DE69124312T2

DE69124312T2 - Verfahren zur Prüfung von Fingerabdrücken

Info

Publication number: DE69124312T2
Application number: DE69124312T
Authority: DE
Inventors: Makoto Yamamoto
Original assignee: Yozan Inc; Sharp Corp
Current assignee: Yozan Inc; Sharp Corp
Priority date: 1990-08-07
Filing date: 1991-08-02
Publication date: 1997-05-07
Anticipated expiration: 2011-08-03
Also published as: DE69124312D1; EP0470530A3; KR920005022A; EP0470530A2; EP0470530B1; US5239590A

Description

- Gebiet der Erfindung -

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verifikationsverfahren zum Vergleichen eines zu untersuchenden Fingerabdrucks mit einem Referenzfingerabdruck, der vorher gespeichert worden ist, und kann beispielsweise an ein Sicherheitssystem, das die Tür nur für erfaßte Personen öffnet, angepaßt werden.

- Herkömmliche Technologie -

Gemäß dem herkömmlichen Fingerabdruckverifikationsverfahren, das an ein derartiges Sicherheitssystem angepaßt ist, wird ein Bild, das die vortretenden Linien des Fingerabdrucks umfaßt, digitalisiert und ausgedünnt, um so das Muster der vortretenden Linien zu berechnen. Dann werden Abzweigungspunkte, Endpunkte und die Krümmung aus dem obengenannten Muster vortretender Linien als Hauptcharakteristika extrahiert. Basierend auf diesen Charakteristika wird ein Vergleich zwischen einem Master-Image (Bild- oder Referenzfingerabdruck) und einem Sample-Image (Bild des zu untersuchenden Fingerabdrucks) durchgeführt. Da die Charakteristika über den gesamten Fingerabdruck erscheinen, verwendete das herkömmliche Fingerabdruckverifikationsverfahren vorzugsweise einen Fingerabdruck, der einen großen Bereich überdeckt. Deshalb muß das Bild des Fingerabdrucks durch Drehen des Fingers aufgenommen werden, wobei nicht nur der vordere Teil des Fingers, sondern auch die Seiten des Fingers umfaßt werden.
Die EP-A-O 173 972 beschreibt ein Fingerabdruckverifikationsverfahren und insbesondere ein Verfahren zum Bestimmen der Mittenposition der vortretenden Linien oder des Rippenmusters. Dieser Schritt wird ausgeführt, um zu bestimmen, ob der Finger in der richtigen Position aufgedrückt worden ist. In anderen Worten wird dann, wenn die Mittenposition des Musters mit der Mittenzone der Bildeingabeoberfläche übereinstimmt, der Identifikationsschritt nachfolgend ausgeführt. Hier wird die Mitte des Fingerabdruckmusters dadurch bestimmt, daß die Winkel der Rippen in bezug auf jede Abtastlinie in dem digitalisierten Bild bestimmt werden.
Der Stand der Technik gemäß WO-A-87/06378 offenbart ein Verfahren zur Fingerabdruckverifikation unter Verwendung einer Sensoreinrichtung, die aus einem zweidimensionalen Feld von Bilderfassungselementen besteht. Mittels einer Schwellwertschaltung wird die Anzahl der Fingerabdruckrippen, die in einem Linienfeld des Sensors vorhanden sind, gezählt. Mit dieser Information wird ein Rippendichtegraph aufgebaut, wodurch die Form dieses Graphs eindeutig für jeden Fingerabdruck ist. Mit diesem Verfahren wird die Mittenposition des Fingerabdruckmusters nicht bestimmt.
Ein anderes Fingerabdruckverifikationsverfahren gemäß dem Stand der Technik ist in der JP-A-52 097 298 offenbart, welches Vektordaten der Rippenkonturen berechnet, um die Richtungen der entsprechenden Rippen zu berechnen. Dieses Verfahren verwendet wiederum ein digitalisiertes Bild, was Digitalisierungsfehler, wie beispielsweise ein Unterscheiden von Rippen mit sich bringt, und außerdem sagt es nichts in bezug auf die Bestimmung der Mittenposition des Rippenmusters aus.

- Zu lösende Aufgaben -

Die vortretenden Linien in dem Abschnitt, der unter dem Fingerabdruck liegt, d.h. einem Gelenkabschnitt eines Fingers, sind meistens in horizontaler Richtung angeordnet; deshalb gibt es dort wenige Charakteristika. Außerdem wird das Bild in dem Abschnitt, der unter dem Fingerabdruck liegt, kaum richtig eingegeben; deshalb sind dies nicht effektive Daten für die Fingerabdruckverifikation. Demgemäß wird es bei Verwendung eines derartigen Bildes für die Fingerabdruckverifikation sehr schwierig, die genaue Verifikation aufgrund des großen Volumens an Rauschen in den Daten durchzuführen. Außerdem wird durch Verwendung der Daten in dem unteren Teil des Fingerabdrucks das Volumen der Eingabedaten zu groß, daß es nötig wird, die Speicherkapazität zu vergrößern.
Die vorliegende Erfindung wurde erfunden, um das obengenannte Problem zu lösen, und hat als Aufgabe, das Schaffen eines Fingerabdruckverifikationsverfahrens, das eine genaue Fingerabdruckverifikation unter Verwendung eines kleinen Datenvolumens realisiert.
Außerdem besteht, wenn der gesamte Fingerabdruck für die Fingerabdruckverifikation verwendet wird, das Problem, daß die Art des Aufdrückens des zu untersuchenden Fingerabdrucks schwierig ist; deshalb wird die für die Fingerabdruckverifikation erforderliche Zeit lang.
Die vorliegende Erfindung hat als eine Aufgabe, ein Fingerabdruckverifikationsverfahren zu schaffen, das die Schritte der Erzeugung eines Master-Images und eines Sample- Images, die zur Fingerabdruckverifikation verwendet werden, stark vereinfacht, sowie die genaue Fingerabdruckverifikation innerhalb einer kurzen Zeitdauer realisiert.

