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Dokumentenidentifikation DE10123331A1 28.11.2002
Titel Verfahren zur Fälschungserkennung bei der Fingerabdruckerkennung unter Verwendung des Verhältnisses von Fingerrillen und Fingerlinien
Anmelder Infineon Technologies AG, 81669 München, DE
Erfinder Engels, Angela, Dr.-Ing., 82515 Wolfratshausen, DE;
Morguet, Peter, Dipl.-Ing., 80799 München, DE;
Melzner, Hanno, Dipl.-Phys., 85635 Höhenkirchen-Siegertsbrunn, DE;
Wirtz, Brigitte, Dr.rer.nat., 83607 Holzkirchen, DE
Vertreter Schoppe, Zimmermann, Stöckeler & Zinkler, 81479 München
DE-Anmeldedatum 14.05.2001
DE-Aktenzeichen 10123331
Offenlegungstag 28.11.2002
Veröffentlichungstag im Patentblatt 28.11.2002
IPC-Hauptklasse G06K 9/62
Zusammenfassung Bei einem Verfahren zur Fälschungserkennung bei der Fingerabdruckerkennung wird zunächst eine Bildsequenz (100) erfasst, die eine Mehrzahl von Bildern (0-19) des zu erkennenden Fingerabdrucks umfasst. Anschließend werden Fingerlinien und Fingerrillen in aufeinanderfolgenden Bildern (0-19) der erfassten Sequenz (100) erfasst, um ein Verhältnis von Fingerrillen und Fingerlinien zu bestimmen. Abhängig von dem Verlauf der für einzelne Bilder bestimmten Verhältnisse wird bestimmt, ob die erfasste Bildsequenz (100) von einem echten Finger oder von einem Imitat stammt.

Beschreibung[de]

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Fälschungserkennung bei der Fingerabdruckerkennung unter Verwendung des Verhältnisses von Fingerrillen und Fingerlinien und insbesondere auf ein Verfahren zur Fälschungserkennung bei der Fingerabdruckerkennung auf der Grundlage einer Bildsequenz. Insbesondere bezieht sich die vorliegenden Erfindung auf ein dynamisches, Software-basiertes Verfahren zur Fälschungserkennung.

Die Fingerabdruckerkennung ist eine zuverlässige und weit verbreitete Technik zur Personenidentifikation. Im Stand der Technik sind verschiedene Verfahren zur Erkennung von Fingerabdrücken bekannt, wobei zunächst die einfachen Bilderkennungsverfahren zu nennen sind, die bei Auflegen eines Fingers ein Bild desselben erfassen und mit abgespeicherten Bildern vergleichen, um eine Person zu identifizieren.

Der Nachteil dieser Verfahren besteht darin, dass diese recht leicht zu täuschen sind, beispielsweise durch das Auflegen eines Silikonabgusses einer Fingerkuppe oder ähnlichem. Ferner ist bei diesen Verfahren der große Speicherbedarf für die verwendeten Vergleichsbilder ("Templates") sowie der große Rechenaufwand nachteilhaft. Der Nachteil der leichten Täuschung existiert auch bei minutien-basierten Verfahren.

Zur Lösung dieser Problematik wurde im Stand der Technik vorgeschlagen, Merkmale aus den Fingerabdrücken zu extrahieren und die Erkennung auf der Grundlage dieser Merkmale durchzuführen. Bekannte biometrische Verfahren für die Personenerkennung können beispielsweise in automatisierten Systemen implementiert werden. Solche Systeme verarbeiten die Eingabedaten, die die biometrischen Merkmale enthalten, und extrahieren charakteristische Merkmale, die anschließend einer Person zugeordnet werden können.

Für eine zuverlässige Personenzuordnung ist jedoch sicherzustellen, dass auf dem Signalpfad zwischen dem zu messenden Objekt und der Bildaufnahmeeinheit keine Manipulation möglich ist.

Bei der Erkennung von Fingerabdrücken durch ein automatisches System zur Fingerabdruckerkennung sind also Verfahren erforderlich, die nur von echten Fingern erzeugte Bilder zu der Verarbeitungseinheit weiterleiten und eventuell die von Imitaten stammenden Bilder zurückweisen.

