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Dokumentenidentifikation DE19929671A1 11.01.2001
Titel Verfahren zum Erkennen eines Bildes als Fingerabdruck
Anmelder Siemens AG, 80333 München, DE
Erfinder Egger, Robert, Dipl.-Ing., Kapfenberg, AT;
Hribernig, Gerd, Dipl.-Ing., Graz, AT;
Windisch, Claudia, Dipl.-Ing., St. Johann, AT;
Haselsteiner, Ernst, Dipl.-Ing., Graz, AT;
Marius, Wolfgang, Dr., Graz, AT;
Heschgl, Kurt, Dipl.-Ing., Graz, AT;
Raunegger, Arno, Dipl.-Ing., Graz, AT
DE-Anmeldedatum 28.06.1999
DE-Aktenzeichen 19929671
Offenlegungstag 11.01.2001
Veröffentlichungstag im Patentblatt 11.01.2001
IPC-Hauptklasse G06K 9/62
IPC-Nebenklasse G07C 9/00   G07F 7/10   
Zusammenfassung Ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur Erkennung eines Bildes als Fingerabdruck, bei welchem das Bild eines vermuteten Abdruckes erfaßt wird, das erfaßte Bild einer zweidimensionalen Fouriertransformation unterzogen wird, der Betrag der Transformierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und seiner Breite vorbestimmten Frequenzbandes (c3-c2) integriert werden, und der Wert dieses Integrals als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet wird, daß es sich bei dem Bild um einen Fingerabdruck handelt.

Beschreibung[de]

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Erkennen eines Bildes als Fingerabdruck.

Neben der seit langer Zeit bestehenden Bedeutung der Fingerabdruckidentifizierung in der Kriminalistik erlangt die Identifikation von Fingerabdrücken auf maschineller Basis auch auf anderen Gebieten zunehmende Bedeutung, beispielsweise bei Kreditkarten- und Geldausgabeautomaten sowie bei der Zutrittskontrolle zu Gebäuden bzw. der Berechtigungskontrolle bei Computersystemen, Telekommunikationsgeräten, etc.

Im Gegensatz zur Erfassung und Überprüfung anderer personenbezogener Merkmale, wie z. B. der Struktur der Iris, der Länge und Form der Finger, der Stimme oder der Gesichtsmerkmale, bieten sich Fingerabdrücke als mit einfachen, rasch durchführbaren und für eine Person nicht unangenehmen Prozeduren erfaßbar an. Einen Überblick über personenbezogene Merkmale gibt der Artikel "It had to be you" in IEEE Spectrum, Februar 1994. Dazu kommt, daß Fingerabdrücke und ihre Strukturen bestens erforscht sind. Sorgfältige Reihenuntersuchungen und Statistiken haben nachgewiesen, daß die Fingerabdrücke jedes Menschen individuell und selbst bei eineiigen Zwillingen unterschiedlich, wenngleich ähnlich sind.

Das Muster der Fingerabdrücke wird von den Papillarlinien, auch "Ridges" genannt, erzeugt, wobei für die Identifizierung vor allem als Minutien bezeichnete Merkmale von Bedeutung sind, nämlich Endpunkte, Verzweigungen, Inseln sowie andere singuläre Merkmale. Grundbegriffe sind ebenso wie kriminalistische Methoden in dem Standardwerk "The Science of Fingerprints", United States Department of Justice, FBI, U. S. Government Printing Office, Rev. 12-84, Catalog No. JI. 14/2. F49/12/977, enthalten. Nähere Einzelheiten zur automatischen Klassifizierung von Fingerabdrücken sind beispielsweise zu finden in "PCASYS-A Pattern-Level Classification Automatic System for Fingerprints", G. T. Candela et al., U. S. Department of Commerce, August 1995.

Um die Lesbarkeit zu erleichtern und um Wiederholungen zu vermeiden werden nachstehend noch einige spezifische Fachausdrücke erläutert bzw. definiert.

Fingerprint:

Das unbearbeitete Bild eines Fingerabdruckes in maschinell bearbeitbarer Form.

