(57)【要約】【課題】  簡便な処理によって指紋画像の質を評価する。【解決手段】  指紋画像内において所定の濃度値以上となる画素に対してラベリング（輪郭線追跡）を行う（図１（ｂ））。ラベリングすることで得られたラベル数と孤立点の数の和を画質判定量とする（図１（ｃ））。画質判定量が所定の範囲内となるときに、当該指紋画像の質が高いと判定する。この方法によると、ラベル数により指紋隆線部分の連続性等が判定でき、孤立点の数により指紋画像に含まれるノイズ量等が判定できる。【選択図】  図１
2004171551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数を取得し、その取得した数値が第１所定値以上第２所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする指紋画像の評価方法。
【請求項２】
指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数を取得し、その取得した数値が第３所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする指紋画像の評価方法。
【請求項３】
指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数と所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数との和を取得し、その取得した数値が第４所定値以上第５所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする指紋画像の評価方法。
【請求項４】
指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の最大面積を取得し、その取得した最大面積が第６所定値以上第７所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする指紋画像の評価方法。
【請求項５】
指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊についてその面積毎に度数分布を取得し、その度数分布に基づいて当該指紋画像の質を評価することを特徴とする指紋画像の評価方法。
【請求項６】
前記度数分布の分散値が第８所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする請求項５に記載の指紋画像の評価方法。
【請求項７】
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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、
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、
出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数が第１所定値以上第２所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する指紋照合装置。
【請求項８】
前記登録照合処理手段は、指紋画像採取手段から出力された指紋画像がさらに当該指紋画像内で所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数が第３所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行うことを特徴とする請求項７に記載の指紋照合装置。
【請求項９】
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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、
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、
出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数が第３所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する指紋照合装置。
【請求項１０】
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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、
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、
出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数と所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数との和が第４所定値以上第５所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する指紋照合装置。
【請求項１１】
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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、
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、
出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の最大面積が第６所定値以上第７所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する指紋照合装置。
【請求項１２】
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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、
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、
出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊について得られる面積毎の度数分布に基づいて指紋画像の質を評価する評価手段と、
評価手段によって質が高いと評価された指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する指紋照合装置。
