(57)【要約】本発明による指紋画像を向上させるための方法においては、記録された指紋画像の画像エリアがGaborフィルタを用いて処理されるが、この際にGaborフィルタは処理されるべき画像エリア内の画像の特性量に合わせて適合化される。
2005521137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録された画像が指紋画像の画像エリアでGaborフィルタを用いて処理される、指紋画像を向上させるための方法であって、前記Gaborフィルタは処理されるべき当該画像エリア内の画像の特性量に合わせて適合化されることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記画像エリアは、正方形から成り、ある長さの辺を有し、このエリアにおいては溝の間隔及び方向の変化は比較的小さいが、幾つかの溝を含み、前記溝の間隔及び方向に対して統計的平均値及び標準偏差が形成される、ことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記処理されるべき画像エリアの適合化は以下の特性量、つまり、
前記画像エリア内の前記溝の平均方向と、
前記画像エリア内の前記溝の平均間隔と、
前記画像エリア内の前記溝の方向の変化と、
前記画像エリア内の前記溝の空間の変化と、
によって決定される、ことを特徴とする請求項１或いは２記載の方法。
【請求項４】
前記Gaborフィルタのフーリエ変換を表す正規釣鐘曲線（Gaussian bell curve）を包囲する楕円に関し、その原点に向かう方向の主軸の長さは前記溝の間隔が減少すると増加し、その第二の主軸の長さは前記方向の変化が増加すると増加し、これら主軸の交点は当該画像エリア内の溝の平均方向と平均頻度によって決定される、ことを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記画像エリアは重なり合い、結合される前に、これら重なり合う画像エリアはエッジ（端）に向かって減少する関数（Ｗ）にて重み付けされる、ことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記録された画像は指紋画像の画像エリアに関してGaborフィルタを用いて処理される、指紋画像を向上させるための方法に係る。
【背景技術】
【０００２】
異なる指紋を最大の信頼度にて鮮明に識別することを可能とするために現在用いられている方法の殆どは、細部（minutiae）の抽出と、見つけられた細部の位置及び適応可能であれば、その性質（nature）及び方向（direction）の比較に基づいてなされる。細部は指紋内の個々の溝（grooves）の分岐（branches）及び端（ends）から成る。これら細部はある与えられた指紋から既知の画像処理方法を用いて抽出される。指紋画像の生成過程におけるエラーは細部の検出を妨害する。これらエラーは、例えば、撮像時における指の表面の様々な組成物（composition）、例えば、汗、汚れ、乾燥、その他に由来し得る。
【０００３】
合衆国特許第5,659,626号は、処理がGaborフィルタを用いる主クレームに記載されるタイプの方法に従って遂行される指紋識別システムを開示する。Gaborフィルタについては、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.20.8, August 1998に掲載のLin Hong, Yifei Wan,及びAnil Jainによる文献”Fingerprint Image Enchancement: Algorithm and Performance Evaluation（指紋画像の向上：アルゴリズムと性能評価）”において詳しく説明されているのでこれを参照されたい。
【０００４】
これら方法でも確かにその後の画像分析のための指紋画像の本質的な改善は得られる。ただし、結果は、必ずしもあらゆるタイプの指紋及びその部分に対して良好なわけではないことが知られている。
【０００５】
従って、本発明によると、指紋画像を更に向上させるために、Gaborフィルタが、処理されるべき画像エリア内の画像の特性量（characteristic quantities）に合わせて適合化（調節）される。
【０００６】
パラメータの適合化のために、画像エリアの内容（content）から適切な特性量を抽出するためには、本発明の方法によると、これら画像エリアは、正方形から成り、このエリアにおいては溝の間隔及び方向の変化は比較的小さいが、ただし、このエリアは、幾つかの溝を含む。そして、これら溝の間隔及び方向に対して、統計的平均値及び標準偏差が形成される。
【０００７】
指紋画像の本質的な向上は、本発明の方法のいくつかの好ましい実施例により達成される。処理すべき画像エリアの適合化は、以下の特性量、つまり、
画像エリア内の溝の平均方向（mean direction）と、
画像エリア内の溝の平均間隔（mean spacing）と、
画像エリア内の溝の方向の変化と、
画像エリア内の溝の空間の変化と、
によって決定される。
【０００８】
