(57)【要約】【課題】角度場の情報を最大限取込み特異点を安定的に抽出するとともに、コア点とデルタ点の識別を正確に行うことが可能な指紋特異点抽出装置の提供。【解決手段】指紋画像の各点（ｘ，ｙ）において隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出する方向場算出手段７と、各隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出する水平微分手段９と、微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を閾値Ｔ０で閾値判定し候補特異点を抽出する候補特異点抽出手段１１と、各候補特異点に対し、隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に、隆線角θの絶対値がπ／２で絶対値が極大で且つ隆線角θが０で絶対値が極小となる窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する垂直微分手段１２と、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小又は正の極大ある点を特異点として抽出する特異点抽出手段１４とを備えた。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された指紋画像について、特異点を抽出する指紋画像処理装置であって、
前記指紋画像の各点（ｘ，ｙ）において隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出する方向場算出手段と、
前記各点（ｘ，ｙ）の前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出する水平微分手段と、
前記微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を所定の閾値Ｔ０で閾値判定し候補特異点を抽出する候補特異点抽出手段と、
前記各候補特異点に対して、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に、隆線角θの絶対値がπ／２で絶対値が極大且つ隆線角θが０で絶対値が極小となる窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する垂直微分手段と、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小又は正の極大ある点を特異点として抽出する特異点抽出手段と、
を備えたことを特徴とする指紋特異点抽出装置。
【請求項２】
前記窓関数ｆｗ（θ）は、隆線角θの余弦関数であることを特徴とする請求項１記載の指紋特異点抽出装置。
【請求項３】
前記特異点抽出手段は、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小点であって、当該極小点が、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）がｘ軸方向に正から負に変化する分割線ＳＬ１上の点である場合には、当該極小点を上中心点と判定し、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が正の極大点であって、当該極大点が、前記分割線ＳＬ１上の点である場合には、当該極大点をデルタ点と判定し、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が正の極大点であって、当該極大点が、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）がｘ軸方向に負から正に変化する分割線ＳＬ２上の点である場合には、当該極大点を下中心点と判定すること
を特徴とする請求項１又は２記載の指紋特異点抽出装置。
【請求項４】
入力された指紋画像について、特異点を抽出する指紋画像処理方法であって、
前記指紋画像の各点（ｘ，ｙ）において隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出する方向場算出ステップと、
前記各点（ｘ，ｙ）の前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出する水平微分ステップと、
前記微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を所定の閾値Ｔ０で閾値判定し候補特異点を抽出する候補特異点抽出ステップと、
前記各候補特異点に対して、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に、隆線角θの絶対値がπ／２で絶対値が極大且つ隆線角θが０で絶対値が極小となる窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する垂直微分ステップと、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小又は正の極大ある点を特異点として抽出する特異点抽出ステップと、
を備えたことを特徴とする指紋特異点抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋画像から特異点を抽出する指紋特異点抽出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
