指紋/掌紋圖象處理器以及處理方法
2023-06-10 00:53:46 1
專利名稱：指紋/掌紋圖象處理器以及處理方法
技術領域：
本發明涉及一種指紋/掌紋圖象處理器、處理方法、以及用於指紋鑑定、指紋分類和掌紋鑑定的處理程序。
但是，在日本專利公開NO.2765335中所披露的方法中，當平滑包含有皺紋的圖象時，周圍的區域也會與皺紋一樣被平滑，導致突出了皺紋。在利用鬆弛法的指紋模式分類法中描述的技術中，鬆弛法是用來平滑從每個局部區域中提取的方向信息的方法，然而，在這種方法中，平滑法可用於許多交叉存在於大片指紋中的皺紋，這些指紋是以與皺紋一致的間距互相平行的，所以皺紋就會突出出來。
因此，本發明的發明者在未審理的日本專利公開NO.Hei-9-167230中提出一種指紋/掌紋圖象處理器，該處理器能夠不受皺紋的影響，從指紋/掌紋圖象中提取脊紋圖象。在該公告中公開的處理器中，輸入的指紋/掌紋圖象被分成許多塊，從每個塊檢測多個的脊紋候選物，在這些檢測到的脊紋候選物中，能被確認是脊紋的脊紋候選物和包含這些脊紋候選物的塊就被確定下來，並且與這些確定下來的脊紋候選物相匹配的其他塊中的候選物被選擇出來。脊紋的模式在空間上相互延續，皺紋的模式也是在空間上相互延續，但是，一般皺紋和脊紋之間是不相互延續的，所以能被確認是脊紋的候選物被檢測出來，而與這些檢測到的候選物相匹配的候選物也從其他局部候選物中被挑選出來，籍此，即使在有皺紋的區域，精確地檢測脊紋也成為可能。
圖1顯示了上述指紋/掌紋圖象處理器的各部分之間的關係。圖1相當於未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中的圖9。但是，為易於解釋，圖1是同一出版物中圖9的簡化圖。圖1中，標號11表示一個圖象輸入部件，標號12表示一個局部信息提取部件，標號13表示一個高可靠性區域確定部件，標號14表示相鄰區域組檢測部件，標號15表示脊紋候選物選擇部件，標記16表示圖象生成部件。這裡，高可靠性區域確定部件13與同出版物中的第一脊紋候選物圖象選擇部件12、連續性評測部件13、聚組部件14、組評測部件15相對應。相鄰區域組檢測部件14和脊紋候選物選擇部件15與最佳脊紋候選物圖象選擇部件17相對應。
圖2顯示的是圖1中處理器的操作流程圖。圖2中，圖象輸入部件11將一個指紋/掌紋作為一個圖象讀入，然後以數字圖象的形式提供給局部信息提取部件12(S701)。局部信息提取部件12將輸入的原始圖象分為二維局部區域(S702)，提取多個的圖象，這些圖象是再現存在於每個局部區域中的脊紋的候選物(下文中稱為脊紋候選物圖象)(S703)。數字標記附屬於每個被提取出的脊紋候選物圖象。提取出的脊紋候選物圖象分別提供給高可靠性區域確定部件13、脊紋候選物選擇部件14、和圖象生成部件16。在高可靠性區域確定部件13中，在多個脊紋候選物圖象中很可能被確定為脊紋的脊紋候選物和包含這些脊紋的局部區域(高可靠性區域)被確定下來(S704)，然後這些脊紋候選物和局部區域分別提供給相鄰區域組檢測部件14、脊紋候選物選擇部件15和圖象生成部件16。
相鄰區域組檢測部件14查找所有鄰近高可靠性區域的局部區域(鄰近區域)(S705)。例如，如圖3A所示，當高可靠性區域(黑色陰影所顯示的)被發現後，鄰近高可靠性區域的區域(淺色陰影所顯示的)被檢測作為鄰近區域。然後，判定鄰近區域的數目是一個還是多個(S706)。例如，在圖3A的實例中，因為鄰近區域的數目不止一個，則程序進行到S707，脊紋候選物選擇部件15在脊紋候選物圖象中為所有檢測到的鄰近區域的每一個挑選出脊紋圖象，並告知圖象生成部件16選擇出的候選物的數量。
