(57)【要約】【課題】分析される指紋画像の受容可能性を決定するための装置及び方法を提供する。【解決手段】分析される指紋画像の収容可能性を決定する方法において、画像を複数のブロックに分割するステップと、それぞれのブロックに対して焦点を決定するステップと、焦点が十分によく合わせられればブロックを有効ブロックとして、そうでなければブロックを無効ブロックとして決定するブロックの有効性を決定するステップと、画像内で有効ブロックの個数を合わせるステップと、有効ブロックの個数が十分であれば画像を有効なものと決定する画像の有効性を決定するステップと、を含む方法である。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法において、
前記画像を複数のブロックに分割するステップと、
それぞれのブロックについて焦点を決定するステップと、
前記焦点が十分によく合わせられれば前記ブロックを有効ブロックとして、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定するブロックの有効性を決定するステップと、
前記画像内の有効ブロックの個数を合計するステップと、
有効ブロックの個数が十分であれば、前記画像を有効なものと決定する前記画像の有効性を決定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記有効ブロックの個数対複数ブロックの個数の比率が所定の臨界値を超えれば前記有効ブロックの個数が十分であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ブロックの有効性を決定するステップは、
測定された焦点とぼけモデルから決定された焦点臨界値とを比較するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
それぞれのブロックについて前記ブロックが反復的なパターンを含んでいるか否かを決定するステップをさらに含み、
前記ブロックの有効性を決定するステップは、
前記ブロックが十分に焦点が合わせられて反復的なパターンを有すれば前記ブロックを有効ブロックとして、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ブロックが反復的なパターンを含んでいるか否かを決定するステップは、
前記ブロックのグラジエント分布の一貫度及び対称度を含む品質指数を決定するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記品質指数は、前記一貫度及び前記対称度の加重値の和であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記画像が有効であれば、
前記画像の中心点及び輪郭線を検出するステップと、
前記中心点及び前記輪郭線から起伏度及び傾斜度を決定するステップと、
前記起伏度及び前記傾斜度が十分に小さいとき、後続処理のために前記画像を選択するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記起伏度を決定するステップは、
前記中心点と前記輪郭線の左側境界との間の左側距離を決定するステップと、
前記中心点と前記輪郭線の右側境界との間の右側距離を決定するステップと、
前記右側距離と左側距離との絶対値差及び前記右側距離と左側距離との和の比率に比例する起伏度を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記傾斜度を決定するステップは、
上方傾斜度を決定するステップと、
下方傾斜度を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記傾斜度を決定するステップは、
前記中心点から有効領域の上部境界までの第１距離を決定するステップと、
前記中心点から前記輪郭線の上部までの第２距離を決定するステップと、
前記中心点から前記有効領域の下部境界までの第３距離を決定するステップと、をさらに含み、
前記上方傾斜度は前記第１距離対前記第２距離の比率に比例し、前記下方傾斜度は前記第３距離対前記第２距離の比率に比例することを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記有効領域の前記上部境界及び前記下部境界は、
前記上部境界及び前記下部境界のいずれでも、前記有効領域の幅が、前記輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記傾斜度を決定するステップは、
前記中心点と前記輪郭線の左側境界との間の左側距離ＤＬを決定するステップと、
前記中心点と前記輪郭線の右側境界との間の右側距離ＤＲを決定するステップと、
前記中心点から有効領域の上部境界までの上部距離ＤＦを決定するステップと、
前記中心点から有効領域の下部境界までの下部距離ＤＢを決定するステップと、
前記有効領域の幅と高さとの比率より大きくなるようＮを定めるステップと、を含み、
前記傾斜度は、Ｎ−（ＤＦ＋ＤＢ）／（ＤＬ＋ＤＲ）であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記有効領域の前記上部境界及び前記下部境界は、
前記上部境界及び前記下部境界のいずれでも、前記有効領域の幅が、前記輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
カメラを利用して前記画像を生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記カメラは、携帯用装置の部分であることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ブロックの有効性を決定するステップは、ＶＭＬＯＧ（Ｖａｒｉａｎｃｅ−Ｍｏｄｉｆｉｅｄ−Ｌａｐａｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）方法を利用するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記ＶＭＬＯＧ方法は、
