JPH0495175A - 指紋照合方法 - Google Patents
指紋照合方法Info
- Publication number
- JPH0495175A JPH0495175A JP2209052A JP20905290A JPH0495175A JP H0495175 A JPH0495175 A JP H0495175A JP 2209052 A JP2209052 A JP 2209052A JP 20905290 A JP20905290 A JP 20905290A JP H0495175 A JPH0495175 A JP H0495175A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fingerprint
- image
- partial differential
- center
- feature center
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 15
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 7
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 101150083013 FIN1 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 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
- G06V40/1365—Matching; Classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (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】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、例えば予め登録された人のみに対してドアを
開放可能にするセキューリティシステムに適用され、被
検査指紋と予め登録されている基準指紋とを照合する方
法に関する。
開放可能にするセキューリティシステムに適用され、被
検査指紋と予め登録されている基準指紋とを照合する方
法に関する。
[従来の技術]
従来、この種のセキューリティシステム等に適用される
指紋照合方法では、まず指紋隆線を含む画像が2値化さ
れ、この2値化された画像が細線化されて隆線パターン
が求められる。そしてこの隆線パターンから分岐点、端
点、曲率が主な特徴として抽出され、これらの特徴に基
づいて、マスター画像(基準指紋の画像)とサンプル画
像(被検査指紋の画像)の比較が行われる。分岐点等の
特徴は指紋の全体に現れるため、従来の指紋照合方法に
おいては、できるだけ指の広範囲にわたって指紋を得る
、ことが必要である。したがって指紋の画像は、指の正
面だけでなく側面の指紋も含むように、指を回転させつ
つ押捺して得られている。
指紋照合方法では、まず指紋隆線を含む画像が2値化さ
れ、この2値化された画像が細線化されて隆線パターン
が求められる。そしてこの隆線パターンから分岐点、端
点、曲率が主な特徴として抽出され、これらの特徴に基
づいて、マスター画像(基準指紋の画像)とサンプル画
像(被検査指紋の画像)の比較が行われる。分岐点等の
特徴は指紋の全体に現れるため、従来の指紋照合方法に
おいては、できるだけ指の広範囲にわたって指紋を得る
、ことが必要である。したがって指紋の画像は、指の正
面だけでなく側面の指紋も含むように、指を回転させつ
つ押捺して得られている。
しかし、このように指紋全体を指紋照合に利用する方法
によると、被検査指紋の押捺が面倒であり、指紋照合に
要する時間が長くなるという問題が生じる。
によると、被検査指紋の押捺が面倒であり、指紋照合に
要する時間が長くなるという問題が生じる。
本発明はこのような問題点を解消すべく創案されたもの
で、指紋照合においてマスター画像およびサンプル画像
の作成を大幅に簡単化し、しかも指紋照合を短時間かつ
正確に実施することを可能ならしめる指紋照合方法を提
供することを目的としている。
で、指紋照合においてマスター画像およびサンプル画像
の作成を大幅に簡単化し、しかも指紋照合を短時間かつ
正確に実施することを可能ならしめる指紋照合方法を提
供することを目的としている。
〔課題を解決するための手段〕
本発明に係る指紋照合方法は、指紋画像を複数のブロッ
クに分割し、この指紋画像を2方向について濃度偏微分
し、両方向についてその偏微分値のヒストグラムの極値
が住しる点を特徴中心と定め、この特徴中心を含むブロ
ックに関するデータのみを用いて指紋照合を行うことを
特徴としている。
クに分割し、この指紋画像を2方向について濃度偏微分
し、両方向についてその偏微分値のヒストグラムの極値
が住しる点を特徴中心と定め、この特徴中心を含むブロ
ックに関するデータのみを用いて指紋照合を行うことを
特徴としている。
指紋の特徴は例えば指紋の渦等の中心付近に多く現れる
ので、この中心付近のみのデータを用いて指紋照合を行
うように構成しても、充分に正確な指紋照合を行うこと
ができる。また指の正面のみを押捺すればよいため、マ
スター画像およびサンプル画像の作成が簡単になる。
ので、この中心付近のみのデータを用いて指紋照合を行
うように構成しても、充分に正確な指紋照合を行うこと
ができる。また指の正面のみを押捺すればよいため、マ
スター画像およびサンプル画像の作成が簡単になる。
以下図示実施例に基づいて本発明に係る画像の比較画像
を説明する。
を説明する。
第2図は本発明の画像比較方法を用いた指紋照合システ
ムを示す。指紋照合システムは画像入力装置i10およ
