(57)【要約】【課題】背景領域を有しない指紋画像であっても、指紋画像間の回転ズレを補正することを可能とする。【解決手段】まず、照合対象となっている２つの指紋画像のｘ方向とｙ方向の位置ズレ量（δｘ，δｙ）を求める。つぎに、照合対象となっている一方の指紋画像の中心（基準点）を決め、他方の指紋画像の中心を位置ズレ量（δｘ，δｙ）で補正する。一方の指紋画像と補正された他方の指紋画像から回転方向のスペクトルパターンを求める。そして、回転方向のスペクトルパターンを移動照合することで、照合対象となっている２つの指紋画像の回転ズレ角δθを求める。【選択図】  図１
2004246459.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋画像間の回転ズレ角を算出する方法であって、
一方の指紋画像に対しては、その指紋画像内に設定された第１基準点を通る基準走査線を第１基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第１のスペクトルパターンを取得し、
他方の指紋画像に対しては、その指紋画像内において前記第１基準点と対応する第２基準点を通る基準走査線を第２基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第２のスペクトルパターンを取得し、
取得された第１のスペクトルパターンに対して第２のスペクトルパターンを回転方向に所定角度範囲内でずらしながら相関度を算出し、
相関度が最大となるときのズレ角を指紋画像間の回転ズレ角に決定することを特徴とする指紋画像間の回転ズレ角算出方法。
【請求項２】
前記第２基準点は、２つの指紋画像間のｘ−ｙ方向の位置ズレ量によって第１基準点を補正することで得られることを特徴とする請求項１に記載の指紋画像間の回転ズレ角算出方法。
【請求項３】
識別対象者から採取した指紋画像と登録されている指紋画像を照合することで識別対象者が登録者か否かを判別する指紋照合装置であって、
指紋を採取して指紋画像を出力する指紋画像採取手段と、
採取された指紋画像と登録されている指紋画像とを照合する手段とを備え、
その指紋照合手段は、
採取された指紋画像と登録指紋画像のｘ−ｙ方向の位置ズレ量を算出し、
照合する一方の指紋画像に対しては、その指紋画像内に設定された第１基準点を通る基準走査線を第１基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第１のスペクトルパターンを取得し、
照合する他方の指紋画像に対しては、算出されたｘ−ｙ方向の位置ズレ量を用いて第１基準点を補正することで第２基準点を求め、その第２基準点を通る基準走査線を第２基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第２のスペクトルパターンを取得し、
取得された第１のスペクトルパターンに対して第２のスペクトルパターンを回転方向に所定角度範囲内でずらしながら相関度を算出し、
相関度が最大となるときのズレ角と算出されたｘ−ｙ方向の位置ズレ量とを用いて照合する指紋画像間の回転ズレ及び位置ズレを補正して２つの指紋画像が同一か否かを判定することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項４】
２つの指紋画像を照合する方法であって、
一方の指紋画像に対して、その指紋画像内に設定された第１基準点を通る基準走査線を第１基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させることで得られる走査線群の濃度値分布を取得する工程と、
他方の指紋画像に対して、その指紋画像内において前記第１基準点と対応する第２基準点を通る基準走査線を第２基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させることで得られる走査線群の濃度値分布を取得する工程と、
第１の画像から取得された濃度値分布から回転方向に関して第１の特徴情報を抽出する工程と、
第２の画像から取得された濃度値分布から回転方向に関して第２の特徴情報を抽出する工程と、
抽出された第１の特徴情報に対して第２の特徴情報を回転方向に所定角度でずらしながら相関度を算出する工程と、
を有する指紋画像照合方法。
【請求項５】
算出された相関度のうち最大のものが所定の閾値を超えるときに、２つの指紋画像を同一指から採取したものであると決定することを特徴とする請求項４に記載の指紋画像照合方法。
【請求項６】
算出された相関度が最大となるときの２つの特徴情報のズレ角を２つの指紋画像間の回転ズレ角に決定することを特徴とする請求項４に記載の指紋画像照合方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、指紋画像の照合を行なう指紋照合技術に関し、詳しくは、照合される指紋画像間の回転ズレを補正するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】指紋照合装置では、指紋採取部への指の置き方によって採取される指紋画像が異なるものとなる。例えば、指紋採取部に対して異なる向きで指が置かれると、得られた指紋画像の間には回転ズレが発生する。照合する指紋画像間に回転ズレがあると、両指紋画像が同一指から採取されたものであっても同一と判断されないことが生じる。このため、従来から指紋画像間の回転ズレを補正するための技術が開発されている（例えば、特許文献１，特許文献２参照）。前者の文献に開示された技術では、指紋画像（指紋領域と背景領域を含むもの）が入力される入力層と、指紋の重心位置（ｘ，ｙ）と傾きθを出力する出力層と、入力層と出力層を接続する中間層とでニューラルネットワークが構築される。学習用データには傾いていない指紋画像を使用し、その指紋画像の位置と傾きを人工的に変えながら学習を行わせる。学習後のニューラルネットワークに指紋画像を入力すると、その指紋画像の傾きが出力される。各指紋画像の傾きが分かれば、それらの値から指紋画像間の回転ズレ角を算出することができる。
一方、後者の文献に開示された技術では、指紋画像を指紋が写っている指紋領域と、それ以外の背景領域に分類する。次に、指紋領域と背景領域の境界線（すなわち、指紋領域の輪郭線）を楕円に近似する。そして、近似された楕円についてその傾きを求め、その求めた傾きを指紋画像の傾きとする。この方法によっても、各指紋画像の傾きが求められ、それらの傾きから指紋画像間の回転ズレ角を算出することができる。
なお、指紋照合とは異なる画像（例えば印鑑画像）に対して回転補正を行う技術として特許文献３に開示された技術も知られている。この技術では、照合する２つの印鑑画像にそれぞれエッジ強調・２値化処理を行い、処理後の画像からエッジ上の点を抽出する。そして、その抽出されたエッジ上の点に対してハフ変換・フーリエ変換を行い、変換後のパターンを照合することで回転ズレ角を算出する。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−７６１４４
【特許文献２】
特開２００１−７６１４５
【特許文献３】
特開平９−２４５１６７号
