(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々に対して、第２パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々を、パターンの類似度に応じて関連付けて複数の単位領域対を形成し、互いに関連付けられた前記単位領域間で各単位領域に固有の特徴値を一致又は近似させるための補正値を前記単位領域対単位で算出する補正値演算部と、
位置的に近くに配置された前記単位領域対同士の各補正値の比較に基づいて各補正値の差を示す差分値を算出する差分値演算部と、
パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す条件と前記差分値演算部により算出された複数の前記差分値との比較結果に応じた照合評価値を算出する照合評価値演算部と、
を備えるパターン照合装置。
【請求項２】
前記第１及び第２パターン夫々は、同じカテゴリを比較した場合の互いに近い位置にある前記単位領域の前記特徴値の前記差分値が、異なったカテゴリを比較した場合の差分値よりも確率的に小さい分布を有することを特徴とする請求項１に記載のパターン照合装置。
【請求項３】
前記照合評価値演算部は、絶対値が大きい前記差分値の影響を受けて結果的に前記照合評価値が大きく変動することがない演算を実行することを特徴とする請求項１又は２に記載のパターン照合装置。
【請求項４】
パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す前記条件は、乱数がランダムに配置された状態を定義付けることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のパターン照合装置。
【請求項５】
前記照合評価値と閾値との比較に基づいて照合結果を決定する判定部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のパターン照合装置。
【請求項６】
前記第１パターンは、予め内部又は外部の記憶媒体に登録されたパターンであり、
前記第２パターンは、パターン照合の度に、内部又は外部のパターン取得装置で取得されるパターンであることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のパターン照合装置。
【請求項７】
前記特徴値は、前記第１パターンに対する第２パターンの位置ずれを示す値であることを特徴とする請求項１に記載のパターン照合装置。
【請求項８】
前記補正値演算部は、
前記第１パターンに対する前記第２パターンの位置あわせをパターンの類似性に基づいて実行する第１処理、及び前記第２パターンの前記単位領域に対する前記第１パターンの前記単位領域の位置あわせをパターンの類似性に基づいて実行する第２処理を少なくとも実行することを特徴とする請求項７に記載のパターン照合装置。
【請求項９】
照合対象とするパターンの態様に応じて前記特徴値の算出方法は決定されることを特徴とする請求項７又は８に記載のパターン照合装置。
【請求項１０】
パターンの照合を実行するパターンの照合方法であって、
コンピュータの補正値演算部は、第１パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々に対して、第２パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々を、パターンの類似度に応じて関連付けて複数の単位領域対を形成し、互いに関連付けられた前記単位領域間で各単位領域に固有の特徴値を一致又は近似させるための補正値を前記単位領域対単位で算出し、
前記コンピュータの差分値演算部は、位置的に近くに配置された前記単位領域対同士の各補正値の比較に基づいて各補正値の差を示す差分値を算出し、
前記コンピュータの照合評価値演算部は、パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す条件と前記差分値演算部により算出された複数の差分値との比較結果に応じた照合評価値を算出する、パターン照合方法。
【請求項１１】
前記コンピュータの判定手段は、前記照合評価値と閾値との比較に基づいて照合結果を決定することを特徴とする請求項１０に記載のパターン照合方法。
【請求項１２】
前記第１及び第２パターン夫々は、同じカテゴリを比較した場合の互いに近い位置にある前記単位領域の前記特徴値の前記差分値が、異なったカテゴリを比較した場合の差分値よりも確率的に小さい分布を有することを特徴とする請求項１０に記載のパターン照合方法。
【請求項１３】
前記照合評価値演算部は、絶対値が大きい前記差分値の影響を受けて結果的に前記照合評価値が大きく変動することがない演算を実行することを特徴とする請求項１０又は１２に記載のパターン照合方法。
【請求項１４】
パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す前記条件は、乱数がランダムに配置された状態を定義付けることを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載のパターン照合方法。
【請求項１５】
パターンの照合をコンピュータに実行させるプログラムであって、
第１パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々に対して、第２パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々を、パターンの類似度に応じて関連付けさせて複数の単位領域対を形成させ、互いに関連付けられた前記単位領域間で各単位領域に固有の特徴値を一致又は近似させるための補正値を前記単位領域対単位で算出させ、
位置的に近くに配置された前記単位領域対同士の各補正値の比較に基づいて各補正値の差を示す差分値を算出させ、
パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す条件と前記差分値演算部により算出された複数の差分値との比較結果に応じた照合評価値を算出させる、プログラム。
【請求項１６】
前記第１及び第２パターン夫々は、同じカテゴリを比較した場合の互いに近い位置にある前記単位領域の前記特徴値の前記差分値が、異なったカテゴリを比較した場合の差分値よりも確率的に小さい分布を有することを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