び照合処理装置20を備え、画像入力装置10において
撮影した画像を照合処理装置20において比較処理する
。画像入力装置10は直角プリズム11に光源12から
照明光を入射し、その全反射光をCCDカメラ13で検
出する。プリズム12はその斜面14が検出面とされ、
指紋を検出すべき指FINはこの斜面14に接触させる
。指FINを接触させない状態では、照明光は全て全反
射され、CCDカメラ13では白一色の映像が検出され
る。
ムを示す。指紋照合システムは画像入力装置i10およ
び照合処理装置20を備え、画像入力装置10において
撮影した画像を照合処理装置20において比較処理する
。画像入力装置10は直角プリズム11に光源12から
照明光を入射し、その全反射光をCCDカメラ13で検
出する。プリズム12はその斜面14が検出面とされ、
指紋を検出すべき指FINはこの斜面14に接触させる
。指FINを接触させない状態では、照明光は全て全反
射され、CCDカメラ13では白一色の映像が検出され
る。
そして第3図に示すように、指の接触面FIN1(指紋
の山)においては、プリズム界面の屈折率が変化するた
め、照明光は全反射せずに界面を通過する。従って、指
紋の山の部分が濃淡を持つ暗線としてCODカメラに入
力される。
の山)においては、プリズム界面の屈折率が変化するた
め、照明光は全反射せずに界面を通過する。従って、指
紋の山の部分が濃淡を持つ暗線としてCODカメラに入
力される。
照合処理袋220は画像処理部21とカードリーダ22
を有し、被検者がIDカード23をカードリーダ22に
挿入することにより、マスターデータが読み出され、画
像入力装置10から取り込んだデータとの比較が行われ
る。この比較はコンピュータ23によって行われ、比較
結果が表示部24に表示されるとともに、比較結果が合
格(指紋一致)であったときには、アクチュエータ25
を作動して、扉26を解錠する。
を有し、被検者がIDカード23をカードリーダ22に
挿入することにより、マスターデータが読み出され、画
像入力装置10から取り込んだデータとの比較が行われ
る。この比較はコンピュータ23によって行われ、比較
結果が表示部24に表示されるとともに、比較結果が合
格(指紋一致)であったときには、アクチュエータ25
を作動して、扉26を解錠する。
なお、マスターデータの特定は、被検者がキーボードか
らID番号を入力する等種々の態様を採用し得る。
らID番号を入力する等種々の態様を採用し得る。
第4図は指紋の隆線の大局的方向を矢印で示したもので
ある。この大局的方向を示す指標として、発明者は各画
素の濃度値の偏微分値が最小となる方向のヒストグラム
を採用した。例えば領域Iに含まれる各画素の濃度値の
変化は、水平方向から反時計間りに45@回転した方向
において、最小となる傾向が強いため、この領域の各画
素の濃度値の偏微分値はこの45°の方向において最小
となる頻度が高い。したがって領域目こおける画素の濃
度値の変化に関して第5図(1)に示すヒストグラムが
得られる。また領域■に含まれる各画素の濃度値の変化
は、水平方向から反時計間りに90°回転した方向にお
いて、最小となる傾向が強いため、この領域の各画素の
濃度値の偏微分値はこの90°の方向において最小とな
る頻度が高く、領域■における画素の濃度値の変化に関
しては、第5図(II)に示すヒストグラムが得られる
。
ある。この大局的方向を示す指標として、発明者は各画
素の濃度値の偏微分値が最小となる方向のヒストグラム
を採用した。例えば領域Iに含まれる各画素の濃度値の
変化は、水平方向から反時計間りに45@回転した方向
において、最小となる傾向が強いため、この領域の各画
素の濃度値の偏微分値はこの45°の方向において最小
となる頻度が高い。したがって領域目こおける画素の濃
度値の変化に関して第5図(1)に示すヒストグラムが
得られる。また領域■に含まれる各画素の濃度値の変化
は、水平方向から反時計間りに90°回転した方向にお
いて、最小となる傾向が強いため、この領域の各画素の
濃度値の偏微分値はこの90°の方向において最小とな
る頻度が高く、領域■における画素の濃度値の変化に関
しては、第5図(II)に示すヒストグラムが得られる
。
二のようなヒストグラムを得るため、次のような処理が
実行される。
実行される。
まず、入力された指紋画像すなわちサンプル画像の各画
素について濃度値が求められる。一方、こめ゛サンプル
画像と比較される基準となる指紋画像すなわちマスター
画像については予め各画素毎に濃度値が求められ、コン
ピュータ23のメモリに記憶されている。
素について濃度値が求められる。一方、こめ゛サンプル
画像と比較される基準となる指紋画像すなわちマスター
画像については予め各画素毎に濃度値が求められ、コン
ピュータ23のメモリに記憶されている。
次に、各画素について、隣接する画素との間の濃度値に
関する偏微分値が求められる。なおここで、隣接する画
素とは、偏微分の対象となる画素に直接隣合う画素だけ
でなく、数個だけ離れた画素も含むものとする。偏微分
は、第6図に示すように、水平方向(番号l)、水平方
向から反時計方向に22.5°ずつ回転した方向(番号
2.3.4.5)、また水平方向から時計方向に22,
5°ずつ回転した方向(番号6.7.8)に関して、す
なわち157.5°の範囲にわたって行われる。
関する偏微分値が求められる。なおここで、隣接する画
素とは、偏微分の対象となる画素に直接隣合う画素だけ
でなく、数個だけ離れた画素も含むものとする。偏微分
は、第6図に示すように、水平方向(番号l)、水平方
向から反時計方向に22.5°ずつ回転した方向(番号
2.3.4.5)、また水平方向から時計方向に22,
5°ずつ回転した方向(番号6.7.8)に関して、す
なわち157.5°の範囲にわたって行われる。
