指紋照合方法
【課題】 ライン状の指紋センサから得られたデータから二次元の指紋画像を構築することなく、指の移動速度の影響を考慮して、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化し、精度の高い指紋照合方法を提供する。
【解決手段】 ライン状に配置した指紋センサにより移動する指の表面の凹凸を検出して、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合方法において、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することによって、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化する。
【解決手段】 ライン状に配置した指紋センサにより移動する指の表面の凹凸を検出して、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合方法において、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することによって、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人を識別するための指紋照合方法、特に、センサから得られた指紋画像と登録された指紋画像を比較し、本人を識別する指紋照合方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来保安上の観点から、建造物の入退室やコンピュータへのアクセス時などには、本人の確認を行う必要がある。
【０００３】
このような本人の確認を行う装置の一つとして、指紋照合装置がある。従来の指紋照合装置において指紋画像から指紋照合する方法として、下記特許文献１に開示されている方法がある。これは、指紋画像から周波数スペクトルを特徴量として指紋照合する方法である。
【０００４】
図１６は、下記特許文献１に開示されている従来の指紋画像から指紋照合する方法を示す図である。
【０００５】
図１６において、センサ（ＣＣＤ素子）を用いて得られた二次元の指紋画像１６０は、識別対象者の特定指の指紋を取り込んだ指紋隆線のモノクロ濃淡画像データであり、グラフ１６２は、この指紋画像１６０から、横（ｘ軸）方向の指紋隆線の周波数スペクトルを求めたもの、グラフ１６１は、この指紋画像１６０から縦（ｙ軸）方向の指紋隆線の周波数スペクトルを求めたものである。これらのスペクトルを個人の特徴量とし、予め同様の処理を施した指紋登録者の登録済特徴量とのパタン照合を行い、識別対象者が、指紋登録者と同一であるか否かを判定する。
【０００６】
また、他の従来の指紋画像から指紋照合する方法として、下記特許文献２に開示されている、ライン状の指紋センサを用いた方法がある。これは、１ライン毎に指紋画像を読取るラインセンサで採取された認証側の指紋画像データを登録側の指紋画像データと照合し、判定結果に基づいて本人を識別する方法である。
【特許文献１】特開平６−６０１６７号公報
【特許文献２】特開２００３−２７１９６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示されている従来の指紋センサを用いた指紋画像照合方法では、指紋センサから得た入力指紋画像と登録指紋画像の二次元の指紋画像間の相関関係から両者間の一致している確度（確からしさ）を数値化していた。このため、二次元の指紋画像を得る二次元指紋センサが占有する大きな空間を必要とし、また、二次元の指紋画像全体から縦横の各方向に対し、周波数スペクトルを算出するため、演算が複雑となり処理時間が長くかかっていた。
【０００８】
この場合、二次元の指紋画像を得るために、ライン状の指紋センサを用いて、二次元の指紋画像を再構成する方法も考えられるが、ライン状の指紋センサから得られる大量の一次元画像情報から二次元の指紋画像を再構成処理し、また、縦横の各方向に対し、周波数スペクトルを算出するため、やはり処理時間が長くなり、また、次のような課題がある。
【０００９】
ライン状の指紋センサから得られるデータは、一次元のデータをある時間間隔で逐次検知したもので、ｎ番目の一次元データとｎ＋１番目の一次元データの関係は、ライン状の指紋センサの上を通過する指の移動速度に依存し、この関係は、指紋を入力するたびごとに、変動し、一定値をとらない。このため、得られた一次元データをそのまま並べて二次元データと定義して得られた画像では、センサ上を移動させる指の方向に対し、入力のたびに伸縮する。このため、この二次元画像から隆線の周波数スペクトルを求めても、入力指紋データと登録指紋データでは、センサ上を移動させる指の方向に対し、異なる周波数を持つことから、例え、同一指の指紋を入力しても、周波数スペクトルが一致せず、照合できないということである。
【００１０】
また、特許文献２に開示されている指紋照合方法においては、ライン状の指紋センサを用いており、二次元の指紋画像を再構成するものではないが、認証側の指紋画像データを登録側の指紋画像データと照合する際、指の移動速度の影響を考慮したものではなく、最も一致するラインを求める正確性に欠けていた。
【００１１】
本発明の目的は、ライン状の指紋センサから得られたデータから二次元の指紋画像を構築することなく、指の移動速度の影響を考慮して、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化し、精度の高い指紋照合方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述の課題を解決するため、本発明の指紋照合方法は、ライン状に配置した指紋センサにより移動する指の表面の凹凸を検出して、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合方法において、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することによって、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の指紋照合装置は、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合装置であって、移動する指の表面の凹凸を検出するライン状に配置した指紋センサと、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出する演算制御部とを有し、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明においては、以下に記載するような効果を奏する。
【００１５】
第一の効果は、指紋本来の二次元画像データを構築することなく、ライン状の指紋センサのデータを時系列順に比較しているので、指の移動速度の影響がなく、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化できることである。
【００１６】
第二の効果は、指紋本来の二次元画像データを構築する必要がないので、必要なメモリ容量を小さくでき、省電力化、小型化、低価格化が図れることである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
まず、本発明の指紋照合方法について実施形態の概要を述べる。
【００１９】
図１〜５，９，１０において、ライン状指紋センサ上に対象者の指を置いてセンサの長手方向（ｘ軸方向）と直角方向（ｙ軸方向）に移動させる。ｘ軸方向の入力指紋データの基準線を、例えばｙ軸方向の５０％の位置に定め、登録指紋データのｙ軸成分におけるｙ＝１〜２５６のどの部分に最も近いデータであるかを検索する。そのときのｘ軸方向とｙ軸方向の位置の相対差を求める。これが、基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理である。
【００２０】
次に、指の移動速度は、毎回一定ではなく一回の移動途中でも変化している。入力指紋データの時系列を登録指紋データの時系列に変換しなければならない。これが、変換関数を求めるということである。具体的には、指の表面の凹凸を検出するセンサをライン状に配置したライン状指紋センサ６の任意の凹凸検出センサ９の１点（ｘ軸上の基準位置）から得られるデータに注目し、その任意の１点における、時系列方向の登録指紋データ図１０と、その任意の１点に対応する指紋入力時のデータ図９が同一であると仮定して、入力指紋データの時系列、および凹凸の変化を、登録指紋データと一致する変換関数Ｔｒを求める。次に、ライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９の他の部分１点から得られる入力指紋データを、その変換関数Ｔｒで変換したものと、対応する登録指紋データとの差分の絶対値を求める。
【００２１】
同様に、ライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９の他の部分についても、入力指紋データを前述の変換関数Ｔｒで変換したものと、対応する登録指紋データとの差分の絶対値を求めることによって、登録指紋データと、入力指紋データの一致している確度とをこの差分の絶対値として、数値化することができる。
【００２２】
以下、構成、動作について詳細に説明する。
【００２３】
［構成］
図１は、本発明の指紋照合方法に使用する装置の実施形態を示すブロック図、図２は、ライン状指紋センサの構成図である。
