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Dokumentenidentifikation DE10027657B4 30.09.2004
Titel Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild
Anmelder Robert Bosch GmbH, 70469 Stuttgart, DE
Erfinder Lichtermann, Jan, Dr., 71665 Vaihingen, DE;
Kroeninger, Mario, 77815 Bühl, DE
DE-Anmeldedatum 03.06.2000
DE-Aktenzeichen 10027657
Offenlegungstag 13.12.2001
Veröffentlichungstag der Patenterteilung 30.09.2004
Veröffentlichungstag im Patentblatt 30.09.2004
IPC-Hauptklasse G06K 9/52

Beschreibung[de]
Stand der Technik

Die Erfindung geht aus von einem Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild nach der Gattung des unabhängigen Patentanspruchs.

Es ist bereits aus der Patentschrift US-5 926 555 bekannt, ein digitales Graustufenbild eines Fingerabdrucks zur Analyse der Minuzien zu verwenden. Die Minuzien werden mittels signalangepasster Filter ermittelt. Auch Referenzpunkte wie Corepunkte oder Deltapunkte werden hier ermittelt. Das digitale Graustufenbild wird in den Frequenzbereich transformiert und mittels eines Tiefpaßfilters zur Kontraststeigerung oder mittels Bandpaßfilter um Störungen bereinigt. Die Fingerabdruckanalyse wird an Bildbereichen des Graustufenbilds vorgenommen.

In der Patentschrift EP 6 96 012 B1 wird ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung von der Richtung von Rippenmustern bei Fingerabdrücken dargestellt. Dabei wird die Papilarlinienorientierung in einem beliebigen Punkt des Fingerabdrucks untersucht. Die Bestimmung der Orientierung erfolgt über das Gradientenverfahren.

In der Offenlegungsschrift EP 7 36 836 A2 wird eine Methode zur Bestimmung der Fingerabdruckorientierung und eine entsprechende Vorrichtung dafür beschrieben. Dabei wird das innere Produkt der Rippenrichtung in äußeren Gebieten eines Fingerabdrucks und in radialen Richtungen bestimmt. Trägt man das Innenprodukt über den Winkel auf, erhält man eine charakteristische Kurve für den Fingerabdruck. Aus dem Vergleich mit Standardkurven wird auf die Ausrichtung geschlossen.

In der Offenlegungsschrift EP 7 68 616 A2 wird ein Bereich eingehend untersucht, ob ein Core, Delta oder ein Whorl vorliegt. Die Meßergebnisse werden im Frequenzbereich transformiert, und es wird eine Leistungsbestimmung durchgeführt.

Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild zu schaffen, das schneller und zuverlässiger ist.

Vorteile der Erfindung

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs hat demgegenüber den Vorteil, dass eine Steigerung der Zuverlässigkeit der Bestimmung von Referenzpunkten, also von Singularitäten, in Fingerabdruckbildern erreicht wird. Dadurch wird die Reproduzierbarkeit der Bestimmung der Referenzpunkte bedeutend höher und damit die Fingerabdruckanalyse als solche.

Weiterhin ermöglicht vorteilhafterweise das erfindungsgemäße Verfahren, dass die Plazierung des Fingers auf einem Fingerabdrucksensor unerheblich für die Analyse der Singularitäten ist, solange diese Singularitäten noch auf dem Fingerabdruckbild sind. Dies gelingt dadurch, dass eine globale Orientierung des Fingerabdrucks nach der Bestimmung der Singularitäten ermittelt wird. Dadurch kann festgestellt werden, in welcher Richtung der Finger auf dem Fingerabdrucksensor plaziert ist. Dies wird vorteilhafterweise dadurch erreicht, dass die Lage der identifizierten Referenzpunkte zueinander bestimmt wird. Darüber hinaus ist es von Vorteil, dass durch das erfindungsgemäße Verfahren es möglich ist, auf die Existenz einer Singularität auf dem Finger zu schließen, auch wenn diese Singularität auf dem Fingerabdruckbild nicht enthalten ist, da der Finger nicht ganz auf den Fingerabdrucksensor gelegt wurde.