例如，當對圖3A中的鄰近區域A執行候選物選擇處理時，從脊紋候選物圖象1至6中選擇出一個高連續性的候選物，在本案中，候選物圖象2被挑選出來。接下來，程序返回到S705，相對於高可靠性區域或選擇過程已經結束的局部區域，檢測所有既不是高可靠性區域又不是選擇過程已經結束的區域的鄰近區域。即，在圖3A的情況下，所有比先前查找到的鄰近區域低的鄰近區域被查找到。然後在S706中判定鄰近區域的數目是一個還是多個，當數目是一個或是多個時，在S707中從所有鄰近區域的脊紋候選物圖象中挑選出脊紋圖象。然後，重複從S705到S707的過程。當S706判斷出「否」，對所有局部區域的處理終止，以便圖象生成部件16利用如圖3B中顯示的選擇出的候選物圖象形成一個完整的脊紋圖象(S708)。
在上述1997年未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中公開的指紋/掌紋圖象處理器中，不受皺紋的影響提取脊紋是可能的，然而，因為對每個局部區域脊紋圖象的確定是通過重視鄰近區域的連續性來完成的，在一個包含有很大彎度的脊紋的區域例如圖4A中所示的箕型或如圖4B中所示的三角型裡，甚至在脊紋明朗的情況下，也可能會選擇包含著連續性好的皺紋的候選物圖象而不選擇包含著脊紋的圖象，結果導致了脊紋提取失敗。
根據本發明的一種指紋/掌紋圖象處理方法包括以下步驟將指紋或掌紋作為圖象讀入；將指紋/掌紋圖象分成局部區域並從每個局部區域中提取表示脊紋的脊紋候選物圖象；確定那些在提取出的脊紋候選物圖象中很可能被確定為脊紋的候選物圖象，並將那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域；鑑定那些除了高可靠性區域以外的局部區域是只包含脊紋的脊紋專有區域，還是包含皺紋與脊紋混合成份的皺紋與脊紋混合的區域；基於為每個脊紋專有區域和脊紋與皺紋的混合區域提供的評測標準，從脊紋候選物圖象中選擇假定表示脊紋的候選物圖象；根據高可靠性區域確定步驟的候選物圖象和在選擇步驟挑選出來的候選物圖象生成一個完整的圖象。
此外，根據本發明的一種程序使計算機執行以下步驟將指紋/掌紋圖象分成局部區域並從每個局部區域中提取表示脊紋的脊紋候選物圖象；確定那些在提取出的脊紋候選物圖象中很可能被確定為脊紋的候選物圖象，並將那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域；鑑定那些除了高可靠性區域以外的局部區域是只包含脊紋的脊紋專有區域，還是包含皺紋與脊紋混合成份的皺紋與脊紋混合的區域；基於為每個專有脊紋的區域和脊紋與皺紋的混合區域提供的評測標準，從脊紋候選物圖象中選擇假定表示脊紋的候選物圖象；根據高可靠性區域確定步驟的候選物圖象和在選擇步驟挑選出來的候選物圖象生成一個完整的圖象。
本發明優選實施例本發明優選實施例依照的附圖在下面說明。圖5是關於本發明實施例中的一個指紋/掌紋圖象處理器的框架圖。在圖5中，同樣的標記標在與圖1中傳統處理器相同的部件上。圖5中，掃描器或實況掃描儀的圖象輸入部件11將指紋或掌紋作為圖象讀入並輸入指紋/掌紋圖象。局部信息提取部件12將從圖象輸入部件輸入的指紋/掌紋原始圖象分成二維局部區域，並從各個局部區域中提取表示存在於每個局部區域中的脊紋的多個脊紋候選物圖象。例如，象在未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中公開的那樣，局部信息提取部件12對每個二維局部區域運用二維傅立葉變換，並在傅立葉變換面上有序地從有較大幅值的峰值中或在峰值附近的能量中提取多個對應於不同的二維正弦波的峰值，並把對應於這些峰值的二維正弦波認為是脊紋候選物圖象。
