(57)【要約】【課題】指紋画像取得時における指紋の位置ズレ、回転等に影響されにくい指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラムを提供すること【解決手段】指紋入力装置から指紋の画像を取得し（Ｓ３１）、これを二値化して（Ｓ３３）ボックスカウンティング処理を行い、特徴量を抽出する（Ｓ３５）。抽出された特徴量とＨＤＤに記憶された登録指紋の特徴量とを比較し（Ｓ３９）、類似性高でなければ（Ｓ４１：ＮＯ）、登録指紋と照合対象指紋は異なる指紋であると判定する（Ｓ４３）。類似性高であれば（Ｓ４１：ＹＥＳ）、帯域分割処理を行い（Ｓ４５）、分割処理された帯域成分画像それぞれについて順に特徴量を抽出して、登録指紋の帯域成分画像についての特徴量と比較し、同一指紋であるかどうかの判定を行う（Ｓ４７）。【選択図】　図４
2004127062.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め登録された登録指紋と新たに入力される入力指紋とをこれらの指紋画像からそれぞれ抽出される特徴量を比較照合することにより識別する指紋照合装置において、
指紋画像を入力する指紋入力手段と、
その指紋入力手段により入力された入力指紋画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、
その特徴量抽出手段により抽出された前記入力指紋画像の特徴量を予め登録された登録指紋の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否を判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記入力指紋画像をウェーブレット変換処理により複数の帯域成分画像に分割する帯域分割手段と、
その帯域分割手段により分割された個々の帯域成分画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出する帯域成分画像特徴量抽出手段と、
その帯域分割画像特徴量抽出手段により抽出された帯域成分画像の特徴量を、前記登録指紋の対応する帯域成分画像の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否をさらに判定する帯域成分画像判定手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の指紋照合装置。
【請求項３】
前記判定手段が入力指紋と登録指紋とが類似であると判定した場合に、前記帯域分割手段は前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像判定手段は前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする請求項２に記載の指紋照合装置。
【請求項４】
前記判定手段が入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定した場合に、前記帯域分割手段は前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像判定手段は前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする請求項２に記載の指紋照合装置。
【請求項５】
予め登録された登録指紋と新たに入力される入力指紋とをこれらの指紋画像からそれぞれ抽出される特徴量を比較照合することにより識別する指紋照合方法において、
入力された入力指紋画像についてボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出し、抽出された前記入力指紋画像の特徴量を予め登録された登録指紋の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項６】
前記入力指紋と登録指紋との類否判定の結果に基づいて、前記入力指紋画像をウェーブレット変換処理により複数の帯域成分画像に分割し、分割された個々の帯域成分画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出し、抽出された帯域成分画像の特徴量を、登録指紋の対応する帯域成分画像の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否をさらに判定することを特徴とする請求項５に記載の指紋照合方法。
【請求項７】
入力指紋と登録指紋とが類似であると判定された場合に前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする請求項６に記載の指紋照合方法。
【請求項８】
入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定された場合に前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする請求項６に記載の指紋照合方法。
【請求項９】
請求項５乃至８に記載の指紋照合方法をコンピュータに実行させる指紋照合プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、本人確認のための指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合を行うためのコンピュータプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報の電子化やネットワーク化の急速な進行により、情報へのアクセス制御を行うためのセキュリティ技術への関心が高まっており、このようなセキュリティ技術の１つとして指紋照合による本人認証を行うための製品が種々登場してきている。
【０００３】
