(57)【要約】【課題】複数の部分画像から全体画像を作成することなく、全体画像に含まれる生体特徴データを取得できるようにして、処理に必要なメモリ容量を大幅に削減できるとともに、処理を実行するＣＰＵを極めて有効に活用できるようにする。【解決手段】一つの生体部位の部分画像を採取する採取部１１と、部分画像が採取される都度、その部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部１４と、部分画像が採取される都度、その部分画像から特徴部分データを抽出する抽出部１５と、部分画像が採取される都度、前記相対位置関係に基づいてその部分画像の特徴部分データと他の部分画像についての特徴部分データとを合成する合成部１７とをそなえて構成する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つの生体部位の部分画像を採取する採取部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部とをそなえて構成されたことを特徴とする、生体特徴データ取得装置。
【請求項２】
該採取部が、該生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取することを特徴とする、請求項１に記載の生体特徴データ取得装置。
【請求項３】
該抽出部が、該特徴部分データとして、該隆線の特徴点に関する情報を抽出することを特徴とする、請求項２に記載の生体特徴データ取得装置。
【請求項４】
該抽出部が、該特徴部分データとして、該部分画像の端部における該隆線（以下、隆線端という）の位置を抽出することを特徴とする、請求項３に記載の生体特徴データ取得装置。
【請求項５】
該抽出部が、該特徴部分データとして、該特徴点と該隆線端との連結関係情報を抽出することを特徴とする、請求項４に記載の生体特徴データ取得装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば指紋，掌紋，血管パターン（眼底網膜血管網，静脈血管網），虹彩筋肉紋様等の生体情報から生体特徴データを取得するための装置に関し、より具体的には、例えばスウィープ（ＳＷＥＥＰ）型指紋センサにおいて指をそのセンサ面に対して移動させながら連続的に採取される複数の部分画像（指紋画像）から、個人認証等に必要な生体特徴データ（特徴点情報を含む指紋データや、隆線構造データ）を取得するための生体特徴データ取得装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などの小型情報機器は、近年の高機能化に伴い、ネットワークに接続されたり大量の個人情報などを格納したりすることができるようになり、これらの機器におけるセキュリティ性能の向上の要求が極めて高くなっている。
【０００３】
このような機器においてセキュリティを確保するために、従来から広く用いられているパスワードやＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）カードなどによる個人認証を採用することが考えられる。しかし、パスワードやＩＤカードは盗用される危険性が高いので、より信頼性の高い個人認証（機器のユーザが、予め登録されたユーザ本人であることの認証）を実現することが強く望まれている。このような要望に対し、生体情報（バイオメトリクス情報）による個人認証は、信頼性が高く、上述の要望に応えられるものと考えられる。特に、生体情報として指紋を用いた場合には利便性も高い。
【０００４】
生体情報として指紋を用いて個人認証を行なう場合、静電容量式指紋センサや光学式指紋センサにより、被認証者の指から指紋（指紋センサのセンサ面に接触しうる隆線と同センサ面に接触しない谷線とから成る紋様）を画像情報として採取する。そして、その指紋画像の前景（例えば隆線像）から特徴情報（例えば分岐点や端点の位置情報）を抽出し、抽出された特徴情報と予め登録されている被認証者の登録特徴情報とを照合することにより、被認証者が本人であるか否かの判定つまり個人認証を行なっている。
【０００５】
ところで、被認証者から指紋画像を採取する一般的な指紋センサ（平面型指紋センサ）は、通常、指の大きさよりも大きいセンサ面を有している。しかし、近年、指紋センサを携帯電話やＰＤＡといった小型情報機器に搭載するために、センサ面の大きさを指の大きさよりも小さくし、そのセンサ面を通じて採取された複数の部分画像を統合して指紋全体の画像を得ることが行なわれている。
【０００６】
このような状況に対応した指紋センサとして、スウィープ型のものがある。このスウィープ型指紋センサは、指の長さよりも十分に短く、小面積の矩形センサ面（撮像面）を有している。なお、センサ面に対する指の相対的移動のことを「スウィープ（ＳＷＥＥＰ）」と呼ぶ。
【０００７】
スウィープ型指紋センサを用いる場合、指をセンサ面に対して移動させるか、または、センサ面（指紋センサ）側を指に対して移動させるかしながら、指紋センサによって、指紋について複数の部分画像を連続的に採取する。そして、採取された複数の部分画像から指紋画像の全体像（完全イメージ）を再構成することが行なわれている（下記特許文献１参照）。
【０００８】
つまり、スウィープ型指紋センサを用いると、例えば図２４に示すごとき多数の短冊状の指紋部分画像を撮影することができる。これらの指紋部分画像を用いて個人認識を行なう場合、従来（下記特許文献１に開示された技術）では、これらの指紋部分画像を図２５に示すごとく合成して一枚の指紋全体画像（下記特許文献１でいうところの完全イメージ）を作成している。その後、平面型指紋センサを用いて指紋認識を行なうのと同様の手法で個人認証を行なう。即ち、図２６に示すように、複数の指紋部分画像１〜ｎを連結し（ステップＳ１）、再構成された指紋全体画像に対して二値化処理や細線化処理等の画像処理を施し（ステップＳ２）、画像処理後の指紋全体画像から、特徴点（隆線の分岐点や端点）の情報を生体特徴データ（指紋データ）として抽出・生成し（ステップＳ３）、抽出された指紋データに基づいて個人認証を行なう。
【０００９】
なお、図２５において、矢印Ｖ１は、１枚目の指紋部分画像と２枚目の指紋部分画像との相対位置関係を示すベクトルであり、矢印Ｖ２は、２枚目の指紋部分画像と３枚目の指紋部分画像との相対位置関係を示すベクトルである。
【００１０】
【特許文献１】
特開平１０−９１７６９号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のごとく、複数の短冊状指紋部分画像を合成して一枚の指紋全体画像を作成した後、その指紋全体画像に画像処理を施し、画像処理を施された画像から生体特徴データを抽出し個人認証を行なう従来手法では、以下のような２つの課題（１），（２）がある。
【００１２】
（１）複数の短冊状指紋部分画像を合成し指紋全体画像を作成してから、画像処理や生体特徴データ抽出処理を行なうため、少なくとも指紋全体画像を記憶するためのメモリ量が必要になる。実際には、指紋全体画像に対する各種処理を行なう際、指紋全体画像をコピーする必要があるため、指紋全体画像のデータ量の２倍もしくは３倍のメモリ量が必要になる。
【００１３】
（２）上記の画像処理，生体特徴データ抽出処理や個人認識処理（指紋データの照合処理）は、スウィープ型指紋センサ上で指を滑らし終わってから開始されることになる。これは、指を滑らし終えて指紋全体を網羅する複数の短冊状指紋部分画像を取得してからでないと、指紋全体画像を作成することが出来ないからである。そのため、スウィープ型指紋センサ上で指を滑らせている間は、ＣＰＵが遊んでいても、そのＣＰＵに対して上記の各種処理を割り当てることができない。
【００１４】
本発明は、このような課題に鑑み創案されたもので、複数の部分画像から全体画像を作成することなく、全体画像に含まれる生体特徴データを取得できるようにして、処理に必要なメモリ容量を大幅に削減できるとともに、処理を実行するＣＰＵを極めて有効に活用できるようにすることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の生体特徴データ取得装置（請求項１）は、一つの生体部位の部分画像を採取する採取部と、該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部と、該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出部と、該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部とをそなえて構成されたことを特徴としている。
【００１６】
ここで、該採取部が、該生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取するように構成され（請求項２）、該抽出部が、該特徴部分データとして、該隆線の特徴点に関する情報（請求項３），該部分画像の端部における該隆線（以下、隆線端という）の位置（請求項４），さらには該特徴点と該隆線端との連結関係情報（請求項５）を抽出するように構成されていてもよい。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
〔１〕第１実施形態
〔１−１〕第１実施形態の生体特徴データ取得装置／認証装置の構成
図１は本発明の第１実施形態としての生体特徴データ取得装置および認証装置の構成を示すブロック図で、この図１に示す第１実施形態の認証装置１００は、生体情報として指紋を用いて個人認証を行なうもので、生体特徴データ取得装置１０，登録指紋データ記憶部２０および照合部３０をそなえて構成されている。
【００１８】
第１実施形態の生体特徴データ取得装置１０は、個人認証に必要な生体特徴データとしての指紋データを被認証者から取得するためのもので、スウィープ型指紋センサ１１，画像記憶部１２，骨格線抽出部１３，スウィープ画像位置関係検出部１４，特徴部分データ抽出部１５，特徴部分データ記憶部１６，特徴部分データ合成部１７および指紋データ記憶部１８をそなえて構成されている。
【００１９】
第１実施形態の生体特徴データ取得装置１０や認証装置１００は、実際には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ），ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を有する一般的なパーソナルコンピュータ等に、スウィープ型指紋センサ１１を付設することにより実現される。その際、骨格線抽出部１３，スウィープ画像位置関係検出部１４，特徴部分データ抽出部１５および特徴部分データ合成部１７としての機能は、所定のプログラム（生体特徴データ取得プログラム）をＣＰＵ（コンピュータ）で実行することにより実現される。また、照合部３０としての機能も、所定のプログラム（照合プログラム）をＣＰＵで実行することにより実現される。さらに、画像記憶部１２，特徴部分データ記憶部１６や指紋データ記憶部１８としての機能は上記ＲＡＭによって実現されるとともに、登録指紋データ記憶部３０としての機能は上記ＲＡＭもしくは上記ＲＯＭによって実現される。なお、記憶部１２，１６，１８，３０としての機能は、パーソナルコンピュータに内蔵されたハードディスクなどの記憶装置や、外付けの記憶装置によって実現されてもよい。
