(57)【要約】  いくつかの例において、方法は、コンピューティングデバイスによって、独立的に処理するために、対象とする平面に対して画像の複数の対象とする領域を決定することと、コンピューティングデバイスによって、複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、それぞれの対象とする領域内で物体から対象とする平面までの距離を決定することと、コンピューティングデバイスによって、物体から対象とする平面までの決定された距離に基づいて、それぞれの対象とする領域について、画像のそれぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、を含む。
2019530059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューティングデバイスによって、独立的に処理するために、対象とする平面に対して画像の複数の対象とする領域を決定することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、前記それぞれの対象とする領域内で物体から前記対象とする平面までの距離を決定することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記物体から前記対象とする平面までの前記決定された距離に基づいて、前記それぞれの対象とする領域について、前記画像の前記それぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記それぞれの対象とする領域を処理することが、前記それぞれの対象とする領域のうちの少なくとも１つを再スケーリングすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つを再スケーリングすることが、前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つを所定の解像度にダウンスケールすることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つを前記所定の解像度にダウンスケールすることが、前記それぞれの対象とする領域のうちの前記少なくとも１つをインチ当たり５００ピクセル又はインチ当たり１０００ピクセルのうちの１つにダウンスケールすることを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれの対象とする領域を処理することが、前記それぞれの対象とする領域のうちの少なくとも１つについて遠近補正を実施することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の対象とする領域を決定することに先立って、前記画像の１以上の部分について、前記画像の１以上の部分内で物体から前記対象とする平面までのそれぞれの距離を含む距離マップを決定することであって、
前記複数の対象とする領域を決定することが、前記距離マップの前記１以上の部分から前記複数の対象とする領域を決定することを含み、
前記それぞれの対象とする領域内で前記物体から前記対象とする平面までの前記距離を決定することが、前記画像の前記１以上の部分について前記距離マップの前記それぞれの距離に基づいて前記距離を決定することを含む、決定すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分を決定するためにセグメント化アルゴリズムを前記画像の一部の少なくとも１つに適用することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分を前記画像のブロックでサイズ決めされたエリアとして決定することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記距離マップを決定することが、前記１以上の部分のそれぞれの部分について、前記それぞれの部分によって定義された前記画像のエリアについての前記対象とする平面までの平均距離を決定することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記距離マップを決定することが、
前記画像の複数のエリアについて距離を決定することと、
前記画像の前記複数のエリアのうちの少なくとも２つのエリアをマージして、前記１以上の部分の第１の部分を形成することと、
前記第１の部分についての代表的な距離を決定することと、を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
前記代表的な距離を決定することが、前記少なくとも２つのエリアに平滑化係数を適用することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記距離マップを決定することに先立って、前記物体の第１の遠近と前記物体の第２の遠近との間の視差を表現する視差マップを決定することであって、
前記距離マップを決定することが、前記第１の遠近と前記第２の遠近との間の前記視差に基づいて前記距離マップを決定することを含む、決定すること
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記視差を決定することが、ピクセル空間において前記視差を決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記視差マップを決定することが、
前記第１の遠近からの前記１以上のエリアと前記第２の遠近からの前記１以上の部分の類似性に基づいて視差を決定する前記画像の１以上のエリアを特定することと、
前記１以上のエリアについてそれぞれの視差を決定することと、
含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記視差に基づいて前記距離マップを決定することが、
前記視差マップの前記１以上のエリアから距離を決定する前記画像の１以上の部分を決定することと、
前記画像の前記１以上の部分について、前記視差に基づいて前記対象とする平面までのそれぞれの距離を決定することと、
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記視差マップについて前記画像の前記１以上のエリアを特定することが、前記画像のピクセルのブロックを特定することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記視差に基づいて前記距離マップを決定することが、式ｚ＝ｂｆ／ｘ（ここで、ｚは距離であり、ｂは前記第１の遠近から前記画像をキャプチャする第１のカメラと前記第２の遠近から前記画像をキャプチャする第２のカメラの間の離間距離であり、ｆは前記第１のカメラと前記第２のカメラの焦点距離であり、ｘは前記視差である）に基づいて、前記距離マップを決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
第１のカメラによって前記第１の遠近をキャプチャすることと、第２のカメラによって前記第２の遠近をキャプチャすることを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記画像の複数の対象とする領域を決定することが、前記画像において少なくとも１つの指紋内の前記複数の対象とする領域を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記画像の複数の対象とする領域を決定することが、前記画像において掌紋内の前記複数の対象とする領域を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記対象とする平面が、前記画像をキャプチャするカメラによって定義される画像平面を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
物体と画像キャプチャデバイスとの間のそれぞれの深度のセットに対応する視差のセットを決定することと、
モデルを前記それぞれの深度のセットに対応する前記視差のセットに曲線フィッティングすることと、
を更に含み、
前記画像の前記それぞれの対象とする領域を処理することが前記モデルに少なくとも一部基づいている、
請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
それぞれの解像度のセットに対応する深度のセットを決定することと、
モデルを、前記それぞれの解像度のセットに対応する前記深度のセットに曲線フィッティングすることと、
を更に含み、
前記画像の前記それぞれの対象とする領域を処理することが前記モデルに少なくとも一部基づいている、
請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
請求項１〜２３に記載の方法の任意の組み合わせを含む、方法。
【請求項２５】
画像を記憶するように構成されたメモリと、
独立的に処理するために、対象とする平面に対して前記画像の複数の対象とする領域を決定することと、
前記複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、前記それぞれの対象とする領域内で物体から前記対象とする平面までの距離を決定することと、
前記物体から前記対象とする平面までの前記決定された距離に基づいて、前記それぞれの対象とする領域について、前記画像の前記それぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、
を行うように構成された１以上のプロセッサと、
を備える、デバイス。
【請求項２６】
前記１以上のプロセッサが、請求項２〜２４に記載の方法の任意の組み合わせを実施するように更に構成される、請求項２５に記載のデバイス。
【請求項２７】
前記画像をキャプチャするように構成された少なくとも１つのカメラを更に備える、請求項２５に記載のデバイス。
【請求項２８】
