CN109844814B - 信息处理方法和信息处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明的信息处理装置包括处理器和存储设备。处理器获取图像(S1)，根据图像决定基准点，获取基准点的第一位置信息(S2)。处理器决定基准方向，其示出成为基准点周围的部分的图像的颜色信息的特征(S3)。处理器将基于基准点和基准方向决定的点作为开始点，对依照规定条件依次获取到的多个参照点分别获取样本(S4)。处理器利用不应用窗函数而使用尤尔‑沃克(Yule–Walker)法计算出的线性预测系数，计算多个样本的颜色信息相对于第二位置信息的变化的频率分量作为频率信息(S5)。处理器将与频率信息、第一位置信息、基准方向进行关联的信息作为用于生物信息的比对的比对信息存储至存储设备(S6)。

Description

信息处理方法和信息处理装置

技术领域

本发明涉及解析图像并生成用于生物信息比对的比对信息的信息处理方法和信息处理装置。

背景技术

近年，考虑可在智能手机以及笔记本电脑这样的移动设备中搭载的指纹认证装置。例如，专利文献1中公开了一种个人识别装置，将指纹图像进行频谱转换而得的信息作为用于比对的比对信息，从而使指纹传感器不易受到手指的倾斜等外部扰乱的影响。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特许第3057590号公报

发明内容

随着搭载于移动设备的指纹传感器的小型化，所获取的指纹的图像比以往变得更小。用户进行指纹的输入操作时，多数用手持移动设备一侧的手的手指来接触搭载于移动设备的指纹传感器。在该情况下，用户不得不向不自然的方向移动手指，指纹的输入操作容易变得不稳定。也就是说，容易获取以与登录时的位置和角度不同的条件获取到的图像。由此，即使在比以往的图像大小更小的情况下，也需要生成不易受生物信息的获取条件影响的比对信息的技术。

本发明的目的在于提供一种信息处理方法和信息处理装置，即使在表示生物信息的图像的大小比以往小的情况下，也能生成不易受生物信息的获取条件影响的比对信息。

本发明的第一方式涉及的信息处理方法使具备处理器和存储设备的计算机执行如下步骤：图像获取步骤，该图像获取步骤获取图像；基准点决定步骤，该基准点决定步骤根据在所述图像获取步骤中获取到的所述图像决定基准点，获取与该基准点在所述图像上的位置对应的信息即第一位置信息；方向决定步骤，该方向决定步骤决定基准方向，该基准方向是表示成为在所述基准点决定步骤中决定的所述基准点周围的部分的所述图像的颜色信息特征的方向；样本获取步骤，该样本获取步骤将以所述基准点决定步骤中决定的所述基准点为中心且半径为规定值的圆的圆周上的多个参照点、即基于所述基准点和所述基准方向决定的点作为开始点，对依照规定条件依次获取的所述多个参照点分别获取样本，该样本是对应所述参照点的颜色信息和对应所述参照点在所述图像上的位置的信息即第二位置信息进行关联而得的信息；频率信息计算步骤，该频率信息计算步骤利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，计算在所述样本获取步骤中获取到的多个所述样本的所述颜色信息相对于所述第二位置信息的变化的频率分量作为频率信息；以及存储控制步骤，该存储控制步骤使得将所述频率信息计算步骤中获取到的所述频率信息、所述第一位置信息、所述基准方向进行关联而得的信息存储于所述存储设备，以作为用于生物信息的比对的比对信息。

通过执行第一方式的信息处理方法，计算机能生成表示图像中的基准点周围的颜色变化的频率信息。参照点与基准点的距离为规定值。样本以通过基准方向确定的顺序来获取。由此，只要计算机基于第一方式的信息处理方法生成比对信息，则能生成可将由图像表示的信息(例如由指纹图像或静脉图像表示的生物信息)相对于基准旋转、移动而产生的影响抵消的比对信息。也就是说在执行了信息处理方法时，在表示生物信息的图像的大小比以往小的情况下，计算机也可生成不易受到生物信息的获取条件影响的比对信息。

第一方式的信息处理方法也可以在所述基准点决定步骤中，根据所述图像获取步骤中获取到的所述图像决定多个所述基准点，对该多个基准点分别获取所述第一位置信息，所述样本获取步骤对在所述基准点决定步骤中决定的所述多个基准点的每一个基于所述基准点和所述基准方向设定多个开始点，对所述多个开始点的每一个依照规定条件获取到的所述多个参照点分别获取所述样本，在所述频率信息计算步骤中，对在所述基准点决定步骤中决定的所述多个基准点的每一个，利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，计算所述颜色信息相对于对所述多个开始点的每一个依照规定条件依次获取的所述第二位置信息的变化的所述频率分量，以作为所述频率信息。

通过执行本第一方式的信息处理方法，在多个基准点的每一点上，对多个开始点分别获取样本，因此与对一个基准点有一个开始点的情况相比，即使在基准方向的决定精度较低的情况下，计算机也能生成可用于比对的比对信息。

第一方式的信息处理方法，也可以还包含使所述计算机执行的如下步骤：评价值计算步骤，该评价值计算步骤对相对于在所述频率信息计算步骤中计算出的所述频率信息内、所述多个开始点内关于通过所述基准点的线呈对称的两个开始点的所述频率信息进行比较，计算比较得到的值以作为非对称评价值，在所述存储控制步骤中，使得将所述频率信息、所述第一位置信息、所述基准方向、所述非对称评价值进行关联而得的信息作为用于生物信息的比对的所述比对信息存储于所述存储设备。

通过执行第一方式的信息处理方法，计算机能获取非对称评价值。非对称评价值可用作为基准点周围的颜色信息的变化趋势的指标。

第一方式的信息处理方法也可以包含使所述计算机执行的如下步骤：对应决定步骤，该对应决定步骤决定用于生物信息的比对的测试用的所述频率信息的所述第一位置信息和存储于所述存储设备的参照用的所述频率信息的所述第一位置的对应即位置对应；以及相似度计算步骤，该相似度计算步骤基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，计算所述测试用的比对信息即测试信息和所述参照用的比对信息即参照信息的相似度即信息相似度。

通过执行第一方式的信息处理方法，计算机能考虑到由图像表示的信息相对于基准旋转、或移动产生的影响，对测试用的频率信息和参照用的频率信息进行比较，计算两者的信息相似度。也就是说在执行信息处理方法时，即使在表示生物信息的图像的大小比以往小的情况下，计算机也可基于不易受到生物信息的获取条件影响的比对信息，恰当地计算信息相似度。

第一方式的信息处理方法可以还包含使所述计算机执行的如下步骤：测试信息选择步骤，该测试信息选择步骤选择用于生物信息的比对的测试用的所述比对信息内、所述非对称评价值为第一阈值以上的信息作为测试信息；参照信息选择步骤，该参照信息选择步骤选择存储于所述存储设备的参照用的所述比对信息内、所述非对称评价值为第二阈值以上的信息作为参照信息；对应决定步骤，该对应决定步骤对在所述测试信息选择步骤中选择的所述测试信息和在所述参照信息选择步骤中选择的所述参照信息进行比较，决定用于生物信息的比对的所述测试信息的所述第一位置信息和存储于所述存储设备的所述参照信息的所述第一位置信息的对应即位置对应；以及相似度计算步骤，该相似度计算步骤基于在所述对应决定步骤决定的所述位置对应，计算所述测试信息和所述参照信息的相似度即信息相似度。

通过执行第一方式的信息处理方法，由于计算机执行测试信息选择步骤和参照信息选择步骤，因此与基于全部测试信息和参照信息计算信息相似度的情况相比，能缩短到计算出信息相似度为止所需的处理时间。

第一方式的信息处理方法中，在所述相似度计算步骤中，基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点比较所述频率信息，依次计算比较得到的比较值，对所计算出的所述比较值的和进行计算，以计算出的所述和为底数、规定的加权系数为幂指数进行幂运算，计算幂运算结果除以所述比较值的数量后获得的值，以作为所述信息相似度。

通过执行第一方式的信息处理方法，即使在图像较小的情况下，计算机也能计算比以往的比对率更高的信息相似度。与不利用加权系数的情况相比，计算机也能计算比对率较高的信息相似度。

第一方式的信息处理方法中，在所述相似度计算步骤中，基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点比较所述频率信息，依次计算比较得到的比较值，基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点计算测试用的所述基准点的所述非对称评价值和参照用的所述基准点的所述非对称评价值的积，计算对所述多组的基准点的每一点计算出的所述比较值乘以所述积而得的值，计算该值的和即第一和、以及所述积的和即第二和，以计算出的所述第一和为底数、规定的加权系数为幂指数进行幂运算，计算幂运算结果除以所述第二和后获得的值，以作为所述信息相似度。

