(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
指紋撮像センサによって連続的に撮像された複数の指紋画像に基づいて、上記指紋画像が疑似指紋であることを判別する擬似指紋判別装置であって、
上記指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出する算出部と、
上記順次算出され所定数の特徴量を格納する特徴量格納部と、
上記所定数の特微量の推移を表す評価値を求め、この評価値に基づいて上記擬似指紋を判別する擬似指紋判別部
を備え、
上記算出部は、上記指紋画像の画素値に関する特徴量として標準偏差値を算出するようになっており、
上記擬似指紋判別部は、上記評価値として、上記所定数の標準偏差値における変化の度合いを求めるようになっている
ことを特徴とする疑似指紋判別装置。
【請求項２】
指紋撮像センサによって連続的に撮像された複数の指紋画像に基づいて、上記指紋画像が疑似指紋であることを判別する擬似指紋判別装置であって、
上記指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出する算出部と、
上記順次算出され所定数の特徴量を格納する特徴量格納部と、
上記所定数の特微量の推移を表す評価値を求め、この評価値に基づいて上記擬似指紋を判別する擬似指紋判別部
を備え、
上記算出部は、上記指紋画像の画素値に関する特徴量として標準偏差値を算出する第１算出部と、上記特徴量として各画素値を二値化した値の加算値を算出する第２算出部とで成り、
上記擬似指紋判別部は、上記評価値として上記所定数の標準偏差値における変化の度合いと上記所定数の加算値における変化の度合いとを求め、少なくとも一方の評価値が閾値未満である場合に上記擬似指紋であると判別するようになっている
ことを特徴とする疑似指紋判別装置。
【請求項３】
指紋撮像センサによって連続的に撮像された複数の指紋画像に基づいて、上記指紋画像が疑似指紋であることを判別する擬似指紋判別装置であって、
上記指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出する算出部と、
上記順次算出され所定数の特徴量を格納する特徴量格納部と、
上記所定数の特微量の推移を表す評価値を求め、この評価値に基づいて上記擬似指紋を判別する擬似指紋判別部
を備え、
上記算出部で算出された生体指紋に関する上記所定数の特徴量を登録しておく画像特徴登録部を備えると共に、
上記擬似指紋判別部は、上記評価値として、上記算出部で算出された判別対象の指紋に関する上記所定数の特徴量の推移と、上記登録されている生体指紋に関する上記所定数の特徴量の推移との相関値を求めるようになっている
ことを特徴とする疑似指紋判別装置。
【請求項４】
指紋撮像センサによって撮像された指紋画像と登録指紋画像とを照合して個人の認証を行う指紋照合装置において、
請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の疑似指紋判別装置を備えて、
上記撮像された指紋画像が擬似指紋ではなく生体指紋であると上記疑似指紋判別装置によって判別された場合に、上記登録指紋画像との照合を行うことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項５】
請求項４に記載の指紋照合装置において、
上記指紋撮像センサによって撮像された指紋画像を一次的に保存するフレームメモリと、
上記保存された一つの指紋画像における一方向への画素濃度の分布を作成する第１濃度分布作成部と、
当該指紋画像における上記一方向に交差する他方向への画素濃度の分布を作成する第２濃度分布作成部と、
上記一方向への画素濃度分布と他方向への画素濃度分布とに基づいて、当該指紋画像から矩形の指紋領域を抽出し、上記疑似指紋判別装置に上記指紋画像として送出する矩形領域抽出部
を備えたことを特徴とする指紋照合装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、生体指紋による個人認証を行う際に使用される擬似指紋判別装置及びそれを用いた指紋照合装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、個人の認証には、個人固有のユーザＩＤ(識別子)やパスワードやその組合せ等を用いるのが一般的である。上記パスワードは、使用者本人しか知り得ない情報を使って本人であることを確認するものであるが、このパスワードを用いる個人認証方法は実に弱い方法である。すなわち、先ず、本人が覚え易い情報を使用するということは他人からも容易に想像や推測され易く、逆に他人から想像や推測され難い情報は使用者本人も覚え難いものである。そのために、パスワードを使用する個人認証方法は、他人に洩れる危険性を常に持っていると考えられる。
【０００３】
最近は、これらの危険性を抑えるために、定期的にパスワードを変更する処置が推奨されている。しかしながら、パスワードを変更する作業と変更されたパスワードを覚えることとは使用者本人にとってかなりの負担である。特に、近年は複数の情報機器システムを使用する場合が増え、そのために複数のユーザＩＤとパスワードとを覚える必要が増える。その場合に、各々のパスワードを確実に把握しておくのは非常に困難である。
