(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋データを入力する指紋データ入力手段と、
前記指紋データに基づいて、指紋の隆線を抽出する隆線抽出手段と、
前記指紋データに基づいて、前記隆線上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点の前記隆線上への配置状態を検出する配置状態検出手段と、
前記特徴点抽出手段により抽出された特徴点に対応させて、隆線上に仮想的な特徴点を設定する仮想特徴点設定手段と、
前記仮想的な特徴点についての指紋情報を算出する指紋情報算出手段と、
前記配置状態および前記指紋情報算出手段により算出された指紋情報を個人情報として登録する登録手段とを備え、
前記仮想的な特徴点は、隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影した投影点である
ことを特徴とする指紋登録装置。
【請求項２】
前記配置状態は、前記隆線上に存在している特徴点の個数、前記隆線上に存在している特徴点の種類、前記特徴点の前記隆線上への配列順序、前記隆線上に設定された基準点から前記特徴点への距離あるいは道のり、または前記基準点から前記特徴点への接続方向のうちの少なくとも１つである
ことを特徴とする請求項１に記載の指紋登録装置。
【請求項３】
前記特徴点の種類は、端点または分岐点である
ことを特徴とする請求項２に記載の指紋登録装置。
【請求項４】
前記指紋情報は、前記隆線上に存在している特徴点及び仮想的な特徴点の個数、前記隆線上に存在している特徴点の種類、前記特徴点及び仮想的な特徴点の前記隆線上への配列順序、前記隆線上の特徴点あるいは仮想的な特徴点の間の距離あるいは道のり、または前記隆線上の特徴点あるいは仮想的な特徴点への接続方向のうちの少なくとも１つである
ことを特徴とする請求項１に記載の指紋登録装置。
【請求項５】
指紋データを入力する指紋データ入力手段と、
前記指紋データに基づいて、指紋の隆線を抽出する隆線抽出手段と、
前記指紋データに基づいて、前記隆線上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点の前記隆線上での配置状態を検出する配置状態検出手段と、
前記指紋データに基づいて、隆線上に仮想的な特徴点を設定する仮想特徴点設定手段と、
前記仮想特徴点設定手段により設定された仮想的な特徴点の指紋情報を算出する指紋情報算出手段と、
前記配置状態および指紋情報に基づいて、指紋照合を行う照合手段を備え、
前記仮想的な特徴点は、隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影した投影点である
ことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項６】
前記配置状態は、前記隆線上に存在している特徴点の個数、前記隆線上に存在している特徴点の種類、前記特徴点の前記隆線上への配列順序、前記隆線上に設定された基準点から前記特徴点への距離あるいは道のり、または前記基準点から前記特徴点への接続方向のうちの少なくとも１つである
ことを特徴とする請求項５に記載の指紋照合装置。
【請求項７】
前記特徴点の種類は、端点または分岐点である
ことを特徴とする請求項５または６に記載の指紋照合装置。
【請求項８】
前記仮想特徴点設定手段は、前記隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影した投影点を生成する投影点生成手段を備える
ことを特徴とする請求項５に記載の指紋照合装置。
【請求項９】
前記仮想特徴点設定手段は、前記隆線の端点と前記端点に対応する投影点とを統合することにより、前記隆線上に仮想的な分岐点を生成する仮想分岐点生成手段を備える
ことを特徴とする請求項８に記載の指紋照合装置。
【請求項１０】
前記仮想特徴点設定手段は、前記隆線を分岐点で分離することにより、仮想的な端点と前記端点に対応する投影点とを生成する仮想端点生成手段を備える
ことを特徴とする請求項８または９に記載の指紋照合装置。
【請求項１１】
前記照合手段は、第１の隆線上に存在する第１の特徴点および第２の隆線上に存在する第２の特徴点の位置および種類を比較することにより照合処理を行う第１の比較手段を備える
ことを特徴とする請求項５、８〜１０のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項１２】
前記照合手段は、所定の隆線上に存在する第１の特徴点から上記所定の隆線上に存在する第２の特徴点へ至る道のり、または上記第１の特徴点から上記所定の隆線上に投影された仮想的な特徴点へ至る道のりを利用して照合処理を行う第２の比較手段を備える
ことを特徴とする請求項５、８〜１０のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項１３】
前記照合手段は、所定の隆線上に投影された第１の仮想的な特徴点から上記所定の隆線上に存在する特徴点へ至る道のり、または上記第１の仮想的な特徴点から所定の隆線上に投影された第２の仮想的な特徴点へ至る道のりを利用して照合処理を行う第３の比較手段を備える
ことを特徴とする請求項５、８〜１０のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項１４】
指紋データを入力する指紋データ入力手段と、
前記指紋データに基づいて、第１の特徴点を抽出する第１の特徴点抽出手段と、
前記指紋データに基づいて、第２の特徴点を抽出する第２の特徴点抽出手段と、
前記第１の特徴点を他の隆線上に投影することにより仮想的な特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
前記第２の特徴点及び前記仮想的な特徴点の隆線による接続状態を検出する接続状態検出手段と、
前記接続状態に基づいて、指紋照合を行う照合手段を備え、
前記接続状態は、前記第２の特徴点と前記仮想的な特徴点との間の距離または道のりである
ことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１５】
前記接続状態検出手段は、さらに、前記第１の特徴点及びその第１の特徴点と同一隆線上に存在する第３の特徴点の隆線による接続状態としてそれら２点間の距離または道のりを検出する
ことを特徴とする請求項１４に記載の指紋照合装置。
【請求項１６】
指紋データを入力する指紋データ入力手段と、
前記指紋データに基づいて、第１の特徴点を抽出する第１の特徴点抽出手段と、
前記指紋データに基づいて、第２の特徴点を抽出する第２の特徴点抽出手段と、
前記第１の特徴点に対応させて、第１の仮想的な特徴点を生成する第１の仮想特徴点生成手段と、
前記第２の特徴点に対応させて、第２の仮想的な特徴点を生成する第２の仮想特徴点生成手段と、
前記第１の仮想的な特徴点及び前記第２の仮想的な特徴点の隆線による接続状態を検出する接続状態検出手段と、
前記接続状態に基づいて、指紋照合を行う照合手段を備え、
前記第１および第２の仮想的な特徴点は、それぞれ、前記第１および第２の特徴点を他の隆線上に投影した投影点であり、
前記接続状態は、前記第１および第２の仮想的な特徴点間の距離または道のりである
ことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１７】
指紋画像を入力する指紋画像入力手段と、
前記指紋画像を二値化する二値化手段と、
二値化された指紋画像を細線化する細線化手段と、
細線化された指紋画像から隆線を抽出する隆線抽出手段と、
前記隆線上の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点の前記隆線による接続状態を抽出する特徴点接続情報抽出手段と、
前記特徴点を周辺の隆線に投影した投影特徴点を生成する投影特徴点生成手段と、
前記隆線による前記特徴点の接続状態および前記投影特徴点に基づいて、前記指紋画像を照合する照合手段と、
を備えることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１８】
前記特徴点接続情報抽出手段は、前記特徴点間の隆線上の道のりまたは距離を算出する第１の算出手段を備え、
前記照合手段は、前記特徴点間の隆線上の道のりまたは距離が所定値以内で一致している場合、隆線構造が一致しているとみなす第１の判定手段を備えることを特徴とする請求項１７に記載の指紋照合装置。
【請求項１９】
前記特徴点接続情報抽出手段は、前記特徴点と前記投影特徴点との間の隆線上の道のりまたは距離を算出する第２の算出手段を備え、
前記照合手段は、前記特徴点と前記投影特徴点との間の隆線上の道のりまたは距離が、他の指紋画像と所定値以内で一致している場合、隆線構造が一致しているとみなす第２の判定手段を備えることを特徴とする請求項１７または１８に記載の指紋照合装置。
【請求項２０】
前記特徴点接続情報抽出手段は、
前記特徴点を近辺の隆線へ投影した投影特徴点を計測起点に設定する計測起点設定手段と、
前記計測起点に接続する隆線上の他の特徴点あるいは他の投影特徴点までの道のりまたは距離を算出する第３の算出手段を備え、
前記照合手段は、前記計測起点に接続する隆線上の他の特徴点あるいは他の投影特徴点までの道のりまたは距離が、所定値以内で一致している場合、隆線構造が一致しているとみなす第３の判定手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜１９のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２１】
前記特徴点接続情報抽出手段は、前記隆線上に存在する特徴点及び投影特徴点の数を算出する第４の算出手段を備え、
前記照合手段は、前記隆線上に存在する特徴点及び投影特徴点の数が、所定値以内で一致している場合、隆線構造が一致しているとみなす第４の判定手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜２０のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２２】
前記特徴点接続情報抽出手段は、前記特徴点と関係する他の特徴点または投影元特徴点の指紋情報を抽出する指紋情報抽出手段を備え、
前記照合手段は、前記指紋情報に基づいて、隆線構造が一致しているかどうかを判定する第５の判定手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜２１のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２３】
前記特徴点接続情報抽出手段は、前記隆線の接続先の投影特徴点に対する投影元特徴点の種類情報を抽出する第２の種類情報抽出手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜２２のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２４】
前記特徴点接続情報抽出手段は、接続元の特徴点または投影特徴点から、接続先の特徴点または投影特徴点への方向情報を抽出する方向情報抽出手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜２３のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２５】
前記照合手段は、
照合対象の特徴点と前記特徴点を投影した投影特徴点との間に存在する隆線の本数を増減する隆線増減手段と、
前記隆線増減手段により増減された隆線構造が一致しているかどうかを判定する第７の判定手段とを備える
ことを特徴とする請求項１７〜２４のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２６】
前記照合手段は、所定の隆線上に存在する第１の特徴点から上記所定の隆線上に存在する第２の特徴点へ至る道のり、または上記第１の特徴点から上記所定の隆線上に投影された仮想的な特徴点へ至る道のりを利用して照合処理を行う比較手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜２５のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２７】
前記照合手段は、所定の隆線上に投影された第１の仮想的な特徴点から上記所定の隆線上に存在する特徴点へ至る道のり、または上記第１の仮想的な特徴点から所定の隆線上に投影された第２の仮想的な特徴点へ至る道のりを利用して照合処理を行う比較手段を備える
ことを特徴とする請求項１７〜２６のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項２８】
指紋画像を入力する指紋画像入力手段と、
前記指紋画像を二値化する二値化手段と、
二値化された指紋画像を細線化する細線化手段と、
細線化された指紋画像から隆線を抽出する隆線抽出手段と、
第１の隆線上から第１の特徴点を抽出するとともに、第２の隆線の端点である第２の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記第２の特徴点を前記第１の隆線上に投影することにより仮想的な分岐点を生成する特徴点仮想変更手段と、
前記第１の特徴点と前記仮想的な分岐点の前記第１の隆線による接続状態を抽出する特徴点接続情報抽出手段と、
前記接続状態に基づいて、前記指紋画像を照合する照合手段、を備え、
前記接続状態は、前記第１特徴点と前記仮想的な分岐点との間の距離または道のりである
ことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２９】
指紋画像を入力する指紋画像入力手段と、
前記指紋画像を二値化する二値化手段と、
二値化された指紋画像を細線化する細線化手段と、
細線化された指紋画像から隆線を抽出する隆線抽出手段と、
第１の隆線上から第１特徴点を抽出するとともに、前記第１の隆線とその第１の隆線に隣接する第２の隆線との分岐点である第２の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記第２の特徴点の種類を、仮想的に、前記第２の隆線の端点を前記第１の隆線上に投影することにより得られる投影点に変更する特徴点仮想変更手段と、
前記第１の特徴点と前記投影点の前記第１の隆線による接続状態を抽出する特徴点接続情報抽出手段と、
前記接続状態に基づいて、前記指紋画像を照合する照合手段、を備え、
前記接続状態は、前記第１特徴点と前記投影点との間の距離または道のりである
ことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３０】
前記指紋画像の隆線は、谷線部と山線部とを反転させたものであることを特徴とする請求項５〜２９のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項３１】
指紋データを入力するステップと、
前記指紋データに基づいて、隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影した投影点である仮想的な特徴点を設定するステップと、
前記仮想的な特徴点の指紋情報を算出するステップと、
前記指紋情報に基づいて、指紋照合を行うステップ
を備えることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項３２】
指紋データを入力する機能と、
前記指紋データに基づいて、隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影した投影点である仮想的な特徴点を設定する機能と、
前記仮想的な特徴点の指紋情報を算出する機能と、
前記指紋情報に基づいて、指紋照合を行う機能
をコンピュータに実現させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３３】
前記指紋データに基づいて、指紋の隆線を抽出する機能と、
前記指紋データに基づいて、前記隆線上の特徴点を抽出する機能と、
前記特徴点の前記隆線上への配置状態を検出する機能と、
前記配置状態に基づいて、指紋照合を行う機能
をコンピュータに実現させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な請求項３２に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋登録装置、指紋照合装置及び指紋照合方法に関し、特に、個人を識別する場合に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータが広範な社会システムの中に導入されるのに伴い、システム・セキュリティに関心が集まっている。例えば、コンピュータルームへの入室や端末利用の際の本人確認手段として、ＩＤカードやパスワードを用いる方法があるが、これらの方法は、セキュリティ確保の面から問題があった。
【０００３】
そこで、ＩＤカードやパスワードを用いる方法に代わって、生体情報を利用した個人照合技術が求められている。個人照合に、各個人固有の生体情報を用いると、本人以外の者はその生体情報を持つことはできないので、本人であることを確実に保証することができる。
【０００４】
個人照合に用いることのできる生体情報として、指紋、声紋、虹彩・網膜血管分布図・サイン等がある。これらの生体情報は、ＣＣＤカメラなどの各種センサで画像などの電子情報に変換される。その後、センサで得られた生体情報に種々の情報処理を行い、生体照合に必要なキーとなる情報を抽出する。その後、予め登録されてある各個人の生体キー情報と、入力された生体キー情報を照合し、個人認証を行う。
【０００５】
以下、生体情報として、指紋を例にとって説明する。
指紋は、『万人不同』・『終生不変』という二大特徴を持ち、本人確認の最も有力な手段と考えられている。このため、指紋を用いた簡便な個人照合システムに関して多くの研究開発が行われている。