【００２４】
図１において、ＣＰＵ１は、情報バス８を介して入出力制御装置２、メモリ３、不揮発性メモリ４、センサ制御装置５と接続され、メモリ３、または不揮発性メモリ４に格納されたプログラムを読み出し、その内容に従って情報処理を行う。ＣＰＵ１、入出力制御装置２、メモリ３、不揮発性メモリ４、センサ制御装置５は、演算制御部を構成する。ＣＰＵ１は、不揮発性メモリ４から情報の読み出しを行う。ＣＰＵ１は、メモリ３または入出力制御装置２に対して、情報の読み出し、書き込みを行う。入出力制御装置２は、外部バス７と接続され、ＣＰＵ１は、入出力制御装置２と外部バス７を介して、外部機器と情報の授受を行う。ライン状指紋センサ６は、センサ制御装置５に接続され、ライン状指紋センサ７が検出した指紋の凹凸情報は、センサ制御装置５を介してＣＰＵ１に読み出される。
【００２５】
図２を参照すると、ライン状指紋センサ６は、一辺が０．０５ｍｍの凹凸検出センサ９をｘ軸方向に２５６個、ｙ軸方向に１個並べた構成になっており、各凹凸検出センサ９は、センサ面から垂直方向に０．５ｍｍ以内に物体が存在するとき、その物体までの垂直方向の距離を１０階調の数値として１秒間に８００回出力する。凹凸検出センサ９は、その物体までの垂直方向の距離が、近いほど、その出力値は１０に近づき、離れるほどその出力値は０に近づく。
【００２６】
次に図３は、ライン状指紋センサと指との関係を示す図、図４は、入力指紋データの採取を説明するための図である。
【００２７】
図３において、ライン状指紋センサ６の上に指を置き、ｙ軸方向に移動させると、ライン状指紋センサ６は、指が上を移動する時に、図４に示す二次元で表現した指紋のｘ軸方向の一部分１２に対する、垂直方向の距離を１秒間に８００回出力する。
【００２８】
ライン状指紋センサ６のｘ軸方向に左からｘｓ番目の凹凸検出センサ９に注目すると、この凹凸検出センサ９の出力するデータは、図４に示す二次元で表現した指紋のｙ軸方向の一部分１１に対する、垂直方向の距離を出力する。
【００２９】
このようにしてライン状指紋センサ６から入力された指紋データは、センサ制御装置５、ＣＰＵ１を介して、メモリ３上にＶ（ｘ，ｙ）として展開される。ｘは、ライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９のｘ軸方向左からの順番を表し、ｘ＝１〜２５６である。ｙは、指がライン状指紋センサ６の上を通過した時間に依存して決まる数値であり、本実施形態では、照合のために指紋入力した場合の指の移動速度を０．６４ｍｍ／秒と仮定して説明する。この場合、ｙ＝１〜５１２となる。
【００３０】
登録時の指紋データは、メモリ３にＥ（ｘ，ｙ）として展開されている。ｘ＝１〜２５６、登録時の指の移動速度を１．２８ｍｍ／秒とすると、ｙ＝１〜２５６となる。
【００３１】
［動作］
次に指紋照合方法の動作を図５，６-１〜６-３，８-１，８-２，１３に示すフローチャートを使用して説明する。
【００３２】
図５は、本発明の指紋照合方法の基本的な処理を示すフローチャート、図６-１〜６-３は、基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の詳細な処理を示すフローチャート、図８-１，８-２は、変換関数Ｔｒを求める処理５２の詳細な処理を示すフローチャート、図１３は、入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理５３の詳細な処理を示すフローチャートである。
【００３３】
（相関位置）
図６-１のフローチャートを参照すると、処理６０１で入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）のｘ軸、ｙ軸方向のデータの個数を表す最大値２５６，５１２をそれぞれ、ｘｖ_ｍａｘ、ｙｖ_ｍａｘに代入する。次に、処理６０２で登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ軸、ｙ軸方向のデータの個数を表す最大値２５６，２５６をそれぞれ、ｘｅ_ｍａｘ、ｙｅ_ｍａｘに代入する。
【００３４】
続いて、処理６０３で、入力指紋データのｙ軸方向の全データから５０％の位置を、入力指紋データのｙ軸方向の基準ｙｓと置く。本実施形態の場合、ｙ軸方向には、５１２ラインのデータがあるので、２５６ライン目が、ｙ軸方向の基準となり、ｙｓ＝２５６となる（図４参照）。処理６０４、処理６０５で、このｙｓライン目のデータを基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｘ）として、入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）から抽出する。処理６０６で、Ｖｓｘ（ｘ）のｘ＝１〜２５６のデータ群の最大値、最小値をそれぞれＶｓｘ_ｍａｘ、Ｖｓｘ_ｍｉｎとして求める。次に、処理６０７で、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）について、ｙを変数としてｘ＝１〜２５６のデータ群の最大値、最小値をそれぞれ、Ｅ_ｍａｘ（ｙ）、Ｅ_ｍｉｎ（ｙ）として求める。
【００３５】
処理６０８以降では、基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｘ）が、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｙ軸成分ｙ＝１〜２５６のどの部分に最も近いデータであるかを検索する。本実施形態では、検索の範囲を、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｙ軸成分の個数の３５％〜６５％（８９〜１６６）とし、処理６０８で、範囲の始点を示すＲ_ｍｉｎに、ｙ軸成分の個数の３５％目を、範囲の終点を示すＲ_ｍａｘに、ｙ軸成分の個数の６５％目を代入し、ｙ軸成分の変数ｒにＲ_ｍｉｎを代入する。
【００３６】
図７は、基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の処理における入力指紋データと登録指紋データのｘ軸方向の位置関係を表す図である。
【００３７】
図７を参照すると、ｘ軸方向の位置検索は、約±２０％の範囲とし、入力指紋データ基準ラインＶｓｘ（ｘ）のｘ＝５１〜２０６のデータを用いて、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ軸方向の始点を１〜１００までずらして、最も差分の小さい位置を検索する。すなわち左右５０画素分を切り落とし、中央部の１５６画素を抜き出して、登録指紋データと比較し、ｘ軸方向の位置決めを行う。
【００３８】
この処理フローを図６-１、処理６０９から以下に説明する。
【００３９】
基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｐ）と、登録指紋データＥ（ｐ，ｒ）を比較するに当たって、処理６０９では、処理６０６、処理６０７で求めた基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｐ）と、登録指紋データＥ（ｐ，ｒ）の最大値と最小値の差分の比であるＭを次式（１）から求める。
【００４０】
Ｍ＝（Ｅ_ｍａｘ（ｒ）−Ｅ_ｍｉｎ（ｒ））／（Ｖｓｘ_ｍａｘ−Ｖｓｘ_ｍｉｎ）…………（１）
処理６１０、処理６１１で、入力時と、登録時のセンサ感度や指の表面の乾燥状態などの相違によるデータ値ずれを調整するために、この比率Ｍと登録指紋データの比較しようとしているｒライン目のデータ群の最小値Ｅ_ｍｉｎ（ｒ）を用いて基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｐ）を補正したＷ（ｐ）を式（２）から求める。
【００４１】
Ｗ（ｐ）＝（Ｖｓｘ（ｐ）−Ｖｓｘ_ｍｉｎ）×Ｍ＋Ｅ_ｍｉｎ…………（２）
図６-２において、処理６１２で、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ軸方向の変数ｔに初期値０を代入する。処理６１３でｘ軸方向の変数ｐ、ｓにそれぞれ初期値１、５０を、変数Ｄ（次式（３））に初期値０を代入する。
【００４２】
Ｄ＝Ｄ＋ＡＢＳ（Ｅ（ｐ＋ｒ，ｒ）−Ｗ（ｓ＋ｐ））…………（３）
ＡＢＳ（Ｅ（ｐ＋ｒ，ｒ）−Ｗ（ｓ＋ｐ））は、差分Ｅ（ｐ＋ｒ，ｒ）−Ｗ（ｓ＋ｐ）の絶対値である。
【００４３】
処理６１４で、基準線の入力指紋データ補正値Ｗ（ｓ＋ｐ）と登録指紋データＥ（ｐ＋ｔ，ｒ）の差分の絶対値をｐ＝１〜１５６まで累計し、変数Ｄに代入する。処理６１８、処理６１９、処理６２０で、差分の絶対値の累積値Ｄが最も小さくなる時のＤとその時の変数ｔの値をそれぞれＤ０、Ｔ０に代入する。上記の処理６１４〜処理６２１を変数ｔ＝０〜９９まで繰り返す。
【００４４】
すなわち、図７を参照すると、登録指紋データのｐ＋ｔ画素目から１５６画素分の範囲で、１画素ｔ毎に入力指紋データとの差分を計算し、その差分の絶対値の累計Ｄを求める。ｐ＋ｔ＝１〜１０１：１画素ずらして同様に差分の絶対値の累計値Ｄを求める。１ラインについて、１００通りのＤ値が得られ、このｐ＋ｔの範囲でＤが最も小さくなるｔをＴ０とする。
【００４５】
