(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録指紋画像と照合指紋画像とを比較して同一性を判定する指紋照合装置であって、
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から指紋隆線を抽出する隆線抽出手段と、
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された１つの特徴点から一定範囲にある他の特徴点に向かうベクトルを設定するベクトル設定手段と、
前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとこのベクトルを横切る前記隆線抽出手段によって抽出された指紋隆線とのなす角度を算出し、この角度を隆線方向とする隆線方向算出手段と、
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれにおいて前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを比較すると共に前記隆線方向算出手段により算出された指紋隆線の方向を比較して、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像の同一性を判定する判定手段と
を具備したことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれから、前記ベクトル設定手段によって設定されたベクトルの特徴量として、ベクトルの水平成分、垂直成分、ベクトル長を算出するベクトル特徴量算出手段をさらに具備し、
前記判定手段は、前記ベクトル特徴量算出手段によって算出されたベクトルの特徴量を比較して、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像の同一性を判定することを特徴とする請求項１記載の指紋照合装置。
【請求項３】
前記隆線方向算出手段は、
前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルの中間点の最近傍にある指紋隆線を選定し、
この選定した指紋隆線と前記ベクトルとの交点から指紋隆線上を所定範囲内まで追跡して点を算出し、
前記交点から前記点へのベクトルと前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとのなす角度を求めて、前記指紋隆線の方向とすることを特徴とする請求項１記載の指紋照合装置。
【請求項４】
前記隆線方向算出手段は、
前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを横切る複数の指紋隆線のうち、前記１つの特徴点か前記他の特徴点の何れか１つの最近傍にある指紋隆線を選定し、
この選定した各指紋隆線と前記ベクトルとの交点から指紋隆線上を所定範囲内まで追跡して点を算出し、
前記交点から前記点へのベクトルと前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとのなす角度を求めて、前記指紋隆線の方向とすることを特徴とする請求項１の指紋照合装置。
【請求項５】
前記隆線方向算出手段は、
前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを横切る複数の指紋隆線を選択し、
この選択した複数の指紋隆線のそれぞれについて、前記指紋隆線と前記ベクトルとの交点から指紋隆線上を所定範囲内まで追跡して点を算出し、
前記交点から前記点へのベクトルと前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとのなす角度の平均値を求めて、前記指紋隆線の方向とすることを特徴とする請求項１記載の指紋照合装置。
【請求項６】
登録指紋画像と照合指紋画像とを比較して同一性を判定する指紋照合方法であって、
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から指紋隆線を抽出する隆線抽出行程と、
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの前記指紋画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出行程と、
前記特徴点抽出行程によって抽出された１つの特徴点から一定範囲にある他の特徴点に向かうベクトルを設定するベクトル設定行程と、
前記ベクトル設定行程により設定されたベクトルとこのベクトルを横切る前記隆線抽出行程によって抽出された指紋隆線とのなす角度を算出し、この角度を隆線方向とする隆線方向算出行程と、
