(57)【要約】  勾配エッジ検出を適用して、生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータに基づいて指紋などの生体の特徴を検出する方法および装置に関する。画像は、前記特徴の関数としてモデル化される。生体の画像を表わすデータを取得して、生体の特徴が少なくとも２つの解像度についてモデル化される。この方法および装置は、解像された毛穴を含む皮膚紋理を有する皮膚の生体情報の高解像度画像と、解像された毛穴のない生体情報の低解像度画像との両方の分析を改良する。
2007524906.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータに基づいて生体の特徴を検出するように、勾配エッジ検出プロセスを適用し、
前記画像を前記特徴の関数としてモデル化する、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２】
請求項１において、前記画像のモデル化は、少なくとも２つの解像度についてモデルを構成することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３】
請求項２において、前記解像度は、低解像度の概略モデルおよび高解像度の詳細モデルを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４】
請求項３において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記概略モデルは隆線の特徴のエッジ・トポロジーを含み、前記詳細モデルはエッジ・トポロジーおよび隆線ずれの詳細ならびに毛穴の位置およびサイズを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５】
請求項２において、前記解像度は、低解像度の概略モデル、高解像度の詳細モデル、ならびに生体の特定の特徴を前記低解像度または前記高解像度よりも正確に位置特定および定義するのに使用される精細モデルを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６】
請求項２において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記モデルの構成は、隆線ずれの詳細および毛穴の特徴を識別し、輪郭を描き、抽出することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７】
請求項６において、前記隆線ずれの詳細は傷跡を含む隆線の輪郭を含み、前記毛穴の特徴は毛穴の位置、形状、およびサイズを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項８】
請求項２において、前記生体は、耳の形状および構造、顔または手のサーモグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、指紋、掌紋、足跡、ならびにつま先の跡のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項９】
請求項１において、前記画像に雑音フィルタを適用したのちに、モデルの各画素について勾配が推定される、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１０】
請求項１において、前記検出プロセスは、有限差分プロセスを使用することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１１】
請求項１において、前記検出プロセスは、
勾配の計算後に、勾配の方向においてしきい値を超える局所最大勾配を有する画像点を、エッジ点として特定およびマーク付けし、
元のエッジ点に最も近い画素であって、最初のエッジ点を通過する勾配方向にほぼ垂直な方向に位置する画素を見出すことによって、隣接エッジ点を特定し、
前記最近傍画素について、勾配値を決定し、その勾配方向に沿って最大でありかつしきい値を超える勾配を有する画素について、その画素を次のエッジ点として割り当て、
エッジが終端するまで、あるいはエッジ自体が閉じて連続な曲線を形成するまで続行し、
前記候補エッジ点の勾配が前記しきい値よりも小さい場合、先に決定したエッジ点でプロセスを終了し、
すべての潜在的なエッジ点が検討されるまで、前記プロセスを繰り返すことを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１２】
請求項１において、さらに、生体の特徴を雑音から自動的に識別する、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１３】
請求項１２において、さらに、前記雑音を、最小幅を下回る生体特徴または最小距離よりも広がっていない生体特徴として特徴付ける、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１４】
請求項１において、さらに、手動で、特徴の編集およびマッチングの成功が認められる特徴の選択をサポートする、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１５】
請求項１において、前記モデル化は、前記生体の少なくとも一部分の画像の少なくとも１つの領域をモデル化することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１６】
請求項１５において、前記モデル化は、複数の領域の部分を重ね合わせることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１７】
請求項１５において、前記モデル化は、ユーザが特徴を追加、拡大、または削除できることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１８】
請求項１５において、前記モデル化は、マッチングが認められる特徴をユーザが特定できることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１９】
請求項１５において、前記モデル化は、生体に対するモデルのサイズまたは位置をユーザが調節できることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２０】
請求項１において、前記画像は以前に格納された画像であり、前記モデル化は、前記画像に関連する縮尺の関数として前記画像のサイズを正規化することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２１】
請求項１において、前記生体は、皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記特徴は、隆線ずれの詳細を有する隆線構造を含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２２】
請求項１において、さらに、前記画像の生体特徴の表示を重ねあわせて前記画像をユーザに表示することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２３】
請求項１において、さらに、選択可能な条件に従ってフィルタ処理された生体特徴の表示を重ね合わせて前記画像をユーザに表示すること含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２４】
請求項１において、さらに、前記画像を指定の向きに自動的に回転させてユーザに表示することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２５】
請求項１において、前記画像がグレースケール画像である、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２６】
請求項１において、さらに、前記生体の少なくとも一部分の画像をデータベースに追加することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２７】
請求項２６において、前記画像の追加は、画像および画像のモデルをデータベースに格納することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２８】
請求項２６において、前記画像の追加は、画像を完全な採取された解像度で格納することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項２９】
請求項２６において、前記画像の追加は、データベースへの格納に先立って画像を表わすデータを圧縮することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３０】
請求項２９において、前記画像の圧縮は、可逆的圧縮方式で画像を圧縮することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３１】
請求項２６において、前記画像の追加は、データベースに画像を格納する前にモデルを圧縮することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３２】
請求項２６において、前記画像の追加は、データベースに画像を格納する前にデータまたはモデルを暗号化することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３３】
請求項２６において、前記画像の追加は、前記生体の少なくとも一部分の画像およびモデルを、関連情報と共に格納することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３４】
請求項３３において、前記関連情報は、
前記生体に関連する人物の身元、
前記生体の一部分を表わすデータを提供する機器の製造者、型式、もしくはシリアル番号、
生体画像化の日付、
生体画像化の時刻、
画像の取得に使用された機器に関する較正データ、
画像が取得されたときの温度、
生体の画像を取得している機器から画像を表わすデータを受け取るコンピュータの固有のコンピュータＩＤ、
画像が取得されたときにコンピュータにログインしているオペレータの名前、のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３５】
請求項３３において、前記関連情報は、生体が画像化された人物の写真、音声の録音、または署名を含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３６】
請求項３３において、前記関連情報は電子透かしである、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３７】
請求項３６において、前記電子透かしは識別情報である、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３８】
請求項３６において、前記電子透かしは改ざん防止情報を含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項３９】
請求項１において、さらに、データベースからの以前に格納されたモデルを、現在の画像と比較することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４０】
請求項３９において、前記現在の画像は、身元が既知である人物の生体の少なくとも一部分である、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４１】
請求項３９において、前記現在の画像は、身元が未知である人物の生体の少なくとも一部分である、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４２】
請求項３９において、前記現在の画像は、生の発生源、ローカル・データベース、スキャンされた画像、または他の発生源のうちの１つから受け取られる、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４３】
請求項３９において、前記比較は、以前に格納されたモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、（ｉ）現在の画像がマッチングの候補であるか否か、または（ｉｉ）以前に格納されたモデルがマッチングの候補であるか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４４】
請求項４３において、前記比較は、比較結果が所定の候補しきい値を超えるか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４５】
請求項４３において、前記現在の画像がマッチングの候補でない場合、前記比較は、以前に格納された次のモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、現在の画像がマッチングの候補であるか否かを決定し、現在の画像がマッチングの候補である場合は、前記以前に格納された次のモデルを詳細比較に使用することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４６】
請求項４３において、前記以前に格納されたモデルがマッチングの候補でない場合、前記比較は、以前に格納された次のモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、前記以前に格納された次のモデルがマッチングの候補であるか否かを決定し、前記以前に格納された次のモデルがマッチングの候補である場合、前記以前に格納された次のモデルを詳細比較のために使用することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４７】
請求項４３において、概略特徴の候補マッチングが見出された場合、前記比較は、前記以前に格納されたモデルの詳細特徴を前記現在の画像の詳細特徴と比較することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４８】
請求項４７において、前記詳細特徴の比較は、詳細比較結果が所定のしきい値を超えるか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項４９】
請求項４７において、前記詳細特徴の比較は、前記以前に格納されたモデルに関する必須特徴が前記現在の画像中に見出されるか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５０】
請求項４７において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記比較は、精細特徴を比較することを含み、前記精細特徴の比較は、前記以前に格納されたモデルの毛穴特徴が前記現在の画像中に見出されるか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５１】
請求項５０において、さらに、前記以前に格納されたモデルのいずれの毛穴が前記現在の画像の予測位置に現れるかを示すことを含み、連続する痕跡の間で通常生じる歪みの存在を許容することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５２】
請求項５１において、さらに、毛穴の総数または少なくとも歪みの存在を許容する場合における誤差の統計的確率を示す、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５３】
請求項４７において、前記詳細特徴の比較は、指定数の連続するフレームにおいて詳細比較結果が所定のしきい値を超えるか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５４】
請求項５３において、連続するフレームの前記詳細特徴が異なっている、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５５】
請求項５３において、さらに、前記以前に格納されたモデルの他の詳細特徴セットを選択して、前記現在の画像の他の詳細特徴セットとの相関を求めることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５６】
請求項５３において、さらに、
（ｉ）以前に格納された他のモデルを選択して、前記現在の画像の特徴セットとの相関を求め、
（ｉｉ）いずれかのモデルが所定のしきい値を超えた場合に、マッチングの成功を宣言することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５７】
請求項３９において、前記比較は、前記以前に格納されたモデルの概略特徴を前記現在の画像のモデルの概略特徴と比較し、比較が所定のしきい値を超える場合に、前記以前に格納されたモデルの詳細特徴を前記現在の画像の前記モデルの詳細特徴と比較して、前記以前に格納されたモデルと前記現在の画像とがマッチングするか否かを決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５８】
請求項３９において、前記比較は、前記以前に格納されたモデル、現在の画像、または現在の画像のモデルを拡大縮小することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項５９】
請求項３９において、前記比較は、前記以前に格納されたモデル、現在の画像、または現在のモデルを回転させることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６０】
請求項３９において、前記現在の画像の記録または取得に関連する変動性を考慮に入れるように、前記比較は、前記以前に格納されたモデルを適応的に合致させることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６１】
請求項６０において、前記変動性を考慮に入れることは、あらかじめ定められた特徴の予測位置を考慮に入れることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６２】
請求項６０において、前記変動性は、前記生体または前記生体の一部分の横方向、縦方向、または半径方向の拡大を含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６３】
請求項６０において、前記変動性は、前記現在の画像を記録または取得するのに使用される媒体への前記生体の押し付けによって発生する、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６４】
請求項３９において、前記比較は、前記以前に格納されたモデルを複数の現在の画像と比較し、マッチングが見出されるまで、または前記複数の現在の画像との比較が完了するまで、比較を続行することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６５】