【数１】
2008052733.tif 000018
のうち少なくとも一つの式を含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法において、
前記画像を複数のブロックに分割するステップと、
それぞれのブロックについてブロックが反復的なパターンを含んでいるか否かを決定するステップと、
前記ブロックが反復的なパターンを含むならば前記ブロックを有効ブロックとして、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定するブロックの有効性を決定するステップと、
前記画像内の有効ブロックの個数を合計するステップと、
前記有効ブロックの個数が受容可能であれば、前記画像を有効なものとして決定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
前記有効ブロックの個数対複数ブロックの個数比率が所定の臨界値を超えれば、前記有効ブロックの個数が受容可能であることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
分析される指紋画像の受容可能性をマシンに決定させるデータを含むマシンアクセス可能な媒体を有する製造物において前記指紋画像の受容可能性を決定する方法であって、
前記画像を複数のブロックに分割するステップと、
それぞれのブロックについて、前記ブロックの焦点がよく合わせられるか否かを決定するステップと、
前記ブロックの焦点がよく合わせられれば前記ブロックを有効ブロックとして、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定するブロックの状態を決定するステップと、
前記画像内の有効ブロックの個数を合計するステップと、
前記有効ブロックの個数が受容可能であれば、前記画像を有効なものとして決定するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
前記有効ブロックの個数対前記複数ブロックの個数の比率が所定の臨界値を超えれば、前記有効ブロックの個数が受容可能であることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する装置において、
前記画像を複数のブロックに分割する分割器と、
それぞれのブロックについて、前記ブロックの焦点が十分に合わせられるか否かを決定する焦点推定器と、
ブロックの焦点と焦点臨界値とを比較して、前記ブロックの焦点が十分に合わせられれば前記ブロックを有効ブロックとして決定し、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定する焦点決定器と、
前記画像内の有効ブロックの個数を合計して、前記有効ブロックの個数が受容可能であれば前記画像を有効なものとして決定する有効性決定器と、を備えることを特徴とする装置。
【請求項２３】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法において、
前記画像の中心点と輪郭線とを検出するステップと、
前記中心点及び前記輪郭線から起伏度及び傾斜度を決定するステップと、
前記起伏度及び前記傾斜度が受容可能であるとき、後続処理のために前記画像を選択するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２４】
前記起伏度を決定するステップは、
前記中心点と前記輪郭線の左側境界との間の左側距離を決定するステップと、
前記中心点と前記輪郭線の右側境界との間の右側距離を決定するステップと、
前記左側距離と前記右側距離との絶対値差と前記左側距離と前記右側距離との和との間の比率に比例する起伏度を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法は、前記指紋画像の有効領域を決定するステップをさらに含み、
前記有効領域は反復的なパターンを含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記傾斜度を決定するステップは、
上方傾斜度を決定するステップと、
下方傾斜度を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
前記中心点から前記有効領域の上部境界までの第１距離を決定するステップと、
前記中心点から前記輪郭線の上部までの第２距離を決定するステップと、
前記中心点から前記有効領域の下部境界までの第３距離を決定するステップと、をさらに含み、
前記上方傾斜度は第１距離対第２距離の比率に比例し、前記下方傾斜度は第３距離対第２距離の比率に比例することを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記有効領域の前記上部境界及び前記下部境界は、
前記上部境界及び下部境界のいずれでも前記有効領域の幅が前記輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定されることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記傾斜度を決定するステップは、
前記中心点と前記輪郭線の左側境界との間の左側距離ＤＬを決定するステップと、
前記中心点と前記輪郭線の右側境界との間の右側距離ＤＲを決定するステップと、
前記中心点から有効領域の上部境界までの上部距離ＤＦを決定するステップと、
前記中心点から有効領域の下部境界までの下部距離ＤＢを決定するステップと、
前記上部距離及び下部距離対前記左側距離及び右側距離の比率によって前記傾斜度を決定するステップと、を含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項３０】
前記有効領域の前記上部境界及び前記下部境界は、
