(57)【要約】【課題】照合画像の変化に対応し、効率的な照合を実行することを可能にする。【解決手段】画像照合装置１０は、クラス別登録画像データ１２ｂにおいて画像の各画素の画素値の平均値を分類した複数のクラスのそれぞれに対応して、照合元とする登録画像を記憶しておく。ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６から照合対象として読み取られた照合画像の画素値の平均値を算出し、この算出された平均値に該当するクラスと対応して記憶された登録画像を用いて照合画像について照合を実行する。【選択図】    図１
2004213097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を読み取る画像読み取り手段と、
画像の各画素の画素値の平均値を分類した複数のクラスに対応して、照合元とする登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、
前記画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする照合画像の画素値の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段によって算出された平均値に該当するクラスと対応して前記登録画像記憶手段に記憶された登録画像を用いて、前記照合画像について照合する照合手段と
を具備したことを特徴とする画像照合装置。
【請求項２】
前記画像読み取り手段によって読み取られたの画像の画素値の平均値を算出し、この算出された平均値に該当する前記クラスと対応づけて、前記読み取られたの画像を前記登録画像記憶手段に記憶させる登録処理手段を具備したことを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
【請求項３】
画像を読み取る画像読み取り手段と、
画像の各画素の画素値の標準偏差を分類した複数のクラスに対応して、照合元とする登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、
前記画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする照合画像の画素値の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記標準偏差算出手段によって算出された標準偏差に該当するクラスと対応して前記登録画像記憶手段に記憶された登録画像を用いて、前記照合画像について照合する照合手段と
を具備したことを特徴とする画像照合装置。
【請求項４】
前記画像読み取り手段によって読み取られたの画像の画素値の標準偏差を算出し、この算出された標準偏差に該当する前記クラスと対応づけて、前記読み取られたの画像を前記登録画像記憶手段に記憶させる登録処理手段を具備したことを特徴とする請求項３記載の画像照合装置。
【請求項５】
（該当クラスに登録画像がない場合には近いクラスの登録画像を用いる）
前記照合手段は、
前記登録画像記憶手段の前記該当するクラスに対応して前記登録画像が登録されていない場合に、他のクラスに対応する登録画像を用いて照合することを特徴とする請求項１または請求項３記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記照合手段によって前記他のクラスに対応する登録画像を用いて照合された場合に、前記照合画像を前記登録画像記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項５記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記画像読み取り手段によって読み取られた画像の異常を判別する異常判別手段と、
前記異常判別手段によって前記画像が異常であると判別された場合に、画像の再読み取りを要求する要求手段と
を具備したことを特徴とする請求項１または請求項３記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記画像読み取り手段によって読み取られる画像はバイオメトリクス画像であることを特徴とする請求項１または請求項３記載の画像照合装置。
【請求項９】
画像の各画素の画素値の平均値を分類した複数のクラスに対応して、照合元とする登録画像を記憶し、
照合対象として読み取られた照合画像の画素値の平均値を算出し、
この算出された平均値に該当するクラスと対応して記憶された登録画像を用いて前記照合画像について照合することを特徴とする画像照合方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
画像の各画素の画素値の平均値を分類した複数のクラスに対応して、照合元とする登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、
画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする照合画像の画素値の平均値を算出する平均値算出手段と、
前記平均値算出手段によって算出された平均値に該当するクラスと対応して前記登録画像記憶手段に記憶された登録画像を用いて、前記照合画像について照合する照合手段とに機能させるための画像照合プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、個人認証などのために生体の画像（バイオメトリクス画像）、例えば指紋、掌紋、虹彩、静脈パターン、耳介の画像に対して照合を行なう画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年では、個人を認証するために生体の画像（バイオメトリクス画像）、例えば指紋、掌紋、虹彩、静脈パターン、耳介の画像に対して照合を行なう画像照合装置が利用されてきている。
