(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付け、
登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数がｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個以上のとき、該採取特徴点間の位置関係と、該採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
採取数値群のうち登録特徴点が割り振られなかった採取数値が第１の割合以上存在する採取特徴点を削除し、
削除された採取特徴点を除く採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付け、
登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数がｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個以上のとき、該採取特徴点間の位置関係と、該採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項３】
請求項１又は２において、
登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる前記登録数値群を、該各登録特徴点に付与することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項４】
請求項３において、
ＬＲがＬＤ以上であることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項５】
請求項３又は４において、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線の長さを含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線の長さを含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項６】
請求項３又は４において、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線同士がなす角度を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線同士がなす角度を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項７】
請求項３又は４において、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線の長さと該各登録結線同士がなす角度とを含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線の長さと該各採取結線同士がなす角度とを含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項８】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録特徴点を始点として結ばれる登録結線を該登録特徴点を始点とする登録ベクトルとした場合に、登録ベクトル同士で作られる内積値を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
採取特徴点を始点として結ばれる採取結線を該採取特徴点を始点とする採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項９】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線を横切る指紋稜線数を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線を横切る指紋稜線数を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１０】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線を横切る指紋稜線数と、該各登録結線同士がなす角度とを含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線を横切る指紋稜線数と、該各採取結線同士がなす角度とを含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１１】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として登録特徴点を始点とする登録稜線ベクトルを定義した場合に、登録稜線ベクトル同士で作られる内積値を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
採取結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として採取特徴点を始点とする採取稜線ベクトルを定義した場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１２】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線の長さとの積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線の長さとの積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１３】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線中の２本の登録結線がなす角度と該２本の登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１４】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線の長さとの積を含むと共に、前記複数の登録結線中の２本の登録結線がなす角度と該２本の登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線の長さとの積を含むと共に、前記複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１５】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録特徴点を始点として結ばれる登録結線を、該登録特徴点を始点とする登録ベクトルとした場合に、登録ベクトル同士で作られる内積値と該登録ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
採取特徴点を始点として結ばれる採取結線を、該採取特徴点を始点とする採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値と該採取ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１６】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線を横切る指紋稜線数との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線を横切る指紋稜線数との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１７】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
前記採取数値情報と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として登録特徴点を始点とする登録稜線ベクトルを定義した場合に、登録稜線ベクトル同士で作られる内積値と該登録稜線ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
採取結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として前記採取特徴点を始点とする採取稜線ベクトルを定義した場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値と該採取稜線ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１８】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録特徴点を始点として結ばれる登録結線を該登録特徴点を始点とする登録ベクトルとした場合に、登録ベクトル同士で作られる内積値を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
採取特徴点を始点として結ばれる採取結線を該採取特徴点を始点とする採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１９】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線を横切る指紋稜線数を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線を横切る指紋稜線数を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２０】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線の各登録結線を横切る指紋稜線数と、該各登録結線同士がなす角度とを含み、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線の各採取結線を横切る指紋稜線数と、該各採取結線同士がなす角度とを含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２１】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として登録特徴点を始点とする登録稜線ベクトルを定義した場合に、登録稜線ベクトル同士で作られる内積値を含み、
前記採取数値群の採取数値は、
採取結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として採取特徴点を始点とする採取稜線ベクトルを定義した場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２２】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線の長さとの積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線の長さとの積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２３】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記複数の登録結線中の２本の登録結線がなす角度と該２本の登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２４】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線の長さとの積を含むと共に、前記複数の登録結線中の２本の登録結線がなす角度と該２本の登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線の長さとの積を含むと共に、前記複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２５】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録特徴点を始点として結ばれる登録結線を、該登録特徴点を始点とする登録ベクトルとした場合に、登録ベクトル同士で作られる内積値と該登録ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
採取特徴点を始点として結ばれる採取結線を、該採取特徴点を始点とする採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値と該採取ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２６】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線を横切る指紋稜線数との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線を横切る指紋稜線数との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２７】
指紋画像を用いた指紋照合方法であって、
採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与すると共に、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる登録数値群を、該各登録特徴点に付与し、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、
各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、
前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、
前記登録数値群の登録数値は、
登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として登録特徴点を始点とする登録稜線ベクトルを定義した場合に、登録稜線ベクトル同士で作られる内積値と該登録稜線ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、
前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、
前記採取数値群の採取数値は、
採取結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として前記採取特徴点を始点とする採取稜線ベクトルを定義した場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値と該採取稜線ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２８】
請求項１２乃至１７、２２乃至２７のいずれかにおいて、
前記第１種特徴点が指紋稜線の端点であり、前記第２種特徴点が指紋稜線の分岐点であることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２９】
請求項１２乃至１７、２２乃至２７のいずれかにおいて、
前記第１種特徴点が指紋稜線の分岐点であり、前記第２種特徴点が指紋稜線の端点であることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項３０】
指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、前記採取数値情報と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けする画像解析部と、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間との位置関係とを比較照合する照合部と、
を含み、
採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付け、
登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数がｍ個以上のとき、該採取特徴点間の位置関係と、該採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３１】
指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、前記採取数値情報と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けする画像解析部と、
