(57)【要約】【課題】バイオメトリクス個人認証システムで扱われる画像データを客観的に適正に評価できるようにする。【解決手段】配置処理部３２は、照合画像データＡに対して複数のマスクＭＡｋを配置する。最大相関領域検出処理部３４は、複数のマスクＭＡｋにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数のマスクＭＢｋを照合画像データＢから検出する。評価判定処理部３６は、最大相関領域検出処理部３４により検出されたマスクＭＢｋと、それぞれに対応するマスクＭＡｋとの位置の差分ＤＸ，ＤＹの分散ＳｉｇＸ，ＳｉｇＹを算出して照合画像データＢの歪みを評価する。【選択図】      図２
2005173819.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを評価する画像データ評価装置であって、
第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、
前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、
前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段と
を具備したことを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項２】
画像データを評価する画像データ評価装置であって、
第１の画像データに対して特徴的な位置に複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、
前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、
前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段と
を具備したことを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項３】
前記第１の画像データに対して第３のマスクを配置する第２の配置手段と、
前記第２の画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させる画像回転手段と、
前記画像回転手段によって回転されたそれぞれの前記第２の画像データに対して、前記第２の配置手段によって配置された第３のマスクとの相関が最大となるマスク位置を算出するマスク位置算出手段と、
前記マスク位置算出手段によって、回転されたそれぞれの前記第２の画像データについて算出されたマスク位置のうち、相関が最大となったマスク位置の前記第３のマスク位置に対する位置の差分と前記第２の画像データに対する回転角度を記録する記録手段と、
前記記録手段によって記録された位置の差分と回転角度に応じて前記第２の画像データを補正する画像補正手段とを具備し、
前記最大相関領域検出手段は、前記画像補正手段によって生成された前記第２の画像データを対象として前記第２のマスクを検出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像データ評価装置。
【請求項４】
画像データを評価する画像データ評価装置であって、
特徴点位置が定められたテンプレート画像を記録するテンプレート画像記録手段と、
前記テンプレート画像記録手段に記録された前記テンプレート画像の特徴点位置をもとに、第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれにおける特徴点位置を算出する特徴点位置算出手段と、
前記特徴点位置算出手段によって前記第１の画像データについて算出された特徴点位置に複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、
前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、
前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段と
を具備したことを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項５】
前記テンプレート画像記録手段に記録されたテンプレート画像の特徴点位置に応じて、前記第１の画像データに対して第３のマスクを配置する第２の配置手段と、
前記第２の画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させる画像回転手段と、
前記画像回転手段によって回転されたそれぞれの前記第２の画像データに対して、前記第２の配置手段によって配置された第３のマスクとの相関が最大となるマスク位置を算出するマスク位置算出手段と、
前記マスク位置算出手段によって、回転されたそれぞれの前記第２の画像データについて算出されたマスク位置のうち、相関が最大となったマスク位置の前記第３のマスク位置に対する位置の差分と前記第２の画像データに対する回転角度を記録する記録手段と、
前記記録手段によって記録された位置の差分と回転角度に応じて前記第２の画像データを補正する画像補正手段とを具備し、
前記最大相関領域検出手段は、前記画像補正手段によって生成された前記第２の画像データを対象として前記第２のマスクを検出することを特徴とする請求項４記載の画像データ評価装置。
【請求項６】
前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクのうち、それぞれの周辺マスクとの差が規定値内となっている第２のマスクのみを抽出する抽出手段を具備し、
前記評価手段は、前記抽出手段によって抽出された前記第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価することを特徴とする請求項１、請求項２、または請求項４記載の画像データ評価装置。
【請求項７】
前記第２の画像データは、指紋パターンが付された疑似被検体から読み取られた画像データとすることを特徴とする請求項１、請求項２、または請求項４記載の画像データ評価装置。
【請求項８】
画像データを評価する画像データ評価装置であって、
所定のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取る読み取り手段と、
前記所定のパターンに対応するマスク画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させる画像回転手段と、
前記画像回転手段によって複数の回転角度のそれぞれに応じて回転されたマスク画像データをもとに、前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれに対して、前記マスク画像データと相関のある位置に複数のマスクを配置する配置手段と、
前記配置手段によって前記第１の画像データに配置された複数の第１のマスクと前記第２の画像データに配置された複数の第２のマスクとの相関の総和が最大となるマスク位置を算出するマスク位置算出手段と、
前記マスク位置算出手段によって算出されたマスク位置における前記第１のマスクと前記第２のマスクとの位置の差分を記録する記録手段と、
前記記録手段によって記録された位置の差分の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段と
を具備したことを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項９】
画像データを評価する画像データ評価装置であって、
エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取る読み取り手段と、
前記読み取り手段によって読み取られた第１の画像データと前記第２の画像データに対してエッジ強調処理を施す処理手段と、
前記処理手段によってエッジ強調処理が施された前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出する総和算出手段と、
前記総和算出手段によって算出された総和が高い順に前記複数のパターンの数分のマスク位置を、前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれについて記録するマスク位置記録手段と、
前記マスク位置記録手段によって記録された前記第１の画像データと前記第２の画像データについてのマスク位置の差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段と
を具備したことを特徴とする画像データ評価装置。
【請求項１０】
画像データを評価する画像データ評価方法であって、
第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置し、
この配置された前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを前記第２の画像データから検出し、