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述した特許文献１と特許文献２の技術では、指紋画像毎に傾きを求めなければならず、傾きを求めるためには対象となる指紋画像に指紋領域と背景領域が含まれていることが条件となる。このため、指紋採取部の面積が小さい等の理由によって背景領域を有しない指紋画像の場合は、その傾き（ひいては、指紋画像間の回転ズレ角）を求めることができないという問題があった。
本発明は、上述した実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、背景領域を有しない指紋画像でもそれら指紋画像間の回転ズレを補正することが可能となる技術を提供する。
【０００５】
なお、特許文献３に開示された技術については、採取した原画像にエッジ強調処理や２値化処理を施さなければならない。このような前処理は原画像から重要な情報（指紋隆線情報）を取り除いてしまう可能性があり、これによって回転ズレ角が算出できない場合が生じ得る。したがって、この方法を指紋画像の回転ズレ補正に用いることはできない。
また、指紋画像から抽出されるマニューシャ（特徴点）により指紋画像の回転ズレを補正することも考えられる。すなわち、各指紋画像からマニューシャを抽出し、対応するマニューシャの相対的な位置関係から回転ズレを補正する。しかしながら、マニューシャを用いる方法では各指紋画像からマニューシャを抽出するための処理（例えば、２値化、細線化、マニューシャ抽出）が必要となり、処理に時間を要してしまう。
【０００６】
【課題を解決するための手段と作用と効果】上記課題を解決するために創作された本願発明の方法は、指紋画像間の回転ズレ角を算出する方法であって、一方の指紋画像に対しては、その指紋画像内に設定された第１基準点を通る基準走査線を第１基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第１のスペクトルパターンを取得し、他方の指紋画像に対しては、その指紋画像内において前記第１基準点と対応する第２基準点を通る基準走査線を第２基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第２のスペクトルパターンを取得し、取得された第１のスペクトルパターンに対して第２のスペクトルパターンを回転方向に所定角度範囲内でずらしながら相関度を算出し、相関度が最大となるときのズレ角を指紋画像間の回転ズレ角に決定する。
上記の方法では、一方の指紋画像については第１基準点を中心とし、他方の指紋画像については第２基準点（第１基準点に対応する点）を中心とし、それぞれ回転方向のスペクトルパターンを取得する。そして、２つのスペクトルパターンを回転方向にずらしながら相関度を算出し、相関度が最大となるときのズレ角を指紋画像間の回転ズレ角とする。したがって、この方法では一方の指紋画像に対する他方の指紋画像の相対的な回転ズレ角を直接求めるようにしているため（すなわち、両指紋画像の傾きを個別には求めていないため）、背景領域を有していない指紋画像同士であっても回転ズレ角を算出することができる。
なお、対象となる２つの指紋画像が同一指から採取されたものではない場合は、上記方法により得られた回転ズレ角は実際の回転ズレ角とは異なるものとなる。しかしながら、このような場合はもともと２つの指紋画像が異なるものと判定されるべき場合であって、指紋画像間の回転ズレ角を正確に算出する意義もないので問題は生じない。
【０００７】
上記の方法において、指紋画像間のｘ−ｙ方向の位置ズレが無視できるような場合（例えば、指紋採取面に指をガイドする指ガイドが設けられている場合等）には、他方の指紋画像において基準となる第２基準点は予め設定しておくことができる。ただし、指紋画像間のｘ−ｙ方向の位置ズレが無視できない場合（例えば、指ガイドがある場合でもより照合精度が要求されるとき）には、次に記載する構成を採用することが好ましい。
すなわち、前記第２基準点は、２つの指紋画像間のｘ−ｙ方向の位置ズレ量によって第１基準点を補正することで得られる。このような構成によると、２つの指紋画像のｘ−ｙ方向の位置ズレの影響を排除して回転ズレ角を算出することができる。
【０００８】
また、上記課題を解決するために創作された本願発明の装置は、識別対象者から採取した指紋画像と登録されている指紋画像を照合することで識別対象者が登録者か否かを判別する指紋照合装置であって、指紋を採取して指紋画像を出力する指紋画像採取手段と、採取された指紋画像と登録されている指紋画像とを照合する手段とを備える。
そして、指紋照合手段は、採取された指紋画像と登録指紋画像のｘ−ｙ方向の位置ズレ量を算出し、照合する一方の指紋画像に対しては、その指紋画像内に設定された第１基準点を通る基準走査線を第１基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第１のスペクトルパターンを取得し、照合する他方の指紋画像に対しては、算出されたｘ−ｙ方向の位置ズレ量を用いて第１基準点を補正することで第２基準点を求め、その第２基準点を通る基準走査線を第２基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させて得られる複数の走査線について、各走査線上の濃度値群をそれぞれ周波数変換することで第２のスペクトルパターンを取得し、取得された第１のスペクトルパターンに対して第２のスペクトルパターンを回転方向に所定角度範囲内でずらしながら相関度を算出し、相関度が最大となるときのズレ角と算出されたｘ−ｙ方向の位置ズレ量とを用いて照合する指紋画像間の回転ズレ及び位置ズレを補正して２つの指紋画像が同一か否かを判定する。
上記の装置では、採取された指紋画像と登録されている指紋画像の相対的な位置ズレや回転ズレが補正されてから同一性が判定されるため、同一指に係る指紋画像同士が異なる指紋画像と判定される確率を低くすることができる。
【０００９】
また本願は、２つの指紋画像を照合するための指紋照合方法を提供する。
すなわち、本願に係る方法は、（１）一方の指紋画像に対して、その指紋画像内に設定された第１基準点を通る基準走査線を第１基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させることで得られる走査線群の濃度値分布を取得する工程と、（２）他方の指紋画像に対して、その指紋画像内において前記第１基準点と対応する第２基準点を通る基準走査線を第２基準点を中心に所定の角度間隔で順次回転させることで得られる走査線群の濃度値分布を取得する工程と、（３）第１の画像から取得された濃度値分布から回転方向に関して第１の特徴情報を抽出する工程と、（４）第２の画像から取得された濃度値分布から回転方向に関して第２の特徴情報を抽出する工程と、（５）抽出された第１の特徴情報に対して第２の特徴情報を回転方向に所定角度でずらしながら相関度を算出する工程とを有する。この方法では、指紋画像内の対応する基準点（第１基準点と第２基準点）を中心に走査線を回転させることによって指紋画像から濃度値分布を得ている。このため、各指紋画像から得られた２つの濃度値分布は、ｘ方向，ｙ方向にズレはなく、回転方向にのみズレているだけとなる。そして、２つの濃度値分布からそれぞれ回転方向に特徴情報を抽出し、この特徴情報を回転方向にずらしながら相関度を算出する。したがって、算出された相関度の最大値は回転方向のズレまで補正されたもの、すなわち２つの指紋画像のズレ（ｘ方向，ｙ方向，回転方向）が補正されたものとすることができる。
