労働に従事したことによる真皮隆線破壊のケースも存在する。そのような自然な破壊の場合には、特定の部分だけではなく、真皮指紋の真皮隆線全体が破壊される。そのような真皮隆線全体の自然破壊と火傷や薬品による部分破壊(意図的な破壊を含む)とを区別するため、特異領域検出部61が真皮隆線破壊候補領域以外の真皮指紋部分が高品質な真皮隆線の画像を有するかどうかを判定するようにしても良い。これにより、特定の条件による真皮隆線破壊のみを検出することもできるようになる。
特異領域検出部61は、また、真皮指紋の切り取り加工を検出する機能を有する。具体的には、特異領域検出部61は、切り取り加工検出部79を備えている。切り取り加工検出部79は、次に説明するように、真皮隆線ピッチの変化に基づいて、入力された真皮指紋画像に関して、切り取り加工の有無を判定する。これは、手術等により切り取り加工された真皮指紋の場合、手術痕周辺の皮膚をひっぱりながら縫合するため、真皮隆線のうちの特定部位のピッチ、また特定方向の真皮隆線のピッチが局所的に変化する場合があるためである。
切り取り加工検出部79は、最初に、切り取り加工が施された傷位置の検出を行う。具体的には、画像中の任意の画素から任意の角度で一定長の線分を生成し、その線分上の両側の線分から一定距離範囲(1〜16画素分)の画像部分の、真皮隆線の方向差および真皮隆線のピッチ差を加算していく。その加算値が最大となる座標(x,y)と角度(t)を、傷位置の候補とする。
また、評価値Wc2は、領域R1とR2における真皮隆線ピッチの差が大きい度合と、真皮隆線強度(領域R1とR2のうちの小さいほうの強度)との積である。
即ち、評価値Wc3は、真皮指紋全体の中で真皮隆線ピッチが広い箇所(真皮指紋全体の平均の1.5倍のピッチを基準においている)の比率を表し、且つ、真皮隆線強度を加味した比率の値である。
評価値Wc4は、真皮指紋全体の中で特定の真皮隆線の方向(平均ピッチが最大となる方向)におけるピッチの広さの比率を表し、且つ、真皮隆線強度を加味した比率の値である。倍率1.5は基準の一例である。
一般的に、正常な真皮指紋において、真皮指紋下部の末節付近の水平方向(指の短手方向)の真皮隆線のピッチは、他の部位における真皮隆線ピッチよりも広くなる傾向が見られる事が知られている。これに基づき、上述した処理において、真皮指紋の下部であって真皮隆線が水平方向となる領域を、上記の評価値Wc1、Wc2、Wc3、Wc4の計算から除外するようにしても良い。切り取り加工検出部79がこのように評価値を計算することにより、判定精度をより一層高めることが可能となる。
これにより、特異領域検出部61は、手荒れ、加齢等による皺、又は、火傷により指紋が不明りょうになっている場合など皮膚の状態が良くない場合でも、特異領域の有無を高精度に判定することができる。これにより、真皮画像情報処理装置3では、特異領域の存在を見落として同一人物を別人と誤判定してしまう可能性を低減させることができる。
これにより、特異領域検出部61は、真皮指紋画像に存在し得るパターンであっても、その数や位置関係が異常な場合を検出することができる。この点において、特異領域検出部61は、真皮指紋画像の異常を高精度に検出することができる。
これにより、特異領域検出部61は、例えば手術にて真皮指紋を変えた場合に生じやすい真皮隆線方向など特異領域に典型的なパターンを、テンプレートを用いることで高精度に検出することができる。特に、特異領域検出部61は、真皮指紋の一部のみの画像しか取れていない場合にも特定形状の異常真皮指紋を検出することができる。
これにより、特異領域検出部61は、例えば真皮に達する火傷など真皮隆線が明確でない場合も、特異領域を検出することができる。
これにより、特異領域検出部61は、傷位置が明確にはわからない場合でも特異領域を検出することができる。
これにより、照合部116は、真皮画像に特異領域が含まれる場合でも、特異領域での真皮指紋の相違によって同一人物を別人と誤判定することを防止し得る。
特に、位置ずれ許容度と、不一致許容度との、少なくともいずれか一方を大きくすることで、照合部116は、同一人物を別人と誤判定する可能性を低減させることができる。
一方、特徴点照合においては、指紋の隣り合う特徴点(真皮隆線の端点およびまたは分岐点)が一定距離差や一定角度差にあるかどうかをもって、同一の指紋であるかの判定を行っている。手術指紋の場合は縫合時の引っ張りによる形状変化により、この許容度を超えてしまう場合も多い。
照合許容度を緩和した場合、誤って異なる人物を本人と同定してしまうリスクが増大するデメリットが存在する。しかしながら、最終的に同一人物かどうかの判定を、オペレーター等が指紋以外の顔写真等を用いて別途最終確認を行う運用環境においては、このような他人誤一致のリスクを低減する事が出来る。
次に第2実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と共通の事項については説明を省略する場合があり、以下では第2実施形態に特有の事項を中心に説明する。
第2の実施形態における照合部116は、修復部214によって修復された真皮画像情報については、特異領域以外の領域であるとみなして、照合処理を行う。
損傷部位検出部91は、真皮指紋画像から手術が施された痕跡の部分を検知し、その異常度を画像として表した異常度画像を出力する。一例として、異常度画像は、異常度を画像における濃淡で表す。
