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JP2551631B2 - Personal verification device - Google Patents

Personal verification device

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JP2551631B2
JP2551631B2 JP63168487A JP16848788A JP2551631B2 JP 2551631 B2 JP2551631 B2 JP 2551631B2 JP 63168487 A JP63168487 A JP 63168487A JP 16848788 A JP16848788 A JP 16848788A JP 2551631 B2 JP2551631 B2 JP 2551631B2
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JP
Japan
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image
fingerprint
sweat gland
points
branch
Prior art date
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裕紀 矢作
誠吾 井垣
弘之 池田
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347Preprocessing; Feature extraction
    • G06V40/1353Extracting features related to minutiae or pores

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  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

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 (第7図) 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 本発明の一実施例 (第1〜6図) 発明の効果 〔概要〕 個人照合装置に関し、 分岐点と汗腺を正確に識別して指紋登録および照合の
精度を向上させ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、隆線について汗腺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、前記汗腺を除去
する汗腺除去手段を設け、該汗腺除去手段は、前記細線
化像について任意の二つの分岐点の間に垂直二等分線を
引き、該垂直二等分線が所定の画素数以内に二本の細線
と交われば汗腺とみなし、これら二つの分岐点を特徴点
から外すように構成する。
Detailed Description [Table of Contents] Outline Industrial field of application Conventional technology (Fig. 7) Problem to be solved by the invention Means for solving the problem Action Example One embodiment of the present invention (first example) ~ Fig. 6) Effect of the invention [Outline] The present invention relates to an individual collation device, which aims to provide an individual collation device capable of accurately identifying branch points and sweat glands to improve fingerprint registration and collation accuracy. After the fingerprint image is input as an image and the fingerprint image is thinned, the feature points including the branch points are extracted while removing the sweat glands on the ridges, and the fingerprint of the individual is registered and collated based on the feature points. In the personal verification device, a sweat gland removing means for removing the sweat gland is provided, and the sweat gland removing means draws a vertical bisector between any two branch points of the thinned image, and the vertical bisector. Is less than the specified number of pixels. If it intersects with the line, it is regarded as a sweat gland, and these two bifurcation points are removed from the feature points.

〔産業上の利用分野〕[Industrial applications]

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。
The present invention relates to a personal verification device, and more particularly, to a personal verification device for identifying an individual using a fingerprint.

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ID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」という二大特徴を持つため、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。
With the spread of computers throughout society in recent years, public attention has been focused on how to secure safety. Many questions have been raised regarding the security of ID cards and personal identification numbers that have been used up to now as means of personal identification when entering the computer room or using terminals. On the other hand, fingerprints are "universal"
-Since it has the two major characteristics of "lifetime immutability", it is considered to be the most powerful means of personal identification, and much research and development has been conducted on a simple personal identification system using fingerprints.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

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
用上十分な信頼度を保ちつつ、高速に照合する『アルゴ
リズム』の両者が鍵となる。
In the development of a personal collation device that uses fingerprints, a "real-time fingerprint sensor" that can clearly input the fingerprint image of the person in real time and the registered feature information and the input fingerprint image are practically sufficient. Both of the "algorithms" that perform high-speed matching while maintaining high reliability are key.

『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。
With the "real-time fingerprint sensor", it is necessary to input a clear fingerprint image without distortion without being affected by the residual fingerprints of the previous user. The present inventor has developed a "holographic fingerprint sensor" having a new structure in which a reflective light guide plate is combined.

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、ガラスに指をつ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『部分パターンマッチ
ング法』のもつ冗長性と、『特徴抽出法』のもつ構造解
析性とを兼ね備えた『ムービング・ウィンド・アリゴリ
ズム』を本発明者は新たに開発している。
On the other hand, in the development of the "algorithm", it is necessary to flexibly deal with the difference in how force is applied during input and the distortion of the fingerprint image caused by moving with the finger on the glass. The present inventor has newly developed a "moving wind algorithm" that has both the redundancy of the so-called "partial pattern matching method" and the structural analysis of the "feature extraction method".

