(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置であって、
前記入力画像と前記参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、前記入力画像から署名領域を切り出す署名領域切出手段と、
前記署名領域切出手段により切り出された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成する補正画像作成手段と、
前記補正画像作成手段により作成された補正画像と前記参照画像との対応点を前記第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索する精探索手段と
を備えたことを特徴とする署名画像の対応点探索装置。
【請求項２】
前記補正画像作成手段は、前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索する粗探索処理手段と、前記粗探索処理手段により探索された対応点に基づいて回転角、拡大縮小率または並行移動量を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された回転角、拡大縮小率または並行移動量に基づいて前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去する線形歪み除去手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の署名画像の対応点探索装置。
【請求項３】
前記補正画像作成手段は、前記入力画像の署名領域と前記参照画像とを所定の倍率で縮小する画像縮小手段をさらに備え、前記粗探索処理手段は、前記画像縮小手段により縮小された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索することを特徴とする請求項２に記載の署名画像の対応点探索装置。
【請求項４】
前記第１の画像解像度は、前記第２の画像解像度よりも解像度が低いことを特徴とする請求項１、２または３に記載の署名画像の対応点探索装置。
【請求項５】
前記署名領域切出手段は、前記入力画像と前記参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索する広域探索手段と、前記広域探索手段により探索された対応点に基づいて前記入力画像から署名領域を切り出す切出手段とを備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の署名画像の対応点探索装置。
【請求項６】
前記署名領域切出手段は、前記入力画像と前記参照画像とを所定の倍率で縮小する画像縮小手段をさらに備え、前記広域探索手段は、前記画像縮小手段により縮小された前記入力画像と前記参照画像との対応点を前記第１の画像解像度で探索することを特徴とする請求項５に記載の署名画像の対応点探索装置。
【請求項７】
署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置による対応点探索方法であって、
前記入力画像と記憶部に記憶された参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、前記入力画像から署名領域を切り出す署名領域切出工程と、
前記署名領域切出工程により切り出された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成する補正画像作成工程と、
前記補正画像作成工程により作成された補正画像と前記参照画像との対応点を前記第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索する精探索工程と
を含んだことを特徴とする署名画像の対応点探索方法。
【請求項８】
署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置に用いられる対応点探索プログラムであって、
前記入力画像と記憶部に記憶された参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、前記入力画像から署名領域を切り出す署名領域切出手順と、
前記署名領域切出手順により切り出された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成する補正画像作成手順と、
前記補正画像作成手順により作成された補正画像と前記参照画像との対応点を前記第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索する精探索手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする署名画像の対応点探索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置、対応点探索方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関し、特に、入力画像の署名領域と参照画像の対応点を探索する場合に、筆記変動を効率良く吸収しつつ高速に対応点を探索することができ、併せて入力画像から署名領域の切り出しを含めて高速な処理をおこなうことができる署名画像の対応点探索装置、対応点探索方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、欧米だけではなく日本においても、署名（サイン）による確認が本人認証の一つとして利用されている。たとえば、クレジットカードにより商品を購入する場合には、印鑑については必要ではなく、サインにより本人であることを確認することになる。
【０００３】
ところで、かかるサインによる確認を担当者の目視のみによっておこなうこととすると、他人によるなりすましを防止することが難しい。このため、従来からオンラインサイン照合技術およびオフラインサイン照合技術と呼ばれる２種類のサイン照合技術が知られている。
【０００４】
このオンラインサイン照合技術は、ペンの筆跡速度、筆圧、始点と終点の位置、ペンの空中での軌跡といった様々な動的な情報を照合情報に基づいて、本人が筆記したサインか否かを判定する技術である。これに対して、オフラインサイン照合技術は、これらの動的な情報やリアルタイムの情報を用いることなく、紙上に残されたサインの形状のみを判断材料としてサインの真偽を判定する技術である。
【０００５】