請求項３９において、前記比較は、複数の以前に格納されたモデルを前記現在の画像と比較し、マッチングが見出されるまで、または前記複数の以前に格納されたモデルとの比較が完了するまで、比較を続行することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６６】
請求項３９において、前記比較は、複数の以前に格納されたモデルを複数の現在の画像と比較し、前記複数の以前に格納されたモデルとの比較が完了するまで、比較を続行することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６７】
請求項３９において、前記現在の画像は、個人の複数の生体を含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６８】
請求項３９において、前記複数の生体は、皮膚紋理パターンを有する皮膚の異なる領域であって、同一の個人からのものである、生体認証用画像の処理方法。
【請求項６９】
請求項１において、さらに、複数の生体の以前に格納されたモデルを、複数のそれぞれの生体の現在の画像と比較することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７０】
請求項６９において、さらに、前記比較に基づいて組み合わせ判定基準を決定することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７１】
請求項１において、さらに、前記画像を表わすデータを前処理することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７２】
請求項７１において、さらに、前記生体の少なくとも一部分をサブサンプリングして前記画像を表わすデータを生成することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７３】
請求項７１において、前記前処理は、前記画像を表わすデータを間引くことを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７４】
請求項７１において、前記前処理は、前記画像を表わすデータをビンニングすることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７５】
請求項７１において、前記前処理は、前記生体の少なくとも一部分の不均一な画像化を補正することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７６】
請求項７１において、前記前処理は、前記生体の少なくとも一部分の画像を取得するのに使用される機器の欠陥画素を考慮に入れることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７７】
請求項７１において、前記前処理は、前記画像を表わすデータを暗号化することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７８】
請求項７１において、前記前処理は、画像を垂直方向もしくは水平方向に反転させることによって、または画像を回転させることによって、前記画像の向きを変化させることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項７９】
請求項７１において、前記前処理は、前記画像を表わすデータにセンサ情報を添付することを含む生体認証用画像の処理方法
【請求項８０】
請求項７１において、前記前処理は、前記画像を表わすデータに電子透かしを組み込むことを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項８１】
請求項８０において、前記電子透かしは、前記画像の改ざんを防止するのに用いられる情報を含むことにより、画像の変更または画像に関連付けられた情報の変更を識別する、生体認証用画像の処理方法。
【請求項８２】
生体の画像を処理する装置であって、
生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータに基づいて生体の特徴を検出する勾配エッジ検出器と、
前記画像を前記特徴の関数としてモデル化するモデル生成器とを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項８３】
請求項８２において、前記モデル生成器は、少なくとも２つの解像度についてモデルを構成する、生体認証用画像処理装置。
【請求項８４】
請求項８３において、前記解像度は、低解像度の概略モデルおよび高解像度の詳細モデルを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項８５】
請求項８４において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記概略モデルは隆線の特徴のエッジ・トポロジーを含み、前記詳細モデルはエッジ・トポロジーおよび隆線ずれの詳細ならびに毛穴の位置およびサイズを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項８６】
請求項８３において、前記解像度は、低解像度の概略モデル、高解像度の詳細モデル、ならびに生体の特定の特徴を前記低解像度または前記高解像度よりも正確に位置特定および定義するのに使用される精細モデルを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項８７】
請求項８３において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記モデル生成器は、隆線ずれの詳細および毛穴の特徴を決定するように、識別部、輪郭作成部、および抽出部を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項８８】
請求項８７において、前記隆線ずれの詳細は傷跡を含む隆線の輪郭を含み、前記毛穴の特徴は、毛穴の位置、形状、およびサイズを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項８９】
請求項８３において、前記生体は、耳の形状および構造、顔または手のサーモグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、指紋、掌紋、足跡、ならびにつま先の跡のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項９０】
請求項８２において、前記画像に雑音フィルタを適用した後に、モデルの各画素について勾配を推定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項９１】
請求項８２において、前記検出器は、有限差分プロセッサを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項９２】
請求項８２において、前記検出器は、
勾配を計算した後に、勾配の方向においてしきい値を超える局所最大勾配を有する画像点を、エッジ点として特定およびマーク付けし、
元のエッジ点に最も近い画素であって、最初のエッジ点を通過する勾配方向にほぼ垂直な方向に位置する画素を見出すことによって、隣接エッジ点を特定し、
前記最近傍画素について、勾配値を決定し、その勾配方向に沿って最大でありかつしきい値を超える勾配を有する画素について、その画素を次のエッジ点として割り当て、
エッジが終端するまで、あるいはエッジ自体が閉じて連続な曲線を形成するまで続行し、
前記候補エッジ点の勾配が前記しきい値よりも小さい場合、先に決定したエッジ点でプロセスを終了し、
すべての潜在的なエッジ点が検討されるまで、前記プロセスを繰り返す、生体認証用画像処理装置。
【請求項９３】
請求項８２において、前記検出器は、生体の特徴を雑音から自動的に識別する、生体認証用画像処理装置。
【請求項９４】
請求項９３において、前記検出器は、前記雑音を、最小幅を下回る生体特徴または最小距離以上には広がっていない生体特徴として特徴付ける、生体認証用画像処理装置。
【請求項９５】
請求項８２において、さらに、手動による特徴の編集およびマッチングの成功が認められる特徴の選択をサポートするように、前記検出器と連通する手動編集機構を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項９６】
請求項８２において、前記モデル生成器は、生体の前記少なくとも一部分の画像の少なくとも１つの領域をモデル化する、生体認証用画像処理装置。
【請求項９７】
請求項９６において、前記モデル生成器は、複数の領域の重なり部分をモデル化する、生体認証用画像処理装置。
【請求項９８】
請求項９６において、前記モデル生成器は、ユーザによる特徴の追加、拡大、または削除を可能にする、生体認証用画像処理装置。
【請求項９９】
請求項９６において、前記モデル生成器は、マッチングが認められる特徴をユーザが特定できるようにしている、生体認証用画像処理装置。
【請求項１００】
請求項９６において、前記モデル生成器は、生体に対するモデルのサイズまたは位置をユーザが調節できるようにしている、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０１】
請求項８２において、前記画像は以前に格納された画像であり、前記モデル生成器は前記画像に関連する縮尺の関数として前記画像のサイズを正規化する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０２】
請求項８２において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記特徴、隆線ずれの詳細を有する隆線構造を含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０３】
請求項８２において、さらに、前記画像の生体特徴の表示を重ね合わせて前記画像をユーザに表示する、前記モデル生成器と連通した表示装置を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０４】
請求項８２において、さらに、選択可能な条件に従ってフィルタ処理された生体特徴の表示を重ね合わせて前記画像をユーザに表示する、前記モデル生成器と連通した表示装置を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０５】
請求項８２において、さらに、ユーザへの表示のために、前記画像を指定の向きに自動的に回転させる画像操作器を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０６】
請求項８２において、前記画像はグレースケール画像である、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０７】
請求項８２において、さらに、前記生体の少なくとも一部分の画像を格納するデータベースを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０８】
請求項１０７において、前記データベースは、画像および画像のモデルを格納する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１０９】
請求項１０７において、前記データベースは、画像を完全な採取された解像度で格納する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１０】
請求項１０７において、さらに、前記データベースへの格納に先立って画像を表わすデータを圧縮する圧縮器を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１１】
請求項１１０において、前記圧縮器は、可逆的方式で画像を圧縮する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１２】
請求項１０７において、前記圧縮器は、データベースに画像を格納する前にモデルを圧縮する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１３】
請求項１０７において、さらに、前記データベースに画像を格納する前にデータまたはモデルを暗号化する暗号化ユニットを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１４】
請求項１０７において、前記データベースは、前記生体の少なくとも一部分の画像およびモデルを、関連情報と共に格納する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１５】
請求項１１４において、前記関連情報は、
前記生体に関連する人物の身元、
前記生体の一部分を表わすデータを提供する機器の製造者、型式、もしくはシリアル番号、
生体認証用画像化の日付、
生体認証用画像化の時刻、
画像の取得に使用された機器に関する較正データ、
画像が取得されたときの温度、
生体の画像を取得している機器から画像を表わすデータを受け取るコンピュータの固有のコンピュータＩＤ、
画像が取得されたときにコンピュータにログインしているオペレータの名前、のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１６】
請求項１１４において、前記関連情報は、生体が画像化された人物の写真、音声の録音、または署名を含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１７】
請求項１１４において、前記関連情報は電子透かしである、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１８】
請求項１１７において、前記電子透かしは識別情報である、生体認証用画像処理装置。
【請求項１１９】
請求項１１７において、前記電子透かしは改ざん防止情報を含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２０】
請求項８２において、さらに、
現在の画像を提供する入力ユニットと、
以前に取得された画像およびそのモデルを格納するデータベースと、
データベースからの以前に格納されたモデルを、現在の画像と比較する比較ユニットとを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２１】
請求項１２０において、前記現在の画像は、身元が既知である人物の生体の少なくとも一部分である、装置。
【請求項１２２】
請求項１２０において、前記現在の画像は、身元が未知である人物の生体の少なくとも一部分である、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２３】
請求項１２０において、前記現在の画像は、生の画像発生源、ローカル・データベース、画像スキャナ、またはその他の画像発生源のうちの１つから受け取られる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２４】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、以前に格納されたモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、（ｉ）現在の画像がマッチングの候補であるか否か、または（ｉｉ）以前に格納されたモデルがマッチングの候補であるか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２５】
請求項１２４において、前記比較ユニットは、比較結果が所定の候補しきい値を超えるか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２６】
請求項１２４において、現在の画像がマッチングの候補でない場合、前記比較ユニットは、以前に格納された次のモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、現在の画像がマッチングの候補であるか否かを決定し、現在の画像がマッチングの候補である場合は、前記以前に格納された次のモデルを詳細比較のために使用する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２７】
請求項１２４において、以前に格納されたモデルがマッチングの候補でない場合、前記比較ユニットは、以前に格納された次のモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、前記以前に格納された次のモデルがマッチングの候補であるか否かを決定し、前記以前に格納された次のモデルがマッチングの候補である場合は、前記以前に格納された次のモデルを詳細比較のために使用する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２８】
請求項１２４において、概略特徴の候補マッチングが見出された場合、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデルの詳細特徴を前記現在の画像の詳細特徴と比較する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１２９】
請求項１２８において、さらに、前記比較ユニットは、詳細比較結果が所定のしきい値を超えるか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３０】
請求項１２８において、前記比較ユニットは、さらに、前記以前に格納されたモデルに関する必須特徴が前記現在の画像中に見出されるか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３１】
請求項１２８において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記比較ユニットは、詳細特徴を比較して、前記以前に格納されたモデルの毛穴特徴が前記現在の画像中に見出されるか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３２】
請求項１３１において、前記検出器は、前記以前に格納されたモデルのいずれの毛穴が前記現在の画像の予測位置に現れるかを示し、連続する痕跡の間で通常生じる歪みの存在を許容する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３３】
請求項１３２において、前記検出器は、さらに、毛穴の総数または少なくとも歪みを許容する場合における誤差の統計的確率を示す、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３４】
