(57)【要約】  指紋画像を検証するための装置、コンピュータプログラム製品、および方法の実施形態が開示される。一実施形態では、指紋画像を検証する方法は、ユーザの照会指紋画像を受信するステップと、照会指紋画像のパターン特性を識別するステップと、照会指紋画像の特徴点特性を識別するステップと、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定するステップであって、重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、ステップと、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証するステップとを含む。
2018512089.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋画像を検証する方法であって、
ユーザの照会指紋画像を受信するステップと、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するステップと、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するステップと、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するステップであって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、ステップと、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別する前記ステップが、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するステップと、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算する前記ステップが、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するステップと、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するステップと
を含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別する前記ステップが、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するステップと、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するステップと、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定する前記ステップが、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するステップと、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するステップと、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定する前記ステップが、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するステップ
をさらに含む、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
経時的に収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みおよび/または前記パターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新するステップ
をさらに含む、請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記照会指紋画像を検証する前記ステップが、
前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットの第1の積および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するステップと、
前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
指紋画像を検証するように構成されたモバイルデバイスであって、
ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された1つまたは複数のセンサーと、
制御論理手段を含む1つまたは複数のプロセッサとを備え、前記制御論理手段が、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するように構成された論理手段であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、論理手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するように構成された論理手段と
を含む、モバイルデバイス。
【請求項１０】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するように構成された前記論理手段が、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１１】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された前記論理手段が、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
を含む、請求項10に記載のモバイルデバイス。
【請求項１２】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するように構成された前記論理手段が、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するように構成された論理手段と、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１３】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記論理手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するように構成された論理手段と、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するように構成された論理手段と、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１４】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記論理手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するように構成された論理手段
をさらに含む、請求項13に記載のモバイルデバイス。
【請求項１５】
経時的に収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みおよび/または前記パターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新するように構成された論理手段
をさらに含む、請求項14に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記照会指紋画像を検証するように構成された前記論理手段が、
前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットの第1の積および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するように構成された論理手段と、
前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
実行されると、モバイルデバイスに指紋画像を検証させる命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、
ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された命令と、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するように構成された命令であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、命令と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するように構成された命令と
を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するように構成された前記命令が、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された命令と、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された前記命令が、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
を含む、請求項18に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するように構成された前記命令が、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するように構成された命令と、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記命令が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するように構成された命令と、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するように構成された命令と、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記命令が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するように構成された命令
をさらに含む、請求項21に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
経時的に収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みおよび/または前記パターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新するように構成された命令
をさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記照会指紋画像を検証するように構成された前記命令が、
前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットの第1の積および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するように構成された命令と、
前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
指紋画像を検証するための装置であって、
ユーザの照会指紋画像を受信するための手段と、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するための手段と、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するための手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するための手段であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するための手段と
