(57)【要約】【課題】指紋の特徴点情報をテンプレートとして保存する指紋認証システムの１対Ｎ認証において、高速に認証できる指紋認証装置を提供する。【解決手段】指紋認証装置は、指紋画像から特徴点情報を算出する特徴点抽出部１５２、照合対象の指紋画像の各部分領域に対し、特徴点情報を用いて隆線の代表方向を決定することにより、隆線方向パターンを算出する領域ベクトルパターン決定部１５４、複数の指紋画像の特徴点情報と領域ベクトルパターンとを記憶する指紋ＤＢ、指紋ＤＢに記憶された隆線方向パターンの各々を照合対象の隆線方向パターンと照合し、照合対象の隆線方向パターンとの類似度がしきい値以上であるものを選択する照合部１５６、照合部１５６により選択された隆線方向パターンに対応する特徴点情報の各々を指紋ＤＢから読出し、照合対象の特徴点情報と照合する特徴点照合部１１０とを含む。【選択図】        図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋画像上に含まれる指紋の特徴点により特定される特徴点情報を用い、第１及び第２の指紋を含む１対の指紋を照合するための指紋認証装置であって、
特徴点情報は、指紋画像上に定義される座標系における特徴点の座標と、当該特徴点の方向を示す方向情報とを少なくとも含み、
前記指紋認証装置は、
第１の指紋の指紋画像から特徴点情報を算出するための特徴点情報算出手段と、
前記特徴点情報算出手段によって算出された前記特徴点情報を用いて、前記座標系により予め定められる座標空間内の所定数の部分領域の各々において代表ベクトルを決定することにより、前記第１の指紋の第１の代表ベクトルパターンを算出するためのパターン算出手段とを含み、
前記所定数の部分領域の各々における代表ベクトルは、当該部分領域に含まれる特徴点情報の方向情報に基づいて決定される、当該部分領域における特徴点の方向を代表するベクトルであり、
前記指紋認証装置はさらに、
前記パターン算出手段によって算出された前記第１の代表ベクトルパターンと、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報から前記パターン算出手段と同じ算出方法により算出された第２の代表ベクトルパターンとの間の類似度を算出し、前記類似度が所定のしきい値以上であるか否かを判定するためのパターン照合手段と、
前記パターン照合手段により前記類似度が前記所定のしきい値以上であると判定された場合、前記特徴点情報算出手段により算出された特徴点情報と、前記第２の指紋の指紋画像の特徴点情報とを比較し照合するための特徴点照合手段とを含む指紋認証装置。
【請求項２】
前記指紋認証装置は、画像センサ及び記憶装置に接続されて用いられるものであり、
前記特徴点情報算出手段は、前記画像センサと通信可能であり、前記画像センサから受信した前記第１の指紋の指紋画像から特徴点情報を算出するための手段を含み、
前記記憶装置は、前記第２の指紋の指紋画像の特徴点情報と、前記第２の指紋の指紋画像の特徴点情報から前記パターン算出手段と同じ算出方法により算出された前記第２の代表ベクトルパターンとを記憶しており、
前記パターン照合手段は、前記記憶装置と通信可能であり、前記代表ベクトルパターン算出手段によって算出された前記第１の代表ベクトルパターンと前記記憶装置に記憶されている前記第２の代表ベクトルパターンとの間の前記類似度を算出し、前記類似度が前記所定のしきい値以上であるか否かを判定するためのパターン記憶照合手段を含み、
前記特徴点照合手段は、前記記憶装置と通信可能であり、前記パターン記憶照合手段により前記類似度が前記所定のしきい値以上であると判定された場合、前記特徴点情報算出手段により算出された特徴点情報と、前記記憶装置に記憶されている前記第２の指紋の指紋画像の特徴点情報とを比較し照合するための手段を含む、請求項１に記載の指紋認証装置。
【請求項３】
前記部分領域の各々において、前記代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されており、
前記パターン算出手段は、
前記特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、前記所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点の方向が、前記所定数の代表ベクトル候補の何れの方向に最も近いかを判定するための代表ベクトル候補判定手段と、
前記所定数の部分領域の各々において、前記所定数の代表ベクトル候補毎に、前記代表ベクトル候補判定手段により方向が最も近いと判定された特徴点の個数を計数し、個数が最も大きな代表ベクトル候補を当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、前記第１の代表ベクトルパターンを算出するための代表ベクトル決定手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の指紋認証装置。
【請求項４】
前記部分領域の各々において、前記代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されており、
前記パターン算出手段は、
前記特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、前記所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点に対して所定の長さかつ当該特徴点と同一の方向を向く特徴点ベクトルを定義し、当該部分領域に含まれる全ての特徴点の特徴点ベクトルを合成するためのベクトル合成手段と、
前記所定数の部分領域の各々において、前記所定数の代表ベクトル候補により特定される方向のうち、前記ベクトル合成手段により合成されたベクトルの方向と最も近い代表ベクトル候補を、当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、前記第１の代表ベクトルパターンを算出するための代表ベクトル決定手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の指紋認証装置。
【請求項５】
前記部分領域の各々において、前記代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されており、特徴点情報はさらに、各特徴点の重みを特定する重み情報を含み、
前記パターン算出手段は、
前記所定数の代表ベクトル候補にそれぞれ割当てられる、重みの合計を記憶する重み合計記憶手段と、
前記特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、前記所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点の方向が、前記所定数の代表ベクトル候補の何れの方向に最も近いかを判定し、前記重み合計記憶手段の代表ベクトル候補毎の重み合計に、対応する特徴点の重みを加算するための代表ベクトル候補判定手段と、
前記所定数の部分領域の各々において、前記重み合計記憶手段に記憶されている重み合計が最も大きい代表ベクトル候補を、当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、前記第１の代表ベクトルパターンを算出するための手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の指紋認証装置。
【請求項６】
前記部分領域の各々において、前記代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されており、特徴点情報はさらに、各特徴点の重みを特定する重み情報を含み、
前記パターン算出手段は、
前記特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、前記所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点に対して重み情報により定まる長さを持ち且つ当該特徴点と同一の方向を向く特徴点ベクトルを定義し、当該部分領域に含まれる全特徴点の特徴点ベクトルを合成するためのベクトル合成手段と、
前記所定数の部分領域の各々において、前記所定数の代表ベクトル候補により特定される方向のうち、前記ベクトル合成手段により合成されたベクトルの方向と最も近い代表ベクトル候補を、当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、前記第１の代表ベクトルパターンを算出するための代表ベクトル決定手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の指紋認証装置。
【請求項７】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、
指紋画像上に含まれる指紋の特徴点により特定される特徴点情報を用い、第１及び第２の指紋を含む１対の指紋を照合させて機能させるコンピュータプログラムであって、
特徴点情報は、指紋画像上に定義される座標系における特徴点の座標と、当該特徴点の方向を示す方向情報とを少なくとも含み、
前記コンピュータプログラムは、
第１の指紋の指紋画像から特徴点情報を算出するための特徴点情報算出手段と、
前記特徴点情報算出手段によって算出された前記特徴点情報を用いて、前記座標系により予め定められる座標空間内の所定数の部分領域の各々において代表ベクトルを決定することにより、前記第１の指紋の第１の代表ベクトルパターンを算出するためのパターン算出手段として機能させ、
前記所定数の部分領域の各々における代表ベクトルは、当該部分領域に含まれる特徴点情報の方向情報に基づいて決定される、当該部分領域における特徴点の方向を代表するベクトルであり、
前記コンピュータプログラムはさらに、
