(57)【要約】【課題】指紋センサにより生成された指紋画像の補正を簡素化できる生体画像処理装置を提供することを課題とする。【解決手段】生体画像処理装置は、第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像を取得する指紋画像取得部（１４３）と、前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成する伸縮画像生成部（１４６）と、記憶部に登録されている指紋画像の情報に対する前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸縮指紋画像の情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出する適正伸縮率算出部（１４７）と、前記適正伸縮率算出部により算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合する照合部（１４９）とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像を取得する指紋画像取得部と、
前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成する伸縮画像生成部と、
記憶部に登録されている指紋画像の情報に対する前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸縮指紋画像の情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出する適正伸縮率算出部と、
前記適正伸縮率算出部により算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合する照合部と
を有することを特徴とする生体画像処理装置。
【請求項２】
前記伸縮画像生成部は、前記第１の指紋画像と前記第１の指紋画像をずらした指紋画像との変化度を算出し、前記変化度に応じた適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の生体画像処理装置。
【請求項３】
前記伸縮画像生成部は、前記第１の指紋画像の指紋の種類を判別し、前記指紋の種類に応じた適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の生体画像処理装置。
【請求項４】
前記適正伸縮率算出部は、前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸縮指紋画像の情報の類似度を基に、類似度が最大になる適正伸縮率を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
【請求項５】
前記適正伸縮率算出部は、前記記憶部に登録されている指紋画像の特徴情報に対する前記第１の指紋画像の特徴情報の類似度と前記伸縮指紋画像の特徴情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出し、
前記照合部は、前記適正伸縮率算出部により算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の特徴情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の特徴情報とを照合することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
【請求項６】
前記伸縮画像生成部は、前記第１の指紋画像を伸長した伸長指紋画像と前記第１の指紋画像を収縮した収縮指紋画像を生成し、
前記適正伸縮率算出部は、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報に対する前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸長指紋画像の情報の類似度と前記収縮指紋画像の情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
【請求項７】
さらに、第２の指紋センサにより生成された第２の指紋画像の情報を前記記憶部に登録する登録部を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
【請求項８】
さらに、前記第１の指紋センサの種類と前記第２の指紋センサの種類が同じであるか否かを判定するセンサ判定部を有し、
前記照合部は、
前記第１の指紋センサの種類と前記第２の指紋センサの種類が同じでない場合には、前記適正伸縮率算出部により算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合し、
前記第１の指紋センサの種類と前記第２の指紋センサの種類が同じである場合には、前記第１の指紋画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合することを特徴とする請求項７に記載の生体画像処理装置。
【請求項９】
前記センサ判定部は、
前記第１の指紋センサと前記第２の指紋センサが共にイメージセンサを指紋に対して相対的にスライドさせながら指紋画像を生成する指紋センサである場合には、前記第１の指紋センサの種類と前記第２の指紋センサの種類が同じであると判定し、