【０００３】
通常、生体情報は経時変化を伴うため、例えば指紋画像を対象とすると、照合元とする指紋画像（登録指紋画像）を採取した時期から照合まで長時間空いてしまうと、照合時に同じ指から指紋画像（照合指紋画像）を採取したとしても、指紋自体の変化により登録指紋画像と一致せず照合が困難になってしまう。また、経時変化だけでなく指紋画像の採取状況により、例えば指紋の場合であれば、汗をかくと黒っぽい指紋画像が採取され、また乾燥するとかすれた白っぽい指紋画像が採取されるなど、同じ指でも画像に濃淡の変化が現れる場合もある。
【０００４】
従来、指紋の照合率を向上させるために、特許文献１に掲載されている指紋認識装置が考えられている。特許文献１の指紋認識装置は、辞書画像登録処理時に複数の指紋画像（第１と第２の指紋画像）からそれぞれ特徴点を抽出して辞書画像として登録し、入力指紋の照合処理時は入力指紋画像に対して第１と第２の指紋画像から抽出した複数の指紋画像と照合して照合を判定する。
【０００５】
【特許文献１】
特開平０７−２７１９８０号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来の指紋認識装置（特許文献１）では、登録時に指紋画像を複数採取しておき、照合時にそれらと比較する１対Ｎへの照合を行う方法が考えられている。この場合、照合時に採取した１つの指紋画像に対して、登録指紋画像（辞書画像）との照合をＮ回繰り返し実行する必要があるため、１対１の照合行う場合に比べて時間がかかってしまう。
【０００７】
また、複数の登録指紋画像を採取しておいたとしても、経時変化により変化した指紋から採取された照合指紋画像、あるいは指紋画像の採取状況の違いにより変化する照合指紋画像に対応する登録指紋画像が登録されているとは限らない。この場合、照合が困難な状況については変わりがない。
【０００８】
本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、照合画像の変化に対応し、効率的な照合を実行することが可能な画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像照合装置は、画像を読み取る画像読み取り手段と、画像の各画素の画素値の平均値を分類した複数のクラスに対応して、照合元とする登録画像を記憶する登録画像記憶手段と、前記画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする照合画像の画素値の平均値を算出する平均値算出手段と、前記平均値算出手段によって算出された平均値に該当するクラスと対応して前記登録画像記憶手段に記憶された登録画像を用いて、前記照合画像について照合する照合手段とを具備したことを特徴とする。
【００１０】
また本発明の画像照合装置は、画像を読み取る画像読み取り手段と、画像の各画素の画素値の標準偏差を分類した複数のクラスに対応して、照合元とする登録画像を記憶するための登録画像記憶手段と、前記画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする照合画像の画素値の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、前記標準偏差算出手段によって算出された標準偏差に該当するクラスと対応して前記登録画像記憶手段に記憶された登録画像を用いて、前記照合画像について照合する照合手段とを具備したことを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における画像照合装置１０の構成を示すブロック図である。画像照合装置１０は、例えば各種の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって実現される。
【００１２】
図１に示すように、画像照合装置１０は、ＣＰＵ１１が記憶装置１２、ＲＡＭ１３、入力装置１４、表示装置１５、及び生体画像読み取り装置１６と相互に接続されている。
【００１３】
ＣＰＵ１１は、画像照合装置１０全体の制御を司るもので、ハードディスク装置やフラッシュメモリなどからなる記憶装置１２に記録されたプログラムを実行することにより、ＲＡＭ１３をワークメモリとして各種の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、記憶装置１２に記録された画像照合プログラムを実行することにより、生体画像読み取り装置１６から入力された生体の画像（以下、バイオメトリクス画像と称する）に対する照合を実行する。
【００１４】
記憶装置１２は、画像照合装置１０の全体の動作を司る制御プログラムや画像照合処理のための画像照合プログラムなどのプログラムの他、各種プログラムによる処理で用いられるデータが記憶される。照合アルゴリズムとしては、バイオメトリクス画像から抽出される特徴点をもとに照合を行なう特徴点方式（マニューシャ法）、バイオメトリクス画像のパターンをもとに照合を行なうパターンマッチング方式によるアルゴリズムを用いることができる。また、記憶装置１２は、画像照合処理に用いられる指紋データベース１２ａ、クラス別登録画像データ１２ｂなどが記憶される。指紋データベース１２ａとクラス別登録画像データ１２ｂの詳細については後述する。
【００１５】
ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１によってアクセスされるプログラムやデータが記録される。
【００１６】
入力装置１４は、ボタンやキー、ポインティングデバイスなどにより構成され、データや各種の指示を入力するために用いられる。
表示装置１５は、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行に伴う画面を表示する。
【００１７】
