(57)【要約】【課題】  少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、指紋などの参照画像と認証対象画像との照合を高い精度で行う。【解決手段】  撮像部は、照合のための参照画像および対象画像を撮像する。演算部は、撮像された参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴ｙ１１〜１４を複数方向について算出し、および撮像された対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴ｙ１１〜１４を複数方向について算出する。照合部は、対象画像の複数方向について算出した複数の特徴ｙ１１〜１４と、参照画像の複数方向について算出した複数の特徴ｙ１１〜１４とを照合する。【選択図】  図１８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
照合のための参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出するステップと、
前記複数方向について算出した複数の特徴量を記録するステップと、
を備えることを特徴とする照合方法。
【請求項２】
照合の対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出するステップと、
前記対象画像の複数方向について算出した複数の特徴量と、前記参照画像の複数方向について算出した複数の特徴量とを照合するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の照合方法。
【請求項３】
前記照合するステップは、照合すべき特徴量の対応関係を変化させながら照合することを特徴とする請求項２に記載の照合方法。
【請求項４】
照合のための参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出するステップと、
照合の対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出するステップと、
前記参照画像の特徴量と、前記対象画像の特徴量とを照合するステップと、を備え、
前記参照画像から算出するステップおよび前記対象画像から算出するステップは、前記参照画像および前記対象画像のいずれか一方を１方向について、他方を複数方向について算出し、
前記照合するステップは、１方向について算出した特徴量と、複数方向について算出した特徴量のうち少なくとも１つ以上とを照合することを特徴とする照合方法。
【請求項５】
照合のための参照画像を複数の領域に、複数方向について分割するステップと、
分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、各方向について特徴量群を生成するステップと、
前記複数方向について算出した複数の特徴量群を記録するステップと、
を備えることを特徴とする照合方法。
【請求項６】
照合のための対象画像を複数の領域に、複数方向について分割するステップと、
分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、各方向について特徴量群を生成するステップと、
前記複数方向について算出した複数の特徴量群を記録するステップと、
前記対象画像の複数方向について算出した複数の特徴量群と、前記参照画像の複数方向について算出した特徴量群とを照合するステップと、
を備えることを特徴とする請求項５に記載の照合方法。
【請求項７】
前記照合するステップは、照合すべき特徴量群の対応関係を変化させながら照合することを特徴とする請求項６に記載の照合方法。
【請求項８】
照合のための参照画像を複数の領域に、少なくとも１方向について分割するステップと、
分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、少なくとも１方向について特徴量群を生成するステップと、
照合の対象画像を複数の領域に、少なくとも１方向について分割するステップと、
分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、少なくとも１方向について特徴量群を生成するステップと、
前記参照画像の特徴量群と、前記対象画像の特徴量群とを照合するステップと、を備え、
前記参照画像から算出するステップおよび前記対象画像から算出するステップは、前記参照画像および前記対象画像のいずれか一方を１方向について、他方を複数方向について算出し、
前記照合するステップは、１方向について算出した特徴量群と、複数方向について算出した特徴量群のうち少なくとも１つ以上とを照合することを特徴とする照合方法。
【請求項９】
前記算出するステップは、複数方向について特徴量群を算出する場合、前記参照画像または前記対象画像を回転させて、基準方向に対する特徴量群を算出することを特徴とする請求項５から８のいずれかに記載の照合方法。
【請求項１０】
前記算出するステップは、斜め方向に沿って前記特徴量群を算出する場合、前記領域を複数のサブ領域の集合として設定し、前記サブ領域ごとの特徴量を回転することを特徴とする請求項５から９のいずれかに記載の照合方法。
【請求項１１】
前記算出するステップは、撮像対象画像と撮像素子との相対的位置関係の想定範囲に応じて、複数方向について前記特徴量群を算出する場合の基準方向からの角度範囲を決定することを特徴とする請求項５から１０のいずれかに記載の照合方法。
【請求項１２】
照合のための参照画像および対象画像を撮像する撮像部と、
撮像された参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出し、および撮像された対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出する演算部と、
前記対象画像の複数方向について算出した複数の特徴量と、前記参照画像の複数方向について算出した複数の特徴量とを照合する照合部と、
を備えることを特徴とする照合装置。
【請求項１３】
前記照合部は、照合すべき特徴量の対応関係を変化させながら照合することを特徴とする請求項１２に記載の照合装置。
【請求項１４】
照合のための参照画像および対象画像を撮像する撮像部と、
撮像された参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出し、および撮像された対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出する演算部と、
前記参照画像の特徴量と、前記対象画像の特徴量とを照合部と、を備え、
前記演算部は、前記参照画像および前記対象画像のいずれか一方を１方向について、他方を複数方向について算出し、
