指紋照合装置、方法およびプログラム
【課題】 照合精度の向上が可能な指紋照合装置、方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】 照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像入力部１１０と、取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する前処理部１３２、特徴点抽出部１３４と、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線を部分線として抽出する部分線抽出部１３６と、抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する接合点抽出処理部１３８、関数近似処理部１４０と、関数近似処理に関連する特徴情報に基づいて照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する類似度判定処理部１４２とが備わっている。
【解決手段】 照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像入力部１１０と、取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する前処理部１３２、特徴点抽出部１３４と、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線を部分線として抽出する部分線抽出部１３６と、抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する接合点抽出処理部１３８、関数近似処理部１４０と、関数近似処理に関連する特徴情報に基づいて照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する類似度判定処理部１４２とが備わっている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された指紋画像に一致する登録済みの指紋を抽出する指紋照合装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、金融機関のキャッシュカードの不正使用や家屋に対するピッキング被害等を防止するための一つの手法として指紋認証が用いられている。指紋認証は、あらかじめ登録しておいた指紋認証データと、入力された指紋画像から抽出した特徴データとを比較することにより、指紋画像と一致する登録済みの指紋に対応する本人を特定する技術であり、従来から様々な手法が用いられている（例えば、特許文献１、２参照。）。
【特許文献１】特開２００４−１４５４４７号公報（第２−１１頁、図１−１２）
【特許文献２】特開２００４−５５３２号公報（第２−１１頁、図１−７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、家屋への進入許可に指紋認証技術を用いる場合には登録済みの指紋の数はそれほど多くないが、金融機関における本人確認に指紋認証を用いる場合には登録済みの指紋の数が飛躍的に増大し、これに伴って処理時間が長くなるとともに、照合精度の低下が懸念される。また、従来から用いられている各種の指紋認証技術（例えば、周波数解析法、パタンマッチング法、マニューシャ法等）は、現状では処理時間や照合精度の上で完全なものはなく改良の余地がある。そこで、これらの従来手法に代わる、あるいは併用することができる指紋認証技術が望まれている。
【０００４】
本発明は、このような点に鑑みて創作されたものであり、その目的は、照合精度の向上が可能な指紋認証装置、方法および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】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明の指紋照合装置は、照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込手段と、指紋画像取込手段によって取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線あるいは谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、部分線抽出手段によって抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段とを備えている。
【０００６】
また、本発明の指紋照合方法は、照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込ステップと、指紋画像取込ステップにおいて取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出ステップと、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線あるいは谷線を部分線として抽出する部分線抽出ステップと、部分線抽出手段によって抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似ステップと、関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索ステップとを備えている。
【０００７】
また、本発明の指紋照合プログラムは、コンピュータを、指紋画像取込手段によって取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線あるいは谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、部分線抽出手段によって抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段として機能させる。
【０００８】
指紋の隆線や谷線を分岐点や端点で区画することによって抽出される部分線の形状を関数近似してその結果を用いて指紋照合を行うことにより、指紋の詳細な形状に基づく精度の高い指紋照合を行うことが可能になる。
【０００９】
また、上述した登録指紋画像に含まれる部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する処理に関連して作成された特徴情報が、複数の登録指紋画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、検索手段は、照合指紋画像に対応する特徴情報と、特徴情報格納手段に格納されている複数の登録指紋画像に対応する特徴情報とを比較することが望ましい。これにより、あらかじめ格納された登録指紋画像の特徴情報を順番に読み出して、照合指紋画像の特徴情報と比較することにより、容易に類似する登録指紋画像の検索を行うことができ、比較対象となる登録指紋画像が多い場合であっても処理が煩雑にならず、処理の簡略化が可能になる。
【００１０】
また、上述した指紋画像取込手段、特徴点抽出手段、部分線抽出手段、関数近似手段を用いて登録指紋画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることが望ましい。これにより、照合対象となる登録指紋画像を適宜追加することが可能になる。
【００１１】
また、上述した部分線抽出手段は、部分線を構成する各画素のＸ座標とＹ座標のそれぞれについて座標値を別々に抽出し、関数近似手段は、部分線抽出手段によって抽出された座標値に基づいて、Ｘ座標に対応する関数近似処理とＹ座標に対応する関数近似処理を別々に行うことが望ましい。これにより、一変数に着目して関数近似処理を行うことができるため、処理の簡略化が可能になる。
【００１２】
また、上述した検索手段は、照合指紋画像に含まれる部分線と、登録指紋画像に含まれる部分線との一致／不一致を調べ、一致する部分線の数が所定値を超えたときに、この登録指紋画像が照合指紋画像に一致するものとする判定を行うことが望ましい。これにより、隆線あるいは谷線の大部分の形状が一致した登録指紋画像を照合指紋画像に一致するものとして判定することができ、指紋照合の精度を向上させることができる。
【００１３】
また、上述した特徴情報には、部分線の長さとしての部分線長が含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、部分線長の値が近い部分線について調べることが望ましい。これにより、一致／不一致を調べる部分線の数を減らすことができ、処理の簡略化および処理時間の短縮が可能になる。
【００１４】
また、上述した特徴情報には、部分線を構成する複数の関数の順番が含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、複数の関数の順番に基づいて調べることが望ましい。あるいは、上述した特徴情報には、部分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長の並びが含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、区間長の並びに基づいて調べることが望ましい。また、上述した検索手段は、部分線の一致／不一致を、部分線を構成する関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離あるいは相関度に基づいて調べることが望ましい。部分線を構成する複数の関数の順番、それぞれの区間長の並び、複数の関数を特定するパラメータは、部分線の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、これらを用いることにより、精度の高い指紋照合を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を適用した一実施形態の指紋照合装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１６】
図１は、一実施形態の指紋照合装置の構成を示す図である。図１に示す指紋照合装置は、指紋画像が入力されたときにこの画像に類似する登録済みの指紋画像（登録指紋画像）あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索して検索結果を出力するためのものであり、指紋画像入力部１１０、指紋ＤＢ（データベース）１２０、指紋照合処理部１３０、操作部１５０、表示部１６０を備えている。
