(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を用いた本人認証方法に於いて、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
前記入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
先頭の分割入力画像を再構成画像として登録すると共に、次の分割入力画像の重なり部分を含む所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
現在登録されている分割再構成画像から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
前記分割入力画像の特徴領域と前記分割再構成画像の類似領域が一致するように合成して前記再構成画像を更新し、以後、入力画像を読み込みながら前記の処理を繰り返して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、を備えたことを特徴とする本人認証方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、小型のセンサで指紋画像などを採取して本人認証を行う生体情報を用いた本人認証方法、プログラム、記録媒体及び装置に関し、特に、連続的に採取される部分的な指紋画像等から指紋画像を再構成して本人認証を行う生体情報を用いた本人認証方法、プログラム、記録媒体及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータが広範な社会システムの中に導入されるに伴い、セキュリティに関心が集まっている。従来、コンピュータ室への入室や端末利用の際の本人確認手段として、ＩＤカードやパスワードが用いられてきた。しかし、それらはセキュリティの面で多くの課題が残されている。
【０００３】
パスワードよりも信頼性の高い本人確認手段として、生体情報を利用した個人照合技術が注目されている。個人固有の生体情報を用いて本人確認をすると、その信頼性は非常に高いものとなる。
【０００４】
本人確認に利用できる生体情報の一つに指紋がある。指紋は、『万人不同』・『終生不変』という二大特徴を持つといわれ、本人確認の有力な手段と考えられている。近年では、指紋を用いた個人照合システムに関して多くの研究開発が行われている。
【０００５】
指紋を用いた個人照合システムでは、携帯用情報機器や携帯電話への提供が望まれている。これらの機器は、表面を表示デバイスや入力デバイスが占有する面積が大きい。このため、従来と同様の使い勝手を維持しながら、認証技術を適用するために、小型のセンサを利用する方法が提案されてきた。
【０００６】
小型のセンサを利用する際の大きな課題となっているのは、小さな面積からいかにして高精度の認証に必要となる特徴を抽出するかという点である。
【０００７】
指紋を用いた従来の個人照合システムとしては、例えば特開平８−２６３６３１号公報に開示された「指紋入力装置」がある。
【０００８】
この先行技術は、回転可能な円筒形導波路を被検体の指との接触媒体に用いて、被検体の指の接する部分を移動可能にし、撮像装置を通して回転走査により指紋全体を入力する。このときの円筒形導波路の回転各を回転角検出手段で検出する。この検出回転角に基づき、画像処理手段の画像処理によって正しい指紋画像として再構成する。このような回転可能な円筒形導波路を指との接触媒体に使用することで、光学部品を小型化して大幅な小型化を実現している。
【０００９】
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の指紋入力装置にあっては、小型のセンサを利用するものであるが、指の移動量を計測し、その結果を元に指紋画像を再構成しているため、指紋画像を採取するセンサ以外に指の移動量を検出する機構が必要となり、装置の小型化と低コスト化を実現しにくいという欠点があった。
【００１１】
また、指紋画像を採取するセンサ以外の検出機構を必要としない別の先行技術として、特許第２９７１２９６号がある。これは1次元型のセンサから入力される１ラインごとに、既に入力された画像と比較し、特徴量を抽出して、類似する画像を識別し照合に利用している。
【００１２】
しかしながら、一次元型センサを使用した指紋画像の採取方法にあっては、指紋の入力状態等の要因により、入力する条件、即ち指の速度の変化、左右へのぶれ、左右の移動量の相違、軌跡のカーブなどが変化した場合に、入力される指紋画像を再構成することが困難となる。
【００１３】
この結果、本来の特徴量とは異なる照合データが生成され、本人の指であるのに拒絶される本人受理率が低下する。そこで照合基準を緩めて本人受理率を上げようとすると、他人を本人と誤認識する他人受理率が増加するという問題が発生している。また、入力される画像の各ライン単位に他の画像との比較を行うため、演算量が増加し、高速な処理を実現できない問題もある。
【００１４】
本発明の目的は、携帯電話など小型機器向けの小型のセンサにより、連続的に採取される部分的な指紋等の入力画像から全体画像を再構成する処理を高速化して再構成画像の品質を向上する生体情報を用いた本人認証方法、プログラム、記録媒体及び装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。
（本人認証方法）
本発明の生体情報を用いた本人認証方法は、図１（Ａ）のように、
読取部に対する相対移動により指紋などの人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明の本人認証方法におけるより具体的な手順として、
画像入力ステップは、所定数の画素ラインで構成された指紋の２次元部分画像を連続的に入力し、
特徴領域検出ステップは、先頭の入力画像を再構成画像として登録すると共に、次の入力画像の重なり部分を含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、
類似領域検出ステップは、現在登録されている再構成画像から特徴領域に最も類似する類似領域を検出し、
画像合成ステップは、入力画像の特徴領域と再構成画像の類似領域が一致するように合成して前記再構成画像を更新し、
以後、入力画像を読み込みながら処理を繰り返して人体部位全体の再構成画像を生成する。
【００１７】
