KR100293623B1 - 도형위치검출시스템 - Google Patents

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아끼라 몬덴
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가네꼬 히사시
닛본 덴기 가부시끼가이샤
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Abstract

도형 위치 검출 시스템이 제2 도형 (예를 들어, 화일 지문) 내 제1 도형 (조사 지문)의 위치를 검출하도록 고안된다. 상세하게는, 시스템은 제1 도형이 서로 유사한 특성들을 갖는 유사 특성 포인트들을 다수 포함하는 상황 및/또는 제1 도형이 (부분적으로) 일그러진 경우에서도 제1 도형의 특성 포인트들과 제2 도형의 특성 포인트들을 올바르게 대응시키도록 고안된다. 여기에서, 시스템은 제1 도형의 특성 포인트들 중의 하나인 제1 특성 포인트 및 제2 도형의 특성 포인트 중의 하나인 제2 특성 포인트로 구성되는 대응 특성 포인트 쌍 후보를 생성한다. 대응 특성 포인트 쌍 후보들은 각각 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트에 대하여 계산된 상대적 특성량에 기초하여 생성된다. 그 후에 시스템은 근접 특성 포인트들의 대응 상황을 고려할 때 잘못된 대응으로 검출된 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 제거함으로써, 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 대응 특성 포인트 쌍으로 한정한다. 각각의 대응 특성 포인트 쌍에 대해 좌표 대응 파라미터가 생성된다. 그 결과, 시스템은 좌표 대응 파라미터의 값이 가장 자주 연속적으로 집중되어 생성된 집중된 좌표 대응 파라미터를 출력한다.

Description

도형 위치 검출 시스템{FIGURE LOCATION DETECTING SYSTEM}
본 발명은 서로 대응될 도형들 사이의 위치 관계를 검출하는 도형 위치 검출 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 여기에 내용이 참고로 포함된 일본 특허 출원 평9-83351호에 기초한다.
도형들 사이의 위치 관계를 검출하는, 즉 제1 도형이 제2 도형의 어느 위치 (또는 부분)에 대응하는가에 대한 검출을 수행하는 종래의 기술이 있다. 이 기술은 지문 및 항공 사진에 관한 대응 처리(matching process)를 수행하는 도형 대응 장치에 사용된다.
예를 들어, 일본 특허 공개 공보 평5-181949호 ("문서 1"로 표시)는 상기 공지된 기술의 한 예와 관련된 화상 위치 결정 (image positioning) 장치를 개시한다. 이것에 의하면, 사진 촬영 장치를 장착한 비행기가 지형 사진을 찍기 위해 임의의 영역 위를 비행하며, 지형 사진으로부터 다른 사진과의 대응 처리를 거칠 대응 사진이 얻어진다. 그 후에, 장치는 대응된 사진의 위치 좌표와 미리 정해진 지도 좌표 사이의 관계를 검출한다.
종래의 시스템에서는, 대응된 사진으로부터 특성 포인트가 도출되며, 이것은 미리 설정된 아핀(affine) 계수를 이용하여 아핀 변형된다. 따라서, 대응된 사진은 지도의 좌표 시스템과 일치하도록 변형된다. 대응 처리 (또는 패턴 매칭)에 참고로 사용된 "대응" 특성 포인트 및 지도의 좌표계와 일치되도록 특성 포인트를 아핀 변경함으로써 얻어진 대응된 특성 포인트 사이에 포인트 패턴 대응 처리가 수행된다. 따라서, 포인트 패턴 대응 처리를 통해 대응 특성 포인트 쌍 후보를 제공하는 것이 가능하다. 그 후에, 시스템은 지정된 값의 간격에 따라 아핀 계수를 변경하는 동시에, 각각의 대응 케이스에 대해 전술한 처리들과 유사한 처리를 수행한다. 그러한 처리들은 각각의 대응 케이스에 대해 처리가 수행될 때마다 변경되는 아핀 계수가 지정 범위를 벗어날 때까지 반복된다. 아핀 계수가 지정 범위를 벗어나 처리가 종료될 때, 종래의 시스템은 전술한 대응 케이스 중에서 대응 특성 포인트 쌍 후보의 수가 가장 큰 대응 케이스를 선택한다. 선택된 대응 케이스 내의 대응 특성 포인트 쌍 후보들의 좌표값은 두 도형 간의 좌표 관계를 표현하는 변환 방정식으로 이동한다. 그 결과로, 시스템은 상기 변환 방정식의 계수를 생성한다.
전술한 종래의 기술에 따르면, 항공 사진에 대해 대응된 사진은 복각과 사진 촬영 방향이 미리 대강 설정된 촬영 기계에 의해 촬영된다. 즉, 종래의 기술은 대응 사진의 방향이 확실하지 않은 상황을 고려하여 고안된 것이 아니다. 그러므로, 종래의 기술은 대응 사진의 방향이 확실하지 않은 경우에는 적용할 수 없다. 거기에 더해, 종래의 기술은 단일 아핀 변환을 이용하여 대응 사진 전체 영역을 취급한다. 그래서, 종래의 기술은 대응 사진이 부분적으로 일그러져 있는 상황에는 적용할 수 없다. 더군다나, 종래의 기술은 대응 특성 포인트 쌍 후보의 좌표값이 변환 방정식으로 옮겨져 변환 방정식의 계수를 생성하는 방식으로 고안되었다. 그래서 변환 방정식의 계수를 생성하는데 사용된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 오차가 포함되어 있으면, 생성된 변환 방정식의 계수가 부정확하게 될 위험성이 높다.
또, 지문 대응 기술은 지문 문양의 중앙을 정의하는 개념을 도입한다. 종래의 기술은 그러한 개념을 좌표계에 관해 조사 지문의 특성 포인트를 조사 지문의 특성 포인트에 대응시키는데 이용한다. 이 기술의 한 예가 예를 들어 1989년 5월에 출판된 전자 공학회 모노그래픽 저널의 논문("문서 2"로 표시) 일본 정보 통신 공학(Information and Communication Engineers of Japan), Volume J72-DII, No. 5, pp. 733-740에 개시되어 있다. 그러나, 이 기술은 중앙으로 정의될 수 있는 문양을 포함하지 않는 손바닥 무늬 등의 사진에는 적용할 수 없다.
일본 특허 공보 소63-21232호 ("문서 3"으로 표시)에 상기 기술의 또 다른 예가 개시되어 있다.
상기의 문서에 따르면, 시스템은 위치 특성량에 대해 서로 유사한 조사 지문의 특성 포인트와 조사 지문의 특성 포인트를 찾는다. 그러한 특성 포인트들은 매칭 특성 포인트 쌍 후보로서 서로 연결된다. 그 후에, 시스템은 상기의 매칭 특성 포인트 쌍 후보에 대하여 유사 정도를 계산한다. 첨언하면, 위치 특성량은 도형의 일정 반경 범위 내에 존재하는 특성 포인트의 종류 또는 특성 포인트의 수에 의해 정의된다. 특성 포인트가 좌표계의 원점으로 사용되고, 특성 포인트의 방향이 Y축으로 표현되는 위치 좌표계를 가정하자. 여기에서, 위치 특성량은 위치 좌표계의 각 사분면에 분포한 다른 특성 포인트의 수 또는 위치 좌표계의 각 사분면에 있는 특성 포인트와 그것에 가장 가까운 특성 포인트 사이를 연결하는 융선(ridge line)의 수에 의해 정의된다.
그 후에, 시스템은 조사 지문을 일정 각도만큼 회전시킨다. 그러면, 회전된 조사 지문의 특성 포인트 각각에 대해 다음 처리가 수행된다.
