(57)【要約】【課題】  スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けて画像照合を行なうことのできる画像照合装置を提供する。【解決手段】  画像照合装置においては、現在実行中のアプリケーションの機密レベルに応じて指紋入力および照合方式（センシング方法）が判別され（Ｔ０）、スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とのいずれかで指紋データが入力される（Ｔ１）。そして、いずれの方法で入力された指紋データに対しても、読出された参照画像（Ｔ２７）との類似度が計算されて照合され（Ｔ３，Ｔ４）、判定結果が出力される（Ｔ５）。【選択図】        図４
2005209107.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる第２の方法とのいずれの入力方法でも前記対象物の画像を入力可能な画像入力手段と、
前記画像入力手段で入力された入力画像と照合を行なうための参照画像を保持する参照画像保持手段と、
前記画像入力手段で前記第１の方法で入力された第１の入力画像と前記参照画像とを照合する第１の照合手段と、
前記画像入力手段で前記第２の方法で入力された第２の入力画像と前記参照画像とを照合する第２の照合手段と、
照合の目的に応じて、前記画像入力手段で前記第１の方法で前記対象物の画像を入力して前記第１の照合手段で前記第１の入力画像と前記参照画像とを照合するか、前記第２の方法で前記対象物の画像を入力して前記第２の照合手段で前記第２の入力画像と前記参照画像とを照合するかを判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された結果により、前記画像入力手段における前記対象物の画像の入力方法として第１の方法と第２の方法とのいずれかを選択する選択手段とを備える、画像照合装置。
【請求項２】
前記判別手段は、機密レベルに応じて、前記画像入力手段で前記第１の方法で前記対象物の画像を入力して前記第１の照合手段で前記第１の入力画像と前記参照画像とを照合するか、前記第２の方法で前記対象物の画像を入力して前記第２の照合手段で前記第２の入力画像と前記参照画像とを照合するかを判別する、請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
照合の目的に応じて、前記画像入力手段で前記第１の方法で前記対象物の画像を入力して前記第１の照合手段で前記第１の入力画像と前記参照画像とを照合するか、前記第２の方法で前記対象物の画像を入力して前記第２の照合手段で前記第２の入力画像と前記参照画像とを照合するかの設定を受付けて、前記設定を保持する設定情報保持手段をさらに備え、
前記判別手段は、前記設定情報保持手段に保持される前記設定に基づいて、前記画像入力手段で前記第１の方法で前記対象物の画像を入力して前記第１の照合手段で前記第１の入力画像と前記参照画像とを照合するか、前記第２の方法で前記対象物の画像を入力して前記第２の照合手段で前記第２の入力画像と前記参照画像とを照合するかを判別する、請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記設定情報保持手段は、前記画像入力手段で前記第１の方法で前記対象物の画像を入力して前記第１の照合手段で前記第１の入力画像と前記参照画像とを照合するか、前記第２の方法で前記対象物の画像を入力して前記第２の照合手段で前記第２の入力画像と前記参照画像とを照合するかの再設定が可能な書換可能なメモリである、請求項３に記載の画像照合装置。
【請求項５】
センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる第２の方法とのいずれの入力方法でも前記対象物の画像を入力可能な画像入力手段で、前記第１の方法と前記第２の方法とのいずれかの方法で前記対象物の画像を入力する画像入力ステップと、
照合の目的に応じて、前記画像入力ステップにおける前記対象物の画像の入力方法を前記第１の方法と前記第２の方法とのいずれの方法とするかを判別する判別ステップと、
前記判別ステップにより判別された結果により、前記画像入力ステップにおける前記対象物の画像の入力方法として前記第１の方法と前記第２の方法とのいずれかを選択する選択ステップと、
前記選択ステップにおいて前記画像入力ステップでの前記対象物の画像の入力方法として前記第１の方法が選択された場合に、前記画像入力ステップで前記第１の方法で入力された第１の入力画像と、前記画像入力ステップで入力された入力画像と照合を行なうための参照画像とを照合する第１の照合ステップと、
前記選択ステップにおいて前記画像入力ステップでの前記対象物の画像の入力方法として前記第２の方法が選択された場合に、前記画像入力ステップで前記第２の方法で入力された第２の入力画像と前記参照画像とを照合する第２の照合ステップとを備える、画像照合方法。
【請求項６】
画像照合方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる第２の方法とのいずれの入力方法でも前記対象物の画像を入力可能な画像入力手段で、前記第１の方法と前記第２の方法とのいずれかの方法で前記対象物の画像を入力する画像入力ステップと、
照合の目的に応じて、前記画像入力ステップにおける前記対象物の画像の入力方法を前記第１の方法と前記第２の方法とのいずれの方法とするかを判別する判別ステップと、
前記判別ステップにより判別された結果により、前記画像入力ステップにおける前記対象物の画像の入力方法として前記第１の方法と前記第２の方法とのいずれかを選択する選択ステップと、
前記選択ステップにおいて前記画像入力ステップでの前記対象物の画像の入力方法として前記第１の方法が選択された場合に、前記画像入力ステップで前記第１の方法で入力された第１の入力画像と、前記画像入力ステップで入力された入力画像と照合を行なうための参照画像とを照合する第１の照合ステップと、
前記選択ステップにおいて前記画像入力ステップでの前記対象物の画像の入力方法として前記第２の方法が選択された場合に、前記画像入力ステップで前記第２の方法で入力された第２の入力画像と前記参照画像とを照合する第２の照合ステップとを実行させる、画像照合プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム、および画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関し、特に、スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けて画像照合を行なう画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム、および画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の指紋画像に関する照合方法は、大きく分けて画像特徴量マッチング方式と画像間マッチング方式とに大別できる。前者の画像特徴量マッチングは、「これで分かったバイオメトリクス」（日本自動認識システム協会編、オーム社：Ｐ４２〜Ｐ４４）では、画像を直接比較するのではなく、画像内に含まれる特徴量を抽出した後、抽出した画像特徴量同士を比較する方法である。該方法では指紋画像における照合においては、図１２（Ａ）および（Ｂ）のようなマニューシャ（指紋隆線の端点および分岐点であり、指紋画像内に数個から数十個存在する）が画像特徴量となる。該方法では、図１３のようにそれぞれの画像から画像処理により抽出したマニューシャの位置や種類や隆線などの情報を基に画像間で相対的な位置や方向が一致するマニューシャ数を類似度とし、マニューシャ間を横切る隆線数などの一致・不一致により類似度を増減し、その類似度と予め定めたしきい値とを比較し照合・識別を行なう。
【０００３】
後者の画像間マッチングは、図１４（Ａ）および（Ｂ）のように、照合する画像αおよびβで全領域もしくは部分領域に対応の部分画像α１およびβ１を抽出し、部分画像α１とβ１との間の一致度を、差分値の総和、相関係数、位相相関法や郡遅延ベクトル法などにより画像αとβとの間の類似度として計算し、算出された類似度と予め定めたしきい値とを比較し照合・識別を行なう。
【０００４】
画像間マッチングの手法を利用した発明としては、特許文献１や特許文献２に開示されているものなどが挙げられる。特許文献１では、画像間マッチングを行なったのち部分領域をさらに４分割し、それぞれの分割領域の周辺領域での一致度最大となる位置を求め、平均一致度を改めて類似度とする方法が開示されている。これにより、指紋画像内に指紋採取の時に生じた指紋の歪みに対処できる。特許文献２では、一方の指紋画像中の特徴を含む複数の部分領域の位置関係の拘束をある程度保持して他方の指紋画像の各部分領域との一致度の総和を計算して、類似度として算出する方法が開示されている。
【０００５】
これらの画像間マッチング方式、および画像特徴量マッチング方式の問題点は、本願の出願人が先に出願して公開された文献である特許文献３の第０００６段落〜第００１０段落に開示されている。
【０００６】
すなわち、該記載を参照すると、従来の技術では、センサを用いて画像データを入力する際には正確なデータを常に取得することは不可能である。たとえば指紋の画像データをセンサから入力する場合には、センサにおける指の置き方に伴う位置ずれや傾き、センサへの指の押付け圧力の違い、指をずらしたときの皮膚表面の伸縮などが生じるので正確な画像データを取得するのが困難である。また皮膚表面が乾燥したり、発汗したりしている場合にはセンシング方法によっては画像データに関して掠れ、潰れが生じる場合がある。
【０００７】
指紋のマニューシャを利用する画像特徴量マッチング方式の場合には、掠れがあると本来つながっている隆線が途切れるので本来ないはずのマニューシャを誤抽出したり、潰れがあるとマニューシャの情報を正確に抽出できなくなかったりし、安定した画像特徴量抽出は困難である。マニューシャはすべて人の指の表面に均等に分布しているとは限らず、マニューシャがほとんど存在しない場合や、マニューシャの分布によっては位置ずれにより一致するマニューシャが極端に少なくなる場合もあるから、一致するマニューシャ数を類似度とする場合には類似度が低下する。
【０００８】
画像間マッチング方式の場合に、指紋画像全体に関して類似度を求めるような場合には、マニューシャ等の特徴量を利用しないため、掠れや潰れによる影響を受けにくいが、傾きや伸縮が指紋画像に現れるとたとえ同じ指紋であっても指紋画像間で不一致部分が多くなるために指紋画像間の類似度は低くなる。指紋画像の特徴を含む複数の部分画像を用いる場合は、指紋画像に現れるある程度の傾きや伸縮には対応できる。しかしながら類似度として利用している部分領域の画像の一致度は指紋画像の変化によりかなり敏感に変動するので、両指紋画像が同一人のものであっても常に高い類似度を得られるとは限らず、指の傾きや押し付け方、指表面の乾燥具合などにより、類似度は低下する。
【０００９】
類似度が低下し、予め定めたしきい値を下回り、その結果、両指紋画像は同一指のものでありながら、異なる指のものと誤判定を起こす場合がある。誤判定を回避するためにしきい値を下げると、異なる指の指紋画像を同一指のものと誤判定する確率が高くなってしまう。
【００１０】