このような本発明の本人認証方法によれば、部分画像として採取された複数の入力画像の中の重なりが予想される領域から画像的な特徴部分を合成の基準位置として検出し、この特徴領域に最も類似する領域を再構成画像から合成の基準位置として検出し、基準位置同士を一致するように合成することで、入力画像の一部の画像処理で重なり部分を検出して合成するため、再構成に要する処理時間が短くなり、指紋全体の拘束で再構成して本人認証ができる。
【００１８】
ここで特徴領域検出ステップは、に有力画像における重なりが予想される参照領域の中の変化量が最大となる画素ラインを特徴領域として検出する。この場合、参照領域に含まれる複数の画素ラインの中の一部分から特徴領域を検出する。これによりライン全体を処理する場合に比べ高速化できる。また必要とする画像は中央に位置することから、参照領域に含まれる複数の画素ラインの中央部分から特徴領域を検出する。
【００１９】
特徴領域検出ステップは、隣接する画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出する。また特徴領域検出ステップは、各画素に隣接するラインの画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出してもよい。
【００２０】
類似領域検出ステップは、特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと、再構成画像の各画素ラインとの間で各画素の階調値の平均二乗誤差が最小となる画素ラインを類似領域として検出する。また類似領域検出ステップは、特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと、再構成画像の各画素ラインとの間で各画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最小となる画素ラインを類似領域として検出するようにしてもよい。
【００２１】
類似領域検出ステップは、特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと前記再構成画像の各画素ラインといずれか一方を、所定画素数の範囲でずらしながら比較して類似領域を検出する。このため指の移動に伴い採取された画像に歪みがあっても、重ね合わせの基準位置となると特徴ラインとこれに最も類似する類似ラインを正確に検出して品質の良い再構成画像が生成できる。
（入力画像の分割による本人認証方法）
本発明の別の形態にあっては、入力画像を例えば左右に分割して再構成する生体情報を用いた本人認証方法を提供する。この本人認証方法は、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する分割入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を備えたことを特徴とする。
【００２２】
この場合の本人認証方法のより具体的な手順は、
画像入力ステップは、所定数の画素ラインで構成された指紋の２次元部分画像を連続的に入力し、
特徴領域検出ステップは、先頭の分割入力画像を再構成画像として登録すると共に、次の分割入力画像の重なり部分を含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、
類似領域検出ステップは、現在登録されている分割再構成画像から特徴領域に最も類似する類似領域を検出し、
画像合成ステップは、前記分割入力画像の特徴領域と分割再構成画像の類似領域が一致するように合成して再構成画像を更新し、
以後、入力画像を読み込みながら処理を繰り返して人体部位全体の再構成画像を生成する。
【００２３】
この入力画像を分割して処理する本人認証方法における画像合成ステップは、合成する分割画像の特徴領域と類似領域の位置関係を基準に、分割入力画像を補正して合成することを特徴とする。
【００２４】
例えば入力画像を左右に分割して再構成する場合、同じ直線であっても、読取部に対し指輪移動される際に画像に歪みを生じ、直線の位置が左右でずれる場合がある。
【００２５】
このとき左右の分割入力画像から検出した特徴ラインの位置が相違しており、再構成画像での左右の類似ラインは同じ位置であった場合、位置ずれを起こしている特徴ラインが同一位置となるように分割入力画像の一方を補正して合成する。これにより画像の歪みを補正した再構成画像が生成され、画像品質が向上する。
【００２６】
画像歪みの補正精度を高めるためには、入力画像の分割数を増やせばよいが、処理に時間がかかることから、利用者を折衷した分割数とする。
【００２７】
これ以外の特徴は、処理対象が分割入力画像単位に行われる点以外は、分割していない入力画像の処理と同じになる。
【００２８】
（プログラム）
本発明は、生体情報を用いた本人認証のためのプログラムを提供する。このプログラムは、コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【００２９】
また本発明は、入力画像を更に分割して処理する生体情報を用いた本人認証のためのプログラムを提供する。このプログラムは、コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する分割入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させることを特徴とする。
（記録媒体）
本発明は、生体情報を用いた本人認証のためのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。この記録媒体に格納されたプログラムは、コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させる。
【００３０】
また本発明は、入力画像を更に分割して処理する生体情報を用いた本人認証のためのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。この記録媒体に格納されたプログラムは、コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する分割入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させる。
【００３１】
（本人認証装置）