【０００６】
人間の指先には、細かな凹凸がある。凸部の連なりを隆線という。隆線は個人に固有な様々な紋様を形成している。隆線をたどっていくと、二つに分かれる点（分岐点）や、行き止まりの点（端点）にぶつかる。この分岐点や端点の分布は各個人ごとに全て異なるため、これらの点は指紋の特徴点と呼ばれる。特徴点は、個人を特定するための有力な手段として用いられている。なお、犯罪捜査の分野では、この特徴点が１２個以上一致した時に本人と特定できることが裁判所の判例で確立している。指紋照合では、これらの特徴点の位置、種類、方向が一致するかどうかを確かめることにより、同一な指紋かどうかを調べている。
【０００７】
図３３は、従来の指紋登録処理及び指紋照合処理を示すフローチャートである。
指紋登録処理では、まず、登録対象となる指紋画像を指紋センサで採取し（ステップＳ１９１）、採取した指紋画像を二値化する（ステップＳ１９２）。
【０００８】
次に、二値化した指紋画像を細線化し（ステップＳ１９３）、隆線幅が１画素の指紋細線画像を得る。
次に、指紋細線画像上で指紋の特徴点位置を特定することにより、指紋細線画像から指紋の特徴点を抽出する（ステップＳ１９４）。抽出された特徴点には、一般に誤特徴点が含まれているので、誤特徴点除去を行う（ステップＳ１９５）。この誤特徴点除去では、２つの端点が短い間隔で互いに向かい合っている場合、元々１本の隆線であったものが、画像採取の途中で途切れたものとみなし、その間の隆線を復元することにより、２つの端点を除去する。また、互いに平行な２本の隆線が途中の一点でくっついたために分岐点となっている場合、この分岐点は画像採取の途中で癒着したものとみなし、くっついた隆線を分離することにより、分岐点を除去する。
【０００９】
次に、指紋画像から抽出された各特徴点の指紋情報を収集し（ステップＳ１９６）、登録指紋データとして指紋データ登録部１１０に保存する。
指紋照合処理では、照合対象となる指紋画像を指紋センサで採取し（ステップＳ１９７）、採取した指紋画像を二値化する（ステップＳ１９８）。
【００１０】
次に、二値化した指紋画像を細線化し（ステップＳ１９９）、隆線幅が１画素の指紋細線画像を得る。
次に、指紋細線画像上で指紋の特徴点位置を特定することにより、指紋細線画像から指紋の特徴点を抽出する（ステップＳ２００）。抽出された特徴点には、一般に誤特徴点が含まれているので、誤特徴点除去を行う（ステップＳ２０１）。
【００１１】
次に、指紋画像から抽出された各特徴点の指紋情報を収集する（ステップＳ２０２）。そして、指紋データ登録部１０１から登録指紋データを読み出し、入力指紋画像と登録指紋画像との位置合わせを行う（ステップＳ２０３）。
【００１２】
次に、入力指紋画像の指紋情報と、指紋データ登録部１０１から読み出した指紋登録データとを比較することにより、入力指紋画像と登録指紋画像との照合を行う。すなわち、入力指紋画像と登録指紋画像との間で、指紋情報が一致する特徴点の数を計数し（ステップＳ２０４）、指紋情報が一致する特徴点の数が予め決められた値を超えた場合（ステップＳ２０５）、登録指紋画像の指紋と入力指紋画像の指紋とは同一の指紋であると判断する（ステップＳ１０６）。一方、指紋情報が一致する特徴点の数が予め決められた値に満たない場合（ステップＳ２０５）、登録指紋画像の指紋と入力指紋画像の指紋とは異なる指紋であると判断する（ステップＳ２０７）。
【００１３】
ここで、特徴点の特徴点情報として、それぞれの特徴点の位置（座標）と種類と方向とが一般的に用いられる。そして、入力指紋画像と登録指紋画像との間で、それぞれの特徴点の位置と種類と方向が一致するかどうかを確かめることにより、同一指紋であるかどうかの判断を行う。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特徴点の位置と種類と方向だけの比較では、高い照合率が期待できない。これは、指の皮膚の部分的な伸び縮みや回転のため、指紋画像の採取の度に指紋に歪みが発生し、特徴点の位置や方向が微妙に異なってしまうためである。また、指紋センサに対する指の置き方、指の指紋センサに対する押圧のし過ぎ、指紋センサの汚れ、または、かさついた指などが原因で、指紋画像の採取の度に端点／分岐点の判定が不安定になり、照合率が低下するという問題もあった。
【００１５】
そこで、本発明の目的は、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能な指紋照合装置及び指紋照合方法を提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明によれば、指紋データから隆線上の特徴点を抽出し、隆線に対する特徴点の配置状態に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
【００１７】
このことにより、指の皮膚の部分的な伸び縮みや回転などにより指紋に歪みが発生した場合においても、特徴点の隆線上への配置状態は変化しないため、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００１８】
また、本発明の一態様によれば、指紋データから抽出された隆線上に仮想的な特徴点を設定し、この仮想的な特徴点の指紋情報に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
【００１９】
このことにより、採取された指紋の隆線構造を変化させることなく、指紋を特定する手がかりとなる情報を増やすことが可能となり、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００２０】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影することにより、仮想的な特徴点を隆線上に生成するようにしている。
このことにより、２次元的な隆線構造を、特定の隆線上に反映させることが可能となり、隆線上の１次元的な探索を行うことにより、指紋を特定することが可能となることから、高精度な指紋照合を高速に行うことが可能となる。
【００２１】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点あるい仮想的な特徴点の間の道のりに基づいて、指紋照合を行うようにしている。
このことにより、特徴点あるい仮想的な特徴点の位置で隆線を区切った時の隆線の長さに基づいて、指紋照合を行うことが可能となり、特徴点あるい仮想的な特徴点の位置で隆線を区切った時の隆線の長さは、指紋に歪みが発生した場合においてもほとんど変化しないことから、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００２２】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点あるい仮想的な特徴点の間の距離に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
このことにより、隆線に沿った道のりの計測が直線距離の計測になり、指紋情報を生成する際の演算を簡単にすることが可能となる。
【００２３】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点あるいは仮想的な特徴点への接続方向に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
このことにより、特徴点あるいは仮想的な特徴点を基準とした複数方向への接続状態を考慮しながら、指紋照合を行うことが可能となり、指紋照合を精度よく行うことが可能となる。
【００２４】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に存在している特徴点及び仮想的な特徴点の個数に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
このことにより、隆線上に存在している特徴点及び仮想的な特徴点の個数は、指紋に歪みが発生した場合においても変化しないことから、指紋照合を安定して行うことが可能となるとともに、特徴点及び仮想的な特徴点の個数は容易に算出することが可能なため、指紋照合を高速に行うことが可能となる。
【００２５】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に存在している特徴点の種類に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
このことにより、隆線上に存在している特徴点の種類は、指紋に歪みが発生した場合においてもほとんど変化しないことから、指紋照合を安定して行うことが可能となるとともに、特徴点及び仮想的な特徴点の個数だけを用いて指紋照合を行う場合に比べて、照合精度をより向上させることが可能となる。  また、本発明の一態様によれば、隆線の接続先の投影特徴点に対する投影元特徴点の種類情報に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
【００２６】
このことにより、仮想的な特徴点に種類情報を付加することが可能となり、仮想的な特徴点の種類情報も考慮して指紋照合を行うことが可能となることから、指紋照合を精度よく行うことが可能となる。  また、本発明の一態様によれば、特徴点及び仮想的な特徴点の隆線上への配列順序に基づいて、指紋照合を行うようにしている。
【００２７】
このことにより、隆線上に存在している特徴点及び仮想的な特徴点の配列順序は、指紋に歪みが発生した場合においても変化しないことから、指紋照合を安定して行うことが可能となるとともに、特徴点及び仮想的な特徴点の個数や種類を用いて指紋照合を行う場合に比べて、照合精度をより向上させることが可能となる。
【００２８】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点の種類を仮想的に変更するようにしている。
このことにより、特徴点の種類の検出が不安定な場合においても、指紋照合を正確に行うことが可能となる。
【００２９】
また、本発明の一態様によれば、隆線の端点とその端点に対応する投影点とを統合することにより、隆線上に仮想的な分岐点を生成するようにしている。
このことにより、指紋センサへの指圧の差などが原因で隆線に亀裂が入ったために、分岐点を端点と間違えて検出した場合においても、元の隆線構造を復元して指紋照合を行うことが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００３０】
また、本発明の一態様によれば、特徴点から他の特徴点へ至る道のりと、その特徴点から仮想的な特徴点へ至る道のりとを比較することにより、指紋照合を行うようにしている。
【００３１】
このことにより、元々同一の隆線上に存在していた特徴点が、異なる隆線上に存在するものとして抽出された場合や、元々異なる隆線上に存在していた特徴点が、同一の隆線上に存在するものとして抽出された場合においても、それらの特徴点の間の道のりを比較することが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００３２】
また、本発明の一態様によれば、隆線を分岐点で分離することにより、仮想的な端点とその端点に対応する投影点とを生成するようにしている。
このことにより、指紋センサへの指圧の差などが原因で隆線が癒着したために、端点を分岐点と間違えて検出した場合においても、元の隆線構造を復元して指紋照合を行うことが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００３３】
また、本発明の一態様によれば、仮想的な特徴点から他の特徴点へ至る道のりと、その仮想的な特徴点から他の仮想的な特徴点へ至る道のりとを比較することにより、指紋照合を行うようにしている。
【００３４】
このことにより、元々同一の隆線上に存在していた特徴点と仮想的な特徴点とが、異なる隆線上に存在するものとして抽出された場合や、元々異なる隆線上に存在していた特徴点と仮想的な特徴点とが、同一の隆線上に存在するものとして抽出された場合においても、それらの特徴点と仮想的な特徴点との間の道のりを比較することが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【００３５】
また、本発明の一態様によれば、異なる隆線上の特徴点の指紋情報を比較するようにしている。
このことにより、隆線に亀裂が入ったり隆線が癒着したために隆線の本数が増減した場合においても、指紋情報を比較することが可能となり、指紋照合を精度良く行うことが可能となる。
【００３６】
また、本発明の一態様によれば、第１の隆線上の特徴点を基準として、第１の隆線上の他の特徴点または第１の隆線上の仮想的な特徴点への道のりを算出するようにしている。
【００３７】
このことにより、隆線上の道のりを比較することで特徴点が一致するかどうかを判定することが可能となり、隆線上の道のりは、指紋が歪んだ場合においてもほとんど変化しないことから、特徴点の照合を安定して行うことが可能となる。
【００３８】
また、本発明の一態様によれば、第１の隆線上の特徴点に対応させて第２の隆線上に仮想的な特徴点を生成し、この仮想的な特徴点を基準として、第２の隆線上の特徴点または第２の隆線上の他の仮想的な特徴点への道のりを算出するようにしている。
【００３９】
このことにより、第１の隆線上の特徴点の指紋情報に対し、第２の隆線上の指紋情報を付加することが可能となり、未接続の隆線構造も考慮して１つの特徴点の照合を行うことが可能となることから、特徴点の照合を精度良く行うことが可能となる。
【００４０】
また、本発明の一態様によれば、照合対象となる特徴点と関係する他の特徴点または投影元特徴点の指紋情報に基づいて、特徴点が一致しているかどうかを判定するようにしている。
【００４１】
このことにより、１つの特徴点の照合を行う際に、広範囲の隆線構造を考慮することが可能となり、特徴点の照合を精度良く行うことが可能となる。
また、本発明の一態様によれば、特徴点の隆線接続状態が求められない理由を抽出し、その理由を隆線接続状態に含めるようにしている。
【００４２】
このことにより、後の照合で隆線接続状態が求められた時、その正当性を考慮した特徴点の照合を行うことが可能となる。
また、本発明の一態様によれば、各指紋情報に重み付けを行い、特徴点の接続状態の照合に重点を置く評価方式と、特徴点の位置、種類または方向の照合に重点を置く評価方式とを切り換える、または、両方の評価方式を用いる。
【００４３】
このことにより、複数の評価基準を設けることが可能となり、皮膚の伸び縮みや回転による照合困難性と隆線の亀裂・癒着による照合困難性の両方の照合困難性に対応することができる。
【００４４】
また、本発明の一態様によれば、隆線の谷線部と山線部とを反転させるようにしている。
このことにより、端点と分岐点の位置を逆転することができ、例えば、端点についての画像処理機能を備えるだけで、分岐点の画像処理を実行できるようになる。
【００４５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の第１実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【００４６】
図１において、指紋データ入力手段１は、指紋データを入力する。ここで、指紋データは、指紋画像データや圧縮画像データなどである。また、２値化や細線化などを行った画像処理後のデータでもよい。
【００４７】
隆線抽出手段２は、指紋データ入力手段１から入力された指紋データに基づいて、指紋上の隆線を抽出する。
特徴点抽出手段３は、指紋データ入力手段１から入力された指紋データに基づいて、隆線抽出手段２により抽出された隆線上の特徴点を抽出する。
【００４８】
配置状態検出手段４は、特徴点抽出手段３により抽出された特徴点の隆線上での配置状態を検出する。
照合手段５は、配置状態検出手段４により検出された特徴点の隆線上での配置状態に基づいて、指紋照合を行う
ここで、隆線上での特徴点の配置状態を検出することにより、特徴点と特徴点とが隆線を介してどのように接続し合っているかを照合対象とすることが可能となる。このため、特徴点の種類・位置・方向が指紋登録時と指紋照合時とで変化した場合においても、特徴点同士の隆線による接続状態はほとんど変化しないことから、同一指紋を正しく識別することが可能となる。すなわち、特徴点と特徴点が隆線を介してどのように接続し合っているかを調べることにより、指紋の紋様がどのような幾何構造を構成しているかを判別し、登録指紋と入力指紋とを照合する。
【００４９】
なお、各特徴点のもつ指紋情報は、特徴点の位置・種類・方向の他に、隆線を介してその特徴点に接続している他の特徴点や、特徴点近辺にある隆線上に存在する他の特徴点の情報（隆線接続関係情報）なども併せ持つことが可能なものである。
【００５０】
このように、特徴点と隆線の隆線接続関係を照合対象とすることにより、指紋画像の採取の度に発生する特徴点の移動、方向・種類の変化などによる照合率の低下を抑えることができる。これは、皮膚が部分的に伸び縮みしたり回転したりしても特徴点と隆線の接続関係は不変だからである。
【００５１】
図２は、本発明の第２実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
図２において、指紋データ入力手段１１は、指紋データを入力する。
【００５２】
仮想特徴点設定手段１２は、指紋データ入力手段１１により入力された指紋データに基づいて、隆線上に仮想的な特徴点を設定する。
指紋情報算出手段１３は、仮想特徴点設定手段１２により設定された仮想的な特徴点の指紋情報を算出する。
【００５３】
照合手段１４は、指紋情報算出手段１３により算出された指紋情報に基づいて、指紋照合を行う
ここで、仮想的な特徴点は、隆線上に実在している特徴点を、近接する隆線上に投影することにより生成することができる。
【００５４】
図３は、指紋の特徴点を示す図である。