このように、従来は画像特徴量間の一致度や画像データ間の一致度に基づいた類似度による画像間の照合を行なっていたが、同じ対象物の画像データであっても、画像データ入力時の条件の変動により一致度の低下が生じやすいため、高い照合精度を安定して得ることが困難であった。
【００１１】
一般的には画像間マッチング方式は、ノイズや指の状態（乾燥・汗・傷）などに対処しやすく、画像特徴量マッチング方式は、比較するデータ量が少ないため画像間マッチングに比べ高速処理可能であり、画像に傾きがあっても特徴点間の相対的な位置・方向の探索によりマッチングが可能である。
【００１２】
上述の画像間マッチング方式、および画像特徴量マッチング方式の問題点を解決するために、上述の特許文献３では、２つの画像のうちの一方の画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれ（図１５（Ａ）、（Ｂ））が、他方の画像における最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索し、この複数の最大一致度位置と予め設定しているしきい値とを比較（図１５（Ｃ））することから２つの画像の類似度を計算することが提案されている。
【００１３】
従来の指紋画像に関する入力方法は、図１６、１７で示されるように、基本的にスイープセンシング方式（図１６）とエリアセンシング方式（図１７）とに大別される。
【００１４】
スイープセンシング方式としては、たとえば特許文献４に開示されている方式等が挙げられる。
【００１５】
また、エリアセンシング方式は、一度にエリア全面でセンシングされた指紋情報を入力するものであり、スイープセンシング方式は、センサ上で指を動かしながら指紋をセンシングする方式である。特許文献３は、エリアセンシング方式に関する発明であり、エリアセンシング方式では、指紋認証精度を上げるためには、スイープセンシング方式と比して大きな面積のセンサが必要である。さらに、たとえば半導体センサの場合、シリコンの材料コストが高いのでコスト対面積比はよくない。このため、実装面積が小さく、かつ、低コストが必要である携帯機器などにはスイープセンシング方式に利点がある。その反面、スイープセンシング方式では、実装面積が小さく、かつ低コストの利点があるが、照合に要する時間がエリアセンシング方式に比べて長いというデメリットも有する。
【特許文献１】特許第２５４９１０７号公報
【特許文献２】特開昭６３−７８２８６号公報
【特許文献３】特開２００３−３２３６１８号公報
【特許文献４】特開平５−１７４１３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、上述のようなスイープ型のセンサを用いる場合には、必ずスイープセンシング方式が用いられ、ユーザは該センサ上で指を滑らせてセンシングを行なう必要がある。これは、エリア型センサを用いてエリアセンシングを行なう場合に比較して、ユーザの利便性が損なわれるという課題があった。
【００１７】
また、従来のスイープ型のセンサを用いた認証技術では、必要とされるセキュリティの程度にかかわらず、ユーザの手間が同程度であった。すなわち、機密性が高い箇所にアクセスする場合にも、機密性が認証を必要とする程度の低い箇所にアクセスする場合にも、ユーザは同様にセンサ上で指を滑らせてセンシングを行なう必要があり、用途によって利便性と機密性との兼合いを調整することができないという課題があった。
【００１８】
言うまでもなく、エリア型のセンサを用いることによりユーザの利便性を向上させることが可能であるが、この場合は、センサのコストアップや取付け部分が大きくなることによるコストアップが問題となる。
【００１９】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであって、機密性のレベルやユーザの設定に応じてスイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使分けることでセンサに付加コストをかけることなく、従来のスイープ型センサまたは類似のセンサを用いエリア型のセンサを用いる場合に比較してコストを抑えつつ高い機密性が必要な部分には精度の高い方式、利便性が優先される部分では簡便な方式といった使分けが可能になる画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム、および画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体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】
【００２０】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像照合装置は、センサを含み、センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、センサと対象物との相対位置を変化させる第２の方法とのいずれの入力方法でも対象物の画像を入力可能な画像入力手段と、画像入力手段で入力された入力画像と照合を行なうための参照画像を保持する参照画像保持手段と、画像入力手段で第１の方法で入力された第１の入力画像と参照画像とを照合する第１の照合手段と、画像入力手段で第２の方法で入力された第２の入力画像と参照画像とを照合する第２の照合手段と、照合の目的に応じて、画像入力手段で第１の方法で対象物の画像を入力して第１の照合手段で第１の入力画像と参照画像とを照合するか、第２の方法で対象物の画像を入力して第２の照合手段で第２の入力画像と参照画像とを照合するかを判別する判別手段と、判別手段により判別された結果により、画像入力手段における対象物の画像の入力方法として第１の方法と第２の方法とのいずれかを選択する選択手段とを備える。
【００２１】
また、判別手段は、機密レベルに応じて、画像入力手段で第１の方法で対象物の画像を入力して第１の照合手段で第１の入力画像と参照画像とを照合するか、第２の方法で対象物の画像を入力して第２の照合手段で第２の入力画像と参照画像とを照合するかを判別することが好ましい。
【００２２】
また、画像照合装置は、照合の目的に応じて、画像入力手段で第１の方法で対象物の画像を入力して第１の照合手段で第１の入力画像と参照画像とを照合するか、第２の方法で対象物の画像を入力して第２の照合手段で第２の入力画像と参照画像とを照合するかの設定を受付けて、設定を保持する設定情報保持手段をさらに備え、判別手段は、設定情報保持手段に保持される設定に基づいて、画像入力手段で第１の方法で対象物の画像を入力して第１の照合手段で第１の入力画像と参照画像とを照合するか、第２の方法で対象物の画像を入力して第２の照合手段で第２の入力画像と参照画像とを照合するかを判別することが好ましい。
【００２３】
さらに、設定情報保持手段は、画像入力手段で第１の方法で対象物の画像を入力して第１の照合手段で第１の入力画像と参照画像とを照合するか、第２の方法で対象物の画像を入力して第２の照合手段で第２の入力画像と参照画像とを照合するかの再設定が可能な書換可能なメモリであることがより好ましい。
【００２４】
本発明の他の局面に従うと、画像照合方法は、センサを含み、センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、センサと対象物との相対位置を変化させる第２の方法とのいずれの入力方法でも対象物の画像を入力可能な画像入力手段で、第１の方法と第２の方法とのいずれかの方法で対象物の画像を入力する画像入力ステップと、照合の目的に応じて、画像入力ステップにおける対象物の画像の入力方法を第１の方法と第２の方法とのいずれの方法とするかを判別する判別ステップと、判別ステップにより判別された結果により、画像入力ステップにおける対象物の画像の入力方法として第１の方法と第２の方法とのいずれかを選択する選択ステップと、選択ステップにおいて画像入力ステップでの対象物の画像の入力方法として第１の方法が選択された場合に、画像入力ステップで第１の方法で入力された第１の入力画像と、画像入力ステップで入力された入力画像と照合を行なうための参照画像とを照合する第１の照合ステップと、選択ステップにおいて画像入力ステップでの対象物の画像の入力方法として第２の方法が選択された場合に、画像入力ステップで第２の方法で入力された第２の入力画像と参照画像とを照合する第２の照合ステップとを備える。
【００２５】
本発明のさらに他の局面に従うと、画像照合プログラムは画像照合方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、センサを含み、センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、センサと対象物との相対位置を変化させる第２の方法とのいずれの入力方法でも対象物の画像を入力可能な画像入力手段で、第１の方法と第２の方法とのいずれかの方法で対象物の画像を入力する画像入力ステップと、照合の目的に応じて、画像入力ステップにおける対象物の画像の入力方法を第１の方法と第２の方法とのいずれの方法とするかを判別する判別ステップと、判別ステップにより判別された結果により、画像入力ステップにおける対象物の画像の入力方法として第１の方法と第２の方法とのいずれかを選択する選択ステップと、選択ステップにおいて画像入力ステップでの対象物の画像の入力方法として第１の方法が選択された場合に、画像入力ステップで第１の方法で入力された第１の入力画像と、画像入力ステップで入力された入力画像と照合を行なうための参照画像とを照合する第１の照合ステップと、選択ステップにおいて画像入力ステップでの対象物の画像の入力方法として第２の方法が選択された場合に、画像入力ステップで第２の方法で入力された第２の入力画像と参照画像とを照合する第２の照合ステップとを実行させる。
【００２６】
本発明のさらに他の局面に従うと、記録媒体はコンピュータ読取可能な記録媒体であって、上述の画像照合プログラムを記録する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の各実施の形態について図面を参照しながら説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００２８】
ここでは、照合の対象となる画像データとして指紋画像データを例示しているが、これに限定されず、個体（個人）ごとに似ているが一致することはない生体の他の特徴による画像データであってもよい。
【００２９】
［実施の形態１］
図１は、実施の形態１に係る画像照合装置１の機能構成を表わすブロック図である。
【００３０】
図１を参照して、実施の形態１に係る画像照合装置は、画像入力部１０１、メモリ６２４または固定ディスク６２６（図３）に対応のメモリ１０２、バス１０３、登録データ記憶部２０２、および照合処理部１１を含んで構成される。
【００３１】
照合処理部１１は、画像補正部１０４、指紋入力および照合方式判別部１０４２、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致度位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部と呼ぶ）１０６、照合判定部１０７、および制御部１０８を含む。照合処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。
【００３２】
