指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラム
【課題】指掌紋画像を用いて照合対象領域を特定出来る、指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置であって、前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換手段と、前記画像変換手段が変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定手段と、を備え、前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする。
【解決手段】指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置であって、前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換手段と、前記画像変換手段が変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定手段と、を備え、前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、「画像認識部２４により検出された基準点Ｐを基準として、画像補正部２３から供給される補正後の手の平の画像データから実際に掌紋の照合に使用する部分である認証対象画像を決定する処理を行う」技術が開示されている（特許文献１の明細書［００４１］参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２１７３０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術は、基準点Ｐの求め方を予め決めているため、指掌紋のどの部分を照合用に使用するか決定できない。すなわち、特許文献１に記載された技術は、指掌紋の画像である指掌紋画像（即ち、指掌紋画像データ）の中のどの部分を指掌紋の照合に用いる照合対象領域にするかを予め特定している。
【０００５】
一方、指掌紋画像の取得の仕方又は個人差によっては、得られた指掌紋画像の中に、照合に使用できる部分と使用出来ない部分とが存在してしまう場合がある。特許文献１に記載された技術のように、照合対象領域が予め特定されていると、その領域が照合に用いることが出来ない場合に、指掌紋の照合が出来ない場合がある。
【０００６】
このため、照合対象領域は、予め特定せずに、指掌紋画像を用いて適宜特定出来た方がよい。
【０００７】
本発明は、上記点に鑑みてなされたものであり、その目的は、指掌紋画像を用いて照合対象領域を特定する、指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第一の観点に係る指掌紋画像処理装置は、
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段が変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定手段と、を備え、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする。
【０００９】
本発明の第二の観点に係る指掌紋画像処理方法は、
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第三の観点に係る指掌紋画像処理プログラムは、
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせるための指掌紋画像処理プログラムであって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素である指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【００１１】
なお、本発明において、指掌紋は、指紋及び掌紋のいずれか少なくとも一方を含むものとして定義する。
【００１２】
また、本発明において、指掌紋画像は、指掌紋のみの画像の他、指掌紋と他の領域（例えば、掌の外の領域又は指と指の間の部分の領域）とを含んだ画像をも適宜含むものとして定義する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムによれば、指掌紋画像を用いて照合対象領域を特定出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。なお、本発明は下記の実施形態及び図面によって限定されるものではない。下記の実施形態及び図面に変更を加えることが出来るのはもちろんである。
【００１５】
本実施形態では、予め登録された、同一人物と思われる二つの指掌紋画像を比較し、この二つの指掌紋画像の指掌紋が同一人物のものであるかを照合する場合について説明するが、本発明に係る指掌紋画像処理装置等は、他の装置、特に従来の指掌紋照合装置に適用可能である。本発明に係る指掌紋画像処理装置等は、指掌紋照合装置であってもよい。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のブロック図である。
【００１７】
図１のように、指掌紋画像処理装置１００は、入力部１０と、画像取得部２０と、画像変換部３０と、領域特定部４０と、照合部５０と、表示部６０と、記憶部７０と、を備える。
【００１８】
入力部１０は、キーボード及びマウス等の入力装置の適宜の組合せで構成される。画像取得部２０と、画像変換部３０と、領域特定部４０と、照合部５０とは、例えば、一以上のＣＰＵ（中央演算処理装置）と、一以上の記憶領域と、の組合せ等により構成される。記憶領域は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の計算領域と、各部が処理中に生成したデータ等を保持する、記憶装置内の記憶領域とで構成される。表示部６０は、ディスプレイ等の表示装置により構成される。記憶部７０は、例えば、一以上の記憶装置内の所定の記憶領域により構成される。記憶装置の例としては、フラッシュメモリ又はハードディスクがある。
【００１９】
指掌紋画像処理装置１００は、例えば、一以上のコンピュータにより構成される。指掌紋画像処理装置１００が行う処理は、複数の装置で分散処理してもよい。この場合は、複数の装置全体で指掌紋画像処理装置１００となる。また、記憶部７０をサーバ等に設けてもよい。すなわち、記憶部７０は、指掌紋画像処理装置１００の外部にあってもよい。
【００２０】
記憶部７０は、指掌紋画像、各種の情報等を記憶する。指掌紋の照合では、指掌紋の様々な部位を用いることが出来るため、指掌紋の照合に用いる指掌紋画像の種類も様々である。指掌紋画像は、例えば指掌紋を電子データ化して得られる。指掌紋画像は、指掌紋読取装置によって読み取る等の適宜の方法で得られる。指掌紋画像は、手形及び犯罪現場等に残された指掌紋を電子データ化したものでもよい。指掌紋画像は、例えば、指掌紋の画像を濃淡化した画像データである。
【００２１】
指掌紋の照合に用いる指掌紋画像の例は、以下のものである。
（１）右全掌（Ｒｉｇｈｔ Ｆｕｌｌ Ｈａｎｄ）
（２）左全掌（Ｌｅｆｔ Ｆｕｌｌ Ｈａｎｄ）
（３）右の上掌部（Ｒｉｇｈｔ Ｕｐｐｅｒ Ｐａｌｍ）
（４）左の上掌部（Ｌｅｆｔ Ｕｐｐｅｒ Ｐａｌｍ）
（５）右の下掌部（Ｒｉｇｈｔ Ｌｏｗｅｒ Ｐａｌｍ）
（６）左の下掌部（Ｌｅｆｔ Ｌｏｗｅｒ Ｐａｌｍ）
（７）右の側掌（Ｒｉｇｈｔ Ｗｒｉｔｅｒｓ）
（８）左の側掌（Ｌｅｆｔ Ｗｒｉｔｅｒｓ）
（９）右の各指（Ｒｉｇｈｔ Ｔｈｕｍｂ、Ｒｉｇｈｔ Ｉｎｄｅｘ、Ｒｉｇｈｔ Ｍｉｄｄｌｅ、Ｒｉｇｈｔ Ｒｉｎｇ及びＲｉｇｈｔ Ｌｉｔｔｌｅ）
（１０）左の各指（Ｌｅｆｔ Ｔｈｕｍｂ、Ｌｅｆｔ Ｉｎｄｅｘ、Ｌｅｆｔ Ｍｉｄｄｌｅ、Ｌｅｆｔ Ｒｉｎｇ及びＬｅｆｔ Ｌｉｔｔｌｅ）
（１１）右平面４指及び右拇指（Ｒｉｇｈｔ ４−Ｓｌａｐ及びＲｉｇｈｔ Ｓｌａｐ Ｔｈｕｍｂ）
（１２）左平面４指及び左拇指（Ｌｅｆｔ ４−Ｓｌａｐ及びＬｅｆｔ Ｓｌａｐ Ｔｈｕｍｂ）
【００２２】
入力部１０は、例えば、ユーザが照合したい二つの指掌紋画像を選択するために用いる。表示部６０は、例えば、ユーザが照合したい二つの指掌紋画像を選択する画面を表示する。また、表示部６０は、照合部５０が行った照合結果等を表示する。
【００２３】
画像取得部２０は、指掌紋画像を記憶部７０から取得する（後述のステップＳ１０１に対応）。画像取得部２０は、例えば、表示部６０に指掌紋画像を選択する画面を表示する。ユーザが入力部１０を操作して二つの指掌紋画像を選択すると、画像取得部２０は、選択された二つの指掌紋画像を記憶部７０から取得する。二つの指掌紋画像は、例えば、同一人物のものと思われる右の上掌部の画像と右の下掌部の画像である。画像取得部２０は、例えば、入力部１０が有する、指掌紋を読み取る指掌紋読取装置から指掌紋画像を直接取得してもよい。
【００２４】
また、画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像（例えば右の上掌部の画像）のうちの一つを選択し、画像変換部３０に渡す。また、画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像（例えば右の下掌部の画像）を、この二つの指掌紋画像のうちのどちらを画像変換部３０に渡したかを特定する渡し情報とともに、照合部５０に渡す。
【００２５】
画像変換部３０は、画像取得部２０から指掌紋画像を取得する。画像変換部３０は、画像取得部２０が取得した指掌紋画像を変換画像に変換する（具体例は、後述のステップＳ１０２及びステップＳ１０３を参照）。変換画像は、複数の第一集合要素と、複数の第二集合要素と、からなる。第一集合要素及び第二集合要素は、指掌紋画像の要素が集合した集合要素である。第一集合要素は、集合要素内の要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素である。第二集合要素は、集合要素内の要素の色情報の変化度が前記所定基準を満たさない集合要素である。そして、画像変換部３０は、変換画像を領域特定部４０に渡す。所定基準としては、一定の閾値がある。閾値は、適宜決定できるが、閾値以上の集合要素が指掌紋の照合に適した集合要素となるような閾値とすることが望ましい。閾値以上の集合要素は、所定基準を満たす集合要素である。閾値未満の集合要素は、所定基準を満たさない集合要素である。変換画像は、例えば、集合要素を一単位（一画素）として構成される。画像変換部３０は、領域特定部４０に変換画像を渡す。例えば閾値は、集合要素の中の最大濃淡値（又は最大階調）が最小濃淡値（又は最小階調）の２又は３倍となるような値である。
【００２６】
領域特定部４０は、画像変換部３０から変換画像を取得する。領域特定部４０は、画像変換部３０が変換した変換画像の中から第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する（具体例は、後述のＳ１０４乃至Ｓ１１６を参照）。所定数としては、一定の閾値がある。閾値は、適宜決定できるが、閾値以上の領域が指掌紋の照合に適した領域となるような閾値とすることが望ましい。領域特定部４０が特定した領域を下記では特定領域という。特定領域は通常複数特定される。例えば、３つ以上の特定領域があれば指掌紋の照合の精度を上げることができる。例えば、閾値は、特定領域を構成する集合要素の８０パーセント、すなわち、特定領域に含まれる第一集合要素及び第二集合要素の合計×０．８の数値とする。
【００２７】
領域特定部４０が特定領域を特定出来なかった場合には、領域特定部４０は特定不可の情報を照合部５０に渡す。領域特定部４０が特定領域を特定出来た場合には、領域特定部４０は特定領域の領域特定情報を生成し、照合部５０に渡す。領域特定情報は、指掌紋画像の中の特定領域に対応する領域を特定できるデータである。例えば、画像変換部３０は、指掌紋画像を変換する際に、変換画像のデータの中に、変換画像を構成する第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するかの情報である領域対応情報を含ませておく。領域特定部４０は、特定領域に含まれる第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するかを、領域対応情報を用いて特定することにより、領域特定情報を生成できる。第一集合要素と第二集合要素とは指掌紋画像から得られるので、第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するかが分かれば、これらを包含する特定領域が指掌紋画像のどの領域に対応するか分かるからである。また、後述するように、指掌紋画像を予め定められた大きさで区画し、区画した領域を集合要素とする場合には、変換画像中の集合要素の位置からこれらを包含する特定領域が指掌紋画像のどの領域に対応するかが分かるので、特定領域が包含する第一集合要素と第二集合要素の位置情報から、領域特定情報を生成してもよい。第一集合要素と第二集合要素の位置情報は、変換画像に含まれる。
【００２８】
照合部５０は、画像取得部２０から二つの指掌紋画像と渡し情報とを取得する。また、照合部５０は、領域特定部４０から領域特定情報又は特定不可の情報を取得する。
【００２９】
照合部５０は、領域特定情報を取得した場合には、取得した渡し情報から変換画像の元データである指掌紋画像を特定する。そして、照合部５０は、領域特定情報を用いてこの指掌紋画像の中の特定領域に対応する領域を特定し、指掌紋画像から特定したこの領域の画像を取り出す。
【００３０】
照合部５０は、取り出した領域の画像と、二つの指掌紋画像のうちの前記渡し情報で特定していない方の指掌紋画像とを照合する。照合は、特徴点及びリレーションを用いた方法で行うことが出来る。
【００３１】
照合部５０は、照合の結果を生成し、表示部６０に照合の結果を表示させる。なお、照合により両者が一致すれば、二つの指掌紋画像の指掌紋の持ち主は同一人物であると判定できる。照合部５０は、領域特定部４０から特定不可の情報を取得した場合は、照合不可の情報を照合結果として表示部６０に表示させる。
【００３２】
上述のように、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換部３０と、画像変換手段が変換した変換画像の中から第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定部４０と、を備える。そして、第一集合要素と第二集合要素とは、指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、第一集合要素は、集合要素内における要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、第二集合要素は、集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素である。
【００３３】
これにより、画像変換部３０は、指掌紋画像を構成するある要素の集合（指掌紋画像の中の所定の領域）を、要素の色情報の変化度が大きい第一集合要素と小さい第二集合要素とに分類することができる。そして、領域特定部４０は、第一集合要素を所定数以上含む領域を特定領域として特定するので、領域特定部４０は、色情報についての変化度が大きい第一集合要素が多い特定領域を特定できる。このため、この特定領域に対応する指掌紋画像の領域は、指掌紋の照合に適した領域となることが分かる。第一集合要素が多いということは、色の変化が大きい集合要素が多いということであり、この領域は、指掌紋の特徴点の抽出等の指掌紋の性質を解析しやすい領域である。一方で、色の変化が小さい領域は、指掌紋の性質を解析しにくい。なお、指掌紋の照合に適した領域は照合対象領域となる。このように、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像を用いて照合対象領域を適宜特定出来る。
