(57)【要約】登録対象者の１本の指における各部位の登録指紋画像をＲＡＭ（１４０）に複数登録し、複数の登録指紋画像の相対位置を計算し、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として画像センサ（１７０）に読み取らせ、相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、特定された登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うＣＰＵ（１２０）を備えている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段と、
照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段と、
前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段と、
特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段と、
を備えたことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】
前記相対位置計算手段は、前記複数の登録指紋画像の中から、２つの登録指紋画像を取り出した後、お互いの相対位置を計算するという処理を登録されている全ての登録指紋画像に対して実行することで、全ての登録指紋画像の相対位置を計算することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の指紋照合装置。
【請求項３】
前記特定手段は、前記複数の登録指紋画像を含む領域で前記読取指紋画像を仮想的に移動させつつ、登録指紋画像との一致度合を順次計算し、前記照合手段は、最も高い一致度合に基づいて、前記指紋照合を行うことを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載の指紋照合装置。
【請求項４】
登録対象者の１本の指における各部位の登録指紋画像を複数登録する登録手段を備えたことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の指紋照合装置。
【請求項５】
前記登録手段は、登録候補の指紋画像が、既に登録済みの登録指紋画像と所定量以上重ならない場合、該指紋画像を登録しないことを特徴とする請求の範囲第４項に記載の指紋照合装置。
【請求項６】
前記複数の登録指紋画像のうち、他の登録指紋画像との重なり面積が所定量以上である登録指紋画像が存在する場合、該登録指紋画像を削除し、新規の登録指紋画像を再登録する再登録手段を備えたことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の指紋照合装置。
【請求項７】
前記再登録手段は、前記複数の登録指紋画像の中から、過去所定期間内において前記指紋照合に最も利用されなかった登録指紋画像を削除し、新規の登録指紋画像を再登録することを特徴とする請求の範囲第６項に記載の指紋照合装置。
【請求項８】
前記再登録手段は、前記登録指紋画像が登録された日時から所定期間以上経過している場合、全ての登録指紋画像を削除し、新規の複数の登録指紋画像を再登録することを特徴とする請求の範囲第６項に記載の指紋照合装置。
【請求項９】
前記再登録手段は、前記指紋照合を複数回実行した結果が全て一致である場合にのみ、前記再登録を行うことを特徴とする請求の範囲第６項に記載の指紋照合装置。
【請求項１０】
前記特定手段は、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から一つの登録指紋画像を特定することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の指紋照合装置。
【請求項１１】
登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算工程と、
照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取工程と、
前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定工程と、
特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合工程と、
を含むことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段、
照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段、
前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段、
特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段、
として機能させるための指紋照合プログラム。
【請求項１３】