Im Stand der Technik bekannte Ansätze zur Lösung dieser Problematik werden nachfolgend kurz erläutert, wobei hier zwischen Hardware-basierten Lösungen und Software-basierten Lösungen unterschieden wird.

Eine erste Lösung besteht darin, den Sensor, mittels dem der Fingerabdruck zu erfassen ist, um integrierte oder externe Hardware-Komponenten zu ergänzen. Solche bekannten Lösungen erfassen beispielsweise eine Impedanz der aufliegenden Finger, wie dies im US Patent 5,953,331 näher beschrieben wird. Andere technische Realisierungen von Hardware-basierten Fälschungserkennungen umfassen eine Feuchtigkeitsmessung, eine Pulsmessung und eine Druckmessung.

Neben den Hardware-basierten Lösungen sind auch Lösungen bekannt, bei denen die vom Sensor kommenden Daten zur Fälschungserkennung mittels Software ausgewertet werden. Bei der Software-basierten Fälschungserkennung wird zwischen statischen und dynamischen Verfahren unterschieden.

Bei den statischen Verfahren wird nur ein Bild ausgewertet, üblicherweise jenes, das auch zur Erkennung benutzt wird.

Statische Software-basierte Fälschungserkennungsverfahren basieren beispielsweise auf der Auswertung von Fingerabdruckbildern, die als Bitmap mit Grauwerten vorliegen. Andere Software-basierte, statische Verfahren werten die im Bild sichtbaren Talgdrüsen aus.

Bei den dynamischen Verfahren wird eine Sequenz aufeinanderfolgender Bilder des Sensors, die den Vorgang des Finger- Auflegens beschreiben, verwendet. Eine dynamische Fälschungserkennung erhöht die Erkennungs- und Fälschungssicherheit biometrischer Fingerabdrucksysteme, bei denen zusätzlich z. B. eine Bewegung der Person, ein Druck, mit dem der Finger aufgelegt wird, oder Schweiß auf dem Finger bei der Erkennung herangezogen werden. Andere dynamische Verfahren entnehmen die entsprechenden Informationen zur Fälschungserkennung aus Sequenzen von Fingerabdruckbildern.

Die oben beschriebene dynamische softwarebasierte Lösung zur Fälschungserkennung, bei der aus Sequenzen von Fingerabdruckbildern entsprechende Informationen zur Fälschungserkennung herausgezogen werden, basiert auf der großflächigen Verformung der Haut und damit des Fingerabdrucks, was als "Makroelastizität" bekannt ist. Der Nachteil der Ausnutzung der Makroelastizität besteht darin, dass sichtbare Unterschiede zwischen Originalfingern und Fälschungen im allgemeinen erst dann erkannt werden können, wenn der Finger oder die Fälschung mit erheblichem Druck aufgelegt werden.

Ausgehend von diesem Stand der Technik liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zur Fälschungserkennung zu schaffen, bei dem sicher zwischen einem echten Fingerabdruck und einem gefälschten Fingerabdruck unterschieden werden kann, ohne dass der Abdruck unter Berücksichtigung bestimmter Randparameter, wie z. B. des Anpressdruckes, erzeugt werden muss.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 gelöst.

Die vorliegende Erfindung schafft ein Verfahren zur Fälschungserkennung, mit folgenden Schritten:

  • a) Erfassen einer Bildsequenz, die eine Mehrzahl von Bildern des zu erkennenden Fingerabdrucks umfasst;
  • b) Erfassen von Fingerlinien und Fingerrillen in aufeinanderfolgenden Bildern der erfassten Bildsequenz;
  • c) Bestimmen des Verhältnisses von Fingerrillen und Fingerlinien in jedem Bild, für das die Fingerrillen und Fingerlinien im Schritt (b) erfasst wurden; und
  • d) abhängig von einem Verlauf der im Schritt (c) bestimmten Verhältnisse, Bestimmen, ob die erfasste Bildsequenz von einem echten Finger oder von einem Imitat stammen.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die in einer Bildsequenz sichtbare Bewegungscharakteristik beim Fingerauflegen zu einem erheblichen Teil durch die Elastizität des Fingers, insbesondere der Haut, bedingt ist. Hierbei werden die nachfolgend genannten zwei Arten von Elastizität unterschieden.