図３において、細線指紋画像から隆線Ｒ１〜Ｒ１１が抽出されている。隆線Ｒ１は隆線Ｒ３と分岐点Ｐ１で接続している。隆線Ｒ２は隆線Ｒ３と分岐点Ｐ３で接続し、端点Ｐ２で途切れている。隆線Ｒ４は隆線Ｒ５と分岐点Ｐ５で接続し、端点Ｐ４、Ｐ６で途切れている。隆線Ｒ５は隆線Ｒ６と分岐点Ｐ７で接続している。隆線Ｒ７は隆線Ｒ８と分岐点Ｐ８で接続するとともに、隆線Ｒ９と分岐点Ｐ９で接続している。これらの分岐点Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９及び端点Ｐ２、Ｐ４、Ｐ６はそれぞれ、指紋の特徴点に対応している。
【００５５】
ここで、分岐点Ｐ５から近傍特徴点への隆線接続関係（幾何構造）を考える。隆線を介して分岐点Ｐ５に接続している他の特徴点は、端点Ｐ６、分岐点Ｐ７、画像の終点による端点Ｐ４がある。また、分岐点Ｐ５からそれぞれの特徴点までの隆線上の道のりは、端点Ｐ６＜分岐点Ｐ７＜端点Ｐ４の関係がある。
【００５６】
分岐点Ｐ５の両隣の隆線に注目する。指先側の隆線Ｒ２には、分岐点Ｐ３と端点Ｐ２が存在している。付け根側の隆線Ｒ８には、分岐点Ｐ８が存在している。分岐点Ｐ５に対する隆線接続関係は、分岐点Ｐ５を基準として何本となりの隆線にどのような特徴点がどのような位置に存在しているかを示すものである。以下、特徴点Ｐ１〜Ｐ４、Ｐ５〜Ｐ９を特徴点Ｐ５に対する近傍特徴点と呼ぶ。
【００５７】
指紋の各特徴点Ｐ１〜Ｐ９に上記の隆線接続関係情報を持たせるが、その隆線接続関係情報には、投影特徴点情報を含めることができる。ここで、投影特徴点とは、特徴点Ｐ１〜Ｐ９を周辺の隆線Ｒ１〜Ｒ１１に投影した投影点のことである。
【００５８】
図４（ａ）は、特徴点の投影方法を示す図である。
図４（ａ）において、指紋画像から隆線Ｒ２１〜Ｒ２６が抽出され、隆線Ｒ２１上には、端点Ｐ２１が存在し、隆線Ｒ２２上には、端点Ｐ２２が存在し、隆線Ｒ２３及び隆線Ｒ２４上には、分岐点Ｐ２３が存在し、隆線Ｒ２６上には、端点Ｐ２６が存在している。ここで、分岐点Ｐ２３及び端点Ｐ２１、Ｐ２２、Ｐ２６は、指紋の特徴点に対応している。
【００５９】
また、端点Ｐ２１を投影することにより、投影特徴点Ｑ２１が隆線Ｒ２２上に生成され、端点Ｐ２２を投影することにより、投影特徴点Ｑ２２が隆線Ｒ２１上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ２２’が隆線Ｒ２３上に生成され、分岐点Ｐ２３を投影することにより、投影特徴点Ｑ２３が隆線Ｒ２２上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ２３’が隆線Ｒ２５上に生成され、端点Ｐ２６を投影することにより、投影特徴点Ｑ２６が隆線Ｒ２５上に生成されている。
【００６０】
図４（ｂ）は、投影方向の一例を示す図である。
図４（ｂ）において、隆線Ｒ３２上の端点Ｐ３２を隆線Ｒ３１、Ｒ３３に投影する場合、端点Ｐ３２において隆線Ｒ３２から垂線を引き、その垂線と隆線Ｒ３１、Ｒ３３との交点を投影特徴点Ｑ３２、Ｑ３２’とすることができる。なお、投影方向は、端点Ｐ３２における隆線Ｒ３２の方向と垂直な方向が好ましいが、それ以外の方向でもよい。
【００６１】
以下、隆線接続関係情報について具体的に説明する。
地点Ａと地点Ｂとの接続関係を表現するものとして、例えば、道のりがある。道のりとは、地点Ａと地点Ｂが隆線で結ばれており、その隆線に沿って計測した区間ＡＢ間の長さを意味している。なお、地点Ａと地点Ｂとを直線で結んだ時の長さ、すなわち、地点Ａと地点Ｂとの最短距離を用いることにより、地点Ａと地点Ｂとの接続関係を表現することもできる。
【００６２】
図５は、道のりの例及び道のりの算出方法を示す図である。
図５（ａ）及び図５（ｂ）において、指紋画像から隆線Ｒ４１〜Ｒ４４が抽出され、端点Ｐ４１が隆線Ｒ４１上に存在し、端点Ｐ４２が隆線Ｒ４２上に存在し、分岐点Ｐ４３が隆線Ｒ４２、Ｒ４３上に存在し、端点Ｐ４４が隆線Ｒ４４上に存在している。なお、端点Ｐ４１、Ｐ４２、Ｐ４４及び分岐点Ｐ４３は、指紋の特徴点に対応している。
【００６３】
また、端点Ｐ４２を投影することにより、投影特徴点Ｑ４２が隆線Ｒ４１上に生成され、分岐点Ｐ４３を投影することにより、投影特徴点Ｑ４３が隆線Ｒ４１上に生成され、端点Ｐ４４を投影することにより、投影特徴点Ｑ４４が隆線Ｒ４２上に生成されている。
【００６４】
ここで、端点Ｐ４２に注目した場合の道のりとして、隆線Ｒ４２を通って端点Ｐ４２から分岐点Ｐ４３へ至る道のり（第０次主距離）、隆線Ｒ４２を通って端点Ｐ４２から投影特徴点Ｑ４４へ至る道のり（第０次副距離）、隆線Ｒ４１を通って投影特徴点Ｑ４２から端点Ｐ４１へ至る道のり（第１次主距離）及び隆線Ｒ４１を通って投影特徴点Ｑ４２から投影特徴点Ｑ４３へ至る道のり（第１次副距離）を算出する。
【００６５】
このように、端点Ｐ４２を隆線Ｒ４１に投影することにより、隆線Ｒ４２から分離している隆線Ｒ４１上の特徴点や投影特徴点の道のり情報も、端点Ｐ４２についての道のり情報に取り込むことが可能となる。
【００６６】
道のりの算出は、指紋画像の細線画像上で行うことができる。この指紋画像の細線画像では、１画素幅の線により隆線が与えられている。このため、道のりの値は、２点間の細線の画素数で表すことができる。例えば、図５（ｃ）において、隆線Ｒ５１、Ｒ５２が細線画像上に存在している場合、隆線Ｒ５１上の端点Ｐ５１と分岐点Ｐ５２との間の道のりは、２０画素となる。
【００６７】
また、画素が対角線方向に繋がっている場合には、その画素についての道のりを√２（２の平方根）倍すれば、道のりをより正確に求めることができる。これは、各画素の形状が正方形の場合、各画素の対角線の長さは、各画素の辺の長さの√２倍となるからである。例えば、図５（ｃ）において、隆線Ｒ５１上の端点Ｐ５１と分岐点Ｐ５２との間の道のりは、１６＋４√２画素となる。
【００６８】
また、隆線上の道のりは、実際の指紋上の物理的な長さで表せば、倍率の違う指紋画像の間でも照合が可能となる。この方法では、道のりを画素数で表現する代わりに、５ミリメートルなどの長さで表現する。
【００６９】
この道のりを分類すると、以下の４通りに分けることができる。
１）隆線を介して注目特徴点に接続する他の特徴点までの道のり（特徴点と特徴点との間の道のり）。以後、この道のりを第０次主距離と呼ぶ。なお、注目特徴点から他の特徴点への方向情報も隆線接続関係情報に加える場合がある。
【００７０】
２）隆線を介して注目特徴点に接続する他の投影特徴点までの道のり（特徴点と投影特徴点との間の道のり）。以後、この道のりを第０次副距離と呼ぶ。なお、注目特徴点から他の投影特徴点への方向情報も隆線接続関係情報に加える場合がある。
【００７１】
３）注目特徴点のｎ本となりにある隆線上に注目特徴点を投影した点を計測起点とした場合において、この計測起点から測定した他の特徴点までの道のり（投影特徴点と特徴点との間の道のり）。以後、この道のりを第ｎ次主距離（ｎは、０以外の整数）と呼ぶ。なお、計測起点から他の特徴点への方向情報も隆線接続関係情報に加える場合がある。
【００７２】
４）注目特徴点のｎ本となりにある隆線上に注目特徴点を投影した点を計測起点とした場合において、この計測起点から測定した投影特徴点までの道のり（投影特徴点と投影特徴点との間の道のり）。以後、この道のりを第ｎ次副距離（ｎは、０以外の整数）と呼ぶ。なお、計測起点から投影特徴点への方向情報も隆線接続関係情報に加える場合がある。
【００７３】
隆線接続関係を隆線上に存在する特徴点や投影特徴点の個数で表現することもできる。すなわち、
１）隆線を介して注目特徴点に接続する他の特徴点までの道のり上に存在する投影特徴点の個数。以後、この投影特徴点数を第０次投影特徴点数と呼ぶ。なお、注目特徴点から他の特徴点への方向情報も隆線接続関係情報に加える場合がある。
【００７４】
２）注目特徴点のｎ本となりにある隆線上に注目特徴点を投影した点を計測起点とした場合において、この計測起点から他の特徴点までの道のり上に存在する投影特徴点の個数。以後、この投影特徴点数を第ｎ次投影特徴点数（ｎは、０以外の整数）と呼ぶ。なお、計測起点から投影特徴点への方向情報も隆線接続関係情報に加える場合がある。
【００７５】
各特徴点は、少なくとも２つ以上の近傍特徴点への隆線接続関係情報を持つことができる。１つの特徴点（注目特徴点）が持つ隆線接続関係情報は、主に以上に述べた情報、または、その組み合わせで構成することができる。
【００７６】
指紋照合では、隆線接続関係情報の一致を確認する。この時、特徴点の種類が登録時と照合時で異なる場合を想定した指紋照合も行う。登録指紋と照合指紋との間で特徴点の種類が異なる場合、特徴点の種類が同じになるように隆線構造を変形し、その隆線構造の下での照合結果が良好であれば、同一特徴点と判断することができる。
【００７７】
指紋照合は、まず、個々の特徴点毎に照合を行う。最終的に登録指紋と入力指紋との間で、同一特徴点と判断された特徴点の割合が高ければ、登録指紋と入力指紋は同一指紋であると判断する。
【００７８】
個々の特徴点の照合方法として、隆線接続関係情報が、予め決められた基準を満たしているかを判断する方法がある。
この方法では、２つの特徴点の隆線接続関係情報が一致した場合、同一特徴点とみなす。隆線接続関係の一致または不一致の度合いは、隆線接続関係一致度を定義し、その値より判断する。隆線接続関係一致度とは、隆線接続関係の一致具合を示す評価値である。この評価値が高い値の場合、隆線接続関係の一致の度合いが良いことを示す。二つの特徴点の隆線接続関係一致度が予め決められた値を超えた場合、同一特徴点とみなす。
【００７９】
隆線接続関係一致度は、例えば、加点方式で求めることができる。すなわち、特徴点の第ｎ次主距離／副距離の一致具合により配点を決め、その合計点を二つの特徴点の隆線接続関係一致度とする。また、照合する二つの特徴点の種類が同じかどうかにより、隆線接続関係一致度の求め方を分けることにより、特徴点の種類の検出が不安定である場合の照合を可能とする。
【００８０】
図６は、指紋に歪みが発生した時に、道のりがどのように変化するかを説明する図である。
図６（ａ）において、端点Ｐ４２の注目した場合の道のりとして、端点Ｐ４２と分岐点Ｐ４３との間の道のりＬ１、端点Ｐ４２と投影特徴点Ｑ４４との間の道のりＬ２、投影特徴点Ｑ４２と端点Ｐ４１との間の道のりＬ３及び投影特徴点Ｑ４２と投影特徴点Ｑ４３との間の道のりＬ４が登録されているものとする。
【００８１】
そして、図６（ｂ）に示すように、照合時の指紋に歪みが発生し、端点Ｐ４２の注目した場合の道のりとして、端点Ｐ４２と分岐点Ｐ４３との間の道のりＬ１’、端点Ｐ４２と投影特徴点Ｑ４４との間の道のりＬ２’、投影特徴点Ｑ４２と端点Ｐ４１との間の道のりＬ３’及び投影特徴点Ｑ４２と投影特徴点Ｑ４３との間の道のりＬ４’が得られたものとする。この場合、皮膚が部分的に伸び縮みしたり回転したりして、指紋に歪みが発生した場合においても、隆線自体の長さはほとんど変化しないことから、Ｌ１＝Ｌ１’、Ｌ２＝Ｌ２’、Ｌ３＝Ｌ３’、Ｌ４＝Ｌ４’となる。このため、指紋に発生した歪みの影響を受けることなく、指紋照合を行うことが可能となる。
【００８２】
このことは、例えば、隆線を紐とみなし、特徴点を紐の結び目または紐の切れ目とみなし、指紋に歪みが発生した場合を紐が弛んだ場合とみなすことにより、容易に理解することができる。すなわち、紐が弛んだ場合、紐の結び目の空間上の座標や紐の切れ目の空間上の座標は変化しても、紐の長さは変化しないことは明らかである。このため、紐の結び目や紐の切れ目の間の道のりは変化しない。これと同様の関係が隆線構造にも当てはまると考えることができ、指紋に歪みが発生した場合においても、隆線上の特徴点の間の道のりはほとんど変化しない。この結果、隆線接続関係として特徴点の間の道のり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。
【００８３】
このように、隆線接続関係を用いて指紋照合を行うことにより、隆線の何本か隣りにある隆線上の特徴点の位置関係も考慮しながら隆線構造の照合を行うことが可能となり、照合精度を向上させることが可能となる。また、登録時に分岐点であった特徴点が、照合時では端点に変化してしまうなど、特徴点の検出が不安定な場合でも、的確に照合することが可能となる。
【００８４】
なお、個々の特徴点の照合方法として、特徴点の種類・位置・方向が一致しているかを判断する方法もある。
この方法では、特徴点の位置・種類・方向の一致具合を調べて、特徴点の照合を行う。２つの特徴点間で以下の条件を全て満たした時、それらは同一特徴点とみなす。
１）特徴点の種類が同じ
２）特徴点の方向の差が予め決められた閾値以下
３）特徴点間の距離が予め決められた閾値以下、または、共通座標系上での特徴点の座標の差が、予め決められた閾値以下
また、個々の特徴点の照合方法として、特徴点の種類・位置・方向が一致し、かつ、隆線接続関係情報が予め決められた基準を満たしているかを判断する方法もある
この方法では、特徴点の位置・種類・方向及び隆線接続関係の一致具合を調べて、特徴点の照合を行う。２つの特徴点間で以下の条件を全て満たした時、それらは同一特徴点とみなす。
【００８５】
１）特徴点の種類が同じ
２）特徴点の方向の差が予め決められた閾値以下
３）特徴点間の距離が予め決められた閾値以下、または、共通座標系上での特徴点の座標の差が、予め決められた閾値以下
４）隆線接続関係一致度が予め決められた閾値以上
図７は、本発明の一実施例に係わる指紋照合装置のシステム構成を示すブロック図である。
【００８６】
図７において、２１は全体的な処理を行う中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）、２２はリードオンリメモリ（ＲＯＭ）、２３はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、２４は入出力インターフェイス、２５は指紋画像や照合結果などを表示するディスプレイ、２６は指紋画像や照合結果などを印刷するプリンタ、２７はスキャナ２８により読み取られたデータを一時的に格納するメモリ、２８は指紋を読み取るスキャナ、２９は通信インターフェイス、３０は通信ネットワーク、３１は記憶媒体を駆動するドライバ、３２はハードディスク、３３はＩＣメモリカード、３４は磁気テープ、３５はフロッピーディスク、３６はＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、３７はバス、３８はキーボードである。
【００８７】
指紋登録処理を行うプログラムや指紋照合処理を行うプログラム、あるいは隆線接続関係情報などを、ハードディスク３２、ＩＣメモリカード３３、磁気テープ３４、フロッピーディスク３５、光ディスク３６などの記憶媒体に格納する。そして、これらの記憶媒体から指紋登録処理を行うプログラムをＲＡＭ２３に読み出すことにより、指紋登録を行うことができる。また、これらの記憶媒体からや指紋照合処理を行うプログラムや隆線接続関係情報などをＲＡＭ２３に読み出すことにより、指紋照合を行うことができる。また、指紋登録処理を行うプログラムや指紋照合処理を行うプログラム、あるいは隆線接続関係情報などを、ＲＯＭ２２に格納しておくこともできる。
【００８８】
さらに、指紋登録処理を行うプログラムや指紋照合処理を行うプログラム、あるいは隆線接続関係情報などを、通信インターフェイス２９を介して通信ネットワーク３０から取り出すことをできる。通信インターフェイス２９に接続される通信ネットワーク３０として、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、アナログ電話網、デジタル電話網（ＩＳＤＮ：Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＨＳ（パーソナルハンディシステム）や衛星通信などの無線通信網を用いることができる。
【００８９】
ＣＰＵ２１は、指紋登録処理を行うプログラムが起動されると、スキャナ２８で読み取られた指紋画像データを受信する。そして、スキャナ２８で読み取られた指紋画像データを受信すると、指紋画像データから隆線接続関係情報を抽出し、抽出した隆線接続関係情報を各個人ごとに格納する。
【００９０】
ＣＰＵ２１は、指紋照合処理を行うプログラムが起動されると、スキャナ２８で読み取られた指紋画像データを受信する。そして、スキャナ２８で読み取られた指紋画像データを受信すると、この指紋画像データから隆線接続関係情報を抽出する。また、記憶媒体や通信ネットワーク３０から隆線接続関係情報を獲得し、獲得した隆線接続関係情報と、抽出した隆線接続関係情報とを照合する。この照合結果は、ディスプレイ２５やプリンタ２６に出力される。
【００９１】
図８は、本発明の第３実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。この第３実施例では、各特徴点の第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を、指指紋登録時に記録する。ただし、特徴点で区切られた隆線の１つにつき、１つの主距離を記録する。そして、各特徴点の第ｎ次主距離を比較することにより、指紋照合を行う。
【００９２】
図８において、指紋センサ４１は、人間または動物の指から指紋画像データを採取する。画像記憶部４２は、指紋センサ４１により採取された指紋画像データを保持したり、画像処理を行った画像データを保持したりする。画像二値化部４３は、画像記憶部４２に格納されている多値画像を二値画像に変換する。画像細線化部４４は、画像二値化部４３で二値化された二値画像を細線化し、指紋隆線の細線画像データを生成する。特徴点抽出部４５は、指紋細線画像より特徴点位置を検出し、その結果を特徴点位置記憶部４６に保持する。特徴点位置記憶部４６は、指紋画像中の特徴点位置を保持する。誤特徴点除去部４７は、指紋細線画像と抽出された特徴点から誤特徴点を検出することにより、特徴点位置記憶部４６から誤特徴点情報を取り除く。また、指紋細線画像修正部４８に誤特徴点情報を伝達する。指紋細線画像修正部４８は、誤特徴点除去部４７から送られた誤特徴点情報により、指紋細線画像の修正を行う。主距離情報抽出部４９は、画像記憶部４２に保持されている指紋細線画像と特徴点位置記憶部４６に保持されている特徴点位置とから、各特徴点の隆線接続関係情報（指紋情報）を抽出し、指紋情報記憶部５０に出力する。指紋情報記憶部５０は、主距離情報抽出部４９で抽出された各特徴点の隆線接続関係情報を記憶する。登録指紋情報記憶部５１は、指紋照合装置に登録された指紋の指紋情報を保持する。指紋照合部５２は、入力指紋より得られた指紋情報と登録指紋情報記憶部５１に記憶されている登録指紋の指紋情報とを照合し、指紋照合結果を照合結果表示部５３に伝達する。照合結果表示部５３は、ディスプレイや音声などで指紋照合装置利用者に指紋照合結果を伝達する。