本発明は、生体情報を用いた本人認証装置を提供する。この本人認証装置は、図１（Ｂ）のように、読取部１０に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力部１４と、隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部１６と、隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出部１８と、一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成部２０と、再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する指紋照合部２４とを備えたことを特徴とする。
【００３２】
また本発明は、入力画像を例えば左右に分割して再構成する生体情報を用いた本人認証装置を提供する。この本人認証装置は、読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力部と、入力画像を複数の領域に分割する画像分割部と、隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、隣接する分割入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出部と、一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成部と、再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合部とを備えたことを特徴とする。
【００３３】
なお、本発明によるプログラム、記録媒体及び本人認証装置における他の特チ要は本人認証方法と基本的に同じになる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明による生体情報を用いた本人認証装置の機能構成を示したブロック図であり、この実施形態にあっては、生体情報として指紋画像を処理する場合を例にとっている。
【００３５】
図２において、本人認証装置は、読取部１０、画像入力部１４、特徴領域検出部１６、類似領域検出部１８、画像合成部２０、再構成画像格納部２２及び指紋照合部２４で構成される。
【００３６】
このような構成を持つ本発明の本人認証装置は、例えば携帯電話などの小型機器への組込みを予定している。このため読取部１０に設けている２次元イメージセンサ１２としては、携帯電話などの小型機器向けに適用可能なサイズの小さいものを使用する。
【００３７】
２次元イメージセンサ１２として、この実施形態にあっては、例えば主走査方向となる横方向に２５６ドット、副走査方向即ち相対的な指の移動方向となる副走査方向に３２ドット配列した（２５６×３２）ドットサイズを使用している。この程度の画素サイズを持つ２次元イメージセンサ１２の寸法的な大きさとしては、横１０〜１５ｍｍ程度、縦１〜２ｍｍ程度と十分に小さく、携帯電話などの小型機器の読取部１０として十分に適用可能である。
【００３８】
指紋画像の入力は、携帯機器に設置された読取部１０の２次元イメージセンサ１２に対応した窓を持つ読取部１０に対し、指先の根元側を読取部に当てて手前に押しつけながら引くことで、この指先の動きに対し２次元イメージセンサ１２が２５６×３２ドット単位の２次元画像の読取動作を連続的に行い、画像入力部１４によって、例えば図３の左側に示す５つに分かれた部分画像としての指紋の入力画像２６−１〜２６−５を採取することができる。
【００３９】
この図３における連続的に採取された５つの部分画像の入力画像２６−１〜２６−５にあっては、各入力画像の隣接する境界部分において画像が重複する領域を持っている。これは読取部１０の２次元イメージセンサ１２における縦方向３２ドットの撮像幅に対する読取動作速度に対し、この３２ドットの幅を動かす指の速度が遅いために、境界部分で重なる領域が生ずる。
【００４０】
このようにして読取部１０の２次元イメージセンサ１２により読み取られた例えば図３の５つの部分画像となる入力画像２６−１〜２６−５は、画像入力部１４にバッファされる。
【００４１】
特徴領域検出部１６は、隣接する入力画像の一方の重なりが予測される所定の参照領域から画像構成の際の位置合せの基準位置となる特徴領域を検出する。この特徴領域検出部１６で検出される特徴領域は、入力画像の参照領域を画像的に見て変化量の大きな主走査方向のラインを特徴ラインとして検出する。
【００４２】
類似領域検出部１８は、特徴領域検出部１６で検出された入力画像の特徴ラインに重なり合う隣接する他の入力画像から、特徴ラインに最も類似する類似ラインを画像構成の際の基準位置とするために検出する。
【００４３】
具体的には、特徴領域検出部１６で検出する特徴ラインは再構成前の入力画像を対象とするが、類似領域検出部１８で検出しようとする類似ラインは既に再構成済の画像を対象とする。
【００４４】
画像合成部２０は、特徴領域検出部１６で検出された特徴ラインと類似領域検出部１８で検出された類似ラインとが一致するように、２つの入力画像を合成する。具体的には、類似ラインは合成の済んだ再構成画像から検出されることから、入力画像の特徴ラインを再構成画像の類似ラインに一致するように画像を構成し、再構成画像格納部２２の再構成画像を更新する。
【００４５】
このような特徴領域検出部１６、類似領域検出部１８及び画像合成部２０による入力画像と再構成画像の合成を、画像入力部１４にバッファしている入力画像の順番に繰り返すことで、指紋全体の再構成画像を生成することができる。
【００４６】
部分画像として入力された複数の入力画像から指紋全体の再構成画像が生成されて再構成画像格納部２２に得られたならば、続いて指紋照合部２４で本人認証の照合処理を行う。
【００４７】
指紋照合部２４にあっては、初期設定となる登録モードにおいて、読取部１０から本人の指紋を採取し、部分画像の合成により得られた再構成画像について照合基準画像を予め登録している。したがって初期設定が済んだ後の使用状態にあっては、再構成画像格納部２２で得られた読取指紋画像を入力して、予め登録している基準指紋画像と照合することで、本人か否かの認証判断を行っている。
【００４８】
図３は、図２の実施形態における部分画像として連続的に採取した入力画像から指紋全体の再構成画像を生成して照合するまでの各段階の画像を表わしている。読取時にあっては、部分画像として例えば５つの入力画像２６−１〜２６−５が連続的に得られている。
【００４９】
この５つの入力画像２６−１〜２６−５について、まず先頭の入力画像２６−１を再構成画像として登録した後、２番目の入力画像２６−２の隣接する例えば３２ラインの内の４分の１となる８ラインを対象とした参照領域について特徴ラインを検出し、特徴ラインの検出ができたならば、そのときの再構成画像２６−１の全ラインとの比較により、最も類似するラインを類似ラインとして検出する。