指紋による本人認証のためには、まず指紋画像を指紋センサにより入力し、その後、登録されている指紋画像と入力された指紋画像を照合する必要がある。指紋の照合は、入力された指紋の紋様の特徴を抽出し、その特徴と登録されている指紋の特徴を比較して行われる。このような特徴を抽出する方法としては、マニューシャ法と呼ばれる指紋隆線のマニューシャ（隆線の端点、分岐点）による指紋情報を用いるものが知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】
特開昭５６−２４６７５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のようなマニューシャ法を用いる従来の指紋照合装置等では、画像内の指紋の回転、位置ズレに対して補正処理が必要となるため処理時間の増加につながっていた。
【０００６】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであり、指紋画像取得時における指紋の位置ズレ、回転等に影響されにくい指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の指紋照合装置は、予め登録された登録指紋と新たに入力される入力指紋とをこれらの指紋画像からそれぞれ抽出される特徴量を比較照合することにより識別する指紋照合装置において、指紋画像を入力する指紋入力手段と、その指紋入力手段により入力された入力指紋画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、その特徴量抽出手段により抽出された前記入力指紋画像の特徴量を予め登録された登録指紋の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
この構成の指紋照合装置では、指紋入力手段が入力指紋画像を入力し、特徴量抽出手段が入力指紋画像の特徴量をボックスカウンティング処理により演算して抽出する。新規指紋の登録の場合には、この特徴量を登録しておく。また、指紋の照合を行う場合には、判定手段が登録されている登録指紋の特徴量と演算により抽出した特徴量とを比較して類否を判定する。ボックスカウンティング処理を用いて特徴量を演算するため、入力時に想定される位置から指紋が回転してずれて入力された場合にも特徴量に影響がなく、照合精度を高くすることができる。
【０００９】
請求項２に記載の指紋照合装置は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記判定手段の判定結果に基づいて、前記入力指紋画像をウェーブレット変換処理により複数の帯域成分画像に分割する帯域分割手段と、その帯域分割手段により分割された個々の帯域成分画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出する帯域成分画像特徴量抽出手段と、その帯域分割画像特徴量抽出手段により抽出された帯域成分画像の特徴量を、前記登録指紋の対応する帯域成分画像の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否をさらに判定する帯域成分画像判定手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００１０】
この構成の指紋照合装置では、請求項１に記載の発明の作用に加え、帯域分割手段が入力指紋画像をウェーブレット変換処理により複数の帯域成分画像に分割し、帯域成分画像特徴量抽出手段が分割された個々の帯域成分画像についてボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出する。そして、帯域成分画像判定手段が登録指紋と入力指紋について対応する帯域成分画像の特徴量を相互に比較する。相互に影響されない帯域成分画像に分割して、それぞれの特徴量を演算し、類否判定に用いることにより、さらに本人拒否率や他人許容率の低下をはかることができる。
【００１１】
請求項３に記載の指紋照合装置は、請求項２に記載の構成の構成に加え、前記判定手段が入力指紋と登録指紋とが類似であると判定した場合に、前記帯域分割手段は前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像判定手段は前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする。
【００１２】
この構成の指紋照合装置では、請求項２に記載の発明の作用に加え、入力指紋と登録指紋とが類似であると判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定する。これにより、他人許容率の低下をはかることができる。
【００１３】
請求項４に記載の指紋照合装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記判定手段が入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定した場合に、前記帯域分割手段は前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像判定手段は前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする。
【００１４】
この構成の指紋照合装置では、請求項２に記載の発明の作用に加え、入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定する。これにより、本人拒否率の低下をはかることができる。
【００１５】
請求項５に記載の指紋照合方法は、予め登録された登録指紋と新たに入力される入力指紋とをこれらの指紋画像からそれぞれ抽出される特徴量を比較照合することにより識別する指紋照合方法において、入力された入力指紋画像についてボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出し、抽出された前記入力指紋画像の特徴量を予め登録された登録指紋の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする。
