JP2002133417A - 指紋照合装置 - Google Patents
指紋照合装置Info
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- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 指紋照合の際、本人照合率が低い場合でも、
他人詐称率（他人受入率）を一定に保って本人識別率を
向上する。 【解決手段】 照合手段５は入力指紋の特徴点を抽出し
た特徴データ３と、登録特徴データ４とを照合する。そ
の照合率がしきい値よりも低いと、規定回数の照合を実
施し、頻度算出手段７で各特徴点の出現頻度を算出す
る。これに基づいて判別関数を計算し、その値によって
指紋の合否を判断する。
他人詐称率（他人受入率）を一定に保って本人識別率を
向上する。 【解決手段】 照合手段５は入力指紋の特徴点を抽出し
た特徴データ３と、登録特徴データ４とを照合する。そ
の照合率がしきい値よりも低いと、規定回数の照合を実
施し、頻度算出手段７で各特徴点の出現頻度を算出す
る。これに基づいて判別関数を計算し、その値によって
指紋の合否を判断する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、入力された指紋
と登録された指紋とを照合して本人か否かを判定する指
紋照合装置に関するものである。
と登録された指紋とを照合して本人か否かを判定する指
紋照合装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図９は従来の指紋照合装置を示す機能構
成図である。画像取込み手段１で指紋画像データを読み
取り、特徴抽出手段２で指紋の照合特徴データ３を作成
する。この照合特徴データ３と登録特徴データ４とは照
合手段５で照合され、照合率が算出される。照合率がし
きい値以上であればＯＫとなり、しきい値よりも低けれ
ば、再度照合し、規定回数照合しても照合率がしきい値
よりも低ければＮＧとなる。
成図である。画像取込み手段１で指紋画像データを読み
取り、特徴抽出手段２で指紋の照合特徴データ３を作成
する。この照合特徴データ３と登録特徴データ４とは照
合手段５で照合され、照合率が算出される。照合率がし
きい値以上であればＯＫとなり、しきい値よりも低けれ
ば、再度照合し、規定回数照合しても照合率がしきい値
よりも低ければＮＧとなる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の指
紋照合装置では、照合率をしきい値と比較して合否を判
定しているため、指紋が薄い等で照合しにくい人がいる
場合ではしきい値（ＯＫの判定基準）を低く設定する必
要がある。しかし、この場合、他人を受け入れる確率
（他人詐称率）が高くなり、本人識別率が低くなるとい
う問題点がある。
紋照合装置では、照合率をしきい値と比較して合否を判
定しているため、指紋が薄い等で照合しにくい人がいる
場合ではしきい値（ＯＫの判定基準）を低く設定する必
要がある。しかし、この場合、他人を受け入れる確率
（他人詐称率）が高くなり、本人識別率が低くなるとい
う問題点がある。
【０００４】この発明は上記問題点を解消するためにな
されたもので、本人照合率が低い場合でも、他人詐称率
を一定としながら、本人識別率を向上できるようにした
指紋照合装置を提供することを目的とする。
されたもので、本人照合率が低い場合でも、他人詐称率
を一定としながら、本人識別率を向上できるようにした
指紋照合装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明の第１発明に係
る指紋照合装置は、照合率がしきい値よりも低い場合に
規定回数の照合を実施し、それらの照合特徴データから
各特徴点の出現頻度を算出し、この出現頻度に基づい
て、入力された指紋の合否を判定するようにしたもので
ある。
る指紋照合装置は、照合率がしきい値よりも低い場合に
規定回数の照合を実施し、それらの照合特徴データから