【０００４】
そこで、このようなパスワードの弱点を克服する個人認証方法として、近年、バイオメトリックスと呼ばれる生体情報を用いた個人認証技術が脚光を浴びている。特に、その中でも指紋を使用した個人認証技術は、扱いの簡単さや装置の小型化等から他の生体情報を用いたものよりも製品化への応用が進んでいる。
【０００５】
上記指紋は、万人不同であり終生不変であるという特徴を有しており、個人認証を行うためには最適なものである。従来、指紋撮像用として光学式センサおよび静電容量方式センサが安価に販売されており、これらのセンサを使用して指紋認識システムを構築することが多い。
【０００６】
ところが、上記光学式センサを使用した指紋認識システムの場合には、シリコン等のゴム製の人工指に設けられた疑似指紋を認証してしまう。一方、静電容量方式センサを使用した指紋認識システムの場合には、上記シリコン等のゴム製の疑似指紋では認証することはない。しかしながら、生体に近い性質を有するゼラチンを使用した疑似指紋の場合には、静電容量方式センサを使用した指紋認識システムでも認証してしまう。例えば、電気情報通信学会技術報告 ISEC2000‐45“指紋照合装置は人工指を受け入れるか”では、ゼラチンを使用した疑似指紋が市販の指紋照合センサに対して殆ど受け入れられることを実験で証明し、報告している。
【０００７】
そこで、上記疑似指紋の判別技術として、種々の技術が提案されている。例えば、特開２０００‐７６４５０公報に開示された認証装置および認証方法においては、予め登録情報として「登録時に入力された指紋情報の順序」を有しており、照合時には、指紋情報の入力順序と上記登録情報の順序とを比較することによって疑似指紋の判別を行うようにしている。また、特開２０００‐２０６８４号公報に開示された指紋像入力装置や、特開平１１‐４５３３８号公報に開示された生体識別装置や、特開平１０‐３０７９０４号公報に開示された凹凸パターン読み取り装置においては、生体の情報を得るためのセンサ内外部に、指紋を撮像する基本機能の他に、生体識別装置を付随させて疑似指紋を判別するようにしている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特開２０００‐２０６８４号公報,特開平１１‐４５３３８号公報および特開平１０‐３０７９０４号公報に開示された装置においては、指紋読取装置内外部に、指紋を撮像する基本機能の他に、生体識別装置を付随させている。そのために、基本機能以外に新たな光源やこの光源の制御装置等が必要になり、装置が大型化し価格が高価になる等の問題がある。
【０００９】
また、上記特開２０００‐７６４５０公報に開示された認証装置においては、登録時における入力順序を予め登録している。したがって、照合時における入力順序が登録順序と異なる場合には、疑似指紋が正しく判別される。ところが、何度か入力順序の組合せを試してみることによって、入力順序が偶然登録情報と同じになった場合には認証されてしまう可能性があるという問題がある。
【００１０】
そこで、この発明の目的は、如何なる場合でも正しく擬似指紋を判別できる小型で安価な擬似指紋判別装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、第１の発明は、指紋撮像センサによって連続的に撮像された複数の指紋画像に基づいて,上記指紋画像が疑似指紋であることを判別する擬似指紋判別装置であって、上記指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出する算出部と、上記順次算出され所定数の特徴量を格納する特徴量格納部と、上記所定数の特微量の推移を表す評価値を求め,この評価値に基づいて上記擬似指紋を判別する擬似指紋判別部を備え、上記算出部は,上記指紋画像の画素値に関する特徴量として標準偏差値を算出するようになっており、上記擬似指紋判別部は,上記評価値として,上記所定数の標準偏差値における変化の度合いを求めるようになっていることを特徴としている。
【００１２】
生体指紋は導体であり微量な電荷容量を有しており、指を指紋センサ上に置いた場合に上記電荷容量から電荷を放出する。また、指を指紋センサ上に置いた場合の押し圧は時間と供に徐々に大きくなる。したがって、得られる指紋画像の画素値やそのバラツキは時間と共に推移して行くことになる。これに対して、ゼラチンを成分とした疑似指紋の場合には上記推移量は小さい。上記構成によれば、順次撮像される複数の指紋画像の画素値に関する特徴量が算出され、所定数の特徴量の推移を表す評価値に基づいて上記擬似指紋が判別される。したがって、上記生体指紋と擬似指紋とでは大きく異なる上記評価値に基づいて、上記擬似指紋が生体指紋と区別されて正しく判別される。
【００１３】
すなわち、生体指紋の場合には上記所定数の指紋画像に関する画素値の標準偏差値が時間と供に上昇して行くことを利用して、上記擬似指紋が生体指紋と区別されて正しく判別される。
【００１４】