指紋の照合は、本人認証を行う認証手段として幅広い分野で利用されている。指紋照合を行う方法としては、マニューシャ・マッチング（Minutiae Matching）が広く用いられている（非特許文献１参照）。マニューシャ・マッチングは、指紋の隆線画像の特徴点としてマニューシャ（指紋隆線の端点・分岐点）を用いてマッチングを行う方法である。マニューシャ・マッチングでは、まず、濃淡指紋画像に対してノイズ除去及び隆線強調処理を行った後、２値化して隆線画像を生成する。この隆線画像に対し更に細線化処理を行い、マニューシャを抽出する。そして、入力された指紋画像のマニューシャと、登録された指紋画像のマニューシャとの間で位置及び方向の相違度を算出する。この相違度が一定の閾値以下のマニューシャ対の総数を算出し、この総数が所定の閾値を越えるか否かによって指紋の一致・不一致を判定する。
【０００３】
マニューシャ・マッチングにおいて、入力指紋画像が回転していたり平行移動していたりした場合、入力指紋画像のマニューシャの位置や方向が大きくずれる。従って、マニューシャの比較を行うに当たっては、入力指紋画像の位置あわせや回転補正を行う必要がある。
【０００４】
入力指紋画像の位置あわせや回転補正を行う場合、コア点やデルタ点のような指紋隆線の特異点を検出し、これらの特異点を用いてアフィン・パラメータを決定する手法が採られる。この場合、指紋隆線の特異点を安定的に抽出する方法が必要とされる。
【０００５】
従来の指紋特異点抽出方法としては、非特許文献１，２に記載のポアンカレ指数（Poincare Index）を用いた方法（以下「ポアンカレ指数法」という。）が公知である。
【０００６】
特異点を抽出する場合、まず、隆線強調処理された指紋画像から角度場を作成する。隆線強調処理された指紋画像に３×３のSobelフィルタをかけ、縦方向、横方向、及び縦横方向の勾配（gradient）を求める。横方向の勾配をＧｘｘ、縦方向の勾配をＧｙｙ，縦横方向の勾配をＧｘｙとすると、Ｇｘｘ，Ｇｙｙ，Ｇｘｙは、それぞれ次のように表される。
【０００７】
【数１】
2008276758.tif 000003
【０００８】
これらの勾配を用いて、各点の隆線角θ（ｘ，ｙ）を次式により計算する。
【０００９】
【数２】
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【００１０】
次に、隆線強調処理された指紋画像の２値化を、上記角度場を利用して行う（非特許文献３参照）。まず、注目する画素ｐ（ｘ，ｙ）を中心とした９行７列のマスクを作る。このマスク内の画像を、行方向が注目画素ｐ（ｘ，ｙ）の隆線角θ（ｘ，ｙ）と一致するように回転させる。その後、行方向に画素値の和をとり、中央の行の和がそのマスク内の行方向の和の平均値よりも大きければ１、小さければ０とする。以上の操作を、全画素について行うことにより、指紋画像を２値化することができる。この方法は、画素を隆線の流れに沿って周辺画素の画素値も参酌しながら２値化するため、隆線の途切れなどが修復される。従って、２値化した画像から再び式（２）により角度場を作成することで、より隆線の流れに沿った角度場が作成される。
【００１１】
図１は、得られた角度場の例である。隆線角θ（ｘ，ｙ）の範囲は−π／２≦θ（ｘ，ｙ）≦π／２である。図２は図１の角度場を濃淡で示したものである。図２において、中央を縦に走る線よりも左側部分（図２のカラー画像では赤色部分）はθ＞０の領域、中央を縦に走る線よりも右側部分（図２のカラー画像では青色部分）はθ＜０の領域を示す。
【００１２】
次に、非特許文献１，２に記載のポアンカレ指数法について説明する。まず、θの主値として［０，π］の範囲で求める（ここでは式（２）のａｒｃｔａｎの主値を［−π／２，π／２］とすることに注意）。この角度場を、０，π／４，π／２，３π／４の４方向に量子化する。図３のように、画素（ｉ，ｊ）を中心として角度場から３×３のブロックを取り出す。このブロックの左上隅の画素から、θ０，θ１，…，θ７と記す。取り出した画素に対して、次式で定義されるポアンカレ指数 P(i, j)を計算する。
【００１３】
【数３】
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【００１４】
図３（ａ）のように、Ｐ（ｉ，ｊ）＝πの場合はコア点、Ｐ（ｉ，ｊ）＝−πのときはデルタ点となる。これら以外の場合はすべてＰ（ｉ，ｊ）＝０となり、ブロックの中心が隆線であることを示す。
【００１５】
一方、Jainにより、近接する二つの領域Ｒｉ，Ｒｕにおける正弦成分の積分に基づき、最北ループ型コア点（north most loop singular point(core)）を抽出する多重解像度法（multi-resolution approach）が提案されている（非特許文献４参照）。
【特許文献１】特開２００１−１１８０６５号公報
【特許文献２】特開２００１−２４３４６５号公報
【非特許文献１】Anil K. Jain, Ruud Bolle, Sharath Pankanti, " Biometrics, Personal Identification in Networked Society: Personal Identification in Networked Society", Kluwer Academic Publishers, 1999, Cap.2.
【非特許文献２】M. Kawagoe and A. Tojo, "Fingerprint pattern classification," Pattern Recognition, Vol. 17, No. 3, pp. 295303, 1984.
