KR100417013B1 - 지문/장문 화상 처리 장치 및 처리 방법 - Google Patents
지문/장문 화상 처리 장치 및 처리 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100417013B1 KR100417013B1 KR10-2002-0016018A KR20020016018A KR100417013B1 KR 100417013 B1 KR100417013 B1 KR 100417013B1 KR 20020016018 A KR20020016018 A KR 20020016018A KR 100417013 B1 KR100417013 B1 KR 100417013B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- ridge
- image
- region
- local
- area
- Prior art date
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 8
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 claims abstract description 74
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 59
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 30
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 13
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000012447 hatching Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 239000011295 pitch Substances 0.000 description 2
- 230000002040 relaxant effect Effects 0.000 description 2
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
영역 특성 판정 수단은 국소 영역(local region)이 릿지(ridge)만을 포함하는 영역인가 또는 릿지와 주름(crease)의 혼재 영역인가를 판정하고, 적합한 릿지 화상 선택부는 주름과 릿지의 혼재 영역 및 릿지 단독 영역의 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 화상을 선택한다.
Description
본 발명은 지문/장문(palmprint) 화상 처리 장치, 처리 방법, 및 지문 인식, 지문 분류, 및 장문 인식에 사용되는 처리 프로그램에 관한 것이다.
종래에, 릿지(ridge)의 방향 및 지문 화상으로부터의 릿지의 피치를 포함하는 릿지 정보를 자동 추출하는 방법으로서 예컨대 릿지 방향 패턴 평활화(smoothing) 방법 및 장치가 일본국 특허공보 제2765335호에 개시되어 있고 이완법(relaxation method)에 의한 지문 패턴 분류에 관해서는 일본의 제22회 정보 처리 학회(1981년 전기)에서 Kawagoe 등이 개시하였다. 상기 릿지 방향 패턴 평활화법 및 장치는 에너지 최소화 원리에 근거하고 있고 여기서 평가 함수는 신뢰성의 정도를 척도로 하여 화상상에 설정된 각각의 2차원 국소 영역으로부터 추출된 방향에 부여되고 상기 평가 함수는 평활용으로 최소화된다. 반면에, 상기 이완법에 의한 지문 패턴 분류에 있어서, 화상상에 설정된 각각의 2차원 국소 영역으로부터 추출된 방향에 대한 정보는 이완법에 의해 이완된다.
그러나, 전술한 일본국 특허공보 제2765335호에 개시된 방법에 있어서, 주름(crease)을 포함하는 화상을 이완하는 경우에 주위 영역도 주름에 따라 역시 이완되어 그 결과 주름이 강조되게 된다. 이완법에 의한 지문 패턴 분류에서 기술된 종래 기술에 있어서, 상기 이완법은 각각의 국소 영역으로부터 추출된 방향에 대한 정보를 이완하는 방법으로 사용되지만 상기 방법에서 이완은 주름에 따라 유사한 피치에서 서로에 평행인 지문의 넓은 범위를 가로질러 존재하는 많은 주름에 적용될 수 있어 주름이 강조되게 된다.
따라서, 본 발명의 발명자는 일본국 특개평 H09-167230호의 주름으로부터의 영향이 없는 지문/장문 화상으로부터의 릿지 이미지를 추출할 수 있는 지문/장문 화상 처리 장치를 제안하였다. 상기 공보에 개시된 상기 처리 장치에 있어서, 입력된 지문/장문 화상은 다수위 블록으로 분할되고 다수의 릿지 후보는 각각의 블록으로부터 검출되고 상기 검출된 릿지 후보 중에서 릿지로서 확실히 판정될 수 있는 릿지 후보 및 상기 릿지 후보를 포함하는 블록이 결정되고 상기 결정된 릿지 후보와 어울리는 다른 블록에서의 후보가 선택된다. 릿지 패턴은 공간적으로 서로 연속되고 주름 패턴은 공간적으로 서로 연속되지만 보통 주름과 릿지는 서로 연속적이지 않고 그에 따라 릿지로서 확실히 판정될 수 있는 후보가 검출되고 상기 검출된 후보와 어울리는 후보가 다른 국소 후보 중에서 선택되어 주름이 있는 영역에서도 릿지를 정확히 검출하는 것이 가능하게 된다.
도 1은 전술한 지문 장문 화상 처리 장치의 일부를 도시한다. 도 1은 일본국 특개평 H09-167230호의 도 9에 대응한다. 그러나, 설명의 편의상 도 1은 상기 공보의 도 9의 단순화된 도면이다. 도 1에 있어서, 도면 부호 11은 화상 입력부를 나타내고 도면 부호 12는 국소 정보 추출부를 나타내고 도면 부호 13은 고신뢰성 영역 결정부를 나타내고 도면 부호 14는 인접 영역군 검출부를 나타내고 도면 부호 15는 릿지 후보 선택부를 나타내고 도면 부호 16은 화상 생성부를 나타낸다. 여기서 고신뢰성 영역 결정부(13)는 상기 공보의 제1의 릿지 후보 화상 선택부(12), 연속성 평가부(13), 클러스터링부(clustering part ; 14), 및 클러스터(cluster) 평가부(15)에 대응한다. 인접 영역군 검출부(14) 및 릿지 후보 선택부(15)는 최적릿지 후보 화상 선택부(17)에 대응한다.