【００９３】
ここで、主距離情報抽出部４９は、隆線接続関係情報として、各特徴点の第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を算出する。
図９は、端点を基準とした時の第ｎ次主距離の算出方法を説明する図である。
【００９４】
図９において、指紋画像から隆線Ｒ５１〜Ｒ５９が抽出され、分岐点Ｐ５３が隆線Ｒ５２、Ｒ５３上に存在し、端点Ｐ５４が隆線Ｒ５４上に存在し、分岐点Ｐ５５が隆線Ｒ５４、Ｒ５５上に存在し、分岐点Ｐ５７が隆線Ｒ５６、Ｒ５７上に存在し、端点Ｐ５８が隆線Ｒ５８上に存在している。なお、端点Ｐ５４、Ｐ５８及び分岐点Ｐ５３、Ｐ５５、Ｐ５７は、指紋の特徴点に対応している。
【００９５】
また、端点Ｐ５４を投影することにより、投影特徴点Ｑ５４が隆線Ｒ５３上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’が隆線Ｒ５２上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’’が隆線Ｒ５６上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’’’が隆線Ｒ５８上に生成されている。
【００９６】
ここで、端点Ｐ５４に注目した場合の道のりとして、端点Ｐ５４と分岐点Ｐ５５との間の道のり（第０次主距離）、投影特徴点Ｑ５４と分岐点Ｐ５３との間の道のり（第１次主距離）、投影特徴点Ｑ５４’と分岐点Ｐ５３との間の道のり（第２次主距離）、投影特徴点Ｑ５４’’と分岐点Ｐ５７との間の道のり（−１次主距離）及び投影特徴点Ｑ５４’’’と端点Ｐ５８との間の道のり（−２次主距離）が算出される。
【００９７】
なお、第０次主距離は、注目特徴点と隆線を介してそれに接続している他の特徴点までの道のりを表す。第ｎ次主距離（ｎは、０以外の整数）は、注目特徴点からｎ本目の隆線に注目特徴点を投影し、その投影点を道のりの計測起点として、その隆線上に存在する他の近傍特徴点までの道のりを表す。次数ｎは、注目特徴点のどちら側の隆線を対象にしているかにより、プラス／マイナスの値を取ることができる。
【００９８】
図１０は、分岐点を基準とした時の第ｎ次主距離の算出方法を説明する図である。
図１０において、指紋画像から隆線Ｒ６１〜Ｒ７０が抽出され、分岐点Ｐ６３が隆線Ｒ６２、Ｒ６３上に存在し、分岐点Ｐ６４が隆線Ｒ６４、Ｒ６５上に存在し、分岐点Ｐ６５が隆線Ｒ６４、Ｒ６６上に存在し、端点Ｐ６６、Ｐ６７が隆線Ｒ６６上に存在し、分岐点Ｐ６８が隆線Ｒ６７、Ｒ６８上に存在し、端点Ｐ６９が隆線Ｒ６９上に存在している。なお、端点Ｐ６６、Ｐ６７、Ｐ６９及び分岐点Ｐ６３、Ｐ６４、Ｐ６５、Ｐ６８は、指紋の特徴点に対応している。
【００９９】
また、分岐点Ｐ６５を投影することにより、投影特徴点Ｑ６５が隆線Ｒ６３上に生成され、投影特徴点Ｑ６５’が隆線Ｒ６２上に生成され、投影特徴点Ｑ６５’’が隆線Ｒ６７上に生成され、投影特徴点Ｑ６５’’’が隆線Ｒ６９上に生成されている。
【０１００】
ここで、分岐点Ｐ６５に注目した場合の道のりとして、分岐点Ｐ６５と分岐点Ｐ６４との間の道のり（第０次主距離）、分岐点Ｐ６５と分岐点Ｐ６７との間の道のり（第０次主距離）、分岐点Ｐ６５と端点Ｐ６６との間の道のり（第０次主距離）、投影特徴点Ｑ６５と分岐点Ｐ６３との間の道のり（第１次主距離）、投影特徴点Ｑ６５’と分岐点Ｐ６３との間の道のり（第２次主距離）、投影特徴点Ｑ６５’’と分岐点Ｐ６８との間の道のり（−１次主距離）及び投影特徴点Ｑ６５’’’と端点Ｐ６９との間の道のり（−２次主距離）が算出される。
【０１０１】
このように、分岐点Ｐ６５については、３つの第０次主距離を持つことができる。
図１１は、図８の指紋照合装置の指紋登録処理を示すフローチャートである。
【０１０２】
図１１において、まず、指紋センサ４１などを用いることにより、指紋画像データを取得する（ステップＳ１）。次に、画像二値化部４３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る（ステップＳ２）。次に、画像細線化部４４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る（ステップＳ３）。次に、特徴点抽出部４５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する（ステップＳ４）。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部４７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う（ステップＳ５）。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部４８は、指紋細線化画像の修正を行う（ステップＳ６）。次に、主距離情報抽出部４９は、各特徴点毎に第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する（ステップＳ７）。この主距離情報を指紋情報として登録指紋情報記憶部５１に保存する（ステップＳ８）。
【０１０３】
図１２は、図８の指紋照合装置において特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
図１２において、特徴点を道のり計測開始位置に設定し（ステップＳ１０）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを０に設定する（ステップＳ１１）。
【０１０４】
次に、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進み（ステップＳ１２）、他の特徴点に到達した場合（ステップＳ１３）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを第０次主距離とする（ステップＳ１４）。また、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、画像の端に到達した場合（ステップＳ１５）、第０次主距離情報は、「画像の外」とする（ステップＳ１６）。さらに、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、誤特徴点に到達した場合（ステップＳ１７）、第０次主距離情報は、「不明」とする（ステップＳ１８）。
【０１０５】
一方、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、以上の条件に当てはまらない場合、計測値Ｌｅｎｇｔｈを１つだけ増加させ（ステップＳ１９）、ステップＳ１２に戻ることにより、探索を続ける。
【０１０６】
図１３は、図８の指紋照合装置において投影特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
図１３において、注目特徴点からｎ本目の隆線上への投影特徴点を道のり計測開始位置に設定し（ステップＳ２０）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを０に設定する（ステップＳ２１）。
【０１０７】
次に、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進み（ステップＳ２２）、他の特徴点に到達した場合（ステップＳ２３）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを第ｎ次主距離とする（ステップＳ２４）。また、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、画像の端に到達した場合（ステップＳ２５）、第ｎ次主距離情報は、「画像の外」とする（ステップＳ２６）。さらに、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、誤特徴点に到達した場合（ステップＳ２７）、第ｎ次主距離情報は、「不明」とする（ステップＳ２８）。
【０１０８】
一方、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、以上の条件に当てはまらない場合、計測値Ｌｅｎｇｔｈを１つだけ増加させ（ステップＳ２９）、ステップＳ２２に戻ることにより、探索を続ける。
【０１０９】
図１４は、図８の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである。
図１４において、まず、指紋センサ４１などを用いることにより、指紋画像データを取得する（ステップＳ３０）。次に、画像二値化部４３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る（ステップＳ３１）。次に、画像細線化部４４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る（ステップＳ３２）。次に、特徴点抽出部４５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する（ステップＳ３３）。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部４７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う（ステップＳ３４）。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部４８は、指紋細線化画像の修正を行う（ステップＳ３５）。次に、主距離情報抽出部４９は、各特徴点毎に第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する（ステップＳ３６）。
【０１１０】
次に、登録指紋情報記憶部５１に保存されている主距離情報を読み出す（ステップＳ３７）。そして、登録指紋と入力指紋の全ての特徴点の組み合わせにおいて、隆線接続関係一致度を計算し、それが予め決められた所定値を超える組み合わせの数をカウントする（ステップＳ３８）。なお、第３実施例では、指紋情報に副距離情報がないので、隆線接続関係一致度は、単に同じ次数の主距離が、所定の誤差範囲で一致しているかどうかを示している。
【０１１１】
次に、登録指紋と入力指紋中に存在する全特徴点数を調べ、同一特徴点数を全特徴点数で規格化し、指紋一致率を算出する（ステップＳ３９）。そして、指紋一致率が所定の値を超えた場合、同一指紋とする（ステップＳ４０）。一方、指紋一致率が所定の値以下の場合、異指紋とする（ステップＳ４１）。
【０１１２】
このように、登録指紋と入力指紋の特徴点照合において、特徴点の位置・種類・方向を照合する代わりに、特徴点と隆線との接続関係を照合することにより、皮膚の伸びや縮みや回転に影響されることなく、正しい特徴点照合を達成することができる。
【０１１３】
また、隆線接続関係情報を特徴点間の道のりで表現することにより、一つの特徴点の周辺の隆線構造を簡単に表現することができ、その照合もグラフ理論などを必要とせずに簡単に達成することができる。
【０１１４】
さらに、隆線接続関係情報を表現するものとして、投影特徴点の概念を新たに導入し、特徴点と投影特徴点との間の道のりで隆線構造を表現することにより、より詳細な隆線構造を簡単に表現することができる。また、その照合も簡単に達成することができる。
【０１１５】
なお、指紋中心座標、各特徴点の座標、種類、方向を指紋情報に付け加え、指紋照合の高速化、精度の向上化を図ってもよい。例えば、指紋中心座標を用いて、登録指紋と入力指紋間のおおよその位置合わせを行っておく。そして、二つの特徴点間の隆線接続関係情報の照合を行う時、その特徴点の座標が所定の誤差より大きく離れていた場合は、隆線接続関係一致度に関わらず異なる特徴点と判断し、隆線接続関係一致度の計算を省略する。このようにすれば、照合時間の短縮化が図れる。また、二つの特徴点の照合を行う時、特徴点の種類や方向の照合も用いることで精度の高い照合が達成される。
【０１１６】
図１５は、本発明の第４実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。この第４実施例では、指紋登録時に記録する指紋情報を以下の通りとする。
【０１１７】
１）各特徴点の第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき、一つの主距離を記録するものとする。
【０１１８】
２）各特徴点の第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき、一つの副距離を記録するものとする。
【０１１９】
そして、各特徴点の第ｎ次主距離及び第ｎ次副距離を比較することにより、指紋照合を行う。
図１５において、指紋センサ６１は、人間または動物の指から指紋画像データを採取する。画像記憶部６２は、指紋センサ６１により採取された指紋画像データを保持したり、画像処理を行った画像データを保持したりする。画像二値化部６３は、画像記憶部６２に格納されている多値画像を二値画像に変換する。画像細線化部６４は、画像二値化部６３で二値化された二値画像を細線化し、指紋隆線の細線画像データを生成する。特徴点抽出部６５は、指紋細線画像より特徴点位置を検出し、その結果を特徴点・投影特徴点位置記憶部６６に保持する。特徴点・投影特徴点位置記憶部６６は、特徴点抽出部６５で抽出された特徴点位置を保持するとともに、投影特徴点生成部６９で生成された投影特徴点の位置情報を記憶する。誤特徴点除去部６７は、指紋細線画像と抽出された特徴点から誤特徴点を検出することにより、特徴点・投影特徴点位置記憶部６６から誤特徴点情報を取り除く。また、指紋細線画像修正部６８に誤特徴点情報を伝達する。指紋細線画像修正部６８は、誤特徴点除去部６７から送られた誤特徴点情報により、指紋細線画像の修正を行う。
【０１２０】
投影特徴点生成部６９は、誤特徴点が除かれた修正指紋細線画像と特徴点位置とから全特徴点に関する投影特徴点を生成する。主距離・副距離情報抽出部７０は、画像記憶部６２に保持されている指紋細線画像と特徴点・投影特徴点位置記憶部６６に保持されている特徴点・投影特徴点位置から、各特徴点の隆線接続関係情報を取得し、指紋情報記憶部７１に出力する。
【０１２１】
指紋情報記憶部７１は、主距離・副距離情報抽出部７０で抽出された各特徴点及び投影特徴点の隆線接続関係情報を記憶する。登録指紋情報記憶部７２は、指紋照合装置に登録された指紋の指紋情報を保持する。指紋照合部７３は、入力指紋より得られた指紋情報と登録指紋情報記憶部７２に記憶されている登録指紋の指紋情報とを照合し、指紋照合結果を照合結果表示部７４に伝達する。照合結果表示部７４は、ディスプレイや音声などで指紋照合装置利用者に指紋照合結果を伝達する。
【０１２２】
図１６は、端点を基準とした時の副距離の算出方法を説明する図である。
図１６において、指紋画像から隆線Ｒ５１〜Ｒ５９が抽出され、端点Ｐ５１が隆線Ｒ５１上に存在し、分岐点Ｐ５３が隆線Ｒ５２、Ｒ５３上に存在し、端点Ｐ５４が隆線Ｒ５４上に存在し、分岐点Ｐ５５が隆線Ｒ５４、Ｒ５５上に存在し、分岐点Ｐ５７が隆線Ｒ５６、Ｒ５７上に存在し、端点Ｐ５８が隆線Ｒ５８上に存在し、端点Ｐ５９が隆線Ｒ５９上に存在している。なお、端点Ｐ５１、Ｐ５４、Ｐ５８、Ｐ５９及び分岐点Ｐ５３、Ｐ５５、Ｐ５７は、指紋の特徴点に対応している。
【０１２３】
また、端点Ｐ５４を投影することにより、投影特徴点Ｑ５４が隆線Ｒ５３上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’が隆線Ｒ５２上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’’が隆線Ｒ５６上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’’’が隆線Ｒ５８上に生成されている。
端点Ｐ５１を投影することにより、投影特徴点Ｑ５１が隆線Ｒ５２上に生成され、分岐点Ｐ５３を投影することにより、投影特徴点Ｑ５３が隆線Ｒ５１上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ５３’が隆線Ｒ５４上に生成され、分岐点Ｐ５５を投影することにより、投影特徴点Ｑ５５が隆線Ｒ５２上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ５５’が隆線Ｒ５６上に生成され、分岐点Ｐ５７を投影することにより、投影特徴点Ｑ５７が隆線Ｒ５３上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ５７’が隆線Ｒ５８上に生成され、端点Ｐ５８を投影することにより、投影特徴点Ｑ５８が隆線Ｒ５６上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ５８’が隆線Ｒ５９上に生成され、端点Ｐ５９を投影することにより、投影特徴点Ｑ５９が隆線Ｒ５８上に生成されている。
【０１２４】
ここで、端点Ｐ５４に注目した場合の道のりとして、端点Ｐ５４と投影特徴点Ｑ５３’との間の道のり（第０次副距離）、投影特徴点Ｑ５４と投影特徴点Ｑ５７との間の道のり（第１次副距離）、投影特徴点Ｑ５４’と投影特徴点Ｑ５１との間の道のり（第２次副距離）、投影特徴点Ｑ５４’’と投影特徴点Ｑ５８との間の道のり（−１次副距離）及び投影特徴点Ｑ５４’’’と投影特徴点Ｑ５７’との間の道のり（−２次副距離）が算出される。
