(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照合装置において、
指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロック分割部、該ブロック分割部で分割された各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部、微小時間前に入力された上記隆線方向計算処理部による算出結果を記憶する隆線方向記憶部、現時刻に入力された画像から上記隆線方向計算処理部で算出されたブロック毎の指紋の隆線方向と上記隆線方向記憶部に記憶されている微小時間前のブロック毎の指紋の隆線方向とを比較してその変化を検出する隆線方向変化検出処理部、該隆線方向変化検出処理部で変化なしと判断されたブロックに関して同じ方向角を持ち且つ互いに隣接しているブロック群を検出しそのかたまり具合を判定する空間的安定性判定処理部を含む指置き判定手段を備え、
該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知したときのみ特徴抽出および登録データとの照合を行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
指置き判定手段に接続され、該指置き判定手段の空間的安定性判定処理部の判定結果に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細線化部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画像の特徴点を検出する特徴点検出部を含む特徴抽出手段を備えた請求項１記載の指紋照合装置。
【請求項３】
センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照合装置において、
指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された画像を複数のブロックに分割するブロック分割処理部、該ブロック分割処理部で分割された各ブロック内を所定の各角度に相当するマスクパターンを走査して、方向別のヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基づいて各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部を含む第１の特徴抽出手段と、
該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、複数のブロックに分割された指紋画像の同一の画像から得られたブロック別の指紋の隆線方向値を互いに位置をずらしながらブロック毎の指紋の隆線方向値の差を計算して自己相関マップを生成する自己相関演算部、該自己相関演算部で得られた自己相関マップを処理して指先が置かれたかまたは弓状紋の指が置かれたかを判定する指先・弓状紋判定部、該指先・弓状紋判定部で指先または弓状紋の指と判定されたときに、この結果を表示して、そのまま登録処理を続行するか、一旦中断して指の置き直しまたは指の変更を行った後再度登録処理を行うかの判断を外部に求める指先・弓状紋提示部を含む指先・弓状紋検出手段と
を備え、登録モードにおいては指先・弓状紋と判定されなかった場合と、外部から登録続行の指示があった場合のみ特徴データを登録し、照合モードにおいては指先か否かの判定のみを行って外部に指の置き直しを求めることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項４】
指先・弓状紋検出手段に接続され、該指先・弓状紋検出手段の指先・弓状紋判定部の判定結果に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細線化部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画像の特徴点を検出する特徴点検出部を含む第２の特徴抽出手段を備えた請求項３記載の指紋照合装置。
【請求項５】
センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照合装置において、
指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された後、複数のブロックに分割された指紋画像の各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部と、該隆線方向計算処理部の出力に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理を含む特徴抽出手段と、
濃淡画像修正前後の二値化画像を複数のブロックに分割した後、ブロック毎に二値化画像を比較して、その変化点数を計数する変化点計数処理部、該変化点計数処理部で算出された変化点数に応じてブロック毎の重みを計算する重み計算処理部を含む重み決定手段と
を備え、特徴点が存在するブロックの重みを、その特徴点の信頼度として特徴点一致度計算に反映させることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項６】
特徴抽出手段および重み決定手段に接続され、上記特徴抽出手段の出力に基づいて指紋の隆線方向の一致度を計算する隆線方向一致度計算部、該隆線方向一致度計算部で算出された指紋の隆線方向の一致度と上記重み決定手段で算出された変化点数に応じたブロック毎の重みとを用いて特徴点一致度を計算する特徴点一致度計算部、該特徴点一致度計算部で算出された特徴点の一致度に基づいて本人かどうかの判定を行う判定処理部を含む照合手段を備えた請求項５記載の指紋照合装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、個人識別のための指紋照合装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の技術として例えば電子情報通信学会技術研究報告ＰＲＵ８７−５２、１９８７、ｐｐ４９−５７で発表された「指紋による高精度個人照合装置」がある。
【０００３】
図１７はこの従来例による指紋照合装置を示す構成図である。
図において、１は画像入力手段、２は指置き判定手段、３は特徴抽出手段、４は照合手段である。
画像入力手段１は、図１８に示すように、プリズム１ａと、光源１ｂと、カメラ１ｃで構成され、それぞれの位置関係は同図に示すようになっている。
指が置かれていない状態では、光源１ｂから照射された光が全てプリズム面１ａで全反射する。一方プリズム面１ａに指が置かれた場合には、光源１ｂから照射された光が指紋の谷線部(プリズムに密着していない部分)では全反射し、指紋の隆線部(プリズムに密着している部分)では乱反射する。これらプリズム面１ａでの反射光をカメラ１ｃで受光することで、指が置かれていない状態では画像全面が輝度の高い画像になり、指が置かれている場合には指紋の谷部部で輝度が高く、隆線部で輝度の低い濃淡指紋画像が得られる。このカメラ１ｃの映像をＡ／Ｄ変換し処理部に取り込む。
【０００４】
また、特徴抽出手段３は、二値化処理、隆線方向検出処理を行うもので、隆線方向検出処理にはブロック分割処理、マスクパターン走査処理、および隆線方向計算処理が含まれる。
また、特徴抽出手段３は、濃淡画像修正処理、再二値化処理、細線化処理、および特徴点検出処理を行うものである。
更に、照合手段４は、隆線方向一致度計算処理、特徴点一致度計算処理、および本人かどうかの判定処理を行うものである。
【０００５】
次に、動作について、図１９〜図２４を参照しながら説明する。