を備える装置。
【請求項２６】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するための前記手段が、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と
を備える、請求項25に記載の装置。
【請求項２７】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算するための前記手段が、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するための手段と、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と
を備える、請求項26に記載の装置。
【請求項２８】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するための前記手段が、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するための手段と、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するための手段と
を備える、請求項25に記載の装置。
【請求項２９】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するための前記手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するための手段と、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するための手段と、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するための手段と
を備える、請求項25に記載の装置。
【請求項３０】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するための前記手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するための手段
をさらに備える、請求項29に記載のモバイルデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、2015年11月13日に出願された米国出願第14/941,273号、「Fingerprint Verification System」の利益を主張し、この米国出願は、2015年2月27日に出願された米国仮出願第62/126,127号、「Fingerprint Verification System」、および2015年9月25日に出願された米国仮出願第62/233,263号、「Fingerprint Verification System」の利益を主張する。前述の米国出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれている。
【０００２】
本開示は、コンピュータセキュリティの分野に関する。詳細には、本開示は、指紋画像を検証するための装置、コンピュータプログラム製品、および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
デバイスへのユーザのアクセスを制御するために、パスワードまたはピンの代わりに指紋検証アクセスシステムを用いることは、スマートフォン業界またはコンピュータ業界において知られている。しかしながら、ハードウェアスペースまたはコストの制限により、指紋取込み窓のサイズは、9mm×4mmまたは場合によってはそれ以下に制限される場合がある。これらの制限は、ユーザの指紋の登録および検証において、より高い本人拒否率(false rejection rate)または他人受入率(false acceptance rate)をもたらす場合があり、このことは、デバイスのユーザエクスペリエンスに悪影響を及ぼす可能性がある。したがって、改善された指紋検証システムが必要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
指紋画像を検証するための装置、コンピュータプログラム製品、および方法の実施形態が開示される。一実施形態では、指紋画像を検証する方法は、ユーザの照会指紋画像を受信するステップと、照会指紋画像のパターン特性を識別するステップと、照会指紋画像の特徴点特性を識別するステップと、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定するステップであって、重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、ステップと、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証するステップとを含む。
【０００５】
別の実施形態では、指紋画像を検証するように構成されたモバイルデバイスは、ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された1つまたは複数のセンサーと、制御論理手段を含む1つまたは複数のプロセッサとを含み得る。制御論理手段は、照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された論理手段と、照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された論理手段と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定するように構成された論理手段であって、重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、論理手段と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証するように構成された論理手段とを含み得る。
【０００６】
また別の実施形態では、実行されると、モバイルデバイスに指紋画像を検証させる命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体。命令は、ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された命令と、照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された命令と、照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された命令と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定するように構成された命令であって、重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、命令と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証するように構成された命令とを含み得る。
【０００７】
また別の実施形態では、指紋画像を検証するための装置は、ユーザの照会指紋画像を受信するための手段と、照会指紋画像のパターン特性を識別するための手段と、照会指紋画像の特徴点特性を識別するための手段と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定するための手段であって、重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、手段と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証するための手段とを含み得る。
【０００８】
本開示の上述の特徴および利点、ならびに本開示の追加の特徴および利点は、以下の図面の非限定的で非網羅的な態様とともに本開示の実施形態の詳細な説明を読めば、より明確に理解可能になろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】モバイルデバイス内の指紋センサーの例を示す図である。
【図１Ｂ】図1Aの指紋センサーによって取り込まれた指紋画像の一部分の例を示す図である。
【図１Ｃ】本開示の態様による、テンプレートリポジトリにテンプレートとして記憶された指紋画像のセクションを示す図である。
【図２】本開示の態様による、指紋検証プロセスの例示的なフローチャートである。
【図３】本開示の態様による、ユーザの指紋画像の登録の例示的な実装形態を示す図である。
【図４】本開示の態様による、ユーザの指紋画像の確認の例示的な実装形態を示す図である。
【図５】本開示の態様による、ユーザの指紋画像の登録の別の実装形態を示す図である。
【図６】本開示の態様による、ユーザの指紋画像の確認の別の実装形態を示す図である。
【図７】本開示の態様による、指紋画像を検証する方法を実装するように構成され得るデバイスの例示的なブロック図である。
【図８Ａ】本開示の態様による、本物の指紋画像および偽物の指紋画像の例示的なパターンマッチングスコア確率密度関数を示す図である。
【図８Ｂ】本開示の態様による、本物の指紋画像および偽物の指紋画像の例示的な特徴点マッチングスコア確率密度関数を示す図である。
【図９Ａ】特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するために重みのセットを適用する例を示す図である。
【図９Ｂ】特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するために別の重みのセットを適用する例を示す図である。
【図９Ｃ】特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するためにまた別の重みのセットを適用する例を示す図である。
【図９Ｄ】特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するためにまた別の重みのセットを適用する例を示す図である。
【図９Ｅ】本開示の態様による、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するために適用されるべき重みのセットを決定する方法を示す図である。
【図１０Ａ】本開示の態様による、指紋画像を検証する方法を実装するための例示的なフローチャートである。
【図１０Ｂ】本開示の態様による、照会指紋画像のパターン特性を識別する方法を実装するための例示的なフローチャートである。
【図１０Ｃ】本開示の態様による、照会指紋画像の特徴点特性を識別する方法を実装するための別の例示的なフローチャートである。
【図１０Ｄ】本開示の態様による、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定する方法を実装するための別の例示的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
指紋画像を検証する実施形態が開示される。以下の説明は、いかなる当業者でも本開示を作成し使用することができるように提示される。特定の実施形態および適用例の説明は、例としてのみ提供される。本明細書で説明する例の様々な修正および組合せは、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義する一般原理は、本開示の範囲を逸脱することなく他の例および適用例に適用され得る。したがって、本開示は、説明され示される例に限定されるものではなく、本明細書で開示する原理および特徴に一致する範囲を与えられるべきである。「例示的」または「例」という語は、本明細書では「例、事例、または例示の働きをすること」を意味するために使用される。「例示的」または「例」として本明細書で説明するいずれの態様または実施形態も、必ずしも他の態様もしくは実施形態よりも好ましいか、または有利であると解釈されるべきではない。