また、第２の発明は、指紋撮像センサによって連続的に撮像された複数の指紋画像に基づいて,上記指紋画像が疑似指紋であることを判別する疑似指紋判別装置であって、上記指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出する算出部と、上記順次算出され所定数の特徴量を格納する特徴量格納部と、上記所定数の特微量の推移を表す評価値を求め,この評価値に基づいて上記擬似指紋を判別する擬似指紋判別部を備え、上記算出部は,上記指紋画像の画素値に関する特徴量として標準偏差値を算出する第１算出部と,上記特徴量として各画素値を二値化した値の加算値を算出する第２算出部とで成り、上記擬似指紋判別部は,上記評価値として上記所定数の標準偏差値における変化の度合いと上記所定数の加算値における変化の度合いとを求め,少なくとも一方の評価値が閾値未満である場合に上記擬似指紋であると判別するようになっていることを特徴としている。
【００１５】
上記構成によれば、上記所定数の指紋画像に関する画素値の標準偏差値と、上記画素値を二値化した値の加算値とに基づいて、上記擬似指紋が生体指紋と更に精度良く区別されて正しく判別される。
【００１６】
また、第３の発明は、指紋撮像センサによって連続的に撮像された複数の指紋画像に基づいて,上記指紋画像が疑似指紋であることを判別する疑似指紋判別装置であって、上記指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出する算出部と、上記順次算出され所定数の特徴量を格納する特徴量格納部と、上記所定数の特微量の推移を表す評価値を求め,この評価値に基づいて上記擬似指紋を判別する擬似指紋判別部を備え、上記算出部で算出された生体指紋に関する上記所定数の特徴量を登録しておく画像特徴登録部を備えると共に、上記擬似指紋判別部は,上記評価値として,上記算出部で算出された判別対象の指紋に関する上記所定数の特徴量の推移と,上記登録されている生体指紋に関する上記所定数の特徴量の推移との相関値を求めるようになっていることを特徴としている。
【００１７】
上記構成によれば、予め画像特徴登録部に登録されている生体指紋の上記特徴量の推移と判別対象の指紋に関する上記特徴量の推移との相関値に基づいて、上記擬似指紋が生体指紋と更に精度良く区別されて正しく判別される。
【００１８】
また、第４の発明は、指紋撮像センサによって撮像された指紋画像と登録指紋画像とを照合して個人の認証を行う指紋照合装置において、上記第１の発明乃至第３の発明の何れか一つの疑似指紋判別装置を備えて、上記撮像された指紋画像が擬似指紋ではなく生体指紋であると上記疑似指紋判別装置によって判別された場合に、上記登録指紋画像との照合を行うことを特徴としている。
【００１９】
上記構成によれば、予め疑似指紋判別装置によって生体指紋であると判別された指紋画像のみに基づいて、登録指紋画像との照合が行われる。したがって、擬似指紋によって個人を認証してしまうことが防止される。
【００２０】
また、１実施例では、上記第４の発明の指紋照合装置において、上記指紋撮像センサによって撮像された指紋画像を一次的に保存するフレームメモリと、上記保存された一つの指紋画像における一方向への画素濃度の分布を作成する第１濃度分布作成部と、当該指紋画像における上記一方向に交差する他方向への画素濃度の分布を作成する第２濃度分布作成部と、上記一方向への画素濃度分布と他方向への画素濃度分布とに基づいて,当該指紋画像から矩形の指紋領域を抽出し,上記疑似指紋判別装置に上記指紋画像として送出する矩形領域抽出部を備えたことを特徴としている。
【００２１】
上記構成によれば、上記疑似指紋判別装置へは、上記指紋画像のうち背景領域が除去された矩形の指紋領域のみが送出される。したがって、上記疑似指紋判別装置では、上記算出部での各指紋画像の画素値に関する特徴量の算出処理が迅速に行われる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。本実施の形態は、指紋センサによって撮像された画像を連続撮像することによって、撮像される画像の変化度合を抽出し、その変化度合に基づいて生体指紋と疑似指紋とを判別するものである。
【００２３】
図１は、本実施の形態の擬似指紋判別装置を搭載した指紋照合装置におけるブロック図である。指紋センサ１は静電容量型センサであり、指の表面上の指紋を撮像することができる。この静電容量型センサでは、シリコン等のゴム製の疑似指紋の場合には、その原理から表面に電荷が生じないために指紋画像は生成されない。そのために、上記ゴム製の擬似指紋を排除できるのである。但し、指紋センサ１として、光学式等のセンサを用いても、個々の人の指の置き方には特徴があるために、画像の変化度合を抽出することによって上記擬似指紋を判別することができる。
【００２４】
ところで、上記静電容量型センサ１は、図２に示すように、シリコンウエハ１１上に複数のコンデンサ１２を配列し、配列されたコンデンサ１２にはアンプ１３が接続された基本構造を有している。生体指紋は導体であって微量な電荷容量を持っている。したがって、指紋１４を静電容量型センサ１上に置いた場合は、指紋１４の表面には凹凸があるために、凸部分(隆線部分)ではコンデンサ１２の容量(＝Ｃr)が大きくなる一方、凹部分ではコンデンサ１２の容量(Ｃb)が小さくなる。静電容量型センサ１では、これを利用して、アンプ１３からの出力に基づいて、指紋の凹凸を画像として捉えて撮像するのである。