まず、ステップＳ１において、画像入力手段１により画像が取り込まれ、ステップＳ２において、指置き判定手段２により入力されたデジタル映像を画像処理して指が置かれているか否かを判定する。そして、指が置かれていないときにはステップＳ１に戻って再度画像入力手段１によって画像を取り込み、指が置かれているときには、ステップＳ３に進み、特徴抽出手段３による処理を実行する。
【０００６】
なお、指置き判定手段２の具体的な処理内容は例えば特公平７−７４４７号公報に示されている。
即ち、画像入力手段１によって入力された濃淡指紋画像から幾つかのＮ×Ｎ画素小領域を切り出し、各小領域の濃度ヒストグラムを作成する。各小領域において作成された濃度ヒストグラム全体の平均値μを閾値として図２０のように黒クラスと白クラスに分割し、両クラスの平均値μ１、μ２を計算する。計算された両クラスの平均値を下記の式（１）に代入して分離度Ｒを計算する。
分離度Ｒが予め設定された判別閾値より大きいときにはその小領域には指が置かれていると判断する。切り出した全ての小領域に指が置かれていると判断されたときには指置き判定手段２の処理を終了し、次段の特徴抽出手段３における処理を実行する。一方、全ての小領域の内一つでも指が置かれていないと判断されたときには、指置き判定手段２を終了し、再度画像入力手段１に戻る。
【０００７】
Ｒ＝（μ２−μ１）÷ μ２                         （１）
【０００８】
次に、特徴抽出手段３では、まず、ステップＳ３において、二値化処理を行い、濃淡指紋画像を二値化する。これは、濃淡指紋画像を１６×１６画素のブロックに分割し、各ブロックの平均濃度を求めた後、この平均濃度を閾値としてそれより濃度が大きい画素には「１」を与え、そうでない画素には「０」を与える。
次いで、二値画像を１６×１６画素のブロックに分割し（ステップＳ４）、それぞれのブロックで図２１のような０度、４５度、９０度、１３５度の４方向に相当する３×３画素のマスクパターンを走査する（ステップＳ５）。マスクパターンを走査することで各マスクパターンと一致する画素の頻度（方向別ヒストグラム）がわかるので、その各マスクパターンの頻度を用いてそれぞれのブロック内の隆線方向を０から１８０度の範囲で求める（ステップＳ６）。このステップＳ４〜Ｓ６が隆線方向検出処理である。
【０００９】
次に、ステップＳ７において、濃淡画像修正処理を行い、隆線の途切れや癒着を修正する。これは、まず前記ブロック毎の隆線方向を図２２に示したような８方向に量子化し（結果は例えば図２３のようになる）、この８方向に量子化された隆線方向に沿ったＫ×１画素の平均値フィルタを原画像に施すことで実現される。
次に、ステップＳ８において、濃淡画像修正結果をステップＳ３の二値化処理と同じ方法で再度二値化し、そして、ステップＳ９において、この二値化結果を細線化し線幅１画素の線図形を得る。そして、ステップＳ１０において、特徴点検出処理を行い、この細線化画像上に３×３画素のマスクパターンを走査させ、注目点が値「１」であり、かつ周辺８画素の内１画素のみ値「１」を持つような注目点の座標を端点として抽出し、注目点が値「１」であり、かつ周辺８画素の内３画素のみ値「１」を持つような注目点の座標を分岐点として抽出する。同時に特徴点から伸びる隆線を線追跡して特徴点のベクトル角（図２４のθ）を算出しておく。
【００１０】
このようにして、ステップＳ３〜Ｓ１０における特徴抽出手段３の処理が終わると、次に、次段の照合手段４では、まず、ステップＳ１１において、隆線方向一致度計算を行い、隆線の全体的な流れ方向がどの程度一致しているかを計算する。これは、前記ステップＳ４〜Ｓ６における隆線方向検出処理によって検出されたブロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）と、本人が事前に登録しておいたブロック毎の隆線方向Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）を、水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲および垂直方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しながら重ねあわせ、隆線方向が全体的に最も良く一致する位置を探し、その時の一致度合いを算出するものである。具体的には、あるずらし量（ｐｘ、ｐｙ）のときの一致度合いＳｄ（ｐｘ、ｐｙ）は下記の式（２）で計算される。
【００１１】
0003695899.tif 000002
【００１２】
ここで、Ｂｎは重なっているブロック数を表す。そして、最も小さい一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）は後述のステップＳ１３におけるの判定処理で本人か他人かの判定に用いられる。
【００１３】
次に、ステップＳ１２において、特徴点一致度計算を行い、前記ステップＳ１０における特徴点検出処理で検出された端点および分岐点といった特徴点の座標やそのベクトル角が、あらかじめ登録されている本人の特徴点の座標やベクトル角とどの程度一致しているかを計算する。これは登録指紋から検出され、予め登録されたある特徴点座標と、照合指紋から検出されたある特徴点座標の距離が近く、かつそれら特徴点のベクトル角の差が小さいときにこれらの特徴点をペアと考え、下記の式（３）によって全体の特徴点数に対してペアの特徴点数がどれくらいあるかを計算し、これを特徴点の一致度とする。
【００１４】
Ｓｍ＝（２×Ｃｐ）／（Ｃｖ＋Ｃｅ）                （３）
【００１５】
ここで、Ｃｖは照合指紋から検出された特徴点数、Ｃｅは登録指紋から検出された特徴点数、Ｃｐは登録指紋と照合指紋の間でペアと判断された特徴点数である。
最後にステップＳ１３における判定処理では、上記隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め設定された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが予め設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定し、それ以外は他人と判定する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来の指紋照合装置は、上記のように小領域の濃度ヒストグラムによって指が置かれたか否かを判定していたので、例えば指の乾燥などによってかすれた濃淡指紋画像しか得られない場合、上記式（１）に示した分離度Ｒが非常に小さくなる。一方、光源に明るさのムラがある場合、指が置かれていない場合でも小領域の濃度ヒストグラムはそれなりの広がりを持つため、分離度Ｒはそれなりに大きくなる。その結果、指置き判定を行うための判定閾値によってはかすれた指が置かれたことを検出できなかったり、指が置かれていないにも関わらず光源のムラによって指が置かれていると誤判定することがあるという問題点があった。
【００１７】
また、従来の指紋照合装置は、登録時に指を置いた位置と照合時に置いた位置がずれていてもそのまま照合するため、ペアになる特徴点が減少し、結果として特徴点一致度合いが小さくなり、本人であるにも関わらず他人と誤って判定してしまうという問題点があった。
【００１８】
また、従来の指紋照合装置は、指の弓状紋か否か、あるいは指先のみが置かれているかの判定を行っていなかった。指の弓状紋や指先のみの場合には、隆線方向一致度合を計算する際に正しい位置ずれ量で得られる一致度合いと、正しい位置ずれ量から隆線に直交する方向へ外れた時の一致度合いに大きな差がない。そのため、何らかのノイズによって誤った位置ずれ量を算出してしまい、これが本人同士の場合でも一致度合いを悪くし、他人と誤判別してしまうという問題点があった。
【００１９】