前記第１の指紋センサと前記第２の指紋センサが共にイメージセンサを指紋に対してスライドさせないで指紋画像を生成する指紋センサである場合には、前記第１の指紋センサの種類と前記第２の指紋センサの種類が同じであると判定し、
それ以外の場合には、前記第１の指紋センサの種類と前記第２の指紋センサの種類が同じでないと判定することを特徴とする請求項８に記載の生体画像処理装置。
【請求項１０】
前記登録部は、前記第２の指紋センサの種類を前記記憶部に登録し、
前記指紋画像取得部は、前記第１の指紋センサの種類を取得することを特徴とする請求項８又は９に記載の生体画像処理装置。
【請求項１１】
前記登録部は、前記第２の指紋センサにより生成された第２の指紋画像と識別子を取得し、前記第２の指紋画像の情報と前記識別子を対応付けて前記記憶部に登録し、
前記指紋画像取得部は、前記第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像と識別子を取得し、
前記照合部は、前記適正伸縮率算出部により算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記指紋画像取得部により取得された識別子に対応する前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合することを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
【請求項１２】
指紋画像取得部により、第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像を取得し、
伸縮画像生成部により、前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成し、
適正伸縮率算出部により、記憶部に登録されている指紋画像の情報に対する前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸縮指紋画像の情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出し、
照合部により、前記算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合することを特徴とする生体画像処理方法。
【請求項１３】
第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像を取得し、
前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成し、
記憶部に登録されている指紋画像の情報に対する前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸縮指紋画像の情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出し、
前記算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合する、
処理をコンピュータに実行させるための生体画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体画像処理装置、生体画像処理方法及び生体画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
指を透過した光を撮影する撮像部と、撮像部によって撮像された画像を処理する画像処理部とを備える個人認証装置が知られている（特許文献１参照）。画像処理部は、画像から指紋情報と、血管情報とを抽出し、血管情報を、指紋情報に基づいて補正し、補正された血管情報を用いて個人の認証を実行する。画像処理部は、指紋情報に基づいて、血管情報の回転角又は拡大率の少なくとも一方を補正する。
【０００３】
また、指が傾いて指紋センサ上をスイープしたときに、指紋センサで得られた部分指紋画像データを合成した指紋画像の傾きを補正する画像補正装置が知られている（特許文献２参照）。画像補正装置は、部分指紋画像データを順次記録して蓄積し、指紋画像を形成する合成メモリと、指のスイープ時の傾き角度に応じて、合成メモリに形成された指紋画像の傾きを補正する画像傾き補正手段とを有する。
【０００４】
また、１次元又は準１次元のイメージセンサと、指走行ガイドと、画像処理手段とを有する生体特徴入力装置が知られている（特許文献３参照）。指走行ガイドは、指とイメージセンサとが互いにスライドする相対運動中に指とイメージセンサの有効画素部とが接触せずにほぼ一定の距離が保たれるようにする。画像処理手段は、指の内部で散乱して指の皮膚表面から放射される放射光による画像を相対運動中にイメージセンサによって撮像して得た１次元又は準１次元の部分画像をつなぎ合わせていく。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２２５３２４号公報
【特許文献２】特開２００９−６４２６２号公報
【特許文献３】特開２００６−１５８９５２号公報
【特許文献４】特開２００５−２５４１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
指紋画像を取得するセンサには、面型センサとスライド型センサの２種類がある。面型センサでは、指紋取得領域に指を押し当てることにより、画像取得領域に触れた領域がそのまま画像として取得される。一方、スライド型センサでは、指紋の長さよりも短い矩形の画像取得領域に指を当てながらスライドすることにより、複数の部分画像を取得され、部分画像を結合することで１枚の指紋画像が取得される。