前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれにおいて前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを比較すると共に前記隆線方向算出行程により算出された指紋隆線の方向を比較して、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像の同一性を判定する判定行程と
を有したことを特徴とする指紋照合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、登録指紋画像と照合指紋画像とを比較して同一性を判定する指紋照合装置、指紋照合方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の指紋照合装置では、入力された指紋画像から指紋隆線を検出した後に、指紋隆線の分岐点や端点といった特徴点を抽出し、その特徴点の位置関係から登録された指紋画像（登録指紋画像）と照合対象として入力された指紋画像（照合指紋画像）の同一性を判断する手法が一般的である。
【０００３】
しかし、特徴点だけによる判断では照合判定を誤ることもあるため、特徴点以外の要素を考慮して、登録指紋画像と照合指紋画像との同一性を判定する指紋照合装置も考えられている（例えば特許文献１，２参照）。
【０００４】
特許文献１に記載された指紋照合装置では、指紋画像から指のしわや傷を抽出し、そのしわや傷に関連した特徴点の情報を、指紋隆線の特徴点の情報と共に指紋データとして用いて照合を行う。
【０００５】
また、特許文献２に記載された指紋照合装置では、指紋画像から特徴点（端点、分岐点）を抽出し、特徴点の位置と種類の他、渦点などの特異点の種類と方向を検出して照合を行う。
【特許文献１】特開２００５−３５２７１２号公報
【特許文献２】特開平１１−３９４７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように従来の指紋照合装置では、特徴点だけではなく他の情報を用いて照合を行っている。
【０００７】
しかしながら、特許文献１において特徴点以外の特徴としている指のしわや傷は、指紋画像に必ず存在する訳ではないため、これらの特徴を用いた照合ができない指紋画像が存在してしまう。
【０００８】
また、特許文献２においては特異点を検出し、この特異点の種類と方向を特徴としているが、特異点についても指紋画像に必ず存在する訳ではないため、これらの特徴を用いた照合ができない指紋画像が存在してしまう。
【０００９】
本発明の課題は、指紋画像から抽出される特徴点と指紋隆線との関係を特徴量として照合することで、照合判定の精度を向上させることが可能な指紋照合装置、指紋照合方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１記載の発明は、登録指紋画像と照合指紋画像とを比較して同一性を判定する指紋照合装置であって、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から指紋隆線を抽出する隆線抽出手段と、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段によって抽出された１つの特徴点から一定範囲にある他の特徴点に向かうベクトルを設定するベクトル設定手段と、前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとこのベクトルを横切る前記隆線抽出手段によって抽出された指紋隆線とのなす角度を算出し、この角度を隆線方向とする隆線方向算出手段と、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれにおいて前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを比較すると共に前記隆線方向算出手段により算出された指紋隆線の方向を比較して、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像の同一性を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれから、前記ベクトル設定手段によって設定されたベクトルの特徴量として、ベクトルの水平成分、垂直成分、ベクトル長を算出するベクトル特徴量算出手段をさらに具備し、前記判定手段は、前記ベクトル特徴量算出手段によって算出されたベクトルの特徴量を比較して、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像の同一性を判定することを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記隆線方向算出手段は、前