(57)【要約】【課題】指がセンサに接触していることを確実に検出する。【解決手段】指紋照合プログラムは、ステップＳ１２において、指紋読み取りセンサ２１から出力されたデータにおける、最大閾値以上の大きさのデータの数を示すＨカウント、最小閾値以下の大きさのデータの数を示すＬカウント、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分である振幅により、データを所定のパターンに分類する。指紋照合プログラムは、ステップＳ１３において、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定する。例えば、指紋照合プログラムは、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体が指であるか否かを判定する。本発明は、指紋照合装置に適用できる。【選択図】      図１８
2004154419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
接触している物体により形成される複数のサンプリング点におけるコンデンサのそれぞれの容量に対応する大きさのデータを出力するセンサから供給された前記データを処理する信号処理装置において、
前記データにおける、第１の閾値以上の大きさの前記データの数、第２の閾値以下の大きさの前記データの数、および前記データの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、前記データを所定のパターンに分類する分類手段と、
分類された前記パターンを基に、前記センサに接触している前記物体を判定する判定手段と
を含むことを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記物体が指であるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記第１の閾値は、前記指の隆起部における前記コンデンサの前記容量に対応する値である
ことを特徴とする請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記第２の閾値は、前記指の谷部における前記コンデンサの前記容量に対応する値である
ことを特徴とする請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記差分は、前記データの前記最大値を基準とした第１の範囲に属する前記データの平均値から、前記データの前記最小値を基準とした第２の範囲に属する前記データの平均値を減算した値である
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記センサの検出領域の一部の範囲の複数のサンプリング点の前記コンデンサのそれぞれの容量に対応する前記データを前記パターンに分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
前記分類手段は、複数の前記範囲において、前記範囲毎に、前記パターンに分類し、
前記判定手段は、前記範囲毎に分類された前記パターンを基に、前記センサに接触している前記物体を判定する
ことを特徴とする請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項８】
接触している物体により形成される複数のサンプリング点におけるコンデンサのそれぞれの容量に対応する大きさのデータを出力するセンサから供給された前記データを処理する信号処理方法において、
前記データにおける、第１の閾値以上の大きさの前記データの数、第２の閾値以下の大きさの前記データの数、および前記データの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、前記データを所定のパターンに分類する分類ステップと、
分類された前記パターンを基に、前記センサに接触している前記物体を判定する判定ステップと
を含むことを特徴とする信号処理方法。
【請求項９】
接触している物体により形成される複数のサンプリング点におけるコンデンサのそれぞれの容量に対応する大きさのデータを出力するセンサから供給された前記データを処理する信号処理用のプログラムであって、
前記データにおける、第１の閾値以上の大きさの前記データの数、第２の閾値以下の大きさの前記データの数、および前記データの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、前記データを所定のパターンに分類する分類ステップと、
分類された前記パターンを基に、前記センサに接触している前記物体を判定する判定ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１０】
接触している物体により形成される複数のサンプリング点におけるコンデンサのそれぞれの容量に対応する大きさのデータを出力するセンサから供給された前記データを処理する信号処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
前記データにおける、第１の閾値以上の大きさの前記データの数、第２の閾値以下の大きさの前記データの数、および前記データの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、前記データを所定のパターンに分類する分類ステップと、
分類された前記パターンを基に、前記センサに接触している前記物体を判定する判定ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、指紋を照合する信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
使用者の指の指紋を読み取り、指紋を照合し、使用者であることを認証する技術が使用されている。
【０００３】
読み取りの対象となる指紋の状態は、使用者の違い、または環境の違いにより変化する。汗をかきやすい人、逆に乾燥気味の人など、種々の人の指の指紋が読み取りの対象になる。さらに、手にクリームを塗っている場合など、指紋状の油脂がセンサ上に残る場合がある。
【０００４】
センサに指が接触しているか否かの検出において、従来は、センサが出力する信号の振幅が使用されていた。
【０００５】
例えば、従来の指紋照合装置は、載置位置に配置した１対の電極間の容量により、生体による指の載置を検出し、指紋画像の取り込みを開始している（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１１−１９７１３５号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、センサに指を接触しているにもかかわらず、指がセンサに接触していないと判定されたり、センサに指を接触していないにもかかわらず、指がセンサに接触していると判定される場合があるという問題があった。
【０００８】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、指がセンサに接触していることを確実に検出することができるようにすることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の信号処理装置は、データにおける、第１の閾値以上の大きさのデータの数、第２の閾値以下の大きさのデータの数、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、データを所定のパターンに分類する分類手段と、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定する判定手段とを含むことを特徴とする。
【００１０】
判定手段は、物体が指であるか否かを判定するようにすることができる。
【００１１】
第１の閾値は、指の隆起部におけるコンデンサの容量に対応する値とすることができる。
【００１２】
第２の閾値は、指の谷部におけるコンデンサの容量に対応する値とすることができる。
【００１３】
差分は、データの最大値を基準とした第１の範囲に属するデータの平均値から、データの最小値を基準とした第２の範囲に属するデータの平均値を減算した値とすることができる。
【００１４】
判定手段は、センサの検出領域の一部の範囲の複数のサンプリング点のコンデンサのそれぞれの容量に対応するデータをパターンに分類するようにすることができる。
【００１５】
分類手段は、複数の範囲において、範囲毎に、パターンに分類し、判定手段は、範囲毎に分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定するようにすることができる。
【００１６】
本発明の信号処理方法は、データにおける、第１の閾値以上の大きさのデータの数、第２の閾値以下の大きさのデータの数、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、データを所定のパターンに分類する分類ステップと、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明の記録媒体のプログラムは、データにおける、第１の閾値以上の大きさのデータの数、第２の閾値以下の大きさのデータの数、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、データを所定のパターンに分類する分類ステップと、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定する判定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明のプログラムは、コンピュータに、データにおける、第１の閾値以上の大きさのデータの数、第２の閾値以下の大きさのデータの数、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、データを所定のパターンに分類する分類ステップと、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定する判定ステップとを実行させることを特徴とする。
【００１９】
本発明の信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、データにおける、第１の閾値以上の大きさのデータの数、第２の閾値以下の大きさのデータの数、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、データが所定のパターンに分類され、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体が判定される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る指紋照合装置の一実施の形態の外観を示す外観図である。
【００２１】
本発明に係る指紋照合装置１は、装置の筐体をなす本体部１１、および閉じた状態において本体部１１の上面を物理的に保護する、本体部１１に対して開閉自在に設けられている保護カバー１２からなる。図１においては、指紋照合装置１の保護カバー１２は、本体部１１に対して開かれている。
【００２２】
本体部１１の上面には、指紋読み取りセンサ２１、並びに指紋読み取りセンサ２１への指の接触状況の良否並びに指紋の照合の結果を表示するランプ２２およびランプ２３が設けられている。
【００２３】
指紋読み取りセンサ２１は、指紋読み取りセンサ２１に押圧され、接触された指の指紋を画像として読み取る。また、指紋読み取りセンサ２１は、指紋読み取りセンサ２１に接触された指に対する信号（接触した物体が指であるか否かを判定するための信号）を出力する。
【００２４】
図１に示す状態において、図２に示すように、指紋読み取りセンサ２１を、指紋が読み取られる指４１で軽く押圧することにより、指紋照合装置１は、指４１が指紋読み取りセンサ２１に押圧されたか否かを判定し、指４１が指紋読み取りセンサ２１に押圧されたと判定された場合、指４１の指紋を画像として読み取る。指紋照合装置１は、指４１が指紋読み取りセンサ２１に押圧されていないと判定された場合、読み取りを実行しない。