【０００７】
スライド型センサでは、指をスライドする速度に応じて指紋画像がスライド方向に伸縮する。そのため、登録指紋画像を面型センサによって取得し、照合画像をスライド型センサで取得した場合、照合指紋画像のみ変形が発生するために、本人拒否が発生しやすくなる。そのため、スライド型センサで取得した指紋画像から伸縮を補正する技術が望まれている。
【０００８】
伸縮を補正する手法として、登録画像や照合データに変形のバリエーションを用意することが考えられる（特許文献４）。しかし、登録データにバリエーションを持たせると、多くのテンプレートを保持するためにハードウェアコストが増大し、照合データにバリエーションを持たせると、照合のたびに変形の処理が含まれて計算コストが増大する。
【０００９】
１つの側面では、本発明の目的は、指紋センサにより生成された指紋画像の補正を簡素化できる生体画像処理装置、生体画像処理方法及び生体画像処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
生体画像処理装置は、第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像を取得する指紋画像取得部と、前記第１の指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成する伸縮画像生成部と、記憶部に登録されている指紋画像の情報に対する前記第１の指紋画像の情報の類似度と前記伸縮指紋画像の情報の類似度を基に、適正伸縮率を算出する適正伸縮率算出部と、前記適正伸縮率算出部により算出された適正伸縮率で前記第１の指紋画像を伸縮した画像の情報と、前記記憶部に登録されている指紋画像の情報とを照合する照合部とを有する。
【発明の効果】
【００１１】
１つの側面では、第１の指紋センサにより生成された第１の指紋画像の補正を簡素化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１（Ａ）は第１の実施形態による生体画像処理システムの構成例を示す図であり、図１（Ｂ）は第１の実施形態による生体画像処理システムの機能構成例を示す図である。
【図２】図２は、生体画像処理装置の登録処理方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、生体画像処理装置の照合処理方法を示すフローチャートである。
【図４】図４（Ａ）〜（Ｃ）は、スライド型指紋センサにより生成される指紋画像の種類を示す図である。
【図５】図５（Ａ）〜（Ｅ）は、スライド型指紋センサにより生成される渦型指紋の指紋画像を説明するための図である。
【図６】図６（Ａ）〜（Ｅ）は、スライド型指紋センサにより生成される波型指紋の指紋画像を説明するための図である。
【図７】図７（Ａ）〜（Ｃ）は、伸縮画像群の例を示す図である。
【図８】図８は、最小二乗法によって類似度を二次の多項式に当てはめる例を示す図である。
【図９】図９は、第２の実施形態による生体画像処理装置が使用する伸縮パラメータのテーブルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１の実施形態）
図１（Ａ）は、第１の実施形態による生体画像処理システムの構成例を示す図である。生体画像処理システムは、生体画像処理装置１０１と、入力装置１０２と、入力装置１０３とを有する。生体画像処理装置１０１は、コンピュータであり、バス１１１と、中央処理ユニット（ＣＰＵ）１１２と、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１１３と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１４と、外部記憶装置１１５と、入力装置１１６と、出力装置１１７と、インターフェース１１８と、インターフェース１１９とを有する。
【００１４】
ＲＯＭ１１３は、起動プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１２がＲＯＭ１１３に記憶されている起動プログラムを実行することにより、生体画像処理装置１０１が起動する。外部記憶装置１１５は、例えばハードディスクドライブ装置であり、生体画像処理プログラムを記憶する。ＣＰＵ１１２は、外部記憶装置１１５に記憶されている生体画像処理プログラムをＲＡＭ１１４に展開して実行することにより、後述の図２及び図３の生体画像処理を行う。入力装置１１６は、例えばキーボード及びマウス等であり、各種指定又は入力等を行うことができる。出力装置１１７は、ディスプレイ及びプリンタ等である。インターフェース１１８は、入力装置１０２に接続される。インターフェース１１９は、入力装置１０３に接続される。
【００１５】
入力装置１０２は、識別子（ＩＤ）入力装置１２１と、指紋センサ１２２とを有する。入力装置１０３は、識別子入力装置１３１と、指紋センサ１３２とを有する。識別子入力装置１２１及び１３１は、キーボード又はカード読み取り装置により、識別子を入力する。指紋センサ１２２及び１３２は、生体の指の指紋をイメージセンサにより撮像することにより、指紋画像を生成する。
【００１６】