【００１６】
この構成の指紋照合方法では、入力された入力指紋画像についてボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出し、新規指紋の登録の場合には、この特徴量を登録しておく。また、指紋の照合を行う場合には、登録指紋の特徴量と演算により抽出した特徴量とを比較して類否を判定する。ボックスカウンティング処理を用いて特徴量を演算するため、入力時に想定される位置から指紋が回転してずれて入力された場合にも特徴量に影響がなく、照合精度を高くすることができる。
【００１７】
請求項６に記載の指紋照合方法は、請求項５に記載の発明の構成に加え、前記入力指紋と登録指紋との類否判定の結果に基づいて、前記入力指紋画像をウェーブレット変換処理により複数の帯域成分画像に分割し、分割された個々の帯域成分画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出し、抽出された帯域成分画像の特徴量を、登録指紋の対応する帯域成分画像の特徴量と比較して入力指紋と登録指紋との類否をさらに判定することを特徴とする。
【００１８】
この構成の指紋照合方法では、請求項５に記載の発明の作用に加え、入力指紋画像をウェーブレット変換処理により複数の帯域成分画像に分割し、分割された個々の帯域成分画像について、ボックスカウンティング処理により特徴量を演算して抽出する。そして、帯域成分画像判定手段が登録指紋と入力指紋について対応する帯域成分画像の特徴量を相互に比較する。相互に影響されない帯域成分画像に分割して、それぞれの特徴量を演算し、類否判定に用いることにより、さらに本人拒否率や他人許容率の低下をはかることができる。
【００１９】
請求項７に記載の指紋照合方法は、請求項６に記載の発明の構成に加え、入力指紋と登録指紋とが類似であると判定された場合に前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする。
【００２０】
この構成の指紋照合方法では、請求項６に記載の発明の作用に加え、入力指紋と登録指紋とが類似であると判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定する。これにより、他人許容率の低下をはかることができる。
【００２１】
請求項８に記載の指紋照合方法は、請求項６に記載の発明の構成に加え、入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定された場合に前記入力指紋画像の分割を行い、前記帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定することを特徴とする。
【００２２】
この構成の指紋照合方法では、請求項６に記載の発明の作用に加え、入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定する。これにより、本人拒否率の低下をはかることができる。
【００２３】
請求項９に記載の指紋照合プログラムは、請求項５乃至８に記載の指紋照合方法をコンピュータに実行させる。この構成の指紋照合プログラムでは、請求項５乃至８に記載の発明の作用を奏することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について、図面に基づいて説明する。本実施形態の指紋照合装置は、指紋入力装置と、指紋照合処理プログラムを搭載してこれを実行するコンピュータにより構成されている。図１は、本実施形態の指紋照合装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の指紋照合装置を構成するコンピュータ１０は、周知のパーソナルコンピュータの一般的な構成からなり、文字や各種の操作指令などを入力するためのキーボード１８やマウス２０、入力された結果等を表示するモニタ１２とを備え、階調補正処理された画像データを出力するためのプリンタ１４に接続されている。また、コンピュータ１０には、フレキシブルディスク（ＦＤ）２２の内容を読み取るフレキシブルディスクドライブ（ＦＤＤ）３６、ＣＤ−ＲＯＭ２３の内容を読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ３７が搭載されている。
【００２５】
また、コンピュータ１０は、中央演算処理装置としてのＣＰＵ３０を中心にバスにより相互に接続されたＲＯＭ３１、ＲＡＭ３２、表示画像メモリ３３、マウスインターフェース３４、キーボードインターフェース３５、ビデオコントローラ３８、プリンタインターフェース３９及びＵＳＢインターフェース４５を備えている。
【００２６】
ＲＯＭ３１は、内蔵されている各種プログラム等を記憶する読み出し専用のメモリである。ＲＡＭ３２は、実行中のプログラムを一時的に記憶したり、各種データ等を記憶する読み出し・書き込み可能なメモリである。表示画像メモリ３３は、モニタ１２に表示する画像の画像データを記憶するメモリである。マウスインターフェース３４は、マウス２０とのデータ等のやりとりを司るインターフェースである。キーボードインターフェース３５は、キーボード１８からのキー入力を司るインターフェースである。ビデオコントローラ３８は、表示画像メモリ３３に記憶される表示画像データに基づいてモニタ１２における画像の表示を制御するコントローラである。プリンタインターフェース３９は、プリンタ１４へのデータの出力を制御するインタフェースである。ＵＳＢインターフェース４５は、ＵＳＢポート（図示せず）に接続された周辺機器を制御するインタフェースである。
【００２７】
