DE69928297T2

DE69928297T2 - Verfahren und system zum vergleichen von fingerabdruckschablonen

Info

Publication number: DE69928297T2
Application number: DE69928297T
Authority: DE
Inventors: P. Anthony RUSSO
Original assignee: Precise Biometrics AB
Current assignee: Precise Biometrics AB
Priority date: 1999-07-15
Filing date: 1999-11-19
Publication date: 2006-06-01
Anticipated expiration: 2019-11-20
Also published as: AU1630800A; US6681034B1; WO2001006445A1; EP1203344A1; CN1167031C; ATE309581T1; US20040128521A1; CN1359504A; US7299360B2; AU768531B2; CA2378345A1; EP1203344B1; CA2378345C; DE69928297D1

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Diese Erfindung betrifft Fingerabdruckverifikation. Insbesondere betrifft diese Erfindung Verfahren zum Vergleichen von Fingerabdruckschablonen und deren Strukturen.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Biometrische Identifikation wird zur Verifizierung der Identität einer Person durch digitales Messen ausgewählter Merkmale bestimmter physikalischer Eigenschaften und Vergleichen dieser Messwerte mit den für die Person in einer Bezugsdatenbank, oder manchmal in einer von der Person mitgeführten SmartCard gespeicherten verwendet. Physikalische Eigenschaften, die verwendet werden, umfassen Fingerabdrücke, Sonogramme, die Geometrie der Hand, das Muster von Blutgefäßen auf dem Handgelenk und auf der Retina des Auges, die Topografie der Iris des Auges, Gesichtszüge und die Schreibdynamik einer Unterschrift und das Tippen auf einer Tastatur.
Der Fingerabdruck ist einer der am häufigsten eingesetzten physikalischen Merkmale in der biometrischen Identifikation. Fingerabdrücke werden als die zuverlässigste Mittel zum Identifizieren von Personen aufgrund von zwei außergewöhnlichen Merkmalen verwendet; nämlich, dass sie über die gesamte Lebensdauer unverändert bleiben und sich von Person zu Person unterscheiden. Fingerabdrücke bestehen aus erhabenen Reibungsgraten der Haut die von vertieften Tälern der Haut getrennt werden. Fingerabdruck-"Minutiae" sind üblicherweise als Grat- bzw. Rillenenden oder Rillenverzweigungen, wo sich eine Rille in zwei Rillen aufspaltet, definiert.
Da das Vergleichen eines Fingerabdruckes als ein Bild eine große Dateikapazität zum Speichern der gemessenen und Bezugsmerkmale und eine komplexe Berechnung zum Vergleichen gemessener Merkmale mit Bezugsmerkmalen erfordern kann, wird die Fingerabdruckidentifikation unter Verwendung einer Positionsbeziehung von Merkmalen oder Minutiae ausgeführt, die aus dem Fingerabdruckbild extrahiert werden. Die ein Fin gerabdruckbild repräsentierenden Minutiae werden digitalisiert und in einem digitalen Speicher gespeichert, welcher ein Nur-Lese-Speicher, ein Magnetband oder dergleichen sein kann. Ein in dieser Weise digitalisierter Fingerabdruck kann mit in dem Speicher gespeicherten Bezugsfingerabdrücken verglichen werden. Damit der Vergleich funktioniert, müssen der Bezugsfingerabdruck und der gemessene Fingerabdruck extrahiert, charakterisiert und so digitalisiert werden, dass die Fingerabdruckschablonen dieselbe Information enthalten und dasselbe Format aufweisen.
Eine Anwendung einer Fingerabdruckidentifikation ist die Verwendung des Fingerabdruckes zum Entsperren einer SmartCard, welche oft verschlüsselte Information enthält. Derzeit ist die Eingabe einer PIN (Personal Identification Number) durch den Benutzer erforderlich, bevor die verschlüsselte Information aus der SmartCard entnommen und verwendet werden kann. Die Verwendung einer PIN hat viele Nachteile. Beispielsweise steht die Buchführungs- oder Kartenausgabeorganisation erheblichen Verwaltungskosten bei der Handhabung der geheimen Codes gegenüber, und die Kartenbesitzer müssen sich die geheimen Codes merken.
EP-A-0 159 037 beschreibt ein Fingerabdruckidentifikationssystem, das eine Eingabevorrichtung, eine Steuereinheit, einen Arbeitsspeicher, einen Kartenleser und eine Speicherkarte umfasst. Die Speicherkarte speichert Bezugsfingerabdruckinformation des Benutzers. Die Bezugsfingerabdruckinformation umfasst eine Vielzahl von Minutiae. Für jede Minutia speichert die Speicherkarte deren Position, deren Richtung und ihre Beziehung zu benachbarten Minutiae. Wenn eine Identifikation eines Benutzers durchgeführt werden soll, erzeugt die Eingabevorrichtung ein Bild des Fingerabdruckes des Benutzers. Der Kartenleser liest die Bezugsfingerabdruckinformation aus der Speicherkarte des Benutzers aus und lädt diese in den Arbeitsspeicher. Die Speichereinheit vergleicht dann die Bezugsfingerabdruckinformation mit dem durch die Eingabevorrichtung erzeugten Fingerabdruckbild.
WO-A-99/26184 beschreibt biometrische Techniken, in welchen aus mehreren Bytes bestehende biometrische Schablonen miteinander verglichen werden. Der Vergleich zwischen einer gemessenen Fingerabdruckschablone und einer Bezugsfingerabdruckschablone wird innerhalb einer SmartCard ausgeführt, welche auch die Bezugsschablone speichert.
US-A-5 363 453 beschreibt ein nicht auf Minutiae beruhendes Fingerabdruckidentifikationssystem, in welcher der Vergleich zwischen einer gemessenen und einer Bezugsschablone innerhalb eines Kartenlesers ausgeführt wird, wobei die Schablonen numerische Matrizen sind, die Fingerabdruckdaten ohne Minutiae speichern, und der Vergleich das aufeinander folgende Vergleichen eines ersten Elementes einer Bezugsschablone mit einem entsprechenden ersten Element einer gemessenen Schablone umfasst, und dann den Vergleich entsprechender zweiter Elemente usw.
Einige Datenschutzgesetze, beispielsweise die Datenschutzgesetze in Europa, erfordern, dass sensitive Information, wie z.B. eine Bezugsfingerabdruckschablone, auf der SmartCard in einer Weise gespeichert wird, dass sie die Karte nicht verlassen kann, ohne dass zuerst die Karte mit einer PIN entsperrt wird. Daher muss für ein in Europa praktisch einsetzbares Fingerabdruckvergleichsverfahren der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus durch einen Mikroprozessor in der SmartCard durchgeführt werden. Andernfalls muss die SmartCard durch irgendeinen anderen Mechanismus, wie z.B. eine PIN, entsperrt werden, bevor die Bezugsfingerabdruckschablone gelesen werden kann. Die Schwierigkeit der Ausführung eines herkömmlichen Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus auf einer SmartCard beruht hauptsächlich auf den eingeschränkten Rechenfähigkeiten und Speicher einer herkömmlichen SmartCard. Beispielsweise enthält eine herkömmliche SmartCard typischerweise weniger als 512 Bytes an RAM (wobei 256 Bytes typisch sind) und zwischen 1 Kilobyte und 16 Kilobyte Speicher. Ein 8-Bit-RISC (Reduced Instruction Set Computer) Mikroprozessor hat einen Takt zwischen 1 Megahertz und 10 Megahertz, was angesichts des Umfangs der erforderlichen Berechnungen ziemlich langsam ist, um einen Vergleich zwischen einem gemessenen Fingerabdruck und einem Bezugsfingerabdruck auszuführen. Tatsächlich verhindern die Hardwareeinschränkungen die Verwendung eines Fingerabdruckes zum Entsperren von Daten aus SmartCards.
Zusätzlich zu den Hardwareeinschränkungen besteht ein weiteres wichtiges Auslegungskriterium in den Kosten. Das U.S. Patent Nr. 4,582,985 (hierin nachstehend das '985 Patent) mit dem Titel "Data Carrier", erteilt am 15. April 1986 an Bo Löfberg und hierin in seiner Gesamtheit durch Bezugnahme beinhaltet, beschreibt einen Datenträger eines Kartentyps. Gemäß dem '985 Patent enthält der Datenträger eine Fingerabdruck- Verifikationsvorrichtung zum Durchführen des Verifikationsprozesses. Die Verifikationsvorrichtung umfasst eine Sensorvorrichtung zum Erfassen einer Fingerspitze des Eigentümers und zum Erzielen einer entsprechenden Fingerabdrucklinieninformation. Es muss eine spezielle SmartCard verwendet werden, um die Sensorvorrichtung aufzunehmen, da eine herkömmliche SmartCard keine derartigen Einrichtungen bereitstellt. Zusätzlich ist, da die Fingerabdruck-Schablonenerzeugung, Speicherung und der Vergleich auf dem Datenträger erfolgen, der Mikroprozessor einer herkömmlichen SmartCard nicht angemessen. Somit muss eine spezielle SmartCard mit einem leistungsfähigeren Prozessor verwendet werden, wodurch die Kosten gesteigert werden.
Daher werden Systeme und Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmen gebraucht, die durch einen Mikroprozessor mit geringem Speicher und geringerer Rechenkapazität ausgeführt werden können, um dadurch die Kosten der SmartCard auf einem akzeptablen Wert zu halten.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Gemäß einem ersten Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung ein Verfahren zum Vergleichen von Fingerabdruckschablonen, gemäß Darstellung im Anspruch 1. Das Verfahren umfasst die Schritte: Bereitstellen einer in einer SmartCard gespeicherten Bezugsschablone, wobei die Bezugsschablone eine Vielzahl von Referenzdatenblöcken umfasst; Bereitstellen einer durch einen SmartCard-Leser gemessenen Schablone, wobei die gemessene Schablone eine Vielzahl gemessener Datenblöcke aufweist; wobei das Verfahren gekennzeichnet ist durch die weiteren Schritte: Laden eines von den gemessenen Datenblöcken über einen Kommunikationskanal in einen RAM auf der SmartCard; und Laden eines von den Bezugsdatenblöcken in den RAM und Vergleichen des einen von den Bezugsdatenblöcken mit dem einen von den gemessenen Datenblöcken.
Der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus kann von einem Mikroprozessor mit kleinem Speicher und geringen Rechenkapazitäten durchgeführt werden.
Gemäß einem zweiten Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung ein Fingerabdruck-Verifikationssystem gemäß Darstellung im Anspruch 11. Das System umfasst einen SmartCard-Leser umfasst, wobei der SmartCard-Leser umfasst: einen Fingerabdrucksensor; und einen ersten Mikroprozessor, wobei der erste Mikroprozessor eine gemessene Schablone mit einer Vielzahl gemessener Datenblöcke aus von dem Fingerabdrucksensor gelesenen Daten erzeugt; eine SmartCard, wobei die SmartCard umfasst: einen statischen Speicher, wobei der statische Speicher eine Bezugsschablone mit einer Vielzahl von Bezugsdatenblöcken speichert; einen Kommunikationskanal zwischen der SmartCard und dem SmartCard-Leser, dadurch gekennzeichnet, dass die SmartCard ferner umfasst: einen zweiten Mikroprozessor, wobei der zweite Mikroprozessor einen Vergleichsalgorithmus ausführt, um zu ermitteln, ob die gemessene Schablone mit der Bezugsschablone übereinstimmt, wobei der Vergleichsalgorithmus einen gemessenen Datenblock mit einem Bezugsdatenblock pro Zeitpunkt vergleicht, und einen RAM, wobei der RAM einen Bezugsdatenblock und einen gemessenen Datenblock während der Ausführung des Vergleichsalgorithmus speichert.
Gemäß einem dritten Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung ein Fingerabdruck-Verifikationssystem gemäß Darstellung im Anspruch 19. Das System gemäß dem dritten Aspekt umfasst einen Fingerabdrucksensor; einen statischen Speicher, wobei der statische Speicher eine Bezugsschablone mit einer Vielzahl von Bezugsdatenblöcken speichert, wovon jeder Bezugsdatenblock eine Minutia repräsentiert; einen Mikroprozessor, wobei der Mikroprozessor eine gemessene Schablone aus von dem Fingerabdrucksensor gelesenen Daten erzeugt und einen Vergleichsalgorithmus ausführt, um zu ermitteln, ob die gemessene Schablone mit der Bezugsschablone übereinstimmt, wobei die gemessene Schablone eine Vielzahl gemessener Datenblöcke aufweist, wovon jeder gemessene Datenblock eine Minutia repräsentiert; und dadurch gekennzeichnet, dass das Fingerabdruck-Verifikationssystem ferner umfasst: einen Arbeitsspeicher, wobei der Arbeitsspeicher einen von den Bezugsdatenblöcken und einen von den gemessenen Datenblöcken während der Ausführung des Vergleichsalgorithmus speichert, und dadurch dass der Vergleichsalgorithmus einen gemessenen Datenblock mit einem Bezugsdatenblock zu dem Zeitpunkt speichert.
In einer Ausführungsform dieser Erfindung werden eine Bezugsfingerabdruckschablone und eine gemessene Fingerabdruckschablone aus einem Bezugsfingerabdruckbild bzw. einem zu verifizierenden Fingerabdruckbild erzeugt. Jede Schablone weist eine Vielzahl von Datenblöcken auf, wobei jeder Datenblock eine Minutia repräsentiert und einen Ort, einen Minutia-Winkel und eine Nachbarschaft umfasst. In einer Ausführungsform wird der Ort durch zwei Koordinaten (x_j, y_j) repräsentiert, wobei die Koordinaten einen Mittelpunkt (0, 0) an der oberen linken Ecke besitzen. Der Minutia-Winkel θ_j ist der Winkel zwischen der x-Achse und einer Linie tangential zu der Rillenlinie bei der Minutia. In einer Ausführungsform werden jede Koordinate und der Minutia-Winkel auf eine ausgewählte Anzahl von Bits quantisiert. Im Allgemeinen ist der Quantisierungsumfang eine Funktion des verfügbaren Speichers und des Grades der gewünschten Genauigkeit.
Die Nachbarschaft besteht aus einer vorbestimmten Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae, welche für jede aus einem Fingerabdruckbild extrahierte Minutia ausgewählt werden. Jede Nachbarschafts-Minutia ist durch drei Positionsparameter bezüglich der ausgewählten Minutia gekennzeichnet. Die Positionsparameter umfassen einen Abstand und zwei Winkel.
In einer Ausführungsform wird eine optionale Nachbarschaftsbegrenzung um eine zufällig ausgewählte Minutia gezogen. In einer Ausführungsform werden, wenn die Anzahl der Nachbarschafts-Minutiae innerhalb der Nachbarschaftsbegrenzung kleiner als eine vorbestimmte Anzahl ist, alle Nachbarschafts-Minutiae innerhalb der Nachbarschaftsbegrenzung ausgewählt. In einer weiteren Ausführungsform wird eine vorbestimmte Anzahl der nächstliegenden Nachbar-Minutiae ausgewählt. In noch einer weiteren Ausführungsform wird eine vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae, welche die beste Verteilung um die zufällig ausgewählte Minutia ergibt, ausgewählt. In einer Ausführungsform werden die Minutiae mit dem größten Abstand voneinander ausgewählt. In einer weiteren Ausführungsform werden Minutiae, die sehr eng zusammen liegen, z.B. weniger als angenähert 10 Pixel zueinander, nicht ausgewählt. In einer weiteren Ausführungsform wird eine beliebige von den sehr nahe liegenden Minutiae ausgewählt. In einer Ausführungsform wird ein Quadrant beliebig unter Verwendung der zufällig ausgewählten Minutia als dem Mittelpunkt gezogen und eine vorbestimmte Anzahl von Minutiae wird aus jedem Quadranten ausgewählt.
Eine x-Achse wird in der Richtung der Linie tangential zu der Rille bei der zufällig ausgewählten Minutia gezogen. Eine y-Achse, senkrecht zu der x-Achse, wird gezogen. Die x-Achse und die y-Achse schneiden sich bei der zufällig ausgewählten Minutia. Somit hat die zufällig ausgewählte Minutia nun eine Position von (0, 0) und wird als die "Mittel punkts-Minutia" bezeichnet. Eine erste Linie wird zwischen der Mittelpunkts-Minutia und einer ihrer Nachbar-Minutiae gezogen. Die erste Linie hat einen Abstand d_i, welcher einer der die Nachbar-Minutia repräsentierenden Positionsparameter ist. Ein Winkel ϕ_i zwischen der ersten Linie und der x-Achse ist der zweite die Nachbar-Minutia repräsentierende Positionsparameter. Eine zweite Linie wird dann von der Nachbar-Minutia gezogen, so dass sie die x-Achse in der Richtung der Linie tangential zu der Rille der Nachbar-Minutia zu schneiden. Der Winkel ϕ_i zwischen der x-Achse und der zweiten Linie ist der dritte die Nachbar-Minutia repräsentierende Positionsparameter.
In einer Ausführungsform wird jeder Positionsparameter auf eine ausgewählte Anzahl von Bits quantisiert. Beispielsweise wird jeder Winkel ϕ_i und φ_i auf 6 Bits quantisiert und der Abstand d_i wird auf 5 Bits quantisiert.
Ein Datenblock aus jeder Fingerabdruckschablone wird in einen Arbeitsspeicher (RAM) zum Vergleichen geladen. In einer Ausführungsform werden die Datenblöcke sortiert, wobei jedoch eine derartige Sortierung optional ist. In einer Ausführungsform werden die Datenblöcke gemäß ihrer x-Koordinaten sortiert. In einer weiteren Ausführungsform werden die Datenblöcke gemäß ihrer y-Koordinaten sortiert. In einer Ausführungsform werden die Datenblöcke in der Bezugsschablone sortiert. In einer weiteren Ausführungsform werden die Datenblöcke in der gemessenen Schablone sortiert. In noch einer weiteren Ausführungsform werden sowohl die gemessene Schablone als auch die Bezugsschablone sortiert.
Jeder von den kennzeichnenden Parametern, d.h., der Ort, der Minutia-Winkel und die Nachbarschaft des zu vergleichenden gemessenen Datenblockes wird mit dessen entsprechenden Pendant in dem Bezugsdatenblock verglichen. Die Reihenfolge des Vergleichs kann variiert werden. Beispielsweise wird der Ortsparameter in den x-Koordinaten der gemessenen Minutiae zuerst mit den entsprechenden x-Koordinaten der Bezugs-Minutiae verglichen. In einer weiteren Ausführungsform wird der Ortsparameter in den y-Koordinaten der gemessenen Minutiae zuerst mit den entsprechenden y-Koordinaten der Bezugs-Minutiae verglichen. In einer Ausführungsform ist der Vergleich eine einfache Subtraktion. Wenn die Differenz für ein Parameterpaar gleich zu oder kleiner als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, stimmen die Parameter überein. Wenn alle Parameter übereinstimmen, stimmen die Datenblöcke überein. Andernfalls stimmen, wenn einer der Parameter nicht übereinstimmt, die Datenblöcke nicht überein, und der nächste Satz der Datenblöcke wird verglichen.
Der Datenblockvergleich beginnt mit dem ersten Bezugsdatenblock und dem ersten gemessenen Datenblock und endet, wenn die vorbestimmte Anzahl von Datenblockvergleichen erreicht worden sind (d.h., wenn die Schablonen übereinstimmen), oder wenn alle Datenblockkombinationen verglichen worden sind. In einer Ausführungsform wird, wenn der erste Bezugsdatenblock und der erste gemessene Datenblock nicht übereinstimmen, der nächste gemessene Datenblock in den RAM zum Vergleich mit dem ersten Bezugsdatenblock geladen. Der Vorgang setzt sich fort, bis alle gemessenen Datenblöcke in der gemessenen Fingerabdruckschablone verglichen worden sind. Der nächste Bezugsdatenblock und der erste gemessene Datenblock werden dann zum Vergleichen in den RAM geladen. Der Vorgang setzt sich fort, bis alle Bezugsdatenblöcke verglichen worden sind. In einer weiteren Ausführungsform wird, wenn der erste Bezugsdatenblock nicht mit dem ersten gemessenen Datenblock übereinstimmt, der zweite Bezugsdatenblock in den RAM zum Vergleichen mit dem ersten gemessenen Datenblock geladen. Der Vorgang setzt sich fort, bis alle Bezugsdatenblöcke verglichen worden sind. Der zweite gemessene Datenblock und der erste Bezugsdatenblock werden dann in den RAM zum Vergleichen geladen. Der Vorgang setzt sich fort, bis alle gemessenen Datenblöcke verglichen worden sind.
In einer Ausführungsform, in welcher die Datenblöcke sortiert werden, wird der Vergleich zwischen einem Bezugsdatenblock und den restlichen unverglichenen gemessenen Datenblöcken beendet, wenn die Differenz zwischen dem Bezugsdatenblock und dem gemessenen Datenblock die Toleranz überschreitet. In einer Ausführungsform startet der nächste Vergleich mit dem nächsten Bezugsdatenblock und dem ersten übereinstimmenden gemessenen Datenblock.
In der alternativen Ausführungsform wird der Vergleich zwischen einem gemessenen Datenblock und dem restlichen nicht verglichenen Bezugsdatenblöcken beendet, wenn die Differenz zwischen dem gemessenen Datenblock und dem Bezugsdatenblock die Toleranz überschreitet. In einer Ausführungsform beginnt der nächste Vergleich mit dem nächsten Bezugsdatenblock und dem ersten übereinstimmenden gemessenen Datenblock.
In einer Ausführungsform werden die Nachbar-Minutiae in einer Nachbarschaft über den Abstand d_i sortiert. Der Nachbarschaftsvergleich beginnt mit dem nächsten Nachbarn in der Bezugsnachbarschaft und dem ersten Nachbarn in der gemessenen Nachbarschaft und endet, wenn die vorbestimmten Nachbarschaftsübereinstimmungen erreicht sind (d.h., die Nachbarschaften übereinstimmen), oder wenn alle Nachbarkombinationen verglichen worden sind. Jeder Bezugspositionsparameter wird mit seinem entsprechenden gemessenen Positionsparameter verglichen. In einer Ausführungsform wird der Vergleich mit einer einfachen Subtraktion ausgeführt. Wenn die Differenz eine vorbestimmte Toleranz erfüllt, stimmen die Parameter überein. Wenn alle Positionsparameter in der Nachbar-Minutia übereinstimmen, stimmen die Nachbar-Minutiae überein. Wenn einer der Positionsparameter nicht übereinstimmt, stimmen die Nachbar-Minutiae nicht überein.
In einer Ausführungsform ist die Bezugsfingerabdruckschablone in einem statischen Speicher in einer SmartCard gespeichert und der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus wird in einem Mikroprozessor in der SmartCard durchgeführt. In einer Ausführungsform wird die Bezugsfingerabdruckschablone bei einem SmartCard-Leser erzeugt und gespeichert.
Der vorstehend beschriebene Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus kann mit einem Mikroprozessor mit kleinem Speicher und niedrigen Rechenkapazitäten ausgeführt werden, da der Vergleichsalgorithmus keine rechenintensiven Operationen erfordert und keine Vergleiche erfordert, die 8 Bit überschreiten.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 stellt ein SmartCard-System mit einem SmartCard-Leser zum Lesen einer SmartCard dar.
2A stellt eine in Datenblöcke unterteilte Bezugsfingerabdruckschablone dar.
2B stellt eine zu vergleichende in Datenblöcke unterteilte gemessene Fingerabdruckschablone dar.
3 stellt dar, wie eine Minutia repräsentiert wird.
4A stellt eine runde Nachbarschaftsbegrenzung dar.
4B stellt eine quadratische Nachbarschaftsbegrenzung dar.
4C stellt ein Verfahren einer Nachbarschaftsauswahl dar.
4D stellt einen in einem komplexen Bereich zu repräsentierenden Winkel dar.
4E stellt eine Ausführungsform eines Verfahrens einer Nachbarauswahl dar.
5 stellt den Aufbau von Positionsparametern für eine Nachbar-Minutia dar.
6 stellt zwei Nachbarschaften mit Fehlern zwischen diesen dar.
7A stellt einen Bezugsdatenblock mit Orts-, Minutia-Winkel- und Nachbarschaftsparametern dar.
7C stellt eine Bezugsnachbarschaft mit verschiedenen Positionsparametern dar.
Fig. D stellt eine gemessene Nachbarschaft mit verschiedenen Positionsparametern dar.
8A stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines Schablonenvergleichs dar.
8B stellt ein Flussdiagramm eines weiteren Verfahrens eines Schablonenvergleichs dar.
9A stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines detaillierten Datenblockvergleichs dar.
9B stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines detaillierten Datenblockvergleichs dar.
9C stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines detaillierten Datenblockvergleichs dar.
10 stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines detaillierten Nachbarschaftsvergleichs dar.
11A stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines detaillierten Nachbarvergleichs dar.
11B stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines detaillierten Nachbarschaftsvergleichs mit sortierten Nachbarn dar.
12 stellt ein Flussdiagramm eines Verfahrens eines Fingerabdruck-Schablonenvergleichs in einer Mehrfachbenutzer-Situation dar.
Die Verwendung derselben Bezugszeichen in unterschiedlichen Figuren weist auf ähnliche oder gleiche Elemente hin.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die nachstehende Beschreibung ist nur als veranschaulichend und nicht einschränkend gemeint. Weitere Ausführungsformen dieser Erfindung werden für den Fachmann auf dem Gebiet der Halbleiter-Verarbeitungstechniken in Anbetracht der nachstehenden Beschreibung offensichtlich sein.
1 stellt eine Implementation der vorliegenden Erfindung dar. 1 stellt ein SmartCard-Lesersystem mit einer SmartCard 100 und einem SmartCard-Leser 110 dar. Die SmartCard 100 umfasst einen statischen Speicher 102 zum Speichern einer Bezugsfingerabdruckschablone, einen Mikroprozessor 104 zum Durchführen eines Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus und einen RAM (Arbeitsspeicher) 106. Der SmartCard-Leser 110 besitzt einen RAM 112 zum Speichern einer gemessenen Fingerabdruckschablone, einen Mikroprozessor 114 und einen Fingerabdrucksensor 116. In einer Ausführungsform ist der Fingerabdrucksensor 116 ein kapazitiver Fingerabdruck sensor. Der Fingerabdruckleser 110 kann eine eigenständige Einheit an einer Kasse sein, oder kann beispielsweise in einem ATM (Geldausgabeautomat) eingebaut sein.
Wenn ein Benutzer Zugang zu der SmartCard 100 wünscht, führt er/sie die SmartCard 100 in den SmartCard-Leser 110 ein. Der SmartCard-Leser fordert dann den Benutzer auf, seinen/ihren Finger auf den Fingerabdrucksensor 116 zu legen. Die Aufforderung kann entweder visuell oder hörbar erfolgen. Der Mikroprozessor 114 in dem SmartCard-Leser 110 digitalisiert dann das an dem Fingerabdrucksensor 116 gemessene elektrische Signal, erzeugt ein Fingerabdruckbild, extrahiert Minutiae aus dem Fingerabdruckbild, kennzeichnet jede Minutia, erzeugt eine Nachbarschaft für jede Minutia und erzeugt eine gemessene Fingerabdruckschablone aus den kennzeichnenden Parametern und der Nachbarschaft. Die gemessene Fingerabdruckschablone wird dann im RAM 112 gespeichert. Der Schablonenaufbau wird nachstehend im Detail diskutiert.
Minutiae können aus einem Fingerabdruck unter Verwendung beliebiger bekannter Verfahren extrahiert werden. Beispielsweise kann eine Rillenskelettierungstechnik verwendet werden. Diese Technik verwendet einen iterativen Prozess zum Verdünnen einer Rillenlinie, indem Pixel verworfen werden, welche keinen Einfluss auf die Kontinuität der Rillenlinie haben, bis eine 1-Pixel-Linie zurückbleibt, deren Endpunkt die Minutia ist. Weitere Typen von Minutia-Extraktionstechniken sind beispielsweise in dem U.S. Patent Nr. 4,646,352 mit dem Titel "Method and Device for Matching Fingerprints with Precise Minutia Pairs Selected From Coarse Pairs", erteilt am 24. Februar 1987 an Asai et al. und in dem U.S. Patent Nr. 4,135,147 mit dem Titel "Minutiae Pattern Matcher", erteilt am 16. Januar 1979 an Riganati et al. beschrieben. Die Minutia-Extraktionstechnik wird in dieser Anmeldung nicht im Detail beschrieben, da sie nicht Teil der Erfindung ist.
Der SmartCard-Leser 110 sendet dann die gemessene Fingerabdruckschablone über einen Kommunikationskanal 120 mit einer ausgewählten Geschwindigkeit, typischerweise 9,6 Kilobit/Sekunde oder 9600 Baud an die SmartCard 100. Der Mikroprozessor 104 in der SmartCard 100 empfängt die gemessene Fingerabdruckschablone aus dem SmartCard-Leser 110, liest die Bezugsfingerabdruckschablone aus dem statischen Speicher 102 in den RAM 106 Block für Block nach Bedarf ein und führt einen Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus aus, um die zwei Fingerabdruckschablonen zu vergleichen.
Eine Sammlung von Datenblöcken, die einen Fingerabdruck, entweder einen Bezugsabdruck oder gemessenen repräsentieren, wird hierin als eine Fingerabdruckschablone bezeichnet. Ein Datenblock besteht aus Information einer ihm entsprechenden extrahierten Minutia einschließlich Ort, Minutia-Winkel und Nachbarschaft, welche nachstehend diskutiert werden. Die 2A, 2B, 3, 4A–4E, 5, 6, und 7A–7D stellen im Detail dar, wie eine Fingerabdruckschablone aufgebaut wird. 2A stellt eine Bezugsfingerabdruckschablone 200 mit mehreren Datenblöcken 201, 202, 203 usw. dar. Typischerweise umfasst die Bezugsfingerabdruckschablone 200 50 Datenblöcke, d.h., typischerweise werden 50 Minutiae aus einem Fingerabdruckbild extrahiert. In einer Ausführungsform ist die minimale Anzahl der erforderlichen Minutiae gleich 10. Die minimale Anzahl der Minutiae ist im Allgemeinen durch die erforderliche Übereinstimmungsgenauigkeit bestimmt. In einer Ausführungsform ist die maximal zulässige Anzahl von Minutiae gleich 128. Die Anzahl 128 wird als die maximale Anzahl von Minutiae gewählt, da bei einer typischen Anzahl von 50, 128 einen ausreichenden Bereich der Anzahl von Minutiae ergibt, die aus einem Fingerabdruckbild extrahiert werden können. Natürlich können die minimale und die maximale Anzahl extrahierter Minutiae passend zu einer speziellen Anwendung modifiziert werden. Die Bezugsfingerabdruckschablone 200 wird beispielsweise in einem statischen Speicher 102 auf der SmartCard (100) gespeichert.
2B stellt eine gemessene Fingerabdruckschablone 210 mit mehreren Datenblöcken 211, 212, 213 usw. dar. In gleicher Weise umfasst die gemessene Fingerabdruckschablone 210 typischerweise 50 Datenblöcke. Die gemessene Fingerabdruckschablone 210 wird beispielsweise durch den SmartCard-Leser 110 erzeugt und im RAM 112 in dem SmartCard-Leser 110 gespeichert. Die Anzahl der aus dem gemessenen Fingerabdruck extrahierten Datenblöcke kann sich von der Anzahl der aus einem Bezugsfingerabdruck extrahierten Datenblöcke aufgrund möglicherweise falscher Minutiae unterscheiden. Zusätzlich kann sich die Anzahl der aus einem gemessenen Fingerabdruck extrahierten Datenblöcke von der Anzahl der aus einem Bezugsfingerabdruck extrahierten Datenblöcke unterscheiden, da nur ein Teilfingerabdruck gelesen wird. Jedoch kann trotzdem eine Übereinstimmung vorliegen, wenn die Anzahl von Fingerabdruck-Datenblockübereinstimmungen einer vorbestimmten Anzahl von Fingerabdruck-Datenblockübereinstimmungen genügt. Daher muss die Anzahl der Fingerabdruckda tenblöcke in der gemessenen Fingerabdruckschablone nicht dieselbe wie die Anzahl von Fingerabdruckdatenblöcken in der Bezugsfingerabdruckschablone sein.
In einer Ausführungsform enthalten alle Datenblöcke sowohl in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 als auch der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 dieselbe Anzahl von Bits. Ein Datenblock wird für jede einzelne aus einem Fingerabdruckbild extrahierte Minutia aufgebaut. Daher ist die Anzahl von jede Fingerabdruckschablone bildenden Datenblöcken gleich der Anzahl der aus einem Fingerabdruckbild extrahierten Minutiae. Beispielsweise enthält, wenn 80 Minutiae aus einem Fingerabdruckbild extrahiert werden, die Fingerabdruckschablone 80 Datenblöcke.
3 stellt dar, wie jede Minutia repräsentiert wird. Eine x-Achse und eine y-Achse werden so konstruiert, dass sich der Punkt (0, 0) an der oberen linken Ecke eines Fingerabdruckbildes befindet. Die x-Achse und die y-Achse werden unabhängig von der Drehung oder der Translation des Fingerabdruckes gezogen, wie es nachstehend diskutiert wird. Jede Minutia in einem Fingerabdruckbild ist durch einen Ort (x_j, y_j) und einen Minutia-Winkel θ_j gekennzeichnet, wobei j die Anzahl der aus einem Fingerabdruckbild extrahierten Minutiae ist. Der Ort (x_j, x_j) ist der Ort der Minutia j in Bezug auf die x- und y-Achse. Der Minutia-Winkel θ_j ist der Winkel zwischen der x-Achse und einer Linie tangential zu einer Rille 301, wo die Minutia j extrahiert wird. Wichtig ist, dass die Minutiae sowohl des Bezugsfingerabdruckes als auch des gemessenen Fingerabdruckes dieselben Kennzeichnungsparameter enthalten müssen.
Eine Nachbarschaft c wird für jede Minutia j konstruiert, wie es nachstehend beschrieben wird. 4A–4E veranschaulichen verschiedene Arten der Auswahl von Nachbar-Minutiae bei der Konstruktion einer Nachbarschaft NH_j für die Minutia j. Eine Nachbarschaft wird für jede einzelne aus einem Fingerabdruckbild extrahierte Minutia konstruiert. In einer Ausführungsform wird eine Nachbarschaftsbegrenzung um die Minutia j gezogen. Beispielsweise wird ein Kreis 300 mit einem festen Radius r, von beispielsweise 90 Pixeln, unter Verwendung der Minutia j als dem Mittelpunkt gezogen, wie es in 4A dargestellt ist, um eine Nachbarschaftsbegrenzung zu erzeugen. In einer alternativen Ausführungsform wird ein die Nachbarschaftsbegrenzung repräsentierender Kasten 310 unter Verwendung der Minutia j als dem Mittelpunkt gemäß Darstellung in 4B gezogen. Natürlich kann jede vorbestimmte Nachbarschaftsbegrenzung mit beliebiger Form oder Größe gezogen werden.
Eine vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae wird aus dem eingeschlossenen Bereich ausgewählt. In einer Ausführungsform werden fünfzehn (15) Minutiae (ausschließlich der Minutia j) innerhalb der Nachbarschaftsbegrenzung als die Nachbar-Minutiae für die Nachbarschaft NH_j ausgewählt. Wenn der eingeschlossene Bereich weniger als die vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae enthält, werden alle in dem eingeschlossenen Bereich enthaltenen Nachbarschafts-Minutiae ausgewählt. Es sei angemerkt, dass die Nachbarschaft NH_j mehrfach Nachbarschafts-Minutiae N₁–N_i enthält, wobei i eine vorbestimmte Anzahl ist, so dass genug Information vorliegt, um die Nachbarschaft NH_j eindeutig genug zu machen, um die Genauigkeitsanforderung zu erfüllen. Die Anzahl der Nachbarn hängt im Allgemeinen von der Eindeutigkeit der gewünschten Nachbarschaft NH_j ab. Beispielsweise ist, wenn nur vier Nachbarn N₁–N₄ für eine Nachbarschaft gewählt werden, die Wahrscheinlichkeit, dass äquivalente oder übereinstimmende Nachbarschaften vorliegen, wesentlich höher als die entsprechende Wahrscheinlichkeit in Verbindung mit einer Nachbarschaft von fünfzehn Nachbarn. In gleicher Weise hätte eine Nachbarschaft mit dreißig Nachbarn eine geringere Wahrscheinlichkeit zu anderen Nachbarschaften äquivalent zu sein. Die Eindeutigkeit der Nachbarschaft bestimmt, wie oft ein guter Fingerabdruck zurückgewiesen wird (d.h., eine Fehlrückweisungsrate) und wie oft ein schlechter Fingerabdruck akzeptiert wird (d.h., eine Fehlakzeptanzrate). Die Anzahl der Nachbarschafts-Minutiae hängt auch von der akzeptablen Berechnungskomplexität oder der Geschwindigkeit ab, die zufrieden stellend von einem Mikroprozessor durchgeführt werden kann.
In einer Ausführungsform werden die Nachbarschafts-Minutiae so gewählt, dass sie die Verteilung um den Mittelpunkt, d.h., um die Minutia j maximieren. Gemäß 4C wird eine x-Achse in der Richtung der Linie tangential zu einer Rillenlinie bei der Minutia j gezogen. Eine Linie wird von der Minutia j zu einer Minutia N₁ gezogen, die einen Winkel σ₁ zwischen der x-Achse und der Linie bildet. In gleicher Weise wird eine Linie von der Minutia j zu jeder der restlichen Minutiae innerhalb des eingeschlossenen Bereichs gezogen, wobei jede einen Winkel σ_k mit der x-Achse bildet, wobei k die Anzahl der Minutiae innerhalb des eingeschlossenen Bereiches ist. Ein Mittelwert wird aus allen Winkeln σ_k berechnet.
In einer Ausführungsform wird der Mittelwert in einem komplexen Bereich berechnet, da ein Mittelwert in einem Gradbereich komplizierter aufgrund der zylindrischen Natur der Winkel wäre. Eine komplexe Zahl C kann als eine Summe ihrer Real- und Imaginär-Anteile a bzw. b beschrieben werden, d.h., C = a + ib, wobei i die Quadratwurzel aus –1 ist.
Gemäß 4D können Winkel in Form von komplexen Zahlen durch die nachstehende Gleichung ausgedrückt werden: Ck = cos(σk) – isin(σk)wobei σk = tan–1(bk/ak)ist. Somit ist der Realanteil des Winkels σ_k gleich a_k = cos(σ_k) und der Imaginäranteil des Winkels σ_k ist b_k = sin(σ_k). Um einen Durchschnitt aller Winkel σ_k zu erhalten, wird jeder Winkel σ_k in sein komplexes Äquivalent umgewandelt. Der Realanteil a_k und der Imaginäranteil bk werden dann getrennt gemittelt. Der gemittelte Realanteil a_avg und der gemittelte Imaginäranteil b_avg werden dann in eine Realzahldarstellung σ_avg, beispielsweise
und σ_k = tan^–1(b_avg/a_avg) umgewandelt.
In einer Ausführungsform wird jeder Winkel σ₁ überprüft, um zu ermitteln, wie nahe er an dem Durchschnittswinkel σ_avg liegt, indem der Winkel σ_k von dem Durchschnittswinkel σ_avg subtrahiert wird, um eine Differenz σ_kdiff zu erhalten. Eine vorbestimmte Anzahl von Minutiae, die die größte Differenz σ_kdiff haben, wird ausgewählt, so dass die gesamte Nachbarschaft eine maximale Standardwinkelabweichung aufweist. Es sei angemerkt, dass, wenn eine Gruppe von Minutiae, wie z.B. die in 4C dargestellte Gruppe 301 vorliegt, der Durchschnitt näher an der Gruppe 301 liegen würde. Somit wären die Minutiae, die innerhalb der Gruppe 301 liegen näher an dem Mittelwert. In einer Ausfüh rungsform würden, wenn die Anzahl von Minutiae innerhalb der Begrenzung größer als die vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae ist, die Minutiae innerhalb der Gruppe 301 nicht ausgewählt werden. Wenn eine oder mehrere Minutiae aus der Gruppe 301 ausgewählt werden müssen, um die vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae zu erfüllen, werden die Minutiae zufällig ausgewählt. Mit anderen Worten, die Minutiae innerhalb der Gruppe 301 werden weniger wahrscheinlich als die Minutiae außerhalb der Gruppe 301 ausgewählt.
In einer Ausführungsform werden, wenn mehrere Minutiae, wie z.B. die Minutiae N₅ und N₆, dieselben Winkel haben, die Abstände zwischen der Minutia N₅ und der Minutia j und zwischen der Minutia N₆ und der Minutia j als Tiebreak verwendet, d.h., dass je geringer der Abstand ist, desto wahrscheinlicher die Minutia ausgewählt würde. In einer weiteren Ausführungsform wird, wenn eine Minutia, d.h., die Minutia N₃ zu nahe an der Minutia j liegt, z.B. 10 Pixel, die Minutia nicht ausgewählt. In noch einer weiteren Ausführungsform werden die Nachbarschafts-Minutiae, die am (im Abstand) weitesten weg voneinander liegen, ausgewählt. In einer Ausführungsform werden, wenn zwei oder mehr Nachbarschafts-Minutiae sehr nahe beieinander liegen, z.B. 10 Pixel, wie z.B. die Nachbarschafts-Minutia N₅ und die Nachbarschafts-Minutia N₇, entweder beide Nachbarschafts-Minutiae N₅ und N₇ eliminiert oder eine von den Nachbarschafts-Minutiae N₅ und N₇ beliebig ausgewählt.
Die Nachbarschaftsbegrenzung ist bei der Auswahl von Nachbarschafts-Minutiae für eine Nachbarschaft optional. Beispielsweise werden die Nachbarschafts-Minutiae so ausgewählt, dass die Verteilung um den Mittelpunkt, d.h., um die Minutia j, herum maximiert wird, wie es vorstehend beschrieben wurde. Jedoch werden in dieser Ausführungsform alle aus dem Fingerabdruck extrahierten Minutiae zum Berechnen des Mittelwertes verwendet. Alle anderen vorstehend beschriebenen Ausführungsformen sind ebenfalls auf eine Nachbarschafts-Minutiae-Auswahl ohne eine Begrenzung anwendbar. In einer zusätzlichen Ausführungsform wird ein Quadrant beliebig mit der Minutia j als Mittelpunkt gezogen und eine vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae wird dann aus jedem Quadranten gemäß Darstellung in 4E ausgewählt. Im Allgemeinen kann jedes Nachbarschafts-Minutiae-Extraktionsverfahren verwendet werden, um die vorbestimmte Anzahl i von Nachbarschafts-Minutiae zum Konstruieren einer Nachbarschaft NH_j zu extrahieren.
Nachdem die Nachbarschafts-Minutiae ausgewählt sind, wird eine Nachbarschaft NH_j aufgebaut, indem drei Positionsparameter für jede Nachbarschafts-Minutia hergeleitet werden. Die Positionsparameter werden unter Bezugnahme auf die Minutia j hergeleitet. Diese Positionsparameter beinhalten einen Abstand d_i und zwei Winkel ϕ_i und φ_i, wobei _i die Anzahl der Nachbarschafts-Minutiae ist.
5 stellt dar, wie die Positionsparameter hergeleitet werden. Eine x-Achse wird in der Richtung der Linie tangential zu einer Rillenlinie bei einer Minutia j gezogen. Eine y-Achse senkrecht zu der x-Achse wird dann gezogen, welche die x-Achse bei der Minutia j schneidet. Somit hat die Minutia j eine Position (0, 0) und wird als die "Mittelpunkts-Minutia N₀" bezeichnet. Eine Linie 500 wird von der Mittelpunkts-Minutia N₀ zu einer Nachbarschafts-Minutia N_i gezogen. Die Linie 500 hat einen Abstand d_i. Ein Winkel ϕ_i wird zwischen der x-Achse und der Linie 500 erzeugt. Eine weitere Linie 501 wird von dem Nachbarn N_i in der Richtung einer Linie tangential zu einer Rillenlinie für eine Nachbarschafts-Minutia N_i gezogen, um die x-Achse zu schneiden und sich über diese hinaus zu erstrecken. Der Winkel zwischen der verlängerten Linie 501 und der x-Achse ist der Winkel φ_i. Somit kann die Nachbarschafts-Minutia N_i durch (d_i, ϕ_i, φ_i) repräsentiert werden. In gleicher Weise befindet sich eine Nachbarschafts-Minutia N₁ in einem Abstand d₁ und der Mittelpunkts-Minutia N₀. Ein Winkel ϕ₁ wird zwischen der Linie 502 und der x-Achse erzeugt. Ein Winkel φ₁ wird zwischen der Linie 503 und der x-Achse erzeugt. Eine Nachbarschafts-Minutia N₂ befindet sich in einem Abstand d₂ von der Mittelpunkts-Minutia N₀. Ein Winkel ϕ₂ wird zwischen der Linie 504 und der x-Achse erzeugt. Ein Winkel φ₂ wird zwischen der Linie 505 und der x-Achse erzeugt. Der Vorgang wird für alle i Nachbarschafts-Minutiae der Mittelpunkts-Minutia N₀ wiederholt. Somit wird für eine Nachbarschaft mit 15 Nachbarn (d.h., i = 15) jeder von den 15 Nachbarn N₁, N₂, N₃, ..., N₁₅ durch (d_i, ϕ_i, φ_i) repräsentiert. Wichtig ist, dass der Abstand d_i und die Winkel ϕ_i und φ_i unabhängig von jeder Rotation oder Translation eines Fingerabdruckes sind, da sie relative Positionen in Bezug auf die Mittelpunkts-Minutia N₀ sind. Somit werden, wenn ein Fingerabdruckbild gedreht oder verschoben wird, alle Mittelpunkts-Minutiae N₀ zugeordneten Minutiae in derselben Weise und im Betrag verschoben und gedreht und deren relativen Positionen in Bezug auf die Mittelpunkts-Minutia N₀ bleiben dieselben.
In einer Ausführungsform wird jeder von den Parametern d_i, ϕ_i und φ_i auf eine ausgewählte Anzahl von Bits quantisiert. Die Quantisierung erlaubt eine Reduzierung der Anzahl von Bits für die Darstellung eines Wertes. Insbesondere werden während der Quantisierung alle Zahlen, die zwischen zwei Grenzwerte fallen, auf einen Quantisierungswert zwischen den Grenzwerten diskretisiert.
Es gibt verschiedene Lösungswege, um den Quantisierungswert herzuleiten. In einer linearen Quantisierung kann ein Quantisierungswert beispielsweise über einen praktischen Lösungsansatz oder einen Schwerpunktslösungsansatz hergeleitet werden. In dem praktischen Lösungsansatz kann der Quantisierungswert berechnet werden, indem der Quotient einer Gleichung, z.B. x/N, wobei x der unquantisierte Wert und N das Quantisierungsintervall ist, auf die nächstliegende ganze Zahl gerundet wird. Beispielsweise wird, wenn der nicht quantisierte Wert 5 und das Quantisierungsintervall 2 ist, der quantisierte Wert erhalten, indem 5/2 = 2,5 auf 3 gerundet wird. In gleicher Weise wird, wenn der nicht quantisierte Wert 5 und das Quantisierungsintervall 4 ist, der Quantisierungswert erhalten, indem 5/4 = 1,25 auf 1 gerundet wird. In einem Schwerpunktslösungsansatz wird der Quantisierungswert berechnet als
wobei C der Quantisierungswert ist; i und j die Begrenzungszahlen des zu quantisierenden Intervalls sind; und p die Wahrscheinlichkeit des Auftretens jeder Zahl x ist.
In einer nicht-linearen Quantisierung kann eine Nachschlagetabelle erzeugt werden, um einen Quantisierungswert für jeden nicht quantisierten Wert zu spezifizieren. Beispielsweise kann die Nachschlagetabelle für nicht quantifizierte Werte von 0 bis 1 den Quantisierungswert auf 1 spezifizieren; für unquantisierte Werte von 1 bis 3 den Quantisierungswert auf 2 spezifizieren; für unquantisierte Werte von 3 bis 6 den Quantisierungswert für 5 quantifizieren; usw. Eine nicht-lineare Quantisierung hat den Vorteil, den Quantisierungswert in Abhängigkeit von den jeder Minutia zugeordneten Fehlern einzustellen. Beispielsweise ist für eine gegebene Minutia je näher die Nachbarschafts- Minutia zu der gegebenen Minutia liegt, der Fehler umso kleiner. Ebenso ist, je weiter weg die Nachbarschafts-Minutia liegt, der Fehler umso größer. Daher müssen für näher an der gegebenen Minutia liegende Nachbarschafts-Minutiae die der Nachbarschafts-Minutia zugeordneten Parameter feiner als für die Nachbarschafts-Minutiae quantisiert werden, die weiter weg liegen.
Obwohl jeder Quantisierungsbetrag verwendet werden kann, hängt der Quantisierungsbetrag von der Genauigkeit der gewünschten Übereinstimmung und dem verfügbaren Speicherplatz ab. Wie es allgemein im Fachgebiet bekannt ist, ist je größer die Quantisierung ist, die Genauigkeit der Repräsentation umso geringer und der benötigte Speicherraum geringer. Beispielsweise sind für einen Satz von nicht quantisierten Werten von 1 bis 10 4 Bits erforderlich, um jede Zahl darzustellen. Wenn des Quantisierungsintervall 2 ist, muss der größte Quantisierungswert durch 10/2 oder 5 repräsentiert werden. Somit können alle 10 Zahlen durch 3 Bits repräsentiert werden, was weniger Speicherplatz erfordert. In gleicher Weise muss, wenn das Quantisierungsintervall 5 ist, der größte Quantisierungswert durch 10/5 oder 2 repräsentiert werden. Somit können nicht quantisierte Werte 1 bis 10 nun durch 2 Bits repräsentiert werden, was noch weniger Speicherplatz erfordert. Jedoch wäre der größte Fehler in dem ersten Beispiel 1 und der größte Fehler in dem zweiten Beispiel wäre 2,5. Somit ist, je größer die Quantisierung ist, der Speicherbedarf umso kleiner und der Fehler umso größer.
In einer Ausführungsform ist der Abstand d_i auf 5 Bits quantisiert. In einer weiteren Ausführungsform sind die Winkel ϕ_i und φ_i auf jeweils 6 Bits quantisiert.
6 stellt zwei Nachbarschaften mit leichten Fehlern sowohl in der Rotation als auch Translation dar. Die Bezugsnachbarschaft 510 ist mit einer Mittelpunkts-Minutia N₀ und zwei Nachbar-Minutiae N₁ und N₂ aufgebaut. Die gemessene Nachbarschaft 512 ist mit einer Mittelpunkts-Minutia N₀' und zwei Nachbarschafts-Minutiae N₁' und N₂' aufgebaut. Wie man sehen kann, zeigen die Bezugsnachbarschaft 510 und die gemessene Nachbarschaft 512 eine gewisse Ähnlichkeit, d.h., die Nachbarschafts-Minutiae N₁ und N₂ bzw. N₁' und N₂' haben ähnliche Positionsbeziehungen in Bezug auf ihre Mittelpunkts-Minutiae N₀ bzw. N₀'. Es liegen jedoch Fehler zwischen den zwei Nachbarschaften vor. Beispielsweise gibt es leichte Unterschiede in den Abständen sowie in den Winkeln. Die leichten Unterschiede können auf dem Umstand beruhen, dass ein Finger eine fluide Oberfläche besitzt, und sich somit die Oberfläche des Fingers unter unterschiedlichen Bedingungen streckt und verändert. Somit können diese zwei leicht unterschiedlichen Nachbarschaften der Fingerabdruck von demselben Finger jedoch zu unterschiedlichen Zeitpunkten erzeugt sein. Der Fingerabdruck-Vergleichsalgorithmus muss daher diese leichten Variationen berücksichtigen, da, wenn eine perfekte Übereinstimmung erforderlich ist, zahlreiche irrtümliche Rückweisungen die Fingerabdruckidentifikation undurchführbar machen.
Da Übereinstimmungstoleranzen akzeptiert werden müssen, werden die durch einen bestimmten Betrag der Quantisierung verursachten Fehler in der sich ergebenden Genauigkeit des Vergleichs unwichtig. Beispielsweise stimmen, wenn die Toleranz des Abstandes d_i auf 1 eingestellt ist und der durch die Quantisierung des Abstands d₁ bewirkte maximale Fehler ebenfalls 1 ist, wenn sowohl der Bezugsabstand als auch der gemessene Abstand in dieselben Quantisierungswerte fallen, die Abstände überein, obwohl die tatsächlichen Abstände unterschiedlich sein können. Die akzeptable Toleranz besteht daher wie viel Quantisierung für jeden Parameter durchgeführt werden kann.
Ein weiterer Vorteil der Quantisierung besteht in der Erhöhung der Datenübertragungsgeschwindigkeit, da die Größe der Datenpakete nach der Quantisierung kleiner wird. In einer Ausführungsform werden die quantisierten Werte unter Verwendung eines allgemein bekannten Kompressionsverfahrens wie z.B. der Lauflängencodierung oder L-Z-W-(Lemtel-Ziv-Welch)-Kompression, jedoch nicht darauf beschränkt, komprimiert. In der Lauflängencodierung werden beispielsweise, wenn fünf Zahlen 0 in einer Reihe vorliegen, statt die Zahlen "0 0 0 0 0" zu speichern, die Zahlen als "5 0" gespeichert. In der L-Z-W Kompression wird ein Wörterbuch häufig wiederholter Gruppen von (8 Bit) Zeichen auf einer Dateibasis aufgebaut, um häufigere Zeichenketten als kürzere Bitmuster zu repräsentieren. Somit ermöglicht die Kompression die Repräsentation der Daten durch weniger Bits, und ermöglicht somit eine schnellere Datenübertragung und einen kleineren Datenspeicherraum. In einer Ausführungsform werden die komprimierten Werte von dem SmartCard-Leser 110 in die SmartCard 100 übertragen und auf der SmartCard 100 dekomprimiert.
In einer Ausführungsform werden die Ortsinformation, d.h., (x_j, y_j), und der Minutia-Winkel θ_j auf eine ausgewählte Anzahl von Bits quantisiert. Beispielsweise wird jeder von den Positionsmesswerten x_j und y_j auf vier Bits quantisiert und der Minutia-Winkel θ_j wird auf sechs Bits quantisiert.
Die Größe eines Datenblockes wird durch die Größe der Parameter bestimmt, die den Ort der Minutia, den Minutia-Winkel und dessen Nachbarschaft repräsentieren. In einer Ausführungsform hat jeder Datenblock in der Fingerabdruckschablone eine Größe von 34 Bytes. In dieser Ausführungsform besteht die Fingerabdruckschablone aus einer 1-Byte Ortsinformation (d.h., zwei 4-Bit Messwerte x_j und y_j), 6-Bits Minutia-Winkel θ_j Information und fünfzehn 17-Bit (5 Bits für d_i, 6 Bits jeweils für die Winkel ϕ_i und φ_i) Nachbarschaftsinformation.
Wie man später sehen wird, vergleicht der Fingerabdruck-Vergleichsalgorithmus die Fingerabdruckschablonen auf einer Block-für-Block Basis. Somit erfordert der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus einen RAM 106 mit einer ausreichenden Größe, um wenigstens zwei Datenblöcke zu speichern, d.h., 68 Datenbytes. In einer herkömmlichen SmartCard, in welcher ein typischer RAM eine Größe von 256 Bytes besitzt, wird kein zusätzlicher Speicher benötigt, da der erforderliche Speicher gemäß dieser Erfindung tatsächlich gut unterhalb der Speichereinschränkung einer herkömmlichen SmartCard liegt.
7A stellt einen Bezugsdatenblock 201 einer Bezugsfingerabdruckschablone 200 im Detail dar. Der Bezugsdatenblock 201 enthält drei Parameter: den Ort 702, den Minutia-Winkel 704 und die Nachbarschaft 706. Der Ort 702 enthält x- und y-Koordinaten. Die Nachbarschaft 706 enthält in einer Ausführungsform 15 Nachbar-Minutiae N₁–N₁₅. Jeder Nachbar N₁–N₁₅ enthält ferner Positionsparameter wie z.B. den Abstand d_i zwischen der Mittelpunkts-Minutia N₀ und der Nachbarschafts-Minutia N_i und zwei entsprechende Winkel ϕ_i, φ_i, wobei i 1 bis 15 gemäß Darstellung in 7C ist.
In gleicher Weise stellt 7B stellt eine gemessene Fingerabdruckschablone 210 im Detail dar. Der gemessene Datenblock 211 enthält drei Parameter: den Ort 752, den Minutia-Winkel 754 und die Nachbarschaft 756. Der Ort 752 enthält x_j'- und y_j'-Koordinaten. Die Nachbarschaft 756 enthält in einer Ausführungsform 15 Nachbarn N₁'–N₁₅'. Jeder Nachbar N₁'–N₁₅' enthält ferner Positionsparameter wie z.B. den Abstand d_i' zwischen der Mittelpunkts-Minutia N₀' und einem Nachbarn N_i' und zwei entsprechende Winkel ϕ_i', φ_i', wobei i 1 bis 15 gemäß Darstellung in 7D ist. Obwohl die 7A und 7B dieselbe Anzahl von Nachbarn in dem Bezugsfingerabdruckdatenblock 201 und dem gemessenen Fingerabdruckdatenblock 211 zeigen, ist dieses nicht notwendig, da eine Nachbarschaftsübereinstimmung gefunden werden kann, wenn die Anzahl von Nachbarschafts-Minutia-Übereinstimmungen einer vorbestimmten Anzahl von Nachbarschafts-Minutia-Übereinstimmungen entspricht. Beispielsweise enthält der eingeschlossene Bereich für eine bestimmte gezogene Nachbarschaftsbegrenzung bei dem Bezugsfingerabdruck ausreichend Minutiae, um die vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae, z.B. 15 Minutiae auszuwählen. Jedoch enthält der eingeschlossene Bereich bei dem gemessenen Fingerabdruck nur weniger als die vorbestimmte Anzahl von Nachbarschafts-Minutiae, beispielsweise 12 Minutiae. Wenn die vorbestimmte Nachbarschafts-Minutia-Übereinstimmung 7 ist, und 7 Übereinstimmungen zwischen den gemessenen Nachbar-Minutiae und den Bezugsnachbar-Minutiae vorliegen, liegt eine Übereinstimmung zwischen der Bezugsnachbarschaft und der gemessenen Nachbarschaft selbst dann vor, wenn die Nachbarschaft 706 eine andere Anzahl von Nachbarn als die Nachbarschaft 756 enthält.
8A veranschaulicht den Fingerabdruckschablonen-Vergleichsprozess in einer SmartCard-Anwendung. Es sei angemerkt, dass, obwohl ein Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus unter Bezug auf eine SmartCard und einen SmartCard-Leser beschrieben wird, der hierin nachstehend beschriebene Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus beispielsweise auch von einem Personalcomputer, einem Mikroprozessor oder einem Handcomputer ausgeführt werden kann.
Der Schablonenvergleichsprozess startet mit dem Schritt 600. In einer Ausführungsform werden die Bezugsdatenblöcke und die gemessenen Datenblöcke sortiert (Schritt 601), wobei jedoch das Sortieren nicht erforderlich ist. In einer Ausführungsform werden die Datenblöcke gemäß ihrer Ortsinformation, welche durch die x- und y-Koordinaten repräsentiert wird, sortiert. Beispielsweise werden die Datenblöcke gemäß einer zunehmenden x-Koordinate x_j gefolgt von einer zunehmenden y-Koordinate y_j sortiert. Natürlich kann jede Sortierungstechnik verwendet werden, um die Datenblöcke zu sortieren. Im Allgemeinen wird der Minutia-Winkel θ_j aufgrund der zyklischen Natur von Winkelmessungen nicht zum Sortieren verwendet. In einer Ausführungsform werden entweder die Bezugsdatenblöcke oder die gemessenen Datenblöcke sortiert. In einer weiteren Ausführungsform werden sowohl die Bezugsdatenblöcke als auch die gemessenen Daten blöcke sortiert. Die Datenblöcke werden aus Effizienzgründen sortiert, wie es nachstehend erläutert wird.
Da die Fingerabdruckschablonen auf einer Block-für-Block Basis verglichen werden, und die Fingerabdruckschablonen der Reihe nach angeordnet werden, ist kein Zufallszugriff auf die Fingerabdruckschablonen erforderlich. Mit anderen Worten, sobald ein Datenblock verwendet worden ist, wird dieser Datenblock aus dem RAM 106 entfernt und ein neuer Datenblock eingelesen. Dieses ermöglicht die Speicherung nur eines Datenblockes aus jeder Schablone in dem RAM 106 während des Vergleichsprozesses.
Der erste Datenblock der gemessenen Fingerabdruckschablone 210, z.B. der gemessene Block 211 wird beispielsweise aus dem RAM 112 im SmartCard-Leser 110 in den RAM 106 über den Kommunikationskanal 120 (siehe auch 1) eingelesen (Schritt 602). Ferner wird im Schritt 602 der erste Datenblock der Bezugsfingerabdruckschablone 200 (z.B. der Bezugsblock 201) aus dem statischen Speicher 102 in den RAM 106 der SmartCard 100 geladen. Der Mikroprozessor 104 vergleicht die zwei Datenblöcke, d.h., den gemessenen Block 211 und dem Bezugsblock 201 im RAM 106 (Schritt 604). Wie die Datenblöcke im Schritt 604 verglichen werden, wird nachstehend im Detail unter Bezugnahme auf die 9A, 9B und 9C diskutiert.
Wenn die zwei Fingerabdruckschablonen-Datenblöcke, z.B. der Bezugsblock 201 und der gemessene Block 211 übereinstimmen (Schritt 606), wird ein Zähler im Schritt 608 inkrementiert. Wenn die Anzahl der Fingerabdruck-Datenblockübereinstimmungen gleich oder größer als eine vorbestimmte Anzahl (Schritt 610) ist, wird die gemessenen Fingerabdruckschablone 210 als mit der Bezugsfingerabdruckschablone 200 übereinstimmend betrachtet (Schritt 612) und der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsprozess endet im Schritt 614. In einer Ausführungsform werden mehr als vier Datenblockübereinstimmungen als eine Übereinstimmung betrachtet.
Wenn die zwei Fingerabdruckschablonen-Datenblöcke, z.B. der Bezugsblock 201 und der gemessene Block 211 nicht übereinstimmen (Schritt 606), oder wenn die Anzahl der Datenblockübereinstimmungen kleiner als die vorbestimmte Anzahl ist (Schritt 610), wird ermittelt, ob der für den Vergleich verwendete gemessene Block, z.B. der gemessene Block 211 der letzte gemessene Block in der gemessenen Fingerabdruckschablone 200 ist (Schritt 616).
Wenn der gemessene Block, z.B. der gemessene Block 211 nicht der letzte gemessene Block in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 ist, wird der nächste gemessene Block, z.B. der gemessene Block 212 in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210, in den RAM 106 aus dem RAM 112 über den Kommunikationskanal 120 geladen (Schritt 618). Der neu geladene gemessene Block, z.B. der Block 212, wird mit dem Bezugsblock im RAM 106, z.B. dem Bezugsblock 201 (Schritt 604) verglichen. Der Prozess setzt sich fort, bis alle gemessenen Blöcke in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 verglichen worden sind, oder bis eine vorbestimmte Anzahl von Datenblockübereinstimmungen gefunden worden ist.
Wenn der gemessene Block, z.B. der gemessene Block 201, der letzte Bezugsblock in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 ist, wird dann ermittelt, ob der zum Vergleich verwendete Bezugsblock im RAM 106, z.B. der Bezugsblock 201, der letzte Datenblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 210 ist (Schritt 620).
Wenn der Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 201 nicht der letzte Bezugsblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 ist, wird der nächste Bezugsblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 200, z.B. der Bezugsblock 202, beispielsweise aus dem statischen Speicher 102 in den RAM 106 geladen (Schritt 622). Ferner wird im Schritt 622 der erste gemessene Block in der Fingerabdruckschablone 210, z.B. der gemessene Block 211, in den RAM 106 geladen. Der neu geladene Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 202, und der erste gemessene Block, z.B. der gemessene Block 211, werden dann im Schritt 604 verglichen. Der Prozess wird fortgesetzt, bis alle Bezugsblöcke in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 verglichen sind, oder bis die Anzahl von Datenblockübereinstimmungen die vorbestimmte Anzahl überschreitet.
Wenn der Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 201 der letzte Bezugsblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 ist, stimmen die Fingerabdruckschablone 200 und die gemessene Fingerabdruckschablone 210 nicht überein (Schritt 624) und der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsprozess endet im Schritt 614.
Alternativ kann der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsprozess gemäß 8B ausgeführt werden. In 8B ist die optionale Sortierung weggelassen; die Bezugsblöcke werden zuerst gedreht; die gemessenen Blöcke werden dann gedreht. Insbesondere beginnt der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsprozess bei dem Schritt 650. Der erste Datenblock der gemessenen Fingerabdruckschablone 210, z.B. der gemessene Block 211, wird aus dem SmartCard-Leser 110 über den Kommunikationskanal 120 in den RAM 106 geladen (Schritt 652). Ferner wird im Schritt 652 der erste Datenblock der Bezugsfingerabdruckschablone 200, z.B. der Bezugsblock 201, aus dem statischen Speicher 102 in den RAM 106 der SmartCard 100 geladen. Der Mikroprozessor 104 vergleicht die zwei Fingerabdruckschablonen-Datenblöcke, z.B. den gemessenen Block 211 und Bezugsblock 201, im RAM 106 (Schritt 654). Wie die Datenblöcke im Schritt 654 verglichen werden, wird nachstehend im Detail unter Bezugnahme auf 9C beschrieben.
Wenn die zwei Datenblöcke, z.B. die Blöcke 201 und 211, übereinstimmen (Schritt 656), wird ein Zähler im Schritt 658 inkrementiert. Wenn die Anzahl der Datenblockübereinstimmungen gleich oder größer als eine vorbestimmte Anzahl ist (Schritt 660), stimmt die gemessene Fingerabdruckschablone (210) mit der Bezugsfingerabdruckschablone 200 überein (Schritt 662), und der Prozess endet im Schritt 664.
Andernfalls wird, wenn die zwei Datenblöcke, z.B. die Datenblöcke 201 und 211, nicht übereinstimmen (Schritt 656), oder wenn die Anzahl der Übereinstimmungen der Datenblöcke kleiner als die vorbestimmte Anzahl ist (Schritt 660), ermittelt, ob der für den Vergleich verwendete gemessene Block, z.B. der Bezugsblock 201, der letzte Bezugsblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 ist (Schritt 666).
Wenn der Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 201, nicht der letzte Datenblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 ist, wird der nächste Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 202 in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 aus dem statischen Speicher 102 in den RAM 106 geladen (Schritt 668). Der neu geladene Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 202, wird mit dem gemessenen Block im RAM 106, z.B. dem gemessenen Block 211, im Schritt 654 verglichen. Der Prozess läuft weiter ab.
Wenn der Bezugsblock, z.B. der Bezugsblock 201, der letzte Bezugsblock in der Bezugsfingerabdruckschablone 200 ist, wird ermittelt, ob der gemessene Block im RAM 106, der für den Vergleich verwendet wird, z.B. der gemessene Block 211, der letzte gemessene Block in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 ist (Schritt 670).
Wenn der gemessene Block, z.B. der gemessene Block 211, nicht der letzte Datenblock in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 ist, wird der nächste gemessene Block in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210, z.B. der gemessene Block 212, aus dem RAM 112 der SmartCard 100 über den Kommunikationskanal 120 in den RAM 106 geladen (Schritt 672). Der erste Bezugsblock in der Fingerabdruckschablone 200, z.B. der Bezugsblock 201, wird ebenfalls in den RAM 106 geladen (Schritt 672). Der neu geladene gemessene Block, z.B. der gemessene Block 212, und der erste Bezugsblock, z. B. der Block 201, werden dann verglichen (Schritt 654).
Wenn der gemessene Block, z.B. der gemessene Block 211, der letzte gemessene Block in der gemessenen Fingerabdruckschablone 210 ist, stimmen die gemessene Fingerabdruckschablone 210 und Bezugsfingerabdruckschablone 211 nicht überein (Schritt 674) und der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsprozess endet bei dem Schritt 664.
9A stellt in einem Flussdiagramm des Schrittes 600 dar, wie die Fingerabdruckschablonen-Datenblöcke im Detail verglichen werden. Ein Bezugsdatenblock enthält einen Positionsparameter (x_j, y_j), wobei x_j die x-Koordinate und y_j die y-Koordinate einer Bezugs-Minutia ist. Ein gemessener Block enthält einen Positionsparameter von (x_j', y_j'), wobei x_j' die x-Koordinate und y_j' die y-Koordinate einer gemessenen Minutia ist. In dieser Ausführungsform sind die gemessenen Datenblöcke in Abhängigkeit von den x-Koordinaten x_j gefolgt von den y-Koordinaten y_j sortiert. In einer Ausführungsform werden die x-Koordinaten verglichen, indem die gemessene x-Koordinate x_j' von der Bezugs-x-Koordinate x_j subtrahiert wird, d.h., x_j – x_j' = x_jdiff (Schritt 850). Wenn der Absolutwert der Differenz x_jdiff größer als die vorbestimmte Toleranz x_jtoleerance ist (Schritt 852), wird dann ermittelt, ob die Rohdifferenz x_jdiff kleiner als die vorbestimmte Toleranz x_jtole _rance ist (Schritt 868). Wenn die Differenz x_jdiff kleiner als x_jtolerance ist, wird der Rest der gemessenen Datenblöcke nicht mit dem Bezugsdatenblock verglichen und es wird ermittelt, ob der verwendete Bezugsblock der letzte Bezugsblock ist (Schritt 620 in 8A) und der Prozess läuft weiter. Wenn die Differenz x_jdiff größer als x_jtolerance ist, stimmen die Blöcke nicht überein (Schritt 872) und der Prozess fährt bei dem Schritt 606 (8A) fort.
Wenn der Absolutwert der Differenz x_jdiff kleiner oder gleich als eine vorbestimmte Toleranz (x_jtolerance) ist (Schritt 852), d.h., dass die x-Koordinaten übereinstimmen, werden die y-Koordinaten verglichen. Die gemessene y-Koordinate yj' wird von der Bezugs-y-Koordinate y_j subtrahiert, d.h., y_j – y_j' = x_jdiff (Schritt 854). Wenn der Absolutwert der Differenz y_jdiff größer als die vorbestimmte Toleranz y_jtolerance ist (Schritt 856), wird dann ermittelt, ob die Rohdifferenz y_jdiff kleiner als die vorbestimmte Toleranz y_jtolerance ist (Schritt 868). Wenn die Differenz y_jdiff kleiner als y_jtolerance ist, wird der Rest der gemessenen Datenblöcke nicht mit dem Bezugsdatenblock verglichen und es wird ermittelt, ob der verwendete Bezugsblock der letzte Bezugsblock ist (Schritt 620 in 8A) und der Prozess läuft weiter. Wenn die Differenz y_jdiff größer als y_jtolerance ist, stimmen die Blöcke nicht überein (Schritt 872) und der Prozess fährt bei dem Schritt 606 (8A) fort. Wenn der Absolutwert der Differenz y_jdiff kleiner oder gleich als eine vorbestimmte Toleranz (x_jtoleran _ce) ist, werden die Minutia-Winkel θ_j und θ_j' verglichen.
Es sei angemerkt, dass eine einfache Subtraktion im Gradbereich bei Winkeln aufgrund ihrer zyklischen Natur nicht gut funktioniert. Der gemessene Minutia-Winkel θ_j' wird von dem Bezugs-Minutia-Winkel θ_j subtrahiert, d.h., θ_j – θ_j' = θ_jdiff (Schritt 858). Wenn der Absolutwert der Differenz θ_jdiff kleiner oder gleich einer vorbestimmten Toleranz θ_jtolerance ist (Schritt 860), stimmen die Minutia-Winkel überein. Wenn der Absolutwert der Differenz θ_jdiff größer als die vorbestimmte Toleranz θ_jtolerance ist, wird ermittelt, ob der Absolutwert der Differenz q_jdiff größer als oder gleich der Differenz zwischen dem maximal zulässigen quantisierten Minutia-Winkel θ_jmax und der vorbestimmten Toleranz θ_jtolerance ist (Schritt 861). Wenn der Wert |θ_jdiff| größer oder gleich der Differenz zwischen den Werten θ_jmax und θ_jtolerance ist, stimmen die Minutia-Winkel überein.
Ein Beispiel für einen Winkelvergleich wird nachstehend beschrieben. In der Ausführungsform, in welcher die Winkel auf 6 Bit quantisiert sind, und somit Werte zwischen 0 und 63 aufweisen, ist 0 der minimale Wert für θ_j (θ_jmin) und 63 ist der maximale Wert für θ_j (θ_jmax). Die quantisierten Werte werden dann subtrahiert, z.B. Wert |θ_j – θ_j'| = θ_jdiff, wenn der Minutia-Winkel θ_j einen quantisierten Wert von 61 aufweist, während der Minutia-Winkel θ_j' einen quantisierten Wert von 63 aufweist, und die Übereinstimmungstoleranz gleich 2 ist. Dann ist |61 – 63| = 2, was innerhalb des Toleranzbereiches liegt. Somit liegt eine Übereinstimmung zwischen den Minutia-Winkeln θ_j und θ_j' vor. In einer Situation, in welcher der Winkel θ_j einen quantisierten Wert von 0 besitzt, während der Minutia-Winkel θ_j' einen quantisierten Wert von 63 besitzt und die Übereinstimmungstoleranz 2 ist, ist dann absolut |0 – 63| = 63, was außerhalb des Toleranzbereiches liegt. Jedoch ist aufgrund der zyklischen Natur die Differenz zwischen 63 und 0 tatsächlich nur 1, was innerhalb der Toleranz liegt. Daher wird zusätzlich zu der Prüfung, ob |θ_j – θ_j'| ≤ θ_jtolerance ist, auch geprüft, ob θ_jdiff ≥ θ_jmax – θ_jtoleranceist, geprüft. In dem vorstehenden Beispiel gilt θ_jdiff ≥ θ_jmax– θ_jtolerance (63 ≥ 63 – 2). Daher stimmen die Minutia-Winkel θ_j und θ_j' überein.
Wenn die Minutia-Winkel θ_j und θ_j' übereinstimmen, wird die Nachbarschaft NH_j mit der Nachbarschaft NH_j' im Schritt 862 verglichen, was im Detail unter Bezugnahme auf 10 beschrieben wird.
Wenn die Nachbarschaft NH_j aus dem Bezugsblock mit der Nachbarschaft NH_j' aus dem gemessenen Block übereinstimmt (Schritt 864), stimmen die Datenblöcke überein (Schritt 866). Umgekehrt stimmen, wenn irgendeiner der Parameter, d.h., die x-Koordinaten, y-Koordinaten, Minutia-Winkel und Nachbarschaften nicht übereinstimmen, die Datenblöcke nicht überein (872). Der typische Wert für x_jtolerance und y_jtolerance ist 4 und der typische Wert für θ_jtolerance ist 7. Diese typischen Werte sind experimentell hergeleitet.
Da die gemessenen Datenblöcke gemäß den x-Koordinaten x_j sortiert sind, können die Vergleiche für die restlichen gemessenen Datenblöcke weggelassen werden, da die restlichen gemessenen Datenblöcke ebenfalls die Toleranz überschreitende x-Koordinaten x_j' aufweisen. Somit beschneidet die Sortierung die Anzahl der Vergleiche. Die Anzahl der Vergleiche kann weiter reduziert werden, indem die Datenblöcke mittels der y-Koordinaten y_j sortiert werden.
Es kann ein Flag so gesetzt werden, dass nur ein Untersatz der gemessenen Datenblöcke für weitere Vergleiche verwendet wird. 9B stellt in einem Flussdiagramm des Schrittes 604 dar, wie die Fingerabdruckschablonen-Datenblöcke im Detail verglichen werden. Die x-Koordinaten werden verglichen, indem eine gemessene x-Koordinate x_j' von der Bezugs-x-Koordinate x_j subtrahiert wird, d.h., x_j – x_j' = x_jdiff (Schritt 880). Wenn der Absolutwert der Differenz x_jdiff kleiner oder gleich einer vorbestimmten Toleranz x_jtole _rance (Schritt 881) ist, wird ermittelt, ob dieses die erste Übereinstimmung zwischen der Bezugs-x-Koordinate x_j und der gemessenen x-Koordinate x_j' ist (Schritt 885). Wenn die Übereinstimmung die erste Übereinstimmung ist, wird ein Flag für den gemessenen Block gesetzt, der die erste Übereinstimmung der x-Koordinate x_j' enthält (Schritt 886).
Wenn der Absolutwert der Differenz x_jdiff größer als die vorbestimmte Toleranz x_jtolerance ist (Schritt 881), wird dann ermittelt, ob die Differenz x_jdiff kleiner als die vorbestimmte Toleranz x_jtolerance ist (Schritt 882). Wenn die Differenz x_jdiff kleiner als x_jtolerance ist, wird der Rest der gemessenen Datenblöcke nicht mit dem Bezugsdatenblock verglichen, und es wird ermittelt, ob der verwendete Bezugsblock der letzte Bezugsblock ist (Schritt 883). Wenn der Bezugsblock nicht der letzte Bezugsblock in der Bezugsfingerabdruckschablone ist, wird der nächste Bezugsblock und der Startblock in den RAM zum Vergleich geladen (Schritt 884), und der Prozess fährt mit dem Schritt 880 fort. Wenn der Bezugsblock der letzte Block in der Bezugsfingerabdruckschablone ist, stimmt der Fingerabdruck nicht überein (Schritt 624 in 8A).
Wenn die Übereinstimmung nicht die erste Übereinstimmung (Schritt 885) ist, oder nach dem Start der Block mit einem Flag versehen wurde (Schritt 886), werden die y-Koordinaten verglichen. Die gemessene y-Koordinate y_j' wird von der Bezugs-y-Koordinate y_j subtrahiert, d.h., y_j – y_j' = y_jdiff (Schritt 887). Wenn der Absolutwert der Differenz y_jdiff größer als die vorbestimmte Toleranz y_jtolerance ist (Schritt 888), wird ermittelt, ob die Differenz y_jdiff kleiner als y_jtolerance ist (Schritt 869). Wenn die Differenz y_jdiff kleiner als yj_tolerance ist, werden die restlichen gemessenen Datenblöcke nicht mit dem Bezugsdatenblock verglichen und es wird ermittelt, ob der für den Vergleich verwendete Bezugsblock der letzte Bezugsblock ist (Schritt 883). Wenn die Differenz y_jdiff größer als y_jtolerance ist, stimmen die Blöcke nicht überein (Schritt 896) und der Prozess fährt bei dem Schritt 606 (8A) fort.
Wenn der Absolutwert der Differenz y_jdiff kleiner als oder gleich einer vorbestimmten Toleranz y_jtolerance ist (Schritt 888), sind die restlichen Schritte 890 bis 896 ähnlich den Schritten 858 bis 866, die unter Bezugnahme auf 9A beschrieben wurden.
Wie man aus den 9A und 9B ersehen kann, filtert ein Vergleich der x-Koordinaten und y-Koordinaten die Anzahl der Vergleiche. Obwohl der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus in der Lage ist, einen Fingerabdruck mit einem gedrehten und/oder verschobenen gleichen Fingerabdruck zu vergleichen, kann der Algorithmus schneller ausgeführt werden, wenn der Finger auf eine bestimmte Orientierung eingeschränkt wird. Indem man eine Translation und Rotation zulässt, können keine oder nur sehr wenige Werte eliminiert werden, da die Toleranz ausreichend groß sein muss, um so nicht alles während des Vergleichs zu eliminieren und somit eine falsche Zurückweisung zu erzeugen.
9C stellt in einem Flussdiagramm des Schrittes 654 dar, wie die Fingerabdruckschablonen-Datenblöcke im Detail verglichen werden, wobei jeder Block verglichen wird. Die Parameter x_j und x_j' werden beispielsweise durch einfache Subtraktionen verglichen (Schritt 806). Wenn ein Wert x_jdiff, d.h., |x_j – x_j'| = x_jdiff, größer als eine einstellbare, vorbestimmte Toleranz x_jtolerance ist, stimmt der Parameter x_j nicht mit dem Vergleichsparameter x_j' überein. Daher stimmen die Datenblöcke nicht überein (Schritt 824) und der nächste Datenblock wird gelesen (siehe 8B). Wenn der Wert x_jdiff gleich oder kleiner als die Toleranz x_jtolerance ist (Schritt 812), stimmt der Parameter x_j mit dem Parameter x_j' überein (Schritt 808), und der Parameter y_j wird mit dem Parameter y_j' im Schritt 810 mit einer einfachen Subtraktion verglichen.
Wenn der Wert |x_j – x_j'| = x_jdiff größer als eine einstellbare, vorbestimmte Toleranz y_jtolerance ist, stimmt der Parameter y_j nicht mit dem Parameter x_j' überein (Schritt 812) und die Datenblöcke stimmen nicht überein (Schritt 824). Der nächste Datenblock wird gelesen (siehe 8B). Wenn der Wert y_jdiff gleich oder kleiner als die Toleranz y_jtolerance ist, stimmt der Parameter y_j mit dem Parameter y_j' überein (Schritt 812) und der Parameter θ_j wird mit dem Parameter θ_j' im Schritt 814 verglichen.
Wenn die Minutia-Winkeldifferenz θ_jdiff größer als eine einstellbare, vorbestimmte Minutia-Winkeltoleranz θ_jtoleranze ist, stimmt der Parameter θ_j nicht mit dem Parameter θ_j' überein (Schritt 816) und die Datenblöcke stimmen nicht überein (Schritt 824), und der nächste Datenblock wird gelesen (siehe 8A und 8B). Wenn die Minutia-Winkeldifferenz θ_jdiff gleich oder kleiner als die Minutia-Winkeltoleranz θ_j _tolerance ist, oder wenn die Differenz θ_jdiff größer oder gleich dem maximal zulässigen quantisierten Minutia-Winkel minus der vorbestimmten Toleranz θ_jtolerance ist, stimmt der Parameter θ_j mit dem Parameter θ_j' überein (Schritt 816), und die Nachbarschaft NH_j wird der Nachbarschaft NH_j' im Schritt 818 verglichen, welcher im Detail unter Bezugnahme auf 10 beschrieben wird. Wenn die Nachbarschaft NH_j aus dem Bezugsblock mit der Nachbarschaft NH_j aus dem gemessenen Block übereinstimmt (Schritt 820), stimmen die Datenblöcke überein (Schritt 822). Umgekehrt stimmen, wenn die Nachbarschaft NH_j und die Nachbarschaft NH_j' nicht übereinstimmen, die Datenblöcke nicht überein. Die Ablauffolge des Vergleichs kann variieren. Beispielsweise kann der Parameter y_j verglichen werden, bevor der Parameter x_y verglichen wird; der Winkel θ_j kann verglichen werden, bevor der Parameter y_j verglichen wird; usw.
10 stellt ein Flussdiagramm des Nachbarschafts-Vergleichalgorithmus der Schritte 862, 893 und 818 dar. Im Schritt 900 werden der erste Nachbar in einem Bezugsblock (hierin nachstehend Bezugsnachbar), z.B. N₁ (7A), und der erste Nachbar in einen gemessenen Block (hierin nachstehend gemessener Nachbar), z.B. N₁' (7B) verglichen. Der Schritt 900 wird nachstehend im Detail beschrieben.
Wenn die Nachbarn übereinstimmen (Schritt 902), wird ein Nachbarzähler im Schritt 904 inkrementiert. Wenn der Zählwert gleich oder größer als eine vorbestimmte Anzahl von Nachbarschaftsübereinstimmungen ist (Schritt 906), stimmen die Nachbarschaften überein (Schritt 918). Beispielsweise können 7 Nachbarschaftsübereinstimmungen für eine Nachbarschaft von 15 Nachbarn als eine Übereinstimmung der Nachbarschaften betrachtet werden.
Wenn die Nachbarn nicht übereinstimmen (Schritt 902), oder wenn die Anzahl der Nachbarschaftsübereinstimmungen kleiner als die vorbestimmte Anzahl von Nachbarschaftsübereinstimmungen ist (Schritt 906), wird ermittelt, ob der im Vergleich verwendete gemessene Nachbar der letzte Nachbar in dem gemessenen Block ist (Schritt 908).
Wenn der gemessene Nachbar nicht der letzte gemessene Nachbar in dem gemessenen Block ist, wird der nächste gemessene Nachbar gelesen (Schritt 910) und der neue gemessene Nachbar wird mit dem bereits verwendeten Bezugsnachbar verglichen. Wenn der gemessene Nachbar der letzte gemessene Nachbar in dem gemessenen Block ist, wird ermittelt, ob der Bezugsnachbar der letzte Bezugsnachbar in dem Bezugsblock ist (Schritt 912). Wenn der Bezugsnachbar nicht der letzte Bezugsnachbar in dem Bezugsblock ist, werden der nächste Bezugsnachbar und der erste gemessene Nachbar gelesen (Schritt 914) und verglichen (Schritt 900). Wenn jedoch der Bezugsnachbar der letzte Bezugsnachbar in dem Bezugsblock ist, stimmen die Nachbarschaften nicht überein (Schritt 916).
11A veranschaulicht den Schritt 900 in 10 im Detail und stellt einen Nachbar/Nachbar-Vergleich dar. Der Abstand d_i eines Bezugsnachbarn wird mit einem Abstand d_i' eines gemessenen Nachbarn im Schritt 1000 verglichen. Dieser Abstandsvergleich erfolgt mit einfachen Subtraktionen, d.h., Absolutwert |d_i – d_i'| = d_idiff. Wenn die Abstandsdifferenz d_idiff die Abstandstoleranz d_itolerance erfüllt (Schritt 1002), wird der Winkel ϕ_i mit dem Winkel ϕ_i' verglichen (Schritt 1004).
Der Winkelvergleich erfolgt wiederum in einer ähnlichen Weise wie in dem vorstehend beschriebenen Minutia-Winkelvergleich. Insbesondere stimmt der Winkel ϕ_i mit dem Winkel ϕ_i' überein, wenn |ϕ_j – ϕ_j'| ≤ ϕ_jtolerance und |ϕ_j – ϕ_j'| ≥ ϕ_jmax – ϕ_jtolerance ist (Schritt 1006).
Die Winkel φ_i und φ_i' werden dann im Schritt 1008 verglichen. In gleicher Weise stimmt φ_i mit dem Winkel ϕ_i überein, wenn |φ_j – φ_j'| ≤ φ_jtolerance und |φ_j – φ_j'| ≥ φ_jmax – φ_jtolerance ist (Schritt 1010). Die Nachbarn stimmen überein (Schritt 1012), wenn alle Parameter für einen Nachbarn, z.B. der Abstand d_i und die Winkel ϕ_i und φ_i übereinstimmen. Der typische Wert für d_itolerance ist 1 und der typische Wert für ϕ_itolerance und φ_itolerance ist 6. Diese typischen Werte sind experimentell hergeleitet.
Wenn einer von den Parametern, d.h., der Abstand d; oder der Winkel ϕ_i oder φ_i nicht übereinstimmen, stimmen die Nachbarn nicht überein (Schritt 1014). Wiederum kann die Ablauffolge des Vergleichs, d.h., d_i, ϕ_i und φ_i modifiziert werden.
11B stellt eine alternative Ausführungsform des Nachbarvergleichsprozesses im Schritt 900 dar. In dieser Ausführungsform sind die gemessenen Blöcke gemäss dem Abstand d_i' sortiert. Gemessene Abstände d_i' werden von Bezugsabstand d_i subtrahiert, um eine Differenz d_idiff herzuleiten (Schritt 1050). Wenn die Abstandsdifferenz d_idiff eine vorbestimmte Abstandstoleranz d_itolerance erfüllt (Schritt 1052), wird der Winkel ϕ_i mit dem Winkel ϕ_i' verglichen (Schritt 1054). Wenn die Winkel ϕ_i und ϕ_i' übereinstimmen (Schritt 1056), werden φ_i und φ_i' im Schritt 1058 verglichen. Wenn die Winkel φ_i und φ_i' übereinstimmen (Schritt 1066), stimmen die Nachbarn überein (Schritt 1062).
Wenn der gemessene Abstand d_i nicht mit dem Bezugsabstand d_i' übereinstimmt, wird ermittelt, ob die Differenz d_idiff kleiner als die vorbestimmte Toleranz d_itolerance ist (Schritt 1053). Wenn die Differenz d_idiff kleiner als die vorbestimmte Toleranz d_itolerance ist, stimmen die Nachbarn nicht überein und die restlichen gemessenen Nachbarn werden nicht verglichen. Der Prozess fährt mit dem Schritt 912 in 10 fort. Wenn irgendeiner von den Parametern, d.h., der Abstand d_i oder der Winkel ϕ_i oder φ_i nicht übereinstimmen, stimmen die Nachbarn nicht überein (Schritt 1064).
In einer Ausführungsform für mehrere Benutzer, in welcher mehrere Bezugsfingerabdrücke in einer Datenbank gespeichert sind, wird, wenn die gemessene Fingerabdruckschablone nicht mit der ersten Bezugsfingerabdruckschablone übereinstimmt, die nächste Bezugsfingerabdruckschablone mit der gemessenen Fingerabdruckschablone gemäß Darstellung in 12 verglichen. Der Vergleich mehrerer Bezugsfingerabdruckschablonen startet mit dem Schritt 680. Die erste Bezugsfingerabdruckschablone und die gemessene Fingerabdruckschablone werden in den RAM (ein Block pro Zeitpunkt) geladen (Schritt 682). Die Fingerabdruckschablonen werden im Schritt 684 gemäß dem unter Bezugnahme auf die 8A und 8B beschriebenen Schablonen-Vergleichsalgorithmus verglichen. Ob eine Übereinstimmung zwischen den Fingerabdruckschablonen vorliegt, wird im Schritt 686 ermittelt. Wenn eine Übereinstimmung vorliegt (Schritt 688), endet der Prozess im Schritt 696. Wenn keine Übereinstimmung vorliegt, wird ermittelt, ob die letzte Bezugsfingerabdruckschablone verwendet worden ist (Schritt 690). Wenn die letzte Bezugsfingerabdruckschablone verwendet worden ist, liegt keine Übereinstimmung vor (Schritt 692) und der Prozess endet im Schritt 696. Wenn jedoch die letzte Bezugsfingerabdruckschablone nicht verwendet worden ist (Schritt 690), wird die nächste Bezugsfingerabdruckschablone zum Vergleich mit der gemessenen Fingerabdruckschablone geladen (Schritt 694). Im Allgemeinen ist die Anzahl der Bezugsschablonen, die gespeichert werden kann, durch die Speicherkapazität begrenzt. Beispielsweise ist in einer herkömmlichen SmartCard der typische verfügbare statische Speicher 1 Kilobyte bis 16 Kilobyte. Daher ist die Anzahl von Bezugsschablonen, die gespeichert werden kann, durch diese Speicherkapazität beschränkt. In einer weiteren Ausführungsform für ein Mehrbenutzersystem wird die gemessene Fingerabdruckschablone mit allen Bezugsschablonen in einer ähnlichen Weise wie vorstehend beschrieben. Jedoch werden in dieser Ausführungsform für jeden Schablonenvergleich alle Datenblöcke sowohl in der gemessenen Fingerabdruckschablone als auch in der Bezugsschablone verglichen. Beispielsweise werden, selbst wenn eine Übereinstimmung für ein Paar von Fingerabdruckschablonen gefunden wird, wie z.B. durch mehr als vier Datenblockübereinstimmungen, die restlichen Kombinationen der Datenblöcke verglichen. Die Anzahl von Datenblockübereinstimmungen für jede Bezugsfingerabdruckschablone wird gespeichert. Wenn die gemessene Fingerabdruckschablone mit mehr als nur einer Bezugsfingerabdruckschablone übereinstimmt, wird der Benutzer, der die Bezugsfingerabdruckschablone erzeugt, die die höchste Anzahl von Datenblockübereinstimmungen ergibt, als der Benutzer identifiziert.
Der Algorithmus gemäß der vorliegenden Erfindung kann in einem Mikroprozessor mit minimalen Fähigkeiten, wie z.B. einem 8-Bit Mikroprozessor auf einer herkömmlichen SmartCard ausgeführt werden, da jeder in dem Algorithmus verwendete Parameter kleiner als 8 Bit ist. Beispielsweise sind die Ortsparameter x_j und y_j jeweils auf 4 Bit quantisiert; der Minutia-Winkel θ_j und die Winkel ϕ_i und φ_i sind jeweils auf 6 Bit quantisiert; und der Abstand d_i ist auf 5 Bit quantisiert. Zusätzlich erfordert der Fingerabdruckschablonen-Vergleichsalgorithmus gemäß der vorliegenden Erfindung keine rechenintensiven Prozesse, welche beispielsweise Fließkomma-Operationen, Multiplikationen und Divisionen umfassen. Stattdessen verwendet der Algorithmus gemäß der vorliegenden Erfindung nur Subtraktionen. Somit kann der Algorithmus von einem schwachen Mikroprozessor mit einem sehr niedrigen Takt, z.B. zwischen 1 und 10 Megahertz ausgeführt werden, wie z.B. einem Mikroprozessor in einer herkömmlichen SmartCard.
Obwohl die Erfindung unter Bezugnahme auf spezifische Ausführungsformen beschrieben wurde, ist die Beschreibung nur ein Beispiel der Erfindungsanwendung und sollte nicht als Einschränkung gesehen werden. Verschiedene weitere Anpassungen und Kombinationen von Merkmalen der offenbarten Ausführungsformen liegen innerhalb des durch die nachstehenden Ansprüche definierten Schutzumfangs der Erfindung.

Claims

Verfahren zum Vergleichen von Fingerabdruckschablonen, mit den Schritten: Bereitstellen einer in einer SmartCard (100) gespeicherten (102) Bezugsschablone, wobei die Bezugsschablone eine Vielzahl von Referenzdatenblöcken umfasst; Bereitstellen einer durch einen SmartCard-Leser (110) gemessenen Schablone (112, 114, 116), wobei die gemessene Schablone eine Vielzahl gemessener Datenblöcke aufweist; wobei das Verfahren gekennzeichnet ist durch die weiteren Schritte: Laden eines von den gemessenen Datenblöcken über einen Kommunikationskanal (120) in einen RAM (106) auf der SmartCard; und Laden eines von den Bezugsdatenblöcken in den RAM (106) und Vergleichen (104) des einen von den Bezugsdatenblöcken mit dem einen von den gemessenen Datenblöcken.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bereitstellen einer Bezugsschablone das Erzeugen eines Bezugsdatenblockes für jede Minutia (charakteristische Stelle) umfasst, welche ein Bezugsfingerabdruckbild ausmacht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bereitstellen einer gemessenen Schablone das Erzeugen eines gemessenen Datenblockes für jede Minutia umfasst, welche ein zu verifizierendes Fingerabdruckbild ausmacht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei jeder von den Bezugsdatenblöcken und jeder von den gemessenen Datenblöcken umfasst: einen Ort einer Minutia; einen Minutia-Winkel der Minutia; und Nachbarschaftsinformation der Minutia.
Verfahren nach Anspruch 3, welches ferner das Vergleichen eines Ortes des Bezugsdatenblockes mit einem Ort des gemessenen Datenblockes umfasst.
Verfahren nach Anspruch 3, welches ferner das Darstellen des Ortes mit einer ersten Koordinate und einer zweiten Koordinate umfasst.
Verfahren nach Anspruch 4, welches ferner die Auswahl einer vorbestimmten Anzahl von Nachbarn umfasst.
Verfahren nach Anspruch 7, welches ferner die Schritte umfasst: Konstruieren einer x-Achse mit der Minutia als ein Mittelpunkt und in einer Richtung tangential zu einer Rille, aus der die Minutia extrahiert wird; Konstruieren einer y-Achse senkrecht zu der x-Achse; Konstruieren einer Linie zwischen der Minutia und dem Nachbarn, wobei die Linie einen Abstand besitzt, und wobei die Linie in einem ersten Winkel zu der x-Achse liegt; Konstruieren einer Linie von dem Nachbarn in einer Richtung tangential zu einer Rille, aus welcher der Nachbar extrahiert wird; wobei die Linie die x-Achse schneidet und einen zweiten Winkel mit der x-Achse bildet; und Darstellen des Nachbarn mit dem Abstand, dem ersten Winkel und dem zweiten Winkel.
Verfahren nach Anspruch 1, welches ferner das Sortieren der Bezugsdatenblöcke umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, welches ferner das Sortieren der gemessenen Datenblöcke umfasst.
Fingerabdruck-Verifikationssystem mit einem SmartCard-Leser (110, wobei der SmartCard-Leser umfasst: einen Fingerabdrucksensor (116); und einen ersten Mikroprozessor (114), wobei der erste Mikroprozessor eine gemessene Schablone mit einer Vielzahl gemessener Datenblöcke aus von dem Fingerabdrucksensor gelesenen Daten erzeugt; eine SmartCard (100), wobei die SmartCard aufweist: einen statischen Speicher (102), wobei der statische Speicher eine Bezugsschablone mit einer Vielzahl von Bezugsdatenblöcken speichert; einen Kommunikationskanal (120) zwischen der SmartCard (100) und dem SmartCard-Leser (110), dadurch gekennzeichnet, dass die SmartCard (100) ferner umfasst: einen zweiten Mikroprozessor (104), wobei der zweite Mikroprozessor einen Vergleichsalgorithmus ausführt, um zu ermitteln, ob die gemessene Schablone mit der Bezugsschablone übereinstimmt, wobei der Vergleichsalgorithmus einen gemessenen Datenblock mit einem Bezugsdatenblock pro Zeitpunkt vergleicht, und einen RAM (106), wobei der RAM einen Bezugsdatenblock und einen gemessenen Datenblock während der Ausführung des Vergleichsalgorithmus speichert.
System nach Anspruch 11, wobei ein gemessener Datenblock in den RAM der SmartCard über den Kommunikationskanal geladen wird.
System nach Anspruch 11, wobei jeder von den gemessenen Datenblöcken und jeder von den Bezugsdatenblöcken umfasst: einen Ort einer Minutia; einen Minutia-Winkel der Minutia; und eine Nachbarschaft Minutia.
System nach Anspruch 13, wobei die Nachbarschaft Positionsparameter von einer Vielzahl einer vorgegebenen Anzahl von Nachbarn umfasst.
System nach Anspruch 14, wobei die Positionsparameter umfassen: einen Abstand zwischen der Minutia und einer benachbarten Minutia einen ersten Winkel zwischen einer ersten Koordinate in einer Richtung tangential zu einer Rille, aus der die Minutia extrahiert wird, und einer zwischen der Minutia und der benachbarten Minutia gezogenen Linie; einen zweiten Winkel zwischen der ersten Koordinate und einer zweiten Koordinate in einer Richtung tangential zu einer Rille, aus der die benachbarte Minutia extrahiert wird;
System nach Anspruch 14, wobei die Nachbarn sortiert sind.
System nach Anspruch 14, wobei die Bezugsdatenblöcke sortiert sind.
System nach Anspruch 11, wobei die gemessenen Datenblöcke sortiert sind.
Fingerabdruck-Verifikationssystem, aufweisend: einen Fingerabdrucksensor (116); einen statischen Speicher (102), wobei der statische Speicher eine Bezugsschablone mit einer Vielzahl von Bezugsdatenblöcken speichert, wovon jeder Bezugsdatenblock eine Minutia repräsentiert; einen Mikroprozessor (114), wobei der Mikroprozessor eine gemessene Schablone aus von dem Fingerabdrucksensor gelesenen Daten erzeugt und einen Vergleichsalgorithmus ausführt, um zu ermitteln, ob die gemessene Schablone mit der Bezugsschablone übereinstimmt, wobei die gemessene Schablone eine Vielzahl gemessener Datenblöcke aufweist, wovon jeder gemessene Datenblock eine Minutia repräsentiert; und dadurch gekennzeichnet, dass das Fingerabdruck-Verifikationssystem ferner umfasst: einen RAM (106), wobei der RAM einen von den Bezugsdatenblöcken und einen von den gemessenen Datenblöcken während der Ausführung des Vergleichsalgorithmus speichert, und dadurch dass der Vergleichsalgorithmus einen gemessenen Datenblock mit einem Bezugsdatenblock zu dem Zeitpunkt speichert.
Fingerabdruck-Verifikationssystem nach Anspruch 19, wobei es, wenn der eine von den gemessenen Datenblöcken und der eine von den Bezugsdatenblöcken nicht übereinstimmen, entweder ausführt: einen Ladeschritt eines nächsten gemessenen Datenblockes in den RAM (106) und Vergleichen (104) des einen von den Bezugsdatenblöcken mit dem nächsten gemessenen Datenblock, oder einen Ladeschritt eines nächsten Bezugsdatenblockes in den RAM (106) und Vergleichen (104) des einen von den gemessenen Datenblöcken mit dem nächsten Bezugsdatenblock.
System nach Anspruch 19, wobei jeder von den gemessenen Datenblöcken und jeder von den Bezugsdatenblöcken umfasst: einen Ort einer Minutia; einen Minutia-Winkel der Minutia; und eine Nachbarschaft Minutia.
System nach Anspruch 21, wobei der Ort umfasst: eine erste Koordinate; und eine zweite Koordinate.
System nach Anspruch 22, wobei die Nachbarschaft Positionsparameter von einer Vielzahl einer vorgegebenen Anzahl von Nachbarn umfasst.
System nach Anspruch 22, wobei die Positionsparameter umfassen: einen Abstand zwischen der Minutia und einer benachbarten Minutia einen ersten Winkel zwischen einer ersten Koordinate in einer Richtung tangential zu einer Rille, aus der die Minutia extrahiert wird, und einer zwischen der Minutia und der benachbarten Minutia gezogenen Linie; einen zweiten Winkel zwischen der ersten Koordinate und einer zweiten Koordinate in einer Richtung tangential zu einer Rille, aus der die benachbarte Minutia extrahiert wird;
System nach Anspruch 24, wobei die Nachbarn sortiert sind.
System nach Anspruch 21, wobei die Bezugsdatenblöcke sortiert sind.
System nach Anspruch 21, wobei die gemessenen Datenblöcke sortiert sind.