(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの指紋データの対応する所定の注目点を中心とした、指紋模様を構成する隆線が分岐する点や終端する点からなる特徴点が存在しない領域の面積を前記２つの指紋データの各々から芯線安定度として抽出し、前記２つの芯線安定度から前記２つの芯線安定度の類似度を照合スコアとして算出して前記２つの指紋データの照合に用いることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項２】
請求項１記載の指紋照合方法において、
複数の前記注目点の各々について前記照合スコアを算出し、前記照合スコアの合計値を前記２つの指紋データの照合に用いることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の指紋照合方法において、
前記照合スコアは、前記２つの芯線安定度の大きな方を使用せずに小さな方を使用して算出することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の指紋照合方法において、
前記芯線安定度を、前記特徴点が存在しない領域に内接する円の半径の距離により表すことを特徴とする指紋照合方法。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の指紋照合方法において、
注目点を、芯線上の点のみに限定することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の指紋照合方法において、
前記芯線安定度による照合スコアを、指数関数を用いて芯線安定度より算出することを特徴とする指紋照合方法。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の指紋照合方法において、
芯線安定度による照合スコアと特徴点照合結果の照合スコアを融合し、照合に用いることを特徴とする指紋照合方法。
【請求項８】
指紋画像が入力される指紋画像入力手段と、
前記指紋画像入力手段に入力された指紋画像について、指紋の照合に用いられる、２つの指紋データの対応する所定の注目点を中心とした、指紋模様を構成する隆線が分岐する点や終端する点からなる特徴点が存在しない領域の面積を前記２つの指紋データの各々から芯線安定度として抽出し、前記２つの芯線安定度から前記２つの芯線安定度の類似度を照合スコアとして算出して照合に用いる芯線安定度照合手段を有することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項９】
請求項８記載の指紋照合装置において、
前記芯線安定度照合手段は、複数の前記注目点の各々について前記照合スコアを算出し、前記照合スコアの合計値を前記２つの指紋データの照合に用いることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１０】
請求項８または請求項９記載の指紋照合装置において、
前記芯線安定度照合手段は、前記照合スコアを、前記２つの芯線安定度の大きな方を使用せずに小さな方を使用して算出することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１１】
請求項８ないし請求項１０のいずれかに記載の指紋照合装置において、
前記芯線安定度照合手段は、芯線安定度を、前記特徴点が存在しない領域に内接する円の半径の距離により表すことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１２】
請求項８ないし請求項１１のいずれかに記載の指紋照合方法において、
前記芯線安定度照合手段は、注目点を芯線上の点のみに限定することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１３】
請求項８ないし請求項１２のいずれかに記載の指紋照合装置において、
前記芯線安定度照合手段は、前記芯線安定度による照合スコアを、指数関数を用いて芯線安定度より算出することを特徴とする指紋照合装置。
【請求項１４】
請求項８ないし請求項１３のいずれかに記載の指紋照合装置において、
前記芯線安定度照合手段は、芯線安定度による照合スコアと特徴点照合結果の照合スコアを融合し、照合に用いる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】