通过执行第一方式的信息处理方法，在图像较小的情况下计算机也能计算比以往的比对率更高的信息相似度。与不利用加权系数的情况相比，计算机也能计算高比对率的信息相似度。与不利用非对称评价值的情况相比，计算机也能计算高比对率的信息相似度。

本发明的第二方式涉及的信息处理装置是具备处理器和存储设备的装置，所述处理器依照存储于所述存储设备的指示执行如下步骤：图像获取步骤，该图像获取步骤获取图像；基准点决定步骤，该基准点决定步骤根据在所述图像获取步骤中获取到的所述图像决定基准点，获取与该基准点在所述图像上的位置对应的信息即第一位置信息；方向决定步骤，该方向决定步骤决定基准方向，该基准方向是表示成为在所述基准点决定步骤中决定的所述基准点周围的部分的所述图像的颜色信息特征的方向；样本获取步骤，该样本获取步骤将以所述基准点决定步骤中决定的所述基准点为中心且半径为规定值的圆的圆周上的多个参照点、即基于所述基准点和所述基准方向决定的点作为开始点，对依照规定条件依次获取的所述多个参照点分别获取样本，该样本是将对应所述参照点的颜色信息和对应所述参照点在所述图像上的位置的信息即第二位置信息进行关联而得的信息；频率信息计算步骤，该频率信息计算步骤利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，计算在所述样本获取步骤中获取到的多个所述样本的所述颜色信息相对于所述第二位置信息的变化的频率分量，以作为频率信息；以及存储控制步骤，该存储控制步骤使得将在所述频率信息计算步骤中获取到的所述频率信息、所述第一位置信息、所述基准方向进行关联而得的信息存储于所述存储设备作为用于生物信息的比对的比对信息。根据第二方式的信息处理装置，能获得与第一方式的信息处理方法相同的作用效果。第三方式的非暂时的计算机可读取介质存储第一方式的信息处理方法的程序。

附图说明

图1是信息处理装置10的框图。

图2是信息处理装置10的功能框图。

图3是获取处理的流程图。

图4是样本71、样本数据72的获取步骤的说明图。

图5是基于样本数据82，表示颜色信息相对于第二位置信息的变化的曲线图。

图6是示出针对样本数据82计算出的频率信息83。

图7是包含第一位置信息、基准方向、频率信息的比对信息84的说明图。

图8是表示从生物信息获取装置8获取到的参照用的生物信息的图像。

图9是比对信息处理的流程图。

图10是由图9的比对信息处理所执行的图像解析处理的流程图。

图11是样本71、样本数据72以及样本信息73的获取步骤的说明图。

图12是样本图像42和表示频率信息的频率图像43的说明图。

图13是非对称评价值的计算过程的说明图。

图14是表示比对信息84的图。

图15是表示从生物信息获取装置8获取到的测试用的生物信息的图像。

图16是样本图像62和表示频率信息的频率图像63的说明图。

图17是由图9的比对信息处理所执行的比对处理的流程图。

图18是由图17的比对处理所执行的位置对准处理的流程图。

图19是计算第一比较值D1和第二比较值D2的过程的说明图。

图20是列表85的说明图。

图21是由图17的比对处理所执行的分数计算处理的流程图。

图22是由图21的分数计算处理所执行的Wsum计算处理的流程图。

图23是由Wsum计算处理执行的处理的说明图。

图24是由第二实施方式的比对处理所执行的分数计算处理的流程图。

图25是由图24的分数计算处理所执行的SC计算处理的流程图。

图26是用于验证的图像的说明图。

图27是表示验证结果的曲线图。

图28是表示验证结果的曲线图。

具体实施方式

参照附图对本发明的一实施方式进行说明。以下的实施方式中例示的具体的多个数值是一示例，本发明不限于这些多个数值。在以下的说明中，将图像数据简称为“图像”。

参照图1，对信息处理装置10进行说明。信息处理装置10是具备根据生物信息生成用于比对的比对信息的功能的电子设备。生物信息从例如脸部图像、指纹、静脉以及虹膜这样的可通过图像来获取的各种生物信息中选择。本例的生物信息为指纹。本例的信息处理装置10是公知的智能手机。信息处理装置10包括如下功能：即，解析拍摄到指纹的图像，生成利用指纹进行比对时所需的参照用的比对信息，并存储至存储于数据库(DB)28，该数据库(DB)28存储于信息处理装置10的闪存4中。信息处理装置10包括如下功能：即，解析拍摄到指纹的图像，生成利用指纹进行比对时所需的测试用的比对信息，并决定所生成的测试用的比对信息与存储于DB28的参照用的比对信息的关联。

如图1所示，信息处理装置10包括CPU1、ROM2、RAM3、闪存4、通信I/F5、显示部6、触摸屏7以及生物信息获取装置8。CPU1是进行信息处理装置10的控制的处理器。CPU1与ROM2、RAM3、闪存4、通信I/F5、显示部6、触摸屏7以及生物信息获取装置8电连接。ROM2存储BIOS、启动程序和初始设定值。RAM3存储各种临时数据。闪存4存储CPU1用来控制信息处理装置10而执行的程序、OS(Operating System：操作系统)以及DB28。通信I/F5是用于与外部设备执行通信的控制器。显示部6是液晶显示器。触摸屏设于显示部6的表面。生物信息获取装置8获取拍摄到生物信息的图像。本例的生物信息获取装置8是静电电容方式的区域型传感器。具体而言，生物信息获取装置8是根据矩阵状的表面电极的电荷量判定指纹凹凸的传感器，每一个像素以256灰度级的灰度值来表示颜色信息。颜色信息是表示颜色的信息。分辨率例如是508dpi(dots per inch：每英寸点数)。

参照图2和图3，对信息处理装置10的功能的概要进行说明。信息处理装置10具有生物信息获取装置8、图像获取部21、基准点决定部22、方向决定部23、样本获取部24、频率信息计算部25、登录部26、比对部27以及DB28，通过CPU1(参照图1)来执行其各功能模块所对应的处理。

生物信息获取装置8向图像获取部21输出图像。图像获取部21获取由生物信息获取装置8输出的图像(S1)。基准点决定部22根据由S1的处理获取到的图像决定基准点，获取与基准点在图像上的位置对应的信息即第一位置信息(S2)。基准点是依据规定条件来决定的图像上的点。本例的基准点是图像上特定配置的点。基准点在图像上的位置由图像坐标系的二维坐标表示。本例的图像坐标系的二维坐标设为基于图像中的像素位置，以像素为单位所设定的坐标。在后面对图像坐标系的二维坐标进行详述。

方向决定部23决定基准方向(S3)，该基准方向是表示成为在S2的处理中决定的基准点的周围的部分的图像的颜色信息的特征的方向。基准方向可以是表示成为基准点周围的部分的图像的颜色信息的特征的方向，例如是以基准点为中心的规定范围内的颜色信息通过二维傅里叶变换等计算出的值。

样本获取部24获取样本(S4)。样本是将与参照点对应的颜色信息和与参照点在图像上的位置对应的信息即第二位置信息相关联的信息。参照点是将由S2决定的基准点作为中心的半径为规定值的圆的圆周上的点。S4中将基于基准点和基准方向所决定的点作为开始点，针对依照规定条件依次获取的多个参照点分别获取样本。

样本例如以以下步骤获取。为了简化说明，以对一个基准点P设定的开始点Q为一个，参照点为128个的情况进行说明。如图4所示，样本获取部24将与通过基准点决定部22决定的基准点P的距离为规定值且相对于基准点P位于由方向决定部23决定的基准方向L的点决定为开始点Q。样本获取部24依照规定条件获取规定个参照点。例如，样本获取部24依照规定条件，在以基准点P为中心且半径为规定值的圆的圆周上，将开始点Q作为基准以等间隔顺时针依次设定128个参照点Rm(m为1到128的整数)。在参照点Rm具有以子像素为单位的坐标的情况下，利用公知的双线性插值或双立方插值获取颜色信息。样本获取部24获取将与参照点Rm对应的颜色信息Cm和第二位置信息进行关联的样本71。样本71与表示基准点在图像上的位置的第一位置信息关联。第一位置信息只要是规定图像上的基准点的位置的信息即可，例如可以是绝对坐标(例如图像坐标系的坐标)、相对坐标以及获取顺序等。本例的第一位置信息由图像坐标系的坐标来表示。第二位置信息只要是规定参照点相对于基准点的位置的信息即可，例如可以是绝对坐标(例如图像坐标系的坐标)、相对坐标以及相对于基准的角度等。在参照点的获取顺序相对于成为基准的点(例如开始点)来决定的情况下，第二位置信息也可以是参照点的获取顺序。本例中，参照点的获取顺序被获取为第二位置信息。参照点R1到R128的获取顺序分别为1到128。多个样本71是针对彼此位置不同的多个参照点Rm分别获取到的样本。样本获取部24将对一个开始点Q获取到的多个样本71与第一位置信息进行关联的信息设为样本数据72。

