指紋認証装置及び指紋認証用プログラム
【課題】指紋稜部が黒くつぶれた指紋画像から指紋認証用スペクトラル・データを正確に算出できるようにする。
【解決手段】指紋入力装置３０１から入力された指紋画像データに基づく画素値のヒストグラムを生成し、このヒストグラム上で暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段３０３を備える。
【解決手段】指紋入力装置３０１から入力された指紋画像データに基づく画素値のヒストグラムを生成し、このヒストグラム上で暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段３０３を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋認証装置及び指紋認証用プログラムに係り、特に、採取した指紋画像データの画素値の補正を行い、補正した画像データでスペクトラル・データ方式の指紋認証を行う指紋認証装置及び指紋認証用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証の一つとして、指紋認証が使用されているが、この指紋認証においては、主に下記三つの方式が知られている。
【０００３】
第一の方式は、パターン比較であり、この方式は入力された指紋の画像データの一部を、装置に記録されているテンプレートと比較することによって指紋を照合するものである。
【０００４】
第二の方式は、細部比較であって、入力された指紋の画像データ中から特徴点を見つけ出し、これら特徴点を装置に記録されているテンプレートの細部点と比較するものである。
【０００５】
第三の方式は、スペクトラル・データ方式（spectral data method）であって、ラインセンサ又はエリアセンサから入力された指紋の画像を横長の矩形画像に分割し、その後各矩形画像に対して、指紋の山の部分（稜部）の方向及び稜部が所定の範囲に何本あるかを示す周波数等の情報を数値化してスペクトラル・データを生成する。
【０００６】
さらに各矩形画像で得られたスペクトラル・データを行列としてプロットしてスペクトラル・データ行列を生成し、得られたスペクトラル・データ行列を、装置に記録してある照合用の登録済みスペクトラル・データ行列と比較して、指紋の認証を行うものである。
【０００７】
図１は、スペクトラル・データ方式を採用した従来技術による指紋認証装置の模式図である。
【０００８】
この図１によると、スペクトラル・データ方式を採用した従来技術による指紋認証装置は、指紋を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋センサである指紋入力装置１０１と、この指紋画像データを記憶する指紋画像記憶部１０２と、指紋画像記憶部１０２に記憶されている指紋画像データにおける指紋の山の部分の方向及び指紋の周波数を算出してスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成部１０３と、このスペクトラル・データ行列を記憶するスペクトラル・データ行列記憶部１０４と、指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管部１０５と、スペクトラル・データ行列記憶部１０４に記憶されているスペクトラル・データ行列と登録済みスペクトラル・データ行列保管部１０５に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合部１０６と、指紋照合部１０６による認証結果を出力する認証結果出力部１０７と、を有する。
【０００９】
指紋入力装置１０１は、ラインセンサ又はエリアセンサであり、センサ部分に押捺された指の指紋を走査又は撮影して、図２の左下に示すような指紋画像データを取得する。
【００１０】
指紋入力装置１０１が取得した指紋画像データは、指紋画像記憶部３０２に記憶される。
【００１１】
指紋入力装置１０１に記憶された指紋画像データは、スペクトラル・データ生成部１０３が読出し、スペクトラル・データ生成部１０３は、読出した指紋画像データからスペクトラル・データ行列を生成する。生成したスペクトラル・データ行列はスペクトラル・データ行列記憶部１０４に記憶される。
【００１２】
指紋照合部１０６は、事前に登録済みスペクトラル・データ行列保管部１０５に格納されている登録済みスペクトラル・データ行列と、スペクトラル・データ作成部１０３が生成してスペクトラル・データ行列記憶部１０４に記憶されているスペクトラル・データ行列とを比較し、類似するスペクトラル・データの割合から、スペクトラル・データ行列同士の一致、又は不一致を判定する。
【００１３】
スペクトラル・データ方式が照合に用いる行列のデータは、指紋の画像よりもメモリ使用量が少なく、数値化されたデータを比較照合するので、アルゴリズムを単純化できるという利点があり、特許文献１には、この方式による指紋照合方法及びその装置に係る発明が開示されている。
【００１４】
特許文献２には、指紋画像データの画素値が閾値を超えている際に、当該画素値を加算又は減算することによって画像の濃度を調整する発明が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特表２００８−５２９１５６号公報
【特許文献２】特開平０８−２７２９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、ラインセンサ又はエリアセンサを使用して指紋の画像を指紋認証装置で取得する際に、指をセンサ部分に強く押捺することがあり、そのために図２の右下に示すように指紋の稜部が太くつぶれた画像が入力されてしまうことがあった。
【００１７】
センサが読み取った指紋画像データは、指紋の山の部分である稜部は黒線で表示され、指紋の谷の部分は白く表示されているが、図２右下の指紋画像データは、同左下の指紋画像データに比して、稜部が太く表示されており、稜部と谷の部分とが判別しがたい状態になっている。
【００１８】
この指紋の稜部が太くつぶれてしまう現象は、センサ部分に指を強く押捺した場合以外にも、センサの感度の差違又はセンサの調整の不具合によっても生じ得る。
【００１９】
いずれの場合であっても、指紋の稜部の太さや指紋画像データの全体的な濃度が、指をセンサ部分に強く押捺しないで取得された指紋画像データとは異なってくる。本来であれば指紋認証に使用される画像は、図２の左下にように指紋の稜部とそれ以外の部分とが、暗から明へと、画素値が漸進的に変動していくべきである。しかしながら、図２の右下に示す指紋の稜部が太くつぶれた画像では、稜部が太く表示されていることに加えて、暗から明への漸進的な画素値の変動が判然とせず、その結果、図２の左下の指紋画像データと、同右下の指紋画像データとでは、スペクトラル・データ化したときに特に周波数データで差違が生じやすい。
【００２０】
同一の指紋に係る指紋画像データから生成された周波数データであっても、周波数の数値が異なれば、周波数データを含むスペクトラル・データ行列も異なってくる。このような場合では、指紋照合装置は周波数データが一致していないと誤判定する蓋然性が高くなり、適切な指紋認証が実現できないという問題があった。
【００２１】
特許文献２には、画像の濃度を調整する発明が開示されているが、特許文献２に係る発明の画像の濃度の調整は、単に閾値を超えた画素値を加算又は減算するものである。かかる方式では、図２右下の画像の黒くつぶれた部分に一律に画素値が加算され、その部分が一様に明るく補正されてしまい、指紋認証において必要とされる画像のコントラストが損なわれるおそれがあった。
【００２２】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、指紋稜部が黒くつぶれた指紋画像データであっても指紋認証に供する稜部の方向及び指紋の周波数等のスペクトラル・データを正確に算出できる指紋認証装置及び指紋認証用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記目的を達成するために本発明の指紋認証装置は、指紋を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋取得手段と、前記指紋取得手段で取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管手段と、前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と前記登録済みスペクトラル・データ行列保管手段に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の指紋認証用プログラムは、コンピュータを、指紋を走査又は撮影して取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明によれば、指紋稜部が黒くつぶれた指紋画像であっても指紋認証に供する稜部の方向及び指紋の周波数等のスペクトラル・データを正確に算出できる指紋認証装置及び指紋認証用プログラムを提供することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】従来技術による指紋認証装置の模式図である。
【図２】指紋センサが取得した指紋画像データの態様を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の指紋画像補正処理部の模式図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の指紋画像補正処理部におけるヒストグラムに基づいた画像補正の原理を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置における画像補正箇所判定部の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施の形態で使用されるSobelオペレータの原理を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋稜部の太さの算出方法を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋画像補正処理部の画像処理のフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る指紋認証装置における画像補正箇所判定部のエッジ検出の動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る指紋認証装置における画像補正箇所判定部の指紋稜部の検出方法の具体例を示す図である。
【図１３】本発明の第４の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部における閾値Ｔの算出を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
【００２８】
［第１の実施の形態］
まず、図３に基づいて、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置について説明する。図３は、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【００２９】
図３に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置は、指を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋センサである指紋入力装置３０１と、この指紋画像データを記憶する指紋画像記憶部３０２と、指紋画像記憶部３０２に記憶されている指紋画像データを補正する指紋画像補正処理部３０３と、指紋画像補正処理部３０３が補正した指紋画像データから指紋の山の部分の方向及び指紋の周波数を算出してスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成部３０４と、このスペクトラル・データ行列を記憶するスペクトラル・データ行列記憶部３０５と、指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６と、スペクトラル・データ行列記憶部３０５に記憶されているスペクトラル・データ行列と登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合部３０７と、指紋照合部３０７による認証結果を出力する認証結果出力部３０８と、を有する。