本発明は指紋照合方法および装置に関し、特に、指紋隆線の端点や分岐点などの特徴点の少ない指紋についても高い精度で照合することのできる指紋照合方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、指紋照合においては、特許公報第２６５９０４６号に開示されているように、指紋隆線の端点や分岐点（この両方を合わせて指紋の特徴点と呼ぶ）を用いた特徴点照合が広く用いられている。
【０００３】
しかし、上記の従来技術には、次のような問題点があった。
【０００４】
特徴点のみを特徴量として用いて特徴点照合が行われているため、特徴点が充分に存在する場合には高い照合精度を保証できるが、断片的な遺留指紋のように充分な数の特徴点がない場合には高い精度で照合することができないことである。
【０００５】
特徴点が少ない場合の問題を解決するために、特許公報第００２７３０１７９号に記載されているように、非特徴点を抽出し、特徴点と非特徴点とを合わせて照合に用いる案が提案されている。この案では、ある一定面積の小領域に特徴点が存在しないとき、その小領域の中心座標とその領域内の隆線方向が非特徴点として登録されるが、特徴点が存在しない領域の広さについて芯線の安定度合いを用いるものではない。
【０００６】
また、上記公報の案では、非特徴点も特徴点も１つの照合点として照会側指紋と登録側指紋の間で対になる可能性が検証されるだけなので、その有効性には限界がある。例えば、片方の指紋には特徴点が存在し、もう片方の指紋の対応位置が非特徴点のときには、照合スコアの減算（ペナルティ付与）には有効である。しかし、照会側指紋と登録側指紋のいずれについても、非特徴点のときはスコア加算処理することになるが、そのスコアによる非対指紋の分離度合いは大きくない。この理由は、多くの非対指紋で多くの非特徴点が抽出されるため、対指紋と非対指紋の分離が困難になるためである。この具体例を、図を用いて説明する。
【０００７】
図７は、照会側指紋であり、図７（Ａ）は遺留指紋、図７（Ｂ）は対指紋の濃淡画像例である。図８（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは図７（Ａ），（Ｂ）の芯線データである。
【０００８】
図８中、芯線信頼度が低い領域は矩形に網掛けされている。
【０００９】
図９（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは、図８（Ａ），（Ｂ）の芯線データに対して、特許公報第００２７３０１７９号に記載されている方法で抽出した照会側の非特徴点Ｎ１Ｓ，Ｎ２Ｓ，…，Ｎ７Ｓと対指紋の非特徴点Ｎ１Ｆ，Ｎ２Ｆ，…，Ｎ７Ｆを表している。この対指紋に対する照合では、ここに表示された７個の非特徴点は全て合致するので７ポイントのスコアを付与するものとする。
【００１０】
図１０（Ａ），（Ｂ）に示す例では、登録側の指紋が非対指紋の場合の非特徴点と特徴点とを示す図であり、６個の非特徴点Ｎ１Ｆ，Ｎ２Ｆ，Ｎ３Ｆ，Ｎ５Ｆ，Ｎ６Ｆ，Ｎ７Ｆと１個の特徴点Ｍ４Ｆが抽出されている。この非対指紋に対する照合では、６個の非特徴点は合致するので６ポイントのスコアを付与し、照会側の非特徴点Ｎ４Ｓは合致しないので、ペナルティとして、１ポイント減算することにする。この結果、スコアは５ポイントとなる。
【００１１】
対指紋で７ポイント、非対指紋で５ポイントというスコアは、対指紋と非対指紋の分離という観点では十分とはいえず、さらに、照合精度を向上することのできる方法が望まれている。
【００１２】
本発明は上述したような従来の技術が有する問題点に鑑みてなされたものであって、特徴点が少ない断片的な遺留指紋でも、より高い精度で照合することのできる方法および装置を実現することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の指紋照合方法は、２つの指紋データの対応する所定の注目点を中心とした、指紋模様を構成する隆線が分岐する点や終端する点からなる特徴点が存在しない領域の面積を前記２つの指紋データの各々から芯線安定度として抽出し、前記２つの芯線安定度から前記２つの芯線安定度の類似度を照合スコアとして算出して前記２つの指紋データの照合に用いることを特徴とする。
【００１４】
この場合、複数の前記注目点の各々について前記照合スコアを算出し、前記照合スコアの合計値を前記２つの指紋データの照合に用いることとしてもよい。
【００１５】
また、前記照合スコアは、前記２つの芯線安定度の大きな方を使用せずに小さな方を使用して算出することとしてもよい。
【００１６】