前記上部境界及び下部境界のいずれでも前記有効領域の幅が前記輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定されることを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
分析される指紋画像の受容可能性をマシンに決定させるデータを含むマシンアクセス可能な媒体を有する製造物において前記指紋画像の受容可能性を決定する方法は、
前記画像の中心点及び輪郭線を検出するステップと、
前記中心点及び前記輪郭線からの起伏度及び傾斜度を決定するステップと、
前記起伏度及び前記傾斜度が十分に小さければ、後続処理のために前記画像を選択するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項３２】
分析される指紋画像の受容可能性を決定するためのシステムにおいて、
前記画像の中心点及び輪郭線を検出する検出器と、
前記中心点及び前記輪郭線からの起伏度及び傾斜度を決定し、前記起伏度及び前記傾斜度が十分に小さいとき、後続処理のために前記画像を選択するプロセッサと、を備えることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析される指紋画像の受容可能性を決定するための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
モバイル装置の機能が増加するにつれて、さらに多くの個人情報がモバイル装置に保存されるようになっている。かかる傾向は、一般的に採用される安全対策、例えば個人識別番号（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｕｍｂｅｒ：ＰＩＮ）のような安全対策よりさらに厳格な安全対策への要求を増加させてきた。
【０００３】
提案されている一つの解決策は、指紋確認のためのセンサを備えることである。かかる追加的なセンサはコストを増加させる。したがって、既存のモバイル装置内に存在する構成要素を利用することが望ましい。しかし、内蔵型カメラの採用において、指紋確認のための受容可能な画像の決定には根本的な問題が残る。
【０００４】
“分析される指紋画像の収容可能性を決定するための装置及び方法”と題され２００６年８月２１日に韓国特許庁に出願された韓国特許出願２００６−００７８９８０号、及び２００６年１０月１７日に米国特許商標庁に出願された米国仮出願６０／８５２，０１４号は本出願において参考とされた。
【０００５】
【特許文献１】米国特許第６，２８９，１１２号明細書
【特許文献２】米国特許第６，７６３，１２７号明細書
【特許文献３】米国特許第７，０７３，７１１号明細書
【特許文献４】米国特許第７，０７２，５２３号明細書
【特許文献５】米国特許第６，３１４，１９７号明細書
【非特許文献１】The Fourth IEEE Workshop on Automatic Identification Advanced Technologies, October 17-18, 2005
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、画像をブロックに分割し、指紋画像の反復的なパターン、すなわち指紋の隆線及び谷線を利用することによって、指紋画像の焦点を推定する装置及び方法を提供するところにある。
また、本発明の他の目的は、画像の焦点がよく合わせられていない領域及び指以外の領域を除去することによって、指紋画像の品質指数を推定する装置及び方法を提供するところにある。
本発明のさらに他の目的は、画像化された指の傾斜度及び起伏度を推定する装置及び方法を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法及び装置は、従来技術の制限及び弱点による多数の問題点を実質的に克服する。
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法を提供することによって実現される。分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法は、画像を複数のブロックに分割するステップと、それぞれのブロックについて焦点を決定するステップと、前記焦点が十分によく合わせられれば前記ブロックを有効ブロックとして、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定するブロックの有効性を決定するステップと、前記画像内の有効ブロックの個数を合計するステップと、有効ブロックの個数が十分であれば前記画像を有効なものとして決定する前記画像の有効性を決定するステップと、を含みうる。
【０００８】
有効ブロックの個数対複数ブロックの個数の比率が所定の臨界値を超えれば、有効ブロックの個数が十分でありうる。
ブロックの有効性を決定するステップは、測定された焦点とぼけモデルから決定された焦点臨界値とを比較するステップを含みうる。
【０００９】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法は、それぞれのブロックについて、ブロックが反復的なパターンを含んでいるか否かを決定するステップをさらに含み、ここで、ブロックの有効性を決定するステップは、ブロックの焦点が十分に合わせられて反復的なパターンを有すればブロックを有効ブロックとして、そうでなければブロックを無効ブロックとして決定するステップを含む。ブロックが反復的なパターンを含んでいるか否かを決定するステップは、ブロックのグラジエント分布の一貫度及び対称度を含む品質指数を決定するステップを含みうる。品質指数は、一貫度及び対称度の加重値の和でありうる。
【００１０】
分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法は、画像が有効であれば、画像の中心点及び輪郭線を検出するステップと、中心点及び輪郭線での起伏度及び傾斜度を決定するステップと、起伏度及び傾斜度が十分に小さいとき、後続処理のために画像を選択するステップと、を含みうる。
【００１１】