ここで水平方向にX座標、垂直方向にX座標をとり、ま
た濃度値の変化量をΔdとすると、偏微分値2は、 Δd Δχ+Δy となる。
た濃度値の変化量をΔdとすると、偏微分値2は、 Δd Δχ+Δy となる。
デジタル画像における偏微分は離散的であり、特に距離
要素に、関しては、偏微分方向により比較的大きな距離
を採用する必要が生じる。しかし、距離が過大になると
、指紋の谷を越えて、すなわち、指紋の山から山に跨る
微分が行われ、指紋隆線の特徴が失われる。従って、距
離値としては、方向の精度を極力高めつつ微小量を採用
すべきである。また第2図の画像入力装置10は、指紋
を斜め45°の方向から観察するため、CCDカメラ1
3に入力される画像においてY方向の成分についての補
正を要する。この補正を考慮した偏微分の距離として、
0° (Δx=2、Δy=0)、22、’5”(Δx=
2、Δy=1)、45° (Δx=2、Δy=2)、6
7.5° (Δx=2、Δy−3)を用いて良好な結果
を得ている。
要素に、関しては、偏微分方向により比較的大きな距離
を採用する必要が生じる。しかし、距離が過大になると
、指紋の谷を越えて、すなわち、指紋の山から山に跨る
微分が行われ、指紋隆線の特徴が失われる。従って、距
離値としては、方向の精度を極力高めつつ微小量を採用
すべきである。また第2図の画像入力装置10は、指紋
を斜め45°の方向から観察するため、CCDカメラ1
3に入力される画像においてY方向の成分についての補
正を要する。この補正を考慮した偏微分の距離として、
0° (Δx=2、Δy=0)、22、’5”(Δx=
2、Δy=1)、45° (Δx=2、Δy=2)、6
7.5° (Δx=2、Δy−3)を用いて良好な結果
を得ている。
各画素について番号1〜8(第6図)の各方向に関する
偏微分値を計算する際、既に求められている偏微分値と
新しく求められた偏微分値とを比較して小さい方をメモ
リに記憶させておく。しかして、各方向についての偏微
分を行いつつ小さい方をメモリに記憶させていくと、8
方向についての計算が終了した時点でメモリには最小偏
微分値が格納されることとなる。この処理を全画素につ
いて行うことにより、全画素について最小偏微分値が求
められる。
偏微分値を計算する際、既に求められている偏微分値と
新しく求められた偏微分値とを比較して小さい方をメモ
リに記憶させておく。しかして、各方向についての偏微
分を行いつつ小さい方をメモリに記憶させていくと、8
方向についての計算が終了した時点でメモリには最小偏
微分値が格納されることとなる。この処理を全画素につ
いて行うことにより、全画素について最小偏微分値が求
められる。
次いで、再び各画素について番号1〜8の各方向に関す
る偏微分値を計算し、、この偏微分値を既に求められて
いる最小偏微分値と比較する。そして、今求められた偏
微分値が最小偏微分値と一致した時、その時の偏微分値
のr方向1に対応する番号(第6図の番号1〜8)を画
像処理部のメモリに格納する。しかして、全画素につい
て偏微分値が最小となる方向が求められ、画像全体につ
いて偏微分値が最小となる方向の分布が得られる。
る偏微分値を計算し、、この偏微分値を既に求められて
いる最小偏微分値と比較する。そして、今求められた偏
微分値が最小偏微分値と一致した時、その時の偏微分値
のr方向1に対応する番号(第6図の番号1〜8)を画
像処理部のメモリに格納する。しかして、全画素につい
て偏微分値が最小となる方向が求められ、画像全体につ
いて偏微分値が最小となる方向の分布が得られる。
このように濃淡画像から直接画像各部の方向成分を抽出
するので、原画像の情報を最大限に活用し得る。
するので、原画像の情報を最大限に活用し得る。
さて、サンプル画像について最小偏微分値となる方向の
分布が得られると、これにより指紋の隆線の傾向が把握
可能であり、この方向の分布をマスター画像のものと比
較することによって指紋照合を行い得る。すなわち、各
画素毎に得られた最小偏微分値となる方向のデータを、
サンプル画像とマスター画像との間において、対応する
画像毎に比較する。しかし本実施例では、後述するよう
に画像を複数のブロックに分割し、指紋画像の特徴中心
を含むブロックについて最小となる方向に基づいた指標
を求め、サンプル画像とマスター画像について、この指
標を用いて比較を行っている。
分布が得られると、これにより指紋の隆線の傾向が把握
可能であり、この方向の分布をマスター画像のものと比
較することによって指紋照合を行い得る。すなわち、各
画素毎に得られた最小偏微分値となる方向のデータを、
サンプル画像とマスター画像との間において、対応する
画像毎に比較する。しかし本実施例では、後述するよう
に画像を複数のブロックに分割し、指紋画像の特徴中心
を含むブロックについて最小となる方向に基づいた指標
を求め、サンプル画像とマスター画像について、この指
標を用いて比較を行っている。
これは、特徴中心の近傍に指紋の多くの特徴が現れるか
らである。
らである。
サンプル画像とマスター画像の比較に先立ち、これらの
画像の位置合わせが行われる。この位置合わせを第7図
を参照して説明する。
画像の位置合わせが行われる。この位置合わせを第7図
を参照して説明する。
この図において指紋の隆線FPは渦巻き状を呈しており
、したがって同じ濃度値の画素がこの渦巻きに沿って並
んでいる。ここで横方向をX方向、縦方向をY方向とす
る。隣接する画素間の濃度値の変化量をY方向に沿って
偏微分し、Y方向における濃度値の変化率を求めると、
例えば符号Pの部分のように隆線がX方向に延びている
部分において大きく、・また−符号Qの部分のように隆
線がY方向に延びている部分において小さい。したがっ
て濃度値のY方向の偏微分値は、符号Rで示すように中