請求項１２８において、前記比較ユニットは、さらに、指定数の連続するフレームにおいて詳細比較が所定のしきい値を超えるか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３５】
請求項１３４において、連続するフレームの前記詳細特徴が異なっている、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３６】
請求項１３４において、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデルの他の詳細特徴セットを選択して、前記現在の画像の他の詳細特徴セットとの相関を求める、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３７】
請求項１３４において、前記比較ユニットは、（ｉ）以前に格納された他のモデルを選択して、前記現在の画像の特徴セットとの相関を求め、（ｉｉ）いずれかのモデルが所定のしきい値を超えた場合に、マッチングの成功を宣言する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３８】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデルの概略特徴を前記現在の画像のモデルの概略特徴と比較し、比較が所定のしきい値を超える場合に、前記以前に格納されたモデルの詳細特徴を前記現在の画像の前記モデルの詳細特徴と比較して、前記以前に格納されたモデルと前記現在の画像とがマッチングするか否かを決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１３９】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデル、現在の画像、または現在の画像のモデルを拡大縮小する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４０】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデル、現在の画像、または現在のモデルを回転させる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４１】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、前記現在の画像の記録または取得に関連する変動性を考慮に入れるように、前記以前に格納されたモデルを適応的に合致させる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４２】
請求項１４１において、前記比較ユニットは、あらかじめ定められた特徴の予測位置を考慮に入れることによって、変動性を考慮する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４３】
請求項１４１において、前記変動性は、前記生体または前記生体の一部分の横方向、縦方向、または半径方向の拡大を含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４４】
請求項１４１において、前記変動性は、前記現在の画像を記録または取得するのに使用される媒体への前記生体の押し付けによって発生する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４５】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデルを複数の現在の画像と比較し、マッチングが見出されるまで、または前記複数の現在の画像との比較が完了するまで、比較を続行する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４６】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、複数の以前に格納されたモデルを前記現在の画像と比較し、マッチングが見出されるまで、または前記複数の以前に格納されたモデルとの比較が完了するまで、比較を続行する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４７】
請求項１２０において、前記比較ユニットは、複数の以前に格納されたモデルを複数の現在の画像と比較し、前記複数の以前に格納されたモデルとの比較が完了するまで、比較を続行する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４８】
請求項１２０において、前記現在の画像は、個人の皮膚紋理パターンを有する皮膚の複数の領域を含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１４９】
請求項１２０において、前記複数の生体は、皮膚紋理のパターンを有する皮膚の異なる領域であって、同一の個人からのものである、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５０】
請求項８２において、さらに、複数の生体の以前に格納されたモデルを、複数のそれぞれの生体の現在の画像と比較する比較ユニットを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５１】
請求項１５０において、前記比較ユニットは、さらに、前記比較に基づいて組み合わせ判定基準を決定する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５２】
請求項８２において、さらに、前記画像を表わすデータを前処理する、前記検出器と連通した前処理器を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５３】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記生体の少なくとも一部分をサブサンプリングして前記画像を表わすデータを生成する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５４】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記画像を表わすデータを間引く、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５５】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記画像を表わすデータをビンニングする、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５６】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記生体の少なくとも一部分の不均一な画像化を補正する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５７】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記生体の少なくとも一部分の画像を取得するのに使用される機器の欠陥画素を考慮に入れる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５８】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記画像を表わすデータを暗号化する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１５９】
請求項１５２において、前記前処理器は、画像を垂直方向もしくは水平方向に反転させることによって、または画像を回転させることによって、画像の向きを変化させる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１６０】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記画像を表わすデータにセンサ情報を添付する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１６１】
請求項１５２において、前記前処理器は、前記画像を表わすデータに電子透かしを組み込む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１６２】
請求項１６１において、前記電子透かしは、前記画像の改ざんを防止するのに用いられる情報を含むことにより、画像の変更または画像に関連付けられた情報の変更を識別できる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１６３】
生体の画像を処理する装置であって、
生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータに基づいて生体の特徴を検出する勾配エッジ検出手段と、
前記画像を前記特徴の関数としてモデル化する手段とを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１６４】
生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータを取得し、
前記生体の特徴を少なくとも２つの解像度についてモデル化する、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１６５】
請求項１６４において、前記解像度は、低解像度の概略モデル、高解像度の詳細モデル、ならびに生体の特定の特徴を前記低解像度または前記高解像度よりも正確に位置特定および定義するのに使用される精細モデルを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１６６】
請求項１６４において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記概略モデルは隆線の特徴のエッジ・トポロジーを含み、前記詳細モデルはエッジ・トポロジーおよび隆線ずれの詳細ならびに毛穴の位置およびサイズを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１６７】
請求項１６４において、前記モデル化は、勾配エッジ検出プロセスを適用することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１６８】
請求項１６４において、前記生体は、耳の形状および構造、顔または手のサーモグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、指紋、掌紋、足跡、ならびにつま先の跡のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１６９】
請求項１６４において、さらに、前記画像およびモデルを関連情報と共にデータベースに格納することを含み、前記関連情報は、
前記生体に関連する人物の身元、
前記生体の一部分を表わすデータを提供する機器の製造者、型式、もしくはシリアル番号、
生体画像化の日付、生体画像化の時刻、
画像の取得に使用された機器に関する較正データ、
画像が取得されたときの温度、
生体が画像化された人物の写真、音声の録音、もしくは署名、
電子透かし、
生体の画像を表わすデータを受け取るコンピュータの固有のコンピュータＩＤ、
画像が取得されたときにコンピュータにログインしているオペレータの名前、のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１７０】
請求項１６４において、さらに、データベースからの以前に格納されたモデルを、現在の画像と比較することを含む生体認証用画像の処理方法
【請求項１７１】
請求項１７０において、前記現在の画像は、身元が既知である人物または身元が未知である人物の生体の少なくとも一部分である、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１７２】
請求項１７０において、さらに、概略特徴の候補マッチングが見出された場合、前記以前に格納されたモデルの詳細特徴を前記現在の画像の詳細特徴と比較することを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１７３】
請求項１７０において、前記現在の画像の記録または取得に関連する変動性を考慮に入れるように、前記比較は、前記以前に格納されたモデルを適応的に合致させることを含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１７４】
請求項１６４において、さらに、前記データを前処理することを含み、この前処理が、
前記生体の少なくとも一部分をサブサンプリングして前記画像を表わすデータを生成する工程、
前記画像を表わすデータを間引きする工程、
前記画像を表わすデータをビンニングする工程、
前記生体の少なくとも一部分の不均一な画像化を補正する工程、
前記生体の少なくとも一部分の画像を取得するのに使用される機器の欠陥画素を考慮に入れる工程、
前記画像を表わすデータを暗号化する工程、
画像を垂直方向もしくは水平方向に反転させることによって、または画像を回転させることによって、前記画像の向きを変化させる工程、
前記画像を表わすデータにセンサ情報を添付する工程、
前記画像を表わすデータに電子透かしを組み込む工程のうちの少なくとも１つの工程を含む、生体認証用画像の処理方法。
【請求項１７５】
生体の画像を処理する装置であって、
生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータを取得するデータ取得ユニットと、
前記生体の特徴を少なくとも２つの解像度についてモデル化するモデル生成器とを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１７６】
請求項１７５において、前記解像度は、低解像度の概略モデル、高解像度の詳細モデル、ならびに生体の特定の特徴を前記低解像度または前記高解像度よりも正確に位置特定および定義するために使用される精細モデルを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１７７】
請求項１７６において、前記生体は皮膚紋理パターンを有する皮膚の一領域であり、前記概略モデルは隆線の特徴のエッジ・トポロジーを含み、前記詳細モデルはエッジ・トポロジーおよび隆線ずれの詳細ならびに毛穴の位置およびサイズを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１７８】
請求項１７５において、前記モデル生成器は、前記画像内の生体の特徴を検出する勾配エッジ検出器を備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１７９】
請求項１７５において、前記生体は、耳の形状および構造、顔または手のサームグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、指紋、掌紋、ならびにつま先の跡のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８０】
請求項１７５において、さらに、前記画像およびモデルを関連情報と共に格納するデータベースを備え、前記関連情報は、
前記生体に対応する人物の身元、
前記生体の一部分を表わすデータを提供する機器の製造者、型式、もしくはシリアル番号、
生体画像化の日付、
生体画像化の時刻、
画像の取得に使用された機器に関する較正データ、
画像が取得されたときの温度、
生体が画像化された人物の写真、音声の録音、もしくは署名、
電子透かし、
生体の画像を取得している機器から前記画像を表わすデータを受け取るコンピュータの固有のコンピュータＩＤ、
画像が取得されたときにコンピュータにログインしているオペレータの名前、のうちの少なくとも１つを含む、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８１】
請求項１７５において、さらに、データベースからの以前に格納されたモデルを、現在の画像と比較する比較ユニットを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８２】
請求項１８１において、前記現在の画像は、身元が既知である人物または身元が未知である人物の生体の少なくとも一部分である、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８３】
請求項１８１において、概略特徴の候補マッチングが見出された場合、前記比較ユニットは、前記以前に格納されたモデルの詳細特徴を前記現在の画像の詳細特徴と比較する、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８４】
請求項１８１において、前記比較ユニットは、前記現在の画像の記録または取得に関連する変動性を考慮に入れるように、前記以前に格納されたモデルを適応的に合致させる、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８５】
請求項１７５において、さらに、データを前処理する前処理器を備え、この前処理器が、
前記生体の少なくとも一部分をサブサンプリングして前記画像を表わすデータを生成するサブサンプリング器、
前記画像を表わすデータを間引く間引きユニット、
前記画像を表わすデータをビンニングするビンニング・ユニット、
前記生体の少なくとも一部分の不均一な画像化を補正する領域平坦化ユニット、
前記生体の少なくとも一部分を取得するのに使用される機器の欠陥画素を考慮に入れる欠陥画素補正ユニット、
前記画像を表わすデータを暗号化する暗号化ユニット、
画像を垂直方向もしくは水平方向に反転させることによって、または画像を回転させることによって、前記画像の向きを変化させる画像方向付けユニット、
前記画像を表わすデータにセンサ情報を添付するセンサ・データ付加ユニット、
前記画像を表わすデータに電子透かしを組み込む電子透かし付加ユニット、のうちの少なくとも１つを備えた、生体認証用画像処理装置。
【請求項１８６】
生体の少なくとも一部分の画像を表わすデータを取得する手段と、
前記生体の特徴を少なくとも２つの解像度についてモデル化する手段とを備えた、生体認証用画像の処理方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本件出願は、２００３年６月２１日出願の米国特許仮出願第６０／４８０，００８号、２００３年１１月１３日出願の米国特許仮出願第６０／５１９，７９２号、および２００３年１１月１８日出願の米国特許仮出願第６０／５２３，０６８号の利益を主張する。本件出願は、代理人事件番号３１７４．１０１２−００４にて２００４年６月２１日付で本件出願と同時に出願された発明の名称「高解像度生体認証用画像の取得（Acquisition of High Resolution Biometric Images」のＰＣＴ出願に関連する。上記各出願の全内容は、参照によって本明細書に引用したものとする。
