(57)【要約】【課題】１対Ｎ照合を行う指紋照合装置において、指紋入力から照合結果出力までを短時間で行うことができる指紋照合装置を提供する。【解決手段】指紋の特徴量を代表する選択用パラメータを使用し、パラメータ値どうしの比較により入力指紋と照合する登録指紋を選択する。そして、選択された登録指紋と入力指紋とを照合する。照合の前に、パターンマッチングを行わず、指紋の特徴量をとらえる簡易な演算で、入力指紋と照合すべき登録指紋を選択できる。これにより、照合前の処理を短時間で行うことができ、結果的に指紋入力から照合結果までを、実用的な時間内で行うことが可能となる。【選択図】　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合する指紋照合装置において、
複数の登録指紋の中から照合する登録指紋を選択する登録指紋選択部と、
選択された登録指紋と前記入力指紋とを照合する照合部とを具備し、
前記登録指紋選択部は、
前記入力指紋及び前記登録指紋について、指紋の特徴量を代表する選択用パラメータを算出する選択用パラメータ算出手段と、
前記入力指紋の選択パラメータと前記登録指紋の選択パラメータとを比較する比較手段と、
この比較の結果、所定基準を満たす登録指紋を選択する選択手段とを具備すること、
を特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
前記特徴量は、指紋から抽出された複数の特徴点の相互位置依存性が低い請求項１記載の指紋照合装置。
【請求項３】
前記特徴量は、指紋領域に対する隆線領域の割合である請求項１又は２記載の指紋照合装置。
【請求項４】
前記特徴量は、指紋特徴点周辺の隆線又は谷線の本数である請求項１〜３のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項５】
前記特徴量は、指紋領域での指紋特徴点個数である請求項１〜４のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項６】
前記特徴量は、指紋特徴点の方向ベクトル和である請求項１〜５のいずれか１項に記載の指紋照合装置。
【請求項７】
入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合する指紋照合装置において、
入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合し、各登録指紋について指紋の特徴点の信頼度の合計値を評価値として算出し、前記評価値が最も高い登録指紋を入力指紋に対応するものとして確定する照合部、
を具備することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項８】
入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合する指紋照合装置において、
入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合し、照合の際に特徴点の位置を比較した回数が最も少ない登録指紋を入力指紋に対応するものとして確定する照合部、を具備することを特徴とする指紋照合装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力された指紋を複数の登録指紋と順次照合する指紋照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
指紋照合装置は、出入管理された部屋へのアクセスあるいは重要な情報を管理するコンピュータへのアクセスなどを制限するために利用される。指紋照合装置は、アクセスしようとする利用者の指紋が入力されると、あらかじめ登録された指紋と照合をする。照合の結果、入力指紋が登録指紋と一致すると、電気錠が解錠され、又はコンピュータへのアクセスが可能となる。
【０００３】
指紋照合装置は、入力された指紋と登録された指紋との照合を正確に行う必要があり、登録されていない利用者のアクセスを許可することがあってはならない。また、迅速に照合を実行し、指紋入力から照合結果が出るまで利用者を待たせないようにする必要がある。
