(57)【要約】【課題】指紋が存在する指先における異常領域を高い精度で識別することができる識別システム、識別方法及びプログラムを提供する。【解決手段】識別システムは、学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成する学習処理部と、学習処理部により生成された学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する領域分類部とを有している。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成する学習処理部と、
前記学習処理部により生成された前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する領域分類部と
を有することを特徴とする識別システム。
【請求項２】
前記カテゴリは、傷領域と、隆線領域とを含むことを特徴とする請求項１記載の識別システム。
【請求項３】
前記領域分類部による前記対象指紋画像の領域分類の結果に基づき、前記対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定する判定処理部を有することを特徴とする請求項１又は２記載の識別システム。
【請求項４】
前記学習用指紋画像の前記領域の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部と、
前記対象指紋画像の前記領域の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部とを有し、
前記学習処理部は、前記第１の特徴量抽出部により抽出された特徴量と前記カテゴリとの関係を機械学習により学習して前記学習モデルを生成し、
前記領域分類部は、前記第２の特徴量抽出部により抽出された特徴量に基づき、前記対象指紋画像の前記領域を分類することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の識別システム。
【請求項５】
ルールベースの画像処理アルゴリズムに基づき、前記対象指紋画像の前記領域を分類する他の領域分類部を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の識別システム。
【請求項６】
前記学習用指紋画像の前記領域の前記カテゴリを指定するカテゴリ指定部を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の識別システム。
【請求項７】
前記カテゴリ指定部は、前記カテゴリを指定するとともに、指定した前記カテゴリの確信度を設定することを特徴とする請求項６記載の識別システム。
【請求項８】
前記学習用指紋画像を表示する表示部を有し、
前記カテゴリ指定部は、前記表示部に表示された前記学習用指紋画像に対して前記カテゴリを指定する操作者の指示入力に基づき、前記カテゴリを指定することを特徴とする請求項６又は７に記載の識別システム。
【請求項９】
学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する
ことを特徴とする識別方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する
ことを実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、識別システム、識別方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
指紋は、個人によって異なるという万人不同性を有するとともに、一生変化することがないという終生不変性を有している。このため、指紋は、個人の識別が必要となる場面において広く利用されるに至っている（特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１１／１１４５２０号
【特許文献２】国際公開第２０１２／１２７６３０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、指には、傷、火傷等の痕がある場合がある。また、指には、加齢等により皺が生じる。一方、指紋は、不正の目的で、手術、薬品等により改変されることがある。このため、指紋に基づく高精度の個人識別を実現するためには、指紋が存在する指先における傷、火傷等の異常領域を高い精度で識別することが要求される。
【０００５】
本発明は、指紋が存在する指先における異常領域を高い精度で識別することができる識別システム、識別方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一観点によれば、学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成する学習処理部と、前記学習処理部により生成された前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する領域分類部とを有することを特徴とする識別システムが提供される。
【０００７】
本発明の他の観点によれば、学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成し、前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類することを特徴とする識別方法が提供される。
【０００８】
本発明のさらに他の観点によれば、コンピュータに、学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成し、前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類することを実行させることを特徴とするプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、指紋が存在する指先における異常領域を高い精度で識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態による識別システムに用いうる砂時計型ニューラルネットワークを示す概略図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態による識別システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の第１実施形態による識別方法における学習フェーズを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の第１実施形態による識別方法における識別フェーズを示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の第１実施形態による識別方法における対象指紋画像の分割を説明する概略図である。
【図７】図７は、本発明の第２実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の第２実施形態による識別方法を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の第３実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の第４実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、本発明の第５実施形態による識別システムにおける学習用指紋画像についてのカテゴリの指定を行うためのカテゴリ指定画面を示す概略図である。
【図１２】図１２は、本発明の第５実施形態による識別システムのカテゴリ指定画面における傷領域の指定を説明する概略図である。
【図１３】図１３は、本発明の第５実施形態による識別システムのカテゴリ指定画面における火傷領域の指定を説明する概略図である。
【図１４】図１４は、本発明の第５実施形態による識別システムのカテゴリ指定画面における隆線領域の指定を説明する概略図である。