【００１７】
指紋画像入力部１１０は、指紋照合処理部１３０に指紋画像（この照合対象となる指紋画像を「照合指紋画像」と称する）を取り込むためのものであり、指紋の隆線（あるいは隣接する隆線に挟まれた谷線）の模様に対応する指紋画像データの入力を行う。例えば、光学的に隆線形状を読み取る光学スキャナとしての指紋画像入力部１１０が用いられる。なお、結果的に指紋に含まれる隆線形状（あるいは谷線形状）を読み取ることができればよいため、指先を検出面に押圧したときに指紋の隆線の接触による静電容量の変化を読み取って指紋画像を取得するようにしてもよい。また、これら以外の各種センサを用いて指紋画像を取得して入力したり、既にビットマップ形式等になっている指紋画像を指紋画像入力部１１０によって読み込むようにしてもよい。
【００１８】
指紋ＤＢ１２０は、照合処理に際して、取り込まれた照合指紋画像と類似度が比較される複数の指紋画像（これらの画像を「登録指紋画像」と称する）に対応して抽出された特徴量を格納する。特徴量の具体例については後述する。また、この指紋ＤＢ１２０には、それぞれの登録指紋画像に対応する各種の付随情報が格納されている。例えば、付随情報には登録指紋画像に対応する個人情報（氏名、性別、住所等）が含まれる。指紋照合処理部１３０による処理に先だって、指紋ＤＢ１２０に複数の登録指紋画像の特徴量を登録する必要がある。この登録処理の詳細については後述する。
【００１９】
指紋照合処理部１３０は、取り込んだ照合指紋画像の特徴量を抽出し、この特徴量に基づいてこの照合指紋画像に類似する登録指紋画像を検索する処理を行う。このために、指紋照合処理部１３０は、前処理部１３２、特徴点抽出部１３４、部分線抽出部１３６、接合点抽出処理部１３８、関数近似処理部１４０、類似度判定処理部１４２、照合結果出力処理部１４４を備えている。
【００２０】
前処理部１３２は、指紋画像入力部１１０を用いて取り込まれた照合指紋画像に対して所定の前処理を行う。例えば、前処理として、取り込まれた指紋画像の二値化する処理や細線化する処理が行われる。特徴点抽出部１３４は、前処理部１３２による前処理が終了した後の照合指紋画像に含まれる特徴点の抽出を行う。ここで、特徴点とは、細線化された隆線の端点および分岐点を指している。
【００２１】
図２は、照合指紋画像に含まれる特徴点の具体例を示す図である。特徴点抽出部１３４は、前処理が終了した後の照合指紋画像に含まれる分岐点と端点を抽出する。図２に示した照合指紋画像には、分岐点１、３、４、６と端点２、７、１０、１３が含まれている。
【００２２】
部分線抽出部１３６は、同一の隆線に沿って隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線を部分線として抽出する。図２に示した照合指紋画像の場合には、例えば、分岐点１と端点１３で挟まれた隆線の一部が部分線として抽出される。ところで、１つの分岐点のみが含まれる閉じた隆線については、この閉じた隆線全体が部分線として抽出される。同様に、分岐点や端点が一つも含まれない閉じた隆線もその全体が部分線として抽出される。このようにして、照合指紋画像に含まれる全ての部分線が抽出される。
【００２３】
図３は、部分線抽出部１３６によって抽出された部分線の概略を示す図である。また、図４は抽出された部分線のＸ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。図５は、抽出された部分線のＹ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。
【００２４】
図３では、丸印（○）が部分線を構成する画素を示しており、各丸印に付された数字は部分線を一方の端部から追跡した場合の画素の順番を示している。なお、実際の部分線は図３に示す例に比べて多くの画素によって構成されているが、図３では説明を簡略化するために少ない数の画素によって部分線が構成されているものとする。
【００２５】
例えば、部分線抽出部１３６は、一方端に存在する特徴点（隆線の分岐点あるいは端点）に対応する画素に番号「１」を付して走査を開始する。図３に示した例では、部分線抽出部１３６は、番号「１」の画素を追跡開始画素として時計回り方向に部分線を追跡しながら、部分線を構成する各画素を検出するとともにこれらの各画素に検出順に通し番号「２」、「３」、…を付す。この部分線に沿った画素の検出動作は、検出する画素が部分線の他方端に到達するまで行われる。部分線を構成する各画素の番号を横軸に、各画素のＸ座標値を縦軸にプロットしたものが図４である。また、部分線を構成する各画素の番号を横軸に、各画素のＹ座標値を縦軸にプロットしたものが図５である。このように、部分線抽出部１３６は、部分線を構成する各画素に付した検出順番を示す通し番号を媒介変数として、Ｘ座標値とＹ座標値を別々に記録することにより、部分線の抽出を行う。なお、上述した説明では、一例として媒介変数を用いてＸ座標値とＹ座標値を別々に記録するようにしたが、媒介変数を用いずに、Ｘ座標値とＹ座標値の組み合わせを記録するようにしてもよい。
【００２６】
接合点抽出処理部１３８は、部分線抽出部１３６によって抽出されたそれぞれの部分線について、部分線の傾向が変化する接合点を抽出する。例えば、部分線の角度が急に変化する角点が接合点として抽出される。接合点の抽出処理や関数近似処理は、図４に示すＸ座標に着目した部分線と図５に示すＹ座標に着目した部分線のそれぞれについて別々に行われる。
【００２７】
関数近似処理部１４０は、１つの部分線に沿って隣接する２つの接合点で区分される部分的な領域（区分領域）を、直線、円弧、自由曲線のいずれかの関数を用いて近似し、この近似処理に関連する特徴情報を作成する。例えば、区分領域が直線で近似可能な場合には近似関数として直線が用いられ、直線で近似不可能であって円弧で近似可能な場合には近似関数として円弧が用いられる。円弧でも近似不可能な場合には近似関数として自由曲線が用いられる。近似関数として直線を用いた場合には、用いた関数が直線であることを示す符号と、直線で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。同様に、近似関数として円弧を用いた場合には、用いた関数が円弧であることを示す符号と、円弧で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。近似関数として自由曲線を用いた場合には、用いた関数が自由曲線であることを示す符号と、自由曲線で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。
【００２８】
なお、着目している区分領域がどの関数で近似可能であるか否かの判定は、区分領域と近似関数との間の誤差（最小二乗法で求めた誤差）が所定値以下であるか否かを調べることにより行われる。また、区分領域の形状を示すパラメータは、この区分領域の形状を特定することが可能であればよいが、例えば、特許第２６４６４７５号公報に開示されているように、以下に示すものを用いるようにしてもよい。
（１）直線の場合：直線を示すフラグ、区分領域の始点の座標
（２）円弧の場合：円弧を示すフラグ、円弧の始点の座標、接合点間の中心角の係数、接合点間に存在する画素数、近似関数の係数（円弧を例えば三角関数の線形結合の式で表現した場合の各係数）
（３）自由曲線の場合：接合点間の自由曲線を示す近似関数の次元数（≧３）、接合点間に存在する画素数、接合点間における画素列の変動の中心、近似関数の係数。
【００２９】
類似度判定処理部１４２は、照合指紋画像に対応して抽出される特徴情報に基づいて、照合指紋画像と各登録指紋画像との類似度を判定し、照合指紋画像と一致する登録指紋画像を決定する。この類似度判定に用いられる特徴情報には、上述した区間領域の形状を示すパラメータの他に、各部分線の部分線長（各部分線の長さ）、区分線を構成する複数の関数の順番、区分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長（区分領域の長さ）の並び、照合指紋画像と登録指紋画像のそれぞれを構成する関数のマッチング距離や相関度などが含まれている。
【００３０】
図６および図７は、部分線抽出部１３６、接合点抽出処理部１３８、関数近似処理部１４０の各処理によって抽出される特徴情報の概要を示す図である。図６に示すひとまとまりの特徴情報が一の照合指紋画像について抽出される。図６に示す例では、着目している照合指紋画像には、部分線１、２、３、…で示される複数の部分線が含まれている（それぞれの部分線長が部分線長１、２、３…で示されている）。また、各部分線には、Ｘ軸関数表とＹ軸関数表とが対応付けられている。
【００３１】
図７に示すように、Ｘ軸関数表には、関数総数、部分線長、総標本点数、直線個数、直線総長、円弧個数、円弧総長、曲線個数、曲線総長の他に、各部分線毎の区間長、標本点数、始点標本番号（図３や図４において示した通し番号）、各関数に対応する区間長やパラメータが含まれている。関数総数は、着目している部分線に含まれる関数の総数であって区分領域の数に等しい。部分線長は、着目している部分線の長さである。直線個数は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で直線によって近似される区分領域の数である。直線総長は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で直線によって近似される区分領域の長さの合計値である。円弧個数は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で円弧によって近似される区分領域の数である。円弧総長は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で円弧によって近似される区分領域の長さの合計値である。曲線個数は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で自由曲線によって近似される区分領域の数である。曲線総長は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で自由曲線によって近似される区分領域の長さの合計値である。また、図７において、「Ｘ軸関数」に対応する複数の関数は、着目している部分線を構成する各区分領域を近似する関数を示しており、これらの配置順が各区分領域の並びに対応している。
【００３２】