生体画像読み取り装置１６は、画像照合処理による照合対象とするバイオメトリクス画像の読み取り（採取）を行なう装置である。生体画像読み取り装置１６は、処理対象とするバイオメトリクス画像の種類に応じた構造によって構成される。例えば、照合対象とするバイオメトリクス画像を指紋の画像とする場合には、生体画像読み取り装置１６には、指先を接触させるための読み取り面が、一般の人の指の大きさに応じたサイズで設けられる。生体画像読み取り装置１６には、読み取り面に接触された指の指紋を光学画像として読み取るＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサが設けられている。ＣＣＤセンサによって読み取られた指紋の画像データは、ＲＡＭ１３に記録されて画像照合処理に供される。また、生体画像読み取り装置１６には、読み取り面に接触された指先を安定させて、良質な画像が読み取ることができるようにする指先位置決め機構などが設けられる。なお、バイオメトリクス画像として、例えば掌紋、虹彩、網膜、静脈パターン、耳介の画像を用いる場合には、それぞれの画像を読み取るための機構が生体画像読み取り装置１６に設けられるものとする。例えば、静脈パターンの画像は、手のひらから検出するものとすると、手のひらに近赤外線を照射することで、皮下組織中にある静脈部分だけが黒く映ることを利用して撮影することができる。また、耳介の画像は、認証が必要とされている識別者に対して積極的識別行動を要求することなく外観を撮影するだけで良い。耳介では、珠骨の形状及びそれらが作る窪みから隆起部、陥没部、平坦部に分類される複数の構成要素が考えられ、これらから個人差より個人を識別することができる。
【００１８】
次に、第１実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について説明する。画像照合処理は、記憶装置１２に記憶された画像照合プログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。以下の説明では、バイオメトリクス画像として指紋の画像を対象として照合を実行する場合を例にして説明する。
【００１９】
第１実施形態では、実際に指紋照合装置を利用する人が自分の指紋を登録する前に、複数（望ましくは多数の人による）の指紋画像を登録した指紋データベース１２ａを用意しておく。そして、指紋データベース１２ａに登録された指紋画像のそれぞれについて、各画素の画素値の平均値（以下、画像の平均値と称する）を求めて、その画像の平均値のヒストグラム（頻度分布）を生成する。そして、このヒストグラムに基づく標準偏差σから画像の平均値を複数のクラスに分ける。利用者が指紋画像を登録する際には、利用者の指紋画像を採取し、この採取した指紋画像の平均値を算出して何れのクラスに該当するかを判別し、そのクラスに対応づけて登録指紋画像データ（以下、登録指紋画像と称する）を登録する。図２には、クラス毎に登録指紋画像が登録されたクラス別登録画像データ１２ｂを示している。図２に示す例では、５つのクラス（Ａ１〜Ａ５）が設けられ、それぞれのクラスに対応する登録指紋画像が登録されることを表している。
【００２０】
なお、指紋画像の平均は、指紋画像中の有効領域、すなわち生体画像読み取り装置１６の画像読み取り面に接触された指先に該当する領域を、例えばエッジ処理等によって切り出し、この領域のみを対象として算出するものとする。また、クラス別登録画像データ１２ｂに登録される指紋画像は、利用者が複数回、指紋画像を採取することで収集されることになる。
【００２１】
指紋データベース１２aに登録された多数の指紋画像について画素の平均値を算出し、ヒストグラムを作成すると、例えば図３に示すような分布となる。図３のヒストグラムは、この装置により指紋を採取すると、その採取した指紋画像の平均値は、その範囲に収まることを表している。したがってこのヒストグラムに基づいてクラスを設定することで、経年変化や状況変化する指紋の照合を適切に行うことができるようになる。
【００２２】
図４には、第１実施形態における指紋データベース１２ａに登録された指紋画像をもとに画像の平均値のヒストグラムを作成する処理のフローチャートを示している。
【００２３】
まず、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３の作業エリアに記憶される、指紋データベース１２ａに登録された指紋画像から求まる各平均値ａｍ（ｍ＝１〜ｎ）に対する頻度値を「０」にリセットする（ステップＡ１）。
【００２４】
ＣＰＵ１１は、指紋データベース１２a内の１つの指紋画像を読み出して（ステップＡ２）、各画素の平均値ａｍを以下に示す式（１）に従って算出する。
【００２５】
【数１】
2004213097.tif 000003
ＣＰＵ１１は、対象とする指紋画像について算出された平均値ａｍの頻度値に１を加える（ステップＡ４）。
【００２６】
ここで、指紋データベース１２ａに登録された全ての指紋画像について全て処理を終了していなければ（ステップＡ５，Ｎｏ）、次の指紋画像を読み出して、同様に画像の平均値を算出して、その平均値ａｍについての頻度値を加算していく（ステップＡ２〜Ａ５）。
【００２７】
こうして、指紋データベース１２ａに登録された全ての指紋画像についての処理が終了すると（ステップＡ５，Ｙｅｓ）、図３に示すような、画像の平均値ヒストグラムのデータが生成されたことになる。ＣＰＵ１１は、ヒストグラムのデータをもとに標準偏差σの計算を実行し（ステップＡ６）、標準偏差σによる適当な幅でクラス分けを行う（ステップＡ７）。
【００２８】
例えば、以下に示すように、標準偏差σをもとに画像の平均値を５つのクラスＡ１〜Ａ５にクラスを分けたものとする。ＣＰＵ１１は、画像の平均値のヒストグラムをもとにしたクラス分けをクラス別登録画像データ１２ｂに設定する。
【００２９】
【数２】
2004213097.tif 000004
