-
Technisches Gebiet
-
Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Gerät und ein Verfahren zum Erkennen
einer Person unter Verwendung eines durch Abbilden von Licht, das
von ihrem Finger durchgelassen wird, erhaltenen Venenmusters.
-
Stand der Technik
-
Personenerkennungstechniken
schließen
Verfahren ein, die auf Fingerabdrücken, Irisen, der Stimme, Venen
auf einem Handrücken
usw. beruhen. Eine Anzahl von Firmen stellt bereits auf Fingerabdrücken beruhende
Personenerkennungsgeräte
her und vermarktet diese. Diese Produkte erkennen eine Person durch
Lesen ihres Fingerabdrucks, indem der Fingerabdruck in Kontakt mit
einem Fingerabdrucksensor gebracht wird, Endpunkte und Verzweigungspunkte
des Fingerabdrucks erkannt werden und sie mit charakteristischen
Punkten registrierter Fingerabdrücke
verglichen werden.
-
In
JP-A-295674/1998 ist
ein Personenerkennungsgerät
offenbart, das auf Venen auf dem Handrücken beruht. Hierbei wird der
Handrücken
einer Bildaufnahmekamera zugewandt, und die Reflexion des von der
Kamera emittierten Lichts wird verwendet, um ein Blutgefäßmuster
aufzunehmen, um die Person auf dieser Basis zu erkennen. Das Gerät ist dafür ausgelegt,
zu verhindern, dass der Ort der abzubildenden Hand von einer Erkennungsrunde
zu einer anderen schwankt, indem veranlasst wird, dass die Hand
eine feste stabförmige Führung greift.
-
In
JP-A-21373/1995 ist
ein Personenerkennungsgerät
offenbart, das auf Fingervenen beruht, das, insbesondere zum Verringern
des Verlusts von Lichtenergie bei der Bildaufnahme, eine optische
Faser in engem Kontakt mit dem Finger hält und ein Fingerbild aufnimmt.
-
In
dem Dokument
DE 4421237 ist
ein Personenerkennungsgerät
mit den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruchs 1 gemäß der vorliegenden
Erfindung offenbart. In
EP 0150697 ist
ein Erkennungssystem mit einem Lichtkasten, in den der Benutzer
seine Hand einführen
soll, offenbart.
-
Zusammenfassung der Erfindung
-
Im
Stand der Technik werden Verfahren verwendet, die sehr wahrscheinlich
auf einen psychologischen Widerstand von der zu erkennenden Person
treffen, wie das Nehmen des Fingerabdrucks der Person oder das Richten
eines Lichtstrahls in ihr Auge. Beide der vorstehend zitierten Personenerkennungsgeräte aus dem
Stand der Technik erfordern, dass ein Teil des Körpers der Person in Kontakt
mit dem Erkennungsgerät gelangt,
wodurch das Erkennungsgerät
ungeeignet für
eine Verwendung in medizinischen Pflegeeinrichtungen werden kann,
wo Sauberkeit von besonderer Wichtigkeit ist. Ferner sind diese
Geräte
betrugsanfällig,
weil sie Merkmale verwenden, die außerhalb des menschlichen Körpers freiliegend
sind.
-
Die
vorliegende Erfindung soll ein Sicherheitssystem in Umgebungen bereitstellen,
in denen eine Berührungsfreiheit
erforderlich ist, wie es in medizinischen Pflegeeinrichtungen der
Fall ist. Zu diesem Zweck sieht die Erfindung ein Gerät und ein
Verfahren zum Ausführen
einer Personenerkennung durch berührungsfreies Aufnehmen eines
Fingerbilds und Extrahieren des Venenmusters des Bilds aus diesem
Fingerbild vor.
-
Die
Erfindung berücksichtigt
weiter ein neues Problem, das darin besteht, dass, wenn ein Fingerbild aufzunehmen
ist, es für
eine Drehung oder Luminanzintensitätsschwankungen anfällig ist
und es daher schwierig ist, die Person mit hoher Genauigkeit zu
erkennen. Dementsprechend sieht die Erfindung ein Gerät und ein
Verfahren zum Ausführen
einer Personenerkennung mit hoher Genauigkeit vor, wenngleich dabei
ein Muster von Fingervenen verwendet wird, das für eine Drehung oder Luminanzschwankungen
anfällig
ist.
-
Zum
Lösen dieser
Aufgaben hat ein Personenerkennungsgerät gemäß der Erfindung einen Speicher zum
Speichern von Venenmustern registrierter Fingerbilder, eine Schnittstelle,
die mit einer Lichtquelle und einer Kamera zum Aufnehmen durchgelassenen
Lichts durch Finger ausgerüstet
ist, und eine Einrichtung zum Extrahieren eines in dem aufgenommenen
Bild von den Fingern durchgelassenen Lichts enthaltenen Venenmusters
und zum Identifizieren einer Person durch Vergleichen des extrahierten
Venenmusters mit den Venenmustern registrierter Fingerbilder, wobei
die Schnittstelle eine Rille aufweist, in die Finger berührungsfrei
eingeführt
werden, und die Lichtquelle und die Kamera einander gegenüberliegend
angeordnet sind, wobei sich die Rille dazwischen befindet.
-
Die
Einrichtung zur Personenerkennung ist dadurch gekennzeichnet, dass
jede Drehung in der Bildaufnahmeebene, die auftritt, wenn die Finger
in die Schnittstelle eingeführt
werden, in dem aufgenommenen Fingerbild korrigiert wird und die
Person erkannt wird, indem ein in dem in Bezug auf die Drehung korrigierten Fingerbild
enthaltenes Venenmuster extrahiert wird.
-
Kurzbeschreibung der Zeichnung
-
1 zeigt
ein Beispiel der Systemkonfiguration zum Implementieren der vorliegenden
Erfindung,
-
2 zeigt
ein Beispiel der Konfiguration einer Eingabeschnittstelle zum Aufnehmen
eines Fingervenenbilds,
-
3 zeigt
ein anderes Beispiel der Konfiguration einer Eingabeschnittstelle
zum Aufnehmen eines Fingervenenbilds,
-
4 zeigt ein Beispiel einer Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle,
wobei Sicherheitsmaßnahmen verwirklicht
sind,
-
5 zeigt
ein Beispiel der Anordnung einer Lichtquelle und einer CCD-Kamera
in einer Eingabeschnittstelle zum Abbilden eines Venenmusters in
vielen Richtungen,
-
6 zeigt
ein Beispiel einer Systemkonfiguration, welche einen berührungsfreien
Eintritt/Austritt einschließlich
einer Personenerkennung ermöglicht,
-
7 zeigt
ein Beispiel einer Systemkonfiguration zum Ausführen einer Personenerkennung
durch Kombinieren eines Venenmusters mit persönlichen Merkmalsinformationen,
einschließlich
einer PIN, eines Fingerabdrucks, einer Iris, einer Stimme, der Handschrift
und des Gesichts,
-
8 zeigt
ein Beispiel einer Systemkonfiguration zum Aufnehmen eines Schablonenbilds
eines Venenmusters unter Verwendung einer IC-Karte,
-
9 ist
ein Flussdiagramm, in dem eine Skizze der Verarbeitung durch Software
zum Implementieren der Erfindung dargestellt ist,
-
10 ist ein Bilddiagramm, das ein Verfahren
zum Verfolgen des Umrisses eines Fingerbilds zeigt,
-
11 ist ein Bilddiagramm, das ein Verfahren
zum Ausführen
einer Drehkorrektur gegen eine Neigung eines Fingerbilds zeigt,
-
12 ist
ein Bilddiagramm, das ein Verfahren zum Normieren eines ausgeschnittenen
Teils eines Fingerbilds zeigt,
-
13 ist
ein Flussdiagramm, das zeigt, wie ein Venenmuster aus einem Fingerbild
entnommen wird,
-
14 ist
ein Flussdiagramm, das zeigt, wie das Nichtübereinstimmungsverhältnis zwischen
zwei Venenmustern berechnet wird,
-
15 ist
ein Flussdiagramm, das zeigt, wie die Korrelation zwischen Venenmustern
durch die Verwendung von Teilbildern von zwei Venenmustern berechnet
wird, und
-
16 ist eine Tabelle, die einen Funktionsweisevergleich
zwischen einem Verfahren gemäß der Erfindung
und einem anderen Verfahren in Bezug auf die falsche Akzeptanzrate
(FAR) und die falsche Ablehnungsrate (FRR) zeigt.