【０００４】
指紋照合装置として、利用者がＩＤ番号などの識別情報をテンキーから入力し、そのＩＤ番号に対応する登録指紋を呼び出してから、入力指紋との間で照合する方式がある。この方式は「１対１照合」と呼ばれる。
また、入力された１つの指紋と登録されているすべての指紋（個数Ｎ）とを順次照合する方式がある。この方式は「１対Ｎ照合」と呼ばれる。
【０００５】
１対Ｎ照合は、利用者によるテンキー入力を省略できるという利点がある。しかしながら、登録指紋数が増加すると、照合回数が増加することによって、指紋入力から照合結果が出るまでの時間がかかりすぎるという問題が発生する。
このため、１対Ｎ照合方式においては、精細な照合に先立って粗い精度の予備照合を行っていた。これにより、入力指紋と類似する登録指紋を絞り込むことで、時間のかかる精細な照合の回数を減少させて、時間短縮を図っていた。
【０００６】
例えば、予備照合として、すべての登録指紋と入力指紋との類似判定を粗い精度で行う方式がある（例えば、特許文献１参照）。このように粗い精度での予備照合を行うことで、時間のかかる精細な照合を行う登録指紋の数が減り照合回数を低減し、時間短縮を図ることができる。
【０００７】
しかし、この予備照合では、入力指紋にて特徴点となる複数の座標値を求め、これら座標値の相対位置関係を満足させる登録指紋を検索している。このため、特徴を表す複数座標の位置関係が一致するか否かの比較には形状比較（パターンマッチング）が必要となり、かなりの時間を要することとなる。
【０００８】
つまり、同一の利用者であっても、指紋入力時の指の向き又は力加減などによって、取得できる指紋形状が異なることになる。このため、入力指紋と登録指紋とを比較する際に、入力時の指紋形状のずれを補正しながらパターンマッチングを何度も行う必要があり、かなりの時間がかかっていた。
結局、従来の予備照合では、精細な照合と同じ原理で粗く照合を行っているだけであるため、十分な時間短縮ができなかった。
【０００９】
また、通常、１対Ｎ照合を行う指紋照合装置においては、入力指紋がＮ個の登録指紋の内の１つと一致して、アクセスなどの許可がされても、登録人物の誰がアクセスしたのかを記録として残すために、入力指紋をすべての登録指紋と照合している。
このため、１対１照合に比べて、処理量が大幅に増加し、照合結果を得るまでに時間がかかるという問題があった。
【００１０】
図８を用いて、指紋の特徴点について説明する。図８（Ａ）は、指紋画像を表す。指紋とは、指の汗腺が集まり連なって凸上に形成された隆線の集まりである。
図８（Ｂ）は、（Ａ）の一部を拡大したものである。図において、黒く表されているのが隆線１１で、隆線１１間の凹部分が、白く表示されている谷線１２となる。
【００１１】
隆線１１には切れている部分及び分岐している部分が存在する。これらは特徴点（マニューシャ）と呼ばれる。切れている部分が端点１３、分岐している部分が分岐点１４と呼ばれる。なお、隆線１１の端点１３は谷線１２の分岐点となり、隆線１１の分岐点１４は、谷線１２の端点となる。したがって、隆線１１だけでなく谷線１２についても同様に特徴点が存在する。一般に、１つの指紋には、１００から２００の特徴点が存在している。
【００１２】
【特許文献１】
特開平１０−１８７９８４号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
以上説明したように、指紋照合装置においては、照合する指紋の一致判定には厳密な比較が必要である。そして、入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合（１対Ｎ照合）する指紋照合装置においては、照合時間を短縮することが必要になる。このためには、詳細な処理の前に、類似しない登録指紋を効率良く排除して、入力指紋と照合する登録指紋を選択しなければならない。
【００１４】