【００３０】
指紋入力装置３０１は、指紋の凹凸を読み取るためのラインセンサ又はエリアセンサであり、センサ部分には光学式センサ又は電界式センサ等が用いられる。
【００３１】
指紋入力装置３０１は、センサ部分に押捺された指の指紋を走査又は撮影し、図２の下部に示すような指紋画像データを取得する。
【００３２】
指紋入力装置３０１によって取得された指紋画像データは、指紋画像記憶部３０２に記憶される。この指紋画像記憶部３０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等による記憶装置である。
【００３３】
指紋画像補正処理部３０３は、指紋画像記憶部３０２に記憶されている指紋画像データを読出し、図２右下のように、指紋の稜部が太くつぶれた画像を、スペクトラル・データが正確に算出できるように補正を行い、補正した指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２における元の指紋画像データのメモリ領域に上書き出力する。
【００３４】
この指紋画像補正処理部３０３における指紋画像データの補正処理の詳細については、後述する。
【００３５】
スペクトラル・データ生成部３０３は、指紋画像補正処理部３０３が補正した指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２から読出し、読出した指紋画像データを横長の矩形画像に分割する。
【００３６】
スペクトラル・データ生成部３０３は、分割によって生成した各矩形画像に対して、指紋の稜部の方向、単位長さに対する稜部の本数を示す周波数等の情報を数値化してスペクトラル・データを生成する。
【００３７】
さらにスペクトラル・データ生成部３０４は、各矩形画像で得られたスペクトラル・データを行列としてプロットしてスペクトラル・データ行列を生成する。
【００３８】
スペクトラル・データ生成部３０４が生成したスペクトラル・データ行列は、スペクトラル・データ行列記憶部３０５に記憶される。このスペクトラル・データ行列記憶部３０５は、ＲＡＭ、ＨＤＤ又はフラッシュメモリ等による記憶装置である。
【００３９】
指紋照合部３０７は、事前に登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６から登録済みスペクトラル・データ行列を、スペクトラル・データ行列記憶部３０５からスペクトラル・データ生成部３０４が生成したスペクトラル・データ行列を、それぞれ読出して両者を比較し、類似するスペクトラル・データの割合から、スペクトラル・データ行列同士の一致、又は不一致を判定する。
【００４０】
なお、登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６も、ＲＡＭ、ＨＤＤ又はフラッシュメモリ等による記憶装置である。
【００４１】
指紋照合部３０７が判定した結果は、認証結果出力部３０８によって出力される。この認証結果出力部３０８は、ディスプレイ、スピーカ又はプリンタ等の出力装置でよい。
【００４２】
本発明の第1の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋画像補正処理部３０３を図４に基づいて説明する。図４に示すように、指紋画像補正処理部は、図３に示した指紋画像記憶部３０２から読出した指紋画像データから縦軸に画素数、横軸に画素の輝度を示す画素値をとったヒストグラム（ヒストグラムデータ分布）を生成するヒストグラムデータ生成部４０１と、ヒストグラムデータ生成部４０１が生成したヒストグラムを記憶するヒストグラムデータ記憶部４０２と、ヒストグラムデータ記憶部４０２が記憶するヒストグラムにおいて暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像稜部補正処理部４０３と、を有する。
【００４３】
図４において指紋画像稜部補正処理部４０３は、ヒストグラムを生成した指紋画像データと同じ指紋画像データを図３の指紋画像記憶部３０２から読出し、この指紋画像データを上記のように補正する。なお、ヒストグラムデータ生成部４０１が指紋画像記憶部３０２から読出し、ヒストグラムの生成に使用した指紋画像データを、生成したヒストグラムと共にヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶しておき、このヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶されている指紋画像データを補正するようにしてもよい。
【００４４】
指紋画像稜部補正処理部４０３は、前述のように、補正した指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２における元の指紋画像データのメモリ領域に上書き出力する。
【００４５】
図５は、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の指紋画像補正処理部におけるヒストグラムに基づいた画像補正の原理を示す図である。
【００４６】
この図５の上段には、指をセンサ部分に強く押捺した結果、指紋の稜部が太くつぶれた画像の例と、その指紋画像データのヒストグラムであるヒストグラムデータ分布（１）が記されている。図５上段のヒストグラムデータ分布（１）では、画素値が低い、すなわち暗い画素が、画素値が高い、すなわち明るい画素に比べて多く分布している。
【００４７】
このヒストグラムデータ分布（１）は、図４のヒストグラムデータ生成部４０１が指紋画像記憶部３０２に記憶されている指紋画像データから生成したもので、図４のヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶される。
【００４８】
図４の指紋画像稜部補正処理部４０３は、ヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶されているヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素を決定する。
【００４９】
図５の場合では、ヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素とは、ヒストグラムにデータ分布（１）において、暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して５０％の割合となる画素の集合で最も明るい画素である。ここでいう暗部側の画素とは、画素値が「０」で黒を示す最も暗い画素を含む画素値が低い画素であって、ヒストグラム上で左側に存在している画素のことをいう。
【００５０】
より具体的にいえば、ヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素とは、ヒストグラムデータ分布（１）を画素値「０」から画素の個数を積算していった場合の積算値が、ヒストグラムデータ分布（１）全体の画素の個数の積算値に対して５０％の割合に達したときのヒストグラムデータ分布（１）上の画素である。
【００５１】
本発明の第１の実施の形態では、上記の所定の割合は、補正後の指紋画像データの濃度、コントラスト及び解像度、並びにスペクトラル・データ生成部３０４によるスペクトラル・データの算出に係るアルゴリズムの特性に基づいて、「５０％」に決定された。
【００５２】
スペクトラル・データの算出に係るアルゴリズム等が本発明の第１の実施の形態とは異なる場合、ヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素は、本発明の第１の実施の形態のように「ヒストグラムデータ分布（１）全体の積算値の５０％」としたが、実験により決定することができ、５０％以外の様々な値に定めることができる。
【００５３】
次いで、図４の指紋画像稜部補正処理部４０３は、ヒストグラムにデータ分布（１）で暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して５０％の割合となる画素の集合における最も明るい画素の画素値を「第１の画素値」とし、この「第１の画素値」を、画素値の中心値である「第２の画素値」になるように補正する。そのため、図５上段では、「第２の画素値」を「補正後の中心画素値」と記している。
【００５４】
「第２の画素値」とは、図５の場合、ヒストグラムデータ分布（１）において、「明暗が中庸になる画素値」である。
【００５５】
指紋認証に適した画像のヒストグラムは、暗部を示す画素と明部を示す画素との存在比が１対１であることが望ましいとの見地から、第１の実施の形態では、上記の「明暗が中庸になる画素値」は、ヒストグラムの横軸の中央にプロットされている画素であるとした。
【００５６】
諧調が１６である指紋画像データについてのヒストグラムを示す図５上段のヒストグラムデータ分布（１）では、ヒストグラムの横軸の中央の画素値は、１６階調の中庸に相当する「８」となる。しかしながら、補正後の指紋画像データの濃度、コントラスト及び解像度、並びにスペクトラル・データ生成部３０４によるスペクトラル・データの算出に係るアルゴリズムの特性によっては、諧調の中庸に相当する画素値ではなく、中庸よりも明部又は暗部にシフトした画素値でもよい。
【００５７】
指紋画像稜部補正処理部４０３は、前述の中心画素の画素値に補正係数ｋを乗じることによって、この中心画素の画素値である「第１の画素値」が「明暗が中庸になる画素値」である「第２の画素値」となるようにする。
【００５８】
図５上段のヒストグラムデータ分布（１）では、「第１の画素値」である「４」が「第２の画素値」である「８」になるように補正される。
【００５９】
そのため、中心画素の画素値に乗じる補正係数ｋは、「ｋ＝（第２の画素値）÷（第１の画素値）」によって算出できる。
【００６０】
図５上段の場合であれば、「第２の画素値」は「８」であり、「第１の画素値」は「４」なので、「ｋ＝８÷４」であり、補正係数ｋは「２」となる。
【００６１】
指紋画像稜部補正処理部４０３は、上記のように算出した補正係数ｋを、図５上段のヒストグラムデータ分布（１）の全画素の画素値に乗算する。これにより、指紋画像データのヒストグラムは、図５下段のヒストグラムデータ分布（２）になる。
【００６２】
なお、図５上段のヒストグラムデータ分布（１）で既に白側に存在していた画素は、補正係数ｋを乗算することにより画素値が「Ｆ」を超える（オーバーフローする）ことになるが、これらは全て「Ｆ」(白)として扱う。
【００６３】
図５下段のヒストグラムデータ分布（２）では、最暗部（黒）である画素の画素値「０」の部分は全く補正されずにそのまま残っている。かかる部分は画素値が「０」であるから、いかなる係数が乗算されても、「０」という値に変化はない。
【００６４】
補正係数ｋを乗算された各画素値は、図５下段のヒストグラムデータ分布（２）が示すように、画素値が「０」の集合を除いて、各画素値の集合が明部方向へ離散的にシフトしている。
【００６５】
例えば、補正前の画素値「０、１、２、３、４、…、Ｆ」に、補正係数ｋ（＝２）を乗算した結果、図５下段のヒストグラムデータ分布（２）では、補正後の画素値は「０、２、４、６、８、…、Ｆ」というように、所定の間隔で明部方向へ離散的にシフトしている。
【００６６】
隣接していた暗い画素の領域が、明るい領域へ離散的にシフトしているので、暗から明へと、画素値が漸進的に変動している指紋画像データを得ることができる。
【００６７】
また、上述のように、最暗部（黒）である画素の画素値「０」の部分は全く補正されずにそのまま残っているので、指紋画像データのコントラストも向上する。
【００６８】