高可靠性區域確定部件13在由局部信息提取部件12提取的各個區域中多個脊紋候選物圖象中確定那些極有可能被確定為脊紋的脊紋候選物圖象，並將包含這些候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域。如上述出版物中所述，高可靠性區域確定部件13評測每個二維區域內的脊紋候選物圖象是脊紋的可能程度，然後選擇出每個局部區域中最有可能是脊紋的脊紋候選物圖象。在本案中，高可靠性區域確定部件13從各個局部區域的脊紋候選物圖象中挑選出有最大幅值的脊紋候選物圖象。
相鄰區域組檢測部件14檢測所有這樣的區域塊(局部區域)，即既不是由高可靠性區域確定部件13確定的高可靠性區域，又不是這樣的區域在已經選擇了脊紋候選物圖象的局部區域附近的局部區域中已經選擇了脊紋候選物圖象。下文中，這樣的被檢測的塊就稱作鄰近區域。基於由局部信息提取部件12提取的局部信息，區域特徵鑑定部件17鑑定所有鄰近區域是否是包含皺紋與脊紋圖象混合成份的塊。
具體地說，鑑定區域是否是包含皺紋與脊紋的混合成份的塊，如果用最大幅值的脊紋候選物圖象的幅值或傅立葉變換面上相應點的能量除以第二大幅值的脊紋候選物圖象的幅值或傅立葉變換面上相應點的能量得到的數值小於預定閾值，就將該塊鑑定為一個皺紋與脊紋的混合塊，而如果得出的數值大於預定閾值，就將該塊鑑定為不是皺紋與脊紋的混合塊。合適的脊紋候選物選擇部件18按照區域特徵鑑定部件17的鑑定結果，基於每個局部區域的不同評測標準來挑選脊紋候選物。圖5中的處理器5在處理過程的中間階段根據需要將數據存儲進一個存儲設備(未顯示)例如存儲器，並且根據需要讀出該數據以進行數據處理。
接下來，本發明實施例的具體操作參照圖6的流程圖中被詳細說明。圖6中，首先，圖象輸入部件11將指紋或掌紋作為數字圖象讀入，並將指紋/掌紋原始圖象提供給局部信息提取部件12(S201)。局部信息提取部件12將上述輸入的原始圖象分成二維局部區域(S202)，從各個二維局部區域中提取多個存在於每個二維局部區域的表示脊紋的脊紋候選物圖象(S203)。提取出的脊紋候選物圖象提供給高可靠性區域確定部件13、區域特徵鑑定部件17、合適的脊紋候選物圖像選擇部件18和圖象生成部件16。
這裡，當圖象輸入部件11的輸入圖象的解析度設置為20像素/mm，局部區域設置為正方形(見圖7)時，局部區域一邊的長度則大約為8至32個像素。如未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中所述，在提取脊紋候選物圖象時，從較高的點按順序檢測局部區域的多個圖象功率譜極值點，並把對應於極值點的二維正弦波就認為是每個局部區域中的脊紋候選物圖象。例如，從每個局部區域中提取出6個脊紋候選物圖象。然後，其中對應於極值點的正弦波特性參數就根據每個候選物圖象的極值點被計算出來並被記錄下來。
舉個例子說明這些參數。這在上面所述的未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中公開。首先，當在傅立葉平面上，局部區域Iij(0＜i＜63，0＜j＜63)裡的第n個峰值的坐標值設定為(ξn(i，j)，ηn(i，j))時，局部信息提取部件12計算該峰值周圍的幅值、相位、方向、頻率和功率。