【００２０】
上述した生体特徴データ取得プログラムや照合プログラムは、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。本実施形態においては、上記生体特徴データ取得プログラムや上記照合プログラムを上記ＲＯＭに予め格納しておき、これらのプログラムをそのＲＯＭから上記ＣＰＵに読み出して実行する。なお、これらのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信経路を介してコンピュータ（ＣＰＵ）に提供してもよい。
【００２１】
スウィープ型指紋センサ（採取部）１１は、被認証者の一つの生体部位（本実施形態では指紋）の部分画像（以下、スウィープ画像という場合もある）を連続的に採取するもので、横幅が指幅程度で縦幅が数ｍｍ程度のセンサ面（図示省略）を有している。この指紋センサ１１では、被認証者の指を上記センサ面に対し相対的に接触移動させながら、その指の指紋の部分画像が連続的に採取されるようになっている。
【００２２】
指紋は、被認証者の外皮（指；生体部位）上に形成されており、上記センサ面に接触しうる隆線（接触部分）と上記センサ面に接触しない谷線（非接触部分／空隙部分）とから成る紋様である。指紋センサ１１は、上記センサ面に接触する隆線部分と上記センサ面に接触しない谷線部分とで検知感度が異なることを利用して、指紋の部分画像を白黒多値画像として採取するようになっている。この白黒多値画像では、隆線部分が黒画像、谷線部分が白画像となる。
【００２３】
指紋による認証時に、被認証者は、指紋センサ１１の上記センサ面上を指で触れながら、指の根元側（第１関節側）から指先側，指先側から指の根元側，指の右側から左側など任意の方向に指を移動させる。
ただし、指紋センサ１１側を指に対して移動させる機構をそなえた場合、被認証者は指を移動させる必要はない。
【００２４】
以降、本実施形態では、被認証者が上記センサ面上で指をその指先側から根元側（第１関節側）へ滑らせて、例えば図５，図１１や図１９に示すような短冊状の指紋スウィープ画像（指紋部分画像）を連続的に採取する場合について説明する。図５，図１１，図１９においては、指紋センサ１１により（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の順で指紋部分画像が取り込まれている。また、本実施形態において指紋センサ１１によって採取される各指紋部分画像は、基本的に、他の指紋部分画像（時間的に前に採取された指紋部分画像）と一辺を共有もしくは重なり合う領域（共有領域）を有しているものとする。
【００２５】
画像記憶部１２は、指紋センサ１１によって得られた指紋部分画像を一時保存するものである。
骨格線抽出部１３は、指紋センサ１１によって一つの指紋部分画像（１枚の短冊状のスウィープ画像）が採取され画像記憶部１２に保存される都度、その指紋部分画像に対して画像処理（具体的には二値化処理および細線化処理）を施し、指紋隆線の骨格線（隆線構造データとしての骨格線画像）を抽出するものである。なお、本実施形態では、特徴部分データ抽出部１５において特徴部分データを抽出するための前処理として、骨格線抽出部１３により指紋隆線の骨格線を抽出する処理を行なっているが、骨格線を抽出することなく指紋部分画像から指紋特徴点を直接抽出する手法を用いることも可能である。
【００２６】
スウィープ画像位置関係検出部（検出部）１４は、指紋センサ１１によって一つの指紋部分画像（１枚の短冊状のスウィープ画像）が採取される都度、その指紋部分画像と既に採取済の他の指紋部分画像との相対位置関係を検出するものである。つまり、検出部１４は、指紋センサ１１によって今回採取された指紋部分画像に対し時間的に前に採取された指紋部分画像と、今回の指紋部分画像との相対位置関係を検出するものである。
【００２７】
このとき、検出部１４は、今回の指紋部分画像と以前の指紋部分画像とにおける同一の隆線どうしが滑らかに繋がるような、今回の指紋部分画像と以前の指紋部分画像との重ね合わせ位置関係を、相対位置関係として検出するようになっている。より具体的には、図３や図４を参照しながら後述するごとく、今回の指紋部分画像と以前の指紋部分画像との２つの指紋部分画像における隆線の連結点の位置が一致し、且つ、その連結点での隆線の接線方向の変化が滑らかとなるような重ね合わせ位置関係が、相対位置関係として検出される。このとき、重ね合わせ位置関係は、例えばベクトルデータ（Δｘ，Δｙ）として得られ、特徴部分データ抽出部１５によって抽出された特徴部分データとともに特徴部分データ記憶部１６に保存される。ここで、「隆線の接線方向の変化が滑らか」であるとは、２つの指紋部分画像を重ね合わせた際に、隆線の連結点での２本の接線の方向（傾き）の変化量が所定値以下であるか、もしくは、その変化量が、連結点周辺の接線の方向の変化量程度に相当している状態であると定義する。
【００２８】
検出部１４により相対位置関係を検出する手法としては、上述の手法のほか、今回の指紋部分画像と以前の指紋部分画像とにおける同一の隆線の対応関係を、相対位置関係として検出する手法を用いることもできる。この場合、上述の手法と同様にして、２つの指紋部分画像を重ね合わせ隆線や特徴部分が所定条件を満たして重なる位置関係を探索し、２つの指紋部分画像においてどの隆線が同一であるかを調べる。そして、図１３を参照しながら後述するごとく、同一の隆線には同一の識別子を付与して隆線の対応関係を取得し、その対応関係を相対位置関係として用いる。
【００２９】
なお、検出部１４は、図３を参照しながら後述するごとく、指紋センサ１１によって得られた指紋部分画像そのもの（生画像）を用いて相対位置検出を行なってもよいし、図４を参照しながら後述するごとく、各指紋部分画像から骨格線抽出部１３によって抽出された骨格線画像を用いて相対位置検出を行なってもよい。
【００３０】
特徴部分データ抽出部（抽出部）１５は、指紋センサ１１によって一つの指紋部分画像（１枚の短冊状のスウィープ画像）が採取される都度、その指紋部分画像から、生体部位固有（ここでは指紋固有）の特徴情報を含む特徴部分データを抽出するものである。より具体的には、図６〜図８や図１２〜図１４を参照しながら後述するごとく、特徴部分データ抽出部１５は、指紋部分画像毎に抽出された骨格線画像から、指紋データを生成するための特徴部分データを抽出・生成するものである。
【００３１】
ここで、特徴部分データ抽出部１５によって抽出される特徴部分データとしては、例えば、以下のようなものが挙げられる。
▲１▼隆線の指紋特徴点に関する情報〔具体的には、指紋特徴点の位置，種類（端点，分岐点）および方向のうちの少なくとも一つ〕
▲２▼指紋特徴点を隆線に投影して得られる投影特徴点の位置
▲３▼隆線上に存在する汗腺の位置（汗腺の開口点を指紋特徴点と同様に扱う）
▲４▼隆線上において指紋特徴点間に存在する汗腺の数
▲５▼指紋部分画像の端部（エッジ）における隆線（以下、隆線端という）の位置（図６参照）
▲６▼指紋特徴点と隆線端との連結関係情報（図９参照）
▲７▼指紋特徴点とこの指紋特徴点に繋がる隆線との連結関係情報（図１５参照）
【００３２】
図５〜図１０を参照しながら後述する、第１実施形態による生体特徴データ取得動作の第１例において、特徴部分データ抽出部１５は、上記項目▲１▼の指紋特徴点（端点，分岐点）の位置と、上記項目▲５▼の隆線端の位置と、上記項目▲６▼の連結関係情報とを特徴部分データとして抽出する。このとき、特徴部分データ抽出部１５は、各指紋部分画像に共通して存在する指紋特徴点および隆線端には同一の識別子を付与し、その識別子を用いて連結関係情報を抽出する。
【００３３】
一方、図１１〜図１６を参照しながら後述する、第１実施形態による生体特徴データ取得動作の第２例においては、２つの指紋部分画像の相対位置関係が検出部１４により隆線の対応関係として検出されており、特徴部分データ抽出部１５は、上記項目▲１▼の指紋特徴点（端点，分岐点）の位置を抽出するとともに、検出部１４によって検出された隆線対応関係に基づいて上記項目▲７▼の連結関係情報を抽出する。このとき、特徴部分データ抽出部１５は、各部分画像に共通して存在する指紋特徴点および隆線には同一の識別子を付与し、その識別子を用いて連結関係情報を抽出する。ただし、隆線には、検出部１４が隆線対応関係を検出する際に用いられた識別子が付与される。
【００３４】
特徴部分データ記憶部１６は、特徴部分データ抽出部１５によって各指紋部分画像から得られた特徴部分データと、各指紋部分画像と一つ前のタイミングで採取された指紋部分画像との相対位置関係（検出部１４によって検出されたもの）とを記憶・保存するものである。
【００３５】
特徴部分データ合成部（合成部）１７は、指紋センサ１１によって一つの指紋部分画像（１枚の短冊状のスウィープ画像）が採取される都度、今回の指紋部分画像と前回の指紋部分画像との相対位置関係に基づいて、今回の指紋部分画像の特徴部分データと既に抽出済の他の指紋部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を指紋データ（生体部位の生体特徴データ）として出力するものである。つまり、特徴部分データ合成部１７は、得られた多数の指紋特徴部分データを合成し、一つの指紋データを生成するものである。ここで、相対位置関係は、前述した通り、検出部１４によって検出され、特徴部分データ記憶部１６に保存されているものであり、特徴部分データは、前述した通り、特徴部分データ抽出部１５によって抽出され、特徴部分データ記憶部１６に保存されているものである。
【００３６】
このとき、図５〜図１０を参照しながら後述する、第１実施形態による生体特徴データ取得動作の第１例において、特徴部分データ合成部１７は、特徴部分データ抽出部１５によって得られた、例えば図９のごとき連結関係情報をたどることにより、最終的に、複数の指紋部分画像に含まれる特徴点どうしの、隆線を介した接続関係（図１０参照）を指紋データとして算出する。
【００３７】
一方、図１１〜図１６を参照しながら後述する、第１実施形態による生体特徴データ取得動作の第２例において、特徴部分データ合成部１７は、特徴部分データ抽出部１５によって得られた、例えば図１５のごとき連結関係情報をたどることにより、最終的に、複数の指紋部分画像に含まれる特徴点どうしの、隆線を介した接続関係（図１６参照）を指紋データとして算出する。
【００３８】
指紋データ記憶部１８は、特徴部分データ合成部１７によって得られた指紋データを記憶・保存するものである。
登録指紋データ記憶部２０は、被認証者について予め登録されている指紋データを保持するものである。この登録指紋データ記憶部２０に保持される指紋データは、上述した生体特徴データ取得装置１０によって取得されたものであってもよいし、他の指紋センサを用いて取得されたものであってもよい。