【００２５】
図３および図４は、ゼラチンを成分とした疑似指紋と生体指紋とに関して、１フレーム分の画像における画素値の標準偏差の読み込み毎の推移と上記画素値を二値化した際における明画素数の推移とを示す。生体指紋の場合には、静電容量型センサ１で指紋画像の連続取込を行った場合には、電荷蓄積効果によって時間の経過(フレームの経過)と共に画像が鮮明になる。ところが、ゼラチンを成分とした疑似指紋の場合には、時間の経過に関わらず画像の変化が少ない。本実施の形態においては、この画像の経時変化度合を利用することによって疑似指紋を判別するのである。
【００２６】
こうして、上記静電容量型センサ１によって撮像された指紋画像の画像データ(以下、単に指紋画像という)は、入力指紋制御部２に格納されると共に、擬似指紋判別処理部３に転送される。尚、擬似指紋判別処理部３の具体的な構成は図５に示す。また、入力指紋制御部２は、静電容量型センサ１を制御して指紋画像の連続取込みを行う。
【００２７】
上記擬似指紋判別処理部３は、入力された指紋画像に基づいて撮像された指紋は生体指紋であるか擬似指紋であるかを判別する。そして、生体指紋であると判別するとその旨を入力指紋制御部２に通知する。一方、擬似指紋であると判別するとその旨を結果通知処理部１０に通知する。入力指紋制御部２は、擬似指紋判別処理部３から生体指紋であるとの通知を受けると、格納している指紋画像を前処理部４に送出する。そうすると、前処理部４は、指紋画像の品位を向上するための処理を行う。そして、処理後の指紋画像から、特徴抽出処理部５によって指紋の特徴情報が抽出される。尚、上記特徴情報とは、一般的にはマニューシャと呼ばれる特徴点情報である。
【００２８】
上記特徴抽出処理部５で抽出された特徴情報は、認識制御部６に送出される。認識制御部６は、登録処理部７を制御して指紋登録処理を行わせる一方、照合処理部８を制御して指紋照合処理を行わせる。指紋登録処理である場合には、認識制御部６は、特徴抽出処理部５からの特徴情報を登録処理部７に送出して、登録メモリ９に格納させる。これに対して、指紋照合処理である場合には、認識制御部６は、特徴抽出処理部５からの特徴情報を照合処理部８に送出する。そうすると、登録メモリ９に格納されている特徴情報が照合処理部８に送出されて、照合処理部８で両特徴情報の照合処理が行われる。そして、照合結果が結果通知処理部１０に送出されて、結果通知処理部１０によってディスプレイ等に照合結果が表示されるのである。さらに、結果通知処理部１０は、擬似指紋判別処理部３から擬似指紋であるとの通知を受けると、ディスプレイ等に擬似指紋である旨の判別結果を表示するのである。
【００２９】
次に、図５に従って、上記擬似指紋判別処理部３による生体指紋か擬似指紋かの判別動作について具体的に説明する。ここで、図５に示す擬似指紋判別処理部３は、図３に示す画素値の標準偏差の推移結果に基づく構成を有している。入力指紋制御部２からの指紋画像は標準偏差算出部２１に入力され、指紋画像の標準偏差Ｓが下記の式(１)に従って算出される。
0003801454.tif 000002
ここで、ｆ(i,j)：画素値  ０≦ｉ＜ｎ  ０≦ｊ＜ｍ
ｎ：指紋画像の横画素数
ｍ：指紋画像の縦画素数
【００３０】
そして、上記式(１)によって算出された各指紋画像毎の標準偏差値は、標準偏差値メモリ２２に格納される。こうして、標準偏差値メモリ２２には、標準偏差算出部２１から順次送出されてくる第１フレームから第Ｎフレーム(図３の場合は第２６フレーム)までの指紋画像の標準偏差値が格納される。そして、標準偏差変化度合判定部２３によって、この格納されたＮ個の標準偏差値を用いて、式(２)に従って、生体指紋であるか擬似指紋であるかの判別が評価値Ｖ(e,s)に基づいて行われる。尚、Ｓ(e)はＮ個の標準偏差値の最大値であり、Ｓ(s)はＮ個の標準偏差値の最小値である。
Ｖ(e,s)＝Ｓ(e)−Ｓ(s)  ｅ≠ｓ
If  Ｖ(e,s)≧Ｔh    Result  １        …(２)
Else                Result  ０
【００３１】
すなわち、上記標準偏差変化度合判定部２３は、評価値Ｖ(e,s)が閾値Ｔh以上であれば生体指紋であると判別して、結果「１」を入力指紋制御部２に返す。これに対して、評価値Ｖ(e,s)が閾値Ｔh未満であれば擬似指紋であると判別して、結果「０」を結果通知処理部１０に送出するのである。
【００３２】
また、図６〜図８は、図５とは異なる擬似指紋判別処理部３の具体的構成を示す。図６に示す擬似指紋判別処理部３は、図４に示す画素値を二値化した際における明画素数の推移結果に基づく構成を有している。入力指紋制御部２からの指紋画像は二値化加算部２５に入力され、指紋画像における各画素値が二値化されて加算される。こうして、二値化値が「１」である明画素の総数が算出されるのである。尚、その場合の二値化は、判別分析法による二値化処理（1980 信学論(D)Vol.J63‐D,No.42,pp349-356“判別分析および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定手法”）等によって行う。