各特徴点の出現頻度を算出し、この出現頻度に基づい
て、入力された指紋の合否を判定するようにしたもので
ある。
【０００６】また、第２発明に係る指紋照合装置は、照
合率がしきい値よりも低い場合に規定回数の照合を実施
し、それらの照合特徴データから各特徴点の出現頻度を
算出して頻度付照合特徴データを作成し、この頻度付照
合特徴データと頻度付登録特徴データとを照合し、頻度
ごとの特徴点の一致数を算出し、最大頻度ごとの特徴点
の一致数及び照合率を用いて判別関数を計算する。そし
て、判別関数値により、入力された指紋の合否を判定す
るようにしたものである。
合率がしきい値よりも低い場合に規定回数の照合を実施
し、それらの照合特徴データから各特徴点の出現頻度を
算出して頻度付照合特徴データを作成し、この頻度付照
合特徴データと頻度付登録特徴データとを照合し、頻度
ごとの特徴点の一致数を算出し、最大頻度ごとの特徴点
の一致数及び照合率を用いて判別関数を計算する。そし
て、判別関数値により、入力された指紋の合否を判定す
るようにしたものである。
【０００７】また、第３発明に係る指紋照合装置は、第
２発明のものにおいて、指紋が否と判定されると判別関
数値が保留範囲にあるかを判定し、保留範囲にあると判
定されると、再度頻度付照合特徴データと頻度付登録特
徴データとを照合し、その結果により指紋の合否を再判
定するようにしたものである。
２発明のものにおいて、指紋が否と判定されると判別関
数値が保留範囲にあるかを判定し、保留範囲にあると判
定されると、再度頻度付照合特徴データと頻度付登録特
徴データとを照合し、その結果により指紋の合否を再判
定するようにしたものである。
【０００８】また、第４発明に係る指紋照合装置は、第
３発明のものにおいて、指紋が否と再判定されると、頻
度付照合特徴データと頻度付登録特徴データとの照合回
数が指定数を越えるまで、照合の繰返しを許可するよう
にしたものである。
３発明のものにおいて、指紋が否と再判定されると、頻
度付照合特徴データと頻度付登録特徴データとの照合回
数が指定数を越えるまで、照合の繰返しを許可するよう
にしたものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１〜図５はこの
発明の第１及び第２発明の一実施の形態を示す図で、図
１は機能構成図、図２及び図３は照合動作フローチャー
ト、図４は頻度算出手段の動作説明図、図５は頻度付特
徴データ作成例の説明図であり、同一符号は同一部分を
示す。（以下の実施の形態も同じ）
発明の第１及び第２発明の一実施の形態を示す図で、図
１は機能構成図、図２及び図３は照合動作フローチャー
ト、図４は頻度算出手段の動作説明図、図５は頻度付特
徴データ作成例の説明図であり、同一符号は同一部分を
示す。（以下の実施の形態も同じ）
【００１０】図１において、１は所定位置に置かれた指
の指紋画像データを読み取る画像取込み手段、２は画像
取込み手段１で読み取られた指紋画像データから指紋の
特徴データ３（端点、分岐点など）を抽出する特徴抽出
手段、４はあらかじめ登録されている頻度付登録特徴デ
ータ、５は特徴データ３と登録特徴データ４を照合する
照合手段、６は上記照合のＯＫ／ＮＧの結果を表示する
照合結果表示器、７は上記照合による特徴点の出現頻度
を算出する頻度算出手段、８は頻度算出手段７により算
出された頻度付特徴データである。
の指紋画像データを読み取る画像取込み手段、２は画像
取込み手段１で読み取られた指紋画像データから指紋の
特徴データ３（端点、分岐点など）を抽出する特徴抽出
手段、４はあらかじめ登録されている頻度付登録特徴デ
ータ、５は特徴データ３と登録特徴データ４を照合する
照合手段、６は上記照合のＯＫ／ＮＧの結果を表示する
照合結果表示器、７は上記照合による特徴点の出現頻度
を算出する頻度算出手段、８は頻度算出手段７により算
出された頻度付特徴データである。
【００１１】次に、この実施の形態の照合動作を図２〜
図５を参照して説明する。なお、この実施の形態では、
利用者の操作は適当な表示器（図示しない）によって指