本発明の方法の一つの実施例においては、Gaborフィルタのフーリエ変換を表す正規釣鐘曲線（Gaussian bell curve）を包囲する楕円（ellipse）は、その原点（origin）に向かう方向の主軸の長さは溝の間隔が減少するとともに増加し、その他方の主軸の長さは方向の変化が増加するとともに増加し、これら主軸の交点は、関係する画像エリア内の溝の平均方向（mean direction）と平均頻度（mean frequency）によって決定される。
【０００９】
これら画像エリアを結合する際に、画像エリアごとに異なるフィルタリング動作に起因する歪みの原因となるアーチファクト（artifacts）が、個々のGaborフィルタリングされた画像エリアの周辺エリア（peripheral areas）に発生し、これらアーチファクトのためにさらなる画像処理が影響を受けることがある。このため、本発明による方法の一つの改善された態様によると、これら画像エリアは重なり合うが、結合される前に、これら重なり合う画像エリアにはエッジ（端）に向かって低減する関数にて重み付けされる。これによって、これらアーチファクトは消失し或いは最小となり、個々のタイルを再結合することで得られる全体としてのGaborフィルタリングされた画像の要求される品質への悪影響は軽減される。
【００１０】
本発明のこれら及びその他の特徴が以下の幾つかの実施例の詳細な説明から明らかになるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
特許図面に対する規定は図面はグレーの影は含むべきではない旨を記述するため、図１及び２の指紋画像は主として純粋な白黒画像として示されている。
【００１２】
図１ａは、例えば、スキャナの表面上のこすり傷に起因するエラー点（error point）を含む未処理の指紋を示す。これら中断された溝（interrupted grooves）は本発明の方法によって最適に適合化（調節）されたGaborフィルタにて修復される（図１ｂ）。
【００１３】
図２は、本発明の方法の第二の特徴、つまり、センサ画像のマークされたエリア（図２ａ）内の悪環境に起因する溝の歪みの原因となるウォッシュアウト（distorting wash-out）の分離（separation）を示し、図２ｂは本発明に従って最適に適合化されたGaborフィルタにて処理した後の指紋を示す。
【００１４】
本発明による方法を図３に示される流れ図に従って遂行するためには、対応するコンピュータプログラムをコンピュータ上で起動することもできる。ステップ１において開始された後、ステップ２において局所勾配（local gradients）Ｇの計算が、例えば、８×８画素から成る、適当なグリッド（grid）に関して遂行される。ステップ３においてこの適当なグリッドに関して局所溝間隔（local groove spacings）Ｒも計算される。ステップ４において指紋画像が適当なサイズのタイルＫに分割される。適当なサイズは、例えば、５００dpiなるセンサ生成画像解像度を得るためには３２×３２画素とされる。
【００１５】
プログラムステップ５においてカウンタｃが初期化、すなわち、零にセットされる。タイルの数もＮ＝＃Ｋに初期化される。ステップ６においてｃ＝Ｎであるか否かチェックされ、ｃ＝Ｎでない場合は、ステップ７においてｃが増分される。次に、ステップ８において、特性量（characteristic quantities ）に従ってGaborフィルタを構成するために様々なパラメータが計算される。ここで、meanは平均値（mean value）を表し、stdは標準偏差（standard deviation）を表す。その後、ステップ９において、タイルＫ（ｃ）に対するGaborフィルタGFがステップ８において計算されたパラメータの関数として構成される。
【００１６】
プログラムステップ１０において、こうして構成されたGaborフィルタＧＦがタイルＫ（ｃ）に対して適用されるが、ここで、フィルタリングのために、高速フーリエ変換（FFT）されたタイルＫ（ｃ）はGaborフィルタＧＦを乗算（適用）された基本要素（elementary element）から成る。その後、この結果が逆フーリエ変換（IFFT）され、この実数部によってタイルＫ（ｃ）の向上されたコンテントＫ（ｃ）’が形成される。次に、ステップ１１において、プログラムステップ１０の結果に、後に図４との関連でより詳細に説明するように、重み関数Ｗが乗じられる。次に、プログラムステップ１２において、タイルＫ（ｃ）のフィルタリングされて重み関数を乗じられたコンテントＫ”（ｃ）が挿入され、この結果として指紋画像が向上される。
【００１７】
このプログラムステップの後に、ステップ６において再び、ｃが値Ｎに達したか否かチェックされる。まだ達していない場合は、この方法のステップ７から１２が、続くタイルに対して遂行される。全てのタイルが処理されると、このプログラムはステップ１３で終了する。
【００１８】