【００３３】
上記算出された各指紋画像毎の二値化値の加算値は、加算値メモリ２６に格納される。こうして、加算値メモリ２６には、上記二値化加算部２５から順次送出されてくるＮフレーム分の指紋画像の上記加算値が格納される。そして、加算値変化度合判定部２７によって、この格納されたＮ個の加算値を用いて、式(３)に従って、生体指紋であるか擬似指紋であるかの判別が評価値Ｘ(e,s)に基づいて行われる。尚、Ｂ(e)はＮ個の加算値の最大値であり、Ｂ(s)はＮ個の加算値の最小値である。
Ｘ(e,s)＝Ｂ(e)−Ｂ(s)  ｅ≠ｓ
If  Ｘ(e,s)≧Ｔb    Result  １        …(３)
Else                Result  ０
【００３４】
すなわち、上記加算値変化度合判定部２７は、評価値Ｘ(e,s)が閾値Ｔb以上であれば生体指紋であると判別して、結果「１」を入力指紋制御部２に返す。これに対して、評価値Ｘ(e,s)が閾値Ｔb未満であれば擬似指紋であると判別して、結果「０」を結果通知処理部１０に送出するのである。
【００３５】
また、図７に示す擬似指紋判別処理部３は、図５に示す画素値の標準偏差の推移結果に基づく構成と、図６に示す明画素数の推移結果に基づく構成とを併設した構成を有している。入力指紋制御部２からの指紋画像は標準偏差算出部３１と二値化加算部３３とに入力され、標準偏差算出部３１によって指紋画像の標準偏差Ｓが上記式(１)に従って算出される一方、二値化加算部３３によって指紋画像における各画素値が二値化されて加算される。
【００３６】
そして、上記標準偏差算出部３１から順次送出されてくるＮフレーム分の指紋画像の標準偏差値が、標準偏差値メモリ３２に格納される。また、二値化加算部３３から順次送出されてくるＮフレーム分の指紋画像の上記加算値が、加算値メモリ３４に格納される。そうすると、変化度合総合判定部３５は、この格納されたＮ個の標準偏差値とＮ個の加算値とを用いて、式(４)に従って、生体指紋であるか擬似指紋であるかの判別を評価値Ｖ(e,s)と評価値Ｘ(e,s)に基づいて行う。尚、Ｓ(e),Ｂ(e)はＮ個の標準偏差値および加算値の最大値である。また、Ｓ(s),Ｂ(s)はＮ個の標準偏差値および加算値の最小値である。
Ｖ(e,s)＝Ｓ(e)−Ｓ(s)  ｅ≠ｓ
Ｘ(e,s)＝Ｂ(e)−Ｂ(s)
If      Ｖ(e,s)≧Ｔh                      …(４)
and Ｘ(e,s)≧Ｔb    Result  １
Else                      Result  ０
【００３７】
すなわち、上記変化度合総合判定部３５は、評価値Ｖ(e,s)が閾値Ｔh以上であり、且つ、評価値Ｘ(e,s)が閾値Ｔb以上であれば、生体指紋であると判別して結果「１」を入力指紋制御部２に返す。これに対して、評価値Ｖ(e,s)が閾値Ｔh未満であるか、または、評価値Ｘ(e,s)が閾値Ｔb未満であれば、擬似指紋であると判別して結果「０」を結果通知処理部１０に送出するのである。
【００３８】
また、図８に示す擬似指紋判別処理部３は、図５に示す画素値の標準偏差の推移結果に基づく構成と、図６に示す明画素数の推移結果に基づく構成とを併設した構成を有している。そして、生体指紋であるか擬似指紋であるかの判別に際しては、登録者の指紋画像(つまり生体指紋の指紋画像)から求められた標準偏差の推移との相関および明画素数の推移との相関に基づいて判別するのである。
【００３９】
図８における標準偏差算出部４１,標準偏差値メモリ４２,二値化加算部４３および加算値メモリ４４は、図７における標準偏差算出部３１,標準偏差値メモリ３２,二値化加算部３３および加算値メモリ３４と同様である。そして、入力指紋制御部２(図１参照)は、登録時において、標準偏差値メモリ４２および加算値メモリ４４に格納されている登録者のＮフレーム分の標準偏差値および二値化値の加算値を読み出して、登録メモリ９に上記特徴情報と共に格納させるようになっている。尚、登録メモリ９には、標準偏差値の格納領域と二値化値の加算値の格納領域とを設けておく。
【００４０】
照合処理時においては、上記指紋センサ１で撮像された入力者の指紋画像が入力指紋制御部２から標準偏差算出部４１および二値化加算部４３に渡され、得られたＮ個の標準偏差値および二値化値の加算値が標準偏差値メモリ４２および加算値メモリ４４に格納される。そうすると、変化度合相関処理部４５は、上記格納されている入力者のＮ個の標準偏差値及び二値化値の加算値と、登録メモリ９に格納されている登録者のＮ個の標準偏差値及び二値化値の加算値とを用いて、式(５)に従って、生体指紋であるか擬似指紋であるかの判別を評価値Ｐ(i,k)に基づいて行う。尚、Ｂi(s),Ｖi(s)は、登録者ｉの第ｓフレームにおける二値化値の加算値と標準偏差値である。また、Ｂk(s),Ｖk(s)は、入力者の第ｓフレームにおける二値化値の加算値と標準偏差値である。