絶対値が大きい前記差分値の影響を受けて結果的に前記照合評価値が大きく変動することがない演算を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１５又は１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す前記条件は、乱数がランダムに配置された状態を定義付けることを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン照合装置、パターン照合方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人情報の保護の観点から情報のセキュリティー強化が強く望まれている。特に、指紋認証又は静脈認証といった生体認証技術が注視されている。生体認証ではパターンの偽装が困難であり、パターン偽装に対する耐性が高いためである。【０００３】
２つのパターンが同一のカテゴリに属するか否かを判定するパターン照合では、異なったカテゴリに属するパターンであると判断されるべき場合に誤って同一のカテゴリに属するパターンであると判断される場合がある。従って、このパターン照合では、誤った判定がされる確率(誤合致率)を所定の値未満に抑えることが強く望まれる。換言すると、他人を誤って受け入れてしまう他人受入率(FAR)をシステムで許容される所定の値未満にすることが要求される。【０００４】
一般にパターン照合においては、二つのパターンが同一カテゴリに属するか否かを判定するため、二つのパターンの距離や類似度等の照合評価値を計算し、照合評価値と判定閾値との比較結果に基づいて最終的な判定を実行する。判定閾値を厳しい値にした場合、誤合致率は小さくなるが、同じカテゴリに属するパターンを異なったカテゴリに属するパターンと判定する誤りが生じる確率が高くなる。判定閾値を緩めた場合、同じカテゴリに属するパターンを異なったカテゴリに属するパターンと判定する誤りは小さくなるが、誤合致率は大きくなる。そのため、所望の照合精度を得られるように判定閾値を定める必要がある。【０００５】
しかし、照合評価値と誤合致率の間に理論的な関係が無い場合、評価用のデータベースを用意し、データベースを用いた実験により照合評価値と誤合致率の関係を求め、判定閾値を定めることが必要になる。【０００６】
非特許文献１には実験的に閾値を求める場合の問題点が記載されている。非特許文献１では、評価用データベースを用いた実験により評価用データの平均的性能として照合評価値と誤合致率の関係を求めた場合、データ毎のばらつつきとデータベース依存性の二つの問題があることが指摘されている。【０００７】
データ毎のばらつきの問題とは、誤合致の起こりやすさがデータによって異なる問題である。平均的には所定の値よりも低い誤合致率であっても、データによっては所定の値よりも高い誤合致率となるものが存在する可能性がある。そのようなデータは、所望の安全性を満たさないことになる。 【０００８】
データベース依存性の問題とは、実験的に評価した場合、実験に用いたデータに評価結果が依存する問題である。実運用に用いられるデータと評価用データとは異なるため、評価結果にデータが依存する場合、評価用データを用いた評価実験の結果から実運用時の性能を予測することができなくなる。 【０００９】
特許文献１では、実験によりデータ毎に閾値を定めることでデータ毎のばらつきの問題に対応している。特許文献２では、照合時に、本人のデータと他人のデータ両方と照合し、それぞれの類似度を元に照合結果を判定することでデータ毎のばらつきの問題に対応している。【００１０】
非特許文献１及び特許文献３では、特徴点が偶然一致する確率を用いることで、理論的に誤合致率を評価し、データ毎のばらつきの問題とデータベース依存性の問題の両方に対応している。【００１１】
なお、特許文献４乃至７の技術も知られている。特許文献４には隆線を強調する技術が開示されている。特許文献５には認証対象の向き等がモデル画像と異なる状態の入力画像に対しても画像照合を高精度かつ高速に行う方法及び装置が開示されている。特許文献６には、入力図形に変形があっても入力図形を厳密に識別できる技術が開示されている。特許文献７には、照合処理の高速化を実現させる技術が開示されている。
【非特許文献１】「個別安全性を保証できる指紋照合」Proceedings of the Symposium on Cryptography and Information Security(SCIS2007), 2007年1月
【特許文献１】特開２００１−２１３０９号公報
【特許文献２】特開２００６−１８５７８号公報
【特許文献３】特開２００２−２８８６６７号公報
【特許文献４】特開平９−１６７２３０号公報
【特許文献５】特開２００１−９２９６３号公報
【特許文献６】特開２００２−２９８１４１号公報
【特許文献７】特開２００５−１４９４５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上述の説明から明らかなように、誤合致率が評価用データに依存する場合、実動作時に所望の精度のパターン認証を実現できないおそれがある。【００１３】
本発明は、評価用データに依存せずに誤合致率を評価可能にすることで、実動作時に所望の精度のパターン認証を実現させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の第１の態様にかかるパターン照合装置は、第１パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々に対して、第２パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々を、パターンの類似度に応じて関連付けて複数の単位領域対を形成し、互いに関連付けられた前記単位領域間で各単位領域に固有の特徴値を一致又は近似させるための補正値を前記単位領域対単位で算出する補正値演算部と、位置的に近くに配置された前記単位領域対同士の各補正値の比較に基づいて各補正値の差を示す差分値を算出する差分値演算部と、パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す条件と前記差分値演算部により算出された複数の差分値との比較結果に応じた照合評価値を算出する照合評価値演算部と、前記照合評価値と閾値との比較に基づいて照合結果を決定する判定部と、を備える。【００１５】