- Mittel zur Lösung der Probleme -

Ein Fingerabdruckverifikationsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung umfaßt die Schritte:
Ermitteln partieller Dichtedifferentiale aus dem entsprechenden Fingerabdruckbild in bezug auf zwei Richtungen;
Bestimmen eines Punkts als Zentrum der Charakteristika, dort wo ein lokaler Maximumwert eines Histogramms entsprechender partieller Differentialwerte in beiden Richtungen auftritt;
Durchführen einer Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in dem Abschnitt, der über dem entsprechenden Zentrum der Charakteristika liegt.
Außerdem umfaßt ein Fingerabdruckverifikationsverfahren gemäß dem zweiten Anspruch der vorliegenden Erfindung die Schritte:
Bestimmen eines Fillet-Zentrums des entsprechenden Fingerabdruckbildes als Zentrum der Charakteristika;
Durchführen einer Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in dem Abschnitt, der oberhalb des entsprechenden Zentrums der Charakteristika liegt.
In einer bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung ist der zusätzliche Schritt vorgesehen, Teilen des Fingerabdruckbildes in eine Mehrzahl von Blöcken; und Durchführen der Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in einem Block, der das entsprechende Zentrum der Charakteristika umfaßt.

- Leistungsfähigkeit -

Der Abschnitt der Finderabdruckdaten, der unter der Mitte der Charakteristika liegt, wird nicht berücksichtigt und lediglich der obere Abschnitt der Daten wird zur Fingerabdruckverifikation verwendet. Da die meisten Charakteristika in dem oberen Abschnitt des Fingerabdrucks erscheinen, ist es möglich, ein genaue Fingerabdruckverifikation durch effektives Verwenden der Daten der Charakteristika durchzuführen.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Fig. 1 zeigt eine Zeichnung, die den Zustand des Fingerabdrucks, der in eine Mehrzahl von Blöcken geteilt ist, darstellt;
Fig. 2 zeigt ein Blockdiagramm, das ein Fingerabdruckverifikationssystem darstellt;
Fig. 3 zeigt ein Diagramm, das die Verbindung der geneigten Oberfläche des rechtwinkligen Prismas und des Fingers in Vergrößerung darstellt;
Fig. 4 zeigt ein Beispiel eines Diagramms des vortretenden Musters für den Fingerabdruck;
Fig. 5 (1) zeigt ein Diagramm eines Histogramms in bezug auf die Änderung im Dichtewert der Pixel in dem Bereich "I" in Fig. 4;
Fig. 5 (II) zeigt ein Diagramm eines Histogramms in bezug auf die Änderung im Dichtewert der Pixel im Bereich "II" in Fig. 4;
Fig. 6 zeigt ein Diagramm, das die Richtung der partiellen Differentiale angibt;
Fig. 7 zeigt ein Diagramm zur Erklärung des Berechnungsverfahrens des Mittelpunkts eines Bildes;
Fig. 8 zeigt ein Diagramm eines Histogramms in bezug auf die Pixel für jeden Richtungscode;
Fig. 9 zeigt ein Diagramm, das die Richtungscodes definiert;
Fig. 10 zeigt ein Diagramm, das ein Fillet-Zentrum darstellt.