図１に示される画像入力部１０１は画像入力手段に、登録データ記憶部２０２は参照画像保持手段に、メモリ１０２は照合手段選択情報保持手段に、指紋入力および照合方式判別部１０４２は照合手段判別手段に、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部１０６および照合判定部１０７は静止画像照合手段に、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部１０６および照合判定部１０７は変化画像照合手段に該当する。さらに、メモリ１０２および制御部１０８は、各部の全般にかかる記憶領域や制御の機能を持つ。
【００３３】
画像入力部１０１は指紋センサを含み、該指紋センサにより読込まれた指紋に対応の指紋画像データを出力する。指紋センサには光学式、圧力式および静電容量方式のいずれを適用してもよい。
【００３４】
この画像入力部１０１に含まれる指紋センサは、上述のスイープセンシング方式（以下、スイープ方式と略する）とエリアセンシング方式（以下、エリア方式と略する）との両方法に対応しており、いずれの方法でセンシングされた指紋データをも読取ることができる。
【００３５】
つまり、画像入力部１０１に含まれる指紋センサにてスイープ方式で指紋データをセンシングする場合は、ユーザは、図２（Ａ）に示されるように、矩形のセンサの長手方向と直角を構成するように指をセンサ上に当て、センサ上で指を上から下（あるいは下から上）にセンサの長手方向に直角に動かして、指紋データを読込ませる。
【００３６】
一方、エリア方式で指紋データをセンシングする場合は、ユーザは、図２（Ｂ）に示されるように、矩形のセンサの長手方向と平行になるように指をセンサ上に当て、センサ上で指を動かさずに指紋データを読込ませる。
【００３７】
この画像入力部１０１に含まれる指紋センサのサイズは、エリア方式でセンシングできる必要最低限のサイズが必要となる。たとえば、センサの長手方向の長さである横幅は、指の幅の１．５倍程度（２５６画素）、センサの長手方向に直行する方向の長さである縦幅は指の幅の０．２５倍程度（６４画素）のサイズが必要となる。
【００３８】
なお、本実施の形態にかかる画像照合装置１では、エリア方式で指紋データをセンシングする場合は、指の幅の０．２５倍程度の縦幅であるサイズの指紋センサを用いるため照合の精度は高くないが、スイープ方式で照合する場合に比べて処理時間が短いため、簡易な指紋照合に利用できユーザの利便性が高い。一方、スイープ方式で指紋データをセンシングする場合は、処理時間が長くなるが、照合の精度は高いため、機密性の高い指紋照合に利用できる。
【００３９】
メモリ１０２には画像データや各種の計算結果などが格納される。バス１０３は各部間の制御信号やデータ信号を転送するために用いられる。画像補正部１０４は、画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行なう。
【００４０】
最大一致度位置探索部１０５は、一方の指紋画像の複数の部分領域をテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内とで最も一致度の高い位置を探索する、いわゆるテンプレートマッチングを行なう。そして、その検索結果である結果情報は、メモリ１０２に渡されて格納される。
【００４１】
類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納された最大一致度位置探索部１０５の結果情報を用いて、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。そして計算された類似度は、類似度判定部１０７に渡される。類似度判定部１０７は、類似度計算部１０６が算出した類似度により一致・不一致を判定する。
【００４２】
制御部１０８は、照合処理部１１の各部の処理を制御する。登録データ記憶部２０２には照合を行なう前記一組のスナップショット画像とは別の画像から照合に使用するデータ部のみが予め記憶される。
【００４３】
なお、本実施の形態において、これらの画像補正部１０４、指紋入力および照合方式判別部１０４２、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４３、最大一致度位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７および制御部１０８のすべてあるいは一部は、処理手順をプログラムとして記憶させたメモリ６２４（図３）などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２（図３）などを含む演算処理装置を用いて構成されてもよい。
【００４４】
図３は、本実施の形態に係る画像照合装置１が搭載されるコンピュータの構成の具体例を表わす図である。
【００４５】
図３を参照して、コンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（フレキシブルディスク）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク３００と該コンピュータとを通信接続するための通信インタフェース６８０、ならびにキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含んで構成される。そしてこれらの各部は、バスを介して通信接続される。また、外部装置であるプリンタ６９０に接続される。
【００４６】
なお、図３に示された構成は一般的なコンピュータの構成であって、本実施の形態にかかるコンピュータの構成は図３の構成に限定されない。たとえば、コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。
【００４７】
図１の画像照合装置１における画像照合方法について、図４のフローチャートを用いて説明する。図４のフローチャートに示される処理は、本実施の形態に係る画像照合装置１が搭載されるコンピュータのＣＰＵ６２２がＲＯＭなどに格納される対応のプログラムを読出し、ＲＡＭ上で展開して図１に示される各部を制御して実行することによって実現される。
【００４８】
図４を参照して、始めに制御部１０８において、指紋入力および照合方式（センシング方法）を判別する処理（Ｔ０）が実行され、指紋入力および照合方式が判別される。
【００４９】
実施の形態１において、ステップＴ０での指紋入力および照合方式を判別する処理は、図５を参照して、まず、制御部１０８において、現在実行中のアプリケーションの機密レベルがメモリ１０２より読出される（Ｓ１０）。ここでの機密レベルとは、該アプリケーションにアクセスするのに必要な個人認証の精度の高さを指す。この機密レベルは予めアプリケーションごとに設定されており、メモリ１０２にアプリケーションに対応付けられて格納されているものとする。
【００５０】
そして、現在実行中のアプリケーションの機密レベルが高い場合は（Ｓ２０でＹＥＳ）、つまり高精度の個人認証が要求される場合にはスイープ方式が出力され（Ｓ３０）、そうでないときには（Ｓ２０でＮＯ）、エリア方式が出力される（Ｓ４０）。
【００５１】
上述のステップＴ０において指紋入力および照合方式としてエリア方式が出力された場合には（Ｓ２０でＮＯ）、指紋入力および照合方式判定部１０４２においてその旨が判定されて（Ｔ０．５でＮＯ）、処理はステップＴ１ｂに進んで次のような処理が実行される。
【００５２】
すなわち、ステップＴ１ｂにおいて、制御部１０８は画像入力部１０１に画像入力開始の信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１からは照合対象である画像Ａが入力され、バス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納される。そして、画像Ａの入力が完了した後、画像入力部１０１は制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００５３】
次に、制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指紋自体の乾燥度合いや指を押付ける圧力に応じて各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないため、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。そこで、画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように入力画像の画質を補正する（ステップＴ２ｂ）。具体的には、入力画像データに対応の画像全体もしくは画像を分割した小領域ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８）や画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９）などを、メモリ１０２に格納された画像Ａに施す。
【００５４】
そして、画像Ａに対する画像補正処理の終了後、画像補正部１０４は制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。
【００５５】
一方、上述のステップＴ０において指紋入力および照合方式としてスイープ方式が出力された場合には（Ｓ２０でＹＥＳ）、指紋入力および照合方式判定部１０４２においてその旨が判定されて（Ｔ０．５でＹＥＳ）、処理はステップＴ１ａに進んで次のような処理が実行される。
【００５６】
すなわち、ステップＴ１ａにおいて、制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１からは照合対象である画像Ａｋが入力され、バス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納される。そして、画像Ａｋの入力が完了した後、画像入力部１０１は制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００５７】
次に、制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。上述のように、多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指紋自体の乾燥度合いや指を押付ける圧力に応じて各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないため、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。そこで、画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように、上述のような処理をメモリ１０２に格納された画像Ａｋに施して入力画像の画質を補正する（ステップＴ２ａ）。
【００５８】
そして、画像Ａｋに対する画像補正処理の終了後、画像補正部１０４は制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。
【００５９】
次に、スナップショット画像Ａｋ間の相対的位置関係を計算する処理（ステップＴ２３）が行なわれる。ステップＴ２３における処理については、後にサブルーチンを挙げて詳細に説明する。