【００５０】
そして、入力画像２６−２の特徴ラインと再構成画像２６−１の類似ラインとが一致するように２つの入力画像２６−１，２６−２を合成し、再構成画像とする。
【００５１】
このようにして再構成画像が得られたならば、残りの入力画像２６−３，２６−４，２６−５の順番に、同様にして特徴ラインと類似ラインを検出して位置合わせして合成することで、指紋画像全体を表わす再構成画像２８を得ることができる。
【００５２】
このよう生成された再構成画像２８は、２値化処理などにより照合画像３０に変換された後、初期設定の登録モードでは照合基準画像として登録され、その後の読取処理では登録している照合基準画像と新たな読込みにより得られた再構成画像から得られた照合画像との比較により、本人か否かを照合判断している。
【００５３】
図４は、本発明における入力画像の特徴ラインの検出を行う部分画像となる入力画像の１ラインにおける階調レベルを示している。この１ライン階調レベルにあっては、図３の部分画像となる指紋画像の分布における指紋流線が下のレベルとなり、指紋谷線が上のレベルを表わしている。
【００５４】
この階調レベルを見ると、特徴部分２５―１，２５―２のように、ラインの左右で指紋流線や指紋谷線の周期並びにそれぞれの平坦部の幅などが異なっていることが分かる。このような１ラインの階調レベルの特徴は、隣接するラインとの間でも異なった特徴的な分布を持つことになる。
【００５５】
そこで本発明にあっては、入力画像の重なりが予想される例えば境界部分から８ラインの参照領域を対象に、階調値の変化量を特徴として抽出し、抽出した変化量の中で最もラインの変化が激しいライン、即ち画像値の変化量が最も大きいラインを、画像合成の際の基準位置に使用する特徴ラインとして検出する。
【００５６】
図５は、本発明による本人認証方法の処理手順を示したフローチャートであり、このフローチャートの手順が本発明による人体情報を用いた本人認証のためのプログラムステップを実現するものである。
【００５７】
そこで図５のフローチャートを参照して、図２の特徴領域検出部１６、類似領域検出部１８及び画像合成部２０として実現される画像再構成処理を中心に処理を説明すると、次のようになる。
【００５８】
まずステップＳ１で、例えば図３の指紋部分画像に示すようにして得られた５つの入力画像２６−１〜２６−５の中から先頭の入力画像２６−１を読み込んで、これを図２の再構成画像格納部２２に登録する。
【００５９】
続いてステップＳ２で図３の２番目の入力画像２６−２を読み込み、ステップＳ３で入力画像の注目領域から特徴ラインを検出する。この特徴ラインの検出処理は、図６にサブルーチンのフローチャートとして、その詳細を示している。
【００６０】
図６の特徴ライン検出処理は、まずステップＳ１で入力画像の注目領域を選択する。図８（Ａ）は本発明の処理対象となる入力画像２６−２であり、図８（Ｂ）が、そのとき再構成画像２８−１となる入力画像２６−１を示している。なお図８にあっては、各画像は縦３２ドット、横２５６ドットであるが、横方向については説明の都合上、幅を圧縮して表わしている。
【００６１】
図６のステップＳ１における入力画像の注目領域の選択にあっては、図８（Ａ）の入力画像２６−２について、図８（Ｂ）の再構成画像２８−１との重なりが予測される下側の４分の１となる８ラインを注目領域３２としている。
【００６２】
続いてステップＳ２で、注目領域３２に含まれる８ラインの中から変化量が最大となるラインを選択する。この注目領域３２のラインにおける変化量の検出は、例えば次の方法がある。
（１）ラインごとに隣接する画素の階調値の差を取り、この差の総和あるいは差の二乗総和が最大となるラインを特徴的なラインとする。
（２）ラインの画素ごとに、隣接するラインの画素との階調値の差を取り、この差の総和あるいは二乗総和が最大となるラインを特徴ラインとする。
（３）ラインの画素の階調値を２値化し、白レベル（０）と黒レベル（１）のそれぞれのラン長の繋がりを特徴量として、最も変化の激しいラインを特徴ラインとする。
【００６３】
これ以外の方法としては、階調値を量子化した後に、（１）〜（３）と同様の検出を行ってもよい。また画像の特徴を判断するための手法であれば適宜の方法が利用でき、上記の例に限定されることはない。
【００６４】
また注目領域３２における特徴ライン３４の検出にあっては、図８のように、２５６ドットのライン幅全体について行う必要はなく、ラインの一部を利用してもよい。一例として、図８のように１ライン２５６画素中の中心付近の１２８画素のみを利用して特徴ライン３４の検出を行う。これによって特徴ラインの検出対象となる画素数を減らし、処理時間を短縮できる。また採取された指紋画像は、その中央部分に識別に必要な重要な画像部分があることから、中央部分のみに注目すればよく、両側を処理対象から除いても問題はない。
【００６５】
再び図５を参照するに、ステップＳ３で入力画像の注目領域から特徴ラインを検出すると、次のステップＳ４で、そのときの再構成画像から入力画像の特徴ラインに最も類似する類似ラインを検出する。この類似ラインの検出処理は、図７にサブルーチンのフローチャートとして示している。
【００６６】
図７の類似ライン検出処理にあっては、ステップＳ１で、既に検出された入力画像の特徴ラインを読み込み、次のステップＳ２で、例えば再構成画像の各ラインと入力画像の特徴ラインとの間で各画素の平均二乗誤差を算出する。
【００６７】
このようなステップＳ２の平均二乗誤差の算出は、例えば図９に示す先頭の入力画像を再構成画像２８−１とした最初の処理にあっては、再構成画像２８−１における３２ラインの全てについて平均二乗誤差を算出する。
【００６８】
なお、この実施形態にあっては、入力画像の特徴ラインに最も類似する再構成画像の類似ラインの検出に平均二乗誤差の最小値となるラインを検出しているが、これ例外に次の方法であってもよい。
（１）特徴ラインと再構成画像側ラインの各画素の階調値の差の総和あるいは差
の二乗総和が最小となるラインを類似ラインとする。
（２）特徴ライン及び再構成画像側のラインの階調値をそれぞれ２値化し、黒レベル（０）と白レベル（１）のラン長の繋がりを特徴として、最も類似する
ラインを選択する。
【００６９】
もちろん、これ以外にも、階調値を量子化した後に同様の比較処理を行ってもよいし、これ以外の画素類似を判断するための適宜の方法であってもよい。
【００７０】