この検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに前記第２の画像データを評価することを特徴とする画像データ評価方法。
【請求項１１】
前記第１の画像データに対しては特徴的な位置に前記第１のマスクを配置することを特徴とする請求項１０記載の画像データ評価方法。
【請求項１２】
画像データを評価する画像データ評価方法であって、
所定のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ及び第２の画像データを読み取り、
前記所定のパターンに対応するマスク画像データをもとに、第１の画像データと、複数の回転角度のそれぞれに応じて回転された前記第２の画像データのそれぞれに対して、前記マスク画像データと相関のある位置に複数のマスクを配置し、
前記複数の第１のマスクと、回転された前記第２の画像データのそれぞれに対して配置された前記複数の第２のマスクとの相関の総和が最大となるマスク位置を算出し、
この算出されたマスク位置における前記第１のマスクと前記第２のマスクとの位置の差分の分散値をもとに前記第２の画像データを評価することを特徴とする画像データ評価方法。
【請求項１３】
画像データを評価する画像データ評価方法であって、
エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取り、
この読み取られた前記第１の画像データと前記第２の画像データに対してエッジ強調処理を施し、
このエッジ強調処理が施された前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出し、
この算出された総和が高い順に前記複数のパターンの数分のマスク位置の差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価することを特徴とする画像データ評価方法。
【請求項１４】
画像データを評価する画像データ評価プログラムであって、
コンピュータを、
第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、
前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、
前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データに対して評価する評価手段として機能させるための画像データ評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばバイオメトリクス認証などで用いられる指紋などの画像データを評価するための画像データ評価装置、画像データ評価方法、画像データ評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、個人認証を指紋や網膜などの人体の特徴に基づいて行うバイオメトリクス認証が用いられるようになっている。例えば、指紋を用いたバイオメトリクス認証では、指紋の画像データを読み取り、予め登録されている指紋の画像データと照合することで個人認証する。
【０００３】
認証精度を向上させるために様々な手法が考えられており、例えば次のような画像データ照合方法がある（特許文献１）。すなわち、登録指紋画像に広い領域のメインテンプレートｍｔ０とそれに含まれる狭い領域のメインテンプレートｍｔ１を配置すると共に、複数のサブテンプレートｓｔｉ（ｉ＝１〜４）を配置し、メインテンプレートｍｔ０内の画素と最大相関係数の算出される照合指紋画像上の領域ＭＴ０を検出する。そして、登録指紋画像上の基準領域ｍｔ０と照合指紋画像上の検出領域ＭＴ０との位置ずれに応じて、メインテンプレートｍｔ１内の画素と最大の相関係数が算出される領域ＭＴ１を検出し、さらに、メインテンプレートｍｔ１と検出領域ＭＴ１との位置ずれに応じて、各サブテンプレートｓｔｉ内の画素と最大相関係数の算出されるそれぞれの領域ＳＴｉを検出し、テンプレートの配置位置関係と最大相関係数検出領域の位置関係との相違により登録指紋画像と照合指紋画像との同一性を評価する。
【特許文献１】特開２００１−１２６０７２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このようなバイオメトリクス個人認証においては、認証精度が問題となる。
【０００５】
この認証精度は、大きく分けて、指紋などの画像を登録画像や照合画像として読み取る画像読み取り部（ハードウェア）の性能、登録画像と照合画像を比較する照合アルゴリズム（ソフトウェア）の性能、それに、照合結果に基づいて、いかなる場合に本人と判定するかを決定する判定機能部、の３つのブロックの性能によって左右される。
【０００６】
そして、今後予想されるバイオメトリクス個人認証の普及に伴って、様々な機器やシステムが開発されるであろうことを考えれば、指紋読み取り装置によって、画像データを歪んで取り込む度合いも異なってくる。
【０００７】
従って、照合アルゴリズムのソフトウェアの評価以外に、様々な画像読み取り部（ハードウェア）で生成される画像データ自体の質の評価も重要となってくる。
【０００８】
本発明の課題は、バイオメトリクス個人認証システムで扱われる画像データを客観的に適正に評価することが可能な画像データ評価装置、画像データ評価方法、画像データ評価プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価装置であって、第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段とを具備したことを特徴とする。
【００１０】
請求項２記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価装置であって、第１の画像データに対して特徴的な位置に複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段とを具備したことを特徴とする。
【００１１】
請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２記載の発明において、前記第１の画像データに対して第３のマスクを配置する第２の配置手段と、前記第２の画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させる画像回転手段と、前記画像回転手段によって回転されたそれぞれの前記第２の画像データに対して、前記第２の配置手段によって配置された第３のマスクとの相関が最大となるマスク位置を算出するマスク位置算出手段と、前記マスク位置算出手段によって、回転されたそれぞれの前記第２の画像データについて算出されたマスク位置のうち、相関が最大となったマスク位置の前記第３のマスク位置に対する位置の差分と前記第２の画像データに対する回転角度を記録する記録手段と、前記記録手段によって記録された位置の差分と回転角度に応じて前記第２の画像データを補正する画像補正手段とを具備し、前記最大相関領域検出手段は、前記画像補正手段によって生成された前記第２の画像データを対象として前記第２のマスクを検出することを特徴とする。
【００１２】
請求項４記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価装置であって、特徴点位置が定められたテンプレート画像を記録するテンプレート画像記録手段と、前記テンプレート画像記録手段に記録された前記テンプレート画像の特徴点位置をもとに、第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれにおける特徴点位置を算出する特徴点位置算出手段と、前記特徴点位置算出手段によって前記第１の画像データについて算出された特徴点位置に複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段とを具備したことを特徴とする。
【００１３】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、前記テンプレート画像記録手段に記録されたテンプレート画像の特徴点位置に応じて、前記第１の画像データに対して第３のマスクを配置する第２の配置手段と、前記第２の画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させる画像回転手段と、前記画像回転手段によって回転されたそれぞれの前記第２の画像データに対して、前記第２の配置手段によって配置された第３のマスクとの相関が最大となるマスク位置を算出するマスク位置算出手段と、前記マスク位置算出手段によって、回転されたそれぞれの前記第２の画像データについて算出されたマスク位置のうち、相関が最大となったマスク位置の前記第３のマスク位置に対する位置の差分と前記第２の画像データに対する回転角度を記録する記録手段と、前記記録手段によって記録された位置の差分と回転角度に応じて前記第２の画像データを補正する画像補正手段とを具備し、前記最大相関領域検出手段は、前記画像補正手段によって生成された前記第２の画像データを対象として前記第２のマスクを検出することを特徴とする。