도 2는 도 1의 처리 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다. 도 2에서, 화상 입력부(11)는 지문/장문을 화상으로서 읽어들여 상기 화상을 디지털 화상의 형태로 국소 정보 추출부(12)에 공급한다(S701). 상기 국소 정보 추출부(12)는 입력된 원화상을 2차원의 국소 영역으로 분할하고(S702), 각각의 국소 영역에 존재하는 릿지가 될 후보(이하, 릿지 후보 화상이라고 한다)인 다수의 화상을 추출한다(S703). 도면 번호는 각각의 추출된 릿지 후보 화상에 붙여진다. 상기 추출된 릿지 후보 화상은 고신뢰성 영역 결정부(13), 릿지 후보 선택부(14) 및 화상 생성부(16)에 각각 공급된다. 고신뢰성 영역 결정부(13)에서, 다수의 릿지 후보 화상 중에서 릿지로서 정의될 가능성이 높은 릿지 후보, 및 릿지를 포함하는 국소 영역(고신뢰성 영역)이 결정되고(S704), 릿지 후보 및 국소 영역은 릿지 후보 선택부(14), 릿지 후보 선택부(15), 및 화상 생성부(16) 각각에 공급된다.
릿지 후보 선택부(14)는 고신뢰성 영역에 인접한 모든 국소 영역(인접 영역)을 발견한다(S705). 예컨대, 도 3의 a에 도시된 바와 같이 고신뢰성 영역(어두운 해칭선으로 도시됨)이 발견되는 경우에 고신뢰성 영역에 인접한 영역(밝은 해칭선으로 도시됨)은 인접한 영역으로서 검출된다. 다음에, 인접한 영역의 갯수가 하나 이상인지의 여부가 판정된다(S706). 예컨대, 도 3의 a에 있어서 인접 영역의 갯수는 하나 이상이고 상기 프로세스는 단계(S707)까지 진행되고 릿지 화상은 릿지 후보 선택부(15)에 의해 검출된 모든 인접 영역의 각각에 대한 릿지 후보 화상 중에서 선택되고 화상 생성부(16)는 선택된 후보 번호가 통지된다.
예컨대, 후보 선택 프로세스가 도 3의 a의 인접 영역에 대해 실행되는 경우에, 연속성이 높은 후보는 릿지 후보 화상(1 내지 6) 중에서 선택되고 상기 경우에 후보 화상(2)이 선택된다. 다음에, 프로세스는 S705로 복귀하고 고신뢰성 영역 또는 선택이 종료된 국소 영역에서, 고신뢰성 영역은 아니고 선택이 종료된 영역도 아닌 인접 영역을 전부 발견한다. 즉, 도 3의 a의 경우에, 이전에 발견된 인접 영역에 대해 하부측에 인접한 모든 영역이 발견된다. 다음에 S706에서 인접 영역의 수가 하나 이상인가의 여부가 판정되고 상기 수가 하나 이상인 경우에 S707에서 릿지 화상은 모든 인접 영역의 릿지 후보 화상으로부터 선택된다. 그 후, S705 내지 S707의 프로세스가 반복된다. "아니오"가 S706에서 판정되는 경우에 처리는 모든 국소 영역에 대해 종료하고 화상 생성부(16)는 도 3의 b에 도시된 바와 같이 선택된 후보 화상을 사용하여 전체 릿지 화상을 생성한다(S708).
전술한 1997년의 일본국 특개평 H09-167230호에 개시된 지문/장문 화상 처리 장치에서, 주름으로부터 영향이 없는 릿지를 추출하는 것이 가능하지만 인접한 영역과의 연속성을 중요 요소로서 고려함으로써 각각의 국소 영역에 대해 릿지 화상은 결정되므로 도 4의 a에 도시된 코어 또는 도 4의 b에 도시된 델타와 같은 곡률이 큰 릿지를 포함하는 부분에서 연속성이 양호한 주름을 포함하는 화상 후보는 릿지가 명확한 경우에도 릿지를 포함하는 화상 보다 잘 선택될 수 있으며 그 결과 릿지 추출의 실패로 이어진다.
본 발명의 목적은 곡률이 큰 릿지를 포함하는 부분과 주름의 혼재 영역으로부터도 릿지가 정확히 추출될 수 있는 지문/장문 처리 장치, 처리 방법, 및 그 프로그램을 제공하는데 있다.
전술한 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 지문/장문 화상 처리 장치는 지문 또는 장문을 화상으로서 읽어들이는 판독부와, 지문/장문 화상을 국소 영역(local region)으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지(ridge)를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 추출부와, 상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 결정부와, 상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 판정부와, 상기 릿지 단독 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 선택부와, 상기 고신뢰성 영역 결정부의 상기 후보 화상 및 상기 선택부에 의해 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 지문/장문 화상 처리 방법은 지문 또는 장문을 화상으로서 읽어들이는 단계와, 지문/장문 화상을 국소 영역(local region)으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지(ridge)를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 단계와, 상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 단계와, 상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 단계와, 상기 릿지 단독 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 단계와, 상기 고신뢰성 영역 결정 단계의 상기 후보 화상 및 상기 선택 단계에서 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 지문/장문 화상을 국소 영역으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 프로세스와, 상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 프로세스와, 상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 프로세스와, 상기 릿지 단독 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 프로세스와, 상기 고신뢰성 영역 결정 프로세스의 상기 후보 화상 및 상기 선택 프로세스에서 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 프로세스를 컴퓨터가 실행하도록 하는 프로그램을 제공한다.
도 1은 종래의 지문/장문 화상 처리 장치의 블록도.
도 2는 도 1의 종래의 처리 장치의 동작에 관한 흐름도.
도 3은 도 1의 릿지 화상을 선택하는 처리 공정을 설명하는 도면.
도 4는 곡률이 큰 릿지(ridge)를 포함하는 코어 및 델타부와 같은 부분의 예를 도시하는 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 지문/장문 화상 처리 장치의 구성에 관한 도면.
도 6은 도 5에 도시된 실시예의 동작에 관한 흐름도.
도 7은 릿지만의 존재 영역 및 릿지와 주름의 혼재 영역을 구비한 지문/장문 화상 처리 장치의 예를 도시하는 도면.
도 8은 도 5의 영역 특성 판정부(17)에 의한 도 7의 지문/장문 화상의 판정 결과를 도시하는 도면.