続いてステップＳ３で、算出された３２ライン分の平均二乗誤差のうち最小となるラインを抽出して、類似ラインとして登録する。例えば図８のように、入力画像２６−２の注目領域３２から検出された特徴ライン３４に対し、そのときの再構成画像２８−１の中から平均二乗誤差が最小となる類似ライン３６が検出される。
【００７１】
ここで図７のステップＳ２における再構成画像の各ラインに対する平均二乗誤差の算出については、図９のように入力画像側の特徴ライン３４に対し同じ位置の１２８画素のライン３８−１との間で平均二乗誤差を算出した後、ライン３８、３８−１〜１０及び３８−１１から３８−２０のように、左右に１ドットずつ１０画素の範囲でずらしながら、それぞれ平均二乗誤差を算出し、その中で最小となる平均二乗誤差の値をライン３８の平均二乗誤差として採用する。
【００７２】
これによって、入力画像と再構成画像側に画像の歪みによる多少の位置ずれがあっても、正確に特徴ラインに最も類似する再構成画像側の類似ラインを検出することができる。
【００７３】
再び図５を参照するに、ステップＳ４で再構成画像から入力画像の特徴ラインに最も類似する類似ラインが検出できたならば、次のステップＳ５で、入力画像の特徴ラインが再構成画像の類似ラインに一致するように画像を構成して再構成画像を更新する。
【００７４】
なお図５のステップＳ４で特徴ラインに最も類似する類似ラインが検出できなかった場合には、操作者に対し再読取を指示してもよい。また特徴ラインに最も類似する類似ラインが検出できなかった場合には、特徴ラインと類似ラインの位置合わせをすることなく、そのまま入力画像を合成し、簡略的に再構成するようにしてもよい。
【００７５】
そしてステップＳ６で全入力画像の処理が済んだか否かチェックし、済んでいなければステップＳ２に戻って、次の入力画像を読み込んで同様な処理を繰り返す。ステップＳ６で全入力画像の処理が済むと、ステップＳ７で、再構成した指紋画像を登録し、照合処理を実行する。
【００７６】
図１０は、図５のフローチャートに従った本発明による指紋画像再構成処理の概略を示している。即ち、部分画像として得られた指紋の入力画像２６−１〜２６−５を対象に、まず先頭の入力画像２６−１を再構成画像２８−２として入力２６−２との合成を行う。
【００７７】
即ち入力画像２６−２の参照領域から特徴ラインを検出し、この特徴ラインに最も類似する再構成画像２８−２の類似ラインを検出し、特徴ラインと類似ラインが一致するように合成することで、再構成画像２８−２を得ている。以下同様に、入力画像２６−３，２６−４，２６−５の順番に、特徴ラインの検出とこれに最も類似する類似ラインの検出による合成で再構成画像２８−３，２８−４，２８−５と更新し、最終的に指紋全体を表わす再構成画像２８−５を得ている。
【００７８】
図１１は、本発明による本人認証装置の他の実施形態を示した装置構成の機能ブロック図である。この実施形態にあっては、読取部１０の２次元イメージセンサ１２に対する相対的な指の走査で画像入力部１４に入力してバッファした図３の入力画像２６−１，２６−５を、更に画像分割部３８で左右の画像に分割して、それ以降の画像結合による再構成画像の生成を行うようにしたことを特徴とする。この実施形態にあっては、画像分割部３８において画像入力部１４に得られた各入力画像を中心を境界に左右に２分割している。
【００７９】
画像分割部３８で左右に２分割された各入力画像は、特徴領域検出部１６において各分割画像ごとに参照領域から特徴ラインを検出し、続いて類似領域検出部１８で各分割画像の特徴ラインのそれぞれに最も類似する分割再構成画像から類似ラインをそれぞれ検出し、分割画像の特徴ラインと分割再構成画像の類似ラインとが一致するように画像合成部２０で合成して再構成画像格納部２２に登録する更新を繰り返す。
【００８０】
図１２は、図１１の実施形態における複数の入力画像から指紋全体の画像を再構成する処理手順のフローチャートである。このフローチャートにおけるステップＳ１〜Ｓ７の処理は、図５における入力画像を分割しない場合の処理に対応しており、入力画像及び再構成画像が左右に２分割されて、それぞれ特徴ラインと類似ラインを検出して合成している点が相違し、それ以外の点は同じである。
【００８１】
また図１３は、図１２のステップＳ３の特徴ライン検出処理であり、ステップＳ１で例えば左分割入力画像を読み込み、ステップＳ２〜Ｓ４で注目領域から特徴ラインを検出して登録し、続いてステップＳ５で右分割入力画像が未処理であることから、ステップＳ６で右分割入力画像を読み込み、同様にステップＳ２〜Ｓ４で右分割入力画像について特徴ラインを検出して登録していることになる。
【００８２】
更に図１４は、図１２のステップＳ４における再構成画像の類似ライン検出処理であり、ステップＳ１で左右分割再構成画像を読み込み、ステップＳ２〜Ｓ４で、対応する特徴ラインとの間で平均二乗誤差を算出し、最小となるラインを左分割再構成画像の類似ラインとして検出し、ステップＳ５で右分割再構成画像の処理が済んでいなければ、ステップＳ６で右分割再構成画像を読み込み、同様にしてステップＳ２〜Ｓ３で類似ラインを検出して登録するようにしている。
【００８３】
図１５（Ａ），（Ｂ）は、入力画像を分割する図１２の処理手順において、先頭の入力画像を再構成画像２８−１とし、次の入力画像２６−２を読み込んで処理している状態の説明図である。
【００８４】
この場合にあっては再構成画像２８−１は、中央で分割されて左分割再構成画像２８−１１と右分割再構成画像２８−１２となっている。また入力画像２６−２も中央で分割されて、左分割再構成画像２６−２１と右分割入力画像２６−２２となっている。そして入力画像２６−２にあっては、左右の各分割画像２６−２１，２６−２２のそれぞれについて、参照領域の例えば８ラインの中から特徴ライン３４−１，３４−２を検出している。
【００８５】
特徴ライン３４−１，３４−２が検出できたならば、左分割再構成画像２８−１１については対応する左の特徴ライン３４−１との間で左各ラインについて例えば各画素の平均二乗誤差を算出し、これが最小となるラインを類似ライン３６−１として検出している。
【００８６】
同様に右分割再構成画像２８−１２についても、対応する右の特徴ライン３４−２との間で各ラインの画素階調値の平均二乗誤差を算出して、その最小値となるラインを類似ライン３６−２としている。
【００８７】
図１５の場合には、入力画像２６−２の左右の特徴ライン３４−１，３４−２と再構成画像２８−１における左右の類似ライン３６−１，３６−２の相対的な位置関係は同じであることから、特徴ライン３４−１と類似ライン３６−１を一致するように画像を合成すれば、当然に特徴ライン３４−２と類似ライン３６−２が一致するように合成できる。
