(57)【要約】  【課題】  本発明は、作業メモリが少なく、迅速かつ精度の良い指紋照合が可能な計算機システムなどを提供することを目的とする。  【解決手段】  本発明は、指紋の特徴点に関する情報を入力する入力手段と、指紋情報記憶手段と、類似度算出手段と、第一の位置・回転算出手段と、第二の位置・回転算出手段と、前記第二の位置・回転算出手段が算出した登録指紋と入力指紋との位置及び回転の相違を補正し、補正後の位置、及び回転において、前記類似度算定手段により類似度を算定し、算定された類似度に従って、登録指紋の所有者と、入力指紋の所有者が同一人であるかどうか判断する判定手段と、前記判定手段が判定した判定結果を出力する出力手段と、を具備した指紋照合を行う指紋照合のための計算機システムなどにより上記の課題を解決するものである。  【選択図】  図３
2005149353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋の特徴点に関する情報を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された登録指紋の特徴点に関する情報と、前記入力手段によって入力された入力指紋の特徴点に関する情報とを記憶する指紋情報記憶手段と、
前記登録指紋の特徴点に関する情報と前記入力指紋の特徴点に関する情報から、これら２つの指紋の類似度を求める類似度算出手段と、
前記類似度算出手段を用いて前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値を求める第一の位置算出手段と、前記第一の位置算出手段が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を補正した後、前記類似度算出手段を用いて登録指紋の回転と入力指紋との回転の相違の概略値を求める第一の回転算出手段と、を含み、登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の概略値を求める第一の位置・回転算出手段と、
前記第一の位置・回転算出手段が算出した登録指紋と入力指紋との位置の相違及び回転の相違の概略値と前記類似度算出手段を用いて、前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を前記概略値の近傍の前記第一の位置算定手段に比べて狭い範囲において詳細に求める第二の位置算出手段と、前記第二の位置算出手段が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違に関する情報と前記類似度算出手段を用いて、前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の回転と入力指紋の回転との相違を前記概略値の近傍において、前記第一の回転算定手段に比べて狭い範囲において詳細に求める第二の回転算定手段とを含み、登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値を求める第二の位置・回転算出手段と、
前記第二の位置・回転算出手段が算出した登録指紋と入力指紋との位置及び回転の相違を補正し、補正後の位置、及び回転において、前記類似度算定手段により類似度を算定し、算定された類似度に従って、登録指紋の所有者と、入力指紋の所有者が同一人であるかどうか判断する判定手段と、
前記判定手段が判定した判定結果を出力する出力手段と、
を具備した指紋照合を行う指紋照合のための計算機システム。
【請求項２】
前記第一の位置・回転算出手段の代わりに、前記類似度算出手段を用いて前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値を求める第一の位置算出手段を具備する、請求項１に記載の計算機システム。
【請求項３】
前記指紋の特徴点は、端点、及び分岐点のいずれか又は両方であり、
前記特徴抽出手段が抽出する前記指紋の特徴点に関する情報は、特徴点の端の点の位置情報、及び、特徴点上に所定の間隔を有するように設けられたサンプリングポイントを主点とする線同士のなす角に関する情報である請求項１又は請求項２に記載の計算機システム。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の計算機システムを具備する指紋照合システム。
【請求項５】
指紋センサが読み取りデジタル化された指紋情報からノイズを除去するフィルタ部と、フィルタ部でノイズを除去された指紋情報を二値化する二値化回路と、二値化回路により二値化された指紋情報を細線化する細線化部とを含む前処理部と、
前記前処理部が処理した指紋画像情報から、指紋の特徴点に関する情報を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部が抽出した指紋の特徴点に関する情報を記憶するデータベース部と、
請求項１から請求項３のいずれかに記載の計算機システムと、を具備する指紋照合システム。
【請求項６】
請求項４又は請求項５に記載の指紋照合システムを含む携帯電話。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋照合のための計算機システムなどに関する。より詳しくは、登録指紋と、入力指紋の移動量の差と回転量の差を求める際に、まずそれらの概略値を求め、その後に詳細な移動量の差と回転量の差とを求めることにより、小メモリ化を達成した画期的な指紋照合のための計算機システムなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
指紋照合システムは、人間の持つ指紋がそれぞれ異なることを利用して個人を識別するシステムである。指紋照合システムは、より詳しくは、センサなどの指紋読み取り手段で、照合者の指紋情報を読み取り、予め登録され、加工された指紋情報と、読み取った指紋情報とを照合することにより個人認識を行うシステムである。
【０００３】
図１は、指紋照合システムの例を示す図である。図１に示されるように、指紋照合システム１は、指紋センサ２と、前処理部３と、特徴抽出部４と、複数個のテンプレート６を記憶するデータベース部５と、照合部７と、外部表示部８とを具備する。
【０００４】
