JP2002222424A - 指紋照合システム - Google Patents
指紋照合システムInfo
- Publication number
- JP2002222424A JP2002222424A JP2001019983A JP2001019983A JP2002222424A JP 2002222424 A JP2002222424 A JP 2002222424A JP 2001019983 A JP2001019983 A JP 2001019983A JP 2001019983 A JP2001019983 A JP 2001019983A JP 2002222424 A JP2002222424 A JP 2002222424A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fingerprint
- collation
- matching
- image
- images
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1365—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/25—Fusion techniques
- G06F18/254—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data
- G06F18/256—Fusion techniques of classification results, e.g. of results related to same input data of results relating to different input data, e.g. multimodal recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/80—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level
- G06V10/809—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data
- G06V10/811—Fusion, i.e. combining data from various sources at the sensor level, preprocessing level, feature extraction level or classification level of classification results, e.g. where the classifiers operate on the same input data the classifiers operating on different input data, e.g. multi-modal recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
- G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Input (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 １指あたり複数画像を採取し、全てが仮に品
質が十分でなくても、その中からできるだけ品質の良い
方から指紋画像を選択し、それぞれから得られる複数の
照合スコアを組み合わせることにより高精度な照合を行
う方式を提供する。 【解決手段】 対象とする１つの指に対し複数個採取
した指紋画像を入力し、画像品質判定により照合処理に
適した指紋画像の選択を行う機能をそなえた指紋照合端
末と、各画像毎に選択的に１対N照合、１対１照合、複
数スコアからの融合スコア計算、照合スコアや融合スコ
アの条件判定などを組み合わせることによって照合結果
を出力する機能を備えた指紋照合装置とを設けた。
質が十分でなくても、その中からできるだけ品質の良い
方から指紋画像を選択し、それぞれから得られる複数の
照合スコアを組み合わせることにより高精度な照合を行
う方式を提供する。 【解決手段】 対象とする１つの指に対し複数個採取
した指紋画像を入力し、画像品質判定により照合処理に
適した指紋画像の選択を行う機能をそなえた指紋照合端
末と、各画像毎に選択的に１対N照合、１対１照合、複
数スコアからの融合スコア計算、照合スコアや融合スコ
アの条件判定などを組み合わせることによって照合結果
を出力する機能を備えた指紋照合装置とを設けた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人間の個人識別お
よび個人同定の方式に関し、特に指紋を利用した個人識
別、同定を行う際に、複数の指紋画像を用いることで従
来よりも高精度な指紋照合を行う指紋照合システムに関
する。
よび個人同定の方式に関し、特に指紋を利用した個人識
別、同定を行う際に、複数の指紋画像を用いることで従
来よりも高精度な指紋照合を行う指紋照合システムに関
する。
【０００２】
【従来の技術】近年において、指紋を用いて個人照合が
行えること、また指紋画像をコンピュータ処理によりあ
らかじめデータベース化した大量の指紋画像またはその
指紋画像を特徴づける特徴量を用いて、個人を検索する
ことができることはよく知られている技術である。一般
には指紋照合システム、あるいはAFIS（Automated Fing
erprint Identification System：オートメイテッド
フィンガープリント アイデンティフィケーション シ
ステム）と呼び、警察の鑑識業務などで利用されてい
る。
行えること、また指紋画像をコンピュータ処理によりあ
らかじめデータベース化した大量の指紋画像またはその
指紋画像を特徴づける特徴量を用いて、個人を検索する
ことができることはよく知られている技術である。一般
には指紋照合システム、あるいはAFIS（Automated Fing
erprint Identification System：オートメイテッド
フィンガープリント アイデンティフィケーション シ
ステム）と呼び、警察の鑑識業務などで利用されてい
る。
【０００３】従来は個人照会を行いたい人物の指紋を採
取するには、紙シートにインクにより押捺が行われてい
たが、近年、ライブ指紋スキャナ（もしくは略して、ラ
イブスキャナ）とよばれる装置により実時間で、指紋画
像を直接コンピュータにデジタル画像で取りこむ技術が
普及してきている。指紋から指紋画像を採取するライブ
スキャナの方式には、光学系を用いて指紋の隆線の凹凸
部によるプリズム表面での反射光の違いを濃淡画像とし
て採取する方式がよく利用される。
取するには、紙シートにインクにより押捺が行われてい
たが、近年、ライブ指紋スキャナ（もしくは略して、ラ
イブスキャナ）とよばれる装置により実時間で、指紋画
像を直接コンピュータにデジタル画像で取りこむ技術が
普及してきている。指紋から指紋画像を採取するライブ
スキャナの方式には、光学系を用いて指紋の隆線の凹凸
部によるプリズム表面での反射光の違いを濃淡画像とし
て採取する方式がよく利用される。
【０００４】また、最近は半導体素子を用いて、センサ
表面に微小な電極を２次元に多数配置し、接触した指紋
の隆線の凹凸部によって生じる静電容量の違いを検出す
ることで指紋画像を採取する静電容量型指紋センサ、セ
ンサ面と指紋隆線の凹凸との接触で生じる温度の差を検
出するサーマルセンサ型指紋センサ、指に電磁波で電界
をかけて指紋隆線の凹凸で生じる電界強度の差を検出す
る電界強度型指紋センサ、など様々な方式のライブ指紋
センサが考案され製品化もなされている。
表面に微小な電極を２次元に多数配置し、接触した指紋
の隆線の凹凸部によって生じる静電容量の違いを検出す
ることで指紋画像を採取する静電容量型指紋センサ、セ
ンサ面と指紋隆線の凹凸との接触で生じる温度の差を検
出するサーマルセンサ型指紋センサ、指に電磁波で電界
をかけて指紋隆線の凹凸で生じる電界強度の差を検出す
る電界強度型指紋センサ、など様々な方式のライブ指紋
センサが考案され製品化もなされている。
【０００５】上述したいずれの方式においても、指紋を
ライブ指紋センサ面に接触させるのみで、コンピュータ
に指紋画像を直接取りこむことが可能となった。このラ
イブ指紋スキャナを用いれば、指紋による個人照会をよ
り高速処理することが可能となる。また、近年のネット
ワーク通信系の進展によって、リモートアクセスによっ
て遠隔地に設置した指紋スキャナで採取した指紋画像を
ネットワークを用いて指紋照合センサーにデータ転送
し、照会結果を再びネットワークを介して返すことも行
われている。もちろん、指紋画像そのものを送ることも
できるが、画像はデータ量が大きいこと、照合精度を高
めるために10指分のデータを送ったりする場合があるこ
となどから、画像そのものではなく、画像から指紋特徴
を抽出した結果を指紋照合センターに送る方式（画像も
一緒に送る場合もある）も利用されている。
ライブ指紋センサ面に接触させるのみで、コンピュータ
に指紋画像を直接取りこむことが可能となった。このラ
イブ指紋スキャナを用いれば、指紋による個人照会をよ
り高速処理することが可能となる。また、近年のネット
ワーク通信系の進展によって、リモートアクセスによっ
て遠隔地に設置した指紋スキャナで採取した指紋画像を
ネットワークを用いて指紋照合センサーにデータ転送
し、照会結果を再びネットワークを介して返すことも行
われている。もちろん、指紋画像そのものを送ることも
できるが、画像はデータ量が大きいこと、照合精度を高
めるために10指分のデータを送ったりする場合があるこ
となどから、画像そのものではなく、画像から指紋特徴
を抽出した結果を指紋照合センターに送る方式（画像も
一緒に送る場合もある）も利用されている。
【０００６】このとき、指紋画像の特徴量だけを送付す
る場合には、元の指紋画像が入力した側にあるので、肉
眼による指紋画像の目視確認が必要な場合は、遠隔地の
指紋入力側で行なう。一方、近年、無線通信を用いるこ
とが容易になり、上記のリモートアクセスもいわゆる移
動通信あるいはモバイル通信と呼ばれるものを使うこと
が可能になった。このことから、例えば、警察官が移動
通信型の指紋採取装置を携帯し、人物から指紋採取した
現場から無線通信によって、指紋照合センターに指紋照
会をかけたいという要求がでてきている。
る場合には、元の指紋画像が入力した側にあるので、肉
眼による指紋画像の目視確認が必要な場合は、遠隔地の
指紋入力側で行なう。一方、近年、無線通信を用いるこ
とが容易になり、上記のリモートアクセスもいわゆる移
動通信あるいはモバイル通信と呼ばれるものを使うこと
が可能になった。このことから、例えば、警察官が移動
通信型の指紋採取装置を携帯し、人物から指紋採取した
現場から無線通信によって、指紋照合センターに指紋照
会をかけたいという要求がでてきている。
【０００７】なお、装置規模が大きいパトカーなどでは
既に車戴無線通信機器があること、また車戴コンピュー
タを用いた情報通信端末なども普及してきていることか
らこれらと指紋照合システムを組み合わせることも要求
されてきている。この結果、例えば、検索対象者の指紋
画像の指紋照会の結果から、犯歴を検索したり、車など
の登録済みの所有物の確認などが行えるようになるわけ
である。また、照合スコアが十分に個人を識別するのに
十分でなかった場合や、慎重な確認を行うために、スコ
アの高かった人物の顔写真を現場側の端末に返送するこ
とで、指紋の専門家でない警察官であっても容易に本人
確認ができることも指摘されている。例えば、上述した
ような指紋照合システムで、偽造運転免許証などを検知
することが可能になると言われている。
既に車戴無線通信機器があること、また車戴コンピュー
タを用いた情報通信端末なども普及してきていることか
らこれらと指紋照合システムを組み合わせることも要求
されてきている。この結果、例えば、検索対象者の指紋
画像の指紋照会の結果から、犯歴を検索したり、車など
の登録済みの所有物の確認などが行えるようになるわけ
である。また、照合スコアが十分に個人を識別するのに
十分でなかった場合や、慎重な確認を行うために、スコ
アの高かった人物の顔写真を現場側の端末に返送するこ
とで、指紋の専門家でない警察官であっても容易に本人
確認ができることも指摘されている。例えば、上述した
ような指紋照合システムで、偽造運転免許証などを検知
することが可能になると言われている。
【０００８】さらに、指紋照合の結果は、一般に指紋の
類似性を数値で表現する照合スコアで示されることが多
い。このため、照合スコアが非常に高い場合は、たとえ
１指だけであっても高精度な個人識別・同定が可能であ
る。
類似性を数値で表現する照合スコアで示されることが多
い。このため、照合スコアが非常に高い場合は、たとえ
１指だけであっても高精度な個人識別・同定が可能であ
る。
【０００９】もちろん、指紋照合の誤認を減らすため
に、各個人毎に複数の指の指紋、例えば人差し指と中指
の２本、または親指を加えて３本などがすべて高い照合
スコアであるか否かを調べることも可能である。また、
同一人物の同一指であっても、皮膚の荒れや怪我、指紋
採取時の位置ずれやノイズなどで、かならずしも照合ス
コアが高く求められるわけではなく、この事実からも、
照合処理可能な複数の異なる種類の指を用いることには
意味があると言える。
に、各個人毎に複数の指の指紋、例えば人差し指と中指
の２本、または親指を加えて３本などがすべて高い照合
スコアであるか否かを調べることも可能である。また、
同一人物の同一指であっても、皮膚の荒れや怪我、指紋
採取時の位置ずれやノイズなどで、かならずしも照合ス
コアが高く求められるわけではなく、この事実からも、
照合処理可能な複数の異なる種類の指を用いることには
意味があると言える。
【００１０】ところで、警邏中の現場において、特に不
審人物などから指紋を採取しようとした場合には、採取
に非協力的な場合が想定できる。また、一般の警察官な
どが利用するようになった場合、採取方法のトレーニン
グを行ったとしても、必ずしも鑑識の専門官のように指
紋画像を品質良く採取することは難しいことが指摘され
ている。
審人物などから指紋を採取しようとした場合には、採取
に非協力的な場合が想定できる。また、一般の警察官な
どが利用するようになった場合、採取方法のトレーニン
グを行ったとしても、必ずしも鑑識の専門官のように指
紋画像を品質良く採取することは難しいことが指摘され
ている。
【００１１】すなわち、ある程度の操作方法のトレーニ
ングは必要であるが、比較的に誰でも容易にできるだけ
高品質な指紋画像を採取でき、この採取した指紋画像を
用いた高精度な指紋照合を行うことができるリモートア
クセス型、特に移動通信を用いた指紋照合システムが望
まれている。
ングは必要であるが、比較的に誰でも容易にできるだけ
高品質な指紋画像を採取でき、この採取した指紋画像を
用いた高精度な指紋照合を行うことができるリモートア
クセス型、特に移動通信を用いた指紋照合システムが望
まれている。
【００１２】一方、高品質な指紋画像の照合結果を得る
ために、同一指から複数の指紋画像を利用することに関
しては、２つの側面で考案がなされている。第１の側面
は、指紋をライブ指紋センサに押捺する際に、時系列的
に押捺面の面積が増加してゆくとき、十分な押捺面積に
なったか否かを判定するという目的のために、複数の画
像を処理装置内に取り込むものである。
ために、同一指から複数の指紋画像を利用することに関
しては、２つの側面で考案がなされている。第１の側面
は、指紋をライブ指紋センサに押捺する際に、時系列的
に押捺面の面積が増加してゆくとき、十分な押捺面積に
なったか否かを判定するという目的のために、複数の画
像を処理装置内に取り込むものである。
【００１３】この場合、面積や押捺の圧力が十分でない
とコントラストのよい鮮明な画像が得られないことか
ら、画面内の各画素の統計的な性質として、平均的な濃
度、分散、最大値、最大値と最小値の差、などが利用さ
れることが多い。さらに例えば、公開特許公報・平１−
２１７５７４の「本人照合装置」では、時系列で連続し
た複数のいわゆるフレーム画像系列を記憶し、指が動い
たか否かを判別する手段を設け、もし動いていると判定
した場合にはアラームを提示する手段を設けることで、
ブレのない安定した指紋画像を得る工夫をしている。
とコントラストのよい鮮明な画像が得られないことか
ら、画面内の各画素の統計的な性質として、平均的な濃
度、分散、最大値、最大値と最小値の差、などが利用さ
れることが多い。さらに例えば、公開特許公報・平１−
２１７５７４の「本人照合装置」では、時系列で連続し
た複数のいわゆるフレーム画像系列を記憶し、指が動い
たか否かを判別する手段を設け、もし動いていると判定
した場合にはアラームを提示する手段を設けることで、
ブレのない安定した指紋画像を得る工夫をしている。
【００１４】また、特許公報第２６８００８４号「個人
識別装置」においては、安定した特徴量を得ることを狙
って、指紋ＤＢ（Data Base データベース）への登録時
に複数の押捺を行い、出現頻度の高い特徴点に対して重
みをもたせて登録を行っている。ここでも、同一指から
複数の画像を採取しているが、これは登録画像をつくる
際の工夫であり、時系列的に見てどのフレームにも出現
している特徴点を重要とみなすものである。これらの従
来技術では、いずれにおいても、最終的に１枚の高品質
画像、ないしはそれに相当する一組の特徴量を抽出する
ことが前提となっている。
識別装置」においては、安定した特徴量を得ることを狙
って、指紋ＤＢ（Data Base データベース）への登録時
に複数の押捺を行い、出現頻度の高い特徴点に対して重
みをもたせて登録を行っている。ここでも、同一指から
複数の画像を採取しているが、これは登録画像をつくる
際の工夫であり、時系列的に見てどのフレームにも出現
している特徴点を重要とみなすものである。これらの従
来技術では、いずれにおいても、最終的に１枚の高品質
画像、ないしはそれに相当する一組の特徴量を抽出する
ことが前提となっている。
【００１５】第二の側面は照合精度にかかわるものであ
る。いわゆるパターンの照合精度を比較する尺度には、
一般的に用いられるものが、指紋照合の場合で言えば、
他の指の指紋画像であるにもかかわらず、同じ指である
としてしまう率である誤一致率（FMR:False Match Rate
フォールスマッチレイト）と、もともと同一の指によ
る指紋画像なのに、別の指と判断する誤非一致率（FNM
R:False Non Match Rate フォールスノンマッチレイ
ト）との２種がある。ここで、FMRとFNMRとにはトレー
ドオフの関係（交換関係）にあることが知られており重
要である。
る。いわゆるパターンの照合精度を比較する尺度には、
一般的に用いられるものが、指紋照合の場合で言えば、
他の指の指紋画像であるにもかかわらず、同じ指である
としてしまう率である誤一致率（FMR:False Match Rate
フォールスマッチレイト）と、もともと同一の指によ
る指紋画像なのに、別の指と判断する誤非一致率（FNM
R:False Non Match Rate フォールスノンマッチレイ
ト）との２種がある。ここで、FMRとFNMRとにはトレー
ドオフの関係（交換関係）にあることが知られており重
要である。
【００１６】すなわち、他人を誤って受け入れないよう
に排除するためにFMRを良くするセッティング（FMRを小
さくする）を行うのであるが、そうすると逆に本人であ
っても他人と判断されるFNMRが高くなってしまうのであ
る。現在、指紋照合を用いてセキュリティを確保するシ
ステムがある。例えば、ドアの開閉やコンピュータへの
ログインなどを指紋照合でユーザー認証を行うものであ
る。
に排除するためにFMRを良くするセッティング（FMRを小
さくする）を行うのであるが、そうすると逆に本人であ
っても他人と判断されるFNMRが高くなってしまうのであ
る。現在、指紋照合を用いてセキュリティを確保するシ
ステムがある。例えば、ドアの開閉やコンピュータへの
ログインなどを指紋照合でユーザー認証を行うものであ
る。
【００１７】しかしながら、このようなシステムで照合
精度の低いシステムを用いた場合、他人を登録済み人物
として誤って受け入れる判断の確率をさげるようにFMR
を低く設定しておくと、副作用としてFNMRが高くなり、
本人でもなかなかパスできなくなるという問題が生じ
る。このための方策として、同一指の複数の指紋押捺を
行って、そのどれか少なくとも１つが高照合スコアであ
ればパスするという工夫が知られている。この場合は、
「複数画像から少なくともいずれか１つは高い照合スコ
アであること」という意味において、同一指の複数の指
紋画像の照合スコアを用いている点に特徴があると考え
られる。
精度の低いシステムを用いた場合、他人を登録済み人物
として誤って受け入れる判断の確率をさげるようにFMR
を低く設定しておくと、副作用としてFNMRが高くなり、
本人でもなかなかパスできなくなるという問題が生じ
る。このための方策として、同一指の複数の指紋押捺を
行って、そのどれか少なくとも１つが高照合スコアであ
ればパスするという工夫が知られている。この場合は、
「複数画像から少なくともいずれか１つは高い照合スコ
アであること」という意味において、同一指の複数の指
紋画像の照合スコアを用いている点に特徴があると考え
られる。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】このように従来技術
は、第一の側面においては、最も品質の良い指紋画像を
１枚だけ採取しようということを目的としていた。これ
は、通信時のコストや、特徴抽出処理のコストを考慮し
た上でのことであったとも考えられる。しかしながら、
近年、通信路のバンド幅が広がりや、大容量のデータ通
信が可能になってきていることや、半導体技術の発展に
より高速処理や並列処理が安価に実現できるようになっ
てきたため、「最も品質の高いもの１枚だけ」という制
限は必ずしも必要ではなくなってきている。
は、第一の側面においては、最も品質の良い指紋画像を
１枚だけ採取しようということを目的としていた。これ
は、通信時のコストや、特徴抽出処理のコストを考慮し
た上でのことであったとも考えられる。しかしながら、
近年、通信路のバンド幅が広がりや、大容量のデータ通
信が可能になってきていることや、半導体技術の発展に
より高速処理や並列処理が安価に実現できるようになっ
てきたため、「最も品質の高いもの１枚だけ」という制
限は必ずしも必要ではなくなってきている。
【００１９】また、第二の側面においては、従来の技術
では複数の画像から利用可能な高品質なものが少なくと
も１枚だけあればよいというものであった。しかし、こ
の場合は少なくともその中の１枚は、かなりの高品質で
高照合スコアであることが制約となっていた。このた
め、先に述べたように、指紋画像の採取に非協力的な場
合にも指紋採取が容易にでき、また、簡単なトレーニン
グで使用できる高品質指紋画像の取得技術および照合方
法が必要になってきている。
では複数の画像から利用可能な高品質なものが少なくと
も１枚だけあればよいというものであった。しかし、こ
の場合は少なくともその中の１枚は、かなりの高品質で
高照合スコアであることが制約となっていた。このた
め、先に述べたように、指紋画像の採取に非協力的な場
合にも指紋採取が容易にでき、また、簡単なトレーニン
グで使用できる高品質指紋画像の取得技術および照合方
法が必要になってきている。
【００２０】本発明はこのような背景の下になされたも
ので、同一指から複数の指紋画像を採取し、全てが仮に
品質が十分でなくても、その中からできるだけ品質の良
い方から指紋画像を選択し、各々の指紋画像から得られ
る複数の照合スコアを組み合わせることにより、高精度
な照合を行う方式を提供しようとするものである。これ
により、本発明では、複数指紋画像の中で少なくとも１
枚が非常に高いスコアという制約を緩和することができ
る。
ので、同一指から複数の指紋画像を採取し、全てが仮に
品質が十分でなくても、その中からできるだけ品質の良
い方から指紋画像を選択し、各々の指紋画像から得られ
る複数の照合スコアを組み合わせることにより、高精度
な照合を行う方式を提供しようとするものである。これ
により、本発明では、複数指紋画像の中で少なくとも１
枚が非常に高いスコアという制約を緩和することができ
る。
【００２１】また、本発明は、同一指から採取した複数
の指紋画像の照合スコアの組み合わせを用いることによ
り、より指紋画像の品質の悪い場合へ適用範囲を拡大す
ることのできる高精度照合方式を提供している。さら
に、本発明は、大規模ＤＢでの高精度照合を効率よくで
きるように、前記１指あたりで複数画像を用いる方式に
加えて、異なる種類の指による複数指での照合を行う方
式を同様に提供する。
の指紋画像の照合スコアの組み合わせを用いることによ
り、より指紋画像の品質の悪い場合へ適用範囲を拡大す
ることのできる高精度照合方式を提供している。さら
に、本発明は、大規模ＤＢでの高精度照合を効率よくで
きるように、前記１指あたりで複数画像を用いる方式に