前記コンピュータを、登録対象者の１本の指における各部位の登録指紋画像を複数登録する登録手段として機能させることを特徴とする請求の範囲第１２項に記載の指紋照合プログラム。
【請求項１４】
前記特定手段は、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から一つの登録指紋画像を特定することを特徴とする請求の範囲第１２項に記載の指紋照合プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、指紋画像に基づいて、人の特定を行うための指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムに関するものであり、特に、携帯端末（ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯電話端末、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）端末、小型ノートブック型ノートパソコン等）に搭載することができる指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムに関するものである。
【背景技術】  従来より、指紋照合装置においては、画像センサにより指紋を画像として読み取り、それを用いて人が特定される。具体的には、まず、特定したい人の指紋が画像センサで読み取られた後、指紋画像が登録される。
そして、実際に指紋を照合する場合には、照合対象となる人の指紋を画像センサで読み取り、先に登録された指紋画像との一致度合を照合し、その一致度合がしきい値以上であると、同一人物と認証される。
ここで、２つの指紋画像の一致度合を算出する方法としては、パターンマッチング法が、しばしば用いられる。パターンマッチング法は、画像処理の分野では一般的な方法である。例えば、照合対象者の読取指紋画像をＩ（ｘ，ｙ）、あらかじめ登録された登録指紋画像をＴ（ｘ，ｙ）とすると、評価値ｖ（ｘ，ｙ）は、
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で与えられる。ｖが最大となる座標（ｘ，ｙ）が、読取指紋画像と登録指紋画像が最も一致する位置となり、その時の値が一致度合を表す。
読取指紋画像と登録指紋画像が、白と黒の二値の画像である場合、上記Ｉ（ｘ，ｙ）、Ｔ（ｘ，ｙ）は、０または１の値をとる。この時の評価値は、上記式（１）でも良いし、次の式（２）でも良い。このように、相関演算に用いられる式は、これらに限らず、様々な形がある。
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ところで、前述したように従来の指紋照合装置で用いられるパターンマッチング法には、一つの大きな問題がある。それは、読取指紋画像と登録指紋画像の重なりの面積である。
上述した式（１）および（２）では、係数Ａが重なりの面積にあたる。正しい一致度合を算出するために、係数Ａで割って正規化する必要があるが、重なりの面積が小さくなると、分母の係数Ａが小さくなり、一致度合の値が不正確となる。正しい値を得るには、指紋画像の半分程度の重なり面積が必要である。そこで、大きな重なり面積を得るには、大きい面積の画像センサを用いるのが効果的である。基本的に、指の面積より大きい画像センサを用いれば、重なり面積は画像の大部分となり、上記問題は発生しない。
しかし近年、携帯端末（ＰＤＡ、携帯電話、ＰＨＳ、小型ノートブック型ノートパソコン等）への指紋照合装置の搭載要求が非常に高まっている。
これは、携帯端末の機能が著しく高まり、格納される情報が増大し、紛失した際のリスクが高まっているためである。
しかし、これらの携帯端末においては、実装スペースの制限より、指より大きい（１０ｍｍ角より大）画像センサを搭載するのが困難である。特に、携帯電話やＰＤＡでは、指の数分の１程度の面積を有する画像センサを搭載するのが限界である。このような小面積の画像センサでは、十分な性能を発揮することが非常に困難であり、高い精度で指紋照合を行うことができなかった。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができる指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムを提供することを目的としている。
先行技術文献  特開平１０−１８７９８２号公報
【発明の開示】
上記目的を達成するために、本発明は、登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段と、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段と、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段と、特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段と、を備えたことを特徴とする。