以下、図１を用いて指紋照合の例を説明する。指紋照合は、登録と照合の２つの工程からなる。指紋情報を登録する場合は、指紋を指紋センサ２に読み取らせる。指紋センサ２が読み取った指紋情報は、特徴点を抽出される前に前処理部３において、所定の前処理が施される。例えば、指紋情報は、Ａ／Ｄ変換回路でデジタル情報に変換され、フィルタ回路でノイズを減らされ、二値化回路で二値化され、細線化回路で細線化される。特徴抽出部４が、前処理を施された指紋情報から、分岐点９や端点１０などの特徴点に関する情報である特徴情報を抽出する。抽出された特徴情報は、テンプレート(Tem)として、指紋照合システム１内のデータベース部５に記憶される。
【０００５】
先に説明した特徴点は、図２を参照することにより理解できる。図２（ａ）は分岐点９、図２（ｂ）は端点１０を特徴点とする指紋の一部を示す図である。なお、図２（ｃ）は、特徴点を含む指紋を表す図面に代わる写真である。図２（ｃ）に示されるように、指紋は、隆線と呼ばれる様々なパターンで流れる隆起したラインと、隆線の間の谷間とからなる。分岐点９は、そこのＹ接合部で、隆線がひとつの経路から２つの経路に分かれる特徴点である。一方、端点１０は、そこで隆線が終る特徴点である。
【０００６】
指紋の照合を行う場合は、先に説明した登録工程と同様に指紋を指紋センサ２に読み取らせる。指紋センサ２が読み取った指紋情報は、特徴点を抽出される前に前処理部３において、所定の前処理が施される。例えば、指紋情報は、Ａ／Ｄ変換回路でデジタル情報に変換され、フィルタ回路でノイズを減らされ、二値化回路で二値化され、細線化回路で細線化される。特徴抽出部４が、前処理を施された指紋情報から、分岐点９や端点１０などの特徴点に関する情報である特徴情報を抽出する。
【０００７】
照合部７は、照合のために入力された指紋の特徴情報（In）と、予め登録された指紋の特徴情報（Tem）とを照合し、照合結果を出力する。照合部７が特徴情報を照合するアルゴリズムとしては、様々なものがあり、ニーズに応じて工夫されている（「指紋を使用する個人認証システム」Ａ．Ｋ．Ｊａｉｎ，Ｌ．Ｈｏｎｇ，Ｓ．ＰａｋａｎｉｔｉおよびＲ．Ｂｏｌｌｅ；Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ，第８５巻，第９号，１３６５〜１３８８ページ，１９７７（非特許文献１）、「オンライン指紋照合」Ａ．Ｋ．Ｊａｉｎ，Ｌ．ＨｏｎｇおよびＲ．Ｂｏｌｌｅ；ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＰＡＭＩ，第１９巻，第４号，３０２〜３１４ページ，１９７７（非特許文献２）、「指紋照合のための電算機代数学」Ｓ  Ｂｉｓｔａｒｅｌｌｉ，Ｇ  Ｂｏｆｆｉ，Ｆ．Ｒｏｓｓｉ；ＩＣＣＳ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｌｅｇｅｂｒａ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００３（非特許文献３）、［８］「高速オンライン指紋識別システムのための特徴点隆線形状アルゴリズム」Ｍｏｈａｍｅｄ  Ｍｏｓｔａｆａ，Ｄｏｎｇｊｕ  ＬｉおよびＨｉｒｏａｋｉ  Ｋｕｎｉｅｄａ；ＩＳＰＡＣＳ  ２０００  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ（非特許文献４）を参照のこと。）。
【０００８】
指紋の登録工程と、照合工程とでは、指の位置や方向がずれるので、これを補正した後に、照合を行う必要がある。また、指紋の登録工程と、照合工程とでは、指を指紋センサ２に押し当てる圧力が異なるので、指紋画像の大小が異なるというスケーリングが発生する。指紋の登録工程と、照合工程とでは、時期が異なるので、指紋を登録した後に、事故にあう、けがをする等の原因により指紋の一部に亀裂が入るなどの事態が生じる場合もある。指紋の登録工程と、照合工程とでは、照合者が汗をかいている、照合者の指が汚れているなどにより指紋センサ２が読み取る指紋画像に変化が生じる場合もある。
【０００９】
従来の指紋照合システムのために、様々な回路からなる計算機システムが開発されたが、指紋の特徴情報を正確に照合するためには、上記の事情を考慮し、様々な補正などを施さなければならなかった。このため、計算機システムに大きな作業メモリを必要とするという問題があった。
【００１０】
【非特許文献１】「指紋を使用する個人認証システム」Ａ．Ｋ．Ｊａｉｎ，Ｌ．Ｈｏｎｇ，Ｓ．ＰａｋａｎｉｔｉおよびＲ．Ｂｏｌｌｅ；Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ，第８５巻，第９号，１３６５〜１３８８ページ，１９７７
【非特許文献２】「オンライン指紋照合」Ａ．Ｋ．Ｊａｉｎ，Ｌ．ＨｏｎｇおよびＲ．Ｂｏｌｌｅ；ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＰＡＭＩ，第１９巻，第４号，３０２〜３１４ページ，１９７７
【非特許文献３】「指紋照合のための電算機代数学」Ｓ  Ｂｉｓｔａｒｅｌｌｉ，Ｇ  Ｂｏｆｆｉ，Ｆ．Ｒｏｓｓｉ；ＩＣＣＳ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｌｅｇｅｂｒａ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００３
【非特許文献４】「高速オンライン指紋識別システムのための特徴点隆線形状アルゴリズム」Ｍｏｈａｍｅｄ  Ｍｏｓｔａｆａ，Ｄｏｎｇｊｕ  ＬｉおよびＨｉｒｏａｋｉ  Ｋｕｎｉｅｄａ；ＩＳＰＡＣＳ  ２０００  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、指紋の登録工程と、指紋の照合工程における相違を考慮した、指紋照合のための計算機システムを提供することを目的とする。
【００１２】
本発明は、従来にないアルゴリズムに基づく指紋照合のための計算機システムを提供することを目的とする。
【００１３】
本発明は、従来に比べ少ないメモリで精度の高い指紋照合を達成できる指紋照合のための計算機システムを提供することを目的とする。
【００１４】
本発明は、従来に比べ速い速度で精度の高い指紋照合を達成できる指紋照合のための計算機システムを提供することを目的とする。
【００１５】
本発明は、指紋を迅速に精度よく照合でき、作業メモリが少なくて済む指紋照合システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