【非特許文献３】伊藤康一，森田歩，早坂昭裕，青木孝文，「特異点に基づくロバストな指紋分類アルゴリズム」，社団法人電子情報通信学会, 第17回 回路とシステム，軽井沢ワークショップ, 2004年4月26日．
【非特許文献４】H. L. Jain A.K., Prabhakar S. and P. S. Filterbank-based fingerprint matching. IEEE Transactions on Image Processing, 9:846-859, 2000.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、上記ポアンカレ指数法は、うまく特異点を抽出できる場合もあるが欠点もある。ポアンカレ指数法では、隆線角θ（ｘ，ｙ）を４値に量子化することによって、角度場に含まれる情報の大部分を捨てているため、隆線輪郭の最適な形状と大きさを検出するのが困難なのである。小さな隆線カーブであれば、誤ってたくさんの特異点を抽出する可能性があり、大きな隆線カーブであれば、正しい特異点を抽出できない可能性がある。また、指紋がアーチ型であるとポアンカレ指数法では良好な結果が得られない（非特許文献３参照）。
【００１７】
一方、上述の多重解像度法であれば、ポアンカレ指数法よりも良好な結果が常に得られ、アーチ型指紋でも中心点を見いだすことができる。しかし、多重解像度法であるため、ポアンカレ指数法に比べて計算時間が多くかかる。また、常に点を抽出できるため、抽出された点が正しい特異点であるか否かの判断ができない。更に、領域の大きさを判断するのも困難である。また、デルタ点を見つけることもできない。
【００１８】
そこで、本発明の目的は、角度場の情報をより多く取り込むことによって、コア点及びデルタ点を安定的に抽出することが可能な指紋特異点抽出技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明に係る指紋特異点抽出装置の第１の構成は、入力された指紋画像について、特異点を抽出する指紋画像処理装置であって、
前記指紋画像の各点（ｘ，ｙ）において隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出する方向場算出手段と、
前記各点（ｘ，ｙ）の前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出する水平微分手段と、
前記微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を所定の閾値Ｔ０で閾値判定し候補特異点を抽出する候補特異点抽出手段と、
前記各候補特異点に対して、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に、隆線角θの絶対値がπ／２で絶対値が極大で且つ隆線角θが０で絶対値が極小となる窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する垂直微分手段と、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小又は正の極大ある点を特異点として抽出する特異点抽出手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００２０】
この構成によれば、まず、隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向の微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を閾値判定することによって、隆線上点全体の中から特異点の候補となる候補特異点を絞り込む。ここで得られる候補特異点としては、隆線渦の中心及び褶曲した隆線の屈曲線（隆線の最大屈曲点を結ぶ線）が抽出される。
【００２１】
図４は、指紋画像の隆線の角度場の例である。図４において、赤色（図５において「Ｒ」で示した領域）はθ＞０、青色（図６において「Ｂ」で示した領域）はθ＜０を示す。図７は図４の角度場について水平方向の微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を計算した結果を表す。赤色（図８で「Ｒ」で示した線状部分）はＯｘ（ｘ，ｙ）＞０、青色（図８で「Ｂ」で示した線状部分）はＯｘ（ｘ，ｙ）＜０であることを示す。図４，５より、隆線の渦点及び隆線の分岐点と屈曲線の近傍でＯｘ（ｘ，ｙ）が極大となることが分かる。
【００２２】
次いで、絞り込まれた候補特異点について、隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する。窓関数ｆｗ（θ）は、隆線角θの絶対値がπ／２で絶対値が極大で且つ隆線角θが０で絶対値が極小となる関数である。隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数は渦点及び隆線の分岐点や屈曲線の端点で大きな値をとる。また、渦点や屈曲線の端点では隆線角θ（ｘ，ｙ）はπ／２に近い値をとり、端点以外の屈曲線上の点では隆線角θ（ｘ，ｙ）は０に近い値となる（図１参照）。従って、上記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）は、渦点及び屈曲線の端点では負の大きな極大値をとり、隆線の分岐の中心点では正の大きな極大値をとる。