Zum einen existiert die bereits oben erwähnte Makroelastizität, die die großflächige Verformung der Haut und damit des Fingerabdrucks beschreibt, und die die oben erwähnten Nachteile mit sich bringt. Demgegenüber steht die "Mikroelastizität", die die Verformung der Fingerlinien beim einfachen Auflegen des Fingers, beispielsweise auf eine Sensoreinheit, beschreibt.

Originalfinger und gefälschter Finger ("Fälschung") unterscheiden sich sowohl in der Mikro- als auch in der Makroelastizität, die beide in einer Bildsequenz des Auflegvorgangs sichtbar sind und zur Fälschungserkennung durch den erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsalgorithmus analysiert werden. Bei der Erfassung der Makroelastizität kann beispielsweise ein Linienwachstum der Fingerlinien erfasst werden.

Sichtbare Unterschiede zwischen Originalfingern und Fälschungen ergeben sich für die Makroelastizität erst dann, wenn Finger oder Fälschung mit erheblichen Druck aufgelegt werden. Um diesen Nachteil zu vermeiden und um sicherzustellen, dass eine Bildsequenz ohne Mitwirkung der zu identifizierenden Person erfolgt, nämlich nur durch das einfache Auflegen des Fingers, hat die vorliegende Erfindung erkannt, dass dies durch eine Analyse der Mikroelastizität erreicht werden kann.

Die Mikroelastizität zeigt sich in der zeitlichen Veränderung der Fingerlinien beim Auflegen. Hierbei ist zu beobachten, dass die Fingerlinien vom originalen Finger beim Auflegen sowohl breiter als auch dunkler werden, was bei gefälschten Fingern nicht im gleichen Maß der Fall ist.

Der Vorteil der vorliegenden Erfindung besteht darin, dass die Betrachtung der Mikroelastizität es ermöglicht, auf sichere Weise zwischen Bildsequenzen von Originalfingern und Fälschungen zu unterscheiden, da die Mikroelastizität eine wesentliche und schwer fälschbare Eigenschaft ist.

Gemäß der vorliegenden Erfindung wird als Maß der Mikroelastizität ein zeitlicher Verlauf von Verhältniswerten zugrunde gelegt, wobei der Verlauf durch die zeitliche Aneinanderreihung der für einzelne Bilder in der Bildsequenz erfassten Verhältnisse von Fingerrillen und Fingerlinien bestimmt wird. Anhand dieses Maßes der Mikroelastizität, also anhand des Verlaufs der Verhältnisse, die bestimmt wurden, lässt sich eine Fälschung von einem Original unterscheiden.

Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend anhand der beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1A eine Bildsequenz, die dem erfindungsgemäßen Verfahren zugrunde liegt;

Fig. 1B eine schematische Darstellung einer Sensoreinheit zum Erfassen einer Bildsequenz eines Fingerabdrucks;

Fig. 2A bis 2B ein Flussdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens darstellt;

Fig. 3 einen Graphen, der eine Mehrzahl von zeitlichen Verläufen des Verhältnisses von Fingerrillen zu Fingerlinien zeigt; und

Fig. 4 ein Flussdiagramm, das die Schritte zur Erfassung des Verhältnisses von Fingerrillen zu Fingerlinien gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel darstellt.