また、本発明は、登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算工程と、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取工程と、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定工程と、特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合工程と、を含むことを特徴とする。
また、本発明は、コンピュータを、登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段、特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段、として機能させるための指紋照合プログラムである。
かかる本発明によれば、登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、該登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うこととしたので、指の指紋を部分的にしか読み取ることができない小型の画像センサを備えた携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができる。
【図面の簡単な説明】  第１図は、本発明にかかる一実施の形態による指紋照合装置が適用された携帯端末１００の外観構成を示す斜視図であり、第２図は、第１図に示した携帯端末１００の電気的構成を示すブロック図であり、第３図は、第２図に示したＲＡＭ１４０に登録された登録指紋画像情報群２００を示す図であり、第４図は、同一実施の形態における指紋画像２３０１〜２３０６の相対位置関係を表す図であり、第５図は、同一実施の形態における指紋照合処理を説明する図であり、第６図は、一つの検索領域を示す図であり、第７図は、全検索領域を示す図であり、第８図は、同一実施の形態における全検索領域を示す図であり、第９図は、同一実施の形態における指紋再登録処理を説明する図であり、第１０図は、同一実施の形態の動作を説明するフローチャートであり、第１１図は、第１０図に示した指紋登録処理を説明するフローチャートであり、第１２図は、第１０図に示した指紋照合処理を説明するフローチャートであり、第１３図は、第１０図に示した指紋再登録処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、図面を参照して本発明にかかる一実施の形態について詳細に説明する。第１図は、本発明にかかる一実施の形態による指紋照合装置が適用された携帯端末１００の構成を示すブロック図である。第２図は、第１図に示した携帯端末１００の電気的構成を示すブロック図である。
これらの図において、携帯端末１００は、情報処理機能、通信機能の他に、指紋登録機能、指紋照合機能、指紋再登録機能等も備えている。第１図に示した筐体１１０には、表示部１５０および画像センサ１７０が設けられている。表示部１５０は、各種情報を表示するための液晶ディスプレイである。この表示部１５０には、タッチパネル１６０が貼着されている。スタイラス１９０は、タッチパネル１６０をタッチすることにより、キーボードと同様にして、文字等を入力するためのものである。
画像センサ１７０は、指紋画像を読み取るセンサであり、例えば、３ｍｍ角〜１０ｍｍ角という小面積（指の指紋部分の面積よりも小）の小型センサである。従って、画像センサ１７０では、１回の読み取りで指紋の一部しか読み取ることができない。
第２図において、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３０に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより、情報処理機能、通信機能や、指紋登録機能、指紋照合機能、指紋再登録機能等を実現する。
ＲＯＭ１３０には、コンピュータプログラムや各種データが格納されている。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１４０は、読み書き可能なメモリである。このＲＡＭ１４０には、各種データの他に、第３図に示した登録指紋画像情報群２００が登録される。
この登録指紋画像情報群２００は、第４図に示したように、画像センサ１７０により６回に亘って読み取られかつ登録された６枚の登録指紋画像２３０１〜２３０６（但し、指紋の一部の画像）に対応する情報であり、登録指紋画像情報２１０１〜２１０６および付帯情報２２０１〜２２０６から構成されている。
登録指紋画像情報２１０１〜２１０６は、第４図に示した指３００上の指紋３１０における都合６部位の登録指紋画像２３０１〜２３０６に対応する指紋画像情報であり、画像センサ１７０により読み取られたものである。これらの登録指紋画像２３０１〜２３０６は、指３００の指紋３１０をほぼ網羅し、かつお互い重なり合っている。