【００３４】
また、上述のように、指掌紋画像処理装置１００は、他の指掌紋画像を取得するとともに、領域特定部４０が特定した特定領域に対応する領域を指掌紋画像から取り出して、取り出した領域と他の指掌紋画像とを照合する照合部５０をさらに備える（具体例は、上記の説明及び後述のステップＳ１１７を参照）。照合部５０は、他の指掌紋画像を上記以外の適宜の方法で取得してもよいし、指掌紋画像から照合対象領域を取り出す方法も適宜の方法で出来る。
【００３５】
指掌紋画像処理装置１００は、照合部５０をさらに備えることにより、指掌紋の照合ができることになる。また、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像から取り出した照合対象領域と、他の指掌紋画像とを照合するので、指掌紋画像全体同士を照合に用いる場合に比べて、処理の負担が少なくなる。
【００３６】
また、指掌紋画像処理装置１００が行う処理は、指掌紋画像処理方法である。指掌紋画像処理方法によっても上記で説明した効果を得ることが出来る。
【００３７】
なお、色情報とは、指掌紋画像の要素が持つ色の情報であり、色情報についての変化度とは、この色の変化度である。要素とは、指掌紋画像を構成する一以上の画素である。色情報の例としては、濃淡値がある。濃淡値は、指掌紋画像の各要素の濃淡を識別できる値であり、例えば、大きければその要素の色が濃く、小さければその要素の色が淡くなる。要素が複数の画素からなる場合、濃淡値は、例えば複数の画素の平均値とする。色情報の変化度の例としては、濃淡差がある。濃淡差とは、所定の集合要素内にある要素の濃淡値の差であり、例えば、集合要素内の最大濃淡値と最小濃淡値との差である。この差が大きいほど、集合要素内の濃淡の差が大きくなる。濃淡差が大きければ、指掌紋の性質を見いだしやすいため、指掌紋画像処理装置１００は、より指掌紋の照合がしやすい照合対象領域を特定出来る。濃淡値の変わらない部分は、画像の色状態に変化がなく、指掌紋の特徴点等を見いだしにくい。
【００３８】
また、濃淡値の例としては、階調がある。なお、画像がカラーの場合には、例えば、画素の有する各色（赤、青、及び緑）の階調の平均値を階調とする。濃淡差の例としては、コントラストがある。コントラストは、集合要素内の最大階調と最小階調の差である。要素が複数の画素からなる場合、階調は、例えば複数の画素の平均値とする。コントラストが大きいほど、集合要素内の階調の差が大きくなる。コントラストが大きければ、指掌紋の性質を見いだしやすいため、指掌紋画像処理装置１００は、より指掌紋の照合がしやすい照合対象領域を特定出来る。コントラストが小さい部分は、画像の色状態に変化がなく、指掌紋の特徴点等を見いだしにくい。なお、集合要素内における要素の階調のコントラストが所定基準を満たすとは、コントラスト閾値が所定基準を満たすか、コントラスト感度が所定基準を満たす場合も含む。
【００３９】
ここで、指掌紋画像処理装置１００が行う詳細な処理の一例について、簡単に説明する。まず、指掌紋画像処理装置１００は、１０２４×１０２４個の画素からなる指掌紋画像（指掌紋の画像を濃淡化した画像）の画素毎の階調（例えば２５６階調）を調べる。指掌紋画像処理装置１００は、階調を調べたら、１６×１６個の画素からなる集合要素毎に、この集合要素内の階調のコントラストが一定の閾値以上か判定し、一定の閾値以上であれば「１」（第一集合要素）、前記閾値未満であれば「０」（第二集合要素）として、この集合要素を１単位（画素）とする６４×６４個の集合要素（画素）からなる変換画像を生成する。次に、指掌紋画像処理装置１００は、変換画像内にポイントを設定して、このポイントを含む１６×１６の領域を変換画像の中から選択する。選択した選択領域が「１」を多く含めば、この領域を特定領域として特定する。特定領域は、照合対象領域に対応するので、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像から照合対象領域を取り出して、指掌紋の照合に用いることが出来る。選択領域が、「１」を多く含まなければ、指掌紋画像処理装置１００は、この領域の周辺を所定回数選択し直し、「１」を多く含む領域を探す。また、指掌紋画像処理装置１００は、特定領域を特定したら、又は、所定回数選択し直しても特定領域を特定できなければ、変換画像内に他のポイントを設定して上記と同様の方法で「１」を多く含む領域をさらに探す。このようにして、指掌紋画像処理装置１００は、特定領域を三箇所以上特定する。
【００４０】
指掌紋画像処理装置１００が行う詳細な処理の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置が行う画像処理フローを示す図である。図３（ａ）は、右の上掌部の画像を示す図である。図３（ｂ）は、右の下掌部の画像を示す図である。
【００４１】
なお、指掌紋画像は、各画素についての位置情報のデータ及び色情報（階調）のデータと、この指掌紋画像の指掌紋の持ち主を特定する持ち主特定情報と、この指掌紋画像の種類を特定する種類特定情報とを含むデータである。ここでは、持ち主特定情報は持ち主の氏名のデータであり、種類特定情報は指掌紋画像の種類のデータである。なお、持ち主特定情報と種類特定情報とのうちの少なくとも一方は、無くてもよく、他の情報に置き換えてもよい。また、これらの情報は下記の処理の間に適宜削除してもよい。指掌紋画像は、適宜の方法で記憶部７０に予め記録されている。なお、持ち主特定情報は正しくない場合があり、この持ち主特定情報が本当に正しい情報であるかを指掌紋画像の照合を通じて検証する。
【００４２】
指掌紋画像処理装置１００が行う画像処理は、例えば、ユーザが入力部１０を用いて行った所定操作を契機としてスタートする。例えば、ユーザの入力部１０の操作により、画像取得部２０は、記憶部７０から、指掌紋画像を複数取得する。画像取得部２０は、指掌紋画像に含まれる持ち主特定情報が特定する指掌紋の持ち主（持ち主の氏名）と種類特定情報が特定する指掌紋画像の種類とを、表示部６０に一覧表示して、指掌紋画像の選択をユーザに促す。ユーザが入力部１０を操作して、二つの指掌紋画像を選択すると画像処理がスタートする。なお、二つの指掌紋画像が照合できない、例えば、重なる部分を有さないと思われる二つの指掌紋画像をユーザが選択した場合には、画像取得部２０は、照合できない旨の情報を表示部６０に表示させる。これは、種類特定情報から判別できる。例えば、画像取得部２０は、予め記憶部７０に記録してある照合可能な指掌紋画像の組合せを記憶部７０から取得して、二つの種類特定情報が前記の組み合わせの中にあるか判断して、あれば画像処理をスタートする。なければ、画像取得部２０は、照合できない旨の情報を表示部６０に表示させて画像処理を終了する。
【００４３】
画像処理のスタート後、画像取得部２０は、二つの指掌紋画像を記憶部７０から取得する（ステップＳ１０１）。上記では、二つの指掌紋画像が選択された場合に、画像取得部２０が指掌紋画像を取得したとして扱うが、画像取得部２０が、指掌紋画像を取得する方法は適宜の方法を採用できる。二つの指掌紋画像は、例えば、同一人物のものと思われる（持ち主特定情報が特定する持ち主が同じ）、右の上掌部の画像と右の下掌部の画像とである（図３（ａ）及び（ｂ）の四角で囲まれた部分を参照）。以下では、二つの指掌紋画像が、右の上掌部の画像と右の下掌部の画像とであるとして画像処理フローを説明する。
【００４４】
画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像のうちの一つを選択する。この指掌紋画像の選択の方法は、画像取得部２０がランダムに選択する方法でもよいし、画像取得部２０がどちらの指掌紋画像を変換画像に変換するか選択させる画面を表示部６０に表示し、ユーザが入力部１０を用いて選択した方の指掌紋画像を画像取得部２０が選択する方法でもよい。
【００４５】
なお、画像取得部２０は、選択した指掌紋画像の中の、他の指掌紋画像（取得した指掌紋画像のうちの選択していない方の指掌紋画像）と重なる部分を特定する重複部分特定情報を、選択した指掌紋画像に含ませる。この重複部分特定情報は不要の場合もある。
【００４６】
重複部分特定情報は、画像取得部２０によって以下のように生成される。なお、記憶部７０は、二つの指掌紋画像の中の、一方の指掌紋画像の種類特定情報とこの一方の指掌紋画像のどの部分が他方の指掌紋画像に重なるかを特定する第一の重なり特定情報とを含む第一情報と、前記他方の指掌紋画像の種類特定情報とこの他方の指掌紋画像のどの部分が前記一方の指掌紋画像に重なるかを特定する第二の重なり特定情報とを含む第二情報と、がそれぞれ対応付けられた対応情報一覧を記憶している。
【００４７】
重なり特定情報は、指掌紋画像の組合せによりある程度予想できる。このため、予め、指掌紋画像の組合せと重なる部分とを上記第一情報及び第二情報として、記憶部７０に記録できる。なお、個人差や指掌紋画像の取得の方法等によって、指掌紋画像の指掌紋の位置は多少ずれるため、上記の第一乃至第二の重なり特定情報で特定する部分の大きさは、ある程度大きくしたがよい。
【００４８】
画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像がそれぞれ含む二つの種類特定情報をキーに互いに対応付けられた第一情報と第二情報とを記憶部７０から取得する。画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像のうちの前記で選択した指掌紋画像に含まれる種類特定情報をキーに前記で取得した第一情報又は第二情報のうちの当該種類特定情報を含む方に含まれる第一の重なり特定情報又は第二の重なり特定情報を抽出する。画像取得部２０は、抽出した第一の重なり特定情報又は第二の重なり特定情報を重複部分特定情報とすることにより、重複部分特定情報を生成することになる。
【００４９】
例えば、前記の一方の指掌紋画像が右の上掌部の画像で、前記の他方の指掌紋画像が右の下掌部の画像である場合、第一情報が含む、種類特定情報は右の上掌部であり、第一の重なり特定情報は指掌紋画像の中の下１／２部分を特定する情報（図３（ａ）の四角の中の点線で分けられた下部分参照）になる。そして、第二情報が含む、種類特定情報は右の下掌部であり、第二の重なり特定情報は指掌紋画像の中の上１／２部分を特定する情報（図３（ｂ）の四角の中の点線で分けられた上部分参照）になる。
【００５０】
画像取得部２０は、二つの指掌紋画像に含まれる種類特定情報である右の上掌部及び右の下掌部をキーに記憶部７０から上記の第一情報及び第二情報を取得する。そして、選択した指掌紋画像が右の上掌部の画像である場合、画像取得部２０は、この指掌紋画像が含む種類特定情報である右の上掌部をキーに、第一の重なり情報又は第二の重なり情報を抽出する。ここでは、右の上掌部をキーにしているので、右の上掌部を含む前記第一情報の中から、この第一情報が含む第一の重なり特定情報である指掌紋画像の中の下１／２部分を特定する情報を抽出する。画像取得部２０は、抽出したこの情報を重複部分特定情報とすることにより、重複部分特定情報を生成し、生成した重複部分特定情報を上記で選択した指掌紋画像に含ませる。
【００５１】
画像取得部２０は、選択した指掌紋画像を画像変換部３０に渡す。画像変換部３０は、画像取得部２０から指掌紋画像を取得する。
【００５２】
画像変換部３０は、取得した指掌紋画像を用いて、指掌紋画像の画素の階調を検知する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
指掌紋画像は、１０２４×１０２４個の画素により構成される。指掌紋画像は、この大きさでなくてもよい。画像変換部３０は、各画素の色（ここでは明暗）を用いて、階調（例えば２５６階調）を画素毎に検知する。画像変換部３０は、各画素の階調情報（画像階調情報）を生成する。画像階調情報は、各画素についての位置情報のデータ及び階調を表すデータと、指掌紋画像に含まれていた持ち主特定情報及び種類特定情報と、重複部分特定情報と、を含むデータである。持ち主特定情報と種類特定情報と重複部分特定情報とのうちの少なくとも一つは不要の場合もある。図４は、指掌紋画像の一部の画素の様子を示す図である。図４のように、画素Ａは、色（ここでは、明暗）を持っている。
【００５４】
画像変換部３０は、検知した階調（画像階調情報）をもとに、変換画像を生成する（ステップＳ１０３）。具体的には、画像変換部３０は、指掌紋画像（ここでは、画像階調情報）を１６×１６個の画素の集合毎に区画し、区画した集合である集合要素毎にコントラストを検知する。この集合要素は、１６×１６個の他、１２×１２個、又は、８×８個の画素等、適宜の大きさにできる。図５は、１０２４×１０２４個の画素Ａの一部（左上の部分）を１６×１６個の集合要素Ｂで区画した例を示す。そして、画像変換部３０は、閾値以上の集合要素を「１」（第一集合要素）とし、閾値未満の領域を「０」（第二集合要素）と設定する。
【００５５】
そして、画像変換部３０は、１６×１６個の画素（すなわち集合要素）を一単位（１画素）とし、複数の第一集合要素及び複数の第二集合要素からなる変換画像を生成する。図６は変換画像の一部の一例を示す図である。図６のように、変換画像は、「１」である第一集合要素Ｃと「０」である第二集合要素Ｄとからなる。「１」は、コントラストが大きい集合要素となる。また「０」は、コントラストが小さい集合要素となる。なお、Ｅは後述の選択領域を示す。
【００５６】
このようにして、画像変換部３０は、１０２４×１０２４個の画素の指掌紋画像のデータを、予め定められた大きさで区画した第一集合要素と第二集合要素とからなる６４×６４個の画素（集合要素）からなる変換画像のデータに変換する。このように、画像変換部３０が集合要素を一単位とする変換画像を生成するので、変換画像のデータが小さくなり、特定領域の特定における処理の負担を軽減できる。この変換画像のデータは、例えば、各集合要素の位置情報のデータ及び各集合要素が「１」（第一集合要素）か「０」（第二集合要素）であるかを特定するデータと、指掌紋画像に含まれていた持ち主特定情報及び種類特定情報と、重複部分特定情報と、を含むデータである。持ち主特定情報と種類特定情報と重複部分特定情報とのうちの少なくとも一つは不要の場合もある。
【００５７】
なお、画像変換部３０は、指掌紋画像を変換画像に変換する際に、所定部分（不要な部分）、例えば、指の部分を削除して変換情報を生成してもよい。例えば、指掌紋画像のうちの図３（ａ）の四角内の点線より上の部分を削除する。この場合には、画像変換部３０は、第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するか特定できる情報である領域対応情報を変換画像のデータに含ませておく。この領域対応情報は、例えば、指掌紋画像又は階調情報に含まれる画素の位置情報のデータから生成出来る。
【００５８】
所定部分の特定は、重複部分特定情報を用いて行う。例えば、重複部分特定情報が特定する部分以外の部分を所定部分とすることが出来る。例えば、今回のように、右の上掌部の画像と右の下掌部の画像とを比較する場合かつ右の上掌部の画像を変換する場合には、例えば、画像の上から１／２の部分を所定部分として特定する。右の上掌部の画像の上部は右の下掌部の画像と重ならない可能性が高いので指掌紋の照合に使えないからである。このように、照合する指掌紋画像の種類に応じて削除する所定部分を特定する。なお、この所定部分の削除は、画像変換部３０以外の部に行わせてもよい。つまり、この所定部分の削除を、画像取得部２０と、画像変換部３０の間に設けた図示しない不要部分削除部により行ってもよい。