도 9는 국소 화상의 파워(power)를 설명하는 도면.
본 발명의 양호한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 이하에서 기술될 것이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 관한 지문/장문 화상 처리 장치의 구성을 도시하는도면이다. 동일한 구성 요소에는 도 1의 종래의 처리 장치와 동일한 도면 부호가 붙여진다. 도 5에 있어서, 스캐너 또는 라이브 스캐너용의 화상 입력부(11)는 지문 또는 장문(palmprint)을 화상으로서 읽어들여 상기 지문/장문 화상을 입력한다. 국소 정보 추출부(12)는 화상 입력부로부터 입력된 지문/장문 원화상을 2차원의 국소 영역으로 분할하고 각각의 국소 영역으로부터 각각의 국소 영역에 존재하는 릿지를 나타내는 다수의 릿지 후보 화상을 추출한다. 예컨대, 일본국 특개평 H09-167230호에 개시된 바와 같이 국소 정보 추출부(12)는 2차원의 국소 영역 각각에 2차원의 푸리에 변환을 하여 피크 부근의 에너지 또는 진폭이 큰 피그로부터의 순으로 푸리에 변환 평면에서의 피크 중에서 상이한 2차원의 사인파에 대응하는 다수의 피크를 추출하여 피크에 대응하는 2차원의 사인파를 릿지 후보 화상으로 여긴다.
고신뢰성 영역 결정부(13)는 각각의 국소 영역의 다수의 릿지 후보 화상 중에서 릿지일 가능성이 높은 다수의 릿지 후보 화상(상기 릿지 후보 화상은 국소 정보 추출부(12)에 의해 추출됨)을 결정하고 후보 화상과 같은 것을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로 결정한다. 전술한 공보에서 언급한 바와 같이, 고신뢰성 영역 결정부(13)는 릿지일 가능성에 대해 각각의 2차원 영역에서 릿지 후보 화상을 평가하고 각각의 국소 영역의 릿지일 가능성이 가장 높은 릿지 후보 화상을 선택한다. 상기 경우에, 고신뢰성 영역 결정부(13)는 각각의 국소 영역의 릿지 후보 화상 중에 진폭이 가장 큰 릿지 후보 화상을 선택한다.
릿지 후보 선택부(14)는 고신뢰성 영역 결정부(13)에 의해 결정된 고신뢰성 영역도 아니고 릿지 후보 화상이 선택되었던 국소 영역에 인접한 국소 영역 중에서릿지 후보 화상이 선택되었던 국소 영역도 아닌 모든 블록(인접 영역)을 검출한다. 이하, 상기 검출된 불록은 인접 영역이라고 한다. 영역 특성 판정부(17)는 국소 정보 추출부(12)로부터의 국소 정보에 따라 영역이 주름과 릿지 화상의 혼재 영역을 포함하는 블록인지의 여부에 대해 모든 인접 영역을 판정한다.
구체적으로, 영역이 주름과 릿지 화상의 혼재 영역을 포함하는 블록인지의 여부에 대한 판정이 이루어져 푸리에 평면(Fourier plane)에서의 대응하는 지점 주위에서 가장 큰 진폭 또는 에너지를 갖는 릿지 후보 화상의 진폭을 푸리에 평면에서의 대응하는 지점 주위에서 제2의 가장 큰 진폭 또는 에너지를 갖는 후보의 진폭으로 나눔으로써 구한 값이 소정의 임계값 이하인 경우에 블록은 주름과 릿지가 혼재된 블록으로 판정되고, 상기 값이 소정의 임곗값 이상인 경우에 상기 블록은 주름과 릿지가 혼재된 블록이 아니라고 판정된다. 적합한 릿지 후보 선택부(18)는 영역 특성 판정부(17)에 의한 판정 결과에 따라 각각의 국소 영역에 대해 상이한 평가 기준에 따라 릿지 후보를 선택한다. 도 5의 처리 장치(5)는 필요에 따라 처리의 중간 단계에서 데이터를 메모리와 같은 저장 장치(도시되지 않음)에 저장하고 데이터 처리에 필요하면 상기 데이터를 판독한다.
다음에, 본 실시예의 구체적인 동작이 도 6의 흐름도와 관련하여 상세히 기술될 것이다. 도 6에 있어서, 먼저, 화상 입력부(11)는 지문 또는 장문을 디지털 화상으로 읽어들여 상기 지문/장문 원화상을 국소 정보 추출부(12)에 공급한다(S201). 상기 국소 정보 추출부(12)는 전술한 입력된 원화상을 2차원의 국소 영역으로 분할하고(S202), 각각의 2차원의 국소 영역으로부터 각각의 2차원의국소 영역에 존재하는 릿지를 나타내는 다수의 릿지 후보 화상을 추출한다(S203). 상기 추출된 릿지 후보 화상은 고신뢰성 영역 결정부(13), 영역 특성 판정부(17), 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18), 및 화상 생성부(16)에 공급된다.
이하, 화상 입력부(11)의 입력된 화상에 대한 해상도가 20 픽셀/mm으로 설정되고 국소 영역이 정방형으로 설정되는 경우에(도 7을 참조), 국소 영역의 한변의 길이는 개략 8 내지 32 픽셀이 된다. 전술한 일본국 특개평 H09-167230호에서 언급된 바와 같이 릿지 후보 화상을 추출하는 경우에 국소 영역의 다수의 화상 파워 스펙트럼의 극대점이 높은 순서대로 검출되고 극대점에 대응하는 2차원의 사인파는 각각의 국소 영역의 릿지 후보 화상이라고 간주된다. 예컨대, 6개의 릿지 후보 화상이 각각의 국소 영역으로부터 추출된다. 다음에, 상기 극대점에 대응하는 사인파를 특성으로 하는 파라미터가 각각의 후보 화상의 극대점에 따라 계산되어 기록된다.