上記のいずれにおいても、前記芯線安定度を、前記特徴点が存在しない領域に内接する円の半径の距離により表すこととしてもよく、注目点を、芯線上の点のみに限定することとしてもよい。さらに、前記芯線安定度による照合スコアを、指数関数を用いて芯線安定度より算出することとしてもよく、芯線安定度による照合スコアと特徴点照合結果の照合スコアを融合し、照合に用いることとしてもよい。
【００１８】
本発明の指紋照合装置は、指紋画像が入力される指紋画像入力手段と、
前記指紋画像入力手段に入力された指紋画像について、指紋の照合に用いられる、２つの指紋データの対応する所定の注目点を中心とした、指紋模様を構成する隆線が分岐する点や終端する点からなる特徴点が存在しない領域の面積を前記２つの指紋データの各々から芯線安定度として抽出し、前記２つの芯線安定度から前記２つの芯線安定度の類似度を照合スコアとして算出して照合に用いる芯線安定度照合手段を有することを特徴とする。
【００１９】
この場合、前記芯線安定度照合手段は、複数の前記注目点の各々について前記照合スコアを算出し、前記照合スコアの合計値を前記２つの指紋データの照合に用いることとしてもよい。
【００２０】
また、前記芯線安定度照合手段は、前記照合スコアを、前記２つの芯線安定度の大きな方を使用せずに小さな方を使用して算出することとしてもよい。
【００２１】
上記のいずれにおいても、前記芯線安定度照合手段は、芯線安定度を、前記特徴点が存在しない領域に内接する円の半径の距離により表すこととしてもよく、注目点を芯線上の点のみに限定することとしてもよい。さらに、前記芯線安定度照合手段は、前記芯線安定度による照合スコアを、指数関数を用いて芯線安定度より算出することとしてもよく、芯線安定度による照合スコアと特徴点照合結果の照合スコアを融合し、照合に用いることとしてもよい。
【００２３】
上記のように構成される本発明は、指紋照合において、特徴点が存在しない領域の広さを隆線の安定度合いとして抽出してこの隆線の安定度合いを特徴量として照合することを特徴とするもので、このことにより、特徴点の少ない指紋の照合においても、照合精度を向上させることができるものとなっている。
【００２４】
本発明では隆線を細線化した芯線データを用いているので隆線安定度を芯線安定度と表現するが同一の概念である。
【００２５】
本発明における芯線（隆線）の安定度は、注目点の近傍領域の芯線が縞状で安定しており、その近傍領域内部に特徴点が存在しないときにはその面積を芯線安定度として抽出するものである、このようにして照合すべき２つの指紋データから抽出された芯線（隆線）のそれぞれの安定度について、対応する領域のものを比較し、その小さい方の芯線安定度を類似度としてスコア化する。
【００２６】
このようにして、芯線安定度という特徴量を用いることで、特徴点の少ない指紋でも、照合精度を向上することが可能となっている。
【００２７】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
【００２８】
図１は本発明による指紋照合装置の一実施例の構成を示す図、図２は図１中の芯線安定度抽出手段１７の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
本実施例の指紋照合装置は、指紋画像入力手段１１、指紋画像記憶手段１２、芯線抽出手段１３、芯線データ記憶手段１４、特徴点抽出手段１５、特徴点データ記憶手段１６、芯線安定度抽出手段１７、芯線安定度データ記憶手段１８、データベース登録手段１９、データベース記憶手段２０、特徴点照合手段２１、芯線安定度照合手段２２、照合スコア融合手段２３および照合結果出力手段２４から構成されている。
【００３０】
指紋画像入力手段１１は、指紋センサやスキャナで読み取られた指紋画像をディジタル化して入力する手段である。
【００３１】
指紋画像記憶手段１２は、指紋画像入力手段１１から入力された指紋画像を一時記憶する手段である。
【００３２】
芯線抽出手段１３は、指紋画像記憶手段１２に記憶された指紋画像に対して二値化処理や細線化処理をして芯線データを抽出する手段である。
【００３３】
芯線データ記憶手段１４は、芯線抽出手段１３で抽出された芯線データを一時記憶する手段である。
【００３４】
特徴点抽出手段１５は、芯線データ記憶手段１４に記憶されている芯線データから特徴点を抽出する手段である。
【００３５】
特徴点データ記憶手段１６は、特徴点抽出手段１５で抽出された特徴点データを一時記憶する手段である。
【００３６】
芯線安定度抽出手段１７は、芯線データ記憶手段１４に記憶されている芯線データや特徴点データ記憶手段１６に記憶されていると特徴点データより芯線の安定度を抽出する手段である。
【００３７】