請求項１〜２４の方法の任意の組み合わせを実施するための手段を備えるデバイス。
【請求項２９】
実行されたときに、１以上のプロセッサに、請求項１〜２４の任意の組み合わせを実施させる命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
指紋、掌紋、又は他の生体データは、個人の識別情報を検証するための様々な自治体、商業、住宅、又は工業的なエンティティによって使用され得る。例示的な用途として、境界位置で個人を識別すること、アクセス制御若しくは認証の目的のための識別情報を確認すること、又は科学捜査的な調査中に未知の個人を識別すること、が挙げられる。そのような用途において、摩擦隆線データや他の識別特徴を含む画像を得て既存のサンプルと比較してもよい。
【０００３】
摩擦隆線データは、様々な方法で得ることができる。一例において、手（例えば、指）をインク源に対して押圧して、その後、紙片上にその手を押圧し転がして摩擦隆線データをキャプチャしてもよい。別の例において、硬質表面（例えば、ガラス、シリコン、又はポリマー）に対して手を押圧又は転がし、手の画像をセンサでキャプチャすることによって、フィクション隆線データをキャプチャしてもよい。更に別の例において、摩擦隆線データは、非接触プリント技術と呼ばれ得る、手の画像を撮影することによってキャプチャされてもよい。
【発明の概要】
【０００４】
本開示の技法は摩擦隆線画像などの複数の画像の領域の独立的な処理方法を含む。例えば、本開示の態様にしたがって、コンピューティングデバイスは摩擦隆線画像の複数の対象とする領域（ＲＯＩ）を決定してもよく、それぞれのＲＯＩについて、ＲＯＩ内の物体から対象とする平面（例えば、画像又は別の固定平面をキャプチャするカメラによって定義される画像平面）の代表的な距離を決定してもよい。コンピューティングデバイスはまた、決定された距離に基づいてＲＯＩのそれぞれを独立的に処理してもよい。例えば、コンピューティングデバイスは、再スケーリングを実施してもよく、遠近補正を実施してもよく、又は画像のＲＯＩに他の処理を実施してもよい。このように、より詳細に後述するように、摩擦隆線画像をキャプチャする際の条件のばらつきを補償するために、技法を使用することができる。
【０００５】
いくつかの例において、方法は、コンピューティングデバイスによって、独立的に処理するために、対象とする平面に対して画像の複数の対象とする領域を決定することと、コンピューティングデバイスによって、複数の対象とする領域のそれぞれの対象とする領域について、それぞれの対象とする領域内で物体から対象とする平面までの距離を決定することと、コンピューティングデバイスによって、物体から対象とする平面までの決定された距離に基づいて、それぞれの対象とする領域について、画像のそれぞれの対象とする領域を独立的に処理することと、を含む。
【０００６】
１以上の例の詳細を、添付の図面及び以下の説明で明らかにする。他の特徴、目的及び利点は、説明及び図面から、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本開示の態様にしたがって、画像の複数の対象とする領域を独立的に処理するように構成される例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【０００８】
【図２】図１の例示的なコンピューティングデバイスをより詳細に示すブロック図である。
【０００９】
【図３】本開示の態様にしたがって、例示的な画像キャプチャ及び処理システムを示している。
【００１０】
【図４】本開示の態様にしたがって、視差マップの例や距離マップの例を示す概念図である。
【００１１】
【図５】本開示の態様にしたがって、距離を決定するための例示的な技法を示す概念図である。
【００１２】
【図６】再スケーリングのための画像解像度を決定するための例示的な技法を示す概念図である。
【００１３】
【図７】本開示の態様にしたがって、画像の複数の対象とする領域を独立的に処理するための例示的な処理を示すフロー図である。
【００１４】
【図８】本開示の技法にしたがって、例示的な指紋再スケーリングパイプラインを示している。
【００１５】
【図９】本開示の技法にしたがって、視差を深度に対してマッピングするルックアップテーブルを作成するための動作を示している。
【００１６】
【図１０】本開示の技法にしたがって、画像の再スケーリングのための視差対深度ルックアップテーブルの使用を示している。
【図１１】本開示の技法にしたがって、画像の再スケーリングのための視差対深度ルックアップテーブルの使用を示している。
【００１７】
【図１２】本開示の技法にしたがって、深度対ＰＰＩテーブルを生成することに対応する動作を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本開示の技法は、摩擦隆線画像などの画像の複数の領域の独立的な処理を含む。歴史的に指紋及び掌紋は、個人の指にインクを付けさせ、その指及び掌を紙片上に押し付け、摩擦隆線画像を得ることによって手動で取得された。インクベースの取得技法は、時間がかかり、騒々しいものの両方であり得る。例えば、取得処理の間、紙の上でインクが流れたり又はシミになったりすることがある。また、インクが多すぎても少なすぎても取得されるプリントの品質を損なうことがある。
【００１９】
いくつかの例において、摩擦隆線画像をデジタル的に取得することができる。例えば、対象者は、ガラス又は他の透明な表面上に指又は掌を置くことができ、ガラス又は他の透明な表面を介して画像を取り込むことができる。しかし、摩擦隆線画像の接触取得は、数に限りがあり得る（例えば、インクベース又はデジタル画像のいずれか）。例えば、接触ベースのプリント技術は、不適切な手の置き方、皮膚の変形、ずれ及びシミの発生、又は表面コーティングの摩耗及び破れからのセンサノイズによって、部分的又は劣化した画像を生成することがある。更に、接触ベースの技術は、手の圧力の非制御性及び不均一性により、並びに以前のプリントから存在し得る残渣（例えば、油、汗、汚れ）から、低品質のプリントを生成することが多い。
【００２０】
プラテンなどの固定平面からの距離において手の画像を取得する非接触技法が開発されている。非接触画像取得デバイスは一連の画像処理アルゴリズムを使用して、レガシープリント（例えば、接触ベースの画像）に対する比較に使用される生画像からのプリントを抽出して画質を向上してもよい。非接触プリントがレガシープリントと正確に比較されるように、非接触プリントはレガシープリントと同じスケール（例えば、インチ当たりのピクセル数（ＰＰＩ））のものでなければならない。
【００２１】
レガシープリントについて、プリントは皮膚が紙又はプラテンに物理的に接触するイメージャに対して垂直な平面に沿って取得されるだけなので、スケールは典型的には一貫性がある。しかし、非接触プリントについては、撮像中の物体（例えば、指紋、掌紋など）が物理的に１つの特定の平面に拘束されず、物体も物理的にイメージャに対して垂直な方向に拘束されない。これらの変動は結果的に、キャプチャされる物体の領域が、物体の別の領域よりもイメージャ（例えば、カメラ）とは異なる距離に配置されている画像をもたらす。物体（又は物体の一部）の距離が潜在的に異なることにより、１つのスケーリング係数を画像にグローバルに適用することができず、レガシープリントとのマッチングのために物体を再スケーリングすることができない。
【００２２】
本開示の技法は、いくつかの場合では、画像をキャプチャするカメラから様々な距離に位置決めされた物体（又は物体の一部）を含む画像を処理することの技術的問題に対処し得る。例えば、本開示の態様にしたがって、コンピューティングデバイスは摩擦隆線画像内の複数の対象とする領域（ＲＯＩ）を決定し得る。本明細書に記載のように、対象とする領域は一般には画像のピクセル数の全てよりも少ないピクセル数を含む画像のピクセル群に対応することがある。対象とする領域は画像の特定のエリアによって定義されてもよい（例えば、画像のピクセルのブロック）。いくつかの場合では、対象とする領域は画像の他のエリアから独立的に処理されてもよい。
【００２３】
本開示の態様にしたがって、コンピューティングデバイスはそれぞれのＲＯＩの各々に関して、ＲＯＩのそれぞれにおいて物体から対象とする平面までの代表的な距離を決定してもよい（例えば、画像をキャプチャするカメラによって定義される画像平面又は別の固定平面）。コンピューティングデバイスはまた、決定された距離に基づいてＲＯＩのそれぞれを独立的に処理してもよい。このように、本技法は、画像処理及び／又は非接触の摩擦隆線画像取得の技術分野における改善であり得る。例えば、複数のＲＯＩを独立的に処理することによって、結果として得られる処理済み画像はより正確に他のプリントやデジタル画像と比較され得る。
【００２４】
図１は本開示の態様にしたがって、画像の複数の対象とする領域を独立的に処理するように構成される例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。図１の例では、コンピューティングデバイス１０はプロセッサ１２、記憶部１４、１以上のカメラ１６及び対象とする領域（ＲＯＩ）処理部１８を含む。コンピューティングデバイス１０は、複数の対象とする領域（ＲＯＩ）２２Ａ〜２２Ｄ（まとめて、ＲＯＩ２２）を決定すること、及びＲＯＩ２２を独立的に処理することによって、画像２０を処理するように構成されてよい。
【００２５】
コンピューティングデバイス１０の機能は、ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせにおいて実装されてよく、必須のハードウェアはソフトウェア命令を記憶して実行するように提供され得る。コンピューティングデバイス１０は、データを処理及び／又は操作するための様々なデバイスを含むことができる。一例において、コンピューティングデバイス１０は、摩擦隆線画像をキャプチャする及び／又は処理する装置に組み込まれてもよい（例えば、図３の例に示されるように）。
【００２６】