類似度判定処理部１４２は、図６に示すテーブルを参照することにより部分線の数を知ることができる。また、類似度判定処理部１４２は、図７に示すテーブルを参照することにより、各部分線を構成する複数の関数の順番や、各部分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長（区分領域の長さ）の並びを知ることができる。なお、Ｙ軸関数表も同様の内容を有している。
【００３３】
照合結果出力処理部１４４は、検索結果（指紋照合結果）を表示部１６０の画面上に表示したり、操作部１５０を用いた印刷操作がなされた場合には印刷装置（図示せず）に対して検索結果の印刷を指示する。
【００３４】
ところで、図６および図７に示した特徴情報は、指紋画像入力部１１０から入力される照合指紋画像の画像データに基づいて作成されるが、この特徴情報を用いて照合指紋画像と一致する登録指紋画像を特定するためには、多くの登録指紋画像について同じ内容の特徴情報をあらかじめ抽出して指紋ＤＢ１２０に登録しておく必要がある。
【００３５】
図８は、登録指紋画像についてあらかじめ特徴情報の抽出を行って指紋ＤＢ１２０に対する登録を行うデータベース作成装置の構成を示す図である。なお、図８に示す構成は、図１に示した指紋照合装置の一部として備わっている場合が考えられるが、図１に示した指紋照合装置とは別に構築するようにしてもよい。図８に示すデータベース作成装置は、指紋ＤＢ１２０に多くの登録指紋画像の特徴情報を登録するために、指紋画像入力部２１０、データベース作成部２２０、操作部２３０、表示部２４０を備えている。
【００３６】
指紋画像入力部２１０は、登録指紋画像を構成する各画素毎の濃淡情報を示す画像データの入力を行う。図１に示した指紋画像入力部１１０と同様に、この指紋画像入力部２１０として光学的スキャナやその他の各種センサ類を用いることができる。
【００３７】
データベース作成部２２０は、登録指紋画像の特徴情報を抽出して指紋ＤＢ１２０に登録する処理を行う。このために、データベース作成部２２０は、前処理部２２１、特徴点抽出部２２２、部分線抽出部２２３、接合点抽出処理部２２４、関数近似処理部２２５、ファイル作成処理部２２６を備えている。この中で、ファイル作成処理部２２６を除く前処理部２２１、特徴点抽出部２２２、部分線抽出部２２３、接合点抽出処理部２２４、関数近似処理部２２５の基本的な動作は、図１に示した指紋照合処理部１３０内の同一名称の各構成部と同じであり、詳細な動作説明は省略する。
【００３８】
ファイル作成処理部２２６は、抽出された登録指紋画像毎の特徴情報をひとまとまりのファイルとして指紋ＤＢ１２０に登録する。操作部２３０は、登録指紋画像に対応する特徴情報の抽出、登録に必要な動作指示等を行うために用いられる。また、操作部２３０は、各登録指紋画像に対応する付随情報としての個人情報を入力するために用いられる。表示部２４０は、特徴情報や付随情報の登録内容を確認したり、登録に必要な各種の操作画面を表示するために用いられる。
【００３９】
このような構成を有するデータベース作成装置を用いることにより、図６および図７に示した照合指紋画像の特徴情報と基本的に同じ内容を有する複数の登録指紋画像の特徴情報や各登録指紋画像に対応する付随情報が指紋ＤＢ１２０に登録される。
【００４０】
上述した指紋画像入力部１１０、２１０が指紋画像取込手段に、前処理部１３２、２２１、特徴点抽出部１３４、２２２が特徴点抽出手段に、部分線抽出部１３６、２２３が部分線抽出手段に、接合点抽出処理部１３８、２２４、関数近似処理部１４０、２２５が関数近似手段に、類似度判定処理部１４２が検索手段に、指紋ＤＢ１２０が特徴情報格納手段に、ファイル作成処理部２２６が特徴情報格納処理手段にそれぞれ対応する。また、指紋画像入力部１１０、２１０によって行われる動作が指紋画像取込ステップの動作に、前処理部１３２、２２１、特徴点抽出部１３４、２２２によって行われる動作が特徴点抽出ステップの動作に、部分線抽出部１３６、２２３によって行われる動作が部分線抽出ステップの動作に、接合点抽出処理部１３８、２２４、関数近似処理部１４０、２２５によって行われる動作が関数近似ステップの動作に、類似度判定処理部１４２によって行われる動作が検索ステップの動作にそれぞれ対応する。
【００４１】
本実施形態の指紋照合装置はこのような構成を有しており、次にその動作を説明する。図９は、照合指紋画像について特徴情報を抽出する動作手順を示す流れ図である。まず、前処理部１３２は、指紋画像入力部１１０から入力される照合指紋画像を取得すると（ステップ１００）、細線化等の前処理を行う（ステップ１０１）。次に、特徴点抽出部１３４は、前処理が終了した後の照合指紋画像に含まれる分岐点と端点を特徴点として抽出する（ステップ１０２）。また、部分線抽出部１３６は、細線化された隆線に含まれる分岐点と端点によって区分される隆線の一部を部分線として抽出する（ステップ１０３）。この部分線の抽出は、取得された照合指紋画像の全範囲あるいは所定範囲（例えば照合指紋画像の中心を含む一定範囲）に含まれる全ての隆線について行われる。
【００４２】
次に、接合点抽出処理部１３８は、一の部分線を選択し（ステップ１０４）、この部分線に含まれる接合点を抽出する（ステップ１０５）。関数近似処理部１４０は、抽出された接合点によって区分されるそれぞれの区分領域に対して関数近似処理を行って特徴情報を作成する（ステップ１０６）。その後、接合点抽出処理部１３８は、未処理の他の部分線があるか否かを判定し（ステップ１０７）、ある場合には肯定判断を行ってステップ１０４の部分線の選択処理を繰り返す。また、未処理の部分線がない場合にはステップ１０７の判定において否定判断が行われ、照合指紋画像の取り込みから特徴情報の作成までの一連の処理が終了する。
【００４３】
図１０は、照合指紋画像から作成された特徴情報を用いて指紋照合を行う類似度判定処理部１４２の動作手順を示す流れ図である。まず、類似度判定処理部１４２は、一の登録指紋画像を選択するとともに（ステップ２００）、照合指紋画像に含まれる一の部分線を選択し（ステップ２０１）、この部分線の部分線長に近い長さを有する部分線が登録指紋画像に含まれているか否かを判定する（ステップ２０２）。含まれている場合には肯定判断が行われ、照合指紋画像と登録指紋画像に含まれるこれら２本の部分線が一致するか否かを以下の手順にしたがって判定する。なお、長さが一致する部分線が複数本存在する場合には、それぞれの部分線についてこの判定が行われる。
【００４４】
まず、類似度判定処理部１４２は、照合指紋画像の部分線に対応する第１の特徴情報と、登録指紋画像の部分線に対応する第２の特徴情報とを用いてマッチング処理を行い、マッチング距離Ｍと相関度Ｓを以下の式を用いて計算する（ステップ２０３）。
【００４５】
Ｍ＝‖ｆ−ｇ‖
Ｓ＝＜ｆ、ｇ＞／（‖ｆ‖×‖ｇ‖）
ここで、‖・‖はノルムを示しており、＜・＞は内積を示している。また、ｆは第１の特徴情報（３つの関数１〜３）を成分とするベクトルである。ｇは第２の特徴情報を成分とするベクトルである。例えば、図７に示すパラメータ（部分線を構成する関数を特定するパラメータ）が第１および第２の特徴情報として用いられる。
【００４６】
マッチング距離Ｍは２つのベクトルｆとｇの差ベクトルの長さを示す。また、相関Ｓは２つのベクトルｆとｇのなす角θの余弦値（cosθ）を示す。照合指紋画像の部分線に対応する第１の特徴情報と登録指紋画像の部分線に対応する第２の特徴情報とが非常に近い場合には、２つのベクトルｆ、ｇの長さおよび方向が類似したものになるため、マッチング距離Ｍが小さく、かつ相関度Ｓが１に近い値になる。部分線に対応する特徴情報は２組以上あるため、それぞれの特徴情報を用いてマッチング距離Ｍや相関度Ｓを計算し、この計算結果を全ての特徴情報について合計すればよい。
【００４７】
次に、類似度判定処理部１４２は、着目している部分線全体について合計されたマッチング距離Ｍが所定値以下か否かを判定する（ステップ２０４）。所定値以下の場合とは、２つの部分線の形状が非常に近く、ほぼ一致している場合である。この場合には肯定判断が行われ、次に、類似度判定処理部１４２は、一致する部分線分のカウント値Ｎを更新した後（ステップ２０５）、このカウント値Ｎが所定値に達したか否かを判定する（ステップ２０６）。カウント値Ｎが所定値に達した場合とは、照合指紋画像に含まれる所定値分の部分線と、登録指紋画像に含まれる所定値分の部分線の形状が一致する場合であり、この場合には照合指紋画像と登録指紋画像とが一致するものと判定される。この場合にはステップ２０６の判定において肯定判断が行われ、照合結果出力処理部１４４は、この登録指紋画像に対応する付随情報を照合結果として出力（表示）する（ステップ２０７）。
【００４８】
一方、形状が一致する部分線の数が所定値に達しない場合にはステップ２０６において否定判断が行われ、次に、類似度判定処理部１４２は、照合指紋画像に含まれる未処理の他の部分線があるか否かを判定する（ステップ２０８）。他の部分線がある場合には肯定判断が行われ、ステップ２０１に戻って他の部分線の選択動作が繰り返される。また、照合指紋画像に含まれる全ての部分線について形状の一致判定が終了するとステップ２０８の判定において否定判断が行われ、次に、類似度判定処理部１４２は、照合処理をしていない他の登録指紋画像があるか否かを判定する（ステップ２０９）。他の登録指紋画像がある場合には肯定判断が行われ、ステップ２００に戻って他の登録指紋画像の選択動作が繰り返される。他の登録指紋画像がない場合にはステップ２０９の判定において否定判断が行われ、照合指紋画像と一致する登録指紋画像が存在しない旨の照合結果が出力される（ステップ２０７）。このようにして一連の指紋照合動作が終了する。
【００４９】
このように、指紋の隆線に含まれる分岐点と端点は指紋を特定するための大きな特徴であるとともに、これらの分岐点や端点で挟まれた隆線の形状も指紋を特定するための大きな特徴と考えられる。本実施形態の指紋照合装置では、これらの分岐点や端点で区画される部分線を抽出するとともにこの部分線の形状を関数近似してその結果としての特徴情報を用いて指紋照合を行うことにより、指紋の詳細な形状に基づく精度の高い指紋照合を行うことが可能になる。
【００５０】
また、あらかじめ格納された登録指紋画像の特徴情報を順番に読み出して、照合指紋画像の特徴情報と比較することにより、容易に類似する登録指紋画像の検索を行うことができ、比較対象となる登録指紋画像が多い場合であっても処理が煩雑にならず、処理の簡略化が可能になる。また、図８に示したデータベース作成装置を用いることにより、照合対象となる登録指紋画像を適宜追加することが可能になる。