本発明は、入力指紋と複数の登録指紋とを順次照合する指紋照合装置において、指紋入力から照合結果出力までを短時間で行うことができる指紋照合装置を提供することを目的とするものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明の指紋照合装置においては、指紋の特徴量を代表する選択用パラメータを使用し、パラメータ値どうしの比較により入力指紋と照合する登録指紋を選択する。そして、選択された登録指紋と入力指紋とで精細な照合を行う。
【００１６】
上記の指紋の特徴量としては、種々のものを使用できる。
第１に、指紋の特徴量が、指紋特徴点の相対位置の依存性の低さを使用することができる。
第２に、指紋領域での隆線領域の割合を使用することができる。
第３に、指紋特徴点周辺での隆線又は谷線の本数を使用することができる。
第４に、指紋領域での指紋特徴点個数を使用することができる。
第５に、指紋領域での指紋特徴点の方向ベクトル和を使用することができる。
【００１７】
本発明によれば、照合の前に上記のような指紋の特徴量をとらえることで、簡易な演算によって入力指紋と照合する登録指紋を選択することができる。したがって、時間を要するパターンマッチングにより選択を行う必要がなくなり、照合前の指紋選択処理を短時間で行うことができる。これにより、結果的に指紋入力から照合結果までを、実用的な時間内で行うことが可能となる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の指紋照合装置の実施の形態について、図を用いて説明する。
（システム構成）
図１は、本発明に係る指紋照合装置のシステム構成図である。
入力部１は、指紋画像を取得するためのもので、指紋入力面（ガラス面）に利用者が指を置くと、その指紋を画像として取り込む。具体的には、アモルファスシリコンＴＦＴによる透過イメージセンサと薄型光源を組み合せて、センサを透過した光が指紋の凹凸により散乱された散乱光を画像化する方法を採用している。
【００１９】
同一の指紋に対して同一の画像を得るため、利用者が指紋入力面に指を置くときの圧力を一定にする必要がある。このため、指紋入力面はバネ加圧により移動可能とされており、利用者が指を指紋入力面に置くと、指紋入力面が移動をし、一定圧力が加わったところで、センサがオンし、指紋画像の撮影が行われる。
【００２０】
Ａ／Ｄ変換器２は、入力部１で得られた指紋画像をデジタル画像に変換する。例えば２５６×２５６画素の２５６階調の画像データを出力する。
画像処理部３は、デジタル化された指紋画像に対してノイズ除去、細線化といった前処理を行う。これにより、指紋の特徴量を抽出するのに適した画像にした後、入力指紋と各登録指紋との選択用パラメータや照合用パラメータを抽出する。
【００２１】
記憶部４は、メモリ、ハードディスクなどからなり、画像処理部３で用いるソフトウエアプログラムを記憶し、画像処理された指紋画像を入力指紋、又は登録指紋として記憶する。さらに、入力指紋と各登録指紋との選択用パラメータ、照合用パラメータ及び照合結果も記憶する。
【００２２】
制御部５は、指紋画像を登録する場合には、画像処理部３から入力した指紋画像を記憶部４に記憶させる。また、指紋画像を照合する場合は、選択用パラメータとして入力指紋と登録指紋について各々特徴量を求め、この特徴量を用いて二つの指紋の類似度合いを判定し、入力指紋と照合する登録指紋を選択する。
この結果を記憶部４に記憶させると共に、選択した登録指紋については記憶部４に記憶している照合用パラメータを用いて指紋特徴点の相対位置を比較する特徴点方式により、入力指紋と照合する。
【００２３】
出力部６は、例えば電気錠であり、照合した結果、利用者が登録者として受理された場合には、制御部５からの指示により電気錠の解錠などを行う。
通知部７は、スピーカ、モニタなどからなり、照合結果即ち入力指紋が登録指紋と一致したか否かを、ブザー又は画面表示などにて利用者に通知する。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ８は、ＬＡＮを利用したものであり、拡張ボード９と制御部５との間の通信を制御する。
拡張ボード９は、制御部５と記憶部４と通信Ｉ／Ｆ８の機能を持ち、登録指紋の数が増えた場合に増設することで、前述の登録指紋選択処理と、選択した登録指紋と入力指紋との照合処理を並行処理する。なお、拡張ボード９での照合結果は、ＬＡＮを介して制御部５に入力される。制御部５では、この結果も踏まえて出力部６に最終照合結果を出力する。