【背景技術】
【０００２】
国内治安に対する関心の増大に伴い、個人をクレジットカード、運転免許証、パスポート、および他の形式の身分証明の正規の保有者として確実に識別することの必要性が極めて重要になっている。理想的な識別プロセスは、高信頼性であり、高速であり、かつ比較的安価である。そのような識別プロセスは、ネットワーク化することにより高速かつ効果的な情報の共有を可能にする最新の高速電子装置をベースとすべきである。さらに、空港のセキュリティ・ステーション、税関および国境検問所、警察車両、販売時点情報管理用途、クレジットカードおよびＡＴＭ用途、家庭および職場の電子商取引、ならびに安全な建物の入口管理場所など、さまざまな環境において好都合に利用できるよう、小型で、可搬性を有し、堅牢でなければならない。
【０００３】
識別または認証に広く利用されている方法は、個人の生体特徴を前もって得ておいた各人の真正の生体情報と比較することである。考えられる生体特徴としては、耳の形状および構造、顔の特徴、顔または手のサーモグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、ならびに指紋、掌紋、足跡およびつま先の跡など皮膚の皮膚紋理パターン（friction ridge pattern）が挙げられる。特に有用な生体認証システムは、個人の認証および識別に指紋を使用する（Maltoni、Maio、Jain、およびPrabhakar の「指紋認識ハンドブック（Handbook of Fingerprint Recognition）」、Springer社、２００３年、第１章、ならびにDavid R.Ashbaughの「定量的−定性的皮膚紋理分析（Quantitative-Qualitative Friction Ridge Analysis）」、CRC Press社、１９９９年）。
【０００４】
指紋は、従来から、インクを付けた指を白紙上で回転させることによって採取されてきた。この従来のプロセスでは上述の条件を満足できないことが明らかであるため、最近のセキュリティ要求に対処するために、指紋を電子的に画像化する方法を開発するためのさまざまな試みがなされてきた。それら最近の提案はすべて、ディジタル方式で指紋の画像を取得するため、主要な構成要素として容量センサまたは光学センサなどの固体素子を使用している。指紋識別装置の一部として新しい種類の固体撮像装置を使用することによって、指紋を例えばセキュリティ・チェックの際に好都合かつ高速に収集し、次いでほぼリアルタイムで、電子データベース内の、前もって記憶したディジタル指紋との相関を取ることができる。データベースは、セキュリティ・チェック地点のコンピュータ、安全であるが可搬もしくは着脱可能である記憶装置、または遠隔のネットワーク・サーバ上に存在することができ、あるいはＩＣカード、パスポート、免許証、出生証明書、または他の身分証明形態に埋め込まれた生体認証キーとして存在してもよい。
【０００５】
典型的な指紋の位相的特徴（topological feature）は、谷線によって隔てられた隆起線のパターン、および隆線に沿って位置する一連の毛穴（汗腺の出口が開いている部分）を含む。隆線は、通常は幅が１００〜３００μｍであり、いくつかの異なる渦巻状のパターンで数ｍｍ〜１ｃｍ以上にわたって延びる。これらの隆線は、典型的には約２５０〜５００μｍの隆線−谷線周期で、谷線によって隔てられている。毛穴は、ほぼ円形の断面であり、直径は約４０μｍ〜２００μｍの範囲にあり、隆線に沿って整列している。隆線／谷線および毛穴の両方のパターンは、それぞれの指紋に固有であると考えられている。現在市場で入手できる指紋取得技法では、毛穴および隆線のずれの詳細を、この莫大な量の情報を生体認証キーとして使用するのに必要な度合いで解像できない。したがって、今日の自動指紋識別手順は、ほとんどすべての指紋において見られる隆線の端点、三角形、分岐点、交差点、および島など、特徴点と称される隆線および谷線のパターンの一部のみを使用している（Maltoni、Maio、Jain、およびPrabhakar の「指紋認識ハンドブック（Handbook of Fingerprint Recognition）」、Springer社、２００３年、第３章）。特徴点の抽出および比較が、現行の大部分の自動指紋分析システムの基本である。
【０００６】
特徴点に基づく自動指紋分析の方法には、いくつかの重大な制限が存在する。信頼性の高い分析に十分な数の特徴点を収集するには、少なくとも０．５０×０．５０インチといった比較的大きな面積の、高品質の指紋、または指紋の遺留画像を得る必要がある。大きな指紋は、インクを付けた指を白色カード上で回転させ、次いでこのインク画像をスキャンして電子データベース内に収集することが多い。この手動手順は、熟練技術者の手助けを必要とする面倒な、時間を要するプロセスである。大きな指紋を採取する自動化方法は、通常は、機構的に複雑で高価な取得装置を必要とする。大面積の指紋は、皮膚の弾性変形によって生ずる歪みの影響を受け、特徴点間の幾何的配置が、同じ指であっても画像ごとに、ときには大きく異なってしまう。さらに、犯罪科学捜査の用途においては、比較的少数の解像された特徴点だけしか含まない、小さい低品質の遺留指紋のみを含む可能性があるために、限定された数の特徴点に基づく信頼性の高い分析がきわめて困難となる。
【０００７】
特徴点の比較は、指紋分析の精度を高めるのに利用できる多量の構造的情報を無視している。典型的な指紋には、特徴点の数の７〜１０倍の数の毛穴が含まれているため、毛穴および特徴点の両方を含む技法であれば、特徴点のみを使用する技法に比べてマッチング精度が大幅に向上されるはずである。この精細な情報は、産業界において「レベル３細部（level three details）」と称されており、遺留画像が正確な識別を行なうのに十分な特徴点を含んでいない犯罪現場に残された遺留指紋の法医学レベルの分析の大部分の基本となっている。StoszおよびAlyea（J. D. Stosz、L. A. Alyea、「毛穴および隆線構造を使用する指紋認証の自動化システム（Automated System for finger authentication using pores and ridge structures）」、Proc. SPIE、第２２７７巻、２１０〜２２３頁、１９９４年）は、特徴点と毛穴を組み合わせて使用することで指紋マッチングの精度を高め、比較的小さな指紋の優れた分析を可能にすることで、この予測を確認した。彼らの画像センサは、一般的なプリズム・ベースの構造、高解像度の電荷結合デバイス（ＣＣＤ）ビデオ・カメラ、およびマクロ・レンズを使用して、毛穴を画像化するのに必要な解像度を実現した。取得後、グレースケール画像はバイナリ形式に変換され、その後さらに処理されて、特徴点および毛穴を識別するためのスケルトン画像が生成される。指紋は、種々の画像から抽出された毛穴および特徴点の間の個々の相関によって比較される。
【発明の開示】
【０００８】
生体認証における高解像度画像（例えば、毛穴が解像されて含まれている指紋）および生体認証における低解像度画像（毛穴が解像されていない指紋）の両者の分析を改良する方法についてのニーズが存在する。本発明の原理は、生体情報の識別を使用することによってこのニーズを満足し、そのような生体の情報には、指紋の場合には、通常の指紋の隆線の曲線に加えて隆線の形状または隆線の輪郭、さらに毛穴の位置、形状、およびサイズを含むことができる。分析対象の画像としては、（ｉ）リアルタイムまたは非リアルタイムでそのような画像を取り込むように専用設計された装置から、あるいは（ｉｉ）犯罪現場の遺留画像ならびに既存の犯罪逮捕者または民事申請者の背景調査記録をスキャンする他の装置（例えば、コンピュータ・スキャナ）からの指紋などの生体認証用画像が挙げられる。
【０００９】
したがって、本発明の原理の一実施形態は、生体認証用画像を処理する方法および装置を含み、これら方法および装置は、本明細書においては、あくまで例示を目的として、指紋画像の取得および処理に関して詳細に説明される。この方法および装置は、本明細書において一般に「システム」と称し、勾配エッジ検出プロセスを適用して指紋の少なくとも一部分の画像を表わすデータに基づいて生体の特徴を検出できる。本システムは、画像を指紋の特徴の関数としてモデル化し、この特徴にはレベル３の特徴を含むことができる。本明細書においては、これらのモデルを「学習」モデルと称することもある。
【００１０】
本システムは、低解像度の「概略」モデルおよび高解像度の「詳細」モデルという少なくとも２つの解像度のモデルを構成できる。概略モデルは、一般に、隆線の特徴のエッジ・トポロジーを示すことができ、詳細モデルは、一般に、エッジ・トポロジーおよび特定の隆線ずれならびに毛穴の位置およびサイズを示している。さらに、本システムは、第３の解像度モデル、すなわち「精細」モデルを構成できる。精細モデルは、指紋画像内の毛穴など、生体の特定の特徴を前記低解像度または高解像度よりも正確に定義および位置特定するために使用される。指紋の用途における認証および識別プロセスにおいて、この第３の解像度モデルが、例えば毛穴のマッチングに使用される。
【００１１】
指紋モデルの構成において、本システムは、隆線ずれの詳細および毛穴の特徴を識別し、輪郭を描き、抽出できる。隆線ずれの詳細は傷跡を含む隆線の輪郭を含み、毛穴の特徴は毛穴の位置、形状、およびサイズを含むことができる。
【００１２】
本システムによる取得、モデル化、前処理、および処理の対象となる生体特徴としては、耳の形状および構造、顔または手のサーモグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、ならびに指紋、掌紋、足跡、およびつま先の跡などの皮膚の皮膚紋理パターンが挙げられる。
【００１３】
本システムは、元の画像データをビンニングするプロセスによって、さまざまな解像度レベルでモデルを構成できる。このプロセスにおいては、画像データは、複数の画素からなる同一サイズのサブ配列に分割される。次いで、モデル内の各サブ配列の画素が単一の画素によって表現され、この単一画素の値はそのサブ配列の平均画素値に等しい。サブ配列のサイズは、ソフトウェアの利用者によって任意の適切な値に調節できるが、典型的な例は、ＣＭＯＳまたはＣＣＤセンサ・アレイについて図４に関連して後で説明され、６μｍ平方の１０２４×１２８０画素からなる配列を有する。「概略」解像度モデルは、例えば１０〜１５個など比較的多数の画素を有するサブ配列で構成でき、「詳細」解像度モデルは、例えば５〜１０個など比較的少数の画素を有するサブ配列で構成でき、「精細」モデルは、例えば２〜５個などさらに少数の画素を有するサブ配列で構成できる。精細モデルは、生体の特定の特徴を前記低解像度または高解像度よりも正確に位置特定および定義するために使用でき、例えば指紋の場合には、隆線上の毛穴を精細モデルにおいて位置特定および定義できる。
【００１４】
勾配エッジ検出プロセスにより決定された勾配は、画像に雑音フィルタを適用した後に、モデルの各画素について推定できる。検出プロセスには、有限差分法を利用できる。さらに、検出プロセスは、（ａ）勾配の計算後に、勾配の方向にしきい値を超える局所最大勾配を有する画像点を、エッジ点として特定およびマーク付けするステップ、（ｂ）前記元のエッジ点の最近傍画素であって、前記第１のエッジ点を通る勾配方向にほぼ垂直な方向に位置する画素を見出すことによって、隣接エッジ点を特定するステップ、（ｃ）前記最近傍画素について勾配値を決定し、その勾配方向に沿って最大でありかつしきい値を超える勾配を有する画素について、その画素を次のエッジ点として指定するステップ、（ｄ）エッジが終了するか、あるいはエッジ自体が閉じて連続曲線を形成するまで続行するステップ、（ｅ）候補となるエッジ点の勾配が前記しきい値よりも小さい場合に、先に決定されたエッジ点でプロセスを終了するステップ、および（ｆ）すべての潜在的なエッジ点が検討されるまで、前記プロセスを繰り返すステップなど、一連のステップを含むことができる。
【００１５】
本システムは、生体の特徴を雑音から自動的に識別できる。一実施形態においては、雑音は、最小幅より小さい幅または最小距離に達しない距離を有する特徴として定義される。生体の特徴を雑音と自動的に識別することに加え、本システムはさらに、特徴の手動編集、および／または良好なマッチングのために存在しなければならない特徴の手動選択をサポートする。
【００１６】
本システムは、生体の一部分の単一画像内の複数領域をモデル化できる。例えば、モデルは、４つの四分区間とこれら四分区間に対する小さな重なりと有する、生体の５つの領域のモデルであってもよい。モデルは、また、４つの四分区間のそれぞれの部分が重なる中心部分を含んでもよい。本システムにより、ユーザは特徴の追加、延長、または削除ができ、マッチングのために存在しなければならない特定または固有の特徴を識別できる。さらに本システムにより、ユーザは、生体に対するモデルのサイズまたは位置の調節ができる。ユーザとの対話は、本システムがサポートするグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）によって実行できる。
【００１７】
エッジ検出のこの技法の有用な態様は、グレーレベル差が小さくてもエッジの位置を決定するのに十分であるため、たとえ画像の一部または全体が大きく露光過剰および／または露光不足であっても、エッジを検出できる能力がある。これにより、たとえ比較のための入力画像または画像の一部が適切に露光されていなくても高精度のマッチングが可能になり、露出補正を最小限にでき、あるいは不要にできる。
【００１８】
画像は、以前に格納された画像であってよく、本システムはこの以前に格納された画像の縮尺またはサイズを正規化して、縮尺が学習モデルの縮尺と同一にできる。さらに、この拡大縮小の校正は、犯罪科学捜査のためになされる高精度測定を可能にする。そのような測定の典型的な精度は、１０ｕｍより高い。
【００１９】
生体情報が指紋である場合においては、指紋の特徴は、隆線ずれの詳細を有する隆線構造を含むことができる。さらに、指紋または他の生体情報について、本システムは、画像を、選択可能な条件に応じて、画像上の生体特徴またはフィルタ処理された生体特徴の表示を重ね合わせてユーザに表示ができる。さらに、本システムは画像を指定の向きに自動的に回転させてユーザに表示し、マッチングを実行する間に画像を回転および拡大縮小することができる。一実施形態においては、画像はグレースケール画像であって、勾配エッジ検出プロセスはグレースケール勾配エッジ検出プロセスである。
【００２０】
さらに本システムはデータベースを備え、生体または生体の一部分の画像をデータベースに加えることができる。本システムは、画像および画像のモデルをデータベースに格納できる。画像は、完全な採取された解像度でデータベースに格納でき、あるいはデータベースへの格納に先立って圧縮してもよい。好ましくは、画像が圧縮される場合には、本システムは、画像を可逆的圧縮方式で圧縮する。モデルも、データベースへの格納に先立って圧縮できる。さらに本システムは、データベースへの格納に先立ってデータまたはモデルを暗号化できる。
【００２１】
さらに本システムは、画像および／またはモデルと共に追加情報をデータベースに格納できる。例えば、それら関連情報は、生体情報に関連する人物の身元、生体情報を表わすデータを供給する機器の製造者、型式、またはシリアル番号、生体情報画像化の日付および／または時刻、生体情報の取得に使用された機器に関する校正データ、画像が取得されたときの温度、生体認証用画像を取得する機器から画像データを受け取るコンピュータの固有コンピュータＩＤ、あるいは画像が取得されたときにコンピュータにログインしていた人物の名前のうちの少なくとも１つを含むことができる。さらに、この関連情報は、生体情報が画像化された人物の写真、音声録音、または署名を含むことができる。さらに、この関連情報は電子透かしであってよく、ここで電子透かしは、識別する情報（例えば、上述の関連情報）であってもよく、あるいは画像および／またはモデルが改ざんされたか否かを判断する改ざん防止用情報であってよい。改ざんされた場合、画像およびモデルに典型的にはマークが付され、あるいは画像およびモデルがデータベースから削除される。
【００２２】
さらに本システムは、生体情報が取得された人物を認証および／または識別する技法を含むことができる。例えば、本システムは、データベースからの以前に格納されたモデルを現在の画像と比較でき、この場合の生体情報は、身元が既知である人物のものであるか、あるいは身元が未知である人物のものである。「以前に格納されたモデル」は、例えばローカルまたはリモート・データベースに格納されたモデルであってよく、あるいはそれ自体は格納されずに以前に取得された画像のモデルである。本明細書においては、「以前に格納された画像」という同様の使用も適用する。現在の画像は、生の画像であってもよく、ローカルまたはリモート・データベースに以前に格納された画像であってもよく、スキャンされた画像であってよく、あるいは米国国立技術研究所（ＮＩＳＴ）または米国連邦捜査局（ＦＢＩ）のデータベースなど、他の出所からの画像であってよい。本システムは、生体の特徴を少なくとも２つのステップ、すなわち、概略特徴を比較し、候補のマッチングが決定された場合は、詳細特徴の比較を行い、依然として候補のマッチングが決定されない場合は、次に毛穴の特徴を比較する。概略特徴の比較において、本システムは、以前に格納されたモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、（ｉ）現在の画像がマッチングの候補であるか否か、または（ｉｉ）以前に格納されたモデルがマッチングの候補であるか否かを決定できる。概略特徴の比較において、本システムは、比較結果が所定の候補しきい値を超えるか否かを決定できる。現在の画像がマッチングの候補でない場合は、本システムは、以前に格納された次のモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、現在の画像がマッチングの候補であるか否かを決定し、現在の画像がマッチングの候補である場合は、次のモデルを用いて詳細比較ができる。以前に格納されたモデルがマッチングの候補でない場合、本システムは、以前に格納された次のモデルの概略特徴を現在の画像の概略特徴と比較して、前記以前に格納された次のモデルがマッチングの候補であるか否かを決定し、以前に格納された次のモデルがマッチングの候補である場合には、前記以前に格納された次のモデルを用いて詳細比較ができる。
【００２３】