幅值由公式(1)計算，相位由公式(2)計算，方向由公式(3)計算，頻率由公式(4)計算，峰值周圍功率由公式(5)計算。an(i,j)=2|(n(i,j),n(i,j))|2i=1,2,...6---(1)]]>phn(i,j)=tan-1[Im{F(n(i,j),n(i,j))}Re{F(n(i,j),n(i,j))}]i=1,2...6---(2)]]>dn(i,j)=tan-1[n(i,j)n(i,j)]i=1,2,...6---(3)]]>fn(i,j)=164(n(i,j))2+(n(i,j))2i=1,2,...6---(4)]]>van(i,j)=4246422|F(,)|2---(5)(,){(n(i,j),n(i,j))closetoB}]]>另外，f的總功率是由公式(6)計算的。vt(i,j)=424642=-3231=-3231|F(,)|2---(6)]]>通過這些參數確定的一個圖象，表示如下gn(i，j)(x，y)＝an(i，j)cos[2πfn(i，j)(x cos(dn(i，j))+y sin(dn(i，j)))-phn(i，j)]…(7)公式(8)表示每個局部區域中表示脊紋的候選物圖象。{gn(i,j)(x,y)}n=16---(8)]]>局部信息提取部件12為全部局部區域中的每一個計算這些參數(公式(9))。
如未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中所述，高可靠性區域確定部件13確定那些極有可能被確定為脊紋的脊紋候選物圖象(高度可靠候選物)和那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域(S204)。將確定了的高度可靠候選物和包含高度可靠候選物的高可靠性區域提供給相鄰區域組檢測部件14、合適的脊紋候選物選擇部件18和圖象生成部件16。這裡，高可靠性區域確定部件13對所有局部區域中的每一個的全部脊紋候選物圖象是脊紋的可能程度進行評測，並從每個局部區域中選擇出極有可能是脊紋的一個脊紋候選物圖象，並將這些被挑選出來的圖象認為是高度可靠候選物圖象。
作為在此情況下的算法，如上述出版物中所述，局部信息提取部件12將二維傅立葉變換應用到每個二維局部區域中，在傅立葉轉換平面上得到的峰值中，從在有較大幅值的峰值或峰值附近的能量有序地提取多個不同的二維正弦波峰值，對應於這每個峰值的二維正弦波被認為是脊紋候選物圖象，同時，在每個二維局部區域的脊紋候選物圖象中具有最大幅值的脊紋候選物圖象被認為是高度可靠候選物圖象。相鄰區域組檢測部件14查找所有鄰近高可靠性區域的局部區域(鄰近區域)(S205)。例如，如圖3A所示，在檢測高可靠性區域(黑色陰影所顯示的)時，鄰近高可靠性區域的區域(淺色陰影所顯示的)被檢測為鄰近區域。
接下來，相鄰區域組檢測部件14鑑定被檢測的鄰近區域的數目是一個還是多個(S206)。在圖3A例中，鄰近區域的數目不止一個，因此程序進行到S207。此外當鄰近區域的數目是一個或更多，則將鄰近區域的信息告知給區域特徵鑑定部件15，否則告知給圖象生成部件16。在S207中，區域特徵鑑定部件15根據局部信息提取部件12提取出的局部區域信息鑑定相鄰區域組的各個鄰近區域是否是包含皺紋和脊紋的混合成份的區域，並告知合適的脊紋候選物選擇部件18鑑定的結果。具體地說，在鄰近區域的圖象功率譜的極值點當中，通過利用滿足預定條件的兩個點的功率譜之比，鑑定相鄰區域是否是包含皺紋和脊紋的混合成份的區域。
預定條件就是由於圖象功率譜的實數值以原點為對稱的，因而最大值存在於一半頻率空間中，並且存在於可能包含皺紋與脊紋的空間頻率帶(具體地說，大約0.25mm至1mm為一個周期的空間頻率)中。使用滿足該條件的極值點中兩個最大極值點的最大值進行判定。也就是說，當最高的最大值是p1而第二高的最大值是p2時，如果p2/p1的值大於預定閾值，則該區域就被認為是皺紋和脊紋的混合區域，否則，就認為該區域是僅包含脊紋的區域。