なお、濃度値分布から抽出する「特徴情報」としては、パターン照合に使用することができる種々の情報を用いることができる。例えば、走査線上の指紋隆線部分の間隔（ピッチ）をパターン化したピッチパターンや、走査線と指紋隆線との交差数や、各走査線の指紋隆線長さをパターン化した最長隆線分布波形（特開平７−５７０８５号参照）を用いることができる。
【００１０】
上述したように、上記の方法で算出された相関度の最大値は回転方向のズレが補正されたものとなることから、その相関度により２つの指紋画像の同一性を判定することもできるし、２つの指紋画像の回転ズレ角を算出することもできる。すなわち、上記の方法において、算出された相関度のうち最大のものが所定の閾値を超えるときに、２つの指紋画像を同一指から採取したものであると決定することができる。
また、上記の方法において、算出された相関度が最大となるときの２つの特徴情報のズレ角を２つの指紋画像間の回転ズレ角に決定することもできる。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の回転ズレ角算出方法を用いた一実施形態に係る指紋画像の位置ズレ補正方法について図面を参照して説明する。
まず、図１に基づいて本実施形態に係る位置ズレ補正方法の概要を説明する。同図中、左列１段目に示される指紋画像１と右列１段目に示される指紋画像２はいずれも同一人の同一指から採取した指紋画像であって、位置ズレ補正処理前のものである。また、図中２段目以降には、両指紋画像の位置ズレを補正する過程で得られる画像をそれぞれ示している。
図１に示すように、指紋画像２は、指紋画像１に対して位置ズレ（ｘ方向，ｙ方向，θ方向）が生じている。この位置ズレを補正するために、指紋画像１に対する指紋画像２の位置ズレ量（ｘ方向，ｙ方向，θ方向）を算出する必要が生じる。
本実施形態では、まず、指紋画像１に対する指紋画像２のｘ方向（水平方向）とｙ方向（直角方向）の位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する。位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する方法としては、例えば、各指紋画像から抽出したｘ方向とｙ方向の群遅延スペクトル（以下、ＧＤＳという）を移動照合する方法を用いることができる。指紋画像からＧＤＳを算出する手順及び２つのＧＤＳを移動照合する手順については後で詳述する。位置ズレ量（δｘ，δｙ）が算出されると、その位置ズレ量（δｘ，δｙ）を用いて指紋画像２の位置補正を行う。位置補正を行った後の指紋画像２が図１の右列２段目に示されている。図から明らかなように、２段目に示されている指紋画像２は、１段目に示されている指紋画像２に対してｘ軸方向にδｘ移動し、ｙ軸方向にδｙ移動している。
ｘ方向とｙ方向の位置ズレが補正されると、次に、指紋画像１に対する指紋画像２の回転方向の位置ズレ量（回転ズレ角δθ）を算出する。回転ズレ角δθを算出するためには、まず、指紋画像１と位置ズレ補正後の指紋画像２からそれぞれ回転指紋波形パターンを求め、次いで、それら回転指紋波形パターンから群遅延スペクトル（以下、回転ＧＤＳという）を算出する。図１の３段目には、２段目に示す指紋画像から抽出した回転指紋波形パターン（左側）と回転ＧＤＳ（右側）が併せて示されている。指紋画像から回転指紋波形パターンを作成する手順及び回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳを算出する手順については後で詳述する。
各回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳがそれぞれ算出されると、δｘ，δｙの場合と同様に、それらを移動照合することで回転ズレ角δθを算出する。回転ズレ角δθを算出する手順は、２つのＧＤＳからｘ方向又はｙ方向の位置ズレ量を算出する手順と同様の手順で行うことができる。回転ズレ角δθが算出されると、その回転ズレ角δθを用いて指紋画像２の位置補正を行う。回転方向の位置補正後の指紋画像２が図１の最下段に示されている。図から明らかなように、位置補正後の指紋画像２（最下段に示される画像）は位置補正前の指紋画像（２段目に示される画像）に対してδθだけ回転している。
【００１２】
以上、本実施形態の概要を述べたが、次にその詳細を説明する。まず、２つの指紋画像（指紋画像１と指紋画像２）間のｘ方向とｙ方向の位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する手順について、図２〜図５を用いて説明する。
図２は指紋センサ等によって採取される指紋画像データの構成を説明するための図である。図２に示すように、採取される指紋画像データは、ｘ方向にｎドット、ｙ方向にｍドットのｎ×ｍドットの２次元データである。各ドット（座標値（ａ，ｂ）で表す（０≦ａ≦ｎ−１、０≦ｂ≦ｍ−１））の濃淡はディジタル値ｄで表される。
【００１３】
図３（ａ）には、採取された指紋画像データ、その指紋画像データから抽出されたｘ方向とｙ方向のＧＤＳが併せて示されている。指紋画像データからＧＤＳ（ｘ方向とｙ方向）を算出するためには、まず、指紋画像データ（ｎ×ｍドット）をｘ方向に延びるｍ本の走査線に分解し、また、ｙ方向に延びるｎ本の走査線に分解する。
次に、ｘ方向の各走査線について、当該走査線上の濃度値変化（走査線上の各点の左端点からの距離（ｘ座標の値）とその濃度値ｄとの関係）を求める。ｙ方向の各走査線についても同様に、走査線上の濃度値変化（走査線上の各点の上端点からの距離（ｙ座標の値）とその濃度値ｄとの関係）を求める。走査線上の濃度値変化の一例が図３（ｂ）に示されている。指紋隆線上の点は濃度値が高く（暗く）、指紋谷線上の点は濃度値が低く（明るく）なるため、図３（ｂ）に示すように走査線上の濃度値は周期的に変化している。
【００１４】
ｘ方向とｙ方向の各走査線について濃度値変化が求まると、その濃度値変化を時系列信号とみなして周波数変換処理を行い、ｘ方向とｙ方向のそれぞれについてＧＤＳパターンを算出する。具体的には、走査線毎に周波数変換処理を行い、全ての走査線からＧＤＳデータを算出する。図４は、１本の走査線から抽出したＧＤＳデータの一例を示している。図４に示すように、１本の走査線からは周波数チャンネル（ｃｈ，０≦ｃｈ≦１５）毎に複数のＧＤＳデータ（ＧＤＳ強度）が算出される。
なお、指紋画像データはｘ方向にｍ本、ｙ方向にｎ本の走査線に分解される。したがって、本明細書では抽出されたＧＤＳ強度をｘ方向又はｙ方向の走査線番号（ｉ）と周波数チャンネル（ｃｈ）によって決まる関数として定義する。
ＧＤＳ＝ＧＤＳ（ｉ，ｃｈ）
以下、指紋画像をｘ方向の走査線に分解し、分解された各走査線から抽出された全ＧＤＳデータ〔すなわち、ＧＤＳ（ｉ，ｃｈ）（０≦ｉ≦ｍ−１，０≦ｃｈ≦１５）〕をｘ方向のＧＤＳパターンといい、指紋画像をｙ方向の走査線に分解し、分解された各走査線から抽出された全ＧＤＳデータ〔すなわち、ＧＤＳ（ｉ，ｃｈ）（０≦ｉ≦ｎ−１，０≦ｃｈ≦１５）〕をｙ方向のＧＤＳパターンという。