【図１５】図１５は、本発明の第５実施形態による識別システムのカテゴリ指定画面における背景領域の指定を説明する概略図である。
【図１６】図１６は、本発明の第５実施形態による識別システムのカテゴリ指定画面における不明領域の指定を説明する概略図である。
【図１７】図１７は、本発明の第６実施形態によるコンピュータ装置の例を示す概略図である。
【図１８】図１８は、本発明の他の実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態による識別システム及び識別方法について図１乃至図６を用いて説明する。
【００１２】
まず、本実施形態による識別システムについて図１乃至図３を用いて説明する。図１は、本実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。図２は、本発明の本実施形態による識別システムに用いうる砂時計型ニューラルネットワークを示す概略図である。図３は、本実施形態による識別システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００１３】
図１に示すように、本実施形態による識別システム１は、学習用画像処理部１２と、カテゴリ指定部１４と、学習処理部１６と、学習モデル格納部１８とを有している。また、本実施形態による識別システム１は、指紋画像取得部２０と、対象画像処理部２２と、領域分類部２４と、分類結果格納部２６と、分類結果管理部２８と、表示部３０とを有している。
【００１４】
学習用画像処理部１２には、複数の学習用指紋画像が入力される。学習用指紋画像は、後述の学習処理部１６における機械学習に用いられる学習用画像であり、予め用意されたものである。学習用指紋画像としては、後述の対象指紋画像と同種の指の指紋画像が用いられ、例えば、対象指紋画像が人差し指の指紋画像である場合、学習用指紋画像としても人差し指の指紋画像が用いられる。
【００１５】
学習用画像処理部１２は、入力される学習用指紋画像に対して所定の画像処理を行うものである。例えば、学習用画像処理部１２は、平滑化、鮮鋭化、二値化、細線化等の画像処理を学習用指紋画像に対して行うことができる。
【００１６】
また、学習用画像処理部１２は、入力された学習用指紋画像を複製し、複製した学習用指紋画像を画像処理により加工することができる。これにより、学習用画像処理部１２は、新たな学習用指紋画像を作成することができる。例えば、学習用画像処理部１２は、複製した学習用指紋画像について、画像処理により、回転したり、弾性変形相当の変形を加えたり、擦れを加えたり、潰れを加えたりして加工することができる。こうして、学習用画像処理部１２は、学習用指紋画像について、押捺時の指先の揺らぎ、乾燥指、湿潤指等の状況又は状態をシミュレーションすることができる。このように画像処理により加工された新たな学習用指紋画像も、加工前の学習用指紋画像とともに、学習処理部１６における学習用の画像として用いることができる。画像処理により加工された指紋画像をも学習用の画像として用いることで、学習用の画像を増加することができる。
【００１７】
カテゴリ指定部１４は、学習用画像処理部１２による画像処理を経た学習用指紋画像について、操作者による指示入力に基づき、画素レベルで領域のカテゴリを指定するものである。具体的には、カテゴリ指定部１４は、学習用指紋画像における領域について、正解値として、傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域のいずれかのカテゴリを指定することができる。傷領域は、傷（創傷）又は傷痕が存在する領域である。火傷領域は、火傷（熱傷）又は火傷痕が存在する領域である。隆線領域は、指紋の隆線が存在する領域である。背景領域は、指以外の領域である。不明領域は、いかなる領域であるか不明である領域である。なお、カテゴリ指定部１４が指定するカテゴリとして、皺が存在する皺領域を設ける必要はない。
【００１８】
また、カテゴリ指定部１４は、学習用指紋画像における領域についてカテゴリを指定するとともに、操作者による指示入力に基づき、指定したカテゴリの確信度を設定することができる。カテゴリの確信度とは、指定したカテゴリについての操作者の確信の高低を示すものである。
【００１９】
操作者は、学習用指紋画像における領域がいずれのカテゴリであるかを判断して、その領域について判断したカテゴリを指定する指示をカテゴリ指定部１４に入力することができる。また、操作者は、カテゴリを指定する指示入力とともに、指定したカテゴリの確信度を設定する指示をカテゴリ指定部１４に入力することができる。例えば、後述の表示部３０におけるグラフィカルユーザインタフェース（Graphical User Interface、ＧＵＩ）を介して、領域のカテゴリを指定する指示及び確信度を設定する指示を入力することができる。
【００２０】
学習処理部１６は、カテゴリ指定部１４によりカテゴリ指定された複数の学習用指紋画像のそれぞれについて、機械学習により領域とカテゴリとの関係を学習して、学習モデルを生成するものである。学習モデルを生成するための学習に用いるアルゴリズムとしては、学習速度、メモリ使用量、汎化能力等に応じて適宜選択することができる。具体的には、学習に用いるアルゴリズムとして、例えば、多変量解析、一般学習ベクトル量子化手法（Generalized Learning Vector Quantization、ＧＬＶＱ）、サポートベクターマシン（Support Vector Machine、ＳＶＭ）、ディープラーニング等を用いることができる。
【００２１】
また、学習処理部１６は、砂時計型ニューラルネットワークを用いて学習モデルを生成するものであってもよい。砂時計型ニューラルネットワークは、互いにユニット数が等しい入力層及び出力層、並びに入出力層よりもユニット数の少ない中間層を有する階層型のニューラルネットワークである。砂時計型ニューラルネットワークは、入力層に与えたデータと同じデータを出力層から出力する恒等写像を学習することで、情報圧縮、特徴抽出等を実現することができる。砂時計型ニューラルネットワークにおいて、指紋画像を再現することが可能な中間層の表現型であっても、不規則な傷領域等の異常領域は再現が困難であると考えられる。このため、砂時計型ニューラルネットワークを用いることにより、傷領域等の異常領域を出力層から出力する学習モデルを構築することができる。例えば、図２に示すように、入力指紋画像Ｐｉと同じ指紋画像を出力指紋画像Ｐｏとする砂時計型ニューラルネットワークＮＮを用いて、傷領域等の異常領域を出力層から出力する学習モデルを構築することができる。
【００２２】
また、学習処理部１６は、学習用指紋画像の全体を用いて学習することもできるし、学習用指紋画像を分割した複数の分割部分のそれぞれについて、スキャンしながら学習することもできる。分割部分のサイズは、例えば、学習用指紋画像の全体よりも小さく、６ｍｍ角の正方形よりも大きくすることができる。指紋画像の分割部分を学習に用いることにより、指紋画像の全体を用いる場合と比較して、ニューラルネットワーク等の学習系のサイズをより小さくすることができ、学習速度の高速化を図ることができる。また、指紋画像の全体から分割部分を抜き出してそれぞれを学習に用いるので、学習処理部１６における学習に用いる入力データ数を増加することができる。
【００２３】
学習処理部１６は、上記のように機器学習により生成した学習モデルを学習モデル格納部１８に格納する。
【００２４】
指紋画像取得部２０は、例えば、静電容量式、光学式等の指紋スキャナにより構成され、対象者の指紋画像である対象指紋画像を取得するものである。
【００２５】
対象画像処理部２２は、指紋画像取得部２０により取得された対象指紋画像に対して、所定の画像処理を行うものである。例えば、対象画像処理部２２は、平滑化、鮮鋭化、二値化、細線化等の画像処理を対象指紋画像に対して行うことができる。
【００２６】