更に、従来の指紋照合装置は、特徴点の一致度合いを計算する際に、すべての特徴点ペアを同じ重みで扱っていたため、例えば傷やしわ、かすれ等によって生じた擬似特徴点が悪影響をおよぼし、本人と他人の判別を誤らせてしまうという問題点があった。
【００２０】
この発明は、上述のような問題点を解決するためになされたもので、かすれた指が置かれた場合でも、これを確実に検出することができ、また、指が置かれていないにも関わらず光源のムラによって指が置かれていると誤判定することを防止することができる指紋照合装置を提供することを目的とする。
また、登録時に指を置いた位置と照合時に置いた位置がずれていた場合の誤判別を防止でき、また、何らかのノイズによって誤った位置ずれがあった場合でも、確実に検出でき、しかも、例えば傷やしわ、かすれ等によって生じた擬似特徴点の悪影響を受けることなく、確実な判別を行うことができる指紋照合装置を提供することを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係る指紋照合装置は、センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロック分割部、該ブロック分割部で分割された各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部、微小時間前に入力された上記隆線方向計算処理部による算出結果を記憶する隆線方向記憶部、現時刻に入力された画像から上記隆線方向計算処理部で算出されたブロック毎の指紋の隆線方向と上記隆線方向記憶部に記憶されている微小時間前のブロック毎の指紋の隆線方向とを比較してその変化を検出する隆線方向変化検出処理部、該隆線方向変化検出処理部で変化なしと判断されたブロックに関して同じ方向角を持ち且つ互いに隣接しているブロック群を検出しそのかたまり具合を判定する空間的安定性判定処理部を含む指置き判定手段を備え、該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知したときのみ特徴抽出および登録データとの照合を行うものである。
【００２４】
請求項２の発明に係る指紋照合装置は、請求項１の発明において、指置き判定手段に接続され、該指置き判定手段の空間的安定性判定処理部の判定結果に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細線化部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画像の特徴点を検出する特徴点検出部を含むものである。
【００２７】
請求項３の発明に係る指紋照合装置は、センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された画像を複数のブロックに分割するブロック分割処理部、該ブロック分割処理部で分割された各ブロック内を所定の各角度に相当するマスクパターンを走査して、方向別のヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基づいて各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部を含む第１の特徴抽出手段と、該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、複数のブロックに分割された指紋画像の同一の画像から得られたブロック別の指紋の隆線方向値を互いに位置をずらしながらブロック毎の指紋の隆線方向値の差を計算して自己相関マップを生成する自己相関演算部、該自己相関演算部で得られた自己相関マップを処理して指先が置かれたかまたは弓状紋の指が置かれたかを判定する指先・弓状紋判定部、該指先・弓状紋判定部で指先または弓状紋の指と判定されたときに、この結果を表示して、そのまま登録処理を続行するか、一旦中断して指の置き直しまたは指の変更を行った後再度登録処理を行うかの判断を外部即ち利用者または管理者に求める指先・弓状紋提示部を含む指先・弓状紋検出手段とを備え、登録モードにおいては指先・弓状紋と判定されなかった場合と、外部即ち利用者または管理者から登録続行の指示があった場合のみ特徴データを登録し、照合モードにおいては指先か否かの判定のみを行って外部の利用者または管理者に指の置き直しを求めるものである。
【００２８】
請求項４の発明に係る指紋照合装置は、請求項３の発明において、指先・弓状紋検出手段に接続され、該指先・弓状紋検出手段の指先・弓状紋判定部の判定結果に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細線化部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画像の特徴点を検出する特徴点検出部を含む第２の特徴抽出手段を備えたものである。
【００３１】
請求項５の発明に係る指紋照合装置は、センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された後、複数のブロックに分割された指紋画像の各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部と、該隆線方向計算処理部の出力に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理を含む特徴抽出手段と、濃淡画像修正前後の二値化画像を複数のブロックに分割した後、ブロック毎に二値化画像を比較して、その変化点数を計数する変化点計数処理部、該変化点計数処理部で算出された変化点数に応じてブロック毎の重みを計算する重み計算処理部を含む重み決定手段とを備え、特徴点が存在するブロックの重みを、その特徴点の信頼度として特徴点一致度計算に反映させるものである。
【００３２】
請求項６の発明に係る指紋照合装置は、請求項５の発明において、特徴抽出手段および重み決定手段に接続され、上記特徴抽出手段の出力に基づいて指紋の隆線方向の一致度を計算する隆線方向一致度計算部、該隆線方向一致度計算部で算出された指紋の隆線方向の一致度と上記重み決定手段で算出された変化点数に応じたブロック毎の重みとを用いて特徴点一致度を計算する特徴点一致度計算部、該特徴点一致度計算部で算出された特徴点の一致度に基づいて本人かどうかの判定を行う判定処理部を含む照合手段を備えたものである。
【００３３】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、この発明の一実施の形態を図について説明する。
図１はこの発明の実施の形態１を示す構成図である。
図において、１１は画像入力手段であり、この画像入力手段１１としては上述の画像入力手段１と同様のものが用いられる。
１２は画像入力手段１１に接続された指置き判定手段、１３は指置き判定手段１２に接続された特徴抽出手段、１４は特徴抽出手段１３に接続された照合手段である。
指置き判定手段１２は、二値化処理と、隆線方向安定性判定処理を行うもので、この隆線方向安定性判定処理には、ブロック分割処理と、マスクパターン走査処理と、安定性判定処理とが含まれる。
【００３４】
また、特徴抽出手段１３は、隆線方向計算処理、濃淡画像修正処理、再二値化処理、細線化処理、および特徴点検出処理を行うものである。
照合手段１４としては、上述の照合手段４と同様のものが用いられる。
【００３５】
次に、動作について、図３、図４を参照しながら説明する。
まず、ステップＳ２１において、画像入力手段１１により画像が取り込まれ、次いで、指置き判定手段１２より、まず二値化処理を行い（ステップＳ２２）、従来と同様に入力画像を１６×１６画素のブロックに分割し、各ブロックの平均濃度を閾値として濃淡画像を二値化する。