【００５９】
また、指部分を指掌紋の照合に使わない場合等には、色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）の値から指部分に対応する部分を特定してもよい。色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のない（又は少ない）部分と、色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のある（又は大きい）部分とが帯状に交互に並んでいる場合、これらの部分は、指の部分に対応することが分かる。色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のない（又は少ない）部分は、そこに物体が無く、指の間の領域と考えられ、色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のある（又は大きい）部分は、そこに何か物体があるので指の領域と考えられるからである。
【００６０】
上記二つの例のように、画像変換部３０は、指掌紋画像を変換画像に変換する際に、所定の条件に応じて所定部分（不要な部分）を削除した変換情報を生成することにより、変換画像のデータを小さくでき、処理の負担を軽減できる。
【００６１】
画像変換部３０は、変換画像を領域特定部４０に渡す。領域特定部４０は、変換画像を画像変換部３０から取得する。
【００６２】
領域特定部４０は、取得した変換画像について、初期値として、Ｎ＝１、Ｘ＝１を設定する（ステップＳ１０４）。さらに、領域特定部４０は、取得した変換画像について、初期値として、Ｍ＝１を設定する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
領域特定部４０は、Ｎが所定値であるか判定する（ステップＳ１０６）。Ｎが所定値であれば（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、特定領域を探すための後述のポイントが無いことになり、かつ、必要な数の特定領域を特定出来なかったことになり、ステップＳ１１８に進む。このとき、領域特定部４０は、特定不可の情報を生成し、照合部５０に渡す。ここでは、このポイントが３つなので、Ｎが４であれば、ステップＳ１０６で「ＹＥＳ」になる。Ｎが所定値未満であれば（ステップＳ１０６；ＮＯ）、前記のポイントがまだ残っていることになるので、ステップＳ１０７に進む。
【００６４】
領域特定部４０は、変換画像内にＮ番目のポイントを設定する（ステップＳ１０７）。領域特定部４０は、例えば、変換画像に含まれる重複部分特定情報をもとにこのポイントを設定する。具体的には、重複部分特定情報が特定する部分内の所定位置にポイントを設定する。さらに具体的には、記憶部７０は、予め、種類特定情報と、重複部分特定情報と、ポイントの位置を特定するポイント特定情報とを対応付けて記録しておく。領域特定部４０は、変換画像に含まれる種類特定情報と重複部分特定情報とをキーにしてポイント特定情報を取得し、このポイント特定情報をもとにポイントを設定する。図７のようにＮ＝１番目のポイントは、９１ａで、２番目のポイントは、９１ｂで、３番目のポイントは、９１ｃである。このように、領域特定部４０がポイントを設定することにより、領域特定部４０は、効率よく特定領域を特定できる。
【００６５】
ここで、図７は、変換画像内に設定する複数のポイントの位置と、このポイントを含んで選択した複数の選択領域と、を説明する説明図である。変換画像９０は、６４×６４個の画素（上記の「１」及び「０」）からなる。また、ポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃは、１画素毎に設定している。さらに、ポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃをそれぞれ含んだ選択領域９２ａ、９２ｂ、及び９２ｃは、それぞれ、ポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃを略中心にして１６×１６個の画素からなる。選択領域は、１６×１６個の他、１２×１２個、又は、８×８個の画素等、適宜の大きさにできる。
【００６６】
複数のポイントは、変換画像内に均一に散在していてもよいが、図７のように、変換画像９０の中の所定の範囲内に設定されることが望ましい。ここでの例のように、右の上掌部の画像と、右の下掌部の画像と、を照合する場合、すなわち、異なる種類かつ一部が重なる指掌紋画像を比較する場合には、前記の重なる場所に存在させることにより、照合に使用できる特定領域を効率良く特定できる。ここでは、右の上掌部の画像の下部分と、右の下掌部の画像の上部分とが重なる。また、変換画像は、右の上掌部の画像を変換した情報である。このため、複数のポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃは、図７のように、下部に偏在している。また、複数のポイントは、特定領域を特定しやすい領域を予め経験的に把握しているポイントに偏在させてもよい。この場合、記憶部７０は、予め、種類特定情報と、ポイントの位置を特定するポイント特定情報とを対応付けて記録しておく。領域特定部４０は、変換画像に含まれる種類特定情報をキーにしてポイント特定情報を取得し、このポイント特定情報をもとにポイントを設定する。なお、ポイントが散在している場合、変換画像内において、まんべんなく特定領域を探すことが出来る。ポイントは、例えば、一画素を単位とする。
【００６７】
領域特定部４０は、変換画像内のＮ番目のポイントを含む領域を選択する（ステップＳ１０８）。例えば、図７のようにＮ＝１番目なら、ポイント９１ａを含む領域９２ａを選択する。２番目なら、ポイント９１ｂを含む領域９２ｂを選択する。３番目なら、ポイント９１ｃを含む領域９２ｃを選択する。このように、所定のポイントを含むように、変換画像内の所定領域を選択することにより、無駄な部分を選択しないため、効率よく特定領域を特定できる。そして、変換画像の中の互いに離間した複数の所定位置それぞれに設定される複数のポイントのうちの一つを含む領域を選択することにより、領域特定部４０は、効率よく特定領域を特定できる。ポイントは、第一集合要素及び第二集合要素の位置情報から特定できる。この選択した領域が選択領域となる。
【００６８】
領域特定部４０は、選択した領域である選択領域が特定領域であるか判定する（ステップＳ１０９）。すなわち、第一集合要素の数が選択領域の中でどれだけ以上あるかを判定する。例えば、選択領域を構成する第一集合要素の数が全体の８０％以上あるかを判定する。図６では、選択領域Ｅ内の「１」が２０９個あり、選択領域の画素（２５６画素）の８０％を超えるので、この選択領域が特定領域となる。
【００６９】
領域特定部４０は、選択領域が特定領域であると判定した場合には、ステップＳ１１０に進み、この選択領域をＸ番目の特定領域とする（ステップＳ１１０）。領域特定部４０は、このときに、特定領域が含む第一集合要素及び第二集合要素の位置情報（例えば変換画像のデータに含まれる。）から、特定領域が変換画像の元データである指掌紋画像のどの領域に対応しているかを特定できる領域特定情報を生成し、これをＸ番目の領域特定情報として保持する。ここでは、集合領域は、指掌紋画像を予め定められた大きさで規則的に区画されているため、集合要素と指掌紋画像との対応関係は明確であり、第一集合要素及び第二集合要素の位置情報のみでもこれらが指掌紋画像のどの部分に対応しているか特定できる。このため、領域特定部４０は、領域特定情報を生成できる。
【００７０】
なお、上述のように、画像変換部３０等が、指掌紋画像を変換画像に変換する際に、所定部分を削除して変換画像を生成した場合、領域特定部４０は、変換画像に含まれる上記の領域対応情報を用いて領域特定情報を生成する。この領域対応情報は、第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するか特定できる情報であるため、この情報により、特定領域が含む第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するか特定できる。このため、領域特定部４０は、第一集合要素と第二集合要素とを含む特定領域が指掌紋画像のどの領域に対応するかを、領域対応情報を用いて特定できる。
【００７１】
領域特定部４０は、生成した領域特定情報をＸ番目の領域特定情報として保持する。このようにして、領域特定部４０は、変換画像の中から特定領域を特定する。領域特定部４０は、領域特定情報を照合部５０に渡すか、指掌紋画像処理装置１００が処理を終了するまで、領域特定情報を順次蓄積して保持する。
【００７２】
領域特定部４０は、Ｘ番目の領域特定情報を保持すると、Ｘが所定値であるか判断する（ステップＳ１１１）。Ｘが所定値である場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）には、ステップＳ１１７に進む。この際に、領域特定部４０は、Ｘ個の領域特定情報を照合部５０に渡す。Ｘが所定値にある場合には、指掌紋の照合に用いるために必要な数の指掌紋画像の領域を特定できることになる。今回は、指掌紋画像の中の３箇所の領域を用いて指掌紋の照合を行うので、Ｘは３になる。Ｘが所定値未満である場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）には、ステップＳ１１２に進む。Ｘが所定値未満の場合には、指掌紋の照合に用いるために必要な数の指掌紋画像の領域を特定できていない。
【００７３】
領域特定部４０は、ステップＳ１１２でＸ＝Ｘ＋１としてステップＳ１１３に進む。つまり、領域特定部４０は、Ｘ番目の特定領域を特定したのち、Ｘ＋１番目の特定領域をさらに探すことになる。また、領域特定部４０は、ステップＳ１１３で、Ｎ＝Ｎ＋１として、Ｓ１０５に戻る。すなわち、特定領域を特定した後に、上記のポイントのうちのＮ＋１番目のポイントに選択領域が移ることになる。
【００７４】
領域特定部４０は、ステップＳ１０９でＮＯだった場合に、Ｍが所定値であるか判断する（ステップＳ１１４）。Ｍが所定値である場合（ステップＳ１１４；ＹＥＳ）、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲をすべて選択したので、ステップＳ１１３に進む。この所定値は、ここでは、９である。領域特定部４０は、ステップＳ１１３でＮ＝Ｎ＋１として、Ｓ１０５に戻るので、上記のポイントのうちのＮ＋１番目のポイントに選択領域が移ることになる。
【００７５】
Ｍが所定値未満である場合（ステップＳ１１４；ＮＯ）、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲をすべて選択していないので、領域特定部４０はステップＳ１１５に進む。領域特定部４０は、ステップＳ１１５でＮ番目のポイントについて、Ｍに対応する位置の領域を選択する（ステップＳ１１５）。そして、領域特定部４０は、ステップＳ１１６に進み、Ｍ＝Ｍ＋１とし（ステップＳ１１６）、ステップＳ１０９に戻る。領域特定部４０は、ステップＳ１０９でＮＯであれば、ステップＳ１１４に進む。このようにして、領域特定部４０は、特定領域を特定できるまで、又は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲をすべて選択するまで、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を選択する。このポイントの周囲の領域とは、この領域の中心がこのポイントから一定の距離内にある領域をいう。このため、このポイントの周囲の領域は、このポイントを含む領域であっても、このポイントを含まない領域であってもよい。
【００７６】
図８（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｃ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の３番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｄ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の４番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｅ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の５番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｆ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の６番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｇ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の７番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｈ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の８番目の選択領域の一例を示す図である。
【００７７】
図８（ａ）乃至（ｈ）は、Ｎ＝１番目に設定したポイントについての選択領域を示している。すなわち、点線で囲まれた領域９５は、図７の領域９２ａに対応する。
【００７８】
図８（ａ）のように、Ｍ＝１のとき、選択領域９５ａは、領域９５から右に４画素ずれている。図８（ｂ）のように、Ｍ＝２のとき、選択領域９５ｂは、選択領域９５ａから上に４画素ずれている。すなわち、選択領域９５ｂは、領域９５から右に４画素、上に４画素ずれている。図８（ｃ）のように、Ｍ＝３のとき、選択領域９５ｃは、選択領域９５ｂから左に４画素ずれている。すなわち、選択領域９５ｃは、領域９５から上に４画素ずれている。そして、領域特定部４０は、図８（ｄ）乃至（ｈ）のように、画素を４画素ずつ縦方向又は横方向にずらした領域を選択していく。領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントを基準として、Ｍに対応する領域を選択していく。なお、このＭに対応する領域は予め設定されている。
【００７９】
領域特定部４０は、このようにして、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲を回るように選択し直していく。すなわち、領域特定部４０は、特定領域を特定するまで、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を所定距離移動させながら、選択し直していく。なお、選択領域の移動の距離は、今回、選択領域が大きいので、４画素としたが、もっと大きくしてもよいし、小さくしてもよい。大きくする場合には、効率よく特定領域を特定出来る。小さくする場合には、選択する領域を大きくすることが出来る。
【００８０】
但し、この移動の距離が大きすぎると、所定の選択領域が、他のポイントの周囲を選択した場合の選択領域と一部又は全部が重なる場合がある。例えばこの移動の距離が大きすぎると、図７で、９２ａから右にずれた選択領域と、９２ｂから左にずれた選択領域との大部分が重複する場合がある。このような場合には、大部分が重複する二つの特定領域が特定されてしまう可能性があるので、前記の移動の距離はある程度小さい方がよい。なお、今回でも選択領域の重なり起こるが、重なる部分が、選択領域の中の小さい部分なので、重なった選択領域同士を特定領域と特定しても、指掌紋の照合には問題ない。
【００８１】
