DE3788085T2 - Verfahren und Gerät zur Identitätsprüfung mittels Bildkorrelation. - Google Patents

Verfahren und Gerät zur Identitätsprüfung mittels Bildkorrelation.

Info

Publication number
DE3788085T2
DE3788085T2 DE87304911T DE3788085T DE3788085T2 DE 3788085 T2 DE3788085 T2 DE 3788085T2 DE 87304911 T DE87304911 T DE 87304911T DE 3788085 T DE3788085 T DE 3788085T DE 3788085 T2 DE3788085 T2 DE 3788085T2
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
verification
image
pixels
candidate reference
sections
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.)
Expired - Lifetime
Application number
DE87304911T
Other languages
English (en)
Other versions
DE3788085D1 (de
Inventor
Edward C Driscoll
Craig O Martin
Kenneth Ruby
James J Russell
John G Watson
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Idemia Identity and Security USA LLC
Original Assignee
Identix Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Identix Inc filed Critical Identix Inc
Application granted granted Critical
Publication of DE3788085D1 publication Critical patent/DE3788085D1/de
Publication of DE3788085T2 publication Critical patent/DE3788085T2/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K21/00Information retrieval from punched cards designed for manual use or handling by machine; Apparatus for handling such cards, e.g. marking or correcting
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00Individual registration on entry or exit
    • G07C9/30Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
    • G07C9/32Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
    • G07C9/37Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/757Matching configurations of points or features
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365Matching; Classification
    • G06V40/1376Matching features related to ridge properties or fingerprint texture