【００２５】
ランプ２２およびランプ２３は、排他的に点灯し、即ち、これにより、指紋を読み取る指４１の接触状況が正しいか否かを表示すると共に、指紋照合の可否を表示する。ランプ２２およびランプ２３は、いずれも消灯することにより、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触されていない状態であることを表示する。
【００２６】
指紋照合装置１は、図２に示すように、指紋の照合の結果を示すデータを、端子４２に接続されているケーブル４３を介して、図示せぬ他の機器に供給する。ケーブル４３は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）の規格に基づいたケーブルとすることができる。ケーブル４３の方式は、例えば、ＲＳ２３２Ｃ方式など、他の方式であってもよく、本発明を限定するものではない。
【００２７】
この指紋照合装置１を持ち運びするときには、保護カバー１２を閉じることにより、本体部１１、指紋読み取りセンサ２１、表示用のランプ２２、およびランプ２３、特に、指紋読み取りセンサ２１が、外部からの異常な圧力から保護されるとともに、静電気から保護される。その結果、指紋照合装置１の破損または破壊が防止される。
【００２８】
図３は、指紋照合装置１の構成を示すブロック図である。
【００２９】
指紋読み取り用ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）５１は、指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触しているか否かを判定するための信号（以下、指置き判定信号と称する）を生成し、生成した信号をＣＰＵ５２に供給する。また、指紋読み取り用ＬＳＩ５１は、指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から、指紋の画像を生成して、生成した指紋の画像をＣＰＵ５２に供給する。
【００３０】
ＣＰＵ５２は、指紋照合装置１全体を制御する。また、ＣＰＵ５２は、指紋読み取り用ＬＳＩ５１から供給された指置き判定信号を基に、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触しているか否かを判定する。さらに、ＣＰＵ５２は、指紋読み取り用ＬＳＩ５１から供給された、指紋の画像を基に、指紋を登録するか、または指紋を照合する。
【００３１】
プログラム用ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）／ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５３は、ＲＡＭおよびＲＯＭからなり、ＣＰＵ５２が実行するコントロールファームウェアである、指紋照合プログラムを記憶する。プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３のＲＯＭ部分には、基本的に固定のプログラムおよびパラメータが記憶される。プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３のＲＡＭ部分には、指紋照合プログラムの実行に伴って、変化するパラメータまたはデータが記憶される。
【００３２】
Ｆｌａｓｈメモリ５４は、使用者の指紋を登録したとき、使用者の指紋の画像から抽出されたデータ（以下、登録データと称する）を記憶する。すなわち、ＣＰＵ５２は、指紋を登録するとき、指紋読み取り用ＬＳＩ５１から供給された、指紋の画像から抽出された登録データをＦｌａｓｈメモリ５４に記憶させる。また、ＣＰＵ５２は、指紋を照合するとき、Ｆｌａｓｈメモリ５４に記憶されている登録データと、指紋読み取り用ＬＳＩ５１から供給された指紋の画像とを照合する。
【００３３】
ＵＳＢコントローラ５５は、ＵＳＢの規格に基づいて、端子４２を介して接続されている、図示せぬ外部の機器に、ＣＰＵ５２から供給された、指紋照合の結果を供給すると共に、外部の機器から供給された、指紋を読み取っている使用者のＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を取得する。ＵＳＢコントローラ５５は、取得した使用者のＩＤをＣＰＵ５２に供給する。使用者のＩＤ（ユーザＩＤ）は、Ｆｌａｓｈメモリ５４に、登録データとして記憶される。
【００３４】
指紋読み取り用ＬＳＩ５１乃至ＵＳＢコントローラ５５は、バス５６により相互に接続されている。
【００３５】
ドライブ５７は、バス５６に接続され、装着されている磁気ディスク７１、光ディスク７２、光磁気ディスク７３、または半導体メモリ７４に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、バス５６を介して接続されているプログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３に供給する。
【００３６】
次に、指紋読み取りセンサ２１について説明する。指紋読み取りセンサ２１は、上述したように、指４１をセンサ面に直接触れさせることで指紋画像を読み取るものであり、例えば、ソニー社製ＣＸＡ３２７１ＧＥを用いることができる。
【００３７】
指紋読み取りセンサ２１は、金属電極をアレイ状に並べた上面に絶縁膜を設けてセンサ面を構成する。指紋読み取りセンサ２１のセンサ面に指を置いたとき、金属電極、絶縁膜、および指４１の３つでコンデンサが形成される。この場合、指４１は、電極として機能する。
【００３８】
指４１の指紋の隆起部における、電極である指４１から指紋読み取りセンサ２１の金属電極からまでの距離は、指４１の指紋の谷部における、電極である指４１から指紋読み取りセンサ２１の金属電極からまでの距離に対して、より短い。また、指４１の指紋の隆起部が絶縁膜に接するので、金属電極、絶縁膜、および指４１の指紋の隆起部で形成されるコンデンサの容量値は、絶縁膜の誘電率で決まる。
【００３９】
これに対して、指４１の指紋の谷部においては、電極である指４１と絶縁膜との間に、空気層が入るので、金属電極、絶縁膜、および指４１の指紋の谷部で形成されるコンデンサの容量値は、金属電極、絶縁膜、および指４１の指紋の隆起部で形成されるコンデンサの容量値と、大きく異なる。
【００４０】
そこで、指紋読み取りセンサ２１は、金属電極、絶縁膜、および指４１の指紋の隆起部、並びに、金属電極、絶縁膜、および指４１の指紋の谷部でそれぞれ形成されるコンデンサに蓄積される電荷を電圧に変換することで、指紋の凹凸を電気信号として出力する。
【００４１】
図４は、指紋読み取りセンサ２１の原理的な構成を示す説明図である。
【００４２】
図４に示すように、指紋読み取りセンサ２１は、シリコン（Ｓｉ）基板１０１上に層間膜１０２を介して金属電極１０３（サンプリング点）を８０μｍのピッチでアレイ状に配置し、その上面を絶縁膜（Ｏｖｅｒ  Ｃｏａｔ）１０４で覆った構成を有する。指紋読み取りセンサ２１は、絶縁膜１０４の上面に指４１を直接置くことで、指４１の指紋の凹凸を検出する。
【００４３】
すなわち、指４１は導体なので、指４１が絶縁膜１０４の上面に置かれたとき、金属電極１０３、絶縁膜１０４、および指４１でコンデンサ１０６が形成される。そして、指紋の隆起部４１Ａおよび谷部４１Ｂの凹凸により、電極である指４１から金属電極１０３までの距離の異なるコンデンサ１０６が形成されることになり、指紋の隆起部４１Ａおよび谷部４１Ｂの凹凸は、コンデンサ１０６の容量値の違いとなって現れる。
【００４４】
また、指紋の隆起部４１Ａは、絶縁膜１０４に接触しているので、隆起部４１Ａにより形成されるコンデンサ１０６の容量値は、絶縁膜１０４の誘電率および絶縁膜１０４の厚さで決まる。これに対して、指紋の谷部４１Ｂにおいては、電極である指４１と金属電極１０３との間に、絶縁膜１０４に加えて空気層が入るので、谷部４１Ｂにより形成されるコンデンサ１０６の容量値は、絶縁膜１０４の誘電率および絶縁膜１０４の厚さ、並びに空気の誘電率および空気層の厚さで決まる。
【００４５】
すなわち、指４１の指紋の谷部４１Ｂで形成されるコンデンサ１０６の容量値と、指４１の指紋の隆起部４１Ａで形成されるコンデンサ１０６の容量値とは、大きく異なる。
【００４６】
従って、指４１が指紋読み取りセンサ２１の上面（センサ面）に接触しているとき、金属電極１０３に一定電圧を印加すれば、指４１の指紋の隆起部４１Ａおよび谷部４１Ｂにより、それぞれの金属電極１０３に蓄積される電荷は異なる。指紋読み取りセンサ２１は、金属電極１０３に蓄積された電荷を電圧に変換して、指紋の凹凸を電気信号として出力する。
【００４７】
図５は、指紋読み取りセンサ２１の金属電極１０３の配置を説明する図である。
【００４８】
指紋読み取りセンサ２１において、８０μｍピッチで、横に１２８個、縦に１９２個の金属電極１０３が層間膜１０２上に配置される。金属電極１０３は、サンプリング点の一例である。
【００４９】
横に１２８個、縦に１９２個の金属電極１０３のうち、横に３２個、縦に３２個の金属電極１０３が、指４１が指紋読み取りセンサ２１に接触しているか否かの信号を生成するための検出エリアとされる。検出エリアは、センサの検出領域の一部の範囲の一例である。
【００５０】
検出エリアは、１カ所または複数カ所設けることができる。検出エリアは、例えば、３カ所設けられる。すなわち、３組の、横に３２個、縦に３２個の金属電極１０３が、それぞれ検出エリアに属することになる。検出エリアを複数設けるとき、検出エリアの間に適当な距離をおいて、検出エリアを設けることができる。
【００５１】
次に、指紋読み取りセンサ２１の、指紋の凹凸を電気信号に変換する動作について説明する。図６は、指紋読み取りセンサ２１の内部回路を示す回路図である。
【００５２】
指紋読み取りセンサ２１は、指紋の凹凸による容量値を電荷として検出するセンサ部２１Ａと、センサ部２１Ａから出力された電荷を電圧信号に変換するセンスアンプ部２１Ｂと、センスアンプ部２１Ｂから出力された電圧信号を増幅し、出力する出力部２１Ｃとから構成される。
【００５３】
指紋読み取りセンサ２１は、電荷を電圧信号に変換するための差動アンプ１２１、電圧信号を増幅するための差動アンプ１２２、および出力インピーダンスを調整するための差動アンプ１２３を有する。
【００５４】
また、図６において、コンデンサＣｓは、指４１と金属電極１０３との間で形成されるコンデンサ１０６を示す。以下、コンデンサＣｓの容量は、単に、Ｃｓと称する。
【００５５】
コンデンサＣｐは、金属電極１０３とシリコン基板１０１との間で形成される寄生容量に等価なコンデンサである。以下、コンデンサＣｐの容量は、単に、Ｃｐと称する。コンデンサＣｓおよびコンデンサＣｐは、直列に接続される。コンデンサＣｓおよびコンデンサＣｐの接続点の電圧を、Ｖｃｅｌと称する。
【００５６】
また、コンデンサＣｐ’は、寄生容量によるコンデンサＣｐの容量をキャンセルする目的のコンデンサである。コンデンサＣｐ’の一方の端子は、接地され、コンデンサＣｐ’の他の端子は、スイッチＳｗ３を介して、差動アンプ１２１の反転入力端子に接続されている。以下、コンデンサＣｐ’の容量は、単に、ＣＰ’と称する。コンデンサＣＰ’の容量は、コンデンサＣｐの容量にほぼ等しい。
【００５７】
コンデンサＣｈ１の一方の端子は、接地され、コンデンサＣｈ１の他の端子は、スイッチＳｗ５を介して差動アンプ１２１の出力端子に接続されると共に、スイッチＳｗｅを介して差動アンプ１２２の反転入力端子に接続されている。コンデンサＣｈ２の一方の端子は、接地され、コンデンサＣｈ２の他の端子は、スイッチＳｗ７を介して、差動アンプ１２２の出力端子に接続されると共に、差動アンプ１２３の非反転入力端子に接続されている。コンデンサＣｈ１およびコンデンサＣｈ２は、電圧を保持するための、いわゆるホールド容量である。
【００５８】
以下、コンデンサＣｈ１の容量は、単に、Ｃｈ１と称する。コンデンサＣｈ２の容量は、単に、Ｃｈ２と称する。
【００５９】