図１（Ｂ）は、本実施形態による生体画像処理システムの機能構成例を示す図である。生体画像処理システムは、生体画像処理装置１０１と、入力装置１０２と、入力装置１０３とを有する。生体画像処理装置１０１は、プログラムモジュール１４０と、外部記憶装置１１５とを有する。プログラムモジュール１４０は、ＣＰＵ１１２が実行する生体画像処理プログラムのモジュールである。プログラムモジュール１４０は、登録指紋画像取得部１４１と、登録特徴情報抽出部１４２と、照合指紋画像取得部１４３と、センサ判定部１４４と、伸縮パラメータ算出部１４５と、伸縮画像群生成部１４６と、適正伸縮率算出部１４７と、適正伸縮画像生成部１４８と、照合部１４９とを有する。外部記憶装置１１５は、登録特徴情報１５０を記憶する。
【００１７】
入力装置１０２及び１０３は、相互に異なる場所に配置される。例えば、入力装置１０２は、生体画像処理装置１０１に対して近い場所に配置され、入力装置１０３は、生体画像処理装置１０１に対して遠い場所に配置される。
【００１８】
指紋センサ１２２及び１３２は、相互に異なる種類の指紋センサである。指紋センサ１２２は、イメージセンサを指紋に対してスライドさせないで指紋画像を生成する面型指紋センサである。面型指紋センサ１２２は、２次元イメージセンサを有し、指紋取得領域に指を押し当てると、２次元イメージセンサが指の指紋の２次元画像を撮像し、２次元指紋画像を生成する。
【００１９】
指紋センサ１３２は、イメージセンサを指紋に対して相対的にスライドさせながら指紋画像を生成するスライド型指紋センサである。スライド型指紋センサ１３２は、一又は複数の１次元イメージセンサを有し、指の指紋の長さよりも短い矩形の１次元イメージセンサ面に対して指を当てながらスライドすることで、連続的に複数の部分画像を撮像し、その複数の部分画像を結合することにより、１枚の２次元指紋画像を生成する。
【００２０】
生体画像処理装置１０１は、指紋センサ１２２により生成された指紋画像と、指紋センサ１３２により生成された指紋画像との照合を行うことにより、指紋認証を行う。スライド型指紋センサ１３２は、面型指紋センサ１２２に比べ、小型であるというメリットがあるものの、指を動かす速さや押し当てる強さによって、生成される指紋画像がスライド方向に伸縮する。このため、生体画像処理装置１０１は、指紋認証精度が低下してしまう課題がある。面型指紋センサ１２２により生成された指紋画像は伸縮しないが、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像は伸縮する。そのため、生体画像処理装置１０１は、面型指紋センサ１２２により生成された指紋画像の情報と、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像の情報とを照合すると、同一人であっても指紋認証失敗が発生しやすくなる。その結果、面型指紋センサ１２２とスライド型指紋センサ１３２の互換性が保たれず、利用者は用途によって指紋センサを使い分けることができず、使い勝手が低下する。そこで、生体画像処理装置１０１は、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像の伸縮を補正し、指紋センサの互換性を維持する。
【００２１】
図２は、生体画像処理装置１０１の生体画像処理方法（登録処理方法）を示すフローチャートである。利用者は、指紋登録のため、入力装置１０２により、識別子と指の指紋を入力する。識別子入力装置１２１は、キーボード又はカード読み取り装置により、利用者の識別子を入力する。識別子は、識別番号又は識別符号である。面型指紋センサ１２２は、イメージセンサを指紋に対してスライドさせないで指紋画像を生成する。登録指紋画像取得部１４１及び登録特徴情報抽出部１４２は、登録部である。
【００２２】
ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１１２は、登録指紋画像取得部１４１により、識別子入力装置１２１により入力された識別子と、指紋センサ１２２により生成された指紋画像（登録指紋画像）と、指紋センサ１２２の種類（型番）を取得する。指紋センサの種類は、面型指紋センサとスライド型指紋センサのいずれであるのかを示す。次に、ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１１２は、登録特徴情報抽出部１４２により、上記の取得した指紋画像から特徴情報を取得する。特徴情報は、例えば、指紋画像の周波数情報などの画像特徴又はマニューシャ（指紋特徴点）のリレーション情報などであり、実数の特徴ベクトルで表される。次に、ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１１２は、登録特徴情報抽出部１４２により、その特徴情報を登録特徴情報１５０として、上記の取得した識別子と指紋センサ１２２の種類（型番）に対応付けて、外部記憶装置１１５に登録する。
【００２３】
なお、利用者が指紋センサ１２２に対して指紋を複数回入力してもよい。その場合、ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１１２は、登録指紋画像取得部１４１により、複数の指紋画像を取得する。次に、ステップＳ２０２において、ＣＰＵ１１２は、登録特徴情報抽出部１４２により、複数の指紋画像から特徴情報をそれぞれ抽出し、複数の特徴情報を合成した特徴情報を生成する。次に、ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１１２は、登録特徴情報抽出部１４２により、合成した特徴情報を登録特徴情報１５０として外部記憶装置１１５に登録する。
【００２４】