為了進行這種判定，可以使用極值點附近的功率譜的總和之比(約3×3)。也就是說，當最高的最大值附近的功率譜總和是v1而第二高的最大值附近的功率譜總和是v2時，如果v2/v1的值大於預定閾值，則認為該區域是皺紋和脊紋的混合區域，否則，就認為該區域是僅包含脊紋的區域。局部區域的功率譜可以用區域特徵鑑定部件17來計算，或者也可以使用局部信息提取部件12計算的功率譜。如未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中所述，當利用局部信息提取部件時，脊紋候選物圖象的屬性信息就可以被利用。
然後，合適的脊紋候選物選擇部件18在區域特徵鑑定部件17的判定結果的基礎上從所有被檢測的鄰近區域中每一個鄰近區域的脊紋候選物圖象中挑選候選物(S208)。具體來說，在被鑑定為包含皺紋和脊紋的混合成份的區域內，選擇是通過重視脊紋候選物周圍的連續性來執行的，而在被鑑定是僅包含脊紋的區域中，選擇是通過以脊紋候選物周圍的連續性和脊紋候選物圖象的能量總和作為評測的標準來執行的。
例如，如未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中所述，當鑑定出皺紋和脊紋是混合的時，一個其附近的平均方向與第n個脊紋候選物圖象的方向之間的方向差J1(n)最小的脊紋候選物圖象被選作脊紋。在區域被鑑定為僅包含脊紋的情況下，一個其附近的平均方向與第n個脊紋候選物圖象的方向的方向差J2(n)+α/SN(n)的結果為最小的脊紋候選物圖象被選作脊紋。
這裡，α是一個常數，SN(n)由下面的公式(10)表示。SN(n)=van(i,j)i=j6vai(i,j)---(10)]]>合適的脊紋候選物選擇部件18這樣對所有的鄰近區域執行候選物的選擇處理，並將挑選出的脊紋候選物告知給相鄰區域組檢測部件14和圖象生成部件16。
接下來，程序返回S205，對於高可靠性區域或選擇過程已經結束的局部區域，檢測所有既不是高可靠性區域又不是選擇過程已經結束的區域的鄰近區域。也就是說，以圖3A為例，所有比先前查找到的鄰近區域低的鄰近區域被查找到。然後，在S206，判定鄰近區域的數目是一個還是多個，當數目是一個或多個時，對所有鄰近區域的每一個區域在S207中鑑定區域特徵，在S208中，根據區域特徵鑑定結果，通過利用適合於所有鄰近區域中每一個的不同標準來執行候選物的選擇處理。往下，以同樣的方式重複程序S205至S208，如果在S206中判定出「否」，則圖象生成部件16就根據由合適的脊紋候選物圖像選擇部件18選擇出的脊紋候選物、由高可靠性區域確定部件13判定出的極有可能表示脊紋的脊紋候選物、由局部信息提取部件12獲得的局部信息的生成一個完整的指紋/掌紋脊紋圖象(S209)，然後整個處理程序終止。
這裡，在未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中所披露的傳統脊紋候選物選擇方法中，在一個包含皺紋和脊紋的混合成份的區域內，來源於皺紋的脊紋候選物圖象的能量有時比來源於脊紋的大，所以當用脊紋候選物圖象的能量作為選擇標準時，皺紋就會被錯誤地選上。另一方面，即使在僅包含脊紋的區域內，當在鄰近局部區域中的脊紋彎度很大的例如箕型或三角型的部分，僅僅根據脊紋候選物圖象的連續性進行選擇時，如果噪音成分有著比真正存在的脊紋更好的連續性，則這樣的噪音成分就會被選擇上而脊紋提取就失敗了。由於來源於這種噪音成分的脊紋候選物圖象能量比來源於脊紋的小，所以就有可能通過利用能量大小來判定是噪音還是脊紋。就是說，雖然在沒有皺紋存在的情況下與彎度沒有關係的能量能用來選擇脊紋，但在混合皺紋的情況下就不可能進行這樣的選擇了。