前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間との位置関係とを比較照合する照合部と、
を含み、
採取数値群のうち登録特徴点が割り振られなかった採取数値が第１の割合以上存在する採取特徴点を削除し、
削除された採取特徴点を除く採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付け、
登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数がｍ個以上のとき、該採取特徴点間の位置関係と、該採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３２】
請求項３０又は３１において、
前記指紋画像を取り込む指紋画像取込部を含むことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３３】
請求項３０乃至３２のいずれかにおいて、
前記登録数値情報を生成する登録部を含み、
前記登録部は、
登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる数値群であって、該各登録特徴点に付与される前記登録数値情報を生成することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３４】
請求項３３において、
ＬＲがＬＤ以上であることを特徴とする指紋照合装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋照合方法及び指紋照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子決済等の機密保持性が要求される分野では、個人を同定するために指紋を用いた認証処理が行われる場合がある。認証処理では、例えば指紋の画像が取り込まれる。この場合、プログラム処理により、対となる秘密鍵及び公開鍵を用い、暗号化された指紋画像を復号化した画像により照合を行うことで機密保持性を向上させることができる（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
一方、取り込まれた指紋画像からは、特徴点が抽出可能である。ここで指紋画像の特徴点は、例えば指紋の稜線の分岐点や端点である。このような特徴点の分布は、指紋ごとに異なる。そのため、抽出された特徴点の位置と予め登録された特徴点の位置とを比較する指紋照合処理により、個人を同定することができる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１０１０９２号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
指紋画像の特徴点を用いた照合処理では、登録された複数の特徴点の分布のどの部分に、しかもどの向きに該当するかを探索した上で、特徴点の分布が一致するか否かを判別する必要がある。しかしながら、特許文献１に開示された技術では、暗号化及び復号化に用いる鍵の管理が煩雑となる。また、画像の復号化処理に加え、本人の認証に必要な指紋照合処理を行うため、処理負荷が増大する。指紋照合処理において、取り込まれた指紋画像から抽出された特徴点を、個人を同定するために予め登録された固有の特徴点に対応付ける処理を行う必要があるからである。ＩＣカード等の携帯型の情報機器への適用を考慮した場合、できるだけ少ない処理負荷で照合処理を行うことができることが望ましい。
【０００６】
本発明は、以上のような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、より少ない処理負荷で指紋の照合処理を行うことができる指紋照合方法及び指紋照合装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明は、指紋画像を用いた指紋照合方法であって、採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、前記採取数値情報と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けし、前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合する指紋照合方法に関係する。
【０００８】
ここで、採取特徴点に近接するＬＤ個の近接採取特徴点は、該採取特徴点に近い該採取特徴点とは異なる他のＬＤ個の採取特徴点である。
【０００９】
本発明においては、抽出した採取特徴点ごとに、近接する他のＬＤ個の近接採取特徴点との間の位置関係に基づいて生成した採取数値が付与される。その後、抽出された採取特徴点ごとに、採取数値と登録数値情報の各登録数値とが比較されて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とが対応付けられる。そして、ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、ｍ個の登録特徴点間の位置関係とが比較照合され、個人の同定が行われる。
【００１０】
これにより、全ての採取特徴点について、登録特徴点と比較する必要がなくなり、より少ない処理負荷で照合することができる。また、数値情報の比較のみで本人と認証される偶然性を排除し、高い安全性が維持される指紋照合を実現することができる。
【００１１】
また本発明は、指紋画像を用いた指紋照合方法であって、採取された指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出し、各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振り、各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合する指紋照合方法に関係する。
【００１２】
本発明においては、抽出した採取特徴点ごとに、近接する他のＬＤ個の近接採取特徴点との間の位置関係に基づいて生成した採取数値が付与される。そして、採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値と、各登録特徴点に付与された登録数値群の各登録数値とを比較し、登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振る。さらに、各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付けるようにしている。その後、ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、ｍ個の登録特徴点間の位置関係とが比較照合され、個人の同定が行われる。
【００１３】
これにより、登録特徴点の分布のどの部分に、しかもどの向きに、抽出された採取特徴点が対応するかといった複雑な処理の負荷を、登録特徴点及び採取特徴点に付与された数値情報の比較処理により大幅に軽減することができる。また、採取特徴点及び登録特徴点の対応付けが行われた後、各特徴点間の位置関係を照合することで、数値情報の比較のみで本人と認証される偶然性を排除し、高い安全性が維持される指紋照合を実現することができる。
【００１４】
また本発明に係る指紋照合方法では、採取数値群のうち登録特徴点が割り振られなかった採取数値が第１の割合以上存在する採取特徴点を削除し、削除された採取特徴点を除く採取特徴点の各採取数値に割り振られた登録特徴点を用いて、ｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とを対応付け、前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間の位置関係とを比較照合することができる。
【００１５】
本発明においては、採取数値群のうち登録特徴点が割り振られなかった採取数値が第１の割合以上存在する採取特徴点を削除して、対応付けられた採取特徴点と登録特徴点それぞれの位置関係を比較照合する。これにより、例えば削除後の採取特徴点について再度近接採取特徴点との位置関係に基づく数値情報を用いることで、特徴点同士の照合処理の確度を大幅に向上させることができるようになる。
【００１６】
また本発明に係る指紋照合方法では、採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付け、登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数がｍ個以上のとき、該採取特徴点間の位置関係と、該採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合することができる。
【００１７】
本発明においては、上述のように数値情報の比較処理のみで各採取数値に割り振った登録特徴点が、１つの採取特徴点に付与された採取数値群において第２の割合以上共通する場合に、該採取特徴点と該登録特徴点とを対応付けるようにしている。こうすることで、照合の確度をより向上させることができ、数値情報の比較のみで本人と認証される偶然性を排除することができる。
【００１８】
また本発明に係る指紋照合方法では、採取数値群のうち登録特徴点が割り振られなかった採取数値が第１の割合以上存在する採取特徴点を削除し、削除された採取特徴点を除く採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付け、登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数がｍ個以上のとき、該採取特徴点間の位置関係と、該採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合することができる。
【００１９】
本発明によれば、登録特徴点の分布のどの部分に、しかもどの向きに、抽出された採取特徴点が対応するかといった複雑な処理の負荷を、登録特徴点及び採取特徴点に付与された数値情報の比較処理により、大幅に軽減することができる。また、採取特徴点及び登録特徴点の対応付けが行われた後、各特徴点間の位置関係を照合することで、数値情報の比較のみで本人と認証される偶然性を排除し、高い安全性が維持される指紋照合を実現することができる。
【００２０】
さらに、１つの採取特徴点に付与された採取数値群において第２の割合以上共通する場合に、該採取特徴点と該登録特徴点とを対応付けるようにしたので、処理負荷の軽減を図りながら、照合の確度をより向上させることができる。
【００２１】
また本発明に係る指紋照合方法では、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる前記登録数値群を、該各登録特徴点に付与することができる。
【００２２】
本発明によれば、採取特徴点の抽出に先立って、採取特徴点に付与される採取数値と同様の手法で作成された登録数値情報を各登録特徴点に付与することにより、照合確度が高く、かつ処理負荷が軽減される指紋照合処理の装置への実装を容易にすることができる。
【００２３】
また本発明に係る指紋照合方法では、ＬＲがＬＤ以上が好ましい。こうすることにより、登録数値情報の精度が向上し、採取数値情報との比較照合の容易化と確度の向上とを図ることができる。
【００２４】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、前記複数の登録結線の各登録結線の長さを含み、前記採取数値群の採取数値は、前記複数の採取結線の各採取結線の長さを含むことができる。
【００２５】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、前記複数の登録結線の各登録結線同士がなす角度を含み、前記採取数値群の採取数値は、前記複数の採取結線の各採取結線同士がなす角度を含むことができる。
【００２６】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、前記複数の登録結線の各登録結線の長さと該各登録結線同士がなす角度とを含み、前記採取数値群の採取数値は、前記複数の採取結線の各採取結線の長さと該各採取結線同士がなす角度とを含むことができる。
【００２７】
本発明によれば、各採取特徴点及び各登録特徴点に、他の特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。また、採取特徴点に付与される採取数値情報及び登録特徴点に付与される登録数値情報を簡素な処理で求めることができるので、指紋照合処理における処理負荷を大幅に軽減することができる。
【００２８】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、登録特徴点を始点として結ばれる登録結線を該登録特徴点を始点とする登録ベクトルとした場合に、登録ベクトル同士で作られる内積値を含み、前記採取数値群の採取数値は、採取特徴点を始点として結ばれる採取結線を該採取特徴点を始点とする採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値を含むことができる。
【００２９】
本発明によれば、登録ベクトル同士で作られる内積値を含む登録数値群と、採取ベクトル同士で作られる内積値を含む採取数値群とを用いて数値情報の比較を行うようにしたので、指紋照合の確度を高めると共に、各数値情報の情報量を削減することができる。
【００３０】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、前記複数の登録結線の各登録結線を横切る指紋稜線数を含み、前記採取数値群の採取数値は、前記複数の採取結線の各採取結線を横切る指紋稜線数を含むことができる。
【００３１】
本発明によれば、各人の間で異なる指紋の稜線の態様を、登録結線及び採取結線を横切る指紋の稜線数により登録特徴点の分布及び採取特徴点の分布を数値情報として表すようにしたので、数値情報の情報量の削減と共に、照合の確度を向上させることができる。
【００３２】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、前記複数の登録結線の各登録結線を横切る指紋稜線数と、該各登録結線同士がなす角度とを含み、前記採取数値群の採取数値は、前記複数の採取結線の各採取結線を横切る指紋稜線数と、該各採取結線同士がなす角度とを含むことができる。
【００３３】
本発明によれば、指紋稜線数に加えて登録結線同士がなす角度、採取結線同士がなす角度を含めるようにしたので、指紋照合の角度をより一層向上させることができる。
【００３４】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録数値群の登録数値は、登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として登録特徴点を始点とする登録稜線ベクトルを定義した場合に、登録稜線ベクトル同士で作られる内積値を含み、前記採取数値群の採取数値は、採取結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として採取特徴点を始点とする採取稜線ベクトルを定義した場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値を含むことができる。
【００３５】
本発明によれば、指紋稜線数をベクトル長とするベクトルにより作られる内積値を含む数値情報により照合を行うようにしたので、照合処理に必要な数値情報の情報量を削減することができる。
【００３６】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、前記登録数値群の登録数値は、前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線の長さとの積を含み、前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、前記採取数値群の採取数値は、前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線の長さとの積を含むことができる。