起伏度を決定するステップは、中心点と輪郭線の左側境界との間の左側距離を決定するステップと、中心点と輪郭線の右側境界との間の右側距離を決定するステップと、右側距離と左側距離との絶対値の差と右側距離と左側距離との和との間の比率に比例する起伏度を決定するステップと、を含みうる。
【００１２】
傾斜度を決定するステップは、上方傾斜度を決定するステップと、下方傾斜度を決定するステップと、を含みうる。傾斜度を決定するステップは、中心点から有効領域の上部境界までの第１距離を決定するステップと、中心点から輪郭線の上部までの第２距離を決定するステップと、中心点から有効領域の下部境界までの第３距離を決定するステップと、を含み、ここで、上方傾斜度は第１距離対第２距離の比率に比例し、下方傾斜度は第３距離対第２距離の比率に比例する。有効領域の上部境界及び下部境界は、上部境界及び下部境界のいずれでも、有効領域の幅が輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定されうる。
【００１３】
傾斜度を決定するステップは、中心点と輪郭線の左側境界との間の左側距離ＤＬを決定するステップと、中心点と輪郭線の右側境界との間の右側距離ＤＲを決定するステップと、中心点から有効領域の上部境界までの上部距離ＤＦを決定するステップと、中心点から有効領域の下部境界までの下部距離ＤＢを決定するステップと、有効領域の幅と高さとの比率より大きくなるようＮを定めるステップと、を含み、ここで、傾斜度は、Ｎ−（ＤＦ＋ＤＢ）／（ＤＬ＋ＤＲ）である。
【００１４】
有効領域の上部境界及び下部境界は、上部境界及び下部境界のいずれでも、有効領域の幅がいずれも輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分よりさらに大きく決定される。
画像を生成するステップは、カメラ、例えば携帯用装置の一部分であるカメラを利用して実現されうる。
【００１５】
ブロックの有効性を決定するステップは、ＶＭＬＯＧ（Ｖａｒｉａｎｃｅ−Ｍｏｄｉｆｉｅｄ−Ｌａｐａｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）方法を利用するステップを含みうる。ＶＭＬＯＧ方法は、次の式のうち少なくとも一つの式を含みうる。
【００１６】
【数１】
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【００１７】
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法を提供することによって実現される。前記分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法は、画像を複数のブロックに分割するステップと、それぞれのブロックについて、ブロックが反復的なパターンを含んでいるか否かを決定するステップと、ブロックが反復的なパターンを含むならば前記ブロックを有効ブロックとして、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定するブロックの有効性を決定するステップと、画像内の有効ブロックの個数を合計するステップと、有効ブロックの個数が受容可能であれば画像が有効なものとして決定するステップと、を含みうる。
【００１８】
有効ブロックの個数対複数ブロックの個数の比率が所定の臨界値を超えれば、前記有効ブロックの個数が受容可能でありうる。
【００１９】
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性をマシンに決定させるデータを含むマシンアクセス可能な媒体を有する製造物において指紋画像の受容可能性を決定する方法を提供することによって実現される。指紋画像の受容可能性を決定する方法は、画像を複数のブロックに分割するステップと、それぞれのブロックについて、ブロックの焦点がよく合わせられるか否かを決定するステップと、ブロックの焦点がよく合わせられればブロックを有効ブロックとして、そうでなければブロックを無効ブロックとして決定するブロックの状態を決定するステップと、画像内の有効ブロックの個数を合計するステップと、有効ブロックの個数が受容可能であれば前記画像を有効なものとして決定するステップと、を含みうる。有効ブロックの個数対複数ブロックの個数の比率が所定の臨界値を超えれば、有効ブロックの個数は受容可能でありうる。
【００２０】
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性を決定する装置を提供することによって実現される。前記装置は、画像を複数のブロックに分割する分割器と、それぞれのブロックについて、前記ブロックの焦点が十分に合わせられるか否かを決定する焦点推定器と、ブロックの焦点と焦点臨界値とを比較して、ブロックの焦点が十分に合わせられれば前記ブロックを有効ブロックとして決定し、そうでなければ前記ブロックを無効ブロックとして決定する焦点決定器と、画像内の有効ブロックの個数を合計して、有効ブロックの個数が受容可能であれば画像を有効なものとして決定する有効性決定器と、を備えうる。
【００２１】
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性を決定する方法を提供することによって実現される。前記方法は、画像の中心点と輪郭線とを検出するステップと、中心点及び輪郭線から起伏度及び傾斜度を決定するステップと、起伏度及び傾斜度が受容可能であるとき、後続処理のために画像を選択するステップと、を含みうる。
【００２２】
前記起伏度を決定するステップは、中心点と輪郭線の左側境界との間の左側距離を決定するステップと、中心点と前記輪郭線の右側境界との間の右側距離を決定するステップと、前記左側距離と前記右側距離との絶対値差と前記左側距離と前記右側距離との和との間の比率に比例する起伏度を決定するステップと、を含みうる。
【００２３】
前記方法は、指紋画像の有効領域を決定するステップをさらに含み、ここで、有効領域は反復的なパターンを含む。
前記傾斜度を決定するステップは、上方傾斜度を決定するステップと、下方傾斜度を決定するステップと、を含みうる。
【００２４】