상기 파라미터의 일예가 설명된다. 상기는 전술한 일본국 특개평 H09-167230호에 개시되어 있다. 먼저, 푸리에 평면에서의 국소 영역 Iij(0〈 i〈 63, 0〈 j〈 63)의 n번째 피크의 좌표값은 (ξn(i,j), η(n(i,j))로 설정되고, 국소 정보 추출부(12)는 진폭, 위상, 방향, 주파수 및 피크 주위의 파워를 계산한다.
상기 진폭은 식(1)에 의해, 상기 위상은 식(2)에 의해, 상기 방향은 식(3)에 의해, 상기 주파수는 식(4)에 의해, 그리고 피크 주위의 파워는 식(5)에 의해 계산된다.
또한, f의 모든 파워는 식(6)에 의해 계산된다.
상기 파라미터에 의해 결정된 화상은 다음과 같이 표현된다:
식(8)은 각각의 국소 영역에서의 릿지를 보여주는 후보 화상을 나타낸다.
각각의 모든 국소 영역에 대해 상기 파라미터를 계산(식 (9))한다.
상기 일본국 특개평 H09-167230호에서 언급된 바와 같이 고신뢰성 영역 결정부(13)는 릿지일 가능성이 높은 릿지 후보 화상(고신뢰성 후보) 및 상기 판정된 릿지 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로 판정한다(S204). 상기 판정된 고신뢰성 후보 및 상기 고신뢰성 후보를 포함하는 고신뢰성 영역은 릿지 후보선택부(14), 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18), 및 화상 생성부(16)에 공급된다. 이하, 고신뢰성 영역 결정부(13)는 모든 국소 영역 각각에 대해 릿지일 가능성에 관하여 모든 릿지 후보 화상을 평가하고 각각의 국소 영역으로부터 릿지일 가능성이 높은 하나의 릿지 후보 화상을 선택하여 선택된 화상을 고신뢰성 후보 화상으로 간주한다.
이 경우의 알고리듬에서, 전술한 공보에서 언급한 바와 같이 국소 정보 추출부(12)에 의해 2차원의 푸리에 변환이 각각의 2차원의 국소 영역에 대해 일어나고 푸리에 변환 평면에서 구해진 피크 중에서 상이한 2차원의 사이파에 대응하는 피크가 진폭 또는 진폭 주의의 에너지가 큰 순서대로 추출되고 각각의 피크에 대응하는 2차원의 사인파가 릿지 후보 화상으로 간주되고, 또한 각각의 2차원의 국소 영역의 릿지 후보 화상 중에서 진폭이 가장 큰 릿지 화상 후보가 고신뢰성 후보 화상으로 간주된다. 릿지 후보 선택부(14)는 고신뢰성 영역에 인접한 모든 국소 영역(인접 영역)을 발견한다(S205). 예컨대, 도 3의 a에 도시된 바와 같이, 고신뢰성 영역(짙은 해칭선으로 도시됨)이 검출되는 경우에 고신뢰성 영역에 인접한 영역(약한 해칭선으로 도시됨)은 인접 영역으로 검출된다.
다음에, 릿지 후보 선택부(14)는 상기와 같이 검출된 인접 영역의 갯수가 하나 이상인가의 여부를 판정한다(S206). 도 3의 a의 예에서, 인접 영역의 갯수는 1 이상이고 프로세스는 S207까지 진행된다. 또한, 인접 영역의 갯수가 하나 이상인 경우에 릿지 후보 선택부(15)에 인접 영역에 대한 정보가 통지되고 그렇지 않으면 화상 생성부(16)에 상기 정보가 통지된다. S207에서, 릿지 후보 선택부(15)는 인접영역군의 각각의 인접 영역이 국소 정보 추출부(12)로부터의 국소 영역 정보에 따라 주름과 릿지의 혼재 영역인지의 여부를 판정하여 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)에 상기 판정 결과를 통지한다. 구체적으로, 인접 영역의 화상 파워 스펙트럼상의 극대점 중에 소정의 조건을 만족하는 두 점의 파워 스펙트럼비를 사용하여 인접 영역이 주름과 릿지의 혼재 영역인지의 여부에 대한 판정이 이루어진다.
상기 소정의 조건은 화상 파워 스펙트럼의 실수값이 원점에 대칭이므로 주파수 공간의 절반분에 극대값이 존재하고 주름과 릿지를 포함할 가능성이 있는 공간 주파수대(구체적으로는 1주기로서 개략 0.25mm 내지 1mm의 공간 주파수)에 존재한다. 상기 조건을 만족하는 극대점 중에서 상위 2개의 극대점의 극대값이 판정용으로 사용된다. 즉, 최대 극대값이 p1이고 제2의 최대 극대값이 p2인 경우에 p2/p1의 값이 소정의 임계값 이상이면 그 영역은 주름과 릿지의 혼재 영역이라고 판정되고 그렇지 않는다면 그 영역은 릿지만의 존재 영역으로 판정된다.
상기 판정을 위해, 극대점 근방(3 ×3 정도)의 파워 스펙트럼의 합의 비가 사용된다. 즉, 최대의 극대값 주변의 파워 스펙트럼의 합이 v1이고 제2의 최대 극대값 주변의 파워 스펙트럼의 합이 v2인 경우에 v2/v1의 값이 소정의 임계값 이상이면 그 영역은 주름과 릿지의 혼재 영역이라고 판정되고 그렇지 않으면 그 영역은 릿지만의 존재 영역으로 판정된다. 국소 영역의 파워 스펙트럼은 영역 특성 판정부(17)에 의해 계산되고 또한 국소 정보 추출부(12)에 의해 계산된 파워 스펙트럼이 사용된다. 전술한 일본국 특개평 H09-167230호에서 언급된 바와 같이 국소 정보 추출부를 사용하는 경우에 릿지 후보 화상의 속성 정보가 사용된다.