本発明の第１の態様にかかるパターン照合方法は、パターンの照合を実行するパターンの照合方法であって、コンピュータの補正値演算部は、第１パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々に対して、第２パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々を、パターンの類似度に応じて関連付けて複数の単位領域対を形成し、互いに関連付けられた前記単位領域間で各単位領域に固有の特徴値を一致又は近似させるための補正値を前記単位領域対単位で算出し、前記コンピュータの差分値演算部は、位置的に近くに配置された前記単位領域対同士の各補正値の比較に基づいて各補正値の差を示す差分値を算出し、前記コンピュータの照合評価値演算部は、パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す条件と前記差分値演算部により算出された複数の差分値との比較結果に応じた照合評価値を算出し、前記コンピュータの判定部は、前記照合評価値と閾値との比較に基づいて照合結果を決定する。【００１６】
本発明の第１の態様にかかるプログラムは、パターンの照合をコンピュータに実行させるプログラムであって、第１パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々に対して、第２パターンの分割により形成された複数の単位領域夫々を、パターンの類似度に応じて関連付けさせて複数の単位領域対を形成させ、互いに関連付けられた前記単位領域間で各単位領域に固有の特徴値を一致又は近似させるための補正値を前記単位領域対単位で算出させ、位置的に近くに配置された前記単位領域対同士の各補正値の比較に基づいて各補正値の差を示す差分値を算出させ、パターンが互いに異なるカテゴリに属することを示す条件と前記差分値演算部により算出された複数の差分値との比較結果に応じた照合評価値を算出させ、前記照合評価値と閾値との比較に基づいて照合結果を決定させる。
【発明の効果】
【００１７】
評価用データに依存せずに誤合致率を評価可能にすることで、実動作時に所望の精度のパターン認証を実現させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかるパターン照合装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態にかかるパターン照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の第１実施例にかかるパターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図である。
【図４】本発明の第１実施例にかかる分割部による分割方法を説明するための説明図である。
【図５】本発明の第１実施例にかかる区画された入力指紋パターンを説明するための説明図である。
【図６】本発明の第１実施例にかかる区画されたテンプレート指紋パターンを説明するための説明図である。
【図７】本発明の第１実施例にかかる小領域対を形成する小領域の対応関係を示す説明図である。
【図８】本発明の第１実施例にかかる押捺圧の変動による特徴値の変動を説明するための説明図である。
【図９Ａ】本発明の第１実施例にかかる分割方法のバリエーションを説明するための説明図である。
【図９Ｂ】本発明の第１実施例にかかる分割方法のバリエーションを説明するための説明図である。
【図１０】本発明の第２実施例にかかるパターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図である。
【図１１】本発明の第２実施例にかかるパターン照合装置の動作を説明するための概略的なフローチャートである。
【図１２】本発明の第２実施例にかかる大局的な対応付けを説明するための説明図である。
【図１３】本発明の第２実施例にかかる小局的な対応付けを説明するための説明図である。
【図１４】本発明の第２実施例にかかる対局的な対応付けの具体的方法を説明するための説明図である。
【図１５】本発明の第２実施例にかかる小局的な対応付けを説明するための説明図である。
【図１６】本発明の第３実施例にかかるパターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図である。
【図１７】本発明の第３実施例にかかるパターン照合装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１８Ａ】本発明の第３実施例にかかる補正値の変換方法について説明するための説明図である。
【図１８Ｂ】本発明の第３実施例にかかる補正値の変換方法について説明するための説明図である。
【図１９】その他の実施形態に係るパターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図である。
【符号の説明】
【００１９】
５０    パターン照合装置
１００    第１パターン入力部
２００    第２パターン入力部
３００    コンピュータ
３０１    領域分割部
３０２    領域分割部
３０３    補正値演算部
３０４    差分値演算部
３０５    分布記憶部
３０６    差分値評価部
３０７    判定部
４００    出力部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
［第１の実施形態］
図１及び図２を参照して本発明の第１の実施形態について説明する。図１にパターン照合装置の概略的な構成を示すブロック図を示す。また、図２にパターン照合装置の動作を説明するためのフローチャートを示す。【００２１】
図１に示すように、照合装置５０は、第１パターン入力部１００、第２パターン入力部２００、コンピュータ３００、及び出力部４００を有する。コンピュータ３００は、プログラムがＣＰＵコアで順次実行されて所望の機能を実現する演算装置である。【００２２】
コンピュータ３００は、第１領域分割部（分割部、分割手段）３０１、第２領域分割部（分割部、分割手段）３０２、補正値演算部（補正値演算部、補正値演算手段）３０３、差分値演算部（差分値演算部、差分値演算手段）３０４、分布記憶部３０５、差分値評価部（照合評価値演算部、照合評価値演算部）３０６、及び判定部（判定部、判定手段）３０７を有する。【００２３】
図２を参照しつつ、上述の各要素の動作について説明する。【００２４】
まず、第１パターン入力部１００は、照合対象の第１パターンをコンピュータ３００に入力する（Ｓ１）。次に、第１領域分割部３０１は、第１パターンを分割し、複数の小領域を生成する（Ｓ２）。次に、第２パターン入力部２００は、照合対象の第２パターンをコンピュータ３００に入力する（Ｓ３）。次に、第２領域分割部３０２は、第２パターンを分割し、複数の小領域を生成する（Ｓ４）。【００２５】
第１パターンは、例えば、パターン検出器（指紋センサ等）を用いて被検体から採取される生体情報パターンである。第２パターンは、例えば、予め外部又は内部の記憶領域に登録された生体情報パターンである。【００２６】