具体的には、最初にZ型手術真皮指紋復元部92は、異常度画像から直線成分を検出する処理を行う処理部であり、異常度画像に対してハフ変換を適用することで構成できる。このハフ変換により、Z型手術真皮指紋復元部92は、異常度画像中の直線成分を検出する。そして、Z型手術真皮指紋復元部92は、異常度の高い部分(異常度の濃淡画像として表されている場合には濃い部分)が直線状に並んでいる3本の直線成分(第1候補から第3候補まで)を検出する。これら第1候補から第3候補までの3本の直線成分が真皮指紋上で「Z」字状の形状をなす場合、Z型手術真皮指紋復元部92は、その真皮指紋がZ型加工されていると判定する。
条件(1):互いの向き(角度)が最も近い2本の直線A,Bが並行に近い。具体的には、直線Aと直線Bの向きの差が15度以内であって、且つ、直線AとBとが画像範囲内において交差しない。なお、前記の15度は値の一例である。
条件(2):A,B以外の直線Cが、画像範囲内において、直線AおよびBのそれぞれと、向き(角度)の差が20度以上且つ60度以下で交わる。
条件(3):直線(線分)A,B,C上の異常度画像の画素値の平均値が、各線分とも(3本とも)、所定の閾値以上である。
過程(2):上記交点Eから直線A上におろした垂線の足(その垂線と直線Aとの交点)を点Fとする。
過程(3):上記交点Dから直線B上におろした垂線の足(その垂線と直線Bとの交点)を点Gとする。
過程(4):入力画像のうち三角形FDE(第1多角形)に囲まれる部分を、出力画像の三角形FGE上に、アフィン変換により複写する。
過程(5)入力画像のうち三角形DEG(第2多角形)に囲まれる部分を、出力画像の三角形DFG上に、アフィン変換により複写する。
過程(6)上記の過程(4)および(5)で複写した部分以外の領域は、入力画像から出力画像にそのまま複写する。
修復部214の処理を、次のような変形例で実施しても良い。
前述の切り取り加工検出部79によって計算される評価値Wc1およびWc2に基づいて、入力される真皮指紋画像が切り取り加工損傷を含むものであると判定された場合について説明する。この場合、修復部214は、検出された傷の広ピッチ側のサイドで、広ピッチとなっている矩形領域を検出し、その領域幅と矩形内ピッチ変化差分との積を算出し、これを切り取り部分の幅であると推定する。これにより図10の画像の検出矩形領域内に対して、図9の中心部のひし形状の領域を空白部分として挿入するような画像変形を施すことにより、ひし形外部の真皮指紋周辺部を復元することが可能となる。
修復部214のさらなる変形例として、下に説明する修復部214aを用いるようにして実施しても良い。本変形例による修復部214aは、変形等によって手術前の真皮指紋を復元するのではなく、真皮指紋の加工が行われている部分を除外し、加工が行われていない部分のみを抽出し、抽出された結果を復元画像として出力する。つまり、修復部214aは、手術等によって加工されていない部分を切り出す。
損傷部位検出部93が有する機能の一例は、上で述べた損傷部位検出部91の機能と同様である。損傷部位検出部93がさらに、異常広ピッチ領域を検出する機能を備えたり、真皮隆線損傷領域を検出する機能(前述の真皮隆線破壊検出部78と同様の機能)を備えたりするようにしても良い。これらにより、異常度画像の情報を加味して損傷部位を検出することができる。
方式(2):異常度が所定の閾値以上の領域を抽出し、画像の膨張収縮処理により異常領域の内部の領域も含めて除外領域とする。
方式(3):異常度が所定の閾値以上の領域を異常領域とし、その異常領域から最も距離の離れた真皮指紋位置を検出する。また、その位置から真皮隆線方向および真皮隆線ピッチが連続的に変化する(異常な不連続がない)所定距離以内の領域を有効領域とする。そして、その有効領域以外の部分を除外領域とする。
方式(4):異常度が所定の閾値以上の領域を異常領域とし、その異常領域から最も距離が離れた真皮指紋位置を検出する。また、その位置を中心とする円であってその位置から異常領域までの距離を半径する円の外を除外領域とする。
このように、修復部214が真皮画像情報の損傷を修復することで、照合部116が行う照合処理の精度を高めることができる。
これにより、修復部214は、はっきりした手術痕が見られない場合など手術前の真皮指紋を復元できない場合でも、手術によって真皮指紋が変形した部分を除外しての照合をすることができる。これにより、照合部116が行う照合処理の精度を高めることができる。
これにより、修復部214は、Z型手術の真皮指紋画像など手術によって真皮を部分的に入れ替えた真皮指紋画像から、手術前の真皮指紋画像を復元することができる。
図17は、本発明の第3の実施形態に係る真皮画像情報処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図17に示す真皮画像情報処理装置301は、真皮画像情報取得部302と、特異領域検出部303とを備える。
これにより、特異領域検出部303は、手荒れ、加齢等による皺、又は、火傷により指紋が不明りょうになっている場合など皮膚の状態が良くない場合でも、特異領域の有無を高精度に判定することができる。これにより、真皮画像情報処理装置301では、特異領域の存在を見落として同一人物を別人と誤判定してしまう可能性を低減させることができる。
「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
2 OCT
3、5、301 真皮画像情報処理装置
11、302 真皮画像情報取得部
12 特異領域検出結果取得部
61、303 特異領域検出部
62 事前登録情報記憶部
70 真皮隆線方向検出部
71 真皮隆線ピッチ検出部
72 真皮隆線強度検出部
73 方向特異点検出部
74 異常模様検出部
75 櫛型方向パターン検知部
76 ω型方向パターン検知部
77 X型方向パターン検知部
78 真皮隆線破壊検出部
79 切り取り加工検出部