시스템은 회전된 조사 지문의 특성 포인트 중 한 개를 선택한다. 조사 지문은 특성 포인트들을 가지며, 그들 중 한 개는 시스템에 의해 선택된 상기의 특성 포인트와 대응된다. 그래서, 시스템은 선택된 특성 포인트의 X, Y 좌표값과 그와 대응하는 조사 지문 특성 포인트의 X, Y 좌표값 사이의 차이를 계산한다. 차이들과 관련하여, 시스템은 상기 특성 포인트 한 쌍에 대해 계산된 유사 정도를 기록 매체에 기록한다. 그 후에, 시스템은 아직 선택되지 않은 조사 지문 특성 포인트 중에서 또 다른 특성 포인트를 선택한다. 그래서, 시스템은 새롭게 선택된 특성 포인트에 대해 전술한 바와 같은 처리를 수행한다. 이 경우에서, 시스템은 새롭게 선택된 특성 포인트 값에 대해 차이를 계산한다. 새롭게 계산된 차이가 이미 계산된 차이들 중에 존재하면, 특성 포인트 한 쌍에 대한 유사 정도가 미리 계산된 차이에 대응되면서 이미 기록되어 있는 유사 정도에 집적된다. 상기의 처리는 조사 지문의 모든 특성 포인트에 대해 반복적으로 수행된다. 그 후에, 시스템은 기록된 유사 정도 중 가장 높은 유사 정도 (또는 최대 가중치 계수)를 선택한다. 또, 시스템은 가장 높은 유사 정도와 대응하는 차이를 계산한다. 그래서, 시스템은 최대 가중치 계수와 차이를 기록 매체에 기록한다.
다음으로, 시스템은 조사 지문을 다시 회전시킨다. 그 결과, 시스템은 회전된 조사 지문에 대하여 상기의 처리와 유사한 처리를 수행한다. 즉, 시스템은 회전된 조사 지문에 대해 최대 가중치에 대응하는 차이뿐만 아니라 최대 가중치 계수도 계산을 한다. 그러면, 시스템은 현재 계산된 "현재의" 최대 가중치 계수와 앞서 계산되어 현재까지 남아 있는 "선행" 최대 가중치 계수를 비교한다. 현재의 최대 가중치 계수가 선행 가중치 계수 보다 클 경우에만, 시스템은 기록된 값을 현재 계산된 차이와 최대 가중치 계수에 대한 값으로 갱신한다.
상기의 처리를 반복함으로써, X, Y 좌표값의 차이뿐만 아니라 최대 가중치 계수까지도 최대가 되는 조사 지문의 회전각을 얻는다. 상기의 회전각은 조사 지문의 특성 포인트와 조사 지문의 특성 포인트 사이에 가장 양호한 대응 상태를 만드는 최상의 각도로 사용된다. 게다가, 상기 회전각에 대해 계산된 차이는 평행 이동(또는 평행 변환)량으로 사용된다.
간단히 말해, 전술한 종래의 기술은 검출에 관련된 검출 사진인 조사 지문을 임의의 각도로 회전하면서 계산과 대응 처리를 수행하여, 최대 가중치 계수를 진정한 최대의 값으로 만드는 조사 지문의 특정 회전각에 대한 X, Y 좌표값의 상대적 차이를 계산한다. 상기 회전각 및 차이는 각각 조사 지문의 특성 포인트들과 조사 지문의 특성 포인트들 사이에 가장 양호한 대응 상태를 만드는 최상 회전각 및 평행 이동으로 사용된다. 즉, 이 기술은 방향이 불확실한 사진과 중심을 정의할 수 있는 문양을 갖지 않는 사진에 적용할 수 있다. 게다가, 이 기술은 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보가 대응 특성 포인트 쌍 후보들 중에 포함되어 있는 경우에도 적용될 수 있다.
전술한 문서 3에는 조사 지문의 특성 포인트와 조사 지문의 특성 포인트 사이의 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 얻는 방법 (또는 기술)에 대한 구체적인 설명이 전혀 제공되어 있지 않다. 문서 3에 설명된 기술에 따르면, 비록 시스템이 일정 범위까지 틀리게 지정된 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 선택하더라도 시스템은 "옳은" 좌표 매칭 파라미터 (즉, 회전각과 평행 이동)를 생성할 수 있다. 그러나, 시스템이 다수의 잘못된 매칭 특성 포인트 쌍 후보를 선택하는 경우에는, 시스템이 잘못된 좌표 매칭 파라미터를 생성할 위험성이 많다. 일반적으로, 검출된 사진 안에 서로 유사한 특성을 갖는 특성 포인트들이 다수 존재할 때, 시스템이 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보를 다수 선택할 위험성은 더 높아진다. 그래서, 전술한 종래의 기술은 검출된 사진 내에 서로 유사한 특성들을 갖는 특성 포인트가 다수 존재할 때는 시스템이 잘못된 좌표 매칭 파라미터를 선택할 위험이 높아지는 문제를 가지고 있다. 게다가 상기의 기술은 검출 사진이 일그러짐을 포함하는 상황을 고려하여 고안된 것이 아니다. 그래서, 종래의 기술은 일그러진 사진 (또는부분적으로 일그러진 사진)을 검출 사진으로 사용할 때, 잘못된 좌표 대응 파라미터를 생성하는 문제점을 갖는다.
본 발명의 목적은 도형들 사이의 위치 관계를 검출하여 검출 도형이 부분적으로 일그러진 경우 또는 검출 도형이 서로 특징들이 유사한 다수의 유사 특성 포인트들을 포함하는 경우에도 도형들의 좌표 간 대응을 표현하는 좌표 대응 파라미터를 올바르게 생성하는 도형 위치 검출 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 도형 위치 검출 시스템은 제2 도형 (예를 들어, 조사 지문) 내의 제1 도형 (조사 지문)의 위치를 검출하도록 고안된다. 더 상세하게는 본 발명은 제1 도형이 서로 유사한 특성들을 갖는 다수의 유사 특성 포인트를 포함하는 상황 및/또는 제1 도형이 (부분적으로) 일그러진 상황에서도 제1 도형의 특성 포인트와 제2 도형의 특성 포인트를 올바르게 대응시키도록 고안된다.
우선, 도형 위치 검출 시스템은 각각 제1 도형의 특성 포인트 중의 하나인 제1 특성 포인트 및 제2 도형의 특성 포인트 중의 하나인 제2 특성 포인트 한 쌍에 대응하는 대응 특성 포인트 쌍 후보를 생성한다. 대응 특성 포인트 쌍 후보는 각각 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트들에 기초해 계산된 상대적 특성들에 기초하여 생성된다. 그 후에, 시스템은 근접 특성 포인트들의 대응 상황을 고려할 때 각각 잘못된 대응으로 검출된 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 제거함으로써, 특성 포인트 쌍 후보와 대응되는 대응 특성 포인트 쌍 후보를 한정한다. 각각의 대응 특성 포인트 쌍들에 대해 좌표 대응 파라미터들이생성된다. 좌표 대응 파라미터는 특성 포인트의 좌표값에 기초하여 원점이 결정되고 특성 포인트의 특성량에 기초하여 축싱 결정된 좌표계 상에 특성 포인트의 좌표값과 방향을 갖는다.
즉, 시스템은 연속적으로 생성된 좌표 대응 파라미터의 값이 가장 빈번하게 집중된 최대 집중 좌표 대응 파라미터를 출력한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도형 위치 검출 시스템의 구성의 예를 도시하는 블록 다이어그램.
도 2는 도 1에 도시된 도형 위치 검출 시스템의 처리를 나타내는 플로우 챠트.
도 3은 대응 특성 포인트 쌍 후보의 생성을 위한 처리를 나타내는 플로우 챠트.
도 4는 조사 지문의 특성 포인트에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트의 배열에 대한 예를 도시한 도면.
도 5는 조사 지문의 특성 포인트에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트의 배열에 대한 예를 도시한 도면.