【００１１】
図1Aは、モバイルデバイス内の指紋センサーの例を示す。図1Aに示す例では、小さい画像取込み窓102は、ユーザの指紋の一部分を取り込むために使用され得る。いくつかの実装形態では、小さい画像取込み窓102は、9mm×4mm(ミリメートル)の寸法を有し得る。他の実装形態では、小さい画像取込み窓102は、15mm×6mmの寸法を有し得る。図1Bは、本開示の態様による、図1Aの小さい画像取込み窓102によって取り込まれた指紋画像104の一部分の例を示す。以下のセクションにおいて説明するように、小さい画像取込み窓102は、登録における、ならびにユーザの指紋画像の検証におけるチャレンジをもたらすことができる。
【００１２】
図1Cは、本開示の態様による、テンプレートリポジトリにテンプレートとして記憶された指紋画像のセクションを示す。図1Cに示すように、指紋画像のセットは、テンプレートリポジトリ内に収集されたユーザの複数の指紋画像に対応する。いくつかの実装形態では、指紋画像のセット内の各画像は、ユーザの単一の指のセクションを表し得る。いくつかの他の実装形態では、指紋画像のセットは、ユーザの複数の指から収集された画像のセクションを表し得る。
【００１３】
図2は、本開示の態様による、指紋検証プロセスの例示的なフローチャートを示す。図2に示すように、ブロック202で、方法は、ユーザの指紋を走査し、走査された指紋画像を取り込む。ブロック204で、方法は、取り込まれた指紋画像から特徴点テンプレートおよびパターンマッチングテンプレートを抽出する。次いで、方法は、カウンタ(i)をゼロに設定し、登録プロセスから決定されたテンプレートの数(N)を設定する。ブロック206で、方法は、カウンタ(i)を1だけ増分する。
【００１４】
ブロック208で、方法は、カウンタ(i)の値がテンプレートリポジトリ222に記憶されたテンプレートの数(N)よりも大きいかどうかを決定する。カウンタ(i)の値がテンプレートの数よりも大きい(208_Yes)場合、方法はブロック218に進む。代替的に、カウンタ(i)の値がテンプレートの数よりも大きくない(208_No)場合、方法はブロック210に進む。
【００１５】
ブロック210で、方法は、テンプレートリポジトリ222からi番目の登録テンプレートセットを取り出す。ブロック212で、方法は、取り込まれた指紋画像について、1つまたは複数の特徴点マッチングスコアを計算し、1つまたは複数のパターンマッチングスコアを計算する。ブロック214で、方法は、1つまたは複数の特徴点マッチングスコアから、あるいは1つまたは複数のパターンマッチングスコアから初期マッチが示され得るかどうかを決定する。初期マッチが示される(214_Yes)場合、方法はブロック226に進む。そうではなく、初期マッチがない(214_No)場合、方法はブロック216に進む。ブロック216で、方法は、1つまたは複数の特徴点マッチングスコアおよび1つまたは複数のパターンマッチングスコアを融合する。
【００１６】
ブロック218で、方法は、許容可能な再走査の数を超えているかどうかを決定する。許容可能な再走査の数を超えている(218_Yes)場合、方法はブロック220に進む。一方、許容可能な再走査の数を超えていない(218_No)場合、方法はブロック202に進み、指紋が再走査される。本開示の態様によれば、ユーザは、より良い指紋画像を得るために、再走査において指を回転させるおよび/または平行移動させるように指示される場合がある。ブロック220で、方法は、ユーザ認証プロセスを完了するためにピン番号を入力するようユーザを促す。
【００１７】
ブロック224で、方法は、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアの融合スコアに基づいて、取り込まれた指紋画像のマッチがあるかどうかを決定する。マッチがない(224_No)場合、方法はブロック206に進む。代替的に、マッチがある(224_Yes)場合、方法はブロック226に進み、指紋画像検証は終了する。
【００１８】
図3は、本開示の態様による、ユーザの指紋画像の登録の例示的な実装形態を示す。図3に示すように、ブロック302で、方法は指紋画像を取り込む。ブロック304で、方法は、取り込まれた指紋画像から特徴キーポイントを抽出する。ブロック306で、方法は、取り込まれた指紋画像に関して、特徴キーポイントのカバレージおよび分布をチェックする。特徴キーポイントによる指紋画像の十分なカバレージがある(306_Yes)場合、方法はブロック308に進む。代替的に、特徴キーポイントによる指紋画像の不十分なカバレージがある(306_No)場合、方法はブロック328に進む。ブロック308で、方法は、指紋画像の特徴キーポイントの記述を抽出する。
【００１９】
ブロック310で、方法は、取り込まれた指紋画像が第1の有効な指紋画像であるかどうかを決定する。取り込まれた指紋画像が第1の有効な指紋画像である(310_Yes)場合、方法はブロック312に進む。一方、取り込まれた指紋画像が第1の有効な指紋画像ではない(310_No)場合、方法はブロック314に進む。ブロック312で、方法は、指紋画像のテンプレートをテンプレートリポジトリ322に追加し、次いで、ブロック328に進む。
【００２０】
ブロック314で、方法は、取り込まれた指紋画像のテンプレートを、テンプレートリポジトリ322内の画像の1つまたは複数のテンプレートとマッチさせることを試み、次いで、ブロック316に進む。ブロック316で、方法は、取り込まれた指紋画像のテンプレートとテンプレートリポジトリ322内の画像の1つまたは複数のテンプレートとの間にマッチがあるかどうかを決定する。マッチがある(316_Yes)場合、方法はブロック324に進む。そうではなく、マッチがない(316_No)場合、方法はブロック318に進む。
【００２１】
ブロック318で、方法は、テンプレートリポジトリ322内のユーザの指紋に関連付けられたテンプレート(指紋画像の記述)の数がテンプレートの最小数を超えるかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、テンプレートは、1)特徴キーポイントの記述、2)特徴点テンプレート、3)パターンマッチングテンプレート、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも1つを含み得る。テンプレートの数がテンプレートの最小数を超える(318_Yes)場合、方法は、登録段階(テンプレートリポジトリ収集段階とも呼ばれる)を出て、図4に関連して以下で説明する指紋照会確認段階に進む。代替的に、テンプレートの数がテンプレートの最小数を超えない(318_No)場合、方法はブロック320に進む。ブロック320で、方法は、指紋画像のテンプレートをテンプレートリポジトリ322に追加し、次いで、ブロック328に進む。
【００２２】
ブロック324で、方法は、重なる(マッチした)指紋画像を破棄する。ブロック326で、方法は、重なる指紋画像が正しい角度でマッチするかどうかを決定する。重なる指紋画像が正しい角度でマッチするかどうかにかかわらず、両方の状況において、方法はブロック328に進むが、重なる指紋画像が正しい角度でマッチするかどうかの結果に応じて、異なるフィードバックメッセージおよび/または命令がユーザに提供される場合がある。
【００２３】
ブロック328で、方法は、フィードバックをアプリケーションレイヤに提供し、次いで、ブロック330、332、および/または334のうちの1つまたは複数に進むことができる。ブロック330で、アプリケーションレイヤは、重なる指紋画像が正しい角度でマッチしない場合、適切な配向で指を位置合わせするようユーザに指示することができる。次いで、方法はブロック302に戻ることができる。ブロック332で、アプリケーションレイヤは、重なる指紋画像が正しい角度でマッチする場合、指を移動させるようユーザに指示することができる。加えて、アプリケーションレイヤは、ブロック306で決定されたように特徴キーポイントによる指紋画像の不十分なカバレージがある場合、センサーエリアのより良いカバレージを得るために、指を移動させるようユーザに指示することができる。ブロック332の後、方法はブロック302に戻る。ブロック334で、アプリケーションレイヤは、登録進捗の更新をユーザに提供することができる。たとえば、指紋画像のテンプレートがテンプレートリポジトリ322に正常に追加された場合、前向きの進捗がユーザに示され得る。一方、たとえば、特徴キーポイントによる不十分なカバレージのせいで、方法が取り込まれた指紋画像を使用することができない場合、進捗バー(図示せず)は前進しないことがあり、または後ろ向きの進捗がユーザに示され得る。ブロック334の後、方法はブロック302に戻る。
【００２４】
図4は、本開示の態様による、ユーザの指紋画像の確認の例示的な実装形態を示す。図4に示す例示的な実装形態では、ブロック402で、方法は指紋画像を取り込む。ブロック404で、方法は、取り込まれた指紋画像から特徴キーポイントを抽出する。ブロック406で、方法は、取り込まれた指紋画像に関して、特徴キーポイントのカバレージおよび分布をチェックする。特徴キーポイントによる指紋画像の十分なカバレージがある(406_Yes)場合、方法はブロック408に進む。代替的に、特徴キーポイントによる指紋画像の不十分なカバレージがある(406_No)場合、方法はブロック422に進む。ブロック408で、方法は、指紋画像の特徴キーポイントの記述を抽出する。
【００２５】
ブロック410で、方法は、取り込まれた指紋画像のテンプレートを、テンプレートリポジトリ430内の画像の1つまたは複数のテンプレートとマッチさせることを試み、次いで、ブロック412に進む。ブロック412で、方法は、取り込まれた指紋画像のテンプレートとテンプレートリポジトリ430内の画像の1つまたは複数のテンプレートとの間にマッチがあるかどうかを決定する。マッチがある(412_Yes)場合、方法はブロック416に進む。そうではなく、マッチがない(412_No)場合、方法はブロック414に進む。
【００２６】
ブロック416で、方法は、重なる(マッチした)指紋画像を破棄し、連続するマッチをチェックする。ブロック418で、方法は、連続するマッチの数(たとえば、5つの連続するマッチ)をカウントする。いくつかの実装形態では、連続するマッチをチェックする代わりに、方法は、ブロック416で、マッチのパーセンテージをチェックすることができ、ブロック418で、複数のチェックの中でマッチのパーセンテージ(80%のマッチなど)をカウントすることができることに留意されたい。
【００２７】
ブロック420で、方法は、マッチング出口基準が満たされているかどうかを決定する。マッチング出口基準が満たされているかどうかにかかわらず、両方の状況において、方法はブロック422に進むが、マッチング出口基準が満たされているかどうかの結果に応じて、異なるフィードバックメッセージおよび/または命令がユーザに提供される場合がある。
【００２８】
ブロック414で、方法は、テンプレートリポジトリ430内のテンプレートをソートする。ブロック424で、方法は、指紋画像がテンプレートリポジトリ430内の画像の既存のテンプレートよりも良いテンプレートであるかどうかを決定する。指紋画像がテンプレートリポジトリ430内の画像の既存のテンプレートのうちの少なくとも1つよりも良いテンプレートである(424_Yes)場合、方法はブロック428に進む。代替的に、指紋画像がテンプレートリポジトリ430内の画像の既存のテンプレートのうちの少なくとも1つよりも良いテンプレートではない(424_No)場合、方法はブロック426に進む。
【００２９】