［1］  上記の課題を解決するため、本発明の計算機システムは、指紋の特徴点に関する情報を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された登録指紋の特徴点に関する情報と、前記入力手段によって入力された入力指紋の特徴点に関する情報とを記憶する指紋情報記憶手段と、入力された２つの指紋の特徴点に関する情報から、２つの指紋の類似度を求める類似度算出手段と、前記類似度算出手段を用いて前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値を求める第一の位置算出手段と、前記第一の位置算出手段が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を補正した後、前記類似度算出手段を用いて登録指紋の回転と入力指紋との回転の相違をおおまかに求める第一の回転算出手段とを含み、登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の概略値を求める第一の位置・回転算出手段と、前記第一の位置・回転算出手段が算出した登録指紋と入力指紋との位置の相違及び回転の相違の概略値と前記類似度算出手段を用いて、前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を前記概略値の近傍の前記第一の位置算定手段に比べて狭い範囲において詳細に求める第二の位置算出手段と、前記第二の位置算出手段が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違に関する情報と前記類似度算出手段を用いて、前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の回転と入力指紋の回転との相違を前記概略値の近傍において、前記第一の回転算定手段に比べて狭い範囲において詳細に求める第二の回転算定手段とを含み、登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値を求める第二の位置・回転算出手段と、前記第二の位置・回転算出手段が算出した登録指紋と入力指紋との位置及び回転の相違を補正し、補正後の位置、及び回転において、前記類似度算定手段により類似度を算定し、算定された類似度に従って、登録指紋の所有者と、入力指紋の所有者が同一人であるかどうか判断する判定手段と、前記判定手段が判定した判定結果を出力する出力手段とを具備する。
【００１７】
本発明の計算機システムによれば、登録指紋と入力指紋の移動量の差と回転量の差を求める際に、まずそれらの概略値を求め、その後に詳細な移動量の差と回転量の差とを求める。このような多段階照合工程を用いることにより指紋照合の工程が従来の指紋照合工程に比べて増えこととなる。しかしながら、各工程での作業時間を減少できるので、全体としても照合時間を短縮できる。また、本発明によれば各工程での作業量を、従来の指紋照合方法に比べ減らすことができるので、計算機システムの小メモリ化を達成できる。なお、具体的には、本明細書の表３に示されるように、本発明の小メモリ照合アルゴリズムによれば、従来の基本アルゴリズムに比べて、５６．５分の１のメモリで指紋照合を行うことができることがわかる。
【００１８】
本明細書において、「登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値」とは、本発明の指紋照合のための計算機システムが、最終的な登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違値を決定する前に求める値であり、最終的な相違点の値に比べて精度の低い相違値である。このような概略値は、最終的な相違値のおおよその値を決定するための「めぼし」をつけるための値であり、例えば最終的な相違値の５倍〜２００倍程度の幅を持たせた範囲内で相違値が該当する領域を求めそれを概略値とすればよい。
【００１９】
本明細書において、「登録指紋の回転と入力指紋との回転の相違の概略値」とは、本発明の指紋照合のための計算機システムが、最終的な登録指紋の回転と入力指紋の回転との相違値を決定する前に求める値であり、最終的な相違点の値に比べて精度の低い相違値である。このような概略値は、最終的な相違値のおおよその値を決定するための「めぼし」をつけるための値であり、例えば最終的な相違値の５倍〜２００倍程度の幅を持たせた範囲内で相違値が該当する領域を求めそれを概略値とすればよい。
【００２０】
本明細書において、「登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値」とは本発明の指紋照合のための計算機システムにおける、相違値の最終的な値を意味し、これによって登録指紋の所持者と入力指紋の所持者との同一性を判断する値である。したがって、「登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値」としては、指紋照合のための計算機システムにおいて、指紋照合しうる程度の精度であればよく、その程度は、公知の文献による要求される程度の精度、又はその精度を超える精度であればよい。本発明において、「登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値」は、好ましくは先に求めた概略値の近傍を更に分割して求める。
【００２１】
［２］  本発明の指紋照合のための計算機システムの別の態様としては、前記第一の位置・回転算出手段の代わりに、前記類似度算出手段を用いて前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値を求める第一の位置算出手段を具備するものが挙げられる。この実施態様においては、回転の概略値を求めずに「登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値」を求める。また、この実施態様においては、回転の相違の詳細な値は、概略値に基づかず第二の回転手段により詳細な値が求められることとなる。この実施態様の計算機システムは、登録指紋と入力指紋との位置の相違の概略値をまず求めるので、少ない作業メモリですみ、しかも処理が高速となる。
【００２２】
［３］  本発明の計算機システムにおける前記指紋の特徴点は、端点、及び分岐点のいずれか又は両方が挙げられ、前記指紋の特徴点に関する情報は、特徴点の端の点の位置情報、及び、特徴点上に所定の間隔を有するように設けられたサンプリングポイントを主点とする線同士のなす角に関する情報が挙げられる。
【００２３】