Identität:

Ein Verweis auf eine bestimmte Person.

Identität eines Fingerprints:

Die Verbindung eines Fingerprints mit einer Identität. Zusätzlich die Zusicherung, daß ein Fingerprint seinen Ursprung aus einem bestimmten Finger der Person hat.

Encodierter Fingerprint: Die Menge der aus einem Fingerprint extra- hierten und für die Wiedererkennung relevanten Merkmale (Minutientypen, -koordinaten, -orientierungen, . . .).

Anfrage Fingerprint:

Ein Fingerprint, dessen Identität festge- stellt bzw. geprüft werden soll.

Referenz:

Die aus einer nicht-leeren Menge von Fingerprints bekannter Identität gewonnene Information, die als Basis für den Vergleich mit Anfrage Fingerprints dient.

Archiv:

Eine Menge von Referenzen verschiedener Identität.

Matchfunktion:

Eine Bool'sche Funktion, die für jedes Paar aus einem Fingerprint und einer Referenz eine Zusicherung liefert, ob dem Fingerprint die gleiche Identität zukommt, wie der Referenz oder nicht (der Weg zur Identität führt immer über die Identität des Fingerprints.).

Identifikation:

Ein Verfahren, die Identität eines Anfrage Fingerprints aus den Referenzen eines Archivs mit Hilfe einer Match-Funktion zu ermitteln.

Enrollment:

Ein Verfahren, nach dem aus einer Menge von Fingerprints bekannter Identität eine Referenz erzeugt wird.

Enrollment-Satz:

Die Menge von Fingerprints, die vom Enrollment zur Bildung einer Referenz akzeptiert wurde.

Vor allem bei den "nicht kriminalistischen" Anwendungen steht zu Beginn das sogenannte "Enrollment", das ist die Registrierung oder die Neuaufnahme von Fingerprints in ein Archiv von Referenzbildern. Die Aufnahme erfolgt üblicherweise mit Hilfe von Printsensoren, die z. B. auf optischer oder kapazitiver Basis arbeiten. Eine Aufnahme von schlechten Referenzbildern in das Archiv verschlechtert naturgemäß die spätere Leistungsfähigkeit des Fingerprintsystems und sollte daher vermieden werden. Dabei können unterschiedliche Ursachen zu minderer Qualität der Referenzbilder führen, z. B. feuchte Haut, unterschiedliche Aufnahmepositionen des Fingers, zu hoher oder zu niedriger Auflagedruck, Verschmierungen, etc. Üblicherweise wird die Neuaufnahme von Fingerprints durch eine Person überwacht und Fingerprints, die gewisse Minimalanforderungen an die Qualität nicht erfüllen, werden sofort ausgeschieden.

Die stillschweigende Annahme, daß ein von einem Fingerprintsensor geliefertes Bild auch tatsächlich von einem Finger stammt, d. h. einen Fingerabdruck darstellt, darf nicht getroffen werden. Vielmehr muß in Betracht gezogen werden, daß das Bild von anderen Strukturen stammt, die der Sensor erfaßt, beispielsweise eine Textiloberfläche, ein Tierfell, ein Badeschwamm, etc.

Eine Aufgabe der Erfindung liegt darin, ein möglichst einfaches Verfahren anzugeben, mit dessen Hilfe rasch erkannt werden kann, ob ein Bild, z. B. ein mit Hilfe eines Fingerprint-Sensors aufgenommenes Bild, überhaupt ein Fingerabdruck ist.

Durch ein rasches Ausscheiden ungültiger Bilder soll beispielsweise das Enrollment, die Bildung eines Enrollment- Satzes oder eine Identifikation beschleunigt und sicherer werden.

Die gestellte Aufgabe wird mit einem Verfahren der eingangs genannten Art gelöst, bei welchem erfindungsgemäß das Bild eines vermuteten Abdruckes erfaßt wird, das erfaßte Bild einer zweidimensionalen Fouriertransformation unterzogen wird, die Werte der Leistung der Transformierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und seiner Breite vorbestimmten Frequenzbandes ν3-ν2 integriert werden, und der Wert dieses Integrals als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet wird, daß es sich um Bilder, die offensichtlich keine Fingerabdrücke sind, handelt.