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルの中間点の最近傍にある指紋隆線を選定し、この選定した指紋隆線と前記ベクトルとの交点から指紋隆線上を所定範囲内まで追跡して点を算出し、前記交点から前記点へのベクトルと前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとのなす角度を求めて、前記指紋隆線の方向とすることを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記隆線方向算出手段は、前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを横切る複数の指紋隆線のうち、前記１つの特徴点か前記他の特徴点の何れか１つの最近傍にある指紋隆線を選定し、この選定した各指紋隆線と前記ベクトルとの交点から指紋隆線上を所定範囲内まで追跡して点を算出し、前記交点から前記点へのベクトルと前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとのなす角度を求めて、前記指紋隆線の方向とすることを特徴とする。
【００１４】
請求項５記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記隆線方向算出手段は、前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを横切る複数の指紋隆線を選択し、この選択した複数の指紋隆線のそれぞれについて、前記指紋隆線と前記ベクトルとの交点から指紋隆線上を所定範囲内まで追跡して点を算出し、前記交点から前記点へのベクトルと前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルとのなす角度の平均値を求めて、前記指紋隆線の方向とすることを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、登録指紋画像と照合指紋画像とを比較して同一性を判定する指紋照合方法であって、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から指紋隆線を抽出する隆線抽出行程と、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれの前記指紋画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出行程と、前記特徴点抽出行程によって抽出された１つの特徴点から一定範囲にある他の特徴点に向かうベクトルを設定するベクトル設定行程と、前記ベクトル設定行程により設定されたベクトルとこのベクトルを横切る前記隆線抽出行程によって抽出された指紋隆線とのなす角度を算出し、この角度を隆線方向とする隆線方向算出行程と、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像のそれぞれにおいて前記ベクトル設定手段により設定されたベクトルを比較すると共に前記隆線方向算出行程により算出された指紋隆線の方向を比較して、前記登録指紋画像と前記照合指紋画像の同一性を判定する判定行程とを有したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、登録指紋画像と照合指紋画像のそれぞれの指紋画像から抽出される特徴点と指紋隆線との関係、すなわち特徴点間のベクトルとこのベクトルを横切る指紋隆線の方向を比較することで、照合判定の精度を向上させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
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。  
図１は、本実施形態における指紋照合装置の構成を示すブロック図である。  
図１に示すように、本実施形態における指紋照合装置は、制御部１０、表示部１２、キー入力部１４、画像読取部１６、記憶装置２０、及びＲＡＭ２２を有している。
【００２０】
制御部１０は、装置全体の制御を司るもので、プロセッサやプログラムやデータを記憶するメモリ等を含んで構成される。制御部１０は、各種プログラムをプロセッサにより実行することにより各種機能を実現する。本実施形態では、登録プログラム２０ａにより登録処理を実行することで、画像読取部１６により検出される指紋画像データをもとに登録画像データを生成して記憶装置２０に記憶させる。また、照合プログラム２０ｂにより照合処理を実行することにより、画像読取部１６により検出される照合用の指紋画像データが、登録処理によって登録された登録画像データと一致しているかを判定するための照合を行う。
【００２１】