【００３７】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、前記登録数値群の登録数値は、前記複数の登録結線中の２本の登録結線がなす角度と該２本の登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、前記採取数値群の採取数値は、前記複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことができる。
【００３８】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、前記登録数値群の登録数値は、前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線の長さとの積を含むと共に、前記複数の登録結線中の２本の登録結線がなす角度と該２本の登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、前記採取数値群の採取数値は、前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線の長さとの積を含むと共に、前記複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことができる。
【００３９】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、前記登録数値群の登録数値は、登録特徴点を始点として結ばれる登録結線を、該登録特徴点を始点とする登録ベクトルとした場合に、登録ベクトル同士で作られる内積値と該登録ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、前記採取数値群の採取数値は、採取特徴点を始点として結ばれる採取結線を、該採取特徴点を始点とする採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値と該採取ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことができる。
【００４０】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、前記登録数値群の登録数値は、前記登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該登録結線を横切る指紋稜線数との積を含み、前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、前記採取数値群の採取数値は、前記採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該採取結線を横切る指紋稜線数との積を含むことができる。
【００４１】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記登録特徴点が第１種特徴点の場合に該登録特徴点に実数単位値を付与し、前記登録特徴点が第２種特徴点の場合に該登録特徴点に虚数単位値を付与し、前記登録数値群の登録数値は、登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として登録特徴点を始点とする登録稜線ベクトルを定義した場合に、登録稜線ベクトル同士で作られる内積値と該登録稜線ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含み、前記採取特徴点が第１種特徴点の場合に該採取特徴点に実数単位値を付与し、前記採取特徴点が第２種特徴点の場合に該採取特徴点に虚数単位値を付与し、前記採取数値群の採取数値は、採取結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として前記採取特徴点を始点とする採取稜線ベクトルを定義した場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値と該採取稜線ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含むことができる。
【００４２】
本発明においては、各採取特徴点及び各登録特徴点に、他の採取特徴点及び他の登録特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。また、実数又は複素数で表現される数値情報群によって、抽出された特徴点の分布が特定される。したがって、他の特徴点同士を結ぶ線分の長さが同じ場合でも、両端に位置する特徴点の種類が異なれば、当該特徴点に、異なった数値情報を付与することができる。その結果、採取特徴点及び登録特徴点の照合結果を精度良く求めることができることを意味する。
【００４３】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記第１種特徴点が指紋稜線の端点であり、前記第２種特徴点が指紋稜線の分岐点であってもよい。
【００４４】
また本発明に係る指紋照合方法では、前記第１種特徴点が指紋稜線の分岐点であり、前記第２種特徴点が指紋稜線の端点であってもよい。
【００４５】
本発明によれば、指紋の稜線の態様として一般的な分岐点及び端点を、各特徴点の種類として区別し、各特徴点に付与される数値情報に反映させるようにしたので、分岐点及び端点を求める処理を流用することができ、かつ照合確度の高い指紋照合方法を提供することができる。
【００４６】
また本発明は、指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の採取特徴点を抽出する特徴点抽出部と、各採取特徴点と該各採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の近接採取特徴点とを結ぶ複数の採取結線から得られる採取数値群を採取数値情報として該各採取特徴点に付与し、前記採取数値情報と、ＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点それぞれに付与された登録数値群である登録数値情報との比較結果に基づき、ｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点をｍ個の登録特徴点にそれぞれ対応付けする画像解析部と、前記ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、前記ｍ個の登録特徴点間との位置関係とを比較照合する照合部とを含む指紋照合装置に関係する。
【００４７】
また本発明に係る指紋照合装置では、前記指紋画像を取り込む指紋画像取込部を含むことができる。
【００４８】
また本発明に係る指紋照合装置では、前記登録数値情報を生成する登録部を含み、前記登録部は、登録すべき指紋画像から抽出されたＮＲ個の登録特徴点の各登録特徴点と、該各登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の近接登録特徴点とを結ぶ複数の登録結線から得られる数値群であって、該各登録特徴点に付与される前記登録数値情報を生成することができる。
【００４９】
また本発明に係る指紋照合装置では、ＬＲがＬＤ以上であってもよい。
【００５０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また以下で説明される構成の全てが本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００５１】
１．  指紋照合方法
図１に、以下の実施形態に係る指紋照合処理の流れの概要を示す。以下に説明する指紋照合処理においては、取得した指紋画像を用いて照合が行われる。そのため、まず指紋画像が取得される（ステップＳ１０）。その次に、取得した指紋画像からＮＤ（ＮＤは４以上の整数）個の特徴点（採取特徴点）が抽出される（ステップＳ１１）。
【００５２】
図２に、指紋画像から抽出された特徴点について説明するための図を示す。図２において、指紋画像は、指紋の凸部である稜線の形態を表している。指紋画像は、特徴点を有している。この特徴点は、分岐点Ｂ及び端点Ｔである。指紋画像の分岐点Ｂは、指紋の稜線が２以上の稜線に分岐する部分である。また指紋画像の端点Ｔは、指紋の稜線が終端する部分である。
【００５３】
指紋の形態が同一となることがないため、その分岐点又は端点の分布も個人によって異なる。したがって、指紋画像の分岐点又は端点を求めることができれば、求めた分岐点又は端点の分布のみを比較すればよいので、比較すべき情報量が少なくなり比較処理の負荷を軽減することができる。
【００５４】
図１に戻って説明を続ける。抽出された採取特徴点には、それぞれ採取数値情報が付与される（ステップＳ１２）。採取数値情報は、採取特徴点と該採取特徴点に近接するＬＤ（２≦ＬＤ≦ＮＤ−１、ＬＤは整数）個の採取特徴点（近接採取特徴点）とを結ぶ複数の線分（採取結線）から得られる。ここで、採取特徴点に近接するＬＤ個の近接採取特徴点は、該採取特徴点に近い順に第１近接採取特徴点、第２近接採取特徴点、・・・、第ＬＤ近接採取特徴点と呼ぶ他のＬＤ個の採取特徴点ということができる。ＬＤは、３又は４であることが理想であり、さらに照合の確度を高めるためにはＬＤを５とすることができる。また、処理の簡素化のためにＬＤを２とすることも可能である。
【００５５】
一方、照合処理に先立って、同定する個人の指紋画像のＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の特徴点を登録特徴点として、各登録特徴点に登録数値情報が付与されている。そして、抽出された採取特徴点ごとに付与された採取数値情報と登録数値情報とを比較し（ステップＳ１３）、両数値情報がある一定以上の割合で一致したｍ（３≦ｍ≦ＮＤ、ｍは整数）個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点について、それぞれ対応付けがされる（ステップＳ１４）。その後、対応付けされたｍ個の採取特徴点間の位置関係とｍ個の登録特徴点間の位置関係とが比較される（ステップＳ１５）。
【００５６】
比較の結果、ステップＳ１４で対応付けされたｍ個の採取特徴点間の位置関係とｍ個の登録特徴点間の位置関係とが一致すると判別されたとき（ステップＳ１６：Ｙ）、ステップＳ１０で取得された指紋画像は、登録された本人のものであると判断され、認証処理が行われる（ステップＳ１７）。認証処理では、例えば登録された本人のものである旨の表示が行われる。
【００５７】
一方、ステップＳ１６で、対応付けされたｍ個の採取特徴点間の位置関係とｍ個の登録特徴点間の位置関係とが一致しないと判別されたとき（ステップＳ１６：Ｎ）、登録された本人のものではないと判断され、非認証処理が行われる（ステップＳ１８）。非認証処理では、例えば登録された本人のものではない旨の表示が行われる。
【００５８】
このように図１に示す指紋照合処理においては、ＮＤ個の採取特徴点のそれぞれについて、採取数値情報と登録数値情報とが比較され、その比較結果に基づいてｍ個の採取特徴点とｍ個の登録特徴点とが対応付けされる。すなわち、照合対象の採取特徴点及び登録特徴点の数が削減される。そして、照合対象の採取特徴点同士の位置関係と、該採取特徴点に対応付けされ個人を同定するための登録特徴点同士の位置関係との比較照合が行われる。これにより、全ての採取特徴点について、登録特徴点と照合する必要がなく、より少ない処理負荷で照合することができる。また、数値情報の比較のみで本人と認証される偶然性を排除し、高い安全性が維持される指紋照合を実現することができる。
【００５９】
採取数値情報と登録数値情報との比較に基づき対応付けされた特徴点の組み合わせ数ｍが３以上の場合、少なくとも３点の採取特徴点と３点の登録特徴点とで位置関係が照合されることになり、偶然照合結果が一致するという誤認が排除される。これは、ｍが２の場合には線分長の一致しか検証できないために偶然一致の可能性を無視できないのに対し、ｍが３の場合には三角形の合同が照合条件となるために偶然一致の可能性が著しく小さくなるからである。
【００６０】
理想的にはｍが４で、４個以上の採取特徴点が同数の登録特徴点と位置関係が一致すると判断されたときに認証処理されるのが望ましい。４組の特徴点で位置関係が一致するとは、採取特徴点により作られた４個の三角形と、登録特徴点により作られた４個の三角形とがそれぞれ合同になることを意味するので、偶然一致の誤認はほぼ完璧に排除される。
【００６１】
このように「位置関係が一致する」とは、ｍ個の採取特徴点間に作られるｍＣ３個の三角形と、対応するｍ個の登録特徴点間に作られるｍＣ３個の三角形とがそれぞれ合同になることである。
【００６２】
以下では、このような指紋画像の特徴点を用いた照合処理を、より具体的に説明する。
【００６３】
１．１  第１の実施形態
第１の実施形態では、新たに定義される複素線分長を含む数値情報が、抽出された特徴点（採取特徴点又は登録特徴点）ごとに付与される。複素線分長は、線分（結線）の端点にそれぞれ付与された実数単位値（１）又は虚数単位値（ｉ）と、該線分（結線）の長さとの積により表される。したがって、抽出された特徴点ごとに実数（正数、負数）又は複素数で表現される数値情報が付与される。これにより、各特徴点に、他の特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。また、実数又は複素数で表現される数値情報群によって、抽出された特徴点の分布が特定される。したがって、他の特徴点同士を結ぶ線分の長さが同じ場合でも、両端の特徴点の種類が異なれば、当該特徴点に、異なった数値情報を付与することができる。これは、特徴点の照合結果を精度良く求めることができることを意味する。
【００６４】
図３（Ａ）、（Ｂ）に、第１の実施形態において分岐点に付与される数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点が分岐点の場合に該採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点が分岐点の場合に該登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【００６５】
図３（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点に近い順に４つの他の採取特徴点（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、着目する１つの採取特徴点が分岐点Ｂｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各近接採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｂｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の線分（採取結線）の始点（終点）となる。
【００６６】
分岐点である採取特徴点Ｂｉ、Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。また端点である採取特徴点Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。そして、採取特徴点Ｂｉを始点として他の採取特徴点との間を結ぶ３本の採取結線それぞれについて、採取数値が求められる。図３（Ａ）では、採取特徴点Ｂｉを始点に第１〜第３近接採取特徴点までの各近接採取特徴点を結ぶ複数の採取結線について、採取数値群が求められる。採取数値は、各採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該各採取結線の長さとの積である。その結果、図３（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｂｉには、３本の採取結線について求められた採取数値群が、採取数値情報（Ｌｉ１・ｉ，Ｌｉ２，Ｌｉ３・ｉ）として付与される。
【００６７】
ここで複素線分長「Ｌｉ１・ｉ」は、実数単位値が付与された採取特徴点Ｂｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ１とを結ぶ採取結線の長さＬｉ１に対応した値である。複素線分長「Ｌｉ２」は、実数単位値が付与された採取特徴点Ｂｉと実数単位値が付与された分岐点Ｂ２とを結ぶ採取結線の長さＬｉ２に対応した値である。複素線分長「Ｌｉ３・ｉ」は、実数単位値が付与された採取特徴点Ｂｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ３とを結ぶ採取結線の長さＬｉ３に対応した値である。