前記方法は、中心点から有効領域の上部境界までの第１距離を決定するステップと、中心点から輪郭線の上部までの第２距離を決定するステップと、中心点から有効領域の下部境界までの第３距離を決定するステップと、を含み、ここで、上方傾斜度は第１距離対第２距離の比率に比例し、下方傾斜度は第３距離対第２距離の比率に比例する。
有効領域の上部境界及び下部境界は、上部境界及び下部境界のいずれでも有効領域の幅が輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定される。
【００２５】
前記傾斜度を決定するステップは、中心点と輪郭線の左側境界との間の左側距離ＤＬを決定するステップと、中心点と輪郭線の右側境界との間の右側距離ＤＲを決定するステップと、中心点から有効領域の上部境界までの上部距離ＤＦを決定するステップと、中心点から有効領域の下部境界までの下部距離ＤＢを決定するステップと、上部距離及び下部距離対前記左側距離及び右側距離の比率によって傾斜度を決定するステップと、を含みうる。有効領域の上部境界及び下部境界は、上部境界及び下部境界のいずれでも前記有効領域の幅が輪郭線の左側境界及び右側境界の幅の半分より大きく決定される。
【００２６】
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性をマシンに決定させるデータを含むマシンアクセス可能な媒体を有する製造物において前記指紋画像の受容可能性を決定する方法を提供するこよによって実現される。指紋画像の受容可能性を決定する方法は、画像の中心点及び輪郭線を検出するステップと、中心点及び輪郭線からの起伏度及び傾斜度を決定するステップと、起伏度及び傾斜度が十分に小さければ後続処理のために前記画像を選択するステップと、を含みうる。
【００２７】
前記目的のうち少なくとも一つの目的は、分析される指紋画像の受容可能性を決定するためのシステムを提供することによって実現される。前記システムは、画像の中心点及び輪郭線を検出する検出器と、中心点及び輪郭線からの起伏度及び傾斜度を決定し、起伏度及び傾斜度が十分に小さいとき、後続処理のために前記画像を選択するプロセッサと、を備えうる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、指紋画像の反復的なパターンを利用して指の焦点を推定でき、焦点が合わない領域と指以外の画像領域とを除去することによって品質を推定でき、画像化された指の傾斜と起伏の程度を推定できる。したがって、指紋認識に適した画像を生成できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の望ましい実施形態を添付の図面を参照してさらに詳細に説明する。しかし、本発明は異なる形態でも実施され、ここで説明された実施形態に限定されて解釈されてはならない。各図面に提示された同じ参照符号は同じ部材を表す。
指紋確認のための指紋画像の受容可能性を決定するための方法及び装置を、以下で詳細に説明する。まず、図１に示すように、基本的な画像形成について概説する。
【００３０】
一般的に、焦点が最もよく合わせられた画像が最高品質の画像である。自動焦点機能は、そのような焦点が最もよく合わせられた画像の実現に一般的に利用される。自動焦点機能は、異なるレンズ位置で画像のための焦点度を計算するステップ、及びレンズを最大焦点度位置に移動するステップを主に含む。物体距離ｕ、レンズの焦点距離ｆ及び像距離ｖ間の関係は、ガウス式レンズの法則により説明される。ガウス式レンズの法則は、次の式（１）で表される。
【００３１】
【数２】
2008052733.tif 000004
【００３２】
物点Ｐの焦点が正確に合わせられるとき、像距離ｖは、センサ感知距離ｓと同じであり、像面はセンサ面に対応する。センサ面が像面からｓ−ｖ距離移動すれば、物点Ｐは、センサ面上で半径Ｒ（σｂ）の円領域にわたってぼける。その結果生じる前記円領域における光エネルギの分布は、次の式（２）で近似化される。
【００３３】
【数３】
2008052733.tif 000005
【００３４】
焦点が合わせられた画像は、焦点が合っていない画像より多くの高周波情報を含み、ほとんどの自動焦点技術はかかる差に依存する。しかし、指紋画像の獲得のための自動焦点機能の利用には後述するような問題があり、一般的に、指紋の適切な位置を保証する特別な道具が必要である。しかし、追加的な道具は、ユーザや生産者にとって最適の解決策とならない。
【００３５】
指とセンサとの間の適切な距離が決定されても、他の要因が依然として指紋画像処理に影響を与える。例えば、センサ面に近接して物体の焦点を合わせるとき、その物体の形状は、焦点度に影響を与える。カメラの光軸に垂直な区域は、焦点がよく合う。
しかし、指は円筒形であり、指端が次第に細くなるため、多数の指紋画像は焦点が合っていないと見なされる。指紋画像の焦点がよく合わせられた部分のみが有効であると見なされれば、指紋認識のために利用可能な画像が不足する。しかも、指の曲がった形状のため、指の起伏及び傾斜が指紋認識に適していない画像を生成してしまう。
【００３６】
本発明の望ましい実施形態において、指紋認識のための指紋画像の受容可能性を決定するためのシステム及び方法は、少なくとも前記の問題点を扱うために三つの構成要素を備えうる。
【００３７】
第１に、焦点推定は、画像をブロックに分割することによって、また、指紋画像の反復的なパターン、例えば隆線及び谷線のパターンを利用することによって、指の焦点を推定できる。第２に、品質推定は、焦点が合わない領域と指以外の画像領域とを除去することによって、有効領域の品質指数を推定できる。かかる二つの構成要素は、イ・ドンジェ外多数人の論文である“リアルタイム画像選択アルゴリズム：内蔵型カメラを有するモバイル装置の指紋認識”（非特許文献１）に開示されており、本出願に参考として統合されている。第３に、ポーズ推定は、画像化された指の傾斜及び起伏の程度を推定できる。前記三つの構成要素のうち少なくとも一つの構成要素に基づいて、指紋認識のために受容可能な画像が選択される。
【００３８】