- Ausführungsform -

Im folgenden wird ein Vergleichsbild eines Bildes gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben.
Fig. 2 zeigt ein Fingerabdruckverifikationssystem, das ein Bildvergleichsverfahren der vorliegenden Erfindung verwendet. Das Fingerabdruckverifikationssystem besteht aus einem Bildeingabesystem 10 und einem Verifikationsverarbeitungssystem 20. Die Vergleichsverarbeitung wird mit dem Bild, das durch das Bildeingabesystem 10 photographiert worden ist, in dem Verifikationsverarbeitungssystem 20 durchgeführt. Im Bildeingabesystem 10 wird die Totalreflexion von Licht, das auf ein rechtwinkliges Prisma 11 von einer Lichtguelle 12 einfällt, durch eine CCD-Kamera 13 detektiert. Eine schiefe Oberfläche 14 des Prismas 11 fungiert als Detektionsoberfläche, mit der ein Finger FIN, dessen Fingerabdruck erfaßt werden soll, in Kontakt gebracht wird. Ohne Fingerkontakt wird die gesamte Beleuchtung total reflektiert, so daß das Bild durch die CCD-Kamera 13 als vollständig weiß detektiert wird.
Wie in Fig. 3 gezeigt wird die Beleuchtung an den vortretenden Abschnitten FIN 1 nicht total reflektiert und läuft durch die Grenzfläche des Prismas, da sich der Brechungswinkel an der Grenzfläche des Prismas ändert. Deshalb werden die vortretenden Abschnitte des Fingerabdrucks in die CCD-Kamera 13 als dunkle Linien mit Graustufen eingegeben.
Das Verifikationsverarbeitungssystem 20 umfaßt einen Bildverarbeitungsabschnitt 21 und einen Kartenleser 22. Die Master-Daten werden gelesen, wenn die untersuchte Person eine ID-Karte 27 in den Kartenleser 22 bringt, dann wird der Vergleich der von dem Bildeingabesystem 10 eingegebenen Daten mit den Master-Daten durch einen Computer 23 durchgeführt. Die Vergleichsergebnisse werden in einem Anzeigeabschnitt 24 angezeigt. Wenn die Vergleichsergebnisse dem Standard (Koinzidenz der Fingerabdrücke) entsprechen, wird ein Stellglied 25 betatigt und eine Tür 26 geöffnet.
Verschiedene Arten der Spezifizierung der Master-Daten sind geeignet, wie beispielsweise Eingeben einer ID-Nummer durch die untersuchte Person über eine Tastatur.
Fig. 4 zeigt die allgemeinen Richtungen der vortretenden Linien des Fingerabdrucks mittels Pfeilen. Als Index, der diese allgemeinen Richtungen ausdrückt, verwendeten die Erfinder ein Histogramm der Richtungen, deren partielle Differentialwerte des Dichtewerts für jedes Pixel ein Minimum wird. Beispielsweise hat der partielle Differentialwert des Dichtewerts eines jedes Pixels in einem Bereich "I" die Tendenz, ein Minimum in der Richtung von 45º zu werden, da die Änderung in dem Dichtewert eines jeden Pixels in dem Bereich die starke Tendenz hat, ein Minimum in der Richtung, die gegen die Uhrzeigerrichtung um 45º von der horizontalen Richtung gedreht ist, zu werden. Demgemäß kann ein Histogramm, wie es in Fig. 5 (I) gezeigt ist in bezug auf die Dichtewertänderung der Pixel in dem Bereich "I" erhalten werden. Der partielle differentielle Wert des Dichtewerts eines jeden Pixels in einem Bereich "II" hat die Tendenz ein Minimum in der 90º Richtung zu werden, da die Änderung in dem Dichtewert eines jedes Pixels in dem Bereich die starke Tendenz hat, in der Richtung, die gegen den Uhrzeigersinn um 90º von der horizontalen Richtung gedreht ist, ein Minimum zu werden. Demgemäß kann ein Histogramm, wie es in Fig. 5 (II) gezeigt ist in bezug auf den Dichtewert des Pixels in dem Bereich "II" erhalten werden.
Um ein solches Histogramm zu erhalten werden die folgenden Prozesse durchgeführt.
Die Dichtewerte werden für jedes Pixel eines eingegebenen Fingerabdruckbildes, beispielsweise eines Sample-Images, berechnet. Unterdessen werden die Dichtewerte für jedes Pixel des Referenzfingerabdruckbildes, das mit dem obigen Sample- Image verglichen werden soll, d.h. des Master-Images, zuvor berechnet und in dem Speicher des Computers 23 abgespeichert.
Dann werden partielle Differentiale in Bezug auf den Dichtewert für jedes Pixel angesichts von Pixeln in der Nachbarschaft berechnet. Hier sind die Pixel in der Nachbarschaft nicht nur Pixel, die direkt mit einem betreffenden Pixel, für das das partielle Differential berechnet wird, benachbart sind, sondern auch Pixel, die von dem betreffenden Pixel einige Pixel entfernt sind. Wie in Fig. 6 gezeigt wird das partielle Differential über den Bereich von 157,5º berechnet; in horizontaler Richtung (Nr. 1) in den Richtungen, die gegen den Uhrzeigersinn um 22,5º gegenüber der horizontalen Richtung gedreht sind (Nr. 2, 3, 4 und 5), und in den Richtungen, die um 22,5º im Uhrzeigersinn gegenüber der horizontalen Richtung gedreht sind (Nr. 6, 7 und 8). Wenn die x- und y-Koordinaten in horizontaler und vertikaler Richtung bestimmt sind und der Anderungswert des Dichtewerts als Ad bezeichnet wird, kann der partielle differentielle Wert z ausgedrückt werden durch:
Z = ΔD / Δx + Δy
Das partielle Differential in bezug auf ein digitales Bild ist diskret. Insbesondere für die Distanzelemente ist es erforderlich, vergleichsweise lange Entfernungen, die von der Richtung des partiellen Differentials abhängen, zu verwenden. Wenn die Distanz allerdings zu lang ist, wird das Differential nur aufgrund der Erhebungen eines Fingerabdrucks berechnet. Als Ergebnis gehen die Charakteristika der vortretenden Linien des Fingerabdrucks verloren. Deshalb sollte der minimale Abstandswert unter Erhöhung der Genauigkeit der Richtung verwendet werden. Entsprechend dem Bildverarbeitungssystem 10 in Fig. 2 sind Korrekturen in bezug auf die Elemente in Y- Richtung für die Bildeingabe in die CCD-Kamera 13, zur Untersuchung des Fingerabdrucks unter 45º-Neigung erforderlich. Die effektiven Ergebnisse wurden durch Anwenden der folgenden Entfernungen für die partiellen Differentiale erhalten, wobei die obige Korrektur berücksichtigt ist: 0º (Δx=2, Δy=0), 22,5º (Δx=2, Δy=1), 45º (Jx=2, Δy=2), 67,5º (Δx=2, Δy=3)