【００５１】
また、部分線の抽出処理や関数近似処理をＸ座標とＹ座標とで別々に行うことにより、一変数に着目して関数近似処理を行うことができるため、処理の簡略化が可能になる。
【００５２】
また、上述した検索手段は、照合指紋画像に含まれる部分線と、登録指紋画像に含まれる部分線との一致／不一致を調べ、一致する部分線の数が所定値を超えたときに、この登録指紋画像が照合指紋画像に一致するものとする判定を行うことが望ましい。これにより、隆線あるいは谷線の大部分の形状が一致した登録指紋画像を照合指紋画像に一致するものとして判定することができ、指紋照合の精度を向上させることができる。
【００５３】
また、上述した特徴情報には、部分線の長さとしての部分線長が含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、部分線長の値が近い部分線について調べることが望ましい。これにより、一致／不一致を調べる部分線の数を減らすことができ、処理の簡略化および処理時間の短縮が可能になる。
【００５４】
また、本実施形態では、部分線の一致／不一致を、部分線を構成する関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離に基づいて判定している。部分線を構成する複数の関数を特定するパラメータは、部分線の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、これらを用いることにより、精度の高い指紋照合を行うことが可能となる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。例えば、上述した実施形態の指紋照合処理部１３０やデータベース作成部２２０の各動作を、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータによって実施するようにしてもよい。この場合には、ＲＯＭやＲＡＭあるいはその他の記憶装置（ハードディスク装置等）に格納された指紋照合プログラム（図９および図１０に示す各ステップを実行したり、指紋照合処理部１３０やデータベース作成部２２０の各部の機能を実現するためのプログラム）をＣＰＵで実行すればよい。
【００５６】
また、上述した実施形態では、指紋画像の隆線に含まれる分岐点と端点を特徴点として抽出したが、隣接する隆線に挟まれた谷線にも同じような分岐点や端点が含まれるため、これらを特徴点として抽出して指紋照合を行うようにしてもよい。
【００５７】
また、上述した実施形態では、部分線の一致／不一致の判定を、部分線を構成する複数の関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離Ｍに基づいて行ったが、相関度Ｓを用いるようにしてもよい。あるいは、部分線を構成する複数の関数の順番やそれぞれの区間長の並びを用いるようにしてもよい。すなわち、部分線を構成する複数の関数の順番が一致する場合や、接合点で区分される各区分領域の長さの並び（接合点の位置に相当する）が一致する場合には、２つの区分線の形状が一致するものとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】一実施形態の指紋照合装置の構成を示す図である。
【図２】照合指紋画像に含まれる特徴点の具体例を示す図である。
【図３】部分線抽出部によって抽出された部分線の概略を示す図である。
【図４】抽出された部分線のＸ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。
【図５】抽出された部分線のＹ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。
【図６】部分線抽出部、接合点抽出処理部、関数近似処理部の各処理によって抽出される特徴情報の概要を示す図である。
【図７】部分線抽出部、接合点抽出処理部、関数近似処理部の各処理によって抽出される特徴情報の概要を示す図である。
【図８】登録指紋画像についてあらかじめ特徴情報の抽出を行って指紋ＤＢに対する登録を行うデータベース作成装置の構成を示す図である。
【図９】照合指紋画像について特徴情報を抽出する動作手順を示す流れ図である。
【図１０】照合指紋画像から作成された特徴情報を用いて指紋照合を行う類似度判定処理部の動作手順を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００５９】
１１０、２１０ 指紋画像入力部
１２０ 指紋ＤＢ（データベース）
１３０ 指紋照合処理部
１３２、２２１ 前処理部
１３４、２２２ 特徴点抽出部
１３６、２２３ 部分線抽出部
１３８、２２４ 接合点抽出処理部
１４０、２２５ 関数近似処理部
１４２ 類似度判定処理部
１４４ 照合結果出力処理部
１５０、２３０ 操作部
１６０、２４０ 表示部
２２０ データベース作成部
２２６ ファイル作成処理部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された指紋画像に一致する登録済みの指紋を抽出する指紋照合装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、金融機関のキャッシュカードの不正使用や家屋に対するピッキング被害等を防止するための一つの手法として指紋認証が用いられている。指紋認証は、あらかじめ登録しておいた指紋認証データと、入力された指紋画像から抽出した特徴データとを比較することにより、指紋画像と一致する登録済みの指紋に対応する本人を特定する技術であり、従来から様々な手法が用いられている（例えば、特許文献１、２参照。）。
【特許文献１】特開２００４−１４５４４７号公報（第２−１１頁、図１−１２）
【特許文献２】特開２００４−５５３２号公報（第２−１１頁、図１−７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、家屋への進入許可に指紋認証技術を用いる場合には登録済みの指紋の数はそれほど多くないが、金融機関における本人確認に指紋認証を用いる場合には登録済みの指紋の数が飛躍的に増大し、これに伴って処理時間が長くなるとともに、照合精度の低下が懸念される。また、従来から用いられている各種の指紋認証技術（例えば、周波数解析法、パタンマッチング法、マニューシャ法等）は、現状では処理時間や照合精度の上で完全なものはなく改良の余地がある。そこで、これらの従来手法に代わる、あるいは併用することができる指紋認証技術が望まれている。
【０００４】
本発明は、このような点に鑑みて創作されたものであり、その目的は、照合精度の向上が可能な指紋認証装置、方法および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】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明の指紋照合装置は、照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込手段と、指紋画像取込手段によって取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線あるいは谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、部分線抽出手段によって抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段とを備えている。
【０００６】
また、本発明の指紋照合方法は、照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込ステップと、指紋画像取込ステップにおいて取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出ステップと、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線あるいは谷線を部分線として抽出する部分線抽出ステップと、部分線抽出手段によって抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似ステップと、関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索ステップとを備えている。
【０００７】
また、本発明の指紋照合プログラムは、コンピュータを、指紋画像取込手段によって取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線あるいは谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、部分線抽出手段によって抽出された部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段として機能させる。
【０００８】
指紋の隆線や谷線を分岐点や端点で区画することによって抽出される部分線の形状を関数近似してその結果を用いて指紋照合を行うことにより、指紋の詳細な形状に基づく精度の高い指紋照合を行うことが可能になる。
【０００９】
また、上述した登録指紋画像に含まれる部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する処理に関連して作成された特徴情報が、複数の登録指紋画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、検索手段は、照合指紋画像に対応する特徴情報と、特徴情報格納手段に格納されている複数の登録指紋画像に対応する特徴情報とを比較することが望ましい。これにより、あらかじめ格納された登録指紋画像の特徴情報を順番に読み出して、照合指紋画像の特徴情報と比較することにより、容易に類似する登録指紋画像の検索を行うことができ、比較対象となる登録指紋画像が多い場合であっても処理が煩雑にならず、処理の簡略化が可能になる。
【００１０】
また、上述した指紋画像取込手段、特徴点抽出手段、部分線抽出手段、関数近似手段を用いて登録指紋画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることが望ましい。これにより、照合対象となる登録指紋画像を適宜追加することが可能になる。
【００１１】