【０１２５】
なお、第０次副距離は、注目特徴点と隆線を介してそれに接続している投影特徴点までの道のりを表す。第ｎ次副距離（ｎは、０以外の整数）は、第ｎ次主距離と同様に、ｎ本隣にある隆線に注目特徴点を投影し、その投影点を道のり計測起点として、その隆線上に存在する他の投影特徴点までの道のりを表す。次数ｎは、プラス／マイナスの両方の値を取ることができる。
【０１２６】
図１７は、分岐点を基準とした時の副距離の算出方法を説明する図である。
図１７において、指紋画像から隆線Ｒ６１〜Ｒ７０が抽出され、端点Ｐ６１が隆線Ｒ６１上に存在し、分岐点Ｐ６３が隆線Ｒ６２、Ｒ６３上に存在し、分岐点Ｐ６４が隆線Ｒ６４、Ｒ６５上に存在し、分岐点Ｐ６５が隆線Ｒ６４、Ｒ６６上に存在し、端点Ｐ６６、Ｐ６７が隆線Ｒ６６上に存在し、分岐点Ｐ６８が隆線Ｒ６７、Ｒ６８上に存在し、端点Ｐ６９が隆線Ｒ６９上に存在し、端点Ｐ７０が隆線Ｒ７０上に存在している。なお、端点Ｐ６１、Ｐ６６、Ｐ６７、Ｐ６９、Ｐ７０及び分岐点Ｐ６３、Ｐ６４、Ｐ６５、Ｐ６８は、指紋の特徴点に対応している。
【０１２７】
また、分岐点Ｐ６５を投影することにより、投影特徴点Ｑ６５が隆線Ｒ６３上に生成され、投影特徴点Ｑ６５’が隆線Ｒ６２上に生成され、投影特徴点Ｑ６５’’が隆線Ｒ６７上に生成され、投影特徴点Ｑ６５’’’が隆線Ｒ６９上に生成されている。
【０１２８】
端点Ｐ６１を投影することにより、投影特徴点Ｑ６１が隆線Ｒ６２上に生成され、分岐点Ｐ６３を投影することにより、投影特徴点Ｑ６３が隆線Ｒ６１上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ６３’が隆線Ｒ６４上に生成され、分岐点Ｐ６４を投影することにより、投影特徴点Ｑ６４が隆線Ｒ６２上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ６４’が隆線Ｒ６６上に生成され、端点Ｐ６６を投影することにより、投影特徴点Ｑ６６が隆線Ｒ６３上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ６６’が隆線Ｒ６７上に生成され、端点Ｐ６７を投影することにより、投影特徴点Ｑ６７が隆線Ｒ６５上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ６７’が隆線Ｒ６７４上に生成され、分岐点Ｐ６８を投影することにより、投影特徴点Ｑ６８が隆線Ｒ６６上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ６８’が隆線Ｒ６９上に生成され、端点Ｐ６９を投影することにより、投影特徴点Ｑ６９が隆線Ｒ６７上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ６９’が隆線Ｒ７０上に生成され、端点Ｐ７０を投影することにより、投影特徴点Ｑ７０が隆線Ｒ６９上に生成されている。
【０１２９】
ここで、分岐点Ｐ６５に注目した場合の道のりとして、分岐点Ｐ６５と投影特徴点Ｑ６３’との間の道のり（第０次副距離）、分岐点Ｐ６５と投影特徴点Ｑ６４’との間の道のり（第０次副距離）、分岐点Ｐ６５と投影特徴点Ｑ６８との間の道のり（第０次副距離）、投影特徴点Ｑ６５と投影特徴点Ｑ６６との間の道のり（第１次副距離）、投影特徴点Ｑ６５’と投影特徴点Ｑ６１との間の道のり（第２次副距離）、投影特徴点Ｑ６５’’と投影特徴点Ｑ６９との間の道のり（−１次副距離）及び投影特徴点Ｑ６５’’’と投影特徴点Ｑ６８’との間の道のり（−２次副距離）が算出される。
図１８は、図１５の指紋照合装置の指紋登録処理を示すフローチャートである。
【０１３０】
図１８において、まず、指紋センサ６１などを用いることにより、指紋画像データを取得する（ステップＳ５１）。次に、画像二値化部６３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る（ステップＳ５２）。次に、画像細線化部６４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る（ステップＳ５３）。次に、特徴点抽出部６５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する（ステップＳ５４）。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部６７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う（ステップＳ５５）。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部６８は、指紋細線化画像の修正を行う（ステップＳ５６）。
【０１３１】
次に、投影特徴点生成部６９は、特徴点抽出部６５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する（ステップＳ５７）。次に、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する（ステップＳ５８）。この主距離・副距離情報を指紋情報として、登録指紋情報記憶部７２に保存する（ステップＳ５９）。
【０１３２】
図１９は、図１５の指紋照合装置において特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
図１９において、特徴点を道のり計測開始位置に設定し（ステップＳ６１）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを０に設定する（ステップＳ６２）。
【０１３３】
次に、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進み（ステップＳ６３）、他の投影特徴点に到達した場合（ステップＳ６４）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを第０次副距離とする（ステップＳ６５）。また、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、他の特徴点に到達した場合（ステップＳ６６）、第０次副距離はないものとする（ステップＳ６７）。
【０１３４】
また、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、画像の端に到達した場合（ステップＳ６８）、第０次副距離情報は、「画像の外」とする（ステップＳ６９）。さらに、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、誤特徴点に到達した場合（ステップＳ７０）、第０次主距離情報は、「不明」とする（ステップＳ７１）。
【０１３５】
一方、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、以上の条件に当てはまらない場合、計測値Ｌｅｎｇｔｈを１つだけ増加させ（ステップＳ７２）、ステップＳ６３に戻ることにより、探索を続ける。
【０１３６】
図２０は、図１５の指紋照合装置において投影特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
図２０において、注目特徴点からｎ本目の隆線上への投影特徴点を道のり計測開始位置に設定し（ステップＳ８１）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを０に設定する（ステップＳ８２）。
【０１３７】
次に、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進み（ステップＳ８３）、他の投影特徴点に到達した場合（ステップＳ８４）、計測値Ｌｅｎｇｔｈを第ｎ次副距離とする（ステップＳ８５）。また、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、他の特徴点に到達した場合（ステップＳ８６）、第ｎ次副距離はないものとする（ステップＳ６８）。
【０１３８】
また、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、画像の端に到達した場合（ステップＳ８８）、第ｎ次副距離情報は、「画像の外」とする（ステップＳ８９）。さらに、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、誤特徴点に到達した場合（ステップＳ９０）、第ｎ次副距離情報は、「不明」とする（ステップＳ９１）。
【０１３９】
一方、細線指紋画像上で隆線上を１画素分だけ進んだ結果、以上の条件に当てはまらない場合、計測値Ｌｅｎｇｔｈを１つだけ増加させ（ステップＳ９２）、ステップＳ８３に戻ることにより、探索を続ける。
【０１４０】
図２１は、図１５の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである。
図２１において、まず、指紋センサ６１などを用いることにより、指紋画像データを取得する（ステップＳ１０１）。次に、画像二値化部６３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る（ステップＳ１０２）。次に、画像細線化部６４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る（ステップＳ１０３）。次に、特徴点抽出部６５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する（ステップＳ１０４）。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部６７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う（ステップＳ１０５）。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部６８は、指紋細線化画像の修正を行う（ステップＳ１０６）。次に、投影特徴点生成部６９は、特徴点抽出部６５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する（ステップＳ１０７）。次に、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する（ステップＳ１０８）。
【０１４１】
次に、登録指紋情報記憶部７２に保存されている主距離・副距離情報を読み出す（ステップＳ１０９）。そして、登録指紋と入力指紋の全ての特徴点の組み合わせにおいて、隆線接続関係一致度を計算し、それが予め決められた所定値を超える組み合わせの数をカウントする（ステップＳ１１０）。第４実施例では、指紋情報に主距離・副距離情報の両方を用いているので、各特徴点の種類（端点／分岐点）の検出が不安定な場合でも、特徴点毎の照合を行うことができる。
【０１４２】
次に、登録指紋と入力指紋中に存在する全特徴点数を調べ、同一特徴点数を全特徴点数で規格化し、指紋一致率を算出する（ステップＳ１１１）。指紋一致率が所定の値を超えた場合、同一指紋とする（ステップＳ１１２）。一方、指紋一致率が所定の値以下の場合、異なる指紋とする（ステップＳ１１３）。
【０１４３】
このように、登録指紋と入力指紋の特徴点照合において、特徴点の位置・種類・方向の照合を行う代わりに、投影特徴点と隆線との接続関係を照合することにより、皮膚の伸び縮みや回転に影響されることなく、正しい特徴点照合が達成される。また、投影特徴点の概念を導入することで、照合対象の特徴点に接続している隆線の構造ではなく、その隆線の周辺の隆線構造の照合を達成することができる。
【０１４４】
また、特徴点と投影特徴点との道のりで隆線接続関係情報を表現することにより、特徴点の周辺の隆線構造を簡単に表現することができ、その照合も簡単に達成することができる。
【０１４５】
さらに、一つの特徴点の隆線接続関係情報をその特徴点の投影特徴点と他の特徴点の投影特徴点との間の道のりで表現することにより、特徴点に接続している隆線の隆線構造ではなく、周辺の広範囲な隆線構造を簡単に表現することができ、その照合も簡単に達成される。
【０１４６】
なお、指紋中心座標、各特徴点の座標・種類、方向を指紋情報に付け加え、指紋照合の高速化、精度の向上化を図ってもよい。すなわち、指紋中心座標を用いて、登録指紋と入力指紋間のおおよその位置合わせを行っておく。そして、二つの特徴点間の隆線接続関係情報の照合を行うとき、その特徴点の座標が所定の誤差より大きく離れていた場合は、隆線接続関係一致度に関わらず異なる特徴点と判断し、隆線接続関係一致度の計算を省略する。このようにすれば、照合時間の短縮化が図れる。また、二つの特徴点の照合を行う時、特徴点の種類や方向の照合も用いることで精度の高い照合が達成される。さらに、隆線接続関係情報にその隆線接続関係に用いた接続先投影特徴点の投影元特徴点の種類の照合を加えることによって、より精度の高い照合が達成される。
【０１４７】
隆線接続関係情報の副距離を用いる代わりに、第ｎ次投影特徴点数を用いてもよい。投影特徴点数を用いることにより、隆線接続関係情報の表現が簡単になり、登録指紋データの容量を小さくすることができる。
【０１４８】
次に、図１５の指紋照合装置の指紋照合方法について、より詳細に説明する。
同一特徴点であれば、それぞれの特徴点における第ｎ次主距離・副距離は一致するはずである。そこで、各主距離同士と副距離同士が一致した場合、隆線接続関係一致度の評価点を高くする。すなわち、一つの主距離同士の一致、副距離同士の一致の配点を高く設定する。
【０１４９】
一方、指紋画像の採取時の指の押圧の差により、近傍の特徴点の種類が異なって検出される場合がある。この場合、特徴点の主距離が副距離になったり、副距離が主距離になったりする。
【０１５０】
図２２は、特徴点の種類が変化した時の主距離と副距離の変化を説明する図である。
図２２（ａ）において、指紋画像から隆線Ｒ８１〜Ｒ８４が抽出され、端点Ｐ８１が隆線Ｒ８１上に存在し、分岐点Ｐ８２が隆線Ｒ８２、Ｒ８３上に存在し、分岐点Ｐ８３が隆線Ｒ８３、Ｒ８４上に存在している。なお、端点Ｐ８１及び分岐点Ｐ８２、Ｐ８３は、指紋の特徴点に対応している。また、端点Ｐ８１を投影することにより、投影特徴点Ｑ８１が隆線Ｒ８２上に生成されている。
【０１５１】
ここで、分岐点Ｐ８２に注目した場合の道のりとして、分岐点Ｐ８２と分岐点Ｐ８３との間の道のり（第０次主距離）、分岐点Ｐ８２と投影特徴点Ｑ８１との間の道のり（第０次副距離）が登録されているものとする。
【０１５２】
そして、この登録されている指紋と同一の指紋について、指紋採取時の押圧の差などにより、図２２（ｂ）の指紋画像が得られたものとする。
図２２（ｂ）において、隆線Ｒ８１が隆線Ｒ８１’に変形し、隆線Ｒ８１’が隆線Ｒ８２にくっつくことにより、端点Ｐ８１が分岐点Ｐ８１’に変化している。また、隆線Ｒ８４が隆線Ｒ８４’に変形し、隆線Ｒ８４’が隆線Ｒ８３と分離することにより、分岐点Ｐ８３が端点Ｐ８３’に変化し、端点Ｐ８３’を投影した投影特徴点Ｑ８３が隆線Ｒ８３上に生成されている。
【０１５３】
このため、分岐点Ｐ８２に注目した場合の道のりとして、分岐点Ｐ８２と投影特徴点Ｑ８３との間の道のり（第０次副距離）、分岐点Ｐ８２と分岐点Ｐ８１’との間の道のり（第０次主距離）が算出される。
【０１５４】
このように、近傍の特徴点の種類が異なって検出されると、特徴点の主距離が副距離になったり、副距離が主距離になったりする。そこで、主距離と副距離が一致する場合も、隆線接続関係一致度の評価点を高くする。ただし、主距離同士、副距離同士が一致した場合よりは配点を低くする。このことにより、指紋画像の採取時の指の押圧の差などにより、近傍の特徴点の種類が異なって検出された場合においても、指紋照合を的確に行うことが可能となる。
【０１５５】
図２３は、接続先特徴点の種類の誤検出を考慮した指紋照合処理の一例を示すフローチャートである。なお、Ｈ０、Ｈ１、Ｈ２は、隆線接続関係一致度の評価する際に配点で、Ｈ０＞Ｈ１＞Ｈ２とする。
【０１５６】
図２３において、まず、隆線接続関係一致度を０に設定し（ステップＳ１２１）、照合する主距離及び副距離の次数ｉを−ｍに設定する（ステップＳ１２２）。
【０１５７】
次に、登録指紋と入力指紋との間で、ｉ次の主距離同士が一致し、かつ、副距離同士も一致する場合（ステップＳ１２３）、隆線接続関係一致度を配点Ｈ０だけ増加させて（ステップＳ１２４）、ステップＳ１２５に進む、
次に、登録指紋と入力指紋との間で、ｉ次の主距離同士が一致するが、副距離同士は一致しない場合（ステップＳ１２７）、隆線接続関係一致度を配点Ｈ１だけ増加させて（ステップＳ１２８）、ステップＳ１２５に進む、
次に、登録指紋と入力指紋との間で、ｉ次の副距離同士が一致するが、主距離同士は一致しない場合（ステップＳ１２９）、隆線接続関係一致度を配点Ｈ１だけ増加させて（ステップＳ１２８）、ステップＳ１２５に進む、
次に、登録指紋のｉ次の主距離と入力指紋のｉ次の副距離が一致する場合（ステップＳ１３０）、隆線接続関係一致度を配点Ｈ２だけ増加させて（ステップＳ１３１）、ステップＳ１３２に進む、
次に、登録指紋のｉ次の副距離と入力指紋のｉ次の主距離が一致する場合（ステップＳ１３２）、隆線接続関係一致度を配点Ｈ２だけ増加させて（ステップＳ１３３）、ステップＳ１２５に進む、
次に、照合する主距離及び副距離の次数ｉを１だけ増加させ（ステップＳ１２５）、照合する主距離及び副距離の次数ｉがｍを越えるまで（ステップＳ１２６）、以上の処理を繰り返す。
【０１５８】
このように、特徴点の隆線接続関係情報を照合する場合、登録指紋と照合指紋との間で、特徴点と特徴点との間の道のり及び特徴点と投影特徴点との間の道のりを比較することにより、隆線接続関係情報の接続先特徴点／投影特徴点の種類が異なった場合においても、隆線構造の照合を正確に行うことが可能となる。
【０１５９】
また、特徴点の隆線接続関係情報の照合する場合、登録指紋と照合指紋との間で、接続元投影特徴点（道のり計測起点）と特徴点との間の道のり及び接続元投影特徴点（道のり計測起点）と投影特徴点との間の道のりを比較することにより、隆線接続関係情報の接続先特徴点／投影特徴点の種類が異なった場合においても、隆線構造の照合を正確に行うことが可能となる。