前記照合部は、１方向について算出した特徴量と、複数方向について算出した特徴量のうち少なくとも１つ以上とを照合することを特徴とする照合装置。
【請求項１５】
前記演算部は、撮像対象画像と前記撮像部との相対的位置関係の想定範囲に応じて、複数方向について特徴量を算出する場合の基準方向からの角度範囲を決定することを特徴とする請求項１２から１４のいずれかに記載の照合装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、指紋や虹彩などの生体情報を用いて、本人認証を行う際などに利用可能な照合方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、指紋認証システムが携帯電話機などの携帯機器に搭載されるようになってきている。携帯機器は、デスクトップＰＣや大規模システムと異なり、メモリやＣＰＵ性能などに制限があるため、少ないメモリや安価なＣＰＵで実装可能な認証方法が求められている。
【０００３】
従来の指紋認証方法には、大別して、（ａ）マニューシャ法、（ｂ）パターンマッチング法、（ｃ）チップマッチング法、（ｄ）周波数解析法があった。（ａ）マニューシャ法は、指紋画像から、隆線の終端や分岐といった特徴的な点、すなわちマニューシャを抽出し、これらの点の情報を、２つの指紋画像間で比較することにより、指紋の照合を行い、本人か否かの判定を行う。
【０００４】
（ｂ）パターンマッチング法は、２つの指紋画像間で、画像のパターンを直接比較することにより、指紋の照合を行い、本人か否かの判定を行う。（ｃ）チップマッチング法は、特徴点の周辺の小領域の画像、すなわちチップ画像を登録データとして持ち、このチップ画像を用いて指紋照合を行う。（ｄ）周波数解析法は、指紋画像をスライスしたラインに対して、周波数解析を行い、スライン方向に垂直な方向に対する周波数成分の分布を、２つの指紋画像間で比較することにより、指紋の照合を行う。
【０００５】
特許文献１は、指紋画像などに対して、特徴ベクトルとその品質指標を抽出し、特徴ベクトルの誤差分布を用いて求めた信頼度情報を特徴量に付与し、これらを用いて指紋照合を行う技術を開示する。
【特許文献１】特開平１０−１７７６５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、（ａ）マニューシャ法および（ｃ）チップマッチング法は、撮像した画像中で、切れている箇所を繋ぐなどの前処理が必要になり、演算量が多くなる。（ｂ）パターンマッチング法は、画像全体のデータを記憶しなければならないので、特に多数人のデータを登録する場合、メモリ容量が大きくなってしまう。（ｄ）周波数解析法は、周波数変換が必要になるため、演算量が多くなる。上記特許文献１も、統計的解析が必要になるため、演算量が多くなる。
【０００７】
本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる照合方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の照合方法は、照合のための参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出するステップと、複数方向について算出した複数の特徴量を記録するステップと、を備える。「線」は、指紋の隆線または谷線であってもよい。「線の方向を特徴づける特徴量」は、各画素の勾配ベクトルを基に算出した値であってもよい。「単一の物理量」は、ベクトル量、スカラー量であってもよく、例えば、縞の切替回数など、画像濃度の切替り態様であってもよい。この態様によると、少ないメモリ容量で高い精度の参照データを登録することができる。
【０００９】
照合の対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出するステップと、対象画像の複数方向について算出した複数の特徴量と、参照画像の複数方向について算出した複数の特徴量とを照合するステップと、を備えてもよい。この態様によると、複数の特徴量同士を照合するため、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００１０】
照合するステップは、照合すべき特徴量の対応関係を変化させながら照合してもよい。この態様によると、参照画像と対象画像との回転ずれを検出することができ、照合精度を向上させることができる。
【００１１】
本発明の別の態様もまた、照合方法である。この方法は、照合のための参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出するステップと、照合の対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出するステップと、参照画像の特徴量と、対象画像の特徴量とを照合するステップと、を備える。参照画像から算出するステップおよび対象画像から算出するステップは、参照画像および対象画像のいずれか一方を１方向について、他方を複数方向について算出し、照合するステップは、１方向について算出した特徴量と、複数方向について算出した特徴量のうち少なくとも１つ以上とを照合する。この態様によると、１対多で特徴量を照合することにより、回転ずれを検出することができ、さらに少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００１２】
本発明のさらに別の態様もまた、照合方法である。この方法は、照合のための参照画像を複数の領域に、複数方向について分割するステップと、分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、各方向について特徴量群を生成するステップと、複数方向について算出した複数の特徴量群を記録するステップと、を備える。この態様によると、「特徴量群」は、各方向に沿った座標軸の関数であってもよい。この態様によると、少ないメモリ容量で高い精度の参照データを登録することができる。
【００１３】
照合のための対象画像を複数の領域に、複数方向について分割するステップと、分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、各方向について特徴量群を生成するステップと、複数方向について算出した複数の特徴量群を記録するステップと、対象画像の複数方向について算出した複数の特徴量群と、参照画像の複数方向について算出した特徴量群とを照合するステップと、を備えてもよい。この態様によると、複数の特徴量群同士を照合するため、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００１４】
照合するステップは、照合すべき特徴量群の対応関係を変化させながら照合してもよい。この態様によると、参照画像と対象画像との回転ずれを検出することができ、照合精度を向上させることができる。
【００１５】