上述した手順で抽出されたｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンをＧＤＳ強度に応じて濃淡を付けて（すなわち、ＧＤＳ強度が大きい部分を濃く、ＧＤＳ強度が小さい部分を淡く）二次元的に表したものが、図３（ａ）に示されている。すなわち、ｘ方向のＧＤＳパターンが指紋画像の右側方に表示され、ｙ方向のＧＤＳパターンが指紋画像の下方に表示されている。
【００１５】
上述した手順で指紋画像１と指紋画像２のそれぞれからｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンが算出されると、これらを用いて２つの指紋画像間のｘ方向とｙ方向の位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する。位置ズレ量を算出する手順の一例を図５を用いて説明する。
なお、ｘ方向の位置ズレ量δｘはｙ方向のＧＤＳパターンを用いて算出し、一方、ｙ方向の位置ズレ量δｙはｘ方向のＧＤＳパターンを用いて算出する。ｘ方向の位置ズレ量δｘを算出する手順とｙ方向の位置ズレ量δｙを算出する手順は、用いるＧＤＳパターンが異なるだけで手順自体は同様である。したがって、以下の説明では、ｘ方向の位置ズレ量δｘを算出する手順についてのみ述べる。
【００１６】
ｘ方向の位置ズレ量δｘの算出は、まず、一方のＧＤＳパターン（例えば、指紋画像１から抽出したｙ方向のＧＤＳパターン）を他方のＧＤＳパターン（例えば、指紋画像２から抽出したｙ方向のＧＤＳパターン）に対してｘ方向に複数の位置にずらし、各位置で２つのＧＤＳパターンの非類似度を算出する（いわゆる、移動照合を行う）。図５（ｂ）に示す２つのｙ方向のＧＤＳパターンについて非類似度を算出した例が、図５（ａ）に示されている。図５（ａ）では、非類似度（本実施形態では、距離ｄｉｓｔという）を縦軸とし、２つのＧＤＳパターンのズレ量（本実施形態では、ズレ幅ｗｄという）を横軸としている。図５（ａ）から明らかなように、一方のＧＤＳパターンに対して他方のＧＤＳパターンを−３０走査線〜＋３０走査線の範囲内でずらし、この範囲内において非類似度（すなわち、距離ｄｉｓｔ）が算出されている。
所定の範囲内でずらしたときの距離ｄｉｓｔが算出されると、距離ｄｉｓｔが最小となるときのズレ幅ｗｄを特定する。特定されたズレ幅は、２つの指紋画像のｘ方向の位置ズレ量δｘとなる。すなわち、同一指に係る２つのＧＤＳパターンにおいては、２つの指紋画像の指の中心のずれが大きくなるほど２つのＧＤＳパターンの距離ｄｉｓｔは大きくなり、逆に、２つの指紋画像の指の中心のずれが小さくなるほど２つのＧＤＳパターンの距離ｄｉｓｔは小さくなる。したがって、距離ｄｉｓｔが最小となるときのズレ幅を２つの指紋画像の位置ズレ量とすることができる。図５（ａ）では、＋１６走査線の位置が比較する２つの指紋画像の位置ズレ量となっている。
【００１７】
なお、上述した距離ｄｉｓｔは以下の手順で算出される。既に説明したように、ＧＤＳパターンは走査線（ｉ番目）とチャンネル（ｃｈ）の関数ＧＤＳ（ｉ，ｃｈ）として表される。一方の指紋画像（例えば、指紋画像１）のＧＤＳパターンをＧＤＳ１（ｉ，ｃｈ）とし、他方の指紋画像（例えば、指紋画像２）のＧＤＳパターンをＧＤＳ２（ｉ，ｃｈ）とすると、一方のＧＤＳパターンＧＤＳ１（ｉ，ｃｈ）に対して他方のＧＤＳパターンＧＤＳ２（ｉ，ｃｈ）を走査線方向にｊだけずらしたときの距離ｄｉｓｔは次の式で算出される。
ｄｉｓｔ＝ΣΣ｜ＧＤＳ１（ｉ，ｃｈ）−ＧＤＳ２（ｉ−ｊ，ｃｈ）｜
また、ｘ方向のＧＤＳパターンについて算出された距離（ｄｉｓｔｘ）の最小値と、ｙ方向のＧＤＳパターンについて算出された距離（ｄｉｓｔｙ）の最小値は、２つの指紋画像が同一であるか否かを判定する評価値とすることができる。
【００１８】
上述した手順でｘ方向とｙ方向の位置ズレ量（δｘ，δｙ）が算出されると、算出された位置ズレ量（δｘ，δｙ）を用いて指紋画像１に対する指紋画像２のｘ方向とｙ方向の位置ズレが修正される。次に、指紋画像１と指紋画像２からそれぞれ回転指紋波形パターンを作成し、それら回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳを算出する。
最初に、指紋画像１から回転指紋波形パターン及び回転ＧＤＳを作成する手順について説明する。回転指紋波形パターンを作成するためには、まず、指紋画像１内に基準となる基準点を設定する。例えば、指紋画像１については採取された指紋画像の中心点を基準点（例えば、（６４，６４））とする。
次に、基準点を通る基準走査線を所定の角度間隔で回転させ、回転角度毎に走査線を設定する。図６（ｂ）〜（ｈ）には、基準点を指紋画像の中心（６４，６４）とし、基準走査線を基準点を通る水平な直線とし、基準走査線を基準点を中心に所定の角度間隔で１８０°回転させたときの様子を示している。すなわち、図６（ｂ）に示すように、指紋画像内には基準点（６４，６４）が設定され、その基準点（６４，６４）を通って水平に基準走査線が設けられる。基準走査線は、図６（ｂ）〜（ｈ）に示すように基準点を中心に時計回りに１８０°回転し、各回転角における基準走査線を当該回転角の走査線として設定する。例えば、基準走査線を１°間隔で１８０°回転させると、１８１本の走査線が設定される。そして、設定された各走査線について、当該走査線上の濃度値変化〔すなわち、走査線上の各点について、端点（例えば、図６（ｂ）に示される基準走査線の左端点に相当する点）からの距離と濃度値の関係〕を取得する。各走査線について取得された濃度値変化が回転指紋波形パターンとなる。
取得された各走査線上の濃度値変化を回転角０°から１８０°まで上から順に並べたものが図７（ａ）に示されている。図７（ａ）から明らかなように、同図に示す回転指紋波形パターンは、縦軸方向が回転角とされ、横軸方向が走査線上の位置（端点からの距離）とされている。また、図７（ａ）中、回転角０°の走査線（▲１▼−▲３▼）は図６（ａ）に示す▲１▼−▲３▼の断面に相当し、回転角９０°の走査線（▲２▼−▲４▼）は図６（ａ）に示す▲２▼−▲４▼の断面に相当し、回転角１８０°の走査線（▲３▼−▲１▼）は図６（ａ）に示す▲３▼−▲１▼の断面に相当する。
【００１９】
上述した手順で図７（ａ）に示す回転指紋波形パターンが作成されると、その回転指紋波形パターンを横軸方向の走査線（すなわち、基準走査線を回転させることで設定される走査線）に分解し、分解された各走査線からＧＤＳデータ（すなわち、回転ＧＤＳ）を算出する。回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳを算出する手順は、指紋画像からｘ方向のＧＤＳパターン又はｙ方向のＧＤＳパターンを算出する手順と同一であるため、ここではその詳細な手順の説明は省略する。図７（ｂ）には、図７（ａ）に示す回転指紋波形パターンから抽出された回転ＧＤＳがＧＤＳ強度に応じて濃淡を付けて二次元的に表示されている。
【００２０】