本システムが概略特徴の候補マッチングが見出されたことを決定すると、以前に格納されたモデルの詳細特徴を現在の画像の詳細特徴と比較できる。本システムは、詳細比較が所定のしきい値を超えるか否かを決定することによって詳細特徴を比較でき、あるいは以前に格納されたモデルに関する必須特徴が現在の画像中に見出されるか否かを決定できる。生体情報が皮膚紋理を含んでいる皮膚に関する場合には、本システムは、以前に格納されたモデルの毛穴特徴が現在の画像中に見出されるか否かをさらに決定できる。見出される場合、本システムは、連続する痕跡の間で通常生じる歪みに対する許容差を含み、以前に登録された（すなわち、取得およびモデル化された）モデルのいずれの毛穴が現在の画像の予測位置に現れるかを示すことができ、さらに、毛穴の総数またはそのようなマッチングにおける誤差の統計的確率を示すことができる。本システムは、概略、詳細、必須詳細、および毛穴特徴の比較において、その比較が各種の特徴しきい値に一致している多数の連続フレームの所定のレベルに適合するか否かを決定して、その比較をマッチングと宣言することができる。連続フレームからの個々の詳細および／または毛穴は、（必要であると指定されない限り）必ずしも同一詳細および／または毛穴でなくてもよく、異なっていてよいが、やはりしきい値を超えている必要がある。さらに本システムは、以前に格納された他のモデルを選択して現在の画像の特徴セットとの相関を求めることができ、いずれかのモデルがしきい値を超えた場合に、マッチングの成功が宣言される。
【００２４】
さらに本システムは、以前に格納されたモデル、現在の画像、または現在の画像のモデルを拡大縮小および／または回転して、二者の比較に用いることができる。
【００２５】
さらに本システムは、皮膚の弾性に起因する現在の画像の記録または取得に関連する変動性を考慮に入れるため、以前に格納されたモデルを適応的に調整できる。例えば、変動性は、指紋または指紋の一部分の横方向、縦方向、または半径方向の拡大を含むことがある。さらに、変動性は、現在の画像を記録または取得するのに使用される媒体への指紋の押し付けによって生じうる。加えて、この適応一致は、エッジずれの詳細および随意には毛穴の詳細の予測位置を考慮に入れることができる。
【００２６】
さらに本システムは、以前に格納されたモデルと複数の現在の画像とを比較し、これをマッチングが見出されるまで、または前記複数の現在の画像との比較が完了するまで続行できる。別の実施形態においては、本システムは、複数の以前に格納されたモデルと現在の画像とを比較し、これをマッチングが見出されるまで、または前記複数の以前に格納されたモデルとの比較が完了するまで続行できる。さらに別の実施形態においては、本システムは、複数の以前に格納されたモデルと複数の現在の画像とを比較し、これをマッチングが見出されるまで、または前記複数の現在の画像との比較が完了するまで続行できる。
【００２７】
特定の実施形態においては、現在の画像は個人の複数の指紋を含む。例えば、個人の２〜１０個の指紋画像を取り込んでモデル化できる。
【００２８】
本システムはさらに、画像を表わすデータの前処理を提供できる。前処理は、データを取り込むための画像のサブサンプリングを含むことができる。さらに前処理は、画像を表わすデータの間引きを含むことができ、間引きは、データの一行おきにおよび一列おきに除去することを含む。本システムはさらに、データをビンニングすることによってデータを前処理でき、ビンニングは複数の「近接」画素を平均化して、データを所定のサイズにまで縮小できる。本システムはさらに、指紋の不均一な画像化を補正でき、これは場合により「領域の平坦化」と称する。領域の平坦化は、光源の特性、光学系のばらつき、ホログラフィック光学素子（ＨＯＥ）のばらつき、ならびに指紋の画像化に使用されるセンサ・アレイにおける画素間の利得および／またはオフセットの差を補償する。本システムはさらに、例えば欠陥画素の周囲の画素値を平均することによりセンサ・アレイ内の欠陥画素の値を求め、欠陥画素の補正済み強度値を決定できる。欠陥画素の位置および種類は、センサ・アレイの製造者によって提供され、あるいはセンサの組み立て時に測定され、システム・メモリに格納されて指紋センサの校正に使用される。
【００２９】
さらに前処理は、画像を表わすデータの暗号化を含んでもよい。さらに前処理は、垂直もしくは水平反転または回転、あるいは両方の組み合わせなど、画像の向きの変更を含むこともできる。本システムは、画像を表わすデータに電子透かしを適用でき、あるいは本システムは、画像を表わすデータに、生体を表わす画像を取得する機器の情報などの取得情報を添付できる。電子透かしは情報を含んでいてもよく、また改ざん防止技法として使用することにより、変更された画像を識別し、あるいは使用できなくすることを保証できる。
【００３０】
本発明の原理によるシステムの別の実施形態は、生体認証用画像を表わすデータを取得する取得ユニットを含む。取得ユニットは、生のスキャン画像を取得する生体センサであってよく、生体データの紙プリントをスキャンする写真スキャナであってよく、生体認証用画像のデータベースからデータを受信するコンピュータ・モデムであってよく、あるいは同様の機能を実行する他の電子媒体であってよい。さらに本システムは、少なくとも２つのレベルの画像解像度を用いて指紋の特徴をモデル化するモデル生成器を含んでいる。
【００３１】
本明細書では、生体認証用画像を取得するのに使用される機器のさまざまな実施形態の例を説明する。それら実施形態は、代理人事件番号３１７４．１０１２−００４にて本件出願と同時に出願された発明の名称「高解像度生体認証用画像の取得（Acquisition of High Resolution Biometric Images）」の関連出願に開示されているものなど、別の実施形態を含むことができる。この関連出願の全内容は参照により本明細書に引用したものとする。
【００３２】
本発明の前記目的、特徴および利点、ならびに他の目的、特徴および利点は、添付図面に示された本発明の好ましい実施形態についての以下の詳細な説明から明らかになるであろう。添付の図面においては、異なる図面であっても、同一の参照符号は同一部分を示す。図面は必ずしも縮尺通りではなく、本発明の原理を示すことに重点が置かれている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に、指紋生体認証についての本発明の好ましい実施形態を説明する。なお、本発明の原理、ならびに以下で説明する方法および装置の好ましい実施形態の例は、耳の形状および構造、顔または手のサーモグラム、虹彩または網膜の構造、筆跡、ならびに指紋、掌紋、足跡およびつま先の跡など皮膚の皮膚紋理のパターンを含む他の生体認証にも適用可能である。
【００３４】
一般に、本発明の原理は、勾配エッジ検出技法をいくつかの画像解像度において用いることによって高精細な指紋の特徴を識別できる方法を含む。この方法は構造的特徴のエッジを認識および追跡することにより、隆線および毛穴の輪郭を描く。産業界において「レベル３の詳細」と称される十分に高い解像度で、隆線の輪郭は、指紋マッチングに使用できる数千の構造的特徴を含んでいる。この能力は、隆線パターンを数種類の特徴点に低減するシステム、あるいは２値化または細線化として公知のプロセスによって隆線を単純な形状線としてのみ考えるシステムにおけるマッチングの信頼性を向上させる。さらに、この方法は、高解像度における指紋の特徴が豊富であるため、指紋の小さな一部分またはフラグメントの信頼性の高いマッチングを可能にする。好ましい実施形態においては、エッジ検出ソフトウェアは、毛穴および隆線のプロファイルを解像できる高解像度画像取得技法と組み合わされる。
【００３５】
図１は、本発明の原理による指紋センサ１００の実施形態が使用されるシステムの図である。指紋センサ１００は、指紋撮像装置１１０および指紋カメラ１２０を含む。撮像装置１１０およびカメラ１２０は、単一「ボックス」内で機械的、電気的、および光学的に接続できる。指１０５は指紋撮像装置１１０上の撮像装置１１０によって「視認可能」な位置に置かれ、カメラ１２０によって指紋１１５が取得され、後述する処理によって指紋１１５がモデル化される。
【００３６】
さまざまな理由から、現場作業、セキュリティ・システム、および他の用途などで使用するため、指紋センサ１００を可能な限り小さなパッケージで設計することは有用である。しかし、小型パッケージであっても、指紋撮像装置１１０およびカメラ１２０は、好ましくは指紋１１５の画像を高解像度で取り込むように設計される。小型パッケージ・サイズを達成する１つの方法は、新規の光学的設計によるものである。例えば、撮像装置１１０に、ホログラフィック光学素子（ＨＯＥ）を備えることができる。ＨＯＥにより、大型の集光光学系を使用することなく、指紋カメラ１２０を画像化される指紋１１５に十分近く配置して、指紋１１５の高解像度画像の特徴を取得できる。
【００３７】
ホログラフィック光学素子により、指紋撮像装置１１０、したがって指紋センサ１００のサイズを最小限にできるが、ＨＯＥは、一般に温度に敏感であり、温度がセンサの光学素子の動作に影響を与える可能性がある。したがって、ＨＯＥの温度感度を補償することが、指紋１１５の正確かつ高解像度の画像を取得するのに有用である。ＨＯＥの温度感度の補償は受動的または能動的のいずれであってもよく、図２を参照することから出発して詳しく説明する。
【００３８】
さらに図１を参照すると、指紋カメラ１２０は、制御チャネル／データ・リンク１２５を介してローカル・コンピュータ１３０と双方向に通信するためのインタフェースを備える。指紋カメラ１２０は画像データ１６０をローカル・コンピュータ１３０に送信し、ローカル・コンピュータ１３０は、制御データ１６５または画像データ１２５を含む他の情報を、リンク１２５を介して指紋カメラ１２０または撮像装置１１０に送信できる。
【００３９】
ローカル・コンピュータ１３０は、モデル化、認証、および許可など、画像データ１６０に加えられるさまざまな処理能力を備えている。ローカル・コンピュータ１３０は、ローカル・リンク１３２を介してローカル・データベース１３５と通信できる。画像データおよび関連のモデル１７０は、一括して、ローカル・リンク１３２を介してローカル・コンピュータ１３０とローカル・データベース１３５との間で通信される。さらに、管理データなどの他のデータもローカル・リンク１３２を介して通信して、後の検索のためにローカル・データベース１３５に格納できる。
【００４０】
さらに、ローカル・コンピュータ１３０は、インターネットなどのコンピュータ・ネットワーク１４０を介してリモート・コンピュータ１５０と通信できる。画像データおよび関連のモデル１７０は、ネットワーク通信リンク１４５を介して、ローカル・コンピュータ１３０、コンピュータ・ネットワーク１４０、およびリモート・コンピュータ１５０の間で通信される。リモート・コンピュータ１５０は、リモート・データベース・リンク１５２を介してリモート・データベースと通信する。
【００４１】
リモート・コンピュータ１５０は、ローカル・コンピュータ１３０の処理の一部またはすべてを備えることができ、あるいはリモート・データベース１５５からの画像データおよび関連モデル１７０の遠隔での検索、または指紋の生のスキャン画像の認証などの他のサービスを備えることができる。
【００４２】
図２は、指紋センサ１００の階層図を示す。指紋センサ１００は、図１に関して述べたとおり、指紋撮像装置１１０および指紋カメラ１２０を備えている。それぞれについて順に説明する。
【００４３】
指紋撮像装置１１０は、光学系２１０、および随意に能動制御回路／素子２２５を備える。光学系２１０は、光源２０５、導波路およびレンズなどの非ＨＯＥの光学素子２５０、ならびにホログラムを含む少なくとも１つのＨＯＥ４１０を備える。
【００４４】
光源は、平行化され拡大された光ビーム２０７を供給する。光源は、１つまたは複数のビーム成形光学素子を備えており、さらにＨＯＥと共に効果的に機能するレーザ・ダイオードなどのコヒーレントな光源、または非コヒーレントな光源を備えることができる。
【００４５】
随意の能動制御回路／素子２２５は、角度コントローラ２３０およびアクチュエータ２３５を備えることができる。アクチュエータは、直流（ＤＣ）モータ、ステッピング・モータ、ピエゾ−電気アクチュエータ、または光源２０５を指紋センサ１００での利用に十分な精度でさまざまな角度に移動させるのに使用できる他の電気−機械機構であってもよい。さらに、撮像装置１１０において、波長コントローラ２４０を使用することができ、この波長コントローラ２４０を用いて光源２０５の波長を変化させ、温度に起因するＨＯＥのブラッグ条件の変化を補償できる。さらに、撮像装置１１０は電力コントローラ２４５を用いて光源２０５の出力を制御し、指紋１１５の露光レベルを制御できる。
【００４６】
指紋カメラ１２０は、センサ・アレイ２１５および電子回路２２０を含む。センサ・アレイ２１５は、例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）であってよく、指紋センサ１００においての使用に十分精細な解像度を可能にする複数の画素を有する。電子回路２２０はセンサ・アレイ２１５に接続され、画素データを受け取って処理する。電子回路には、プロセッサ、メモリ、およびセンサ・データ通信インタフェースを含むことができる。
【００４７】
なお、図２の階層図は単なる例示であり、追加またはより少数の構成要素を含む別の方式で構成して、本発明の原理を実現することができる。
【００４８】
図３Ａは、指紋センサ１００を一般化して示した概略図であり、図２で導入した構成要素の部分集合を含む。指紋センサ１００の撮像装置１１０は、光学系２１０内に光ビーム２０７を放射する光源２０５を備えている。アクチュエータ２３５を光源２０５、光学系２１０、または両者に機械的に接続（直接または間接に）し、光ビーム２０７を角度制御して光学系２１０内に導くことができる。図２に関する上述の説明のとおり、能動制御回路２２５は、アクチュエータ２３５および／または光源２０５に制御信号３８９を供給する。能動制御回路は、制御または調節の目的のため、アクチュエータ２３５または光源２０５からフィードバックを受け取ることができる。
【００４９】
この実施形態においては、フィードバック信号３９１は、カメラ電子回路２２０によって能動制御回路２２５に供給される。典型的なフィードバック制御システムの場合と同様、フィードバック信号３９１は、実際の信号レベルと画像化性能に対応する所望の信号レベルとの間の差の関数として、カメラ電子回路２２０によって生成される。指紋センサ１００の場合には、フィードバック信号３９１は、光源２０５から放射される光強度の不足を表わすか、あるいはＨＯＥへの温度の影響によって発生する光学系２１０に投射され光ビーム２０７の角度誤差を表わすことができる。カメラ電子回路２２０は、画像データ１６０、その部分集合、またはセンサ・アレイ２１５によって提供される他の信号に基づいて、フィードバック信号３９１を決定できる。センサ・アレイ２１５の有効画素領域の外側の他の感光性領域３８０が、カメラ電子回路２２０に信号３８２を供給し、その電子回路からフィードバック信号３９１を取り出すこともできる。
【００５０】
さらに、カメラ電子回路２２０はセンサ・アレイ２１５に、指紋特徴画像３０２の画像化の間において使用する制御信号１６５を供給できる。さらに、カメラ電子回路２２０は通信リンク１２５を介してローカル・コンピュータ１３０と通信するためのインタフェース（図示されていない）を備えることにより、画像データ１６０を転送できる。
【００５１】
図３Ｂは、指紋センサ１００の詳細な図である。次に、撮像装置１１０およびカメラ１２０を簡単に説明する。
【００５２】
撮像装置１１０は、電力制御回路２４５、角度制御回路２３０、および波長制御回路２４０を備える。電力制御回路２４５は、インタフェース３９３を介して光源２０５にフィードバック信号を供給する。同様に、波長制御回路２４０は、インタフェース回路３９８を介して光源２０５にフィードバック信号を供給する。角度制御回路２３０は、インタフェース３９６を介してアクチュエータ２３５に信号を供給する。
【００５３】
光学系２１０は、光学素子２５０および少なくとも１つのＨＯＥ４１０を備える。光学素子２５０およびＨＯＥ４１０は、指紋１１５の特徴の画像化に適合するように配置される。光学素子２５０とＨＯＥ４１０との間の配置の詳細は、図４に関連して最初に詳細に説明する。
【００５４】
次に、図３Ｂの指紋カメラ１２０の詳細図を参照すると、電子回路２２０が複数の電気部品を備えており、それら電気部品には、ロジック３３０、マイクロプロセッサ３３５、マイクロプロセッサ・メモリ３５５、システム・メモリ３４５、およびインタフェース回路３６０が含まれ、さらにセンサ・アレイ２１５がデータをアナログ信号の形式で出力する実施形態においては、アナログ−ディジタル変換器（ＡＤＣ）３２２が含まれる。マイクロプロセッサ３３５は、ロジック３３０に組み込むこともでき、あるいはバス（図示せず）を介してロジック３３０と通信する別個の構成部品であってよい。ロジック３３０は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）または他の論理デバイスであってもよく、あるいはロジック３３０に関して本明細書で説明する機能を実行するように構成されたプロセッサであってもよい。
【００５５】
センサ・アレイ２１５とロジック３３０との間の通信は、制御インタフェース３２５、データ・バス３２０、および、ある特定の場合には他のデータ・ライン３８５を介して行なわれる。データは、用途によっては、データ・バス３２０を介してセンサ・アレイ２１５から１ＭＨｚ〜６０ＭＨｚの間の速度で「読み出し」されるが、この速度は用途および技術的制約に基づいて増減できる。この実施形態においては、センサ・アレイ２１５の有効画素領域の外側の他の感光性領域３８０がライン３８５を介してロジック３３０にフィードバック信号３８２を供給し、このフィードバック信号を利用して、電力制御回路２４５への電力フィードバック３９２の供給、角度制御回路２３０への角度フィードバック３９５の供給、または波長制御回路２４０への波長フィードバック３９１の供給、あるいはこれらの組み合わせを実現できる。ロジック３３０をセンサ・アレイ２１５内の画素の部分集合から信号を受け取るように設計することにより、角度フィードバック信号３９５、波長フィードバック信号３９１、または電力フィードバック信号３９２、あるいはこれらの任意の組み合わせの計算に利用できる。ロジック３３０またはマイクロプロセッサ３３５は、最小二乗平均（ＬＭＳ）法、最適化法、強度差法、または単一または多変数制御の決定に有用な他のプロセスなど、さまざまな技法を使用することによってフィードバック信号（すなわち、電力フィードバック３９２、角度フィードバック３９５、または波長フィードバック３９１）を決定できる。
【００５６】
さらに図３Ｂを参照すると、マイクロプロセッサ３３５は、マイクロプロセッサ・メモリ・バス３５０を介してマイクロプロセッサ・メモリ３５５と通信する。ロジック３３０は、システム・メモリ・バス３４０を介してシステム・メモリ３４５と通信する。システム・メモリ３４５は、メモリ／インタフェース・バス３６５を介してインタフェース回路３６０と通信できる。インタフェース回路３６０は、ロジック／インタフェース制御バス３７０およびロジック／インタフェース・データ・バス３７５を介してロジック３３０と通信する。インタフェース回路３６０は、制御線３６２およびデータ線３６４を含むローカル・バス１２５を介してローカル・コンピュータ１３０と通信する。
【００５７】