【００６８】
このように、採取特徴点Ｂｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【００６９】
図４（Ａ）、（Ｂ）に、第１の実施形態において端点に付与される数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点が端点の場合に該採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点が端点の場合に該登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。図４（Ａ）においては、図３（Ａ）と同様に、着目する端点に近い順に４つの他の採取特徴点（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、着目する１つの採取特徴点が端点Ｔｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各近接採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｔｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の採取結線の始点となる。
【００７０】
分岐点である採取特徴点Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。また端点である採取特徴点Ｔｉ、Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。そして、採取特徴点Ｔｉを始点として他の採取特徴点との間を結ぶ３本の採取結線それぞれについて、採取数値が求められる。図４（Ａ）では、採取特徴点Ｔｉを始点に第１〜第３近接採取特徴点までの各近接採取特徴点を結ぶ複数の採取結線について、採取数値群が求められる。採取数値は、各採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と該各採取結線の長さとの積である。その結果、図４（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｔｉには、３本の採取結線について求められた採取数値群が、採取数値情報（−Ｌｉ１，Ｌｉ２・ｉ，−Ｌｉ３）として付与される。
【００７１】
ここで複素線分長「−Ｌｉ１」は、虚数単位値が付与された採取特徴点Ｔｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ１とを結ぶ採取結線の長さＬｉ１に対応した値である。複素線分長「Ｌｉ２・ｉ」は、虚数単位値が付与された採取特徴点Ｔｉと実数単位値が付与された分岐点Ｂ２とを結ぶ採取結線の長さＬｉ２に対応した値である。複素線分長「−Ｌｉ３」は、虚数単位値が付与された採取特徴点Ｔｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ３とを結ぶ採取結線の長さＬｉ３に対応した値である。
【００７２】
なお第３近接採取特徴点までの各近接採取特徴点について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【００７３】
図３（Ｂ）及び図４（Ｂ）に示すように、着目する採取特徴点の種類の応じて、他の採取特徴点との間の位置関係がほぼ同等であっても、採取特徴点に付与される数値情報を異ならせることができる。したがって、このような数値情報を用いて照合処理を行うことで、照合の確度を高めることが可能となる。
【００７４】
以下では、このような数値情報が付与された特徴点を用いて指紋照合処理について説明する。まず指紋の照合処理を行うのに先立って、個人を同定するための登録数値情報の登録処理が行われる。登録数値情報は、個人の指紋画像から抽出された各特徴点（登録特徴点）について、上述と同様に付与される。また登録数値情報が付与される各登録特徴点には、位置情報もまた付与される。この位置情報としては、所与の平面座標系のＸ座標及びＹ座標を採用することができる。
【００７５】
図５に、登録数値情報の登録処理の一例を示す。登録処理においても、まず同定する個人の指紋画像が取得される（ステップＳ２０）。取得された指紋画像からＮＲ（ＮＲは４以上の整数）個の登録特徴点が抽出される（ステップＳ２１）。ステップＳ２０で取得された指紋画像が例えば図２に示す指紋画像である場合、ステップＳ２１で抽出された登録特徴点は図６に示すように特徴点抽出領域に点在する。図６では、分岐点（Ｂ）と、端点（Ｔ）とを区別して示している。これら分岐点及び端点からなる特徴点が、登録特徴点として登録されることになる。
【００７６】
ステップＳ２１で登録特徴点が抽出されると、各登録特徴点に名称が付けられる（ステップＳ２２）。例えば図７に示すように、分岐点には登録分岐点を意味する「ＢＲ（Branch Registered）」と分岐点固有の番号とにより、それぞれ固有の名称が付けられる。また図７に示すように、端点には登録端点を意味する「ＴＲ（Terminal Registered）」と端点固有の番号により、それぞれ固有の名称が付けられる。
【００７７】
次に、登録特徴点同士の結線処理が行われる（ステップＳ２３）。より具体的には、登録特徴点と該登録特徴点に近接するＬＲ（２≦ＬＲ≦ＮＲ−１、ＬＲは整数）個の登録特徴点（近接登録特徴点）とを結び、複数の線分（登録結線）を（仮想的に）生成する。ここで、登録特徴点に近接するＬＲ個の近接登録特徴点は、該登録特徴点に近い順に第１近接登録特徴点、第２近接登録特徴点、・・・、第ＬＤ近接登録特徴点と呼ぶ他のＬＲ個の登録特徴点ということができる。
【００７８】
ところで、ＮＤ又はＮＲが３の場合には、近接採取特徴点の数又は近接登録特徴点の数が２となり、採取数値群又は登録数値群の情報量が少なくなってしまう。そのため、照合対象の指紋が誤って一致と判断される場合が発生し、照合の確度を低下させてしまう。そのため、ＮＤ、ＮＲはそれぞれ４以上の整数であることが望ましい。
【００７９】
図８に、結線処理が行われた状態を説明する図を示す。ここでは、特徴点ごとに、第４近接登録特徴点（ＬＲ＝４）まで結線処理を行った場合を示している。各登録特徴点は、少なくとも４本の登録結線の始点となる。また相手方からの登録特徴点にとって第１〜第４近接登録特徴点のいずれかに該当する場合には、相手方の登録特徴点を始点とする登録結線の終点となり得るため、登録特徴点によっては５（＝ＬＲ＋１）本以上の登録結線が設けられる場合もある。
【００８０】
なお登録特徴点に付与される登録数値情報の情報量は、少なくとも照合処理において取得される指紋画像の特徴点に付与される数値情報の情報量と同等であることが望ましい。そのため、照合処理で第ＬＤ近接採取特徴点までの結線処理により採取数値情報が付与される場合には、ＬＲがＬＤ以上であることが望ましい。この場合、登録処理で第ＬＲ近接登録特徴点までの結線処理により付与された登録数値情報は、照合処理で第ＬＤ近接採取特徴点までの結線処理により付与された採取数値情報より情報量が多くなる。
【００８１】
ＬＲやＬＤには、それぞれ（ａ）式〜（ｃ）式の条件が課せられるが、ＬＲやＬＤが大きいと照合処理に負担がかかる。理想的には、ＬＲが４、５、６又は７で、ＬＤが２、３、４又は５である。
【００８２】
２≦ＬＲ≦ＮＲ−１  ・・・（ａ）
２≦ＬＤ≦ＮＤ−１  ・・・（ｂ）
ＬＤ≦ＬＲ          ・・・（ｃ）
図８に示すように登録特徴点ごとに第ＬＲ近接登録特徴点まで結線処理が行われると、各登録特徴点に登録数値情報が付与される（ステップＳ２４）。ここで付与された登録数値情報が、登録される（ステップＳ２５）。
【００８３】
図８では端点に虚数単位値を付与し、分岐点に実数単位値を付与する例となっている。端点同士を結ぶ結線はそれ故負数が定められ、分岐点同士を結ぶ結線には正数が定められ、端点と分岐点とを結ぶ結線には虚数が定められる。図８では負数結線が二重線、正数結線が実線、虚数結線が破線で描かれている。
【００８４】
図９に、登録数値情報の一例を示す。登録数値情報には、図８に示す特徴点を登録特徴点とし、各登録特徴点に対応した登録数値群が付与される。図８では第４近接登録特徴点まで結線処理を行ったため、図９に示す登録数値情報の各登録特徴点には、少なくとも４つの複素線分長を含む登録数値が付与されている。
【００８５】
なお登録処理においては、各登録特徴点に付与される登録数値情報のみならず、各登録特徴点の位置情報もまた求められる。位置情報は、各登録登録点に対応付けて記憶される。
【００８６】
続いて、上述の登録数値情報を用いた第１の実施形態における指紋照合処理を、具体的に説明する。
【００８７】
図１０に、第１の実施形態における指紋照合処理の一例を示す。図１０は、図１を用いて説明した概要をより詳細に説明しており、図１０のステップＳ３２からステップＳ４０が図１のステップＳ１２からステップＳ１６に対応する。具体的には、図１０のステップＳ４０のＹ出力が図１のステップＳ１６のＹ出力に相当し、図１０のステップＳ３３のＮ出力が図１のステップＳ１６のＮ出力に相当する。
【００８８】
指紋照合処理においても、まず照合対象の指紋画像が取得される（ステップＳ３０）。次に、取得された指紋画像からＬＤ個の特徴点（採取特徴点）が抽出される（ステップＳ３１）。抽出された採取特徴点には、それぞれ名称が付けられる（ステップＳ３２）。
【００８９】
例えば図１１に示すように、分岐点には検出分岐点を意味する「ＢＤ（Branch Detected）」と分岐点固有の番号とにより、それぞれ固有の名称が付けられる。また図１１に示すように、端点には検出端点を意味する「ＴＤ（Terminal Detected）」と端点固有の番号により、それぞれ固有の名称が付けられる。
【００９０】
図１１では、図６〜図８に示したように登録特徴点が抽出された領域に対し、照合対象の指紋が採取された指紋採取領域を示している。指紋採取領域では、誤って特徴点として抽出された誤出点や、本来抽出されるべき特徴点が抽出されなかった喪失点が存在し得る。図１１では、抽出された採取特徴点のうち、採取特徴点ＢＤ３、ＢＤ４が誤出分岐点であり、採取特徴点ＴＤ３、ＴＤ４が誤出端点である。また図１１においては、喪失端点が存在する。
【００９１】
取得された指紋画像から抽出された採取特徴点と誤出点又は喪失点とが混在するため、照合処理において、採取特徴点が点在する登録特徴点のどの部分に該当するかを探索する必要がある。そこで第１の実施形態では、以下のように照合対象の採取特徴点数を削減した上で、確度の高い採取特徴点及び登録特徴点の位置確認を行うことで、処理負荷の軽減と安全性の維持とを両立させる。
【００９２】
すなわち、ステップＳ３２において図１１に示すように名称が付けられると、まず照合対象の採取特徴点数が４以上存在するか否かを判別する（ステップＳ３３）。採取特徴点数が４以上存在すると判別されたとき（ステップＳ３３：Ｙ）、採取特徴点ごとに第ＬＤ近接採取特徴点までの結線処理が行われる（ステップＳ３４）。
【００９３】
図１２に、第ＬＤ近接採取特徴点までの結線処理が行われた状態を示す。ここでは、第３近接採取特徴点までの結線処理が行われた場合を示している（ＬＤ＝３）。採取特徴点同士を結ぶ採取結線の複素線分長が正数のときは実線、負数のときは二重線、虚数のときは破線で各採取結線を示している。
【００９４】
図１０において、ステップＳ３４で結線処理が行われると、各採取特徴点の位置から、採取特徴点同士を結ぶ採取結線の長さが求められる。そして、各採取特徴点に、図３（Ａ）、（Ｂ）、図４（Ａ）、（Ｂ）に示したような複素線分長を含む採取数値情報が付与される（ステップＳ３５）。その後、第１照合処理として、各採取特徴点に付与された採取数値ごとに登録特徴点に付与された登録数値情報の登録数値と照合する。そして登録数値と一致した採取数値に、該登録数値が付与された登録特徴点を割り振る（ステップＳ３６）。
【００９５】
図１３に、第１照合処理の結果の一例を示す。ここでは、図１１に示す採取特徴点ごとに、採取数値情報と図９に示す登録数値情報とが一致する登録特徴点が検出される。ここで登録数値情報の検索範囲は、特徴点の種類が同一の登録特徴点の範囲に限定することができる。例えば検出端点ＴＤ１の採取数値「１５ｉ」については、特徴点の種類が同一の端点であって該採取数値と同一の登録数値を有する端点の登録点ＴＲ１、ＴＲ３が検出される。同様に例えば検出分岐点ＢＤ２の採取数値「２０ｉ」については、特徴点の種類が同一の分岐点であって該採取数値と同一の登録数値を有する分岐点の登録点ＢＲ１８が検出される。一方、検出分岐点ＢＤ２の採取数値「１１ｉ」と同じ登録数値を有する分岐点は存在しないので、図１３では空欄になっている。
【００９６】
こうして各採取特徴点に付与された採取数値ごとに、登録数値が一致する登録特徴点が検出されると、図１０に示すように、照合対象の採取特徴点のうち、該採取特徴点に付与された採取数値群の採取数値に１つも登録特徴点が割り振られなかった誤数値がαパーセント（広義には第１の割合）以上存在する採取特徴点が削除される（ステップＳ３７）。αは「５１」〜「６５」とする（５１％＜α％＜６５％）。理想的には、αは「６０」である。
【００９７】
例えばαを「６０」（α％＝６０％）とすると、採取特徴点に付与された採取数値の数が４の場合、登録特徴点を割り振られなかった採取数値の数が２．４（＝４×０．６）個以上存在する採取特徴点は削除される。同様に、採取特徴点に付与された採取数値の数が３の場合、登録特徴点を割り振られなかった採取数値の数が１．８（＝３×０．６）個以上存在する採取特徴点も削除される。図１３においては、検出特徴点ＴＤ１は、採取数値の数が３であり、特徴点を割り振られなかった採取数値の数は０であるため、削除の対象外となる。一方、検出分岐点ＢＤ４は、採取数値の数が３であり、特徴点を割り振られなかった採取数値の数は２であるため、先の基準に従い検出分岐点ＢＤ４は削除される。この結果、図１４に示すように、検出端点ＴＤ３（誤数値７５％）、ＴＤ４（誤数値７５％）、検出分岐点ＢＤ４（誤数値６７％）が削除される。
【００９８】
このようにして照合対象の採取特徴点の数を削減した後、図１０に示す指紋照合処理では、ある採取特徴点の採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が、この採取数値群のβパーセント（広義には第２の割合）以上共通し、しかもそれが１種類の登録特徴点に限られる場合には、この登録特徴点を、該採取数値群を有する採取特徴点に対応付ける（ステップＳ３８）。βは「５１」以上「１００」以下とする（５１％≦β％≦１００％）。理想的には、βは「６０」である。
【００９９】
そして、登録特徴点に対応付けされた採取特徴点がｍ個以上あるか否かが判別される（ステップＳ３９）。その結果、登録特徴点に対応付けられた採取特徴点がｍ個以上存在すると判別されたとき（ステップＳ３９：Ｙ）、ｍ個の採取特徴点間の位置関係と、該ｍ個の採取特徴点に対応付けられたｍ個の登録特徴点の位置関係とが一致するか否かが判別される（ステップＳ４０）。
【０１００】
一方、登録特徴点に対応付けられた採取特徴点がｍ個以上存在しないと判別されたとき（ステップＳ３９：Ｎ）、ステップＳ３３に戻って、不一致特徴点が削除された状態で再び第ＬＤ近接採取特徴点までの結線処理が行われることになる。
【０１０１】
図１３に示す第１照合処理の結果では、検出端点ＴＤ２には４つの採取数値に対して３つの採取数値に共通して登録端点ＴＲ５が割り振られている。４つの採取数値に対して３つが共通しており、共通割合は７５％である。先に示したβ％（第２の割合）を６０％とすると、採取特徴点ＴＤ２には登録特徴点ＴＲ５が対応付けられる。同様にして、採取特徴点ＢＤ２には登録特徴点ＢＲ１８が対応付けられ、採取特徴点ＢＤ６には登録特徴点ＢＲ１６が対応付けられる。これに対して採取特徴点ＢＤ１には登録特徴点ＢＲ９、ＢＲ１８が共に６７％（＝２／３）の割合で共通しているが、１つに定まらないので採取特徴点ＢＤ１には登録特徴点ＢＲ９も登録特徴点ＢＲ１８も対応付けされない。
【０１０２】