領域分類部２４は、対象画像処理部２２による画像処理を経た対象指紋画像について、学習モデル格納部１８に格納された学習モデルを用いて領域の分類を行うものである。領域分類部２４は、対象指紋画像における領域のそれぞれを、上述した傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域のいずれかに分類する。
【００２７】
また、領域分類部２４は、対象指紋画像の全体を用いて領域の分類を行うこともできるし、対象指紋画像を分割した複数の分割部分のそれぞれについて、スキャンしながら領域の分類を行うこともできる。分割部分のサイズは、例えば、対象指紋画像の全体よりも小さく、６ｍｍ角の正方形よりも大きくすることができる。
【００２８】
領域分類部２４は、対象指紋画像についての領域分類の結果を分類結果格納部２６に格納する。
【００２９】
分類結果管理部２８は、分類結果格納部２６に格納された領域分類の結果を管理するとともに、分類結果格納部２６に格納された領域分類の結果を表示部３０に出力して表示させるものである。例えば、分類結果管理部２８は、領域分類の結果をオーバーレイ表示、色分け表示、強調表示等で表示させることができる。すなわち、分類結果管理部２８は、領域分類が行われた対象指紋画像上に、分類された傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域が色分けされて重なるように表示部３０に表示させることができる。また、分類結果管理部２８は、分類された傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域のうちの傷領域等の特定の領域が強調されるように表示部３０に表示させることができる。
【００３０】
表示部３０は、例えばディスプレイにより構成され、分類結果管理部２８から出力された領域分類の結果を表示するものである。
【００３１】
上述した本実施形態による識別システム１は、例えばコンピュータ装置により構成される。本実施形態による識別システム１のハードウェア構成の一例について図３を用いて説明する。なお、識別システム１は、単一の装置により構成されていてもよいし、有線又は無線で接続された２つ以上の物理的に分離された装置により構成されていてもよい。
【００３２】
本実施形態による識別システム１は、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００６と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１００８とを有している。また、識別システム１は、指紋スキャナ１０１０を有している。さらに、識別システム１は、ディスプレイ１０１２と、入力装置１０１４とを有している。ＣＰＵ１００２、ＲＯＭ１００４、ＲＡＭ１００６、ＨＤＤ１００８、指紋スキャナ１０１０、ディスプレイ１０１２、及び入力装置１０１４は、バスライン１０１６に接続されている。
【００３３】
ＣＰＵ１００２は、識別システム１の全体の動作を制御する。また、ＣＰＵ１００２は、学習用画像処理部１２、カテゴリ指定部１４及び学習処理部１６の各部の機能を実現するプログラムを実行する。また、ＣＰＵ１００２は、対象画像処理部２２、領域分類部２４及び分類結果管理部２８の各部の機能を実現するプログラムを実行する。ＣＰＵ１００２は、ＨＤＤ１００８等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１００６にロードして実行することにより各部の機能を実現する。
【００３４】
ＲＯＭ１００４は、ブートプログラム等のプログラムが記憶されている。ＲＡＭ１００６は、ＣＰＵ１００２がプログラムを実行する際のワーキングエリアとして使用される。また、ＨＤＤ１００８には、ＣＰＵ１００２が実行するプログラムが記憶されている。
【００３５】
また、ＨＤＤ１００８は、学習モデル格納部１８及び分類結果格納部２６の機能を実現する記憶装置である。なお、学習モデル格納部１８及び分類結果格納部２６の機能を実現する記憶装置は、ＨＤＤ１００８に限定されるものではない。種々の記憶装置を学習モデル格納部１８及び分類結果格納部２６の機能を実現するものとして用いることができる。学習モデル格納部１８及び分類結果格納部２６の機能を実現する記憶装置は、単一の記憶装置であってもよいし、複数の記憶装置であってもよい。
【００３６】
指紋スキャナ１０１０は、指紋画像取得部２０として機能し、対象者の指紋を読み取って対象指紋画像を取得する。指紋の読み取り方式は、例えば、静電容量式、光学式等である。
【００３７】
ディスプレイ１０１２は、表示部３０として機能する。ディスプレイ１０１２は、例えばタッチパネル式のものであってもよく、操作者が指示を入力する入力装置としての機能を有していてもよい。
【００３８】
入力装置１０１４は、例えば、キーボード、マウス等である。また、入力装置１０１４は、ディスプレイ１０１２に組み込まれたタッチパネルであってもよい。操作者は、入力装置１０１４を介して、識別システム１の設定を行ったり、識別システム１に対する指示を入力したりすることができる。
【００３９】
なお、識別システム１のハードウェア構成は、上述した構成に限定されるものではなく、種々の構成とすることができる。
【００４０】
本実施形態による識別システム１は、正解値として傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域のカテゴリが指定された学習用指紋画像を用いた機械学習により生成された学習モデルを用いて、対象指紋画像の領域を分類する。このため、本実施形態によれば、ルールベースの画像処理アルゴリズムを用いた領域分類と比較して、指紋が存在する指先における異常領域である傷領域、火傷領域を高い精度で識別することができる。例えば、ルールベースの画像処理アルゴリズムを用いた領域分類では傷領域と皺が存在する皺領域とを識別することが困難であるのに対して、本実施形態によれば、傷領域を皺領域と高い精度で識別することができる。
【００４１】
次に、上記本実施形態による識別システム１を用いた識別方法についてさらに図４及び図５を用いて説明する。
【００４２】
本実施形態による識別方法は、学習用指紋画像を用いた機械学習により学習モデルを生成する学習フェーズと、学習モデルを用いて対象指紋画像の領域分類を行って異常領域を識別する識別フェーズとを有している。
【００４３】
まず、本実施形態による識別方法における学習フェーズについて図４を用いて説明する。図４は、本実施形態による識別方法における学習フェーズを示すフローチャートである。
【００４４】
まず、図４（ａ）に示すように、学習用画像処理部１２に学習用指紋画像が入力されると（ステップＳ１０）、学習用画像処理部１２は、入力された学習用指紋画像に対して、平滑化、鮮鋭化、二値化等の画像処理を行う（ステップＳ１２）。このとき、学習用画像処理部１２は、さらに、入力された学習用指紋画像を複製し、複製した学習用指紋画像を画像処理により加工して、新たな学習用指紋画像を作成することもできる。
【００４５】
次いで、カテゴリ指定部１４は、学習用画像処理部１２による画像処理を経た学習用指紋画像について、操作者による指示入力に基づき、画素レベルで領域のカテゴリを指定する（ステップＳ１４）。カテゴリ指定部１４は、学習用指紋画像における領域について、正解値として、傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域のいずれかのカテゴリを指定する。操作者は、学習用指紋画像における領域がいずれのカテゴリであるかを判断して、その領域について判断したカテゴリを指定する指示をカテゴリ指定部１４に入力することができる。例えば、操作者は、表示部３０におけるＧＵＩを介して、領域のカテゴリを指定する指示を入力することができる。また、操作者は、カテゴリの指定とともに、指定したカテゴリの確信度を設定することができる。なお、ＧＵＩを介したカテゴリを指定及び確信度の設定については第５実施形態において詳述する。
【００４６】
