情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
【課題】セキュリティ維持を図り利便性を損なわずに応用処理部の起動を制御する。
【解決手段】照合対象外画像要素判定部１０４７は、画像において照合の対象から外すべき要素を検出する。検出された要素が除外された画像を用いて照合処理が行われる。部分画像特徴値計算部１０４５は、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を算出する。照合対象外画像要素判定部１０４７は、算出された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域を、照合対象外となるべき要素として検出する。検出した対象外要素の画像全体に占める割合と、照合結果とに基づきアプリケーションの起動が許可／禁止される。
【解決手段】照合対象外画像要素判定部１０４７は、画像において照合の対象から外すべき要素を検出する。検出された要素が除外された画像を用いて照合処理が行われる。部分画像特徴値計算部１０４５は、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を算出する。照合対象外画像要素判定部１０４７は、算出された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域を、照合対象外となるべき要素として検出する。検出した対象外要素の画像全体に占める割合と、照合結果とに基づきアプリケーションの起動が許可／禁止される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関し、特に、画像を照合する機能を有する情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、個人を一意に特定する指紋画像情報などのバイオメトリクスデータを入力して、入力したバイオメトリクスデータに基づき個人認証処理を実行する装置が提供されている。個人認証処理においては入力するバイオメトリクスデータの高品質であることが要求される。品質が低い場合、特許文献１によると、指紋画像に代わるデータ、たとえば、パスワードを用いた認証処理が実行される。特許文献１では、指紋を用いた個人の認証（以下、指紋認証という）が良好に行なえない場合には、指紋に代替されるパスワードを用いた認証が、指紋認証に追加して行なわれる。そして、これらの認証結果に基づきセキュリティが要求される所定の処理（コンピュータシステムへのログインなど）が実行される。
【特許文献１】特開２００１−１６７０５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１では、指紋認証が良好に行なえない場合には、指紋に代替されるデータを用いた認証処理を追加して行なうことにより対応している。そのため、代替データを用いた認証のためのハードウエア資源の追加が必要とされる。また、追加の認証処理を行なうことによる認証処理速度の高速化が妨げられる。また、ユーザには指紋に追加して代替データの入力も要求されて利便性に優れない。
【０００４】
それゆえに、この発明の目的は、起動に際してセキュリティ（防犯、保安など）が要求される応用処理部を、個人を特定する画像を用いた処理の結果に基づき実行する場合に、セキュリティを維持しながらユーザの利便性を損なうことなく、応用処理部の起動の許可／禁止を制御する情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明のある局面に従う、個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理装置は、入力する前記画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、特徴値検出部により出力された特徴値に基づき、入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出部と、対象外検出部により検出された部分画像が除外された入力画像を用いて照合処理を行う照合処理部と、対象外検出部により対象から外すべきと検出された部分画像の、入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出部と、を備え、指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理部による照合処理の結果および割合算出部により算出された割合に従い制御される。
【０００６】
好ましくは、応用処理部には、当該応用処理部を起動するに際して要求されるセキュリティ度が予め割当てされて、応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理部による照合処理の結果、および、割合算出部により算出された割合と割当てされたセキュリティ度との比較結果に従い制御される。
【０００７】
好ましくは、照合処理では、対象外検出部により検出された部分画像が除外された入力画像と、予め準備された参照画像とが照合されて、照合処理の結果が、入力画像と参照画像との不一致を指す場合において、応用処理部の起動の許可または禁止は、割合算出部により算出された割合に従い制御される。
【０００８】
好ましくは、対象外検出部は、特徴値検出部により出力された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせを検出する。
【０００９】
好ましくは、画像は指紋の模様を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の垂直方向に従っていることを示す値、指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１０】
好ましくは、画像は指紋の模様を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１１】
好ましくは、所定の特徴値は、その他の値を示す。
好ましくは、組合せは、入力画像において所定方向に隣接して位置するその他の値を示す複数の部分画像からなる。
【００１２】
好ましくは、照合処理部は、照合の対象となるべき予め準備された参照画像内の複数部分領域のそれぞれについて、当該部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、入力画像内の対象外検出部により検出された部分画像の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、複数部分領域のそれぞれの、参照画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と位置探索部により探索された該部分領域に対応の最大一致位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定量に該当する部分領域に関する情報に基づき入力画像と参照画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算部と、与えられる画像類似度に基づいて入力画像と参照画像が一致するか否かを判定する判定部とを含む。
【００１３】
好ましくは、類似度計算部は、複数部分領域のうち、位置探索部により探索された対応の最大一致位置の前記基準位置からの方向と距離とが所定量に該当する部分領域の個数を計算して画像類似度として出力する。
【００１４】
好ましくは、位置関係量は、基準位置に対する最大一致位置の方向と距離とを指す。
好ましくは、画像を入力する画像入力部をさらに備え、画像入力部は、指が載置され、載置された指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する。
【００１５】
この発明の他の局面に従う、コンピュータを用いて、個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理方法は、入力する画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、特徴値検出ステップにより出力された特徴値に基づき、入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出ステップと、対象外検出ステップにより検出された部分画像が除外された入力画像を用いて照合処理を行う照合処理ステップと、対象外検出ステップにより対象から外すべきと検出された部分画像の、入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出ステップと、を備え、指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理ステップによる照合処理の結果および割合算出ステップにより算出された割合に従い制御される。
【００１６】
この発明のさらに他の局面に従うと、上述の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムが提供される。
【００１７】
この発明のさらに他の局面に従うと、上述の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１８】
発明によれば、指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理部による照合処理の結果および割合算出部により算出された割合に従い制御される。つまり、照合処理の結果と、照合された画像における照合対象から除外された部分画像の領域の全体画像に占める割合、すなわち照合結果の精度を指す情報とに従い応用処理部の起動の許可／禁止が制御される。それゆえに、当該割合が高くて照合結果の精度を保証するのが困難な場合であっても、使用者に対してパスワードなどの別の個人情報の入力を要求することなく、また、再度の画像入力と照合処理の繰返しを要求することなく、当該割合（照合結果の精度）を考慮して起動を許可／禁止することができる。
【００１９】
また、入力画像について汚れ等に起因して良好な画像が取得できない場合であっても、応用処理部についての起動を許可するためのセキュリティ度と、汚れなどに起因した照合対象外部分画像が占める割合との比較結果に従い、当該応用処理部の起動の許可／禁止が制御される。したがって、情報処理装置に搭載された指定の応用処理部に応じたセキュリティレベルを考慮した上で当該応用処理部の起動の許可／禁止を制御することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の各実施の形態について図面を参照しながら説明する。ここでは対象の画像は指紋の模様を指すとしているが、これに限定されず、たとえば、網膜パターン、静脈パターンなど、個人を特定する個人に特有のパターン画像であればよい。
【００２１】
（実施の形態１）
図１は実施の形態１に係る認証機能搭載処理装置１のブロック図である。図２は各実施の形態に係る認証機能搭載処理装置が搭載されるコンピュータ（情報処理装置）の構成図である。図２を参照してコンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（中央処理装置の略）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（ランダムアクセスメモリの略）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（Flexible Disk）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク３００と該コンピュータとを通信接続するための通信インターフェース６８０、プリンタ６９０ならびにキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。
【００２２】
コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。
【００２３】
図１を参照して認証機能搭載処理装置１は、画像入力部１０１、図２のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応のメモリ１０２、バス１０３、および処理部１１を備える。
【００２４】
画像入力部１０１は指紋センサ１００を含む。画像入力部１０１は、指紋センサ１００により読取られた指紋の画像データを出力する。指紋センサ１００には光学式、圧力式、静電容量方式などのいずれを適用してもよい。各部間の制御信号やデータ信号はバス１０３を介して転送される。
【００２５】
指紋センサ１００の概略構成が図３に示される。図３では、指紋センサ１００の構成が、静電容量型のセンサであると想定した場合が例示される。図示されるように指紋センサ１００はセンサ回路２０３、指紋読取り面２０１および複数の電極２０２を備える。図示されるように照合対象の指紋を有する使用者の指３０１が指紋センサ１００の指紋読取り面２０１の上に載置さかれた場合、各センサ電極２０２と指３０１の間にコンデンサ３０２が形成される。このとき、指３０１の読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹により、指３０１と各センサ電極２０２との間の距離は異なるため、形成される各コンデンサ３０２の容量は異なる。センサ回路２０３は、各コンデンサ３０２の容量の違いを電極２０２の出力電圧レベルに基づき検知し、その違いを示す電圧信号に変換して増幅して出力する。このように、センサ回路２０３から出力される電圧信号は、指紋読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹の状態を示す画像に対応の信号を指す。図示されるように指紋読取り面２０１は、外部に露出しているので埃、皮脂などの汚れが付着しやすいので、読取られる画像には、付着した汚れに起因したノイズ成分が含まれやすい。
【００２６】
図１を参照して、メモリ１０２には画像データや各種の計算結果などが格納される。メモリ１０２は参照画像用メモリ１０２１、計算用メモリ１０２２、取込画像用メモリ１０２３、参照用部分画像特徴値メモリ（以下、参照画像特徴値メモリという）１０２４、取込画像用部分画像特徴値メモリ（以下、取込画像特徴値メモリという）１０２５、および後述するセキュリティランクテーブル１０２６が格納される。
【００２７】
参照画像用メモリ１０２１には、取込画像用メモリ１０２３に格納された指紋画像データと照合されるべき画像データに対応のテンプレート用指紋画像の複数の部分領域の画像データが格納される。計算用メモリ１０２２には各種の計算結果のデータが格納される。取込画像用メモリ１０２３には画像入力部１０１から出力された指紋画像データが格納される。参照画像特徴値メモリ１０２４ならびに取込画像特徴値メモリ１０２５には後述の部分画像特徴値計算部１０４５による計算結果のデータが格納される。
【００２８】
セキュリティランクテーブル１０２６には、図４に示すように、図２のコンピュータにおいて実行される応用処理を指す各種のアプリケーションプログラムの名称のリスト１０２９のそれぞれに対応して、セキュリティ度データ１０２７および上限データ１０２８が格納される。セキュリティ度データ１０２７は、対応のリスト１０２９の名称で示されるアプリケーションプログラムを実行する際に要求されるセキュリティの度合いを、たとえば高度・中度・程度で指す。上限データ１０２８は、照合対象画像に占める後述の照合対象外画像要素の割合を示しており、対応のリスト１０２９で示されるアプリケーションプログラムを実行する際に要求される割合の上限値（最大値）を指す。
【００２９】
図示されるように、データ１０２７が指すセキュリティ度が高くなるほど、対応の上限データ１０２８が指す割合の上限値は小さくなり、セキュリティ度が低くなるほど上限値は大きくなる。したがって、上限データ１０２８が指す割合によっても、要求されるセキュリティ度を指すことができる。
【００３０】
図４に示すアプリケーションプログラムと、それに割当てされるセキュリティ度は一例であり、これに限定されない。また、入力部７００を操作してセキュリティランクテーブル１０２６を書換え可能としてもよい。その場合には、ユーザは、独自に開発したアプリケーションプログラムの名称をセキュリティランクテーブル１０２６に登録して、対応するセキュリティ度データ１０２７および上限データ１０２８の値をユーザが好むように割当てることもできる。
【００３１】
アプリケーションリスト１０２９には図２のコンピュータで実行する際にセキュリティが要求されるプログラムの名称が登録されるが、名称に限定されず、当該アプリケーションプログラムを特定できる識別子であればよい。また、アプリケーションリスト１０２９に登録されるアプリケーションプログラムは予めメモリ６２４または固定ディスク６２６に格納されていると想定する。ＣＰＵ６２２はリスト１０２９に登録された識別子に基づきメモリ６２４または固定ディスク６２６を検索して対応するプログラムを読出して、当該プログラムの命令を実行する。これにより、コンピュータにより当該プログラムによる機能が実現される。
【００３２】
処理部１１は画像補正部１０４、部分画像特徴値計算部（以下、特徴値計算部という）１０４５、照合対象外画像要素判定部（以下、要素判定部という）１０４７、照合対象外画像要素割合計算部（以下、割合計算部という）１０４８、アプリケーション実行許可処理部（以下、実行許可部という）１０４９、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部という）１０６、照合判定部１０７およびＣＰＵ６２２に対応する制御部１０８を含む。制御部１０８は他の各部の動作を制御する。処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。これらのプログラムは予めメモリ６２４または固定ディスク６２６に格納されており、ＣＰＵ６２２により読出されて実行されることにより、対応の機能が実現される。
【００３３】
画像補正部１０４は、指紋画像データについての濃淡を補正する。
特徴値計算部１０４５は与えられる指紋画像データを入力して、入力した指紋画像データが示す画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれについて、部分画像の模様に応じた値を計算する。制御部１０８は、当該指紋画像データが参照画像用メモリ１０２１から読出された場合には、算出された値を部分画像特徴値として、参照画像特徴値メモリ１０２４に格納し、当該指紋画像データが取込画像用メモリ１０２３から読出された場合には、算出され値を部分画像特徴値として、取込画像特徴値メモリ１０２５に格納する。
【００３４】
要素判定部１０４７は、照合されるべき指紋画像から、照合対象から除外されるべき画像要素を判定（検出）する。具体的には、取込画像特徴値メモリ１０２５を検索して、指紋画像の各部分画像の特徴値を読出し、読出した特徴値の組合わせに基づき、照合対象から除外されるべき部分画像（以下、対象外要素という）を判定する。
【００３５】
割合計算部１０４８は、対象外要素と判定された部分画像の、照合されるべき指紋画像の全体に占める領域の割合を算出する。言い換えると、指紋画像内に設定された部分画像の総数に対する要素判定部１０４７により対象外要素と判定された部分画像の個数が占める割合を算出する。
【００３６】
実行許可部１０４９は、アプリケーションリスト１０２９を、予め入力部７００を介してユーザが指定した（起動が所望されている）アプリケーションの識別子に基づき検索して、検索結果に基づき当該アプリケーションの識別子がアプリケーションリスト１０２９に登録されているか否かを判定する。登録されていると判定された場合には、割合計算部１０４８により計算された割合に基づき、当該指定アプリケーションプログラムの起動（実行）の許可、または禁止（起動を許可しない）を判定する。
【００３７】
なお、ここでは、‘アプリケーションプログラムを起動する’とは、メモリに予め格納されたプログラムの命令がＣＰＵ６２２により読出されて読出された命令が実行されるとの動作が、開始されることを指す。‘アプリケーションプログラムの起動が許可されない’とは、アプリケーションプログラムに対してソフトウェア的にロック（lock）をかけることを指す。これにより、アプリケーションプログラムの起動は禁止される。
【００３８】
最大一致位置探索部１０５は、要素判定部１０４７から出力された判定結果を入力し、入力した判定結果に基づき、指紋画像内に設定された複数の部分画像のうちから照合の対象とされるべき部分画像を限定（決定）する。そして、特徴値計算部１０４５により算出された当該指紋画像の複数の部分画像の特徴値に従い探索範囲を削減（限定）する。そして削減された範囲についてテンプレートマッチングを実行する。つまり、照合されるべき２つの指紋画像の一方の指紋画像の複数の部分画像それぞれをテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内で最も一致度の高い部分画像の位置を探索して、探索した最大一致度位置を示すデータを出力する。出力された最大一致度位置のデータは計算用メモリ１０２２に格納される。
【００３９】
類似度計算部１０６は計算用メモリ１０２から最大一致度位置のデータを読出し、読出したデータに従い、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。算出された類似度のデータは計算用メモリ１０２２に格納される。
【００４０】
照合判定部１０７は計算用メモリ１０２２から類似度計算部１０６が算出した類似度のデータを読出し、読出したデータが示す類似度に基づき、照合されるべき２つの指紋画像が一致するか（同一の指紋から採取されたものか）、不一致であるか（異なる指紋から採取されたものか）を判定する。
【００４１】
図１の認証機能搭載処理装置１において、２つの指紋画像を照合して、照合結果に基づきアプリケーションの実行の許可を制御する処理について図３のフローチャートに従い説明する。ここでは説明を簡単にするために、照合されるべき２つの指紋画像として、画像Ａと画像Ｂを想定する。また、画像ＡおよびＢ、ならびに部分画像はいずれも矩形状の画像としているが形状はこれに限定されるものではない。
【００４２】
また、指紋画像の入力時には、指紋センサ１００の指紋を読取るための面２０１には、図３に示すように、面に接触するような態様で（指紋読取り可能な態様で）ユーザの指が予め置かれていると想定する。また、ユーザは図２のコンピュータにより実行（起動）を所望するアプリケーションの識別子を、入力部７００を操作して予め入力していると想定する。
【００４３】
また、予めユーザは自己の指紋の参照画像Ａを参照用メモリ１０２１に登録（格納）する。具体的には、ユーザは入力部７００を操作して参照画像登録の指示を入力すると、ＣＰＵ６２２（制御部１０８）は画像入力部１０１へ画像入力開始を指示する信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は指紋センサ１００の指紋読取り面２０１に置かれた指の指紋を読取り（検出し）、読取った指紋画像を画像Ａとして入力し、入力した画像Ａのデータをバス１０３を介して参照用メモリ１０２１の所定のアドレスへ格納する。画像入力部１０１は、画像Ａのデータをメモリ１０２に格納完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。これにより、参照画像としての画像Ａの登録は終了する。登録された画像Ａはユーザを認証するための照合処理において照合される一方の画像として用いられる。
【００４４】
なお、参照画像の登録時においては、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１には何ら汚れなどは付着しておらず、また指紋読取り面の全領域において指紋を読取ることができたと想定する。したがって、画像Ａで示される指紋には汚れやキズなどはなく、鮮明な指紋を指すと想定する。
【００４５】
参照画像Ａの登録が既に完了した後に、ユーザが入力部７００を操作して所望プログラムの実行開始の指示と当該所望プログラムの識別子としてプログラムの名称を入力すると、ＣＰＵ６２２（制御部１０８）は図５の処理を開始する。指紋センサ１００の指紋読取り面２０１にはユーザの指が指紋読取り可能なように載置されていると想定する。なお、載置される指は参照画像の登録時の指と同じである。
【００４６】
図５の処理を開始すると、まず、制御部１０８は、画像入力部１０１へ画像入力開始を指示する信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。
【００４７】
画像入力部１０１は指紋センサ１００の指紋読取り面２０１に置かれた指の指紋を読取り（検出し）、読取った指紋画像を画像Ｂとして入力し、入力した画像Ｂのデータをバス１０３を介してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。本実施の形態においては、画像Ｂのデータは取込画像用メモリ１０２３の所定のアドレスへ格納されるとする。画像入力部１０１は、画像Ｂのデータをメモリ１０２に格納完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００４８】
制御部１０８は画像入力終了信号を受信すると、画像補正部１０４に画像補正開始の指示信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。一般に、画像入力部１０１および指紋センサ１００の特性、または指の皮膚の乾燥度合い（皮脂の量）、または読取り面に指を押付ける圧力の程度に従い、入力画像の画素の濃淡値、または画像全体の濃度分布は変化するために、入力画像の画質は一様ではない。
【００４９】
画像補正部１０４は、画像補正開始の指示信号を入力すると画像入力時の条件に起因する画質の変動が抑制されるように、入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、メモリ１０２の参照画像用メモリ１０２１と取込画像用メモリ１０２３に格納された画像ＡとＢのデータを読出して、読出した画像データのそれぞれに対して、当該画像データに対応の画像の全体または画像を分割した小領域の部分画像ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８参照）または画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９参照）を行なう。そして処理後の画像データを参照画像用メモリ１０２１と取込画像用メモリ１０２３に格納する。したがって、この時点では参照画像用メモリ１０２１と取込画像用メモリ１０２３には、補正前と補正後の両方の参照画像Ａと取込画像Ｂが格納された状態となる。
【００５０】
なお、ここでは取込画像Ｂが入力される毎に参照画像Ａについて画像補正処理を繰返すようにして補正後の参照画像を生成するようにしているが次のようにしてもよい。つまり、参照画像Ａを入力して参照画像用メモリ１０２１に格納するとともに、画像補正部１０４により参照画像Ａを補正して、補正後の参照画像のデータも参照画像用メモリ１０２１に格納するようにしてもよい。このようにした場合には、取込画像Ｂが入力される毎に参照画像Ａについて画像補正処理を繰返す動作を省略できる。
【００５１】
画像補正部１０４は画像Ａと画像Ｂに対する画像補正処理の終了後、制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。
【００５２】
以降で、画像補正部１０４により画像補正処理が施された画像ＡとＢに対して、特徴値計算部１０４５により部分画像の特徴値が算出される（ステップＴ２ａ）。
【００５３】
（部分画像特徴値の算出）
次に、ステップＴ２ａにおける部分画像の特徴値の算出手順について説明する。
【００５４】
＜３種類の特徴値＞
まず、３種類の特徴値を採る場合について説明する。図６は、照合対象の画像Ａと画像Ｂそれぞれについて、その部分画像に対し、水平・垂直方向の画素数の最大値などを記載した図である。ここでは、画像ＡとＢおよび部分画像は、直交するＸ軸およびＹ軸で規定される２次元座標空間に対応の矩形状の平面画像と想定する。図６での部分画像は、Ｘ軸に従う水平方向およびＹ軸に従う垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素で構成されている。
【００５５】
本実施の形態１による部分画像特徴値計算は計算対象部分画像につきその模様に応じた値を部分画像特徴値として算出する。つまり、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを検出し、検出した水平方向の最大連続黒画素数maxhlen（模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）の大きさを示す値）と垂直方向の最大連続黒画素数maxvlen（模様が垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）の大きさを示す値）とを比較し、比較結果、相対的に大きい方向が水平方向と判定された場合には、水平（横縞）を意味する値“Ｈ”を、垂直方向と判定された場合には、垂直（縦縞）を意味する値“Ｖ”を、その他と判定された場合には“Ｘ”を出力する。
【００５６】
図６を参照して、最大連続黒画素数maxhlenは、水平方向に従うｎ＝０〜１５の１６個の各行について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。行について検出された連続する黒画素数とは、当該行が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。また、最大連続黒画素数maxvlenは、垂直方向に従うｍ＝０〜１５の１６個の各列について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。列について検出された連続する黒画素数とは、当該列が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。
【００５７】
但し、上記で“Ｈ”あるいは“Ｖ”と判定された場合でも、最大連続黒画素数maxhlenおよびmaxvlenのそれぞれが、あらかじめ各方向に対して設定している下限値hlen0およびvlen0の値以上を指していないと判定される場合には、“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0ならば“Ｈ”を出力し、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば“Ｖ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【００５８】
図７には、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートが示される。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像のＮ個の部分領域の画像である部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込み画像用メモリ１０２４の取込画像Ｂのｎ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。
【００５９】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒiを参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める(ステップＳ２)。ここで、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める処理を、図８と図９に基づいて説明する。
【００６０】
図８は、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の水平方向の最大連続黒画素数maxhlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、即ち、maxhlen＝０、j＝０とする(ステップSH001）。
【００６１】