本発明のさらに別の態様もまた、照合方法である。この方法は、照合のための参照画像を複数の領域に、少なくとも１方向について分割するステップと、分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、少なくとも１方向について特徴量群を生成するステップと、照合の対象画像を複数の領域に、少なくとも１方向について分割するステップと、分割された領域ごとに、領域内の線の方向を特徴づける特徴量、または領域を単一の物理量として特徴づける特徴量を算出し、少なくとも１方向について特徴量群を生成するステップと、参照画像の特徴量群と、対象画像の特徴量群とを照合するステップと、を備える。参照画像から算出するステップおよび対象画像から算出するステップは、参照画像および対象画像のいずれか一方を１方向について、他方を複数方向について算出し、照合するステップは、１方向について算出した特徴量群と、複数方向について算出した特徴量群のうち少なくとも１つ以上とを照合する。この態様によると、１対多で特徴量群を照合することにより、回転ずれを検出することができ、さらに少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００１６】
算出するステップは、複数方向について特徴量群を算出する場合、参照画像または対象画像を回転させて、基準方向に対する特徴量群を算出してもよい。「基準方向」は、垂直方向または水平方向であってもよい。この態様によると、簡易なアルゴリズムで複数方向に対する特徴量群を算出することができる。
【００１７】
算出するステップは、斜め方向に沿って特徴量群を算出する場合、領域を複数のサブ領域の集合として設定し、サブ領域ごとの特徴量を回転してもよい。「サブ領域」は、基準方向に沿った方形の領域であってもよい。「サブ領域」内の特徴量を各画素の勾配ベクトルを基に算出した値とした場合、各勾配ベクトルを上記斜め方向の基準方向からの角度に応じて、回転させてもよい。この勾配ベクトルを回転させる場合、所定の変換テーブルを参照することにより、回転させてもよい。この態様によると、少ないメモリ容量で複数方向に対する特徴量群を算出することができる。
【００１８】
算出するステップは、撮像対象画像と撮像素子との相対的位置関係の想定範囲に応じて、複数方向について特徴量群を算出する場合の基準方向からの角度範囲を決定してもよい。この態様によると、無駄となる可能性の高い方向に対して特徴量群を算出し、それを記録したり、照合したりすることがなくなるため、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度の高い照合を行うことができる。
【００１９】
本発明のさらに別の態様は、照合装置である。この装置は、照合のための参照画像および対象画像を撮像する撮像部と、撮像された参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出し、および撮像された対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、複数方向について算出する演算部と、対象画像の複数方向について算出した複数の特徴量と、参照画像の複数方向について算出した複数の特徴量とを照合する照合部と、を備える。この態様によると、複数の特徴量同士を照合するため、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００２０】
照合部は、照合すべき特徴量の対応関係を変化させながら照合してもよい。この態様によると、対応関係を変化させることにより、参照画像と対象画像との回転ずれを検出することができ、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００２１】
本発明のさらに別の態様もまた、照合装置である。この装置は、照合のための参照画像および対象画像を撮像する撮像部と、撮像された参照画像から、参照画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または参照画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出し、および撮像された対象画像から、対象画像内の線の方向を特徴づける特徴量、または対象画像を単一の物理量として特徴づける特徴量を、少なくとも１方向について算出する演算部と、参照画像の特徴量と、対象画像の特徴量とを照合部と、を備える。演算部は、参照画像および対象画像のいずれか一方を１方向について、他方を複数方向について算出し、照合部は、１方向について算出した特徴量と、複数方向について算出した特徴量のうち少なくとも１つ以上とを照合する。この態様によると、１対多で特徴量を照合することにより、回転ずれを検出することができ、さらに少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【００２２】
演算部は、撮像対象画像と撮像部との相対的位置関係の想定範囲に応じて、複数方向について特徴量を算出する場合の基準方向からの角度範囲を決定してもよい。「撮像部」は、撮像領域上の撮像対象の動きを規制するガイドを含んでもよい。また、ラインセンサを含んでもよい。この態様によると、無駄となる可能性の高い方向に対して特徴量を算出し、それを記録したり、照合したりすることがなくなるため、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度の高い照合を行うことができる。
【００２３】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、精度が高い照合を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（実施形態１）
実施形態１は、指紋画像上の基準となる方向に対して、垂直な方向のラインに沿ったライン状の領域について、その領域内の隆線または谷線の方向を特徴づける１つのベクトルを求め、その成分を算出する。そして、その成分の基準方向の分布を求め、同様の方法で求めた登録データの分布と比較することにより、指紋画像間の照合を行い認証するものである。
【００２６】
図１は、実施形態１における照合装置１の機能ブロックを示す図である。ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、プロセッサ、ＲＡＭなどの各種素子や、センサなどの各種デバイスで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２７】
照合装置１は、撮像部１００、処理部２００を備える。撮像部１００は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）などが用いられ、ユーザの指を撮像し、画像データとして処理部２００に出力する。例えば、携帯機器にＣＣＤなどのラインセンサを搭載して撮像する場合、その上に指をかざしてもらい、そのラインセンサに対して垂直方向に指をスライドしてもらうことにより、指紋画像を採取してもよい。