付帯情報２２０１〜２２０６は、登録指紋画像情報２１０１〜２１０６に対応づけられており、登録指紋画像番号、相対位置Ｘ座標、相対位置Ｙ座標および登録日時という情報から構成されている。
登録指紋画像番号は、登録指紋画像情報（登録指紋画像）に付与されたユニークな番号である。相対位置Ｘ座標および相対位置Ｙ座標は、登録指紋画像２３０１〜２３０６において、例えば、１番目に読み取られた登録指紋画像２３０１の左上点Ｐ１（０，０）を原点とした場合、この左上点Ｐ１と、他の登録指紋画像の左上点との相対的な位置関係を表すＸ座標およびＹ座標である。登録日時は、登録指紋画像情報がＲＡＭ１４０に登録された日時を表す。
第２図に戻り、通信インタフェース１８０は、所定の通信プロトコルに従って、ネットワーク（図示略）に接続され、他の携帯端末等との間で通信を行うためのインタフェースである。
つぎに、一実施の形態の動作原理について、第５図〜第９図を参照しつつ説明する。
まず、指紋照合時においては、画像センサ１７０（第１図および図２図参照）により、照合対象者の指紋の一部分が第５図に示した読取指紋画像４００として読み取られる。
この場合には、読取指紋画像４００が指３００上の部分３２０に読取指紋画像４００が対応していると仮定され、登録指紋画像２３０１〜２３０６の中から、部分３２０との重なり面積が最も広い登録指紋画像２３０５が選択される。つぎに、選択された登録指紋画像２３０５と読取指紋画像４００との一致度合値が計算される。
以後、指３００の指紋３１０と考えられる領域（登録指紋画像２３０１〜２３０６が網羅する領域を、若干割増して大きくした領域）の全てを網羅するように、部分３２０が少しずつずらされながら、一致度合値が順次計算される。そして、最終的に最も高い値となった一致度合値が最終的な一致度合値とされる。
かかる検索手法は、全ての登録指紋画像と読取指紋画像とを総当りで一致度合値を計算する場合と比較して、計算量を大幅に少なくすることができる。
例えば、登録指紋画像に対して割増する領域の範囲を、読取指紋画像と登録指紋画像との間で半分の面積を共有できる範囲とすると、第６図に示したように、一つの登録指紋画像につき最大一致度合値の検索領域は、登録指紋画像２３０１と斜線領域２４０１とされる。第７図には、全検索領域（登録指紋画像２３０１〜２３０６および斜線領域２４０１〜２４０６）が図示されている。
ここで、第６図に示した登録指紋画像２３０１が９６画素四方とすると、斜線領域２４０１は、２３９０４画素とされる。従って、検索領域（登録指紋画像２３０１および斜線領域２４０１）は、３３１２０画素となる。
また、第７図に示した６枚の登録指紋画像２３０１〜２３０６の場合には、全検索領域（各検索領域の合計）は、１９８７２０（３３１２０×６）画素にも達する。
これに対して、第５図を参照して説明した検索手法における全検索領域は、第８図に示したように、重なった状態の登録指紋画像２３０１〜２３０６およびそれらの周囲の斜線領域２５０とされ、第７図に示した全検索領域よりも少なくて済む。
具体的には、第８図に示した斜線領域２５０は、４２５８３画素である。重なった状態の登録指紋画像２３０１〜２３０６は、３４６５５画素である。すなわち、同図に示した全検索領域は、７７２３８（４２５８３＋３４６５５）画素であり、第７図に示した全検索領域（１９８７２０画素）に比べて、半分以下となる。
従って、かかる検索手法では、検索面積を大幅に減らせるため、計算量も減らすことが可能となる。
また、一実施の形態では、読取指紋画像が高い一致度合で照合された場合、不要な登録指紋画像を削除して、読取指紋画像を新たな登録指紋画像として再登録するという指紋再登録処理が実行される。
例えば、第９図に示したように、画像センサ１７０（第１図および第２図参照）により読み取られた読取指紋画像２３０ＮＥＷが同図の位置で他の登録指紋画像と最も一致した場合、この読取指紋画像２３０ＮＥＷを登録すると、登録指紋画像２３０２と比較して、網羅する範囲が大幅に広くなる。
従って、この読取指紋画像２３０ＮＥＷを登録指紋画像として加えることは、照合性能を上げることに対して有益である。
しかし問題点としては、他人の指紋画像を誤って登録してしまうことや、通常、ＲＡＭ１４０が有限であるため、無制限に登録指紋画像を増やせないこと等が挙げられる。他人の指紋画像が誤って登録されるという問題点については、二度照合する方法や、一致度合値が十分に高い場合に登録する方法で回避される。
例えば、指紋の一致度合値を計算した際に、他人受入率が１万分の一のしきい値と同程度の一致度合値の場合もあれば、他人受入率が１００万分の一のしきい値と同程度の一致度合値の場合もある。
他人受入率を１万分の一として指紋照合装置を運用している場合、両方とも一致との判断が下る。従って、後者の他人受入率が１００万分の一のしきい値である場合のみ読取指紋画像２３０ＮＥＷの登録を行えばよい。
これによって、他人の指紋画像を誤って登録するという事態は、確率的にほとんど無くなる。無制限に指紋画像を増やせない問題は、再登録を行う際に、不要な登録指紋画像を削除することで解決する。