また、コンデンサＣｆ１の一方の端子は、差動アンプ１２１の反転入力端子に接続され、コンデンサＣｆ１の他の端子は、差動アンプ１２１の出力端子に接続されている。コンデンサＣｆ１の容量は、差動アンプ１２１のゲインを決める帰還容量である。
【００６０】
以下、コンデンサＣｆ１の容量は、単に、Ｃｆ１と称する。
【００６１】
コンデンサＣｆ２の一方の端子は、差動アンプ１２２の反転入力端子に接続され、コンデンサＣｆ２の他の端子は、差動アンプ１２２の出力端子に接続されている。コンデンサＣｆ２の容量は、差動アンプ１２２のゲインを決める帰還容量である。以下、コンデンサＣｆ２の容量は、単に、Ｃｆ２と称する。
【００６２】
スイッチＳｗｒは、直列に接続されているコンデンサＣｓおよびコンデンサＣｐの接続点と、差動アンプ１２１の反転入力端子とを接続するか、または切断する。スイッチＳｗｅは、コンデンサＣｈ１の接地されていない端子と、差動アンプ１２２の反転入力端子とを接続するか、または切断する。
【００６３】
スイッチＳｗ１の一方の端子には、電圧ＶＨが印加され、他方の端子は、差動アンプ１２１の非反転入力端子に接続される。スイッチＳｗ２の一方の端子には、電圧ＶＭが印加され、他方の端子は、差動アンプ１２１の非反転入力端子に接続される。スイッチＳｗ１１の一方の端子には、電圧ＶＬが印加され、他方の端子は、差動アンプ１２１の非反転入力端子に接続される。
【００６４】
ここで、電圧ＶＨは、電圧ＶＭより高く、電圧ＶＭは、電圧ＶＬより高い。また電圧ＶＨと電圧ＶＭとの差は、電圧ＶＭと電圧ＶＬとの差にほぼ等しい。
【００６５】
スイッチＳｗ３の一方の端子は、コンデンサＣｐ’の接地されていない端子に接続され、スイッチＳｗ３の他の端子は、差動アンプ１２１の反転入力端子に接続されている。スイッチＳｗ４の一方の端子は、コンデンサＣｆ１の一方の端子に接続され、スイッチＳｗ４の他の端子は、コンデンサＣｆ１の他の端子に接続されている。すなわち、スイッチＳｗ４は、コンデンサＣｆ１に並列に接続されている。
【００６６】
スイッチＳｗ５の一方の端子は、差動アンプ１２１の出力端子に接続され、スイッチＳｗ５の他の端子は、コンデンサＣｈ１の接地されていない端子に接続されるとともに、スイッチＳｗｅを介して差動アンプ１２２の反転入力端子に接続されている。スイッチＳｗ６の一方の端子は、コンデンサＣｆ２の一方の端子に接続され、スイッチＳｗ６の他の端子は、コンデンサＣｆ２の他の端子に接続されている。すなわち、スイッチＳｗ６は、コンデンサＣｆ２に並列に接続されている。
【００６７】
スイッチＳｗ７の一方の端子は、差動アンプ１２２の出力端子に接続され、スイッチＳｗ７の他の端子は、コンデンサＣｈ２の接地されていない端子に接続されると共に、差動アンプ１２３の非反転入力端子に接続されている。
【００６８】
差動アンプ１２２の非反転入力端子には、電圧ＶＯＳが印加されている。
【００６９】
次に、指紋読み取りセンサ２１の内部回路の動作について説明する。
【００７０】
なお、スイッチＳｗｒ、スイッチＳｗｅ、スイッチＳｗ１乃至スイッチＳｗ１１が、切断している状態、すなわちオフしている状態から、指紋読み取りセンサ２１の動作が開始される。
【００７１】
（１）初期状態、すなわち、スイッチＳｗｒ、スイッチＳｗｅ、スイッチＳｗ１乃至スイッチＳｗ１１が、オフしている状態から、まず、スイッチＳｗ１、スイッチＳｗ４、およびスイッチＳｗｒが、接続、すなわちオンされる。従って、コンデンサＣｓとコンデンサＣｐとの接続点の電圧Ｖｃｅｌは、ＶＨとされる。ここで、コンデンサＣｓおよびコンデンサＣｐに蓄積される電荷は、（Ｃｓ＋Ｃｐ）ＶＨとなる。
（２）この後、スイッチＳｗ１、およびスイッチＳｗｒがオフされる。
（３）次に、スイッチＳｗ１１、およびスイッチＳｗ３がオンされ、コンデンサＣｐ’とスイッチＳｗ３の接続点の電圧ＶｄｍｙをＶＬとする。ここで、コンデンサＣｐ’に蓄積される電荷は、Ｃｐ’ＶＬとなる。
（４）この後、スイッチＳｗ３、およびスイッチＳｗ１１がオフされる。
（５）次に、スイッチＳｗ２がオンされ、差動アンプ１２１の反転入力端子に印加される電圧ＶｓｌをＶＭとする。
（６）この後、スイッチＳｗ４がオフされる。
（７）次に、スイッチＳｗｒ、スイッチＳｗ３、およびスイッチＳｗ５がオンされる。このとき、電圧ＶｃｅｌはＶＨであり、電圧ＶｄｍｙはＶＬであり、差動アンプ１２１の反転入力端子に印加される電圧ＶｓｌはＶＭなので、コンデンサＣｓ、コンデンサＣｐ、およびコンデンサＣｐ’間で、式（１）で示される電荷が移動する。
【００７２】
（Ｃｓ＋Ｃｐ）（ＶＨ−ＶＭ）−Ｃｐ  ’（ＶＭ−ＶＬ）≒Ｃｓ（ＶＨ−ＶＭ）      （１）
【００７３】
従って、差動アンプ１２１の出力電圧Ｖｓｎｓは、式（２）で示される。
【００７４】
Ｖｓｎｓ＝ＶＭ−Ｃｓ（ＶＨ−ＶＭ）／Ｃｆ１                （２）
【００７５】
これにより、センスアンプ部２１Ｂのゲインは、金属電極１０３とシリコン基板１０１との間で形成される寄生容量Ｃｐに依存することなく決まるので、ダイナミックレンジを大きくすることができる。
【００７６】
そして、コンデンサＣｈ１には、式（２）で求められる電圧Ｖｓｎｓが印加される。
【００７７】
（８）この後、スイッチＳｗ５がオフされる。
（９）次に、スイッチＳｗ６がオンされ、コンデンサＣｆ２の入力側（差動アンプ１２２の反転入力端子側）の電圧ＶｏｉがＶＯＳとされる。
（１０）この後、スイッチＳｗ６がオフされる。
（１１）次に、スイッチＳｗｅおよびスイッチＳｗ７がオンされる。このとき、コンデンサＣｈ１からコンデンサＣｆ２に移動する電荷は、（ＶＯＳ−Ｖｓｎｓ）Ｃｈ１である。これにより、コンデンサＣｆ２の出力側（差動アンプ１２２の出力端子側）の電圧Ｖｏｏが決定し、コンデンサＣｈ２に電荷が蓄積される。
【００７８】
そして、この電圧Ｖｏｏがバッファアンプである差動アンプ１２３を介して、出力端子Ａｏｕｔに出力される。
【００７９】
次に、指紋照合装置１による、指紋読み取りセンサ２１（のセンサ面へ）の指４１の接触の検出について説明する。
【００８０】
図７乃至図１２は、指紋読み取りセンサ２１への指４１などの接触に対応する、指紋読み取りセンサ２１からの出力（指置き判定信号）の代表的な例を示す図である。図７乃至図１２において、縦方向は、指紋読み取りセンサ２１の出力のレベルを示し、横方向は、個々の金属電極１０３を示す。以下、個々の金属電極１０３に対応する出力は、ピクセルとも称する。
【００８１】
ピクセルのレベルは、センサの一例である、指紋読み取りセンサ２１から出力されるデータの大きさの一例である。
【００８２】
図７乃至図１２に例を示す指紋読み取りセンサ２１からの出力は、センサから出力されるデータの一例である。
【００８３】
図７は、指紋読み取りセンサ２１に何も接触していないとき（空気のみが接触しているとき）の、指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。指紋読み取りセンサ２１に何も接触していないとき、等価なコンデンサ１０６の容量Ｃｓは、最大になるので、式（２）から、指紋読み取りセンサ２１の出力は、最小値となる。
【００８４】
図７に示すように、指紋読み取りセンサ２１に何も接触していないとき、指紋読み取りセンサ２１は、全てのピクセルに対して、ほぼ最小値Ｌに近い値を出力する。指紋読み取りセンサ２１に何も接触していないときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、ほぼ０に近い。
【００８５】
指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、データの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分の一例である。
【００８６】
図８は、指紋読み取りセンサ２１のセンサ面に水滴が付着しているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。水滴は電極の役割を果たし、指紋読み取りセンサ２１の絶縁膜１０４にほぼ均一に密着するので、等価なコンデンサ１０６の容量Ｃｓは、最小になる。従って、式（２）より、指紋読み取りセンサ２１の出力は、最大値となる。
【００８７】
図８に示すように、指紋読み取りセンサ２１に水滴が付着しているとき、指紋読み取りセンサ２１は、ほぼ全てのピクセルに対して、ほぼ最大値Ｈに近い値を出力する。指紋読み取りセンサ２１に水滴が付着しているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、水滴の端部を除いて、ほぼ０に近い。
【００８８】
図９は、指紋などの汚れが指紋読み取りセンサ２１のセンサ面に付着しているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。指紋などの汚れが指紋読み取りセンサ２１の上面に付着しているとき、指紋読み取りセンサ２１の出力の値は、最小値Ｌを超えて、最大値Ｈには達しない、すなわち、最小値Ｌと最大値Ｈとの間の値を出力する。指紋読み取りセンサ２１に汚れが付着しているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、何も接触していない場合および水滴が付着している場合に比較して、より大きい、所定の値となる。
【００８９】
図１０は、指紋読み取りセンサ２１に、表面の水分が不足している指４１（以下、乾燥指紋とも称する）を接触させているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。表面の水分が不足しているので、指４１が電極の役割を十分に果たすことができず、等価なコンデンサ１０６の容量Ｃｓは、比較的大きい値になる。従って、指紋読み取りセンサ２１の出力は、図１０に示すように、全体として、比較的小さい値になる。また、表面の水分が不足している指４１が接触しているときの指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、何も接触していない場合および水滴が付着している場合に比較して、より大きい、所定の値となる。
【００９０】
図１１は、指紋読み取りセンサ２１に、過剰な水分が表面に付着している指４１（以下、油指紋とも称する）を接触させているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。表面に過剰な水分が付着しているので、指４１の指紋の谷部４１Ｂにおいて、空気層が薄くなり、指紋の谷部４１Ｂで形成されるコンデンサ１０６の容量Ｃｓは、比較的小さい値となる。従って、指紋読み取りセンサ２１の出力は、図１１に示すように、全体として、比較的大きい値となる。また、過剰な水分が表面に付着している指４１が接触しているときの指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、何も接触していない場合および水滴が付着している場合に比較して、より大きい、所定の値となる。
【００９１】
図１２は、理想的な指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させているときの、指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。理想的な指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させているとき、指紋読み取りセンサ２１は、最小値Ｌおよび最大値Ｈを含む値を出力する。従って、理想的な指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させているとき、指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅は、最大値Ｈ−最小値Ｌであり、最大となる。
【００９２】
次に、指紋読み取りセンサ２１への指４１の接触を検出するための、指紋読み取りセンサ２１の出力をパターンに分類する処理を説明する。
【００９３】