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、およびマッチング回路を付加した16ビ
ットパソコンと、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。
As a concrete prior art by the above development, the present inventor prototyped a simple personal collation device consisting of a 16-bit personal computer with a frame memory and a matching circuit and an independently developed "holographic fingerprint sensor" to verify the identity. We have confirmed high-speed matching of about 0.7 seconds and about 1.5 seconds for excluding others.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be Solved by the Invention]

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てある分岐点の
近傍に他の分岐点があった場合、そのままこれを汗腺と
して除去する構成となっていたため、これでは真の分岐
点が二つある場合も除去されてしまい、指紋登録、照合
の精度が低下するという問題点があった。
However, in such a conventional individual collation device, when there is another branch point near a certain branch point in the thinned image for which feature extraction has been completed, this is directly removed as a sweat gland. Therefore, even if there are two true bifurcation points, this removes them, and there is a problem in that the accuracy of fingerprint registration and verification decreases.

例えば、第7図は指紋画像の特徴点近傍を点線枠1と
して切り出したものであるが、この図において、実線で
示す2は指紋の隆線(いわゆる凸分で山に相当する)、
Bは降線2の交点で分岐点を表している。いま、分岐点
3の近傍に他の分岐点4がある場合、これらの分岐点
3、4はノイズの1つである汗腺として単純に除去され
てしまう。ところが、実際には分岐点3、4は隆線の真
の分岐点であるから、これを正確に識別することが望ま
れる。一方、真の汗腺の場合には、これを分岐点と明確
に識別する必要がある。
For example, in FIG. 7, the vicinity of the feature points of the fingerprint image is cut out as a dotted line frame 1. In this figure, 2 indicated by a solid line is a ridge of a fingerprint (so-called convex portion corresponding to a mountain),
B represents the branch point at the intersection of the descending line 2. Now, if there is another branch point 4 near the branch point 3, these branch points 3 and 4 are simply removed as sweat glands, which is one of the noises. However, since the branch points 3 and 4 are actually the true branch points of the ridge, it is desired to accurately identify them. On the other hand, in the case of a true sweat gland, it is necessary to clearly identify this as a branch point.

そこで本発明は、分岐点と汗腺を正確に識別して指紋
登録、照合の精度を向上させ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。
Therefore, an object of the present invention is to provide a personal collation device that can accurately identify a branch point and a sweat gland to improve the accuracy of fingerprint registration and collation.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

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、隆線について汗腺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、前記汗腺を除去
する汗腺除去手段を設け、該汗腺除去手段は、前記細線
化像について任意の二つの分岐点の間に垂直二等分線を
引き、該垂直二等分線が所定の画素数以内に二本の細線
と交われば汗腺とみなし、これら二つの分岐点を特徴点
から外すように構成されている。
In order to achieve the above-mentioned object, the individual collation device according to the present invention inputs a fingerprint of a specific individual, thins the fingerprint image, extracts feature points including branch points while removing sweat glands from ridges, In an individual collation device for registering and collating the fingerprint of the individual based on feature points, a sweat gland removing unit for removing the sweat gland is provided, and the sweat gland removing unit is provided between any two branch points of the thinned image. A vertical bisector is drawn to, and if the vertical bisector intersects two fine lines within a predetermined number of pixels, it is regarded as a sweat gland, and these two branch points are removed from the feature points. .

〔作用〕[Action]

本発明では、細線化像について任意の二つの分岐点の
間に垂直二等分線が引かれ、該垂直二等分線が所定の画
素数以内に二本の細線と交われば汗腺とみなし、これら
の二つの分岐点が特徴点から外される。この場合、汗腺
は必ず閉曲線を構成し、しかもその大きさは略一律であ
るから、汗腺の検出が確実に可能となる。
In the present invention, a vertical bisector is drawn between any two branch points in the thinned image, and if the vertical bisector intersects the two thin lines within a predetermined number of pixels, it is considered as a sweat gland. , These two branch points are removed from the feature points. In this case, the sweat glands always form a closed curve, and the size thereof is substantially uniform, so that the sweat glands can be reliably detected.