一方、前記の移動の距離が小さすぎると、効率よく特定領域を特定できない可能性がある。一つ前に選択した領域と、その後に選択した領域との重なる部分が大きくなるからである。一つ前に選択した領域は、特定領域ではないため、第二集合要素を多く含むことになり、重なる部分が大きいと、その後に選択した領域も第二集合要素を多く含んでしまう可能性がある。
【００８２】
図８では、領域特定部４０は、前に選択した領域と後に選択した領域とが重なるように領域を選択している。この場合、領域特定部４０は、特定領域を細かく探せることになる。
【００８３】
図９（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。図９（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。
【００８４】
図９のように、領域特定部４０は、前に選択した領域と後に選択した領域とが重ならないように領域を選択することも出来る。この場合、特定領域を効率よく探せる。一つ前に選択した領域は、特定領域ではないため、第二集合要素を多く含むことになり、重なる部分があると、その後に選択した領域も第二集合要素を多く含んでしまう可能性があり、この場合には、重なる領域の無い領域を選択する方がよい場合があるからである。
【００８５】
なお、図９において、９６はステップＳ１０７で設定したポイントを含むように選択した領域を示す。図９（ａ）の９６ａは、Ｍ＝１のときに選択した選択領域である。図９（ｂ）の９６ｂは、Ｍ＝２のときに選択した選択領域である。図９（ｂ）の矢印は、Ｍ＝３以降に選択した領域の中心の移動を示すものである。
【００８６】
図８及び図９では、領域特定部４０は、ポイントからみて上下左右及びその間の斜め方向にある８箇所の領域を選択しているが、領域特定部４０は、上下左右のみ、又は、その間の斜め方向のみの領域を特定してもよい。すなわち、領域特定部４０がポイントの周囲の領域を選択する数は、８以下であってもよいし、８以上であってもよい。
【００８７】
また、ここでは、領域特定部４０は、第三領域が特定出来ない場合にのみ、ポイントの周囲を区画し直し続けているが、第三領域が見つかっても領域をＭが所定の値に達するまで、選択し直してもよい。この場合には、図９のように、領域特定部４０は、前に選択した領域と後に選択した領域とが重ならないように又は重なっても所定範囲内の領域で重なるように、領域を選択することが望ましい。ある特定領域の一部が他の特定領域と大部分重なると、大部分が重なる複数の照合対象領域が指掌紋の照合に使用されてしまうからである。これでは、指掌紋の照合の精度が悪くなってしまう。
【００８８】
図８及び図９のように、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を選択する際の前半、つまり、変換画像の一部の領域を選択し直すときの前半に、ポイントから指掌紋画像の内側の位置にある領域からを選択している（図７の矢印も参照）。指掌紋画像の外側は、指掌紋が無い領域であるか、指掌紋の照合がしにくい部分である可能性があり、外側から選択していくと、特定領域の特定の効率が悪くなる。ここで、指掌紋の内側とは、例えば、ポイントから一番目及び二番目に近い指掌紋画像の辺に向かわない方向をいう。このように、領域特定部４０が、ポイントから指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択することにより、特定領域の特定の効率がよくなる。領域特定部４０は、変換画像中のポイントの位置から、選択する領域の方向を決定できる。
【００８９】
図８及び図９のように、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を選択し直す際において、つまり、変換画像の一部の領域を選択し直すときに、ポイントから指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択し、そこから、最初に前記指掌紋画像の内側に向かう方向でポイントの周囲を一周するように領域を選択し直している。このように、領域特定部４０が、最初に前記指掌紋画像の内側に向かう方向でポイントの周囲を一周するように領域を選択し直すことにより、特定領域の特定の効率がよくなる。
【００９０】
図１０は、領域特定部がポイントの周囲を一周するように領域を選択する場合の回る方向を示す図である。図１０の矢印は、この回る方向を示す。図１０の９７ａ及び９７ｃは、ポイント９７ｂ及び９７ｄを含むようにステップＳ１０７で選択した選択領域を示す。
【００９１】
図１０のように、領域特定部４０は、変換画像９７の左側にポイント９７ｂがある場合には、ポイント９７ｂに対して変換画像９７の内側（ここでは、右側）を選択し、その後、まず、直前に選択した選択領域に対して変換画像９７の内側に向かう方向で、このポイントの周囲を一周するように領域を選択し直している（すなわち、左回りに選択し直している。矢印参照）。図１０のように、領域特定部４０は、変換画像９７の右側にポイント９７ｄがある場合には、ポイント９７ｄに対して変換画像９７の内側（ここでは、左側）を選択し、その後、まず、直前に選択した選択領域に対して変換画像９７の内側に向かう方向で、このポイントの周囲を一周するように領域を選択し直している（すなわち、右回りに選択し直している。矢印参照）。このように、領域特定部４０が、最初に前記指掌紋画像の内側に向かう方向でポイントの周囲を一周するように領域を選択し直すことにより、特定領域の特定の効率がよくなる。
【００９２】
上述のように、領域特定部４０は、変換画像の一部の領域を選択し、選択した領域である選択領域が第一集合要素を所定数以上含むか判断し、所定数以上含む場合にのみ、選択領域を第一集合要素の数が所定数以上である領域と特定し、第一集合要素の数が所定数以上である領域を一定数特定するまで、変換画像の一部の領域を選択し直す。これにより、指掌紋の照合対象領域を所定数特定出来るので指掌紋の照合の精度を上げることができる。また、選択のし直しにより、効率よく特定領域を特定出来る。
【００９３】
ステップＳ１１７において、照合部５０は、領域特定部４０からＸ個（３つ）の領域特定情報を取得すると、これを保持し、画像取得部２０から画像取得部２０が保持する二つの指掌紋画像と渡し情報とを取得する。渡し情報から変換画像の元データである指掌紋画像を特定し、３つの領域特定情報を用いて特定領域に対応する領域を指掌紋画像から３つ取り出す。
【００９４】
照合部５０は、取り出した３つの領域（照合対象領域）と、二つの指掌紋画像のうちの前記渡し情報で特定していない方の指掌紋画像とを照合し、照合の成功又は照合の失敗の情報である照合結果を生成する（Ｓ１１７）。照合の仕方は、特徴点を用いた方法等、公知の方法で行うことが出来る。具体的には、３つの照合対象領域を用いて、前記特定していない指掌紋画像の中から、特徴点等が一致する部分を特定する。この一致する部分を１つでも特定できれば、照合は成功になる。取り出した３つ領域のうち１つも特定出来なければ、照合は失敗になる。照合により、３つの照合対象領域のいずれか１つと、指掌紋画像が一致すれば、照合が成功し、成功であれば、二つの指掌紋画像の指掌紋の持ち主は同一人物であると判定できる。すなわち、持ち主特定情報が正しいことになる。
【００９５】
照合部５０は、照合結果を生成するか、Ｓ１０６でＹＥＳだった場合の特定不可の情報を領域特定部４０から取得すると、表示部６０に照合の成功、照合の失敗又は照合不可の照合結果を表示させ、処理を終了する。
【００９６】
図１１は、本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。入力部１０は、キーボード及びマウス等の入力装置５で構成される。画像取得部２０と、画像変換部３０と、領域特定部４０と、照合部５０とは、ＣＰＵ１と、ＲＡＭ２の計算領域と、ＣＰＵ１が処理中に生成したデータ等を保持する記憶装置４内の記憶領域とにより構成される。記憶部７０は、記憶装置４の所定の記憶領域により構成される。表示部６０は、表示装置３で構成される。また、指掌紋画像処理プログラム６は、指掌紋画像処理プログラム６を記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の持ち運び可能な情報記憶媒体７とＣＤ−ＲＯＭドライブ等の読取装置８とを用いてインストールされるか、ネットワークを通じてダウンロードされる。また、指掌紋画像処理プログラム６は、記憶装置４を構成するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に予め記憶されていても良い。このようにして、指掌紋処理画像プログラム６は、記憶装置４に記録される。指掌紋処理画像プログラム６は、ＲＡＭ２に展開される。指掌紋画像処理プログラム６が記録された、ＲＡＭ２、ＲＯＭ、記憶装置４、又は、持ち運び可能な情報記憶媒体７等の記憶媒体は指掌紋画像処理プログラム製品となる。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置が行う画像処理フローを示す図である。
【図３】（ａ）は、右の上掌部の画像を示す図である。（ｂ）は、右の下掌部の画像を示す図である。
【図４】指掌紋画像の一部の画素の様子を示す図である。
【図５】１０２４×１０２４個の画素Ａの一部（左上の部分）を１６×１６個の集合要素Ｂで区画した例を示す。
【図６】変換画像の一部の一例を示す図である。
【図７】変換画像内に設定する複数のポイントの位置と、このポイントを含んで選択した複数の選択領域と、を説明する説明図である。
【図８】（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。（ｃ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の３番目の選択領域の一例を示す図である。（ｄ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の４番目の選択領域の一例を示す図である。（ｅ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の５番目の選択領域の一例を示す図である。（ｆ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の６番目の選択領域の一例を示す図である。（ｇ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の７番目の選択領域の一例を示す図である。（ｈ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の８番目の選択領域の一例を示す図である。
【図９】（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。
【図１０】領域特定部がポイントの周囲を一周するように領域を選択する場合の回る方向を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００９８】
１ ＣＰＵ
２ ＲＡＭ
３ 表示装置
４ 記憶装置
５ 入力装置
６ 指掌紋画像処理プログラム
７ 持ち運び可能な情報記憶媒体
８ 読取装置
１０ 入力部
２０ 画像取得部
３０ 画像変換部
４０ 領域特定部
５０ 照合部
６０ 表示部
７０ 記憶部
９０ 変換画像
９１ａ乃至９１ｃ ポイント
９２ａ乃至９１ｃ 選択領域
９５ 領域
９５ａ乃至９５ｈ 選択領域
９６ 領域
９６ａ乃至９６ｂ 選択領域
９７ 変換画像
９７ａ 選択領域
９７ｂ ポイント
９７ｃ 選択領域
９７ｄ ポイント
１００ 指掌紋画像処理装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、「画像認識部２４により検出された基準点Ｐを基準として、画像補正部２３から供給される補正後の手の平の画像データから実際に掌紋の照合に使用する部分である認証対象画像を決定する処理を行う」技術が開示されている（特許文献１の明細書［００４１］参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２１７３０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術は、基準点Ｐの求め方を予め決めているため、指掌紋のどの部分を照合用に使用するか決定できない。すなわち、特許文献１に記載された技術は、指掌紋の画像である指掌紋画像（即ち、指掌紋画像データ）の中のどの部分を指掌紋の照合に用いる照合対象領域にするかを予め特定している。
【０００５】
一方、指掌紋画像の取得の仕方又は個人差によっては、得られた指掌紋画像の中に、照合に使用できる部分と使用出来ない部分とが存在してしまう場合がある。特許文献１に記載された技術のように、照合対象領域が予め特定されていると、その領域が照合に用いることが出来ない場合に、指掌紋の照合が出来ない場合がある。
【０００６】
このため、照合対象領域は、予め特定せずに、指掌紋画像を用いて適宜特定出来た方がよい。
【０００７】
本発明は、上記点に鑑みてなされたものであり、その目的は、指掌紋画像を用いて照合対象領域を特定する、指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第一の観点に係る指掌紋画像処理装置は、
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段が変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定手段と、を備え、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする。
【０００９】
本発明の第二の観点に係る指掌紋画像処理方法は、
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第三の観点に係る指掌紋画像処理プログラムは、
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせるための指掌紋画像処理プログラムであって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素である指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【００１１】
なお、本発明において、指掌紋は、指紋及び掌紋のいずれか少なくとも一方を含むものとして定義する。
【００１２】
また、本発明において、指掌紋画像は、指掌紋のみの画像の他、指掌紋と他の領域（例えば、掌の外の領域又は指と指の間の部分の領域）とを含んだ画像をも適宜含むものとして定義する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムによれば、指掌紋画像を用いて照合対象領域を特定出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。なお、本発明は下記の実施形態及び図面によって限定されるものではない。下記の実施形態及び図面に変更を加えることが出来るのはもちろんである。
【００１５】
本実施形態では、予め登録された、同一人物と思われる二つの指掌紋画像を比較し、この二つの指掌紋画像の指掌紋が同一人物のものであるかを照合する場合について説明するが、本発明に係る指掌紋画像処理装置等は、他の装置、特に従来の指掌紋照合装置に適用可能である。本発明に係る指掌紋画像処理装置等は、指掌紋照合装置であってもよい。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のブロック図である。
【００１７】
図１のように、指掌紋画像処理装置１００は、入力部１０と、画像取得部２０と、画像変換部３０と、領域特定部４０と、照合部５０と、表示部６０と、記憶部７０と、を備える。