前記パターン算出手段によって算出された前記第１の代表ベクトルパターンと、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報から前記パターン算出手段と同じ算出方法により算出された第２の代表ベクトルパターンとの間の類似度を算出し、前記類似度が所定のしきい値以上であるか否かを判定するためのパターン照合手段と、
前記パターン照合手段により前記類似度が前記所定のしきい値以上であると判定された場合、前記特徴点情報算出手段により算出された特徴点情報と、前記第２の指紋の指紋画像の特徴点情報とを比較し照合するための特徴点照合手段として機能させる、指紋照合のためのコンピュータプログラム。
【請求項８】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、
指紋画像から特徴点情報を算出するための特徴点情報算出手段として機能させるコンピュータプログラムであって、
特徴点情報は、指紋画像上に定義される座標系における特徴点の座標と、当該特徴点の方向を示す方向情報とを少なくとも含み、
前記コンピュータプログラムはさらに、
前記座標系により予め定められる座標空間内の所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる特徴点情報の方向情報を用いて、当該部分領域における特徴点の方向を代表する代表ベクトルを決定することにより、前記指紋の指紋画像上の代表ベクトルパターンを算出するためのパターン算出手段として機能させる、指紋情報のテンプレート構築のためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、指紋から個人を特定するための指紋認証装置に関し、特に、指紋の画像から特徴点を抽出し、その特徴点に基づいて個人を特定するための指紋認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
指紋などに代表される生体情報の照合方法として、ＩＤ番号の入力を必要とする「１対１照合」とＩＤ番号が不要な「１対Ｎ照合（検索照合）」とがある。１対１照合とは、ＩＤ番号を入力してデータベースから登録データ（以下、テンプレート）を指定し、センサから入力された照合データとそのテンプレートとを１対１で照合を行なう方法である。この方法は、処理時間は短くなるが、ユーザは認証を行なうごとにＩＤ番号を入力しなければならない不便さがある。
【０００３】
一方、１対Ｎ照合（検索照合）は、生体情報のみを使って個人を特定する方法で、センサから得られた照合データと一致するデータを複数のテンプレートの中から探し出す。この照合方法は、ユーザがＩＤ番号を入力する必要がなく、利便性に優れている。しかし、複数のテンプレートに対して「１対１照合」を実行するため、一般に処理時間が長くなるという問題がある。
【０００４】
このような問題に対し、１対１照合を行なう指紋照合システムにおいて、処理時間を短くするための手法が非特許文献１に開示されている。この手法は、指紋テンプレート登録時に、入力された指紋情報を代表的特徴（渦状紋、弓状紋、蹄状紋）に基づいて分類・保存し、照合の際には、照合対象の指紋情報の特徴を分析することで当該カテゴリを特定し、一致するカテゴリに属するテンプレートのみを照合対象とすることで、計算量を削減しようとするものである。
【非特許文献１】伊藤伸一郎、金岡泰保、浜本義彦、富田真吾、「中心点に着目した指紋画像の一分類法」、電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ、１９９０年１０月、Ｖｏｌ．Ｊ７３−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．１０、ｐｐ．１７３３−１７４１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に開示された手法は、テンプレート登録時に、センサから得られた指紋のイメージ画像に基づきテンプレートをカテゴリに分類する。ところが、一般に、指紋等の生体認証においてイメージ画像をそのまま保存すると、大きな記憶容量が必要であり、かつ照合時のＣＰＵに対する負荷が高くなる。そのため、テンプレートは画像情報であるイメージのままではなく、イメージから得られる特徴情報、例えば指紋情報における特徴点などの比較的データ量の少ない状態で保存されることが多い。その結果、非特許文献１に開示される手法を採用する場合、既にテンプレートが特徴点などの状態で保存されている既存のシステムには適用することができないという問題がある。
【０００６】
したがって、本発明の目的は、指紋認証システムにおいて、計算量をより少なくし、高速に認証することができる指紋認証装置を提供することである。
【０００７】
本発明の他の目的は、指紋等の特徴点情報をテンプレートとして保存している記憶装置を用いる指紋認証システムにおいて、計算量を少なくし、高速に認証することができる指紋認証装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の局面に係る指紋認証装置は、指紋画像上に含まれる指紋の特徴点により特定される特徴点情報を用い、第１及び第２の指紋を含む１対の指紋を照合するための指紋認証装置である。特徴点情報は、指紋画像上に定義される座標系における特徴点の座標と、当該特徴点の方向を示す方向情報とを少なくとも含む。指紋認証装置は第１の指紋の指紋画像から特徴点情報を算出するための特徴点情報算出手段と、特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報を用いて、座標系により予め定められる座標空間内の所定数の部分領域の各々において代表ベクトルを決定することにより、第１の指紋の第１の代表ベクトルパターンを算出するためのパターン算出手段とを含む。所定数の部分領域の各々における代表ベクトルは、当該部分領域に含まれる特徴点情報の方向情報に基づいて決定される、当該部分領域における特徴点の方向を代表するベクトルである。指紋認証装置はさらに、パターン算出手段によって算出された第１の代表ベクトルパターンと、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報からパターン算出手段と同じ算出方法により算出された第２の代表ベクトルパターンとの間の類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上であるか否かを判定するためのパターン照合手段と、パターン照合手段により類似度が所定のしきい値以上であると判定された場合、特徴点情報算出手段により算出された特徴点情報と、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報とを比較し照合するための特徴点照合手段とを含む。
【０００９】
この指紋認証装置の特徴点情報算出手段は、指紋画像の特徴点情報を読込む。パターン算出手段は、この指紋画像の部分領域の各々に対して、その部分領域内にある特徴点の方向情報を用いて、その部分領域の代表ベクトルを決定する。この結果、複数の部分領域の代表ベクトルによって代表ベクトルパターンが形成される。パターン照合手段は、一対の指紋画像の代表ベクトルパターンの類似度を算出し、類似度がしきい値以上であるか否かを判定する。特徴点照合手段は、類似度がしきい値以上であると判定された場合に、一対の指紋画像の特徴点情報同士を比較し照合する。
【００１０】
代表ベクトルパターン同士の類似度の算出の計算量は小さく、特徴点情報同士を比較し照合することと比べると、代表ベクトルパターン同士の比較及び照合は高速に行なえる。１対Ｎ認証において本指紋認証装置を用いる場合、照合対象の指紋画像の特徴点情報をＮ個の特徴点情報と照合させる必要はなく、照合対象の指紋画像の代表ベクトルパターンをＮ個の代表ベクトルパターンと照合して、代表ベクトルパターンが一致したときにのみ特徴点情報同士を比較照合すれば、照合は高速に行なえる。その結果、指紋認証システムにおいて、計算量をより少なくし、高速に認証することができる指紋認証装置を提供することができる。
【００１１】
好ましくは、指紋認証装置は、画像センサ及び記憶装置に接続されて用いられるものである。特徴点情報算出手段は、画像センサと通信可能であり、画像センサから受信した第１の指紋の指紋画像から特徴点情報を算出するための手段を含む。記憶装置は、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報と、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報からパターン算出手段と同じ算出方法により算出された第２の代表ベクトルパターンとを記憶している。パターン照合手段は、記憶装置と通信可能であり、代表ベクトルパターン算出手段によって算出された第１の代表ベクトルパターンと記憶装置に記憶されている第２の代表ベクトルパターンとの間の類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上であるか否かを判定するためのパターン記憶照合手段を含む。特徴点照合手段は、記憶装置と通信可能であり、パターン記憶照合手段により類似度が所定のしきい値以上であると判定された場合、特徴点情報算出手段により算出された特徴点情報と、記憶装置に記憶されている第２の指紋の指紋画像の特徴点情報とを比較し照合するための手段を含む。
【００１２】
特徴点情報算出手段は、画像センサから受信した指紋画像の特徴点情報を読込み、パターン記憶照合手段及び特徴点照合手段は、それぞれ記憶装置から第２の代表ベクトルパターン及び第２の特徴点情報を読込んで照合可能なため、画像情報が失われた特徴点情報についても本指紋認証装置を適用することができる。その結果、指紋等の特徴点情報をテンプレートとして保存している記憶装置を用いる指紋認証システムにおいて、計算量を少なくし、高速に認証することができる指紋認証装置を提供することである。
【００１３】