도 6은 도 4에 도시된 근접 특성 포인트들의 상대적 특성량과 도 5에 도시된 근접 특성 포인트 상대적 특성량 사이의 관계를 도시한 도면.
도 7은 조사 지문 내의 임의의 특성 포인트에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트의 배열에 대한 또 다른 예를 도시한 도면.
도 8은 도 4에 도시된 근접 특성 포인트들의 상대적 특성량과 도 7에 도시된 근접 특성 포인트들의 상대적 특성량 사이의 관계를 도시한 도면.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1 : 입력 수단
11 : 제1 도형 특성 포인트 입력 수단
12 : 제2 도형 특성 포인트 입력 수단
2 : 데이터 처리 장치
21 : 대응 특성 포인트 후보 생성 수단
22 : 대응 특성 포인트 후보 한정 수단
23 : 도형 위치 결정 수단
3 : 출력 장치
4 : 기록 매체
본 발명의 목적들은 첨부된 도면과 함께 아래의 설명을 숙지함으로써 더 완전하게 명백해질 수 있다.
이제, 본 발명의 양호한 실시예에 대한 설명이 도면과 관련하여 개시될 것이다.
도 1은 본 발명의 양호한 실시예에 따른 도형 위치 검출 시스템의 구성을 도시한다. 본 시스템은 주로 입력 장치(1), 데이터 처리 장치(2), 출력 장치(3) 및 기록 매체(4)로 구성된다. 여기에서 입력 장치(1)는 키보드 및 하드 디스크 단위, 플로피 디스크 단위 및 컴팩트 디스크 단위와 같은 저장 단위로 구성되고; 데이터 처리 장치(2)는 프로그램 제어 하에서 작동하는 컴퓨터로 구성되며; 그리고, 출력 장치(3)는 하드 디스크 단위 및 플로피 디스크 단위와 같은 저장 단위뿐만 아니라 디스플레이 단위 및 프린터로 구성된다.
입력 장치(1)는 두 개의 블록 즉, 제1 도형 특성 포인트 입력 블록(11)과 제2 도형 특성 포인트 입력 블록(12)으로 표현되는 기능들을 지닌다.
제1 도형 특성 포인트 입력 블록(11)은 검출이 행해질 검출 도형에 대응하는제1 도형 내에 존재하는 각각의 특성 포인트들에 대해 특성량을 생성하여, 특성량이 데이터 처리 장치(2)로 입력되게 한다. 제2 도형 특성 포인트 입력 블록(12)은 제2 도형 내에 존재하는 각각의 특성 포인트에 대해 특성량을 생성하여, 특성량이 데이터 처리 장치(2)로 입력되게 한다.
데이터 처리 장치(2)는 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21), 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22) 및 도형 위치 결정 블록(23)을 포함한다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 제2 도형의 특성 포인트들을 참고해 제1 도형의 특성 포인트와 동일하게 생각될 가능성을 지니고 제1 도형의 특성 포인트와 대응되는 특성 포인트를 뽑아 낸다. 즉, 블록(21)은 서로 대응된 특성 포인트 한 쌍을 대응 특성 포인트 쌍 후보로서 제공한다. 여기에서, 특성 포인트들이 서로 대응될 수 있는지의 여부에 대한 판정은 지정된 거리의 범위 내에서 특성 포인트에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트들 각각에 대해 계산된 각 상대적 특성량에 근거하여 만들어진다. 동시에 상대적 특성량은 특성 포인트와 그것의 근접 특성 포인트 사이의 관계에 의존한다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)은 특성 포인트와 잘못 대응되었다고 생각되는 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보를 제거한다. 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 선택하는 판정은 근접 포인트들에 대한 대응 상태에 기초하여 만들어진다. 즉, 블록(22)은 근접 특성 포인트의 대응 상태에 기초하여, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)에 의해 대응 특성 포인트 쌍 후보들로 제시된 특성 포인트의 쌍들 중에서 잘못된 대응으로 판단되는 각 특성 포인트 쌍들을 제거한다.그 결과로, 블록(22)은 남아 있는 특성 포인트의 쌍들을 대응 특성 포인트 쌍들로서 출력한다.
도형 위치 결정 블록(23)은 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)에 의해 한정된 대응 특성 포인트 쌍들을 이용하여, 제1 도형을 제2 도형에 대응시키기 위한 좌표 대응 파라미터를 생성한다.
데이터 처리 장치(2)에는 도형 위치 검출 프로그램을 기록하는 기록 매체가 구비되어 있다. 기록 매체(4)로는 마그네틱 디스크, 반도체 메모리 및 다른 기록 매체를 사용하는 것이 가능하다. 데이터 처리 장치(2)는 기록 매체(4)에 기록된 도형 위치 검출 프로그램을 로드한다. 도형 위치 검출 프로그램에 기초하여 데이터 처리 장치(2)의 작동을 제어함으로써, 데이터 처리 장치(2) 처리 상의 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21), 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22) 및 도형 위치 결정 블록(23)의 기능을 실현하는 것이 가능하다.
다음으로, 데이터 처리 장치(2)의 작동에 관한 설명이 도 2 및 도 3과 연관되어 제시될 것이다. 여기에서, 도 2는 데이터 처리 장치(2)의 전반적인 처리에 대한 단계의 흐름을 도시하고, 도 3은 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)에 의한 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성과 관련된 처리의 예에 대한 단계의 흐름을 도시한다.
도 2에 도시된 단계 A1에서, 제1 도형 특성 포인트 입력 블록(11)은 제1 도형 특성 포인트들의 특성량을 데이터 처리 장치(2)로 입력한다. 단계 A2에서, 제2 도형 특성 포인트 입력 블록(12)은 제2 도형 특성 포인트들의 특성량을 데이터 처리 장치(2)로 입력한다.
그 후에, 데이터 처리 장치(2)의 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(12)은 제2 도형의 특성 포인트 중 어느 것이 제1 도형의 특성 포인트와 대응할지를 판정한다. 판정 결과를 이용하여, 블록(21)은 단계 A3에서 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P를 생성한다.
단계 A3의 세부 사항이 도 3에 도시된다. 단계 A11에서, 블록(21)은 제1 도형 특성 포인트의 세트 R로부터 한 개의 특성 포인트를 지정하여, 지정된 특성 포인트가 기호 "a"에 의해 표현되도록 한다. 단계 A12에서, 블록(21)은 제2 도형 특성 포인트의 세트 S로부터 한 개의 특성 포인트를 지정하여, 지정된 특성 포인트를 "b"로 나타낸다. 단계 A13에서, 특성 포인트 "a"와 특성 포인트 "b"가 일치할 가능성 또는 특성 포인트 "a"가 특성 포인트 "b"에 대응될 가능성에 대한 조사가 수행된다. 특성 포인트 "a"가 특성 포인트 "b"와 일치하는지의 여부에 대한 판정은 특성 포인트 "a"에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트들에 대하여 계산된 상대적 특성량 및 특성 포인트 "b"에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트들의 상대적 특성량에 근거하여 수행된다. 여기에서, 상대적 특성량은 특성 포인트와 그것의 근접 특성 포인트 사이의 관계에 의존한다. 즉, 특성 포인트 "a"에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트들 각각에 대해 계산된 상대적 특성량이 특성 포인트 "b"와 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트들 각각에 대해 계산된 상대적 특성량과 비교된다. 여기에서, 상대적 특성량 간의 차이가 지정된 허용 오차 범위의 범위에 속하는지의 여부에 대한 판정이 이루어진다. 그 후에, 블록(21)은 지정된 오차 범위내에 속하는 근접 특성 포인트의 쌍들을 검출한다. 지정된 허용 오차 범위 내에 속하는 근접 특성 포인트 쌍의 총 수가 근접 특성 포인트의 총 수에 의해 결정된 임계치보다 크면, 블록(21)은 특성 포인트 "a"와 특성 포인트 "b"가 일치할 가능성을 검출한다. 상기 임계치에 따라, 특성 포인트 "a"의 근접 특성 포인트의 총 수에 지정값 α(0<α<1)를 곱함으로써 얻어진 수를 이용하는 것이 가능하다. 또, 특성 포인트 "a"와 "b"의 근접 특성 포인트의 총 수에 지정값 α를 곱함으로써 얻어진 수를 이용하는 것도 가능하다.