示されるものとし、頻度算出に用いる指紋データの数、
すなわち規定値Ｎｍａｘ＝３としている。ステップＳ１
でまずカウンタＮを零に初期化し、ステップＳ２で画像
取込み手段１で指紋画像データを読み取り、特徴抽出手
段２で指紋の特徴データ３を作成する。
図５を参照して説明する。なお、この実施の形態では、
利用者の操作は適当な表示器（図示しない）によって指
示されるものとし、頻度算出に用いる指紋データの数、
すなわち規定値Ｎｍａｘ＝３としている。ステップＳ１
でまずカウンタＮを零に初期化し、ステップＳ２で画像
取込み手段１で指紋画像データを読み取り、特徴抽出手
段２で指紋の特徴データ３を作成する。
【００１２】次に、ステップＳ３で照合手段５により、
登録特徴データ４と照合データである特徴データ３とを
照合し、照合率Ｆを算出する。ステップＳ４でこの照合
率Ｆがしきい値Ｔｈ以上であるかを判定する。しきい値
Ｔｈ以上であれば本人と認識し、ステップＳ５でＯＫ処
理して照合結果表示器６に照合結果を表示する。照合率
Ｆがしきい値Ｔｈよりも小さければ、ステップＳ６でカ
ウンタＮを１だけ増加してステップＳ７へ進む。
登録特徴データ４と照合データである特徴データ３とを
照合し、照合率Ｆを算出する。ステップＳ４でこの照合
率Ｆがしきい値Ｔｈ以上であるかを判定する。しきい値
Ｔｈ以上であれば本人と認識し、ステップＳ５でＯＫ処
理して照合結果表示器６に照合結果を表示する。照合率
Ｆがしきい値Ｔｈよりも小さければ、ステップＳ６でカ
ウンタＮを１だけ増加してステップＳ７へ進む。
【００１３】ステップＳ７でカウンタＮが規定値Ｎｍａ
ｘ（＝３）に達したかを判定する。規定値Ｎｍａｘに達
していなければステップＳ２へ戻る。カウンタＮが規定
値Ｎｍａｘに達するとステップＳ８へ進む。ステップＳ
８で今回を含め、今までの照合データ３セットから、各
特徴点の出現頻度を算出し、頻度付照合特徴データを作
成する。次に、頻度付照合特徴データの作成について、
図４及び図５を参照して説明する。
ｘ（＝３）に達したかを判定する。規定値Ｎｍａｘに達
していなければステップＳ２へ戻る。カウンタＮが規定
値Ｎｍａｘに達するとステップＳ８へ進む。ステップＳ
８で今回を含め、今までの照合データ３セットから、各
特徴点の出現頻度を算出し、頻度付照合特徴データを作
成する。次に、頻度付照合特徴データの作成について、
図４及び図５を参照して説明する。
【００１４】図４で頻度算出手段７は１回目〜３回目の
特徴データ３−１〜３−３の３回分の照合データに基づ
いて、頻度付特徴データ８を作成する。図５には具体例
を示し、特徴データ３−３を基準にすると、特徴Ａ１，
Ａ２は特徴データ３−１〜３−３において互いに一致し
ているため頻度３であり、特徴Ａ３は特徴データ３−
１，３−３で一致しているため頻度２であり、その他の
特徴Ａ４，Ａ５は特徴データ３−３だけに出現している
ため頻度１とする。上記のようにして頻度は計算される
が、登録特徴データ作成時も、数回照合が実施され、同
様に頻度を計算して、頻度付登録特徴データ４として記
憶されている。
特徴データ３−１〜３−３の３回分の照合データに基づ
いて、頻度付特徴データ８を作成する。図５には具体例
を示し、特徴データ３−３を基準にすると、特徴Ａ１，
Ａ２は特徴データ３−１〜３−３において互いに一致し
ているため頻度３であり、特徴Ａ３は特徴データ３−
１，３−３で一致しているため頻度２であり、その他の
特徴Ａ４，Ａ５は特徴データ３−３だけに出現している
ため頻度１とする。上記のようにして頻度は計算される
が、登録特徴データ作成時も、数回照合が実施され、同
様に頻度を計算して、頻度付登録特徴データ４として記
憶されている。
【００１５】ステップＳ９では上記のように作成された
頻度付照合特徴データと、頻度付登録特徴データとを照
合し、頻度ごとの特徴点の一致数を算出し、最大頻度ご
との特徴点の一致数及び照合率を用いて判別関数Ｓを計
算する。次に、この場合の最大頻度である登録データの
頻度３と照合データの頻度３の一致数をＭ３３として説
