JPH05746B2 - - Google Patents
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- JPH05746B2 JPH05746B2 JP57130469A JP13046982A JPH05746B2 JP H05746 B2 JPH05746 B2 JP H05746B2 JP 57130469 A JP57130469 A JP 57130469A JP 13046982 A JP13046982 A JP 13046982A JP H05746 B2 JPH05746 B2 JP H05746B2
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- Japan
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- fingerprint image
- fourier transform
- peak point
- fourier
- plane
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/88—Image or video recognition using optical means, e.g. reference filters, holographic masks, frequency domain filters or spatial domain filters
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、指紋照合あるいは指紋形状の分類
などにおいて、その処理の一つとして用いられる
指紋画像コード化方法に関するものである。
などにおいて、その処理の一つとして用いられる
指紋画像コード化方法に関するものである。
指紋画像のコード化は、指紋形状の大分類ある
いはIDカード等の補助のための簡易指紋識別な
どを目的として種々の手法が報告されている。従
来のこれらの手法は、例えば方向コードを与える
場合の微分オペレータなどのように、画素単位の
デジタル画像処理技術を用いたものが主である。
これらの手法においては、２値化、ノイズ除去な
どの前処理の手順を数多く必要とし、また、処理
の局所的な性質のために、方向コード化がなされ
た後も弛緩法などを用いたスムージングなどの処
理を必要とする。そのため、正確な方向コード化
を行うためには、ソフトあるいはハード規模が大
きくなるなどの欠点がある。
いはIDカード等の補助のための簡易指紋識別な
どを目的として種々の手法が報告されている。従
来のこれらの手法は、例えば方向コードを与える
場合の微分オペレータなどのように、画素単位の
デジタル画像処理技術を用いたものが主である。
これらの手法においては、２値化、ノイズ除去な
どの前処理の手順を数多く必要とし、また、処理
の局所的な性質のために、方向コード化がなされ
た後も弛緩法などを用いたスムージングなどの処
理を必要とする。そのため、正確な方向コード化
を行うためには、ソフトあるいはハード規模が大
きくなるなどの欠点がある。
さらに、この発明と同様に、フーリエ変換を行
うものが実用化されている。これは、レーザ、レ
ンズ等を用いて、まず入力指紋画像を全画面フー
リエ変換してそのホログラムを作成し、ついで、
同様の手順で得られたフアイル中の指紋画像のホ
ログラムを重ねて逆フーリエ変換を施し、その光
学的相関を求め、指紋照合を行うものである。
うものが実用化されている。これは、レーザ、レ
ンズ等を用いて、まず入力指紋画像を全画面フー
リエ変換してそのホログラムを作成し、ついで、
同様の手順で得られたフアイル中の指紋画像のホ
ログラムを重ねて逆フーリエ変換を施し、その光
学的相関を求め、指紋照合を行うものである。
この従来方法は、全画面フーリエ変換を用いて
指紋照合を行つているため、指紋の大まかな形状
分類はできるものの、細部にわたつて識別には適
していない。すなわち、膨大なフアイルの中か
ら、入力指紋と形状が類似していると思われるも
のを抽出するのには適しているが、例えばIDカ
ードの補助などのように１対１の高精度な照合が
要求される用途には適していない。
指紋照合を行つているため、指紋の大まかな形状