【０１６０】
なお、近傍の特徴点の種類が異なって検出される場合のほか、注目特徴点の種類が異なって検出される場合もある。この場合、登録指紋と照合指紋との間で各々の特徴点における主距離・副距離の次数がずれるようになる。
【０１６１】
図２４は、端点を分岐点と間違って検出した時の次数の変化を説明する図である。
図２４（ａ）において、指紋画像から隆線Ｒ５１〜Ｒ５８が抽出され、分岐点Ｐ５３が隆線Ｒ５２、Ｒ５３上に存在し、端点Ｐ５４が隆線Ｒ５４上に存在し、分岐点Ｐ５５が隆線Ｒ５４、Ｒ５５上に存在し、分岐点Ｐ５７が隆線Ｒ５６、Ｒ５７上に存在し、端点Ｐ５８が隆線Ｒ５８上に存在している。なお、端点Ｐ５４、Ｐ５８及び分岐点Ｐ５３、Ｐ５５、Ｐ５７は、指紋の特徴点に対応している。
【０１６２】
また、端点Ｐ５４を投影することにより、投影特徴点Ｑ５４が隆線Ｒ５３上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’が隆線Ｒ５２上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’’が隆線Ｒ５６上に生成され、投影特徴点Ｑ５４’’’が隆線Ｒ５８上に生成されている。
【０１６３】
ここで、端点Ｐ５４に注目した場合の道のりとして、端点Ｐ５４と分岐点Ｐ５５との間の道のり（第０次主距離）、投影特徴点Ｑ５４と分岐点Ｐ５３との間の道のり（第１次主距離）、投影特徴点Ｑ５４’と分岐点Ｐ５３との間の道のり（第２次主距離）、投影特徴点Ｑ５４’’と分岐点Ｐ５７との間の道のり（−１次主距離）及び投影特徴点Ｑ５４’’’と端点Ｐ５８との間の道のり（−２次主距離）が登録されているものとする。
【０１６４】
そして、この登録されている指紋と同一の指紋について、指紋採取時の押圧の差などにより、図２４（ｂ）の指紋画像が得られたものとする。
図２４（ｂ）において、隆線Ｒ５４が隆線Ｒ５４’に変形し、隆線Ｒ５４’が隆線Ｒ５３にくっつくことにより、端点Ｐ５４が分岐点Ｐ５４’に変化している。
【０１６５】
このため、分岐点Ｐ５４’に注目した場合の道のりとして、分岐点Ｐ５４’と分岐点Ｐ５３との間の道のり（第０次主距離）、分岐点Ｐ５４’と分岐点Ｐ５５との間の道のり（第０次主距離）、投影特徴点Ｑ５４’と分岐点Ｐ５３との間の道のり（第１次主距離）、投影特徴点Ｑ５４’’と分岐点Ｐ５７との間の道のり（−１次主距離）及び投影特徴点Ｑ５４’’’と端点Ｐ５８との間の道のり（−２次主距離）が算出される。
【０１６６】
そこで、特徴点照合を行う二つの特徴点のうち、端点が隣の隆線にくっついて分岐点になった場合、照合する二つの特徴点の種類を強制的に一致させ、隆線接続関係一致度を求める。
【０１６７】
まず、端点がプラス１次側の隆線にくっついた場合を考える。この場合、隆線接続関係情報のうち、主距離／副距離の正の次数は全て１つずつ下がる。
そこで、端点側の主距離／副距離の正の次数を全て１つずつ下げ、特徴点の種類が同じ場合と同じ方法で、隆線接続関係一致度を求める。
【０１６８】
次に、端点がマイナス１次側の隆線にくっついている場合を考える。この場合、端点側の主距離／副距離の負の次数は全て１つずつ上がる。そこで、端点側の主距離／副距離の負の次数を全て１つずつ上げ、隆線接続関係一致度を求める。この求めた二つの隆線接続関係一致度の中で、高い方を最終的な隆線接続関係一致度とする。
【０１６９】
図２５は、接続元特徴点の種類の誤検出を考慮した指紋照合処理の一例を示すフローチャートである。
図２５において、まず、特徴点の種類が端点を示す特徴点をＴとする（ステップＳ１４１）。
【０１７０】
次に、特徴点Ｔの１次以上の主距離と副距離の全ての次数を１つだけ下げる（ステップＳ１４２）。例えば、１次の主距離及び副距離の次数を０次とし、２次の主距離及び副距離の次数を１次とする。
【０１７１】
次に、特徴点の種類が同じ場合の方法で、隆線接続関係一致度Ｗ１を求め（ステップＳ１４３）、特徴点Ｔの主距離と副距離の次数を元に戻す（ステップＳ１３４）。
【０１７２】
次に、特徴点Ｔの−１次以下の主距離と副距離の全ての次数を１つだけ上げる（ステップＳ１４５）。例えば、−１次の主距離及び副距離の次数を０次とし、−２次の主距離及び副距離の次数を−１次とする。
【０１７３】
次に、特徴点の種類が同じ場合の方法で、隆線接続関係一致度Ｗ２を求め（ステップＳ１４６）、特徴点Ｔの主距離と副距離の次数を元に戻す（ステップＳ１４７）。
【０１７４】
次に、隆線接続関係一致度Ｗ１と隆線接続関係一致度Ｗ２のうち、大きい方の値を、特徴点照合における隆線接続関係一致度とする（ステップＳ１４８）。
このように、隆線接続関係情報の照合する場合、照合対象の特徴点とその特徴点の投影特徴点のと間に存在する隆線の本数を±１づつ増減させて照合を行うことにより、登録指紋と入力指紋との間で特徴点の種類が異なった場合においても、隆線構造の照合を正確に行うことが可能となる。
【０１７５】
次に、本発明の第５実施例に係わる指紋照合装置について説明する。
この第５実施例では、指紋登録時に記録する指紋情報を以下の通りにする。
１）各特徴点の第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，−１，０，１，…，ｍ）と注目特徴点／計測起点から他の特徴点への方向情報
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき少なくとも一つ以上の主距離を記録するものとする。
【０１７６】
２）各特徴点の第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，ｍ）と注目特徴点／計測起点から投影特徴点への方向情報
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき少なくとも一つ以上の副距離を記録するものとする。
【０１７７】
そして、各特徴点の第ｎ次主距離、第ｎ次副距離及び方向情報を比較することにより、指紋照合を行う。
図２６は、主距離に方向情報を付加した例を説明する図である。
【０１７８】
図２６において、指紋画像から隆線Ｒ９１〜Ｒ１０１が抽出され、分岐点Ｐ９２が隆線Ｒ９２、Ｒ９３上に存在し、分岐点Ｐ９３が隆線Ｒ９３、Ｒ９４上に存在し、端点Ｐ９５が隆線Ｒ９５上に存在し、分岐点Ｐ９６が隆線Ｒ９５、Ｒ９６上に存在し、分岐点Ｐ９７が隆線Ｒ９７、Ｒ９８上に存在し、端点Ｐ９９、Ｐ１００が隆線Ｒ９９上に存在し、分岐点Ｐ１０１が隆線Ｒ１００、Ｒ１０１上に存在している。なお、端点Ｐ９５、Ｐ９９、Ｐ１００及び分岐点Ｐ９２、Ｐ９３、Ｐ９６、Ｐ９７、Ｐ１０１は、指紋の特徴点に対応している。
【０１７９】
また、端点Ｐ９５を投影することにより、投影特徴点Ｑ９５が隆線Ｒ９４上に生成され、投影特徴点Ｑ９５’が隆線Ｒ９３上に生成され、投影特徴点Ｑ９５’’が隆線Ｒ９７上に生成され、投影特徴点Ｑ９５’’’が隆線Ｒ９９上に生成されている。
【０１８０】
ここで、端点Ｐ９５に注目した場合の主距離として、端点Ｐ９５と分岐点Ｐ９６との間の道のり（第０次主距離）が算出される。
投影特徴点Ｑ９５を起算点とした場合、左方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５と分岐点Ｐ９３との間の道のり（第１次主距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。また、右方向には、画像端まで特徴点が存在しないため、右方向に進んだ場合、画像端まで存在しないという情報が道のり情報に付加される。
【０１８１】
投影特徴点Ｑ９５’を起算点とした場合、左方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’と分岐点Ｐ９３との間の道のり（第２次主距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。また、右方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’と分岐点Ｐ９２との間の道のり（第２次主距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。
【０１８２】
投影特徴点Ｑ９５’’を起算点とした場合、左方向には、画像端まで特徴点が存在しないため、左方向に進んだ場合、画像端まで存在しないという情報が道のり情報に付加される。また、右方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’’と分岐点Ｐ９７との間の道のり（−１次主距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。
【０１８３】
投影特徴点Ｑ９５’’’を起算点とした場合、左方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’’’と端点Ｐ９９との間の道のり（−２次主距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。また、右方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’’’と端点Ｐ１００との間の道のり（−２次主距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。
【０１８４】
なお、隆線構造によっては、主距離が求められない場合がある。主距離が求められない理由として、以下のものがある。
（１）注目特徴点／計測起点から指紋画像の端まで、特徴点が存在しない。
（２）隆線構造が正しく求められていないため、明らかに正しく主距離が求められない。これは、隆線に亀裂が多発していたり、癒着の影響で隆線が網の目状になっている場合に発生する。
【０１８５】
これらの原因で主距離が求められない場合もその理由を隆線接続関係情報とする。
図２７は、副距離に方向情報を付加した例を説明する図である。
【０１８６】
図２７において、指紋画像から隆線Ｒ９１〜Ｒ１０１が抽出され、端点Ｐ９１が隆線Ｒ９１上に存在し、分岐点Ｐ９２が隆線Ｒ９２、Ｒ９３上に存在し、分岐点Ｐ９３が隆線Ｒ９３、Ｒ９４上に存在し、端点Ｐ９５が隆線Ｒ９５上に存在し、分岐点Ｐ９６が隆線Ｒ９５、Ｒ９６上に存在し、分岐点Ｐ９７が隆線Ｒ９７、Ｒ９８上に存在し、端点Ｐ９９が隆線Ｒ９９上に存在し、分岐点Ｐ１０１が隆線Ｒ１００、Ｒ１０１上に存在し、端点Ｐ１０２が隆線Ｒ１００上に存在している。なお、端点Ｐ９１、Ｐ９５、Ｐ９９、Ｐ１０２及び分岐点Ｐ９２、Ｐ９３、Ｐ９６、Ｐ９７、Ｐ１０１は、指紋の特徴点に対応している。
【０１８７】
また、端点Ｐ９５を投影することにより、投影特徴点Ｑ９５が隆線Ｒ９４上に生成され、投影特徴点Ｑ９５’が隆線Ｒ９３上に生成され、投影特徴点Ｑ９５’’が隆線Ｒ９７上に生成され、投影特徴点Ｑ９５’’’が隆線Ｒ９９上に生成されている。
【０１８８】
端点Ｐ９１を投影することにより、投影特徴点Ｑ９１が隆線Ｒ９３上に生成され、分岐点Ｐ９３を投影することにより、投影特徴点Ｑ９３が隆線Ｒ９１上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ９３’が隆線Ｒ９５上に生成され、分岐点Ｐ９６を投影することにより、投影特徴点Ｑ９６が隆線Ｒ９３上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ９６’が隆線Ｒ９７上に生成され、分岐点Ｐ９７を投影することにより、投影特徴点Ｑ９７が隆線Ｒ９４上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ９７’が隆線Ｒ９９上に生成され、端点Ｐ９９を投影することにより、投影特徴点Ｑ９９が隆線Ｒ９７上に生成されるとともに、投影特徴点Ｑ９９’が隆線Ｒ１００上に生成され、端点Ｐ１０２を投影することにより、投影特徴点Ｑ１０２が隆線Ｒ９９上に生成されている。
【０１８９】
ここで、端点Ｐ９５に注目した場合の副距離として、端点Ｐ９５と投影特徴点Ｑ９３’との間の道のり（第０次副距離）が算出される。なお、この第０次副距離として、端点Ｐ９５を基点として左方向に隆線Ｒ９５を探索し、最初にぶつかった投影特徴点Ｑ９３’との間の道のりを算出するようにしている。
【０１９０】
投影特徴点Ｑ９５を起算点とした場合、左方向には、投影特徴点Ｑ９５と分岐点Ｐ９３との間に他の投影特徴点が存在しないため、左方向に進んだ場合、副距離が存在しないという情報が道のり情報に付加される。ここで、分岐点Ｐ９３にぶつかった時に、それ以降の探索を打ち切るのは、分岐点Ｐ９３からの探索方向が複数あるため、どの方向に進めばよいかが不明だからである。なお、分岐点Ｐ９３からの探索方向を予め決めておき、それ以降の探索を続行することにより、投影特徴点を探索するようにしても良い。また、右方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５と投影特徴点Ｑ９７との間の道のり（第１次副距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。
【０１９１】
投影特徴点Ｑ９５’を起算点とした場合、左方向には、投影特徴点Ｑ９５’と分岐点Ｐ９３との間に他の投影特徴点が存在しないため、左方向に進んだ場合、副距離が存在しないという情報が道のり情報に付加される。また、右方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’と投影特徴点Ｑ９１との間の道のり（第２次副距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。
【０１９２】
投影特徴点Ｑ９５’’を起算点とした場合、左方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’’と投影特徴点Ｑ９９との間の道のり（−１次副距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。なお、この−１次副距離として、投影特徴点Ｑ９５’’を基点として左方向に隆線Ｒ９７を探索し、最初にぶつかった投影特徴点Ｑ９９との間の道のりを算出するようにしている。また、右方向には、投影特徴点Ｑ９５’’と分岐点Ｐ９７との間に他の投影特徴点が存在しないため、右方向に進んだ場合、副距離が存在しないという情報が道のり情報に付加される。
【０１９３】
投影特徴点Ｑ９５’’’を起算点とした場合、左方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’’’と投影特徴点Ｑ１０１との間の道のり（−２次副距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。また、右方向の道のりとして、投影特徴点Ｑ９５’’’と投影特徴点Ｑ９７’との間の道のり（−２次副距離）が算出され、道のり情報に方向情報が付加される。
【０１９４】
このように、道のり情報に方向情報を付加することにより、同一次数の隆線において、複数の道のり情報を持つことが可能となる。
なお、隆線構造によっては、副距離が求められない場合がある。副距離が求められない理由に、
（１）注目特徴点または計測起点から他の特徴点までの道のり上に投影特徴点が存在しない。
【０１９５】
（２）隆線構造が正しく求められていないため、明らかに正しく副距離が求められない。これは、隆線に亀裂が多発していたり、癒着の影響で隆線が網の目状になっている場合に発生する。
【０１９６】
これらの原因で副距離が求められない場合もその理由を隆線接続関係情報とする。
指紋登録時は、上記の隆線接続関係情報を抽出し、指紋登録データとして記録する。
【０１９７】
また、主距離・副距離の方向情報を隆線接続関係情報に用いた場合は、その一致も確認する。方向情報が一致した場合のみ配点を与えるものとする。主距離・副距離が、何らかの理由で求められない場合は、その求められない理由が一致した場合も、配点を与えるようにしてもよい。以上のようにして、各ｎ次における主距離・副距離の一致具合を調べ、隆線接続関係一致度を求めることが可能となる。
【０１９８】
以下、第５実施例の指紋登録方法について説明する。
図１５において、まず、指紋センサ６１などを用いることにより、指紋画像データを取得する。次に、画像二値化部６３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る。次に、画像細線化部６４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る。次に、特徴点抽出部６５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部６７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部６８は、指紋細線化画像の修正を行う。
【０１９９】
次に、投影特徴点生成部６９は、特徴点抽出部６５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する。次に、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する。ここで、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点の１つの次数について、複数の主距離・副距離を算出することができる。例えば、図２６に示すように、各主距離・副距離について、１つ、または２つの主距離情報と副距離情報が算出される。また、各主距離情報・副距離情報は、道のり計測起点から接続先特徴点・投影特徴点の方向情報も併せ持つ。そして、この主距離・副距離情報及び方向情報を指紋情報として、登録指紋情報記憶部７２に保存する。
【０２００】
次に、第５実施例の指紋照合方法について説明する。この第５実施例では、１つの次数について、複数の主距離・副距離の照合が行われる。