［４］  上記の課題を解決するため、本発明の指紋照合システムは、上記の本発明の計算機システムを含む指紋照合システムが挙げられる。
【００２４】
この指紋照合システムは、上記の計算機システムを有するので、少ない作業メモリですみ、しかも処理が高速となる。
【００２５】
［５］  本発明の指紋照合システムとして、より具体的には、指紋センサが読み取りデジタル化された指紋情報からノイズを除去するフィルタ部と、フィルタ部でノイズを除去された指紋情報を二値化する二値化回路と、二値化回路により二値化された指紋情報を細線化する細線化部とを含む前処理部と、前記前処理部が処理した指紋画像情報から、指紋の特徴点に関する情報を抽出する特徴抽出部と、前記特徴抽出部が抽出した指紋の特徴点に関する情報を記憶するデータベース部と、上記の本発明の計算機システムと、を具備する指紋照合システムが挙げられる。
【００２６】
この実施態様の指紋照合システムでは、所定の前処理をも行うことができるので、より的確に指紋照合を行うことができる。
【００２７】
［６］  本発明の携帯電話は、先に説明した指紋照合システムを含む携帯電話である。この携帯電話は、指紋照合システムを含むので、携帯電話に記憶された情報を他人により盗み見られる事態を防止できる。携帯電話では、小型化の要請が強い。従って、本発明の指紋照合システムは、メモリを従来に比べて小さくできるので本発明の携帯電話はこのような要請に効果的に応じることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の計算機システムは、登録指紋と、入力指紋の移動量の差と回転量の差を求める際に、まずそれらの概略値を求め、その後に詳細な移動量の差と回転量の差とを求める効果的かつこれまでにないアルゴリズムに基づくために、従来に比べ少ないメモリで精度の高い指紋照合を達成できる。
【００２９】
また、本発明の計算機システムは、登録指紋と、入力指紋の移動量の差と回転量の差を求める際に、まずそれらの概略値を求め、その後に詳細な移動量の差と回転量の差とを求めるための効果的なアルゴリズムに基づく回路を具備するために、従来に比べ迅速に精度の高い指紋照合を達成できる。
【００３０】
本発明の指紋照合システムは、上記のような計算機システムを具備するので、指紋を迅速に精度よく照合でき、作業メモリが少なくて済む。
【００３１】
本発明の指紋照合システムは、所定の前処理を施し、上記のような計算機システムを具備するので、指紋の登録工程と、指紋の照合工程における指紋画像の相違を考慮した諮問照合システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
（１．指紋照合のための計算機システム）
図３に示されるように、本発明の指紋照合のための計算機システム（以下、単に「計算機システム」ともいう。）は、例えば、外部と電気的に接続される入出力ポート１２と、読み出し専用メモリ１３と、作業メモリ１４と、照合などの作業を制御するプロセッサなどの照合部１５と、それらを電気的に連結するバイパス１６とを具備する。なお、読出し専用メモリ１３と作業メモリ１４とで、記憶部１７を構成するものは本発明の好ましい実施態様である。
【００３３】
（１．１．入出力ポート）
入出力ポート１２は、例えば、特徴情報を記録したデータベースや、指紋照合システム１の特徴抽出部４、モニターなどの外部出力部、コンピュータなどと電気的に連結され、様々な情報を電気情報などとして入力し、又は出力するためのポートである。なお、入出力ポート１２は、本発明の入力手段、及び出力手段として機能する。本発明の入力手段、及び出力手段は、入出力ポートのように同じものがそれらの手段を兼ねていても良いし、別々に設けられていても良い。
【００３４】
（１．２．読み出し専門メモリ）
読み出し専門メモリは、入出力ポート１２から入力された特徴情報などを読み出し可能に記憶するメモリである。読み出し専門メモリは、例えばＲＡＭなどからなる。
【００３５】
（１．３．作業メモリ）
作業メモリ１４は、照合などの作業をするために使用されるメモリである。作業メモリ１４は、例えば、ＲＯＭとＲＡＭとからなる。そして、読み出し専用メモリ１３、及び作業メモリ１４からなる記憶部１７は、本発明の記憶手段として機能する。
【００３６】
（１．４．照合部）
照合部１５は、所定のアルゴリズムに従って、登録された指紋の特徴情報と、入力された指紋の特徴情報を比較して、登録指紋の所有者と、入力指紋の所有者が同一人であるか否か判定する部である。なお、照合部１５は、本発明の照合手段として機能する。
【００３７】
図４は、本発明の照合部１５の例を説明するためのブロック図である。図４に示されるように、本発明の照合部１５は、例えば、類似度算出部１８と、第一の位置・回転算出部１９と、第二の位置・回転算出部２０と、判定部２１とを具備する。本発明の計算機システムは、登録指紋と、このような構成をとるため、入力指紋の移動量の差と回転量の差を求める際に、まずそれらの概略値を求め、その後に詳細な移動量の差と回転量の差とを求める。このため、本発明の計算機システムは、従来に比べ少ないメモリで精度の高い指紋照合を高速に行うことができる。
【００３８】
（１．４．１．類似度算出部）
類似度算出部１８は、入力された２つの指紋の特徴点に関する情報（特徴情報）から、２つの指紋の類似度を求める部であり、本発明の類似度算出手段として機能する。
【００３９】
（１．４．２．第一の位置・回転算出部）
第一の位置・回転算出部１９は、前記類似度算出部１８を用いて前記指紋情報記憶部が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値を求める第一の位置算出部と、前記第一の位置算出部が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を補正した後、前記類似度算出部１８を用いて登録指紋の回転と入力指紋との回転の相違の概略値を求める第一の回転算出部とを含み、登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の概略値を求める部であり、本発明の第一の位置・回転算出手段として機能する。
【００４０】
なお、前記第一の位置・回転算出手段の代わりに、前記類似度算出手段を用いて前記指紋情報記憶手段が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違の概略値を求める第一の位置算出手段を具備する、登録指紋と入力指紋との位置の相違の概略値を求める第一の位置算出手段を具備するものは、本発明の好ましい別の実施態様である。このよう