このように、サイン照合技術には２種類のものがあるわけであるが、後者のオフラインサイン照合技術は、動的な情報を取得するための設備などを必要とせず、幅広く応用され得るものであるので、特に注目を浴びている。従来のオフライン照合技術として様々な手法が発表されているが、これらの手法では画像を２値化してから照合をおこなうものが一般的であり、具体的には、署名の特徴を何らかの特徴量に変換して照合値として算出することになる。
【０００６】
かかる従来のオフラインサイン照合技術では、画像を２値化してから照合をおこなうため、２値化が困難な署名、たとえば背景に地模様があったり、種々の印字文字、印刷文字が含まれたような小切手の署名の場合には、余分な情報が含まれてしまい、照合値を算出することが難しくなってしまう。
【０００７】
このため、大西弘之氏等は、２００１年３月２３日に米国に出願された出願番号０９／８１５，２６７において、大局的により最適な対応点を安定して求めることができる対応点探索技術を提案している。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この先行技術によれば、繰り返し処理によって多大の計算コストがかかるため、迅速な署名照合をおこなうのが難しいという問題がある。すなわち、精度の良い照合をおこなうためには、対応点を密に求める必要があるが、この対応点の数を増やすと計算量が累増してしまう結果となる。
【０００９】
また、署名は手書き文字であり、小切手上に記入するたびに大きさが変わったり斜めに傾いたりする筆記変動があるので、これらの筆記変動により本来的に対応点を求めるまでに多大の計算量を要するものである。さらに、スキャナの光学的・機械的な問題による変動が考えられるので、これらの変動により多くの計算量が必要となる。
【００１０】
このように、入力画像の署名領域と参照画像の対応点を探索する場合に、筆記変動を効率良く吸収しつつ高速に対応点を探索する署名画像の対応点探索技術をいかに実現するかが極めて重要な課題となっている。この際、署名が入力画像上のどの位置にあるかは小切手の種類により千差万別であるので、かかる入力画像から署名領域の切り出しを含めて処理の高速化を図ることが重要となる。
【００１１】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、入力画像の署名領域と参照画像の対応点を探索する場合に、筆記変動を効率良く吸収しつつ高速に対応点を探索することができ、併せて入力画像から署名領域の切り出しを含めて高速な処理をおこなうことができる署名画像の対応点探索装置、対応点探索方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る署名画像の対応点探索装置は、署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置であって、前記入力画像と前記参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、前記入力画像から署名領域を切り出す署名領域切出手段と、前記署名領域切出手段により切り出された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成する補正画像作成手段と、前記補正画像作成手段により作成された補正画像と前記参照画像との対応点を前記第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索する精探索手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項２の発明に係る署名画像の対応点探索装置は、請求項１の発明において、前記補正画像作成手段は、前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索する粗探索処理手段と、前記粗探索処理手段により探索された対応点に基づいて回転角、拡大縮小率または並行移動量を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された回転角、拡大縮小率または並行移動量に基づいて前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去する線形歪み除去手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項３の発明に係る署名画像の対応点探索装置は、請求項２の発明において、前記補正画像作成手段は、前記入力画像の署名領域と前記参照画像とを所定の倍率で縮小する画像縮小手段をさらに備え、前記粗探索処理手段は、前記画像縮小手段により縮小された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項４の発明に係る署名画像の対応点探索装置は、請求項１、２または３の発明において、前記第１の画像解像度は、前記第２の画像解像度よりも解像度が低いことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項５の発明に係る署名画像の対応点探索装置は、請求項１〜４のいずれか一つの発明において、前記署名領域切出手段は、前記入力画像と前記参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索する広域探索手段と、前記広域探索手段により探索された対応点に基づいて前記入力画像から署名領域を切り出す切出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項６の発明に係る署名画像の対応点探索装置は、請求項５の発明において、前記署名領域切出手段は、前記入力画像と前記参照画像とを所定の倍率で縮小する画像縮小手段をさらに備え、前記広域探索手段は、前記画像縮小手段により縮小された前記入力画像と前記参照画像との対応点を前記第１の画像解像度で探索することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項７の発明に係る署名画像の対応点探索方法は、署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置による対応点探索方法であって、前記入力画像と記憶部に記憶された参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、前記入力画像から署名領域を切り出す署名領域切出工程と、前記署名領域切出工程により切り出された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成する補正画像作成工程と、前記補正画像作成工程により作成された補正画像と前記参照画像との対応点を前記第