【００８８】
図１６（Ａ），（Ｂ）は、再構成画像２８０−１に対し入力画像２６−２側に歪みを生じた場合の説明図である。入力画像２６−２について、左右それぞれについて特徴ラインの検出を行うと、左側の特徴ライン３４−１に対し右側の特徴ライン３４−２は、画像に歪みがなかった場合の破線の位置に対し、歪みにより特徴ライン３４−２の位置がずれている。
【００８９】
このような入力画像２６−２の左右の特徴ライン３４−１，３４−２に基づいて、再構成画像２８−１の左右の各ラインについて最も類似する類似ライン３６−１，３６−２を求め、この再構成画像２８−１側に歪みがなかったとすると、特徴ラインと類似ラインを比較することで入力画像２６−２における歪みの状態が検出できる。
【００９０】
即ち、左側の特徴ライン３４−１と類似ライン３６−１が正しい位置関係にあったとすると、入力画像２６−２における右側の特徴ライン３４−２は１ライン上側にずれる画像の歪みを生じていることが分かる。
【００９１】
そこで、再構成画像２８−１における左右の類似ライン３６−１，３６−２が正しい相対的な位置関係となるように、入力画像２６−２の歪みを例えば１ライン間引きする処理を行うことで、特徴ライン３４−２を正しい位置の補正特徴ライン４０とし、このように入力画像２６−２の右分割入力画像２６−２２の歪みを補正して画像合成を行う。
【００９２】
このような左右分割による位置の比較に基づく画像の歪みの補正は、図１６における間引き以外に、画素の補間、更には傾きを調整するアファイン変換などを必要に応じて行う。
【００９３】
また図１５，図１６の分割にあっては、画像を左右に２分割した場合を例にとるものであったが、更に分割数を３分割、４分割というように増やすことによって、画像の歪みに対する検出精度を高め、より精密な画像構成による合成が実現できる。しかしながら、分割数が増加すると画像処理に要する負担が増えて処理時間が長くなることから、処理時間に影響のない分割数の範囲とすることが望ましい。
【００９４】
また図１５，図１６の画像を分割した処理にあっては、各画像の１ライン幅全域について特徴ライン及び類似ラインの検出を行っているが、図９の入力画像を分割しない場合と同様、ライン中央の１２８画素を対象に中心から左右に分割し、中心側の６４画素のそれぞれについて特徴ライン及び類似ラインの検出による画像合成を行うようにしてもよい。
【００９５】
次に生体情報を用いた本人認証処理のためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施形態を説明する。
【００９６】
本発明による本人認証のためのプログラムが実行される装置は例えば携帯電話などの小型の機器であり、これらの小型の機器にはマイクロプロセッサのチップによりＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭのハードウェアが内蔵され、更に通信モジュールによって無線インタフェースが内蔵され、入力手段としてはゲームボタン、機能ボタンなどのスイッチが設けられている。
【００９７】
このため本発明の本人認証のためのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィーディスク（Ｒ）、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの可搬型の記憶媒体、モデム、ＬＡＮインタフェース、無線インタフェースなどの回線を介して接続されたデータベース、更には他のコンピュータシステムのデータベースに格納され、携帯電話などの小型機器のプロセッサにインストールされた後、実行される。
【００９８】
このため本発明の本人認証のためのプログラムが格納される記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィーディスク（Ｒ）、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードの可搬型記憶媒体、コンピュータシステムの内外に備えられたハードディスクなどの記憶装置、回線を介してプログラムを保持するデータベース、あるいは他のコンピュータシステム並びにそのデータベース、更に回線上の伝送媒体を含むものである。
【００９９】
なお上記の実施形態は生体情報として指紋画像を例に取るものであったが、指紋画像以外に顔や光彩など適宜の人体情報を用いたバイオメトリクス認証に適用することができる。
【０１００】
また本発明は、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含み、更に上記の実施形態に示した数値による限定は受けない。
【０１０１】
（付記）
（付記１）
生体情報を用いた本人認証方法に於いて、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を備えたことを特徴とする本人認証方法。（１）
【０１０２】
（付記２）
付記１記載の本人認証方法に於いて、
前記画像入力ステップは、所定数の画素ラインで構成された指紋の２次元部分画像を入力し、
前記特徴領域検出ステップは、先頭の入力画像を再構成画像として登録すると共に、次の入力画像の重なり部分を含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、
前記類似領域検出ステップは、現在登録されている再構成画像から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出し、
前記画像合成ステップは、前記入力画像の特徴領域と前記再構成画像の類似領域が一致するように合成して前記再構成画像を更新し、
以後、入力画像を読み込みながら前記の処理を繰り返して前記人体部位全体の再構成画像を生成することを特徴とする本人認証方法。
【０１０３】
（付記３）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域の中の変化量が最大となる画素ラインを特徴領域として検出することを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１０４】
（付記４）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に含まれる複数の画素ラインの中の一部分から特徴領域を検出することを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１０５】