指紋照合のための計算機システムでは、指紋の登録工程と照合工程とでの指の位置の相違の概略値をまず求め、その後に位置と回転の詳細な相違を求めるので、作業メモリを軽減できるし、また照合時間をも短くできる。
【００４１】
（１．４．３．第二の位置・回転算出部）
第二の位置・回転算出部２０は、前記第一の位置・回転算出部１９が算出した登録指紋と入力指紋との位置の相違及び回転の相違の概略値と前記類似度算出部１８を用いて、前記指紋情報記憶部が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を前記概略値の近傍の前記第一の位置算定部に比べて狭い範囲において詳細に求める第二の位置算出部と、前記第二の位置算出部が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違に関する情報と前記類似度算出部１８を用いて、前記指紋情報記憶部が記憶する登録指紋の回転と入力指紋の回転との相違を前記概略値の近傍において、前記第一の回転算定部に比べて狭い範囲において詳細に求める第二の回転算定部とを含み、登録指紋と入力指紋との位置の相違、及び回転の相違の詳細な値を求める部であり、本発明の第二の位置・回転算出手段として機能する。
【００４２】
（１．４．４．判定部）
判定部２１は、前記第二の位置・回転算出部２０が算出した登録指紋と入力指紋との位置及び回転の相違を補正し、補正後の位置、及び回転において、前記類似度算定部により類似度を算定し、算定された類似度に従って、登録指紋の所有者と、入力指紋の所有者が同一人であるかどうか判断する部であり、本発明の判定手段として機能する。
【００４３】
（２．指紋照合システム）
図５に、本発明の指紋照合システム１の例を示す。図５に示されるように、指紋照合システム１は、例えば、指紋センサ２と、前処理部３と、特徴抽出部４と、複数個のテンプレート６を記憶するデータベース部５と、計算機システム１１と、外部表示部８とを具備する。本発明の指紋照合システムは、先に説明した計算機システムを用いるので、指紋を迅速に精度よく照合でき、作業メモリが少なくて済む。なお、指紋センサ２と接続可能にされており、指紋センサ２を含まない指紋照合システムは、本発明の好ましい別の実施態様である。
【００４４】
（２．１．指紋センサ）
指紋センサ２は、指紋を読み取る手段、又は指紋を読み取った後にデジタル化処理など所定の処理を施す手段である。すなわち、指紋センサ２にＡ／Ｄ変換回路が含まれており、指紋センサ２が読み取った指紋の画像に関するアナログ情報をデジタル情報に変換することは、本発明の好ましい実施態様である。指紋センサとしては、光学式、静電容量式、感圧式、感熱式、電界式、超音波式のセンサなど、指紋照合システムに用いられる公知のセンサを用いることができる。
【００４５】
（２．２．前処理部）
前処理部３は、特徴抽出部４が特徴点を抽出する前に、所定の前処理を施す部であり、前処理手段として機能する。前処理部としては、フィルタ部、二値化回路、方向フィルタ部、細線化部を具備するものが挙げられる。なお、図６は、前処理を施す前後における指紋を表す図面に変わる写真である。図６（ａ）は、グレーレベルの指紋画像、図６（ｂ）は、黒と白とに二値化された二値化画像の指紋画像、図６（ｃ）は、細線化された指紋画像を表す。
【００４６】
（２．２．１．フィルタ部）
フィルタ部は、所定のフィルタ処理を施すことにより、ノイズを除去する部であり、フィルタ手段として機能する。フィルタ部としては、例えば、高域フィルタや低域フィルタなどを含むものが挙げられる。例えば、指紋センサにより読み込まれＡ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換した指紋画像は、ノイズを多く含む。このため、指紋画像は、高域フィルタと低域フィルタとで予備ろ過されることにより円滑な画像となる。図６（ａ）は、このような予備ろ過後の、指紋のグレーレベル画像である。
【００４７】
（２．２．２．二値化回路）
二値化回路は、グレーレベル画像を、所定の閾値を基準として、「０」と「１」の二値に変換する処理を行う。二値化回路としては、グレーレベルの指紋画像に対して、複数の閾値から好ましい閾値を選択し、指紋画像を二値化できる回路が好ましい。
【００４８】
二値化回路は、好ましくは、巨視的には緻密であり、微視的には所定の間隔を持って規則的に配列された複数の画素上の指紋情報を、白（「１」）と黒（「０」）とに二値化する処理を行うものである。このような二値化回路としては、例えば、２５６階調の格子の格子点における指紋画像の画素値を、閾値により「１」と「０」の二値化情報とするものが挙げられる。
【００４９】
（２．２．３．方向フィルタ部）
方向フィルタ部は、例えば、それぞれの二値化画像のブロックから指紋の最大方向を算出し、算出した最大方向に沿って方向フィルタをマスキングすることにより、グレーレベル画像のノイズを軽減するフィルタ部であり、方向フィルタ手段として機能する。なお、先述のフィルタ部が方向フィルタ部をかねても良い。
【００５０】
（２．２．４．細線化部）
細線化部は、二値化回路により二値化された指紋画像を細線化するための部であり、本発明の細線化手段として機能する。
【００５１】
（２．２．５．特徴抽出部）
特徴抽出部４は、指紋情報から特徴情報を抽出する処理を行う部であり、本発明の特徴抽出手段として機能する。特徴抽出部４が抽出する特徴点として、図２（ａ）に示されるような分岐点９や、図２（ｂ）に示される端点１０に関する情報が挙げられる。特徴抽出部が抽出する特徴点に関する情報としては、後述のように、特徴点の始点の位置、特徴点上のサンプリングポイント２３を表すベクトル（ベクトルのなす角度）に関する情報などが挙げられる。
【００５２】
（２．３．データベース部）
データベース部５は、特徴抽出部４が抽出した特徴情報を数個〜十数個程度テンプレート６として記憶する部であり、本発明のテンプレート６記憶手段として機能する。データベース部５に、公知のリレーショナルデータベースが構築され、特徴情報が階層化されて記憶されているものは本発明の好ましい実施態様である。データベース部５は、公知のＲＯＭやＲＡＭなどのメモリからなっていてもよいし、データベースなどのソフトウエアにより実装されるものでもよい。
【００５３】
（２．４．計算機システム）
計算機システム１１として、先に説明した本発明の計算機システムを用いることができる。本発明の指紋照合システム１は、本発明の計算機システムを用いるので、指紋を迅速に精度よく照合でき、作業メモリが少なくて済む。