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索する精探索工程とを含んだことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項８の発明に係る署名画像の対応点探索プログラムは、署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索する署名画像の対応点探索装置に用いられる対応点探索プログラムであって、前記入力画像と記憶部に記憶された参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、前記入力画像から署名領域を切り出す署名領域切出手順と、前記署名領域切出手順により切り出された前記入力画像の署名領域と前記参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、前記入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成する補正画像作成手順と、前記補正画像作成手順により作成された補正画像と前記参照画像との対応点を前記第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索する精探索手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る署名画像の対応点探索装置、対応点探索方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００２３】
（署名照合装置の構成について）
図１は、本実施の形態で用いる署名照合装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す署名照合装置１００は、署名領域を含む入力画像と該入力画像の署名領域の比較対象となる参照画像とを対応付ける対応点を探索し、探索した対応点に基づいて署名の照合をおこなう装置である。
【００２４】
同図に示すように、この署名照合装置１００は、画像入力部１１０と、参照画像記憶部１２０と、広域サーチ処理部１３０と、粗サーチ処理部１４０と、精サーチ処理部１５０と、表示処理部１６０とを有する。なお、請求項１の粗探索手段は粗サーチ処理部１４０に対応し、請求項１の精探索手段は精サーチ処理部１５０に対応し、請求項４の署名領域切出手段は広域サーチ処理部１３０に対応する。
【００２５】
画像入力部１１０は、参照画像および入力画像を入力する入力部である。具体的には、光学的に原稿を読み取って画像を取得するスキャナや、ネットワークから画像を取得するインターフェース部や、二次記憶装置から画像を読み出す読み出し部が該当する。ここで、この入力画像とは、対応点の探索対象となる画像であって、歪みや変形を伴うものであっても良い。これに対して、参照画像とは、入力画像の比較の対象となる画像であり、歪みなどを伴わないものであることが望ましい。
【００２６】
参照画像記憶部１２０は、画像入力部１１０から入力した参照画像を記憶する記憶部であり、広域サーチ処理部１３０、粗サーチ処理部１４０、精サーチ処理部１５０および表示処理部１６０によりアクセスされる。たとえば、小切手の署名領域の参照画像を記憶する場合には、小切手の持ち主および口座を特定するユニークなＩＤ番号を参照画像と対応付けて参照画像記憶部１２０に記憶しておき、このＩＤ番号に基づいて参照画像を読み出すことになる。
【００２７】
広域サーチ処理部１３０は、入力画像と参照画像を線形変換を用いてそれぞれ所定の倍率たとえば１／３に縮小し、各縮小画像をそれぞれ所定数のブロックたとえば４×２に分割して、各ブロックごとに対応点の広域サーチをおこない、この対応点に基づいて入力画像から署名領域を切り出す処理部である。
【００２８】
図２は、この広域サーチ処理部１３０の細部構成を示す機能ブロック図であり、同図に示すように、この広域サーチ処理部１３０は、画像縮小処理部１３１と、分割処理部１３２と、類似度画像作成部１３３と、累積加算処理部１３４ａおよび対応点決定部１３４ｂを有する対応点探索部１３４と、切り出し処理部１３５とからなる。なお、請求項６の広域探索手段は分割処理部１３２、類似度画像作成部１３３および対応点探索部１３４に対応し、請求項６の切り出し手段は切り出し処理部１３５に対応し、請求項７の画像縮小手段は画像縮小処理部１３１に対応する。
【００２９】
画像縮小処理部１３１は、線形変換により入力画像および参照画像をたとえば１／３に縮小処理する処理部であり、分割処理部１３２は、縮小された入力画像および参照画像をたとえば４×２のブロックに分割する処理部である。類似度画像作成部１３３は、縮小した入力画像を分割した入力部分画像と縮小した参照画像を分割した参照部分画像との間の類似度を示す類似度画像を作成する処理部である。
【００３０】
対応点探索部１３４は、類似度画像の累積加算をおこなう累積加算処理部１３４ａと類似度画像の最大値の位置を検出してその変動が所定値以内である場合にその最大値を対応点とする対応点決定部１３４ｂとを用いて繰り返し処理により対応点を探索する処理部である。切り出し処理部１３５は、求まった対応点を用いて入力画像の中から署名領域の切り出しをおこなう処理部である。
【００３１】
次に、図１に示した粗サーチ処理部１４０は、入力画像の署名領域と参照画像を線形変換を用いてそれぞれ所定の倍率たとえば１／２に縮小し、各縮小画像をそれぞれ所定数のブロックたとえば８×３に分割して、各ブロックごとに対応点の粗サーチをおこない、この対応点に基づいて回転角、拡大縮小率および／または並行移動量のパラメータを算出し、算出したパラメータに基づいて入力画像の署名領域から線形歪みを除去した後に、入力画像から署名領域を切り出す処理をおこなう。
【００３２】
ここで、この粗サーチにおける縮小倍率（１／２）は、広域サーチの縮小倍率（１／３）よりも大きくすることが望ましく、また、粗サーチのブロック分割数（８×３）は、広域サーチのブロック分割数（４×２）よりも多くすることが望ましい。広域サーチにより切り出しをおこなう場合には、線形歪みを除去するほどの精度は必要ないからである。ただし、両者の縮小倍率およびブロック分割数を共通にして処理を簡略可することは可能である。
【００３３】
図３は、この粗サーチ処理部１４０の細部構成を示す機能ブロック図であり、同図に示すように、この粗サーチ処理部１４０は、画像縮小処理部１４１と、分割処理部１４２と、類似度画像作成部１４３と、累積加算処理部１４４ａおよび対応点決定部１４４ｂを有する対応点探索部１４４と、パラメータ算出部１４５と、線形歪み除去部１４６と、切り出し処理部１４７とからなる。なお、請求項２の粗探索手段は分割処理部１４２、類似度画像作成部１４３および対応点探索部１４４に対応し、請求項２の算出手段はパラメータ算出部１４５に対応し、請求項２の線形歪み除去手段は線形歪み除去部１４６に対応し、請求項３の画像縮小手段は画像縮小処理部１４１に対応する。