Weiterhin ist es von Vorteil, dass mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens eine bessere Analyse des Papillarlinienverlaufs erreicht wird. Es wird eine punktgenaue Analyse vorgenommen, wobei es zu keiner Verschmelzung von Schätzwerten für eine Orientierung kommt. Damit wird die Ortsauflösung des erfindungsgemäßen Verfahrens erhöht.

Es ist daher weiterhin von Vorteil, dass durch die präzise kontinuierliche Orientierungsschätzung eine eindeutige Festlegung der Referenzpunkte ermöglicht wird (Ortsauflösung), was auch im Hinblick auf die Plazierung des Fingers auf dem Fingerabdrucksensor von Vorteil ist. Wesentlich ist jedoch dabei, dass ein flächiger Vergleich der Orientierungswerte mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen stattfindet.

Aufgrund der Eliminierung von Bildstörungen ist das erfindungsgemäße Verfahren besonders robust gegenüber solchen Bildstörungen. Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorteilhafterweise auch die Identifikation des Arch-Typs als Referenzpunkt möglich, der an sich keine Singularität besitzt. Durch die Bestimmung der Referenzpunkte ist es möglich, von Minuzien unabhängige globale Koordinatensysteme für die Beschreibung lokaler Merkmale festzulegen. Dies erleichtert die Identifikation eines Fingerabdrucks und damit einer Person erheblich. Auch für die Korrelation von abgespeicherten Fingerabdruckbildern mit neuen Fingerabdruckbildern ist eine eindeutige Festlegung der zu korrelierenden Gebiete mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens möglich, so dass auch die Korrelation damit verbessert wird. Durch einen globalen Rotationswinkel wird die Korrelation von zueinander verdrehten Fingerabdrücken möglich.

Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen und Weiterbildungen sind vorteilhafte Verbesserungen des im unabhängigen Patentanspruch angegebenen Verfahrens zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild möglich.

Besonders vorteilhaft ist, dass durch Ähnlichkeitswerte, die beim Vergleich der Orientierungsverläufe mit den Referenzorientierungsverläufen berechnet werden, eine Bewertung möglich ist, ob ein Referenzpunkt gefunden ist oder nicht. Insbesondere ist dabei seine genaue Lage identifizierbar.

Darüber hinaus ist es von Vorteil, dass mittels der Referenzpunktbestimmung Wirbel-, Delta- und Corepunkte identifizierbar sind. Das sind die Punkte, die auf einem Fingerabdruck als Singularitäten vorkommen können.

Desweiteren ist es von Vorteil, dass bei der Corepunktbestimmung ein zweistufiges Verfahren zum einen mit einem linearen Referenzorientierungsverlauf und zum anderen mit einem nichtlinearen Referenzorientierungsverlauf verwendet wird. Damit wird eine höhere Genauigkeit erzielt.

Für die Berechnung der Ähnlichkeitswerte ist es von Vorteil, dass die ermittelten Orientierungsverläufe in ein Vektorfeld umgerechnet werden, was die Bestimmung der Ähnlichkeitswerte vereinfacht.

Durch die Ermittlung der Streuung der spektralen Leistungsdichte im Nutzfrequenzbereich ist die Angabe eines Kohärenzwertes möglich, mittels dessen durch Bildstörungen stark verschlechterte Bildbereiche aus der Analyse eliminiert werden können. Dies erhöht die Zuverlässigkeit des erfindungsgemäßen Verfahrens und damit die Reproduzierbarkeit der durchzuführenden Analyse.

Darüber hinaus ist es von Vorteil, dass die Grenzfrequenzen des Bandpasses durch den minimalen und maximalen Papillarlinienabstand vorgegeben sind. Damit wird erreicht, dass keine Nutzdaten aus dem Bildbereich herausgefiltert werden.

Schließlich ist es von Vorteil, dass eine Vorrichtung zur Ermittlung von Referenzpunkten zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens vorliegt. Dies ist beispielsweise ein Fingerabdrucksensor mit einem angeschlossenen Rechner, der die Analyse durchführt.

Zeichnung

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt 1 ein Flußdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens, 2 eine Kosinusfunktion im Zeit- und Frequenzbereich, 3a einen Referenzorientierungsverlauf für einen Deltapunkt mit linearer Approximation, 3b einen Corepunkt mit linearer Approximation, 3c einen Corepunkt mit nichtlinearer Approximation, 4a ein Orientierungsfeld eines Corepunktes und 4b ein Vektorfeld eines Corepunktes.