図３は、生体画像処理装置１０１の生体画像処理方法（照合処理方法）を示すフローチャートである。利用者は、指紋照合（指紋認証）のため、入力装置１０３により、識別子と指の指紋を入力する。識別子入力装置１３１は、キーボード又はカード読み取り装置により、利用者の識別子を入力する。識別子は、識別番号又は識別符号である。スライド型指紋センサ１３２は、イメージセンサを指紋に対して相対的にスライドさせながら指紋画像を生成する。具体的には、スライド型指紋センサ１３２は、連続的に撮像した複数の部分画像を結合して１枚の指紋画像を生成する。
【００２５】
面型指紋センサ１２２により生成された指紋画像は、指の指紋と縦横比が等しくなる。しかし、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像は、上下方向の伸縮が発生し、指の指紋と縦横比が異なる。これにより、面型指紋センサ１２２とスライド型指紋センサ１３２の指紋画像から抽出される特徴情報の差異が増大し、生体画像処理装置１０１は、正しく指紋認証できないおそれがある。そこで、生体画像処理装置１０１は、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像の上下方向の伸縮を補正し、面型指紋センサ１２２により生成された指紋画像と縦横比を一致させる。ＣＰＵ１１２は、適正伸縮率算出部１４７により、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像の上下方向の適正伸縮率を推定する。
【００２６】
ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１１２は、照合指紋画像取得部１４３により、識別子入力装置１３１により入力された識別子と、指紋センサ１３２により生成された指紋画像（照合指紋画像）と、指紋センサ１３２の種類（型番）を取得する。指紋センサの種類は、面型指紋センサとスライド型指紋センサのいずれであるのかを示す。
【００２７】
次に、ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１１２は、センサ判定部１４４により、ステップＳ３０１で取得した識別子に対応する外部記憶装置１１５に登録されている指紋センサ１２２の種類と、ステップＳ３０１で取得した指紋センサ１３２の種類とが同じであるか否かを判定する。
【００２８】
ＣＰＵ１１２は、センサ判定部１４４により、指紋センサ１２２及び１３２の種類が同じであると判定した場合には、指紋センサ１２２の指紋画像と指紋センサ１３２の指紋画像との上下方向の伸縮の差異はない又は小さいと判断し、ステップＳ３０８に処理を進める。具体的には、ＣＰＵ１１２は、センサ判定部１４４により、指紋センサ１２２及び１３２が共に面型指紋センサであると判定した場合、又は指紋センサ１２２及び１３２が共にスライド型指紋センサであると判定した場合には、ステップＳ３０８に処理を進める。その場合、ステップＳ３０８において、ＣＰＵ１１２は、照合部１４９により、ステップＳ３０１で取得した指紋画像から特徴情報を抽出し、その抽出した特徴情報と、ステップＳ３０１で取得した識別子に対応する外部記憶装置１１５に登録されている登録特徴情報１５０とを照合し、照合スコアを算出する。照合スコアは、例えば類似度である。ＣＰＵ１１２は、照合部１４９により、照合スコアが閾値以上である場合には、指紋認証成功と判定し、指紋認証成功の表示及び処理を行い、照合スコアが閾値未満である場合には、指紋認証失敗と判定し、指紋認証失敗の表示及び処理を行う。
【００２９】
ＣＰＵ１１２は、センサ判定部１４４により、指紋センサ１２２及び１３２の種類が同じでないと判定した場合には、指紋センサ１２２の指紋画像と指紋センサ１３２の指紋画像との上下方向の伸縮の差異が大きいと判断し、ステップＳ３０３に処理を進める。具体的には、ＣＰＵ１１２は、センサ判定部１４４により、指紋センサ１２２及び１３２が共に面型指紋センサではなく、かつ指紋センサ１２２及び１３２が共にスライド型指紋センサでないと判定した場合には、ステップＳ３０３に処理を進める。すなわち、ＣＰＵ１１２は、センサ判定部１４４により、指紋センサ１２２及び１３２のうちの一方が面型指紋センサであり他方がスライド型指紋センサであると判定した場合には、ステップＳ３０３に処理を進める。
【００３０】
ここで、スライド型指紋センサ１３２により生成される指紋画像の上下方向の伸縮の発生原理について説明する。スライド型指紋センサ１３２は、スライドしながら撮像される複数の部分画像を結合して１枚の指紋画像を生成する。このとき、隣接する部分画像同士には重複領域が含まれており、スライド型指紋センサ１３２の重複領域判定に誤差が生じると、指紋画像の上下方向に伸縮が発生する。すなわち、スライド型指紋センサ１３２が重複領域を本来よりも大きく誤判定すると、指紋画像は上下方向に収縮し、重複領域を本来よりも小さく誤判定すると、指紋画像は上下方向に伸長する。指紋隆線の上下方向の変化が小さいほど、隣接する部分画像の重複領域判定の誤差は大きくなりやすく、指紋画像は伸縮しやすくなる。
【００３１】
図４（Ａ）〜（Ｃ）は、スライド型指紋センサ１３２により生成される指紋画像の種類を示す図である。スライド型指紋センサ１３２に対して指をスライドさせる際のスライド方向は、図４（Ａ）〜（Ｃ）の上下方向（指先と指の付け根を結ぶ方向）である。生体画像処理装置１０１は、図４（Ａ）〜（Ｃ）の指紋画像の上下方向の伸縮補正を実施する。図４（Ａ）は、渦型指紋を示す。図４（Ｂ）は、流れ型指紋を示す。図４（Ｃ）は、波型指紋を示す。図４（Ａ）の渦型指紋と図４（Ｂ）の流れ型指紋は、指紋隆線の上下方向の変化が小さい指紋であり、隣接する部分画像の重複領域判定の誤差が大きくなりやすく、指紋画像が伸縮しやすくなる。図４（Ｃ）の波型指紋は、指紋隆線の上下方向の変化が大きい指紋であり、隣接する部分画像の重複領域判定の誤差が小さく、指紋画像が伸縮しにくい。