表示部１２は、制御部１０の制御のもとで、例えば液晶ディスプレイにおいて各種データを表示する。
【００２２】
キー入力部１４は、制御部１０の制御のもとで、ユーザ操作に応じて各種指示を入力する。キー入力部１４は、例えば複数キー（ボタン）に対する入力操作の他、ポインティングデバイス等の他の入力デバイスに対する操作に応じたユーザからの指示を入力して制御部１０に通知する。
【００２３】
画像読取部１６は、指紋画像を検出して制御部１０に出力する。
【００２４】
記憶装置２０は、プログラムや各種データを記憶するためのもので、ＲＯＭ、ハードディスク装置、フラッシュメモリ等により構成される。記憶装置２０に記憶されるプログラムとしては、指紋画像を登録する登録処理のための登録プログラム２０ａ、照合用の指紋画像と登録された指紋画像とを照合する照合処理のための照合プログラム２０ｂを含む。また、記憶装置２０は、登録処理によって登録される登録画像データ２０ｃなどが記憶される。登録画像データ２０ｃは、複数の人物から採取された指紋画像をもとに生成された登録画像データが含まれている。本実施形態における登録画像データ２０ｃは、指紋画像から抽出された特徴量を表すデータを含んでいる（詳細については図６に示す）。
【００２５】
ＲＡＭ２２は、制御部１０による処理の対象とするデータを記憶するもので、例えば照合処理に用いるために記憶装置２０から読み出された登録画像データ２２ａや、画像読取部１６から読み取られた照合対象とする照合画像データ２２ｂの他、照合処理の実行に伴う各種データなどが記憶される。
【００２６】
次に、本実施形態における指紋照合装置の動作について説明する。  
まず、指紋画像を登録するための登録処理について、図２、図３、及び図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００２７】
図２は、登録処理全体の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【００２８】
まず、制御部１０は、画像読取部１６によって登録対象とする指紋画像の読取を実行する（ステップＡ１）。
【００２９】
制御部１０は、画像読取部１６により読み取られた指紋画像に対して２値化及び細線化の画像処理を施して、指紋隆線のパターンを表す画像を生成する（ステップＡ２）。
【００３０】
次に、制御部１０は、指紋隆線の画像中から特徴点を抽出する（ステップＡ３）。特徴点としては、例えば指紋隆線が途切れた端点や、指紋隆線が分岐している分岐点を特徴点として抽出する。
【００３１】
図５（ａ）は、指紋画像から抽出される複数の特徴点を概念的に示す図である。図５（ａ）では、破線によって指紋隆線のパターンを表し、複数の特徴点ＥＭ１，ＥＭ２，…ＥＭ８が抽出されたことを示している。通常、特徴点は、画像読取部１６により読み取られた指紋画像の品質が悪い場合、例えば指先にしわや傷などがあったり、特異点の部分の指紋隆線が明瞭でない場合であっても、複数抽出することができる。また、指紋隆線についても一部が不明瞭であったとしても、指紋画像の広い範囲で検出することが可能となっている。本実施形態における指紋照合装置は、後述するように、指紋画像からほぼ確実に抽出される複数の特徴と指紋隆線を利用し、複数の特徴と指紋隆線との関係を特徴量として抽出して照合処理を実行する。
【００３２】
次に、制御部１０は、指紋画像から抽出された各特徴点に対する特徴量を抽出するための特徴量算出処理を実行する（ステップＡ４）。本実施形態における特徴量算出処理では、１つの特徴点から一定範囲にある他の特徴点に向かうベクトルを設定し、このベクトルを横切る指紋隆線の方向を特徴量として算出する。詳細については後述する（図３）。
【００３３】
制御部１０は、特徴量算出処理によって算出された特徴量に関するデータを登録画像データ２０ｃとして記憶装置２０に記憶させる（ステップＡ５）。
【００３４】
次に、図２に示すフローチャート中の特徴量算出処理の詳細について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。図６は、登録画像データとして登録される特徴量データの一例を示している。また、図７及び図８は、特徴量算出処理（隆線方向算出処理）を説明するための指紋隆線パターンの一例を示す図である。
【００３５】
ここでは、図７に示す特徴点Ｍを基準特徴点として、この基準特徴点Ｍに対する特徴量データを算出する場合を例にして説明する。
【００３６】
まず、制御部１０は、指紋隆線パターン中の基準特徴点Ｍからの距離が予め設定された閾値ＴｈＬ以下である近傍特徴点を選定し、この近傍特徴点の総数（特徴点総数）ＴＮｍを算出する（ステップＢ１）。図７に示す例では、基準特徴点Ｍから閾値ＴｈＬ以下の距離にある５つの特徴点が抽出され、特徴点総数ＴＮｍは５となる。
【００３７】