In Fig. 1A ist mit 100 eine beispielhafte Bildsequenz gezeigt, die dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Fälschungserkennung von Fingerabdrücken zugrunde liegt. Wie zu erkennen ist, umfasst die Bildsequenz 100 eine Mehrzahl von Einzelbildern 0 bis 19, wobei die Einzelbilder 0 bis 19 in der Bildsequenz 100 zeitlich aufeinander folgen, wie durch den Pfeil 102 dargestellt ist. Die Bildsequenz 100 enthält vorzugsweise Einzelbilder als Bitmaps mit Grauwerten. Die Bildsequenz 100 wird während des Auflegens eines Fingers 104, wie in Fig. 1B gezeigt ist, durch eine Sensoreinheit 106 erfasst. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Bildsequenz 100 nicht während des Aufliegens des Fingers auf der Sensoreinheit 106, sondern beim Auflegen des Fingers 104 auf den Sensor 106 erfasst wird, wie auch aus den Einzelbildern 0 bis 19 zu erkennen ist. Genauer gesagt zeigen die Bilder 0 bis 6 überhaupt keinen Finger und erst ab dem Bild 7 ist zu erkennen, dass sukzessive immer größere Flächen des Bildes vom Finger bedeckt sind.

Wenn die Bilder einer Bildsequenz von einem echten Finger stammen, vergrößert sich die Auflagefläche während des Auflegevorgangs über mehrere Bilder. Wenn die Bilder der Bildsequenz von einer Fälschung stammen, erscheint der Fingerabdruck ohne Übergang gleich mit der vollen Auflagefläche. Ferner ändert sich bei den echten Fingern in den Bildern nach dem Sichtbarwerden noch der Kontrast und die Breite der Fingerlinien. Bei einer Fälschung bleibt beides in den Bildern weitgehend unverändert. Die gerade erwähnten Effekte resultieren aus der unterschiedlichen Elastizität von Finger und Fälschung.

Anhand der Fig. 2 wird nun ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens näher beschrieben. In Fig. 2A startet das Verfahren mit dem Schritt 200, in dem beispielsweise die in Fig. 1A gezeigte Bildsequenz 100 bestehend aus den Bildern 0 bis 19 erfasst wird, die den zu erkennenden Fingerabdruck darstellen. Im Schritt 202 werden in einem Bild der erfassten Bildsequenz Fingerlinien und Fingerrillen erfasst, und im Schritt 204 wird das Verhältnis von Fingerrillen und Fingerlinien bestimmt. Im Schritt 206 wird bestimmt, ob in der Bildsequenz 100 noch weitete Bilder mit Abbildungen des zu erkennenden Fingerabdrucks enthalten sind. Wenn dies der Fall ist, kehrt die Routine zum Schritt 202 zurück. Diese Schritte werden durchgeführt, bis für jedes Bild in der Bildsequenz, das einen zu erkennenden Fingerabdruck aufweist, bzw. für alle erwünschten Bilder in der Bildsequenz ein Verhältnis von Fingerrillen und Fingerlinien bestimmt ist. Wird im Schritt 206 bestimmt, dass kein weiteres Bild in der Bildsequenz vorliegt oder kein weiteres Bild zu untersuchen ist, so geht das Verfahren zum Schritt 208, der in Fig. 2B gezeigt ist, weiter. Im Schritt 208 werden die für jedes einzelne Bild bestimmten Verhältnisse zusammengefasst, so dass sich ein zeitlicher Verlauf der Verhältnisse ergibt.

Ferner erfolgt ein Auswerten dieses zeitlichen Verlaufes. In Fig. 3 ist ein Graph dargestellt, der den Verlauf für eine Mehrzahl von Verhältnissen VRV (VRV = Valley Ridge-Verhältnis = Fingerrillen-Fingerlinien-Verhältnis) über der Zeit t darstellt.

Nach dem Auswerten des zeitlichen Verlaufes im Schritt 208 wird im Schritt 210 bestimmt, ob der ausgewertete zeitliche Verlauf vorbestimmte Kriterien erfüllt. Ist dies der Fall, so wird im Schritt 212 festgestellt, dass die Bildsequenz 100 von einem echten Fingerabdruck stammt.

Wird im Schritt 210 festgestellt, dass die vorbestimmten Kriterien nicht erfüllt sind, so wird im Schritt 214 festgestellt, dass die Bildsequenz von einem gefälschten Fingerabdruck herstammt, der Fingerabdruck also nicht echt ist.

