JPH0256077A - 個人照合装置 - Google Patents
個人照合装置Info
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- JPH0256077A JPH0256077A JP63206754A JP20675488A JPH0256077A JP H0256077 A JPH0256077 A JP H0256077A JP 63206754 A JP63206754 A JP 63206754A JP 20675488 A JP20675488 A JP 20675488A JP H0256077 A JPH0256077 A JP H0256077A
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 13
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- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
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- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
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- 208000008454 Hyperhidrosis Diseases 0.000 description 1
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- 208000013460 sweaty Diseases 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔目次〕
概要
産業上の利用分野
従来の技術
発明が解決しようとする課題
課題を解決するための手段
作用
実施例
本発明め原理説明
本発明の一実施例
発明の効果
(第1〜3図)
(第4〜lO図)
〔概要〕
個人照合装置に関し、
指紋の二値化像にある橋・切れ目を正確に検出でき、橋
・切れ目を適切に除去することのできる個人照合装置を
提供することを目的とし、特定個人の指紋を画像入力し
、該指紋画像を細線化した後、隆線について橋・切れ目
を除去しながら分岐点を含む特徴点を抽出し、該特徴点
に基づいて前記個人の指紋の登録、照合を行う個人照合
装置において、前記橋・切れ目を除去する橋・切れ目除
去手段を設け、該橋・切れ目除去手段は、隆線および谷
線の一対の分岐点とその近傍の一対の端点を検出し、該
一対の分岐点同士を結ぶ線と該一対の端点同士を結ぶ線
が所定の十文字状に交われば橋・切れ目とみなし、該端
点近傍のパターンを該橋・切れ目に複写して橋・切れ目
を除去するように構成されている。
・切れ目を適切に除去することのできる個人照合装置を
提供することを目的とし、特定個人の指紋を画像入力し
、該指紋画像を細線化した後、隆線について橋・切れ目
を除去しながら分岐点を含む特徴点を抽出し、該特徴点
に基づいて前記個人の指紋の登録、照合を行う個人照合
装置において、前記橋・切れ目を除去する橋・切れ目除
去手段を設け、該橋・切れ目除去手段は、隆線および谷
線の一対の分岐点とその近傍の一対の端点を検出し、該
一対の分岐点同士を結ぶ線と該一対の端点同士を結ぶ線
が所定の十文字状に交われば橋・切れ目とみなし、該端
点近傍のパターンを該橋・切れ目に複写して橋・切れ目
を除去するように構成されている。
本発明は、個人照合装置に係り、詳しくは、指紋を用い
て個人を識別する個人照合装置に関する。
て個人を識別する個人照合装置に関する。
近年、電算機が社会全般に普及するに伴い、安全性(セ
キュリティ)を如何に確保するかという点において世間
の関心が集まっている。電算機室への入室や端末利用の
際の本人確認の手段として、これまで用いられてきたI
Dカードや暗証番号には安全確保の面から多くの疑問が
提起されている。
キュリティ)を如何に確保するかという点において世間