次に、補正値演算部３０３は、第１パターンの小領域夫々と第２パターンの小領域夫々を対応付けて小領域対を生成し、小領域対を形成する各小領域が有する特徴値を一致させるための補正値を求める（Ｓ５）。次に、差分値演算部３０４は、位置的に近傍に配置される二つの小領域対の補正値の差分値を複数の小領域対単位で算出する（Ｓ６）。次に、差分値評価部３０６は、分布記憶部３０５から異なったカテゴリに属するパターンを比較した場合の差分値の生起分布を読出す（Ｓ７）。次に、差分値評価部３０６は、読み出した生起分布で、差分値演算部３０４で求めた複数の差分値夫々を評価する（Ｓ８）。そして、差分値評価部３０６は、この評価結果に応じて、第１パターンと第２パターンとの照合評価値を求める。次に、判定部３０７は、照合評価値と閾値との比較に基づいて、第１パターンと第２パターンが同一カテゴリに属するパターンであるか否かを判定する。次に、出力部４００は、判定結果を出力する。【００２７】
この構成を採用することによって、パターン照合の信頼性を向上させることが可能になる。この点については、第１実施例に関する次の説明からより具体的になる。【００２８】
［第１実施例］
図３乃至図９Ｂを参照して第１実施例について説明する。図３に、パターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図を示す。図４に、分割部による分割方法を説明するための説明図を示す。図５に、区画された入力指紋パターンを説明するための説明図を示す。図６に、区画されたテンプレート指紋パターンを説明するための説明図を示す。図７に、小領域対を形成する小領域の対応関係を示す説明図を示す。図８に、押捺圧の変動による特徴値の変動を説明するための説明図を示す。図９Ａ及びＢに、分割方法のバリエーションを説明するための説明図を示す。【００２９】
本実施例では、利用者が利用許可者かどうかを次のように判断する。利用許可者の指紋パターンをテンプレート指紋として予めICカードに登録しておく。そして、入力された指紋パターンデータがICカードに登録されているテンプレート指紋と同じ指から得られた指紋パターンのカテゴリに属するかどうかを照合する。【００３０】
なお、パターン照合においては比較対象となるパターンが完全に一致することは希である。したがって、両者が一致するか否かは、両方のパターンが同一のカテゴリに属するかどうかという観点で判断される。そして、この判断結果に基づいて、照合装置は利用許可者であるのか否かを判断する。【００３１】
図３に示すように、パターン照合装置５１は、指紋センサ１５０、ICカードリーダ２５０、及びディスプレイ４５０を有する。なお、指紋センサ１５０は、第１パターン入力部１００として機能する。ICカードリーダ２５０は、第２パターン入力部２００として機能する。ディスプレイ４５０は、出力部４００として機能する。【００３２】
コンピュータ３５０は、第１領域分割部３５１、第２領域分割部３５２、補正値演算部３５３、差分値演算部３５４、分布記憶部３５５、差分値評価部３５６、及び判定部３５７を有する。【００３３】
図４乃至８を参照しつつ、パターン照合装置５１の機能について説明する。なお、利用許可者であると認証を受けたい利用者は、利用許可者の指紋パターンが登録してあるICカードをICカードリーダ２５０に挿し込むと共に指紋センサ１５０へ指を置いているものとする。【００３４】
まず、指紋センサ１５０は入力指紋パターンを読みだす。なお、ここで用いる指紋センサ１５０は、複数の検出電極がマトリクス状に配置された静電容量センサである。各検出電極に対応して指紋センサ１５０から出力される出力値は、指紋センサ１５０に対する指の押捺圧によって値が変化する。従って、指紋センサ１５０が各検出電極に対応して取得する値は、指紋パターンに応じた固定値に押捺圧によって変動する変動値を合算した値になる。【００３５】
次に、第１領域分割部３５１は、入力指紋パターンを予め定められた分割方法で小領域（単位領域）に分割する。ここでは、図４に示すように、第１分割部３５１は、入力指紋パターンの画像領域を複数の軸線で分割し、マトリクス状に配置された正方格子（小領域）を生成する。各正方格子は、行Ｌ１〜Ｌ１０及び列Ｃ１〜Ｃ１０により定まる座標情報によって特定される。【００３６】
次に、ICカードリーダ２５０は、利用許可者の指紋パターンの登録してあるICカードからテンプレート指紋パターンを読みだす。【００３７】
次に、第２領域分割部３５２は、テンプレート指紋パターンを予め定められた分割方法で小領域に分割する。ここでは、図４に示すように、第２領域分割部３５２は、テンプレート指紋パターンの画像領域を複数の軸線で分割し、マトリクス状に配置された正方格子（小領域）を生成する。各正方格子は、行Ｌ１〜Ｌ１０及び列Ｃ１〜Ｃ１０により定まる座標情報によって特定される。ここでは、第２領域分割部３５２は、第１領域分割部３５１の分割ルールに従ってテンプレート指紋パターンの画像領域を分割する。【００３８】
次に、補正値演算部３５３は、入力指紋パターンの小領域とテンプレート指紋パターンの小領域間で、パターンの相関性が高い領域同士を対応付けて小領域対（単位領域対）にする。その後、補正値演算部３５３は、この小領域対を形成する各小領域の特徴値を一致させるための補正値を求める。【００３９】
例えば、補正値演算部３５３は、次の処理を実行する。【００４０】
まず、補正値演算部３５３は、図５の入力指紋パターンの小領域Ｒ１と図６のテンプレート指紋パターンの各小領域の相互相関係数を求める。すなわち、補正値演算部３５３は、テンプレート指紋パターンを形成する小領域の中から小領域Ｒ１の濃淡分布に最も類似する濃淡分布を有するものを特定する。そして、補正値演算部３５３は、小領域Ｒ１と特定した小領域とを互いに関連付けて、小領域対を生成する。【００４１】
補正値演算部３５３は、上述の処理を、図５の入力指紋パターンの他の小領域についても実行する。補正値演算部３５３によるこの一連の処理によって、入力指紋パターンの各小領域夫々とテンプレート指紋パターンの各小領域夫々とが互いに関連付けられる。【００４２】
図７を参照してこの点について説明を補足する。図７に示すように、小領域Ｒ１と小領域Ｒａとは組番号１の小領域対を形成する。小領域Ｒ２と小領域Ｒｂとは組番号２の小領域対を形成する。小領域Ｒ３と小領域Ｒｃとは組番号３の小領域対を形成する。小領域Ｒ４と小領域Ｒｄとは組番号４の小領域対を形成する。小領域Ｒ５と小領域Ｒｅとは組番号５の小領域対を形成する。小領域Ｒ６と小領域Ｒｆとは組番号６の小領域対６を形成する。他の小領域も同様にして入力指紋パターンとテンプレート指紋パターン間で互いに関連付けられる。なお、図５及び６に模式的に示す指紋パターンから明らかなように、互いに関連付けられた小領域同士は高いパターン関連性を有する。【００４３】
次に、補正値演算部３５３は、小領域対を形成する各小領域が有する特徴値を一致させるための補正値を求める。【００４４】