0003801454.tif 000003
Ｐ(i,k)＝α・Ｐb＋β・Ｐv              …(５)
但し、α,β：定数  α＋β≦１
If  Ｐ(i,k)≦Ｔp    Result  １
Else                Result  ０
【００４１】
すなわち、上記Ｐbは登録者と入力者との上記加算値の残差二乗和であり、Ｐvは登録者と入力者との標準偏差値の残差二乗和である。この残差二乗和は小さい程よく相関がとれていると見なすことができる。そこで、変化度合相関処理部４５は、評価値Ｐ(i,k)が閾値Ｔp以下であれば登録指紋(生体指紋)であると判別して、結果「１」を入力指紋制御部２に返す。これに対して、評価値Ｐ(i,k)が閾値Ｔp未満であれば擬似指紋であると判別して、結果「０」を結果通知処理部１０に送出するのである。
【００４２】
ところで、上記入力指紋制御部２は、上記静電容量型センサ１で撮像された指紋画像から指紋領域でなる矩形の部分指紋画像を抽出し、この抽出された部分指紋画像を擬似指紋判別処理部３に送出するようになっている。図９は、入力指紋制御部２内に設けられて上記部分指紋画像を抽出する部分指紋画像抽出部５１のブロック図である。以下、部分指紋画像抽出部５１による部分指紋画像の抽出処理動作について説明する。
【００４３】
上記入力指紋制御部２に入力された１フレーム分の指紋画像は、部分指紋画像抽出部５１内のフレームメモリ５２に一次的に保存される。そして、縦方向濃度分布作成部５３によって、フレームメモリ５２に保存された指紋画像の縦方向濃度分布が作成される。また、横方向濃度分布作成部５４によって、横方向濃度分布が作成される。
【００４４】
ここで、上記濃度分布とは、縦方向への投影濃度Ｙhist(i)の分布と横方向への投影濃度Ｘhist(j)の分布とであり、式(６)によって算出される。
0003801454.tif 000004
ここで、ｆ(i,j)：画素値  ０≦ｉ＜ｎ  ０≦ｊ＜ｍ
ｎ：指紋画像の横画素数
ｍ：指紋画像の縦画素数
【００４５】
こうして、上記濃度分布Ｙhist(i),Ｘhist(j)が算出されると、矩形領域抽出部５５によって、縦方向濃度分布Ｙhist(i)と横方向濃度分布Ｘhist(j)とに基づいて部分指紋画像が抽出される。
【００４６】
すなわち、先ず、式(７)に従って、隣接する縦方向濃度値Ｙhist(i)の差が閾値Ｔiよりも大きい縦方向への画素列と、隣接する横方向濃度Ｘhist(j)の差が閾値Ｔjよりも大きい横方向への画素列とを求める。
ｉ: ０→ｎ/２
If  ｜Ｙhist(i)−Ｙhist(i+1)｜＞Ｔi    Ｓi＝ｉ
Else                                   Ｓi＝０
ｉ: (ｎ−１)→ｎ/２
If  ｜Ｙhist(i)−Ｙhist(i-1)｜＞Ｔi    Ｅi＝ｉ
Else                                   Ｅi＝ｎ−１
ｊ: ０→ｍ/２                                         …（７）
If  ｜Ｘhist(j)−Ｘhist(j+1)｜＞Ｔj    Ｓj＝ｊ
Else                                   Ｓj＝０
ｊ: (ｍ−１)→ｍ/２
If  ｜Ｘhist(j)−Ｘhist(j-1)｜＞Ｔj    Ｅj＝ｊ
Else                                   Ｅj＝ｍ−１
【００４７】
そして、ｉ＝０〜ｎ/２に関して、上記隣接する縦方向濃度値Ｙhist(i)の差が閾値Ｔiよりも大きい画素列の番号ｉ(つまり、Ｓi≠０であるＳi)の最小値Ｓ(I)を求める。また、ｉ＝ｎ/２〜(ｎ−１)に関して、隣接する縦方向濃度値Ｙhist（i)の差が閾値Ｔiよりも大きい画素列の番号ｉ(つまり、Ｅi≠(ｎ−１)であるＥi)の最大値Ｅ(I)を求める。また、ｊ＝０〜ｍ/２に関して、隣接する横方向濃度値Ｘhist(j)の差が閾値Ｔjよりも大きい画素列の番号ｊ(つまり、Ｓj≠０であるＳj)の最小値Ｓ(J)を求める。また、ｊ＝ｍ/２〜(ｍ−１)に関して、隣接する横方向濃度値Ｘhist(j)の差が閾値Ｔjよりも大きい画素列の番号ｊ(つまりＥj≠(ｍ−１)であるＥj)の最大値Ｅ(J)を求める。そして、上記入力指紋画像におけるＳ(I)≦ｉ≦Ｅ(I),Ｓ(J)≦ｊ≦Ｅ(J)に在る矩形領域を、上記部分指紋画像として抽出するのである。
【００４８】
このように、上記入力指紋制御部２は、上記部分指紋画像抽出部５１を有しており、静電容量型センサ１で撮像された指紋画像から矩形の部分指紋画像を抽出て擬似指紋判別処理部３に送出するようにしている。したがって、図５,図７に示す構成の擬似指紋判別処理部３によって標準偏差Ｓを算出する場合の対象指紋画像、および、図６,図７に示す構成の擬似指紋判別処理部３によって二値化して加算する場合の対象指紋画像が、周囲の背景領域が除去された指紋領域のみの画像に限定される。したがって、上記標準偏差算出処理や二値化/加算処理を迅速に行うことができるのである。
【００４９】