【００２８】
処理部２００は、画像バッファ２１０、演算部２２０、照合部２３０、および記録部２４０を含む。画像バッファ２１０は、撮像部１００から入力される画像データを一時記憶したり、演算部２２０の作業領域としても利用されるメモリ領域である。演算部２２０は、画像バッファ２１０内の画像データに後述する各種の演算を施す。照合部２３０は、認証対象とすべく画像バッファ２１０内に記憶された画像データの特徴量と、記録部２４０に登録された画像データの特徴量とを比較して、同一人物の指紋であるか否かを判定する。記録部２４０は、予め撮像された指紋画像の特徴量を登録している。携帯電話機などに使用される場合、１人のデータが登録される場合が多いが、部屋のゲートなどに使用される場合、複数人のデータが登録される場合が多い。
【００２９】
図２は、実施形態１における照合装置１の参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。この参照データは、認証すべき人物の指紋画像を、所定の方向成分の分布として、ここでは線状の領域内の隆線または谷線方向を特徴づける特徴量の分布として、予め登録しておくものである。
【００３０】
まず、撮像部１００は、ユーザがかざした指を撮像し、撮像した画像を電気信号に変換し、処理部２００に出力する。処理部２００は、その信号を画像データとして取得し、画像バッファ２１０に一時記憶する（Ｓ１０）。演算部２２０は、その画像データを２値データに変換する（Ｓ１２）。例えば、所定のしきい値より明るい値を白、それより暗い値を黒と判定する。そして、白を１または０、黒を０または１と表現する。
【００３１】
次に、演算部２２０は、２値化した画像データを線状の領域ごとに分割する（Ｓ１４）。図３は、実施形態１における撮像した指紋画像を示す図である。図３において、演算部２２０は、Ｘ軸方向を長手方向、Ｙ軸方向を短手方向とする線状の領域１２を、指紋画像上に形成している。この線状の領域は、短手方向を１画素または３画素に設定することが好ましい。このような線状の領域をＹ軸方向、すなわち指の長手方向に複数形成して、指紋画像を複数の領域に分割する。
【００３２】
次に、演算部２２０は、各画素の勾配を算出する（Ｓ１６）。勾配の算出方法については、文献「コンピュータ画像処理、田村秀行編著、（株）オーム社、（ｐ１８２〜１９１）」に記載された手法を用いることができる。
【００３３】
以下、簡単に説明すると、デジタル画像を対象に勾配を計算するためには、ｘ方向およびｙ方向の１次の偏微分を計算する必要がある。
Δｘｆ（ｉ，ｊ）≡｛ｆ（ｉ＋１，ｊ）−ｆ（ｉ−１，ｊ）｝／２  …（式１）
Δｙｆ（ｉ，ｊ）≡｛ｆ（ｉ，ｊ＋１）−ｆ（ｉ，ｊ−１）｝／２  …（式２）
【００３４】
デジタル画像に対する差分オペレータでは、（ｉ，ｊ）の画素における微分値が（ｉ，ｊ）を中心とした３×３の近傍の画素の濃度値、すなわちｆ（ｉ±１，ｊ±１）の線形結合として定義される。このことは、画像の微分を求める計算は、３×３の加重マトリクスを用いた空間フィルタリングによって実現できることを意味し、種々の差分オペレータは３×３の加重マトリクスによって表現することができる。以下では、（ｉ，ｊ）を中心とした３×３近傍を
ｆ（ｉ−１，ｊ−１）  ｆ（ｉ，ｊ−１）  ｆ（ｉ＋１，ｊ−１）
ｆ（ｉ−１，ｊ）      ｆ（ｉ，ｊ）      ｆ（ｉ＋１，ｊ）    …（式３）
ｆ（ｉ−１，ｊ＋１）  ｆ（ｉ，ｊ＋１）  ｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）
と考え、これに対する加重マトリクスによって差分オペレータを記述することができる。
【００３５】
例えば、式１、式２で定義されるｘ、ｙ方向の１次偏微分オペレータは、
０      ０    ０              ０    −１／２  ０
−１／２  ０    １／２  および  ０      ０      ０  …（式４）
０      ０    ０              ０    １／２    ０
と表現される。すなわち、式３と式４の３×３の矩形領域において、対応する位置の画素の値と行列の要素の値の積をそれぞれ求め、それらの和を計算すると、式１、式２の右辺と一致する。
【００３６】
勾配の大きさと方向は、式４の加重マトリクスで空間フィルタリングを行い、式１、式２で定義されるｘ、ｙ方向の偏微分を計算した後、
｜∇ｆ（ｉ，ｊ）｜＝√｛Δｘｆ（ｉ，ｊ）２＋Δｙｆ（ｉ，ｊ）２｝  …（式５）
θ＝ｔａｎ−１｛Δｙｆ（ｉ，ｊ）／Δｘｆ（ｉ，ｊ）｝  …（式６）
と求めることができる。
【００３７】
なお、上記差分オペレータには、ロバーツ・オペレータ、プリューウィット・オペレータ、ソーベル・オペレータなどを用いて、簡易に計算したり、ノイズ対策を施したりすることができる。
【００３８】
次に、演算部２２０は、式６で求めた勾配の方向、すなわち勾配ベクトルの角度を２倍にした数値の組を求める（Ｓ１８）。本実施形態では、勾配ベクトルを用いて指紋の隆線あるいは谷線の方向を算出するが、隆線または谷線が同じ方向を向いている点であっても、勾配ベクトルの値は同じにならない。そこで、勾配ベクトルと座標軸のなす角度を２倍になうように勾配ベクトルを回転させて、ｘ成分、ｙ成分からなる１組の数値を求めることにより、同じ方向の隆線または谷線を、同じ成分をもつ一意の数値の組で表現することができる。例えば、４５°、２２５°は、ちょうど反対方向であるが、２倍にすると、９０°、４５０°となり、一意の方向を示すようになる。ここで、ｘ成分、ｙ成分からなる１組の数値は、ある座標系で、ベクトルを一定の規則で回転させたものである。以下、本明細書中では、この数値もベクトルとして表記する。
【００３９】
指紋画像のある領域の隆線または谷線の方向は、ローカルではバラツキが大きいので、後述するように、ある範囲で平均を取ることになる。その場合、上述したように勾配ベクトルの角度を２倍にして、一意のベクトルにしておけば、それらを単純に足し合わせて平均をとることにより、隆線または谷線の方向の近似値を得ることができる。この点、それをしない場合、反対の方向を向いている勾配ベクトルを足すと０になってしまい、単純な足し算を用いることができない。この場合、１８０°と０°とが等価であることを補償するための複雑な計算が必要になる。
【００４０】
次に、演算部２２０は、各線状の領域について、各画素ごとに求めたベクトルを足し合わせて、平均化したベクトルを求める。このベクトルがその領域の特徴量となる（Ｓ２０）。この特徴量は、その領域の隆線または谷線の方向の平均を示すような値であり、各領域について１つ定められる。
【００４１】