分類はできるものの、細部にわたつて識別には適
していない。すなわち、膨大なフアイルの中か
ら、入力指紋と形状が類似していると思われるも
のを抽出するのには適しているが、例えばIDカ
ードの補助などのように１対１の高精度な照合が
要求される用途には適していない。
この発明は、光学的実時間処理およびデジタル
処理の両方の処理が可能であり、また、２次元フ
ーリエ変換により周期性を巨視的に評価できるこ
とを利用して、２次元フーリエ変換を細分化され
た指紋画像の各２次元小領域に適用して、隆線方
向、周期性等の特徴的情報としてコード化を図る
ことを特徴としており、その目的は、コード化の
際の前処理、後処理の軽減および指紋画像コード
化の簡易なハードウエアの実現にある。以下、こ
の発明について説明する。
処理の両方の処理が可能であり、また、２次元フ
ーリエ変換により周期性を巨視的に評価できるこ
とを利用して、２次元フーリエ変換を細分化され
た指紋画像の各２次元小領域に適用して、隆線方
向、周期性等の特徴的情報としてコード化を図る
ことを特徴としており、その目的は、コード化の
際の前処理、後処理の軽減および指紋画像コード
化の簡易なハードウエアの実現にある。以下、こ
の発明について説明する。
この発明の一実施例として、指紋画像を均等な
正方形の２次元小領域に分割し、個々の２次元小
領域を、Ｎを整数としてＮ×Ｎの大きさを持つデ
ジタル画像ｆ（ｘ，ｙ）＝（ｘ＝０，１，…，Ｎ−
１、ｙ＝０，１，…，Ｎ−１）としたときに、そ
のｆにデジタルフーリエ変換を施してコード化を
行う場合の方法について、以下説明する。
正方形の２次元小領域に分割し、個々の２次元小
領域を、Ｎを整数としてＮ×Ｎの大きさを持つデ
ジタル画像ｆ（ｘ，ｙ）＝（ｘ＝０，１，…，Ｎ−
１、ｙ＝０，１，…，Ｎ−１）としたときに、そ
のｆにデジタルフーリエ変換を施してコード化を
行う場合の方法について、以下説明する。
上記のように、指紋画像を均等な小領域に分割
する方法は、例えば512×512の指紋画像を32×32
の大きさを有する２次元小領域に分けてコード化
を行つた場合、16×16のコードデータが得られる
といつた具合に、指紋画像データを圧縮して取り
扱うことができるという利点があり、簡易な指紋
識別あるいは分類に適しているといえる。また、
２次元小領域を正方領域とした場合には、デジタ
ル処理のプログラム作成上好都合であり、特に、
Ｎが2n（ｎは正の整数）の場合にはFFTを用いる
ことができる。これに対して、指紋画像中の２次
元小領域を領域同士の重複を許しながら連続的に
規定してコード化を行う場合には、フーリエ変換
として光学的アナログフーリエ変換を用いる場合
や、均等分割に比べてより詳しいコード化を行う
場合に適しているといえる。
する方法は、例えば512×512の指紋画像を32×32
の大きさを有する２次元小領域に分けてコード化
を行つた場合、16×16のコードデータが得られる
といつた具合に、指紋画像データを圧縮して取り
扱うことができるという利点があり、簡易な指紋
識別あるいは分類に適しているといえる。また、
２次元小領域を正方領域とした場合には、デジタ
ル処理のプログラム作成上好都合であり、特に、
Ｎが2n（ｎは正の整数）の場合にはFFTを用いる
ことができる。これに対して、指紋画像中の２次
元小領域を領域同士の重複を許しながら連続的に
規定してコード化を行う場合には、フーリエ変換
として光学的アナログフーリエ変換を用いる場合
や、均等分割に比べてより詳しいコード化を行う
場合に適しているといえる。
Ｎ×Ｎのデジタル画像ｆ（ｘ，ｙ）（ｘ＝０，
１，…，Ｎ−１、ｙ＝０，１，…，Ｎ−１）の２
次元デジタルフーリエ変換Ｆ（ｕ，ｖ）（ｕ＝０，
１，…，Ｎ−１，ｖ＝０，１，…，Ｎ−１）は次
式で与えられる。
１，…，Ｎ−１、ｙ＝０，１，…，Ｎ−１）の２
次元デジタルフーリエ変換Ｆ（ｕ，ｖ）（ｕ＝０，
１，…，Ｎ−１，ｖ＝０，１，…，Ｎ−１）は次
式で与えられる。
Ｆ（ｕ，ｖ）＝１／ＮN-1
〓x=0 N-1
〓
〓y=0
ｆ（ｘ，ｙ）・exp〔−j2π（ux＋vy）／Ｎ〕……(1
) ここで｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜は、ｆ（ｘ，ｙ）のフー
リエスペクトラムという。