芯線安定度データ記憶手段１８は、芯線安定度抽出手段１７で抽出された芯線安定度データを一時記憶する手段である。
【００３８】
データベース登録手段１９は、特徴点データ記憶手段１６に記憶されている特徴点データや芯線安定度データ記憶手段１８に記憶されている芯線安定データをデータベースに登録する手段である。
【００３９】
データベース記憶手段２０は、特徴点データや芯線安定度度データを恒久的に記憶する手段である。
【００４０】
特徴点照合手段２１は、照会用に入力された指紋画像から抽出された特徴点データとデータベース記憶手段２０に登録されている特徴点データを比較照合し、その類似度合いを計算する手段である。
【００４１】
芯線安定度照合手段２２は、照会用に入力された指紋画像から抽出された芯線安定度データとデータベース記憶手段２０に登録されている芯線安定度データを比較照合し、その類似度合いを計算する手段である。
【００４２】
照合スコア融合手段２３は、特徴点照合手段２１で計算された照合スコアと芯線安定度照合手段２２で計算された照合スコアを融合し、特徴点データと芯線安定度データ両方の類似度合い計算する手段である。
【００４３】
照合結果出力手段２４は、照合スコア融合手段２３で計算された照合スコアを出力する手段である。
【００４４】
以下に、本実施例の動作を説明するが、まず、本実施例において処理の対象とされる画像およびその処理方式について述べる。
【００４５】
指紋画像入力手段１１は、指紋センサやスキャナで読み取られた指紋画像をディジタル化し、指紋画像記憶手段１２は該ディジタル化された指紋画像を一時記憶するが、このときの画像は図３に示すものとなる。図３は、５００ｄｐｉの解像度でディジタル化された指紋画像の例であり、これは、米国National Institute of Standards and Technologyで標準化されたANSI/NIST-CSL-1-1993 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial & SMT Informationに従ってディジタル化したものである。本実施例では、このようにしてディジタル化された指紋画像を例として説明する。
【００４６】
芯線抽出手段１２では、ディジタル化された指紋画像を二値化処理後、細線化処理をして芯線データを抽出し、芯線データ記憶手段１４に一時記憶させる。この二値化処理や細線化処理は、例えば、特許公報第２６５９０４６号に記載されているような既知の技術を使って実現できる。図４は、図３の指紋画像から抽出された芯線データの例である。
【００４７】
特徴点抽出手段１５は、芯線データから端点や分岐点という指紋の特徴点を抽出し、特徴点抽出手段１６に一時記憶させる。この特徴点抽出処理は、例えば特公昭６０−１２６７４号に記載されているような既知の技術を使って実現できる。
【００４８】
芯線安定度抽出手段１７は、芯線データや特徴点データを用いて芯線安定度を抽出し、芯線安定度データ記憶手段１８に登録する。
【００４９】
次に、本実施例で芯線安定度抽出手段１７により求められる芯線安定度の概念を、図５を用いて説明する。ある芯線上の点を注目点ｐとし、点ｐを中心に近傍の芯線Ｎ本の幅を半径とする円を描いたとき、その円内の芯線の信頼度が高く、かつ、特徴点が存在していなければ、この注目点は芯線数Ｎ本の幅で安定していると定義する。このＮの最大値を求めれば、その注目点の芯線安定度が決定できる。図５では、芯線信頼度が低い領域は矩形に網掛けされている。図５の注目点ｐでは、Ｎの最大値は６となる。また、近傍の芯線の芯線幅は、注目点の内側と外側で同じとは限らない。この対処として、内側と外側で異なる半円を描いても良いし、どちらか一方の値を用いても良い。
【００５０】
次に、芯線安定度抽出手段１７において行われる芯線安定度抽出の動作について図２を参照して詳細に説明する。
【００５１】
芯線安定度抽出が開始となると、芯線安定度抽出手段１７は最初に行われるステップＡ１では、芯線安定度を抽出する注目点を決定し、その初期注目点を設定する。本実施例では、注目点は芯線データ上の全ての画素としている。入力画像の全画素点を注目点としても良いが、計算量と登録データ量が多くなるため、本実施例では、芯線データ上の全ての画素を注目点としている。また、芯線データ上の全ての画素を注目点とするとしても、計算量や登録データ量を多くて具体的な装置、システムを構成する際の障害となる場合には、注目点を芯線データ上の数ピクセルおきに設定することとしてもよい。
【００５２】
続くステップＡ２では、ステップＡ１にて設定された全ての注目点について検査が終了したかを判定する。ステップＡ１で決定された全注目点のすべてについて芯線安定度の抽出処理が終了していれば芯線安定度抽出処理を終了とする。
