(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体が撮影された二つの画像の相対位置を補正し、画像に含まれる特徴点を照合して一致度を評価するパターン照合装置において、第１の画像からの第１の特徴点を抽出する第１の特徴点抽出手段と、上記第１の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する第１の分布マップ生成手段と、第２の画像から第２の特徴点を抽出する第２の特徴点抽出手段と、上記第２の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する第２の分布マップ生成手段と、上記第１の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、上記第１の特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点に対する信頼度を特定するとともに、上記第２の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、上記第２の特徴点抽出手段により抽出された第２の特徴点に対する信頼度を特定する第１の信頼度特定手段と、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第２の特徴点の座標に基づき、第１の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、上記第１の特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点と対応関係がない第２の特徴点に対する信頼度と、第１の特徴点と対応関係がある第２の特徴点に対する信頼度とを特定するとともに、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第１の特徴点の座標に基づき、第２の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、上記第２の特徴点抽出手段により抽出された第２の特徴点と対応関係がない第１の特徴点に対する信頼度と、第２の特徴点と対応関係がある第１の特徴点に対する信頼度とを特定する第２の信頼度特定手段と、上記第１の信頼度特定手段による信頼度を一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の計数結果を正の重みづけ評価値とし、上記第２の信頼度特定手段で特定された信頼度を不一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の計数結果を負の重みづけ評価値とすることにより上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の一致度を評価する一致度評価手段とを備えたパターン照合装置。
【請求項２】
生体が撮影された二つの画像の相対位置を補正し、画像に含まれる特徴点を照合して一致度を評価するパターン照合装置において、第１の画像から第１の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、上記第１の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する分布マップ生成手段と、予め、第２の画像から抽出された第２の特徴点、上記第２の画像における各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップ及び上記第２の画像から抽出された第２の特徴点に対する信頼度を登録する登録手段と、上記分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、上記特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点に対する信頼度を特定する第１の信頼度特定手段と、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第２の特徴点の座標に基づき、分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、上記特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点と対応関係がない第２の特徴点に対する信頼度と、第１の特徴点と対応関係がある第２の特徴点に対する信頼度とを特定するとともに、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第１の特徴点の座標に基づき、登録手段に登録されている信頼度分布マップを参照することによって、上記登録手段に登録されている第２の特徴点と対応関係がない第１の特徴点に対する信頼度と、第２の特徴点と対応関係がある第１の特徴点に対する信頼度とを特定する第２の信頼度特定手段と、上記登録手段と第１の信頼度特定手段による信頼度を一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の計数結果を正の重みづけ評価値とし、上記第２の信頼度特定手段で特定された信頼度を不一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の計数結果を負の重みづけ評価値とすることにより、上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の一致度を評価する一致度評価手段とを備えたパターン照合装置。
【請求項３】
生体が撮影された二つの画像の相対位置を補正し、画像に含まれる特徴点を照合して一致度を評価するパターン照合装置において、第１の画像から第１の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、上記第１の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する分布マップ生成手段と、予め、第２の画像から抽出された第２の特徴点及び上記第２の画像から抽出された第２の特徴点に対する信頼度を登録する登録手段と、上記分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、上記特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点に対する信頼度を特定する第１の信頼度特定手段と、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第２の特徴点の座標に基づき、分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、上記特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点と対応関係がない第２の特徴点に対する信頼度と、第１の特徴点と対応関係がある第２の特徴点に対する信頼度とを特定する第２の信頼度特定手段と、上記第１の信頼度特定手段による信頼度を一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の計数結果を正の重みづけ評価値とし、上記第２の信頼度特定手段で特定された信頼度を不一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の計数結果を負の重みづけ評価値とすることにより、上記第１の特徴点と上記第２の特徴点の一致度を評価する一致度評価手段とを備えたパターン照合装置。