入力指紋パターンとテンプレート指紋パターンは、入力時のセンサゲインの変動、位置ずれや変形等様々な要因により、同じ指から得られた指紋パターンであっても完全には同じパターンにはならない。そのため、対となる小領域の特徴値を合わせるにはなんらかの補正が必要となる。各対となっている小領域に対して、特徴値の補正値を求める。【００４５】
指の押捺圧により取得される指紋パターンの濃度が場所毎に変わるようなセンサを用いる場合、指の押し方によって指紋パターンの濃度が場所によって異なる。そのため、対となる小領域間でパターンの濃度が異なることになる。両者の濃度を合わせるためには、少なくとも一方の濃度を調節する必要がある。なお、濃度は、指紋センサからの出力値に相当する。【００４６】
補正値の決定方法について具体的に説明する。補正値演算部３５３は、図５の小領域Ｒ１における濃度（入力指紋パターンの取得時に、被検体の指と小領域Ｒ１に対応する検出電極間の距離に応じた特徴値）ｄＲ１と図６の小領域Ｒａにおける濃度（テンプレート指紋パターンの取得時に、被検体の指と小領域Ｒａに対応する検出電極間の距離に応じた特徴値）ｄＲａとを比較し、両者を実質的に一致又は近似させるための補正値を算出する。補正値は、小領域Ｒａにおける濃度を小領域Ｒ１における濃度に一致させるための値であり、両者の値を比較することで算出される。【００４７】
具体例を示すと次のようになる。補正値演算部３５３は、ｄＲ１／ｄＲａを求め、ｄＲ２／ｄＲｂを求める。例えば、ｄＲ１／ｄＲａ＝１．２であり、ｄＲ２／ｄＲｂ＝１．１である。このようにして小領域対毎に補正値が補正値演算部３５３により算出される。【００４８】
次に、差分値演算部３５４は、複数の近傍領域間の補正値の差分値を求める。具体的には、差分値演算部３５４は、互いに近接して配置された関係にある小領域対の補正値から差分値を求める。【００４９】
図５及び６から明らかなように、組番号１の小領域対は組番号２の小領域対に近接して配置されている。組番号１の小領域対と組番号２の小領域対とは互いに近接して配置された関係にあるため、差分値演算部３５４は、組番号１の小領域対から算出された補正値と組番号２の小領域対から算出された補正値の差分値を求める。つまり、差分値演算部３５４は、ｄＲ１／ｄＲａ−ｄＲ２／ｄＲｂを実行する。同様に、差分値演算部３５４は、ｄＲ３／ｄＲｃ−ｄＲ４／ｄＲｄを実行する。差分値演算部３５４は、ｄＲ５／ｄＲｅ−ｄＲ６／ｄＲｆを実行する。同様にして、差分値演算部３５４は、異なる組番号の小領域対から算出された補正値間でその差分値を求める。このようにして、差分値演算部３５４は、互いに近接して配置された関係にある小領域対の補正値から差分値を求める。【００５０】
ここで差分値演算部３５４が差分値を算出することの意義について説明する。【００５１】
上述のように、本実施例では、各検出電極に対応して指紋センサ１５０から出力される出力値は、指紋センサ１５０に対する指の押捺圧によって値が変化する。つまり、指紋センサ１５０が各検出電極に対応して取得する値は、指紋パターンに応じた固定値に押捺圧によって変動する変動値を合算した値になる。従って、同じ指紋パターンを検出していたとしても、指紋センサ１５０に対する指の押捺圧に応じて指紋センサ１５０から出力される出力値は変動する。【００５２】
つまり、指の同じ箇所を指紋センサ１５０で撮像していたとしても、登録指紋パターンと入力指紋パターンとでは異なる値が指紋センサ１５０から出力される場合がある。より具体的には、指の同じ箇所を指紋センサ１５０で撮像していたとしても、図８に示すように、小領域Ｒａ及びＲｂにおける濃度値よりも小領域Ｒ１及びＲ２における濃度値が増大してしまう場合がある。なお、斜線で示す部分が指紋センサ１５０に対する指の押捺圧によって値が変化する部分である。【００５３】
押捺圧の変動に応じて、小領域Ｒ１における濃度値は小領域Ｒａにおける濃度値よりもＤ１だけ増加している。同様に、小領域Ｒ２における濃度値は小領域Ｒｂにおける濃度値よりもＤ２だけ増加している。なお、Ｄ１及びＤ２は、上述の補正値に対応する。そして、Ｄ１−Ｄ２は、上述の差分値に対応する。【００５４】
このように押捺圧は各測定に応じて変動し、かつ指全体で見ると様々な値をとり得る。しかしながら、指は弾性体であり、局所的には押捺圧の変化は緩やかである。すなわち、位置的に互いに近接する関係にある小領域対の補正値は互いに近い値を持つことが想定され、位置的に互いに近接する関係にある小領域対の補正値の差分値は小さな値を持つ。ｄＲ１／ｄＲａ＝１．２、ｄＲ２／ｄＲｂ＝１．１の場合、これらの差分値は０．１と小さな値になる。【００５５】
差分値演算部３５４は、同様に、他の互いに近接する関係にある小領域対の補正値の差分値を求める。位置的に互いに近接する関係にある小領域対の補正値の差分値を算出することによって、押捺圧の変動によって最終的な判定結果に誤りが生じることを抑制することができる。【００５６】
次に、差分値評価部３５６は、分布記憶部３５５に予め記憶されている異なったカテゴリに属するパターンを比較した場合の差分値の生起分布に基づいて差分値演算部３５４で計算した複数の差分値を評価し、この評価結果に応じた値の照合評価値を算出する。【００５７】
異なったカテゴリに属するパターンとテンプレート指紋パターンとを比較した場合に近傍の小領域間で見られる補正値の差分値の生起分布は、照合対象とするパターンの性質から理論的及び実験的に求めることができる。【００５８】
なぜなら、異なったパターンを比較した場合、近傍の小領域間の補正値の差分値は、押捺圧の変化の影響よりもパターン自体が異なることの影響を強く受ける。従って、この点を考慮すれば、異なったカテゴリに属するパターンとテンプレート指紋パターンとを比較した場合には、差分値が一様に乱数として現れることが想定される。従って、乱数値の値的及び空間的な分布を条件付ける生起分布を分布記憶部３５５に記憶させておけば良い。差分値評価部３５６は、差分値演算部３５４で計算した複数の差分値を分布記憶部３５５に記憶させておいた生起分布と比較して評価する。【００５９】
なお、分布記憶部３５５に記憶される生起分布は照合対象となるパターンの種類に応じて適宜設定されるものであり、必ずしも乱数の一様分布にはならない場合もある。【００６０】
簡単な例を挙げて更に差分値評価部３５６の機能について説明を補充する。差分値演算部３５４で算出された差分値は、図７の組番号１の小領域対１及び組番号２の小領域対の各補正値間で５、組番号３の小領域対及び組番号４の小領域の各補正値間で５、組番号５の小領域対及び組番号６の小領域対の各補正値間で５０である場合について考える。また、分布記憶部３５に生起分布として格納されている条件データは、０〜５０の間の範囲で一様に分布している一様乱数であるものとする。【００６１】