【請求項１３】
前記評価手段は、出力された指紋画像から得られた度数分布においてその分散値が第８所定値以下となるときに、その指紋画像を質が高いと評価することを特徴とする請求項１２に記載の指紋照合装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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、指紋画像の質を評価する評価技術に関する。ここで、指紋画像の質とは指紋画像に含まれる指紋隆線情報の量および隆線情報の明瞭度をいい、指紋画像に含まれる指紋隆線が明瞭な指紋は質が高く、指紋隆線が不明瞭な指紋は質が低くなる。
【背景技術】
【０００２】
指紋画像の質を評価する方法としては、従来から種々の方法が開発されている（例えば、特許文献１，特許文献２等）。
特許文献１に記載の技術では、指紋画像を２値化し、２値化画像の濃度投影図から重心を求める。そして、求めた重心を中心とする所定領域において暗部と明部の面積の割合を求め、その面積の割合に基づき指紋画像の質を評価する。一方、特許文献２に記載の技術では、指紋画像を２値化し、２値化画像を細線化して特徴点（指紋隆線の端点や分岐点等）を求める。そして、指紋画像内の所定領域における特徴点の分布密度に基づいて指紋画像の質を評価する。
【特許文献１】特開平８−１１０９４９号
【特許文献２】特開平８−１２９６４４号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、前者の方法は単に暗部と明部の割合のみで質を判定するため、ノイズが多く含まれた指紋画像や指紋隆線が潰れたような指紋画像まで質が高いと判断されてしまう。一方、後者の方法では、面倒な特徴点抽出処理が必要となるため評価に時間を要する。さらに、特徴点抽出の前処理として行われる２値化・細線化などの処理によって画質判定のための有用な情報が失われる場合がある。このため、複雑な前処理によって低品質画像が持つ本来の特徴が隠蔽され、高品質画像との判別が困難になることが考えられる。
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、簡便な処理によって指紋画像の質を精度良く評価することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本願第１の評価方法は、指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数を取得し、その取得した数値が第１所定値以上第２所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする（手段１）。
（手段１に記載の評価方法の作用と効果）  この評価方法では、所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下（指紋採取方式によっては、指紋隆線の濃度が濃く（すなわち、指紋谷線の濃度が薄く）なったり、逆に、指紋隆線の濃度が薄く（すなわち、指紋谷線の濃度が濃くなる。）で互いに連結している画素（すなわち、指紋隆線又は指紋谷線に相当する部分）の塊の数で指紋画像の質を評価する。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（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の数は少なくなる。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（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の数が多くなる。そこで、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）となる画素の塊の数が第１所定値以上第２所定値以下となるときに、指紋画像内に明瞭な指紋隆線が多数存在すると判断し、指紋画像の質が高いと評価する。
この評価方法によると、指紋画像以外の画像を質が高いと誤判断する可能性を低減することができる。また、特徴点抽出を行う必要がないため、その処理に時間を要しない。
【０００５】
上記第１の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、第１の評価方法に係る指紋照合装置は、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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、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、出力された指紋画像内において所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の数が第１所定値以上第２所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段とを有する（手段２）。
（手段２に記載の装置の作用と効果）  この装置では、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【０００６】
また、上記課題を解決するために本願の第２の評価方法は、指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数を取得し、その取得した数値が第３所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする（手段３）。
（手段３に記載の評価方法の作用と効果）  この評価方法では、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で孤立している画素の数によって指紋画像の質を評価する。すなわち、ノイズが多く含まれる指紋画像では所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で孤立している画素の塊の数が多くなる一方、明瞭な指紋画像では指紋隆線が連続するため所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で孤立している画素は少なくなる。そこで、所定の濃度値以上で孤立している画素の数が第３所定値以下である場合に、指紋画像の質が高いと評価する。
【０００７】