したがって、分岐点と汗腺とを正確に識別できる。 Therefore, the branch point and the sweat gland can be accurately identified.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings.

第1〜6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。
1 to 6 are views showing an embodiment of an individual collation device according to the present invention.

まず、構成を説明する。第1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ビットのパーソナルコンピュータを用いて
構成され、大きく分けて画像入力系11、画像記憶回路1
2、二値化細線化回路13、特徴抽出回路14、特徴点記憶
装置15、分岐点検索回路16、垂直二等分線算出回路17お
よび汗腺判断回路18により表わされる機能を有してい
る。
First, the configuration will be described. FIG. 1 is a block diagram showing the function of the personal collation device. In this figure, the personal collation device is constructed by using, for example, a 16-bit personal computer, and is roughly divided into an image input system 11 and an image storage circuit 1.
2. It has a function represented by a binarization / thinning circuit 13, a feature extraction circuit 14, a feature point storage device 15, a branch point search circuit 16, a vertical bisector calculation circuit 17, and a sweat gland determination circuit 18.

画像入力系11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。画像記憶回路12は画像入力系11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、特徴点
記憶装置15に送られ、また二値化細線化回路13との間で
データの授受が行われる。
The image input system 11 comprises, for example, a fingerprint sensor of a type in which a hologram is used as a light source and a hologram and a flat light guide plate are combined, and the fingerprint is received by an image pickup element and converted into image input. The image storage circuit 12 receives the image input from the image input system 11 as A /
The image is stored by performing D conversion or the like, and the stored data is taken out to the outside as needed, is sent to the feature point storage device 15, and the data is exchanged with the binarization thinning circuit 13. Transfers are made.

二値化細線化回路13は画像データを二値化し、隆線と
谷線に細線化する。特徴抽出回路14は細線化された画像
から特徴点を抽出し、特徴点記憶装置15は該特徴点を記
憶する。分岐点検索回路16は細線化画像から分岐点を検
索し、垂直二等分線算出回路17は任意の二つの分岐点の
間に垂直二等分線を引き、さらに汗腺判断回路18は該垂
直二等分線がある画素数以内に二本の細線と交われば汗
腺とみなし、これら二つの分岐点を特徴点から外す処理
を行い、その結果を特徴点記憶装置15に出力する。
The binarization and thinning circuit 13 binarizes the image data and thins it into ridges and valleys. The feature extraction circuit 14 extracts feature points from the thinned image, and the feature point storage device 15 stores the feature points. The branch point search circuit 16 searches for a branch point from the thinned image, the vertical bisector calculation circuit 17 draws a vertical bisector between any two branch points, and the sweat gland determination circuit 18 further determines the vertical line. If the bisector intersects with two fine lines within a certain number of pixels, it is regarded as a sweat gland, a process of removing these two branch points from the feature points is performed, and the result is output to the feature point storage device 15.

なお、以上の画像処理のデータは特徴点記憶装置15あ
るいは画像記憶回路12から外部のCRTディスプレー等に
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インドの作成や特徴
点、分岐点の検索等に必要な処理が行われる。
The data of the above image processing is sent from the feature point storage device 15 or the image storage circuit 12 to an external CRT display or the like and monitored. Further, in the image processing, for example, the processing necessary for creating a window, searching for a feature point, a branch point, etc. is performed using a ten-key pad, a mouse, or the like.

そして、個人の指紋の登録およびこの登録データを画
像入力データと比較して指紋の照合が行われる。上記垂
直二等分線17および汗腺判断回路18は汗腺除去手段19に
相当する。
Then, the fingerprint of the individual is registered and the registered data is compared with the image input data to collate the fingerprint. The vertical bisector 17 and the sweat gland determining circuit 18 correspond to sweat gland removing means 19.