より好ましくは、部分領域の各々において、代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されている。パターン算出手段は、特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点の方向が、所定数の代表ベクトル候補の何れの方向に最も近いかを判定するための代表ベクトル候補判定手段と、所定数の部分領域の各々において、所定数の代表ベクトル候補毎に、代表ベクトル候補判定手段により方向が最も近いと判定された特徴点の個数を計数し、個数が最も大きな代表ベクトル候補を当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、第１の代表ベクトルパターンを算出するための代表ベクトル決定手段とを含む。
【００１４】
各部分領域に対する所定数の代表ベクトル候補が予め定義されている。代表ベクトル候補判定手段は、各特徴点について、特徴点情報の方向情報により特定される方向が、代表方向候補の方向のどれに最も近いかを決定する。代表ベクトル決定手段は、特徴点の方向に最も近いと決定された個数が最も多い代表ベクトル候補をその部分領域の代表ベクトルに決定する。
【００１５】
代表ベクトル候補の方向と、特徴点情報の中の方向情報との比較という簡単な演算により、各部分領域の代表ベクトルを容易にかつ高速に決定できる。
【００１６】
さらに好ましくは、部分領域の各々において、代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されている。パターン算出手段は、特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点に対して所定の長さかつ当該特徴点と同一の方向を向く特徴点ベクトルを定義し、当該部分領域に含まれる全ての特徴点の特徴点ベクトルを合成するためのベクトル合成手段と、所定数の部分領域の各々において、所定数の代表ベクトル候補により特定される方向のうち、ベクトル合成手段により合成されたベクトルの方向と最も近い代表ベクトル候補を、当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、第１の代表ベクトルパターンを算出するための代表ベクトル決定手段とを含む。
【００１７】
各部分領域に対する所定数の代表ベクトル候補が予め定義されている。ベクトル合成手段は、各部分領域において、各特徴点に対し方向情報により特定される方向の、所定長のベクトルの全てを合成する。代表ベクトル候補の各々の方向とこのベクトルの方向とを比較して、このベクトルの方向に最も近い代表ベクトルがその部分領域の代表ベクトルに決定される。
【００１８】
ベクトルの合成と、ベクトルの方向の比較という簡単な演算によって、各部分領域の代表ベクトルを容易にかつ高速に決定できる。各ベクトルを合成することで、全ての特徴点の方向情報が代表ベクトルの決定に際し加味される。これにより、より正確な代表ベクトルを決定できることが期待される。
【００１９】
さらに好ましくは、部分領域の各々において、代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されており、特徴点情報はさらに、各特徴点の重みを特定する重み情報を含む。パターン算出手段は、所定数の代表ベクトル候補にそれぞれ割当てられる、重みの合計を記憶する重み合計記憶手段と、特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点の方向が、所定数の代表ベクトル候補の何れの方向に最も近いかを判定し、重み合計記憶手段の代表ベクトル候補毎の重み合計に、対応する特徴点の重みを加算するための代表ベクトル候補判定手段と、所定数の部分領域の各々において、重み合計記憶手段に記憶されている重み合計が最も大きい代表ベクトル候補を、当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、第１の代表ベクトルパターンを算出するための手段とを含む。
【００２０】
代表ベクトル候補判定手段は、各特徴点について、特徴点情報の方向情報により特定される方向が、代表ベクトル候補の方向のどれに最も近いかを決定する。決定された代表ベクトル候補に対応する重み記憶手段には、そのときの特徴点情報の重みが加算される。代表ベクトルパターンを決定するための手段は、このようにして加算された重みが最も大きな代表ベクトル候補をその部分領域の代表ベクトルに決定する。
【００２１】
代表ベクトル候補の方向と、特徴点情報の中の方向情報との比較と、重みの加算及び比較という簡単な演算により、各部分領域の代表ベクトルを容易にかつ高速に決定できる。
【００２２】
さらに好ましくは、部分領域の各々において、代表ベクトルの候補となる所定数の代表ベクトル候補が予め定義されており、特徴点情報はさらに、各特徴点の重みを特定する重み情報を含む。パターン算出手段は、特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報に対して、所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる各特徴点に対して重み情報により定まる長さを持ち且つ当該特徴点と同一の方向を向く特徴点ベクトルを定義し、当該部分領域に含まれる全特徴点の特徴点ベクトルを合成するためのベクトル合成手段と、所定数の部分領域の各々において、所定数の代表ベクトル候補により特定される方向のうち、ベクトル合成手段により合成されたベクトルの方向と最も近い代表ベクトル候補を、当該部分領域の代表ベクトルに決定することにより、第１の代表ベクトルパターンを算出するための代表ベクトル決定手段とを含む。
【００２３】
ベクトル合成手段は、各部分領域において、方向情報により特定される方向の、各特徴点情報の重みにより決定される長さのベクトルの全てを合成する。代表ベクトル候補の各々の方向とこのベクトルの方向とを比較して、このベクトルの方向に最も近い代表ベクトルがその部分領域の代表ベクトルに決定される。
【００２４】
ベクトルの合成と、ベクトルの方向の比較という簡単な演算によって、各部分領域の代表ベクトルを容易にかつ高速に決定できる。
【００２５】
本発明の第２の局面に係る指紋認証のためのコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、指紋画像上に含まれる指紋の特徴点により特定される特徴点情報を用い、第１及び第２の指紋を含む１対の指紋を照合させて機能させるコンピュータプログラムである。特徴点情報は、指紋画像上に定義される座標系における特徴点の座標と、当該特徴点の方向を示す方向情報とを少なくとも含む。コンピュータプログラムは、第１の指紋の指紋画像から特徴点情報を算出するための特徴点情報算出手段と、特徴点情報算出手段によって算出された特徴点情報を用いて、座標系により予め定められる座標空間内の所定数の部分領域の各々において代表ベクトルを決定することにより、第１の指紋の第１の代表ベクトルパターンを算出するためのパターン算出手段として、当該コンピュータを機能させる。所定数の部分領域の各々における代表ベクトルは、当該部分領域に含まれる特徴点情報の方向情報に基づいて決定される、当該部分領域における特徴点の方向を代表するベクトルである。コンピュータプログラムはさらに、パターン算出手段によって算出された第１の代表ベクトルパターンと、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報からパターン算出手段と同じ算出方法により算出された第２の代表ベクトルパターンとの間の類似度を算出し、類似度が所定のしきい値以上であるか否かを判定するためのパターン照合手段と、パターン照合手段により類似度が所定のしきい値以上であると判定された場合、特徴点情報算出手段により算出された特徴点情報と、第２の指紋の指紋画像の特徴点情報とを比較し照合するための特徴点照合手段として、当該コンピュータを機能させる。
【００２６】
本発明の第３の局面に係る指紋認証のためのコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、指紋画像から特徴点情報を算出するための特徴点情報算出手段として機能させるコンピュータプログラムである。特徴点情報は、指紋画像上に定義される座標系における特徴点の座標と、当該特徴点の方向を示す方向情報とを少なくとも含む。コンピュータプログラムはさらに、座標系により予め定められる座標空間内の所定数の部分領域の各々において、当該部分領域に含まれる特徴点情報の方向情報を用いて、当該部分領域における特徴点の方向を代表する代表ベクトルを決定することにより、指紋の指紋画像上の代表ベクトルパターンを算出するためのパターン算出手段として、当該コンピュータを機能させる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面に基づき詳細に説明する。なお、以下の実施の形態の説明では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。それらの機能及び名称も同一である。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】
［第１の実施の形態］
＜ハードウェア構成＞
図１に、本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置４０のハードウェア構成の図を示す。図１を参照して、指紋認証装置４０は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）４２と、指紋認証装置４０のブートアッププログラムおよびＣＰＵ４２によって実行されるプログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４４と、ＣＰＵ４２によって使用される作業領域を提供するための記憶領域となるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４６と、不揮発性メモリとして機能し、指紋認証装置４０が通電されていない場合であってもメモリの内容が保持されるフラッシュＲＯＭ４８と、周辺機器を接続するための第１のＩ／Ｏポート５０及び第２のＩ／Ｏポート５４と、第１のＩ／Ｏポート５４に接続され、指紋の画像を読取るための指紋センサ５２とを含む。上記のＣＰＵ４２、ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４６、フラッシュＲＯＭ４８、第１のＩ／Ｏポート５０、及び第２のＩ／Ｏポート５４は内部バス５８を介して相互に接続されている。