次いで、学習処理部１６は、カテゴリ指定部１４によりカテゴリ指定された学習用指紋画像について、機械学習により領域とカテゴリとの関係を学習する（ステップＳ１６）。学習に用いるアルゴリズムとしては、学習速度、メモリ使用量、汎化能力等に応じて適宜選択することができ、具体的には、多変量解析、ＧＬＶＱ、ＳＶＭ、ディープラーニング等を用いることができる。学習処理部１６は、学習用指紋画像の全体を用いて学習することもできるし、学習用指紋画像を分割した複数の分割部分のそれぞれについて、スキャンしつつ学習することもできる。
【００４７】
学習用指紋画像を分割した複数の分割部分のそれぞれについてスキャンしつつ学習する場合、図４（ｂ）に示すように、学習処理部１６は、学習用指紋画像を複数の分割部分に分割する（ステップＳ１６０）。
【００４８】
次いで、学習処理部１６は、学習用指紋画像の分割部分について、機械学習により領域とカテゴリとの関係を学習する（ステップＳ１６２）。
【００４９】
次いで、学習処理部１６は、学習を行っていない分割部分があるか否かを判定する（ステップＳ１６４）。学習処理部１６は、学習用指紋画像をスキャンしつつ、各分割部分が学習を行っていないか否かを判定して、学習を行っていない分割部分があるか否かを判定することができる。
【００５０】
学習を行っていない分割部分がある場合（ステップＳ１６４、ＹＥＳ）、学習処理部１６は、ステップＳ１６４に移行して、学習を行っていない分割部分について同様に学習を行う。一方、学習を行っていない分割部分がない場合（ステップＳ１６４、ＮＯ）、その学習用指紋画像についての学習を終了する。
【００５１】
他に学習を行っていない学習用指紋画像がある場合（ステップＳ１８、ＹＥＳ）、ステップＳ１０に移行して、学習を行っていない学習用指紋について上記と同様の処理が行われる。
【００５２】
一方、学習を行っていない学習用指紋画像がない場合（ステップＳ１８、ＮＯ）、学習処理部１６は、複数の学習用指紋画像について行った学習により学習モデルを生成する（ステップＳ２０）。
【００５３】
次いで、学習処理部１６は、生成した学習モデルを学習モデル格納部１８に格納する（ステップＳ２２）。
【００５４】
次に、本実施形態による識別方法における識別フェーズについて図５を用いて説明する。図５は、本実施形態による識別方法における識別フェーズを示すフローチャートである。
【００５５】
まず、図５（ａ）に示すように、指紋画像取得部２０は、対象者の指紋画像である対象指紋画像を取得する（ステップＳ３０）。
【００５６】
次いで、対象画像処理部２２は、指紋画像取得部２０により取得された対象指紋画像に対して、平滑化、鮮鋭化、二値化等の画像処理を行う（ステップＳ３２）。
【００５７】
次いで、領域分類部２４は、対象画像処理部２２による画像処理を経た対象指紋画像について、学習モデル格納部１８に格納された学習モデルを用いて領域の分類を行う（ステップＳ３４）。領域分類部２４は、対象指紋画像の全体を用いて領域の分類を行うこともできるし、対象指紋画像を分割した複数の分割部分のそれぞれについて、スキャンしながら領域の分類を行うこともできる。
【００５８】
対象指紋画像を分割した複数の分割部分のそれぞれについてスキャンしつつ領域の分類を行う場合、図５（ｂ）に示すように、領域分類部２４は、対象指紋画像を複数の分割部分に分割する（ステップＳ３４０）。例えば、領域分類部２４は、図６に示すように、対象指紋画像Ｉを格子状に複数の分割部分Ｄに分割する。
【００５９】
次いで、領域分類部２４は、対象指紋画像の分割部分について、学習モデル格納部１８に格納された学習モデルを用いて領域の分類を行う（ステップＳ３４２）。
【００６０】
次いで、領域分類部２４は、領域分類を行っていない分割部分があるか否かを判定する（ステップＳ３４４）。領域分類部２４は、対象指紋画像をスキャンしつつ、各分割部分が領域分類を行っていないか否かを判定して、領域分類を行っていない分割部分があるか否かを判定することができる。
【００６１】
領域分類を行っていない分割部分がある場合（ステップＳ３４４、ＹＥＳ）、領域分類部２４は、ステップＳ３４２に移行して、領域分類を行っていない分割部分について同様に領域分類を行う。一方、領域分類を行っていない分割部分がない場合（ステップＳ３４４、ＮＯ）、対象指紋画像についての領域分類を終了する。
【００６２】
次いで、領域分類部２４は、上述のようにして得られた対象指紋画像についての領域分類の結果を分類結果格納部２６に格納する（ステップＳ３６）。
【００６３】
次いで、分類結果管理部２８は、分類結果格納部２６に格納された領域分類を表示部３０に出力して表示させる（ステップＳ３８）。例えば、分類結果管理部２８は、対象指紋画像上に、分類された傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域が色分けされて重なるように表示部３０に表示させる。また、分類結果管理部２８は、分類された傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域のうちの傷領域等の特定の領域が強調されるように表示部３０に表示させる。
【００６４】
このように、本実施形態によれば、機械学習により生成された学習モデルを用いて、対象指紋画像の領域を分類するので、指紋が存在する指先における異常領域を高い精度で識別することができる。
【００６５】
［第２実施形態］
本発明の第２実施形態による識別システム及び識別方法について図７及び図８を用いて説明する。なお、上記第１実施形態による識別システム及び識別方法と同様の構成要素については同一の符号を付し説明を省略し又は簡略にする。
【００６６】
本実施形態による識別システムは、第１実施形態による識別システム１の構成に加えて、領域分類部２４による領域分類の結果に基づき、特定の指を識別するように構成されている。以下、本実施形態による識別システムについて図７を用いて説明する。図７は、本実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【００６７】
図７に示すように、本実施形態による識別システム２は、図１に示す第１実施形態による識別システム１の構成に加えて、判定処理部３２と、判定結果格納部３４と、判定結果管理部３６とを有している。
【００６８】
判定処理部３２は、分類結果格納部２６に格納された領域分類の結果を分類結果管理部２８から取得し、取得した領域分類の結果に基づき、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定するものである。ここで、特定の指とは、例えば、指紋が改変されていることが疑われる指その他の不自然な指を意味する。判定処理部３２は、同一の対象者の特定の１本の指について取得された対象指紋画像の領域分類の結果に基づき、特定の指であるか否かの判定を行うことができる。また、判定処理部３２は、同一の対象者の複数本の指について取得された複数の対象指紋画像の領域分類の結果に基づき、特定の指であるか否かの判定を行うこともできる。
【００６９】
判定処理部３２は、例えば多変量解析の手法を用いて、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定することができる。なお、判定処理部３２が判定に用いる手法は、特定の手法に限定されるものではない。判定に用いる手法としては、統計処理的手法、機械学習的手法等の種々の手法を用いることができる。
【００７０】
判定処理部３２は、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かの判定結果を判定結果格納部３４に格納する。
【００７１】
判定結果管理部３６は、判定結果格納部３４に格納された判定結果を管理するとともに、判定結果格納部３４に格納された判定結果を表示部３０に出力して表示させるものである。
【００７２】
表示部３０は、第１実施形態と同様に分類結果管理部２８から出力された領域分類の結果を表示するとともに、判定結果管理部３６から出力された判定結果を表示する。
【００７３】
なお、本実施形態による識別システム２も、図３に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を有することができる。この場合、ＣＰＵ１００２は、判定処理部３２及び判定結果管理部３６の機能を実現するプログラムを実行する。また、ＨＤＤ１００８は、判定結果格納部３４の機能を実現する。