第２の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、第２の評価方法に係る指紋照合装置は、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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、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、出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数が第３所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段とを有する（手段４）。
（手段４に記載の装置の作用と効果）  この装置でも、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【０００８】
なお、上記第１の評価方法で得られる画素の塊の数が第１所定値以上第２所定値以下で、かつ、上記第２の評価方法で得られる孤立している画素の数が第３所定値以下となるときに、指紋画像の質が高いと判定するようにしても良い。この場合は、より正確に指紋画像の質を評価することができる。
さらには、上記第１の評価方法で算出される画素の塊の数と上記第２の評価方法で算出される孤立している画素の数との和に基づいて指紋画像を評価することもできる。すなわち、上記課題を解決するために本願の第３の評価方法は、指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数と所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数との和を取得し、その取得した数値が第４所定値以上第５所定値以下となるとき当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする（手段５）。
【０００９】
第３の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、第３の評価方法に係る指紋照合装置は、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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、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、出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の数と所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で孤立している画素の数との和が第４所定値以上第５所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する(手段６)。
（手段６に記載の装置の作用と効果）  この装置でも、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【００１０】
また、上記課題を解決するために本願の第４の評価方法は、指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の最大面積を取得し、その取得した最大面積が第６所定値以上第７所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする（手段７）。
（手段７に記載の評価方法の作用と効果）  この評価方法では、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の最大面積（画素の塊を構成する画素数）によって指紋画像の質を評価する。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（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の最大面積は大きくなる。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（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の最大面積は小さくなる。そこで、画素の塊の最大面積が第６所定値以上第７所定値以下となるときに、指紋画像の質が高いと評価する。
この評価方法では、指紋隆線の明瞭さに基づいて指紋画像を評価するため、指紋画像としてふさわしくない画像を質の高い指紋画像と評価することが防止される。
【００１１】
第４の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、第４の評価方法に係る指紋照合装置は、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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、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、出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊の最大面積が第６所定値以上第７所定値以下となるときに、その指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する（手段８）。
（手段８に記載の装置の作用と効果）  この装置でも、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【００１２】
また、指紋画像の質の評価は、指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊についてその面積毎に度数分布を取得し、その度数分布を種々の方法によって解析することで好適に行うことができる。すなわち、本願第５の評価方法は、指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊についてその面積毎に度数分布を取得し、その度数分布に基づいて当該指紋画像の質を評価することを特徴とする（手段９）。
（手段９に記載の評価方法の作用と効果）  この評価方法では、指紋画像内に存在する画素の塊について面積毎に度数分布を取得することで、質の高い指紋画像と質の低い指紋画像との差異が顕在化される。このため、指紋画像の質を精度良く評価することができる。