加えて、異なる種類の指による複数指での照合を行う方
式を同様に提供する。
【００２２】
【課題を解決するための手段】本発明の指紋照合システ
ムは、指紋画像から指紋の特徴を抽出した第１の特徴量
データ（指紋スキャナ３から入力する指紋画像から抽出
された指紋画像データ）に基づき指紋照合を行う指紋照
合装置（指紋照合装置２１）と、指紋スキャナ装置（指
紋スキャナ３）から指紋画像を入力し、この指紋画像又
はこの指紋画像の第１の特徴量データを、遠隔地に設置
された前記指紋照合装置に送信し、前記指紋照合装置か
ら照合結果を受け取る指紋照合端末（指紋照合端末２）
とを具備し、前記指紋照合端末が、１つの指に対して複
数の指紋画像を入力し、前記指紋画像に対する画像品質
を計算して画像品質の良い方から並び替えを行う処理、
および並べ替えた前記指紋画像の第１の特徴量データを
指紋照合装置に送信する機能を有し、前記指紋照合装置
が、１つの指に対して複数の指紋画像の第１の特徴量デ
ータを入力し、前記複数の指紋画像の第１の特徴量デー
タを、指紋データべース（登録データベース）内に記憶
されている複数の指紋画像の第２の特徴量データ（登録
データベースに記憶されている指紋画像データ）と照合
し、この照合結果から得られる各第２の特徴量データに
対応する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定を
行うことを特徴とする。
ムは、指紋画像から指紋の特徴を抽出した第１の特徴量
データ（指紋スキャナ３から入力する指紋画像から抽出
された指紋画像データ）に基づき指紋照合を行う指紋照
合装置（指紋照合装置２１）と、指紋スキャナ装置（指
紋スキャナ３）から指紋画像を入力し、この指紋画像又
はこの指紋画像の第１の特徴量データを、遠隔地に設置
された前記指紋照合装置に送信し、前記指紋照合装置か
ら照合結果を受け取る指紋照合端末（指紋照合端末２）
とを具備し、前記指紋照合端末が、１つの指に対して複
数の指紋画像を入力し、前記指紋画像に対する画像品質
を計算して画像品質の良い方から並び替えを行う処理、
および並べ替えた前記指紋画像の第１の特徴量データを
指紋照合装置に送信する機能を有し、前記指紋照合装置
が、１つの指に対して複数の指紋画像の第１の特徴量デ
ータを入力し、前記複数の指紋画像の第１の特徴量デー
タを、指紋データべース（登録データベース）内に記憶
されている複数の指紋画像の第２の特徴量データ（登録
データベースに記憶されている指紋画像データ）と照合
し、この照合結果から得られる各第２の特徴量データに
対応する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定を
行うことを特徴とする。
【００２３】本発明の指紋照合システムは、指紋照合端
末と、指紋照合装置とを有する複数の指紋画像を用いた
指紋照合システムにおいて、前記指紋照合端末が外部の
指紋スキャナ装置から１指あたり複数の指紋画像を入力
する機能をそなえたスキャナインターフェイス部（スキ
ャナインターフェイス部１３），前記複数の指紋画像を
保持する主メモリ（主メモリ１２），前記主メモリに保
持した複数の指紋画像のそれぞれについて画像品質を計
算し、前記品質に応じて前記主メモリ内の複数の指紋画
像を高品質のものから順に順序づけを行い、あらかじめ
設定した数の高品質画像を選択する機能および指紋画像
から指紋の第１の特徴量データを計算する機能を備えた
主制御部（主制御部１１）と、前記選択された指紋画像
もしくはその第１の特徴量データを前記指紋照合装置に
送出する機能と、前記指紋照合装置から返信される照合
結果データの受信機能をもった通信入出力制御部（入出
力制御部１４）とを具備することを特徴とする
末と、指紋照合装置とを有する複数の指紋画像を用いた
指紋照合システムにおいて、前記指紋照合端末が外部の
指紋スキャナ装置から１指あたり複数の指紋画像を入力
する機能をそなえたスキャナインターフェイス部（スキ
ャナインターフェイス部１３），前記複数の指紋画像を
保持する主メモリ（主メモリ１２），前記主メモリに保
持した複数の指紋画像のそれぞれについて画像品質を計
算し、前記品質に応じて前記主メモリ内の複数の指紋画
像を高品質のものから順に順序づけを行い、あらかじめ
設定した数の高品質画像を選択する機能および指紋画像
から指紋の第１の特徴量データを計算する機能を備えた
主制御部（主制御部１１）と、前記選択された指紋画像
もしくはその第１の特徴量データを前記指紋照合装置に
送出する機能と、前記指紋照合装置から返信される照合
結果データの受信機能をもった通信入出力制御部（入出
力制御部１４）とを具備することを特徴とする
【００２４】本発明の指紋照合システムは、前記指紋照
合端末と、前記指紋照合装置とを有する複数の指紋画像
を用いた指紋照合システムの指紋照合端末において、前
記主メモリ内に格納された複数の指紋画像の確認表示、
処理状態表示、指紋照合処理結果表示のいずれかもしく
はそれらの任意の組み合わせを表示できるコンソール表
示部（コンソール表示部１５）と、このコンソール表示
部の表示方法の変更、主制御部の処理であらかじめ設定
しておく指紋照合に用いる条件データ（各しきい値；上
位しき値、下位しきい値、融合しきい値）を変更するた
めの入力を行うキーボード（キーボード１６）とを備え
たことを特徴とする。
合端末と、前記指紋照合装置とを有する複数の指紋画像
を用いた指紋照合システムの指紋照合端末において、前
記主メモリ内に格納された複数の指紋画像の確認表示、
処理状態表示、指紋照合処理結果表示のいずれかもしく
はそれらの任意の組み合わせを表示できるコンソール表
示部（コンソール表示部１５）と、このコンソール表示
部の表示方法の変更、主制御部の処理であらかじめ設定
しておく指紋照合に用いる条件データ（各しきい値；上
位しき値、下位しきい値、融合しきい値）を変更するた
めの入力を行うキーボード（キーボード１６）とを備え
たことを特徴とする。
【００２５】本発明の指紋照合システムは、前記指紋照
合装置が、１つの指に対し複数の指紋画像各々の特徴量
データを入力し、前記指紋画像毎に対応した指紋画像の
品質順位に応じてあらかじめ定めた手順で、前記第１の
特徴量データと前記第２の特徴量データとの１対Ｎ照合
または１対１照合のいずれを行うかの選択を行い、選択
された照合の処理を実行し、この照合結果ごとにあらか
じめ設定された条件（各しきい値；上位しきい値、下位
しきい値、融合しきい値）を満たしているか否かの判定
から、次に対象とする指紋画像の第１の特徴量データを
選択し、この第１の特徴量データの前記第２の特徴量デ
ータとに対する１対Ｎもしくは１対１のいずれかの照合
を反復することによって、複数の指紋画像に対する照合
結果を出力する機能を備えたことを特徴とする。
合装置が、１つの指に対し複数の指紋画像各々の特徴量
データを入力し、前記指紋画像毎に対応した指紋画像の
品質順位に応じてあらかじめ定めた手順で、前記第１の
特徴量データと前記第２の特徴量データとの１対Ｎ照合
または１対１照合のいずれを行うかの選択を行い、選択
された照合の処理を実行し、この照合結果ごとにあらか
じめ設定された条件（各しきい値；上位しきい値、下位
しきい値、融合しきい値）を満たしているか否かの判定
から、次に対象とする指紋画像の第１の特徴量データを
選択し、この第１の特徴量データの前記第２の特徴量デ
ータとに対する１対Ｎもしくは１対１のいずれかの照合
を反復することによって、複数の指紋画像に対する照合
結果を出力する機能を備えたことを特徴とする。
【００２６】本発明の指紋照合システムは、前記指紋照
合装置が、１つの指に対し複数の指紋画像のそれぞれの
第１の特徴量データを入力し、この第１の特徴量データ
すべてに対して、第２の特徴量データとの１対Ｎの照合
を行い、照合スコアの高い方からあらかじめ設定した条
件を満たすものだけをそれぞれ選択し、選択された照合
スコアについて、同一指同士での複数の特徴量データに
対応する照合スコアの融合演算を行い融合スコアを算出
し、この融合スコアがあらかじめ設定した照合条件（融
合しきい値）を満たしているか否かに基づき照合結果を
出力する機能を備えたことを特徴とする。
合装置が、１つの指に対し複数の指紋画像のそれぞれの
第１の特徴量データを入力し、この第１の特徴量データ
すべてに対して、第２の特徴量データとの１対Ｎの照合
を行い、照合スコアの高い方からあらかじめ設定した条
件を満たすものだけをそれぞれ選択し、選択された照合
スコアについて、同一指同士での複数の特徴量データに
対応する照合スコアの融合演算を行い融合スコアを算出
し、この融合スコアがあらかじめ設定した照合条件（融
合しきい値）を満たしているか否かに基づき照合結果を
出力する機能を備えたことを特徴とする。
【００２７】本発明の指紋照合システムは、前記指紋照
合装置が、複数のそれぞれの指に対する複数指紋画像デ
ータの指紋特徴量をそれぞれ入力し、前記指ごとの複数
の指紋画像の特徴量データから算出される代表スコアに
対し、各指の代表スコアがあらかじめ設定された条件を
満たすか否かの結果を組み合わせて照合結果を出力する
機能を備えたことを特徴とする。
合装置が、複数のそれぞれの指に対する複数指紋画像デ
ータの指紋特徴量をそれぞれ入力し、前記指ごとの複数
の指紋画像の特徴量データから算出される代表スコアに
対し、各指の代表スコアがあらかじめ設定された条件を
満たすか否かの結果を組み合わせて照合結果を出力する
機能を備えたことを特徴とする。
【００２８】本発明の指紋照合システムは、前記指紋照
合装置が、複数のそれぞれの指に対する複数指紋画像デ
ータの指紋特徴量をそれぞれ入力し、前記指ごとの複数
の指紋画像データの指紋特徴量から算出された代表スコ
アからそれらの融合スコアを算出し、前記融合スコアが
あらかじめ設定した条件を満たすか否かの結果を照合結
果として出力する機能を備えたことを特徴とする。
合装置が、複数のそれぞれの指に対する複数指紋画像デ
ータの指紋特徴量をそれぞれ入力し、前記指ごとの複数
の指紋画像データの指紋特徴量から算出された代表スコ
アからそれらの融合スコアを算出し、前記融合スコアが
あらかじめ設定した条件を満たすか否かの結果を照合結
果として出力する機能を備えたことを特徴とする。
【００２９】本発明の指紋照合方法は、指紋スキャナ装
置から指紋画像を入力する過程と、指紋照合端末がこの
指紋画像から指紋の特徴を抽出して、抽出結果を第１の
特徴量データとする過程と、前記指紋画像または前記第
１の特徴量データを、遠隔地に設置された指紋照合装置
に送信する過程と、前記指紋照合装置において、第１の
特徴量データに基づき指紋照合を行う指紋照合過程と、
指紋照合端末が前記指紋照合装置から照合結果を受け取
る過程とを有し、前記指紋照合端末が、１つの指に対し
て複数の指紋画像を入力し、前記指紋画像に対する画像
品質を計算して画像品質の良い方から並び替えを行う処
理、および並べ替えた前記指紋画像の第１の特徴量デー
タを指紋照合装置に送信する処理を行い、前記指紋照合
装置が、１つの指に対して複数の指紋画像の第１の特徴
量データを入力し、前記複数の指紋画像の第１の特徴量
データを、指紋データべース内に記憶されている複数の
指紋画像の第２の特徴量データと照合し、この照合結果
から得られる各第２の特徴量データに対応する複数の照
合スコアに基づき、指紋の照合判定を行うことを特徴と
する。
置から指紋画像を入力する過程と、指紋照合端末がこの
指紋画像から指紋の特徴を抽出して、抽出結果を第１の
特徴量データとする過程と、前記指紋画像または前記第
１の特徴量データを、遠隔地に設置された指紋照合装置
に送信する過程と、前記指紋照合装置において、第１の
特徴量データに基づき指紋照合を行う指紋照合過程と、
指紋照合端末が前記指紋照合装置から照合結果を受け取
る過程とを有し、前記指紋照合端末が、１つの指に対し
て複数の指紋画像を入力し、前記指紋画像に対する画像
品質を計算して画像品質の良い方から並び替えを行う処
理、および並べ替えた前記指紋画像の第１の特徴量デー
タを指紋照合装置に送信する処理を行い、前記指紋照合
装置が、１つの指に対して複数の指紋画像の第１の特徴
量データを入力し、前記複数の指紋画像の第１の特徴量
データを、指紋データべース内に記憶されている複数の
指紋画像の第２の特徴量データと照合し、この照合結果
から得られる各第２の特徴量データに対応する複数の照
合スコアに基づき、指紋の照合判定を行うことを特徴と
する。
【００３０】本発明の指紋照合方法は、指紋照合端末
と、指紋照合装置とを用いて複数の指紋画像により指紋
照合を行う指紋照合方法において、前記指紋照合端末が
スキャナインターフェイス部により外部の指紋スキャナ
装置から１指あたり複数の指紋画像を入力し、主メモリ
に前記複数の指紋画像を保持させ、主制御部により前記
主メモリに保持した複数の指紋画像のそれぞれについて
画像品質を計算し、前記品質に応じて前記主メモリ内の
複数の指紋画像を高品質のものから順に順序づけを行
い、あらかじめ設定した数の高品質画像を選択し、指紋
画像から指紋の第１の特徴量データを計算させ、通信入
出力制御部により前記選択された指紋画像もしくはその
第１の特徴量データを前記指紋照合装置に送出し、前記
指紋照合装置から返信される照合結果データを受信する
ことを特徴とする。
と、指紋照合装置とを用いて複数の指紋画像により指紋
照合を行う指紋照合方法において、前記指紋照合端末が
スキャナインターフェイス部により外部の指紋スキャナ
装置から１指あたり複数の指紋画像を入力し、主メモリ
に前記複数の指紋画像を保持させ、主制御部により前記
主メモリに保持した複数の指紋画像のそれぞれについて
画像品質を計算し、前記品質に応じて前記主メモリ内の
複数の指紋画像を高品質のものから順に順序づけを行
い、あらかじめ設定した数の高品質画像を選択し、指紋
画像から指紋の第１の特徴量データを計算させ、通信入
出力制御部により前記選択された指紋画像もしくはその
第１の特徴量データを前記指紋照合装置に送出し、前記
指紋照合装置から返信される照合結果データを受信する
ことを特徴とする。
【００３１】本発明の図形処理プログラムは、上記指紋
照合システムを用いて、指紋照合を行う指紋照合プログ
ラムであって、指紋スキャナ装置から指紋画像を入力す
る処理と、指紋照合端末がこの指紋画像から指紋の特徴
を抽出して、抽出結果を第１の特徴量データとする処理
と、前記指紋画像または前記第１の特徴量データを、遠
隔地に設置された指紋照合装置に送信する処理と、前記
指紋照合装置において、第１の特徴量データに基づき指
紋照合を行う指紋照合処理と、指紋照合端末が前記指紋
照合装置から照合結果を受け取る処理と、前記指紋照合
端末が、１つの指に対して複数の指紋画像を入力し、前
記指紋画像に対する画像品質を計算して画像品質の良い
方から並び替えを行う処理、および並べ替えた前記指紋
画像の第１の特徴量データを指紋照合装置に送信する処
理と、前記指紋照合装置が、１つの指に対して複数の指
紋画像の第１の特徴量データを入力し、前記複数の指紋
画像の第１の特徴量データを、指紋データべース内に記
憶されている複数の指紋画像の第２の特徴量データと照
合し、この照合結果から得られる各第２の特徴量データ
に対応する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定
を行う処理とをコンピュータに行わせることを特徴とす
る。
照合システムを用いて、指紋照合を行う指紋照合プログ
ラムであって、指紋スキャナ装置から指紋画像を入力す
る処理と、指紋照合端末がこの指紋画像から指紋の特徴
を抽出して、抽出結果を第１の特徴量データとする処理
と、前記指紋画像または前記第１の特徴量データを、遠
隔地に設置された指紋照合装置に送信する処理と、前記
指紋照合装置において、第１の特徴量データに基づき指
紋照合を行う指紋照合処理と、指紋照合端末が前記指紋
照合装置から照合結果を受け取る処理と、前記指紋照合
端末が、１つの指に対して複数の指紋画像を入力し、前
記指紋画像に対する画像品質を計算して画像品質の良い
方から並び替えを行う処理、および並べ替えた前記指紋
画像の第１の特徴量データを指紋照合装置に送信する処
理と、前記指紋照合装置が、１つの指に対して複数の指
紋画像の第１の特徴量データを入力し、前記複数の指紋
画像の第１の特徴量データを、指紋データべース内に記
憶されている複数の指紋画像の第２の特徴量データと照
合し、この照合結果から得られる各第２の特徴量データ
に対応する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定
を行う処理とをコンピュータに行わせることを特徴とす
る。
【００３２】また、本発明による複数画像を用いた指紋
照合システムは、指紋画像を入力して指紋照合装置に送
付する指紋画像端末の部分に、対象とする１つの指に対
し複数個採取した指紋画像を入力し、前記複数指紋画像
の画像品質判定により照合処理に適した指紋画像の選択
を行う機能をそなえた指紋照合端末と、１指あたり複数
の指紋画像の特徴量を入力し、それらから各画像毎に選
択的に１対N照合、１対１照合、複数照合スコアからの
融合スコア計算、照合スコアや融合スコアの条件判定な
どを組み合わせることによって照合結果を出力する機能
を備えた指紋照合装置とを設けたことを特徴としてい
る。
照合システムは、指紋画像を入力して指紋照合装置に送
付する指紋画像端末の部分に、対象とする１つの指に対
し複数個採取した指紋画像を入力し、前記複数指紋画像
の画像品質判定により照合処理に適した指紋画像の選択
を行う機能をそなえた指紋照合端末と、１指あたり複数
の指紋画像の特徴量を入力し、それらから各画像毎に選
択的に１対N照合、１対１照合、複数照合スコアからの
融合スコア計算、照合スコアや融合スコアの条件判定な
どを組み合わせることによって照合結果を出力する機能
を備えた指紋照合装置とを設けたことを特徴としてい
る。
【００３３】上述の指紋照合端末は、与えられた指紋画
像の中からあらかじめ決められた枚数の画像を画像品質
のよい方から選択する動作を実行する。指紋照合装置
は、与えられた複数指紋画像に対し、前記各指紋画像の
特徴量とあらかじめ指紋データベースに登録済みの指紋
に対する特徴量との比較から複数の照合スコアを得て、
各照合スコアがあらかじめ定めた条件を満たしているか
否かのそれらの組み合わせ処理、もしくは各照合スコア
から計算した融合スコアがあらかじめ設定した条件を満
たしているか否かによって、最終的に１つの照合結果の
出力を実行する。
像の中からあらかじめ決められた枚数の画像を画像品質
のよい方から選択する動作を実行する。指紋照合装置
は、与えられた複数指紋画像に対し、前記各指紋画像の
特徴量とあらかじめ指紋データベースに登録済みの指紋
に対する特徴量との比較から複数の照合スコアを得て、
各照合スコアがあらかじめ定めた条件を満たしているか
否かのそれらの組み合わせ処理、もしくは各照合スコア
から計算した融合スコアがあらかじめ設定した条件を満
たしているか否かによって、最終的に１つの照合結果の
出力を実行する。
【００３４】従って、本発明によれば１指あたりの複数
指紋画像を使うことで、処理コストは増えてはいるが、
品質の悪い画像しか得られない場合であっても、従来に
比べて照合できる画像品質の範囲を拡大することがで
き、指紋採取に非協力的な被指紋採取者の場合や、指紋
画像採取に専門家でない場合でも、従来よりも容易に高
精度な指紋による個人識別を行うことができる。
指紋画像を使うことで、処理コストは増えてはいるが、
品質の悪い画像しか得られない場合であっても、従来に
比べて照合できる画像品質の範囲を拡大することがで
き、指紋採取に非協力的な被指紋採取者の場合や、指紋
画像採取に専門家でない場合でも、従来よりも容易に高
精度な指紋による個人識別を行うことができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態について説明する。図１は本発明の一実施形態に
よる指紋照合システムの構成を示すブロック図である。
この図において、複数画像を用いた指紋照合システム１
は、指紋照合端末２と指紋照合センタ内の指紋照合装置
２１とから構成される。
施形態について説明する。図１は本発明の一実施形態に
よる指紋照合システムの構成を示すブロック図である。
この図において、複数画像を用いた指紋照合システム１
は、指紋照合端末２と指紋照合センタ内の指紋照合装置
２１とから構成される。
【００３６】前記指紋照合端末２は、主制御部１１、主
メモリ１２、スキャナインターフェイス部１３、通信入
出力制御部１４をバス１０１で接続して構成されてい
る。スキャナインターフェイス部１３は外部の指紋スキ
ャナ３から、１指毎に複数の指紋画像からなる指紋画像
データ、もしくは複数種の指毎に複数画像データを、主
メモリ１２へ入力するインターフェース部である。主制
御部１１は、スキャナインターフェイス部１３を介して
外部の指紋スキャナ３とデータ転送路４０１により接続
されている。そして、指紋スキャナ３は、スキャナイン
ターフェイス部１３と通信路４０１として、無線または
有線により、指紋画像データ及び制御信号の送受信を行
う。ここで、無線としては無線ＬＡＮ，Blue-Toothなど
の小電力無線の通信手段が用いられ、また、有線として
はＲＳ２３２Ｃ、USB、や専用信号線などが用いられ
る。さらに、指紋スキャナ３で読みとった指紋画像をメ
モリカード等の記憶媒体に記憶させて、スキャナインタ
ーフェース部１３にカードリーダなどを設けて、メモリ
カードの指紋画像を読み込むようにしてもよい。ここ
で、指紋スキャナ３は、指紋画像を直接指から読み込
む、従来例に示したライブスキャナである。
メモリ１２、スキャナインターフェイス部１３、通信入
出力制御部１４をバス１０１で接続して構成されてい
る。スキャナインターフェイス部１３は外部の指紋スキ
ャナ３から、１指毎に複数の指紋画像からなる指紋画像
データ、もしくは複数種の指毎に複数画像データを、主
メモリ１２へ入力するインターフェース部である。主制
御部１１は、スキャナインターフェイス部１３を介して
外部の指紋スキャナ３とデータ転送路４０１により接続
されている。そして、指紋スキャナ３は、スキャナイン
ターフェイス部１３と通信路４０１として、無線または
有線により、指紋画像データ及び制御信号の送受信を行
う。ここで、無線としては無線ＬＡＮ，Blue-Toothなど
の小電力無線の通信手段が用いられ、また、有線として
はＲＳ２３２Ｃ、USB、や専用信号線などが用いられ
る。さらに、指紋スキャナ３で読みとった指紋画像をメ
モリカード等の記憶媒体に記憶させて、スキャナインタ
ーフェース部１３にカードリーダなどを設けて、メモリ
カードの指紋画像を読み込むようにしてもよい。ここ
で、指紋スキャナ３は、指紋画像を直接指から読み込
む、従来例に示したライブスキャナである。
【００３７】主制御部１１は、主メモリ１２内に格納さ
れた指紋画像データを用いて画像品質の計算を行い、画
像品質による画像データの並べ替え、画像品質の高い画
像データの選択処理を行う。入出力制御部１４は、画像
品質の高い指紋画像やその指紋画像から抽出された特徴
量データ（指紋画像データ）について、あらかじめ設定
した画像枚数（例えば、３〜５枚）を、画像品質の高低
がわかるような状態で、指紋照合装置２１に通信路２０
１を介して送信する。そして、入出力制御部１４は、指
紋照合装置２１と通信路２０１として、無線または有線
により、指紋画像及び指紋画像データ等のデータの送受
信を行う。ここで、無線としては携帯電話やＰＨＳ等の
無線通信網、また、有線としては専用回線、公衆回線，
ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク），ＩＳＤＮ
（サービス総合デジタル網）などが用いられる。またこ
れらの網を介したインターネットを用いることもでき
る。
れた指紋画像データを用いて画像品質の計算を行い、画
像品質による画像データの並べ替え、画像品質の高い画
像データの選択処理を行う。入出力制御部１４は、画像
品質の高い指紋画像やその指紋画像から抽出された特徴
量データ（指紋画像データ）について、あらかじめ設定
した画像枚数（例えば、３〜５枚）を、画像品質の高低
がわかるような状態で、指紋照合装置２１に通信路２０
１を介して送信する。そして、入出力制御部１４は、指
紋照合装置２１と通信路２０１として、無線または有線
により、指紋画像及び指紋画像データ等のデータの送受
信を行う。ここで、無線としては携帯電話やＰＨＳ等の
無線通信網、また、有線としては専用回線、公衆回線，
ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク），ＩＳＤＮ
（サービス総合デジタル網）などが用いられる。またこ
れらの網を介したインターネットを用いることもでき
る。
【００３８】指紋照合装置２１は、受け取った指紋画像
データについて、それぞれの指に対して複数の指紋画像
の特徴量データをもっているデータ群に対する指紋照合
処理を行う。以下、指紋画像の特徴量データを指紋画像
データとする。指紋照合装置２１は照合結果に対応する
指紋データベース（DB）の登録者情報を返信する相手と
なる指紋照合端末２と通信路２０１で接続されている。