なお、ヒストグラムデータを生成する範囲は、指紋画像データ全体に限らない。例えば、処理量を削減するために、指紋の情報量が多い画像の中心のみをヒストグラム生成の範囲とすることも可能である。
【００６９】
また、第１の実施の形態では、ヒストグラムの全画素の画素値に１以上の補正係数ｋを乗じたが、「０、ｒ、２ｒ、３ｒ、４ｒ、…、Ｆｒ」（ｒは１以上の実数）で表わされる数列の各項の値を、「０」〜「Ｆ」の各画素値に、それぞれ加算してもよい。
【００７０】
第１の実施の形態では、図５において指紋画像データが４ｂｉｔであるとしたが、８ｂｉｔ等の、より諧調が多段階である画像にも、本実施の形態は適用可能である。
【００７１】
以上のように、本発明の第１の実施の形態によれば、従来の指紋認証装置に、画素値のヒストグラムを生成し、このヒストグラムの中心画素が、画素値の中心に来るように係数を乗算することによって、指紋画像データを補正する指紋画像補正処理部３０３を設けることにより、指紋の稜部がつぶれて黒くなっている画素が白側（明部）に補正されるため、つぶれによって指紋稜部が太くなる現象が軽減される。
【００７２】
また、暗部を示す画素の画素値が離散的に明部へシフトされることにより、指紋の稜部の画素の明暗の変動が判別できるようになり、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定されるおそれを低減する効果が得られる。
【００７３】
なお、第1の実施の形態では、入力された指紋画像データを図３の指紋画像補正処理部３０３で補正し、補正された指紋画像データからスペクトラル・データ行列を生成し、生成したスペクトラル・データ行列を図３の登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列と照合することが原則である。しかしながら、登録済みスペクトラル・データ行列の元となる指紋画像データが、入力した人の癖等で押捺圧力が高い状態で採取され、それが本実施の形態に係る画像補正なしで登録済みスペクトラル・データ行列化された場合にも対応可能なように、画像補正前の指紋画像データ及び指紋画像補正処理部３０３による画像補正後の指紋画像データのそれぞれで指紋照合処理を行うようにしてもよい。
【００７４】
［第２の実施の形態］
続いて、本発明の第２の実施の形態について説明する。ここで、図６は、本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【００７５】
この図６によると、第２の実施の形態に係る指紋認証装置は、指紋画像データにおいて画像の補正を要する箇所を特定する画像補正箇所判定部６０９を追加した点が、第１の実施の形態に係る指紋認証装置とは異なっているが、その他の、指紋入力装置６０１、指紋画像記憶部６０２、スペクトラル・データ作成部６０４、スペクトラル・データ行列記憶部６０５、登録済みスペクトラル・データ行列保管部６０６、指紋照合部６０７及び認証結果出力部６０８は、第１の実施の形態に係る指紋認証装置と同様なので説明を省略する。
【００７６】
画像補正箇所判定部６０９は、指紋画像記憶部６０２から指紋画像データを読出し、読出した指紋画像データの中で画像補正を要する領域を特定し、その特定した領域の位置、大きさ及び範囲の情報を補正箇所情報として、指紋画像補正処理部６０３へ出力する。補正を要する領域の位置、大きさ及び範囲とは、具体的には、その特定された領域の画素の座標である。補正を要する画素の座標がいくつあるかによって、その領域の大きさが特定でき、補正を要する領域の画素の座標を把握すれば、その領域の位置及び範囲が特定できる。
【００７７】
指紋画像補正処理部６０３は、画像補正箇所判定部６０９から受信した補正箇所情報を基に、該当する箇所の画像補正を行う。画像補正の方法自体は、第１の実施の形態と同様である。
【００７８】
次に、画像補正箇所判定部６０９の動作について、図７に基づいて説明する。ここで、図７は、画像補正箇所判定部６０９の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
まず、ステップ７０１において、画像補正箇所判定部６０９は、指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２から読出し、読出した指紋画像データの任意の横長の領域（横１ライン）に注目して、指紋の山部分（稜部）と谷部分のエッジを検出する。
【００８０】
第２の実施の形態では、指紋画像データからエッジ部分を検出する際、指紋画像データ全体から一度にエッジ部分を検出するようにはせず、指紋画像データを所定の幅の横長の領域である横１ラインごとに、エッジの検出を行う。
【００８１】
エッジの検出は、図８に示したSobelオペレータを使用する。このSobelオペレータを指紋画像データの各画素に適用し、それによって算出されたSobelオペレータのＸ成分ｆｘが数画素内で極大または極小になる画素が指紋の山部分と谷部分のエッジと判断して、エッジとなる画素のアドレスを保存する。
【００８２】
次に、ステップ７０２において、保存されたエッジの画素アドレスの中で、ｆｘが極大となるアドレスｆｍａｘと、ｆｘが極小となるアドレスｆｍｉｎからＸ方向の黒線長さＬを算出する。
【００８３】
その具体的な算出方法を図９に記す。ここで、図９は、指紋稜部の太さの算出方法を示す図である。
【００８４】
SobelオペレータのＸ成分ｆｘは、画素値の変化量、つまり、画素の明るさの変化量を示している。そのため、ｆｘが負の値であって、かつ極小値となっているときは、その箇所の画素が急激に暗くなっていることを示している。逆に、ｆｘが正の値であって、かつ極大値となっているときは、その箇所の画素が急激に明るくなっていることを示している。
【００８５】
したがって、図９において、指紋画像データの左から右へ向かってｆｘを算出しているのであれば、極小値となる座標ｆｍｉｎの画素から暗い領域、つまりは黒線が始まり、極大値となる座標ｆｍａｘの画素で黒線の領域は終了していることが分かる。この座標ｆｍｉｎ〜座標ｆｍａｘの領域が、指紋の山の部分に相当するＸ方向の黒線だと判別でき、このＸ方向の黒線の長さＬは、図９にも示したように、Ｌ＝ｆｍａｘ−ｆｍｉｎで算出できる。
【００８６】
次に、ステップ７０３において、図８に示したｆｘ及びｆｙ、並びに以下の式（１）で示した式によってエッジの角度θを算出する。
【００８７】
θ＝ｔａｎ−１（ｆｘ／ｆｙ） …（１）
【００８８】
さらに、ステップ７０４において、指紋の山の部分である稜部の太さＷを、以下の式（２）に示した式を用いて、Ｘ方向の黒線の長さＬ及びθから算出する。
【００８９】
Ｗ＝Ｌ＊ｃｏｓθ …（２）
【００９０】
ステップ７０５において、ステップ７０４で算出した稜部の太さＷが閾値Ｓより大きいと判断された場合は、続くステップ７０６において補正を要する領域として、その領域の補正箇所情報を記録する。補正を要する領域の補正箇所情報とは、前述のように、その領域の位置、大きさ及び範囲である。なお、閾値Ｓは実験により適切に決定することができる。
【００９１】
画像補正箇所判定部６０９は、ステップ７０７において、ステップ７０３〜７０６の処理を、処理対象である横１ラインから検出された全ての黒線について実施したか否かを確認し、処理対象である横１ラインにステップ７０３〜７０６の処理が未だ行われていない黒線が存在すると判断された場合は、ステップ７０８において、その未処理の黒線を次の処理対象とし、当該処理対象とした黒線に対してステップ７０３〜７０６の処理を実行する。
【００９２】
ステップ７０３〜７０６の処理を、処理対象としていた横１ラインから検出された全ての黒線について実施した場合は、ステップ７０９において、他の横１ラインについてもステップ７０１〜７０７の処理を実行したか否かを確認し、他の全ての横１ラインについてもステップ７０１〜７０７の処理を実行した場合は、画像補正箇所判定部６０９は、画像補正箇所を特定する処理を終了する。
【００９３】
ステップ７０１〜７０７の処理を実行していない横１ラインが存在する場合は、ステップ７１０において、未処理の横１ラインを次の処理対象にして、ステップ７０１〜７０７の処理を実行する。
【００９４】
なお、ステップ７０７及びステップ７０８の処理は、横１ラインが有する全ての黒線に対して行わなくてもよい。例えば、処理量を削減するために、指紋の情報量が多い画像の中心にある黒線のみを対象とすることも可能である。
【００９５】
また、ステップ７０９及びステップ７１０の処理も、指紋画像データの全横１ラインに限らず、処理量削減のために、画像の中心の横１ラインのみを対象とすることも可能である。
【００９６】
上記のステップ７０１〜７０９の手順によって得られた補正箇所情報は、指紋画像補正処理部６０３へ出力されるが、補正箇所情報は、指紋画像記憶部６０２に記憶させてもよいし、画像補正箇所判定部６０９が独自に備えるメモリなどの記憶装置に記憶させ、指紋画像補正処理部６０３は、これらの記憶装置から補正箇所情報を読出してもよい。
【００９７】
指紋画像補正処理部６０３は、補正箇所情報に記載されている領域に対して、画像補正を実行する。ここで図１０は、第２の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋画像補正処理部６０３の画像処理のフローチャートである。
【００９８】
まず、ステップ１００１において、指紋画像記憶部６０２に記憶されている指紋画像データを読出す。次いで、続くステップ１００２において、読出した指紋画像データの全体からヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムの中心に存在する中心画素の画素値と、ヒストグラムにおいて明暗が中庸になる画素値とから、生成したヒストグラム上の全画素値に乗算する補正係数ｋを第１の実施の形態と同様の方法で決定する。
【００９９】
指紋画像補正処理部６０３は、ステップ１００３において、補正箇所情報を取得し、ステップ１００４において、取得した補正箇所情報で指定されている領域の画素の画素値にステップ１００２で決定した補正係数ｋを乗算して、その領域の画像補正を実行し、処理を終了する。
【０１００】
補正箇所情報を取得するステップ１００３と、指紋画像データを読出すステップ１００１及びヒストグラムデータを生成するステップ１００２とは、手順が前後してもよい。
【０１０１】
なお、一の指紋に係る指紋画像データには、複数の補正を要する領域が存在する場合がある。この場合、図１０で示したように、予め指紋画像データ全体についてヒストグラムを生成し、その指紋画像データ全体についてのヒストグラムに基づいて決定した補正係数ｋを用いて、補正を要する各領域を補正するが、それぞれの領域ごとにヒストグラムを生成し、生成した各領域固有のヒストグラムに基づいて補正係数ｋをそれぞれ決定し、領域毎に固有の補正係数ｋを用いて、それぞれの領域を補正するようにしてもよい。
【０１０２】
補正を要する領域が、指紋画像データ中に独立別個で複数存在する場合でも、指紋画像データ全体についてのヒストグラムに基づいて補正係数ｋを決定し、その補正係数ｋを用いて、それぞれの領域を補正する方が、画像処理の手順が簡易迅速である。しかしながら、補正後の指紋画像データの濃度、コントラスト及び解像度、並びにスペクトラル・データ生成部６０４によるスペクトラル・データの算出に係るアルゴリズムの特性によっては、それぞれの領域ごとにヒストグラムを生成し、生成した各領域固有のヒストグラムに基づいて補正係数ｋをそれぞれ決定し、領域毎に固有の補正係数ｋを用いて、それぞれの領域を補正するようにしてもよい。
【０１０３】
以上のように、第２の実施の形態によれば、画像補正箇所判定部６０９を設け、指紋稜部の太さを算出して、閾値以上の太さの場合にのみ補正することにより、全画素を補正する場合と比較して、補正前から細い指紋稜部が必要以上に白く補正されてしまい、当該指紋稜部が判別できなくなることを防止することができる。
【０１０４】
これにより、第１の実施の形態の効果に加えて、補正による指紋稜部の消失を防ぎ、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定されるおそれを低減する効果が得られる。
【０１０５】
［第３の実施の形態］
続いて、本発明の第３の実施の形態について説明する。