これら画像エリアを結合する際に、画像エリアごとに異なるフィルタリング動作に起因する歪みの原因となるアーチファクト（distorting artifacts）が、個々のBaborフィルタリングされた画像エリアの周辺エリア（peripheral areas）内に発生し、このアーチファクトのために、さらなる画像処理が影響を受けることがある。このため、図４によると、これら画像エリアは重なり合うが、結合する前に、これら重なり合う画像エリアには、エッジ（端）に向かって低減する関数にて重みが付けられる。これによって、これらアーチファクトは消失或いは最小となり、従って、個々のタイルを再結合することで得られる全体としてのGaborフィルタリングされた画像の要求される品質に悪影響を与えることはなくなる。図４ａは、タイルＫ（ｃ）とともに、点線にて、互いに重なり合う隣接するタイルを示す。図４ｂは、一例としての重み関数Ｗを距離ｘの関数として示す。これらタイルの中央エリアにおいては最大の重みが適用され、これは、重なり合うエリアにおいては、エッジに向かうにつれて次第に減少する。
【００１９】
頻度(周波数）レンジ（frequency range）においては、Gaborフィルタは二次元正規釣鐘曲線（tow-dimensional Gaussian bell curve）から成り、これは、図５に平面図にて示されるように、楕円（ellipse）によって包囲される。この楕円の主軸は、示されるケースにおいては、原理上、フィルタマスクの中点（center point）を向く。この主軸は、フィルタの観点からは、波面（wavefront）に対して法線の空間エリア内に来る。こうして、（溝の）方向、方向の変化、頻度（frequency）及び頻度の変化から成るこれら４つのパラメータによって楕円の位置及び形状が決定される。
【００２０】
この楕円の中点は、この釣鐘曲線の最大値を記述し、（溝の）頻度と方向のちょうど交点の所に来る。この頻度空間（frequency space）は以下のようにみなすことができる。つまり、原点（origin）は、Gaborフィルタの中心に位置し、同等部分（equal part）の振幅（大きさ）として記述することができる。原点（０、０）の回りの同心円は、異なる方向ではあるが同一の頻度を含み、頻度は、そのFFT固有の限界周波数（FFT-specfic limit frequnecy）による外側エッジの所を限度とする。この簡略化された図においては、FFT変換及び逆変換の両方において虚数部分は省略されている。こうして、この頻度空間は頻度と方向の極座標表現であるとみなすことができる。
【００２１】
以下では、本発明に従って適合化（調節）されるGaborフィルタを計算するための一つの可能なタイプについて説明する。この実施例は、正方形のFFT/IFFTタイルＫに対して３２×３２なるサイズを有する。頻度エリアにおけるGaborフィルタは、画素ごとに、以下のようにして形成される。
【数１】
2005521137.tif 000003
及び
【数２】
2005521137.tif 000004
【００２２】
そして、
【数３】
2005521137.tif 000005
ここで、ｍＲは平均溝間隔を表し、ｍＧは処理されているタイルの内側部分への溝からの平均方向（勾配）を表し、例えば、以下のように計算される。
【数４】
2005521137.tif 000006
【００２３】
ここで、Ｍはそのタイル上に存在するＲ（間隔）の要素の量を表す。
【００２４】
タイルのサイズが３２とされた場合、式（２）は、以下の通りとなる：
【数５】
2005521137.tif 000007
【００２５】
ここで、（ｘ、ｙ）は、各ケースにおいて処理されているタイルの左上角（top left-hand corner）の座標を表す。
【００２６】
勾配値ｍＧは、例えば、方向の適当に平滑化されたグリッドから直接に、その処理されているタイル内のＧ（勾配）に対する最も内側のグリッド点（innermost grid point）として計算することもできる。平均値を形成する代わりにこれを遂行するが、方向グリッドの平滑化が前に遂行されているために可能であり、これによって方向（勾配）のための複雑な平均値の形成を回避することが可能となる。
【００２７】
式（１）内の行列Ａは、以下から得られる。
【数６】
2005521137.tif 000008
【００２８】
ここで、Ｒ、Ｇ、ｍＲ及びｍＧのパラメータδx及びδyは、例えば、以下のようにして得られる。
【数７】
2005521137.tif 000009
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の方法によって処理される前の指紋画像と、処理された後の向上された溝の輪郭を有する指紋画像を示す図である。
【図２】本発明の方法によって処理される前の指紋画像と、処理された後の、向上された溝の分離（識別）を有する指紋画像を示す図である。
【図３】本発明による方法を図解する流れ図である。
【図４】タイルの結合を図解する図である。
【図５】正方形二次画像エリアの平面図である。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５】
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【国際調査報告】
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