【００２３】
図９は、図４の角度場について窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を計算した結果を表す。赤色（図１０で「Ｒ」で示した部分）はＥｙ（ｘ，ｙ）が正の大きな値、青色（図１０で「Ｂ」で示した部分）はＥｙ（ｘ，ｙ）が負の大きな値であることを示す。
【００２４】
従って、閾値Ｔｃｏｒｅ以下の負の窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）の極小点を抽出することによりコア点が得られ、閾値Ｔｄｅｌｔａ以上の正の窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）の極大点を抽出することによりデルタ点を抽出することができる。
【００２５】
また、この手法では、各注目点における隆線角θ（ｘ，ｙ）の微係数を計算するにあたり、その注目点の近傍の点の隆線角の情報も取り込まれるため、上記ポアンカレ指数法に比べて、角度場の情報をより多く取り込まれる。従って、画像の撮影状態やノイズに対してロバストであり、コア点及びデルタ点を安定的に抽出することが可能となる。
【００２６】
また、この手法では、上記多重解像度法と異なり、デルタ点や下中心点（再南ループ型コア点）を抽出することも可能である。
【００２７】
また、先に水平方向の微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）で候補特異点を絞り込んだ後に、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）により特異点を抽出するといった２段階のステップとすることで、特異点抽出に必要とされる計算量を低減し、高速に特異点を抽出することが可能となる。
【００２８】
ここで、「隆線」とは、指紋の凹凸模様のうちの凸部の連なりによって形成される線を言う。「隆線角」とは、隆線の水平線に対する角度をいう。「特異点（singular point）」とは、隆線の方向が急激に変化する点、すなわち、方向場における不連続点をいう。特異点にはコア点とデルタ点とがある。「コア点（core singular point）」とは、隆線が渦を巻いている場合にはその渦の中心点（渦点）、隆線が褶曲している場合にその褶曲の中心点（上中心点又は下中心点）をいう。尚、「上中心点」は隆線が上に凸の褶曲をしている場合にその褶曲中心の点をいい、「下中心点」は隆線が下に凸の褶曲をしている場合にその褶曲中心の点をいう。「デルタ点（delta singular point）」は、隆線が分岐している場合にその分岐点をいう。
【００２９】
また、窓関数ｆｗ（θ）としては余接関数ｃｏｓ（θ）のほか、例えば、ｆｗ（θ）＝１−ｅｘｐ（−αθ２）（α：定数）など、θの区間［−π／２，π／２］において、θ＝−π／２，π／２で絶対値｜ｆｗ（θ）｜が極大となりθが０で絶対値｜ｆｗ（θ）｜が極小となる関数であれば何でもよい。
【００３０】
本発明に係る指紋特異点抽出装置の第２の構成は、前記第１の構成において、前記窓関数ｆｗ（θ）は、隆線角θの余弦関数であることを特徴とする請求項１記載の指紋特異点抽出装置。
【００３１】
このように、窓関数ｆｗ（θ）として隆線角θの余弦関数ｃｏｓ（θ）を用いれば、実験の結果、Ｅｙ（ｘ，ｙ）上で上中心点（最北ループ型コア点）が容易にローカライズされる。
【００３２】
本発明に係る指紋特異点抽出装置の第３の構成は、前記第１又は２の構成において、前記特異点抽出手段は、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小点であって、当該極小点が、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）がｘ軸方向に正から負に変化する分割線ＳＬ１上の点である場合には、当該極小点を上中心点と判定し、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が正の極大点であって、当該極大点が、前記分割線ＳＬ１上の点である場合には、当該極大点をデルタ点と判定し、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が正の極大点であって、当該極大点が、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）がｘ軸方向に負から正に変化する分割線ＳＬ２上の点である場合には、当該極大点を下中心点と判定すること
を特徴とする。
【００３３】
図９に示したように、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）は、上中心点が負の極小点（青）である。またデルタ点が正の極大点（赤）であることも明らかである。指紋が渦巻きが他の場合、中心点が２つあり、Ｅｙ（ｘ，ｙ）上で上中心点は負の極小点であるが、下中心点とデルタ点は両方とも正の極大点である。従って、Ｅｙ（ｘ，ｙ）のみを見ると、下中心点とデルタ点の違いを見分けることは難しく、必要な特異点を抽出するには、隆線角θ（ｘ，ｙ）を参照する必要がある。
【００３４】