【請求項４】
登録手段は、第２の画像における各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを二値化し、二値化した信頼度分布マップを登録することを特徴とする請求項２記載のパターン照合装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、生体に固有の指紋や掌紋の画像を撮像し、その画像を解析して個人を識別するパターン照合装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像を解析して個人を識別する個人識別装置として、特徴点マッチング方式を実施するパターン照合装置が存在する。
即ち、予め登録されている指紋のパターン画像（以下、登録指紋画像という）と照合対象の指紋のパターン画像（以下、照合指紋画像という）から、隆線（または、谷線）の分岐点や端点に代表される特徴点をそれぞれ抽出し、双方の特徴点を照合するパターン照合装置が存在する。
【０００３】
従来の特徴点マッチング方式では、照合指紋画像から特徴点を抽出した後、登録指紋画像から抽出した特徴点との間で位置合わせ等を実施して、座標がほぼ一致する特徴点の個数の合計や割合や密度などを用いて何らかの一致スコアを算出し、その一致スコアがある評価基準をみたすとき（例えば所定の閾値より大きいとき）、照合指紋画像と登録指紋画像の一致を認定するのが一般的である。
例えば、以下の特許文献１では、特徴点の一致個数によって照合判定を実施している。
【０００４】
また、単なる一致特徴点の個数ではなく、様々な方法で特徴点の信頼性を評価し、信頼性が高い特徴点に高い重み付けを与えて、その重みの合計が所定の閾値より大きいとき、照合指紋画像と登録指紋画像の一致を認定する方式もある。
例えば、以下の特許文献２には、複数の閾値で二値化された入力画像を用いて複数の特徴点セットを用意し、その特徴点のセットを相互に仮照合したときに、照合誤差が少なく安定して出現する特徴点を優先的に指紋照合に用いる方式が開示されている。また、特徴点の重み付けを上記の安定性に応じて実施して、重みの合計を指紋照合に利用する方式も概念的ではあるが開示されている。
【０００５】
ここで、一般論であるが、ノイズを多く含んでいる画像には、パターンの品質が部分的に低い領域が存在する。
このため、特徴点の抽出条件を厳しくすると、正しい特徴点が抽出されなくなり、逆に、特徴点の抽出条件を緩めて、対応する特徴点が抽出されるようにすると、正しい特徴点の他に、ノイズによる偽の特徴点が出現するというトレードオフの関係がある。
しかも、登録指紋画像と照合指紋画像において、低品質領域の場所が異なると、一方の画像で抽出された特徴点に対応する特徴点が他方の画像から抽出されずに一致スコアが低下する事態や、多数の偽特徴点（対応する特徴点がない特徴点）によって一致スコアが低下する事態を招くことがある。
したがって、個々の特徴点の抽出結果に対する信頼性は一律でなく、パターンの品質（さらには低品質領域に対する特徴点抽出処理の特性）によって差がある。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２４３４６５号公報（段落番号［００１５］、図１）
【特許文献２】特許第２８６８９０９号公報（段落番号［００３１］から［００４２］、図４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来のパターン照合装置は以上のように構成されているので、座標がほぼ一致する特徴点の個数の合計や割合などから一致スコアを算出する方式を実施する場合、画像が多くのノイズを含んでいても、個々の特徴点の抽出結果に対する信頼性を一致スコアに反映させることができず、照合精度が劣化する課題があった。
一方、信頼性が高い特徴点に高い重み付けを与える照合方式では、登録指紋画像の特徴点には、信頼性を評価して重み付けがなされるが、照合指紋画像の特徴点には、重み付けがなされないため、照合指紋画像のパターン品質が低いと、照合精度が劣化する課題があった。
また、登録指紋画像の特徴点に重み付けを与える際、「抽出された特徴点が、どの程度正しいか」という「有」に対する信頼性は考慮されているが、「特徴点が抽出されなかった領域に、特徴点が存在しないとみなすことが、どの程度正しいか」という「無」に対する信頼性は考慮されていない。このため、例えば、照合対象の一方の特徴点に対応する他方の特徴点が見つからない場合、「パターンの品質は良好で、対応する特徴点が存在せず、したがって、その特徴点は、対応する特徴点がない孤立特徴点である」のか、「パターンの品質は低品質で、対応する特徴点が存在するが、抽出条件が厳しすぎて抽出できなかった」のかが区別されることなく、一律に孤立特徴点として評価せざるを得ない課題があった。
【０００８】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、登録指紋画像及び照合指紋画像のパターン品質が低い場合でも、照合精度を高めることができるパターン照合装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るパターン照合装置は、生体が撮影された二つの画像の相対位置を補正し、画像に含まれる特徴点を照合して一致度を評価するパターン照合装置において、第１の画像からの第１の特徴点を抽出する第１の特徴点抽出手段と、第１の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する第１の分布マップ生成手段と、第２の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する第２の分布マップ生成手段と、第１の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、第１の特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点に対する信頼度を特定するとともに、第２の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