差分値評価部３５６は、組番号１の小領域対及び組番号２の小領域対の各補正値間の差分値を０．１と評価する。同様に、差分値評価部３５６は、組番号３の小領域対及び組番号４の小領域対の各補正値間の差分値を０．１と評価する。差分値評価部３５６は、組番号５の小領域対及び組番号６の小領域対の各補正値間の差分値を０．９と評価する。この範囲に限定して説明すると、差分値評価部３５６は、０．１×０．１×０．９＝０．００９を照合評価値として算出する。【００６２】
差分値が大きい場合、指紋センサ１５０に対する指の押捺圧の変動が大きいことが想定される。このような場合であっても、差分値評価部３５６による評価結果により大きい値の差分値は１に近い値を持つ。従って、照合評価値を上述のように算出する場合、大きな差分値の影響は排除される。つまり、部分的に指の一部に大きなノイズが重畳する等によって取得されるべきパターンに欠陥が生じたとしても、差分値評価部による評価によって、その影響を排除することができる。【００６３】
なお、差分値評価部３５６が差分値を評価する具体的な方法は任意である。互いに近接する関係にある小領域対のＮ（Ｎは２以上の自然数）個により定まる事象が、判定条件として設定された事象よりも小さくなる評価方法を次の関係式で示す。
（関係式１）Ri < Di (i=1〜N)
（関係式２）Π Ri < Π Di (i=1〜N) 
（関係式３）Ri' < Di' (i=1〜N)、但し、DiをD1' < D2' < … < DN' となるよう並びかえ、 Ri を R1' < R2' < … < RN' となるよう並びかえる。【００６４】
なお、Ｒｉは分布記憶部３５５に記憶された生起確率に基づいて生起させた値であり、Ｄｉはテンプレート指紋パターンの各小領域と入力指紋パターンの各小領域から算出される差分値である。Ｎは、２以上の自然数である。【００６５】
いずれかの関係式を用いて差分値演算部３０４から出力される複数の差分値を評価することによって、パターンに部分的な異常が生じた場合であっても照合評価値を安定させることができる。より具体的には、同じカテゴリに属するパターンを異なったカテゴリに属するパターンと誤って判定してしまうことを抑制できるという利点がある。【００６６】
パターンの一部に異常が生じ、算出された複数のＤｉの一部のDiの値が非常に大きくなったとしても、その特徴値がなかった場合の影響と同じとなる。異なったパターンを比べた場合に大きな差分値が発生する確率は高く、大きなDiの評価結果により定まる値は1に近いものとなる。1をかけても全体の値には変動は生じないため、非常に大きな値を持つDiが最終的に算出される照合評価値に与える影響は小さい。換言すると、この場合には、非常に大きな値を持つＤｉがないものとみなすことができる。よって、一部の非常に大きくなったDi以外のDiの値が十分小さければ、最終的に算出される照合評価値の値は小さな値になる。【００６７】
一方、差分値の絶対値を評価する方法では、パターンの一部に異常が生じ、一部のDiが非常に大きな値を持った場合、照合評価値はこの影響を強く受ける。例えば、次の関係式に基づいて照合評価値を算出する場合を考える。
（関係式４）Σ Di * Di (i = 1〜N) 【００６８】
このように、単純に距離として差分値を評価する場合、どれか一つのDiが非常に大きな値となった場合、他のDiが十分小さくても、距離は非常に大きくなってしまう。【００６９】
他方、上述のように算出した差分値を評価し、この評価値の掛け合わせにより照合評価値を求めると、異常な差分値の影響を排除することができ、照合評価値の値が安定するという効果が得られる。【００７０】
判定部３５７は、差分値評価部３５６で評価した結果を元に、入力指紋パターンとテンプレート指紋パターンが同じか否かを判定する。例えば、判定部３５７は、照合評価値が所定の値Tよりも小さい場合、両者は同じカテゴリに属するパターンと判定する。判定部３５７は、照合評価値が所定の値Tよりも大きいか同じ場合、両者は違うカテゴリに属するパターンと判定する。【００７１】
なお、確率Ｔは、異なったカテゴリに属するパターンとテンプレート指紋パターンとを比較した場合の差分値が、差分値演算部３５４で計算した近傍領域間の補正値の差分値よりも小さくなる確率である。そのため、異なったカテゴリに属するパターンと比較した場合に、所定の値よりも小さくなり、異なったカテゴリに属するパターンを同じカテゴリに属するパターンと誤って判定してしまう確率はTということになる。 【００７２】
ディスプレイ４５０に判定結果を表示し、アクセス許可のある人かどうかを通知する。 【００７３】
上述の説明から明らかなように、本実施例では、（１）互いに類似するパターンを有する小領域をテンプレート指紋パターンと入力指紋パターン間で関連付けて小領域対を複数生成し、（２）各小領域対に含まれる小領域に固有の特徴値間の差分を示す補正値を小領域対単位で算出し、（３）位置的に互いに近接する関係にある小領域対の補正値の差分値を複数算出し、（４）算出した複数の差分値を予め設定していた照合不成功の場合の生起分布で評価し、（５）この評価結果に応じた照合評価値を予め設定された閾値と比較する。【００７４】
照合結果が評価データに依存することがないため、実動作時に所望の精度の認証を実現することができる。また、何らかの要因によってある小領域対から算出された差分値が本来の値よりも大きくずれた値になった場合であっても、これに起因して照合評価値が大きく変動することが抑制される。このようにして最終的な判定結果に誤りが生じることが効果的に抑制される。【００７５】
従来の方法では、照合結果が評価データに依存する点に加えて、登録や認証に複数回の照合が必要であった。特許文献１記載の方法及び特許文献２記載の方法では、評価用データと照合を行い照合結果の統計量を求め、統計量に基づきデータ毎の評価を変えて、データによるばらつきに対応している。統計量を求めるためには登録時や認証時に複数の照合を行う必要がある。統計量を求めるのに十分な回数の照合を行うと、登録や認証に時間がかかることになり、登録や認証を短時間で行わなければならない応用場面に利用することができなくなる。登録や認証の時間を短くするため、照合の回数を減らすと、信頼できる統計量がとれなくなり、正しい評価結果を得ることができなくなる。本実施形態では、複数回の実験による評価がそもそも不要であるため、従来問題となっていた上述の問題は効果的に解消される。【００７６】