説明する目的のため、単一のコンピューティングデバイス１０が示されているが、コンピューティングデバイス１０は複数の個別の構成要素を含んでよいことを理解されたい。例えば、プロセッサ１２は、１以上のカメラ１６とは別個のデバイスに含まれてもよい。また、コンピューティングデバイス１０の多くの他の例は、他の場合に使用することができ、例示的なコンピューティングデバイス１０に含まれる構成要素のサブセットを含んでよく、又は図１の例示的なコンピューティングデバイス１０に示されない追加の構成要素を含んでもよい。
【００２７】
一例において、プロセッサ１２は、機能を実装するように及び／又はコンピューティングデバイス１０内で実行に関する命令を処理するように構成されている。例えば、プロセッサ１２は、記憶部１４によって記憶された命令を処理することができる。プロセッサ１２としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate array、ＦＰＧＡ）、又は同等な個別若しくは集積論理回路が挙げられる。
【００２８】
記憶部１４は、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読記憶デバイスを含むことができる。いくつかの例において、記憶部１４は、短期メモリ又は長期メモリのうち１以上を含んでもよい。記憶部１４としては、例えば、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memory、ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memory、ＳＲＡＭ）、磁気ハードディスク、光学ディスク、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（electrically programmable memory、ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能及びプログラマブルメモリ（electrically erasable and programmable memory、ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられる。記憶部１４はまた、コンピューティングデバイス１０の外部にあるネットワーク若しくはクラウドベースのデータベース又はサーバを含むことができる。
【００２９】
記憶部１４は、コンピューティングデバイス１０の構成要素の動作を制御するオペレーティングシステム（図示せず）を記憶してもよい。例えば、オペレーティングシステムはプロセッサ１２及び記憶部１４とＲＯＩ処理部１８の通信を容易にする。いくつかの例において、記憶部１４を使用して、プロセッサ１２によって実行するためのプログラム命令を記憶することができる。記憶部１４は、また、動作中にコンピューティングデバイス１０内の情報を記憶するように構成してもよい。記憶部１４を、コンピューティングデバイス１０のプロセッサ１２によって実行される（例えば、ＲＯＩ処理部１８）ソフトウェア又はアプリケーションによって使用して、プログラム実行中に情報を一時的に記憶してもよい。
【００３０】
１以上のカメラ１６は、画像センサ、画像プロセッサ、及び／又は画像をキャプチャするための任意の他の構成要素を含むことができる。いくつかの例において、より詳細に後述するように、カメラ１６は、異なる遠近からの画像２０をキャプチャするための少なくとも２つのカメラを含むことができる。いくつかの場合では、カメラ１６は、選択された波長の光に対する応答に基づいて一部選択され得る。例えば、カメラ１６は、青色波長での特定の応答による５メガピクセル（５ＭＰ）の画像センサを含んでよい。
【００３１】
カメラ１６は１以上の摩擦隆線面の画像（例えば、画像２０など）をキャプチャするように構成されてもよい。摩擦隆線面は、固有の隆線、しわ、傷及び毛穴を含む、耐久性のある形態学的特徴又は細部を有する皮膚の任意のエリアを含んでよい。摩擦隆線面は、人の手又は足、特に指趾骨上で、人の足の裏又はつま先上で、掌、指、指の２つの関節の間のエリア、２本の指の間のエリア、及び指先を含む手の掌側の表面上で、特に最も一般的に存在する。細部としては、例えば、隆線の終了部（例えば、隆線の突然な終了部）、隆線の分岐（例えば、２つの隆線に分かれる単一の隆線）、短い又は独立的な隆線（例えば、開始して短い距離を進み、そして終了する隆線）、島状（例えば、短い隆線内の単一の小さな隆線、又は他の全ての隆線と結合しない隆線の終了部）、隆線の囲み（例えば、単一の隆線が分岐してその後すぐに再結合し、単一の隆線として続く）、突起（例えば、より長い隆線から分岐する短い隆線を伴う分岐、クロスオーバー若しくはブリッジ（例えば、２つの平行な隆線の間を走る短い隆線、デルタ（Ｙ字形の隆線が接する）、コア（例えば、隆線パターンにおけるＵターン）などを挙げることができる。
【００３２】
いくつかの場合では、カメラ１６はユーザの手の画像を最適に撮影する又はキャプチャするように構成してもよい（例えば、図１の画像２０に示すように）。例えば、カメラ１６は電子ローリングシャッタ（electronic rolling shutter、ＥＲＳ）又はグローバルリセット解除シャッタ（global reset release shutter、ＧＲＲＳ）を使用してもよい。ＧＲＲＳとＥＲＳは、画像キャプチャのためにピクセルがアクティブになることに関して、異なる。ＧＲＲＳはピクセルの全ての行について同時に露光を開始するが、各行の合計露光時間は前の行の露光時間よりも長い。ＥＲＳは、ピクセルの各行を同じ持続時間の間露光するが、各行は前の行が開始した後にその行の露光を開始する。
【００３３】
いくつかの場合では、カメラ１６は画像剪断の効果を除去するために、ＥＲＳの代わりにＧＲＲＳを使用してもよい。画像剪断は隣り合う行の非同時露光に起因する画像の歪みである（例えば、垂直なラインが傾斜して見える）。手の震えによって画像剪断をもたらすことがある動きが生じる。このため、ＧＲＲＳを使用して手の震え及び他の動きアーチファクトを補償できる。ＧＲＲＳに伴って生ずることのあるブレを防ぐために、カメラ１６は照明シールドを含んでよく、又は周囲光の効果を低減するために他の処理技法を実装してもよい。
【００３４】
上述のように、カメラ１６が非接触の摩擦隆線撮像システムで使用するための画像２０をキャプチャするように構成されている場合、撮像中の物体（例えば、指紋、掌紋など）は物理的に１つの特定の平面に拘束されず、物体も物理的にイメージャに対して垂直な方向に拘束されない。これらの変動は結果的に撮像される物体を、カメラ１６から離れた異なる距離に配置させる。物体（又は指、掌の部分などの物体の部分）からカメラ１６までの潜在的に異なる距離に起因して、画像２０を再スケーリングして他のプリントにマッチングする際、１つのスケーリング係数を画像２０（又は画像２０の一部）に適用することができないことがある。
【００３５】
本開示の態様にしたがって、ＲＯＩ処理部１８は、画像２０の少なくとも一部が、接触又は非接触ベースの技法を使用して得られた他の画像と正確に比較されるように、画像２０を処理する責任があり得る。いくつかの場合では、ＲＯＩ処理部１８は、本明細書で記載されるＲＯＩ処理部１８に起因する機能を実行するために、コンピューティングデバイス１０のプロセッサ１２によって実行される命令を含むことができる。
【００３６】
ＲＯＩ処理部１８は、画像２０のＲＯＩ２２を決定してもよい。ＲＯＩ処理部１８はＲＯＩ２２内の物体と、そのようなカメラ１６の画像平面又はコンピューティングデバイス１０を含む装置のプラテンなどの別の固定平面などの対象とする平面との間の距離を決定してもよい。ＲＯＩ２２内の物体は、画像２０によって表現される物体の任意の物体又は部分であってよい。例えば、画像２０が摩擦隆線画像である場合、撮像される物体は少なくとも人の手又は足、特に指趾骨、人の足の裏又はつま先、掌、指、指の２つの関節の間のエリア、２本の指の間のエリア、及び指先を含む手の掌側の表面の一部などを含んでよい。したがって、ＲＯＩ２２のそれぞれにおける物体に関して決定された距離は、画像２０のＲＯＩ２２において表現される全ての物体に関する代表的な距離であってよい。すなわち、特定のＲＯＩ２２が潜在的に複数の物体（例えば、指先又は複数の隆線を含む指先の一部）を含むにもかかわらず、ＲＯＩ処理部１８は、特定のＲＯＩ２２によって定義される画像２０のエリア内の全ての物体と対象とする平面との間の距離を代表する距離を決定してもよい。
【００３７】
いくつかの例において、ＲＯＩ処理部１８はカメラ１６のうちの２つを使用してＲＯＩ２２の物体と対象とする平面との間の距離を決定してもよい。例えば、本明細書でより詳細に記載するように、ＲＯＩ処理部１８は、カメラ１６のうちの２つによってキャプチャされた遠近における視差を決定してもよく、決定された視差を使用してＲＯＩ２２内の物体と対象とする平面との間の距離を決定してもよい。しかし、ステレオカメラに関して、特定の技法が本明細書に記載されるが、他の技法を使用して画像２０で表現される物体と対象とする平面との間の距離を決定してもよいことを理解されたい。例えば、赤外線（infrared、ＩＲ）カメラ、超音波デバイス、物体上にパターンを投影するためのＬＣＤプロジェクタ又はパターン化レーザプロジェクタを含む構造光を用いたデバイス、変調された光スキャナ（例えば、縞模様を決定するための）、物体から反射されたドット又は湾曲したラインの位置を決定することを含むレーザ三角測量を求めるデバイス、飛行時間（time of flight、ＴＯＦ）カメラ、カメラと協調するランドマークの機械可読パターンを用いたデバイス、ＩＲ距離センサ、ＩＲ光カーテン又は様々な他のデバイスは、画像２０によって表現される物体と対象とする平面との間の距離を測定できてよい。このような例では、距離を示すデータはＲＯＩ処理部１８が距離を使用してＲＯＩ２２を独立的に処理できるように画像２０にマッピングされてもよい。
【００３８】