の関心が集まっている。電算機室への入室や端末利用の
際の本人確認の手段として、これまで用いられてきたI
Dカードや暗証番号には安全確保の面から多くの疑問が
提起されている。
これに対して指紋は、「万人不同」・「終生不変」とい
う三大特徴を持つため、本人確認の最も有力な手段と考
えられ、指紋を用いた簡便な個人照合システムに関し多
くの研究開発が行われている。
う三大特徴を持つため、本人確認の最も有力な手段と考
えられ、指紋を用いた簡便な個人照合システムに関し多
くの研究開発が行われている。
指紋を用いた個人照合装置の開発では、本人の指紋像を
実時間で鮮明に入力することのできる「実時間指紋セン
サ」と、登録済の特徴情報と入力した指紋像とを、実用
上十分な信頬度を保ちつつ、高速に照合する「アルゴリ
ズム」の両者が鍵となる。
実時間で鮮明に入力することのできる「実時間指紋セン
サ」と、登録済の特徴情報と入力した指紋像とを、実用
上十分な信頬度を保ちつつ、高速に照合する「アルゴリ
ズム」の両者が鍵となる。
「実時間指紋センサ」では、歪みの無い鮮明な指紋像を
、前の使用者の残留指紋に影響されずに入力することが
必要であり、このため、レーザーを光源とし、ホログラ
ムと平板状全反射導光板とを組み合わせた新しい構成の
「ホログラフィック指紋センサ」を本発明者は開発して
いる。
、前の使用者の残留指紋に影響されずに入力することが
必要であり、このため、レーザーを光源とし、ホログラ
ムと平板状全反射導光板とを組み合わせた新しい構成の
「ホログラフィック指紋センサ」を本発明者は開発して
いる。
一方、「アルゴリズム」の開発では、入力時の力の加わ
り方の違いや、ガラスに指を付けたまま移動させること
によって生じる指紋像の歪みに柔軟に対応することが必
要であり、このため、いわゆる「部分パターンマツチン
グ法」のもつ冗長性と、「特徴抽出法」のもつ構造解祈
性とを兼ね備えた[ムービング・ウィンド・アルゴリズ
ム」を本発明者は新たに開発している。
り方の違いや、ガラスに指を付けたまま移動させること
によって生じる指紋像の歪みに柔軟に対応することが必
要であり、このため、いわゆる「部分パターンマツチン
グ法」のもつ冗長性と、「特徴抽出法」のもつ構造解祈
性とを兼ね備えた[ムービング・ウィンド・アルゴリズ
ム」を本発明者は新たに開発している。
上記開発による具体的な従来技術として、本発明者はフ
レームメモリ、およびマツチング回路を付加した16ビ
ツトパソコンと、独自開発の「ホログラフィック指紋セ
ンサ」からなる簡便な個人照合装置を試作し、本人確認
約0.7秒、他人排除約1.5秒という高速照合を確認
している。
レームメモリ、およびマツチング回路を付加した16ビ
ツトパソコンと、独自開発の「ホログラフィック指紋セ
ンサ」からなる簡便な個人照合装置を試作し、本人確認
約0.7秒、他人排除約1.5秒という高速照合を確認
している。
ところで、ガラス面に指を置(際、指紋に汗が付着して
いると隆線という肉の盛り上っている部分が隣の隆線と
つながって“′橋゛となることがある。また、指紋は必
ずしも完全なものではなく切れているところもあり、こ
れは“切れ目”と呼ばれる。いずれにしてもこのような
橋・切れ目は真の特徴点でではなく、いわば雑音に相当
するものであって指紋登録、照合の精度を向上させるた
めにはこれら橋・切れ目を適切に除去する必要がある。
いると隆線という肉の盛り上っている部分が隣の隆線と
つながって“′橋゛となることがある。また、指紋は必
ずしも完全なものではなく切れているところもあり、こ
れは“切れ目”と呼ばれる。いずれにしてもこのような
橋・切れ目は真の特徴点でではなく、いわば雑音に相当
するものであって指紋登録、照合の精度を向上させるた
めにはこれら橋・切れ目を適切に除去する必要がある。
例えば、橋を検出するための従来では、まず、隆線のみ
を細線化し、分岐点(三ツ又になっている点)が二つで
形成されるH形の隆線の構造があるとこれを橋とみなす
ようにしている。
を細線化し、分岐点(三ツ又になっている点)が二つで
形成されるH形の隆線の構造があるとこれを橋とみなす
ようにしている。