例えば、第９図における登録指紋画像２３０３は、その全ての領域が、他の登録指紋画像と重なっている。つまり、この登録指紋画像２３０３が無くても、他の登録指紋画像で代用が可能ということである。従って、新たな読取指紋画像２３０ＮＥＷを再登録する場合には、他の登録指紋画像で代用が可能な登録指紋画像（この場合、登録指紋画像２３０３）を探し、それを削除すれば、読取指紋画像２３０ＮＥＷを登録するＲＡＭ１４０のメモリ容量を増やさず、登録指紋画像の網羅する範囲を広げることができる。
また、登録指紋画像の再登録を行うということは、この他に、指の経時変化による性能低下を防ぐこともできる。例えば指にケガをしていた時点で登録した場合、これは時間が経過するに従って治癒していくので、ケガが完治した場合、照合できなくなる可能性がある。そこで、登録指紋画像の再登録を順次行うことにより、指の経時変化に追従し、常に良好な照合を行うことができる。
つぎに、一実施の形態の動作について、第１０図〜第１３図に示したフローチャートを参照しつつ詳述する。第１０図に示したステップＳＡ１では、携帯端末１００のＣＰＵ１２０（第２図参照）は、ユーザより、ＲＡＭ１４０に登録指紋画像情報群２００（第３図参照）を新規に登録するための指紋登録要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。
ステップＳＡ２では、ＣＰＵ１２０は、指紋照合要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。ステップＳＡ３では、ＣＰＵ１２０は、指紋再登録要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。以後、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＡ１〜ステップＳＡ３のいずれかの判断結果が「Ｙｅｓ」になるまで、ステップＳＡ１〜ステップＳＡ３の判断を繰り返す。
そして、指紋登録要求があると、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＡ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ４では、ＣＰＵ１２０は、指紋登録処理を実行する。
具体的には、第１１図に示したステップＳＢ１では、ＣＰＵ１２０は、表示部１５０に「センサに指を置いてください」と表示させ、登録対象者に指を画像センサ１７０上に置くことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ１７０に指を置く。
ステップＳＢ２では、画像センサ１７０により、画像センサ１７０上に置かれた登録対象者の指の一部が、例えば、第４図に示した登録指紋画像２３０１として読み取られる。登録指紋画像２３０１は、白と黒の２値の画像である。
ステップＳＢ３では、ＣＰＵ１２０は、表示部１５０に「指紋読み取り完了。指を離してください」と表示させ、登録対象者が画像センサ１７０から指を離すことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ１７０から指を離す。
ステップＳＢ４では、ＣＰＵ１２０は、指紋画像の読み取りが１回目であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
ステップＳＢ５では、ＣＰＵ１２０は、第４図に示した登録指紋画像２３０１の相対位置座標（ＸＹ座標系）を（０，０）とし、第３図に示したフォーマットの付帯情報２２０１（この場合、登録指紋画像番号＝１、相対位置Ｘ座標＝０、相対位置Ｙ座標＝０、登録日時＝現在の日時）を生成した後、登録指紋画像２３０１に対応する登録指紋画像情報２１０１および付帯情報２２０１をＲＡＭ１４０に登録する。
ステップＳＢ１では、ＣＰＵ１２０は、上述と同様にして、表示部１５０に「センサに指を置いてください」と表示させ、登録対象者に指を画像センサ１７０上に置くことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ１７０に指を置く。この場合、人間が本来有する誤差により、１回目に指を置いた位置と、２回目に指を置いた位置との間にずれが生じる。
ステップＳＢ２では、画像センサ１７０により、画像センサ１７０上に置かれた登録対象者の指の一部が、例えば、第４図に示した登録指紋画像２３０２として読み取られる。
ステップＳＢ３では、ＣＰＵ１２０は、表示部１５０に「指紋読み取り完了。指を離してください」と表示させ、登録対象者が画像センサ１７０から指を離すことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ１７０から指を離す。
ステップＳＢ４では、ＣＰＵ１２０は、指紋画像の読み取りが１回目であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。
ステップＳＢ６では、ＣＰＵ１２０は、読み取られた登録指紋画像２３０２と、登録指紋画像情報群２００（この場合、登録指紋画像情報２１０１および付帯情報２２０１のみ）の各登録指紋画像（この場合、登録指紋画像２３０１のみ）との相関演算（前述したパターンマッチング等により一致度合値を算出）を実施し、各一致度合値を算出する。