Die Erfindung bietet die Möglichkeit, Bilder, die offensichtlich Fingerabdrücke sind, von einer weiteren, zeitaufwendigen Verarbeitung auszuschließen, sodaß sich einerseits eine Zeitersparnis ergibt und andererseits auch einem Mißbrauch, z. B. durch ein beabsichtigtes Enrollment eines Stoffmusters und spätere Verwendung des Stoffmusters, vorgebeugt werden kann.

Eine verbesserte Bewertung kann sich ergeben, wenn Lage und Breite des Frequenzbandes innerhalb einer oberen Schranke ν4 und einer unteren Schranke ν1 gewählt werden, wobei die numerischen Werte dieser Schranken durch die charakteristischen Linienstrukturen einer repräsentativen Menge von Fingerabdrücken ermittelt werden.

Um aus der Linien/Spaltenstruktur eines Fingerprintsensors stammende Störungen zu eliminieren kann es vorteilhaft sein, wenn Frequenzbereiche von der Integration ausgenommen werden, die in einem Band der Breite νx um die y-Achse und in einem Band der Breite νy um die x-Achse der Transformierten liegen, wobei νx und νy Konstante sind, die empirisch als Charakteristika eines bei der Aufnahme des Bildes verwendeten Sensors bestimmt werden.

Eine günstige Weiterbildung des Verfahrens zeichnet sich dadurch aus, daß zur Befreiung des Integranden von seinem Gleichanteil ein Cutoff-Verfahren nach der Vorschrift



fs(ν,φ) = fs(ν,φ) - FSmin für (FS(ν,φ) - FSmin)≥ 0 und

fs(ν,φ) = 0 für (FS(ν,φ) - FSmin)< 0



durchgeführt wird, in welchem FSmin konstant ist und empirisch aus Charakteristika eines bei der Aufnahme des Bildes verwendeten Sensors bestimmt wird. Die Entfernung des meist störenden Gleichanteils erfolgt auf diese Weise wirksam und mit geringem Aufwand.

Eine weitere Erhöhung der Sicherheit bzw. eine Beschleunigung der Suche kann sich ergeben, falls zwischen oberer und unterer Schranke ν4, ν1 nach einem Maximum des Integrals über das Frequenzband ν3-ν2 gesucht wird, dabei die Bedingung ν1 < ν2 < ν3 < ν4 eingehalten wird, wobei nach Auffinden eines Maximums dessen Wert mit einem vorgegebenen Wert verglichen und ein Überschreiben dieses Wertes als Kriterium für das Vorliegen eines Fingerabdruckes genommen wird.

Es hat sich in der Praxis als effizient erwiesen, wenn die Breite des Bandes zwischen 0,1 mm-1 und 0,3 mm-1 liegt.

Andererseits kann die Suche nach einem Maximum entfallen, falls ν3 = ν4, und ν1 = ν2 gesetzt wird, wobei beispielsweise ν3 = ν4 zwischen 3 und 4 mm-1 und ν1 = ν2 zwischen 1 und 2 mm-1 gewählt wird.

Ein manchmal sehr nützliches, die Genauigkeit erhöhendes, zusätzliches Bewertungskriterium ergibt sich dadurch, daß von dem erfaßten Bild ein Histogramm erstellt wird, welches die Zahl der Pixel über den Grauwerten angibt, und ein unterer Grenzwert (FP-Min) des Histogramms sowie ein oberer Grenzwert (FP-Max) des Histogramms erfaßt wird, in welchen Grenzwerten die Pixelzahl unter ein festgelegtes Minimum abgesunken ist, und überprüft wird, ob die beiden Grenzwerte einer vorgegebenen Funktion FS-Max = F(FP-Min) innerhalb festgesetzter Toleranzgrenzen entsprechen.