この際、白い点または黒い点が複数続いた場合、勾配を定義できない状態が続くので、所定の個数を超えて、それが続いた場合、その部分を平均化処理の対象から外してもよい。なお、この所定の個数の最適値は、実験的に求めればよい。
【００４２】
最後に、演算部２２０は、各領域について求めたベクトルのｘ成分とｙ成分を求めて、記録部２４０に参照データとして記録する（Ｓ２２）。なお、演算部２２０は、当該ベクトルのｘ成分とｙ成分の分布を後述するすようなスムージング処理してから、記録してもよい。
【００４３】
図４は、図３の線状の領域１２における特徴を表現するベクトルＶ（ｙ０）を示す図である。線状の領域１２は、図３に示した座標平面上のｙ＝ｙ０において切り出した領域である。図４は、その領域内の隆線または谷線方向の特徴を表現するベクトルＶ＝（Ｖｘ，Ｖｙ）を示す。Ｖｘ（ｙ０）およびＶｙ（ｙ０）は、ベクトルＶ（ｙ０）の始点を原点とする直交座標上の終点座標を表したものである。特徴量は、上述した各画素の勾配ベクトルの角度を２倍して、平均化した値を用いることができる。
【００４４】
図５は、図３の画像を各線状の領域にスライスした場合の特徴量の分布を示す図である。図３に示した座標平面上のｙ方向に、すなわち線状の領域のスライス方向と垂直な方向に対して走査した場合の、特徴量の分布を示したものである。図５の横軸が図３のｙ軸、すなわち副走査方向を示し、縦軸が各領域における特徴量を示す。図５では、図４に示したように各領域を特徴づけるベクトルをｘ成分とｙ成分で表現している。演算部２２０は、登録すべき指紋画像から、このような各領域を特徴づけるベクトルのｘ成分とｙ成分の分布を求め、それを参照データとして記録部２４０に記録することができる。
【００４５】
図６は、実施形態１における照合装置１の認証処理を説明するためのフローチャートである。まず、撮像部１００は、認証を要求しているユーザがかざした指を撮像し、撮像した画像を電気信号に変換し、処理部２００に出力する。処理部２００は、取得した画像に対して、図２のステップＳ１２〜Ｓ２０に示した処理と同様の処理を行い、認証対象データとしての画像データの特徴量分布を算出する（Ｓ３０）。
【００４６】
次に、演算部２２０は、その特徴量分布にスムージング処理をかける（Ｓ３２）。例えば、前後の値の数点を平均化する。どの程度のスムージングをかけるかは、アプリケーションなどにより異なり、最適値は実験的に求めてもよい。
【００４７】
次に、照合部２３０は、参照データの特徴量分布と、認証対象データの特徴量分布との照合を行う（Ｓ３４）。この照合は、一方の分布を固定し、他方の分布をスライドしていくことにより、最も一致するパターンを求めることにより行う。単純に、全パターンについてパターンマッチングを行ってもよいが、計算量を減少させるために、両分布の注目点を検出して、その一致する点を中心に、その前後数パターンのマッチングだけを行ってもよい。例えば、注目点として、ｘ成分の最大値となる点、０の点、微分すると０になる点、または傾きが最も急な点などを用いることができる。
【００４８】
パターンマッチングは、ｙ軸上の各点について、参照データと認証対象データとの各成文の差分を検出することにより行うことができる。例えば、下記式７によりマッチングのエネルギーＥを算出することにより行う。
Ｅ＝Σ√｛ΔＶｘ２＋ΔＶｙ２｝  …式７
【００４９】
両分布のｘ成分の誤差ΔＶｘおよびｙ成分の誤差ΔＶｙを二乗して足した値の平方根をとると、当該ｘ成分およびｙ成分は元々ベクトルの成分であるから、ベクトルの大きさの誤差を求めることができる。それをｙ軸方向に足し合わせた値をマッチングエネルギーＥとする。したがって、このエネルギーＥが大きいほど近似しない画像となり、小さいほど近似する画像となる。そして、最もマッチングエネルギーＥが小さいパターンを重ね合わせ位置とする（Ｓ３６）。なお、パターンマッチングの方法はこれに限らず、両分布のｘ成分の誤差ΔＶｘおよびｙ成分の誤差ΔＶｙのそれぞれの絶対値を足し合わせていくなどでもよい。なお、精度の高い照合方法を実験的に求め、その方法を用いてもよい。
【００５０】
図７は、実施形態１における参照データの特徴量分布と、認証対象データの特徴量分布とを重ねて描写した図である。図７では、参照データの特徴量分布を実線で、認証対象データの特徴量分布を破線で示している。図７の例では、最初に両分布のｘ成分の最大値を検出する。そして、最大値ｐ１同士が一致する位置と、その位置から一方の分布を、数点前後させた位置でパターンマッチングを行い、最もマッチする位置を重ね合わせ位置とする。
【００５１】
照合部２３０は、算出したマッチングエネルギーＥと、予め設定された認証を成功させるか否かを決定するためのしきい値とを比較し、マッチングエネルギーＥが当該しきい値未満の場合、参照データと認証対象データとの照合が成功したとみなして、その指紋画像のユーザを認証する（Ｓ３８）。逆に、マッチングエネルギーＥが当該しきい値以上の場合、認証しない。以上の処理は、参照データが複数登録されている場合、それぞれの参照データと認証対象データとの間で行う。
【００５２】
以上説明したように実施形態１によれば、指紋などの生体情報の画像を所定の領域ごとに分割し、各領域を特徴づける値を、参照画像と認証対象画像との間の照合処理に利用したことにより、少ないメモリ容量で認証処理をすることができる。また、計算量も低減することができ、認証処理を高速化することができる。したがって、バッテリ駆動などの携帯機器への認証処理に適用すれば、回路の小面積化、省電力化にもつながる。さらに、線状の領域ごとに特徴量を求めることにより、ラインセンサなどで撮像した指紋画像の照合に適している。さらに、各画素の特徴量を領域ごとに平均化したり、その平均化した特徴量の分布をスムージング処理するため、ノイズにも強い。また、線状の領域で平均化処理するため、参照データと認証対象データとの間で指が左右にスライドしていても、同一人物の指であるか否かを照合することができる。さらに、マニューシャ法と異なり、ノイズの強い指紋画像でも同様の状態で登録および認証を行えば、有効に機能させることができる。
【００５３】
（実施形態２）
実施形態１では、線状の領域を得るための画像の分割の方法として、一方向に分割する例を説明した。この点、実施形態２では、複数方向に分割する例を説明する。例えば、２方向に画像をスライスすることができる。
【００５４】
まず、実施形態２における照合装置１の構成および動作は、図１に示した実施形態１における照合装置１と同様のため説明を省略する。図８は、実施形態２における画像を垂直方向にスライスする例を示す図である。ここで、照合対象となる画像としては、上述した指紋画像以外に、虹彩画像、その他、生体情報を表現した画像であってもよい。図８では、便宜的に縞模様の画像で表現している。図９は、図８の各線状の領域における特徴量の分布を示す図である。各線状の領域を特徴づける特徴量Ａ、Ｂを求め、これらのｙ方向、すなわち垂直方向に対する分布を示している。
【００５５】