频率信息计算部25利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克(Yule–Walker)法计算出的线性预测系数，将由样本获取部24获取到的多个样本(样本数据)的颜色信息相对于第二位置信息的变化的频率分量计算为频率信息(S5)。频率分量例如为公知的LPC谱、LPC倒谱、群延迟谱等。频率分量例如为群延迟谱(GDS)，其被定义为能量传递函数中相位谱的频率微分。如图5和图6所示，基于样本数据82计算出的GDS83将样本数据82的频谱中各个峰值进行分离并强调。GDS的排列的要素数量是通过从相位谱的要素数量中减去1而获得的。具体而言，CPU1利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，通过对LPC系数加权并执行快速傅立叶变换而获得的能量谱进行相位微分来计算GDS，将计算出的GDS设为频率信息。

登录部25将与由S5获取到的频率信息、第一位置信息、基准方向进行关联的信息作为用于生物信息比对的比对信息存储至DB28(S6)。登录部26例如将图7所示的比对信息84存储至DB28。

图3的S1的处理是本发明的图像获取步骤的一例。S2的处理是本发明的基准点决定步骤的一例。S3的处理是本发明的方向决定步骤的一例。S4的处理相当于本发明的样本获取步骤。S5的处理是本发明的频率信息计算步骤的一例。S6的处理是本发明的存储控制步骤的一例。

1.登录时的处理

参照图8至图23，针对由信息处理装置10执行的第一实施方式的比对信息处理，以基于图8所例示的图像41将比对信息登录至DB28的情况为例进行说明。比对信息处理在用户输入了开始指示的情况下开始。开始指示中，包含涉及如下内容的指示：即，将由图像获取到的比对信息作为参照用的比对信息登录至DB28，或者还有将由图像获取到的比对信息作为测试用的比对信息、计算测试用的比对信息和登录至DB28的参照用的比对信息的相似度。信息处理装置10的CPU1检测到比对信息处理的开始指示的输入后，将存储于闪存4的用于执行比对信息处理的信息处理程序读取到RAM3，依照信息处理程序所包含的指示，执行以下说明的各步骤的处理。本例中，执行催促再输入的反馈处理，直至提取到满足提取基准点的必要条件(例如图像的亮度)的生物信息。由比对信息处理获取到的生物信息满足利用算法从生物信息提取比对信息的必要条件。在处理的过程中获取到的或生成的信息以及数据适当地存储至RAM3。处理所必须的各种设定值预先被存储至闪存4。下面将步骤省略记做“S”。

如图9所示，CPU1执行图像解析处理(S11)。参照图10对图像解析处理进行说明。生物信息获取装置8在检测到手指接触的情况下，将能确定拍摄到指纹的图像的信号输出至CPU1。CPU1接收由生物信息获取装置8输出的信息。CPU1基于接收到的信号获取图像(S21)。在S21中，例如获取图8所示的图像41。在图像41中，设定以X,Y表示的图像坐标系的二维坐标。CPU1将图像41左上的像素的位置设为图像坐标系的二维坐标的原点45。将从二维坐标的原点45起沿X正方向(图8的右方)离开x个像素，从原点45起沿Y正方向(图8的下方)离开y像素的位置记做坐标(x,y)。图像41是X方向(左右方向)为160像素，Y方向(上下方向)为60像素的矩形图像。在S21获取到的图像的分辨率以及大小等可以适当变更。

CPU1将变量N设定为0(S22)。变量N用于对图像内作为基准点所能获取的点的数量进行计数的处理。CPU1从由S21获取到的图像中依照规定条件选择点(S23)。本例的CPU1基于由图像坐标系所示的坐标以规定顺序获取在图像内以像素为单位表示的点之内的、从图像的外周起偏移规定值的矩形区域内的以像素为单位的全部点。规定值与后述的S32中获取样本时所用的值相同，被设定为用于将图像内的点之内可获取样本的点作为基准点来获取。CPU1对S22的处理中获取到的图像内的点决定基准方向(S24)。基准方向例如以将图像坐标系的X轴为基准的顺时针的角度来表示。本例的CPU1将在S23的处理中所选择的点作为中心的特定范围内的颜色信息的二维傅里叶变换的能量谱达到峰值的方向作为基准方向。CPU1判断在S23的处理中选择的点是否为有效区域内的点(S25)。有效区域是可获取样本的区域且能获取生物图像的区域。并非在生物信息获取装置8的整个可拍摄范围中获取表示生物信息的图像，例如有时在可拍摄范围内存在用户的手指不接触的区域。在这样的区域的图像中不出现生物信息。例如，与用户的手指不接触的区域对应的空白图像区域中不出现生物信息，因此本例的CPU1不提取不出现有效区域的点的样本。由此例如，CPU1在S24的处理中求出的能量谱的峰值达到规定值以上的情况下，判断在S23获取到的点是有效区域内的点。其它例子中，CPU1在对包含S23的处理中所选择的点的规定范围的颜色信息应用了微分滤波器的值的绝对值之和、或平方和达到规定值以上的情况下，判断在S23中获取到的点是有效区域内的点。在S23中所获取的点为有效区域内的点的情况下(S25为是)，CPU1对变量N向上递增1，将S23中所选择的点作为基准点，将基准点的坐标和S24中所决定的基准方向存储至RAM3(S26)。在S23所选择的点不是有效区域内的点的情况下(S25为否)，或者S26的处理之后，CPU1判断基于在S21获取到的图像内的规定条件预定获取的全部点是否在S23被获取到。本例的CPU1判断在S21获取到的图像内的、从图像的外周起偏移了规定值的区域的以像素为单位全部的点是否在S23被获取到。存在有未在S23被获取到的点的情况下(S27为否)，CPU1将处理返回至S23。在S23获取到全部点的情况下(S27为是)，判断变量N是否大于0(S28)。在变量N为0的情况下(S28为否)，CPU1结束图像解析处理，将处理返回至图9的比对信息处理。

在变量N大于0的情况下(S28为是)，CPU1将S26的处理中存储于RAM3的点决定为基准点(S29)。CPU1从在S29所确定的一个以上的基准点中选择一个基准点(S31)。例如，CPU1获取图像41的基准点PU1。CPU1针对由S31获取到的基准点P获取样本(S32)。本实施方式的CPU1将针对一个基准点P设定的开始点Qn设为16个，将对应一个开始点Qn设定的参照点Rm设为128个。CPU1将与在S31的处理中选择的基准点P的距离为规定值且相对于基准点P位于基准方向L的点决定为第一开始点Q1。CPU1在以基准点P为中心半径为规定值的圆的圆周上，从开始点Q1起顺时针等间隔设定从Q1到Q16的16个开始点。CPU1针对各开始点Qn(n为1到16的整数)，以开始点Qn为基准顺时针等间隔地依次设定128个参照点Rm(m为1到128的整数)。CPU1将第二位置信息设为参照点Rm的设定顺序m。CPU1获取样本，该样本将与关于开始点Qn的参照点Rm相对应的颜色信息Cn_m和第二位置信息m进行关联。在参照点Rm具有以子像素为单位的坐标的情况下，利用公知的双线性插值或双立方插值获取颜色信息。如图11所示，CPU1对多个开始点Q1至Q16分别依照规定条件依次获取到的多个参照点Rm分别获取样本71，将各样本71与第一位置信息和基准方向进行关联而得的多个样本数据72作为样本信息73存储至RAM3。

CPU1基于在S32获取到的样本生成样本图像(S23)。S33中，针对图8所示的图像41的基准点PU1，生成图12所示的样本图像42。样本图像42的短边方向(图12的左右方向)与开始点Qn的获取顺序n对应，长边方向(图12的上下方向)与第二位置信息m对应。样本图像42的各像素的颜色表示开始点Qn的获取顺序n以及第二位置信息m的组合所对应的像素的颜色信息。

CPU1基于在S32获取到的多个样本，计算频率信息(S34)。本例的CPU1利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，将每个开始点Qn的颜色信息相对于第二位置信息的变化的频率分量计算为频率信息。CPU1利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，对样本例如以15阶进行计算。CPU1根据计算出的线性预测系数例如计算一阶群延迟谱(GDS)作为频率分量，例如从低阶值起提取10个该特征数。CPU1计算下一个开始点的频率分量(例如GDS)，重复进行同样的从低阶值起提取10个特征数的处理直至到达最后的开始点。像这样获得的频率信息与将从基准点起逐渐偏移一定角度的点作为开始点Qn来进行频率解析而得的信息相同。具体例中，计算出图12所示的频率图像43所表示的频率信息。频率图像43的短边方向(上下方向)与要素数量k对应，长边方向(左右方向)与开始点Qn的获取顺序n对应。频率图像43的像素的颜色表示要素数量k以及开始点Qn的获取顺序n的组合所对应的像素k_n的GDS。频率图像43中，GDS较大的像素颜色较浓(梯度值较大)。频率图像43中，GDS较小的像素颜色较淡(梯度值较小)。