次に、作用を説明する。 Next, the operation will be described.

第2図は個人照合処理のうち、時に指紋登録のプログ
ラムを示すフローチャートであり、図中P1〜P10はプロ
グラムのステップを示す。
FIG. 2 is a flow chart showing a program for fingerprint registration in the personal verification process, and P 1 to P 10 in the figure show steps of the program.

まず、P1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256×256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16×16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、それを閾値として2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
2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。
First, enter the fingerprint image of the specific individual to be registered in the P 1. In this embodiment, an image size of 256 × 256 pixels is used. Then, binarizing the input image P 2. This is, for example, in order to deal with the grayscale distribution of the image due to the imbalance of finger pressing at the time of input, the image is divided into small regions of 16 × 16 pixels, and the average density of the grayscale image is obtained for each small region. It is binarized by using it as a threshold. This is called local binarization. The image is decomposed into two digital values of "1" and "0" by this binarization process, but the image is output as an actual image on the CRT.

次いで、P3で細線化処理を行い、指紋のパターンを明
るく見える隆線(凸状でで山の部分)と、谷線(凹状の
谷の部分)とに区分していく。P4では特徴抽出を行う。
これは、例えば第3図に示すような9画素からなる特徴
抽出マスク21を設け、中央の注目点22(中心画素に相
当)に関し、近傍の残りの8画素に白23(○所の部分)
が1つだけかあるいは連続して2つの存在する場合は
「端点」とする。また、近傍の8画素に独立して3つ以
上の白23が存在する場合は、この中心画素を「分岐点」
とする。このような特徴抽出処理は全部の分岐点につい
て行うが、P5では全分岐点について抽出されたか否かを
判別して、NOのときはP6に進み、YESのときはP7でその
結果を出力してルーチンを終了する。
Next, a thinning process is performed in P 3 , and the fingerprint pattern is divided into bright ridges (convex peaks) and valleys (concave valleys). At P 4 , feature extraction is performed.
For example, a feature extraction mask 21 consisting of 9 pixels as shown in FIG. 3 is provided, and a central point of interest 22 (corresponding to the central pixel) is white 23 in the remaining 8 pixels in the vicinity (part of the circle).
When there is only one or two in succession, it is regarded as an "end point". In addition, when three or more whites 23 independently exist in the neighboring 8 pixels, this central pixel is set as a “branch point”.
And Such feature extraction processing is performed for all branch points, but in P 5 , it is determined whether or not all branch points have been extracted. If NO, the process proceeds to P 6 , and if YES, the result is obtained in P 7. Is output and the routine ends.

P6では近傍の分岐点であるか否かを判別し、近傍でな
いときはP5に戻り、近傍であるときはP8で垂直二等分線
処理を行うとともに、P9でこの垂直二等分線と交わる交
点があるか否かを判別する。交点があるときはP10で該
当する分岐点を汗腺とみなして除去し、交点がないとき
はP5に戻る。そして、P5で全分岐点について上記処理が
終了するとP7に進んで結果を出力する。
In P 6 , it is determined whether or not there is a branch point in the neighborhood, and when it is not a neighborhood, it returns to P 5, and when it is in the neighborhood, vertical bisector processing is performed in P 8 , and in P 9 this vertical bisector is processed. It is determined whether there is an intersection that intersects with the line. When there is an intersection was removed regarded as sweat glands branch points corresponding with P 10, when there is no intersection returns to P 5. When the above process is completed for all the branch points in P 5 , the process proceeds to P 7 and the result is output.

ステップP8〜P10は汗腺除去手段19の機能を実現する
部分であり、第4図を参照して具体的に説明する。ま
ず、第4図(a)に示すような細線31と、分岐点32a、3
2bがある画像、すなわち特徴抽出の終了した細線化像に
ついて、1つの分岐点32aの近傍にある他の分岐点32bを
矢印33で示すように渦巻走査により検出する。次いで、
第4図(b)に示すように二つの分岐点32a、32bの間に
垂直二等分線33を引き、それがある所定の画素数以内に
二本の細線と交われば、汗腺とみなす。これは、汗腺の
場合、必ずその細線がループ状(閉曲線)になってお
り、しかも閉曲線の大きさが汗の出る穴として略所定の
範囲内に納まっているから、一律に検出しても誤りはな
いからである。
Step P 8 to P 10 is a part for realizing the functions of the sweat glands removing means 19 will be specifically described with reference to Figure 4. First, a thin line 31 as shown in FIG. 4 (a) and branch points 32a, 3
For an image having 2b, that is, a thinned image for which feature extraction has been completed, another branch point 32b in the vicinity of one branch point 32a is detected by spiral scanning as indicated by an arrow 33. Then
As shown in FIG. 4 (b), a vertical bisector 33 is drawn between the two branch points 32a and 32b, and if it intersects with two thin lines within a certain number of pixels, it is regarded as a sweat gland. . This is because in the case of sweat glands, the fine line is always looped (closed curve), and the size of the closed curve is within a predetermined range as a hole for sweat, so even if it is detected uniformly, it is incorrect. Because there is no.

上記所定の画素数以内が汗腺の閉曲線の大きさの判断
として用いられる。第4図(b)の場合であれば、所定
の画素数は距離NAに対応しており、NAの範囲内で垂直二
等分線33が細線31と両方向で交わるから汗腺とみなし、
第4図(c)に示すように、これらの分岐点32a、32bを
特徴点から外す。
The number of pixels within the predetermined number is used to determine the size of the closed curve of the sweat glands. In the case of FIG. 4 (b), the predetermined number of pixels corresponds to the distance NA, and the vertical bisector 33 intersects the fine line 31 in both directions within the range of NA, so it is regarded as a sweat gland,
As shown in FIG. 4 (c), these branch points 32a and 32b are removed from the feature points.

第5図は汗腺除去処理の場合の一例である。第5図で
は、まず、1つの分岐点+を検出し、これらの分岐点+
の近傍を破線で示すように順次渦巻走査し、他の分岐点
+を検出する。次いで、二つの分岐点+の間の中心Cを
算出し、中心Cを通る垂直二等分線○を引く。垂直二等
分線○の画素数を中心Cから二つの方向にそれぞれ数え
ていき、互いにある画素数NA以内に細線上の点に当った
場合(交点Xがこれに相当)、ここに汗腺があるものと
みなす。次いで、二つの分岐点+を特徴点から外し、そ
の後は再び画面走査に戻り、他の分岐点について上記一
連の作業を繰り返す。
FIG. 5 shows an example of the sweat gland removal process. In FIG. 5, first, one branch point + is detected, and these branch points +
In the vicinity of, the spiral scanning is sequentially performed as indicated by the broken line, and another branch point + is detected. Next, the center C between the two branch points + is calculated, and a vertical bisector ◯ passing through the center C is drawn. When the number of pixels of the vertical bisector ○ is counted from the center C in each of two directions and a point on the thin line is reached within a certain number of pixels NA (intersection X corresponds to this), a sweat gland is present here. Considered to be. Then, the two branch points + are removed from the feature points, and then the screen scanning is resumed, and the above series of operations are repeated for other branch points.

第6図は従来例と同様の画像について本発明を適用し
た場合の効果を説明する図でる。この図において、隆線
2における分岐点3、4を検出し、分岐点3、4の間に
垂直二等分線41を引き、交点の数を数える。ここでは交
点は点42しかなく、垂直二等分線41上に閉曲線が形成さ
れない。したがって、汗腺ではないとみなされ、分岐点
3、4は除去されない。したがって、分岐点と汗腺とを
正確に識別することができ、指紋登録の精度を向上させ
ることができる。
FIG. 6 is a diagram for explaining an effect when the present invention is applied to an image similar to the conventional example. In this figure, branch points 3 and 4 on the ridge 2 are detected, a vertical bisector 41 is drawn between the branch points 3 and 4, and the number of intersections is counted. Here, the only intersection is the point 42, and no closed curve is formed on the vertical bisector 41. Therefore, it is considered not to be a sweat gland, and the branch points 3 and 4 are not removed. Therefore, the branch point and the sweat gland can be accurately identified, and the accuracy of fingerprint registration can be improved.

なお、本実施例のプログラムは指紋登録の際の処理で
あるが、指紋を照合して個人を判断する場合も当然に分
岐点と汗腺と正確に識別して指紋照合の精度を向上させ
ることができるのは勿論である。
It should be noted that the program of the present embodiment is a process at the time of fingerprint registration, but when a fingerprint is collated to judge an individual, naturally the branch point and the sweat gland can be accurately identified to improve the accuracy of fingerprint collation. Of course you can.

〔効果〕 本発明によれば、指紋の細線について分岐点と汗腺と
を正確に識別することができ、指紋登録や照合の精度を
向上させることができる。
[Effect] According to the present invention, the branch point and the sweat gland can be accurately identified with respect to the thin line of the fingerprint, and the accuracy of fingerprint registration and verification can be improved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1〜6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1図はその機能ブロック図、 第2図はその指紋登録処理のプログラムを示すフローチ
ャート、 第3図はその特徴抽出マスクを示す図、 第4図はその汗腺除去を説明する図、 第5図はその汗腺除去の処理を示す図、 第6図はその分岐点についての処理を説明する図、 第7図は従来の個人照合装置における分岐点処理を説明
する図である。 2……隆線、 3、4、32a、32b……分岐点、 11……画像入力系、 12……画像記憶回路、 13……二値化細線化回路、 14……特徴抽出回路、 15……特徴点記憶装置、 16……分岐点検索回路、 17……垂直二等分線算出回路、 18……汗腺判断回路、 19……汗腺除去手段、 33、41……垂直二等分線。
1 to 6 are diagrams showing an embodiment of an individual collation apparatus according to the present invention, FIG. 1 is a functional block diagram thereof, FIG. 2 is a flowchart showing a program of the fingerprint registration processing, and FIG. The figure which shows the feature extraction mask, FIG. 4 is the figure explaining the sweat gland removal, FIG. 5 is the figure which shows the process of that sweat gland removal, FIG. 6 is the figure which explains the process about the branch point, FIG. The figure is a diagram for explaining branch point processing in a conventional individual collation device. 2 ... Ridge line, 3, 4, 32a, 32b ... Branch point, 11 ... Image input system, 12 ... Image storage circuit, 13 ... Binarization thinning circuit, 14 ... Feature extraction circuit, 15 ...... Feature point storage device, 16 …… Branch point search circuit, 17 …… Vertical bisector calculation circuit, 18 …… Sweat gland judgment circuit, 19 …… Sweat gland removal means, 33, 41 …… Vertical bisector .

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】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、隆線について汗腺を除去し
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、 前記汗腺を除去する汗腺除去手段を設け、 該汗腺除去手段は、前記細線化像について任意の二つの
分岐点の間に垂直二等分線を引き、 該垂直二等分線が所定の画素数以内に二本の細線と交わ
れば汗腺とみなし、これら二つの分岐点を特徴点から外
すように構成されていることを特徴とする個人照合装
置。
1. A fingerprint of a specific individual is input as an image, the fingerprint image is thinned, feature points including branch points are extracted while removing sweat glands on the ridge, and the fingerprint of the individual is extracted based on the feature points. In a personal verification device for registering and verifying fingerprints, a sweat gland removing means for removing the sweat glands is provided, and the sweat gland removing means draws a vertical bisector between any two branch points on the thinned image. A personal collation device characterized in that if the vertical bisector intersects two fine lines within a predetermined number of pixels, it is regarded as a sweat gland, and these two branch points are removed from the feature points. .
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