블록(21)이 단계 A13 및 A14에서 특성 포인트 "a"가 특성 포인트 "b"와 일치할 가능성이 있다는 판정을 하면, 블록(21)은 단계 A14를 통해 단계 A15로 진행하며, 여기에서 특성 포인트 "a" 및 "b"로 구성되는 쌍이 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 첨가된다. 그 후에, 블록(21)은 단계 A12를 반복한다. 블록이 특성 포인트들이 서로 일치한다고 생각될 가능성이 없다는 판정을 하면, 다시 말해 단계 A14의 판정 결과가 "NO"이면, 블록(21)은 단계 A12를 반복한다. 전술한 단계들은 단계 A16 및 A17의 판정 결과가 모두 "YES"가 될 때까지 반복된다. 즉, 전술한 단계들은 제1 도형과 제2 도형의 모든 특성 포인트의 조합에 대해 반복된다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)이 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 포함하는 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P를 생성할 때, 데이터 처리 장치(2)의 단계 A4의 판정 결과는 "YES"가 된다. 그래서, 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P는 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)으로 이동한다. 반면에, 리스트 P가 생성되지 않으면, 다시 말해 단계 A4의 판정 결과가 "NO"이면, 데이터 처리 장치는단계 A5에서 도형 위치를 검출할 수 없음을 나타내는 메시지를 출력한다. 이 메시지는 출력 장치(3)로 출력된다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)은 근접 특성 포인트의 대응 상황을 참고하여 잘못된 대응으로 생각될 수 있는 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 검출한다. 그래서, 블록(22)은 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P 안에 리스트된 대응 특성 포인트 쌍 후보 중에서 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보를 제거하여, 단계 A6에서 대응 특성 포인트 쌍으로서 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 잔여 대응 특성 포인트 쌍 후보를 제공한다.
단계 A6의 상세한 설명은 다음과 같다:
첫 번째로, 장치는 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 등록된 대응 특성 포인트 쌍 후보를 지정한다. 지정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 관해, 장치는 제1 및 제2 도형의 특성 포인트에 근접하여 존재하는 모든 근접 특성 포인트를 검출한다. 그 후에, 제1 도형의 근접 특성 포인트의 상대적 특성량이 제2 도형의 근접 특성 포인트의 상대적 특성량과 비교된다. 그래서, 장치는 상대적 특성량의 차이가 지정된 허용 오차 범위에 속하는 모든 근접 특성 포인트 쌍 후보들을 생성한다. 첨언하면, 이 지정된 허용 오차 범위는 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)에서 사용된 허용 오차 범위와 동일하다.
그 후에, 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 검출이 수행되어, 생성된 근접 특성 포인트 쌍 후보가 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 등록되어 있는지의 여부에 대한 조사가 수행된다. 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 등록된근접 특성 포인트 쌍의 수가 생성된 근접 특성 포인트 쌍 후보의 총 수에 대해 지정된 비율보다 크면, 장치가 지정하는 지정된 대응 특성 포인트 쌍 후보는 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 대응 특성 포인트로서 등록된다. 간단히 말해, 상대적 특성들의 차이가 허용 오차 범위에 속하고, 현재 지정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 대응하는 한 쌍의 특성 포인트가 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 등록되어야 하는지의 여부를 판정하는데 사용된 근접 특성 포인트 쌍들이 지정된 비율 이상으로 리스트 P에 등록되면, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 현재 지정된 대응 특성 포인트 쌍 후보를 대응 특성 포인트 쌍으로서 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록한다. 전술한 처리들은 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 등록된 모든 대응 특성 포인트 쌍 후보에 대해 반복적으로 수행된다.
도 2에 도시된 플로우 챠트에서, 단계 A6은 단 한번만 실행된다. 그러나, 대응 특성 포인트 쌍들을 수정하기 위해 대응 특성 포인트 쌍들을 더 한정할 필요가 있다면, 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q는 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P로 사용되어 전술한 처리들이 한 번 또는 그 이상 수행되도록 한다. 여기에서, 장치는 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 대응 특성 포인트 쌍 각각에 대해 상대적 특성량이 허용 오차 범위를 만족하는 근접 특성 포인트 쌍을 검출한다. 그래서, 상기 근접 포인트 쌍 후보의 수가 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 쌍의 총 수에 대해 지정된 비율 또는 그 이상을 차지하는지의 여부에 대한 조사가 수행된다. 즉, 장치는 리스트 Q에 등록된 쌍 후보의 총 수의 지정된 비율보다 큰 근접 포인트 쌍 후보와 관련된 각각의 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트하여, 예를들어, Q1로 표현되는 다른 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트에 등록한다.
데이터 처리 장치(2)에서, 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)이 대응 특성 포인트 쌍을 포함하는 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q를 생성하면, 다시 말해 단계 A7의 판정 결과가 "YES"이면, 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q는 도형 위치 결정 블록(23)으로 이동한다. 리스트 Q가 생성되지 않으면, 다시 말해 단계 A7의 판정 결과가 "NO"면, 데이터 처리 장치(2)는 도형 위치의 검출이 불가능함을 나타내는 메시지를 출력한다. 메시지는 단계 A5에서 출력 장치(3)로 출력된다.
대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q를 수신할 때, 도형 위치 확정 블록(23)은 단계 A8에서 리스트 Q에 등록된 대응 특성 포인트 쌍들을 포개는 좌표 대응 파라미터를 생성한다. 그 후에, 좌표 대응 파라미터는 단계 A9에서 출력 장치(3)로 출력된다.
단계 A8의 상세한 설명은 다음과 같다:
첫 번째로, 장치는 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 대응 특성 포인트 쌍을 지정한다. 그 후에, 장치는 지정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 포함된 두 특성 포인트들의 X, Y 좌표값의 차이뿐만 아니라, 두 특성 포인트들의 각도 차이를 계산한다. 계산된 차이는 서로 쌍을 이루어 기록 매체에 기록된다. 상기 처리들은 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 모든 대응 특성 포인트 쌍들에 대해 반복적으로 수행된다. 장치는 기록된 차이의 쌍들 중에서, 계산 결과가 가장 빈번하게 집중되는 차이의 쌍을 선택한다. 그래서, 가장 집중되는 쌍의 각의 차이와 X, Y 좌표값의 좌표 차이가 좌표 대응 파라미터를 형성하는데 사용된다. 첨언하면, 좌표 대응 파라미터의 형성에 반드시 가장 집중된 쌍을 사용할 필요는 없다. 예를 들어, 가장 집중된 쌍 후보로부터 카운트된 지정된 수만큼의 쌍이 선택되어, 그들의 각도 차이와 좌표 차이가 좌표 대응 파라미터의 형성에 사용된다.
다음으로, 도 1의 도형 위치 확정 시스템이 제1 도형으로 조사 지문을 이용하고, 제2 도형으로 조사 지문을 이용하는 예와 관련해 더욱 상세하게 설명될 것이다.
지문이나 손바닥 무늬와 같은 융선 도형에서는, 융선이 끝나는 끝점과 융선이 갈라지는 가지점을 특성 포인트로 이용하는 것이 가능하다. 그래서, 융선과 접촉하여 위치한 특성 포인트의 접촉 방향뿐만 아니라 특성 포인트의 위치도 특성량에 이용될 수 있다. 게다가, 특성 포인트들 사이의 융선의 총 수뿐만 아니라 곡률도 특성량에 첨가될 수 있다.