コンピュータ１０のオペレーティングシステム４１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４０に記憶されており、コンピュータ１０に電源を投入すると、ＨＤＤ４０のブートブロックに書き込まれたローダに従ってＲＡＭ３２の所定の領域にロードされる。また、ＨＤＤ４０には、本発明の指紋照合処理プログラム４２が記憶されており、指紋照合処理プログラム４２が起動され、ＲＡＭ３２に読み込まれ、これをＣＰＵ３０が実行することにより、本発明の指紋照合処理が行われる。尚、本実施形態においては指紋照合処理プログラム４２はＨＤＤ４０に記憶されているが、ＲＯＭ３１に記憶されていてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ２３に記憶され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３７から読み込まれて実行されるように構成してもよい。さらに、コンピュータ１０をネットワークに接続し、ネットワーク上のサーバから指紋照合処理プログラム４２をダウンロードして実行するようにしてもよい。
【００２８】
指紋入力装置２５は、平面センサとＡ／Ｄコンバータ（図示せず）で構成され、平面センサに置かれた指の紋様により形成される微小な静電容量の変化を、画像の形で出力し、ＲＡＭ３２内の入力画像記憶領域３２１に格納する。尚、指紋入力装置２５におけるセンサは、平面センサに限らず、短冊状のセンサ上に指を滑らせて指紋のスライス画像を逐次入力するように構成してもよい。この場合は、センサ上を移動する指の温度変化を入力部分画像の形で出力する。指紋入力装置２５は、ＵＳＢポートによりコンピュータ１０に接続されており、入力された指紋画像はＵＳＢインターフェース４５を介してコンピュータ１０に取り込まれる。
【００２９】
次に、図２はＲＡＭ３２の構成を模式的に示した図である。ＲＡＭ３２には、図２に示すように、オペレーティングシステム４１が使用するワークエリア（図示せず）の他、本実施形態の指紋照合処理に必要な領域として、指紋入力装置２５から取得した指紋画像を一時的に格納する入力画像記憶領域３２１、比較照合する指紋画像から抽出した特徴量を格納する照合指紋特徴量記憶領域３２２、指紋画像を帯域分割処理した結果得られる帯域成分画像を格納する帯域成分画像記憶領域３２３，帯域成分画像の特徴量を格納する帯域成分画像特徴量記憶領域３２４等が用意されている。
【００３０】
次に、本実施形態の指紋照合装置において実行される指紋照合処理について図３乃至図１０のフローチャートに基づいて説明する。フローチャートの各ステップについては、以下「Ｓ」と略す。まず、図３は、新規に指紋を登録する場合の処理の流れを示すフローチャートである。まず、操作者が指紋入力装置２５のセンサに登録したい指を載せると、指紋入力装置２５から図１１に示すような指紋の画像が取得される（Ｓ１）。図１１は、入力指紋画像の例である。ここでは、２５６階調の白黒画像として取得するよう構成している。また、指紋画像は、指紋入力装置２５から入力するに限らず、ＦＤ２２やＣＤ−ＲＯＭ２３等の記録媒体に記憶された指紋画像を読み込んで取得してもよい。尚、ここで取得する指紋画像は、後に帯域分割処理を行う都合上、縦横の長さがそれぞれ偶数であるように構成する。取得した指紋画像は、ＲＡＭ３２の入力画像記憶領域３２１に格納される。
【００３１】
次に、取得した指紋画像の階調毎の累積度数を算出し、閾値を求めることにより、指紋画像の二値化を行う（Ｓ３）。この二値変換処理の詳細については後述する。次に、二値化された指紋画像に対してボックスカウンティング処理を行うことにより、指紋画像より特徴量を抽出する（Ｓ５）。この特徴量抽出処理の詳細については後述する。次に、抽出された特徴量を新規登録指紋の全体の特徴量としてＨＤＤ４０に記憶する（Ｓ７）。
【００３２】
次に、入力画像メモリ３２１に格納された指紋画像を４つの帯域に分割する帯域分割処理を行う（Ｓ９）。帯域分割処理の詳細については後述する。そして、分割処理された帯域成分画像それぞれについて、１〜４の帯域番号を付与し、順に特徴量を抽出する。まず、帯域番号（ｓ）を１に設定し、１を付与した帯域成分画像についての特徴量抽出を行う（Ｓ１１）。帯域成分画像の特徴量抽出は、前述した指紋画像全体の特徴量抽出処理と同様に行う。従って、まず、対象の帯域成分画像の二値化を行い（Ｓ１３）、二値化された帯域成分画像に対してボックスカウンティング処理を行うことにより、帯域成分画像より特徴量を抽出する（Ｓ１５）。そして、帯域番号ｓを１インクリメントして（Ｓ１７）、ｓの値が５に達したかどうかを判断する。ｓの値が５に達するまで（Ｓ１９：ＮＯ）Ｓ１３からＳ１７の処理を繰り返し、全ての帯域成分画像について特徴量を抽出する。ｓの値が５に達し（Ｓ１９：ＹＥＳ）、全ての帯域成分画像について特徴量が抽出されたら、それぞれの特徴量をＨＤＤ４０に記憶する（２１）。以上により新規指紋の登録処理が終了する。
【００３３】
次に、図３のＳ３で行う二値変換処理について、図６に基づいて説明する。図６は、二値変換処理の流れを示すフローチャートである。まず、取得された２５６の階調値で表される白黒階調指紋画像を画像原点から画像終点方向に走査して、各階調毎の累積度数（出現回数）を算出し、図１４（ａ）に示すようなヒストグラムを作成する。図１４は、入力画像の階調毎の頻度を示すヒストグラムである。そして、このヒストグラムに基づいて図１４（ｂ）に示すような画素値カウントの累積値を求め、階調中央値を求める。図１４（ｂ）は、画素値と画素値カウント累積値の関係を示すグラフである。具体的には、まず、画素ｓの値を１として画素原点から処理を開始する（Ｓ９１）。そして、その画素の画素値（白黒階調値）を調べる（Ｓ９３）。次いで、その画素値の画像内における出現回数である画素値カウントに１を加算する（Ｓ９５）。次いで、ｓの値を１インクリメントして（Ｓ９７）、ｓの値が総画素数に達しているかどうかを調べ（Ｓ９９）、画素数を超えていなければ（Ｓ９９：ＮＯ）、Ｓ９３に戻って次の画素について同様の処理を行う。画素ｓの値が総画素数を超えたら（Ｓ９９：ＹＥＳ）、全ての画素について画素値のチェックが完了し、図１４（ａ）に示すように、階調毎の累積度数が算出される。
【００３４】