) ここで｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜は、ｆ（ｘ，ｙ）のフー
リエスペクトラムという。
このとき、Ｆ（０，０）を考えると、
Ｆ(0,0)＝１／ＮN-1
〓x=0 N-1
〓y=0
ｆ(x,y)＝Ｎ(x,y) ……(2)
すなわち、平均濃度のＮ倍になつていること
が分かる。このＦ（０，０）が、フーリエスペク
トラム平面上で最大値となるわけであるが、これ
を第１ピーク点と呼ぶことにする。これ以外のフ
ーリエスペクトラムはすべてｆ（ｘ，ｙ）の周期
性を示す指標となる。
が分かる。このＦ（０，０）が、フーリエスペク
トラム平面上で最大値となるわけであるが、これ
を第１ピーク点と呼ぶことにする。これ以外のフ
ーリエスペクトラムはすべてｆ（ｘ，ｙ）の周期
性を示す指標となる。
このＦ（０，０）を変換面の中心へ持つてくる
ためには、ｆ（ｘ，ｙ）の代りに、ｆ（ｘ，ｙ）・
（−１）x+yに対して変換を行つてやればよいこと
は容易に証明できる。すなわち、 ｆ(x,y)・(-1)x+y⇔Ｆ（ｕ−Ｎ／２，ｖ−Ｎ／２） ……(3) となるわけである。このような原点シフト型のフ
ーリエ変換を用いることによつて、フーリエスペ
クトラム平面は中心対称型になる。
ためには、ｆ（ｘ，ｙ）の代りに、ｆ（ｘ，ｙ）・
（−１）x+yに対して変換を行つてやればよいこと
は容易に証明できる。すなわち、 ｆ(x,y)・(-1)x+y⇔Ｆ（ｕ−Ｎ／２，ｖ−Ｎ／２） ……(3) となるわけである。このような原点シフト型のフ
ーリエ変換を用いることによつて、フーリエスペ
クトラム平面は中心対称型になる。
このように、中心対称型になつたフーリエスペ
クトラム平面上の各点の値は、中心点（第１ピー
ク点）とその点を結ぶ線分と同方向に、その線分
の長さに等しい周期成分を持つ画像が存在する可
能性の強さを表わしており、画像の周期性および
その方向性の検出が容易になる。
クトラム平面上の各点の値は、中心点（第１ピー
ク点）とその点を結ぶ線分と同方向に、その線分
の長さに等しい周期成分を持つ画像が存在する可
能性の強さを表わしており、画像の周期性および
その方向性の検出が容易になる。
もし、このフーリエスペクトラム平面上におい
て、第１ピーク点以外の点が単一の顕著なピー
ク、すなわち、第２ピーク点を形成しておれば、
もとの画像ｆ（ｘ，ｙ）は単一方向の周期性の顕
著な画像であり、しかもその方向は、第１ピーク
点と第２ピーク点とを結ぶ直線の方向プラス90゜
の相対角度の方向性を有する図形であるというこ
とが分かる。この例を第１図に示す。
て、第１ピーク点以外の点が単一の顕著なピー
ク、すなわち、第２ピーク点を形成しておれば、
もとの画像ｆ（ｘ，ｙ）は単一方向の周期性の顕
著な画像であり、しかもその方向は、第１ピーク
点と第２ピーク点とを結ぶ直線の方向プラス90゜
の相対角度の方向性を有する図形であるというこ
とが分かる。この例を第１図に示す。
第１図ａはＮ＝32の指紋画像であり、１が隆線
を示している。第１図ｂは第１図ａを２次元デジ
タルフーリエ変換して得られるフーリエスペクト
ラム平面を示している。すなわち、第１図ａがｆ
（ｘ，ｙ）、第１図ｂが｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜を表わして
いるわけである。第１図ｂにおいては、２が第１
ピーク点、３は第２ピーク点であり、４が前記第
１ピーク点２と第２ピーク点３を結ぶ直線、θ2が
直線４のｖ軸となす角度、５が前記直線４と直交
する直線であり、第１図ｂのフーリエスペクトラ
ム平面から求められる方向性を示す。
を示している。第１図ｂは第１図ａを２次元デジ
タルフーリエ変換して得られるフーリエスペクト
ラム平面を示している。すなわち、第１図ａがｆ
（ｘ，ｙ）、第１図ｂが｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜を表わして
いるわけである。第１図ｂにおいては、２が第１
ピーク点、３は第２ピーク点であり、４が前記第
１ピーク点２と第２ピーク点３を結ぶ直線、θ2が
直線４のｖ軸となす角度、５が前記直線４と直交
する直線であり、第１図ｂのフーリエスペクトラ
ム平面から求められる方向性を示す。
直線５が求まると、後はこの直線５の角度を任
意に量子化してコードを割り付ければよい。すな
わち、例えば中心角πradを８等分し、あらかじ