（付記５）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に含まれる複数の画素ラインの中央部分から特徴領域を検出することを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１０６】
（付記６）
付記３記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、隣接する画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１０７】
（付記７）
付記３記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、各画素に隣接するラインの画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１０８】
（付記８）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと、前記再構成画像の各画素ラインとの間で各画素の階調値の平均二乗誤差が最小となる画素ラインを類似領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１０９】
（付記９）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと、前記再構成画像の各画素ラインとの間で各画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最小となる画素ラインを類似領域として検出することを特徴とすることを特徴とする本人認証方法。
【０１１０】
（付記１０）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと前記再構成画像の各画素ラインといずれか一方を、所定画素数の範囲でずらしながら比較して類似領域を検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１１】
（付記１１）
生体情報を用いた本人認証方法に於いて、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
前記入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する分割入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を備えたことを特徴とする本人認証方法。（２）
【０１１２】
（付記１２）
付記１１記載の本人認証方法に於いて、
前記画像入力ステップは、所定数の画素ラインで構成された指紋の２次元部分画像を入力し、
前記特徴領域検出ステップは、先頭の分割入力画像を再構成画像として登録すると共に、次の分割入力画像の重なり部分を含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、
前記類似領域検出ステップは、現在登録されている分割再構成画像から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出し、
前記画像合成ステップは、前記分割入力画像の特徴領域と前記分割再構成画像の類似領域が一致するように合成して前記再構成画像を更新し、
以後、入力画像を読み込みながら前記の処理を繰り返して前記人体部位全体の再構成画像を生成することを特徴とする本人認証方法。
【０１１３】
（付記１３）
付記１１記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域の中の変化量が最大となる画素ラインを特徴領域として検出することを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１４】
（付記１４）
付記１１記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に含まれる複数の画素ラインの中の一部分から特徴領域を検出することを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１５】
（付記１５）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に含まれる複数の画素ラインの中央部分から特徴領域を検出することを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１６】
（付記１６）
付記１３記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、隣接する画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１７】
（付記１７）
付記１３記載の本人認証方法に於いて、前記特徴領域検出ステップは、各画素に隣接するラインの画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１８】
（付記１８）
付記１１記載の本人認証方法に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと、前記分割再構成画像の各画素ラインとの間の各画素の階調値の平均二乗誤差が最小となる画素ラインを類似領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１１９】
（付記１９）
付記１１記載の本人認証方法に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと、前記分割再構成画像の各画素ラインとの間の各画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最小となる画素ラインを類似領域として検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１２０】
（付記２０）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出ステップで検出された特徴画素ラインと前記分割再構成画像の各画素ラインといずれか一方を、所定画素数の範囲でずらしながら比較して類似領域を検出することを特徴とする本人認証方法。
【０１２１】
（付記２１）
付記１記載の本人認証方法に於いて、前記画像合成ステップは、合成する分割画像の特徴領域と類似領域の位置関係を基準に、分割入力画像を補正して合成することを特徴とする本人認証方法。