다음에, 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)는 영역 특성 판정부(17)에 의한 판정 결과에 따라 모든 검출된 인접 영역 각각의 릿지 후보 화상 중에 후보를 선택한다(S208). 구체적으로, 주름과 릿지의 혼재 영역으로 판정된 영역에서는 주위의 릿지 후보와의 연속성을 중요하게 간주함으로써 선택이 실행되고 릿지만이 존재한다고 판정된 영역에서는 주위 릿지 후보와의 연속성 및 릿지 후보 화상의 에너지 합을 평가 기준으로 고려함으로써 선택이 실행된다.
예컨대, 전술한 일본국 특개평 H09-167230호에서 언급된 바와 같이 주름과 릿지가 혼재되어 있다고 판정되는 경우에 근방의 평균 방향과 제n번째의 릿지 후보 화상의 방향 사이의 방향 차이(J1(n))가 최소가 되는 릿지 후보 화상이 릿지로서 선택된다. 릿지만의 존재 영역이라고 판정된 경우에는 근방의 평균 방향과 제n번째의 릿지 후보 화상 사이의 방향 차이(J2(n))가 + α/SN(n)이 최소가 되는 릿지 후보 화상이 릿지로서 선택된다.
여기서, α는 정수이고 SN(n)는 이하의 식(10)으로 나타낸다.
적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)는 상기와 같이 모든 인접 영역 각각에 대해 후보 선택 처리를 실행하여 릿지 후보 선택부(14) 및 화상 생성부(16)에 선택된 릿지 후보를 통지한다.
다음에, 프로세스는 S205로 재차 돌아가고 고신뢰성 영역 또는 선택이 종료된 국소 영역에 대해, 고신뢰성 영역도 아니고 선택이 완료된 영역도 아닌 인접 영역 전부가 검출된다. 즉, 예로서 도 3의 a에 있어서 이전에 발견된 인접 영역의 하부측에 인접한 모든 영역이 발견된다. 다음에, S206에서 인접 영역의 갯수가 하나 이상인지 여부가 판정되고 상기 갯수가 하나 이상인 경우 영역의 특성이 모든 인접 영역의 각각에 대해 판정되고(S207), S208에서 영역 특성 판정의 결과에 따라 후보 선택 처리는 모든 인접 영역 각각에 채택된 상이한 평가 기준을 사용하여 실행된다. 이하, S205 내지 S208까지의 처리는 동일한 방식으로 반복되고 "NO"가 S206에서 판정되면 화상 생성부(16)는 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)에 의해 선택된 릿지 후보, 고신뢰성 영역 결정부(13)에 의해 릿지일 가능성이 높다고 판정된 릿지 후보, 및 국소 정보 추출부(12)에 의해 획득된 국소 정보에 기초하여 전체의 지문/장문 릿지 화상을 생성하고(S209) 모든 처리가 종료된다.
여기서, 전술한 일본국 특개평 H09-167230호에 개시된 종래의 릿지 후보 선택 방법에 있어서, 주름으로부터 유래된 릿지 후보 화상의 에너지는 주름과 릿지의 혼재 영역의 릿지로부터 유래된 에너지 보다 때때로 더 크게 되어 릿지 후보 화상의 에너지를 선택 기준으로서 사용하는 경우에 틀리게 주름이 선택된다. 반면에, 릿지만의 영역에서 조차도 릿지의 굴곡이 큰 코어 또는 델타와 같은 부분에서 인접 국소 영역의 릿지 후보 화상과의 연속성만에 기초하여 선택이 이루어지는 경우에 진정한 릿지의 연속성 보다 양호한 연속성을 갖는 노이즈 성분이 존재하면 상기 노이즈 성분이 선택되고 릿지 추출은 실패로 돌아간다. 상기 노이즈 성분으로부터 유래된 릿지 후보 화상 에너지는 릿지로부터 유래된 에너지보다 더 작으므로 에너지의 크기를 사용하여 노이즈인가 릿지인가에 대한 판정을 내리는 것이 가능하다. 즉, 굴곡과 관계가 없는 에너지가 주름이 존재하지 않는 경우에 릿지 선택용으로 사용될 수 있지만 주름이 혼재된 경우에는 상기와 같은 선택이 불가능하다.
따라서, 본 발명에 있어서, 영역 특성 판정부(17)는 영역이 주름과 릿지의 혼재 영역인가 또는 릿지만 존재하는 릿지만의 단독 영역인가를 판정하고 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)는 각각의 영역에 대해 적합한 평가 기준에 따라 화상 후보를 선택하여 주름이 없는 굴곡이 큰 순수한 릿지를 포함하는 코어 또는 델타와 같은 부분에서 조차도 릿지는 정확히 추출될 수 있고 주름과 릿지의 혼재 영역에 대한 릿지 추출 성능을 유지할 수 있다. 도 7은 주름과 릿지의 혼재 영역 및 주름만의 단독 영역을 포함하는 지문/장문 화상의 일예를 도시한다. 상기와 같은 화상으로부터 영역 특성 판정부(17)에 의한 판정 결과는 도 8에 도시된다. 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)는 도 8의 릿지 단독 영역과 주름과 릿지의 혼재 영역 사이의 상이한 평가 기준에 따라 릿지 후보를 선택한다.