データについて、それぞれの指に対して複数の指紋画像
の特徴量データをもっているデータ群に対する指紋照合
処理を行う。以下、指紋画像の特徴量データを指紋画像
データとする。指紋照合装置２１は照合結果に対応する
指紋データベース（DB）の登録者情報を返信する相手と
なる指紋照合端末２と通信路２０１で接続されている。
【００３９】図４は、図１に示される指紋照合端末２に
コンソール表示部１５とキーボード１６を付加した構成
である。このようなコンソール表示部１５とキーボード
１６等のヒューマンインターフェース部分を備えること
で、照合結果を文字情報として表示したり、前記照合結
果情報を用いて他のデータベースへの照会処理を行うた
めの指示をキーボード１６から入力する。例えば、指紋
照合端末２の操作者は、キーボード１６から以下説明す
る照合に必要な各しきい値のデータ（条件データ）の入
力及び変更を行ったり、コンソール表示部１５に表示す
る指紋画像や照合結果の表示方法を変更したりする。こ
の指紋照合端末２はいわゆるパーソナルコンピュータな
どを用いて構成することできる。
コンソール表示部１５とキーボード１６を付加した構成
である。このようなコンソール表示部１５とキーボード
１６等のヒューマンインターフェース部分を備えること
で、照合結果を文字情報として表示したり、前記照合結
果情報を用いて他のデータベースへの照会処理を行うた
めの指示をキーボード１６から入力する。例えば、指紋
照合端末２の操作者は、キーボード１６から以下説明す
る照合に必要な各しきい値のデータ（条件データ）の入
力及び変更を行ったり、コンソール表示部１５に表示す
る指紋画像や照合結果の表示方法を変更したりする。こ
の指紋照合端末２はいわゆるパーソナルコンピュータな
どを用いて構成することできる。
【００４０】次に、図１を参照し、一実施形態の指紋照
合システムの動作例を説明する。図１において、スキャ
ナインターフェイス部１３は、指紋スキャナ３が指紋照
合システム１に接続されたことを検知して、データの取
りこみをスタートする。そして、主制御部１１は、外部
から指紋画像の入力があったことを、ポーリング処理ま
たは割り込み処理のいずれかにより検知し、スキャナイ
ンターフェイス部１３から入力した指紋画像と、この指
紋画像から抽出した指紋画像データとにインデクスをつ
けて主メモリ１２に保存する。ここで、主制御部１１
は、後に詳細に説明するが、スキャナインターフェイス
部１３より入力される指紋画像から、特徴量としての上
記指紋画像データを抽出する。この指紋画像からの指紋
画像データの抽出は、後に詳細に説明する特徴量データ
を画像処理による演算により、指紋画像の座標に対応し
た各特徴点の座標位置とその方向を示す方向ベクトルを
求める。
合システムの動作例を説明する。図１において、スキャ
ナインターフェイス部１３は、指紋スキャナ３が指紋照
合システム１に接続されたことを検知して、データの取
りこみをスタートする。そして、主制御部１１は、外部
から指紋画像の入力があったことを、ポーリング処理ま
たは割り込み処理のいずれかにより検知し、スキャナイ
ンターフェイス部１３から入力した指紋画像と、この指
紋画像から抽出した指紋画像データとにインデクスをつ
けて主メモリ１２に保存する。ここで、主制御部１１
は、後に詳細に説明するが、スキャナインターフェイス
部１３より入力される指紋画像から、特徴量としての上
記指紋画像データを抽出する。この指紋画像からの指紋
画像データの抽出は、後に詳細に説明する特徴量データ
を画像処理による演算により、指紋画像の座標に対応し
た各特徴点の座標位置とその方向を示す方向ベクトルを
求める。
【００４１】次に、主制御部１１は、外部から入力され
た指紋画像の保存処理が全て終了した後、主メモリ１２
内に記憶されている各指紋画像毎の品質値を計算し、こ
れらの指紋画像毎に対応させて主メモリ１２に保存す
る。そして、主制御部１１は、上記各指紋画像の品質値
を指種（親指，人差し指などの指の種類）毎に対応させ
て、品質の良い方からソーティング処理を行い、指種別
に品質の良い方から指紋画像を特定できるように、主メ
モリ１２において整理する。
た指紋画像の保存処理が全て終了した後、主メモリ１２
内に記憶されている各指紋画像毎の品質値を計算し、こ
れらの指紋画像毎に対応させて主メモリ１２に保存す
る。そして、主制御部１１は、上記各指紋画像の品質値
を指種（親指，人差し指などの指の種類）毎に対応させ
て、品質の良い方からソーティング処理を行い、指種別
に品質の良い方から指紋画像を特定できるように、主メ
モリ１２において整理する。
【００４２】ここで、上記指紋画像の上記品質値として
は、例えば、次に示す様な種類が利用できる。図５は、
一般的な指紋画像の一例として、縦３行，横３列のサイ
ズの指紋画像をの画素を示す概念図である。この図にお
いて、画素Aijは、i行j列で指定される指紋画像の要素
を示している。ここで、図５の各指紋画像の画素Aijの
濃度値の値が、図６に示す分布となっているものとして
説明する（数値の大きい方が濃度値が高い）。
は、例えば、次に示す様な種類が利用できる。図５は、
一般的な指紋画像の一例として、縦３行，横３列のサイ
ズの指紋画像をの画素を示す概念図である。この図にお
いて、画素Aijは、i行j列で指定される指紋画像の要素
を示している。ここで、図５の各指紋画像の画素Aijの
濃度値の値が、図６に示す分布となっているものとして
説明する（数値の大きい方が濃度値が高い）。
【００４３】まず、品質値を表すものとしては、例え
ば、平均的な濃度がある。すなわち、指紋画像の各画素
Aijの濃度値の平均値であって、図６の場合であれば、 (2+2+4+1+5+4+4+3+2)/9=27/9＝3 である。このとき、除算で割り切れない場合には、切り
上げや四捨五入などを行う。ここで、図６の各画素の位
置は、図５のi行j列で指定される指紋画像の画素Aijに
各々対応している。対象となる指紋画像が縞模様をもっ
た指紋画像であれば、背景値の濃度値が「０」のみの画
像よりも、平均値がより大きくなること、また、濃度が
濃ければ大きな値になることがわかる。
ば、平均的な濃度がある。すなわち、指紋画像の各画素
Aijの濃度値の平均値であって、図６の場合であれば、 (2+2+4+1+5+4+4+3+2)/9=27/9＝3 である。このとき、除算で割り切れない場合には、切り
上げや四捨五入などを行う。ここで、図６の各画素の位
置は、図５のi行j列で指定される指紋画像の画素Aijに
各々対応している。対象となる指紋画像が縞模様をもっ
た指紋画像であれば、背景値の濃度値が「０」のみの画
像よりも、平均値がより大きくなること、また、濃度が
濃ければ大きな値になることがわかる。
【００４４】次に、他の品質値を表すものとして分散
は、上記平均値との差の２乗であり、図６の例では、^2
で２乗を示すとして、 (2-3)^2+(2-3)^2+(4-3)^2+(1-3)^2+(5-3)^2+(4-3)^2+(4
-3)^2+(3-3)^2+(2-3)^2＝1+1+1+4+4+1+1+0+1=14 である。指紋画像の縞模様を構成する画素の濃淡レベル
の差（コントラスト）が大きければ明瞭な画像である
が、その場合には分散が大きくなることがわかる。
は、上記平均値との差の２乗であり、図６の例では、^2
で２乗を示すとして、 (2-3)^2+(2-3)^2+(4-3)^2+(1-3)^2+(5-3)^2+(4-3)^2+(4
-3)^2+(3-3)^2+(2-3)^2＝1+1+1+4+4+1+1+0+1=14 である。指紋画像の縞模様を構成する画素の濃淡レベル
の差（コントラスト）が大きければ明瞭な画像である
が、その場合には分散が大きくなることがわかる。
【００４５】また、この他にも簡単な品質指標として
は、最大値，及び最大値と最小値との差等が利用される
ことがある。前者の最大値は、図６で言えば、画素A22
の濃度値「５」に相当するものである。後者の最大値と
最小値との差は、図６で言えば、画素A22の濃度値
「５」と画素A21の濃度値「１」との差の絶対値｜5-1|
＝4が相当する。
は、最大値，及び最大値と最小値との差等が利用される
ことがある。前者の最大値は、図６で言えば、画素A22
の濃度値「５」に相当するものである。後者の最大値と
最小値との差は、図６で言えば、画素A22の濃度値
「５」と画素A21の濃度値「１」との差の絶対値｜5-1|
＝4が相当する。
【００４６】前者は、平均計算の場合に必要な累積計算
や除算が不要であるため、演算をコンパクトに実行でき
る。また、後者は、分散と同様なコントラストに相当す
る濃度差を示しており、指紋画像であれば、一定以上に
大きな値になると期待できる。この他、縞模様は周期性
をもつものであるから、一般的なデジタル的な信号処理
手法であるフーリエ変換処理による周波数分析結果か
ら、周期性成分の強度そのものを品質指標として使うこ
ともできる。
や除算が不要であるため、演算をコンパクトに実行でき
る。また、後者は、分散と同様なコントラストに相当す
る濃度差を示しており、指紋画像であれば、一定以上に
大きな値になると期待できる。この他、縞模様は周期性
をもつものであるから、一般的なデジタル的な信号処理
手法であるフーリエ変換処理による周波数分析結果か
ら、周期性成分の強度そのものを品質指標として使うこ
ともできる。
【００４７】次に、主制御部１１は、指種毎に、あらか
じめ設定した数の枚数の指紋画像データを、指紋画像の
上記品質の高い方から主メモリ１２より取りだし、入出
力制御部１４を介して、指紋照合装置２１へ送付する。
例えば、２種類の指を用いた照合において、１指毎に２
つの指紋画像データを使う場合、入出力制御部１４が指
紋照合装置２１に通信路２０１を介して送付する指紋画
像データは、第１指の第１品質（１番目に良い品質）画
像、第１指の第２品質（２番目に良い品質）画像、第２
指の第１品質画像、第２指の第２品質画像、という順序
である。
じめ設定した数の枚数の指紋画像データを、指紋画像の
上記品質の高い方から主メモリ１２より取りだし、入出
力制御部１４を介して、指紋照合装置２１へ送付する。
例えば、２種類の指を用いた照合において、１指毎に２
つの指紋画像データを使う場合、入出力制御部１４が指
紋照合装置２１に通信路２０１を介して送付する指紋画
像データは、第１指の第１品質（１番目に良い品質）画
像、第１指の第２品質（２番目に良い品質）画像、第２
指の第１品質画像、第２指の第２品質画像、という順序
である。
【００４８】指紋照合端末２は、入出力制御部１４が通
信路２０１から照合結果データを入力すると、主制御部
１１に割り込み処理を要求して前記入力した照合結果デ
ータを主メモリ１２に、指種毎に対応させて保存する。
照合結果データを含む前記主メモリ１２に保存された指
紋照合により識別された個人識別情報は、その後、主制
御部１１による他の処理に利用できる。ただし、前記他
の処理は本発明の範囲外であるのため、詳細な説明を省
略する。例えば、上記個人識別情報から、その個人にか
かわる他の情報を検索するのに用いることができること
は言うまでもない。このような他の情報には顔写真であ
るとか、電話番号であるとか、所有する車のナンバーで
あるとかがあり、様ざまな情報の検索が期待できる。
信路２０１から照合結果データを入力すると、主制御部
１１に割り込み処理を要求して前記入力した照合結果デ
ータを主メモリ１２に、指種毎に対応させて保存する。
照合結果データを含む前記主メモリ１２に保存された指
紋照合により識別された個人識別情報は、その後、主制
御部１１による他の処理に利用できる。ただし、前記他
の処理は本発明の範囲外であるのため、詳細な説明を省
略する。例えば、上記個人識別情報から、その個人にか
かわる他の情報を検索するのに用いることができること
は言うまでもない。このような他の情報には顔写真であ
るとか、電話番号であるとか、所有する車のナンバーで
あるとかがあり、様ざまな情報の検索が期待できる。
【００４９】指毎に複数の指紋画像を採取する指紋スキ
ャナ３は、例えば図２に示したような構成であり、以下
のように動作するものが接続できる。例えば、入力開始
指示ボタン３４により、画像入力制御部３１は、動作を
開始し、画像系列メモリ３２に対して、指紋センサ３３
から指紋画像を１枚入力する。このとき、利用者は、表
示部３５により画像系列メモリ３２に格納した指紋画像
の確認を行うことができる。また、表示部３５に対し指
紋センサ３３から直接データを表示する経路を設けるこ
とにより、利用者が、格納される指紋画像をリアルタイ
ムに、表示部３５においてモニタできるようにすること
もできる。
ャナ３は、例えば図２に示したような構成であり、以下
のように動作するものが接続できる。例えば、入力開始
指示ボタン３４により、画像入力制御部３１は、動作を
開始し、画像系列メモリ３２に対して、指紋センサ３３
から指紋画像を１枚入力する。このとき、利用者は、表
示部３５により画像系列メモリ３２に格納した指紋画像
の確認を行うことができる。また、表示部３５に対し指
紋センサ３３から直接データを表示する経路を設けるこ
とにより、利用者が、格納される指紋画像をリアルタイ
ムに、表示部３５においてモニタできるようにすること
もできる。
【００５０】いずれにしても、指紋スキャナ３における
指紋画像の入力は、いわゆるデジタルカメラで撮像する
のと同様であり、入力開始指示ボタンはいわゆるシャッ
ターボタンに相当する。異なる種類の指で指紋画像を採
取する場合には、指種を区別して画像系列メモリ３２に
格納する必要がある。この格納処理は、入力開始指示ボ
タンを指別に複数用意したり、指番号を示すボタンやダ
イヤルによって指定した情報（各指に対応した番号や記
号など）を、採取した指毎の指紋画像に付加して保存す
ればよい。
指紋画像の入力は、いわゆるデジタルカメラで撮像する
のと同様であり、入力開始指示ボタンはいわゆるシャッ
ターボタンに相当する。異なる種類の指で指紋画像を採
取する場合には、指種を区別して画像系列メモリ３２に
格納する必要がある。この格納処理は、入力開始指示ボ
タンを指別に複数用意したり、指番号を示すボタンやダ
イヤルによって指定した情報（各指に対応した番号や記
号など）を、採取した指毎の指紋画像に付加して保存す
ればよい。
【００５１】指紋スキャナ３は、一つの指毎にあらかじ
め決った数（例えば、３〜５枚）以上の複数の指紋画像
を画像メモリ３２に格納したならば、指紋画像の採取を
終了し、指紋照合端末２にデータ転送路４０１を介して
接続処理する。このとき、同一の指紋画像とならないよ
うに、指を置き直す等して、指毎の複数の指紋画像が各
々異なった状況で取得されることが望ましい。指紋スキ
ャナ３は、この接続処理により、画像系列メモリ３２内
に格納した指紋画像を図１の指紋照合端末２に出力す
る。このとき、表示部３５は、画像入力制御部３１か
ら、適宜、指紋画像の情報を得ることにより、指紋画像
の入力動作が正しく行われているか否かを操作者に通知
することができる。
め決った数（例えば、３〜５枚）以上の複数の指紋画像
を画像メモリ３２に格納したならば、指紋画像の採取を
終了し、指紋照合端末２にデータ転送路４０１を介して
接続処理する。このとき、同一の指紋画像とならないよ
うに、指を置き直す等して、指毎の複数の指紋画像が各
々異なった状況で取得されることが望ましい。指紋スキ
ャナ３は、この接続処理により、画像系列メモリ３２内
に格納した指紋画像を図１の指紋照合端末２に出力す
る。このとき、表示部３５は、画像入力制御部３１か
ら、適宜、指紋画像の情報を得ることにより、指紋画像
の入力動作が正しく行われているか否かを操作者に通知
することができる。
【００５２】また、図３は、異なる指の種類として、２
つの指の指紋を同時にスキャンする機能を持った指紋ス
キャナ３の構成例を示すブロック図である。この図３に
おいて、指紋センサA３６,指紋センサB３７は、同時に
置かれた２つの指のそれぞれから指紋画像を採取するた
めのセンサである。画像系列メモリ３２は、指紋センサ
A３６,指紋センサB３７各々に対応した別領域に指紋画
像のデータを格納できるようになっている。また、図３
のその他の構成は、図２の指紋スキャナと同様であり、
同様な動作を行う。
つの指の指紋を同時にスキャンする機能を持った指紋ス
キャナ３の構成例を示すブロック図である。この図３に
おいて、指紋センサA３６,指紋センサB３７は、同時に
置かれた２つの指のそれぞれから指紋画像を採取するた
めのセンサである。画像系列メモリ３２は、指紋センサ
A３６,指紋センサB３７各々に対応した別領域に指紋画
像のデータを格納できるようになっている。また、図３
のその他の構成は、図２の指紋スキャナと同様であり、
同様な動作を行う。
【００５３】次に、図７は、主制御部１１が主メモリ内
１２に格納した複数の指紋画像の画像品質を計算する処
理の部分を説明したフローチャートである。まず、指紋
スキャナ３により、１つの指毎にＮ個の指紋画像が入力
されると、主制御部１１は、この入力された指紋画像
を、順次、主メモリ１２に格納する。次に、主制御部１
１は、Ｎ個の指紋画像の品質値を、順次、指紋画像毎に
計算する。そして、主制御部１１は、各指紋画像に対す
る品質値の計算が終わると、この計算結果の品質値の高
い順に、主メモリ１２に格納されている指紋画像（及び
指紋画像データ）を並べ替える処理を行う。
１２に格納した複数の指紋画像の画像品質を計算する処
理の部分を説明したフローチャートである。まず、指紋
スキャナ３により、１つの指毎にＮ個の指紋画像が入力
されると、主制御部１１は、この入力された指紋画像
を、順次、主メモリ１２に格納する。次に、主制御部１
１は、Ｎ個の指紋画像の品質値を、順次、指紋画像毎に
計算する。そして、主制御部１１は、各指紋画像に対す
る品質値の計算が終わると、この計算結果の品質値の高
い順に、主メモリ１２に格納されている指紋画像（及び
指紋画像データ）を並べ替える処理を行う。
【００５４】このとき、主制御部１１は、例えば、主メ
モリ１２において、各指紋画像のインデクスの付け替え
を行い、各指毎の複数の指紋画像を品質値の高い順に並
べる並べ替え処理を行う。例えば、これは図８に示すよ
うな管理テーブルを用いて行うことができる。指紋スキ
ャナから画像を５枚と取り込み、各指紋画像の画像品質
値を計算した直後の状態では、管理テーブルに順に画像
が並んでおり、管理テーブルの３つのフィールドにはイ
ンデクス、画像品質値、対応する指紋画像の記憶場所を
示す画像格納アドレスポインタが収められている。
モリ１２において、各指紋画像のインデクスの付け替え
を行い、各指毎の複数の指紋画像を品質値の高い順に並
べる並べ替え処理を行う。例えば、これは図８に示すよ
うな管理テーブルを用いて行うことができる。指紋スキ
ャナから画像を５枚と取り込み、各指紋画像の画像品質
値を計算した直後の状態では、管理テーブルに順に画像
が並んでおり、管理テーブルの３つのフィールドにはイ
ンデクス、画像品質値、対応する指紋画像の記憶場所を
示す画像格納アドレスポインタが収められている。
【００５５】図８の左側の管理テーブルの状態は、主制
御部１１が画像品質値を計算した直後を示している。一
方、右側の管理テーブルの状態は、主制御部１１が画像
品質値によって順位付けを行い、画像品質値の高い順
に、指紋画像のインデクスを付け替えた状態を示してい
る。このように、図８の右側の管理テーブルの状態に変
更し、インデクスが１番の指紋画像データから順に読み
出せば、画像品質の高い指紋画像のほうから順に、指紋
画像データを選択できるようになる。上述の並び替えを
行うことにより、主メモリ１２から上位高品質の指紋画
像データのみをあらかじめ定められた数だけ選択して
（例えば、５つの指紋画像を取得した場合、品質の良い
２枚を選択して）、指紋照合装置２１に送出できるわけ
である。
御部１１が画像品質値を計算した直後を示している。一
方、右側の管理テーブルの状態は、主制御部１１が画像
品質値によって順位付けを行い、画像品質値の高い順
に、指紋画像のインデクスを付け替えた状態を示してい
る。このように、図８の右側の管理テーブルの状態に変
更し、インデクスが１番の指紋画像データから順に読み
出せば、画像品質の高い指紋画像のほうから順に、指紋
画像データを選択できるようになる。上述の並び替えを
行うことにより、主メモリ１２から上位高品質の指紋画
像データのみをあらかじめ定められた数だけ選択して
（例えば、５つの指紋画像を取得した場合、品質の良い
２枚を選択して）、指紋照合装置２１に送出できるわけ
である。
【００５６】次に、指紋照合装置２１が複数の指紋画像
データを受信し、これらの指紋画像データに対して行う
照合処理に関して説明する。指紋照合装置２１における
指紋照合処理には、１対１照合と１対Ｎ照合との２種類
の機能がある。ここで、１対１照合とは、あらかじめ登
録した指紋画像データを格納してある登録データベース
から、特定の指紋画像データを指定して取り出し、この
登録された指紋画像データと、指紋照合端末２から入力
される指紋画像データとの照合だけを行う処理を意味し
ている。すなわち、１対１照合は、指紋照合端末２から
入力される指紋画像データが、指紋照合装置２１の登録
データベースに格納されている中から指定された唯一つ
の指紋画像データと一致するか否かの判定を行う処理を
示している。
データを受信し、これらの指紋画像データに対して行う
照合処理に関して説明する。指紋照合装置２１における
指紋照合処理には、１対１照合と１対Ｎ照合との２種類
の機能がある。ここで、１対１照合とは、あらかじめ登
録した指紋画像データを格納してある登録データベース
から、特定の指紋画像データを指定して取り出し、この
登録された指紋画像データと、指紋照合端末２から入力
される指紋画像データとの照合だけを行う処理を意味し
ている。すなわち、１対１照合は、指紋照合端末２から
入力される指紋画像データが、指紋照合装置２１の登録
データベースに格納されている中から指定された唯一つ
の指紋画像データと一致するか否かの判定を行う処理を
示している。
【００５７】一方、１対Ｎ照合とは、登録データベース
の全ての指紋画像データ、または別に指定した情報に合
致する指紋画像データのデータ群との照合を行う処理を
意味している。すなわち、１対Ｎ照合は、登録データベ
ースに登録されているＮ個の指紋画像データのすべてと
照合を行う指紋照合の処理を示している。１対Ｎ照合に
おける別に指定する情報の例としては、性別、年齢など
があり、この情報によりある程度の指紋画像が絞り込め
るため、データベースの全ての指紋画像のデータと照合
をせずに済むため、処理時間が短縮できる効果がある。
の全ての指紋画像データ、または別に指定した情報に合
致する指紋画像データのデータ群との照合を行う処理を
意味している。すなわち、１対Ｎ照合は、登録データベ
ースに登録されているＮ個の指紋画像データのすべてと
照合を行う指紋照合の処理を示している。１対Ｎ照合に
おける別に指定する情報の例としては、性別、年齢など
があり、この情報によりある程度の指紋画像が絞り込め
るため、データベースの全ての指紋画像のデータと照合
をせずに済むため、処理時間が短縮できる効果がある。
【００５８】また、指紋照合装置２１は、内部の登録デ
ータベースに予め記憶されていた指紋画像データと、指
紋スキャナ３から読み込んだ指紋画像データとの２つの
指紋画像データがどの程度類似しているかの照合を行
い、この照合結果を照合スコアとして出力する。ここ
で、上記照合スコアについて簡単にその概念を説明す
る。図９は、一般的な指紋画像の模式図である。通常こ
のような線を指の隆起した部分から得られるので隆線と
呼ぶ。この隆線の中には、図１０において円で示したよ
うな、隆線の分岐点や端点が存在し、これら分岐点や端
点を特徴点とかマニューシャと呼ぶ。上述した指紋画像
データは、指紋画像における上記分岐点や端点の配置さ
れた座標のデータ，およびこれら分岐点や端点の向きの
方向を示す方向ベクトルを特徴量として表した情報であ
る。
ータベースに予め記憶されていた指紋画像データと、指
紋スキャナ３から読み込んだ指紋画像データとの２つの
指紋画像データがどの程度類似しているかの照合を行
い、この照合結果を照合スコアとして出力する。ここ
で、上記照合スコアについて簡単にその概念を説明す
る。図９は、一般的な指紋画像の模式図である。通常こ
のような線を指の隆起した部分から得られるので隆線と
呼ぶ。この隆線の中には、図１０において円で示したよ
うな、隆線の分岐点や端点が存在し、これら分岐点や端
点を特徴点とかマニューシャと呼ぶ。上述した指紋画像
データは、指紋画像における上記分岐点や端点の配置さ
れた座標のデータ，およびこれら分岐点や端点の向きの
方向を示す方向ベクトルを特徴量として表した情報であ
る。
【００５９】上述したように、図１１に端点、図１２に
分岐点の基本的な形状を示した。自動指紋照合におい
て、指紋照合装置２１は、指紋画像におけるこれら端点
及び分岐点の特徴点の配置（座標位置）及び端点や分岐
点の方向ベクトルが、各指紋に固有な情報であるとし
て、以下のように照合スコアを算出する。これはあたか
も、星座をとったスライド写真を重ねて見るような作業
であり、指紋照合装置２１は、可能な限り上記特徴点同
士が重なるように、比較する２つの指紋画像を重ね合わ