結局、図１３に示す第１照合処理の結果では、３つの採取特徴点ＴＤ２、ＢＤ２、ＢＤ６が、それぞれ登録特徴点ＴＲ５、ＢＲ１８、ＢＲ１６に対応付けされる。この場合、登録特徴点に対応付けられた採取特徴点の数ｍを３とすれば、対応付けられた採取特徴点が３個存在するので、ステップＳ３９における判定は「Ｙ」となり、採取特徴点ＴＤ２、ＢＤ２、ＢＤ６の位置関係が登録特徴点ＴＲ５、ＢＲ１８、ＢＲ１６の位置関係に一致するかが調べられる（ステップＳ４０）。具体的には、採取特徴点ＴＤ２、ＢＤ２、ＢＤ６が作る三角形（採取三角形）と、登録特徴点ＴＲ５、ＢＲ１８、ＢＲ１６が作る三角形（登録三角形）とが合同か否かが判定される。登録数値や採取数値に各結線を横切る指紋稜線数を用いた場合、ステップＳ４０の位置関係判定を採取三角形と登録三角形とが相似関係にあるかどうかで判定してもよい。こうすると、成長や体型変化等で指の大きさが変わっても認証できる。
【０１０３】
図１０に戻り、登録特徴点に対応付けされた採取特徴点の数ｍが４個以上のとき（ステップＳ３９）、位置関係の判定（ステップＳ４０）に進む場合を考える。図１３の第１の照合処理では、３点しか対応付けされていなかったので、誤数値が多い採取特徴点ＴＤ３、ＴＤ４、ＢＤ４を削除して採取特徴点数を数える判定（ステップＳ３３）に戻る。
【０１０４】
図１５に示すように、図１０のステップＳ３７で削除された不一致特徴点を除いた残りの採取特徴点の数は７個で４よりも大きいので（ステップＳ３３：Ｙ）、再び第３近接採取特徴点（ＬＤ＝３）までの結線処理が行われることになる（ステップＳ３４）。その後、採取特徴点ごとに新たな結線処理後に改めて付与された採取数値（ステップＳ３５）と、図９に示す登録特徴点に付与された各登録数値とを比較する第２照合処理が行われる（ステップＳ３６）。
【０１０５】
図１６に、第２照合処理の結果の一例を示す。第２照合処理の結果、検出分岐点ＢＤ３を除き他の６つの採取特徴点には各採取数値に６割以上共通する特徴点が認められて、採取特徴点に登録特徴点が対応付けられる。具体的には、採取特徴点ＴＤ１には登録特徴点ＴＲ７が対応付けられ、採取特徴点ＴＤ２には登録特徴点ＴＲ５、採取特徴点ＢＤ１には登録特徴点ＢＲ１９、採取特徴点ＢＤ２には登録特徴点ＢＲ１８、採取特徴点ＢＤ５には登録特徴点ＢＲ１７、採取特徴点ＢＤ６には登録特徴点ＢＲ１６が対応付けられる。対応付けられた採取特徴点が６個で、ｍが４以上であるため、ステップＳ３９の判定は「Ｙ」となる。こうして、第２照合処理の結果を用いて、図１０のステップＳ４０において、検出分岐点ＢＤ３を除く他の採取特徴点間の位置関係と、各採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係との確認処理が行われる。位置関係の確認処理は、絶対的又は相対的に規定される採取特徴点間の位置関係及び登録特徴点間の位置関係を比較し、例えば所与の誤差範囲内で一致するか否かが判別される。ここでは、採取特徴点ＴＤ１、ＴＤ２、ＢＤ１、ＢＤ２、ＢＤ５及びＢＤ６が作る６Ｃ３（＝２０）個の採取三角形と、登録特徴点ＴＲ７、ＴＲ５、ＢＲ１９、ＢＲ１８、ＢＲ１７、ＢＲ１６が作る２０個の登録三角形とが合同であるかどうかを調べる。
【０１０６】
図１０のステップＳ４０における採取特徴点間の位置関係と登録特徴点間の位置関係との比較照合は、通常の指紋画像の特徴点を用いた指紋照合処理で行われるものと同様のものを用いてもよい。ただし、第１の実施形態では、特徴点ごとに付与された数値情報を用いて一致可能性の高い登録点を割り出しているため、全ての登録特徴点との一致照合を行う場合に比べて大幅に処理負荷を軽減することができる。また数値情報の一致のみで、偶然に登録特徴点と一致すると判断されて、本人と認証されてしまう事態を回避することができる。
【０１０７】
検出端点及び検出分岐点の位置関係が、対応する登録特徴点間の位置関係と一致すると判別されたとき（ステップＳ４０：Ｙ）、登録された本人の指紋と一致すると判断され、認証処理が行われる（ステップＳ４１）。認証処理では、例えば登録された本人と同定された旨の表示が行われる。
【０１０８】
一方、検出端点及び検出分岐点の位置関係が、対応する登録特徴点間の位置関係と一致しないと判別されたとき（ステップＳ４０：Ｎ）、ステップＳ３３に戻る。
【０１０９】
なお、ステップＳ３３で、採取特徴点数が４以上ではないと判別されたとき（ステップＳ３３：Ｎ）、指紋照合の確度を保証できないと判断して、非認証処理が行われる（ステップＳ４２）。非認証処理では、例えば登録された本人と同定されなかった旨の表示が行われる。
【０１１０】
以上示してきたように、第１の実施形態では、採取数値群のうち登録特徴点が割り振られなかった採取数値が第１の割合（αパーセント）以上存在する採取特徴点を削除した後、削除された採取特徴点を除く採取特徴点に付与された採取数値群の各採取数値に割り振られた登録特徴点が第２の割合以上共通する登録特徴点を、該採取特徴点に対応付けて、位置関係の比較照合を行うようにしている。
【０１１１】
１．２  第２の実施形態
第２の実施形態では、採取結線の長さを含む採取数値（数値情報）が、抽出された採取特徴点ごとに付与される。線分長は、採取結線の長さである。したがって、抽出された採取特徴点ごとに正数で表現される採取数値が付与される。これにより、各採取特徴点に、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。また、正数で表現される採取数値群によって、抽出された採取特徴点の分布が特定される。
【０１１２】
したがって、このような採取数値群を有する採取特徴点と、同様に得られる登録数値群が付与された登録特徴点とを用いることで、非常に簡素な処理で採取特徴点及び登録特徴点の分布を表現することができ、かつ指紋照合結果の処理負荷を軽減することができる。
【０１１３】
図１７（Ａ）、（Ｂ）に、第２の実施形態における採取結線の長さを含む数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１１４】
図１７（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線の始点となる。そこで図１７（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｐｉに、各採取結線の長さＬｉ１〜Ｌｉ３を付与する。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１１５】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１１６】
第２の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第２の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。ただし、指紋照合処理においては、第１の実施形態と異なり採取結線及び登録結線の両端の特徴点の種類に関わらず結線の長さのみで判断される。そのため、ステップＳ３６における登録数値情報の照合範囲が広くなると共に、第１の実施形態に比べて照合の確度が低くなる。しかしながら、第２の実施形態によれば、第１の実施形態に比べ、登録数値及び採取数値の情報量の低減と処理の簡素化を図ることができるという効果を得ることができる。
【０１１７】
１．３  第３の実施形態
第３の実施形態では、採取結線間のなす角度を含む採取数値（数値情報）が、抽出された採取特徴点ごとに付与される。第３の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１１８】
図１８（Ａ）、（Ｂ）に、第３の実施形態における採取結線間のなす角度を含む数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１１９】
図１８（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。そして、これら３本の採取結線が互いになす角度も３種類（採取結線ＬＮ１、ＬＮ２がなす角度θｉ１２と、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３がなす角度θｉ２３と、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１がなす角度θｉ３１）である。
【０１２０】
そこで図１８（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｐｉに、採取結線がなす角度θｉ１２〜θｉ３１を付与する。なお角度は、正方向（順方向）を定義しておくことが望ましく、その値は０度〜３６０度となる。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１２１】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１２２】
第３の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第３の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。ただし、指紋照合処理においては、第１の実施形態と異なり採取結線及び登録結線の両端の特徴点の種類に関わらず結線同士のなす角度のみで判断される。そのため、ステップＳ３６における登録数値情報の照合範囲が広くなると共に、第１の実施形態に比べて照合の確度が低くなる。しかしながら、第３の実施形態によれば、登録数値及び採取数値の情報量の低減と処理の簡素化を図ることができるという効果を得ることができる。更に成長等により指が大きくなっても角度はさほど変化しないため、長期間にわたって登録数値を利用できるという利点が認められる。
【０１２３】
１．４  第４の実施形態
第４の実施形態では、採取結線の長さ及び採取結線同士のなす角度を含む採取数値が、抽出された採取特徴点ごとに付与される。第４の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１２４】
図１９（Ａ）、（Ｂ）に、第４の実施形態における採取結線の長さ及び採取結線間のなす角度を含む数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１２５】
図１９（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の長さは、それぞれＬｉ１〜Ｌｉ３である。そして、これら３本の採取結線が互いになす角度も３種類（採取結線ＬＮ１、ＬＮ２がなす角度θｉ１２と、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３がなす角度θｉ２３と、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１がなす角度θｉ３１）である。
【０１２６】
そこで図１９（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｐｉに、各採取結線の長さＬ１〜Ｌ３と、これら採取結線がなす角度θｉ１２〜θｉ３１とを付与する。なお角度は、正方向（順方向）を定義しておくことが望ましい。例えば反時計回りを正方向と定め、０度〜３６０度の値を付与する。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１２７】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１２８】
第４の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第４の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。ただし、指紋照合処理においては、第１の実施形態と異なり採取結線及び登録結線の両端の特徴点の種類に関わらず結線の長さ及びそのなす角度のみで判断される。そのため、ステップＳ３６における登録数値情報の照合範囲が広くなると共に、第１の実施形態に比べて照合の確度が低くなる。しかしながら、第４の実施形態によれば、第２及び第３の実施形態に比べて照合の確度を高め、かつ処理の簡素化を図ることができるという効果を得ることができる。
【０１２９】
１．５  第５の実施形態
第５の実施形態では、採取特徴点と近接採取特徴点とを結ぶ採取結線を採取ベクトルとした場合に、採取ベクトル同士で作られる内積値が、採取数値情報として採取特徴点ごとに付与される。第５の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に登録結線を登録ベクトルとして、登録ベクトル同士で得られる内積値を含む登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１３０】
図２０（Ａ）、（Ｂ）に、第５の実施形態における数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１３１】
図２０（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となり、採取特徴点Ｐｉを始点とする３本の採取ベクトルが生成される。採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の長さは、それぞれＬｉ１〜Ｌｉ３である。したがって、採取ベクトルのベクトル長も、それぞれＬｉ１〜Ｌｉ３である。そして、これら３本の採取結線が互いになす角度も３種類（採取結線ＬＮ１、ＬＮ２がなす角度θｉ１２と、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３がなす角度θｉ２３と、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１がなす角度θｉ３１）である。
【０１３２】
そこで、図２０（Ｂ）に示すように、採取ベクトル同士で作られる内積値が、２つの採取ベクトルのベクトル長とそのなす角度とにより求められる。求められた内積値ＩＰｉ１２、ＩＰｉ２３、ＩＰｉ３１は、採取特徴点Ｐｉに付与される。
【０１３３】
内積値ＩＰｉ１２は、採取結線ＬＮ１、ＬＮ２により求められる内積値である。内積値ＩＰｉ２３は、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３により求められる内積値である。内積値ＩＰｉ３１は、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１により求められる内積値である。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１３４】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１３５】
第５の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第５の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。ただし、指紋照合処理においては、第１の実施形態と異なり採取結線及び登録結線の両端の特徴点の種類に関わらず、いずれか２つの結線により求められる内積値のみで判断される。そのため、ステップＳ３６における登録数値情報の照合範囲が広くなると共に、第１の実施形態に比べて照合の確度が低くなる。しかしながら、第５の実施形態によれば、第４の実施形態に比べて情報量の削減を図ることができるという効果を得ることができる。
【０１３６】
１．６  第６の実施形態
第６の実施形態では、採取結線を横切る指紋の稜線数を含む採取数値が、抽出された採取特徴点ごとに付与される。第６の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１３７】
図２１（Ａ）、（Ｂ）に、第６の実施形態における指紋稜線数を含む数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１３８】
図２１（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い順に４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る図示しない指紋の稜線の数をａ、ｂ、ｃ（ａ、ｂ、ｃは自然数）とする。
【０１３９】
そこで図２１（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｐｉに、該採取特徴点Ｐｉを起点とする採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る指紋稜線数を付与する。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１４０】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１４１】