【００３２】
図５（Ａ）〜（Ｅ）は、スライド型指紋センサ１３２により生成される渦型指紋の指紋画像を説明するための図である。図５（Ａ）は、指の渦型指紋を示す図である。図５（Ｂ）は、スライド型指紋センサ１３２により生成される複数の部分画像を示す図である。図５（Ｃ）〜（Ｅ）は、図５（Ｂ）の複数の部分画像を結合した指紋画像を示す図である。図５（Ｃ）は、図５（Ａ）の指の指紋に対して、上下方向が同じ伸縮率の指紋画像である。図５（Ｄ）は、図５（Ａ）の指の指紋に対して、上下方向に伸長した指紋画像である。図５（Ｅ）は、図５（Ａ）の指の指紋に対して、上下方向に収縮した指紋画像である。
【００３３】
図６（Ａ）〜（Ｅ）は、スライド型指紋センサ１３２により生成される波型指紋の指紋画像を説明するための図である。図６（Ａ）は、指の波型指紋を示す図である。図６（Ｂ）は、スライド型指紋センサ１３２により生成される複数の部分画像を示す図である。図６（Ｃ）〜（Ｅ）は、図６（Ｂ）の複数の部分画像を結合した指紋画像を示す図である。図６（Ｃ）は、図６（Ａ）の指の指紋に対して、上下方向が同じ伸縮率の指紋画像である。図６（Ｄ）は、図６（Ａ）の指の指紋に対して、上下方向に伸長した指紋画像である。図６（Ｅ）は、図６（Ａ）の指の指紋に対して、上下方向に収縮した指紋画像である。
【００３４】
図５（Ａ）〜（Ｅ）の渦型指紋は、隆線の上下方向の変化が小さい。図５（Ｄ）の上下方向に伸長した指紋画像と図５（Ｅ）の上下方向に収縮した指紋画像の双方とも、隆線が連続しているので、適切な指紋画像であると判定される。この結果、スライド型指紋センサ１３２は、本来は図５（Ｃ）の指紋画像が正しいにもかかわらず、図５（Ｄ）及び図５（Ｅ）の指紋画像の正しいと誤判定する可能性がある。このため、図５（Ａ）〜（Ｅ）の渦型指紋の指紋画像は、上下方向の伸縮が発生しやすい。
【００３５】
図６（Ａ）〜（Ｅ）の波型指紋は、隆線の上下方向の変化が大きい。図６（Ｃ）の指紋画像は、隆線が連続しているので、適切な指紋画像であると判定される。これに対し、図６（Ｄ）の上下方向に伸長した指紋画像と図６（Ｅ）の上下方向に収縮した指紋画像は、隆線が不連続なので、スライド型指紋センサ１３２が不適切な指紋画像であると容易に判定でき、上下方向の伸縮が発生しにくい。
【００３６】
ステップＳ３０３において、ＣＰＵ１１２は、伸縮パラメータ算出部１４５により、適正伸縮率を推定するために、指紋隆線の水平線成分の大きさを示す上下方向変化度を算出する。例えば、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ３０１で取得した指紋画像とその指紋画像を上下方向にｎ画素ずらした指紋画像の相関係数ｃを算出し、ステップＳ３０１で取得した指紋画像とその指紋画像を上下方向にｎ画素ずらした指紋画像の上下方向変化度ｄ＝１−ｃを算出する。上下方向変化度ｄの値域は０≦ｄ≦１である。図６（Ａ）のように、指紋隆線の水平線成分が大きいほど、上下方向変化度ｄが大きくなる。次に、ＣＰＵ１１２は、伸縮パラメータ算出部１４５により、上下方向変化度ｄを基に伸縮パラメータｐを算出する。ＣＰＵ１１２は、上下方向変化度ｄが小さいほど指紋画像の上下方向の伸縮が発生しやすいので、伸縮パラメータｐ＝Ｂ・（１−ｄ）nを算出する。伸縮パラメータｐは、上下方向変化度ｄが小さいほど大きい値になり、最大値がＢである。Ｂは正の実数であり、ｎは正の整数である。例えば、生体画像処理装置１０１は、予めスライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像における上下方向の伸縮度合の最大値を算出しておき、その最大値と伸縮パラメータｐの最大値が一致するようにＢとｎを決定する。ここで、伸縮度合は、指の指紋の上下方向の長さに対する指紋画像の上下方向の長さの比を表す。伸縮率が１．２倍のときの伸縮度合は０．２であり、伸縮率が０．９倍のときの伸縮度合は０．１である。
【００３７】
次に、ステップＳ３０４において、ＣＰＵ１１２は、伸縮画像群生成部１４６により、伸縮パラメータｐに基づく伸縮率で、ステップＳ３０１で取得した指紋画像を伸縮した伸縮指紋画像を生成し、伸縮画像群を得る。具体的には、ＣＰＵ１１２は、伸縮パラメータｐに基づく伸縮率で、ステップＳ３０１で取得した指紋画像に対して、上下方向に伸長した指紋画像及び／又は収縮した指紋画像を生成する。ＣＰＵ１１２は、伸長した指紋画像と収縮した指紋画像の双方を生成してもよいし、何れか一方のみを生成してもよい。例えば、スライド型指紋センサ１３２により生成される指紋画像が上下方向に収縮することが予め確かめられている場合、ＣＰＵ１１２は、収縮した指紋画像のみを生成する。以下の例では、ＣＰＵ１１２が伸長した指紋画像と収縮した指紋画像の双方を生成する場合を述べる。ＣＰＵ１１２は、ステップＳ３０１で取得した１枚の指紋画像と、指紋画像を上下方向に伸長したｋ枚の伸長指紋画像と、指紋画像を上下方向に収縮したｋ枚の収縮指紋画像とを含む１＋２ｋ枚の伸縮画像群を得る。
【００３８】