ブロック426で、方法は、テンプレートリポジトリ内のユーザの指に関連付けられたテンプレートの数がテンプレートの最大数を超えているかどうかを決定する。テンプレートの数がテンプレートの最大数を超えている(426_Yes)場合、方法はブロック422に進む。一方、テンプレートの数がテンプレートの最大数を超えていない(426_No)場合、方法はブロック428に進む。ブロック428で、方法は、テンプレートリポジトリ430内の最悪のテンプレートを、新しいテンプレートと見なされる指紋画像のテンプレートと置き換える。次いで、方法はブロック422に進む。
【００３０】
ブロック422で、方法は、フィードバックをアプリケーションレイヤに提供し、次いで、ブロック432、434、436、および/または438のうちの1つまたは複数に進むことができる。ブロック432で、アプリケーションレイヤは、適切な配向で指を位置合わせするようユーザに指示することができる。次いで、方法はブロック402に戻ることができる。ブロック434で、アプリケーションレイヤは、ブロック406で決定されたように特徴キーポイントによる指紋画像の不十分なカバレージがある場合、センサーエリアのより良いカバレージを得るために、指を移動させるようユーザに指示することができる。ブロック434の後、方法はブロック402に戻る。ブロック436で、アプリケーションレイヤは、登録進捗および/または確認進捗の更新をユーザに提供することができる。たとえば、連続するマッチの数またはマッチの割合がマッチング出口基準を満たす場合、前向きの進捗がユーザに示され得る。一方、たとえば、特徴キーポイントによる不十分なカバレージのせいで、またはテンプレートリポジトリ内のテンプレートの最大数を超えているせいで、方法が取り込まれた指紋画像を使用することができない場合、進捗バー(図示せず)は前進しないことがあり、または後ろ向きの進捗がユーザに示され得る。ブロック436の後、方法はブロック402に戻る。ブロック438で、ユーザは、登録および/または確認が完了したことを通知され得る。
【００３１】
図5は、本開示の態様による、ユーザの指紋画像の登録の別の実装形態を示す。図5に示す例では、ブロック502で、方法は指紋画像を取り込む。ブロック504で、方法は、取り込まれた指紋画像が許容可能であるかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図3のブロック304および306で実行される方法は、ブロック504で実行され得る。取り込まれた指紋画像が許容可能である(504_Yes)場合、方法はブロック506に進む。そうではなく、取り込まれた指紋画像が許容可能ではない(504_No)場合、方法はブロック514に進む。
【００３２】
ブロック506で、方法は、指紋画像のテンプレートを、テンプレートリポジトリ518に記憶された画像の1つまたは複数のテンプレートと比較する。いくつかの実装形態では、図3のブロック308および314で実行される方法は、ブロック506で実行され得る。ブロック508で、方法は、テンプレートリポジトリ518を指紋画像のテンプレートで更新するかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図3のブロック310、316、および318で実行される方法は、ブロック508で実行され得る。テンプレートリポジトリ518を指紋画像のテンプレートで更新すると決定された(508_Yes)場合、方法はブロック510に進む。代替的に、テンプレートリポジトリ518を指紋画像のテンプレートで更新しないと決定された(508_No)場合、方法はブロック512に進む。
【００３３】
ブロック510で、方法は、テンプレートリポジトリ518を指紋画像のテンプレートで更新する。いくつかの実装形態では、図3のブロック312および320で実行される方法は、ブロック510で実行され得る。ブロック512で、方法は、登録(テンプレートリポジトリ収集段階とも呼ばれる)が完了したかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図3のブロック318で実行される方法は、ブロック512で実行され得る。登録が完了した(512_Yes)場合、方法はブロック516で終了する。そうではなく、登録が完了していない(512_No)場合、方法はブロック514に進む。
【００３４】
ブロック514で、方法は、登録進捗のステータスについてのフィードバックをユーザに提供し、次いで、ブロック502に進む。いくつかの実装形態では、図3のブロック328、330、332、および/または334で実行される方法は、ブロック514で実行され得る。たとえば、方法は、アプリケーションレイヤを介してフィードバックをユーザに提供することができる。アプリケーションレイヤは、重なる指紋画像が正しい角度でマッチしない場合、適切な配向で指を位置合わせするようユーザに指示することができる。加えて、アプリケーションレイヤは、重なる指紋画像が正しい角度でマッチする場合、指を移動させるようユーザに指示することができる。アプリケーションレイヤはまた、ブロック504で決定されたように指紋画像が許容可能ではない場合、センサーエリアのより良いカバレージを得るために、指を移動させるようユーザに指示することができる。さらに、アプリケーションレイヤは、登録進捗の更新をユーザに提供することができる。指紋画像がテンプレートリポジトリ518に正常に追加された場合、前向きの進捗がユーザに示され得る。一方、たとえば、特徴キーポイントによる不十分なカバレージのせいで、ブロック504で決定されたように指紋画像が許容可能ではない場合、進捗バー(図示せず)は前進しないことがあり、または後ろ向きの進捗がユーザに示され得る。
【００３５】
図6は、本開示の態様による、ユーザの指紋画像の確認の別の実装形態を示す。図6に示すように、ブロック602で、方法は指紋画像を取り込む。ブロック604で、方法は、取り込まれた指紋画像が許容可能であるかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図4のブロック404および406で実行される方法は、ブロック604で実行され得る。取り込まれた指紋画像が許容可能である(604_Yes)場合、方法はブロック606に進む。そうではなく、取り込まれた指紋画像が許容可能ではない(604_No)場合、方法はブロック614に進む。ブロック606で、方法は、指紋画像のテンプレートを、テンプレートリポジトリ618に記憶された画像の1つまたは複数のテンプレートと比較する。いくつかの実装形態では、図4のブロック408および410で実行される方法は、ブロック606で実行され得る。
【００３６】
ブロック608で、方法は、指紋マッチング基準が満たされているかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図4のブロック412で実行される方法は、ブロック608で実行され得る。指紋マッチング基準が満たされている(608_Yes)場合、方法はブロック610に進む。一方、指紋マッチング基準が満たされていない(608_No)場合、方法はブロック613に進む。
【００３７】
ブロック610で、方法は、テンプレートリポジトリ618を指紋画像のテンプレートで更新するかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図4のブロック414、424、および426で実行される方法は、ブロック610で実行され得る。テンプレートリポジトリ618を指紋画像のテンプレートで更新すると決定された(610_Yes)場合、方法はブロック612に進む。代替的に、テンプレートリポジトリ618を指紋画像のテンプレートで更新しないと決定された(610_No)場合、方法はブロック613に進む。ブロック612で、方法は、テンプレートリポジトリ618を指紋画像のテンプレートで更新し、次いで、ブロック613に進む。いくつかの実装形態では、図4のブロック428で実行される方法は、ブロック612で実行され得る。
【００３８】
ブロック613で、方法は、指紋照会確認段階が完了したかどうかを決定する。いくつかの実装形態では、図4のブロック416、418、および420で実行される方法は、ブロック613で実行され得る。指紋照会確認段階が完了したと決定された(613_Yes)場合、方法はブロック616で終了する。そうではなく、指紋照会確認段階が完了していないと決定された(613_No)場合、方法はブロック614に進む。
【００３９】
ブロック614で、方法は、登録進捗および/または確認進捗のステータスについてのフィードバックをユーザに提供し、次いで、ブロック602に進む。いくつかの実装形態では、図4のブロック422、432、434、および/または436で実行される方法は、ブロック614で実行され得る。たとえば、方法は、アプリケーションレイヤを介してフィードバックをユーザに提供することができる。アプリケーションレイヤは、適切な配向で指を位置合わせするようユーザに指示することができる。加えて、アプリケーションレイヤは、指を移動させるようユーザに指示することができる。アプリケーションレイヤはまた、ブロック604で決定されたように指紋画像が許容可能ではない場合、センサーエリアのより良いカバレージを得るために、指を移動させるようユーザに指示することができる。さらに、アプリケーションレイヤは、登録進捗および/または確認進捗の更新をユーザに提供することができる。いくつかの成功マッチが識別された後、前向きの進捗または登録/確認完了メッセージがユーザに示され得る。一方、たとえば、特徴キーポイントによる不十分なカバレージのせいで、ブロック604で決定されたように指紋画像が許容可能ではない場合、進捗バー(図示せず)は前進しないことがあり、または後ろ向きの進捗がユーザに示され得る。
【００４０】
いくつかの実装形態では、指紋画像のセットに対応するテンプレートのセットは、テンプレートリポジトリに記憶される。本開示の態様によれば、テンプレートは、1)特徴キーポイントの記述、2)特徴点テンプレート、3)パターンマッチングテンプレート、またはそれらの任意の組合せのうちの少なくとも1つを含み得る。たとえば、指紋画像のセットは、テンプレートリポジトリ内に収集されたユーザの複数の指紋画像に対応する。いくつかの実装形態では、指紋画像のセット内の各画像は、ユーザの単一の指のセクションを表し得る。いくつかの他の実装形態では、指紋画像のセットは、ユーザの複数の指から収集された画像のセクションを表し得る。拒否された指紋画像または拒否された指紋画像のテンプレートはテンプレートリポジトリに追加されなくてもよいことに留意されたい。たとえば、指紋画像は、この指紋画像内の特徴キーポイントの数が不十分であるせいで、拒否される場合がある。指紋画像は、テンプレートリポジトリ内のユーザの指紋画像のセットに対して十分に重なる画像であり得るので、拒否される場合もある。
【００４１】
図7は、本開示の態様による、指紋画像を検証する方法を実装するように構成され得るデバイスの例示的なブロック図を示す。デバイスは、図7に示すモバイルデバイス700の1つまたは複数の特徴を含み得る。いくつかの実施形態では、モバイルデバイス700はまた、ワイヤレス通信ネットワーク上でワイヤレスアンテナ722を介してワイヤレス信号723を送信および受信することが可能なワイヤレストランシーバ721を備え得る。ワイヤレストランシーバ721は、ワイヤレストランシーババスインターフェース720によってバス701に接続され得る。ワイヤレストランシーババスインターフェース720は、いくつかの実施形態では、ワイヤレストランシーバ721と少なくとも部分的に統合され得る。いくつかの実施形態は、複数のワイヤレストランシーバ721およびワイヤレスアンテナ722を含むことができ、それにより、たとえば、IEEE規格802.11の各バージョン、CDMA、WCDMA(登録商標)、LTE、UMTS、GSM(登録商標)、AMPS、ZigbeeおよびBluetooth(登録商標)などの対応する複数のワイヤレス通信規格に従って信号を送信および/または受信することを可能にする。
【００４２】