Das gerade beschriebene Ausführungsbeispiel bestimmt somit, ob der Sensor 106 (Fig. 1B) eine Bildsequenz von einem echten Finger oder von einer Fälschung erfasst hat. Abhängig von dem Ergebnis wird die Bildsequenz als gültig oder als ungültig eingestuft. Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel kann vorgesehen sein, dass eine ungültige Bildsequenz zurückgewiesen wird, wohingegen eine gültige Bildsequenz einer Datenverarbeitungseinrichtung in dem Sensor 106 zugeführt wird, in der anhand der erfassten und gültigen Bildsequenz eine Identifikation einer entsprechenden Person durchgeführt wird.

Die in Fig. 3 gezeigten Verläufe des V-R-Verhältnisses werden, wie beschrieben, aus den für jedes Bild der dynamischen Sequenz berechneten VRV-Werten berechnet, so dass sich der dargestellte zeitliche Verlauf nach einer Glättung ergibt. In Fig. 3 sind typische Verläufe für Originalfinger und Fälschungen dargestellt.

In Fig. 3 sind mehrere VRV-Verläufe von Originalen und Fälschungen gezeigt. Je nach Sequenz ist ein Fingerabdruck ab Bild 7 bis 9 der Sequenz 100 sichtbar. Vor diesem Zeitpunkt ist das V-R-Verhältnis definitionsgemäß auf Null gesetzt. Die Sequenzen enden mit Bild 19.

Beim Auflegen eines realen Fingers ist der Finger in der Bildsequenz 100 zunächst nur sehr schwach (geringer Kontrast) und mit einer kleinen Auflagefläche sichtbar. Dann vergrößert sich die Auflagefläche sehr schnell, während der Abdruck deutlicher wird. Diese Phase zeigt sich im VRV-Verlauf mit einem sehr starken Anstieg bis zu einem spitzen Maximum.

Dann bleibt die Auflagefläche des Fingers in etwa konstant, aufgrund des zunehmenden Auflagedruckes werden aber die Fingerlinien im Bild immer breiter. Die Zunahme des Auflagedruckes ist anfangs sehr groß, nimmt aber mit der Zeit sehr schnell ab. Im VRV-Verlauf zeigt sich also typischerweise ausgehend vom Maximum des V-R-Verhältnisses zunächst eine schnelle Abnahme des V-R-Verhältnisses (die Fingerlinien werden auf Kosten der Fingerrillen breiter). Der VRV-Verlauf nähert sich dann asymptotisch einem Wert, der allerdings sehr stark vom jeweiligen Benutzer abhängt (individuelle Fingerkonsistenz, individueller Anpressdruck).

Die VRV-Verläufe realer Finger sind in Fig. 3 im Mittelfeld (im mittleren Bereich des Graphen) angeordnet. Fälschungen können davon abweichend sowohl ein ausgeprägteres Maximum (große Elastizität) als auch ein weniger ausgeprägtes Maximum (geringe Elastizität) zeigen. Im Extremfall kann bei einer Fälschung sogar lediglich ein asymptotischer Anstieg des Wertes des V-R-Verhältnisses ohne ein ausgeprägtes Maximum auftreten.

Im Schritt 210 wird der zeitliche Verlauf hinsichtlich vorbestimmter Kriterien überprüft. Diese Kriterien basieren auf charakteristischen Merkmalen die zur Unterscheidung zwischen VRV-Verläufen von Originalen und VRV-Verläufen von Fälschungen aus den VRV-Verläufen extrahiert werden.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel werden aus den in Fig. 3 dargelegten Verläufen der Maximalwert des Verlaufs, der Endwert des Verlaufs, also dessen eingeschwungener Zustand, das Verhältnis von Maximalwert und Endwert und/oder die Steigung zwischen Maximalwert und Endwert bestimmt. Auf der Grundlage vorbestimmter Schwellwerte erfolgt anschließend eine Klassifikation (Original-Fälschung). Wird festgestellt, dass die charakteristischen Werte oder einzelne derselben vorbestimmte Schwellwerte überschreiten, so wird z. B. eine Bildsequenz als Fälschung klassifiziert und zurückgewiesen. Andernfalls wird die Bildsequenz als Original klassifiziert und, gegebenenfalls einer weitergehenden Verarbeitung zugeführt. Die Klassifikation anhand typischer Kenngrößen der VRV-Verläufe wurde oben näher beschrieben. Die eigentliche Klassifikation erfolgt anhand dieser Kenngrößen mit einer Schwellwertentscheidung. Mehrere Entscheidungen werden dabei möglicherweise logisch zusammengefasst.