조사 지문이 제1 도형으로 사용되고, 조사 지문이 제2 도형으로 사용되는 경우에서, 제1 도형 특성 포인트 입력 블록(11)은 조사 지문의 특성 포인트 각각에 대해 생성된 특성량을 도 2의 단계 A1에서 데이터 처리 장치(2)로 입력한다. 또, 제2 도형 특성 포인트 입력 블록(12)은 조사 지문의 특성 포인트 각각에 대해 생성된 특성량을 단계 A2에서 데이터 처리 장치(2)로 입력한다.
그 결과, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 전술한 도 3의 플로우챠트의 처리에 따라 작동한다. 즉, 블록(21)은 조사 지문의 특성 포인트 세트 R 중에서 임의의 특성 포인트를 지정하여, 그 지정된 특성 포인트가 단계 A11에서 기호 "a"로 표시되도록 한다. 또, 블록(21)은 조사 지문의 특성 포인트 세트 S 중에서 임의의 특성 포인트를 지정하여, 그 지정된 특성 포인트가 단계 A12에서 기호 "b"로 표시되도록 한다. 그 후, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 단계 A13에서 특성 포인트 "a" 와 "b"가 서로 일치할 가능성에 대한 조사를 수행한다. 여기에서, 조사는 특성 포인트 "a"와 "b"의 근접 특성 포인트에 대해 생성된 상대적 특성량을 이용하여 수행된다.
다음으로, 단계 A13의 처리가 상세하게 설명될 것이다. 도 4는 근접 특성 포인트 a1, a2, a3이 특성 포인트 a에 근접하여 존재하는 예를 도시한다. 도 5는 근접 특성 포인트 b1, b2, b3이 특성 포인트 b에 근접하여 존재하는 예를 도시한다. 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이 근접 특성 포인트는 그 점이 속하는 특성 포인트를 중심으로 형성된 반경 R의 원 안에 존재하는 특성 포인트로 정의된다.
단계 A13에서, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 우선적으로 특성 포인트 a에 근접하여 존재하는 근접 포인트 a1, a2, a3의 상대적 특성량을 계산한다. 여기에서, X-Y 좌표계는 특성 포인트 a가 원점으로 이용되고, 융선에 접하여 위치한 특성 포인트의 접촉 방향이 Y축으로 이용되도록 만들어진다. 그래서, 근접 특성 포인트 a1, a2, a3 각각에 대한 좌표값 및 접촉 방향을 이용하여 상대적 특성량이 생성된다. 첨언하면, 특성 포인트 a와 지정된 관계를 갖는 임의의 포인트가 원점으로 이용되고, 융선과 접하여 위치한 특성 포인트의 접촉 방향과 지정된 관계를 갖는 방향이 X축 또는Y축으로 사용되는 다른 X-Y 좌표계를 만드는 것도 가능하다. 그러한 X-Y 좌표계를 사용할 때, 근접 특성 포인트 a1, a2, a3 각각에 관한 좌표값 및 접촉 방향을 이용한 상대적 특성량을 생성하는 것이 가능하다. 게다가,특성 포인트 a와 근접 특성 포인트 a1, a2, a3 각각의 사이에 존재하는 융선의 총 수가 상대적 특성량에 더해 질 수 있다. 또, 근접 특성 포인트의 위치에서 측정된 융선의 곡률도 상대적 특성량에 더해질 수 있다.
다음으로, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 특성 포인트 b에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트 b1, b2, b3 각각에 대한 상대적 특성량을 생성한다.
그 후에, 대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 근접 특성 포인트 a1, a2, a3 각각에 대해 생성된 상대적 특성량과 근접 특성 포인트 b1, b2, b3 각각에 대해 생성된 상대적 특성량을 비교한다. 그래서, 블록(21)은 상대적 특성량의 차이가 지정된 허용 오차 범위를 만족하는 근접 특성 포인트 쌍을 검출한다. 결과적으로, 블록(21)은 연속적으로 상기의 조건을 만족하는 여러 개의 쌍을 찾아낸다. 찾아낸 쌍들의 총 수가 특성 포인트 a에 근접하여 존재하는 근접 특성 포인트 a1, a2, a3의 총 수에 기초하여 결정된 임계치보다 크면, 블록은 특성 포인트 a와 특성 포인트 b가 일치할 가능성이 있다는 판정을 한다. 만일 그렇지 않으면, 블록은 가능성이 없다는 판정을 한다.
근접 특성 포인트 a1, a2, a3이 특성 포인트 a에 근접하여 배열된 도 4와 근접 특성 포인트 b1, b2, b3이 특성 포인트 b에 근접하여 배열된 도 5의 예를 가정하자. 도 6은 근접 특성 포인트 a1, a2, a3의 상대적 특성량과 근접 포인트 b1, b2, b3의 상대적 특성량 사이의 관계를 도시한다. 그러한 경우에서, 근접 특성 포인트 a1, a2, a3의 상대적 특성량과 근접 포인트 b1, b2, b3의 상대적 특성량 사이의 모든 차이는 미리 지정된 허용 오차 범위 내에 속한다. 그래서, 장치는 특성 포인트 a가 특성 포인트 b와 대응될 가능성이 있다는 판정을 한다.
근접 특성 포인트 b1, b2, b3이 특성 포인트 b에 근접하여 배열된 도 7의 또 다른 예를 보자. 도 4 및 도 7을 이용하여, 도 8은 근접 특성 포인트 a1, a2, a3의 상대적 특성량과 근접 특성 포인트 b1, b2, b3의 상대적 특성량 사이의 관계를 도시한다. 도 8의 경우에서는, 상대적 특성량의 차이가 허용 오차 범위 내에 속하는 쌍이 없다. 그래서, 장치는 특성 포인트 a가 특성 포인트 b와 대응될 가능성이 없다는 판정을 한다.
장치가 특성 포인트 a와 특성 포인트 b가 일치될 가능성이 있다는 판정을 하면, 다시 말해 단계 A14의 판정 결과가 "YES"면, 특성 포인트 a, b의 쌍은 단계 A15에서 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P에 등록된다. 그 후에, 단계 A12가 다시 수행된다. 장치가 특성 포인트들이 서로 일치할 가능성이 없다는 판정을 하면, 다시 말해 단계 A14의 판정 결과가 "NO"면, 장치는 즉시 단계 A12를 반복한다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)은 단계 A16,A17의 판정 결과가 둘 다 "YES"로 될 때까지 전술한 처리를 반복한다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 생성 블록(21)이 대응 특성 포인트 쌍 후보를 포함하는 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P를 생성하면, 다시 말해 단계 A4의 판정 결과가 "YES"면, 데이터 처리 장치(2)는 리스트 P를 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)으로 보낸다. 블록(21)이 리스트 P를 생성하지 않으면, 다시 말해 단계 A4의 판정 결과가 "NO"면, 장치(2)는 도형 위치 검출 불가능을 나타내는 메시지를 제공하며, 이것은 단계 A5에서 출력 장치(3)로 출력된다.
전술한 바와 같이, 대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)은 근접 특성 포인트 쌍의 대응 상태에 기초하여 잘못된 대응 특성 포인트 쌍 후보를 검출하고, 블록(22)은 대응 특성 포인트 쌍 후보 리스트 P의 대응 특성 포인트 쌍 후보 중에서 그것을 제거한다. 그 후에, 블록(22)은 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 남아 있는 쌍들을 단계 A6에서 대응 특성 포인트 쌍으로 등록한다.