【００１４】
請求項６記載の発明は、請求項１、請求項２、または請求項４記載の発明において、前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクのうち、それぞれの周辺マスクとの差が規定値内となっている第２のマスクのみを抽出する抽出手段を具備し、前記評価手段は、前記抽出手段によって抽出された前記第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに前記第２の画像データを評価する。
【００１５】
請求項７記載の発明は、請求項１、請求項２、または請求項４記載の発明において、前記第２の画像データは、指紋パターンが付された疑似被検体から読み取られた画像データとすることを特徴とする。
【００１６】
請求項８記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価装置であって、所定のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取る読み取り手段と、前記所定のパターンに対応するマスク画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させる画像回転手段と、前記画像回転手段によって複数の回転角度のそれぞれに応じて回転されたマスク画像データをもとに、前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれに対して、前記マスク画像データと相関のある位置に複数のマスクを配置する配置手段と、前記配置手段によって前記第１の画像データに配置された複数の第１のマスクと前記第２の画像データに配置された複数の第２のマスクとの相関の総和が最大となるマスク位置を算出するマスク位置算出手段と、前記マスク位置算出手段によって算出されたマスク位置における前記第１のマスクと前記第２のマスクとの位置の差分を記録する記録手段と、前記記録手段によって記録された位置の差分の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段とを具備したことを特徴とする。
【００１７】
請求項９記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価装置であって、エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取る読み取り手段と、前記読み取り手段によって読み取られた前記第１の画像データと前記第２の画像データに対してエッジ強調処理を施す処理手段と、前記処理手段によってエッジ強調処理が施された前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出する総和算出手段と、前記総和算出手段によって算出された総和が高い順に前記複数のパターンの数分のマスク位置を、前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれについて記録するマスク位置記録手段と、前記マスク位置記録手段によって記録された前記第１の画像データと前記第２の画像データについてのマスク位置の差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価する評価手段とを具備したことを特徴とする。
【００１８】
請求項１０記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価方法であって、第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置し、この配置された前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを前記第２の画像データから検出し、この検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに前記第２の画像データを評価することを特徴とする。
【００１９】
請求項１１記載の発明は、請求項１０記載の発明において、前記第１の画像データに対しては特徴的な位置に前記第１のマスクを配置することを特徴とする。
【００２０】
請求項１２記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価方法であって、所定のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ及び第２の画像データを読み取り、前記所定のパターンに対応するマスク画像データをもとに、前記第１の画像データと、複数の回転角度のそれぞれに応じて回転された前記第２の画像データのそれぞれに対して、前記マスク画像データと相関のある位置に複数のマスクを配置し、前記複数の第１のマスクと、回転された前記第２の画像データのそれぞれに対して配置された前記複数の第２のマスクとの相関の総和が最大となるマスク位置を算出し、この算出されたマスク位置における前記第１のマスクと前記第２のマスクとの位置の差分の分散値をもとに前記第２の画像データを評価することを特徴とする。
【００２１】
請求項１３記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価方法であって、エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取り、この読み取られた前記第１の画像データと前記第２の画像データに対してエッジ強調処理を施し、このエッジ強調処理が施された前記第１の画像データと前記第２の画像データのそれぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出し、この算出された総和が高い順に前記複数のパターンの数分のマスク位置の差の分散値をもとに、前記第２の画像データを評価することを特徴とする。
【００２２】
請求項１４記載の発明は、画像データを評価する画像データ評価プログラムであって、コンピュータを、前記第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置する第１の配置手段と、前記複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを、前記第２の画像データから検出する最大相関領域検出手段と、前記最大相関領域検出手段により検出された前記複数の第２のマスクと、それぞれに対応する前記第１のマスクとの差の分散値をもとに、前記第２の画像データに対して評価する評価手段として機能させる。
【発明の効果】
【００２３】
請求項１記載の発明によれば、第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置し、この第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを第２の画像データから検出し、この検出された複数の第２のマスクと、それぞれに対応する第１のマスクとの差の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００２４】
請求項２記載の発明によれば、第１の画像データに対して特徴的な位置に複数の第１のマスクを配置し、この配置された複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを第２の画像データから検出し、この検出された複数の第２のマスクと、それぞれに対応する第１のマスクとの差の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、第１のマスクと第２のマスクとの相関関係を明確にすることで精度を上げ、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００２５】
請求項３記載の発明によれば、請求項１または請求項２の発明の効果に加えて、第１の画像データに対して第３のマスクを配置し、第２の画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させてそれぞれに対して第３のマスクとの相関が最大となるマスク位置を算出し、この算出されたマスク位置のうち、相関が最大となったマスク位置の差分とその時の第２の画像データに対する回転角度を記録し、この記録された位置の差分と回転角度に応じて第２の画像データを補正することで、画像データをより客観的に適正に評価することが可能となる。
【００２６】