明する。 判別関数Ｓ＝ｆ（照合率Ｆ、頻度３ごとの一致数Ｍ３
３） ただし、（ｆ：関数）
頻度付照合特徴データと、頻度付登録特徴データとを照
合し、頻度ごとの特徴点の一致数を算出し、最大頻度ご
との特徴点の一致数及び照合率を用いて判別関数Ｓを計
算する。次に、この場合の最大頻度である登録データの
頻度３と照合データの頻度３の一致数をＭ３３として説
明する。 判別関数Ｓ＝ｆ（照合率Ｆ、頻度３ごとの一致数Ｍ３
３） ただし、（ｆ：関数）
【００１６】具体的判別関数Ｓを下記に示す。 Ｓ＝ｐ１×Ｆ＋ｐ２（Ｍ３３／特徴点数）−ｐ３｜（ａ
３／ａ）−（ｂ３／ｂ）｜＋ｐ４ ここで、ａ，ｂはそれぞれ登録データ及び照合データの
特徴点数、ａ３，ｂ３はそれぞれ登録データ及び照合デ
ータの重み３の特徴点数の個数を表す。また、係数ｐ１
〜ｐ４はあらかじめ統計的に算出された係数であり、本
人・他人を分別する係数である。この判別係数Ｓの値が
大きいほど本人の確率が増え、値が小さいと他人の確率
が増える。
３／ａ）−（ｂ３／ｂ）｜＋ｐ４ ここで、ａ，ｂはそれぞれ登録データ及び照合データの
特徴点数、ａ３，ｂ３はそれぞれ登録データ及び照合デ
ータの重み３の特徴点数の個数を表す。また、係数ｐ１
〜ｐ４はあらかじめ統計的に算出された係数であり、本
人・他人を分別する係数である。この判別係数Ｓの値が
大きいほど本人の確率が増え、値が小さいと他人の確率
が増える。
【００１７】ステップＳ１０で判別関数Ｓが一定値Ｓｈ
以上であるかを判定し、一定値Ｓｈ以上であれば本人と
判定してステップＳ１１でＯＫ処理し、一定値Ｓｈより
も小さければ他人と判定してステップＳ１２でＮＧ処理
する。ここで、Ｓ４，Ｓ６〜Ｓ８は頻度算出手段、Ｓ９
は判別関数計算手段、Ｓ１０は合否判定手段を構成して
いる。
以上であるかを判定し、一定値Ｓｈ以上であれば本人と
判定してステップＳ１１でＯＫ処理し、一定値Ｓｈより
も小さければ他人と判定してステップＳ１２でＮＧ処理
する。ここで、Ｓ４，Ｓ６〜Ｓ８は頻度算出手段、Ｓ９
は判別関数計算手段、Ｓ１０は合否判定手段を構成して
いる。
【００１８】このようにして、照合時に照合率の低い人
の場合でも、再入力で得られる複数の特徴データを利用
し、かつ安定した特徴点の情報に基づく高精度の判別関
数を併用することにより、しきい値を下げることなく照
合をしやすくしたため、他人詐称率を保持しながら（誤
認識の多発を防ぎ）、本人に対する照合精度を向上する
ことが可能となる。また、新たな外部装置を付加しない
ため、安価で確実な装置を実現することが可能となる。
の場合でも、再入力で得られる複数の特徴データを利用
し、かつ安定した特徴点の情報に基づく高精度の判別関
数を併用することにより、しきい値を下げることなく照
合をしやすくしたため、他人詐称率を保持しながら（誤
認識の多発を防ぎ）、本人に対する照合精度を向上する
ことが可能となる。また、新たな外部装置を付加しない
ため、安価で確実な装置を実現することが可能となる。
【００１９】実施の形態２．図６及び図７はこの発明の
第３発明の一実施の形態を示す照合動作フローチャート
である。なお、図１、図２、図４及び図５は実施の形態
２にも共用する。次に、この実施の形態の動作を説明す
る。ステップＳ１〜Ｓ１１は実施の形態１と同様であ
る。ステップＳ１０で判別関数Ｓが一定値Ｓｈよりも小
さければステップＳ１５へ進み、判別関数Ｓが保留範囲
（Ｓ１〜Ｓｈ）にあるかを判定する。保留範囲外であれ
ばステップＳ１６でＮＧ処理する。
第３発明の一実施の形態を示す照合動作フローチャート
である。なお、図１、図２、図４及び図５は実施の形態
２にも共用する。次に、この実施の形態の動作を説明す
る。ステップＳ１〜Ｓ１１は実施の形態１と同様であ
る。ステップＳ１０で判別関数Ｓが一定値Ｓｈよりも小
さければステップＳ１５へ進み、判別関数Ｓが保留範囲
（Ｓ１〜Ｓｈ）にあるかを判定する。保留範囲外であれ
ばステップＳ１６でＮＧ処理する。
【００２０】保留範囲であれば、本人の可能性があるの
で、ステップＳ１７へ進んで再度画像データを取込み及