Anstelle der gerade beschriebenen Klassifikationsverfahren sind auch andere Klassifikationsverfahren anwendbar, bei denen durch die charakteristischen Merkmale ein Merkmalsraum aufgespannt wird. Bei einer Klassifikation im Merkmalsraum werden die typischen Kenngrößen (möglicherweise auch noch weitere, die sich bei der Einzelklassifikation als nicht tauglich erweisen) zu einem Merkmalsvektor zusammengefasst. Dieser Vektor lässt sich nun im N-dimensionalen Raum (bei N Kenngrößen) darstellen. Sequenzen realer Fingerabdrücke belegen nun in diesem N-dimensionalen Merkmalsraum ein bestimmtes Gebiet. Dieses Gebiet kann nun direkt durch viele solcher Vektoren repräsentiert werden. Es kann auch eine parametrische Darstellung eines solches Gebietes bestimmt werden. Für die Klassifikation wird nun getestet, ob der Merkmalsvektor einer Sequenz in dem Raumgebiet des realen Fingerabdrucks liegt oder nicht.

Dieses Verfahren ist vorteilhaft, da die Klassifikation im Merkmalsraum mit mehreren Merkmalen gleichzeitig erfolgt. Unter Umständen ist ein Muster in einer Raumrichtung nicht trennbar, während es in einer anderen Raumrichtung leicht trennbar ist. Im mehrdimensionalen Raum muss daher nicht von vorneherein feststehen, welche Dimension des Merkmalsvektors die Trennbarkeit garantiert.

Beim obigen Verfahren werden dagegen viele eindimensionale Klassifikationen nachträglich zusammengefasst, was in der Regel weniger effektiv ist.

Nachfolgend wird anhand der Fig. 4 ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel zur Bestimmung des V-R-Verhältnisses näher beschrieben. Anhand der Fig. 4 werden die Schritte 202 und 204 näher erläutert. Die in Fig. 4 näher beschriebenen Werte werden für jedes Grauwertbild I (x, y) der erfassten Bildsequenz durchgeführt, und für jedes dieser Grauwertbilder wird das V-R-Verhältnis berechnet. Im Schritt 216 wird zunächst ein Fingerabdruck im zu untersuchenden Bild lokalisiert, d. h. es wird festgestellt, wo im Bild wirklich ein Fingerabdruck zu sehen ist. Zusätzlich kann bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel im Schritt 216 von diesem lokalisierten Fingerabdruck ein Rand mittels eines morphologischen Erosionsalgorithmus abgeschält werden. Dies hat den Vorteil, dass kleinere Objekte entfernt werden, die bei der Lokalisierung eventuell getrennt vom Hauptanteil des Fingerabdrucks entstanden sind. Gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird ein Rand von etwa 10 Pixeln Breite abgeschält, d. h., dass Objekte, deren Durchmesser kleiner als 20 Pixel ist, entfernt werden.

Im Schritt 218 und im Schritt 220 werden im verbleibenden Fingerabdruck durch Binarisierung zwei komplementäre Bereich berechnet. Im Schritt 218 wird ein Fingerrillenbereich BV in dem Grauwertbild markiert, während in Schritt 220 entsprechende Fingerlinienbereiche BR bestimmt werden. Ferner werden in den Schritten 218 und 220 die den jeweiligen Bereichen zugeordneten Grauwerte I zugeordnet.

In einem abschließenden Schritt 222 wird das V-R-Verhältnis als





berechnet. Das V-R-Verhältnis ist also das Verhältnis der Summe aller Grauwerte im Fingerrillenbereich (Valley- Bereich) und der Summe aller Grauwerte im Fingerlinienbereich (Ridge-Bereich).