【００２９】
端末５６は、指紋認証装置４０の起動、及び指紋センサ５２による指紋画像の取込みを指示し、指紋認証装置４０による認証結果を取得し、その結果により動作が制御される端末である。端末５６は、第２のＩ／Ｏポート５４を介して、指紋認証装置４０に接続されている。
【００３０】
＜データ構成＞
（特徴点情報）
指紋認証の分野においてすでによく知られているマニューシャ・マッチング方式は、各特徴点（分岐点、端点、及び三角州等）の位置と隆線の方向とを指紋の特徴として利用する方法で、もっとも古典的でかつ実績のある方法である。マニューシャ・マッチング方式では、入力センサから取得した照合対象となる指紋画像からマニューシャ（特徴点）を抽出し、特徴点同士の位置関係等を利用してテンプレートと照合指紋の特徴点との対応関係を推定する。本実施の形態では、マニューシャ・マッチング方式で利用される各特徴点の位置と隆線の方向とを「特徴点情報」と呼ぶ。
【００３１】
本実施の形態に係る指紋認証装置４０における、特徴点情報の記憶方式について説明する。指紋認証装置４０には、複数のユーザの各々のための特徴点情報がテンプレートとして記憶される。複数のユーザの各々を識別するための番号をそれぞれＩＤ１、ＩＤ２、…、ＩＤｎとする。ここで、ｎはユーザの数を表わす。ｋ∈｛１，２，…，ｎ｝に対して、ＩＤｋに対する特徴点情報は、指紋認証装置４０において、
【００３２】
【数１】
2009151682.tif 000003
として記憶される。ここで、ｋ∈｛１，２，…，ｎ｝に対して、ｍｋはｋ番目のユーザのテンプレートに含まれる特徴点の数であり、ｊは各特徴点に一意に割当てられた通し番号である。
【００３３】
図２に、特徴点情報（ｘ，ｙ，θ）の各変数の幾何学的意味について説明するための図を示す。図２を参照して、特徴点情報（ｘ，ｙ，θ）のうちｘ及びｙは、固定された座標系６０において、それぞれ特徴点の位置６４のｘ座標及びｙ座標を表す。また、θは、特徴点における隆線の方向を表わし、特徴点の位置（ｘ，ｙ）を始点とする隆線の方向のベクトル６２又はその延長をした直線と、ｘ軸の正方向とのなす角度を表す。θの範囲は、０≦θ＜２π［ｒａｄｉａｎ］とする。つまり、ｘ及びｙは、マニューシャ・マッチング方式における、特徴点の位置を示し、θは、特徴点の隆線の方向を示す。マニューシャ・マッチング方式における特徴点の位置と隆線の方向とを表現する上記の（ｘ，ｙ，θ）を、本実施の形態において「特徴点情報」と呼ぶ。
【００３４】
（領域ベクトル）
以下、領域ベクトルについて説明する。先ず、図１に示す指紋センサ５２によって取得された指紋の画像を複数の領域に分割する。本実施の形態において、「領域ベクトル」とは、ある領域において、当該領域に含まれる複数の特徴点情報を唯１つの情報に集約したものを言う。以下の実施の形態では、領域ベクトルは、各領域に含まれる特徴点の方向を基に決定される、その領域内の特徴点情報の代表的方向を表すものである。
【００３５】
図３〜図７は、領域ベクトルを決定する方法について説明するための図である。図３は、指紋の画像から特徴点を抽出し、画像上に特徴点情報の位置とその隆線の方向とを描画した図である。図３を参照して、指紋の画像７０上に、複数の特徴点の位置と隆線の方向とを配置し、画像７０を領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８の４つの領域に均等に分割する。例えば、画像７０が２５６画素×３００画素である場合、それぞれの領域は１２８画素×１５０画素の画像に均等に分割される。
【００３６】
図４に、図３に示す領域７２を拡大した図を示す。図４を参照して、領域７２内には特徴点情報８０、８２、８４、及び８６があるものとし、これらから領域ベクトルを決定する方法について説明する。
【００３７】
図５に、領域ベクトルの方向を説明するための図を示す。図５を参照して、図５の中の４本の矢印９０、９２、９４及び９６は、画像７０の各領域内の４つの方向を表す。ここで矢印９０により示される方向と、矢印９４により示される方向とは直交しており、矢印９２により示される方向と矢印９６により示される方向とも直交している。矢印９２により示される方向と矢印９０により示される方向とは互いに４５度（π／４）をなしている。これらベクトルは、後述するように領域ベクトルの候補、すなわち各領域の隆線の方向を代表する方向の候補となる。
【００３８】
本実施の形態において、「領域７２の領域ベクトルを決定する」とは、領域７２に、図５に示す矢印９０、９２、９４及び９６のいずれかの方向を向いた一定長のベクトルを割当てることである。領域ベクトルの向きは、原理的には正逆を問わないが、原則として、始点を座標系の原点においたときに、終点のｘ座標が正となるような向きを正の向きとする。ただし、矢印９６により示される方向に関しては、ｘ座標が０、ｙ座標が正となる向きを正の向きとする。なお、ここでは、本実施の形態では領域ベクトルの長さは一定長であり、以後の説明では１とする。なお、これら４つの方向の候補は、それらが水平軸となす角度によって特定される。
【００３９】
（計数方式による領域ベクトルの決定）
本実施の形態では、以下に述べる「計数方式」により、各領域の領域ベクトルを決定する。計数方式では、先ず、ある領域に含まれる全ての特徴点情報の隆線の方向の各々が、図５に示す４つの矢印９０、９２、９４及び９６により示される方向の中でいずれに最も近いかを判定する。これら４つの方向の各々に対して、最も近いと判定された特徴点情報の数を数える。これら４つの方向の中で、最も近いと判定された特徴点情報の数が最大であるものを求める。その方向と平行な単位ベクトルを、その領域を代表する領域ベクトルに決定する。
【００４０】
図６に、図５に示す方向の各々に対して、最も近いと判定される特徴点情報の数を数える方法について説明するための図を示す。図６を参照して、図５に示す４つの方向を表す４つの矢印９０、９２、９４及び９６が１点で交わるように配置し、その交点を原点とする。特徴点情報の特徴点の位置を原点に一致させる。点線９８、点線９１、点線９３及び点線９５は、それぞれ矢印９０及び矢印９２、矢印９０及び矢印９６、矢印９２及び矢印９４、並びに矢印９４及び矢印９６により形成される角を二等分する方向を示す。
【００４１】
ここで、特徴点情報の方向が、４つの矢印９０、９２、９４及び９６により示される４つの方向の中で、どの方向に最も近いかを次に述べる基準で判定する。特徴点情報の特徴点の隆線の方向が、点線９８により示される方向と点線９１により示される方向とに囲まれる斜線部分９７に含まれるとき、特徴点情報は矢印９０の方向に最も近いと判定する。他も同様である。なお、本実施の形態において、特徴点情報の特徴点の隆線の方向が、点線９８、点線９１、点線９３、及び点線９５により表される方向のいずれか１つに一致する場合には、特徴点情報はそれぞれ矢印９０、９６、９２及び９４により示される方向に最も近いと判定する。
【００４２】
例えば、図６に示される特徴点情報８０の特徴点の隆線の方向は、点線９１と点線９８との間にあるので、特徴点情報８０の方向は、矢印９０により表される方向に最も近いと判定される。特徴点情報８２の特徴点の隆線の方向も、点線９１と点線９８との間の斜線範囲にあるので、特徴点情報８２の方向も、矢印９０により示される方向に最も近いと判定される。同様にして、図４に示す特徴点情報８４の特徴点の隆線の方向は矢印９２により示される方向に最も近いと判定され、特徴点情報８６の特徴点の隆線の方向は矢印９０により表される方向に最も近いと判定される。
【００４３】
その結果、図４に示す領域７２において、矢印９０、矢印９２、矢印９４、及び矢印９６により表される方向に最も近いと判定される特徴点情報の個数はそれぞれ３、１、０、及び０である。したがって、計数方式によると、領域７２における隆線方向の代表である領域ベクトルの方向は矢印９０の方向となり、領域７２の領域ベクトルは矢印９０により示される方向の単位ベクトルに決定される。
【００４４】
ところで、計数方式では、ある領域において、領域ベクトルの方向の候補である４つの方向の中で、最も近いと判定される特徴点情報の数が最大であるものが２つ以上存在する場合がある。そのような場合、本実施の形態では、以下の基準で領域ベクトルの方向を決定する。すなわち、４つの方向に対して予め優先順位を定めておく。最も近いと判定される特徴点情報の数が最大であるものが２つ以上存在する場合、優先順位が最も高い方向を採用する。
【００４５】
本実施の形態では、優先度の高いものから、矢印９０、９２、９４及び９６によりそれぞれ示される方向の順番で優先順位を定める。
【００４６】
（領域ベクトルパターン）
以下、領域ベクトルパターンについて説明する。以後、領域ベクトルを、それぞれ番号で表わす。矢印９０、９２、９４及び９６によりそれぞれ表される方向に、０、１、２、及び３を割当てる。
【００４７】
本実施の形態において、「領域ベクトルパターン」とは、指紋の画像を分割した各領域に、各領域の領域ベクトルに対応する０〜３のいずれか１つの番号を割当て、それらの番号を領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８の順序で並べたものを言う。
【００４８】
図７に、図３に示す画像７０の各領域において、計数方式により領域ベクトルパターンを生成した結果の例を説明するための図を示す。図７を参照して、領域７２の領域ベクトル１４０の方向は、上述したように矢印９０により示される方向である。同様にして、領域７４、領域７６、及び領域７８の領域ベクトル１４２、１４４及び１４６の方向は、それぞれ矢印９０、矢印９４、及び矢印９６により示される方向である。