Beschreibung

Fingerabdrucksensoren und eine mit den Fingerabdrucksensoren verbundene Auswertung werden für eine Personenidentifikation immer wichtiger. Dies liegt daran, dass ein Fingerabdruck einer Person einzigartig ist. Neben der polizeilichen Personenidentifikation werden immer mehr Zugangssysteme verwendet, die eine eindeutige Personenidentifikation aus Sicherheitsgründen gewährleisten sollen. Solche Zugangssysteme werden für Kraftfahrzeuge, Gebäude oder Räume verwendet.

Bei Fingerabdrücken unterscheidet man lokale und globale Merkmale. Lokale Merkmale sind durch die einzelnen Papillarlinien gekennzeichnet. Papillarlinien sind beispielsweise die Hautrillen auf der Innenhandfläche. Die lokalen Merkmale der Papillarlinien werden als Minuzien bezeichnet. Diese Minuzien sind entweder Verzweigungen oder Enden von Papillarlinien. Globale Merkmale sind dagegen durch die Linienorientierung bzw. die Linienkrümmung gekennzeichnet. Die globalen Merkmale sind insbesondere durch die sogenannten Singularitäten, die im folgenden auch als Referenzpunkte bezeichnet werden, gekennzeichnet. Referenzpunkte sind hier jedoch auch der Arch-Typ und Orientierungen, die auf die Existenz einer Singularität schließen lassen, sich aber nicht auf dem Fingerabdruckbild befinden. Zu diesen Singularitäten gehören Corepunkte, das sind lokale Maxima der Krümmung, Deltapunkte, das sind Verzweigungen des globalen Linienverlaufs und auch Wirbelpunkte, wobei die Wirbelpunkte durch zwei Corepunkte nachgebildet werden können. Die Singularitäten haben den Vorteil, auch bei schlechter Bildqualität detektierbar zu sein. Das liegt daran, dass die Lage der Singularitäten vor allem durch den Orientierungsverlauf des Fingers bestimmt ist. Dieser läßt sich auch bei schlechten Abdrücken gut bestimmen. Sie führen also zu einer hohen Zuverlässigkeit der Analyse eines Fingerabdruckbildes.

Erfindungsgemäß wird daher ein Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild verwendet, das im wesentlichen zwei Verfahrensschritte aufweist. Zum einen werden Orientierungsverläufe der Papillarlinien und darauf aufbauend zum anderen Vergleiche der Orientierungsverläufe mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen durchgeführt. Anhand dieser Vergleiche werden in vielen Rasterpunkten eines Fingerabdrucks Ähnlichkeitswerte berechnet, die mit einem ersten Schwellwert verglichen werden. Um den Rasterpunkt, der ein Bildpunkt ist, wird eine Anzahl von weiteren benachbarten Bildpunkten benötigt, um die Orientierung für den Rasterpunkt zu bestimmen.

Liegt der Ähnlichkeitswert für einen Vergleich von einem ermittelten Orientierungsverlauf mit einem Referenzorientierungsverlauf über dem ersten Schwellwert, dann gilt der Referenzpunkt, der zu diesem Referenzorientierungsverlauf gehört, als identifiziert, also ein Deltapunkt oder ein Corepunkt oder ein Wirbelpunkt. Wenn in einem Fingerabdruck keine Singularität vorhanden sein sollte und kein Punkt diesen ersten Schwellwert überschreitet, kann nach einem Maximum gesucht werden. Dieses Maximum stellt zwar keine Singularität dar, aber aus seiner Lage kann darauf geschlossen werden, wo die Singularität in etwa liegen würde. Dies liefert wertvolle Informationen über die Lage des Fingerabdrucks. Auch die Identifikation des Arch-Typs, der selbst keine Singularität darstellt, ist aufgrund des Vergleichs der Orientierungen mit Referenzorientierungsverläufen möglich.