請求項４記載の発明によれば、特徴点位置が定められたテンプレート画像の特徴点位置をもとに、第１の画像データと第２の画像データのそれぞれにおける特徴点位置を算出し、第１の画像データについて算出された特徴点位置に複数の第１のマスクを配置し、また複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを第２の画像データから検出し、この検出された複数の第２のマスクと、それぞれに対応する第１のマスクとの差の分散値をもとに、第２の画像データを評価するので、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００２７】
請求項５記載の発明によれば、請求項４の発明の効果に加えて、テンプレート画像の特徴点位置に応じて、第１の画像データに対して第３のマスクを配置し、第２の画像データを複数の回転角度のそれぞれに応じて回転させてそれぞれに対して第３のマスクとの相関が最大となるマスク位置を算出し、回転されたそれぞれの第２の画像データについて算出されたマスク位置のうち、相関が最大となったマスク位置の第３のマスク位置に対する位置の差分と第２の画像データに対する回転角度を記録し、この記録された位置の差分と回転角度に応じて第２の画像データを補正することで、画像データをより客観的に適正に評価することが可能となる。
【００２８】
請求項６記載の発明によれば、請求項１、請求項２、または請求項４の発明の効果に加えて、最大相関領域検出手段により検出された複数の第２のマスクのうち、それぞれの周辺マスクとの差が規定値内となっている第２のマスクのみを対象として分散値を算出することで、誤って第２の画像データから検出された第２のマスクを除外することができ、第２の画像データに対して適切な評価が可能となる。
【００２９】
請求項７記載の発明によれば、請求項１、請求項２、または請求項４の発明の効果に加えて、第２の画像データを指紋パターンが付された疑似被検体から読み取られた画像データとすることで、固定された指紋パターンによる画像データを対象とすることができるので、再現性の高い安定した評価が可能となる。
【００３０】
請求項８記載の発明によれば、所定のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取り、所定のパターンに対応する複数の回転角度のそれぞれに応じて回転されたマスク画像データをもとに第１の画像データと第２の画像データのそれぞれに対して、マスク画像データと相関のある位置に複数のマスクを配置し、第１の画像データに配置された複数の第１のマスクと第２の画像データのそれぞれに対して配置された複数の第２のマスクとの相関の総和が最大となるマスク位置を算出し、この算出されたマスク位置における第１のマスクと第２のマスクとの位置の差分の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、再現性高く画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００３１】
請求項９記載の発明によれば、エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取り、この読み取られた第１の画像データと第２の画像データに対してエッジ強調処理を施し、このエッジ強調処理が施された第１の画像データと第２の画像データのそれぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出し、この算出された総和が高い順に複数のパターンの数分の第１の画像データと第２の画像データのそれぞれについてのマスク位置の差の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、再現性高く画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００３２】
請求項１０記載の発明によれば、第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置し、この第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを第２の画像データから検出し、この検出された複数の第２のマスクと、それぞれに対応する第１のマスクとの差の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００３３】
請求項１１記載の発明によれば、請求項１０の発明の効果に加えて、第１の画像データに対しては特徴的な位置に第１のマスクを配置することにより、第１のマスクと第２のマスクとの相関関係を明確にすることで精度を上げることで、画像データをより客観的に適正に評価することが可能となる。
【００３４】
請求項１２記載の発明によれば、所定のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ及び第２の画像データを読み取り、所定のパターンに対応するマスク画像データをもとに、第１の画像データと複数の回転角度のそれぞれに応じて回転された第２の画像データのそれぞれに対して、マスク画像データと相関のある位置に複数のマスクを配置し、複数の第１のマスクと回転された第２の画像データのそれぞれに対して配置された複数の第２のマスクとの相関の総和が最大となるマスク位置を算出し、この算出されたマスク位置における第１のマスクと第２のマスクとの位置の差分の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００３５】
請求項１３記載の発明によれば、エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似被検体から第１の画像データ、及び第２の画像データを読み取り、この読み取られた第１の画像データと第２の画像データに対してエッジ強調処理を施し、このエッジ強調処理が施された第１の画像データと第２の画像データのそれぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出し、この算出された総和が高い順に複数のパターンの数分のマスク位置の差の分散値をもとに第２の画像データを評価するので、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【００３６】
請求項１４記載の発明によれば、コンピュータを、第１の画像データに対して複数の第１のマスクを配置し、この配置された複数の第１のマスクにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクを第２の画像データから検出し、この検出された複数の第２のマスクと、それぞれに対応する第１のマスクとの差の分散値をもとに第２の画像データを評価するように機能させるので、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
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（第１〜第５実施形態）における画像データ評価装置の構成を示すブロック図である。本実施形態における画像データ評価装置は、例えば半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気ディスク等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、この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。
【００３８】
図１に示すように、本実施形態における画像データ評価装置は、ＣＰＵ１０、記録装置１２、ＲＡＭ１４、画像評価装置１６、指紋読み取り装置１８、入力装置２０、及び表示装置２２が設けられている。
【００３９】
ＣＰＵ１０は、画像データ評価装置全体の制御を司るもので、ＲＡＭ１４に記録されたプログラムを実行することにより各種の処理を実現する。ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１４に記録され画像データ評価プログラムを実行することで、指紋読み取り装置１８から読み取られた指紋画像に対して、画像評価装置１６を用いて画像データ評価処理を実行する。
【００４０】
記録装置１２は、画像データ評価装置の全体の動作を司る制御プログラムの他、画像データ評価プログラムを含む各種プログラムやデータなどが記録されている。記録装置１２に記録されるプログラムやデータは、必要に応じて読み出されてＲＡＭ１４に記録される。また、記録装置１２には、正常であると認められた評価基準となる指紋の画像データ（照合画像データＡ）や、指紋読み取り装置１８の他、種々の指紋読み取り装置によって読み取られた評価対象となる指紋の画像データ（照合画像データＢ）、また予め用意されるテンプレート画像データ（第２実施形態）が記録される。
【００４１】
ＲＡＭ１４は、各種プログラムやデータが一時的に記録されるもので、プログラムの実行時にワークメモリとして使用される。ＲＡＭ１４には、例えば指紋画像（照合画像データＢ）の評価を行う画像データ評価プログラムなどのプログラムの他、画像データ評価処理に用いられる各種のデータが記録される。例えば、記録装置１２から読み出された処理対象とする照合画像データＡ，Ｂの他、画像データ評価処理で画像データに対して設定されるマスク、マスク位置に関するデータ、相関係数値を示すデータ、マスク位置の差分データ、各種判定基準となる閾値データ、照合画像データＢに対する評価値データなどが記録される。