Anschließend werden die oben anhand der Fig. 2 beschriebenen Verfahrensschritte abgearbeitet.

Abhängig von dem Ergebnis des erfindungsgemäßen Verfahrens werden dann weitere Schritte eingeleitet oder nicht eingeleitet, z. B. der Zugriff auf geschützte Daten, das Öffnen von Türen und ähnliches. Wird z. B. festgestellt, dass ein Fingerabdruck von einer Fälschung stammt, wird ein Alarm oder ähnliches ausgelöst, um z. B. dem Werkschutz den Versuch eines unberechtigten Eindringens anzuzeigen.

Alternativ kann bei der Feststellung, dass der Fingerabdruck "echt" ist, die erfasste Bildsequenz einer weiteren Verarbeitung zur Personen-Identifizierung zugeführt werden. Bezugszeichenliste 0-19 Bilder

100 Bildsequenz

102 Pfeil

104 Finger

106 Sensoreinheit

200 bis 222 Verfahrenschritte

VRV Verhältnis von Fingerrillen und Fingerlinien


Anspruch[de]
  1. 1. Verfahren zur Fälschungserkennung, mit folgenden Schritten:
    1. a) Erfassen (200) einer Bildsequenz (100), die eine Mehrzahl von Bildern (0-19) des zu erkennenden Fingerabdrucks umfasst;
    2. b) Erfassen (202) von Fingerlinien und Fingerrillen in aufeinanderfolgenden Bildern (0-19) der erfassten Bildsequenz (100);
    3. c) Bestimmen (204) eines Verhältnisses (VRV) von Fingerrillen und Fingerlinien in jedem Bild (0-19), für das die Fingerrillen und Fingerlinien im Schritt (b) erfasst wurden; und
    4. d) abhängig von einem Verlauf der im Schritt (c) bestimmten Verhältnisse (VRV), Bestimmen (208, 210), ob die erfasste Bildsequenz (100) von einem echten Finger oder von einem Imitat stammt.
  2. 2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Bildsequenz (100) beim Auflegen eines Fingers (104) auf eine Sensoreinheit (106) erzeugt wird und zeitlich aufeinanderfolgende Bilder (0-19) erfasst werden.
  3. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem sich die Breite der Fingerlinien und die Fingerrillen beim Auflegen des Fingers (104) und/oder die Helligkeit der Fingerlinien und Fingerrillen in den Bildern (0-19) der erfassten Bildsequenz (100) ändert.
  4. 4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem die Bilder (0-19) der erfassten Bildsequenz (100) als Grauwertbilder erfasst werden.
  5. 5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem im Schritt (d) bestimmt wird, ob der Verlauf der Verhältnisse (VRV) einen oder mehrere Schwellenwerte übersteigt.
  6. 6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem der eine oder die mehreren Schwellenwerte abhängig von einem Maximalwert der Verlaufs der Verhältnisse (VRV), einem Endwert des Verlaufs der Verhältnisse (VRV), einem Verhältnis von dem Maximalwert und dem Endwert und/oder einer Steigung zwischen dem Maximalwert und dem Endwert festgelegt werden.
  7. 7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, bei dem der Schritt (b) für jedes zu untersuchende Bild (0-19) folgende Schritte umfasst:
    1. 1. Lokalisierten (216) eines Fingerabdrucks in dem Bild,
    2. 2. Bestimmen (218) eines Bereichs in dem Bild, der den Fingerlinien zugeordnet ist, und Erfassen der dem Fingerlinienbereich zugeordneten Grauwerte in dem Bild,
    3. 3. Bestimmen (220) eines Bereichs in dem Bild, der den Fingerrillen zugeordnet ist, und Erfassen der dem Fingerrillenbereich zugeordneten Grauwerte in dem Bild; und
    4. 4. Bilden (222) des Verhältnisses der Summe aller Grauwerte im Fingerrillenbereich und der Summe aller Grauwerte im Fingerlinienbereich.






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