つぎに、ＣＰＵ１２０は、一致度合値の中から最も高い一致度合値と、該一致度合値に対応する登録指紋画像の登録指紋画像番号と、両者の相対位置ズレ量（ｘ，ｙ）を求め、これらをＲＡＭ１４０に保存する。
ステップＳＢ７では、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＢ６における最も高い一致度合値が、予め設定されたしきい値以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。なお、ステップＳＢ７の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＢ１の処理が実行される。
ステップＳＢ８では、ＣＰＵ１２０は、登録指紋画像番号の値が１の登録指紋画像２３０１（第４図参照）と、最も高い一致度合値に対応する登録指紋画像２３０２との相対位置を計算する。
ここで、相対位置Ｘ座標および相対位置Ｙ座標は、一致した登録指紋画像（この場合、登録指紋画像２３０１）に対応する相対位置Ｘ座標と相対位置Ｙ座標、および相対位置ズレ値（ｘ，ｙ）から算出する。この場合、登録指紋画像２３０１に対応する相対位置Ｘ座標、相対位置Ｙ座標の値をＸｓ、Ｙｓとし、相対位置ズレ値をＸｏ、Ｙｏとすると、計算すべき相対位置Ｘ座標（Ｘｎｅｗ）、Ｙ座標（Ｙｎｅｗ）は、以下の式（３）で表される。
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ステップＳＢ９では、ＣＰＵ１２０は、第４図に示した登録指紋画像２３０２に対応する付帯情報２２０２（この場合、登録指紋画像番号＝２、・・・）を生成した後、登録指紋画像２３０２に対応する登録指紋画像情報２１０２および付帯情報２２０２をＲＡＭ１４０に登録する。
ステップＳＢ１０では、ＣＰＵ１２０は、ＲＡＭ１４０に登録されている登録指紋画像情報（付帯情報）が６（規定数）であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。以後、ステップＳＢ１〜ステップＳＢ４、ステップＳＢ６〜ステップＳＢ１０が繰り返され、第４図に示した登録指紋画像２３０３〜２３０６に対応する登録指紋画像情報２１０３〜２１０６（付帯情報２２０３〜２２０６）が順次ＲＡＭ１４０に登録される。これにより、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＢ１０の判断結果を「Ｙｅｓ」として、第１０図に示したメインルーチンへ戻る。これにより、指紋照合が可能となる。
そして、指紋照合要求があると、ＣＰＵ１２０は、第１０図に示したステップＳＡ２の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ５では、ＣＰＵ１２０は、指紋照合処理を実行する。
具体的には、第１２図に示したステップＳＣ１では、ＣＰＵ１２０は、表示部１５０に「センサに指を置いてください」と表示させ、照合対象者に指を画像センサ１７０上に置くことを促す。これにより、照合対象者は、画像センサ１７０に指を置く。
ステップＳＣ２では、画像センサ１７０により、画像センサ１７０上に置かれた照合対象者の指の一部が、例えば、第５図に示した読取指紋画像４００として読み取られる。読取指紋画像４００は、白と黒の２値の画像である。
ステップＳＣ３では、ＣＰＵ１２０は、読取指紋画像４００の存在位置を仮定する範囲（Ｘ，Ｙ方向）を決定する。具体的には、Ｘ方向は、第４図に示した６枚の登録指紋画像の中で、最も小さい相対位置Ｘ座標から、最も大きい相対位置Ｘ座標までの範囲である。一方、Ｙ方向は、最も小さい相対位置Ｙ座標から最も大きい相対位置Ｙ座標までの範囲である。
実際には、登録指紋画像が網羅する領域は、指の全領域を網羅しきれているとは限らないので、面積が半分重なる可能性が有る領域までは広げるのが適当である。
ここで、最も小さい相対位置Ｘ座標をＸｍｉｎ、最も大きい相対位置Ｘ座標をＸｍａｘ、最も小さい相対位置Ｙ座標をＹｍｉｎ、最も大きい相対位置Ｙ座標をＹｍａｘ、指紋画像の大きさを横ＸＬ、縦ＹＬとすると、仮定範囲は以下の式（４）で表される。
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ＣＰＵ１２０は、読取指紋画像４００がその位置の指紋画像であると、上記の範囲すべてにおいて仮定して計算する。
ステップＳＣ４では、ＣＰＵ１２０は、読取指紋画像４００の仮定する範囲が決定したら、その中の一点を、読取指紋画像４００の仮定する位置（その座標をＸＶ，ＹＶとする）を決定する。
ステップＳＣ５では、ＣＰＵ１２０は、上記の範囲内のいずれかの位置が読取指紋画像４００が読み取られた位置であると仮定したら、面積が半分以上重なり合う登録指紋画像があるか否かを判断する。
ここで、重なる面積は、相対位置Ｘ座標、相対位置Ｙ座標の値をＸｎ、Ｙｎとすると、以下の式（５）で表される。