び特徴データを抽出し、ステップＳ１８〜Ｓ２０で再度
図３のステップＳ８〜Ｓ１０と同様に、判別関数Ｓを評
価する。そして、その結果によりステップＳ２１又はス
テップＳ２２で、ＯＫ処理又はＮＧ処理をする。ここ
で、ステップＳ１５は保留判定手段を、ステップＳ１７
〜Ｓ２０は合否再判定手段を構成している。
で、ステップＳ１７へ進んで再度画像データを取込み及
び特徴データを抽出し、ステップＳ１８〜Ｓ２０で再度
図３のステップＳ８〜Ｓ１０と同様に、判別関数Ｓを評
価する。そして、その結果によりステップＳ２１又はス
テップＳ２２で、ＯＫ処理又はＮＧ処理をする。ここ
で、ステップＳ１５は保留判定手段を、ステップＳ１７
〜Ｓ２０は合否再判定手段を構成している。
【００２１】このようにして、指紋照合が不合格となっ
ても、その指紋データが保留範囲にあれば、再照合によ
って合否を再判定するようにしているため、指紋の状態
が悪い人でも、再判定の機会が与えられ、利便性を向上
することが可能となる。
ても、その指紋データが保留範囲にあれば、再照合によ
って合否を再判定するようにしているため、指紋の状態
が悪い人でも、再判定の機会が与えられ、利便性を向上
することが可能となる。
【００２２】実施の形態３．図８はこの発明の第４発明
の一実施の形態を示す照合動作フローチャートである。
なお、図１、図２、図４〜図６は実施の形態３にも共用
する。図８は図７にステップＳ２３を付加したものであ
る。ステップＳ１〜Ｓ１１，Ｓ１５〜Ｓ２１は実施の形
態２と同様である。ステップＳ２０で判別関数Ｓが一定
値Ｓｈよりも小さければステップＳ２３へ進み、繰返し
回数が指定数を越えたかを判定する。指定数を越えてい
なければステップＳ１５へ進み、指定数を越えれば、ス
テップＳ２２でＮＧ処理をする。
の一実施の形態を示す照合動作フローチャートである。
なお、図１、図２、図４〜図６は実施の形態３にも共用
する。図８は図７にステップＳ２３を付加したものであ
る。ステップＳ１〜Ｓ１１，Ｓ１５〜Ｓ２１は実施の形
態２と同様である。ステップＳ２０で判別関数Ｓが一定
値Ｓｈよりも小さければステップＳ２３へ進み、繰返し
回数が指定数を越えたかを判定する。指定数を越えてい
なければステップＳ１５へ進み、指定数を越えれば、ス
テップＳ２２でＮＧ処理をする。
【００２３】ここで、ステップＳ２３は照合繰返し許可
手段を構成している。このようにして、２回目の判定で
ＮＧの場合は、指定回数まで再照合の繰返しを許可する
ようにしたため、指紋の状態が悪い人に救済の機会を与
え、更に利便性を向上することが可能となる。
手段を構成している。このようにして、２回目の判定で
ＮＧの場合は、指定回数まで再照合の繰返しを許可する
ようにしたため、指紋の状態が悪い人に救済の機会を与
え、更に利便性を向上することが可能となる。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したとおりこの発明の第１発明
では、照合率がしきい値よりも低い場合に規定回数の照
合を実施し、それらの照合特徴データから各特徴点の出
現頻度を算出し、この出現頻度に基づいて指紋の合否を
判定し、第２発明では頻度付照合特徴データを作成し、
この頻度付照合特徴データと頻度付登録特徴データとを
照合し、頻度ごとの一致数を算出し、最大頻度ごとの特
徴点の一致数及び照合率を用いて判別関数を計算し、こ
の判別関数値により、指紋の合否を判定するようにした
ので、しきい値を下げることなく照合をしやすくし、他
人詐称率を一定としながら、本人識別率を向上すること
ができる。
では、照合率がしきい値よりも低い場合に規定回数の照
合を実施し、それらの照合特徴データから各特徴点の出
現頻度を算出し、この出現頻度に基づいて指紋の合否を
判定し、第２発明では頻度付照合特徴データを作成し、
この頻度付照合特徴データと頻度付登録特徴データとを
照合し、頻度ごとの一致数を算出し、最大頻度ごとの特
徴点の一致数及び照合率を用いて判別関数を計算し、こ
の判別関数値により、指紋の合否を判定するようにした