央において最大となるヒストグラムを有する。同様に、
X方向における濃度値の変化率を求めると、符号Pの部
分のように隆線がX方向に延びている部分において小さ
く、また符号Qの部分のように隆線がY方向に延びてい
る部分において大きい。したがって濃度値のX方向の偏
微分値は、符号Sで示すよう−に中央において最大とな
るヒストグラムを有する。
、したがって同じ濃度値の画素がこの渦巻きに沿って並
んでいる。ここで横方向をX方向、縦方向をY方向とす
る。隣接する画素間の濃度値の変化量をY方向に沿って
偏微分し、Y方向における濃度値の変化率を求めると、
例えば符号Pの部分のように隆線がX方向に延びている
部分において大きく、・また−符号Qの部分のように隆
線がY方向に延びている部分において小さい。したがっ
て濃度値のY方向の偏微分値は、符号Rで示すように中
央において最大となるヒストグラムを有する。同様に、
X方向における濃度値の変化率を求めると、符号Pの部
分のように隆線がX方向に延びている部分において小さ
く、また符号Qの部分のように隆線がY方向に延びてい
る部分において大きい。したがって濃度値のX方向の偏
微分値は、符号Sで示すよう−に中央において最大とな
るヒストグラムを有する。
本実施例においては、X方向に沿った濃度値の変化に関
するヒストグラム(符号S)の最大値となる点(符号T
)をこの画像の中心点のY座標とし、またY方向に沿っ
た濃度値の変化に関するヒストグラム(符号R)の最大
値となる点(符号U)をこの画像の中心点のX座標とし
ている。このようにして得られた中心点は、図形そのも
のの中心ではなく、この画像の特徴の中心(例えば渦巻
の中心)である。しかして濃度偏微分値のヒストグラム
の極値が生じる点が、特徴中心として定められる。
するヒストグラム(符号S)の最大値となる点(符号T
)をこの画像の中心点のY座標とし、またY方向に沿っ
た濃度値の変化に関するヒストグラム(符号R)の最大
値となる点(符号U)をこの画像の中心点のX座標とし
ている。このようにして得られた中心点は、図形そのも
のの中心ではなく、この画像の特徴の中心(例えば渦巻
の中心)である。しかして濃度偏微分値のヒストグラム
の極値が生じる点が、特徴中心として定められる。
マスター画像とサンプル画像は共に、第1図に示すよう
に例えば15のブロックA〜0に分割されており、上述
した手法によって得られた特徴中心を含むブロックが相
互に一致するようにして、サンプル画像とマスター画像
の位置合わせが行われる。
に例えば15のブロックA〜0に分割されており、上述
した手法によって得られた特徴中心を含むブロックが相
互に一致するようにして、サンプル画像とマスター画像
の位置合わせが行われる。
改番こサンプル画像とマスター画像の比較との比較判断
について具体的に説明する。
について具体的に説明する。
第1図は、指紋画像41をブロックに分割する方法を示
す。この画像41は15個のブロックA〜0に分割され
、各ブロックA〜0はさらに、16X16%素から成る
16個の領域a−pに分割されている。本実施例では、
各プロ・ンクA−0のうち、特徴中心を含むブロックH
に関するデータのみを用いて、サンプル画、像とマスタ
ー画像の比較を行う。
す。この画像41は15個のブロックA〜0に分割され
、各ブロックA〜0はさらに、16X16%素から成る
16個の領域a−pに分割されている。本実施例では、
各プロ・ンクA−0のうち、特徴中心を含むブロックH
に関するデータのみを用いて、サンプル画、像とマスタ
ー画像の比較を行う。
まず、ブロックHにおける各領域a−p毎に全分散を算
出する。全分散とは本来、次の式によって定義されるも
のである。すなわち、 全分散−クラス間分散子クラス内分散 =sin”(θ/2 )+(Vm十V s ) / ま
ただし、θは各領域におけるマスター画像とサンプル画
像の最小偏微分値となる方向のずれの角度、7mはマス
ター画像の各領域におけるクラス内分散、Vsはサンプ
ル画像の各領域におけるクラス内分散を示す。さて本実
施例では全分散REを、1から上記式によって定義され
る全分散をひいたものとして定義している。すなわち本
実施例において、全分散REは、 RE = 1−sin”(θ/2 )−CVm+−、V
s ) / 2= cos ” (θ/2 ) (
Vm十V s ) /2 (1)と定義される。これ
によって、−成度が高い程合分散が増加する傾向が得ら
れる。
出する。全分散とは本来、次の式によって定義されるも
のである。すなわち、 全分散−クラス間分散子クラス内分散 =sin”(θ/2 )+(Vm十V s ) / ま
ただし、θは各領域におけるマスター画像とサンプル画
像の最小偏微分値となる方向のずれの角度、7mはマス
ター画像の各領域におけるクラス内分散、Vsはサンプ
ル画像の各領域におけるクラス内分散を示す。さて本実
施例では全分散REを、1から上記式によって定義され
る全分散をひいたものとして定義している。すなわち本
実施例において、全分散REは、 RE = 1−sin”(θ/2 )−CVm+−、V
s ) / 2= cos ” (θ/2 ) (
Vm十V s ) /2 (1)と定義される。これ
によって、−成度が高い程合分散が増加する傾向が得ら
れる。
(1)式によって定義される全分散を求めるために、ま
ずマスター画像およびサンプル画像についてクラス内分
散Vm、Vsを求める。これを第8図および第9図を用
いて説明する。第8図は方向コードに対する画素数のヒ
ストグラムを示し、第10図は方向コードの定義を示す
。すなわち、垂直上方を向く方向のコードを「1」と定
め、これから時計周りに22.5°ずつ回転変位する毎
に方向コードは「2」、「3」 ・・・ 「8」と増加
するものとする。
ずマスター画像およびサンプル画像についてクラス内分