まず、ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアからの出力に含まれる各値のうち、最大値Ｈに近い、所定の閾値（以下、最大値閾値とも称する）以上である値の数（以下、Ｈカウントとも称する）を数える。例えば、最大値Ｈが１７８であるとき、ＣＰＵ５２は、最大値閾値を１６８とし、図１３に示すように、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアからの出力に含まれる、ピクセルに対応する値のうち、１６８以上である値の数を数える。図１３に示す例においては、Ｈカウントは、５とされる。
【００９４】
次に、ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアからの出力に含まれる各値のうち、最小値Ｌに近い、所定の閾値（以下、最小値閾値とも称する）以下である値の数（以下、Ｌカウントとも称する）を数える。例えば、最小値Ｌが８０であるとき、ＣＰＵ５２は、最小値閾値を８５とし、図１４に示すように、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアからの出力に含まれる、ピクセルに対応する値のうち、８５以下である値の数を数える。図１４に示す例においては、Ｌカウントは、７とされる。
【００９５】
さらに、ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の出力の振幅を求める。まず、ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力に含まれる値の最大値（以下、ＭＡＸとも称する）を求める。ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力に含まれる値の最大値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値を求める。そして、ＣＰＵ５２は、最大値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値を求める。
【００９６】
また、ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力に含まれる値の最小値（以下、ＭＩＮとも称する）を求める。ＣＰＵ５２は、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力に含まれる値の最小値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値を求める。そして、ＣＰＵ５２は、最小値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値を求める。
【００９７】
そして、ＣＰＵ５２は、最大値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値と、最小値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値との差分を振幅とする。
【００９８】
例えば、図１５に示すように、ＣＰＵ５２は、最大値（ＭＡＸ）から、最大値−５までの範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値（図１５中の１点鎖線で示す）を求める。ＣＰＵ５２は、最小値（ＭＩＮ）から、最小値＋５までの範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値（図１５中の２点鎖線で示す）を求める。ＣＰＵ５２は、最大値（ＭＡＸ）から、最大値−５までの範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値と、最小値（ＭＩＮ）から、最小値＋５までの範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値との差分を振幅とする。
【００９９】
指紋照合装置１は、以上のように、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力に含まれる、最大値Ｈ近傍の値の数を示すＨカウント、最小値Ｌ近傍の値の数を示すＬカウント、および検出エリアの出力の振幅を基に、指紋読み取りセンサ２１の出力を複数のパターンの中の１つのパターンに分類する。
【０１００】
ＣＰＵ５２は、Ｈカウントに対応する閾値（以下、Ｈカウント閾値とも称する）を基に、Ｈカウントの値がＨカウント閾値以上であるとき、Ｈカウントパラメータに１を設定し、Ｈカウントの値がＨカウント閾値未満であるとき、Ｈカウントパラメータに０を設定する。
【０１０１】
例えば、横に３２個、縦に３２個の金属電極１０３が、検出エリアとされるとき、検出エリアの出力のＨカウントに対して、Ｈカウント閾値は１０とされる。
【０１０２】
ＣＰＵ５２は、Ｌカウントに対応する閾値（以下、Ｌカウント閾値とも称する）を基に、Ｌカウントの値がＬカウント閾値以上であるとき、Ｌカウントパラメータに１を設定し、Ｌカウントの値がＬカウント閾値未満であるとき、Ｌカウントパラメータに０を設定する。
【０１０３】
例えば、横に３２個、縦に３２個の金属電極１０３が、検出エリアとされるとき、検出エリアの出力のＬカウントに対して、Ｌカウント閾値は、１０とされる。
【０１０４】
ＣＰＵ５２は、振幅に対応する閾値（以下、振幅閾値とも称する）を基に、振幅の値が振幅閾値以上であるとき、振幅パラメータに１を設定し、振幅の値が振幅閾値未満であるとき、振幅パラメータに０を設定する。
【０１０５】
例えば、横に３２個、縦に３２個の金属電極１０３が、検出エリアとされるとき、検出エリアの出力の振幅に対して、振幅閾値は、４０とされる。
【０１０６】
このように設定された、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータを基に、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、複数のパターンの中の１つのパターンに分類される。例えば、図１６に示すように、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせから、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、１６のパターンの中の１つのパターンに分類される。
【０１０７】
図１６に示す例において、Ｈカウントパラメータが０であり、Ｌカウントパラメータが０であり、振幅パラメータが０であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン０とされる。
【０１０８】
以下、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせを（Ｈカウントパラメータ，Ｌカウントパラメータ，振幅パラメータ）で示す。例えば、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせ（１，０，１）は、Ｈカウントパラメータが１であり、Ｌカウントパラメータが０であり、振幅パラメータが１であることを示す。
【０１０９】
Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（０，０，１）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン１とされる。Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（０，１，０）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン２とされる。Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（０，１，１）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン３とされる。
【０１１０】
Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（１，０，０）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン４とされる。Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（１，０，１）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン５とされる。Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（１，１，０）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン６とされる。
【０１１１】
Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせが（１，１，１）であるとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン７とされる。
【０１１２】
なお、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータをそれぞれ１ビットとして説明したが、複数のビットとするようにしてもよい。
【０１１３】
図１７は、最大値Ｈが１７８であり、最小値Ｌが８０であり、最大値閾値を１６８とし、最小値閾値を８５とし、振幅を求めるときの範囲を５とした場合、Ｈカウント閾値を１０とし、Ｌカウント閾値を１０とし、振幅閾値を４０としたときの実測された指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。
【０１１４】
図１７において、パターン数は、パターン０乃至パターン７のそれぞれに分類された指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の数を示す。Ｈカウント平均値は、パターン毎の指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力における、Ｈカウントの平均値を示す。Ｌカウント平均値は、パターン毎の指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力における、Ｌカウントの平均値を示す。振幅平均値は、パターン毎の指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力における、振幅の平均値を示す。
【０１１５】
指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させないで、指紋読み取りセンサ２１に、指紋などの汚れが残っているとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン１に分類される。図１７に示す実測例において、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、８回、パターン１に分類され、Ｈカウント平均値は、２であり、Ｌカウント平均値は、０であり、振幅平均値は、７２であった。
【０１１６】
指紋読み取りセンサ２１に、指紋などの汚れが付着していない場合、指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させないとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン２に分類される。図１７に示す実測例において、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、１回、パターン２に分類され、Ｈカウント平均値は、０であり、Ｌカウント平均値は、８８７であり、振幅平均値は、３６であった。
【０１１７】
乾燥指紋であるとき、すなわち、表面の水分が不足している指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させているとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン３に分類される。図１７に示す実測例において、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、１８回、パターン３に分類され、Ｈカウント平均値は、３であり、Ｌカウント平均値は、２３８であり、振幅平均値は、８４であった。