【００３９】
照合部３０は、生体特徴データ取得装置１０によって取得された指紋データ（指紋データ記憶部１８に保存されたもの）と、被認証者について登録指紋データ記憶部２０に予め登録されている指紋データとを比較して照合処理を実行し、被認証者の本人認証を行なうものである。
【００４０】
〔１−２〕第１実施形態の動作
次に、上述のごとく構成された、第１実施形態の生体特徴データ取得装置１０および認証装置１００の動作について、図２〜図１６を参照しながら説明する。
〔１−２−１〕基本的な動作
まず、図２に示すフローチャートに従って、第１実施形態における生体特徴データ取得手順について説明する。
被認証者がスウィープ型指紋センサ１１のセンサ面上で指をその指先側から根元側（第１関節側）へ滑らせると、複数の短冊状の指紋部分画像１，２，…，ｎが順次採取されることになる（採取ステップ）。
【００４１】
そして、第１実施形態では、短冊状の指紋部分画像が１枚採取される都度、直ちに、その指紋部分画像ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）に対し骨格線抽出部１３によって画像処理が施されて骨格線画像ｉが抽出され（ステップＳ１１−ｉ）、さらに、その骨格線画像ｉから特徴部分データ抽出部１５によって特徴部分データｉが抽出される（抽出ステップＳ１２−ｉ）。このとき、図２では図示しないが、指紋部分画像ｉとこの指紋部分画像ｉの一つ前に採取された指紋部分画像ｉ−１との相対位置関係が、スウィープ画像位置関係検出部１４により指紋部分画像ｉ，ｉ−１もしくは骨格線画像ｉ，ｉ−１に基づいて検出される（検出ステップ）。
【００４２】
特徴部分データ抽出部１５によって抽出された特徴部分データｉは、特徴部分データ合成部１７により、指紋部分画像ｉ−１との相対位置関係に基づいて、指紋部分画像１〜ｉ−１から既に抽出されている特徴部分データ１〜ｉ−１と合成・連結される。最後の指紋部分画像ｎから抽出された特徴部分データｎが合成・連結された時点で、合成・連結処理は完了し、その合成結果が指紋データとして出力される（合成ステップＳ１３）。
【００４３】
そして、上述のごとく生体特徴データ取得装置１０によって取得された指紋データ（指紋データ記憶部１８に保存されたもの）と、被認証者について登録指紋データ記憶部２０に予め登録されている指紋データとが、照合部３０によって比較されて照合され、被認証者の本人認証が行なわれる。
【００４４】
以下では、図３を参照しながら上記検出ステップでの部分画像の相対位置関係検出処理の第１例について説明し、図４を参照しながら上記検出ステップでの部分画像の相対位置関係検出処理の第２例について説明するとともに、図５〜図１０を参照しながら上記ステップＳ１１−ｉ，Ｓ１２−ｉおよびＳ１３による生体特徴データ取得処理の第１例について説明し、図１１〜図１６を参照しながら上記ステップＳ１１−ｉ，Ｓ１２−ｉおよびＳ１３による生体特徴データ取得処理の第２例について説明する。
【００４５】
〔１−２−２〕部分画像の相対位置関係検出処理の第１例
スウィープ画像相対位置検出部１４は、時間的に前後する指紋スウィープ画像（第１例）もしくは骨格線画像（第２例）の相対位置関係を算出する。
指紋スウィープ画像は、指紋センサ１１のセンサ面上で指を滑らせながら連続的に指紋画像を取り込むことにより得られたものであるので、得られた指紋スウィープ画像を上手く重ね合わせると、指紋隆線の像が滑らかに繋がった指紋画像を得らることができる（図３（Ｃ），図４（Ｃ）や図２５参照）。
【００４６】
スウィープ画像位置関係検出部１４は、上述のようにスウィープ画像を上手く重ね合わせるための相対位置関係（図２５におけるベクトルＶ１，Ｖ２）を、以下のようにして検出する。
図３（Ａ）〜図３（Ｃ）は第１実施形態における部分画像の相対位置関係検出処理の第１例について説明するための図である。この第１例では、スウィープ画像位置関係検出部１４は、指紋センサ１１によって得られた指紋部分画像そのもの（生画像）を用いて相対位置検出を行なっている。
【００４７】
指紋センサ１１により、図３（Ａ）に示す指紋部分画像１１１が採取され、続いて図３（Ｂ）に示す指紋部分画像１１２が採取された場合、これらの指紋部分画像１１１と１１２との相対位置関係は、検出部１４により以下のようにして検出される。ここで、図３（Ａ）に示す指紋部分画像１１１には少なくとも４本の隆線画像１１１−１〜１１１−４が含まれ、図３（Ｂ）に示す指紋部分画像１１２には、上記隆線画像１１１−１〜１１１−４からそれぞれ連続すると推定される４本の隆線画像１１２−１〜１１２−４が含まれている。
【００４８】
検出部１４は、今回採取された指紋部分画像１１２の上側画像端１１２ａにおける各隆線画像の左右位置を検出するとともに、その左右位置での隆線画像の接線を検出する。図３（Ｂ）では、ＱＬ１およびＱＲ１が、それぞれ上側画像端１１２ａにおける隆線画像１１２−１の左右位置であり、ＱＬ２およびＱＲ２が、それぞれ上側画像端１１２ａにおける隆線画像１１２−２の左右位置である。また、ＮＬ１およびＮＲ１が、それぞれ左右位置ＱＬ１およびＱＲ１での隆線画像１１２−１の左右縁に沿う接線であり、ＮＬ２およびＮＲ２が、それぞれ左右位置ＱＬ２およびＱＲ２での隆線画像１１２−２の左右縁に沿う接線である。なお、ここでは、説明を簡単にするために、隆線画像１１２−３，１１２−４の左右位置や接線についての説明は省略する。
【００４９】
一方、検出部１４は、図３（Ａ）に示すごとく、指紋部分画像１１１を探索ライン（連結ライン）１１１ａで上下方向に走査し、探索ライン１１１ａにおける各隆線画像の左右位置を検出するとともに、その左右位置での隆線画像の接線を検出する。図３（Ａ）では、ＰＬ１およびＰＲ１が、それぞれ探索ライン１１１ａ上における隆線画像１１１−１の左右位置であり、ＰＬ２およびＰＲ２が、それぞれ探索ライン１１１ａ上における隆線画像１１１−２の左右位置である。また、ＭＬ１およびＭＲ１が、それぞれ左右位置ＰＬ１およびＰＲ１での隆線画像１１１−１の左右縁に沿う接線であり、ＭＬ２およびＭＲ２が、それぞれ左右位置ＰＬ２およびＰＲ２での隆線画像１１１−２の左右縁に沿う接線である。なお、ここでは、説明を簡単にするために、隆線画像１１１−３，１１１−４の左右位置や接線についての説明は省略する。
【００５０】
そして、検出部１４は、指紋部分画像１１２の上側画像端１１２ａにおける位置ＱＬ１，ＱＲ１，ＱＬ２，ＱＲ２および接線ＮＬ１，ＮＲ１，ＮＬ２，ＮＲ２と、探索ライン１１１ａ上における位置ＰＬ１，ＰＲ１，ＰＬ２，ＰＲ２および接線ＭＬ１，ＭＲ１，ＭＬ２，ＭＲ２とを比較する。その比較の結果、探索ライン１１１ａ上における位置ＰＬ１，ＰＲ１，ＰＬ２，ＰＲ２の間隔が上側画像端１１２ａにおける位置ＱＬ１，ＱＲ１，ＱＬ２，ＱＲ２の間隔と一致し、且つ、探索ライン１１１ａ上における接線ＭＬ１，ＭＲ１，ＭＬ２，ＭＲ２の方向から上側画像端１１２ａにおける接線ＮＬ１，ＮＲ１，ＮＬ２，ＮＲ２の方向への変化（差分）が滑らかである場合に、その探索ライン１１１ａが連結位置として採用される。
【００５１】
ここで、例えば「探索ライン１１１ａ上における接線ＭＬ１の方向から上側画像端１１２ａにおける接線ＮＬ１の方向への変化が滑らかである」とは、接線ＭＬ１の方向から接線ＮＬ１の方向への変化量が所定値以下であるか、もしくは、その変化量が連結点（位置ＰＬ１，ＱＬ１）周辺の接線の方向の変化量程度に相当している状態である。
【００５２】
検出部１４は、指紋部分画像１１１を探索ライン１１１ａで上下方向に走査しながら、上述のような条件を満たす連結ライン１１１ａの位置を探索する。
このようにして探索された連結ライン１１１ａの位置と、その連結ライン１１１ａ上の位置ＰＬ１，ＰＲ１，ＰＬ２，ＰＲ２（ＱＬ１，ＱＲ１，ＱＬ２，ＱＲ２）とに基づいて、指紋部分画像１１１と１１２との重ね合わせ位置関係（相対位置関係）が、図３（Ｃ）に示すようなベクトルデータ（Δｘ，Δｙ）として検出される。
【００５３】
なお、この第１例では、指紋部分画像１１２の上側画像端１１２ａにおける位置ＱＬ１，ＱＲ１，ＱＬ２，ＱＲ２および接線ＮＬ１，ＮＲ１，ＮＬ２，ＮＲ２を検出した後、指紋部分画像１１１内における連結位置の探索を行なっているが、指紋部分画像１１１の下側画像端１１１ｂにおける各隆線画像の左右位置と各位置での接線とを検出した後、その検出結果を用い、上述と同様にして指紋部分画像１１２内における連結位置の探索を行なってもよい。また、部分画像の相対位置関係検出手法については、本願発明者による特許出願（特願２００２−４７４９２号；平成１４年２月２５日出願）に詳細に開示されている。
【００５４】
〔１−２−３〕部分画像の相対位置関係検出処理の第２例
図４（Ａ）〜図４（Ｃ）は第１実施形態における部分画像の相対位置関係検出処理の第２例について説明するための図である。この第２例では、スウィープ画像位置関係検出部１４は、各指紋部分画像から骨格線抽出部１３によって抽出された骨格線画像を用いて相対位置検出を行なっている。
【００５５】
骨格線抽出部１３により、図４（Ａ）に示す骨格線画像１２１が抽出され、続いて図４（Ｂ）に示す骨格線画像１２２が抽出された場合、これらの骨格線画像１２１と１２２との相対位置関係は、図３（Ａ）〜図３（Ｃ）により上述した手法と同様、検出部１４により以下のようにして検出される。ここで、図４（Ａ）に示す骨格線画像１２１には少なくとも４本の骨格線１２１−１〜１２１−４が含まれ、図４（Ｂ）に示す骨格線画像１２２には、上記骨格線１２１−１〜１２１−４からそれぞれ連続すると推定される４本の骨格線１２２−１〜１２２−４が含まれている。
【００５６】
検出部１４は、今回抽出された骨格線画像１２２の上側画像端１２２ａにおける各骨格線の位置を検出するとともに、その位置での骨格線の接線を検出する。図４（Ｂ）では、Ｑ１〜Ｑ４が、それぞれ上側画像端１２２ａにおける骨格線１２２−１〜１２２−４の位置であり、Ｎ１〜Ｎ４が、それぞれ位置Ｑ１〜Ｑ４での骨格線１２２−１〜１２２−４に沿う接線である。
【００５７】
一方、検出部１４は、図４（Ａ）に示すごとく、骨格線画像１２１を探索ライン（連結ライン）１２１ａで上下方向に走査し、探索ライン１２１ａにおける各骨格線の位置を検出するとともに、その位置での骨格線の接線を検出する。図４（Ａ）では、Ｐ１〜Ｐ４が、それぞれ探索ライン１２１ａ上における骨格線１２１−１〜１２１−４の位置であり、Ｍ１〜Ｍ４が、それぞれ位置Ｐ１〜Ｐ４での骨格線１２１−１〜１２１−４に沿う接線である。
【００５８】
そして、検出部１４は、骨格線画像１２２の上側画像端１２２ａにおける位置Ｑ１〜Ｑ４および接線Ｎ１〜Ｎ４と、探索ライン１２１ａ上における位置Ｐ１〜Ｐ４および接線Ｍ１〜Ｍ４とを比較する。その比較の結果、探索ライン１２１ａ上における位置Ｐ１〜Ｐ４の間隔が上側画像端１２２ａにおける位置Ｑ１〜Ｑ４の間隔と一致し、且つ、探索ライン１２１ａ上における接線Ｍ１〜Ｍ４の方向から上側画像端１２２ａにおける接線Ｎ１〜Ｎ４の方向への変化（差分）が滑らかである場合に、その探索ライン１２１ａが連結位置として採用される。