【００２５】
万一、制御部５と拡張ボード９にて照合ＯＫの判定が重複した場合には、先に照合ＯＫしたタイミングで出力部６に照合ＯＫの結果を出力する。
また、特徴点方式で行ったパターンマッチングによる比較処理の回数を、本体の記憶部４及び拡張ボード９の記憶部にて記憶しておき、それら回数の少ないほうが類似する登録指紋である可能性が高いため、本体の制御部５にて照合での最終照合結果として特定する。
【００２６】
（処理全体の流れ）
指紋照合装置の処理は、登録処理、登録指紋選択処理、照合処理に大別される。登録処理とは、例えば出入制限された部屋への出入管理を指紋照合装置にて行っている場合、該部屋への入室を許可された人物（以後、「登録者」と呼ぶ）の指紋を登録する処理である。登録処理は、アクセスを許可すべきでない第三者によって不用意に登録されないよう、通常、指紋照合装置の管理者の立会いの下で管理モードに切り替えてから行われる。
【００２７】
登録指紋選択処理とは、入力部１から利用者により入力された指紋画像データと照合すべき登録指紋画像データを、詳細な照合処理に先立ち、あらかじめ粗く絞り込む処理である。ここでは、入力された指紋画像データと登録されている指紋画像データとの総当りにより絞込みを行うことにより、照合処理の処理量を削減して高速化する。
【００２８】
具体的には、その後に行われる照合処理の特徴量に比べて算出時の計算負荷が軽い複数の特徴量を用いて、各登録データとの間で総当りの比較処理を行う。複数の特徴量の総合判定により、各登録データと詳細に照合を行う必要があるかどうか、換言すれば、入力画像データが個々の登録画像データにどの程度類似しているかを大雑把に判断する。
【００２９】
照合処理は、登録指紋選択処理にて選択された登録指紋画像データと入力指紋画像データとを特徴点の位置情報も含め、詳細に類似しているか否かを判定する処理である。又、複数の類似する登録指紋画像データが検出された場合に唯一の最も類似する登録指紋画像データを確定する処理も含んでいる。
【００３０】
（登録時の処理）
登録者の指紋画像を登録する登録処理について説明する。
図２は、登録時の処理の流れを示すフローチャートである。図示の処理は、指紋照合装置の管理者により管理モードに切り替えられてから行われる。
登録処理では、登録を希望する人物の指紋画像を、１人につき複数枚撮影する。これらの画像から登録指紋選択処理及び照合処理の際に用いる特徴量を抽出する。これにより、入力指紋と登録指紋とを比較する際に参照する登録データを求める。
【００３１】
なお、指紋を登録する指は１本である必要はなく、同一登録人の複数本の指を登録することができる。例えば、後述の照合処理において、人差し指で棄却された場合に中指を用いて再度照合を行ったり、あるいは中指にけがをしてしまった場合に、利用者が薬指を選択的に用いたりする。
ここでは、１本の指から所定枚数（登録枚数Ｎｔｈ）の登録指紋画像を撮影／記憶する場合を例に説明する。
【００３２】
まず、ステップＳ２１にて、撮影画像の枚数を数えるカウンタの値Ｎを０に初期化する。次に、ステップＳ２２にて、入力部１より指紋画像を取り込む。ステップＳ２３でＮを１インクリメントした後、ステップＳ２４にてＮが所定の登録枚数Ｎｔｈ（例えば５）に達しているか判断する。達していない場合には、ステップＳ２２に戻り、再度指紋画像を読み込む。Ｎが所定の登録枚数Ｎｔｈに達している場合には、ステップＳ２５に進み各種特徴量を算出する前処理を行う。
【００３３】
図３を用いて、前処理について説明する。前処理では、登録指紋選択用特徴量及び照合用特徴量を算出する。
ステップＳ３１にて、得られた指紋画像をＡ／Ｄ変換し、デジタル画像に変換する。この結果、入力された指紋画像は、例えば２５６階調の白黒画像にＡ／Ｄ変換される。
【００３４】
ステップＳ３２にて、ノイズ除去を行う。具体的には、輝度値が所定の範囲内に収まるよう、低輝度用及び高輝度用の２つの閾値を用いて低輝度値及び高輝度値の画素を置き換える。次に、隣接した画素を用いて輝度平均値を算出し、この値で各画素の輝度値を置き換えることにより、平滑化を行う。