め角度（方向）に応じたコードを付しておき、角
度θ2の値に応じてコード割り付ければよい。
意に量子化してコードを割り付ければよい。すな
わち、例えば中心角πradを８等分し、あらかじ
め角度（方向）に応じたコードを付しておき、角
度θ2の値に応じてコード割り付ければよい。
ここで、第２図のように場合について考えて見
る。第２図ａは第１図ａと同様Ｎ＝32の画像であ
り、第２図ｂは第２図ａのフーリエスペクトラム
平面である。第２図ａは第１図ａに比べて単一周
期性の明確でない例であるが、第２図ｂのフーリ
エスペクトラム平面から分かるように、第２ピー
ク点３がはつきりしていない。しかしながらこの
実施例においては、第１ピーク点２と第２ピーク
点３の位置のみを問題にするので、この場合も第
２図ｂの方向性を示す直線５が求められ、第１図
と同様にコードが割り付けられる。
る。第２図ａは第１図ａと同様Ｎ＝32の画像であ
り、第２図ｂは第２図ａのフーリエスペクトラム
平面である。第２図ａは第１図ａに比べて単一周
期性の明確でない例であるが、第２図ｂのフーリ
エスペクトラム平面から分かるように、第２ピー
ク点３がはつきりしていない。しかしながらこの
実施例においては、第１ピーク点２と第２ピーク
点３の位置のみを問題にするので、この場合も第
２図ｂの方向性を示す直線５が求められ、第１図
と同様にコードが割り付けられる。
第２図ａのような複数周期性を有する画像と第
１図ａのような単一周期性を有する画像の違い
は、次に一例を示す式の値などにより別途評価す
る。
１図ａのような単一周期性を有する画像の違い
は、次に一例を示す式の値などにより別途評価す
る。
第４式は単一周期性の度合を評価する式の一つ
であり、ｄ（ｕ，ｖ）は点（ｕ，ｖ）の、第１ピ
ーク点２と第２ピーク点３を結ぶ直線までの距
離、FSは第２ピーク点３のフーリエスペクトラム
の値である。第(4)式によつて求めるＡの値は、フ
ーリエスペクトラム平面上における第１ピーク点
２と第２ピーク点３とを結ぶ直線付近への他の点
の値の集中度合を示すものである。すなわち、Ａ
の値が大きくなるにつれてｆは複数周期性を有
し、小さくなるにつれて単一周期性を有する。
であり、ｄ（ｕ，ｖ）は点（ｕ，ｖ）の、第１ピ
ーク点２と第２ピーク点３を結ぶ直線までの距
離、FSは第２ピーク点３のフーリエスペクトラム
の値である。第(4)式によつて求めるＡの値は、フ
ーリエスペクトラム平面上における第１ピーク点
２と第２ピーク点３とを結ぶ直線付近への他の点
の値の集中度合を示すものである。すなわち、Ａ
の値が大きくなるにつれてｆは複数周期性を有
し、小さくなるにつれて単一周期性を有する。
以上、デジタルフーリエ変換を用いた指紋画像
の２次元小領域のコード化について述べたが、同
様に、レンズ系を用いて光学的にフーリエ変換を
行う方法によつてもこの方法の実現が可能であ
る。光学的アナログフーリエ変換を用いるとリア
ルタイム処理が可能であり、他の処理方法との結
合も容易になる。すなわち、指紋画像に所要の２
次元領域上を大きさを有するレーザ光スポツトで
走査し、その反射光を光学レンズを通してフーリ
エ変換し、CCDアレイセンサ等により光電変換
すればよい。
の２次元小領域のコード化について述べたが、同
様に、レンズ系を用いて光学的にフーリエ変換を
行う方法によつてもこの方法の実現が可能であ
る。光学的アナログフーリエ変換を用いるとリア
ルタイム処理が可能であり、他の処理方法との結
合も容易になる。すなわち、指紋画像に所要の２
次元領域上を大きさを有するレーザ光スポツトで
走査し、その反射光を光学レンズを通してフーリ
エ変換し、CCDアレイセンサ等により光電変換
すればよい。
なお、この発明は、指紋画像以外にも、周期性
を有する画像のコード化に対しては同様に用いる
ことができる。
を有する画像のコード化に対しては同様に用いる
ことができる。
以上説明したようにこの発明は、指紋画像に対
して、複数の２次元小領域を規定し、前記２次元
小領域のそれぞれに２次元のフーリエ変換を施
し、このフーリエ変換によつて得られる各変換面
上の情報を用いて前記各２次元小領域をコード化
するようにしたので、ノイズの影響を受けにく
く、コード化のための前処理、後処理が軽減さ
れ、ハードウエアが簡易になる。また、フーリエ
スペクトラム平面上の第１ピーク点と第２ピーク