【００５３】
ステップＡ２にて、ステップＡ１で決定された全注目点のすべてについて芯線安定度の抽出処理が終了していないことが確認された場合には、ステップＡ３に移行し、検査されていない注目点の芯線安定度の判定がなされる。
【００５４】
ステップＡ３では、芯線安定度の単位となる芯線幅の初期値をセットし、続くステップＡ４では注目点から引いた垂線と近傍の芯線群との交点の抽出を行う。
【００５５】
ステップＡ３における初期値として、本実施例ではＮ＝４をセットする。Ｎ＝３以下では多くの注目点で芯線安定度が定義されることとなるが、このような芯線安定度は特徴量として有効ではないことが統計上判明しており、このため、本実施例ではＮ＝４を採用している。
【００５６】
ステップＡ４における交点の抽出では、まず、注目点Ｐから垂線を引く。この垂線の引き方は、注目点から芯線上を左右に１０ピクセル程トレースし、その２つの終点で定義される線分に垂直で注目点Ｐを通る線分を引けば良い。この後、垂線と、近傍の芯線群との交点を抽出する。
【００５７】
ステップＡ５では、ステップＡ４にて抽出された近傍芯線群との交点の中で、注目点からＮ番目の交点があるかを確認し、Ｎ番目の交点がある場合には、その交点迄の芯線が指紋として妥当かを検査する。この検査は、具体的には、１番目からＮ番目の交点群の中で、隣接する交点間の距離が指紋の平均隆線幅に比べて極端に大きい場合（例えば３倍以上）は、その芯線の信頼性は低いと判断する。
【００５８】
ステップＡ５にて、注目点からＮ番目の交点があり、交点迄の芯線が指紋として妥当であることが確認された場合にはステップＡ６に移行し、注目点からＮ番目の交点が無い場合、もしくは、交点迄の芯線が指紋として妥当でないことが確認された場合には、該注目点での芯線安定度の検査を終了し、ステップＡ１１に移行する。
【００５９】
ステップＡ６では、注目点ＰとＮ番目の芯線との交点の間の距離Ｄを算出し、この後、ステップＡ７では、注目点Ｐから半径Ｄの円を描き、その円内の芯線を検査する。
【００６０】
続くステップＡ８では、円内に、端点、分岐点、十字点というような特徴点があるかを検査する。円内にこれらの特徴点があれば、該注目点での芯線安定度の検査を終了し、ステップＡ１１に移行する。円内に特徴点がなければ、ステップＡ９に移行する。
【００６１】
ステップＡ９では、Ｎ番目の円の内部の芯線が指紋として信頼できるものであるかを検査する。指紋として信頼できるものであるかは、円内に芯線が存在し、その芯線が一定間隔の幅を持った縞模様となっているかを検査すれば良い。例えば、円内の全芯線点から隣接する芯線への距離を算出し、その距離と指紋の平均隆線幅に比較することで評価できる。また、別の方法により芯線の妥当性が評価されていれば、その情報で代替しても良い。Ｎ番目の円内の芯線が信頼できる時は、ステップＡ１０に移行し、ＮをインクリメントしてステップＡ４に戻る。また、Ｎ番目の円内の芯線が信頼できない場合には該注目点での芯線安定度の検査を終了し、ステップＡ１１に移行する。
【００６２】
ステップＡ１１では、注目点に対する芯線安定度を登録する。このステップに来る条件は、ステップＡ５にてＮ番目交点が存在しないことが確認された場合、ステップＡ８にてＮ番目の円内に特徴点が存在することが確認された場合、図Ａ９にてＮ番目の円では芯線が信頼できないということが確認された場合であり、（Ｎ−１）番目の円ではその内部の芯線は安定していると判断でき、（Ｎ−１）を芯線安定度として登録し、ステップＡ１２へ移行する。但し、Ｎが初期値（本実施例では４）の場合には、（Ｎ−１）は３となり、芯線安定度として有効ではないので、登録せずにステップＡ１２に移行する。
【００６３】
ステップＡ１２では次の注目点をセットしてステップＡ２に戻る。
【００６４】
以降の処理は、入力データが登録用なのか照会用かによって処理が異なる。
【００６５】
登録用データに関しては、入力データの特徴点データや芯線安定度データがデータベース登録手段１９によって呼び出され、適当な登録番号が付与されてデータベース記憶手段２０に永久登録され、処理が終了する。
【００６６】
照会用データに関しては、入力データの特徴点データが特徴点照合手段２１によって呼び出され、データベース既登録の特徴点データと照合される。この特徴点照合の方式は、例えば特許公報第２６５９０４６号に記載されているような既知の技術を使って実現できる。
【００６７】
次に、入力データの芯線安定度データが芯線安定度照合手段２２によって呼び出され、データベース既登録の芯線安定度度データと照合される。本実施例における芯線安定度照合の照合スコアは以下の基本式で計算される。