例えば、ｋ＝１の場合、伸長指紋画像は、指紋画像を上下方向に１＋ｐ倍した画像であり、収縮指紋画像は、指紋画像を上下方向に１−ｐ倍した画像である。また、ｋ≧２の場合、伸長指紋画像は、指紋画像を上下方向にそれぞれ１＋ｍ・ｐ倍（０＜ｍ≦１）した異なるｍのｋ枚の画像であり、収縮指紋画像は、指紋画像を上下方向に１−ｍ・ｐ倍（０＜ｍ≦１）した異なるｍのｋ枚の画像である。
【００３９】
図７（Ａ）〜（Ｃ）は、ｋ＝１の場合の伸縮画像群の例を示す図である。伸縮画像群は、図７（Ａ）の指紋画像と、図７（Ｂ）の伸長指紋画像と、図７（Ｃ）の収縮指紋画像を含む。図７（Ａ）は、ステップＳ３０１で取得した指紋画像である。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）の指紋画像を上下方向に１．１倍した伸長指紋画像である。図７（Ｃ）は、図７（Ａ）の指紋画像を上下方向に０．９倍した収縮指紋画像である。
【００４０】
次に、ステップＳ３０５において、ＣＰＵ１１２は、適正伸縮率算出部１４７により、１＋２ｋ枚の伸縮画像群の特徴情報をそれぞれ抽出する。そして、ＣＰＵ１１２は、適正伸縮率算出部１４７により、ステップＳ３０１で取得した識別子に対応する外部記憶装置１１５に登録されている登録特徴情報１５０に対する、１＋２ｋ枚の伸縮画像群のそれぞれの特徴情報の類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）を算出する。ｓｃは、指紋画像の伸縮率である。図７（Ａ）の指紋画像は、伸縮率ｓｃが１である。図７（Ｂ）の伸長指紋画像は、伸縮率ｓｃが１．１（＝１＋ｍ・ｐ）である。図７（Ｃ）の収縮指紋画像は、伸縮率ｓｃが０．９（＝１−ｍ・ｐ）である。類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）は、例えば、特徴情報が特徴ベクトルで表されている場合には、特徴ベクトル同士の距離の逆数である。ＣＰＵ１１２は、１＋２ｋ個の類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）を得る。
【００４１】
次に、ステップＳ３０６において、ＣＰＵ１１２は、適正伸縮率算出部１４７により、１＋２ｋ個の伸縮率ｓｃと類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）の組みを基に、最大の類似度Ｓｉｍ（ｓｃ＿ｍａｘ）となる伸縮率ｓｃ＿ｍａｘを適正伸縮率として算出する。具体的には、ＣＰＵ１１２は、図７（Ａ）の指紋画像の伸縮率ｓｃ（＝１）及び類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）と、図７（Ｂ）の伸長指紋画像の伸縮率ｓｃ（＝１．１）及び類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）と、図７（Ｃ）の収縮指紋画像の伸縮率ｓｃ（＝０．９）及び類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）とを基に、最大の類似度Ｓｉｍ（ｓｃ＿ｍａｘ）となる伸縮率ｓｃ＿ｍａｘを適正伸縮率として算出する。例えば、ＣＰＵ１１２は、類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）を極大値を持つ関数へ当てはめ、極大値Ｓｉｍ（ｓｃ＿ｍａｘ）を与える伸縮率ｓｃ＿ｍａｘを推定する。極大値を持つ関数の例として、２次以上の多項式関数やガウス関数などである。当てはめの例として、最小二乗法やスプライン補間などである。
【００４２】
図８は、図７（Ａ）〜（Ｃ）の伸縮画像群を用いて、最小二乗法によって、類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）を二次の多項式に当てはめる例を示す図である。３個の黒丸は、伸縮率が０．９、１．０、１．１のときの類似度を示す。ＣＰＵ１１２は、最小二乗法によって、これらの３個の黒丸を通る尤もらしい二次曲線を推定し、その二次曲線の類似度の極大値Ｓｉｍ（ｓｃ＿ｍａｘ）を与える伸縮率ｓｃ＿ｍａｘを適正伸縮率として算出する。
【００４３】
次に、ステップＳ３０７において、ＣＰＵ１１２は、適正伸縮画像生成部１４８により、ステップＳ３０１で取得した指紋画像を上下方向に適正伸縮率ｓｃ＿ｍａｘで伸縮した適正伸縮画像を生成する。
【００４４】
次に、ステップＳ３０８において、ＣＰＵ１１２は、照合部１４９により、適正伸縮画像から特徴情報を抽出する。そして、ＣＰＵ１１２は、照合部１４９により、適正伸縮画像の特徴情報と、ステップＳ３０１で取得した識別子に対応する外部記憶装置１１５に登録されている登録特徴情報１５０とを照合し、照合スコアを算出する。照合スコアは、例えば、ステップＳ３０６で使用した類似度である。ＣＰＵ１１２は、照合部１４９により、照合スコアが閾値以上である場合には、指紋認証成功と判定し、指紋認証成功の表示及び処理を行い、照合スコアが閾値未満である場合には、指紋認証失敗と判定し、指紋認証失敗の表示及び処理を行う。
【００４５】
以上のように、生体画像処理装置１０１は、スライド型指紋センサ１３２により生成された指紋画像を適切伸縮率で伸縮し、伸縮後の指紋画像の特徴情報と、面型指紋センサ１２２により生成された指紋画像の特徴情報とを照合することにより、認証精度を向上できる。
【００４６】