【００６０】
ステップＴ２３でのスナップショット画像Ａｋ間の相対的位置関係を計算する処理が終了すると、制御部１０８は登録データ読出部２０７に対して登録データ読出開始信号を送り、登録データ読出終了信号を受信するまで待機する。
【００６１】
登録データ読出部２０７は登録データ読出開始信号を受信すると、登録データ記憶部２０２から登録画像Ｂの部分領域Ｒｉのデータを読出してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ２７）。
【００６２】
次に、照合対象である画像Ａ（または画像Ａｋ）と参照画像との類似度を計算する処理が行なわれる（ステップＴ３）。ステップＴ３での処理については、後にサブルーチンを挙げて詳細に説明する。
【００６３】
ステップＴ３での照合処理が終了すると、制御部１０８は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は、ステップＴ３での計算結果を用いて照合し判定する（ステップＴ４）。なお、ステップＴ４での具体的な判定方法については、ステップＴ３での類似度計算処理の説明において詳細に説明する。
【００６４】
そして、ステップＴ４での判定を終了すると照合判定結果である照合結果をメモリ１０２に格納し、照合判定部１０７は制御部１０８へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。
【００６５】
最後に、制御部１０８がメモリ１０２に格納された照合結果をディスプレイ６１０またはプリンタ６９０を介して出力して（ステップＴ５）、画像照合を終了する。
【００６６】
次に、上述のステップＴ２３における処理を、図６を用いて説明する。
【００６７】
始めに制御部１０８は、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５では、ステップＳ１０１からステップＳ１０８に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。
【００６８】
ここでのテンプレートマッチング処理は、スナップショット画像ＡｋとＡｋ＋１との間で画像Ａｋ＋１の複数の部分画像の各々が画像Ａｋのどの部分領域に最も一致するかの探索、つまり最大一致度位置を探索する処理である。たとえば、図７に示される画像を具体例とすると、図７（Ａ）のスナップショット画像Ａ２の複数の部分画像Ｑ１、Ｑ２・・・の各々がスナップショット画像Ａ１の部分画像Ｚ１、Ｚ２・・・の中で最も一致する位置を探索する。以降で、その詳細を説明する。
【００６９】
始めに、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で、カウンタの変数ｋおよび変数ｉが１に初期化される。次に、ステップＳ１０３で、画像Ａｋ＋１の、上から４画素ライン分の領域が、縦方向４画素×横方向４画素ごとに分割した部分領域Ｑｉとして規定される、部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定される。ここでは、部分領域Ｑｉは計算を簡単にするために矩形状としているが、これに特定されない。
【００７０】
次に、ステップＳ１０４で、ステップＳ１０３で設定されたテンプレートに対し、画像Ａｋ内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所が探索される。具体的には、テンプレートとして用いる部分領域Ｑｉの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＱｉ（ｘ，ｙ）とし、画像Ａｋの左上の角を基準とした座標（ｓ，ｔ）の画素濃度をＡｋ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ｑｉの幅をｗ、高さをｈとし、また、部分領域Ｑｉと画像Ａｋとの各画素の取り得る最大濃度をＶ０とし、画像Ａｋにおける座標（ｓ，ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）が、たとえば以下の式（１）にしたがって各画素の濃度差を基に計算される。
【００７１】
【数１】
2005209107.tif 000003
【００７２】
画像Ａｋ内において座標（ｓ，ｔ）を順次更新して座標（ｓ，ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）が計算される。そして、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとし、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｚｉとし、その位置での一致度を最大一致度Ｃｉｍａｘとする。
【００７３】
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で算出された部分領域Ｑｉの画像Ａｋ内における最大一致度Ｃｉｍａｘがメモリ１０２の所定アドレスに記憶される。また、ステップＳ１０６で、移動ベクトルＶｉが以下の式（２）にしたがって計算され、メモリ１０２の所定アドレスに記憶される。
【００７４】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ，Ｖｉｙ）＝（Ｚｉｘ−Ｑｉｘ，Ｚｉｙ−Ｑｉｙ）  ・・・式（２）
ここで、上述のように、画像Ａｋ＋１に設定された位置Ｑに対応する部分領域Ｑｉに基づいて、画像Ａｋ内をスキャンして部分領域Ｑｉと最も一致度が高い位置Ｚの部分領域Ｚｉが特定されたとき、位置Ｑから位置Ｚへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。
【００７５】
式（２）で、変数Ｑｉｘおよび変数Ｑｉｙは部分領域Ｑｉの基準位置のｘ座標およびｙ座標であり、たとえば画像Ａｋ内における部分領域Ｑｉの左上角の座標に対応する。また変数Ｚｉｘおよび変数Ｚｉｙは部分領域Ｚｉの探索結果である最大一致度Ｃｉｍａｘの位置でのｘ座標およびｙ座標であり、たとえば画像Ａｋ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｚｉの左上角の座標に対応する。
【００７６】
次に、ステップＳ１０７で、カウンタ変数ｉが部分領域の個数ｎ以下か否かが判定され、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下であれば処理をＳ１０８に進め、そうでなければ処理をＳ１０９に進める。
【００７７】
ステップＳ１０８では、変数ｉが１インクリメントされる。以降、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ１０３〜Ｓ１０８の処理が繰返されてすべての部分領域Ｑｉに関しテンプレートマッチングが実行され、それぞれの部分領域Ｑｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとが計算される。
【００７８】
最大一致度位置探索部１０５は、上記のように順次計算されるすべての部分領域Ｑｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納した後、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送って処理を終了する。
【００７９】
続いて制御部１０８は、類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ｑｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図６のステップＳ１０９〜Ｓ１２１の処理を行なって類似度計算を行なう。
【００８０】
ここで、類似度計算処理とは、上述のテンプレートマッチング処理で求められた複数の部分画像の各々に対応する最大一致度位置を用いて、２つの画像Ａｋと画像Ａｋ＋１との類似度を計算する処理である。以降で、その詳細を説明する。なお、スナップショット画像間のデータは通常、同一の人物であるため、この類似度計算処理は、行なわなくてもよい。
【００８１】
まず、ステップＳ１０９で、類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）が０に初期化される。ここで類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）とは、画像Ａｋと画像Ａｋ＋１との類似度を格納する変数とする。次に、ステップＳ１１０で、基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉが１に初期化される。また、ステップＳ１１１で、基準となる移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉが０に初期化される。また、ステップＳ１１２で、移動ベクトルＶｊのインデックスｊが１に初期化される。
【００８２】
ステップＳ１１３で、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊが以下の式（３）にしたがい計算される。
【００８３】
ｄＶｉｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ｛（Ｖｉｘ−Ｖｊｘ）2＋（Ｖｉｙ−Ｖｊｙ）2｝                                                                ・・・式（３）
ここで、変数ＶｉｘおよびＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分およびｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘおよびＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分およびｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ2はＸの二乗を計算する計算式である。
【００８４】
ステップＳ１１４で、移動ベクトルＶｉとＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊが所定の定数εと比較されて、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとが、実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かが判断される。すなわち、ベクトル差ｄＶｉｊが定数εより小さければ（Ｓ１１４でＹＥＳ）、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一と見されて処理をステップＳ１１５に進め、逆に大きければ（Ｓ１１４でＮＯ）、実質的に同一とは見なされずステップＳ１１５をスキップして処理をステップＳ１１６に進める。ステップＳ１１５では類似度Ｐｉを以下の式（４）〜式（６）を用いて増加させる。
【００８５】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α                            ・・・式（４）
α＝１                                    ・・・式（５）