91、93 損傷部位検出部
92 Z型手術真皮指紋復元部
94 損傷部位除去部
116 照合部
121 結果出力部
214、214a 修復部
Claims (12)
- 乳頭層の画像を示す画像情報を取得する真皮画像情報取得部と、
前記取得された画像情報に基づいて、前記乳頭層の損傷を示す特異領域を検出する特異領域検出部と、
を備える真皮画像情報処理装置。 - 前記特異領域検出部は、前記乳頭層の画像から、真皮隆線の方向特異点を検出し、前記方向特異点の種類ごとの個数の条件、または前記方向特異点の種類間の位置関係の条件に基づいて、前記特異領域を検出する、
請求項1に記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記特異領域検出部は、前記乳頭層の画像に含まれる複数の部分それぞれに対応する複数の真皮隆線方向情報を取得し、
前記特異領域検出部は、前記複数の真皮隆線方向情報各々と予め保持する異常真皮隆線方向パターンのテンプレートとの相関に基づいて、前記複数の真皮隆線方向情報各々ごとに、異常真皮隆線方向パターンを有する度合いを表す評価値を求め、
前記特異領域検出部は、前記評価値が所定の閾値以上である真皮隆線方向情報に対応する部分を前記特異領域として検出する、
請求項1または2のいずれかに記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記特異領域検出部は、前記乳頭層の画像に含まれる複数の部分それぞれに対応する複数の真皮隆線方向情報を取得し、
前記特異領域検出部は、前記複数の真皮隆線方向情報ごとに、前記真皮隆線方向情報に対応する領域の周辺に位置する領域に対応する真皮隆線方向情報に基づいて方向スムース処理を行うことによってスムース化真皮隆線方向情報を得て、
前記特異領域検出部は、前記真皮隆線方向情報と前記スムース化真皮隆線方向情報との間の差が所定の閾値より大きい前記真皮隆線方向情報に対応する領域を前記特異領域として検出する、
請求項1または2のいずれか記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記特異領域検出部は、前記乳頭層の画像に含まれる複数の領域それぞれに対応する複数の真皮隆線方向情報および複数の真皮隆線ピッチ情報を取得し、
前記特異領域検出部は、前記複数の真皮隆線方向情報および前記複数の真皮隆線ピッチ情報に基づいて、前記乳頭層の画像内において隣接する領域間での真皮隆線方向の差と真皮隆線ピッチの差とが大きいほど大きな値となる評価値を求め、
前記特異領域検出部は、前記評価値が所定の閾値より大きい場合に、前記隣接する領域が切り取り加工による前記特異領域であるとして検出する、
請求項1または2のいずれかに記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記取得された真皮画像情報のうち、前記検出された特異領域以外の領域に対応する真皮画像情報と、個人を識別する識別情報と関連付けて予め登録された前記乳頭部の画像情報である事前登録情報とを照合する照合部、
をさらに備える請求項1に記載の前記真皮画像情報処理装置。 - 前記照合部は、前記照合を行う際に、位置ずれを許容する度合いである位置ずれ許容度と、不一致を許容する度合いである不一致許容度との、少なくともいずれか一方を可変とする、
請求項6に記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記取得された真皮画像情報のうち前記特異領域に対応する真皮画像情報の損傷を修復する修復部をさらに備え、
前記照合部は、前記修復された真皮画像情報に対応する領域が前記特異領域以外の領域であるとみなして、前記照合を行う、
請求項6または請求項7に記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記修復部は、前記特異領域に基づいて定められる除外領域を前記乳頭層の画像から除外することによって前記損傷を修復する、
請求項8に記載の真皮画像情報処理装置。 - 前記修復部は、前記乳頭層の画像に含まれる複数の部分ごとに、真皮隆線方向情報と、予め保持する異常真皮隆線方向パターンのテンプレートとの相関に基づいて真皮隆線方向情報が異常真皮隆線方向パターンを有する度合いを表す評価値を求め、
前記修復部は、前記乳頭層の画像内における前記評価値の直線成分を抽出し、
前記修復部は、前記抽出された直線成分に基づいて定まる第1多角形および第2多角形に含まれる乳頭層の画像を相互に入れ替えることにより前記損傷を修復する、
請求項8に記載の真皮画像情報処理装置。 - 乳頭層の画像を示す画像情報を取得し、
前記取得された画像情報に基づいて、前記乳頭層の損傷を示す特異領域を検出する、
ことを含む真皮画像情報処理方法。 - コンピュータに、
乳頭層の画像を示す画像情報を取得し、
前記取得された画像情報に基づいて、前記乳頭層の損傷を示す特異領域を検出する、
ことを実行させるためのプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015120660 | 2015-06-15 | ||
JP2015120660 | 2015-06-15 | ||
PCT/JP2016/067791 WO2016204176A1 (ja) | 2015-06-15 | 2016-06-15 | 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020082168A Division JP7010328B2 (ja) | 2015-06-15 | 2020-05-07 | 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2016204176A1 true JPWO2016204176A1 (ja) | 2018-03-29 |