【００５４】
（２．５．出力表示部）
出力表示部は、計算機システム１１が、判定した本人照合の結果などを表示する部であり、本発明の出力表示手段として機能する。出力表示部としては、例えば、公知のディスプレーなどが挙げられる。
【００５５】
（３．指紋照合方法）
図７は、本発明の指紋照合システムを用いた指紋照合方法の例を示すチャートである。
この本発明の指紋照合方法は、グレーレベル画像取得工程と、予備ろ過工程と、第一の二値化工程と、方向検出工程と、グレーレベル画像の方向フィルタ工程と、第二の二値化工程と、細線化工程と、特徴点抽出工程と、特徴点照合工程とを含む。
【００５６】
（３．１．グレーレベル画像取得工程）
グレーレベル画像取得工程は、指紋センサが指紋を読み取ることにより、指紋のグレーレベル画像を取得する工程である。
【００５７】
（３．２．予備ろ過工程）
予備ろ過工程では、指紋センサにより読み込まれ、Ａ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換したグレーレベルの指紋画像からノイズを取り除く工程である。指紋センサにより読み込まれ、Ａ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換した指紋画像は、ノイズを多く含む。このため、指紋画像は、高域フィルタと低域フィルタとで予備ろ過されることにより円滑な画像となるのである。このようにして得られたグレーレベル画像の例を図６（ａ）に示す。予備ろ過工程に用いられるフィルタとしては、高域フィルタや低域フィルタなどが挙げられる。なお、この予備ろ過工程は任意の工程であり、予備ろ過工程を省略することは、本発明の指紋照合方法の別の実施態様である。また、予備ろ過工程後に、後述のグレーレベル画像の方向フィルタ工程を直接行うことは、本発明の指紋照合方法の別の実施態様である。
【００５８】
（３．３．第一の二値化工程）
第一の二値化工程では、二値化回路が、前記予備ろ過工程で、ノイズが除去されたグレーレベル画像を、所定の閾値を基準として、黒（「０」）と白（「１」）の二値に変換する処理を行う工程である。なお、このようにして二値化された二値化画像を直接細線化して特徴点を抽出することは、本発明の指紋照合方法の別の実施態様である。
【００５９】
（３．４．方向検出工程）
方向検出工程では、二値化画像のブロックから隆線の最大方向などを算出する工程である。
【００６０】
（３．５．グレーレベル画像の方向フィルタ工程）
グレーレベル画像の方向フィルタ工程は、上記の方向検出で検出された最大方向に従って、方向フィルタをマスキングすることにより、グレーレベル画像のノイズを軽減する工程である。
【００６１】
（３．６．第二の二値化工程）
第二の二値化工程は、二値化回路が、例えば、グレーレベル画像の方向フィルタ工程などを経てノイズが軽減されたグレーレベル画像を、所定の閾値を基準として、黒（「０」）と白（「１」）の二値に変換する処理を行う工程である。このような工程を経て得られる二値化画像の例を図６（ｂ）に示す。なお、グレーレベル画像を二値化する方法としては、「方向性フーリエ濾過による指紋増進」Ｂ．Ｇ．Ｓｈｅｒｌｏｃｋ，Ｄ．Ｍ．ＭｏｎｒｏおよびＫ．Ｍｉｌｌａｒｄ；ＩＥＥＥ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ−Ｖｉｓｉｏｎ，Ｉｍａｇｅ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ，１４１（２０）：８７〜９４，１９９４、及び「指紋画像の増強と特性純化」Ｄ．Ｃ．Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｈｕｎｇ；ＩＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２６（１１）：１６６１〜１６７１，１９９４を参照のこと。二値化により指紋画像を強調することは、ノイズを減らすことや、隆線を鮮明にすることになる。
【００６２】
（３．７．細線化工程）
細線化工程では、細線化回路が、第二の二値化工程で得られた二値化画像を細線化する処理を行う工程である。このようにして得られた細線化された指紋画像の例を図６（ｃ）に示す。細線化の方法としては、例えば、二値化された隆線の中心をトレースする方法が挙げられる。このように細線化処理を施すことで、指紋の隆線パターンの骨格が明確になる。
【００６３】
（３．８．特徴点抽出工程）
特徴点抽出工程は、例えば、細線化された二値化画像から、特徴点に関する情報（特徴情報）を抽出する工程である。この特徴点抽出工程で抽出される特徴情報の例について以下説明する。図８は、特徴点から特徴情報を抽出するため工程を説明するための図である。図８（ａ）は、特徴点の端の点と、特徴点上のサンプルポイントの関係を示す図である。図８（ｂ）は、特徴点の端の点と、サンプリングポイント２３から抽出されるパラメータの関係を示す図である。
【００６４】
（３．８．１．特徴点検索工程）
まずは、特徴抽出部４が、指紋画像から、図２（ａ）に示されるような分岐点９や、図２（ｂ）に示されるような端点を検索する（特徴点検索工程）。
【００６５】
（３．８．２．サンプリングポイント算出工程）
サンプリングポイント算出工程では、特徴抽出部４が、発見した特徴点の端の点２２などから、距離Ｄ離れている特徴点上の点を第一のサンプリングポイント２３として算出し、第一のサンプリングポイント２３から、距離Ｄ離れている特徴点上の点を第二のサンプリングポイント２３とし、以下同様にして、特徴点上の４つのサンプリングポイント２３を算出する（サンプリングポイント算出工程）。このようにして特徴点上に算出されたサンプリングポイント２３の例を、図８（ａ）に示す。距離Ｄは、指紋の大きさと求める精度との兼ね合いで決めればよい。サンプリングポイントの数は、上記の例では４つとしたが、４つに限定されるものではなく、３個〜６個であってもよく、５個であっても良いし、それら以上の個数であっても良い。ただし、あまりにその数が多いと、正確性がやや増すものの、処理に要求される作業メモリも大きくなり、処理時間が長くなる。
【００６６】
（３．８．３．パラメータ算出工程）
パラメータ算出工程では、図８（ｂ）に示されるように、特徴抽出部４が、特徴点の端の点２２の位置（Ｐｘ，Ｐｙ）、特徴点の端の点２２での水平軸に対する隆線方向の角度θ、サンプリングポイント算出工程で算出したサンプリングポイント２３を終端とする２つの線分の角（△φ１，△φ２，△φ３）を算出する。図８（ｂ）に示される特徴点に関する情報（ＭＳ）は、例えば、次式のようにパラメータ化できる。