【００４２】
画像評価装置１６は、照合画像データＡをもとにした、照合画像データＢに対する画像データ評価処理を実行する。画像評価装置１６の詳細な構成については後述する（図２）。
【００４３】
入力装置２０は、キーボードやマウスなどのポインティングデバイスなどにより構成されるもので、各種処理に対する指示操作やデータなどが入力される。
【００４４】
表示装置２２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等などにより構成されるもので、各種処理に応じた画面を表示する。
【００４５】
図２には、画像評価装置１６の詳細な構成を示している。図２に示すように、画像評価装置１６には回転変換処理部３０、配置処理部３２、補正処理部３３、最大相関領域検出処理部３４、記録処理部３５、評価判定処理部３６が設けられている。
【００４６】
回転変換処理部３０は、照合画像データＢの全体を複数の所定の回転角度ごとに回転変換し、配置処理部３２または最大相関領域検出処理部３４に提供する。
【００４７】
配置処理部３２は、照合画像データＡ，Ｂに対して、複数の矩形領域をマスクＭＡｋ，ＭＢｋ［ｋ＝１〜ｎ］として定義して配置する。
【００４８】
補正処理部３３は、配置処理部３２によって配置されるマスクマスクＭＡｋ，ＭＢｋをもとにして、照合画像データＡを基準として照合画像データＢを補正する（第１、第３〜第５実施形態）。また、テンプレート画像Ｔを用いて照合画像データＡ，Ｂについての補正画像を生成する（第２実施形態）。
【００４９】
最大相関領域検出処理部３４は、配置処理部３２によって照合画像データＡ，Ｂに対して配置されるマスクの領域内における画像データをもとに相関係数を算出し、この相関係数をもとにして最大相関関係のあるマスク位置を求める。最大相関領域検出処理部３４は、配置処理部３２において照合画像データＡに対して配置された複数のマスクＭＡｋにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数の第２のマスクＭＢｋを照合画像データＢから検出する。
【００５０】
記録処理部３５は、照合画像データＡに対して配置されたマスクＭＡｋと、照合画像データＢに対して配置されたマスクＭＢｋのマスク位置を示す座標データの差分ＤＸ，ＤＹや回転変換処理部３０によって照合画像データＢに対して施された回転処理の回転角度Ｒ、また照合画像データＡ，Ｂから計算される特徴点位置ＰｏｓＡｋ，Ｐｏｓｂｋ（第２実施形態）などが記録される。
【００５１】
評価判定処理部３６は、最大相関領域検出処理部３４により検出されたマスク位置をもとに求められたマスク位置の差分ＤＸ，ＤＹの分散ＳｉｇＸ，ＳｉｇＹを計算して、照合画像データＢに対する評価値（評価結果）として出力する。
【００５２】
（第１実施形態）  
第１実施形態では、照合画像データＡを基準とする照合画像データＢの補正画像を生成し、照合画像データＡに配置したマスクと相関関係にあるマスクを補正画像内から検出する。この検出されたマスクが、正しいパターンを指しているかどうかをすべて判定した後、ＸＹ両方向における照合画像データＡ、Ｂのそれぞれにおける対応するマスクの位置座標の差分を順次計算し、その分散を照合画像データＡに対する照合画像データＢの歪み具合の評価値とする。
【００５３】
本発明の第１実施形態における画像データ評価装置の動作について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５４】
まず、画像データ評価装置では、正常であると認められた評価基準となる例えば指紋の画像データ（照合画像データＡ）を用意しておき、この照合画像データＡに対して、例えば指紋読み取り装置１８によって評価対象となる指紋の画像データ（照合画像データＢ）を実際に指先から読み取らせる。なお、照合画像データＢは、他の読み取り装置によって読み取られたものを、記録媒体あるいは通信媒体を介して入力するようにしても良い。
【００５５】
画像評価装置１６は、処理対象とする照合画像データＡ，Ｂについて、最初に照合画像データＡと照合画像データＢとのＸＹ方向の並進ずれ、及び回転ずれを補正するための前処理を実行する（ステップＡ１〜Ａ６）。
【００５６】
配置処理部３２は、照合画像データＡに対して矩形状の領域に相当するマスクＭＡを定義して配置し、また回転変換処理部３０を通じて得られる照合画像データＢ（初期段階では回転変換処理部３０による回転処理はなし）上でマスクＭＡと同形のマスクＭＢを走査させる。最大相関領域検出処理部３４は、照合画像データＡに対して配置されたマスクＭＡ内の画素データと、配置処理部３２により照合画像データＢ上で走査されるそれぞれの位置におけるマスクＭＢ内の画素データとを用いて相関係数Ｃを算出し、相関係数Ｃが最大となるマスクＭＢのマスク位置を算出する（ステップＡ１）。
【００５７】
図４には、照合画像データＡに対して配置されたマスクＭＡと、照合画像データＢに対して走査されるマスクＭＢの様子を示している。
【００５８】
例えば、マスクＭＡ内の画像データをＸ、照合画像データＢ上で走査されるマスクＭＢ内の画像データをＹと定義して、画像データＸ内の画素データをＸｉｊ、画像データＹ内の画素データをＹｉｊとする。さらに、画像データＸ及び画像データＹ内の画素総数は等しく、それをＮ個とする。この場合、相関係数Ｃは、以下の式（１）によって算出することができる。
【数１】
2005173819.tif 000003
【００５９】
最大相関領域検出処理部３４は、回転変換処理部３０によって回転処理が施された照合画像データＢについて算出された相関係数Ｃの最大値が、それまでに他の回転角度Ｒによって回転された照合画像データＢについて算出された相関係数Ｃより大きいか、すなわち最大値となっているかを判別する（ステップＡ２）。
【００６０】
ここで、現在対象としている照合画像データＢから算出された相関係数Ｃが最大値でない場合、回転変換処理部３０は、次の回転角度Ｒによって照合画像データＢに対して回転処理を施して画像変換する（ステップＡ４）。全ての回転角度Ｒについての処理が完了していなければ（ステップＡ５、Ｎｏ）、前述と同様にして、回転変換処理部３０により回転処理が施された照合画像データＢについて相関係数Ｃが最大となるマスク位置を算出する（ステップＡ１）。
【００６１】
一方、相関係数Ｃが最大値であった場合には、最大相関領域検出処理部３４は、照合画像データＡに配置されたマスクＭＡの位置座標と、相関係数Ｃが最大となったマスクＭＢの位置座標との、Ｘ方向とＹ方向のそれぞれについての差分ＤＸ，ＤＹを算出し、照合画像データＢに対して回転処理を施した回転角度Ｒと共に記録処理部３５に記録させる（ステップＡ３）。
【００６２】
こうして、回転変換処理部３０によって相対回転角度Ｒを順次変更して、照合画像データＢを画像変換し、照合画像データＡと変換後の照合画像データＢを用いて、前述と同様の相関係数Ｃの計算を繰り返ことで、照合画像データＡに対して配置されたマスクＭＡと相関係数Ｃが最大値となる時のマスクＭＢとの差分ＤＸ，ＤＹと回転角度Ｒとを記録することができる（ステップＡ１〜Ａ５）。
【００６３】
補正処理部３３は、相関係数Ｃが最大となるときの回転角度Ｒ、及び差分ＤＸ，ＤＹが求められると、これらの値を照合画像データＢに対する補正値として決定し、この補正値に応じて照合画像データＢについて並進ずれ、回転ずれを補正した補正画像データを生成する（ステップＡ６）。以上により前処理が完了する。
【００６４】
次に、配置処理部３２は、照合画像データＡに対して複数のマスクＭＡｋ［ｋ＝１〜ｎ］を配置し、また補正された照合画像データＢからマスクＭＡｋのそれぞれに対応する複数のマスクＭＢｋを、最大相関領域検出処理部３４によって算出される相関係数Ｃを用いた方法（式（１））で順次検出して配置する（ステップＡ７）。
【００６５】
図５（ａ）（ｂ）には、照合画像データＡに対して配置された複数のマスクＭＡｋ（ｋ＝１６としている）と、照合画像データＢに対して配置される複数のマスクＭＢｋの初期状態の様子を示している。図５（ａ）（ｂ）に示す例では、初期状態を示しているため、照合画像データＢに対するマスクＭＢｋの配置はマスクＭＡｋの配置と同じになっているが、照合画像データＢに照合画像データＡとの違いがあればマスクＭＢｋの配置も異なってくる。
【００６６】
こうして、照合画像データＢに対してマスクＭＡｋのそれぞれに対応するマスクＭＢｋが検出された後、評価判定処理部３６は、マスクＭＢｋとＭＡｋとが正しく対応しているかを判別し、誤った位置に検出されているマスクＭＢｋについては次のようにして評価の対象から除外する（ステップＡ８〜Ａ１１）。
【００６７】
まず、評価判定処理部３６は、照合画像データＢに配置されたマスクＭＢｋのうち着目する１つのマスクをＭＢｐとして、このマスクＭＢｐの周辺マスクとの座標位置の差が予め設定された規定値内となっているマスクを抽出する。