せる。そして、指紋照合装置２１は、予め登録データベ
ースに記憶されていた指紋画像データと、指紋スキャナ
３の読み込んだ指紋画像データとの２つの指紋画像デー
タにおいて上記特徴点がほぼ重なり、同一の特徴点とみ
なせる対応がある場合、その特徴点の１組毎についてプ
ラスの得点を与え、いずれか一方の指紋画像データにし
か特徴点がないと判定された場合、その特徴点に対して
マイナスの得点を与える。
分岐点の基本的な形状を示した。自動指紋照合におい
て、指紋照合装置２１は、指紋画像におけるこれら端点
及び分岐点の特徴点の配置（座標位置）及び端点や分岐
点の方向ベクトルが、各指紋に固有な情報であるとし
て、以下のように照合スコアを算出する。これはあたか
も、星座をとったスライド写真を重ねて見るような作業
であり、指紋照合装置２１は、可能な限り上記特徴点同
士が重なるように、比較する２つの指紋画像を重ね合わ
せる。そして、指紋照合装置２１は、予め登録データベ
ースに記憶されていた指紋画像データと、指紋スキャナ
３の読み込んだ指紋画像データとの２つの指紋画像デー
タにおいて上記特徴点がほぼ重なり、同一の特徴点とみ
なせる対応がある場合、その特徴点の１組毎についてプ
ラスの得点を与え、いずれか一方の指紋画像データにし
か特徴点がないと判定された場合、その特徴点に対して
マイナスの得点を与える。
【００６０】ただし、指紋照合装置２１は、例えば、指
紋スキャナ３から読み込んだ指紋画像に、不鮮明な部分
が存在したとき、この指紋画像に対応する指紋画像デー
タの特徴点がこの不鮮明な部分に対応していた場合、こ
の特徴点対してはプラス／マイナスのいずれの得点も与
えることはしないものとする。また、指を指紋スキャナ
３に押しつけたときに変形した指の指紋画像が得られる
などで、登録データベースに記憶された指紋画像データ
と、指紋スキャナ３から得られた指紋画像データとの特
徴点の重なりの程度を考慮し、例えば、これら２つの指
紋画像データ各々の対応する特徴点間の距離で得点に重
みをつけることもしばしば行われる。すなわち、指紋ス
キャナ３から読み込まれた指紋画像データと登録データ
ベースに記憶された指紋画像データとの特徴点の座標が
ずれていた場合に、対応する特徴点であれば指の弾性変
形が起きたとしても、重ね合わせた時に各々の対応する
特徴点の間の距離は統計的にあまり大きくならないこと
が知られている。一方、特徴点間の距離が大きいとき
は、本来対応していない特徴点を誤って対応づけている
判定することができる。このため、特徴点間の距離が大
きい場合、プラスする照合スコアの点数を低くし、逆
に、特徴点間の距離が小さい場合、プラスする照合スコ
アの点数を高くする重みづけを行う。上述したように、
同一の指からとった指紋であれば、対応する特徴点の組
は多くなり照合スコアは高くなる。すなわち、高い照合
スコアが得られたということは、その２つの指紋画像が
同一の指から得られた確率が高いことを意味する。この
照合スコアは、必ずしも、指紋照合の結果、２つの指紋
画像データが照合している確率値そのものをあらわすも
のではないが、一般に、同一の指から取得した指紋画像
でないと高い照合スコアが算出されることはない。
紋スキャナ３から読み込んだ指紋画像に、不鮮明な部分
が存在したとき、この指紋画像に対応する指紋画像デー
タの特徴点がこの不鮮明な部分に対応していた場合、こ
の特徴点対してはプラス／マイナスのいずれの得点も与
えることはしないものとする。また、指を指紋スキャナ
３に押しつけたときに変形した指の指紋画像が得られる
などで、登録データベースに記憶された指紋画像データ
と、指紋スキャナ３から得られた指紋画像データとの特
徴点の重なりの程度を考慮し、例えば、これら２つの指
紋画像データ各々の対応する特徴点間の距離で得点に重
みをつけることもしばしば行われる。すなわち、指紋ス
キャナ３から読み込まれた指紋画像データと登録データ
ベースに記憶された指紋画像データとの特徴点の座標が
ずれていた場合に、対応する特徴点であれば指の弾性変
形が起きたとしても、重ね合わせた時に各々の対応する
特徴点の間の距離は統計的にあまり大きくならないこと
が知られている。一方、特徴点間の距離が大きいとき
は、本来対応していない特徴点を誤って対応づけている
判定することができる。このため、特徴点間の距離が大
きい場合、プラスする照合スコアの点数を低くし、逆
に、特徴点間の距離が小さい場合、プラスする照合スコ
アの点数を高くする重みづけを行う。上述したように、
同一の指からとった指紋であれば、対応する特徴点の組
は多くなり照合スコアは高くなる。すなわち、高い照合
スコアが得られたということは、その２つの指紋画像が
同一の指から得られた確率が高いことを意味する。この
照合スコアは、必ずしも、指紋照合の結果、２つの指紋
画像データが照合している確率値そのものをあらわすも
のではないが、一般に、同一の指から取得した指紋画像
でないと高い照合スコアが算出されることはない。
【００６１】したがって、照合スコアが、あらかじめ設
定されたしきい値より大きければ、同一の指と判断する
ことができる。この照合スコアのしきい値（閾値）は、
統計的に得られるものであり、複数の人間各々の指紋画
像データを登録データベースに予め登録しておき、指紋
スキャナ３により入力した指紋画像から得られる指紋画
像データと、登録データベースに登録された指紋画像デ
ータとを比較し、前記FMR、FNMRが目標値以下となる点
を用いている。ここで目標値とは誤りの許容度に相当
し、システムの仕様値であり、たとえばFMRが0.01%とか
のように運用者によって指定されるものである。同一の
指から取得した指紋画像であっても、そのときの指紋面
積やゆがみやノイズなどで、画像の品質が低下した指紋
画像の場合は、指紋画像データによる指紋照合の処理に
おいて照合スコアが低めに出てしまい、個人識別という
意味での指紋照合ができなくなることがある。このた
め、本発明においては、同一の指における複数の指紋画
像を用いて、このようなスコアの低下の生じる場合に対
処することができる点が特徴である。
定されたしきい値より大きければ、同一の指と判断する
ことができる。この照合スコアのしきい値（閾値）は、
統計的に得られるものであり、複数の人間各々の指紋画
像データを登録データベースに予め登録しておき、指紋
スキャナ３により入力した指紋画像から得られる指紋画
像データと、登録データベースに登録された指紋画像デ
ータとを比較し、前記FMR、FNMRが目標値以下となる点
を用いている。ここで目標値とは誤りの許容度に相当
し、システムの仕様値であり、たとえばFMRが0.01%とか
のように運用者によって指定されるものである。同一の
指から取得した指紋画像であっても、そのときの指紋面
積やゆがみやノイズなどで、画像の品質が低下した指紋
画像の場合は、指紋画像データによる指紋照合の処理に
おいて照合スコアが低めに出てしまい、個人識別という
意味での指紋照合ができなくなることがある。このた
め、本発明においては、同一の指における複数の指紋画
像を用いて、このようなスコアの低下の生じる場合に対
処することができる点が特徴である。
【００６２】次に、図１３のフローチャートを用いて、
１本の同一の指毎に２つの指紋画像を使う場合につい
て、指紋照合装置２１での複数の指紋画像を用いた照合
処理の動作例を説明する。ここでは、上述した２つの指
紋画像から得られる指紋画像データを、それぞれ第１画
像及び第２画像と呼ぶことにする。なお、各指紋画像が
画像品質で順序づけられているため、インデックスの番
号の小さい指紋画像に対応する第１画像の方が、インデ
ックスの番号の大きい指紋画像に対応する第２画像より
も画像の品質は高い。また、１対Ｎ照合を行った結果、
このＮ個のなかの照合スコアにおいて、もっとも高い照
合スコアをトップスコアと呼ぶことにする。
１本の同一の指毎に２つの指紋画像を使う場合につい
て、指紋照合装置２１での複数の指紋画像を用いた照合
処理の動作例を説明する。ここでは、上述した２つの指
紋画像から得られる指紋画像データを、それぞれ第１画
像及び第２画像と呼ぶことにする。なお、各指紋画像が
画像品質で順序づけられているため、インデックスの番
号の小さい指紋画像に対応する第１画像の方が、インデ
ックスの番号の大きい指紋画像に対応する第２画像より
も画像の品質は高い。また、１対Ｎ照合を行った結果、
このＮ個のなかの照合スコアにおいて、もっとも高い照
合スコアをトップスコアと呼ぶことにする。
【００６３】さらに、指紋スキャナ３から読み込んだ指
紋画像データと、指紋照合装置２１の内部の登録データ
ベースに記憶された指紋画像データとの指紋照合におい
て、これらの指紋画像データが照合しているか否かの判
定を行うため、照合結果を決定する照合スコアが、ある
設定値より大きいか否かを判定する必要がある。上記設
定値をしきい値と呼ぶが、ここでは２つのしきい値を設
定し、値の高い方を上位しきい値、低い方を下位しきい
値と呼ぶことにする。これら、上位しきい値及び下位し
きい値は、複数の人間から採取した指紋画像による試験
に基づき、最終的に指紋の照合が例えばFMRが0.01%の確
率で判定できるように統計的に設定されるものとする。
紋画像データと、指紋照合装置２１の内部の登録データ
ベースに記憶された指紋画像データとの指紋照合におい
て、これらの指紋画像データが照合しているか否かの判
定を行うため、照合結果を決定する照合スコアが、ある
設定値より大きいか否かを判定する必要がある。上記設
定値をしきい値と呼ぶが、ここでは２つのしきい値を設
定し、値の高い方を上位しきい値、低い方を下位しきい
値と呼ぶことにする。これら、上位しきい値及び下位し
きい値は、複数の人間から採取した指紋画像による試験
に基づき、最終的に指紋の照合が例えばFMRが0.01%の確
率で判定できるように統計的に設定されるものとする。
【００６４】ここで、上位しきい値は、より低品質な指
紋画像でも照合できるようにするために、FNMRを下げる
ように、従来の一本の指あたり１画像を用いていたとき
のしきい値よりも低めに設定されるものとする。しかし
ながら、しきい値を下げた場合には、FMRとしての照合
誤りの確率が増えてしまうことは自明である。本発明に
は、指紋照合の処理において、同一の指に対して複数の
指紋画像を利用することで、このFMRとしての照合誤り
の確率を下げるところに特徴がある。
紋画像でも照合できるようにするために、FNMRを下げる
ように、従来の一本の指あたり１画像を用いていたとき
のしきい値よりも低めに設定されるものとする。しかし
ながら、しきい値を下げた場合には、FMRとしての照合
誤りの確率が増えてしまうことは自明である。本発明に
は、指紋照合の処理において、同一の指に対して複数の
指紋画像を利用することで、このFMRとしての照合誤り
の確率を下げるところに特徴がある。
【００６５】図１３のフローチャートのステップ（Ste
p）１において、指紋照合装置２１は、指紋照合端末２
から第１画像を入力する。そして、ステップ２におい
て、指紋照合装置２１は、第１画像について、内部の登
録データベースに記憶されている全ての指紋画像データ
（Ｎ個の指紋画像データ）と１対Ｎ照合を行う。次に、
ステップ３において、指紋照合装置２１は、ステップ２
の１対Ｎ照合において得られたＮ個の照合スコアにおけ
るトップスコアが、上位しきい値を越えていた場合、ス
テップ５へ処理を進める。そして、ステップ５におい
て、指紋照合装置２１は、指紋照合端末２から第２画像
を読み込み、処理をステップ６へ進める。
p）１において、指紋照合装置２１は、指紋照合端末２
から第１画像を入力する。そして、ステップ２におい
て、指紋照合装置２１は、第１画像について、内部の登
録データベースに記憶されている全ての指紋画像データ
（Ｎ個の指紋画像データ）と１対Ｎ照合を行う。次に、
ステップ３において、指紋照合装置２１は、ステップ２
の１対Ｎ照合において得られたＮ個の照合スコアにおけ
るトップスコアが、上位しきい値を越えていた場合、ス
テップ５へ処理を進める。そして、ステップ５におい
て、指紋照合装置２１は、指紋照合端末２から第２画像
を読み込み、処理をステップ６へ進める。
【００６６】次に、ステップ６において、指紋照合装置
２１は、この読み込んだ第２画像に対して、ステップ３
において照合結果により得られたトップスコアの照合ス
コアを有する第１画像に対応した人物の指紋画像データ
に対してのみ１対１の照合を選択して、この１対１の照
合を行う。ここで、ステップ６における１対１照合の照
合処理の時間は、１対１の照合のため、１対Ｎの照合に
要する処理時間に比べて大幅に短い。
２１は、この読み込んだ第２画像に対して、ステップ３
において照合結果により得られたトップスコアの照合ス
コアを有する第１画像に対応した人物の指紋画像データ
に対してのみ１対１の照合を選択して、この１対１の照
合を行う。ここで、ステップ６における１対１照合の照
合処理の時間は、１対１の照合のため、１対Ｎの照合に
要する処理時間に比べて大幅に短い。
【００６７】次に、ステップ７において、指紋照合装置
２１は、照合の結果得られた照合スコアが、下位しきい
値より大きいか否かの判定を行う。ここで、第２画像の
画像品質は、すでに照合に用いられた第１画像よりも低
いので、照合スコアが第１画像の場合よりも低くなる確
率が高い。このため、このステップ７において、指紋照
合装置２１は、第２画像と、登録データベースから第１
画像で選択された指紋画像データとの照合スコアに対し
て設定された下位しきい値を用いて照合結果を判定す
る。ここで、下位しきい値は、上記上位しきい値より小
さい値が設定されている。
２１は、照合の結果得られた照合スコアが、下位しきい
値より大きいか否かの判定を行う。ここで、第２画像の
画像品質は、すでに照合に用いられた第１画像よりも低
いので、照合スコアが第１画像の場合よりも低くなる確
率が高い。このため、このステップ７において、指紋照
合装置２１は、第２画像と、登録データベースから第１
画像で選択された指紋画像データとの照合スコアに対し
て設定された下位しきい値を用いて照合結果を判定す
る。ここで、下位しきい値は、上記上位しきい値より小
さい値が設定されている。
【００６８】すなわち、指紋照合装置２１は、第２画像
と登録データベースに記憶された指紋画像データとの比
較結果の照合スコアが下位しきい値よりも大きければ、
ステップ１３へ処理を進め、一方、第２画像と登録デー
タベースに記憶された指紋画像データとの比較結果の照
合スコアが下位しきい値よりも大きくなければ、ステッ
プ８へ処理を進める。そして、ステップ１３において、
指紋照合装置２１は、第１画像及び第２画像が予め設定
されている指紋画像との比較の結果得られた照合スコア
が、各々上位しきい値，下位しきい値より大きいと判定
されると、指紋スキャナ３から入力された複数の指紋画
像データの第１画像及び第２画像により個人識別の照合
ができたと判断する。
と登録データベースに記憶された指紋画像データとの比
較結果の照合スコアが下位しきい値よりも大きければ、
ステップ１３へ処理を進め、一方、第２画像と登録デー
タベースに記憶された指紋画像データとの比較結果の照
合スコアが下位しきい値よりも大きくなければ、ステッ
プ８へ処理を進める。そして、ステップ１３において、
指紋照合装置２１は、第１画像及び第２画像が予め設定
されている指紋画像との比較の結果得られた照合スコア
が、各々上位しきい値，下位しきい値より大きいと判定
されると、指紋スキャナ３から入力された複数の指紋画
像データの第１画像及び第２画像により個人識別の照合
ができたと判断する。
【００６９】また、ステップ３において、指紋照合装置
２１は、第１画像のトップスコアが上位しきい値に達し
なかった場合、処理をステップ４へ進める。次に、ステ
ップ４において、指紋照合装置２１は、次の照合処理を
行う照合対象として指紋画像データを選択し、すなわ
ち、指紋照合端末２から第２画像を読み込み、処理をス
テップ８へ進める。そして、ステップ８において、指紋
照合装置２１は、読み込まれた第２画像に対して、登録
データベースの全ての指紋画像データとの照合を行う１
対Ｎ照合を選択して、この１対Ｎの照合を行う。
２１は、第１画像のトップスコアが上位しきい値に達し
なかった場合、処理をステップ４へ進める。次に、ステ
ップ４において、指紋照合装置２１は、次の照合処理を
行う照合対象として指紋画像データを選択し、すなわ
ち、指紋照合端末２から第２画像を読み込み、処理をス
テップ８へ進める。そして、ステップ８において、指紋
照合装置２１は、読み込まれた第２画像に対して、登録
データベースの全ての指紋画像データとの照合を行う１
対Ｎ照合を選択して、この１対Ｎの照合を行う。
【００７０】ここで、第２画像は、第１画像の指紋画像
より画像品質が劣るので、第１画像の照合の場合より、
高い照合スコアが通常において出にくい。しかしなが
ら、この処理は、ゆがみやノイズの性質の違いで、第２
画像の方が、第１画像より高い照合スコアが出ることも
あることを考慮しての処理である。次に、ステップ９に
おいて、指紋照合装置２１は、上記第２画像と、登録デ
ータベースに記憶された指紋画像データとの照合結果に
おいて、Ｎ個の照合スコアにおけるトップスコアが上位
しきい値よりも高く出た場合、処理をステップ１１へ進
め、一方、第２画像のトップスコアが上位しきい値より
も高く出ない場合、処理をステップ１０へ進める。
より画像品質が劣るので、第１画像の照合の場合より、
高い照合スコアが通常において出にくい。しかしなが
ら、この処理は、ゆがみやノイズの性質の違いで、第２
画像の方が、第１画像より高い照合スコアが出ることも
あることを考慮しての処理である。次に、ステップ９に
おいて、指紋照合装置２１は、上記第２画像と、登録デ
ータベースに記憶された指紋画像データとの照合結果に
おいて、Ｎ個の照合スコアにおけるトップスコアが上位
しきい値よりも高く出た場合、処理をステップ１１へ進
め、一方、第２画像のトップスコアが上位しきい値より
も高く出ない場合、処理をステップ１０へ進める。
【００７１】そして、ステップ１１において、指紋照合
装置２１は、第２画像との照合でトップスコアとなっ
た、登録データベースに記録された指紋画像データと、
次に照合対象として選択した第１画像とにおいて１対１
の照合を選択し、この１対１の照合を行う。このとき、
ステップ２で既に実行した第１画像の１対Ｎの照合結果
があれば、新たに１対１の照合を取らずに、その照合結
果を参照して、照合結果として用いることもできる。次
に、ステップ１２において、指紋照合装置２１は、第１
画像の１対１照合スコアが下位しきい値を越えていれ
ば、処理をステップ１３へ進め、個人識別の照合ができ
たと判断する。一方、指紋照合装置２１は、下位しきい
値を超えるものがなければステップ１０へ処理を進め
る。
装置２１は、第２画像との照合でトップスコアとなっ
た、登録データベースに記録された指紋画像データと、
次に照合対象として選択した第１画像とにおいて１対１
の照合を選択し、この１対１の照合を行う。このとき、
ステップ２で既に実行した第１画像の１対Ｎの照合結果
があれば、新たに１対１の照合を取らずに、その照合結
果を参照して、照合結果として用いることもできる。次
に、ステップ１２において、指紋照合装置２１は、第１
画像の１対１照合スコアが下位しきい値を越えていれ
ば、処理をステップ１３へ進め、個人識別の照合ができ
たと判断する。一方、指紋照合装置２１は、下位しきい
値を超えるものがなければステップ１０へ処理を進め
る。
【００７２】そして、ステップ１０において、指紋照合
装置２１は、第１画像及び第２画像に一致する指紋画像
データが登録データベースの中にはなかったと判定す
る。また、ステップ７において、指紋照合装置２１は、
第２画像の１対１照合の結果、照合スコアが下位しきい
値に達しなかった場合も、ステップ８以降で第１画像と
第２画像との立場を入れ替えた照合の処理を行う。これ
は第１画像と第２画像を決めた品質評価自体がかならず
しも照合スコアの大小との相関を持たないことから、第
１画像と第２画像との品質の差がわずかしかない場合
に、照合を成功させる可能性を増やす効果がある。
装置２１は、第１画像及び第２画像に一致する指紋画像
データが登録データベースの中にはなかったと判定す
る。また、ステップ７において、指紋照合装置２１は、
第２画像の１対１照合の結果、照合スコアが下位しきい
値に達しなかった場合も、ステップ８以降で第１画像と
第２画像との立場を入れ替えた照合の処理を行う。これ
は第１画像と第２画像を決めた品質評価自体がかならず
しも照合スコアの大小との相関を持たないことから、第
１画像と第２画像との品質の差がわずかしかない場合
に、照合を成功させる可能性を増やす効果がある。
【００７３】また、図１４のフローチャートは、１本の
同一の指毎に３枚の画像まで利用できる場合の実施例を
示している。すなわち、図１４のフローチャートは、図
１３のフローチャートにおけるステップ１１，ステップ
１２が、ステップ１４，ステップ１５，ステップ１６に
変更されている点で異なる。ステップ１４において、指
紋照合装置２１は、第１画像ではなく、指紋照合端末２
から第３画像（３番目の画像品質の指紋画像）を入力し
ている。そして、ステップ１５において、指紋照合装置
２１は、第２画像との照合においてトップスコアとなっ
た指紋画像データと、第３画像とに対する１対１照合を
行っている。次に、ステップ１６において、指紋照合装
置２１は、第３画像から求めた照合スコアの下位しきい
値に対する判定により、最終的な照合結果の判断を下し
ている。
同一の指毎に３枚の画像まで利用できる場合の実施例を
示している。すなわち、図１４のフローチャートは、図
１３のフローチャートにおけるステップ１１，ステップ
１２が、ステップ１４，ステップ１５，ステップ１６に
変更されている点で異なる。ステップ１４において、指
紋照合装置２１は、第１画像ではなく、指紋照合端末２
から第３画像（３番目の画像品質の指紋画像）を入力し
ている。そして、ステップ１５において、指紋照合装置
２１は、第２画像との照合においてトップスコアとなっ
た指紋画像データと、第３画像とに対する１対１照合を
行っている。次に、ステップ１６において、指紋照合装
置２１は、第３画像から求めた照合スコアの下位しきい
値に対する判定により、最終的な照合結果の判断を下し
ている。
【００７４】図１３のフローチャートの場合、第１画像
が画像品質的には良くても、登録データベースに登録し
た指紋画像データとの整合性に問題があった場合、例え
ば、第１画像と、登録データベースに登録している指紋
画像データとにおける重なり合っている領域が少ないと
きや、弾性による指紋画像のゆがみが大きかった場合な
どには照合できない。そこで、図１４のフローチャート
のように、さらに、もう１つの指紋画像を追加すること
で、より照合のチャンスを増やすことが可能となる。
が画像品質的には良くても、登録データベースに登録し
た指紋画像データとの整合性に問題があった場合、例え
ば、第１画像と、登録データベースに登録している指紋
画像データとにおける重なり合っている領域が少ないと
きや、弾性による指紋画像のゆがみが大きかった場合な
どには照合できない。そこで、図１４のフローチャート
のように、さらに、もう１つの指紋画像を追加すること
で、より照合のチャンスを増やすことが可能となる。
【００７５】また、図１５のフローチャートは、図１３
及び図１４のフローチャートの両方含めた処理内容を有
している。すなわち、ステップ９の第２画像の１対Ｎ照
合で求められた照合結果が、上位しきい値を越えるもの
があった場合、ステップ１１，１２と、ステップ１４，
１５，１６が並行して動作し、ステップ１２かステップ
１６のいずれかで１対１照合が成立すれば、個人識別が
できたとするものである。このように、複数の画像の１
対Ｎ照合結果に対し、より緩いしきい値での１対１照合
による検証処理を加えることで、より指紋画像の画像品
質が低い場合でも、この指紋画像から抽出した指紋画像
データと、登録データベースに記憶（登録）された指紋
画像データとの指紋照合を可能にした点が本発明の特徴
的な部分である。
及び図１４のフローチャートの両方含めた処理内容を有
している。すなわち、ステップ９の第２画像の１対Ｎ照
合で求められた照合結果が、上位しきい値を越えるもの
があった場合、ステップ１１，１２と、ステップ１４，
１５，１６が並行して動作し、ステップ１２かステップ
１６のいずれかで１対１照合が成立すれば、個人識別が
できたとするものである。このように、複数の画像の１
対Ｎ照合結果に対し、より緩いしきい値での１対１照合
による検証処理を加えることで、より指紋画像の画像品
質が低い場合でも、この指紋画像から抽出した指紋画像
データと、登録データベースに記憶（登録）された指紋
画像データとの指紋照合を可能にした点が本発明の特徴
的な部分である。
【００７６】以上、本発明の一実施形態を図面を参照し
て詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限ら
れるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設
計変更等があっても本発明に含まれる。次に、指紋照合
