DE19929671C2

DE19929671C2 - Method of recognizing an image as a fingerprint

Info

Publication number: DE19929671C2
Application number: DE19929671A
Authority: DE
Inventors: Robert Egger; Gerd Hribernig; Claudia Windisch; Ernst Haselsteiner; Wolfgang Marius; Kurt Heschgl; Arno Raunegger
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 1999-06-28
Filing date: 1999-06-28
Publication date: 2003-05-22
Anticipated expiration: 2019-06-29
Also published as: DE19929671A1

Abstract

Ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur Erkennung eines Bildes als Fingerabdruck, bei welchem das Bild eines vermuteten Abdruckes erfaßt wird, das erfaßte Bild einer zweidimensionalen Fouriertransformation unterzogen wird, der Betrag der Transformierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und seiner Breite vorbestimmten Frequenzbandes (upsilon3-upsilon2) integriert werden, und der Wert dieses Integrals als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet wird, daß es sich bei dem Bild um einen Fingerabdruck handelt.A method and a device for recognizing an image as a fingerprint, in which the image of a suspected imprint is captured, the captured image is subjected to a two-dimensional Fourier transformation, the amount of the transformed within a frequency band predetermined with regard to its position and its width (upsilon3-upsilon2) be integrated, and the value of this integral is used as a measure of the probability that the image is a fingerprint.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Erkennen eines Bildes als Fingerabdruck.The invention relates to a method for recognition an image as a fingerprint.

Neben der seit langer Zeit bestehenden Bedeutung der Finger abdruckidentifizierung in der Kriminalistik erlangt die Iden tifikation von Fingerabdrücken auf maschineller Basis auch auf anderen Gebieten zunehmende Bedeutung, beispielsweise bei Kreditkarten- und Geldausgabeautomaten sowie bei der Zu trittskontrolle zu Gebäuden bzw. der Berechtigungskontrolle bei Computersystemen, Telekommunikationsgeräten, etc.In addition to the long-standing importance of the fingers Imprint identification in criminology attains the ideals Machine-based fingerprinting too increasing importance in other areas, e.g. Credit card and cash dispenser and at Zu access control to buildings or authorization control for computer systems, telecommunication devices, etc.

Im Gegensatz zur Erfassung und Überprüfung anderer personen bezogener Merkmale, wie z. B. der Struktur der Iris, der Länge und Form der Finger, der Stimme oder der Gesichtsmerkmale, bieten sich Fingerabdrücke als mit einfachen, rasch durch führbaren und für eine Person nicht unangenehmen Prozeduren erfaßbar an. Einen Überblick über personenbezogene Merkmale gibt der Artikel "It had to be you" in IEEE Spectrum, Februar 1994. Dazu kommt, daß Fingerabdrücke und ihre Strukturen bestens erforscht sind. Sorgfältige Reihenuntersuchungen und Statistiken haben nachgewiesen, daß die Fingerabdrücke jedes Menschen individuell und selbst bei eineiigen Zwillingen unterschiedlich, wenngleich ähnlich sind.In contrast to recording and checking other people related features such. B. the structure of the iris, the length and shape of fingers, voice or facial features, offer fingerprints than with simple, quick through feasible and not uncomfortable procedures for a person detectable. An overview of personal characteristics is the article "It had to be you" in IEEE Spectrum, February 1994. Add to that fingerprints and their structures are well researched. Careful screening and Statistics have shown that each person's fingerprints People individually and even with identical twins different, albeit similar.

Das Muster der Fingerabdrücke wird von den Papillarlinien, auch "Ridges" genannt, erzeugt, wobei für die Identifizierung vor allem als Minutien bezeichnete Merkmale von Bedeutung sind, nämlich Endpunkte, Verzweigungen, Inseln sowie andere singuläre Merkmale. Grundbegriffe sind ebenso wie kriminali stische Methoden in dem Standardwerk "The Science of Finger prints", United States Department of Justice, FBI, U.S. Government Printing Office, Rev. 12-84, Catalog No. JI. 14/2. F49/12/977, enthalten. Nähere Einzelheiten zur automa tischen Klassifizierung von Fingerabdrücken sind beispiels weise zu finden in "PCASYS-A Pattern-Level Classification Automatic System for Fingerprints", G. T. Candela et al., U.S. Department of Commerce, August 1995.The pattern of the fingerprints is from the papillary lines, also called "ridges", being used for identification especially important features called minutiae are, namely endpoints, branches, islands and others singular characteristics. Basic terms are just like criminal tical methods in the standard work "The Science of Finger prints ", United States Department of Justice, FBI, U.S. Government Printing Office, Rev. 12-84, Catalog No. JI. 14.2. F49 / 12/977 included. More details on automa Classification of fingerprints are an example to be found in "PCASYS-A Pattern-Level Classification Automatic System for Fingerprints ", G.T. Candela et al., U.S. Department of Commerce, August 1995.