【００３４】
画像縮小処理部１４１は、線形変換により入力画像および参照画像をたとえば１／２に縮小処理する処理部であり、分割処理部１４２は、縮小された入力画像の署名領域および参照画像をたとえば８×３のブロックに分割する処理部である。類似度画像作成部１３３は、縮小した入力画像を分割した入力部分画像と縮小した参照画像を分割した参照部分画像との間の類似度を示す類似度画像を作成する処理部である。対応点探索部１４４は、類似度画像の累積加算をおこなう累積加算処理部１４４ａと類似度画像の最大値の位置を検出してその変動が所定値以内である場合にその最大値を対応点とする対応点決定部１４４ｂとを用いて繰り返し処理により対応点を探索する処理部である。
【００３５】
パラメータ算出部１４５は、対応点に基づいて回転角、拡大縮小率および／または並行移動量のパラメータを算出する処理部である。対応点（Ｘ，Ｙ）について、（Ｘ'，Ｙ'）への変形が、拡大縮小率α・回転角θ・平行移動（ｕ，ｖ）によっておこなわれたとすると、
【数１】
0003984022.tif 000002
によって表される。ここで、ａ＝αcosθ、ｂ＝αsinθとおくと、対応点間の自乗誤差は
【数２】
0003984022.tif 000003
で表され、全ての対応点間の自乗誤差が全体として最小となるパラメータ（α，θ，ｕ，ｖ）を算出する。
【００３６】
線形歪み除去部１４６は、算出したパラメータに基づいて入力画像の署名領域から線形歪みを除去する処理部である。これらの歪みを取り除くことにより、次の精サーチでの探索範囲を最小限に絞り込むことができる。切り出し処理部１４７は、求まった対応点を用いてあらためて署名領域の切り出しをおこなう処理部である。
【００３７】
次に、図１に示した精サーチ処理部１５０は、粗サーチ処理部１４０によりあらためて切り出された入力画像の署名領域と参照画像をそれぞれ所定数のブロックたとえば２４×７に分割して、各ブロックごとに対応点の精サーチをおこない、この対応点に基づいて入力画像の署名領域を変形した変形補正画像を作成し、変形補正画像と参照画像との一致率および非変形率を求め、一致率と非変形率との積からなる照合値を出力する処理をおこなう。
【００３８】
ここで、精サーチのブロック分割数（２４×７）は、粗サーチのブロック分割数（８×３）や広域サーチのブロック分割数（４×２）よりも多くすることが望ましい。この精サーチでは、細かくしておかないと後処理の照合値計算が正確に行えなくなるからである。広域サーチや粗サーチでは、分割数を各々固定とし、精サーチでは、署名の参照画像の大きさにより分割数を変更するとよい。例えば、参照画像のメッシュを１６画素間隔でサンプリングすることにより一例は２４×７となっている。
【００３９】
図４は、この精サーチ処理部１５０の細部構成を示す機能ブロック図であり、同図に示すように、この精サーチ処理部１５０は、分割処理部１５１と、類似度画像作成部１５２と、累積加算処理部１５３と、対応点決定部１５４と、変形補正画像作成部１５５と、一致率算定部１５６と、非変形率算定部１５７と、照合値算定部１５８とからなる。
【００４０】
分割処理部１５１は、入力画像の署名領域および参照画像をたとえば２４×７のブロックに分割する処理部である。類似度画像作成部１５２は、入力画像を分割した入力部分画像と参照画像を分割した参照部分画像との間の類似度を示す類似度画像を作成する処理部である。累積加算処理部１５３は、類似度画像の累積加算をおこなう処理部であり、対応点決定部１５４は、累積加算処理部１５３などと連携しながら累積加算後の類似度画像に基づいて対応点を決定する処理部である。
【００４１】
変形補正画像作成部１５５は、対応点に基づいて入力画像の署名領域を変形した変形補正画像を作成する処理部であり、一致率算定部１５６は、変形補正画像と参照画像との一致率を算定する処理部であり、非変形率算定部１５７は、変形補正画像と参照画像との非変形率を算定する処理部であり、照合値算定部１５８は、一致率と非変形率との積からなる照合値を出力する処理部である。なお、ここで言う一致率とは、変形補正画像と参照画像の重なる比率のことであり、完全に一致したときに１００％となる。また、非変形率とは、入力画像と参照画像の対応点間の距離（全画素での平均）を基に算出する値であり、全く変形がないときすなわち対応点を移動させる必要がないときに１００％となり、変形が大きい程０に近づくようにしたものである。
【００４２】
図５は、この照合値算定部１５８により算定される照合値の概念を説明するための説明図である。同図に示すように、一致率については更新回数すなわち対応点を求めるフィードバック回数が増えれば増えるほど１００％に近づく。更新回数が増えるほど、正確に対応点が求まるからである。また、非変形率については更新回数が増えれば増えるほど所定の値（たとえば７０％）に近づく。たとえば、７０％変形している場合に、対応点が正確に決まれば決まるほど、この変形度合い（７０％）が正確に求まるからである。
【００４３】
ここで本来は、完全に対応点を一致させた後に非変形率を求める、言い換えれば一致率を１００％にした状態で非変形率を求めることが望ましいが、かかる処理をおこなうためには更新回数をかなり増やさねばならず効率的ではない。そこで、本実施の形態では、非変形率が大きく変化しなくなった時点でフィードバックを打ち切り、この場合の一致率と非変形率の積（一致率×非変形率）を用いて一致率を１００％にした状態での非変形率を推定しているのである。したがって、この推定値が照合値となる。なお、この一致率と非変形率を単に加えた値を照合値とするのではなく、両者の積を照合値とした理由は、一致率の変動を直に非変形率に伝えて、適切な更新回数で繰り返し処理を終えるためである。
【００４４】
次に、図１に示した表示処理部１６０は、フィードバック処理を終えた時点で変形補正画像作成部１５５が作成した変形補正画像と参照画像を図示しない表示部に重ね合わせ表示する処理部である。具体的には、照合値算定部１５８により算定された照合値が所定のしきい値以上である場合には、かかる入力画像の署名領域の署名が本物であると判定して変形補正画像と参照画像を重ね合わせ表示し、しきい値未満である場合には、この署名が偽物であると判定してその旨を表示部に表示する。なお、偽物と判定した場合であっても、変形補正画像と参照画像を重ね合わせ表示することもできる。
【００４５】
（署名照合装置の処理について）