、第２の特徴点抽出手段により抽出された第２の特徴点に対する信頼度を特定する第１の信頼度特定手段と、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第２の特徴点の座標に基づき、第１の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、第１の特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点と対応関係がない第２の特徴点に対する信頼度と、第１の特徴点と対応関係がある第２の特徴点に対する信頼度とを特定するとともに、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第１の特徴点の座標に基づき、第２の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、第２の特徴点抽出手段により抽出された第２の特徴点と対応関係がない第１の特徴点に対する信頼度と、第２の特徴点と対応関係がある第１の特徴点に対する信頼度とを特定する第２の信頼度特定手段と、第１の信頼度特定手段による信頼度を一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた第１の特徴点と第２の特徴点の計数結果を正の重みづけ評価値とし、第２の信頼度特定手段で特定された信頼度を不一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた第１の特徴点と第２の特徴点の計数結果を負の重みづけ評価値とすることにより第１の特徴点と第２の特徴点の一致度を評価する一致度評価手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、生体が撮影された二つの画像の相対位置を補正し、画像に含まれる特徴点を照合して一致度を評価するパターン照合装置において、第１の画像からの第１の特徴点を抽出する第１の特徴点抽出手段と、第１の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する第１の分布マップ生成手段と、第２の画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップを生成する第２の分布マップ生成手段と、第１の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、第１の特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点に対する信頼度を特定するとともに、第２の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照して、第２の特徴点抽出手段により抽出された第２の特徴点に対する信頼度を特定する第１の信頼度特定手段と、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第２の特徴点の座標に基づき、第１の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、第１の特徴点抽出手段により抽出された第１の特徴点と対応関係がない第２の特徴点に対する信頼度と、第１の特徴点と対応関係がある第２の特徴点に対する信頼度とを特定するとともに、第１および第２の画像の相対位置を補正した後の第１の特徴点の座標に基づき、第２の分布マップ生成手段により生成された信頼度分布マップを参照することによって、第２の特徴点抽出手段により抽出された第２の特徴点と対応関係がない第１の特徴点に対する信頼度と、第２の特徴点と対応関係がある第１の特徴点に対する信頼度とを特定する第２の信頼度特定手段と、第１の信頼度特定手段による信頼度を一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた第１の特徴点と第２の特徴点の計数結果を正の重みづけ評価値とし、第２の信頼度特定手段で特定された信頼度を不一致特徴点の信頼度として重みづけに用いた第１の特徴点と第２の特徴点の計数結果を負の重みづけ評価値とすることにより第１の特徴点と第２の特徴点の一致度を評価する一致度評価手段とを備えたので、登録指紋画像及び照合指紋画像のパターン品質が低い場合でも、照合精度を高めることができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるパターン照合装置を示す構成図であり、図において、画像入力部１は例えば指紋センサにより撮影された指（生体）の画像（第１の画像）を入力する処理を実施する。図１の例では、説明の便宜上、画像入力部１により入力される画像は照合対象の照合指紋画像であるとする。
特徴点抽出部２は画像入力部１により入力された照合指紋画像から特徴点Ａ（第１の特徴点）を抽出する処理を実施する。例えば、照合指紋画像における線状パターンの分岐点や端点、あるいは、コアやデルタと呼ばれる特異点などを特徴点Ａとして抽出する。また、その特徴点Ａの座標を他の特徴情報（例えば、分岐点であれば、分岐の角度など）と一緒に出力する処理を実施する。なお、特徴点抽出部２は第１の特徴点抽出手段を構成している。
【００１２】
分布マップ生成部３は画像入力部１により入力された照合指紋画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度（特徴点の抽出状況（特徴点の有無）に対する局所的な信頼性の値）を示す信頼度分布マップＡを生成する処理を実施する。なお、分布マップ生成部３は第１の分布マップ生成手段を構成している。
通信路４は特徴点抽出部２及び分布マップ生成部３と照合処理部９間を接続しているネットワークなどの線路である。
【００１３】
画像入力部５は例えば画像記憶装置に記憶されている指（生体）の画像（第２の画像）を入力する処理を実施する。図１の例では、説明の便宜上、画像入力部５により入力される画像は予め登録されている登録指紋画像であるとする。
特徴点抽出部６は画像入力部５により入力された登録指紋画像から特徴点Ｂ（第２の特徴点）を抽出する処理を実施する。例えば、登録指紋画像における線状パターンの分岐点や端点、あるいは、コアやデルタと呼ばれる特異点などを特徴点Ｂとして抽出する。また、その特徴点Ｂの座標を他の特徴情報（例えば、分岐点であれば、分岐の角度など）と一緒に出力する処理を実施する。なお、特徴点抽出部６は第２の特徴点抽出手段を構成している。
【００１４】
分布マップ生成部７は画像入力部５により入力された登録指紋画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度（特徴点の抽出状況（特徴点の有無）に対する局所的な信頼性の値）を示す信頼度分布マップＢを生成する処理を実施する。なお、分布マップ生成部７は第２の分布マップ生成手段を構成している。