-
Beschreibung der Ausführungsformen
-
Eine
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung wird nachstehend detailliert beschrieben. 1 ist ein
schematisches Blockdiagramm einer Systemkonfiguration zum Implementieren
der Erfindung. Innerhalb einer Venenmuster-Eingabeschnittstelle, welche dem Teil
entspricht, in den Finger einzuführen
sind, befinden sich eine Lichtquelle 2, ein optisches Filter 3 und
eine CCD-Kamera 4. Das Einführen von Fingern zwischen der
Lichtquelle 2 und dem optischen Filter 3 führt zur
Aufnahme eines Venenmusters. Von den Fingern durchgelassenes Licht
wird von der CCD-Kamera 4 über das optische Filter 3 aufgenommen.
Von der CCD-Kamera 4 aufgenommene Bildsignale werden unter
Verwendung einer Bilderfassungsplatine 5 in einen PC 6 eingegeben.
Innerhalb des PCs 6 werden die Bildsignale, die eingegeben
wurden, über
eine Schnittstelle 7 in einem Speicher 8 gespeichert.
Ein in einem äußeren Speicher 10 enthaltenes
registriertes Bild wird auch in dem Speicher 8 gespeichert.
Dann bestimmt eine CPU 9 nach einem im Speicher 8 gespeicherten
Programm, ob das eingegebene Bild mit dem registrierten Bild identisch
ist. Es sei bemerkt, dass dieses Programm dem Erkennungsgerät auch gut
unter Verwendung eines äußeren Speichermediums
zugeführt
werden kann. Als Speichermedium kann beispielsweise eine Diskette,
eine Festplatte, eine optische Platte, eine photomagnetische Platte,
eine CDROM, eine CD-R, ein Magnetband, eine nichtflüchtige Speicherkarte
oder ein ROM verwendet werden.
-
2 zeigt
ein Beispiel des Aufbaus der Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle 1 zum
Aufnehmen eines Fingervenenmusterbilds durch ein berührungsfreies
Verfahren. Die Schnittstelle hat einen Fingereinlass 22,
der ein rillenförmiger
Spalt ist. Durch Hindurchführen
der Finger 20 durch diesen Teil wird ein Venenmuster aufgenommen.
Dabei ist es nicht notwendig, die Finger in Kontakt mit dem Erkennungsgerät selbst
zu bringen. Weiterhin kann durch Hindurchführen mehrerer Finger durch
die Rille ein Venenmuster von mehreren Fingern aufgenommen werden.
Ferner ist es durch Herunterschwenken der Finger in einer Bogenbahn,
deren Zentrum an einer Schulter, einem Ellbogen oder einem Handgelenk
liegt, auch möglich,
ein Fingerbild durch das aufeinander folgende Hindurchführen der
mehreren Finger 20 durch den Fingereinlass 22 aufzunehmen.
Wenn ein solches berührungsfreies
Bildaufnahmeverfahren verwendet wird, dreht sich das aufgenommene
Fingerbild in Bezug auf die Ebene des aufgenommenen Bilds. Daher
benötigt
das aufgenommene Fingerbild unvermeidlich eine Drehkorrektur.
-
Es
sei hinzugefügt,
dass, wenngleich die Rille eine beliebige Richtung in Bezug auf
den Boden haben kann, insbesondere wenn die Rille in einer Richtung
senkrecht zum Boden bereitgestellt ist, es für die Verwendung zweckmäßig ist,
dass ein Musterbild durch eine natürliche Tätigkeit des Benutzers aufgenommen
werden kann, wobei seine Hand der Schwerkraft folgend geschwenkt
wird.
-
Weiter
besteht eine Wirkung der Schnittstellenstruktur, um die Finger auf
diese Weise durch die Rille hindurchzuführen, darin, die Genauigkeit
der Erkennung zu erhöhen,
weil eine Drehung um die Mittelachse eines Fingers dadurch erschwert
wird.
-
3 zeigt
ein anderes Beispiel der Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle 1.
Dieses Beispiel ist eine Eingabeschnittstelle mit einem lochförmigen Fingereinlass 22.
Ein Finger 20 wird in einen Fingereinlass 22 eingeführt, innerhalb
dessen eine oder mehrere Lichtquellen und Bildgebungsvorrichtungen
ein Bild oder Bilder von Fingervenen aufnehmen. Bei diesem Prozess
kann das Venenmuster auch durch Drehen des Fingers in koaxialer
Richtung um die Mittelachse des Fingers aufgenommen werden.
-
4 zeigt andere Beispiele der berührungsfreien
Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle, wobei die Sicherheit der
Person berücksichtigt
wird, wenn diese erkannt wird und die Installationsstelle der Schnittstelle
passiert. Bei (a) ist eine Form dargestellt, in der die Ecken der
Fingervenen muster-Eingabeschnittstelle abgeschrägt sind, um die Sicherheit
der Finger, der Hand, des Arms und/oder dergleichen zu gewährleisten, wenn
sie in Kontakt kommen. An manchen Installationsstellen könnte ein
Vorsprung von dem Erkennungsgerät
gefährlich
sein. In einem solchen Fall kann das seitliche Anordnen der Rille,
wie bei (b) dargestellt ist, dazu dienen, die Breite des Vorsprungs
von der Schnittstelle zu verringern oder, wie bei (c) dargestellt
ist, der Fingereinlass kann in die Wand der Installationsstelle
selbst gebohrt werden. Bei (c) sollte die Rille jedoch oder breit
genug sein, um zu ermöglichen,
dass der Arm durch sie heruntergeschwenkt werden kann. Ferner kann das
innere Ende des Fingereinlasses bogenförmig ausgebildet sein, so dass
es zu der Bahn der Finger passt, wie bei (d) dargestellt ist, damit
es mit dem Herunterschwenken des Arms und der Abbildung der Finger
kompatibel ist. Diese Strukturen machen es schwierig, dass Finger
in Kontakt mit dem Erkennungsgerät
kommen, wenn der Arm in einem Bogen geschwenkt wird. Es ist auch
möglich,
die Sicherheit der Finger gegen einen Kontakt zu erhöhen, indem
die Oberfläche
und der Fingereinlass innerhalb des Erkennungsgeräts mit etwas weichem,
wie Polstern, abgedeckt werden. Diese Figur zeigt die Anordnung
von Polstern 38 entlang dem bogenförmigen Teil. Es sei hinzugefügt, dass,
wenngleich bei jeder der vorstehend beschriebenen Fingervenenmuster-Eingabeschnittstellen
die Rille in vertikaler Richtung geschnitten wird und ein Venenmuster
aufgenommen wird, indem bewirkt wird, dass sich die Finger in vertikaler
Richtung bewegen, die Rille, abhängig
von den Bedingungen der Geräteinstallation,
in jeder gewünschten
Richtung geschnitten werden kann und die Finger in jeder gewünschten
Richtung bewegt werden können.