【００１３】
第５の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、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であるか否かを判別する指紋照合装置であり、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、出力された指紋画像内において所定の濃度値以上又は所定の濃度値以下で互いに連結している画素の塊について得られる面積毎の度数分布に基づいて指紋画像の質を評価する評価手段と、評価手段によって質が高いと評価された指紋画像を用いて指紋登録処理及び／又は指紋照合処理を行う登録照合処理手段と、を有する（手段１０）。
（手段１０に記載の装置の作用と効果）  この装置でも、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【００１４】
本願第５の評価方法の一態様としては、前記度数分布の分散値が第８所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする（手段１１）。
（手段１１に記載の評価方法の作用と効果）  この評価方法では、指紋画像内の各指紋隆線はそれぞれ異なる長さになるという、指紋画像の一般的な特徴を利用して指紋画像の質を評価する。すなわち、明瞭な指紋画像では、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊（すなわち、指紋隆線）の面積（すなわち、指紋隆線の長さ）は、画素の塊（指紋隆線）毎に異なる値となる。したがって、画素の塊についてその面積毎に度数分布を取得すると、その度数分布の分散値は０に近くなる。一方、指紋隆線のつぶれた指紋画像や、指紋隆線の途切れた指紋画像では、上記の特徴が表れ難くなるため、度数分布の分散は大きくなる。そこで、画素の塊についてその面積毎に得られた度数分布の分散が第８所定値以下となるときに、指紋画像の質が高いと評価する。
この評価方法でも、指紋画像の特徴に基づいて指紋画像の質を評価するため、指紋画像としてふさわしくない画像を質の高い指紋画像と評価することが防止される。
【００１５】
手段１１に記載の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、手段１０に記載の指紋照合装置において、前記評価手段は、出力された指紋画像から得られた度数分布においてその分散値が第８所定値以下となるときに、その指紋画像を質が高いと評価することを特徴とする（手段１２）。
（手段１２に記載の装置の作用と効果）  この装置でも、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【００１６】
また、本願第５の評価方法の他の態様としては、前記度数分布の面積変化に対する度数変化率の絶対値が第９所定値以下となるときに当該指紋画像の質が高いと判定することを特徴とする（手段１３）。
（手段１３に記載の評価方法の作用と効果）  この評価方法でも、手段１１に記載の評価方法と同様に、指紋画像内の各指紋隆線はそれぞれ異なる長さになるという、指紋画像の一般的な特徴を利用する。すなわち、明瞭な指紋画像について、その指紋画像内において所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊（すなわち、指紋隆線）についてその面積毎（すなわち、指紋隆線の長さ毎）に度数分布を取得すると、明瞭な指紋画像では各指紋隆線の長さが異なる長さとなるため、指紋隆線の長さ毎の度数（指紋隆線数）は略１となる（すなわち、面積変化に対する度数変化率は略０となる）。一方、不明瞭な指紋画像では、上記のような特徴が表れ難くなくなるため、面積変化に対する度数変化率は大きくなる。そこで、上記の面積変化に対する度数変化率の絶対値が第９所定値以下となるときに、指紋画像の質が高いと評価する。
この評価方法でも、指紋画像の特徴に基づいて指紋画像の質を評価するため、指紋画像としてふさわしくない画像を質の高い指紋画像と評価することが防止される。
【００１７】
手段１３に記載の評価方法は、次に記載する指紋照合装置で好適に実施することができる。すなわち、手段１０に記載の指紋照合装置において、前記評価手段は、出力された指紋画像から得られた度数分布においてその面積変化に対する度数変化率の絶対値が第９所定値以下となるときに、その指紋画像を質が高いと評価することを特徴とする（手段１４）。
（手段１４に記載の装置の作用と効果）  この装置でも、質の高い指紋画像を用いて指紋登録や指紋照合が行われるため、照合率を上げることができる。
【００１８】
なお、上述の各評価方法は、指紋画像の一部について実行してもよいし、全体について実行してもよい。例えば、指紋画像の中心から所定範囲内について、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の数及び／又は所定の濃度値以上で孤立している画素数をカウントし、カウントされた値から指紋画像の質を評価してもよい。
【００１９】
また、上述の各評価方法においては、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で、かつ、所定数以上の画素が連結しているものを「互いに連結している画素の塊」と判断するようにしてもよい。この場合は、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で連結していても所定数以上の画素が連結していない場合は、「互いに連結している画素の塊」としてはカウントされないこととなる。
同様に、上述の各評価方法においては、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で、かつ、所定数未満の画素で連結しているものを「孤立している画素」と判断するようにしてもよい。この場合は、所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で連結していても、連結している画素数が所定数未満である場合は、「孤立している画素」としてカウントされる。
【００２０】