【０１１８】
水滴が指紋読み取りセンサ２１に付着しているとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン４に分類される。しかしながら、実験の結果、油指紋であるとき、すなわち、過剰な水分が表面に付着している指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させたとき、水滴が付着したときと非常に近い状態になり、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン４に分類される場合があることがわかった。
【０１１９】
油指紋であるとき、すなわち、過剰な水分が表面に付着している指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させたとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン５に分類される。図１７に示す実測例において、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、１４９回、パターン５に分類され、Ｈカウント平均値は、３７２であり、Ｌカウント平均値は、１であり、振幅平均値は、８０であった。
【０１２０】
図１７に示す実測例において、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力が、パターン６に分類されることはなかった。
【０１２１】
理想的な指４１を指紋読み取りセンサ２１に接触させているとき、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、パターン７に分類される。図１７に示す実測例において、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力は、８１回、パターン７に分類され、Ｈカウント平均値は、１１６であり、Ｌカウント平均値は、９５であり、振幅平均値は、８８であった。
【０１２２】
次に、ＣＰＵ５２が指紋照合プログラムを実行するときの、指紋照合装置１による指紋の照合の処理を図１８のフローチャートを参照して説明する。
【０１２３】
ステップＳ１１において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から指紋読み取り用ＬＳＩ５１により生成された指置き判定信号を基に、指紋読み取りセンサ２１への指置きを検出する。
【０１２４】
例えば、指紋照合プログラムは、検出エリアの、指紋読み取りセンサ２１の個々の金属電極１０３に対応する値から算出されるレベルを基に、指紋読み取りセンサ２１への指置きを検出する。図１９は、横に３２個、縦に３２個の金属電極１０３からなる検査エリアの値のうち、３×３の値、ｘ１乃至ｘ９を抽出した例を示す図である。図１９において、３×３の値のうち、中央に配置される、ｘ５が注目値とされたとき、指紋照合プログラムは、注目値に隣接するｘ１乃至ｘ９について、注目値との差分を算出して、算出された差分の和を計算する。
【０１２５】
指紋照合プログラムは、検出エリアの、指紋読み取りセンサ２１の個々の金属電極１０３に対応する各値を順に注目値として、注目値と隣接する値との差分の和を計算し、さらに計算された値の総和を求める。
【０１２６】
図２０は、検出エリアの、指紋読み取りセンサ２１の個々の金属電極１０３に対応する各値を順に注目値として、注目値と隣接する値との差分の和を計算し、計算された値の総和をレベルとして、レベルの時間変化を示す図である。
【０１２７】
生体である人間の指４１を電極とした場合の静電容量は、指紋読み取りセンサ２１に接触した時点を基準として、時間の経過とともに上昇する。生体以外の物を指紋読み取りセンサ２１に接触させ、生体以外の物を電極とした場合の静電容量は、時間に関係なく、一定値を示す。
【０１２８】
そこで、指紋照合プログラムは、複数の検出エリアに対する、注目値と隣接する値との差分の和の、各注目値についての総和を基に、指置きを検出する。例えば、図２０に示すように、指紋照合プログラムは、３つの検出エリアを用いて指置きを検出するとき、３つの検出エリア、すなわち検出エリア１、検出エリア２、または検出エリア３のいずれかについての、注目値と隣接する値との差分の和の、各注目値についての総和が所定の閾値を超えたとき、指紋読み取りセンサ２１に指４１が置かれたとする。指紋照合プログラムは、検出エリア１、検出エリア２、または検出エリア３のいずれかについての、注目値と隣接する値との差分の和の、各注目値についての総和が３０７２を超えたとき、指紋読み取りセンサ２１に指４１が置かれたとする。
【０１２９】
または、指紋照合プログラムは、３つの検出エリアを用いて指置きを検出するとき、３つの検出エリア、すなわち検出エリア１、検出エリア２、および検出エリア３の全てについて、注目値と隣接する値との差分の和の、各注目値についての総和が他の閾値を超えたとき、指紋読み取りセンサ２１に指４１が置かれたとする。指紋照合プログラムは、検出エリア１、検出エリア２、および検出エリア３の全てについて、注目値と隣接する値との差分の和の、各注目値についての総和が１０２４を超えたとき、指紋読み取りセンサ２１に指４１が置かれたとする。
【０１３０】
ステップＳ１２において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１の出力（指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から指紋読み取り用ＬＳＩ５１により生成された指置き判定信号）について、パターン分類の処理を実行する。パターン分類の処理の詳細は、図２２のフローチャートを参照して後述する。
【０１３１】
ステップＳ１３において、指紋照合プログラムは、指の接触の判定の処理を実行する。指の接触の判定の処理の詳細は後述する。
【０１３２】
ステップＳ１４において、指紋照合プログラムは、ステップＳ１３の処理において、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１であると判定されたか否かを判定し、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１であると判定されたと判定された場合、ステップＳ１５に進む。
【０１３３】
ステップＳ１５において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１の振幅が安定するまで待つ。すなわち、上述したように、生体である人間の指４１を電極とした場合の静電容量は、時間の経過とともに上昇するので、指紋照合プログラムは、単位時間当たりの指紋読み取りセンサ２１の出力の変化を求めて、単位時間当たりの指紋読み取りセンサ２１の出力の変化が、所定の閾値以下となるまで待つ。例えば、図２１に示すように、指紋読み取りセンサ２１に指４１を接触させた当初の、単位時間当たりの指紋読み取りセンサ２１の出力の変化は、ｄ１で示されるように比較的大きく、時間が経過するに従って、単位時間当たりの指紋読み取りセンサ２１の出力の変化は、ｄ２、ｄ３、およびｄ４で示すように、徐々に小さくなる。指紋照合プログラムは、単位時間当たりの指紋読み取りセンサ２１の出力の変化が、例えばｄ４以下となったとき、指紋読み取りセンサ２１の振幅が安定したと判定する。
【０１３４】
ステップＳ１６において、指紋照合プログラムは、指４１の指紋の画像を読み取る。例えば、指紋照合プログラムは、指紋読み取り用ＬＳＩ５１に、指紋読み取りセンサ２１からの出力を指紋の画像に変換させて、指紋の画像を読み取る。例えば、指紋の画像は、画素当たり所定のビット数の画像とすることができる。より具体的には、例えば、指紋の画像は、２値画像とすることができる。
【０１３５】
ステップＳ１７において、指紋照合プログラムは、登録するか否かを判定し、登録すると判定された場合、ステップＳ１８に進み、ステップＳ１６の処理で読み取られた指紋の画像を登録して、処理は終了する。例えば、指紋照合プログラムは、指紋の画像に含まれるデータを抽出して、抽出したデータをＦｌａｓｈメモリ５４に記憶させることにより、指紋を登録する。
【０１３６】
ステップＳ１７において、登録しないと判定された場合、ステップＳ１９に進み、指紋照合プログラムは、指紋を照合するか否かを判定する。ステップＳ１９において、指紋を照合すると判定された場合、ステップＳ２０に進み、指紋照合の処理を実行して、処理は終了する。指紋照合の処理の詳細は、後述する。
【０１３７】
ステップＳ１９において、照合しないと判定された場合、手続きは、ステップＳ１１に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１３８】
ステップＳ１４において、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１であると判定されていないと判定された場合、すなわち、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１でないと判定されたと判定された場合、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触していないので、ステップＳ１１に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１３９】
次に、図２２のフローチャートを参照して、ステップＳ１２の処理に対応する、パターン分類の処理を説明する。
【０１４０】
ステップＳ４１において、指紋照合プログラムは、所定の数の検出エリアの中から、まだ選択されていない検出エリアを選択する。
【０１４１】
ステップＳ４２において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から、指紋読み取りセンサ２１が生成した指置き判定信号を基に、Ｈカウントを算出する。例えば、指紋照合プログラムは、予め記憶している最大値閾値と、検出エリアの出力（データ）に含まれる値とを比較して、最大値閾値以上である値の数を数えて、Ｈカウントとする。
【０１４２】
ステップＳ４３において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から、指紋読み取りセンサ２１が生成した指置き判定信号を基に、Ｌカウントを算出する。例えば、指紋照合プログラムは、予め記憶している最小値閾値と、検出エリアの出力（データ）に含まれる値とを比較して、最小値閾値以下である値の数を数えて、Ｌカウントとする。
【０１４３】
ステップＳ４４において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１から供給された信号から、指紋読み取りセンサ２１が生成した指置き判定信号を基に、振幅を算出する。例えば、指紋照合装置１は、検出エリアの出力に含まれる値の最大値を求めて、検出エリアの出力に含まれる値の最大値を基準とした所定の範囲を定める。そして、指紋照合装置１は、最大値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値を求める。
【０１４４】
次に、指紋照合装置１は、検出エリアの出力に含まれる値の最小値を求めて、検出エリアの出力に含まれる値の最小値を基準とした所定の範囲を定める。そして、指紋照合装置１は、最小値を基準とした所定の範囲に含まれる、指紋読み取りセンサ２１の検出エリアの出力の値の平均値を求める。
【０１４５】
そして、指紋照合装置１は、最大値を基準とした所定の範囲に含まれる、検出エリアの出力の値の平均値と、最小値を基準とした所定の範囲に含まれる、検出エリアの出力の値の平均値との差分を振幅とする。
【０１４６】