-
5 zeigt
ein Beispiel einer Konfiguration zum Aufnehmen von Venenmustern
in vielen Richtungen innerhalb der Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle
mit mehreren Lichtquellen und Bildgebungsvorrichtungen. Mehrere
Lichtquellen 2 und CCD-Kameras 4, die jeweils
ein optisches Filter 3 aufweisen, sind entgegengesetzt
zueinander in koaxialer Form um die Mittelachse eines Fingers 20 angeordnet.
Wenn der Finger 20 in die Schnittstelle 1 eingeführt wird,
nehmen diese Bildgebungsvorrichtungen Fingerbilder in vielen Richtungen auf.
Diese Konfiguration hat den Vorteil, dass Venenmuster in vielen
Richtungen aufgenommen werden können,
ohne dass die Drehung des Fingers erforderlich wäre. Falls Interferenz zwischen
den Lichtquellen die aufgenommenen Bilder stört, können die Lichtquellen mit Zeitverzögerungen
für aufeinander
folgende Bildaufnahmevorgänge
betrieben werden.
-
6 zeigt
ein Beispiel eines Systems, bei dem die berührungsfreie Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle
mit einer berührungsfreien
automatischen Tür
kombiniert ist, um das Eintreten in den Raum und das Austreten aus
diesem, einschließlich
einer Erkennung, berührungsfrei
zu ermöglichen.
Die Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle 1 ist an einer
Wand neben der automatischen Tür 42,
in die der Finger 20 eingeführt wird, installiert. Falls
herausgefunden wird, dass das Venenmuster einer die Erkennung beanspruchenden
Person 40 mit einem im System registrierten Venenmuster
identisch ist, öffnet
sich die automatische Tür 42 automatisch.
Eine Haupteigenschaft besteht darin, dass alles von der Personenerkennung
bis zum Öffnen/Schließen der
Tür berührungsfrei
ausgeführt
werden kann. Als die Eingabeschnittstelle in diesem Fall kann eine
beliebige der verschiedenen in 4 dargestellten
Konfigurationen verwendet werden.
-
7 zeigt
ein anderes Beispiel eines Personenerkennungsgeräts, bei dem ein Venenmuster
mit mehreren Erkennungsschlüsseln,
einschließlich
Fingerabdruck, Iris, Stimme, Handschrift und Gesicht, kombiniert
wird. Die die Erkennung beanspruchende Person 40 wird durch
ein Erkennungsgerät
identifiziert, das an einem Ort installiert ist, an dem sie zu erkennen
ist. Während
die Venen der Person mit der Eingabeschnittstelle 1 abgebildet
werden, um ihr Venenmuster aufzunehmen, werden andere persönliche Merkmale
durch verschiedene Eingabeschnittstellen vor und nach dem Abbilden
des Venenmusters eingegeben. Beispielsweise gibt die beanspruchende
Person ihre persönliche
Erkennungsnummer (PIN) mit einem PIN-Eingabeschlüssel 43 ein und führt einen
Finger in die Venenmuster-Eingabeschnittstelle 1 ein, um
erkannt zu werden. Zum weiteren Erhöhen der Genauigkeit der Erkennung
gibt die Person ihren Fingerabdruck mit einer Fingerabdruck-Eingabeschnittstelle 44 ein,
und eine Iris-Bildaufnahmekamera 46 und eine Gesichts-Bildaufnahmekamera 48 nehmen
Bilder der Iris bzw. des Gesichts der die Erkennung beanspruchenden
Person auf. Dann schreibt die Person zum Prüfen ihrer Handschrift mit einem
Handschrift-Eingabestift 50 Zeichen auf ein Handschrift-Eingabetablett 52,
und eine Stimme, die die Person äußert, wird
durch ein Mikrofon 54 aufgenommen. Diese verschiedenen
persönlichen
Merkmale werden durch den PC 6 analysiert, um schließlich festzustellen, ob
die Person als eine berechtigte Person zu erkennen ist. Die Art
der Kombination von persönlichen
Merkmalsinformationsbestandteilen, die zusammen mit dem Venenmuster
zu verwenden sind, ist optional. Wenngleich es offensichtlich nicht
notwendig ist, sie alle zu verwenden, werden viele dieser Informationsbestandteile in
diesem Beispiel verwendet, um die Genauigkeit der Erkennung zu erhöhen. Ferner
können
die Fingerabdruck-Eingabevorrichtung und die Venenmuster-Abbildungsvorrichtung
so integriert werden, dass beide Merkmale gleichzeitig eingegeben
werden, indem die Person, die zu erkennen ist, veranlasst wird,
ihren Finger nur einmal an einer vorgeschriebenen Stelle anzuordnen.
Hierdurch werden dem Benutzer nicht nur Mühen erspart, sondern es wird
auch möglich,
eine genauere Personenerkennung zu ermöglichen.
-
8 zeigt
ein Beispiel eines Systems, bei dem eine IC-Karte verwendet wird,
um das Erkennungsgerät
mit einer PIN und persönlichen
Merkmalsinformationen zu versehen. Die die Erkennung beanspruchende
Person 40 hat eine IC-Karte 60, auf der ihre PIN
und persönliche
Merkmalsinformations bestandteile, einschließlich des Venenmusters, des
Fingerabdrucks, der Stimme, der Iris, der Handschrift und des Gesichts, aufgezeichnet
sind. Wenngleich diese Figur ein Beispiel zeigt, in dem eine berührungsfreie
IC-Karte verwendet wird, ist es auch möglich, eine Berührungs-IC-Karte
zu verwenden. Auf einer IC-Karte 60 aufgezeichnete Informationen
werden automatisch in einen IC-Kartenleser 62 eingelesen,
wenn sich ihr Träger
dem IC-Kartenleser 62 nähert.
Wenngleich persönliche
Merkmalsinformationen dann dem Personenerkennungsgerät zugeführt werden,
ist es auch vorstellbar, persönliche
Merkmalsinformationen zu erfassen, indem dann nur eine Erkennungsnummer
für die
Person zugeführt
wird und die Bestandteile der persönlichen Merkmalsinformationen gelesen
werden, die von den persönlichen
Merkmalsinformationen, die vorab im äußeren Speicher 10 gespeichert
wurden, mit dieser Nummer übereinstimmen.
In dem Beispiel dieser Figur wird ein Venenmuster als persönliche Merkmalsinformationen
bereitgestellt. Danach wird ein Venenmuster erfasst, indem die Person
veranlasst wird, ihren Finger in die Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle 1 einzuführen, und
es wird mit dem aus der IC-Karte 60 oder dem äußeren Speicher 10 ausgelesenen
Venenmuster verglichen. Falls die Muster miteinander übereinstimmen,
wird der Kartenträger
als eine berechtigte Person erkannt. Wenngleich in dieser Figur
nur eine Kombination eines Venenmusters und einer IC-Karte dargestellt
ist, ist es auch möglich,
in Kombination verschiedene persönliche
Merkmalsinformationsbestandteile, die in 7 dargestellt
sind, zu verwenden.
-
Nachfolgend
wird ein Softwareablauf zum Lösen
der vorstehend erwähnten
Probleme, der durch die vorstehend beschriebene Hardware, insbesondere
durch die CPU 9, auszuführen
ist, detailliert beschrieben. Es sei bemerkt, dass das Softwareprogramm
zum Implementieren dieses Ablaufs auch unter Verwendung eines äußeren Speichermediums
dem Erkennungsgerät
zugeführt
werden kann.