なお、前述した説明では、画像照合装置１０に指紋データベース１２ａを登録し、指紋データベース１２ａに登録された指紋画像をもとにクラス分けをすると説明しているが、画像照合装置１０とは別の装置（あるいはシステム）において同様にして画像の平均値のクラス分けをして、画像照合装置１０のクラス別登録画像データ１２ｂに設定するようにしても良い。
【００３０】
次に、第１実施形態における登録指紋画像の登録処理について、図５に示すフローチャートを参照しながら説明する。登録処理は、個人認証の対象となるユーザのそれぞれについて実行し、ユーザ個々の登録指紋画像をクラス別登録画像データ１２ｂに登録する。
【００３１】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって登録対象とする生体画像の採取を実行させる（ステップＢ１）。生体画像読み取り装置１６は、指紋接触面に接触された指先部分を光学的にスキャンして指紋画像を読み取り、指紋画像データをＲＡＭ１３に格納する。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納された指紋画像データに対して補正処理を行う。補正処理では、デジタル化された指紋画像データに対して、例えばゆがみやノイズを除き、拡大、縮小、回転などの画像処理を施す。
【００３２】
次に、ＣＰＵ１１は、補正処理が施された指紋画像のデータをもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の平均値を算出する（前述した［数１］参照）（ステップＢ２）。
【００３３】
ＣＰＵ１１は、指紋画像から算出した画像の平均値に該当するクラスＡｉ（ここではｉ＝１〜５の何れか）について、クラス別登録画像データ１２ｂに既に登録指紋画像が登録されているかを判別する（ステップＢ３）。ここで画像の平均値に該当するクラスＡｉに登録指紋画像が登録されていない場合には、該当するクラスＡｉについて採取された指紋画像を登録指紋画像として登録する（ステップＢ４）。なお、クラス別登録画像データ１２ｂに登録される登録指紋画像は、照合処理に用いられる照合アルゴリズムに応じたデータ形式に変換されているものとする。
【００３４】
ここで、ＣＰＵ１１は、予め決められた所定回数（Ｊ回）の登録指紋画像の採取が完了しているか判別し（ステップＢ５）、この回数の採取が完了していなければ、前述と同様にして指紋画像を採取して、その画像の平均値を算出して該当するクラスに登録指紋画像として登録する（ステップＢ１〜Ｂ４）。この際、指紋画像を異なる採取状況下において複数回採取することが望ましい。
【００３５】
生体画像読み取り装置１６によって採取される指紋画像は、生体画像読み取り装置１６における読み取り状態や指先に汗をかいてるか否かなどによって変化するため、１人のユーザについて異なる採取状況で指紋画像を採取すれば、異なる複数のクラスに該当する指紋画像を採取することができる。通常、指先に汗をかいている場合には画像の平均値が低い暗い画像となり、指先が乾燥している（荒れている）場合には画像の平均値が高い明るい画像となる。
【００３６】
一般に、指紋画像の照合を行う際の登録指紋画像と照合指紋画像との類似度と画像の平均値との間には相関があり、画像の平均値が同じ登録指紋画像と照合指紋画像とを比較照合した方が照合率を高くすることができる。従って、１人のユーザについて異なる複数のクラスに登録指紋画像を登録しておくことで、後述する照合処理を実行する際に採取される指紋画像に変動がある場合、すなわち指紋画像を採取するたびに画像の平均値が変化する場合であっても、同じような平均値の指紋画像同士で照合を行うことができるようになる。
【００３７】
ＣＰＵ１１は、所定回数（Ｊ回）の登録指紋画像の採取が完了すると、登録指紋画像の登録処理を終了する（ステップＢ５、Ｙｅｓ）。なお、登録指紋画像の採取を予め決められたＪ回行うものとしているが、ユーザが任意に回数を設定しても良いし、複数のクラスに対して登録指紋画像が登録されるまで、指紋画像の登録をユーザに対して要求するようにしても良い。
【００３８】
次に、第１実施形態における照合処理について、図６に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００３９】
まず、ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって処理対象とする指紋画像（照合指紋画像）の採取を実行させる（ステップＣ１）。生体画像読み取り装置１６は、指紋接触面に接触された指先部分を光学的にスキャンして指紋画像を読み取り、照合指紋画像のデータをＲＡＭ１３に格納する。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納された照合指紋画像に対して補正処理を行う。補正処理では、デジタル化された指紋画像に対して、例えばゆがみやノイズを除き、拡大、縮小、回転などの画像処理を施す。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１１は、補正処理が施された照合指紋画像データをもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の平均値を算出する（前述した［数１］参照）（ステップＣ２）。
【００４１】
ＣＰＵ１１は、指紋画像から算出した画像の平均値に該当する、クラス別登録画像データ１２ｂのクラスＡｉ（ここではｉ＝１〜５の何れか）に登録指紋画像が登録されているかを判別する（ステップＣ３）。ここで照合指紋画像の平均値に該当するクラスＡｉに登録指紋画像が登録されている場合には（ステップＣ３，Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１は、この該当クラスＡｉに登録された登録指紋画像を用いて照合指紋画像について照合を実行し（ステップＣ４）、その照合結果を出力する（ステップＣ８）。ここでは、実際に採取された照合指紋画像の平均値と同じクラスの登録指紋画像を用いて照合が行われることで、精度の良い照合が実現される。