Um die Lesbarkeit zu erleichtern und um Wiederholungen zu vermeiden werden nachstehend noch einige spezifische Fachaus drücke erläutert bzw. definiert.
Fingerprint: Das unbearbeitete Bild eines Fingerabdruc kes in maschinell bearbeitbarer Form.
Identität: Ein Verweis auf eine bestimmte Person.
Identität eines Fingerprints: Die Verbindung eines Fingerprints mit einer Identität. Zusätzlich die Zusicherung, daß ein Fingerprint seinen Ursprung aus einem bestimmten Finger der Person hat.
Encodierter Fingerprint: Die Menge der aus einem Fingerprint extra hierten und für die Wiedererkennung rele vanten Merkmale (Minutientypen, -koordina ten, -orientierungen, . . .).
Anfrage Fingerprint: Ein Fingerprint, dessen Identität festge stellt bzw. geprüft werden soll.
Referenz: Die aus einer nicht-leeren Menge von Fin gerprints bekannter Identität gewonnene In formation, die als Basis für den Vergleich mit Anfrage Fingerprints dient.
Archiv: Eine Menge von Referenzen verschiedener Identität.
Matchfunktion: Eine Bool'sche Funktion, die für jedes Paar aus einem Fingerprint und einer Referenz eine Zusicherung liefert, ob dem Finger print die gleiche Identität zukommt, wie der Referenz oder nicht (der Weg zur Iden tität führt immer über die Identität des Fingerprints.).
Identifikation: Ein Verfahren, die Identität eines Anfrage Fingerprints aus den Referenzen eines Ar chivs mit Hilfe einer Match-Funktion zu er mitteln.
Enrollment: Ein Verfahren, nach dem aus einer Menge von Fingerprints bekannter Identität eine Refe renz erzeugt wird.
Enrollment-Satz: Die Menge von Fingerprints, die vom Enroll ment zur Bildung einer Referenz akzeptiert wurde.In order to make it easier to read and to avoid repetition, a few specific technical terms are explained or defined below.
Fingerprint: The raw image of a fingerprint in a machinable form.
Identity: A reference to a specific person.
Identity of a fingerprint: The connection of a fingerprint with an identity. In addition, the assurance that a fingerprint originates from a specific finger of the person.
Encoded fingerprint: The set of features that are extra from a fingerprint and relevant for recognition (minutia types, coordinates, orientations,...).
Fingerprint request: A fingerprint whose identity is to be ascertained or checked.
Reference: The information obtained from a non-empty set of fingerprints of known identity, which serves as the basis for the comparison with request fingerprints.
Archives: A lot of references of different identities.
Match function: A Boolean function that provides an assurance for each pair of a fingerprint and a reference whether the fingerprint has the same identity as the reference or not (the path to identity always leads through the identity of the fingerprint. ).
Identification: A method of determining the identity of a fingerprint request from the references of an archive using a match function.
Enrollment: A process by which a reference is generated from a number of fingerprints of known identity.
Enrollment rate: The amount of fingerprints accepted by the enrollment to create a reference.

Vor allem bei den "nicht kriminalistischen" Anwendungen steht zu Beginn das sogenannte "Enrollment", das ist die Registrie rung oder die Neuaufnahme von Fingerprints in ein Archiv von Referenzbildern. Die Aufnahme erfolgt üblicherweise mit Hilfe von Printsensoren, die z. B. auf optischer oder kapazitiver Basis arbeiten. Eine Aufnahme von schlechten Referenzbildern in das Archiv verschlechtert naturgemäß die spätere Lei stungsfähigkeit des Fingerprintsystems und sollte daher ver mieden werden. Dabei können unterschiedliche Ursachen zu minderer Qualität der Referenzbilder führen, z. B. feuchte Haut, unterschiedliche Aufnahmepositionen des Fingers, zu hoher oder zu niedriger Auflagedruck, Verschmierungen, etc. Üblicherweise wird die Neuaufnahme von Fingerprints durch eine Person überwacht und Fingerprints, die gewisse Minima lanforderungen an die Qualität nicht erfüllen, werden sofort ausgeschieden.Especially in the "non-criminal" applications at the beginning the so-called "enrollment", that is the registration or the inclusion of fingerprints in an archive of Reference images. The recording is usually done with the help of print sensors, e.g. B. on optical or capacitive Base work. A picture of bad reference pictures in the archive naturally the later lei deteriorates ability of the fingerprint system and should therefore ver be avoided. There can be different causes lead to lower quality of the reference images, e.g. B. moist Skin, different exposure positions of the finger, too high or low contact pressure, smearing, etc. Usually the new recording of fingerprints is done by a person monitors and fingerprints that have certain minimums l Quality requirements will not be met immediately excreted.

Die stillschweigende Annahme, daß ein von einem Fingerprint sensor geliefertes Bild auch tatsächlich von einem Finger stammt, d. h. einen Fingerabdruck darstellt, darf nicht ge troffen werden. Vielmehr muß in Betracht gezogen werden, daß das Bild von anderen Strukturen stammt, die der Sensor er faßt, beispielsweise eine Textiloberfläche, ein Tierfell, ein Badeschwamm, etc.The tacit assumption that one is from a fingerprint sensor-delivered image actually from a finger comes from, d. H. represents a fingerprint must not ge be hit. Rather, it must be considered that the image comes from other structures that the sensor he borders, for example a textile surface, an animal skin Bath sponge, etc.

Aus der US 4,225,850 A ist ein System bekannt geworden, wel ches aus einem Fingerabdruckbild Vereiche aussondern soll, die für eine weitere Verarbeitung ungeeignet sind, z. B. ver schmierte Bereiche. Das Bild wird somit in solche Bereiche aufgeteilt, die einer weiteren Verarbeitung zugeführt werden sollen, und in solche, die von einer weiteren Bearbeitung auszunehmen sind. Der entsprechende Segmentierungsalgorithmus verwendet eine zweidimensionale Fouriertransformation, bei welcher die Bewertung des Leistungsspektrums mit. Hilfe einer speziellen Formel erfolgt, die durch eine Untersuchung über die Abweichung des Fourierspektrums in Gegenden von besonde rem Interesse für die detaillierte Analyse eines Fingerab drucks begründet ist. Die Fourieranalyse wird dabei in klei nen Bildbereichen auf einem bereits binärisiertem Bild durch geführt.From US 4,225,850 A a system has become known to separate veriches from a fingerprint image, which are unsuitable for further processing, e.g. B. ver lubricated areas. The picture is thus in such areas divided, which are sent for further processing should, and in those that require further processing are to be excluded. The corresponding segmentation algorithm uses a two-dimensional Fourier transform, at which includes the assessment of the range of services. Help one special formula that is made through an investigation the deviation of the Fourier spectrum in areas from particular Rem interested in the detailed analysis of a fingerprint is justified. The Fourier analysis is in small areas on an already binarized image guided.

Eine aus der DE 42 20 971 A1 bekannt gewordene Vorrichtung verwendet gleichfalls eine zweidimensionale Fouriertransfor mation, um sodann das Spektrenmuster eines zu überprüfenden Fingerabdruckes mit jenem eines registrierten zu vergleichen. Dabei wird jedoch kein Integral über den Leistungsanteil der Fouriertransformation verwendet, sondern die Koeffizienten der Fourierentwicklung direkt als biometrisches Datum.A device known from DE 42 20 971 A1 also uses a two-dimensional Fourier transform mation, then the spectra pattern of one to be checked Compare fingerprint with that of a registered one. However, there is no integral over the power share of the Fourier transform used, but the coefficients the Fourier development directly as a biometric date.

Eine Aufgabe der Erfindung liegt darin, ein möglichst einfa ches Verfahren anzugeben, mit dessen Hilfe rasch erkannt wer den kann, ob ein Bild, z. B. ein mit Hilfe eines Fingerprint- Sensors aufgenommenes Bild, überhaupt ein Fingerabdruck ist. Durch eine globale Klassifikation mit einem raschen Ausscheiden ungültiger Bilder soll beispielsweise das Enrollment, die Bildung eines Enrollment-Satzes oder eine I dentifikation beschleunigt und sicherer werden. An object of the invention is to make it as simple as possible to specify the procedure that can be used to quickly identify who can whether a picture, e.g. B. with the help of a fingerprint Sensor's captured image is a fingerprint at all. Through a global classification with one For example, this should help to quickly remove invalid images Enrollment, the formation of an enrollment sentence or an I diagnosis accelerated and become more secure.

Die gestellte Aufgabe wird mit einem Verfahren der eingangs genannten Art gelöst, bei welchem erfindungsgemäß das Bild eines vermuteten Abdruckes erfasst wird, das erfasste Bild einer zweidimensionalen Fouriertransformation unterzogen wird, die Werte der Leistung der Transformierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und seiner Breite vorbestimm ten Frequenzbandes ν3 - ν2 integriert werden, und der Wert dieses Integrals als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet wird, dass es sich um Bilder, die offensichtlich keine Finge rabdrücke sind, handelt.The task is accomplished with a procedure of the beginning mentioned type, in which according to the invention the picture of a suspected impression is captured, the captured image subjected to a two-dimensional Fourier transformation will, the values of the power of the transform within one predetermined in terms of its location and width th frequency band ν3 - ν2 are integrated, and the value this integral is used as a measure of the probability is that these are pictures that are obviously no fingers are expressions.

Die Erfindung bietet die Möglichkeit, Bilder, die offensicht lich Fingerabdrücke sind, von einer weiteren, zeitaufwendigen Verarbeitung auszuschließen, sodass sich einerseits eine Zeitersparnis ergibt und andererseits auch einem Missbrauch, z. B. durch ein beabsichtigtes Enrollment eines Stoffmusters und spätere Verwendung des Stoffmusters, vorgebeugt werden kann.The invention offers the possibility of images that are obvious Lich fingerprints are from another, time-consuming Exclude processing, so that on the one hand Saves time and also abuse, z. B. by an intended enrollment of a fabric sample and later use of the fabric pattern can be prevented can.

Eine verbesserte Bewertung kann sich ergeben, wenn Lage und Breite des Frequenzbandes innerhalb einer oberen Schranke ν4 und einer unteren Schranke ν1 gewählt werden, wobei die nu merischen Werte dieser Schranken durch die charakteristi schen Linienstrukturen einer repräsentativen Menge von Fin gerabdrücken ermittelt werden.An improved evaluation can result if location and Width of the frequency band within an upper bound ν4 and a lower bound ν1 can be chosen, the nu merit values of these barriers by the characteristic line structures of a representative set of fin can be determined.

Um aus der Linien/Spaltenstruktur eines Fingerprintsensors stammende Störungen zu eliminieren kann es vorteilhaft sein, wenn Frequenzbereiche von der Integration ausgenommen werden, die in einem Band der Breite ν_x um die y-Achse und in einem Band der Breite v_y um die x-Achse der Transformierten liegen, wobei ν_x und ν_y Konstante sind, die empirisch als Charakte ristika eines bei der Aufnahme des Bildes verwendeten Sensors bestimmt werden.In order to eliminate interference originating from the line / column structure of a fingerprint sensor, it can be advantageous if frequency ranges are excluded from the integration which are in a band of width ν _x around the y-axis and in a band of width v _y around the x- Axis of the transform lie, where ν _x and ν _{y are} constants that are determined empirically as characteristics of a sensor used in the acquisition of the image.

Eine günstige Weiterbildung des Verfahrens zeichnet sich dadurch aus, daß zur Befreiung des Integranden von seinem Gleichanteil ein Cutoff-Verfahren nach der Vorschrift
A favorable further development of the method is characterized in that a cutoff method according to the regulation is used to free the integrand from its direct component

fs(ν, ϕ) = fs(ν, ϕ) - FS_min für (FS(ν, ϕ) - FS_min) ≧ 0 und
fs (ν, ϕ) = fs (ν, ϕ) - FS _min for (FS (ν, ϕ) - FS _min ) ≧ 0 and

fs(ν, ϕ) = 0 für (FS(ν, ϕ) - FS_min) ⊰ 0
fs (ν, ϕ) = 0 for (FS (ν, ϕ) - FS _min ) ⊰ 0

durchgeführt wird, in welchem FS_min konstant ist und empirisch aus Charakteristika eines bei der Aufnahme des Bildes verwen deten Sensors bestimmt wird. Die Entfernung des meist stören den Gleichanteils erfolgt auf diese Weise wirksam und mit geringem Aufwand.is carried out in which FS _{min is} constant and is determined empirically from the characteristics of a sensor used in the acquisition of the image. The removal of the mostly disruptive DC component takes place effectively and with little effort in this way.

Eine weitere Erhöhung der Sicherheit bzw. eine Beschleunigung der Suche kann sich ergeben, falls zwischen oberer und unte rer Schranke ν4, ν1 nach einem Maximum des Integrals über das Frequenzband ν3 - ν2 gesucht wird, dabei die Bedingung ν1 < ν2 < ν3 < ν4 eingehalten wird, wobei nach Auffinden eines Maximums dessen Wert mit einem vorgegebenen Wert verglichen und ein Überschreiben dieses Wertes als Kriterium für das Vorliegen eines Fingerabdruckes genommen wird.A further increase in security or an acceleration the search can result if between upper and lower barrier ν4, ν1 after a maximum of the integral over the frequency band ν3 - ν2 is searched, the condition ν1 <ν2 <ν3 <ν4 is observed, whereby after finding one Maximum whose value compared with a predetermined value and overwriting this value as a criterion for the Presence of a fingerprint is taken.

Es hat sich in der Praxis als effizient erwiesen, wenn die Breite des Bandes zwischen 0,1 mm^-1 und 0,3 mm^-1 liegt. It has proven to be efficient in practice if the width of the band is between 0.1 mm ^-1 and 0.3 mm ^-1 .

Andererseits kann die Suche nach einem Maximum entfallen, falls ν3 = ν4, und ν1 = ν2 gesetzt wird, wobei beispiels weise ν3 = ν4 zwischen 3 und 4 mm^-1 und ν1 = ν2 zwischen 1 und 2 mm^-1 gewählt wird.On the other hand, the search for a maximum can be omitted if ν3 = ν4 and ν1 = ν2 are set, for example ν3 = ν4 between 3 and 4 mm ^-1 and ν1 = ν2 between 1 and 2 mm ^-1 .

Ein manchmal sehr nützliches, die Genauigkeit erhöhendes, zusätzliches Bewertungskriterium ergibt sich dadurch, daß von dem erfaßten Bild ein Histogramm erstellt wird, welches die Zahl der Pixel über den Grauwerten angibt, und ein unterer Grenzwert (FP-Min) des Histogramms sowie ein oberer Grenzwert (FP-Max) des Histogramms erfaßt wird, in welchen Grenzwerten die Pixelzahl unter ein festgelegtes Minimum abgesunken ist, und überprüft wird, ob die beiden Grenzwerte einer vorgegebe nen Funktion FS-Max = F(FP-Min) innerhalb festgesetzter Tole ranzgrenzen entsprechen.A sometimes very useful, accuracy-enhancing, additional evaluation criterion results from the fact that of a histogram is created for the captured image, which Indicates the number of pixels above the gray values, and a lower one Limit (FP-Min) of the histogram and an upper limit (FP-Max) of the histogram is recorded, in which limit values the number of pixels has dropped below a specified minimum, and it is checked whether the two limit values of a given Function FS-Max = F (FP-Min) within fixed toles border limits.

Die Erfindung samt weiterer Vorteile wird im folgenden unter Bezugnahme auf die Zeichnung näher erläutert, in welcher zeigenThe invention and further advantages are set out below With reference to the drawing explained in more detail demonstrate

Fig. 1 ein beispielsweises Bild eines Fingerprints, Fig. 1 an exemplary image of a fingerprint,

Fig. 2 das theoretische Bild einer Transformierten im Fre quenzbereich, Fig. 2 shows the theoretical image of a transform in the frequency range;,

Fig. 3 das Bild der Fouriertransformierten eines Finger prints nach Fig. 1, Fig. 3, the image of the Fourier transform of a fingerprint of Fig. 1,

Fig. 4a und 4b den Verlauf des Betrages der Fouriertrans formierten längs zweier Geraden durch den Ursprung bei Fig. 3 gemessen, Fig. 4a and 4b, the variation of the magnitude of the Fourier Transform along a brief break in two lines through the origin in Fig. 3 is measured,

Fig. 5 eine Kurve ähnlich Fig. 4a und 4b nach Filterung durch einen Bandpaß, und Fig. 5 is a curve similar to Fig. 4a and 4b after filtering by a bandpass, and

Fig. 6a bzw. 6b Histogramme der von einem Sensor geliefer ten Grauwerte. Fig. 6a and 6b histograms of geliefer from a sensor th gray values.

Ausgangspunkt für das erfindungsgemäße Verfahren ist ein Bild, das beispielsweise mit Hilfe eines Fingerprintsensors erzeugt wird. Bei Versuchen der Erfinder wurden Bitmaps mit 256 × 256 Pixel und 256 Grauwerten verwendet, und Fig. 1 zeigt ein Beispiel eines Fingerabdruck-Bildes oder Finger prints.The starting point for the method according to the invention is an image which is generated, for example, with the aid of a fingerprint sensor. In experiments by the inventors, bitmaps with 256 × 256 pixels and 256 gray values were used, and FIG. 1 shows an example of a fingerprint image or finger prints.

Das Bild wird nun einer 2-dimensionalen Fouriertransformation unterworfen, daraus das Frequenzspektrum in Polardarstellung als Betrags- und Phasenanteil gewonnen und der Phasenanteil verworfen. Die Natur des verwendeten Verfahrens bewirkt, daß sich im Bild der Frequenzen die Anteile mit niedrigen Fre quenzen in den "Ecken" sammeln. Für die nun folgende Analyse wird der Ursprung so transformiert, daß sich Gleichanteil und niederfrequente Anteile nahe beim Ursprung befinden. Symme trie und Periodizität der Fouriertransformierten bewirken, daß man diese Operation auch als Permutation der Quadranten sehen kann. Solche Transformationsverfahren sind bekannt, und es sei diesbezüglich beispielsweise verwiesen auf: "The Scientist's and Engineer's Guide to Digital Signal Proces sing", S. W. Smith, 1999, California Technical Publishing, ISBN 0-9660-176-7-6, Chapter 24. "Linear Image Processing" (p. 397-421).The image now becomes a two-dimensional Fourier transform subjected to the frequency spectrum in polar representation won as amount and phase share and the phase share discarded. The nature of the method used causes the parts with low fre collect sequences in the "corners". For the following analysis the origin is transformed so that DC component and low frequency components are close to the origin. sym effect and periodicity of the Fourier transform, that this operation can also be called a permutation of the quadrants able to see. Such transformation methods are known, and in this regard, reference is made, for example, to: "The Scientist's and Engineer's Guide to Digital Signal Proces sing ", S. W. Smith, 1999, California Technical Publishing, ISBN 0-9660-176-7-6, Chapter 24. "Linear Image Processing" (p. 397-421).

Unter Bezugnahme auf Fig. 2 werden für die Bewertung des Frequenzspektrums (FS(ν, ϕ)) folgende Parameter und Funktio nen über den Parametern eingeführt: ((ν, ϕ) wird nur einge führt, um das Integral über einen Ring einfach formulieren zu können, ϕ hat nichts mit der "Phase" zu tun).With reference to FIG. 2, the following parameters and functions above the parameters are introduced for the evaluation of the frequency spectrum (FS (ν, ϕ)): ((ν, ϕ) is only introduced in order to simply formulate the integral via a ring can, ϕ has nothing to do with the "phase").

Auf das beispielsweise Bild eines Fingerprints nach Fig. 1 zurückkommend sei nun auf Fig. 3 verwiesen, wo die 2-D- Fouriertransformierte des Bildes nach Fig. 1 gezeigt ist. Wie oben bereits angegeben, zeigt Fig. 3 das Betragsspektrum in geshifteter Form, d. h. die ursprünglichen Quadranten werden so vertauscht, daß der Gleichanteil nun im Zentrum liegt. Weiters fällt auf, daß das Fourierspektrum symmetrisch ist, sodaß man sich auf die Analyse des halben Bildes beschränken kann. Returning to the example of a fingerprint according to FIG. 1, reference is now made to FIG. 3, where the 2-D Fourier transform of the image according to FIG. 1 is shown. As already indicated above, FIG. 3 shows the magnitude spectrum in shifted form, ie the original quadrants are interchanged so that the DC component is now in the center. It is also noticeable that the Fourier spectrum is symmetrical, so that one can restrict oneself to the analysis of the half image.

Bewegt man sich im Bild der Transformierten im ersten und zweiten Quadranten entlang einer Geraden durch den Ursprung, beispielsweise der Diagonale und trägt die Betragswerte als Funktion auf, so ergeben sich Kurvenverläufe wie in Fig. 4a und 4b. Trotz der starken Schwankungen ist ein charakteristi sches Maximum zu erkennen, das der typischen Ridgebreite ent spricht und als typisch für Fingerprintbilder bewertet werden kann. Die so gewonnenen Kurven beinhalten starke Schwankungen und können, wie die Erfahrung gezeigt hat, für jeden Fin gerprint einen sehr unterschiedlichen Verlauf zeigen, wodurch der Informationsgehalt relativ bescheiden ist.If one moves in the image of the transform in the first and second quadrants along a straight line through the origin, for example the diagonal, and plots the magnitude values as a function, curve profiles result as in FIGS. 4a and 4b. Despite the strong fluctuations, a characteristic maximum can be seen, which corresponds to the typical Ride width and can be rated as typical for fingerprint images. The curves thus obtained contain strong fluctuations and, as experience has shown, can show a very different course for each fingerprint, which means that the information content is relatively modest.

Eine Verbesserung ergibt sich, wenn man die Bewertung dieser Kurvenschar durch das Integral über eine Gütefunktion G(ν2) ersetzt,
An improvement results if the evaluation of this family of curves is replaced by the integral via a quality function G (ν2),

wobei die Funktion fs(ν, ϕ), durch Wirkung eines Cutoff-Wertes FS_min aus FS(ν, ϕ) nach der Vorschrift
where the function fs (ν, ϕ), by the effect of a cutoff value FS _min from FS (ν, ϕ) according to the regulation

fs(ν, ϕ) = 0 für (FS(ν, ϕ) - FS_min) ⊰ 0 entsteht.
fs (ν, ϕ) = 0 for (FS (ν, ϕ) - FS _min ) ⊰ 0.

Für den konkreten Wert (ν3 - ν2) = 0,3 mm^-1 ergeben sich dann für den Fingerprint der Fig. 1 Kurven der Form Fig. 5. Für die Bewertung eines Fingerprints wird das Maximum der Gütefunkti on für fixe Parameter ν1, (ν3 - ν2), ν4, FS_min innerhalb des er laubten Bereiches ermittelt. Diese Parameter werden empirisch anhand einer Referenzmenge repräsentativer Fingerprints be stimmt. For the specific value (ν3 - ν2) = 0.3 mm ^-1 , curves for the fingerprint of FIG. 1 then result in the form of FIG. 5. For the evaluation of a fingerprint, the maximum of the quality function for fixed parameters ν1, ( ν3 - ν2), ν4, FS _{min determined} within the permitted range. These parameters are determined empirically using a reference set of representative fingerprints.