次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数を指す変数nの値とを比較し（ステップSH002）、j≧nならば、次にステップSH016を実行し、その他ならば、次にステップSH003を実行する。本実施の形態１ではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるため、ステップSH003に進む。
【００６２】
ステップSH003では、水平方向の画素カウンタi、前の画素値ｃ、現在の画素連続数len、現在の行での最大黒画素連続数maxの初期化、即ち、i＝0、ｃ＝0、len＝0、max＝0とする(ステップSH003)。次に、水平方向の画素カウンタiと水平方向の最大画素数mとを比較（ステップSH004）し、i≧mならば次にステップSH011を実行し、その他ならば次にステップSH005を実行する。本実施の形態１ではm=16であり、かつ、処理開始時にはi=0であるため、ステップSH005に進む。
【００６３】
ステップSH005では、前の画素値ｃと現在比較対象となっている座標（i,j)の画素値pixel(i,j)とを比較し、c＝pixel(i,j)ならばステップSH006を実行し、その他ならばステップSH007を実行する。本実施の形態１では、cは初期化されていて0(白画素）、pixel(0,0)は、図６を参照して、0(白画素)であるため、c＝pixel(i,j)が成立すると判定されて（ステップSH005でY）、処理はステップSH006へ進む。
【００６４】
ステップSH006では、len=len+1を実行する。本実施の形態１では、初期化によりlen=0となっているので、1を付加されて、len=1となる。次に、ステップSH010へ進む。
【００６５】
ステップSH010では、i=i+1、即ち、水平方向の画素カウンタiの値を１増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されて、i=1となる。次にステップSH004に戻る。以降、０行目の画素値、即ち、pixel(i,0)は、図６を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップSH004〜SH010を繰返すこととなり、ステップSH010処理後にi=16となった時点での各々の値は、i=16, c=0, len=15となっている。この状態で次にステップSH004に進む。m=16、i=16であるので、さらにステップSH011に進む。
【００６６】
ステップSH011では、c=1かつmax＜lenならばステップSH012を実行し、その他ならばステップSH013を実行する。現時点では、c=0,len=15,max＝0であるので、次に、ステップSH013に進む。
【００６７】
ステップSH013では、これまでの行での水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと現在の行での最大連続黒画素数maxとを比較し、maxhlen＜maxならばステップSH014を実行し、その他ならばステップSH015を実行する。現時点では、maxhlen=0,max＝0であるので、次に、ステップSH015に進む。
【００６８】
ステップSH015では、ｊ＝ｊ＋1、即ち、垂直方向の画素カウンタｊの値を１増加させる。現時点では、ｊ＝０であるので、ｊ＝１となり、SH002に戻ることになる。
【００６９】
以降、ｊ＝１〜１5について同様にステップSH002〜SH015の処理を繰返し、ステップSH015処理後、ｊ＝16となった時点で、次にステップSH002で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nの値とを比較する。比較結果、j≧nならば次にステップSH016を実行し、その他ならば次にステップSH003を実行すると、現時点では、ｊ=16、n=16であるので、次に、ステップSH016に進む。
【００７０】
ステップSH016では、maxhlenを出力することになるが、上述の説明、および、図６を参照して、maxhlenには、水平方向の最大連続黒画素数である、ｙ＝2行目のmax値の１５が格納されていることが分かり、maxhlen＝１５が出力される。
【００７１】
次に、図９の、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートについて説明するが、図９のステップSV001〜SV016の処理は、上記に説明した図８のフローチャートと基本的に同じ処理を行なうことが明らかであるから、図８の説明から処理内容は容易に理解できる。したがって、図９の詳細な説明は省略する。図９のフローチャートに従う処理が実行される結果、出力される垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenは、図６に示されるように、ｘ方向に対するmax値である４を示す。
【００７２】
上述の手順で出力されたmaxhlenとmaxvlenとを参照した以降の処理を図７のステップＳ３以降に戻って説明する。
【００７３】
ステップＳ３では、maxhlenとmaxvlen、および、所定の最大連続黒画素数下限値hlen0とを比較し、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0の条件が成立すると判定されるならば（ステップＳ３でＹ）、次にステップＳ７を実行し、成立しないと判定されるならば（ステップＳ３でＮ）、次にステップＳ４を実行する。現時点では、maxhlen=１４、maxvlen=４と想定し、さらに下限値hlen0が２と想定すれば、当該条件は成立するので処理はステップＳ７に進む。ステップＳ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００７４】
仮に、下限値hlen0を１５と想定すれば、ステップＳ３の条件は成立しないと判定されるので、処理は次にステップＳ４に進む。ステップＳ４では、maxｖlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば（ステップＳ４でＹ）、次にステップＳ５の処理が実行されて、成立しないと判定されるならば次にステップＳ６の処理を実行する。
【００７５】
この場合、maxhlen=15、maxvlen=4、およびvlen0=5と想定すれば、当該条件は成立しないので次にステップＳ６に進む。ステップＳ６では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００７６】
仮にステップＳ２の出力値がmaxhlen=4およびmaxvlen=10であり、hlen0=2およびvlen0=12であると想定すると、ステップＳ３の条件は成立せず、さらには、ステップＳ４の条件も成立しないので、ステップＳ５の処理が実行される。ステップＳ５では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００７７】
以上のように本実施の形態１による特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図６参照）について、水平方向および垂直方向を各画素列を抽出（特定）して、抽出された画素列それぞれにおける黒画素の個数に基づいて、該部分画像の模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。ここでは連続黒画素の個数に基づき特徴値を求めているが、連続白画素の個数に基づいても同様にして特徴値を求めることができる。
【００７８】
＜３種類の特徴値の他の例＞
次に、３種類の部分画像特徴値の他の例を説明する。そのための部分画像特徴値計算の概略を図１０（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図１０（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素（図中の斜線部）と白画素（図中の白地部）の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。図１０（Ａ）〜（Ｆ）では、各部分画像は直交するｉ軸とｊ軸で規定される２次元座標空間に対応する平面画像を指す。
【００７９】
ここでは、図１０（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、図１０（Ｂ）のように計算対象部分画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量hcntと、図１０（Ｃ）のように計算対象部分画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量vcntとを求め、求めた増加量hcntと増加量vcntとを比較し、増加量hcntが増加量vcntの２倍より大きければ、水平を意味する値“Ｈ”を、増加量hcntが増加量vcntの２倍よりも大きければ、垂直を意味する値“Ｖ”を出力する。図１０（Ｄ）〜（Ｆ）には他の例が同様に示されている。
【００８０】
ここでは、図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示す‘画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００８１】
ここでは、図１０（Ｄ）〜（Ｆ）に示す‘画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i,j+1）となるように元の画像をｊ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i,j-1）となるように元の画像をｊ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００８２】
これらの場合において、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【００８３】
次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１１(Ａ)のフローチャートに従って説明する。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込画像用メモリ１０２４の取込画像ＢのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。
【００８４】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【００８５】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図１０（Ａ）参照）を参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＴ１）。部分画像特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、図１０（Ｂ）のように左右にずらしたときの増加量hcntと図１０（Ｃ）のように上下にずらしたときの増加量vcntとを求める（ステップＳＴ２）。
【００８６】
増加量hcntと増加量vcntとを求める処理を、図１２と図１３に基づき説明する。図１２は増加量hcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。図１３は増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。
【００８７】
図１２を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjを初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＨＴ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjと垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＨＴ０２）し、j＞nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＨＴ０３に進む。
【００８８】
ステップＳＨＴ０３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＨＴ０４）し、i＞mならば次にステップＳＨＴ０５を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０６を実行する。ここでは、m=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＨＴ０６に進む。
【００８９】
ステップＳＨＴ０６では、部分画像Ｒｉを読出して現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ左の座標(i-1、j)の画素値pixel(i-1、j)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ右の座標(i+1、j)の画素値pixel(i+1、j)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i-1、j)=１あるいはpixel(i+1、j)=１ならば、次にステップＳＨＴ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０７を実行する。
【００９０】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１１（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図１０（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(-1、0)=0、pixel(1、0)=0であるため、ステップＳＨＴ０７へ進む。
【００９１】
ステップＳＨＴ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１１（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＨＴ０９に進む。
【００９２】
ステップＳＨＴ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されてi=1となる。次にステップＳＨＴ０４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわち、pixel(i、0)は、図１０（Ａ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなり、ステップＳＨＴ０９処理後にi=16となる。この状態でＳＨＴ０４に進む。m=16、i=16であるのでステップＳＨＴ０５に進む。
【００９３】
ステップＳＨＴ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる
。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＨＴ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＨＴ０３、ステップＳＨＴ０４と進む。以降、pixel(i+1、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=14、j=1になるまでステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなる。ステップＳＨＴ０９処理後にi=14となる。m=16、i=14であるのでＳＨＴ０６に進む。
【００９４】
ステップＳＨＴ０６では、pixel(i+1、j)=1、すなわち、pixel(14+1、1)=1であるので、ステップＳＨＴ０８に進む。
【００９５】
ステップＳＨＴ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHi（図１０（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納するすなわち、work(14、1)=1とする。
【００９６】
ステップＳＨＴ０９に進み、i=16となって、ステップＳＨＴ０４へ進んだ場合、m=16、i=16であるので、ステップＳＨＴ０５に進み、j=2となって、ステップＳＨＴ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＨＴ０２〜ＳＨＴ０９の処理を繰返し、ステップＳＨＴ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＨＴ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＨＴ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図１０（Ｂ）に示すような左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiが格納されている。
【００９７】
ステップＳＨＴ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１４に基づいて説明する。
【００９８】
図１４は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを左右、あるいは上下に１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WHiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＣ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＣ００２）、j≧nならば次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１でhcntにcntを代入し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。
【００９９】
ここでは、n=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＣ００３に進む。ステップＳＣ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＣ００４）、i≧mならば次にステップＳＣ００５を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＣ００６に進む。
【０１００】
ステップＳＣ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＣ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００８を実行する。ここでは、図１０（Ａ）と図１０（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＣ００８へ進む。
【０１０１】
ステップＳＣ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＣ００４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわちpixel(i、0)とwork(i、0)は、図１０（Ａ）と図１０（Ｂ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=16となった時点での各々の値は、cnt=0、i=16となっている。この状態でＳＣ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進む。
【０１０２】
ステップＳＣ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＣ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＣ００３、ステップＳＣ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=15、j=1になるまでステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=15となる。m=16、i=15であるのでＳＣ００６に進む。
【０１０３】
ステップＳＣ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(14、1)=0かつwork(14、1)=1であるので、ステップＳＣ００７に進む。
【０１０４】
ステップＳＣ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。次に、ステップＳＣ００８に進み、i=16となってステップＳＣ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進み、j=2となってステップＳＣ００２へ進む。
【０１０５】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＣ００２〜ＳＣ００９の処理を繰返し、ステップＳＣ００８処理後、j=15となった時点で、次にステップＳＣ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。現時点では、j=16、n=16であるので、図１３のフローチャートを終了し、次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=21となっている。
【０１０６】
ステップＳＨＴ１１では、hcnt=cnt、すなわち左右にずらしたときの増加量hcntに図１３のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＨＴ１２に進む。ステップＳＨＴ１２では、左右にずらしたときの増加量hcnt=21を出力する。
【０１０７】
次に、図１１の特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の上下にずらしたときの増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）の図１３のステップＳＶＴ０１〜ＳＶＴ１２の処理は、上記に説明した図１２と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【０１０８】
出力される上下にずらしたときの増加量vcntとして、図１０（Ｃ）の上下に１画素づつずらして重ねた画像WViと図１０（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分である96が出力される。
【０１０９】
出力されたhcntとvcntとについて以降の処理を図１１のステップＳＴ３以降に戻って説明する。
【０１１０】
ステップＳＴ３では、hcntとvcnt、および、上下方向の最大黒画素数増加量下限値vcnt0とを比較し、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0の条件が成立するならば次にステップＳＴ７を実行し、成立しないならば次にステップＳＴ４を実行する。現時点では、vcnt=96、hcnt=21であり、vcnt0=4と想定すれば、処理は次にステップＳＴ７に進む。ステップＳＴ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１１１】
仮に、ステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=20であり、vcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３の条件は成立しないので次にステップＳＴ４に進む。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば、次にステップＳＴ６を実行する。
【０１１２】
ここでは次にステップＳＴ６に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１１３】
さらに、仮にステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=70であり、hcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0が成立しないと判定されるので、次にステップＳＴ４を実行する。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば次にステップＳＴ６を実行する。
【０１１４】
ここでは成立すると判定されるので、次にステップＳＴ５に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１１５】
このようにして算出される部分画像特徴値計算は、参照画像Ａ、あるいは、取込画像Ｂにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋画像の一部が欠けているために、図１０（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図１０（Ｅ）と図１０（Ｆ）に示すように、hcnt=29とvcnt=90となって、vcnt0=4と設定すれば、図１１のステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0ならば次にステップＳＴ７を実行し、水平を意味する値“Ｈ”を出力する。このように部分画像特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１１６】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、左右に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと、上下に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉとを各々求め、さらに、その左右に１画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量hcntと、上下に１画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量vcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１１７】
＜３種類の特徴値の更なる他の例＞
部分画像特徴値の３種類は、上述のものに限定されず、次のような別の３種類であってもよい。そのための部分画像特徴値計算の概略を図１５（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図１５（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素と白画素の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。部分画像特徴値計算は、図１５（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、計算対象部分画像を右斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量rcnt（すなわち図１５（Ｂ）の画像ＷＨｉの斜線部分）と、計算対象部分画像を左斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量lcnt（すなわち図１５（Ｃ）の画像ＷＶiの斜線部分）とを求め、求めた増加量rcntと増加量lcntとを比較し、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ、右斜めを意味する値“Ｒ”を、増加量rcntが増加量lcntの２倍よりも大きければ、左斜めを意味する値“Ｌ”を、その他の場合には“Ｘ”を出力する。
【０１１８】
‘画像を右斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j+1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１１９】
‘画像を左斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１２０】
この場合、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【０１２１】
ただし、上記で“Ｒ”あるいは“Ｌ”と判定された場合でも、黒画素数の増加量があらかじめ両方向に対して設定している下限値lcnt0ないしrcnt0以上でないならば“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、（１）lcnt＞2×rcntかつ（２）lcnt≧lcnt0が成立するならば“Ｒ”を出力し、（３）rcnt＞2×lcntかつ（４）rcnt≧rcnt0が成立するならば“Ｌ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【０１２２】
ここでは、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ右斜めを意味する値“Ｒ”を出力しているが、この閾値を指す２倍という値を別の値に変更しても良い。右斜め方向についても同様である。さらに、部分画像の中で黒画素数がある範囲（例えば部分画像Ｒｉの全体画素数に対して３０％以上７０％以下など）内にあり、照合処理に適する画像であることが予めわかっているような場合は、上記（２）と（４）の条件式については削除しても良い。
【０１２３】
図１６（Ａ）は、さらなる他の部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込画像用メモリ１０２４の取込画像ＢのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１６に従って説明する。
【０１２４】
制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【０１２５】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図１５（Ａ）参照）を参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＭ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、図１５（Ｂ）のように右斜め方向にずらしたときの増加量rcntと図１５（Ｃ）のように左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとを求める（ステップＳＭ２）。
【０１２６】
増加量rcntと増加量lcntとを求める処理を、図１７と図１８に基づき説明する。図１７は部分画像特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の右斜め方向にずらしたときの増加量rcntを求める処理（ステップＳＭ２）のフローチャートである。
【０１２７】
図１７を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＲ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＲ０２）し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＲ０３に進む。
【０１２８】
ステップＳＲ０３では、水平方向の画素カウンタiの値の初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＲ０４）し、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＲ０５を実行し、指さないならば次にステップＳＲ０６を実行する。本実施の形態ではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＲ０６に進む。
【０１２９】