次に、この対象指紋画像の白黒階調の中央値を求める。まず、画素値ｐの値を１として白黒階調の下限値から処理を開始する（Ｓ１０１）。そして、その画素値のカウント数の累計値を算出する（Ｓ１０３）。ｐ＝１ではその画素値のカウント数そのものを累計値に代入する。次いで、ｐの値を１インクリメントして（Ｓ１０５）、この時点の画素値カウントの累計値（ｓｕｍ）が全画素数の半数に達したかどうかを判断する（Ｓ１０７）。半数に達していなければ（Ｓ１０７：ＮＯ）、Ｓ１０３に戻って次の画素値について同様の処理を行う。累計値が全画素数の半数に達したら（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、その時点の階調値を中央値としてＲＡＭ３２の記憶領域に記憶する（Ｓ１０９）。画素値と画素値カウント累積値は、図１４（ｂ）に示すようになる。
【００３５】
次に、得られた階調中央値を用いて二値化閾値を算出する（Ｓ１１１）。具体的には、中央値と画素値２５５の間の値を、中央値と画素値２５５のそれぞれに重み付けし、以下の式により算出する。
二値化閾値＝（中央値＊（１００−重み計数）＋２５５＊重み計数）／１００。
【００３６】
このようにして得られた二値化閾値に基づいて、指紋画像の二値化を行う。まず、画素ｓの値を１として画素原点から処理を開始する（Ｓ１１３）。そして、その画素の画素値（白黒階調値）が二値化閾値よりも大きい値であるかどうかを調べ（Ｓ１１５）、画素値が二値化閾値よりも大きければ（Ｓ１１５：ＹＥＳ）、その画素に白黒階調の上限値を与える（Ｓ１１７）。ここでは白にしている。画素値が二値化閾値以下であれば（Ｓ１１５：ＮＯ）、その画素に白黒階調の下限値を与える（Ｓ１１９）。ここでは黒にしている。次いで、ｓの値を１インクリメントして（Ｓ１２１）、ｓの値が総画素数に達しているかどうかを調べ（Ｓ１２３）、画素数を超えていなければ（Ｓ１２３：ＮＯ）、Ｓ１１５に戻って次の画素について同様の処理を行う。画素ｓの値が総画素数を超えたら（Ｓ１２３：ＹＥＳ）、全ての画素について二値化が行われたので、処理を終了する。以上のようにして得られた二値化画像は、図１２の例のようになる。図１２は、二値化処理された指紋画像の例である。
【００３７】
次に、図７を用いて、図３のＳ５及びＳ１５で行う特徴量抽出処理について説明する。図７は、特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態においては、二値化された指紋画像に対してボックスカウンティング処理を行うことにより特徴量を抽出している。まず、辺の長さｒの正方形のブロック（ボックス）を作成し、ボックスカウンティング処理を開始する（Ｓ１３１）。辺の長さｒは、１乃至２０画素の間の任意の長さで行い、処理はｒの最大値から開始し、１ずつ減じた辺長で繰り返し行う。
【００３８】
次に、そのブロック内の画素の有無を検索する（Ｓ１３３）。そして、画素が存在する場合には（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、そのブロックを「画素あり」としてＲＡＭ３２に記憶し（Ｓ１３７）、そうでない場合には「画素なし」としてＲＡＭ３２に記憶する（Ｓ１３９）。次に、「画素あり」としたブロックについて面積を算出し（Ｓ１４１）、算出された面積をＲＡＭ３２に記憶する（Ｓ１４３）。次に、辺の長さｒの値を１減じて（Ｓ１４５）、ｒの値が１を上回るかどうかを判断する（Ｓ１４７）。ｒの値が１を超えている場合には（Ｓ１４７：ＹＥＳ）、Ｓ１３３に戻ってそのｒの辺長のブロックについて処理を繰り返す。ｒの値が１になった場合には（Ｓ１４７：ＮＯ）、対象指紋画像について、すべての「画素あり」のブロックの面積が算出されたので、算出された面積を加算することによりその近似面積を求め、これをその指紋画像の特徴量として（Ｓ１４９）、処理を終了する。
【００３９】
尚、ブロックの辺長ｒは、面積近似値の変移状態がわかり、かつ面積近似が荒すぎない程度のものであればよく、１から２０に限らず、対象画像のサイズによって適宜変化させることができる。
【００４０】
ここで用いられるボックスカウンティング法は、画像のフラクタル次元を近似算出するための方法である。フラクタルとは、マンデルブロ（Ｂ．Ｂ．Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ）による造語であり、微分不可能で、解析的な分析が難しい図形を示す。フラクタル次元とはそのような図形が空間上に占める度合いを示すもので、フラクタル次元を算出することにより解析的な分析が難しい図形の分析が可能となる。任意の図形を大きさｒのブロック（ボックス）で覆うために必要であるボックスの個数をＮｒ（Ｆ）とする場合、ボックスカウンティング法によって得られるフラクタル次元は以下のとおりに定義される。
【数１】
2004127062.tif 000003
式Ｅ１においてｒを連続的に変化させることはコンピュータ上では不可能であるため、ｒを整数値で変化させることによりフラクタル次元の近似値算出を行うようにしている。
【００４１】
次に、図４に基づいて、指紋の照合処理について説明する。図４は、指紋照合処理の流れの全体を示すフローチャートである。まず、操作者が指紋入力装置２５のセンサに照合したい指を載せると、指紋入力装置２５から指紋の画像が取得される（Ｓ３１）。ここでは、２５６階調の白黒画像として取得するよう構成している。また、指紋入力装置２５から入力するに限らず、ＦＤ２２やＣＤ−ＲＯＭ２３等の記録媒体に記憶された指紋画像を読み込んで取得してもよい。尚、ここで取得する指紋画像は、後に帯域分割処理を行う都合上、縦横の長さがそれぞれ偶数であるように構成する。取得した指紋画像は、ＲＡＭ３２の入力画像記憶領域３２１に格納される。
【００４２】
次に、取得した指紋画像の階調毎の累積度数を算出し、閾値を求めることにより、指紋画像の二値化を行う（Ｓ３３）。二値変換処理の詳細は前述の通りである。次に、二値化された指紋画像に対してボックスカウンティング処理を行うことにより、指紋画像より特徴量を抽出する（Ｓ３５）。特徴量抽出処理の詳細は前述の通りである。次に、抽出された特徴量を照合対象指紋の全体の特徴量としてＲＡＭ３２の照合指紋特徴量記憶領域３２２に記憶する（Ｓ３７）。ここまでの処理は、新規に指紋を登録する場合とほぼ同様である。