ので、しきい値を下げることなく照合をしやすくし、他
人詐称率を一定としながら、本人識別率を向上すること
ができる。
【００２５】また、第３発明では、指紋が否と判定され
ると判別関数値が保留範囲にあるかを判定し、保留範囲
にあると判定されると、再度頻度付照合特徴データと頻
度付登録特徴データとを照合し、その結果により指紋の
合否を再判定するようにしたので、指紋の状態が悪い人
でも、再判定の機会が与えられ、利便性を向上すること
ができる。
ると判別関数値が保留範囲にあるかを判定し、保留範囲
にあると判定されると、再度頻度付照合特徴データと頻
度付登録特徴データとを照合し、その結果により指紋の
合否を再判定するようにしたので、指紋の状態が悪い人
でも、再判定の機会が与えられ、利便性を向上すること
ができる。
【００２６】また、第４発明では、指紋が否と再判定さ
れると、頻度付照合特徴データと頻度付登録特徴データ
との照合回数が指定数を越えるまで、照合の繰返しを許
可するようにしたので、指紋の状態が悪い人に救済の機
会を与え、更に利便性を向上することができる。
れると、頻度付照合特徴データと頻度付登録特徴データ
との照合回数が指定数を越えるまで、照合の繰返しを許
可するようにしたので、指紋の状態が悪い人に救済の機
会を与え、更に利便性を向上することができる。
【図１】 この発明の実施の形態１を示す機能構成図。
【図２】 この発明の実施の形態１を示す照合動作フロ
ーチャート。
ーチャート。
【図３】 図２の続きを示す照合動作フローチャート。
【図４】 この発明の実施の形態１を示す頻度算出手段
の動作説明図。
の動作説明図。
【図５】 この発明の実施の形態１を示す頻度付特徴デ
ータ作成例の説明図。
ータ作成例の説明図。
【図６】 この発明の実施の形態２を示す照合動作フロ
ーチャート。
ーチャート。
【図７】 図６の続きを示す照合動作フローチャート。
【図８】 この発明の実施の形態３を示す照合動作フロ
ーチャート（図６の続き）。
ーチャート（図６の続き）。
【図９】 従来の指紋照合装置を示す機能構成図。
１ 画像取込み手段、２ 特徴抽出手段、３ 特徴デー
タ、３−１〜３−３ １〜３回目の特徴データ、４ 頻度付登録特徴データ、
５ 照合手段、６ 照合結果表示器、７ 頻度算出手
段、８ 頻度付特徴データ。Ｓ４，Ｓ６〜Ｓ８ 頻度算
出手段、Ｓ９ 判別関数計算手段、Ｓ１０ 合否判定手
段、Ｓ１５ 保留判定手段、Ｓ１７〜Ｓ２０ 合否再判
定手段、Ｓ２３ 照合繰返し許可手段。
タ、３−１〜３−３ １〜３回目の特徴データ、４ 頻度付登録特徴データ、
５ 照合手段、６ 照合結果表示器、７ 頻度算出手
段、８ 頻度付特徴データ。Ｓ４，Ｓ６〜Ｓ８ 頻度算
出手段、Ｓ９ 判別関数計算手段、Ｓ１０ 合否判定手
段、Ｓ１５ 保留判定手段、Ｓ１７〜Ｓ２０ 合否再判
定手段、Ｓ２３ 照合繰返し許可手段。
Claims (4)
- 【請求項１】 入力された指紋画像データから抽出され
た照合特徴データと、あらかじめ登録された特徴データ
とを照合し、この照合の度合いを示す照合率がしきい値
以上であれば、上記照合結果を一致と判定する装置にお
いて、上記照合率が上記しきい値よりも低い場合に規定
回数の上記照合を実施し、それらの照合特徴データから
各特徴点の出現頻度を算出する頻度算出手段と、上記出
現頻度に基づいて上記入力された指紋の合否を判定する
合否判定手段とを備えたことを特徴とする指紋照合装
置。 - 【請求項２】 入力された指紋画像データから抽出され
た照合特徴データと、あらかじめ登録された特徴データ
とを照合し、この照合の度合いを示す照合率がしきい値
以上であれば上記照合結果を一致と判定する装置におい
て、上記照合率が上記しきい値よりも低い場合に規定回
数の上記照合を実施し、それらの照合特徴データから各
特徴点の出現頻度を算出して頻度付照合特徴データを作
成する頻度算出手段と、上記頻度付照合特徴データとあ
らかじめ作成された頻度付登録特徴データとを照合し、
上記頻度ごとの特徴点の一致数を算出し、最大頻度ごと
の特徴点の一致数及び上記照合率を用いて判別関数を計