주름이 없는 릿지만의 영역에서, 푸리에 변환이 영역의 작은 영역 화상에 대해 행해져 한 쌍의 피크가 원점에 대해 대칭이라는 것이 발견되는 경우에 많은 양의 에너지는 피크에 집중된다. 그러나, 주름과 릿지의 존재 영역을 동시에 포함하는 영역의 푸리에 변환된 화상에 있어서 주름으로부터 유래되고 릿지로부터 유래된 다수의 피크가 나타나고 각각의 피크는 많은 양의 에너지를 갖는다(도 9를 참조). 따라서, 전술한 일본국 특개평 H09-167230호에 개시된 방법을 사용함으로써 작은영역의 푸리에 변환된 화상으로부터 다수의 피크가 검출되는 경우에 릿지만을 포함하는 영역에서 대부분의 에너지는 에너지 극대 피크에 집중되고 제2의 극대 피크 에너지로부터의 에너지 차이는 크게된다. 반면에, 주름과 릿지의 혼재 영역에서, 에너지 극대 피크와 제2의 극대 피크 사이의 에너지 차이는 작아지게 된다. 따라서, 본 실시예에 있어서, 상기와 같은 비율의 대소를 평가함으로써 영역이 주름과 릿지의 혼재 영역인지의 여부가 평가될 수 있다.
또한, 전술한 공보에 개시된 종래의 릿지 후보 선택법에 있어서, 전술한 바와 같이 주름으로부터 유래된 릿지 후보 화상의 에너지가 주름과 릿지의 혼재 영역의 릿지로부터 유래된 에너지보다 더 커서 릿지 후보 화상의 에너지가 평가 기준으로서 사용되면 주름은 틀리게 선택된다. 반면에, 굴곡이 큰 릿지만의 영역에 대해 단지 릿지 후보 화상과의 연속성에 기초하여 인접 국소 영역에 대한 선택이 이루어 지고 진정한 릿지보다 더 양호한 연속성을 갖는 노이즈 성분이 존재하는 경우에 노이즈 성분이 선택되고 릿지 추출은 실패로 돌아간다. 상기와 같은 노이즈 성분으로부터 유래된 릿지 후보 화상의 에너지는 릿지로부터 유래된 에너지 보다 더 작아서 에너지의 양에 따른 판정은 가능하다.
따라서, 본 실시예에 있어서, 적합한 릿지 후보 화상 선택부(18)는 에너지를 선택 기준으로 사용하지 않고 단지 방향의 연속성만을 선택 기준으로 사용하여 주름이 혼재된 영역에서 화상 후보를 선택한다. 또한, 에너지만을 중요하게 간주함으로써 릿지만의 존재 영역에서 후보 선택이 이루어진다. 그에 따라, 주름과 릿지의 혼재 영역에 대한 릿지 추출 성능을 유지하면서 주름이 없는 굴곡이 큰 순수한 릿지를 포함하는 코어 또는 델타와 같은 부분으로부터 릿지는 정확히 추출이 가능하다.
본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은 지문/장문 화상을 처리하기 위한 프로세스를 기술하는 프로그램이다. 즉, 상기 프로그램은 지문/장문 화상을 국소 영역으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 프로세스와, 상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 프로세스와, 상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 프로세스와, 상기 릿지 단독 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 프로세스와, 상기 고신뢰성 영역 결정 프로세스의 상기 후보 화상 및 상기 선택 프로세스에서 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 프로세스를 컴퓨터가 실행하도록 한다.
전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면 주름과 릿지의 혼재 영역 또는 릿지만의 단독 영역에 대한 판정이 이루어지고 릿지를 추출하는 경우에 상기 두 영역 사이에서 평가 기준을 달리함으로써써 릿지 후보 화상 중에서 후보 화상이 선택되어 굴곡이 큰 릿지를 포함하는 영역 또는 주름이 혼재된 영역으로부터도 릿지는 정확히 추출이 가능하다.
Claims (21)
- 지문/장문(fingerprint/palmprint) 화상 처리 장치에 있어서,지문 또는 장문을 화상으로서 읽어들이는 판독부와,지문/장문 화상을 국소 영역(local region)으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지(ridge)를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 추출부와,상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 결정부와,상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 판정부와,상기 릿지만의 존재 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 선택부와,상기 고신뢰성 영역 결정부의 상기 후보 화상 및 상기 선택부에 의해 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 제1항에 있어서,상기 판정부는 국소 영역이 국소 화상 파워(power) 스펙트럼의 다수의 극대점에서의 파워 스펙스럼의 비에 따라 릿지만의 존재 영역인지 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 제1항에 있어서,상기 판정부는 국소 화상의 파워 스펙트럼의 다수의 극대점에서 상기 파워 스펙트럼의 평방근의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 제1항에 있어서,상기 판정부는 국소 화상의 상기 파워 스펙트럼의 다수의 극대점의 근방에서의 파워 스펙트럼 성분의 합의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 제2 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 판정부는 상기 파워 스펙트럼에서 직류 성분을 제외하고 극대점을 사용하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 제2 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 파워 스펙트럼 극대점 중에서 주파수가 릿지로서 유효한 범위내의 제1의 최대 극대점 및 제2의 최대 극대점이 평가용으로 사용되는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 제1 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 선택부는 주위의 릿지 후보와의 연속성을 주름과 릿지의 혼재 영역에서의 선택을 위한 기준으로 사용하고, 릿지 후보 화상의 에너지양의 합 및 연속성을 릿지만의 존재 영역에서 선택을 위한 기준으로 사용하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 장치.