次いで、二値画像を１６×１６画素のブロックに再度分割し（ステップＳ２３）、それぞれのブロックで０度、４５度、９０度、１３５度の４方向に相当する３×３画素のマスクパターン（図２１参照）を走査する（ステップＳ２４）。マスクパターンを走査することで各マスクパターンと一致する画素の頻度（方向別ヒストグラム）がわかるので、その各マスクパターンの頻度を用いて、安定性判定処理即ちブロック内の隆線方向が安定しているか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【００３６】
このステップＳ２５における安定性判定処理は、例えば下記の式（４）を計算することで実現され、式（４）の結果隆線方向の安定性Ｆがあらかじめ設定された閾値γより小さい場合はそのブロックを背景領域（指が置かれていない領域）と判定し、隆線方向の安定性Ｆが閾値γより大きい場合にはそのブロックには指が置かれていると判定する。
そして、指が置かれていると判定されたブロックが多い場合には指が置かれたと判定して次段の特徴抽出手段１３における処理（ステップＳ２６〜Ｓ３０）を実行し、指が置かれていると判定されたブロックが少ない場合には指が置かれていない、あるいは指の置き方が不十分と判定してステップＳ２１へ戻る。
【００３７】
Ｆ＝｜Ｈ０−Ｈ９０｜＋｜Ｈ４５−Ｈ１３５｜        （４）
【００３８】
なお、式（４）において、Ｈ０、Ｈ４５、Ｈ９０、Ｈ１３５はそれぞれステップＳ２４のマスクパターン走査処理で作成された方向別ヒストグラムにおける各方向の頻度である。
【００３９】
一例として、背景領域の場合には、例えば図３に示したように全体的にパターンに一致する画素が少なかったり（図３（ａ）参照）、直交する方向の頻度が同じぐらい存在したりしており（図３（ｂ）参照）、これは隆線としてはおかしい。
一方、指が置かれたブロックでは例えば図４に示したようにいずれか一方向の頻度が優位になるか（図４（ａ）参照）、あるいは隣接する方向の頻度が同じ程度になる（図４（ｂ）参照）。したがって、背景領域では上記式（４）の隆線方向の安定性Ｆが小さくなり、指が置かれた領域では隆線方向の安定性Ｆが大きくなる。
かくして、ここでは、ステップＳ２２〜Ｓ２５は指置き判定手段１２における処理であり、その内のステップＳ２３〜Ｓ２５が隆線方向検出処理である。
【００４０】
次に、特徴抽出手段１３により、ステップＳ２６において、上述同様に隆線方向計算処理を行い、方向別ヒストグラムを用いてブロック毎の隆線方向を０から１８０度の範囲で求める。
次に、ステップＳ２７において、濃淡画像修正処理を行い、隆線の途切れや癒着を修正する。これは、まず前記ブロック毎の隆線方向を８方向に量子化し（図２２および図２３参照）、この８方向に量子化された隆線方向に沿ったＫ×１画素の平均値フィルタを原画像に施すことで実現される。
【００４１】
次に、ステップＳ２８において、濃淡画像修正結果をステップＳ２２の二値化処理と同じ方法で再度二値化し、そして、ステップＳ２９において、この二値化結果を細線化し線幅１画素の線図形を得る。そして、ステップＳ３０において、特徴点検出処理を行い、この細線化画像上に３×３画素のマスクパターンを走査させ、注目点が値「１」であり、かつ周辺８画素の内１画素のみ値「１」を持つような注目点の座標を端点として抽出し、注目点が値「１」であり、かつ周辺８画素の内３画素のみ値「１」を持つような注目点の座標を分岐点として抽出する。同時に特徴点から伸びる隆線を線追跡して特徴点のベクトル角（図２４のθ）を算出しておく。
【００４２】
このようにして、ステップＳ２６〜Ｓ３０における特徴抽出手段１３の処理が終わると、次に、次段の照合手段１４では、上述同様にまず、ステップＳ３１において、隆線方向一致度計算を行い、隆線の全体的な流れ方向がどの程度一致しているかを計算する。これは、前記ステップＳ２６における隆線方向検出処理によって検出されたブロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）と、本人が事前に登録しておいたブロック毎の隆線方向Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）を、水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲および垂直方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しながら重ねあわせ、隆線方向が全体的に最も良く一致する位置を探し、その時の一致度合いを算出するものである。具体的には、あるずらし量（ｐｘ、ｐｙ）のときの一致度合いＳｄ（ｐｘ、ｐｙ）は上記式（２）で計算される。
【００４３】
次に、ステップＳ３２において、特徴点一致度計算を行い、前記ステップＳ３０における特徴点検出処理で検出された端点および分岐点といった特徴点の座標やそのベクトル角が、あらかじめ登録されている本人の特徴点の座標やベクトル角とどの程度一致しているかを計算する。これは登録指紋から検出され、予め登録されたある特徴点座標と、照合指紋から検出されたある特徴点座標の距離が近く、かつそれら特徴点のベクトル角の差が小さいときにこれらの特徴点をペアと考え、上記式（３）によって全体の特徴点数に対してペアの特徴点数がどれくらいあるかを計算し、これを特徴点の一致度とする。
最後にステップＳ３３における判定処理では、上記隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め設定された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが予め設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定し、それ以外は他人と判定する。
【００４４】
このように、この実施の形態では、検出される隆線方向が十分安定しているか否かによって指が置かれているか否かを判定する、つまり、隆線方向を検出する際に実行するマスクパターン走査でブロック毎に得られる０度、４５度、９０度、１３５度の方向成分比率を用いて隆線方向の安定性を評価することができる。
【００４５】
実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２を示す構成図である。なお、図５において、図１と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略する。
図において、１２Ａは画像入力手段１１に接続された指置き判定手段、１３Ａは指置き判定手段１２Ａに接続された特徴抽出手段である。
指置き判定手段１２Ａは、二値化処理と、隆線方向安定性判定処理を行うもので、この隆線方向安定性判定処理には、ブロック分割処理と、マスクパターン走査処理と、隆線方向計算処理と、隆線方向変化検出処理と、空間的安定性判定処理とが含まれる。また、指置き判定手段１２Ａは、隆線方向記憶機能を有する。
また、特徴抽出手段１３Ａは、濃淡画像修正処理、再二値化処理、細線化処理、および特徴点検出処理を行うものである。
【００４６】
次に、動作について、図６を参照しながら説明する。
ステップＳ２１において、画像入力手段１１により画像が取り込まれ、次いで、指置き判定手段１２Ａより、ステップＳ２１〜Ｓ２４までは、上述した図１の指置き判定手段１２におけるステップＳ２１〜Ｓ２４と同様の処理を行い、マスクパターンを走査することで各マスクパターンと一致する画素の頻度（方向別ヒストグラム）がわかるので、その各マスクパターンの頻度を用いてブロック毎の隆線方向を０から１８０度の範囲で求める（ステップＳ３４）。
また、このステップＳ３４では、微小時間△前に入力された画像から同様の方法で求められたブロック毎の隆線方向を記憶する。
【００４７】