【００４３】
次に、ＨＤＤ４０に記憶された登録指紋の特徴量と、照合指紋特徴量記憶領域３２２に記憶された照合対象指紋の特徴量とを比較する（Ｓ３９）。特徴量比較処理の詳細は後述する。特徴量比較処理においては、登録指紋の特徴量と照合対象指紋の特徴量とを比べた結果類似性が高いか低いかを判定するので、次に、この判定結果が類似性が高いとされたかどうかを判断する（Ｓ４１）。類似性高でなければ（Ｓ４１：ＮＯ）、登録指紋と照合対象指紋は異なる指紋であると判定し（Ｓ４３）、処理を終了する。類似性高であれば（Ｓ４１：ＹＥＳ）、帯域分割処理を行う（Ｓ４５）。帯域分割処理の詳細については後述する。そして、分割処理された帯域成分画像それぞれについて、１〜４の帯域番号を付与し、順に特徴量を抽出して、ＨＤＤ４０に記憶された登録指紋の帯域成分画像についての特徴量とを比較し、同一指紋であるかどうかの判定を行う（Ｓ４７）。この帯域成分画像比較処理の詳細については後述する。次いで、帯域成分画像比較処理において同一指紋と判定されたかどうかを判断する（Ｓ４９）。同一指紋と判定されていなければ（Ｓ４９：ＮＯ）、登録指紋と照合対象指紋は異なる指紋であると判定し（Ｓ４３）、処理を終了する。同一指紋と判定されていれば（Ｓ４９：ＹＥＳ）、同一指紋と判定して（Ｓ５１）処理を終了する。
【００４４】
次に、図４のＳ３９で行う特徴量比較処理について、図８に基づき説明する。図８は、特徴量比較処理の流れを示すフローチャートである。まず、登録指紋の特徴量と、比較対象となる指紋の特徴量の両方について、ボックスカウンティングの処理開始辺長をｒとして処理を開始する（Ｓ１５１）。次に、自然対数変換を行い、辺長ｒとその近似面積について自然対数ｌｎＡを算出する（Ｓ１５３）。ここで自然対数変換を行うのは、ｒとＡの関係が非線形であるため、それぞれに自然対数変換を行うことにより、準線形な関係を導き出すためである。そして、登録指紋と比較対象指紋の自然対数の差を算出し、これを特徴量の差とする（Ｓ１５５）。
【００４５】
次に、得られた特徴量差の絶対値があらかじめ設定してある閾値よりも小さい値であるかどうかを判断する（Ｓ１５７）。閾値は、２から１５の間で任意に設定する。特徴量差の絶対値が閾値以上であれば（Ｓ１５７：ＮＯ）、登録指紋と比較対照指紋は類似性が低いと判定し（Ｓ１５９）、処理を終了する。特徴量差の絶対値が閾値よりも小さければ（Ｓ１５７：ＹＥＳ）、ｒの値を１インクリメントし（Ｓ１６１）、ｒの値が処理終了辺長に達したかどうかを判断する（Ｓ１６３）。ｒの値が処理終了辺長に達していなければ（Ｓ１６３：ＮＯ）、Ｓ１５３に戻って次の辺長について処理を繰り返す。ｒの値が処理終了辺長に達したら（Ｓ１６３：ＹＥＳ）、登録指紋と比較対照指紋は類似性が高いと判定し（Ｓ１６５）、処理を終了する。
【００４６】
次に、図３のＳ９、図４のＳ４５で行う帯域分割処理について図９に基づいて説明する。図９は、帯域分割処理の流れを示すフローチャートである。帯域分割処理では、画像取得処理（Ｓ１，Ｓ３１，Ｓ６１）で得られた２５６階調の指紋画像に対して離散ウェーブレット変換処理を行うことにより、指紋画像を、図１３に示すような、ＨＨ帯域成分画像６１，ＨＬ帯域成分画像６２，ＬＨ帯域成分画像６３，ＬＬ帯域成分画像６４の４つの帯域成分画像に分割する。図１３は、帯域分割処理された帯域成分画像の例である。ウェーブレット変換は、一次元の波形に対して行われ、一回の処理で、高帯域成分と低帯域成分の２成分に分割される。そのため、ウェーブレット変換を画像に対して行う場合、まず横方向波形を高帯域Ｈと低帯域Ｌの２成分に分割した後、横方向波形の高帯域Ｈと低帯域Ｌについて、縦方向波形を２成分に分割する。ここで、横方向波形の高帯域Ｈは縦方向において高帯域のＨＨと、低帯域のＨＬ、横方向波形の低帯域Ｌは、縦方向において高帯域のＬＨと、低帯域のＬＬにそれぞれ分割される。従って、最終的に、元画像は、ＨＨ、ＨＬ、ＬＨ、ＬＬの４成分に分割される。
【００４７】
ウェーブレット変換とはウェーブレット関数画像信号の圧縮、解析手法であるが、フーリエ変換が三角関数を基底とした直交変換であるのに対し、ウェーブレット変換は局所化された関数から作られる相似関数系を基底とする。フーリエ変換と比較すると、周波数精度は若干劣るが、時間−周波数を同時に分解することが可能である。
【００４８】
ウェーブレット関数は以下の数式（１）に表され、このとき、ウェーブレット変換は数式（２）により定義される。
【数２】
2004127062.tif 000004
【数３】
2004127062.tif 000005
ここで、ｇ（ｘ）は解析の対象となっている信号を示す。本実施形態で使用するのは離散ウェーブレット変換であるが、それは上記（２）の式におけるａ、ｂをそれぞれａ＝２ｉ、ｂ＝２ｊと置き換えたものである。従って、離散ウェーブレット変換は以下の式（４）、逆変換は式（５）で表される。
【数４】
2004127062.tif 000006
【数５】
2004127062.tif 000007
ここで、式（５）の右辺をｈｉ（ｘ）とすると、式（６）のように表される。
【数６】
2004127062.tif 000008
これにより、式（５）は、以下の式（７）のように表される。
【数７】
2004127062.tif 000009
この式（７）は、信号ｇｉ（ｘ）がウェーブレット成分ｈｉ−１（ｘ）、ｈｉ−２（ｘ）、．．．に小分けされたことを示す。ここにおける整数ｉはウェーブレット変換のレベルを示し、レベルが一つ下がると解像度が半分になる。
【００４９】
具体的な帯域分割処理としては、まず、横方向の波形から行番号ｒを１に設定して処理を開始する（Ｓ１７１）。そして、その行に対してウェーブレット変換処理を行う（Ｓ１７３）。そして、行番号ｒの値を１インクリメントして（Ｓ１７５）、ｒが行数を超えるまで（Ｓ１７７：ＮＯ）、ウェーブレット変換処理を繰り返す。ｒが行数を超えたら（Ｓ１７７：ＹＥＳ）、横方向の波形についての処理が終了したので、縦方向の波形についての処理に移行する。