2004097741.tif 000007
ステップＳＣ５の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＣ１０の判断を行う。
一方、ステップＳＣ５の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＣ６では、ＣＰＵ１２０は、つぎの式（６）を用いて重なる面積を計算し、最も重なる面積Ｓが大きい登録指紋画像を選択する。
2004097741.tif 000008
ステップＳＣ７では、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＣ６で選択された登録指紋画像と、読取指紋画像４００の一致度合値を算出する。具体的には、選択された登録指紋画像の相対位置Ｘ座標および相対位置Ｙ座標をＸＳ、ＹＳとすると、一致度合値Ｖは、以下の式（７）で表される。
ＸＳとＸＶのうち大きい方をＸｓｍｌ、小さいほうにＸＬを加えたのをＸｌａｒとし、ＹＳとＹＶのうち大きい方をＹｓｍｌ、小さいほうにＹＬを加えたのをＹｌａｒとし、読取指紋画像４００の左上から座標ｘ，ｙだけ下がった位置の画素値をＩ（ｘ，ｙ）、選択された登録指紋画像の左上から座標ｘ，ｙだけ下がった位置の画素値をＴ（ｘ，ｙ）とする。
2004097741.tif 000009
ステップＳＣ８では、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＣ７で算出した一致度合値Ｖが、これまでの仮定位置の全てにおける一致度合値の中で最も大きい値、すなわち、最大一致度合値Ｖｍａｘを超えたか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＣ１０の判断を行う。
一方、ステップＳＣ８の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＣ９では、ＣＰＵ１２０は、最大一致度合値Ｖｍａｘに一致度合値Ｖを代入し、最大一致度合値Ｖｍａｘを更新する。
ステップＳＣ１０では、ＣＰＵ１２０は、一致度合値の計算が、読取指紋画像４００の仮定位置の範囲の全位置で行われたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として、ステップＳＣ４以降の処理を実行する。以後、ステップＳＣ１０の判断結果が「Ｙｅｓ」になるまで、ステップＳＣ４〜ステップＳＣ１０が繰り返される。
そして、ステップＳＣ１０の判断結果が「Ｙｅｓ」になると、ステップＳＣ１１では、ＣＰＵ１２０は、最大一致度合値Ｖｍａｘが、照合しきい値以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＣ１２では、ＣＰＵ１２０は、照合結果を一致とし、照合対象者が登録対象者と同一であると認証した後、第１０図に示したメインルーチンへ戻る。
一方、ステップＳＣ１１の判断結果が「Ｎｏ」である場合、ステップＳＣ１３では、ＣＰＵ１２０は、照合結果を不一致とし、照合対象者が登録対象者と別人であるとした後、第１０図に示したメインルーチンへ戻る。
そして、指紋再登録要求があると、ＣＰＵ１２０は、第１０図に示したステップＳＡ３の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ６では、ＣＰＵ１２０は、指紋再登録処理を実行する。
具体的には、第１３図に示したステップＳＤ１では、ＣＰＵ１２０は、第１回目として、前述した指紋照合処理（第１２図参照）を実行する。ステップＳＤ２では、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＤ１における照合結果が一致であるか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場合、第１０図に示したメインルーチンへ戻る。
一方、ステップＳＤ２の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＤ３では、ＣＰＵ１２０は、第２回目として、前述した指紋照合処理（第１２図参照）を実行する。ステップＳＤ４では、ＣＰＵ１２０は、ステップＳＤ３における照合結果が一致であるか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場合、第１０図に示したメインルーチンへ戻る。ここで、指紋照合処理を２回実行することにより、悪意の第三者が不正利用することを防止することができ、信頼性を高めることができる。
この場合、ステップＳＤ４の判断結果が「Ｙｅｓ」であるとすると、ステップＳＤ５では、ＣＰＵ１２０は、登録指紋画像情報群２００（第３図参照）から一つの登録指紋画像情報（登録指紋画像）を選択する。ステップＳＤ６では、ＣＰＵ１２０は、登録指紋画像情報と同サイズのチェック用ＲＡＭ領域をＲＡＭ１４０に確保し、同チェック用ＲＡＭ領域の値をすべて０で初期化する。
ステップＳＤ７では、ＣＰＵ１２０は、相対位置の値を利用して、ステップＳＤ５で選択した登録指紋画像と、その他の登録指紋画像との重なる領域を計算し、当該領域をチェック用ＲＡＭ領域において重なる領域と同じ位置にあたる部分に１の値を格納する。