次いで、ステップＳ３５において、隆線方向変化検出処理を行い、現時刻の画像から求められたブロック毎の隆線方向と、ステップＳ３４での画像から求められたブロック毎の隆線方向をそれぞれ８方向に量子化（図２２参照）した（８方向に量子化されたものを方向コードと呼ぶ）後、両者をブロック毎に比較し、方向が変化したか否かを判断する。そして、隆線方向が変化していないブロックにはその方向コードをそのまま保持し、変化したブロックには変化したことを表す特別なコード（例えば−１）を与える。
【００４８】
さらに、ステップＳ３６において、空間的安定性判定処理を行い、ステップＳ３５で変化なしと判断されたブロックに関して、同じ方向コードを持ち、かつ互いに隣接している同一コード群を検出し、その同一コード群の平均的な固まり具合（固まりの面積）を求める。そして、その固まり具合が所定値より大きいときには、隆線方向が時間的にも空間的にも安定しているということなので、指が置かれていると判断してステップＳ２７に進み、特徴抽出手段１３Ａにおける処理を実行する。
一方、固まり具合が所定値より小さかったり、方向コードが変化したブロックが多い場合には、指が十分な状態で置かれていないと判断してステップＳ２１に戻る。
【００４９】
これは、指が十分な状態で置かれているときには安定した隆線方向が検出できるとともに微小な時間の間は変化ぜず、指が置かれていないブロックでは検出される方向コードが時間とともに変化するような不安定な状態になるという考え方に基づいている。
かくして、ここでは、テップＳ２２〜Ｓ２４、ステップＳ３４〜Ｓ３６は指置き判定手段１２Ａにおける処理であり、その内のステップＳ２２以外の各ステップが隆線方向安定性判定処理である。
【００５０】
なお、以降の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３０の処理は、上述した図１の特徴抽出手段１３におけるステップＳ２７〜Ｓ３０の処理と同じであり、また、次段の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３の処理も、図１の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３の処理と同じであるので、その説明を省略する。
【００５１】
このように、この実施の形態では、検出される隆線方向が十分安定しているか否かによって指が置かれているか否かを判定する、つまり、ある時刻ｔで検出されたブロック毎の隆線方向と、微小時間Δ前の時刻ｔ−Δで検出されたブロック毎の隆線方向とブロック毎に比較し、時間的に方向が安定しており、かつ空間的にも安定していることを評価することができる。
【００５２】
実施の形態３．
図７はこの発明の実施の形態３を示す構成図である。なお、図７において、図１および図５と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略する。
図において、１２Ｂは画像入力手段１１に接続された指置き判定手段、１３Ｂは指置き判定手段１２Ｂに接続された特徴抽出手段（第１の特徴抽出手段）、１５は特徴抽出手段１３Ｂに接続された位置ずれ検出手段であり、この位置ずれ検出手段１５の後段に特徴抽出手段１３Ａ（第２の特徴抽出手段）と照合手段１４が縦続接続される。
【００５３】
指置き判定手段１２Ｂとしては、ここでは図１７と同様のものを用いてよい。
また、特徴抽出手段１３Ｂは、二値化処理と、隆線方向検出処理を行うもので、この隆線方向検出処理には、ブロック分割処理と、マスクパターン走査処理と、隆線方向計算処理とが含まれる。
また、位置ずれ検出手段１５は、位置ずれ量計算処理、位置ずれ量提示処理、および位置ずれ量判定処理を行うものである。
【００５４】
次に、動作について、図８および図９を参照しながら説明する。
ステップＳ２１において、画像入力手段１１により画像が取り込まれ、ステップＳ３７では、図１９のステップＳ２と同様に、指置き判定手段１２Ｂにより入力されたデジタル映像を画像処理して指が置かれているか否かを判定する。そして、指が置かれていないときにはステップＳ２１に戻って再度画像入力手段１１によって画像を取り込み、指が置かれているときには、ステップＳ２２進み、特徴抽出手段１３Ｂによる処理を実行する。
【００５５】
特徴抽出手段１３Ｂでは、ステップＳ２２〜Ｓ２４までは、上述した図１の指置き判定手段１２におけるステップＳ２１〜Ｓ２４と同様の処理を行い、ステップＳ２６において、マスクパターンを走査することで各マスクパターンと一致する画素の頻度（方向別ヒストグラム）がわかるので、その各マスクパターンの頻度を用いてブロック毎の隆線方向を０から１８０度の範囲で求める。かくして、ここでは、ステップＳ２２〜Ｓ２６は特徴抽出手段１３Ｂにおける処理であり、その内のステップＳ２３〜Ｓ２６が隆線方向検出処理である。
【００５６】
次いで、ステップＳ３８において、上述のステップＳ３１における隆線方向一致度計算処理と同様に、ステップＳ２６の隆線方向検出処理で算出されたブロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）と、本人が事前に登録しておいたブロック毎の隆線方向Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）を、水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲および垂直方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しながら重ねあわせ、隆線方向が全体的に最も良く一致する位置を探す。具体的には、あるずらし量（ｐｘ、ｐｙ）のときの一致度合いＳｄ（ｐｘ、ｐｙ）は下記の式（５）で計算される。
【００５７】
Ｓｄ（ｐｘ、ｐｙ）＝（１／Ｂｎ）×
ΣΣ｛Ｖｄ（Ｂｘ＋ｐｘ、Ｂｙ＋ｐｙ）−Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）｝2
ByBx                                              （５）
【００５８】
ここで、Ｂｎは重なっているブロック数を表す。そしてＳｄが最小になるｐｘ、ｐｙを決定し、これを指置きの位置ずれ量として利用者に提示する。
利用者の提示方法としては、例えば図９のように位置ずれ量提示手段としてのモニタやＬＣＤ画面１５ａに位置ずれ許容範囲１５ｂを描き、現在の指置き位置１５ｃを登録時の指置き位置からの相対ブロック数で表示する。図の場合はｐｘ＝３ブロック、ｐｙ＝３ブロックの位置ずれが検出された場合の表示例を表す。
【００５９】
次いで、ステップＳ３９において、上記ステップＳ３８で算出された位置ずれ量が図９に示した位置ずれ許容範囲１６ｂの範囲に入っているか否かを判定し、許容範囲に入っている場合は、ステップＳ２７に進み、次段の特徴抽出手段１３Ａにおける処理を実行し、許容範囲に入っていない場合は再度ステップＳ２１に戻る。一方利用者は位置ずれ量提示画面１５ａを見ながら指置き位置１５ｃが位置ずれ許容範囲１５ｂに入るように指位置をずらす。
【００６０】
なお、以降の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３０の処理は、上述した図１の特徴抽出手段１３または図５の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３０の処理と同じであり、また、次段の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３の処理も、図１または図５の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３の処理と同じであるので、その説明を省略する。