α＝Ｃｊｍａｘ                            ・・・式（６）
式（４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。そこで、変数αを式（５）に示されるようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、変数αを式（６）に示されるようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【００８６】
ステップＳ１１６で、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいかどうかが判定され、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいと判定された場合は（Ｓ１１６でＹＥＳ）、処理をステップＳ１１７に進め、大きいと判定された場合には（Ｓ１１６でＮＯ）、処理をステップＳ１１８に進める。すなわち、ステップＳ１１７では、インデックスｊの値を１インクリメントさせる。
【００８７】
上述のステップＳ１１１〜Ｓ１１７の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。そして、ステップＳ１１８で、移動ベクトルＶｉを基準とした場合に得られた類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）とが比較され、類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）の値）より大きければ（Ｓ１１８でＹＥＳ）処理をＳ１１９に進め、小さければ（Ｓ１１８でＮＯ）ステップＳ１１９をスキップして処理をＳ１２０に進める。
【００８８】
すなわち、ステップＳ１１９では、変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合に得られた類似度Ｐｉの値が設定される。ステップＳ１１８，Ｓ１１９では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合に得られた類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合に得られた類似度の最大値（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【００８９】
次に、ステップＳ１２０では、基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）とが比較される。インデックスｉが部分領域の個数ｎより小さければ（Ｓ１２０でＹＥＳ）、処理をステップＳ１２１に進め、インデックスｉを１インクリメントさせる。
【００９０】
上述のステップＳ１０９〜Ｓ１２１の処理がインデックスｉが部分領域の個数ｎとなるまで繰返されることにより（Ｓ１２０でＮＯ）、画像Ａｋと画像Ａｋ＋１との類似度が変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）の値として計算される。類似度計算部１０６は、上記のように計算した変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ＋１）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、ステップＳ１２２において、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ，ｋ＋１を次の式（７）で計算する。
【００９１】
【数２】
2005209107.tif 000004
【００９２】
上述の式（７）で求められる領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ，ｋ＋１が、具体的に図７（Ｂ）に示される。
【００９３】
ここで、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ，ｋ＋１は、スナップショット画像ＡｋとＡｋ＋１との間の相対的位置関係を、上記各スナップショット画像の各々の部分領域Ｑｉの移動ベクトルＶｉの組の平均値に基づいて算出するために計算される。たとえば、図７に示される具体例の場合、領域移動ベクトルＶ１、Ｖ２・・・の平均ベクトルがＶ１２である。
【００９４】
次に、ステップＳ１２３で、参照画像となっているスナップショット画像Ａｋのインデックスｋの値とスナップショット画像の個数（変数ｍの値）とが比較される。インデックスｋがスナップショット画像の個数ｍより小さければ（Ｓ１２３でＹＥＳ）、ステップＳ１２４でインデックスｋが１インクリメントされた後に処理をステップＳ１０２に戻し、上記処理を繰返す。そして、インデックスｋがスナップショット画像の個数ｍより小さくなくなったところで（Ｓ１２３でＮＯ）、制御部１０８からスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４３に計算終了信号が送られ、処理が終了する。
【００９５】
次に、指紋入力および照合方法がスイープ方式である場合（Ｔ０．５でＹＥＳ）の上述のステップＴ３で行なわれる照合処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００９６】
制御部１０８は、最大一致度位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。最大一致度位置探索部１０５では、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。
【００９７】
ここでのテンプレートマッチング処理は、上述のスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５で算出された基準位置を反映した一組のスナップショット画像のそれぞれが、それら一組のスナップショット画像とは別の画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である各々の最大一致度位置を探索する処理である。以降で、その詳細を説明する。
【００９８】
始めに、ステップＳ００１で、カウンタの変数ｋが１に初期化される。次に、ステップＳ００２では、スナップショット画像Ａｋの左上の角を基準とした座標に領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ，ｋ＋１の総和Ｐｋを加えたＡ’ｋとして規定される部分領域の画像が、テンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定される。ここで、Ｐｋは、下式で規定される。
【００９９】
【数３】
2005209107.tif 000005
【０１００】
ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定されたテンプレートに対し、画像Ｂ内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所が探索される。具体的には、テンプレートとして用られる部分領域Ａ’ｋの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＡ’ｋ（ｘ，ｙ）とし、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ，ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ａ’ｋの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像Ａ’ｋおよび画像Ｂの各画素の取り得る最大濃度をＶ０とし、画像Ｂにおける座標（ｓ，ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）が、たとえば以下の式（８）にしたがい各画素の濃度差を基に計算される。
【０１０１】
【数４】
2005209107.tif 000006
【０１０２】
画像Ｂ内において座標（ｓ，ｔ）を順次更新して座標（ｓ，ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）が計算され、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとされ、その位置での部分領域の画像が部分領域Ｒｋ、その位置での一致度が最大一致度Ｃｋｍａｘとされる。ステップＳ００４ではステップＳ００３で算出された部分領域Ａ’ｋの画像Ｂ内における最大一致度Ｃｋｍａｘがメモリ１０２の所定アドレスに記憶される。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｋが以下の式（９）に従い計算されて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶される。
【０１０３】
Ｖｋ＝（Ｖｋｘ，Ｖｋｙ）＝（Ｒｋｘ−Ａ’ｋｘ，Ｒｋｙ−Ａ’ｋｙ）・・・式（９）
ここで、上述のように、部分領域Ａ’ｋに基づいて、画像Ｂ内をスキャンして部分領域Ａ’ｋと最も一致度が高い位置Ｒの部分領域Ｒｋが特定されたとき、位置Ａ’から位置Ｒへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。これは、指紋センサにおける指の置かれ方は一様でないことから、一方の画像、たとえば画像Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることによる。
【０１０４】
式（９）において、変数Ａ’ｋｘおよび変数Ａ’ｋｙはスナップショット画像Ａｋの左上の角を基準とした座標に領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ，ｋ＋１の総和Ｐｎを加えた部分領域Ａ’ｋの基準位置のｘ座標およびｙ座標である。また変数ＲｋｘおよびＲｋｙは部分領域Ｒｋの探索結果である最大一致度Ｃｋｍａｘの位置でのｘ座標およびｙ座標であり、たとえば画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｒｋの左上角の座標に対応する。
【０１０５】
ステップ００６では、カウンタ変数ｋが部分領域の個数ｎ以下か否かが判定され、変数ｋの値が部分領域の個数ｎ以下であれば（Ｓ００６でＹＥＳ）、処理をＳ００７に進め、そうでなければ（Ｓ００６でＮＯ）、処理をＳ００８に進める。すなわち、ステップＳ００７では、変数ｋの値が１インクリメントされる。以降変数ｋの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ００２〜Ｓ００７の処理が繰返し実行され、すべての部分領域Ａ’ｋに関しテンプレートマッチングが実行されてそれぞれの部分領域Ａ’ｋの最大一致度Ｃｋｍａｘと移動ベクトルＶｋとが計算される。
【０１０６】
最大一致度位置探索部１０５は、上記のように順次計算されるすべての部分領域Ａ’ｋに関する最大一致度Ｃｋｍａｘと移動ベクトルＶｋとをメモリ１０２の所定アドレスに格納した後、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。
【０１０７】