制御部１０は、基準特徴点Ｍから距離が短い順に近傍特徴点を並べて、図７に示すように特徴点ｍ１〜ｍ５とする。ここで、基準特徴点Ｍを基準として各近傍特徴点ｍ１〜ｍ５へ向かうベクトルＶ１〜Ｖ５を設定し、各ベクトルＶ１〜Ｖ５のベクトルの水平成分ＶＸと垂直成分ＶＹ、ベクトル長ＶＬを算出する（ステップＢ２）。
【００３８】
制御部１０は、各ベクトルＶ１〜Ｖ５について、ベクトル長ＶＬが次に長いベクトルとのなす角θを算出する（ステップＢ３）。ここでは、時計回りを正方向とし、単位を［ｄｅｇ］とする。図７に示す例では、ベクトルＶ１とベクトルＶ２とのなす角θ２、ベクトルＶ２とベクトルＶ３とのなす角θ３、ベクトルＶ３とベクトルＶ４とのなす角θ４、ベクトルＶ４とベクトルＶ５とのなす角θ５をそれぞれ算出する。
【００３９】
次に、制御部１０は、隆線方向算出処理を実行して、基準特徴点Ｍから各近傍特徴点ｍ１〜ｍ５へのベクトルを横切る指紋隆線の方向を算出する（ステップＢ４）。
【００４０】
図４は、隆線方向算出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。図８は、隆線方向算出処理を説明するための指紋隆線パターンの一例を示している。図８では、基準特徴点Ｍと１つの近傍特徴点ｍとのベクトルＶｍを示している。
【００４１】
制御部１０は、基準特徴点Ｍから近傍特徴点ｍへのベクトルＶｍと交差する指紋隆線Ｌを選定する。図８では、ベクトルＶｍの中間点×の最近傍にある１本の指紋隆線Ｌを選定する。制御部１０は、ここで選定した指紋隆線ＬとベクトルＶｍとの交差点をＣとし、この交差点Ｃの座標（Ｘc，Ｙc）を算出する（ステップＣ１）。
【００４２】
次に、制御部１０は、ベクトルＶｍのＸ方向と同じ方向へ交差点Ｃから指紋隆線Ｌ上を追跡して、以下の式（１）を満たす追跡点Ｓを算出する。ここで、追跡点Ｓの座標を（ｘ，ｙ）とする。
【数１】
0004735372.tif 000002
【００４３】
なお、ＴｈＤは、交差点Ｃから追跡点Ｓまでの距離Ｄに対して予め設定された上限値である。式（１）を満たす最大値が得られる追跡点Ｓを算出する。ここで追跡点Ｓの座標を（Ｘs，Ｙs）とする。
【００４４】
次に、制御部１０は、ベクトルＣＳを算出する（ステップＣ３）。すなわち、ベクトルＣＳ＝（Ｘs−Ｘc，Ｙs−Ｙc）となる。
【００４５】
制御部１０は、ベクトルＶｍとベクトルＣＳとのなす角度φ（時計回りを正方向とし、単位を［ｄｅｇ］とする）を算出し、これを基準特徴点Ｍから近傍特徴点ｍに向かうベクトルを横切る指紋隆線の方向ＬＤとする（ステップＣ４）。すなわち、ＬＤ＝φとなる。ただし、基準特徴点Ｍから近傍特徴点ｍに向かうベクトルを横切る指紋隆線が存在しない場合には、指紋隆線の方向ＬＤ＝１８０とする。
【００４６】
制御部１０は、特徴量算出処理（隆線方向算出処理）によって算出された各データをもとに、基準特徴点Ｍに対する特徴量データを生成する。  
制御部１０は、以上の特徴量算出処理を、指紋画像から抽出された各特徴点について実行する。そして、制御部１０は、図６に示すように、特徴量データをまとめてコード化し、特徴量データコードとして生成する。登録処理では、特徴量データコードを登録画像データとして記憶する。
【００４７】
特徴量データコードには、図６（ａ）に示すように、指紋画像から抽出された特徴点の総数（特徴点総数ＴＮｍ）と、各特徴点に対する特徴量データ（Ｆ１，…，Ｆｎ（ｎ＝ＴＮｍ））が含まれる。
【００４８】
各特徴量データには、図６（ｂ）に示すように、特徴点の水平方向座標（Ｘ）、垂直方向座標（Ｙ）、端点や分岐点などの特徴点の種類（Ｔ）、方向（Ｄ）、指定範囲内特徴点数（Ｎｍ）、各指定範囲内特徴点に向かうベクトルに関する特徴量（ＶＦ１，…，ＶＦｍ（ｍ＝Ｎｍ））が含まれている。指定範囲内特徴点に向かうベクトルに関する特徴量には、図６（ｃ）に示すように、終点特徴点（指定範囲内特徴点）の種類ＥＴ、終点特徴点の方向ＥＤ、ベクトルの水平成分ＶＸ、垂直成分ＶＹ、ベクトルの長さＶＬ、ベクトルの方向ＶＤ、及びベクトルを横切る隆線方向ＬＤを示す各データが含まれる。
【００４９】
次に、指紋画像を照合するための照合処理について、図９及び図１０に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５０】
図９は、照合処理全体の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【００５１】
まず、制御部１０は、画像読取部１６によって照合対象とする指紋画像の読取を実行する（ステップＤ１）。
【００５２】
制御部１０は、画像読取部１６により読み取られた指紋画像に対して２値化及び細線化の画像処理を施して、指紋隆線のパターンを表す画像を生成する（ステップＤ２）。
【００５３】