装置２１において１つの指について複数の指紋画像によ
って、本発明の第２の実施形態として、その基本的構成
は図１と同じであるが、指紋照指紋の照合判定を行うた
めの、具体的実施例につい図１６を用いて説明する。ス
テップ２１において、指紋照合装置２１は、指紋照合端
末２から第１画像を入力する。次に、ステップ２２にお
いて、指紋照合装置２１は、指紋スキャナ３により読み
込まれた第１画像と、内部の登録データベースに記憶さ
れている全ての指紋画像データと比較する１対Ｎ照合を
実行する。
て詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限ら
れるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設
計変更等があっても本発明に含まれる。次に、指紋照合
装置２１において１つの指について複数の指紋画像によ
って、本発明の第２の実施形態として、その基本的構成
は図１と同じであるが、指紋照指紋の照合判定を行うた
めの、具体的実施例につい図１６を用いて説明する。ス
テップ２１において、指紋照合装置２１は、指紋照合端
末２から第１画像を入力する。次に、ステップ２２にお
いて、指紋照合装置２１は、指紋スキャナ３により読み
込まれた第１画像と、内部の登録データベースに記憶さ
れている全ての指紋画像データと比較する１対Ｎ照合を
実行する。
【００７７】そして、ステップ２３において、指紋照合
装置２１は、ステップ２２における照合結果を照合スコ
アの高い順にソートした、すなわち照合スコアの高い指
紋画像データから順に並び替えたリストを作成する。照
合スコアは、指紋画像データに対応して、指紋照合装置
２１内の記憶部に記憶されている。また、指紋照合装置
２１は、第２画像に対しても、上述した第１画像に対し
て行ったステップ２１，ステップ２２，ステップ２３の
各々の処理と同様な処理を、ステップ２４、２５、２６
で各々行う。次に、ステップ２７において、指紋照合装
置２１は、ステップ２３とステップ２６との各々におい
て、第１画像及び第２画像の２つの指紋画像データに対
する結果リストを参照して、登録データベースに登録さ
れている指紋単位に、これらの指紋画像データに対応す
る各々下位しきい値ＴＬより大きい照合スコアの指紋画
像データに対して、融合スコアの計算を行う。
装置２１は、ステップ２２における照合結果を照合スコ
アの高い順にソートした、すなわち照合スコアの高い指
紋画像データから順に並び替えたリストを作成する。照
合スコアは、指紋画像データに対応して、指紋照合装置
２１内の記憶部に記憶されている。また、指紋照合装置
２１は、第２画像に対しても、上述した第１画像に対し
て行ったステップ２１，ステップ２２，ステップ２３の
各々の処理と同様な処理を、ステップ２４、２５、２６
で各々行う。次に、ステップ２７において、指紋照合装
置２１は、ステップ２３とステップ２６との各々におい
て、第１画像及び第２画像の２つの指紋画像データに対
する結果リストを参照して、登録データベースに登録さ
れている指紋単位に、これらの指紋画像データに対応す
る各々下位しきい値ＴＬより大きい照合スコアの指紋画
像データに対して、融合スコアの計算を行う。
【００７８】ここで、融合スコアとは、ステップ２３と
ステップ２６とで求められた２つの照合スコアから、新
たに計算して得る１つのスコア値のことであって、例え
ば簡単な例ではこの２つの照合スコアの平均スコアなど
がある。一般的には、２入力１出力の関数形式で計算さ
れるものである。平均の場合は、関数をｆ、２入力をｘ
（第１画像における照合スコア）、ｙ（第２画像におけ
る照合スコア）とすれば、 ｆ（ｘ、ｙ）＝(x+y)/2 により、照合スコアｘと照合スコアｙの平均値としての
融合スコアが計算できるということである。
ステップ２６とで求められた２つの照合スコアから、新
たに計算して得る１つのスコア値のことであって、例え
ば簡単な例ではこの２つの照合スコアの平均スコアなど
がある。一般的には、２入力１出力の関数形式で計算さ
れるものである。平均の場合は、関数をｆ、２入力をｘ
（第１画像における照合スコア）、ｙ（第２画像におけ
る照合スコア）とすれば、 ｆ（ｘ、ｙ）＝(x+y)/2 により、照合スコアｘと照合スコアｙの平均値としての
融合スコアが計算できるということである。
【００７９】そして、ステップ２８において、指紋照合
装置２１は、上記融合スコアがあらかじめ設定した条件
に合致するか否かの判定を行い、融合スコアの照合条件
を満足した場合、処理をステップ２９へ進め、融合スコ
アの照合条件を満足しない場合、処理をステップ３０へ
進める。この結果、ステップ２９において、指紋照合装
置２１は、照合の結果、指紋照合端末２から入力された
指紋画像データを照合ありと判定する。一方、ステップ
３０において、指紋照合装置２１は、照合の結果、指紋
照合端末２から入力された指紋画像データを照合なしと
判定する。
装置２１は、上記融合スコアがあらかじめ設定した条件
に合致するか否かの判定を行い、融合スコアの照合条件
を満足した場合、処理をステップ２９へ進め、融合スコ
アの照合条件を満足しない場合、処理をステップ３０へ
進める。この結果、ステップ２９において、指紋照合装
置２１は、照合の結果、指紋照合端末２から入力された
指紋画像データを照合ありと判定する。一方、ステップ
３０において、指紋照合装置２１は、照合の結果、指紋
照合端末２から入力された指紋画像データを照合なしと
判定する。
【００８０】ここで、ステップ２７の融合スコアの計算
方法の一つの実施例を図１７を用いて説明する。図１７
は、融合スコアを用いたときの判定範囲を示すグラフで
ある。横軸を第１画像の照合スコアとし、縦軸が第２画
像の照合スコアとしている。従来の照合では、指紋スキ
ャナ３から入力された指紋画像データと、登録データベ
ースに記録されている指紋画像データとの照合結果にお
いて、図１７上で単独しきい値ＴＳよりも大きな照合ス
コアの場合だけが、指紋照合において照合成立と判定さ
れていた。ここで、単独しきい値は、統計的に複数の人
間の指紋画像の試験から得られた、照合判定の結果から
FMRが目標値以下となる照合スコアの値である。図１７
の細かい斜線でハッチングされたハッチング領域は、第
１画像及び第２画像の２つの画像のどちらかにおいて、
登録データベースに登録された指紋画像データとの比較
の結果、得られた照合スコアが単独しきい値ＴＳより高
いスコアであったことを示している。
方法の一つの実施例を図１７を用いて説明する。図１７
は、融合スコアを用いたときの判定範囲を示すグラフで
ある。横軸を第１画像の照合スコアとし、縦軸が第２画
像の照合スコアとしている。従来の照合では、指紋スキ
ャナ３から入力された指紋画像データと、登録データベ
ースに記録されている指紋画像データとの照合結果にお
いて、図１７上で単独しきい値ＴＳよりも大きな照合ス
コアの場合だけが、指紋照合において照合成立と判定さ
れていた。ここで、単独しきい値は、統計的に複数の人
間の指紋画像の試験から得られた、照合判定の結果から
FMRが目標値以下となる照合スコアの値である。図１７
の細かい斜線でハッチングされたハッチング領域は、第
１画像及び第２画像の２つの画像のどちらかにおいて、
登録データベースに登録された指紋画像データとの比較
の結果、得られた照合スコアが単独しきい値ＴＳより高
いスコアであったことを示している。
【００８１】例えば、図１７の点Ｐにおいて、第１画像
の照合スコアｐ１が単独しきい値ＴＳより高く、第２画
像の照合スコアｐ２が単独しきい値ＴＳより小さいが、
指紋照合装置２１は、照合スコアｐ１が十分高いスコア
なので、指紋照合端末２から入力された指紋画像データ
と、登録データベースに記憶されたいずれかの指紋画像
データと一致したと判定する。ここで、単独しきい値を
超えた領域（照合あり）を細かいハッチング領域で示し
ている。すでに述べたように、単独しきい値ＴＳよりも
高い照合スコアは、統計的に指紋が一致したときにだけ
生じる現象であるので、上記ハッチング領域の範囲内で
は指紋は一致したと判定することができる。
の照合スコアｐ１が単独しきい値ＴＳより高く、第２画
像の照合スコアｐ２が単独しきい値ＴＳより小さいが、
指紋照合装置２１は、照合スコアｐ１が十分高いスコア
なので、指紋照合端末２から入力された指紋画像データ
と、登録データベースに記憶されたいずれかの指紋画像
データと一致したと判定する。ここで、単独しきい値を
超えた領域（照合あり）を細かいハッチング領域で示し
ている。すでに述べたように、単独しきい値ＴＳよりも
高い照合スコアは、統計的に指紋が一致したときにだけ
生じる現象であるので、上記ハッチング領域の範囲内で
は指紋は一致したと判定することができる。
【００８２】例えば、融合スコアの関数として、 ｆ（ｘ、ｙ）＝ｘ＾２＋ｙ＾２ の式を計算してみたとしよう。ここで、＾２は２乗を示
している。この式で計算されるのは、照合スコアｘ，照
合スコアｙの２次元平面における原点から点（ｘ、ｙ）
への距離の２乗になっていることがわかる。この場合、
融合スコアは、原点から点（ｘ、ｙ）への距離として定
義されるので、上記ｆ（ｘ，ｙ）の平方根を取った値で
ある。
している。この式で計算されるのは、照合スコアｘ，照
合スコアｙの２次元平面における原点から点（ｘ、ｙ）
への距離の２乗になっていることがわかる。この場合、
融合スコアは、原点から点（ｘ、ｙ）への距離として定
義されるので、上記ｆ（ｘ，ｙ）の平方根を取った値で
ある。
【００８３】図１７において、点Ｑを見てみると、かな
りの高い照合スコアではあるが、残念ながら第１画像も
第２画像でも、登録データベースに記憶された指紋画像
データとの照合結果において、照合スコアが単独しきい
値ＴＳを超えてはいない。しかしながら、第１画像及び
第２画像の２枚とも、登録データベースに記録されてい
る指紋画像データとの照合において、照合結果の照合ス
コアが安定して下位しきい値ＴＬを超えていることがわ
かる。そこで、融合スコアのグラフの原点からの距離Ｏ
Ｑに相当する融合スコアを計算すれば、図１７に示した
ように、下位しきい値ＴＬを越える領域において、半径
が融合しきい値ＴＦを半径とした円の領域外にマップさ
れるような場合（荒いハッチング領域；融合時は照合あ
り）には、指紋が照合したとみなすようにすることが可
能である。
りの高い照合スコアではあるが、残念ながら第１画像も
第２画像でも、登録データベースに記憶された指紋画像
データとの照合結果において、照合スコアが単独しきい
値ＴＳを超えてはいない。しかしながら、第１画像及び
第２画像の２枚とも、登録データベースに記録されてい
る指紋画像データとの照合において、照合結果の照合ス
コアが安定して下位しきい値ＴＬを超えていることがわ
かる。そこで、融合スコアのグラフの原点からの距離Ｏ
Ｑに相当する融合スコアを計算すれば、図１７に示した
ように、下位しきい値ＴＬを越える領域において、半径
が融合しきい値ＴＦを半径とした円の領域外にマップさ
れるような場合（荒いハッチング領域；融合時は照合あ
り）には、指紋が照合したとみなすようにすることが可
能である。
【００８４】つまり、図１７において、荒いハッチング
領域をも含む部分を規定する境界は、下位しきい値と融
合しきい値とを半径とする４分円である。すなわち、融
合スコア（照合スコアｘ及び照合スコアｙから求まる）
とは、結局のところ図１７のように、第１画像及び第２
画像の２つの照合スコアからなる２次元面内の各点に対
して、あるスコア値を決めているに他ならないわけで、
表形式で扱うこともできることは言うまでもない。ここ
で、融合しきい値ＴＦは、統計的に、複数の人間を用い
た試験の結果、照合結果が実用的な確度を有する値（例
えば、FMRが0.01%の確率で正しい照合をする）となるよ
うに、下位しきい値ＴＬと、照合スコアｘ及び照合スコ
アｙとを選択し、この照合スコアｘと照合スコアｙとか
ら上述した融合しきい値を計算する融合計算により求め
られている。また、図１６のフローチャートにおいて
は、このような融合スコアを一旦求めて、この求められ
た融合スコアを融合しきい値ＴＦと比較して、照合の最
終判断を行っているのである。
領域をも含む部分を規定する境界は、下位しきい値と融
合しきい値とを半径とする４分円である。すなわち、融
合スコア（照合スコアｘ及び照合スコアｙから求まる）
とは、結局のところ図１７のように、第１画像及び第２
画像の２つの照合スコアからなる２次元面内の各点に対
して、あるスコア値を決めているに他ならないわけで、
表形式で扱うこともできることは言うまでもない。ここ
で、融合しきい値ＴＦは、統計的に、複数の人間を用い
た試験の結果、照合結果が実用的な確度を有する値（例
えば、FMRが0.01%の確率で正しい照合をする）となるよ
うに、下位しきい値ＴＬと、照合スコアｘ及び照合スコ
アｙとを選択し、この照合スコアｘと照合スコアｙとか
ら上述した融合しきい値を計算する融合計算により求め
られている。また、図１６のフローチャートにおいて
は、このような融合スコアを一旦求めて、この求められ
た融合スコアを融合しきい値ＴＦと比較して、照合の最
終判断を行っているのである。
【００８５】次に、本発明の第３の実施形態として、そ
の基本構成は図１と同様であるが、指紋照合装置２１に
おける複数の指紋画像データを用いた指紋画像の照合処
理において、複数の種類の異なる指の複数画像データを
用いて照合処理を実行する実施形態について説明する。
一般に指紋照合装置では登録データベースの規模が非常
に大きくなると、異なる指の間であってもしきい値を越
える照合候補が複数出現することがある。これは、母集
団が大きくなればなるほど内部の指紋画像データに類似
のものが含まれる確率が高くなるという統計的な性質を
反映した結果である。このため大規模な登録データベー
スでの指紋照合において、１種類の指による照合では、
候補を１つに絞りきれない場合が出てくる。そこで同一
人の他の指も使って、すなわち複数の種類の指を用いて
指紋の照合処理を行うことで、照合の精度を確保するこ
とができる。第１指で候補が絞られることから、第２指
の照合対象範囲は非常に狭くすることができる。
の基本構成は図１と同様であるが、指紋照合装置２１に
おける複数の指紋画像データを用いた指紋画像の照合処
理において、複数の種類の異なる指の複数画像データを
用いて照合処理を実行する実施形態について説明する。
一般に指紋照合装置では登録データベースの規模が非常
に大きくなると、異なる指の間であってもしきい値を越
える照合候補が複数出現することがある。これは、母集
団が大きくなればなるほど内部の指紋画像データに類似
のものが含まれる確率が高くなるという統計的な性質を
反映した結果である。このため大規模な登録データベー
スでの指紋照合において、１種類の指による照合では、
候補を１つに絞りきれない場合が出てくる。そこで同一
人の他の指も使って、すなわち複数の種類の指を用いて
指紋の照合処理を行うことで、照合の精度を確保するこ
とができる。第１指で候補が絞られることから、第２指
の照合対象範囲は非常に狭くすることができる。
【００８６】このため、第３の実施形態は、上述したよ
うに、第１及び第２の実施形態を異なる複数の指の種類
で、大規模な指紋の登録データベースにおける指紋画像
データに対する指紋照合を行う場合に拡張したものとみ
なすことができる。図１８は２種類の指（例えば、第１
指が親指，第２指が人差し指等）のそれぞれの複数の種
類の指の指紋画像データを用いて照合を行う動作例を説
明するためのフローチャートである。図１８において、
ステップ３１は、指紋照合装置２１が第１指の複数画像
により照合スコアを求めるステップである。ここで、ス
テップ３１に図１３、図１４のフローチャートを適用し
た場合、図１３の場合は第１画像及び第２画像の２つの
指紋画像データと、登録データベースに記憶されいる指
紋画像データとの各々の照合スコアから、この第１指に
対する１つの代表スコアを求める必要がある。
うに、第１及び第２の実施形態を異なる複数の指の種類
で、大規模な指紋の登録データベースにおける指紋画像
データに対する指紋照合を行う場合に拡張したものとみ
なすことができる。図１８は２種類の指（例えば、第１
指が親指，第２指が人差し指等）のそれぞれの複数の種
類の指の指紋画像データを用いて照合を行う動作例を説
明するためのフローチャートである。図１８において、
ステップ３１は、指紋照合装置２１が第１指の複数画像
により照合スコアを求めるステップである。ここで、ス
テップ３１に図１３、図１４のフローチャートを適用し
た場合、図１３の場合は第１画像及び第２画像の２つの
指紋画像データと、登録データベースに記憶されいる指
紋画像データとの各々の照合スコアから、この第１指に
対する１つの代表スコアを求める必要がある。
【００８７】ここで、代表スコアというのは、１指毎の
複数の指紋画像データから得られた複数の照合スコアか
ら、その指の照合スコアとして１つの代表となる照合ス
コアの指紋画像データを決めるためのものとして名づけ
てある。例えば、第１指について、図１３のフローチャ
ートで照合が成立した場合、それに用いた第１指の照合
スコアは各指紋ごとに第１画像と第２画像とで２つ存在
してるので、これらから第１指の照合結果を代表する照
合スコアの指紋画像データを決めなければならない。こ
こで、代表スコアとしては、第１画像と第２画像とにお
ける２つの照合スコアの値の大きい方、または平均値を
用いる。
複数の指紋画像データから得られた複数の照合スコアか
ら、その指の照合スコアとして１つの代表となる照合ス
コアの指紋画像データを決めるためのものとして名づけ
てある。例えば、第１指について、図１３のフローチャ
ートで照合が成立した場合、それに用いた第１指の照合
スコアは各指紋ごとに第１画像と第２画像とで２つ存在
してるので、これらから第１指の照合結果を代表する照
合スコアの指紋画像データを決めなければならない。こ
こで、代表スコアとしては、第１画像と第２画像とにお
ける２つの照合スコアの値の大きい方、または平均値を
用いる。
【００８８】なお、複数の指紋画像データを用いる指紋
照合が、図１３のステップ１０の照合なしに終わったよ
うな場合の代表スコアは、「０」に相当するものとす
る。図１４のフローチャートの場合も第１画像、第２画
像、第３画像のうち、登録データベースの指紋画像デー
タとの比較において、ステップ１３の照合指紋ありの判
定に至った過程で用いた２つないし３つの照合スコアか
ら代表スコアを、前記図１３のステップと同様に計算す
ればよい。
照合が、図１３のステップ１０の照合なしに終わったよ
うな場合の代表スコアは、「０」に相当するものとす
る。図１４のフローチャートの場合も第１画像、第２画
像、第３画像のうち、登録データベースの指紋画像デー
タとの比較において、ステップ１３の照合指紋ありの判
定に至った過程で用いた２つないし３つの照合スコアか
ら代表スコアを、前記図１３のステップと同様に計算す
ればよい。
【００８９】また、ステップ３１に図１５のフローチャ
ートを用いた場合は、図１５のフローチャートが図１３
と図１４との両方のフローチャートを含むものであるの
で、同様に照合判定に至った際に用いた２つないし３つ
の指紋画像データの照合スコアから、前記図１３のステ
ップと同様な方法で代表スコアを計算すればよい。ステ
ップ３１に図１６を用いた場合には、たとえば図１７に
おいて、２つのスコアによってグラフ内にプロットされ
る点と原点との距離に相当するものを融合スコアとして
計算し、代表スコアとすることもできる。具体的には、
２つの指紋画像データに対する照合結果の照合スコアの
二乗和の平方根を計算する訳である。
ートを用いた場合は、図１５のフローチャートが図１３
と図１４との両方のフローチャートを含むものであるの
で、同様に照合判定に至った際に用いた２つないし３つ
の指紋画像データの照合スコアから、前記図１３のステ
ップと同様な方法で代表スコアを計算すればよい。ステ
ップ３１に図１６を用いた場合には、たとえば図１７に
おいて、２つのスコアによってグラフ内にプロットされ
る点と原点との距離に相当するものを融合スコアとして
計算し、代表スコアとすることもできる。具体的には、
２つの指紋画像データに対する照合結果の照合スコアの
二乗和の平方根を計算する訳である。
【００９０】図１８のステップ３２において、指紋照合
装置２１は、ステップ３１で求められた第１指における
代表スコアが第１指の指紋画像データに対するしきい値
（第１指しきい値）を越えているか否かで照合対象の候
補をしぼりこむものである。ステップ３３は第２指に関
しステップ３２により得られた照合候補の対象となる指
種（指の種類）について１対１照合を行うものであり、
複数の指紋画像データに対する代表スコアの計算方法は
ステップ３１と全く同様である。
装置２１は、ステップ３１で求められた第１指における
代表スコアが第１指の指紋画像データに対するしきい値
（第１指しきい値）を越えているか否かで照合対象の候
補をしぼりこむものである。ステップ３３は第２指に関
しステップ３２により得られた照合候補の対象となる指
種（指の種類）について１対１照合を行うものであり、
複数の指紋画像データに対する代表スコアの計算方法は
ステップ３１と全く同様である。
【００９１】ステップ３４において、指紋照合装置２１
は、第２指もその第２指の指紋画像データに対するしき
い値（第２指しきい値）を越えていれば、ステップ３５
のデータベース登録者との一致照合が成立したとし、そ
うでなければステップ３６の対象者なしの結果となる。
ここで、第１指しきい値と第２指しきい値とは、他の各
しきい値と同様に、複数の人間からサンプリングした指
紋画像により、所定の確率、例えばFMRが0.01%で照合で
きる値を統計的に算出する。この方式により、２つの異
なる指の指紋を組み合わせて用いて、誤った照合の発生
する確率を低減する効果がある。
は、第２指もその第２指の指紋画像データに対するしき
い値（第２指しきい値）を越えていれば、ステップ３５
のデータベース登録者との一致照合が成立したとし、そ
うでなければステップ３６の対象者なしの結果となる。
ここで、第１指しきい値と第２指しきい値とは、他の各
しきい値と同様に、複数の人間からサンプリングした指
紋画像により、所定の確率、例えばFMRが0.01%で照合で
きる値を統計的に算出する。この方式により、２つの異
なる指の指紋を組み合わせて用いて、誤った照合の発生
する確率を低減する効果がある。
【００９２】図１９は図１８と同様に２つの種類の指の
代表スコアを用いて、総合的な照合を行う他の実施例を
説明するためのフローチャートである。図１９において
ステップ４１、４２はそれぞれ第１指と第２指の１対Ｎ
照合による代表スコアをそれぞれ計算するステップであ
る。ステップ４３では２つの代表スコアについて、さら
に融合スコアを計算するステップであって、図１６のス
テップ２７と同様な処理であり、例えば、図１７で説明
した方法を用いることができる。
代表スコアを用いて、総合的な照合を行う他の実施例を
説明するためのフローチャートである。図１９において
ステップ４１、４２はそれぞれ第１指と第２指の１対Ｎ
照合による代表スコアをそれぞれ計算するステップであ
る。ステップ４３では２つの代表スコアについて、さら
に融合スコアを計算するステップであって、図１６のス
テップ２７と同様な処理であり、例えば、図１７で説明
した方法を用いることができる。
【００９３】ステップ４４において、指紋照合装置２１
は、求められた融合スコアがしきい値を上回っているか
否かに基づき、データベース登録者（登録データベース
に指紋画像データが登録されている人）との一致照合結
果を出すことができる。以上は２つ種類の指を用いた場
合について説明したが、３種類以上の指を使用する場合
でも、同様な方法を適用することができる。例えば３種
類以上の指の場合ならば、第１８図のやり方に準じれ
ば、第２指の照合スコアがしきい値より低かったなら
ば、第３指の照合スコアを調べることであり、図１９で
あれば、３つの種類の指の照合スコアを融合して融合ス
コアとして判定するというものである。
は、求められた融合スコアがしきい値を上回っているか
否かに基づき、データベース登録者（登録データベース
に指紋画像データが登録されている人）との一致照合結
果を出すことができる。以上は２つ種類の指を用いた場
合について説明したが、３種類以上の指を使用する場合
でも、同様な方法を適用することができる。例えば３種
類以上の指の場合ならば、第１８図のやり方に準じれ
ば、第２指の照合スコアがしきい値より低かったなら
ば、第３指の照合スコアを調べることであり、図１９で
あれば、３つの種類の指の照合スコアを融合して融合ス
コアとして判定するというものである。
【００９４】ただし、本発明では第１指、第２指、第３
指のそれぞれについて、複数の指紋画像を採取し、これ
らから抽出される指紋画像データの代表スコアを用いる
ことで、指紋画像が低品質な場合への適用範囲を拡大し
ている点が特徴である。ここで、第１指の指紋画像デー
タの照合スコアに対するしきい値，第２指の指紋画像デ
ータの照合スコアに対するしきい値，第３指の指紋画像
データの照合スコアに対するしきい値は、他の各しきい
値と同様に、複数の人間からサンプリングした指紋画像