散Vm、Vsを求める。これを第8図および第9図を用
いて説明する。第8図は方向コードに対する画素数のヒ
ストグラムを示し、第10図は方向コードの定義を示す
。すなわち、垂直上方を向く方向のコードを「1」と定
め、これから時計周りに22.5°ずつ回転変位する毎
に方向コードは「2」、「3」 ・・・ 「8」と増加
するものとする。
まず方向コード「1」を仮の中心点とし、各方向コード
毎に方向コード「1」に対する方向ずれを求める。すな
わち方向ずれは、方向コード「2」・ 13」・ 14
」、′5」、「6」・ 17」・[8jに対して、それ
ぞれ1.2.3.4.3.2.1(第8図において括弧
で示される数)となる。なお、方向コードr2」と「8
」、「3」と「7」、「4」と「6」において、それぞ
れ方向ずれが同しであるのは、方向ずれが時計周りであ
るか反時計周りであるかを考慮しないからである。
毎に方向コード「1」に対する方向ずれを求める。すな
わち方向ずれは、方向コード「2」・ 13」・ 14
」、′5」、「6」・ 17」・[8jに対して、それ
ぞれ1.2.3.4.3.2.1(第8図において括弧
で示される数)となる。なお、方向コードr2」と「8
」、「3」と「7」、「4」と「6」において、それぞ
れ方向ずれが同しであるのは、方向ずれが時計周りであ
るか反時計周りであるかを考慮しないからである。
次に、各方向コードにおける画素数に、方向ずれの大き
さに応じた重みをかけ、その総和Tを求める。こ゛こで
重みは、方向ずれの角度をθとすると、sin”θであ
り、方向ずれがない場合は0.0、方向ずれが1の場合
は0.15、方向ずれが2の場合は0.5、方向ずれが
3の場合は0.85、方向ずれが4の場合は1.0であ
る。このように各方向コードの画素数に、重みを乗じる
のは、クラス内分散に対する画素数の影響が仮中心点か
ら離れているものほど強くなると考えられるからである
。
さに応じた重みをかけ、その総和Tを求める。こ゛こで
重みは、方向ずれの角度をθとすると、sin”θであ
り、方向ずれがない場合は0.0、方向ずれが1の場合
は0.15、方向ずれが2の場合は0.5、方向ずれが
3の場合は0.85、方向ずれが4の場合は1.0であ
る。このように各方向コードの画素数に、重みを乗じる
のは、クラス内分散に対する画素数の影響が仮中心点か
ら離れているものほど強くなると考えられるからである
。
このようにして得られた総和Tを領域内の画素数256
で割った値がクラス内分散である。このクラス内分散は
、全ての方向コードを仮中心点として算出され、すなわ
ちひとつの領域について8個のクラス内分散が得られる
。次に、これらのクラス内分散の最小値を求め、この最
小値となるクラス内分散をその領域におけるクラス内分
散とする。また、この最小価となるクラス内分散に対応
する方向コードをその領域における方向コードとする。
で割った値がクラス内分散である。このクラス内分散は
、全ての方向コードを仮中心点として算出され、すなわ
ちひとつの領域について8個のクラス内分散が得られる
。次に、これらのクラス内分散の最小値を求め、この最
小値となるクラス内分散をその領域におけるクラス内分
散とする。また、この最小価となるクラス内分散に対応
する方向コードをその領域における方向コードとする。
しかして各領域a −p毎にクラス内分散と方向コード
が求まる。
が求まる。
次に、各領域a −pのクラス内分散の平均値をとり、
これをブロックHのクラス内分散とする。
これをブロックHのクラス内分散とする。
このようにして得られたクラス内分散が、上記(1)式
において使用されるマスター画像およびサンプル画像の
クラス内分散Vm、Vsである。同様にして、各領域a
−pの方向コードの平均値をとり、これをブロックH
の方向コードとする。この方向コードが次に述べるよう
に、上記(1)式において使用される方向コードである
。
において使用されるマスター画像およびサンプル画像の
クラス内分散Vm、Vsである。同様にして、各領域a
−pの方向コードの平均値をとり、これをブロックH
の方向コードとする。この方向コードが次に述べるよう
に、上記(1)式において使用される方向コードである
。
次に上記(1)式におけるcos ” (θ/2)、す
なわち方向ずれ度を算出する。これは、ブロックHに関
し工、マスター画像とサンプル画像の方向コードの差を
求め、この差に対応する角度をθとして計算する。例え
ば、マスター画像とサンプル画像の方向コードの差が1
であれば、θは22.5°であるから、方向ずれ度は0
.96となる。同様に、差が2であれば、θは45°で
あるから、方向ずれ度は0.85、差が3であれば、θ
は67.5°であるから、方向ずれ度は0.69、差が
4であれば、θは90″であるから、方向ずれ度は0゜
5となる。
なわち方向ずれ度を算出する。これは、ブロックHに関
し工、マスター画像とサンプル画像の方向コードの差を
求め、この差に対応する角度をθとして計算する。例え
ば、マスター画像とサンプル画像の方向コードの差が1
であれば、θは22.5°であるから、方向ずれ度は0
.96となる。同様に、差が2であれば、θは45°で
あるから、方向ずれ度は0.85、差が3であれば、θ
は67.5°であるから、方向ずれ度は0.69、差が
4であれば、θは90″であるから、方向ずれ度は0゜
5となる。
以上のようにして得られた方向ずれ度(クラス間分散)
とクラス内分散Vm、Vsを用いて、上記(1)式から
ブロックHにおける全分散REが求められる。この全分
散REは、0と1の間で変化し、サンプル画像とマスタ
ー画像との類似の度合いが強いほどlに近くなる。例え
ば、サンプル画像とマスター画像とがほぼ一致している
場合、ブロックHについて、全分散REは0.8以上の