(発明が解決しようとする課題)
しかしながら、このような従来の個人照合装置にあって
は、特徴抽出の済んだ細線化像についである分岐点の近
傍に他の分岐点があった場合、互いに近傍にある二つの
分岐点を橋の条件とする構成となっていたため、実際に
は橋でない場合であっても橋と誤認識してしまうことが
あり、指紋登録照合の精度が低下するという問題点があ
った。
は、特徴抽出の済んだ細線化像についである分岐点の近
傍に他の分岐点があった場合、互いに近傍にある二つの
分岐点を橋の条件とする構成となっていたため、実際に
は橋でない場合であっても橋と誤認識してしまうことが
あり、指紋登録照合の精度が低下するという問題点があ
った。
そこで本発明は、指紋の二値化像にある橋・切れ目を正
確に検出でき、橋・切れ目を適切に除去することのでき
る個人照合装置を提供することを目的としている。
確に検出でき、橋・切れ目を適切に除去することのでき
る個人照合装置を提供することを目的としている。
本発明による個人照合装置は上記目的達成のため、特定
個人の指紋を画像入力し、該指紋画像を細線化した後、
隆線について橋・切れ目を除去しながら分岐点を含む特
徴点を抽出し、該特徴点に基づいて前記個人の指紋の登
録、照合を行う個人照合装置において、前記橋・切れ目
を除去する橋・切れ目除去手段を設け、該橋・切れ目除
去手段は、隆線および谷線の一対の分岐点とその近傍の
一対の端点を検出し、該一対の分岐点同士を結ぶ線と該
一対の端点同士を結ぶ線が所定の十文字状に交われば橋
・切れ目とみなし、該端点近傍のパターンを該橋・切れ
目に複写して橋・切れ目を除去するように構成されてい
る。
個人の指紋を画像入力し、該指紋画像を細線化した後、
隆線について橋・切れ目を除去しながら分岐点を含む特
徴点を抽出し、該特徴点に基づいて前記個人の指紋の登
録、照合を行う個人照合装置において、前記橋・切れ目
を除去する橋・切れ目除去手段を設け、該橋・切れ目除
去手段は、隆線および谷線の一対の分岐点とその近傍の
一対の端点を検出し、該一対の分岐点同士を結ぶ線と該
一対の端点同士を結ぶ線が所定の十文字状に交われば橋
・切れ目とみなし、該端点近傍のパターンを該橋・切れ
目に複写して橋・切れ目を除去するように構成されてい
る。
本発明では、隆線および谷線の一対の分岐点とその近傍
の一対の端点が検出され、該一対の分岐点を結ぶ線と該
一対の端点を結ぶ線が所定の十文字状に交われば橋・切
れ目とみなし、該端点近傍のパターンが該橋・切れ目に
複写される。
の一対の端点が検出され、該一対の分岐点を結ぶ線と該
一対の端点を結ぶ線が所定の十文字状に交われば橋・切
れ目とみなし、該端点近傍のパターンが該橋・切れ目に
複写される。
したがって、橋・切れ目が正確に検出され、該橋・切れ
目が適切に除去される。
目が適切に除去される。
以下、本発明を図面に基づいて説明する。
第1〜3図は本発明の基本原理を説明するための図であ
り、実線で囲まれたハツチング部分は指紋の隆線(いわ
ゆる6分て山に相当する)を示し、実線で囲まれた白部
分は谷線(凹状で谷に相当する)を示している。第1図
は橋の検出方法を説明するために指紋画像の特徴点近傍
を示したものであり、この図において、Bは隆線を細線
化(図中破線部参照)した場合の分岐点を表し、Eは谷
線を細線化(図中破線部参照)した場合の端点を表して
いる。いま、一対の分岐点B同士を直線で結ぶとともに
、一対の端点E同士を直線で結び、両方の直線が十文字
状に交わるときを橋として検出する。また、第2図は切
れ目の検出方法を説明するために指紋画像の特徴点近傍
を示したものであり、この図において、Bは谷線を細線
化(図中破線部参照)した場合の分岐点を表し、Eは隆
線を細線化(図中破線部参照)した場合の端点を表して
いる。いま、一対の分岐点B同士を直線で結ぶとともに
、一対の端点E同士を直線で結び、両方の直線が十文字
状に交わるときを切れ目として検出する。すなわち、本
発明では従来例のように互いに近傍にある二つの分岐点
から無条件に橋・切れ目を検出する態様とは異なり、隆
線と谷線を両方とも細線化して隆線部、谷線部内に端点
同士、分岐点同士の対を検出し、両者を結ぶ線が十文字