点のみを用いて２次元小領域の方向性を求め、コ
ード化を行うようにしたものは、 単一方向周期性の顕著な画像を対象とする場
合は、ノイズによる影響を軽減できる。
して、複数の２次元小領域を規定し、前記２次元
小領域のそれぞれに２次元のフーリエ変換を施
し、このフーリエ変換によつて得られる各変換面
上の情報を用いて前記各２次元小領域をコード化
するようにしたので、ノイズの影響を受けにく
く、コード化のための前処理、後処理が軽減さ
れ、ハードウエアが簡易になる。また、フーリエ
スペクトラム平面上の第１ピーク点と第２ピーク
点のみを用いて２次元小領域の方向性を求め、コ
ード化を行うようにしたものは、 単一方向周期性の顕著な画像を対象とする場
合は、ノイズによる影響を軽減できる。
複数方向周期性の顕著な画像を対象とする場
合は、最優勢方向成分のみを抽出する。
合は、最優勢方向成分のみを抽出する。
以上二つの大きな利点がある。
また、フーリエスペクトラム平面上における第
１ピーク点と第２ピーク点を結ぶ直線付近への他
の点の値の集中度合を示す関数値を用いてコード
化を行うようにしたものは単一方向周期性の度合
を評価できるため、この後により幅広い特徴抽出
処理を結合させることができる。したがつて前述
した第１ピーク点と第２ピーク点のみを用いてコ
ード化する場合の評価にも用いることができる利
点がある。
１ピーク点と第２ピーク点を結ぶ直線付近への他
の点の値の集中度合を示す関数値を用いてコード
化を行うようにしたものは単一方向周期性の度合
を評価できるため、この後により幅広い特徴抽出
処理を結合させることができる。したがつて前述
した第１ピーク点と第２ピーク点のみを用いてコ
ード化する場合の評価にも用いることができる利
点がある。
第１図ａ，ｂは単一方向周期性を有する指紋画
像小領域に対してこの発明を適用した場合の例を
示すもので、第１図ａはフーリエ変換されるもと
の画像を示す図、第１図ｂは第１図ａの画像をフ
ーリエ変換した結果得られるフーリエスペクトラ
ム両面とそれを用いて方向性を抽出する手順を説
明するための図、第２図ａ，ｂは他の例を示すも
ので、第１図ａ，ｂと同様な図である。 図中、１は隆線、２は第１ピーク点、３は第２
ピーク点、４，５は直線である。
像小領域に対してこの発明を適用した場合の例を
示すもので、第１図ａはフーリエ変換されるもと
の画像を示す図、第１図ｂは第１図ａの画像をフ
ーリエ変換した結果得られるフーリエスペクトラ
ム両面とそれを用いて方向性を抽出する手順を説
明するための図、第２図ａ，ｂは他の例を示すも
ので、第１図ａ，ｂと同様な図である。 図中、１は隆線、２は第１ピーク点、３は第２
ピーク点、４，５は直線である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 指紋画像をフーリエ変換し、その特徴を検出
してコード化する指紋画像コード化方法であつ
て、前記指紋画像に対して、複数の２次元小領域
を規定し、前記２次元小領域のそれぞれに２次元
のフーリエ変換を施し、このフーリエ変換によつ
て得られる各変換面上の情報を用いて前記各２次
元小領域をコード化することを特徴とする指紋画
像コード化方法。 ２ ２次元小領域として、指紋画像中の任意の領
域を用いることを特徴とする特許請求の範囲第１
項記載の指紋画像コード化方法。 ３ ２次元小領域として指紋画像を均等に分割し
て得られる正方領域を用いることを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載の指紋画像コード。 ４ フーリエ変換として、光学的アナログフーリ
エ変換を用いることを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の指紋画像コード化方法。 ５ フーリエ変換として、変換の原点を変換面の
中心へシフトするデジタルフーリエ変換を行い、
前記変換面上の情報として、フーリエスペクトラ
ム平面上に生じるピーク点の位置関係を用いるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の指紋
画像コード化方法。 ６ ピーク点の位置関係として、フーリエスペク
トラム平面上の中心に位置し最大の大きさを有す
る第１ピーク点と、２番目の大きさを有する第２