CPU1针对在S31所选择的基准点计算非对称评价值(S35)。非对称评价值是将S34中获取到的频率信息内、多个开始点Qn内关于通过基准点的线呈对称的两个开始点的频率信息进行比较而得的值。如图13所示，本例中将通过基准点的线设为通过基准点P、开始点Q1与开始点Q16中间的点M1、开始点Q8与开始点Q9中间的点M2的线SL。CPU1针对关于线SL对称的多组开始点分别计算频率信息的差的绝对值，将计算出的绝对值的和、平方和或平方和的平方根作为非对称评价值。具体而言，CPU1在将开始点Qn的频率信息设为Fn的情况下，计算F1和F16的差的绝对值、F2和F15的差的绝对值、F3和F14的差的绝对值、F4和F13的差的绝对值、F5和F12的差的绝对值、F6和F11的差的绝对值、F7和F10的差的绝对值以及F8和F9的差的绝对值的和、平方和或平方和的平方根，以作为非对称评价值。线SL只要通过基准点即可，设定方法可以适当变更。

CPU1将在S34获取到的频率信息、在S31所选择的基准点的第一位置信息、基准方向进行关联的信息作为用于比对生物信息的比对信息84存储至DB28(S36)。如图14所示，本例的CPU1除了基准点的第一位置信息、基准方向以及频率信息，还将在S35的处理中计算出的非对称评价值84作为比对信息进行存储。CPU1判断在S29的处理中决定的全部基准点是否在S31的处理中均被选择(S37)。CPU1通过对S31的处理中所选择的基准点赋予标记等处理，对在S31的处理中选择的基准点和未在S31的处理中选择的基准点进行区别。在存在未选择的基准点的情况下(S37为否)，CPU1将处理返回至S31。在全部的基准点在S31的处理中被选择情况下(S37为是)，CPU1至此结束图像解析处理并将处理返回至图9的比对信息处理。

S11之后，CPU1判断在S11中是否获取了包含频率信息的比对信息(S12)。在未获取比对信息的情况下(S12为否)，CPU1进行出错通知(S16)。CPU1例如将出错消息显示在显示部6。在获取到比对信息的情况下(S12为是)，CPU1判断在S11获取到的比对信息是否作为参照用的比对信息登录至DB28(参照图2)(S13)。表示是否登录的信息例如包含在开始指示中。具体例中判断为比对信息登录至DB28(S13为是)，CPU1将在S11获取到的比对信息存储至闪存4的DB28(S14)。在判断为不将比对信息登录至DB28的情况下(S13为否)，CPU1执行比对处理，即、将在S11获取到的比对信息设为成为比对对象的测试用的比对信息(S15)。S14、S15和S16中任一处理的之后，CPU1结束比对信息处理。

2.比对时的处理

利用根据图8的图像41计算出的频率信息作为参照用的频率信息，将获取图15的图像61作为成为比对对象的测试用的图像的情况为例，对比对时的比对信息处理进行说明。比对时的比对信息处理中，与登录时的比对信息处理同样地，执行S11。例如，在图10的S31中获取图15的点PT1作为基准点，在图10的S33中生成图16的样本图像62。图10的S34中，计算表示图16的频率图像63的频率信息。在图9的S12中，判断为获取到比对信息(S12为是)，判断为基于开始指示不进行登录(S13为否)。CPU1执行比对处理(S15)。比对处理中，CPU1对参照用的比对信息即参照信息和测试用的比对信息即测试信息进行比较，计算表示两者相似度(信息相似度)的分数SC，进行认证。

如图17所示，在比对处理中，CPU1基于测试信息和参照信息，执行使测试用的图像和参照用的图像进行位置对准的位置对准处理(S41)。如图18所示，在位置对准处理中，CPU1将列表85初始化(S51)。如图20所示，列表85存储组合的候选和第一比较值D1的对应关系。组合的候选由从测试用的图像获取到的基准点(测试用基准点)PT的坐标、从与基准点PT对应的参照用的图像获取到的基准点(参照用基准点)PU的坐标等来表示。第一比较值D1是用于候选的选定的指标。列表85存储于RAM3。CPU1从测试用基准点PT和参照用基准点PU的全部组合中获取未执行S52的处理的一个组合(S52)。在测试用基准点PT的数量为100个，参照用基准点PU的数量为100个的情况下，从测试用基准点PT和参照用基准点PU的10000种组合中获取一个未执行S52的处理的组合。

CPU1判断在S53的处理中所选择的测试用基准点PT的频率信息(测试信息)的非对称评价值是否大于阈值(S53)。阈值被预先确定，被存储至闪存4。非对称评价值是在图9的图像解析处理(S11)中获取到的值，被存储于RAM3。在测试信息的非对称评价值不大于阈值的情况下(S53为否)，CPU1执行后述的S64的处理。在测试信息的非对称评价值大于阈值的情况下(S53为是)，CPU1判断在S53的处理中所选择的参照用基准点PU的频率信息(参照信息)的非对称评价值是否大于阈值(S54)。S54的阈值被预先确定，被存储至闪存4。S54的阈值可以与S53的阈值相同也可以不同。非对称评价值是在图9的图像解析处理(S11)中获取到的值，被存储于DB28。在参照信息的非对称评价值不大于阈值的情况下(S54为否)，CPU1执行后述的S64的处理。在参照信息的非对称评价值大于阈值的情况下(S54为是)，CPU1计算第一比较值D1(S55)。第一比较值D1是测试信息和参照信息的距离值。将测试信息内的开始点Qn涉及的频率信息设为FTn，将参照信息内的开始点Qn涉及的频率信息设为FUn。该情况的距离值例如是图19的对应关系50所例示的测试信息FTn和参照信息FUn的各要素所对应分量的差的平方和、差的绝对值之和以及DP匹配的分数中的至少任一种。CPU1例如针对图19所示的测试信息FTn的要素1至10的分量和参照信息FUn的要素1至10的分量的各组合，计算差的平方，并将所计算出的差的平方的和作为距离值进行计算。CPU1针对测试信息获取在基准方向被反转时的频率信息(S56)。S56和S57的处理是用于由于生物图像不是稳定的图像，因而将图像反转的情况也考虑在内来进行位置对准的处理。CPU1重新排列测试信息，使得测试信息的基准方向反转。图19的例子中，CPU1重新排列测试信息FTn，使得从开始点Q9起顺时针地设定开始点。CPU1计算第二比较值D2(S57)。第二比较值D2是经S56的处理而被反转的测试信息和参照信息的距离值。距离值是以与S55的处理相同的方法计算出的值。第一比较值D1和第二比较值D2各自均有其值越小，则与值较大时相比测试用基准点PT周围的颜色信息的变化趋势和参照用基准点PU周围的颜色信息的变化趋势越相似。

CPU1判断第一比较值D1是否大于第二比较值D2(S58)。在第一比较值D1大于第二比较值D2的情况下(S58为是)，CPU1将第二比较值D2设定为第一比较值D1(S59)。CPU1校正与测试信息相关联的基准方向，存储校正后的基准方向(S60)。S59和S60的处理是假设测试图像反转而用于进行位置对准的处理。这是因为，由于本例的CPU1在S24的处理中将二维傅里叶变换的能量谱达到峰值的方向定义为基准点的基准方向，所以存在有以参照用图像和测试用图像对应的坐标所具有的方向反转的情况。因此CPU1在反转的情况下也重新排列频率分量并计算差值，之后基于差较小的一方来计算比较值。CPU1将与测试信息关联的基准方向进行校正，使其成为在S56的处理中被反转的测试信息的基准方向。更具体而言，CPU1在与测试信息关联的基准方向加上180度。因此根据基准方向的计算方法，可以省略S56到S60的处理。

CPU1判断储存于列表85的组合的第一比较值D1是否大于本次计算出的在S52所选择的组合的第一比较值D1(S61)。在存储于列表85的组合的第一比较值D1大于本次计算出的在S52所选择的组合的第一比较值D1的情况下(S61为是)，CPU1将本次的组合追加至列表85，更新列表85(S63)。本例的CPU1设定可登录至列表85的组合数的上限。因此在将本次的组合追加至列表85时存储至列表85的组合数超过上限的情况下，CPU1将已经存储至列表85的组合内、第一比较值D1的值最大的组合删除，将本次组合追加至列表85。可登录至列表85的组合的数量上限可以在处理执行前被预先设定，例如为10。可登录至列表85的组合数量的上限也可以不固定。