- 지문/장문 화상 처리 방법에 있어서,지문 또는 장문을 화상으로서 읽어들이는 단계와,지문/장문 화상을 국소 영역(local region)으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지(ridge)를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 단계와,상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 단계와,상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 단계와,상기 릿지 단독 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 단계와,상기 고신뢰성 영역 결정 단계의 상기 후보 화상 및 상기 선택 단계에서 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 제8항에 있어서,상기 판정 단계는 국소 화상 파워 스펙트럼의 다수의 극대점에서의 파워 스펙트럼의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 제8항에 있어서,상기 판정 단계는 국소 화상의 상기 파워 스펙트럼의 다수의 극대점에서 상기 파워 스펙트럼의 평방근의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 제8항에 있어서,상기 판정 단계는 국소 화상의 상기 파워 스펙트럼의 다수의 극대점의 근방에서의 파워 스펙트럼 성분의 합의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 제9 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,상기 파워 스펙트럼에서 직류 성분을 제외하고 극대점이 사용되는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 제9 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,상기 파워 스펙트럼 극대점 중에서 주파수가 릿지로서 유효한 범위내의 제1의 최대 극대점 및 제2의 최대 극대점이 평가용으로 사용되는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 제8 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,상기 선택 단계는 주위의 릿지 후보와의 연속성을 주름과 릿지의 혼재 영역에서의 선택을 위한 기준으로 사용하고, 릿지 후보 화상의 에너지양의 합 및 연속성을 릿지만의 존재 영역에서의 선택을 위한 기준으로 사용하는 것을 특징으로 하는 지문/장문 화상 처리 방법.
- 지문/장문 화상을 국소 영역으로 분할하고 국소 영역 각각에 대한 릿지를 나타내는 릿지 후보 화상을 추출하는 프로세스와,상기 추출된 릿지 후보 화상 중에 릿지 화상일 가능성이 가장 높은 후보 화상, 및 상기 후보 화상을 포함하는 국소 영역을 고신뢰성 영역으로서 결정하는 프로세스와,상기 고신뢰성 영역을 제외한 국소 영역이 릿지만 존재하는 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름(crease)이 혼재된 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 프로세스와,상기 릿지 단독 영역 및 상기 릿지와 주름의 혼재 영역 각각에 대해 채택된 평가 기준에 따라 릿지 후보 화상 중에서 릿지를 나타내는 것으로 추정되는 후보 화상을 선택하는 프로세스와,상기 고신뢰성 영역 결정 프로세스의 상기 후보 화상 및 상기 선택 프로세스에서 선택된 상기 후보 화상에 따라 전체 화상을 생성하는 프로세스를 포함하는 컴퓨터용 프로그램.
- 제15항에 있어서,상기 판정 프로세스는 국소 화상 파워(power) 스펙트럼의 다수의 극대점에서의 파워 스펙스럼의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터용 프로그램.
- 제15항에 있어서,상기 판정 프로세스는 국소 화상의 상기 파워 스펙트럼의 다수의 극대점에서 상기 파워 스펙트럼의 평방근의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터용 프로그램.
- 제15항에 있어서,상기 판정 프로세스는 국소 화상의 상기 파워 스펙트럼의 다수의 극대점의 근방에서의 파워 스펙트럼 성분의 합의 비에 따라 국소 영역이 릿지만의 존재 영역인지 또는 릿지와 주름의 혼재 영역인지의 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터용 프로그램.
- 제16 내지 제18 중 어느 한 항에 있어서,상기 판정 프로세스는 상기 파워 스펙트럼에서 직류 성분을 제외하고 극대점을 사용하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터용 프로그램.
- 제16 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,상기 파워 스펙트럼 극대점 중에서 주파수가 릿지로서 유효한 범위내의 제1의 최대 극대점 및 제2의 최대 극대점이 평가용으로 사용되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터용 프로그램.
- 제15 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,상기 선택 프로세스는 주위의 릿지 후보와의 연속성을 주름과 릿지의 혼재 영역에서의 선택을 위한 기준으로 사용하고, 릿지 후보 화상의 에너지양의 합 및 연속성을 릿지만의 존재 영역에서 선택을 위한 기준으로 사용하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터용 프로그램.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JPJP-P-2001-00087711 | 2001-03-26 | ||
| JP2001087711A JP4134522B2 (ja) | 2001-03-26 | 2001-03-26 | 指掌紋画像処理装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20020076142A KR20020076142A (ko) | 2002-10-09 |
| KR100417013B1 true KR100417013B1 (ko) | 2004-02-05 |
Family
ID=18942925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR10-2002-0016018A KR100417013B1 (ko) | 2001-03-26 | 2002-03-25 | 지문/장문 화상 처리 장치 및 처리 방법 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6961451B2 (ko) |
| EP (1) | EP1246119B1 (ko) |
| JP (1) | JP4134522B2 (ko) |
| KR (1) | KR100417013B1 (ko) |
| CN (1) | CN1184584C (ko) |
| DE (1) | DE60208255T2 (ko) |
| SG (1) | SG102668A1 (ko) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040057606A1 (en) * | 2002-09-25 | 2004-03-25 | The Hong Kong Polytechnic University | Apparatus for capturing a palmprint image |
| US7496214B2 (en) * | 2002-09-25 | 2009-02-24 | The Hong Kong Polytechnic University | Method of palm print identification |
| US7466846B2 (en) * | 2002-09-25 | 2008-12-16 | The Hong Kong Polytechnic University | Method for analyzing a palm print for the identification of an individual using gabor analysis |
| JP2005100062A (ja) * | 2003-09-24 | 2005-04-14 | Sanyo Electric Co Ltd | 認証装置および認証方法 |
| EP1724725B1 (en) * | 2004-03-04 | 2015-09-23 | NEC Corporation | Finger/palm print image processing system and finger/palm print image processing method |
| US7831071B2 (en) | 2004-07-22 | 2010-11-09 | Nec Corporation | Image processing system |
| CN1332631C (zh) * | 2004-07-28 | 2007-08-22 | 北京大学 | 掌纹提取方法和装置 |
| KR100706000B1 (ko) * | 2005-11-14 | 2007-04-12 | 고려대학교 산학협력단 | 장문인증방법 및 그 장치 |
| JP4931426B2 (ja) * | 2006-02-03 | 2012-05-16 | セコム株式会社 | 縞模様を含む画像の照合装置 |