【００７４】
本実施形態による識別システム２を用いた本実施形態による識別方法は、第１実施形態による識別方法と同様の学習フェーズ及び識別フェーズに加えて、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定する判定フェーズをさらに有している。以下、本実施形態による識別方法における判定フェーズについて図８を用いて説明する。図８は、本実施形態による識別方法における判定フェーズを示すフローチャートである。
【００７５】
まず、図８に示すように、判定処理部３２は、分類結果格納部２６に格納された領域分類の結果を分類結果管理部２８から取得する（ステップＳ４０）。
【００７６】
次いで、判定処理部３２は、分類結果管理部２８から取得した領域分類の結果に基づき、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。判定処理部３２は、同一の対象者の特定の１本の指又は複数本の指について取得された対象指紋画像の領域分類の結果に基づき、特定の指であるか否かの判定を行うことができる。判定には、例えば多変量解析の手法を用いることができる。
【００７７】
次いで、判定処理部３２は、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かの判定結果を判定結果格納部３４に格納する（ステップＳ４４）。
【００７８】
次いで、判定結果管理部３６は、判定結果格納部３４に格納された判定結果を表示部３０に出力して表示させる（ステップＳ４６）。表示部３０には、対象指紋画像の領域分類の結果とともに、判定結果が表示される。
【００７９】
このように、本実施形態によれば、機械学習により生成された学習モデルを用いた領域分類の結果に基づき、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定するので、判定の精度を向上することができる。
【００８０】
［第３実施形態］
本発明の第３実施形態による識別システム及び識別方法について図９を用いて説明する。なお、上記第１及び第２実施形態による識別システム及び識別方法と同様の構成要素については同一の符号を付し説明を省略し又は簡略にする。
【００８１】
上記第１実施形態では、指紋画像又はその分割部分を基準に対象指紋画像の領域分類を行っている。これに対して、本実施形態による識別システムは、指紋画像の特徴量を基準に対象指紋画像の領域分類を行う点で、第１実施形態による識別システムとは異なっている。
【００８２】
以下、本実施形態による識別システムについて図９を用いて説明する。図９は、本実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【００８３】
図９に示すように、本実施形態による識別システム３は、図１に示す第１実施形態による識別システム１の構成に加えて、特徴量抽出部３８、４０を有している。
【００８４】
特徴量抽出部３８は、カテゴリ指定部１４によりカテゴリが指定された学習用指紋画像から特徴量を局所的に抽出する。これにより、特徴量抽出部３８は、カテゴリが指定された学習用指紋画像について特徴量の二次元的分布を取得する。
【００８５】
特徴量抽出部４０は、対象画像処理部２２による画像処理を経た対象指紋画像から特徴量を局所的に抽出する。特徴量抽出部４０が抽出する特徴量は、特徴量抽出部３８が抽出する特徴量と同種のものである。これにより、特徴量抽出部４０は、対象指紋画像について特徴量の二次元分布を取得する。
【００８６】
特徴量抽出部３８、４０が抽出する特徴量としては、種々の特徴量を用いることができる。例えば、特徴量としては、隆線方向、隆線曲率、隆線方向の分散等を用いることができる。また、指紋画像の画像品質の指標としては、例えば、米国国立標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology、ＮＩＳＴ）によるＮＩＳＴ指紋画像品質（NIST Fingerprint Image Quality、ＮＦＩＱ）が知られている。このような指紋画像品質の計算に用いられる特徴量も、特徴量抽出部３８、４０が抽出する特徴量として用いることができる。
【００８７】
さらに、特徴量抽出部３８、４０が抽出する特徴量として、ウェーブレット特徴量を用いることができる。ウェーブレット特徴量は、離散ウェーブレット変換（Discrete Wavelet Transform、ＤＷＴ）により指紋画像を変換することにより得られるその指紋画像の周波数成分に関するものである。なお、ＤＷＴは、ウェーブレットスカラー量子化（Wavelet Scalar Quantization、ＷＳＱ）、ＪＰＥＧ  ２０００等に用いられるウェーブレット変換のアルゴリズムである。指紋画像の隆線領域は、ＤＷＴを用いたデータ圧縮において復元可能な要素パターンである。一方、指紋画像の傷領域は、ＤＷＴを用いたデータ圧縮において復元困難な要素パターン又は特殊な要素パターン成分の組み合わせになると考えられる。したがって、ウェーブレット特徴量を用いることにより、隆線領域と傷領域とを識別して領域分類を行うことができる。なお、離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform、ＤＣＴ）により指紋画像を変換することにより得られるその指紋画像の周波数成分に関する特徴量を用いた場合も、ウェーブレット特徴量と同様の効果が得られる。
【００８８】
本実施形態において、学習処理部１６は、カテゴリ指定部１４によりカテゴリ指定された複数の学習用指紋画像のそれぞれについて、特徴量抽出部３８により抽出された領域の特徴量とカテゴリとの関係を機械学習により学習して、学習モデルを生成する。
【００８９】
領域分類部２４は、対象画像処理部２２による画像処理を経た対象指紋画像について、特徴量抽出部４０により取得された特徴量の二次元分布に基づき、学習モデル格納部１８に格納された学習モデルを用いて領域の分類を行う。
【００９０】
なお、本実施形態による識別システム３も、図３に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を有することができる。この場合、ＣＰＵ１００２は、特徴量抽出部３８、４０の機能を実現するプログラムを実行する。
【００９１】
本実施形態のように、指紋画像の特徴量を基準に対象指紋画像の領域分類を行うこともできる。特徴量を基準にすることにより、学習処理部１６における学習を効率化することができ、また、学習処理部１６における学習系の構造を簡略化することができる。
【００９２】
なお、本実施形態においても、第２実施形態と同様に、領域分類部２４による領域分類の結果に基づき、特定の指を識別するように構成することができる。
【００９３】
［第４実施形態］
本発明の第４実施形態による識別システム及び識別方法について図１０を用いて説明する。なお、上記第１乃至第３実施形態による識別システム及び識別方法と同様の構成要素については同一の符号を付し説明を省略し又は簡略にする。
【００９４】
本実施形態による識別システムの基本的構成は、第１実施形態による識別システムの構成と同様である。本実施形態による識別システムは、互いに異なるアルゴリズムに基づき領域分類を行う２つの領域分類部を有する点で、第１実施形態による識別システムとは異なっている。
【００９５】
以下、本実施形態による識別システムについて図１０を用いて説明する。図１０は、本実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【００９６】
図１０に示すように、本実施形態による識別システム４は、第１の領域分類部２４ａと、第２の領域分類部２４ｂとを有している。
【００９７】
第１の領域分類部２４ａは、第１実施形態における領域分類部２４と同様に、対象画像処理部２２による画像処理を経た対象指紋画像について、学習モデル格納部１８に格納された学習モデルを用いて領域の分類を行うものである。