【００４２】
一方、照合指紋画像の平均値に該当するクラスＡｉに登録指紋画像が登録されていない場合には（ステップＣ３，Ｎｏ）、該当するクラスＡｉの他のクラス、好ましくはクラスＡｉに最も近いクラスに登録された登録指紋画像を用いて照合指紋画像について照合を実行する（ステップＣ５）。
【００４３】
例えば、照合指紋画像の平均値がクラスＡ３であるとき、クラスＡ３に登録指紋画像が登録されていなければ、クラスＡ２またはＡ４の登録指紋画像を用いて照合し（両方のクラスに登録されていた登録画像データを用いて照合しても良い）、さらにクラスＡ２，Ａ４にも登録指紋画像が登録されていなければ、クラスＡ１またはクラスＡ５に登録されている登録指紋画像を用いて照合を行う。
【００４４】
こうして、照合指紋画像の平均値に該当するクラスに登録指紋画像が登録されていなくても、該当クラスに近いクラスを優先して、そのクラスの登録指紋画像を用いて照合を行うことで、照合率の低下を少なくすることができ、また照合の結果が出るまで時間を短縮して効率的な照合を実現することができる。
【００４５】
ここで、照合に失敗した場合には（ステップＣ６，Ｎｏ）、ＣＰＵ１１は、照合結果として照合失敗であることを出力する（ステップＣ８）。
【００４６】
これに対して、照合に成功した場合には（ステップＣ６，Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１は、照合指紋画像を新たな登録指紋画像として登録する（ステップＣ７）。ＣＰＵ１１は、ステップＣ２において算出した照合指紋画像の平均値に該当するクラスに対して、照合指紋画像を登録画像としてクラス別登録画像データ１２ｂに登録する。そして、ＣＰＵ１１は、照合結果として照合成功（ＯＫ）であることを出力する（ステップＣ８）。
【００４７】
こうして、照合指紋画像の平均値に該当するクラスに登録指紋画像が登録されていなかった場合、照合結果が照合成功（ＯＫ）であれば、照合指紋画像を該当クラスに登録指紋画像として登録するので、それ以降の照合時には、この登録した登録指紋画像を用いることが可能となり、他のクラスの登録指紋画像を用いる必要がなくなる。従って、照合指紋画像の変化に対応することことができ照合精度の向上を図ることができる。
【００４８】
図７は、第１実施形態における照合処理を説明するための図である。
画像照合装置１０は、登録処理の実行時（ｄ０）にクラスＡ２，Ａ５の登録指紋画像（Ｅ（Ａ２），Ｅ（Ａ５））を登録しているものとする。第１回目の照合時（ｄ１）に採取した照合指紋画像の平均がクラスＡ２に該当する場合、この照合指紋画像（Ｖ（Ａ２））に対して、クラスＡ２の登録指紋画像（Ｅ（Ａ２））と照合する（図７（１））。第２回目の照合時（ｄ２）に採取した照合指紋画像の平均がクラスＡ５に該当する場合、この照合指紋画像（Ｖ（Ａ５））に対して、クラスＡ５の登録指紋画像（Ｅ（Ａ５））と照合する（図７（２））。こうして、各照合時に採取された照合指紋画像について、その都度、照合指紋画像の平均値と同じクラスの登録指紋画像と照合が実行される。
【００４９】
このようにして、第１実施形態の画像照合装置１０では、照合指紋画像の平均値に該当するクラスに登録された登録指紋画像を用いて照合を実行するので、照合率の向上を図ることができる。
【００５０】
なお、前述した説明では、図５のフローチャートに示すように、１回の登録処理において複数の登録指紋画像を一括して採取しているが（Ｊ回）、登録処理を時間を空けて複数回実行することでＪ回の登録指紋画像の採取を行うようにしても良い。
【００５１】
（第２実施形態）
第１実施形態では、指紋データベース１２ａに登録された指紋画像をもとに生成された画像の平均値のヒストグラムに基づいて、画像の平均値を複数のクラスに分けているが、第２実施形態では、画像の平均値だけでなく画像の画素値の標準偏差σ（あるいは分散値（標準偏差σの二乗値））を用いてクラス分けをする。すなわち、登録指紋画像と照合指紋画像の画像の平均値が同じであるが、標準偏差の差（コントラストの違い）が大きい性質の異なる指紋画像の照合に対応できるようにする。
【００５２】
第２実施形態では、指紋データベース１２ａに登録された多数の指紋画像のそれぞれについて、画素値の標準偏差を求めて、その画素値の標準偏差のヒストグラム（頻度分布）を生成する。そして、このヒストグラムに基づく標準偏差σから画素値の標準偏差を複数のクラスに分ける。登録指紋画像を採取する際には、登録指紋画像の平均値の他に、画素値の標準偏差を算出して、画像の平均値と画素値の標準偏差の組み合わせによるクラスの何れに該当するかを判別し、そのクラスに対応づけて登録指紋画像データ（以下、登録指紋画像と称する）を登録する。図８には、画像の平均値と画素値の標準偏差の組み合わせによるクラス分けを示している。各クラスを（Ａｉ，σｋ）で表している。図８に示す例では、図８（ａ）に示すように画像の平均値が５つのクラスＡｉ（ｉ＝１〜５）に分けられ、画素値の標準偏差が５つのクラスσｋ（ｋ＝１〜５）に分けられている。従って、画像の平均値と画素値の標準偏差の組み合わせにより、図８（ｃ）に示すように、２５のクラス（（Ａｉ，σｋ）ｉ＝１〜５、ｋ＝１〜５））が設けられる。図９には、クラス毎に登録指紋画像が登録されたクラス別登録画像データ１２ｂを示している。図９に示すように、２５のクラス（（Ａｉ，σｋ）ｉ＝１〜５、ｋ＝１〜５））のそれぞれに対応する登録指紋画像が登録されることを表している。
【００５３】
なお、画素値の標準偏差は、画像の平均値の場合と同様に指紋画像中の有効領域のみを対象として算出するものとする。
【００５４】
多数の指紋画像について画素値の標準偏差を算出し、ヒストグラムを作成すると、例えば図８（ｂ）に示すような分布となる。すなわち、指紋画像のコントラストの違いによって標準偏差が異なる。