次いで、ＲＯＩ処理部１８は、決定されたそれぞれの距離に基づいてＲＯＩ２２を独立的に処理してもよい。例えば、ＲＯＩ処理部１８はＲＯＩのそれぞれをインチ当たりのピクセル数（ＰＰＩ）で共通のスケールに再スケーリングしてもよい。いくつかの例において、多くの政府機関や他のエンティティは画像２０と比較され得るレガシー画像を５００ＰＰＩ又は１０００ＰＰＩで記憶することがあるので、ＲＯＩ処理部１８は、ＲＯＩ２２（そして、より広義には画像２０の他のエリア）を５００ＰＰＩ又は１０００ＰＰＩにスケーリングできる。他の例では、ＲＯＩ処理部１８はＲＯＩ２２を任意の他の解像度に再スケーリングしてよい。いくつかの場合では、ＲＯＩ処理部１８は、追加として又は代替としてＲＯＩ２２の遠近補正を実施してもよい。
【００３９】
図２は図１の例示的なコンピューティングデバイスをより詳細に示すブロック図である。図２で示される例はプロセッサ１２、記憶部１４、１以上のカメラ１６、インターフェース２６、及び光源２８を含む。コンピューティングデバイス１０のＲＯＩ処理部１８は較正部３０、視差決定部３２、距離決定部３４、再スケーリング部３６、及び遠近補正部３８を含む。
【００４０】
繰り返しになるが、図２に示されるコンピューティングデバイス１０のアーキテクチャは単に例示的な目的で示される。他の例では、コンピューティングデバイス１０は様々な他の手法で、図に２示される構成要素に追加の、より少ない、又は代替の構成要素を有するように構成してもよい。例えば、いくつかの場合では、コンピューティングデバイス１０は、電源、１つ以上のディスプレイなど、などの多数の追加の構成要素を含むことができる。
【００４１】
上述のように、プロセッサ１２は、コンピューティングデバイス１０内で実行するための機能及び／又はプロセス処理命令を実装するように構成されてもよく、一方で記憶部１４は、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読記憶デバイスを含んでもよい。カメラ１６は摩擦隆線面の画像（例えば、画像２０など）をキャプチャするように構成してもよい。
【００４２】
コンピューティングデバイス１０は、インターフェース２６を利用して１以上の有線又は無線通信を介し外部デバイスと通信してもよい。インターフェース２６は、ネットワークインターフェースカード、ユニバーサルシリアルバス（universal serial bus、ＵＳＢ）インターフェース、光インターフェース、又は特定の通信規格を介して情報を送受信することができる任意の他のタイプのインターフェースを含むことができる。ネットワークインターフェースの例としては、イーサネット、Ｗｉ−Ｆｉ、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈラジオが挙げられる。
【００４３】
光源２８は、カメラ１６で物体の画像をキャプチャする前に、物体を照明するための発光ダイオード（light emitting diode、ＬＥＤ）又は他の構成要素を含むことができる。ヒトの皮膚が可視光スペクトルの緑色部分と青色部分で高い反射率を有することが見出されており、したがって可視光スペクトルの青色部分と緑色部分でピークを有する波長で光を発生させることによって、ユーザの手の摩擦隆線面の詳細をより鮮明に照明することができる。したがって、光源２８は、青色波長（例えば、４４０〜５７０ナノメートル（ｎｍ）の範囲）でピークを有する光を発生するＬＥＤを含むことができる。
【００４４】
光源２８が発生する光は、異なる電力レベルのものであってもよい。光源２８は、いくつかの場合では、光源２８の出力を均一に向けるために１以上の光ガイドと対になっている場合がある。一例において、光ガイドは強化された鏡面反射体（enhanced specular reflector、ＥＳＲ）フィルム及びターンフィルムを裏打ちしたポリカーボネート製のチューブから作られている。いくつかの場合では、光ガイドは、各光線が平行になるように出射光をコリメートし、光散乱及び望ましくない反射を低減することができる。
【００４５】
本開示の態様にしたがって、図１に関して上述したように、ＲＯＩ処理部１８は、ＲＯ２２のそれぞれに関して、ＲＯＩ２２内の物体と対象とする平面（例えば、カメラ１６の画像平面又は別の固定平面）の間とのそれぞれの距離を決定してもよい。カメラ１６からのデータが距離を決定するために使用される場合、較正部３０は、カメラ１６を較正するように構成され得る。例えば、較正部３０はカメラ１６のそれぞれを較正し、カメラ１６のレンズ内の歪みを補正する。
【００４６】
いくつかの例において、カメラ１６のそれぞれの全視界にわたって、較正部３０は既知のサイズの正方形で碁盤目状の複数の画像を取り込むことによって較正を実施する。較正部３０は、黒色及び白色の正方形の交点を使用して撮像画像における点を求めることができる。較正部３０は、決定したポイントを使用してカメラの内因性の性質並びにレンズ歪みを算出してもよい。較正部３０は、このような情報を用いて、画像の歪みを取り除くことができる。
【００４７】
いくつかの例において、較正部３０はまたカメラ１６の外因性の性質（例えば、カメラ１６同士の間の物理的関係）を決定することができる。較正部３０は、カメラ１６のそれぞれについて同時に、しかし異なる距離で、異なる平面において、及びカメラ１６に対して異なる向きで、既知のサイズの黒色及び白色の正方形を有する碁盤目状のパターンを撮像することによって、外因性の性質を決定することができる。較正部３０はカメラ１６のそれぞれからの画像において黒色及び白色の正方形の交点を決定してもよく、カメラ１６のうちの１つの、カメラ１６の別の１つに対する回転及び並進を算出してもよい。カメラ１６の外因性の性質を決定した後、較正部３０が二次元の代わりに一次元で画像における対応付けを探索できるように較正部３０はカメラ１６でキャプチャされた画像を修正してもよい。
【００４８】
いくつかの態様によれば、較正部３０は、ＯｐｅｎＣＶを用いてカメラ１６を較正することができる。例えば、較正部３０はＯｐｅｎＣＶのカメラ較正機能を適用して、較正パターンのいくつかのビューの内因性及び外因性のパラメータを決定してもよい。他の例では、較正部３０は、文書「Ａ  Ｆｏｕｒ−ｓｔｅｐ  Ｃａｍｅｒａ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｗｉｔｈ  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ」（Ｈｅｉｋｋｉｌａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｉｎｆｏｔｅｃｈ  Ｏｕｌｕ  ａｎｄ  Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９７年６月による）に記載された１以上の技法を使用してカメラ１６を較正できる。
【００４９】
較正部３０は、周期的間隔でカメラ１６を較正するように構成されてもよい。例えば、較正部３０は、コンピューティングデバイス１０を含む装置の設置時にカメラ１６を較正することができる。他の例では、較正部３０は、６ヶ月ごと、毎年などの特定のスケジュールでカメラ１６を較正してもよい。
【００５０】
本開示の態様にしたがって、カメラ１６が較正されると、視差決定部３２は、カメラ１６によってキャプチャされた遠近同士の間の視差を決定することができる。例えば、視差決定部３２は最初にカメラ１６の第１のカメラによってキャプチャされた遠近とカメラ１６の第２のカメラによってキャプチャされた遠近との間の視差を決定することができる。一例において、視差決定部３２は、第１及び第２のカメラ１６のそれぞれから取り込まれた同一の物体（例えば、手）の画像の対応する特徴点を配置し、特徴点同士の間の視差を決定することによって視差マップを決定してもよい。
【００５１】
いくつかの場合では、視差決定部３２は、各画像における同一の特徴点間のピクセル空間における差を算出することによって距離マップを決定してもよい。説明する目的の例において、視差決定部３２はカメラ１６の第１のカメラによってキャプチャされる際、（図１の画像２０などの）画像の第１のバージョンでの特徴点の位置を決定してもよい（例えば、ピクセルのブロック）。例えば、視差決定部３２は、デカルト座標系又は類似の座標系を用いて位置を決定してもよい。視差決定部３２はまた、カメラ１６の第２のカメラによってキャプチャされる際、画像の第２のバージョンにおいて同じ特徴点の位置を決定してもよい。視差決定部３２は、画像の第１のバージョンでの決定された位置と画像の第２のバージョンでの決定された位置との間のピクセル数における差として視差を決定してもよい。
【００５２】
いくつかの場合では、視差マップの密度は、画像のそれぞれにおいて特定可能な信頼性を持ってマッチングされた特徴点の数に依存することができる。例えば、視差決定部３２は最初に、第１の画像のピクセルのブロックと第２の画像のピクセルのブロックとの間の絶対値の差（sum of absolute differences、ＳＡＤ）の合計（又は他の類似性の尺度）を決定することによって類似の特徴点を決定することができる。いくつかの場合では、視差決定部３２は、特定のしきい値よりも少ない差を有するブロック用の視差を決定するのみであってもよい。
【００５３】
いくつかの場合では、特徴点及び／又は類似性しきい値に用いられるブロックサイズは、コンピューティングデバイス１０が使用される用途に応じて可変であってもよい。例えば、処理済みの画像が相対的に高い度合いの精査を伴う別の画像と比較される高いセキュリティ用途において、視差が高い度合いの類似性を有するピクセルのブロックに決定されるのみとなるように、視差決定部３２は比較的小さなピクセルのブロック用の視差を決定してもよく、及び／又は類似性しきい値を設定してもよい。
【００５４】
視差決定部３２は、画像全体又は画像内の物体のサブセットについて、視差マップを決定してもよい。例えば、いくつかの場合では、視差を決定することに先立って、視差決定部３２又はＲＯＩ処理部１８の別のユニットは、セグメント化アルゴリズムを画像に適用して、視差を決定する画像の特定の領域を決定してもよい。別の例において、視差決定部３２は、別の画像の物体と類似する画像の任意の物体についての視差を決定してもよい。