【００６８】
具体的には、評価判定処理部３６は、マスクＭＢｐから各周辺マスクヘのベクトル群ＶｅｃＢｎを計算し、同様に照合画像データＡについてもマスクＭＢｐに対応するマスクＭＡｐの各周辺マスクへのベクトル群ＶｅｃＡｎを計算する。
【００６９】
ベクトル群ＶｅｃＡｎとベクトル群ＶｅｃＢｎとの差分ベクトル群Ｖｅｃｎは以下の式（２）によって定義される。
【００７０】
Ｖｅｃｎ＝ＶｅｃＡｎ−ＶｅｃＢｎ  …（２）
評価判定処理部３６は、差分ベクトル群Ｖｅｃｎで定義される各ベクトルの大きさを調べ、一定範囲（規定値）内にあるベクトルの個数をカウントしていく（ステップＡ８）。
【００７１】
次に、評価判定処理部３６は、ベクトル大きさが一定範囲内にあると判別されたベクトルの個数が予め設定された閾値以上であれば（ステップＡ９）、現在処理対象としているマスクＭＢｐが正しいマスク位置で検出されていると判定する。
【００７２】
図６（ａ）には、マスクＭＡｐに対する周辺マスクＭＡ２〜４へのベクトル群を示し、図６（ｂ）には、マスクＭＢｐに対する周辺マスクＭＢ２〜４へのベクトル群を示している。図６（ａ）（ｂ）に示す例では、マスクＭＡｐ，ＭＢｐに対して、右、右斜め下、下に隣接する３つの周辺マスクの例えばマスク中心に対するベクトルによって表している。
【００７３】
この場合、３つの周辺マスクとの差が規定値内のマスクの数が所定数、例えば２以上である場合には、マスクＭＢｐの位置は正しいと判定する。
【００７４】
なお、マスクＭＡｐ，ＭＢｐとするマスク位置が図５に示すように配置されたマスクＭＡｋ，ＭＢｋの何れの位置にあるかに応じて、周辺マスクを決めることができる。例えば、図５に示すマスクＭＡｋ，ＭＢｋのうち右端のマスクがマスクＭＡｐ，ＭＢｐとして選択されている場合、左、左斜め下、下に隣接する３つのマスクを周辺マスクとして同様に処理することができる。
【００７５】
評価判定処理部３６は、ベクトルの個数が閾値以上となったマスクＭＢｐについて、マスクＭＡｐとのＸ方向とＹ方向のそれぞれについての絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋを算出し、後述する分散計算の要素として追加記録しておく（ステップＡ１０）。
【００７６】
図７（ａ）（ｂ）には、照合画像データＡに対して配置されたマスクＭＡと照合画像データＢに対して配置されたマスクＭＢとの絶対座標の差分を算出する様子を示している。
【００７７】
評価判定処理部３６は、以上の処理を照合画像データＡ、Ｂに対して配置された複数のマスクの全てについて実行する（ステップＡ１１）。
【００７８】
評価判定処理部３６は、全てのマスクについて判定が完了すると、正しい位置として判定されたマスクＭＢｐをもとに算出されたマスクＭＡｋとマスクＭＢｋの絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋについて、差分ＤＸｋと差分ＤＹｋのそれぞれの分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを算出する。評価判定処理部３６は、分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを照合画像データＡに対する照合画像データＢの歪み具合の評価値として出力する（ステップＡ１２）。
【００７９】
画像データ評価装置は、画像評価装置１６から出力される評価値をもとにして、照合画像データＢの質（歪みの程度）について評価する。
【００８０】
このようにして、第１実施形態では、照合画像データＡに対して複数のマスクＭＡｋを配置し、このマスクＭＡｋにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数のマスクＭＢｋを照合画像データＢから検出し、この検出された複数のマスクＭＢｋのうち、それぞれの周辺マスクとの差が規定値内となっているマスクを抽出する。そして、この抽出されたのマスクＭＢｋと、それぞれに対応するマスクＭＡｋとの絶対座標値の差ＤＸｋ，ＤＹｋの分散値ＳｉｇＸ，ＳｉｇＹを照合画像データＢの評価値として算出する。これにより、各種読み取り装置（デバイス）によって読み取られた照合画像データＢについて客観的に適正に評価することが可能となる。
【００８１】
（第２実施形態）  
次に、本発明の第２実施形態について説明する。  
第１実施形態では、図５に示すように、照合画像データＡに対して配置されるマスク位置が一定間隔に一義的に決められているが、第２実施形態では、照合画像データＡ中の特徴点を含む位置にマスクを配置することで、より精度良く照合画像データＢを評価できるようにする。例えば、照合画像データＡ、Ｂが指紋画像を表す場合には、指紋の特徴点、例えば稜線（指紋の山部分）の端点や分岐点の位置を含むようにマスクＭＡｋ，ＭＢｋを配置する。これにより、例えば指紋画像において指紋の稜線が平行となっている部分にマスクが配置された場合など、相関が取りにくい状況を回避して適正な評価を実現する。
【００８２】
本発明の第２実施形態における画像データ評価装置の動作について、図８に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００８３】
まず、画像データ評価装置では、第１実施形態と同様にして照合画像データＡ、Ｂが用意される。また、照合画像データＡ、Ｂの他にテンプレート画像Ｔを用意し、テンプレート画像Ｔ内の特徴点位置ＰｏｓＴを予め記憶しておく（ステップＢ１）。テンプレート画像Ｔ内の特徴点位置ＰｏｓＴは、例えば指紋画像における特徴点を示す位置となっている。
【００８４】
画像データ評価装置は、テンプレート画像Ｔを基準として照合画像データＡ、Ｂに対する補正画像を生成する（ステップＢ２）。なお、照合画像データＡ、Ｂに対する補正画像の生成は、第１実施形態において、照合画像データＡを基準として照合画像データＢに対して行った補正画像の生成と同様にして行われるものとして詳細な説明を省略する。
【００８５】
次に、最大相関領域検出処理部３４は、テンプレート画像Ｔの特徴点位置ＰｏｓＴに基づいて、第１実施形態で説明した相関係数Ｃを用いた方法（式（１））により、それぞれの補正画像（照合画像データＡ、Ｂ）の特徴点位置ＰｏｓＡｋ，ＰｏｓＢｋを順次計算する（ステップＢ３）。
【００８６】
配置処理部３２は、最大相関領域検出処理部３４によって計算されたＰｏｓＡｋ，ＰｏｓＢｋの位置に、それぞれマスクＭＡｋ，Ｍｂｋを配置する。最大相関領域検出処理部３４は、照合画像データＡに配置されたマスクＭＡｋに対する照合画像データＢに配置されたマスクＭＢｋを、相関係数Ｃを用いた方法（式（１））により検出する（ステップＢ４）。
【００８７】
評価判定処理部３６は、マスクＭＢｋについて、マスクＭＡｋとのＸ方向とＹ方向のそれぞれについての絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋを算出し、この差分ＤＸｋと差分ＤＹｋのそれぞれの分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを算出する。
【００８８】
なお、絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋを算出する対象とするマスクは、第１実施形態と同様にして、周辺マスクが一定範囲内にあるマスク（ベクトル）の個数が閾値以上のマスクのみを対象とするようにしても良い（図３、ステップＡ８〜Ａ１１）。
【００８９】
評価判定処理部３６は、分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを照合画像データＡに対する照合画像データＢの歪み具合の評価値として出力する（ステップＢ５）。
【００９０】
画像データ評価装置は、画像評価装置１６から出力される評価値をもとにして、照合画像データＢの質（歪みの程度）について評価する。
【００９１】
このようにして、第２実施形態では、照合画像データＡに対してテンプレート画像Ｔを用いて特徴的な位置に複数のマスクＭＡｋを配置し、このマスクＭＡｋにそれぞれ対応する最大相関領域に相当する複数のマスクＭＢｋを照合画像データＢから検出し、それぞれに対応するマスクＭＡｋとの絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋの分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹをもとに照合画像データＢを評価することができる。こうして、照合画像データＡ、Ｂの特徴点に対してマスクマスクＭＡｋ，ＭＢｋを配置することで相関関係を明確にし、より精度を向上させて照合画像データＢの歪み具合を適正に評価することが可能となる。
【００９２】
なお、前述した第２実施形態の説明では、テンプレート画像Ｔを用いて特徴点位置にマスクを配置しているが、テンプレート画像Ｔを用いなくても良い。この場合、照合画像データＡにおける特徴点を示すデータを記録しておき、このデータをもとに照合画像データＡに対してマスクＭＡｋを配置し、このマスクＭＡｋと相関関係のあるマスクＭＢｋを照合画像データＢに配置すれば良い。