【００４９】
その結果、領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８に割当てられる領域ベクトルの番号は、それぞれ０、０、２、及び３であり、指紋の画像７０の領域ベクトルパターンは（０，０，２，３）となる。
【００５０】
（領域ベクトルパターンの類似度）
次に、領域ベクトルのパターンの類似度について説明する。
【００５１】
２つの領域ベクトルパターンを、それぞれ第１のパターン及び第２のパターンと呼ぶ。第１のパターンを、（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４）とする。また、第２のパターンを、（ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４）とする。ここで、任意のｉ∈｛１，２，３，４｝に対して、ａｉ，ｂｉ∈｛０，１，２，３｝である。
【００５２】
次に、任意のｉ∈｛１，２，３，４｝に対して、ｃｉを次のように定める。すなわち、ａｉとｂｉとの差が０のとき、ｃｉ＝０とする。ａｉとｂｉとの差の絶対値が１及び３のいずれかであるとき、ｃｉ＝１とする。ａｉとｂｉとの差の絶対値が２のとき、ｃｉ＝２とする。
【００５３】
この実施の形態では、Σｃｉを第１のパターンと第２のパターンとの距離として定める。
【００５４】
距離の最大値は８であり、２つのパターンで互いに等しい要素が多くなるほど、上記のように定めた距離は０に近くなる。したがって、距離が０に近いほど、第１のパターンと第２のパターンとは類似していると言える。したがってこの実施の形態では、８−Σｃｉを２つのパターンの類似度とする。
【００５５】
＜指紋認証装置４０の機能的構成＞
図８に、本実施の形態に係る指紋認証装置４０の機能ブロック図を示す。図８を参照して、フラッシュＲＯＭ４８は、複数のユーザの各々に対して、指紋画像から抽出された特徴点情報をテンプレートとして記憶するための特徴点記憶部１０６と、複数のユーザの各々に対して、領域ベクトルパターンを記憶するための領域ベクトルパターン記憶部１０８とを含む。
【００５６】
指紋認証装置４０はさらに、フラッシュＲＯＭ４８に含まれる特徴点記憶部１０６及び領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶されているデータを変更し、また、フラッシュＲＯＭ４８からデータを読出すためのストレージ制御部１０４と、新規の領域ベクトルパターンを生成するための要求を、第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６から受信したときに、ストレージ制御部１０４が特徴点記憶部１０６から読出した特徴点情報に基づいて領域ベクトルパターンを生成し、それら領域ベクトルパターンを特徴点情報と関連付けて領域ベクトルパターンのテンプレートとしてフラッシュＲＯＭ４８に記憶させるようにストレージ制御部１０４に要求を出すためのテンプレートデータベース構築部１００と、端末５６から第２のＩ／Ｏポート５４を介して指紋を認証するための要求を受信したときに、指紋センサ５２から第１のＩ／Ｏポート５０を介して指紋の画像を取得して特徴点情報及び領域ベクトルパターンを求め、取得した指紋の画像の領域ベクトルパターンとストレージ制御部１０４から受信した領域ベクトルパターンのテンプレートとが類似しているか否かを判定し、類似しているテンプレートのみを抽出するための領域ベクトルパターン照合部１０２と、領域ベクトルパターン照合部１０２において類似していると判定された領域ベクトルパターンのテンプレートがあったときに、当該領域ベクトルパターンに対応する特徴点情報が一致するか否かを判定し、一致したと判定した場合に第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６に照合結果を送信し、不一致と判定した場合に領域ベクトルパターン照合部１０２に対して領域ベクトルパターンの照合を継続させるための要求を出すための特徴点照合部１１０とを含む。なお、特徴点情報の照合方法は、マニューシャ・マッチング方式においてよく知られた方法なので、その照合方法についての詳細な説明はしない。
【００５７】
（領域ベクトルパターン照合部１０２の構成）
図９に、領域ベクトルパターン照合部１０２の構成を示す。図９を参照して、領域ベクトルパターン照合部１０２は、第１のＩ／Ｏポート５０を介して指紋センサ５２から指紋の画像を取得するための画像取得部１５０と、画像取得部１５０において取得された指紋の画像から複数の特徴点情報を抽出し、外部から与えられる照合要求を受信したことに応答して特徴点照合部１１０に当該複数の特徴点情報を送信するための特徴点抽出部１５２と、特徴点抽出部１５２において抽出された特徴点情報に基づいて、領域ベクトルパターンを決定するための領域ベクトルパターン決定部１５４と、領域ベクトルパターン決定部１５４により決定された領域ベクトルパターンと、ストレージ制御部１０４によって領域ベクトルパターン記憶部１０８から読出された領域ベクトルパターンとの類似度が所定のしきい値以上か否かを判定し、しきい値以上であると判定したとき、特徴点照合部１１０に対して特徴点情報について照合を行なわせるための要求を送信するための照合部１５６とを含む。
【００５８】
＜指紋認証装置４０のソフトウェア構成＞
図１０〜図１１に、テンプレートデータベース構築部１００、領域ベクトルパターン照合部１０２、及び特徴点照合部１１０を実現するためのプログラムの制御構造をフローチャート形式で示す。テンプレートデータベース構築部１００、領域ベクトルパターン照合部１０２、及び特徴点照合部１１０のプログラムは、実質的にはコンピュータである指紋認証装置４０によって実行される。
【００５９】
（テンプレートデータベース構築部１００のためのプログラム構成）
図１０は、テンプレートデータベース構築部１００の機能を実現するためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。このプログラムは、起動時に１及び２のいずれかの引数を第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６から受信する。
【００６０】
引数が１のときには、このプログラムは新規のユーザのための特徴点情報及び領域ベクトルパターンを生成する機能を実現する。引数が２のときには、このプログラムは、既に特徴点記憶部１０６に記憶されている既存の特徴点情報から領域ベクトルパターンを生成する機能を実現する。
【００６１】
図１０を参照して、このプログラムは、起動直後に、引数が１又は２であるかを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ１６０と、ステップ１６０において引数が１であると判定された場合に、第１のＩ／Ｏポート５０を介して指紋センサ５２から、新規のユーザの指紋の画像を取得するステップ１６２と、ステップ１６２の後、ステップ１６２で取得した指紋の画像に基づいて、照合対象の特徴点情報（特徴点の位置及び方向）を抽出するステップ１６４と、ステップ１６０において引数が２であると判定された場合に、特徴点記憶部１０６に特徴点情報が記憶されているユーザの特徴点情報を、ストレージ制御部１０４を介して特徴点記憶部１０６から取得するステップ１６６とを含む。
【００６２】
このプログラムはさらに、ステップ１６４及びステップ１６６の後、あるユーザの特徴点情報から得られた特徴点を所定の画像領域に配置し、その画像を図３に示す領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８に分割するステップ１６８と、ステップ１６８の後、ステップ１６８において複数の領域に分割配置された特徴点情報に基づいて、領域ベクトルパターンを生成するステップ１７０と、ステップ１７０の後、ステップ１６０で受信した引数が１である場合に、ステップ１６４において抽出された特徴点情報と、ステップ１７０において生成された領域ベクトルパターンとに同じＩＤ番号を付して、それぞれ特徴点記憶部１０６と領域ベクトルパターン記憶部１０８とに記憶させるように、ストレージ制御部１０４に要求を出し、一方、ステップ１６０で受信した引数が２である場合に、ステップ１７０において生成された領域ベクトルパターンにステップ１６６で読込んだ特徴点情報と同じＩＤ番号を付して、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶させるように、ストレージ制御部１０４に要求を出すステップ１７２と、ステップ１７２の後、ステップ１６０で受信した引数が１である場合に、別の新規のユーザの特徴点情報と領域ベクトルパターンとを生成するための要求を、第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６から受信していないか否かを判定し、一方、ステップ１６０で受信した引数が２である場合に、全てのデータを処理し終わったか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ１７４とを含む。なお、ステップ１７４における判定結果がＹＥＳのとき、このプログラムは終了し、一方、判定結果がＮＯのとき、制御はステップ１６０に戻る。
【００６３】
（領域ベクトルパターン照合部１０２及び特徴点照合部１１０のためのプログラム構成）
図１１は、領域ベクトルパターン照合部１０２及び特徴点照合部１１０の機能を実現するための各々のプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図１１を参照して、領域ベクトルパターン照合部１０２のプログラムは、図１０のステップ１６２と同じ画像取得処理を行なうステップ１６２Ａと、ステップ１６２Ａの後、ステップ１６２Ａで取得した指紋の画像に基づいて、照合対象の特徴点情報（特徴点の位置及び方向）を抽出するステップ１８２と、ステップ１８２の後、ステップ１８２で抽出された照合対象の特徴点をテンプレート作成時と同じ所定の画像領域に配置し、その画像を、図３に示す領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８に分割するステップ１８４と、ステップ１８４の後、ステップ１８４において分割された照合対象の特徴点情報に基づいて、照合対象の領域ベクトルパターンを生成するステップ１８６とを含む。