【００５５】
本開示の態様にしたがって、距離決定部３４は、画像のそれぞれのＲＯＩについて（例えば、図１のＲＯＩ２２など）、画像のＲＯＩ内で表現される物体と対象とする平面（例えば、カメラ１６によって定義される画像平面、又は物体とカメラ１６との間の別の固定平面など）との間の距離を決定してもよい。距離は、物体と対象とする平面との間のユークリッド距離であってよい。
【００５６】
いくつかの例において、距離決定部３４又はＲＯＩ処理部１８の別の構成要素には、距離を決定することに先立って画像（例えば、距離を決定する画像のエリア）のＲＯＩを決定する責任があってよい。例えば、距離決定部３４は、画像から、セグメント化アルゴリズム（例えば、画像の背景から皮膚をセグメント化するように設計されたセグメント化アルゴリズム）を用いてＲＯＩをセグメント化することができる。次に、距離決定部３４は、セグメント化されたＲＯＩについての距離を決定してもよい。
【００５７】
他の例では、距離決定部３４は、最初に、画像によって表現される物体から対象とする平面までの距離を示す距離マップを決定してもよい。例えば、図５に関してより詳細に示すように、距離決定部３４は、画像の部分（例えば、ピクセルのブロックなどのピクセル群）によって表現される物体の距離を決定し、画像に対応する距離マップにおける画像の部分について決定された距離を含むことができる。その後、距離決定部３４は、決定された距離が距離マップにおいて決定されている画像の部分からＲＯＩを決定することができる。
【００５８】
例えば、いくつかの態様によれば、距離決定部３４は、距離マップに含まれる画像の部分の全て又はサブセットからＲＯＩを決定してもよい。いくつかの例において、距離決定部３４はセグメント化アルゴリズムを適用して、又は他の計算を実施して、距離マップからＲＯＩを決定してもよい。このような例では、距離決定部３４は、距離マップの１以上のエリアをマージすることによってＲＯＩを決定してもよい。
【００５９】
距離決定部３４は、距離マップの対応するエリアの距離に基づいて、決定されたＲＯＩまでの距離を割り当てることができる。例えば、決定されたＲＯＩが、単一の距離が決定されている距離マップの特定のエリアと位置が揃う場合、距離決定部３４はその距離をＲＯＩに割り当てることができる。決定されたＲＯＩが、複数の距離が決定されている距離マップの複数のエリアと位置が揃う場合、距離決定部３４は平滑化関数（例えば、平均化関数など）を適用してＲＯＩについて代表的な距離を決定することができる。このように、距離決定部３４は画像のＲＯＩ内の物体について代表的な距離を決定することができる。
【００６０】
いくつかの例において、本開示の態様にしたがって、距離決定部３４は、カメラ１６のうちの２つ同士の間の視差に基づいて（例えば、視差決定部３２により決定されるような）距離を決定してもよい。ただし、上述のように、本明細書においては、特定の技法がステレオカメラに関して記載されているが、距離決定部３４は、画像に表現される物体と対象とする平面との間の距離を決定するために他の技法を追加として又は代替として使用することができることを理解されたい。
【００６１】
距離決定部３４がカメラ１６を用いて距離を決定する場合、距離決定部３４は、例えば、視差決定部３２により決定されるように、視差に基づいて距離を決定してもよい。一例において、距離決定部３４は、カメラ１６同士の間のカメラ離間距離にカメラ１６の焦点距離を乗じ、決定した視差で除算することにより距離を決定してもよい。他の例では、距離決定部３４は、他の様々な計算を用いた視差に基づいて距離を決定してもよい。
【００６２】
いくつかの例において、距離決定部３４は、視差決定部３２により生成された視差マップから視差を決定してもよい。例えば、いくつかの場合では、視差決定部３２によって生成された視差マップと距離決定部３４によって決定された距離マップとの間に１：１の対応付けがあってよい。この例では、視差決定部３２は、多数の画像のエリアについての視差を含む視差マップを決定してもよい。距離決定部３４は、視差マップの画像の対応するエリアに対する距離を含む距離マップを決定してもよい。そして、距離決定部３４（又はＲＯＩ処理部１８の別の構成要素）は、距離マップのエリアの全部又はサブセットを含むＲＯＩを決定し、距離マップからの距離に基づいて、ＲＯＩまでの距離を割り当てる。
【００６３】
他の例では、距離決定部３４は、視差決定部３２が視差マップを決定するエリアよりも小さい画像のエリアのサブセットについて距離マップを決定してもよい。いずれの場合も、距離決定部３４は、距離マップのエリアの全て又はサブセットを含むＲＯＩを決定してもよく、距離マップからの距離に基づいてＲＯＩまでの距離を割り当ててもよい。
【００６４】
ＲＯＩ２２についてのそれぞれの距離を決定した後、再スケーリング部３６及び／又は遠近補正部３８はＲＯＩのそれぞれを独立的に処理することができる。例えば、再スケーリング部３６は、決定した距離に基づいてＲＯＩのそれぞれの解像度を決定してもよい。説明する目的の例において、再スケーリング部３６は、カメラ１６のレンズの焦点距離を、レンズから物体までの距離とカメラ１６のイメージングセンサのピクセルサイズの積で除算することにより解像度を決定してもよい。再スケーリング部３６は次いでＲＯＩのそれぞれの解像度を特定の解像度にダウンスケールしてもよい。例えば、再スケーリング部３６は、任意の様々なダウンスケーリングアルゴリズム及び／又はダウンサンプリングアルゴリズムを適用することができる。例えば、再スケーリング部３６は、低域通過空間フィルタを適用し、続いてポイントの除去を（概念的に）行ってよい。別の例において、再スケーリング部３６は局所的な補間関数を用いて再サンプリングしてもよい。いくつかの例において、再スケーリング部３６は低域通過フィルタ又は他のフィルタを適用することに連動して補間を実施してもよい。再スケーリング部３６によって使用されてもよいフィルタの例としては、バイキュービックフィルタ、ｓｉｎｃフィルタ、Ｌａｎｃｚｏｓフィルタ、又は多様な他のフィルタが挙げられてもよい。
【００６５】
追加として又は代替として、遠近補正部３８はＲＯＩを再投影することによってＲＯＩを処理してもよい。例えば、遠近補正部３８は、ＲＯＩの部分の位置倍率を変化させてＲＯＩの遠近を変化させてもよい。したがって、再スケーリング部３６がＲＯＩを単一の解像度に再スケーリングするための技法を適用してもよいが、遠近補正部３８は処理することになるＲＯＩにわたって線形に変化するフィルタリング及び／又は補間技法を適用してもよい。遠近補正部３８は、いくつかの場合では、ＲＯＩにわたって解像度を変化させるために、再スケーリング部３６に関する記載される技法のうちのいずれかの変異体であってよい。
【００６６】
ＲＯＩ処理部１８は、処理された画像（又はＲＯＩによって定義される処理された画像の部分）を出力する。例えば、ＲＯＩ処理部１８は処理された画像を表現するデータをインターフェース２６を介して別の外部デバイスへ出力することができる。他の例では、ＲＯＩ処理部１８は、処理された画像を表現するデータを記憶部１４に記憶してもよい。
【００６７】
図２に示すＲＯＩ処理部１８の構成要素は、例示的な目的のためだけに設けられていること、及び他の例は示されるものより多くの構成要素、より少ない構成要素、又は構成要素の代替的な配置を有してもよいことを理解されたい。例えば、上述のように、コンピューティングデバイス１０は、カメラ１６以外の構成要素を用いて距離を決定してもよい。そのような例では、ＲＯＩ処理部１８は、視差決定部３２を含んでいなくてもよい。
【００６８】
図３は、本開示の態様にしたがって、例示的な画像キャプチャ及び処理システムを示している。例えば図３は、ユーザ６４の摩擦隆線画像６２を生成するためのコンピューティングデバイス１０を組み込むことができる装置６０の一例を示している。例に示すように、ユーザ６４は装置６０の上方にいくらかの距離のところで手を置くことができ、その時、画像６２がキャプチャされる。本開示の態様にしたがって、本明細書に記載のように、装置６２に対するユーザ６４の手の位置におけるばらつきを補償するためにその技法が使用されてよい。
【００６９】
図４は、本開示の態様にしたがって、視差マップの例や距離マップの例を示す概念図である。コンピューティングデバイス１０（図１及び２）に関して説明されているが、他のデバイスが、図７のものと同じ又は類似のプロセスを実施するように構成されていることを理解されたい。
【００７０】
図４の例では、コンピューティングデバイス１０のカメラ１６は、第１の遠近からの第１の画像８０Ａ、及び第２の遠近からの第２の画像８０Ｂをキャプチャする。説明を容易にするために、ＲＯＩ処理部１８は対応する視差マップ８４を決定する第１の画像８２Ａの部分と第２の画像８２Ｂの部分を選択する。他の例では、ＲＯＩ処理部１８は、画像全体又は画像の別の部分についての視差マップ８４を決定することができることを理解されたい。
【００７１】
ＲＯＩ処理部１８は、第１の画像８０Ａ及び第２の画像８０Ｂのエリアに対応する多数のエリア８６のそれぞれの視差を決定する。図４の例では、視差マップ８４のエリア８６は、隣接するブロックでサイズ決めされたエリアである。しかし、他の例では、エリア８６は、サイズ及び／又は形状が異なっていてもよい。エリア８６はまた隣接している必要はない。例えば、いくつかの場合では、ＲＯＩ処理部１８は類似性しきい値を満たすエリア８６のサブセットについての視差を決定するのみであってもよい。すなわち、ＲＯＩ処理部１８は、第２の画像８０Ｂのエリアに対して十分類似性のある第１の画像８０Ａのエリアについての視差を決定するのみであってもよい。いくつかの例において、図２について上述したように、ＲＯＩ処理部１８はピクセル空間においてエリア８６のそれぞれについて、それぞれの視差を決定することができる。
【００７２】