モバイルデバイス700はまた、SPSアンテナ758を介してSPS信号759を受信および獲得することが可能なSPS受信機755を備え得る。SPS受信機755はまた、モバイルデバイスのロケーションを推定するために、獲得されたSPS信号759を全体的にまたは部分的に処理し得る。いくつかの実施形態では、獲得されたSPS信号を全体的にもしくは部分的に処理するおよび/またはモバイルデバイス700の推定されたロケーションを計算するために、SPS受信機755と連携して、プロセッサ711、メモリ740、DSP712および/または専用プロセッサ(図示せず)が利用される場合もある。SPSまたは他の信号の記憶は、メモリ740またはレジスタ(図示せず)において実行される。
【００４３】
図7に示すように、モバイルデバイス700は、バスインターフェース710によってバス701に接続されたデジタル信号プロセッサ(DSP)712と、バスインターフェース710によってバス701に接続されたプロセッサ711と、メモリ740とを備え得る。バスインターフェース710は、DSP712、プロセッサ711およびメモリ740と統合され得る。様々な実施形態では、機能は、ほんの数例を挙げると、RAM、ROM、FLASH、またはディスクドライブなどのコンピュータ可読記憶媒体上など、メモリ740に記憶された1つまたは複数の機械可読命令の実行に応答して実行され得る。1つまたは複数の命令は、プロセッサ711、専用プロセッサ、またはDSP712によって実行可能であり得る。メモリ740は、本明細書で説明する機能を実行するためにプロセッサ711および/またはDSP712によって実行可能であるソフトウェアコード(プログラミングコード、命令など)を記憶する非一時的プロセッサ可読メモリおよび/またはコンピュータ可読メモリを備え得る。特定の実装形態では、ワイヤレストランシーバ721は、上記で説明したように、モバイルデバイス700がワイヤレスSTAとして構成されることを可能にするために、バス701を介してプロセッサ711および/またはDSP712と通信し得る。プロセッサ711および/またはDSP712は、図8に関して以下で説明するプロセス/方法の1つまたは複数の態様を実行するために、命令を実行し得る。プロセッサ711および/またはDSP712は、図1A〜図1C、図2〜図6、および図8A〜図8Bから図10A〜図10Dにおいて説明する方法および/または機能を実行し得る。
【００４４】
図7に示すように、ユーザインターフェース735は、たとえば、スピーカー、マイクロフォン、ディスプレイデバイス、振動デバイス、キーボード、タッチスクリーンなど、いくつかのデバイスのうちのいずれか1つを備え得る。特定の実装形態では、ユーザインターフェース735は、ユーザがモバイルデバイス700上でホストされる1つまたは複数のアプリケーションと対話することを可能にし得る。たとえば、ユーザインターフェース735のデバイスは、ユーザからのアクションに応答してDSP712またはプロセッサ711によってさらに処理されるように、メモリ740上でアナログ信号またはデジタル信号を記憶し得る。同様に、モバイルデバイス700上でホストされるアプリケーションは、出力信号をユーザに提示するために、メモリ740上でアナログ信号またはデジタル信号を記憶し得る。別の実装形態では、モバイルデバイス700は、たとえば、専用のスピーカー、マイクロフォン、デジタル-アナログ回路構成、アナログ-デジタル回路構成、増幅器および/または利得制御を備える専用オーディオ入力/出力(I/O)デバイス770を任意選択で含み得る。別の実装形態では、モバイルデバイス700は、キーボードまたはタッチスクリーンデバイスに対する接触または圧力に応答するタッチセンサー762を備え得る。
【００４５】
モバイルデバイス700はまた、静止画または動画を取り込むための専用カメラデバイス764を備え得る。専用カメラデバイス764は、たとえば、撮像センサー(たとえば、電荷結合素子またはCMOSイメージャ)、レンズ、アナログ-デジタル回路構成、フレームバッファなどを備え得る。一実装形態では、取り込まれた画像を表す信号の追加の処理、調整、符号化または圧縮は、プロセッサ711またはDSP712において実行され得る。代替的に、専用ビデオプロセッサ768は、取り込まれた画像を表す信号の調整、符号化、圧縮または操作を実行し得る。加えて、専用ビデオプロセッサ768は、モバイルデバイス700上のディスプレイデバイス(図示せず)上で提示するために、記憶された画像データを復号/圧縮解除し得る。
【００４６】
モバイルデバイス700はまた、たとえば、慣性センサーおよび環境センサーを含み得る、バス701に結合されたセンサー760を備え得る。センサー760のうちの慣性センサーは、たとえば、(たとえば、3次元におけるモバイルデバイス700の加速に集合的に応答する)加速度計、1つもしくは複数のジャイロスコープまたは(たとえば、1つもしくは複数のコンパスアプリケーションをサポートするための)1つもしくは複数の磁力計を備え得る。モバイルデバイス700の環境センサーは、ほんの数例を挙げると、たとえば、温度センサー、気圧センサー、周辺光センサー、およびカメライメージャ、マイクロフォンを備え得る。センサー760は、メモリ740に記憶され、たとえば、測位動作またはナビゲーション動作を対象とするアプリケーションなどの1つまたは複数のアプリケーションをサポートするDSP712またはプロセッサ711によって処理され得る、アナログ信号またはデジタル信号を生成し得る。
【００４７】
特定の実装形態では、モバイルデバイス700は、ワイヤレストランシーバ721またはSPS受信機755において受信されダウンコンバートされた信号のベースバンド処理を実行することが可能な専用モデムプロセッサ766を備え得る。同様に、専用モデムプロセッサ766は、ワイヤレストランシーバ721による送信のためにアップコンバートされるべき信号のベースバンド処理を実行し得る。代替実装形態では、専用モデムプロセッサを有する代わりに、ベースバンド処理は、プロセッサまたはDSP(たとえば、プロセッサ711またはDSP712)によって実行され得る。
【００４８】
図8Aは、本開示の態様による、本物の指紋画像および偽物の指紋画像の例示的なパターンマッチングスコア確率密度関数を示す。図8Aに示すように、垂直軸はパターンマッチングスコアの確率密度を表し、水平軸はパターンマッチングスコアを表す。曲線802は、偽物の指紋画像の経験的パターンマッチングスコアについての確率密度関数の例である。曲線804は、本物の指紋画像の経験的パターンマッチングスコアについての確率密度関数の例である。この例では、0.08の値を超える偽物のパターンマッチングスコアは実質的に存在しない。偽物の指紋画像の経験的パターンマッチングスコアについての確率密度関数の特性に鑑みて、図2の検証プロセスに関連して上記で説明したように、パターンマッチングスコアが0.08を超える場合、初期マッチの条件が満たされたと決定され得、任意のさらなる処理なしに、モバイルデバイスへのアクセスが許可され得る。
【００４９】
図8Bは、本開示の態様による、本物の指紋画像および偽物の指紋画像の例示的な特徴点マッチングスコア確率密度関数を示す。図8Bに示す例では、垂直軸は特徴点マッチングスコアの確率密度を表し、水平軸は特徴点マッチングスコアを表す。曲線806は、偽物の指紋画像の経験的特徴点マッチングスコアについての確率密度関数の例である。曲線808は、本物の指紋画像の経験的特徴点マッチングスコアについての確率密度関数の例である。この例では、0.6の値を超える偽物の特徴点マッチングスコアは実質的に存在しない。偽物の指紋画像の経験的特徴点マッチングスコアについての確率密度関数の特性に鑑みて、図2の検証プロセスに関連して上記で説明したように、特徴点マッチングスコアが0.6を超える場合、初期マッチの条件が満たされたと決定され得、任意のさらなる処理なしに、モバイルデバイスへのアクセスが許可され得る。
【００５０】
再び図2を参照すると、ブロック216で、方法は、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合する。いくつかの実装形態では、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアは、以下の式を使用して正規化され、[0, 1]間隔に変換され得る。
【００５１】
【数１】
2018512089.tif 000003
【００５２】
特徴点マッチングスコアSmおよびパターンマッチングスコアSpとすると、融合スコアはSf=wmSm+wpSpによって計算され得、ここで、重みwmおよびwpは経験的に決定され得る。1つの手法は、本物の指紋の画像ならびに偽物の指紋画像の特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアの確率密度関数曲線の下の面積を最小限に抑えることである。wmおよびwpの最適な重みは、上述のように、確率密度曲線の下の最小面積を与えることになる。たとえば、一実施形態では、方法は、確率密度曲線の下の最小面積を計算するために以下のステップを用いてもよい。
For wm=0から1、.001ずつ
wp=1-wmを設定する
重み付きの本物と偽物の合計の分布を作る
fgを本物の融合スコアについての経験的確率密度関数とする
fiを偽物の融合スコアについての経験的確率密度関数とする
面積=∫min(fg, fi)dxを計算する
End for
【００５３】
いくつかの実装形態では、wmおよびwpの重みを決定するために上記のプロセスが一度実行され得、このプロセスはオフラインで実行され得る。いくつかの他の実装形態では、重みwmおよびwpは、経時的に収集された使用データに基づいて周期的におよび/または動的に調整され得る。
【００５４】
図9Aは、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するために重みのセットを適用する例を示す。この例では、使用されている重みのセットはwm=0およびwp=1であり、これは、上記で説明した特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアの融合プロセスの初期ステップを表す。左側のプロットは、本物の指紋画像の融合スコア(曲線902)と偽物の指紋画像の融合スコア(曲線904)との間のかなりの重なりを示す。右側のプロットは、wm=0およびwp=1の重みのセットに対する、対応する経験的受信機動作特性(ROC:Receiver Operating Characteristics)906を示す。たとえば、wm=0およびwp=1の重みのセットでは、約1%の他人受入率に対し、関連する本人拒否率は約25%になる。
【００５５】
図9Bは、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するために別の重みのセットを適用する例を示す。この例では、使用されている重みのセットはwm=0.02およびwp=0.98であり、これは、上記で説明した特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアの融合プロセスの別のステップを表す。左側のプロットは、本物の指紋画像の融合スコア(曲線912)と偽物の指紋画像の融合スコア(曲線914)の分離のいくらかの改善を示す。右側のプロットは、wm=0.02およびwp=0.98の重みのセットに対する、対応する経験的ROC916を示す。たとえば、wm=0.02およびwp=0.98の重みのセットでは、約1%の他人受入率に対し、関連する本人拒否率は約8%になり、これは、wm=0およびwp=1の重みのセットに比べて、いくらかの改善を示す。
【００５６】