ステップＳＲ０６では、部分画像Ｒｉを読出し、現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右上の座標(i+1、j+1)の画素値pixel(i+1、j+1)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右下の座標(i+1、j-1)の画素値pixel(i+1、j-1)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i+1、j+1)=１あるいはpixel(i+1、j-1)=１であると判別するならば、次にステップＳＲ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＲ０７を実行する。
【０１３０】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１６（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図１５（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(1、1)=0、pixel(1、-1)=0であるため、ステップＳＲ０７へ進む。
【０１３１】
ステップＳＲ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１６（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＲ０９に進む。
【０１３２】
ステップＳＲ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiの値を1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1が加えられてi=1となる。次にステップＳＲ０４に戻る。
【０１３３】
ステップＳＲ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＲ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＲ０３、ステップＳＲ０４と進む。以降、pixel(i、j)=1となる１行目の５列目の画素、すなわち、i=5、j=1になるまでステップＳＲ０４〜ＳＲ０９を繰返すこととなり、ステップＳＲ０９処理後にi=5となる。m=16、i=5であるのでＳＲ０６に進む。
【０１３４】
ステップＳＲ０６では、pixel(i、j)=1、すなわち、pixel(5、1)=1であるので、ステップＳＲ０８に進む。
【０１３５】
ステップＳＲ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRi（図１５（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納する。すなわち、work(5、1)=1とする。
【０１３６】
ステップＳＲ０９に進み、i=16となって、ステップＳＲ０４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＲ０５に進み、j=2となって、ステップＳＲ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＲ０２〜ＳＲ０９の処理を繰返し、ステップＳＲ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＲ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＲ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図１５（Ｂ）に示すような右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiが格納されている。
【０１３７】
ステップＳＲ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１９に基づいて説明する。
【０１３８】
図１９は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを右斜め方向、あるいは左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WRiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＮ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＮ００２）、比較結果がj≧nを指すならば次に図１７のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１でrcntにcntを代入し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行する。
【０１３９】
ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＮ００３に進む。ステップＳＮ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＮ００４）、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＮ００５を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＮ００６に進む。
【０１４０】
ステップＳＮ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＮ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＮ００８を実行する。ここでは、図１５（Ａ）と図１５（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＮ００８へ進む。
【０１４１】
ステップＳＮ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＮ００４に戻る。以降、i=15となるまで、ステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=16となった時点でＳＮ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進む。
【０１４２】
ステップＳＮ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を１増加させる。現時点では、j=0であるので、j=１となり、ＳＮ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＮ００３、ステップＳＮ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１１列目の画素、すなわち、i=10、j=1になるまでステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=10となる。m=16、i=10であるのでＳＮ００６に進む。
【０１４３】
ステップＳＮ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(10、1)=0かつwork(10、1)=1であるので、ステップＳＮ００７に進む。
【０１４４】
ステップＳＮ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。以降、処理が進行してステップＳＮ００８に進み、i=16となってステップＳＮ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進み、j=2となってステップＳＮ００２へ進む。
【０１４５】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＮ００２〜ＳＮ００８の処理を繰返し、ステップＳＮ００８処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＮ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次に図１３のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行すると、現時点では、j=16、n=16であるので、図１９のフローチャートを終了し、次に図１７のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=45となっている。
【０１４６】
ステップＳＲ１１では、rcnt=cnt、すなわち右斜め方向にずらしたときの増加量rcntに図１９のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＲ１２に進む。ステップＳＲ１２では、右斜め方向にずらしたときの増加量rcnt=45を出力する。
【０１４７】
次に、図１９の、特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の左斜め方向にずらしたときの増加量lcntを求める処理（ステップＳＭ２）の図１８のステップＳＬ０１〜ＳＬ１２の処理は、上記に説明した図１７の処理と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【０１４８】
出力される左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとして、図１５（Ｃ）の左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WLiと図１５（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分であるlcnt＝115が出力される。
【０１４９】
出力されたrcntとlcntとについて以降の処理を図１６のステップＳＭ３以降に戻って説明する。
【０１５０】
ステップＳＭ３では、rcntとlcnt、および、左斜め方向の最大黒画素数増加量下限値lcnt0とを比較し、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0ならば次にステップＳＭ７を実行し、その他ならば次にステップＳＭ４を実行する。現時点では、lcnt=115、rcnt=45であり、lcnt0=4と想定すれば、次にステップＳＭ７に進む。ステップＳＭ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｒ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１５１】
仮に、ステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=20であり、lcnt0=4と想定するならば、次にステップＳＭ４に進み、rcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば、次にステップＳＭ６を実行する。
【０１５２】
ここでは次にステップＳＭ６に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１５３】
さらに、仮にステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=70であり、lcnt0=4、rcnt0=4と想定するならば、ステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件は成立しなので、次にステップＳＭ４に進む。ステップＳＭ４の条件式であるrcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば、次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば次にステップＳＭ６を実行する。
【０１５４】
ここでは次にステップＳＭ５に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｌ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１５５】
上述した特徴値計算は、参照画像Ａ、あるいは、取込画像Ｂにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋の一部が欠けているために、図１５（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図１５（Ｅ）と図１５（Ｆ）に示すように、rcnt=57とlcnt=124となって、lcnt0=4と想定すれば、図１６（Ａ）のステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件式は成立するので、次にステップＳＭ７を実行し、特徴値として“Ｒ”を格納する。このように特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１５６】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、右斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと、左斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉとを各々求め、さらに、その右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量rcntと、左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を格納する。
【０１５７】
＜５種類の特徴値＞
特徴値計算部１０４５は、上述したすべての特徴値を出力するようにしてもよい。その場合には、特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、上述の手順に従い、黒画素数の増加量hcntと、増加量vcntと、増加量rcntと、増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平（横）方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直（縦）方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）、または右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）、またはそれらのいずれでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１５８】
ここでは、部分画像Ｒｉの特徴値として“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”に加えて“Ｈ”および“Ｖ”を用いるので、照合処理の対象画像の部分画像の特徴値をより厳密に分類することができて、３種類の特徴値で分類した場合には‘Ｘ’となる部分画像であっても、５種類の特徴値に分類した場合には、‘Ｘ’以外のいずれかの値に分類できるから、‘Ｘ’に分類されるべき部分画像Ｒｉをより厳密に検出することができる。
【０１５９】
図２０には５種類の特徴値計算のフローチャートが示される。図２０の部分画像特徴値計算においては、まず図１１に示した部分画像特徴値計算の処理（Ｔ２ａ）のステップＳＴ１〜ＳＴ４が同様に実行されて、判定結果である“Ｖ”および“Ｈ”が判定される（ＳＴ５、ＳＴ７）。この場合、“Ｖ”でもなく“Ｈ”でもないと判定された場合には（ＳＴ４でＮ）、次に、図１６に示す画像特徴値計算処理（Ｔ２ａ）のステップＳＭ１〜ＳＭ７が同様にして実行されて、判定結果として“Ｌ”、“Ｘ”および“Ｒ”が出力される。この結果、部分画像特徴値計算（Ｔ２ａ）により、部分画像の特徴値として“Ｖ”、“Ｈ”、“Ｌ”、“Ｒ”および“Ｘ”の５種類の部分画像特徴値を出力することができる。
【０１６０】
ここでは、判定対象である指紋の多くは模様が縦方向または横方向に従う傾向が顕著であることに鑑みて、図１１の処理を最初に実行しているが、実行順序はこれに限定されず、図１６の処理を先に実行して、“Ｌ”でもなく“Ｒ”でもないと判定された場合には、次に図１１の手順を実行するようにしてもよい。
【０１６１】
＜探索対象の限定＞
最大一致度位置探索部１０５による探索の対象は上述して算出された特徴値に従い限定することができる。
【０１６２】
図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）は、それぞれ、画像入力（Ｔ１）、画像補正（Ｔ２）が施された後に、部分画像特徴値が算出されている画像ＡとＢを模式的に例示する。
【０１６３】
まず、図２１(Ａ)を参照して画像内の部分画像位置をいかに特定するかについて説明する。図２１（Ａ）の画像の形状（形、サイズ）は図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）の画像ＡとＢに一致している。図２１（Ａ）の画像内にはメッシュ状に区切られて６４個に等分割された同じ形状（矩形状）の部分画像Ｒｉが準備される。これら６４個の部分画像Ｒｉには図２１（Ａ）の画像の右上から左下方向に順番に数値１〜６４を当てることにより、各部分画像Ｒｉの画像ＡまたはＢ内の位置を、当該割当てられた数値を用いて示す。ここでは画像内の６４個の部分画像Ｒｉそれぞれは、対応の位置を示す数値を用いて部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４として指示される。図２１（Ａ）、図２１（Ｂ）および図２１（Ｃ）の画像は同一の形状を有するので、図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）の画像ＡとＢにおいても図２１（Ａ）に示すような６４個の部分画像Ｒｉが設けられて各部分画像Ｒｉは、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４としてその位置を特定できる。最大一致位置探索部１０５は、画像ＡとＢについて最大一致位置に対応の部分画像Ｒｉを探索するが、探索の順番は、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４に従う。図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）の画像の各部分画像は、特徴値として、特徴値計算部１０４５により算出された特徴値‘Ｈ’、‘Ｖ’および‘Ｘ’のいずれかを有すると想定する。
【０１６４】
図２２（Ａ）〜（Ｃ）は、図２１（Ｂ）と（Ｃ）の各部分画像の特徴値が算出された画像ＡとＢの最大一致位置を探索する手順を説明する図である。図２３は最大一致位置探索と類似度計算のための処理フローチャートである。
【０１６５】
最大一致位置探索部１０５は、図２１（Ｂ）の画像Ａを探索して“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像について、画像Ｂ内で同じ特徴値を持つ部分画像を探索する。従って、画像Ａ内の部分画像の探索を開始して最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像が検出されたとき、検出された部分画像は、最初の探索対象の部分画像となる。図２２（Ａ）の画像（Ａ）-Ｓ１は、画像Ａの部分画像につき、部分画像特徴値を示し、かつ、最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７、即ち“Ｖ１”につき、ハッチングを施した画像である。
【０１６６】
この画像（Ａ）-Ｓ１の通り、最初に検出された部分画像特徴値は、“Ｖ”を指す。このため、画像Ｂ内で特徴値が“Ｖ”である部分画像が探索の対象となる。画像Ｂ内で、探索を開始して特徴値“Ｖ”を持つ最初の部分画像ｇ１１、即ち“Ｖ１”につきハッチングを施した画像が図２２（Ａ）の画像（Ｂ）-Ｓ１−１である。この部分画像に対し、図２３のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われる。
【０１６７】
次に、画像Ｂ内で、部分画像ｇ１１の次に特徴値“Ｖ”を持つ部分画像ｇ１４、即ち“Ｖ１”（図２２（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-２)につき、処理が行われ、以降、部分画像ｇ１９、ｇ２２、ｇ２６、ｇ２７、ｇ３０、ｇ３１(図２１（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-８)につき、処理が行われる。画像Ａの最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７につき画像Ｂ内において一通り探索の処理が終了すると、次に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２８（図２２（Ｂ）の画像(Ａ)-Ｓ２)について、同様に図２３のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われ、部分画像ｇ２８の部分画像特徴値は“Ｈ”であるため、画像Ｂの特徴値として“Ｈ”を有する部分画像ｇ１２（図２２（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１)、画像ｇ１３（図２２（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-２)、ｇ３３、ｇ３４、ｇ３９、ｇ４０、ｇ４２〜ｇ４６、ｇ４７(図２２（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１２)について一通り探索の処理が行われる。
【０１６８】
以降、画像Ａ内で“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２９、ｇ３０、ｇ３５、ｇ３８、ｇ４２、ｇ４３、ｇ４６、ｇ４７、ｇ４９、ｇ５０、ｇ５５、ｇ５６、ｇ５８〜６２、ｇ６３(図２２（Ｃ）の画像（Ａ）-Ｓ２０)についても同様にして、画像Ｂ内での探索の処理が行われる。
【０１６９】
したがって、最大一致位置探索部１０５により画像Ａと画像Ｂとにおいて探索される部分画像の数は、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｂの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｂの部分画像数）となる。図２２（Ａ）〜（Ｃ）の場合には、探索される部分画像の数は、探索部分画像数＝８×８＋１２×１２＝２０８である。
【０１７０】
なお、部分画像特徴値は、画像が呈する模様にも依存するので、ここで、図２１（Ａ）と図２１（Ｂ）の模様とは別の模様を呈する画像の場合を示す。図２４（Ａ）と（Ｂ）は画像Ａと画像Ｂとを示し、図２１（Ｂ）と（Ｃ）の画像Ａと画像Ｂとは別の模様を示すものであり、図２４(Ｃ)は、図２１（Ｃ)の画像Ｂとは異なる模様を呈する画像Ｃを示すものである。
【０１７１】
図２４（Ｄ）、図２４（Ｅ）および図２５（Ｆ）各々は、図２４（Ａ）、図２４（Ｂ）および図２４（Ｃ）の画像Ａ、ＢおよびＣそれぞれについて、各部分画像について特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を示すものである。
【０１７２】
図２４（Ａ）の画像Ａと図２４（Ｃ）の画像Ｃとを対象にした場合の、最大一致位置探索部１０５による探索部分画像数についても、上記と同様に、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｃの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｃの部分画像数）で計算できる。図２４（Ｄ）と図２４（Ｆ）を参照すると、探索部分画像数＝８×１２＋１２×１６＝２８８である。
【０１７３】
なお、本説明では、同じ特徴値を有する部分画像を探索対象としているが、必ずしもそうする必要はなく、照合精度の向上などを意図して、参照用部分画像特徴値が“Ｈ”の場合に取込画像用部分画像特徴値が“Ｈ”だけでなく“Ｘ”の部分領域、あるいは、参照用部分画像特徴値が“Ｖ”の場合に取込画像用部分画像特徴値が“Ｖ”だけでなく“Ｘ”の部分領域も探索対象としても良いことはいうまでもない。
【０１７４】
また、特徴値が“Ｘ”であることは対応の部分画像が縦縞とも横縞とも特定できない模様を呈しているといえ、照合速度の向上を図る場合には、最大一致位置検索部１０５による探索範囲からは“Ｘ”を示す部分領域は除くようにしてもよい。
【０１７５】
また、精度向上のために、“Ｈ”、“Ｖ”だけでなく、“Ｌ”、“Ｒ”の値を適用してもよい。
【０１７６】
＜照合対象外画像要素の判定＞
画像補正部１０４により補正処理を施され、かつ、特徴値計算部１０４５により部分画像の特徴値を計算された画像に対して、次に照合対象外画像要素判定計算処理（ステップＴ２ｂ）が行われる。この処理は図２５のフローチャートに示される。
【０１７７】
ここでは、要素判定部１０４７の処理によって、照合対象の画像内の各部分画像は、特徴値として“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｌ”、“Ｒ”(４値の場合)を採ると想定する。つまり、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１上に汚れが付着している領域または指紋が置かれていない（指が置かれていない）ので画像を入力できない領域がある場合には、その領域に対応の部分画像は特徴値として基本的には“Ｘ”を取る。この特性を利用して、要素判定部１０４７は、入力画像において汚れが付着している部分領域や指紋の画像を入力できない部分領域は、照合対象外画像要素として検出（判定）する。そして検出された当該領域には特徴値‘Ｅ’を割当てるように処理をする。ここでは、画像の部分領域（部分画像）に特徴値として‘Ｅ’を割当てることは、当該部分領域（部分画像）を、照合判定部１０７による画像照合のために行なわれる最大一致位置探索部１０５の探索範囲から除外され、また類似度計算部１０６の類似度計算の対象から除外されることを指す。
【０１７８】
図２６（Ａ）〜（Ｆ）には照合対象外画像要素の判定と、照合とが模式的に示される。図２６（Ｂ）と図２６（Ｆ）は、入力画像Ｂと参照画像Ａを模式的に示したものである。参照画像Ａは、図２６（Ａ）に示されるように、縦と横について８個に等分割されることで同じ大きさと形状を有する６４個の部分画像を有する。図２６（Ａ）では、各部分画像についてはｇ１〜ｇ６４までの画像位置を指す数値が割当てされて指示される。
【０１７９】
図２６（Ｂ）の入力画像Ｂについては、縦と横の各方向につき５個に等分割されること２５個の同じ大きさと形状の部分画像を有する。２５個の部分画像については、図２１（Ａ）の位置ｇ１〜ｇ５、ｇ９〜ｇ１３、ｇ１７〜ｇ２１、ｇ２５〜ｇ２９、ｇ３３〜ｇ３７で示す位置が割当て指示される。なお、ここでは説明を簡単にするために参照画像Ａは各部分画像に特徴値としてＸおよびＥを除いた値（‘Ｈ’、‘Ｖ’、‘Ｌ’、‘Ｒ’）が算出されていると想定する。
【０１８０】
要素判定部１０４７は、図２６（Ｂ）の入力画像Ｂに対応する各部分画像の特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５から計算用メモリ１０２２に読出す。読出した状態が模式的に図２６（Ｃ）に示される（図２５のステップSS001）。
【０１８１】
要素判定部１０４７は、次に、計算用メモリ１０２２の図２６（Ｃ）の各部分画像の特徴値を、部分画像位置を指す数値の昇順に検索することにより、照合対象外に画像要素を検出する（図２５のステップSS002）。ここでは、検索する過程において、特徴値として“Ｘ”をとる部分画像を検出した場合には、当該部分画像に隣接する部分画像の特徴値を検索する。検索結果、当該部分画像の縦方向（Ｙ軸に従う方向）、横方向（Ｘ軸に従う方向）、斜め方向（Ｘ軸またはＹ軸に対して４５度の傾きを持った軸に従う方向）の少なくともいずれか１方向に隣接して、‘Ｘ’を指す特徴値を有する部分画像が検出された場合には、当該部分画像と検出された隣接の部分画像との組を照合対象外画像要素として検出（判定）する。
【０１８２】
具体的には、計算用メモリ１０２２に格納されている図２６（Ｃ）の入力画像Ｂの部分画像ｇ１から順にｇ２、ｇ３、ｇ４、ｇ５、ｇ９、…ｇ１３、ｇ１７・・・と特徴値を検索する。検索の過程において、特徴値が“Ｘ”あるいは“Ｅ”を指す部分画像を検出すると、当該部分画像の上、下、左、右、右上、右下、左上、左下のそれぞれに隣接する全ての部分画像について特徴値を検索する。検索の結果、隣接する部分画像において“Ｘ”を指す特徴値が検索できた場合には、計算用メモリ１０２２において検索された“Ｘ”を“Ｅ”に書換える(図２５のステップSS00３）。このようにして、入力画像Ｂの全ての部分画像についての検索が終了すると、画像Ｂの各部分画像の特徴値は図２６（Ｃ）から図２６（Ｄ）のように更新される。更新後の各部分画像の値は、取込画像特徴値メモリ１０２５に格納される。
【０１８３】
この書換えの一例を説明する。図２６（Ｃ）を参照すると、ｇ１の部分画像から順に特徴値を検索していくと、ｇ２８の部分画像を検索した場合に初めて‘Ｘ’の特徴値を有する部分画像が検出される。ｇ２８の部分画像に隣接する全ての部分画像の特徴値を検索すると、隣接するｇ２９、ｇ３６およびｇ３７の部分画像の特徴値は‘Ｘ’であることが検出されるので、検出結果に基づき、計算用メモリ１０２２におけるｇ２８、ｇ２９、ｇ３６およびｇ３７の部分画像の特徴値‘Ｘ’を、図２６（Ｄ）に示すように‘Ｅ’に更新する（書換える）。
【０１８４】
尚、ここでは、入力画像Ｂにおいて、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像が縦方向、横方向、斜め方向の少なくともいずれか１方向に２個以上連続して構成される部分領域は、照合対象外画像要素と判定しているが、判定の基準はこれに限るものではない。たとえば、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像そのものを照合対象外画像要素と判定しても良いし、その他の組み合わせを取っても良い。
【０１８５】
＜類似度計算および照合判定＞
次に、要素判定部１０４７による照合対象外画像要素判定の結果を考慮した、最大一致位置探索と、探索の結果に基づく類似度計算の処理（図５のステップＴ３）について図２３のフローチャートに従って説明する。ここでは、画像Ａ内の部分画像（部分領域）の総数を変数ｎで示す。最大一致位置探索および類似度計算は、図２６（Ａ）の参照画像Ａの各部分画像と、図２６（Ｅ）の判定された照合対象外要素が除かれた画像Ｂを対象にして行なわれる。
【０１８６】
要素判定部１０４７による判定が終了すると、制御部１０８は最大一致位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。
【０１８７】
最大一致位置探索部１０５では、テンプレートマッチング開始信号を受信すると、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。ステップＳ００１ではカウンタの変数ｉの値を１に初期化する。ステップＳ００２では、参照画像Ａの部分画像Ｒｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。
【０１８８】
ステップＳ００２５では、最大一致位置探索部１０５は、参照画像特徴値メモリ１０２４を検索して、テンプレートの部分画像Ｒｉの特徴値ＣＲｉを読出す。
【０１８９】
ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定したテンプレートに対し、画像Ｂ内で最も一致度の高い、つまり画像Ｂ内のデータが最も一致する場所を探索する。この探索では、特徴値が“Ｅ”でない画像Ｂの部分画像に限定して次の計算を行なう。
【０１９０】