【０１０６】
この第３の実施の形態に係る指紋認証装置の構成は、図６の第２の実施の形態と同じであるが、第２の実施の形態とは、画像補正箇所判定部６０９の処理方法が異なる。第３の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部６０９は、指紋画像データに含まれるノイズ成分を除外して、指紋の稜部を示すエッジ強度を検出するものである。
【０１０７】
指紋画像データを読み取る指紋には細かい汗、皮脂又は粉塵等が付着している場合があり、これらが付着した状態で指紋を走査又は撮影すると、ノイズの原因になり得る。また、センサ部分の汚れもノイズの発生源となるし、指紋認証装置の電源から生じるノイズも無視できない。
【０１０８】
第３の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部６０９は、これら諸々の原因から生じるノイズを指紋画像データから除外して、指紋稜部を示すエッジ強度のみを検出できるようにするものである。
【０１０９】
図１１は、第３の実施の形態に係る画像補正箇所判定部６０９のエッジ検出の動作を示すフローチャートである。画像補正箇所判定部６０９のエッジ検出以外の動作は、第２の実施の形態と同じため、それらの説明は省略する。
【０１１０】
まず、ステップ９０１において、画像補正箇所判定部６０９は、任意の横1ラインに注目して、指紋の山部分と谷部分のエッジを検出する。検出手法は、第２の実施の形態と同様で、SobelオペレータのＸ成分ｆｘが極大又は極小となる座標をエッジ部分の候補とする。
【０１１１】
さらに、ステップ９０２において、SobelオペレータのＸ成分ｆｘが数画素内で極大または極小であり、かつ、そのエッジ強度の絶対値が閾値Ｔ（エッジ強度閾値）を超えている場合、指紋の山部分と谷部分のエッジと判断して画素のアドレスを保存し、保存した画素のアドレスからＸ方向の黒線の長さを算出する。
【０１１２】
第３の実施の形態における指紋稜部の検出方法の具体例を図１２に示す。この図１２において、SobelオペレータのＸ成分ｆｘの絶対値が閾値Ｔの絶対値よりも大きい点Ａ及び点Ｄは、指紋の山部分と谷部分のエッジであると判定する。一方、領域Ｂ及び領域Ｃは、ｆｘが数画素内で極大及び極小になっているが、それらの絶対値が閾値Ｔの絶対値を超えていないため、ノイズであると判定する。なお、閾値Ｔは、実験を通じて統計的に決定することができる。
【０１１３】
以上のように、第３の実施の形態によれば、画像補正箇所判定部６０９のＸ方向の黒線の長さ検出において、指紋の山部分と谷部分とのエッジであると判断する閾値Ｔを設け、エッジ強度の絶対値が閾値Ｔの絶対値以上の点のみ黒線の長さ検出に使用することにより、指紋稜部である領域にノイズによって稜部の黒色が薄くなる部分がある場合、その部分を指紋の山部分と谷部分とのエッジであると誤判定することを防止できる。
【０１１４】
これにより、第２の実施の形態の効果に加えて、指紋稜部にノイズがある指紋画像データに対しても、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定される可能性を低減する効果が得られる。
【０１１５】
［第４の実施の形態］
続いて、本発明の第４の実施の形態について説明する。
【０１１６】
この第４の実施の形態に係る指紋認証装置の構成は、図６の第２の実施の形態と同じであるが、第２の実施の形態とは、画像補正箇所判定部６０９の処理方法が異なる。
【０１１７】
画像補正箇所判定部６０９のエッジ検出に係る動作は第３の実施の形態と同様であるため、その説明は省略する。
【０１１８】
図１３は、本発明の第４の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部６０９における閾値Ｔの算出を示す図である。
【０１１９】
この図１３では、指紋の山部分と谷部分のエッジを判断する閾値Ｔの大きさは、図１３に示す通り、指と周辺の境界におけるエッジ強度に基づいて算出する。
【０１２０】
指紋画像データにおいて、明暗差が最も大きいのは、指と周辺の境界であるから、かかる境界のエッジ強度の絶対値は、指紋画像データ全体から算出されるエッジ強度の絶対値の最大値となる。
【０１２１】
図１３に示すように、指と周辺の境界に係るエッジ強度の絶対値は、Ｘｅという顕著な値を示し、指紋の稜部のエッジ強度の絶対値を上回る。
【０１２２】
そこで、第４の実施の形態では、エッジ強度の最大値であるＸｅに１／ｍという係数を乗算することによって、閾値Ｔを算出している。
【０１２３】
１／ｍなる係数をどの程度にするかは、実験を通じて統計的に算出されるが、図１３にも示すように、閾値Ｔが指紋稜部のエッジ強度の絶対値を若干下回る程度の値になるように調整する。
【０１２４】
１／ｍなる係数を決定しておけば、センサの感度により指紋画像データ毎にエッジ強度が全体的に強め、または弱めに出る場合でも、各指紋画像データデータに適した閾値を設定することが可能となる。
【０１２５】
画像全体でエッジ強度が強めに出る場合は、指と周辺の境界のエッジ強度も、指紋の稜部のエッジ強度も、強めに出るので、指と周辺の境界のエッジ強度に１／ｍなる係数を乗算すれば、強めに出ている指紋の稜部のエッジ強度に対応した閾値Ｔを算出することができる。
【０１２６】
同様に、画像全体でエッジ強度が弱めに出る場合も、指と周辺の境界のエッジ強度に１／ｍなる係数を乗算すれば、弱めに出ている指紋の稜部のエッジ強度に対応した閾値Ｔを算出することができる。
【０１２７】
以上のように第４の実施の形態によれば、画像補正箇所判定部６０９のＸ方向の黒線の長さ検出において、指紋の山部分と谷部分のエッジであると判断する閾値を、指と周辺の境界におけるエッジ強度から算出することにより、センサの感度により指紋画像データのエッジ強度が強め、又は弱めに出る場合でも、それぞれの指紋画像データに適した値に設定することが可能となる。
【０１２８】
これにより、第３の実施の形態の効果に加えて、指紋画像データ毎にエッジ強度に強弱がある場合に対しても、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定されるおそれを低減する効果が得られる。
【符号の説明】
【０１２９】
１０１ 指紋入力装置
１０２ 指紋画像記憶部
１０３ スペクトラル・データ生成部
１０４ スペクトラル・データ行列記憶部
１０５ 登録済みスペクトラル・データ行列保管部
１０６ 指紋照合部
１０７ 認証結果出力部
３０１ 指紋入力装置
３０２ 指紋画像記憶部
３０３ 指紋画像補正処理部
３０４ スペクトラル・データ生成部
３０５ スペクトラル・データ行列記憶部
３０６ 登録済みスペクトラル・データ行列保管部
３０７ 指紋照合部
３０８ 認証結果出力部
４０１ ヒストグラムデータ生成部
４０２ ヒストグラムデータ記憶部
４０３ 指紋画像稜部補正処理部
６０１ 指紋入力装置
６０２ 指紋画像記憶部
６０３ 指紋画像補正処理部
６０４ スペクトラル・データ生成部
６０５ スペクトラル・データ行列記憶部
６０６ 登録済みスペクトラル・データ行列保管部
６０７ 指紋照合部
６０８ 認証結果出力部
６０９ 画像補正箇所判定部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋認証装置及び指紋認証用プログラムに係り、特に、採取した指紋画像データの画素値の補正を行い、補正した画像データでスペクトラル・データ方式の指紋認証を行う指紋認証装置及び指紋認証用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証の一つとして、指紋認証が使用されているが、この指紋認証においては、主に下記三つの方式が知られている。
【０００３】
第一の方式は、パターン比較であり、この方式は入力された指紋の画像データの一部を、装置に記録されているテンプレートと比較することによって指紋を照合するものである。
【０００４】
第二の方式は、細部比較であって、入力された指紋の画像データ中から特徴点を見つけ出し、これら特徴点を装置に記録されているテンプレートの細部点と比較するものである。
【０００５】
第三の方式は、スペクトラル・データ方式（spectral data method）であって、ラインセンサ又はエリアセンサから入力された指紋の画像を横長の矩形画像に分割し、その後各矩形画像に対して、指紋の山の部分（稜部）の方向及び稜部が所定の範囲に何本あるかを示す周波数等の情報を数値化してスペクトラル・データを生成する。
【０００６】
さらに各矩形画像で得られたスペクトラル・データを行列としてプロットしてスペクトラル・データ行列を生成し、得られたスペクトラル・データ行列を、装置に記録してある照合用の登録済みスペクトラル・データ行列と比較して、指紋の認証を行うものである。
【０００７】
図１は、スペクトラル・データ方式を採用した従来技術による指紋認証装置の模式図である。
【０００８】
この図１によると、スペクトラル・データ方式を採用した従来技術による指紋認証装置は、指紋を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋センサである指紋入力装置１０１と、この指紋画像データを記憶する指紋画像記憶部１０２と、指紋画像記憶部１０２に記憶されている指紋画像データにおける指紋の山の部分の方向及び指紋の周波数を算出してスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成部１０３と、このスペクトラル・データ行列を記憶するスペクトラル・データ行列記憶部１０４と、指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管部１０５と、スペクトラル・データ行列記憶部１０４に記憶されているスペクトラル・データ行列と登録済みスペクトラル・データ行列保管部１０５に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合部１０６と、指紋照合部１０６による認証結果を出力する認証結果出力部１０７と、を有する。
【０００９】
指紋入力装置１０１は、ラインセンサ又はエリアセンサであり、センサ部分に押捺された指の指紋を走査又は撮影して、図２の左下に示すような指紋画像データを取得する。
【００１０】
指紋入力装置１０１が取得した指紋画像データは、指紋画像記憶部３０２に記憶される。
【００１１】
指紋入力装置１０１に記憶された指紋画像データは、スペクトラル・データ生成部１０３が読出し、スペクトラル・データ生成部１０３は、読出した指紋画像データからスペクトラル・データ行列を生成する。生成したスペクトラル・データ行列はスペクトラル・データ行列記憶部１０４に記憶される。
【００１２】
指紋照合部１０６は、事前に登録済みスペクトラル・データ行列保管部１０５に格納されている登録済みスペクトラル・データ行列と、スペクトラル・データ作成部１０３が生成してスペクトラル・データ行列記憶部１０４に記憶されているスペクトラル・データ行列とを比較し、類似するスペクトラル・データの割合から、スペクトラル・データ行列同士の一致、又は不一致を判定する。
【００１３】
スペクトラル・データ方式が照合に用いる行列のデータは、指紋の画像よりもメモリ使用量が少なく、数値化されたデータを比較照合するので、アルゴリズムを単純化できるという利点があり、特許文献１には、この方式による指紋照合方法及びその装置に係る発明が開示されている。
【００１４】
特許文献２には、指紋画像データの画素値が閾値を超えている際に、当該画素値を加算又は減算することによって画像の濃度を調整する発明が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特表２００８−５２９１５６号公報
【特許文献２】特開平０８−２７２９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、ラインセンサ又はエリアセンサを使用して指紋の画像を指紋認証装置で取得する際に、指をセンサ部分に強く押捺することがあり、そのために図２の右下に示すように指紋の稜部が太くつぶれた画像が入力されてしまうことがあった。
【００１７】