【００５９】
ここで、例えば「探索ライン１２１ａ上における接線Ｍ１の方向から上側画像端１２２ａにおける接線Ｎ１の方向への変化が滑らかである」とは、接線Ｍ１の方向から接線Ｎ１の方向への変化量が所定値以下であるか、もしくは、その変化量が連結点（位置Ｐ１，Ｑ１）周辺の接線の方向の変化量程度に相当している状態である。
【００６０】
検出部１４は、骨格線画像１２１を探索ライン１２１ａで上下方向に走査しながら、上述のような条件を満たす連結ライン１２１ａの位置を探索する。
このようにして探索された連結ライン１２１ａの位置と、その連結ライン１２１ａ上の位置Ｐ１〜Ｐ４（Ｑ１〜Ｑ４）とに基づいて、骨格線画像１２１と１２２との重ね合わせ位置関係（相対位置関係）が、図４（Ｃ）に示すようなベクトルデータ（Δｘ，Δｙ）として検出される。
【００６１】
なお、この第２例でも、骨格線画像１２２の上側画像端１２２ａにおける位置Ｑ１〜Ｑ４および接線Ｎ１〜Ｎ４を検出した後、骨格線画像１２１内における連結位置の探索を行なっているが、骨格線画像１２１の下側画像端１２１ｂにおける各骨格線の位置と各位置での接線とを検出した後、その検出結果を用い、上述と同様にして骨格線画像１２２内における連結位置の探索を行なってもよい。
【００６２】
〔１−２−４〕生体特徴データ取得処理の第１例
図５〜図１０はいずれも第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図で、これらの図５〜図１０を参照しながら上記ステップＳ１１−ｉ，Ｓ１２−ｉおよびＳ１３による生体特徴データ取得処理の第１例について説明する。
【００６３】
指紋センサ１１により、図５（Ａ）〜図５（Ｃ）にそれぞれ示すスウィープ画像（生画像）１，２，３が順に取り込まれると、スウィープ画像１〜３の各々に対して処理が施され、スウィープ画像１〜３の各々から特徴部分データが抽出される。つまり、まず、骨格線抽出部１３により各スウィープ画像１〜３に画像処理を施して指紋隆線の骨格線を抽出する。このとき、骨格線の抽出手法としては、例えば、二値化処理を施した後に細線化処理を施すなどの手法が用いられる。図５（Ａ）〜図５（Ｃ）に示すスウィープ画像１〜３から得られた骨格線画像をそれぞれ図６（Ａ）〜図６（Ｃ）に示す。
【００６４】
次に、特徴部分データ抽出部１５により、各骨格線画像において、時間的に次のスウィープ画像へ繋がる隆線（骨格線）の画像端での切れ目（以下、隆線端という）を特徴部分データとして求め、各隆線端に識別子（ＩＤ）を付与する。図６（Ａ）〜図６（Ｃ）においては、隆線端を白丸で示し、各隆線端に付与された識別子を数字（１〜２３）で表すことにする。
【００６５】
さらに、特徴部分データ抽出部１５により、各骨格線画像において、隆線（骨格線）の端点と分岐点（これらを併せて指紋特徴点と呼ぶ）を抽出する。図６（Ａ）〜図６（Ｃ）に示す骨格線画像から抽出された指紋特徴点を、それぞれ図７（Ａ）〜図７（Ｃ）において黒丸で示す。
【００６６】
指紋特徴点を抽出すると同時に、スウィープ画像相対位置検出部１４により、図３もしくは図４を参照しながら上述した手法で、時間的に前後する指紋スウィープ画像（または骨格線画像）の相対位置関係を算出する。なお、本実施形態では、相対位置関係を検出すべく上述のような探索処理を行なっているが、スウィープ画像相対位置検出部１４として、指の移動量や移動方向を検出する指移動ベクトル検出装置（エンコーダ）をスウィープ型指紋センサ１１に取り付け、この指移動ベクトル検出装置によって、指紋スウィープ画像（または骨格線画像）の相対位置関係を表すベクトル情報を物理的に検出してもよい。
【００６７】
隆線を滑らかに連結させるためのスウィープ画像の相対位置関係が分かれば、特徴部分データ抽出部１５は、図６や図７に示す隆線端１〜２３が次のスウィープ指紋画像（実際には骨格線画像）のどこに位置しているかを把握することができる。即ち、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示すように、画像端による隆線端と指紋特徴点との関係がわかるようになる。
【００６８】
なお、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示すように、特徴部分データ抽出部１５により、指紋特徴点にも識別子（ＩＤ）ａ〜ｆが付与される。ただし、注目スウィープ画像よりも時間的に前に存在するスウィープ画像とその注目スウィープ画像との重なり領域内に存在する指紋特徴点は無視する。
【００６９】
例えば、図８（Ｂ）に示す画像（スウィープ画像２）において隆線端１〜４よりも上部の領域は、図８（Ａ）に示す画像（スウィープ画像１）との重なり領域（共有領域）であり、この領域内に存在する指紋特徴点は、図８（Ａ）に示す画像内で識別子ａを付与された指紋特徴点と同一のものである。従って、その領域内に存在する指紋特徴点に関する情報としては、図８（Ａ）に示す画像で抽出された指紋特徴点に関する情報を使用するものとし、スウィープ画像２の共有領域内における指紋特徴点は無視する。
【００７０】
ついで、特徴部分データ抽出部１５は、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示す画像のそれぞれから、指紋特徴点や隆線端に付与された識別子を用いて、図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示す、指紋特徴点や隆線端の連結関係情報（連結データ表）を特徴部分データとして抽出する。この連結関係情報（連結データ表）においては、隆線を介した指紋特徴点どうしの連結関係や、隆線を介した隆線端どうしの連結関係や、隆線を介した指紋特徴点と隆線端との連結関係が識別子を用いて記録されている。
【００７１】
例えば、図９（Ａ）に示す連結データ表では、図８（Ａ）に示す画像中において隆線を介して連結関係にある指紋特徴点や隆線端の識別子ペア、つまり（１，ｂ），（２，ａ），（ａ，ｂ），（３，ａ），（４，ｂ）が記録されている。同様に、図９（Ｂ）に示す連結データ表では、図８（Ｂ）に示す画像中において隆線を介して連結関係にある指紋特徴点や隆線端の識別子ペア、つまり（１，５），（２，６），（７，ｃ），（８，ｃ），（９，１０），（１１，ｃ），（３，１２），（４，１３）が記録されている。さらに、図９（Ｃ）に示す連結データ表では、図８（Ｃ）に示す画像中において隆線を介して連結関係にある指紋特徴点や隆線端の識別子ペア、つまり（５，ｄ），（６，ｄ），（７，１５），（８，１６），（９，ｅ），（ｅ，１７），（１８，１９），（ｅ，２０），（１０，２１），（１１，２２），（１２，ｆ），（１３，ｆ），（２３，ｆ），（１４，ｄ）が記録されている。
【００７２】
そして、最後に、特徴部分データ合成部１７が、２以上の特徴部分データ（連結データ表）を合成し、広範囲の指紋データ（つまり指紋全体の指紋特徴点に関する特徴点接続情報）を作成する。本実施形態では、指紋データを、隆線を介した指紋特徴点どうしの接続関係とする。より具体的に、特徴部分データ合成部１７は、図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示すごとく指紋スウィープ画像毎に抽出された連結データ表を参照し、これらの連結データ表における連結関係（隆線端の識別子）をたどることにより、図１０に示すごとく、上記指紋特徴点どうしの接続関係を合成している。
【００７３】
例えば、図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示す連結データ表の最上段の連結関係をたどることにより、「指紋特徴点ｂは隆線端１に接続され」、「隆線端１は隆線端５に接続され」、「隆線端５は指紋特徴点ｄに接続され」ていることがわかり、このような接続関係から、最終的に「指紋特徴点ｂは指紋特徴点ｄに接続されている」ことが認識される。つまり、図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示す連結データ表の最上段の連結関係をたどることにより、「指紋特徴点ｂと指紋特徴点ｄとが接続されている」とする指紋データを合成することができる。この合成結果が、図１０に示す接続関係表の最上段に識別子ペア（ｂ，ｄ）として記録されている。以下、同様にして、図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に示す連結データ表における全ての指紋特徴点に係る連結関係をたどることにより、指紋特徴点どうしの接続関係（指紋データ）が合成され、最終的に、図１０に示すような接続関係表、即ち指紋データ（生体特徴データ）を得ることができる。
【００７４】
〔１−２−５〕生体特徴データ取得処理の第２例
図１１〜図１６はいずれも第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図で、これらの図１１〜図１６を参照しながら上記ステップＳ１１−ｉ，Ｓ１２−ｉおよびＳ１３による生体特徴データ取得処理の第２例について説明する。この第２例も、図５〜図１０を参照しながら上述した第１例とほぼ同様にして生体特徴データ取得処理を行なっているが、特徴部分データの表現手法が第１例とは異なっている。
【００７５】
第２例においても、指紋センサ１１により、図１１（Ａ）〜図１１（Ｃ）にそれぞれ示すスウィープ画像（生画像）１，２，３が順に取り込まれると、スウィープ画像１〜３の各々に対して処理が施され、スウィープ画像１〜３の各々から特徴部分データが抽出される。つまり、まず、骨格線抽出部１３により各スウィープ画像１〜３に画像処理を施して指紋隆線の骨格線を抽出するとともに、特徴部分データ抽出部１５により、各骨格線画像において、隆線（骨格線）の指紋特徴点を抽出する。図１１（Ａ）〜図１１（Ｃ）に示すスウィープ画像１〜３から得られた骨格線画像および指紋特徴点（黒丸）を、それぞれ図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）に示す。
【００７６】
そして、各指紋特徴点で分断された隆線にそれぞれ識別子を付与する。このとき、スウィープ画像位置関係検出部１４により、時間的に前後する指紋スウィープ画像（または骨格線画像）の隆線の接続情報を検出し、異なるスウィープ画像に跨って存在する同一の隆線には同一の識別子を付与して対応関係を取得し、その隆線の対応関係を相対位置関係として検出する。図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）に示す骨格線画像における各隆線には、例えば、それぞれ図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）に示すごとく識別子１〜１３が付与される。
【００７７】