【００３５】
ステップＳ３３にて、隆線占有率を算出する。このために、閾値処理により、指紋画像について、隆線１１領域（黒い領域）と谷線１２領域（白い領域）への２値化を行う。このようにして得られた指紋画像が前述の図８（Ａ）に示されている。登録指紋選択用特徴量の１つとして、全指紋領域に占める隆線１１領域の割合を算出する。具体的計算方法は後述する。
【００３６】
ステップＳ３４にて、細線化処理を行う。これは、各領域から隆線１１、谷線１２の抽出、及び隆線１１の端点１３及び分岐点１４といった特徴点の抽出を容易にするために行われる。細線化処理後の指紋画像が図９に示されている。
ステップＳ３５にて、登録指紋選択用特徴量として隆線谷線境界数を算出する。この具体的計算方法は後述する。
【００３７】
ステップＳ３４で、同時に、照合処理用に以下の３つの特徴量を算出する。
照合処理用の特徴量として、（１）隆線又は谷線の端点又は分岐点である特徴点の位置を算出する。（２）その位置での隆線の方向（以後、「特徴点方向」と呼ぶ。）を算出する。（３）特徴点の周囲の線画像の方向と特徴点方向との整合性、即ちその位置にその方向を持った特徴点が存在することに対する信頼度、の３つの特徴量を算出する。信頼度は、双方の方向が一致しているほど高い値となる。具体的計算方法は後述する。
【００３８】
ステップＳ３６にて、登録指紋選択用特徴量として、重み付き特徴点個数、特徴点方向重み付き累積座標を算出する。具体的計算方法は後述する。
ステップＳ３３、３５、３６で算出する４つの登録指紋選択用特徴量について以下に説明する。これらはいずれも指紋画像全体の特徴を表す特徴量である。なお、後述する照合用特徴量は特徴点近傍のみの局所的な特徴を表す特徴量を利用しているが、必ずしもこのような特徴に限定されるものではない。
【００３９】
１）隆線占有率
隆線占有率とは、全指紋領域に示す隆線領域の割合を表す指標であり、この値は、谷線１２に比べて隆線１１が太い場合に大きな値となる。具体的には、得られた指紋画像（図８Ａ）全体に対して、隆線１１領域画素数Ｒと谷線１２領域画素数Ｔをカウントし、Ｒ／（Ｒ＋Ｔ）により求める。
この値は、利用者が入力部１に押し付ける力に応じて変化するため、入力部１としては、指から受ける圧力が一定になった時点で画像を撮影する機構が採用される。
【００４０】
２）隆線谷線境界数
隆線１１と谷線１２の間隔を表す指標であり、間隔が狭い（密度が高い）程、大きな値をとる。
図１０（Ａ）に示すように、隆線１１に直交する方向（矢印）に輝度変化を調べ、画素の輝度値が異なる数、即ち、隆線１１、谷線１２が横切る数をカウントする。なお、隆線１１のみ、あるいは谷線１２のみをカウントするようにしても良い。
【００４１】
なお、隆線谷線境界数の求め方はこれに限るものではない。図１０（Ｂ）に示すように、端点１３（又は分岐点１４）といった特徴点を中心に円で所定の大きさの探索領域１５を設定する。なお、探索領域１５の形状は、正方形などのそのほかの形状とすることもできる。
【００４２】
探索領域１５の周縁部上で画素の輝度値が異なる数、即ち、隆線１１、谷線１２が横切る数をカウントする。なお、これをすべての特徴点について行い、各カウント値の平均値をもって隆線谷線境界数とすることも可能である。本手法で求めた値は、入力指紋画像が登録指紋画像に対して回転をした場合でも、回転に影響を受けないという性質を持っている。
【００４３】
３）重み付き特徴点個数
特徴点の数、すなわち、指紋の隆線１１又は谷線１２がいくつ端点１３あるいは分岐点１４を持っているかという情報は、個人性そのものであり、様々な指紋照合システムにおいて特徴量として用いられている。具体的には、特徴点の個数そのもの、あるいは後述する照合用特徴量を求める際に得られる各特徴点の信頼度の合計値を、信頼度がとり得る値の最大値又は得られた信頼度の中の最大値で割ることにより、最も抽出精度が高い特徴点の数に換算した値を求める。
【００４４】
図１１は、重み付き特徴点個数の概念を示す図である。
１つの特徴点の重み付け理想値が（Ａ）に示すとおりであるとする。特徴点が８個であり、それぞれの重み付けの和が（Ｂ）に示すとおりであるとする。（Ｃ）の理想値の重み付け個数と比較すると、（Ｂ）の重み付け和は、５．３個になる。