センサが読み取った指紋画像データは、指紋の山の部分である稜部は黒線で表示され、指紋の谷の部分は白く表示されているが、図２右下の指紋画像データは、同左下の指紋画像データに比して、稜部が太く表示されており、稜部と谷の部分とが判別しがたい状態になっている。
【００１８】
この指紋の稜部が太くつぶれてしまう現象は、センサ部分に指を強く押捺した場合以外にも、センサの感度の差違又はセンサの調整の不具合によっても生じ得る。
【００１９】
いずれの場合であっても、指紋の稜部の太さや指紋画像データの全体的な濃度が、指をセンサ部分に強く押捺しないで取得された指紋画像データとは異なってくる。本来であれば指紋認証に使用される画像は、図２の左下にように指紋の稜部とそれ以外の部分とが、暗から明へと、画素値が漸進的に変動していくべきである。しかしながら、図２の右下に示す指紋の稜部が太くつぶれた画像では、稜部が太く表示されていることに加えて、暗から明への漸進的な画素値の変動が判然とせず、その結果、図２の左下の指紋画像データと、同右下の指紋画像データとでは、スペクトラル・データ化したときに特に周波数データで差違が生じやすい。
【００２０】
同一の指紋に係る指紋画像データから生成された周波数データであっても、周波数の数値が異なれば、周波数データを含むスペクトラル・データ行列も異なってくる。このような場合では、指紋照合装置は周波数データが一致していないと誤判定する蓋然性が高くなり、適切な指紋認証が実現できないという問題があった。
【００２１】
特許文献２には、画像の濃度を調整する発明が開示されているが、特許文献２に係る発明の画像の濃度の調整は、単に閾値を超えた画素値を加算又は減算するものである。かかる方式では、図２右下の画像の黒くつぶれた部分に一律に画素値が加算され、その部分が一様に明るく補正されてしまい、指紋認証において必要とされる画像のコントラストが損なわれるおそれがあった。
【００２２】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、指紋稜部が黒くつぶれた指紋画像データであっても指紋認証に供する稜部の方向及び指紋の周波数等のスペクトラル・データを正確に算出できる指紋認証装置及び指紋認証用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記目的を達成するために本発明の指紋認証装置は、指紋を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋取得手段と、前記指紋取得手段で取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管手段と、前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と前記登録済みスペクトラル・データ行列保管手段に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の指紋認証用プログラムは、コンピュータを、指紋を走査又は撮影して取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明によれば、指紋稜部が黒くつぶれた指紋画像であっても指紋認証に供する稜部の方向及び指紋の周波数等のスペクトラル・データを正確に算出できる指紋認証装置及び指紋認証用プログラムを提供することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】従来技術による指紋認証装置の模式図である。
【図２】指紋センサが取得した指紋画像データの態様を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の指紋画像補正処理部の模式図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の指紋画像補正処理部におけるヒストグラムに基づいた画像補正の原理を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置における画像補正箇所判定部の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施の形態で使用されるSobelオペレータの原理を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋稜部の太さの算出方法を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋画像補正処理部の画像処理のフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る指紋認証装置における画像補正箇所判定部のエッジ検出の動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る指紋認証装置における画像補正箇所判定部の指紋稜部の検出方法の具体例を示す図である。
【図１３】本発明の第４の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部における閾値Ｔの算出を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
【００２８】
［第１の実施の形態］
まず、図３に基づいて、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置について説明する。図３は、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【００２９】
図３に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置は、指を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋センサである指紋入力装置３０１と、この指紋画像データを記憶する指紋画像記憶部３０２と、指紋画像記憶部３０２に記憶されている指紋画像データを補正する指紋画像補正処理部３０３と、指紋画像補正処理部３０３が補正した指紋画像データから指紋の山の部分の方向及び指紋の周波数を算出してスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成部３０４と、このスペクトラル・データ行列を記憶するスペクトラル・データ行列記憶部３０５と、指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６と、スペクトラル・データ行列記憶部３０５に記憶されているスペクトラル・データ行列と登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合部３０７と、指紋照合部３０７による認証結果を出力する認証結果出力部３０８と、を有する。
【００３０】
指紋入力装置３０１は、指紋の凹凸を読み取るためのラインセンサ又はエリアセンサであり、センサ部分には光学式センサ又は電界式センサ等が用いられる。
【００３１】
指紋入力装置３０１は、センサ部分に押捺された指の指紋を走査又は撮影し、図２の下部に示すような指紋画像データを取得する。
【００３２】
指紋入力装置３０１によって取得された指紋画像データは、指紋画像記憶部３０２に記憶される。この指紋画像記憶部３０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等による記憶装置である。
【００３３】
指紋画像補正処理部３０３は、指紋画像記憶部３０２に記憶されている指紋画像データを読出し、図２右下のように、指紋の稜部が太くつぶれた画像を、スペクトラル・データが正確に算出できるように補正を行い、補正した指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２における元の指紋画像データのメモリ領域に上書き出力する。
【００３４】
この指紋画像補正処理部３０３における指紋画像データの補正処理の詳細については、後述する。
【００３５】
スペクトラル・データ生成部３０３は、指紋画像補正処理部３０３が補正した指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２から読出し、読出した指紋画像データを横長の矩形画像に分割する。
【００３６】
スペクトラル・データ生成部３０３は、分割によって生成した各矩形画像に対して、指紋の稜部の方向、単位長さに対する稜部の本数を示す周波数等の情報を数値化してスペクトラル・データを生成する。
【００３７】
さらにスペクトラル・データ生成部３０４は、各矩形画像で得られたスペクトラル・データを行列としてプロットしてスペクトラル・データ行列を生成する。
【００３８】
スペクトラル・データ生成部３０４が生成したスペクトラル・データ行列は、スペクトラル・データ行列記憶部３０５に記憶される。このスペクトラル・データ行列記憶部３０５は、ＲＡＭ、ＨＤＤ又はフラッシュメモリ等による記憶装置である。
【００３９】
指紋照合部３０７は、事前に登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６から登録済みスペクトラル・データ行列を、スペクトラル・データ行列記憶部３０５からスペクトラル・データ生成部３０４が生成したスペクトラル・データ行列を、それぞれ読出して両者を比較し、類似するスペクトラル・データの割合から、スペクトラル・データ行列同士の一致、又は不一致を判定する。
【００４０】
なお、登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６も、ＲＡＭ、ＨＤＤ又はフラッシュメモリ等による記憶装置である。
【００４１】
指紋照合部３０７が判定した結果は、認証結果出力部３０８によって出力される。この認証結果出力部３０８は、ディスプレイ、スピーカ又はプリンタ等の出力装置でよい。
【００４２】
本発明の第1の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋画像補正処理部３０３を図４に基づいて説明する。図４に示すように、指紋画像補正処理部は、図３に示した指紋画像記憶部３０２から読出した指紋画像データから縦軸に画素数、横軸に画素の輝度を示す画素値をとったヒストグラム（ヒストグラムデータ分布）を生成するヒストグラムデータ生成部４０１と、ヒストグラムデータ生成部４０１が生成したヒストグラムを記憶するヒストグラムデータ記憶部４０２と、ヒストグラムデータ記憶部４０２が記憶するヒストグラムにおいて暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像稜部補正処理部４０３と、を有する。
【００４３】
図４において指紋画像稜部補正処理部４０３は、ヒストグラムを生成した指紋画像データと同じ指紋画像データを図３の指紋画像記憶部３０２から読出し、この指紋画像データを上記のように補正する。なお、ヒストグラムデータ生成部４０１が指紋画像記憶部３０２から読出し、ヒストグラムの生成に使用した指紋画像データを、生成したヒストグラムと共にヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶しておき、このヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶されている指紋画像データを補正するようにしてもよい。
【００４４】
指紋画像稜部補正処理部４０３は、前述のように、補正した指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２における元の指紋画像データのメモリ領域に上書き出力する。
【００４５】
図５は、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置の指紋画像補正処理部におけるヒストグラムに基づいた画像補正の原理を示す図である。
【００４６】
この図５の上段には、指をセンサ部分に強く押捺した結果、指紋の稜部が太くつぶれた画像の例と、その指紋画像データのヒストグラムであるヒストグラムデータ分布（１）が記されている。図５上段のヒストグラムデータ分布（１）では、画素値が低い、すなわち暗い画素が、画素値が高い、すなわち明るい画素に比べて多く分布している。