【００５５】
図１０には、第２実施形態における指紋データベース１２ａに登録された指紋画像をもとにした画素値の標準偏差のヒストグラムを作成する処理のフローチャートを示している。
【００５６】
まず、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３の作業エリアに記憶される、指紋データベース１２ａに登録された指紋画像から求まる画素値の標準偏差σ（ｆ）に対する頻度値を「０」にリセットする（ステップＤ１）。
【００５７】
ＣＰＵ１１は、指紋データベース１２ａ内の１つの指紋画像を読み出して（ステップＤ２）、各画素の平均値ａ（ｆ）を、例えば第１実施形態と同様にして算出する（ステップＤ３）。なお、画像の平均値をもとにした処理については、第１実施形態と同様にして実行されるものとして以下の説明を省略する。
【００５８】
また、ＣＰＵ１１は、指紋データベース１２ａから読み出した指紋画像について、画素値の標準偏差σ（ｆ）を以下に示す式（２）に従って算出する。
【００５９】
【数３】
2004213097.tif 000005
ＣＰＵ１１は、対象とする指紋画像について算出された画素値の標準偏差σ（ｆ）の頻度値に１を加える（ステップＤ５）。
【００６０】
ここで、指紋データベース１２ａに登録された全ての指紋画像について全て処理を終了していなければ（ステップＤ６，Ｎｏ）、次の指紋画像を読み出して、同様に画像の平均値と画素値の標準偏差を算出して、その画素値の標準偏差σ（ｆ）についての頻度値を加算していく（ステップＤ２〜Ｄ６）。
【００６１】
こうして、指紋データベース１２ａに登録された全ての指紋画像についての処理が終了すると（ステップＤ６，Ｙｅｓ）、図８（ｂ）に示すような、画素値の標準偏差ヒストグラムのデータが生成されたことになる。ＣＰＵ１１は、ヒストグラムのデータをもとに標準偏差σ（ｆ）の標準偏差σ（σ（ｆ））を計算を実行し（ステップＤ７）、標準偏差σ（σ（ｆ））による適当な幅でクラス分けを行う（ステップＤ８）。
【００６２】
例えば、図８及び図９に示すように、標準偏差σ（σ（ｆ））をもとに画素値の標準偏差を５つのクラスσ１〜σ５にクラスを分けたものとする。ＣＰＵ１１は、画素値の標準偏差のヒストグラムをもとにしたクラスと、画像の平均値のヒストグラムをもとにしたクラスの組み合わせによるクラス分けをクラス別登録画像データ１２ｂに設定する。
【００６３】
なお、第２実施形態においても、画像照合装置１０とは別の装置（あるいはシステム）において同様にして画素値の標準偏差のクラス分けをして、画像照合装置１０のクラス別登録画像データ１２ｂに設定するようにしても良い。
【００６４】
次に、第２実施形態における登録指紋画像の登録処理について、図１１に示すフローチャートを参照しながら説明する。登録処理は、個人認証の対象となるユーザのそれぞれについて実行し、ユーザ個々の登録指紋画像をクラス別登録画像データ１２ｂに登録する。
【００６５】
ＣＰＵ１１は、第１実施形態と同様にして、生体画像読み取り装置１６によって登録対象とする生体画像の採取を実行させる（ステップＥ１）。
【００６６】
次に、ＣＰＵ１１は、採取され補正処理が施された指紋画像データをもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の平均値を算出する（前述した［数１］参照）（ステップＥ２）。また、ＣＰＵ１１は、指紋画像データをもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の標準偏差を算出する（前述した［数３］参照）（ステップＥ３）。
【００６７】
ＣＰＵ１１は、指紋画像から算出した画像の平均値と画素値の標準偏差に該当するクラス（Ａｉ，σｋ）（ここではｉ＝１〜５、ｋ＝１〜５の組み合わせの何れか）について、クラス別登録画像データ１２ｂに既に登録指紋画像が登録されているかを判別する（ステップＥ４）。ここで該当するクラス（Ａｉ，σｋ）に登録指紋画像が登録されていない場合には、該当するクラス（Ａｉ，σｋ）について採取された指紋画像を登録指紋画像として登録する（ステップＥ５）。なお、クラス別登録画像データ１２ｂに登録される登録指紋画像は、照合処理に用いられる照合アルゴリズムに応じたデータ形式に変換されているものとする。
【００６８】
ここで、ＣＰＵ１１は、予め決められた所定回数（Ｊ回）の登録指紋画像の採取が完了しているか判別し（ステップＥ６）、この回数の採取が完了していなければ、前述と同様にして指紋画像を採取して、その画像の平均値と画素値の標準偏差を算出して該当するクラスに登録指紋画像として登録する（ステップＥ１〜Ｅ５）。この際、第１実施形態と同様に、指紋画像を異なる採取状況下において複数回採取することが望ましい。
【００６９】
ＣＰＵ１１は、所定回数（Ｊ回）の登録指紋画像の採取が完了すると、登録指紋画像の登録処理を終了する（ステップＥ６、Ｙｅｓ）。なお、登録指紋画像の採取を予め決められたＪ回行うものとしているが、ユーザが任意に回数を設定しても良いし、複数のクラスに対して登録指紋画像が登録されるまで、指紋画像の登録をユーザに対して要求するようにしても良い。
【００７０】
次に、第２実施形態における照合処理について、図１２に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００７１】
まず、ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって処理対象とする指紋画像（照合指紋画像）の採取を第１実施形態と同様にして実行させる（ステップＦ１）。
【００７２】