JP6702321B2 JP6702321B2 (ja) | 2020-06-03 |
Family
ID=57544919
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017525258A Active JP6702321B2 (ja) | 2015-06-15 | 2016-06-15 | 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム |
JP2020082168A Active JP7010328B2 (ja) | 2015-06-15 | 2020-05-07 | 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020082168A Active JP7010328B2 (ja) | 2015-06-15 | 2020-05-07 | 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (4) | US10628657B2 (ja) |
EP (1) | EP3309742B1 (ja) |
JP (2) | JP6702321B2 (ja) |
WO (1) | WO2016204176A1 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6819575B2 (ja) * | 2015-03-31 | 2021-01-27 | 日本電気株式会社 | 生体パターン情報処理装置、生体パターン情報処理方法、およびプログラム |
US10460144B2 (en) * | 2016-07-20 | 2019-10-29 | Cypress Semiconductor Corporation | Non-finger object rejection for fingerprint sensors |
US10599911B2 (en) | 2016-07-20 | 2020-03-24 | Cypress Semiconductor Corporation | Anti-spoofing protection for fingerprint controllers |
JP7107425B2 (ja) * | 2019-02-22 | 2022-07-27 | 日本電気株式会社 | 処理装置、指紋画像抽出処理装置、システム、処理方法、及びプログラム |
US20220277498A1 (en) * | 2019-08-01 | 2022-09-01 | Nec Corporation | Processing apparatus, system, biometric authentication system, processing method, and computer readable medium |
WO2023181371A1 (ja) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0944666A (ja) * | 1995-08-02 | 1997-02-14 | Nec Corp | 皮膚紋様並びに指紋紋様の分類装置 |
JPH10187266A (ja) * | 1996-12-27 | 1998-07-14 | Tsubasa Syst Kk | コンピュータシステム |
JP2003331270A (ja) * | 2002-05-09 | 2003-11-21 | Sony Corp | 生体パターン検出方法及び生体パターン検出装置、生体認証方法及び生体認証装置 |
US20070076926A1 (en) * | 2005-08-17 | 2007-04-05 | Schneider John K | Use Of Papilla Mapping To Determine A Friction-Ridge Surface |
JP2013171325A (ja) * | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Fujitsu Frontech Ltd | 照合対象決定装置、照合対象決定プログラム、および照合対象決定方法 |
JP2013171306A (ja) * | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Nec Soft Ltd | 指紋品質評価装置、指紋品質評価方法、指紋品質評価プログラム |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2815045B2 (ja) * | 1996-12-16 | 1998-10-27 | 日本電気株式会社 | 画像特徴抽出装置,画像特徴解析装置,および画像照合システム |
KR100432491B1 (ko) * | 2001-08-31 | 2004-05-22 | (주)니트 젠 | 융선방향 모델을 이용한 지문 특징데이터 추출방법 |
KR100647362B1 (ko) * | 2004-12-09 | 2006-11-23 | 엘지전자 주식회사 | 지문 인식 방법 |
JP2007058683A (ja) | 2005-08-25 | 2007-03-08 | Sanyo Electric Co Ltd | 認証装置 |