作動においては、光源２０５は拡大された平行光学ビーム２０７を発生し、このビームを光学素子２５０およびＨＯＥ４１０によって投射し、カバー・プレート４１５で反射させて、センサ・アレイ２１５によって指紋１１５の特徴を画像化する。センサ・アレイ２１５は、指紋１１５の少なくとも一部の画像を表わすデータを、図３Ｂのデータ・バス３２０を介してロジック３３０に、例えば４０ＭＨｚのサンプリング・レートで出力する。ロジック３３０は、この画像データ１６０（図１）を、各種の実施形態においてさまざまな場所に導く。例えば、一実施形態においては、ロジック３３０は画像データ１６０をシステム・メモリ３４５に導いて、別の処理を実行するか、あるいは画像データ１６０をロジック／インタフェース・データ・バス３７５を介してインタフェース回路３６０に導いて、ローカル・コンピュータ１３０へ直接転送する。さらに、ロジック３３０は、指紋センサ１００に能動フィードバック制御が使用されている実施形態においては、画像データ１６０の一部をマイクロプロセッサ３３５へと導いて、フィードバック信号３９２，３９５，３９１を決定できる。
【００５８】
図４は、撮像装置１１０の概略図である。まず撮像装置１１０に関しては、光源２０５が、拡大されたコヒーレント光ビーム２０７を、例えば６５５ｎｍの波長で発生する。光ビーム２０７は、光２０７を基板−空気の界面における内面全反射によって導波路４０５を通って案内する角度で、光学素子４０５に入る。光ビーム２０７は、ホログラフィック光学素子（ＨＯＥ）４１０と基板導波路４０５との間の界面に入射し、この地点で、光ビーム２０７の一部が、ホログラフィック格子を有すＨＯＥによって案内面に対してほぼ直角に回折され、カバー・プレート４１５を通って指１０５に達する。カバー・プレート４１５と指紋１１５との界面（本明細書において「指接触面」と称する）における回折光のフレネル反射が、回折光の一部を、ＨＯＥ４１０を通して戻って、基板導波路４０５を通過し、カメラ１２０の入口面（すなわち、センサ・アレイ２１５）に導く。カバー・プレートからの反射は、物体がカバー・プレートと光学的に接触する位置では抑制される。残りの部分の反射光が、これら接触領域の画像をカメラ１２０に伝達する。図１に関してすでに説明したように、指紋１１５の画像を表わす画像データ１６０は、データ・バス１２５を介してローカル・コンピュータ１３０に導かれる。
【００５９】
指紋撮像装置１１０の典型的な一実施形態は、以下のように構成される。光源２０５は、６５２ｎｍで５ｍＷの光を発光するレーザ・ダイオードである。基板（例えば、ガラス）導波路４０５は水平から約６０度の角度で斜めに切り落とされた、レーザ光２０７の入口面を有する。導波路４０５の寸法は、長さ３６ｍｍ、厚さ２．５ｍｍ、幅２５ｍｍである。カバー・プレートは、厚さが１ｍｍであり、２５×２５ｍｍの正方形表面を有する。この例においては、指紋１１５の画像は、６μｍ平方の画素からなる１０２４×１２８０の配列および２５６のグレーレベルを有するＣＭＯＳ電子撮像装置によって取り込まれる。結果として得られる画像の寸法は６．１ｍｍ×７．７ｍｍであり、その解像度は、１ｍｍ当たり１６７画素、すなわち１インチ当たり４２００画素である。
【００６０】
作動においては、指１０５が指接触面４２０に押し付けられたとき、指紋１１５の隆線が光学的に接触して反射を抑制する。毛穴は、隆線に沿った凹所であるため、毛穴の位置ではカバー・プレートからの反射が生じる。その結果、カメラ１２０に提供される指紋１１５の画像は、谷線についての明るい色の領域と、および隆線に沿って並んだ明るい毛穴を有する暗い隆線とを含む。ＨＯＥ４１０によって回折された光ビーム２０７が平行光で、均一な波面を有している場合、カメラによって歪みのない指紋１１５の高解像度画像を取り込むことができる。
【００６１】
図５は、カメラ電子回路２２０の一部の概要図である。この概要図は、センサ・アレイ２１５およびＦＰＧＡ３３０の配置を示している。これらの構成部品２１５、３３０の寸法により特定の配置となり、この配置においては、センサ・アレイ２１５によって取得される指紋画像５００は、例えば画像の左右の向きが反転し、あるいは例えば所望の視認位置から時計回りの位置に画像が回転するなどによって、実際とは異なる方向に向くように指１０５が撮像装置１１０の上面に置かれることになる。画像は好ましくは、および場合によっては、既存の法令による画像データベースの格納および比較に使用されている従来からの向きを維持するため、白色カード上でインクを付けて回転された場合に観測される方向と同じ向きで取得および表示される必要がある。したがって、ＦＰＧＡ３３０をプログラムすることにより、所定のデータ操作によって画像の向きを変更できる。例えば、システム・メモリ３４５を画像データ１６０の量の２倍以上を格納するように設計し、ＦＰＧＡ３３０がローカル・コンピュータ１３０にデータを読み出す方法でメモリ内に画像データを再書き込みし、これにより、指紋画像５００を標準的な「先端が上」の向きで閲覧者に対して表示することができる。システム・メモリが大きい場合には、システム・メモリ３４５の大きさによりさらに、複数のデータ・サイズの指紋画像５００を格納して、バッファリングまたは平均化の目的に使用できる。なお、システム・メモリ３４５は、特定の用途に応じて、上述よりも大きくても、または小さくてもよい。
【００６２】
図６Ａは、ローカル・コンピュータ１３０の階層図である。ローカル・コンピュータ１３０は、センサ・データ／制御インタフェース６０５、ソフトウェア６１０、表示装置６３０、ローカル・ストレージ６３５、およびネットワーク・インタフェース６４０を備る。ソフトウェア６１０は、処理ソフトウェア６１５、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）６２０、ローカル・データベース１３５、およびセンサ制御ソフトウェア６２５を含む。ローカル・コンピュータ１３０は、指紋センサ１００において機能するように専用化された標準的コンピュータであってよく、あるいは指紋センサ１００における性能を最適化するための特定のセンサ／データ制御インタフェース６０５など、特定の最適化されたハードウェアを備えるカスタム設計のコンピュータであってよい。
【００６３】
図６Ｂは、ローカル・コンピュータ１３０によってロードおよび実行できる典型的な処理ソフトウェア６１５のブロック図である。処理ソフトウェア６１５は、取り込みソフトウェア６４５（図１４）、登録ソフトウェア６５０（図１３〜１５）、分析ソフトウェア６５５（図１６〜２０）、管理ソフトウェア６６０（例えば、データベース管理）、および追加の情報処理ソフトウェア６６５（例えば、セキュリティ機能、ヘッダ情報、および透かし）を含むことができる。処理ソフトウェア６１５の詳細は、上記関連の図面を参照して後で説明する。
【００６４】
図７は、（ｉ）指紋センサ１００を用いて指紋１１５を画像化し、（ｉｉ）指紋の少なくとも一部分の画像を表わす画像データ１６０を処理するプロセス７００のシステム・レベルのフロー図である。プロセス７００は、指紋センサ１００が指紋画像データを取り込むことから開始される（ステップ７０５）。画像データ１６０は、前処理のために指紋カメラ・プロセッサ３３５またはローカル・コンピュータ１３０に送られる（ステップ７１０）。前処理はシステム性能の高速化を支援すると同時に、帯域幅が限定されるコンピュータ・インタフェースへの費用対効果の大きい撮像装置の接続を維持できる。前処理７１０としては、画像方向の変更、画像校正、画像の拡大縮小、センサ・アレイ２１５の画素の全体領域の平坦化、センサ・アレイ２１５の欠陥画素の補正、取り込んだ画像データ１６０の間引き、画像データへの暗号化の適用、画像データへの透かしの適用、画像データへのヘッダ情報の追加、または随意に可逆的圧縮技術によるデータの圧縮が挙げられる。画像データ１６０の転送および／または格納については、別の方式の前処理も適用できる。画像データ、および随意に追加のデータ（まとめて、７２５）は、指紋カメラ・プロセッサ３３５、ローカル・コンピュータ１３０、またはリモート・コンピュータ１５０に送られ、画像データ１６０の処理がなされる（ステップ７１５）。画像データ１６０の処理の例としては、指紋の特徴のモデル化、指紋の登録、指紋の少なくとも一部分を表わすデータに関連する個人の認証、および個人の識別が挙げられる。プロセス７００は、ステップ７２０で終了する。
【００６５】
図８は、画像を指紋の特徴の関数としてモデル化するプロセス８００のフロー図である。画像データ１６０は、勾配エッジ検出器８０５によって処理される。勾配エッジ検出器は、画像データおよび指紋の特徴（まとめて、８１５）をモデル生成器８１０に提供する。モデル生成器は、指紋のモデルを指紋の特徴の関数として生成する。モデル生成器８１０は、画像データおよびモデル（まとめて、１７０）を、ローカル・データベース１３５に出力し、あるいは、例えばリモート・コンピュータ１５０などの他のプロセッサに出力して、別の処理またはリモート・データベース１５５への格納がなされる。
【００６６】
図９〜１２は、（i）ユーザに表示され、（ii）モデル化され、（iii）処理（例えば、認証、識別等）され、あるいは（iv）後の検索のために格納された指紋１１５の画像を含む。図１３〜２０は、解像された毛穴を有する高解像度の指紋および解像された毛穴のない低解像度の指紋の両方の分析を改良する典型的なプロセスを含む。図１３〜２０の処理は、従来の隆線曲線に加えて隆線形状もしくは隆線輪郭、ならびに毛穴の位置、形状および特徴を含むことができる、指紋の識別情報を使用することによって分析を改良する。処理について説明する前に、指紋の画像および処理により決定された指紋の特徴を示すオーバーレイについて、簡単に説明する。
【００６７】
図９は、指紋センサ１００によって取り込まれた画像データ１６０によって表わされる指紋画像９００の例である。明るい色（例えば、灰色）の谷線（Ｖ）９０５および暗い隆線（Ｒ）９１０が見られる。毛穴（Ｐ）９１５、隆線９１０、隆線細部（ＲＤ）９２０、および特徴点（Ｍ）９２５がすべて、この図中に示されている。これらの種類の特徴のいくつかまたはすべてを、図１３〜２０のプロセスで使用して、指紋画像９００の比較およびマッチングを実行できる。指紋画像９００に含まれる特徴点９２５は１０個未満であり、特徴点９２５のほぼ１０倍の数の毛穴９１５が含まれている。
【００６８】
図１０は、「輪郭」の解像度レベルで得られた特徴の表示を含む画像データ１６０の例である。太い線１００５が隆線９０５と谷線９１０との間の識別された境界を描き、毛穴９１５のいくつかの輪郭も描いている。太い線１００５で輪郭が描かれた特徴は実物であると考えられ、後の指紋マッチング・プロセスにおいて使用される。雑音は細い線１０１０によって描かれ、マッチング・プロセスには使用されない。単一指紋の学習モデルは、全体の指紋画像データ１６０のさまざまな領域からのこれら特徴の１つまたは複数セットを含んでいる。
【００６９】
図１１は、小さい中央領域１１０５を有する指紋画像データ１６０の例であり、この領域は、図１３で始まり後で説明される勾配エッジ検出方法を使用して識別された強調表示された特徴を含む。特徴は、「詳細」レベルの解像度で得られている。図１０と同様、太い線１１１０が「実物」（すなわち、雑音ではない）特徴を示しており、細い線１１１５が雑音を示している。
【００７０】
ローカル・コンピュータ１３０は、画像データ１６０を、ＧＵＩ６２０において指紋画像９００の形で表示できる。標準または専用のＧＵＩ技法を用いることによって、ユーザは、例えば、（i）マッチングのために提供しなければならない特定の特徴を選択し、（ｉｉ）モデル化領域１１０５を任意の方向に動かして、別の領域をモデル化し、（iii）モデル化領域のサイズを拡大または縮小し、あるいは（iv）領域内の特徴を選択または選択解除して、雑音がモデルの一部となることを低減し、または特定の特徴を領域内に含むようにする、ことができる。
【００７１】
図１２は、図１１に示した指紋からのモデル領域１１０５の拡大図であり、ＧＵＩ６２０を介してユーザによって操作された特徴または雑音の表示を含む。指紋画像９００内の、太い灰色の線１１１０は実物であり、黒い線１１１５は雑音である。しかし、ユーザは、自動処理によって生成された結果の変更を望むこともある。例えば、自動化処理が特徴１２０５を指紋の実物の特徴であると決定したとしても、ユーザはグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を用いて、ユーザ自身が雑音であると考える特定の特徴１２０５を選択解除できる。この手動選択のプロセスは、反対に作用することもでき、すなわち自動処理が雑音であると判断した特徴を、ユーザがＧＵＩ６２０を使用して再選択して指紋の実物の特徴１２１０として含むこともできる。
【００７２】
登録されたモデル情報のセットには、数千もの特徴が含まれている。これらの特徴についてのその後の比較によって、例えば登録されたすべての特徴の８０％を見出す。これは、例えば登録された元の画像の５×５ｍｍの小さな領域内の総数５０００の特徴とマッチングする４０００の別個の特徴が見出されることを意味する。
【００７３】
さらに、ユーザは、マッチングの判定基準として、すべての特徴の割合に加え、必要に応じて特定の特徴１２１５または特定の特徴の割合を定義できる。マッチングに必要とされる特徴１２１５が多いほど、検出を誤る可能性は少なくなるが、検出を見落とす可能性が高くなる。したがって、例えば８０％など、必要とされる特徴１２１５についてのしきい値数を、雑音、歪み、照明または他の画像化関連の影響を考慮して指定することができる。
【００７４】
複数の生体情報、例えば個人の複数の指紋、指紋および掌紋、指紋および虹彩のスキャン画像等を取得して、モデル化できる。複数の生体情報を二乗平均平方根または重み付き和などのさまざまな方法で組み合わせて、「組み合わせ判定基準」とできる。組み合わせ判定基準は、後に、取得した複数の生体情報を将来取得される画像（例えば、生のスキャン画像）との比較に使用できる。複数の生体情報を組み合わせることで、システムの信頼性を向上できる。
【００７５】
画像データおよびモデル１７０は、一括して、セットの対として、図１に関してすでに説明したとおりローカル・コンピュータ１３０からローカル・データベース１３５またはリモート・コンピュータ１５０に転送できる。例えばＩＣカードや運転免許証に関して、可能な最小のモデルが必要とされる用途においては、付随の画像を含まないモデルのみを使用できる。概略特徴、詳細特徴、必須特徴１２１５、および精細（例えば、毛穴）特徴を、モデルの一部として格納し、後の処理の際に使用できる。
【００７６】
次に本発明の処理の態様によって、２つの主要ステップ、すなわち指紋の登録（図１３〜１５）および指紋のマッチング（図１６〜１９）を説明する。登録の際には、高解像度のディジタル指紋（例えば、指紋画像９００を表わす画像データ１６０）が取得され、後の指紋マッチングに使用される１つまたは複数の特徴セットが識別される。指紋マッチングは、それら特徴セット（例えば、必須特徴１２１５などの隆線のずれの詳細、毛穴、および特徴点）を未知の指紋と比較し、２つの指紋が同じ個人からのものであるか否かを決定する。これら２つの指紋の画像発生源は、高解像度の指紋のデータベース、生のスキャン画像、低解像度の過去の指紋データベース、遺留指紋（すなわち、犯罪現場で「採取」される指紋）、またはこれらの画像発生源の組み合わせであってよい。本発明は、高解像度の画像によって得られる大量のデータを利用するが、これらの技法は低解像度の画像においても利用できる。
【００７７】
図１３〜２０のプロセスは、勾配エッジ検出技法を用いることによって指紋の特徴を識別する自動指紋認識法を示す。一実施形態においては、特徴はグレースケールで取り込まれる。別の実施形態においては、色が取得された画像の一部であってもよい。この技法は構造的特徴のエッジを識別して追跡し、隆線および毛穴の輪郭を描く。十分に高い解像度で、隆線の輪郭は数千もの固有の構造的特徴（すなわち、レベル３の特徴）を含み、これら特徴は指紋マッチングにおいて使用できる。この能力は、隆線パターンを数種類の特徴点に低減する（２値化または細線化によって）システムにおけるマッチングの信頼性を向上させる。高解像度の指紋の特徴が豊富であるため、本発明の原理による方法および装置は、小さな指紋の信頼性の高い高速マッチングを、特徴点のみに基づく標準的なシステムに比べてはるかに高い精度で可能にする。
【００７８】
図１３〜２０のプロセスは、修正が加えられていない指紋１１５のグレースケール画像を分析して、計算時間および誤った採択の割合の両者を低減する。好ましい実施形態においては、エッジ検出ソフトウェアが、毛穴および隆線の輪郭を解像できる高解像度画像の取得技法と組み合わされる。
【００７９】
図１３は、指紋１１５を登録する典型的なプロセス１３００のフロー図である。最初に、指紋１１５が取り込まれる（ステップ１３０５）。画像を取り込む典型的なプロセスが図１４に示されている。
【００８０】
図１４は、図４に関して述べた指紋１１５の画像を取得する典型的なプロセス１４００のフロー図である。直接光ビーム２０７は基板型導波路４０５を通って伝播される（ステップ１４０５）。指１０５は、カバー・プレートの接触領域に押し付けられる（ステップ１４１０）。指紋カメラ１２０の露光時間は、手動または自動で調節される（ステップ１４１５）。指紋画像３０２（図３Ａ）が取得され（ステップ１４２０）、プロセス１４００は図１３のプロセス１３００に戻り（ステップ１４２５）、別の処理がなされる。
【００８１】
再び図１３を参照すると、取得された後、画像データ１６０は、これらに限定されないが、ＩＥＥＥ１３９４（ファイアワイヤ）、ＵＳＢ、シリアルＡＴＡ、光ファイバ・ケーブル、ブルートゥースまたは８０２．１１ｇなどの適用可能な任意のワイヤレス通信プロトコル、あるいはイーサネット（登録商標）などの、多数の可能な接続プロトコルのうちの１つによって、ローカル・コンピュータまたはネットワークに接続されたリモート・コンピュータ１３０、１５０のそれぞれに転送される（ステップ１３１０）。次いで、画像データ１６０は、所望のファイル形式に変換され（ステップ１３１５）、さらにヘッダ情報および随意に電子透かしを、画像データ１６０に追加できる。ヘッダは、指紋１１５に関する情報、ならびに取得の方法、日時および場所、取得装置の製造者、型式およびシリアル番号、コンピュータの固有ＩＤおよび名称、ならびにオペレーティング・システムにログインしているオペレータの名前、ならびにこれらに限定されないが、写真、声の記録（「声紋」と称されることもある）、署名、または他の識別情報を含む個人についての個人情報などの関連情報へのポインタを含むことができる。電子透かしを追加することにより、画像およびデータ・ヘッダの後の無許可の変更を防止できる。指紋画像に電子透かしを追加する方法の一例は、YeungおよびPankantiによる「指紋認識および検索における検証電子透かし（Verification watermarks on fingerprint recognition and retrieval）」、Journal of Electronic Imaging、９（４）、４６８〜４７６頁（２０００年）に記載されている。市販の電子透かし追加方法も利用できる。