CPU1判断测试用基准点PT和参照用基准点PU的全部组合是否在S52的处理中均被选择(S64)。存在有在S52的处理中未被选择的组合情况下(S64为否)，CPU1将处理返回至S52。在全部组合在S52的处理中被选择的情况下(S64为是)，CPU1判断测试用基准点PT和参照用基准点PU的组合是否有一组以上存储于列表85(S65)。在一组以上测试用基准点PT和参照用基准点PU的组合被存储于列表85的情况下(S65为是)，CPU1基于存储于列表85的候选，决定用于测试用图像和参照用图像的位置对准的测试用基准点PT和参照用基准点PU的组合(S66)。本例的CPU1对存储于列表85的多组组合分别进行以下处理。CPU1对以参照用基准点为中心的规定范围(例如其周围横向5像素，纵向5像素的格子的各点)的频率信息，选择对应的测试用基准点的坐标附近的频率信息，计算距离值。CPU1将距离最小的组合决定为位置对应。CPU1也可以用其它方法来决定位置对应关系，例如，将存储于列表85的候选内、第一比较值D1最小的组合决定为用于分数SC计算的基准点PT和基准点PU的对应关系。分数SC是示出测试信息和参照信息的相似度的信息相似度。在列表85保持在S51的处理中被初始化的状态的情况下(S65为否)，或者在S66的处理之后，CPU1至此结束位置对准处理，将处理返回至图17的比对处理。

CPU1判断S41中位置对应关系的决定是否成功(S42)。本例的CPU1例如在S66中决定了位置对应关系的情况下，判断为成功。在位置对应关系未决定的情况下(S42为否)，CPU1将认证结果设定为认证失败，根据需要通知认证结果(S46)。CPU1结束比对处理，将处理返回至图9。在决定了位置对应关系的情况下(S42为是)，CPU1执行计算分数SC的分数计算处理(S43)。

如图21所示，CPU1将各种设定值初始化(S71)。CPU1将分数SC以及Wsum设定为0。CPU1选择在图18的S66的处理中所决定的位置对应关系(S72)。具体例中CPU1以对应的基准点的坐标的方式获取参照用基准点PU1和测试用基准点PT1。CPU1计算在S72所选择的基准点的方向差(S73)。方向差是测试用基准点的基准方向和参照用基准点的基准方向的差。具体例中，参照用基准点PU1的基准方向DU为18度，测试用基准点的基准方向DT为42度，因此差B1为24度。CPU1选择位于以参照用基准点PU1为中心的规定范围内的基准点PU2(S74)。规定范围例如是以基准点PU1为中心的半径为规定值的范围PRU。CPU1针对参照用图像41的基准点PU1和基准点PU2，基于各点的坐标来计算距离RL以及从基准点PU1朝向点PU2的方向角(S75)。具体例为，CPU1计算出从基准点PU1朝向点PU2的方向角B2为336度。CPU1对Dmin进行初始化(S76)。本例的CPU1对Dmin设定规定值，对Dmin进行初始化。Dmin是后述的第一比较值D1的最小值。CPU1计算与基准点PU2对应的测试用图像的坐标(S77)。在测试用的图像61的基准点PT1的坐标为(x1，y1)的情况下，根据(x1+RL×cos(B2－B1)，y1+RL×sin(B2－B1))计算出与基准点PU2对应的图像61的点PT2的坐标为(x1+RL，y1)。CPU1判断特征坐标是否包含在以在S77计算出的点PT2为基准的规定范围内(S78)。特征坐标是获取频率信息的基准点的坐标。规定范围只要在处理执行前预先设定即可，是以在S77的处理中计算出的点PT2为基准的半径为R2的范围PRT。规定范围在拍摄到指纹的是508dpi的图像的情况下，确认到即使以子像素为单位的点PT2的坐标为中心且一边为8像素的矩形区域内认证性能也大幅下降。在将生物信息作为指纹的图像中，优选地使对应参照用基准点的测试用图像的点和规定范围的测试用基准点的位置关系为不隔开脊线和溪线。S78的处理中也可以进行其它处理，例如，相对于点PT2的规定范围PRT中存在的、获取频率信息的基准点内、从点PT2起由近到远地选择规定个数(例如4个)的基准点的坐标等。在规定范围内不包含特征坐标的情况下(S78为否)，CPU1执行后述的S80的处理。在包含位于规定范围内的特征坐标的情况下(S78为是)，CPU1执行Wsum计算处理(S79)。

如图22所示，在Wsum计算处理中，CPU1从以在S77计算出的点PT2为基准的规定范围PRT内存在的基准点中、选择在S91中还未被选择的基准点的坐标(特征坐标)(S91)。CPU1计算第一比较值D1和第二比较值D2(S92)。S92中第一比较值D1是在S74所选择的基准点的参照信息与在S91所选择的基准点的测试信息的距离值。距离值可以与图18的S55的距离值相同，也可以互不相同。S92中第二比较值D2是在S74所选择的基准点的参照信息与将在S91所选择的基准点的基准方向反转时的测试信息的距离值。距离值可以与图18的S57的距离值相同，也可以互不相同。CPU1判断第一比较值D1是否大于第二比较值D2(S93)。在第一比较值D1大于第二比较值D2的情况下(S93为是)，CPU1将第二比较值D2设定为第一比较值D1(S94)。在第一比较值D1不大于第二比较值D2的情况下(S93为否)，或者在S94的处理之后，CPU1判断Dmin是否大于第一比较值D1(S96)。在Dmin大于第一比较值D1的情况下(S96为是)，CPU1将第一比较值D1设定为Dmin，将Et设定为Etm(S97)。Et是在S91所选择的基准点的非对称评价值。Etm是成为Dmin的测试用基准点的非对称评价值Et。

在Dmin不大于第一比较值D1的情况下(S96为否)，或者紧接着S97的处理之后，CPU1判断是否全部特征坐标在S91的处理中被选择(S98)。存在未选择的特征坐标的情况下(S98为否)，CPU1将处理返回至S91。在全部特征坐标均在S91的处理中被选择的情况下(S98为是)，CPU1判断Dmin是否小于阈值Dth(S99)。阈值Dth预先存储至闪存4直至执行处理。在Dmin不小于阈值Dth的情况下(S99为否)，CPU1将阈值Dth设定为Dmin(S100)。在Dmin小于阈值Dth的情况下(S99为是)，或者紧接着S100的处理之后，CPU1判断Etm是否小于阈值Eth(S101)。阈值Eth预先存储至闪存4直至执行处理。在Etm不小于阈值Eth的情况下(S101为否)，CPU1将阈值Eth设定为Etm(S102)。在Etm小于阈值Eth的情况下(S101为是)，或者紧接着S102的处理之后，CPU1判断Eu是否小于Eth(S103)。Eu是在S74的处理中所选择的参照用基准点的非对称评价值。阈值Eth预先存储至闪存4直至执行处理。S103的阈值Eth可以与S101的阈值Eth相同，也可以不同。在Eu不小于阈值Eth的情况下(S103为否)，CPU1将阈值Eth设定为Eu(S104)。在Eu小于阈值Eth的情况下(S103为是)，或者紧接着S104的处理之后，CPU1计算Etm和Eu的积作为w(S105)。CPU1将Dth减去Dmin得到比较值，再将该比较值乘以w后得到的值与分数SC相加，更新分数SC(S106)。CPU1将在S105的处理中计算出的w加到Wsum，以更新Wsum(S107)。CPU1至此结束Wsum计算处理，将处理返回至图17的分数计算处理。

如图21所示，分数计算处理中，CPU1紧接着S79的处理之后，判断规定范围PRU内存在的全部参照用基准点是否在S74的处理中被选择(S80)。在存在未选择的参照用基准点的情况下(S80为否)，CPU1将处理返回至S74。在成为规定范围PRU的全部参照用基准点在S74的处理中被选择的情况下(S80为是)，CPU1判断在S107的处理中计算出的Wsum是否大于0(S81)。在Wsum大于0的情况下(S81为是)，CPU1将SC的F次方除以Wsum的值设为分数SC(S82)。F只要是在执行处理之前预先存储于闪存的数即可，例如是2。即，本例的CPU1将SC的平方除以Wsum的值设为SC。在S82中计算出的分数SC是测试信息和参照信息的相似度即信息相似度。在Wsum为0的情况下(S81为否)，CPU1对分数SC设定为0(S83)。CPU1紧接着S82或S83的处理之后，结束分数计算处理，将处理返回至图17的比对处理。

如图17所示，紧接着S43的处理之后，CPU1判断在S43的处理中计算出的分数SC是否大于阈值(S44)。S44的阈值被存储于闪存4直至执行处理。在分数SC大于阈值的情况下(S44为是)，CPU1对认证结果设定为认证成功(S45)。在分数SC不大于阈值的情况下(S44为否)，CPU1对认证结果设定为认证失败(S46)。虽然不图示，但认证结果会根据需要通知给用户，例如显示于显示部6等。紧接着S45或S46的处理之后，CPU1结束比对处理，将处理返回至图9的比对信息处理。CPU1至此结束比对信息处理。