Wenn die partiellen differentiellen Werte in jeder Richtung mit den Nummern von 1 bis 8 (Fig. 6) für jedes Pixel berechnet werden, wird durch Vergleichen des vorher berechneten partiellen differentiellen Wertes und des neu berechneten partiellen differentiellen Wertes der kleinere partiellere differentielle Wert in einem Speicher abgespeichert. Durch Abspeichern der kleineren partiellen differentiellen Werte in jeder Richtung in dem Speicher sind die minimalen partiellen differentiellen Werte zu der Zeit, zu der alle Berechnungen in bezug auf 8 Richtungen beendet sind, in dem Speicher gespeichert. Durch Wiederholen des obigen Prozesses für alle Pixel werden die minimalen partiellen differentiellen Werte für alle Pixel berechnet.
Die partiellen Differentiale werden wiederum in jeder Richtung mit der Nummer von 1 bis 8 für jedes Pixel berechnet, um diese Werte mit dem zuvor berechneten minimalen partiellen differentiellen Wert zu vergleichen. Die Nummer (aus den Nummern 1 bis 8 in bezug auf Fig. 6) wird in dem Speicher des Bildverarbeitungsabschnitts entsprechend der Richtung des neu berechneten differentiellen Werts, der mit dem minimalen partiellen differentiellen Wert übereinstimmt, abgespeichert. Demgemäß werden die Richtungen, welche die minimalen partiellen differentiellen Werte annehmen, für alle Pixel berechnet und die Verteilungen der Richtungen, die die minimalen partiellen differentiellen Werte für ein gesamtes Bild annehmen, kann erhalten werden. Da die Richtungselemente eines jeden Bereichs in dem Bild direkt aus dem Graustufenbild extrahiert werden, ist es möglich, die Information eines Originalbildes effizient zu verwenden.
Wenn die Verteilung der Richtungen, die den minimalen partiellen Differentialwert für ein Sample-Image annehmen, erhalten ist, ist es möglich, die Tendenz der vortretenden Linien des Fingerabdrucks zu erfassen. Deshalb wird eine Fingerabdruckverifikation durch Vergleichen der Verteilung in bezug auf die obige Richtung mit der des Master-Images möglich. Das heißt, die Daten der Richtungen, welche die minimalen partiellen differentiellen Werte für jedes Pixel annehmen, werden für jedes entsprechende Pixel des Sample- Images mit dem Master-Image verglichen. Allerdings wird gemäß der vorliegenden Erfindung, wie später beschrieben wird, ein Bild in eine Mehrzahl von Blöcken eingeteilt. Ein Index wird, basierend auf der Richtung, in der das partielle Differential ein Minimum gemäß den Blöcken über dem Zentrum der Charakteristika der Fingerabdrücke wird, berechnet, um so den Vergleich zwischen dem Sample-Image und dem Master-Image durchzuführen. Dies ist effektiv, da viele Charakteristika des Fingerabdrucks in dem Abschnitt, der über dem Zentrum der Charakteristika liegt, auftreten.
Bevor der Vergleich zwischen dem Sample- und dem Master-Image durchgeführt wird, ist eine Ausrichtung der Positionen für diese Bilder erforderlich. Diese Ausrichtung der Positionen wird unter Bezugnahme auf Fig. 7 erklärt.
Gemäß dieser Figur sind die vortretenden Linien FP des Fingerabdrucks so angeordnet, daß sie eine Spiralfigur ergeben, somit sind die Pixel mit demselben Dichtewert entlang dieser Spirale angeordnet. Hier werden die horizontale und die vertikale Richtung als X- bzw. Y-Richtungen angesehen. Wenn das partielle Differential in Bezug auf die Dichteänderungswerte zwischen benachbarten Pixeln entlang der Y-Richtung berechnet wird, wird das berechnete Änderungsverhältnis der Dichtewerte in Y-Richtung beispielsweise in dem Bereich P, in dem die vortretenden Linien in X-Richtung verlängert sind, groß und in dem Bereich Q, in dem die vortretenden Linien in Y-Richtung verlängert sind, klein. Deshalb wird ein Histogramm des partiellen Differentialswerts des Dichtewerts in Y-Richtung in der Mitte, wie es durch den Buchstaben R angedeutet ist, maximal. Äquivalent zu oben gesagten wird das Änderungsverhältnis des Dichtewerts entlang der X-Richtung verlängert sind, klein und in dem Bereich Q, in dem die vortretenden Linien in Y- Richtung verlängert sind, groß. Deshalb wird ein Histogramm des partiellen differentiellen Dichtewerts des Dichtewerts in X-Richtung in der Mitte, wie dies durch den Buchstaben S angedeutet ist, maximal.
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird der maximale Punkt (Buchstabe T) des Histogramms (Buchstabe S) in bezug auf die Änderung des Dichtewerts entlang der X-Richtung als Y- Koordinate des Mittelpunkts des Bildes angesehen. Außerdem wird der maximale Punkt (Buchstabe U) des Histogramms (Buchstabe R) in bezug auf die Änderung des Dichtewerts entlang der Y-Richtung als X-Koordinate des Mittelpunkts des Bildes angesehen. Der wie oben dargelegt erhaltene Mittelpunkt ist nicht das Zentrum der Konfiguration; er ist das Zentrum der Charakteristika des Bildes (beispielsweise das Zentrum der Spirale). Demgemäß wird der Punkt, in dem der Extremwert des Histogramms der partiellen Dichtedifferentialwerte auftritt, als Zentrum der Charakteristika bestimmt.
Wie in Fig. 1 gezeigt werden sowohl das Master-Image als auch das Sample-Image in beispielsweise 15 Blöcke von A bis O geteilt. Die Ausrichtung der Position zwischen dem Sample- und dem Master-Image wird so durchgeführt, daß die Blöcke beider Bilder, die das Zentrum der Charakteristika, die durch die oben beschriebene Art erhalten werden, miteinander übereinstimmen.
Im folgenden wird die Vergleichsbewertung zwischen dem Sample- Image und dem Master-Image beschrieben.