ステップＳＤ８では、ＣＰＵ１２０は、チェック用ＲＡＭ領域における１の値が９０％以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。ステップＳＤ９では、ＣＰＵ１２０は、全ての重なりをチェックしたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として、ステップＳＤ５以降の処理を実行する。
なお、ステップＳＤ９の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ＣＰＵ１２０は、第１０図に示したメインルーチンへ戻る。
そして、ステップＳＤ８の判断結果が「Ｙｅｓ」になると、ステップＳＤ１０では、ＣＰＵ１２０は、当該登録指紋画像情報および付帯情報を登録指紋画像情報群２００から削除する。ステップＳＤ１１では、ＣＰＵ１２０は、前述した動作と同様にして、画像センサ１７０に新たな指紋画像を読み取らせる。ステップＳＤ１２では、ＣＰＵ１２０は、ＲＡＭ１４０に、上記指紋画像に対応する新たな登録指紋画像情報および付帯情報を登録指紋画像情報群２００に再登録する。
以上説明したように、一実施の形態によれば、登録対象者の１本の指における各部位の登録指紋画像を登録指紋画像情報群２００として登録し、複数の登録指紋画像の相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から一つの登録指紋画像を選択し、該登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うこととしたので、指の指紋を部分的にしか読み取ることができない小型の画像センサを備えた携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができる。また、一実施の形態では、速度が遅くなることを防止することができる。
以上本発明にかかる一実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこの一実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
例えば、一実施の形態においては、再登録を行う際に削除される登録指紋画像を決定する方法をつぎのようにしても良い。
すなわち、各々の登録指紋画像に対して関連付けられた日時を記憶する機能を持たせ、指紋照合を行った際に、最も高い一致度合値を出した登録指紋画像の日時を記憶する部分に、指紋照合時の日時を記憶する。
そして、新たに登録したい読取指紋画像が現れた場合には、全ての登録指紋画像に関連付けられた日時を参照する。この中に、一ヶ月程度以上前の日付の登録指紋画像が存在する場合、その登録指紋画像を削除し、新たな指紋画像を再登録する。ここで、一ヶ月以上前の日付が入っているのは、指紋画像の一部に歪みや欠けがあるなど、指紋画像に問題があるため、使われていない状態になっている場合が多いからである。
このような指紋画像を登録していても、照合性能の向上には寄与しない。そのため、削除して新たな指紋画像を再登録することによって、照合性能を上げることができるのである。
さらに、一実施の形態では、指紋照合を行った際に、指紋の再登録を行うに十分な一致度合値を得た場合、最後に指紋画像の再登録を行った日時と現在の日時とを比較する。その差が半年程度以上ある場合には、ＲＡＭ１４０に登録された登録指紋画像情報を全て削除し、照合対象者に、登録指紋画像が規定の枚数になるまで指紋画像を再登録させる。これにより、古い指紋画像をすべて削除し、新たな指紋画像を再登録できるので、照合性能を向上させることができる。この場合には、指の経時変化にそって登録指紋画像を更新し、常に高い精度で指紋照合を行うことができる。
以上説明したように、本発明によれば、登録対象者の１本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、該登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うこととしたので、指の指紋を部分的にしか読み取ることができない小型の画像センサを備えた携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができるという効果を奏する。
【産業上の利用可能性】  以上のように、本発明にかかる指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムは、携帯端末における指紋照合に対して有用である。
【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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【国際調査報告】
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