ステップＳ４５において、指紋照合プログラムは、ＨカウントおよびＨカウント閾値を基に、Ｈカウントパラメータを算出する。例えば、指紋照合プログラムは、予め記憶しているＨカウント閾値を基に、ステップＳ４２の処理で算出されたＨカウントがＨカウント閾値以上であるとき、Ｈカウントパラメータに１を設定し、ＨカウントがＨカウント閾値未満であるとき、Ｈカウントパラメータに０を設定する。より詳しく説明すれば、指紋照合プログラムは、１０であるＨカウント閾値を基に、Ｈカウントが１０以上であるとき、Ｈカウントパラメータに１を設定し、Ｈカウントが１０未満であるとき、Ｈカウントパラメータに０を設定する。
【０１４７】
ステップＳ４６において、指紋照合プログラムは、ＬカウントおよびＬカウント閾値を基に、Ｌカウントパラメータを算出する。例えば、指紋照合プログラムは、予め記憶しているＬカウント閾値を基に、ステップＳ４３の処理で算出されたＬカウントの値がＬカウント閾値以上であるとき、Ｌカウントパラメータに１を設定し、Ｌカウントの値がＬカウント閾値未満であるとき、Ｌカウントパラメータに０を設定する。より詳しく説明すれば、指紋照合プログラムは、１０であるＬカウント閾値を基に、Ｌカウントの値が１０以上であるとき、Ｌカウントパラメータに１を設定し、Ｌカウントの値が１０未満であるとき、Ｌカウントパラメータに０を設定する。
【０１４８】
ステップＳ４７において、指紋照合プログラムは、振幅および振幅閾値を基に、振幅パラメータを算出する。例えば、指紋照合プログラムは、予め記憶している振幅閾値を基に、ステップＳ４４の処理で算出された振幅の値が振幅閾値以上であるとき、振幅パラメータに１を設定し、振幅の値が振幅閾値未満であるとき、振幅パラメータに０を設定する。より詳しく説明すれば、４０である振幅閾値を基に、振幅の値が４０以上であるとき、振幅パラメータに１を設定し、振幅の値が４０未満であるとき、振幅パラメータに０を設定する。
【０１４９】
ステップＳ４８において、指紋照合プログラムは、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータを基に、検出エリアの出力を複数のパターンの中の１つのパターンに分類する。例えば、指紋照合プログラムは、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの組み合わせから、検出エリアの出力を、８のパターンの中の１つのパターンに分類する。より詳しく説明すれば、例えば、指紋照合プログラムは、それぞれ１ビットである、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータを、Ｈカウントパラメータ、Ｌカウントパラメータ、および振幅パラメータの順に３ビットのデータとして結合して、パターンを示す番号を生成することにより、検出エリアの出力（データ）を１つのパターンに分類する。
【０１５０】
ステップＳ４９において、指紋照合プログラムは、全ての検出エリアの出力をパターンに分類したか否かを判定し、全ての検出エリアの出力をパターンに分類していないと判定された場合、ステップＳ４１に戻り、まだ選択されていない検出エリアの中から検出エリアを選択し、上述した処理を繰り返す。
【０１５１】
ステップＳ４９において、全ての検出エリアの出力をパターンに分類したと判定された場合、処理は終了する。
【０１５２】
このように、データの一例である、検出エリアの出力は、第１の閾値以上の大きさのデータの数（Ｈカウント）、第２の閾値以下の大きさのデータの数（Ｌカウント）、およびデータの大きさの最大値（ＭＡＸ）と最小値（ＭＩＮ）とを基にした値の差分（振幅）により、パターンに分類される。
【０１５３】
図２３のフローチャートを参照して、ステップＳ１３の処理に対応する、指の接触の判定の処理を説明する。
【０１５４】
ステップＳ６１において、指紋照合プログラムは、検出エリア１の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されるか否かを判定し、検出エリア１の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されたと判定された場合、ステップＳ６２に進む。
【０１５５】
ステップＳ６２において、指紋照合プログラムは、検出エリア２の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されるか否かを判定し、検出エリア２の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されたと判定された場合、ステップＳ６３に進む。
【０１５６】
ステップＳ６３において、指紋照合プログラムは、検出エリア３の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されるか否かを判定し、検出エリア３の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されると判定された場合、ステップＳ６４に進む。
【０１５７】
検出エリア１の出力、検出エリア２の出力、および検出エリア３の出力のいずれもが、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、およびパターン７のいずれかに分類されたので、ステップＳ６４において、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１であると判定し、処理は終了する。
【０１５８】
ステップＳ６１において、検出エリア１の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されていないと判定された場合、すなわち、検出エリア１の出力が、パターン０、パターン１、またはパターン２に分類されたと判定された場合、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触していないか、または他の物体が指紋読み取りセンサ２１に接触しているので、ステップＳ６５に進み、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１でないと判定し、処理は終了する。
【０１５９】
ステップＳ６２において、検出エリア２の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されていないと判定された場合、すなわち、検出エリア１の出力が、パターン０、パターン１、またはパターン２に分類されたと判定された場合、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触していないか、または他の物体が指紋読み取りセンサ２１に接触しているので、ステップＳ６５に進み、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１でないと判定し、処理は終了する。
【０１６０】
ステップＳ６３において、検出エリア３の出力が、パターン３、パターン４、パターン５、パターン６、またはパターン７に分類されていないと判定された場合、すなわち、検出エリア１の出力が、パターン０、パターン１、またはパターン２に分類されたと判定された場合、指紋読み取りセンサ２１に指４１が接触していないか、または他の物体が指紋読み取りセンサ２１に接触しているので、ステップＳ６５に進み、指紋照合プログラムは、指紋読み取りセンサ２１に接触している物体が指４１でないと判定し、処理は終了する。
【０１６１】
なお、検出エリアの数を３つとしたが、検出エリアの数は、任意とすることができる。
【０１６２】
このように、本発明に係る指紋照合装置１は、指紋読み取りセンサ２１の出力に含まれる値のうち、最大値Ｍに近い値の数と、最小値Ｌに近い値の数と、振幅とを基にパターンに分類することにより、指４１が指紋読み取りセンサ２１に接触しているか否かを判定するようにしたので、確実、かつ安定して、指４１が指紋読み取りセンサ２１に接触しているか否かを判定できるようになる。その結果、本発明に係る指紋照合装置１は、指紋の画像を確実に読み取ることができるようになる。
【０１６３】
このように、センサからの信号を処理するようにした場合には、物体を判定することができる。特に、指紋を照合することができる。
【０１６４】
また、接触している物体により形成される複数のサンプリング点におけるコンデンサのそれぞれの容量に対応する大きさのデータを出力するセンサから供給されたデータにおける、第１の閾値以上の大きさのデータの数、第２の閾値以下の大きさのデータの数、およびデータの大きさの最大値と最小値とを基にした値の差分により、データを所定のパターンに分類し、分類されたパターンを基に、センサに接触している物体を判定するようにした場合には、指がセンサに接触していることを確実に検出することができる。
【０１６５】
次に、指紋の登録および指紋の照合の処理について説明する。
【０１６６】
図１８のステップＳ１６で説明した指紋の画像を読み取る処理において、指紋読み取り用ＬＳＩ５１は、指紋読み取りセンサ２１から供給された、金属電極１０３毎の信号をアナログデジタル変換し、変換により得られたデジタル信号をさらに２値化して、２値化された指紋の画像を生成する。指紋読み取り用ＬＳＩ５１は、生成した、２値化の指紋の画像をＣＰＵ５２に供給する。
【０１６７】
図２４は、指紋読み取り用ＬＳＩ５１により生成された、２値化の指紋の画像の例を示す図である。図２４に示すように、２値化された指紋の画像は、水平方向に１２８画素、垂直方向に１９２画素からなる。
【０１６８】
以下、登録に使用する指紋の画像を指紋データＤ１と称し、照合に使用する指紋の画像を指紋データＤ２と称する。
【０１６９】
次に、図１８のステップＳ１８で説明した指紋の登録の処理について説明する。
【０１７０】
ＣＰＵ５２は、Ｆｌａｓｈメモリ５４に、使用者に対応する、事前に登録したユーザデータと、使用者の指紋から読み取った指紋データＤ１から抽出された登録データとを対応させて記憶させる。
【０１７１】
図２５に示すように、Ｆｌａｓｈメモリ５４は、登録したユーザデータ毎に、ユーザＩＤを記憶し、１つのユーザＩＤに対応させて、９つの水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８および９つの垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８を記憶する。Ｆｌａｓｈメモリ５４は、さらに、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８および垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８のそれぞれの、指紋の画像上の水平方向の位置および垂直方向の位置を示す位置情報を記憶する。図２５に示す、（Ｘ０，Ｙ０）、（Ｘ０，Ｙ１）、（Ｘ０，Ｙ４），（Ｘ０，Ｙ８），（Ｘ０，Ｙ０），（Ｘ１，Ｙ０），（Ｘ４，Ｙ０），および（Ｘ８，Ｙ０）は、位置情報の例である。
【０１７２】
ここで、水平方向登録データＤ１Ｈ０は、図２６に示すように、指紋データＤ１の画像の画素のうちの、水平方向に１列の６４画素からなる。同様に、水平方向登録データＤ１Ｈ１乃至Ｄ１Ｈ８のそれぞれは、図２６に示すように、指紋データＤ１の画像の画素のうちの、水平方向に１列（互いに異なる１列）の６４画素からなる。
【０１７３】
水平方向登録データＤ１Ｈ０に対応する位置情報は、指紋データＤ１の画像上の、水平方向登録データＤ１Ｈ０に含まれる画素の位置を示す座標値である。例えば、水平方向登録データＤ１Ｈ０に対応する位置情報（Ｘ０，Ｙ０）は、指紋データＤ１の画像上の、水平方向登録データＤ１Ｈ０に含まれる画素のうちの最も左側の画素の位置を示す座標値である。
【０１７４】
同様に、水平方向登録データＤ１Ｈ１乃至Ｄ１Ｈ８のそれぞれに対応する位置情報は、指紋データＤ１の画像上の、水平方向登録データＤ１Ｈ１乃至Ｄ１Ｈ８のそれぞれに含まれる画素の位置を示す座標値である。
【０１７５】
これによりＦｌａｓｈメモリ５４は、照合元の画像である、登録する指紋の画像の１つから抽出された、９つの、垂直方向に１画素、水平方向に６４画素の画素値を記憶すると共に、９つの、垂直方向に１画素、水平方向に６４画素の画像上の位置を記憶する。