図１０は、実施形態２における画像を斜め４５°方向にスライスする例を示す図である。図１０は、図８と同様の画像を斜め４５°方向にスライスしている。図１１は、図１０の各線状の領域における特徴量の分布を示す図である。各線状の領域を特徴づける特徴量Ｃ、Ｄを求め、これらのｚ方向、すなわち斜め４５°方向に対する分布を示している。このように、２方向に画像をスライスして、４種の特徴量Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄで、画像の特徴を表現している。実施形態２における参照データを生成する処理および認証する処理も、これらの特徴量を利用して、実施形態１に説明した図２および図６と同様に処理することができる。この場合、各方向から算出されるマッチングエネルギーＥが複数になるので、例えば、照合部２３０は、その平均値を求めて、認証するか否かを判断してもよい。
【００５６】
ここで、特徴量は、実施形態１で説明した線状の領域内の隆線または谷線を特徴づけるベクトルのｘ成分およびｙ成分に限るものではない。例えば、画像の濃淡、輝度、色情報、その多の局所的な画像情報あるいは、これら画像情報から微分その他の計算によって求められたスカラー量、ベクトル量、その他の数値であってもよい。
【００５７】
なお、実施形態２における画像は、ラインセンサなどの１次元センサで撮像して、画像バッファ２１０に取り込み、２以上の方向にスライスしてもよいし、２次元センサを用いてもよい。また、２以上の方向の例としては、垂直方向、水平方向、斜め４５°、斜め１３５°などが一般的であるが、これらに限るものでなく、任意の方向にスライスすることができる。さらに、２以上の方向の組み合わせも、垂直方向および斜め４５°に限らず、任意に設定することができる。
【００５８】
以上説明したように実施形態２によれば、線状の領域を得るための画像のスライス方向として、異なる複数の方向を用いることにより、実施形態１と比較し、照合の精度を高めることができる。実施形態２でも、マニューシャ法などのように、ある画像から他の画像を生成するわけでないので、単に原画像を記憶できるメモリ容量さえあればよい。したがって、少ないメモリ容量および少ない演算量で、精度の高い認証を行うことができる。
【００５９】
（実施形態３）
実施形態１、２では、スライスした線状の領域が直線的な形状である場合の例を説明した。この形状は、それに限るものではなく、曲線状、閉曲線状、円状、同心円状などの非直線的なものでもよい。実施形態３では、非直線的な領域に分割する代表的な例として、虹彩画像の照合について説明する。
【００６０】
まず、実施形態３における照合装置１の構成および動作も、図１に示した実施形態１における照合装置１と同様のため説明を省略する。図１２は、実施形態３における目の虹彩部分を同心円状の領域に分割する例を示す図である。図１２では、各線状の領域として、同心円状に分割している。図１３は、図１２の各同心円状の領域における特徴量の分布を示す図である。各領域を特徴づける値の動系方向ｒの分布を求める。実施形態３における参照データを生成する処理および認証する処理も、この特徴量を利用して、実施形態１に説明した図２および図６と同様に処理することができる。
【００６１】
虹彩の場合、図６で説明した照合処理が簡易になる。認証対象データと参照データの間で、瞳孔と虹彩との境界Ｒ０、および虹彩と白目部分との境界Ｒ１が合うように、両特徴量の分布を重ね合わせればよい。ただ、周囲の明るさなどにより瞳孔の大きさが変化するため、認証対象データの境界Ｒ０と境界Ｒ１との距離が参照データのそれと合うように、一様に伸縮する必要がある。
【００６２】
以上説明したように実施形態３によれば、虹彩画像の照合を少ないメモリ容量、少ない計算量で行うことができる。また、各同心円状の領域において、各画素の勾配ベクトルなどを平均化して特徴量を求めているため、参照データに対して目の位置が回転していても、精度よく照合することができる。この性質は、実施形態１の指紋画像において、指の水平方向におけるスライドに強いという性質に相当するものである。また、まぶたに塞がれて、虹彩のすべての部分を撮像できない場合でも、瞳孔に近い部分の複数の領域で照合しても、相当程度の精度を維持することができる。
【００６３】
なお、虹彩の半分を照合に使用する場合、同心円状の領域ではなく、半円状の領域ごとに分割してもよい。また、このような非直線的な領域で分割する手法は、虹彩画像に限らず、指紋画像の場合でも適用可能である。例えば、指紋の渦の中心を検出して、そこから外側に同心円状に分割していってもよい。
【００６４】
（実施形態４）
実施形態２では、複数方向に分割する例を説明した。即ち、複数方向に対して分割して得た複数の特徴を参照画像および認証対象画像について、対応する特徴同士を比較することにより、精度の高い照合を行うものである。この点、実施形態４では、複数の画像を比較する場合、画像ごとに１つ以上の方向に対して取得した特徴の数が異なる場合を想定する。そして、画像間において、種々の組み合わせで特徴同士を比較することにより、回転ずれを補償する。
【００６５】
まず前提として、参照画像または認証対象画像のいずれか一方が、複数の方向に対して抽出した複数の特徴を持ち、他方が１つの方向に対して抽出した特徴を持つものとする。ここで、特徴とは、それを求める基準となる方向を示す座標軸の関数として求められたものであってもよく、上述したように勾配ベクトルを基に算出した特徴量の分布であってもよい。図１４は、実施形態４における画像の複数方向に対して特徴を抽出する一例を示す図である。それぞれ角度の異なる複数の方向に対して特徴を抽出する。図１４では便宜上、４方向しか示していない。より具体的には４本の座標軸ｙ１１〜１４しか設定していない。この点、より複数の方向に対して座標軸を設定し、隣り合う座標軸同士のなす角を小さくしてもよい。特徴を抽出する方向が多いほど、画像を照合する際の回転ずれをより正確に検出し、補償することができる。
【００６６】
図１５は、実施形態４における画像の複数方向に対して特徴を抽出する変形例を示す図である。画像の複数方向に対して特徴を算出する場合、その方向を設定する角度範囲を制限する。図１５では、画像上にそれぞれ角度の異なる複数の座標軸ｙ２１〜２４を設定する場合、垂直軸に対して狭角な座標軸を設定し、広角な座標軸を設定しない。このような画像上における方向の設定は、当該画像を撮像する撮像部１００の物理的な形態に関連づけられる。
【００６７】
例えば、水平に取り付けられたラインセンサに対してユーザに指を上から下、または下から上にスライドしてもらい、指紋画像を撮像する場合、その指のスライドを規制するガイドを設ければ、指の回転ずれの範囲が規制される。これに関連づけて、画像上に方向を設定すれば、通常あり得ない方向の回転ずれを検出するための無駄な特徴を抽出することがなくなる。これに対して、面センサなどによる撮像のように、指などの撮像画像がどの方向にも回転ずれが起きる可能性がある場合、図１５に示したように、画像上の全方向に対して特徴を抽出するとよい。