に交わるときにはじめて橋・切れ目として検出するよう
にしている。したがって、従来の問題点で指摘したよう
な橋・切れ目でないものを誤認識してしまう事態が避け
られ、正確に橋・切れ目が検出される。
り、実線で囲まれたハツチング部分は指紋の隆線(いわ
ゆる6分て山に相当する)を示し、実線で囲まれた白部
分は谷線(凹状で谷に相当する)を示している。第1図
は橋の検出方法を説明するために指紋画像の特徴点近傍
を示したものであり、この図において、Bは隆線を細線
化(図中破線部参照)した場合の分岐点を表し、Eは谷
線を細線化(図中破線部参照)した場合の端点を表して
いる。いま、一対の分岐点B同士を直線で結ぶとともに
、一対の端点E同士を直線で結び、両方の直線が十文字
状に交わるときを橋として検出する。また、第2図は切
れ目の検出方法を説明するために指紋画像の特徴点近傍
を示したものであり、この図において、Bは谷線を細線
化(図中破線部参照)した場合の分岐点を表し、Eは隆
線を細線化(図中破線部参照)した場合の端点を表して
いる。いま、一対の分岐点B同士を直線で結ぶとともに
、一対の端点E同士を直線で結び、両方の直線が十文字
状に交わるときを切れ目として検出する。すなわち、本
発明では従来例のように互いに近傍にある二つの分岐点
から無条件に橋・切れ目を検出する態様とは異なり、隆
線と谷線を両方とも細線化して隆線部、谷線部内に端点
同士、分岐点同士の対を検出し、両者を結ぶ線が十文字
に交わるときにはじめて橋・切れ目として検出するよう
にしている。したがって、従来の問題点で指摘したよう
な橋・切れ目でないものを誤認識してしまう事態が避け
られ、正確に橋・切れ目が検出される。
このようにして検出した橋・切れ目を第3図に示す方法
により除去する。第3図(a)において、分岐点B同士
、端点E同士を結ぶ点で橋が検出された場合、端点E近
傍の破線で囲んだパターンを切り出し、このパターンを
第3図(b)に示すように橋上に移植して橋を除去する
。第2図に示した切れ目の場合も同様にして除去するこ
とができる。
により除去する。第3図(a)において、分岐点B同士
、端点E同士を結ぶ点で橋が検出された場合、端点E近
傍の破線で囲んだパターンを切り出し、このパターンを
第3図(b)に示すように橋上に移植して橋を除去する
。第2図に示した切れ目の場合も同様にして除去するこ
とができる。
以下、上記基本原理に基づいて実施例を説明する。第4
〜10図は本発明に係る個人照合装置の一実施例を示す
図である。まず、構成を説明する。
〜10図は本発明に係る個人照合装置の一実施例を示す
図である。まず、構成を説明する。
第4図は個人照合装置の機能を示すブロック図であり、
この図において、個人照合装置は例えば16ビントのパ
ーソナルコンピュータを用いて構成され、太き(分けて
画像入力系1、画像記憶回路2、二値化回路3、細線化
回路4、特徴点検出回路5、交角交点検査回路6、近傍
パターン移植回路7および動作制御回路8により表され
る機能を有している。
この図において、個人照合装置は例えば16ビントのパ
ーソナルコンピュータを用いて構成され、太き(分けて
画像入力系1、画像記憶回路2、二値化回路3、細線化
回路4、特徴点検出回路5、交角交点検査回路6、近傍
パターン移植回路7および動作制御回路8により表され
る機能を有している。
画像入力系1は、例えばレーザを光源とし、ホログラム
と平板状導光板とを組み合わせたタイプの指紋センサか
らなり、指紋を撮像素子で受けて画像入力に変換する。
と平板状導光板とを組み合わせたタイプの指紋センサか
らなり、指紋を撮像素子で受けて画像入力に変換する。
画像記憶回路2は画像入力系1からの画像入力をA/D
変換する等して画像を記憶するもので、その記憶データ
は必要に応じて外部に取り出されるとともに、二値化回
路3に送られ、二値化回路3との間でデータの授受が行
われる。
変換する等して画像を記憶するもので、その記憶データ
は必要に応じて外部に取り出されるとともに、二値化回
路3に送られ、二値化回路3との間でデータの授受が行
われる。
二値化回路3は画像データを二値化し、細線化回路4は