また、特徴部分データ抽出部１５により、図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）に示す骨格線画像における各指紋特徴点には、例えば、それぞれ図１４（Ａ）〜図１４（Ｃ）に示すごとく識別子ａ〜ｆが付与される。このとき、隆線の識別子と同様に、異なるスウィープ画像に跨って存在する同一の特徴点には同一の識別子を付与する。異なるスウィープ画像に跨って存在する同一の特徴点については、各隆線に既に付与された識別子１〜１３に基づいて判断することができる。
【００７８】
ついで、特徴部分データ抽出部１５は、図１４（Ａ）〜図１４（Ｃ）に示す画像のそれぞれから、指紋特徴点や隆線に付与された識別子を用いて、図１５（Ａ）〜図１５（Ｃ）に示す連結データ表〔接続関係にある指紋特徴点と隆線端との組（指紋特徴点と隆線との連結関係情報）を含むテーブル〕を特徴部分データとして抽出する。この連結データ表においては、各画像に存在する指紋特徴点とその指紋特徴点に接続される隆線との関係が識別子を用いて記録されている。
【００７９】
例えば、図１５（Ａ）に示す連結データ表では、図１４（Ａ）に示す画像中において連結関係にある指紋特徴点と隆線との識別子の組、即ち（ｂ，１），（ｂ，２），（ｂ，３），（ａ，２），（ａ，５），（ａ，４）が記録されている。同様に、図１５（Ｂ）に示す連結データ表では、図１４（Ｂ）に示す画像中において連結関係にある指紋特徴点と隆線との識別子の組、即ち（ａ，２），（ａ，５），（ａ，４），（ｃ，６），（ｃ，７），（ｃ，８）が記録されている。さらに、図１５（Ｃ）に示す連結データ表では、図１４（Ｃ）に示す画像中において連結関係にある指紋特徴点と隆線との識別子の組、即ち（ｄ，１），（ｄ，５），（ｄ，１４），（ｅ，９），（ｅ，１０），（ｅ，１１），（ｆ，３），（ｆ，４），（ｆ，１３）が記録されている。
【００８０】
そして、最後に、特徴部分データ合成部１７が、２以上の特徴部分データ（連結データ表）を合成し、広範囲の指紋データ（つまり指紋全体の指紋特徴点に関する特徴点接続情報）を作成する。本実施形態では、上述した通り、指紋データを、隆線を介した指紋特徴点どうしの接続関係とする。より具体的に、特徴部分データ合成部１７は、図１５（Ａ）〜図１５（Ｃ）に示すごとく指紋スウィープ画像毎に抽出された連結データ表を参照し、これらの連結データ表における連結関係（隆線の識別子）をたどることにより、図１６に示すごとく、上記指紋特徴点どうしの接続関係を合成している。なお、図１６において括弧を付された指紋特徴点識別子は、重複した情報であり、本来は記録する必要のないものである。
【００８１】
ここで、上記特許文献１等に開示された従来技術では、最終的に複数の指紋部分画像を連結することにより、あたかも平面型指紋センサ（スウィープ型ではない一般的な指紋センサ）で取得されたものと同様の指紋全体画像を再構成することを目的としているため、複数の指紋部分画像の相対位置関係を検出する場合に高い検出精度が要求される。従って、例えば、スウィープ型指紋センサ１１の走査線と移動している指との間に生じる相対速度のために、撮影された画像に伸縮が発生するが、この伸縮を補正したり、重なり位置を検出するための相関演算を１ピクセル単位で細かく行なったりする必要がある。
【００８２】
これに対し、上述した生体特徴データ取得処理の第２例では、複数の指紋部分画像における指紋隆線のうち、どの隆線が同一のものであるかを判定するだけで複数の指紋部分画像の相対位置関係を把握することができるので、上記従来技術ほどの高い検出精度は要求されない。つまり、指紋画像の伸縮補正を行なう必要はなく、また、相関演算の演算量を減らすことができるため、指紋部分画像の解像度を半分にすることも可能である。従って、２つの指紋部分画像の相対位置関係を、図３（Ｃ）や図４（Ｃ）に示すようなベクトルとして検出するのではなく単に同一隆線の対応関係として求めるのであれば、簡易で処理速度の速いアルゴリズムを用いることができる。
【００８３】
〔１−３〕第１実施形態の効果
このように、本発明の第１実施形態によれば、被認証者の指紋から短冊状の指紋部分画像が採取される都度、その指紋部分画像の相対位置関係を検出する処理や、その指紋部分画像から特徴部分データを抽出する処理や、抽出された特徴部分データを合成する処理が実行されるので、複数の指紋部分画像から指紋全体画像（完全イメージ）を作成することなく、指紋部分画像が採取される都度、その指紋部分画像における生体特徴データ（特徴部分データ）を取得することができる。
【００８４】
つまり、指紋全体画像を作成してからその全体画像に画像処理を施して個人認証等に必要な生体特徴データ（特徴点情報を含む指紋データ）を抽出するのではなく、各指紋部分画像を画像処理対象とし各指紋部分画像から特徴部分データが随時取得されるので、上記特許文献１等に開示された従来技術に比べて、画像処理に必要なメモリ容量を大幅に削減することができる。
【００８５】
また、全体画像を作成することなく特徴抽出処理が開始されるので、指紋センサ１１のＩ／Ｏ処理と並行して特徴抽出処理をＣＰＵに割り当てて実行させることができ、上記特許文献１等に開示された従来技術に比べて、ＣＰＵを極めて有効に活用することができる。
【００８６】
一方、図５〜図１０を参照しながら前述したごとく、指紋部分画像毎に、指紋特徴点と指紋部分画像の画像端による隆線端との連結関係情報を特徴部分データとして抽出することにより、各指紋部分画像における連結関係情報（隆線端の識別子）をたどるだけで、広範囲の特徴点情報を含む指紋データ（つまり複数の指紋部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係）を合成することができる。その際、各指紋部分画像に共通して存在する指紋特徴点や隆線端に同一の識別子を付与することにより、各指紋部分画像における連結関係情報を容易にたどることができ、複数の指紋部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係を極めて容易に得ることができる。
【００８７】
また、図１１〜図１６を参照しながら上述したごとく、指紋部分画像毎に、指紋特徴点とこの指紋特徴点に繋がる隆線との連結関係情報を特徴部分データとして抽出することによっても、各指紋部分画像における連結関係情報（隆線の識別子）をたどるだけで、広範囲の特徴点情報を含む指紋データ（つまり複数の指紋部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係）を合成することができる。その際、各指紋部分画像に共通して存在する指紋特徴点や隆線に同一の識別子を付与することにより、各指紋部分画像における連結関係情報を容易にたどることができ、複数の指紋部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係を極めて容易に得ることができる。
【００８８】
さらに、時間的に前後する２つの指紋部分画像の相対位置関係として、これらの指紋部分画像における同一の隆線どうしが滑らかに繋がるような重ね合わせ位置関係や、これらの部分画像における同一の隆線の対応関係を検出することにより、複数の指紋部分画像相互の相対位置関係を容易に把握することができ、その相対位置関係を用いて特徴部分データを容易に合成することができる。
【００８９】
また、上述のごとく生体特徴データ取得装置１０によって取得された指紋データ（指紋データ記憶部１８に保存されたもの）と、被認証者について登録指紋データ記憶部２０に予め登録されている指紋データとを照合部３０にて比較し照合処理を実行し、被認証者の本人認証を行なうことにより、スウィープ型指紋センサ１１を用いて信頼性の高い個人認証を高速に行なうことができる。
【００９０】
〔２〕第２実施形態
〔２−１〕第２実施形態の生体特徴データ取得装置／認証装置の構成
図１７は本発明の第２実施形態としての生体特徴データ取得装置および認証装置の構成を示すブロック図である。なお、図１７中、既述の符号と同一の符号は同一もしくはほぼ同一の部分を示しているので、その詳細な説明は省略する。
【００９１】
図１７に示す第２実施形態の認証装置１００Ａも、第１実施形態の認証装置１００と同様、生体情報として指紋を用いて個人認証を行なうもので、生体特徴データ取得装置１０Ａ，登録指紋データ記憶部２０，照合部３０，指紋データ抽出部４０および指紋データ記憶部５０をそなえて構成されている。
【００９２】
第２実施形態の生体特徴データ取得装置１０Ａは、個人認証に必要な生体特徴データとしての隆線構造データ（指紋特徴点情報を含む指紋データを抽出する直前の画像データ）を被認証者から取得するためのもので、スウィープ型指紋センサ１１，画像記憶部１２，隆線構造データ抽出部１３Ａ，スウィープ画像位置関係検出部１４，隆線構造データ記憶部１６Ａ，隆線構造データ合成部１７Ａおよび合成結果記憶部１８Ａをそなえて構成されている。
【００９３】
第２実施形態の生体特徴データ取得装置１０Ａや認証装置１００Ａも、第１実施形態と同様、実際には、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭを有する一般的なパーソナルコンピュータ等に、スウィープ型指紋センサ１１を付設することにより実現される。その際、隆線構造データ抽出部１３Ａ，スウィープ画像位置関係検出部１４，隆線構造データ記憶部１６Ａおよび隆線構造データ合成部１７Ａとしての機能は、所定のプログラム（生体特徴データ取得プログラム）をＣＰＵ（コンピュータ）で実行することにより実現される。また、照合部３０および指紋データ抽出部４０としての機能も、所定のプログラム（照合プログラム）をＣＰＵで実行することにより実現される。さらに、画像記憶部１２，隆線構造データ記憶部１６Ａや合成結果記憶部１８Ａとしての機能は上記ＲＡＭによって実現されるとともに、登録指紋データ記憶部３０としての機能は上記ＲＡＭもしくは上記ＲＯＭによって実現される。なお、これらの記憶部１２，１６Ａ，１８Ａ，３０としての機能は、パーソナルコンピュータに内蔵されたハードディスクなどの記憶装置や、外付けの記憶装置によって実現されてもよい。
【００９４】
上述した生体特徴データ取得プログラムや照合プログラムは、第１実施形態と同様、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。本実施形態においては、上記生体特徴データ取得プログラムや上記照合プログラムを上記ＲＯＭに予め格納しておき、これらのプログラムをそのＲＯＭから上記ＣＰＵに読み出して実行する。なお、これらのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信経路を介してコンピュータ（ＣＰＵ）に提供してもよい。
【００９５】
さて、第２実施形態において、隆線構造データ抽出部（抽出部）１３Ａは、指紋センサ１１によって一つの指紋部分画像（１枚の短冊状のスウィープ画像）が採取され画像記憶部１２に保存される都度、その指紋部分画像から、指紋固有の特徴情報を含む隆線構造データを抽出する。ここで、隆線構造データ抽出部１３Ａは、第１実施形態の骨格線抽出部１３と同様、各指紋部分画像に対して二値化処理および細線化処理を施し、指紋隆線の骨格線（隆線構造データとしての骨格画像）を抽出するものである。
【００９６】