【０１７６】
これに対して、垂直方向登録データＤ１Ｖ０は、図２７に示すように、指紋データＤ１の画像の画素のうちの、垂直方向に１列の６４画素からなる。同様に、垂直方向登録データＤ１Ｖ１乃至Ｄ１Ｖ８のそれぞれは、図２７に示すように、指紋データＤ１の画像の画素のうちの、垂直方向に１列（互いに異なる１列）の６４画素からなる。
【０１７７】
垂直方向登録データＤ１Ｖ０に対応する位置情報は、指紋データＤ１の画像上の、垂直方向登録データＤ１Ｖ０に含まれる画素の位置を示す座標値である。例えば、垂直方向登録データＤ１Ｖ０に対応する位置情報（Ｘ０，Ｙ０）は、指紋データＤ１の画像上の、垂直方向登録データＤ１Ｖ０に含まれる画素のうちの最も上側の画素の位置を示す座標値である。
【０１７８】
同様に、垂直方向登録データＤ１Ｖ１乃至Ｄ１Ｖ８のそれぞれに対応する位置情報は、指紋データＤ１の画像上の、垂直方向登録データＤ１Ｖ１乃至Ｄ１Ｖ８のそれぞれに含まれる画素の位置を示す座標値である。
【０１７９】
これによりＦｌａｓｈメモリ５４は、照合元の画像である、登録する指紋の画像の１つから抽出された、９つの、垂直方向に１画素、垂直方向に６４画素の画素値を記憶すると共に、９つの、垂直方向に１画素、垂直方向に６４画素の画像上の位置を記憶する。
【０１８０】
この実施の形態において、指紋データＤ１の特徴部分を示す、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８は、指紋データＤ１から所定の間隔（例えば、ΔＹ）で抽出される。指紋データＤ１の特徴部分を示す、垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８は、指紋データＤ１から所定の間隔（例えば、ΔＸ）で抽出される。水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８および垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８は、指紋テンプレートとも称する。
【０１８１】
図２８のフローチャートを参照して、ステップＳ２０の処理に対応する、指紋照合の処理を説明する。
【０１８２】
指紋照合プログラムは、指紋の照合が要求されると、ステップＳ１０１において、指紋読み取り用ＬＳＩ５１から指紋データＤ２を入力する。例えば、指紋読み取り用ＬＳＩ５１は、指紋読み取りセンサ２１から供給された、金属電極１０３毎の信号をアナログデジタル変換し、変換により得られたデジタル信号をさらに２値化して、２値化された指紋の画像を生成する。指紋読み取り用ＬＳＩ５１は、生成した、２値化の指紋の画像を指紋データＤ２として指紋照合プログラムに供給する。指紋照合プログラムは、指紋読み取り用ＬＳＩ５１で生成された指紋データＤ２を入力する。指紋照合プログラムは、入力した指紋データＤ２をプログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３の所定のＲＡＭ領域に記憶させる。
【０１８３】
ステップＳ１０２において、指紋照合プログラムは、変数ｍに０を設定する。ここで変数ｍは、１つのユーザＩＤについて、指紋データベース５に登録された９×２個の登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｖ８を特定する変数である。
【０１８４】
最初に実行される、ステップＳ１０３において、指紋照合プログラムは、ＵＳＢコントローラ５５を介して外部から入力されるユーザＩＤを基準にして、ユーザＩＤに対応して登録されている水平方向のｍ番目の登録データである水平方向登録データＤ１Ｈ０をＦｌａｓｈメモリ５４から読み出し、プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３の所定のＲＡＭ領域にロードする。
【０１８５】
ステップＳ１０４において、指紋照合プログラムは、プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３にロードされた、水平方向のｍ番目の登録データである水平方向登録データＤ１Ｈ０を、指紋データＤ２による画像上でラスタ走査させながら、指紋データＤ２による画像の各位置における一致度ＤＭＨ０を検出する。
【０１８６】
例えば、図２９に示すように、指紋照合プログラムは、ラスタスキャン順に、指紋データＤ２の画像の中の、垂直方向に１画素、水平方向に６４画素からなる部分と、水平方向登録データＤ１Ｈ０との、各画素の一致を検出する。指紋データＤ２の画像の中の、垂直方向に１画素、水平方向に６４画素からなる部分と、水平方向登録データＤ１Ｈ０との、各画素の中の、値の一致する画素の数と、水平方向登録データＤ１Ｈ０に含まれる画素の数とが、指紋データＤ２の部分の位置における一致度ＤＭＨ０に設定される。例えば、値の一致する画素の数が６２であり、水平方向登録データＤ１Ｈ０に含まれる画素の数が６４であるとき、６２／６４が、一致度ＤＭＨ０に設定される。
【０１８７】
さらに、指紋照合プログラムは、検出された指紋データＤ２による画像の各位置における一致度ＤＭＨ０と、所定の閾値とを順次比較して、閾値以上の一致度ＤＭＨ０を検出する。指紋照合プログラムは、検出された閾値以上の一致度ＤＭＨ０を、対応する指紋データＤ２の部分の位置を示す座標値と共にプログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３に記憶する。
【０１８８】
ステップＳ１０５において、指紋照合プログラムは、変数ｍをインクリメントする。ステップＳ１０６において、指紋照合プログラムは、変数ｍが９を越えたか否かを判定し、変数ｍが９を越えていないと判定された場合、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８のうち、一致度が検出されていないデータがあるので、ステップＳ１０３に戻り、変数ｍに対応した次の水平方向登録データについて、上述した処理を繰り返す。
【０１８９】
ステップＳ１０６において、変数ｍが９を越えたと判定された場合、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８の全てについて、一致度が検出されたので、ステップＳ１０７に進み、指紋照合プログラムは、垂直方向登録データについて、一致度を検出したか否かを判定し、垂直方向登録データについて、一致度を検出していないと判定された場合、ステップＳ１０８に進み、処理の対象を垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８に切り換えて、変数ｍに０を設定して、ステップＳ１０３に戻り、変数ｍに対応した垂直方向登録データについて、一致度を検出する処理を繰り返す。
【０１９０】
例えば、変数ｍが０であるとき、図３０に示すように、指紋照合プログラムは、ラスタスキャン順に、指紋データＤ２の画像の中の、水平方向に１画素、垂直方向に６４画素からなる部分と、垂直方向登録データＤ１Ｖ０との、各画素の一致を検出する。指紋データＤ２の画像の中の、水平方向に１画素、垂直方向に６４画素からなる部分と、垂直方向登録データＤ１Ｖ０との、各画素の中の、値の一致する画素の数と、垂直方向登録データＤ１Ｖ０に含まれる画素の数とが、指紋データＤ２の部分の位置における一致度ＤＭＶ０に設定される。例えば、値の一致する画素の数が４０であり、垂直方向登録データＤ１Ｖ０に含まれる画素の数が６４であるとき、４０／６４が、一致度ＤＭＶ０に設定される。
【０１９１】
さらに、指紋照合プログラムは、検出された指紋データＤ２による画像の各位置における一致度ＤＭＶ０と、所定の閾値とを順次比較して、閾値以上の一致度ＤＭＶ０を検出する。指紋照合プログラムは、検出された閾値以上の一致度ＤＭＶ０を、対応する指紋データＤ２の部分の位置を示す座標値と共にプログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３に記憶する。
【０１９２】
このように、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８および垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８について、ステップＳ１０４の処理が繰り返されることにより、プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３には、図３１に例を示すように、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８および垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８のそれぞれに対応して、所定の閾値値以上の一致度ＤＭＨ０乃至ＤＭＶ８（例えば、６２／６４、６３／６４、５７／６４、……）が、対応する座標値（例えば、（Ｘ０１、Ｙ０１）、（Ｖ０２、Ｙ０２）、（Ｘ０３、Ｙ０３）、……）と共に記憶される。以下、所定の閾値値以上の一致度ＤＭＨ０乃至ＤＭＶ８、および対応する座標値を、一致度分布と称する。
【０１９３】
ステップＳ１０７において、垂直方向登録データについて、一致度を検出したと判定された場合、全ての登録データについて一致度を検出したので、ステップＳ１０９に進み、指紋照合プログラムは、照合率検出処理を実行する。照合率検出の処理の詳細は、後述する。
【０１９４】
ステップＳ１１０において、指紋照合プログラムは、照合率検出の処理により検出された照合率Ｎが閾値を超えているか否かを判定し、照合率Ｎが閾値を超えていると判定された場合、ステップＳ１１１に進み、指紋が一致したことを示す判定結果をＵＳＢコントローラ５５を介して出力し、処理は終了する。
【０１９５】
ステップＳ１１０において、照合率Ｎが閾値以下であると判定された場合、ステップＳ１１２に進み、指紋が不一致であることを示す判定結果をＵＳＢコントローラ５５を介して出力し、処理は終了する。
【０１９６】
次に、図３２のフローチャートを参照して、ステップＳ１０９の処理に対応する、照合率検出の処理を説明する。
【０１９７】
ステップＳ１３１において、指紋照合プログラムは、プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３の所定の領域である、足し合わせ用メモリの内容をクリアする。ステップＳ１３２において、指紋照合プログラムは、変数ｎに０を設定する。変数ｎは、プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３に記憶されている一致度を特定する変数である。ステップＳ１３３において、指紋照合プログラムは、プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３の所定の領域である、テンポラリ用メモリの内容をクリアする。
【０１９８】
ステップＳ１３４において、指紋照合プログラムは、変数ｎにより指定される一致度分布を丸め処理してテンポラリ用メモリに書き込む。
【０１９９】
ここで、指紋照合プログラムは、変数ｎにより特定される一致度分布（変数ｎが０であるとき、一致度分布は、水平方向登録データＤ１Ｈ０について検出された、閾値以上の一致度と、対応する座標値でなる）について、分布度に含まれる一致度ＤＭＨ０をプログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３より順次読み出し、一致度ＤＭＨ０に対応する座標で示される位置の近傍の所定の範囲である領域ＡＲに属する他の一致度ＤＭＨ０を、読み出した一致度ＤＭＨ０で更新する。このとき図３３に示すように、指紋照合プログラムは、所定の閾値を越える一致度ＤＭＨ０が近接して、この近接した一致度ＤＭＨ０に対応する座標で示される位置の近傍の所定の範囲である領域ＡＲ１および領域ＡＲ２が重なり合う場合、この重なり合う部分については、値の大きな一致度ＤＭＨ０が割り当てられる。
【０２００】