次に、図１に示した署名照合装置１００の処理手順について具体例を交えつつ詳細に説明する。図６は、図１に示した署名照合装置１００の処理手順を示すフローチャートである。なお、参照画像についてはあらかじめ図７などに示した参照画像７１０が参照画像記憶部１２０に記憶されているものとする。
【００４６】
図６に示すように、この署名照合装置１００は、画像入力部１１０により図７に示す入力画像７２０を入力すると（ステップＳ６０１）、この入力画像に対応する参照画像７１０が参照画像記憶部１２０から読み出され（ステップＳ６０２）、広域サーチ処理部１３０による図７に示す広域サーチをおこなうか否かが判断される（ステップＳ６０３）。具体的には、かかる判断は広域サーチ処理部１３０によっておこなわれ、広域サーチをおこなわない場合には、処理をおこなわずに粗サーチ処理部１４０に処理を移管することになる。なお、広域サーチをおこなうか否かは図示しないスイッチなどで設定する。また、参照画像に対して入力画像が非常に大きい場合には、自動的に広域サーチを実行するよう設定することも可能である。
【００４７】
そして、広域サーチをおこなう場合には（ステップＳ６０３肯定）、入力画像と参照画像を線形変換を用いてそれぞれ所定の倍率たとえば１／３に縮小し、各縮小画像をそれぞれ所定数のブロックたとえば４×２に粗く分割する（ステップＳ６０４）。図８は、広域サーチ処理部１３０がおこなう分割の一例を示す図である。同図（ａ）のものは、参照画像７１０を縮小して４×２のブロックに分割した一例を示しており、同図（ｂ）のものは、入力画像７２０を縮小して４×２のブロックに分割した一例を示している。この図に示すように、かかる分割をおこなう際には、データの一部がそれぞれ重複する部分が生ずるようにしている。
【００４８】
その後、各ブロックごとに対応点の広域サーチ（粗い対応点検索）を非線形マッチングによっておこない（ステップＳ６０５）、この対応点に基づいて入力画像の切り出し位置を算出し（ステップＳ６０６）、算出した切り出し位置から切り出した画像を入力画像の署名領域とする（ステップＳ６０７）。たとえば、図９の入力画像の署名領域７３０のように切り出されることになる。
【００４９】
このようにして、広域サーチを終えたならば、粗サーチ処理部１４０による粗サーチをおこなう。なお、広域サーチをおこなわない場合には（ステップＳ６０３否定）、そのままステップＳ６０８に移行して図９に示す粗サーチ処理をおこなう。
【００５０】
具体的には、まず入力画像の署名領域７３０と参照画像７１０を線形変換を用いてそれぞれ所定の倍率たとえば１／２に縮小し、各縮小画像をそれぞれ所定数のブロックたとえば８×３に粗く分割する（ステップＳ６０８）。図１０は、粗サーチ処理部１４０がおこなう分割の一例を示す図である。同図（ａ）のものは、参照画像７１０を縮小して８×３のブロックに分割した一例を示しており、同図（ｂ）のものは、入力画像の署名領域７３０を縮小して８×３のブロックに分割した一例を示している。この図に示すように、かかる分割をおこなう場合も、データの一部がそれぞれ重複する部分が生ずるようにしている。
【００５１】
その後、各ブロックごとに対応点の粗サーチ（粗い対応点検索）を非線形マッチングによっておこない（ステップＳ６０９）、この対応点に基づいて回転角、拡大縮小率および並行移動量のパラメータを算出し（ステップＳ６１０）、算出したパラメータを用いて回転・拡大縮小・平行移動の補正をおこない（ステップＳ６１１）、補正した入力画像の署名領域を切り出す（ステップＳ６１２）。具体的には、図１１に示すように粗サーチによる補正済みの入力画像の署名領域７４０が得られる。
【００５２】
このようにして、粗サーチを終えたならば、引き続き精サーチ処理部１５０による図１１に示す精サーチをおこなう。具体的には、入力画像の署名領域７４０と参照画像７１０をそれぞれ所定数のブロックたとえば２４×７に細かく分割する（ステップＳ６１３）。図１２は、精サーチ処理部１５０がおこなう分割の一例を示す図である。同図（ａ）のものは、参照画像７１０を２４×７のブロックに分割した一例を示しており、同図（ｂ）のものは、入力画像の署名領域７４０を２４×７のブロックに分割した一例を示している。この図に示すように、かかる分割をおこなう場合も、データの一部がそれぞれ重複する部分が生ずるようにしている。
【００５３】
その後、各ブロックごとに対応点の精サーチ（精密な対応点検索）をおこない（ステップＳ６１４）、この対応点を求める過程で得られた一致率と非変形率から照合値を算出する（ステップＳ６１５）。そして、この照合値が所定のしきい値以上である場合には（ステップＳ６１６肯定）、「真」であると判定して重ね合わせ表示をおこない（ステップＳ６１７）、しきい値に満たない場合には（ステップＳ６１６否定）、「偽」であると判定してその旨を表示する（ステップＳ６１８）。
【００５４】
（類似度画像作成処理について）
広域サーチ処理部１３０の類似度画像作成部１３３、粗サーチ処理部１４０の類似度画像作成部１４３、精サーチ処理部１５０の類似度画像作成部１５２による類似度画像作成処理について説明する。
【００５５】
例えば広域サーチの場合、図８（ａ）に８個の参照部分画像が、同図（ｂ）に８個の入力部分画像が示されているが、各８個の対応する部分画像同士の類似度画像を求める。まず、同図（ａ）の左上の参照部分画像の中心位置を同図（ｂ）の左上の入力部分画像の左上隅の画素に対応づけて正規化相関係数を計算し、その計算結果を類似度画像の左上隅の画素の画素値とする。その後、参照部分画像の中心位置を右にずらし、同様の処理をおこなう。上記処理を参照部分画像をずらしながら対応する入力部分画像の全画素についておこなうことにより、類似度画像が求められる。このような処理を対応する８個のブロック同士で行って類似度画像を求める。なお、参照部分画像の全ての画素の画素値が一定値である場合には、正規化相関係数の分母がゼロとなるため、この場合の類似度画像の画素値もゼロとなる。
【００５６】
粗サーチ、精サーチの場合も画像と個数が異なるのみで、処理内容は同様となる。上記の例では類似度画像作成方法として正規化相関係数を用いたが、同様な類似度画像を作成できる手法、例えばハフ変換などを用いることも可能である。
【００５７】
（累積加算処理について）
次に、広域サーチ処理部１３０の累積加算処理部１３４ａ、粗サーチ処理部１４０の累積加算処理部１４４ａ、精サーチ処理部１５０の累積加算処理部１５３による累積加算処理について説明する。
【００５８】
図１３〜図１７は、広域サーチ処理部１３０の累積加算処理部１３４ａ、粗サーチ処理部１４０の累積加算処理部１４４ａ、精サーチ処理部１５０の累積加算処理部１５３による累積加算処理を説明するための説明図である。なお、ここでは、各ブロックは一般的な形式で表している。つまり横方向にＮ個、縦方向にＭ個の類似度画像があるものとする。図１３に示すように、ｊ方向に累積加算する場合には、ｎ＝１〜Ｎ−１の類似度画像について、