次に、制御部１０は、指紋隆線の画像中から特徴点を抽出する（ステップＤ３）。特徴点としては、登録処理と同様にして、例えば指紋隆線が途切れた端点や、指紋隆線が分岐している分岐点を特徴点として抽出する。
【００５４】
図５（ｂ）は、指紋画像から抽出される複数の特徴点を概念的に示す図である。図５（ｂ）では、破線によって指紋隆線のパターンを表し、複数の特徴点ＶＭ１，ＶＭ２，…ＶＭ８が抽出されたことを示している。
【００５５】
次に、制御部１０は、指紋画像から抽出された各特徴点に対する特徴量を抽出するための特徴量算出処理を実行する（ステップＤ４）。なお、照合処理における特徴量算出処理は、登録処理と同様にして実行されるものとして説明を省略する（図２、図３、図４、図７、図８参照）。制御部１０は、特徴量算出処理によって照合用の指紋画像をもとに生成された特徴量コードデータを照合画像データ２２ｂとしてＲＡＭ２２に記憶させる。
【００５６】
次に、制御部１０は、合致判定処理を実行することにより、照合画像データ２２ｂと、記憶装置２０から登録画像データ２０ｃを読み出してＲＡＭ２２に記憶させた（登録画像データ２２ａ）とを比較して、登録指紋画像と照合指紋画像の同一性を判定し、その判定結果を出力する（ステップＤ５，Ｄ６）。
【００５７】
次に、図９に示すフローチャート中の合致判定処理について、図１０に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５８】
以下の説明では、登録画像データ２０ｃ（２２ａ）に含まれる特徴点ＥＭに対する特徴量をＥＭＦ、特徴点ＥＭに対する特徴量ＥＭＦの指定範囲内特徴点に向かうベクトルに関する特徴量をＥＶＦとする。また、照合画像データ２２ｂに含まれる特徴点ＶＭに対する特徴量をＶＭＦ、特徴点ＶＭに対する特徴量ＶＭＦの指定範囲内特徴点に向かうベクトルに関する特徴量をＶＶＦとする。
【００５９】
まず、制御部１０は、照合画像データ２２ｂとの比較対照とする登録画像中の特徴点ＥＭを選定する（ステップＥ１）。
【００６０】
制御部１０は、条件１として、特徴点の種類Ｔ、方向Ｄ、指定範囲内特徴点数（近傍特徴点数）ＴＮｍについて比較を行う（ステップＥ２）。すなわち、制御部１０は、選定した特徴点ＥＭの種類Ｔ、方向Ｄ、指定範囲内特徴点数ＴＮｍと、照合画像データ２２ｂに含まれる最初の特徴点ＶＭの種類Ｔ、方向Ｄ、指定範囲内特徴点数ＴＮｍとをそれぞれ比較する。
【００６１】
種類Ｔについては同一、方向Ｄと指定範囲内特徴点数ＴＮｍについては、両者の差がそれぞれに対して設定された閾値範囲内にある場合に、条件１を満足するものと判定する。
【００６２】
条件１を満足しないと判定した場合（ステップＥ３、Ｎｏ）、制御部１０は、現在対象としている特徴点ＶＭについての合致ベクトル数ＭＶＮ＝０とする（ステップＥ６）。
【００６３】
一方、条件１を満足すると判定した場合（ステップＥ３、Ｙｅｓ）、制御部１０は、登録指紋画像中の特徴点ＥＭから他の指定範囲内特徴点に向かうベクトルと、照合指紋画像中の特徴点ＶＭから他の指定範囲内特徴点に向かうベクトルとの比較、すなわち特徴量ＥＶＦと特徴量ＶＶＦとの比較を行う（ステップＥ４）。制御部１０は、特徴量ＥＶＦと特徴量ＶＶＦとの比較において、条件２として、指定範囲内特徴点に向かうベクトルに関する特徴量に含まれる終点特徴点の種類ＥＴ、終点特徴点の方向ＥＤ、ベクトルの長さＶＬ、ベクトルの方向ＶＤ、及びベクトルを横切る隆線方向ＬＤとをそれぞれ比較する。
【００６４】
種類ＥＴについては同一、終点特徴点の方向ＥＤ、ベクトルの長さＶＬ、ベクトルの方向ＶＤ、及びベクトルを横切る隆線方向ＬＤについては、両者の差がそれぞれに対して設定された閾値範囲内にある場合に、条件２を満足するものと判定する。
【００６５】
制御部１０は、特徴量ＥＶＦと特徴量ＶＶＦのそれぞれに含まれる、各指定範囲内特徴点に向かうベクトルに関する特徴量の全ての組み合わせについて、前述した条件２について判定する。この結果、条件２を満足すると判定されたベクトル（合致ベクトル）があった場合、制御部１０は、この合致ベクトル数を記憶しておく（ステップＥ５）。
【００６６】
次に、制御部１０は、照合画像データ２２ｂに次の特徴点ＶＭがあれば（ステップＥ７、Ｙｅｓ）、この次の特徴点ＶＭについて、前述と同様の処理を実行する（ステップＥ２〜Ｅ５）。以下、照合画像データ２２ｂに含まれる残り全ての特徴点ＶＭについて同様にして処理を実行し、各特徴点ＶＭに対する合致ベクトル数を求める。
【００６７】
そして、全ての特徴点ＶＭについて、ステップＥ１において選定された特徴点ＥＭとの比較が終了すると（ステップＥ７、Ｎｏ）、制御部１０は、合致ベクトル数が最大となった特徴点ＶＭを選択し、この時の合致ベクトル数を特徴点ＥＭとの類似度Ｓとして記憶する（ステップＥ８）。
【００６８】