なお、上述の説明から明らかなように、回転角θのときの濃度値変化をｌｉｎｅ（θ，ｉ）（ｉ＝０，…，ｎ）とすると次に示す式が成立する。
ｌｉｎｅ（θ，ｉ）＝ｌｉｎｅ（θ＋１８０゜，ｎ−ｉ）
すなわち、回転角θの走査線の向きを逆向き（始点と終点とを逆）にすると、その走査線は回転角（θ＋１８０°）の走査線となるためである。
また、回転角θのときの濃度値変化ｌｉｎｅ（θ，ｉ）から算出したＧＤＳをｇｄｓ（θ，ｃｈ）とすると次に示す式が成立する。
ｇｄｓ（θ，ｃｈ）＝ｇｄｓ（θ＋１８０゜，ｃｈ）
すなわち、ｌｉｎｅ（θ，ｉ）の濃度値変化とｌｉｎｅ（θ＋１８０゜，ｎ−ｉ）の濃度値変化は逆向きになるが、それらを周波数分解したときのＧＤＳ強度は異ならないためである。
【００２１】
次に、指紋画像２から回転指紋波形パターンを作成し、その回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳを算出する。指紋画像２から回転ＧＤＳを算出する手順を図８に示している。
図８に示すように、まず、指紋画像２の中心点（例えば、（６４，６４））をｘ方向とｙ方向の位置ズレ量（δｘ，δｙ）で修正する（図８（ａ）参照）。次に、修正された基準点（例えば、（６４＋δｘ，６４＋δｙ））を通る基準走査線を回転させて（図８（ｂ）参照）、指紋画像１と同様の方法にて回転指紋波形パターン（図８（ｃ）参照）、回転ＧＤＳ（図８（ｄ）参照）を算出する。
【００２２】
指紋画像１と指紋画像２とからそれぞれ回転ＧＤＳを算出すると、ｘ方向やｙ方向の位置ズレ量を算出する手順と略同様の手順で、指紋画像１と指紋画像２の回転ズレ角δθを算出する。
すなわち、指紋画像１から抽出した回転ＧＤＳ１に対し指紋画像２から抽出した回転ＧＤＳ２を回転角方向に０°〜１８０°までずらし、各位置で２つの回転ＧＤＳの非類似度（距離ｄｉｓｔθ）を算出する（図９参照）。そして、距離ｄｉｓｔθが最小となるときのズレ角θを、２つの指紋画像の回転ズレ角δθとする。図９（ａ）には、指紋画像１から抽出した回転ＧＤＳ１と指紋画像２から抽出した回転ＧＤＳ２を回転角方向に０°〜１８０°までずらしたときの回転角度と距離ｄｉｓｔθの関係が示されている。図から明らかなように、指紋画像１と指紋画像２の回転ズレ角δθは１４０°近辺の値となる。
上述した手順で算出された位置ズレ量（δｘ，δｙ，δθ）によって指紋画像２を位置補正した指紋画像が指紋画像１と併せて図１０に示されている。図１０から明らかなように、位置補正後の指紋画像２（図中右側に示されている）は、指紋画像１（図中左側に示されている）と指の中心が略一致し、指紋隆線の方向も略一致している。
【００２３】
【実施例】以下、本発明の一実施例に係る指紋照合装置について図面を参照して説明する。
図１１に示すように、指紋照合装置は、採取した指紋画像をディジタルデータとして出力する指紋画像採取部１０と、出力された指紋画像データの有効性を判定する指紋画像判定部１４と、有効と判定された指紋画像データをメモリ２６へ登録する指紋登録部１８と、指紋画像採取部１０で採取した指紋画像と登録されている指紋画像との同一性を判定する指紋照合部２０と、登録や照合等の動作を制御する制御部２２と、登録か照合かの動作を選択するためのテンキー等を配設した入力部２４とを備える。
【００２４】
指紋画像採取部１０には、電界強度方式の半導体指紋リーダ〔オーセンテック社製（ＦｉｎｇｅｒＬｏｃ２．１）〕が装備される。この指紋リーダには指紋採取面が設けられ、指紋採取面に指が押圧されるようになっている。指紋採取面に指が押圧されると、指紋隆線部分では指が指紋採取面に直接接触し、指紋谷線部分では指と指紋採取面との間に隙間が形成される。このため、指紋隆線部分と指紋谷線部分とでは検出される電界強度が異なり、この電界強度の相違から指紋画像を撮影する。撮影された指紋画像（指紋隆線の濃淡画像）は、２次元のディジタル濃淡データとして所定時間毎（例えば、数百ｍｓ）に内蔵メモリに格納される。
なお、指紋画像を採取する装置としては、上述した電界強度式の半導体指紋リーダには限られない。例えば、光学的に指紋画像を採取する装置（例えば、直角プリズム，光源，ＣＣＤ素子等により構成される）を用いることができ、また、静電容量式の半導体指紋リーダや熱検知方式の半導体指紋リーダを用いることもできる。
【００２５】
指紋画像判定部１４は、指紋画像採取部１０で採取された指紋画像データに対して、その指紋画像データが有効であるか否かを判定する。具体的には、指紋読取面に指が置き始められたか否かを判定する処理と、採取された指紋画像が有効か否かを判定する処理を行う。各処理の詳細は後で詳述する。
また、指紋登録部１８の動作や指紋照合部２０の動作については、次に説明する指紋登録時の処理と指紋照合時の処理において詳述するため、ここではその詳細な説明を省略する。
【００２６】
つぎに、上述のように構成される指紋照合装置の“指紋登録時”の作動を、図１２〜１４のフローチャートに基づいて説明する。
識別対象者が登録処理（指紋画像を登録する処理）を開始するよう入力部２４にコマンドを入力すると、制御部２２は指紋画像採取部１０に指紋画像採取処理を開始するよう指示を出す。これによって、指紋画像採取部１０は指紋画像採取処理を開始する（Ｓ１０）。
【００２７】
指紋画像採取処理について図１３を参照して説明する。図１３に示すように指紋画像採取処理では、まず、指紋画像採取部１０を作動状態として画像データを採取する（Ｓ３２）。次に、ステップＳ３２で採取した画像データに対して指紋画像判定部１４が画質判定量１を算出する（Ｓ３４）。ステップＳ３４で算出される画質判定量１は、採取した画像データを２値化し、明部の面積と暗部の面積の比とされている。
ステップＳ３６では、ステップＳ３４で算出された画質判定量１を予め設定された閾値Ｐ１と比較することで、指紋読取面に指が置かれ始めたか否かの判定を行う。すなわち、指紋読取面に指が置き始められ、指紋読取面への指の押圧力が徐々に増加すると、ステップＳ３４で算出される画質判定量１も徐々に大きくなる。このため、指紋読取面に指が置かれていない、又は、充分に置かれていないと、ステップＳ３４で算出される画質判定量１も小さな値となる。したがって、算出された画質判定量１が所定の閾値Ｐ１を超えたか否かを判定することで、指紋読取面に指が置かれ始めたか否かを判定する。具体的には、算出された画質判定量１が閾値Ｐ１を超えると指紋読取面に指が置かれ始めたと判定し、算出された画質判定量１が閾値Ｐ１を超えないと指紋読取面に指が置かれ始めていないと判定する。
ステップＳ３６で指が置かれ始めていないと判定された場合は、ステップＳ３２に戻ってステップＳ３２からの処理を繰り返す。
【００２８】
ステップＳ３６で指が指紋読取面に置かれ始めたと判定されると、ステップＳ３４で算出された画質判定量１を変数１として記憶し（Ｓ３８）、再度、指紋画像採取部１０を作動状態として画像データを採取する（Ｓ４０）。ステップＳ４０で画像データを採取すると、その採取した画像データに基づいて指紋画像判定部１４が画質判定量１を算出する（Ｓ４２）。