Fig. 1 zeigt die Art und Weise, um ein Fingerabdruckbild 41 in eine Mehrzahl von Blöcken einzuteilen. Dieses Bild 41 ist in 15 Blöcke von A bis O eingeteilt, von denen jeder weiter in 16 Blöcke von Bereich a bis p eingeteilt ist, von denen jeder 16 x 16 Pixel aufweist. Gemäß der vorliegenden Ausführungsform wird der Vergleich zwischen dem Sample-Image und dem Master- Image durch Verwenden der Daten in bezug auf die Blöcke, die über dem Zentrum der Charakteristika liegen, d.h. von A bis I der Blöcke von A bis O, durchgeführt.
Die Gesamtdispersion für jeden Bereich von a bis p jedes Blocks von A bis I wird berechnet. Im wesentlichen ist die Gesamtdispersion durch folgende Formel definiert:
Gesamtdispersion = Dispersion zwischen den Klassen + Dispersion innerhalb einer Klasse
= sin² (θ/2) + (Vm + Vs)/2,
wobei, θ ein Abweichungswinkel der Richtung, in der der partielle Differentialwert des Master-Images und des Sample- Images ein Minimum wird, bezeichnet, Vm die Dispersion innerhalb einer Klasse für jeden Bereich des Master-Images bezeichnet, und Vs die Dispersion innerhalb einer Klasse für jeden Bereich des Sample-Images bezeichnet. Gemäß der Ausführungsform ist die Gesamtdispersion RE durch Subtraktion der Gesamtdispersion, die durch die obige Formel definiert ist, von 1 definiert. Das heißt, daß die Gesamtdispersion RE der vorliegenden Ausführungsform definiert ist durch:
RE = 1 - sin² (θ/2) - (Vm + Vs)/2
= cos² (θ/2) - (Vm + Vs)/2 . . . (1)
Demgemäß ergibt sich die folgende Tendenz, nämlich, daß die Gesamtdispersion um so mehr anwächst, je höher das Identifikationsverhältnis ist.
Um die Gesamtdispersion, die durch die obige Formel (1) definiert ist, zu erhalten, werden vorher die Dispersionen innerhalb einer Klasse, Vm und Vs, in bezug auf das Master- Image und das Sample-Image berechnet. Dies wird unter Bezug auf die Fig. 8 und die Fig. 9 beschrieben. Fig. 8 zeigt ein Histogramm der Anzahl der Pixel für die Richtungscodes. Fig. 9 zeigt die Definition der Richtungscodes. Das heißt, die Richtung in Richtung der vertikalen Richtung ist als Code "1" bestimmt. Basierend auf diesem Code wird die Anzahl der Codes auf "2", "3"... "8" erhöht, wenn die Richtung im Uhrzeigersinn um 22,5º gedreht wird.
Zuerst wird der Richtungscode "1" als vorläufiger Mittelpunkt angesehen. Dann werden die Richtungsabweichungen in bezug auf den obigen Richtungscode "1" für jeden Richtungscode berechnet. Demgemäß sind die Richtungsabweichungen in bezug auf die Richtungscodes "2", "3", "4", "5", "6", "7" und "8" 1, 2, 3, 4, 3, 2, bzw. 1 (die Nummern in Klammern in Fig. 8). Hier sind die Richtungsabweichungen in bezug auf die Richtungscodes "2" und "8", "3 und "7", "4" und "6" äquivalent. Dies ist so, da die Richtungsabweichung nicht berücksichtigt, ob sie in Uhrzeigerrichtung oder Gegenuhrzeigerrichtung vorliegt.
Als nächstes wird die Gesamtsumme T durch Multiplizieren der Anzahl von Pixeln für jeden Richtungscode mit einer Wichtung, die der Größe der Abweichung von Richtung entspricht, berechnet. Hierbei ist, wenn der Winkel der Richtungsabweichung 0 ist, das Gewicht sin²θ. Wenn keine Richtungsabweichung vorliegt ist das Gewicht 0,0. Wenn die Richtungsabweichung 1 ist, ist das Gewicht 0,15. Wenn die Richtungsabweichung 2 ist, ist das Gewicht 0,5. Wenn die Richtungsabweichung 3 ist, ist das Gewicht 0,85. Wenn die Richtungsabweichung 4 ist, ist das Gewicht 1,0. Wie oben werden die Anzahl der Pixel für jeden Richtungscode mit den Gewichten multipliziert, da angenommen wird, daß die Anzahl der Pixel für die Dispersion innerhalb einer Klasse um so mehr beeinflußt wird, je größer die Entfernung von dem vorläufigen Mittelpunkt wird.
Der Wert der erhaltenen Gesamtsumme T dividiert durch die Anzahl der Pixel, 256, in dem Bereich ist die Dispersion innerhalb einer Klasse. Die Dispersion innerhalb einer Klasse wird dadurch berechnet, daß jeder Richtungscode als vorläufiger Mittelpunkt angenommen wird. Deshalb werden innerhalb einer Klasse für jedes Gebiet insgesamt 8 Richtungen berechnet. Dann wird der minimale Wert dieser Dispersionen innerhalb einer Klasse berechnet, um so diesen minimalen Wert als Dispersion innerhalb einer Klasse dieses Gebiets zu bestimmen. Außerdem wird der Richtungscode, der dem minimalen Wert der Dispersion innerhalb einer Klasse entspricht, als Richtungscode in bezug auf dieses Gebiet angesehen. Demgemäß werden die Dispersionen innerhalb einer Klasse und die Richtungscodes für jedes Gebiet von a bis p bestimmt.
Die Mittelwerte der Dispersionen innerhalb einer Klasse in jedem Gebiet von a bis p wird für jeden Block von A bis I berechnet. Die Dispersionen innerhalb einer Klasse, die wie oben erhalten werden, sind die Dispersionen innerhalb einer Klasse Vm und Vs des Master-Images und des Sample-Images, die in obigen Formel (1) verwendet werden. Äquivalent zu Obigem wird der Mittelwert der Richtungscodes in jedem Bereich von a bis p berechnet, um so als Richtungscode der Blöcke von A bis I bestimmt zu werden. Dieser Richtungscode ist ein Code, der für obige Formel (1) wie später beschrieben wird, verwendet wird.
Als nächstes wird cos² (θ/2) gemäß der obigen Formel (1), d.h. die Richtungsabweichung, berechnet. Diese Berechnung wird durch Bestimmen des Winkels "θ", der der Differenz der Richtungscodes zwischen dem Master-Image und dem Sample-Image in Bezug auf die Blöcke von A bis 1 entspricht, durchgeführt. Wenn beispielsweise die Differenz der Richtungscodes zwischen dem Master-Image und dem Sample-Image 1 ist, ist θ 22,5º, so daß die Richtungsabweichung 0,96 ist. Aquivalent zu Obigem ist θ 45º, wenn die Differenz 2 ist, so daß die Richtungsabweichung 0,85 ist. Wenn die Differenz 3 ist, ist θ 67,5º, so daß die Richtungsabweichung 0,69 ist. Wenn die Differenz 4 ist, ist θ 90º, so daß die Richtungsabweichung 0,5 ist.