隆線構造データ記憶部１６Ａは、隆線構造データ抽出部１３Ａによって各指紋部分画像から得られた骨格線画像（隆線構造データ）と、各指紋部分画像と一つ前のタイミングで採取された指紋部分画像との相対位置関係（検出部１４によって検出されたもの）とを記憶・保存するものである。
【００９７】
隆線構造データ合成部（合成部）１７Ａは、指紋センサ１１によって一つの指紋部分画像（１枚の短冊状のスウィープ画像）が採取される都度、今回の指紋部分画像と前回の指紋部分画像との相対位置関係に基づいて、今回の指紋部分画像の特徴部分データと既に抽出済の他の指紋部分画像についての隆線構造データとを合成し、その合成結果を生体特徴データとして出力するものである。つまり、隆線構造データ合成部１７Ａは、得られた指紋隆線構造データを順次合成し、一つの骨格線画像（指紋全体の骨格線画像）を生成するものである。ここで、相対位置関係は、第１実施形態と同様にして検出部１４により検出され、隆線構造データ記憶部１６Ａに保存されているものであり、各隆線構造データは、前述した通り、隆線構造データ抽出部１３Ａによって抽出され、隆線構造データ記憶部１６Ａに保存されているものである。
【００９８】
合成結果記憶部１８Ａは、隆線構造データ合成部１７Ａによって得られた、指紋全体の骨格線画像を記憶・保存するものである。
指紋データ抽出部（特徴データ抽出部）４０は、生体特徴データ取得装置１０Ａによって取得された指紋全体の骨格線画像（合成結果記憶部１８Ａに保存されたもの）から指紋固有の特徴データつまり指紋特徴点に関する指紋データを抽出するものであり、指紋データ記憶部５０は、指紋データ抽出部４０によって抽出された指紋データを記憶・保存するものである。
【００９９】
また、登録指紋データ記憶部２０は、被認証者について予め登録されている指紋データを保持するものである。この登録指紋データ記憶部２０に保持される指紋データは、第１実施形態の生体特徴データ取得装置１０によって取得されたものであってもよいし、第２実施形態の生体特徴データ取得装置１０Ａによって取得された骨格線画像から指紋データ抽出部４０によって抽出されたものであってもよいし、他の指紋センサを用いて取得されたものであってもよい。
【０１００】
そして、第２実施形態の照合部３０は、指紋データ抽出部４０によって抽出された指紋データ（指紋データ記憶部５０に保存されたもの）と、被認証者について登録指紋データ記憶部２０に予め登録されている指紋データとを比較して照合処理を実行し、被認証者の本人認証を行なうものである。
【０１０１】
なお、第２実施形態の隆線構造データ抽出部１３Ａでは、隆線構造データとして骨格線画像を抽出しているが、隆線の像を二値化して得られる二値化画像を隆線構造データとして抽出してもよい。ただし、この場合、指紋データ抽出部４０が、隆線構造データ抽出部１３Ａで抽出された二値化画像を細線化して骨格線画像を取得し、その後、取得された骨格線画像から指紋特徴点を抽出する。
【０１０２】
〔２−２〕第２実施形態の動作
次に、上述のごとく構成された、第２実施形態の生体特徴データ取得装置１０Ａおよび認証装置１００Ａの動作について、図１８〜図２１を参照しながら説明する。なお、図１８は第２実施形態における生体特徴データ取得手順を説明するためのフローチャート、図１９〜図２１はいずれも第２実施形態による生体特徴データ取得動作について説明するためのものである。
【０１０３】
図１８に示すフローチャートに従って、第２実施形態における生体特徴データ取得手順について説明する。
第１実施形態と同様、被認証者がスウィープ型指紋センサ１１のセンサ面上で指をその指先側から根元側（第１関節側）へ滑らせると、例えば図１９（Ａ）〜図１９（Ｃ）に示すような、複数の短冊状の指紋部分画像１，２，…，ｎが順次採取されることになる（採取ステップ）。ただし、図１９〜図２１では、ｎ＝３の場合について図示している。
【０１０４】
そして、第２実施形態では、短冊状の指紋部分画像が１枚採取される都度、直ちに、その指紋部分画像ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）に対し隆線構造データ抽出部１３Ａによって画像処理が施されて、例えば図２０（Ａ）〜図２０（Ｃ）に示すような隆線構造データｉ（骨格線画像ｉ）が抽出される（抽出ステップＳ２１−ｉ）。このとき、図１８では図示しないが、指紋部分画像ｉとこの指紋部分画像ｉの一つ前に採取された指紋部分画像ｉ−１との相対位置関係が、スウィープ画像位置関係検出部１４により指紋部分画像ｉ，ｉ−１もしくは骨格線画像ｉ，ｉ−１に基づいて検出される（検出ステップ）。なお、図２０（Ａ）〜図２０（Ｃ）に示す骨格線画像は、それぞれ図１９（Ａ）〜図１９（Ｃ）に示す指紋部分画像から抽出されたものである。
【０１０５】
隆線構造データ抽出部１３Ａによって抽出された骨格線画像ｉは、隆線構造データ合成部１７Ａにより、指紋部分画像ｉ−１との相対位置関係に基づいて、指紋部分画像１〜ｉ−１から既に抽出されている骨格線画像１〜ｉ−１と合成・連結される。最後の指紋部分画像ｎから抽出された特徴部分データｎが合成・連結された時点で、合成・連結処理は完了し、例えば図２１に示すような指紋全体の骨格線画像が合成結果として出力される（合成ステップＳ２２）。なお、図２１に示す指紋全体の骨格線画像は、図２０（Ａ）〜図２０（Ｃ）に示す３つの骨格線画像を合成して得られたものである。
【０１０６】
そして、上述のごとく生体特徴データ取得装置１０Ａによって取得された指紋全体の骨格線画像から、指紋データ抽出部４０によって指紋データが抽出される（ステップＳ２３）。この後、指紋データ（指紋データ記憶部５０に保存されたもの）と、被認証者について登録指紋データ記憶部２０に予め登録されている指紋データとが、照合部３０によって比較されて照合され、被認証者の本人認証が行なわれる。
【０１０７】
〔２−３〕第２実施形態の効果
生の部分指紋画像を連結して得られた指紋全体画像から骨格線を抽出する従来手法に対し、本発明の第２実施形態では、指紋部分画像が得られた時点で直ちに骨格線（隆線構造データ）を抽出してから、指紋部分画像毎に得られた骨格線画像を合成し指紋全体の骨格線画像（広範囲の隆線構造データ）を生体特徴データとして取得している。
【０１０８】
通常、隆線画像における亀裂，癒着，ノイズを除去して骨格線画像を正しく抽出するために様々な画像処理（二値化処理や細線化処理等）を施すが、第２実施形態では、指紋全体画像に上述のような画像処理を適用するのではなく、指紋センサ１１により指紋部分画像が採取される都度、その指紋部分画像に上述のような画像処理を適用している。これにより、画像処理に必要なメモリ容量を大幅に削減することができる。
【０１０９】
また、全体画像を作成することなく、ＣＰＵに大きな負荷がかかる画像処理が開始されるので、指紋センサ１１によって指紋部分画像を取り込む作業（Ｉ／Ｏ処理）と、先に取り込まれた指紋部分画像に対する画像処理とが並行して実行されることになり、ＣＰＵを極めて有効に活用することができる。
【０１１０】
さらに、第２実施形態においても、上述のごとく生体特徴データ取得装置１０Ａによって取得された指紋全体の骨格線画像から抽出された指紋データ（指紋データ記憶部５０に保存されたもの）と、被認証者について登録指紋データ記憶部２０に予め登録されている指紋データとを照合部３０にて比較し照合処理を実行し、被認証者の本人認証を行なうことにより、スウィープ型指紋センサ１１を用いて信頼性の高い個人認証を高速に行なうことができる。
【０１１１】
〔３〕その他
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
例えば、上述した実施形態では、生体部位が指であり生体特徴データとして指紋データや隆線構造データを抽出する場合について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば掌紋，血管パターン（眼底網膜血管網，静脈血管網），虹彩筋肉紋様等の生体情報から生体特徴データを取得する場合にも上述と同様に適用され、上記実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
【０１１２】
ところで、指紋センサ１１により２以上の指紋部分画像を採取する手法としては、次の２種類がある。
（ｉ）指をずらしながら、指紋センサ１１上で指を何回か置きなおして指紋部分画像を連続的に採取する。つまり、指紋センサ１１が、指紋部分画像を採取するための採取面（センサ面）上で指を複数回置きなおすことにより、正方形状の指紋部分画像を連続的に採取するように構成されている場合（図２２の指紋部分画像Ａ〜Ｅ参照）。
【０１１３】
（ｉｉ）指紋センサ１１上で指を滑らしながら指紋部分画像を連続的に採取する。つまり、指紋センサ１１が、指紋部分画像を採取するための採取面（センサ面）に対して指を相対的に移動させながら、短冊状の指紋部分画像を連続的に採取するように構成されている場合（図２３の指紋部分画像ａ〜ｄ参照）。ここで、図２２においては、後述するごとく、本実施形態において合成処理対象になる指紋部分画像Ａ〜Ｄと対象にならない指紋部分画像Ｅとが図示されている。また、図２３においても、後述するごとく、本実施形態において合成処理対象になる指紋部分画像ａ〜ｃと対象にならない指紋部分画像ｄとが図示されている。
【０１１４】
これらの手法（ｉ），（ｉｉ）で得られた部分指紋画像の相対位置関係に関する特徴は、図２２や図２３に示すごとく全く異なる。しかし、指紋部分画像を連結するための条件は、手法（ｉ），（ｉｉ）のいずれの手法を採用しても、同じである。つまり、指紋センサ１１によって採取された複数の指紋部分画像のうち、少なくとも一つの他の部分画像と一辺を共有もしくは重なり合う領域を有している指紋部分画像についての特徴部分データを、合成部１７，１７Ａによる合成処理対象として、指紋特徴点データもしくは隆線構造データの合成を行ない、広範囲の指紋データを生成する。
【０１１５】
例えば上記手法（ｉ）で得られた図２２に示す指紋部分画像Ａ〜Ｅにおいては、指紋部分画像の組合せ（Ａ，Ｂ），（Ａ，Ｃ），（Ｂ，Ｃ），（Ｃ，Ｄ）では、相互に画像が重なり合っているので、相対位置関係を把握することが可能であり、これらの指紋部分画像Ａ〜Ｄについての特徴点データもしくは隆線構造データは、合成部１７，１７Ａによって合成される。これに対し、指紋部分画像Ｅは、他のどの指紋部分画像Ａ〜Ｄとも重なる領域や辺を有していないので、本実施形態では、このような指紋部分画像Ｅについての特徴点データもしくは隆線構造データを、合成部１７，１７Ａによる合成対象から除外する。
【０１１６】
また、上記手法（ｉｉ）を採用し、指紋センサ１１上で指を滑らせながら連続的に指紋部分画像を撮影をすれば、２枚以上の指紋部分画像を得ることができる。このとき、互いの指紋部分画像どうしに重なる領域がある場合、相対位置関係を把握することが可能であり、特徴点データもしくは隆線構造の合成を行なうことができる。上記手法（ｉｉ）により指紋部分画像を採取している際に瞬間的に指を滑らせる速度が速くなると、指紋部分画像の取り込みが間に合わず、例えば図２３に示すごとく、指紋部分画像どうしに重なる領域が発生しなくなるときがある。