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Description

    Technisches Gebiet der Erfindung
  • Die Erfindung betrifft allgemein das Gebiet der Verifizierung einer Objektidentität durch Bildkorrelationsverfahren und betrifft insbesondere ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Verifizieren von Personenidentität durch Korrelation von Fingerabdruckbildern
  • Beschreibung der einschlägigen Technik
  • Fingerabdruckvergleich ist ein allgemein verwendetes und weit verbreitetes biometrisches Verfahren zur Personenidentifizierung. Jeder Fingerabdruck hat ein unterscheidungskräftiges Muster von Stegen und Rillen, das den Fingerabdruck einzigartig macht. Die gesamten Stegmuster von Fingerabdrücken können gemäß ihrer unterscheidungskräftigen Gestalt in mehrere morphologische Klassen, umfassend Schleifen, Bögen und Wirbel klassifiziert werden. Die einzelnen Stege der Fingerabdrücke haben unterscheidungskräftige Orientierungen, Abstände, Enden und Gabelungen. Fingerabdruckvergleichsverfahren basieren auf dem Grundsatz, daß die Kombination dieser Merkmale in jeden einzelnen Fingerabdruck einzigartig ist.
  • Eine Verwendung der Fingerabdruckvergleichstechnik besteht in der Zugangskontrolle, bei der Personen der Zugang zu einem kontrollierten Bereich erlaubt oder verboten wird auf der Grundlage von Vergleichen mit einer Datenbank aus Fingerabdrücken. Der kontrollierte Bereich kann ein physikalischer Bereich sein, wobei in diesem Fall der Zugang durch eine physikalische Sperre kontrolliert wird, oder ein virtueller Bereich, z. B. ein Computerprogramm oder eine Datenbank, wobei in diesem Fall der Zugang durch eine elektronische Sperre kontrolliert wird. Die Datenbank aus Fingerabdrücken wird während des Erfassungsverfahrens aufgebaut, da auf dem Aufzeichnen der Fingerabdrücke der Personen, denen ein Zugang zu erlauben ist in einer Form aufgezeichnet wird. Wenn die Datenbank aufgebaut worden ist, erhält eine Einzelperson nur dann Zugang durch ein Verifizierungsverfahren, falls der zur Verifizierung dargebotene Fingerabdruck mit den abgespeicherten Fingerabdruckdaten einer bestimmten erfaßten Einzelperson übereinstimmt.
  • Da manuelle Verfahren der Fingerabdruckbestimmung mühselig sind, ist ein automatisiertes Verfahren zur Personenverifizierung zur Zugangskontrolle wünschenswert. Um verwendbar zu sein, muß ein derartiges automatisiertes Verfahren erfaßte Personen genau verifizieren und muß ebenfalls nicht erfaßte Personen genau zurückweisen. Ungenauigkeiten in den Verifizierungsverfahren wurden in zwei Gruppen aufgespalten; ein Fehler vom ersten Typ ist eine falsche Zurückweisung einer erfaßten Einzelperson, während ein Fehler vom zweiten Typ eine falsche Verifizierung einer nicht erfaßten Einzelperson ist. Idealerweise sollten sowohl Fehler vom ersten als auch Fehler vom zweiten Typ minimiert werden, allerdings sollte in Abhängigkeit von Anwendung, eine erhöhte Rate eines Fehlers vom ersten Typ toleriert werden, um die Rate der Fehler von dem anderen Typ zu minimieren. Falls beispielsweise das automatisierte Verfahren verwendet wird, um den Zugang zu einem Tresor zu kontrollieren, der hoch sensitive Dokumente enthält, sollte die Fehlerverifizierungsrate sehr nahe, falls nicht gleich Null sein, um gegen unbefugten Zugang zu schützen, während die Unannehmlichkeiten, die mit einer relativen Zurückweisungsrate verbunden sind, toleriert werden können. Falls andererseits die Kosten einer fehlerhaften Zurückweisung hoch sind und die Strafe einer fehlerhaften Verifizierung niedrig ist, dann kann eine relativ hohe fehlerhafte Verifizierungsrate toleriert werden, um die fehlerhafte Zurückweisungsrate zu minimieren.
  • Ein Faktor, der die Genauigkeit der automatisierten Verfahren zur Zugangskontrolle beeinflußt, ist die Wiederholbarkeit des Verfahrens der Abbildung des zu erfassenden oder zu verifizierenden Fingerabdrucks. Wie vorstehend angegeben, setzt die Verwendung von Fingerabdruckübereinstimmung in der Zugangskontrolle die beiden unterschiedlichen Verfahren ein, Erfassung und Verifizierung. In einem typischen automatisierten Verfahren der Zugangskontrolle, benötigen das Erfassungsverfahren und das Verifizierungsverfahren das Ausbilden eines optischen Bildes des Fingerabdrucks der zu erfassenden oder zu verifzierenden Einzelperson. Das Verfahren der Abbildung eines Fingerabdrucks erfordert normalerweise das Erfassen von durch den Fingerabdruck reflektierten Lichtes, wobei die Stege und Rillen des Fingerabdrucks das Licht unterschiedlich reflektieren. Ungenauigkeiten können von dem Abbildungsverfahren selbst herrühren aufgrund von Verzerrungen des durch die Abbildungsvorrichtung hervorgerufenen Fingerabdruckbildes, und können auch von Unbeständigkeiten in der Ausrichtung des Fingers mit der Abbildungsvorrichtung oder in Veränderungen des Feuchtigkeitspegels an der Fingeroberfläche herrühren. Ein anderer Faktor, der die Genauigkeit von automatisierten Verfahren der Fingerabdrucksübereinstimmung beeinflußt ist, daß sich der Finger selbst seine Größe aufgrund physiologischer oder temperaturbedingter Gründe verändern kann.
  • Zusätzlich zur Genauigkeit umfassen andere Faktoren, die die Verwendbarkeit von automatisierten Verfahren zur Fingerabdrucksübereinstimmung beeinträchtigen, die Kosten der automatischen Vorrichtung und die Geschwindigkeit der Erfassungs- und Verifizierungsverfahren, und die Beständigkeit des Verfahrens gegen unbefugtes Eindringen und Mißbrauch. Kosten und Geschwindigkeit sind direkt durch die Wirksamkeit des Erfassungsverfahrens beeinflußt, Fingerabdrücke durch Manipulieren und Abspeichern einer minimalen Datenmenge genau zu charakterisieren.
  • Der Artikel "Automatic Template selection technigues for the local pattern matching method" von Kashioka et al, Systems and Computers in Japan vol. 17, No. 5, 1986, Seiten 25-35 beschreibt ein Musterbestimmungsverfahren, das mit dem Oberbegriff von Anspruch 1 übereinstimmt. Es gibt auch ein korrespondierendes US-Patent, US-A-4783 831.
  • EP-A-0125 532 beschreibt ein Bestimmen von Fingerabdruckbildern in denen zwei relativ kleine Referenzsegmente, die Unterfelder des Originalfingerabdruckbildes sind, mit zwei im wesentlichen größeren Domänen-Unterfeldern des Abdrucks für den eine Übereinstimmung gesucht wird. Jedes Segment wird abgetastet, um die Positionen der maximalen 1-Korrelation und maximalen 0-Korrelationen zwischen den Segmenten und entsprechenden domänen Unterfeldern zu bestimmen. Es werden dann unterschiedliche Kriterien angelegt, um zu versuchen, eine positive oder eine negative Verifizierung abzuleiten.
  • IBM Technical Disclosure Bulletin vol. 16, No. 8, Seiten 2688-2690 beschreibt eine Technik zum Digitalisieren von Pixel eines Fingerabdruckbildes in Einsen und Nullen, wobei ein Referenzpegel durch Vergleichen des Graupegels eines Pixel mit dem durchschnittlichen Graupegel eines ihn umgebenden rechteckigen Bereiches abgeleitet wird.
  • Die vorliegenden Erfindung strebt danach, eine verbesserte Technik zu Verifizierung der Identität eines Objektes bereitzustellen.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Bildkorrelationsverfahren zum Verifizieren der Identität eines Objektes bereitgestellt, wobei das Verfahren das Ausbilden eines Referenzbildes eines Referenzobjektes, Identifizieren einer Vielzahl von Referenzabschnitten von dem Referenzbild, die das Objekt charakterisieren, und späteres Verifizieren der Identität durch Vergleichen der Referenzabschnitte mit einem Bestätigungsbild eines Objektes, dessen Identität zu verifizieren ist, und Verifizieren der Identität des Objektes nach dem Maß der Ähnlichkeit zwischen dem Referenzbild und dem zu verifizierenden Bild, enthält, gekennzeichnet durch die Schritte:
  • Identifizieren einer Vielzahl von Referenzabschnitten von dem Referenzbild durch:
  • Partitionieren des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten, aus denen die Referenzabschnitte gewählt werden, Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden Anwärterreferenzabschnitt, um das Maß der Unterscheidbarkeit des Anwärterreferenzabschnittes bezüglich eines lokalen Bereiches des Referenzbildes zu bestimmen, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, in dem Pixel der Referenzdaten des Anwärterreferenzabschnittes mit entsprechenden Pixel der Bilddaten gleich bemaßter Flächen über den gesamten lokalen Bereich verglichen werden, wobei der lokale Bereich größer als der Anwärterreferenzabschnitt und kleiner als die Referenzbilder ist, und Auswählen der Referenzabschnitte aus den am meisten unterscheidbaren Anwärterreferenzabschnitten unter Zugrundelegung der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnungen; und dann
  • Bilden eines Verifizierungsbildes eines Objektes, dessen Identität zu verifizieren ist, wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen aufweist, die in ihrer Position einem der Referenzabschnitte entsprechen und in ihrer Abmessung jeweils größer als ihr entsprechender Referenzabschnitt sind;
  • Bestimmen einer am besten übereinstimmenden Stelle in jedem Verifizierungsbereich, an der die Bilddaten den Bilddaten seines zugehörigen Referenzabschnittes am meisten ähnlich sind;
  • Bestimmen der relativen Positionierungen der am besten übereinstimmenden Stellen relativ zueinander und Vergleichen der relativen Positionierung der Referenzabschnitte relativ zueinander; und
  • Verifizieren der Identität des Objektes gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der am besten übereinstimmenden Stellen mit den zugehörigen Referenzabschnitten und gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Positionierung der am besten übereinstimmenden Stellen und der relativen Positionierung der zugehörigen Referenzabschnitte.
  • Die Erfindung stellt auch eine Vorrichtung zum Aufnehmen einer Person bereit, durch Erhalten eines Bildes eines Fingerabdrucks und Abspeichern von Referenzbilddaten, die den Fingerabdruck des Aufzunehmenden charakterisieren, und zum Verifizieren der Identität einer Person, die beansprucht, der Aufzunehmende zu sein, durch Vergleichen eines Bildes des Fingerabdrucks dieser Person mit Referenzbilddaten des Aufzunehmenden, wobei die Vorrichtung Bildmittel zum Ausbilden von Bildern von Fingerabdrücken, Mittel zum Auswählen und Speichern von Referenzbilddaten, die den Fingerabdruck des Aufzunehmenden charakterisieren, Mittel zum Wiederauffinden der Referenzbilddaten eines Aufzunehmenden und zum Vergleichen mit dem Fingerabdruckbild der zu verifizierenden Person, und Mittel zum Verifizieren der Identität nach dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Referenzbilddaten des Aufzunehmenden und dem Fingerabdruckbild der zu verifizierenden Person aufweist, gekennzeichnet durch:
  • Mittel zum Partitionieren eines Fingerabdruckbildes, das von einem Fingerabdruck eines Aufzunehmenden während eines Aufnahmeverfahrens erzielt wurde, in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitte;
  • Mittel zum Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden Anwärterreferenzabschnitt, um das Maß an Unterscheidungsfähigkeit des Anwärterreferenzabschnittes bezüglich eines örtlichen Bereiches des Referenzbildes zu bestimmen, das den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, wobei der örtliche Bereich größer ist als der Anwärterreferenzabschnitt und kleiner als das gesamte Referenzbild;
  • Mittel zum Auswählen von Referenzdaten, die den Fingerabdruck des Aufzunehmenden charakterisieren, wobei die Referenzdaten die Bilddaten und relative Positionierung der am unterscheidungsfähigsten Anwärterreferenzabschnitte aufweisen;
  • Mittel zum Definieren einer Vielzahl von Verifizierungsbereichen in dem Fingerabdruckbild der Person, die Verifizierung sucht, wobei jeder Verifizierungsbereich in seiner Position einem der Referenzabschnitte zugeordnet ist, und wobei jeder Verifizierungsbereich in seinen Abmessungen größer als sein zugehöriger Referenzabschnitt ist;
  • Mittel zum Bestimmen eines Ortes bestmöglicher Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich, an dem die Bilddaten des Verifizierungsbereiches der Bilddaten des zugehörigen Referenzabschnittes am ähnlichsten sind; und
  • Mittel zum Verifizieren der Identität der Person, die beansprucht, aufgenommen zu werden, gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der Orte mit bester Übereinstimmung und den Bilddaten der zugehörigen Referenzabschnitte und auch nach dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Anordnung der Orte mit bester Übereinstimmung und der relativen Anordnung der zugehörigen Referenzabschnitte.
  • Allgemein gesagt, umfaßt die Impliminierung der vorliegenden Erfindung ein Bildkorrelationsverfahren zur Verwendung beim Verifizieren der Identität eines Objektes. Ein Aspekt des Verfahrens betrifft ein Aufnahmeverfahren und ein anderer Aspekt des Verfahrens betrifft ein Verifizierungsverfahren. Genauer gesagt, umfaßt das Aufnahmeverfahren des Verfahrens die Schritte:
  • Ausbilden eines Referenzbildes eines Referenzobjektes;
  • Identifizieren einer Vielzahl von Referenzabschnitten des Referenzbildes, wobei die in jeder der Referenzabschnitte enthaltenen Bilddaten unterscheidungskräftig bezüglich der Bilddaten angrenzend an und den Referenzabschnitt umgebend sind; und
  • Abspeichern der Bilddaten jeder der Referenzabschnitte für spätere Verwendungen in dem Verifizierungsverfahren. Nach dem Ausführen des Aufnahmeverfahrens, kann das Verifizierungsverfahren ausgeführt werden. Das Verifizierungsverfahren umfaßt die Schritte:
  • Ausbilden eines Verifizierungsbildes eines Objektes, dessen Identität zu verifizieren ist, wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen aufweist, die in ihrer Position einer der Referenzabschnitte entsprechen und jeweils in ihren Abmessungen größer als ihr zugehöriger Referenzabschnitt sind;
  • Bestimmen eines Ortes bester Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich an dem die Bilddaten den Bilddaten des korrespondierenden Referenzabschnittes am ähnlichsten sind; und
  • Verifizieren der Identität des Objektes gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der Orte bester Übereinstimmung und den zugehörigen Referenzabschnitten und gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Positionierung der Orte bester Übereinstimmung und den zugehörigen Referenzabschnitten.
  • Genauer gesagt und in Übereinstimmung mit den erläuterten bevorzugten Ausführungsbeispielen stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Verifizieren einer Personenidentität durch Korrelieren von Fingerabdruckbildern bereit. Das Verfahren umfaßt die Schritte:
  • Zuerst Erfassen einer Person durch die Schritte Ausbilden eines Referenzabschnittes eines Fingerabdrucks der Person, Identifizieren einer Vielzahl von Referenzabschnitten in dem Referenzbild, wobei die in jedem der Referenzabschnitte enthaltenen Bilddaten örtlich einzigartig sind, und Abspeichern der Bilddaten jedes der Referenzabschnitte; und dann Verifizieren der Identität von jemand, der beansprucht, eine erfaßte zu sein, durch die Schritte Wiederauffinden der Bilddaten der Referenzabschnitte der erfaßten Person, Ausbilden eines Verifizierungsbildes des Fingerabdrucks der Person, die beansprucht, erfaßt zu sein, wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen aufweist, die jeweils in ihrer Relativposition mit einem der Referenzabschnitte korrespondieren und jeweils in ihren Abmessungen größer als ihr korrespondierender Referenzabschnitt sind, bestimmen eines Ortes bester Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich an dem die Bilddaten den Bilddaten des korrespondierenden Referenzabschnittes am ähnlichsten sind, und Verifizieren der Identität der Person, die beansprucht, erfaßt zu sein, gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der Orte bester Übereinstimmung und den zugehörigen Referenzabschnitten und gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Positionierung der Orte bester Übereinstimmung und der korrespondierenden Referenzabschnitte.
  • Die Vorrichtung der vorliegenden Erfindung besteht in erster Linie aus einer Abbildungsvorrichtung zum Ausbilden der Bilder der Fingerabdrücke und einem programmierten Computer und geeigneten Verbindungsschaltkreisen, um die Aufgaben auszuführen, die Referenzabschnitte auswählen, Abspeichern und Wiederauffinden der in den Referenzabschnitten enthaltenen Bilddaten, Ausrichten der Referenzabschnitte auf einem Fingerabdruckbild, um durch Berechnen der Orte des zur Übereinstimmung verifiziert zu werden, und Verifizieren der Identität unter Zugrundlegung der Ergebnisse der Ausrichtungsaufgabe. In der bevorzugten Ausführungsform bildet die Abbildungsvorrichtung ein Grauwertbild des Fingerabdrucks, das aus einem rechteckigen Feld von Pixel (Bildelementen) besteht, wobei jedes Pixel einen Digitalwert hat, der von einem Wert reicht, der Weiß darstellt bis zu einem anderen Wert, der Schwarz darstellt, wobei dazwischenliegende Werte Grauschattierungen darstellen. In dem Computer werden zur erleichterten Verarbeitung die Fingerabdruckbilder vorzugsweise in binärer Form dargestellt, nämlich als schwarze und weiße Pixel, wobei die Umwandlung von Grauskalenwerten in binäre Form, entweder durch bezüglich des Computers externe Hardware oder durch den Computer selbst ausgeführt wird.
  • Ein Aspekt des Verfahrens zur Verifizierung der Identität durch Korrelation von Fingerabdruckbildern umfaßt die Definition der Referenzabschnitte, die den Fingerabdruck einer erfaßten Person charakterisieren. Während des Erfassungsverfahrens wird das Referenzfingerabdruckbild der zu erfassenden Person zum Zwecke der Identifizierung unterscheidungskräftiger Bereiche des Fingerabdruckbildes analysiert. Meistens entsprechen diese unterscheidungskräftigen Bereiche Fingerabdruckeigenschaften, wie z. B. Stegenden oder -gabelungen, Steginseln, Kernen, Dreiecken oder anderen unterscheidungsfähige Eigenschaften, die in Fingerabdrücken weit verbreitet sind.
  • Das Referenz-Fingerabdruckbild wird in wirksamer Weise in eine Serie relativ kleiner Kandidatenreferenzabschnitte unterteilt, wobei jeder analysiert wird, um zu bestimmen, ob er unterscheidungskräftig genug ist, als einer der Referenzabschnitte ausgewählt zu werden. In der bevorzugten Ausführungsform, wird zu Qualitätskontrollzwecken eine anfängliche Bewertung an den Grauwertbilddaten jedes Kandidatenreferenzabschnittes ausgeführt. Falls der Kandidatenreferenzabschnitt zu hell ist, wird der Kandidatenreferenzabschnitt zurückgewiesen, da er außerhalb der Grenzen des nützlichen Fingerabdruckbildes ist. Falls der Kontrast unter den einzelnen Pixel des Kandidatenreferenzabschnittes zu gering ist, wird er ebenfalls zurückgewiesen. Ebenfalls wird der Kandidatenreferenzabschnitt zurückgewiesen, falls er zu nahe an der physikalischen Kante des Fingerabdruckbildes ist, oder falls er zu dunkel ist.
  • Nach der anfänglichen Bewertung von Kandidatenreferenzabschnitten wird eine Serie von Berechnungen in der bevorzugten Ausführungsform ausgeführt, um die Einzigartigkeit oder Unterscheidungsfähigkeit jedes der verbleibenden Referenzabschnitte verglichen mit einer Fläche des Referenzfingerabdruckbildes ausgeführt, das den Kandidatenreferenzabsschnitt unmittelbar umgibt. Aus Gründen der Berechnungsgeschwindigkeit, werden diese Berechnungen an vorzugsweise binären (schwarz und weiß) Bilden ausgeführt, anstatt sie an den Grauskalenbildern auszuführen. Die den Kandidatenreferenzabschnitt umgebende Fläche wird in ein Binärbild entsprechend dem mittleren Grauwert in dieser Fläche umgewandelt. In anderen Worten werden alle Pixel, die Werte haben, die dunkler sind als der mittlere Grauwertpegel in Schwarzpixel umgewandelt und alle Pixel, die Werte haben, die heller sind als der mittlere Grauwertpegel, werden in weiße Pixel umgewandelt. Gleichzeitig wird ein Filter- oder Glättungsvorgang ausgeführt, um Rauschen zu entfernen und Kanten zu glätten.