図６−３において、処理６２２、処理６２３、処理６２４で、上記処理６０９〜処理６２６を変数ｒ＝Ｒ_ｍｉｎ〜Ｒ_ｍａｘまで繰り返したときの、差分の絶対値の累積値Ｄ０が最も小さくなる時のＤ０とその時の変数Ｔ０の値、ｒの値をそれぞれＤ_ｍｉｎ、Ｔ、Ｒに代入する。以上のように、図６-１〜６-３に示す基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の処理の結果得られたＴとＲの値から、基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｘ）に対する登録指紋データの相関位置は、以下の式（４），（５）の通りとなる。
【００４６】
x軸方向の相対差：Ｔｄ＝Ｔ−５０…………（４）
ｙ軸方向の相対差：Ｒｄ＝Ｒ−ｙｓ…………（５）
従って、入力指紋データＶ（ｘ，ｙｓ）に相対する登録指紋データは、Ｅ（ｘ＋Ｔ−５０，Ｒ）と表される。
【００４７】
（変換関数）
次に、図８-１，８-２のフローチャートを参照して、変換関数Ｔｒを求める処理５２を詳細に説明する。
【００４８】
処理８０１で、入力指紋データのｘ軸成分の５０％の位置としてｘｓｖを求め、ｙ軸成分の変数ｙに初期値１を代入する。処理８０２、処理８０３で、入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）のｘ＝ｘｓｖの場合のデータをｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）として抽出する。
【００４９】
図９は、得られたｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＶｓｙ（ｙ）としてグラフに表したものである。
【００５０】
入力指紋データのｘ軸の基準位置ｘｓｖに相当する登録指紋データのｘ軸の位置ｘｓｅは、式（４）から、式（６）の通り得られ、処理８０２でｘｓｅに代入し、ｙ軸成分の変数ｙに初期値１を代入する。
【００５１】
ｘｓｅ＝ｘｓｖ＋Ｔ−５０…………（６）
処理８０５、処理８０６で、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ＝ｘｓｅの場合のデータをｘ座標基準の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）として抽出する。
【００５２】
図１０は、得られたｘ座標基準の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＥｓｙ（ｙ）としてグラフに表したものである。
【００５３】
図９の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）と、図１０の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）は、同一指のデータである。この２つのグラフのｙ軸成分（横軸）は、ライン状指紋センサ６の上を通過する指の速度に依存することから、入力するたび毎に異なり、登録指紋データと入力指紋データで、ｙ軸成分が一致することは稀である。
【００５４】
このため、入力指紋データのｙ軸成分（横軸）を登録指紋データのｙ軸成分に変換する必要がある。その方法として、各グラフの山と谷の位置が、一致していると仮定して、変換関数を求める。処理５１で求めた基準線の入力指紋データのｙ軸成分であるｙｓの位置と、それに相当する登録指紋データの相関位置Ｒを基準とし、ｙ軸成分の同一位置と置く。次に、この基準点に対し、プラス方向、およびマイナス方向の山、谷に順番に番号を付与し、入力指紋データＶｓｙ（ｙ）と登録指紋データＥｓｙ（ｙ）のそれぞれの山、谷が一致しているとみなして、ｙ軸成分の変換関数を求める。ただし、この時、山と谷の識別は行わない。
【００５５】
より詳細な方法を、図８-１，８-２を参照して説明する。処理８０７で、ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）をｙで微分し、Ｖ′ｓｙ（ｙ）を求め、処理８０８で、Ｖ′ｓｙ（ｙ）＝０となる、ｙ値を全て求める。処理８０９で、ｙｓより大きいｙ値を小さい順に正の整数を１から付与し、Ｙｓｖ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝１，２，３…）。この時、式（７）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｖ（ｎ＋１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００５６】
〔Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ））−Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ＋１））〕の絶対値＜１…………（７）
ｎは自然数
ｙｓより小さいｙ値を大きい順に負の整数を−１から付与し、Ｙｓｖ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝−１，−２，−３…）。この時、式（８）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｖ（ｎ−１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００５７】
〔Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ））−Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ−１））〕の絶対値＜１…………（８）
ｎは０を除く負の整数
Ｙｓｖ（０）にｙｓ、Ｑｖ_ｍａｘにＱの最大値、Ｑｖ_ｍｉｎにＱの最小値を代入する。
【００５８】
処理８１０で、ｘ座標基準の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）をｙで微分し、Ｅ′ｓｙ（ｙ）を求め、処理８１１で、Ｅ′ｓｙ（ｙ）＝０となる、ｙ値を全て求める。処理８１２で、Ｒより大きいｙ値を小さい順に正の整数を１から付与し、Ｙｓｅ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝１，２，３…）。この時、式（９）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｅ（ｎ＋１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００５９】
〔Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ））−Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ＋１））〕の絶対値＜１…………（９）
ｎは自然数
Ｒより小さいｙ値を大きい順に負の整数を−１から付与し、Ｙｓｅ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝−１，−２，−３…）。この時、式（１０）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｅ（ｎ−１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００６０】
〔Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ））−Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ−１））〕の絶対値＜１…………（１０）
ｎは０を除く負の整数
Ｙｓｅ（０）にＲ、Ｑｅ_ｍａｘにＱの最大値、Ｑｅ_ｍｉｎにＱの最小値を代入する。
【００６１】
処理８１３〜処理８１５で、Ｑｖ_ｍａｘとＱｅ_ｍａｘを比較して大きい方を、Ｑ_ｍａｘに代入する。処理８１６〜処理８１８で、Ｑｖ_ｍｉｎとＱｅ_ｍｉｎを比較して小さい方を、Ｑ_ｍｉｎに代入する。処理８１９で、Ｑ＝Ｑ_ｍｉｎ〜Ｑ_ｍａｘの範囲で、Ｙｓｖ（Ｑ）＝Ｆ（Ｙｓｅ（Ｑ））になる、関数Ｆ（ｑ）を求める。Ｑは、Ｑ_ｍｉｎ〜Ｑ_ｍａｘの範囲の整数のデータしか存在しないため、必要に応じて２点間を直線近似して関数Ｆ（ｑ）を求める。
【００６２】
図１１は、図９と図１０のデータから求めた関数Ｆ（ｑ）を示す図、図１２は、ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）のｙ軸成分をＦ（ｑ）変換した結果を示す図である。
【００６３】
図１２において、Ｆ（ｑ）変換の結果、このグラフの横軸は、登録指紋データの横軸のｙ軸成分と等価になる。
【００６４】
処理８２０で、ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）のｙ＝Ｆ（Ｑ_ｍｉｎ）〜Ｆ（Ｑ＿ｍａｘ）のデータ群の中の最大値をＶｓｙ_ｍａｘ、最小値をＶｓｙ_ｍｉｎに代入する。処理８２１で、登録指紋データＥｓｙ（ｙ）のｙ＝Ｆ（Ｑ_ｍｉｎ）〜Ｆ（Ｑ_ｍａｘ）のデータ群の中の最大値をＥｓｙ_ｍａｘ、最小値をＥｓｙ_ｍｉｎに代入する。
【００６５】
処理８２２では、処理８２０、処理８２１で求めたｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）と、登録指紋データＥｓｙ（ｙ）の最大値と最小値の差分の比Ｍ０を式（１１）から求める。
【００６６】
Ｍ０＝（Ｅｓｙ_ｍａｘ−Ｅｓｙ_ｍｉｎ）／（Ｖｓｙ_ｍａｘ−Ｙｓｙ_ｍｉｎ）…………（１１）