【００５０】
縦方向の波形についても、まず、列番号ｃを１に設定して処理を開始する（Ｓ１７９）。そして、その行に対してウェーブレット変換処理を行う（Ｓ１８１）。そして、列番号ｃの値を１インクリメントして（Ｓ１８３）、ｃが列数を超えるまで（Ｓ１８５：ＮＯ）、ウェーブレット変換処理を繰り返す。ｃが列数を超えたら（Ｓ１８５：ＹＥＳ）、横方向、縦方向の波形両方についての処理が終了し、４つの帯域成分画像が得られたので、処理を終了する。
【００５１】
次に、図４のＳ４７で行う帯域成分画像比較処理について、図１０に基づいて説明する。図１０は、帯域成分画像比較処理の流れを示すフローチャートである。帯域成分画像比較処理では、帯域分割処理において得られた４つの帯域成分画像の１つ１つについて、二値変換処理、特徴量抽出処理、特徴量比較処理を行うことにより、登録指紋と比較対照指紋の類似性を判定する。
【００５２】
分割処理された帯域成分画像それぞれについて、１〜４の帯域番号を付与し、順に処理を行う。まず、帯域番号（ｓ）を１に設定し（Ｓ１９１）、１を付与した帯域成分画像についての処理を行う。帯域成分画像の特徴量抽出は、前述した指紋画像全体の特徴量抽出処理と同様に行う。従って、まず、対象の帯域成分画像の二値化を行い（Ｓ１９３）、二値化された帯域成分画像に対してボックスカウンティング処理を行うことにより、帯域成分画像より特徴量を抽出する（Ｓ１９５）。二値化処理、特徴量抽出処理は前述の指紋画像全体の場合と同様に行う。
【００５３】
そして、同じ帯域番号の登録指紋の特徴量とＳ１９３〜１９５で処理した比較対照指紋の帯域成分画像の特徴量の比較処理を行う（Ｓ１９７）。特徴量比較処理は、指紋画像全体の場合と同様に、図８のフローチャートに従って行う。次に、特徴量比較処理において類似性が高いと判定されたかどうかを判断し（Ｓ１９９）、類似性が高いと判定されていなければ（Ｓ１９９：ＮＯ）、異なる指紋と判定して（Ｓ２０１）処理を終了する。類似性が高いと判定された場合には、帯域番号ｓを１インクリメントして（Ｓ２０３）、ｓの値が５に達したかどうかを判断する。ｓの値が５に達するまで（Ｓ２０５：ＮＯ）、Ｓ１９３からＳ２０３の処理を繰り返し、全ての帯域成分画像について特徴量を抽出し、特徴量を比較する。ｓの値が５に達し（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、全ての帯域成分画像について類似性が高いと判定されたら、同一指紋と判定し（Ｓ２０７）、処理を終了する。
【００５４】
以上説明した指紋照合処理によれば、ボックスカウンティング処理を用いて特徴量を演算するため、入力時に想定される位置から指紋が回転してずれて入力された場合にも特徴量に影響がなく、照合精度を高くすることができる。また、指紋画像全体の特徴量比較処理によって類似性が高いと判定された場合に、さらに帯域分割処理を行い、相互に影響のない帯域成分画像毎の特徴量を比較して照合するので、他人許容率の低下をはかり、指紋照合精度を高めることができる。
【００５５】
次に、図５に基づいて、別の実施形態の指紋照合処理について説明する。図５は、別の実施形態の指紋照合処理の流れの全体を示すフローチャートである。この実施形態では、前述の指紋照合処理とは逆に、指紋画像全体の特徴量比較処理によって類似性が低いと判定された場合に、さらに帯域分割処理を行い、帯域成分画像毎の特徴量を比較して照合するように構成している。
【００５６】
まず、操作者が指紋入力装置２５のセンサに照合したい指を載せると、指紋入力装置２５から指紋の画像が取得される（Ｓ６１）。ここでは、２５６階調の白黒画像として取得するよう構成している。また、指紋入力装置２５から入力するに限らず、ＦＤ２２やＣＤ−ＲＯＭ２３等の記録媒体に記憶された指紋画像を読み込んで取得してもよい。尚、ここで取得する指紋画像は、後に帯域分割処理を行う都合上、縦横の長さがそれぞれ偶数であるように構成する。取得した指紋画像は、ＲＡＭ３２の入力画像記憶領域３２１に格納される。
【００５７】
次に、取得した指紋画像の階調毎の累積度数を算出し、閾値を求めることにより、指紋画像の二値化を行う（Ｓ６３）。この二値変換処理の詳細は前述の通りである。次に、二値化された指紋画像に対してボックスカウンティング処理を行うことにより、指紋画像より特徴量を抽出する（Ｓ６５）。特徴量抽出処理の詳細は前述の通りである。次に、抽出された特徴量を照合対象指紋の全体の特徴量としてＲＡＭ３２の照合指紋特徴量記憶領域３２２に記憶する（Ｓ６７）。
【００５８】
次に、ＨＤＤ４０に記憶された登録指紋の特徴量と、照合指紋特徴量記憶領域３２２に記憶された照合対象指紋の特徴量とを比較する（Ｓ６９）。特徴量比較処理の詳細は前述の通りである。。特徴量比較処理においては、登録指紋の特徴量と照合対象指紋の特徴量とを比べた結果類似性が高いか低いかを判定するので、この判定結果が類似性高とされたかどうかを判断する（Ｓ７１）。類似性高であれば（Ｓ７１：ＹＥＳ）、登録指紋と照合対象指紋は同一指紋であると判定し（Ｓ７３）、処理を終了する。類似性高でなければ（Ｓ７１：ＮＯ）、帯域分割処理を行う（Ｓ７５）。帯域分割処理の詳細は前述の通りである。そして、分割処理された帯域成分画像それぞれについて、１〜４の帯域番号を付与し、順に特徴量を抽出して、ＨＤＤ４０に記憶された登録指紋の帯域成分画像についての特徴量とを比較し、同一指紋であるかどうかの判定を行う（Ｓ７７）。帯域成分画像比較処理の詳細は前述の通りである。次いで、帯域成分画像比較処理において同一指紋と判定されたかどうかをを判断する（Ｓ７９）。同一指紋と判定されていれば（Ｓ７９：ＹＥＳ）、同一指紋と判定して（Ｓ７３）処理を終了する。同一指紋と判定されていなければ（Ｓ７９：ＮＯ）、登録指紋と照合対象指紋は異なる指紋であると判定し（Ｓ８１）、処理を終了する。
【００５９】