  • Jeder Kandidatenreferenzabschnitt wird auch in ein binäres Äquivalent des Graubildes umgewandelt, aber durch ein Verfahren, das hierin als Ternärisierung bezeichnet wird. Um die Unsicherheit und die Veränderbarkeit von Kantenbestimmungen in einem Verfahren auszuschalten, das Graubilder in binäre Bilder gemäß dem Graupegelmittelwert umwandelt, teilt die Ternärisierungstechnik alle Pixel in einen von drei Pegeln, schwarz, grau und weiß ein. Ein Histogramm von Grauwerten des Grauskalenbildes wird bestimmt und Schwarz-Grau- und Grau-Weiß-Schwellenwerte werden gemäß gleicher ein Drittel-Verteilungen eingeführt. Alle Pixel, die Grauwerte haben, die dunkler sind als der Schwarz-Grauschwellwert werden in schwarze Pixel umgewandelt; alle Pixel, die Grauwerte haben, die heller als der Grau-Weißschwellenwert sind, werden in weiße Pixel umgewandelt; alle anderen Pixel werden in nachfolgenden Korrelationsberechnungen ignoriert. Auf diese Weise geben die schwarzen und weißen Pixel die Stege und Rillenbereich des Fingerabdruckbildes mit hoher Zuverlässigkeit wieder, während die Graupixel die Übergangsbereiche zwischen den Stegen und Rillen wiedergeben.
  • Nachdem ein Kandidatenreferenzabschnitt ternärisiert wurde und der umgebende Bereich binärisiert wurde, wird eine Autokorrelationsberechnung in der bevorzugten Ausführungsform ausgeführt, bei der die örtliche Unterscheidbarkeit des Kandidatenreferenzabschnittes bezüglich des zugrundeliegenden Referenzfingerabdruckbildes bestimmt wird. Der Begriff "Autokorrelation" wird hierin verwendet, um eine Reihe von einzelnen Korrelationsberechnungen zu bezeichnen, die jeweils zwischen den ternärisierten Bilddaten des Kandidatenreferenzabschnittes und den binarisierten Bilddaten eines Unterfeldes der umgebenden Fläche ausgeführt werden, die jeweils gleich groß sind wie der Kandidatenreferenzabschnitt und in dem umgebenden Bereich um verändernde Maße versetzt sind. Das Verfahren der vorliegenden Erfindung trifft die Annahme, daß hohe Korrelationen zwischen dem Kandidatenreferenzabschnitt und anderen Orten in dem Umgebungsbereich bedeutet, daß der Kandidatenreferenzabschnitt nicht für unterscheidungsfähig ist und daher nicht geeignet ist, um zur Charakterisierung des Fingerabdruckbildes verwendet zu werden. Eine derartige hohe Korrelation tritt z. B. in Fällen auf, in denen das Kandidatenreferenzabschnittsbild nur parallele Rillen ohne unterscheidungsfähige Fingerabdruckbildmerkmale aufweist. Man würde eine hohe Korrelation zwischen einem derartigen Kandidatenreferenzabschnitt und Orten in seinem Umgebungsbereich erwarten, wenn der Kandidatenreferenzabschnitt in einer Richtung parallel zu den Rillen verschoben oder um Vielfache eines Rillenabstandes in einer Richtung rechtwinklig zu den Rillen verschoben wird. Andererseits kann ein Kandidatenreferenzabschnitt, das ein Rillenende aufweist, in dem Umgebungsbereich einzigartig sein, so daß in diesem Fall nur niedrige Korrelationen gefunden werden. Da hohe Korrelationen an Orten erhalten werden, die an oder nahe dem Originalort des Kandidatenreferenzabschnittes liegen, werden derartige Orte in Autokorrelationsberechnung ausgeschlossen. Das Autokorrelationsmaß jedes Kandidatenreferenzabschnittes ist der höchste Korrelationswert, der in dem umgebungsbereich auftritt, also für den ausgeschlossenen Bereich nahe der Mitte des umgebenden Bereiches.
  • Sobald die Autokorrelationsberechnung zwischen jedem Kandidatenreferenzabschnitt und seinem zugehörigen Umgebungsbereich des Referenzfingerabdruckbildes ausgeführt worden ist, werden die Kandidatenreferenzabschnitte in der bevorzugten Ausführungsform gemäß ihrer Autokorrelationswerte eingestuft, wobei niedrige Korrelationswerte am wünschenwertesten sind, da derartige Werte örtlich einzigartige oder unterscheidungsfähige Kandidatenreferenzabschnitte bezeichnen. Eine vorbestimmte Anzahl der am unterscheidungskräftigsten Kandidatenreferenzabschnitte werden dann gegen zusätzliche Referenzfingerabdruckbilder der gleichen Person getestet, um die Wiederholbarkeit von genauer Übereinstimmung von Kandidatenreferenzabschnitten gegenüber nachfolgenden Fingerabdruckbildern zu bestimmen. Der am meisten unterscheidungsfähige und wiederholbare Kandidatenreferenzabschnitt wird als der Hauptreferenzabschnitt bezeichnet, der während des Verifizierungsverfahrens verwendet wird, um die Referenzabschnitte des Musters bezüglich nachfolgender Fingerabdruckbilder auszurichten. Am Ende dieses Referenzabschnitts- Identifizierungs- und Auswahlverfahren wurde ein Satz unterscheidungskräftiger Referenzabschnitte als ein "Muster" ausgewählt, das das Referenzfingerabdruckbild am besten wiedergibt. Die in den Referenzabschnitten des Musters enthaltenen ternärisierten Bilddaten zusammen mit Daten, die ihre Relativpositionen charakterisieren, wird dann gespeichert, wodurch das Erfassungsverfahren beendet ist.
  • Ein weiterer Aspekt des Verfahrens zur Verifizierung der Identität durch Korrelation von Fingerabdruckbildern umfaßt das Verifizierungsverfahren, in dem eine Person, die Zutritt sucht und beansprucht, erfaßt worden zu sein, einen Fingerabdruck bereitstellt, um mit dem Muster der erfaßten Person verglichen zu werden. In den bevorzugten Ausführungsbeispielen wird ein Verifizierungsabdruckbild von der Zugang suchenden Person erhalten und gefiltert und binarisiert. Die durch das Muster der erfaßten Person definierten Bilddaten werden von dem Speicher geholt und mit dem Verifizierungsfingerabdruckbild verglichen.
  • Als ein Anfangsschritt in dem Verifizierungsverfahren gemäß der bevorzugten Ausführungsform wird das Muster bezüglich des Verifzierungsfingerabdruckbildes ausgerichtet, um eine fehlerhafte translatorische Verschiebung des Fingers der Person in der Abbildungsvorrichtung auszuschalten. Um das Muster auf das Verifizierungsfingerabdruckbild auszurichten, wird der erste Referenzabschnitt zuerst an dem Verifizierungsabdruckbild angeordnet durch Bestimmung eines Ortes "bester Übereinstimmung" in dem Suchbereich, an dem die Korrelation zwischen dem ersten Referenzabschnitt und dem zugrundeliegenden Verfizierungsfingerabdruckbild am größten ist.
  • Sobald der erste Referenzabschnitt an dem Verifizierungsfingerabdruckbild angeordnet ist, werden dann die verbleibenden Referenzabschnitte relativ zu dem Ort bester Übereinstimmung des ersten Referenzabschnittes lokalisiert. Eine zweidimensionale Verschiebungskorrektur wird gemäß dem Ort bester Übereinstimmung des ersten Referenzabschnittes bestimmt und wird verwendet, um nachfolgend die erwarteten Orte der verbleibenden Referenzabschnitte zu lokalisieren. Für jeden der verbleibende Referenzabschnitte wird ein Verifizierungsbereich definiert, der an dem erwarteten Ort des Referenzabschnittes zentriert wird. Der Verifizierungsbereich ist in seinen Abmessungen größer als der Referenzabschnitt, um eine rotatorische Fehlausrichtung und Abmessungsveränderungen des Fingers zuzulassen. Ein Ort bester Übereinstimmung wird in jedem Verifizierungsbereich an dem Ort in dem Verifizierungsbereich bestimmt, an dem die Korrelation zwischen den ternärisierten Bilddaten des Referenzabschnittes in den binärisierten Bilddaten des Verifizierungsfingerabdruckbildes am höchsten ist. Der Ort bester Übereinstimmung jedes Referenzabschnittes kann der Mitte des Verifzierungsbereichs auftreten oder kann an einem davon beabstandeten Ort auftreten. Als nächstes wird eine Drehkorrektur ausgeführt, um die Verschiebungen der Orte bester Übereinstimmung von ihren jeweiligen erwarteten Positionen zu minimieren, um die fehlerhafte Drehausrichtung des Verifizierungsfingerabdruckbildes bezüglich des Referenzabdruckbildes auszulöschen, daß während des Erfassungsverfahrens erhalten worden ist.
  • Sobald alle Referenzabschitte auf das Fingerabdruckbild angeglichen worden sind und ihre Korrelationen berechnet worden sind, wird eine Bewertung der Korrelationswerte und der korrigierten Verschiebungen ausgeführt, um zu bestimmen, ob die Zugang als die erfaßte Person suchende Person zu verifizieren oder zurückzuweisen ist. Jeder Referenzabschnitt wird als ein "Treffer" oder als "Versager" gemäß seinem Korrelationswert und seiner korrigierten Verschiebung klassifiziert. Ein relativ hoher Korrelationswert und ein relativ niedriger Verschiebungswert sind erforderlich, um als ein Treffer klassifiziert zu werden. Falls schließlich die Anzahl oder die Prozentzahl von Treffern eine vorbestimmte Schwelle überschreitet, ist die Person verifiziert; falls nicht, wird die Person zurückgewiesen.
  • Einige Merkmale der vorliegenden Erfindung wirken zusammen, um ein Verifizierungsverfahren mit deutlichen Vorteilen gegenüber anderen derartigen im Stand der Technik bekannten Verfahren bereitzustellen. Ein Merkmal ist die Sorgfalt bei der Auswahl der Referenzabschnitte des Musters, um eine genaue und wiederholbare Charakterisierung jedes zu Erfassung dargebotenen Fingerabdrucks sicherzustellen. Ein weiteres Merkmal ist die kompakte Größe der Bilddaten der Referenzabschnitte, was ermöglicht, daß derartige Daten leicht und effizient gespeichert werden. Ein anderes Merkmal ist das aufgrund der Wirksamkeit des Verfahrens und der Kompaktheit der Musterdaten eine Fingerabdrucksverifizierungsvorrichtung kompakt und preiswert konstruiert werden kann. Ein weiteres Merkmal ist die Robustheit des Verifizierungsverfahrens, das unvollständige Fingerabdrucksbilddaten toleriert, die durch Fehlausrichtung' teilweise Abbildung und andere Faktoren hervorgerufen werden. Ein weiteres Merkmal ist die Geschwindigkeit und die Genauigkeit des Verifizierungsverfahrens, das die Nützlichkeit der gemäß der vorliegenden Erfindung konstruierten Verifizierungsvorrichtung erhöht. Ein weiteres Merkmal ist, daß das zugrundeliegende Verfahren der Objektidentifizierung nicht nur auf Fingerabdruckbildidentifzierung beschränkt ist; Andere nützliche Anwendungen für das Verfahren der vorliegenden Erfindung werden für Fachleute im Bereich der Objektidentifizierung offensichtlich sein.
  • Die Merkmale und Vorteile, die in der Beschreibung beschrieben sind, sind nicht alles umfassend, und insbesondere können viele zusätzliche Merkmale und Vorteile für einen Fachmann auf dem Gebiet angesichts der Zeichnungen, der Beschreibungen und ihrer Ansprüche deutlich werden. Darüberhinaus sei bemerkt, daß die in der Beschreibung verwendeten Begriffe grundsätzlich für eine gute Lesbarkeit und für erläuterte Zwecke gewählt wurde und nicht gewählt sein wollte, um den Erfindungsgegenstand abzugrenzen oder zu umschreiben, vielmehr ist es notwendig, die Ansprüche zu lesen, um den Erfindungsgegenstand zu bestimmen.
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen
  • Fig. 1 ist eine perspektivische Ansicht eines Fingerabdruckverifizierungsendgerätes, das die vorliegende Erfindung verkörpert.
  • Fig. 2 ist eine perspektivische schematische Ansicht einer Fingerabdruckbildvorrichtung des Fingerabdruckverifizierungsendgerätes.
  • Fig. 3 ist eine schematische Erläuterung eines beispielhaften Lichtpfades durch ein optisches Element der Fingerabdruckbildvorrichtung.
  • Fig. 4 ist eine vergrößerte Darstellung eines Abschnitts von Fig. 3.
  • Fig. 5 ist ein Blockdiagramm des Fingerabdruckverifizierungsendgerätes, das die Fingerabdruckbildvorrichtung, einen Computer und zugehörige Verbindungsschaltkreise aufweist.
  • Fig. 6 ist ein vereinfachtes Flußdiagramm des Fingerabdruckverifizierungsverfahrens der vorliegenden Erfindung.
  • Fig. 7a und 7b sind detaillierte Flußdiagramme eines Erfassungsverfahrens des Fingerabdruckverifizierungsverfahrens.
  • Fig. 8 ist eine schematische Erläuterung eines Verfahrens zum Auswählen von Referenzabschnitten während des Erfassungsverfahrens.
  • Fig. 9 ist eine schematische Erläuterung eines Verfahrens zur Ternärisierung der Bilddaten eines Referenzabschnittes.
  • Fig. 10 ist eine schematische Erläuterung des Verfahrens zur Binärisierung von Fingerabdruckbilddaten.
  • Fig. 11 ist eine schematische Erläuterung eines Referenzabschnittes und eines den Referenzabschnitt umgebenden Bereiches, in dem eine Autokorrelationsberechnung ausgeführt wird.
  • Fig. 12a und 12b sind schematische Erläuterungen der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnung.
  • Fig. 13 ist eine schematische Erläuterung eines exemplarischen Referenzfingerabdruckbildes, das ausgewählte Referenzabschnitte aufweist.
  • Fig. 14 ist ein detailliertes Flußdiagramm eines Verifizierungsverfahrens des Fingerabdruckverifizierungsverfahrens.
  • Fig. 15 ist eine schematische Erläuterung eines Fingerabdruckbildes, dem ein erster Referenzabschnitt und zwei zweite Referenzabschnitte angepaßt werden.
  • Fig. 16a bis 16c sind schematische Erläuterungen einer Drehkorrektur, die während des Verifizierungsverfahrens ausgeführt wird.
  • Fig. 17 ist eine schematische Grafik von Korrelationswerten gegen korrigierte Verschiebungswerte, die während Verifizierungsverfahrens bestimmt werden und als Kriterium für Verifizierung und Zurückweisung verwendet wird.
  • Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
  • Fig. 1 bis 17 der Zeichnungen stellen verschiedene bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ausschließlich zum Zwecke der Erläuterung dar. Ein Fachmann wird unmittelbar aus der nachstehenden Diskussion erkennen, daß alternative Ausführungsformen der hierin erläuterten Strukturen und Verfahren verwendet werden können, ohne von den Grundlagen der hierin beschriebenen Erfindung abzuweichen.
  • Die bevorzugten Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verifizierung der Personenidentität durch Korrelation von Fingerabdruckbildern. Wie in Fig. 1 gezeigt, verkörpert ein Fingerabdruckverifizierungsendgerät 10 das Verfahren und die Vorrichtung der vorliegenden Erfindung. Das Verifizierungsendgerät 10 weist ein Gehäuse 12 auf, das die Fingerabdrucksverifizierungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung einschließt. Das Gehäuse 12 umfaßt eine geneigte Frontplatte 14, an der eine Tastatur 16 und eine Anzeige 18 angeordnet sind. Die Frontplatte 14 umfaßt desweiteren eine Ausnehmung, in der ein optisches Element 20 einer Abbildungsvorrichtung angeordnet ist. Die bevorzugte Ausführungsform der Vorrichtung der vorliegenden Erfindung verkörpert bestimmte Aspekte der Bildeinrichtung wie sie in U.S. Patent No. 4,537,484 veröffentlicht am 27. August 1985 für Fowler, et al. beschrieben ist, die hierin durch Bezugnahme eingeschlossen ist.
  • Das Verifizierungsendgerät 10 wird sowohl zur Erfassung als auch zur Verifizierung verwendet. Falls die Einzelperson vorher erfaßt worden ist, wird die Einzelperson gebeten, ihre persönliche Identifikationsnummer, ihren Namen oder eine andere Form der Identifizierung einzugeben. Dann plaziert die Einzelperson einen Finger 22 oder Daumen in der Ausnehmung, die durch das optische Element 20 definiert ist. Der Erfassungsschaltkreis des Verifizierungsendgerätes 10 erfaßt das Vorhandensein der auf dem Element, was eine Abfolge von Antworten und Mitteilungen auslöst, die auf der Anzeige 18 dargestellt werden. Der Finger 22 wird dann unter Verwendung der Bildvorrichtung abgetastet, um ein Bild bereitzustellen, das den Fingerabdruck der Einzelperson entspricht. Als nächstes wird ein Vergleich zwischen dem vorliegenden Fingerabdruckbild und Fingerabdruckbilddaten ausgefüllt, die vorher definiert und während der Erfassung gespeichert worden sind. Falls der Vergleich positiv ist, wird die Identität der Einzelperson bestätigt und ihm wird Zugang gewährt. Falls der Vergleich negativ ist, wird der Einzelperson kein Zugang gewährt.
  • Das Erfassungsverfahren ist dem Verifizierungsverfahren in soweit ähnlich, als der Finger der Einzelperson optisch abgetastet wird und die dem Fingerabdruckbild entsprechenden Bilddaten verarbeitet und in einem nicht flüchtigen Speicher abgelegt werden. Im weiteren wird die Identifizierungsinformation, z. B. der Name der Einzelperson oder ihre persönliche Identifizierungsnummer in das Endgerät 10 über die Tastatur 16 eingegeben. Üblicherweise ist sicherheitspersonal während des Erfassungsvorgangs anwesend, um die Identität der Einzelperson zu verifizieren. Sobald die Einzelperson erfaß worden ist, kann physischer oder virtueller Zugang durch die Einzelperson erhalten werden, indem sie das vorstehend beschriebene Verifizierungsverfahren verwendet, wobei während dieser Zeit kein Sicherheitspersonal anwesend zu sein braucht.
  • Details der Bildeinrichtung 52 sind in Fig. 2 veranschaulicht, und umfassen das optische Element 20, eine Lichtquelle 24, Spiegel 26 und 28, Linse 30 und einen Lichtsensor 32. Die Elemente 24 bis 32 sind auf einem Wagen 34 angeordnet, der um eine Achse 36 durch einen Schrittmotor 38 drehbar angeordnet ist. Das optische Element 20 ist ortsfest und seine gekrümmten Oberflächen sind poliert, um so das hindurchgehende Licht nicht zu zerstreuen. Vorzugsweise haben die gekrümmten Oberflächen des optischen Elementes 20 Achsen, die mit der Wagendrehachse 36 zusammenfallen.
  • Wie in Fig. 3 und 4 gezeigt, treten Lichtstrahlen von der Lichtquelle 24 in das optische Element 20 ein, einige von ihnen werden von der oberen gekrümmten Oberfläche 40 davon zurück zu dem Sensor 32 durch die Spiegel 26 und 28 und die Linse 30 zurückreflektiert. An der Stellen auf der Oberfläche 40, an denen der Finger aufgrund des Vorhandenseins einer Rille 42 in dem Fingerabdruck nicht in Berührung ist, wird das auftreffende Licht 44 vollständig zu dem Sensor 32 reflektiert. An Stellen an der Oberfläche 40, an denen Stege 46 des Fingerabdrucks in Berührung mit der Oberfläche 40 sind, wird jedoch das meiste des auftreffenden Lichtes 48 durch den den Finger 22 absorbiert, anstatt vollständig zu dem Sensor 32 reflektiert zu werden.
  • In jeder beliebigen Drehorientierung des Wagens wird der Sensor 32 abgetastet, um ein eindimensionales Bild eines Abschnitts des Fingerabdrucks parallel zu der Achse 36 herzustellen. Um ein zweidimensionales Bild des Fingerabdrucks zu erzielen, wird der Wagen 34 um einen Bogen gedreht und der Sensor 32 wird periodisch abgetastet, bis das Fingerabdruckbild vollständig ausgeformt ist.
  • Die Hardware des Fingerabdruckverifizierungsendgerätes 10 ist in Fig. 10 veranschaulicht und umfaßt einen programmierten Computer 50, der als das Steuer- und Datenverarbeitungsherz des Endgerätes verwendet wird. Aufgrund der Einfachheit der durch das Verifizierungsverfahren erforderten Berechnungen, kann der Computer 50 ein Computer auf der Basis eines Mikroprozesses sein. Zusätzlich zu den vorstehend beschriebenen Elementen umfaßt die Einrichtung 52 auch einen Positionsdetektor 54, der mit dem Schrittmotor 38 gekoppelt ist, um die Drehposition des Schrittmotors und des Wagens 34 zu erfassen. Die Bildeinrichtung 52 umfaßt eine Lampe, einen Motor und einen Detektor mit Steuerschaltkreis 56, der fit dem Computer 50 durch einen Steuerschaltkreis 58 verbunden ist. Der Steuerschaltkreis 56 schaltet computergesteuert die Lichtquelle 24 ein und betätigt den Schrittmotor 38, um den Wagen zu drehen, wenn ein Fingerabdruckbild benötigt wird. Der Positionsdetektor 54 informiert den Computer 50 von der Drehstellung des Motors 38 und des Wagens 34, so daß der Lichtsensor zu den geeigneten Zeiten abgetastet werden kann, um ein zweidimensionales Videobild des Fingerabdrucks zu erzeugen. Der Computer 50 empfängt die Fingerabdruckbilder von dem Lichtsensor 32 durch den Videoverbindungsschaltkreis 60, der die durch den Lichtsensor erzeugten Analogsignale digitalisiert. Alternativ dazu kann Videosignal von dem Videoverbindungsschaltkreis 60 zu dem Computer 50 durch einen Filterschaltkreis 62 und einen Binärisierungsschaltkreis 64 geleitet werden. Der Filterschaltkreis 62 verwendet vorzugsweise eine Laplace-Filtertechnik, um die Kanten zu glätten und um Rauschen aus den Bilddaten zu entfernen. Der Binärisierungsschaltkreis 64 wandelt die Grauwertbilddaten, die durch den Videoverbindungsschaltkreis 60 bereitgestellt werden, Pixel für Pixel in binäre Bilddaten, schwarz und weiß um, vorzugsweise entsprechend dem örtlichen Mittelgrauwertpegel der eintreffenden Pixel.