【００１８】
入力部１０は、キーボード及びマウス等の入力装置の適宜の組合せで構成される。画像取得部２０と、画像変換部３０と、領域特定部４０と、照合部５０とは、例えば、一以上のＣＰＵ（中央演算処理装置）と、一以上の記憶領域と、の組合せ等により構成される。記憶領域は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の計算領域と、各部が処理中に生成したデータ等を保持する、記憶装置内の記憶領域とで構成される。表示部６０は、ディスプレイ等の表示装置により構成される。記憶部７０は、例えば、一以上の記憶装置内の所定の記憶領域により構成される。記憶装置の例としては、フラッシュメモリ又はハードディスクがある。
【００１９】
指掌紋画像処理装置１００は、例えば、一以上のコンピュータにより構成される。指掌紋画像処理装置１００が行う処理は、複数の装置で分散処理してもよい。この場合は、複数の装置全体で指掌紋画像処理装置１００となる。また、記憶部７０をサーバ等に設けてもよい。すなわち、記憶部７０は、指掌紋画像処理装置１００の外部にあってもよい。
【００２０】
記憶部７０は、指掌紋画像、各種の情報等を記憶する。指掌紋の照合では、指掌紋の様々な部位を用いることが出来るため、指掌紋の照合に用いる指掌紋画像の種類も様々である。指掌紋画像は、例えば指掌紋を電子データ化して得られる。指掌紋画像は、指掌紋読取装置によって読み取る等の適宜の方法で得られる。指掌紋画像は、手形及び犯罪現場等に残された指掌紋を電子データ化したものでもよい。指掌紋画像は、例えば、指掌紋の画像を濃淡化した画像データである。
【００２１】
指掌紋の照合に用いる指掌紋画像の例は、以下のものである。
（１）右全掌（Ｒｉｇｈｔ Ｆｕｌｌ Ｈａｎｄ）
（２）左全掌（Ｌｅｆｔ Ｆｕｌｌ Ｈａｎｄ）
（３）右の上掌部（Ｒｉｇｈｔ Ｕｐｐｅｒ Ｐａｌｍ）
（４）左の上掌部（Ｌｅｆｔ Ｕｐｐｅｒ Ｐａｌｍ）
（５）右の下掌部（Ｒｉｇｈｔ Ｌｏｗｅｒ Ｐａｌｍ）
（６）左の下掌部（Ｌｅｆｔ Ｌｏｗｅｒ Ｐａｌｍ）
（７）右の側掌（Ｒｉｇｈｔ Ｗｒｉｔｅｒｓ）
（８）左の側掌（Ｌｅｆｔ Ｗｒｉｔｅｒｓ）
（９）右の各指（Ｒｉｇｈｔ Ｔｈｕｍｂ、Ｒｉｇｈｔ Ｉｎｄｅｘ、Ｒｉｇｈｔ Ｍｉｄｄｌｅ、Ｒｉｇｈｔ Ｒｉｎｇ及びＲｉｇｈｔ Ｌｉｔｔｌｅ）
（１０）左の各指（Ｌｅｆｔ Ｔｈｕｍｂ、Ｌｅｆｔ Ｉｎｄｅｘ、Ｌｅｆｔ Ｍｉｄｄｌｅ、Ｌｅｆｔ Ｒｉｎｇ及びＬｅｆｔ Ｌｉｔｔｌｅ）
（１１）右平面４指及び右拇指（Ｒｉｇｈｔ ４−Ｓｌａｐ及びＲｉｇｈｔ Ｓｌａｐ Ｔｈｕｍｂ）
（１２）左平面４指及び左拇指（Ｌｅｆｔ ４−Ｓｌａｐ及びＬｅｆｔ Ｓｌａｐ Ｔｈｕｍｂ）
【００２２】
入力部１０は、例えば、ユーザが照合したい二つの指掌紋画像を選択するために用いる。表示部６０は、例えば、ユーザが照合したい二つの指掌紋画像を選択する画面を表示する。また、表示部６０は、照合部５０が行った照合結果等を表示する。
【００２３】
画像取得部２０は、指掌紋画像を記憶部７０から取得する（後述のステップＳ１０１に対応）。画像取得部２０は、例えば、表示部６０に指掌紋画像を選択する画面を表示する。ユーザが入力部１０を操作して二つの指掌紋画像を選択すると、画像取得部２０は、選択された二つの指掌紋画像を記憶部７０から取得する。二つの指掌紋画像は、例えば、同一人物のものと思われる右の上掌部の画像と右の下掌部の画像である。画像取得部２０は、例えば、入力部１０が有する、指掌紋を読み取る指掌紋読取装置から指掌紋画像を直接取得してもよい。
【００２４】
また、画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像（例えば右の上掌部の画像）のうちの一つを選択し、画像変換部３０に渡す。また、画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像（例えば右の下掌部の画像）を、この二つの指掌紋画像のうちのどちらを画像変換部３０に渡したかを特定する渡し情報とともに、照合部５０に渡す。
【００２５】
画像変換部３０は、画像取得部２０から指掌紋画像を取得する。画像変換部３０は、画像取得部２０が取得した指掌紋画像を変換画像に変換する（具体例は、後述のステップＳ１０２及びステップＳ１０３を参照）。変換画像は、複数の第一集合要素と、複数の第二集合要素と、からなる。第一集合要素及び第二集合要素は、指掌紋画像の要素が集合した集合要素である。第一集合要素は、集合要素内の要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素である。第二集合要素は、集合要素内の要素の色情報の変化度が前記所定基準を満たさない集合要素である。そして、画像変換部３０は、変換画像を領域特定部４０に渡す。所定基準としては、一定の閾値がある。閾値は、適宜決定できるが、閾値以上の集合要素が指掌紋の照合に適した集合要素となるような閾値とすることが望ましい。閾値以上の集合要素は、所定基準を満たす集合要素である。閾値未満の集合要素は、所定基準を満たさない集合要素である。変換画像は、例えば、集合要素を一単位（一画素）として構成される。画像変換部３０は、領域特定部４０に変換画像を渡す。例えば閾値は、集合要素の中の最大濃淡値（又は最大階調）が最小濃淡値（又は最小階調）の２又は３倍となるような値である。
【００２６】
領域特定部４０は、画像変換部３０から変換画像を取得する。領域特定部４０は、画像変換部３０が変換した変換画像の中から第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する（具体例は、後述のＳ１０４乃至Ｓ１１６を参照）。所定数としては、一定の閾値がある。閾値は、適宜決定できるが、閾値以上の領域が指掌紋の照合に適した領域となるような閾値とすることが望ましい。領域特定部４０が特定した領域を下記では特定領域という。特定領域は通常複数特定される。例えば、３つ以上の特定領域があれば指掌紋の照合の精度を上げることができる。例えば、閾値は、特定領域を構成する集合要素の８０パーセント、すなわち、特定領域に含まれる第一集合要素及び第二集合要素の合計×０．８の数値とする。
【００２７】
領域特定部４０が特定領域を特定出来なかった場合には、領域特定部４０は特定不可の情報を照合部５０に渡す。領域特定部４０が特定領域を特定出来た場合には、領域特定部４０は特定領域の領域特定情報を生成し、照合部５０に渡す。領域特定情報は、指掌紋画像の中の特定領域に対応する領域を特定できるデータである。例えば、画像変換部３０は、指掌紋画像を変換する際に、変換画像のデータの中に、変換画像を構成する第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するかの情報である領域対応情報を含ませておく。領域特定部４０は、特定領域に含まれる第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するかを、領域対応情報を用いて特定することにより、領域特定情報を生成できる。第一集合要素と第二集合要素とは指掌紋画像から得られるので、第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するかが分かれば、これらを包含する特定領域が指掌紋画像のどの領域に対応するか分かるからである。また、後述するように、指掌紋画像を予め定められた大きさで区画し、区画した領域を集合要素とする場合には、変換画像中の集合要素の位置からこれらを包含する特定領域が指掌紋画像のどの領域に対応するかが分かるので、特定領域が包含する第一集合要素と第二集合要素の位置情報から、領域特定情報を生成してもよい。第一集合要素と第二集合要素の位置情報は、変換画像に含まれる。
【００２８】
照合部５０は、画像取得部２０から二つの指掌紋画像と渡し情報とを取得する。また、照合部５０は、領域特定部４０から領域特定情報又は特定不可の情報を取得する。
【００２９】
照合部５０は、領域特定情報を取得した場合には、取得した渡し情報から変換画像の元データである指掌紋画像を特定する。そして、照合部５０は、領域特定情報を用いてこの指掌紋画像の中の特定領域に対応する領域を特定し、指掌紋画像から特定したこの領域の画像を取り出す。
【００３０】
照合部５０は、取り出した領域の画像と、二つの指掌紋画像のうちの前記渡し情報で特定していない方の指掌紋画像とを照合する。照合は、特徴点及びリレーションを用いた方法で行うことが出来る。
【００３１】
照合部５０は、照合の結果を生成し、表示部６０に照合の結果を表示させる。なお、照合により両者が一致すれば、二つの指掌紋画像の指掌紋の持ち主は同一人物であると判定できる。照合部５０は、領域特定部４０から特定不可の情報を取得した場合は、照合不可の情報を照合結果として表示部６０に表示させる。
【００３２】
上述のように、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換部３０と、画像変換手段が変換した変換画像の中から第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定部４０と、を備える。そして、第一集合要素と第二集合要素とは、指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、第一集合要素は、集合要素内における要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、第二集合要素は、集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素である。
【００３３】
これにより、画像変換部３０は、指掌紋画像を構成するある要素の集合（指掌紋画像の中の所定の領域）を、要素の色情報の変化度が大きい第一集合要素と小さい第二集合要素とに分類することができる。そして、領域特定部４０は、第一集合要素を所定数以上含む領域を特定領域として特定するので、領域特定部４０は、色情報についての変化度が大きい第一集合要素が多い特定領域を特定できる。このため、この特定領域に対応する指掌紋画像の領域は、指掌紋の照合に適した領域となることが分かる。第一集合要素が多いということは、色の変化が大きい集合要素が多いということであり、この領域は、指掌紋の特徴点の抽出等の指掌紋の性質を解析しやすい領域である。一方で、色の変化が小さい領域は、指掌紋の性質を解析しにくい。なお、指掌紋の照合に適した領域は照合対象領域となる。このように、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像を用いて照合対象領域を適宜特定出来る。
【００３４】
また、上述のように、指掌紋画像処理装置１００は、他の指掌紋画像を取得するとともに、領域特定部４０が特定した特定領域に対応する領域を指掌紋画像から取り出して、取り出した領域と他の指掌紋画像とを照合する照合部５０をさらに備える（具体例は、上記の説明及び後述のステップＳ１１７を参照）。照合部５０は、他の指掌紋画像を上記以外の適宜の方法で取得してもよいし、指掌紋画像から照合対象領域を取り出す方法も適宜の方法で出来る。
【００３５】
指掌紋画像処理装置１００は、照合部５０をさらに備えることにより、指掌紋の照合ができることになる。また、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像から取り出した照合対象領域と、他の指掌紋画像とを照合するので、指掌紋画像全体同士を照合に用いる場合に比べて、処理の負担が少なくなる。
【００３６】
また、指掌紋画像処理装置１００が行う処理は、指掌紋画像処理方法である。指掌紋画像処理方法によっても上記で説明した効果を得ることが出来る。
【００３７】
なお、色情報とは、指掌紋画像の要素が持つ色の情報であり、色情報についての変化度とは、この色の変化度である。要素とは、指掌紋画像を構成する一以上の画素である。色情報の例としては、濃淡値がある。濃淡値は、指掌紋画像の各要素の濃淡を識別できる値であり、例えば、大きければその要素の色が濃く、小さければその要素の色が淡くなる。要素が複数の画素からなる場合、濃淡値は、例えば複数の画素の平均値とする。色情報の変化度の例としては、濃淡差がある。濃淡差とは、所定の集合要素内にある要素の濃淡値の差であり、例えば、集合要素内の最大濃淡値と最小濃淡値との差である。この差が大きいほど、集合要素内の濃淡の差が大きくなる。濃淡差が大きければ、指掌紋の性質を見いだしやすいため、指掌紋画像処理装置１００は、より指掌紋の照合がしやすい照合対象領域を特定出来る。濃淡値の変わらない部分は、画像の色状態に変化がなく、指掌紋の特徴点等を見いだしにくい。
【００３８】
また、濃淡値の例としては、階調がある。なお、画像がカラーの場合には、例えば、画素の有する各色（赤、青、及び緑）の階調の平均値を階調とする。濃淡差の例としては、コントラストがある。コントラストは、集合要素内の最大階調と最小階調の差である。要素が複数の画素からなる場合、階調は、例えば複数の画素の平均値とする。コントラストが大きいほど、集合要素内の階調の差が大きくなる。コントラストが大きければ、指掌紋の性質を見いだしやすいため、指掌紋画像処理装置１００は、より指掌紋の照合がしやすい照合対象領域を特定出来る。コントラストが小さい部分は、画像の色状態に変化がなく、指掌紋の特徴点等を見いだしにくい。なお、集合要素内における要素の階調のコントラストが所定基準を満たすとは、コントラスト閾値が所定基準を満たすか、コントラスト感度が所定基準を満たす場合も含む。
【００３９】
ここで、指掌紋画像処理装置１００が行う詳細な処理の一例について、簡単に説明する。まず、指掌紋画像処理装置１００は、１０２４×１０２４個の画素からなる指掌紋画像（指掌紋の画像を濃淡化した画像）の画素毎の階調（例えば２５６階調）を調べる。指掌紋画像処理装置１００は、階調を調べたら、１６×１６個の画素からなる集合要素毎に、この集合要素内の階調のコントラストが一定の閾値以上か判定し、一定の閾値以上であれば「１」（第一集合要素）、前記閾値未満であれば「０」（第二集合要素）として、この集合要素を１単位（画素）とする６４×６４個の集合要素（画素）からなる変換画像を生成する。次に、指掌紋画像処理装置１００は、変換画像内にポイントを設定して、このポイントを含む１６×１６の領域を変換画像の中から選択する。選択した選択領域が「１」を多く含めば、この領域を特定領域として特定する。特定領域は、照合対象領域に対応するので、指掌紋画像処理装置１００は、指掌紋画像から照合対象領域を取り出して、指掌紋の照合に用いることが出来る。選択領域が、「１」を多く含まなければ、指掌紋画像処理装置１００は、この領域の周辺を所定回数選択し直し、「１」を多く含む領域を探す。また、指掌紋画像処理装置１００は、特定領域を特定したら、又は、所定回数選択し直しても特定領域を特定できなければ、変換画像内に他のポイントを設定して上記と同様の方法で「１」を多く含む領域をさらに探す。このようにして、指掌紋画像処理装置１００は、特定領域を三箇所以上特定する。
【００４０】
指掌紋画像処理装置１００が行う詳細な処理の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置が行う画像処理フローを示す図である。図３（ａ）は、右の上掌部の画像を示す図である。図３（ｂ）は、右の下掌部の画像を示す図である。
【００４１】