ステップＳ４２で画質判定量１が算出されると、その算出された画質判定量１と変数１として保存された画質判定量１とを比較し、画質判定量１の時間的変動が安定したかどうかを判断する（Ｓ４４）。具体的には、ステップＳ４２で算出された画質判定量１から変数１として保存されている画質判定量１を減算し、その値が予め設定された閾値Ｐ２未満となった場合を、画質判定量１の時間的変動が安定したと判定する。
ステップＳ４４で画質判定量１の時間的変動が安定していないと判断されると、ステップＳ４２で算出した画質判定量１を変数１として記憶し、再度、ステップＳ４０からの処理を繰り返す。逆に、ステップＳ４４で画質判定量１の時間的変動が安定したと判断されると、指紋画像採取処理を終了する。
したがって、指紋読取面へ指が充分に置かれ、かつ、指紋読取面への指の押圧力が安定した状態となったときの指紋画像が採取されることとなる。
【００２９】
指紋画像採取処理が終了すると、図１２に戻って、ステップＳ１０で採取された指紋画像データの画質判定処理が行われる（Ｓ１２）。画質判定処理を図１４に基づいて説明する。
画質判定処理では、まず、採取された指紋画像データに対してラベリングを行う（Ｓ５２）。次いで、ステップＳ５２のラベリングで得られたラベル数を画質判定量２とする（Ｓ５４）。ラベリングによって指紋画像の質を判定するのは、下記の理由による。すなわち、指紋隆線が潰れた指紋画像では、隣り合う指紋隆線どうしが分離せずに一体となるため、所定の濃度値以上で互いに連結している画素の塊の数（すなわち、ラベル数）が少なくなる。一方、指紋隆線が途切れたり、ノイズが多く含まれる指紋画像では、所定の濃度値以上で互いに連結している画素の塊の数（すなわち、ラベル数）が多くなる。そこで、ステップＳ５２では、指紋画像をラベリングすることで得られるラベル数が第３閾値Ｐ３以上第４閾値Ｐ４以下となるときに、指紋画像内に明瞭な指紋隆線が多数存在すると判断する（すなわち、指紋画像の質が高いと評価する）。
なお、図１３に示す指紋画像採取処理では、指紋読取面へ指が安定して置かれた否かを判定するために明部と暗部の比を画質判定量としたが、ステップＳ５４では指紋画像の質を判定するためにラベル数を画質判定量としている。
画質判定量２が算出されると、算出された画質判定量２が閾値Ｐ３以上で、かつ、閾値Ｐ４以下となるか否かを判定する（Ｓ５６）。算出された画質判定量２がＰ３以上Ｐ４以下とならないときは不明瞭な指紋画像と判断され（Ｓ５８）、算出された画質判定量２がＰ３以上Ｐ４以下となるときは明瞭な指紋画像と判断する（Ｓ６０）。
【００３０】
画質判定処理が終了すると、図１２に戻って、指紋画像採取部１０で採取した指紋画像が有効であるか否かが判断される（Ｓ１４）。すなわち、上述した画質判定処理で明瞭な指紋画像と判定された場合はステップＳ１６に進み、不明瞭な指紋画像と判定された場合はステップＳ１０に戻って、ステップＳ１０からの処理が繰り返される。
ステップＳ１６では、採取された指紋画像データをＩＤコード等（入力部２４から入力される）と関連付けてメモリ２６に登録する。
このように、本実施例ではステップＳ１２の画質判定処理で明瞭な指紋画像と判断された指紋画像のみがメモリ２６に登録され、不明瞭な指紋画像についてはメモリ２６に登録されないこととなる。
【００３１】
つぎに、“指紋照合時”における指紋照合装置の作動を、図１５，１６のフローチャートに基づいて説明する。
まず、識別対象者は指紋照合を行うことを入力部２４から入力する（Ｓ７２）。指紋照合を行うことが入力部２４から入力されると、上述した指紋画像採取処理（図１３参照）が行われる（Ｓ７４）。指紋画像採取処理が終了すると、同じく上述した画質判定処理（図１４参照）が行われ（Ｓ７６）、次いで指紋画像採取部１０で採取した画像データが有効かどうかがの判定が行われる（Ｓ７８）。すなわち、ステップＳ７６の画質判定処理において明瞭な指紋画像と判断されたものは「ＹＥＳ」と判定され、不明瞭な画像と判断されたものは「ＮＯ」と判定される。
ステップＳ７８で採取した指紋画像データが有効でないと判定された場合は、ステップＳ７４に戻って、ステップＳ７４からの処理が繰り返される。
【００３２】
ステップＳ７８で採取した指紋画像データが有効であると判定されると、その指紋画像データと登録されている指紋画像データとの非類似度が算出される（Ｓ８０）。ステップＳ８０で照合する２つの指紋画像データから非類似度を算出する手順を図１６のフローチャートを参照して説明する。
図１６に示すように、まず、照合する２つの指紋画像（すなわち、ステップＳ７４で採取された指紋画像と登録されている１つの指紋画像）からｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンを算出する（Ｓ８８）。例えば、図１７に示す指紋画像１を登録されている指紋画像とし、指紋画像２を採取された指紋画像とする場合、両者からｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンが算出される。算出されたｘ方向のＧＤＳパターンは各指紋画像の右側に示され、算出されたｙ方向のＧＤＳパターンは各指紋画像の下側に示されている。
次に、ステップＳ８８で算出されたｘ方向のＧＤＳパターンとｙ方向のＧＤＳパターンをそれぞれ移動照合することで、ｘ方向のＧＤＳパターンの非類似度ｄｉｓｔｘとｙ方向のＧＤＳパターンの非類似度ｄｉｓｔｙを算出すると共に、位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する（Ｓ９０）。図１８には、図１７に示す指紋画像２を算出された位置ズレ量（δｘ，δｙ）によって位置ズレを補正した後の状態が示されている。
ステップＳ９２では、照合する２つの指紋画像から回転指紋波形パターンを作成し、その回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳを算出する。図１９には、２つの指紋画像から作成された回転指紋波形パターンと回転ＧＤＳを併せて示している。
照合する２つの指紋画像から回転ＧＤＳが算出されると、それらを移動照合することで２つの指紋画像の回転ズレ角δθを算出し（Ｓ９４）、算出された回転ズレ角δθが閾値θｓ未満となるかを判定する（Ｓ９６）。
【００３３】
算出された回転ズレ角δθが閾値θｓ未満となる場合は、ステップＳ９０で算出された各方向のＧＤＳパターンの非類似度を足し合せて２つの指紋画像の非類似度とする（Ｓ１０４）。すなわち、算出された回転ズレ角δθが閾値θｓ未満となる場合は、２つの指紋画像の回転ズレは指紋照合に殆ど影響が無いと考えられる。したがって、回転ズレを補正する前に算出されたｘ方向のＧＤＳパターンの非類似度ｄｉｓｔｘとｙ方向のＧＤＳパターンの非類似度ｄｉｓｔｙとを足し合せ、２つの指紋画像の総合非類似度（ｄｉｓｔｘ＋ｄｉｓｔｙ）とする。
【００３４】
算出された回転ズレ角δθが閾値θｓ以上となる場合は、照合する２つの指紋画像の位置ズレを修正する（Ｓ９８）。すなわち、ステップＳ９０で算出された位置ズレ量（δｘ，δｙ）とステップＳ９４で算出されたδθとで、一方の指紋画像の位置ズレを修正する。図２０には、図１７に示す指紋画像２を位置ズレおよび回転量（δｘ，δｙ，δθ）によって位置および回転ズレを補正した後の状態が示されている。