  • Zusätzlich zu der Bildeinrichtung 52 sind andere Peripheriegeräte mit dem Computer 50 verbunden. Ein Speicher 66 ist mit dem Computer 50 verbunden und als Zwischenspeicher während der Erfassungs- und Verifizierungsverfahren verwendet. Der Speicher 66 kann auch einen nichtflüchtigen Anteil haben, um das durch den Computer 50 ausgeführte Programm abzuspeichern und auch um die Fingerabdruckerfassungsdaten zu speichern, die während des Erfassungsverfahrens erzeugt werden und die während des Verifizierungsverfahrens ausgelesen werden. Aufandere Speichereinrichtungen zur Speicherung der Fingerabdruckerfassungsdaten kann durch eine Eingabe/Ausgabeverbindungsschaltkreis 68 zugegriffen werden. Sogenannte Smartcards, die kreditkartengroße Karten sind, auf denen sich Datenverarbeitungs- und Datenspeichereinrichtungen befinden, können durch einen sog.
  • Smartcard-Verbindungsschaltkreis 70 zur Verwendung beim Abspeichern der Fingerabdruckerfassungsdaten jeder beliebigen Einzelperson zugegriffen werden. In einem derartigen Fall kann die Einzelperson mit sich stets die jeweiligen Erfassungsdaten mitführen, auf die zugegriffen werden kann, um durch die Verifizierungsendgeräte Zugriff zu erhalten, ohne einen ortsfesten Datenspeicher dort vorzusehen. Aufandere Speichereinrichtungen, z. B. Plattenspeicher oder andere Rechner kann durch eine RS-232-Schnittstelle 72 oder einen Netzwerkansteuerschaltkreis 74 Zugriff bestehen.
  • Der Computer ist auch mit anderen Eingabe- und Ausgabegeräten verbunden, inklusive der Tastatur 16 und der Anzeige 18, die an der Oberfläche des Fingerabdrucksverifizierungsendgerätes 10 angeordnet sind und verwendet werden, um mit dem Benutzer des Endgerätes zu kommunizieren. Ein Türrelais 76 kann durch den Computer 50 durch den Eingabe/Ausgabeverbindungsschaltkreis 68 angesteuert werden, um eine Möglichkeit bereitzustellen, um einer Einzelperson physikalischen Zugang aufgrund der erfolgreichen Beendigung eines Verifizerierungsverfahrens zu erlauben.
  • Nachdem so die Fingerabdruckverifizierungsvorrichtung der vorliegenden Erfindung beschrieben worden ist, wird nachstehend unter Bezugnahme auf die Fig. 6-17 das Fingerabdruckverifizierungsverfahren der vorliegenden Erfindung beschrieben. Wie in Fig. 6 gezeigt, kann das Fingerabdruckverifizierungsverfahren in zwei Verfahren aufgeteilt werden, Erfassung und Verifizierung. Der Zweck des Erfassungsverfahrens besteht darin, den Fingerabdruck einer zu erfassenden Eerson zu charakterisieren und bestimmte Informationen über den Fingerabdruck für spätere Verwendung in dem Verifizierungsverfahren zu speichern. Als ein erster Schritt in dem Erfassungsverfahren legt die Erfassung suchende Person ihren Finger 21 auf das optische Element 20 und instruiert das Fingerabdruckverifizierungsendgerät 10 den Erfassungsvorgang zu beginnen. Die Bildeinrichtung 52 des Fingerabdruckverifizierungsendgerätes 10 erfaßt zuerst ein Bild des Fingerabdrucks der Einzelperson, in Fig. 6 als ein Referenzbild bezeichnet. Wie vorstehend beschrieben, besteht das Referenzfingerabdruckbild aus einem zweidimensionalen Feld von Pixel (Bildelementen), das durch die Bildeinrichtung 52 erzeugt wird. Der Computer unterteilt programmgesteuert das Bild in relativ kleine Bereiche, die hierin Kandidatenreferenzabschnitte bezeichnet sind. Jeder Kandidatenreferenzabschitt wird analysiert, um das Maß seiner örtlichen Unterscheidungsfähigkeit und Wiederholbarkeit zu bestimmen, und die am meisten unterscheidungskräftigen und wiederholbaren Referenzabschnitte werden ausgewählt, um zur Charakterisierung des Fingerabdrucks verwendet zu werden. Diese Gruppe von Referenzabschnitten, hierin als Muster bezeichnet, enthält kleine Stücke der Bilddaten des Referenzfingerabdruckbildes, wobei jedes ein örtlich einzigartiges Oberflächenmerkmal enthält. Am Ende des Erfassungsverfahrens wird das Muster in einer bestimmten Form in einem nichtflüchtigen Speicher abgelegt, z. B. in einer Smartcard 78.
  • Die zweite Hälfte des Fingerabdruckverifizierungsverfahrens verwendet das Verifizierungsverfahren, dessen Zweck es ist, eine Zugang suchende Person auf der Grundlage eines Vergleiches des Fingerabdrucks dieser Person mit dem Muster, dessen die Person behauptet zu sein, zu verifizieren oder zurückzuweisen. Während des Verifizierungsverfahrens identifiziert die Zugang suchende Person sich selbst durch Eingeben ihres Namens oder ihrer persönlichen Identifizierungsnummer oder einer anderen Identifizierung ihrer Identität. Der Computer holt programmgesteuert das Muster des Eingetragenen, das durch die Zugang suchende Person zur Verwendung beim Verifizieren angegeben wurde, ob die Person die Eingetragene ist oder nicht. Der Computer steuert auch die Abbildungseinrichtung 52, um ein Verifizierungsfingerabdruckbild von der Zugang suchenden Person zu erhalten. Sobald das Verifizierungsfingerabdruckbild erhalten wurde, ist der nächste Schritt des Verfahrens, das Muster bezüglich des Verifizierungsfingerabdruckbildes zu registrieren und zu bestimmen, wie weitgehend die in dem Muster enthaltenen Bilddaten mit den entsprechenden Bilddaten des Verifizierungsfingerabdruckes übereinstimmen. Unter Zugrundelegung der Ergebnisse dieser Bestimmung, wird dann eine Entscheidung getroffen, ob oder ob nicht die Zugang suchende Person die gleiche Person wie die eingetragene ist. Falls die Identität der Person verifiziert wird, wird Zugang gestattet, falls nicht, wird der Zugang verweigert.
  • Mit der vorstehenden abgekürzten Beschreibung des Verfahrens der vorliegenden Erfindung im Gedächtnis, wird nun das Verfahren detaillierter beschrieben. Die Fig. 7a und 7b erläutern das Flußdiagramm des Programms, das durch den Computer 50 während des Erfassungsverfahrens ausgeführt wird, während die Fig. 8 das Erfassungsverfahren schematisch erläutert. Der erste Schritt beim Erfassen einer Einzelperson besteht darin, einen Fingerabdruck aufzunehmen, das erste Referenzfingerabdruckbild. Um dies zu tun, instruiert der Computer die Bildeinrichtung 52, den Finger 22 der Einzelperson zu beleuchten, den Wagen 34 und die daran angeordnete Bildeinrichtung zu rotieren und in Grautönen ein zweidimensionales Pixelbild von dem Fingerabdruck der Einzelperson zu erzeugen. Während der Anfangsstufen des Erfassungsverfahrens, verwendet der Computer 50 die tatsächlichen Grauwerte anstelle ihrer binären Äquivalente, so daß in diesem Fall die Videodaten dem Computer direkt unter Umgebung des Filters und der Binärisierungsschaltkreise 62 und 64 zugeführt werden.
  • Sobald das Referenzfingerabdruckbild 80 (Fig. 8) ausgenommen worden ist, wird das Fingerabdruckbild in Kandidatenreferenzabschnitte 82 aufgeteilt, von denen jeder hinsichtlich seiner möglichen Aufnahme in das Muster bewertet wird. Jeder Kandidatenreferenzabschnitt 82 hat eine Fläche die klein ist, verglichen mit dem gesamten Referenzfingerabdruckbild. In der bevorzugten Ausführungsform ist die Größe der Bildbereiche 384·384 Pixel, während die Größe jedes Kandidatenreferenzabschnittes 32·32 Pixel ist. Um sicherzustellen, daß unterscheidungskräftige Bereiche des Referenzfingerabdruckbildes nicht ausgelassen werden, überlappen sich einander angrenzende Kandidatenreferenzabschnitte um 16 Pixel.
  • Jeder der Kandidatenreferenzabschnitte wird einer nach dem anderen entsprechend mehrerer Kriterien bewertet. Am Anfang einer Programmschleife wird eine Laplace-Filterberechnung ausgeführt, um Rauschen zu entfernen und Kanten zu glätten. Dann werden die Graupegelwerte eines Kandidatenreferenzabschnittes in einen Arbeitsbereich des Speichers kopiert und unterschiedliche statistische Parameter berechnet. Ein Histogramm der Grauwertverteilung der Pixel des Kandidatenreferenzabschnittes wird erzeugt und die Mittel-Ein-Drittel und -Zwei-Drittel-Grauschwellenwerte werden bestimmt. Falls der Mittelgraupegel zu hell oder dunkel ist, dann wird der Kandidatenreferenzabschnitt zurückgewiesen. Die unterste Reihe vom Kandidatenreferenzabschnitt in dem Referenzfingerabdruckbild 80 wurde durch diesen Test zurückgewiesen. Falls der Bereich zwischen den Ein-Dritte- 1- und Zwei-Drittel-Schwellenwerten zu schmal ist, dann ist der Kontrast zu gering und der Kandidatenreferenzabschnitt wird zurückgewiesen. Der Kandidatenreferenzabschnitt wird nicht weiter betrachtet, falls er zu nahe am Rand des physikalischen Fingerabdruckbildes ist.
  • Falls der Kandidatenreferenzabschnitt diese Anfangstests übersteht, dann werden die Grauskalenbilddaten "ternärisiert", um von vorhergehenden Berechnungen die Pixel zu eleminieren, die Grauskalenwerte im mittleren Drittel der Verteilung haben. Dieser Ternärisierungsvorgang erlaubt, daß die nachfolgenden Korrelationsberechnungen unter Verwendung von binärer Arithmetik ausgeführt werden, während die Unsicherheit und Variabilität eleminiert wird, die durch Randplazierungen beim Umwandeln der Grauskalenbilddaten in binäre Bilddaten hervorgerufen wird.
  • Wie in Fig. 9 gezeigt, können die Pixel des Kandidatenreferenzabschnittes 84 als entweder einen schwarzen Wert, einen grauen Wert oder einen weißen Wert habend gedacht werden, in Abhängigkeit von ihren Grauskalenwerten bezüglich der ein-Drittel- und zwei-Drittel-Schwellen. Während des Ternärisierungsvorgangs werden nur weiße und schwarze Pixel des Kandidatenreferenzabschnittes 84 in nachfolgenden Berechnungen verwendet; die Graupixel werden wirksam verworfen. Zwei neue Bilder, ein Stegabschnitt 86 und ein Rillenabschnitt 88 werden durch den Ternärisierungsvorgang erzeugt. Unter der Annahme, daß schwarze Pixel Stege des Fingerabdrucks wiedergeben, erhalten alle Pixel in dem schwarzen Drittel der Grauskalenverteilung Schwarzwerte (l oder wahr) in dem Stegabschnitt 66 und alle anderen erhalten Weißwerte (0 oder falsch). Ebenso erhalten alle Pixel in dem weißen Drittel der Grauskalenverteilung (Rillen) schwarze Werte (1 oder wahr) in dem Rillenabschnitt 88 und alle anderen erhalten Weißwerte (0 oder falsch). So geben die schwarzen (wahren) Pixel des Stegabschnittes 86 Stege und die schwarzen (wahren) Pixel des Rillenabschnittes 88 Rillen wieder. Die resultierenden Binärdaten, die in den Steg- und Rillenabschnitten 86 und 88 enthalten sind, geben die Bereiche des Referenzfingerabdruckbildes wieder, in denen Stege und Rillen durchgehend gefunden werden, unabhängig von der Randvariabilität.
  • Unter erneuter Bezugnahme auf Fig. 7a ist der nächste Schritt nach der Ternärisierung, zu überprüfen, ob die nun ternärisierten Steg- und Rillenabschnittbilder 86 und 88 genügend schwarze Pixel enthalten. Idealerweise sollte jedes etwa ein Drittel schwarzer Pixel enthalten, aber falls die Anzahl unterhalb einer Schwelle von z. B. 20% ist, wird der Kandidatenreferenzabschnitt zurückgewiesen und die Schleife geht weiter mit dem nächsten angrenzenden Kandidatenreferenzabschnitt. Falls der Kandidatenreferenzabschnitt diesen Test besteht, dann wird der Ort des Kandidatenreferenzabschnittes abgespeichert und ein Bereich des den Ort des Kandidatenreferenzabschnittes umgebenden Referenzfingerabdruckbildes wird binärisiert. Während dieser Binarisierung durch den programmierten Computer wird ein Bereich des Referenzfingerabdruckbildes, das den Kandidatenreferenzabschnitt umgibt, in ein binäres Bild entsprechend dem mittleren Graupegel in dem Bereich umgewandelt. Mit anderen Worten werden alle Pixel, die Werte haben, die dunkler sind als der örtliche mittlere Graupegel, in schwarze Pixel umgewandelt und alle Pixel mit Werten, die heller sind als der mittlere Graupegel werden in weiße Pixel umgewandelt. Fig. 10 erläutert schematisch die Umwandlung durch Binärisierung eines Graupegelbildes 90 in ein binäres Bild 92.
  • Der binärisierte Bereich ist größer als der Kandidatenreferenzabschnitt, da der Schritt nächste darin besteht, die örtliche Einzigartigkeit des Kandidatenreferenzabschnittes innerhalb des ihn umgebenden Bereiches zu bestimmen. In der bevorzugten Ausführungsform, wie in Fig. 11 veranschaulicht, hat der Kandidatenreferenzabschnitt eine Größe von 32·32 Pixel und der umgebende Bereich 96 hat eine Größe von 64·64 Pixel. Sobald ein Kandidatenreferenzabschnitt ternärisiert worden ist und der umgebende Bereich binärisiert worden ist, wird eine Autokorrelationsberechnung ausgeführt, in der Unterscheidungsfähigkeit des Kandidatenreferenzabschnitts innerhalb seines ihn umgebenden Bereichs bestimmt wird. Der Begriff "Autokorrelation" wird hierin als Bezug auf eine Reihe von einzelnen Korrelationsberechnungen verwendet, die jeweils zwischen den ternärisierten Bilddaten des Kandidatenreferenzabschnittes und den binärisierten Bilddaten eines Unterfeldes des umgebenden Bereiches ausgeführt werden, der gleichgroß ist wie der Kandidatenreferenzabschnitt und innerhalb des umgebenden Bereiches um verändernde Abstände versetzt ist. Diese Berechnung wird mit "Auto-" bezeichnet, da sie Korrelationen zwischen Abständen der gleichen Bilddaten betrifft.
  • Jede Korrelationsberechnung ergibt ein Autokorrelationsmaß, das den Grad der Ähnlichkeit zwischen dem Kandidatenreferenzabschnitt und dem Unterfeld des Referenzfingerabdruckbildes angibt. Da die Bilddaten sowohl des ternärisierten Kandidatenreferenzabschnittes als auch des binärisierten Unterfeldes binäre Werte sind, ist die Korrelationsberechnung relativ einfach, woraus eine schnelle Bestimmung des Maßes der Einzigartigkeit resultiert. Die Formel ist:
  • CV = Sum[(R und S) oder (V und nicht S)] / Sum[R oder V]; wobei CV der Korrelationswert ist, Sum eine Summierung über alle Pixel des Kandidatenreferenzabschnittes (z. B. 32·32), R ist der Binärwert (1 oder 0) des ternärisierten Stegabschnittes 86 des Kandidatenreferenzabschnitte, V ist der Binärwert (l oder 0) des ternärisierten Rillenabschnittes 88 des Kandidatenreferenzabschnittes, und S ist der Binärwert (1 oder 0) des Unterfeldes des umgebenden Bereiches 96. Als Ergebnis zählt diese Berechnung die Anzahl der Ereignisse, daß ein Steg (R=1 und S=1) sowohl in dem Kandidatenreferenzabschnitt als auch in dem Unterfeld auftritt plus die Anzahl der Ereignisse, daß eine Rille sowohl in dem Kandidatenreferenzabschnitt als auch in dem Unterfeld (V=1 und S=0) auftritt, dividiert durch die gesamte Anzahl der Steg- und Rillenpixel in dem Kandidatenreferenzabschnitt. Falls der Korrelationswert gleich eins ist, dann besteht eine vollständige Übereinstimmung zwischen den Bilddaten des Kandidatenreferenzabschnittes und dem Unterfeld; falls der Korrelationswert gleich null ist, dann besteht keine Beziehung zwischen dem Bilddaten des Kandidatenreferenzabschnittes und dem Unterfeld.
  • Die Autokorrelationsroutine versucht zu bestimmen, wie einzigartig der Kandidatenreferenzabschnitt bezüglich des ihn umgebenden Bereiches ist. Ein Korrelationswert wird für nahezu jeden beliebigen möglichen Ort des Kandidatenreferenzabschnittes in dem ihn umgebenden Bereich berechnet. Je höher der Korrelationswert ist, desto ähnlicher ist der Kandidatenreferenzabschnitt dem Ort des umgebenden Bereiches. Ungeachtet des Inhaltes des Kandidatenreferenzabschnitts ist der Korrelationswert mit dem Unterfeld, das in der Mitte des umgebenden Bereiches sich befindet, per Definition gleich 1. Hohe Korrelationswerte werden ebenfalls in einem Abstand von wenigen Pixel von dem Mittelpunkt erhalten, aufgrund der Eliminierung der mittleren Graupixel von den Steg- und Rillenabschnitten 86 und 88 während des Ternärisierungsvorgangs. Dementsprechend werden die Orte, an denen hohe Korrelationswerte erwartet werden, von der Autokorrelationsberechnung durch Ausführen einer Korrelationsberechnung nur an Orten außerhalb eines kleinen Radius von dem Mittelpunkt ausgeschlossen. In der bevorzugten Ausführungsform mit 32·32 Referenzabschnitten und 64·64 umgebenden Bereichen, wird ein Bereich mit einem Radius von 6 Pixel als Ausschlußbereich verwendet.
  • Die Einzigartigkeit oder Unterscheidungsfähigkeit eines Kandidatenreferenzabschnittes ist eine Funktion des maximalen Korrelationswertes außerhalb des mittleren Ausschlußbereichs. Ein sehr unterscheidungskräftiger oder einzigartiger Kandidatenreferenzabschnitt hat z. B. einen gegabelten Steg, etwa so wie der Kandidatenreferenzabschnitt 94 in Fig. 11, der hohe Korrelationswerte nur in der Nähe des Mittelpunktes des umgebenden Bereichs 96 und innerhalb des Ausschlußbereichs haben wird. Dieses Ergebnis ist in Fig. 12a veranschaulicht, in dem die einzigen hohen Korrelationswerte im Mittelbereich des umgebenden Bereichs 96 zu finden sind und niedrige Korrelationwerte an den übrigen Stellen zu finden sind. Der Grund dafür, daß der Kandidatenreferenzabschnitt einen niedrigen Korrelationswert außerhalb des mittleren Ausschlußbereiches hat, besteht darin, daß keine weiteren gabelförmigen Stege innerhalb des umgebenden Bereiches vorhanden sind.
  • Falls andererseits der Kandidatenreferenzabschnitt nur parallele Stege und Rillen aufweist, wäre das Ergebnis des Autokorrelationsvorgangs eine Karte von Korrelationswerten, wie sie Fig. 12 veranschaulicht sind. Es sei bemerkt, daß relativ hohe Korrelationswerte an Vielfachen des Stegabstandes von den Mittelpunkten auftreten, da die Stege des Kandidatenreferenzabschnittes in dem Umgebungsbereich nicht sehr einzigartig sind.
  • Somit stellen Kandidatenreferenzabschnitte mit hohen Korrelationswerte außerhalb des mittleren Ausschlußbereiches eine schlechte Wahl für das Muster dar, während Kandidatenreferenzabschnitte mit durchgehend niedrigen Korrelationswerten außerhalb des mittleren Ausschlußbereiches eine gute Wahl für das Muster darstellt.
  • Das Ergebnis des Autokorrelationsschrittes ist eine Zahl, das Autokorrelationsmaß, welche gleich des höchsten Korrelationswertes ist, der außerhalb des mittleren Ausschlußbereiches gefunden wurde. Ein niedriger Autokorrelationswert zeigt einen örtlich einzigartigen Referenzabschnitt an, während ein hoher Autokorrelationswert einen Kandidatenreferenzabschnitt bezeichnet, der nicht besonders einzigartig ist.
  • Nun sei auf Fig. 7a Bezug genommen, wonach der nächste Schritt in dem Verfahren nach der Autokorrelationsberechnung darin besteht, zurückzuspringen und die gleiche Abfolge von Schritten für den nächsten angrenzenden Kandidatenreferenzabschnitt auszuführen. Sobald alle der Kandidatenreferenzabschnitte bewertet wurden, wird die Anzahl der Kandidatenreferenzabschnitte überprüft, die weiter betrachtet werden, um zu bestimmen, ob genügend verbleiben. Falls nicht, wird das Erfassungsverfahren beendet, wobei der Erfassung suchenden Person eine negative Erfassung mitgeteilt wird. Falls genügend Kandidatenreferenzabschnitt verbleiben, dann werden sie entsprechend ihren Autokorrelationswerten sortiert, wobei niedrige Autokorrelationswerte, die am unterscheidungskräftigsten und wünschenswertesten Kandidatenreferenzabschnitte bezeichnen. Als nächstes wird die Liste der Kandidatenreferenzabschnitte abgesucht, um zu bestimmen, ob zwei beliebige aneinander angrenzenden Kandidatenreferenzabschnitte in der Liste verbleiben, und falls dies der Fall ist, wird der weniger unterscheidungskräftige Kandidatenreferenzabschnitt entfernt. Eine Überlappung von 50% (einander angrenzender Kandidatenreferenzabschnitte) ist nicht zugelassen, während ein Überlappen von 25% (diagonale Kandidatenreferenzabschnitte) zugelassen ist. An diesem Punkt können Kandidatenreferenzabschnitte ebenfalls zurückgewiesen werden, wenn sie zu nahe an einem zu weißen (zu hellen) oder zu grauen (schwacher Kontrast) Bereich des Referenzfingerabdruckbildes sind. Falls der Kandidatenreferenzabschnitt einen unterscheidungskräftigeren angrenzenden Kandidatenreferenzabschnitt nicht überlappt, dann würden die Bilddaten für diesen Kandidatenreferenzabschnitt im Speicher abgelegt. Sobald die ternärisierten Bilddaten und Positionskoordinaten aller akzeptierter Kandidatenreferenzabschnitte gespeichert worden sind, dann wird die Anzahl erneut überprüft. Falls genügend akzeptierbare Kandidatenreferenzabschnitte verbleiben, z. B. 25, wird das Erfassungsverfahren fortgesetzt, wie in Fig. 7b gezeigt. An diesem Punkt verbleiben einige Kandidatenreferenzabschnitte 98 unter Betrachtung, wie dies in Fig. 8 dargestellt ist. Der am meisten unterscheidungskräftige Kandidatenreferenzabschnitt, nämlich der Kandidatenreferenzabschnitt mit dem niedrigsten Autokorrelationswert wird nachstehend als der erste Kandidatenreferenzabschnitt bezeichnet und alle anderen Kandidatenreferenzabschnitte als zweite Kandidatenreferenzabschnitte.