図４に示したように、隆線角θ（ｘ，ｙ）の値によって角度場はいくつかの領域に分けられる。上中心点の上方には、通常２つの領域があり、左側の領域は隆線角θ（ｘ，ｙ）が０より大きく、右側の領域は隆線角θ（ｘ，ｙ）が０より小さい。この２つの領域の分割線を分割線ＳＬ１とする（図７の赤線を参照）。上中心点は分割線ＳＬ１上に存在する。また、デルタ点の下方にも分割線ＳＬ１があることが分かる。
【００３５】
一方、下中心点は分割線ＳＬ１上にはない。この下中心点の下方には、通常、２つの領域があり、左側領域は隆線角θ（ｘ，ｙ）が０より小さく、右側の領域は隆線角θ（ｘ，ｙ）が０より大きい。この２つの領域の分割線を分割線ＳＬ２とする（図７の青線を参照）。下中心点は分割線ＳＬ２上に存在する。
【００３６】
分割線ＳＬ１及び分割線ＳＬ２は、隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を計算して算出することができる。
【００３７】
以上のことから、上記本発明の第３の構成により、抽出された特異点を上中心点、下中心点、及びデルタ点に分類することが可能となる。
【００３８】
本発明に係る指紋特異点抽出方法は、入力された指紋画像について、特異点を抽出する指紋画像処理方法であって、
前記指紋画像の各点（ｘ，ｙ）において隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出する方向場算出ステップと、
前記各点（ｘ，ｙ）の前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出する水平微分ステップと、
前記微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）ｗｐ所定の閾値Ｔ０で閾値判定し候補特異点を抽出する候補特異点抽出ステップと、
前記各候補特異点に対して、前記隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に、隆線角θの絶対値がπ／２で絶対値が極大且つ隆線角θが０で絶対値が極小となる窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する垂直微分ステップと、
前記窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小又は正の極大ある点を特異点として抽出する特異点抽出ステップと、
を備えたことを特徴とする。。
【発明の効果】
【００３９】
以上のように、本発明によれば、指紋画像の特異点抽出において、水平方向の微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）で候補特異点を絞り込んだ後に、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）により特異点を抽出することで、角度場の情報を最大限に多く取り込んでコア点及びデルタ点を安定的に抽出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００４１】
図１１は、本発明の実施例１に係る指紋特異点抽出装置１の構成を表す図である。指紋特異点抽出装置１は、指紋入力装置２から入力される指紋画像の特異点を抽出して出力装置３に出力する装置である。指紋特異点抽出装置１は、入力画像記憶部４、隆線抽出部５、隆線データ記憶部６、方向場演算部７、方向場データ記憶部８、水平微分演算部９、水平微係数記憶部１０、候補特異点抽出部１１、垂直微分演算部１２、窓掛け微係数記憶部１３、及び特異点抽出部１４を備えている。
【００４２】
入力画像記憶部４は、指紋入力装置２から入力される指紋画像を記憶する。隆線抽出部５は、入力画像記憶部４に記憶された指紋画像を読み出して隆線データを抽出し、隆線データ記憶部６へ保存する。
【００４３】
方向場演算部７は、隆線データ記憶部６に記憶された隆線データを読み出して、式（あ），（２）に示した演算により各画素点の隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出し、方向場データ記憶部８に保存する。
【００４４】
水平微分演算部９は、方向場データ記憶部８に記憶された隆線角を読み出して、各画素点の隆線角θ（ｘ，ｙ）の水平方向ｘの微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出し、水平微係数記憶部１０に保存する。
【００４５】
候補特異点抽出部１１は、微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）が所定の閾値Ｔ０以下となる点を、候補特異点を抽出する。
【００４６】
垂直微分演算部１２は、各候補特異点に対して、隆線角θ（ｘ，ｙ）の垂直方向ｙの微係数に窓関数ｆｗ（θ）を積算した窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出し、窓掛け微係数記憶部１３に保存する。ここで、本実施例では、窓関数ｆｗ（θ）としてｃｏｓ（θ）が用いられる。
【００４７】
特異点抽出部１４は、窓掛け微係数記憶部１３に記憶された窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を読み出し、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）が負の極小又は正の極大ある点を特異点として抽出し、抽出された特異点を出力装置３へ出力する。