【００９８】
第２の領域分類部２４ｂは、対象画像処理部２２による画像処理を経た対象指紋画像について、ルールベースの画像処理アルゴリズムを用いて領域の分類を行うものである。第２の領域分類部２４ｂにおける領域分類に用いられるルールは、人手により構築されたものである。
【００９９】
第１の領域分類部２４ａ及び第２の領域分類部２４ｂは、それぞれ対象指紋画像についての領域分類の結果を分類結果格納部２６に格納する。
【０１００】
分類結果管理部２８は、分類結果格納部２６に格納された領域分類の結果を管理するとともに、分類結果格納部２６に格納された領域分類の結果を表示部３０に出力して表示させるものである。分類結果管理部２８は、第１の領域分類部２４ａによる領域分類の結果及び第２の領域分類部２４ｂによる領域分類の結果のそれぞれについて、第１実施形態と同様にオーバーレイ表示、色分け表示、強調表示等で表示部３０に表示させることができる。
【０１０１】
また、分類結果管理部２８は、第１の領域分類部２４ａによる領域分類の結果と、第２の領域分類部２４ｂによる領域分類の結果とを並列的に表示部３０に表示させることができる。また、分類結果管理部２８は、第１の領域分類部２４ａによる領域分類の結果を主表示として表示部３０に表示させるとともに、第２の領域分類部２４ｂによる領域分類の結果を補完的に表示部３０に表示させることができる。
【０１０２】
なお、本実施形態による識別システム４も、図３に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を有することができる。この場合、ＣＰＵ１００２は、第１の領域分類部２４ａ及び第２の領域分類部２４ｂの機能を実現するプログラムを実行する。
【０１０３】
本実施形態のように、対象指紋画像について、学習モデルを用いて領域の分類を行うとともに、ルールベースの画像処理アルゴリズムを用いて領域の分類を行うことにより、一方の領域分類の結果を他方の領域分類の結果で補完することができる。これより、より高い精度で異常領域を識別することができる。
【０１０４】
なお、本実施形態においても、第２実施形態と同様に、第１の領域分類部２４ａによる領域分類の結果及び第２の領域分類部２４ｂによる領域分類の結果に基づき、特定の指を識別するように構成することができる。この場合、判定処理部３２は、分類結果格納部２６に格納された第１の領域分類部２４ａによる領域分類の結果及び第２の領域分類部２４ｂによる領域分類の結果を分類結果管理部２８から取得する。判定処理部３２は、取得した両領域分類部２４ａ、２４ｂによる領域分類の結果に基づき、対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定する。
【０１０５】
また、本実施形態においても、第３実施形態と同様に、指紋画像の特徴量を基準に対象指紋画像の領域分類を行うことができる。
【０１０６】
［第５実施形態］
本発明の第５実施形態による識別システム及び識別方法について図１１乃至図１６を用いて説明する。なお、上記第１乃至第４実施形態による識別システム及び識別方法と同様の構成要素については同一の符号を付し説明を省略し又は簡略にする。
【０１０７】
本実施形態では、カテゴリ指定部１４による学習用指紋画像についての領域のカテゴリの指定について説明する。
【０１０８】
カテゴリ指定部１４は、上記第１実施形態で述べたように、学習用画像処理部１２による画像処理を経た学習用指紋画像について、操作者による指示入力に基づき、画素レベルで領域のカテゴリを指定する。
【０１０９】
表示部３０には、カテゴリ指定部１４によるカテゴリの指定に際して、操作者が領域のカテゴリを指定する指示を入力するためのカテゴリ指定画面が表示される。カテゴリ指定部１４は、表示部３０におけるカテゴリ指定画面の表示を制御する表示制御部として機能するとともに、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力装置による操作者の指示入力を受け付ける入力受け付け部としても機能する。図１１は、カテゴリ指定画面の一例を示している。
【０１１０】
図１１に示すように、カテゴリ指定画面３００は、領域のカテゴリを指定すべき学習用画像が表示される指紋画像表示エリア３０２と、カテゴリを指定する操作を行うための操作パネル３０４が設けられている。
【０１１１】
指紋画像表示エリア３０２には、学習用画像処理部１２による画像処理を経た、領域のカテゴリを指定すべき学習用画像が表示される。
【０１１２】
操作パネル３０４には、カテゴリを指定するためのボタンとして、「傷」ボタン３０６Ｂと、「火傷」ボタン３０８Ｂと、「隆線」ボタン３１０Ｂと、「背景」ボタン３１２Ｂと、「不明」ボタン３１４Ｂとが設けられている。「傷」ボタン３０６Ｂは、カテゴリとして傷領域を指定するためのボタンである。「火傷」ボタン３０８Ｂは、カテゴリとして火傷領域を指定するためのボタンである。「隆線」ボタン３１０Ｂは、カテゴリとして隆線領域を指定するためのボタンである。「背景」ボタン３１２Ｂは、カテゴリとして背景領域を指定するためのボタンである。「不明」ボタン３１４Ｂは、カテゴリとして不明領域を指定するためのボタンである。
【０１１３】
また、操作パネル３０４には、指定するカテゴリの確信度を設定するための入力欄として、確信度入力欄３０６Ｃ、３０８Ｃ、３１０Ｃ、３１２Ｃが設けられている。確信度入力欄３０６Ｃは、「傷」ボタン３０６Ｂに対応して設けられており、指定する傷領域の確信度を設定するための入力欄になっている。確信度入力欄３０８Ｃは、「火傷」ボタン３０８Ｂに対応して設けられており、指定する火傷領域の確信度を設定するための入力欄になっている。確信度入力欄３１０Ｃは、「隆線」ボタン３１０Ｂに対応して設けられており、指定する隆線領域の確信度を設定するための入力欄になっている。確信度入力欄３１２Ｃは、「背景」ボタン３１２Ｂに対応して設けられており、指定する背景領域の確信度を設定するための入力欄になっている。確信度入力欄３０６Ｃ、３０８Ｃ、３１０Ｃ、３１２Ｃのそれぞれは、設定する確信度の値として、キーボード等の入力装置により、例えば０〜１の範囲内の数値を入力することが可能になっている。この場合、確信度の値は、大きいほどより高い確信度で操作者がカテゴリを指定したことを示すものとすることができる。
【０１１４】
上記のカテゴリ指定画面３００において、操作者は、次のようにして学習用指紋画像について領域のカテゴリを指定することができる。
【０１１５】
図１２は、カテゴリ指定画面３００における傷領域の指定を説明する概略図である。
【０１１６】
図１２に示すように、マウス等により操作者が「傷」ボタン３０６Ｂを押すと、カテゴリ指定画面３００は、傷領域指定モードとなる。この際、操作者は、確信度入力欄３０６Ｃに数値を入力して、指定する傷領域の確信度を設定することができる。傷領域指定モードでは、指紋画像表示エリア３０２に表示された学習用指紋画像において、傷痕であると操作者が判断した領域を、マウスをドラッグしてマウスポインタでなぞることで、傷領域Ａ１を指定することができる。このとき、カテゴリ指定部１４は、マウスポインタの軌跡に基づき、傷領域を推定して指定するアシスト機能を有していてもよい。
【０１１７】
図１３は、カテゴリ指定画面３００における火傷領域の指定を説明する概略図である。
【０１１８】
図１３に示すように、マウス等により操作者が「火傷」ボタン３０８Ｂを押すと、カテゴリ指定画面３００は、火傷領域指定モードとなる。この際、操作者は、確信度入力欄３０８Ｃに数値を入力して、指定する火傷領域の確信度を設定することができる。火傷領域指定モードでは、指紋画像表示エリア３０２に表示された学習用指紋画像において、火傷痕であると操作者が判断した領域を、マウスをドラッグしてマウスポインタの軌跡で囲うことにより、火傷領域Ａ２を指定することができる。
【０１１９】
図１４は、カテゴリ指定画面３００における隆線領域の指定を説明する概略図である。
【０１２０】