通信路８は特徴点抽出部６及び分布マップ生成部７と照合処理部９間を接続しているネットワークなどの線路である。
【００１５】
照合処理部９は分布マップ生成部３，７により生成された信頼度分布マップＡ，Ｂを用いて、特徴点抽出部２により抽出された特徴点Ａと特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂの一致度を評価し、その一致度が所定の評価基準を満たす場合に、照合指紋画像と登録指紋画像の一致を認定する処理を実施する。
照合処理部９の信頼度特定部１１は分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＡを参照して、特徴点抽出部２により抽出された特徴点Ａに対する信頼度を特定する処理を実施する。
照合処理部９の信頼度特定部１２は分布マップ生成部７により生成された信頼度分布マップＢを参照して、特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂに対する信頼度を特定する処理を実施する。
なお、信頼度特定部１１及び信頼度特定部１２から第１の信頼度特定手段が構成されている。
【００１６】
照合処理部９の対応付け部１３は照合指紋画像と登録指紋画像が同じ指紋の画像であるならば、指紋パターン同士ならびに特徴点同士が出来る限り重なるようにするために、照合指紋画像と登録指紋画像の相対位置を補正する処理を実施し、補正処理後の座標と特徴情報の一致度が高い特徴点Ａと特徴点Ｂの対応付けを実施する。
照合処理部９の信頼度特定部１４は分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＡを参照して、特徴点抽出部３により抽出された特徴点Ａと対応関係がある特徴点Ｂ（対応付け部１３により特徴点Ａと対応付けられた特徴点Ｂ）に対する信頼度を特定するとともに、その信頼度分布マップＡを参照して、特徴点抽出部３により抽出された特徴点Ａと対応関係がない特徴点Ｂ（対応付け部１３により特徴点Ａと対応付けられていない特徴点Ｂ）に対する信頼度を特定する処理を実施する。
照合処理部９の信頼度特定部１５は分布マップ生成部６により生成された信頼度分布マップＢを参照して、特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂと対応関係がある特徴点Ａ（対応付け部１３により特徴点Ｂと対応付けられた特徴点Ａ）に対する信頼度を特定するとともに、その信頼度分布マップｂを参照して、特徴点抽出部６により抽出された特徴点ｂと対応関係がない特徴点Ａ（対応付け部１３により特徴点Ｂと対応付けられていない特徴点Ａ）に対する信頼度を特定する処理を実施する。
なお、対応付け部１３、信頼度特定部１４及び信頼度特定部１５から第２の信頼度特定手段が構成されている。
【００１７】
照合処理部９の一致スコア算出部１６は信頼度特定部１１，１２，１４，１５により特定された信頼度を用いて、特徴点抽出部２により抽出された特徴点Ａと特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂの一致スコアを算出し、その一致スコアが所定の閾値より高ければ、照合指紋画像と登録指紋画像の一致を認定する処理を実施する。なお、一致スコア算出部１６は一致度評価手段を構成している。
図１の例では、パターン照合装置の各構成要素（画像入力部１，５、特徴点抽出部２，６、分布マップ生成部３，７、照合処理部９）が個々のハードウェア（例えば、ＭＰＵが実装されている半導体集積回路）で構成されていることを想定しているが、パターン照合装置がコンピュータで構成されている場合、各構成要素の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、コンピュータのＣＰＵがメモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
【００１８】
次に動作について説明する。
画像入力部１は、例えば、指紋センサにより撮影された指の画像である照合指紋画像を入力し、その照合指紋画像を特徴点抽出部２及び分布マップ生成部３に出力する。
特徴点抽出部２は、画像入力部１から照合指紋画像を受けると、その照合指紋画像から特徴点Ａを抽出する。
具体的には、例えば、特開２００５−１０８４２号公報に開示されている方法を利用して、その照合指紋画像に含まれているノイズを除去してから、その照合指紋画像を二値化して細線化し、その線パターンから特徴点Ａを抽出する。
特徴点Ａとして、例えば、照合指紋画像における線状パターンの分岐点や端点、あるいは、コアやデルタと呼ばれる特異点などを抽出する。
特徴点抽出部２は、照合指紋画像から特徴点Ａを抽出すると、その特徴点Ａの座標を他の特徴情報（例えば、分岐点であれば、分岐の角度など）と一緒に通信路４経由で照合処理部９に出力する。
【００１９】
分布マップ生成部３は、画像入力部１から照合指紋画像を受けると、その照合指紋画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップＡを生成する。
図２は指紋画像の画質と信頼度分布マップを示す模式図である。
図２の上段は、指の指紋パターンを表しており、指紋画像（Ｂ）において、一点鎖線で囲まれている領域３００は、指紋画像（Ｂ）と同じ指から得られた指紋画像（Ａ）を指紋画像（Ｂ）に位置合わせしたときに重なる部分を示している。
その顕著な例として、センサ面積に制約がある接触式の小型指紋センサにより指が撮影された場合、同じ指であっても、撮像する度に撮像状態が異なるのが普通であり、しばしば、指紋画像（Ａ）や指紋画像（Ｂ）のように、指の片側が浮いて撮像されなかったり、皮膚の状態や指の押し付け圧力の違いによって、指紋パターンの低品質な領域（例えば、線が細かく途切れている部分の領域）の位置が変わったりすることがある。
【００２０】
図２の下段は、指紋画像における局所的な信頼度の分布を表しており、濃い色ほど信頼度が高いことを示している。
信頼度は、特徴点を正確に抽出し易い高品質な領域では高い値を有し、低品質な領域では低い値を有する。
ただし、指紋パターンがない指紋の周りの空白部分の信頼度については、いくつかの解釈が可能である。
例えば、信頼度分布（Ｂ）上の一点鎖線領域３０１は、「皮膚が指紋センサから浮いていたことが原因で、その領域に存在するかもしれない特徴点が抽出されていない」と解釈して、値を“０”とすることができる。
もしくは、例えば、指紋センサの指置き部分の構造の工夫や、指紋パターンの解析によって指の中心点がわかっているなどの理由によって、指のずれる可能性のある範囲に制約を加えることができ、位置合わせ後の背景の空白部分中に、信頼度分布（Ｂ’）のように、理論上、指紋パターンが現れてはいけない領域３０２が特定できる場合に、その領域３０２の信頼度として、“０”より大きな値（例えば、信頼度の値域における最大値）を与えることができる。