次に、位置ズレが補正された後の２つの指紋画像から再びｘ方向のＧＤＳパターンとｙ方向のＧＤＳパターンを算出し、その算出された各方向のＧＤＳパターンを移動照合して各方向の非類似度（ｄｉｓｔｘ，ｄｉｓｔｙ）を算出する（Ｓ１００）。なお、図２０には、位置ズレが補正された後の指紋画像から算出されたＧＤＳパターンが示されている。すなわち、各指紋画像の右側にはｘ方向のＧＤＳパターンが示され、下側にはｙ方向のＧＤＳパターンが示されている。
ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で算出された各方向の非類似度（ｄｉｓｔｘ，ｄｉｓｔｙ）を足し合せて、２つの指紋画像の総合非類似度（ｄｉｓｔｘ＋ｄｉｓｔｙ）とする。
なお、上述した図１６を用いたフローチャートは、採取された１つの指紋画像に対して１つの登録指紋画像を照合する例であったが、指紋照合装置に登録されている指紋画像が複数ある場合には、登録指紋画像毎に非類似度が算出される。そして、登録指紋画像毎にその非類似度が閾値を超えるか否か（すなわち、採取された指紋画像と登録指紋画像が同一指に係るか否か）が判断される。
【００３５】
非類似度算出処理が終了すると、図１５に戻って、算出された非類似度が閾値Ｐ５以下となるか否かを判定する（Ｓ８２）。算出された非類似度が閾値Ｐ５以下となる場合は扉が開放され（Ｓ８６）、算出された非類似度が閾値Ｐ５を超える場合にはブザーが鳴り入室が禁止される（Ｓ８４）。
【００３６】
上述したことから明らかなように本実施例の指紋照合装置では、照合する指紋画像間の回転ズレ角δθが閾値θｓ未満とのときは回転ズレの補正前に算出された非類似度を用いて指紋画像の同一性判定を行い、回転ズレ角δθが閾値θｓ以上のときは回転ズレの補正後に算出された非類似度を用いて指紋画像の同一性を判定する。したがって、回転ズレが大きい場合にはその回転ズレが補正されてから指紋画像の同一性判定が行われるため照合率を向上させることができる。
【００３７】
以上、本発明の一実施例について詳細に説明したが、これは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。例えば、下記に記載の形態で好適に実施することができる。
【００３８】
（１）上述した実施例では、算出された回転ズレ角δθが閾値θｓより大きいときに指紋画像間の回転ズレを修正して総合非類似度を算出した（図１６参照）。しかしながら、図２１に示すように所定の収束条件を満足するまで位置ズレ補正と総合類似度の算出を繰返すようにしてもよい。
すなわち、図２１に示す非類似度算出処理では、照合する２つの指紋画像からｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンを算出し（Ｓ１１０）、算出したＧＤＳパターンを移動照合することで位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する（Ｓ１１２）。次いで、各指紋画像から回転ＧＤＳをそれぞれ算出し（Ｓ１１４）、それら回転ＧＤＳから回転ズレ角δθを算出する（Ｓ１１６）。そして、２つの指紋画像間の総合非類似度を算出する（Ｓ１１８）。総合非類似度としては、上述の実施例と同様、ｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンを移動照合することで算出される距離ｄｉｓｔｘとｄｉｓｔｙの和としてもよいし、これらの和にさらに回転ＧＤＳを移動照合することで算出される距離ｄｉｓｔθを加えたものとしてもよい。なお、上述した実施例においても、総合非類似度を（ｄｉｓｔｘ＋ｄｉｓｔｙ＋ｄｉｓｔθ）としてもよい。
ステップＳ１１８で総合非類似度が算出されると、次いで、予め設定された収束条件を満足するか否かを判定する（Ｓ１２０）。ステップＳ１２０の収束条件としては、例えば、（１）ループ回数（すなわち、ステップＳ１１０〜Ｓ１１８までを繰返した回数）＝設定値、（２）ステップＳ１１８で算出された総合非類似＜閾値未満、あるいは（３）回転角δθの変動量＜閾値未満、等を用いることができる。また、これらの条件を組合せて収束条件としてもよい。
収束条件を満足しているときはステップＳ１１８で算出されている総合非類似度を最終的な総合非類似度として非類似度算出処理を終了し、収束条件を満足していないときはステップＳ１１０に戻ってステップＳ１１０からの処理を繰返すこととなる。
このような実施形態によると、所定の収束条件を満足するまで総合非類似度を算出する処理が繰返し行われる。したがって、使用目的（例えば、要求されるセキュリティ度）に応じて収束条件を設定することで、指紋照合装置の仕様を使用目的に適合させることができる。
【００３９】
（２）上述した実施例においては、照合する指紋画像間の位置ズレ量（δｘ，δｙ）をｘ方向のＧＤＳパターンとｙ方向のＧＤＳパターンをそれぞれ移動照合することで算出していた。しかしながら、ｘ方向とｙ方向の位置ズレ量（δｘ，δｙ）を算出する手順としては公知の種々の方法を用いることができる。例えば、隆線交差数を用いる方法（すなわち、ｘ方向の隆線交差数を比較することでｘ方向の位置ズレ量δｘを求め、ｙ方向の隆線交差数を比較することでｙ方向の位置ズレ量δｙを求める方法）等を用いることができる。
位置ズレ量（δｘ，δｙ）が算出された後は、上述した実施例や上記（１）の実施形態に開示された方法を適宜変更して実施することができる。例えば、算出された位置ズレ量（δｘ，δｙ）によって一方の指紋画像の位置ズレを補正し、補正後の指紋画像から回転ＧＤＳを算出する。次いで、算出された回転ＧＤＳを用いて回転ズレ角δθを算出し、その回転ズレ角δθにより指紋画像の回転ズレを補正する。そして、補正された指紋画像（すなわち、位置ズレ量（δｘ，δｙ，δθ）が補正された指紋画像）を周波数変換処理することでスペクトルパターン（例えば、ｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターン）を算出し、それらスペクトルパターンを移動照合することで２つの指紋画像の同一性を判定する。
【００４０】
（３）上述した実施例及び実施形態において行われる回転ＧＤＳの移動照合処理には、ｘ方向やｙ方向のＧＤＳパターンを照合するときに利用される各種の計算を高速化するための技術を利用することができる。例えば、特開２００２−１５０２８９号に開示された技術〔すなわち、非類似度を算出する間隔が粗い状態で最小非類似度を探索する範囲を絞り込み、絞り込んだ範囲内で最小非類似度を探索する技術〕を利用することができる。
また、照合する回転ＧＤＳの一部（例えば、所定の走査線（０°〜１８０°のうち所定の角度範囲）から抽出した回転ＧＤＳ）を用いて回転ズレ角δθを算出するようにしてもよい。さらに、上記（１）の実施形態において、第１回目の回転ズレ角δθ１は回転ＧＤＳの一部を用いて算出し、２回目以降の回転ズレ角δθｉは回転ＧＤＳの全部を用いて行うようにしてもよい。
【００４１】
（４）上述した実施例に係る指紋照合装置に同一指から採取された複数の指紋画像が登録されている場合には、これらの指紋画像間の位置ズレ量（δｘ，δｙ，δθ）を予め算出し登録しておくことで、指紋照合時の計算量を少なくすることができる。