テンプレートとして用いる矩形状の部分画像Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ、ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ、ｙ）とし、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ、ｔ）とし、部分画像Ｒｉの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像ＡとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とした場合に、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ、ｔ）を、たとえば以下の（式１）に従い、各画素の濃度差を元に計算する。
【０１９１】
【数１】
【０１９２】
画像Ｂ内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して、更新する毎に更新後の座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ、ｔ）を計算する。算出された一致度Ｃ（ｓ，ｔ）の中で最も大きい値に対応の画像Ｂ内の位置が、部分画像Ｒｉと最も一致度が高いとし、画像Ｂ内のその位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとする。そして、その位置に対応の一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を最大一致度Ｃｉｍａｘに設定する。
【０１９３】
ステップＳ００４では、最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式２）に従い算出し、算出した移動ベクトルＶｉをメモリ１０２の所定アドレスに格納する。
【０１９４】
ここで、上述のように、画像Ａ内の位置Ｐに対応の部分画像Ｒｉに基づいて、画像Ｂ内をスキャン（探索）して、その結果、部分画像Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが検出された場合には、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルＶｉと呼ぶ。指紋センサ１００の指紋読取り面２０１における指の置かれ方は一様でないことから、移動ベクトルＶｉは、一方の画像、たとえば画像Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることを指している。移動ベクトルＶｉは方向と距離を指すので、移動ベクトルＶｉにより画像Ａの部分画像Ｒｉと画像Ｂの部分領域Ｍｉとの位置関係が定量化して示される。
【０１９５】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式２）
（式２）で、変数ＲｉｘとＲｉｙは部分画像Ｒｉの基準位置のｘ座標とｙ座標の値を指し、たとえば画像Ａ内における部分画像Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは、部分領域Ｍｉを探索することにより算出された最大一致度Ｃｉｍａｘに対応の位置を指すｘ座標とｙ座標を示す。たとえば画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する。
【０１９６】
ステップ００６ではカウンタ変数ｉの値と変数ｎの値をとを比較して、比較結果に基づき、カウンタ変数ｉの値が変数ｎが示す値未満であるか否かを判定し、変数ｉの値が変数数ｎの値未満と判定されると処理をＳ００７に移り、そうでなければ処理はＳ００８に移る。
【０１９７】
ステップＳ００７では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が変数ｎの値未満を指すと判定される間は、ステップＳ００２からＳ００７を繰返し行ない、画像Ａのすべての部分画像Ｒｉに関し、当該部分画像Ｒｉについて参照画像特徴値メモリ１０２４を検索して読出した対応する特徴値ＣＲｉと、同じ値を特徴値ＣＭとして有する画像Ｂの部分領域に限定してテンプレートマッチングを行ない、それぞれの部分画像Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。
【０１９８】
最大一致位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分画像Ｒｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。
【０１９９】
続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分画像Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図２３のステップＳ００８からステップＳ０２０に示される処理を行ない類似度計算を行なう。
【０２００】
ステップＳ００８では類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）の値を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）は、画像Ａと画像Ｂの類似度を格納する変数を指す。ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値を１に初期化する。ステップＳ０１０では、基準とする移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉの値を０に初期化する。ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊを１に初期化する。ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式３）に従い計算する。
【０２０１】
ｄＶｉｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ（（Ｖｉｘ−Ｖｊｘ）＾２＋（Ｖｉｙ−Ｖｊｙ）＾２）…（式３）
ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ＾２はＸの二乗を計算する計算式である。
【０２０２】
ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊの値と、定数εが示す閾値と比較し、比較結果に基づき、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。判断結果が、ベクトル差ｄＶｉｊの値が定数εが指す閾値（ベクトル差分）より小さいことを指す場合には、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なされると判定されて、処理をステップＳ０１４に移行するが、逆に定数εの値以上であることを指す場合には、両方のベクトルは実質的に同一とは見なされないと判定されて、処理はステップＳ０１５に移行する。ステップＳ０１４では類似度Ｐｉの値を以下の（式４）〜（式６）に従い増加させる。
【０２０３】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式４）
α＝１…（式５）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式６）
（式４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式５）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式６）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０２０４】
ステップＳ０１５はインデックスｊの値が変数ｎの値より小さいかどうかを判定する。判定結果、インデックスｊの値が変数ｎが示す部分領域の総個数より小さい場合は、処理をステップＳ０１６に移し、総個数以上である場合には処理をステップＳ０１７に移す。ステップＳ０１６ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ０１０からステップＳ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ０１７では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ、Ｂ）との値の比較を行ない、比較結果、類似度Ｐｉの値が現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）より大きければ、処理をＳ０１８に移し、以下であれば処理をＳ０１９に移す。
【０２０５】
ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ０１７、Ｓ０１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）と比べて大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０２０６】
ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）を比較する。インデックスｉの値が部分領域の個数より小さければ処理をステップＳ０２０に移す。ステップＳ０２０ではインデックスｉを１増加させる。
【０２０７】
ステップＳ００８からステップＳ０２０により、画像Ａと画像Ｂにおける類似度が変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０２０８】
続いて制御部１０８は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）≧Ｔならば画像Ａと画像Ｂは同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２、即ち、計算用メモリ１０２２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０８へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。
【０２０９】
制御部１０８は照合判定終了信号を受信すると、計算用メモリ１０２２から照合結果を読出し、読出した照合結果が‘一致’を指すか否かを判定する（ステップＴ３ａ）。判定結果、‘不一致’を指す場合には、ステップＴ４の処理に移行して‘照合不一致’のメッセージを出力する。一方、判定結果、‘一致’を指す場合には、制御部１０８は、割合計算部１０４８に割合計算開始の指示信号を送信し、割合計算終了信号を受信するまで待機する。
【０２１０】
割合計算部１０４８は、割合計算指示信号を受信すると、画像Ｂにおける対象外要素が占める割合を計算する（ステップＴ３ｂ）。割合計算部１０４８は、取込画像特徴値メモリ１０２５を検索して、取込画像Ｂの部分画像の総個数をカウントして、カウント値を変数Ｎに設定し、そして、‘Ｘ’または‘Ｅ’以外の特徴値を指す部分画像の個数をカウントし、カウント値を変数ＮＮＥに設定する。そして、取込画像Ｂに占める照合対象外の画像要素の割合ＰＥを、ＰＥ＝１−（ＮＮＥ／Ｎ）の式に従い算出する。算出された割合ＰＥの値は計算用メモリ１０２２に格納されて、制御部１０８に計算終了信号が送信される。
【０２１１】
このように算出される割合ＰＥの値は、照合処理結果の信頼度を指すといえる。つまり、照合一致を指す場合でも、割合ＰＥの値が大きい場合は、照合結果の信頼度は高くないといえる。つまり、照合に用いられなかった部分画像が多いために、照合処理は極めて限られた領域の部分画像についてなされたからである。逆に、割合ＰＥの値が大きい場合は、照合結果の信頼度は高くといえる。つまり、照合に用いられなかった部分画像は少ないために、照合処理は多くの部分画像についてなされたからである。
【０２１２】
制御部１０８は、計算終了信号を受信すると、アプリケーション実行の許可判定開始の指示信号を送信し、許可判定終了信号を受信するまで待機する。
【０２１３】
実行許可部１０４９は、制御部１０８から許可判定開始の指示信号を受信すると、アプリケーション実行許可判定のための処理(ステップＴ３ｃ)を行なう。
【０２１４】
ステップＴ３ｂのアプリケーション実行許可判定のための処理を、図２７のフローチャートに従い説明する。図２７を参照すると、実行許可部１０４９は、許可判定開始の指示信号を受信すると処理を開始する（ステップＦ０１）。
【０２１５】
処理開始後、まず、計算用メモリ１０２２から変数ＰＥが示す割合を読出す（ステップＦ０２）。そして、入力部７００を介して予め入力された所望のアプリケーションの識別情報に基づきセキュリティランクテーブル１０２６を検索して、当該アプリケーションの識別情報が登録されたアプリケーションリスト１０２９に対応のデータ１０２８が指す上限値を読出す（ステップＦ０３）。
【０２１６】
実行許可部１０４９は、読出した変数ＰＥが指示する値と上限データ１０２８が指示する上限値とを比較する（ステップＦ０４）。この比較により照合処理の結果が、所望のアプリケーションを起動するに際して要求される信頼度（セキュリティ度）を満たしているかが検出される。比較結果に基づき‘上限値＞変数ＰＥの値’の条件が満たされていると判定されると（ステップＦ０４でＹＥＳ）、所望のアプリケーションプログラムの使用（実行・起動）を許可すると判定し、判定結果を計算用メモリ１０２２に格納する（ステップＦ０５）。一方、条件が満たされていないと判定されると（ステップＦ０４でＮＯ）、所望のアプリケーションプログラムの使用（実行・起動）を許可しない（禁止する）と判定し、判定結果を計算用メモリ１０２２に格納する（ステップＦ０６)。判定結果を実計算用メモリ１０２２に格納した後に、許可判定終了信号が送信される。
【０２１７】
制御部１０８は、実行許可部１０４９から許可判定終了信号を受信すると、計算用メモリ１０２２に格納された実行許可部１０４９の処理結果を読出し、読出された結果をディスプレイ６１０またはプリンタ６９０を介して出力する（ステップＴ４）。
【０２１８】
ＣＰＵ６２２は、許可判定終了信号を受信すると、計算用メモリ１０２２に格納された所望アプリケーションの使用許可または禁止を指示する判定結果を読出し、読出した判定結果が‘許可’を示すと判定したときは、入力部７００を介して入力した所望アプリケーションの識別情報に基づきメモリ６２４を検索して、所望アプリケーションのプログラムを読出し、読出したプログラムの実行を開始する。一方、読出した判定結果が‘不許可’（禁止）を示すと判定したときは、所望アプリケーションの識別情報で指示されるプログラムの実行は開始しない。その場合には、図２のＣＰＵ６２２は、他のプログラムを実行中であれば当該他のプログラムの実行を継続して行ない、他のプログラムを実行中でなく待機状態であれば待機状態を継続するように動作する。
【０２１９】
ユーザはステップＴ４による出力された結果を確認することにより、使用（実行）を所望するアプリケーションの実行開始が許可されたか禁止されたかを知ることができる。したがって、所望アプリケーションの実行開始を指示したにも拘わらず、所望アプリケーションの実行が開始されない、言い換えると、図２のコンピュータにおいて他のプログラムの実行が継続して為されている、または何らのプログラムも実行せずに待機状態が継続している場合であっても、所望プログラムが実行開始されないのはコンピュータのシステムのバグまたは故障が原因ではないことを確認することができる。
【０２２０】
ここでは応用処理部であるアプリケーションは、ソフトウェア（プログラム）として提供したが、回路などからなるハードウェアとして実現されてもよい。その場合には、起動するとは、当該回路に駆動用の所定レベルの電圧（電流）信号を印加することを指す。また、起動の禁止とは、たとえば当該回路に対する供給電圧を遮断する、または駆動用の電圧（電流）信号を供給しないことを指す。
【０２２１】
本実施の形態において、画像補正部１０４、部分画像特徴値計算部１０４５、画像要素判定部１０４７、割合計算部１０４８、実行許可部１０４９、位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７および制御部１０８のすべてあるいは一部は処理手順をプログラムとして記憶させたメモリ６２４などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２などの演算処理装置を用いて構成してもよい。
【０２２２】
＜実施の形態による効果＞
本実施の形態による処理の具体例ならびにそれによる効果を示す。
【０２２３】
ここでは、セキュリティランクテーブル１０２６には図４で示されるデータが予め格納されていると想定する。図４に示されるように、対応するデータ１０２７が示すセキュリティ度が高いアプリケーションのリスト１０２９には、たとえば電子的な商取引のためのアプリケーションプログラムの名称、たとえば‘電子商取引’が登録されている。電子的商取引のためのプログラムの実行に際して求められるセキュリティの度内は一般的に高いので、対応の上限データ１０２８により示される対象外要素が照合対象の画像に占める割合の上限値としては、たとえば０．０５（５％）が登録されている。また、対応するデータ１０２７が示すセキュリティ度が中程度のアプリケーションのリスト１０２９には、たとえば電子メールソフトウェアやオフィス系ソフトウェアのようなアプリケーションプログラムの名称、たとえば‘電子メール’、‘オフィス系’が登録されている。要求されるセキュリティ度は‘電子商取引’のプログラムに比較すれば低いので、対応の上限データ１０２８が示す対象外要素が照合対象の画像に占める割合の上限値としては、たとえば０．１(１０％)が登録されている。‘電子商取引’、‘電子メール’および‘オフィス系’のプログラムに比べれば要求されるセキュリティ度が低いディスプレイ６１０の画質調整用プログラムの名称‘ディスプレイ’が登録されたアプリケーションリスト１０２９については、対応の上限データ１０２８により示される対象外要素が照合対象の画像に占める割合の上限値としては、たとえば０．２（２０％）が登録される。
【０２２４】
さて、図２６（Ｂ）の取込画像Ｂが画像入力部１０１により入力されたと想定すると、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１に付着した汚れなどに起因してハッチング部分の画像は、要素判定部１０４７により対象外要素として検出される。したがって、図２６（Ｂ）の指紋画像Ｂは最大一致位置探索部１０５、類似度計算部１０６および照合判定部１０７による画像照合のための処理においては、図２６（Ｅ）に示すような削減（限定）された領域（ハッチング部分を除いた領域）の画像を対象として照合処理が行なわれる。
【０２２５】
図２６（Ｅ）の画像によれば、変数ＰＥにより指示される対象外要素の割合は、ＰＥ=１−（２１／２５）に従い算出されて、変数ＰＥの示す値は０．１６（＝１６％）となる。
【０２２６】
ここで、図４のセキュリティランクテーブル１０２６を算出された変数ＰＥの値に基づき検索する。当該検索により、変数ＰＥの値（＝１６％）よりも大きい上限値を指示する上限データ１０２８を特定して、特定した上限データ１０２８に対応のアプリケーションリスト１０２９に登録されている内容を読出す。いま、変数ＰＥの値は１６％と算出されているので、セキュリティランクテーブル１０２６の検索結果としてアプリケーションプログラムとして‘ディスプレイ’のみが出力される。したがって、図２のコンピュータのディスプレイ６１０に関するアプリケーションプログラムの実行（たとえば、画質調整の実施）は可能であるが、コンピュータを操作した電子商取引の処理、電子メールに関する処理（電子メールの送信・受信・閲覧など）およびオフィス系の処理（文書作成・表計算など）は実施することが禁止される（許可されない）。したがって、許可されない処理を実施することを所望する場合には、ユーザは、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１の汚れを拭き取った後に、指を読取り面２０１に載置して、再度、図３の照合処理を行なわせる必要がある。
【０２２７】
このように、本実施の形態では、セキュリティランクテーブル１０２６において、アプリケーションプログラム毎に、当該プログラムに要求されるセキュリティの度合いに応じて、照合対象の取込（入力）画像に占める照合対象外画像要素の割合の上限値を示すデータ１０２８が予め格納されている。したがって要求されるセキュリティの度合いが低いアプリケーションプログラムの実行が所望される場合には、対応のデータ１０２８が示す上限値は小さいので図３の照合処理を繰返す可能性は低くなり、ユーザの利便性が損なわれるのを回避できる。また、要求されるセキュリティの度合いが高いアプリケーションプログラムの実行が所望される場合には、対応のデータ１０２８が示す上限値は大きいので図３の照合処理を繰返す可能性は高くなる。けれども、図２６（Ｂ）のハッチング部分を削減した上で指紋照合した結果が出力される場合には、すなわち範囲が削減されたために照合結果の精度が高くない場合には、その後、照合処理を再度行なった後に、実行の許可・禁止が再度判定されるので、アプリケーションプログラムについて要求されるセキュリティの度合いを保証することができる。
【実施の形態２】
【０２２８】
以上説明した画像照合のための処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態２では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。
【０２２９】
本実施の形態２では、この記録媒体として、図２に示されているコンピュータで処理が行なわれるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２２により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。
【０２３０】
ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable and Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。 また、図２のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているから、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。
【０２３１】
なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【０２３２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２３３】
【図１】本発明の実施の形態の認証機能搭載処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の認証機能搭載処理装置が搭載されるコンピュータの構成図である。
【図３】本発明の実施の形態による指紋センサの構成図である。
【図４】本発明の実施の形態によるセキュリティランクテーブルの構成図である。
【図５】本発明の実施の形態による照合処理のフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態による３種類の特徴値を算出するための画像の画素について説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態による３種類の特徴値を算出するフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態による水平方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態による垂直方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図１０】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１１】（Ａ）〜（Ｃ）本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態による部分画像の左右にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態による部分画像の上下にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態による部分画像を元に上下、左右にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理のフローチャートである。
【図１５】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１６】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態による部分画像の右斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態による部分画像の左斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態による部分画像を元に左斜め方向と、右斜め方向にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理フローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。
【図２１】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２２】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２３】本発明の実施の形態による最大一致位置探索と類似度計算の処理フローチャートである。
【図２４】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２５】本発明の実施の形態による照合対象外要素の判定の処理フローチャートである。
【図２６】（Ａ）〜（Ｆ）は、本発明の実施の形態による照合対象外要素を考慮した照合の手順を概略的に示す図である。
【図２７】本発明の実施の形態によるアプリケーション実行許可判定の処理フローチャートである。
【符号の説明】
【０２３４】
１ 認証機能搭載処理装置、１１ 処理部、１０１ 画像入力部、１０２ メモリ、１０４ 画像補正部、１０４５ 部分画像特徴値計算部、１０４７ 照合対象外画像要素判定部、１０４８ 照合対象外画像要素割合計算部、１０４９ アプリケーション実行許可処理部、１０５ 最大一致位置探索部、１０６ 移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０７ 照合判定部、１０８ 制御部、１０２６ セキュリティランクテーブル、Ａ 参照画像、Ｂ 入力画像、Ｒｉ 部分画像。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関し、特に、画像を照合する機能を有する情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、個人を一意に特定する指紋画像情報などのバイオメトリクスデータを入力して、入力したバイオメトリクスデータに基づき個人認証処理を実行する装置が提供されている。個人認証処理においては入力するバイオメトリクスデータの高品質であることが要求される。品質が低い場合、特許文献１によると、指紋画像に代わるデータ、たとえば、パスワードを用いた認証処理が実行される。特許文献１では、指紋を用いた個人の認証（以下、指紋認証という）が良好に行なえない場合には、指紋に代替されるパスワードを用いた認証が、指紋認証に追加して行なわれる。そして、これらの認証結果に基づきセキュリティが要求される所定の処理（コンピュータシステムへのログインなど）が実行される。
【特許文献１】特開２００１−１６７０５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１では、指紋認証が良好に行なえない場合には、指紋に代替されるデータを用いた認証処理を追加して行なうことにより対応している。そのため、代替データを用いた認証のためのハードウエア資源の追加が必要とされる。また、追加の認証処理を行なうことによる認証処理速度の高速化が妨げられる。また、ユーザには指紋に追加して代替データの入力も要求されて利便性に優れない。
【０００４】
それゆえに、この発明の目的は、起動に際してセキュリティ（防犯、保安など）が要求される応用処理部を、個人を特定する画像を用いた処理の結果に基づき実行する場合に、セキュリティを維持しながらユーザの利便性を損なうことなく、応用処理部の起動の許可／禁止を制御する情報処理装置、方法、プログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明のある局面に従う、個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理装置は、入力する前記画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、特徴値検出部により出力された特徴値に基づき、入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出部と、対象外検出部により検出された部分画像が除外された入力画像を用いて照合処理を行う照合処理部と、対象外検出部により対象から外すべきと検出された部分画像の、入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出部と、を備え、指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理部による照合処理の結果および割合算出部により算出された割合に従い制御される。
【０００６】
好ましくは、応用処理部には、当該応用処理部を起動するに際して要求されるセキュリティ度が予め割当てされて、応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理部による照合処理の結果、および、割合算出部により算出された割合と割当てされたセキュリティ度との比較結果に従い制御される。
【０００７】
好ましくは、照合処理では、対象外検出部により検出された部分画像が除外された入力画像と、予め準備された参照画像とが照合されて、照合処理の結果が、入力画像と参照画像との不一致を指す場合において、応用処理部の起動の許可または禁止は、割合算出部により算出された割合に従い制御される。
【０００８】
好ましくは、対象外検出部は、特徴値検出部により出力された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせを検出する。
【０００９】
好ましくは、画像は指紋の模様を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の垂直方向に従っていることを示す値、指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１０】
好ましくは、画像は指紋の模様を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１１】
好ましくは、所定の特徴値は、その他の値を示す。
好ましくは、組合せは、入力画像において所定方向に隣接して位置するその他の値を示す複数の部分画像からなる。
【００１２】
好ましくは、照合処理部は、照合の対象となるべき予め準備された参照画像内の複数部分領域のそれぞれについて、当該部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、入力画像内の対象外検出部により検出された部分画像の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、複数部分領域のそれぞれの、参照画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と位置探索部により探索された該部分領域に対応の最大一致位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定量に該当する部分領域に関する情報に基づき入力画像と参照画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算部と、与えられる画像類似度に基づいて入力画像と参照画像が一致するか否かを判定する判定部とを含む。