次に、ＣＰＵ１１は、補正処理が施された照合指紋画像をもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の平均値を算出する（前述した［数１］参照）（ステップＦ２）。また、ＣＰＵ１１は、照合指紋画像をもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の標準偏差を算出する（前述した［数３］参照）（ステップＦ３）。
【００７３】
ＣＰＵ１１は、指紋画像から算出した画像の平均値と画素値の標準偏差の組み合わせに該当するクラス別登録画像データ１２ｂのクラス（Ａｉ，σｋ）に登録指紋画像が登録されているかを判別する（ステップＦ４）。ここで該当するクラス（Ａｉ，σｋ）に登録指紋画像が登録されている場合には（ステップＦ４，Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１は、この該当クラス（Ａｉ，σｋ）に登録された登録指紋画像を用いて照合指紋画像について照合を実行し（ステップＦ５）、その照合結果を出力する（ステップＦ９）。ここでは、実際に採取された照合指紋画像の平均値及び画素値の標準偏差と同じクラスの登録指紋画像を用いて照合が行われることで、精度の良い照合が実現される。
【００７４】
一方、照合指紋画像に該当するクラス（Ａｉ，σｋ）に登録指紋画像が登録されていない場合には（ステップＦ４，Ｎｏ）、該当するクラス（Ａｉ，σｋ）の他のクラス、好ましくは該当するクラス（Ａｉ，σｋ）と最も近いクラスに登録された登録指紋画像を用いて照合指紋画像について照合を実行する（ステップＦ６）。
【００７５】
例えば、照合指紋画像の平均値と画素値の標準偏差の組みがクラス（Ａ３，σ３）であるとき、クラス（Ａ３，σ３）に登録指紋画像が登録されていなければ、クラス（Ａ３，σ２）または（Ａ３，σ４）の登録指紋画像を用いて照合し（両方のクラスに登録されていた登録画像データを用いて照合しても良い）、さらにクラス（Ａ３，σ２）（Ａ３，σ４）にも登録指紋画像が登録されていなければ、クラス（Ａ２，σ３）または（Ａ４，σ３）に登録されている登録指紋画像を用いて照合を行う。さらに、クラス（Ａ２，σ３）（Ａ４，σ３）にも登録指紋画像が登録されていなければ、クラス（Ａ２，σ２）（Ａ４，σ２）（Ａ２，σ４）（Ａ４，σ４）の何れか（あるいは複数の）登録指紋画像を用いて照合を行う。なお、前述した登録指紋画像が登録されたクラスの選択は一例であって、照合指紋画像に対する（Ａｉ，σｋ）に応じて、所定の規則に従って順次他のクラスを照合対象として選択すれば良い。
【００７６】
こうして、照合指紋画像の平均値と画素値の標準偏差の組みに該当するクラスに登録指紋画像が登録されていなくても、該当クラスに近いクラスを優先して、そのクラスの登録指紋画像を用いて照合を行うことで、照合率の低下を少なくすることができ、また照合の結果が出るまで時間を短縮して効率的な照合を実現することができる。
【００７７】
ここで、照合に失敗した場合には（ステップＦ７，Ｎｏ）、ＣＰＵ１１は、照合結果として照合失敗であることを出力する（ステップＦ９）。
【００７８】
これに対して、照合に成功した場合には（ステップＦ７，Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１は、照合指紋画像を新たな登録指紋画像として登録する（ステップＦ８）。ＣＰＵ１１は、照合指紋画像をもとに算出した画像の平均値と画素値の標準偏差の組みに該当するクラスに対して、照合指紋画像を登録画像としてクラス別登録画像データ１２ｂに登録する。そして、ＣＰＵ１１は、照合結果として照合成功（ＯＫ）であることを出力する（ステップＦ９）。
【００７９】
こうして、照合指紋画像の平均値と画素値の標準偏差の組みに該当するクラスに登録指紋画像が登録されていなかった場合、照合結果が照合成功（ＯＫ）であれば、照合指紋画像を該当クラスに登録指紋画像として登録するので、それ以降の照合時には、この登録した登録指紋画像を用いることが可能となり、他のクラスの登録指紋画像を用いる必要がなくなる。従って、照合指紋画像の変化に対応することことができ照合精度の向上を図ることができる。
【００８０】
このようにして、第２実施形態の画像照合装置１０では、照合指紋画像の平均値と画素値の標準偏差の組みに該当するクラスに登録された登録指紋画像を用いて照合を実行するので、照合率の向上を図ることができる。
【００８１】
なお、前述した説明では、図１１のフローチャートに示すように、１回の登録処理において複数の登録指紋画像を一括して採取しているが（Ｊ回）、登録処理を時間を空けて複数回実行することでＪ回の登録指紋画像の採取を行うようにしても良い。
【００８２】
次に、第１及び第２実施形態において、生体画像読み取り装置１６から読み取られた指紋画像の異常をチェックするためのチェック処理について、図１３に示すフローチャートを参照しながら説明する。図１３に示すチェック処理は、登録処理あるいは照合処理の際に実行される。
【００８３】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって生体画像の採取を実行させる（ステップＧ１）。生体画像読み取り装置１６は、指紋接触面に接触された指先部分を光学的にスキャンして指紋画像を読み取り、指紋画像データをＲＡＭ１３に格納する。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納された指紋画像データに対して補正処理を行う。補正処理では、デジタル化された指紋画像データに対して、例えばゆがみやノイズを除き、拡大、縮小、回転などの画像処理を施す。
【００８４】
次に、ＣＰＵ１１は、補正処理が施された指紋画像のデータをもとに、指紋画像中の有効領域を対象として画素値の平均値を算出する（前述した［数１］参照）（ステップＧ２）。
【００８５】
ここで、ＣＰＵ１１は、平均値が標準的な範囲に入っているかを判別する（ステップＧ３）。例えば、指紋データベース１２ａに登録された多数の指紋画像をもとに生成したヒストグラムから標準的な画素値の平均値と標準偏差σが算出される。そして、指紋画像を採取した際にその平均値が標準的な平均値から例えば３σ以上離れている場合には、標準的な範囲に入っていないものと判別する。