さらに、上述の各評価方法を任意に組合せて指紋画像を評価することもできる。例えば、第１の評価方法、並びに、第４の評価方法又は第５の評価方法を組合せ、それら組合せた２つの評価方法によって指紋画像の質を評価するようにしてもよい。このような評価方法の一態様としては、まず、第１の評価方法によって所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊の数が適切な数となっている指紋画像を抽出し、次いで、その抽出した指紋画像について第４又は第５の評価方法を用いて指紋画像の質を評価する。このような態様によると、より正確に指紋画像の質を評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の一実施の形態に係る指紋画像評価方法について図を参照して説明する。図１（ａ）に明瞭な指紋画像を模式的に示している。図１（ａ）に示すように指紋画像では、指紋隆線上は濃度が濃く、指紋谷線上は濃度が薄くなっている（ただし、指紋画像の採取方式によっては指紋隆線上は濃度が薄く、指紋谷線上は濃度が濃くなる）。また、図１（ａ）から明らかなように明瞭な指紋画像では、指紋画像内の指紋隆線（又は指紋谷線）は途切れることなく連続する。
したがって、濃度が濃い部分（指紋隆線又は指紋谷線に相当）が連続していると指紋隆線が鮮明に撮影されており、逆に、濃度が濃い部分が途切れていると指紋隆線が鮮明に撮影されていないこととなる。したがって、濃度が所定値以上となる画素の塊（以下、島部という）の数が多すぎると、その指紋画像は質が低いつまり指紋画像が途切れていると判断することができる。
一方、指紋隆線が潰れて隣り合う指紋隆線どうしが一体となっていると、濃度が濃い部分が連結し島部は少なくなる。したがって、指紋画像内の島部数が少なすぎると、その指紋画像は質が低いと判断することができる。
また、指紋画像にノイズが多く含まれていると、濃度が濃く、かつ、指紋画像内で孤立している部分の数が多くなる。したがって、指紋画像内で濃度が所定値以上で孤立している画素（以下、孤立点という）の数が多すぎると、その指紋画像は質が低いと判断することができる。
【００２２】
本実施形態では上述した指紋画像の特徴を利用して指紋画像を評価する。指紋画像内の島部の数をカウントする方法や、指紋画像内の孤立点の数をカウントする方法には、画像処理分野で公知の種々の方法を用いることができ、例えば、ラベリングを用いることができる。すなわち、指紋画像内の指紋隆線部分をラベリング（輪郭線追跡）することで、ラベル数（島部の数に相当）と孤立点の数を取得し、これらによって指紋画像の質を定量化して評価を行う。
【００２３】
ラベリングの手順を簡単に説明する。図１（ｂ）は、図１（ａ）に示す指紋画像の点線で囲まれた部分を拡大して示している。図１（ｂ）では濃度値が所定値以上の画素に斜線を施し、所定値以下の画素には斜線を施していない。また、指紋画像の上部に示されている数字は各画素のｘ方向の座標値ｉであり、指紋画像の左側方に示されている数字は各画素のｙ方向の座標値ｊである。
ラベリングは、例えば、座標値（１，１）の画素から順に行う。図１（ｂ）に示すように、座標値（１，１）の画素の濃度は所定値以上である。したがって、座標値（１，１）の画素（基準となる画素）の周囲に濃度が所定値以上となっている画素があるか否かを判断する。
ここで、基準となる画素を取囲む画素のうちいかなる画素を輪郭線追跡の対象とするかは、一般的に図２（ａ），（ｂ）に示す２通りの方法がある。図２（ａ）は基準画素（中央の画素）の上下左右の４画素を輪郭線追跡の対象とし（以下、４近傍という）、図２（ｂ）は基準画素（中央の画素）を取り囲む８画素を輪郭線追跡の対象とする（以下、８近傍という）。４近傍では基準画素から斜め方向に伸びる指紋隆線は追跡できず、８近傍では基準画素から斜め方向に伸びる指紋隆線を追跡できる。本実施形態では８近傍によって輪郭線を追跡している。
したがって、座標値（１，１）を取囲む全ての画素〔座標値（２，１）（１，２）（２，２）の画素〕について濃度値が所定値を越えるか否かを判断する。図１（ｂ）から明らかなように、座標値（１，１）を取囲む全ての画素は濃度値が所定値以上とならないため、座標値（１，１）は孤立点と判断される。
ただし、仮に基準画素を取囲む画素に所定の濃度値以上の画素があれば、次いで、その所定の濃度値以上となる画素を基準画素としてその周囲（既に判定されている画素は除く）に所定の濃度値以上の画素があるか否かを判定する。上述の処理（輪郭線追跡）は、周囲に所定の濃度値以上の画素が存在しなくなるまで行われる。そして、上述した輪郭線追跡で得られた各画素（所定の濃度値以上で互いに連結している画素）に同一のラベルを付すこととなる。
なお、図１（ｂ）に示す部分についてラベリングした結果を図１（ｃ）に示している。図１（ｃ）に示すように、座標値（１，４）（２，３）（３，２）（４，２）（５，２）にはラベル１が貼られ、座標値（３，５）（４，４）（５，４）にはラベル２が貼られている。したがって、図１（ｂ）に示す部分のラベル数は２となり、孤立点の数は１となる。
なお、上述の説明ではいずれの画素とも連結していない画素を孤立点として評価した（すなわち、孤立点か否かの閾値（面積）を１画素（図のます目１個）とした）。しかしながら、孤立点か否かの閾値としてはこのような例に限られず、例えば、２画素又は３画素等を閾値としてもよい。２画素を閾値とした場合、画素が連結していても２画素のものは孤立点としてカウントされ、３画素以上連結しているもののみが「連結している画素の塊の数」としてカウントされる。
【００２４】
上述したラベリング（輪郭線追跡）を評価領域内の全ての画素について行い、評価領域内のラベル数と孤立点の数を取得する。なお、評価領域は指紋画像の全域として、指紋画像の全体に対してラベリングを行ってもよい。指紋画像の全体にラベリングすることで、指紋画像の質を精度良く判定することができる。また、評価領域を指紋画像の一部の領域（例えば、指紋画像の中心を含む一部の領域）として、指紋画像の一部についてのみラベリングを行ってもよい。ラベリングを行う領域を少なくすることで、計算量を少なくすることができる。
【００２５】
上述の手順でラベル数と孤立点の数が取得されると、その取得されたラベル数と孤立点の数に基づいて指紋画像の質を評価する。
すなわち、本実施形態の第１の評価方法では、取得されたラベル数が第１所定値以上第２所定値以下のときにその指紋画像を質が高いと判定する。また、本実施形態の第２の評価方法では、取得された孤立点の数が第３所定値以下のときにその指紋画像を質が高いと判定する。さらに、本実施形態の第３の評価方法では、取得されたラベル数と取得された孤立点の数との和が第４所定値以上第５所定値以下となるときにその指紋画像を質が高いと判定する。ここで、第１〜５所定値は、それぞれ評価領域の大きさに応じて適宜決定することができる。