【００４５】
４）特徴点方向重み付き累積座標
指紋画像ごとに得られた複数の特徴点における隆線方向を、後述する照合用特徴量を求める際に得られる各特徴点の信頼度で重み付けして平均化したものである。
図１２に示すように、各特徴点における隆線方向の単位方向ベクトル（ｘ、ｙ成分）に信頼度を乗じて加算する。得られた結果は、ｘ、ｙ座標（累積ｘ、累積ｙ）の２つの数値で表される。
【００４６】
以上の処理により、１つの指紋画像から個々の登録指紋選択用特徴量に対応した５つの数値（代表値）が得られる。これらの登録指紋選択用特徴量は、それぞれ単独で使用することができる。しかし、これらの個々の識別能力は、単独では十分に個人を識別するほど高くないので、性質の異なる特徴量を複数組み合せて総合的に判断することが好ましい。これにより、照合対象となる登録指紋画像を効率的に絞り込むことができる。
【００４７】
なお、これらの特徴量は、例えば主成分分析により、互いに独立な複数の特徴量として抽出することも可能である。
また、これらの特徴量として、照合処理用特徴量を求める過程で得られるものを用いることにより、照合処理用特徴量と並行して求めることができるため、特徴量抽出に要する処理時間を低減することが可能である。
【００４８】
前処理が終了すると、図２に戻り、登録データを作成する。ステップＳ２６にて登録指紋選択用登録データを算出する。具体的には、Ｎｔｈ枚の画像について、前処理（ステップＳ２５）にて得た登録指紋選択用特徴量を平均化し、特徴点方向重み累積座標についてはｘ、ｙ座標の２つ、その他の登録指紋選択用特徴量については１つ、計５つの代表値を得る。これらの値を登録指紋選択用登録データとして記憶しておき、登録指紋選択処理にて登録指紋画像を入力指紋画像と比較する際に用いる。
【００４９】
次に、ステップＳ２７にて、照合用登録データを算出する。具体的には、前処理にて個々の登録指紋画像ごとに得られた３つの照合用特徴量のうち、特徴点位置及び特徴点方向の２つを組として用いる。これらの組から１つの組を選択（基準特徴量）し、これと残りの（Ｎｔｈ−１）個の照合用特徴量の組との距離を算出し、この値があらかじめ定めた閾値以下である組の数が最も多くなる基準特徴量を照合用登録データとして記憶する。
【００５０】
閾値以下である組の数が等しい基準特徴量が複数得られた場合には、例えば、距離算出時に得られる分散値が最も小さい基準特徴量を選択し、照合用登録データとする。照合用登録データは照合時の照合処理にて、入力指紋画像と、登録指紋選択処理にて入力指紋画像と類似していると判断された登録指紋画像とを厳密に比較する際に用いられる。
【００５１】
また、登録指紋画像を撮影する際に、単純に所定枚数Ｎｔｈまで撮影した画像を登録指紋画像とする代わりに、所定条件を満たした画像を所定枚数Ｎｔｈ記憶するようにすることができる。例えば、画像を撮影する都度得られた画像から登録指紋選択用特徴量あるいは照合用特徴量を算出し、その分散値が予め定めた所定値以内に収まるよう登録指紋画像を選択する。
【００５２】
（照合時の処理）
図４〜７を用いて、照合時の処理について説明する。
まず、図４、５を用いて照合時の処理全体の流れについて説明する。
ステップＳ４１にて、登録指紋画像数カウンタの値Ｎ、及び照合処理により入力指紋画像と類似していると判断された類似登録指紋画像数カウンタの値Ｋを０に初期化する。
【００５３】
ステップＳ４２にて、入力部１にて利用者の指紋画像を撮影する。
ステップＳ４３にて、前処理を行い、登録指紋選択用特徴量及び照合用特徴量を抽出する。前処理の内容は、図３を用いて説明したものと同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００５４】
ステップＳ４４にて、あらかじめ記憶してある登録データ、すなわち登録指紋選択用登録データ及び照合用登録データを読み込む。
ステップＳ４５にて、入力指紋画像との間で登録指紋選択処理を行う。
【００５５】
図６を用いて、登録指紋選択処理について説明する。
ステップＳ６１にて、登録指紋選択フラグを０に初期化する。このフラグは、登録指紋画像が選択されたかどうかを示す。