続いて制御部１０８は、類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ａ’ｋの移動ベクトルＶｋや最大一致度Ｃｋｍａｘなどの情報を用いてステップＳ００８〜Ｓ０２０に示される処理を行ない類似度計算する。
【０１０８】
ここでの類似度計算処理は、上述のテンプレートマッチング処理においてスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５で算出された基準位置を反映した一組のスナップショット画像のそれぞれと、それら一組のスナップショット画像とは異なる他の画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である各々の最大一致度位置を用いて、この探索された各々の部分領域に対応する最大一致度位置との位置関係を示す各々の位置関係量が所定しきい値内に収まっていることを計算することにより類似度を判定し、この類似度に基づいて、一組のスナップショット画像が異なる他の画像と一致するか否か判定する処理である。以降で、その詳細を説明する。
【０１０９】
ステップＳ００８では、類似度Ｐ（Ａ’，Ｂ）が０に初期化される。ここで類似度Ｐ（Ａ’，Ｂ）とは、画像Ａ’と画像Ｂとの類似度を格納する変数とする。また、ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｋのインデックスｋが１に初期化される。また、ステップＳ０１０では、基準となる移動ベクトルＶｋに関する類似度Ｐｋが０に初期化される。また、ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊが１に初期化される。
【０１１０】
ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｋｊが以下の式（１０）にしたがって計算される。
【０１１１】
ｄＶｋｊ＝｜Ｖｋ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ｛（Ｖｋｘ−Ｖｊｘ）2＋（Ｖｋｙ−Ｖｊｙ）2｝                                                              ・・・式（１０）
ここで、変数Ｖｋｘおよび変数Ｖｋｙは移動ベクトルＶｋのｘ方向成分およびｙ方向成分を示し、変数Ｖｊｘおよび変数Ｖｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分およびｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ2はＸの二乗を計算する計算式である。
【０１１２】
ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｋｊが所定の定数εと比較され、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かが判断される。ベクトル差ｄＶｋｊが定数εより小さければ（Ｓ０１３でＹＥＳ）、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一と見なされて処理をステップＳ０１４に進め、逆に大きければ（Ｓ０１３でＮＯ）、実質的に同一とは見なされずステップＳ０１４をスキップして処理をステップＳ０１５に進める。ステップＳ０１４では類似度Ｐｋを以下の式（１１）〜式（１３）を用いて増加させる。
【０１１３】
Ｐｋ＝Ｐｋ＋α                            ・・・式（１１）
α＝１                                    ・・・式（１２）
α＝Ｃｋｍａｘ                            ・・・式（１３）
式（１１）における変数αは類似度Ｐｋを増加させる値である。そこで、変数αを式（１２）に示されるようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｋは基準とした移動ベクトルＶｋと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、変数αを式（１３）に示されるようにα＝Ｃｋｍａｘとした場合には、類似度Ｐｋは基準とした移動ベクトルＶｋと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｋｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１１４】
ステップＳ０１５で、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいかどうかが判定され、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいと判定された場合は（Ｓ０１５でＹＥＳ）、処理をステップＳ０１６に進め、大きいと判定された場合（Ｓ０１５でＮＯ）、処理をステップＳ０１７に進める。すなわち、ステップＳ０１６では、インデックスｊの値を１インクリメントさせる。
【０１１５】
上述のステップＳ０１０〜Ｓ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｋに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｋが計算される。そして、ステップＳ０１７で、移動ベクトルＶｋを基準とした場合に得られた類似度Ｐｋと変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）とが比較され、類似度Ｐｋが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）の値）より大きければ（Ｓ０１７でＹＥＳ）処理をＳ０１８に進め、小さければ（Ｓ０１７でＮＯ）ステップＳ０１８をスキップして処理をＳ０１９に進める。
【０１１６】
すなわち、ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）に移動ベクトルＶｋを基準とした場合に得られた類似度Ｐｋの値が設定される。ステップＳ０１７，Ｓ０１８では、移動ベクトルＶｋを基準とした場合に得られた類似度Ｐｋが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合に得られた類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｋが現在までのインデックスｋの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１１７】
次に、ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｋのインデックスｋの値と部分領域の個数（変数ｎの値）とが比較される。インデックスｋが部分領域の個数ｎより小さければ（Ｓ０１９でＹＥＳ）、処理をステップＳ０２０に進む。ステップＳ０２０ではインデックスｋを１インクリメントさせる。
【０１１８】
上述のステップＳ００８〜Ｓ０２０がインデックスｋが部分領域の個数ｎとなるまで繰返されることにより（Ｓ０１９でＮＯ）、画像Ａ’と画像Ｂとの類似度が変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は、上記のように計算した変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１１９】
一方、指紋入力および照合方法がエリア方式である場合（Ｔ０．５でＮＯ）の上述のステップＴ３で行なわれる照合処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１２０】
制御部１０８は、最大一致度位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。最大一致度位置探索部１０５では、ステップＳ２０１からステップＳ２０７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。
【０１２１】
ここでのテンプレートマッチング処理は、たとえば図１５に示されるように、入力画像の領域Ｒが参照画像のどの領域に移動したのかを求める処理である。
【０１２２】
始めに、ステップＳ２０１で、カウンタの変数ｉが１に初期化される。次に、ステップＳ２０２では、照合対象である画像Ａに設定された位置Ｐに対応して規定される画像Ａの部分領域Ｒｉの画像が、テンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定される。なお、計算の簡便のために部分領域Ｒｉは矩形状であるものとするが、部分領域Ｒｉの形状はこの形状に特定されない。
【０１２３】
ステップＳ２０３ではステップＳ２０２で設定されたテンプレートに対し、参照画像である画像Ｂ内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所が探索される。具体的には、テンプレートとして用られる部分領域Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ，ｙ）とし、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ，ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ｒｉの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像Ａおよび画像Ｂの各画素の取り得る最大濃度をＶ０とし、画像Ｂにおける座標（ｓ，ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）が、たとえば以下の式（１４）にしたがい各画素の濃度差を基に計算される。
【０１２４】
【数５】
2005209107.tif 000007
【０１２５】
画像Ｂ内において座標（ｓ，ｔ）を順次更新して座標（ｓ，ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）が計算され、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとされ、その位置での部分領域の画像が部分領域Ｚｉ、その位置での一致度が最大一致度Ｃｉｍａｘとされる。ステップＳ２０４ではステップＳ２０３で算出された部分領域Ｒｉの画像Ｂ内における最大一致度Ｃｉｍａｘがメモリ１０２の所定アドレスに記憶される。ステップＳ２０５では、移動ベクトルＶｉが以下の式（１５）に従い計算されて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶される。
【０１２６】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ，Ｖｉｙ）＝（Ｚｉｘ−Ｒｉｘ，Ｚｉｙ−Ｒｉｙ）・・・式（１５）
ここで、上述のように、画像Ａに設定された位置Ｒに対応する部分領域Ｒｉに基づいて、画像Ｂ内をスキャンして部分領域Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｚの部分領域Ｚｉが特定されたとき、位置Ｒから位置Ｚへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。これは、指紋センサにおける指の置かれ方は一様でないことから、一方の画像、たとえば画像Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることによる。