算する判別関数計算手段と、上記判別関数値により上記
入力された指紋の合否を判定する合否判定手段とを備え
たことを特徴とする指紋照合装置。 - 【請求項３】 合否判定手段により否と判定されると判
別関数値が保留範囲にあるかを判定する保留判定手段
と、上記保留範囲にあると判定されると再度頻度付照合
特徴データと頻度付登録特徴データとを照合し、その結
果により指紋の合否を判定する合否再判定手段とを設け
たことを特徴とする請求項２記載の指紋照合装置。 - 【請求項４】 合否再判定手段により否と判定されると
頻度付照合特徴データと頻度付登録特徴データとの照合
回数が指定数を越えるまで上記照合の繰返しを許可する
照合繰返し許可手段を設けたことを特徴とする請求項３
記載の指紋照合装置。
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|---|---|---|---|
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| JP2000329200A JP4592921B2 (ja) | 2000-10-27 | 2000-10-27 | 指紋照合装置 |
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|---|---|
| JP2002133417A true JP2002133417A (ja) | 2002-05-10 |
| JP4592921B2 JP4592921B2 (ja) | 2010-12-08 |
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| JP (1) | JP4592921B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2004021884A1 (ja) * | 2002-09-03 | 2005-12-22 | 富士通株式会社 | 個人認識装置 |
| US7330572B2 (en) | 2002-09-27 | 2008-02-12 | Nec Corporation | Fingerprint authentication method, program and device capable of judging inexpensively whether input image is proper or not |
| US8190239B2 (en) | 2002-09-03 | 2012-05-29 | Fujitsu Limited | Individual identification device |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01131978A (ja) * | 1987-08-26 | 1989-05-24 | Komatsu Ltd | 指紋の同一性判定方法および同一性判定装置 |
-
2000
- 2000-10-27 JP JP2000329200A patent/JP4592921B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US8190239B2 (en) | 2002-09-03 | 2012-05-29 | Fujitsu Limited | Individual identification device |
| US7330572B2 (en) | 2002-09-27 | 2008-02-12 | Nec Corporation | Fingerprint authentication method, program and device capable of judging inexpensively whether input image is proper or not |
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