図１５において、まず、指紋センサ６１などを用いることにより、指紋画像データを取得する。次に、画像二値化部６３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る。次に、画像細線化部６４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る。次に、特徴点抽出部６５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部６７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部６８は、指紋細線化画像の修正を行う。次に、投影特徴点生成部６９は、特徴点抽出部６５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する。次に、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）及び方向を計測する。
【０２０１】
次に、登録指紋情報記憶部７２に保存されている主距離・副距離情報及び方向情報を読み出す。そして、登録指紋と入力指紋の全ての特徴点の組み合わせにおいて、隆線接続関係一致度を計算し、それが予め決められた所定値を超える組み合わせの数をカウントする。ここで、隆線接続関係一致度の計算は、複数ある主距離／副距離の内、同じ方向情報を持つものを比較対象として算出する。なお、各特徴点の種類（端点・分岐点）が登録指紋と入力指紋との間で異なって検出されることを想定した隆線接続関係一致度の計算も行うようにしてもよい。
【０２０２】
次に、登録指紋と入力指紋中に存在する全特徴点数を調べ、同一特徴点数を全特徴点数で規格化し、指紋一致率を算出する。指紋一致率が所定の値を超えた場合、同一指紋とする。一方、指紋一致率が所定の値以下の場合、異なる指紋とする。
【０２０３】
このように、接続元特徴点、または、接続元投影特徴点から接続先投影特徴点への方向情報を、隆線接続関係情報に付加することにより、複数の接続先投影特徴点の情報を持つことができ、広範囲で精度の高い特徴点照合が達成される。
【０２０４】
なお、指紋中心座標、各特徴点の座標・種類・方向を指紋情報に付け加え、指紋照合の高速化、精度の向上化を図ってもよい。すなわち、指紋中心座標を用いて、登録指紋と入力指紋間のおおよその位置合わせを行っておく。そして、２つの特徴点間の隆線接続関係情報の照合を行う時、その特徴点の座標が所定の誤差より大きく離れていた場合は、隆線接続関係一致度に関わらず異なる特徴点と判断し、隆線接続関係一致度の計算を省略する。このようにすれば、照合時間の短縮化が図れる。また、二つの特徴点の照合を行う時、特徴点の種類や方向の照合も用いることにより、精度の高い照合が達成される。  隆線接続関係情報の副距離の代わりに、第ｎ次投影特徴点数を用いてもよい。投影特徴点数を用いれば、登録指紋データの容量も小さくすることができる。
【０２０５】
次に、本発明の第６実施例に係わる指紋照合装置について説明する。
この第６実施例では、指紋登録時に記録する指紋情報を以下の通りとする。
１）各特徴点の第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，ｍ）
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき一つの主距離を記録するものとする。
【０２０６】
２）各特徴点の第ｎ次主距離に用いた接続先特徴点自身の隆線接続関係情報
３）各特徴点の第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，ｍ）
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき一つの副距離を記録するものとする。
【０２０７】
４）各特徴点の第ｎ次副距離に用いた接続先投影特徴点の投影元特徴点自身の隆線接続情報
そして、各特徴点の第ｎ次主距離、第ｎ次副距離、接続先特徴点の隆線接続関係情報及び投影元特徴点の隆線接続情報を比較することにより、指紋照合を行う。
【０２０８】
以下、第６実施例の指紋登録方法について説明する。
図１５において、まず、指紋センサ６１などを用いることにより、指紋画像データを取得する。次に、画像二値化部６３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る。次に、画像細線化部６４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る。次に、特徴点抽出部６５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部６７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部６８は、指紋細線化画像の修正を行う。
【０２０９】
次に、投影特徴点生成部６９は、特徴点抽出部６５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する。次に、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する。ここで、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点ごとに第ｎ次主距離、副距離を算出するとともに、その主距離・副距離の接続先特徴点／投影特徴点自身の隆線接続関係も算出することができる。そして、この主距離・副距離情報及びその主距離・副距離の接続先特徴点／投影特徴点自身の隆線接続関係を指紋情報として、登録指紋情報記憶部７２に保存する。
【０２１０】
次に、第６実施例の指紋照合方法について説明する。この第６実施例では、２段階の隆線接続関係情報の照合が行われる。第１段階は、接続元特徴点／投影特徴点についての隆線接続関係の照合、第２段階は、接続先特徴点／投影特徴点についての隆線接続関係の照合である。
【０２１１】
図１５において、まず、指紋センサ６１などを用いることにより、指紋画像データを取得する。次に、画像二値化部６３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る。次に、画像細線化部６４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る。次に、特徴点抽出部６５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部６７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部６８は、指紋細線化画像の修正を行う。次に、投影特徴点生成部６９は、特徴点抽出部６５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する。次に、主距離・副距離情報抽出部７０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）及びその主距離・副距離の接続先特徴点／投影特徴点自身の隆線接続関係を計測する。
【０２１２】
次に、登録指紋情報記憶部７２に保存されている主距離・副距離情報及びその主距離・副距離の接続先特徴点／投影特徴点自身の隆線接続関係を読み出す。そして、登録指紋と入力指紋の全ての特徴点の組み合わせにおいて、隆線接続関係一致度を計算し、それが予め決められた所定値を超える組み合わせの数をカウントする。ここで、接続元特徴点／投影特徴点の隆線接続関係情報に加えて、接続先特徴点／投影特徴点の隆線接続関係情報も一致した場合、接続元特徴点／投影特徴点の隆線接続関係情報だけが一致した場合に比べて、隆線接続関係一致度の値をより高く設定する。なお、各特徴点の種類（端点・分岐点）が登録指紋と入力指紋との間で異なって検出されることを想定した隆線接続関係一致度の計算も行うようにしてもよい。
【０２１３】
次に、登録指紋と入力指紋中に存在する全特徴点数を調べ、同一特徴点数を全特徴点数で規格化し、指紋一致率を算出する。指紋一致率が所定の値を超えた場合、同一指紋とする。一方、指紋一致率が所定の値以下の場合、異なる指紋とする。
【０２１４】
このように、主距離・副距離の接続先の特徴点／投影特徴点自身の隆線接続関係も照合対象に加えることにより、１組の特徴点の照合を行うだけで、広範囲な隆線構造の照合を達成することができる。また、接続先投影特徴点の投影元特徴点自身の隆線接続関係情報を、接続元特徴点の隆線接続関係情報に加えることによって、広範囲な隆線構造の照合を簡単に達成することができる。
【０２１５】
また、指紋中心座標、各特徴点の座標・種類・方向を指紋情報にさらに付け加え、指紋照合の高速化、精度の向上化を図ってもよい。指紋中心座標を用いて、登録指紋と入力指紋間のおおよその位置合わせを行っておく。そして、二つの特徴点間の隆線接続関係情報の照合を行う時、その特徴点の座標が所定の誤差より大きく離れていた場合は、隆線接続関係一致度に関わらず異なる特徴点と判断し、隆線接続関係一致度の計算を省略する。このようにすれば、照合時間の短縮化が図れる。また、二つの特徴点の照合を行う時、特徴点の種類や方向の照合も用いることにより、精度の高い照合が達成される。
【０２１６】
隆線接続関係情報の副距離の代わりに、第ｎ次投影特徴点数を用いてもよい。投影特徴点数を用いれば、登録指紋データの容量も小さくすることができる。
図２８は、本発明の第７実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【０２１７】
この第７実施例では、指紋登録時に記録する指紋情報を以下の通りとする。
１）指紋の中心座標
２）各特徴点の種類
３）各特徴点の座標
４）各特徴点の方向
５）各特徴点の第ｎ次主距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき、一つの主距離を記録するものとする。
【０２１８】
６）各特徴点の第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）
ただし、特徴点で区切られた隆線一つにつき、一つの副距離を記録するものとする。
【０２１９】
図２８において、指紋センサ８１は、人間または動物の指から指紋画像データを採取する。画像記憶部８２は、指紋センサ８１により採取された指紋画像データを保持したり、画像処理を行った画像データを保持したりする。画像二値化部８３は、画像記憶部８２に格納されている多値画像を二値画像に変換する。画像細線化部８４は、画像二値化部８３で二値化された二値画像を細線化し、指紋隆線の細線画像データを生成する。特徴点抽出部８５は、指紋細線画像より特徴点位置を検出し、その結果を特徴点・投影特徴点位置記憶部８６に保持する。特徴点・投影特徴点位置記憶部８６は、特徴点抽出部８５で抽出された特徴点位置を保持するとともに、投影特徴点生成部８９で生成された投影特徴点の位置情報を記憶する。誤特徴点除去部８７は、指紋細線画像と抽出された特徴点から誤特徴点を検出することにより、特徴点・投影特徴点位置記憶部８６から誤特徴点情報を取り除く。また、指紋細線画像修正部８８に誤特徴点情報を伝達する。指紋細線画像修正部８８は、誤特徴点除去部８７から送られた誤特徴点情報により、指紋細線画像の修正を行う。
【０２２０】
投影特徴点生成部８９は、誤特徴点が除かれた修正指紋細線画像と特徴点位置とから全特徴点に関する投影特徴点を生成する。主距離・副距離情報抽出部９０は、画像記憶部８２に保持されている指紋細線画像と特徴点・投影特徴点位置記憶部８６に保持されている特徴点・投影特徴点位置から、各特徴点の隆線接続関係情報（指紋情報）を取得し、指紋情報記憶部９３に出力する。
【０２２１】
指紋中心位置検出部９１は、指紋画像より指紋中心位置を検出する。特徴点情報検出部９２は、各特徴点の座標・種類・方向についての特徴点情報を検出する。
【０２２２】
指紋情報記憶部９３は、主距離・副距離情報抽出部９０で抽出された各特徴点及び投影特徴点の隆線接続関係情報に加え、各特徴点の座標・種類・方向についての特徴点情報を記憶する。登録指紋情報記憶部９４は、指紋照合装置に登録された指紋の指紋情報を保持する。指紋照合部９５は、入力指紋より得られた指紋情報と登録指紋情報記憶部９４に記憶されている登録指紋の指紋情報とを照合し、指紋照合結果を照合結果表示部９６に伝達する。照合結果表示部９６は、ディスプレイや音声などで指紋照合装置利用者に指紋照合結果を伝達する。
【０２２３】
図２９（ａ）は、登録指紋画像を示す図である。
図２９（ａ）において、登録対象となる指紋は、隆線Ｒ１１１〜Ｒ１２０を備えている。ここで、隆線Ｒ１１１は隆線Ｒ１１３と分岐点Ｐ１１１で接続している。隆線Ｒ１１２は隆線Ｒ１１３と分岐点Ｐ１１３で接続し、端点Ｐ１１２で途切れている。隆線Ｒ１１４は隆線Ｒ１１５と分岐点Ｐ１１５で接続し、端点Ｐ１１４で途切れている。隆線Ｒ１１６は隆線Ｒ１１７と分岐点Ｐ１１６で接続している。隆線Ｒ１１７は隆線Ｒ１１８と分岐点Ｐ１１７で接続している。そして、分岐点Ｐ１１１、Ｐ１１３、Ｐ１１５、Ｐ１１６、Ｐ１１７及び端点Ｐ１１２、Ｐ１１４が指紋画像から抽出され、指紋中心Ｃ１を基準とした時の位置及び方向が、特徴点の種類とともに登録される。
【０２２４】
また、分岐点Ｐ１１１、Ｐ１１３、Ｐ１１５、Ｐ１１６、Ｐ１１７及び端点Ｐ１１２、Ｐ１１４についての隆線接続関係や、これらの特徴点及び投影特徴点についての隆線接続関係も登録される。
【０２２５】
図２９（ｂ）は、入力指紋画像を示す図である。
図２９（ｂ）において、照合対象となる指紋は、隆線Ｒ１１１’〜Ｒ１２０’を備えている。ここで、隆線Ｒ１１１’は隆線Ｒ１１３’と分岐点Ｐ１１１’で接続している。隆線Ｒ１１２’は隆線Ｒ１１３’と分岐点Ｐ１１３’で接続し、端点Ｐ１１２’で途切れている。隆線Ｒ１１４’は隆線Ｒ１１５’と分岐点Ｐ１１’５で接続し、端点Ｐ１１４’で途切れている。隆線Ｒ１１６’は隆線Ｒ１１７’と分岐点Ｐ１１６’で接続している。隆線Ｒ１１７’は隆線Ｒ１１８’と分岐点Ｐ１１７で接続している。
【０２２６】
このように、登録指紋画像の範囲と入力指紋画像の範囲とは異なっていることから、登録指紋画像と入力指紋画像との共有領域１００を切り出す。そして、この共有領域１００について、指紋照合を行う。
【０２２７】
すなわち、この共有領域１００において、分岐点Ｐ１１１’、Ｐ１１３’、Ｐ１１５’、分岐点Ｐ１１６’、Ｐ１１７’及び端点Ｐ１１２’、Ｐ１１４’が入力指紋画像から抽出され、入力指紋画像から抽出されたこれらの特徴点について、指紋中心Ｃ１’を基準とした時の位置及び方向が算出される。
【０２２８】
また、分岐点Ｐ１１１’、Ｐ１１３’、Ｐ１１５’、Ｐ１１６’、Ｐ１１７’及び端点Ｐ１１２’、Ｐ１１４’についての隆線接続関係や、これらの特徴点及び投影特徴点についての隆線接続関係も算出される。
【０２２９】
そして、分岐点Ｐ１１１、Ｐ１１３、Ｐ１１５、Ｐ１１６、Ｐ１１７及び端点Ｐ１１２、Ｐ１１４に関する種類・位置・方向及び隆線接続関係が、分岐点Ｐ１１１’、Ｐ１１３’、Ｐ１１５’、Ｐ１１６’、Ｐ１１７’及び端点Ｐ１１２’、Ｐ１１４’に関する種類・位置・方向及び隆線接続関係と一致するかどうかを調べることにより、図２９（ａ）の登録指紋画像と図２９（ｂ）の入力指紋画像とを照合する。
【０２３０】
以下、第７実施例の指紋登録処理を説明する。
図３０は、図２８の指紋照合装置の指紋登録処理を示すフローチャートである。
【０２３１】
図３０において、まず、指紋センサ８１などを用いることにより、指紋画像データを取得する（ステップＳ１５０）。次に、画像二値化部８３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る（ステップＳ１５１）。次に、画像細線化部８４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る（ステップＳ１５２）。次に、特徴点抽出部８５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する（ステップＳ１５３）。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部８７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う（ステップＳ１５４）。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部８８は、指紋細線化画像の修正を行う（ステップＳ１５５）。
【０２３２】
次に、投影特徴点生成部８９は、特徴点抽出部８５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する（ステップＳ１５６）。次に、指紋中心位置検出部９１は、指紋中心位置を検出する（ステップＳ１５７）。次に、特徴点情報検出部９２は、各特徴点の特徴点情報（座標・種類・方向）を検出する（ステップＳ１５８）。次に、主距離・副距離情報抽出部９０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する（ステップＳ１５９）。すなわち、指紋情報は全部で、指紋中心位置情報、各特徴点毎の特徴点情報、各特徴点毎の第ｎ次主距離・副距離情報となる。そして、これらの指紋情報を登録指紋情報記憶部９４に保存する（ステップＳ１６０）。
【０２３３】
次に、第７実施例の指紋照合方法について説明する。
図３１及び図３２は、図２８の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである。
【０２３４】
図３１において、まず、指紋センサ８１などを用いることにより、指紋画像データを取得する（ステップＳ１６１）。次に、画像二値化部８３は、得られた指紋画像を二値化し、指紋二値化画像を得る（ステップＳ１６２）。次に、画像細線化部８４は、指紋二値化画像を細線化し、指紋細線化画像を得る（ステップＳ１６３）。次に、特徴点抽出部８５は、指紋細線化画像より、指紋特徴点位置を抽出する（ステップＳ１６４）。抽出された指紋特徴点には、一般に誤特徴点が含まれている。そのため、誤特徴点除去部８７は、得られた指紋特徴点から誤特徴点の除去を行う（ステップＳ１６５）。誤特徴点部分は、指紋細線化画像の誤り（隆線の亀裂や連結）によって生じているので、指紋細線画像修正部８８は、指紋細線化画像の修正を行う（ステップＳ１６６）。次に、投影特徴点生成部８９は、特徴点抽出部８５で抽出された全ての特徴点に関する投影特徴点を生成する（ステップＳ１６７）。