【００２１】
分布マップ生成部３は、例えば、次のようにして、信頼度分布マップＡを生成する。
最も簡単な例としては、一般的に、コントラストが高ければ、特徴点の抽出結果の誤りも少ないと考えられることから、照合指紋画像の各点のコントラストＣｏｎｔｒａｓｔ（ｘ，ｙ）を計算し、照合指紋画像の各点のコントラストＣｏｎｔｒａｓｔ（ｘ，ｙ）を信頼度分布マップＡの各点の値として使用することができる。
Ｃｏｎｔｒａｓｔ（ｘ，ｙ）
＝  Ｍａｘ（Ｉ（ｘ，ｙ）；（ｘ，ｙ）∈Ｓｗ）
−Ｍｉｎ（Ｉ（ｘ，ｙ）；（ｘ，ｙ）∈Ｓｗ）                      （１）
式（１）のＳｗは（ｘ，ｙ）から半径ｗまでの近傍領域であり、Ｍａｘ（ｘ）は最大輝度、Ｍｉｎ（ｘ）は最小輝度である。
【００２２】
ただし、この簡単な例では、例えば、太いしわのように、正しい隆線パターンではないのに、それよりコントラストが高いノイズがあると、そのノイズによって発生した偽の特徴点に対しては、信頼度が下げられないため、一致している特徴点の個数に基づく従来の方式と同様に、通常の特徴点として評価されてしまうことがある。
【００２３】
より複雑で精度の高い例としては、次のようなものがある。
例えば、特開２００５−１０８４２号公報では、処理の過程で「縞状パターンの抽出」を目的とする縞状パターンの流れ方向に対する信頼性評価の計算が行われているが、その信頼性評価値は、同時に、その縞状パターンから抽出される特徴点の抽出状況の信頼性を示すとも言える。
そこで、その信頼性評価値を処理過程から取り出し、その信頼性評価値を信頼度分布マップＡの値として用いることも可能である。
図３は特開２００５−１０８４２号公報に開示されている信頼性評価処理の手順を利用する信頼度分布マップの算出手順を示す説明図である。
なお、特徴点抽出部２と分布マップ生成部３の両方に共通の技術に基づく手段を用いる場合は、共通する処理を共用できるという利点もある。また、精度の面でも、特徴点抽出部２と分布マップ生成部３の両方に共通又は特性の似た技術に基づく手段を用いる方が、例えば、特徴点の抽出を失敗しているのに信頼度の値が高いなど、整合性が低い特徴点の発生が起こり難くなる。
【００２４】
一方、画像入力部５は、例えば、画像記憶装置に記憶されている指の画像である登録指紋画像を入力し、その登録指紋画像を特徴点抽出部５及び分布マップ生成部６に出力する。
特徴点抽出部６は、画像入力部５から登録指紋画像を受けると、その登録指紋画像から特徴点Ｂを抽出する。
登録指紋画像から特徴点Ｂを抽出する処理は、特徴点抽出部２が照合指紋画像から特徴点Ａを抽出する処理と同様であるため説明を省略する。
特徴点Ｂとして、例えば、登録指紋画像における線状パターンの分岐点や端点、あるいは、コアやデルタと呼ばれる特異点などを抽出する。
特徴点抽出部６は、登録指紋画像から特徴点Ｂを抽出すると、その特徴点Ｂの座標を他の特徴情報（例えば、分岐点であれば、分岐の角度など）と一緒に通信路８経由で照合処理部９に出力する。
【００２５】
分布マップ生成部７は、画像入力部５から登録指紋画像を受けると、その登録指紋画像における各局所領域のパターン品質を評価して、各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップＢを生成する。
信頼度分布マップＢを生成する処理は、分布マップ生成部３が信頼度分布マップＡを生成する処理と同様であるため説明を省略する。
【００２６】
照合処理部９の対応付け部１３は、特徴点抽出部２，６から特徴点Ａ，Ｂを受け、分布マップ生成部３，７から信頼度分布マップＡ，Ｂを受けると、仮に、照合指紋画像と登録指紋画像が同じ指紋の画像であるならば、指紋パターン同士ならびに特徴点同士が出来る限り重なるようにするために、照合指紋画像と登録指紋画像の相対位置を補正する処理を実施し、補正処理後の座標と特徴情報の一致度が高い特徴点Ａと特徴点Ｂの対応付けを実施する。
照合指紋画像と登録指紋画像の相対位置を補正については、例えば、特徴点の座標を用いる装置（特開平４−３５７５７０号公報）が採用している方式や、特徴点以外の情報を用いる装置（特許文献１）が採用している方式などを利用することができる。
【００２７】
相対位置の補正処理は、一般的に平行移動、回転、若干の拡大縮小の組み合わせで表されるが、撮像時に生じる指表面の皮膚の変形などを吸収するために、部分的な位置補正処理が更に組み合わされることもある。
例えば、相対位置の補正処理が平行移動、回転、拡大縮小が組み合わされている場合には、座標の変換式は、次のような初等関数で表すことができる。
（ｘ２  ｙ２）T＝ｋ Ｒ （ｘ１  ｙ１）T＋（ｘｃ  ｙｃ）T    （２）
ただし、（ｘ１  ｙ１）Tは照合指紋画像の画素又は特徴点の座標、（ｘ２  ｙ２）Tは登録指紋画像の画素又は特徴点の座標、Ｒは回転行列、ｋは拡大率、（ｘｃ  ｙｃ）Tは平行移動量を示している。
ここでは、変換「式」で表現しているが，必ずしも数式で表現できる必要はなく、例えば、非線形の変換要素を含むアルゴリズム的な変換プロセスであってもよい。なお、言うまでもないが、相対位置が殆どずれない仕組みで撮像された画像であれば、ここまで述べたような位置合わせの処理は不要である。
【００２８】
照合処理部９の信頼度特定部１１は、特徴点抽出部２から特徴点Ａを受け、分布マップ生成部３から信頼度分布マップＡを受けると、その信頼度分布マップＡを参照して、特徴点抽出部２により抽出された特徴点Ａに対する信頼度を特定する処理を実施する。
特徴点Ａの座標系と信頼度分布マップＡの座標系は共通であるため、信頼度特定部１１は、特徴点Ａと同じ座標上にある信頼度分布マップＡの値（信頼度）を読み出すようにすれば、その特徴点Ａに対する信頼度を特定することができる。
あるいは、特徴点Ａの座標を中心とする小領域を設定し、その小領域上にある信頼度分布マップＡの値（信頼度）の平均値（または、最頻値や最大値など）を求め、その平均値を特徴点Ａに対する信頼度として特定してもよい。
【００２９】
照合処理部９の信頼度特定部１２は、特徴点抽出部６から特徴点Ｂを受け、分布マップ生成部７から信頼度分布マップＢを受けると、その信頼度分布マップＢを参照して、特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂに対する信頼度を特定する処理を実施する。
特徴点Ｂの座標系と信頼度分布マップＢの座標系は共通であるため、信頼度特定部１２は、特徴点Ｂと同じ座標上にある信頼度分布マップＢの値（信頼度）を読み出すようにすれば、その特徴点Ｂに対する信頼度を特定することができる。
あるいは、特徴点Ｂの座標を中心とする小領域を設定し、その小領域上にある信頼度分布マップＢの値（信頼度）の平均値（または、最頻値や最大値など）を求め、その平均値を特徴点Ｂに対する信頼度として特定してもよい。
【００３０】