【０１２７】
式（１５）において、変数Ｒｉｘおよび変数Ｒｉｙは部分画像Ｒｉの基準位置Ｒのｘ座標およびｙ座標であり、たとえば部分画像Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＺｉｘおよびＺｉｙは部分領域Ｚｉの探索結果である最大一致度Ｃｉｍａｘの位置でのｘ座標およびｙ座標であり、たとえば画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｚｉの左上角の座標に対応する。
【０１２８】
ステップＳ２０６では、カウンタ変数ｉが部分領域の個数ｎ以下か否かが判定され、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下であれば（Ｓ２０６でＹＥＳ）、処理をＳ２０７に進め、そうでなければ（Ｓ２０６でＮＯ）、処理をＳ２０８に進める。すなわち、ステップＳ２０７では、変数ｉの値が１インクリメントされる。以降変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ２０２〜Ｓ２０７の処理が繰返し実行され、すべての部分領域Ｑｉに関しテンプレートマッチングが実行されてそれぞれの部分領域Ｑｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとが計算される。
【０１２９】
最大一致度位置探索部１０５は、上記のように順次計算されるすべての部分領域Ｑｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納した後、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。
【０１３０】
続いて制御部１０８は、類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いてステップＳ２０８〜Ｓ２２０に示される処理を行ない類似度計算する。
【０１３１】
ここでの類似度計算処理は、たとえば図１５（Ｃ）に示されるように、すべての部分領域が所定の領域内に収まっているか否かを計算する処理である。
【０１３２】
ステップＳ２０８では、類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）が０に初期化される。ここで類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）とは、照合対象である画像Ａと参照画像である画像Ｂとの類似度を格納する変数とする。また、ステップＳ２０９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉが１に初期化される。また、ステップＳ２１０では、基準となる移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉが０に初期化される。また、ステップＳ２１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊが１に初期化される。
【０１３３】
ステップＳ２１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊが以下の式（１６）にしたがって計算される。
【０１３４】
ｄＶｉｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ｛（Ｖｉｘ−Ｖｊｘ）2＋（Ｖｉｙ−Ｖｊｙ）2｝                                                              ・・・式（１６）
ここで、変数Ｖｉｘおよび変数Ｖｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分およびｙ方向成分を示し、変数Ｖｊｘおよび変数Ｖｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分およびｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ2はＸの二乗を計算する計算式である。
【０１３５】
ステップＳ２１３では、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊが所定の定数εと比較され、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かが判断される。ベクトル差ｄＶｉｊが定数εより小さければ（Ｓ２１３でＹＥＳ）、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一と見なされて処理をステップＳ２１４に進め、逆に大きければ（Ｓ２１３でＮＯ）、実質的に同一とは見なされずステップＳ２１４をスキップして処理をステップＳ２１５に進める。ステップＳ２１４では類似度Ｐｉを以下の式（１７）〜式（１９）を用いて増加させる。
【０１３６】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α                            ・・・式（１７）
α＝１                                    ・・・式（１８）
α＝Ｃｉｍａｘ                            ・・・式（１９）
式（１７）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。そこで、変数αを式（１８）に示されるようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、変数αを式（１９）に示されるようにα＝Ｃｉｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１３７】
ステップＳ２１５で、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいかどうかが判定され、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいと判定された場合は（Ｓ２１５でＹＥＳ）、処理をステップＳ２１６に進め、大きいと判定された場合（Ｓ２１５でＮＯ）、処理をステップＳ２１７に進める。すなわち、ステップＳ２１６では、インデックスｊの値を１インクリメントさせる。
【０１３８】
上述のステップＳ２１０〜Ｓ２１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。そして、ステップＳ２１７で、移動ベクトルＶｉを基準とした場合に得られた類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ，Ｂ）とが比較され、類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値）より大きければ（Ｓ２１７でＹＥＳ）処理をＳ２１８に進め、小さければ（Ｓ２１７でＮＯ）ステップＳ２１８をスキップして処理をＳ２１９に進める。
【０１３９】
すなわち、ステップＳ２１８では、変数Ｐ（Ａ，Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合に得られた類似度Ｐｉの値が設定される。ステップＳ２１７，Ｓ２１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合に得られた類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合に得られた類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１４０】
次に、ステップＳ２１９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）とが比較される。インデックスｉが部分領域の個数ｎより小さければ（Ｓ２１９でＹＥＳ）、処理をステップＳ２２０に進む。ステップＳ２２０ではインデックスｉを１インクリメントさせる。
【０１４１】
上述のステップＳ２０８〜Ｓ２２０がインデックスｉが部分領域の個数ｎとなるまで繰返されることにより（Ｓ２１９でＮＯ）、画像Ａと画像Ｂとの類似度が変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は、上記のように計算した変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１４２】
ここで、上述のステップＴ４における判定について具体的に説明する。ステップＴ４においては、具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）（または変数Ｐ（Ａ，Ｂ））の値で示される類似度と予め定められた照合しきい値Ｔとが比較される（図７（Ｄ））。その比較の結果、変数Ｐ≧Ｔならば画像Ａ（または画像Ａ’）と画像Ｂとは同一指紋から採取された画像であると判定され、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’が書込まれる。一方、そうでなければ、異なる指紋から採取された画像であると判定され、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’が書込まれる。
【０１４３】
このように、本実施の形態に係る画像照合装置１では、機密性のレベルによってセンシング方法としてスイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けることができる。そのため、センサに付加コストをかけることなく、つまり、従来のスイープ型センサまたは類似のセンサを用いて、エリア型のセンサを用いた場合に比較してコストが抑えつつ、高い機密性が必要な場合には精度の高い方式、利便性が優先される場合、つまりそれほど高い機密性が必要でない場合には簡便な方式といったセンシング方法の使分けが可能になる。
【０１４４】
［実施の形態２］
実施の形態２に係る画像照合装置１は、ユーザにより、アプリケーションごとに指紋入力および照合方法（センシング方法）としてエリア方式とスイープ方式とのどちらかを設定を可能として、いずれの指紋入力および照合方法が設定されているかを判別して画像照合を行なう。実施の形態に２に係る画像照合装置１の機能構成は、実施の形態１に係る画像照合装置１の機能構成（図１）と同様であり、実施の形態に２に係る画像照合装置１が搭載されるコンピュータの構成の具体例は、実施の形態１に係る画像照合装置１が搭載されるコンピュータの構成の具体例（図３）と同様である。
【０１４５】
まず、ユーザにより、指紋入力および照合方法としてアプリケーションごとにエリア方式とスイープ方式とのどちらかを設定する手順について、図１０のフローチャートを用いて説明する。図１０のフローチャートに示される処理もまた、本実施の形態に係る画像照合装置１が搭載されるコンピュータのＣＰＵ６２２がＲＯＭなどに格納される対応のプログラムを読出し、ＲＡＭ上で展開して図１に示される各部を制御して実行することによって実現される。