本開示の態様にしたがって、ＲＯＩ処理部１８はまた視差マップ８８を決定することができる。ＲＯＩ処理部１８は、第１の画像８０Ａ及び第２の画像８０Ｂに対応する画像の多数の部分９０内に含まれる物体について、対象とする平面までのそれぞれの距離を決定する。図４の例では、距離マップ８８の部分９０のサイズと形状は、一般に、視差マップ８４のエリア８６に対応している。しかし、距離マップ８８は距離が利用可能ではない多数の孔９４を含む。他の例では、部分９０は、サイズ及び／又は形状は異なっていてもよく、隣接していてもよいし、又は示されるよりも多く又は少なく含んでいてもよい。
【００７３】
ＲＯＩ処理部１８は、複数のＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄ内で表現される物体について、距離マップ８８の部分９０から対象とする平面までの距離を決定することができる。図４に示す例ではＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄのそれぞれは部分９０のうちの複数に対応する。したがって、この例において、ＲＯＩ処理部１８は、例えば、平滑化係数を適用すること、平均化すること、又は場合によっては部分の距離を組み合わせることにより、部分９０の距離を更に処理してもよい。すなわち、ＲＯＩ処理部１８は部分９０をマージしてＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄについてそれぞれの距離を決定することができる。
【００７４】
他の例では、ＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄは距離マップ８８の単一の部分に対応してもよい。このような例では、ＲＯＩ処理部１８は、単に距離マップ８８のそれぞれの部分の距離を対応するＲＯＩに割り当ててよい。
【００７５】
本開示の態様にしたがって、いくつかの例において、ＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄは距離マップ８８に基づいて決定されてよい。すなわち、ＲＯＩ処理部１８は、対象とする平面からの距離がおおよそ同じである物体を含む距離マップ８８の部分を特定することによって、ＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄを決定することができる。他の例では、距離マップ８８の部分９０は、ＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄに基づいて決定されてもよい。すなわち、ＲＯＩ処理部１８は、最初に画像をＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄにセグメント化し（例えば、セグメント化アルゴリズムを用いて、又は視差マップ８４に基づいて）、ＲＯＩ９２Ａ〜９２Ｄによって定義されたエリアに基づいて部分９０のサイズと形状（及び、部分９０についての距離）を決定する。
【００７６】
図４の例は説明の目的のためのみに提供されることを理解されたい。すなわち、ＲＯＩの数、視差マップ（例えば、ブロックのサイズ）の粒度、距離マップの粒度、距離マップの部分をマージするための技法などは、その技法が実装されるシステムの特性に応じて全て可変であってよい。例えば、比較的高いセキュリティ用途は、比較的高い精度（例えば、小さなブロックのサイズ、マージなし、又は制限されたマージなど）を必要とすることがある。低いセキュリティ用途（又は高レートの速度で画像処理を必要とする用途）では、比較的低い精度でもよい（例えば、大きいブロックのサイズ、距離のマージなど）。
【００７７】
図５は、本開示の態様にしたがって、カメラ同士の間の視差に基づいて距離を決定するための例示的な技法を示す概念図である。例えば、図５は第１の画像１０２Ａ及び第２の画像１０２Ｂの画像平面１００、物体の点１０６と第１の画像１０２Ａの焦点との間の距離１０４、第１の画像１０２Ａをキャプチャする第１のカメラと画像１０２Ｂをキャプチャする第２のカメラとの間の離間距離１０８、カメラ中心と画像平面１００との間の焦点距離１１０、及び第１の画像１０２Ａと第２の画像１０２Ｂとの間の視差１１２を示している。
【００７８】
本開示のいくつかの態様によれば、ＲＯＩ処理部１８は、図５に示す技法に基づいて、それぞれのＲＯＩ内に含まれる物体の距離を決定することができる。例えば、ＲＯＩ処理部１８は以下の式（１）に基づいて距離マップ（例えば、距離マップ８８）を決定してもよい：
ｚ＝ｂｆ／ｘ      （１）
ここで、ｚは物体の点１０６と第１の画像１０２Ａの焦点との間の距離１０４であり、ｂは画像１０２Ａをキャプチャする第１の画像カメラと画像１０２Ｂをキャプチャする第２のカメラとの間の離間距離１０８であり、ｆはカメラ中心と画像平面１００との間の焦点距離１１０であり、ｘは第１の画像１０２Ａと第２の画像１０２Ｂとの間の視差１１２である。
【００７９】
図６は、再スケーリングのための画像解像度を決定するための例示的な技法を示す概念図である。例えば、ＲＯＩを適切に再スケーリングするために、ＲＯＩ処理部１８は、それぞれのＲＯＩの初期解像度を決定してもよい。ＲＯＩ処理部１８は、カメラのセンサアレイの画像のキャプチャに用いるレンズの焦点距離１２２と、画像のキャプチャに用いるレンズまでの物体１２０の距離１２４と、画像のキャプチャに用いるイメージングセンサのピクセルサイズｐと、に基づいて物体１２０の画像の解像度を決定してもよい。
【００８０】
いくつかの例において、ＲＯＩ処理部１８は以下の式（２）に基づいて特定のＲＯＩの解像度を決定してもよい：
Ｒ＝ｆ／ｚｐ          （２）
ここで、ＲはＲＯＩの解像度であり、ｆはカメラのセンサアレイ上の画像をキャプチャするために使用されるレンズの焦点距離１２２であり、ｚは画像をキャプチャするために使用されるレンズまでの物体１２０の距離１２４であり、ｐは画像をキャプチャするのに用いられるイメージングセンサのピクセルサイズである。ＲＯＩ処理部１８は次いでＲＯＩのそれぞれの解像度を、例えば、様々なダウンスケーリング、フィルタリング、又は補間アルゴリズムを用いて、特定の解像度までダウンスケールすることができる。
【００８１】
図７は本開示の態様にしたがって、画像の複数の対象とする領域を独立的に処理する例示的な処理を示すフロー図である。コンピューティングデバイス１０（図１及び２）に関して説明されているが、他のデバイスが、図７のものと同じ又は類似の処理を実施するように構成されてもよいことを理解されたい。
【００８２】
図７の例では、ＲＯＩ処理部１８は摩擦隆線画像などの画像をキャプチャする責任がある１以上のカメラを較正する（１４０）。いくつかの例において、較正部３０について上述したように、ＲＯＩ処理部１８は、カメラの構成要素に関連する歪みを補正するためにカメラを較正することができる。ＲＯＩ処理部１８もまたカメラ特性を決定することができる（１４２）。例えば、ＲＯＩ処理部は、カメラ同士の物理的な関係などの、カメラの外因性の性質を決定してもよい。
【００８３】
ＲＯＩ処理部１８はまた、画像のＲＯＩを決定してもよい（１４４）。例えば、上述のように、ＲＯＩ処理部１８は、画像を複数のＲＯＩにセグメント化してもよい。ＲＯＩ処理部１８はまた視差マップを決定してもよく（１４６）、距離マップを決定してもよい（１４８）。いくつかの例において、図７において示されるステップは、ＲＯＩ処理部１８がステップ１４８で決定される距離マップに基づいてＲＯＩを決定できるように、ステップ１４４がステップ１４８の後にくるように並び変えられてもよい。いずれの場合も、ＲＯＩ処理部１８は、第１のカメラによってキャプチャされる画像の物体と、第２のカメラによってキャプチャされる別の画像の対応する物体との間の視差に基づいて視差マップ（１４６）を決定することができる。ＲＯＩ処理部１８は次いで視差マップに基づいて距離マップを決定することができる（１４８）。
【００８４】
そして、ＲＯＩ処理部１８は、ＲＯＩごとの決定された距離に基づいて、それぞれのＲＯＩを処理してもよい（１５０）。例えば、ＲＯＩ処理部は、再スケーリングをしてもよく、再投影してもよく、又は対象とする平面に対する画像の物体の正確な表現を生成するために他の処理を実施してもよい。
【００８５】
図７に関して記載される技法は説明の目的のために提供されており、他の技法は本開示の範囲内であることを理解されたい。例えば、他の例示的な処理は、図７の例で示されるものより多くのステップ、より少ないステップ、又はステップの代替的な配置を含むことができる。
【００８６】
図１〜７の技法は、例えば、対象とする領域のセットのそれぞれの対象とする領域について、それぞれの対象とする領域内で物体から対象とする平面までの距離を決定することと、それぞれの対象とする領域について、物体から対象とする平面までの決定された距離に基づいて画像のそれぞれの対象とする領域を更に独立的に処理することと、を記載している。これらの技法は、図５に記載されるようにｚ＝ｂｆ／ｘなどの式を使用できるが、しかし図８〜１１に記載されるように他の技法もまた使用されてよい。図８〜１１は１以上のルックアップテーブル（例えば、視差対深度、及び／又は深度対ＰＰＩのテーブル）を生成し、深度（例えば、カメラと物体との間の距離）に対して視差をマッピングする多項式曲線をフィッティングする技法を記載している。これらの技法は（１）グローバルな再スケーリングを実施すること、（２）指先のセグメント化の実施、及び（３）対象とする領域（例えば、指先）を再スケーリングすること、を含むことができる。本開示において記載されるように、キャプチャデバイス及び対応するマッチング構成要素が画像が特定のインチ当たりＸピクセル（ＰＰＩ）の解像度を有することを必要とするために、再スケーリングが実施される。ステレオ写真測量を使用して、それぞれの指先の画像がＸのＰＰＩを有するように、主カメラからユーザの指先（又は任意の他の対象とする物体）の距離を推定し、指先の画像をリサイズするためのスケール係数を計算することができる。指先は主カメラから異なる深度にあるため、それぞれの指先を指先自身のスケール係数にしたがってスケーリングすることができる。