以上のごとく、本実施の形態においては、擬似指紋判別処理部３を設け、静電容量型センサ１で撮像されて順次送出されてくる所定フレーム数分の指紋画像に基づいて、標準偏差算出部２１によって各フレーム毎に各画素値の標準偏差を算出して、標準偏差メモリ２２に格納する。そして、標準偏差変化度合判定部２３によって、各フレームの標準偏差値における最大値と最小値との差を求め、その値が閾値以上であれば生体指紋であると判別する。また、閾値未満であれば擬似指紋であると判別するようにしている。したがって、上記閾値を、標準偏差の推移量が少ないゼラチンを成分とした疑似指紋の場合における標準偏差値の最大値と最小値との差よりも高く設定しておけば、ゼラチンの疑似指紋であっても的確に判別することができる。
【００５０】
すなわち、本実施の形態によれば、上記静電容量型センサ１で撮像された指紋画像に対する画像処理だけで擬似指紋を判別することができ、指紋照合装置としての基本機能以外に新たな光源やこの光源の制御装置等を搭載する必要が無い。したがって、装置が大型化し価格が高価になる等の問題は生じないのである。
【００５１】
また、上記ゼラチンの疑似指紋と生体指紋とについて、各画素値を二値化して加算した値の入力画像に関する推移量を比較すると生体指紋の方が大きい。したがって、擬似指紋判別処理部３を図６のように構成し、二値化加算部２５によって各画素値を二値化して加算した値を加算値メモリ２６に格納する。そして、加算値変化度合判定部２７によって、各フレームの上記加算値における最大値と最小値との差を求め、その値が閾値未満であれば擬似指紋であると判別しても、ゼラチンの疑似指紋を的確に判別することができる。
【００５２】
あるいは、上記擬似指紋判別処理部３を図７のように構成し、変化度合総合判定部３５によって、各フレームの標準偏差値における最大値と最小値との差が閾値未満であるか、あるいは、各フレームの上記加算値における最大値と最小値との差が閾値未満であれば、擬似指紋であると判別することもできる。
【００５３】
あるいは、上記擬似指紋判別処理部３を図８のように構成し、登録時には、標準偏差算出部４１で算出されて標準偏差メモリ４２に格納されている標準偏差、および、二値化加算部４３で算出されて加算値メモリ４４に格納されている二値化値の加算値を、図１における登録メモリ９に、登録者の指紋の特徴情報と共に登録しておく。そして、照合時には、変化度合相関処理部４５によって、入力者と登録者との上記加算値の残差二乗和および標準偏差値の残差二乗和とに基づく評価値が閾値未満であれば、擬似指紋であると判別することもできる。
【００５４】
また、本実施の形態における入力指紋制御部２は、部分指紋画像抽出部５１を有して、上記静電容量型センサ１で撮像された指紋画像から指紋領域でなる矩形の部分指紋画像を抽出して、擬似指紋判別処理部３に送出するようにしている。したがって、以後、擬似指紋判別処理部３で行われる上記標準偏差算出処理や二値化/加算処理を迅速に行うことができる。
【００５５】
尚、上記実施の形態においては、上記指紋センサ１を静電容量型センサで構成している。しかしながら、光学式センサの場合にも、人の指の圧力が徐々に強くなっていく等の特徴があるために、指紋画像が時間と共に変化していく。そのために、指紋センサ１として光学式センサを用いた場合でも、同様にして擬似指紋を判別することができる。但し、静電容量型センサを用いた場合には、シリコン等のゴム製の疑似指紋の場合には指紋画像が生成されない。そのために、予めシリコン等のゴム製の疑似指紋を排除でき、その分だけ判別精度が向上するので望ましい。
【００５６】
また、上記実施の形態においては、各フレームの上記標準偏差値における最大値と最小値との差、あるいは、各フレームの上記二値化値の加算値における最大値と最小値との差に基づいて、擬似指紋の判別を行うようにしている。しかしながら、必ずしもその必要は無く、第１フレームと第Ｎフレームとの上記標準偏差値の差あるいは上記加算値の差に基づいて判別してもよい。要は、上記標準偏差値あるいは上記加算値の推移に基づいて判別すればよいのである。
【００５７】
また、図８に示す擬似指紋判別処理部３では、上記標準偏差値メモリ４２および加算値メモリ４４に格納されている登録者のＮフレーム分の標準偏差値および二値化値の加算値を、上記特徴情報格納用の登録メモリ９に格納するようにしている。しかしながら、この発明はこれに限定されるのもではなく、上記登録者の標準偏差値および二値化値の加算値を格納する専用の画像特徴登録メモリを設けても差し支えない。
【００５８】
また、図８に示す擬似指紋判別処理部３においては、上記標準偏差算出部４１で算出された標準偏差と二値化加算部４３で算出された二値化値の加算値とに基づいて、擬似指紋の判別を行っている。しかしながら、この発明においては、上記標準偏差と加算値との何れか一方に基づいて、擬似指紋の判別を行うように構成しても差し支えない。
【００５９】
【発明の効果】
以上より明らかなように、第１の発明の擬似指紋判別装置は、指紋撮像センサから順次送出されてくる各指紋画像の画素値に関する特徴量を算出部で算出し、擬似指紋判別部によって、所定数の上記特微量の推移を表す評価値に基づいて上記擬似指紋を判別するので、上記生体指紋と擬似指紋とでは大きく異なる指紋画像の画素値に関する特徴量の推移に基づいて、上記擬似指紋を生体指紋と区別して正しく判別することができる。