Ｃmn（ｕ，ｖ）＝Ｃmn（ｕ，ｖ）＋α・Ｍａｘ（Ｃmn-1（ｐ，ｑ））
を順次再帰的に計算する。ただし、Ｍａｘ（）は最大値を示し、αは定数であり、０≦ｕ≦Ｕ−１、０≦ｖ≦Ｖ−１、０≦ｍ≦Ｍ−１、０≦ｎ≦Ｎ−１、ｕ−１≦ｐ≦ｕ＋１、ｖ−１≦ｑ≦ｖ＋１とする。
【００５９】
すなわち、ｊ方向に累積加算する場合には、図１４に示すように、Ｃmn-1（ｐ，ｑ）を中心とする３×３画素のうちの最大の画素値を求め、この最大の画素値をα倍してＣmn（ｐ，ｑ）の画素値に加算する処理を再帰的に繰り返すことになる。
【００６０】
また、−ｊ方向に累積加算する場合には、ｎ＝Ｎ−２〜０の類似度画像について、
Ｃmn（ｕ，ｖ）＝Ｃmn（ｕ，ｖ）＋α・Ｍａｘ（Ｃmn+1（ｐ，ｑ））
を順次再帰的に計算する。ただし、０≦ｕ≦Ｕ−１、０≦ｖ≦Ｖ−１、０≦ｍ≦Ｍ−１、０≦ｎ≦Ｎ−２とする。すなわち、−ｊ方向に累積加算する場合には、図１５に示すように、Ｃmn+1（ｐ，ｑ）を中心とする３×３画素のうちの最大の画素値を求め、この最大の画素値をα倍してＣmn（ｐ，ｑ）の画素値に加算する処理を再帰的に繰り返すことになる。
【００６１】
また、ｉ方向に累積加算する場合には、ｍ＝１〜Ｍ−１の類似度画像について、
Ｃmn（ｕ，ｖ）＝Ｃmn（ｕ，ｖ）＋α・Ｍａｘ（Ｃm-1n（ｐ，ｑ））
を順次再帰的に計算する。ただし、０≦ｕ≦Ｕ−１、０≦ｖ≦Ｖ−１、１≦ｍ≦Ｍ−１、０≦ｎ≦Ｎ−１とする。すなわち、ｉ方向に累積加算する場合には、図１６に示すように、Ｃm-1n（ｐ，ｑ）を中心とする３×３画素のうちの最大の画素値を求め、この最大の画素値をα倍してＣmn（ｐ，ｑ）の画素値に加算する処理を再帰的に繰り返すことになる。
【００６２】
また、−ｉ方向に累積加算する場合には、ｍ＝Ｍ−２〜０の類似度画像について、
Ｃmn（ｕ，ｖ）＝Ｃmn（ｕ，ｖ）＋α・Ｍａｘ（Ｃm+1n（ｐ，ｑ））
を順次再帰的に計算する。ただし、０≦ｕ≦Ｕ−１、０≦ｖ≦Ｖ−１、０≦ｍ≦Ｍ−２、０≦ｎ≦Ｎ−１とする。すなわち、−ｉ方向に累積加算する場合には、図１７に示すように、Ｃm+1n（ｐ，ｑ）を中心とする３×３画素のうちの最大の画素値を求め、この最大の画素値をα倍してＣmn（ｐ，ｑ）の画素値に加算する処理を再帰的に繰り返すことになる。
【００６３】
このように、累積加算処理自体は、広域サーチ処理部１３０の累積加算処理部１３４ａ、粗サーチ処理部１４０の累積加算処理部１４４ａおよび精サーチ処理部１５０の累積加算処理部１５３とも同じであるが、繰り返し処理の終了条件が異なる。
【００６４】
具体的には、広域サーチ処理部１３０の累積加算処理部１３４ａおよび粗サーチ処理部１４０の累積加算処理部１４４ａでは、各方向についての累積加算処理をおこなった時点で各類似度画像の最大値の位置（対応点）を検出し、この対応点の変化量が所定の値以下となった時点で繰り返し処理を終了する。
【００６５】
これに対して、精サーチ処理部１５０の累積加算処理部１５３では、非変形率の変化分が所定の値以下となるまで累積加算処理をフィードバックして繰り返し、所定の値以下となった時点で繰り返しを終了し、そのときの各類似度画像の最大値の位置を最終的な対応点として決定する。たとえば、図１８に示す各類似度画像が得られた場合に、非変形率の変化分が所定の範囲以下になると、図１９に示すように各類似度画像の最大値の位置を求めてこれを対応点とする。ただし精サーチ処理においても、広域サーチ処理および粗サーチ処理と同様に、対応点の変化量が所定の値以下になった時点で繰り返し処理を終了することは可能である。
【００６６】
（精サーチの処理手順について）
次に、図１に示した精サーチ処理部１５０の処理手順について説明する。図２０は、図１に示した精サーチ処理部１５０の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この精サーチ処理部１５０が参照画像と入力画像を取得したならば、この参照画像を図１１（ａ）に示すような所定数のブロック（参照部分画像）に分割し（ステップＳ２００１）、入力画像の署名領域を図１１（ｂ）に示すような所定数のブロック（入力部分画像）に分割する（ステップＳ２００２）。
【００６７】
そして、この参照部分画像と入力部分画像の間の類似度画像を作成した後（ステップＳ２００３）、ｊ方向の累積加算処理（ステップＳ２００４）、−ｊ方向の累積加算処理（ステップＳ２００５）、ｉ方向の累積加算処理（ステップＳ２００６）、−ｉ方向の累積加算処理（ステップＳ２００７）をおこない、類似度画像の最大値の位置を検出する。具体的には、図１４〜図１７に示した加算処理を図１３に示すように再帰的に繰り返すことにより、図１８に示したような類似度画像を作成し、図１９に示すように各類似度画像の最大値の位置である対応点を検出する。
【００６８】
そして、この対応点に基づいて変形補正画像を作成し（ステップＳ２００８）、この変形補正画像と参照画像の一致率と非変形率を算定する（ステップＳ２００９）。そして、非変形率の変化分が所定値以内であるか否かを調べ（ステップＳ２０１０）、所定値以内でなければ（ステップＳ２０１０否定）、ステップＳ２００４に移行して同様の処理を繰り返す。
【００６９】
これに対して、この非変形率の変化分が所定値以内となったならば（ステップＳ２０１０肯定）、一致率と非変形率を掛け合わせて照合値を算定し（ステップＳ２０１１）、この照合値が所定値以上であるか否かを調べる（ステップＳ２０１２）。そして、所定値以上である場合には（ステップＳ２０１２肯定）、入力画像のサインを本物であると判定して、変形補正画像と参照画像を重ね合わせ表示し（ステップＳ２０１３）、所定値以上でない場合には（ステップＳ２０１２否定）、入力画像のサインを偽物であると判定して、一致しない旨を表示する（ステップＳ２０１４）。
【００７０】
次に、図２０のステップＳ２００４に示したｊ方向の累積加算処理手順について説明する。図２１は、図２０のステップＳ２００４に示したｊ方向の累積加算処理手順を示すフローチャートである。なお、−ｊ方向、ｉ方向、−ｉ方向の累積加算処理も同様におこなうことができる。
【００７１】
同図に示すように、まず変数ｍ、ｕおよびｖを０にするとともに、変数ｎを１とする初期化をおこなう（ステップＳ２１０１〜Ｓ２１０４）。ここで、この変数ｍはｉ方向のインデックスとして用いる変数であり、変数ｎはｊ方向のインデックスとして用いる変数である。また、変数ｕ，ｖは探索範囲を示すｉ方向およびｊ方向の変数である。
【００７２】
そして、この初期化を終えたならば、