また、上述した部分線抽出手段は、部分線を構成する各画素のＸ座標とＹ座標のそれぞれについて座標値を別々に抽出し、関数近似手段は、部分線抽出手段によって抽出された座標値に基づいて、Ｘ座標に対応する関数近似処理とＹ座標に対応する関数近似処理を別々に行うことが望ましい。これにより、一変数に着目して関数近似処理を行うことができるため、処理の簡略化が可能になる。
【００１２】
また、上述した検索手段は、照合指紋画像に含まれる部分線と、登録指紋画像に含まれる部分線との一致／不一致を調べ、一致する部分線の数が所定値を超えたときに、この登録指紋画像が照合指紋画像に一致するものとする判定を行うことが望ましい。これにより、隆線あるいは谷線の大部分の形状が一致した登録指紋画像を照合指紋画像に一致するものとして判定することができ、指紋照合の精度を向上させることができる。
【００１３】
また、上述した特徴情報には、部分線の長さとしての部分線長が含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、部分線長の値が近い部分線について調べることが望ましい。これにより、一致／不一致を調べる部分線の数を減らすことができ、処理の簡略化および処理時間の短縮が可能になる。
【００１４】
また、上述した特徴情報には、部分線を構成する複数の関数の順番が含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、複数の関数の順番に基づいて調べることが望ましい。あるいは、上述した特徴情報には、部分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長の並びが含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、区間長の並びに基づいて調べることが望ましい。また、上述した検索手段は、部分線の一致／不一致を、部分線を構成する関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離あるいは相関度に基づいて調べることが望ましい。部分線を構成する複数の関数の順番、それぞれの区間長の並び、複数の関数を特定するパラメータは、部分線の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、これらを用いることにより、精度の高い指紋照合を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を適用した一実施形態の指紋照合装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１６】
図１は、一実施形態の指紋照合装置の構成を示す図である。図１に示す指紋照合装置は、指紋画像が入力されたときにこの画像に類似する登録済みの指紋画像（登録指紋画像）あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索して検索結果を出力するためのものであり、指紋画像入力部１１０、指紋ＤＢ（データベース）１２０、指紋照合処理部１３０、操作部１５０、表示部１６０を備えている。
【００１７】
指紋画像入力部１１０は、指紋照合処理部１３０に指紋画像（この照合対象となる指紋画像を「照合指紋画像」と称する）を取り込むためのものであり、指紋の隆線（あるいは隣接する隆線に挟まれた谷線）の模様に対応する指紋画像データの入力を行う。例えば、光学的に隆線形状を読み取る光学スキャナとしての指紋画像入力部１１０が用いられる。なお、結果的に指紋に含まれる隆線形状（あるいは谷線形状）を読み取ることができればよいため、指先を検出面に押圧したときに指紋の隆線の接触による静電容量の変化を読み取って指紋画像を取得するようにしてもよい。また、これら以外の各種センサを用いて指紋画像を取得して入力したり、既にビットマップ形式等になっている指紋画像を指紋画像入力部１１０によって読み込むようにしてもよい。
【００１８】
指紋ＤＢ１２０は、照合処理に際して、取り込まれた照合指紋画像と類似度が比較される複数の指紋画像（これらの画像を「登録指紋画像」と称する）に対応して抽出された特徴量を格納する。特徴量の具体例については後述する。また、この指紋ＤＢ１２０には、それぞれの登録指紋画像に対応する各種の付随情報が格納されている。例えば、付随情報には登録指紋画像に対応する個人情報（氏名、性別、住所等）が含まれる。指紋照合処理部１３０による処理に先だって、指紋ＤＢ１２０に複数の登録指紋画像の特徴量を登録する必要がある。この登録処理の詳細については後述する。
【００１９】
指紋照合処理部１３０は、取り込んだ照合指紋画像の特徴量を抽出し、この特徴量に基づいてこの照合指紋画像に類似する登録指紋画像を検索する処理を行う。このために、指紋照合処理部１３０は、前処理部１３２、特徴点抽出部１３４、部分線抽出部１３６、接合点抽出処理部１３８、関数近似処理部１４０、類似度判定処理部１４２、照合結果出力処理部１４４を備えている。
【００２０】
前処理部１３２は、指紋画像入力部１１０を用いて取り込まれた照合指紋画像に対して所定の前処理を行う。例えば、前処理として、取り込まれた指紋画像の二値化する処理や細線化する処理が行われる。特徴点抽出部１３４は、前処理部１３２による前処理が終了した後の照合指紋画像に含まれる特徴点の抽出を行う。ここで、特徴点とは、細線化された隆線の端点および分岐点を指している。
【００２１】
図２は、照合指紋画像に含まれる特徴点の具体例を示す図である。特徴点抽出部１３４は、前処理が終了した後の照合指紋画像に含まれる分岐点と端点を抽出する。図２に示した照合指紋画像には、分岐点１、３、４、６と端点２、７、１０、１３が含まれている。
【００２２】
部分線抽出部１３６は、同一の隆線に沿って隣接する２つの特徴点に挟まれた隆線を部分線として抽出する。図２に示した照合指紋画像の場合には、例えば、分岐点１と端点１３で挟まれた隆線の一部が部分線として抽出される。ところで、１つの分岐点のみが含まれる閉じた隆線については、この閉じた隆線全体が部分線として抽出される。同様に、分岐点や端点が一つも含まれない閉じた隆線もその全体が部分線として抽出される。このようにして、照合指紋画像に含まれる全ての部分線が抽出される。
【００２３】
図３は、部分線抽出部１３６によって抽出された部分線の概略を示す図である。また、図４は抽出された部分線のＸ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。図５は、抽出された部分線のＹ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。
【００２４】
図３では、丸印（○）が部分線を構成する画素を示しており、各丸印に付された数字は部分線を一方の端部から追跡した場合の画素の順番を示している。なお、実際の部分線は図３に示す例に比べて多くの画素によって構成されているが、図３では説明を簡略化するために少ない数の画素によって部分線が構成されているものとする。
【００２５】
例えば、部分線抽出部１３６は、一方端に存在する特徴点（隆線の分岐点あるいは端点）に対応する画素に番号「１」を付して走査を開始する。図３に示した例では、部分線抽出部１３６は、番号「１」の画素を追跡開始画素として時計回り方向に部分線を追跡しながら、部分線を構成する各画素を検出するとともにこれらの各画素に検出順に通し番号「２」、「３」、…を付す。この部分線に沿った画素の検出動作は、検出する画素が部分線の他方端に到達するまで行われる。部分線を構成する各画素の番号を横軸に、各画素のＸ座標値を縦軸にプロットしたものが図４である。また、部分線を構成する各画素の番号を横軸に、各画素のＹ座標値を縦軸にプロットしたものが図５である。このように、部分線抽出部１３６は、部分線を構成する各画素に付した検出順番を示す通し番号を媒介変数として、Ｘ座標値とＹ座標値を別々に記録することにより、部分線の抽出を行う。なお、上述した説明では、一例として媒介変数を用いてＸ座標値とＹ座標値を別々に記録するようにしたが、媒介変数を用いずに、Ｘ座標値とＹ座標値の組み合わせを記録するようにしてもよい。
【００２６】
接合点抽出処理部１３８は、部分線抽出部１３６によって抽出されたそれぞれの部分線について、部分線の傾向が変化する接合点を抽出する。例えば、部分線の角度が急に変化する角点が接合点として抽出される。接合点の抽出処理や関数近似処理は、図４に示すＸ座標に着目した部分線と図５に示すＹ座標に着目した部分線のそれぞれについて別々に行われる。
【００２７】
関数近似処理部１４０は、１つの部分線に沿って隣接する２つの接合点で区分される部分的な領域（区分領域）を、直線、円弧、自由曲線のいずれかの関数を用いて近似し、この近似処理に関連する特徴情報を作成する。例えば、区分領域が直線で近似可能な場合には近似関数として直線が用いられ、直線で近似不可能であって円弧で近似可能な場合には近似関数として円弧が用いられる。円弧でも近似不可能な場合には近似関数として自由曲線が用いられる。近似関数として直線を用いた場合には、用いた関数が直線であることを示す符号と、直線で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。同様に、近似関数として円弧を用いた場合には、用いた関数が円弧であることを示す符号と、円弧で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。近似関数として自由曲線を用いた場合には、用いた関数が自由曲線であることを示す符号と、自由曲線で近似される区分領域の形状を示すパラメータとが、この区分領域に対応する近似関数に関する特徴情報として作成される。
【００２８】
なお、着目している区分領域がどの関数で近似可能であるか否かの判定は、区分領域と近似関数との間の誤差（最小二乗法で求めた誤差）が所定値以下であるか否かを調べることにより行われる。また、区分領域の形状を示すパラメータは、この区分領域の形状を特定することが可能であればよいが、例えば、特許第２６４６４７５号公報に開示されているように、以下に示すものを用いるようにしてもよい。
（１）直線の場合：直線を示すフラグ、区分領域の始点の座標
（２）円弧の場合：円弧を示すフラグ、円弧の始点の座標、接合点間の中心角の係数、接合点間に存在する画素数、近似関数の係数（円弧を例えば三角関数の線形結合の式で表現した場合の各係数）
（３）自由曲線の場合：接合点間の自由曲線を示す近似関数の次元数（≧３）、接合点間に存在する画素数、接合点間における画素列の変動の中心、近似関数の係数。
【００２９】