| CN100365646C (zh) * | 2006-09-15 | 2008-01-30 | 哈尔滨工业大学 | 基于差分运算的高精度掌纹识别方法 |
| JP4398971B2 (ja) * | 2006-12-07 | 2010-01-13 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
| JP5109433B2 (ja) * | 2007-03-27 | 2012-12-26 | 日本電気株式会社 | 照合システム及び方法並びにプログラム |
| JP5398241B2 (ja) * | 2008-12-01 | 2014-01-29 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置 |
| EP2750103A4 (en) | 2011-08-23 | 2016-06-22 | Nec Corp | ROLLING ORIENTATION EXTRACTION DEVICE, METHOD OF ROLLING ORIENTATION EXTRACTION, AND ROLLING ORIENTATION EXTRACTION PROCESS |
| US8953854B2 (en) * | 2012-08-08 | 2015-02-10 | The Hong Kong Polytechnic University | Contactless 3D biometric feature identification system and method thereof |
| CN104392455B (zh) * | 2014-12-09 | 2017-03-29 | 西安电子科技大学 | 基于方向检测的在线掌纹有效区域快速分割方法 |
| KR102204307B1 (ko) | 2015-06-11 | 2021-01-18 | 삼성전자주식회사 | 생체 정보를 포함하는 영상의 전 처리 방법 |
| CN109902586A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-18 | 平安科技（深圳）有限公司 | 掌纹提取方法、装置及存储介质、服务器 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2096550T3 (es) * | 1987-02-20 | 1997-03-16 | Sagem | Metodo para la identificacion automatica de huellas dactilares. |
| US5177353A (en) * | 1990-07-31 | 1993-01-05 | Retrievex, Inc. | Finger surface image enhancement having liquid layer on finger touching surface of the plate |
| JP2765335B2 (ja) | 1992-01-07 | 1998-06-11 | 日本電気株式会社 | 隆線方向パターン平滑化方法およびその装置 |
| JP3057590B2 (ja) * | 1992-08-06 | 2000-06-26 | 中央発條株式会社 | 個人識別装置 |
| JPH07105370A (ja) | 1993-10-01 | 1995-04-21 | Nippon Denki Security Syst Kk | 指紋紋様分類方法 |
| JP2739856B2 (ja) | 1995-12-18 | 1998-04-15 | 日本電気株式会社 | 指掌紋画像処理装置 |
| AU3071001A (en) * | 1999-12-23 | 2001-07-09 | National University Of Singapore, The | Wavelet-enhanced automated fingerprint identification system |
-
2001
- 2001-03-26 JP JP2001087711A patent/JP4134522B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2002
- 2002-03-25 KR KR10-2002-0016018A patent/KR100417013B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2002-03-25 US US10/103,856 patent/US6961451B2/en not_active Expired - Lifetime
- 2002-03-25 SG SG200201680A patent/SG102668A1/en unknown
- 2002-03-26 EP EP02006933A patent/EP1246119B1/en not_active Expired - Fee Related
- 2002-03-26 DE DE60208255T patent/DE60208255T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2002-03-26 CN CNB021190836A patent/CN1184584C/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20020164055A1 (en) | 2002-11-07 |
| US6961451B2 (en) | 2005-11-01 |
| DE60208255T2 (de) | 2006-08-31 |
| JP2002288672A (ja) | 2002-10-04 |
| KR20020076142A (ko) | 2002-10-09 |
| CN1184584C (zh) | 2005-01-12 |
| SG102668A1 (en) | 2004-03-26 |
| EP1246119A1 (en) | 2002-10-02 |
| CN1378170A (zh) | 2002-11-06 |
| DE60208255D1 (de) | 2006-02-02 |
| EP1246119B1 (en) | 2005-12-28 |
| JP4134522B2 (ja) | 2008-08-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100417013B1 (ko) | 지문/장문 화상 처리 장치 및 처리 방법 | |
| JP4193163B2 (ja) | 指掌紋画像処理装置及び方法 | |
| CA2192525C (en) | Fingerprint/palmprint image processing apparatus | |
| US7769206B2 (en) | Finger/palm print image processing system and finger/palm print image processing method | |
| Dass et al. | Fingerprint Classification Using Orientation Field Flow Curves. | |
| US20090232397A1 (en) | Apparatus and method for processing image | |
| US8655084B2 (en) | Hand-based gender classification | |
| Hany et al. | Speeded-Up Robust Feature extraction and matching for fingerprint recognition | |
| Zeng et al. | 2d shape decomposition based on combined skeleton-boundary features | |
| JP2009529195A (ja) | 不変径方向虹彩セグメント化 | |
| JP2006260359A (ja) | 生体情報処理装置および生体情報処理方法 | |
| Dutagaci et al. | 3D face recognition by projection-based methods | |
| JP4049296B2 (ja) | カラー画像情報処理方法、該方法の実行に用いるプログラム、及びカラー画像情報処理装置 | |
| Swain et al. | Extended feature extraction technique from fingerprint | |
| JP2007241372A (ja) | オブジェクト識別装置、オブジェクト識別方法、および、オブジェクト識別用プログラム | |
| Chua et al. | Fingerprint ridge distance estimation: A mathematical modeling | |
| JP2004038713A (ja) | 物体識別装置、物体識別方法、辞書生成装置、プログラム | |
| Yu et al. | Directional smoothing for interferogram reduction | |
| KR100675000B1 (ko) | 지문영상 전처리 장치 및 방법 | |
| Gunsel et al. | Segmentation of range and intensity images using multiscale Markov random field representations | |
| JP2007141252A (ja) | 指紋照合装置及び指紋照合プログラム | |
| Chen et al. | Curvature-based shape representation of planar curves | |
| JP2006318309A (ja) | 情報処理方法、情報処理装置、コンピュータプログラム、記憶媒体 | |
| Dutağacı et al. | 3D Face Recognition by Projection Based Methods | |
| JPS6059481A (ja) | 指紋画像の基準点検出方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20100111 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |