線形予測分析を用いた指紋画像のセグメンテーションに関する検討

摘要

In the ubiquitous information society, biometrics authentication attracts attention and fingerprint identification is commonly used due to its convenience. The fingerprint identification based on Linear Prediction (LP) has been proposed, in which one line of data among X-axis or Y-axis is analyzed by LP and the identification is realized by a DP matching based on the spectrum distance. In recent years, the fingerprint identification system with large amount of fingerprint database through a network is being utilized. The fingerprint database provides a lot of fingerprint images. As a result, a large amount of storage is required. Since fingerprint image provides a blank as a background. The blank provides no meaning for the identification. If segmentation method can remove the blank, the storage size can be reduced. In this study, we examined the segmentation method based on spectral distance between adjacent frames using LP analysis. In the experiments, we use bad fingerprint image, large blank and small blank image in the fingerprint database of FVC2000 and FVC2002.%ユビキタス情報化社会において、バイオメトリクス認証技術が注目されている。中でも指紋を使った認証は、その利便性より、広く活用されている。松本らは、音声分析、認識において使用されているスペクトル分析手法を用いた指紋照合法を提案している。この方式では、指紋画像の縦軸または横軸の1ラインを分析フレームとする線形予測分析により得られるスペクトルパラメータを用いて、DPマッチングに基づく識別により、指紋認証を実現している。近年、ネットワークを介した大規模な指紋データべ－スを使って個人認証を行うシステムが活用されている。大規模な指紋データベースでは、多量の指紋画像が必要となり、多大なストレージが必要になる。指紋画像は、上下左右がブランクの画像であるため、それをカットするセグメンテーション方式を用いることで、データ容量の圧縮が可能になる。そこで、本稿では、隣接フレーム間のスペクトル距離に基づくセグメンテーション方式の検討を行った。FVC2000およびFVC2002で使用された指紋データベースを用い、撮影状態の悪い指紋画像、また、ブランクが多い画像と少ない画像を用いて評価を行った。