Die Ermittlung von Corepunkten wird durch ein zweistufiges Verfahren verfeinert, wobei zunächst mit einem linearen Referenzorientierungsverlauf und dann mit einem nichtlinearen Referenzorientierungsverlauf der ermittelte Orientierungsverlauf für einen Bildbereich verglichen wird. Durch das Überführen der übermittelten Orientierungsverläufe in Vektorfelder wird der Vergleich mit den Referenzorientierungsverläufen vereinfacht.

Vor der Singularitätensuche wird anhand einer spektralen Leistungsdichte ein Kohärenzwert für einen jeweiligen Bildbereich berechnet, der die Streuung der spektralen Leistungsdichte für diesen Bildbereich angibt. Liegt der Kohärenzwert über einem zweiten Schwellwert, dann wird dieser Bildbereich für die weitere Analyse von Referenzpunkten nicht mehr verwendet, denn in diesem Fall liegt eine sehr starke Bildstörung vor. Die obere und untere Grenzfrequenz des Bandpasses, mit dem die Bildfrequenzen gefiltert werden, ergeben sich jeweils aus den minimalen und maximalen Papillarlinienabständen.

In 1 ist das erfindungsgemäße Verfahren als Flußdiagramm dargestellt. In Verfahrensschritt 1 wird mittels eines Fingerabdrucksensors ein Fingerabdruckbild als Graustufenbild erzeugt. Dazu weist der Fingerabdrucksensor entsprechende Sensoren auf. Gegebenenfalls wird das Graustufenbild einer Kontrastverstärkung zugeführt. Das Graustufenbild wird in Bildbereiche zerlegt, so dass die nächsten Verfahrensschritte an den einzelnen Bildbereichen durchgeführt werden. Hier wird eine Auflösung von dem Fingerabdrucksensor von 500 dpi (dots per inch) verwendet. Ein Bildbereich umfasst 32 × 32 Bildpunkte. Ein Bildbereich kann mehr oder weniger Bildpunkte umfassen.

In Verfahrensschritt 2 wird das Graustufenbild, dessen Informationen sich in einem Ortsbereich befinden, bereichsweise in einen Frequenzbereich durch Transformation überführt. Diese Transformation wird mittels einer zweidimensionalen Fouriertransformation durchgeführt. Vorteilhafterweise wird dabei eine schnelle Fouriertransformation, die im englischen als Fast Fourier Transform bekannt ist, verwendet. Aber auch andere Transformationstechniken sind hier anwendbar. Die Analyse von Bildern im Frequenzbereich ist eine bekannte Technik, die eine weite Verbreitung findet und die eine komfortable Bildanalyse beziehungsweise -bearbeitung ermöglicht.

In Verfahrensschritt 3 wird das Graustufenbild im Frequenzbereich bereichsweise mittels eines Bandpasses gefiltert. Das erfindungsgemäße Verfahren läuft nach der Erzeugung des Graustufenbildes auf einem Prozessor, der entweder in einem Fingerabdrucksensor plaziert ist oder mit dem Fingerabdrucksensor verbunden ist. Der Bandpaß ist demnach in Software realisiert. Der Bandpaß in Verfahrensschritt 3 wird verwendet, um niederfrequente und hochfrequente Bildstörungen zu eliminieren. Die untere Grenzfrequenz des Bandpasses ergibt sich aus dem maximalen Papillarlinienabstand der vorkommt. D.h. größere Gebilde werden als Störung identifiziert und damit durch die Filterung aus der Analyse eliminiert. Gebilden, die kleiner als der minimale Papillarlinienabstand sind, ergeht es ebenso. Alternativ ist es hier auch möglich, einen Bandpaß einer Reihenschaltung eines Tiefpasses und eines Hochpasses zu ersetzen, falls dies einfacher zu realisieren ist.

In Verfahrensschritt 4 wird das Graustufenbild im Frequenzbereich wie im Ortsbereich in Bildbereiche zerlegt. Die Aufteilung, die bereits im Ortsbereich vorgenommen wurde, wird also beibehalten. Diese Zerlegung ermöglicht in den einzelnen Bildbereichen eine Analyse der Papillarlinienorientierung durchzuführen. Die Größe der Bildbereiche ist vorgegeben, wobei die Größe so gewählt ist, dass ungefähr zwei bis drei Papillarlinien darin liegen. Ein typischer Wert für einen solchen Bildbereich sind 32 · 32 Bildpunkte. Die Bildbereiche werden größenmäßig so gewählt, dass für einen Rasterpunkt in einem Bildbereich die Orientierung bestimmt werden kann. Es müssen nämlich mehrere benachbarte Bildpunkte um den Rasterpunkt ausgewertet werden, um eine zuverlässige Bestimmung der Orientierung zu gewährleisten. Dabei ist es auch möglich, dass sich Bildbereiche überlappen, was bei einer großen Anzahl von Rasterpunkten der Fall sein kann.