二値化されたディジタルデータに基づいて隆線と谷線に
細線化する。特徴点検出回路5は細線化された画像から
特徴点を抽出し、交角・交点検査回路6は特徴点のうち
分岐点同士、端点同士を結んだ線の交角・交点を検査す
る。近傍パターン移植回路7は交角・交点検査回路6の
出力に基づいて端点の近傍の二値化パターンを切り出し
、橋・切れ目の近傍に移植する。動作制御回路8は個人
の指紋の登録およびこの登録データを画像人力データと
比較して指紋の照合を行う。
二値化されたディジタルデータに基づいて隆線と谷線に
細線化する。特徴点検出回路5は細線化された画像から
特徴点を抽出し、交角・交点検査回路6は特徴点のうち
分岐点同士、端点同士を結んだ線の交角・交点を検査す
る。近傍パターン移植回路7は交角・交点検査回路6の
出力に基づいて端点の近傍の二値化パターンを切り出し
、橋・切れ目の近傍に移植する。動作制御回路8は個人
の指紋の登録およびこの登録データを画像人力データと
比較して指紋の照合を行う。
なお、以上の画像処理のデータは画像記憶回路2あるい
は動作制御回路8から外部のCRTデイスプレー等に送
られてモニタされる。また、画像処理に際しては、例え
ばテンキーやマウス等によりウィンドの作成や特徴点、
分岐点の検索等に必要な処理が行われる。
は動作制御回路8から外部のCRTデイスプレー等に送
られてモニタされる。また、画像処理に際しては、例え
ばテンキーやマウス等によりウィンドの作成や特徴点、
分岐点の検索等に必要な処理が行われる。
次に、作用を説明する。
第5図は個人照合装置のうち、特に指紋像の橋・切れ目
除去のプログラムを示すフローチャートであり、図中P
I”””Pl5はプログラムのステップを示す。
除去のプログラムを示すフローチャートであり、図中P
I”””Pl5はプログラムのステップを示す。
まず、P、で登録しようとする特定個人の指紋画像を入
力する。本実施例では画像の大きさとして256X 2
56画素のものが用いられる。次いで、P2で入力画像
を二値化する。これは、例えば入力時の指押圧の不均衡
などによる画像の濃淡分布に対処するため、画像を16
X16画素毎の小領域に分割し、各小領域毎に濃淡画像
の平均濃度を求め、それを闇値として二値化する。これ
は、局所二値化と称される。この二値化処理により画像
は“1゛と°′0゛°の二つのディジタル値に分解され
ることになるが、画像出力としてはCRT上で実際の映
像として写し出される。次いで、P、で隆線の細線化処
理を行い、P4で特徴点として全ての分岐点を調査した
か否かを判別して、NoのときはP5に進み、YESの
ときばP、。に進む。
力する。本実施例では画像の大きさとして256X 2
56画素のものが用いられる。次いで、P2で入力画像
を二値化する。これは、例えば入力時の指押圧の不均衡
などによる画像の濃淡分布に対処するため、画像を16
X16画素毎の小領域に分割し、各小領域毎に濃淡画像
の平均濃度を求め、それを闇値として二値化する。これ
は、局所二値化と称される。この二値化処理により画像
は“1゛と°′0゛°の二つのディジタル値に分解され
ることになるが、画像出力としてはCRT上で実際の映
像として写し出される。次いで、P、で隆線の細線化処
理を行い、P4で特徴点として全ての分岐点を調査した
か否かを判別して、NoのときはP5に進み、YESの
ときばP、。に進む。
P、では第6図(a)に示すように隆線部の分岐点11
近傍を点線枠(四角領域)10として切り出し、点線枠
10内で他の分岐点12を検出する。次いで、P6で第
6図(b)に示すようにこの点線枠(四角領域)10の
谷線部を細線化し、その谷線部の端点13.14を検出
する。次いで、P7で第6図(c)に示すように、隆線
部の分岐点11.12同士を結んだベクトルbと谷線部
の端点13.14同士を結んだベクトルeとの交点・交
角を調査し、pHで橋であるか否かを判別する。交点・
交角の調査は具体的には第7図に示すように二つのベク
トルが十文字に交わっているか否かを調べることにより
行う。すなわち、第7図において、分岐点11.12を
結ぶベクトルの始点をB、終点をB′とし、端点13.