-
Als
das Speichermedium kann beispielsweise eine Diskette, eine Festplatte,
eine optische Platte, eine photomagnetische Platte, eine CDROM,
eine CD-R, ein Magnetband, eine nichtflüchtige Speicherkarte oder ein
ROM verwendet werden. 9 ist ein schematisches Flussdiagramm,
das den Ablauf von der Zeit, zu der ein Fingerbild eingegeben wird,
bis zur Erkennung der Person darstellt. Für die Personenerkennung unter
Verwendung eines Venenmusters ist es notwendig, ein Venenmuster
von einem eingegebenen Fingerbild zu extrahieren und es mit einem
registrierten Venenmuster zu vergleichen. Daher sollte ein aufgenommenes
Fingerbild eine Anzahl von Schritten durchlaufen, um es in ein Venenmuster
einer mit einem registrierten Bild vergleichbaren Form umzuwandeln.
Zuerst wird der Fingerumriss nach dem Durchlaufen einer Initialisierung (200)
in verschiedenen Weisen erfasst (202), um nur den Fingerteil
in dem Bild zu entnehmen. Zu diesem Zeitpunkt können der Winkel und der Ort,
in dem der Finger abgebildet wird, erfasst werden. Nach dem Ausführen einer
Drehkorrektur (204) zum Beseitigen jeder Neigung des Fingers,
so dass er in jedem Winkel und an jedem Ort, an dem er abgebildet
wird, richtig erkannt werden kann, wird das Fingerbild ausgeschnitten
(206). Das aufgenommene Bild enthält dann nicht nur das Venenmuster,
sondern auch Schatten und eine Ungleichmäßigkeit der Luminanz, welche
für die
Erkennung nicht notwendig sind. Daher wird zum Entnehmen nur des
Venenmusters das Blutgefäß verfolgt
(208). Unter Verwendung des Ergebnisses davon wird ein
globaler Venenmustervergleich (210) zwischen dem registrierten
Bild und dem aufgenommenen Fingerbild ausgeführt, und die Korrelation zwischen
den Bildern wird als ein Beurteilungswert berechnet. Während die
beanspruchende Person entsprechend der Größe des Beurteilungswerts als
die berechtigte Person oder eine andere bestimmt wird, wird, falls
der Beurteilungswert in der Nähe
des Schwellenwerts (212) liegt, ein lokaler Vergleich (214) ausgeführt, wobei
jedes Bild in Unterbereiche unterteilt wird, die jeweils mit ihrem
Gegenstück
verglichen werden, um Abweichungen an übereinstimmenden Stellen zu
beurteilen. Schließlich
wird eine abschließende
Bestimmung in Bezug auf die Berechtigungsprüfung der Person vorgenommen
(216).
-
Es
folgt eine detaillierte Beschreibung jedes einzelnen Bestandteils
in dem Flussdiagramm von 9.
-
10 zeigt ein Beispiel der Erfassung des
Fingerumrisses, wobei (a) ein schematisches Diagramm eines aufgenommenen
Bilds ist. Hier wird ein Fall beschrieben, in dem der Finger in
horizontaler Richtung von der linken Seite des Bilds abgebildet
wird und die Fingerspitze auf der rechten Seite positioniert wird.
Zuerst wird der Kontrast eingestellt, um die Grenze zwischen dem
Finger 20 und dem Hintergrundteil hervorzuheben. Es ist
jedoch nicht erforderlich, den Kontrast des Gesamtbilds einzustellen,
sondern es ist ausreichend, den Kontrast nur der Unterseite des
Bilds einzustellen, falls beispielsweise der Umriss der Unterseite
unklar ist. Diese Verarbeitung hebt die Kante des Fingers hervor.
Bei (b) ist dargestellt, wie die Kante des Fingers 20 bei (a)
klarer gemacht werden kann.
-
Dann
wird die Erfassung des Fingerumrisses tatsächlich ausgeführt. Zuerst
wird ein Verfolgungspunkt 104 im Zentrum eines Bilds 100 angeordnet.
Von diesem Ort wird der Punkt getrennt um jeweils ein Pixel nach oben
und nach unten verschoben, und der Anfangsort für das Erfassen des Umrissteils
des Fingers wird bestimmt. Weil der Fingerteil in der Mitte des
Bilds dargestellt ist, haben einige Pixel, die jeweils oberhalb
und unterhalb dieses Orts liegen, alle verhältnismäßig hohe Intensitäten. Wenn
der Punkt weiter nach oben und nach unten verschoben wird, wird
schließlich
die Grenze zwischen dem Fingerteil und dem Hintergrundteil erreicht.
Zu dieser Zeit sollten, während
die Intensitäten
einiger Pixel zum Inneren des Bilds (Fingerseite) verhältnismäßig hoch
sind, jene von einigen Pixeln zur Außenseite des Bilds (Hintergrundseite)
niedrig sein. Daher wird die Differenz durch Subtrahieren der Summe
der Intensitäten
von n äußeren Pixeln
von der Summe der Intensitäten
der n inneren Pixel an dem aktuellen Ort des Verfolgungspunkts 104 berechnet,
und der Ort, an dem der größte Differenzwert
innerhalb des Bereichs der Verschiebung des Verfolgungspunkts 104 zum oberen
oder zum unteren Ende des Bilds gefunden wurde, kann als die Grenze
zwischen dem Hintergrund und dem Finger bestimmt werden.
-
Die
Ankunft des Verfolgungspunkts 104, der an den Grenzen zwischen
dem Finger und dem Hintergrund nach oben und nach unten verschoben
wird, ist bei (c) dargestellt. Als nächstes wird der Umriss des Fingers
von diesem Ort verfolgt. In diesem Fall muss er auf zwei Arten verfolgt
werden, nämlich
nach rechts und nach links. Wenn er nach links verfolgt wird, sollte
die Differenz zwischen der Summe der Intensitäten von n äußeren Pixeln und der Summe
der Intensitäten
der n inneren Pixel an jedem von drei Punkten zum linken, oberen
linken und unteren linken Ort in Bezug auf den aktuellen Ort berechnet
werden, und der Punkt mit der größten Differenz
wird als der nächste
Ort gewählt.
Wenn die Verfolgung auf diese Weise das linke Ende des Bilds erreicht,
bildet die Ortskurve der Verfolgung einen Umriss. Die Verfolgung
nach rechts muss den Fingerspitzenteil abdecken. Daher sollte die
Umrissverfolgung auf der Oberseite in ihrem Suchbereich einige weitere Pixel
nach unten rechts des aktuellen Orts und den Bereich gerade unter
dem aktuellen Ort aufweisen. Die Umrissverfolgung auf der Unterseite
deckt einige weitere Pixel nach oben rechts des aktuellen Orts und
den Bereich gerade oberhalb des aktuellen Orts ab. Dies ermöglicht es,
sogar die Kurve mit einer hohen Krümmung an der Fingerspitze zu
erfassen.
-
Das
Endergebnis der Verfolgung des Fingerumrisses durch den Verfolgungspunkt 104 ist
bei (d) dargestellt. Es sei hinzugefügt, dass, wenngleich die vorstehende
Prozedur ein einfaches Verfolgungsverfahren verwendet hat, weil
die Form des aufgenommenen Bilds fest war, die Genauigkeit offensichtlich
erhöht
werden kann, indem verschiedene andere Verfolgungsverfahren eingesetzt
werden, die bei der Bildverarbeitung verwendet werden.
-
11 zeigt ein Beispiel einer Drehkorrekturverarbeitung
für den
Finger unter Verwendung von Fingerumrissinformationen, die durch
das vorstehend beschriebene Verfahren erhalten werden. Ein Bild
vor der Drehkorrektur für
den Finger ist bei (a) dargestellt. Die Neigung des Fingers zur
Zeit der Abbildung kann durch Prüfen
der Form seines Umrisses gefunden werden. Eine Korrektur, um die
Neigung in jedem Fingerbild konstant zu machen, führt zur
Normierung gegen eine zweidimensionale Drehung in Bezug auf die
Bildebene der Kamera.