因此，本發明的實施例中，區域特徵鑑定部件17鑑定區域是皺紋和脊紋的混合區域還是僅包含脊紋的區域，合適的脊紋候選物選擇部件18根據適合於各個區域的評測標準選擇圖象候選物，所以即使在例如箕型或三角型這樣沒有皺紋而僅包含著純的有很大彎度的脊紋的部分，也能在維持對皺紋和脊紋混合區域的提取性能的同時還能精確地提取脊紋。圖7顯示了一個既有皺紋和脊紋混合區域又有僅包含脊紋的區域的指紋/掌紋圖象的例子。區域特徵鑑定部件17對該圖象的鑑定結果如圖8中所示。合適的脊紋候選物選擇部件18根據圖8裡脊紋專有的區域和脊紋與皺紋的混合區域的不同評測標準挑選脊紋候選物。
在僅包含脊紋而沒有皺紋的區域裡，當對區域的小區域圖象運用傅立葉變換時，就會找到一對關於原點對稱的峰值，而且多個能量集中在峰值上。但是，在皺紋和脊紋同時存在的區域的傅立葉變換圖象裡，多個來源於皺紋的和來源於脊紋的峰值出現，而且每個峰值都有多個能量(見圖9)。因此，當用未審查的日本專利公開NO.Hei-9-167230中披露的方法從一個小區域傅立葉變換圖象中檢測多個峰值時，在僅包含脊紋的區域裡，大部分能量集中在能量最大的峰值上，且與第二大峰值能量的差別變得很大。另一方面，在包含皺紋和脊紋的混合成份的區域，能量最大的峰值與第二大峰值的能量差別就會變小。所以，在本發明的實施例中，通過評測這種比例的等級，就可以鑑定出區域是否是包括脊紋與皺紋的混合成份的區域。
另外，在上述出版物中披露的傳統脊紋候選物選擇方法中，如前所述，在包含皺紋和脊紋的混合成份的區域，來源於皺紋的脊紋候選物圖象的能量可能會比來源於脊紋的大，所以如果以脊紋候選物圖象的能量作為評測標準時，皺紋就可能會錯誤地被選擇。另一方面，對於僅包含有很大彎度的脊紋區域，僅根據脊紋候選物圖象的連續性在鄰近局部區域中進行選擇時，在噪音成分有著比真正存在的脊紋更好的連續性的情況下，則噪音成分就會被選擇而脊紋提取就失敗了。來源於這種噪音成分的脊紋候選物圖象的能量比來源於脊紋的小，所以就有可能根據能量總數進行判定。
因此，本發明的實施例中，合適的脊紋候選物選擇部件18僅以方向連續性而不是能量來作為選擇標準在皺紋混合區域內選擇候選物圖象。另外，在僅包含脊紋的區域裡候選物的選擇是以重視能量來完成的。由此，在維持對皺紋和脊紋混合區域的提取性能的同時，即使在例如箕型或三角型這樣沒有皺紋而僅包含著純的有很大彎度的脊紋的部分也能精確地提取脊紋。
按照本發明的電腦程式是一個描述上述指紋/掌紋圖象處理方法執行過程的程序。也就是，該程序使計算機執行以下步驟將指紋/掌紋圖象分成局部區域並從每個局部區域中提取顯示脊紋的脊紋候選物圖象；確定那些在提取出的脊紋候選物圖象中極有可能被確定為脊紋的候選物圖象和那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域為高可靠性區域；鑑定那些除了高可靠性區域以外的局部區域是僅包含脊紋的脊紋專有的區域，還是包括皺紋與脊紋混合成份的皺紋與脊紋混合區域；根據適用於每個脊紋專有區域和脊紋與皺紋的混合區域的評測標準，從脊紋候選物圖象中選擇假定表示脊紋的候選物圖象；根據由高可靠性區域確定程序確定的候選物圖象和由選擇程序挑選出來的候選物圖象生成一個完整的圖象。
如上所述，根據本發明，通過鑑定關於區域是皺紋與脊紋的混合區域還是脊紋專有區域，並且在提取脊紋時通過在這兩種區域之間改變評測標準從脊紋候選物圖象中選擇出候選物圖象，所以即使從皺紋混合區域或包含著很大彎度的脊紋區域中也能精確地提取脊紋。