【００６４】
領域ベクトルパターン照合部１０２のプログラムはさらに、ステップ１８６の後、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶されている領域ベクトルパターン及びそのＩＤをストレージ制御部１０４を介して取得するステップ１８８と、ステップ１８８の後、照合対象の領域ベクトルパターンとステップ１８８で取得された領域ベクトルパターンとの類似度を算出するステップ１９０と、ステップ１９０の後、ステップ１９０で算出された類似度が予め定められたしきい値以上であるか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ１９２とを含む。ステップ１９２における判定結果がＮＯのとき、領域ベクトルパターン照合部１０２の制御はステップ１８８に戻る。
【００６５】
領域ベクトルパターン照合部１０２におけるステップ１９２の判定結果がＹＥＳのとき、領域ベクトルパターン照合部１０２のプログラムは、特徴点照合部１１０に対して特徴点情報について照合を行なわせるための要求を送信する（図示せず）。この要求を受信した特徴点照合部１１０のプログラムは、照合対象の特徴点情報と、領域ベクトルパターン照合部におけるステップ１８８にて読込まれた領域ベクトルパターンのＩＤに関連付けられて特徴点記憶部１０６に記憶されている特徴点情報とを照合するステップ１９４と、ステップ１９４の後、ステップ１９４における照合処理において、一致すると判定されたか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ１９６を含む。ステップ１９６における判定結果がＹＥＳのとき、入力された指紋画像は処理中のＩＤに対応するユーザのものと判定して、このプログラムは終了する。一方、判定結果がＮＯのとき、制御は領域ベクトルパターン照合部１０２のステップ１８８に戻り、次のテンプレートとの照合を行なう。
【００６６】
なお、ステップ１９２において、領域ベクトルパターンの類似度がしきい値以上のテンプレートが検出されても、即座にステップ１９４に制御を移さず、全てのテンプレートに対し領域ベクトルパターンの類似度を判定し、この結果、類似度がしきい値以上となったテンプレート対して、特徴点照合部１１０にて特徴点照合を行うことも可能である。
【００６７】
なお、図示していないが、ステップ１９２における判定結果がＮＯのとき、又はステップ１９６における判定結果がＮＯのときのそれぞれにおいて、全てのテンプレートの読込が終了している場合は、照合対象の領域ベクトルパターンと類似するテンプレートを検出することができなかったとして、その旨を第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６に送信し、処理を終了する。
【００６８】
＜動作＞
上記した構成を持つ指紋認証装置４０は以下のように動作する。
【００６９】
（領域ベクトルパターンの登録時の動作）
指紋認証装置４０が、新規ユーザの領域ベクトルパターンの登録を行なうときの動作について述べる。
【００７０】
指紋認証装置４０の使用者が、特徴点記憶部１０６に特徴点情報が記憶されていないユーザの領域ベクトルパターンを指紋認証装置４０に記憶させる場合、指紋認証装置４０に対して、引数１とともに、テンプレートデータベース構築部１００の機能を実現するためのプログラムの起動命令を端末５６から送信する。引数は、第２のＩ／Ｏポート５４を介して、プログラムに与えられる。
【００７１】
テンプレートデータベース構築部１００を実現するプログラムは、起動命令を受けて起動する。このプログラムには引数１が起動時に渡される。このプログラムは、起動後、受信した引数が１又は２であるかを判定する（図１０に示すステップ１６０）。
【００７２】
ここでは引数１を受信しているので、テンプレートデータベース構築部１００は、指紋センサ５２によって取得された新規ユーザの指紋画像を第１のＩ／Ｏポート５０を介して取得し（図１０に示すステップ１６２）、当該指紋画像から特徴点情報を抽出する（図１０に示すステップ１６４）。特徴点情報から得られた特徴点を所定の画像領域に配置し、その画像を図３に示す４つの領域に分割する（図１０に示すステップ１６８）。当該特徴点情報に基づいて各領域の領域ベクトルを決定し、領域ベクトルパターンを生成する（図１０に示すステップ１７０）。特徴点情報及び領域ベクトルパターンに同じＩＤ番号を付して、それぞれ特徴点記憶部１０６及び領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶させるようにストレージ制御部１０４に要求する（図１０に示すステップ１７２）。図１０に示すステップ１７４において、このプログラムの終了要求と継続要求とのいずれを第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６から受信したかを判定する。終了要求を受信すると、このプログラムの実行は終了され、継続要求を受信すると、制御は図１０に示すステップ１６０に戻り、以後の処理を繰返す。
【００７３】
一方、指紋認証装置４０の使用者が、特徴点記憶部１０６にすでに記憶されているユーザの特徴点情報から領域ベクトルパターンを作成しようとする場合、使用者は、指紋認証装置４０に対して、引数２とともにテンプレートデータベース構築部１００を実現するプログラムの起動命令を端末５６から送信する。引数は、第２のＩ／Ｏポート５４を介してプログラムに与えられる。
【００７４】
このプログラムは、起動命令を受けて起動する。このプログラムには、引数２が起動時に渡される。このプログラムは、起動後、受信した引数が１又は２であるかを判定する（図１０に示すステップ１６０）。
【００７５】
ここでは引数２が渡されているので、このプログラムは、特徴点記憶部１０６に特徴点情報が記憶されているユーザの特徴点情報を、そのＩＤとともにストレージ制御部１０４を介して特徴点記憶部１０６から取得する（図１０に示すステップ１６６）。特徴点情報から得られた特徴点を所定の画像領域に配置し、その画像を図３に示す４つの領域に分割する（図１０に示すステップ１６８）。取得された特徴点情報に基づいて各領域の領域ベクトルを決定して、領域ベクトルパターンを生成する。（図１０に示すステップ１７０）。生成された領域ベクトルパターンを、ＩＤとともに領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶させるようにストレージ制御部１０４に要求する（図１０に示すステップ１７２）。特徴点記憶部１０６に記憶されている全てのデータを処理し終わったか否かを判定する（図１０に示すステップ１７４）。処理し終わった場合、プログラムの実行は終了される。処理し終わっていない場合、制御は図１０に示すステップ１６０に戻り、以後の処理を繰返す。
【００７６】
このようにして、領域ベクトルパターン記憶部１０８に、特徴点記憶部１０６に記憶されているユーザの領域ベクトルパターンが記憶される。なお、後述するが、照合の都度領域ベクトルパターンを生成する場合には、上述したように予め全てのテンプレートに対し領域ベクトルパターンを生成する処理は必要ない。
【００７７】
（指紋認証時の動作）
次に、指紋認証装置４０が、指紋の認証を行なうときの動作について述べる。なおこのとき、指紋認証装置４０において領域ベクトルパターン照合部１０２を実現するプログラムが起動されているものとする。図８を参照して、ユーザが、指を指紋センサ５２に触れさせる。指紋センサ５２は、ユーザの指の指紋の画像を取込み、領域ベクトルパターン照合部１０２を実現するプログラムは、指紋センサ５２によって取込まれた画像を、第１のＩ／Ｏポート５０を介して取得する（図１１に示すステップ１６２Ａ）。
【００７８】
プログラムは、取得した画像から照合対象の特徴点情報を抽出し（図１１に示すステップ１８２）、特徴点情報から得られた特徴点を所定の画像領域に配置し、その画像を図３に示す４つの領域に分割する（図１１に示すステップ１８４）。抽出した特徴点情報に基づいて各領域の領域ベクトルを決定して、認証対象の領域ベクトルパターンを生成する（図１１に示すステップ１８６）。
【００７９】
プログラムは、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶されている領域ベクトルパターンとそのＩＤとをストレージ制御部１０４を介して読出し（図１１に示すステップ１８８）、認証対象の領域ベクトルパターンと読出した領域ベクトルパターンとの類似度を算出し（図１１に示すステップ１９０）、当該類似度が予め定められたしきい値以上であるか否かを判定する（図１１に示すステップ１９２）。なお、上述したように、フラッシュＲＯＭ４８内に領域ベクトルパターンが存在せず、特徴点情報しか存在しない場合は、領域ベクトルパターン照合部１０２が、この特徴点情報と対応するＩＤを読出し、読出した特徴点情報から領域ベクトルパターンを照合の都度生成することも可能である。
【００８０】
当該類似度が予め定められたしきい値以上でないと判定した場合、プログラムは、領域ベクトルパターンを読出す処理（図１１に示すステップ１８８）以後の処理を繰返す。
【００８１】
一方、類似度がしきい値以上であると判定した場合、プログラムは、領域ベクトルパターンのＩＤと、照合対象の特徴点情報とを特徴点照合部１１０を実現するプログラムに与える。
【００８２】
特徴点照合部１１０を実現するプログラムは、領域ベクトルパターン照合部１０２を実現するプログラムから与えられたＩＤで特徴点記憶部１０６に記憶されている特徴点情報と、照合対象の特徴点情報とを照合する処理を行なう（図１１に示すステップ１９４）。