図9Cは、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するためにまた別の重みのセットを適用する例を示す。この例では、使用されている重みのセットはwm=0.12およびwp=0.88であり、これは、上記で説明した特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアの融合プロセスのまた別のステップを表す。左側のプロットは、本物の指紋画像の融合スコア(曲線922)と偽物の指紋画像の融合スコア(曲線924)の分離のかなりの改善を示す。右側のプロットは、wm=0.12およびwp=0.88の重みのセットに対する、対応する経験的ROC926を示す。たとえば、wm=0.12およびwp=0.88の重みのセットでは、約1%の他人受入率に対して、関連する本人拒否率は約3%となり、これはまた、wm=0.02およびwp=0.98の重みのセットに比べて、かなりの改善を示す。
【００５７】
図9Dは、本開示の態様による、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するためにまた別の重みのセットを適用する例を示す。この例では、使用されている重みのセットはwm=0.45およびwp=0.55であり、これは、上記で説明した特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアの融合プロセスのまた別のステップを表す。左側のプロットは、本物の指紋画像の融合スコア(曲線932)と偽物の指紋画像の融合スコア(曲線934)の分離を示す。右側のプロットは、wm=0.45およびwp=0.55の重みのセットに対する、対応する経験的ROC936を示す。たとえば、wm=0.45およびwp=0.55の重みのセットでは、約1%の他人受入率に対して、関連する本人拒否率は約4%となり、これはまた、wm=0.12およびwp=0.88の重みのセットに比べて、いくらかの悪化を示す。
【００５８】
図9Eは、本開示の態様による、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアを融合するために適用されるべき重みのセットを決定する方法を示す。図9Eに示すように、プロット950は、特徴点マッチングスコアおよびパターンマッチングスコアに適用されている、0から1の範囲にわたる重みの異なる組合せを用いた、本物の指紋画像および偽物の指紋画像についての確率密度曲線の面積最小化の結果を示す。この例では、952で標示された点における最小面積は、wm=0.12およびwp=0.88を用いて達成され得る。
【００５９】
図10Aは、本開示の態様による、指紋画像を検証する方法を実装するための例示的なフローチャートを示す。ブロック1002で、方法は、ユーザの照会指紋画像を受信する。ブロック1004で、方法は、照会指紋画像のパターン特性を識別する。ブロック1006で、方法は、照会指紋画像の特徴点特性を識別する。ブロック1008で、方法は、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定し、重み付き組合せは、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む。ブロック1010で、方法は、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証する。
【００６０】
図10Bは、本開示の態様による、照会指紋画像のパターン特性を識別する方法を実装するための例示的なフローチャートを示す。ブロック1012で、方法は、テンプレートリポジトリからユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信する。ブロック1014で、方法は、照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよびユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算する。本開示の態様によれば、ブロック1014で実行される方法は、ブロック1016および1018で実行される方法をさらにまたは任意選択で含み得る。ブロック1016で、方法は、照会指紋画像の回転角の範囲を識別する。ブロック1018で、方法は、照会指紋画像の回転角の範囲に基づいて、パターンマッチングスコアのセットを計算する。
【００６１】
図10Cは、本開示の態様による、照会指紋画像の特徴点特性を識別する方法を実装するための別の例示的なフローチャートを示す。ブロック1022で、方法は、照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出する。ブロック1024で、方法は、テンプレートリポジトリからユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信する。ブロック1026で、方法は、照会指紋画像の特徴点テンプレートおよびユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算する。
【００６２】
図10Dは、本開示の態様による、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定する方法を実装するための例示的なフローチャートを示す。ブロック1032で、方法は、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成する。ブロック1034で、方法は、偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成する。ブロック1036で、方法は、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別する。本開示の態様によれば、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定する方法は、ブロック1038および1040で実行される方法をさらにまたは任意選択で含み得る。ブロック1038で、方法は、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離に対応するパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを決定する。ブロック1040で、方法は、経時的に収集された使用データに基づいて、特徴点マッチング重みおよび/またはパターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新する。
【００６３】
少なくとも以下の3つの段落、図2、図7、図10A〜図10Dおよびそれらの対応する説明は、ユーザの照会指紋画像を受信するための手段と、照会指紋画像のパターン特性を識別するための手段と、照会指紋画像の特徴点特性を識別するための手段と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを決定するための手段であって、重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の分離に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、手段と、照会指紋画像のパターン特性および照会指紋画像の特徴点特性の重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、照会指紋画像を検証するための手段とを提供することに留意されたい。本明細書の段落、図2、図7、図10A〜図10Dおよびそれらの対応する説明は、テンプレートリポジトリからユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよびユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と、照会指紋画像の回転角の範囲を識別するための手段と、照会指紋画像の回転角の範囲に基づいて、パターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と、照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するための手段と、テンプレートリポジトリからユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、照会指紋画像の特徴点テンプレートおよびユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するための手段と、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するための手段と、偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するための手段と、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するための手段と、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離に対応するパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを決定するための手段とを提供する。
【００６４】
本明細書で説明する方法は、特定の例による適用例に応じて、様々な手段によって実装され得る。たとえば、そのような方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せにおいて実装され得る。ハードウェア実装形態では、たとえば、処理ユニットは、1つまたは複数の特定用途向け集積回路(「ASIC」)、デジタル信号プロセッサ(「DSP」)、デジタル信号処理デバイス(「DSPD」)、プログラマブル論理デバイス(「PLD」)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(「FPGA」)、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書で説明する機能を実行するように設計された他のデバイスユニット、またはそれらの組合せの内に実装され得る。
【００６５】
本明細書に含まれる詳細な説明のいくつかの部分は、特定の装置または専用のコンピューティングデバイスもしくはプラットフォームのメモリ内に記憶された2値デジタル信号上での動作のアルゴリズムまたは記号表現に関して提示されている。この特定の明細書の文脈において、特定の装置などの用語は、プログラムソフトウェアからの命令に従って特定の動作を実行するように汎用コンピュータがプログラムされた場合、そのような汎用コンピュータを含む。アルゴリズム記述または記号表現は、信号処理または関連技術の当業者が作業の内容を他の当業者に伝えるために使用する技法の例である。アルゴリズムは、ここでは、また一般に、所望の結果につながる首尾一貫した動作シーケンスまたは同様の信号処理であると見なされる。この文脈において、動作または処理は、物理量の物理的操作を伴う。必ずしもそうとは限らないが、通常、そのような量は、記憶、転送、結合、比較、または他の方法で操作されることが可能な、電気信号または磁気信号の形態をとることができる。主に一般的な用法という理由で、そのような信号をビット、データ、値、要素、シンボル、文字、用語、数字、数値などと呼ぶことは、時として好都合であることがわかっている。しかしながら、これらの用語または類似の用語のすべてが、適切な物理量に関連付けられるべきであり、便宜的な呼び方にすぎないことを理解されたい。別段に明記されていない限り、本明細書における説明から明らかなように、本明細書全体にわたって、「処理する」、「計算する」、「算出する」、「決定する」などの用語を利用する説明は、専用コンピュータ、専用コンピューティング装置または類似の専用電子コンピューティングデバイスなどの特定の装置のアクションまたはプロセスを指すことを諒解されたい。したがって、本明細書の文脈において、専用コンピュータまたは類似の専用電子コンピューティングデバイスは、専用コンピュータまたは類似の専用電子コンピューティングデバイスのメモリ、レジスタ、または他の情報記憶デバイス、送信デバイス、もしくはディスプレイデバイス内で、通常は物理的で電子的な量または磁気的な量として表される信号を、操作または変換することが可能である。