Ｃmn（ｕ，ｖ）＝Ｃmn（ｕ，ｖ）＋α・Ｍａｘ（Ｃmn-1（ｐ，ｑ））
の算定式による計算をおこなう（ステップＳ２１０５）。
【００７３】
その後、変数ｖをインクリメントし（ステップＳ２１０６）、この変数ｖがＶよりも小さければ（ステップＳ２１０７肯定）、ステップＳ２１０５に移行して加算処理を繰り返す。つまり、探索範囲をｊ方向にずらすのである。
【００７４】
これに対して、変数ｖがＶ以上であれば（ステップＳ２１０７否定）、変数ｕをインクリメントし（ステップＳ２１０８）、この変数ｕがＵよりも小さければ（ステップＳ２１０９肯定）、ステップＳ２１０４に移行して加算処理を繰り返す。つまり、探索範囲をｉ方向にずらすことになる。
【００７５】
そして、変数ｕがＵ以上であれば（ステップＳ２１０９否定）、ある画素についての計算を終了し、次の画素に移行する。具体的には、変数ｎをインクリメントして注目画素をｊ方向に移行させた後に（ステップＳ２１１０）、この変数ｎをＮと比較し（ステップＳ２１１１）、この変数ｎがＮよりも小さければ（ステップＳ２１１１肯定）、ステップＳ２１０３に移行して加算処理を繰り返す。
【００７６】
これに対して、変数ｎがＮ以上であれば（ステップＳ２１１１否定）、変数ｍをインクリメントして注目画素をｉ方向に移行させた後に（ステップＳ２１１２）、この変数ｍがＭよりも小さければ（ステップＳ２１１３肯定）、ステップＳ２１０２に移行して加算処理を繰り返し、変数ｍがＭ以上であれば（ステップＳ２１１３否定）、処理を終了する。上記一連の処理をおこなうことにより、各類似度画像の全画素についてｊ方向の累積加算結果が得られることになる。
【００７７】
次に、図１に示した署名照合装置１００による署名照合結果の一例についてさらに具体的に説明する。図２２および図２３は、図１に示した署名照合装置１００による署名照合結果の一例を説明するための説明図である。なお、ここでは説明の便宜上、各更新回数ごとに変形補正画像と参照画像の重ね合わせ表示をおこなうこととする。また、ここでは広域サーチおよび粗サーチを終了し、精サーチをおける初期段階、更新３回目および更新１０回目の状態（変形補正画像と参照画像の重ね合わせ表示）をそれぞれ示している。
【００７８】
図２２（ａ）に示すように、初期状態では、同図に示す入力画像から明らかなように、対応点のずれが大きいために、変形補正画像と参照画像の重なり部分が少なくなり、一致率が７５．３％と低くなる。また、変形補正画像と参照画像の距離が大きいため、非変形率が２５．１％と低い値である。
【００７９】
これに対して、図２２（ｂ）に示すように、更新３回目になると、ある程度正確に対応点がとれてくるので、変形補正画像と参照画像の重なり部分が初期状態よりも大きくなり、一致率が７９．２％となる。また、変形補正画像と参照画像の距離についても初期状態よりは短くなるので、非変形率が４４．４％と改善する。
【００８０】
さらに、図２２（ｃ）に示すように、更新１０回目になると、より正確に対応点がとれてくるので、変形補正画像と参照画像の重なり部分が大きくなり、一致率が７９．６％となる。また、変形補正画像と参照画像の距離についてもさらに短くなるので、非変形率が８５．７％と改善する。
【００８１】
そこで、同図に示す変形補正画像と参照画像の重ね合わせ表示６００を見ると、図２３に拡大表示したように、サインの多くの部分が重なり、重ならない部分がわずかとなる。かかる表示をユーザが視認することにより、サインの真偽判定を効率良くおこなうことができる。なお、これらをそれぞれ色分けすれば、さらに効率良くサインの一致度合いをユーザが把握することができる。
【００８２】
上述してきたように、本実施の形態によれば、画像入力部１１０から入力画像を入力したならば、広域サーチ処理部１３０により縮小した入力画像と参照画像を粗くブロック分割して求めた対応点に基づいて入力画像の署名領域を切り出し、粗サーチ処理部１４０によりやや縮小した入力画像の署名領域と参照画像をやや粗くブロック分割して対応点に基づいて入力画像の署名領域を補正し、精サーチ処理部１５０により入力画像の署名領域と参照画像を細かくブロック分割して正確な対応点を求め、この対応点を求める過程で得た一致率と非変形率の積である照合値によって真偽判定をおこなうよう構成したので、力画像の署名領域と参照画像の対応点を探索する場合に、筆記変動を効率良く吸収しつつ高速に対応点を探索することができ、併せて入力画像から署名領域の切り出しを含めて高速な処理をおこなうことができる。
【００８３】
なお、本実施の形態では、説明の便宜上参照画像記憶部１２０に参照画像のみを記憶しておき、広域サーチ処理部１３０、粗サーチ処理部１４０および精サーチ処理部１６０で参照画像の類似度画像をそれぞれ作成することとしたが、これらを事前にまとめて作成しておき、参照画像記憶部１２０にまとめて記憶しておくこともできる。
【００８４】
また、本実施の形態では、広域サーチ処理部１３０を用いて署名領域の自動切り出しをおこなう場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、オペレータが署名領域を手動で切り出した後、粗サーチ処理部１４０および精サーチ処理部１６０の処理をおこなわせることもできる。
【００８５】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明によれば、入力画像と参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索して入力画像の署名領域を切り出し、切り出した入力画像の署名領域と参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成し、作成した補正画像と参照画像との対応点を第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索するよう構成したので、入力画像から署名領域を切り出しを高速かつ効率良く行うとともに、探索範囲を絞り込み高速な処理をおこなうことができる。また、対応点の数が順次増えることになるので、粗い探索からより精密な探索をおこなうことができ、ローカルミニマムへの落ち込みを防ぐことができる。
【００８６】
また、請求項２の発明によれば、入力画像の署名領域と参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索し、探索した対応点に基づいて回転角、拡大縮小率または並行移動量を算出し、算出した回転角、拡大縮小率または並行移動量に基づいて入力画像の署名領域から線形歪みを除去するよう構成したので、粗探索で求めた対応点をもとに回転角、拡大縮小率または並行移動量の歪みを補正できるため、署名の大きさの違いや傾きなどの筆記変動を吸収することができる。