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 |
CN102612706B (zh) | 2009-11-10 | 2015-09-02 | 日本电气株式会社 | 假手指判定设备、假手指判定方法和假手指判定程序 |
BR112013014021A8 (pt) | 2010-12-06 | 2017-10-03 | Follica Inc | Métodos para tratamento de calvície e promoção de crescimento de cabelos |
EP2690595A4 (en) | 2011-03-22 | 2016-05-04 | Fujitsu Ltd | BIOMETRIC AUTHENTICATION SYSTEM, BIOMETRIC AUTHENTICATION PROCESS AND BIOMETRIC AUTHENTICATION PROGRAM |
WO2013099030A1 (ja) | 2011-12-28 | 2013-07-04 | 富士通株式会社 | 絞込データ生成方法及び絞込データ生成装置 |
JP6056398B2 (ja) | 2012-11-14 | 2017-01-11 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム |
JP6819575B2 (ja) | 2015-03-31 | 2021-01-27 | 日本電気株式会社 | 生体パターン情報処理装置、生体パターン情報処理方法、およびプログラム |
JP7187902B2 (ja) * | 2018-08-31 | 2022-12-13 | コニカミノルタ株式会社 | データ処理装置、データ出力方法およびデータ出力プログラム |
-
2016
- 2016-06-15 US US15/736,146 patent/US10628657B2/en active Active
- 2016-06-15 WO PCT/JP2016/067791 patent/WO2016204176A1/ja active Application Filing
- 2016-06-15 JP JP2017525258A patent/JP6702321B2/ja active Active
- 2016-06-15 EP EP16811650.7A patent/EP3309742B1/en active Active
-
2018
- 2018-09-07 US US16/125,452 patent/US10853621B2/en active Active
- 2018-09-07 US US16/125,350 patent/US10867160B2/en active Active
- 2018-09-07 US US16/125,404 patent/US10853620B2/en active Active
-
2020
- 2020-05-07 JP JP2020082168A patent/JP7010328B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0944666A (ja) * | 1995-08-02 | 1997-02-14 | Nec Corp | 皮膚紋様並びに指紋紋様の分類装置 |
JPH10187266A (ja) * | 1996-12-27 | 1998-07-14 | Tsubasa Syst Kk | コンピュータシステム |
JP2003331270A (ja) * | 2002-05-09 | 2003-11-21 | Sony Corp | 生体パターン検出方法及び生体パターン検出装置、生体認証方法及び生体認証装置 |
US20070076926A1 (en) * | 2005-08-17 | 2007-04-05 | Schneider John K | Use Of Papilla Mapping To Determine A Friction-Ridge Surface |
JP2013171325A (ja) * | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Fujitsu Frontech Ltd | 照合対象決定装置、照合対象決定プログラム、および照合対象決定方法 |
JP2013171306A (ja) * | 2012-02-17 | 2013-09-02 | Nec Soft Ltd | 指紋品質評価装置、指紋品質評価方法、指紋品質評価プログラム |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
BOSSEN, A. ET AL.: "Internal Fingerprint Identification With Optical Coherence Tomography", IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS [ONLINE], vol. 22, no. 7, JPN6019036519, April 2010 (2010-04-01), pages 507 - 509, XP011288412, ISSN: 0004120391, DOI: 10.1109/LPT.2010.2041347 * |