In Verfahrensschritt 5 wird für die einzelnen Bildbereiche der durch den Bandpaß erzeugte Nutzfrequenzbereich betragsmäßig quadriert, um ein proportionales Maß für die spektrale Leistungsdichte zu ermitteln. Die spektrale Leistungsdichte gibt für eine bestimmte Frequenz an, welche Leistung bei dieser Frequenz vorliegt. In Verfahrensschritt 6 werden in den einzelnen Bildbereichen die auftretenden Frequenzen mit den zugehörigen spektralen Leistungsdichten gewichtet. Damit wird nicht nur das Auftreten der Frequenz berücksichtigt, sondern auch, welche Leistung bei dieser Frequenz vorliegt. Die Verteilung der Leistung auf die Frequenzen gibt beispielsweise eine Krümmung an, so dass bei verschiedenen Orientierungen verschiedene Frequenzen vorliegen und je nach dem wie stark eine Orientierung ausgeprägt ist, eine entsprechend spektrale Leistungsdichte bei dieser Frequenz, die diese Orientierung repräsentiert, vorliegt.

In Verfahrensschritt 7 wird mittels der gewichteten Frequenzen eine Regressionsgerade berechnet. Bei einem idealen Fall liegt im Ortsbereich eine Kosinusfunktion vor.

In 2 ist links eine Kosinusfunktion im Ortsbereich zweidimensional dargestellt. Wird eine Konsinusfunktion in den Frequenzbereich überführt, dann liegen im Frequenzbereich zwei Dirac-Impulse verschoben um die Frequenz der Kosinusfunktion vor. Diesen idealen Fall hat man, wenn ein störungsfreier Bereich mit absolut parallel laufenden Papillarlinien vorliegt. Da sich weiterhin Graustufenänderungen in einem Fingerabdruckbild entsprechend den Höhen und Tiefen der Papillarlinien als sinusförmige Welle modellieren lassen, so erwartet man dann als Fouriertransformierte des Bildsignals ein Spektrum, wie es rechts in 2 dargestellt ist, nämlich zwei Diracimpulse.

Das Auftreten von Bildstörungen und die Tatsache, dass Fingerabdrucklinien aufgrund ihrer Krümmung selten exakt parallel und unidirektional verlaufen, haben zur Folge, dass die Leistung im Frequenzbereich nicht nur auf eine Frequenz konzentriert ist. Insbesondere in Bereichen mit starker Krümmung oder Orientierungsänderungen, wie sie in der Nähe von Singularitäten, also den Referenzpunkten auftreten, existieren mehrere gleichberechtigte Diracimpulse, die von unterschiedlichen meist benachbarten Orientierungen herrühren. Die Regressionsgerade gibt nun eine Schätzung für eine Orientierung im Bildbereich an. Dies wird mittels eines Trägheitstensormodells berechnet. Dabei wird die Orientierung als jener Winkel definiert, den die zur spektralen Leistungsdichte berechnete Regressionsgerade mit der X-Koordinate einschließt, wobei ein dreidimensionales Koordinatensystem, also mit Koordinatne in X-, Y- und Z-Richtung, vorliegt. Mathematisch lässt sich der Winkel &phgr; der Regressionsgerade folgendermaßen berechnen:

Dabei bedeuten f die Ortsfrequenzen und A die spektrale Leistung. Die Ortsfrequenzen werden mit der spektralen Leistung gewichtet, so dass sich die Maße J ergeben, aus denen dann der Winkel &phgr; der Regressionsgerade berechnet wird.

Die Berechnung gleicht der Berechnung eines Schwerpunktes und daher wurde ein Trägheitstensormodell verwendet.