【００６８】
【数１】
0003827567.tif 000002
ｆ（Ｘ，Ｙ）：  照会側指紋の注目点座標（Ｘ，Ｙ）の芯線安定度
ｇ（Ｘ，Ｙ）：  登録側指紋の座標（Ｘ，Ｙ）の最近傍注目点の芯線安定度
ｈ（ｓ）＝ｓm  （ｍはパラメータ）
照会側と登録側の間で、小さな方の芯線安定度は、芯線が安定している共通領域の広さを意味する。この値が大きい程、この領域における類似性は高いと判断される。これを全ての注目点で計算して合算すれば、芯線安定度の類似度がスコア化できる。
【００６９】
ｈ（ｓ）は、芯線が安定している共通領域の面積を単位とする値ｓの関数であり、この実施例では、指数関数と定義している。一般に、共通領域の面積が広いほど、登録指紋が照会指紋と対になる可能性は大きいが、共通領域の面積と対可能性確率は線形に比例するものではなく指数関数的に大きくなる。冪数ｍは、対の登録指紋（対指紋）と非対の登録指紋（非対指紋）との分離度合いが大きくなる値を設定すればよい。
【００７０】
また、上記（１）式は、照会側指紋と登録側指紋の位置合わせ処理ができていることが前提である。この位置合わせ処理は、指紋の中心や軸方向を用いることで容易に実現できる。指紋の中心の抽出方式は、例えば特許公報第００２６９０１０３号や特許公報第００２６３７７６４号に記載されているような既知の技術を使って実現できる。また、指紋の軸方向の抽出方式は、例えば特許公報第００２７７６７５７号に記載されているような既知の技術を使って実現できる。また、他の位置合わせ方法としては、特開２００１−２４３４６５に記載されているような、小領域の隆線方向を用いて位置合わせする方法もある。
【００７１】
特徴点照合結果の照合スコアと芯線安定度照合の照合スコアは、照合スコア融合手段２３によって融合され、最終の照合スコアが計算される。照合スコアの融合方式の例としては相加平均や相乗平均がある。
【００７２】
最終の照合スコアは、照合スコア出力手段２４によって外部出力され、その照会側指紋と登録側指紋の類似性が判定される。
【００７３】
本実施例による対指紋と非対指紋の分離について以下に述べる。
【００７４】
図１１（Ａ），（Ｂ）は、図８（Ａ），（Ｂ）に示した芯線データに対して、本実施例の方法で抽出した照会側の芯線安定度を表している。
【００７５】
照会指紋の注目点Ｐ１Ｓと、その位置に対応する登録指紋の注目点Ｐ１Ｆにおける芯線安定度は両方共３６となる。これは、２つの注目点では芯線６本分の幅（Ｎ＝６）なので、芯線安定度を面積で表現すると３６となる。この対指紋に対する芯線安定度データを（１）式を用いて照合すると１２９６（３６ｘ３６）ポイント（パラメータｍを２とする）となる。
【００７６】
図１２（Ａ），（Ｂ）では、登録側の指紋は非対指紋としたものであり、Ｐ２Ｆ，Ｐ３Ｆの２箇所の注目点で芯線安定度が抽出されており、その値はそれぞれ１６，２５である。Ｐ２Ｆ，Ｐ３Ｆに対応する照会側の位置Ｐ２Ｓ，Ｐ３Ｓの芯線安定度は両方共１６である。この非対指紋に対する芯線安定度データを（１）式を用いて照合すると５１２（１６ｘ１６＋１６ｘ１６）ポイント（パラメータｍを２とする）となる。この結果、対指紋で１２９６ポイント、非対指紋で５１２ポイントというスコアになり、対指紋は非対指紋から大きく分離されることがわかる。
【００７７】
このように、特徴点が存在しない領域の広さを芯線安定度という新たな特徴量として定義し、その特徴量を用いて照合するため、特徴点が十分に存在しない指紋でも、照合精度を改善できる。
【００７８】
次に、本発明の他の実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【００７９】
上記の実施例では図１に示したように、特徴点抽出手段１５を構成要素に含めているが、特徴点は芯線画像から容易に抽出できるので、芯線安定度抽出手段１７の処理の中で芯線データを検査しながら同時に実施しても良い。
【００８０】
また、上記の実施例では、図５に示したように、芯線幅を単位にして芯線安定度を定義したが、芯線が安定している領域に内接する円の半径で定義することとしてもよい。この概念を、図６を用いて説明する。ある注目点をＰとし、点Ｐを中心に、半径ｒとする円を描いたとき、その円内の芯線の信頼度が高く、かつ特徴点が存在しなければ、この注目点は半径ｒの円で安定していると定義する。このｒの最大値を求めれば、その注目点の芯線安定度が決定できる。図６では、芯線信頼度が低い領域は矩形に網掛けされている。図６の注目点Ｐでは、ｒの最大値は４２ピクセルとなる。このような芯線安定度を円の半径で定義する構成とした場合には、特徴点データと芯線信頼度データがあれば芯線安定度が容易に計算できるという利点があるが、指紋サイズの変動や画像歪に影響されて芯線安定度が変動し易いという欠点がある。