また、上述した第１〜第３の評価方法のいずれを用いるかは、指紋画像採取手段（指紋撮影装置）の種類によって使い分けることができる。光学式の指紋画像採取手段の場合、指紋画像内のノイズはあまり問題とならない。このため、第１の方法によって好適に判断することができる。また、半導体指紋センサのような指紋画像採取手段を用いる場合、指紋画像内にノイズ（砂嵐状）が多く含まれる可能性がある。このため、第２の方法、又は、第１の方法と第２方法、あるいは第３の方法によって指紋画像の質を判断することが好ましい。
なお、ラベリングにより取得された輪郭線（ラベルが貼られた島部）の長さに基づいて指紋画像の評価を行うこともできる。
【００２６】
図３は、指紋センサによって採取された指紋画像に対し上述した各評価方法で評価した結果を示している。指紋画像には、（１）明瞭な指紋画像（２）ほぼ明瞭な指紋画像（３）不明瞭な指紋画像（ノイズ成分が多い指紋画像）の３種類を用いた。図３中、ａ項に示す数字は「画像中の輪郭線の長さの合計」であり、ｂ項に示す数字は「ラベルの数」であり、ｃ項に示す数字は「孤立点の数」であり、ｄ項に示す数字は「ラベルの数＋孤立点の数」である。図３から明らかなように、明瞭な指紋画像ほどａ項，ｂ項，ｃ項，ｄ項の数値が小さくなり、これらの値を用いて指紋画像の質が評価できることを示している。
【実施例】
【００２７】
次に、上述した指紋画像の評価方法を利用した指紋照合装置の一実施例について図面を参照して説明する。図４は本実施例の指紋照合装置の全体構成を示すブロック図である。
図４に示すように、指紋照合装置は、採取され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、その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、有効な指紋画像データから識別対象者を識別するための特徴情報を抽出する特徴パラメータ抽出部１６と、特徴パラメータ抽出部１６で抽出された特徴パラメータをメモリ２６に登録する指紋登録部１８と、メモリ２６に格納された特徴パラメータと指紋画像採取部１０で採取した指紋画像データの特徴パラメータとを照合する指紋照合部２０と、登録や照合等の動作を制御する制御部２２と、ＩＤコード等を入力する為のキー等を配設した入力部２４とを備える。
【００２８】
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読取面が設けられ、指紋読取面に指が押圧されるようになっている。指紋読取面に指が押圧されると、指紋隆線部分では指が指紋読取面に直接接触し、指紋谷線部分では指と指紋読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、二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。
【００２９】
指紋画像判定部１４は、指紋画像採取部１０により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。
【００３０】
特徴パラメータ抽出部１６は、指紋画像判定部１４が有効であると判定した指紋画像データから特徴パラメータを抽出する。特徴パラメータの抽出方法等については公知（特開平６−６０１６７号公報等）であるので、ここではその詳細な説明を省略する。
【００３１】
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５〜７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）。
【００３２】
指紋画像採取処理について図６を参照して説明する。図６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、指紋画像採取部１０の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からの処理が繰り返される。
【００３３】
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。
【００３４】
指紋画像採取処理が終了すると、図５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７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、ラベリングで得られたラベル数に孤立点の数を加算して画質判定量２を算出する（Ｓ５４）。なお、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と孤立点の数の和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）、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）。
【００３５】
画質判定処理が終了すると、図５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。
【００３６】
明瞭な指紋画像データであると判断されると、特徴パラメータ抽出部１６により、その指紋画像データから特徴パラメータが抽出される（Ｓ１６）。次いで、抽出された特徴パラメータをＩＤコード（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（Ｓ２２）。
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。
【００３７】
つぎに、“指紋照合時”における指紋照合装置の作動を、図８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６参照）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７参照）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）。具体的には、ステップＳ７６の画質判定処理で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。
【００３８】
ステップＳ７８で指紋画像データが有効であると判定されると、有効であると判定された指紋画像データから特徴パラメータの抽出が行われる（Ｓ８０）。特徴パラメータが抽出されると、その抽出された特徴パラメータがメモリ２６に登録されている特徴パラメータと一致するか否かを判定する（Ｓ８２）。そして、抽出された特徴パラメータと登録されている特徴パラメータとが一致する場合は扉が開放され（Ｓ８６）、一致しない場合にはブザーが鳴り入室が禁止される（Ｓ８４）。