【００６７】
特徴情報（ＭＳ）：ｓ＝（Ｐｘ，Ｐｙ，θ，△φ１，△φ２，△φ３）
【００６８】
なお、登録過程では、複数個の特徴点についてこのようなパラメータ化を行い、それぞれのパラメータをテンプレート６としてデータベース部５に記憶する。以下、本明細書において、テンプレート６として登録された特徴点に関する情報（特徴情報）を「ti」とし、ある個人についてのテンプレートの集合を、「Tm」と表す(１≦ｉ≦ｍ)。すなわち、ある個人についてのテンプレートの数をｍ個とすれば、「Tm」は「ti」を用いて以下のように表すことができる。
【００６９】
Tm＝｛（t1，t2，・・・，tm）| ti∈ＭＳ｝
【００７０】
一方、照合のために入力された入力指紋の特徴点についてもパラメータ化を行う。そして、パラメータ化された入力指紋の特徴情報を「sj」とし、入力指紋の特徴情報の集合を、「In」と表す(１≦ｊ≦ｎ)。すなわち、入力指紋の特徴情報の個数をｎ個とすれば、「In」は「sj」を用いて以下のように表すことができる。
【００７１】
In＝｛（s1，s2，・・・，sn）| si∈ＭＳ｝
【００７２】
（３．９．特徴点照合工程）
特徴点照合工程は、登録指紋の特徴情報と、入力指紋の特徴情報を用いて、登録指紋と入力指紋の位置・回転の相違を補正し、補正後の登録指紋と入力指紋の類似度を算出し、登録指紋の所有者と入力指紋の所有者が同一人かどうか判定する工程である。
【００７３】
（３．９．１．類似度算出方法）
類似度は、例えば上記の「Tm」と、「In」に含まれる対応する特徴点の角度情報（例えば、△φ１，△φ２，△φ３）の類似性を計算することにより求めることができる。各特徴点における特徴情報（ｔｉ，ｓｊ∈ＭＳ）のｔｉとｓｊとの一対の類似度を算出した値をＳｉｍ（ｔｉ，ｓｊ）とする。
【００７４】
（３．９．２．位置概略値算出工程）
第一の位置算出部が、Inに含まれるそれぞれの特徴点について、Tmに含まれる全ての特徴点との類似度を求め、類似度が最大となるペアの位置のずれを累積する。図９は、類似度が最大となる「Tm」と、「In」に含まれる特徴点の位置のずれを表す図である。縦軸は、ｙ軸方向のずれを表し、横軸はｘ軸方向のずれを表す。なお、図９に、ｘ軸方向、及びｙ軸方向のずれを所定の範囲ごとに集積したものを棒グラフ（ヒストグラム）で表したもの（HistoX、HistoY）を、あわせて示す。所定の範囲については、画素ごととするのではなく、量子化した値を用いる。そして、第一の位置算出部は、Ｘ軸方向のずれと、Ｙ軸方向のずれの最大値を与える値を、登録指紋と入力指紋の位置のずれの概略値として求める（位置概略値算出工程）。なお、第一の位置算出部は、本発明の第一の位置算出手段として機能する。
【００７５】
図１０は、パラメータ化した特徴点を移動する様子を表す図である。特徴点の端の点（Ｐｘ，Ｐｙ）を、（ΔＰｘ，ΔＰｙ）平行移動する様子を図１０（ａ）に示す。特徴点の端の点（Ｐｘ，Ｐｙ）を、（ΔＰｘ，ΔＰｙ）平行移動した点（Ｐｘ'，Ｐｙ'）は以下のようにして算出できる。
【００７６】
Ｐｘ'＝Ｐｘ＋ΔＰｘ
Ｐｙ'＝Ｐｙ＋ΔＰｙ
【００７７】
（３．９．３．回転概略値算出工程）
位置概略値算出工程の後に、登録指紋と入力指紋の位置と回転の相違を詳細に求めるが、位置概略値算出工程の後に、第一の回転算出部が、前記第一の位置算出部が算出した登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を補正した後、前記類似度算出部１８を用いて登録指紋の回転と入力指紋との回転の相違をおおまかに求めるものは、本発明の別の実施態様である。
【００７８】
また、特徴点（Ｐｘ，Ｐｙ，θ）を（Δθ）回転移動する様子を図１０（ｂ）に示す。特徴点（Ｐｘ，Ｐｙ，θ）を（Δθ）回転移動した点（Ｐｘ'，Ｐｙ'）は以下のようにして算出できる。
【００７９】
Ｐｘ'＝Ｐｘcos（Δθ）−Ｐｙsin（Δθ）
Ｐｙ'＝Ｐｘsin（Δθ）＋Ｐｙcos（Δθ）
【００８０】
なお、特徴点を平行移動や、回転移動しても、特徴情報のうち、（△φ１，△φ２，△φ３）は、不変である。したがって、これらの角度情報から、類似度を求めることもできる。なお、この回転概略値算出工程は、任意の工程であり、省略しても構わない。
【００８１】
（３．９．４．位置算出工程）
位置算出工程では、まず、第二の位置算出部が、前記第一の位置・回転算出部１９、又は第一の位置算出部が算出した登録指紋と入力指紋との位置の相違（及び回転の相違）の概略値を補正し、補正後の登録指紋の特徴情報と入力指紋の特徴情報を用いて、前記指紋情報記憶部が記憶する登録指紋の位置と入力指紋の位置との相違を前記概略値の近傍の前記第一の位置算定部に比べて狭い範囲において詳細に求める。なお、第二の位置算出部は、本発明の第二の位置算出手段として機能する。この位置算出工程においては、例えば、先に求めた位置の相違の概略値を中心として、例えば、１０×１０画素の領域において、
１画素ごとに、位置をずらしつつＳｉｍ（ｔｉ，ｓｊ）を求める。この位置算出工程において求められる「概略値の近傍」としては、指紋画像の全ての領域にわたるものでなければ、従来の指紋照合方法より少ない作業量ですみ、迅速に照合できるため限定されるものではないが、例えば、９画素以上１００００画素以下が挙げられ、好ましくは１６画素以上２５００画素以下であり、より好ましくは３６画素以上、１６００画素以下であり、さらに好ましくは４９画素以上、９００画素以下であり、特に好ましくは８１画素以上、１２１画素以下である。
【００８２】
この位置算出工程においては、例えば、ΔＰｘ、及びΔＰｙの値と、類似度とを含むデータの集合が求められ、それらのうち、最も高い類似度を与える（ΔＰｘ，ΔＰｙ）が最終的に、登録工程と、照合工程とにおける指紋の位置の相違として算定される。
【００８３】
（３．９．５．回転算出工程）
回転算出工程は、登録工程と、照合工程とにおける指紋の回転の相違を算出する工程である。回転算出工程では、例えば、上記の位置算出工程で求められた登録工程と、照合工程とにおける指紋の位置の相違を補正した後に、登録指紋と入力指紋のデータのいずれかい回転移動を加える補正を施す。その結果、例えば、（Δθ）と、それに対応する類似度の集合が求められ、（Δθ）のうち、最大の類似度を与える（Δθ）が、登録工程と、照合工程とにおける指紋の回転の相違として算定される。なお、（Δθ）の照合のずれの幅は、先の回転概略値算出工程で、回転の相違の概略値を求めていた場合は、小さな角度ずつずらして、類似度を算出すればよい。