【００８１】
上記の実施例では図１に示したように、特徴点照合手段２１と芯線安定度照合手段２２を独立させた構成要素としているが、これらの各手段による処理を組み合わせることとしてもよい。例えば、特徴点照合で決定された位置合わせデータを用いて、芯線安定度を比較すれば、より正確な判定ができる。また、特徴点照合においては、対として組み合わせできなかった残存の特徴点に対してペナルティとしてスコアから減算する方式が考えられる。この実施例は、特許公報第００２７３０１７９号にも記載されている。
【００８２】
片方の指紋に特徴点があり、もう片方の指紋の対応する位置に特徴点が存在しないときにはペナルティとしてスコアからある程度減少させる方式は合理的である。
【００８３】
この減算量の決定に、芯線安定度を用いて算出することとしてもよい。つまり、片方の指紋に特徴点があり、もう片方の指紋の対応する位置の芯線安定度の大きさに従って減算量も大きくすることで、より正確な類似度のスコアリングが可能になる。
【００８４】
【発明の効果】
本発明は以上説明したように構成されているので、以下に記載するような効果を奏する。
【００８５】
特徴点照合の信頼性を保障するために充分な数の特徴点が存在しない場合でも、芯線安定度という特徴量を照合に用いることで、照合精度向上を実現できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による指紋照合装置の一実施例の構成を示す図である。
【図２】図１中の芯線安定度抽出手段１７の動作を示すフローチャートである。
【図３】ディジタル化された指紋画像の一例を示す図である。
【図４】図３の指紋画像から抽出された芯線データの例である。
【図５】芯線安定度の概念を説明するための図である。
【図６】芯線安定度を、芯線が安定している領域に内接する円の半径で定義する概念を説明するための図である。
【図７】照会側指紋であり、（Ａ）は遺留指紋、（Ｂ）は対指紋の濃淡画像例である。
【図８】（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは図７（Ａ），（Ｂ）の芯線データである。
【図９】（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは、図８（Ａ），（Ｂ）の芯線データに対して、抽出した照会側の非特徴点Ｎ１Ｓ，Ｎ２Ｓ，…，Ｎ７Ｓと対指紋の非特徴点Ｎ１Ｆ，Ｎ２Ｆ，…，Ｎ７Ｆを表す図である。
【図１０】（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは、登録側の指紋が非対指紋の場合の非特徴点と特徴点とを示す図である。
【図１１】（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは、図８（Ａ），（Ｂ）に示した芯線データに対して、本発明の方法で抽出した照会側の芯線安定度を表す図である。
【図１２】（Ａ），（Ｂ）のそれぞれは、登録側の指紋を非対指紋として、本発明の方法で抽出した照会側の芯線安定度を表す図である。
【符号の説明】
１１    指紋画像入力手段
１２    指紋画像記憶手段
１３    芯線抽出手段
１４    芯線データ記憶手段
１５    特徴点抽出手段
１６    特徴点データ記憶手段
１７    芯線安定度抽出手段
１８    芯線安定度データ記憶手段
１９    データベース登録手段
２０    データベース記憶手段
２１    特徴点照合手段
２２    芯線安定度照合手段
２３    照合スコア融合手段
２４    照合結果出力手段
【図１】
0003827567.tif 000003
【図２】
0003827567.tif 000004
【図３】
0003827567.tif 000005
【図４】
0003827567.tif 000006
【図５】
0003827567.tif 000007
【図６】
0003827567.tif 000008
【図７】
0003827567.tif 000009
【図８】
0003827567.tif 000010
【図９】
0003827567.tif 000011
【図１０】
0003827567.tif 000012
【図１１】
0003827567.tif 000013
【図１２】
0003827567.tif 000014