【００４７】
このヒストグラムデータ分布（１）は、図４のヒストグラムデータ生成部４０１が指紋画像記憶部３０２に記憶されている指紋画像データから生成したもので、図４のヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶される。
【００４８】
図４の指紋画像稜部補正処理部４０３は、ヒストグラムデータ記憶部４０２に記憶されているヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素を決定する。
【００４９】
図５の場合では、ヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素とは、ヒストグラムにデータ分布（１）において、暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して５０％の割合となる画素の集合で最も明るい画素である。ここでいう暗部側の画素とは、画素値が「０」で黒を示す最も暗い画素を含む画素値が低い画素であって、ヒストグラム上で左側に存在している画素のことをいう。
【００５０】
より具体的にいえば、ヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素とは、ヒストグラムデータ分布（１）を画素値「０」から画素の個数を積算していった場合の積算値が、ヒストグラムデータ分布（１）全体の画素の個数の積算値に対して５０％の割合に達したときのヒストグラムデータ分布（１）上の画素である。
【００５１】
本発明の第１の実施の形態では、上記の所定の割合は、補正後の指紋画像データの濃度、コントラスト及び解像度、並びにスペクトラル・データ生成部３０４によるスペクトラル・データの算出に係るアルゴリズムの特性に基づいて、「５０％」に決定された。
【００５２】
スペクトラル・データの算出に係るアルゴリズム等が本発明の第１の実施の形態とは異なる場合、ヒストグラムデータ分布（１）の中心に存在する中心画素は、本発明の第１の実施の形態のように「ヒストグラムデータ分布（１）全体の積算値の５０％」としたが、実験により決定することができ、５０％以外の様々な値に定めることができる。
【００５３】
次いで、図４の指紋画像稜部補正処理部４０３は、ヒストグラムにデータ分布（１）で暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して５０％の割合となる画素の集合における最も明るい画素の画素値を「第１の画素値」とし、この「第１の画素値」を、画素値の中心値である「第２の画素値」になるように補正する。そのため、図５上段では、「第２の画素値」を「補正後の中心画素値」と記している。
【００５４】
「第２の画素値」とは、図５の場合、ヒストグラムデータ分布（１）において、「明暗が中庸になる画素値」である。
【００５５】
指紋認証に適した画像のヒストグラムは、暗部を示す画素と明部を示す画素との存在比が１対１であることが望ましいとの見地から、第１の実施の形態では、上記の「明暗が中庸になる画素値」は、ヒストグラムの横軸の中央にプロットされている画素であるとした。
【００５６】
諧調が１６である指紋画像データについてのヒストグラムを示す図５上段のヒストグラムデータ分布（１）では、ヒストグラムの横軸の中央の画素値は、１６階調の中庸に相当する「８」となる。しかしながら、補正後の指紋画像データの濃度、コントラスト及び解像度、並びにスペクトラル・データ生成部３０４によるスペクトラル・データの算出に係るアルゴリズムの特性によっては、諧調の中庸に相当する画素値ではなく、中庸よりも明部又は暗部にシフトした画素値でもよい。
【００５７】
指紋画像稜部補正処理部４０３は、前述の中心画素の画素値に補正係数ｋを乗じることによって、この中心画素の画素値である「第１の画素値」が「明暗が中庸になる画素値」である「第２の画素値」となるようにする。
【００５８】
図５上段のヒストグラムデータ分布（１）では、「第１の画素値」である「４」が「第２の画素値」である「８」になるように補正される。
【００５９】
そのため、中心画素の画素値に乗じる補正係数ｋは、「ｋ＝（第２の画素値）÷（第１の画素値）」によって算出できる。
【００６０】
図５上段の場合であれば、「第２の画素値」は「８」であり、「第１の画素値」は「４」なので、「ｋ＝８÷４」であり、補正係数ｋは「２」となる。
【００６１】
指紋画像稜部補正処理部４０３は、上記のように算出した補正係数ｋを、図５上段のヒストグラムデータ分布（１）の全画素の画素値に乗算する。これにより、指紋画像データのヒストグラムは、図５下段のヒストグラムデータ分布（２）になる。
【００６２】
なお、図５上段のヒストグラムデータ分布（１）で既に白側に存在していた画素は、補正係数ｋを乗算することにより画素値が「Ｆ」を超える（オーバーフローする）ことになるが、これらは全て「Ｆ」(白)として扱う。
【００６３】
図５下段のヒストグラムデータ分布（２）では、最暗部（黒）である画素の画素値「０」の部分は全く補正されずにそのまま残っている。かかる部分は画素値が「０」であるから、いかなる係数が乗算されても、「０」という値に変化はない。
【００６４】
補正係数ｋを乗算された各画素値は、図５下段のヒストグラムデータ分布（２）が示すように、画素値が「０」の集合を除いて、各画素値の集合が明部方向へ離散的にシフトしている。
【００６５】
例えば、補正前の画素値「０、１、２、３、４、…、Ｆ」に、補正係数ｋ（＝２）を乗算した結果、図５下段のヒストグラムデータ分布（２）では、補正後の画素値は「０、２、４、６、８、…、Ｆ」というように、所定の間隔で明部方向へ離散的にシフトしている。
【００６６】
隣接していた暗い画素の領域が、明るい領域へ離散的にシフトしているので、暗から明へと、画素値が漸進的に変動している指紋画像データを得ることができる。
【００６７】
また、上述のように、最暗部（黒）である画素の画素値「０」の部分は全く補正されずにそのまま残っているので、指紋画像データのコントラストも向上する。
【００６８】
なお、ヒストグラムデータを生成する範囲は、指紋画像データ全体に限らない。例えば、処理量を削減するために、指紋の情報量が多い画像の中心のみをヒストグラム生成の範囲とすることも可能である。
【００６９】
また、第１の実施の形態では、ヒストグラムの全画素の画素値に１以上の補正係数ｋを乗じたが、「０、ｒ、２ｒ、３ｒ、４ｒ、…、Ｆｒ」（ｒは１以上の実数）で表わされる数列の各項の値を、「０」〜「Ｆ」の各画素値に、それぞれ加算してもよい。
【００７０】
第１の実施の形態では、図５において指紋画像データが４ｂｉｔであるとしたが、８ｂｉｔ等の、より諧調が多段階である画像にも、本実施の形態は適用可能である。
【００７１】
以上のように、本発明の第１の実施の形態によれば、従来の指紋認証装置に、画素値のヒストグラムを生成し、このヒストグラムの中心画素が、画素値の中心に来るように係数を乗算することによって、指紋画像データを補正する指紋画像補正処理部３０３を設けることにより、指紋の稜部がつぶれて黒くなっている画素が白側（明部）に補正されるため、つぶれによって指紋稜部が太くなる現象が軽減される。
【００７２】
また、暗部を示す画素の画素値が離散的に明部へシフトされることにより、指紋の稜部の画素の明暗の変動が判別できるようになり、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定されるおそれを低減する効果が得られる。
【００７３】
なお、第1の実施の形態では、入力された指紋画像データを図３の指紋画像補正処理部３０３で補正し、補正された指紋画像データからスペクトラル・データ行列を生成し、生成したスペクトラル・データ行列を図３の登録済みスペクトラル・データ行列保管部３０６に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列と照合することが原則である。しかしながら、登録済みスペクトラル・データ行列の元となる指紋画像データが、入力した人の癖等で押捺圧力が高い状態で採取され、それが本実施の形態に係る画像補正なしで登録済みスペクトラル・データ行列化された場合にも対応可能なように、画像補正前の指紋画像データ及び指紋画像補正処理部３０３による画像補正後の指紋画像データのそれぞれで指紋照合処理を行うようにしてもよい。
【００７４】
［第２の実施の形態］
続いて、本発明の第２の実施の形態について説明する。ここで、図６は、本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置の模式図である。
【００７５】
この図６によると、第２の実施の形態に係る指紋認証装置は、指紋画像データにおいて画像の補正を要する箇所を特定する画像補正箇所判定部６０９を追加した点が、第１の実施の形態に係る指紋認証装置とは異なっているが、その他の、指紋入力装置６０１、指紋画像記憶部６０２、スペクトラル・データ作成部６０４、スペクトラル・データ行列記憶部６０５、登録済みスペクトラル・データ行列保管部６０６、指紋照合部６０７及び認証結果出力部６０８は、第１の実施の形態に係る指紋認証装置と同様なので説明を省略する。
【００７６】
画像補正箇所判定部６０９は、指紋画像記憶部６０２から指紋画像データを読出し、読出した指紋画像データの中で画像補正を要する領域を特定し、その特定した領域の位置、大きさ及び範囲の情報を補正箇所情報として、指紋画像補正処理部６０３へ出力する。補正を要する領域の位置、大きさ及び範囲とは、具体的には、その特定された領域の画素の座標である。補正を要する画素の座標がいくつあるかによって、その領域の大きさが特定でき、補正を要する領域の画素の座標を把握すれば、その領域の位置及び範囲が特定できる。
【００７７】
指紋画像補正処理部６０３は、画像補正箇所判定部６０９から受信した補正箇所情報を基に、該当する箇所の画像補正を行う。画像補正の方法自体は、第１の実施の形態と同様である。
【００７８】
次に、画像補正箇所判定部６０９の動作について、図７に基づいて説明する。ここで、図７は、画像補正箇所判定部６０９の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
まず、ステップ７０１において、画像補正箇所判定部６０９は、指紋画像データを、指紋画像記憶部３０２から読出し、読出した指紋画像データの任意の横長の領域（横１ライン）に注目して、指紋の山部分（稜部）と谷部分のエッジを検出する。
【００８０】
第２の実施の形態では、指紋画像データからエッジ部分を検出する際、指紋画像データ全体から一度にエッジ部分を検出するようにはせず、指紋画像データを所定の幅の横長の領域である横１ラインごとに、エッジの検出を行う。
【００８１】
エッジの検出は、図８に示したSobelオペレータを使用する。このSobelオペレータを指紋画像データの各画素に適用し、それによって算出されたSobelオペレータのＸ成分ｆｘが数画素内で極大または極小になる画素が指紋の山部分と谷部分のエッジと判断して、エッジとなる画素のアドレスを保存する。
【００８２】
次に、ステップ７０２において、保存されたエッジの画素アドレスの中で、ｆｘが極大となるアドレスｆｍａｘと、ｆｘが極小となるアドレスｆｍｉｎからＸ方向の黒線長さＬを算出する。
【００８３】
その具体的な算出方法を図９に記す。ここで、図９は、指紋稜部の太さの算出方法を示す図である。
【００８４】
SobelオペレータのＸ成分ｆｘは、画素値の変化量、つまり、画素の明るさの変化量を示している。そのため、ｆｘが負の値であって、かつ極小値となっているときは、その箇所の画素が急激に暗くなっていることを示している。逆に、ｆｘが正の値であって、かつ極大値となっているときは、その箇所の画素が急激に明るくなっていることを示している。
【００８５】
したがって、図９において、指紋画像データの左から右へ向かってｆｘを算出しているのであれば、極小値となる座標ｆｍｉｎの画素から暗い領域、つまりは黒線が始まり、極大値となる座標ｆｍａｘの画素で黒線の領域は終了していることが分かる。この座標ｆｍｉｎ〜座標ｆｍａｘの領域が、指紋の山の部分に相当するＸ方向の黒線だと判別でき、このＸ方向の黒線の長さＬは、図９にも示したように、Ｌ＝ｆｍａｘ−ｆｍｉｎで算出できる。