照合処理部９の信頼度特定部１４は、対応付け部１３から特徴点Ａと対応付けられた特徴点Ｂを受け、分布マップ生成部３から信頼度分布マップＡを受けると、その信頼度分布マップＡを参照して、その特徴点Ａと対応付けられた特徴点Ｂに対する信頼度を特定するとともに、その信頼度分布マップＡを参照して、その特徴点Ａと対応付けられていない特徴点Ｂに対する信頼度を特定する。
即ち、信頼度特定部１４は、特徴点Ａに対応付けられるべき、登録指紋画像における特徴点Ｂの抽出状況を表す信頼度、つまり、特徴点Ａに対応する特徴点Ｂ（一致特徴点）が登録指紋画像にあれば、その一致特徴点の信頼度、一致特徴点が登録指紋画像になければ、対応する特徴点Ｂがない（特徴点Ａは不一致特徴点）という状態に対する信頼度を特定するため、信頼度分布マップＡを参照して、式（２）の変換式で照合指紋画像の座標系に変換された特徴点Ｂに対する信頼度を特定する処理を実施する。
なお、特徴点Ｂに対応付けられた一致特徴点Ａが存在する場合は、当然ながら、照合指紋画像の座標系に変換された特徴点Ｂの座標は、一致特徴点Ａの座標とほぼ同じであるから、信頼度分布マップＡから読み出した信頼度は、既に、信頼度特定部１１で特定された特徴点Ａに対する信頼度とほぼ同じであるため、信頼度特定部１１で特定された特徴点Ａに対する信頼度で代用してもよい。この場合、代用される信頼度は、信頼度特定部１１から点線で示すように分岐して、信頼度特定部１４に入る経路から渡されることになる。
【００３１】
照合処理部９の信頼度特定部１５は、対応付け部１３から特徴点Ｂと対応付けられた特徴点Ａを受け、分布マップ生成部７から信頼度分布マップＢを受けると、その信頼度分布マップＢを参照して、その特徴点Ｂと対応付けられた特徴点Ａに対する信頼度を特定するとともに、その信頼度分布マップＢを参照して、その特徴点Ｂと対応付けられていない特徴点Ａに対する信頼度を特定する。
即ち、信頼度特定部１５は、特徴点Ｂに対応付けられるべき、照合指紋画像における特徴点Ａの抽出状況を表す信頼度、つまり、特徴点Ｂに対応する特徴点Ａ（一致特徴点）が照合指紋画像にあれば、その一致特徴点の信頼度、一致特徴点が照合指紋画像になければ、対応する特徴点Ａがない（特徴点Ｂは不一致特徴点）という状態に対する信頼度を特定するため、信頼度分布マップＢを参照して、式（２）の変換式で登録指紋画像の座標系に変換された特徴点Ａに対する信頼度を特定する処理を実施する。
なお、特徴点Ａに対応付けられた一致特徴点Ｂが存在する場合は、当然ながら、登録指紋画像の座標系に変換された特徴点Ａの座標は、一致特徴点Ｂの座標とほぼ同じであるから、信頼度分布マップＢから読み出した信頼度は、既に、信頼度特定部１２で特定された特徴点Ｂに対する信頼度とほぼ同じであるため、信頼度特定部１２で特定された特徴点Ｂに対する信頼度で代用してもよい。この場合、代用される信頼度は、信頼度特定部１２から点線で示すように分岐して、信頼度特定部１５に入る経路から渡されることになる。
【００３２】
照合処理部９の一致スコア算出部１６は、上記のようにして、信頼度特定部１１，１２，１４，１５が信頼度を特定すると、その信頼度を用いて、特徴点抽出部２により抽出された特徴点Ａと特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂの一致スコアを算出し、その一致スコアが所定の評価基準を満たす場合に、照合指紋画像と登録指紋画像の一致を認定する処理を実施する。
具体的には、次のようにして、特徴点Ａと特徴点Ｂの一致スコアを算出する。
一致度の評価においては通常、特徴点の個数や割合のみならず、複数の特徴点間の位置関係や隆線の本数など多種多様な補助データの併用によって評価精度の向上を図ることが多いが、以降の説明では本発明の主旨を簡潔に示すため、簡単な例として、総特徴点に占める一致特徴点の割合（最大値＝１．０）を一致スコアとし、その一致特徴点の割合が所定のしきい値を越えるか否かを一致認定の評価基準とする。
【００３３】
従来技術のように、信頼度を用いない評価式としては、例えば、特徴点の一致数を総特徴点数の平均値で割った値を用いるものが考えられる。
Ｓｃｏｒｅ１（Ｍ，Ｎ1，Ｎ2）＝Ｍ÷｛（Ｎ1＋Ｎ2）÷２）｝        （３）
Ｎk＝Σn∈{1,2...Nk} ：  第ｋ（ｋ＝１または２）特徴点セットの総特徴点数
Ｍ＝Σm∈{1,2...M} 1  ：  一致特徴点数
もしくは、評価式（３）を拡張し、次のように、不一致特徴点（一致する特徴点のない特徴点）の数も評価に反映させた評価式が考えられる。
Ｓｃｏｒｅ２（Ｍ，Ｎ1，Ｎ2）
＝（（１−ａ）×Ｍ−ａ×（Ｕ1＋Ｕ2））÷｛（Ｎ1＋Ｎ2）÷２）｝    （４）
Ｕk＝Ｎk−Ｍ  ：  不一致特徴点数
ａ            ：  不一致特徴点数による評価の重み付け係数
【００３４】
これに対して、この実施の形態１では、下記に示すように、信頼度による重み付けを評価式に導入する。下記の評価式（５）では、説明の便宜上、Ｎｋ個の特徴点の並び方は、添え字が第１〜Ｍは一致特徴点であり、照合指紋画像側と登録指紋画像側の同じ添え字の特徴点同士が対応しており、添え字が第Ｍ＋１〜Ｎｋは不一致特徴点とする。
Ｓｃｏｒｅ３(Ｍ，Ｎ1，Ｎ2，ｗ１i，ｗ２j，ｗ２１i，ｗ１２j）
| i∈{1,2...N1}, j∈{1,2...N2}
＝（（１−ａ）×ＷＭ−ａ×（ＷＵ２１＋ＷＵ１２）÷｛（ＷＮ１＋ＷＮ２｝÷２）｝
（５）
Ｗｋi；ｉ∈{１，２．．．Ｎｋ}  ：第ｋ画像第ｎ特徴点の信頼度（ｋ＝１または２）
ｗｈｋi；ｉ∈｛１，２．．．Ｎｋ}  ：第ｋ画像第ｎ特徴点に関連付けられた第ｈ画像側特徴点抽出状況の信頼度（ｋ，ｈ＝１または２）
ＷＮｋ＝Σi∈{1,2...Nk} wki        ：第ｋ画像の重みつき総特徴点数
ＷＭ＝Σm∈{1...M} ＳM（ｗ１m，ｗ２m)  ：一致特徴点に対する重みつき評価値
ＷＵｈｋ＝Σj∈{M+1... Nk } ＳU(ｗｋj，ｗｈｋj)：不一致特徴点に対する重みつき評価値
【００３５】
ＳM（）の例としては、次のようなものがある。
（Ａ）  ＳM（ｗ１，ｗ２)＝（ｗ１＋ｗ２）÷２
（Ｂ）  ＳM（ｗ１，ｗ２)＝Ｍａｘ（ｗ１，ｗ２）
Ｍａｘ（ａ，ｂ）はａ，ｂのうち大きいほうの値である。
方式（Ａ）では、第１，第２の一致特徴点の信頼度を同等とみなし、両者の平均値を用いる。
一方、方式（Ｂ）では、第１，第２の一致特徴点が対応付けられたということを重視し、一方の一致特徴点の信頼度が高ければ、他方の一致特徴点は信頼度が低くてもかまわないとする方式であり、特徴点抽出処理部２が多量の偽特徴点を出力するような特性を持っていなければ有効である。
【００３６】
ＳU（）の例としては、例えば、ＳU（ｗ１，ｗ２１）に対して、次のように定義することができる。
（Ｃ）  ＳU（ｗ１，ｗ２１）＝（ｗ１＋ｗ２１）÷２
（Ｄ）  ＳU（ｗ１，ｗ２１）＝Ｍｉｎ（ｗ１２，ｗ２１）
Ｍｉｎ（ａ，ｂ）はａ，ｂのうち小さいほうの値である。