【００８７】
また、請求項３の発明によれば、入力画像の署名領域と参照画像とを所定の倍率で縮小し、縮小した入力画像の署名領域と参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索するよう構成したので、より一層処理を高速化することができる。
【００８９】
また、請求項４の発明によれば、第１の画像解像度が、第２の画像解像度よりも解像度が低くなるよう構成したので、署名領域を粗く切り出して処理の高速化を図ることができる。
【００９０】
また、請求項５の発明によれば、入力画像と参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索し、探索した対応点に基づいて入力画像から署名領域を切り出すよう構成したので、署名領域を粗く切り出して順次精細な対応付けをおこない、もって処理の高速化を図ることができる。
【００９１】
また、請求項６の発明によれば、入力画像と参照画像とを所定の倍率で縮小し、縮小した入力画像と参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索するよう構成したので、画像縮小による処理の高速化を図ることができる。
【００９２】
また、請求項７の発明によれば、入力画像と記憶部に記憶された参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索して入力画像の署名領域を切り出し、切り出した入力画像の署名領域と参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成し、作成した補正画像と参照画像との対応点を第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索するよう構成したので、入力画像から署名領域を切り出しを高速かつ効率良く行うとともに、探索範囲を絞り込み高速な処理をおこなうことができる。また、対応点の数が順次増えることになるので、粗い探索からより精密な探索をおこなうことができ、ローカルミニマムへの落ち込みを防ぐことができる。
【００９４】
また、請求項８の発明によれば、入力画像と記憶部に記憶された参照画像との対応点を第１の画像解像度で探索して入力画像の署名領域を切り出し、切り出した入力画像の署名領域と参照画像との対応点を第２の画像解像度で探索して、入力画像の署名領域から線形歪みを除去した補正画像を作成し、作成した補正画像と参照画像との対応点を第２の画像解像度よりも解像度が高い第３の画像解像度で探索するよう構成したので、入力画像から署名領域を切り出しを高速かつ効率良く行うとともに、探索範囲を絞り込み高速な処理をおこなうことが可能なプログラムが得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態で用いる署名照合装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示した広域サーチ処理部の細部構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図１に示した粗サーチ処理部の細部構成を示す機能ブロック図である。
【図４】図１に示した精サーチ処理部の細部構成を示す機能ブロック図である。
【図５】照合値の概念を説明するための説明図である。
【図６】図１に示した署名照合装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】入力画像と参照画像の一例および広域サーチの概念を示す図である。
【図８】広域サーチ処理部がおこなう分割の一例を示す図である。
【図９】入力画像の署名領域の一例および粗サーチの概念を示す図である。
【図１０】粗サーチ処理部がおこなう分割の一例を示す図である。
【図１１】入力画像の署名領域（粗サーチ済み）の一例および精サーチの概念を示す図である。
【図１２】精サーチ処理部がおこなう分割の一例を示す図である。
【図１３】累積加算手順を説明するための説明図である。
【図１４】ｊ方向の累積加算処理を説明するための説明図である。
【図１５】−ｊ方向の累積加算処理を説明するための説明図である。
【図１６】ｉ方向の累積加算処理を説明するための説明図である。
【図１７】−ｉ方向の累積加算処理を説明するための説明図である。
【図１８】累積加算後の類似度画像を示す図である。
【図１９】図１８に示した類似度画像の最大値の位置を示す図である。
【図２０】図１に示した精サーチ処理部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】図２０のステップＳ２００４に示したｊ方向の累積加算処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】図１に示した署名照合装置による署名照合結果の一例を説明するための説明図（１）である。
【図２３】図１に示した署名照合装置による署名照合結果の一例を説明するための説明図（２）である。
【符号の説明】
１００    署名照合装置
１１０    画像入力部
１２０    参照画像記憶部
１３０    広域サーチ処理部
１３１    画像縮小処理部
１３２    分割処理部
１３３    類似度画像作成部
１３４    対応点探索部
１３４ａ  累積加算処理部
１３４ｂ  対応点決定部
１３５    切り出し処理部
１４０    粗サーチ処理部
１４１    画像縮小処理部
１４２    分割処理部
１４３    類似度画像作成部
１４４    対応点探索部
１４４ａ  累積加算処理部
１４４ｂ  対応点決定部
１４５    パラメータ算出部
１４６    線形歪み除去部
１４７    切り出し処理部
１５０    精サーチ処理部
１５１    分割処理部
１５２    類似度画像作成部
１５３    累積加算処理部
１５４    対応点決定部
１５５    変形補正画像作成部
１５６    一致率算定部
１５７    非変形率算定部
１５８    照合値算定部
１６０    表示処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0003984022.tif 000010
【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】
0003984022.tif 000016
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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