대응 특성 포인트 쌍 후보 한정 블록(22)이 대응 특성 포인트 쌍들을 포함하는 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q를 생성하면, 다시 말해 단계 A7의 판정 결과가 "YES"면, 데이터 처리 장치(2)는 리스트 Q를 도형 위치 결정 블록(23)으로 보낸다. 블록(22)이 리스트 Q를 생성하지 않으면, 다시 말해 단계 A7의 판정 결과가 "NO"면, 장치(2)는 도형 위치 검출이 불가능을 나타내는 메시지를 제공하며, 이것은 단계 A5에서 출력 장치(3)로 출력된다.
대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q를 수신하면, 도형 위치 결정 블록(23)은 단계 A8로 진행하여, 다음과 같은 처리를 수행한다:
첫 번째로, 도형 위치 결정 블록(23)은 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 임의의 대응 특성 포인트 쌍을 지정한다. 이제 블록(23)이 조사 지문의 특성 포인트 "g" 및 조사 지문의 특성 포인트 "h"로 구성되는 대응 특성 포인트 쌍을 뽑는(또는 지정하는) 예를 가정하자. 본 예에서, 도형 위치 결정 블록(23)은 특성 포인트 g가 속하게 될 회전량과 평행 이동량을 표현하는 좌표 대응 파라미터를 생성해서, 좌표에 대해 특성 포인트 g가 이동하여 특성 포인트 h와 대응되도록 한다.그 후에, 도형 위치 결정 블록(23)은 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 또 다른 대응 특성 포인트 쌍을 뽑아서, 그 뽑힌 쌍 후보에 대하여 전술한 것과 유사한 처리를 수행한다. 대응 특성 포인트 쌍 리스트 Q에 등록된 모든 대응 특성 포인트 쌍들에 대하여 상기의 처리를 완결한 후, 도형 위치 결정 블록(23)은 좌표 대응 파라미터들을 합한다. 여기에서, 블록(23)은 발생 빈도가 가장 높은 좌표 대응 파라미터를 선택한다. 그래서, 블록(23)은 선택된 좌표 대응 파라미터가 출력되도록 판정한다.
단계 A9에서, 도형 위치 결정 블록(23)은 단계 A8에 의해 판정된 좌표 대응 파라미터를 출력 장치(3)를 통해 출력한다.
마지막으로, 본 발명의 효과는 다음과 같이 요약될 수 있다:
검출 사진에 대응하는 제1 도형이 서로 유사한 특성량을 지니는 유사 특성 포인트를 다수 포함하고 있는 경우 또는 제1 도형이 일그러짐을 포함하는 경우에도 "옳은" 좌표 대응 파라미터를 생성하는 것이 가능하다. 왜냐하면, 본 발명은 근접 특성 포인트들의 상대적 특성량에 기초하여, 특성 포인트들을 대응 특성 포인트 쌍 후보로 선택할 것인지의 여부를 판정하도록 고안된다. 또, 본 발명은 특성 포인트를 대응 특성 포인트 쌍 후보로 선택할 것인지의 여부를 판정하는데 사용된 근접 특성 포인트 쌍 후보가 지정된 비율 이상으로 대응 특성 포인트 쌍 후보 중에 포함되어 있는지 여부의 판정 결과에 근거하여 대응 특성 포인트 쌍들을 한정하도록 고안된다. 즉, 제1 도형이 일그러져 있는 경우에서도, 본 발명은 근접 특성 포인트에 대응하는 좁은 범위를 설정하여, 일그러짐이 무시될 수 있게 한다. 또, 본 발명은 대응 특성 포인트 쌍 후보들이 특성 포인트들을 대응 특성 포인트 쌍 후보로 선택할지의 여부를 판정하는데 사용된 근접 특성 포인트 쌍들을 지정된 비율 이상으로 포함하는지에 대한 판정 결과에 기초하여 대응 특성 포인트 쌍들을 한정하도록 고안되기 때문에, 근접 특성 포인트의 범위를 좁게 설정하여 특성량에 대한 정보량이 작아지는 경우에서도, 증가된 정보량의 상태 하에서 대응 특성 포인트 쌍들을 한정하는 것이 가능하다. 그래서, 비록 제1 도형이 다수의 유사 특성 포인트를 포함하고 있어도, 한정된 한정 대응 특성 한정 포인트 쌍들이 잘못된 대응으로 생각되는 잘못된 대응 특성 포인트 쌍을 포함할 위험을 감소시킨다.
또, 본 발명은 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 여러 차례에 걸쳐 한정하도록 고안되기 때문에, 최종적으로 얻어진 "최종" 대응 특성 포인트 쌍 후보들이 잘못된 대응으로 생각되는 잘못된 대응 특성 포인트 쌍을 포함할 위험을 감소시킨다.
또, 본 발명은 각각의 대응 특성 포인트 쌍 각각에 대해 생성된 좌표 대응 파라미터 중에서 가장 집중된 파라미터들을 출력하도록 고안되었기 때문에, 한정된 대응 특성 포인트 쌍들이 오차를 포함해도, "옳은" 좌표 대응 파라미터를 생성하는 것이 가능하다. 다시 말해, 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보들이 잘못된 대응 특성 포인트 쌍들을 포함하고 있어도, 잘못된 대응 특성 포인트 쌍들에 기초하여 계산된 좌표 대응 파라미터들은 다양한 값으로 분산되어야만 하고, 옳은 대응 특성 포인트 쌍들에 기초하여 계산된 좌표 대응 파라미터들은 옳은 값 또는 그 근처에 집중되어야 한다. 그래서, 대응 특성 포인트 쌍들이 오차를 포함해도, 옳은 좌표대응 파라미터를 생성하는 것이 가능하다.
본 발명의 취지는 선행된 설명보다는 첨부된 청구항에 의해 정의되므로, 본 발명이 그의 기본 취지에서 벗어나지 않는 몇 가지의 형태로 실시될 때, 본 실시예는 도시적이지만 제한적이지는 않으며, 청구항들의 범위와 한계에 속하는 모든 변경들 또는 그러한 범위와 한계의 등가물들은 청구항의 범위에 포함될 것으로 생각된다.

Claims (14)

  1. 제1 도형의 특성 포인트와 제2 도형의 특성 포인트를 비교하기 위해 상기 제2 도형 내의 상기 제1 도형의 위치를 검출하는 도형 위치 검출 방법에 있어서,
    상기 제1 도형의 특성 포인트들 중 한 포인트를 제1 특성 포인트로 연속적으로 지정하고, 상기 제2 도형의 특성 포인트들 중 한 포인트를 제2 특성 포인트로 연속적으로 지정하여, 상기 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍이 연속적으로 제공되도록 하는 단계;
    상기 제1 특성 포인트와 이에 근접한 각각의 근접 특성 포인트 사이의 관계에 기초하여 상기 제1 특성 포인트에 근접한 상기 근접 특성 포인트들 각각의 상대적 특성량을 계산하고, 상기 제2 특성 포인트와 이에 근접한 각각의 근접 특성 포인트 사이의 관계에 기초하여 상기 제2 특성 포인트에 근접한 상기 근접 특성 포인트들 각각의 상대적 특성량을 계산하는 단계;
    상기 제1 특성 포인트의 근접 특성 포인트들 각각에 대해 계산된 상대적 특성량이 상기 제2 특성 포인트의 근접 특성 포인트들 각각에 대해 계산된 상대적 특성량에 기초한 허용 오차 범위에 속하는지의 여부에 대한 판정을 하는 단계;
    상대적 특성량이 상기 허용 오차 범위에 속하고 개수가 임계치보다 큰 상기 근접 특성 포인트들을 각각 가지는 상기 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍들을 연속적으로 검출하여, 상기 검출된 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍들이 대응 특성 포인트 쌍 후보(candidate)로 사용되도록 하는 단계;
    상기 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 상기 제1 및 제2 특성 포인트로 각각 이루어진 한정된(narrowed) 대응 특성 포인트 쌍 후보로 한정하되(narrow down), 상기 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 각각 존재하며 상기 허용 오차 범위에 속하는 상대 특성량의 차이를 나타내는 근접 특성 포인트 쌍의 수가, 상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 포함된 근접 특성 포인트 쌍의 총 수에 대한 지정된 비율보다 크도록 한정하여, 상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보들이 대응 특성 포인트 쌍으로 사용되도록 하는 단계;
    상기 각각의 대응 특성 포인트 쌍에 대해 상기 제1 도형의 특성 포인트와 상기 제2 도형의 특성 포인트를 대응시키는 좌표 대응 파라미터를 연속적으로 생성하는 단계; 및
    연속적으로 생성된 상기 좌표 대응 파라미터들의 값이 가장 빈번하게 집중된 최대 집중 좌표 대응 파라미터를 출력하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 상대적 특성량은, 상기 특성 포인트의 좌표값에 기초하여 원점이 결정되고, 상기 특성 포인트의 특성량에 기초하여 축이 결정된 좌표계 상의 상기 근접 특성 포인트의 좌표값과 방향을 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍들을 상기 제1 및 제2 특성 포인트로 각각 이루어진 더 한정된 대응 특성 포인트 쌍들로 더 한정하되, 상기 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 각각 존재하며 상기 허용 오차 범위에 속하는 상대적 특성량의 차이를 나타내는 근접 특성 포인트 쌍의 수가, 상기 더 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 포함된 근접 특성 포인트 쌍의 총 수에 대한 지정된 비율보다 크도록 한정하여, 상기 더 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보가 대응 특성 포인트 쌍으로 사용되도록 하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 최대 집중 좌표 대응 파라미터로부터 카운트된 상기 좌표 대응 파라미터의 복수의 세트가 출력되는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 방법.