入力時と、登録時のセンサ感度や指の表面の乾燥状態などの相違によるデータ値ずれを調整するために、この比率Ｍ０と登録指紋データＥｓｙ（ｙ）の最小値Ｅｓｙ_ｍｉｎを用いて入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）を補正する変換関数Ｔｒ（ｑ）は、式（１２）で表される。
【００６７】
Ｔｒ（ｑ）＝Ｍ０×（Ｖ（ｘ，Ｆ（ｑ））−Ｖｓｙ_ｍｉｎ）＋Ｅｓｙ_ｍｉｎ…………（１２）
（差分の算出）
図１３は、入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理５３を示すフローチャートである。
【００６８】
図１３において、処理９０１で、差分を求めるｘ軸方向の間隔Ｘｄに初期値１０、ｘに初期値５１、ｙに初期値Ｙｓｅ（Ｑｍｉｎ）、差分の評価値であるスコア（Ｓｃｏｒｅ）に初期値０、スコア計算に用いたライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９の個数ＸＬに初期値０を代入する。処理９０２で、式（１０）を用いて変換した入力指紋データと登録指紋データの差分の絶対値をスコアとして累計する。処理９０３で、処理９０２をｙ＝Ｙｅｓ（Ｑ_ｍｉｎ）〜Ｙｅｓ（Ｑ_ｍａｘ）まで変数ｙを、１ずつ加算して繰り返し実行する。
【００６９】
次に処理９０４、処理９０５で、処理９０２、処理９０３をｘ＝５１〜２０６の範囲で、ｘをＸｄずつ加算して繰り返し実行し、ＸＬを１ずつ加算する。最後に、処理９０６でスコアをＸＬで割って、凹凸検出センサ９の１個分の平均値を求め、スコアに代入する。このスコア値の性格は、以下の通りとなる。
【００７０】
大きい：入力指紋データは登録指紋データと異なる。
【００７１】
小さい：入力指紋データは登録指紋データに似ている。
【００７２】
このスコア値に対して、ある基準値（閾値）を設定し、この基準値に対するスコア値の大小関係から、入力指紋データと登録指紋データの関係を、一致、不一致と判定することができる。
【００７３】
［他の実施形態］
本発明の他の実施形態として、その基本的構成は上記の通りであるが、入力指紋データのy軸の基準線として２本、またはそれ以上の複数の基準線を用いる方法がある。
【００７４】
図１４は、このような他の実施形態を説明するための図である。
【００７５】
図１４を参照すると、入力指紋データのｙ軸成分の異なるｙｓ１−１４１とｙｓ２−１４２の２つの基準線を用いる。基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定の仕方は、主の実施形態と同様である。２つの基準線に対してそれぞれ相対差Ｔｄ,Ｒｄが求められる。入力指紋データとそれに対する登録指紋データのｘ軸方向の基準点の位置を、基準線ｙｓ１、ｙｓ２に対して求めた２組の相対差を基に、それぞれｘｓ１−１４３、ｘｓ２−１４４として定める。この２つの基準点間を通る直線１４５上のｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）として抽出する。このようにして求めたｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）を用いることによって、ライン状指紋センサ６に対しての指の動く方向がｘ軸方向のベクトル成分を持っている場合であっても、より正確に登録指紋データと、入力指紋データの一致している確度とを、数値化することができる指紋照合方法である。
【００７６】
本発明の他のもう一つの実施形態として、複数列のライン状指紋センサを有する例である。
【００７７】
図１５は、このような他のもう一つの実施形態を示す図である。
【００７８】
図１５において、ライン状指紋センサ１５１は、ｙ軸方向に複数列の凹凸検出センサ９を有している。入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理５３において、ライン状指紋センサ６に比べて増加しているｙ軸方向の凹凸センサ９のデータ群についても、同様に入力指紋データと登録指紋データの差分を算出する。これらの差分算出結果を用いることにより、より精度の高い登録指紋データと、入力指紋データの一致している確度とを、数値化することができる指紋照合方法である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の指紋照合方法に使用する装置の実施形態を示すブロック図
【図２】ライン状指紋センサの構成図
【図３】ライン状指紋センサと指との関係を示す図
【図４】入力指紋データの採取を説明するための図
【図５】本発明の指紋照合方法の基本的な処理を示すフローチャート
【図６−１】基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の詳細な処理を示すフローチャート
【図６−２】図６-１の後続のフローチャート
【図６−３】図６-２の後続のフローチャート
【図７】基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の処理における入力指紋データと登録指紋データのｘ軸方向の位置関係を表す図
【図８−１】変換関数Ｔｒを求める処理５２の詳細な処理を示すフローチャート
【図８−２】図８-１の後続のフローチャート
【図９】ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＶｓｙ（ｙ）として表したグラフ
【図１０】ｘ座標基準の入力指紋データＥｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＥｓｙ（ｙ）として表したグラフ
【図１１】関数Ｆ（ｑ）を示す図
【図１２】ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）のｙ軸成分をＦ（ｑ）変換した結果を示す図
【図１３】入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理を示すフローチャート
【図１４】他の実施形態を説明するための図
【図１５】他のもう一つの実施形態を示す図
【図１６】従来技術の指紋照合方法を説明するための図
【符号の説明】
【００８０】
１…ＣＰＵ
２…入出力制御装置
３…メモリ
４…不揮発性メモリ
５…センサ制御装置
６…ライン状指紋センサ
７…外部バス
８…情報バス
９…凹凸検出センサ
１１…指紋のｙ軸方向の一部分
１２…指紋のｘ軸方向の一部分
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人を識別するための指紋照合方法、特に、センサから得られた指紋画像と登録された指紋画像を比較し、本人を識別する指紋照合方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来保安上の観点から、建造物の入退室やコンピュータへのアクセス時などには、本人の確認を行う必要がある。
【０００３】
このような本人の確認を行う装置の一つとして、指紋照合装置がある。従来の指紋照合装置において指紋画像から指紋照合する方法として、下記特許文献１に開示されている方法がある。これは、指紋画像から周波数スペクトルを特徴量として指紋照合する方法である。
【０００４】
図１６は、下記特許文献１に開示されている従来の指紋画像から指紋照合する方法を示す図である。
【０００５】
図１６において、センサ（ＣＣＤ素子）を用いて得られた二次元の指紋画像１６０は、識別対象者の特定指の指紋を取り込んだ指紋隆線のモノクロ濃淡画像データであり、グラフ１６２は、この指紋画像１６０から、横（ｘ軸）方向の指紋隆線の周波数スペクトルを求めたもの、グラフ１６１は、この指紋画像１６０から縦（ｙ軸）方向の指紋隆線の周波数スペクトルを求めたものである。これらのスペクトルを個人の特徴量とし、予め同様の処理を施した指紋登録者の登録済特徴量とのパタン照合を行い、識別対象者が、指紋登録者と同一であるか否かを判定する。
【０００６】
また、他の従来の指紋画像から指紋照合する方法として、下記特許文献２に開示されている、ライン状の指紋センサを用いた方法がある。これは、１ライン毎に指紋画像を読取るラインセンサで採取された認証側の指紋画像データを登録側の指紋画像データと照合し、判定結果に基づいて本人を識別する方法である。
【特許文献１】特開平６−６０１６７号公報
【特許文献２】特開２００３−２７１９６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示されている従来の指紋センサを用いた指紋画像照合方法では、指紋センサから得た入力指紋画像と登録指紋画像の二次元の指紋画像間の相関関係から両者間の一致している確度（確からしさ）を数値化していた。このため、二次元の指紋画像を得る二次元指紋センサが占有する大きな空間を必要とし、また、二次元の指紋画像全体から縦横の各方向に対し、周波数スペクトルを算出するため、演算が複雑となり処理時間が長くかかっていた。
【０００８】
この場合、二次元の指紋画像を得るために、ライン状の指紋センサを用いて、二次元の指紋画像を再構成する方法も考えられるが、ライン状の指紋センサから得られる大量の一次元画像情報から二次元の指紋画像を再構成処理し、また、縦横の各方向に対し、周波数スペクトルを算出するため、やはり処理時間が長くなり、また、次のような課題がある。
【０００９】