【００３９】
以上、詳述したように本実施例の指紋照合装置では、明瞭な指紋画像と判断された指紋画像のみを用いて登録処理と照合処理を行うため照合率を向上させることができる。
また、指紋画像の特徴を考慮しながら簡便な処理で画質判定が行われるため、指紋入力から結果判定までの時間が短縮され、照合率を向上させながらユーザに不快感を与えることを防止することができる。
【００４０】
次に、本発明の他の実施例に係る指紋画像評価方法について説明する。以下に説明する評価方法では、まず、上述した評価方法と同様に、評価対象となっている指紋画像に対してラベリング等によって所定の濃度値以上（又は所定の濃度値以下）で互いに連結している画素の塊（島部，ラベル）を抽出する。抽出した画素の塊に対しては、その面積を指標として度数分布解析を行う。そして、度数分布解析によって得られた度数分布の特徴を利用して、評価対象となっている指紋画像を「明瞭な指紋画像」、「かすれ指紋画像」又は「多湿指紋画像」のいずれかに分類する。「明瞭な指紋画像」に分類できる場合は、評価対象となっている指紋画像は質が高いと判定できる。
【００４１】
ここで、図９には「かすれ指紋画像（すなわち、乾燥指等の指紋隆線がかすれた指紋画像）」についてラベリングを行い、そのラベリングにより得られたラベル群に対し面積を指標として度数分布解析を行った結果を示している。図９（ｂ）に示すように、ラベルの最大面積は‘９４’となって他の指紋画像（後述する「明瞭な指紋画像」や「多湿指紋画像」）の場合と比較して小さく、また、面積が小さいラベルの数（度数）が圧倒的に多く、面積が大きくなるに従ってラベル数は急激に少なくなった。これは、「かすれ指紋画像」では指紋隆線が連続しないため、ラベルの最大面積は小さく、また、面積の小さなラベル数が多数あるためであると考えられる。
図１０には「明瞭な指紋画像」についてラベリングを行い、そのラベリングにより得られたラベル群に対し面積を指標として度数分布解析を行った結果を示している。図１０（ｂ）に示すように、ラベルの最大面積は‘１８４４’と「かすれ指紋画像」と比較して大きな値となった。また、各ラベルの面積はそれぞれ異なる値となった。これは、指紋隆線は隆線毎に異なる長さとなり、指紋隆線が同一長さとなることは稀である、という指紋画像の一般的な特徴が現れているためであると考えられる。
図１１には「多湿指紋画像（すなわち、指紋隆線がつぶれた指紋画像）」についてラベリングを行い、そのラベリングにより得られたラベル群に対し面積を指標として度数分布解析を行った結果を示している。図１１（ｂ）に示すように、ラベルの最大面積は‘８６３１’となり、他の指紋画像（「かすれ指紋画像」や「明瞭な指紋画像」）の場合と比較して非常に大きな値となった。これは、「多湿指紋画像」では、指紋隆線同士がつながり、その最大面積が大きくなってしまうためであると考えられる。
【００４２】
図９〜図１１に示す度数分布の比較から明らかなように、「かすれ指紋画像」と「明瞭な指紋画像」と「多湿指紋画像」では、そのラベル最大面積や、その度数分布の特徴が明確に異なる。本実施例では、評価対象である指紋画像から得られたラベルの最大面積、及び／又は、その度数分布の特徴から「明瞭な指紋画像」と「不明瞭な指紋画像」（すなわち、「かすれ指紋画像」と「多湿指紋画像」）のいずれであるかを判定する。以下、本実施例の評価方法を具体的に説明する。
【００４３】
（１）ラベルの最大面積による評価
本実施例の第１の評価方法は、評価対象となっている指紋画像から抽出したラベルの最大面積に基づいて指紋画像の質を評価する。すなわち、図９（ｂ）〜図１１（ｂ）から明らかなように、ラベルの最大面積は、「かすれ指紋画像」では小さく、「多湿指紋画像」では非常に大きく、「明瞭な指紋画像」では「かすれ指紋画像」と「多湿指紋画像」の中間の値となる。したがって、ラベルの最大面積が所定範囲内にあると指紋画像の質が高いと判定することができる。逆に、ラベルの最大面積が所定範囲の下限値より小さいときは「かすれ指紋画像」と判定でき、ラベルの最大面積が所定範囲の上限値より大きいときは「多湿指紋画像」と判定できる。図１２には同一指から採取した１２枚の指紋画像についてラベルの最大面積を求めた結果を示している。図１２から明らかなように、最大面積が７０００画素以上となる指紋画像は「多湿指紋画像」であり、最大面積が１０００画素以下となる指紋画像は「かすれ指紋画像」であると判定できる。したがって、ラベルの最大面積が１０００〜７０００画素となると「明瞭な指紋画像」と判定することができる。
【００４４】
（２）度数分布のばらつきによる評価
本実施例の第２の評価方法は、評価対象となっている指紋画像から得られた度数分布の分散（ばらつき）に基づいて指紋画像の質を評価する。すなわち、図９（ｂ）〜１１（ｂ）に示す度数分布から明らかなように、「明瞭な指紋画像」では各ラベル（すなわち、指紋隆線）の面積（すなわち、指紋隆線の長さ）が同一となることが稀であることから、得られた度数分布の分散も小さくなり、一方、「かすれ指紋画像」や「多湿指紋画像」では上記特徴が表れ難くなるため、得られた度数分布の分散も大きくなる。したがって、指紋画像から得られたラベル群について面積を指標として度数分布を求め、その度数分布の分散値から「明瞭な指紋画像」であるかないかを判定することができる。
図１３は指紋画像から得られた度数分布の一例を示している。図１３に示すように、ラベル面積が画素数ｉとなるラベルの数をｙｉ（度数）とすると、この度数分布の分散σは次の式で求められる。
σ＝Σ（ｙｉ−ｙ）２／ｎ    （ｙ：平均値）
図１４は同一指から採取した１２枚の指紋画像について、上記の式を用いて算出した分散σを示している。図１４から明らかなように、度数分布の分散σが小さいほど「明瞭な指紋画像」であり、度数分布が大きくなるほど「明瞭な指紋画像」でないことがわかる。したがって、適当な閾値（例えば、１００）を決め、分散σが閾値を超えるものを「不明瞭な指紋画像」であると判定し、分散σが閾値以下となるものを「明瞭な指紋画像」と判定することができる。
【００４５】
（３）度数分布の傾きによる評価
本実施例の第３の評価方法は、評価対象となっている指紋画像の度数分布から近似直線の傾きを求め、その傾きに基づいて指紋画像の質を評価する。すなわち、上記（２）で説明したように、「明瞭な指紋画像」では各ラベル（すなわち、指紋隆線）の面積（すなわち、指紋隆線の長さ）が同一となることが稀であることから、得られた度数分布の近似直線は水平となる傾向を有し、一方、「かすれ指紋画像」や「多湿指紋画像」では上記特徴が表れ難くなるため、得られた度数分布の近似直線は傾くこととなる（図９（ｂ）〜１１（ｂ）参照）。したがって、指紋画像の度数分布から近似直線の傾きを求め、その傾きの値から「明瞭な指紋画像」であるかないかを判定することができる。