なお、上記では、指紋センサ１２２が面型指紋センサであり、指紋センサ１３２がスライド型指紋センサである例を説明したが、これに限定されない。指紋センサ１２２がスライド型指紋センサであり、指紋センサ１３２が面型指紋センサでもよい。その場合、生体画像処理装置１０１は、スライド型指紋センサ１２２により生成された指紋画像に対して、図２の登録処理を行い、面型指紋センサ１３２により生成された指紋画像に対して、図３の照合処理を行う。生体画像処理装置１０１は、面型指紋センサ１３２により生成された指紋画像を適切伸縮率で伸縮し、伸縮後の指紋画像の特徴情報と、スライド型指紋センサ１２２により生成された指紋画像の特徴情報とを照合することにより、認証精度を向上できる。
【００４７】
ここで、生体画像処理装置１０１は、指紋センサ１２２により生成された指紋画像を伸縮した複数の指紋画像の特徴情報を外部記憶装置１１５に登録する方法が考えられる。しかし、外部記憶装置１１５に登録される特徴情報の容量が大きくなり、ＣＰＵ１１２は、１個の識別子に対して、照合する対象の特徴情報が増えるため、照合時間が長くなる課題が生じる。本実施形態によれば、外部記憶装置１１５に登録される登録特徴情報の容量を削減し、ＣＰＵ１１２による照合時間を短縮することができる。
【００４８】
また、生体画像処理装置１０１は、ステップＳ３０４で多数の伸縮画像群を生成し、ステップＳ３０６で適正伸縮率を算出せず、その多数の伸縮画像群の特徴情報と登録特徴情報１５０とを照合する方法が考えられる。しかし、伸縮画像群が多数であるため、ＣＰＵ１１２による照合時間が長くなる課題がある。本実施形態によれば、生体画像処理装置１０１は、図８に示すように、少数の伸縮画像群の類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）を基に、最大の類似度Ｓｉｍ（ｓｃ）になる適正伸縮率を推定し、指紋画像を適正伸縮率で伸縮し、伸縮後の指紋画像の特徴情報と登録特徴情報１５０とを照合する。伸縮画像群が少数であるので、ＣＰＵ１１２による照合時間を短縮することができる。
【００４９】
また、生体画像処理装置１０１は、異なる指紋センサ間の互換性を維持することができる。その結果、利用者は、用途によって、様々な指紋センサを使い分けることができ、利便性が向上する。
【００５０】
（第２の実施形態）
図９は、第２の実施形態による生体画像処理装置１０１が使用する伸縮パラメータｐのテーブルの例を示す図である。以下、本実施形態が第１の実施形態と異なる点を説明する。指紋の種類は、図４（Ａ）の渦型指紋と、図４（Ｂ）の流れ型指紋と、図４（Ｃ）の波型指紋のいずれかに分類される。生体画像処理装置１０１は、図９のように、指紋の種類と伸縮パラメータｐの関係を示すテーブルを生成する。例えば、生体画像処理装置１０１は、予め用意した各指紋の種類に属する複数の指紋画像の伸縮パラメータｐを、第１の実施形態の方法でそれぞれ算出し、指紋の種類毎に算出された伸縮パラメータｐの平均値を求めることにより、図９のテーブルを生成し、外部記憶装置１１５に格納する。
【００５１】
図３のステップＳ３０３において、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ３０１で取得した指紋画像の指紋の種類を判別し、図９のテーブルを参照し、指紋の種類に応じて伸縮パラメータｐを決定する。指紋の種類は、例えば、図４（Ａ）の渦型指紋、図４（Ｂ）の流れ型指紋及び図４（Ｃ）の波型指紋である。ＣＰＵ１１２は、例えば、予め用意した各指紋の種類の指紋画像に対して、ステップＳ３０１で取得した指紋画像の相関係数が最も大きい指紋の種類を検索したり、又はステップＳ３０１で取得した指紋画像の隆線の方向ベクトルの分布が最も近い指紋の種類を検索することにより、指紋の種類を判別する。その後、生体画像処理装置１０１は、第１の実施形態と同様の処理を行う。
【００５２】
本実施形態によれば、生体画像処理装置１０１は、典型的な指紋の種類と伸縮パラメータｐを対応付けた図９のテーブルを用いることにより、大まかな指紋の種類を判定するだけで、伸縮パラメータｐを得ることができる。この結果、指紋画像の品質が悪く、隆線やマニューシャの一部があいまいな場合でも、生体画像処理装置１０１は、低コストで伸縮パラメータｐを算出し、指紋画像を適正伸縮率で上下方向に伸縮することができる。
【００５３】
本実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、上記のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び上記のプログラム等のコンピュータプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【００５４】
なお、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１０１  生体画像処理装置
１０２，１０３  入力装置
１１１  バス
１１２  ＣＰＵ
１１３  ＲＯＭ
１１４  ＲＡＭ
１１５  外部記憶装置
１１６  入力装置
１１７  出力装置
１１８，１１９  インターフェース
１２１，１３１  識別子入力装置
１２２，１３２  指紋センサ
１４１  登録指紋画像取得部
１４２  登録特徴情報抽出部
１４３  照合指紋画像取得部
１４４  センサ判定部
１４５  伸縮パラメータ算出部
１４６  伸縮画像群生成部
１４７  適正伸縮率算出部
１４８  適正伸縮画像群生成部
１４９  照合部
１５０  登録特徴情報
【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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