【００１３】
好ましくは、類似度計算部は、複数部分領域のうち、位置探索部により探索された対応の最大一致位置の前記基準位置からの方向と距離とが所定量に該当する部分領域の個数を計算して画像類似度として出力する。
【００１４】
好ましくは、位置関係量は、基準位置に対する最大一致位置の方向と距離とを指す。
好ましくは、画像を入力する画像入力部をさらに備え、画像入力部は、指が載置され、載置された指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する。
【００１５】
この発明の他の局面に従う、コンピュータを用いて、個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理方法は、入力する画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、特徴値検出ステップにより出力された特徴値に基づき、入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出ステップと、対象外検出ステップにより検出された部分画像が除外された入力画像を用いて照合処理を行う照合処理ステップと、対象外検出ステップにより対象から外すべきと検出された部分画像の、入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出ステップと、を備え、指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理ステップによる照合処理の結果および割合算出ステップにより算出された割合に従い制御される。
【００１６】
この発明のさらに他の局面に従うと、上述の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムが提供される。
【００１７】
この発明のさらに他の局面に従うと、上述の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１８】
発明によれば、指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、照合処理部による照合処理の結果および割合算出部により算出された割合に従い制御される。つまり、照合処理の結果と、照合された画像における照合対象から除外された部分画像の領域の全体画像に占める割合、すなわち照合結果の精度を指す情報とに従い応用処理部の起動の許可／禁止が制御される。それゆえに、当該割合が高くて照合結果の精度を保証するのが困難な場合であっても、使用者に対してパスワードなどの別の個人情報の入力を要求することなく、また、再度の画像入力と照合処理の繰返しを要求することなく、当該割合（照合結果の精度）を考慮して起動を許可／禁止することができる。
【００１９】
また、入力画像について汚れ等に起因して良好な画像が取得できない場合であっても、応用処理部についての起動を許可するためのセキュリティ度と、汚れなどに起因した照合対象外部分画像が占める割合との比較結果に従い、当該応用処理部の起動の許可／禁止が制御される。したがって、情報処理装置に搭載された指定の応用処理部に応じたセキュリティレベルを考慮した上で当該応用処理部の起動の許可／禁止を制御することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の各実施の形態について図面を参照しながら説明する。ここでは対象の画像は指紋の模様を指すとしているが、これに限定されず、たとえば、網膜パターン、静脈パターンなど、個人を特定する個人に特有のパターン画像であればよい。
【００２１】
（実施の形態１）
図１は実施の形態１に係る認証機能搭載処理装置１のブロック図である。図２は各実施の形態に係る認証機能搭載処理装置が搭載されるコンピュータ（情報処理装置）の構成図である。図２を参照してコンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（中央処理装置の略）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（ランダムアクセスメモリの略）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（Flexible Disk）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク３００と該コンピュータとを通信接続するための通信インターフェース６８０、プリンタ６９０ならびにキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。
【００２２】
コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。
【００２３】
図１を参照して認証機能搭載処理装置１は、画像入力部１０１、図２のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応のメモリ１０２、バス１０３、および処理部１１を備える。
【００２４】
画像入力部１０１は指紋センサ１００を含む。画像入力部１０１は、指紋センサ１００により読取られた指紋の画像データを出力する。指紋センサ１００には光学式、圧力式、静電容量方式などのいずれを適用してもよい。各部間の制御信号やデータ信号はバス１０３を介して転送される。
【００２５】
指紋センサ１００の概略構成が図３に示される。図３では、指紋センサ１００の構成が、静電容量型のセンサであると想定した場合が例示される。図示されるように指紋センサ１００はセンサ回路２０３、指紋読取り面２０１および複数の電極２０２を備える。図示されるように照合対象の指紋を有する使用者の指３０１が指紋センサ１００の指紋読取り面２０１の上に載置さかれた場合、各センサ電極２０２と指３０１の間にコンデンサ３０２が形成される。このとき、指３０１の読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹により、指３０１と各センサ電極２０２との間の距離は異なるため、形成される各コンデンサ３０２の容量は異なる。センサ回路２０３は、各コンデンサ３０２の容量の違いを電極２０２の出力電圧レベルに基づき検知し、その違いを示す電圧信号に変換して増幅して出力する。このように、センサ回路２０３から出力される電圧信号は、指紋読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹の状態を示す画像に対応の信号を指す。図示されるように指紋読取り面２０１は、外部に露出しているので埃、皮脂などの汚れが付着しやすいので、読取られる画像には、付着した汚れに起因したノイズ成分が含まれやすい。
【００２６】
図１を参照して、メモリ１０２には画像データや各種の計算結果などが格納される。メモリ１０２は参照画像用メモリ１０２１、計算用メモリ１０２２、取込画像用メモリ１０２３、参照用部分画像特徴値メモリ（以下、参照画像特徴値メモリという）１０２４、取込画像用部分画像特徴値メモリ（以下、取込画像特徴値メモリという）１０２５、および後述するセキュリティランクテーブル１０２６が格納される。
【００２７】
参照画像用メモリ１０２１には、取込画像用メモリ１０２３に格納された指紋画像データと照合されるべき画像データに対応のテンプレート用指紋画像の複数の部分領域の画像データが格納される。計算用メモリ１０２２には各種の計算結果のデータが格納される。取込画像用メモリ１０２３には画像入力部１０１から出力された指紋画像データが格納される。参照画像特徴値メモリ１０２４ならびに取込画像特徴値メモリ１０２５には後述の部分画像特徴値計算部１０４５による計算結果のデータが格納される。
【００２８】
セキュリティランクテーブル１０２６には、図４に示すように、図２のコンピュータにおいて実行される応用処理を指す各種のアプリケーションプログラムの名称のリスト１０２９のそれぞれに対応して、セキュリティ度データ１０２７および上限データ１０２８が格納される。セキュリティ度データ１０２７は、対応のリスト１０２９の名称で示されるアプリケーションプログラムを実行する際に要求されるセキュリティの度合いを、たとえば高度・中度・程度で指す。上限データ１０２８は、照合対象画像に占める後述の照合対象外画像要素の割合を示しており、対応のリスト１０２９で示されるアプリケーションプログラムを実行する際に要求される割合の上限値（最大値）を指す。
【００２９】
図示されるように、データ１０２７が指すセキュリティ度が高くなるほど、対応の上限データ１０２８が指す割合の上限値は小さくなり、セキュリティ度が低くなるほど上限値は大きくなる。したがって、上限データ１０２８が指す割合によっても、要求されるセキュリティ度を指すことができる。
【００３０】
図４に示すアプリケーションプログラムと、それに割当てされるセキュリティ度は一例であり、これに限定されない。また、入力部７００を操作してセキュリティランクテーブル１０２６を書換え可能としてもよい。その場合には、ユーザは、独自に開発したアプリケーションプログラムの名称をセキュリティランクテーブル１０２６に登録して、対応するセキュリティ度データ１０２７および上限データ１０２８の値をユーザが好むように割当てることもできる。
【００３１】
アプリケーションリスト１０２９には図２のコンピュータで実行する際にセキュリティが要求されるプログラムの名称が登録されるが、名称に限定されず、当該アプリケーションプログラムを特定できる識別子であればよい。また、アプリケーションリスト１０２９に登録されるアプリケーションプログラムは予めメモリ６２４または固定ディスク６２６に格納されていると想定する。ＣＰＵ６２２はリスト１０２９に登録された識別子に基づきメモリ６２４または固定ディスク６２６を検索して対応するプログラムを読出して、当該プログラムの命令を実行する。これにより、コンピュータにより当該プログラムによる機能が実現される。
【００３２】
処理部１１は画像補正部１０４、部分画像特徴値計算部（以下、特徴値計算部という）１０４５、照合対象外画像要素判定部（以下、要素判定部という）１０４７、照合対象外画像要素割合計算部（以下、割合計算部という）１０４８、アプリケーション実行許可処理部（以下、実行許可部という）１０４９、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部という）１０６、照合判定部１０７およびＣＰＵ６２２に対応する制御部１０８を含む。制御部１０８は他の各部の動作を制御する。処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。これらのプログラムは予めメモリ６２４または固定ディスク６２６に格納されており、ＣＰＵ６２２により読出されて実行されることにより、対応の機能が実現される。
【００３３】
画像補正部１０４は、指紋画像データについての濃淡を補正する。
特徴値計算部１０４５は与えられる指紋画像データを入力して、入力した指紋画像データが示す画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれについて、部分画像の模様に応じた値を計算する。制御部１０８は、当該指紋画像データが参照画像用メモリ１０２１から読出された場合には、算出された値を部分画像特徴値として、参照画像特徴値メモリ１０２４に格納し、当該指紋画像データが取込画像用メモリ１０２３から読出された場合には、算出され値を部分画像特徴値として、取込画像特徴値メモリ１０２５に格納する。
【００３４】
要素判定部１０４７は、照合されるべき指紋画像から、照合対象から除外されるべき画像要素を判定（検出）する。具体的には、取込画像特徴値メモリ１０２５を検索して、指紋画像の各部分画像の特徴値を読出し、読出した特徴値の組合わせに基づき、照合対象から除外されるべき部分画像（以下、対象外要素という）を判定する。
【００３５】
割合計算部１０４８は、対象外要素と判定された部分画像の、照合されるべき指紋画像の全体に占める領域の割合を算出する。言い換えると、指紋画像内に設定された部分画像の総数に対する要素判定部１０４７により対象外要素と判定された部分画像の個数が占める割合を算出する。
【００３６】
実行許可部１０４９は、アプリケーションリスト１０２９を、予め入力部７００を介してユーザが指定した（起動が所望されている）アプリケーションの識別子に基づき検索して、検索結果に基づき当該アプリケーションの識別子がアプリケーションリスト１０２９に登録されているか否かを判定する。登録されていると判定された場合には、割合計算部１０４８により計算された割合に基づき、当該指定アプリケーションプログラムの起動（実行）の許可、または禁止（起動を許可しない）を判定する。
【００３７】
なお、ここでは、‘アプリケーションプログラムを起動する’とは、メモリに予め格納されたプログラムの命令がＣＰＵ６２２により読出されて読出された命令が実行されるとの動作が、開始されることを指す。‘アプリケーションプログラムの起動が許可されない’とは、アプリケーションプログラムに対してソフトウェア的にロック（lock）をかけることを指す。これにより、アプリケーションプログラムの起動は禁止される。
【００３８】
最大一致位置探索部１０５は、要素判定部１０４７から出力された判定結果を入力し、入力した判定結果に基づき、指紋画像内に設定された複数の部分画像のうちから照合の対象とされるべき部分画像を限定（決定）する。そして、特徴値計算部１０４５により算出された当該指紋画像の複数の部分画像の特徴値に従い探索範囲を削減（限定）する。そして削減された範囲についてテンプレートマッチングを実行する。つまり、照合されるべき２つの指紋画像の一方の指紋画像の複数の部分画像それぞれをテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内で最も一致度の高い部分画像の位置を探索して、探索した最大一致度位置を示すデータを出力する。出力された最大一致度位置のデータは計算用メモリ１０２２に格納される。
【００３９】
類似度計算部１０６は計算用メモリ１０２から最大一致度位置のデータを読出し、読出したデータに従い、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。算出された類似度のデータは計算用メモリ１０２２に格納される。
【００４０】
照合判定部１０７は計算用メモリ１０２２から類似度計算部１０６が算出した類似度のデータを読出し、読出したデータが示す類似度に基づき、照合されるべき２つの指紋画像が一致するか（同一の指紋から採取されたものか）、不一致であるか（異なる指紋から採取されたものか）を判定する。
【００４１】
図１の認証機能搭載処理装置１において、２つの指紋画像を照合して、照合結果に基づきアプリケーションの実行の許可を制御する処理について図３のフローチャートに従い説明する。ここでは説明を簡単にするために、照合されるべき２つの指紋画像として、画像Ａと画像Ｂを想定する。また、画像ＡおよびＢ、ならびに部分画像はいずれも矩形状の画像としているが形状はこれに限定されるものではない。
【００４２】
また、指紋画像の入力時には、指紋センサ１００の指紋を読取るための面２０１には、図３に示すように、面に接触するような態様で（指紋読取り可能な態様で）ユーザの指が予め置かれていると想定する。また、ユーザは図２のコンピュータにより実行（起動）を所望するアプリケーションの識別子を、入力部７００を操作して予め入力していると想定する。
【００４３】
また、予めユーザは自己の指紋の参照画像Ａを参照用メモリ１０２１に登録（格納）する。具体的には、ユーザは入力部７００を操作して参照画像登録の指示を入力すると、ＣＰＵ６２２（制御部１０８）は画像入力部１０１へ画像入力開始を指示する信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は指紋センサ１００の指紋読取り面２０１に置かれた指の指紋を読取り（検出し）、読取った指紋画像を画像Ａとして入力し、入力した画像Ａのデータをバス１０３を介して参照用メモリ１０２１の所定のアドレスへ格納する。画像入力部１０１は、画像Ａのデータをメモリ１０２に格納完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。これにより、参照画像としての画像Ａの登録は終了する。登録された画像Ａはユーザを認証するための照合処理において照合される一方の画像として用いられる。
【００４４】
なお、参照画像の登録時においては、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１には何ら汚れなどは付着しておらず、また指紋読取り面の全領域において指紋を読取ることができたと想定する。したがって、画像Ａで示される指紋には汚れやキズなどはなく、鮮明な指紋を指すと想定する。
【００４５】
参照画像Ａの登録が既に完了した後に、ユーザが入力部７００を操作して所望プログラムの実行開始の指示と当該所望プログラムの識別子としてプログラムの名称を入力すると、ＣＰＵ６２２（制御部１０８）は図５の処理を開始する。指紋センサ１００の指紋読取り面２０１にはユーザの指が指紋読取り可能なように載置されていると想定する。なお、載置される指は参照画像の登録時の指と同じである。
【００４６】
図５の処理を開始すると、まず、制御部１０８は、画像入力部１０１へ画像入力開始を指示する信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。
【００４７】
画像入力部１０１は指紋センサ１００の指紋読取り面２０１に置かれた指の指紋を読取り（検出し）、読取った指紋画像を画像Ｂとして入力し、入力した画像Ｂのデータをバス１０３を介してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。本実施の形態においては、画像Ｂのデータは取込画像用メモリ１０２３の所定のアドレスへ格納されるとする。画像入力部１０１は、画像Ｂのデータをメモリ１０２に格納完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００４８】
制御部１０８は画像入力終了信号を受信すると、画像補正部１０４に画像補正開始の指示信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。一般に、画像入力部１０１および指紋センサ１００の特性、または指の皮膚の乾燥度合い（皮脂の量）、または読取り面に指を押付ける圧力の程度に従い、入力画像の画素の濃淡値、または画像全体の濃度分布は変化するために、入力画像の画質は一様ではない。
【００４９】
画像補正部１０４は、画像補正開始の指示信号を入力すると画像入力時の条件に起因する画質の変動が抑制されるように、入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、メモリ１０２の参照画像用メモリ１０２１と取込画像用メモリ１０２３に格納された画像ＡとＢのデータを読出して、読出した画像データのそれぞれに対して、当該画像データに対応の画像の全体または画像を分割した小領域の部分画像ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８参照）または画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９参照）を行なう。そして処理後の画像データを参照画像用メモリ１０２１と取込画像用メモリ１０２３に格納する。したがって、この時点では参照画像用メモリ１０２１と取込画像用メモリ１０２３には、補正前と補正後の両方の参照画像Ａと取込画像Ｂが格納された状態となる。
【００５０】
なお、ここでは取込画像Ｂが入力される毎に参照画像Ａについて画像補正処理を繰返すようにして補正後の参照画像を生成するようにしているが次のようにしてもよい。つまり、参照画像Ａを入力して参照画像用メモリ１０２１に格納するとともに、画像補正部１０４により参照画像Ａを補正して、補正後の参照画像のデータも参照画像用メモリ１０２１に格納するようにしてもよい。このようにした場合には、取込画像Ｂが入力される毎に参照画像Ａについて画像補正処理を繰返す動作を省略できる。
【００５１】
画像補正部１０４は画像Ａと画像Ｂに対する画像補正処理の終了後、制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。
【００５２】
以降で、画像補正部１０４により画像補正処理が施された画像ＡとＢに対して、特徴値計算部１０４５により部分画像の特徴値が算出される（ステップＴ２ａ）。
【００５３】
（部分画像特徴値の算出）
次に、ステップＴ２ａにおける部分画像の特徴値の算出手順について説明する。
【００５４】
＜３種類の特徴値＞
まず、３種類の特徴値を採る場合について説明する。図６は、照合対象の画像Ａと画像Ｂそれぞれについて、その部分画像に対し、水平・垂直方向の画素数の最大値などを記載した図である。ここでは、画像ＡとＢおよび部分画像は、直交するＸ軸およびＹ軸で規定される２次元座標空間に対応の矩形状の平面画像と想定する。図６での部分画像は、Ｘ軸に従う水平方向およびＹ軸に従う垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素で構成されている。
【００５５】
本実施の形態１による部分画像特徴値計算は計算対象部分画像につきその模様に応じた値を部分画像特徴値として算出する。つまり、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを検出し、検出した水平方向の最大連続黒画素数maxhlen（模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）の大きさを示す値）と垂直方向の最大連続黒画素数maxvlen（模様が垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）の大きさを示す値）とを比較し、比較結果、相対的に大きい方向が水平方向と判定された場合には、水平（横縞）を意味する値“Ｈ”を、垂直方向と判定された場合には、垂直（縦縞）を意味する値“Ｖ”を、その他と判定された場合には“Ｘ”を出力する。
【００５６】
図６を参照して、最大連続黒画素数maxhlenは、水平方向に従うｎ＝０〜１５の１６個の各行について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。行について検出された連続する黒画素数とは、当該行が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。また、最大連続黒画素数maxvlenは、垂直方向に従うｍ＝０〜１５の１６個の各列について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。列について検出された連続する黒画素数とは、当該列が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。
【００５７】
但し、上記で“Ｈ”あるいは“Ｖ”と判定された場合でも、最大連続黒画素数maxhlenおよびmaxvlenのそれぞれが、あらかじめ各方向に対して設定している下限値hlen0およびvlen0の値以上を指していないと判定される場合には、“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0ならば“Ｈ”を出力し、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば“Ｖ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【００５８】
図７には、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートが示される。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像のＮ個の部分領域の画像である部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込み画像用メモリ１０２４の取込画像Ｂのｎ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。
【００５９】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒiを参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める(ステップＳ２)。ここで、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める処理を、図８と図９に基づいて説明する。
【００６０】
図８は、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の水平方向の最大連続黒画素数maxhlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、即ち、maxhlen＝０、j＝０とする(ステップSH001）。
【００６１】
次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数を指す変数nの値とを比較し（ステップSH002）、j≧nならば、次にステップSH016を実行し、その他ならば、次にステップSH003を実行する。本実施の形態１ではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるため、ステップSH003に進む。
【００６２】
ステップSH003では、水平方向の画素カウンタi、前の画素値ｃ、現在の画素連続数len、現在の行での最大黒画素連続数maxの初期化、即ち、i＝0、ｃ＝0、len＝0、max＝0とする(ステップSH003)。次に、水平方向の画素カウンタiと水平方向の最大画素数mとを比較（ステップSH004）し、i≧mならば次にステップSH011を実行し、その他ならば次にステップSH005を実行する。本実施の形態１ではm=16であり、かつ、処理開始時にはi=0であるため、ステップSH005に進む。
【００６３】
ステップSH005では、前の画素値ｃと現在比較対象となっている座標（i,j)の画素値pixel(i,j)とを比較し、c＝pixel(i,j)ならばステップSH006を実行し、その他ならばステップSH007を実行する。本実施の形態１では、cは初期化されていて0(白画素）、pixel(0,0)は、図６を参照して、0(白画素)であるため、c＝pixel(i,j)が成立すると判定されて（ステップSH005でY）、処理はステップSH006へ進む。
【００６４】
ステップSH006では、len=len+1を実行する。本実施の形態１では、初期化によりlen=0となっているので、1を付加されて、len=1となる。次に、ステップSH010へ進む。
【００６５】
ステップSH010では、i=i+1、即ち、水平方向の画素カウンタiの値を１増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されて、i=1となる。次にステップSH004に戻る。以降、０行目の画素値、即ち、pixel(i,0)は、図６を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップSH004〜SH010を繰返すこととなり、ステップSH010処理後にi=16となった時点での各々の値は、i=16, c=0, len=15となっている。この状態で次にステップSH004に進む。m=16、i=16であるので、さらにステップSH011に進む。
【００６６】
ステップSH011では、c=1かつmax＜lenならばステップSH012を実行し、その他ならばステップSH013を実行する。現時点では、c=0,len=15,max＝0であるので、次に、ステップSH013に進む。
【００６７】
ステップSH013では、これまでの行での水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと現在の行での最大連続黒画素数maxとを比較し、maxhlen＜maxならばステップSH014を実行し、その他ならばステップSH015を実行する。現時点では、maxhlen=0,max＝0であるので、次に、ステップSH015に進む。
【００６８】
ステップSH015では、ｊ＝ｊ＋1、即ち、垂直方向の画素カウンタｊの値を１増加させる。現時点では、ｊ＝０であるので、ｊ＝１となり、SH002に戻ることになる。
【００６９】
以降、ｊ＝１〜１5について同様にステップSH002〜SH015の処理を繰返し、ステップSH015処理後、ｊ＝16となった時点で、次にステップSH002で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nの値とを比較する。比較結果、j≧nならば次にステップSH016を実行し、その他ならば次にステップSH003を実行すると、現時点では、ｊ=16、n=16であるので、次に、ステップSH016に進む。
【００７０】
ステップSH016では、maxhlenを出力することになるが、上述の説明、および、図６を参照して、maxhlenには、水平方向の最大連続黒画素数である、ｙ＝2行目のmax値の１５が格納されていることが分かり、maxhlen＝１５が出力される。
【００７１】
次に、図９の、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートについて説明するが、図９のステップSV001〜SV016の処理は、上記に説明した図８のフローチャートと基本的に同じ処理を行なうことが明らかであるから、図８の説明から処理内容は容易に理解できる。したがって、図９の詳細な説明は省略する。図９のフローチャートに従う処理が実行される結果、出力される垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenは、図６に示されるように、ｘ方向に対するmax値である４を示す。
【００７２】
上述の手順で出力されたmaxhlenとmaxvlenとを参照した以降の処理を図７のステップＳ３以降に戻って説明する。
【００７３】
ステップＳ３では、maxhlenとmaxvlen、および、所定の最大連続黒画素数下限値hlen0とを比較し、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0の条件が成立すると判定されるならば（ステップＳ３でＹ）、次にステップＳ７を実行し、成立しないと判定されるならば（ステップＳ３でＮ）、次にステップＳ４を実行する。現時点では、maxhlen=１４、maxvlen=４と想定し、さらに下限値hlen0が２と想定すれば、当該条件は成立するので処理はステップＳ７に進む。ステップＳ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００７４】
仮に、下限値hlen0を１５と想定すれば、ステップＳ３の条件は成立しないと判定されるので、処理は次にステップＳ４に進む。ステップＳ４では、maxｖlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば（ステップＳ４でＹ）、次にステップＳ５の処理が実行されて、成立しないと判定されるならば次にステップＳ６の処理を実行する。
【００７５】
この場合、maxhlen=15、maxvlen=4、およびvlen0=5と想定すれば、当該条件は成立しないので次にステップＳ６に進む。ステップＳ６では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００７６】
仮にステップＳ２の出力値がmaxhlen=4およびmaxvlen=10であり、hlen0=2およびvlen0=12であると想定すると、ステップＳ３の条件は成立せず、さらには、ステップＳ４の条件も成立しないので、ステップＳ５の処理が実行される。ステップＳ５では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００７７】
以上のように本実施の形態１による特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図６参照）について、水平方向および垂直方向を各画素列を抽出（特定）して、抽出された画素列それぞれにおける黒画素の個数に基づいて、該部分画像の模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。ここでは連続黒画素の個数に基づき特徴値を求めているが、連続白画素の個数に基づいても同様にして特徴値を求めることができる。