-
Während die
Neigung eines Fingers als der Winkel zwischen einer angenäherten geraden
Linie des Fingers und einem Horizont angesehen werden kann, wird
hier als ein Beispiel ein Verfahren einer Drehkorrektur erklärt, bei
der der obere Umriss verwendet wird. Der Umriss derselben Linie
behält
die gleiche Form, selbst wenn sich die Einführungsneigung ändert. Hier
wird eine genäherte
gerade Linie des Umrisses bestimmt. Im Allgemeinen ist die Positionsbeziehung
zwischen einer Kurve und ihrer genäherten geraden Linie stets
konstant. Daher können
Umrisse der gleichen Form, deren Neigung sich unterscheidet, durch
ihre genäherten
geraden Linien in ihrer Neigung normiert werden. Weil die Näherung genauer
gemacht werden kann, indem die genäherte gerade Linie von einer
Kurve erhalten wird, die einer geraden Linie so nahe wie möglich kommt,
wird die genäherte
gerade Linie anhand des oberen Umrisses bestimmt, der einer Geraden
näher kommt.
Insbesondere wird nur der Teil des Umrisses zwischen einem Ort,
der 16 Pixel von der Fingerspitze zur Wurzel des Fingers entfernt
ist, und einem Ort, der 128 Pixel in derselben Richtung davor liegt,
verwendet. Durch das absichtliche Vermeiden der Fingerspitze soll
sich von einem Teil ferngehalten werden, der eine hohe Krümmung hat.
-
Als
nächstes
werden einige Pixel in dem zu verwendenden Umrissteil in gleichen
Intervallen herausgegriffen, und eine gerade Linie 106,
die sich dem oberen Umriss nähert,
wird durch das Verfahren der kleinsten Quadrate berechnet. Schließlich wird
das Ganze gedreht, um diese gerade Linie horizontal zu dem Bild
zu machen, wobei das Drehzentrum als die Verbindung zwischen dieser
geraden Linie und dem linken Rand des Bilds angenommen wird. Die
Positionsnormierung wird später
beschrieben. Das Ergebnis der Drehkorrektur, das dazu dient, die
genäherte
gerade Linie 106 des oberen Umrisses horizontal zu machen,
ist bei (b) dargestellt. 12 zeigt
ein Beispiel der Verarbeitung zum Ausschneiden eines für die Personenerkennung
benötigten
Teils aus dem Fingerbild, das einer Drehkorrektur unterzogen wurde.
Gewöhnlich
unterscheiden sich die Orte eines Fingerbilds in horizontaler und
in vertikaler Richtung jedes Mal, wenn der Finger abgebildet wird. Daher
ist es zum Erleichtern der Verwendung des Fingerbilds für den Vergleich
notwendig, den Fingerort zu normieren. Andererseits ist es für den Zweck
der Erkennung ausreichend, wenn das Bild ein Venenmuster enthält, es ist
jedoch nicht erforderlich, andere irrelevante Teile beizubehalten.
Daher wird ein Bild mit einer Größe, die
kleiner ist als jene des ursprünglichen
Bilds, aus dem Original ausgeschnitten. Dabei führt der Vergleich des ausgeschnittenen
Orts mit dem gleichen Teil des Fingers stets zur Normierung des
Orts des Fingers. Umrissinformationen des Fingers werden zur Positionierung
des ausgeschnittenen Teils verwendet. Für die Positionierung in seitlicher
Richtung wird eine anhand der Umrissinformationen erhaltene Fingerspitze 110 verwendet,
und es wird beispielsweise ein Ort, an dem die Fingerspitze 110 mit
dem rechten Rand des ausgeschnittenen Bilds übereinstimmt, ausgewählt. Als
nächstes
wird für
die Positionierung in vertikaler Richtung die Mittelachse 108 des
Fingers unter Verwendung des oberen und des unteren Umrisses des
Fingers bestimmt, und es wird eine Position ausgewählt, an
der die Mittelachse 108 durch das Zentrum des ausgeschnittenen
Bilds hindurchläuft.
Die Positionierung auf diese Weise ergibt ein ausgeschnittenes Bild 114.
Für dieses ausgeschnittene
Bild 114 wird derselbe Teil des Fingers jedes Mal dann
ausgeschnitten, unabhängig
davon, in welchen Ort in dem Bild 100 der Finger 20 abgebildet
wird, was eine Normierung des Fingerorts bedeutet.
-
13 ist
ein Flussdiagramm, das den Prozess der Verfolgung des Blutgefäßes in dem
ausgeschnittenen Fingerbild zeigt. Ein durch eine CCD-Kamera aufgenommenes
Fingerbild zeigt nicht klar ein für die Personenerkennung benötigtes Venenmuster.
Das erfasste Bild enthält
viele Informationen, die für
die Erkennung nicht notwendig sind, wie Hintergrundrauschen, unregelmäßige Formen
infolge der ungleichmäßigen Dicke des
Fingerknochens und -muskels und Intensitätsschwankungen. Daher ist es
für die
Verwendung eines solchen Bilds für
die Personenerkennung notwendig, nur ein Venenmuster aus dem Bild
zu entnehmen oder das Venenmuster hervorzuheben. Ein Fingerbild
ergibt sich durch das Erfassen des von dem Finger durchgelassenen
Lichts. Weil das durchgelassene Licht eine von Hämoglobin in dem Blut absorbierbare
Wellenlänge
aufweist, nimmt der Blutgefäßteil eine
dunkel leuchtende Intensität
an. Andererseits leckt helles Licht an Gelenkteilen heraus. Daher
variiert die Leuchtintensität
des Hintergrunds erheblich von einem Raumteil zu einem anderen,
so dass das Blutgefäß lediglich
durch Hervorheben der Kanten nicht hervorgehoben werden kann. In einem
schmal lokalisierten Raumbereich ist der Blutgefäßteil dunkler als seine Umgebung.
Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass die Ortskurve einer kontinuierlichen
Verschiebung von einem bestimmten Ort ein Blutgefäß darstellt.
Gewöhnlich
existiert ein Blutgefäß nicht
an sich, sondern es gibt mehrere Blutgefäße, deren Anzahl und Längen nicht
vorab bekannt sein können.
Gemäß dieser
Ausführungsform
der Erfindung können
daher viele Ortskurven verschiedener Längen an vielen verschiedenen
Orten herausgegriffen werden, und sie werden einander überlagert,
um ein einziges Blutgefäßmuster
in einem statistischen Prozess hervorzuheben.
-
Nach
diesem Prinzip wurden Blutgefäße in der
folgenden Weise verfolgt. Zuerst wurde zum Aufzeichnen der Geschichte
einer Blutgefäßverfolgung
eine Ergebniswerttabelle präpariert,
die die gleiche Größe wie das
Bild hatte, und jedes Kästchen
in der Tabelle wurde zu 0 (300) initialisiert. In einer
Blutgefäßverfolgungsschleife
(302), die so viele (j) Male wie für das Hervorheben des ganzen
Blutgefäßmusters
nötig ausgeführt wurde,
wird zuerst der anfängliche
Ort des Verfolgungspunkts für
eine einzige Runde der Blutgefäßverfolgung durch
eine Zufallszahl (304) bestimmt. Falls der anfängliche
Ort jedoch im Hintergrund ausgewählt
wird, ist es an der Fingerspitze oder der Fingerwurzel oder in der
Nähe des
Fingerumrisses nicht möglich,
Blutgefäße richtig
zu verfolgen. Daher wird der anfängliche
Ort an anderer Stelle festgelegt, indem Informationen über den Fingerumriss
verwendet werden.