類似度判定処理部１４２は、照合指紋画像に対応して抽出される特徴情報に基づいて、照合指紋画像と各登録指紋画像との類似度を判定し、照合指紋画像と一致する登録指紋画像を決定する。この類似度判定に用いられる特徴情報には、上述した区間領域の形状を示すパラメータの他に、各部分線の部分線長（各部分線の長さ）、区分線を構成する複数の関数の順番、区分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長（区分領域の長さ）の並び、照合指紋画像と登録指紋画像のそれぞれを構成する関数のマッチング距離や相関度などが含まれている。
【００３０】
図６および図７は、部分線抽出部１３６、接合点抽出処理部１３８、関数近似処理部１４０の各処理によって抽出される特徴情報の概要を示す図である。図６に示すひとまとまりの特徴情報が一の照合指紋画像について抽出される。図６に示す例では、着目している照合指紋画像には、部分線１、２、３、…で示される複数の部分線が含まれている（それぞれの部分線長が部分線長１、２、３…で示されている）。また、各部分線には、Ｘ軸関数表とＹ軸関数表とが対応付けられている。
【００３１】
図７に示すように、Ｘ軸関数表には、関数総数、部分線長、総標本点数、直線個数、直線総長、円弧個数、円弧総長、曲線個数、曲線総長の他に、各部分線毎の区間長、標本点数、始点標本番号（図３や図４において示した通し番号）、各関数に対応する区間長やパラメータが含まれている。関数総数は、着目している部分線に含まれる関数の総数であって区分領域の数に等しい。部分線長は、着目している部分線の長さである。直線個数は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で直線によって近似される区分領域の数である。直線総長は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で直線によって近似される区分領域の長さの合計値である。円弧個数は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で円弧によって近似される区分領域の数である。円弧総長は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で円弧によって近似される区分領域の長さの合計値である。曲線個数は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で自由曲線によって近似される区分領域の数である。曲線総長は、着目している部分線を構成する各区分領域の中で自由曲線によって近似される区分領域の長さの合計値である。また、図７において、「Ｘ軸関数」に対応する複数の関数は、着目している部分線を構成する各区分領域を近似する関数を示しており、これらの配置順が各区分領域の並びに対応している。
【００３２】
類似度判定処理部１４２は、図６に示すテーブルを参照することにより部分線の数を知ることができる。また、類似度判定処理部１４２は、図７に示すテーブルを参照することにより、各部分線を構成する複数の関数の順番や、各部分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長（区分領域の長さ）の並びを知ることができる。なお、Ｙ軸関数表も同様の内容を有している。
【００３３】
照合結果出力処理部１４４は、検索結果（指紋照合結果）を表示部１６０の画面上に表示したり、操作部１５０を用いた印刷操作がなされた場合には印刷装置（図示せず）に対して検索結果の印刷を指示する。
【００３４】
ところで、図６および図７に示した特徴情報は、指紋画像入力部１１０から入力される照合指紋画像の画像データに基づいて作成されるが、この特徴情報を用いて照合指紋画像と一致する登録指紋画像を特定するためには、多くの登録指紋画像について同じ内容の特徴情報をあらかじめ抽出して指紋ＤＢ１２０に登録しておく必要がある。
【００３５】
図８は、登録指紋画像についてあらかじめ特徴情報の抽出を行って指紋ＤＢ１２０に対する登録を行うデータベース作成装置の構成を示す図である。なお、図８に示す構成は、図１に示した指紋照合装置の一部として備わっている場合が考えられるが、図１に示した指紋照合装置とは別に構築するようにしてもよい。図８に示すデータベース作成装置は、指紋ＤＢ１２０に多くの登録指紋画像の特徴情報を登録するために、指紋画像入力部２１０、データベース作成部２２０、操作部２３０、表示部２４０を備えている。
【００３６】
指紋画像入力部２１０は、登録指紋画像を構成する各画素毎の濃淡情報を示す画像データの入力を行う。図１に示した指紋画像入力部１１０と同様に、この指紋画像入力部２１０として光学的スキャナやその他の各種センサ類を用いることができる。
【００３７】
データベース作成部２２０は、登録指紋画像の特徴情報を抽出して指紋ＤＢ１２０に登録する処理を行う。このために、データベース作成部２２０は、前処理部２２１、特徴点抽出部２２２、部分線抽出部２２３、接合点抽出処理部２２４、関数近似処理部２２５、ファイル作成処理部２２６を備えている。この中で、ファイル作成処理部２２６を除く前処理部２２１、特徴点抽出部２２２、部分線抽出部２２３、接合点抽出処理部２２４、関数近似処理部２２５の基本的な動作は、図１に示した指紋照合処理部１３０内の同一名称の各構成部と同じであり、詳細な動作説明は省略する。
【００３８】
ファイル作成処理部２２６は、抽出された登録指紋画像毎の特徴情報をひとまとまりのファイルとして指紋ＤＢ１２０に登録する。操作部２３０は、登録指紋画像に対応する特徴情報の抽出、登録に必要な動作指示等を行うために用いられる。また、操作部２３０は、各登録指紋画像に対応する付随情報としての個人情報を入力するために用いられる。表示部２４０は、特徴情報や付随情報の登録内容を確認したり、登録に必要な各種の操作画面を表示するために用いられる。
【００３９】
このような構成を有するデータベース作成装置を用いることにより、図６および図７に示した照合指紋画像の特徴情報と基本的に同じ内容を有する複数の登録指紋画像の特徴情報や各登録指紋画像に対応する付随情報が指紋ＤＢ１２０に登録される。
【００４０】
上述した指紋画像入力部１１０、２１０が指紋画像取込手段に、前処理部１３２、２２１、特徴点抽出部１３４、２２２が特徴点抽出手段に、部分線抽出部１３６、２２３が部分線抽出手段に、接合点抽出処理部１３８、２２４、関数近似処理部１４０、２２５が関数近似手段に、類似度判定処理部１４２が検索手段に、指紋ＤＢ１２０が特徴情報格納手段に、ファイル作成処理部２２６が特徴情報格納処理手段にそれぞれ対応する。また、指紋画像入力部１１０、２１０によって行われる動作が指紋画像取込ステップの動作に、前処理部１３２、２２１、特徴点抽出部１３４、２２２によって行われる動作が特徴点抽出ステップの動作に、部分線抽出部１３６、２２３によって行われる動作が部分線抽出ステップの動作に、接合点抽出処理部１３８、２２４、関数近似処理部１４０、２２５によって行われる動作が関数近似ステップの動作に、類似度判定処理部１４２によって行われる動作が検索ステップの動作にそれぞれ対応する。
【００４１】
本実施形態の指紋照合装置はこのような構成を有しており、次にその動作を説明する。図９は、照合指紋画像について特徴情報を抽出する動作手順を示す流れ図である。まず、前処理部１３２は、指紋画像入力部１１０から入力される照合指紋画像を取得すると（ステップ１００）、細線化等の前処理を行う（ステップ１０１）。次に、特徴点抽出部１３４は、前処理が終了した後の照合指紋画像に含まれる分岐点と端点を特徴点として抽出する（ステップ１０２）。また、部分線抽出部１３６は、細線化された隆線に含まれる分岐点と端点によって区分される隆線の一部を部分線として抽出する（ステップ１０３）。この部分線の抽出は、取得された照合指紋画像の全範囲あるいは所定範囲（例えば照合指紋画像の中心を含む一定範囲）に含まれる全ての隆線について行われる。
【００４２】
次に、接合点抽出処理部１３８は、一の部分線を選択し（ステップ１０４）、この部分線に含まれる接合点を抽出する（ステップ１０５）。関数近似処理部１４０は、抽出された接合点によって区分されるそれぞれの区分領域に対して関数近似処理を行って特徴情報を作成する（ステップ１０６）。その後、接合点抽出処理部１３８は、未処理の他の部分線があるか否かを判定し（ステップ１０７）、ある場合には肯定判断を行ってステップ１０４の部分線の選択処理を繰り返す。また、未処理の部分線がない場合にはステップ１０７の判定において否定判断が行われ、照合指紋画像の取り込みから特徴情報の作成までの一連の処理が終了する。
【００４３】
図１０は、照合指紋画像から作成された特徴情報を用いて指紋照合を行う類似度判定処理部１４２の動作手順を示す流れ図である。まず、類似度判定処理部１４２は、一の登録指紋画像を選択するとともに（ステップ２００）、照合指紋画像に含まれる一の部分線を選択し（ステップ２０１）、この部分線の部分線長に近い長さを有する部分線が登録指紋画像に含まれているか否かを判定する（ステップ２０２）。含まれている場合には肯定判断が行われ、照合指紋画像と登録指紋画像に含まれるこれら２本の部分線が一致するか否かを以下の手順にしたがって判定する。なお、長さが一致する部分線が複数本存在する場合には、それぞれの部分線についてこの判定が行われる。
【００４４】
まず、類似度判定処理部１４２は、照合指紋画像の部分線に対応する第１の特徴情報と、登録指紋画像の部分線に対応する第２の特徴情報とを用いてマッチング処理を行い、マッチング距離Ｍと相関度Ｓを以下の式を用いて計算する（ステップ２０３）。
【００４５】
Ｍ＝‖ｆ−ｇ‖
Ｓ＝＜ｆ、ｇ＞／（‖ｆ‖×‖ｇ‖）
ここで、‖・‖はノルムを示しており、＜・＞は内積を示している。また、ｆは第１の特徴情報（３つの関数１〜３）を成分とするベクトルである。ｇは第２の特徴情報を成分とするベクトルである。例えば、図７に示すパラメータ（部分線を構成する関数を特定するパラメータ）が第１および第２の特徴情報として用いられる。
【００４６】
マッチング距離Ｍは２つのベクトルｆとｇの差ベクトルの長さを示す。また、相関Ｓは２つのベクトルｆとｇのなす角θの余弦値（cosθ）を示す。照合指紋画像の部分線に対応する第１の特徴情報と登録指紋画像の部分線に対応する第２の特徴情報とが非常に近い場合には、２つのベクトルｆ、ｇの長さおよび方向が類似したものになるため、マッチング距離Ｍが小さく、かつ相関度Ｓが１に近い値になる。部分線に対応する特徴情報は２組以上あるため、それぞれの特徴情報を用いてマッチング距離Ｍや相関度Ｓを計算し、この計算結果を全ての特徴情報について合計すればよい。