【００７８】
＜３種類の特徴値の他の例＞
次に、３種類の部分画像特徴値の他の例を説明する。そのための部分画像特徴値計算の概略を図１０（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図１０（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素（図中の斜線部）と白画素（図中の白地部）の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。図１０（Ａ）〜（Ｆ）では、各部分画像は直交するｉ軸とｊ軸で規定される２次元座標空間に対応する平面画像を指す。
【００７９】
ここでは、図１０（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、図１０（Ｂ）のように計算対象部分画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量hcntと、図１０（Ｃ）のように計算対象部分画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量vcntとを求め、求めた増加量hcntと増加量vcntとを比較し、増加量hcntが増加量vcntの２倍より大きければ、水平を意味する値“Ｈ”を、増加量hcntが増加量vcntの２倍よりも大きければ、垂直を意味する値“Ｖ”を出力する。図１０（Ｄ）〜（Ｆ）には他の例が同様に示されている。
【００８０】
ここでは、図１０（Ａ）〜（Ｃ）に示す‘画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００８１】
ここでは、図１０（Ｄ）〜（Ｆ）に示す‘画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i,j+1）となるように元の画像をｊ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i,j-1）となるように元の画像をｊ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００８２】
これらの場合において、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【００８３】
次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１１(Ａ)のフローチャートに従って説明する。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込画像用メモリ１０２４の取込画像ＢのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。
【００８４】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【００８５】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図１０（Ａ）参照）を参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＴ１）。部分画像特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、図１０（Ｂ）のように左右にずらしたときの増加量hcntと図１０（Ｃ）のように上下にずらしたときの増加量vcntとを求める（ステップＳＴ２）。
【００８６】
増加量hcntと増加量vcntとを求める処理を、図１２と図１３に基づき説明する。図１２は増加量hcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。図１３は増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。
【００８７】
図１２を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjを初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＨＴ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjと垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＨＴ０２）し、j＞nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＨＴ０３に進む。
【００８８】
ステップＳＨＴ０３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＨＴ０４）し、i＞mならば次にステップＳＨＴ０５を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０６を実行する。ここでは、m=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＨＴ０６に進む。
【００８９】
ステップＳＨＴ０６では、部分画像Ｒｉを読出して現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ左の座標(i-1、j)の画素値pixel(i-1、j)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ右の座標(i+1、j)の画素値pixel(i+1、j)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i-1、j)=１あるいはpixel(i+1、j)=１ならば、次にステップＳＨＴ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０７を実行する。
【００９０】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１１（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図１０（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(-1、0)=0、pixel(1、0)=0であるため、ステップＳＨＴ０７へ進む。
【００９１】
ステップＳＨＴ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１１（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＨＴ０９に進む。
【００９２】
ステップＳＨＴ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されてi=1となる。次にステップＳＨＴ０４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわち、pixel(i、0)は、図１０（Ａ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなり、ステップＳＨＴ０９処理後にi=16となる。この状態でＳＨＴ０４に進む。m=16、i=16であるのでステップＳＨＴ０５に進む。
【００９３】
ステップＳＨＴ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる
。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＨＴ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＨＴ０３、ステップＳＨＴ０４と進む。以降、pixel(i+1、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=14、j=1になるまでステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなる。ステップＳＨＴ０９処理後にi=14となる。m=16、i=14であるのでＳＨＴ０６に進む。
【００９４】
ステップＳＨＴ０６では、pixel(i+1、j)=1、すなわち、pixel(14+1、1)=1であるので、ステップＳＨＴ０８に進む。
【００９５】
ステップＳＨＴ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHi（図１０（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納するすなわち、work(14、1)=1とする。
【００９６】
ステップＳＨＴ０９に進み、i=16となって、ステップＳＨＴ０４へ進んだ場合、m=16、i=16であるので、ステップＳＨＴ０５に進み、j=2となって、ステップＳＨＴ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＨＴ０２〜ＳＨＴ０９の処理を繰返し、ステップＳＨＴ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＨＴ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＨＴ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図１０（Ｂ）に示すような左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiが格納されている。
【００９７】
ステップＳＨＴ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１４に基づいて説明する。
【００９８】
図１４は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを左右、あるいは上下に１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WHiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＣ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＣ００２）、j≧nならば次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１でhcntにcntを代入し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。
【００９９】
ここでは、n=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＣ００３に進む。ステップＳＣ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＣ００４）、i≧mならば次にステップＳＣ００５を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＣ００６に進む。
【０１００】
ステップＳＣ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＣ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００８を実行する。ここでは、図１０（Ａ）と図１０（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＣ００８へ進む。
【０１０１】
ステップＳＣ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＣ００４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわちpixel(i、0)とwork(i、0)は、図１０（Ａ）と図１０（Ｂ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=16となった時点での各々の値は、cnt=0、i=16となっている。この状態でＳＣ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進む。
【０１０２】
ステップＳＣ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＣ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＣ００３、ステップＳＣ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=15、j=1になるまでステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=15となる。m=16、i=15であるのでＳＣ００６に進む。
【０１０３】
ステップＳＣ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(14、1)=0かつwork(14、1)=1であるので、ステップＳＣ００７に進む。
【０１０４】
ステップＳＣ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。次に、ステップＳＣ００８に進み、i=16となってステップＳＣ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進み、j=2となってステップＳＣ００２へ進む。
【０１０５】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＣ００２〜ＳＣ００９の処理を繰返し、ステップＳＣ００８処理後、j=15となった時点で、次にステップＳＣ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。現時点では、j=16、n=16であるので、図１３のフローチャートを終了し、次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=21となっている。
【０１０６】
ステップＳＨＴ１１では、hcnt=cnt、すなわち左右にずらしたときの増加量hcntに図１３のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＨＴ１２に進む。ステップＳＨＴ１２では、左右にずらしたときの増加量hcnt=21を出力する。
【０１０７】
次に、図１１の特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の上下にずらしたときの増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）の図１３のステップＳＶＴ０１〜ＳＶＴ１２の処理は、上記に説明した図１２と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【０１０８】
出力される上下にずらしたときの増加量vcntとして、図１０（Ｃ）の上下に１画素づつずらして重ねた画像WViと図１０（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分である96が出力される。
【０１０９】
出力されたhcntとvcntとについて以降の処理を図１１のステップＳＴ３以降に戻って説明する。
【０１１０】
ステップＳＴ３では、hcntとvcnt、および、上下方向の最大黒画素数増加量下限値vcnt0とを比較し、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0の条件が成立するならば次にステップＳＴ７を実行し、成立しないならば次にステップＳＴ４を実行する。現時点では、vcnt=96、hcnt=21であり、vcnt0=4と想定すれば、処理は次にステップＳＴ７に進む。ステップＳＴ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１１１】
仮に、ステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=20であり、vcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３の条件は成立しないので次にステップＳＴ４に進む。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば、次にステップＳＴ６を実行する。
【０１１２】
ここでは次にステップＳＴ６に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１１３】
さらに、仮にステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=70であり、hcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0が成立しないと判定されるので、次にステップＳＴ４を実行する。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば次にステップＳＴ６を実行する。
【０１１４】
ここでは成立すると判定されるので、次にステップＳＴ５に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１１５】
このようにして算出される部分画像特徴値計算は、参照画像Ａ、あるいは、取込画像Ｂにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋画像の一部が欠けているために、図１０（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図１０（Ｅ）と図１０（Ｆ）に示すように、hcnt=29とvcnt=90となって、vcnt0=4と設定すれば、図１１のステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0ならば次にステップＳＴ７を実行し、水平を意味する値“Ｈ”を出力する。このように部分画像特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１１６】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、左右に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと、上下に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉとを各々求め、さらに、その左右に１画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量hcntと、上下に１画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量vcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１１７】
＜３種類の特徴値の更なる他の例＞
部分画像特徴値の３種類は、上述のものに限定されず、次のような別の３種類であってもよい。そのための部分画像特徴値計算の概略を図１５（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図１５（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素と白画素の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。部分画像特徴値計算は、図１５（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、計算対象部分画像を右斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量rcnt（すなわち図１５（Ｂ）の画像ＷＨｉの斜線部分）と、計算対象部分画像を左斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量lcnt（すなわち図１５（Ｃ）の画像ＷＶiの斜線部分）とを求め、求めた増加量rcntと増加量lcntとを比較し、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ、右斜めを意味する値“Ｒ”を、増加量rcntが増加量lcntの２倍よりも大きければ、左斜めを意味する値“Ｌ”を、その他の場合には“Ｘ”を出力する。
【０１１８】
‘画像を右斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j+1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１１９】
‘画像を左斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１２０】
この場合、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【０１２１】
ただし、上記で“Ｒ”あるいは“Ｌ”と判定された場合でも、黒画素数の増加量があらかじめ両方向に対して設定している下限値lcnt0ないしrcnt0以上でないならば“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、（１）lcnt＞2×rcntかつ（２）lcnt≧lcnt0が成立するならば“Ｒ”を出力し、（３）rcnt＞2×lcntかつ（４）rcnt≧rcnt0が成立するならば“Ｌ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【０１２２】
ここでは、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ右斜めを意味する値“Ｒ”を出力しているが、この閾値を指す２倍という値を別の値に変更しても良い。右斜め方向についても同様である。さらに、部分画像の中で黒画素数がある範囲（例えば部分画像Ｒｉの全体画素数に対して３０％以上７０％以下など）内にあり、照合処理に適する画像であることが予めわかっているような場合は、上記（２）と（４）の条件式については削除しても良い。
【０１２３】
図１６（Ａ）は、さらなる他の部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込画像用メモリ１０２４の取込画像ＢのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１６に従って説明する。
【０１２４】
制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【０１２５】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図１５（Ａ）参照）を参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＭ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、図１５（Ｂ）のように右斜め方向にずらしたときの増加量rcntと図１５（Ｃ）のように左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとを求める（ステップＳＭ２）。
【０１２６】
増加量rcntと増加量lcntとを求める処理を、図１７と図１８に基づき説明する。図１７は部分画像特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の右斜め方向にずらしたときの増加量rcntを求める処理（ステップＳＭ２）のフローチャートである。
【０１２７】
図１７を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＲ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＲ０２）し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＲ０３に進む。
【０１２８】
ステップＳＲ０３では、水平方向の画素カウンタiの値の初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＲ０４）し、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＲ０５を実行し、指さないならば次にステップＳＲ０６を実行する。本実施の形態ではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＲ０６に進む。
【０１２９】
ステップＳＲ０６では、部分画像Ｒｉを読出し、現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右上の座標(i+1、j+1)の画素値pixel(i+1、j+1)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右下の座標(i+1、j-1)の画素値pixel(i+1、j-1)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i+1、j+1)=１あるいはpixel(i+1、j-1)=１であると判別するならば、次にステップＳＲ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＲ０７を実行する。
【０１３０】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１６（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図１５（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(1、1)=0、pixel(1、-1)=0であるため、ステップＳＲ０７へ進む。
【０１３１】
ステップＳＲ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１６（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＲ０９に進む。
【０１３２】
ステップＳＲ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiの値を1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1が加えられてi=1となる。次にステップＳＲ０４に戻る。
【０１３３】
ステップＳＲ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＲ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＲ０３、ステップＳＲ０４と進む。以降、pixel(i、j)=1となる１行目の５列目の画素、すなわち、i=5、j=1になるまでステップＳＲ０４〜ＳＲ０９を繰返すこととなり、ステップＳＲ０９処理後にi=5となる。m=16、i=5であるのでＳＲ０６に進む。
【０１３４】
ステップＳＲ０６では、pixel(i、j)=1、すなわち、pixel(5、1)=1であるので、ステップＳＲ０８に進む。
【０１３５】
ステップＳＲ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRi（図１５（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納する。すなわち、work(5、1)=1とする。
【０１３６】
ステップＳＲ０９に進み、i=16となって、ステップＳＲ０４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＲ０５に進み、j=2となって、ステップＳＲ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＲ０２〜ＳＲ０９の処理を繰返し、ステップＳＲ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＲ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＲ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図１５（Ｂ）に示すような右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiが格納されている。
【０１３７】
ステップＳＲ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１９に基づいて説明する。
【０１３８】
図１９は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを右斜め方向、あるいは左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WRiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＮ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＮ００２）、比較結果がj≧nを指すならば次に図１７のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１でrcntにcntを代入し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行する。
【０１３９】
ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＮ００３に進む。ステップＳＮ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＮ００４）、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＮ００５を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＮ００６に進む。
【０１４０】
ステップＳＮ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＮ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＮ００８を実行する。ここでは、図１５（Ａ）と図１５（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＮ００８へ進む。
【０１４１】
ステップＳＮ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＮ００４に戻る。以降、i=15となるまで、ステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=16となった時点でＳＮ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進む。
【０１４２】
ステップＳＮ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を１増加させる。現時点では、j=0であるので、j=１となり、ＳＮ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＮ００３、ステップＳＮ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１１列目の画素、すなわち、i=10、j=1になるまでステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=10となる。m=16、i=10であるのでＳＮ００６に進む。
【０１４３】
ステップＳＮ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(10、1)=0かつwork(10、1)=1であるので、ステップＳＮ００７に進む。