値となる。これに対し、サンプル画像とマスター画像と
が非類似の場合、ブロックHにおいて、全分散REは0
.7未満の値となる。
とクラス内分散Vm、Vsを用いて、上記(1)式から
ブロックHにおける全分散REが求められる。この全分
散REは、0と1の間で変化し、サンプル画像とマスタ
ー画像との類似の度合いが強いほどlに近くなる。例え
ば、サンプル画像とマスター画像とがほぼ一致している
場合、ブロックHについて、全分散REは0.8以上の
値となる。これに対し、サンプル画像とマスター画像と
が非類似の場合、ブロックHにおいて、全分散REは0
.7未満の値となる。
次いで、ブロックHにおける相互相関を算出する。ここ
に相互相関は次の弐によって定義される。
に相互相関は次の弐によって定義される。
ただしCORは相互相関、X(θi)はサンプル画像に
おけるθi (deg)方向の画素数、X(θi)はマ
スター画像におけるθi (deg)方向の画素数であ
る。
おけるθi (deg)方向の画素数、X(θi)はマ
スター画像におけるθi (deg)方向の画素数であ
る。
この相互相関においても全分散の場合と同様に、まず各
領域a −p毎に算出し、その平均値を対応するブロッ
クHの相互相関とする。相互相関は0と1の間で変化し
、サンプル画像とマスター画像との類似の度合いが強い
ほど1に近くなる。
領域a −p毎に算出し、その平均値を対応するブロッ
クHの相互相関とする。相互相関は0と1の間で変化し
、サンプル画像とマスター画像との類似の度合いが強い
ほど1に近くなる。
さらに、ブロックHに関してクラス間距離を算出する。
ここにクラス間距離は次の式により定義される。
ただしDCはクラス間距離、X(θi)はサンプル画像
におけるθi (deg)方向の画素数、X(θi)は
マスター画像におけるθi (deg)方向の画素数で
ある。
におけるθi (deg)方向の画素数、X(θi)は
マスター画像におけるθi (deg)方向の画素数で
ある。
このクラス間距離も全分散および相互相関と同様に、ま
ず各SI!ta−p毎に算出し、その平均値を対応する
ブロックHのクラス間距離とする。クラス間距離は1と
Oの間で変化し、サンプル画像とマスター画像との頻(
以の度合いが強いはど0に近くなる。
ず各SI!ta−p毎に算出し、その平均値を対応する
ブロックHのクラス間距離とする。クラス間距離は1と
Oの間で変化し、サンプル画像とマスター画像との頻(
以の度合いが強いはど0に近くなる。
以上のようにして、マスター画像とサンプル画像につい
て、特徴中心を含むブロックHに関し全分散、相互相関
およびクラス間距離が算出される。
て、特徴中心を含むブロックHに関し全分散、相互相関
およびクラス間距離が算出される。
マスター画像とサンプル画像が実質的に一致していると
判断されるためには、ブロックHについて、例えば、全
分散が0.7以上、相互相関が0.96以上、クラス間
距離が0.1以下であることが必要である。
判断されるためには、ブロックHについて、例えば、全
分散が0.7以上、相互相関が0.96以上、クラス間
距離が0.1以下であることが必要である。
サンプル画像とマスター画像が異なるものであると判断
された場合、次にサンプル画像とマスター画像の相対位
置が1領域分(第1図のa −p −)だけ横方向に変
位せしめられ、そして上述したのと同様な方法により、
サンプル画像とマスター画像の比較が行われる。それで
もこれらの画像が異なるものであると判断された場合、
サンプル画像とマスター画像の相対位置が最初の位置か
ら反対方向に1領域分だけ変位せしめられ、再び同様な
方法によりサンプル画像とマスター画像の比較が行われ
る。このようにサンプル画像とマスター画像を相対的に
横方向に変位させても、なおこれらの画像が異なると判
断された場合、今度はサンプル画像とマスター画像を最
初の位置から相対的に縦方向に1領域分だけ変位させて
、比較が行われる。
された場合、次にサンプル画像とマスター画像の相対位
置が1領域分(第1図のa −p −)だけ横方向に変
位せしめられ、そして上述したのと同様な方法により、
サンプル画像とマスター画像の比較が行われる。それで
もこれらの画像が異なるものであると判断された場合、
サンプル画像とマスター画像の相対位置が最初の位置か
ら反対方向に1領域分だけ変位せしめられ、再び同様な
方法によりサンプル画像とマスター画像の比較が行われ
る。このようにサンプル画像とマスター画像を相対的に
横方向に変位させても、なおこれらの画像が異なると判
断された場合、今度はサンプル画像とマスター画像を最
初の位置から相対的に縦方向に1領域分だけ変位させて
、比較が行われる。
しかしてサンプル画像とマスター画像の比較は、相互に
特徴中心を合致させて行い、この結果これらの画像が異
なるものであると判断された場合、最初の中心合わせの
位置から左右にそれぞれ18H域分だけ一方の画像を変
位させ、また最初の中心合わせの位置から上下にそれぞ
れ1領域分だけ一方の画像を変位させて、同様な比較を
行う。すなわち画像の比較は、中心点を左右および上下
にずらせて、最大5回まで行い、5回とも異なる画像で
あると判断された場合、サンプル画像はマスター画像と
一致していないと判断される。
特徴中心を合致させて行い、この結果これらの画像が異
なるものであると判断された場合、最初の中心合わせの
位置から左右にそれぞれ18H域分だけ一方の画像を変
位させ、また最初の中心合わせの位置から上下にそれぞ
れ1領域分だけ一方の画像を変位させて、同様な比較を
行う。すなわち画像の比較は、中心点を左右および上下
にずらせて、最大5回まで行い、5回とも異なる画像で
あると判断された場合、サンプル画像はマスター画像と
一致していないと判断される。
このような比較方法が第2図に示すような指紋照合シス