Die Erfindung samt weiterer Vorteile wird im folgenden unter Bezugnahme auf die Zeichnung näher erläutert, in welcher zeigen

Fig. 1 ein beispielsweises Bild eines Fingerprints,

Fig. 2 das theoretische Bild einer Transformierten im Frequenzbereich,

Fig. 3 das Bild der Fouriertransformierten eines Fingerprints nach Fig. 1,

Fig. 4a und 4b den Verlauf des Betrages der Fouriertransformierten längs zweier Geraden durch den Ursprung bei Fig. 3 gemessen,

Fig. 5 eine Kurve ähnlich Fig. 4a und 4b nach Filterung durch einen Bandpaß, und

Fig. 6a bzw. 6b Histogramme der von einem Sensor gelieferten Grauwerte.

Ausgangspunkt für das erfindungsgemäße Verfahren ist ein Bild, das beispielsweise mit Hilfe eines Fingerprintsensors erzeugt wird. Bei Versuchen der Erfinder wurden Bitmaps mit 256 × 256 Pixel und 256 Grauwerten verwendet, und Fig. 1 zeigt ein Beispiel eines Fingerabdruck-Bildes oder Fingerprints.

Das Bild wird nun einer 2-dimensionalen Fouriertransformation unterworfen, daraus das Frequenzspektrum in Polardarstellung als Betrags- und Phasenanteil gewonnen und der Phasenanteil verworfen. Die Natur des verwendeten Verfahrens bewirkt, daß sich im Bild der Frequenzen die Anteile mit niedrigen Frequenzen in den "Ecken" sammeln. Für die nun folgende Analyse wird der Ursprung so transformiert, daß sich Gleichanteil und niederfrequente Anteile nahe beim Ursprung befinden. Symmetrie und Periodizität der Fouriertransformierten bewirken, daß man diese Operation auch als Permutation der Quadranten sehen kann. Solche Transformationsverfahren sind bekannt, und es sei diesbezüglich beispielsweise verwiesen auf: "The Scientist's and Engineer's Guide to Digital Signal Processing", S. W. Smith, 1999, California Technical Publishing, ISBN 0-9660-176-7-6, Chapter 24. "Linear Image Processing" (p. 397-421).

Unter Bezugnahme auf Fig. 2 werden für die Bewertung des Frequenzspektrums (FS(ν,φ)) folgende Parameter und Funktionen über den Parametern eingeführt: ((ν,φ) wird nur eingeführt, um das Integral über einen Ring einfach formulieren zu können, φ, hat nichts mit der "Phase" zu tun).

Auf das beispielsweise Bild eines Fingerprints nach Fig. 1 zurückkommend sei nun auf Fig. 3 verwiesen, wo die 2-D- Fouriertransformierte des Bildes nach Fig. 1 gezeigt ist. Wie oben bereits angegeben, zeigt Fig. 3 das Betragsspektrum in geshifteter Form, d. h. die ursprünglichen Quadranten werden so vertauscht, daß der Gleichanteil nun im Zentrum liegt. Weiters fällt auf, daß das Fourierspektrum symmetrisch ist, sodaß man sich auf die Analyse des halben Bildes beschränken kann.

Bewegt man sich im Bild der Transformierten im ersten und zweiten Quadranten entlang einer Geraden durch den Ursprung, beispielsweise der Diagonale und trägt die Betragswerte als Funktion auf, so ergeben sich Kurvenverläufe wie in Fig. 4a und 4b. Trotz der starken Schwankungen ist ein charakteristisches Maximum zu erkennen, das der tropischen Ridgebreite entspricht und als typisch für Fingerprintbilder bewertet werden kann. Die so gewonnenen Kurven beinhalten starke Schwankungen und können, wie die Erfahrung gezeigt hat, für jeden Fingerprint einen sehr unterschiedlichen Verlauf zeigen, wodurch der Informationsgehalt relativ bescheiden ist.

Die Bewertung dieser Kurvenschar durch das Integral über eine Gütefunktion G(ν2) ersetzt,





wobei die Funktion fs(ν,φ), die durch Wirkung eines Cutoff- Wertes FSmin aus FS(ν,φ) nach der Vorschrift



fs(ν,φ) = fs(ν,φ) - FSmin für (Fs(ν,φ) - Fsmin)≥ 0 und fs(ν,φ) = 0 für (FS(ν,φ) - FSmin)< 0 entsteht.