方式（Ｃ）は、方式（Ａ）のＳM（）と同等の考え方である。
一方、方式（Ｄ）は、もし、ある特徴点に対応する一致特徴点がない場合に、その地点で照合相手の画像の信頼度が低ければ「ノイズによって一致特徴点の抽出に失敗した」とみなして不一致特徴点として計数しないが、照合相手の画像の信頼度が高く、仮に特徴点が存在していれば確実に抽出できているといえる場合には「そこに一致特徴点は無い」として不一致特徴点として計数するという方式である。
なお、係数ａとしては、０（不一致特徴点を用いない）〜１（不一致特徴点の有無だけで照合判定する）の間で設定する。
設定方法は、特徴点抽出処理部２の特性によるが、一般的には、例えば、正しい特徴点の抽出漏れと偽の特徴点の検出を比較した場合に、偽の特徴点が多く出現する傾向がある場合には、小さな値、そうでない場合には大きめの値とする。
【００３７】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、照合指紋画像における各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップＡを参照して、照合指紋画像から抽出された特徴点Ａに対する信頼度を特定する信頼度特定部１１と、登録指紋画像における各局所領域から抽出される特徴点に対する信頼度を示す信頼度分布マップＢを参照して、登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂに対する信頼度を特定する信頼度特定部１２と、その信頼度分布マップＡを参照して、特徴点抽出部３により抽出された特徴点Ａと対応関係がない特徴点Ｂに対する信頼度を特定する信頼度特定部１４と、その信頼度分布マップＢを参照して、特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂと対応関係がない特徴点Ａに対する信頼度を特定する信頼度特定部１５とを設け、信頼度特定部１１，１２，１４，１５により特定された信頼度を用いて、特徴点抽出部２により抽出された特徴点Ａと特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂの一致スコアを算出し、その一致スコアが所定の閾値より高ければ、照合指紋画像と登録指紋画像の一致を認定するように構成したので、登録指紋画像及び照合指紋画像のパターン品質が低い場合でも、照合精度を高めることができる効果を奏する。
即ち、この実施の形態１によれば、一致度の評価に信頼度による重み付けを導入するようにしているので、パターン品質や指置き状態の変動に対しても安定した照合結果を得ることができるようになる。
【００３８】
なお、この実施の形態１では、信頼度分布マップとして、元画像と同じ縮尺率で同じ座標系を持つ画像として説明を行ったが、例えば、情報量を削減するために、信頼度分布マップの座標系や縮尺率を変化させたい場合にも、それらの間で対応のとれるような変換プロセスが用意されていればよい。
また、信頼度分布マップのデータ形式も配列形式のようなものでなくてもよく、データ量を削減するために、例えば、信頼度の値の高さが同じとなる等高線を求め、その形状を図形データとして保存するような実装も考えられる。また、信頼度の値そのものも、コントラスト計算のような、ある処理で得られた値そのものを用いるより、例えば何らかの正規化処理のように、精度向上に適した値に変換するほうが望ましい。
【００３９】
また、信頼度特定部１１，１２，１４，１５で用いる入力画像、特徴点セット１つにつき１枚に限らず、複数用いる方法も可能であり、例えば、同一指から複数回画像を入力し、それらを処理して複数の特徴点セットを用意し、例えば特許文献２でも行われているように、相互に仮照合を試行することによって、特徴点が安定して出現するかどうかを評価し、信頼度を決定するということも可能である。
また、この実施の形態１では、パターン画像の例として指紋画像を用いて説明したが、例えば、血流パターンを画像化して血管の分岐点を特徴点とし、その座標を用いて画像の照合を行うような技術も存在するので、そのように座標情報を含んだ特徴点情報を抽出して照合に用いるようなアプリケーションであれば本技術が適用可能である。
【００４０】
実施の形態２．
図４はこの発明の実施の形態２によるパターン照合装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
信頼度特定部２１は信頼度特定部１１と同様に、信頼度分布マップＡを参照して、照合指紋画像から抽出された特徴点Ａに対する信頼度を特定する機能を有する他に、予め、画像入力部１に登録指紋画像が入力された場合に、分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢを参照して、登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂに対する信頼度を特定する機能を有しており、信頼度特定部２１は特徴点抽出部２により登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂ、分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢ及び特徴点Ｂに対する信頼度を指紋データベース２２に登録する処理を実施する。
指紋データベース２２は登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂ、分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢ及び特徴点Ｂに対する信頼度を格納するメモリである。
なお、信頼度特定部２１は第１の信頼度特定手段を構成しており、信頼度特定部２１及び指紋データベース２２は登録手段を構成している。
【００４１】
上記実施の形態１では、照合指紋画像が画像入力部１に入力され、登録指紋画像が画像入力部５に入力されるものについて示したが、実際に画像の照合を行う前に、登録指紋画像を画像入力部５に入力することにより、特徴点抽出部２が登録指紋画像から特徴点Ｂを抽出して、分布マップ生成部３が信頼度分布マップＢを生成するようにし、更に、信頼度特定部２１が分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢを参照して、登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂに対する信頼度を特定し、登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂ、分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢ及び特徴点Ｂに対する信頼度を指紋データベース２２に登録するようにしてもよい。