により、所定の確率、例えばFMRが0.01%で照合できる値
を統計的に算出する。なお、３種類の指の例からわかる
ように、そのうちの１指の代表スコアが極端に低い場合
でも他の２指の代表スコアが十分高ければ一致照合とみ
なすことが可能であり、従来、２つの指では指紋画像が
不鮮明で一致が難しく、検索対象からはずれていた対象
者を、３種類の指から少なくとも２指が高いスコアであ
るか否かを調べることで、指紋照合の確度を向上させる
ことができる。
指のそれぞれについて、複数の指紋画像を採取し、これ
らから抽出される指紋画像データの代表スコアを用いる
ことで、指紋画像が低品質な場合への適用範囲を拡大し
ている点が特徴である。ここで、第１指の指紋画像デー
タの照合スコアに対するしきい値，第２指の指紋画像デ
ータの照合スコアに対するしきい値，第３指の指紋画像
データの照合スコアに対するしきい値は、他の各しきい
値と同様に、複数の人間からサンプリングした指紋画像
により、所定の確率、例えばFMRが0.01%で照合できる値
を統計的に算出する。なお、３種類の指の例からわかる
ように、そのうちの１指の代表スコアが極端に低い場合
でも他の２指の代表スコアが十分高ければ一致照合とみ
なすことが可能であり、従来、２つの指では指紋画像が
不鮮明で一致が難しく、検索対象からはずれていた対象
者を、３種類の指から少なくとも２指が高いスコアであ
るか否かを調べることで、指紋照合の確度を向上させる
ことができる。
【００９５】また、図７，図１３，図１４，図１５，図
１６，図１８，図１９に示す各ステップの全て、または
いずれか、もしくは組み合わせを実現するためのプログ
ラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し
て、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュー
タシステムに読み込ませ、実行することにより図形処理
を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシス
テム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むも
のとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒
体」とは、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気デ
ィスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可般媒体、コンピュ
ータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置
のことをいう。
１６，図１８，図１９に示す各ステップの全て、または
いずれか、もしくは組み合わせを実現するためのプログ
ラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し
て、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュー
タシステムに読み込ませ、実行することにより図形処理
を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシス
テム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むも
のとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒
体」とは、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気デ
ィスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可般媒体、コンピュ
ータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置
のことをいう。
【００９６】さらに「コンピュータ読み取り可能な記録
媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回
線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通
信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持す
るもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピ
ュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間
プログラムを保持しているものも含むものとする。また
上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するため
のものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュ
ータシステムにすでに記録されているプログラムとの組
み合わせで実現できるものであっても良い。
媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回
線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通
信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持す
るもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピ
ュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間
プログラムを保持しているものも含むものとする。また
上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するため
のものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュ
ータシステムにすでに記録されているプログラムとの組
み合わせで実現できるものであっても良い。
【００９７】
【発明の効果】以上説明したように、本願発明によれ
ば、各指に対して複数の指紋画像を採取し、それらの指
紋画像データに対して、登録データベースに記録されて
いる指紋画像データのデータ群において指紋照合を行う
ようにしている。これにより、本願発明では、従来にお
いては一致照合の判定ができなった低品質な指紋画像し
か得られない指であっても、一致照合の判定を下すこと
ができるよう、適用される指紋画像の品質範囲の拡大す
る効果がある。また、本願発明によれば、異なる種類の
指に対してそれぞれ複数の指紋画像による照合を適用す
ることで、大規模な指紋の登録データベースでも、より
低品質な指紋画像での照合を実現することができる効果
がある。
ば、各指に対して複数の指紋画像を採取し、それらの指
紋画像データに対して、登録データベースに記録されて
いる指紋画像データのデータ群において指紋照合を行う
ようにしている。これにより、本願発明では、従来にお
いては一致照合の判定ができなった低品質な指紋画像し
か得られない指であっても、一致照合の判定を下すこと
ができるよう、適用される指紋画像の品質範囲の拡大す
る効果がある。また、本願発明によれば、異なる種類の
指に対してそれぞれ複数の指紋画像による照合を適用す
ることで、大規模な指紋の登録データベースでも、より
低品質な指紋画像での照合を実現することができる効果
がある。
【図１】 本発明の一実施形態による指紋照合システム
の構成例を示すブロック図である。
の構成例を示すブロック図である。
【図２】 図１における指紋スキャナ３の構成例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図３】 図１における指紋スキャナ３の他の構成例を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図４】 図１における指紋照合端末２の他の構成例を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図５】 画像品質を説明するための画像例を示す概念
図である。
図である。
【図６】 画像品質を説明するための画像例で、各画素
の濃度値を示した概念図である。
の濃度値を示した概念図である。
【図７】 図１の指紋照合システムの画像品質計算の動
作例をしめすフローチャートである。
作例をしめすフローチャートである。
【図８】 図１の指紋照合システムにおける画像品質に
よるインデクスの変更を説明するための概念図である。
よるインデクスの変更を説明するための概念図である。
【図９】 指紋画像の模式を示す概念図である。
【図１０】 指紋画像の模式図で特徴点を説明する概念
図である。
図である。
【図１１】 端点特徴点の説明を行う概念図である。
【図１２】 分岐特徴点の説明を行う概念図である。
【図１３】 図１の指紋照合システムにおける複数画像
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
【図１４】 図１の指紋照合システムにおける複数画像
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
【図１５】 図１の指紋照合システムにおける複数画像
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
【図１６】 図１の指紋照合システムにおける複数画像
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
による照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
【図１７】 複数画像によるスコアの融合処理を説明す
るための概念図である。
るための概念図である。
【図１８】 図１の指紋照合システムにおける複数指に
よる照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
よる照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
【図１９】 図１の指紋照合システムにおける複数指に
よる照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
よる照合処理の動作例を説明するフローチャートであ
る。
１ 指紋照合システム ２ 指紋照合端末 ３ 指紋スキャナ ２１ 指紋照合装置 １１ 主制御部 １２ 主メモリ １３ スキャナインターフェイス部 １４ 入出力制御部 １０１ 主データバス ４０１ データ転送路 ２０１ 通信路
Claims (10)
- 【請求項１】 指紋画像から指紋の特徴を抽出した第１
の特徴量データに基づき指紋照合を行う指紋照合装置
と、 指紋スキャナ装置から指紋画像を入力し、この指紋画像
又はこの指紋画像の第１の特徴量データを、遠隔地に設
置された前記指紋照合装置に送信し、前記指紋照合装置
から照合結果を受け取る指紋照合端末とを具備し、 前記指紋照合端末が、１つの指に対して複数の指紋画像
を入力し、前記指紋画像に対する画像品質を計算して画
像品質の良い方から並び替えを行う処理、および並べ替
えた前記指紋画像の第１の特徴量データを指紋照合装置
に送信する機能を有し、 前記指紋照合装置が、１つの指に対して複数の指紋画像
の第１の特徴量データを入力し、前記複数の指紋画像の
第１の特徴量データを、指紋データべース内に記憶され
ている複数の指紋画像の第２の特徴量データと照合し、
この照合結果から得られる各第２の特徴量データに対応
する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定を行う
ことを特徴とする指紋照合システム。 - 【請求項２】 指紋照合端末と、指紋照合装置とを有す
る複数の指紋画像を用いた指紋照合システムにおいて、 前記指紋照合端末が外部の指紋スキャナ装置から１指あ
たり複数の指紋画像を入力する機能をそなえたスキャナ
インターフェイス部，前記複数の指紋画像を保持する主
メモリ，前記主メモリに保持した複数の指紋画像のそれ
ぞれについて画像品質を計算し、前記品質に応じて前記
主メモリ内の複数の指紋画像を高品質のものから順に順
序づけを行い、あらかじめ設定した数の高品質画像を選
択する機能および指紋画像から指紋の第１の特徴量デー
タを計算する機能を備えた主制御部と、 前記選択された指紋画像もしくはその第１の特徴量デー
タを前記指紋照合装置に送出する機能と、前記指紋照合
装置から返信される照合結果データの受信機能をもった
通信入出力制御部とを具備することを特徴とする請求項
１に記載の指紋照合システム。 - 【請求項３】 前記指紋照合端末と、前記指紋照合装置
とを有する複数の指紋画像を用いた指紋照合システムの
指紋照合端末において、 前記主メモリ内に格納された複数の指紋画像の確認表
示、処理状態表示、指紋照合処理結果表示のいずれかも
しくはそれらの任意の組み合わせを表示できるコンソー
ル表示部と、 このコンソール表示部の表示方法の変更、主制御部の処
理であらかじめ設定しておく指紋照合に用いる条件デー
タを変更するための入力を行うキーボードとを備えたこ
とを特徴とする請求項１に記載の指紋照合システム。 - 【請求項４】 前記指紋照合装置は、１つの指に対し複
数の指紋画像各々の特徴量データを入力し、前記指紋画
像毎に対応した指紋画像の品質順位に応じてあらかじめ
定めた手順で、 前記第１の特徴量データと前記第２の特徴量データとの
１対Ｎ照合または１対１照合のいずれを行うかの選択を
行い、選択された照合の処理を実行し、この照合結果ご
とにあらかじめ設定された条件を満たしているか否かの
判定から、次に対象とする指紋画像の第１の特徴量デー
タを選択し、この第１の特徴量データの前記第２の特徴
量データとに対する１対Ｎもしくは１対１のいずれかの
照合を反復することによって、複数の指紋画像に対する
照合結果を出力する機能を備えたことを特徴とする請求
項１から請求項３のいずれかに記載の指紋照合システ
ム。 - 【請求項５】 前記指紋照合装置は、１つの指に対し複
数の指紋画像のそれぞれの第１の特徴量データを入力
し、この第１の特徴量データすべてに対して、第２の特
徴量データとの１対Ｎの照合を行い、照合スコアの高い
方からあらかじめ設定した条件を満たすものだけをそれ
ぞれ選択し、 選択された照合スコアについて、同一指同士での複数の
特徴量データに対応する照合スコアの融合演算を行い融
合スコアを算出し、 この融合スコアがあらかじめ設定した照合条件を満たし
ているか否かに基づき照合結果を出力する機能を備えた
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記
載の指紋照合システム。 - 【請求項６】 前記指紋照合装置は、複数のそれぞれの
指に対する複数指紋画像データの特徴量データをそれぞ
れ入力し、前記指ごとの複数の指紋画像の特徴量データ
から算出される代表スコアに対し、各指の代表スコアが
あらかじめ設定された条件を満たすか否かの結果を組み
合わせて照合結果を出力する機能を備えたことを特徴と
する請求項１から請求項３のいずれかに記載の指紋照合
システム。 - 【請求項７】 前記指紋照合装置は、複数のそれぞれの
指に対する複数指紋画像の特徴量データをそれぞれ入力
し、前記指ごとの複数の指紋画像の特徴量データから算
出された代表スコアを求め、この各指ごとの代表スコア
に基づき融合スコアを算出し、この融合スコアがあらか
じめ設定した条件を満たすか否かの結果を照合結果とし
て出力する機能を備えたことを特徴とする請求項１から
請求項３のいずれかに記載の指紋照合システム。 - 【請求項８】 指紋スキャナ装置から指紋画像を入力す
る過程と、 指紋照合端末がこの指紋画像から指紋の特徴を抽出し
て、抽出結果を第１の特徴量データとする過程と、 前記指紋画像または前記第１の特徴量データを、遠隔地
に設置された指紋照合装置に送信する過程と、 前記指紋照合装置において、第１の特徴量データに基づ
き指紋照合を行う指紋照合過程と、 指紋照合端末が前記指紋照合装置から照合結果を受け取
る過程とを有し、 前記指紋照合端末が、１つの指に対して複数の指紋画像
を入力し、前記指紋画像に対する画像品質を計算して画
像品質の良い方から並び替えを行う処理、および並べ替
えた前記指紋画像の第１の特徴量データを指紋照合装置
に送信する処理を行い、 前記指紋照合装置が、１つの指に対して複数の指紋画像
の第１の特徴量データを入力し、前記複数の指紋画像の
第１の特徴量データを、指紋データべース内に記憶され
ている複数の指紋画像の第２の特徴量データと照合し、
この照合結果から得られる各第２の特徴量データに対応
する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定を行う
ことを特徴とする指紋照合方法。 - 【請求項９】 指紋照合端末と、指紋照合装置とを用い
て複数の指紋画像により指紋照合を行う請求項８に記載
の指紋照合方法において、 前記指紋照合端末がスキャナインターフェイス部により
外部の指紋スキャナ装置から１指あたり複数の指紋画像
を入力し、主メモリに前記複数の指紋画像を保持させ、
主制御部により前記主メモリに保持した複数の指紋画像
のそれぞれについて画像品質を計算し、前記品質に応じ
て前記主メモリ内の複数の指紋画像を高品質のものから
順に順序づけを行い、あらかじめ設定した数の高品質画
像を選択し、指紋画像から指紋の第１の特徴量データを
計算させ、通信入出力制御部により前記選択された指紋
画像もしくはそ第１の徴量データを前記指紋照合装置に
送出し、前記指紋照合装置から返信される照合結果デー
タを受信することを特徴とする指紋照合方法。 - 【請求項１０】 請求項１〜請求項７のいずれかに記載
の指紋照合システムを用いて、指紋照合を行う指紋照合
プログラムであって、 指紋スキャナ装置から指紋画像を入力する処理と、 指紋照合端末がこの指紋画像から指紋の特徴を抽出し
て、抽出結果を第１の特徴量データとする処理と、 前記指紋画像または前記第１の特徴量データを、遠隔地
に設置された指紋照合装置に送信する処理と、 前記指紋照合装置において、第１の特徴量データに基づ
き指紋照合を行う指紋照合処理と、 指紋照合端末が前記指紋照合装置から照合結果を受け取
る処理と、 前記指紋照合端末が、１つの指に対して複数の指紋画像
を入力し、前記指紋画像に対する画像品質を計算して画
像品質の良い方から並び替えを行う処理、および並べ替
えた前記指紋画像の第１の特徴量データを指紋照合装置
に送信する処理と、 前記指紋照合装置が、１つの指に対して複数の指紋画像
の第１の特徴量データを入力し、前記複数の指紋画像の
第１の特徴量データを、指紋データべース内に記憶され
ている複数の指紋画像の第２の特徴量データと照合し、
この照合結果から得られる各第２の特徴量データに対応
する複数の照合スコアに基づき、指紋の照合判定を行う
処理とをコンピュータに行わせることを特徴とする図形
処理プログラム。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001019983A JP2002222424A (ja) | 2001-01-29 | 2001-01-29 | 指紋照合システム |
| US10/055,926 US7184579B2 (en) | 2001-01-29 | 2002-01-28 | Fingerprint identification system |
| DE60213490T DE60213490T2 (de) | 2001-01-29 | 2002-01-29 | Gerät und Verfahren zur Fingerabdruckerkennung |
| EP02002205A EP1227429B1 (en) | 2001-01-29 | 2002-01-29 | Fingerprint identification system and method |
| CA002369532A CA2369532C (en) | 2001-01-29 | 2002-01-29 | Fingerprint identification system |
| AU13622/02A AU785157B2 (en) | 2001-01-29 | 2002-01-29 | Fingerprint identification system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001019983A JP2002222424A (ja) | 2001-01-29 | 2001-01-29 | 指紋照合システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002222424A true JP2002222424A (ja) | 2002-08-09 |
Family
ID=18885764
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001019983A Pending JP2002222424A (ja) | 2001-01-29 | 2001-01-29 | 指紋照合システム |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7184579B2 (ja) |
| EP (1) | EP1227429B1 (ja) |
| JP (1) | JP2002222424A (ja) |
| AU (1) | AU785157B2 (ja) |
| CA (1) | CA2369532C (ja) |
| DE (1) | DE60213490T2 (ja) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006133979A (ja) * | 2004-11-04 | 2006-05-25 | Nec Infrontia Corp | 指紋照合装置および指紋照合方法 |
| JP2007148820A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Sony Corp | 画像処理方法、その装置およびプログラム |
| WO2008099816A1 (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | 人物検索装置 |
| US7673145B2 (en) | 2003-03-07 | 2010-03-02 | Nippon Telephone And Telegraph Corporation | Biometric image collation apparatus and collation method therefor |
| JP2010146442A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nec Corp | 指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラム |
| JP2010267016A (ja) * | 2009-05-13 | 2010-11-25 | Nec Soft Ltd | 指紋特徴点決定システム、指紋特徴点決定方法、指紋特徴点決定プログラム |
| WO2010146675A1 (ja) * | 2009-06-17 | 2010-12-23 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム |
| JP2012252644A (ja) * | 2011-06-06 | 2012-12-20 | Seiko Epson Corp | 生体識別装置、及び、生体識別方法 |
| JPWO2012127577A1 (ja) * | 2011-03-18 | 2014-07-24 | 富士通フロンテック株式会社 | 照合装置、照合プログラム、および照合方法 |
| JP2015187876A (ja) * | 2006-04-26 | 2015-10-29 | アウェア， インコーポレイテッド | 指紋プリビュー品質ならびに細分化 |
| JPWO2013157265A1 (ja) * | 2012-04-18 | 2015-12-21 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 画像処理システム、受信装置、画像送信装置、画像処理方法、受信側画像処理方法、及び、画像送信方法 |
| CN105320935A (zh) * | 2015-07-29 | 2016-02-10 | 江苏邦融微电子有限公司 | 多模板指纹识别方法 |
| JP2017526056A (ja) * | 2014-07-25 | 2017-09-07 | クアルコム，インコーポレイテッド | モバイルデバイス上での登録および認証 |