図１５は指紋画像から得られた度数分布と、その度数分布から求めた近似直線を示している。なお、図１５に示す度数分布は縦軸（度数）と横軸（ラベル面積）に対数を用いている。このため、近似直線を求める際は、Ｘｉ＝ｌｏｇ（ｘｉ），Ｙｉ＝ｌｏｇ（ｙｉ）とし、近似直線Ｙｉ＝ａＸｉ＋ｂの傾きａとｙ切片を求めている。
図１６は同一指から採取した１２枚の指紋画像について、上述した手順によって得た近似直線の傾きａを示している。図１６から明らかなように、近似直線の傾きａの絶対値が小さくなるほど指紋画像が明瞭となっている。したがって、適当な閾値（例えば、０．０５）を決め、傾きａの絶対値が閾値以下となるものを「明瞭な指紋画像」と判定し、傾きａの絶対値が閾値を超えるものを「不明瞭な指紋画像」であると判定することができる。
なお、上述の説明では、近似直線を求めるために度数分布の縦軸と横軸に対数を用いたが、指紋センサの特質（例えば、ノイズが生じ難い等）によっては、度数分布の縦軸と横軸に対数を用いるか否かを決めることができる。したがって、ノイズが発生し難い指紋センサを用いる場合は、度数分布の縦軸と横軸に対数を用いる必要はないこととなる。
【００４６】
以上説明したように本実施例によれば、指紋画像についてラベリングを行った後、そのラベリングにより得られたラベル群の面積を指標として指紋画像の質を評価する。このため、指紋画像の特徴を考慮して指紋画像を評価するため、指紋画像の質を精度よく評価することができる。
なお、上述した（１）〜（３）の各評価方法は、単独で用いてもよいし、適宜組み合わせて用いてもよい。例えば、上述した（１）と（２）の評価方法を用いて指紋画像を評価してもよいし、あるいは、上述した（１）と（３）の評価方法を用いて指紋画像を評価してもよい。このように、（１）〜（３）の評価方法を種々に組み合わせることによって、指紋画像の質をより精度良く判定することができる。
【００４７】
以上、本発明のいくつかの具体例について詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、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。
【００４８】
例えば、評価対象となる指紋画像から得られたラベル数による評価と、得られたラベル群の面積を指標とする評価（上記（１）〜（３））とを組み合わせて、指紋画像を評価することができる。このような評価方法の一態様としては、まず、ラベル数が所定の範囲内となるか否かを判定し、ラベル数が所定の範囲内となるものについて上記（１）〜（３）のいずれかの評価方法を実施する。このような態様を取ることで、一部にのみ明瞭な指紋が写っている指紋画像（すなわち、指紋隆線は明瞭であるがその量が少ないもの）については、指紋画像の質が低いと判定することができる。
【００４９】
また、上述した実施例では、指紋画像から得られた度数分布の分散値や、度数分布を直線で近似したときの傾きによって、指紋画像の質を評価した。しかしながら、度数分布を用いた指紋画像の評価は、種々の方法によって行うことができる。例えば、分散値に換えて、下記（１）〜（３）の評価値を用いて評価することもできる。
（１）面積ｉの度数ｙｉと平均値ｙとの差分の絶対値の和Ａ
Ａ＝Σ│ｙｉ−ｙ│／ｎ    （ｙ：平均値）
（２）面積ｉの度数ｙｉと面積ｉ＋１の度数ｙｉ＋１との差分の２乗の和Ｂ
Ｂ＝Σ（ｙｉ−ｙｉ＋１）２／ｎ
（３）度数分布の両端から順に差分の２乗を計算し、それら２乗の和Ｃ
Ｃ＝Σ（ｙｉ−ｙｎ−（ｉ−１））２／ｎ
これらの評価値を用いても、適当な閾値を設定することで質の高い指紋画像か否かの判別が可能となる。すなわち、既に説明した度数分布の特徴（すなわち、「明瞭な指紋画像」では各ラベルの面積が同一となることは稀である）から明らかなように、「明瞭な指紋画像」となるほど上記（１）〜（３）の各評価値Ａ〜Ｃの値も小さくなるためである。
さらには、面積ｉとその度数ｙｉを入力として、種々の多変量解析の手法等を用いて「明瞭な指紋画像」か「不明瞭な指紋画像」であるかを判別することもできる。例えば、線形判別法を用いて「明瞭な指紋画像」か「不明瞭な指紋画像」であるかの判別を行うことができる。あるいは、面積ｉとその度数ｙｉを入力とし、「明瞭な指紋画像」と「不明瞭な指紋画像」とを出力とするニューラルネットワークを構築し、このニューラルネットワークに学習させることで、「明瞭な指紋画像」か「不明瞭な指紋画像」であるかの判別を行わせることもできる。
【００５０】
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】
【００５１】
【図１】本発明の一実施の形態に係る指紋画像評価方法の手順を説明するための図。
【図２】ラベリングにおける４近傍と８近傍を説明するための図。
【図３】３種類の指紋画像について本実施形態の評価方法で評価した結果を示す図。
【図４】本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５】指紋登録処理のフローチャート。
【図６】指紋画像採取処理のフローチャート。
【図７】画質判定処理のフロチャート。
【図８】指紋照合処理のフロチャート。
【図９】「かすれ指紋画像」についてラベリングを行い、そのラベリングにより得られたラベル群に対し面積を指標として度数分布解析を行った結果を示す図。
【図１０】「明瞭な指紋画像」についてラベリングを行い、そのラベリングにより得られたラベル群に対し面積を指標として度数分布解析を行った結果を示す図。
【図１１】「多湿指紋画像」についてラベリングを行い、そのラベリングにより得られたラベル群に対し面積を指標として度数分布解析を行った結果を示す図。
【図１２】同一指から採取した１２枚の指紋画像について求めたラベルの最大面積を示す図。
【図１３】指紋画像から得られた度数分布の一例を示す図。
【図１４】同一指から採取した１２枚の指紋画像について求めた度数分布の分散σを示す図。
【図１５】指紋画像から得られた度数分布と、その度数分布から求めた近似直線を併せて示す図。
【図１６】同一指から採取した１２枚の指紋画像の度数分布から得た近似直線の傾きを示す図。
【符号の説明】
【００５２】
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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