また、従来の方法では、特徴点パターン以外の方法に応用できないという問題点があった。非特許文献１記載の方法及び特許文献３記載の方法では、誤合致率を理論的に評価することで、照合結果が評価データに依存する点及び登録や認証に複数解の照合が必要であった点に対応している。しかしながら、この方法は特徴点パターンを照合する場合にしか利用できず、例えば画像パターン等の他のパターンを照合することはできない。本実施形態では、照合プロセスにて特徴値の差分を示す補正値を用いているため、補正量を定義することができる様々な種類の特徴値に応用することができる。【００７７】
なお、本実施例では、照合するパターンとして指紋パターンを用いた。指紋パターンとしては、指紋画像そのものを利用することもできるし、指紋画像から隆線を強調するなどにより照合に適したパターンとすることもできる（特許文献４参照）。【００７８】
また、本実施例では、第１パターン入力部１００として指紋センサ１５０がコンピュータ３５０に接続されていたが、指紋センサは別の場所にありネットワーク経由でコンピュータ３５０に送られるようにすることもできる。第２パターン入力部２００としてICカードリーダ２５０がコンピュータ３５０に接続されていたが、ICカードリーダは別の場所にありネットワーク経由でコンピュータ３５０に送られるようにすることもできる。【００７９】
第１パターン入力部１００及び第２パターン入力部２００は、指紋センサ等の入力装置に利用者が認証される時にパターンを入力するようにできるし、ICカードやハードディスク、メモリ等の任意の記憶装置に予め記憶させてあるパターンを入力するようにすることもできる。 【００８０】
また、第１パターン入力部１００内に第１領域分割部３５１を備えたり、第２パターン入力部２００内に第２領域分割部３５２を備えたりして、コンピュータ３５０には領域分割された指紋パターンが入力されるようにすることもできる。 【００８１】
更に、領域分割された後のパターンをICカードやハードディスク等の記憶装置に記録しておき、認証時には領域分割を行わなくてよいようにすることもできる。【００８２】
小領域への分割方法は、正方格子のように正方形の各小領域が重なりなく全領域を埋めるように分割する方法以外に、六角形や八角形等の多角形や円形等任意の形状の領域を重なり合うように分割する方法もある(図９Ａ)。また、必ずしも全領域がいずれかの小領域に属している必要もない(図９Ｂ)。小領域の形や大きさは照合対象のパターンの性質に応じて定めることができる。例えばパターンが回転していることが想定されるならば、小領域として円形を採用し、回転に不変とすることができる。【００８３】
小領域の大きさが大きすぎると、変形等の影響を強く受け小領域の対応を付けることが難しくなる。逆に小領域の大きさが小さすぎると、小領域内に含まれる特徴が不足し対応を付けることが難しくなる。対象パターンが指紋の場合、小領域の大きさとして隆線が2〜3本程度入る大きさとして、小領域を対応付けるための十分な情報を含む大きすぎない大きさとすることができる。【００８４】
本実施例では、補正値演算部３５３で入力指紋パターンの小領域とテンプレート指紋パターンの各小領域の相互相関係数を求め、最も相関の高い領域と対にした。しかしながら、パターン間の対応をとる方法はこれに限らない。小領域内の画素値の差分値の合計や、ハミング距離等パターンの対応度合いを示す任意の量を用いる等の方法も採用し得る。【００８５】
また、全小領域を対にした後、全領域の対応状況から誤った対応と思われる対を除いたり、対応を取り直したりすることで、対応付けの信頼度を上げることもできる。 【００８６】
さらに、本実施例では入力指紋パターンの全小領域とテンプレート指紋パターンの全領域を比較して対応付けて対としたが、指紋のパターンが存在する押捺領域と指紋のパターンが存在しない背景領域を判定し、押捺領域に対してのみ対応付けを行うなど、使用する領域に制限を設けることもできる。【００８７】
また、本実施例では、特徴値として濃度を用いた。特徴値としては、位置(座標値)を用いることもできる。入力毎に指を押捺する位置が同じではないため、入力位置にずれが生じる。そのため、対応する小領域も入力指紋パターンとテンプレート指紋パターンで違う位置になることもあり、対応する小領域を合わせるために位置を補正する必要がある。 【００８８】
入力指紋パターンの小領域Ｒ１に対してテンプレート指紋パターンの小領域Ｒａを合わせるために、小領域Ｒ１を右に30画素、下に20画素動かさねばならない場合には、位置の補正値は横+30画素(右を正とした場合)、縦-20画素(上を正とした場合)と表すことができる。このように特徴値として位置の補正情報を用いることもできる。更に、特徴値としては位置に回転を加えることもできる。 【００８９】
他に利用できる特徴値としては変形の大きさがある。例えば、小領域の変形をアフィン変換で近似し、アフィン変換の係数を特徴値とすることもできる。本実施例では、出力部４００としてディスプレイ４１０を用いたが、ゲート装置に信号を発することで、アクセス許可のある人であればゲートを開ける、情報システムと通信を行いアクセス可とするなど、他の任意の結果通知手段を出力部として用いることもできる。【００９０】
［第２実施例］
次に第２実施例について図１０乃至図１５を参照して説明する。第１実施例では、特徴値として濃度を用いたが、本実施例では特徴値として位置(座標値)を用いる。図１０に、パターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図を示す。図１１に、パターン照合装置の動作を説明するための概略的なフローチャートを示す。図１２に、大局的な対応付けを説明するための説明図を示す。図１３に、小局的な対応付けを説明するための説明図を示す。図１４に、対局的な対応付けの具体的方法を説明するための説明図を示す。図１５に、小局的な対応付けを説明するための説明図を示す。【００９１】
図３に示すように、コンピュータ３００の補正値演算部３１０は、大局的対応付け部３１０ａと局所的対応付け部３１０ｂを備える。この点が第１実施例とは異なる。なお、第１パターン入力部１００、第２パターン入力部２００、第１領域分割部３０１、第２領域分割部３０２、差分値演算部３０４、分布記憶部３０５、差分値評価部３０６、及び判定部３０７の各動作は第１の実施の形態の動作と同じである。【００９２】
図１１のフローチャートを参照して本実施例に係るパターン照合装置の動作について第１の実施形態とは異なる点についてのみ説明する。【００９３】
大局的対応付け部３１０ａは、入力指紋パターンの小領域とテンプレート指紋パターンの小領域を対応付けて対にして小領域対を複数形成し、この小領域対に含まれる各小領域の座標値を合わせるための補正値を算出し、この補正値に基づいて入力指紋パターン側の小領域の座標値をテンプレート指紋パターン側の小領域の座標値にあわせる補正を実行し、各パターン間の位置ずれを大局的に補正する(Ｓ５ａ)。【００９４】