【００８４】
（３．９．６．類似度算出工程）
類似度算出工程は、登録指紋の所有者と、照合指紋の所有者の同一性を判定するために、指紋の類似度を算出する工程である。類似度算出工程は、例えば、上記の位置算出工程で求められた登録工程と、照合工程とにおける指紋の位置の相違と、上記の回転算出工程で求められた登録工程と、照合工程とにおける指紋の回転の相違とを補正し、補正後の登録指紋と、照合指紋との類似度を算出する。
【００８５】
（３．９．７．判定工程）
判定工程は、上記の類似度算出工程で算出された登録指紋と、照合指紋との類似度に基づき、登録指紋の所有者と、照合指紋の所有者の同一性を判定する工程である。判定工程は、例えば、類似度に関し、所定の閾値を越える場合は、登録指紋の所有者と入力指紋の所有者を同一と判定し、所定の閾値を越えない場合は、登録指紋の所有者と入力指紋の所有者の同一でないと判定するものが挙げられる。
【００８６】
（４．性能比較）
指紋認識において、登録指紋と入力指紋を照合する際に、それらの位置の相違について概略値を求めず、全ての画素について（ΔＰｘ，ΔＰｙ）をずらした、類似度を求め、その中で最大の類似度を与えるものを位置のずれとし、その上で、登録指紋と入力指紋の回転の相違を求めるアルゴリズムを基本アルゴリズムとする。この照合アルゴリズムは、例えば、以下の表１のように表すことができる。
【００８７】
【表１】
2005149353.tif 000003
【００８８】
指紋認識において、登録指紋と入力指紋を照合する際に、それらの位置の相違について概略値を求め、その後、特定の範囲の画素について（ΔＰｘ，ΔＰｙ）をずらした類似度を求め、その中で最大の類似度を与えるものを位置のずれとし、その上で、登録指紋と入力指紋の回転の相違を求めるアルゴリズムを小メモリ照合アルゴリズムとする。この照合アルゴリズムは、例えば、以下の表２のように表すことができる。
【００８９】
【表２】
2005149353.tif 000004
【００９０】
以下では、上記の基本アルゴリズムと、小メモリ照合アルゴリズムとの性能の比較を説明する。以下では、指紋画像のサイズを、３００×３００画素とした。小メモリ照合アルゴリズムでは、△Ｐｘと△Ｐｙは、それぞれ８画素へ量子化されることとした。小メモリ照合アルゴリズムでは、△θを３２方向へ量子化した。入力指紋の特徴点と登録指紋のテンプレートの数を２５個とした。小メモリ照合アルゴリズムのＸ軸、Ｙ軸方向に、それぞれ１１個に分割した。指紋照合システムの周波数を１００ＭＨｚとし、回転Ｓｊの処理時間を２００クロック周期、メモリ算出を別のものに更新する処理時間を１４０クロック周期、ピーク値を捜すときに１アイテムを点検する処理時間を１５クロック周期で実行中とする。上記のような前提に基づき、基本アルゴリズムと、小メモリ照合アルゴリズムとの性能を比較したものを以下の表３に示す。
【００９１】
【表３】
2005149353.tif 000005
【００９２】
表３から、本発明の計算機システムに採用されるアルゴリズムである小メモリ照合アルゴリズムによれば、少ない作業メモリですみ、かつ作業時間も短縮できることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明の指紋照合のための計算機システムは、少ないメモリですみ、しかも高速に精度よく指紋を照合できるので、指紋照合つきICチップ、カード、コンピュータネットワーク、銀行用カード、携帯電話、住宅へのアクセス装置など指紋照合を用いる様々なものに用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】図１は、指紋照合システムの例を示す図である。
【図２】図２は、指紋の特徴点の例を示す図である。図２（ａ）は分岐点、図２（ｂ）は端点を特徴点とする指紋の一部を示す図である。なお、図２（ｃ）は、特徴点を含む指紋を表す図面に代わる写真である。
【図３】図３は、本発明の指紋照合システムの一実施態様を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の照合部の例を説明するためのブロック図である。
【図５】図５に、本発明の指紋照合システムの例を示す。
【図６】図６は、前処理を施す前後における指紋を表す図面に変わる写真である。図６（ａ）は、グレーレベルの指紋画像、図６（ｂ）は、黒と白とに二値化された二値化画像の指紋画像、図６（ｃ）は、細線化された指紋画像を表す。
【図７】図７は、本発明の指紋照合システムを用いた指紋照合方法の例を示すチャートである。
【図８】図８は、特徴点から特徴情報を抽出するため工程を説明するための図である。図８（ａ）は、特徴点の端の点と、特徴点上のサンプルポイントの関係を示す図である。図８（ｂ）は、特徴点の端の点と、サンプリングポイントから抽出されるパラメータの関係を示す図である。
【図９】図９は、類似度が最大となる「Tm」と、「In」に含まれる特徴点の位置のずれを表す図である。
【図１０】図１０は、パラメータ化した特徴点を移動する様子を表す図である。図１０（ａ）は、（位置の相違を補正する）平行移動を表し、図１０（ｂ）は回転移動を表す。
【符号の説明】
【００９５】
１  指紋照合システム
２  指紋センサ
３  前処理部
４  特徴抽出部
５  データベース部
６  テンプレート
７  照合部
８  外部表示部
９  指紋の分岐点
１０  指紋の端点
１１  計算機システム
１２  入出力ポート
１３  読み出し専用メモリ
１４  作業メモリ
１５  照合部
１６  バイパス
１７  記憶部
１８  類似度算出部
１９  第一の位置・回転算出部
２０  第二の位置・回転算出部
２１  判定部
２２  特徴点の端の点
２３  サンプリングポイント
【図１】
2005149353.tif 000006
【図３】
2005149353.tif 000007
【図４】
2005149353.tif 000008
【図５】
2005149353.tif 000009
【図７】
2005149353.tif 000010
【図８】
2005149353.tif 000011
【図９】
2005149353.tif 000012
【図１０】
2005149353.tif 000013
【図２】
2005149353.tif 000014
【図６】
2005149353.tif 000015