-
Ferner
würde die
Anordnung des anfänglichen
Orts an einem Blutgefäß das Verfolgen
von Blutgefäßen erleichtern.
Dementsprechend werden mehrere Kandidaten für den anfänglichen Ort ausgewählt, und
das Pixel, das unter ihnen die geringste Leuchtintensität aufweist,
wird als der anfängliche
Ort bestimmt. Falls der anfängliche
Ort jedoch stets nach dieser Bedingung bestimmt wird, wird es schwierig,
Blutgefäße in einem
hellen Teil zu verfolgen. Daher werden Pixel, die die geringste
Leuchtintensität
unter mehreren Kandidaten für
den anfänglichen
Ort aufweisen, nicht immer als der anfängliche Ort ausgewählt, sondern
ein Pixel, das die geringste Leuchtintensität aufweist, wird mit einer
bestimmten Wahrscheinlichkeit als der anfängliche Ort ausgewählt. Diese
Wahrscheinlichkeit wird durch eine Zufallszahl bestimmt. Als nächstes wird
die Richtung bestimmt, in der es leichter ist, diesen Verfolgungspunkt
zu verschieben (306). Diese Zuweisung wird für die Bestimmung
eines verfolgbaren Punkts verwendet, wie nachstehend erklärt wird.
Als ein Beispiel des Verfahrens für diese Bestimmung wird der
Punkt durch eine Zufallszahl bestimmt, um eine Eigenschaft zur Verfügung stehen
zu haben, die ein einfaches Verschieben nach rechts oder nach links
und nach oben oder nach links ermöglicht. Dann wird die "Länge" der Verfolgung des Verfolgungspunkts
bestimmt (308), und ihr Wert wird gleichzeitig als Anfangswert
des Verfolgungspunkts festgelegt. Die Verfolgung wird unterbrochen,
wenn die Verfolgung für
eine durch diese Länge
festgelegte Strecke vorgenommen wurde. Demgemäß wird die Dauer der Verfolgung
gleich der Länge
des Verfolgungspunkts gesetzt, und die Länge ist erschöpft, wenn
jedes Pixel verfolgt wurde. Die Verfolgung wird beendet, wenn die
Länge vollständig erschöpft ist.
Diese Länge
wird unter Verwendung einer Zufallszahl bestimmt.
-
Dann
wird dieser Verfolgungspunkt verschoben. Zu Beginn wird ein Punkt
bestimmt, zu dem der Verfolgungspunkt als nächstes verschoben werden kann
(310). Während
die meisten Blutgefäße in Längsrichtung des
Fingers verlaufen, führt
das Ausrichten der Verschiebungsrichtung des Verfolgungspunkts mit
der Verlaufsrichtung der Blutgefäße zu einer
verstärkten
Hervorhebung der Blutgefäße. Daher
wird die Verschiebungstendenz des Verfolgungspunkts gesteuert, indem
wählbaren
Kandidaten für
das Ziel der nächsten
Verschiebung eine gewisse Tendenz gegeben wird.
-
Als
ein Beispiel der Verschiebungstendenz werden zum Erleichtern der
Verschiebung in der rechten und der linken längeren Achsenrichtung bei einer
Wahrscheinlichkeit von 50 % drei Umgebungen auf der rechten oder
der linken Seite als verfolgbare Punkte und beispielsweise 30 %
von den restlichen 50 % ausgewählt, und
drei Umgebungen darüber
oder darunter werden als verfolgbare Punkte ausgewählt, um
das Verschieben in der kürzeren
Achsenrichtung des Fingers zu erleichtern. Für den Rest werden acht Umgebungen
als verfolgbare Punkte ausgewählt.
In jedem Fall ist jedoch keine Verschiebung von der bisher verfolgten
Ortskurve oder außerhalb
des Fingers zulässig.
Falls bei der Auswahl von Verfolgungspunkten auf diese Weise kein
verfolgbarer Punkt gefunden werden kann (312), wird die
Verfolgung mit dem aktuellen Verfolgungspunkt beendet.
-
Dann
wird der Verfolgungspunkt zu dem Pixel verschoben, das von den verfolgbaren
Punkten die geringste Leuchtintensität hat (314). Dann
wird der aktuelle Ort als Ortskurveninformationen registriert oder
aktualisiert (316), so dass der aktuelle Verfolgungspunkt
nicht wieder die Ortskurve verfolgen kann, die er bereits verfolgt
hat. An diesem Punkt wird der Ergebniswert an der Position in der
Ergebniswerttabelle, die den Koordinaten des Pixels entspricht,
hochgezählt
(318). In diesem Fall werden beispielsweise fünf Punkte
addiert. Weiter wird die Länge,
d.h. die Verfolgungslänge
des Verfolgungspunkts, um eins heruntergezählt (320). Es wird
dann beurteilt, ob die Verfolgungspunktlänge null ist (322).
Falls dies nicht der Fall ist, kehrt der Prozess zur Bestimmung
verfolgbarer Punkte zurück
(310), und das Addieren von Ergebniswertpunkten und das
Aktualisieren von Ortskurveninformationen werden wiederholt. Wenn
die Länge
vollständig
erschöpft
wurde, werden Informationen über
die verfolgten Ortskurven initialisiert (324), um die Verfolgung
mit dem aktuellen Verfolgungspunkt abzuschließen. Die Ausführung eines
solchen Prozesses der Blutgefäßverfolgung
wird viele Male wiederholt. Nach dem Abschluss dieser Wiederholung
sind für
Pixel, die mit einer größeren Häufigkeit verfolgt
wurden, d.h. Teile, deren Wahrscheinlichkeit, dass sie Blutgefäße sind,
größer ist,
die diesen Positionen entsprechenden Ergebniswerte in der Ergebniswerttabelle
höher.
Umgekehrt ist es wahrscheinlicher, dass Orte mit niedrigeren Ergebniswerten
keine Blutgefäße sind.
Daher erscheinen Venenmuster selbst in dieser Ergebniswerttabelle.
Daher würde
sich beim Erfassen dieser Ergebniswerttabelle als ein Bild ein Bild
ergeben, bei dem nur ein Venenmuster herausgegriffen wird oder mehrere
Venenmuster herausgegriffen werden.
-
Um
ein auf diese Weise erfasstes Venenmuster in eine Form zu überführen, die
für den
Vergleich zweckmäßiger ist, werden
Spalten in der Ergebniswerttabelle entsprechend dem Ergebniszählwert als
ein Venenmuster klassifiziert. Hier werden sie beispielsweise in
vier Kategorien klassifiziert (328). Zuerst wird angenommen,
dass kein Blutgefäß an Pixelorten
mit niedrigen Ergebniswerten vorhanden ist. Es wird angenommen,
dass Pixelorte, die hohe Ergebniswerte aufweisen, sehr wahrscheinlich
ein Blutgefäß darstellen.
Pixelorte, die mittlere Ergebniswerte aufweisen, werden als zweifelhafte
Bereiche angesehen, die ein Blutgefäß darstellen können, was
jedoch nicht sicher ist. Pixel, die sich außerhalb des Fingerumrisses
befinden, werden als zum Hintergrund gehörend angenommen. Durch Vergleichen
dieser vier Kategorien mit Leuchtintensitäten wird ein Bild eines Venenmusters
erfasst.