図１４に示すように、マウス等により操作者が「隆線」ボタン３１０Ｂを押すと、カテゴリ指定画面３００は、隆線領域指定モードとなる。この際、操作者は、確信度入力欄３１０Ｃに数値を入力して、指定する隆線領域の確信度を設定することができる。隆線領域指定モードでは、指紋画像表示エリア３０２に表示された学習用指紋画像において、隆線を含む領域を、マウスをドラッグしてマウスポインタの軌跡で囲うことで、囲まれた領域内の隆線と推定される領域を隆線領域Ａ３として一括指定することができる。一括指定による隆線領域Ａ３の指定が誤りであると判断した領域については、操作者は、取り消しツールにより隆線領域の指定を取り消すことができる。また、操作者は、操作者が隆線であると判断した領域を、マウスをドラッグしてマウスポインタでなぞることで、隆線領域Ａ３を個別指定することができる。
【０１２１】
図１５は、カテゴリ指定画面３００における背景領域の指定を説明する概略図である。
【０１２２】
図１５に示すように、マウス等により操作者が「背景」ボタン３１２Ｂを押すと、カテゴリ指定画面３００は、背景領域指定モードとなる。この際、操作者は、確信度入力欄３１２Ｃに数値を入力して、指定する背景領域の確信度を設定することができる。背景領域指定モードでは、指紋画像表示エリア３０２に表示された学習用指紋画像において、背景であると操作者が判断した領域を、マウスをドラッグしてマウスポインタの軌跡で囲うことにより、背景領域Ａ４を指定することができる。このとき、カテゴリ指定部１４は、マウスポインタの軌跡に基づき、背景領域を推定して指定するアシスト機能を有していてもよい。
【０１２３】
図１６は、カテゴリ指定画面３００における不明領域の指定を説明する概略図である。
【０１２４】
図１６に示すように、マウス等により操作者が「不明」ボタン３１４Ｂを押すと、カテゴリ指定画面３００は、不明領域指定モードとなる。不明領域指定モードでは、指紋画像表示エリア３０２に表示された学習用指紋画像において、いかなる領域であるか操作者が判断できない領域を、マウスをドラッグしてマウスポインタの軌跡で囲うことにより、不明領域Ａ５を指定することができる。
【０１２５】
本実施形態のように、カテゴリ指定部１４によるカテゴリの指定をＧＵＩにより実現することができる。
【０１２６】
［第６実施形態］
本発明の第６実施形態によるコンピュータ装置について図１７を用いて説明する。本実施形態では、上記第１乃至第５実施形態による識別システムにおける各部の処理を実現するために用いられるコンピュータ装置について説明する。
【０１２７】
図１７は、上記第１乃至第５実施形態による識別システムにおける各部の処理を実現するために用いられるコンピュータ装置の例を示している。図１７に示すコンピュータ装置２０００は、特に限定されるものではなく、様々な種類、形態のものであってよい。例えば、コンピュータ装置２０００は、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、組み込みシステム等である。
【０１２８】
コンピュータ装置２０００は、プロセッサ２００２と、メモリ２００４と、記憶装置２００６とを有している。また、コンピュータ装置２０００は、高速インターフェースを含む高速コントローラ２００８、及び低速インターフェースを含む低速コントローラ２０１０を有している。高速コントローラ２００８には、メモリ２００４及び高速拡張ポート２０１２が接続されている。また、高速コントローラ２００８には、ディスプレイ２０１６等の外部入出力装置が接続されている。一方、低速コントローラ２０１０には、低速拡張ポート２０１４及び記憶装置２００６が接続されている。
【０１２９】
プロセッサ２００２、メモリ２００４、記憶装置２００６、高速コントローラ２００８、低速コントローラ２０１０、及び高速拡張ポート２０１２は、種々のバスにより相互に接続されている。また、プロセッサ２００２、メモリ２００４、記憶装置２００６、高速コントローラ２００８、低速コントローラ２０１０、及び高速拡張ポート２０１２は、共通のマザーボード上に実装することもできるし、また、他の形態で適宜実装することもできる。
【０１３０】
プロセッサ２００２は、例えばＣＰＵであり、コンピュータ装置２０００内で実行する命令を処理することができる。そのような命令には、ディスプレイ２０１６等の外部入出力装置上にＧＵＩのグラフィック情報を表示するための、メモリ２００４内又は記憶装置２００６内に格納された命令が含まれる。
【０１３１】
また、複数のプロセッサ、複数のバス、又は複数のプロセッサ及び複数のバスを、複数のメモリ及び複数のタイプのメモリとともに適宜使用することができる。また、複数のコンピュータ装置２０００を、必要な処理の一部を行う各装置と接続することができる。例えば、複数のコンピュータ装置２０００を、サーババンク、ブレードサーバのグループ、又はマルチプロセッサシステムとして互いに接続することができる。
【０１３２】
メモリ２００４は、コンピュータ装置２０００内の情報を格納する。例えば、メモリ２００４は、揮発性メモリユニット、不揮発性メモリユニットである。メモリ２００４は、他のコンピュータ可読媒体であってもよく、例えば、磁気ディスク、光ディスク等であってもよい。
【０１３３】
記憶装置２００６は、コンピュータ装置２０００用のマスストレージを構成することができる。記憶装置２００６は、コンピュータ可読媒体であるか、又はコンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、テープ装置、フラッシュメモリその他のソリッドステートメモリ装置、ディスクアレイ等である。記憶装置２００６は、ストレージエリアネットワーク、他の構成の装置を含む。コンピュータプログラム製品は、情報担体において明確に具現化されうる。コンピュータプログラム製品は、実行されると上述のような１つ又は複数の処理を実行する命令も格納することができる。情報担体は、メモリ２００４、記憶装置２００６、プロセッサ２００２上のメモリ、又は伝搬信号等のコンピュータ可読媒体若しくは機械可読媒体である。
【０１３４】
高速コントローラ２００８は、コンピュータ装置２０００に対する帯域幅を集中的に使用する処理を管理する。一方、低速コントローラ２０１０は、帯域幅を集中的に使用する程度の低い処理を管理する。ただし、このような機能の割り振りは、例示的なものにすぎず、これに限定されるものではない。また、高速コントローラ２００８の一部又は全部は、プロセッサ２００２に内蔵されていてもよい。
【０１３５】
高速コントローラ２００８は、メモリ２００４、及び種々の拡張カードを受け入れることができる高速拡張ポート２０１２に接続されている。また、高速コントローラ２００８は、例えばグラフィックスプロセッサ又はアクセラレータを介して、ディスプレイ２０１６に接続されている。
【０１３６】
また、低速コントローラ２０１０は、記憶装置２００６及び低速拡張ポート２０１４に接続されている。低速拡張ポート２０１４は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、Bluetooth（登録商標）、有線又は無線のイーサネット（登録商標）等の種々の規格の通信ポートを含むことができる。低速拡張ポート２０１４には、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナ等の一又は複数の入出力装置を接続することができる。また、低速拡張ポート２０１４には、例えば、ネットワークアダプタを介して、スイッチ、ルータ等の一又は複数のネットワーク機器を接続することができる。
【０１３７】
コンピュータ装置２０００は、数多くの異なる形態で実施することができる。例えば、コンピュータ装置２０００は、標準的なサーバ、又はそのようなサーバのグループの形態の複数台で実施することができる。また、コンピュータ装置２０００は、ラックサーバシステムの一部としても実施することもできる。さらに、コンピュータ装置２０００は、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ等のパーソナルコンピュータの形態で実施することができる。