Für den konkreten Wert (ν3-ν2) = 0,3 mm-1 ergeben sich dann für den Fingerprint der Fig. 1 Kurven der Form Fig. 5. Für die Bewertung eines Fingerprints wird das Maximum der Gütefunktion für fixe Parameter ν1, (ν3-ν2), ν4, FSmin innerhalb des erlaubten Bereiches ermittelt. Diese Parameter werden empirisch anhand einer Referenzmenge repräsentativer Fingerprints bestimmt.

Die Erfindung integriert demnach den Betrag der Fouriertransformierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und seiner Breite vorbestimmten Frequenzbandes (ν3-ν2), wozu auf den unterlegten Kreisring in Fig. 2 verwiesen wird. Der Wert dieses oben angegebenen Integrals als Gütefunktion wird als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet, daß es sich bei dem untersuchten Bild tatsächlich um einen Fingerabdruck handelt. Bei der Aufnahme von Fingerprintes, z. B. für ein Enrollment, kann man einen Grenzwert für die Gütefunktion vorgeben, der eine konkrete Entscheidung erlaubt, ob ein Bild angenommen oder verworfen wird.

Zweckmäßigerweise bringt man das Frequenzband innerhalb einer oberen Schranke ν4 und einer unteren Schranke ν1 unter; (siehe die entsprechenden Kreise in Fig. 2), wobei die numerischen Werte dieser Schranken durch charakteristische Linienstrukturen einer repräsentativen Menge von Fingerabdrücken empirisch ermittelt werden.

Im Hinblick auf die zuvor genannte Zeilen/Spaltenstruktur von Fingerprintsensoren kann man Frequenzbereiche von der Integration ausnehmen, die in einem Band der Breite νx um die y-Achse und in einem Band der Breite νy um die x-Achse der Transformierten liegen, wie in Fig. 2 dargestellt. Die Werte für νx und νy werden empirisch aus den Charakteristika des Sensors ermittelt.

Man kann weiters innerhalb der genannten Schranken ν1 und ν4 nach einem Maximum des Integrals über das Frequenzband (ν3-ν2) suchen, wobei sich praktische Werte für das dabei konstant gehaltene Frequenzband, z. B. zwischen 0,1 mm-1 und 0,3 mm-1, bewegen.

Die Suche nach einem Maximum kann aber auch entfallen, wenn man ν1 = ν2 setzt. Typische, aber nur als Beispiele zu verstehende Werte von ν3 = ν4 liegen zwischen 3 und 4 mml und jene von ν1 = ν2 zwischen 1 und 2 mm-1.

Im folgenden wird unter Bezugnahme auf Fig. 6a und 6b noch ein zusätzliches Kriterium erläutert, das bei der Bewertung eines Bildes, das von einem Fingerprintsensor stammt, verwendet werden kann. In dem Diagramm nach Fig. 6a bzw. 6b ist die Anzahl der Pixel im Bild über den Grauwerten aufgetragen. Das Beispiel geht von einem kapazitiven Sensor und 256 Grauwerten aus. Fig. 6a zeigt ein Histogramm des Bildes eines Sensors; das keinen Fingerabdruck darstellt, aber alle seitens des Sensors lieferbaren Grenzwerte ausschöpft, wobei ein kleinster Grauwert L durch den Kontakt der Sensoroberfläche mit Luft und ein größter Grauwert W durch den Kontakt der Sensoroberfläche mit Wasser praktisch festgelegt sind. (Der Grauwert 0 entspricht "schwarz", der Grauwert 255 entspricht "weiß".)