このとき図３４に示すように、指紋照合プログラムは、９本の水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８の線状の画像のうちの、中央の線状の画像（水平方向登録データＤ１Ｈ４）を基準にして、この中央の線状の画像より遠ざかるに従って、この一致度ＤＭＨ０を更新する領域ＡＲを拡大させて、一致度ＤＭＨ０を更新する。
【０２０１】
ステップＳ１３５において、指紋照合プログラムは、テンポラリ用メモリに記憶されている一致度ＤＭＨ０を、足し合わせ用メモリに記憶されているデータに加算し、加算により足し合わせ用メモリに記憶されているデータを順次更新する。この場合、指紋照合プログラムは、ステップＳ１３１において足し合わせ用メモリをクリアしていることにより、図３５に示すように、テンポラリ用メモリの一致度ＤＭＨ０をクリアされている足し合わせ用メモリに格納することになる。
【０２０２】
このとき、指紋照合プログラムは、９本の水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８による線状の画像のうちの、中央の線状の画像である、水平方向登録データＤ１Ｈ４の位置を基準にして、図３６に示すように、この中央の線状の画像から登録データＤ１Ｈ０による線状の画像までの距離を補正して（すなわち図２５においては、（Ｘ０−Ｘ０，Ｙ４−Ｙ０）の分だけ座標をシフトさせて）、テンポラリ用メモリの一致度ＤＭＨ０に記憶されているデータを足し合わせ用メモリに記憶されているデータに加算する。
【０２０３】
なお、この図３５乃至図３８においては、ステップＳ１３４において、所定値以上の一致度に設定された領域ＡＲを矩形により示す。図３５乃至図３８において、１５１は、足し合わせ用メモリに記憶されている、位置が補正された一致度ＤＭＨ０乃至一致度ＤＭＨ８に対応する画像を示す。
【０２０４】
ステップＳ１３６において、指紋照合プログラムは、変数ｎをインクリメントする。ステップＳ１３７において、指紋照合プログラムは、変数ｎが９を越えたか否かを判定し、変数ｎが９を越えていないと判定された場合、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８についてそれぞれ検出した９個の一致度分布について、処理を完了していないので、ステップＳ１２３に戻り、次の一致度ＤＭＨ１の分布について、上述した処理を繰り返す。
【０２０５】
このように、指紋照合プログラムは、ステップＳ１２３乃至ステップＳ１３６の処理を繰り返し、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８についてそれぞれ検出した９個の一致度分布について、丸め処理した後、この丸め処理した一致度ＤＭＨ０乃至ＤＭＨ８を、中央の線状の画像（水平方向登録データＤ１Ｈ４）からの距離で補正してテンポラリ用メモリの一致度に足し合わせる（図３７および図３８）。
【０２０６】
これにより指紋照合プログラムは、水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８による線状の画像と、指紋データＤ２による指紋画像とが本来一致すべきものの場合、指紋データＤ２による指紋画像と各線状画像とが正しく重なり合う位置にて検出される一致度が累積されるように、一致度の分布を集計する。
【０２０７】
すなわち、このように明暗の繰り返しでなる線状画像を指紋データＤ２による画像上で走査させて一致度を検出する場合、線状画像と、指紋データＤ２による指紋画像とが本来一致すべきものでない場合でも、各線状画像においては、複数の箇所で高い一致度が検出される。また線状画像と、指紋データＤ２による指紋画像とが本来一致すべきものの場合でも、指紋データＤ２による指紋画像と各線状画像とが正しく重なり合う位置以外で、高い一致度が検出される。
【０２０８】
ところがこのような一致度については、線状画像の相対位置関係により座標値を補正して一致度の分布を集計した場合、高いピーク値を検出することが困難になる。
【０２０９】
これに対して指紋データＤ２による指紋画像と線状画像とが本来一致すべきものの場合で、かつ指紋データＤ２による指紋画像と各線状画像とが正しく重なり合う位置にて検出される一致度においては、線状画像の相対位置関係により座標値を補正して一致度の分布を集計した場合、高いピーク値（図３８においては符号ＤＭＡにより示す）が検出されるようになる。この原理に基づいて、本発明に係る指紋照合装置１は、このピーク値を検出して照合率を計算する。
【０２１０】
すなわち指紋照合プログラムは、このように水平方向の９本の線状画像について、一致度の分布を集計すると、ステップＳ１３８に進み、垂直方向について、一致度分布の集計を完了したか否かを判定し、垂直方向について、一致度分布の集計を完了していないと判定された場合、ステップＳ１３９に進む。ステップＳ１３９において、指紋照合プログラムは、垂直方向の線状画像について検出された一致度に処理対象を切り換えた後、変数ｎを０にセットしてステップＳ１３４に戻り、上述した処理を繰り返し、垂直方向の線状画像について検出された一致度ＤＭＶ０乃至ＤＭＶ８の分布について、水平方向の場合と同様に、丸め処理した後、足し合わせ用メモリの内容を更新して一致度分布を集計する。
【０２１１】
ステップＳ１３８において、垂直方向について、一致度分布の集計を完了したと判定された場合、ステップＳ１４０に進み、指紋照合プログラムは、足し合わせ用メモリの内容を順次読み出し、集計した一致度の最大値ＤＭＡを検出した後、処理を終了する。指紋照合プログラムは、この集計結果のピーク値でなる最大値ＤＭＡを照合率Ｎに設定する。
【０２１２】
以上のように、本発明に係る指紋照合装置１は、指紋を照合することができる。
【０２１３】
本発明は、指以外の比較的細かいパターンを有する物体の判定にも応用することができる。
【０２１４】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０２１５】
この記録媒体は、図３に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク７１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク７２（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）を含む）、光磁気ディスク７３（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｃ）（商標）を含む）、若しくは半導体メモリ７４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているプログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ５３や、ハードディスクなどで構成される。
【０２１６】
なお、上述した一連の処理を実行させるプログラムは、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースを介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を介してコンピュータにインストールされるようにしてもよい。
【０２１７】
また、本明細書において、記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０２１８】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、物体を判定することができる。特に、指紋を照合することができる。
【０２１９】
また、本発明によれば、指がセンサに接触していることを確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る指紋照合装置の一実施の形態の外観を示す外観図である。
【図２】指紋読み取りセンサ２１が、指紋が読み取られる指４１で押圧されている状態を説明する図である。
【図３】指紋照合装置１の構成を示すブロック図である。
【図４】指紋読み取りセンサ２１の原理的な構成を示す説明図である。
【図５】指紋読み取りセンサ２１の金属電極１０３の配置を説明する図である。
【図６】指紋読み取りセンサ２１の内部回路を示す回路図である。
【図７】指紋読み取りセンサ２１からの出力の代表的な例を示す図である。
【図８】指紋読み取りセンサ２１からの出力の代表的な例を示す図である。
【図９】指紋読み取りセンサ２１からの出力の代表的な例を示す図である。
【図１０】指紋読み取りセンサ２１からの出力の代表的な例を示す図である。
【図１１】指紋読み取りセンサ２１からの出力の代表的な例を示す図である。
【図１２】指紋読み取りセンサ２１からの出力の代表的な例を示す図である。
【図１３】Ｈカウントを説明する図である。
【図１４】Ｌカウントを説明する図である。
【図１５】振幅を説明する図である。
【図１６】パターンを説明する図である。
【図１７】実測された指紋読み取りセンサ２１の出力の例を示す図である。
【図１８】指紋の照合の処理を説明するフローチャートである。
【図１９】指置きの検出の処理における注目値と差分とを説明する図である。
【図２０】指置きの検出の処理を説明する図である。
【図２１】単位時間当たりの指紋読み取りセンサ２１の出力の変化を説明する図である。
【図２２】パターン分類の処理を説明するフローチャートである。
【図２３】指の接触の判定の処理を説明するフローチャートである。
【図２４】２値化の指紋の画像の例を示す図である。
【図２５】Ｆｌａｓｈメモリ５４に記憶されている、ユーザＩＤ、並びに９つの水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８および９つの垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８を説明する図である。
【図２６】水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８を説明する図である。
【図２７】垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８を説明する図である。
【図２８】指紋照合の処理を説明するフローチャートである。
【図２９】指紋データＤ２と水平方向登録データＤ１Ｈ０乃至Ｄ１Ｈ８との各画素の一致を検出する処理を説明する図である。
【図３０】指紋データＤ２と垂直方向登録データＤ１Ｖ０乃至Ｄ１Ｖ８との各画素の一致を検出する処理を説明する図である。
【図３１】一致度分布を説明する図である。
【図３２】照合率検出の処理を説明するフローチャートである。
【図３３】領域ＡＲ１および領域ＡＲ２の重なりを説明する図である。
【図３４】領域ＡＲの大きさを説明する図である。
【図３５】テンポラリ用メモリに記憶されているデータの、足し合わせ用メモリに記憶されているデータへの加算を説明する図である。
【図３６】テンポラリ用メモリに記憶されているデータの、足し合わせ用メモリに記憶されているデータへの加算を説明する図である。
【図３７】テンポラリ用メモリに記憶されているデータの、足し合わせ用メモリに記憶されているデータへの加算を説明する図である。
【図３８】テンポラリ用メモリに記憶されているデータの、足し合わせ用メモリに記憶されているデータへの加算を説明する図である。
【符号の説明】
１  指紋照合装置，  １１  本体部，  ２１  指紋読み取りセンサ，  ５１  指紋読み取り用ＬＳＩ，  ５２  ＣＰＵ，  ５３  プログラム用ＲＡＭ／ＲＯＭ，  ５４  Ｆｌａｓｈメモリ，  ７１  磁気ディスク，  ７２  光ディスク，  ７３  光磁気ディスク，  ７４  半導体メモリ
【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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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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