權利要求
1.一種指紋/掌紋圖象處理器，包括將指紋或掌紋作為圖象讀入的讀入部件；將指紋/掌紋圖象分成局部區域並從每個局部區域中提取表示脊紋的脊紋候選物的提取部件；確定部件，用於確定那些在提取出的脊紋候選物圖象中極有可能被確定為脊紋的候選物圖象，並將那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域；鑑定部件，它用於鑑定那些除了高可靠性區域以外的局部區域是僅包含脊紋的脊紋專有區域，還是皺紋與脊紋混合的區域；選擇部件，用於根據適用於每個脊紋專有區域和脊紋與皺紋的混合區域的評測標準，從脊紋候選物圖象中選擇假定表示脊紋的候選物圖象；以及生成部件，用於根據高可靠性區域確定部件的候選物圖象和由選擇部件挑選出來的候選物圖象生成一個完整的圖象。
2.如權利要求1所述的指紋/掌紋圖象處理器，其中的鑑定部件在局部圖象功率譜的多個極值點的功率譜比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是包含皺紋與脊紋混合成份的皺紋與脊紋的混合區域。
3.如權利要求1所述的指紋/掌紋圖象處理器，其中的鑑定部件在局部圖象功率譜的多個極值點的功率譜平方根比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是皺紋與脊紋的混合區域。
4.如權利要求1所述的指紋/掌紋圖象處理器，其中的鑑定部件在局部圖象功率譜的多個極值點附近的功率譜成分的總和之比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是包含皺紋與脊紋混合成份的皺紋與脊紋的混合區域。
5.如權利要求2至4中任一項權利要求所述的指紋/掌紋圖象處理器，其中的鑑定部件在功率譜中利用除直流電流成分以外的極值點。
6.如權利要求2至4中任一項權利要求所述的指紋/掌紋圖象處理器，其中在功率譜極值點中，在作為脊紋的頻率有效的範圍內，第一最大極值點和第二最大極值點被用於評測。
7.如權利要求1至6中任一項權利要求所述的指紋/掌紋圖象處理器，其中的選擇部件在包含皺紋和脊紋的混合成份的區域內，以脊紋候選物周圍的連續性作為標準來進行選擇，而在僅包含脊紋的區域中，以脊紋候選物圖象的連續性和能量總和作為標準來進行選擇。
8.一種指紋/掌紋圖象處理方法，包括以下步驟將指紋或掌紋作為圖象讀入；將指紋/掌紋圖象分成局部區域並從每個局部區域中提取顯示脊紋的脊紋候選物圖象；確定那些在提取出的脊紋候選物圖象中極有可能被確定為脊紋的候選物圖象，並將那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域；鑑定那些除了高可靠性區域以外的局部區域是僅包含脊紋的脊紋專有區域，還是皺紋與脊紋混合的區域；根據適用於每個脊紋專有區域和脊紋與皺紋的混合區域的評測標準，從脊紋候選物圖象中選擇假定表示脊紋的候選物圖象；以及根據高可靠性區域確定步驟確定的候選物圖象和由選擇步驟挑選出來的候選物圖象生成一個完整的圖象。
9.如權利要求8所述的指紋/掌紋圖象處理方法，其中的鑑定步驟在局部圖象功率譜的多個極值點的功率譜比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是皺紋與脊紋的混合區域。
10.如權利要求8所述的指紋/掌紋圖象處理方法，其中的鑑定步驟在局部圖象功率譜的多個極值點的功率譜平方根比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是皺紋與脊紋的混合區域。