对第二实施方式的比对信息处理进行说明。第二实施方式的比对信息处理中，在图17的比对处理中执行的分数计算处理与第一实施方式不同，其它处理相同。第二实施方式的比对信息处理中，执行图24的分数计算处理。图24和图25中，对与第一实施方式的分数计算处理相同的处理标记相同的步骤编号。如图24所示，第一实施方式的分数计算处理和第二实施方式的分数计算处理在S176、S179(S197、S206、S207)、S181、S182中不同，其它的处理相同。对与第一实施方式同样的处理省略说明，下面对与第一实施方式不同的处理依次进行说明。

如图24所示，在S176中，CPU1将Dmin和N初始化(S176)。本例的CPU1对Dmin设定规定值，将Dmin初始化。CPU1对N设定为0，将N初始化。在S179的处理中，CPU1执行SC计算处理。如图25所示，在SC计算处理中，执行S197的处理而不是S97的处理，并且执行S206和S207的处理而不是S101到S107的处理，与图22所示的Wsum计算处理不同。S197的处理中，对Dmin设定为D1。S206的处理中，CPU1将Dth减去Dmin的值与分数SC相加，更新分数SC(S206)。CPU1对N向上递增1(S207)。CPU1至此结束SC计算处理，将处理返回至图24的分数计算处理。S181的处理中，CPU1判断SC是否大于0(S181)。在SC大于0的情况下(S181为是)，CPU1以SC为底数，以规定的加权系数F作为幂指数进行幂运算，并将幂运算结果除以N的值计算为SC(S182)。在SC为0的情况下(S181为是)，CPU1执行与第一实施方式同样的S83的处理(S83)。紧接着S182或S83的处理之后，CPU1至此结束分数计算处理，将处理返回至图17的比对处理。

第一实施方式和第二实施方式的信息处理装置10的比对信息处理中，CPU1是本发明的处理器的一例。闪存4是本发明的存储设备的一例。图10的S21的处理是本发明的图像获取步骤的一例。S29的处理是本发明的基准点决定步骤的一例。S24的处理是本发明的方向决定步骤的一例。S32的处理是本发明的样本获取步骤的一例。S34的处理是本发明的频率信息计算步骤的一例。S36的处理是本发明的存储控制步骤的一例。S35的处理是本发明的评价值计算步骤的一例。图17的S41的处理是本发明的对应关系决定步骤的一例。S43的处理是本发明的相似度计算步骤的一例。图18的S53的处理是本发明的测试信息选择步骤的一例。S54的处理是本发明的参照信息选择步骤的一例。S66的处理是本发明的对应关系决定步骤的一例。

信息处理装置10依照信息处理程序执行比对信息处理，从而获得以下效果。信息处理装置10能生成表示图像中的基准点周围的颜色变化的频率信息。参照点与基准点的距离为规定值。样本以通过基准方向确定的顺序来获取。由此，信息处理装置10能生成可将由图像表示的信息(例如由指纹图像或静脉图像表示的生物信息)相对于基准旋转、或移动产生的影响抵消的比对信息。

图10的S29的处理中，CPU1根据在S21的处理中获取到的图像决定多个基准点，针对该多个基准点分别获取第一位置信息。在S32的处理中，CPU1对在S29的处理中决定的多个基准点，分别基于基准点和基准方向设定多个开始点，对多个开始点各自依照规定条件依次获取到的多个参照点分别获取样本。上式实施方式的规定条件是以开始点为起点顺时针等间隔的顺序。在S34的处理中，CPU1对在S29的处理中决定的多个基准点中的每一个，分别利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克(Yule–Walker)法计算出的线性预测系数，计算颜色信息相对于对多个开始点各自依照规定条件依次获取到第二位置信息的变化的频率分量，以作为频率信息。信息处理装置10通过获取颜色信息相对于对多个开始点各自依照规定条件获取第二位置信息的变化的频率分量以作为频率信息，从而在基准方向的决定精度较低的情况下，也能生成可用于比对的比对信息。本例的CPU1进一步通过S56至S60的处理、S92至S94的处理，能将参照用图像和测试用图像所对应的坐标具有的方向反转这一情况考虑在内地执行处理。

CPU1将在S34的处理中计算出的频率信息内、多个开始点内关于通过基准点的线呈对称的两个开始点的频率信息进行比较，并将所得到的值作为非对称评价值进行计算(S35)。S36的处理中，CPU1将与频率信息、第一位置信息、基准方向、非对称评价值进行关联的信息作为用于生物信息比对的比对信息存储至闪存4。非对称评价值可以用作为判断基准点的颜色信息的变化是否关于通过基准点的线对称的指标。信息处理装置10能获取可用作为基准点周围的颜色信息的变化趋势的指标的非对称评价值。例如，在基准点附近，多个脊线大致呈直线状平行地排列的情况下，由于不包含具有特征的颜色信息的变化，因此认为其不适合用于比对。因此，非对称评价值例如能用于判断对应基准点的频率信息是否适合用来决定用于生物比对的测试用的比对信息和参照用的比对信息的对应关系。非对称评价值例如可用于计算信息相似度的处理，该信息相似度表示测试用的比对信息和参照用的比对信息的相似度。

信息处理装置10的CPU1决定在图17的S41的处理中用于生物信息的比对的测试用的频率信息的第一位置信息和存储于DB28的参照用的频率信息的第一位置信息的对应关系即位置对应关系。CPU1基于在S41的处理中决定的位置对应关系，计算测试用的比对信息即测试信息和参照用的比对信息即参照信息的相似度即信息相似度(S43)。信息处理装置10能考虑到由图像表示的信息相对于基准旋转、或移动产生的影响，对测试用的频率信息和参照用的频率信息进行比较，计算两者的信息相似度。

信息处理装置10的CPU1选择图18的S53的处理中用于生物信息的比对的测试用的比对信息内、非对称评价值为第一阈值以上的信息作为测试信息(S53)。CPU1选择在S54的处理中存储于DB28的参照用的比对信息内、非对称评价值为第二阈值以上的信息作为参照信息(S54)。CPU1对在S53的处理中选择的测试信息和在S54的处理中选择的参照信息进行比较，决定用于生物信息的比对的测试信息的第一位置信息和存储于DB28的参照信息的第一位置信息的对应关系即位置对应关系(S66)。CPU1在图17的S43的处理中，基于在S66的处理中决定的位置对应关系，计算测试信息和参照信息的相似度即信息相似度(分数SC)(S43)。与信息处理装置10通过执行S53的处理和S54的处理而基于全部的测试信息和参照信息计算信息相似度的情况相比，能缩短处理所需的时间。第一阈值和第二阈值可以相同，也可以不同。

第二实施方式的CPU1在图17的S43中，基于在S66的处理中决定的位置对应关系，对与测试信息和参照信息对应的多组基准点分别计算比较了频率信息的比较值。本例中，CPU1将Dth减去Dmin的值设为比较值。CPU1以计算出的比较值的和为底数，规定的加权系数为幂指数进行幂运算，将该幂运算结果除以比较值的数值进行计算，以作为分数SC(图24的S182)。与信息处理装置10利用全部的比较值计算分数SC的情况相比，能计算高比对率的分数SC。与信息处理装置10不利用加权系数的情况相比，也能计算高比对率的信息相似度。

第一实施方式的CPU1基于在S66的处理中决定的位置对应关系，对与测试信息和参照信息对应的多组基准点分别计算频率信息的比较值(图22的S92)。CPU1基于在S66的处理中决定的位置对应关系，针对与测试信息和参照信息对应的多组基准点，分别计算参照用的基准点的非对称评价值和测试用的基准点的非对称评价值的积(S105)。CPU1计算对多组基准点分别计算出的比较值乘以对应的积获得的值的总和即第一和(S106)，以及积的和即第二和(S107)。CPU1以计算出的第一和为底数，规定的加权系数为幂指数进行幂运算，计算将该幂运算结果除以第二和得到的值作为分数SC(S82)。与信息处理装置10利用全部比较值计算分数SC的情况相比，能计算高比对率的分数SC。与信息处理装置10不利用加权系数的情况相比，也能计算高比对率的分数SC。与信息处理装置10不利用非对称评价值的情况相比，也能计算高比对率的分数SC。