【００５６】
ステップＳ６２にて、ステップＳ４４にて読み込んだ登録指紋画像から求めた登録指紋選択用登録データの各代表値と、ステップＳ４３にて求めた登録指紋選択用登録データの各代表値とを比較し、総合距離を求める。具体的には、Ｎｔｈ個の登録指紋選択用登録データから得られた各代表値の平均値又は分散値を用いて、マハラノビス距離などの統計量を考慮した距離を算出する。
【００５７】
ステップＳ６３にて、上記総合距離をあらかじめ定めた所定の閾値と比較する。この判定に用いる閾値は、例えば大規模な指紋画像データベースを用いて実験的に求めることができる。しかし、登録指紋選択処理で該当する登録者の指紋を棄却してしまうと、後段の照合処理では救済することができなくなる。このため、登録人物の指紋画像が誤って棄却される割合（本人棄却率）をなるべく低く抑え、かつ、十分に登録指紋画像を絞り込むことが可能な値に閾値を設定する必要がある。
なお、一般のパターン照合同様、距離の代わりに類似度を用いることも可能である。
【００５８】
ステップＳ６３で閾値以下であると判断された場合には、入力指紋画像データが登録指紋画像データに類似していることになるので、登録指紋選択フラグに１を設定する（ステップＳ６４）。
一方、閾値より大きいと判断された場合には、入力指紋画像データが登録指紋データに類似していないことになるので、登録指紋選択フラグに０を設定する（ステップＳ６５）。
【００５９】
上記の登録指紋選択処理が終了すると、図５のステップＳ５１に進み、照合処理を行うかどうか判断する。ステップＳ５１にて、登録指紋選択フラグが１であるか否か、すなわち、登録指紋画像が選択されたか否かを判断する。フラグが１の場合（登録指紋画像が選択された場合）には、ステップＳ５２にて、類似登録指紋画像と入力指紋画像との照合処理を行う。フラグが０の場合には、ステップＳ５２を飛ばしてステップＳ５３に進む。
【００６０】
図７を用いて、照合処理（図５、ステップＳ５２）について説明する。
特徴点マッチングの処理回数カウンタの値Ｍを初期化する（ステップＳ７１）。
ステップＳ７２〜７８で、入力指紋画像から求めた各特徴点と、登録指紋選択処理により入力指紋画像に類似していると判断された個々の類似登録指紋画像から求めた各特徴点との間で対応関係を調べる。なお、以下の処理は各特徴点の相対的な位置を固定したままで行っており、非線形伸縮等の変換処理は行っていない。
【００６１】
ステップＳ７２にて、入力指紋画像から抽出した複数の特徴点の内、信頼度が最も高い特徴点を基準特徴点として選択する。
ステップＳ７３にて、基準特徴点どうしのマッチングをとった後、基準特徴点以外の特徴点間で対応が取れるかどうか調べる。
具体的には、基準特徴点どうしの特徴点位置を重ね合わせたままの状態で、それぞれの特徴点方向が重なるよう類似登録指紋画像を回転させる。基準特徴点どうしの特徴点位置及び特徴点方向を重ねた結果、入力指紋画像の基準特徴点以外の各特徴点を中心とする所定の範囲内に所定の範囲内の特徴点方向を持つ類似登録指紋画像の特徴点が存在しているかを調べる。
【００６２】
存在している場合にはその特徴点（対応特徴点）の個数を対応特徴点数としてカウントする。なお、本処理においては入力指紋画像と登録指紋画像の役割を入れ替えてもかまわない。この際、あらかじめ所定の閾値により信頼度の低い特徴点を処理対象から除いておくことにより、マッチング処理を高速化することも可能である。同時に、信頼度の高い特徴点どうしでマッチング処理を行なうことになり精度も上がる。
【００６３】
ステップＳ７４にて、対応特徴点の個数があらかじめ定めた閾値以上存在するか判断する。存在する場合には、例えば、基準特徴点の選択回数Ｍ、または、各対応特徴点の信頼度の合計値を評価値として記憶する（ステップＳ７５）。その後、入力指紋画像と類似していると判断された類似登録指紋画像数のカウンタの値Ｋを１インクリメントし（ステップＳ７６）、図５のステップＳ５３に進む。
【００６４】