【００４７】
次に、類似度判定処理部１４２は、着目している部分線全体について合計されたマッチング距離Ｍが所定値以下か否かを判定する（ステップ２０４）。所定値以下の場合とは、２つの部分線の形状が非常に近く、ほぼ一致している場合である。この場合には肯定判断が行われ、次に、類似度判定処理部１４２は、一致する部分線分のカウント値Ｎを更新した後（ステップ２０５）、このカウント値Ｎが所定値に達したか否かを判定する（ステップ２０６）。カウント値Ｎが所定値に達した場合とは、照合指紋画像に含まれる所定値分の部分線と、登録指紋画像に含まれる所定値分の部分線の形状が一致する場合であり、この場合には照合指紋画像と登録指紋画像とが一致するものと判定される。この場合にはステップ２０６の判定において肯定判断が行われ、照合結果出力処理部１４４は、この登録指紋画像に対応する付随情報を照合結果として出力（表示）する（ステップ２０７）。
【００４８】
一方、形状が一致する部分線の数が所定値に達しない場合にはステップ２０６において否定判断が行われ、次に、類似度判定処理部１４２は、照合指紋画像に含まれる未処理の他の部分線があるか否かを判定する（ステップ２０８）。他の部分線がある場合には肯定判断が行われ、ステップ２０１に戻って他の部分線の選択動作が繰り返される。また、照合指紋画像に含まれる全ての部分線について形状の一致判定が終了するとステップ２０８の判定において否定判断が行われ、次に、類似度判定処理部１４２は、照合処理をしていない他の登録指紋画像があるか否かを判定する（ステップ２０９）。他の登録指紋画像がある場合には肯定判断が行われ、ステップ２００に戻って他の登録指紋画像の選択動作が繰り返される。他の登録指紋画像がない場合にはステップ２０９の判定において否定判断が行われ、照合指紋画像と一致する登録指紋画像が存在しない旨の照合結果が出力される（ステップ２０７）。このようにして一連の指紋照合動作が終了する。
【００４９】
このように、指紋の隆線に含まれる分岐点と端点は指紋を特定するための大きな特徴であるとともに、これらの分岐点や端点で挟まれた隆線の形状も指紋を特定するための大きな特徴と考えられる。本実施形態の指紋照合装置では、これらの分岐点や端点で区画される部分線を抽出するとともにこの部分線の形状を関数近似してその結果としての特徴情報を用いて指紋照合を行うことにより、指紋の詳細な形状に基づく精度の高い指紋照合を行うことが可能になる。
【００５０】
また、あらかじめ格納された登録指紋画像の特徴情報を順番に読み出して、照合指紋画像の特徴情報と比較することにより、容易に類似する登録指紋画像の検索を行うことができ、比較対象となる登録指紋画像が多い場合であっても処理が煩雑にならず、処理の簡略化が可能になる。また、図８に示したデータベース作成装置を用いることにより、照合対象となる登録指紋画像を適宜追加することが可能になる。
【００５１】
また、部分線の抽出処理や関数近似処理をＸ座標とＹ座標とで別々に行うことにより、一変数に着目して関数近似処理を行うことができるため、処理の簡略化が可能になる。
【００５２】
また、上述した検索手段は、照合指紋画像に含まれる部分線と、登録指紋画像に含まれる部分線との一致／不一致を調べ、一致する部分線の数が所定値を超えたときに、この登録指紋画像が照合指紋画像に一致するものとする判定を行うことが望ましい。これにより、隆線あるいは谷線の大部分の形状が一致した登録指紋画像を照合指紋画像に一致するものとして判定することができ、指紋照合の精度を向上させることができる。
【００５３】
また、上述した特徴情報には、部分線の長さとしての部分線長が含まれており、検索手段は、部分線の一致／不一致を、部分線長の値が近い部分線について調べることが望ましい。これにより、一致／不一致を調べる部分線の数を減らすことができ、処理の簡略化および処理時間の短縮が可能になる。
【００５４】
また、本実施形態では、部分線の一致／不一致を、部分線を構成する関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離に基づいて判定している。部分線を構成する複数の関数を特定するパラメータは、部分線の形状を表す重要な特徴であると考えられる。したがって、これらを用いることにより、精度の高い指紋照合を行うことが可能となる。
【００５５】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。例えば、上述した実施形態の指紋照合処理部１３０やデータベース作成部２２０の各動作を、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータによって実施するようにしてもよい。この場合には、ＲＯＭやＲＡＭあるいはその他の記憶装置（ハードディスク装置等）に格納された指紋照合プログラム（図９および図１０に示す各ステップを実行したり、指紋照合処理部１３０やデータベース作成部２２０の各部の機能を実現するためのプログラム）をＣＰＵで実行すればよい。
【００５６】
また、上述した実施形態では、指紋画像の隆線に含まれる分岐点と端点を特徴点として抽出したが、隣接する隆線に挟まれた谷線にも同じような分岐点や端点が含まれるため、これらを特徴点として抽出して指紋照合を行うようにしてもよい。
【００５７】
また、上述した実施形態では、部分線の一致／不一致の判定を、部分線を構成する複数の関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離Ｍに基づいて行ったが、相関度Ｓを用いるようにしてもよい。あるいは、部分線を構成する複数の関数の順番やそれぞれの区間長の並びを用いるようにしてもよい。すなわち、部分線を構成する複数の関数の順番が一致する場合や、接合点で区分される各区分領域の長さの並び（接合点の位置に相当する）が一致する場合には、２つの区分線の形状が一致するものとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】一実施形態の指紋照合装置の構成を示す図である。
【図２】照合指紋画像に含まれる特徴点の具体例を示す図である。
【図３】部分線抽出部によって抽出された部分線の概略を示す図である。
【図４】抽出された部分線のＸ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。
【図５】抽出された部分線のＹ座標を媒介変数を用いて分離した変化の様子を示す図である。
【図６】部分線抽出部、接合点抽出処理部、関数近似処理部の各処理によって抽出される特徴情報の概要を示す図である。
【図７】部分線抽出部、接合点抽出処理部、関数近似処理部の各処理によって抽出される特徴情報の概要を示す図である。
【図８】登録指紋画像についてあらかじめ特徴情報の抽出を行って指紋ＤＢに対する登録を行うデータベース作成装置の構成を示す図である。
【図９】照合指紋画像について特徴情報を抽出する動作手順を示す流れ図である。
【図１０】照合指紋画像から作成された特徴情報を用いて指紋照合を行う類似度判定処理部の動作手順を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００５９】
１１０、２１０ 指紋画像入力部
１２０ 指紋ＤＢ（データベース）
１３０ 指紋照合処理部
１３２、２２１ 前処理部
１３４、２２２ 特徴点抽出部
１３６、２２３ 部分線抽出部
１３８、２２４ 接合点抽出処理部
１４０、２２５ 関数近似処理部
１４２ 類似度判定処理部
１４４ 照合結果出力処理部
１５０、２３０ 操作部
１６０、２４０ 表示部
２２０ データベース作成部
２２６ ファイル作成処理部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込手段と、
前記指紋画像取込手段によって取り込まれた前記照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
隣接する２つの前記特徴点に挟まれた前記隆線あるいは前記谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、
前記部分線抽出手段によって抽出された前記部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、
前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、前記照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段と、
を備えることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記登録指紋画像に含まれる部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する処理に関連して作成された特徴情報が、複数の前記登録指紋画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、
前記検索手段は、前記照合指紋画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている複数の前記登録指紋画像に対応する特徴情報とを比較することにより検索処理を行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記指紋画像取込手段、前記特徴点抽出手段、前記部分線抽出手段、前記関数近似手段を用いて前記登録指紋画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかにおいて、
前記部分線抽出手段は、前記部分線を構成する各画素のＸ座標とＹ座標のそれぞれについて座標値を別々に抽出し、
前記関数近似手段は、前記部分線抽出手段によって抽出された座標値に基づいて、Ｘ座標に対応する関数近似処理とＹ座標に対応する関数近似処理を別々に行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかにおいて、
前記検索手段は、前記照合指紋画像に含まれる前記部分線と、前記登録指紋画像に含まれる前記部分線との一致／不一致を調べ、一致する前記部分線の数が所定値を超えたときに、この登録指紋画像が前記照合指紋画像に一致するものとする判定を行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記特徴情報には、前記部分線の長さとしての部分線長が含まれており、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記部分線長の値が近い前記部分線について調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項７】