ピーク点を結ぶ直線が２次元小領域の座標系とな
す角度によつて前記２次元小領域に方向性を示す
コードを与えることを特徴とする特許請求の範囲
第５項記載の指紋画像コード化方法。 ７ フーリエ変換として、変換の原点を変換面の
中心へシフトするデジタルフーリエ変換を用い、
前記変換面上の情報として、フーリエスペクトラ
ム平面上の中心に位置し最大の大きさを有する第
１ピーク点と第２ピーク点以外の点が前記第１ピ
ーク点と第２ピーク点を結ぶ直線への集中度合い
示す関数値を用いることを特徴とする特許請求の
範囲第１項記載の指紋画像コード化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57130469A JPS5922173A (ja) | 1982-07-28 | 1982-07-28 | 指紋画像コ−ド化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57130469A JPS5922173A (ja) | 1982-07-28 | 1982-07-28 | 指紋画像コ−ド化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5922173A JPS5922173A (ja) | 1984-02-04 |
| JPH05746B2 true JPH05746B2 (ja) | 1993-01-06 |
Family
ID=15034982
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57130469A Granted JPS5922173A (ja) | 1982-07-28 | 1982-07-28 | 指紋画像コ−ド化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5922173A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0780780A2 (en) | 1995-12-18 | 1997-06-25 | Nec Corporation | Fingerprint/palmprint image processing apparatus |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6190641A (ja) * | 1984-10-09 | 1986-05-08 | 三菱電機株式会社 | 個人識別装置 |
| JPS61156199A (ja) * | 1984-12-28 | 1986-07-15 | 金沢 政男 | 指紋情報の選択および音楽符号化方式 |
| JP4569781B2 (ja) * | 2004-07-22 | 2010-10-27 | 日本電気株式会社 | 画像処理システム |
| JP5599605B2 (ja) * | 2009-12-29 | 2014-10-01 | ラピスセミコンダクタ株式会社 | ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、及びノイズ除去プログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5088899A (ja) * | 1973-10-16 | 1975-07-16 | ||
| JPS5084262A (ja) * | 1973-11-26 | 1975-07-08 |
-
1982
- 1982-07-28 JP JP57130469A patent/JPS5922173A/ja active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0780780A2 (en) | 1995-12-18 | 1997-06-25 | Nec Corporation | Fingerprint/palmprint image processing apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5922173A (ja) | 1984-02-04 |
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