Ausgehend von Verfahrensschritt 5, in dem für den Nutzfrequenzbereich die spektrale Leistungsdichte berechnet wurde, wird aus der spektralen Leistungsdichte die Streuung der spektralen Leistungsdichte um die Regressionsgerade berechnet. Dies geschieht in Verfahrensschritt 10, der parallel zu den Verfahrensschritten 5 bis 7 durchgeführt wird. Die berechnete Streuung der spektralen Leistungsdichte als Kohärenzwert für einen Bildbereich wird mit einem ersten Schwellwert verglichen, um zu entscheiden, ob der Bildbereich für die Bestimmung der Referenzpunkte verwendet wird. Ist die Streuung zu stark, dann liegt sie über dem ersten Schwellwert, und damit wird dieser Bildbereich dann nicht verwendet. Dies ist dann der Fall, wenn starke Bildstörungen vorliegen.

In Verfahrensschritt 8 werden dann die mittels der Regressionsgeraden bestimmten Orientierungen für die Bildbereiche mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen verglichen. Dabei werden mehrere Bildbereiche mit ihren Orientierungswerten zu einem Gebiet zusammengefaßt. Die Anzahl der Bildbereiche ist vorgegeben. Über das Fingerabdruckbild im Frequenzbereich wird dann das Gebiet geschoben, um die Referenzorientierungsverläufe zu identifizieren.

Die Referenzorientierungsverläufe werden dadurch erzeugt, dass bei einem Umlauf um eine Singularität, der einem Winkel von 2&pgr; entspricht, in Abhängigkeit von dem Umlaufwinkel die Änderung des Orientierungswinkels angegeben wird. Dieser Orientierungsverlauf wird durch eine Potenzfunktion approximiert. Im einfachsten Fall kann auch eine lineare Approximation verwendet werden. Nichtlineare Approximationen können jedoch den realen Orientierungsverlauf wesentlich besser nachbilden.

Um für ein Gebiet zu überprüfen, ob in dessen geometrischen Mittelpunkt eine Singularität beziehungsweise ein Referenzpunkt liegt, werden die Eigenschaften der Orientierungswerte im Gebiet mit denen der Referenzorientierungsverläufe verglichen. Die wesentliche Eigenschaft, die dabei überprüft wird, ist die Abhängigkeit der Orientierungswerte von ihrer relativen Lage zum Gebietsmittelpunkt. Um eine Singularität besitzen die Orientierungswerte im Wesentlichen nur eine Winkelabhängigkeit. Um den Ausprägungsgrad dieser Eigenschaft für ein Gebiet zu quantifizieren, wird folgende Vorgehensweise verwendet. Zunächst werden die Orientierungswinkel an den Abtaststellen innerhalb des Gebiets verdoppelt. Dadurch verbreitert sich der Wertebereich von 0 bis &pgr; auf 0 bis 2&pgr;. Aus dem Orientierungsfeld wird so ein Vektorfeld. Dadurch vereinfachen sich die weiteren Berechnungen.

In 3a ist eine Referenzorientierungsverlauf für einen Deltapunkt mit linearer Approximation dargestellt. In 3b ist ein Referenzorientierungsverlauf für einen Corepunkt mit linearer Approximation dargestellt. Schließlich ist in 3c ein Corepunkt mit nichtlinearer Approximation dargestellt. Diese Referenzorientierungsverläufe werden mit den Orientierungsfeldern verglichen.

4a zeigt ein Orientierungsfeld und 4b das dazugehörige Vektorfeld nach der Winkelverdopplung.

Die sich ergebende Winkeländerung bei einem Umlauf um die Singularität im Vektorfeld wird durch die Winkelverdopplung ebenfalls verdoppelt und beträgt nun beispielsweise einen Corepunkt 2&pgr;. Besitzen die ursprünglichen Orientierungswerte nun tatsächlich eine reine Winkelabhängigkeit, so lassen sich die einzelnen Vektoren des neu gewonnenen Vektorwertes durch Multiplikation mit einer geeigneten Funktion parallel ausrichten. Die Funktion ergibt sich dabei aus der Inversion des jeweiligen Referenzorientierungsverlaufs. Für den Fall des linearen Orientierungsverlaufs zeigt dies folgende Gleichung: ws(&agr;) = &ngr;(&agr;)·ms(&agr;) = ej(s(&agr;–&thgr;)+2&thgr;)·e–j(s·&agr;) = ej(2&thgr;–s&thgr;) mit ms(&agr;) = e–j(s·&agr;) und s = 1 für Corepunkte sowie s = –1 für Deltapunkte

Dabei bezeichnet v das Vektorfeld und m die Funktion, um das Vektorfeld parallel auszurichten. &THgr; bezeichnet den verdoppelten Winkel.