【００８７】
図８は本開示の技法にしたがって、例示的な指紋再スケーリングパイプライン２００を示している。パイプライン２００は、１以上のコンピューティングデバイスによって実装され得る様々なステージを含むことができる。図８〜１１に記載の動作は、画像キャプチャデバイス又は画像キャプチャデバイスに通信可能に接続されるデバイスに含まれ得る１以上のコンピューティングデバイスによって実施されてもよい。パイプライン２００は、左画像の粗い再スケーリングを含み（８０２）、左画像のセグメント化（８０４）、グローバルスケール係数の計算（８０６）、元の左画像へのグローバルスケール係数の適用（８０８）、左画像のセグメント化（８１０）、及び得られた指画像の個別化された再スケーリング（８１２）、が続くことができる。いくつかの例において、異なる種類の主カメラ画像について、パイプライン８００の出力は異なる。パイプラインによって生成された画像の数は、主カメラの視野内の指の数に比例する。
【００８８】
図９は、本開示の技法にしたがって、視差を深度にマッピングするルックアップテーブルを作成するための動作を示している。最初に、コンピューティングデバイスは進行経路にわたって既知の距離における左右の碁盤目状の画像対のシーケンスを収集することができる（９０２）。いくつかの例において、進行経路は数十、数百ミリメートルであってよい（例えば、動き制御装置がｚ軸に沿って碁盤目状の目標を動かすのに伴って０．５ミリメートルごとに画像の対を収集する）。
【００８９】
コンピューティングデバイスは、画像対を用いて、複数（例えば、対）のステレオカメラのための較正パラメータを推定することができる（９０４）。較正パラメータは、内因性及び／又は外因性のパラメータを含むことができる。例として、内因性のパラメータはレンズを説明することができ、外因性のパラメータは世界座標におけるカメラの位置及び／又は向きを説明することができる。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは、例えばレンズを説明するパラメータを含む内因性のマトリックスを含むことができる１以上の修正マトリックス（９０６）を生成することができる。コンピューティングデバイスは、碁盤目状の画像及び修正マトリックスに基づいて修正コードを実行してもよい（９０８）。この例では、コンピューティングデバイスは、それぞれの右カメラ画像を、右カメラ画像の各左カメラ画像の画像平面に修正してもよい。このように、修正はそれぞれ個別のカメラのパラメータに特有であってよい。コンピューティングデバイスは碁盤目状の画像のそれぞれの対に対する視差を計算することができる。
【００９０】
コンピューティングデバイスは、１以上の碁盤目状の画像内にコーナーを配置することによってコーナー検出を実施してもよい（９１０）。一例として、左画像内の各碁盤目状のコーナー点について、コンピューティングデバイスは対応する点を修正した右画像内に配置して、ポイント同士の間の視差を計算することができる（９１２）。コンピューティングデバイスは、画像の対について視差を画像の既知の深度にマッピングするテーブルを作成することができる（例えば、碁盤目状の目標の位置を制御する動き制御装置の、プログラムされた動きによって決定されるような）（９１４）。
【００９１】
図１０〜１１は、本開示の技法にしたがって、画像再スケーリングのための視差対深度ルックアップテーブルの使用を示している。図１０は、例示的な再スケーリングパイプラインを示している。再スケーリングパイプラインのためのコンピューティングデバイスによって受信又は生成される入力は、主カメラ画像（１００２）、一対のステレオカメラ画像（１００６）、図９（１００４）で生成されたルックアップテーブル、及び修正マトリックス（１００８）のセットを含むことができる。
【００９２】
いくつかの例において、主カメラは非接触型指紋スキャナのレイアウトにおいて中央の位置を有する。主カメラ画像では、手や物体の画像が略中心となるように見える。主カメラ画像は、そこから指紋の画像及び指紋の細部が抽出される画像であってよい。逆に、ステレオカメラは、デバイスを上から見る遠近から、主カメラの左右に対して略０．５インチ、主カメラの下へ略１インチに配置されていてもよい。左側のステレオカメラは、デバイスの左側から手の画像をキャプチャしてもよく、手が視野の右部分に向かって現れる画像を生成する。逆に、右側のステレオカメラは、デバイスの右側から手の画像をキャプチャしてもよく、手が視野の左部分に向かって現れる画像を生成する。
【００９３】
コンピューティングデバイスは、バックグラウンド減算を使用して、掌及び指の画像を最小限の周囲要素と共に残して主カメラ画像から余計な要素を除去してもよい（１０１０）。いくつかの例において、ステレオ画像は修正マトリックスで処理され、ステレオ画像はバックグラウンド減算を受けてもよい（１０１２）。１０１２におけるこの修正処理の出力は、修正された一対のステレオ画像であってもよい。
【００９４】
コンピューティングデバイスは、修正された左カメラ画像と右カメラ画像との間の視差を計算してもよい（１０１４）。コンピューティングデバイスは３Ｄ深度計算の一部として視差計算を実施してもよく、対応するランドマークに関して左画像及び右画像を探索することに関与してもよい。視差は、左画像及び右画像内の対応するランドマーク同士の間の距離であってもよい。本開示の技法を、非接触指紋スキャニングの問題に対する視差計算に適用してもよい。それぞれの対のステレオ画像について、コンピューティングデバイスは複数の視差を決定してもよい。コンピューティングデバイスは、外れ値視差値を排除し、左画像及び右画像の平均（又は中央）視差値のいずれかを対として（２つの画像における指全体の点同士の間の視差を含む）を計算することができる。コンピューティングデバイスは、左画像及び右画像の対の平均視差をルックアップテーブルと共に決定して、左画像及び右画像における手の平均（又は中央）深度を計算することができる。この視差対深度のルックアップテーブルは、視差値を深度値にマッピングする。
【００９５】
画像対に関する深度値を使用して、コンピューティングデバイスは、２つのステレオカメラについてスケール係数を計算することができる（１０１６）。このスケール係数の計算は、深度値をＰＰＩ（インチ当たりのピクセル数）画像解像度値にマッピングする深度対ＰＰＩルックアップテーブルを使用してもよい。深度対ＰＰＩルックアップテーブルは、碁盤目状の目標よりも、Ｔ９０又は他の適切な目標の一連の画像を使用することによって視差対深度ルックアップテーブルと同様に生成されてよい。ルックアップテーブルのうち１以上はデバイス製造時に生成されてもよい。コンピューティングデバイスは、ステレオカメラと主カメラの高さの差を補償し（例えば、製造時又は別の手段により決定される既知の値を減算することによって）、コンピューティングデバイスが主カメラ画像に適用することができる一対のグローバルスケール係数を計算することができる（１０１８）。このグローバルスケール係数は、指紋のセグメント化及び／又は指紋のマッチングに適切なやり方で主カメラ画像を再スケーリングすることを意味している。コンピューティングデバイスは、主カメラ画像をセグメント化し、指紋ごとに個別の画像を与えてもよい（１０２０）。これらの指紋の画像のそれぞれは、指紋画像の個別化された再スケール係数を適用することによって再スケーリングされる（１０２２）。左カメラ画像がセグメント化された後、個別化された再スケール係数が計算され、左カメラ画像の指先ごとに個別化された深度が計算される。代替として、他の例では、左カメラ画像を右カメラ画像の画像平面内に投影し、右カメラ画像をセグメント化するように処理することができる。指先深度の標準偏差が大きすぎる場合（例えば、しきい値以上）、パイプラインはエラーフラグを発行してもよく、及び／又は新しくキャプチャした画像のセットを使用して処理を再スタートすることを要求してもよい（１０２４）。指先深度の標準偏差が大きすぎない場合（例えば、しきい値以下）、コンピューティングデバイスは１以上の指紋の画像をスケーリングし、１以上の指紋の画像が出力されるか、そうでなければ、特定の人を認証するためにコンピューティングデバイスによって使用されてよい。
【００９６】
いくつかの例において、コンピューティングデバイスはデータ点のセット（ａ）視差及びｂ）深度からなる対）を使用して、数学的モデル（例えば、オープンソースのツールキットｓｋｌｅａｒｎを使用して）をフィッティングし、その数学的モデル（例えば、多項式モデル）を使用して視差値を深度値にマッピングすることができる。いくつかの例において、コンピューティングデバイスはデータ点のセット（ａ）深度及びｂ）ＰＰＩからなる対）を使用して、数学的モデル（例えば、オープンソースのツールキットｓｋｌｅａｒｎを使用して）をフィッティングし、その数学的モデル（例えば、多項式モデル）を使用して深度値をＰＰＩ値にマッピングすることができる。このように、本開示の技法を実装するコンピューティングデバイスは、テーブルを生成し、テーブル値に曲線フィッティングを実施して多項式モデル又は他のモデルを生成し、それによってモデルは、テーブルに含まれず、曲線フィッティングから得られるモデルに基づいて再生成可能な中間入力値から中間出力値を生成することができる。いくつかの例において、テーブルは１以上のモデルを作成する目的のために一時的に生成されるが、テーブルはコンピューティングデバイス及び／又は画像キャプチャデバイスが動作中に使用される場合には保持されないことがある。すなわち、テーブルから生成されたモデル（例えば、多項式モデル）は、指紋に基づいて人を認証するための動作に用いられてもよいが、テーブルは動作中の実際の認証には使用されないことがある。
【００９７】