【０１２２】
（付記２２）
コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合する照合ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。（３）
【０１２３】
（付記２３）
コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
前記入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する分割入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【０１２４】
（付記２４）
コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体。（４）
【０１２５】
（付記２５）
コンピュータに、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、
前記入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、
隣接する分割入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップと、
を実行させるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【０１２６】
（付記２６）
生体情報を用いた本人認証装置に於いて、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力部と、
隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出部と、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成部と、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合部と、
を備えたことを特徴とする本人認証装置。（５）
【０１２７】
（付記２７）
生体情報を用いた本人認証装置に於いて、
読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力部と、
前記入力画像を複数の領域に分割する画像分割部と、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
隣接する分割入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出部と、
一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成部と、
前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する照合部と、
を備えたことを特徴とする本人認証装置。
【０１２８】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、部分画像として採取された例えば指紋の複数の入力画像の中から重なりが予想される領域を対象に特徴部分を画像合成の基準位置として検出し、この特徴領域に最も類似する領域を再構成画像から同じく合成の基準位置として検出し、各基準位置同士を一致するように合成することで、部分画像として連続的に読み込んだ入力画像の再構成に要する処理時間が短くて済み、且つ特徴位置を正確に捉えて合成することで、再構成された全体画像の品質を向上し、これによって指紋画像などによる本人認証の精度を高めることができる。
【０１２９】
また部分画像として連続的に入力された入力画像を例えば左右に分割し、各分割画像ごとに特徴部分を基準位置として検出し、再構成側の最も類似する領域を検出して一致するように合成することで、特徴位置と類似位置の比較により入力画素の歪みを検出して合成の際に補正することができ、読取部に対する指の速度の変化や左右のぶれなどで読取画像に歪みがあっても、この歪みを補正した再構成画像が得られ、再構成画像の品質が向上し、本人認証の精度を更に向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明の機能構成のブロック図
【図３】本発明における指紋読取による部分入力画像、再構成画像、照合画像の説明図
【図４】図３の部分入力画像の１ラインを取り出した階調レベルの説明図
【図５】本発明による本人認証処理手順のフローチャート
【図６】図５の特徴ライン検出処理のフローチャート
【図７】図５の類似ライン検出処理のフローチャート
【図８】本発明による特徴ライン及び類似ラインの検出処理の説明図
【図９】入力画像の特徴ラインに対し再構成画像のラインをずらして比較する処理の説明図
【図１０】本発明による部分入力画像の再構成処理の概略説明図
【図１１】入力画像を分割して処理する本発明の機能構成のブロック図
【図１２】入力画像を分割して処理する本発明による本人認証処理手順のフローチャート
【図１３】図１２の特徴ライン検出処理のフローチャート
【図１４】図１２の類似ライン検出処理のフローチャート
【図１５】本発明による分割入力画像についての特徴ライン及び類似ラインの検出処理の説明図
【図１６】本発明による分割入力画像についての特徴ライン及び類似ラインの検出と歪み補正の説明図
【符号の説明】
１０：読取部
１２：２次元イメージセンサ
１４：画像入力部
１６：特徴領域検出部
１８：類似領域検出部
２０：画像合成部
２２：再構成画像格納部
２４：指紋照合部
２６−１〜２６−５：入力画像（部分画像）
２８，２８−１〜２８−５：再構成画像
３０：照合画像
３２：注目領域
３４，３４−１，３４−２：特徴ライン
３６，３６−１，３６−２：類似ライン
３８：画像分割部
４０：補正特徴ライン
【図１】
0003902473.tif 000002
【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】
0003902473.tif 000008
【図８】
0003902473.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
0003902473.tif 000013
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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