【００６１】
このように、この実施の形態では、現在の指置き位置が登録時の位置とどの程度ずれているかを利用者に提示することで、利用者が登録時と同じ位置に指をおけるようにできる。つまり、隆線方向検出処理の直後に隆線方向一致度合計算を実行し、結果として得られる位置ずれ量をユーザーインタフェース装置を介して利用者に提示することができる。
なお、上述では、モニタやＬＣＤ画面といった視覚的な提示手段を用いたが、位置ずれ量に応じた音や、規則的に配置したＬＥＤ等によって提示しても同じである。
【００６２】
実施の形態４．
図１０はこの発明の実施の形態４を示す構成図である。なお、図１０において、図１、図５および図７と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略する。
図において、１６は特徴抽出手段１３Ｂ（第１の特徴抽出手段１）に接続された指先・指状紋検出手段であって、自己相関演算処理、指先・弓状紋判定処理、および指先・弓状紋提示処理を行うものである。この指先・指状紋検出手段１６の後段に特徴抽出手段１３Ａ（第２の特徴抽出手段）と照合手段１４が縦続接続される。
【００６３】
次に、動作について、図１１を参照しながら説明する。
ステップＳ２１、Ｓ３７およびＳ２２〜Ｓ２６の処理については、図８の場合と同様であるので、その説明を省略する。
さて、指先・指状紋検出手段１６は、ステップＳ４０において、ステップＳ２６で検出されたブロック毎の方向角を入力として自己相関の計算を行う。すなわち、ステップＳ２６で検出されたブロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）の複製を作成し、それら水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲および垂直方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しながら互いに重ねあわせ、それぞれのずらし量における隆線方向の一致度を下記の式（６）で計算する。
【００６４】
Ｓｄ（ｐｘ、ｐｙ）＝（１／Ｂｎ）×
ΣΣ｛Ｖｄ（Ｂｘ＋ｐｘ、Ｂｙ＋ｐｙ）−Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）｝2
ByBx                                              （６）
ここで、Ｂｎは重なっているブロック数を表す。
【００６５】
次いで、指先・弓状紋検出手段１６は、ステップＳ４１において、現在照合時かまたは登録時かを判別し、照合時であればステップＳ４２において、ステップＳ４０で演算した自己相関の結果を使って指先が置かれていることのみを判定する。そして、指先が置かれたと判定されたときには、ステップＳ４３において、例えばモニタやＬＣＤ画面等の指先・弓状紋提示手段（図示せず）によって利用者或いは管理者にその旨を提示する。利用者等はそれが提示された場合には指の腹全面がプリズムに接するように置き直す。一方処理としては、置き直された指紋画像を再度入力し処理するためにステップＳ２１に戻る。
【００６６】
一方、ステップＳ４１で照合時でない場合、即ち登録時の場合には、ステップＳ４４において、同じくステップＳ４０における自己相関の演算結果を使って指先が置かれているか、あるいは弓状紋の指が置かれているかを判定する。
具体的には、指先や弓状紋はすべての隆線が直線に近く、かつ平行に流れているので、隆線に直交する方向にずらして隆線方向一致度を計算しても、その値はほとんど変化しない。これは前記自己相関演算の結果の内、隆線に直交する方向に１ブロックずらしたときの結果Ｓｄも、数ブロックずらしたときの結果Ｓｄもほとんど同じ値を出力することを意味している。したがって、指先・弓状紋検出手段１６における判定は、隆線直交する方向に１ブロックずらしたときのＳｄと数ブロックずらしたときのＳｄを比較して、その差が小さいときには指先か弓状紋が置かれたと判定する。
【００６７】
そして、ステップＳ４４で指先か弓状紋が置かれたと判定されたときには、上述同様にモニタやＬＣＤ画面等の指先・弓状紋提示手段によって利用者等にその旨を提示する。次いで、利用者等はそれが提示された場合には、ステップＳ４６において、処理変更の指示があるかどうか、つまり、利用者等がそのままの指で置き直すか、または指を変更するか、あるいはそのまま登録を続行するかを判別し、処理変更の指示がある場合、つまり、利用者等がそのままの指で置き直すか、または指を変更する場合には、ステップＳ２１に戻って上述の動作を繰り返し、処理変更の指示がない場合、つまり、利用者等がそのままの指で登録を続行する場合にはステップＳ２７に進む。
【００６８】
また、ステップＳ４２で指先と判定されなかった場合、および、ステップＳ４４で指先や弓状紋と判定されなかった場合には、いずれもステップＳ２７に進み、特徴点抽出処理以降の処理を実行する。
なお、以降の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３０の処理は、上述した図１の特徴抽出手段１３または図５の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３０と同じであり、また、次段の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３の処理も、図１または図５の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３と同じであるので、その説明を省略する。
【００６９】
このように、この実施の形態では、隆線方向検出処理で得られた隆線方向を用いて自己相関を計算することで登録時には置かれた指が弓状紋か否か、あるいは指先のみが置かれているか否かを判定し、照合時には指先が置かれているか否かを判定し、弓状紋あるいは指先の場合は指の変更あるいは指の置き直しを利用者に要求することで、誤判別しやすい状態を回避することができる。
【００７０】
なお、特徴抽出手段１３Ａおよび照合手段１４は、図５および図７の特徴抽出手段１３Ａおよび照合手段１４と同じ動作をするが、登録時においては照合手段１４は実行されず、抽出された隆線方向や特徴点を記憶するにとどまることは言うまでもない。
【００７１】
実施の形態５．
図１２はこの発明の実施の形態５を示す構成図である。なお、図１２において、図１、図５および図１０と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略する。
図において、１３Ｃは指置き判定手段１２Ｂに接続された特徴抽出手段、１７は特徴抽出手段１３Ｃに接続された方向角安定性計算手段、１４Ａは特徴抽出手段１３Ｃと方向角安定性計算手段１７に接続された照合手段である。
【００７２】
特徴抽出手段１３Ｃとしては、ここでは図１７と同様のものを用いてよい。
また、方向角安定性計算手段１７は、上述のマスクパターン走査処理で得られたブロック毎の方向別ヒストグラムを用いて、各ブロックの隆線方向がどの程度安定しているかを計算する。また、照合手段１４Ａは、上述同様の隆線方向一致度計算処理、本人かどうかの判定処理の外に、方向角安定性計算手段１７で算出された方向角安定性を用いて特徴点一致度計算処理を行う。
【００７３】
次に、動作について、図１３を参照しながら説明する。
ステップＳ２１、Ｓ３７  およびＳ２２〜Ｓ２６の処理については、図８の場合と同様であるので、その説明を省略する。また、ステップＳ２６の隆線方向計算処理後のステップＳ２７〜Ｓ３０の処理についても、図８の場合と同様であるので、その説明を省略する。