Ein typisches Histogramm für einen tatsächlichen Fingerabdruck zeigt Fig. 6b, wobei sich zeigt, daß die Grenzen FP-Min und FP-Max durch einen steilen Anstieg und einen steilen Abfall wohldefiniert sind. Man kann von einem gegebenen Bild dieses Histogramm erstellen, und den oberen bzw. unteren Grenzwert FP-Max bzw. FP-Min erfassen, wobei die Grenzwerte dadurch festgelegt werden, daß dort die Pixelzahl unter ein festgelegtes Minimum abgesunken ist. Sodann überprüft man, ob die beiden Grenzwerte innerhalb festgesetzter Toleranzgrenzen einer vorgegebenen, empirisch ermittelten Funktion entsprechen. Insbesondere kann die Funktion eine lineare Funktion sein, FP-Max = C* FC-Min, wobei der Anstieg C dieser Funktion als Bewertungskriterium zur Frage, ob ein Bild einen Fingerabdruck darstellt, verwendet wird.


Anspruch[de]
  1. 1. Verfahren zur Erkennung eines Bildes als Fingerabdruck, dadurch gekennzeichnet, daß das Bild eines vermuteten Abdruckes erfaßt wird, das erfaßte Bild einer zweidimensionalen Fouriertransformation unterzogen wird, der Betrag der Transformierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und seiner Breite vorbestimmten Frequenzbandes ν3-ν2 integriert werden, und der Wert dieses Integrals als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet wird, daß es sich bei dem Bild um einen Fingerabdruck handelt.
  2. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß Lage und Breite des Frequenzbandes innerhalb einer oberen Schranke ν4 und einer unteren Schranke ν1 gewählt werden, wobei die numerischen Werte dieser Schranken durch die charakteristischen Linienstrukturen einer repräsentativen Menge von Fingerabdrücken ermittelt werden.
  3. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß Frequenzbereiche von der Integration ausgenommen werden, die in einem Band der Breite νx um die y-Achse und in einem Band der Breite νy um die x-Achse der Transformierten liegen, wobei νx und νy Konstante sind, die empirisch als Charakteristika eines bei der Aufnahme des Bildes verwendeten Sensors bestimmt werden.
  4. 4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß zur Befreiung des Integranden von seinem Gleichanteil ein Cutoff-Verfahren nach der Vorschrift



    fs(ν,φ) = fs(v,φ) - FSmin für (FS(ν,φ) - FSmin) ≥ 0 und

    fs(ν,φ) = 0 für (FS(ν,φ) - FSmin) < 0



    durchgeführt wird, in welchem FSmin konstant ist und empirisch aus Charakteristika eines bei der Aufnahme des Bildes verwendeten Sensors bestimmt wird.
  5. 5. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß zwischen oberer und unterer Schranke ν4, ν1 nach einem Maximum des Integrals über das Frequenzband ν3-ν2 gesucht wird, dabei die Bedingung ν1 < ν2 < ν3 < ν4 eingehalten wird, wobei nach Auffinden eines Maximums dessen Wert mit einem vorgegebenen Wert verglichen und ein Überschreiben dieses Wertes als Kriterium für das Vorliegen eines Fingerabdruckes genommen wird.
  6. 6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß die Breite des Bandes zwischen 0,1 mm-1 und 0,3 mm-1 liegt.
  7. 7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Frequenzschranken mit ν3 = ν4, und ν1 = ν2 gesetzt werden, wobei beispielsweise ν3 = ν4 zwischen 3 und 4 mm-1 und ν1 = ν2 zwischen 1 und 2 mm-1 gewählt wird.
  8. 8. Verfahren zur Aussonderung von Abdrücken, welches vor dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 angewendet wird, dadurch gekennzeichnet, daß von dem erfaßten Bild ein Histogramm erstellt wird, welches die Zahl der Pixel über den Grauwerten angibt, und ein unterer Grenzwert (FP-Min) des Histogramms sowie ein oberer Grenzwert (FP-Max) des Histogramms erfaßt wird, in welchen Grenzwerten die Pixelzahl unter ein festgelegtes Minimum abgesunken ist, und überprüft wird, ob die beiden Grenzwerte einer vorgegebenen Funktion FS-Max = F(FP-Min) innerhalb festgesetzter Toleranzgrenzen entsprechen.
  9. 9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Funktion eine lineare Funktion ist, und der Anstieg der Funktion als Bewertungskriterium verwendet wird.






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