  • Bis zu diesem Punkt hat sich das Erfassungsverfahren mit der Auswahl unterscheidungskräftiger Referenzabschnitte des ersten Referenzfingerabdruckbildes befaßt. Der nächste Schritt besteht darin, die Wiederholbarkeit der Kandidatenreferenzabschnitte zu untersuchen, die aus dem ersten Referenzabdruckbild ausgewählt worden sind, indem zusätzliche Referenzfingerabdruckbilder betrachtet werden. Dem gemäß wird die Erfassung suchende Einzelperson instruiert, den gleichen Finger darzustellen, so daß ein weiteres Referenzfingerabdruckbild erhalten werden kann. Sobald das zweite Referenzfingerabdruckbild erfaßt worden ist, werden die Bilddaten gefiltert und binärisiert, dieses Mal durch den Filter- und den Binarisierungsschaltkreis 62 und 64. Vorzugsweise führen das Filter 62 und der Binärisierer 64 ihre jeweiligen Aufgaben an den eintreffenden Bilddaten in der gleichen Weise aus, in der der programmierte Computer 50 das erste Referenzfingerabdruckbild während des ersten Abschnitts des Erfassungsverfahrens intern filtert bzw. binärisiert. Als nächstes wird der erste Kandidatenreferenzabschnitt von dem Speicher ausgelesen und verwendet, um die zweiten Kandidatenreferenzabschnitte mit dem zweiten Referenzfingerabdruckbild 100 (Fig. 8) auszurichten. An diesem Punkt wird eine suche ausgeführt, um den Ort bester Übereinstimmung für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt 2 in einem suchbereich 104 zu finden. Der Suchbereich ist an den Koordinaten des ersten Kandidatenreferenzabschnittes 102 zentriert, wie dies von dem ersten Referenzfingerabdruckbild bestimmt worden ist. Die Größe des Suchbereichs 104 ist groß genug, um einen bestimmten Anteil von Fehlüberdeckung des Fingers 22 bezüglich des optischen Elementes 20 auszugleichen. In dem gesamten suchbereich werden Korrelationsberechnungen ausgeführt und der Ort bester Übereinstimmung des ersten Kandidatenreferenzabschnittes 102 in dem Suchbereich 104 definiert eine Ausrichtungskorrektur, die anzuwenden ist, um die zweiten Kandidatenreferenzabschnitte zu lokalisieren.
  • Vorzugsweise wird der Ort bester Übereinstimmung durch einen zweistufigen Vorgang bestimmt, in dem zuerst grobes Gitter verwendet wird und dann ein feines Gitter verwendet wird. Anfänglich wird der gesamte suchbereich überdeckt, wobei z. B. an jedem dritten Ort Korrelationswerte errechnet werden. Dann wird die Korrelationsberechnung für jeden Ort ausgeführt, der die einigen besten Orten umgibt, die anfänglich gefunden worden sind. Auf diese Weise wird die Zeit zum Finden des Ortes bester Übereinstimmung verringert.
  • Wie Fig. 8 gezeigt, ist das zweite Referenzfingerabdruckbild 100 relativ gut mit dem ersten Referenzfingerabdruckbild 80 ausgerichtet, und als Ergebnis hiervon befindet sich der Ort bester Übereinstimmung für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt 102 in der Mitte der suchbereiches 104. Das dritte Referenzfingerabdruckbild 106 ist jedoch geringfügig nach rechts bezüglich des ersten Referenzfingerabdruckbildes 80 verschoben, und als Ergebnis hiervon ist auch der Ort bester Übereinstimmung für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt 102 geringfügig zur rechten Seite des Suchbereiches 104 verschoben. Das vierte Referenzfingerabdruckbild 108 ist geringfügig nach unten bezüglich des ersten Referenzfingerabdruckbildes 80 verschoben, so daß der Ort bester Übereinstimmung für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt 102 ebenfalls nach unten verschoben ist.
  • Sobald der Ort bester Übereinstimmung und sein zugehöriger Korrelationswert für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt bestimmt worden ist, werden alle zweiten Kandidatenreferenzabschnitte an das Referenzfingerabdruckbild angepaßt. Jeder suchbereich 106 für die zweiten Kandidatenreferenzabschnitte 108 wird relativ zu dem Ort bester Übereinstimmung des ersten Kandidatenreferenzabschnittes 102 gemäß der bekannten Relativposition zwischen dem zweiten Kandidatenreferenzabschnitt und dem ersten Kandidatenreferenzabschnitt lokalisiert. Auf diese Weise wird die durch den ersten Kandidatenreferenzabschnitt bestimmte Ausrichtungskorrektur verwendet, um die Suchbereiche für die zweiten Kandidatenreferenzabschnitte nahe den erwarteten Orten bester Übereinstimmung zu zentrieren. Die Suchbereiche für die zweiten Kandidatenreferenzabschnitte können in der Größe kleiner sein, als die Suchbereiche für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt als ein Ergebnis der Ausrichtungskorrektur. In der bevorzugten Ausführungsform ist z. B. der Suchbereich für den ersten Kandidatenreferenzabschnitt 160·192 Pixel, während die Suchbereiche für die zweiten Kandidatenreferenzabschnitte 64·64 Pixel sind. Für jeden zweiten Kandidatenreferenzabschnitt wird ein Korrelationswert an seinem Ort bester Übereinstimmung in seinem entsprechenden suchbereich berechnet, und dieser Wert wird für eine spätere Verwendung gespeichert.
  • Sobald die Orte bester Übereinstimmung und die zugehörigen besten Korrelationswerte für alle Kandidatenreferenzabschnitte berechnet worden sind, wird ein weiteres Fingerabdruckbild von der Erfassung suchenden Einzelperson erhalten, und die Korrelationsschleife wird wiederholt. Nachdem die Korrelationsschleife für alle der zusätzlichen Referenzfingerabdruckbilder wiederholt worden ist, insgesamt drei in dem in Fig. 8 gezeigten Beispiel, wird eine Bewertung der Kandidatenreferenzabschnitte ausgeführt. Jeder Kandidatenreferenzabschnitt wird entsprechend dem Mittelwert seiner besten Korrelationswerte wie sie durch den oben beschriebenen Wiedererkennungsprozeß erfaßt worden sind, bewertet. Falls z. B. drei Referenzfingerabdruckbilder zusätzlich zu dem ursprünglichen Referenzfingerabdruckbild erhalten worden sind, dann würde jeder Kandidatenreferenzabschnitt drei zugehörige beste Korrelationswerte haben, die zu mitteln sind. Die am höchsten bewerteten Kandidatenreferenzabschnitte an diesem Punkt werden dann als die Referenzabschnitte 109 ausgewählt, die in das Muster aufzunehmen sind, das das Endergebnis des Erfassungsverfahrens darstellt. In der bevorzugten Ausführungsform bilden die neuen am höchsten bewerteten Kandidatenreferenzabschnitte 109 das Muster. Der Referenzabschnitt mit dem höchsten Wiedererkennungswert, nachstehend als der erste Referenzabschnitt bezeichnet, wird während des Verifizierungsverfahrens in sehr ähnlicher Weise verwendet wie der ersten Kandidatenreferenzabschnitt in dem Wiedererkennungsverfahren verwendet wird.
  • Ein zusätzlicher Test wird ausgeführt, um sicherzustellen, daß die Korrelationswerte wenigstens gleich einem vorbestimmten Minimalwert sind. Dieser Test stellt sicher, daß der zu Erfassende nicht die Finger vertauscht, nachdem das ursprüngliche Referenzfingerabdruckbild erhalten worden ist. An diesem Punkt sollten die ausgewählten Referenzabschnitt relativ wiedererkennbar sein, so daß eine Schwelle von vielleicht 80% durchschnittlicher Korrelation sinnvoll zu verwenden wäre. Sobald dieser Test ausgeführt worden ist, werden die ternärisierten Bilddaten der ausgewählten Referenzabschnitte zusammen mit Daten, die ihre relativen Positionen angeben in einem nichtflüchtigen Speicher zur späteren Verwendung in dem Verifizierungsverfahren abgespeichert. Fig. 13 stellt ein exemplarisches Fingerabdruckbild mit neuen Referenzabschnitten dar, die das Muster dieses Fingerabdrucks bilden. Das vorstehend beschriebene Erfassungsverfahren wählt so auf der Grundlage einer breiten Überdeckung und nicht vorgespannten Orten einen Satz örtlich einzigartiger Referenzabschnitte zum Charakterisieren des Fingerabdrucks der Einzelperson aus. Diese Referenzabschnitte sind auch wiederholbar wie durch die Wiederauffindungsroutine sichergestellt worden ist, die den tatsächlichen Verifizierungsvorgang wie nachstehend beschrieben simuliert. Da nun die Einzelperson erfaßt worden ist, dann sie zu einem späteren Zeitpunkt Zugang suchen, indem sie an dem Verifizierungsverfahren der vorliegenden Erfindung teilnimmt. Das Verifizierungsverfahren, wie in Fig. 14 erläutert, beginnt damit, daß die Einzelperson sich selbst gegenüber dem Endgerät durch Eingabe eines Namens oder einer persönlichen Identifizierungsnummer oder vielleicht durch Einführen einer die gespeicherten Musterdaten enthaltenden Smartcard in die Smartcardverbindungsschaltung 70 identifiziert.
  • Auf der Grundlage der von der Einzelperson beanspruchten Identität holt das Endgerät die Musterdaten zur Verwendung bei der Verifizierung. Die Einzelperson plaziert dann ihren Finger 22 auf dem optischen Element 20 des Fingerabdruckverifizierungsgerätes 10 und instruiert das Endgerät, ihre Identität zu verifizieren. Der Computer 50 steuert die Bildeinrichtung 52 so an, daß diese ein Verifizierungsfingerabdruckbild der Verifizierung suchenden Person aufnimmt. Das Verifizierungsabdruckbild wird durch die Filter- und Binärisierungschaltkreise 62 und 64 gefiltert und binärisiert bevor sie zu dem Computer 50 gelangen.
  • Sobald der Computer 50 das Verifizierungsfingerabdruckbild erhalten hat und die Musterdaten ausgelesen hat, wird das Muster bezüglich des Verifizierungsfingerabruckbildes ausgerichtet, um fehlerhafte Ausrichtungsverschiebung des Fingers der Einzelperson in der Abbildungseinrichtung auszugleichen. Um das Muster an das Fingerabdruckbild anzugleichen, wird der erste Referenzabschnitt 110 (Fig. 15) zuerst auf dem Verifizierungsfingerabdruckbild lokalisiert, indem der Ort bester Übereinstimmung in einem relativ großen Suchbereich 112 bestimmt wird, an dem die Korrelation zwischen dem ersten Referenzabschnitt und dem zugrundeliegenden Verifizierungsfingerabdruckbild am größten ist. Wie vorstehend beschrieben, wird der Ort bester Übereinstimmung bestimmt, indem die ternärisierten Steg- und Rillenabschnittsbilddaten des ersten Referenzabschnittes und die binärisierten Bilddaten des Verifizierungsfingerabdruckbildes verwendet werden, wobei die oben beschriebene Formel für den Korrelationswert, und vorzugsweise eine Grob/- Fein-Gitterlokalisierungsroutine wie vorstehend beschrieben, verwendet wird.
  • Sobald der Ort bester Übereinstimmung des ersten Referenzabschnittes bestimmt worden ist, werden dann die verbleibenden Referenzabschnitte des Musters auf dem Verifizierungsfingerabdruckbild lokalisiert. Eine zweidimensionale Ausrichtungskorrektur wird bestimmt und verwendet, um die Suchbereiche für die verbleibenden Referenzabschnitte zu lokalisieren. Für jeden der verbleibenden Referenzabschnitt 114 wird ein Verifzierungsbereich 116 definiert, der an der erwarteten Position des Referenzabschnittes relativ zu der Position des ersten Referenzabschnittes zentriert ist. Der Verifizierungsbereich ist größer in seinen Abmessungen als sein zugehöriger Referenzabschnitt, um eine Dreh-Fehlausrichtung und Abmessungsveränderungen des Fingers aufgrund von Schwellungen oder Schrumpfungen zuzulassen. Ein Ort bester Übereinstimmung wird in dem Verifizierungsbereich bestimmt, der die ausgerichtete Position des Referenzabschnittes umgibt. Der Ort bester Übereinstimmung wird als der Ort in dem Verifizierungsbereich definiert, an dem der Korrelationswert zwischen den ternärisierten Bilddaten des Referenzabschnittes und dem binärisierten Bilddaten des Verifizierungsfingerabdruckbildes am höchsten ist. Der Ort bester Übereinstimmung jedes Referenzabschnittes kann an der Mitte des Verifizierungsbereiches auftreten oder kann an einem davon verschiedenen Ort auftreten. Für jeden Referenzabschnitt werden zwei Werte gespeichert: der Korrelationswert, der an dem Ort bester Übereinstimmung errechnet worden ist und die Verschiebung des Ortes bester Übereinstimmung von der erwarteten Position des Referenzabschnittes.
  • Sobald alle die Referenzabschnitte des Musters auf das Verifizierungsfingerabdruckbild angeglichen sind, wird eine Drehkorrektur ausgeführt, um Dreh-Fehlausrichtungen des Verifizierungsfingerabdruckbildes relativ zu dem Referenzfingerabdruckbild auszugleichen, das während des Erfassungsvorgangs erhalten worden ist. Vorzugsweise wird eine kleinste-Quadrate-Anpassungsroutine ausgeführt, um eine Drehung der Referenzabschnitte zu bestimmen, die in einem minimierten Satz von Verschiebungen von ihren erwarteten Orten resultiert.
  • Der Drehungskorrekturvorgang ist in Fig. 16 erläutert. Ein erster Referenzabschnitt 120 wurde in seinem suchbereich lokalisiert und die Verifizierungsbereiche 124 der verbleibenden Referenzabschnitte 122 wurden definiert. Falls das Verifizierungsfingerabdruckbild vollständig mit dem Referenzfingerabdruckbild in Ausrichtung sein sollte, dann ist keine Drehkorrektur erforderlich und die Orte bester Übereinstimmung für die Referenzabschnitt 121 wären wie in Fig. 16a lokalisiert. Falls andererseits das Verifizierungsabdruckbild bezüglich des Referenzfingerabdruckbildes verdreht ist, dann ist eine Drehkorrektur erforderlich, wie in Fig. 16b veranschaulicht. Auch wenn alle Referenzabschnitte 122 von Fig. 16b aus ihren erwarteten Positionen in den Mitten der jeweiligen Verifizierungsbereiche 122 verschoben werden, würde die Drehkorrektur die scheinbare Fehlausrichtung auslöschen.
  • Während die Fig. 16a und 16b annehmen, daß die Verifizierung suchende Person die gleiche ist wie die Person, die erfaßt worden ist, erläutert fig. 16c das erwartete Ergebnis von einem Eindringling. Sobald der erste Referenzabschnitt 120 an seinem Ort bester Übereinstimmung lokalisiert worden ist, sind die verbleibenden Referenzabschnitte 122 an ihren jeweiligen Orten bester Übereinstimmung lokalisiert. Da das Personen-Verifizierungsfingerabdruckbild von einem Eindringlich stammt, werden die Orte bester Übereinstimmung der Referenzabschnitte 122 an wahlfreien Verschiebungen von den erwarteten Orten in den Mitten der Verifizierungsbereiche 124 auftreten. In diesem Fall würde eine Drehkorrektur, die akkumulierten Verschiebungsfehler nicht wesentlich verringern.
  • Sobald alle der Referenzabschnitte lokalisiert und dreh-korrigiert wurden und ihre Korrelationswerte berechnet wurden, wird eine Bewertung der Korrelationswerte und der korrigierten Verschiebungen ausgeführt, um zu bestimmen, ob die Zugang suchende Person als die erfaßte Person zu verifizieren oder zurückzuweisen ist. Jeder Referenzabschnitt wird als ein "Treffer" oder als ein "Versager" entsprechend seinem Korrelationswert und der seiner korrigierten Verschiebung bewertet. Ein relativ hoher Korrelationswert und ein relativ niedriger Verschiebungswert sind erforderlich, um den Referenzabschnitt als Treffer zu klassifizieren. Falls die Verifizierung suchende Person die gleiche ist wie die erfaßte, dann würden hohe Korrelationswerte und niedrige Verschiebungswerte erwartet. Wie in Fig. 17 gezeigt, kann eine Gerade 126 als eine Funktion des Korrelationswertes und der korrigierten Verschiebung gezogen werden, um Versagen oberhalb der Linie und Treffer unterhalb der Linie zu definieren. Falls die Anzahl der Treffer eine vorbestimmte Schwelle überschreitet, z. B. eine Hälfte der Anzahl von Referenzabschnitten in dem Muster, dann ist die Verifizierung vorzugsweise erfolgreich, falls nicht, dann wird die Person zurückgewiesen.
  • Wie in Fig. 17 gezeigt, kann eine geringfügige Überlappung zwischen der einhüllenden, der richtigen Fälle und der einhüllenden von Eindringlingen bestehen. Falls Typ 2-Fehler unter allen Umständen zu vermeiden sind (fehlerhafte Verifizierungen) dann kann die Gerade 126 auf einen Punkt außerhalb der Eindringlings-Einhüllenden abgesenkt werden, indem die erforderlichen Korrelations- und Verschiebungswerte für einen "Treffer" erhöht oder indem die Prozentzahl von Treffern erhöht wird, die zur Verifizierung erforderlich ist. Durch richtige Wahl der Treffer-Fehler-Kriterien kann das Verfahren der vorliegenden Erfindung die Typ 2-Fehler auf annähernd Null reduzieren. Typ 1-Fehler (falsche Zurückweisungen) können minimiert werden, indem die Finger der Benutzer in dem Fingerabdruckverifizierungsendgerät 10 durch die Benutzer richtig aufgelegt werden. Es sei bemerkt, daß die Einhüllenden von Fig. 17 nicht die Wahrscheinlichkeitsverteilung des wahren Falles angeben, die stark in Richtung hohe Korrelationen und niedrige Verschiebungen verschoben sind. Es ist unwahrscheinlich, daß eine Mehrzahl der Referenzabschnitte eines wahren Falles in dem überlappungsbereich auftreten würde.
  • Eine Alternative zu dem vorstehend beschriebenen Verfahren für die Bestimmung des Ortes bester Übereinstimmung, des ersten Referenzabschnittes, betrifft die Verwendung eines ausdehnbaren Suchbereiches, um den Verifizierungsvorgang für die Einzelpersonen zu beschleunigen, die ihre Finger in dem Fingerabdruckverifizierungsendgerät 10 genau positionieren. Gemäß dieser Alternative wird die Suche des zur Übereinstimmung zuerst in einem wesentlich verkleinerten Bereich ausgeführt, der die erwartete Position des ersten Referenzabschnittes umgibt. Falls in diesem verkleinerten Bereich ein sehr hoher Korrelationswert berechnet wird, dann wird angenommen, daß dieser Ort der Ort bester Übereinstimmung ist, ohne, daß der gesamte suchbereich abgesucht wird. Falls der beste Korrelationswert nicht hoch genug ist, dann kann der Suchbereich in Stufen ausgedehnt werden, bis der Ort bester Übereinstimmung gefunden ist. Der Vorteil dieser Alternative besteht darin, daß die genaue Fingerplazierung durch Beschleunigung des Verifizierungsprozesses belohnt wird.
  • Es gibt andere Alternativen, die in unterschiedlichen Weisen von der vorstehend beschriebenen bevorzugten Ausführungsform abweichen. Anstelle der Festlegung der Referenzabschnitte auf einem festen Gitter, können z. B. lokal bessere Referenzabschnitte erhalten werden, indem die Bereiche untersucht werden, die die Referenzabschnitte unter Bestimmung von einem festen Gitter untersucht werden. In der Auswahl der Anzahl von verwendeten Referenzabschnitten gibt es Abwägungen zwischen höherer Genauigkeit mit einer erhöhten Anzahl gegen eine angestiegene Berechnungsdauer. Eine andere Alternative besteht darin, Drehkorrekturen auf der Grundlage einer Untermenge der Referenzabschnitte auszuführen, so daß ein einzelner oder einige wenige schlecht lokalisierte Referenzabschnitte die gesamte Korrektur nicht verschlechtern. Desweiteren könnten auch die Bilddaten der Referenzabschnitt binärisiert werden, während die Bilddaten der Referenz- und Verifizierungsfingerabdruckbilder ternärisiert werden könnten. Zusätzlich könnten andere Korrelationsformeln zur Bemessung des Vergleiches zwischen den Datenmengen verwendet werden.
  • Aus vorstehenden Beschreibung wird deutlich, daß die beschriebene Erfindung eine neue und vorteilhafte Vorgehensweise und Vorrichtung zur Verifizierung von Objektidentität durch Bildkorrelation bereitstellt, und insbesondere ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Verifizieren von Personenidentitäten durch Korrelation von Fingerabdruckbildern bereitstellt. Die vorstehende Diskussion erläutert und beschreibt nur exemplarische Verfahren und Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Wie von Fachleuten dieser Technik verstanden werden wird, kann die Erfindung in andere spezielle Ausgestaltungen verkörpert sein. Z.B. könnte die Objektidentifikation verwendet werden, um andere Objekte als Fingerabdrücke zu identifizieren. Dementsprechend ist die Beschreibung der vorliegenden Erfindung nur erläuternd aber nicht beschränkend hinsichtlich des Schutzumfangs der Erfindung, der in den nachstehenden Ansprüchen definiert ist.