【００８３】
特徴点照合部１１０を実現するプログラムは、この照合の結果により、照合対象の特徴点情報と、特徴点記憶部１０６から読出された特徴点情報とが一致したか否かを判定する（図１１に示すステップ１９６）。両者が一致しないと判定された場合、プログラムは、領域ベクトルパターンを読出す処理（図１１に示すステップ１８８）以後の処理を繰返す。両者が一致すると判定された場合、このプログラムの実行は終了し、照合対象の特徴点情報と照合結果が一致した特徴点情報のＩＤを第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６に送信する。
【００８４】
なお、図示していないが、領域ベクトルパターン照合部１０２が、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶されている全ての領域ベクトルパターンの中から照合対象の領域ベクトルパターンと同一又は類似するものを検出することができなかった場合、領域ベクトルパターン照合部１０２は、第２のＩ／Ｏポート５４を介して端末５６に、照合結果を送信し、処理を終了する。
【００８５】
＜第１の実施の形態の効果＞
以上の説明から明らかなように、本実施の形態の指紋認証装置４０で１対Ｎ認証で指紋認証を行なう場合、先ず、領域ベクトルパターンによって、指紋センサ５２から取込まれた指紋情報と記憶済の指紋情報とを比較する。本実施の形態において、領域ベクトルパターンは多くても２５６通りのデータであり、領域ベクトルパターン同士の比較は、特徴点同士の比較に比して計算量が圧倒的に少ない。したがって、計算量の多い特徴点情報同士の比較の前に、領域ベクトルパターンによってふるいをかけることは、１対Ｎ認証において、計算量の削減に有効である。また、本実施の形態によれば、既に登録されている特徴点情報に対しても、領域ベクトルパターンを生成できることから、新規のシステムだけでなく、既存のシステムに対しても適用できる利点がある。さらに、領域ベクトルパターンは、照合処理の都度、特徴点情報から生成することも可能であり、予め特徴点情報毎に領域ベクトルパターンを生成し、記憶させる必要がない。即ち、既存のデータベース構造に変更を加える必要がなく、より広範なシステムに適用できる利点もある。
【００８６】
＜第１の実施の形態の変形例＞
上記した第１の実施の形態では、計数方式によって領域ベクトルパターンを生成する場合、領域ベクトルの候補となるものが２つ以上あるとき、図５に示す矢印９０、９２、９４及び９６によりそれぞれ示される方向の順番に基づいて優先度を定めた。しかし、本実施の形態では、そのような優先度の定め方には限定されず、優先度をどのような順番で定めても良い。方向の数も４つには限定されず、それ以外の数でもよい。
【００８７】
また、本実施の形態では、領域ベクトルパターンの類似度を求めるとき、各々の領域ベクトルパターンにおける、対応する２つの領域ベクトルの番号（図５における方向９０、９２、９４、及び９６）の差に基づいて類似度の算出規則を定めた。しかし、本実施の形態では、そのような算出規則には限定されず、以下に述べるような規則により類似度を算出しても良い。
【００８８】
２つの領域ベクトルパターンを、それぞれ第１のパターン及び第２のパターンとする。図３に示す領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８における第１のパターンの領域ベクトルの番号を、それぞれａ１、ａ２、ａ３、及びａ４とする。また、領域７２、領域７４、領域７６、及び領域７８における第２のパターンの領域ベクトルの番号を、それぞれｂ１、ｂ２、ｂ３、及びｂ４とする。たとえば、任意のｉ∈｛１，２，３，４｝に対して、ｃｉを次のように定める。ａｉとｂｉとが一致するとき、ｃｉ＝０とする。一方、ａｉとｂｉとが一致しないとき、ｃｉ＝１とする。第１及び第２のパターンの距離をΣｃｉとし、類似度を４−Σｃｉと定める。一致する領域ベクトルの数が多いほど、この距離は０に、類似度は４に近くなる。
【００８９】
また、第１のパターンと第２のパターンの類似を決めるに際し、各領域ベクトルの間の角度より定まる余弦（コサイン）を求め、この総和を類似度の指標としても良い。
【００９０】
［第２の実施の形態］
＜ハードウェア構成＞
本発明の第２の実施の形態に係る指紋認証装置のハードウェア構成は、図１に示す第１の実施の形態に係る指紋認証装置４０のハードウェア構成と同様である。
【００９１】
＜指紋認証装置の機能的構成＞
本実施の形態に係る指紋認証装置の機能的構成は、図８に示す第１の実施の形態に係る指紋認証装置４０の機能的構成とほぼ同様であるが、領域ベクトルパターンの生成に、計数方式を用いるのではなく、後述するベクトル合成方式により生成された領域ベクトルパターンに基づいて指紋の認証を行なうものである点において、図８に示す指紋認証装置４０と異なっている。
【００９２】
具体的には、本実施の形態に係る指紋認証装置は、図８に示す第１の実施の形態に係るテンプレートデータベース構築部１００に代え、それと同様の構成ではあるが、領域ベクトルを決定するときに、計数方式ではなくベクトル合成方式により領域ベクトルを決定するテンプレートデータベース構築部を含む点と、図８に示す第１の実施の形態に係る領域ベクトルパターン照合部１０２に代え、それと同様の構成ではあるが、領域ベクトルを決定するときに、計数方式ではなくベクトル合成方式により領域ベクトルパターンを決定する領域ベクトルパターン照合部を含む点とにおいて図８に示す指紋認証装置４０と異なっている。
【００９３】
（ベクトル合成方式による領域ベクトルパターンの生成）
本実施の形態では、以下に述べる「ベクトル合成方式」により、各領域の領域ベクトルを決定する。ベクトル合成方式では、ある領域に含まれる全ての特徴点情報の隆線の方向により定まるベクトルを合成し、合成されたベクトルに基づいて領域ベクトルを決定する。
【００９４】
具体的には、以下のように領域ベクトルを決定する。なお、この例では、各特徴点情報により定められるベクトルの長さはいずれも１であるものとする。
【００９５】
先ず、ある領域に含まれている複数の特徴点情報の中に、その隆線の方向により定まるベクトルの終点が座標系の第２象限及び第３象限のいずれかにある場合、当該特徴点情報の隆線の方向を、逆の方向になるように変換する。
【００９６】
具体的には、変換の対象となる特徴点情報の隆線の方向をθとし、変換した後の隆線の方向をφとする。π／２＜θ＜πである場合、φ＝θ＋πと変換する。一方、π≦θ≦３π／２である場合、φ＝θ−πとして変換する。これら変換は、特徴点情報により定まるベクトルの終点が第２象限又は第３象限にあるときには、そのベクトルの向きを反転させることに相当する。
【００９７】
このような変換処理を施す理由は、互いに逆の方向に向いている２つのベクトルを合成すると０になってしまい、明らかに隆線が類似した方向を向いているにも関わらず、それが検知されなくなることを防止するためである。
【００９８】
再び図４を参照して、領域７２には、特徴点情報８０、特徴点情報８２、特徴点情報８４、及び特徴点情報８６が配置されている。例えば、図４において、隆線の方向がπ／２より大きく、かつ３π／２以下であるものは、特徴点情報８２のみである。
【００９９】
図１２に、特徴点情報８２の隆線の方向を変換するための例の図を示す。図１２を参照して、特徴点情報８２の隆線の方向はπ以上であり、かつ３π／２以下なので、φ＝θ−πの変換を施す。その結果、変換後の隆線の方向は、座標系６０において、隆線の方向が０以上であり、かつπ／２以下の範囲の方向に変換される。特徴点情報８２の隆線の方向を変換した後のものが、特徴点情報の隆線の方向２２０である。
【０１００】
次に、ある領域に含まれる全ての特徴点情報の隆線の方向により定まる単位ベクトルを合成する。
【０１０１】
準備のために、複数の特徴点情報の個数をＮとし、複数の特徴点情報の隆線の方向の各々をθｉ（ｉ∈｛１，２，…，Ｎ｝）とする。｛θｉ；ｉ∈｛１，２，…，Ｎ｝｝には、上記の隆線の方向の変換処理により変換されたものも含まれる。複数の特徴点情報の隆線の方向により定まる単位ベクトルは（ｃｏｓθｉ，ｓｉｎθｉ）で表わせる。
【０１０２】
次の手順として、それらのベクトルを合成する。図１３に、複数の特徴点上のベクトルを合成した図を示す。図１３を参照して、ベクトル２３２、ベクトル２３４、ベクトル２３６、及びベクトル２３８は、それぞれ特徴点情報８０のベクトル、特徴点情報８４のベクトル、特徴点情報８６のベクトル、及び特徴点情報８２の隆線の方向を変換した後のベクトルである。ベクトル２３０は、それらの４つのベクトルを合成したものである。ベクトル２３０は、（Σｃｏｓθｉ，Σｓｉｎθｉ）として算出される。
【０１０３】
次に、合成ベクトルの方向θｓｕｍを求める。例えば、θｓｕｍは次のように求められる。Σｃｏｓθｉ≠０のとき、θｓｕｍ＝ｔａｎ−１（Σｓｉｎθｉ／Σｃｏｓθｉ）とする（ただし、−π／２＜θｓｕｍ＜π／２）。Σｃｏｓθｉ＝０のとき、θｓｕｍ＝π／２とする。これを−π／２としても、結果は変わらない。
【０１０４】
次に、合成されたベクトルが、図５に示す４つの方向の中で、どの方向に最も近いかを判定する。その判定の基準は、第１の実施の形態の計数方式による領域ベクトルの決定で述べた方法と同様である。第１、第２、第３、及び第４の単位ベクトルのうち、最も近いと判定された方向と平行な単位ベクトルが、その領域における領域ベクトルとして決定される。
【０１０５】
＜第２の実施の形態の効果＞