なお、指掌紋画像は、各画素についての位置情報のデータ及び色情報（階調）のデータと、この指掌紋画像の指掌紋の持ち主を特定する持ち主特定情報と、この指掌紋画像の種類を特定する種類特定情報とを含むデータである。ここでは、持ち主特定情報は持ち主の氏名のデータであり、種類特定情報は指掌紋画像の種類のデータである。なお、持ち主特定情報と種類特定情報とのうちの少なくとも一方は、無くてもよく、他の情報に置き換えてもよい。また、これらの情報は下記の処理の間に適宜削除してもよい。指掌紋画像は、適宜の方法で記憶部７０に予め記録されている。なお、持ち主特定情報は正しくない場合があり、この持ち主特定情報が本当に正しい情報であるかを指掌紋画像の照合を通じて検証する。
【００４２】
指掌紋画像処理装置１００が行う画像処理は、例えば、ユーザが入力部１０を用いて行った所定操作を契機としてスタートする。例えば、ユーザの入力部１０の操作により、画像取得部２０は、記憶部７０から、指掌紋画像を複数取得する。画像取得部２０は、指掌紋画像に含まれる持ち主特定情報が特定する指掌紋の持ち主（持ち主の氏名）と種類特定情報が特定する指掌紋画像の種類とを、表示部６０に一覧表示して、指掌紋画像の選択をユーザに促す。ユーザが入力部１０を操作して、二つの指掌紋画像を選択すると画像処理がスタートする。なお、二つの指掌紋画像が照合できない、例えば、重なる部分を有さないと思われる二つの指掌紋画像をユーザが選択した場合には、画像取得部２０は、照合できない旨の情報を表示部６０に表示させる。これは、種類特定情報から判別できる。例えば、画像取得部２０は、予め記憶部７０に記録してある照合可能な指掌紋画像の組合せを記憶部７０から取得して、二つの種類特定情報が前記の組み合わせの中にあるか判断して、あれば画像処理をスタートする。なければ、画像取得部２０は、照合できない旨の情報を表示部６０に表示させて画像処理を終了する。
【００４３】
画像処理のスタート後、画像取得部２０は、二つの指掌紋画像を記憶部７０から取得する（ステップＳ１０１）。上記では、二つの指掌紋画像が選択された場合に、画像取得部２０が指掌紋画像を取得したとして扱うが、画像取得部２０が、指掌紋画像を取得する方法は適宜の方法を採用できる。二つの指掌紋画像は、例えば、同一人物のものと思われる（持ち主特定情報が特定する持ち主が同じ）、右の上掌部の画像と右の下掌部の画像とである（図３（ａ）及び（ｂ）の四角で囲まれた部分を参照）。以下では、二つの指掌紋画像が、右の上掌部の画像と右の下掌部の画像とであるとして画像処理フローを説明する。
【００４４】
画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像のうちの一つを選択する。この指掌紋画像の選択の方法は、画像取得部２０がランダムに選択する方法でもよいし、画像取得部２０がどちらの指掌紋画像を変換画像に変換するか選択させる画面を表示部６０に表示し、ユーザが入力部１０を用いて選択した方の指掌紋画像を画像取得部２０が選択する方法でもよい。
【００４５】
なお、画像取得部２０は、選択した指掌紋画像の中の、他の指掌紋画像（取得した指掌紋画像のうちの選択していない方の指掌紋画像）と重なる部分を特定する重複部分特定情報を、選択した指掌紋画像に含ませる。この重複部分特定情報は不要の場合もある。
【００４６】
重複部分特定情報は、画像取得部２０によって以下のように生成される。なお、記憶部７０は、二つの指掌紋画像の中の、一方の指掌紋画像の種類特定情報とこの一方の指掌紋画像のどの部分が他方の指掌紋画像に重なるかを特定する第一の重なり特定情報とを含む第一情報と、前記他方の指掌紋画像の種類特定情報とこの他方の指掌紋画像のどの部分が前記一方の指掌紋画像に重なるかを特定する第二の重なり特定情報とを含む第二情報と、がそれぞれ対応付けられた対応情報一覧を記憶している。
【００４７】
重なり特定情報は、指掌紋画像の組合せによりある程度予想できる。このため、予め、指掌紋画像の組合せと重なる部分とを上記第一情報及び第二情報として、記憶部７０に記録できる。なお、個人差や指掌紋画像の取得の方法等によって、指掌紋画像の指掌紋の位置は多少ずれるため、上記の第一乃至第二の重なり特定情報で特定する部分の大きさは、ある程度大きくしたがよい。
【００４８】
画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像がそれぞれ含む二つの種類特定情報をキーに互いに対応付けられた第一情報と第二情報とを記憶部７０から取得する。画像取得部２０は、取得した二つの指掌紋画像のうちの前記で選択した指掌紋画像に含まれる種類特定情報をキーに前記で取得した第一情報又は第二情報のうちの当該種類特定情報を含む方に含まれる第一の重なり特定情報又は第二の重なり特定情報を抽出する。画像取得部２０は、抽出した第一の重なり特定情報又は第二の重なり特定情報を重複部分特定情報とすることにより、重複部分特定情報を生成することになる。
【００４９】
例えば、前記の一方の指掌紋画像が右の上掌部の画像で、前記の他方の指掌紋画像が右の下掌部の画像である場合、第一情報が含む、種類特定情報は右の上掌部であり、第一の重なり特定情報は指掌紋画像の中の下１／２部分を特定する情報（図３（ａ）の四角の中の点線で分けられた下部分参照）になる。そして、第二情報が含む、種類特定情報は右の下掌部であり、第二の重なり特定情報は指掌紋画像の中の上１／２部分を特定する情報（図３（ｂ）の四角の中の点線で分けられた上部分参照）になる。
【００５０】
画像取得部２０は、二つの指掌紋画像に含まれる種類特定情報である右の上掌部及び右の下掌部をキーに記憶部７０から上記の第一情報及び第二情報を取得する。そして、選択した指掌紋画像が右の上掌部の画像である場合、画像取得部２０は、この指掌紋画像が含む種類特定情報である右の上掌部をキーに、第一の重なり情報又は第二の重なり情報を抽出する。ここでは、右の上掌部をキーにしているので、右の上掌部を含む前記第一情報の中から、この第一情報が含む第一の重なり特定情報である指掌紋画像の中の下１／２部分を特定する情報を抽出する。画像取得部２０は、抽出したこの情報を重複部分特定情報とすることにより、重複部分特定情報を生成し、生成した重複部分特定情報を上記で選択した指掌紋画像に含ませる。
【００５１】
画像取得部２０は、選択した指掌紋画像を画像変換部３０に渡す。画像変換部３０は、画像取得部２０から指掌紋画像を取得する。
【００５２】
画像変換部３０は、取得した指掌紋画像を用いて、指掌紋画像の画素の階調を検知する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
指掌紋画像は、１０２４×１０２４個の画素により構成される。指掌紋画像は、この大きさでなくてもよい。画像変換部３０は、各画素の色（ここでは明暗）を用いて、階調（例えば２５６階調）を画素毎に検知する。画像変換部３０は、各画素の階調情報（画像階調情報）を生成する。画像階調情報は、各画素についての位置情報のデータ及び階調を表すデータと、指掌紋画像に含まれていた持ち主特定情報及び種類特定情報と、重複部分特定情報と、を含むデータである。持ち主特定情報と種類特定情報と重複部分特定情報とのうちの少なくとも一つは不要の場合もある。図４は、指掌紋画像の一部の画素の様子を示す図である。図４のように、画素Ａは、色（ここでは、明暗）を持っている。
【００５４】
画像変換部３０は、検知した階調（画像階調情報）をもとに、変換画像を生成する（ステップＳ１０３）。具体的には、画像変換部３０は、指掌紋画像（ここでは、画像階調情報）を１６×１６個の画素の集合毎に区画し、区画した集合である集合要素毎にコントラストを検知する。この集合要素は、１６×１６個の他、１２×１２個、又は、８×８個の画素等、適宜の大きさにできる。図５は、１０２４×１０２４個の画素Ａの一部（左上の部分）を１６×１６個の集合要素Ｂで区画した例を示す。そして、画像変換部３０は、閾値以上の集合要素を「１」（第一集合要素）とし、閾値未満の領域を「０」（第二集合要素）と設定する。
【００５５】
そして、画像変換部３０は、１６×１６個の画素（すなわち集合要素）を一単位（１画素）とし、複数の第一集合要素及び複数の第二集合要素からなる変換画像を生成する。図６は変換画像の一部の一例を示す図である。図６のように、変換画像は、「１」である第一集合要素Ｃと「０」である第二集合要素Ｄとからなる。「１」は、コントラストが大きい集合要素となる。また「０」は、コントラストが小さい集合要素となる。なお、Ｅは後述の選択領域を示す。
【００５６】
このようにして、画像変換部３０は、１０２４×１０２４個の画素の指掌紋画像のデータを、予め定められた大きさで区画した第一集合要素と第二集合要素とからなる６４×６４個の画素（集合要素）からなる変換画像のデータに変換する。このように、画像変換部３０が集合要素を一単位とする変換画像を生成するので、変換画像のデータが小さくなり、特定領域の特定における処理の負担を軽減できる。この変換画像のデータは、例えば、各集合要素の位置情報のデータ及び各集合要素が「１」（第一集合要素）か「０」（第二集合要素）であるかを特定するデータと、指掌紋画像に含まれていた持ち主特定情報及び種類特定情報と、重複部分特定情報と、を含むデータである。持ち主特定情報と種類特定情報と重複部分特定情報とのうちの少なくとも一つは不要の場合もある。
【００５７】
なお、画像変換部３０は、指掌紋画像を変換画像に変換する際に、所定部分（不要な部分）、例えば、指の部分を削除して変換情報を生成してもよい。例えば、指掌紋画像のうちの図３（ａ）の四角内の点線より上の部分を削除する。この場合には、画像変換部３０は、第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するか特定できる情報である領域対応情報を変換画像のデータに含ませておく。この領域対応情報は、例えば、指掌紋画像又は階調情報に含まれる画素の位置情報のデータから生成出来る。
【００５８】
所定部分の特定は、重複部分特定情報を用いて行う。例えば、重複部分特定情報が特定する部分以外の部分を所定部分とすることが出来る。例えば、今回のように、右の上掌部の画像と右の下掌部の画像とを比較する場合かつ右の上掌部の画像を変換する場合には、例えば、画像の上から１／２の部分を所定部分として特定する。右の上掌部の画像の上部は右の下掌部の画像と重ならない可能性が高いので指掌紋の照合に使えないからである。このように、照合する指掌紋画像の種類に応じて削除する所定部分を特定する。なお、この所定部分の削除は、画像変換部３０以外の部に行わせてもよい。つまり、この所定部分の削除を、画像取得部２０と、画像変換部３０の間に設けた図示しない不要部分削除部により行ってもよい。
【００５９】
また、指部分を指掌紋の照合に使わない場合等には、色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）の値から指部分に対応する部分を特定してもよい。色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のない（又は少ない）部分と、色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のある（又は大きい）部分とが帯状に交互に並んでいる場合、これらの部分は、指の部分に対応することが分かる。色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のない（又は少ない）部分は、そこに物体が無く、指の間の領域と考えられ、色情報（ここでは階調）又は色情報の変化度（ここではコントラスト）に変化のある（又は大きい）部分は、そこに何か物体があるので指の領域と考えられるからである。
【００６０】
上記二つの例のように、画像変換部３０は、指掌紋画像を変換画像に変換する際に、所定の条件に応じて所定部分（不要な部分）を削除した変換情報を生成することにより、変換画像のデータを小さくでき、処理の負担を軽減できる。
【００６１】
画像変換部３０は、変換画像を領域特定部４０に渡す。領域特定部４０は、変換画像を画像変換部３０から取得する。
【００６２】
領域特定部４０は、取得した変換画像について、初期値として、Ｎ＝１、Ｘ＝１を設定する（ステップＳ１０４）。さらに、領域特定部４０は、取得した変換画像について、初期値として、Ｍ＝１を設定する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
領域特定部４０は、Ｎが所定値であるか判定する（ステップＳ１０６）。Ｎが所定値であれば（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、特定領域を探すための後述のポイントが無いことになり、かつ、必要な数の特定領域を特定出来なかったことになり、ステップＳ１１８に進む。このとき、領域特定部４０は、特定不可の情報を生成し、照合部５０に渡す。ここでは、このポイントが３つなので、Ｎが４であれば、ステップＳ１０６で「ＹＥＳ」になる。Ｎが所定値未満であれば（ステップＳ１０６；ＮＯ）、前記のポイントがまだ残っていることになるので、ステップＳ１０７に進む。
【００６４】
領域特定部４０は、変換画像内にＮ番目のポイントを設定する（ステップＳ１０７）。領域特定部４０は、例えば、変換画像に含まれる重複部分特定情報をもとにこのポイントを設定する。具体的には、重複部分特定情報が特定する部分内の所定位置にポイントを設定する。さらに具体的には、記憶部７０は、予め、種類特定情報と、重複部分特定情報と、ポイントの位置を特定するポイント特定情報とを対応付けて記録しておく。領域特定部４０は、変換画像に含まれる種類特定情報と重複部分特定情報とをキーにしてポイント特定情報を取得し、このポイント特定情報をもとにポイントを設定する。図７のようにＮ＝１番目のポイントは、９１ａで、２番目のポイントは、９１ｂで、３番目のポイントは、９１ｃである。このように、領域特定部４０がポイントを設定することにより、領域特定部４０は、効率よく特定領域を特定できる。
【００６５】
ここで、図７は、変換画像内に設定する複数のポイントの位置と、このポイントを含んで選択した複数の選択領域と、を説明する説明図である。変換画像９０は、６４×６４個の画素（上記の「１」及び「０」）からなる。また、ポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃは、１画素毎に設定している。さらに、ポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃをそれぞれ含んだ選択領域９２ａ、９２ｂ、及び９２ｃは、それぞれ、ポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃを略中心にして１６×１６個の画素からなる。選択領域は、１６×１６個の他、１２×１２個、又は、８×８個の画素等、適宜の大きさにできる。
【００６６】
複数のポイントは、変換画像内に均一に散在していてもよいが、図７のように、変換画像９０の中の所定の範囲内に設定されることが望ましい。ここでの例のように、右の上掌部の画像と、右の下掌部の画像と、を照合する場合、すなわち、異なる種類かつ一部が重なる指掌紋画像を比較する場合には、前記の重なる場所に存在させることにより、照合に使用できる特定領域を効率良く特定できる。ここでは、右の上掌部の画像の下部分と、右の下掌部の画像の上部分とが重なる。また、変換画像は、右の上掌部の画像を変換した情報である。このため、複数のポイント９１ａ、９１ｂ、及び９１ｃは、図７のように、下部に偏在している。また、複数のポイントは、特定領域を特定しやすい領域を予め経験的に把握しているポイントに偏在させてもよい。この場合、記憶部７０は、予め、種類特定情報と、ポイントの位置を特定するポイント特定情報とを対応付けて記録しておく。領域特定部４０は、変換画像に含まれる種類特定情報をキーにしてポイント特定情報を取得し、このポイント特定情報をもとにポイントを設定する。なお、ポイントが散在している場合、変換画像内において、まんべんなく特定領域を探すことが出来る。ポイントは、例えば、一画素を単位とする。
【００６７】