【０１１７】
図２３に示す指紋部分画像の組合せ（ａ，ｂ），（ｂ，ｃ）では、相互に画像が重なり合っているので、相対位置関係を把握することが可能であり、これらの指紋部分画像ａ〜ｃについての特徴点データもしくは隆線構造データは、合成部１７，１７Ａによって合成される。これに対し、指紋部分画像ｄは、他のどの指紋部分画像ａ〜ｃとも重なる領域や辺を有していないので、本実施形態では、このような指紋部分画像ｄについての特徴点データもしくは隆線構造データを、合成部１７，１７Ａによる合成対象から除外する。
【０１１８】
上述のごとく、他の指紋部分画像と共有する部分をもたない指紋部分画像は、他の指紋部分画像との相対位置関係を得ることができず、その指紋部分画像についての特徴部分データを他の指紋部分画像についての特徴部分データと合成することができないので、このような指紋部分画像についての特徴部分データを合成処理対象から除外することで、無駄な合成処理を行なうのを抑止でき、処理効率を向上させることができる。
【０１１９】
〔４〕付記
（付記１）  一つの生体部位の部分画像を採取する採取部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部とをそなえて構成されたことを特徴とする、生体特徴データ取得装置。
【０１２０】
（付記２）  該採取部が、該生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取することを特徴とする、付記１に記載の生体特徴データ取得装置。
（付記３）  該抽出部が、該特徴部分データとして、該隆線の特徴点に関する情報を抽出することを特徴とする、付記２に記載の生体特徴データ取得装置。
（付記４）  該抽出部が、該隆線の特徴点に関する情報として、該特徴点の位置，種類および方向のうちの少なくとも一つを抽出することを特徴とする、付記３に記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２１】
（付記５）  該抽出部が、該特徴部分データとして、該隆線上に存在する汗腺の位置を抽出することを特徴とする、付記３または付記４に記載の生体特徴データ取得装置。
（付記６）  該抽出部が、該特徴部分データとして、該隆線上において該特徴点間に存在する汗腺の数を抽出することを特徴とする、付記３または付記４に記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２２】
（付記７）  該抽出部が、該特徴部分データとして、該部分画像の端部における該隆線（以下、隆線端という）の位置を抽出することを特徴とする、付記３〜付記６のいずれか一つに記載の生体特徴データ取得装置。
（付記８）  該抽出部が、該特徴部分データとして、該特徴点と該隆線端との連結関係情報を抽出することを特徴とする、付記７に記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２３】
（付記９）  一つの生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取する採取部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む隆線構造データを抽出する抽出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該隆線構造データと該他の部分画像についての隆線構造データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部とをそなえて構成されたことを特徴とする、生体特徴データ取得装置。
【０１２４】
（付記１０）  該抽出部が、該隆線構造データとして、該隆線の像を細線化して得られる骨格線画像を抽出することを特徴とする、付記９に記載の生体特徴データ取得装置。
（付記１１）  該抽出部が、該隆線構造データとして、該隆線の像を二値化して得られる二値化画像を抽出することを特徴とする、付記９に記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２５】
（付記１２）  該検出部が、当該部分画像と該他の部分画像とにおける同一の隆線どうしが滑らかに繋がるような、当該部分画像と該他の部分画像との重ね合わせ位置関係を、該相対位置関係として検出することを特徴とする、付記２〜付記１１のいずれか一つに記載の生体特徴データ取得装置。
（付記１３）  該検出部が、当該部分画像と該他の部分画像とにおける同一の隆線の対応関係を、該相対位置関係として検出することを特徴とする、付記２〜付記１１のいずれか一つに記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２６】
（付記１４）  該採取部が、該部分画像を採取するための採取面上で該生体部位を複数回置きなおすことにより、該部分画像を採取するように構成され、
該採取部によって採取された複数の該部分画像のうち、少なくとも一つの他の部分画像と一辺を共有もしくは重なり合う領域を有している部分画像についての特徴部分データを、該合成部による合成処理対象とすることを特徴とする、付記１〜付記１３のいずれか一つに記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２７】
（付記１５）  該採取部が、該部分画像を採取するための採取面に対して該生体部位を相対的に移動させながら、該部分画像を採取するように構成され、
該採取部によって採取された複数の該部分画像のうち、少なくとも一つの他の部分画像と一辺を共有もしくは重なり合う領域を有している部分画像についての特徴部分データを、該合成部による合成処理対象とすることを特徴とする、付記１〜付記１３のいずれか一つに記載の生体特徴データ取得装置。
【０１２８】
（付記１６）  被認証者の一つの生体部位の部分画像を採取する採取部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部と、
該合成部からの該生体特徴データを用いて、該被認証者の本人認証を行なうべく照合処理を実行する照合部とをそなえて構成されたことを特徴とする、認証装置。
【０１２９】
（付記１７）  被認証者の一つの生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取する採取部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む隆線構造データを抽出する隆線構造データ抽出部と、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該隆線構造データ抽出部によって抽出された当該部分画像の該隆線構造データと該他の部分画像についての隆線構造データとを合成し、その合成結果を出力する合成部と、
該合成部からの合成結果から該生体部位固有の特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、
該特徴データ抽出部によって抽出された該特徴データを用いて、該被認証者の本人認証を行なうべく照合処理を実行する照合部とをそなえて構成されたことを特徴とする、認証装置。
【０１３０】
（付記１８）  一つの生体部位の部分画像を採取する採取ステップと、
該採取ステップで一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出ステップと、
該採取ステップで一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出ステップと、
該採取ステップで一つの該部分画像が採取される都度、該検出ステップで検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出ステップで抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成ステップとを含むことを特徴とする、生体特徴データ取得方法。
【０１３１】
（付記１９）  一つの生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取する採取ステップと、
該採取ステップで一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出ステップと、
該採取ステップで一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む隆線構造データを抽出する抽出ステップと、
該採取ステップで一つの該部分画像が採取される都度、該検出ステップで検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出ステップで抽出された当該部分画像の該隆線構造データと該他の部分画像についての隆線構造データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成ステップとを含むことを特徴とする、生体特徴データ取得方法。
【０１３２】
（付記２０）  コンピュータを、
一つの生体部位の部分画像を採取する採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出部、および、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部として機能させる、生体特徴データ取得プログラム。
【０１３３】
（付記２１）  コンピュータを、
一つの生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取する採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む隆線構造データを抽出する抽出部、および、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該隆線構造データと該他の部分画像についての隆線構造データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部として機能させる、生体特徴データ取得プログラム。
【０１３４】
（付記２２）  コンピュータを、
一つの生体部位の部分画像を採取する採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む特徴部分データを抽出する抽出部、および、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該特徴部分データと該他の部分画像についての特徴部分データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部として機能させる、生体特徴データ取得プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【０１３５】