第６の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第６の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１４２】
第６の実施形態によれば、採取結線を横切る指紋稜線数を、各採取特徴点に付与したので、第１の実施形態に比べて照合の確度を向上させることが可能となる。
【０１４３】
１．７  第７の実施形態
第７の実施形態では、採取結線を横切る指紋の稜線数と、該採取結線同士がなす角度とを含む採取数値が、抽出された採取特徴点ごとに付与される。第７の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１４４】
図２２（Ａ）、（Ｂ）に、第７の実施形態における指紋稜線数と結線同士がなす角度とを含む数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１４５】
図２２（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い順に４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る図示しない指紋の稜線の数をａ、ｂ、ｃとする。
【０１４６】
そこで図２２（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｐｉに、該採取特徴点Ｐｉを起点とする採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る指紋稜線数と、採取結線がなす角度θｉ１２〜θｉ３１を付与する。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１４７】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１４８】
第７の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第７の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１４９】
第７の実施形態によれば、採取結線を横切る指紋稜線数と採取結線同士のなす角度とを、各採取特徴点に付与したので、第６の実施形態に比べて照合の確度を向上させることが可能となる。
【０１５０】
１．８  第８の実施形態
第８の実施形態では、採取特徴点と近接採取特徴点とを結ぶ採取結線を採取稜線ベクトルとし、該採取結線を横切る指紋稜線数をそのベクトル長とした場合に、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値が、採取数値情報として採取特徴点ごとに付与される。第８の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と共に、登録結線を横切る指紋稜線数をベクトル長として有し該登録稜線を登録稜線ベクトルとした場合に登録稜線ベクトル同士で得られる内積値を含む登録数値群が付与された登録特徴点が用いられる。
【０１５１】
図２３（Ａ）、（Ｂ）に、第８の実施形態における採取稜線ベクトル同士により求められる内積値を含む数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１５２】
図２３（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点Ｐｉに近い順に４つの他の採取特徴点Ｐ１〜Ｐ４（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、採取特徴点ごとに例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとする。すなわち、採取特徴点Ｐｉは、採取特徴点Ｐ１〜Ｐ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となり、採取特徴点Ｐｉを始点とする３本の採取稜線ベクトルが生成される。採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る指紋の稜線の数をａ、ｂ、ｃとすると、３本の採取稜線ベクトルのベクトル長は、それぞれａ、ｂ、ｃである。そして、これら３本の採取結線が互いになす角度も３種類（採取結線ＬＮ１、ＬＮ２がなす角度θｉ１２と、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３がなす角度θｉ２３と、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１がなす角度θｉ３１）である。
【０１５３】
そこで、図２３（Ｂ）に示すように、採取稜線ベクトル同士で作られる内積値が、２つの採取稜線ベクトルのベクトル長とそのなす角度とにより求められる。求められた内積値ＩＰｉ１２、ＩＰｉ２３、ＩＰｉ３１は、採取特徴点Ｐｉに付与される。
【０１５４】
内積値ＩＰｉ１２は、採取結線ＬＮ１、ＬＮ２により求められる内積値である。内積値ＩＰｉ２３は、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３により求められる内積値である。内積値ＩＰｉ３１は、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１により求められる内積値である。これにより、採取特徴点Ｐｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１５５】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１５６】
第８の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第８の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。第８の実施形態によれば、第７の実施形態に比べて情報量の削減を図ることができるという効果を得ることができる。
【０１５７】
１．９  第９の実施形態
第９の実施形態では、２本の登録結線がなす角度と、これら登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与される実数単位値又は虚数単位値との積を含む採取数値情報が、採取特徴点ごとに付与される。第９の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様にして得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１５８】
図２４（Ａ）、（Ｂ）に、第９の実施形態において分岐点に付与される数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点が分岐点の場合に該採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点が分岐点の場合に該登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１５９】
図２４（Ａ）において、着目する１つの採取特徴点が分岐点Ｂｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｂｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の採取結線の始点となる。
【０１６０】
分岐点である採取特徴点Ｂｉ、Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。また端点である採取特徴点Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。
【０１６１】
そこで採取特徴点Ｂｉに、複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含む採取数値群が付与される。その結果、図２４（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｂｉには、上述の採取数値群が、採取数値情報（θｉ１２・ｉ，θｉ２３・ｉ，−θｉ３１）として付与される。
【０１６２】
ここで採取数値「θｉ１２・ｉ」は、採取特徴点Ｂｉと端点Ｔ１及び分岐点Ｂ２とを結ぶ２本の採取結線ＬＮ１、ＬＮ２に対応した値である。採取数値「θｉ２３・ｉ」は、採取特徴点Ｂｉと分岐点Ｂ２及び端点Ｔ３とを結ぶ２本の採取結線ＬＮ２、ＬＮ３に対応した値である。採取数値「−θｉ３１」は、採取特徴点Ｂｉと端点Ｔ３、Ｔ１とを結ぶ２本の採取結線ＬＮ３、ＬＮ１に対応した値である。
【０１６３】
これにより、採取特徴点Ｂｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した採取数値を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１６４】
ここでは、採取特徴点が分岐点である場合について説明したが、端点の場合であっても同様にして採取数値を付与することができる。
【０１６５】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１６６】
第９の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第９の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１６７】
第９の実施形態によれば、第１の実施形態に比べて照合の確度を向上させることができるという効果を得ることができる。
【０１６８】
１．１０  第１０の実施形態
第１０の実施形態では、第１の実施形態における複素線分長と、第９の実施形態における２本の登録結線がなす角度とこれら登録結線の両端に位置する登録特徴点に付与される実数単位値又は虚数単位値との積とを含む採取数値情報が、採取特徴点ごとに付与される。第１０の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様にして得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１６９】
図２５（Ａ）、（Ｂ）に、第１０の実施形態において分岐点に付与される数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点が分岐点の場合に該採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点が分岐点の場合に該登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１７０】
図２５（Ａ）において、着目する１つの採取特徴点が分岐点Ｂｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｂｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。
【０１７１】
分岐点である採取特徴点Ｂｉ、Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。また端点である採取特徴点Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。
【０１７２】
そこで採取特徴点Ｂｉに、第１の実施形態において図３（Ｂ）に示すように各採取結線の複素線分長と、第９の実施形態において図２４（Ｂ）に示すように複数の採取結線中の２本の採取結線がなす角度と該２本の採取結線の両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積とを含む採取数値群が付与される。その結果、図２５（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｂｉには、上述の採取数値群が、採取数値情報（Ｌｉ１・ｉ,Ｌｉ２,Ｌｉ３・ｉ,θｉ１２・ｉ，θｉ２３・ｉ，−θｉ３１）として付与される。
【０１７３】
これにより、採取特徴点Ｂｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した採取数値を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１７４】
ここでは、採取特徴点が分岐点である場合について説明したが、端点の場合であっても同様にして採取数値を付与することができる。
【０１７５】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１７６】
第１０の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第１０の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１７７】
第１０の実施形態によれば、第９の実施形態に比べて照合の確度を向上させることができるという効果を得ることができる。
【０１７８】
１．１１  第１１の実施形態
第１１の実施形態では、第５の実施形態における採取ベクトル同士で作られる内積値と、該採取ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積が、採取数値情報として採取特徴点ごとに付与される。第１１の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に登録結線を登録ベクトルとして、登録ベクトル同士で得られる内積値と、該登録ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含む登録数値情報が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１７９】
図２６（Ａ）、（Ｂ）に、第１１の実施形態において分岐点に付与される数値情報を説明するための図を示す。図２６（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点に近い順に４つの他の採取特徴点（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、着目する１つの採取特徴点が分岐点Ｂｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｂｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間の３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。
【０１８０】
そこで図２６（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｂｉに、第５の実施形態における採取ベクトル同士で作られる内積値と、該採取ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積ＩＩＰｉ１２、ＩＩＰｉ２３、ＩＩＰｉ３１を付与する。これにより、採取特徴点Ｂｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１８１】
ここでは、採取特徴点が分岐点である場合について説明したが、端点の場合であっても同様にして数値情報を付与することができる。
【０１８２】
なお第３近接採取特徴点までの採取結線について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１８３】
第１１の実施形態における数値情報の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第１１の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１８４】
第１１の実施形態によれば、第５の実施形態に比べて照合の確度を向上させることができるという効果を得ることができる。
【０１８５】
１．１２  第１２の実施形態