ステップＳ７４にて対応特徴点点数が閾値未満である場合は、次に特徴点マッチングの処理回数、すなわち基準特徴点の選択回数であるＭが事前に定めた上限値Ｍｔｈに等しいかどうか調べる（ステップＳ７７）。等しい場合には、対応点が見つからなかったものと判断し、図５のステップＳ５３に進む。ステップＳ７７にてＭが上限値Ｍｔｈ未満である場合は、カウンタの値Ｍをインクリメントし（ステップＳ７８）、ステップＳ７２に戻って次に信頼度が高い特徴点を選択する。以上の処理を順次繰り返す。
【００６５】
上記の照合処理が終了すると、図５のステップＳ５３に進み、登録指紋画像数カウンタの値Ｎがあらかじめ定めた登録枚数Ｎｔｈに等しいか判断する。等しくない場合には、Ｎを１インクリメントし（ステップＳ５４）、ステップＳ４４に戻って、次の登録指紋画像の登録データである登録指紋選択用登録データ及び照合用登録データを読み込む。
【００６６】
ステップＳ５３にて等しいと判断された場合には、次に入力指紋画像と類似していると判断された類似登録指紋画像数カウンタの値Ｋを調べる（ステップＳ５５）。Ｋが１よりも大きい、すなわち、類似登録指紋画像が複数である場合には、後述する評価値が最も大きい類似登録指紋画像が入力指紋画像に照合されたものと判断し（ステップＳ５６）、入力指紋画像を受理する（ステップＳ５７）。また、ステップＳ５５にてＫが１に等しい場合には、唯一の登録指紋画像が照合されたものと判断し、入力指紋画像を受理する（ステップＳ５７）。
【００６７】
最後に、カウンタが０、すなわち入力指紋画像と類似していると判断された類似登録指紋画像が１つもない場合には、ブザー音などの警告を出力した後、入力指紋画像を棄却する（ステップＳ５８）。
ここで、評価値とは、複数の類似登録指紋画像が選択された場合に、これらのうちどれが最も入力指紋画像に近いかを判断するために用いる指標である。
【００６８】
具体的には、信頼性の高い特徴点から基準特徴点として選択しているので、複数の類似登録指紋画像の中でも基準特徴点の選択回数が少ない類似登録指紋画像ほど入力指紋画像に類似していると考えられる。例えば、基準特徴点の選択回数の逆数として評価値を求める。この値を照合結果（受理又は棄却）と共に記憶しておき、複数の類似登録指紋画像が選択された場合にはこの値が最も高い類似登録指紋画像が入力指紋画像と照合されたものと判断する。
【００６９】
以上の処理により、ステップＳ７４におけるしきい値以上の登録指紋があったとしても、最終的に入力指紋画像がどの登録指紋と照合されたかを把握することができる。
このため、指紋照合を行った本人を確実に特定することができ、例えば、出入管理システムにおける入館者履歴を残すことが可能となる。
【００７０】
【発明の効果】
本発明によれば、登録指紋選択処理において、詳細な照合処理を行う前に、照合用特徴量とは異なる複数の特徴量を用いて、入力指紋画像と照合すべき登録指紋画像を効率良く選択している。これにより、１対Ｎ照合を高速で処理することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る指紋照合装置のシステム構成図である。
【図２】図１の装置における登録処理を示すフローチャートである。
【図３】図２の処理における前処理を示すフローチャートである。
【図４】図１の装置における照合処理を示すフローチャート（その１）である。
【図５】図１の装置における照合処理を示すフローチャート（その２）である。
【図６】図４の処理における登録指紋選択処理を示すフローチャートである。
【図７】図５の処理における照合処理を示すフローチャートである。
【図８】指紋画像と、指紋の特徴点を説明するための図である。
【図９】細線処理後の指紋画像を示す図である。
【図１０】隆線谷線境界数を説明する図である。
【図１１】重み付け特徴点個数を説明する図である。
【図１２】特徴点方向重み付き累積座標を説明する図である。
【符号の説明】
１…入力部
２…Ａ／Ｄ変換器
３…画像処理部
４…記憶部
５…制御部
６…出力部
７…通知部
８…通信Ｉ／Ｆ
９…拡張ボード
１１…隆線
１２…谷線
１３…端点
１４…分岐点
１５…探索領域
【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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