14を結ぶベクトルの始点をE、終点をE′とし、二つ
のベクトルの交点をC1交角をψとすると、交角ψが9
0°前後(ψ′、90°)であり、かつ交点Cが二つの
ベクトルのほぼ中心にある(BC#CB’ 、ECζC
E’ )とき等の条件が満たされている場合橋であると
判別する。橋であるときはP、で端点13の近傍の二値
化パターンを切り出して橋の近傍に移植してP4に戻り
、橋でないときはそのままP4に戻る。近傍パターンの
移植は、例えば第8図に示すように端点13Eを中心と
してベクトルbに平行な長方形PQR3の領域を切り出
し、それを同ベクトルbにかぶさるように複写する。こ
れにより橋は除去される。
近傍を点線枠(四角領域)10として切り出し、点線枠
10内で他の分岐点12を検出する。次いで、P6で第
6図(b)に示すようにこの点線枠(四角領域)10の
谷線部を細線化し、その谷線部の端点13.14を検出
する。次いで、P7で第6図(c)に示すように、隆線
部の分岐点11.12同士を結んだベクトルbと谷線部
の端点13.14同士を結んだベクトルeとの交点・交
角を調査し、pHで橋であるか否かを判別する。交点・
交角の調査は具体的には第7図に示すように二つのベク
トルが十文字に交わっているか否かを調べることにより
行う。すなわち、第7図において、分岐点11.12を
結ぶベクトルの始点をB、終点をB′とし、端点13.
14を結ぶベクトルの始点をE、終点をE′とし、二つ
のベクトルの交点をC1交角をψとすると、交角ψが9
0°前後(ψ′、90°)であり、かつ交点Cが二つの
ベクトルのほぼ中心にある(BC#CB’ 、ECζC
E’ )とき等の条件が満たされている場合橋であると
判別する。橋であるときはP、で端点13の近傍の二値
化パターンを切り出して橋の近傍に移植してP4に戻り
、橋でないときはそのままP4に戻る。近傍パターンの
移植は、例えば第8図に示すように端点13Eを中心と
してベクトルbに平行な長方形PQR3の領域を切り出
し、それを同ベクトルbにかぶさるように複写する。こ
れにより橋は除去される。
一方、P4で全ての分岐点が調査されたときはPl。で
全ての端点を調査したか否かを判別して、Noのときは
P、に進み、YESのときは本ルーチンの処理を終了す
る。pHでは第9図(a)に示すように隆線部の端点1
6近傍を点線枠(四角領域)15として切り出し、点線
枠15内、で他の端点17を検出する。次いで、Pl2
で第9図(b)に示すようにこの点線枠(四角領域)1
5の谷線部を細線化し、その谷線部の分岐点18.19
を検出する。次いで、Pl+で第9図(C)に示すよう
に隆線部の端点16.17同士を結んだベクトルbと谷
線部の分岐点18.19同士を結んだベクトルeとの交
点・交角を調査し、P 14で切れ目であるか否かを判
別する。交点・交角の調査は前述した第7図の場合と同
様にして二つのベクトルが十文字に交わっているか否か
を調べることにより行う。切れ目であるときはpusで
端点16の近傍の二値化パターンを切り出して切れ目の
近傍に移植してPIoに戻り、切れ目でないときはその
ままP 1Gに戻る。近傍パターンの移植は、前述した
橋の移植の場合と同様にして第10図(a)に示すよう
に端点16Eを中心としてベクトルbに平行な長方形P
QR3の領域を切り出し、それを同ベクトルbにかぶさ
るように複写する(第10図(b)参照)。これにより
切れ目は除去される。
全ての端点を調査したか否かを判別して、Noのときは
P、に進み、YESのときは本ルーチンの処理を終了す
る。pHでは第9図(a)に示すように隆線部の端点1
6近傍を点線枠(四角領域)15として切り出し、点線
枠15内、で他の端点17を検出する。次いで、Pl2
で第9図(b)に示すようにこの点線枠(四角領域)1
5の谷線部を細線化し、その谷線部の分岐点18.19
を検出する。次いで、Pl+で第9図(C)に示すよう
に隆線部の端点16.17同士を結んだベクトルbと谷
線部の分岐点18.19同士を結んだベクトルeとの交
点・交角を調査し、P 14で切れ目であるか否かを判
別する。交点・交角の調査は前述した第7図の場合と同
様にして二つのベクトルが十文字に交わっているか否か