Die Erfindung integriert demnach den Betrag der Fouriertrans formierten innerhalb eines hinsichtlich seiner Lage und sei ner Breite vorbestimmten Frequenzbandes (ν3 - ν2), wozu auf den unterlegten Kreisring in Fig. 2 verwiesen wird. Der Wert dieses oben angegebenen Integrals als Gütefunktion wird als Maß für die Wahrscheinlichkeit verwendet, daß es sich bei dem untersuchten Bild tatsächlich um einen Fingerabdruck handelt. Bei der Aufnahme von Fingerprintes, z. B. für ein Enrollment, kann man einen Grenzwert für die Gütefunktion vorgeben, der eine konkrete Entscheidung erlaubt, ob ein Bild angenommen oder verworfen wird.The invention accordingly integrates the amount of the Fourier transform within a frequency band (ν3 - ν2) which is predetermined with regard to its position and width, for which purpose reference is made to the underlying circular ring in FIG. 2. The value of the above-mentioned integral as a quality function is used as a measure of the probability that the examined image is actually a fingerprint. When recording fingerprints, e.g. B. for an enrollment, one can specify a limit for the quality function, which allows a concrete decision whether an image is accepted or rejected.

Zweckmäßigerweise bringt man das Frequenzband innerhalb einer oberen Schranke ν4 und einer unteren Schranke ν1 unter; (siehe die entsprechenden Kreise in Fig. 2), wobei die nume rischen Werte dieser Schranken durch charakteristische Lini enstrukturen einer repräsentativen Menge von Fingerabdrücken empirisch ermittelt werden.The frequency band is expediently accommodated within an upper bound ν4 and a lower bound ν1; (see the corresponding circles in FIG. 2), the numerical values of these barriers being determined empirically by characteristic line structures of a representative set of fingerprints.

Im Hinblick auf die zuvor genannte Zeilen/Spaltenstruktur von Fingerprintsensoren kann man Frequenzbereiche von der Inte gration ausnehmen, die in einem Band der Breite ν_x um die y- Achse und in einem Band der Breite ν_y um die x-Achse der Transformierten liegen, wie in Fig. 2 dargestellt. Die Werte für ν_x und ν_y werden empirisch aus den Charakteristika des Sensors ermittelt.With regard to the aforementioned row / column structure of fingerprint sensors, frequency ranges can be excluded from the integration, which lie in a band of width ν _x around the y-axis and in a band of width ν _y around the x-axis of the transform, as shown in Fig. 2. The values for ν _x and ν _y are determined empirically from the characteristics of the sensor.

Man kann weiters innerhalb der genannten Schranken ν1 und ν4 nach einem Maximum des Integrals über das Frequenzband (ν3 - ν2) suchen, wobei sich praktische Werte für das dabei kon stant gehaltene Frequenzband, z. B. zwischen 0,1 mm^-1 und 0,3 mm^-1, bewegen.One can also search within the bounds ν1 and ν4 for a maximum of the integral over the frequency band (ν3 - ν2), whereby practical values for the frequency band kept constant, z. B. between 0.1 mm ^-1 and 0.3 mm ^-1 , move.

Die Suche nach einem Maximum kann aber auch entfallen, wenn man ν1 = ν2 setzt. Typische, aber nur als Beispiele zu ver stehende Werte von ν3 = ν4 liegen zwischen 3 und 4 mm^-1 und jene von ν1 = ν2 zwischen 1 und 2 mm^-1. The search for a maximum can also be omitted if you set ν1 = ν2. Typical values of ν3 = ν4, which are only to be understood as examples, lie between 3 and 4 mm ^-1 and those of ν1 = ν2 between 1 and 2 mm ^-1 .

Im folgenden wird unter Bezugnahme auf Fig. 6a und 6b noch ein zusätzliches Kriterium erläutert, das bei der Bewertung eines Bildes, das von einem Fingerprintsensor stammt, verwen det werden kann. In dem Diagramm nach Fig. 6a bzw. 6b ist die Anzahl der Pixel im Bild über den Grauwerten aufgetragen. Das Beispiel geht von einem kapazitiven Sensor und 256 Grauwerten aus. Fig. 6a zeigt ein Histogramm des Bildes eines Sensors; das keinen Fingerabdruck darstellt, aber alle seitens des Sensors lieferbaren Grenzwerte ausschöpft, wobei ein klein ster Grauwert L durch den Kontakt der Sensoroberfläche mit Luft und ein größter Grauwert W durch den Kontakt der Senso roberfläche mit Wasser praktisch festgelegt sind. (Der Grau wert 0 entspricht "schwarz", der Grauwert 255 entspricht "weiß".)In the following, an additional criterion is explained with reference to FIGS. 6a and 6b, which can be used in the evaluation of an image originating from a fingerprint sensor. In the diagram of Fig. 6a and 6b, the number of pixels is plotted in the image of the gray values. The example assumes a capacitive sensor and 256 gray values. FIG. 6a is a histogram of the image showing a sensor; that does not represent a fingerprint, but exhausts all limit values available on the part of the sensor, whereby a smallest gray value L is practically determined by the contact of the sensor surface with air and a largest gray value W by the contact of the sensor surface with water. (The gray value 0 corresponds to "black", the gray value 255 corresponds to "white".)