【００６０】
さらに、上記算出部を、上記特徴量として標準偏差値を算出するように成し、上記擬似指紋判別部を、上記所定数の標準偏差値における変化の度合いを上記評価値として求めるように成したので、生体指紋の場合には上記所定数の指紋画像に関する画素値の標準偏差値が時間と供に上昇するという特徴を利用して、上記擬似指紋を生体指紋と区別して正しく判別することができる。
【００６１】
また、第２の発明の疑似指紋判別装置は、上記算出部を、上記特徴量として標準偏差値を算出する第１算出部と、上記特徴量として各画素値を二値化した値の加算値を算出する第２算出部とで成し、上記擬似指紋判別部を、上記所定数の標準偏差値における変化の度合いと上記所定数の加算値における変化の度合いとを上記評価値として求め、少なくとも一方の評価値が閾値未満である場合に上記擬似指紋であると判別するように成したので、上記所定数の指紋画像に関する画素値の標準偏差値と、上記画素値を二値化した値の加算値とに基づいて、上記擬似指紋を生体指紋と更に精度良く区別して正しく判別することができる。
【００６２】
また、第３の発明の疑似指紋判別装置は、上記算出部で算出された生体指紋に関する特徴量を画像特徴登録部に登録しておき、上記擬似指紋判別部を、判別対象の指紋に関する上記特徴量の推移と上記登録されている生体指紋に関する上記特徴量の推移との相関値を上記評価値として求めるように成したので、予め画像特徴登録部に登録されている生体指紋の上記特徴量の推移との相関値に基づいて、上記擬似指紋を生体指紋と更に精度良く区別して正しく判別することができる。
【００６３】
また、第４の発明の指紋照合装置は、上記第１の発明乃至第３の発明の何れか一つの疑似指紋判別装置を備えて、上記疑似指紋判別装置による判別結果が生体指紋である場合に、登録指紋画像との照合を行うので、擬似指紋によって個人を認証してしまうことを防止できる。
【００６４】
その場合、上記疑似指紋判別装置は撮像された指紋画像のみを使用するだけであるから、指紋照合装置としての基本機能をそのまま利用することができ、特別な光源やその制御装置等の特別な生体識別装置を必要とはしない。したがって、装置が大型化し価格が高価になる等の問題は生じない。
【００６５】
また、１実施例の指紋照合装置は、上記指紋撮像センサによって撮像されてフレームメモリに一次的に保存された一つの指紋画像における一方向への画素濃度の分布を第１濃度分布作成部で作成し、他方向への画素濃度の分布を第２濃度分布作成部で作成し、矩形領域抽出部によって上記両方向への画素濃度分布に基づいて矩形の指紋領域を抽出して上記疑似指紋判別装置に上記指紋画像として送出するので、上記疑似指紋判別装置では、上記算出部での各指紋画像の画素値に関する特徴量の算出処理を、背景領域が除去された上記指紋領域に基づいて迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の擬似指紋判別装置を搭載した指紋照合装置のブロック図である。
【図２】  図１における静電容量型センサの基本構造図である。
【図３】  ゼラチンを成分とした疑似指紋と生体指紋とにおける画素値の標準偏差の推移を示す図である。
【図４】  ゼラチンを成分とした疑似指紋と生体指紋とにおける明画素数の推移を示す図である。
【図５】  図１における擬似指紋判別処理部の具体的なブロック図である。
【図６】  図５とは異なる具体的なブロック図である。
【図７】  図５および図６とは異なる具体的なブロック図である。
【図８】  図５〜図７とは異なる具体的なブロック図である。
【図９】  図１における入力指紋制御部に設けられる部分指紋画像抽出部のブロック図である。
【符号の説明】
１…指紋センサ(静電容量型センサ)、
２…入力指紋制御部、
３…擬似指紋判別処理部、
４…前処理部、
５…特徴抽出処理部、
６…認識制御部、
７…登録処理部、
８…照合処理部、
９…登録メモリ、
１０…結果通知処理部、
２１,３１,４１…標準偏差算出部、
２２,３２,４２…標準偏差値メモリ、
２３…標準偏差変化度合判定部、
２５,３３,４３…二値化加算部、
２６,３４,４４…加算値メモリ、
２７…加算値変化度合判定部、
３５…変化度合総合判定部、
４５…変化度合相関処理部、
５１…部分指紋画像抽出部、
５２…フレームメモリ、
５３…縦方向濃度分布作成部、
５４…横方向濃度分布作成部、
５５…矩形領域抽出部。
【図１】
0003801454.tif 000005
【図２】
0003801454.tif 000006
【図３】
0003801454.tif 000007
【図４】
0003801454.tif 000008
【図５】
0003801454.tif 000009
【図６】
0003801454.tif 000010
【図７】
0003801454.tif 000011
【図８】
0003801454.tif 000012
【図９】
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