【０１４４】
ステップＳＮ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。以降、処理が進行してステップＳＮ００８に進み、i=16となってステップＳＮ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進み、j=2となってステップＳＮ００２へ進む。
【０１４５】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＮ００２〜ＳＮ００８の処理を繰返し、ステップＳＮ００８処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＮ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次に図１３のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行すると、現時点では、j=16、n=16であるので、図１９のフローチャートを終了し、次に図１７のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=45となっている。
【０１４６】
ステップＳＲ１１では、rcnt=cnt、すなわち右斜め方向にずらしたときの増加量rcntに図１９のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＲ１２に進む。ステップＳＲ１２では、右斜め方向にずらしたときの増加量rcnt=45を出力する。
【０１４７】
次に、図１９の、特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の左斜め方向にずらしたときの増加量lcntを求める処理（ステップＳＭ２）の図１８のステップＳＬ０１〜ＳＬ１２の処理は、上記に説明した図１７の処理と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【０１４８】
出力される左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとして、図１５（Ｃ）の左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WLiと図１５（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分であるlcnt＝115が出力される。
【０１４９】
出力されたrcntとlcntとについて以降の処理を図１６のステップＳＭ３以降に戻って説明する。
【０１５０】
ステップＳＭ３では、rcntとlcnt、および、左斜め方向の最大黒画素数増加量下限値lcnt0とを比較し、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0ならば次にステップＳＭ７を実行し、その他ならば次にステップＳＭ４を実行する。現時点では、lcnt=115、rcnt=45であり、lcnt0=4と想定すれば、次にステップＳＭ７に進む。ステップＳＭ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｒ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１５１】
仮に、ステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=20であり、lcnt0=4と想定するならば、次にステップＳＭ４に進み、rcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば、次にステップＳＭ６を実行する。
【０１５２】
ここでは次にステップＳＭ６に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１５３】
さらに、仮にステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=70であり、lcnt0=4、rcnt0=4と想定するならば、ステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件は成立しなので、次にステップＳＭ４に進む。ステップＳＭ４の条件式であるrcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば、次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば次にステップＳＭ６を実行する。
【０１５４】
ここでは次にステップＳＭ５に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｌ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１５５】
上述した特徴値計算は、参照画像Ａ、あるいは、取込画像Ｂにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋の一部が欠けているために、図１５（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図１５（Ｅ）と図１５（Ｆ）に示すように、rcnt=57とlcnt=124となって、lcnt0=4と想定すれば、図１６（Ａ）のステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件式は成立するので、次にステップＳＭ７を実行し、特徴値として“Ｒ”を格納する。このように特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１５６】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、右斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと、左斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉとを各々求め、さらに、その右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量rcntと、左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を格納する。
【０１５７】
＜５種類の特徴値＞
特徴値計算部１０４５は、上述したすべての特徴値を出力するようにしてもよい。その場合には、特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、上述の手順に従い、黒画素数の増加量hcntと、増加量vcntと、増加量rcntと、増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平（横）方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直（縦）方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）、または右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）、またはそれらのいずれでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１５８】
ここでは、部分画像Ｒｉの特徴値として“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”に加えて“Ｈ”および“Ｖ”を用いるので、照合処理の対象画像の部分画像の特徴値をより厳密に分類することができて、３種類の特徴値で分類した場合には‘Ｘ’となる部分画像であっても、５種類の特徴値に分類した場合には、‘Ｘ’以外のいずれかの値に分類できるから、‘Ｘ’に分類されるべき部分画像Ｒｉをより厳密に検出することができる。
【０１５９】
図２０には５種類の特徴値計算のフローチャートが示される。図２０の部分画像特徴値計算においては、まず図１１に示した部分画像特徴値計算の処理（Ｔ２ａ）のステップＳＴ１〜ＳＴ４が同様に実行されて、判定結果である“Ｖ”および“Ｈ”が判定される（ＳＴ５、ＳＴ７）。この場合、“Ｖ”でもなく“Ｈ”でもないと判定された場合には（ＳＴ４でＮ）、次に、図１６に示す画像特徴値計算処理（Ｔ２ａ）のステップＳＭ１〜ＳＭ７が同様にして実行されて、判定結果として“Ｌ”、“Ｘ”および“Ｒ”が出力される。この結果、部分画像特徴値計算（Ｔ２ａ）により、部分画像の特徴値として“Ｖ”、“Ｈ”、“Ｌ”、“Ｒ”および“Ｘ”の５種類の部分画像特徴値を出力することができる。
【０１６０】
ここでは、判定対象である指紋の多くは模様が縦方向または横方向に従う傾向が顕著であることに鑑みて、図１１の処理を最初に実行しているが、実行順序はこれに限定されず、図１６の処理を先に実行して、“Ｌ”でもなく“Ｒ”でもないと判定された場合には、次に図１１の手順を実行するようにしてもよい。
【０１６１】
＜探索対象の限定＞
最大一致度位置探索部１０５による探索の対象は上述して算出された特徴値に従い限定することができる。
【０１６２】
図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）は、それぞれ、画像入力（Ｔ１）、画像補正（Ｔ２）が施された後に、部分画像特徴値が算出されている画像ＡとＢを模式的に例示する。
【０１６３】
まず、図２１(Ａ)を参照して画像内の部分画像位置をいかに特定するかについて説明する。図２１（Ａ）の画像の形状（形、サイズ）は図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）の画像ＡとＢに一致している。図２１（Ａ）の画像内にはメッシュ状に区切られて６４個に等分割された同じ形状（矩形状）の部分画像Ｒｉが準備される。これら６４個の部分画像Ｒｉには図２１（Ａ）の画像の右上から左下方向に順番に数値１〜６４を当てることにより、各部分画像Ｒｉの画像ＡまたはＢ内の位置を、当該割当てられた数値を用いて示す。ここでは画像内の６４個の部分画像Ｒｉそれぞれは、対応の位置を示す数値を用いて部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４として指示される。図２１（Ａ）、図２１（Ｂ）および図２１（Ｃ）の画像は同一の形状を有するので、図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）の画像ＡとＢにおいても図２１（Ａ）に示すような６４個の部分画像Ｒｉが設けられて各部分画像Ｒｉは、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４としてその位置を特定できる。最大一致位置探索部１０５は、画像ＡとＢについて最大一致位置に対応の部分画像Ｒｉを探索するが、探索の順番は、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４に従う。図２１（Ｂ）と図２１（Ｃ）の画像の各部分画像は、特徴値として、特徴値計算部１０４５により算出された特徴値‘Ｈ’、‘Ｖ’および‘Ｘ’のいずれかを有すると想定する。
【０１６４】
図２２（Ａ）〜（Ｃ）は、図２１（Ｂ）と（Ｃ）の各部分画像の特徴値が算出された画像ＡとＢの最大一致位置を探索する手順を説明する図である。図２３は最大一致位置探索と類似度計算のための処理フローチャートである。
【０１６５】
最大一致位置探索部１０５は、図２１（Ｂ）の画像Ａを探索して“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像について、画像Ｂ内で同じ特徴値を持つ部分画像を探索する。従って、画像Ａ内の部分画像の探索を開始して最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像が検出されたとき、検出された部分画像は、最初の探索対象の部分画像となる。図２２（Ａ）の画像（Ａ）-Ｓ１は、画像Ａの部分画像につき、部分画像特徴値を示し、かつ、最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７、即ち“Ｖ１”につき、ハッチングを施した画像である。
【０１６６】
この画像（Ａ）-Ｓ１の通り、最初に検出された部分画像特徴値は、“Ｖ”を指す。このため、画像Ｂ内で特徴値が“Ｖ”である部分画像が探索の対象となる。画像Ｂ内で、探索を開始して特徴値“Ｖ”を持つ最初の部分画像ｇ１１、即ち“Ｖ１”につきハッチングを施した画像が図２２（Ａ）の画像（Ｂ）-Ｓ１−１である。この部分画像に対し、図２３のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われる。
【０１６７】
次に、画像Ｂ内で、部分画像ｇ１１の次に特徴値“Ｖ”を持つ部分画像ｇ１４、即ち“Ｖ１”（図２２（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-２)につき、処理が行われ、以降、部分画像ｇ１９、ｇ２２、ｇ２６、ｇ２７、ｇ３０、ｇ３１(図２１（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-８)につき、処理が行われる。画像Ａの最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７につき画像Ｂ内において一通り探索の処理が終了すると、次に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２８（図２２（Ｂ）の画像(Ａ)-Ｓ２)について、同様に図２３のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われ、部分画像ｇ２８の部分画像特徴値は“Ｈ”であるため、画像Ｂの特徴値として“Ｈ”を有する部分画像ｇ１２（図２２（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１)、画像ｇ１３（図２２（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-２)、ｇ３３、ｇ３４、ｇ３９、ｇ４０、ｇ４２〜ｇ４６、ｇ４７(図２２（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１２)について一通り探索の処理が行われる。
【０１６８】
以降、画像Ａ内で“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２９、ｇ３０、ｇ３５、ｇ３８、ｇ４２、ｇ４３、ｇ４６、ｇ４７、ｇ４９、ｇ５０、ｇ５５、ｇ５６、ｇ５８〜６２、ｇ６３(図２２（Ｃ）の画像（Ａ）-Ｓ２０)についても同様にして、画像Ｂ内での探索の処理が行われる。
【０１６９】
したがって、最大一致位置探索部１０５により画像Ａと画像Ｂとにおいて探索される部分画像の数は、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｂの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｂの部分画像数）となる。図２２（Ａ）〜（Ｃ）の場合には、探索される部分画像の数は、探索部分画像数＝８×８＋１２×１２＝２０８である。
【０１７０】
なお、部分画像特徴値は、画像が呈する模様にも依存するので、ここで、図２１（Ａ）と図２１（Ｂ）の模様とは別の模様を呈する画像の場合を示す。図２４（Ａ）と（Ｂ）は画像Ａと画像Ｂとを示し、図２１（Ｂ）と（Ｃ）の画像Ａと画像Ｂとは別の模様を示すものであり、図２４(Ｃ)は、図２１（Ｃ)の画像Ｂとは異なる模様を呈する画像Ｃを示すものである。
【０１７１】
図２４（Ｄ）、図２４（Ｅ）および図２５（Ｆ）各々は、図２４（Ａ）、図２４（Ｂ）および図２４（Ｃ）の画像Ａ、ＢおよびＣそれぞれについて、各部分画像について特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を示すものである。
【０１７２】
図２４（Ａ）の画像Ａと図２４（Ｃ）の画像Ｃとを対象にした場合の、最大一致位置探索部１０５による探索部分画像数についても、上記と同様に、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｃの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｃの部分画像数）で計算できる。図２４（Ｄ）と図２４（Ｆ）を参照すると、探索部分画像数＝８×１２＋１２×１６＝２８８である。
【０１７３】
なお、本説明では、同じ特徴値を有する部分画像を探索対象としているが、必ずしもそうする必要はなく、照合精度の向上などを意図して、参照用部分画像特徴値が“Ｈ”の場合に取込画像用部分画像特徴値が“Ｈ”だけでなく“Ｘ”の部分領域、あるいは、参照用部分画像特徴値が“Ｖ”の場合に取込画像用部分画像特徴値が“Ｖ”だけでなく“Ｘ”の部分領域も探索対象としても良いことはいうまでもない。
【０１７４】
また、特徴値が“Ｘ”であることは対応の部分画像が縦縞とも横縞とも特定できない模様を呈しているといえ、照合速度の向上を図る場合には、最大一致位置検索部１０５による探索範囲からは“Ｘ”を示す部分領域は除くようにしてもよい。
【０１７５】
また、精度向上のために、“Ｈ”、“Ｖ”だけでなく、“Ｌ”、“Ｒ”の値を適用してもよい。
【０１７６】
＜照合対象外画像要素の判定＞
画像補正部１０４により補正処理を施され、かつ、特徴値計算部１０４５により部分画像の特徴値を計算された画像に対して、次に照合対象外画像要素判定計算処理（ステップＴ２ｂ）が行われる。この処理は図２５のフローチャートに示される。
【０１７７】
ここでは、要素判定部１０４７の処理によって、照合対象の画像内の各部分画像は、特徴値として“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｌ”、“Ｒ”(４値の場合)を採ると想定する。つまり、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１上に汚れが付着している領域または指紋が置かれていない（指が置かれていない）ので画像を入力できない領域がある場合には、その領域に対応の部分画像は特徴値として基本的には“Ｘ”を取る。この特性を利用して、要素判定部１０４７は、入力画像において汚れが付着している部分領域や指紋の画像を入力できない部分領域は、照合対象外画像要素として検出（判定）する。そして検出された当該領域には特徴値‘Ｅ’を割当てるように処理をする。ここでは、画像の部分領域（部分画像）に特徴値として‘Ｅ’を割当てることは、当該部分領域（部分画像）を、照合判定部１０７による画像照合のために行なわれる最大一致位置探索部１０５の探索範囲から除外され、また類似度計算部１０６の類似度計算の対象から除外されることを指す。
【０１７８】
図２６（Ａ）〜（Ｆ）には照合対象外画像要素の判定と、照合とが模式的に示される。図２６（Ｂ）と図２６（Ｆ）は、入力画像Ｂと参照画像Ａを模式的に示したものである。参照画像Ａは、図２６（Ａ）に示されるように、縦と横について８個に等分割されることで同じ大きさと形状を有する６４個の部分画像を有する。図２６（Ａ）では、各部分画像についてはｇ１〜ｇ６４までの画像位置を指す数値が割当てされて指示される。
【０１７９】
図２６（Ｂ）の入力画像Ｂについては、縦と横の各方向につき５個に等分割されること２５個の同じ大きさと形状の部分画像を有する。２５個の部分画像については、図２１（Ａ）の位置ｇ１〜ｇ５、ｇ９〜ｇ１３、ｇ１７〜ｇ２１、ｇ２５〜ｇ２９、ｇ３３〜ｇ３７で示す位置が割当て指示される。なお、ここでは説明を簡単にするために参照画像Ａは各部分画像に特徴値としてＸおよびＥを除いた値（‘Ｈ’、‘Ｖ’、‘Ｌ’、‘Ｒ’）が算出されていると想定する。
【０１８０】
要素判定部１０４７は、図２６（Ｂ）の入力画像Ｂに対応する各部分画像の特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５から計算用メモリ１０２２に読出す。読出した状態が模式的に図２６（Ｃ）に示される（図２５のステップSS001）。
【０１８１】
要素判定部１０４７は、次に、計算用メモリ１０２２の図２６（Ｃ）の各部分画像の特徴値を、部分画像位置を指す数値の昇順に検索することにより、照合対象外に画像要素を検出する（図２５のステップSS002）。ここでは、検索する過程において、特徴値として“Ｘ”をとる部分画像を検出した場合には、当該部分画像に隣接する部分画像の特徴値を検索する。検索結果、当該部分画像の縦方向（Ｙ軸に従う方向）、横方向（Ｘ軸に従う方向）、斜め方向（Ｘ軸またはＹ軸に対して４５度の傾きを持った軸に従う方向）の少なくともいずれか１方向に隣接して、‘Ｘ’を指す特徴値を有する部分画像が検出された場合には、当該部分画像と検出された隣接の部分画像との組を照合対象外画像要素として検出（判定）する。
【０１８２】
具体的には、計算用メモリ１０２２に格納されている図２６（Ｃ）の入力画像Ｂの部分画像ｇ１から順にｇ２、ｇ３、ｇ４、ｇ５、ｇ９、…ｇ１３、ｇ１７・・・と特徴値を検索する。検索の過程において、特徴値が“Ｘ”あるいは“Ｅ”を指す部分画像を検出すると、当該部分画像の上、下、左、右、右上、右下、左上、左下のそれぞれに隣接する全ての部分画像について特徴値を検索する。検索の結果、隣接する部分画像において“Ｘ”を指す特徴値が検索できた場合には、計算用メモリ１０２２において検索された“Ｘ”を“Ｅ”に書換える(図２５のステップSS00３）。このようにして、入力画像Ｂの全ての部分画像についての検索が終了すると、画像Ｂの各部分画像の特徴値は図２６（Ｃ）から図２６（Ｄ）のように更新される。更新後の各部分画像の値は、取込画像特徴値メモリ１０２５に格納される。
【０１８３】
この書換えの一例を説明する。図２６（Ｃ）を参照すると、ｇ１の部分画像から順に特徴値を検索していくと、ｇ２８の部分画像を検索した場合に初めて‘Ｘ’の特徴値を有する部分画像が検出される。ｇ２８の部分画像に隣接する全ての部分画像の特徴値を検索すると、隣接するｇ２９、ｇ３６およびｇ３７の部分画像の特徴値は‘Ｘ’であることが検出されるので、検出結果に基づき、計算用メモリ１０２２におけるｇ２８、ｇ２９、ｇ３６およびｇ３７の部分画像の特徴値‘Ｘ’を、図２６（Ｄ）に示すように‘Ｅ’に更新する（書換える）。
【０１８４】
尚、ここでは、入力画像Ｂにおいて、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像が縦方向、横方向、斜め方向の少なくともいずれか１方向に２個以上連続して構成される部分領域は、照合対象外画像要素と判定しているが、判定の基準はこれに限るものではない。たとえば、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像そのものを照合対象外画像要素と判定しても良いし、その他の組み合わせを取っても良い。
【０１８５】
＜類似度計算および照合判定＞
次に、要素判定部１０４７による照合対象外画像要素判定の結果を考慮した、最大一致位置探索と、探索の結果に基づく類似度計算の処理（図５のステップＴ３）について図２３のフローチャートに従って説明する。ここでは、画像Ａ内の部分画像（部分領域）の総数を変数ｎで示す。最大一致位置探索および類似度計算は、図２６（Ａ）の参照画像Ａの各部分画像と、図２６（Ｅ）の判定された照合対象外要素が除かれた画像Ｂを対象にして行なわれる。
【０１８６】
要素判定部１０４７による判定が終了すると、制御部１０８は最大一致位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。
【０１８７】
最大一致位置探索部１０５では、テンプレートマッチング開始信号を受信すると、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。ステップＳ００１ではカウンタの変数ｉの値を１に初期化する。ステップＳ００２では、参照画像Ａの部分画像Ｒｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。
【０１８８】
ステップＳ００２５では、最大一致位置探索部１０５は、参照画像特徴値メモリ１０２４を検索して、テンプレートの部分画像Ｒｉの特徴値ＣＲｉを読出す。
【０１８９】
ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定したテンプレートに対し、画像Ｂ内で最も一致度の高い、つまり画像Ｂ内のデータが最も一致する場所を探索する。この探索では、特徴値が“Ｅ”でない画像Ｂの部分画像に限定して次の計算を行なう。
【０１９０】
テンプレートとして用いる矩形状の部分画像Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ、ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ、ｙ）とし、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ、ｔ）とし、部分画像Ｒｉの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像ＡとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とした場合に、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ、ｔ）を、たとえば以下の（式１）に従い、各画素の濃度差を元に計算する。
【０１９１】
【数１】
【０１９２】
画像Ｂ内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して、更新する毎に更新後の座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ、ｔ）を計算する。算出された一致度Ｃ（ｓ，ｔ）の中で最も大きい値に対応の画像Ｂ内の位置が、部分画像Ｒｉと最も一致度が高いとし、画像Ｂ内のその位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとする。そして、その位置に対応の一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を最大一致度Ｃｉｍａｘに設定する。
【０１９３】
ステップＳ００４では、最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式２）に従い算出し、算出した移動ベクトルＶｉをメモリ１０２の所定アドレスに格納する。
【０１９４】
ここで、上述のように、画像Ａ内の位置Ｐに対応の部分画像Ｒｉに基づいて、画像Ｂ内をスキャン（探索）して、その結果、部分画像Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが検出された場合には、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルＶｉと呼ぶ。指紋センサ１００の指紋読取り面２０１における指の置かれ方は一様でないことから、移動ベクトルＶｉは、一方の画像、たとえば画像Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることを指している。移動ベクトルＶｉは方向と距離を指すので、移動ベクトルＶｉにより画像Ａの部分画像Ｒｉと画像Ｂの部分領域Ｍｉとの位置関係が定量化して示される。
【０１９５】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式２）
（式２）で、変数ＲｉｘとＲｉｙは部分画像Ｒｉの基準位置のｘ座標とｙ座標の値を指し、たとえば画像Ａ内における部分画像Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは、部分領域Ｍｉを探索することにより算出された最大一致度Ｃｉｍａｘに対応の位置を指すｘ座標とｙ座標を示す。たとえば画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する。
【０１９６】
ステップ００６ではカウンタ変数ｉの値と変数ｎの値をとを比較して、比較結果に基づき、カウンタ変数ｉの値が変数ｎが示す値未満であるか否かを判定し、変数ｉの値が変数数ｎの値未満と判定されると処理をＳ００７に移り、そうでなければ処理はＳ００８に移る。
【０１９７】
ステップＳ００７では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が変数ｎの値未満を指すと判定される間は、ステップＳ００２からＳ００７を繰返し行ない、画像Ａのすべての部分画像Ｒｉに関し、当該部分画像Ｒｉについて参照画像特徴値メモリ１０２４を検索して読出した対応する特徴値ＣＲｉと、同じ値を特徴値ＣＭとして有する画像Ｂの部分領域に限定してテンプレートマッチングを行ない、それぞれの部分画像Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。
【０１９８】
最大一致位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分画像Ｒｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。
【０１９９】
続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分画像Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図２３のステップＳ００８からステップＳ０２０に示される処理を行ない類似度計算を行なう。
【０２００】
ステップＳ００８では類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）の値を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）は、画像Ａと画像Ｂの類似度を格納する変数を指す。ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値を１に初期化する。ステップＳ０１０では、基準とする移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉの値を０に初期化する。ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊを１に初期化する。ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式３）に従い計算する。
【０２０１】
ｄＶｉｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ（（Ｖｉｘ−Ｖｊｘ）＾２＋（Ｖｉｙ−Ｖｊｙ）＾２）…（式３）
ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ＾２はＸの二乗を計算する計算式である。
【０２０２】
ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊの値と、定数εが示す閾値と比較し、比較結果に基づき、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。判断結果が、ベクトル差ｄＶｉｊの値が定数εが指す閾値（ベクトル差分）より小さいことを指す場合には、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なされると判定されて、処理をステップＳ０１４に移行するが、逆に定数εの値以上であることを指す場合には、両方のベクトルは実質的に同一とは見なされないと判定されて、処理はステップＳ０１５に移行する。ステップＳ０１４では類似度Ｐｉの値を以下の（式４）〜（式６）に従い増加させる。
【０２０３】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式４）
α＝１…（式５）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式６）
（式４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式５）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式６）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０２０４】