3.效果的验证

3-1.使用不通过细节法提取特征点的图像进行比对

确认使用不通过细节法提取特征点(分支点、端点等)的图像是否能进行比对。将图26的图像74设为参照用的原图像，将图像77设为测试用的原图像。图像74、图像77均为508dpi的横向192像素、纵向192像素的图像。图像74、图像77是拍摄了同一用户的同一手指的指纹的图像。从图像74、图像77中分别将没有通过细节法提取的特征点的部分切出横向160像素、纵向60像素的大小，从而生成图像75和图像78。将图像75作为参照用图像、将图像78作为测试用图像，依照第一实施方式的比对信息处理进行比对。在图像75中虽然包含一部分细节，但在图像78对应的区域中没有通过细节法提取的特征点。S66的处理中，图像75的点76和图像78的点79被决定为对应关系。图像坐标系的坐标在图像75中为(76,26)，在图像78中为(37,17)。S82的处理中，计算出FAR(False Acceptance Rate：错误接受率)为0.0001％的阈值以上的分数。第二实施方式的信息比对处理也可获得同样的结果。由上述处理，可确认信息处理装置10在表示生物信息的图像的尺寸比以往小的情况下，也不易受到生物信息的获取条件的影响，能以高精度生成可比对的比对信息。

3-2.非对称评价值的效果的确认

将执行S53的处理和S54的处理的情况设为实施例，将不进行S53的处理和S54的处理的情况设为比较例，确认S53的处理和S54的处理的效果。使用小型电容性指纹认证触摸传感器(由Fingerprint Cards AB公司制造的FPC1020)对42个人的252个手指获取508dpi的横向192像素、纵向192像素的图像，将三张图像用作参照用图像，另外三张图像用作测试用图像(同一人相互的比对次数为756，其他人相互的比对次数为189756)，计算ROC(Receiver Operating Characteristic：观测者操作特性)。其中，关于各测试用的图像一张的分数，与参照用的图像三张进行比对，将最高分数设为该手指的分数。将图27中实施例的ROC示为结果92，将比较例的ROC示为结果91。如图27所示，执行S53的处理和S54的处理，不使用非对称评估值比较小于阈值的特性，从而使得实施例的结果92比比较例的结果91的认证性要好。这是考虑到由于参照用图像和测试用图像中脊线平行的区域彼此的距离值容易接近，因此为了使位置对准中不易出现错误，以正确的位置计算出分数。然而，非对称评价值的阈值处理比起提高认证性更有助于提高比对速度。比对1次的平均处理时间在实施例中为3.5751毫秒，而在比较例中为5.069毫秒。实施例中，能以比较例的约七成的处理时间执行比对信息处理。即使在没有非对称评估值的阈值时，通过增加用于位置对准处理的列表85中可存储的候选数、或者扩大在S66处理中进行比较的基准点的范围，则能提高认证性能,但相对的处理时间增加。图27中以ROC和平均处理时间示出的是相比于通过非对称评价值提高认证性能，能在不降低认证性能的情况下提高比对速度。

3-3.分数计算方法的比较

根据非对称评价值的有无、加权w的效果、Wsum的效果的观点出发，确认表示信息相似度的分数的计算方法。通过小型电容性指纹认证触摸传感器(Finger print Cards AB公司制，FPC1020)对42人的252根手指获取508dpi、横向192像素、纵向192像素的图像。从获取到的各图像中切出相互不重叠的横向160像素、纵向60像素的范围。利用横向160像素、纵向60像素大小的12张参照用图像和12张测试用图像，根据互不相同的分数计算条件分别计算ROC。对12张测试用图像分别与12张参照图像进行比对，计算最高的分数。同一人的比对次数为3024次，其他人相互的比对次数为759024次。分数计算条件设定为如下的条件1至条件5。

条件1是位置对准处理中不加入非对称评价值的阈值处理(S53、S54)而进行位置对准处理的条件。分数SC依照第二实施方式的方法被计算出。条件2(有非对称评价值的阈值)是对位置对准处理加入非对称评价值的阈值处理(S53，S54)的条件，之后的处理是与条件1相同的处理条件。条件3(有非对称评价值的阈值及追加与加权w的积)是位置对准处理中进行非对称评价值的阈值处理(S53，S54)，并将在S106的处理中计算出的分数SC除以N而求得的条件。条件4(利用了Wsum的最优化打分)是用第一实施方式的方法求出分数SC的条件。条件5(SSD打分)是利用通常模式匹配中进行的分数计算方法、即误差平方和算法(SSD)计算出分数SC的条件。SSD中通常计算像素值的差的平方和，若该值较小则视作已进行比对，但本次频率分量被作为特征，因此计算频率分量的差的平方和di的总和并乘以负值。此外，SSD中重叠的面积不一定恒定，因此将可比较的坐标的计算值除以数量N来计算平均值。

图28中示出了验证结果。条件1至5的结果分别示为结果93至97。如图28所示，认证性能按照如下顺序逐渐升高：结果96所示的条件4(利用Wsum的最优化打分)、结果95所示的条件3(有非对称评价值的阈值及追加与加权w的积)、结果93所示的条件1(没有非对称评价值)、结果94所示的条件2(有非对称评价值的阈值)、结果97所示的条件5(SSD打分)。关于条件1(没有非对称评价值)的认证性能比条件2(有非对称评价值的阈值)稍好的这一结果，考虑列举是由于如下效果：图像尺寸变小使得引起同一人进行误对比的位置对应关系变少以及其他人之间也有良好的位置对应关系的缘故。在SSD这样通常的分数计算方法中进行调谐，也能确认到在条件1至条件4中例示的本发明的方法能获得更好的认证性能。以上内容证明了从比对率更好的观点来看，本发明的分数计算方法优异。

本发明的信息处理方法以及信息处理装置不限定于上述实施方式，也可以在不脱离本发明主旨的范围内追加各种变更。例如，也可以适当追加下述(A)至(C)的变形。

(A)信息处理装置10的结构可以适当变更。例如，信息处理装置10不限定是智能手机的情况，例如可以是笔记本电脑、平板电脑以及移动电话这样的移动设备，也可以是现金自动支取机(ATM)和出勤管理装置这样的机器。生物信息获取装置8也可以独立于信息处理装置10设置。在该情况下，生物获取装置8和信息处理装置10可以通过连接电缆相连，也可以通过蓝牙(注册商标)以及NFC(Near Field Communicaiton：近场通信)这样地以无线方式连接。生物信息获取装置8的检测方式不限于静电电容方式，也可以是其它方式(例如电场式、压力式、光学式)。生物信息获取装置8不限于面型，也可以是线型。生物信息获取装置8生成的图像的大小、颜色信息以及分辨率可以适当变更。由此，例如颜色信息除了是与黑白图像对应的信息，也可以是与彩色图像对应的信息。

(B)信息处理程序可以存储于信息处理装置10的存储设备，直至信息处理装置10执行程序。由此，信息处理程序的获取方法、获取路径和存储信息处理程序的设备可分别适当变更。信息处理装置10的处理器执行的信息处理程序可以经由电缆或无线通信从其它装置接收并存储于闪存等存储装置。其它装置例如包含PC(个人电脑)以及经由网络相连的服务器。

(C)比对信息处理的各步骤不限定于通过CPU1来执行的例子，也可部分或全部通过其它电子设备(例如ASIC)来执行。上述处理的各步骤可以通过多个电子设备(例如多个CPU)来分散处理。上述实施方式的比对信息处理的各步骤可根据需要变更顺序、省略和追加步骤。基于来自信息处理装置10的CPU1的指令，由信息处理装置10上工作的操作系统(OS)等进行全部或部分实际的处理，根据该处理实现上述实施方式的功能的情况也包含在本公开的范围内。例如，也可以在比对信息处理中适当追加如下(C-1)至(C-6)的变更。

(C-1)对在S11获取到的图像也可以适当执行前序处理。例如，可以执行用于将图像的高频分量作为噪声去除的滤波处理。通过执行滤波处理，图像的边缘部分的浓淡变化变得平缓。作为用于滤波处理的滤波器，可以利用公知的低通滤波器、高斯滤波器、移动平均滤波器、中值滤波器、均值滤波器中的任一种。在其它例子中，也可以对在S11获取到的图像执行用于仅抽出特定频带分量的滤波处理。作为特定的频带，可以选择包含指纹凹凸的周期的频带。在该情况下，作为用于滤波器处理的滤波器，列举有公知的带通滤波器。