この実施形態の指紋照合処理によれば、ボックスカウンティング処理を用いて特徴量を演算するため、入力時に想定される位置から指紋が回転してずれて入力された場合にも特徴量に影響がなく、照合精度を高くすることができる。また、指紋画像全体の特徴量比較処理によって類似性が低いと判定された場合に、さらに帯域分割処理を行い、相互に影響のない帯域成分画像毎の特徴量を比較して照合するので、本人拒否率の低下をはかり、指紋照合精度を高めることができる。
【００６０】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、請求項１に記載の指紋照合装置によれば、ボックスカウンティング処理を用いて特徴量を演算するため、入力時に想定される位置から指紋が回転してずれて入力された場合にも特徴量に影響がなく、照合精度を高くすることができる。
【００６１】
請求項２に記載の指紋照合装置によれば、請求項１に記載の発明の効果に加え、相互に影響されない帯域成分画像に分割して、それぞれの特徴量を演算し、類否判定に用いることにより、さらに本人拒否率や他人許容率の低下をはかることができる。
【００６２】
請求項３に記載の指紋照合装置によれば、請求項２に記載の発明の効果に加え、入力指紋と登録指紋とが類似であると判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定するので、他人許容率の低下をはかることができる。
【００６３】
請求項４に記載の指紋照合装置によれば、請求項２に記載の発明の効果に加え、入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定するので、本人拒否率の低下をはかることができる。
【００６４】
請求項５に記載の指紋照合方法によれば、ボックスカウンティング処理を用いて特徴量を演算するため、入力時に想定される位置から指紋が回転してずれて入力された場合にも特徴量に影響がなく、照合精度を高くすることができる。
【００６５】
請求項６に記載の指紋照合方法によれば、請求項５に記載の発明の効果に加え、相互に影響されない帯域成分画像に分割して、それぞれの特徴量を演算し、類否判定に用いることにより、さらに本人拒否率や他人許容率の低下をはかることができる。
【００６６】
請求項７に記載の指紋照合方法によれば、請求項６に記載の発明の効果に加え、入力指紋と登録指紋とが類似であると判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定するので、他人許容率の低下をはかることができる。
【００６７】
請求項８に記載の指紋照合方法によれば、請求項６に記載の発明の効果に加え、入力指紋と登録指紋とが類似でないと判定された場合に、帯域成分画像の特徴量の比較により入力指紋と登録指紋との類否を判定するので、本人拒否率の低下をはかることができる。
【００６８】
請求項９に記載の指紋照合プログラムは、請求項５乃至８に記載の指紋照合方法をコンピュータに実行させる。この構成の指紋照合プログラムによれば、請求項５乃至８に記載の発明の効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の指紋照合装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】ＲＡＭ３２の構成を模式的に示した図である。
【図３】新規に指紋を登録する場合の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】指紋照合処理の流れの全体を示すフローチャートである。
【図５】別の実施形態の指紋照合処理の流れの全体を示すフローチャートである。
【図６】二値変換処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】特徴量比較処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】帯域分割処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】帯域成分画像比較処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】入力指紋画像の例である。
【図１２】二値化処理された指紋画像の例である。
【図１３】帯域分割処理された帯域成分画像の例である。
【図１４】（ａ）は、入力画像の階調毎の頻度を示すヒストグラムである。（ｂ）は、画素値と画素値カウント累積値の関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１０　　コンピュータ
１２　　モニタ
１４　　プリンタ
１８　　キーボード
２０　　マウス
２２　　フレキシブルディスク
２３　　ＣＤ−ＲＯＭ
２５　　指紋入力装置
３０　　ＣＰＵ
３１　　ＲＯＭ
３２　　ＲＡＭ
３６　　フレキシブルディスクドライブ（ＦＤＤ）
３７　　ＣＤ−ＲＯＭドライブ
４０　　ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
４５　　ＵＳＢインターフェース
３２１　入力画像記憶領域
３２２　照合指紋特徴量記憶領域
３２３　帯域成分画像記憶領域
３２４　帯域成分画像特徴量記憶領域
【図１】
2004127062.tif 000010
【図２】
2004127062.tif 000011
【図３】
2004127062.tif 000012
【図４】
2004127062.tif 000013
【図５】
2004127062.tif 000014
【図６】
2004127062.tif 000015
【図７】
2004127062.tif 000016
【図８】
2004127062.tif 000017
【図９】
2004127062.tif 000018
【図１０】
2004127062.tif 000019
【図１１】
2004127062.tif 000020
【図１２】
2004127062.tif 000021
【図１３】
2004127062.tif 000022
【図１４】
2004127062.tif 000023