図２は、本発明の望ましい実施形態による過程を示すフローチャートである。まず、ステップ２０２で、例えばカメラ、スキャナ、または他の画像入力装置からの画像が入力画像として受信される。ステップ２０４で、前記画像は、ブロックに分割される。ステップ２０６で、焦点度が計算される。ステップ２０８で、品質指数が計算される。ステップ２１０で、指紋分析のための画像の有効性に関する第１決定がなされる。
【００３９】
ステップ２１０で画像が無効であると決定されれば、他の画像が入力され、ステップ２０２で前記過程が再び始まる。ステップ２１０で画像が有効であると決定されれば、過程はステップ２２２に進む。
【００４０】
ステップ２２２で、例えば画像の輪郭線及び中心点を検出することによって、画像化される指のポーズが推定される。ステップ２２４で、画像化された指の起伏及び傾斜が推定される。ステップ２３０で、指紋分析のための画像の受容可能性に関する第２決定がなされる。ステップ２３０で画像が受容可能でないと決定すれば、他の画像が入力され、ステップ２０２で前記過程が再び始まる。ステップ２３０で画像が受容可能であると決定されれば、ステップ２４２で画像が選択される。
【００４１】
図３は、本発明の望ましい実施形態による受容可能性を決定するシステム及び受容可能な指紋画像を分析するための指紋分析器３５０のブロック図である。前記システムは、画像入力３０２、分割器３０４、焦点推定器３０６、焦点決定器３０８、品質指数（ＱＩ）推定器３１０、品質指数決定器３１２、有効性決定器３１４、指紋ポーズ分析器３２２、起伏推定器３２４、傾斜推定器３２６、起伏決定器３２８、傾斜決定器３３０及び最終決定器３４０を備える。前記ブロックの機能は、当業者には周知の伝統的な回路として実現されうる。以下、ステップに対応するブロックは括弧内に挿入される。
【００４２】
まず、ステップ２０２（画像入力３０２）で受信された画像は、ステップ２０４（分割器３０４）でｍ＊ｍブロックに分割され、それぞれのブロックについて焦点度が推定される。前述したように、従来の方法は、多くの高周波情報を有する画像には十分であるが、クローズアップ及び反復的画像には適していない。本発明の実施形態によれば、ステップ２０６（焦点推定器３０６）の焦点測定はＶＭＬＯＧを利用して決定される。変更されたＬＯＧは、次の式（３）で与えられる。
【００４３】
【数４】
2008052733.tif 000006
【００４４】
ここで、Ｉは入力画像であり、Ｇはガウスフィルタであり、＊はコンボリューション演算子である。
反復的なパターンのサイズの可能な変化に対応するために、ピクセル間の間隔変数またはステップ変数が利用される。変更されたＬＯＧの離散近似化は、次の式（４）乃至式（６）で与えられる。
【００４５】
【数５】
2008052733.tif 000007
【００４６】
ここで、ω０は正の値であり、残存するカーネルは負の値である。カーネルとステップの値は、反復的なパターンの間隔により決定される。
最終的に、ＭＬＯＧの分散は、次のように計算される。
【００４７】
【数６】
2008052733.tif 000008
【００４８】
ここで、ＶＡＲは分散演算子である。かかる各ブロックの焦点度は、ブロックの焦点が十分に合わせられているか否かを決定する臨界値と比較される。
【００４９】
ＶＭＬＯＧが比較される臨界値は、ぼけモデルを利用して決定される。長距離範囲の画像については、ぼけ度Ｒは画像の全体にわたって同様であり、焦点測定は画像の全体にわたって計算される。これに対し、指紋分析のために利用される近距離範囲の画像では、物体領域と背景との間のぼけ度が非常に異なる。かかる差異は、画像の指紋領域と背景領域とを区別するのに利用される。
【００５０】
図４は、ぼけ度Ｒとレンズから物体までの距離ｕとの関係を示す。画像の焦点が合っているとき、ｕ０は物体からレンズまでの距離であり、ｖ０はレンズと像面との間の距離である。画像の焦点が合っていないとき、かかるそれぞれの距離は、ｕ及びｖの変数で表現される。ぼけ効果は、次のようにモデリングされる。
【００５１】
【数７】
2008052733.tif 000009
【００５２】
適切なぼけ臨界値Ｔｂを選択することによって焦点の十分性が評価されるが、適切なぼけ臨界値Ｔｂは、最小の焦点臨界値Ｔｆを決定するのに利用される。
焦点度の計算に加えて、品質指数は、ステップ２０８（ＱＩ推定器３１０）で計算される。品質指数の計算は、画像が適切に画像化された指紋のパターンと一致するパターンを有するか、すなわち線形反復パターンを有するかを決定できる。
【００５３】
入力画像が図５Ａに示したように理想的な線形パターンを有しているならば、画像のグラジエントは、図５Ｂに示したように、指紋の隆線方向に垂直な方向に一貫的かつ対称的に分布される。図５Ｃに示したような一般的な画像において、グラジエントは、図５Ｄに示すように密集している。図５Ｅに示したように指が近すぎれば、グラジエントは、図５Ｆに示したように、一貫性はあるが対称的でない。したがって、かかる二つの特性、すなわち一貫度及び対称度が、画像品質を決定するために調査される。
【００５４】
一貫度は、次の式（９）を利用して計算される。
【００５５】
【数８】
2008052733.tif 000010
【００５６】
ここで、Ｇｘはｘ軸のグラジエントであり、Ｇｙはｙ軸のグラジエントである。
対称度は、グラジエント分布で方向線上にあるグラジエントの個数と方向線下にあるグラジエントの個数との比率であり、次の式（１０）で与えられる。
【００５７】
【数９】
2008052733.tif 000011
【００５８】
ここで、Ｎｐは、図５Ｂ、図５Ｄまたは図５Ｆで方向線上にあるグラジエントの個数であり、Ｎｎは、図５Ｂ、図５Ｄまたは図５Ｆで方向線下にあるグラジエントの個数である。
【００５９】
品質指数（ＱＩ）は、かかる二つの属性の結合であり、次の式（１１）で表現される。
【００６０】
【数１０】
2008052733.tif 000012
【００６１】
ここで、ω１及びω２は、利用されている入力装置の特性によって変わる加重値である。
【００６２】