図１１は、本開示の技法にしたがって、グローバル深度及びスケーリング係数を計算することに対応する動作（１１００）を示している。図１１の動作は、図１０中の動作１０１６を含む動作のセットであってよい。コンピューティングデバイスは図８〜１０に記載するように、１）１以上の視差値（１１０２）のセット、及び２）視差対深度値ルックアップテーブル（１１０４）、を入力として生成及び／又は受信することができる。コンピューティングデバイスは、左画像及び右画像から手の平均深度を決定してもよい。いくつかの例において、いくつかの例において、コンピューティングデバイスは、個別の指先ごとに平均深度値を決定してもよい。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは左側の写真を再スケーリングすることができる（１１０８）。コンピューティングデバイスは、左側の写真を、写真内の１以上の指についてセグメント化することができる（１１１０）。コンピューティングデバイスは、左画像からセグメント化された各指の視差及び深度値を計算してもよい（１１１２）。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは、指ごとの深度を出力することができ（１１１４）、本開示に記載される更なる動作のためにコンピューティングデバイスによって使用され得る。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは指のスケール係数の平均と等しいグローバルスケール係数を決定することができる（１１１６）。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは本開示に記載される更なる動作についてグローバルスケール係数を出力する（１１１８）。
【００９８】
図１２は、本開示の技法にしたがって、深度対ＰＰＩテーブルを生成することに対応する動作（１２００）を示している。コンピューティングデバイスは、１以上の既知の距離にあってよい左右の格子パターンのうちの１以上を入力として生成及び／又は受信することができる（１２０２）。コンピューティングデバイスは、第１の全サイクルの開始から最後の全サイクルの終了までの距離を測定してもよい（１２０４）。コンピューティングデバイスは、立ち下がりエッジを検出すること、又はＯｐｅｎＣＶの輪郭を使用することのいずれかによってサイクル数をカウントしてもよい（１２０６）。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは距離をカウントで除算して平均のサイクル幅を生成してもよい（１２０８）。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは、サイクル幅とミリメートルからインチへの変換に使用される２５．４などの定数の積に基づいてＰＰＩ又は解像度値を生成してもよい（１２１０）。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは（１２１０）で生成される既知の深度と解像度との間の関連付けを作成してもよい（１２１２）。コンピューティングデバイスは、実際の深度対計算されたＰＰＩ又は解像度をマッピングするテーブル又は他のデータ構造に含まれ得る、深度対解像度の関連付けのセットを生成することができる（１２１４）。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは、テーブルに含まれる深度対ＰＰＩ値同士の間の中間深度対ＰＰＩ値を生成するために使用され得るモデル又は関数を生成するために曲線フィッティングを実施してもよい。
【００９９】
１つ以上の例では、記載した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせにおいて実装してもよい。ソフトウェアに実装した場合、機能は、１以上の命令又はコードとして、コンピュータ可読媒体に記憶されるか、又はそれを介して送信され、ハードウェアベースの処理部によって実行することができる。コンピュータ可読媒体としては、データ記憶媒体などの有形媒体に対応するコンピュータ可読記憶媒体、又は、例えば、通信プロトコルにしたがって１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの伝送を容易にする任意の媒体を含む通信媒体を挙げることができる。このようにして、コンピュータ可読媒体は、一般に（１）非一時的である有形コンピュータ可読記憶媒体、又は（２）信号若しくは搬送波などの通信媒体に対応してよい。データ記憶媒体は、本開示に記載する技法の実装のための命令、コード、及び／又はデータ構造を取得するために、１以上のコンピュータ又は１以上のプロセッサによってアクセスすることができる、任意の利用可能な媒体であってよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読媒体を含んでよい。
【０１００】
例として、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、若しくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、若しくは他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ、又は、命令若しくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するのに用いることができ、かつコンピュータによってアクセスできる他の任意の媒体を含むことができるが、これらに限定されない。また、任意の接続が、コンピュータ可読媒体、と適切に称される。例えば、命令が同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（digital subscriber line、ＤＳＬ）、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。しかし、コンピュータ可読記憶媒体及びデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号、又は他の一時的媒体を含まず、代わりに、非一時的な有形記憶媒体を対象としていることを理解されたい。Ｄｉｓｋ及びｄｉｓｃは、本明細書で使用する場合、コンパクトディスク（compact disc、ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（digital versatile disc、ＤＶＤ）、フロッピーディスク、及びブルーレイディスクを含み、ｄｉｓｋは一般に、データを磁気的に再生し、ｄｉｓｃは、データをレーザによって光学的に再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれなければならない。
【０１０１】
命令は、１以上のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブル論理アレイ（ＦＰＧＡ）、又は他の同等な集積回路若しくは個別論理回路などの、１以上のプロセッサによって実行されてよい。したがって、使用される「プロセッサ」という用語は、前述の構造のうちのいずれか、又は記載した技法の実装に適切な任意の他の構造を指してよい。加えて、いくつかの態様では、記載した機能は、専用のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュール内に設けられてよい。また、技法は、１以上の回路又は論理要素に完全に実装することができる。
【０１０２】
本開示の技法は、無線ハンドセット、集積回路（integrated circuit、ＩＣ）、又はＩＣのセット（例えば、チップセット）を含む、多様なデバイス又は装置に実装することができる。開示された技法を実施するように構成されたデバイスの機能的な態様を強調するために、様々な構成要素、モジュール、又はユニットを本開示で記載したが、様々なハードウェアユニットによる具現化が必ずしも必要ではない。むしろ、上述したように、様々なユニットは、適切なソフトウェア及び／又はファームウェアと併せて、上述したような１以上のプロセッサを含む、ハードウェアユニット内で組み合わされるか、又は相互動作するハードウェアユニットの集合によって提供されてよい。
【０１０３】
例によっては、本明細書で記載した方法のいずれかの特定の行為又はイベントは、異なるシーケンスで実施することができ、共に加える、マージする、又は省略することができる（例えば、説明した行為又はイベントの全てが方法の実践のために必要ではない）ことを認識されたい。更に、特定の例では、行為又はイベントは、順次ではなく、例えば、マルチスレッド処理、割込処理、又は複数のプロセッサにより、同時に実施することができる。
【０１０４】
いくつかの例において、コンピュータ可読記憶媒体は、非一時的媒体を含む。用語「非一時的」とは、いくつかの例において、記憶媒体が搬送波又は伝搬信号で具現化されていないことを示す。特定の実施例では、非一時的記憶媒体は、経時的に変化し得るデータを（例えば、ＲＡＭ又はキャッシュに）記憶する。
【０１０５】
様々な実施例を説明してきた。これらの及び他の実施例は、以下の特許請求の範囲内である。
【図１】
2019530059.tif 000003
【図２】
2019530059.tif 000004
【図３】
2019530059.tif 000005
【図４】
2019530059.tif 000006
【図５】
2019530059.tif 000007
【図６】
2019530059.tif 000008
【図７】
2019530059.tif 000009
【図８】
2019530059.tif 000010
【図９】
2019530059.tif 000011
【図１０】
2019530059.tif 000012
【図１１】
2019530059.tif 000013
【図１２】
2019530059.tif 000014
【国際調査報告】
2019530059.tif 000015
2019530059.tif 000016
2019530059.tif 000017