局所的対応付け部３１０ｂは、大局的対応付け部３１０ａによる補正後、入力指紋パターン小領域の座標値とテンプレート指紋パターンの小領域の座標値を元に、各小領域単位で位置の微調整を行うための補正値を求め、この補正値により各小領域間の位置ずれを補正する。(Ｓ５ｂ)。【００９５】
本実施例では、大局的対応付け部３１０ａでまず第１のパターンと第２のパターンを対応付けた後、局所的対応付け部３１０ｂで小領域毎の詳細な対応を調べて補正値を決定する。従って、例えばパターン全体の変形等の影響を小さくし、より正確に誤合致率を評価することができる。 【００９６】
大局的対応付け部３１０ａは、図１２に示すように、入力指紋パターン全体に生じている変形を推定し、テンプレート指紋パターンに合わせるような変形を求めことで、各小領域の大局的な対応付けをとり、二つのパターンが重なるよう位置を補正する。【００９７】
局所的対応付け部３１０ｂは、図１３に示すように、入力指紋パターンの小領域に対して、大局的対応付け部３１０ａで二つのパターンが重なるように補正された位置を中心に、最も一致する場所を探し、大局的対応付け部３１０ａで補正された位置からの移動量(座標整合量)を補正値として求める。【００９８】
大局的対応付け部３１０ａと局所的対応付け部３１０ｂとでは、互いに異なった方法で補正値の計算を行う。例えば、大局的対応付け部３１０ａでは、図１４に示すように、マニューシャと呼ばれる指紋隆線の端点や分岐点を用いて指紋パターン全体を対応付ける。局所的対応付け部３１０ｂは、図１５に示すように、小領域の画像パターンの相互相関係数を求めて最も相関の高い場所を選択する。 【００９９】
指は剛体ではないので、指紋パターンは局所的に変形している。大局的対応付け部３１０ａで全体を合わせた後、局所的対応付け部３１０ｂで局所的に合わせることで、局所的な変形にも対応できる。局所的な変形は、近傍の領域では似た変形となっているはずであるため、同じ指の指紋パターンを比較した場合、近傍の領域では局所的対応付け部３１０ｂでの補正値は似た値となるはずである。【０１００】
一方、異なった指の指紋パターンを比較した場合、たまたま最も相関が高くなった場所を選択することになるため、補正値は適当な値をとることになり、近傍の領域での補正値はランダムな値とみなすことができる。つまり、第１実施例で説明した場合と同様に本実施例でも分布記憶部３０５に記憶される生起分布は乱数の一様分布になる。他の点は、第１の実施例と同様である。【０１０１】
本実施例では大局的対応付け部３１０ａと局所的対応付け部３１０ｂの二段階に別けて対応付けを実行している。局所的対応付け部３１０ｂでは、微調整量を求めるようにしている。そのため、本実施例では、第１の実施例に比べて、異なったカテゴリに属するパターンを比較した場合の局所的対応付け部３１０ｂで求める補正値がよりランダムな値となり、誤合致率をより正確に評価することができる。【０１０２】
このように大局的対応付け部３１０ａによる処理及び局所的対応付け部３１０ｂによる処理に基づいて補正値を算出することで、照合不成功になるべき場合には各補正値のランダム性が高くなる。従って、照合不成功となるべき場合なのに誤って照合成功と判定する確率を効果的に低くすることができる。【０１０３】
［第３実施例］
第３実施例について図１６乃至図１８Ｂを参照して説明する。第１実施例とは異なり、本実施例に係るコンピュータ３２０は、補正値変換部３２０を備える。図１６に、パターン照合装置の構成を示す概略的なブロック図を示す。図１７に、パターン照合装置の動作を説明するためのフローチャートを示す。図１８Ａ及びＢに、補正値の変換方法について説明するための説明図を示す。【０１０４】
補正値変換部３２０は、照合対象とするパターンの性質に応じて、差分値の性質がより好ましくなるよう補正値を変換する。ここでは照合対象とするパターンは指紋パターンであるものとする。【０１０５】
図１８Ａに模式的に示すように、小領域内の隆線は互いに平行に延在する。従って、隆線の延在方向に小領域を平行移動させたとしても、小領域の移動の前後で小領域における像にはあまり変動は生じない。【０１０６】
他方、図１８Ｂに模式的に示すように、隆線の延在方向に交差する方向へ小領域を平行移動させると、小領域の移動の前後で小領域における像には大きな変動が生じる場合がある。この場合には小領域対を形成する各小領域における特徴値を一致又は近似させるための補正値の値が増加してしまう可能性がある。【０１０７】
従って、特徴値として座標値を採用する場合には、隆線の延在方向に小領域を平行移動させる補正に限定し、隆線の延在方向に交差する方向へ小領域を平行移動させる補正を除外することで小領域対を形成する小領域の座標値を一致又は近似させるための補正値の値を安定化させることができる。【０１０８】
例えば、補正値変換部３２０は、フィルタ（所定の計算式）を用いて隆線の延在方向を求め、補正値が安定する方向を求める。補正値変換部３２０は、小領域をいくつかの方向に動かして、一致度合いの変動を調べることもできる。例えば、小領域をある方向に数画素移動させた場合、相関係数の変動が大きければ、隆線の延在方向に小領域を動かした場合と同様、補正値が安定する方向と判断することができる。他方、相関係数の変動が小さければ、隆線の延在方向に垂直な方向に小領域を移動させた場合と同様、補正値が不安定な方向と判断することができる。【０１０９】
図１７のフローチャートを参照して本実施例に係るパターン照合装置の動作について説明する。第１実施例とは異なり、差分計算の実行後、補正値変換部３２０は、小領域の対応度合いを変更することで、補正値の値を変更し、差分値をより安定化させる(Ｓ３０)。補正値変換部３２０による処理によって差分値が安定になっている場合、照合対象となるパターンは互いに照合に適した位置にあるものと推定できる。従って、補正値変換部３２０による処理によって、より精度の高い照合が可能となる。【０１１０】
本発明の技術的範囲は上述の実施形態に限定されない。図１９に示すように、パターン照合装置（コンピュータ）は、少なくとも補正値演算部３０３、差分値演算部３０４、及び差分値評価部３０６を有していれば良い。本発明は、判定部３０７が不要な用途にも応用可能である。指紋認証以外の認証にも適用することができる。生体認証以外の用途にも適用することができる。【０１１１】
この出願は、２００８年２月１９日に出願された日本出願特願２００８−０３７０７７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、パターン照合装置、パターン照合方法、及びプログラムに適用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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