さて、方向角安定性計算手段１７は、ステップＳ４７において、上述のステップＳ２４のマスクパターン走査処理で得られたブロック毎の方向別ヒストグラムを用いて、各ブロックの隆線方向がどの程度安定しているかを計算する。
【００７４】
また、方向角安定性計算手段１７は、上述のステップＳ２４のマスクパターン走査処理で得られたブロック毎の方向別ヒストグラムを用いて、各ブロックの隆線方向がどの程度安定しているかを計算する。具体的には、０度方向を示すマスクパターンに一致した画素数をＨ０、４５度方向を示すマスクパターンに一致した画素数をＨ４５、９０度と１３５度方向を示すマスクパターンに一致した画素数をＨ９０とＨ１３５とするとき、ブロック毎の隆線方向安定性Ｆは下記の式（７）で計算される。
【００７５】
Ｆ＝｜Ｈ０−Ｈ９０｜＋｜Ｈ４５−Ｈ１３５｜        （７）
【００７６】
次いで、照合手段１４Ａは、上述同様にまず、ステップＳ３１において、隆線方向一致度計算を行い、隆線の全体的な流れ方向がどの程度一致しているかを計算する。つまり、ブロック毎の隆線方向をあらかじめ登録されている本人の隆線方向と比較し、どの程度一致しているかを計算する。
そして、ステップＳ４８において、方向角安定性計算手段１７で計算されたブロック毎の隆線方向の安定性Ｆを用いて特徴点の一致度を計算する。すなわち、上述同様に登録特徴点と照合特徴点で一致するペア特徴点を見つけだす。
一方、各特徴点が属するブロックの隆線方向の安定性Ｆを信頼性に関する重みとしてそれぞれの特徴点に与え、その特徴点に与えられた重みを用いた下記の式（８）によって特徴点一致度を計算する。
【００７７】
Ｓｍ＝Σ（Ｆｐｅ＋Ｆｐｖ）／（ΣＦｅ＋ΣＦｖ）    （８）
【００７８】
ここで、Ｆｅは登録されている各特徴点の重みであり、Ｆｖは照合指紋から検出された各特徴点の重みである。また、Ｆｐｅは登録特徴点と照合特徴点の間でペアになった特徴点の内、登録特徴点側の重みであり、Ｆｐｖは照合特徴点側の重みである。なお、登録特徴点の重みは、登録時に同じ処理によって決定されており、ほかの特徴データとともに記憶されているものとする。
最後にステップＳ３３における判定処理では、上述同様の隆線方向一致度計算処理（ステップＳ３１）の結果と、本実施の形態特有の特徴点一致度計算処理（ステップＳ４８）の結果を用いて本人か否かを判定する。即ち、隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め設定された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが予め設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定し、それ以外は他人と判定する。
【００７９】
このように、この実施の形態では、特徴点周辺の隆線方向の安定性を用いて特徴点の信頼性を評価し、該評価結果に基づいて特徴点一致度合いを計算することで本人か他人かの判別能力を向上することができる。
【００８０】
実施の形態６．
図１４はこの発明の実施の形態６を示す構成図である。なお、図１４において、図１、図５、図１０および図１２と対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略する。
図において、１８は特徴抽出手段１３Ｃに接続された重み決定手段、１４Ｂは特徴抽出手段１３Ｃと重み決定手段１８に接続された照合手段である。
重み決定手段１８は変化点計数処理および重み計算処理を行うもので、濃淡画像修正処理前後の二値画像を比較してブロック毎の画像の安定性を評価し、特徴点の重みを決定する。また、照合手段１４Ｂは上述同様の隆線方向一致度計算処理、本人かどうかの判定処理の外に、重み決定手段１８で計算されたブロック毎の重みを用いて特徴点の一致度を計算する。
【００８１】
次に、動作について、図１５を参照しながら説明する。
ステップＳ２１、Ｓ３７  およびＳ２２〜Ｓ２６の処理については、図８の場合と同様であるので、その説明を省略する。また、ステップＳ２６の隆線方向計算処理後のステップＳ２７〜Ｓ３０の処理についても、図８の場合と同様であるので、その説明を省略する。
さて、重み決定手段１８は、ステップＳ４９およびＳ５０において、濃淡画像修正処理前後の二値画像を比較してブロック毎の画像の安定性を評価し、特徴点の重みを決定する。
【００８２】
具体的には、例えば濃淡画像修正前のあるブロックの濃淡画像が図１６の参照番号１００で示すようなものであり、ステップＳ２７において参照番号１０２で示すようなものに修正されたとする。その時のそれぞれの二値化結果は参照番号１０４と１０６で示すようなものになる。そして、変化点計数処理（ステップＳ４９）ではこれら二値画像の差をとって参照番号１０８で示すような結果を得、この変化分の画素数を計数する。また、奇数の参照番号１０１、１０３、１０５、１０７および１０９の場合も同様である。
【００８３】
次いで、重み計算処理（ステップＳ５０）では、上記変化点計数処理の結果であるブロック毎の変化画素数を用いて各ブロックの信頼性を表す重みＷを計算する。この場合、例えば下記の式（９）のように変化画素が少ない場合には重みが大きく、変化画素が多い場合には重みが小さくなるようにする。
【００８４】
Ｗ＝１−（Ｇ／Ｑ）                                （９）
ここで、Ｇは変化点計数処理の結果であるブロック毎の変化画素数であり、Ｑはブロックの面積である。
【００８５】
次いで、照合手段１４Ｂは、上述同様にまず、ステップＳ３１において、隆線方向一致度計算を行い、隆線の全体的な流れ方向がどの程度一致しているかを計算する。つまり、ブロック毎の隆線方向をあらかじめ登録されている本人の隆線方向と比較し、どの程度一致しているかを計算する。
そして、ステップＳ５１において、重み決定手段１８で決定されたブロック毎の重みＷを用いて特徴点の一致度を計算する。すなわち、上述同様の方法で登録特徴点と照合特徴点で一致するペア特徴点を見つけだす。
一方、各特徴点が属するブロックの重みＷを信頼性に関する重みとしてそれぞれの特徴点に与え、その特徴点に与えられた重みを用いた下記の式（１０）によって特徴点一致度を計算する。
【００８６】
Ｓｍ＝Σ（Ｗｐｅ＋Ｗｐｖ）／（ΣＷｅ＋ΣＷｖ）    （１０）
【００８７】
ここで、Ｗｅは登録されている各特徴点の重みであり、Ｗｖは照合指紋から検出された各特徴点の重みである。また、Ｗｐｅは登録特徴点と照合特徴点の間でペアになった特徴点の内、登録特徴点側の重みであり、Ｗｐｖは照合特徴点側の重みである。なお、登録特徴点の重みは、登録時に同じ処理によって決定されており、ほかの特徴データとともに記憶されているものとする。
【００８８】
最後にステップＳ３３における判定処理では、上述同様の隆線方向一致度計算処理（ステップＳ３１）の結果と、本実施の形態特有の特徴点一致度計算処理（ステップＳ５１）の結果を用いて本人か否かを判定する。即ち、隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め設定された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが予め設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定し、それ以外は他人と判定する。
【００８９】
このように、この実施の形態では、特徴点周辺の隆線方向の安定性や、二値画像の安定性を用いて特徴点の信頼性を評価し、該評価結果を重みとして特徴点一致度合いを計算することで本人か他人かの判別能力を向上することができる。