ステップＳ０１５はインデックスｊの値が変数ｎの値より小さいかどうかを判定する。判定結果、インデックスｊの値が変数ｎが示す部分領域の総個数より小さい場合は、処理をステップＳ０１６に移し、総個数以上である場合には処理をステップＳ０１７に移す。ステップＳ０１６ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ０１０からステップＳ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ０１７では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ、Ｂ）との値の比較を行ない、比較結果、類似度Ｐｉの値が現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）より大きければ、処理をＳ０１８に移し、以下であれば処理をＳ０１９に移す。
【０２０５】
ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ０１７、Ｓ０１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）と比べて大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０２０６】
ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）を比較する。インデックスｉの値が部分領域の個数より小さければ処理をステップＳ０２０に移す。ステップＳ０２０ではインデックスｉを１増加させる。
【０２０７】
ステップＳ００８からステップＳ０２０により、画像Ａと画像Ｂにおける類似度が変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０２０８】
続いて制御部１０８は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）≧Ｔならば画像Ａと画像Ｂは同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２、即ち、計算用メモリ１０２２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０８へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。
【０２０９】
制御部１０８は照合判定終了信号を受信すると、計算用メモリ１０２２から照合結果を読出し、読出した照合結果が‘一致’を指すか否かを判定する（ステップＴ３ａ）。判定結果、‘不一致’を指す場合には、ステップＴ４の処理に移行して‘照合不一致’のメッセージを出力する。一方、判定結果、‘一致’を指す場合には、制御部１０８は、割合計算部１０４８に割合計算開始の指示信号を送信し、割合計算終了信号を受信するまで待機する。
【０２１０】
割合計算部１０４８は、割合計算指示信号を受信すると、画像Ｂにおける対象外要素が占める割合を計算する（ステップＴ３ｂ）。割合計算部１０４８は、取込画像特徴値メモリ１０２５を検索して、取込画像Ｂの部分画像の総個数をカウントして、カウント値を変数Ｎに設定し、そして、‘Ｘ’または‘Ｅ’以外の特徴値を指す部分画像の個数をカウントし、カウント値を変数ＮＮＥに設定する。そして、取込画像Ｂに占める照合対象外の画像要素の割合ＰＥを、ＰＥ＝１−（ＮＮＥ／Ｎ）の式に従い算出する。算出された割合ＰＥの値は計算用メモリ１０２２に格納されて、制御部１０８に計算終了信号が送信される。
【０２１１】
このように算出される割合ＰＥの値は、照合処理結果の信頼度を指すといえる。つまり、照合一致を指す場合でも、割合ＰＥの値が大きい場合は、照合結果の信頼度は高くないといえる。つまり、照合に用いられなかった部分画像が多いために、照合処理は極めて限られた領域の部分画像についてなされたからである。逆に、割合ＰＥの値が大きい場合は、照合結果の信頼度は高くといえる。つまり、照合に用いられなかった部分画像は少ないために、照合処理は多くの部分画像についてなされたからである。
【０２１２】
制御部１０８は、計算終了信号を受信すると、アプリケーション実行の許可判定開始の指示信号を送信し、許可判定終了信号を受信するまで待機する。
【０２１３】
実行許可部１０４９は、制御部１０８から許可判定開始の指示信号を受信すると、アプリケーション実行許可判定のための処理(ステップＴ３ｃ)を行なう。
【０２１４】
ステップＴ３ｂのアプリケーション実行許可判定のための処理を、図２７のフローチャートに従い説明する。図２７を参照すると、実行許可部１０４９は、許可判定開始の指示信号を受信すると処理を開始する（ステップＦ０１）。
【０２１５】
処理開始後、まず、計算用メモリ１０２２から変数ＰＥが示す割合を読出す（ステップＦ０２）。そして、入力部７００を介して予め入力された所望のアプリケーションの識別情報に基づきセキュリティランクテーブル１０２６を検索して、当該アプリケーションの識別情報が登録されたアプリケーションリスト１０２９に対応のデータ１０２８が指す上限値を読出す（ステップＦ０３）。
【０２１６】
実行許可部１０４９は、読出した変数ＰＥが指示する値と上限データ１０２８が指示する上限値とを比較する（ステップＦ０４）。この比較により照合処理の結果が、所望のアプリケーションを起動するに際して要求される信頼度（セキュリティ度）を満たしているかが検出される。比較結果に基づき‘上限値＞変数ＰＥの値’の条件が満たされていると判定されると（ステップＦ０４でＹＥＳ）、所望のアプリケーションプログラムの使用（実行・起動）を許可すると判定し、判定結果を計算用メモリ１０２２に格納する（ステップＦ０５）。一方、条件が満たされていないと判定されると（ステップＦ０４でＮＯ）、所望のアプリケーションプログラムの使用（実行・起動）を許可しない（禁止する）と判定し、判定結果を計算用メモリ１０２２に格納する（ステップＦ０６)。判定結果を実計算用メモリ１０２２に格納した後に、許可判定終了信号が送信される。
【０２１７】
制御部１０８は、実行許可部１０４９から許可判定終了信号を受信すると、計算用メモリ１０２２に格納された実行許可部１０４９の処理結果を読出し、読出された結果をディスプレイ６１０またはプリンタ６９０を介して出力する（ステップＴ４）。
【０２１８】
ＣＰＵ６２２は、許可判定終了信号を受信すると、計算用メモリ１０２２に格納された所望アプリケーションの使用許可または禁止を指示する判定結果を読出し、読出した判定結果が‘許可’を示すと判定したときは、入力部７００を介して入力した所望アプリケーションの識別情報に基づきメモリ６２４を検索して、所望アプリケーションのプログラムを読出し、読出したプログラムの実行を開始する。一方、読出した判定結果が‘不許可’（禁止）を示すと判定したときは、所望アプリケーションの識別情報で指示されるプログラムの実行は開始しない。その場合には、図２のＣＰＵ６２２は、他のプログラムを実行中であれば当該他のプログラムの実行を継続して行ない、他のプログラムを実行中でなく待機状態であれば待機状態を継続するように動作する。
【０２１９】
ユーザはステップＴ４による出力された結果を確認することにより、使用（実行）を所望するアプリケーションの実行開始が許可されたか禁止されたかを知ることができる。したがって、所望アプリケーションの実行開始を指示したにも拘わらず、所望アプリケーションの実行が開始されない、言い換えると、図２のコンピュータにおいて他のプログラムの実行が継続して為されている、または何らのプログラムも実行せずに待機状態が継続している場合であっても、所望プログラムが実行開始されないのはコンピュータのシステムのバグまたは故障が原因ではないことを確認することができる。
【０２２０】
ここでは応用処理部であるアプリケーションは、ソフトウェア（プログラム）として提供したが、回路などからなるハードウェアとして実現されてもよい。その場合には、起動するとは、当該回路に駆動用の所定レベルの電圧（電流）信号を印加することを指す。また、起動の禁止とは、たとえば当該回路に対する供給電圧を遮断する、または駆動用の電圧（電流）信号を供給しないことを指す。
【０２２１】
本実施の形態において、画像補正部１０４、部分画像特徴値計算部１０４５、画像要素判定部１０４７、割合計算部１０４８、実行許可部１０４９、位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７および制御部１０８のすべてあるいは一部は処理手順をプログラムとして記憶させたメモリ６２４などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２などの演算処理装置を用いて構成してもよい。
【０２２２】
＜実施の形態による効果＞
本実施の形態による処理の具体例ならびにそれによる効果を示す。
【０２２３】
ここでは、セキュリティランクテーブル１０２６には図４で示されるデータが予め格納されていると想定する。図４に示されるように、対応するデータ１０２７が示すセキュリティ度が高いアプリケーションのリスト１０２９には、たとえば電子的な商取引のためのアプリケーションプログラムの名称、たとえば‘電子商取引’が登録されている。電子的商取引のためのプログラムの実行に際して求められるセキュリティの度内は一般的に高いので、対応の上限データ１０２８により示される対象外要素が照合対象の画像に占める割合の上限値としては、たとえば０．０５（５％）が登録されている。また、対応するデータ１０２７が示すセキュリティ度が中程度のアプリケーションのリスト１０２９には、たとえば電子メールソフトウェアやオフィス系ソフトウェアのようなアプリケーションプログラムの名称、たとえば‘電子メール’、‘オフィス系’が登録されている。要求されるセキュリティ度は‘電子商取引’のプログラムに比較すれば低いので、対応の上限データ１０２８が示す対象外要素が照合対象の画像に占める割合の上限値としては、たとえば０．１(１０％)が登録されている。‘電子商取引’、‘電子メール’および‘オフィス系’のプログラムに比べれば要求されるセキュリティ度が低いディスプレイ６１０の画質調整用プログラムの名称‘ディスプレイ’が登録されたアプリケーションリスト１０２９については、対応の上限データ１０２８により示される対象外要素が照合対象の画像に占める割合の上限値としては、たとえば０．２（２０％）が登録される。
【０２２４】
さて、図２６（Ｂ）の取込画像Ｂが画像入力部１０１により入力されたと想定すると、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１に付着した汚れなどに起因してハッチング部分の画像は、要素判定部１０４７により対象外要素として検出される。したがって、図２６（Ｂ）の指紋画像Ｂは最大一致位置探索部１０５、類似度計算部１０６および照合判定部１０７による画像照合のための処理においては、図２６（Ｅ）に示すような削減（限定）された領域（ハッチング部分を除いた領域）の画像を対象として照合処理が行なわれる。
【０２２５】
図２６（Ｅ）の画像によれば、変数ＰＥにより指示される対象外要素の割合は、ＰＥ=１−（２１／２５）に従い算出されて、変数ＰＥの示す値は０．１６（＝１６％）となる。
【０２２６】
ここで、図４のセキュリティランクテーブル１０２６を算出された変数ＰＥの値に基づき検索する。当該検索により、変数ＰＥの値（＝１６％）よりも大きい上限値を指示する上限データ１０２８を特定して、特定した上限データ１０２８に対応のアプリケーションリスト１０２９に登録されている内容を読出す。いま、変数ＰＥの値は１６％と算出されているので、セキュリティランクテーブル１０２６の検索結果としてアプリケーションプログラムとして‘ディスプレイ’のみが出力される。したがって、図２のコンピュータのディスプレイ６１０に関するアプリケーションプログラムの実行（たとえば、画質調整の実施）は可能であるが、コンピュータを操作した電子商取引の処理、電子メールに関する処理（電子メールの送信・受信・閲覧など）およびオフィス系の処理（文書作成・表計算など）は実施することが禁止される（許可されない）。したがって、許可されない処理を実施することを所望する場合には、ユーザは、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１の汚れを拭き取った後に、指を読取り面２０１に載置して、再度、図３の照合処理を行なわせる必要がある。
【０２２７】
このように、本実施の形態では、セキュリティランクテーブル１０２６において、アプリケーションプログラム毎に、当該プログラムに要求されるセキュリティの度合いに応じて、照合対象の取込（入力）画像に占める照合対象外画像要素の割合の上限値を示すデータ１０２８が予め格納されている。したがって要求されるセキュリティの度合いが低いアプリケーションプログラムの実行が所望される場合には、対応のデータ１０２８が示す上限値は小さいので図３の照合処理を繰返す可能性は低くなり、ユーザの利便性が損なわれるのを回避できる。また、要求されるセキュリティの度合いが高いアプリケーションプログラムの実行が所望される場合には、対応のデータ１０２８が示す上限値は大きいので図３の照合処理を繰返す可能性は高くなる。けれども、図２６（Ｂ）のハッチング部分を削減した上で指紋照合した結果が出力される場合には、すなわち範囲が削減されたために照合結果の精度が高くない場合には、その後、照合処理を再度行なった後に、実行の許可・禁止が再度判定されるので、アプリケーションプログラムについて要求されるセキュリティの度合いを保証することができる。
【実施の形態２】
【０２２８】
以上説明した画像照合のための処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態２では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。
【０２２９】
本実施の形態２では、この記録媒体として、図２に示されているコンピュータで処理が行なわれるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２２により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。
【０２３０】
ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable and Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。 また、図２のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているから、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。
【０２３１】
なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【０２３２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２３３】
【図１】本発明の実施の形態の認証機能搭載処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の認証機能搭載処理装置が搭載されるコンピュータの構成図である。
【図３】本発明の実施の形態による指紋センサの構成図である。
【図４】本発明の実施の形態によるセキュリティランクテーブルの構成図である。
【図５】本発明の実施の形態による照合処理のフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態による３種類の特徴値を算出するための画像の画素について説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態による３種類の特徴値を算出するフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態による水平方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態による垂直方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図１０】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１１】（Ａ）〜（Ｃ）本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態による部分画像の左右にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態による部分画像の上下にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態による部分画像を元に上下、左右にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理のフローチャートである。
【図１５】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１６】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態による部分画像の右斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態による部分画像の左斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態による部分画像を元に左斜め方向と、右斜め方向にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理フローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。
【図２１】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２２】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２３】本発明の実施の形態による最大一致位置探索と類似度計算の処理フローチャートである。
【図２４】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２５】本発明の実施の形態による照合対象外要素の判定の処理フローチャートである。
【図２６】（Ａ）〜（Ｆ）は、本発明の実施の形態による照合対象外要素を考慮した照合の手順を概略的に示す図である。
【図２７】本発明の実施の形態によるアプリケーション実行許可判定の処理フローチャートである。
【符号の説明】
【０２３４】
１ 認証機能搭載処理装置、１１ 処理部、１０１ 画像入力部、１０２ メモリ、１０４ 画像補正部、１０４５ 部分画像特徴値計算部、１０４７ 照合対象外画像要素判定部、１０４８ 照合対象外画像要素割合計算部、１０４９ アプリケーション実行許可処理部、１０５ 最大一致位置探索部、１０６ 移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０７ 照合判定部、１０８ 制御部、１０２６ セキュリティランクテーブル、Ａ 参照画像、Ｂ 入力画像、Ｒｉ 部分画像。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理装置であって、
入力する前記画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と
前記特徴値検出部により出力された特徴値に基づき、前記入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出部と、
前記対象外検出部により検出された前記部分画像が除外された前記入力画像を用いて前記照合処理を行う照合処理部と、
前記対象外検出部により対象から外すべきと検出された前記部分画像の、前記入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出部と、を備え、
指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、前記照合処理部による前記照合処理の結果および前記割合算出部により算出された前記割合に従い制御される、情報処理装置。
【請求項２】
前記応用処理部には、当該応用処理部を起動するに際して要求されるセキュリティ度が予め割当てされて、
前記応用処理部の起動の許可または禁止は、前記照合処理部による前記照合処理の結果、および、前記割合算出部により算出された前記割合と割当てされた前記セキュリティ度との比較結果に従い制御される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記照合処理では、前記対象外検出部により検出された前記部分画像が除外された前記入力画像と、予め準備された参照画像とが照合されて、
前記照合処理の結果が、前記入力画像と前記参照画像との不一致を指す場合において、前記応用処理部の起動の許可または禁止は、前記割合算出部により算出された前記割合に従い制御される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象外検出部は、前記特徴値検出部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせを検出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の垂直方向に従っていることを示す値、前記指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、前記指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の特徴値は、前記その他の値を示す、請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記組合せは、前記入力画像において所定方向に隣接して位置する前記その他の値を示す複数の前記部分画像からなる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記照合処理部は、
照合の対象となるべき予め準備された参照画像内の複数部分領域のそれぞれについて、当該部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、前記入力画像内の前記対象外検出部により検出された前記部分画像の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、
前記複数部分領域のそれぞれの、前記参照画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記位置探索部により探索された該部分領域に対応の最大一致位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定量に該当する前記部分領域に関する情報に基づき前記入力画像と前記参照画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算部と、
与えられる前記画像類似度に基づいて前記入力画像と前記参照画像が一致するか否かを判定する判定部とを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記類似度計算部は、
前記複数部分領域のうち、前記位置探索部により探索された対応の前記最大一致位置の前記基準位置からの方向と距離とが前記所定量に該当する前記部分領域の個数を計算して前記画像類似度として出力する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記位置関係量は、前記基準位置に対する前記最大一致位置の方向と距離とを指す、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
画像を入力する画像入力部をさらに備え、
前記画像入力部は、指が載置され、載置された前記指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを用いて、個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理方法であって、
入力する前記画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと
前記特徴値検出ステップにより出力された特徴値に基づき、前記入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出ステップと、
前記対象外検出ステップにより検出された前記部分画像が除外された前記入力画像を用いて前記照合処理を行う照合処理ステップと、
前記対象外検出ステップにより対象から外すべきと検出された前記部分画像の、前記入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出ステップと、を備え、
指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、前記照合処理ステップによる前記照合処理の結果および前記割合算出ステップにより算出された前記割合に従い制御される、画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１】
個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理装置であって、
入力する前記画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と
前記特徴値検出部により出力された特徴値に基づき、前記入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出部と、
前記対象外検出部により検出された前記部分画像が除外された前記入力画像を用いて前記照合処理を行う照合処理部と、
前記対象外検出部により対象から外すべきと検出された前記部分画像の、前記入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出部と、を備え、
指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、前記照合処理部による前記照合処理の結果および前記割合算出部により算出された前記割合に従い制御される、情報処理装置。
【請求項２】
前記応用処理部には、当該応用処理部を起動するに際して要求されるセキュリティ度が予め割当てされて、
前記応用処理部の起動の許可または禁止は、前記照合処理部による前記照合処理の結果、および、前記割合算出部により算出された前記割合と割当てされた前記セキュリティ度との比較結果に従い制御される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記照合処理では、前記対象外検出部により検出された前記部分画像が除外された前記入力画像と、予め準備された参照画像とが照合されて、
前記照合処理の結果が、前記入力画像と前記参照画像との不一致を指す場合において、前記応用処理部の起動の許可または禁止は、前記割合算出部により算出された前記割合に従い制御される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象外検出部は、前記特徴値検出部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせを検出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の垂直方向に従っていることを示す値、前記指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記画像は指紋の模様を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、前記指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の特徴値は、前記その他の値を示す、請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記組合せは、前記入力画像において所定方向に隣接して位置する前記その他の値を示す複数の前記部分画像からなる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記照合処理部は、
照合の対象となるべき予め準備された参照画像内の複数部分領域のそれぞれについて、当該部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、前記入力画像内の前記対象外検出部により検出された前記部分画像の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、
前記複数部分領域のそれぞれの、前記参照画像内での該部分領域の位置を測るための基準位置と前記位置探索部により探索された該部分領域に対応の最大一致位置との位置関係を示す位置関係量のうち、該位置関係量が所定量に該当する前記部分領域に関する情報に基づき前記入力画像と前記参照画像の類似度を計算して画像類似度として出力する類似度計算部と、
与えられる前記画像類似度に基づいて前記入力画像と前記参照画像が一致するか否かを判定する判定部とを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記類似度計算部は、
前記複数部分領域のうち、前記位置探索部により探索された対応の前記最大一致位置の前記基準位置からの方向と距離とが前記所定量に該当する前記部分領域の個数を計算して前記画像類似度として出力する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記位置関係量は、前記基準位置に対する前記最大一致位置の方向と距離とを指す、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
画像を入力する画像入力部をさらに備え、
前記画像入力部は、指が載置され、載置された前記指から指紋の画像を読取るために読取り面を有する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを用いて、個人を特定するための画像の照合結果に基づき処理を行なう情報処理方法であって、
入力する前記画像内の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと
前記特徴値検出ステップにより出力された特徴値に基づき、前記入力画像内において照合処理の対象から外すべき部分画像を検出する対象外検出ステップと、
前記対象外検出ステップにより検出された前記部分画像が除外された前記入力画像を用いて前記照合処理を行う照合処理ステップと、
前記対象外検出ステップにより対象から外すべきと検出された前記部分画像の、前記入力画像の全体に占める領域の割合を算出する割合算出ステップと、を備え、
指定される応用処理部の起動の許可または禁止は、前記照合処理ステップによる前記照合処理の結果および前記割合算出ステップにより算出された前記割合に従い制御される、画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２２】
【公開番号】特開２００７−３２３５００（Ｐ２００７−３２３５００Ａ）
【公開日】平成１９年１２月１３日（２００７．１２．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１５４８２０（Ｐ２００６−１５４８２０）
【出願日】平成１８年６月２日（２００６．６．２）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１２月１３日（２００７．１２．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年６月２日（２００６．６．２）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
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