【００６６】
本明細書で説明するワイヤレス通信技法は、ワイヤレスワイドエリアネットワーク(「WWAN」)、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(「WLAN」)、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク(「WPAN」)などの様々なワイヤレス通信ネットワークに関連し得る。「ネットワーク」および「システム」という用語は、本明細書では互換的に使用され得る。WWANは、符号分割多元接続(「CDMA」)ネットワーク、時分割多元接続(「TDMA」)ネットワーク、周波数分割多元接続(「FDMA」)ネットワーク、直交周波数分割多元接続(「OFDMA」)ネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続(「SC-FDMA」)ネットワーク、または上記のネットワークの任意の組合せなどであり得る。CDMAネットワークは、ほんのいくつかの無線技術を挙げれば、cdma2000、広帯域CDMA(「W-CDMA」)など、1つまたは複数の無線アクセス技術(「RAT」)を実装し得る。ここで、cdma2000は、IS-95規格、IS-2000規格、およびIS-856規格に従って実装される技術を含み得る。TDMAネットワークは、モバイル通信用グローバルシステム(「GSM(登録商標)」)、デジタルアドバンストモバイルフォンシステム(「D-AMPS」)、または何らかの他のRATを実装し得る。GSM(登録商標)およびW-CDMAは、「第3世代パートナーシッププロジェクト」(「3GPP」)という名称のコンソーシアムからの文書に記載されている。cdma2000は、「第3世代パートナーシッププロジェクト2」(「3GPP2」)という名称のコンソーシアムからの文書に記載されている。3GPP文書および3GPP2文書は、公開されている。4Gロングタームエボリューション(「LTE」)通信ネットワークはまた、一態様では、請求する主題に従って実装され得る。たとえば、WLANはIEEE802.11xネットワークを備えてもよく、WPANはBluetooth(登録商標)ネットワーク、IEEE802.15xを備えてもよい。本明細書で説明するワイヤレス通信実装形態はまた、WWAN、WLANまたはWPANの任意の組合せに関連して使用され得る。
【００６７】
別の態様では、前述のように、ワイヤレス送信機またはアクセスポイントは、セルラー電話サービスをビジネスまたは家庭に拡大するために利用されるフェムトセルを備え得る。そのような実装形態では、1つまたは複数のモバイルデバイスは、たとえば、符号分割多元接続(「CDMA」)セルラー通信プロトコルを介してフェムトセルと通信することができ、フェムトセルは、インターネットなどの別のブロードバンドネットワークによって、モバイルデバイスアクセスをより大きいセルラー電気通信ネットワークに提供することができる。
【００６８】
本明細書で説明する技法は、いくつかのGNSSのうちのいずれか1つおよび/またはGNSSの組合せを含むSPSとともに使用され得る。さらに、そのような技法は、「擬似衛星」として働く地上波送信機、またはSVとそのような地上波送信機の組合せを利用する測位システムとともに使用され得る。地上波送信機は、たとえば、PNコードまたは(たとえば、GPSまたはCDMAセルラー信号に類似した)他のレンジングコードをブロードキャストする地上ベースの送信機を含み得る。そのような送信機には、リモート受信機による識別を可能にするために、一意のPNコードが割り当てられ得る。地上波送信機は、たとえば、トンネル、鉱山、建造物、ビルの谷間または他の閉鎖エリアの中など、軌道を回るSVからのSPS信号が利用できないことがある状況において、SPSを増強するのに有用であり得る。擬似衛星の別の実装形態は、無線ビーコンとして知られている。本明細書で使用する「SV」という用語は、擬似衛星、擬似衛星の等価物、および場合によっては他のものとして働く地上波送信機を含むものとする。本明細書で使用する「SPS信号」および/または「SV信号」という用語は、擬似衛星または擬似衛星の等価物として働く地上波送信機を含む地上波送信機からのSPS様の信号を含むものとする。
【００６９】
本明細書で使用する「および」および「または」という用語は、その用語が使用される文脈に少なくとも部分的に依存する様々な意味を含み得る。通常、「または」は、A、BまたはCなどのリストを関連付けるために使用される場合、本明細書において包含的な意味で使用される場合の、A、BおよびC、ならびに本明細書において排他的な意味で使用される場合の、A、BまたはCを意味するものとする。本明細書全体にわたる「一例」または「例」という言及は、例に関して説明する特定の特徴、構造、または特性が、請求する主題の少なくとも1つの例に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体にわたる様々な箇所で「一例では」または「例」という句が現れる場合、必ずしもすべてが同じ例を指すとは限らない。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、1つまたは複数の例において組み合わせられてもよい。本明細書で説明する例は、デジタル信号を使用して動作する機械、デバイス、エンジン、または装置を含み得る。そのような信号は、電子信号、光信号、電磁信号、またはロケーション間で情報を提供する任意の形態のエネルギーを含み得る。
【００７０】
例示的な特徴であると現在見なされるものについて例示し説明したが、請求する主題から逸脱することなく、様々な他の修正が行われ得ること、および等価物で置換され得ることが当業者には理解されよう。加えて、本明細書で説明する中心となる概念から逸脱することなく、請求する主題の教示に特定の状況を適合させるために、多くの修正が行われ得る。したがって、請求する主題は開示する特定の例に限定されず、そのような請求する主題は、添付の特許請求の範囲内に入るすべての態様、およびそれらの等価物も含み得るものとする。
【符号の説明】
【００７１】
102  小さい画像取込み窓
104  指紋画像
222  テンプレートリポジトリ
322  テンプレートリポジトリ
430  テンプレートリポジトリ
518  テンプレートリポジトリ
618  テンプレートリポジトリ
700  モバイルデバイス
701  バス
710  バスインターフェース
711  プロセッサ
712  デジタル信号プロセッサ(DSP)、DSP
720  ワイヤレストランシーババスインターフェース
721  ワイヤレストランシーバ
722  ワイヤレスアンテナ
723  ワイヤレス信号
735  ユーザインターフェース
740  メモリ
755  SPS受信機
758  SPSアンテナ
759  SPS信号
760  センサー
762  タッチセンサー
764  専用カメラデバイス
766  専用モデムプロセッサ
768  専用ビデオプロセッサ
770  専用オーディオ入力/出力(I/O)デバイス
802  曲線
804  曲線
806  曲線
808  曲線
902  曲線
904  曲線
906  経験的受信機動作特性(ROC)
912  曲線
914  曲線
916  経験的ROC
922  曲線
924  曲線
926  経験的ROC
932  曲線
934  曲線
936  経験的ROC
950  プロット
952  点
【図１Ａ】
2018512089.tif 000004
【図１Ｂ】
2018512089.tif 000005
【図１Ｃ】
2018512089.tif 000006
【図２】
2018512089.tif 000007
【図３】
2018512089.tif 000008
【図４】
2018512089.tif 000009
【図５】
2018512089.tif 000010
【図６】
2018512089.tif 000011
【図７】
2018512089.tif 000012
【図８Ａ】
2018512089.tif 000013
【図８Ｂ】
2018512089.tif 000014
【図９Ａ】
2018512089.tif 000015
【図９Ｂ】
2018512089.tif 000016
【図９Ｃ】
2018512089.tif 000017
【図９Ｄ】
2018512089.tif 000018
【図９Ｅ】
2018512089.tif 000019
【図１０Ａ】
2018512089.tif 000020
【図１０Ｂ】
2018512089.tif 000021
【図１０Ｃ】
2018512089.tif 000022
【図１０Ｄ】
2018512089.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成29年8月29日(2017.8.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋画像を検証する方法であって、
ユーザの照会指紋画像を受信するステップと、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するステップと、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するステップと、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するステップであって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数との下での最小面積に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、ステップと、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別する前記ステップが、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するステップと、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算する前記ステップが、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するステップと、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するステップと
を含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別する前記ステップが、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するステップと、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するステップと、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定する前記ステップが、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するステップと、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するステップと、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定する前記ステップが、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するステップ
をさらに含む、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
経時的に収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みおよび/または前記パターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新するステップ