【００８６】
次に、ステップ７０３において、図８に示したｆｘ及びｆｙ、並びに以下の式（１）で示した式によってエッジの角度θを算出する。
【００８７】
θ＝ｔａｎ−１（ｆｘ／ｆｙ） …（１）
【００８８】
さらに、ステップ７０４において、指紋の山の部分である稜部の太さＷを、以下の式（２）に示した式を用いて、Ｘ方向の黒線の長さＬ及びθから算出する。
【００８９】
Ｗ＝Ｌ＊ｃｏｓθ …（２）
【００９０】
ステップ７０５において、ステップ７０４で算出した稜部の太さＷが閾値Ｓより大きいと判断された場合は、続くステップ７０６において補正を要する領域として、その領域の補正箇所情報を記録する。補正を要する領域の補正箇所情報とは、前述のように、その領域の位置、大きさ及び範囲である。なお、閾値Ｓは実験により適切に決定することができる。
【００９１】
画像補正箇所判定部６０９は、ステップ７０７において、ステップ７０３〜７０６の処理を、処理対象である横１ラインから検出された全ての黒線について実施したか否かを確認し、処理対象である横１ラインにステップ７０３〜７０６の処理が未だ行われていない黒線が存在すると判断された場合は、ステップ７０８において、その未処理の黒線を次の処理対象とし、当該処理対象とした黒線に対してステップ７０３〜７０６の処理を実行する。
【００９２】
ステップ７０３〜７０６の処理を、処理対象としていた横１ラインから検出された全ての黒線について実施した場合は、ステップ７０９において、他の横１ラインについてもステップ７０１〜７０７の処理を実行したか否かを確認し、他の全ての横１ラインについてもステップ７０１〜７０７の処理を実行した場合は、画像補正箇所判定部６０９は、画像補正箇所を特定する処理を終了する。
【００９３】
ステップ７０１〜７０７の処理を実行していない横１ラインが存在する場合は、ステップ７１０において、未処理の横１ラインを次の処理対象にして、ステップ７０１〜７０７の処理を実行する。
【００９４】
なお、ステップ７０７及びステップ７０８の処理は、横１ラインが有する全ての黒線に対して行わなくてもよい。例えば、処理量を削減するために、指紋の情報量が多い画像の中心にある黒線のみを対象とすることも可能である。
【００９５】
また、ステップ７０９及びステップ７１０の処理も、指紋画像データの全横１ラインに限らず、処理量削減のために、画像の中心の横１ラインのみを対象とすることも可能である。
【００９６】
上記のステップ７０１〜７０９の手順によって得られた補正箇所情報は、指紋画像補正処理部６０３へ出力されるが、補正箇所情報は、指紋画像記憶部６０２に記憶させてもよいし、画像補正箇所判定部６０９が独自に備えるメモリなどの記憶装置に記憶させ、指紋画像補正処理部６０３は、これらの記憶装置から補正箇所情報を読出してもよい。
【００９７】
指紋画像補正処理部６０３は、補正箇所情報に記載されている領域に対して、画像補正を実行する。ここで図１０は、第２の実施の形態に係る指紋認証装置における指紋画像補正処理部６０３の画像処理のフローチャートである。
【００９８】
まず、ステップ１００１において、指紋画像記憶部６０２に記憶されている指紋画像データを読出す。次いで、続くステップ１００２において、読出した指紋画像データの全体からヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムの中心に存在する中心画素の画素値と、ヒストグラムにおいて明暗が中庸になる画素値とから、生成したヒストグラム上の全画素値に乗算する補正係数ｋを第１の実施の形態と同様の方法で決定する。
【００９９】
指紋画像補正処理部６０３は、ステップ１００３において、補正箇所情報を取得し、ステップ１００４において、取得した補正箇所情報で指定されている領域の画素の画素値にステップ１００２で決定した補正係数ｋを乗算して、その領域の画像補正を実行し、処理を終了する。
【０１００】
補正箇所情報を取得するステップ１００３と、指紋画像データを読出すステップ１００１及びヒストグラムデータを生成するステップ１００２とは、手順が前後してもよい。
【０１０１】
なお、一の指紋に係る指紋画像データには、複数の補正を要する領域が存在する場合がある。この場合、図１０で示したように、予め指紋画像データ全体についてヒストグラムを生成し、その指紋画像データ全体についてのヒストグラムに基づいて決定した補正係数ｋを用いて、補正を要する各領域を補正するが、それぞれの領域ごとにヒストグラムを生成し、生成した各領域固有のヒストグラムに基づいて補正係数ｋをそれぞれ決定し、領域毎に固有の補正係数ｋを用いて、それぞれの領域を補正するようにしてもよい。
【０１０２】
補正を要する領域が、指紋画像データ中に独立別個で複数存在する場合でも、指紋画像データ全体についてのヒストグラムに基づいて補正係数ｋを決定し、その補正係数ｋを用いて、それぞれの領域を補正する方が、画像処理の手順が簡易迅速である。しかしながら、補正後の指紋画像データの濃度、コントラスト及び解像度、並びにスペクトラル・データ生成部６０４によるスペクトラル・データの算出に係るアルゴリズムの特性によっては、それぞれの領域ごとにヒストグラムを生成し、生成した各領域固有のヒストグラムに基づいて補正係数ｋをそれぞれ決定し、領域毎に固有の補正係数ｋを用いて、それぞれの領域を補正するようにしてもよい。
【０１０３】
以上のように、第２の実施の形態によれば、画像補正箇所判定部６０９を設け、指紋稜部の太さを算出して、閾値以上の太さの場合にのみ補正することにより、全画素を補正する場合と比較して、補正前から細い指紋稜部が必要以上に白く補正されてしまい、当該指紋稜部が判別できなくなることを防止することができる。
【０１０４】
これにより、第１の実施の形態の効果に加えて、補正による指紋稜部の消失を防ぎ、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定されるおそれを低減する効果が得られる。
【０１０５】
［第３の実施の形態］
続いて、本発明の第３の実施の形態について説明する。
【０１０６】
この第３の実施の形態に係る指紋認証装置の構成は、図６の第２の実施の形態と同じであるが、第２の実施の形態とは、画像補正箇所判定部６０９の処理方法が異なる。第３の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部６０９は、指紋画像データに含まれるノイズ成分を除外して、指紋の稜部を示すエッジ強度を検出するものである。
【０１０７】
指紋画像データを読み取る指紋には細かい汗、皮脂又は粉塵等が付着している場合があり、これらが付着した状態で指紋を走査又は撮影すると、ノイズの原因になり得る。また、センサ部分の汚れもノイズの発生源となるし、指紋認証装置の電源から生じるノイズも無視できない。
【０１０８】
第３の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部６０９は、これら諸々の原因から生じるノイズを指紋画像データから除外して、指紋稜部を示すエッジ強度のみを検出できるようにするものである。
【０１０９】
図１１は、第３の実施の形態に係る画像補正箇所判定部６０９のエッジ検出の動作を示すフローチャートである。画像補正箇所判定部６０９のエッジ検出以外の動作は、第２の実施の形態と同じため、それらの説明は省略する。
【０１１０】
まず、ステップ９０１において、画像補正箇所判定部６０９は、任意の横1ラインに注目して、指紋の山部分と谷部分のエッジを検出する。検出手法は、第２の実施の形態と同様で、SobelオペレータのＸ成分ｆｘが極大又は極小となる座標をエッジ部分の候補とする。
【０１１１】
さらに、ステップ９０２において、SobelオペレータのＸ成分ｆｘが数画素内で極大または極小であり、かつ、そのエッジ強度の絶対値が閾値Ｔ（エッジ強度閾値）を超えている場合、指紋の山部分と谷部分のエッジと判断して画素のアドレスを保存し、保存した画素のアドレスからＸ方向の黒線の長さを算出する。
【０１１２】
第３の実施の形態における指紋稜部の検出方法の具体例を図１２に示す。この図１２において、SobelオペレータのＸ成分ｆｘの絶対値が閾値Ｔの絶対値よりも大きい点Ａ及び点Ｄは、指紋の山部分と谷部分のエッジであると判定する。一方、領域Ｂ及び領域Ｃは、ｆｘが数画素内で極大及び極小になっているが、それらの絶対値が閾値Ｔの絶対値を超えていないため、ノイズであると判定する。なお、閾値Ｔは、実験を通じて統計的に決定することができる。
【０１１３】
以上のように、第３の実施の形態によれば、画像補正箇所判定部６０９のＸ方向の黒線の長さ検出において、指紋の山部分と谷部分とのエッジであると判断する閾値Ｔを設け、エッジ強度の絶対値が閾値Ｔの絶対値以上の点のみ黒線の長さ検出に使用することにより、指紋稜部である領域にノイズによって稜部の黒色が薄くなる部分がある場合、その部分を指紋の山部分と谷部分とのエッジであると誤判定することを防止できる。
【０１１４】
これにより、第２の実施の形態の効果に加えて、指紋稜部にノイズがある指紋画像データに対しても、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定される可能性を低減する効果が得られる。
【０１１５】
［第４の実施の形態］
続いて、本発明の第４の実施の形態について説明する。
【０１１６】
この第４の実施の形態に係る指紋認証装置の構成は、図６の第２の実施の形態と同じであるが、第２の実施の形態とは、画像補正箇所判定部６０９の処理方法が異なる。
【０１１７】
画像補正箇所判定部６０９のエッジ検出に係る動作は第３の実施の形態と同様であるため、その説明は省略する。
【０１１８】
図１３は、本発明の第４の実施の形態に係る指紋認証装置の画像補正箇所判定部６０９における閾値Ｔの算出を示す図である。
【０１１９】
この図１３では、指紋の山部分と谷部分のエッジを判断する閾値Ｔの大きさは、図１３に示す通り、指と周辺の境界におけるエッジ強度に基づいて算出する。
【０１２０】
指紋画像データにおいて、明暗差が最も大きいのは、指と周辺の境界であるから、かかる境界のエッジ強度の絶対値は、指紋画像データ全体から算出されるエッジ強度の絶対値の最大値となる。
【０１２１】
図１３に示すように、指と周辺の境界に係るエッジ強度の絶対値は、Ｘｅという顕著な値を示し、指紋の稜部のエッジ強度の絶対値を上回る。
【０１２２】
そこで、第４の実施の形態では、エッジ強度の最大値であるＸｅに１／ｍという係数を乗算することによって、閾値Ｔを算出している。
【０１２３】
１／ｍなる係数をどの程度にするかは、実験を通じて統計的に算出されるが、図１３にも示すように、閾値Ｔが指紋稜部のエッジ強度の絶対値を若干下回る程度の値になるように調整する。
【０１２４】
１／ｍなる係数を決定しておけば、センサの感度により指紋画像データ毎にエッジ強度が全体的に強め、または弱めに出る場合でも、各指紋画像データデータに適した閾値を設定することが可能となる。
【０１２５】
画像全体でエッジ強度が強めに出る場合は、指と周辺の境界のエッジ強度も、指紋の稜部のエッジ強度も、強めに出るので、指と周辺の境界のエッジ強度に１／ｍなる係数を乗算すれば、強めに出ている指紋の稜部のエッジ強度に対応した閾値Ｔを算出することができる。
【０１２６】
同様に、画像全体でエッジ強度が弱めに出る場合も、指と周辺の境界のエッジ強度に１／ｍなる係数を乗算すれば、弱めに出ている指紋の稜部のエッジ強度に対応した閾値Ｔを算出することができる。
【０１２７】
以上のように第４の実施の形態によれば、画像補正箇所判定部６０９のＸ方向の黒線の長さ検出において、指紋の山部分と谷部分のエッジであると判断する閾値を、指と周辺の境界におけるエッジ強度から算出することにより、センサの感度により指紋画像データのエッジ強度が強め、又は弱めに出る場合でも、それぞれの指紋画像データに適した値に設定することが可能となる。
【０１２８】