テムに適用された場合、被検査指紋(サンプル画像)が
基準指紋(マスター画像)に一致し゛ていると判断され
た時、扉26が開錠される。
テムに適用された場合、被検査指紋(サンプル画像)が
基準指紋(マスター画像)に一致し゛ていると判断され
た時、扉26が開錠される。
また被検査指紋が基準指紋に一致していないと判断され
た時には、扉26を解錠することなく、再度の指紋入力
を被検者に要求するか、入場拒否のメツセージを出力す
ることになる。
た時には、扉26を解錠することなく、再度の指紋入力
を被検者に要求するか、入場拒否のメツセージを出力す
ることになる。
本発明の他の実施例として、第1図について、特徴中心
を含むブロックHに関するデータのみを用いるのではな
く、特徴中心を含むブロックHおよびその近傍のブロッ
ク(例えばり、E、F、G1、J、に、Lのブロックに
おいて1つまたは2以上のブロック)を選択し、これら
のブロックに関するデータを用いて指紋照合を行っても
よい。
を含むブロックHに関するデータのみを用いるのではな
く、特徴中心を含むブロックHおよびその近傍のブロッ
ク(例えばり、E、F、G1、J、に、Lのブロックに
おいて1つまたは2以上のブロック)を選択し、これら
のブロックに関するデータを用いて指紋照合を行っても
よい。
さらに他の実施例として、第10図に示すように、指紋
画像を囲む矩形Wの中心であるフィレ中心Zを特徴中心
として定め、これを含むブロックH”に関するデータの
みを用いて指紋照合を行ってもよい。またこのフィレ中
心を含むブロックH゛およびその近傍のブロックに関す
るデータを用いて指紋照合を行ってもよい。
画像を囲む矩形Wの中心であるフィレ中心Zを特徴中心
として定め、これを含むブロックH”に関するデータの
みを用いて指紋照合を行ってもよい。またこのフィレ中
心を含むブロックH゛およびその近傍のブロックに関す
るデータを用いて指紋照合を行ってもよい。
なお、これらの指標、すなわち全分散、相互相関および
クラス間距離を全て利用する必要はなく、これらのうち
の1あるいは2の指標を画像の比較に用いるようにして
もよい。
クラス間距離を全て利用する必要はなく、これらのうち
の1あるいは2の指標を画像の比較に用いるようにして
もよい。
以上のように本発明によれば、指紋照合においてマスタ
ー画像およびサンプル画像の作成を大幅に簡単化し、し
かも指紋照合を短時間かつ正確に実施することが可能に
なるという効果が得られる。
ー画像およびサンプル画像の作成を大幅に簡単化し、し
かも指紋照合を短時間かつ正確に実施することが可能に
なるという効果が得られる。
第1図は指紋画像をブロックに分割した状態を示す図、
第2図は指紋照合システムを示すブロック回、第3図は
直角プリズムの斜面と指との接触部分を拡大して示す図
、 第4図は指紋の隆線パターンの一例を示す図、第5図(
I)は第4図の領域Iにおける画素の濃度値の変化に関
するヒストグラムを示す図、第5図(If)は第4図の
領域■における画素の濃度値の変化に関するヒストグラ
ムを示す図、第6図は偏微分の方向を示す図、 第7図は画像の中心点を求める方法を説明するための図
、 第8図は方向コードに対する画素数のヒストグラムを示
す図、 第9図は方向コードの定義を示す図である。
直角プリズムの斜面と指との接触部分を拡大して示す図
、 第4図は指紋の隆線パターンの一例を示す図、第5図(
I)は第4図の領域Iにおける画素の濃度値の変化に関
するヒストグラムを示す図、第5図(If)は第4図の
領域■における画素の濃度値の変化に関するヒストグラ
ムを示す図、第6図は偏微分の方向を示す図、 第7図は画像の中心点を求める方法を説明するための図
、 第8図は方向コードに対する画素数のヒストグラムを示
す図、 第9図は方向コードの定義を示す図である。
Claims (4)
- (1)指紋画像を複数のブロックに分割し、当該指紋画
像を2方向について濃度偏微分し、両方向について当該
偏微分値のヒストグラムの極値が生じる点を特徴中心と
定め、当該特徴中心を含むブロックに関するデータのみ
を用いて指紋照合を行うことを特徴とする指紋照合方法
。 - (2)指紋画像を複数のブロックに分割し、当該指紋画
像を2方向について濃度偏微分し、両方向について当該
偏微分値のヒストグラムの極値が生じる点を特徴中心と
定め、当該特徴中心を含むブロックおよびその近傍に関
するデータのみを用いて指紋照合を行うことを特徴とす
る指紋照合方法。 - (3)指紋画像を複数のブロックに分割し、当該指紋画
像のフィレ中心を特徴中心と定め、当該特徴中心を含む
ブロックに関するデータのみを用いて指紋照合を行うこ
とを特徴とする指紋照合方法。 - (4)指紋画像を複数のブロックに分割し、当該指紋画
像のフィレ中心を特徴中心と定め、当該特徴中心を含む
ブロックおよびその近傍に関するデータのみを用いて指
紋照合を行うことを特徴とする指紋照合方法。
Priority Applications (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2209052A JPH0495175A (ja) | 1990-08-07 | 1990-08-07 | 指紋照合方法 |
DE69124312T DE69124312T2 (de) | 1990-08-07 | 1991-08-02 | Verfahren zur Prüfung von Fingerabdrücken |
EP91113070A EP0470530B1 (en) | 1990-08-07 | 1991-08-02 | Fingerprint verification method |
US07/740,603 US5239590A (en) | 1990-08-07 | 1991-08-05 | Fingerprint verification method |