【００６８】
以下、これを前提に実施形態４の詳細を説明する。実施形態４における照合装置１の構成および動作も、図１に示した実施形態１における照合装置１と基本的に同様である。以下、異なる部分について説明する。図１６は、実施形態４における複数の画像を照合する処理を説明するために示すフローチャートである。図１６に示すフローチャートは、図６に示したフローチャートにおける照合処理（Ｓ３４）のサブルーチンと位置づけるものとする。
【００６９】
まず、参照画像または認証対象画像のいずれかが、図１４や図１５に示した複数方向に対する特徴を持ち、他方が１つの方向に対して特徴を持つ例を説明する。より具体的には、参照画像が複数方向で、認証対象画像が１つの方向の場合を説明する。
【００７０】
図１６にて、演算部２２０は、認証対象画像の所定の方向に対して算出した特徴と、記録部２４０に予め登録されている参照画像の複数方向に対して算出した各特徴とを順次比較する（Ｓ３６２）。ここでは、図６のフローチャートで説明した同一軸上でのパターンマッチングを各比較ごとに行う必要はない。上記認証対象画像の特徴に最も近似する上記参照画像の特徴を特定できればよく、各特徴について、それを構成する特徴量の和を算出し、それらを比較する程度のものであってもよい。また、比較する順番はどのようなものでもよく、種々のアルゴリズムを用いることができる。例えば、水平に近い角度の方向から左右交互に垂直に近い角度の方向へ徐々に比較対象を移していってもよい。さらに、比較した結果、照合の精度が非常に高い特徴があった場合、その特徴に決定し、残りの特徴との比較を行わなくてもよい。
【００７１】
演算部２２０は、上記認証対象画像の特徴と、それに最も近似する参照画像の特徴との組み合わせを決定する（Ｓ３６４）。以下、図６のフローチャートで説明したように、その特徴同士をより詳細に照合し、認証すべきか否かを判定する。また、上記認証対象画像の特徴と上記参照画像の各特徴との各比較を、図６のように処理してもよい。そして、認証許可すべきマッチング度の照合結果が得られた場合、その段階で認証許可してもよい。
【００７２】
図１７は、実施形態４における照合対象とすべき一方の画像が複数方向に対して特徴を持ち、他方の画像が１つの方向に対して特徴を持つ例を説明するための図である。図１７にて、一方の指紋画像１０は複数方向に対して座標軸ｙ１１〜１４が設定される。演算部２２０は、各座標軸に沿って特徴を算出する。図１７中の特徴量ｙ１１は、対応する座標軸ｙ１１に対する特徴を示す。他方の指紋画像２０は垂直方向に対して座標軸ｙ１０が設定される。この場合、この座標軸ｙ１０に対する特徴ｙ２０と、前者の指紋画像１０の各特徴ｙ１１〜１４とを比較、照合する。したがって、図１７では、４回の比較、照合を行う。
【００７３】
なお、参照画像の特徴を複数にし、認証対象画像の特徴を１つに設定した場合、照合のとき、認証対象画像の特徴を抽出する時間が増大しないため、照合時間の増大を抑制しながら、照合精度向上を図ることができる。一方、参照画像の特徴を１つにし、認証対象画像の特徴を複数に設定した場合、参照データとして記録すべきデータ容量を抑制しながら、照合精度向上を図ることができる。また、図１７のような照合方法は、２つの画像間で比較、照合を行う場合のみならず、３つ以上の画像間で行う場合にも適用可能である。その内の少なくとも１つの画像が１つの方向に対して特徴を持つ場合であればよい。
【００７４】
次に、参照画像または認証対象画像のいずれもが、図１４や図１５に示した複数方向に対する特徴を持つ例を説明する。そして、参照画像と認証対象画像との間で相対角度を変えて、複数回比較、照合する。例えば、両画像を傾けない形態、いずれか一方を少し傾けた形態、それをさらに傾けた形態といったように、いずれかの画像を回転させながら比較、照合する。
【００７５】
図１６にて、演算部２２０は、認証対象画像の複数方向に対して抽出した特徴を含む特徴群と、記録部２４０に予め登録されている参照画像の複数方向に対して抽出した特徴を含む特徴群とを、いずれかの特徴群についてそれを構成する各特徴の組成形態を変化させながら、順次比較する（Ｓ３６２）。演算部２２０は、組成形態を固定した特徴群と、組成形態を変化させた特徴群の内、固定した特徴群に最も近似する組成形態の特徴群との組み合わせを決定する（Ｓ３６４）。以下、図６のフローチャートで説明したように、その特徴群を構成する各特徴同士を詳細に照合し、認証すべきか否かを判定する。この場合、実施形態２で説明したように、複数方向の特徴を比較、照合することにより、認証精度を向上させることができる。
【００７６】
図１８は、実施形態４における照合対象とすべき複数の画像が複数方向に対して特徴を持つ例を説明するための図である。図１８にて、一方の指紋画像１０は複数方向に対して座標軸ｙ１１〜１４が設定される。他方の指紋画像２０も複数方向に対して座標軸ｙ１１〜１４が設定される。演算部２２０は、各座標軸に沿って特徴を抽出する。前者の指紋画像１０に対して、算出した各特徴ｙ１１〜１４をまとめて特徴群１５を組成する。後者の指紋画像２０に対しても、算出した各特徴ｙ１１〜１４をまとめて特徴群を組成する。そして、この特徴群の組成形態を変化させていく。または、組成形態の異なる複数の特徴群２１〜２４を予め組成しておき、順次用いてもよい。図１８では、４種類の特徴群２１〜２４を組成する。その各特徴群と前者の指紋画像１０の特徴群１５とを比較、照合する。
【００７７】
具体的には、前者の指紋画像１０の特徴群１５を構成する各特徴ｙ１１〜１４と、それに対応する後者のある特徴群２１を構成する各特徴ｙ１１〜１４とを比較、照合する。次に、前者を固定したまま、後者の先と組成形態が異なる特徴群２２を構成する各特徴ｙ１１〜１４を、それぞれ対応する前者の特徴ｙ１１〜１４と比較、照合する。以下、同様に後者の組成形態が異なる特徴群と比較、照合していく。これは、対応させる特徴を変えながら両指紋画像１０、２０を比較、照合していることになり、後者の指紋画像２０を回転させながら、前者の指紋画像と比較、照合している状況を擬制することができる。このように、参照画像および認証対象画像の複数方向に対して特徴を抽出し、いずれかの画像が回転した状態を擬制しながら、比較、照合することにより、回転ずれを精度よく検出することができる。よって、照合精度向上を図ることができる。
【００７８】
次に、図１４、図１５に示したような画像の複数方向に対して特徴を抽出する具体的手法を説明する。図１９は、画像を回転させて複数方向に対して特徴を抽出する例を説明するための図である。演算部２２０は、撮像部１００から入力され、画像バッファ２１０に一時記憶された画像データの所定の方向に対して特徴を抽出する。次に、この画像データを所定の角度回転し、その画像データの所定の方向に対して特徴を抽出する。これを繰り返して、画像の複数方向に対する特徴を抽出することができる。図１９では、画像データを時計回りに所定角度ずつ回転させて、各状態の画像データの垂直方向に特徴を抽出する。