ライン状の指紋センサから得られるデータは、一次元のデータをある時間間隔で逐次検知したもので、ｎ番目の一次元データとｎ＋１番目の一次元データの関係は、ライン状の指紋センサの上を通過する指の移動速度に依存し、この関係は、指紋を入力するたびごとに、変動し、一定値をとらない。このため、得られた一次元データをそのまま並べて二次元データと定義して得られた画像では、センサ上を移動させる指の方向に対し、入力のたびに伸縮する。このため、この二次元画像から隆線の周波数スペクトルを求めても、入力指紋データと登録指紋データでは、センサ上を移動させる指の方向に対し、異なる周波数を持つことから、例え、同一指の指紋を入力しても、周波数スペクトルが一致せず、照合できないということである。
【００１０】
また、特許文献２に開示されている指紋照合方法においては、ライン状の指紋センサを用いており、二次元の指紋画像を再構成するものではないが、認証側の指紋画像データを登録側の指紋画像データと照合する際、指の移動速度の影響を考慮したものではなく、最も一致するラインを求める正確性に欠けていた。
【００１１】
本発明の目的は、ライン状の指紋センサから得られたデータから二次元の指紋画像を構築することなく、指の移動速度の影響を考慮して、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化し、精度の高い指紋照合方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述の課題を解決するため、本発明の指紋照合方法は、ライン状に配置した指紋センサにより移動する指の表面の凹凸を検出して、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合方法において、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することによって、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の指紋照合装置は、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合装置であって、移動する指の表面の凹凸を検出するライン状に配置した指紋センサと、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出する演算制御部とを有し、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明においては、以下に記載するような効果を奏する。
【００１５】
第一の効果は、指紋本来の二次元画像データを構築することなく、ライン状の指紋センサのデータを時系列順に比較しているので、指の移動速度の影響がなく、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化できることである。
【００１６】
第二の効果は、指紋本来の二次元画像データを構築する必要がないので、必要なメモリ容量を小さくでき、省電力化、小型化、低価格化が図れることである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
まず、本発明の指紋照合方法について実施形態の概要を述べる。
【００１９】
図１〜５，９，１０において、ライン状指紋センサ上に対象者の指を置いてセンサの長手方向（ｘ軸方向）と直角方向（ｙ軸方向）に移動させる。ｘ軸方向の入力指紋データの基準線を、例えばｙ軸方向の５０％の位置に定め、登録指紋データのｙ軸成分におけるｙ＝１〜２５６のどの部分に最も近いデータであるかを検索する。そのときのｘ軸方向とｙ軸方向の位置の相対差を求める。これが、基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理である。
【００２０】
次に、指の移動速度は、毎回一定ではなく一回の移動途中でも変化している。入力指紋データの時系列を登録指紋データの時系列に変換しなければならない。これが、変換関数を求めるということである。具体的には、指の表面の凹凸を検出するセンサをライン状に配置したライン状指紋センサ６の任意の凹凸検出センサ９の１点（ｘ軸上の基準位置）から得られるデータに注目し、その任意の１点における、時系列方向の登録指紋データ図１０と、その任意の１点に対応する指紋入力時のデータ図９が同一であると仮定して、入力指紋データの時系列、および凹凸の変化を、登録指紋データと一致する変換関数Ｔｒを求める。次に、ライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９の他の部分１点から得られる入力指紋データを、その変換関数Ｔｒで変換したものと、対応する登録指紋データとの差分の絶対値を求める。
【００２１】
同様に、ライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９の他の部分についても、入力指紋データを前述の変換関数Ｔｒで変換したものと、対応する登録指紋データとの差分の絶対値を求めることによって、登録指紋データと、入力指紋データの一致している確度とをこの差分の絶対値として、数値化することができる。
【００２２】
以下、構成、動作について詳細に説明する。
【００２３】
［構成］
図１は、本発明の指紋照合方法に使用する装置の実施形態を示すブロック図、図２は、ライン状指紋センサの構成図である。
【００２４】
図１において、ＣＰＵ１は、情報バス８を介して入出力制御装置２、メモリ３、不揮発性メモリ４、センサ制御装置５と接続され、メモリ３、または不揮発性メモリ４に格納されたプログラムを読み出し、その内容に従って情報処理を行う。ＣＰＵ１、入出力制御装置２、メモリ３、不揮発性メモリ４、センサ制御装置５は、演算制御部を構成する。ＣＰＵ１は、不揮発性メモリ４から情報の読み出しを行う。ＣＰＵ１は、メモリ３または入出力制御装置２に対して、情報の読み出し、書き込みを行う。入出力制御装置２は、外部バス７と接続され、ＣＰＵ１は、入出力制御装置２と外部バス７を介して、外部機器と情報の授受を行う。ライン状指紋センサ６は、センサ制御装置５に接続され、ライン状指紋センサ７が検出した指紋の凹凸情報は、センサ制御装置５を介してＣＰＵ１に読み出される。
【００２５】
図２を参照すると、ライン状指紋センサ６は、一辺が０．０５ｍｍの凹凸検出センサ９をｘ軸方向に２５６個、ｙ軸方向に１個並べた構成になっており、各凹凸検出センサ９は、センサ面から垂直方向に０．５ｍｍ以内に物体が存在するとき、その物体までの垂直方向の距離を１０階調の数値として１秒間に８００回出力する。凹凸検出センサ９は、その物体までの垂直方向の距離が、近いほど、その出力値は１０に近づき、離れるほどその出力値は０に近づく。
【００２６】
次に図３は、ライン状指紋センサと指との関係を示す図、図４は、入力指紋データの採取を説明するための図である。
【００２７】
図３において、ライン状指紋センサ６の上に指を置き、ｙ軸方向に移動させると、ライン状指紋センサ６は、指が上を移動する時に、図４に示す二次元で表現した指紋のｘ軸方向の一部分１２に対する、垂直方向の距離を１秒間に８００回出力する。
【００２８】
ライン状指紋センサ６のｘ軸方向に左からｘｓ番目の凹凸検出センサ９に注目すると、この凹凸検出センサ９の出力するデータは、図４に示す二次元で表現した指紋のｙ軸方向の一部分１１に対する、垂直方向の距離を出力する。
【００２９】
このようにしてライン状指紋センサ６から入力された指紋データは、センサ制御装置５、ＣＰＵ１を介して、メモリ３上にＶ（ｘ，ｙ）として展開される。ｘは、ライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９のｘ軸方向左からの順番を表し、ｘ＝１〜２５６である。ｙは、指がライン状指紋センサ６の上を通過した時間に依存して決まる数値であり、本実施形態では、照合のために指紋入力した場合の指の移動速度を０．６４ｍｍ／秒と仮定して説明する。この場合、ｙ＝１〜５１２となる。
【００３０】
登録時の指紋データは、メモリ３にＥ（ｘ，ｙ）として展開されている。ｘ＝１〜２５６、登録時の指の移動速度を１．２８ｍｍ／秒とすると、ｙ＝１〜２５６となる。
【００３１】
［動作］
次に指紋照合方法の動作を図５，６-１〜６-３，８-１，８-２，１３に示すフローチャートを使用して説明する。
【００３２】
図５は、本発明の指紋照合方法の基本的な処理を示すフローチャート、図６-１〜６-３は、基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の詳細な処理を示すフローチャート、図８-１，８-２は、変換関数Ｔｒを求める処理５２の詳細な処理を示すフローチャート、図１３は、入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理５３の詳細な処理を示すフローチャートである。
【００３３】
（相関位置）
図６-１のフローチャートを参照すると、処理６０１で入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）のｘ軸、ｙ軸方向のデータの個数を表す最大値２５６，５１２をそれぞれ、ｘｖ_ｍａｘ、ｙｖ_ｍａｘに代入する。次に、処理６０２で登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ軸、ｙ軸方向のデータの個数を表す最大値２５６，２５６をそれぞれ、ｘｅ_ｍａｘ、ｙｅ_ｍａｘに代入する。
【００３４】