領域特定部４０は、変換画像内のＮ番目のポイントを含む領域を選択する（ステップＳ１０８）。例えば、図７のようにＮ＝１番目なら、ポイント９１ａを含む領域９２ａを選択する。２番目なら、ポイント９１ｂを含む領域９２ｂを選択する。３番目なら、ポイント９１ｃを含む領域９２ｃを選択する。このように、所定のポイントを含むように、変換画像内の所定領域を選択することにより、無駄な部分を選択しないため、効率よく特定領域を特定できる。そして、変換画像の中の互いに離間した複数の所定位置それぞれに設定される複数のポイントのうちの一つを含む領域を選択することにより、領域特定部４０は、効率よく特定領域を特定できる。ポイントは、第一集合要素及び第二集合要素の位置情報から特定できる。この選択した領域が選択領域となる。
【００６８】
領域特定部４０は、選択した領域である選択領域が特定領域であるか判定する（ステップＳ１０９）。すなわち、第一集合要素の数が選択領域の中でどれだけ以上あるかを判定する。例えば、選択領域を構成する第一集合要素の数が全体の８０％以上あるかを判定する。図６では、選択領域Ｅ内の「１」が２０９個あり、選択領域の画素（２５６画素）の８０％を超えるので、この選択領域が特定領域となる。
【００６９】
領域特定部４０は、選択領域が特定領域であると判定した場合には、ステップＳ１１０に進み、この選択領域をＸ番目の特定領域とする（ステップＳ１１０）。領域特定部４０は、このときに、特定領域が含む第一集合要素及び第二集合要素の位置情報（例えば変換画像のデータに含まれる。）から、特定領域が変換画像の元データである指掌紋画像のどの領域に対応しているかを特定できる領域特定情報を生成し、これをＸ番目の領域特定情報として保持する。ここでは、集合領域は、指掌紋画像を予め定められた大きさで規則的に区画されているため、集合要素と指掌紋画像との対応関係は明確であり、第一集合要素及び第二集合要素の位置情報のみでもこれらが指掌紋画像のどの部分に対応しているか特定できる。このため、領域特定部４０は、領域特定情報を生成できる。
【００７０】
なお、上述のように、画像変換部３０等が、指掌紋画像を変換画像に変換する際に、所定部分を削除して変換画像を生成した場合、領域特定部４０は、変換画像に含まれる上記の領域対応情報を用いて領域特定情報を生成する。この領域対応情報は、第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するか特定できる情報であるため、この情報により、特定領域が含む第一集合要素と第二集合要素とが指掌紋画像のどの領域に対応するか特定できる。このため、領域特定部４０は、第一集合要素と第二集合要素とを含む特定領域が指掌紋画像のどの領域に対応するかを、領域対応情報を用いて特定できる。
【００７１】
領域特定部４０は、生成した領域特定情報をＸ番目の領域特定情報として保持する。このようにして、領域特定部４０は、変換画像の中から特定領域を特定する。領域特定部４０は、領域特定情報を照合部５０に渡すか、指掌紋画像処理装置１００が処理を終了するまで、領域特定情報を順次蓄積して保持する。
【００７２】
領域特定部４０は、Ｘ番目の領域特定情報を保持すると、Ｘが所定値であるか判断する（ステップＳ１１１）。Ｘが所定値である場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）には、ステップＳ１１７に進む。この際に、領域特定部４０は、Ｘ個の領域特定情報を照合部５０に渡す。Ｘが所定値にある場合には、指掌紋の照合に用いるために必要な数の指掌紋画像の領域を特定できることになる。今回は、指掌紋画像の中の３箇所の領域を用いて指掌紋の照合を行うので、Ｘは３になる。Ｘが所定値未満である場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）には、ステップＳ１１２に進む。Ｘが所定値未満の場合には、指掌紋の照合に用いるために必要な数の指掌紋画像の領域を特定できていない。
【００７３】
領域特定部４０は、ステップＳ１１２でＸ＝Ｘ＋１としてステップＳ１１３に進む。つまり、領域特定部４０は、Ｘ番目の特定領域を特定したのち、Ｘ＋１番目の特定領域をさらに探すことになる。また、領域特定部４０は、ステップＳ１１３で、Ｎ＝Ｎ＋１として、Ｓ１０５に戻る。すなわち、特定領域を特定した後に、上記のポイントのうちのＮ＋１番目のポイントに選択領域が移ることになる。
【００７４】
領域特定部４０は、ステップＳ１０９でＮＯだった場合に、Ｍが所定値であるか判断する（ステップＳ１１４）。Ｍが所定値である場合（ステップＳ１１４；ＹＥＳ）、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲をすべて選択したので、ステップＳ１１３に進む。この所定値は、ここでは、９である。領域特定部４０は、ステップＳ１１３でＮ＝Ｎ＋１として、Ｓ１０５に戻るので、上記のポイントのうちのＮ＋１番目のポイントに選択領域が移ることになる。
【００７５】
Ｍが所定値未満である場合（ステップＳ１１４；ＮＯ）、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲をすべて選択していないので、領域特定部４０はステップＳ１１５に進む。領域特定部４０は、ステップＳ１１５でＮ番目のポイントについて、Ｍに対応する位置の領域を選択する（ステップＳ１１５）。そして、領域特定部４０は、ステップＳ１１６に進み、Ｍ＝Ｍ＋１とし（ステップＳ１１６）、ステップＳ１０９に戻る。領域特定部４０は、ステップＳ１０９でＮＯであれば、ステップＳ１１４に進む。このようにして、領域特定部４０は、特定領域を特定できるまで、又は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲をすべて選択するまで、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を選択する。このポイントの周囲の領域とは、この領域の中心がこのポイントから一定の距離内にある領域をいう。このため、このポイントの周囲の領域は、このポイントを含む領域であっても、このポイントを含まない領域であってもよい。
【００７６】
図８（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｃ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の３番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｄ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の４番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｅ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の５番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｆ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の６番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｇ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の７番目の選択領域の一例を示す図である。図８（ｈ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の８番目の選択領域の一例を示す図である。
【００７７】
図８（ａ）乃至（ｈ）は、Ｎ＝１番目に設定したポイントについての選択領域を示している。すなわち、点線で囲まれた領域９５は、図７の領域９２ａに対応する。
【００７８】
図８（ａ）のように、Ｍ＝１のとき、選択領域９５ａは、領域９５から右に４画素ずれている。図８（ｂ）のように、Ｍ＝２のとき、選択領域９５ｂは、選択領域９５ａから上に４画素ずれている。すなわち、選択領域９５ｂは、領域９５から右に４画素、上に４画素ずれている。図８（ｃ）のように、Ｍ＝３のとき、選択領域９５ｃは、選択領域９５ｂから左に４画素ずれている。すなわち、選択領域９５ｃは、領域９５から上に４画素ずれている。そして、領域特定部４０は、図８（ｄ）乃至（ｈ）のように、画素を４画素ずつ縦方向又は横方向にずらした領域を選択していく。領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントを基準として、Ｍに対応する領域を選択していく。なお、このＭに対応する領域は予め設定されている。
【００７９】
領域特定部４０は、このようにして、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲を回るように選択し直していく。すなわち、領域特定部４０は、特定領域を特定するまで、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を所定距離移動させながら、選択し直していく。なお、選択領域の移動の距離は、今回、選択領域が大きいので、４画素としたが、もっと大きくしてもよいし、小さくしてもよい。大きくする場合には、効率よく特定領域を特定出来る。小さくする場合には、選択する領域を大きくすることが出来る。
【００８０】
但し、この移動の距離が大きすぎると、所定の選択領域が、他のポイントの周囲を選択した場合の選択領域と一部又は全部が重なる場合がある。例えばこの移動の距離が大きすぎると、図７で、９２ａから右にずれた選択領域と、９２ｂから左にずれた選択領域との大部分が重複する場合がある。このような場合には、大部分が重複する二つの特定領域が特定されてしまう可能性があるので、前記の移動の距離はある程度小さい方がよい。なお、今回でも選択領域の重なり起こるが、重なる部分が、選択領域の中の小さい部分なので、重なった選択領域同士を特定領域と特定しても、指掌紋の照合には問題ない。
【００８１】
一方、前記の移動の距離が小さすぎると、効率よく特定領域を特定できない可能性がある。一つ前に選択した領域と、その後に選択した領域との重なる部分が大きくなるからである。一つ前に選択した領域は、特定領域ではないため、第二集合要素を多く含むことになり、重なる部分が大きいと、その後に選択した領域も第二集合要素を多く含んでしまう可能性がある。
【００８２】
図８では、領域特定部４０は、前に選択した領域と後に選択した領域とが重なるように領域を選択している。この場合、領域特定部４０は、特定領域を細かく探せることになる。
【００８３】
図９（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。図９（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。
【００８４】
図９のように、領域特定部４０は、前に選択した領域と後に選択した領域とが重ならないように領域を選択することも出来る。この場合、特定領域を効率よく探せる。一つ前に選択した領域は、特定領域ではないため、第二集合要素を多く含むことになり、重なる部分があると、その後に選択した領域も第二集合要素を多く含んでしまう可能性があり、この場合には、重なる領域の無い領域を選択する方がよい場合があるからである。
【００８５】
なお、図９において、９６はステップＳ１０７で設定したポイントを含むように選択した領域を示す。図９（ａ）の９６ａは、Ｍ＝１のときに選択した選択領域である。図９（ｂ）の９６ｂは、Ｍ＝２のときに選択した選択領域である。図９（ｂ）の矢印は、Ｍ＝３以降に選択した領域の中心の移動を示すものである。
【００８６】
図８及び図９では、領域特定部４０は、ポイントからみて上下左右及びその間の斜め方向にある８箇所の領域を選択しているが、領域特定部４０は、上下左右のみ、又は、その間の斜め方向のみの領域を特定してもよい。すなわち、領域特定部４０がポイントの周囲の領域を選択する数は、８以下であってもよいし、８以上であってもよい。
【００８７】
また、ここでは、領域特定部４０は、第三領域が特定出来ない場合にのみ、ポイントの周囲を区画し直し続けているが、第三領域が見つかっても領域をＭが所定の値に達するまで、選択し直してもよい。この場合には、図９のように、領域特定部４０は、前に選択した領域と後に選択した領域とが重ならないように又は重なっても所定範囲内の領域で重なるように、領域を選択することが望ましい。ある特定領域の一部が他の特定領域と大部分重なると、大部分が重なる複数の照合対象領域が指掌紋の照合に使用されてしまうからである。これでは、指掌紋の照合の精度が悪くなってしまう。
【００８８】
図８及び図９のように、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を選択する際の前半、つまり、変換画像の一部の領域を選択し直すときの前半に、ポイントから指掌紋画像の内側の位置にある領域からを選択している（図７の矢印も参照）。指掌紋画像の外側は、指掌紋が無い領域であるか、指掌紋の照合がしにくい部分である可能性があり、外側から選択していくと、特定領域の特定の効率が悪くなる。ここで、指掌紋の内側とは、例えば、ポイントから一番目及び二番目に近い指掌紋画像の辺に向かわない方向をいう。このように、領域特定部４０が、ポイントから指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択することにより、特定領域の特定の効率がよくなる。領域特定部４０は、変換画像中のポイントの位置から、選択する領域の方向を決定できる。
【００８９】
図８及び図９のように、領域特定部４０は、ステップＳ１０７で設定したポイントの周囲の領域を選択し直す際において、つまり、変換画像の一部の領域を選択し直すときに、ポイントから指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択し、そこから、最初に前記指掌紋画像の内側に向かう方向でポイントの周囲を一周するように領域を選択し直している。このように、領域特定部４０が、最初に前記指掌紋画像の内側に向かう方向でポイントの周囲を一周するように領域を選択し直すことにより、特定領域の特定の効率がよくなる。
【００９０】
図１０は、領域特定部がポイントの周囲を一周するように領域を選択する場合の回る方向を示す図である。図１０の矢印は、この回る方向を示す。図１０の９７ａ及び９７ｃは、ポイント９７ｂ及び９７ｄを含むようにステップＳ１０７で選択した選択領域を示す。
【００９１】
図１０のように、領域特定部４０は、変換画像９７の左側にポイント９７ｂがある場合には、ポイント９７ｂに対して変換画像９７の内側（ここでは、右側）を選択し、その後、まず、直前に選択した選択領域に対して変換画像９７の内側に向かう方向で、このポイントの周囲を一周するように領域を選択し直している（すなわち、左回りに選択し直している。矢印参照）。図１０のように、領域特定部４０は、変換画像９７の右側にポイント９７ｄがある場合には、ポイント９７ｄに対して変換画像９７の内側（ここでは、左側）を選択し、その後、まず、直前に選択した選択領域に対して変換画像９７の内側に向かう方向で、このポイントの周囲を一周するように領域を選択し直している（すなわち、右回りに選択し直している。矢印参照）。このように、領域特定部４０が、最初に前記指掌紋画像の内側に向かう方向でポイントの周囲を一周するように領域を選択し直すことにより、特定領域の特定の効率がよくなる。
【００９２】
上述のように、領域特定部４０は、変換画像の一部の領域を選択し、選択した領域である選択領域が第一集合要素を所定数以上含むか判断し、所定数以上含む場合にのみ、選択領域を第一集合要素の数が所定数以上である領域と特定し、第一集合要素の数が所定数以上である領域を一定数特定するまで、変換画像の一部の領域を選択し直す。これにより、指掌紋の照合対象領域を所定数特定出来るので指掌紋の照合の精度を上げることができる。また、選択のし直しにより、効率よく特定領域を特定出来る。