これにより、第３の実施の形態の効果に加えて、指紋画像データ毎にエッジ強度に強弱がある場合に対しても、指紋を強く押捺した場合のスペクトラル・データ行列と、指紋を強く押捺しない場合のスペクトラル・データ行列とが不一致と誤判定されるおそれを低減する効果が得られる。
【符号の説明】
【０１２９】
１０１ 指紋入力装置
１０２ 指紋画像記憶部
１０３ スペクトラル・データ生成部
１０４ スペクトラル・データ行列記憶部
１０５ 登録済みスペクトラル・データ行列保管部
１０６ 指紋照合部
１０７ 認証結果出力部
３０１ 指紋入力装置
３０２ 指紋画像記憶部
３０３ 指紋画像補正処理部
３０４ スペクトラル・データ生成部
３０５ スペクトラル・データ行列記憶部
３０６ 登録済みスペクトラル・データ行列保管部
３０７ 指紋照合部
３０８ 認証結果出力部
４０１ ヒストグラムデータ生成部
４０２ ヒストグラムデータ記憶部
４０３ 指紋画像稜部補正処理部
６０１ 指紋入力装置
６０２ 指紋画像記憶部
６０３ 指紋画像補正処理部
６０４ スペクトラル・データ生成部
６０５ スペクトラル・データ行列記憶部
６０６ 登録済みスペクトラル・データ行列保管部
６０７ 指紋照合部
６０８ 認証結果出力部
６０９ 画像補正箇所判定部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋取得手段と、
前記指紋取得手段で取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、
前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、
指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管手段と、
前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と前記登録済みスペクトラル・データ行列保管手段に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、
前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段と、
を含む指紋認証装置。
【請求項２】
前記指紋画像補正処理手段は、前記所定の割合を５０％を含む所定の範囲内の値とし、前記第２の画素値を前記ヒストグラムにおいて画素値の中心値を含む所定範囲内になる画素値とし、前記補正係数を各画素の画素値に乗算して補正する請求項１に記載の指紋認証装置。
【請求項３】
前記指紋画像記憶手段から指紋画像データを読出し、該指紋画像データの各画素のエッジ強度を算出し、該算出されたエッジ強度が極小となる画素の座標と該算出されたエッジ強度が極大となる画素の座標とから指紋の稜部に該当する部分の太さを割り出し、該部分の太さが所定の閾値より大きい場合、該部分は補正を要する領域であると判断し、該領域の位置、大きさ及び範囲を補正箇所情報として前記指紋画像補正処理手段へ出力する画像補正箇所判定手段を含み、
前記指紋画像補正処理手段は、該指紋画像データのうち、該補正箇所情報に記載されている領域に対して前記画像補正を実行することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の指紋認証装置。
【請求項４】
前記画像補正箇所判定手段は、前記エッジ強度の絶対値が所定のエッジ強度閾値より大きい場合に、指紋の稜部に係るエッジ強度であると判断することを特徴とする請求項３に記載の指紋認証装置。
【請求項５】
前記画像補正箇所判定手段は、指紋画像データの全体から算出されたエッジ強度の最大値の絶対値に所定の係数を乗算することにより、前記エッジ強度閾値を決定することを特徴とする請求項４に記載の指紋認証装置。
【請求項６】
コンピュータを、
指紋を走査又は撮影して取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、
前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、
前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、
前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段と、
して機能させるための指紋認証用プログラム。
【請求項７】
前記指紋画像補正処理手段は、前記所定の割合を５０％を含む所定範囲内の値とし、前記第２の画素値を前記ヒストグラムにおいて画素値の中心値を含む所定範囲内になる画素値とし、前記補正係数を各画素の画素値に乗算して補正する請求項６に記載の指紋認証プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
前記指紋画像記憶手段から指紋画像データを読出し、該指紋画像データの各画素のエッジ強度を算出し、該算出されたエッジ強度が極小となる画素の座標と該算出されたエッジ強度が極大となる画素の座標とから指紋の稜部に該当する部分の太さを割り出し、該部分の太さが所定の閾値より大きい場合、該部分は補正を要する領域であると判断し、該領域の位置、大きさ及び範囲を補正箇所情報として前記指紋画像補正処理手段へ出力する画像補正箇所判定手段として機能させ、
前記指紋画像補正処理手段は、該指紋画像データのうち、該補正箇所情報に記載されている領域に対して前記画像補正を実行することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の指紋認証用プログラム。
【請求項９】
前記画像補正箇所判定手段は、前記エッジ強度の絶対値が所定のエッジ強度閾値より大きい場合に、指紋の稜部に係るエッジ強度であると判断することを特徴とする請求項８に記載の指紋認証用プログラム。
【請求項１０】
前記画像補正箇所判定手段は、指紋画像データの全体から算出されたエッジ強度の最大値の絶対値に所定の係数を乗算することにより、前記エッジ強度閾値を決定することを特徴とする請求項９に記載の指紋認証用プログラム。
【請求項１】
指紋を走査又は撮影して指紋画像データを取得する指紋取得手段と、
前記指紋取得手段で取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、
前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、
指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列を保管した登録済みスペクトラル・データ行列保管手段と、
前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と前記登録済みスペクトラル・データ行列保管手段に保管されている登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、
前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段と、
を含む指紋認証装置。
【請求項２】
前記指紋画像補正処理手段は、前記所定の割合を５０％を含む所定の範囲内の値とし、前記第２の画素値を前記ヒストグラムにおいて画素値の中心値を含む所定範囲内になる画素値とし、前記補正係数を各画素の画素値に乗算して補正する請求項１に記載の指紋認証装置。
【請求項３】
前記指紋画像記憶手段から指紋画像データを読出し、該指紋画像データの各画素のエッジ強度を算出し、該算出されたエッジ強度が極小となる画素の座標と該算出されたエッジ強度が極大となる画素の座標とから指紋の稜部に該当する部分の太さを割り出し、該部分の太さが所定の閾値より大きい場合、該部分は補正を要する領域であると判断し、該領域の位置、大きさ及び範囲を補正箇所情報として前記指紋画像補正処理手段へ出力する画像補正箇所判定手段を含み、
前記指紋画像補正処理手段は、該指紋画像データのうち、該補正箇所情報に記載されている領域に対して前記画像補正を実行することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の指紋認証装置。
【請求項４】
前記画像補正箇所判定手段は、前記エッジ強度の絶対値が所定のエッジ強度閾値より大きい場合に、指紋の稜部に係るエッジ強度であると判断することを特徴とする請求項３に記載の指紋認証装置。
【請求項５】
前記画像補正箇所判定手段は、指紋画像データの全体から算出されたエッジ強度の最大値の絶対値に所定の係数を乗算することにより、前記エッジ強度閾値を決定することを特徴とする請求項４に記載の指紋認証装置。
【請求項６】
コンピュータを、
指紋を走査又は撮影して取得した指紋画像データに基づいて画素値のヒストグラムを生成し、該ヒストグラムでの暗部側の画素の個数の積算値が全画素の個数の積算値に対して所定の割合となる画素の集合における最も明るい画素に係る第１の画素値を、該第１の画素値より明るい第２の画素値にするための補正係数を用いて、各画素の画素値を補正する指紋画像補正処理手段と、
前記指紋画像補正処理手段が補正した指紋画像データから指紋の稜部の方向及び指紋の周波数を成分とするスペクトラル・データ行列を作成するスペクトラル・データ作成手段と、
前記スペクトラル・データ作成手段で作成された前記スペクトラル・データ行列と指紋認証の際に参照する登録済みスペクトラル・データ行列とを照合する指紋照合手段と、
前記指紋照合手段による認証結果を出力する認証結果出力手段と、
して機能させるための指紋認証用プログラム。
【請求項７】
前記指紋画像補正処理手段は、前記所定の割合を５０％を含む所定範囲内の値とし、前記第２の画素値を前記ヒストグラムにおいて画素値の中心値を含む所定範囲内になる画素値とし、前記補正係数を各画素の画素値に乗算して補正する請求項６に記載の指紋認証プログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
前記指紋画像記憶手段から指紋画像データを読出し、該指紋画像データの各画素のエッジ強度を算出し、該算出されたエッジ強度が極小となる画素の座標と該算出されたエッジ強度が極大となる画素の座標とから指紋の稜部に該当する部分の太さを割り出し、該部分の太さが所定の閾値より大きい場合、該部分は補正を要する領域であると判断し、該領域の位置、大きさ及び範囲を補正箇所情報として前記指紋画像補正処理手段へ出力する画像補正箇所判定手段として機能させ、
前記指紋画像補正処理手段は、該指紋画像データのうち、該補正箇所情報に記載されている領域に対して前記画像補正を実行することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の指紋認証用プログラム。
【請求項９】
前記画像補正箇所判定手段は、前記エッジ強度の絶対値が所定のエッジ強度閾値より大きい場合に、指紋の稜部に係るエッジ強度であると判断することを特徴とする請求項８に記載の指紋認証用プログラム。
【請求項１０】
前記画像補正箇所判定手段は、指紋画像データの全体から算出されたエッジ強度の最大値の絶対値に所定の係数を乗算することにより、前記エッジ強度閾値を決定することを特徴とする請求項９に記載の指紋認証用プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１２−９４０５２（Ｐ２０１２−９４０５２Ａ）
【公開日】平成２４年５月１７日（２０１２．５．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２４２２８０（Ｐ２０１０−２４２２８０）
【出願日】平成２２年１０月２８日（２０１０．１０．２８）
【出願人】（３０８０３３７１１）ラピスセミコンダクタ株式会社 (898)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年５月１７日（２０１２．５．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１０月２８日（２０１０．１０．２８）
【出願人】（３０８０３３７１１）ラピスセミコンダクタ株式会社 (898)
【Ｆターム（参考）】
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