| WO2020105578A1 (ja) | 2018-11-21 | 2020-05-28 | 日本電気株式会社 | 撮像装置および撮像方法 |
| JP2021149153A (ja) * | 2020-03-16 | 2021-09-27 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、及び、プログラム |
Families Citing this family (87)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8300042B2 (en) * | 2001-06-05 | 2012-10-30 | Microsoft Corporation | Interactive video display system using strobed light |
| US8035612B2 (en) * | 2002-05-28 | 2011-10-11 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | Self-contained interactive video display system |
| US7259747B2 (en) | 2001-06-05 | 2007-08-21 | Reactrix Systems, Inc. | Interactive video display system |
| US7710391B2 (en) | 2002-05-28 | 2010-05-04 | Matthew Bell | Processing an image utilizing a spatially varying pattern |
| WO2004055776A1 (en) | 2002-12-13 | 2004-07-01 | Reactrix Systems | Interactive directed light/sound system |
| US7155039B1 (en) * | 2002-12-18 | 2006-12-26 | Motorola, Inc. | Automatic fingerprint identification system and method |
| KR101094119B1 (ko) * | 2003-10-24 | 2011-12-15 | 인텔렉츄얼 벤처스 홀딩 67 엘엘씨 | 양방향 비디오 디스플레이 시스템 운용 방법 및 시스템 |
| US7536032B2 (en) * | 2003-10-24 | 2009-05-19 | Reactrix Systems, Inc. | Method and system for processing captured image information in an interactive video display system |
| WO2005119576A2 (en) * | 2004-06-01 | 2005-12-15 | Ultra-Scan Corporation | Fingerprint image database and method of matching fingerprint sample to fingerprint images |
| KR100622245B1 (ko) * | 2004-06-04 | 2006-09-08 | 주식회사 팬택 | 이동 통신 단말기에서 지문 인증 장치 및 방법 |
| JP4546168B2 (ja) * | 2004-06-28 | 2010-09-15 | 富士通株式会社 | 生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラム |
| JP4411152B2 (ja) * | 2004-07-05 | 2010-02-10 | Ｎｅｃインフロンティア株式会社 | 指紋読取方法、指紋読取システム及びプログラム |
| US20060013447A1 (en) * | 2004-07-16 | 2006-01-19 | Cross Match Technologies, Inc. | Hand-held personal identification analysis device and methods of use |
| US20060018519A1 (en) * | 2004-07-16 | 2006-01-26 | Cross Match Technologies, Inc. | Hand-held personal identification device with distributed control system |
| KR100647362B1 (ko) * | 2004-12-09 | 2006-11-23 | 엘지전자 주식회사 | 지문 인식 방법 |
| JP2006260054A (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-28 | Sharp Corp | 認証装置、認証方法、認証方法をコンピュータに実行させるための認証プログラムおよび当該プログラムを記録した機械読取り可能な記録媒体 |
| US20080298647A1 (en) * | 2005-04-08 | 2008-12-04 | Us Biometrics Corporation | System and Method for Identifying an Enrolled User Utilizing a Biometric Identifier |
| US9128519B1 (en) | 2005-04-15 | 2015-09-08 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | Method and system for state-based control of objects |
| GB2441695B (en) * | 2005-06-14 | 2010-10-20 | Ultra Scan Corp | Large-area biometric specimen comparison with small-area biometric sample |
| US8098277B1 (en) | 2005-12-02 | 2012-01-17 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | Systems and methods for communication between a reactive video system and a mobile communication device |
| KR100780957B1 (ko) * | 2006-08-21 | 2007-12-03 | 삼성전자주식회사 | 영상선택 장치 및 방법 |
| JP5012092B2 (ja) * | 2007-03-02 | 2012-08-29 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証プログラムおよび複合型生体認証方法 |
| JP5003242B2 (ja) * | 2007-03-28 | 2012-08-15 | 富士通株式会社 | 照合装置、照合方法および照合プログラム |
| WO2008124820A1 (en) * | 2007-04-10 | 2008-10-16 | Reactrix Systems, Inc. | Display using a three dimensional vision system |
| EP2188737A4 (en) | 2007-09-14 | 2011-05-18 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | PROCESSING BREAKFAST USER INTERACTIONS |
| US8159682B2 (en) | 2007-11-12 | 2012-04-17 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | Lens system |
| US8031981B2 (en) * | 2007-12-21 | 2011-10-04 | Daon Holdings Limited | Method and systems for generating a subset of biometric representations |
| US20100039500A1 (en) * | 2008-02-15 | 2010-02-18 | Matthew Bell | Self-Contained 3D Vision System Utilizing Stereo Camera and Patterned Illuminator |
| US8259163B2 (en) | 2008-03-07 | 2012-09-04 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | Display with built in 3D sensing |
| US8595218B2 (en) * | 2008-06-12 | 2013-11-26 | Intellectual Ventures Holding 67 Llc | Interactive display management systems and methods |
| US9391779B2 (en) * | 2008-07-28 | 2016-07-12 | International Business Machines Corporation | Reactive biometric single sign-on utility |
| JP2010049357A (ja) * | 2008-08-19 | 2010-03-04 | Fujitsu Ltd | 認証装置、認証システム及び認証方法 |
| US8255698B2 (en) * | 2008-12-23 | 2012-08-28 | Motorola Mobility Llc | Context aware biometric authentication |
| US20100180127A1 (en) * | 2009-01-14 | 2010-07-15 | Motorola, Inc. | Biometric authentication based upon usage history |
| US10445555B2 (en) * | 2009-01-27 | 2019-10-15 | Sciometrics, Llc | Systems and methods for ridge-based fingerprint analysis |
| JPWO2010116470A1 (ja) * | 2009-03-30 | 2012-10-11 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法、および記憶媒体 |
| US8659390B2 (en) * | 2009-08-04 | 2014-02-25 | Raytheon Company | Method and system for generating a biometric query plan |
| WO2011052036A1 (ja) * | 2009-10-27 | 2011-05-05 | 富士通株式会社 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム |
| WO2011070886A1 (ja) * | 2009-12-07 | 2011-06-16 | 日本電気株式会社 | 偽指判別装置 |
| WO2011092829A1 (ja) * | 2010-01-28 | 2011-08-04 | 富士通株式会社 | 指紋認証装置、指紋認証方法及び指紋認証プログラム |
| TWI403985B (zh) * | 2010-03-17 | 2013-08-01 | Inventec Appliances Corp | 一種用於可攜式電子設備的防盜系統和方法 |
| US8526743B1 (en) | 2010-11-01 | 2013-09-03 | Raf Technology, Inc. | Defined data patterns for object handling |
| US9152862B2 (en) | 2011-09-15 | 2015-10-06 | Raf Technology, Inc. | Object identification and inventory management |
| US8774455B2 (en) | 2011-03-02 | 2014-07-08 | Raf Technology, Inc. | Document fingerprinting |
| US9443298B2 (en) | 2012-03-02 | 2016-09-13 | Authentect, Inc. | Digital fingerprinting object authentication and anti-counterfeiting system |
| US9042607B2 (en) * | 2011-05-02 | 2015-05-26 | Omnicell, Inc. | System and method for user access of dispensing unit |
| CN102833243B (zh) * | 2012-08-21 | 2016-02-03 | 鹤山世达光电科技有限公司 | 一种利用指纹信息的通信方法 |
| US20140086464A1 (en) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Mim Software Inc. | Dynamic local registration system and method |
| FR3017230B1 (fr) * | 2014-02-04 | 2016-03-11 | Morpho | Procede de validation de l'utilisation d'un vrai doigt comme support d'une empreinte digitale |
| JP2015207848A (ja) * | 2014-04-18 | 2015-11-19 | キヤノン株式会社 | 撮像装置、その制御方法、および制御プログラム |
| US9230152B2 (en) * | 2014-06-03 | 2016-01-05 | Apple Inc. | Electronic device for processing composite finger matching biometric data and related methods |
| US9652061B2 (en) | 2014-08-28 | 2017-05-16 | Dell Products, Lp | System and method for utilizing fingerprints as user inputs |
| CN104318222B (zh) * | 2014-11-14 | 2019-10-11 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 用于指纹检测的检测方法和装置 |
| US9805247B2 (en) * | 2015-02-27 | 2017-10-31 | Idex Asa | Pattern registration |
| CN108027887A (zh) * | 2015-05-15 | 2018-05-11 | 空气融合有限公司 | 用于实时自动化多传感器数据融合和分析的决策支持的便携式设备和方法 |
| CN105303174B (zh) | 2015-10-19 | 2019-12-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 指纹录入方法及装置 |
| CN107016324B (zh) * | 2016-01-28 | 2020-03-20 | 厦门中控智慧信息技术有限公司 | 一种指纹图像处理方法和指纹探测设备 |
| US10037537B2 (en) | 2016-02-19 | 2018-07-31 | Alitheon, Inc. | Personal history in track and trace system |
| FR3049090B1 (fr) * | 2016-03-21 | 2021-06-25 | Sebastien Jean Serge Dupont | Dispositif d'authentification biometrique adaptatif par echographie, photographies en lumiere visible de contraste et infrarouge, sans divulgation, a travers un reseau informatique decentralise |
| US10867301B2 (en) | 2016-04-18 | 2020-12-15 | Alitheon, Inc. | Authentication-triggered processes |
| US10325139B2 (en) * | 2016-05-13 | 2019-06-18 | Fingerprint Cards Ab | Fingerprint authentication with parallel processing |
| US10614302B2 (en) | 2016-05-26 | 2020-04-07 | Alitheon, Inc. | Controlled authentication of physical objects |
| US10740767B2 (en) | 2016-06-28 | 2020-08-11 | Alitheon, Inc. | Centralized databases storing digital fingerprints of objects for collaborative authentication |
| US10915612B2 (en) | 2016-07-05 | 2021-02-09 | Alitheon, Inc. | Authenticated production |
| US10902540B2 (en) | 2016-08-12 | 2021-01-26 | Alitheon, Inc. | Event-driven authentication of physical objects |
| US10839528B2 (en) | 2016-08-19 | 2020-11-17 | Alitheon, Inc. | Authentication-based tracking |
| EP3435592B1 (en) | 2017-01-25 | 2021-03-24 | Shenzhen Goodix Technology Co., Ltd. | Fingerprint data processing method and processing apparatus |
| US10339361B2 (en) | 2017-03-23 | 2019-07-02 | International Business Machines Corporation | Composite fingerprint authenticator |
| SE1750762A1 (en) * | 2017-06-15 | 2018-12-16 | Fingerprint Cards Ab | Template matching of a biometric object |
| WO2019021177A1 (en) * | 2017-07-24 | 2019-01-31 | Mmapro It Solutions (Pty) Ltd | METHOD AND SYSTEM FOR MATCHING DIGITAL IMPRESSION IMAGES |
| WO2019021173A1 (en) * | 2017-07-24 | 2019-01-31 | Mmapro It Solutions (Pty) Ltd | SYSTEM AND METHOD FOR ADJUSTING THE ORIENTATION OF A CAPTURED IMAGE OF AN OBLIQUE DIGITAL FOOTPRINT |
| US11062118B2 (en) | 2017-07-25 | 2021-07-13 | Alitheon, Inc. | Model-based digital fingerprinting |
| EP3514715A1 (en) | 2018-01-22 | 2019-07-24 | Alitheon, Inc. | Secure digital fingerprint key object database |
| US11216633B2 (en) * | 2018-03-14 | 2022-01-04 | Fingerprint Cards Anacatum Ip Ab | Fingerprint sensing arrangement and a method for filtering a fingerprint pattern signal |
| KR20200004701A (ko) * | 2018-07-04 | 2020-01-14 | 삼성전자주식회사 | 지문 인식 방법 및 디바이스 |
| US10963670B2 (en) | 2019-02-06 | 2021-03-30 | Alitheon, Inc. | Object change detection and measurement using digital fingerprints |
| EP3734506A1 (en) | 2019-05-02 | 2020-11-04 | Alitheon, Inc. | Automated authentication region localization and capture |
| EP3736717A1 (en) | 2019-05-10 | 2020-11-11 | Alitheon, Inc. | Loop chain digital fingerprint method and system |
| US11238146B2 (en) | 2019-10-17 | 2022-02-01 | Alitheon, Inc. | Securing composite objects using digital fingerprints |
| EP3859603A1 (en) | 2020-01-28 | 2021-08-04 | Alitheon, Inc. | Depth-based digital fingerprinting |
| EP3885984A1 (en) | 2020-03-23 | 2021-09-29 | Alitheon, Inc. | Facial biometrics system and method of using digital fingerprints |
| EP3885982A3 (en) | 2020-03-23 | 2021-12-22 | Alitheon, Inc. | Hand biometrics system and method using digital fingerprints |
| EP3929806A3 (en) | 2020-04-06 | 2022-03-09 | Alitheon, Inc. | Local encoding of intrinsic authentication data |
| US11663849B1 (en) | 2020-04-23 | 2023-05-30 | Alitheon, Inc. | Transform pyramiding for fingerprint matching system and method |
| US11983957B2 (en) | 2020-05-28 | 2024-05-14 | Alitheon, Inc. | Irreversible digital fingerprints for preserving object security |
| EP3926496A1 (en) | 2020-06-17 | 2021-12-22 | Alitheon, Inc. | Asset-backed digital security tokens |
| TW202215289A (zh) * | 2020-10-14 | 2022-04-16 | 王建華 | 用於指紋圖像識別的方法、設備及計算機可讀介質 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03108076A (ja) * | 1989-09-21 | 1991-05-08 | Toshiba Corp | 個人認証装置 |