続いて、処理６０３で、入力指紋データのｙ軸方向の全データから５０％の位置を、入力指紋データのｙ軸方向の基準ｙｓと置く。本実施形態の場合、ｙ軸方向には、５１２ラインのデータがあるので、２５６ライン目が、ｙ軸方向の基準となり、ｙｓ＝２５６となる（図４参照）。処理６０４、処理６０５で、このｙｓライン目のデータを基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｘ）として、入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）から抽出する。処理６０６で、Ｖｓｘ（ｘ）のｘ＝１〜２５６のデータ群の最大値、最小値をそれぞれＶｓｘ_ｍａｘ、Ｖｓｘ_ｍｉｎとして求める。次に、処理６０７で、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）について、ｙを変数としてｘ＝１〜２５６のデータ群の最大値、最小値をそれぞれ、Ｅ_ｍａｘ（ｙ）、Ｅ_ｍｉｎ（ｙ）として求める。
【００３５】
処理６０８以降では、基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｘ）が、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｙ軸成分ｙ＝１〜２５６のどの部分に最も近いデータであるかを検索する。本実施形態では、検索の範囲を、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｙ軸成分の個数の３５％〜６５％（８９〜１６６）とし、処理６０８で、範囲の始点を示すＲ_ｍｉｎに、ｙ軸成分の個数の３５％目を、範囲の終点を示すＲ_ｍａｘに、ｙ軸成分の個数の６５％目を代入し、ｙ軸成分の変数ｒにＲ_ｍｉｎを代入する。
【００３６】
図７は、基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の処理における入力指紋データと登録指紋データのｘ軸方向の位置関係を表す図である。
【００３７】
図７を参照すると、ｘ軸方向の位置検索は、約±２０％の範囲とし、入力指紋データ基準ラインＶｓｘ（ｘ）のｘ＝５１〜２０６のデータを用いて、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ軸方向の始点を１〜１００までずらして、最も差分の小さい位置を検索する。すなわち左右５０画素分を切り落とし、中央部の１５６画素を抜き出して、登録指紋データと比較し、ｘ軸方向の位置決めを行う。
【００３８】
この処理フローを図６-１、処理６０９から以下に説明する。
【００３９】
基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｐ）と、登録指紋データＥ（ｐ，ｒ）を比較するに当たって、処理６０９では、処理６０６、処理６０７で求めた基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｐ）と、登録指紋データＥ（ｐ，ｒ）の最大値と最小値の差分の比であるＭを次式（１）から求める。
【００４０】
Ｍ＝（Ｅ_ｍａｘ（ｒ）−Ｅ_ｍｉｎ（ｒ））／（Ｖｓｘ_ｍａｘ−Ｖｓｘ_ｍｉｎ）…………（１）
処理６１０、処理６１１で、入力時と、登録時のセンサ感度や指の表面の乾燥状態などの相違によるデータ値ずれを調整するために、この比率Ｍと登録指紋データの比較しようとしているｒライン目のデータ群の最小値Ｅ_ｍｉｎ（ｒ）を用いて基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｐ）を補正したＷ（ｐ）を式（２）から求める。
【００４１】
Ｗ（ｐ）＝（Ｖｓｘ（ｐ）−Ｖｓｘ_ｍｉｎ）×Ｍ＋Ｅ_ｍｉｎ…………（２）
図６-２において、処理６１２で、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ軸方向の変数ｔに初期値０を代入する。処理６１３でｘ軸方向の変数ｐ、ｓにそれぞれ初期値１、５０を、変数Ｄ（次式（３））に初期値０を代入する。
【００４２】
Ｄ＝Ｄ＋ＡＢＳ（Ｅ（ｐ＋ｒ，ｒ）−Ｗ（ｓ＋ｐ））…………（３）
ＡＢＳ（Ｅ（ｐ＋ｒ，ｒ）−Ｗ（ｓ＋ｐ））は、差分Ｅ（ｐ＋ｒ，ｒ）−Ｗ（ｓ＋ｐ）の絶対値である。
【００４３】
処理６１４で、基準線の入力指紋データ補正値Ｗ（ｓ＋ｐ）と登録指紋データＥ（ｐ＋ｔ，ｒ）の差分の絶対値をｐ＝１〜１５６まで累計し、変数Ｄに代入する。処理６１８、処理６１９、処理６２０で、差分の絶対値の累積値Ｄが最も小さくなる時のＤとその時の変数ｔの値をそれぞれＤ０、Ｔ０に代入する。上記の処理６１４〜処理６２１を変数ｔ＝０〜９９まで繰り返す。
【００４４】
すなわち、図７を参照すると、登録指紋データのｐ＋ｔ画素目から１５６画素分の範囲で、１画素ｔ毎に入力指紋データとの差分を計算し、その差分の絶対値の累計Ｄを求める。ｐ＋ｔ＝１〜１０１：１画素ずらして同様に差分の絶対値の累計値Ｄを求める。１ラインについて、１００通りのＤ値が得られ、このｐ＋ｔの範囲でＤが最も小さくなるｔをＴ０とする。
【００４５】
図６−３において、処理６２２、処理６２３、処理６２４で、上記処理６０９〜処理６２６を変数ｒ＝Ｒ_ｍｉｎ〜Ｒ_ｍａｘまで繰り返したときの、差分の絶対値の累積値Ｄ０が最も小さくなる時のＤ０とその時の変数Ｔ０の値、ｒの値をそれぞれＤ_ｍｉｎ、Ｔ、Ｒに代入する。以上のように、図６-１〜６-３に示す基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の処理の結果得られたＴとＲの値から、基準線の入力指紋データＶｓｘ（ｘ）に対する登録指紋データの相関位置は、以下の式（４），（５）の通りとなる。
【００４６】
x軸方向の相対差：Ｔｄ＝Ｔ−５０…………（４）
ｙ軸方向の相対差：Ｒｄ＝Ｒ−ｙｓ…………（５）
従って、入力指紋データＶ（ｘ，ｙｓ）に相対する登録指紋データは、Ｅ（ｘ＋Ｔ−５０，Ｒ）と表される。
【００４７】
（変換関数）
次に、図８-１，８-２のフローチャートを参照して、変換関数Ｔｒを求める処理５２を詳細に説明する。
【００４８】
処理８０１で、入力指紋データのｘ軸成分の５０％の位置としてｘｓｖを求め、ｙ軸成分の変数ｙに初期値１を代入する。処理８０２、処理８０３で、入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）のｘ＝ｘｓｖの場合のデータをｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）として抽出する。
【００４９】
図９は、得られたｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＶｓｙ（ｙ）としてグラフに表したものである。
【００５０】
入力指紋データのｘ軸の基準位置ｘｓｖに相当する登録指紋データのｘ軸の位置ｘｓｅは、式（４）から、式（６）の通り得られ、処理８０２でｘｓｅに代入し、ｙ軸成分の変数ｙに初期値１を代入する。
【００５１】
ｘｓｅ＝ｘｓｖ＋Ｔ−５０…………（６）
処理８０５、処理８０６で、登録指紋データＥ（ｘ，ｙ）のｘ＝ｘｓｅの場合のデータをｘ座標基準の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）として抽出する。
【００５２】
図１０は、得られたｘ座標基準の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＥｓｙ（ｙ）としてグラフに表したものである。
【００５３】
図９の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）と、図１０の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）は、同一指のデータである。この２つのグラフのｙ軸成分（横軸）は、ライン状指紋センサ６の上を通過する指の速度に依存することから、入力するたび毎に異なり、登録指紋データと入力指紋データで、ｙ軸成分が一致することは稀である。
【００５４】
このため、入力指紋データのｙ軸成分（横軸）を登録指紋データのｙ軸成分に変換する必要がある。その方法として、各グラフの山と谷の位置が、一致していると仮定して、変換関数を求める。処理５１で求めた基準線の入力指紋データのｙ軸成分であるｙｓの位置と、それに相当する登録指紋データの相関位置Ｒを基準とし、ｙ軸成分の同一位置と置く。次に、この基準点に対し、プラス方向、およびマイナス方向の山、谷に順番に番号を付与し、入力指紋データＶｓｙ（ｙ）と登録指紋データＥｓｙ（ｙ）のそれぞれの山、谷が一致しているとみなして、ｙ軸成分の変換関数を求める。ただし、この時、山と谷の識別は行わない。
【００５５】
より詳細な方法を、図８-１，８-２を参照して説明する。処理８０７で、ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）をｙで微分し、Ｖ′ｓｙ（ｙ）を求め、処理８０８で、Ｖ′ｓｙ（ｙ）＝０となる、ｙ値を全て求める。処理８０９で、ｙｓより大きいｙ値を小さい順に正の整数を１から付与し、Ｙｓｖ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝１，２，３…）。この時、式（７）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｖ（ｎ＋１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００５６】
〔Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ））−Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ＋１））〕の絶対値＜１…………（７）