を調べることにより行う。切れ目であるときはpusで
端点16の近傍の二値化パターンを切り出して切れ目の
近傍に移植してPIoに戻り、切れ目でないときはその
ままP 1Gに戻る。近傍パターンの移植は、前述した
橋の移植の場合と同様にして第10図(a)に示すよう
に端点16Eを中心としてベクトルbに平行な長方形P
QR3の領域を切り出し、それを同ベクトルbにかぶさ
るように複写する(第10図(b)参照)。これにより
切れ目は除去される。
このように、隆線と谷線を両方とも細線化して谷線のパ
ターンも調べるようにしているので、従来例より正しく
橋を検出することができ、橋でないものを橋として誤認
識することがなくなる。また、隆線の切れ目も、同様の
アルゴリズムで検出することができ、近傍の二値化パタ
ーンの複写により、簡便に橋・切れ目を除去することが
できる。
ターンも調べるようにしているので、従来例より正しく
橋を検出することができ、橋でないものを橋として誤認
識することがなくなる。また、隆線の切れ目も、同様の
アルゴリズムで検出することができ、近傍の二値化パタ
ーンの複写により、簡便に橋・切れ目を除去することが
できる。
その結果、指紋登録や照合の精度を゛向上させることが
できる。
できる。
本発明によれば、指紋の二値化像にある橋・切れ目を正
確に検出することができ、橋・切れ目を適切に除去する
ことができる。
確に検出することができ、橋・切れ目を適切に除去する
ことができる。
第1〜3図は本発明に係る個人照合装置の基本源゛理を
説明するための図であり、 第1図はその橋の検出方法を説明する図、第2図はその
切れ目の検出方法を説明する図、第3図はその橋の除去
を説明する図、 第4〜IO図は本発明に係る個人照合装置の一実施例を
示す図であり、 第4図はその機能ブロック図、 第5図はその指紋像の橋・切れ目除去プログラムを示す
フローチャート、 第6図はその橋の検出処理を説明する図、第7図はその
交角・交点の調査を説明する図、第8図はその橋の除去
を説明する図、 第9図はその切れ目の検出処理を説明する図、第10図
はその切れ目の除去を説明する図である。 E、E’:端点、 C:交角、 ψ:交点。 l・・・・・・画像入力系、 2・・・・・・画像記憶回路、 3・・・・・・二値化回路、 4・・・・・・細線化回路、 5・・・・・・特徴点検出回路、 6・・・・・・交角・交点検査回路、 7・・・・・・近傍パターン移植回路、8・・・・・・
動作制御回路、 10、15・・・・・・点線枠、 11.12.18.19・・・・・・分岐点、13.1
4.16.17・・・・・・端点、B、B’:分岐点、 /15 一実施例の切れ目の除去を説明する図 第10図
説明するための図であり、 第1図はその橋の検出方法を説明する図、第2図はその
切れ目の検出方法を説明する図、第3図はその橋の除去
を説明する図、 第4〜IO図は本発明に係る個人照合装置の一実施例を
示す図であり、 第4図はその機能ブロック図、 第5図はその指紋像の橋・切れ目除去プログラムを示す
フローチャート、 第6図はその橋の検出処理を説明する図、第7図はその
交角・交点の調査を説明する図、第8図はその橋の除去
を説明する図、 第9図はその切れ目の検出処理を説明する図、第10図
はその切れ目の除去を説明する図である。 E、E’:端点、 C:交角、 ψ:交点。 l・・・・・・画像入力系、 2・・・・・・画像記憶回路、 3・・・・・・二値化回路、 4・・・・・・細線化回路、 5・・・・・・特徴点検出回路、 6・・・・・・交角・交点検査回路、 7・・・・・・近傍パターン移植回路、8・・・・・・
動作制御回路、 10、15・・・・・・点線枠、 11.12.18.19・・・・・・分岐点、13.1
4.16.17・・・・・・端点、B、B’:分岐点、 /15 一実施例の切れ目の除去を説明する図 第10図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 特定個人の指紋を画像入力し、 該指紋画像を細線化した後、隆線について橋・切れ目を
除去しながら分岐点を含む特徴点を抽出し、 該特徴点に基づいて前記個人の指紋の登録、照合を行う