【００９３】
（第３実施形態）  
次に、本発明の第３実施形態について説明する。  
第１及び第２実施形態では、正常であると認められた評価基準となる指紋の画像データ（照合画像データＡ）に対して、例えば指紋読み取り装置１８によって評価対象となる指紋の画像データ（照合画像データＢ）を実際の指先から読み取るとしているが、第３実施形態では、本物の指の代わりに図９及び図１０に示すような疑似指４０（疑似被検体）を用いて照合画像データＢを読み取る。なお、第３実施形態では、指紋の画像データを対象としているので、疑似指４０を用いているが、他のバイオメトリクス認証で用いる画像データに応じて別の疑似被検体（例えば眼球、手、皮膚など）を用いることも可能である（後述する第４及び第５実施形態も同じ）。
【００９４】
図９は、疑似指４０の断面を示す図、図１０は疑似指４０の表面（指の指紋がある部分に相当する）に付された指紋パターンの一例を示している。
【００９５】
図９に示すように、疑似指４０は、例えば指の皮膚と同等の質感を持つようにシリコンラバー等の材質が用いられ、サック状に形成されている。疑似指４０の表面には、例えば指紋読み取り装置１８によって読み取りをした場合に、本物の指と同様に指紋画像が読み取られる適当な指紋パターンが刻まれている。
【００９６】
図１１は、第３実施形態における画像データ評価装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００９７】
まず、画像データ評価装置では、正常であると認められた評価基準となる指紋の画像データ（照合画像データＡ）を用意しておく。照合画像データＡは、疑似指４０に付された指紋パターンに基づいて生成される。また、例えば指紋読み取り装置１８によって評価対象となる指紋の画像データ（照合画像データＢ）を、指先に装着された疑似指４０から読み取って記録しておく（ステップＣ１）。
【００９８】
以下、画像データ評価装置は、疑似指４０から読み取った照合画像データＢについて、前述した第１実施形態（図３に示すフローチャート）または第２実施形態（図８に示すフローチャート）と同様の処理によって歪み評価を行う（ステップＣ２）。
【００９９】
このようにして、第３実施形態では、照合画像データＢを予め指紋パターンが付された疑似指４０から読み取られた画像データとすることで、固定された指紋パターンによる画像データを対象とすることができるので安定した評価が可能となる。すなわち、本物の指先から照合画像データＢを読み取った場合には、指先の状態（傷の有無、汗の付着の有無、汚れなど）によって変化する可能性がある。こうした場合には、照合画像データＢに対する評価結果が正しくないおそれがある。これに対し、疑似指４０を使うことで被験者の指の特性に影響を受けることなく同じ品質の指紋パターンが読み取り対象となり、照合画像データＢの読み取りに使用した指紋読み取り装置の違いにより発生する変化が照合画像データＢに表れることになり、再現性高く適正な歪み評価が可能となる。
【０１００】
（第４実施形態）  
次に、本発明の第４実施形態について説明する。  
第４実施形態では、所定のパターンが付された疑似指４１を用いて照合画像データＡ，Ｂを読み取り、所定パターンを包含するマスク画像データを用いて照合画像データＡ、Ｂに対してマスクＭＡｋ，ＭＢｋを配置する。
【０１０１】
図１２は、疑似指４１の表面（指の指紋がある部分に相当する）に付された指紋パターンの一例を示している。疑似指４１は、第３実施形態と同様にして、例えば指の皮膚と同等の質感を持つようにシリコンラバー等の材質が用いられ、サック状に形成されている。疑似指４１の表面には、所定のパターン、例えば数字、記号等の文字パターンが刻まれている。図１２は、３つの丸数字が所定の間隔を開けて配置された疑似指４１の例を示している。
【０１０２】
また、画像データ評価装置には、疑似指４１に付されたパターンに対応するマスク画像データ４２、すなわち照合画像データＢからパターンに該当する位置を検出するために用いるマスク画像データが予め記憶されているものとする。図１２に示す疑似指４１に付されたパターンの場合には、３つの丸数字のパターンのそれぞれに対応する３つのマスク画像データＭＭｋ（ｋ＝１〜３）が用意される。
【０１０３】
本発明の第４実施形態における画像データ評価装置の動作について、図１３に示すフローチャートを参照しながら説明する。  
まず、画像データ評価装置では、第１実施形態と同様にして照合画像データＡ、Ｂが用意される。第４実施形態では、指に疑似指４１が装着されて照合画像データＡ，Ｂの読み取りが行われるものとする（ステップＤ１）。
【０１０４】
次に、補正処理部３３は、照合画像データＡを基準とする照合画像データＢの補正画像を生成する（ステップＤ２）。なお、照合画像データＡ、Ｂに対する補正画像の生成は、第１実施形態において、照合画像データＡを基準として照合画像データＢに対して行った補正画像の生成と同様にして行われるものとして詳細な説明を省略する。
【０１０５】
次に、配置処理部３２は、照合画像データＡと、配置処理部３２によって補正された照合画像データＢのそれぞれに対して、マスク画像データＭＭｋをもとにした相関係数Ｃを利用した方法（第１実施形態）によって、マスクＭＡｋ，ＭＢｋのマスク位置を検出する（ステップＤ３）。図１２に示す３つのパターンが付された疑似指４１を用いる場合には、３つのマスクＭＡｋ，ＭＢｋ（ｋ＝１〜３）のマスク位置が検出されることになる。
【０１０６】
ここで、最大相関領域検出処理部３４は、マスク画像データＭＭｋをもとに配置されたマスクＭＡｋ，ＭＢｋについて、それぞれに対応する相関係数Ｃを算出して、その総和を算出する。最大相関領域検出処理部３４は、現在のマスク画像データＭＭｋをもとに配置されたマスクＭＡｋ，Ｍｂｋについての相関係数Ｃの総和が、それまでの他の回転角度によって回転されたマスク画像データＭＭｋをもとに配置されたマスクＭＡｋ，ＭＢｋについての相関係数の総和より大きいか、すなわち最大値となっているかを判別する（ステップＤ４）。
【０１０７】
ここで、現在対象としているマスク画像データＭＭｋを用いて算出された相関係数の総和が最大値でない場合（ステップＤ４、Ｎｏ）、回転変換処理部３０は、次の回転角度によってマスク画像データＭＭｋに対して回転処理を施して、新たなマスク画像データＭＭｋを生成する（ステップＤ６）。全ての回転角度についての処理が完了していなければ（ステップＤ７、Ｎｏ）、前述と同様にして、回転変換処理部３０により回転処理が施されたマスク画像データＭＭｋを用いて照合画像データＡ、Ｂからマスク位置を検出し、このマスク位置におけるマスクＭＡｋ，ＭＢｋについて相関係数Ｃの総和が最大となるマスク位置を算出する。
【０１０８】
一方、相関係数の総和が最大値であった場合には、最大相関領域検出処理部３４は、照合画像データＡに配置されたマスクＭＡｋの位置座標と、それぞれ対応するマスクＭＢｋの位置座標との、Ｘ方向とＹ方向のそれぞれについての差分ＤＸｋ，ＤＹｋを算出して、後述する分散計算の要素として記録処理部３５に記録させる（ステップＤ５）。
【０１０９】
こうして、回転変換処理部３０によって回転角度を順次変更してマスク画像データＭＭｋを画像変換し、照合画像データＡ，Ｂから疑似指４１に付されたパターンに該当するマスク位置にマスクＭＡｋ，ＭＢｋを配置して、前述と同様の相関係数の総和の計算を繰り返ことで、照合画像データＡ、Ｂに配置されるマスクＭＡｋ，ＭＢｋの相関係数の総和が最大となった時のマスク位置の差分ＤＸｋ，ＤＹｋを記録することができる（ステップＤ３〜Ｄ７）。
【０１１０】
評価判定処理部３６は、マスク画像データＭＭｋに対する全ての回転角度についての処理が完了すると、マスクＭＡｋとマスクＭＢｋの絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋについて、差分ＤＸｋと差分ＤＹｋのそれぞれの分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを算出する。評価判定処理部３６は、分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを照合画像データＡに対する照合画像データＢの歪み具合の評価値として出力する（ステップＤ８）。
【０１１１】
画像データ評価装置は、画像評価装置１６から出力される評価値をもとにして、照合画像データＢの質（歪みの程度）について評価する。
【０１１２】
このようにして、第４実施形態では、疑似指４１を用いることで第３実施形態と同様にして固定された指紋パターンによる画像データを対象とすることができるので安定した評価が可能となる。また、疑似指４１に所定の間隔をもって付された複数の数字や記号などの形状が明瞭なパターンについて、照合画像データＡ、Ｂからマスク画像データＭＭｋを用いて検出するので、照合画像データＡ、Ｂの読み取り時における変動の違い（歪み）をわかり易くすることができ、画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【０１１３】