| JPH10124668A (ja) * | 1996-10-16 | 1998-05-15 | Fujitsu Ltd | 指紋照合方式、及びネットワーク認証装置 |
| JPH11110541A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Mitsubishi Electric Corp | 個人判別装置 |
| JPH11253426A (ja) * | 1998-03-16 | 1999-09-21 | Ntt Data Corp | 生体的特徴の認証方法及び装置、記録媒体 |
| JP2000194854A (ja) * | 1998-12-25 | 2000-07-14 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置 |
| JP2000204803A (ja) * | 1999-01-18 | 2000-07-25 | Mitsubishi Electric Corp | キ―ボックス装置及びその制御方法。 |
| JP2000222556A (ja) * | 1999-01-27 | 2000-08-11 | Sony Corp | 指紋画像取得装置及び指紋照合装置 |
| JP2001266154A (ja) * | 2000-03-21 | 2001-09-28 | Yamatake Corp | 指紋照合装置 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01217574A (ja) | 1988-02-25 | 1989-08-31 | Omron Tateisi Electron Co | 本人照合装置 |
| JP2680084B2 (ja) | 1988-12-09 | 1997-11-19 | 富士通株式会社 | 個人識別装置 |
| AU706481B2 (en) | 1995-10-05 | 1999-06-17 | Fujitsu Denso Ltd. | Fingerprint registering method and fingerprint checking device |
| US5978495A (en) * | 1996-07-17 | 1999-11-02 | Intelnet Inc. | Method and apparatus for accurate determination of the identity of human beings |
| US5933515A (en) * | 1996-07-25 | 1999-08-03 | California Institute Of Technology | User identification through sequential input of fingerprints |
| US6148094A (en) * | 1996-09-30 | 2000-11-14 | David J. Kinsella | Pointing device with biometric sensor |
| US5963656A (en) * | 1996-09-30 | 1999-10-05 | International Business Machines Corporation | System and method for determining the quality of fingerprint images |
| US6241288B1 (en) * | 1998-04-02 | 2001-06-05 | Precise Biometrics Ab | Fingerprint identification/verification system |
| JP3439359B2 (ja) * | 1998-12-18 | 2003-08-25 | 日本電気株式会社 | 個人識別方法、個人識別装置および記録媒体 |
| AU2987700A (en) | 1999-02-08 | 2000-08-25 | Amy S. Zelson | Fingerprint analysis method |
| EP1204947B1 (en) * | 1999-06-25 | 2004-02-04 | Cross Match Technologies, Inc. | Rechargeable mobile hand-held fingerprint scanner with a data and power communication interface |
| AU3683799A (en) | 1999-06-28 | 2001-01-04 | Shergon Holdings Limited | An applicator head and method for fixing a corner finishing component |
| JP2001167268A (ja) * | 1999-12-07 | 2001-06-22 | Nec Corp | 指紋入力装置 |
| US7079672B2 (en) * | 2000-01-28 | 2006-07-18 | Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha | Fingerprint image evaluating method and fingerprint matching device |
-
2001
- 2001-01-29 JP JP2001019983A patent/JP2002222424A/ja active Pending
-
2002
- 2002-01-28 US US10/055,926 patent/US7184579B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2002-01-29 EP EP02002205A patent/EP1227429B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2002-01-29 AU AU13622/02A patent/AU785157B2/en not_active Ceased
- 2002-01-29 DE DE60213490T patent/DE60213490T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2002-01-29 CA CA002369532A patent/CA2369532C/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03108076A (ja) * | 1989-09-21 | 1991-05-08 | Toshiba Corp | 個人認証装置 |
| JPH10124668A (ja) * | 1996-10-16 | 1998-05-15 | Fujitsu Ltd | 指紋照合方式、及びネットワーク認証装置 |
| JPH11110541A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Mitsubishi Electric Corp | 個人判別装置 |
| JPH11253426A (ja) * | 1998-03-16 | 1999-09-21 | Ntt Data Corp | 生体的特徴の認証方法及び装置、記録媒体 |
| JP2000194854A (ja) * | 1998-12-25 | 2000-07-14 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置 |
| JP2000204803A (ja) * | 1999-01-18 | 2000-07-25 | Mitsubishi Electric Corp | キ―ボックス装置及びその制御方法。 |
| JP2000222556A (ja) * | 1999-01-27 | 2000-08-11 | Sony Corp | 指紋画像取得装置及び指紋照合装置 |
| JP2001266154A (ja) * | 2000-03-21 | 2001-09-28 | Yamatake Corp | 指紋照合装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 大和一晴,浅田年英,畑豊,上浦尚武: "「指紋照合装置の問題点とその改善」", 画像電子学会誌, vol. 第24巻、第4号, CSND199800498007, 25 August 1995 (1995-08-25), JP, pages 382 - 391, ISSN: 0000765779 * |
Cited By (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7673145B2 (en) | 2003-03-07 | 2010-03-02 | Nippon Telephone And Telegraph Corporation | Biometric image collation apparatus and collation method therefor |
| JP2006133979A (ja) * | 2004-11-04 | 2006-05-25 | Nec Infrontia Corp | 指紋照合装置および指紋照合方法 |
| JP2007148820A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Sony Corp | 画像処理方法、その装置およびプログラム |
| JP2015187876A (ja) * | 2006-04-26 | 2015-10-29 | アウェア， インコーポレイテッド | 指紋プリビュー品質ならびに細分化 |
| US11250239B2 (en) | 2006-04-26 | 2022-02-15 | Aware, Inc. | Fingerprint preview quality and segmentation |
| US10776604B2 (en) | 2006-04-26 | 2020-09-15 | Aware, Inc. | Fingerprint preview quality and segmentation |
| US10325137B2 (en) | 2006-04-26 | 2019-06-18 | Aware, Inc. | Fingerprint preview quality and segmentation |
| US10083339B2 (en) | 2006-04-26 | 2018-09-25 | Aware, Inc. | Fingerprint preview quality and segmentation |
| JP2018125020A (ja) * | 2006-04-26 | 2018-08-09 | アウェア， インコーポレイテッド | 指紋プリビュー品質ならびに細分化 |
| US9792483B2 (en) | 2006-04-26 | 2017-10-17 | Aware, Inc. | Fingerprint preview quality and segmentation |
| US9626548B2 (en) | 2006-04-26 | 2017-04-18 | Aware, Inc. | Fingerprint preview quality and segmentation |
| JP2017016682A (ja) * | 2006-04-26 | 2017-01-19 | アウェア， インコーポレイテッド | 指紋プリビュー品質ならびに細分化 |
| JP4594945B2 (ja) * | 2007-02-13 | 2010-12-08 | 株式会社東芝 | 人物検索装置および人物検索方法 |
| US8965061B2 (en) | 2007-02-13 | 2015-02-24 | Kabuhiki Kaisha Toshiba | Person retrieval apparatus |
| WO2008099816A1 (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | 人物検索装置 |
| JP2008197904A (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-28 | Toshiba Corp | 人物検索装置および人物検索方法 |
| EP2128819A4 (en) * | 2007-02-13 | 2016-09-07 | Toshiba Kk | DEVICE FOR EXTRACTING INFORMATION FROM PEOPLE |
| WO2010074096A1 (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | 日本電気株式会社 | 指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
| US8457369B2 (en) | 2008-12-22 | 2013-06-04 | Nec Corporation | Finger/palm-print image processing apparatus, finger/palm-print image processing method, and recording medium in which finger/palm-print image processing program has been recorded |
| JP2010146442A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nec Corp | 指掌紋画像処理装置、指掌紋画像処理方法及び指掌紋画像処理プログラム |
| JP2010267016A (ja) * | 2009-05-13 | 2010-11-25 | Nec Soft Ltd | 指紋特徴点決定システム、指紋特徴点決定方法、指紋特徴点決定プログラム |
| WO2010146675A1 (ja) * | 2009-06-17 | 2010-12-23 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム |
| US8565494B2 (en) | 2009-06-17 | 2013-10-22 | Fujitsu Limited | Biometric authentication device, biometric authentication method, and computer program for biometric authentication |
| CN102460507B (zh) * | 2009-06-17 | 2014-12-03 | 富士通株式会社 | 生物体认证装置、生物体认证方法以及生物体认证用计算机程序 |
| CN102460507A (zh) * | 2009-06-17 | 2012-05-16 | 富士通株式会社 | 生物体认证装置、生物体认证方法以及生物体认证用计算机程序 |
| JP5622928B2 (ja) * | 2011-03-18 | 2014-11-12 | 富士通フロンテック株式会社 | 照合装置、照合プログラム、および照合方法 |
| US9197416B2 (en) | 2011-03-18 | 2015-11-24 | Fujitsu Frontech Limited | Verification apparatus, verification program, and verification method |
| JPWO2012127577A1 (ja) * | 2011-03-18 | 2014-07-24 | 富士通フロンテック株式会社 | 照合装置、照合プログラム、および照合方法 |
| JP2012252644A (ja) * | 2011-06-06 | 2012-12-20 | Seiko Epson Corp | 生体識別装置、及び、生体識別方法 |
| JPWO2013157265A1 (ja) * | 2012-04-18 | 2015-12-21 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 画像処理システム、受信装置、画像送信装置、画像処理方法、受信側画像処理方法、及び、画像送信方法 |
| JP2017526056A (ja) * | 2014-07-25 | 2017-09-07 | クアルコム，インコーポレイテッド | モバイルデバイス上での登録および認証 |
| CN105320935A (zh) * | 2015-07-29 | 2016-02-10 | 江苏邦融微电子有限公司 | 多模板指纹识别方法 |
| WO2020105578A1 (ja) | 2018-11-21 | 2020-05-28 | 日本電気株式会社 | 撮像装置および撮像方法 |
| US11699304B2 (en) | 2018-11-21 | 2023-07-11 | Nec Corporation | Imaging device and imaging method |
| JP2021149153A (ja) * | 2020-03-16 | 2021-09-27 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、及び、プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE60213490T2 (de) | 2007-03-15 |
| DE60213490D1 (de) | 2006-09-14 |
| CA2369532C (en) | 2006-10-03 |
| US20030091724A1 (en) | 2003-05-15 |
| EP1227429A3 (en) | 2002-08-14 |
| AU1362202A (en) | 2002-08-01 |
| EP1227429A2 (en) | 2002-07-31 |
| US7184579B2 (en) | 2007-02-27 |
| CA2369532A1 (en) | 2002-07-29 |
| EP1227429B1 (en) | 2006-08-02 |
| AU785157B2 (en) | 2006-10-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2002222424A (ja) | 指紋照合システム | |
| US5892838A (en) | Biometric recognition using a classification neural network | |
| JP4027118B2 (ja) | 本人認証方法、プログラム及び装置 | |
| US6118890A (en) | System and method for broad classification of biometric patterns | |
| CN102460507B (zh) | 生物体认证装置、生物体认证方法以及生物体认证用计算机程序 | |
| CN101088097A (zh) | 多模生物测量平台 | |
| CN107209848A (zh) | 用于基于多模式生物识别信息的个人识别的系统和方法 | |
| JPS6341989A (ja) | 像相関を用いて正体を確認する方法および装置 | |
| KR20050025927A (ko) | 홍채인식을 위한 동공 검출 방법 및 형상기술자 추출방법과 그를 이용한 홍채 특징 추출 장치 및 그 방법과홍채인식 시스템 및 그 방법 | |
| JPH11144058A (ja) | バイオメトリック画像の合格度を確保するシステムおよび方法 | |
| KR101384446B1 (ko) | 컴퓨터 판독가능한 기록 매체, 등록 장치, 및 등록 방법 | |
| Preciozzi et al. | Fingerprint biometrics from newborn to adult: A study from a national identity database system | |
| Lugini et al. | Interoperability in fingerprint recognition: A large-scale empirical study | |
| KR100869876B1 (ko) | 블록 레벨 품질 측정값을 이용한 지문 영상의 품질 측정방법과 그 기록매체 | |
| KR102333453B1 (ko) | 지문 및 얼굴 영상을 이용한 스마트폰 기반 신원확인 방법 | |
| EP0300167A2 (en) | Apparatus and method for matching image characteristics such as fingerprint minutiae | |
| JP4270842B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
| US20080240522A1 (en) | Fingerprint Authentication Method Involving Movement of Control Points | |
| Modi | Analysis of fingerprint sensor interoperability on system performance | |
| Ogundepo et al. | Development of a real time fingerprint authentication/identification system for students’ record | |
| Bouguerra | Fingerprint Recognition and Classification | |
| JP2006072429A (ja) | 生体情報登録装置および個人認証装置 | |
| Olabode et al. | A signature identification system with principal component analysis and Stentiford thinning algorithms | |
| TW202011270A (zh) | 具資料擴展性之掌紋辨識裝置及方法 | |
| Yao | Digital Fingerprint Quality Assessment |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20041203 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041214 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050214 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20050216 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050510 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050705 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20050706 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051220 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060216 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20060217 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060606 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060615 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20060615 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20060615 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20060725 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20060825 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20070118 |