Ein typisches Histogramm für einen tatsächlichen Fingerab druck zeigt Fig. 6b, wobei sich zeigt, daß die Grenzen FP-Min und FP-Max durch einen steilen Anstieg und einen steilen Abfall wohldefiniert sind. Man kann von einem gegebenen Bild dieses Histogramm erstellen, und den oberen bzw. unteren Grenzwert FP-Max bzw. FP-Min erfassen, wobei die Grenzwerte dadurch festgelegt werden, daß dort die Pixelzahl unter ein festgelegtes Minimum abgesunken ist. Sodann überprüft man, ob die beiden Grenzwerte innerhalb festsetzter Toleranzgrenzen einer vorgegebenen, empirisch ermittelten Funktion entspre chen. Insbesondere kann die Funktion eine lineare Funktion sein, FP-Max = C.FC-Min, wobei der Anstieg C dieser Funktion als Bewertungskriterium zur Frage, ob ein Bild einen Finger abdruck darstellt, verwendet wird.A typical histogram for an actual fingerprint is shown in Fig. 6b, showing that the FP-Min and FP-Max limits are well defined by a steep rise and a steep fall. This histogram can be created from a given image and the upper or lower limit value FP-Max or FP-Min can be determined, the limit values being determined in that the number of pixels there has dropped below a defined minimum. Then one checks whether the two limit values correspond to a predetermined, empirically determined function within fixed tolerance limits. In particular, the function can be a linear function, FP-Max = C.FC-Min, the rise C of this function being used as an evaluation criterion for the question of whether an image represents a fingerprint.

Claims

1. A method for recognizing an image as a fingerprint, characterized in that the image of a suspected imprint is detected, the captured image is subjected to a two-dimensional Fourier transformation, the amount of the transforms integrated within a predetermined frequency band ν3 - ν2 with respect to its position and width and the value of this integral is used as a measure of the likelihood that the image is a fingerprint.

2. The method according to claim 1, characterized in that the position and width of the Frequency band within an upper bound ν4 and one lower bound ν1 can be selected, the numerical Values of these barriers through the characteristic lines structures a representative set of fingerprints be determined.

3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that frequency ranges are excluded from the integration, which lie in a band of width ν _x around the y-axis and in a band of width v _y around the x-axis of the transform, where ν _x and ν _y are constants that are determined empirically as characteristics of a sensor used in the acquisition of the image.

4. The method according to any one of claims 1 to 3, characterized in that a cutoff method according to the regulation to free the integral from its direct component
fs (ν, ϕ) = fs (ν, ϕ) - FS _min for (FS (ν, ϕ) - FS _min ) ≧ 0 and
fs (ν, ϕ) = 0 for (FS (ν, ϕ) - FS _min ) ⊰ 0
is carried out in which FS _{min is} constant and is determined empirically from the characteristics of a sensor used in the acquisition of the image.

5. The method according to any one of claims 2 to 4, characterized in that between the upper and lower bound ν4, ν1 after a maximum of the integral the frequency band ν3 - ν2 is searched, the condition gung ν1 <ν2 <ν3 <ν4 is observed, after being found a maximum whose value ver with a predetermined value and overwriting this value as a criterion for the presence of a fingerprint is taken.

6. The method according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the width of the band is between 0.1 mm ^-1 and 0.3 mm ^-1 .

7. The method according to any one of claims 1 to 6, characterized in that the frequency limits are set with ν3 = ν4, and ν1 = ν2, for example ν3 = ν4 between 3 and 4 mm ^-1 and ν1 = ν2 between 1 and 2 mm ^{-1 is} selected.

8. Procedure for the separation of prints, which before the Method according to one of claims 1 to 7 is applied, characterized, that a histogram is created from the captured image, wel ches indicates the number of pixels above the gray values, and a lower limit (FP-Min) of the histogram and an upper one Limit (FP-Max) of the histogram is recorded, in which Limits the number of pixels below a specified minimum has dropped, and it is checked whether the two limit values a given function FS-Max = F (FP-Min) within set tolerance limits.

9. The method according to claim 8, characterized in that the function a li neare function, and the increase in function as an evaluator tion criterion is used.