【００７９】
次に、画像の複数方向に対して特徴を抽出する他の手法を説明する。図２０は、画像を回転させずに複数方向に対して特徴を抽出する例を説明するための図である。垂直方向や水平方向に対しては、１つの線状の領域を容易に確定し、特徴を抽出することができる。図２０では、画像を回転させずに斜め方向に対して特徴を抽出する手法を説明する。まず、演算部２２０は、斜め方向に対して特徴を抽出する場合、その方向に対して垂直な方向に線状の領域を設定する必要がある。この線状の領域を、画像の垂直および水平軸に沿った所定の方形領域Ｌの組み合わせで擬制する。上述したように、各画素の勾配ベクトルを利用して特徴量を算出する場合、最低、マトリクス状に９画素の方形領域を設定すれば、以下に説明する処理が可能である。
【００８０】
演算部２２０は、画像に設定した特徴を求める方向と、垂直または水平方向との角度に応じて、各方形領域Ｌの特徴量を回転させる。これにより、実質的に特徴を求める方向に対して垂直方向への演算が可能となる。そして、各方形領域Ｌの特徴量を、同一の線状の領域を擬制する方形領域Ｌについて、足し合わせる。例えば、勾配ベクトルを利用する場合、各方形領域内Ｌの各画素ベクトルを算出し、上記角度に応じて、当該ベクトルを回転させる。このようにして得た勾配ベクトルを同一の線状の領域を擬制する方形領域について、足し合わせる。この場合、記録部２４０に予め補償すべき角度ごとに勾配ベクトルの回転量をテーブルとして記述しておいてもよい。
【００８１】
このような処理によって、画像を回転させずとも、複数方向に対して特徴を抽出することができる。すなわち、画像を回転させた場合と同等の状況を擬制することができる。また、画像データを回転させる必要がないため、それに必要なメモリ領域も必要とせず、システムを圧迫する要因とならない。
【００８２】
以上説明したように実施形態４によれば、画像の照合を、少ないメモリ容量、少ない演算量でいて、高い精度で行うことができる。例えば、同一人物の指紋でも、参照データを登録するときと認証を要求するときとで指の方向が異なり、両者の画像に回転ずれが生じていれば、認証失敗となる可能性が大きい。この点、本実施形態４によれば、回転ずれを修正して画像を照合するため、同一人物の指紋であれば、認証成功と判定することができる。
【００８３】
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。これらの実施形態は例示であり、各構成要素の組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００８４】
上述した実施形態では線状の領域ごとに、その領域を特徴づける単一の物理量として、各画素の勾配ベクトルから算出したベクトルを用いた。この点、単一の物理量として、領域ごとに画像濃淡の切替回数を用いてもよい。例えば、画像を２値化して白黒画像とし、その白黒の切り替わる回数をカウントしてもよい。そのカウント値は、指紋などの縞の数となる。縞が縦のところは密度が濃く、一定距離内すなわち単位長さあたりでたくさん切り替わることになる。これをｘ方向およびｙ方向に行ってもよい。これによれば、単純な計算で、かつ少ないメモリ容量で照合が可能となる。
【００８５】
また、上述した実施形態では、２値データを用いたが、２５６値などの多諧調データを用いてもよい。その場合も、上記文献「コンピュータ画像処理、田村秀行編著、（株）オーム社、（ｐ１８２〜１９１）」に記載された手法を用いることができ、各画素の勾配ベクトルを算出することができる。これによれば、白黒画像と比較して演算量が多くなるが、精度の高い照合を行うことができる。
【００８６】
さらに、上述した照合処理の際、各線状の領域の内、縞模様になっていない領域を省いてもよい。例えば、ある線の長さに対してベクトルを設定値以上検出できない場合、白が設定値以上続いた場合、黒が設定値以上続いて黒くつぶれている領域と判断した場合、白黒の切替回数が設定値以下の場合などに、その領域を省いて処理する。これにより、照合の際の演算量を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】実施形態１における照合装置の機能ブロックを示す図である。
【図２】実施形態１における照合装置の参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施形態１における撮像した指紋画像を示す図である。
【図４】図３の線状の領域における特徴を表現するベクトルＶ（ｙ０）を示す図である。
【図５】図３の画像を各線状の領域にスライスした場合の特徴量の分布を示す図である。
【図６】実施形態１における照合装置の認証処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】実施形態１における参照データの特徴量分布と、認証対象データの特徴量分布とを重ねて描写した図である。
【図８】実施形態２における画像を垂直方向にスライスする例を示す図である。
【図９】図８の各線状の領域における特徴量の分布を示す図である。
【図１０】実施形態２における画像を斜め４５°方向にスライスする例を示す図である。
【図１１】図１０の各線状の領域における特徴量の分布を示す図である。
【図１２】実施形態３における目の虹彩部分を同心円状の領域に分割する例を示す図である。
【図１３】図１２の各同心円状の領域における特徴量の分布を示す図である。
【図１４】実施形態４における画像の複数方向に対して特徴を抽出する一例を示す図である。
【図１５】実施形態４における画像の複数方向に対して特徴を抽出する変形例を示す図である。
【図１６】実施形態４における複数の画像を照合する処理を説明するために示すフローチャートである。
【図１７】実施形態４における照合対象とすべき一方の画像が複数方向に対して特徴を持ち、他方の画像が１方向に対して特徴を持つ例を説明するための図である。
【図１８】実施形態４における照合対象とすべき複数の画像が複数方向に対して特徴を持つ例を説明するための図である。
【図１９】画像を回転させて複数方向に対して特徴を抽出する例を説明するための図である。
【図２０】画像を回転させずに複数方向に対して特徴を抽出する例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００８８】
１  照合装置、  １００  撮像部、  ２００  処理部、  ２１０  画像バッファ、  ２２０  演算部、  ２３０  照合部、  ２４０  記録部。
【図１】
2006209363.tif 000003
【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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