ｎは自然数
ｙｓより小さいｙ値を大きい順に負の整数を−１から付与し、Ｙｓｖ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝−１，−２，−３…）。この時、式（８）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｖ（ｎ−１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００５７】
〔Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ））−Ｖｓｙ（Ｙｓｖ（ｎ−１））〕の絶対値＜１…………（８）
ｎは０を除く負の整数
Ｙｓｖ（０）にｙｓ、Ｑｖ_ｍａｘにＱの最大値、Ｑｖ_ｍｉｎにＱの最小値を代入する。
【００５８】
処理８１０で、ｘ座標基準の登録指紋データＥｓｙ（ｙ）をｙで微分し、Ｅ′ｓｙ（ｙ）を求め、処理８１１で、Ｅ′ｓｙ（ｙ）＝０となる、ｙ値を全て求める。処理８１２で、Ｒより大きいｙ値を小さい順に正の整数を１から付与し、Ｙｓｅ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝１，２，３…）。この時、式（９）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｅ（ｎ＋１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００５９】
〔Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ））−Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ＋１））〕の絶対値＜１…………（９）
ｎは自然数
Ｒより小さいｙ値を大きい順に負の整数を−１から付与し、Ｙｓｅ（Ｑ）に格納する（Ｑ＝−１，−２，−３…）。この時、式（１０）の関係が成り立つ場合は、その時のＹｓｅ（ｎ−１）を破棄し、ノイズ成分で発生するグラフの山、谷を無視する。
【００６０】
〔Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ））−Ｅｓｙ（Ｙｓｅ（ｎ−１））〕の絶対値＜１…………（１０）
ｎは０を除く負の整数
Ｙｓｅ（０）にＲ、Ｑｅ_ｍａｘにＱの最大値、Ｑｅ_ｍｉｎにＱの最小値を代入する。
【００６１】
処理８１３〜処理８１５で、Ｑｖ_ｍａｘとＱｅ_ｍａｘを比較して大きい方を、Ｑ_ｍａｘに代入する。処理８１６〜処理８１８で、Ｑｖ_ｍｉｎとＱｅ_ｍｉｎを比較して小さい方を、Ｑ_ｍｉｎに代入する。処理８１９で、Ｑ＝Ｑ_ｍｉｎ〜Ｑ_ｍａｘの範囲で、Ｙｓｖ（Ｑ）＝Ｆ（Ｙｓｅ（Ｑ））になる、関数Ｆ（ｑ）を求める。Ｑは、Ｑ_ｍｉｎ〜Ｑ_ｍａｘの範囲の整数のデータしか存在しないため、必要に応じて２点間を直線近似して関数Ｆ（ｑ）を求める。
【００６２】
図１１は、図９と図１０のデータから求めた関数Ｆ（ｑ）を示す図、図１２は、ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）のｙ軸成分をＦ（ｑ）変換した結果を示す図である。
【００６３】
図１２において、Ｆ（ｑ）変換の結果、このグラフの横軸は、登録指紋データの横軸のｙ軸成分と等価になる。
【００６４】
処理８２０で、ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）のｙ＝Ｆ（Ｑ_ｍｉｎ）〜Ｆ（Ｑ＿ｍａｘ）のデータ群の中の最大値をＶｓｙ_ｍａｘ、最小値をＶｓｙ_ｍｉｎに代入する。処理８２１で、登録指紋データＥｓｙ（ｙ）のｙ＝Ｆ（Ｑ_ｍｉｎ）〜Ｆ（Ｑ_ｍａｘ）のデータ群の中の最大値をＥｓｙ_ｍａｘ、最小値をＥｓｙ_ｍｉｎに代入する。
【００６５】
処理８２２では、処理８２０、処理８２１で求めたｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）と、登録指紋データＥｓｙ（ｙ）の最大値と最小値の差分の比Ｍ０を式（１１）から求める。
【００６６】
Ｍ０＝（Ｅｓｙ_ｍａｘ−Ｅｓｙ_ｍｉｎ）／（Ｖｓｙ_ｍａｘ−Ｙｓｙ_ｍｉｎ）…………（１１）
入力時と、登録時のセンサ感度や指の表面の乾燥状態などの相違によるデータ値ずれを調整するために、この比率Ｍ０と登録指紋データＥｓｙ（ｙ）の最小値Ｅｓｙ_ｍｉｎを用いて入力指紋データＶ（ｘ，ｙ）を補正する変換関数Ｔｒ（ｑ）は、式（１２）で表される。
【００６７】
Ｔｒ（ｑ）＝Ｍ０×（Ｖ（ｘ，Ｆ（ｑ））−Ｖｓｙ_ｍｉｎ）＋Ｅｓｙ_ｍｉｎ…………（１２）
（差分の算出）
図１３は、入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理５３を示すフローチャートである。
【００６８】
図１３において、処理９０１で、差分を求めるｘ軸方向の間隔Ｘｄに初期値１０、ｘに初期値５１、ｙに初期値Ｙｓｅ（Ｑｍｉｎ）、差分の評価値であるスコア（Ｓｃｏｒｅ）に初期値０、スコア計算に用いたライン状指紋センサ６の凹凸検出センサ９の個数ＸＬに初期値０を代入する。処理９０２で、式（１０）を用いて変換した入力指紋データと登録指紋データの差分の絶対値をスコアとして累計する。処理９０３で、処理９０２をｙ＝Ｙｅｓ（Ｑ_ｍｉｎ）〜Ｙｅｓ（Ｑ_ｍａｘ）まで変数ｙを、１ずつ加算して繰り返し実行する。
【００６９】
次に処理９０４、処理９０５で、処理９０２、処理９０３をｘ＝５１〜２０６の範囲で、ｘをＸｄずつ加算して繰り返し実行し、ＸＬを１ずつ加算する。最後に、処理９０６でスコアをＸＬで割って、凹凸検出センサ９の１個分の平均値を求め、スコアに代入する。このスコア値の性格は、以下の通りとなる。
【００７０】
大きい：入力指紋データは登録指紋データと異なる。
【００７１】
小さい：入力指紋データは登録指紋データに似ている。
【００７２】
このスコア値に対して、ある基準値（閾値）を設定し、この基準値に対するスコア値の大小関係から、入力指紋データと登録指紋データの関係を、一致、不一致と判定することができる。
【００７３】
［他の実施形態］
本発明の他の実施形態として、その基本的構成は上記の通りであるが、入力指紋データのy軸の基準線として２本、またはそれ以上の複数の基準線を用いる方法がある。
【００７４】
図１４は、このような他の実施形態を説明するための図である。
【００７５】
図１４を参照すると、入力指紋データのｙ軸成分の異なるｙｓ１−１４１とｙｓ２−１４２の２つの基準線を用いる。基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定の仕方は、主の実施形態と同様である。２つの基準線に対してそれぞれ相対差Ｔｄ,Ｒｄが求められる。入力指紋データとそれに対する登録指紋データのｘ軸方向の基準点の位置を、基準線ｙｓ１、ｙｓ２に対して求めた２組の相対差を基に、それぞれｘｓ１−１４３、ｘｓ２−１４４として定める。この２つの基準点間を通る直線１４５上のｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）として抽出する。このようにして求めたｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）を用いることによって、ライン状指紋センサ６に対しての指の動く方向がｘ軸方向のベクトル成分を持っている場合であっても、より正確に登録指紋データと、入力指紋データの一致している確度とを、数値化することができる指紋照合方法である。
【００７６】
本発明の他のもう一つの実施形態として、複数列のライン状指紋センサを有する例である。
【００７７】
図１５は、このような他のもう一つの実施形態を示す図である。
【００７８】
図１５において、ライン状指紋センサ１５１は、ｙ軸方向に複数列の凹凸検出センサ９を有している。入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理５３において、ライン状指紋センサ６に比べて増加しているｙ軸方向の凹凸センサ９のデータ群についても、同様に入力指紋データと登録指紋データの差分を算出する。これらの差分算出結果を用いることにより、より精度の高い登録指紋データと、入力指紋データの一致している確度とを、数値化することができる指紋照合方法である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の指紋照合方法に使用する装置の実施形態を示すブロック図
【図２】ライン状指紋センサの構成図
【図３】ライン状指紋センサと指との関係を示す図
【図４】入力指紋データの採取を説明するための図
【図５】本発明の指紋照合方法の基本的な処理を示すフローチャート
【図６−１】基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の詳細な処理を示すフローチャート
【図６−２】図６-１の後続のフローチャート
【図６−３】図６-２の後続のフローチャート
【図７】基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置の確定処理５１の処理における入力指紋データと登録指紋データのｘ軸方向の位置関係を表す図
【図８−１】変換関数Ｔｒを求める処理５２の詳細な処理を示すフローチャート
【図８−２】図８-１の後続のフローチャート
【図９】ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＶｓｙ（ｙ）として表したグラフ