Die Gesamtdispersion RE in bezug auf die Blöcke von A bis I wird gemäß obiger Formel (1) unter Verwendung der Richtungsabweichung (Dispersion zwischen den Klassen), wie sie oben erhalten wurde, und der Dispersion innerhalb einer Klasse Vm und Vs berechnet. Diese Gesamtdispersion ändert sich zwischen 0 und 1. Je identischer Sample- und Master-Image miteinander sind, um so näher liegt der Wert der Gesamtdispersion bei 1. Wenn beispielsweise Sample-Image und Master-Image miteinander nahezu identisch sind, wird der Wert der Gesamtdispersion RE in bezug auf die Blöcke von A bis I mehr als 0,8. Im Gegensatz dazu wird, wenn Sample-Image und Master-Image nicht miteinander identisch sind, der Wert der Gesamtdispersion RE in bezug auf die Blöcke von A bis I weniger als 0,7.
Als nächstes werden Kreuzkorrelationen in bezug auf die Blöcke von A bis I berechnet.
wobei COR die Kreuzkorrelation ist, x(θi) die Anzahl der Pixel in θi(deg)-Richtung unter Bezug auf das Sample-Image ist, und X(θi) die Anzahl der Pixel in θi(deg) in bezug auf das Master- Image ist.
Die Kreuzkorrelationen werden, da sie ähnlich dem Fall der Gesamtdispersion sind, zuerst für jeden Bereich von a bis p berechnet. Der Mittelwert der berechneten Kreuzkorrelationen wird als Kreuzkorrelation entsprechender Blöcke von A bis I bestimmt. Die Kreuzkorrelation ändert sich zwischen 0 und 1. Je identischer Sample- und Master-Image miteinander sind, um so näher liegt der Wert der Kreuzkorrelation bei 1.
Dann werden die Entfernungen zwischen Klassen in bezug auf die Blöcke von A bis I berechnet. Die Entfernung zwischen Klassen ist als folgende Formel definiert:
wobei DG die Entfernung zwischen Klassen ist, x(θi) die Anzahl von Pixels in θi(deg)-Richtung in bezug auf das Sample-Image ist, und X(θi) die Anzahl der Pixel in θi(deg)-Richtung in bezug auf das Master-Image ist.
Die Entfernungen zwischen Klassen werden, da sie ähnlich dem Fall der Kreuzkorrelation sind, zuerst für jedes Gebiet von a bis p berechnet. Der Mittelwert der berechneten Entfernungen zwischen den Klassen wird als Entfernung zwischen den Klassen entsprechender Blöcke von A bis I bestimmt. Die Entfernung zwischen Klassen ändert sich zwischen 0 und 1. Je identischer das Sample- und das Master-Image miteinander sind, um so näher liegt der Wert der Entfernung zwischen Klassen bei 0.
Demgemäß werden die Gesamtdispersionen, die Kreuzkorrelation und die Entfernungen zwischen Klassen in bezug auf die oberen Blöcke von A bis I, wobei der Block H, der das Zentrum der Charakteristika enthält, eingeschlossen ist, in bezug sowohl auf Master- als auch auf Sample-Image berechnet. Um zu bewerten, ob das Master- und das Sample-Image in bezug auf die Blöcke von A bis I miteinander übereinstimmen oder nicht, ist es erforderlich, eine Gesamtdispersion von größer als 0,7, eine Kreuzkorrelation von größer als 0,96 und eine Entfernung zwischen den Klassen von weniger als 0,1 zu haben.
Wenn festgestellt wird, daß Sample- und Master-Image verschieden sind, werden die relativen Orte zwischen Masterund Sample-Image in horizontaler Richtung um einen Bereich (von a bis p in Fig. 1) geändert. Dann wird der Vergleich zwischen den Bildern auf dieselbe Art und Weise, wie oben beschrieben, durchgeführt. Wenn wiederum festgestellt wird, daß die Bilder verschieden sind, wird der relative Ort zwischen dem Sample-Image und dem Master-Image in der zu der obigen Richtung entgegengesetzten Richtung um einen Bereich geändert. Dann wird der Vergleich zwischen Bildern auf dieselbe Art und Weise, wie oben beschrieben, durchgeführt. Wenn immer noch festgestellt wird, daß Sample-Image und Master-Image verschieden sind, sogar nachdem der relative Ort der Bilder in horizontaler Richtung geändert worden ist, wird der relative Ort der Bilder vom ersten Ort aus in vertikaler Richtung um einen Bereich geändert, um so den Vergleich durchzuführen.
Der Vergleich zwischen dem Sample-Image und dem Master-Image wird durch Ausrichten ihrer Zentren der Charakteristika miteinander durchgeführt. Wenn diese Bilder als unterschiedlich bewertet werden, wird der Vergleich zwischen den Bildern kontinuierlich durch Änderung der relativen Position zwischen den Bildern um ein Gebiet nacheinanderfolgend zur rechten und zur linken, dann nach oben und nach unten von dem ersten ausgerichteten Ort aus durchgeführt. Demgemäß wird ein Vergleich zwischen Bildern höchstens fünfmal durch Ändern ihrer relativen Positionen zur rechten und zur linken, und dann nach oben und nach unten durchgeführt. Wenn die Bilder fünfmal als verschieden bewertet werden, wird schließlich festgestellt, daß Sample-Image und Master-Image voneinander verschieden sind.
Wenn ein derartiges Vergleichsverfahren in dem Fingerabdruckverifikationssystem, das in Fig. 2 gezeigt ist, angewendet wird, wird die Tür 26 geöffnet, wenn der zu untersuchende Fingerabdruck (das Sample-Image) als mit dem Referenzfingerabdruck (dem Master-Image) übereinstimmend bewertet wird. Wenn der zu untersuchende Fingerabdruck als mit dem Referenzfingerabdruck als nicht übereinstimmend bewertet wird, wird die Tür 26 nicht geöffnet, und das System wird von der zu untersuchenden Person anfordern, ihren Fingerabdruck wiederholt einzugeben, oder es wird eine Nachricht "kein Zutritt" ausgeben.
Im folgenden werden zwei Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Erfindung beschrieben. Zuerst ist es gemäß Fig. 1 möglich, die FingerabdruckveΔrifikation unter Verwendung nicht nur des Blocks H, der das Zentrum der Charakteristika umfaßt, sondern auch der Blöcke, die zu dem Block H benachbart sind (beispielsweise einen oder mehrere Blöcke aus den Blöcken D, E, F, G, I) durchzuführen.