（付記２３）  コンピュータを、
一つの生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取する採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像と既に採取済の他の部分画像との相対位置関係を検出する検出部、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、当該部分画像から、該生体部位固有の特徴情報を含む隆線構造データを抽出する抽出部、および、
該採取部によって一つの該部分画像が採取される都度、該検出部によって検出された当該部分画像の該相対位置関係に基づいて、該抽出部によって抽出された当該部分画像の該隆線構造データと該他の部分画像についての隆線構造データとを合成し、その合成結果を該生体部位の生体特徴データとして出力する合成部として機能させる、生体特徴データ取得プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【０１３６】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、以下のような効果ないし利点を得ることができる。
（１）一つの生体部位から部分画像が採取される都度、その部分画像の相対位置関係を検出する処理や、その部分画像から特徴部分データを抽出する処理や、抽出された特徴部分データを合成する処理が実行されるので、複数の部分画像から全体画像（例えば指紋画像の全体像／完全イメージ）を作成することなく、部分画像が採取される都度、その部分画像における生体特徴データ（特徴部分データ）を取得することができる。つまり、全体画像を作成してからその全体画像に画像処理を施して個人認証等に必要な生体特徴データ（特徴点情報を含む指紋データ）を抽出するのではなく、各部分画像を画像処理対象とし各部分画像から生体特徴データが随時取得され、画像処理に必要なメモリ容量を大幅に削減できる。また、全体画像を作成することなく特徴抽出処理が開始されるので、指紋センサ等の採取部のＩ／Ｏ処理と並行して特徴抽出処理をＣＰＵに割り当てて実行させることができ、ＣＰＵを極めて有効に活用することができる。
【０１３７】
（２）生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取し、特徴部分データとして、隆線の特徴点と部分画像の端部における隆線（隆線端）との連結関係情報を抽出しておくことにより、特徴部分データを合成する際には、各部分画像における連結関係情報をたどるだけで、複数の部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係を生体特徴データとして得ることができる。その際、各部分画像に共通して存在する特徴点や隆線端に同一の識別子を付与することで、各部分画像における連結関係情報を容易にたどることができ、複数の部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係を極めて容易に得ることができる。
【０１３８】
（３）同様に、生体部位における隆線から成る紋様の部分画像を採取し、特徴部分データとして、隆線の特徴点とこの特徴点に繋がる隆線との連結関係情報を抽出しておくことにより、特徴部分データを合成する際には、各部分画像における連結関係情報をたどるだけで、複数の部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係を生体特徴データとして得ることができる。その際、各部分画像に共通して存在する特徴点や隆線に同一の識別子を付与することで、各部分画像における連結関係情報を容易にたどることができ、複数の部分画像に含まれる特徴点どうしの接続関係を極めて容易に得ることができる。
【０１３９】
（４）特徴部分データとして、隆線構造データ（例えば、隆線像を細線化して得られる骨格線画像や、隆線像を二値化して得られる二値化画像）を抽出してもよい。従来、骨格線を正しく抽出すべく、隆線に発生した亀裂，癒着，ノイズ等を除去するための様々な画像処理（二値化処理や細線化処理等）を全体画像に対して施しているが、特徴部分データとして、上述のような隆線構造データを抽出することにより、部分画像が採取される都度、その部分画像に対して画像処理が施され、その画像処理に必要なメモリ容量を大幅に削減できる。また、全体画像を作成することなくこれらの処理が開始されるので、指紋センサ等の採取部のＩ／Ｏ処理と並行して画像処理をＣＰＵに割り当てて実行させることができ、ＣＰＵを極めて有効に活用することができる。
【０１４０】
（５）処理対象の部分画像と処理済の他の部分画像との相対位置関係として、これらの部分画像における同一の隆線どうしが滑らかに繋がるような重ね合わせ位置関係や、これらの部分画像における同一の隆線の対応関係を検出することにより、複数の部分画像相互の相対位置関係を容易に把握することができ、その相対位置関係を用いて特徴部分データを容易に合成することができる。
【０１４１】
（６）部分画像を採取するための採取面上で生体部位を複数回置きなおすことにより部分画像を採取する場合、あるいは、部分画像を採取するための採取面に対して生体部位を相対的に移動させながら部分画像を採取する場合（例えばスウィープ型指紋センサを用いる場合）、複数の部分画像のうち、少なくとも一つの他の部分画像と一辺を共有もしくは重なり合う領域を有している部分画像についての特徴部分データを合成処理対象とする。つまり、他の部分画像と共有する部分をもたない部分画像は、他の部分画像との相対位置関係を得ることができず、その部分画像についての特徴部分データを他の部分画像についての特徴部分データと合成することができないので、このような部分画像についての特徴部分データを合成処理対象としないことで、無駄な合成処理を行なうのを抑止でき、処理効率を向上させることができる。
【０１４２】
（７）本発明の生体特徴データ取得装置によって取得された生体特徴データに基づいて被認証者の本人認証を行なうことにより、例えばスウィープ型指紋センサ等を用いて信頼性の高い個人認証を高速に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態としての生体特徴データ取得装置および認証装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における生体特徴データ取得手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における部分画像の相対位置関係検出処理の第１例について説明するための図である。
【図４】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における部分画像の相対位置関係検出処理の第２例について説明するための図である。
【図５】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図である。
【図６】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図である。
【図７】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図である。
【図８】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図である。
【図９】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図である。
【図１０】第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第１例について説明するための図である。
【図１１】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図である。
【図１２】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図である。
【図１３】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図である。
【図１４】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図である。
【図１５】（Ａ）〜（Ｃ）は第１実施形態における生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図である。
【図１６】第１実施形態による生体特徴データ取得処理の第２例について説明するための図である。
【図１７】本発明の第２実施形態としての生体特徴データ取得装置および認証装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】第２実施形態における生体特徴データ取得手順を説明するためのフローチャートである。
【図１９】（Ａ）〜（Ｃ）は第２実施形態における生体特徴データ取得処理について説明するための図である。
【図２０】（Ａ）〜（Ｃ）は第２実施形態における生体特徴データ取得処理について説明するための図である。
【図２１】第２実施形態における生体特徴データ取得処理について説明するための図である。
【図２２】本実施形態において合成処理対象になる部分画像と対象にならない部分画像についての第１例を示す図である。
【図２３】本実施形態において合成処理対象になる部分画像と対象にならない部分画像についての第２例を示す図である。
【図２４】スウィープ型指紋センサを用いて採取される複数の部分画像から生体特徴データを抽出する従来手法について説明するための図である。
【図２５】スウィープ型指紋センサを用いて採取される複数の部分画像から生体特徴データを抽出する従来手法について説明するための図である。
【図２６】従来の生体特徴データ取得手順を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１０，１０Ａ  生体特徴データ取得装置
１１  スウィープ型指紋センサ（採取部）
１２  画像記憶部
１３  骨格線抽出部（抽出部）
１３Ａ  隆線構造データ抽出部（抽出部）
１４  スウィープ画像位置関係検出部（検出部）
１５  特徴部分データ抽出部（抽出部）
１６  特徴部分データ記憶部
１６Ａ  隆線構造データ記憶部
１７  特徴部分データ合成部（合成部）
１７Ａ  隆線構造データ合成部（合成部）
１８  指紋データ記憶部
１８Ａ  合成結果記憶部
２０  登録指紋データ記憶部
３０  照合部
４０  指紋データ抽出部（特徴データ抽出部）
５０  指紋データ記憶部
１００，１００Ａ  認証装置
【図１】
2004164170.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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