  5. 제1 도형의 특성 포인트와 제2 도형의 특성 포인트를 비교하기 위해 상기 제2 도형 내의 상기 제1 도형의 위치를 검출하는 도형 위치 검출 장치에 있어서,
    상기 제1 도형의 특성 포인트들 중 한 포인트를 제1 특성 포인트로 연속적으로 지정하고, 상기 제2 도형의 특성 포인트들 중 한 포인트를 제2 특성 포인트로 연속적으로 지정하여, 상기 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍이 연속적으로 제공되도록 하는 지정 수단;
    상기 제1 특성 포인트와 이에 근접한 각각의 근접 특성 포인트 사이의 관계에 기초하여 상기 제1 특성 포인트에 근접한 상기 근접 특성 포인트들 각각의 상대적 특성량을 계산하고, 상기 제2 특성 포인트와 이에 근접한 각각의 근접 특성 포인트 사이의 관계에 기초하여 상기 제2 특성 포인트에 근접한 상기 근접 특성 포인트들 각각의 상대적 특성량을 계산하기 위한 계산 수단;
    상기 제1 특성 포인트의 근접 특성 포인트 각각에 대해 계산된 상대적 특성량이 상기 제2 특성 포인트의 근접 특성 포인트 각각에 대해 계산된 상대적 특성량에 기초하는 허용 오차 범위 내에 속하는지에 대한 판정을 하기 위한 판정 수단;
    상대적 특성량이 상기 허용 오차 범위에 속하고 개수가 임계치보다 큰 상기 근접 특성 포인트들을 각각 가지는 상기 제1 및 제2의 특성 포인트의 쌍들을 연속적으로 검출하여, 상기 검출된 제1 특성 포인트와 제2 특성 포인트의 쌍들이 대응 특성 포인트 쌍 후보들로 사용되도록 하는 검출 수단;
    상기 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 상기 제1 및 제2 특성 포인트로 각각 이루어진 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보로 한정하되, 상기 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 각각 존재하며 상기 허용 오차 범위에 속하는 상대 특성량의 차이를 나타내는 근접 특성 포인트 쌍의 수가, 상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보들에 포함된 근접 특성 포인트 쌍들의 총 수에 대한 지정된 비율보다 크도록 한정하여, 상기 한정된 특성 포인트 쌍 후보가 대응 특성 포인트 쌍으로 사용되도록 하는 한정 수단;
    상기 각각의 대응 특성 포인트 쌍들에 대해 상기 제1 도형의 특성 포인트와 상기 제2 도형의 특성 포인트를 대응시키는 좌표 대응 파라미터를 연속적으로 생성하는 파라미터 생성 수단; 및
    연속적으로 생성된 상기 좌표 대응 파라미터의 값이 가장 빈번하게 집중된 최대 집중 좌표 대응 파라미터를 출력하기 위한 출력 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 상대적 특성량은, 상기 특성 포인트의 좌표값에 기초하여 원점이 결정되고, 상기 특성 포인트의 특성량에 기초하여 축의 방향이 결정되는 좌표계 상의 상기 근접 특성 포인트의 좌표값과 방향을 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍들을 상기 제1 및 제2 특성 포인트로 각각 이루어진 더 한정된 대응 특성 포인트 쌍으로 더 한정하기 위한 수단을 더 포함하되, 상기 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 각각 존재하며 상기 허용 오차 범위에 속하는 상대 특성량의 차이를 나타내는 근접 특성 포인트 쌍의 수가, 상기 더 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 포함된 근접 특성 포인트 쌍의 총 수에 대한 지정된 비율보다 크도록 한정하여, 상기 더 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보가 대응 특성 포인트 쌍으로 사용되도록 하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 장치.
  8. 제5항에 있어서, 상기 출력 수단은 상기 최대 집중 좌표 대응 파라미터들로부터 카운트된 상기 좌표 대응 파라미터의 복수의 세트를 출력하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 장치.
  9. 도형 위치 검출 시스템에 있어서,
    제1 도형의 특성 포인트를 입력하고, 제2 도형의 특성 포인트를 입력하기 위한 입력 수단;
    상기 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 각각 존재하는 근접 특성 포인트들에 대하여 계산된 상대적 특성량에 기초하여, 상기 제1 도형의 특성 포인트 중의 하나인 제1 특성 포인트 및 제2 도형의 특성 포인트 중의 하나인 제2 특성 포인트로 구성된 쌍에 각각 대응하는 대응 특성 포인트 쌍 후보를 생성하기 위한 후보 생성 수단;
    상기 대응 특성 포인트 쌍 후보들을 지정된 허용 오차 범위에 속하는 상대적 특성량의 차를 나타내는 근접 특성 포인트들에 관련된 상기 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍에 각각 대응하는 대응 특성 포인트 쌍으로 한정하기 위한 후보 한정 수단; 및
    상기 대응 특성 포인트 쌍들 각각에 대해 상기 제1 도형의 특성 포인트들과 상기 제2 도형의 특성 포인트들을 대응시키기 위한 좌표 대응 파라미터를 생성하는 파라미터 생성 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 후보 생성 수단은,
    상기 제1 특성 포인트의 근접 특성 포인트 각각에 대하여 계산된 상대적 특성량이 상기 제2 특성 포인트의 근접 특성 포인트 각각에 대하여 계산된 상대적 특성량에 기초한 허용 오차 범위에 속하는지에 대한 판정을 하는 판정 수단; 및
    상대적 특성량이 상기 허용 오차 범위에 속하며 총 수가 임계치보다 큰 상기 근접 특성 포인트를 각각 가지는 상기 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍을 연속 검출하여, 상기 검출된 제1 및 제2 특성 포인트의 쌍들이 상기 대응 특성 포인트 쌍 후보로 사용되게 하는 검출 수단
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 시스템.