【０２３５】
次に、指紋中心位置検出部９１は、指紋中心位置を検出する（ステップＳ１６８）。次に、特徴点情報検出部９２は、各特徴点の特徴点情報（座標・種類・方向）を検出する（ステップＳ１６９）。次に、主距離・副距離情報抽出部９０は、各特徴点毎に第ｎ次主距離・第ｎ次副距離（ｎ＝−ｍ，…，−１，０，１，…，ｍ）を計測する（ステップＳ１７０）。
【０２３６】
次に、登録指紋情報記憶部９４に保存されている指紋情報を読み出し（ステップＳ１７１）、登録指紋と入力指紋のそれぞれにおいて、指紋中心に近い特徴点を１つずつ選ぶ。そして、選んだ特徴点の位置を一致させることにより、指紋の位置合わせを行う（ステップＳ１７２）。ここで、指紋の位置合わせに特徴点を用いるのは、指紋中心は測定の度にずれる場合があるからである。
【０２３７】
次に、登録指紋と入力指紋との特徴点の全ての組み合わせの中から、特徴点間の距離が所定値以下の特徴点を選択する。そして、選択した特徴点の全ての組み合わせについて、隆線接続関係一致度を計算する（ステップＳ１７３）。
【０２３８】
次に、図３２において、隆線接続関係一致度が所定値を超える特徴点対の数を数える（ステップＳ１７４）。次に、隆線接続関係一致度が所定値を超えなかった特徴点対に対し、特徴点間の距離が所定値（上記の特徴点間距離による隆線接続関係一致度の計算対象の削減に用いた所定値より小さな値）以下、かつ、特徴点の種類が同じ、かつ、方向の差が所定値以下の条件を満たす特徴点対の数を数える（ステップＳ１７５）。次に、登録指紋と入力指紋の共有領域内に存在する全特徴点の数を数える。そして、同一特徴点数と共有領域内の全特徴点数により、登録指紋と入力指紋との指紋一致度を計算する（ステップＳ１７６）。
【０２３９】
指紋一致率が所定値を超えた場合（ステップＳ１７７）、登録指紋と入力指紋とは、同一指紋であると判断する（ステップＳ１７８）。指紋一致率が所定値を超えない場合、位置合わせの再調整の回数が所定の回数を超えたかどうかを判断する（ステップＳ１７９）。そして、位置合わせの再調整の回数が所定の回数を超えた場合、登録指紋と入力指紋は異指紋と判断する（ステップＳ１８０）。
【０２４０】
一方、位置合わせの再調整の回数が所定の回数以下の場合、登録指紋と入力指紋とにおいて、指紋中心に近い特徴点の組を新たに選択することにより、位置合わせに用いる特徴点の組み合わせを変更し、位置合わせを再度行う（ステップＳ１８１）。そして、ステップＳ１７３に戻り、指紋一致率を再び計算する。
【０２４１】
なお、隆線接続関係情報の副距離の代わりに、第ｎ次投影特徴点数を用いてもよい。投影特徴点数を用いれば、登録指紋データの容量を小さくすることができる。
【０２４２】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例に限定されることなく、本発明の技術的思想の範囲内で他の様々の変更が可能である。例えば、上述した実施例では、指紋照合を例にとって説明したが、血管分布の照合や文字認識などを行う場合に適用してもよい。
【０２４３】
また、特徴点の種類として、端点と分岐点を例に取って説明したが、隆線が途中で折れ曲がった屈曲点などを特徴点として抽出するようにしてもよい。
また、上述した実施例では、隆線に沿った道のりを特徴点情報として用いる場合について説明したが、道のりを距離に置き換えるようにしてもよい。このことにより、隆線に沿った道のりの計測が直線距離の計測になり、簡単に隆線接続関係情報を作成することができる。
【０２４４】
また、上述した実施例では、特徴点で区切られた隆線上の一つの区間について、一つの主距離または副距離を記録する場合について説明したが、特徴点で区切られた隆線上の一つの区間に対し、複数の主距離または副距離を記録するようにしてもよい。
【０２４５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、隆線に対する特徴点の配置状態に基づいて、指紋照合を行うことにより、指の皮膚の部分的な伸び縮みや回転などにより指紋に歪みが発生した場合においても、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２４６】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に設定された仮想的な特徴点の指紋情報に基づいて、指紋照合を行うことにより、採取された指紋の隆線構造を変化させることなく、指紋を特定する手がかりとなる情報を増やすことが可能となり、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２４７】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に実在する特徴点を他の隆線上に投影することにより、２次元的な隆線構造を、隆線上で１次元的に表現するすることが可能となり、隆線上を１次元的にたどるだけで、２次元的な隆線構造の特徴を把握することがが可能となることから、高精度な指紋照合を高速に行うことが可能となる。
【０２４８】
また、本発明の一態様によれば、特徴点あるい仮想的な特徴点の位置で隆線を区切った時の隆線の長さに基づいて指紋照合を行うことにより、指紋に歪みが発生した場合においても、元の指紋の特徴を保存することが可能となり、高精度な指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２４９】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点あるい仮想的な特徴点の間の距離に基づいて、指紋照合を行うことにより、隆線に沿った道のりの計測が直線距離の計測になり、指紋情報を生成する際の演算を簡単にすることが可能となる。
【０２５０】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点あるいは仮想的な特徴点への接続方向に基づいて、指紋照合を行うことにより、特徴点あるいは仮想的な特徴点を基準とした複数方向への接続状態を考慮しながら、指紋照合を行うことが可能となり、指紋照合を精度よく行うことが可能となる。
【０２５１】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に存在している特徴点及び仮想的な特徴点の個数に基づいて、指紋照合を行うことにより、指紋照合を安定して高速に行うことが可能となる。
【０２５２】
また、本発明の一態様によれば、隆線上に存在している特徴点の種類に基づいて、指紋照合を行うことにより、指紋照合を安定して行うことが可能となるとともに、特徴点及び仮想的な特徴点の個数だけを用いて指紋照合を行う場合に比べて、照合精度をより向上させることが可能となる。
【０２５３】
また、本発明の一態様によれば、隆線の接続先の投影特徴点に対する投影元特徴点の種類を、投影特徴点の種類情報とすることにより、仮想的な特徴点の種類情報も考慮した指紋照合を行うことが可能となる。
【０２５４】
また、本発明の一態様によれば、特徴点及び仮想的な特徴点の隆線上への配列順序に基づいて指紋照合を行うことにより、照合精度をより向上させることが可能となる。
【０２５５】
また、本発明の一態様によれば、隆線上の特徴点の種類を仮想的に変更することにより、特徴点の種類の検出が不安定な場合においても、指紋照合を正確に行うことが可能となる。
【０２５６】
また、本発明の一態様によれば、隆線の端点と投影点とを統合して分岐点を生成することにより、分岐点を端点と間違えて検出した場合においても、元の隆線構造を考慮した指紋照合を行うことが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２５７】
また、本発明の一態様によれば、特徴点と特徴点との間の道のりと、特徴点と仮想的な特徴点との間の道のりとを比較することにより、接続先の特徴点または仮想的な特徴点の種類が誤って検出された場合においても、道のりを比較することが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２５８】
また、本発明の一態様によれば、隆線を分岐点で分離して端点と投影点とを生成することにより、端点を分岐点と間違えて検出した場合においても、元の隆線構造を考慮した指紋照合を行うことが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２５９】
また、本発明の一態様によれば、仮想的な特徴点と特徴点との間の道のりと、仮想的な特徴点と他の仮想的な特徴点との間の道のりを比較することにより、接続先の特徴点または仮想的な特徴点の種類が誤って検出された場合においても、道のりを比較することが可能となり、指紋照合を安定して行うことが可能となる。
【０２６０】
また、本発明の一態様によれば、異なる隆線上の特徴点の指紋情報を比較することにより、道のりを算出する起点となる特徴点の種類が誤って検出された場合においても、指紋情報を比較することが可能となり、指紋照合を精度良く行うことが可能となる。
【０２６１】
また、本発明の一態様によれば、同一隆線上の道のりを比較することで特徴点が一致するかどうかを判定することにより、指紋が歪んだ場合においても、特徴点の照合を安定して行うことが可能となる。  また、本発明の一態様によれば、異なる隆線上の道のり情報を指紋情報に付加することにより、未接続の隆線構造も考慮して１つの特徴点の照合を行うことが可能となり、特徴点の照合を精度良く行うことが可能となる。
【０２６２】
また、本発明の一態様によれば、１つの特徴点の照合を行う際に、照合対象となる特徴点と関係する他の特徴点または投影元特徴点の指紋情報を考慮することにより、広範囲の隆線構造を考慮することが可能となり、特徴点の照合を精度良く行うことが可能となる。
【０２６３】
また、本発明の一態様によれば、特徴点の隆線接続状態が求められない理由を隆線接続状態に含めることにより、後の照合で隆線接続状態が求められた時、その正当性を考慮した特徴点の照合を行うことが可能となる。
【０２６４】
また、本発明の一態様によれば、複数の評価基準を設けることにより、皮膚の伸び縮みや回転による照合困難性と隆線の亀裂・癒着による照合困難性の両方の照合困難性に対応することができる。
【０２６５】
また、本発明の一態様によれば、隆線の谷線部と山線部とを反転させることにより、端点と分岐点の位置を逆転することができ、例えば、端点についての画像処理機能を備えるだけで、分岐点の画像処理を実行できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施例に係わる指紋の特徴点の分布を示す図である。
【図４】（ａ）は、本発明の一実施例に係わる投影特徴点の生成方法を説明する図、（ｂ）は、投影特徴点の生成方向を示す図である。
【図５】（ａ）は、隆線上の第０次距離の例を示す図、（ｂ）は、隆線上の第１次距離の例を示す図、（ｃ）は道のりの算出方法を説明する図である。
【図６】指紋に歪みが発生した時に、道のりがどのように変化するかを説明する図である。
【図７】本発明の一実施例に係わる指紋照合装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第３実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【図９】端点を基準とした時の主距離の算出方法を説明する図である。
【図１０】分岐点を基準とした時の主距離の算出方法を説明する図である。
【図１１】図８の指紋照合装置の指紋登録処理を示すフローチャートである。
【図１２】図８の指紋照合装置の特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
【図１３】図８の指紋照合装置の投影特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
【図１４】図８の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第４実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】端点を基準とした時の副距離の算出方法を説明する図である。
【図１７】分岐点を基準とした時の副距離の算出方法を説明する図である。
【図１８】図１５の指紋照合装置の指紋登録処理を示すフローチャートである。
【図１９】図１５の指紋照合装置の特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
【図２０】図１５の指紋照合装置の投影特徴点を計測起点とした時の道のり算出処理を示すフローチャートである。
【図２１】図１５の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである。
【図２２】特徴点の種類が変化した時の主距離と副距離の変化を説明する図である。
【図２３】接続先特徴点の種類の誤検出を考慮した指紋照合処理を示すフローチャートである。
【図２４】端点を分岐点と間違えて検出した時の次数の変化を説明する図である。
【図２５】接続元特徴点の種類の誤検出を考慮した指紋照合処理を示すフローチャートである。
【図２６】主距離に方向情報を付加した例を説明する図である。
【図２７】副距離に方向情報を付加した例を説明する図である。
【図２８】本発明の第７実施例に係わる指紋照合装置の構成を示すブロック図である。
【図２９】（ａ）は登録指紋画像を示す図、（ｂ）は入力指紋画像を示す図である。
【図３０】図２８の指紋照合装置の指紋登録処理を示すフローチャートである。
【図３１】図２８の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである。
【図３２】図２８の指紋照合装置の指紋照合処理を示すフローチャートである（図３１の続き）。
【図３３】従来の指紋登録処理及び指紋照合処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１、１１  指紋データ入力手段
２  隆線抽出手段
３  特徴点抽出手段
４  配置状態検出手段
５、１４  照合手段
１２  仮想特徴点設定手段
１３  指紋情報算出手段
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  入出力インターフェイス
２５  ディスプレイ
２６  プリンタ
２７  メモリ
２８  スキャナ
２９  通信インターフェイス
３０  通信ネットワーク
３１  ドライバ
３２  ハードディスク
３３  ＩＣメモリカード
３４  磁気テープ
３５  フロッピーディスク
３６  光ディスク
３７  バス
３８  キーボード
４１、６１、８１  指紋センサ
４２、６２、８２  画像記憶部
４３、６３、８３  画像二値化部
４４、６４、８４  画像細線化部
４５、６５、８５  特徴点抽出部
４６  特徴点位置記憶部
４７、６７、８７  誤特徴点除去部
４８、６８、８８  指紋細線画像修正部
４９  主距離情報抽出部
５０、７１、９３  指紋情報記憶部
５１、７２、９４  登録指紋情報記憶部
５２、７３、９５  指紋照合部
５３、７４、９６  照合結果表示部
６６、８６  特徴点・投影特徴点位置記憶部
６９、８９  投影特徴点生成部
７０、９０  主距離・副距離情報抽出部
９１  指紋中心位置検出部
９２  特徴点情報検出部
【図１】
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【図２】
0003705938.tif 000003
【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】
0003705938.tif 000009
【図９】
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【図１０】
0003705938.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0003705938.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
0003705938.tif 000016
【図１６】
0003705938.tif 000017
【図１７】
0003705938.tif 000018
【図１８】
0003705938.tif 000019
【図１９】
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【図２０】
0003705938.tif 000021
【図２１】
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【図２２】
0003705938.tif 000023
【図２３】
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【図２４】
0003705938.tif 000025
【図２５】
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【図２６】
0003705938.tif 000027
【図２７】
0003705938.tif 000028
【図２８】
0003705938.tif 000029
【図２９】
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【図３０】
0003705938.tif 000031
【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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