請求項５または６において、
前記特徴情報には、前記部分線を構成する複数の関数の順番が含まれており、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記複数の関数の順番に基づいて調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項８】
請求項５または６において、
前記特徴情報には、前記部分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長の並びが含まれており、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記区間長の並びに基づいて調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項９】
請求項５または６において、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記部分線を構成する関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離あるいは相関度に基づいて調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１０】
照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込ステップと、
前記指紋画像取込ステップにおいて取り込まれた前記照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出ステップと、
隣接する２つの前記特徴点に挟まれた前記隆線あるいは前記谷線を部分線として抽出する部分線抽出ステップと、
前記部分線抽出手段によって抽出された前記部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似ステップと、
前記関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、前記照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索ステップと、
を備えることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
指紋画像取込手段によって取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
隣接する２つの前記特徴点に挟まれた前記隆線あるいは前記谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、
前記部分線抽出手段によって抽出された前記部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、
前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、前記照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段と、
して機能させる指紋照合プログラム。
【請求項１】
照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込手段と、
前記指紋画像取込手段によって取り込まれた前記照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
隣接する２つの前記特徴点に挟まれた前記隆線あるいは前記谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、
前記部分線抽出手段によって抽出された前記部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、
前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、前記照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段と、
を備えることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記登録指紋画像に含まれる部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する処理に関連して作成された特徴情報が、複数の前記登録指紋画像毎に格納された特徴情報格納手段をさらに備え、
前記検索手段は、前記照合指紋画像に対応する特徴情報と、前記特徴情報格納手段に格納されている複数の前記登録指紋画像に対応する特徴情報とを比較することにより検索処理を行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記指紋画像取込手段、前記特徴点抽出手段、前記部分線抽出手段、前記関数近似手段を用いて前記登録指紋画像に対応する特徴情報が取得されたときに、この特徴情報を前記特徴情報格納手段に格納する特徴情報格納処理手段をさらに備えることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかにおいて、
前記部分線抽出手段は、前記部分線を構成する各画素のＸ座標とＹ座標のそれぞれについて座標値を別々に抽出し、
前記関数近似手段は、前記部分線抽出手段によって抽出された座標値に基づいて、Ｘ座標に対応する関数近似処理とＹ座標に対応する関数近似処理を別々に行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかにおいて、
前記検索手段は、前記照合指紋画像に含まれる前記部分線と、前記登録指紋画像に含まれる前記部分線との一致／不一致を調べ、一致する前記部分線の数が所定値を超えたときに、この登録指紋画像が前記照合指紋画像に一致するものとする判定を行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記特徴情報には、前記部分線の長さとしての部分線長が含まれており、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記部分線長の値が近い前記部分線について調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項７】
請求項５または６において、
前記特徴情報には、前記部分線を構成する複数の関数の順番が含まれており、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記複数の関数の順番に基づいて調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項８】
請求項５または６において、
前記特徴情報には、前記部分線を構成する複数の関数のそれぞれに対応する区間長の並びが含まれており、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記区間長の並びに基づいて調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項９】
請求項５または６において、
前記検索手段は、前記部分線の一致／不一致を、前記部分線を構成する関数を特定するパラメータを用いて計算したマッチング距離あるいは相関度に基づいて調べることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１０】
照合対象となる照合指紋画像を取り込む指紋画像取込ステップと、
前記指紋画像取込ステップにおいて取り込まれた前記照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出ステップと、
隣接する２つの前記特徴点に挟まれた前記隆線あるいは前記谷線を部分線として抽出する部分線抽出ステップと、
前記部分線抽出手段によって抽出された前記部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似ステップと、
前記関数近似ステップにおける近似処理に関連する特徴情報に基づいて、前記照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索ステップと、
を備えることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
指紋画像取込手段によって取り込まれた照合指紋画像に含まれる隆線あるいは谷線に含まれる分岐点および端点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
隣接する２つの前記特徴点に挟まれた前記隆線あるいは前記谷線を部分線として抽出する部分線抽出手段と、
前記部分線抽出手段によって抽出された前記部分線の形状を一あるいは複数の関数で近似する関数近似手段と、
前記関数近似手段による近似処理に関連する特徴情報に基づいて、前記照合指紋画像に類似する登録指紋画像あるいはこの登録指紋画像に対応する付随情報を検索する検索手段と、
して機能させる指紋照合プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００６−３３０８７２（Ｐ２００６−３３０８７２Ａ）
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１５０４０１（Ｐ２００５−１５０４０１）
【出願日】平成１７年５月２４日（２００５．５．２４）
【出願人】（５０３３６０１１５）独立行政法人科学技術振興機構 (1,734)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１２月７日（２００６．１２．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年５月２４日（２００５．５．２４）
【出願人】（５０３３６０１１５）独立行政法人科学技術振興機構 (1,734)
【Ｆターム（参考）】
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