KOROHODA, P. ET AL.: "Optical Coherence Tomography for Fingerprint Acquisition from Internal Layer - A Case Study", 2014 SIGNAL PROCESSING: ALGORITHMS, ARCHITECTURES, ARRANGEMENTS, AND APPLICATIONS (SPA) [ONLINE], JPN6019036520, September 2014 (2014-09-01), pages 176 - 180, XP032751345, ISSN: 0004120392 * |
大和一晴 外3名: "指紋照合装置の問題点とその改善", 画像電子学会誌, vol. 第24巻,第4号, JPN6019005550, 25 August 1995 (1995-08-25), pages 382 - 391, ISSN: 0003980337 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2016204176A1 (ja) | 2016-12-22 |
US20190005302A1 (en) | 2019-01-03 |
JP2020115402A (ja) | 2020-07-30 |
US10853620B2 (en) | 2020-12-01 |
EP3309742A1 (en) | 2018-04-18 |
US10628657B2 (en) | 2020-04-21 |
JP7010328B2 (ja) | 2022-01-26 |
EP3309742B1 (en) | 2023-03-15 |
EP3309742A4 (en) | 2019-05-22 |
US10853621B2 (en) | 2020-12-01 |
US20180173936A1 (en) | 2018-06-21 |
JP6702321B2 (ja) | 2020-06-03 |
US20190005303A1 (en) | 2019-01-03 |
US10867160B2 (en) | 2020-12-15 |
US20190019010A1 (en) | 2019-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7107360B2 (ja) | 指紋情報処理装置、指紋情報処理方法およびプログラム | |
JP7010328B2 (ja) | 真皮画像情報処理装置、真皮画像情報処理方法及びプログラム | |
JP7259912B2 (ja) | 指紋情報処理装置、指紋情報処理方法、およびプログラム | |
JP6212099B2 (ja) | 画像テンプレートマスキング | |
JP2017004525A (ja) | 虹彩認識により個人を識別および/または認証する方法 | |
Fang et al. | Elastic registration for retinal images based on reconstructed vascular trees | |
Johar et al. | Iris segmentation and normalization using Daugman’s rubber sheet model | |
KR100786204B1 (ko) | 변형에 강건한 홍채 인식 방법 | |
Gupta et al. | Iris recognition system using biometric template matching technology | |
Walker et al. | Partial iris and recognition as a viable biometric scheme | |
Vasquez et al. | Features extraction in images on finger veins with hybrid curves | |
JP6683033B2 (ja) | 生体認証装置、生体認証方法、及び生体認証プログラム | |
Divya | Unlocking the Potential: Biometric Traits in Healthcare with a Focus on Eye Diseases | |
Ahmed et al. | Polar binary encoding of iris texture for real-time personal identification | |
Al-Saqqa et al. | An Evaluation Model for Human Iris Recognition Systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171204 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171204 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190507 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190924 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20191125 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200407 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200420 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6702321 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |