JPH03180982A - 指紋画像の細線化処理方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 ［概要］ 指紋画像から不要なノイズ成分画像を除去する指紋画像
の細線化処理方法に関し、 迅速かつ正確にノイズ成分を検出して除去できる指紋画
像の細線化処理方法を提供することを目的とし、 マトリクス状に複数の領域が形成されたマスクを設け、
前記マスクで指紋２値画像上の一方の値の画素を注目点
として順次走査し、各走査点のマスクの領域内の一方の
値の画素の数を数えることによりマスクの中心画素の値
を表す結合度の分布を求め、さらに前記マスクでこの結
合度の分布の上を順次走査し、各走査点のマスクの領域
内の結合度の合計値をマスクの中心画素の値とし、これ
ら中心画素の値がある閾値以下の全ての画素を他［産業
上の利用分野］ 本発明は、指紋画像から不要なノイズ成分画像を除去す
る指紋画像の細線化処理方法に関する。

近年、コンピュータが広範な社会システムの中に導入さ
れるのに伴い、システムの安全性（セキュリティ）をど
のようにして確保するかについて関係者の関心が高まっ
ている。

従来から、コンピユータ室への入室や端末装置利用の際
の本人確認手段としてＩＤカード、暗証番号、パスワー
ドなどが用いられているが、セキュリティ確保の面から
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２大特徴を持っていることから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シテ
ムに関して多くの研究開発が行われている。

［従来の技術］ 従来より、個人認識システムとして指紋画像を用いる指
紋照合装置が実用化されている。

第８図は従来の指紋照合装置の構成概念図である。

まず登録時の動作を説明する。指紋センサ１に指を押し
付けておいて指紋のパターンを検出し、指紋センサ］内
のＡ／Ｄ変換器（図示せず）によりディジタルデータに
変換する。変換されたディジタルデータは、続く２値化
回路２により谷線部を０．隆線部を１とする２値データ
に変換され、フレームメモリ３に格納される。このよう
にフレームメモリ３に格納されている画像データは順次
特徴情報抽出／照合回路４に読み出されて特徴情報が抽
出される。ここで、特徴情報とは、例えば第９図（イ）
に示すような分岐点や（ロ）に示すような端点をいう。

このような分岐点や端点がどの位置に何個あるかで指紋
を特定することができる。全く同一の指紋の特徴情報を
持つ人間は存在しない。抽出された特徴情報は、個人特
徴情報データファイル（以下単に基準データファイルと
いう）５に格納される。以上の動作が複数の個人につい
て繰り返され、個人の特徴情報が基準データファイル５
に格納される。

このようにして特徴情報の基準データファイル５への登
録が終了した後、個人の指紋の照合動作に入る。

照合の場合、指紋センサ１に指（予め登録に用いた指３
例えば薬指）を押し付けると、登録時と同様にして指紋
のパターンを検出し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（
図示せず）によりディジタルデータに変換する。変換さ
れたディジタルブタは、続く２値化回路２により０，１
の２値データに変換され、フレームメモリ３に格納され
る。

特徴情報抽出／照合回路４は、該フレームメモリ３に格
納されている画像データを順次読み出して特徴情報を抽
出すると共に基準データファイル５に格納されている個
人毎の特徴情報を読み出し、双方の照合を行う。照合の
結果、特徴情報の一致の数が所定数あった場合には、指
紋が一致したことになる。

ところで、指紋センサ１により読み取られた指紋画像に
は、本来必要な情報である隆線と谷線だけではなく、汗
腺のような余計なツイン情報も含まれている。

そこで、通常は、フレームメモリ３に２値データを格納
した後に２値データに細線化処理を施すことによってノ
イズを除去する。

従来、このような細線化処理にあたっては、指紋画像に
四角枠状のマスク処理を施したり、放射状に走査するこ
とが行われている。

［発明が解決しようとする課題］ しかし、四角枠状のマスク処理を施す場合、マスクから
外れた形の汗腺は検出できないので除去されずに残る。

この結果、第１０図に示すように隆線Ａの部分に汗腺に
よる穴Ｂが存在する状態で細線化処理されて六Ｂが擬似
端点になり、正確な照合が行えなくなる。

また、従来の細線化処理は判断処理が多くて処理時間が
比較的長くなり、ハードウェア化は困難である。

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、
迅速かつ正確にノイズ成分を検出して除去できる指紋画
像の細線化処理方法を提供することを特徴とする特 許 ［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理を示すフローチャートである。本
発明は、 マトリクス状に複数の領域が形成されたマスクを設け（
ステップ１）、 前記マスクで指紋２値画像上における１、０いずれか一
方の値の画素を注目点として順次走査しくステップ２）
、 各走査点のマスクの領域内の一方の値の画素の数を数え
ることによりマスクの中心画素の値を表す結合度の分布
を求め（ステップ３）、さらに前記マスクでこの結合度
の分布の上を順次走査しくステップ４）、 各走査点のマスクの領域内の結合度の合羽値をマスクの
中心画素の値とし、これら中心画素の値がある閾値以下
の全ての画素を他方の値に変える（ステップ５）ように
構成したことを特徴としている。

［作用］ マトリクス状に複数の領域が形成されたマスクを設け、
指紋２値画像上の一方の値（例えばＯ）の画素を注目点
として順次走査し、各走査点のマスクの領域内の値０の
画素の数を数えることによってマスクの中心画素の値を
表す結合度の分布を求める。さらに、前記マスクでこの
結合度の分布の上を順次走査し、各走査点のマスクの領
域内の結合度の合計値をマスクの中心画素の値とし、こ
れら中心画素の値がある閾値以下の全ての画素を他方の
値（例えば１）に変える。

このような方法をとることにより、例えば隆線部の中に
含まれている汗腺を迅速かつ正確に検出して除去でき、
正確な照合が行える。

［実施例］ 以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明す
る。

第２図は本発明に用いるマスクの構成側図である。図で
は１．３　Ｘ　３のマトリクス状に９つの画素領域が形
成されたものを示しているが、これに限定されるもので
はない。

第３図は指紋２値画像の具体例図である。図において、
値１のＡ１−Ａ３は指紋の隆線部を表し、値０のＢｌ、
Ｂ２は指紋の谷線部を表している。

そして、隆線部Ａ２中の値０のＢ３は指紋照合のノイズ
となる除去すべき汗腺を表している。

第４図は第２図のマスクを用いて第３図を走査した場合
の値０の画素における結合度の分布図である。すなわち
、第４図は、第２図のマスクで第３図の２値画像を順次
走査し、値Ｏの谷線部を注目点として各注目点の画素の
周囲８つの画素領域の値０の画素の数を数えてその値を
中心画素（注目点）の結合度としたものである。この第
４図から明らかなように、汗腺の中心周辺の画素では高
い結合度が得られるが、隆線部との境界に近い画素の結
合度は低くなる。一方、真の谷線部では高い結合度を持
った画素が連続して分布している。

第５図は第２図のマスクを用いて第４図を走査した場合
の結合度の合計値の分布図である。すなわち、第５図は
、第２図のマスクで第４図の結合度分布図を順次走査し
、マスクの９つの領域の結合度を各注目点毎に合計した
ものである。この第５図から明らかなように、谷線部の
根幹を成す部分の画素については高い合計値が得られる
が、汗腺や、隆線部と谷線部の境界部分の画素の合計値
は低くなる。そこで、これら各画素の結合度の合計値に
対しである閾値ＴＨを設定し、閾値ＴＨ以下の合計値を
示す全ての画素を値１の隆線部に変えてしまう。例えば
第５図の場合には、閾値ＴＨとして５０を設定すること
により値０の汗腺Ｂ３の画素を全て値１の隆線部に変え
ることができ、実質的に汗腺を除去できることになる。

本発明によれば、このような一連の処理に当たって従来
の他の方法のような複雑な判断は不要であり、比較的簡
単な回路構成によって迅速かつ正確に処理できる。

そして、このようにして汗腺が除去された指紋画像を用
いることにより、正確な指紋照合が行える。

第６図は本発明方法を実施する指紋照合装置の０ システム構成側聞である。

まず、指紋登録時の動作について説明する。指紋センサ
１１から読み込まれた指紋のアナログ画像は、続＜Ａ／
Ｄ変換器１２によりディジタル画像データに変換される
。このディジタル画像データは、濃淡画像記録部１３に
保持される。該濃淡画像記録部１３に保持された画像デ
ータは２値化回路１４に読み出されて０，１の２値デー
タに変換される。２値化回路１４により２値データに変
換された指紋画像データは、本発明の特徴部であるマス
ク処理汗腺除去回路１６に入力されてマスク処理され、
細線化処理される。細線化された指紋の２値データは細
線化像記憶部１７に一旦記憶される。特徴抽出回路１８
は、細線化像記憶部１７から細線化された指紋の２値画
像を読み出して第９図に示すような特徴点の抽出を行い
、細線化像記憶部１７を介して辞書作成回路１９に送る
。

該辞書作成回路１９は、入力されてくる特徴点デテータ
を辞書記憶部２０に基準データとして登録する。場合に
よっては、２値化像記憶部１５の出力をそのまま受けて
辞書を作成し、辞書記憶部２０に登録することもある。

次に、指紋照合時の動作について説明する。指紋照合用
の指紋画像は指紋センサ１１によりアナログ信号に変換
され、続＜Ａ／Ｄ変換器１２によりディジタル画像デー
タに変換される。変換されたディジタル画像データは、
濃淡画像記録部１３を経て２値化回路１４により２値化
された後、２値化像記憶部１５に記憶される。該２値化
像記憶部１５に記憶された２値画像は、照合凹路２１に
読み出される。一方、辞書記憶部１９に記憶されている
照合用の基準データは照合回路２］に読み出される。そ
して、照合回路１２は両方の指紋画像を比較して特徴点
の一致度等の比較処理を行い、人力された指紋が予め登
録されている本人のものであるかどうか照合する。照合
の結果、両方の特徴点が所定の比率以上一致すれば本人
であると認定する。

第７図は第６図に示す本発明システムの辞書作成動作を
示すフローチャートである。まず、指紋センサ１１から
画像を人力しくステップ１）、ディジタル濃淡画像に変
換した後、２値化回路１４により２値化する（ステップ
２）。次に、２値化された指紋画像データは２値化像記
憶部１５を経てマスク処理汗腺除去回路１６に送られ、
マスク走査が行われて（ステップ３）、汗腺除去が行わ
れ（ステップ４）、細線化が行われる（ステップ５）。

細線化された画像から特徴抽出回路１８により特徴点が
抽出されて（ステップ６）、小領域が選択され（ステッ
プ７）、その結果が辞書記憶部１９に記憶される（ステ
ップ８）。

上述の説明では、２値画像の値Ｏに注目して隆線部の中
の汗腺を除去する場合について説明したが、値１に注目
して谷線部のノイズ成分を除去することもできる。

［発明の効果］ 以上詳細に説明したように、本発明によれば、マトリク
ス状に複数の領域が形成されたマスクを設け、指紋２値
画像上の一方の値（例えば０）の３ 画素を注目点として順次走査し、各走査点のマスクの領
域内の値０の画素の数を数えることによってマスクの中
心画素の値を表す結合度の分布を求め、さらに前記マス
クでこの結合度の分布の上を順次走査し、各走査点のマ
スクの領域内の結合度の合計値をマスクの中心画素の値
とし、これら中心画素の値がある閾値以下の全ての画素
を他方の値（例えば１）に変えるような方法をとること
により、迅速かつ正確にノイズ成分を検出して除去でき
る指紋画像の細線化処理方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法の原理を示すフローチャート、 第２図はマスクの構成側聞、 第３図は指紋２値画像の具体例図、 第４図は第３図の結合度の分布側聞、 第５図は第４図の結合度の合計値分布図、第６図は本発
明方法を実施するシステム構成例を示す図、 ４ 第７図は本発明システムの辞書作成動作を示すフローチ
ャート、 第８図は従来の指紋照合システムの構成概念図、第９図
は指紋の特徴点を示す図、 第１０図は擬似特徴点の説明図である。 第６図において、 １１は指紋センサ、 １２はＡ／Ｄ変換器、 １３は濃淡画像記録部、 １４は２値化回路、 １５は２値化像記憶部、 １６はマスク処理汗腺除去回路、 １７は細線化像記憶部、 １８は特徴抽出回路、 １９は辞書作成回路、 ２０は辞書記憶部、 ２１は照合回路である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 マトリクス状に複数の領域が形成されたマスクを設け（
   ステップ１）、 前記マスクで指紋２値画像上の一方の値の画素を注目点
   として順次走査し（ステップ２）、各走査点のマスクの
   領域内の一方の値の画素の数を数えることによりマスク
   の中心画素の値を表す結合度の分布を求め（ステップ３
   ）、 さらに前記マスクでこの結合度の分布の上を順次走査し
   （ステップ４）、 各走査点のマスクの領域内の結合度の合計値をマスクの
   中心画素の値とし、これら中心画素の値がある閾値以下
   の全ての画素を他方の値に変える（ステップ５）ように
   構成したことを特徴とする指紋画像の細線化処理方法。