【００８６】
標準的な範囲に入っていると判別できた場合には（ステップＧ３，Ｎｏ、Ｇ４）、ＣＰＵ１１は、登録処理あるいは照合処理を継続して実行する。
【００８７】
一方、標準的な範囲に入っていないと判別できた場合には（ステップＧ４）、ＣＰＵ１１は、指紋画像の採取時に何らかの異常があっものと見なして、再度、画像の採取をユーザに要求するメッセージを表示装置１５において表示させる（あるいはアラーム音を出力させる）（ステップＧ５）。
【００８８】
例えば、指紋画像の平均値が「標準の平均値＋３σ」以上の場合には（画像が明るい）、指先が乾きすぎていることが考えられるので、例えば「少し指先を湿らせてください」のメッセージを出力し、逆に「標準の平均値−３σ」以下の場合には（画像が暗い）、例えば「指先を拭いてみてください」のメッセージを出力する。ユーザは、画像照合装置１０により出力されたメッセージに気をつけて指紋画像の再採取をすることができる（ステップＧ６）。そして、ＣＰＵ１１は、登録処理あるいは照合処理を継続して実行する。なお、再採取された指紋画像についても、同様にしてチェックを行ない、正常な指紋画像が採取されるまで繰り返すようにしても良い（この場合、回数の上限を決めて、その回数を超えた場合には処理を中止するようにしても良い）。
【００８９】
こうして、採取された指紋画像に異常があった場合に、採取された画像の状況がユーザに把握できるメッセージを出力することができるので、異常に対して正しく対応して指紋画像を再採取することができる。従って、ユーザが何も知らずに再採取を行う場合よりも、正常な指紋画像の採取の成功率を高めることができる。
【００９０】
なお、前述した第２実施形態では、画像の平均値と画素値の標準偏差をもとにしてクラス分けしているが、画素値の標準偏差のみに基づいてクラス分けをしても良い。この場合、照合指紋画像の画素値の標準偏差を算出し、この標準偏差に該当するクラスに対応づけて登録された登録指紋画像との照合を行うものとする。
【００９１】
また、本発明は、前述した各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、前述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組み合わせて実施しても良い。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られるので有れば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００９２】
また、前述した各実施形態において記載した処理は、コンピュータに実行させることのできる画像照合プログラムとして、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで各種装置に提供することができる。また、通信媒体により伝送して各種装置に提供することも可能である。画像照合装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録された画像照合プログラムを読み込み、または通信媒体を介して画像照合プログラムを受信し、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
【００９３】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、複数のクラスのそれぞれに対応して照合元とする登録画像を記憶し、照合対象として読み取られた照合画像に該当するクラスと対応して記憶された登録画像を用いて照合を行うので、照合画像の変化に対応し、効率的な照合を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態における画像照合装置１０の構成を示すブロック図。
【図２】第１実施形態におけるクラス毎に登録指紋画像が登録されたクラス別登録画像データ１２ｂを示す図。
【図３】指紋データベース１２ａに登録された多数の指紋画像について画素の平均値をもとに生成されたヒストグラムの一例を示す図。
【図４】第１実施形態における指紋データベース１２ａに登録された指紋画像をもとに画像の平均値のヒストグラムを作成する処理のフローチャート。
【図５】第１実施形態における登録指紋画像の登録処理について説明するためのフローチャート。
【図６】第１実施形態における照合処理について説明するためのフローチャート。
【図７】第１実施形態における照合処理を説明するための図。
【図８】第２実施形態における画像の平均値と画素値の標準偏差の組み合わせによるクラス分けを示す図。
【図９】第２実施形態におけるクラス毎に登録指紋画像が登録されたクラス別登録画像データ１２ｂを示す図。
【図１０】第２実施形態における指紋データベース１２ａに登録された指紋画像をもとにした画素値の標準偏差のヒストグラムを作成する処理のフローチャート。
【図１１】第２実施形態における登録指紋画像の登録処理について説明するためのフローチャート。
【図１２】第２実施形態における照合処理について説明するためのフローチャート。
【図１３】第１及び第２実施形態におけるチェック処理について説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
１０…画像照合装置、１１…ＣＰＵ、１２…記憶装置、１２ａ…指紋データベース、１２ｂ…クラス別登録画像データ、１３…ＲＡＭ、１４…キー入力装置、１５…表示装置、１６…生体画像読み取り装置。
【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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