【００８２】
さらに図１３を参照すると、指紋が取得（ステップ１３０５）された後、指紋の特定の固有の特徴が識別および抽出され、図１５に関して後で説明するプロセスに従って、「学習モデル」として格納される（ステップ１３２０）。このモデルを、モデルの特徴セットを対象画像または「現在の」画像の対応する特徴と比較することによって、後続の指紋の検証（１対１のマッチング）に使用できる。通常は指紋の画像全体からの特徴が抽出されて格納され、指紋の識別（１対多のマッチング）に使用される。モデルを構成する典型的なプロセスを、図１５に関して説明する。
【００８３】
図１５は、後の分析およびマッチングに使用する指紋のモデルを生成する典型的なプロセス１５００のフロー図である。高解像度画像から少なくとも２つのモデル、すなわち、隆線曲線を含む低解像度「概略」モデルと、隆線輪郭、隆線形状、および毛穴を含む高解像度「詳細」モデルが構成される（ステップ１５０５）。隆線の輪郭および毛穴に関する詳細は、一般に概略モデルにおいては考慮されない。例えば、概略レベルで典型的に識別される特徴を示す図１０を、詳細レベルで見られる特徴を示す図１１および１２と比較されたい。より以上の改良には、面積および中心位置などの毛穴の特徴情報をさらに厳密に識別するように特別に設計された第３高詳細モデルが追加される。３つのモデルのそれぞれについてエッジ検出レベルを変更することにより、隆線における毛穴などの特定の詳細部を高精度で識別できる。
【００８４】
概略モデルは含む情報が少ないため、候補画像を詳細レベルでマッチングさせることを試みる前に、まず候補となるマッチングについて概略レベルで画像を比較することによって、計算時間を減少できる。概略モデルおよび詳細モデルの両方を、同一勾配エッジ検出（例えば、グレースケール勾配エッジ検出）方法を用いて構成できる（ステップ１５１５）。一実施形態においては、概略モデルは、元の画像の画素の一部から決定される。この場合の一部の各画素の値は、元の画像の所定数の隣接画素についての平均値である。指紋マッチングにおける第１ステップは、概略モデルを比較することである。マッチングは概略レベルで見出し、次いで詳細レベルで比較がなされる。次いで詳細マッチングを必須詳細によって補うことができ、その後、さらに、精細な毛穴レベルで比較がなされる。
【００８５】
一実施形態においては、図４の指紋撮像装置１１０によって取得される画像は６．１ｍｍ×７．７ｍｍである。この比較的大きな指紋は一般に、より小さい１つまたは複数の領域に分割され、この領域を用いて個々のモデルが構成される（ステップ１５１０）。これらのモデル領域を手動で選択して、特定の領域に見られる特に関心のある特徴を取得でき、あるいは、領域の数、領域のサイズ、および領域の位置を画定する調整可能なソフトウェア設定を用いて、これらのモデル領域を自動で選択できる。好ましくは、これらサイズの選択は、多数の固有の特徴を含むだけの十分な大きさのサイズとし、かつ皮膚の弾性変形に関連する問題を軽減して、より小さい相対モデル・サイズを使用することによって計算時間を最小限にするように、十分小さいサイズとする。全体の指紋の部分領域において識別された特徴は、「特徴セット」と称する。学習モデルは、特定の指紋についてのすべての特徴セットの集合を含み、あるいはいくつかの学習モデルは、特定の指紋の一部分についての特徴セットをそれぞれ含むこともできる。
【００８６】
各解像度レベルおよび学習モデルの一部として選択された指紋の各領域についての特徴は、グレースケール勾配エッジ検出方法を用いて識別され、抽出される（ステップ１５１５）。最初に、この目的のために開発された比較的多数の方法のうちの１つを用いて、モデルの画素のそれぞれについて勾配が推定される（例えば、D. A. ForsythおよびJ. Ponceの「コンピュータ・ビジョン、最新のアプローチ（Computer Vision A Modern Approach）」、Prentice Hall、New Jersey、２００３年、第８章を参照）。
【００８７】
勾配を推定するのにしばしば使用される特に有用な方法は、画像にガウス雑音フィルタを適用し、次いで「有限差分」アルゴリズムを使用して勾配の計算を実行する。勾配の計算後、勾配の方向において局所最大勾配を有する画像点を識別し、エッジ点としてマーク付けできる。次のステップは、隣接するエッジ点を識別することである。これは、通常は、最初のエッジ点を通過する、勾配の方向にほぼ垂直方向に位置する元のエッジ点に最も近い画素を見出すことによって達成される。これらの新しい画素の勾配値が決定され、（ｉ）その勾配の方向に沿って最大の勾配を有する画素であって、かつ（ｉｉ）しきい値を超える値を有する勾配を有する画素が、次のエッジ点として指定される。この手順は、エッジが終端するまで、あるいはエッジが閉じて連続曲線を形成するまで続けられる。エッジの終端は、候補エッジ点の勾配がしきい値よりも小さい場合は、以前に決定されたエッジ点において生じる。次のステップにおいて、以前に検討されていないエッジ点が特定され、そのエッジが、上述のステップに従って追跡される。この全プロセスは、可能なすべてのエッジ点が検討されるまで繰り返される。次いで、自動のソフトウェア手順を用いて指紋の特徴を雑音から分離する。例えば、実際のエッジは、ある最小幅を有する特徴を画定していなければならない。さらに、毛穴を囲まない線は、真の特徴エッジであると考えられるためには、ある最小距離だけ延びていなければならない。さらに、毛穴は隆線においてのみ生じ、谷線において生じることはない。追加のルールは、ソフトウェア設定を調整することによって適用できる。随意のステップによって、特徴を追加または削除することにより、モデルを手動で編集可能になり（ステップ１５２０）、またユーザが、マッチングが成功するために存在しなければならないモデルの特定の特徴を指定可能になる（ステップ１５２５）。すべての編集は、元の画像についてではなく、特徴についてなされ、元の画像は、あらゆる変更から慎重に保護される。この手順によって識別される特徴の例は、図１０〜１２に関してすでに説明した。多くの市販のソフトウェア・アプリケーションを利用してエッジ検出が可能であり、あるいは、専用のソフトウェア・アプリケーションを設計することにより、本明細書に説明した処理を実行することもできる。プロセス１５００は、図１３の登録プロセス１３００に戻る（ステップ１５３０）。
【００８８】
再び図１３を参照すると、学習モデルの生成のための特徴抽出の後、元の指紋画像およびモデル・データ１６０が、随意に索引付け、圧縮、および暗号化され（ステップ１３２５）、モデルと共に格納される（ステップ１３３０）。圧縮方法の１つは、５００ｄｐｉの指紋についての連邦捜査局（ＦＢＩ）標準であり、ウェーブレット／スカラー量子化（ＷＳＱ）と称されている。これは、１２．９の圧縮比を有する不可逆的方式である。このＦＢＩ標準に従うと、圧縮された画像は、手動によるマッチングおよび特定の自動マッチング方法に使用できる元の指紋の記録を生成する必要がある。あるいは、可逆的圧縮技法を使用して画像を格納してもよい。他方で、マッチングに使用される学習モデルは、はるかに少ない格納空間しか必要とせず、また圧縮または非圧縮で格納することもできる。
【００８９】
指紋マッチングは、個人の身元を確認するために使用され（１：１のマッチングと称される）、あるいは未知の指紋の画像発生源を識別するために使用される（１：ｎのマッチングと称される）。両方の方法はともに、データベースからの既知の指紋を、検証のため生のスキャン指紋と比較し、あるいは識別のために未知の指紋と比較する。この指紋マッチングの基本的なステップは、検証および識別の両者について同一である。
【００９０】
指紋の検証は、特に重要な種類の指紋マッチングである。指紋の検証は、生のスキャン画像を登録済みの画像と比較して、その生のスキャン画像の指紋を提供する個人の身元を確認する。指紋の検証についてのフロー図が、図１６、１７、１８および１９に示されている。
【００９１】
最初に、ユーザはパスポート、免許証、ＩＣカードまたは他のＩＤなどの身分証明、名前またはパスワードを提示し（ステップ１６０５）、それらのいずれかを用いて、当該ユーザのすでに登録済みの指紋モデルを提供または検索できる。なお、用途に応じて、モデルはＩＤに関して検索または格納できる。次いで、生のスキャンによるユーザの高解像度の指紋がリアルタイムで取得され（ステップ１６２０）、全体の指紋について「概略」特徴、「詳細」特徴、および「毛穴」特徴が、図９〜１２に関して説明したとおり抽出される（ステップ１６２５）。
【００９２】
図１６は、「概略」解像度レベルにおける指紋検証の初期プロセス１６００のフロー図である。ユーザの学習モデルからの概略特徴セット（ステップ１６１０、１６１５）が、図１８に関して後で説明するプロセスに従って、生のスキャン画像からの対応する特徴と比較される（ステップ１６３０）。この比較は、マッチングが見出されるまで、あるいはモデルの特徴セットのすべてが生のスキャンの概略特徴と比較されるまで、繰り返される（ステップ１６３５、１６４０、１６４５）。マッチングが見出されない場合、プロセス１６００は終了し（ステップ１６５５）、当該特定モデルについては、詳細レベルにおける別の処理は実行されない。概略レベルにおいてマッチング候補が見出された場合（ステップ１６３５）は、図１７Ａに従って、マッチング手順が詳細レベルで繰り返される（ステップ１６５０）。
【００９３】
図１７Ａは、「詳細」解像度レベルにおける指紋の検証プロセス１６５０のフロー図である。プロセス１６５０は、学習モデルからの詳細特徴セットを選択する（ステップ１７０５）。プロセス１６５０は、後で説明する図１８のプロセスに従って、画像およびモデルからの詳細特徴を比較する（ステップ１７１０）。この比較は、マッチングが見出されるまで、あるいはモデルの特徴セットのすべてが生のスキャンの詳細特徴と比較されるまで、繰り返される（ステップ１７１５、１７２０、１７２５）。マッチングが見出されない場合、プロセス１６５０は終了し（ステップ１７３５）、当該特定のモデルについては、必須特徴レベルにおける別の処理は実行されない。詳細レベルにおいてマッチング候補が見出された場合（ステップ１７１５）であって、「必須」特徴または精細「毛穴」特徴が指定されていない（すなわち、詳細しきい値が満足されている）場合には、マッチングの存在が宣言される。詳細レベルにおいてマッチング候補が見出された場合（ステップ１７１５）であって、マッチング必要条件において「必須」および／または「毛穴」が指定されている場合には、必須特徴についてのマッチング手順が、図１７Ｂに従って繰り返される（プロセス１７３０）。
【００９４】
図１７Ｂは、［随意の］必須特徴についての指紋の検証プロセス１７３０のフロー図である。プロセス１７３０は、学習モデルからの特徴セットから必須特徴を選択する（ステップ１７３２）。プロセス１７３０は、後で説明する図１８のプロセスに従って、モデルの特徴セットからの必須特徴を、生のスキャン画像において識別された特徴と、モデルの当該必須特徴を得るために使用されたものと同一解像度を用いて比較する（ステップ１７３４）。比較は、マッチングが見出されるまで、あるいは必須特徴レベルのモデルの特徴セットのすべてが生のスキャン画像と比較されるまで、繰り返される（ステップ１７３６、１７３８、１７４０）。マッチングが見出されない場合、プロセス１７３０は終了し（ステップ１７４５）、当該特定のモデルについては、毛穴マッチングのための別の処理は実行されない。必須特徴がマッチングする場合（ステップ１７３６）、マッチング手順が、図１７Ｃに従って、「精細」レベルの毛穴について繰り返される（存在する場合、プロセス１７５０）。
【００９５】
図１７Ｃは、随意の「精細」解像度における毛穴についての指紋の検証プロセス１７５０のフロー図である。プロセス１７５０は、精細解像度の学習モデルからの特徴セットからの毛穴を選択する（ステップ１７５２）。プロセス１７５０は、後で説明する図１８のプロセスに従って、モデルの特徴セットからの毛穴を、生のスキャン画像において識別された毛穴と比較する（ステップ１７５４）。この比較は、マッチングが見出されるまで、あるいは精細レベルのモデルの特徴セットのすべてが検査されるまで、繰り返される。毛穴特徴のしきい値が満足された場合、マッチングの存在が宣言される（ステップ１７７０）。
【００９６】
図１８は、学習モデルと現在の画像との間にマッチングが存在するか否かを決定するのに使用されるプロセスの概要を示したフロー図であり、現在の画像とは、例えば生でスキャンされる指紋画像であり、ここではこれを例として使用する。指紋の特徴は、概略、詳細、または精細解像度のいずれかで相関関係が決定される（ステップ１６３０、１７１０、１７３４、１７５４）。モデルの特徴セットは、生のスキャン画像全体の特徴セットに重ね合わされる（ステップ１８０５）。通常は、モデルの特徴セットの方が小さいため、生スキャンの特徴セットの一部分にのみ重なる。次いで、モデルの特徴セットとモデルの特徴セットが重ね合わされた生スキャン画像の一部分との間で、相関関係が計算される（ステップ１８１０）。画像間の相関を決定するのに一般に使用される方法はいくつか存在する（例えば、Maltoni、Maio、Jain、およびPrabhakarの「指紋認識ハンドブック」、Springer社、２００３年、第４章）。特に有用な方法は、両者の「相互相関」によって示される２つの画像の類似性と考える（例えば、Maltoni、Maio、Jain、およびPrabhakarの「指紋認識ハンドブック」、Springer社、２００３年、第４章）。この方法を使用して、特徴セットがこの特徴セットが重ね合わされている生のスキャン画像に対して所定の範囲で拡大、収縮、および回転するときに、生のスキャン画像とモデルの特徴セットとの間の相互相関が計算される。次いで、特徴セットが、生スキャン画像の別の部分に平行移動され（ステップ１８２５）、相互相関の計算が繰り返される。このプロセスが、モデルのすべての特徴セットについて繰り返される（ステップ１８２０）。相互相関がしきい値を超え（ステップ１８１５）、かつ特徴の所定の割合が生スキャン画像の特徴とマッチングする場合（ステップ１８３０）、マッチングが達成される（ステップ１８３０）。そうでない場合、マッチングは存在しない（ステップ１８４０）。
【００９７】
図１９は、相関の決定（ステップ１８１０）において随意に実行される「適応的一致（adaptive conformity）」プロセス１９００である。適応的一致プロセス１９００は、図１８の相関プロセスの性能を向上させるのに使用される。適応的一致は、概略および／または詳細および／または精細の各レベルのモデルが導き出される元の指紋において、あるいは生のスキャン指紋画像の画像化において、指紋の特徴に線形または非線形のずれが生じている場合に、指紋の特徴のマッチングを可能にする。そのような線形または非線形のずれは、指１０５を画像化表面（例えレンズ４１５）にさまざまな方法で（例えば、横方向、縦方向、または回転方向、あるいは過剰な強さまたは弱さで圧力を加えるなど）押し付けることと、皮膚の弾性とに生じる。横方向、縦方向、または回転方向の場合には、指紋の一部は正常に画像化される可能性があるが圧縮、拡大、または回転が、指紋の他の部分に生じる可能性がある。過剰に強い、あるいは過剰に弱い圧力の場合には、それぞれ指紋の一部または全体において、隆線９０５のサイズが太くなり、あるいは細くなる可能性がある。適応的一致のプロセス１９００により、指紋の不均一性を考慮に入れるが、特徴を全く変更しないようにして、モデルの形状を適応的一致可能にし、これにより、本発明の原理による識別および検証プロセスに対する完全性を維持できる。歪みのためにわずかにずれた類似の形状、詳細、および毛穴は、それらが以前に取得した画像上にあるのに比べてわずかに異なる相対位置にある場合を除いて、同一形状として認識される。本発明の原理は、以前の登録画像からの歪みが生じた場合でも（通常このような歪は指紋画像のあらゆるセットにおいてある程度発生する）、レベル３の詳細の高精度での認識を可能にする。さらに、隆線の摩耗、傷、乾燥、および圧力に起因するわずかな変化が存在しても、優れた精度のマッチングを得ることができる。
【００９８】
特に図１９を参照すると、適応的一致のプロセス１９００は、認証または識別（すなわち、検証）のプロセスに関して実行することができ、これに限定されないが、遺留画像を含む任意の画像源について実行できる。開始（ステップ１９０５）の後、プロセス１９００は、適応的一致の適用がユーザによって選択されていない場合（ステップ１９２０）には、図１８の指紋特徴相関プロセス１８００に戻る。一実施形態においては、ユーザは、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）コントロールを切り替えることにより、選択すべき適応的一致を選択できる。適応的一致が選択されている場合、プロセス１９００は、例えばコア（すなわち、指紋の「渦巻き」の中心）などの候補マッチング開始位置を特定し（ステップ１９１５）、この開始位置を「ベース」として使用し、「ベース」から適応的一致の線形または非線形処理を適用する。
【００９９】
開始位置を特定した後、プロセス１９００は、モデルおよび画像のエッジ・トポロジー（すなわち、概略レベル）の特徴がずれた位置にある画素を特定する。このずれた地点を、「適応的一致のベース点」として使用し、プロセス１９００は、潜在的に対応するモデル画素を、ベース点を超えて横方向、縦方向、または半径方向に移動して、生スキャン指紋画像の指紋の特徴と一致させる（ステップ１９３０）。潜在的に対応するモデル画素を一致させることは、モデルの概略特徴または詳細特徴の形状を変化させることなく、モデルの画素を所定の方向にずらすことを意味する。選択された所定の方向が正しい場合、エッジ・トポロジーの形状がマッチングしている間、エッジ・トポロジーの移動が画素をベースずれから同じ方向にずらすことによって続けられ（ステップ１９３５、１９４０、および１９４５）、あるいは検査されるエッジ・トポロジーが完了するまで続けられる。選択された所定の方向が正しくない場合、他の方向を試みることができる。適応的一致の試みにおいて許される画素の移動距離の範囲は、ユーザによって指定できるが、それらの種類の歪みに一般的な範囲に制限される。
【０１００】
概略レベルにおける追加の検査は、モデルの概略特徴セットが生のスキャン画像の概略特徴と比較される（ステップ１９５０および１９２５〜１９４５）まで続けられる（ステップ１９５０）。概略特徴の比較に続いて、プロセス１９００は、詳細レベルにおける適応的一致のプロセスを繰り返す（ステップ１９５５）。プロセス１９００は、詳細レベルの完了（ステップ１９６０）の後に、図１８のプロセスのステップ１８１０に戻る。別の実施形態においては、概略レベルにおけるマッチングが所定のしきい値に達成しない場合、詳細レベルでの処理（ステップ１９５５）は、図８のプロセスに戻る適切なメッセージを伴って、省略される。
【０１０１】