Claims (49)

1. Bildkorrelationsverfahren zum Verifizieren der Identität eines Objektes, wobei das Verfahren das Ausbilden eines Referenzbildes eines Referenzobjektes, Identifizieren einer Vielzahl von Referenzabschnitten von dem Referenzbild, die das Objekt charakterisieren, und späteres Verifizieren der Identität durch Vergleichen der Referenzabschnitte mit einem Bestätigungsbild eines Objektes, dessen Identität zu verifizieren ist, und Verifizieren der Identität des Objektes nach dem Maß der Ähnlichkeit zwischen dem Referenzbild und dem zu verifizierenden Bild, enthält, gekennzeichnet durch die Schritte:
Identifizieren einer Vielzahl von Referenzabschnitten von dem Referenzbild durch:
Partitionieren des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten, aus denen die Referenzabschnitte gewählt werden, Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden Anwärterreferenzabschnitt, um das Maß der Unterscheidbarkeit des Anwärterreferenzabschnittes bezüglich eines lokalen Bereiches des Referenzbildes zu bestimmen, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, in dem Pixel der Referenzdaten des Anwärterreferenzabschnittes mit entsprechenden Pixel der Bilddaten gleich bemaßter Flächen über den gesamten lokalen Bereich verglichen werden, wobei der lokale Bereich größer als der Anwärterreferenzabschnitt und kleiner als die Referenzbilder ist, und Auswählen der Referenzabschnitte aus den am meisten unterscheidbaren Anwärterreferenzabschnitten unter Zugrundelegung der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnungen; und dann
Bilden eines Verifizierungsbildes eines Objektes, dessen Identität zu verifizieren ist, wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen aufweist, die in ihrer Position einem der Referenzabschnitte entsprechen und in ihrer Abmessung jeweils größer als ihr entsprechender Referenzabschnitt sind;
Bestimmen einer am besten übereinstimmenden Stelle in jedem Verifizierungsbereich, an der die Bilddaten den Bilddaten seines zugehörigen Referenzabschnittes am meisten ähnlich sind;
Bestimmen der relativen Positionierungen der am besten übereinstimmenden Stellen relativ zueinander und Vergleichen der relativen Positionierung der Referenzabschnitte relativ zueinander; und
Verifizieren der Identität des Objektes gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der am besten übereinstimmenden Stellen mit den zugehörigen Referenzabschnitten und gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Positionierung der am besten übereinstimmenden Stellen und der relativen Positionierung der zugehörigen Referenzabschnitte.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Bildens eines Referenzbildes eines Referenzobjektes die Schritte: Zuerst Ausbilden eines Bildes, das aus Grauwertpixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer zwischen schwarz und weiß verlaufenden Grauskala haben, und dann Umsetzen der Graupixel in binäre Pixel, die Helligkeitswerte von schwarz oder weiß haben.
3. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schritt des Umsetzens der Graupixel in binäre Pixel die Schritte umfaßt: Zuerst Bestimmen eines lokalen Graumittelwertes eines Unterfeldes des Referenzbildes und dann Umsetzen jedes Graupixel in dem Unterfeld in ein binäres Pixel gemäß seinem Grauskalenhelligkeitswert relativ zu dem Graumittelwert.
4. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Identifizierens einer Vielzahl von Referenzabschnitten die Schritte umfaßt Unterteilen des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten, von denen die Referenzabschnitte ausgewählt werden, Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden Anwärterreferenzabschnitt, um das Maß der Unterscheidungsfähigkeit des Anwärterreferenzabschnittes relativ zu einem lokalen Bereich zu bestimmen, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, und Auswählen der Referenzabschnitte aus den am meisten unterscheidbaren der Anwärterreferenzabschnitte auf der Grundlage der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnungen.
5. Verfahren nach Anspruch 4, bei dem der Schritt des Ausführens einer Autokorrelationsberechnung für jeden Anwärterreferenzabschnitt die Schritte umfaßt: Berechnen einer Vielzahl von Korrelationswerten, wobei jeder Korrelationswert auf einem Vergleich der Bilddaten des Anwärterreferenzabschnittes mit den Bilddaten einer gleich großen Fläche des örtlichen Bereiches basiert, und Berechnen einer Autokorrelationsbewertung unter Zugrundelegung des höchsten Korrelationswertes, der in dem örtlichen Bereich, aber außerhalb eines Bereiches nahe der Stelle des Anwärterreferenzabschnittes, berechnet wird, wobei eine hohe Autokorrelationsbewertung einen lokal nicht unterscheidungsfähigen Anwärterreferenzabschnitt bezeichnet.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem der Schritt des Berechnens eines Korrelationswertes den Schritt eines Pixel-für- Pixel-Vergleiches zwischen den Bilddaten des Anwärterreferenzabschnittes und den Bilddaten der gleich großen Fläche des örtlichen Bereiches umfaßt.
7. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem der Schritt des Ausbildens eines Referenzbildes eines Referenzobjektes den Schritt des Ausbildens eines Bildes umfaßt, das aus Graupixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer zwischen schwarz und weiß verlaufenden Grauskala haben, und bei dem der Schritt des Ausführens einer Autokorrelationsberechnung den Schritt des Umwandelns der Graupixel des Anwärterreferenzabschnittes des örtlichen Bereiches in binäre Pixel umfaßt, die vor dem Ausführen des Schrittes der Berechnung der Korrelationswerte Helligkeitswerte von schwarz oder weiß haben.
8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem der Schritt des Umsetzens der Grauwerte des örtlichen Bereiches in binäre Pixel die Schritte umfaßt: Zuerst Bestimmen eines Graumittelwertes in dem örtlichen Bereich und dann Umwandeln jedes Graupixel des lokalen Bereiches in ein binäres Pixel gemäß seinem Grauskalenhelligkeitswert relativ zu dem Graumittelwert.
9. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem der Schritt des Umsetzens der Graupixel des Anwärterreferenzabschnittes in binäre Pixel den Schritt umfaßt, die Bilddaten des Anwärterreferenzabschnittes in ternäre Daten umzuwandeln, indem zuerst ein schwarz-Grau-Schwellenwert und ein Grau-Weiß-Schwellenwert unter Zugrundelegung der Verteilung der Grauskalenhelligkeitswerte in dem Anwärterreferenzabschnitt bestimmt wird und dann die Grauskalenpixel des Anwärterreferenzabschnittes in schwarze, graue und weiße Pixel gemäß ihren Grauskalenhelligkeitswerten relativ zu den Schwarz-Grau- und Grau-Weiß-Schwellenwerten.
10. Verfahren nach Anspruch 9, bei dem der Schritt des Berechnens eines Korrelationswertes den Schritt des Vergleichens der schwarzen Pixel und der weißen Pixel des Anwärterreferenzabschnittes mit den schwarzen Pixel und weißen Pixel des örtlichen Bereiches, Addieren der Anzahl von Übereinstimmungen zwischen schwarzen oder weißen Pixel des Anwärterreferenzabschnittes und der schwarzen oder weißen Pixel des örtlichen Bereiches, und Dividieren durch die Anzahl von schwarzen und weißen Pixel des Anwärterreferenzabschnittes, wobei der Ergebniswert gleich dem Korrelationswert ist.
11. Verfahren nach Anspruch 9, bei dem die Schwarz-Grau- und Grau-Weiß-Schwellenwerte so gewählt sind, daß etwa ein Drittel der Grauskalenpixel des Anwärterreferenzabschnittes in schwarze Pixel und etwa ein Drittel der Grauskalenpixel des Anwärterreferenzabschnittes in weiße Pixel umgesetzt werden.
12. Verfahren nach Anspruch 4, bei dem der Schritt des Partitionierens des Referenzbildes eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten definiert' die angrenzende Anwärterreferenzabschnitte überlagern, und bei dem der Schritt des Auswählens der Referenzabschnitte aus den am meisten unterscheidungsfähigen der Anwärterreferenzabschnitte den Schritt des Zurückweisens von Anwärterreferenzabschnitten umfaßt, die um mehr als einen geringfügigen Betrag andere Anwärterreferenzabschnitte mit höheren Maßen örtlicher Unterscheidungsfähigkeit überlappen.
13. Verfahren nach Anspruch 4, bei dem der Schritt des Ausbildens eines Referenzbildes eines Referenzobjektes den Schritt umfaßt: Ausbilden eines Bildes, das aus Graupixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer zwischen schwarz und weiß verlaufenden Grauskala haben, und bei dem das Verfahren des weiteren den Schritt des Zurückweisens bestimmter Anwärterreferenzabschnitte, basierend auf den Grauskalenwerten der Pixel, in den Anwärterreferenzabschnitten umfaßt.
14. Verfahren nach Anspruch 13, bei dem der Schritt des Zurückweisens der Anwärterreferenzabschnitte den Schritt des Zurückweisens eines Anwärterreferenzabschnittes umfaßt, falls der Graumittelwert in dem Anwärterreferenzabschnitt entweder zu hell oder zu dunkel ist.
15. Verfahren nach Anspruch 14, bei dem der Schritt des Zurückweisens eines Anwärterreferenzabschnittes, falls der Graumittelwert zu hell ist, Anwärterreferenzabschnitte an der Kante des Referenzbildes eliminiert, und bei dem der Schritt des Zurückweisens von Anwärterreferenzabschnitten den Schritt des Zurückweisens eines Anwärterreferenzabschnittes umfaßt, falls dieser Anwärterreferenzabschnitt zu dicht an einem Anwärterreferenzabschnitt liegt, der als zu hell zurückgewiesen worden ist.
16. Verfahren nach Anspruch 13, bei dem der Schritt des Zurückweisens von Anwärterreferenzabschnitten die Schritte umfaßt: Zuerst Bestimmen eines Schwarz-Grau-Schwellenwertes und eines Grau-Weiß-Schwellenwertes unter Zugrundelegung der Verteilung der Grauskalenhelligkeitswerte in einem Anwärterreferenzabschnitt, wobei im wesentlichen ein Drittel der Pixel der Anwärterreferenzabschnitte dunkler als die Schwarz-Grau- Schwelle und im wesentlichen ein Drittel der Pixel heller als die Grau-Weiß-Schwelle sind, und dann Zurückweisen des Anwärterreferenzabschnittes, falls die Schwarz-Grau- und Grau- Weiß-Schwellen wertmäßig zu dicht beieinander liegen.
17. Verfahren nach Anspruch 13, bei dem der Schritt des Identifizierens einer Vielzahl von Referenzabschnitten die Schritte umfaßt: Partitionieren des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten, von denen die Referenzabschnitte ausgewählt werden, Durchführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden verbleibenden Anwärterreferenzabschnitt, um das Maß der Unterscheidungsfähigkeit des Anwärterreferenzabschnittes relativ zu einem örtlichen Bereich zu bestimmen, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, Auswählen einer Anzahl der am meisten unterscheidungsfähigen der Anwärterreferenzabschnitte unter Zugrundelegung der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnungen, Messen der Wiedererkennbarkeit jedes der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte bezüglich eines oder mehrerer aufeinanderfolgender Bilder des Referenzobjektes, und Auswählen der Referenzabschnitte gemäß dem Maß an Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte und der Bilddaten eines oder mehrerer aufeinanderfolgender Bilder.
18. Verfahren nach Anspruch 17, bei dem der Schritt des Messens der Wiedererkennbarkeit jedes der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte die Schritte umfaßt Ausbilden eines oder mehrerer aufeinanderfolgender Bilder des Referenzobjektes und Bestimmen des Maßes der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten jedes der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte und der Bilddaten eines oder mehrerer aufeinanderfolgender Bilder.
19. Verfahren nach Anspruch 18, bei dem der Schritt des Bestimmens des Maßes der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten jedes der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte und der Bilddaten eines oder mehrerer aufeinanderfolgender Bilder für jedes der aufeinanderfolgenden Bilder den Schritt des Bestimmens von Orten mit bester Übereinstimmung für die verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte in entsprechenden Suchflächen des nachfolgenden Bildes umfaßt, wobei jede Suchfläche ein Bereich des nachfolgenden Bildes ist, der den erwarteten Ort eines zugehörigen Anwärterreferenzabschnittes umgibt, wobei jeder Bereich mit bester Übereinstimmung der Ort in einer Suchfläche ist, an dem die Korrelation zwischen den Bilddaten eines zugehörigen Anwärterreferenzabschnittes und den Bilddaten des nachfolgenden Bildes am höchsten ist, und bei dem der an jedem Ort mit bester Übereinstimmung errechnete Korrelationswert ein Maß für den Grad an Ähnlichkeit ist.
20. Verfahren nach Anspruch 19, bei dem der Schritt des Bestimmens der Orte mit bester Übereinstimmung für die verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte in zugehörigen Suchflächen des nachfolgenden Bildes die Schritte umfaßt: Zuerst Bestimmen des Ortes mit bester Übereinstimmung von einem der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte in einem ersten suchbereich des aufeinanderfolgenden Bildes, wobei die Abweichung des Ortes mit bester Übereinstimmung des einen Anwärterreferenzabschnittes von dem erwarteten Ort davon einen Ortsfehler des nachfolgenden Bildes bezüglich des Referenzbildes definiert, und dann Bestimmen der Orte mit bester Übereinstimmung von dem Rest der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte bezüglich des nachfolgenden Bildes durch Suchen innerhalb Zweitsuchbereiche für Orte mit bester Übereinstimmung, wobei die zweiten Suchbereiche in bezug auf den Ortsfehler angeordnet sind, und wobei die zweiten Suchbereiche in ihrer Größe kleiner als der erste suchbereich ist.
21. Verfahren nach Anspruch 20, bei dem der Schritt des Auswählens der Referenzabschnitte aus den verbleibenden Anwärterreferenzabschnitten gemäß dem Maß an Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der Referenzabschnitte und der Bilddaten eines oder mehrerer aufeinanderfolgender Bilder den Schritt umfaßt: Auswerten der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte gemäß des Durchschnitts der Korrelationswerte, die an den Orten bester Übereinstimmung für jedes der aufeinanderfolgenden Bilder errechnet wurden, und dann Auswählen einer Anzahl der am höchsten bewerteten Anwärterreferenzabschnitte als die Referenzabschnitte.
22. Verfahren nach Anspruch 1, das des weiteren den Schritt des Speicherns der Bilder und relativen Ortsdaten jedes der Referenzabschnitte nach dem Schritt des Identifizierens einer Vielzahl von Referenzabschnitten für eine spätere Verwendung beim Verifizieren der Identität von Objekten aufweist.
23. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Ausbildens eines Überprüfungsbildes die Schritte umfaßt: Zuerst Ausbilden eines Bildes, das aus Graupixeln besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer zwischen schwarz und weiß gehenden Grauskala haben, und dann Umwandeln dieser Graupixel in binäre Pixel, die Helligkeitswerte von schwarz oder weiß haben.
24. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Bestimmens eines Ortes mit bester Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich die Schritte umfaßt: Zuerst Bestimmen des Ortes mit bester Übereinstimmung von einem der Referenzabschnitte in einem ersten Verifizierungsbereich des Verifizierungsbildes, wobei die Abweichung des Ortes mit bester Übereinstimmung des einen Referenzabschnittes von dem erwarteten Ort einen Positionsfehler des Verifizierungsbildes bezüglich des Referenzbildes definiert, und dann Bestimmen der Orte mit bester Übereinstimmung der übrigen Referenzabschnitte bezüglich des Verifizierungsbildes durch Suchen in den zweiten Verifizierungsbereichen nach Orten mit bester Übereinstimmung, wobei die zweiten Verifizierungsbereiche mit Bezug auf den Positionsfehler angeordnet sind.
25. Verfahren nach Anspruch 24, bei dem die zweiten Verifizierungsbereiche in der Größe kleiner als der erste Verifizierungsbereich sind.
26. Verfahren nach Anspruch 24, bei dem der Schritt des ersten Bestimmens des Ortes mit bester Übereinstimmung des einen der Referenzabschnitte in dem ersten Verifizierungsbereichs die Schritte aufweist: Finden des höchsten Korrelationswertes innerhalb eines Unterfeldes des ersten Verifizierungsbereiches und Bestimmen des Ortes mit bester Übereinstimmung, wenn der Ort in dem Unterfeld, an dem der Korrelationswert am höchsten ist, falls dieser höchste Korrelationswert einen vorbestimmten Wert überschreitet, und falls nicht, Finden des höchsten Korrelationswertes in dem gesamten ersten Verifizierungsbereich und Bestimmen des Ortes mit bester Übereinstimmung als den Ort in dem gesamten ersten Verifizierungsbereich, an dem der Korrelationswert am höchsten ist, wobei jeder Korrelationswert ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten von dem einen Referenzbereich und den Bilddaten einer gleich großen Fläche des Verifizierungsbereiches ist.
27. Verfahren nach Anspruch 26, bei dem sich das Unterfeld in dem ersten Verifizierungsbereich an einem Ort befindet, der den erwarteten Ort des einen Referenzabschnittes umgibt.
28. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Bestimmens eines Ortes mit bester Übereinstimmung die Schritte umfaßt: Berechnen von Korrelationswerten über den gesamten Verifizierungsbereich, wobei jeder Korrelationswert ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten eines Referenzabschnittes und den Bilddaten einer gleich großen Fläche des entsprechenden Verifizierungsbereiches ist, und Bestimmen des Ortes mit bester Übereinstimmung als den Ort in dem Verifizierungsbereich, an dem der Korrelationswert am höchsten ist.
29. Verfahren nach Anspruch 28, bei dem der Schritt des Berechnens eines Korrelationswertes den Schritt des Pixelfür-Pixel-Vergleichens der Bilddaten des Referenzabschnittes und der Bilddaten einer gleich großen Fläche des Verifizierungsbereiches umfaßt.
30. Verfahren nach Anspruch 28, bei dem der Schritt des Bestimmens eines Ortes mit bester Übereinstimmung die Schritte umfaßt: Zuerst Berechnen von Korrelationswerten an ausgewählten Orten, die über den Verifizierungsbereich verteilt sind und dann Berechnen von Korrelationswerten an allen möglichen Orten nahe diesen Orten an den Orten, an denen relativ hohe Korrelationswerte gefunden wurden.
31. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Ausbildens eines Referenzbildes von einem Referenzobjekt den Schritt umfaßt: Ausbilden eines Bildes, das aus Graupixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer von schwarz bis weiß gehenden Grauskala haben, wobei der Schritt des Identifizierens einer Vielzahl von Referenzbereichen den Schritt des Umsetzens der Graupixel jedes Referenzabschnittes in binäre Pixel mit Helligkeitswerten von schwarz oder weiß umfaßt, wobei der Schritt des Ausbildens eines Verifizierungsbildes die Schritte umfaßt: Zuerst Ausbilden eines Bildes, das aus Graupixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer von schwarz bis weiß gehenden Grauskala haben, und dann Umsetzen der Graupixel in binäre Pixel mit Helligkeitswerten von schwarz oder weiß, und wobei der Schritt des Bestimmens eines Ortes mit bester Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich die Schritte umfaßt: Berechnen von Korrelationswerten in dem gesamten Verifizierungsbereich, wobei jeder Korrelationswert durch eine Pixelfür-Pixel-Vergleich zwischen den binären Bilddaten des Referenzbereiches und den binären Bilddaten einer gleich großen Fläche des Verifizierungsbereiches ist, und Festlegen des Ortes mit bester Übereinstimmung als den Ort in dem Verifizierungsbereich, an dem der Korrelationswert am höchsten ist.
32. Verfahren nach Anspruch 31, bei dem der Schritt des Umsetzens der Graupixel jedes Referenzbereiches in binäre Pixel den Schritt umfaßt: Ternärumwandeln der Bilddaten eines Referenzabschnittes durch zuerst Bestimmen eines Schwarz- Grau-Schwellenwertes und eines Grau-Weiß-Schwellenwertes unter Zugrundelegung der Verteilung der Grauskalenhelligkeitswerte in dem Referenzabschnitt, und dann Umsetzen der Grauskalenpixel des Referenzabschnittes in schwarze, graue und weiße Pixel gemäß ihren Grauskalenhelligkeitswerten relativ zu den Schwarz-Grau- und Grau-Weiß-Schwellenwerten.
33. Verfahren nach Anspruch 32, bei dem der Schritt des Berechnens eines Korrelationswertes den Schritt umfaßt Vergleichen der schwarzen Pixel und der weißen Pixel des Referenzabschnittes mit den schwarzen Pixel und den weißen Pixel des Verifizierungsbereiches, Addieren der Anzahl von Übereinstimmungen zwischen schwarzen oder weiße Pixel des Referenzabschnittes und der schwarzen oder weißen Pixel des Verifizierungsbereiches und Dividieren durch die Anzahl der schwarzen und weißen Pixel des Referenzabschnittes, wobei der Ergebniswert gleich dem Korrelationswert ist.
34. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Bestimmens eines Ortes mit bester Übereinstimmung die Schritte umfaßt: Berechnen von Korrelationswerten in dem gesamten Verifizierungsbereich, wobei jeder Korrelationswert ein Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten eines Referenzabschnittes und den Bilddaten einer gleich großen Fläche des entsprechenden Verifizierungsbereiches ist, und Bestimmen des Ortes mit bester Übereinstimmung als den Ort in dem Verifizierungsbereich, an dem der Korrelationswert am höchsten ist, und wobei der Schritt des Verifizierens der Identität des Objektes die Schritte umfaßt: Zuerst Bestimmen eines Verschiebungswertes für jeden der Referenzabschnitte, wobei jeder Verschiebungswert sich auf den Abstand zwischen dem Ort eines Referenzabschnittes bezieht, in dem das Referenzbild und der Ort des entsprechenden Ortes mit bester Übereinstimmung in dem Verifizierungsbild sich beziehen, und Verifizieren, daß das Objekt die gleiche Identität wie das Referenzobjekt hat, wenn die Korrelationswerte relativ hoch und die Verschiebungswerte relativ niedrig sind.
35. Verfahren nach Anspruch 34, bei dem der Schritt des Verifizierens der Identität des Objektes den Schritt umfaßt: Anpassen der Verschiebungswerte, um translatorische und rotatorische Fehlausrichtungen des Verifizierungsbildes in bezug auf das Referenzbild zu korrigieren.
36. Verfahren nach Anspruch 34, bei dem der Schritt des Verifizierens der Identität des Objektes den Schritt umfaßt: Bereitstellen eines funktionalen Ausdruckes, der Korrelationswerte und Verschiebungswerte so verwendet, daß jeder Referenzabschnitt als zum Verifizieren oder nicht neigend klassifiziert werden kann, in Abhängigkeit von seinen zugehörigen Korrelations- und Verschiebungswerten bezüglich des funktionalen Ausdrucks, und wobei die Identität des Objektes nur dann verifiziert wird, wenn eine vorbestimmte Anzahl der Referenzabschnitte dazu neigt, Objektidentität zu verifizieren.
37. Verfahren nach Anspruch 36, bei dem die Identität des Objektes verifiziert wird, wenn eine Mehrheit der Referenzabschnitte dazu neigt, zu verifizieren.
38. Ein Fingerabdrucks-Verifizierungsverfahren zum Verifizieren der Identität einer Person nach Anspruch 1, bei der der Schritt des Bildens eines Referenzbildes eines Referenzobjektes den Schritt umfaßt Ausbilden eines Bildes eines Fingerabdrucks einer Person, die Zugang sucht, und bei dem Schritt des Ausbildens eines Verifizierungsbildes eines Objektes, dessen Identität zu verifizieren ist, den Schritt umfaßt: Ausbilden eines Bildes eines Fingerabdrucks einer Person, die Verifizierung sucht.