（第５実施形態）  
次に、本発明の第５実施形態について説明する。  
第５実施形態では、エッジ強度が異なる複数のパターンが付された疑似指４２を用いて照合画像データＡ，Ｂを読み取り、この照合画像データＡ、Ｂに対してエッジ強調処理を施した上で、それぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出する。そして、エッジ強度の総和が高い順に、複数のパターンの数の分だけのマスク位置を対象として照合画像データＡ、Ｂのマスク位置の差の分散値をもとに評価を行う。
【０１１４】
図１４は、疑似指４２の表面（指の指紋がある部分に相当する）に付されたパターンの一例を示している。疑似指４２は、第３実施形態と同様にして、例えば指の皮膚と同等の質感を持つようにシリコンラバー等の材質が用いられ、サック状に形成されている。疑似指４２の表面には、エッジ強度が異なる複数のパターン、例えば図１４に示すように、外周がギザギザとなっている図形パターンが刻まれている。図１４では、外周がギザギザとなっている密度が異なる３つの図形パターンが所定の間隔を開けて配置された例を示している。
【０１１５】
本発明の第５実施形態における画像データ評価装置の動作について、図１５に示すフローチャートを参照しながら説明する。  
まず、画像データ評価装置では、第１実施形態と同様にして照合画像データＡ、Ｂが用意される。第５実施形態では、指に疑似指４２が装着されて照合画像データＡ，Ｂの読み取りが行われるものとする（ステップＥ１）。
【０１１６】
次に、補正処理部３３は、照合画像データＡを基準とする照合画像データＢの補正画像を生成する（ステップＥ２）。なお、照合画像データＡ、Ｂに対する補正画像の生成は、第１実施形態において、照合画像データＡを基準として照合画像データＢに対して行った補正画像の生成と同様にして行われるものとして詳細な説明を省略する。
【０１１７】
次に、補正処理部３３は、照合画像データＡと補正が施された照合画像データＢに対して、エッジ強調処理を施す。例えば、ある画素のエッジ強度Ｄは、中心画素に対し、例えば図１６に示す重みパターンに従って、周辺領域で重みを画素データと掛け、総和を取ることで計算する。なお、重み係数は、図１６に示す以外であっても可能である。補正処理部３３は、照合画像データＡ、Ｂの全画素について計算し、エッジ強調データを生成する。
【０１１８】
次に、配置処理部３２は、エッジ強調処理が施された照合画像データＡ、Ｂについて、それぞれに同一のマスクを走査させて、領域内のエッジ強度の総和Ｓを計算していき、総和Ｓの大きい順にソートする。配置処理部３２は、ソートした上位から、マスク画像データ４２に付されたパターンの数分だけマスク位置ＭＡｋ，ＭＢｋを記録していく（ただし、一度記録した座標の近傍は除く）（ステップＥ５，Ｅ６）。
【０１１９】
例えば、図１４では、３つのパターンが付されているので、総和Ｓの大きい順にソートすることで値の大きい３種のデータが見いだされる。従って、その３つのデータに該当するマスクの中心の座標をマスク位置ＭＡｋ，ＭＢｋ（ｋ＝１〜３）として記録する。
【０１２０】
パターン数だけマスク位置ＭＡｋ，ＭＢｋが記録されると、評価判定処理部３６は、マスクＭＡｋとマスクＭＢｋの絶対座標の差分ＤＸｋ，ＤＹｋを計算し、その後、差分ＤＸｋと差分ＤＹｋのそれぞれの分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを算出する。評価判定処理部３６は、分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを照合画像データＡに対する照合画像データＢの歪み具合の評価値として出力する（ステップＥ７）。
【０１２１】
このようにして、第４実施形態では、疑似指４２を用いることで第３実施形態と同様にして固定された指紋パターンによる画像データを対象とすることができるので安定した評価が可能となる。また、疑似指４２に所定の間隔をもって付されたエッジ強度が異なるような例えばギザギザパターンを用いて照合画像データＡ、Ｂを読み取り、それぞれに対して同一のマスクにより走査して、マスクに相当する領域内のエッジ強度の総和を算出し、高い順に複数のパターンの数分のマスク位置を求める。そして、前述した各実施形態と同様にして、マスク位置の差の分散値ＳｉｇＸ、ＳｉｇＹを照合画像データＡ、Ｂに対する評価値として算出するので、照合画像データＡ、Ｂの読み取り時における変動の違い（歪み）をわかり易くすることができ、再現性高く画像データを客観的に適正に評価することが可能となる。
【０１２２】
なお、前述した説明では、バイオメトリクス個人認証で用いられる指紋画像を表す照合画像データＡ、Ｂを対象として説明しているが、その他のバイオメトリクス個人認証で用いられる虹彩、掌紋、静脈パターンなどを表す各種の画像データを対象とすることが可能である。また、バイオメトリクス個人認証以外で用いられる画像データの評価にも応用することが可能である。
【０１２３】
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データ評価プログラムとして、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。画像データ評価装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録された情報取得プログラムを読み込み、または通信媒体を介して画像データ評価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。
【０１２４】
さらに、上記実施の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、実施の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、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題の少なくとも１つが解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果の少なくとも１つが得られる場合には、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。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本発明の実施の形態（第１〜第５実施形態）における画像データ評価装置の構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態における画像評価装置１６の詳細な構成を示す図。
【図３】本発明の第１実施形態における画像データ評価装置の動作について説明するためのフローチャート。
【図４】第１実施形態における照合画像データＡに対して配置されたマスクＭＡと照合画像データＢに対して走査されるマスクＭＢの様子を示す図。
【図５】第１実施形態における照合画像データＡ，Ｂに対して配置される複数のマスクＭＡｋ，ＭＢｋの初期状態の様子を示す図。
【図６】第１実施形態におけるマスクＭＡｐ，ＭＢｐに対する周辺マスクＭＡ２〜４，ＭＢ２〜４へのベクトル群を示す図。
【図７】第１実施形態における照合画像データＡ，Ｂに対して配置されたマスクＭＡ，ＭＢとの絶対座標の差分を算出する様子を示す図。
【図８】本発明の第２実施形態における画像データ評価装置の動作について説明するためのフローチャート。
【図９】第３実施形態で用いられる疑似指４０の断面を示す図。
【図１０】第３実施形態で用いられる疑似指４０の表面に付された指紋パターンの一例を示す図。
【図１１】本発明の第３実施形態における画像データ評価装置の動作について説明するためのフローチャート。
【図１２】第４実施形態で用いられる疑似指４０の表面に付された指紋パターンの一例を示す図。
【図１３】本発明の第４実施形態における画像データ評価装置の動作について説明するためのフローチャート。
【図１４】第５実施形態で用いられる疑似指４０の表面に付された指紋パターンの一例を示す図。
【図１５】本発明の第５実施形態における画像データ評価装置の動作について説明するためのフローチャート。
【図１６】第５実施形態におけるエッジ強調処理で使用される重みパターンの一例を示す図。
【符号の説明】
【０１２６】
１０…ＣＰＵ、１２…記録装置、１４…ＲＡＭ、１６…画像評価装置、１８…指紋読み取り装置、２０…入力装置、２２…表示装置、３０…回転変換処理部、３２…配置処理部、３３…補正処理部、３４…最大相関領域検出処理部、３６…評価判定処理部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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