【図１０】ｘ座標基準の入力指紋データＥｓｙ（ｙ）を、横軸にｙ、縦軸にＥｓｙ（ｙ）として表したグラフ
【図１１】関数Ｆ（ｑ）を示す図
【図１２】ｘ座標基準の入力指紋データＶｓｙ（ｙ）のｙ軸成分をＦ（ｑ）変換した結果を示す図
【図１３】入力指紋データと登録指紋データの差分の算出処理を示すフローチャート
【図１４】他の実施形態を説明するための図
【図１５】他のもう一つの実施形態を示す図
【図１６】従来技術の指紋照合方法を説明するための図
【符号の説明】
【００８０】
１…ＣＰＵ
２…入出力制御装置
３…メモリ
４…不揮発性メモリ
５…センサ制御装置
６…ライン状指紋センサ
７…外部バス
８…情報バス
９…凹凸検出センサ
１１…指紋のｙ軸方向の一部分
１２…指紋のｘ軸方向の一部分
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ライン状に配置した指紋センサにより移動する指の表面の凹凸を検出して、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合方法において、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することによって、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２】
入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換する際、指紋センサの長手方向をｘ軸として、ｘ軸と平行に定めた基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置を確定し、更に、ｘ軸上の基準位置におけるｘ軸と直角のｙ軸方向の時系列の入力指紋データに対応する登録指紋データの変換関数を求め、前記変換関数により入力指紋データを変換することを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項３】
前記基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置は、入力指紋データの検出値の大きさを登録指紋データの検出値の大きさに対して調整した後、入力指紋データと登録指紋データの差分の絶対値の最も小さくなる時の登録指紋データの位置を求めることにより確定することを特徴とする請求項２に記載の指紋照合方法。
【請求項４】
前記ｙ軸方向の時系列の入力指紋データに対応する登録指紋データの変換関数は、相関位置の確定時における基準線上の点を基準として、前記ｙ軸方向の時系列の入力指紋データと対応する登録指紋データの前後の山と谷を対応させて求めることを特徴とする請求項２に記載の指紋照合方法。
【請求項５】
変換された入力指紋データと登録指紋データを比較した差分の算出は、入力指紋データの検出値の大きさを登録指紋データの検出値の大きさに対して調整した後に行うことを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項６】
入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換する際、指紋センサの長手方向をｘ軸として、ｘ軸と平行に定めた複数の基準線について入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置を確定し、更に、前記複数の基準線について各相関位置から求めた前記複数の基準線上の基準点を結ぶ直線上の時系列の入力指紋データに対応する登録指紋データの変換関数を求めることを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項７】
前記ライン状に配置した指紋センサは、複数列の凹凸検出センサを有し、各列の凹凸検出センサにおいて変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項８】
入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合装置であって、移動する指の表面の凹凸を検出するライン状に配置した指紋センサと、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出する演算制御部とを有し、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１】
ライン状に配置した指紋センサにより移動する指の表面の凹凸を検出して、入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合方法において、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することによって、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２】
入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換する際、指紋センサの長手方向をｘ軸として、ｘ軸と平行に定めた基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置を確定し、更に、ｘ軸上の基準位置におけるｘ軸と直角のｙ軸方向の時系列の入力指紋データに対応する登録指紋データの変換関数を求め、前記変換関数により入力指紋データを変換することを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項３】
前記基準線の入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置は、入力指紋データの検出値の大きさを登録指紋データの検出値の大きさに対して調整した後、入力指紋データと登録指紋データの差分の絶対値の最も小さくなる時の登録指紋データの位置を求めることにより確定することを特徴とする請求項２に記載の指紋照合方法。
【請求項４】
前記ｙ軸方向の時系列の入力指紋データに対応する登録指紋データの変換関数は、相関位置の確定時における基準線上の点を基準として、前記ｙ軸方向の時系列の入力指紋データと対応する登録指紋データの前後の山と谷を対応させて求めることを特徴とする請求項２に記載の指紋照合方法。
【請求項５】
変換された入力指紋データと登録指紋データを比較した差分の算出は、入力指紋データの検出値の大きさを登録指紋データの検出値の大きさに対して調整した後に行うことを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項６】
入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換する際、指紋センサの長手方向をｘ軸として、ｘ軸と平行に定めた複数の基準線について入力指紋データに対する登録指紋データの相関位置を確定し、更に、前記複数の基準線について各相関位置から求めた前記複数の基準線上の基準点を結ぶ直線上の時系列の入力指紋データに対応する登録指紋データの変換関数を求めることを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項７】
前記ライン状に配置した指紋センサは、複数列の凹凸検出センサを有し、各列の凹凸検出センサにおいて変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出することを特徴とする請求項１に記載の指紋照合方法。
【請求項８】
入力指紋データと登録指紋データを比較する指紋照合装置であって、移動する指の表面の凹凸を検出するライン状に配置した指紋センサと、指紋センサから得られた入力指紋データの時系列の変化を、照合元の登録指紋データ取得時の時系列の変化に変換し、変換された入力指紋データと登録指紋データを比較し差分を算出する演算制御部とを有し、登録指紋データと入力指紋データの一致している確度を数値化することを特徴とする指紋照合装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６−１】
【図６−２】
【図６−３】
【図７】
【図８−１】
【図８−２】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６−１】
【図６−２】
【図６−３】
【図７】
【図８−１】
【図８−２】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２００６−２５２００３（Ｐ２００６−２５２００３Ａ）
【公開日】平成１８年９月２１日（２００６．９．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−６５４５５（Ｐ２００５−６５４５５）
【出願日】平成１７年３月９日（２００５．３．９）
【出願人】（０００２２７２０５）ＮＥＣインフロンティア株式会社 (1,047)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年９月２１日（２００６．９．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年３月９日（２００５．３．９）
【出願人】（０００２２７２０５）ＮＥＣインフロンティア株式会社 (1,047)
【Ｆターム（参考）】
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