次に、制御部１０は、登録画像データ２２ａに次の特徴点ＥＭがあれば（ステップＥ９、Ｙｅｓ）、この次の特徴点ＥＭについて、前述と同様の処理を実行する（ステップＥ２〜Ｅ８）。以下、同様にして、照合画像データ２２ｂに含まれる残り全ての特徴点ＥＭについて同様の処理を実行し、各特徴点ＥＭに対する類似度Ｓを求める。
【００６９】
次に、制御部１０は、条件３として、各特徴点ＥＭについて求められた類似度Ｓが予め設定された閾値となっているかを判別する。そして条件３を満足する閾値Ｓの数をカウントする（ステップＥ１０）。
【００７０】
次に、制御部１０は、条件４として、条件３の判別結果をもとにカウントした類似度Ｓの数（特徴点ＥＭの数に相当する）が、登録画像データ２２ａと照合画像データ２２ｂとを同一と判定するための基準値として予め設定された閾値以上となっているかを判別する。
【００７１】
ここで、条件４を満たすと判定された場合には（ステップＥ１１、Ｙｅｓ）、制御部１０は、登録画像データ２２ａと照合画像データ２２ｂとが一致するものと判定する（ステップＥ１２）。
【００７２】
一方、条件４を満たないと判定された場合には（ステップＥ１１、Ｎｏ）、制御部１０は、登録画像データ２２ａと照合画像データ２２ｂとが不一致であると判定する（ステップＥ１３）。
【００７３】
このようにして、照合処理（合致判定処理）では、特徴量ＥＶＦと特徴量ＶＶＦとの比較において、ベクトルを横切る隆線方向ＬＤを条件に含めているので、特徴点の種類、位置、方向についての比較では正確に判定できない場合であっても、より精度良く判定することが可能なる。
【００７４】
なお、前述した説明では、基準特徴点Ｍから近傍特徴点ｍへのベクトルＶｍと交差する１本の指紋隆線の方向を特徴量として抽出するとしているが、ベクトルＶｍに複数の指紋隆線が交差して（横切って）いる場合には、その複数の指紋隆線のそれぞれから方向（角度）を算出して、照合に用いる特徴量として利用しても良い。この場合、全ての指紋隆線を対象としても良いし、一部の複数の指紋隆線を対象としても良い。複数の指紋隆線を選択して方向を算出する場合、それぞれの方向を特徴量としても良いし、方向（角度）の平均値を算出して特徴量としても良い。
【００７５】
また、ベクトルＶｍに交差する中間点と最近傍の指紋隆線を選択して、この指紋隆線の方向を特徴量として抽出するとしているが、基準特徴点Ｍ及び近傍特徴点ｍのそれぞれと最近傍の指紋隆線を選択して方向を抽出しても良い。この場合、それぞれの指紋隆線から算出した方向の平均値を算出して特徴量としても良い。また、基準特徴点Ｍあるいは近傍特徴点ｍの何れか一方に最近傍の指紋隆線を選択して方向を抽出しても良い。
【００７６】
また、ベクトルＶｍと交差する中間点と最近傍の指紋隆線と、基準特徴点Ｍ及び近傍特徴点ｍのそれぞれと最近傍の指紋隆線の３本の指紋隆線を選択し、それぞれの指紋隆線から算出された方向を特徴量としても良い。
【００７７】
また、指紋照合装置を実現するコンピュータに実行させることのできる登録プログラム及び照合プログラムを、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、あるいは通信媒体を通じて提供することができる。登録プログラム及び照合プログラムによりコンピュータの動作を制御することで、前述した実施形態における機能を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施形態における指紋照合装置の構成を示すブロック図。
【図２】登録処理全体の処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図３】特徴量算出処理の詳細について説明するためのフローチャート。
【図４】隆線方向算出処理の詳細を説明するためのフローチャート。
【図５】指紋画像から抽出される複数の特徴点を概念的に示す図。
【図６】登録画像データとして登録される特徴量データの一例を示す図。
【図７】特徴量算出処理を説明するための指紋隆線パターンの一例を示す図。
【図８】特徴量算出処理（隆線方向算出処理）を説明するための指紋隆線パターンの一例を示す図。
【図９】照合処理全体の処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１０】合致判定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】
【００７９】
１０…制御部、１２…表示部、１４…キー入力部、１６…画像読取部、２０…記憶装置、２０ａ…登録プログラム、２０ｂ…照合プログラム、２２…ＲＡＭ、２０ｃ，２２ａ…登録画像データ、２２ｂ…照合画像データ。
【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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