Zweitens ist es gemäß Fig. 10 möglich, die Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in dem Abschnitt über dem Block H' durchzuführen. Hier umfaßt der Block H' das Fillet-Zenter Z des Rechtecks W, welches das Fingerabdruckbild umgibt, und das als Zentrum der Charakteristika bestimmt wird.
Zur Fingerabdruckverifikation ist es nicht erforderlich, alle Indizes zu benützen; diese sind die Gesamtdispersion, die Kreuzkorrelation und die Entfernung zwischen Klassen. Der Vergleich zwischen Bildern kann unter Verwendung eines oder zweier der oben genannten Indizes durchgeführt werden.
Im folgenden wird die zweite Ausführungsform beschrieben. In dieser Ausführungsform ist ein Bild in eine Mehrzahl von Blöcken eingeteilt. Ein Index wird, basierend auf der minimalen Richtung entsprechend dem Block, der ein Zentrum der Charakteristika des Fingerabdruckbildes enthält, berechnet, um so den Vergleich zwischen dem Sample-Image und dem Master- Image durchzuführen. Dies ist effektiv, da viele Charakteristika des Fingerabdrucks in der Nachbarschaft des Zentrums der Charakteristika erscheinen.
Die Gesamtdispersion für jeden Bereich von a bis p des Blocks H wird gemäß Formel (1) berechnet.
Der Mittelwert der Dispersionen innerhalb einer Klasse in jedem Bereich von a bis p wird berechnet. Dieser Mittelwert wird als Dispersion innerhalb einer Klasse in bezug auf Block H bestimmt. Die Dispersionen innerhalb einer Klasse, die wie oben erhalten werden, sind die Dispersionen innerhalb einer Klasse Vm und Vs des Master-Images und des Sample-Images, die für obige Formel (1) verwendet werden. Aquivalent zu Obigem, wird der Mittelwert der Richtungscodes in jedem Bereich von a bis p berechnet, so daß er als Richtungscode des Blocks H bestimmt wird. Dieser Richtungscode ist ein Code, der für obige Formel (1), wie später beschrieben wird, verwendet wird.
Als nächstes wird cos² (θ/2) gemäß obiger Formel (1), d.h. die Richtungsabweichung, berechnet. Diese Berechnung wird durch Bestimmung des Winkels als "θ", der der Differenz der Richtungscodes zwischen dem Master-Image und dem Sample-Irnage in Bezug auf Block H entspricht, bestimmt. Wenn beispielsweise die Differenz der Richtungscodes zwischen dem Master-Image und dem Sample-Image 1 ist, ist θ 22,5º, so daß die Richtungsabweichung 0,96 ist. Aquivalent zu Obigem ist, wenn die Differenz 2 ist, θ 45º, so daß die Richtungsabweichung 0,85 ist. Wenn die Differenz 3 ist, ist θ 67,5º, so daß die Richtungsabweichung 0,69 ist. Wenn die Differenz 4 ist, ist 90º, so daß die Richtungsabweichung 0,5 ist.
Die Gesamtdispersion RE in bezug auf Block H wird aus obiger Formel (1) unter Verwendung der Richtungsabweichung (Dispersion zwischen den Klassen), die wie oben erhalten wird, und der Dispersion innerhalb einer Klasse Vm und Vs berechnet. Diese Gesamtdispersion RE ändert sich zwischen 0 und 1. Je identischer Sample- und Master-Image sind, um so näher liegt der Wert der Gesamtdispersion bei 1. Wenn beispielsweise Sample-Image und Master-Image miteinander nahezu identisch sind, wird der Wert der Gesamtdispersion RE in bezug auf Block H größer als 0,8. Im Gegensatz dazu wird, wenn Sample-Image und Master-Image nicht identisch sind, der Wert der Gesarntdispersion RE in bezug auf Block H kleiner als 0,7.
Als nächstes wird die Kreuzkorrelation in bezug auf Block H berechnet.
Die Kreuzkorrelationen werden, da sie ähnlich dem Fall der Gesamtdispersion sind, zuerst für jeden Bereich von a bis p berechnet. Dann wird der Mittelwert der berechneten Kreuzkorrelationen als Kreuzkorrelation des entsprechenden Blocks H bestimmt. Die Kreuzkorrelation ändert sich zwischen und 1. Je identischer Sample- und Master-Image sind, um so näher liegt der Wert der Kreuzkorrelation bei 1.
Dann wird die Entfernung zwischen den Klassen in bezug auf den Block H berechnet.
Diese Entfernungen zwischen den Klassen werden, da sie ähnlich dem Fall der Kreuzkorrelation sind, zuerst für jeden Bereich von a bis p berechnet. Dann wird der Mittelwert der berechneten Entfernungen zwischen den Klassen als die Entfernung zwischen Klassen des entsprechenden Blocks H berechnet.
Demgemäß werden die Gesamtdispersion, die Kreuzkorrelation und die Entfernung zwischen Klassen des Blocks H in bezug auf sowohl das Master- als auch das Sample-Image berechnet, welcher das Zentrum der Charakteristika umfaßt. Um zu bewerten, ob Master-Image und Sample-Image miteinander übereinstimmen, ist es notwendig, eine Gesamtdispersion von größer als 0,7, eine Kreuzkorrelation von größer als 0,96 und eine Entfernung zwischen den Klassen von weniger als 0,1 zu erhalten.
Im folgenden werden zwei andere Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Erfindung beschrieben. Zuerst ist es gemäß Fig. 1 möglich, eine Fingerabdruckverifikation unter Verwendung von nicht nur der Daten des Blocks H, der das Zentrum der Charakteristika umfaßt, sondern auch von Blöcken, die benachbart zum Block H sind (beispielsweise einem Block oder mehr als einem Block der Blöcke D, E, F, G, I) durchzuführen.
Zweitens ist es gemäß Fig. 10 möglich, eine Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in bezug auf einen Block H' durchzuführen. Hierbei umfaßt der Block H' das Fillet-Zenter Z des Rechtecks W, das das Fingerabdruckbild umgibt, welches als Zentrum der Charakteristika bestimmt wird. Außerdem ist es möglich, die Fingerabdruckverifikation unter Verwendung der Daten in dem Block H', der das Fillet-Zenter umfaßt, zu dem Block H benachbarter Blöcke durchzuführen.