【０１３８】
上述したコンピュータ装置２０００は、上記実施形態による識別システム１〜４の一部として機能することができる。この場合、コンピュータ装置２０００のプロセッサ２００２は、学習用画像処理部１２、カテゴリ指定部１４及び学習処理部１６の各部の機能を実現するプログラムを実行する。これにより、プロセッサ２００２は、カテゴリ指定部１４及び学習処理部１６の各部として機能することができる。また、プロセッサ２００２は、対象画像処理部２２、領域分類部２４、第１の領域分類部２４ａ、第２の領域分類部２４ｂ、及び分類結果管理部２８の各部の機能を実現するプログラムを実行する。これにより、プロセッサ２００２は、対象画像処理部２２、領域分類部２４、第１の領域分類部２４ａ、第２の領域分類部２４ｂ、及び分類結果管理部２８の各部として機能することができる。また、プロセッサ２００２は、判定処理部３２及び判定結果管理部３６の各部の機能を実現するプログラムを実行する。これにより、プロセッサ２００２は、判定処理部３２及び判定結果管理部３６の各部として機能することができる。また、プロセッサ２００２は、特徴量抽出部３８、４０の各部の機能を実現するプログラムを実行する。これにより、プロセッサ２００２は、特徴量抽出部３８、４０の各部として機能することができる。また、コンピュータ装置２０００の記憶装置２００６は、学習モデル格納部１８、分類結果格納部２６及び判定結果格納部３４として機能することができる。
【０１３９】
また、コンピュータ装置２０００の低速拡張ポート２０１４には、指紋画像取得部２０としての指紋スキャナを接続することができる。
【０１４０】
なお、コンピュータ装置２０００のプロセッサ２００２に実行させるプログラムの一部又は全部は、これを記録したＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc-Read Only Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＵＳＢメモリその他のフラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体により提供することができる。
【０１４１】
［他の実施形態］
上記各実施形態において説明した識別システムは、他の実施形態によれば、図１８に示すように構成することもできる。図１８は、他の実施形態による識別システムの機能構成を示すブロック図である。
【０１４２】
図１８に示すように、識別システム３０００は、学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成する学習処理部３００２を有している。また、識別システム３０００は、学習処理部３００２により生成された学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する領域分類部３００４を有している。
【０１４３】
他の実施形態による識別システム３０００によれば、指紋が存在する指先における異常領域を高い精度で識別することができる。
【０１４４】
［変形実施形態］
本発明は、上記実施形態に限らず、種々の変形が可能である。
【０１４５】
例えば、上記実施形態では、カテゴリ指定部１４が指定するカテゴリが、傷領域、火傷領域、隆線領域、背景領域、及び不明領域である場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、傷又は傷跡の状態等に応じて細分化されたカテゴリを指定することもできる。
【０１４６】
また、上記実施形態では、指紋スキャナにより構成される指紋画像取得部２０が対象指紋画像を取得する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、予め取得された対象指紋画像がそのまま対象画像処理部２２に入力されるように構成することもできる。
【０１４７】
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１４８】
（付記１）
学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成する学習処理部と、
前記学習処理部により生成された前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する領域分類部と
を有することを特徴とする識別システム。
【０１４９】
（付記２）
前記カテゴリは、傷領域と、隆線領域とを含むことを特徴とする付記１記載の識別システム。
【０１５０】
（付記３）
前記領域分類部による前記対象指紋画像の領域分類の結果に基づき、前記対象指紋画像が取得された指が特定の指であるか否かを判定する判定処理部を有することを特徴とする付記１又は２記載の識別システム。
【０１５１】
（付記４）
前記学習用指紋画像の前記領域の特徴量を抽出する第１の特徴量抽出部と、
前記対象指紋画像の前記領域の特徴量を抽出する第２の特徴量抽出部とを有し、
前記学習処理部は、前記第１の特徴量抽出部により抽出された特徴量と前記カテゴリとの関係を機械学習により学習して前記学習モデルを生成し、
前記領域分類部は、前記第２の特徴量抽出部により抽出された特徴量に基づき、前記対象指紋画像の前記領域を分類することを特徴とする付記１乃至３のいずれかに記載の識別システム。
【０１５２】
（付記５）
前記学習用指紋画像に対して画像処理を行う学習用画像処理部を有し、
前記学習用画像処理部は、前記学習用指紋画像に対して画像処理を行うことにより、新たな前記学習用指紋画像を作成することを特徴とする付記１乃至４のいずれかに記載の識別システム。
【０１５３】
（付記６）
前記学習処理部は、前記学習用指紋画像を複数の分割部分に分割し、前記複数の分割部分のそれぞれについて前記カテゴリと前記領域との関係を前記機械学習により学習することを特徴とする付記１乃至５のいずれかに記載の識別システム。
【０１５４】
（付記７）
ルールベースの画像処理アルゴリズムに基づき、前記対象指紋画像の前記領域を分類する他の領域分類部を有することを特徴とする付記１乃至６のいずれかに記載の識別システム。
【０１５５】
（付記８）
前記学習用指紋画像の前記領域の前記カテゴリを指定するカテゴリ指定部を有することを特徴とする付記１乃至７のいずれかに記載の識別システム。
【０１５６】
（付記９）
前記カテゴリ指定部は、前記カテゴリを指定するとともに、指定した前記カテゴリの確信度を設定することを特徴とする付記８記載の識別システム。
【０１５７】
（付記１０）
前記学習用指紋画像を表示する表示部を有し、
前記カテゴリ指定部は、前記表示部に表示された前記学習用指紋画像に対して前記カテゴリを指定する操作者の指示入力に基づき、前記カテゴリを指定することを特徴とする付記８又は９に記載の識別システム。
【０１５８】
（付記１１）
学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する
ことを特徴とする識別方法。
【０１５９】
（付記１２）
コンピュータに、
学習用指紋画像の領域に指定されたカテゴリと前記領域との関係を機械学習により学習して学習モデルを生成し、
前記学習モデルを用いて対象指紋画像の領域を分類する
ことを実行させることを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【０１６０】
１、２、３、４…識別システム
１２…学習用画像処理部
１４…カテゴリ指定部
１６…学習処理部
１８…学習モデル格納部
２０…指紋画像取得部
２２…対象画像処理部
２４…領域分類部
２４ａ…第１の領域分類部
２４ｂ…第２の領域分類部
２６…分類結果格納部
２８…分類結果管理部
３０…表示部
３２…判定処理部
３４…判定結果格納部
３６…判定結果管理部
３８、４０…特徴量抽出部
【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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