以上の説明から明らかなように、本実施の形態の指紋認証装置では、領域ベクトルパターンをベクトル合成方式により生成している。計数方式では、領域ベクトルの候補となる方向が複数あった場合に、その複数の方向の中からいずれか１つの方向を適切に選択しなければならない。しかし、ベクトル合成方式では、ある領域に含まれる全ての特徴点情報のベクトルを合成して、合成したベクトルに基づいて領域ベクトルが決定されるので、第１の実施の形態に係る領域ベクトルパターンの生成方法と比較すると、領域ベクトルを必ず１つに定めることができる利点がある。さらに、第１の実施の形態と同様、領域ベクトルパターンは、照合処理の都度、特徴点情報から生成することも可能であり、予め特徴点情報毎に領域ベクトルパターンを生成し、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶させる必要がない。即ち、既存のデータベース構造に変更を加える必要がなく、より広範なシステムに適用できる利点もある。
【０１０６】
［第３の実施の形態］
＜特徴点情報＞
第３の実施の形態で使用する特徴点情報は、第１の実施の形態で使用した特徴点情報に重みｗを付加したものであり、（ｘ，ｙ，θ，ｗ）として表わす。マニューシャ・マッチングの特徴点情報として、そのような重みを使用するものが知られている。重みは、例えば、特徴点情報の品質に基づいて決定され、より具体的には、特徴点と近傍特徴点を直線で結び、交差した隆線数等の情報である。
【０１０７】
図１４に、特徴点情報（ｘ，ｙ，θ，ｗ）の各変数の幾何学的な意味について説明するための図を示す。図１４を参照して、座標系６０におけるｘ、ｙ、及び、θの特徴は図２と同様である。ここで、ｗは、座標（ｘ，ｙ）を始点２５２とし、ｘ軸の正の方向との間でなす角がθであるベクトル２５０の大きさを表す。
【０１０８】
＜領域ベクトルの決定＞
本実施の形態において領域ベクトルパターンを生成するための方法は、第１の実施の形態において述べた計数方式とほぼ同様であるが、以下に述べる点において異なっている。
【０１０９】
第１の実施の形態で述べた計数方式では、図５に示す方向の各々に対して、最も近いと判定された特徴点の数を数えていたが、本実施の形態では、複数の方向の各々に対して、最も近いと判定された特徴点の重みの合計を算出する。第１、第２、第３、及び第４の単位ベクトルのうち、合計が最大である方向に平行な単位ベクトルを、その領域を代表とする領域ベクトルとして決定する。
【０１１０】
本実施の形態に係る指紋認証装置は、第１の実施の形態に係る指紋認証装置４０と同様である。
【０１１１】
＜第３の実施の形態の効果＞
以上の説明から明らかなように、本実施の形態の指紋認証装置では、重みを考慮した特徴点情報を扱っている。第１の実施の形態で使用した特徴点情報では、特徴点の位置のベクトルの重みが与えられていないので、それだけ情報が不足していることになる。しかし、第３の実施の形態で使用する特徴点情報では、特徴点のベクトルの重みまで特徴量に加えて考慮するので、第１及び第２の実施の形態に係る領域ベクトルパターンの生成方法と比較して、より正確に領域ベクトルを生成することができる利点がある。さらに、第１の実施の形態と同様、領域ベクトルパターンは、照合処理の都度、特徴点情報から生成することも可能であり、予め特徴点情報毎に領域ベクトルパターンを生成し、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶させる必要がない。即ち、既存のデータベース構造に変更を加える必要がなく、より広範なシステムに適用できる利点もある。
【０１１２】
［第４の実施の形態］
本実施の形態で使用する特徴点情報は、第３の実施の形態において説明した重みを付した特徴点情報と同様である。
【０１１３】
＜領域ベクトルの決定＞
本実施の形態において領域ベクトルパターンを生成するための方法は、第２の実施の形態において述べたベクトル合成方式とほぼ同様であるが、以下に述べる点において異なっている。
【０１１４】
複数の特徴点情報の重みの各々をｗｉ（ｉ∈｛１，２，…，Ｎ｝）とする。第２の実施の形態で述べたベクトル合成方式では、複数の特徴点情報の隆線の方向により定まる単位ベクトル（ｃｏｓθｉ，ｓｉｎθｉ）を合成していた。しかし、本実施の形態では、複数の特徴点情報の隆線の方向により定まるベクトルを（ｗｉｃｏｓθｉ，ｗｉｓｉｎθｉ）として、それらのベクトルを合成し、その合成されたベクトルに基づいて領域ベクトルを決定する。ただしこの実施の形態でも、特徴点により定まるベクトルの終点が第２又は第３象限にあるような場合には、その方向を反転させておくことが必要である。
【０１１５】
本実施の形態に係る指紋認証装置は、第２の実施の形態に係る指紋認証装置と同様である。
【０１１６】
＜第４の実施の形態の効果＞
以上の説明から明らかなように、本実施の形態の指紋認証装置では、領域ベクトルパターンを生成するとき、ベクトル合成方式により生成し、かつ重みを付した特徴点情報を扱っている。したがって、第１、第２、及び第３の実施の形態に係る領域ベクトルパターンの生成方法と比較すると、より正確に領域ベクトルを生成することができ、また、特徴点同士を比較するときも、より正確な基準で比較することができる利点がある。さらに、第１の実施の形態と同様、領域ベクトルパターンは、照合処理の都度、特徴点情報から生成することも可能であり、予め特徴点情報毎に領域ベクトルパターンを生成し、領域ベクトルパターン記憶部１０８に記憶させる必要がない。即ち、既存のデータベース構造に変更を加える必要がなく、より広範なシステムに適用できる利点もある。
【０１１７】
＜変形例＞
上記した実施の形態では、領域ベクトルパターンを生成するために、指紋の画像を複数の領域に分割するとき、均等に４つの領域に分割した。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。分割後の領域数は１又は４以外の任意の数でもよい。分割後の領域の形状が互いに一致している必要もない。さらに、領域を分割するのではなく、領域内に任意の形状の複数の領域を、互いに重複する部分を許して定義し、これら領域のそれぞれに領域ベクトルを割当てるようにして領域ベクトルパターンを定めても良い。
【０１１８】
また、上記した実施の形態では、指紋を認証するための特徴点情報は、指紋認証装置の中に記憶されていた。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。指紋の特徴点情報を記憶した既存のデータベースがある場合、指紋認証装置と当該データベースとを接続して、指紋認証装置を使用してもよい。その場合、指紋認証装置は、データベースから特徴点情報を取得して、特徴点情報の各々のための領域ベクトルパターンを生成し、生成された領域ベクトルパターンを記憶する。指紋センサから取得された指紋の画像をデータベースに記憶されている特徴点情報と照合したい場合、指紋認証装置は、先ず領域ベクトルパターンで照合する。領域ベクトルパターンで類似するものがあったときに、指紋認証装置は、既存のデータベースから該当する特徴点の情報を取出し、特徴点の情報同士で比較を行なうようにすればよい。
【０１１９】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置４０のハードウェア構成を示す図である。
【図２】特徴点情報の幾何学的特徴を説明するための図である。
【図３】計数方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図４】計数方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図５】計数方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図６】計数方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図７】計数方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る指紋認証装置４０の概略の機能的構成を示すブロック図である。
【図９】図８に示す領域ベクトルパターン照合部１０２の詳細なブロック図である。
【図１０】図８に示すテンプレートデータベース構築部１００を実現するコンピュータプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１１】図８に示す領域ベクトルパターン照合部１０２及び特徴点照合部１１０を実現するコンピュータプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１２】ベクトル合成方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図１３】ベクトル合成方式による領域ベクトルパターンの決定方法を説明するための図である。
【図１４】第３の実施の形態に係る特徴点記憶部３５２に記憶される特徴点の概略を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１２１】
４０  指紋認証装置
４８  フラッシュＲＯＭ
５０  第１のＩ／Ｏポート
５２  指紋センサ
５４  第２のＩ／Ｏポート
５６  端末
１００  テンプレートデータベース構築部
１０２  領域ベクトルパターン照合部
１０４  ストレージ制御部
１０６  特徴点記憶部
１０８  領域ベクトルパターン記憶部
１１０  特徴点照合部
１５０  画像取得部
１５２  特徴点抽出部
１５４  領域ベクトルパターン決定部
１５６  照合部
【図１】
2009151682.tif 000004
【図２】
2009151682.tif 000005
【図３】
2009151682.tif 000006
【図４】
2009151682.tif 000007
【図５】
2009151682.tif 000008
【図６】
2009151682.tif 000009
【図７】
2009151682.tif 000010
【図８】
2009151682.tif 000011
【図９】
2009151682.tif 000012
【図１０】
2009151682.tif 000013
【図１１】
2009151682.tif 000014
【図１２】
2009151682.tif 000015
【図１３】
2009151682.tif 000016
【図１４】
2009151682.tif 000017