【００９３】
ステップＳ１１７において、照合部５０は、領域特定部４０からＸ個（３つ）の領域特定情報を取得すると、これを保持し、画像取得部２０から画像取得部２０が保持する二つの指掌紋画像と渡し情報とを取得する。渡し情報から変換画像の元データである指掌紋画像を特定し、３つの領域特定情報を用いて特定領域に対応する領域を指掌紋画像から３つ取り出す。
【００９４】
照合部５０は、取り出した３つの領域（照合対象領域）と、二つの指掌紋画像のうちの前記渡し情報で特定していない方の指掌紋画像とを照合し、照合の成功又は照合の失敗の情報である照合結果を生成する（Ｓ１１７）。照合の仕方は、特徴点を用いた方法等、公知の方法で行うことが出来る。具体的には、３つの照合対象領域を用いて、前記特定していない指掌紋画像の中から、特徴点等が一致する部分を特定する。この一致する部分を１つでも特定できれば、照合は成功になる。取り出した３つ領域のうち１つも特定出来なければ、照合は失敗になる。照合により、３つの照合対象領域のいずれか１つと、指掌紋画像が一致すれば、照合が成功し、成功であれば、二つの指掌紋画像の指掌紋の持ち主は同一人物であると判定できる。すなわち、持ち主特定情報が正しいことになる。
【００９５】
照合部５０は、照合結果を生成するか、Ｓ１０６でＹＥＳだった場合の特定不可の情報を領域特定部４０から取得すると、表示部６０に照合の成功、照合の失敗又は照合不可の照合結果を表示させ、処理を終了する。
【００９６】
図１１は、本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。入力部１０は、キーボード及びマウス等の入力装置５で構成される。画像取得部２０と、画像変換部３０と、領域特定部４０と、照合部５０とは、ＣＰＵ１と、ＲＡＭ２の計算領域と、ＣＰＵ１が処理中に生成したデータ等を保持する記憶装置４内の記憶領域とにより構成される。記憶部７０は、記憶装置４の所定の記憶領域により構成される。表示部６０は、表示装置３で構成される。また、指掌紋画像処理プログラム６は、指掌紋画像処理プログラム６を記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の持ち運び可能な情報記憶媒体７とＣＤ−ＲＯＭドライブ等の読取装置８とを用いてインストールされるか、ネットワークを通じてダウンロードされる。また、指掌紋画像処理プログラム６は、記憶装置４を構成するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等に予め記憶されていても良い。このようにして、指掌紋処理画像プログラム６は、記憶装置４に記録される。指掌紋処理画像プログラム６は、ＲＡＭ２に展開される。指掌紋画像処理プログラム６が記録された、ＲＡＭ２、ＲＯＭ、記憶装置４、又は、持ち運び可能な情報記憶媒体７等の記憶媒体は指掌紋画像処理プログラム製品となる。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置が行う画像処理フローを示す図である。
【図３】（ａ）は、右の上掌部の画像を示す図である。（ｂ）は、右の下掌部の画像を示す図である。
【図４】指掌紋画像の一部の画素の様子を示す図である。
【図５】１０２４×１０２４個の画素Ａの一部（左上の部分）を１６×１６個の集合要素Ｂで区画した例を示す。
【図６】変換画像の一部の一例を示す図である。
【図７】変換画像内に設定する複数のポイントの位置と、このポイントを含んで選択した複数の選択領域と、を説明する説明図である。
【図８】（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。（ｃ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の３番目の選択領域の一例を示す図である。（ｄ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の４番目の選択領域の一例を示す図である。（ｅ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の５番目の選択領域の一例を示す図である。（ｆ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の６番目の選択領域の一例を示す図である。（ｇ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の７番目の選択領域の一例を示す図である。（ｈ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の８番目の選択領域の一例を示す図である。
【図９】（ａ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の１番目の選択領域の一例を示す図である。（ｂ）は、設定したポイントの周囲を選択する場合の２番目の選択領域の一例を示す図である。
【図１０】領域特定部がポイントの周囲を一周するように領域を選択する場合の回る方向を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る指掌紋画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００９８】
１ ＣＰＵ
２ ＲＡＭ
３ 表示装置
４ 記憶装置
５ 入力装置
６ 指掌紋画像処理プログラム
７ 持ち運び可能な情報記憶媒体
８ 読取装置
１０ 入力部
２０ 画像取得部
３０ 画像変換部
４０ 領域特定部
５０ 照合部
６０ 表示部
７０ 記憶部
９０ 変換画像
９１ａ乃至９１ｃ ポイント
９２ａ乃至９１ｃ 選択領域
９５ 領域
９５ａ乃至９５ｈ 選択領域
９６ 領域
９６ａ乃至９６ｂ 選択領域
９７ 変換画像
９７ａ 選択領域
９７ｂ ポイント
９７ｃ 選択領域
９７ｄ ポイント
１００ 指掌紋画像処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段が変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定手段と、を備え、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする指掌紋画像処理装置。
【請求項２】
前記色情報は、濃淡値であり、
前記変化度は、前記要素の濃淡値の差である濃淡差であることを特徴とする請求項１記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項３】
前記濃淡値は、階調であり、
前記濃淡差は、コントラストであることを特徴とする請求項２記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項４】
前記領域特定手段は、前記変換画像の一部の領域を選択し、選択した前記領域である選択領域が前記第一集合要素を所定数以上含むか判断し、所定数以上含む場合にのみ、前記選択領域を前記第一集合要素の数が所定数以上である領域と特定し、前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を一定数特定するまで、前記変換画像の一部の領域を選択し直すことを特徴する請求項１記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項５】
前記領域特定手段は、前記変換画像の中の互いに離間した複数の所定位置それぞれに設定される複数のポイントのうちの一つを含む領域を選択することにより、前記変換画像の一部の領域を選択することを特徴とする請求項４記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項６】
前記領域特定手段は、前記変換画像の一部の領域を選択し直すときに、前記ポイントから前記指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択することを特徴とする請求項５記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項７】
前記領域特定手段は、前記変換画像の一部の領域を選択し直すときに、前記ポイントから前記指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択し、そこから、最初に、前記指掌紋画像の内側に向かう方向で前記ポイントの周囲を一周するように前記領域を選択し直すことを特徴する請求項５記載の指掌紋処理装置。
【請求項８】
前記複数のポイントは、前記変換画像の中の所定の範囲内に設定されていることを特徴とする請求項５記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項９】
他の指掌紋画像を取得するとともに、前記領域特定手段が特定した領域に対応する領域を前記指掌紋画像から取り出して、取り出した前記領域と前記他の指掌紋画像とを照合する照合手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項１０】
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする指掌紋画像処理方法。
【請求項１１】
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせるための指掌紋画像処理プログラムであって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素である指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせることを特徴とする指掌紋画像処理プログラム。
【請求項１】
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理装置であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換手段と、
前記画像変換手段が変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定手段と、を備え、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする指掌紋画像処理装置。
【請求項２】
前記色情報は、濃淡値であり、
前記変化度は、前記要素の濃淡値の差である濃淡差であることを特徴とする請求項１記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項３】
前記濃淡値は、階調であり、
前記濃淡差は、コントラストであることを特徴とする請求項２記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項４】
前記領域特定手段は、前記変換画像の一部の領域を選択し、選択した前記領域である選択領域が前記第一集合要素を所定数以上含むか判断し、所定数以上含む場合にのみ、前記選択領域を前記第一集合要素の数が所定数以上である領域と特定し、前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を一定数特定するまで、前記変換画像の一部の領域を選択し直すことを特徴する請求項１記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項５】
前記領域特定手段は、前記変換画像の中の互いに離間した複数の所定位置それぞれに設定される複数のポイントのうちの一つを含む領域を選択することにより、前記変換画像の一部の領域を選択することを特徴とする請求項４記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項６】
前記領域特定手段は、前記変換画像の一部の領域を選択し直すときに、前記ポイントから前記指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択することを特徴とする請求項５記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項７】
前記領域特定手段は、前記変換画像の一部の領域を選択し直すときに、前記ポイントから前記指掌紋画像の内側の位置にある領域を選択し、そこから、最初に、前記指掌紋画像の内側に向かう方向で前記ポイントの周囲を一周するように前記領域を選択し直すことを特徴する請求項５記載の指掌紋処理装置。
【請求項８】
前記複数のポイントは、前記変換画像の中の所定の範囲内に設定されていることを特徴とする請求項５記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項９】
他の指掌紋画像を取得するとともに、前記領域特定手段が特定した領域に対応する領域を前記指掌紋画像から取り出して、取り出した前記領域と前記他の指掌紋画像とを照合する照合手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の指掌紋画像処理装置。
【請求項１０】
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法であって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素であることを特徴とする指掌紋画像処理方法。
【請求項１１】
指掌紋の画像である指掌紋画像を処理する指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせるための指掌紋画像処理プログラムであって、
前記指掌紋画像を、第一集合要素と第二集合要素とからなる変換画像に変換する画像変換ステップと、
前記画像変換ステップで変換した前記変換画像の中から前記第一集合要素の数が所定数以上である領域を特定する領域特定ステップと、を有し、
前記第一集合要素と前記第二集合要素とは、前記指掌紋画像の要素が集合した集合要素であり、
前記第一集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たす集合要素であり、
前記第二集合要素は、前記集合要素内における前記要素の色情報の変化度が所定基準を満たさない集合要素である指掌紋画像処理方法をコンピュータに行わせることを特徴とする指掌紋画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１０−１４６４４２（Ｐ２０１０−１４６４４２Ａ）
【公開日】平成２２年７月１日（２０１０．７．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３２５１２０（Ｐ２００８−３２５１２０）
【出願日】平成２０年１２月２２日（２００８．１２．２２）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【出願人】（０００２１３３０１）中部日本電気ソフトウェア株式会社 (56)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年７月１日（２０１０．７．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月２２日（２００８．１２．２２）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【出願人】（０００２１３３０１）中部日本電気ソフトウェア株式会社 (56)
【Ｆターム（参考）】
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