-
Schließlich wurden
die Blutgefäßbereiche
und zweifelhaften Bereiche einer Ausdehnung unterzogen (330),
um die Leerräume
von Pixeln auszufüllen,
welche der Verfolgung entkommen sind. Die Ausdehnung wurde ausgeführt, indem
in Bezug auf alle Pixel, die in dem Bild vorhanden sind, acht Umgebungen
von Pixeln in den Blutgefäßbereichen
und zweifelhaften Bereichen geprüft
wurden und, falls irgendein Nicht-Blutgefäßbereich vorhanden ist, in
dem die Anzahl der Pixel vier oder kleiner ist, dieser Nicht-Blutgefäßbereich
in einen zweifelhaften Bereich umgewandelt wird.
-
Durch
die vorstehend erwähnte
Prozedur wird die Ergebniswerttabelle in ein Venenmusterbild umgewandelt
und gleichzeitig in eine Form umgewandelt, die für die Verwendung beim Vergleichen
zweckmäßiger ist. 14 ist
ein Flussdiagramm, in dem ein Beispiel einer Technik zum Beurteilen,
ob ein durch das vorstehend beschriebene Verfahren erfasstes Venenmuster
mit einem registrierten Venenmuster identisch ist, dargestellt ist.
Als ein Algorithmus zum Vergleichen zweier Bilder wurde ein sequenzieller Ähnlichkeitserfassungsalgorithmus
(SSDA) verwendet. Dies ist eine Technik, bei der die Eigenschaft,
dass Nichtübereinstimmungen monoton
zunehmen, verwendet wird, um die Berechnung an einem Punkt, der
eine bestimmte Schwelle überschritten
hat, abzubrechen.
-
Zu
Beginn wird eine Initialisierung (400) in verschiedenen
Aspekten ausgeführt.
Dann wird die Größe von einem
der zwei Venenmusterbilder verringert, indem Pixel am Umfang des
Bilds ausgeschnitten werden (402). Dann werden diese beiden
Bilder einander überlagert,
wobei ihre mittleren Teile ausgerichtet werden, und die Leuchtintensitäten von
jedem Paar übereinander
gelegter Pixel werden verglichen (404). Falls dann ein
Pixel, das sehr wahrscheinlich ein Blutgefäß darstellt, ein Pixel überlagert,
bei dem es sehr unwahrscheinlich ist, dass es dies tut, wird ausgesagt,
dass diese Pixel nicht übereinstimmen.
Die Anzahl dieser nicht übereinstimmenden
Pixel wird für
die Gesamtbilder gezählt,
wenngleich Pixel in dem größeren Bild,
die in dem kleineren Bild keine Gegenstücke haben, ignoriert werden.
Die Anzahl der Nichtübereinstimmungen
zu dieser Zeit wird als der Anfangswert der kleinsten Anzahl von
Nichtübereinstimmungen
angesehen. Dann werden die Bilder um ein Pixel oder einige Pixel
zu einer Zeit innerhalb eines Bereichs verschoben, in dem kein Teil
des in der Größe verringerten
Bilds aus dem größeren Bild
vorsteht (n Pixel nach oben, nach unten, nach rechts und nach links
vom Zentrum der Bilder), und die Anzahl der Nichtübereinstimmungen
wird an jedem verschobenen Ort gezählt. Während in diesem Prozess die
Anzahl der Nichtübereinstimmungen
in den Gesamtbildern in ihrem aktuellen Zustand der Überlagerungsposition
Pixel für
Pixel gezählt
wird (410), wird das Zählen
unterbrochen (412), falls die aktuelle kleinste Anzahl
der Nichtübereinstimmungen
beim Zählen
von Nichtübereinstimmungen überschritten
wurde, weil keine kleinere Anzahl von Nichtübereinstimmungen erhalten werden
kann. Falls die aktuelle Anzahl von Nichtübereinstimmungen nicht die
kleinste Anzahl der Nichtübereinstimmungen überschreitet, überschreibt
die kleinste Anzahl von Nichtübereinstimmungen
in der Vergangenheit die aktuelle Anzahl von Nichtübereinstimmungen
(416). Nachdem die Bilder einander in dem gesamten Bereich überlagert wurden,
ist die kleinste Anzahl der Nichtübereinstimmungen, die schließlich erhalten
wird, die Anzahl der Nichtübereinstimmungen
zwischen diesen beiden Bildern.
-
Schließlich wird
das Nichtübereinstimmungsverhältnis anhand
dieses Ergebnisses berechnet. Zuerst wird die Summe der Anzahl der
Pixel, welche sehr wahrscheinlich ein Blutgefäß in den beiden Bildern darstellen,
berechnet (420). Für
das größere Bild
werden jedoch n Pixel im Umfangsbereich nicht berücksichtigt. Durch
die Verwendung dieses Ergebnisses und der Anzahl der Nichtübereinstimmungen
kann das Nichtübereinstimmungsverhältnis zwischen
den zwei Venenmustern berechnet werden (422). Hier ist
das Nichtübereinstimmungsverhältnis als
der Quotient von (Anzahl der Nichtübereinstimmungen)/(Gesamtzahl
der Pixel, die sehr wahrscheinlich ein Blutgefäß in den beiden Bildern darstellen)
definiert. Falls die zwei Venenmuster gleich sind, ist das Nichtübereinstimmungsverhältnis entweder
null oder sehr klein. Falls die Venenmuster jedoch verschieden sind,
kann das Nichtübereinstimmungsverhältnis sehr
hoch sein. Falls dieser Wert kleiner als ein bestimmter Schwellenwert
ist, wird die die Erkennung beanspruchende Person als die berechtigte
Person beurteilt, oder falls er höher ist, wird geurteilt, dass
sie nicht diese Person ist.
-
15 ist
ein Flussdiagramm, in dem ein Beispiel einer anderen Technik zum
Ausführen
eines Vergleichs in einem Fall dargestellt ist, in dem das Nichtübereinstimmungsverhältnis entsprechend
dem vorstehend beschriebenen Vergleichsverfahren nicht bestimmen
kann, ob die Person die berechtigte Person ist. Eine Technik zum
Berechnen von Nichtübereinstimmungen
in ganzen Bildern kann in vielen Fällen eine Personenerkennung
erreichen. Es gibt jedoch einige zweifelhafte Daten um den Schwellenwert.
Dann können
Daten um den Schwellenwert herum durch ein anderes Vergleichsverfahren
beurteilt werden, und es ist wahrscheinlich, dass die Gesamtgenauigkeit
der Personenerkennung erhöht
wird.
-
Ein
lokaler Vergleich wird in der folgenden Weise erreicht. Eines der
zwei verglichenen Bilder wird in m (m ≤ 2) Teilbereiche unterteilt (502).
In jedem der Teilbereiche wird ein Vergleich mit dem anderen Bild
noch einmal ausgeführt
(506). Hier wird einfach die Anzahl der Pixel, für die Gegenstücke gefunden
wurden, gezählt, bzw.