第１２の実施形態では、新たに定義する複素稜線数を含む採取数値情報が、抽出された採取特徴点ごとに付与される。複素稜線数は、結線の両端に位置する特徴点にそれぞれ付与された実数単位値（１）又は虚数単位値（ｉ）と、該結線を横切る指紋の稜線数との積である。したがって、抽出された採取特徴点ごとに実数（正数、負数）又は複素数で表現される採取数値が付与される。これにより、他の採取特徴点同士を結ぶ採取結線の長さが同じ場合でも、両端の採取特徴点の種類やその位置が異なれば、当該採取特徴点に、異なった数値情報を付与することができる。第１２の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に得られる登録数値群が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０１８６】
図２７（Ａ）、（Ｂ）に、第１２の実施形態において分岐点に付与される数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点が分岐点の場合に該採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点が分岐点の場合に該登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１８７】
図２７（Ａ）においては、抽出された複数の採取特徴点のうち、１つの採取特徴点に近い順に４つの他の採取特徴点（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、着目する１つの採取特徴点が分岐点Ｂｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｂｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。
【０１８８】
分岐点である採取特徴点Ｂｉ、Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。また端点である採取特徴点Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。そして、採取特徴点Ｂｉを始点とした各採取結線の両端の採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と、採取結線を横切る図示しない指紋の稜線数との積が求められる。
【０１８９】
図２７（Ａ）において、採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３をそれぞれ横切る指紋の稜線数をａ、ｂ、ｃ（ａ、ｂ、ｃは自然数）とすると、図２７（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｂｉには採取数値情報（ａ・ｉ，ｂ，ｃ・ｉ）が付与される。
【０１９０】
ここで複素稜線数「ａ・ｉ」は、実数単位値が付与された採取特徴点Ｂｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ１とを結ぶ採取結線ＬＮ１に対応した値である。複素稜線数「ｂ」は、実数単位値が付与された採取特徴点Ｂｉと分岐点Ｂ２とを結ぶ採取結線ＬＮ２に対応した値である。複素線分長「ｃ・ｉ」は、実数単位値が付与された採取特徴点Ｂｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ３とを結ぶ採取結線ＬＮ３に対応した値である。
【０１９１】
このように、採取特徴点Ｂｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１９２】
図２８（Ａ）、（Ｂ）に、第１２の実施形態において端点に付与される数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点が端点の場合に該採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点が端点の場合に該登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０１９３】
図２８（Ａ）においては、図２７（Ａ）と同様に、着目する端点に近い順に４つの他の採取特徴点（第１〜第４近接採取特徴点）が表されている。ここで、着目する１つの採取特徴点が端点Ｔｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｔｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。
【０１９４】
分岐点である採取特徴点Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。端点である採取特徴点Ｔｉ、Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。そして、採取特徴点Ｔｉを始点とした各採取結線の両端の採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値と、採取結線を横切る図示しない指紋の稜線数の積が求められる。図２８（Ａ）において、採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る指紋稜線数をａ、ｂ、ｃ（ａ、ｂ、ｃは自然数）とすると、図２８（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｔｉには採取数値情報（−ａ，ｂ・ｉ，−ｃ）が付与される。
【０１９５】
ここで複素稜線数「‐ａ」は、虚数単位値が付与された採取特徴点Ｔｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ１とを結ぶ採取結線ＬＮ１に対応した値である。複素稜線数「ｂ・ｉ」は、虚数単位値が付与された採取特徴点Ｔｉと分岐点Ｂ２とを結ぶ採取結線ＬＮ２に対応した値である。複素線分長「−ｃ」は、虚数単位値が付与された特徴点Ｔｉと虚数単位値が付与された端点Ｔ３とを結ぶ採取結線ＬＮ３に対応した値である。
【０１９６】
このように、採取特徴点Ｔｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、採取特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０１９７】
なお第３近接採取特徴点までの線分について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０１９８】
第１２の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第１２の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０１９９】
第１２の実施形態によれば、各特徴点の位置に依存し、かつ上述の実施形態に比べて情報量の削減を図ることができるという効果を得ることができる。
【０２００】
１．１３  第１３の実施形態
第１３の実施形態では、第８の実施形態における採取稜線ベクトル同士で作られる内積値と、該採取稜線ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積が、採取数値情報として採取特徴点ごとに付与される。第１３の実施形態では、このような採取数値を含む採取数値群を有する採取特徴点と、同様に第８の実施形態における登録稜線ベクトル同士で得られる内積値と、該登録稜線ベクトルの始点及び終点に位置する登録特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積を含む登録数値情報が付与された登録特徴点とが用いられる。
【０２０１】
図２９（Ａ）、（Ｂ）に、第１３の実施形態における数値情報を説明するための図を示す。ここでは、採取特徴点に付与される採取数値情報について説明するが、登録特徴点に付与される登録数値情報についても同様である。
【０２０２】
図２９（Ａ）において、着目する１つの採取特徴点が分岐点Ｂｉであり、第１近接採取特徴点が端点Ｔ１、第２近接採取特徴点が分岐点Ｂ２、第３近接採取特徴点が端点Ｔ３、第４近接採取特徴点が分岐点Ｂ４であるものとする。そして、例えば第３近接採取特徴点までの各採取特徴点との間で結線処理を行うものとすると、採取特徴点Ｂｉは、採取特徴点Ｔ１、Ｂ２、Ｔ３との間で結ばれる３本の採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３の始点となる。採取結線ＬＮ１〜ＬＮ３それぞれを横切る図示しない指紋の稜線の数をａ、ｂ、ｃ（ａ、ｂ、ｃは自然数）とする。
【０２０３】
分岐点である採取特徴点Ｂｉ、Ｂ２には、実数単位値（１）が付与される。また端点である採取特徴点Ｔ１、Ｔ３には、虚数単位値（ｉ）が付与される。
【０２０４】
そこで図２９（Ｂ）に示すように、採取特徴点Ｂｉに、第８の実施形態と同様の採取稜線ベクトル同士で作られる内積値と、該採取稜線ベクトルの始点及び終点に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積ＩＩＰｉ１２、ＩＩＰｉ２３、ＩＩＰｉ３１を付与する。
【０２０５】
第１３の実施形態では、内積値ＩＩＰｉ１２は、採取結線ＬＮ１の複素稜線数ａと、採取結線ＬＮ２の複素稜線数ｂと、採取結線ＬＮ１、ＬＮ２それぞれの両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積により求められる。また内積値ＩＰｉ２３は、採取結線ＬＮ２の複素稜線数ｂと、採取結線ＬＮ３の複素稜線数ｃと、採取結線ＬＮ２、ＬＮ３それぞれの両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積により求められる。また内積値ＩＩＰｉ３１は、採取結線ＬＮ３の複素稜線数ｃと、採取結線ＬＮ１の複素稜線数ａと、採取結線ＬＮ３、ＬＮ１それぞれの両端に位置する採取特徴点に付与された実数単位値又は虚数単位値との積により求められる。
【０２０６】
これにより、採取特徴点Ｂｉに、他の採取特徴点との間の位置関係に対応した数値情報を付与することが可能となり、特徴点固有の情報を割り振ることができるようになる。
【０２０７】
ここでは、採取特徴点が分岐点である場合について説明したが、端点の場合であっても同様にして数値情報を付与することができる。
【０２０８】
なお第３近接採取特徴点までの線分について数値情報を付与する場合について説明したが、第２近接採取特徴点、又は第４近接採取特徴点以上についても同様である。
【０２０９】
第１３の実施形態における登録数値の登録処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。また第１３の実施形態における指紋照合処理は第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【０２１０】
第１３の実施形態によれば、第８の実施形態に比べて照合の確度を向上させることができるという効果を得ることができる。
【０２１１】
なお第１〜第１３の実施形態では、取得された指紋画像から抽出された採取特徴点に付与される採取数値情報について説明したが、登録特徴点との位置確認に用いられる各特徴点の位置情報は、各実施形態においてそれぞれ同様に求められる。
【０２１２】
以上説明したように、第１〜第１３の実施形態において、取得された指紋画像から抽出した採取特徴点ごとに、他の採取特徴点との位置関係により求められる数値情報が付与される。そして、指紋照合処理の先立って同様に求められた登録数値情報と、照合用に取得された指紋画像の採取特徴点に付与された採取数値情報とを比較し、照合対象となるを選択する。そして、選択された特徴点の位置と、これら特徴点に対応する登録点の位置とを照合する。こうすることで、予め登録された登録点と特徴点との照合処理の負荷を大幅に軽減することができる。したがって、携帯型の情報機器等の搭載を容易にすることができる。
【０２１３】
２．  指紋照合装置
次に、上述した指紋照合方法を実現する指紋照合装置について説明する。
【０２１４】
図３０に、指紋照合装置の構成の概要のブロック図を示す。指紋照合装置１００は、特徴点抽出部１１０、画像解析部１２０、照合部１３０、登録情報記憶部１４０、登録部１５０を含む。
【０２１５】
特徴点抽出部１１０は、取得された指紋画像から、図２に示す採取特徴点を抽出する。より具体的には、特徴点抽出部１１０は、指紋画像から分岐点及び端点を区別して抽出する。特徴点抽出部１１０に供給される指紋画像は、指紋照合装置１００の外部から入力されてもよい。また指紋照合装置１００が、指紋画像を取り込む指紋画像取込部１６０を含むように構成されてもよい。この場合、該指紋画像取込部１６０で取り込まれた指紋画像が、特徴点抽出部１１０に供給される。
【０２１６】
画像解析部１２０は、特徴点抽出部１１０で抽出された指紋画像の特徴点ごとに、上述した数値情報を付与し、登録情報記憶部１４０に記憶された登録数値情報とを比較して、照合対象の特徴点を選択する。
【０２１７】
照合部１３０は、照合対象の採取特徴点間の位置関係と、照合対象の採取特徴点に対応付けられた登録特徴点間の位置関係とを比較照合し、その結果を出力する。照合対象の特徴点の位置は、特徴点抽出部１１０又は画像解析部１２０によって求められる。
【０２１８】
登録情報記憶部１４０は、登録数値情報１４２及び登録特徴点の位置情報１４４を記憶する。したがって、照合対象の採取特徴点に対応付けられた登録特徴点の位置関係は、登録情報記憶部１４０の記憶情報に基づいて求められる。
【０２１９】
登録部１５０は、登録処理を行う。より具体的には、登録部１５０は、特徴点抽出部１１０において登録用に抽出された登録特徴点について、登録数値情報及び位置情報を求める。そして登録部１５０は、これら登録数値情報及び位置情報を、各登録特徴点に関連付けて登録情報記憶部１４０に格納する処理を行う。
【０２２０】
以下では、指紋照合装置１００の構成例について具体的に説明する。指紋照合装置１００は、ＩＣカード等の高い機密保持性が要求される携帯型の情報装置（情報機器）に適用することができる。この場合、指紋照合装置１００は、指紋画像取込部１６０の機能を有することが望ましい。
【０２２１】
図３１に、指紋照合装置１００が適用されるＩＣカードの詳細な構成の一例のブロック図を示す。ＩＣカード１８０では、バス２００に接続された中央演算装置（Central Processing Unit：以下、ＣＰＵと略す。）２１０により、同様にバス２００に接続された読み出し専用メモリ（Read Only Memory：以下、ＲＯＭと略す。）２１２に記憶されるプログラムにしたがって各部が制御される。ＣＰＵ２１０は、一時記憶装置としてのＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）２１４を作業領域として種々の処理を行う。なお一時記憶装置としては、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）を用いることも可能である。
【０２２２】
ＣＰＵ２１０は、長期間記憶装置としての不揮発性メモリ２１６に記憶されたカード情報の読み出し及び書き込みを行う。ここでカード情報は、機密保持性の高い個人情報（例えば銀行の預金残高等）である。そのため、不揮発性メモリ２１６に書き込む場合は、エンコーダ（暗号化装置）２１８により暗号化を行って書き込む。また不揮発性メモリ２１６から読み出す場合は、デコーダ（暗号解読装置）２２０により暗号解読（復号化）を行って読み出す。なお不揮発性メモリ２１６としては、フラッシュメモリやＳＲＡＭを用いることができる。
【０２２３】
バス２００には、ディスプレイコントローラ（表示制御部）２２２と、ＶＲＡＭ２２４とが接続されている。ディスプレイコントローラ２２２は、ＶＲＡＭ２２４に記憶された画像データに基づいてディスプレイ（表示部）２２６に画像を表示させる。
【０２２４】
またバス２００には、センサコントローラ（個人情報採取部制御部）２２８と、センサ用ＲＡＭ２３０とが接続されている。センサコントローラ２２８は、指紋センサ（個人情報採取部、指紋画像取込部）２３２で指紋の凹凸を検出し、センサ用ＲＡＭに指紋の凹凸に対応した画像を指紋画像として蓄積する。
【０２２５】
ここで、指紋画像取込部１６０の機能は指紋センサ２３２により実現される。特徴点抽出部１１０、画像解析部１２０、照合部１３０及び登録部１５０の機能は、ＲＯＭ２１２に格納されたプログラムを実行するＣＰＵ２１０により実現される。登録情報記憶部１４０の機能は、ＲＯＭ２１２又は不揮発性メモリ２１６により実現される。