各ブロックの有効性は、図６に示したように決定される。ＶＭＬＯＧ及びＱＩの両者は、それぞれ実験的に確立された臨界値と比較されるが、この臨界値は、ブロックが有効であるか否かを決定する。焦点度の臨界値Ｔｆは、ぼけモデルの個数の平均または他の統計的分析を通じて獲得される。品質指数の臨界値ＴＱＩは、全体のテスト画像から幾つかの画像を選択することによって、また、統計的分析、例えば最小自乗平均を利用して訓練することによって決定される。
【００６３】
図６に示した特別な構成において、ＶＭＬＯＧがステップ２１２（焦点決定器３０８）でＴｆより大きければ、フローはステップ２０８（ＱＩ推定器３１０）に進む。そうでなければ、そのブロックは無効であると決定され、そのフローは次のブロックの有効性を決定するためにステップ２０６（焦点推定器３０６）に戻る。ステップ２１４（ＱＩ推定器３１０）でＱＩがＴＱＩより大きければ、そのブロックは有効であると決定される。そうでなければ、そのブロックは無効であると決定され、そのフローは次のブロックの有効性を決定するためにステップ２０６（焦点推定器３０６）に戻る。
【００６４】
明らかに、比較の順序は、逆にするか、または同時に行われてもよい。方向性を含む、指紋画像評価のためのブロックの利用は、例えば“System and Method for Determining Block Direction in Fingerprint Images”と題された特許文献１に開示されている。
【００６５】
フローが図２のステップ２２２（指紋ポーズ分析器３２２）に進むか否かを決定するために、有効ブロックＮＶの個数対ブロックの全体個数ＮＴの比率であるＲＶＢは、図７のステップ２１６（有効性決定器３１４）に示したように、臨界値ＴＲと比較される。ＲＶＢがＴＲより大きいときはステップ２２２（指紋ポーズ分析器３２２）に進み、そうでない場合、画像は廃棄され、フローはステップ２０２（画像入力３０２）に戻る。したがって、ステップ２１０の第１決定ステップは、図６及び図７に示したように行われうる。
【００６６】
たとえ指の焦点が適切に合わせられた場合であっても、特に指を固定する追加装置が採用されていないとき、指のポーズは、指の起伏及び傾斜のために変更される。画像間の急激なポーズ変化は、一般領域を縮小し、マッチング性能を低減する。したがって、ポーズ変化は、画像が認識可能であるか否かを決定するのに評価される。本発明の実施形態によれば、ポーズ変化は、指の中心点及び輪郭線を利用して推定される。
【００６７】
指の輪郭線及び中心点に加えて、有効領域は、有効ブロックから形成される。特に、形態演算子は小さい有効領域を除去するのに利用され、そうでなければ、画像を滑らかにするのに利用される。これは、例えば“Apparatus and Method for Fingerprint Recognition System”と題された特許文献２に開示されており、本出願において参考とされた。一つ以上の有効領域が存在すれば、最も大きい有効領域が選択される。無効領域が最も大きい有効領域内に存在すれば、無効領域は有効領域に吸収される。輪郭線、中心点、有効領域及び指位置間の関係は図８に示してある。
【００６８】
指の輪郭線は、一連の有効画像間の差を利用して抽出される。例えば、図８に示したように二つの二進引き算画像を利用して抽出される。ここで、図８（ａ）はｎｔｈフレーム画像を表し、図８（ｂ）はｎ−１ｔｈフレーム画像を表し、図８（ｃ）はＳＩＰ画像を表し、図８（ｄ）はＳＩＮ画像を表し、図８（ｅ）はＤＩ画像を表し、図８（ｆ）は前景画像を表す。かかる関係は、次の式（１２）乃至（１４）により表現される。
【００６９】
【数１１】
2008052733.tif 000013
【００７０】
前記の方法論は、二つの画像を採用する。たとえ単一画像内にさらに多くのデータポイントが分析されて相関される必要があって、輪郭線の抽出にさらに時間がかかるとしても、輪郭線の抽出は、単一画像を利用して実現される。
【００７１】
指紋画像内の唯一のポイントを検出し、ポイント推定のための上部中心点を推定する複数のアルゴリズムが知られているが、概略的な位置を決定するための簡単かつ周知のアルゴリズム、例えばポアンカレインデックスが利用される。中心点で、ポアンカレインデックスは１／２である。中心点の検出は、有効ブロック上でのみ行われうる。
一旦、輪郭線、中心点及び有効領域が検出されれば、指のポーズは、後述するように分析される。
【００７２】
指の起伏は、指の長手方向軸に沿って指が右側または左側に回転したものである。起伏度Ｒ０は、中心点から指輪郭線の左側面までの距離Ｒ１及び中心点から指輪郭線の右側面までの距離Ｒ２を利用して決定され、次の式（１５）で与えられる。
【００７３】
【数１２】
2008052733.tif 000014
【００７４】
図５に示すように、中心点の位置が指の中央部に接近するほど、起伏度は０に近くなる。中心点が両側面へ行くほど、起伏度は１に近くなる。
【００７５】
指の傾斜は、指の上または下への方向である。指が傾斜すれば、像面に直交する指の表面領域が縮小する。カメラ画像面の深さが固定されれば、傾斜比率の増加は、有効領域の面積を縮小させる。十分に大きい有効領域が獲得されるほど傾斜比率が小さい時にも、画像は依然として認識できない。例えば、中心点が有効領域の境界近辺に位置するか、または有効領域内になければ、その画像は選択されない。
【００７６】
図９に示したように、境界線ＬＵ及びＬＢは、有効領域の幅が指幅の半分より広い最小点で決定される。距離Ｐ１は中心点から上部境界線ＬＵまでの距離であり、距離Ｐ３は中心点から下部境界線ＬＢまでの距離である。傾斜比率Ｐｒａｔｅは、次の式（１６）により近似化される。
【００７７】
【数１３】
2008052733.tif 000015
【００７８】
ここで、Ｎは、指の幅と有効領域の縦方向の長さとの比率より大きい数である。有効領域内の中心点位置であるＰＰＯＳは、次の式（１７）により推定される。
【００７９】
【数１４】
2008052733.tif 000016
【００８０】
中心点が有効領域の縦中心に近接するほど、ＰＰＯＳは減少する。中心点が有効領域の両側境界に移動するほど、ＰＰＯＳは増加する。
【００８１】