KR1019910013666A KR920005022A (ko) | 1990-08-07 | 1991-08-07 | 지문대조방법 |
US08/018,215 US5261008A (en) | 1990-08-07 | 1993-02-16 | Fingerprint verification method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2209052A JPH0495175A (ja) | 1990-08-07 | 1990-08-07 | 指紋照合方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0495175A true JPH0495175A (ja) | 1992-03-27 |
Family
ID=16566460
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2209052A Pending JPH0495175A (ja) | 1990-08-07 | 1990-08-07 | 指紋照合方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0495175A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100825773B1 (ko) * | 2005-08-23 | 2008-04-28 | 삼성전자주식회사 | 방향 추정 방법 및 장치 |
JP2010151684A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Univ Of Tsukuba | 局所的な複屈折情報を抽出可能な偏光感受光画像計測装置 |
-
1990
- 1990-08-07 JP JP2209052A patent/JPH0495175A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100825773B1 (ko) * | 2005-08-23 | 2008-04-28 | 삼성전자주식회사 | 방향 추정 방법 및 장치 |
JP2010151684A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Univ Of Tsukuba | 局所的な複屈折情報を抽出可能な偏光感受光画像計測装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5239590A (en) | Fingerprint verification method | |
JPH0471079A (ja) | 画像の位置合わせ方法 | |
US7236617B1 (en) | Method and device for determining a total minutiae template from a plurality of partial minutiae templates | |
JP2557510B2 (ja) | 個人認証装置 | |
WO2018176514A1 (zh) | 指纹配准方法及装置 | |
Jiang et al. | Reference point detection for fingerprint recognition | |
US5261008A (en) | Fingerprint verification method | |
Choi et al. | Fingerprint image mosaicking by recursive ridge mapping | |
Tukur | Fingerprint recognition and matching using Matlab | |
CN105701473B (zh) | 一种掌纹图像细节点特征匹配的方法 | |
KR100489430B1 (ko) | 위치이동, 회전에 무관한 지문인식 방법 및 지문인식 장치및 그 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한기록매체 | |
US7646918B2 (en) | Systems and methods for recognizing objects in an image | |
JP3494388B2 (ja) | 指紋照合方法および指紋照合装置 | |
JPH0495175A (ja) | 指紋照合方法 | |
KR100391182B1 (ko) | 직접 골 추적을 이용한 지문 특징 추출방법 | |
JP2007524143A (ja) | 掌紋認証の方法 | |
KR100698724B1 (ko) | 융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점추출 방법 | |
JPH0465776A (ja) | 画像の比較方法 | |
JP2926069B2 (ja) | 指紋照合方法 | |
Anand et al. | Fingerprint Identification and Matching | |
JPH05108806A (ja) | 画像特徴抽出方法及びその装置 | |
JP2007179267A (ja) | パターン照合装置 | |
KR100564762B1 (ko) | 지문 정보를 이용한 사용자 인증방법 및 그 장치 | |
JPH09147113A (ja) | 指紋照合方法及び装置 | |
CN113673477B (zh) | 掌静脉非接触式三维建模方法、装置及认证方法 |