【００４８】
尚、本実施例の指紋特異点抽出装置１は、ハードウェアで構成してもよいし、各構成部をプログラム・モジュールとして作成し、コンピュータで実行することにより機能的にコンピュータを指紋特異点抽出装置１として機能するように構成してもよい。
【００４９】
以上のように構成された本実施例に係る指紋特異点抽出装置１について、以下その動作を説明する。
【００５０】
まず、指紋入力装置２から指紋が入力されて入力画像記憶部４に保存される。隆線抽出部５は、保存された指紋画像から隆線を抽出する。この隆線の抽出処理は、公知の方法を使用することができる。
【００５１】
例えば、非特許文献３に示された方法を使用することができる。すなわち、まず、それぞれの３×３のブロックに対して画素値の分散を求める。次に、求めた分散の平均値の１／４で分散を２値化する。これにより、指紋の隆線のみが浮き出るため、モルフォロジカルフィルタを用いて指紋を抽出するマスクを作成する。次に、１１×１１のサイズのブロック単位で平均を求め、それを閾値としてブロックの中心画素を２値化する。これにより、隆線が強調される。また、必要に応じて掠れ補正処理等の処理を行う。
【００５２】
次に、方向場演算部７は、隆線画像に基づいて、各画素点（ｘ，ｙ）で式（１），（２）の演算を行うことによって隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出する。ここで使用するウィンドウサイズは８×８である。
【００５３】
また、隆線抽出部５は、上記従来技術で説明したように、この算出された隆線角θ（ｘ，ｙ）のデータを利用して隆線強調処理された指紋画像の２値化を行い、方向場演算部７は再度隆線角θ（ｘ，ｙ）を算出するようにすることもできる。
【００５４】
次に、水平微分演算部９は、中心点マスクを作るため、各隆線角θ（ｘ，ｙ）に対して次式の微分演算を行い、微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００５５】
【数４】
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【００５６】
更に、中心点マスクを生成するため、候補特異点抽出部１１は、算出された各微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）から、値が閾値Ｔ０より小さい点を除去する。ここでは、閾値Ｔ０として２．５を用いる。更に、モルフォロジー演算を行い、孤立点とspur（短い分岐線）を除去する。
【００５７】
次に、垂直微分演算部１２は、各隆線角θ（ｘ，ｙ）に対して次式の窓掛け微分演算を行い、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００５８】
【数５】
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【００５９】
最後に、特異点抽出部１４は、窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）に中心点マスクをかける。最小点は中心点で、最大点はデルタ点である。ここで、閾値Tｃｏｒｅを設定し、中心点が正しいか誤りであるかを判断する。最小点の値がＴｃｏｒｅより大きければ、中心点が存在しないとする。
【００６０】
以上のようにして、指紋画像の特異点が抽出される。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】指紋画像の角度場の例を示す図である。
【図２】図１の角度場を色分けで示した図である。
【図３】ポアンカレ指数法による特異点の抽出方法を説明する図である。
【図４】指紋画像の隆線の角度場の例を示す図である。
【図５】図４の補助説明図である。
【図６】図４の補助説明図である。
【図７】図４の角度場について水平方向の微係数Ｏｘ（ｘ，ｙ）を計算した結果を示す図である。
【図８】図７の補助説明図である。
【図９】図４の角度場について窓掛け微係数Ｅｙ（ｘ，ｙ）を計算した結果を示す図である。
【図１０】図９の補助説明図である。
【図１１】本発明の実施例１に係る指紋特異点抽出装置１の構成を表す図である。
【符号の説明】
【００６２】
１  指紋特異点抽出装置
２  指紋入力装置
３  出力装置
４  入力画像記憶部
５  隆線抽出部
６  隆線データ記憶部
７  方向場演算部
８  方向場データ記憶部
９  水平微分演算部
１０  水平微係数記憶部
１１  候補特異点抽出部
１２  垂直微分演算部
１３  窓掛け微係数記憶部
１４  特異点抽出部
【図３】
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【図１１】
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【図１】
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【図２】
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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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