  11. 제9항에 있어서, 상기 후보 한정 수단은 상기 대응 특성 포인트 쌍 후보를 상기 제1 및 제2 특성 포인트로 각각 구성된 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보로 한정하되, 상기 제1 및 제2 특성 포인트에 근접하여 각각 존재하며 상기 허용 오차 범위에 속하는 상대 특성량의 차이를 나타내는 근접 특성 포인트 쌍의 수가, 상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보에 포함된 근접 특성 포인트 쌍의 총 수에 대한 지정된 비율보다 크도록 한정하여, 상기 한정된 대응 특성 포인트 쌍 후보가 대응 특성 포인트 쌍들로 사용되도록 하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    연속적으로 생성된 상기 좌표 대응 파라미터의 값이 가장 빈번하게 집중된최대 집중 좌표 파라미터를 출력하기 위한 출력 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 시스템.
  13. 제9항에 있어서, 연속 생성된 상기 좌표 대응 파라미터의 값이 가장 빈번하게 집중된 촤대 집중 좌표 대응 파라미터로부터 카운트된 상기 좌표 대응 파라미터의 복수의 세트를 출력하기 위한 출력 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 시스템.
  14. 제9항에 있어서, 상기 제1 도형은 조사 지문에 대응하고, 상기 제2 도형은 화일 지문에 대응하는 것을 특징으로 하는 도형 위치 검출 시스템.
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Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1089214A3 (en) * 1999-09-30 2005-01-26 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Apparatus and method for image recognition
JP3725998B2 (ja) * 1999-10-14 2005-12-14 富士通株式会社 指紋照合装置及び照合方法
WO2001080065A2 (en) * 2000-04-18 2001-10-25 Icplanet Acquisition Corporation Method, system, and computer program product for propagating remotely configurable posters of host site content
US6578022B1 (en) * 2000-04-18 2003-06-10 Icplanet Corporation Interactive intelligent searching with executable suggestions
US6681255B1 (en) 2000-04-19 2004-01-20 Icplanet Corporation Regulating rates of requests by a spider engine to web sites by creating instances of a timing module
AU2001255611A1 (en) * 2000-04-25 2001-11-07 Icplanet Acquisition Corporation System and method for scheduling execution of cross-platform computer processes
WO2001082112A2 (en) * 2000-04-25 2001-11-01 Icplanet Acquisition Corporation System and method related to generating and tracking an email campaign
WO2001082029A2 (en) * 2000-04-25 2001-11-01 Icplanet Acquisition Corporation Method, system, and computer program product for employment market statistics generation and analysis
AU2001253784A1 (en) * 2000-04-25 2001-11-07 Icplanet Acquisition Corporation System and method for proximity searching position information using a proximity parameter
WO2002003863A1 (en) * 2000-07-10 2002-01-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Geometry matching for imaging medical apparatus
JP3709803B2 (ja) * 2001-03-28 2005-10-26 日本電気株式会社 パターン照合装置とそのパターン照合方法、及びパターン照合プログラム
JP2002298141A (ja) 2001-03-29 2002-10-11 Nec Corp パターン照合装置とそのパターン照合方法、及びパターン照合プログラム
WO2003081577A1 (en) * 2002-03-22 2003-10-02 British Telecommunications Public Limited Company Anomaly recognition method for data streams
AU2003215755A1 (en) * 2002-03-22 2003-10-08 British Telecommunications Public Limited Company Comparing patterns
US7228006B2 (en) * 2002-11-25 2007-06-05 Eastman Kodak Company Method and system for detecting a geometrically transformed copy of an image
GB0229625D0 (en) * 2002-12-19 2003-01-22 British Telecomm Searching images
GB0328326D0 (en) 2003-12-05 2004-01-07 British Telecomm Image processing
ATE404938T1 (de) 2004-09-17 2008-08-15 British Telecomm Analyse von mustern
JP4613617B2 (ja) * 2005-01-07 2011-01-19 ソニー株式会社 画像処理システム、学習装置および方法、並びにプログラム
EP1732030A1 (en) * 2005-06-10 2006-12-13 BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company Comparison of patterns
WO2007012798A1 (en) * 2005-07-28 2007-02-01 British Telecommunications Public Limited Company Image analysis
EP1798961A1 (en) * 2005-12-19 2007-06-20 BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company Method for focus control
JP4518092B2 (ja) * 2006-03-31 2010-08-04 ソニー株式会社 物体認識装置、物体認識方法、物体認識プログラム、特徴量登録装置、特徴量登録方法、及び特徴量登録プログラム
JP4912011B2 (ja) * 2006-03-31 2012-04-04 セコム株式会社 生体情報照合装置
JP5362189B2 (ja) * 2006-05-10 2013-12-11 株式会社トプコン 画像処理装置及びその処理方法
JP5096776B2 (ja) * 2007-04-04 2012-12-12 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像検索方法
JP5120013B2 (ja) 2008-03-27 2013-01-16 富士通株式会社 認証装置、認証方法及び認証プログラム
US20110170784A1 (en) * 2008-06-10 2011-07-14 Tokyo Institute Of Technology Image registration processing apparatus, region expansion processing apparatus, and image quality improvement processing apparatus
JP5183392B2 (ja) * 2008-09-25 2013-04-17 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US8204340B2 (en) * 2008-09-29 2012-06-19 Two Pic Mc Llc Methods and apparatus for dot marker matching
US9165468B2 (en) * 2010-04-12 2015-10-20 Robert Bosch Gmbh Video based intelligent vehicle control system
EP2639762A1 (en) * 2010-11-08 2013-09-18 Nec Corporation Image verification apparatus
JP6037134B2 (ja) * 2011-08-16 2016-11-30 日本電気株式会社 特徴点対応付けシステム、特徴点対応付け方法、およびプログラム
JP2014112347A (ja) * 2012-11-08 2014-06-19 Nec Corp 画像照合システム、画像照合方法、およびプログラム
US10157439B2 (en) * 2015-07-20 2018-12-18 Qualcomm Incorporated Systems and methods for selecting an image transform

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4135147A (en) * 1976-09-10 1979-01-16 Rockwell International Corporation Minutiae pattern matcher
DE3176625D1 (en) * 1980-10-20 1988-02-25 De La Rue Printrak Fingerprint minutiae matcher
JPS59793A (ja) * 1982-06-28 1984-01-05 Nec Corp 座標整合量決定装置
JPS592185A (ja) * 1982-06-29 1984-01-07 Nec Corp 指紋照合装置
EP0098152B1 (en) * 1982-06-28 1988-12-28 Nec Corporation Method and device for matching fingerprints
JPS62127989A (ja) * 1985-11-28 1987-06-10 Nec Corp 図形パタ−ン対応位置検出方式
WO1987007058A1 (en) * 1986-05-07 1987-11-19 Brendan David Costello Method and apparatus for verifying identity
JPH0660028B2 (ja) * 1986-07-12 1994-08-10 日本電信電話株式会社 光フアイバ用プリフオ−ムの製造方法
US4896363A (en) * 1987-05-28 1990-01-23 Thumbscan, Inc. Apparatus and method for matching image characteristics such as fingerprint minutiae
EP0300167A3 (en) * 1987-05-28 1990-10-24 Thumbscan Inc. Apparatus and method for matching image characteristics such as fingerprint minutiae
JPH04195262A (ja) * 1990-11-22 1992-07-15 Nippon Denki Security Syst Kk 指紋照合装置
JPH04313167A (ja) * 1990-12-14 1992-11-05 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 画像の特徴点の位置確認方式
JPH05181949A (ja) * 1991-12-26 1993-07-23 Toshiba Corp 画像位置合わせ装置
JPH0668241A (ja) * 1992-08-24 1994-03-11 Sharp Corp 指紋識別装置
US5631972A (en) * 1995-05-04 1997-05-20 Ferris; Stephen Hyperladder fingerprint matcher
US5960101A (en) * 1996-08-30 1999-09-28 Printrak International, Inc. Expert matcher fingerprint system

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DE69832314T2 (de) 2006-03-30

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