【０１４６】
図１０を参照して、始めに、ユーザから指紋入力および照合方法を登録する対象であるアプリケーションの選択を受付ける（Ｓ３０１）。次に、ユーザから、該アプリケーションにおける指紋入力および照合方法の選択を受付ける（Ｓ３０２）。具体的には、該アプリケーションにおける指紋入力および照合方法として、スイープ方式またはエリア方式の別の選択を受付ける。そして、選択された指紋入力および照合方法を、メモリ１０２内の当該アプリケーションの設定に書込んで登録し（Ｓ３０３）、処理を終了する。
【０１４７】
本実施の形態にかかる画像照合装置１における画像照合方法もまた、実施の形態１において図４のフローチャートで示された画像照合方法と同様であって、そのステップＴ０において、上述のようにユーザによって設定された指紋入力および照合方法が判別される。
【０１４８】
本実施の形態に係る画像照合装置１における、ステップＴ０での指紋入力および照合方式を判別する処理については、図１１に示される。
【０１４９】
すなわち、図１１を参照して、まず、制御部１０８において、現在実行中のアプリケーションに対してユーザによって設定された指紋入力および照合方法（センシング方法）がメモリ１０２より読出される（Ｓ１５）。そして、ステップＳ１５でメモリ１０２より読出された、ユーザによって該アプリケーションに設定されている指紋入力および照合方法に応じて（Ｓ２５）、指紋入力および照合方法としてスイープ方式またはエリア方式が出力される（Ｓ３５またはＳ４５）。
【０１５０】
本実施の形態に係る画像照合装置１では、このようにして読出された、ユーザによって該アプリケーションに設定された指紋入力および照合方法に応じて、図４のステップＴ１以降の処理が実行される。つまり、本実施の形態に係る画像照合装置１では、ユーザの設定によって、スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けることができる。そのため、センサに付加コストをかけることなく、つまり、従来のスイープ型センサまたは類似のセンサを用いて、エリア型のセンサを用いた場合に比較してコストが抑えつつ、高い機密性が必要な場合には精度の高い方式、利便性が優先される場合、つまりそれほど高い機密性が必要でない場合には簡便な方式といったセンシング方法の使分けが可能になる。
【０１５１】
［実施の形態３］
実施の形態１および実施の形態２において説明された画像照合のための画像照合装置１の各処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。
【０１５２】
本実施の形態では、この記録媒体として、図３に示されているコンピュータで処理が行なわれるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２４により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。
【０１５３】
ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically ＥＰＲＯＭ）（Ｒ）、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。
【０１５４】
また、図３のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているように、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。
【０１５５】
なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【０１５６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１５７】
【図１】実施の形態１に係る画像照合装置１の機能構成を表わすブロック図である。
【図２】スイープ方式とエリア方式との両方式に対応した指紋センサでの指紋データのセンシングを説明する図であって、（Ａ）はスイープ方式でのセンシング、（Ｂ）はエリア方式でのセンシングを説明する図である。
【図３】実施の形態１に係る画像照合装置１が搭載されるコンピュータの構成の具体例を表わす図である。
【図４】実施の形態１に係る画像照合方法を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１における、ステップＴ０での指紋入力および照合方式を判別する処理を表わすフローチャートである。
【図６】ステップＴ２３におけるスナップショット画像Ａｋ間の相対的位置関係を計算する処理を示すフローチャートである。
【図７】（Ａ）はスナップショット画像の具体例、（Ｂ）は相対的位置関係を補正されたスナップショット画像の具体例、（Ｃ）は最も一致度の高い場所の探索状況を説明する図、および（Ｄ）は補正されたスナップショット画像の移動ベクトルとその分布の様子とを説明する図である。
【図８】指紋入力および照合方法がスイープ方式である場合のステップＴ３で行なわれる照合処理を示すフローチャートである。
【図９】指紋入力および照合方法がエリア方式である場合のステップＴ３で行なわれる照合処理を示すフローチャートである。
【図１０】ユーザにより、指紋入力および照合方法としてアプリケーションごとにエリア方式とスイープ方式とのどちらかを設定する手順を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２における、ステップＴ０での指紋入力および照合方式を判別する処理を表わすフローチャートである。
【図１２】（Ａ）および（Ｂ）は従来技術である画像間マッチング方法を示す図である。
【図１３】従来技術である画像特徴量マッチング方法を示す図である。
【図１４】従来技術に用いられる画像特徴であるマヌーシャを示す模式図である。
【図１５】（Ａ）〜（Ｃ）は同一指紋から採取した１対の指紋画像における複数の部分領域に関して一致度の高い位置の探索結果とそれぞれ部分領域の移動ベクトルと分布の様子を示した図である。
【図１６】従来の指紋画像の入力方法であるスイープセンシング方式を説明する図である。
【図１７】従来の指紋画像の入力方法であるエリアセンシング方式を説明する図である。
【符号の説明】
【０１５８】
１  画像照合装置、１０１  画像入力部、１０２  メモリ、１０３  バス、１０４  画像補正部、１０５  最大一致度位置探索部、１０６  移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０７  照合判定部、１０８  制御部、３００  通信ネットワーク、６１０  ディスプレイ、６２２  ＣＰＵ、６２４  メモリ、６２６  固定ディスク、６３０  ＦＤ駆動装置、６３２  ＦＤ、６４０  ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、６４２  ＣＤ−ＲＯＭ、６５０  キーボード、６６０  マウス、６８０  通信インタフェース、６９０  プリンタ、７００  入力部、１０４２  指紋入力および照合方式判別部、１０４５  スナップショット画像間相対的位置関係計算部。
【図１】
2005209107.tif 000008
【図２】
2005209107.tif 000009
【図３】
2005209107.tif 000010
【図４】
2005209107.tif 000011
【図５】
2005209107.tif 000012
【図６】
2005209107.tif 000013
【図７】
2005209107.tif 000014
【図８】
2005209107.tif 000015
【図９】
2005209107.tif 000016
【図１０】
2005209107.tif 000017
【図１１】
2005209107.tif 000018
【図１２】
2005209107.tif 000019
【図１３】
2005209107.tif 000020
【図１４】
2005209107.tif 000021
【図１５】
2005209107.tif 000022
【図１６】
2005209107.tif 000023
【図１７】
2005209107.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成16年12月8日(2004.12.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
ここでのテンプレートマッチング処理は、スナップショット画像Ａｋとスナップショット画像Ａｋ＋１との間で画像Ａｋ＋１の複数の部分画像の各々が画像Ａｋのどの部分領域に最も一致するかの探索、つまり最大一致度位置を探索する処理である。たとえば、図７に示される画像Ａ１〜Ａ５を具体例とすると、図７（Ａ）のスナップショット画像Ａ２の複数の部分画像Ｑ１、Ｑ２・・・の各々がスナップショット画像Ａ１の部分画像Ｚ１、Ｚ２・・・の中で最も一致する位置を探索する。同様に、図７（Ａ）のスナップショット画像Ａ３，Ａ４およびＡ５のそれぞれにおける各部分画像が、スナップショット画像Ａ２，Ａ３およびＡ４の部分画像の中で最も一致する位置の探索がなされる。以下に、図６をさらに参照して、その詳細を説明する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２２】
始めに、ステップＳ２０１で、カウンタの変数ｉが１に初期化される。次に、ステップＳ２０２では、照合対象である画像Ａに設定された位置Ｐに対応して規定される画像Ａの部分領域Ｒｉの画像が、テンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定される。図７（Ｃ）に、部分領域Ｒｉの設定の一例として、スナップショット画像Ａｉが部分領域Ｒｉとしてそのまま利用された例を示す。なお、計算の簡便のために部分領域Ｒｉは矩形状であるものとするが、部分領域Ｒｉの形状はこの形状に特定されない。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４２】
ここで、上述のステップＴ４における判定について具体的に説明する。ステップＴ４においては、具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ’，Ｂ）（または変数Ｐ（Ａ，Ｂ））の値で示される類似度と予め定められた照合しきい値Ｔとが比較される（図７（Ｄ））。その比較の結果、変数Ｐ≧Ｔならば画像Ａ（または画像Ａ’）と画像Ｂとは同一指紋から採取された画像であると判定され、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’が書込まれる。一方、そうでなければ、異なる指紋から採取された画像であると判定され、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’が書込まれる。なお、図７（Ｄ）中の円の半径は、Ｓ２１３における処理に利用される定数εに対応している。そして、Ｓ２１４では、移動ベクトルの中の当該円の中にあるものに対して、変数Ｐ（Ａ，Ｂ）にαが加算される。そして、上記した判定では、このような変数Ｐ（Ａ，Ｂ）とＴとが比較されて、画像が一致するか否かが判断される。つまり、たとえば、αが‘１’である場合には、上記円内にＴ本以上の移動ベクトルが集まれば、一致すると判断される。