(C-2)频率分量不限定于一阶群延迟谱。例如也可以利用LPC频谱、群延迟谱、LPC倒谱、倒谱、自相关函数和互相关函数等其它公知的频率分量作为频率分量。

(C-3)信息相似度的计算方法可以适当变更。例如，在使用与本实施方式相同的一阶群延迟谱作为频率分量的情况下，高阶分量中有时示出较强的噪声分量。考虑到这种情况，可以基于包含优选选择了低阶分量的规定个分量的频率信息，来选择频率信息。规定个数只要考虑样本数量和认证精度等来预先确定即可，例如在对一个第一参照点获取到的样本的数量N有128个的情况下，规定个数被设定为10至63中的任意值。优选地，规定个数被设定为12至20中的任意值。在样本数为N的情况下，规定个数优选被设定为(样本数N/10)至(样本数N/5)。用于分数SC计算的比较值不限定于Dth减去Dmin的值。CPU1也可以将在S106的处理中计算出的SC作为底数，规定的加权系数作为幂指数进行幂运算，计算将该幂运算结果除以通过与S207的处理相同的处理而计算出的N后得到的值作为分数SC。CPU1也可以将在S206的处理中计算出的SC作为底数，规定的加权系数作为幂指数进行幂运算，计算将该幂运算结果除以通过与S107的处理相同的处理而计算出的Wsum而得的值作为分数SC。也可以对本例的比对信息应用公知比对方法，来计算信息相似度。

(C-4)基准方向只要是表示基准点的周围的颜色信息的变化的特征即可，基准方向的计算方法可以适当变更。可以计算基准点的周围的颜色信息的变化曲率作为基准方向的部分或全部。曲率是表示曲线的弯曲程度的量。在比对信息处理中设定的各种设定值、阈值等可以适当变更。例如，S74中的规定范围以及S78、S91中的规定范围可以适当变更。

(C-5)包含频率信息的比对信息不一定用于计算分数SC的处理。比对信息只要包含频率信息、第一位置信息和基准方向即可，其它信息可以适当变更。基准点只要是图像中的点即可，也可以是特征点。基准点例如可以是图像中的规定坐标的点。

(C-6)也可以与公知的比对信息组合来执行比对。例如，可以将利用公知的细节法的比对结果和利用了本发明的比对信息方法的比对结果进行组合，来执行最终的判定。由此，从多种观点出发来执行比对，能期待比对精度的提高。此外，比对方法也可以考虑处理时间和认证精度等，而自动地或通过用户从多种比对方法中进行设定。

Claims (9)

1.一种信息处理方法，其特征在于，

使具备处理器和存储设备的计算机执行如下步骤：

图像获取步骤，该图像获取步骤获取图像；

基准点决定步骤，该基准点决定步骤根据在所述图像获取步骤中获取到的所述图像决定基准点，获取与该基准点在所述图像上的位置对应的信息即第一位置信息；

方向决定步骤，该方向决定步骤决定基准方向，该基准方向是表示成为在所述基准点决定步骤中决定的所述基准点的周围的部分的所述图像的颜色信息特征的方向；

样本获取步骤，该样本获取步骤将以所述基准点决定步骤中决定的所述基准点为中心且半径为规定值的圆的圆周上的多个参照点、即基于所述基准点和所述基准方向决定的点作为开始点，对依照规定条件依次获取的所述多个参照点分别获取样本，该样本是将对应所述参照点的颜色信息和对应所述参照点在所述图像上的位置的信息即第二位置信息进行关联而得的信息；

频率信息计算步骤，该频率信息计算步骤利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，计算在所述样本获取步骤中获取到的多个所述样本的所述颜色信息相对于所述第二位置信息的变化的频率分量，以作为频率信息；以及

存储控制步骤，该存储控制步骤使得将所述频率信息计算步骤中获取到的所述频率信息、所述第一位置信息、所述基准方向进行关联而得的信息存储于所述存储设备，以作为用于生物信息的比对的比对信息。

2.如权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，

在所述基准点决定步骤中，根据所述图像获取步骤中获取到的所述图像决定多个所述基准点，对该多个所述基准点分别获取所述第一位置信息，

所述样本获取步骤对在所述基准点决定步骤中决定的所述多个基准点的每一个基于所述基准点和所述基准方向设定多个开始点，对所述多个开始点的每一个依照规定条件依次获取到的所述多个参照点分别获取所述样本，

在所述频率信息计算步骤中，对在所述基准点决定步骤中决定的所述多个基准点的每一个，利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，计算所述颜色信息相对于对所述多个开始点的每一个依照规定条件依次获取的所述第二位置信息的变化的所述频率分量，以作为所述频率信息。

3.如权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，

还包含使所述计算机执行的评价值计算步骤，该评价值计算步骤对所述频率信息计算步骤中计算出的所述频率信息内、所述多个开始点内关于通过所述基准点的线呈对称的两个开始点的所述频率信息进行比较，计算比较得到的值以作为非对称评价值，

在所述存储控制步骤中，使得将与所述频率信息、所述第一位置信息、所述基准方向、所述非对称评价值进行关联而得的信息作为用于生物信息的比对的所述比对信息存储于所述存储设备。

4.如权利要求1至3中的任一项所述的信息处理方法，其特征在于，

还包含使所述计算机执行的如下步骤：

对应决定步骤，该对应决定步骤决定用于生物信息的比对的测试用的所述频率信息的所述第一位置信息和存储于所述存储设备的参照用的所述频率信息的所述第一位置的对应即位置对应；以及

相似度计算步骤，该相似度计算步骤基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，计算所述测试用的比对信息即测试信息和所述参照用的比对信息即参照信息的相似度即信息相似度。

5.如权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，

还包含使所述计算机执行的如下步骤：

测试信息选择步骤，该测试信息选择步骤选择用于生物信息的比对的测试用的所述比对信息内、所述非对称评价值为第一阈值以上的信息作为测试信息；

参照信息选择步骤，该参照信息选择步骤选择存储于所述存储设备的参照用的所述比对信息内、所述非对称评价值为第二阈值以上的信息作为参照信息；

对应决定步骤，该对应决定步骤对在所述测试信息选择步骤中选择的所述测试信息和在所述参照信息选择步骤中选择的所述参照信息进行比较，决定用于生物信息的比对的所述测试信息的所述第一位置信息和存储于所述存储设备的所述参照信息的所述第一位置信息的对应即位置对应；以及

相似度计算步骤，该相似度计算步骤基于在所述对应决定步骤决定的所述位置对应，计算所述测试信息和所述参照信息的相似度即信息相似度。

6.如权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，

在所述相似度计算步骤中，

基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点比较所述频率信息，依次计算比较得到的比较值，

对所计算出的所述比较值的和进行计算，

以计算出的所述和为底数、规定的加权系数为幂指数进行幂运算，计算幂运算结果除以所述比较值的数量后获得的值，以作为所述信息相似度。

7.如权利要求5所述的信息处理方法，其特征在于，

在所述相似度计算步骤中，

基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点比较所述频率信息，依次计算比较得到的比较值，

对所计算出的所述比较值的和进行计算，

以计算出的所述和为底数、规定的加权系数为幂指数进行幂运算，计算幂运算结果除以所述比较值的数量后获得的值，以作为所述信息相似度。

8.如权利要求5所述的信息处理方法，其特征在于，

在所述相似度计算步骤中，

基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点比较所述频率信息，依次计算比较得到的比较值，

基于在所述对应决定步骤中决定的所述位置对应，对与所述测试信息和所述参照信息对应的多组的所述基准点的每一点计算测试用的所述基准点的所述非对称评价值和参照用的所述基准点的所述非对称评价值的积，

计算对所述多组的基准点的每一点计算出的所述比较值乘以所述积而得的值，计算该值的和即第一和、以及所述积的和即第二和，

以计算出的所述第一和为底数、规定的加权系数为幂指数进行幂运算，计算幂运算结果除以所述第二和后获得的值，以作为所述信息相似度。

9.一种信息处理装置，具备处理器和存储设备，其特征在于，

所述处理器依照存储于所述存储设备的指示执行如下步骤：

图像获取步骤，该图像获取步骤获取图像；

基准点决定步骤，该基准点决定步骤从在所述图像获取步骤中获取到的所述图像决定基准点，获取与该基准点在所述图像上的位置对应的信息即第一位置信息；

方向决定步骤，该方向决定步骤决定基准方向，该基准方向是表示成为在所述基准点决定步骤中决定的所述基准点的周围的部分的所述图像的颜色信息特征的方向；

样本获取步骤，该样本获取步骤将以所述基准点决定步骤中决定的所述基准点为中心且半径为规定值的圆的圆周上的多个参照点、即基于所述基准点和所述基准方向决定的点作为开始点，对依照规定条件依次获取的所述多个参照点分别获取样本，该样本是将对应所述参照点的颜色信息和对应所述参照点在所述图像上的位置对应的信息即第二位置信息进行关联而得的信息；

频率信息计算步骤，该频率信息计算步骤利用不应用窗函数而使用尤尔-沃克法计算出的线性预测系数，计算在所述样本获取步骤中获取到的多个所述样本的所述颜色信息相对于所述第二位置信息的变化的频率分量，以作为频率信息；以及

存储控制步骤，该存储控制步骤使得将所述频率信息计算步骤中获取到的所述频率信息、所述第一位置信息、所述基准方向进行关联而得的信息存储于所述存储设备，以作为用于生物信息的比对的比对信息。

Images