11.如權利要求8所述的指紋/掌紋圖象處理方法，其中的鑑定步驟在局部圖象功率譜的多個極值點附近的功率譜成分的總和之比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是包含皺紋與脊紋混合成份的皺紋與脊紋的混合區域。
12.如權利要求9至11中任一項權利要求所述的指紋/掌紋圖象處理方法，其中在功率譜中除直流電流成分以外的極值點被利用。
13.如權利要求9至11中任一項權利要求所述的指紋/掌紋圖象處理方法，其中在功率譜極值點中，在作為脊紋的頻率有效的範圍內，第一最大極值點和第二最大極值點被用到評測過程中。
14.如權利要求8至13中任一項權利要求所述的指紋/掌紋圖象處理方法，其中的選擇步驟在包含皺紋和脊紋的混合成份的區域內，以脊紋候選物周圍的連續性作為標準來進行選擇，而在僅包含脊紋的區域中，以脊紋候選物圖象的連續性和能量總和作為標準來進行選擇。
15.一種使計算機執行以下處理過程的程序將指紋/掌紋圖象分成局部區域並從每個局部區域中提取顯示脊紋的脊紋候選物圖象；確定那些在提取出的脊紋候選物圖象中極有可能被確定為脊紋的候選物圖象，並將那些包含有已確定的候選物圖象的局部區域確定為高可靠性區域；鑑定那些除了高可靠性區域以外的局部區域是否是僅包含脊紋的脊紋專有區域，還是皺紋與脊紋混合的區域；根據適用於每個脊紋專有區域和脊紋與皺紋的混合區域的評測標準，從脊紋候選物圖象中選擇假定表示脊紋的候選物圖象；以及根據高可靠性區域確定程序確定的候選物圖象和由選擇程序挑選出來的候選物圖象生成一個完整的圖象。
16.如權利要求15所述的程序，其中的鑑定程序在局部圖象功率譜極的多個值點的功率譜比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是皺紋與脊紋的混合區域。
17.如權利要求15所述的程序，其中的鑑定程序在局部圖象功率譜的多個極值點的功率譜平方根比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是皺紋與脊紋的混合區域。
18.如權利要求15所述的程序，其中的鑑定程序在局部圖象功率譜的多個極值點附近的功率譜成分的總和之比的基礎上，鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域，還是包含皺紋和脊紋混合成份的皺紋與脊紋的混合區域。
19.如權利要求16至18中任一項權利要求所述的程序，其中的鑑定程序在功率譜中利用除直流電流成分以外的極值點。
20.如權利要求16至18中任一項權利要求所述的程序，其中在功率譜極值點中，在作為脊紋的頻率有效的範圍內，第一最大極值點和第二最大極值點被用到評測過程中。
21.如權利要求15至20中任一項權利要求所述的程序，其中選擇程序在包含皺紋和脊紋的混合成份的區域內，以脊紋候選物周圍的連續性作為標準來進行選擇，而在僅包含脊紋的區域中，以脊紋候選物圖象的連續性和能量總和作為標準來進行選擇。
全文摘要
區域特徵鑑定部件鑑定局部區域是僅包含脊紋的區域還是包含皺紋和脊紋混合成份的皺紋和脊紋的混合區域,合適的脊紋候選物選擇部件基於適用於每個脊紋與皺紋的混合區域和脊紋專有區域的評測標準,從脊紋候選物圖象中選擇表示脊紋的候選物圖象。
文檔編號G06K9/00GK1378170SQ0211908
公開日2002年11月6日 申請日期2002年3月26日 優先權日2001年3月26日
發明者船田純一 申請人:日本電氣株式會社