【００９１】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロック分割部、該ブロック分割部で分割された各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部、微小時間前に入力された上記隆線方向計算処理部による算出結果を記憶する隆線方向記憶部、現時刻に入力された画像から上記隆線方向計算処理部で算出されたブロック毎の指紋の隆線方向と上記隆線方向記憶部に記憶されている微小時間前のブロック毎の指紋の隆線方向とを比較してその変化を検出する隆線方向変化検出処理部、該隆線方向変化検出処理部で変化なしと判断されたブロックに関して同じ方向角を持ち且つ互いに隣接しているブロック群を検出しそのかたまり具合を判定する空間的安定性判定処理部を含む指置き判定手段を備え、該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知したときのみ特徴抽出および登録データとの照合を行うので、かすれた指では確定しなかったり指を置いていないのに置かれたと誤判定することなく、安定確実な指置き判定ができるという効果がある。
【００９３】
また、この発明によれば、指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された画像を複数のブロックに分割するブロック分割処理部、該ブロック分割処理部で分割された各ブロック内を所定の各角度に相当するマスクパターンを走査して、方向別のヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基づいて各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部を含む第１の特徴抽出手段と、該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、複数のブロックに分割された指紋画像の同一の画像から得られたブロック別の指紋の隆線方向値を互いに位置をずらしながらブロック毎の指紋の隆線方向値の差を計算して自己相関マップを生成する自己相関演算部、該自己相関演算部で得られた自己相関マップを処理して指先が置かれたかまたは弓状紋の指が置かれたかを判定する指先・弓状紋判定部、該指先・弓状紋判定部で指先または弓状紋の指と判定されたときに、この結果を表示して、そのまま登録処理を続行するか、一旦中断して指の置き直しまたは指の変更を行った後再度登録処理を行うかの判断を外部即ち利用者または管理者に求める指先・弓状紋提示部を含む指先・弓状紋検出手段とを備え、登録モードにおいては指先・弓状紋と判定されなかった場合と、外部の利用者または管理者による登録続行の指示があった場合のみ特徴データを登録し、照合モードにおいては指先か否かの判定のみを行って利用者または管理者に指の置き直しを求めるので、隆線方向一致度合の計算時に位置ずれ量の判定を誤ることがなくなり、以て、その後の特徴点一致度合の計算でも本人同士の場合には高い一致度合いが期待でき、本人と他人の判別能力が向上するという効果がある。
【００９５】
また、この発明によれば、指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された後、複数のブロックに分割された指紋画像の各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部と、該隆線方向計算処理部の出力に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理を含む特徴抽出手段と、濃淡画像修正前後の二値化画像を複数のブロックに分割した後、ブロック毎に二値化画像を比較して、その変化点数を計数する変化点計数処理部、該変化点計数処理部で算出された変化点数に応じてブロック毎の重みを計算する重み計算処理部を含む重み決定手段とを備え、特徴点が存在するブロックの重みを、その特徴点の信頼度として特徴点一致度計算に反映させるので、例えば傷やしわ、かすれ等が原因で生じた擬似特徴点の重みを小さくでき、以て、本人と他人の判別能力が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１における背景領域でのマスクパターン頻度の例を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態１における指が置かれた領域でのマスクパターン頻度の例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態２を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態２の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態３を示す構成図である。
【図８】この発明の実施の形態３の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図９】  この発明の実施の形態３における位置ずれ量の表示状態を例示する図である。
【図１０】この発明の実施の形態４を示す構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態４の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態５を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態５の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図１４】この発明の実施の形態６を示す構成図である。
【図１５】この発明の実施の形態６の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図１６】この発明の実施の形態６における二値化画像の変化を例示する図である。
【図１７】従来の指紋照合装置を示す構成図である。
【図１８】指紋画像入力手段の一例をを示す図である。
【図１９】従来の指紋照合装置の動作説明に供するためのフローチャートである。
【図２０】  従来の指紋照合装置の指置き判定手段における小領域の濃度ヒストグラムを例示する図である。
【図２１】  隆線方向を８方向に量子化する際の８方向を示す図である。
【図２２】  隆線方向を算出する際に利用するマスクパターンの例を示す図である。
【図２３】  隆線方向検出結果を例示する図である。
【図２４】  端点・分岐点とベクトル角を例示する図である。
【符号の説明】
１１  画像入力手段、１２，１２Ａ，１２Ｂ  指置き判定手段、１３，１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ  特徴抽出手段、１４，１４Ａ，１４Ｂ  照合手段、１５  位置ずれ量検出手段、１６  指先・弓状紋検出手段、１７  方向角安定性計算手段、１９  重み決定手段。
【図１】
0003695899.tif 000003
【図２】
0003695899.tif 000004
【図３】
0003695899.tif 000005
【図４】
0003695899.tif 000006
【図５】
0003695899.tif 000007
【図６】
0003695899.tif 000008
【図７】
0003695899.tif 000009
【図８】
0003695899.tif 000010
【図９】
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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１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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