さらに、または代替的に、中心点と指先との距離Ｐ２が決定され、上方傾斜ＰＦ及び下方傾斜ＰＢは、次の式（１８）及び（１９）により決定される。
【００８２】
【数１５】
2008052733.tif 000017
【００８３】
前記したあらゆるパラメータは、図２のステップ２３０（最終決定器３４０）の第２決定ステップで画像の収容可能性を評価するために実験的に決定された臨界値と比較される。図１０に示した特別な実施形態では、ステップ２３２で、起伏度Ｒ０は起伏臨界値Ｔｒｏｌｌと比較され、ステップ２３４で、上方傾斜ＰＦは上方傾斜臨界値ＴＰＦと比較され、ステップ２３６で、下方傾斜ＰＢは、下方傾斜臨界値ＴＰＢと比較される。前記した臨界値のうちいずれか一つでも条件を満足しなければ、その画像は廃棄され、他の入力画像がステップ２０２（画像入力３０２）で受信される。そうでなければ、ステップ２４２の画像選択ステップが周知の特性抽出分析ステップにその画像を送る。
【００８４】
したがって、本発明の望ましい実施形態による指紋認識のための指紋画像の受容可能性を決定するためのシステム及び方法は、前記問題点、すなわち焦点、品質及び位置のうち少なくとも一つの問題点を扱うことができる。受容可能な指紋画像は、周知の方式で分析されるが、周知の方式は、例えば“Mobile Handheld Code Reader and Print Scanner System and Method”と題された特許文献３、または“System and Method for Fingerprint Image Enhancement Using Partitioned Least-Squared Filters”と題された特許文献４、または“Determining an Alignment Between Two(Fingerprint) Images”と題された特許文献５に開示されており、本出願の参考とされた。
【００８５】
いかなる理由でも、指紋画像が廃棄されれば、指紋画像が指紋の分析に対して受容不可能であるということを指示する信号がユーザに出力される。かかる指示は、指紋画像が廃棄されたという指示であるか、またはどの臨界値と関連した決定が指紋画像を廃棄させたかの指示である。
【００８６】
本発明の望ましい実施形態が本出願で開示された。たとえ特定の用語が使われていたとしても、これは、一般的な意味及び本発明を説明するための意味のみで使われているものと解釈されねばならず、本発明の目的や特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使われていると解釈されてはならない。
【００８７】
例えば、本発明の処理過程は、ソフトウェアで実現され、例えばマシンにより指紋画像の収容可能性を決定する方法を行わせるデータを含むマシンアクセス可能な媒体を有する製造物により実現される。したがって、当業者は、特許請求の範囲に記載された本発明の目的及び範囲を逸脱せず、多様な変形及び均等な他の実施形態が可能であるという点を理解できるであろう。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明は、モバイル装置関連の技術分野に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】光学画像の形成について説明する光の進行を示す図面である。
【図２】本発明の実施形態による過程を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態を示すブロック図である。
【図４】物体距離に対するぼけ度を示すグラフである。
【図５Ａ】三つの異なる画像及びそれに対応するそれぞれのグラジエント分布を示す図面である。
【図５Ｂ】三つの異なる画像及びそれに対応するそれぞれのグラジエント分布を示す図面である。
【図５Ｃ】三つの異なる画像及びそれに対応するそれぞれのグラジエント分布を示す図面である。
【図５Ｄ】三つの異なる画像及びそれに対応するそれぞれのグラジエント分布を示す図面である。
【図５Ｅ】三つの異なる画像及びそれに対応するそれぞれのグラジエント分布を示す図面である。
【図５Ｆ】三つの異なる画像及びそれに対応するそれぞれのグラジエント分布を示す図面である。
【図６】図２における第１決定ステップの実施形態を示すフローチャートである。
【図７】図２における第１決定ステップの実施形態を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態による指位置推定モデルを示す図面である。
【図９】指輪郭線抽出画像を示す図面である。
【図１０】図２における第２決定ステップの実施形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９０】
３０２    画像入力
３０４    分割器
３０６    焦点推定器
３０８    焦点決定器
３１０    ＱＩ推定器
３１２    ＱＩ決定器
３１４    有効性決定器
３２２    指紋ポーズ分析器
３２４    起伏推定器
３２６    傾斜推定器
３２８    起伏決定器
３３０    傾斜決定器
３４０    最終決定器
３５０    指紋分析器
【図１】
2008052733.tif 000019
【図２】
2008052733.tif 000020
【図３】
2008052733.tif 000021
【図４】
2008052733.tif 000022
【図５Ａ】
2008052733.tif 000023
【図５Ｂ】
2008052733.tif 000024
【図５Ｃ】
2008052733.tif 000025
【図５Ｄ】
2008052733.tif 000026
【図５Ｅ】
2008052733.tif 000027
【図５Ｆ】
2008052733.tif 000028
【図６】
2008052733.tif 000029
【図７】
2008052733.tif 000030
【図８】
2008052733.tif 000031
【図９】
2008052733.tif 000032
【図１０】
2008052733.tif 000033