es werden die gleichen Leuchtintensitäten gezählt. Der Ort, an dem die größte Anzahl übereinstimmender Pixel
gefunden werden, wird als der übereinstimmende
Ort angesehen. Der Bereich der Verschiebung wird vorab beschränkt, so
dass eine zufällige Übereinstimmung
mit einem offensichtlich unmöglichen
Ort nicht auftreten kann. Dann werden Ortsinformationen über den
am besten übereinstimmenden
Teilbereich erfasst (508). Auf diese Weise wird das Ausmaß der Abweichung
von der Übereinstimmung
in jedem Teilbereich von dem anfänglichen
Ort in Form eines zweidimensionalen Vektors festgehalten. Nach Abschluss
des Vergleichs für
jeden Teilbereich werden Informationen über m übereinstimmende Orte in einer
Ebene (512) aufgetragen, und es wird der Konzentrationsgrad
von Punkten beurteilt. Falls diese Punkte dicht konzentriert sind,
bedeutet dies eine enge Korrelation zwischen den zwei Bildern, oder
es ist umgekehrt, falls sie spärlich
sind, fast keine Korrelation feststellbar. Für die Beurteilung des Konzentrationsgrads
wird ein Gewicht p zu jedem aufgetragenen Punkt addiert und ein
Wert, der um Δp
kleiner ist, je Abweichungspixel von diesem Punkt addiert (514). Größere Werte
treten in der Ebene auf, in der die aufgetragenen Punkte konzentriert
sind, weil das Gewicht wiederholt addiert wird. Falls die übereinstimmenden
Orte in allen m Teilbereichen gleich sind, ist der Maximalwert des
addierten Gewichts m * p. Falls umgekehrt die übereinstimmenden Orte spärlich sind,
ist der maximale Beurteilungswert p. Weil eine zufällige Überlappung übereinstimmender
Orte auftreten kann, kann der maximale Beurteilungswert selbst zwischen
Bildern, zwischen denen keine Korrelation vorhanden ist, größer als
p sein. Ergebniswerte werden auf diese Weise in der Ebene zugewiesen,
und es wird der größte Ergebniswert
gesucht (516). Dieser Ergebniswert stellt die Korrelation
zwischen den beiden Venenmustern dar. Falls dieser Zählwert hoch
ist, ist es sehr wahrscheinlich, dass die die Erkennung beanspruchende
Person die berechtigte Person ist, oder falls der Zählwert umgekehrt
niedrig ist, ist es sehr wahrscheinlich, dass die beanspruchende
Person eine andere Person ist. Es kann jedoch durch zufälliges Übereinstimmen
von Orten ein hohes Korrelationsniveau geben. Dann ist es sehr wahrscheinlich,
dass eine unberechtigte Person mit der berechtigten verwechselt
wird. Aus diesem Grund wird, falls es innerhalb eines Kreises mit
einem bestimmten Radius von dem Ort, an dem der maximale Beurteilungswert
auftritt, nur wenige aufgetragene Punkte gibt, der hohe Beurteilungswert
als zufällig
beurteilt (518), und die beanspruchende Person wird als
eine nicht berechtigte Person beurteilt (520). 16 zeigt das Ergebnis der Funktionsweisebeurteilung
gemäß der vorliegenden Erfindung
und derjenigen durch ein anderes Verfahren. Das letztgenannte Verfahren
unterscheidet sich von der Erfindung in dem Prozess von der Aufnahme
des Fingerbilds bis zum Ende der Erkennung. Durch dieses Verfahren
wird das aufgenommene Bild gleichmäßig gefiltert, um das Venenmuster
hervorzuheben, es wird eine zweidimensionale Faltungsberechnung
auf eine registrierte Schablone und das Bild angewendet, und die Schärfe der
Spitze in kurzer Achsenrichtung des Fingers wird beurteilt. Bei
der Funktionsweisebeurteilung wurden vier Bilder des fünften Fingers
von 678 Personen aufgenommen, von denen eines als die registrierte
Schablone angenommen wurde, und die Fingerbilder der berechtigten
Person und der anderen wurden verglichen. Der Vergleich wurde ausgeführt, indem
jede Kombination der registrierten Schablone von jeder Person mit dem
Venenmuster der berechtigten Person und von anderen versucht wurde.
Ferner erfolgte der Vergleich auch zwischen einem Fingerbild, das
nicht die registrierte Schablone war, und der registrierten Schablone
derselben Person.
-
Als
ein Ergebnis des Vergleichs werden die falsche Ablehnungsrate (FRR),
d.h. die Rate des Verwechselns der berechtigten Person mit einer
anderen Person, und die falsche Akzeptanzrate (FAR), d.h. die Rate des
Akzeptierens einer unberechtigten Person als die berechtigte Person,
bestimmt. Hier wird als Indikator der Funktionsweisebeurteilung
die Beziehung zwischen FRR und FAR verwendet. Das Ergebnis der vergleichenden
Funktionsweisebeurteilung, wobei beim Vergleichen der registrierten
Schablonen und anderer Bilder derselben Personen nur jeweils ein
anderes Bild verwendet wurde, ist bei (a) aufgelistet. Je kleiner
die FRR und die FAR sind, desto besser, es zeigt sich jedoch, dass
die FRR und die FAR gemäß der Erfindung
bereits etwa 1/10 der jeweiligen Raten sind, die sich aus dem Vergleich
durch das andere Verfahren ergeben. Sogar noch bessere Ergebnisse
wurden erhalten, wenn auch ein lokaler Vergleich ausgeführt wurde.
Das Ergebnis der vergleichenden Funktionsweisebeurteilung, wobei
beim Vergleichen der registrierten Schablonen und anderer Bilder
derselben Personen das Bild ausgewählt wurde, das in jedem Fall
von drei anderen Bildern das beste Ergebnis liefert, ist bei (b)
aufgelistet. Wenngleich es bei diesem alternativen Verfahren noch
Daten gibt, die keine korrekte Unterscheidung zwischen der berechtigten
und nicht berechtigten Personen ermöglichen, kann die Technik gemäß der Erfindung
die berechtigte Person noch richtig von anderen unterscheiden. Diese
Ergebnisse unterstreichen die erheblichen Vorteile der Erfindung.
-
Gemäß der vorliegenden
Erfindung ist eine Personenerkennung unter Verwendung von Merkmalen
innerhalb des menschlichen Körpers
möglich,
ohne dass ein körperlicher
Kontakt mit dem Erkennungsgerät
notwendig wäre,
so dass sie auf einen geringen psychologischen Widerstand von der
zu erkennenden Person trifft und sich nur ein geringes Betrugsrisiko
ergibt. Trotz der Positionsabweichung, die dem Nichtvorhandensein von
Kontakt und der Verwendung unklarer Bilder eigen ist, wird eine
Personenerkennung mit hoher Genauigkeit ermöglicht. Liste
der Bezugssymbole
| 1 | Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle |
| 2 | Lichtquelle |
| 3 | optisches
Filter |
| 4 | CCD-Kamera |
| 5 | Bilderfassungsplatine |
| 6 | Computer |
| 7 | Schnittstelle |
| 8 | Speicher |
| 9 | CPU |
| 10 | äußerer Speicher |
| 20 | Finger |
| 22 | Fingereinlass |
| 30 | abgeschrägte Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle |
| 32 | Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle
mit einem |
| | seitlich
offenen Fingereinlass |
| 33 | Wand |
| 34 | Fingervenenmuster-Eingabeschnittstelle
mit einem an der |
| | Wand
offenen Fingereinlass |
| 36 | Fingervenenmustereingabe
mit einem Fingereinlass, der |
| | ein
bogenförmiges
inneres Ende hat |
| 38 | Polster |
| 40 | die
Erkennung beanspruchende Person |
| 42 | automatische
Tür |
| 43 | PIN-Eingabeschlüssel |
| 44 | Fingerabdruck-Eingabeschnittstelle |
| 46 | Iris-Bildaufnahmekamera |
| 48 | Gesichts-Bildaufnahmekamera |
| 50 | Handschrift-Eingabestift |
| 52 | Handschrift-Eingabetablett |
| 54 | Mikrofon |
| 60 | IC-Karte |
| 62 | IC-Kartenleser |
| 100 | Fingerbild |
| 104 | Verfolgungspunkt |
| 106 | genäherte gerade
Linie des oberen Umrisses des Fingers |
| 108 | Mittelachse
des Fingers |
| 110 | Fingerspitze |
| 112 | Zentrum
des ausgeschnittenen Fingerbilds |
| 114 | ausgeschnittenes
Fingerbild |