Nach der Multiplikation zeigen für diesen Fall sämtliche Vektoren: w s(&agr;) =(Re{ws(&agr;)}, Im{ws(&agr;)})in die gleiche Richtung, welche für Corepunkte genau mit der Ausrichtung der Singularität zusammenfällt. Das bedeutet, dass mit dem vorgestellten Verfahren nicht nur die Lage der Corepunkte bestimmt werden kann, sondern auch ihre Ausrichtung.

Die möglichst parallele Ausrichtung aller Vektoren funktioniert dann am besten, wenn sich die gesuchte Singularität beziehungsweise der Referenzpunkt in der Mitte des untersuchten Bereiches befindet. Die Vektorsumme als Maß für die Ähnlichkeit zwischen dem realen Orientierungsfeld und dem Referenzorientierungsverlauf gibt an, inwieweit der Orientierungsverlauf und der Referenzorientierungsverlauf übereinstimmen. Die Berechnung eines Ähnlichkeitswertes für eines betrachteten Gebiets erfolgt durch vektorielle Addition aller so erzeugten Vektoren. Je mehr Vektoren durch die Multiplikation parallel ausgerichtet werden, desto größer wird der Betrag des resultierenden Summenvektors. Das ist dann der Fall, wenn sich eine entsprechende Singularität in der Mitte des untersuchten Gebiets befindet. Der Winkel des Summenvektors gibt Aufschluss über die Ausrichtung der Singularität. Um den Fingerabdruck vollständig nach Singularitäten beziehungsweise Referenzpunkten abzusuchen, muß das Verfahren auf das Vektorfeld des gesamten Fingerabdruck angewendet werden. Daher wird in Verfahrensschritt 9 überprüft, ob ein zweiter Ähnlichkeitswert über dem Schwellwert liegt, so dass eine weitere Identifikation eines Referenzpunktes angenommen werden kann. Ist das der Fall, dann wird in Verfahrensschritt 11 der jeweilige Referenzpunkt identifiziert, also ein Corepunkt, ein Deltapunkt oder ein Wirbelpunkt. Ist das nicht der Fall, dann wird in Verfahrensschritt 12 überprüft, ob noch weitere Regionen des gesamten Fingerabdruckbildes vorliegen, die das Kriterium erfüllen. Ist das nicht der Fall, dann wird in Verfahrensschritt 13 die Analyse beendet und die Ergebnisse abgespeichert. Sind noch weitere Regionen vorhanden, dann wird die Analyse in Verfahrensschritt 8 fortgeführt, das Fingerabdruckbild ist also noch nicht komplett abgesucht worden.

Alternativ ist es möglich, wenn keine Singularität identifiziert werden konnte, dass unter Bezug auf ein Maximum aller Ähnlichkeitswerte eine Aussage darüber getroffen wird, wo die Singularität in etwas außerhalb des Fingerabdruckbildes liegt. D.h. das Fingerabdruckbild hat den Fingerabdruck nur unvollkommen aufgenommen, da der Finger auf dem Fingerabdrucksensor nicht richtig plaziert wurde. An der Stelle P des Maximums kann beispielsweise ein mehrfacher Vergleich der P umgebenden Orientierungswerte mit mehreren, nichtlinearen Referenzorientierungsverläufen unterschiedlicher Krümmungen durchgeführt werden, um einen Krümmungsschätzwert für den Punkt P zu bestimmen. Aus dem bereits zuvor durchgeführten Vergleich mit dem Core-Referenzorientierungsverlauf steht darüber hinaus ein Schätzwert für die Ausrichtung im Punkt P zur Verfügung. Aus der Lage des Maximums und diesen Schätzwerten wird ein Modell abgeleitet, aus dem die Koordinaten des außerhalb des Fingerabdruckbildes liegenden Corepunktes geschätzt werden.