- Vorteile der vorliegenden Erfindung -

Wie oben dargelegt, ist es möglich, einen Effekt der Realisierung einer genauer Fingerabdruckverifikation unter Verwendung eines kleinen Datenvolumens zu erzielen.
Wie oben dargelegt, ist es möglich, einen Effekt einer starken Vereinfachung der Schritte des Erzeugens des Master-Irnages und des Sample-Images, die zur Fingerabdruckverifikation verwendet werden, zu erhalten, sowie eine genaue Fingerabdruckverifikation in einer kurzen Zeitdauer zu realisieren.

Claims

1. Ein Fingerabdruckverifikationsverfahren, umfassend die Schritte der Bestimmung eines Punkts als Zentrum der Charakteristika,

dadurch gekennzeichnet,

daß es die Schritte aufweist:

Bestimmen partieller Dichtedifferentiale für ein entsprechendes Fingerabdruckbild in bezug auf zwei Richtungen;

Bestimmen des Punkts, in dem ein lokales Maximum eines Histogramms entsprechender partieller Differentialwerte in beiden Richtungen auftritt, als Zentrum der Charakteristika;

Durchführen einer Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in dem Fingerabdruckabschnitt, der über dem entsprechenden Zentrum der Charakteristika liegt.

2. Ein Fingerabdruckverifikationsverfahren nach Anspruch 1, weiter umfassend den anfänglichen Schritt:

Teilen eines Fingerabdruckbildes in eine Mehrzahl von Blöcken; und

Durchführen der Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in einem Block, der das entsprechende Zentrum der Charakteristika umfaßt.

3. Ein Fingerabdruckverifikationsverfahren nach Anspruch 1, weiter umfassend den anfänglichen Schritt:

Teilen eines Fingerabdruckbildes in eine Mehrzahl von Blöcken; und

Durchführen der Fingerabdruckverifikation durch ledigliches Verwenden der Daten in einem Block, der das entsprechende Zentrum der Charakteristika umfaßt und in Blöcken in der Nachbarschaft desselben.