【０２２６】
例えば図１、図５及び図１０に示した処理を実行するためのプログラムがＲＯＭ２１２又は不揮発性メモリ２１６に記憶され、ＣＰＵ２１０が適宜読み出して実行する。また図９に示す登録数値情報は、不揮発性メモリ２１６に記憶される。第１及び第２照合結果は、例えばＤＲＡＭ２１４上で生成される。
【０２２７】
このような構成のＩＣカード１８０では、指紋センサ２３２を介して取り込まれた指紋画像を用いて、予め登録された本人のものであるか否かが照合される。照合された結果、登録された本人のものであると確認されると、例えば不揮発性メモリ２１６等に記憶された個人情報の読み出し又は表示等の制御が行われるようになる。
【０２２８】
なおＩＣカード１８０の各要素が図３１に示したデバイスにより実現されるものに限定されるものではない。例えば、指紋画像の特徴点の抽出をソフトウェアで行う必要はなく、汎用チップ若しくは専用チップ等のハードウェアで処理することも可能である。また不揮発性メモリ２１６に対し、エンコーダ２１８及びデコーダ２２０を介さずにアクセスできる構成にしてもよい。この場合、ＣＰＵ２１０により暗号化及び復号化を行って不揮発性メモリ２１６にアクセスするようにしてもよい。
【０２２９】
ＩＣカード１８０は、例えば以下に説明する指紋センサを用いることができる。これにより、携帯型の情報機器として必須とされる低消費電力化と、小型軽量化とを両立させることができる。
【０２３０】
２．１  指紋センサ
指紋画像取得部として用いられる指紋センサ２３２において、指紋の検出方式には種々の方式があるが、指紋の画像を読み取ることができれば方式に限定されない。ただ指紋センサ２３２は、以下に示す静電容量検出方式の指紋センサを用いることで、従来の製造技術を用いて省スペース化を実現し、かつ指紋の凹凸を高精度に検出することができる。
【０２３１】
図３２に、指紋センサ２３２の構成の一例を示す。指紋センサ２３２には、ｊ本（ｊは２以上の整数）の電源線２４０と、ｋ本（ｋは２以上の整数）の出力線２４２とを有する。ｊ本の電源線２４０とｋ本の出力線２４２の各交点には静電容量検出素子２４４が設けられている。
【０２３２】
静電容量検出素子２４４は、指が接触した時の閉回路として図示されており、指紋の凹凸パターンに依存して変化する可変容量ＣＦと、信号増幅素子例えば信号増幅ＭＩＳ型薄膜半導体装置（以下信号増幅用ＴＦＴと略記する）２４６とを有する。静電容量検出素子２４４に指が接触していないときには、可変容量ＣＦの接地端側はオープン状態である。なお、可変容量ＣＦについては後述する。
【０２３３】
ｊ本の電源線２４０の各々は、対応する行に沿って配列されたｋ個の信号増幅用ＴＦＴ２４６のドレインＤに接続されている。また、ｊ本の電源線２４０の各々は、ｊ個の電源用パスゲート２５０の各々を介して共通電源線２５２に接続されている。すなわち、電源用パスゲート２５０はＭＩＳ型薄膜半導体装置にて形成され、そのソースＳは電源線２４０に接続され、そのドレインＤは共通電源線２５２に接続されている。電源選択回路２６０内には、上述のｊ個の電源用パスゲート２５０及び共通電源線２５２に加えて、電源用シフトレジスタ２６２が設けられている。電源用シフトレジスタ２６２の電源選択用出力線２６４に、ｊ個の電源用パスゲート２５０の各ゲートＧが接続されている。
【０２３４】
ｋ本の出力線２４２の各々は、対応する列に沿って配列されたｊ個の信号増幅用ＴＦＴ２４６のソースＳに接続されている。また、ｋ本の出力線２４２の各々は、ｋ個の出力信号用パスゲート２７０の各々を介して共通出力線２７２に接続されている。すなわち、出力信号用パスゲート２７０はＭＩＳ型薄膜半導体装置にて形成され、そのドレインＤは出力線２４２に接続され、そのソースＳは共通出力線２７２に接続されている。出力信号選択回路２８０内には、上述のｋ個の出力信号用パスゲート２７０及び共通出力線２７２に加えて、出力信号用シフトレジスタ２８２が設けられている。出力信号用シフトレジスタ２８２の出力選択用出力線２８４に、出力信号用パスゲート２７０のゲートＧが接続されている。
【０２３５】
図３３に、図３２に示す静電容量検出素子２４４の断面図を示す。ここでは、指が接触されていない状態が図示されている。この静電容量検出素子２４４は、上述の信号増幅素子である信号増幅用ＴＦＴ２４６に加えて、信号検出素子２４８を有する。
【０２３６】
図３３において、絶縁層２９０上には、ソース領域２９１Ａ、ドレイン領域２９１Ｂ及びその間のチャネル領域２９１Ｃを有する半導体膜２９１が形成されている。半導体膜２９１上にはゲート絶縁膜２９２が形成され、このゲート絶縁膜２９２を挟んでチャネル領域２９１Ｃと対向する領域にゲート電極２９３が形成されている。この半導体膜２９１、ゲート絶縁膜２９２及びゲート電極２９３で、信号増幅用ＴＦＴ２４６が構成される。なお、電源用パスゲート２５０及び出力信号用パスゲート２７０も、信号増幅用ＴＦＴ２４６と同様にして形成される。
【０２３７】
この信号用ＴＦＴ２４６は第１層間絶縁膜２９４により被われている。第１層間絶縁膜２９４上には、図３３に示す出力線２４２に相当する第１配線層２９５が形成されている。この第１配線層２９５は信号用ＴＦＴ２４６のソース領域２９１Ａに接続されている。
【０２３８】
第１配線層２９５は第２層間絶縁膜２９６により被われている。この第２層間絶縁膜２９６上には、図３３に示す電源線２４０に相当する第２配線層２９７が形成されている。この第２配線層２９７は、信号増幅用ＴＦＴ２４６のドレイン領域２９１Ｂに接続されている。なお、図３３とは異なる構造として、第２配線層２９７を第１層間絶縁膜２９４上に形成し、第１配線層２９５を第２層間絶縁膜２９６上に形成してもよい。
【０２３９】
第２層間絶縁膜２９６上にはさらに、容量検出電極２９８が形成され、それを被って容量検出誘電体膜２９９が形成されている。容量検出誘電体膜２９９は、指紋センサ２３２の最表面に位置して保護膜としても機能し、この容量検出誘電体膜２９９に指が接触される。この容量検出電極２９８及び容量検出誘電体膜２９９により、信号検出素子２４８が構成される。
【０２４０】
指紋センサ２３２における指紋検出は、図３３に示す容量検出誘電体膜２９９に指を接触させることで実施される。図３２では、ｊ本のうち選択された１本の電源線２４０に電源電圧を供給し、かつ、そのときの信号を、ｋ本のうち選択された１本の出力線２４２から検出することで、ｊ×ｋ個の静電容量検出素子２４４から順次信号を取り出している。
【０２４１】
指紋検出動作は大別して、（１）指紋の山（凸部）が容量検出誘電体膜２９９に接触する場合と、（２）指紋の谷（凹部）が容量検出誘電体膜２９９に対向する場合とがある。
【０２４２】
（１）指紋の山（凸部）が容量検出誘電体膜２９９に接触する場合
図３４に、この場合の静電容量検出素子２４４の等価回路を示す。
【０２４３】
符号３１０は人体の指紋の山に相当し、図３３の容量検出電極２９８と誘電体膜２９９を挟んで対向する接地電極３１０が形成されている。ここで、電源電圧Ｖｄｄは共通電源線２５２より供給される。符号ＣＴは、信号増幅用ＴＦＴ２４６のトランジスタ容量であり、符号ＣＤは検出電極３００と接地電極（指）３１０との間の容量である。
【０２４４】
ここで、信号増幅用ＴＦＴ２４６のゲート電極長をＬ（μｍ）、ゲート電極幅をＷ（μｍ）、ゲート絶縁膜の厚みをｔｏｘ（μｍ）、ゲート絶縁膜の比誘電率をεｏｘ、真空の誘電率をεｏとする。このとき、トランジスタ容量ＣＴは、次のようになる。
ＣＴ＝εｏ・εｏｘ・Ｌ・Ｗ／ｔｏｘ
また、容量検出電極２９８の面積Ｓ（μｍ２）、容量検出誘電体膜２９９の厚みをｔｄ（μｍ）、容量検出誘電体膜の比誘電率をεｄとする。このとき、容量ＣＤは、次のようになる。
【０２４５】
ＣＤ＝εｏ・εｄ・Ｓ／ｔｄ
図３４の等価回路において、信号増幅用ＴＦＴ２４６のゲートに印加される電圧ＶＧＴは、（１）式で表される。
【０２４６】
ＶＧＴ＝Ｖｄｄ／（１＋ＣＤ／ＣＴ）  ・・・（１）
容量ＣＤをトランジスタ容量ＣＴよりも充分に大きく設定しておけば（例えばＣＤ＞１０×ＣＴ）、（１）式の分母は無限大となり、（２）式のように近似される。
【０２４７】
ＶＧＴ≒０  ・・・（２）
この結果、信号増幅用ＴＦＴ２４６は、そのゲートにほとんど電圧がかからないためオフ状態となる。よって、信号増幅用ＴＦＴ２４６のソース−ドレイン間に流れる電流Ｉは極めて小さくなる。この電流Ｉを測定することで、測定箇所が指紋パターンの山（凸部）であることが判定できる。
【０２４８】
（２）指紋の谷（凹部）が容量検出誘電体膜２９９に対向する場合
図３５に、この場合の静電容量検出素子２４４の等価回路を示す。
【０２４９】
符号３１２が人体の指紋の谷に相当する。この場合は、図３４に示す容量ＣＤに加えて、誘電体膜２９９と指紋の谷との間に、空気を誘電体とする新たな容量ＣＡが形成される。
【０２５０】
図３５の等価回路において、信号増幅用ＴＦＴ２４６のゲートに印加される電圧ＶＧＶは、（３）式で表される。
【０２５１】
ＶＧＶ＝Ｖｄｄ／｛［１＋（１／ＣＴ）］×１／［（１／ＣＤ）＋（１／ＣＡ）］｝  ・・・（３）
容量ＣＤをトランジスタ容量ＣＴよりも充分に大きく設定しておけば（例えばＣＤ＞１０×ＣＴ）、（３）式は、（４）式のように近似される。
【０２５２】
ＶＧＶ≒Ｖｄｄ／［１＋（ＣＡ／ＣＴ）］  ・・・（４）
さらに、トランジスタ容量ＣＴを、指紋の谷により形成される容量ＣＡよりも充分に大きくしておけば（例えばＣＴ＞１０×ＣＡ）、（４）式は、（５）式のように近似される。
【０２５３】
ＶＧＶ≒Ｖｄｄ  ・・・（５）
この結果、信号増幅用ＴＦＴ２４６は、そのゲートに電源電圧Ｖｄｄがかかるためオン状態となる。よって、信号増幅用ＴＦＴ２４６のソース−ドレイン間に流れる電流Ｉは極めて大きくなる。この電流Ｉを測定することで、測定箇所が指紋パターンの谷（凹部）であることが判定できる。
【０２５４】
このように、図３２に示す可変容量ＣＦは、指紋の山が容量検出誘電体膜２９９に接触した時は容量ＣＤとなり、指紋の谷が容量検出誘電体膜２９９に対向としたときは容量ＣＤと容量ＣＡとの和となり、指紋の凹凸にしたがって容量が変化する。この指紋の凹凸に従った容量変化に基づく電流を検出することで、指紋の山又は谷を検出できる。
【０２５５】
以上の動作を、図３６（Ａ）に示すように配列されたｊ×ｋ個（（１，１）〜（ｊ，ｋ））の静電容量検出素子２４４にて時分割で実施することで、指紋パターンを検出することが可能となる。より具体的には図３６（Ｂ）に示すように、（１，１）に位置する静電容量検出素子から（１，ｋ）に位置する静電容量検出素子の順に第１行の指紋の凹凸を検出した後、次に（２，１）に位置する静電容量検出素子から（２，ｋ）に位置する静電容量検出素子の順に第２行の指紋の凹凸を検出するといったように、（ｊ，ｋ）に位置する静電容量検出素子まで順次ピクセルごとに指紋の凹凸を検出していく。その結果、例えば図２に示すような指紋画像を得ることができる。
【０２５６】
ここで、電源電圧Ｖｄｄに正電源を用いる場合には、ゲート電圧がゼロ近傍でドレイン電流が流れないエンハンスメント型ｎ型トランジスタにて、信号増幅用ＴＦＴ２４６を形成すればよい。ＣＤ＞１０×ＣＴを満たす場合には、信号増幅用ＴＦＴ２４６の伝達特性におけるドレイン電流が最小値となるゲート電圧（最小ゲート電圧）をＶｍｉｎとしたとき、０＜Ｖｍｉｎ＜０．１×Ｖｄｄを満たせばよい。
【０２５７】
電源電圧Ｖｄｄに負電源を用いる場合には、ゲート電圧がゼロ近傍でドレイン電流が流れないエンハンスメント型ｐ型トランジスタにて、信号増幅用ＴＦＴ２４６を形成すればよい。ＣＤ＞１０×ＣＴを満たす場合には、信号増幅用ＴＦＴ２４６の伝達特性におけるドレイン電流が最小値となるゲート電圧（最小ゲート電圧）をＶｍｉｎとしたとき、０．１×Ｖｄｄ＜Ｖｍｉｎ＜０を満たせばよい。
【０２５８】
このようなＩＣカード１８０に実装された指紋センサ２３２は、図３７に示すように小型軽量化が可能である。そして、操作者の指５００を図３３に示す容量検出誘電体膜２９９が形成された検出面に当てることで、低消費電力で、かつ高精度な指紋画像が取得される。
【０２５９】
なお、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
【０２６０】
また、本発明のうち従属請求項に係る発明においては、従属先の請求項の構成要件の一部を省略する構成とすることもできる。また、本発明の１の独立請求項に係る発明の要部を、他の独立請求項に従属させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  指紋照合処理の流れの概要を示すフロー図。
【図２】  指紋画像から抽出された特徴点についての説明図。
【図３】  図３（Ａ）、（Ｂ）は第１の実施形態において分岐点に付与される数値情報の説明図。
【図４】  図４（Ａ）、（Ｂ）は第１の実施形態において端点に付与される数値情報の説明図。
【図５】  第１の実施形態における登録処理のフロー図。
【図６】  指紋画像から抽出された特徴点の一例を示す説明図。
【図７】  名称付けされた特徴点の一例を示す説明図。
【図８】  第４近接採取特徴点まで結線処理された例を示す説明図。
【図９】  第１の実施形態における登録数値情報の説明図。
【図１０】  第１の実施形態における指紋照合処理の一例を示すフロー図。
【図１１】  照合対象の指紋画像から抽出された採取特徴点の一例を示す説明図。
【図１２】  第３近接採取特徴点まで結線処理された例を示す説明図。
【図１３】  第１照合処理の結果を示す説明図。
【図１４】  不一致の採取特徴点を削除後の特徴点を示す説明図。
【図１５】  削除後の採取特徴点を第３近接採取特徴点まで結線処理した例を示す説明図。
【図１６】  第２照合処理の結果を示す説明図。
【図１７】  図１７（Ａ）、（Ｂ）は第２の実施形態の数値情報の説明図。
【図１８】  図１８（Ａ）、（Ｂ）は第３の実施形態の数値情報の説明図。
【図１９】  図１９（Ａ）、（Ｂ）は第４の実施形態の数値情報の説明図。
【図２０】  図２０（Ａ）、（Ｂ）は第５の実施形態の数値情報の説明図。
【図２１】  図２１（Ａ）、（Ｂ）は第６の実施形態の数値情報の説明図。
【図２２】  図２２（Ａ）、（Ｂ）は第７の実施形態の数値情報の説明図。
【図２３】  図２３（Ａ）、（Ｂ）は第８の実施形態の数値情報の説明図。
【図２４】  図２４（Ａ）、（Ｂ）は第９の実施形態において分岐点に付与される数値情報の説明図。
【図２５】  図２５（Ａ）、（Ｂ）は第１０の実施形態において分岐点に付与される数値情報の説明図。
【図２６】  図２６（Ａ）、（Ｂ）は第１１の実施形態において分岐点に付与される数値情報の説明図。
【図２７】  図２７（Ａ）、（Ｂ）は第１２の実施形態において分岐点に付与される数値情報の説明図。
【図２８】  図２８（Ａ）、（Ｂ）は第１２の実施形態において端点に付与される数値情報の説明図。
【図２９】  図２９（Ａ）、（Ｂ）は第１３の実施形態において分岐点に付与される数値情報の説明図。
【図３０】  指紋照合装置の構成の概要を示すブロック図。
【図３１】  指紋照合装置のハードウェア構成例を示すブロック図。
【図３２】  指紋センサの構成の一例を示す構成図。
【図３３】  指紋センサの静電容量検出素子の断面図。
【図３４】  指紋センサの誘電体膜に指紋の山を接触させたときの静電容量検出素子の等価回路図。
【図３５】  指紋センサの誘電体膜に指紋の谷を接触させたときの静電容量検出素子の等価回路図。
【図３６】  図３６（Ａ）は、指紋センサで配列された静電容量検出素子の説明図。図３６（Ｂ）は、各静電容量検出素子で検出された指紋の凹凸を１枚の指紋画像にするための手順の説明図。
【図３７】  ＩＣカードに適用される指紋センサで指紋照合を行う操作者の指を模式的に示す図。
【符号の説明】
１００  指紋照合装置、１１０  特徴点抽出部、１２０  画像解析部、１３０  照合部、１４０  登録情報記憶部、１４２  登録数値情報、１４４  位置情報、１５０  登録部、１６０  指紋画像取込部、１８０  ＩＣカード
【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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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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