39. Vorrichtung zum Aufnehmen einer Person durch Erhalten eines Bildes eines Fingerabdrucks und Abspeichern von Referenzbilddaten, die den Fingerabdruck des Aufzunehmenden charakterisieren, und zum Verifizieren der Identität einer Person, die beansprucht, der Aufzunehmende zu sein, durch Vergleichen eines Bildes des Fingerabdrucks dieser Person mit Referenzbilddaten des Aufzunehmenden, wobei die Vorrichtung Bildmittel (52) zum Ausbilden von Bildern von Fingerabdrücken, Mittel (50, 66) zum Auswählen und Speichern von Referenzbilddaten, die den Fingerabdruck des Aufzunehmenden charakterisieren, Mittel (50) zum Wiederauffinden der Referenzbilddaten eines Aufzunehmenden und zum Vergleichen mit dem Fingerabdruckbild der zu verifizierenden Person, und Mittel (50) zum Verifizieren der Identität nach dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Referenzbilddaten des Aufzunehmenden und dem Fingerabdruckbild der zu verifizierenden Person aufweist, gekennzeichnet durch:
Mittel (50) zum Partitionieren eines Fingerabdruckbildes (80), das von einem Fingerabdruck eines Aufzunehmenden während eines Aufnahmeverfahrens erzielt wurde, in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitte (94);
Mittel (50) zum Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden Anwärterreferenzabschnitt (94), um das Maß an Unterscheidungsfähigkeit des Anwärterreferenzabschnittes bezüglich eines örtlichen Bereiches (96) des Referenzbildes zu bestimmen, das den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, wobei der örtliche Bereich größer ist als der Anwärterreferenzabschnitt und kleiner als das gesamte Referenzbild;
Mittel (50) zum Auswählen von Referenzdaten (109), die den Fingerabdruck des Aufzunehmenden charakterisieren, wobei die Referenzdaten die Bilddaten und relative Positionierung der am unterscheidungsfähigsten Anwärterreferenzabschnitte aufweisen;
Mittel (50) zum Definieren einer Vielzahl von Verifizierungsbereichen (112, 116) in dem Fingerabdruckbild der Person, die Verifizierung sucht, wobei jeder Verifizierungsbereich in seiner Position einem der Referenzabschnitte (110, 114) zugeordnet ist, und wobei jeder Verifizierungsbereich in seinen Abmessungen größer als sein zugehöriger Referenzabschnitt ist;
Mittel (50) zum Bestimmen eines Ortes bestmöglicher Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich (112, 116), an dem die Bilddaten des Verifizierungsbereiches der Bilddaten des zugehörigen Referenzabschnittes (110, 114) am ähnlichsten sind; und
Mittel (50) zum Verifizieren der Identität der Person, die beansprucht, aufgenommen zu werden, gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der Orte mit bester Übereinstimmung und den Bilddaten der zugehörigen Referenzabschnitte (110, 114) und auch nach dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Anordnung der Orte mit bester Übereinstimmung und der relativen Anordnung der zugehörigen Referenzabschnitte.
40. Fingerabdruckverifikationsverfahren zum Verifizieren der Identität einer Person durch Vergleichen momentan erhaltener Fingerabdruckdaten mit vorher erhaltenen Fingerabdruckdaten, wobei das Verfahren die Schritte aufweist:
Zuerst Erfassen einer oder mehrerer Personen gemäß den folgenden Schritten:
Ausbilden eines Referenzbildes eines Fingerabdrucks einer Erfassung suchenden Person,
Unterteilen des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten,
Bestimmen des Maßes der Unterscheidbarkeit jedes Anwärterreferenzabschnitts in einem lokalen Bereich, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt;
Bestimmen der Wiedererkennbarkeit jedes Anwärterreferenzabschnittes bezüglich eines oder mehrere nachfolgender Bilder des Fingerabdrucks der Erfassung suchenden Person durch Bestimmen des Grades an Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten des Anwärterreferenzabschnittes und den Bilddaten eines oder mehrerer nachfolgender Bilder, Auswählen einer Gruppe von Referenzabschnitten von den Anwärterreferenzabschnitten gemäß dem Maß der Unterscheidbarkeit und dem Maß der Wiedererkennbarkeit der Anwärterreferenzabschnitte, und
Abspeichern der Bild- und relativen Positionierungsdaten jedes der ausgewählten Referenzabschnitte als Fingerabdruckdaten zur späteren Verwendung beim Verifizieren der Identität einer Verifizierung suchenden Person;
und späteres Verifizieren der Identität einer Verifizierung suchenden Person gemäß den Schritten:
Erhalten einer Angabe von der vorher erfaßten Person, die die Verifizierung suchende Person zu sein beansprucht, Holen der Bild- und relativen Positionierungsdaten der Referenzabschnitte der vorher erfaßten Person,
Ausbilden eines Verifizierungsbildes des Fingerabdrucks der Verifizierung suchenden Person, wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen umfaßt, die in ihrer Relativposition zu einem korrespondierenden der Referenzabschnitte entsprechen und in ihren Abmessungen größer als diese sind,
Bestimmen der Orte bester Übereinstimmung der Referenzabschnitte innerhalb ihrer zugehörigen Verifizierungsbereiche, wobei jeder Ort bester Übereinstimmung der Ort in einem Verifizierungsbereich ist, an dem die Bilddaten den Bilddaten des zugehörigen Referenzabschnittes am ähnlichsten sind,
Bestimmen eines Verschiebungswertes für jeden der Referenzabschnitte, wobei jeder Verschiebungswert ein Maß des Abstandes zwischen der Position des Ortes bester Übereinstimmung und dessen erwarteter Position ist,
Anpassen eines oder mehrerer der Verschiebungswerte um Fehlausrichtungen des Verifizierungsbildes bezüglich des Referenzbildes zu korrigieren,
Klassifizieren jedes Referenzabschnittes, ob dieser dazu neigt zu verifizieren oder nicht, unter Zugrundelegung seiner zugehörigen Korrelations- und Verschiebungswerte, wobei relativ hohe Korrelationswerte und relativ niedrige Verschiebungswerte dazu neigen, zu verifizieren, und
Verifizieren der Identität der Verifizierung suchenden Person, falls wenigstens eine vorbestimmte Anzahl der Referenzabschnitte als zum Verifizieren neigend klassifiziert werden.
41. Fingerabdruckverifikationsverfahren zum Verifizieren der Identität einer Person durch Vergleichen momentan erhaltener Fingerabdrucksdaten mit vorher erhaltenen Fingerabdrucksdaten, wobei das Verfahren die Schritte aufweist:
Zuerst erfassen eines oder mehrere Personen gemäß den folgenden Schritten:
Ausbilden eines Referenzbildes eines Fingerabdrucks einer Erfassung suchenden Person, wobei das Referenzbild aus Graupixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer von schwarz bis weiß gehenden Grauskala haben,
Positionieren des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten, von denen ein Satz von Referenzabschnitten ausgewählt werden wird,
Zurückweisen bestimmter Anwärterreferenzabschnitte auf der Grundlage der Grauskalenwerte der Pixel in den Anwärterreferenzabschnitten,
Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden verbleibenden Anwärterreferenzabschnitt um das Maß der Unterscheidbarkeit des Anwärterreferenzabschnittes in einem örtlichen Bereich zu bestimmen, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, wobei die Autokorrelationsberechnung die Schritte aufweist:
Berechnen einer Vielzahl von Korrelationswerten in dem örtlichen Bereich, wobei jeder Korrelationswert ein Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten des Anwärterreferenzabschnittes mit den Bilddaten einer gleichgroßen Fläche des örtlichen Bereiches ist, und Berechnen einer Autokorrelationsbewertung auf der Grundlage des höchsten Korrelationswertes, die in einem örtlichen Bereich aber außerhalb eines Bereiches nahe dem Ort des Anwärterreferenzabschnittes berechnet wurde, wobei eine hohe Autokorrelationsbewertung einen örtlich nicht unterscheidungsfähigen Anwärterreferenzabschnitt bedeutet,
Auswählen einer Anzahl der am unterscheidungsfähigsten der Anwärterreferenzabschnitte auf der Grundlage der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnung,
Messen der Wiedererkennbarkeit jedes der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte bezüglich eines oder mehrerer nachfolgender Bilder des Fingerabdrucks der Erfassung suchenden Person durch Bestimmen des Maßes der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte und den Bilddaten eines oder mehrerer nachfolgender Bilder,
Auswählen eines Musters von Anwärterreferenzabschnitten aus dem Satz der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte gemäß der Wiedererkennbarkeit der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte bezüglich eines oder mehrerer nachfolgender Bilder, und
Abspeichern der Bild- und relativen Positionsdaten jedes des ausgewählten Referenzabschnitte als Fingerabdrucksdaten für spätere Verwendung beim Verifizieren der Identität einer Verifizierung suchenden Person;
und später Verifizieren der Identität einer Verifikation suchenden Person gemäß den Schritten:
Erhalten einer Angabe der Verifizierung suchenden Person welche vorher erfaßte Person, die Verifizierung suchende Person zu sein beansprucht,
Holen der Bild- und relativen Positionsdaten der Referenzabschnitte der vorher erfaßten Person,
Ausbilden eines Verifizierungsbildes des Fingerabdrucks der Verifizierung suchenden Person, wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen aufweist, von denen jedes in der Relativposition zu einem korrespondierenden der Referenzabschnitte korrespondiert und in der Abmessung größer ist als dieser, Bestimmen der Orte bester Übereinstimmung der Referenzabschnitte in entsprechenden Verifizierungsbereichen des Verifizierungsbildes, wobei der Ort bester Übereinstimmung der Ort in einem Verifizierungsbereich ist, an dem die Bilddaten den Bilddaten des entsprechenden Referenzabschnittes am ähnlichsten sind, wobei der Ort bester Übereinstimmung durch die Schritte bestimmt wird:
Berechnen von Korrelationswerten in dem Verifizierungsbereich, wobei jeder Korrelationswert ein Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten des korrespondierenden Referenzabschnittes und den Bilddaten einer gleichgroßen Fläche des Verifizierungsbereiches sind, und
Bestimmen des Ortes bester Übereinstimmung als den Ort in dem Verifizierungsbereich, an dem der Korrelationswert am höchsten ist,
Bestimmen eines Verschiebungswertes für jeden der Referenzabschnitte, wobei jeder Verschiebungswert ein Maß des Abstandes zwischen der Position des Ortes bester Übereinstimmung und dessen erwarteter Position ist,
Anpassen eines oder mehrerer der Verschiebungswerte, um Fehlausrichtungen des Verifizierungsbildes bezüglich des Referenzbildes zu korrigieren,
Klassifizieren jedes Referenzabschnittes als zum Verifizieren neigend oder nicht, unter Zugrundelegung seiner entsprechenden Korrelations- und Verschiebungswerte, wobei relativ hohe Korrelationswerte und relativ niedrige Verschiebungswerte zum Verifizieren neigen, und
Verifizieren der Identität der Verifizierung suchenden Person falls wenigstens eine vorbestimmte Anzahl der Referenzabschnitte als zum Verifizieren neigend klassifiziert werden.
42. Verfahren nach Anspruch 41, bei dem der Schritt des Ausführens einer Autokorrelationsberechnung die Schritte umfaßt:
Umwandeln der Graupixel des lokalen Bereiches in binäre Pixel, die Helligkeitswerte von schwarz und weiß haben, und Umwandeln der Grauskalenpixel der Anwärterreferenzabschnitte in ternäre Pixel, die Helligkeitswerte von schwarz, grau oder weiß haben und bei dem der Schritt des Berechnens von Korrelationswerten in dem örtlichen Bereich die grauen ternären Pixel der Anwärterreferenzabschnitte unbeachtet läßt.
43. Verfahren nach Anspruch 42, bei dem jede Berechnung eines Korrelationswertes in dem örtlichen Bereich den Schritt aufweist, die schwarzen Pixel und die weißen Pixel der Anwärterreferenzabschnitte mit dem schwarzen Pixel und dem schwarzen Pixel des örtlichen Bereiches zu vergleichen, Addieren der Anzahl der Übereinstimmungen zwischen dem schwarzen und dem weißen Pixel des Anwärterreferenzabschnitts und der jeweiligen schwarzen und weißen Pixel des örtlichen Bereiches, und Dividieren durch die Anzahl der schwarzen Pixel und der weißen Pixel des Anwärterreferenzabschnittes, wobei der Ergebniswert gleich dem Korrelationswert ist.
44. Verfahren nach Anspruch 41, bei dem das Verfahren desweiteren den Schritt umfaßt: Umwandeln der Grauskalenpixel der Referenzabschnitte in ternäre Pixel mit Helligkeitswerten von schwarz, grau oder weiß, wobei der Schritt des Ausbildens eines Verifizierungsbildes des Schritt umfaßt: Ausbilden eines Bildes mit binären Pixel mit Helligkeitswerten von schwarz oder weiß, und bei dem der Schritt des Berechnens von Korrelationswerten in den Verifizierungsbereich die grauen ternären Pixel der Referenzabschnitte unbeachtet läßt.
45. Verfahren nach Anspruch 44, bei dem jede Berechnung eines Korrelationswertes in dem Verifizierungsbereich den Schritt umfaßt: Vergleichen der schwarzen Pixel und der weißen Pixel des Referenzabschnittes mit dem schwarzen Pixel und dem weißen Pixel des Verifizierungsbereiches, Addieren der Anzahl von Übereinstimmungen zwischen schwarzen oder weißen Pixel des Referenzabschnittes und der jeweiligen schwarzen oder weißen Pixel des Verifizierungsbereiches, und Dividieren durch die Anzahl von schwarzen Pixeln und weißen Pixeln des Referenzabschnittes, wobei der Ergebniswert gleich dem Korrelationswert ist.
46. Verfahren nach Anspruch 41, bei dem der Schritt des Bestimmens der Orte mit bester Übereinstimmung der Referenzabschnitte in den jeweiligen Verifizierungsbereichen des Verifizierungsbildes die Schritte umfaßt: Bestimmen eines ersten Ortes bester Übereinstimmung von einem der Referenzabschnitte in dem zugehörigen ersten Verifzierungsbereich des Verifizierungsbildes, und dann Bestimmen des Ortes des Restes der Verifizierungsbereiche bezüglich des ersten Ortes mit bester Übereinstimmung, und dann Bestimmen der Orte bester Übereinstimmung des Restes der Referenzabschnitt.
47. Verfahren nach Anspruch 46, bei dem der Schritt des Anpassens der Verschiebungswerte zum Korrigieren von Fehlausrichtungen des Verifizierungsbildes den Schritt umfaßt: Anpassen an Dreh-Fehlausrichtungen des Verifizierungsbildes durch Finden einer gedrehten Position des Musters der Referenzabschnitte bezüglich des Verifizierungsbildes, an der die Summe der Quadrate der Verschiebungswerte minimal ist.
48. Fingerabdruckverifizierungsverfahren zum Verifizieren der Identität einer Person durch Vergleich momentan erhaltener Fingerabdruckdaten mit vorher erhaltenen Fingerabdruckdaten, wobei das Verfahren die Schritte umfaßt:
Zuerst Erfassen einer oder mehrere Personen gemäß den Schritten:
Ausbilden eines Referenzbildes aus den Stegen und Rillen eines Fingerabdruckes einer Erfassung suchenden Person, wobei das Referenzbild aus Graupixel besteht, die eine Vielzahl von Helligkeitswerten auf einer von weiß nach schwarz gehenden Grauskala haben, und wobei die Fingerabdruck-Stege und -Rillen durch Helligkeitswerte wiedergegeben sind, die nach schwarz oder nach weiß tendieren,
Unterteilen des Referenzbildes in eine Vielzahl von Anwärterreferenzabschnitten von denen ein Satz von Referenzabschnitten ausgewählt würden,
Zurückweisen bestimmter Anwärterreferenzabschnitte auf der Grundlage der Grauskalenwerte der Pixel in den Anwärterreferenzabschnitten,
Ausführen einer Autokorrelationsberechnung für jeden verbleibenden Anwärterreferenzabschnitt, um das Maß der Unterscheidungsfähigkeit des Anwärterreferenzabschnittes in einem örtlichen Bereich zu bestimmen, der den Anwärterreferenzabschnitt umgibt, wobei die Autokorrelationsberechnung die Schritte aufweist: Umwandeln der Graupixel des örtlichen Bereiches in binäre Pixel mit Helligkeitswerten von schwarz oder weiß, Umwandeln der Grauskalenpixel des Anwärterreferenzabschnittes in ternäre Pixel mit Helligkeitswerten von schwarz, grau oder weiß, Berechnen einer Vielzahl von Korrelationswerten in dem örtlichen Bereich, wobei jeder Korrelationswert ein Maß der Ähnlichkeit zwischen den schwarzen und weißen ternären Pixel des Anwärterreferenzabschnittes mit den schwarzen und weißen binären Pixel einer gleichgroßen Fläche des örtlichen Bereiches ist, und Berechnen einer Autokorrelationsbewertung auf der Grundlage des höchsten Korrelationswertes, der in dem örtlichen Bereich berechnet wurde, aber außerhalb eines Bereiches nahe des Ortes des Anwärterreferenzabschnittes liegt, wobei eine hohe Autokorrelationsbewertung einen örtlich nicht unterscheidungsfähigen Anwärterreferenzabschnitt bezeichnet;
Auswählen einer Anzahl der am meisten unterscheidungsfähigen Anwärterreferenzabschnitte auf der Grundlage der Ergebnisse der Autokorrelationsberechnung,
Messen der Wiedererkennbarkeit jedes der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte bezüglich eines oder mehrerer nachfolgender Bilder des Fingerabdrucks der Erfassung suchenden Person durch Bestimmen des Maßes der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte und den Bilddaten des einen oder der mehreren nachfolgenden Bilder,
Auswählen eines Musters von Referenzabschnitten von dem Satz verbleibender Anwärterreferenzabschnitte gemäß der Wiedererkennbarkeit der verbleibenden Anwärterreferenzabschnitte bezüglich des einen oder der mehreren nachfolgenden Bilder, wobei die in jedem der Referenzabschnitte enthaltenen Bilddaten örtlich einzigartig sind, und
Abspeichern der Bilddaten und relativen Positionierungsdaten jedes der ausgewählten Referenzabschnitte als Fingerabdruckdaten für spätere Verwendung beim Verifizieren der Identität einer Verifizierung suchenden Person;
und später Verifizieren der Identität einer Verifizierung suchenden Person gemäß den Schritten:
Erhalten einer Angabe von der Verifizierung suchenden Person, welche vorher erfaßte Person die Verifizierung suchende Person beansprucht zu sein,
Holen der Bild- und relativen Positionierungsdaten der Referenzabschnitte der vorher erfaßten Person, Ausbilden eines Verifizierungsbildes der Stege und Rillen des Fingerabdrucks der Verifizierung suchenden Person, wobei das Verifizierungsbild binäre Pixel aufweist, die Helligkeitswerte von schwarz oder weiß haben, um die Stege und Rillen wiederzugeben, und wobei das Verifizierungsbild eine Vielzahl von Verifizierungsbereichen aufweist, von denen jede in relativer Position zu einem entsprechenden der Referenzabschnitte korrespondiert und jeweils größer in der Abmessung als dieser ist,
Bestimmen eines ersten Ortes bester Übereinstimmung eines der Referenzabschnitte in einem ersten Verifizierungsbereichs des Verifizierungsbildes, wobei jeder Ort bester Übereinstimmung der Ort in einem Verifizierungsbereich ist, an dem die Bilddaten den Bilddaten des zugehörigen Referenzabschnittes am ähnlichsten sind, wobei jeder Ort bester Übereinstimmung durch die Schritt bestimmt wird: Berechnen von Korrelationswerten in dem Verifizierungsbereich und Bestimmen des ersten Ortes bester Übereinstimmung als den Ort in dem Verifizierungsbereich, an dem der Korrelationswert am höchsten ist, wobei jeder Korrelationswert ein Maß der Ähnlichkeit zwischen den schwarzen und weißen Pixel des Referenzabschnittes und den schwarzen und weißen Pixel des zugehörigen Verifizierungsbereiches mit gleichgroßer Fläche ist, und dann
mit Lokalisieren des Restes der Verifizierungsbereiche bezüglich des ersten Ortes bester Übereinstimmung, und dann
Bestimmen der Orte bester Übereinstimmung des Restes der Referenzabschnitte bezüglich des Verifizierungsbildes durch Suchen in dem Rest der Verifizierungsbereiche für Ort bester Übereinstimmung,
Bestimmen eines Verschiebungswertes für jeden der Referenzabschnitte, wobei jeder Verschiebungswert ein Maß des Abstandes zwischen der Position des Ortes bester Übereinstimmung und dessen erwarteter Position ist,
Anpassen eines oder mehrerer der Verschiebungswerte, um die Dreh-Fehlausrichtung des Verifizierungsbildes bezüglich des Referenzbildes zu korrigieren,
Klassifizieren jedes Referenzabschnittes als zum Verifizieren oder zum Nicht-Verifizieren neigend, in Abhängigkeit von seinen zugehörigen Korrelations- und Verschiebungswerten, wobei relativ hohe Korrelationswerte und relativ niedrige Verschiebungswerte zum Verifizieren neigen, und
Verifizieren der Identität der Verifizierung suchenden Person, falls wenigstens eine vorbestimmte Anzahl der Referenzabschnitte als zum Verifizieren neigend klassifiziert werden.
49. Vorrichtung zum Verifizieren der Identität einer Person durch Vergleichen eines Bildes des Fingerabdrucks dieser Person mit Referenzdaten, ,die von einem Fingerabdruckbild abgeleitet sind, das während eines früheren Erfassungsverfahrens erhalten wurden, wobei die Vorrichtung aufweist:
Bildeinrichtungen zum Ausbilden eines Bildes eines Fingerabdrucks sowohl während des Erfassungs- als auch während des Verifizierungsverfahrens, Einrichtungen zum Erzeugen von Referenzdaten von einem Fingerabdruckbild, das von einem Fingerabdruck während eines Erfassungsverfahrens erhalten wurde, wobei die Referenzdaten die Bilddaten und relative Positionierungen einer Vielzahl von Referenzabschnitten der Fingerabdruckdaten umfassen, und wobei die Bilddaten, die in jeden der Referenzabschnitte enthalten sind, unterscheidungsfähig bezüglich der Bilddaten neben dem und den Referenzabschnitt umgebend sind, und wiedererkennbar aufgrund seiner Ähnlichkeit mit den Bilddaten eines oder mehrerer nachfolgender Bilder des Fingerabdrucks sind;
Einrichtungen zum Abspeichern der Referenzdaten für spätere Verwendung währen des Verifizierungsverfahren;
Einrichtung zum Holen der einer erfaßten Person zugeordneten Referenzdaten, wenn eine Verifizierung suchende Person beansprucht, die erfaßt Person zu sein;
Einrichtungen zum Definieren einer Vielzahl von Verifizierungsbereichen in dem Fingerabdrucksbild der Verifizierung suchenden Person, wobei jeder Verifizierungsbereich in seiner Position einem der Referenzabschnitte entspricht, und wobei jeder Verifizierungsbereich in den Abmessungen größer als der entsprechende Referenzabschnitt ist;
Einrichtungen zum Bestimmen eines Ortes bester Übereinstimmung in jedem Verifizierungsbereich an dem die Bilddaten den Bilddaten des zugehörigen Referenzabschnittes am ähnlichsten sind; und
Einrichtungen zum Verifizieren der Identität der Erfassung beanspruchenden Person gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen den Bilddaten der Orte bester Übereinstimmung und den zugehörigen Referenzabschnitten, und gemäß dem Maß der Ähnlichkeit zwischen der relativen Positionierung der Orte bester Übereinstimmung mit den zugehörigen Referenzabschnitten.
DE87304911T 1986-06-30 1987-06-03 Verfahren und Gerät zur Identitätsprüfung mittels Bildkorrelation. Expired - Lifetime DE3788085T2 (de)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US06/879,987 US5067162A (en) 1986-06-30 1986-06-30 Method and apparatus for verifying identity using image correlation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE3788085D1 DE3788085D1 (de) 1993-12-16
DE3788085T2 true DE3788085T2 (de) 1994-03-03