Eine Methode diese Schätzung ist die folgende: Nimmt man an, dass die Ausrichtung mit der des tatsächlichen Corepunkts übereinstimmt, dann sollte der Corepunkte auf einer Geraden liegen, die durch den Punkt P und die Steigung aus dem Winkel von der Ausrichtung gegeben ist. Um den Punkt auf der Geraden zu bestimmen, der als Schätzwert für den unbekannten Corepunkt dienen soll, fehlt nur noch ein Abstand d auf der Geraden. Dabei wird auf folgende Überlegung zurückgegriffen: Je größer der Krümmungswert im Punkt P ist, desto näher liegt P am tatsächlichen Corepunkt. Im einfachsten Fall liegt daher ein reziproker Zusammenhang vor, der dadurch gegeben ist, dass

ist. Dabei ist &eegr;core eine durchschnittliche oder häufig vorkommende Corepunktkrümmung und c1 und c2 sind empirisch ermittelte Konstanten. Mittels dieser Werte ist die Schätzung für den Corepunkt komplett.

Ein Fingerabdrucksensor weist Mittel zur Aufnahme des Graustufenbilds, einen Prozessor und einen Speicher zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens auf.


Anspruch[de]
  1. Verfahren zur Ermittlung von Referenzpunkten in einem Fingerabdruckbild, wobei das Fingerabdruckbild als Graustufenbild erzeugt wird, wobei das Graustufenbild in Bildbereiche zerlegt wird, wobei das Graustufenbild von einem Ortsbereich bereichsweise in einen Frequenzbereich durch Transformation überführt wird, wobei das Graustufenbild bereichsweise im Frequenzbereich mit einem Bandpaß gefiltert wird, um einen Nutzfrequenzbereich zu erzeugen, wobei der Nutzfrequenzbereich in einem jeweiligen Bildbereich betragsmäßig quadriert wird, um eine spektrale Leistungsdichte für den jeweiligen Bildbereich zu berechnen, wobei die Frequenzen im Nutzfrequenzbereich in dem jeweiligen Bildbereich mit der jeweils zugehörigen spektralen Leistungsdichte gewichtet werden, wobei mittels der gewichteten Frequenzen eine Regressionsgerade für den jeweiligen Bildbereich berechnet wird, um damit einen Orientierungsverlauf der Papillarlinien in dem jeweiligen Bildbereich zu ermitteln, und wobei der Orientierungsverlauf mit abgespeicherten Referenzorientierungsverläufen von einer vorgegebenen Anzahl von Bildbereichen, die ein Gebiet bilden, verglichen wird, um die jeweiligen Referenzpunkte zu identifizieren.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für den Vergleich des Orientierungsverlaufs mit den Referenzorientierungsverläufen jeweils Ähnlichkeitswerte berechnet werden, die mit einem ersten Schwellwert verglichen werden, und dass für die Referenzorientierungsverläufe, für die der jeweilige Ähnlichkeitswert über einem ersten Schwellwert liegt, der jeweils zugehörige Referenzpunkt für den jeweiligen Bildbereich identifiziert wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Referenzpunkte Wirbel-, Delta- oder Corepunkte identifiziert werden.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung der Corepunkte sowohl ein linearer Referenzorientierungsverlauf als auch ein nichtlinearer Referenzorientierungsverlauf verwendet wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 2, 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Orientierungsverlauf in ein Vektorfeld für den Vergleich mit den Referenzorientierungsverläufen überführt wird.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für die spektrale Leistungsdichte der Bildbereiche eine Streuung um die Regressionsgerade berechnet wird, dass die Streuung mit einem zweiten Schwellwert verglichen wird und dass nur die Bildbereiche, für die die Streuung unter dem zweiten Schwellwert liegt, für die Ermittlung der Referenzpunkte verwendet werden.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die obere und die untere Grenzfrequenz des Bandpasses jeweils durch die minimalen und die maximalen Papillarlinienabstände vorgegeben wird.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass, wenn kein Ähnlichkeitswert über dem ersten Schwellwert liegt, mittels des Maximums der Ähnlichkeitswerte eine Schätzung für die Lage einer Singularität durchgeführt wird.
Es folgen 3 Blatt Zeichnungen






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