この場合、実際に画像の照合を行う際、オンラインで登録指紋画像から特徴点Ｂを抽出する処理、信頼度分布マップＢを生成する処理、特徴点Ｂに対する信頼度を特定する処理などが不要になり、オンライン時の処理を軽減することができる。
【００４２】
実施の形態３．
図５はこの発明の実施の形態３によるパターン照合装置を示す構成図であり、図において、図４と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
信頼度特定部２３は信頼度特定部１１と同様に、信頼度分布マップＡを参照して、照合指紋画像から抽出された特徴点Ａに対する信頼度を特定する機能を有する他に、予め、画像入力部１に登録指紋画像が入力された場合に、分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢを参照して、登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂに対する信頼度を特定する機能を有しており、信頼度特定部２３は特徴点抽出部２により登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂ及び特徴点Ｂに対する信頼度を指紋データベース２４に登録する処理を実施する。
指紋データベース２４は登録指紋画像から抽出された特徴点Ｂ及び特徴点Ｂに対する信頼度を格納するメモリである。
なお、信頼度特定部２３は第１の信頼度特定手段を構成しており、信頼度特定部２３及び指紋データベース２４は登録手段を構成している。
【００４３】
信頼度特定部２５は対応付け部１３により特徴点Ｂと対応付けられた特徴点Ａに対する信頼度を特定する処理を実施し、対応する特徴点のない特徴点Ａに対する信頼度を“０”として出力する。
なお、信頼度特定部１４及び信頼度特定部２５から第２の信頼度特定手段が構成されている。
【００４４】
上記実施の形態２では、上記実施の形態１と同様に、信頼度特定部１５が信頼度分布マップＢを参照して、特徴点抽出部６により抽出された特徴点Ｂと対応関係がある特徴点Ａに対する信頼度を特定するものについて示したが、信頼度特定部２５が指紋データベース２４から出力された特徴点Ｂのうち、対応付け部１３により特徴点Ｂと対応付けられた特徴点Ａに対する信頼度を特定し、特徴点Ｂと対応付けられない特徴点Ａに対する信頼度を“０”として、一致スコア算出部１６に出力するようにしてもよい。
この場合、上記実施の形態２よりも若干照合精度が劣化するが、指紋データベース２４に信頼度分布マップＢを登録する必要がなくなるため、指紋データベース２４に保存するデータ量を削減することができる。
【００４５】
実施の形態４．
図６はこの発明の実施の形態４によるパターン照合装置を示す構成図であり、図において、図４と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
二値信頼度抽出部２６は分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢ（特徴点Ｂに対する信頼度を示す分布）を二値化し、二値化した信頼度分布マップＢを指紋データベース２２に登録する処理を実施する。
なお、信頼度特定部２１、指紋データベース２２及び二値信頼度抽出部２６から登録手段が構成されている。
【００４６】
この実施の形態４では、分布マップ生成部３により生成された信頼度分布マップＢのデータ量を削減するために、二値信頼度抽出部２６が信頼度分布マップＢを二値化し、“０”または“１”の信頼度からなる信頼度分布マップＢを指紋データベース２２に登録するようにしている点で、上記実施の形態２と相違している。
処理の詳細は、上記実施の形態１，２とほぼ同様であるが、一致スコア算出部１６において、一方の信頼度が“０”か“１”であるため、その部分の積和演算は単なるデータの選択処理に置き換えてしまうことができる。これにより、データ量と計算量を削減することができる。
【００４７】
よって、この実施の形態４によれば、指紋データベース２２の容量や通信容量に制約がある場合でも、信頼度分布マップＢのデータ量を減らした上で、利用することが可能になる。
なお、上記より更にデータ量を削減し、両方の信頼度情報を二値する構成も考えられるが、データ量の削減量と照合精度には、トレードオフの関係があるため、目的に応じた機能の選択が望ましい。
また、上記で用いた二値の信頼度情報は、従来はマスク画像と呼ばれるもので二値的に表現されていた指紋パターン領域を、信頼度の大小でさらに二つの階調に分割し三値で表現するようにしたという解釈も可能である。したがって逆に、従来のマスク画像を信頼度が０になることのない特別な場合と位置付けることにより、若干の照合精度の劣化を伴うものの、この実施の形態４のように不一致特徴点を計数し、一致スコアに反映させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】この発明の実施の形態１によるパターン照合装置を示す構成図である。
【図２】指紋画像の画質と信頼度分布マップを示す模式図である。
【図３】信頼度分布マップの算出手順を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態２によるパターン照合装置を示す構成図である。
【図５】この発明の実施の形態３によるパターン照合装置を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態４によるパターン照合装置を示す構成図である。
【符号の説明】
【００４９】
１  画像入力部、２  特徴点抽出部（第１の特徴点抽出手段）、３  分布マップ生成部（第１の分布マップ生成手段）、４  通信路、５  画像入力部、６  特徴点抽出部（第２の特徴点抽出手段）、７  分布マップ生成部（第２の分布マップ生成手段）、８  通信路、９  照合処理部、１１  信頼度特定部（第１の信頼度特定手段）、１２  信頼度特定部（第１の信頼度特定手段）、１３  対応付け部（第２の信頼度特定手段）、１４  信頼度特定部（第２の信頼度特定手段）、１５  信頼度特定部（第２の信頼度特定手段）、１６  一致スコア算出部（一致度評価手段）、２１  信頼度特定部（第１の信頼度特定手段、登録手段）、２２  指紋データベース（登録手段）、２３  信頼度特定部（第１の信頼度特定手段、登録手段）、２４  指紋データベース（登録手段）、２５  信頼度特定部（第２の信頼度特定手段）、２６  二値信頼度抽出部（登録手段）、３００  一点鎖線領域、３０１  一点鎖線領域、３０２  指紋パターンが現れてはいけない領域。
【図１】
0004531670.tif 000002
【図２】
0004531670.tif 000003
【図３】
0004531670.tif 000004
【図４】
0004531670.tif 000005
【図５】
0004531670.tif 000006
【図６】
0004531670.tif 000007