Family

ID=25375295

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE87304911T Expired - Lifetime DE3788085T2 (de) 1986-06-30 1987-06-03 Verfahren und Gerät zur Identitätsprüfung mittels Bildkorrelation.

Country Status (5)

Country Link
US (1) US5067162A (de)
EP (1) EP0251504B1 (de)
JP (1) JP2742936B2 (de)
KR (1) KR880000890A (de)
DE (1) DE3788085T2 (de)

Families Citing this family (244)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5040223A (en) * 1988-02-17 1991-08-13 Nippondenso Co., Ltd. Fingerprint verification method employing plural correlation judgement levels and sequential judgement stages
DE68905237T2 (de) * 1988-05-24 1993-07-29 Nippon Electric Co Verfahren und vorrichtung zum vergleichen von fingerabdruecken.
DE3834048A1 (de) * 1988-10-06 1990-04-12 Karl Lambert Gohlke Verfahren zur optoelektronischen identifikation einer person
US5056147A (en) * 1989-05-16 1991-10-08 Products From Ideas Ltd. Recognition procedure and an apparatus for carrying out the recognition procedure
AU6723090A (en) 1989-11-02 1991-05-31 Tms, Incorporated Non-minutiae automatic fingerprint identification system and methods
US5220614A (en) * 1991-02-22 1993-06-15 Professional Coin Grading Service, Inc. Automated coin grading system
US5633947A (en) * 1991-03-21 1997-05-27 Thorn Emi Plc Method and apparatus for fingerprint characterization and recognition using auto correlation pattern
AU2779092A (en) * 1991-10-07 1993-05-03 Cogent Systems, Inc. Method and system for detecting features of fingerprint in gray level image
US5903454A (en) 1991-12-23 1999-05-11 Hoffberg; Linda Irene Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus
US6400996B1 (en) 1999-02-01 2002-06-04 Steven M. Hoffberg Adaptive pattern recognition based control system and method
US10361802B1 (en) 1999-02-01 2019-07-23 Blanding Hovenweep, Llc Adaptive pattern recognition based control system and method
US8352400B2 (en) 1991-12-23 2013-01-08 Hoffberg Steven M Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore
US6850252B1 (en) 1999-10-05 2005-02-01 Steven M. Hoffberg Intelligent electronic appliance system and method
US6418424B1 (en) 1991-12-23 2002-07-09 Steven M. Hoffberg Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system
NL9200439A (nl) * 1992-03-10 1993-10-01 Vr Opto B V Fraude bestendige inrichting.
WO1993023816A1 (en) * 1992-05-18 1993-11-25 Silicon Engines Inc. System and method for cross correlation with application to video motion vector estimation
US5721788A (en) * 1992-07-31 1998-02-24 Corbis Corporation Method and system for digital image signatures
US5583950A (en) * 1992-09-16 1996-12-10 Mikos, Ltd. Method and apparatus for flash correlation
WO1994010659A1 (en) 1992-10-27 1994-05-11 Jasper Consulting, Inc. Credit card fraud elimination system
US6002787A (en) * 1992-10-27 1999-12-14 Jasper Consulting, Inc. Fingerprint analyzing and encoding system
JP3647885B2 (ja) * 1993-05-07 2005-05-18 日本電信電話株式会社 画像処理装置
US5420937A (en) * 1993-09-01 1995-05-30 The Phoenix Group, Inc. Fingerprint information extraction by twin tracker border line analysis
JP2755127B2 (ja) * 1993-10-15 1998-05-20 日本電気株式会社 個人認証装置
US5528355A (en) * 1994-03-11 1996-06-18 Idnetix Incorporated Electro-optic palm scanner system employing a non-planar platen
JPH09510636A (ja) * 1994-03-24 1997-10-28 ミネソタ マイニング アンド マニュファクチャリング カンパニー 生物測定の個人認証システム
US5509083A (en) * 1994-06-15 1996-04-16 Nooral S. Abtahi Method and apparatus for confirming the identity of an individual presenting an identification card
US5566327A (en) * 1994-07-08 1996-10-15 Sehr; Richard P. Computerized theme park information management system utilizing partitioned smart cards and biometric verification
US5596454A (en) * 1994-10-28 1997-01-21 The National Registry, Inc. Uneven surface image transfer apparatus
US5546471A (en) * 1994-10-28 1996-08-13 The National Registry, Inc. Ergonomic fingerprint reader apparatus
US6341171B1 (en) 1995-01-10 2002-01-22 De Lanauze Pierre Method and apparatus for scanning and storing a low resolution optical representation of a finger's image
AUPN310095A0 (en) * 1995-05-22 1995-06-15 Canon Kabushiki Kaisha Image detection system
AUPN310195A0 (en) * 1995-05-22 1995-06-15 Canon Kabushiki Kaisha Template formation method
US5661527A (en) * 1995-07-07 1997-08-26 Tektronix, Inc. Automatic video signal identification
JP3725207B2 (ja) * 1995-07-20 2005-12-07 日本電信電話株式会社 画像位置合わせ方法及びそれを用いる製品検査装置
JPH0962840A (ja) * 1995-08-30 1997-03-07 Sony Corp 画像照合方法と画像照合装置
JPH0991434A (ja) * 1995-09-28 1997-04-04 Hamamatsu Photonics Kk 人物照合装置
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
US5650842A (en) * 1995-10-27 1997-07-22 Identix Incorporated Device and method for obtaining a plain image of multiple fingerprints
US5809171A (en) * 1996-01-05 1998-09-15 Mcdonnell Douglas Corporation Image processing method and apparatus for correlating a test image with a template
JPH09212644A (ja) * 1996-02-07 1997-08-15 Oki Electric Ind Co Ltd 虹彩認識装置および虹彩認識方法
ES2128925B1 (es) * 1996-02-22 2000-01-16 Noguer Jose Manuel Monegal Sistema de identificacion de personas mediante lectura tridimensional de las huellas dactilares.
US6229908B1 (en) 1996-04-26 2001-05-08 Edmonds, Iii Dean Stockett Driver alcohol ignition interlock
US5748766A (en) * 1996-04-30 1998-05-05 Identix Incorporated Method and device for reducing smear in a rolled fingerprint image
US6122394A (en) * 1996-05-01 2000-09-19 Xros, Inc. Compact, simple, 2D raster, image-building fingerprint scanner
US5933546A (en) * 1996-05-06 1999-08-03 Nec Research Institute, Inc. Method and apparatus for multi-resolution image searching
US5796858A (en) * 1996-05-10 1998-08-18 Digital Persona, Inc. Fingerprint sensing system using a sheet prism
US5892838A (en) * 1996-06-11 1999-04-06 Minnesota Mining And Manufacturing Company Biometric recognition using a classification neural network
US5909501A (en) * 1996-09-09 1999-06-01 Arete Associates Systems and methods with identity verification by comparison and interpretation of skin patterns such as fingerprints
JP3744620B2 (ja) * 1996-09-25 2006-02-15 ソニー株式会社 画像照合装置及び画像照合方法
JPH10105707A (ja) * 1996-09-25 1998-04-24 Sony Corp 画像照合装置
US5995640A (en) * 1996-10-23 1999-11-30 International Business Machines Corporation System and method for determining if a fingerprint image contains an image portion representing a dry fingerprint impression
US5883971A (en) * 1996-10-23 1999-03-16 International Business Machines Corporation System and method for determining if a fingerprint image contains an image portion representing a smudged fingerprint impression
US6005963A (en) * 1996-10-23 1999-12-21 International Business Machines Corporation System and method for determining if a fingerprint image contains an image portion representing a partial fingerprint impression
JP3129245B2 (ja) * 1996-10-31 2001-01-29 オムロン株式会社 撮像装置
US6072895A (en) * 1996-12-13 2000-06-06 International Business Machines Corporation System and method using minutiae pruning for fingerprint image processing
JP3770344B2 (ja) * 1996-12-26 2006-04-26 ソニー株式会社 画像照合装置及び画像照合方法
US6330347B1 (en) 1997-02-19 2001-12-11 Stmicroelectronics S.R.L. Method and device for identifying fingerprints using an analog flash memory
US5982913A (en) * 1997-03-25 1999-11-09 The United States Of America As Represented By The National Security Agency Method of verification using a subset of claimant's fingerprint
US6356649B2 (en) * 1997-04-11 2002-03-12 Arete Associate, Inc. “Systems and methods with identity verification by streamlined comparison and interpretation of fingerprints and the like”
US6111977A (en) * 1997-04-17 2000-08-29 Cross Match Technologies, Inc. Hand-held fingerprint recognition and transmission device
US6125192A (en) 1997-04-21 2000-09-26 Digital Persona, Inc. Fingerprint recognition system
DE19882328B3 (de) * 1997-04-21 2014-05-08 Mytec Technologies Inc. Verfahren zur Sicherheitsschlüsselhandhabung unter Verwendung einer Biometrik
US6023522A (en) * 1997-05-05 2000-02-08 Draganoff; Georgi H. Inexpensive adaptive fingerprint image acquisition framegrabber
US6325292B1 (en) 1997-05-06 2001-12-04 Richard P. Sehr Card system and methods utilizing collector cards
US6075876A (en) 1997-05-07 2000-06-13 Draganoff; Georgi Hristoff Sliding yardsticks fingerprint enrollment and verification system and method
AU7228598A (en) * 1997-05-07 1998-11-27 Georgi H. Draganoff Sliding yardsticks fingerprint enrollment and verification system
US6263090B1 (en) 1997-05-19 2001-07-17 Cross Match Technologies, Inc. Code reader fingerprint scanner
JP2950295B2 (ja) * 1997-07-11 1999-09-20 日本電気株式会社 紋様データ照合装置
US5917928A (en) * 1997-07-14 1999-06-29 Bes Systems, Inc. System and method for automatically verifying identity of a subject
US6118893A (en) 1997-07-16 2000-09-12 Cognex Corporation Analysis of an image of a pattern of discrete objects
US6320974B1 (en) * 1997-09-25 2001-11-20 Raytheon Company Stand-alone biometric identification system
US6317544B1 (en) * 1997-09-25 2001-11-13 Raytheon Company Distributed mobile biometric identification system with a centralized server and mobile workstations
US6122737A (en) * 1997-11-14 2000-09-19 Digital Persona, Inc. Method for using fingerprints to distribute information over a network
US6035398A (en) * 1997-11-14 2000-03-07 Digitalpersona, Inc. Cryptographic key generation using biometric data
US6134340A (en) * 1997-12-22 2000-10-17 Trw Inc. Fingerprint feature correlator
DE19756945C2 (de) 1997-12-22 2000-08-03 Celanese Chem Europe Gmbh Nichtwäßrige ionogene Ligandflüssigkeiten, Verfahren zu ihrer Herstellung und ihre Verwendung als Katalysatorbestandteil
US6100811A (en) * 1997-12-22 2000-08-08 Trw Inc. Fingerprint actuation of customized vehicle features
US6466686B2 (en) * 1998-01-07 2002-10-15 International Business Machines Corporation System and method for transforming fingerprints to improve recognition
JP2944602B2 (ja) * 1998-01-14 1999-09-06 警察庁長官 掌紋印象の登録・照合方法およびその装置
EP1422670A3 (de) * 1998-04-07 2004-09-01 Gerald R. Black Identifizierungsbestätigungssystem
US6178255B1 (en) 1998-04-28 2001-01-23 Cross Match Technologies, Inc. Individualized fingerprint scanner
US6044464A (en) * 1998-05-08 2000-03-28 Yeda Research And Development Co. Ltd. At The Weizmann Institute Of Science Method of protecting broadcast data by fingerprinting a common decryption function
IL139620A0 (en) * 1998-05-18 2002-02-10 Datacube Inc Image recognition and correlation system
US6324310B1 (en) 1998-06-02 2001-11-27 Digital Persona, Inc. Method and apparatus for scanning a fingerprint using a linear sensor
US6240208B1 (en) * 1998-07-23 2001-05-29 Cognex Corporation Method for automatic visual identification of a reference site in an image
US6188781B1 (en) 1998-07-28 2001-02-13 Digital Persona, Inc. Method and apparatus for illuminating a fingerprint through side illumination of a platen
US6870946B1 (en) 1998-08-06 2005-03-22 Secugen Corporation Compact optical fingerprint capturing and recognition system
WO2000011603A2 (en) 1998-08-20 2000-03-02 Apple Computer, Inc. Graphics processor with pipeline state storage and retrieval
US6771264B1 (en) 1998-08-20 2004-08-03 Apple Computer, Inc. Method and apparatus for performing tangent space lighting and bump mapping in a deferred shading graphics processor
US6950539B2 (en) * 1998-09-16 2005-09-27 Digital Persona Configurable multi-function touchpad device
US6522772B1 (en) 1998-09-30 2003-02-18 Ncr Corporation Self-service checkout terminal having a biometric sensing device for verifying identity of a user and associated method
US6381347B1 (en) 1998-11-12 2002-04-30 Secugen High contrast, low distortion optical acquistion system for image capturing
US6175923B1 (en) * 1998-12-08 2001-01-16 Senetas Corporation Limited Secure system using images of only part of a body as the key where the part has continuously-changing features
EP1017008B1 (de) * 1998-12-28 2007-04-04 Casio Computer Co., Ltd. Gerät und Verfahren zum Bildvergleich
US6944318B1 (en) 1999-01-15 2005-09-13 Citicorp Development Center, Inc. Fast matching systems and methods for personal identification
US7966078B2 (en) 1999-02-01 2011-06-21 Steven Hoffberg Network media appliance system and method
US6028950A (en) * 1999-02-10 2000-02-22 The National Registry, Inc. Fingerprint controlled set-top box
US6097035A (en) * 1999-02-22 2000-08-01 Digital Persona, Inc. Fingerprint detection apparatus with partial fingerprint images
USD433413S (en) * 1999-04-09 2000-11-07 Biolink Technologies International, Inc. Biometric scanning aperture for a computer input device
US6282304B1 (en) 1999-05-14 2001-08-28 Biolink Technologies International, Inc. Biometric system for biometric input, comparison, authentication and access control and method therefor
US6272562B1 (en) 1999-05-28 2001-08-07 Cross Match Technologies, Inc. Access control unit interface
US6580820B1 (en) * 1999-06-09 2003-06-17 Xerox Corporation Digital imaging method and apparatus for detection of document security marks
JP3415492B2 (ja) * 1999-06-24 2003-06-09 Necエレクトロニクス株式会社 指紋照合システムとその指紋照合方法
US6886104B1 (en) 1999-06-25 2005-04-26 Cross Match Technologies Rechargeable mobile hand-held fingerprint scanner with a data and power communication interface
US6744910B1 (en) 1999-06-25 2004-06-01 Cross Match Technologies, Inc. Hand-held fingerprint scanner with on-board image normalization data storage
IL131282A (en) 1999-08-05 2009-02-11 Orbotech Ltd Apparatus and methods for inspection of objects
US7162060B1 (en) 1999-08-09 2007-01-09 Cross Match Technologies Method, system, and computer program product for control of platen movement during a live scan
EP1208523A1 (de) * 1999-08-09 2002-05-29 Cross Match Technologies, Inc. System und verfahren zur übertragung eines pakets mit lageadresse und daten der lebensabtastung über ein schnittstellenkabel
US6658164B1 (en) 1999-08-09 2003-12-02 Cross Match Technologies, Inc. Calibration and correction in a fingerprint scanner
WO2001011550A1 (en) * 1999-08-09 2001-02-15 Cross Match Technologties, Inc. Method, system, and computer program product for a gui to fingerprint scanner interface
US6483932B1 (en) * 1999-08-19 2002-11-19 Cross Match Technologies, Inc. Method and apparatus for rolled fingerprint capture
SE9902990L (sv) * 1999-08-24 2001-01-08 Fingerprint Cards Ab Förfarande och anordning vid registrering och verifiering av fingeravtrycksinformation
WO2001022353A1 (en) * 1999-09-23 2001-03-29 Ecryp, Inc. Digital transmission of constantly varying fingerprint information
SE517445C2 (sv) 1999-10-01 2002-06-04 Anoto Ab Positionsbestämning på en yta försedd med ett positionskodningsmönster
JP2001117579A (ja) 1999-10-21 2001-04-27 Casio Comput Co Ltd 音声照合装置、音声照合方法、及び音声照合処理プログラムを記憶した記憶媒体
US6687391B1 (en) 1999-10-22 2004-02-03 Cross Match Technologies, Inc. Adjustable, rotatable finger guide in a tenprint scanner with movable prism platen
US6836555B2 (en) * 1999-12-23 2004-12-28 Anoto Ab Information management system with authenticity check
US6678414B1 (en) * 2000-02-17 2004-01-13 Xerox Corporation Loose-gray-scale template matching
FR2805638B1 (fr) * 2000-02-25 2002-05-17 Sagem Procede et dispositif de capture non deterministe d'empreinte digitale
US6351566B1 (en) 2000-03-02 2002-02-26 International Business Machines Method for image binarization
US6658166B1 (en) 2000-03-08 2003-12-02 International Business Machines Corporation Correction of distortions in form processing
US7672712B2 (en) * 2000-03-30 2010-03-02 The Regents Of The University Of Michigan Internal marker device for identification of biological substances
US6778703B1 (en) 2000-04-19 2004-08-17 International Business Machines Corporation Form recognition using reference areas
US7035441B2 (en) * 2000-04-28 2006-04-25 Precise Biometrics Ab Check for fingerprints
ATE350721T1 (de) * 2000-04-28 2007-01-15 Precise Biometrics Ab Biometrische identitätsprüfung
US6606403B2 (en) * 2000-05-04 2003-08-12 Daniel Freifeld Repetitive inspection system with intelligent tools
SE0001761L (sv) * 2000-05-15 2001-07-02 Ericsson Telefon Ab L M Metod för alstring av en sammansatt bild samt en apparat för detektering av fingeravtryck
JP2001344213A (ja) * 2000-05-31 2001-12-14 Hitachi Ltd 生体認証システム
JP3742279B2 (ja) * 2000-06-09 2006-02-01 日本電信電話株式会社 画像照合装置、画像照合方法及び画像照合プログラムを記録した記録媒体
US6836554B1 (en) * 2000-06-16 2004-12-28 International Business Machines Corporation System and method for distorting a biometric for transactions with enhanced security and privacy
DE10030404A1 (de) * 2000-06-21 2002-01-03 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Identifikation von einem Fingerabdruck und Vorrichtung zur Identifikation von einem Fingerabdruck
JP3780830B2 (ja) * 2000-07-28 2006-05-31 日本電気株式会社 指紋識別方法及び装置
WO2002017221A1 (en) 2000-08-18 2002-02-28 Cross Match Technologies, Inc. Fingerprint scanner auto-capture system and method
JP3558025B2 (ja) * 2000-09-06 2004-08-25 株式会社日立製作所 個人認証装置及び方法
US7627145B2 (en) * 2000-09-06 2009-12-01 Hitachi, Ltd. Personal identification device and method
US6928195B2 (en) * 2000-12-18 2005-08-09 Cross Match Technologies, Inc. Palm scanner using a programmable nutating mirror for increased resolution
US6839845B2 (en) * 2001-02-06 2005-01-04 Startek Engineering Incorporated Control system for image input device, especially fingerprint image input device
GB0113255D0 (en) * 2001-05-31 2001-07-25 Scient Generics Ltd Number generator
AU2002229972A1 (en) * 2001-02-14 2002-08-28 Scientific Generics Limited Cryptographic key generation apparatus and method
US7103200B2 (en) * 2001-03-05 2006-09-05 Robert Hillhouse Method and system for adaptively varying templates to accommodate changes in biometric information
JP2002259980A (ja) * 2001-03-05 2002-09-13 Omron Corp 生体照合装置、生体照合システム、生体照合方法および登録データ更新方法
JP3576987B2 (ja) * 2001-03-06 2004-10-13 株式会社東芝 画像のテンプレートマッチング方法及び画像処理装置
JP4164732B2 (ja) * 2001-03-07 2008-10-15 ソニー株式会社 指紋照合システム、指紋照合装置、指紋照合方法、およびバイオメトリクス照合装置
US7181017B1 (en) 2001-03-23 2007-02-20 David Felsher System and method for secure three-party communications
AU2002305229A1 (en) 2001-04-26 2002-11-11 Cross Match Technologies, Inc. Silicone rubber surfaces for biometric print tir prisms
KR100397916B1 (ko) * 2001-07-16 2003-09-19 (주)니트 젠 지문 등록 및 인증방법
GB0117418D0 (en) * 2001-07-17 2001-09-12 Storm Mason R Litecam
JP4651876B2 (ja) * 2001-07-19 2011-03-16 富士通株式会社 パターン識別装置、パターン識別方法及びパターン識別用プログラム
US6968085B2 (en) * 2001-09-10 2005-11-22 Xerox Corporation Document matching and annotation lifting
US7136515B2 (en) * 2001-09-13 2006-11-14 Intel Corporation Method and apparatus for providing a binary fingerprint image
KR100432490B1 (ko) 2001-09-17 2004-05-22 (주)니트 젠 광학식 지문취득 장치
US7437330B1 (en) 2002-09-20 2008-10-14 Yt Acquisition Corp. System and method for categorizing transactions
US7269737B2 (en) 2001-09-21 2007-09-11 Pay By Touch Checking Resources, Inc. System and method for biometric authorization for financial transactions
US7464059B1 (en) 2001-09-21 2008-12-09 Yt Acquisition Corporation System and method for purchase benefits at a point of sale
US9189788B1 (en) 2001-09-21 2015-11-17 Open Invention Network, Llc System and method for verifying identity
US20030149343A1 (en) * 2001-09-26 2003-08-07 Cross Match Technologies, Inc. Biometric based facility security
NO316489B1 (no) 2001-10-01 2004-01-26 Genkey As System, b¶rbar anordning og fremgangsmåte for digital autentisering, kryptering og signering ved generering av flyktige, men konsistente ogrepeterbare kryptonökler
WO2003042906A1 (en) * 2001-11-12 2003-05-22 Precise Biometrics Ab Method and device for matching fingerprints
US7346210B2 (en) * 2001-12-28 2008-03-18 Nikon Corporation Image processing device and image processing program for determining similarity factors of pixels
US6867850B2 (en) * 2002-01-17 2005-03-15 Cross Match Technologies, Inc. Light wedge for illuminating a platen in a print scanner
WO2003063054A2 (en) 2002-01-17 2003-07-31 Cross Match Technologies, Inc. Fingerprint workstation and methods
US6954260B2 (en) * 2002-01-17 2005-10-11 Cross Match Technologies, Inc. Systems and methods for illuminating a platen in a print scanner
WO2003103217A1 (en) * 2002-01-20 2003-12-11 Scientific Generics Limited Biometric authentication system
JP4275345B2 (ja) * 2002-01-30 2009-06-10 株式会社日立製作所 パターン検査方法及びパターン検査装置
DE60314989T2 (de) * 2002-02-18 2008-04-03 Precise Biometrics Ab Verfahren und Einrichtung zur Überprüfung von Fingerabdrücken
US20030189481A1 (en) * 2002-04-04 2003-10-09 Laurence Hamid Remote actuation system, device and method
US7369685B2 (en) * 2002-04-05 2008-05-06 Identix Corporation Vision-based operating method and system
US20040052418A1 (en) * 2002-04-05 2004-03-18 Bruno Delean Method and apparatus for probabilistic image analysis
US7073711B2 (en) 2002-04-19 2006-07-11 Cross Match Technologies, Inc. Mobile handheld code reader and print scanner system and method
US6944768B2 (en) * 2002-04-19 2005-09-13 Cross Match Technologies, Inc. System and methods for access control utilizing two factors to control access
US7079007B2 (en) 2002-04-19 2006-07-18 Cross Match Technologies, Inc. Systems and methods utilizing biometric data
GB0228434D0 (en) * 2002-12-05 2003-01-08 Scient Generics Ltd Error correction
US6996259B2 (en) * 2002-08-02 2006-02-07 Cross Match Technologies, Inc. System and method for counting ridges in a captured print image
JP4262471B2 (ja) * 2002-11-12 2009-05-13 富士通株式会社 生体特徴データ取得装置
US8121955B2 (en) * 2003-01-16 2012-02-21 Oracle America, Inc. Signing program data payload sequence in program loading
US7281244B2 (en) * 2003-01-16 2007-10-09 Sun Microsystems, Inc. Using a digital fingerprint to commit loaded data in a device
US7484095B2 (en) * 2003-01-16 2009-01-27 Sun Microsystems, Inc. System for communicating program data between a first device and a second device
US9818136B1 (en) 2003-02-05 2017-11-14 Steven M. Hoffberg System and method for determining contingent relevance
US7164440B2 (en) 2003-02-28 2007-01-16 Cross Match Technologies, Inc. Dynamic image adaptation method for adjusting the quality of digital prints
US8171304B2 (en) * 2003-05-15 2012-05-01 Activcard Ireland Limited Method, system and computer program product for multiple biometric template screening
US7450741B2 (en) * 2003-06-23 2008-11-11 Motorola, Inc. Gray scale matcher
US7277562B2 (en) 2003-08-01 2007-10-02 Cross Match Technologies, Inc. Biometric imaging capture system and method
US20050063562A1 (en) * 2003-08-07 2005-03-24 Brunk Hugh L. Conveying fingerprint minutiae with digital watermarks
US7351974B2 (en) * 2003-09-05 2008-04-01 Authentec, Inc. Integrated circuit infrared sensor and associated methods
US7915601B2 (en) * 2003-09-05 2011-03-29 Authentec, Inc. Electronic device including optical dispersion finger sensor and associated methods
EP1678655B1 (de) * 2003-09-24 2008-11-12 Authentec, Inc. Biometrischer fingersensor mit über dünnfilm- und brennkristall-substrate verteilter sensorelektronik und diesbezügliche verfahren
US7787667B2 (en) * 2003-10-01 2010-08-31 Authentec, Inc. Spot-based finger biometric processing method and associated sensor
WO2005034021A1 (en) * 2003-10-01 2005-04-14 Authentec, Inc. Methods for finger biometric processing and associated finger biometric sensors
US7599530B2 (en) * 2003-10-01 2009-10-06 Authentec, Inc. Methods for matching ridge orientation characteristic maps and associated finger biometric sensor
US7689005B2 (en) * 2004-03-10 2010-03-30 Yingbin Wang Apparatus and method for biometric database management system
JP4242796B2 (ja) * 2004-03-12 2009-03-25 パナソニック株式会社 画像認識方法及び画像認識装置
US20050206501A1 (en) * 2004-03-16 2005-09-22 Michael Farhat Labor management system and method using a biometric sensing device
US20050210267A1 (en) * 2004-03-18 2005-09-22 Jun Sugano User authentication method and system, information terminal device and service providing server, subject identification method and system, correspondence confirmation method and system, object confirmation method and system, and program products for them
US20050249389A1 (en) * 2004-05-04 2005-11-10 Knowles Joyce E Rjen fingerprint decoder
US7542590B1 (en) 2004-05-07 2009-06-02 Yt Acquisition Corporation System and method for upgrading biometric data
GB0413034D0 (en) * 2004-06-10 2004-07-14 Scient Generics Ltd Secure workflow engine
US7599044B2 (en) 2005-06-23 2009-10-06 Apple Inc. Method and apparatus for remotely detecting presence
US7558406B1 (en) * 2004-08-03 2009-07-07 Yt Acquisition Corporation System and method for employing user information
JP2006065764A (ja) * 2004-08-30 2006-03-09 Sharp Corp 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
US7085673B2 (en) 2004-08-31 2006-08-01 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Displacement estimation system and method
KR101256237B1 (ko) * 2004-11-03 2013-04-17 펜-원, 인크. 손가락 안내 장치
KR100752640B1 (ko) * 2005-01-05 2007-08-29 삼성전자주식회사 방향성 기울기 필터를 이용한 지문 영역 분할 장치 및 방법
US9298311B2 (en) 2005-06-23 2016-03-29 Apple Inc. Trackpad sensitivity compensation
US7577930B2 (en) 2005-06-23 2009-08-18 Apple Inc. Method and apparatus for analyzing integrated circuit operations
US20070041628A1 (en) * 2005-08-17 2007-02-22 Xerox Corporation Detection of document security marks using run profiles
JP2007094689A (ja) * 2005-09-28 2007-04-12 Sharp Corp 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
US7433191B2 (en) 2005-09-30 2008-10-07 Apple Inc. Thermal contact arrangement
US8874477B2 (en) 2005-10-04 2014-10-28 Steven Mark Hoffberg Multifactorial optimization system and method
US7598711B2 (en) 2005-11-23 2009-10-06 Apple Inc. Power source switchover apparatus and method
US20070201727A1 (en) * 2006-02-13 2007-08-30 Precor Incorporated User identification for fitness equipment
US20070263913A1 (en) * 2006-05-15 2007-11-15 Daniel Sam M Matching methods and apparatus using landmark points in a print
US20080101663A1 (en) * 2006-10-31 2008-05-01 Motorola, Inc. Methods for gray-level ridge feature extraction and associated print matching
CN101173853B (zh) * 2006-11-01 2011-02-02 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 定位测量装置及方法
US8103090B2 (en) * 2007-01-22 2012-01-24 Honeywell International Inc. Behavior and pattern analysis using multiple category learning
US8058972B2 (en) * 2007-05-09 2011-11-15 University Of North Texas Methods and devices for enrollment and verification of biometric information in identification documents
JP5700361B2 (ja) 2009-10-26 2015-04-15 日本電気株式会社 偽指判定装置および偽指判定方法
WO2011111155A1 (ja) * 2010-03-08 2011-09-15 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証プログラム及び方法
US8699764B2 (en) 2010-04-27 2014-04-15 Afix Technologies, Inc. Automated biometric submission and improved scanning system and method
US8571276B2 (en) 2011-03-03 2013-10-29 Afix Technologies, Inc. Automated Biometric Identification System (ABIS) and method
US8880718B2 (en) 2010-04-27 2014-11-04 Afix Technologies, Inc. Geo-location video archive system and method
US9569442B2 (en) 2010-04-27 2017-02-14 The Radiant Group, Inc. Geo-location video archive system and method
US8655032B2 (en) 2011-06-24 2014-02-18 Afix Technologies, Inc. Mobile identification system and method
US20130003870A1 (en) * 2011-07-01 2013-01-03 Advanced Micro Devices, Inc. Apparatus and method for video data processing
US9201560B2 (en) 2011-07-13 2015-12-01 Afix Technologies, Inc. Multiple user data entry system and method
DE102012205347A1 (de) 2012-04-02 2013-10-02 3D-Micromac Ag Verfahren und System zur Authentifizierung und Identifizierung von Objekten
DE102012006958A1 (de) 2012-04-02 2013-10-02 3D-Micromac Ag Verfahren und System zum Produktschutz
US9436864B2 (en) * 2012-08-23 2016-09-06 Apple Inc. Electronic device performing finger biometric pre-matching and related methods
JP6068108B2 (ja) * 2012-11-28 2017-01-25 シナプティクス・ジャパン合同会社 画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置
EP3008690A4 (de) * 2013-06-14 2017-05-31 Intel Corporation Bildverarbeitung mit objekterkennung auf basis von grenzfunktionen und/oder bilateraler symmetrischer objektsegmentierung
WO2015104115A1 (en) * 2014-01-07 2015-07-16 Precise Biometrics Ab Methods of storing a set of biometric data templates and of matching biometrics, biometric matching apparatus and computer program
CN106796652A (zh) * 2014-08-11 2017-05-31 辛纳普蒂克斯公司 多视图指纹匹配
US10013785B2 (en) * 2015-05-22 2018-07-03 MyHEAT Inc. Methods and systems for object based geometric fitting
US9703805B2 (en) * 2015-05-29 2017-07-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Individual verification apparatus, individual verification method and computer-readable recording medium
US10600219B2 (en) 2015-06-26 2020-03-24 Idex Asa Pattern mapping
US9684813B2 (en) 2015-07-01 2017-06-20 Idex Asa System and method of biometric enrollment and verification
US10621765B2 (en) 2015-07-07 2020-04-14 Idex Asa Image reconstruction
US10192097B2 (en) * 2016-04-20 2019-01-29 Novatek Microelectronics Corp. Finger print detection apparatus and detection method thereof
US10506926B2 (en) 2017-02-18 2019-12-17 Arc Devices Limited Multi-vital sign detector in an electronic medical records system
US10492684B2 (en) 2017-02-21 2019-12-03 Arc Devices Limited Multi-vital-sign smartphone system in an electronic medical records system
US10909347B2 (en) * 2017-03-14 2021-02-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus with fingerprint verification
US10602987B2 (en) 2017-08-10 2020-03-31 Arc Devices Limited Multi-vital-sign smartphone system in an electronic medical records system
US10485431B1 (en) 2018-05-21 2019-11-26 ARC Devices Ltd. Glucose multi-vital-sign system in an electronic medical records system
WO2021247300A1 (en) 2020-06-01 2021-12-09 Arc Devices Limited Apparatus and methods for measuring blood pressure and other vital signs via a finger
CN115273302A (zh) * 2022-07-14 2022-11-01 华人运通(江苏)技术有限公司 一种安全乘车检测方法、装置、终端设备及存储介质

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5214112B2 (de) * 1973-02-22 1977-04-19
US3944978A (en) * 1974-09-09 1976-03-16 Recognition Systems, Inc. Electro-optical method and apparatus for making identifications
US4210899A (en) * 1975-06-23 1980-07-01 Fingermatrix, Inc. Fingerprint-based access control and identification apparatus
US4053228A (en) * 1975-12-12 1977-10-11 Michael Schiller Finger identification
US4185270A (en) * 1976-07-19 1980-01-22 Fingermatrix, Inc. Fingerprint identification method and apparatus
US4135147A (en) * 1976-09-10 1979-01-16 Rockwell International Corporation Minutiae pattern matcher
US4322163A (en) * 1977-10-25 1982-03-30 Fingermatrix Inc. Finger identification
US4227805A (en) * 1978-01-25 1980-10-14 Michael Schiller Finger identification apparatus and method
US4246568A (en) * 1978-12-08 1981-01-20 Peterson Vernon L Apparatus and method of personal identification by fingerprint comparison
JPS5923467B2 (ja) * 1979-04-16 1984-06-02 株式会社日立製作所 位置検出方法
US4544267A (en) * 1980-11-25 1985-10-01 Fingermatrix, Inc. Finger identification
US4441205A (en) * 1981-05-18 1984-04-03 Kulicke & Soffa Industries, Inc. Pattern recognition system
ZA832075B (en) * 1982-03-26 1983-12-28 Fingermatrix Inc Fingerprint identification system
US4569080A (en) * 1982-07-09 1986-02-04 Fingermatrix, Inc. Fingerprint image refinement
JPS59151265A (ja) * 1983-02-18 1984-08-29 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 指紋照合方法
JPS59145088U (ja) * 1983-03-18 1984-09-28 アルパイン株式会社 盗難防止装置付き車載用機器
US4581760A (en) * 1983-04-27 1986-04-08 Fingermatrix, Inc. Fingerprint verification method
JPS6015779A (ja) * 1983-07-08 1985-01-26 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 指紋照合装置
US4553837A (en) * 1983-10-24 1985-11-19 Fingermatrix, Inc. Roll fingerprint processing apparatus
US4537484A (en) * 1984-01-30 1985-08-27 Identix Incorporated Fingerprint imaging apparatus
US4599656A (en) * 1984-02-21 1986-07-08 International Business Machines Corporation Processing of gray scale image pels to facilitate data compression
CA1232071A (en) * 1984-07-12 1988-01-26 Michael Schiller Direct finger reading
JPH0754549B2 (ja) * 1984-09-19 1995-06-07 株式会社日立製作所 パターンマッチング用標準パターンの作成方法
US4685145A (en) * 1984-12-07 1987-08-04 Fingermatrix, Inc. Conversion of an image represented by a field of pixels in a gray scale to a field of pixels in binary scale
JPH0653477B2 (ja) * 1985-08-22 1994-07-20 日本電信電話株式会社 小形電子機器の着脱装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR880000890A (ko) 1988-03-30
US5067162A (en) 1991-11-19
EP0251504A2 (de) 1988-01-07
EP0251504A3 (en) 1989-09-13
EP0251504B1 (de) 1993-11-10
JPS6341989A (ja) 1988-02-23
JP2742936B2 (ja) 1998-04-22
DE3788085D1 (de) 1993-12-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE3788085T2 (de) Verfahren und Gerät zur Identitätsprüfung mittels Bildkorrelation.
DE69719085T2 (de) Biometrische erkennung mittels eines satzes von vergleichsmustern
DE2831582C2 (de) Verfahren zur Identifizierung einer Person und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
DE69810581T2 (de) Merkmalkorrelator für Fingerabdrücke
DE60210348T2 (de) Bildidentifizierungssystem
DE69625306T2 (de) Personenidentifikationsgerät
DE3587083T2 (de) Identifizierungssystem durch pruefung von fingerabdruecken.
DE60213490T2 (de) Gerät und Verfahren zur Fingerabdruckerkennung
DE60016589T2 (de) Verfahren und vorrichtung zur erzeugung eines zusammengesetzten fingerabdruckbildes
DE60214457T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Identitätsprüfung von Personen
DE69328982T2 (de) Gesichtsklassifizierung
US6876757B2 (en) Fingerprint recognition system
DE60129388T2 (de) Personenerkennungsgerät
DE112007001791B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Vergleichen von Dokumentmerkmalen mittels einer Texturanalyse
EP1395945B1 (de) Verfahren zur faelschungserkennung bei der fingerabdruckerkennung unter verwendung einer texturklassifikation von grauwertdifferenzbildern
DE69610689T2 (de) System zum Klassifizieren von Fingerabdrücken
US5978494A (en) Method of selecting the best enroll image for personal identification
DE69026466T2 (de) Verfahren und Gerät zur Fingerabdruckerkennung
DE4413963C2 (de) Anordnung zur Erkennung von Fingerabdrücken
DE60315658T2 (de) Fingerabdrucksverifikationsmethode und -system
DE69623581T2 (de) Merkmalextrahierung zur Fingerabdruckerkennung
DE69805798T2 (de) Fingerabdrukklassifikation mittels raumfrequenzteilen
Alonso-Fernandez et al. A review of schemes for fingerprint image quality computation
DE2740395A1 (de) Automatisches system zum identifizieren unbekannter muster
DE60214544T2 (de) Vorrichtung und verfahren zur datenverarbeitung

Legal Events

Date Code Title Description
8364 No opposition during term of opposition