未知の個人からの指紋は、未知の指紋を既知の指紋のデータベースと比較することによって識別できることもあり、これは１：ｎの指紋識別と称される。特に有利な方法は、図１３〜１５のプロセスに従って取得および処理された高解像度の指紋のデータベース内の指紋を、高解像度の未知の指紋と比較することである。この場合、データベース内の各指紋は、全指紋画像を包含する関連付けされた「概略」および「詳細」ならびに随意の「必須」および「毛穴」の特徴セットを有する。学習モデルは未知の指紋から形成され、データベースの特徴セットと比較される。計算時間を節減するため、比較は、最初に「概略」解像度レベルでなされる。概略解像度レベルでマッチングした候補指紋の一部が、次いで「詳細」解像度で比較され、さらに随意に「必須」または「毛穴」の解像度で比較される。
【０１０２】
さらに、比較的低解像度の未知の指紋を、高解像度または低解像度データベースの指紋と比較することもできる。これらの場合、未知の指紋についての特徴セットは、隆線パターンのみを含み、隆線輪郭、隆線形状、または毛穴についての情報を含まない。本明細書に記載のプロセスは、このような場合においても、ごく小数の特徴点だけではなく指紋の情報のすべてが比較に使用されるため、特徴点ベースのシステムに比べて信頼性の向上を実現する。
【０１０３】
指紋の識別の大部分の例においては、未知の指紋は比較データベースの指紋と異なる倍率で取得されていると思われるため、適切な線形拡大縮小が必要となる。ＧＵＩ６２０によって、ユーザは、元の指紋と共に画像化されたスケール（例えば、ルーラ（定規））の始点および終点を有する線をアイコンでマーク付けし、この線の長さにある長さ値を割り当てることができる。このようにして、適切な拡大縮小を適用し、例えば生でスキャンされる画像との比較ができる。
【０１０４】
同様に、未知の指紋が比較データベースの指紋と異なる角度で取得されていると思われるため、適切な角度回転が必要となる。ＧＵＩによって、ユーザは回転の範囲（例えば、＋または−３０度）を指定して、生スキャンの画像を比較モデルの概略レベルに対して比較検査できる。このようにして、比較のための適切な向きを得ることができ、次いで、例えば得られた詳細特徴、必須特徴、および毛穴の特徴に同じ回転を適用できる。より大きな度合いの拡大縮小および／または回転を検査することは、より長い計算時間を必要とし、したがって、最初に前処理である程度の正規化を行い、システムの高信頼動作に必要とされる拡大縮小および／または回転の度合いを制限すると、より高速の計算時間が達成される。
【０１０５】
上述の処理に加え、本発明の原理は、処理（すなわち、モデル化および比較）の性能を向上できる前処理機能を提供する。前処理の典型的な形態としては、画像の向きおよび回転、サブサンプリング、間引き、ビンニング、領域の平坦化、センサ・アレイ２１５の欠陥画素の補償、画像データ１６０の暗号化、電子透かしの適用、およびセンサ情報の追加などが挙げられる。
【０１０６】
図２０Ａおよび２０Ｂは、前処理の一形態、すなわち欠陥画素の補償を示す。まず図２０Ａを参照すると、格子２０００はセンサ・アレイ２１５内の画素の小さな領域の一例を示している。対象の処理領域２００５が第１位置で開始される。この実施形態においては、対象の処理領域は、３×３画素の配列で構成されている。他の実施形態では、他の配列サイズ（５×５、９×９、など）を用いてもよく、指紋センサの所望の解像度および所望の画像品質によって最終的に決められる他の配列形状（矩形）を用いてもよい。この例では、センサ・アレイ２１５に複数の不良画素が存在しており、それぞれゼロ「０」で表わされている。画素のうち、既知の良好画素は「１」で表わされている。対象の処理領域２００５の中央において、対象の画素がプラス符号「＋」で表わされている。この例においては、対象の画素が欠陥画素である場合に、対象の処理領域２００５内の少なくとも２つの隣接画素の平均を得ることによって、補正を行なうことができる。これにより、隣接画素の平均値を、対象の欠陥画素に割り当てることができる。対象の画素が補正される（必要である場合）と、対象の処理領域２００５が１画素間隔だけ移動され、配列内の次の画素を処理する。対象の処理領域２００５の移動方向は、処理効率にとって最も有利な方向にでき、特定システムのアーキテクチャによって指定することもできる。
【０１０７】
図２０Ｂは、対象の処理領域２００５を画素配列２０００上の隣接画素に移動する例である。なお、先に図２０Ａにおいて補正された対象画素は、図２０Ｂにおいては「Ｃ」画素として示されており、対象の処理領域は、対象の処理領域２００５内からの２つの良好画素を平均することによって次の対象画素（図２０Ｂにおいても＋で示されている）を補正する。別の実施形態においては、先に補正された画素（図２０Ｂにおいて「Ｃ」として示されている）を良好画素として使用して、新しい対象の欠陥画素を補正することもできる。
【０１０８】
この実施形態は、欠陥画素の補正のために、それぞれの処理対象領域内の２つの既知の良好画素の強度を平均するが、別の実施形態においては、３つ以上の既知の良好画素の強度を平均してもよい。さらに別の実施形態においては、対象の欠陥画素を、処理対象領域２００５内からの１つの既知の良好画素からの強度データで置き換えてもよく、処理対象領域２００５は、３×３よりも大きな配列サイズであってもよく、処理対象領域の配列サイズが正方形二次元配列でなくてもよい。
【０１０９】
次に、前処理の別の例を、関連図面を参照することなく説明する。
【０１１０】
サブサンプリングは、指紋カメラ１２０によって取得されたデータ量を削減する一方法である。センサ・アレイ２１５のすべての画素からデータを読み出す代わりに、カメラ１２０は、好ましくはユーザによって選択できる所定の方法で画素の一部を読み出す。間引きは、データを少なくするための別の方法であるが、センサ・アレイ２１５のすべてまたはほぼすべての画素からデータを読み出した後に、データ量を削減する。ビンニングは、複数画素のデータを１つの値に平均化することによって、指紋を表現するデータ量を削減する一技法であり、例えば４つの画素を平均して１つの平均値とし、データ量を１／４に削減できる。
【０１１１】
領域の平坦化は、指紋画像の不均一な照度の補正とも称される。画像の照度の不均一は、光源２０５、光ビーム２０７の伝播経路、光学系２１０（光学素子２５０およびＨＯＥ４１０を含む）、あるいはセンサ・アレイ２１５の画素の利得またはオフセットなど、多くの要因によって生じる。指紋の不均一な画像の検査は、指紋の画像の取得の前の校正段階において実行でき、この校正では、例えば指紋画像化表面からの反射が画像発生源として使用され、校正データが決定され、マイクロプロセッサ・メモリ３５５（図３Ｂ）に格納される。この校正データは、指紋１１５の生のスキャンの際に適用される。
【０１１２】
データの削減あるいは画像化および装置上の問題の補正に加えて、前処理により、画像データ１６０に追加の情報を加えることができる。例えば、画像データ１６０は、さまざまな形式の公知の暗号化技法を使用して暗号化できる。ヘッダを利用して、種々の装置関連の情報、あるいは装置の画像発生源の確認または認証または許可など後の使用のために指紋が画像化された際の周囲の状態の理解に有用と思われる他の情報を付加することができる。典型的な情報としては、指紋の一部分を表わす画像データ１６０を提供する機器の製造者、型式およびシリアル番号、指紋採取の日付、指紋採取の時刻、画像の取得に使用される機器に関連する校正データ、オペレーティング・システムにログインしているオペレータの名前、画像の取得に使用されたコンピュータの固有ＩＤ、および画像が取得された時点での温度が挙げられる。
【０１１３】
さらに、データに電子透かしを組み込むこともできる。電子透かしを埋め込む典型的な技法では、各画素に関連付ける余剰データ・ビットを使用して、透かし部分を表わす。例えば、各データが２５６（２８）のグレースケール・レベルのみを表わしている場合、１０ビット・ワードのうちの２ビットを使用して、透かしの部分を表現できる。電子透かしは、ヘッダの一部となる情報であってもよく、あるいは指紋画像について改ざんが発生したか否かを決定するのに使用される情報であってもよい。
【０１１４】
本明細書に記載する処理および前処理は、ハードウェア、ファームウェア、またはソフトウェアに実装できる。ソフトウェアの場合、ソフトウェアは、当該ソフトウェアを実行するプロセッサにローカルに格納でき、あるいはプロセッサから遠隔に格納でき、有線または無線のネットワークを介してダウンロードができる。ソフトウェアは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、光ディスク、磁気ディスク、またはコンピュータで読み取りできる他の形式の媒体に格納できる。ソフトウェアの実行に使用されるプロセッサは、汎用プロセッサであってもよく、あるいはカスタム設計のプロセッサであってもよい。実行プロセッサは補助回路を利用して、ソフトウェアをロードしてもよい。
【０１１５】
以上、本発明を本発明の好ましい実施形態に関して詳細に図示し、説明してきたが、当業者には、添付の特許請求の範囲によって包含される本発明の範囲を逸脱することなく、形態および細部にさまざまな変更が可能であることは理解されるであろう。
【０１１６】
例えば、図１においては、指紋センサ１００とローカル・コンピュータ１３０とが別個の装置であって、処理の大部分はローカル・コンピュータ１３０でなされている。別の実施形態においては、指紋センサ１００は、図６Ａおよび６Ｂに関して広く説明し、図１３〜２０に関して詳細に説明したとおりの、前処理ならびにローカル・コンピュータ１３０の処理機能の一部を実行する組込み型プロセッサを含む。これとは別に、処理はリモート・コンピュータ１５０で実行してもよい。
【０１１７】
制御チャネル／データ・リンク１２５または他のリンク１３２、１５２、１４５は、有線のリンクであってよく、あるいは無線周波数（ＲＦ）または赤外線での通信などの無線リンクであってよい。別の実施形態においては、指紋センサ１００は、ＩＥＥＥ８０２．１１、移動体通信（例えば、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ））、またはコンピュータ・ネットワーク１４０内の無線ノード（例えば、図示されていないが基地局）に直接接続する他の無線機能を有してもよい。
【０１１８】
ローカルおよびリモート・データベース１３５、１５５は、任意の形式のデータベースであってもよく、関連のコンピュータと共に配置しても、関連のコンピュータと別個に配置してもよく、コンピュータ・ネットワーク１００内に分散されていてもよい。さらに、データベース１３５、１５５に組み合わされたセキュリティ機能を備えることにより、内部に格納された指紋画像データおよびモデル１７０の改ざんを防止できる。
【０１１９】
図３Ａおよび３Ｂには、電力、角度、または波長についてのリアルタイム自動フィードバック制御が示されている。別の実施形態においては、手動調節を可能にする機構を設けることができる。さらに、リアルタイムでのフィードバック制御の代わりに、周期的調整、ランダム調整、または校正周期を調整することにより、電力消費を低減できる。指紋センサ１００の電源は、ローカル・コンピュータ１３０であってファイアワイヤまたは他のインタフェースを経由するものとして説明したが、電源は電池（図示されていない）または高解像度の画像を実現するのに十分なフィルタ回路を備えるＡＣ−ＤＣ電力変換器であってよい。さらに、センサ・アレイ２１５は、ＣＣＤアレイであってもよく、あるいは、指紋画像化用途において使用する、本明細書に記載の指紋の特徴を検出するのに十分な解像度を得ることができる他の任意のセンサ・アレイであってもよい。
【０１２０】
図６Ａおよび６Ｂにおいて、ソフトウェア６１０は、指紋センサ１００、ローカル・コンピュータ１３０、またはリモート・コンピュータ１５０で実行される任意の言語であってもよい。例えば、ソフトウェアは、アセンブリ言語、「Ｃ」、オブジェクト指向Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、またはこれらの組み合わせであってもよい。なお、生のスキャン画像の処理および表示は、ほぼリアルタイムで表示され、好ましくは概略モデルまたは詳細モデルを上に重ねて表示される必要がある。
【０１２１】
図７では、画像データ１６０の前処理７１０および処理７１５を省略できる。代わりに、画像データ１６０を、例えばデータベース１３５、１５５の１つに格納でき、本明細書で説明した前処理７１０または処理７１５の技法に従って、後処理において非リアルタイムで処理できる。さらに、別の実施形態においては、画像は指紋センサ１００によって取り込まれ、索引付けされて格納された後、必要に応じて、システム設定管理者の選択で、あるいは他の有益な理由のために、特定のソフトウェア・ベースの強調処理を実行できる。元の画像または元の画像の固有の特徴を変更しない特定の強調処理を実行して、平均低域通過フィルタ処理、またはコントラストを改良するための自動レベル調整、あるいはこれらに限定されないがパターン認識のためのグレースケール勾配エッジ検出法およびその後のマッチング技法を含む他の方法、もしくはこれらの組み合わせなどの、画像の分析を向上させることができる。
【０１２２】
Amerinex Applied Imaging社のAphelion、Adept社のHexsightソフトウェア、Image Labsによって米国内で配布されているVision Box、およびThe Imaging Source社のHalionなど、いくつかある市販のソフトウェア・アプリケーションをエッジ検出に使用できる。
【０１２３】
図８は、勾配エッジ検出器８０５およびモデル生成器８１０を、別個の機能ユニットとして示している。別の実施形態においては、これら２つの機能ユニット８０５、８１０を、統合機能ユニットに組み込むか、あるいは複数のプロセッサに分散して実行してもよい。さらに、画像データおよびモデル１７０は、図のようにローカル・データベース１３５に格納し、あるいはサイズ、セキュリティ、および管理上の理由で、異なるデータベースに格納してもよい。
【０１２４】
図９〜１２は、指紋１１５を表わす高解像度画像データ１６０に含まれている指紋画像９００である。本明細書で説明した処理は粗い処理であるため、画像データ１６０は、図示されているものよりも低い解像度であり、さらに所望のマッチングを得ることができる。さらに、本明細書で説明した勾配エッジ検出プロセスは、不足するコントラスト・レベルにおいて結果に大きな劣化を生じることなく、モデル化および比較プロセスを達成できる。しかし、ユーザは、元の指紋画像におけるコントラスト・レベル不足を考慮して、概略レベルまたは詳細レベルにおいてマッチングしきい値を下げるように選択できる。
【０１２５】
図１３〜２０は、例示のフロー図である。これらのフロー図を、適正な処理および格納を達成する任意の方式に変更して、本発明の原理による取得、モデル化、および検証の態様を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】本発明の原理による指紋センサが使用されているコンピュータ・ネットワークの図である。
【図２】図１の指紋センサのシステム階層図である。
【図３Ａ】図１の指紋センサの上位レベル図である。
【図３Ｂ】図１の指紋センサの詳細図である。
【図４】図１の指紋センサの撮像装置の一般化した機構を示す図である。
【図５】図１の指紋センサのカメラ内のカメラ電子回路の構成図である。
【図６Ａ】図１のコンピュータ・ネットワークにおいて使用されるローカル・コンピュータの階層図である。
【図６Ｂ】図１のローカル・コンピュータで実行される典型的なソフトウェアのブロック図である。
【図７】図１の指紋センサによって取得される指紋画像データの取得および処理に関するプロセスのフロー図である。
【図８】取得した指紋画像を処理するための、図１のコンピュータ・ネットワークにおいて作動する典型的な処理要素の上位レベルのブロック図である。
【図９】図１の指紋センサによって取得された指紋の一部分の画像である。
【図１０】図９の画像であって、指紋の隆線の概略特徴が重ねられている。
【図１１】図９の画像であって、指紋の部分集合に指紋の隆線およびずれについての詳細特徴が重ね合わされている。
【図１２】図１１において重ね合わされた特徴の一部の拡大図である。
【図１３】図６Ｂの登録ソフトウェアによって実行される指紋登録プロセスのフロー図である。
【図１４】図６Ｂおよび１３の取得ソフトウェアのフロー図である。
【図１５】図１３および１４のプロセスによって取得された指紋のモデルを構成するプロセスのフロー図である。
【図１６】図６Ｂの分析ソフトウェアの一部である指紋検証のフロー図である。
【図１７Ａ】図１６の指紋検証プロセスによって実行される概略レベルを超えるマッチング・プロセスのフロー図である。
【図１７Ｂ】図１６の指紋検証プロセスによって実行される概略レベルを超えるマッチング・プロセスのフロー図である。
【図１７Ｃ】図１６の指紋検証プロセスによって実行される概略レベルを超えるマッチング・プロセスのフロー図である。
【図１８】図１６および１７のプロセスによって実行される指紋特徴相関決定プロセスのフロー図である。
【図１９】図１８の指紋特徴相関決定プロセスによって実行される適応的一致プロセスのフロー図である。
【図２０Ａ】図３Ａのセンサ・アレイの画素の組を含む図であり、欠陥画素の補正のための前処理を示している。
【図２０Ｂ】図３Ａのセンサ・アレイの画素の組を含む図であり、欠陥画素の補正のための前処理を示している。
【図１】
2007524906.tif 000003
【図２】
2007524906.tif 000004
【図３Ａ】
2007524906.tif 000005
【図３Ｂ】
2007524906.tif 000006
【図４】
2007524906.tif 000007
【図５】
2007524906.tif 000008
【図６Ａ】
2007524906.tif 000009
【図６Ｂ】
2007524906.tif 000010
【図７】
2007524906.tif 000011
【図８】
2007524906.tif 000012
【図９】
2007524906.tif 000013
【図１０】
2007524906.tif 000014
【図１１】
2007524906.tif 000015
【図１２】
2007524906.tif 000016
【図１３】
2007524906.tif 000017
【図１４】
2007524906.tif 000018
【図１５】
2007524906.tif 000019
【図１６】
2007524906.tif 000020
【図１７Ａ】
2007524906.tif 000021
【図１７Ｂ】
2007524906.tif 000022
【図１７Ｃ】
2007524906.tif 000023
【図１８】
2007524906.tif 000024
【図１９】
2007524906.tif 000025
【図２０Ａ】
2007524906.tif 000026
【図２０Ｂ】
2007524906.tif 000027
【国際調査報告】
2007524906.tif 000028
2007524906.tif 000029
2007524906.tif 000030
2007524906.tif 000031