をさらに含む、請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記照会指紋画像を検証する前記ステップが、
前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットの第1の積および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するステップと、
前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
指紋画像を検証するように構成されたモバイルデバイスであって、
ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された1つまたは複数のセンサーと、
制御論理手段を含む1つまたは複数のプロセッサとを備え、前記制御論理手段が、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するように構成された論理手段であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数との下での最小面積に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、論理手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するように構成された論理手段と
を含む、モバイルデバイス。
【請求項１０】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するように構成された前記論理手段が、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１１】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された前記論理手段が、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
を含む、請求項10に記載のモバイルデバイス。
【請求項１２】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するように構成された前記論理手段が、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するように構成された論理手段と、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された論理手段と、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１３】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記論理手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するように構成された論理手段と、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するように構成された論理手段と、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１４】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記論理手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するように構成された論理手段
をさらに含む、請求項13に記載のモバイルデバイス。
【請求項１５】
経時的に収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みおよび/または前記パターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新するように構成された論理手段
をさらに含む、請求項14に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記照会指紋画像を検証するように構成された前記論理手段が、
前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットの第1の積および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するように構成された論理手段と、
前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するように構成された論理手段と
を含む、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
実行されると、モバイルデバイスに指紋画像を検証させる命令を記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、
ユーザの照会指紋画像を受信するように構成された命令と、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するように構成された命令であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数との下での最小面積に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、命令と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するように構成された命令と
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するように構成された前記命令が、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された命令と、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された前記命令が、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
を含む、請求項18に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するように構成された前記命令が、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するように構成された命令と、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するように構成された命令と、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記命令が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するように構成された命令と、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するように構成された命令と、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するように構成された前記命令が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するように構成された命令
をさらに含む、請求項21に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
経時的に収集された使用データに基づいて、前記特徴点マッチング重みおよび/または前記パターンマッチング重みを動的におよび/または周期的に更新するように構成された命令
をさらに含む、請求項22に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記照会指紋画像を検証するように構成された前記命令が、
前記特徴点マッチング重みと特徴点マッチングスコアのセットの第1の積および前記パターンマッチング重みとパターンマッチングスコアのセットの第2の積の合計に基づいて、前記融合スコアのセットを計算するように構成された命令と、
前記融合スコアのセットを使用して前記照会指紋画像の妥当性を決定するように構成された命令と
を含む、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
指紋画像を検証するための装置であって、
ユーザの照会指紋画像を受信するための手段と、
前記照会指紋画像のパターン特性を識別するための手段と、
前記照会指紋画像の特徴点特性を識別するための手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の重み付き組合せを決定するための手段であって、前記重み付き組合せが、本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数との下での最小面積に従って導出されたパターンマッチング重みおよび特徴点マッチング重みを含む、手段と、
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを使用して計算された融合スコアのセットに基づいて、前記照会指紋画像を検証するための手段と
を備える装置。
【請求項２６】
前記照会指紋画像の前記パターン特性を識別するための前記手段が、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、
前記照会指紋画像のパターンマッチングテンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用してパターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と
を備える、請求項25に記載の装置。
【請求項２７】
前記パターンマッチングスコアのセットを計算するための前記手段が、
前記照会指紋画像の回転角の範囲を識別するための手段と、
前記照会指紋画像の前記回転角の範囲に基づいて、前記パターンマッチングスコアのセットを計算するための手段と
を備える、請求項26に記載の装置。
【請求項２８】
前記照会指紋画像の前記特徴点特性を識別するための前記手段が、
前記照会指紋画像の特徴点テンプレートを抽出するための手段と、
テンプレートリポジトリから前記ユーザの収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを受信するための手段と、
前記照会指紋画像の前記特徴点テンプレートおよび前記ユーザの前記収集された指紋画像の1つまたは複数のテンプレートを使用して特徴点マッチングスコアのセットを計算するための手段と
を備える、請求項25に記載の装置。
【請求項２９】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するための前記手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数を生成するための手段と、
前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数を生成するための手段と、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の最大分離を識別するための手段と
を備える、請求項25に記載の装置。
【請求項３０】
前記照会指紋画像の前記パターン特性および前記照会指紋画像の前記特徴点特性の前記重み付き組合せを決定するための前記手段が、
前記本物の指紋の第1の経験的確率密度関数と前記偽物の指紋の第2の経験的確率密度関数の前記最大分離に対応する前記パターンマッチング重みおよび前記特徴点マッチング重みを決定するための手段
をさらに備える、請求項29に記載の装置。
【国際調査報告】
2018512089.tif 000024
2018512089.tif 000025
2018512089.tif 000026