個人照合装置において、 前記橋・切れ目を除去する橋・切れ目除去手段を設け、 該橋・切れ目除去手段は、隆線および谷線の一対の分岐
点とその近傍の一対の端点を検出し、該一対の分岐点同
士を結ぶ線と該一対の端点同士を結ぶ線が所定の十文字
状に交われば橋・切れ目とみなし、該端点近傍のパター
ンを該橋・切れ目に複写して橋・切れ目を除去するよう
に構成されていることを特徴とする個人照合装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63206754A JP2557487B2 (ja) | 1988-08-20 | 1988-08-20 | 個人照合装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63206754A JP2557487B2 (ja) | 1988-08-20 | 1988-08-20 | 個人照合装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0256077A true JPH0256077A (ja) | 1990-02-26 |
JP2557487B2 JP2557487B2 (ja) | 1996-11-27 |
Family
ID=16528537
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63206754A Expired - Lifetime JP2557487B2 (ja) | 1988-08-20 | 1988-08-20 | 個人照合装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2557487B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0571957U (ja) * | 1991-04-02 | 1993-09-28 | 株式会社松村エレクトロニクス | 指紋認識判別装置 |
US5483324A (en) * | 1993-07-06 | 1996-01-09 | Nec Corporation | Charging device for an image forming apparatus |
JP2021149153A (ja) * | 2020-03-16 | 2021-09-27 | Necプラットフォームズ株式会社 | 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、及び、プログラム |
CN114368692A (zh) * | 2022-03-21 | 2022-04-19 | 杭州杰牌传动科技有限公司 | 智能塔吊半自动传动物联网协同方法和*** |
-
1988
- 1988-08-20 JP JP63206754A patent/JP2557487B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0571957U (ja) * | 1991-04-02 | 1993-09-28 | 株式会社松村エレクトロニクス | 指紋認識判別装置 |
US5483324A (en) * | 1993-07-06 | 1996-01-09 | Nec Corporation | Charging device for an image forming apparatus |
JP2021149153A (ja) * | 2020-03-16 | 2021-09-27 | Necプラットフォームズ株式会社 | 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、及び、プログラム |
CN114368692A (zh) * | 2022-03-21 | 2022-04-19 | 杭州杰牌传动科技有限公司 | 智能塔吊半自动传动物联网协同方法和*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2557487B2 (ja) | 1996-11-27 |
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