例えば、同一指から採取され登録された複数の指紋画像のうち１つを基準登録指紋画像とし、残りの登録指紋画像については基準登録指紋画像との位置ズレ量（δｘ１，δｙ１，δθ１）を算出し登録しておく。
指紋照合時には、まず、採取された指紋画像と基準登録指紋画像の照合を行う。これによって、採取された指紋画像と基準登録指紋画像の位置ズレ量（δｘ２，δｙ２，δθ２）が算出される。
つぎに、採取された指紋画像と残りの登録指紋画像（同一指に係るもの）の照合を行う。この際、登録されている位置ズレ量（δｘ１，δｙ１，δθ１）と算出された位置ズレ量（δｘ２，δｙ２，δθ２）を用いて、採取された指紋画像と登録指紋画像の位置ズレ量を算出する。すなわち、採取された指紋画像と登録指紋画像の位置ズレ量は（δｘ１＋δｘ２，δｙ１＋δｙ２，δθ１＋δθ２）となる。つまり、採取された指紋画像と照合対象となっている登録指紋画像との位置ズレの補正は、まず、採取された指紋画像を基準指紋画像の位置まで移動させ（すなわち、（δｘ１，δｙ１，δθ１）だけ移動させ）、次いで、基準指紋画像の位置から登録指紋画像の位置まで移動（すなわち、（δｘ２，δｙ２，δθ２）だけ移動）させればよいためである。
上述のように採取された指紋画像と登録指紋画像との位置ズレ量が計算されるので、まず、計算された位置ズレ量で採取された指紋画像の位置ズレを補正し、次いで、ｘ方向とｙ方向にＧＤＳパターンを算出し、これら２つのＧＤＳパターンから総合非類似度を算出する。そして、算出された総合非類似度によって採取された指紋画像と登録指紋画像の同一性を判定すればよい。したがって、この場合には回転ＧＤＳを算出することなく、指紋画像の同一性判定を行うことができる。
なお、上記の例とは異なり、登録されている位置ズレ量（δｘ１，δｙ１，δθ１）と算出された位置ズレ量（δｘ２，δｙ２，δθ２）を用いて、採取された指紋画像と登録指紋画像の位置ズレ量を予測するようにしてもよい。すなわち、採取された指紋画像と登録指紋画像の位置ズレ量は（δｘ１＋δｘ２，δｙ１＋δｙ２，δθ１＋δθ２）の近辺にあると予測し、位置ズレ量を算出するときの探索範囲を狭めることができる。
【００４２】
（５）上述した実施例では、指紋画像から抽出したＧＤＳに基づいて指紋画像の位置ズレ量（δｘ，δｙ，δθ）の算出を行ったが、本発明はこれ以外にも各種周波数変換処理により得られたスペクトル（ＦＦＴスペクトル、ＤＦＴスペクトル、ＬＰＣスペクトル等）を用いて位置ズレ量（δｘ，δｙ，δθ）の算出を行うようにしても良い。また、周波数変換して得られたスペクトルを波形信号と見なしてフーリエ逆変換を行うことにより得られたケプストラムを用いて位置ズレ量（δｘ，δｙ，δθ）を算出してもよい。
【００４３】
（６）上述した実施例では、回転指紋画像（すなわち回転指紋波形パターン）から抽出した回転ＧＤＳを用いて指紋画像間の回転ズレ角を算出したが、回転指紋画像から他の特徴情報を抽出しその特徴情報を用いて回転ズレ角を算出してもよい。例えば、図２２に示すように、回転指紋画像（同図（ａ））から指紋ピッチパターン（同図（ｂ））や指紋隆線交差数（同図（ｃ））を抽出し、これらを回転方向に移動照合することによって回転ズレ角を算出してもよい。指紋ピッチパターンは回転方向の各走査線について隣り合う指紋隆線の間隔の平均値をパターン化したものであり、指紋隆線交差数は回転方向の各走査線についてその走査線と指紋隆線との交差数を求めることで得られる。
さらに、回転指紋画像の回転方向の各走査線から最長隆線分布波形を求め、この最長隆線分布波形を用いて回転ズレ角を算出することもできる。最長隆線分布波形を抽出する方法としては、特開平７−５７０８５号に開示された方法を用いることができる。
【００４４】
（７）上述した実施例では、回転指紋画像を得るために基準点を中心に両側に伸びる走査線（すなわち直径）を回転させたが、図２３に示すように基準点を中心に片側に伸びる走査線（すなわち半径）を回転させて回転指紋画像（図２４）を取得するようにしてもよい。
【００４５】
（８）上述した実施例では、回転指紋画像から抽出した回転ＧＤＳを用いて指紋画像間の回転ズレ角を算出したが、この回転ＧＤＳを用いて指紋画像の同一性判定を行ってもよい。
【００４６】
また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組み合わせによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数の目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る位置ズレ補正方法の概略を示す図
【図２】指紋画像のデータ構成を説明するための図
【図３】採取された指紋画像、その指紋画像から抽出されたＧＤＳパターン及び一走査線上の濃度値変化の一例を示す図
【図４】一走査線上の濃度値変化から得られたＧＤＳパターンの一例を示す図
【図５】照合する二つのＧＤＳパターンの非類似度と、その非類似度が最小となるときのズレ幅を算出する手順を説明するための図
【図６】図１に示す指紋画像１から回転指紋波形パターンを作成する手順を説明するための図
【図７】作成された回転指紋波形パターンと、回転指紋波形パターンから作成された回転ＧＤＳ
【図８】図１に示す指紋画像２から回転指紋波形パターンを作成し、その回転指紋波形パターンから回転ＧＤＳを作成するための手順の概略を示す図
【図９】回転ＧＤＳを移動照合したときの非類似度と回転角の関係を示す図
【図１０】位置ズレと回転ズレが補正された状態を示す図
【図１１】本発明の一実施例に係る指紋照合装置の全体構成を示すブロック図
【図１２】指紋登録処理を示すフローチャート
【図１３】指紋画像採取処理を示すフローチャート
【図１４】画質判定処理を示すフローチャート
【図１５】指紋照合処理を示すフローチャート
【図１６】非類似度算出処理を示すフローチャート
【図１７】照合する２つの指紋画像と、これらの指紋画像から抽出したｘ方向とｙ方向のＧＤＳパターンを併せて示す図
【図１８】図１７に示す指紋画像のｘ方向とｙ方向の位置ズレを補正した状態を示す図
【図１９】図１８に示す指紋画像から作成した回転指紋波形パターンと、回転指紋波形パターンから抽出した回転ＧＤＳを併せて示す図
【図２０】図１７に示す指紋画像のｘ方向、ｙ方向及び回転方向の位置ズレを補正した指紋画像と、その指紋画像からｘ方向とｙ方向に抽出したＧＤＳパターンを併せて示す図
【図２１】他の実施形態における非類似度算出処理を示すフローチャート
【図２２】他の実施形態を説明するための図
【図２３】回転指紋画像を作成するための他の方法を示す図
【図２４】図２３の方法で得られた回転指紋画像と回転ＧＤＳ
【符号の説明】
１０・・指紋画像採取部
１４・・指紋画像判定部
１８・・指紋登録部
２０・・指紋照合部
２２・・制御部
２４・・入力部
【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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【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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