JP2003044856A - 指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラム - Google Patents
指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 入力指紋画像の背景画像の影響を排除して、
指紋照合の認識率を高めること。 【解決手段】 入力された画像の濃淡値を利用し、入力
画像をGauss変換によりぼかした上で（Ｓ４０）、一旦
２値化することにより（Ｓ４１）、濃い部分は画素１の
黒い領域とし、淡い部分は画素０の白い領域とする。こ
れにより、黒い領域が指紋画像部分として特定されるの
で、この部分をマスクして入力検出された画像に戻し
（Ｓ４２）、白い領域は背景情報としてカットする。以
上の背景分離処理を経た指紋画像を特徴抽出処理に供す
る。
指紋照合の認識率を高めること。 【解決手段】 入力された画像の濃淡値を利用し、入力
画像をGauss変換によりぼかした上で（Ｓ４０）、一旦
２値化することにより（Ｓ４１）、濃い部分は画素１の
黒い領域とし、淡い部分は画素０の白い領域とする。こ
れにより、黒い領域が指紋画像部分として特定されるの
で、この部分をマスクして入力検出された画像に戻し
（Ｓ４２）、白い領域は背景情報としてカットする。以
上の背景分離処理を経た指紋画像を特徴抽出処理に供す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、本人確認のための
指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合を行うための
コンピュータプログラムに関するものである。
指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合を行うための
コンピュータプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、情報の電子化やネットワーク化の
急速な進行により、情報へのアクセス制御を行うための
セキュリティ技術への関心が高まっており、このような
セキュリティ技術の１つとして指紋照合による本人認証
を行うための製品が種々登場してきている。
急速な進行により、情報へのアクセス制御を行うための
セキュリティ技術への関心が高まっており、このような
セキュリティ技術の１つとして指紋照合による本人認証
を行うための製品が種々登場してきている。
【０００３】指紋による本人認証のためには、まず指紋
画像を指紋センサにより入力し、その後、登録されてい
る指紋画像と入力された指紋画像を照合する必要があ
る。指紋の照合は、入力された指紋の紋様の特徴を抽出
し、その特徴と登録されている指紋の特徴を比較して行
われる。
画像を指紋センサにより入力し、その後、登録されてい
る指紋画像と入力された指紋画像を照合する必要があ
る。指紋の照合は、入力された指紋の紋様の特徴を抽出
し、その特徴と登録されている指紋の特徴を比較して行
われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
指紋照合装置等では、入力指紋の特徴抽出を行う際、指
紋の画像データの背景にある僅かな濃淡変化も識別情報
として取り込んでしまっていた。このため、例えば指紋
入力装置のセンサ表面に汚れがあったような場合、汚れ
の部分も特徴として抽出され、それが登録指紋の情報と
して保存されると、他人の指紋が入力された場合でも背
景情報がマッチングしてしまい、本人と他人を同一と誤
判定してしまう虞れがあった。また、例えば指紋入力装
置のセンサ表面に登録時になかった汚れが付着した場
合、本人を他人と誤判定してしまう虞れがあった。
指紋照合装置等では、入力指紋の特徴抽出を行う際、指
紋の画像データの背景にある僅かな濃淡変化も識別情報
として取り込んでしまっていた。このため、例えば指紋
入力装置のセンサ表面に汚れがあったような場合、汚れ
の部分も特徴として抽出され、それが登録指紋の情報と
して保存されると、他人の指紋が入力された場合でも背
景情報がマッチングしてしまい、本人と他人を同一と誤
判定してしまう虞れがあった。また、例えば指紋入力装
置のセンサ表面に登録時になかった汚れが付着した場
合、本人を他人と誤判定してしまう虞れがあった。
【０００５】本発明は、上述の問題点を解決するために
なされたものであり、入力指紋の背景の影響を排除し
て、認識率を高めることのできる指紋照合装置、指紋照
合方法及び指紋照合プログラムを提供することを目的と
する。
なされたものであり、入力指紋の背景の影響を排除し
て、認識率を高めることのできる指紋照合装置、指紋照
合方法及び指紋照合プログラムを提供することを目的と
する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の指紋照合装置は、指紋画像につい
て、指紋画像以外の背景画像を分離する背景分離手段
と、その背景分離手段により背景画像が分離された指紋
画像について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段
と、その特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づ
いて指紋を識別する識別手段とを有することを特徴とす
る。
に、請求項１に記載の指紋照合装置は、指紋画像につい
て、指紋画像以外の背景画像を分離する背景分離手段
と、その背景分離手段により背景画像が分離された指紋
画像について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段
と、その特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づ
いて指紋を識別する識別手段とを有することを特徴とす
る。
【０００７】この構成の指紋照合装置では、入力センサ
面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋画像から分
離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共通
するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新た
に付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他人
と誤判定してしまうおそれがない。
面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋画像から分
離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共通
するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新た
に付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他人
と誤判定してしまうおそれがない。
【０００８】請求項２に記載の指紋照合装置は、請求項
１に記載の指紋照合装置の構成に加え、指紋の部分画像
を逐次入力する指紋入力手段と、その指紋入力手段によ
り逐次入力された複数の指紋の部分画像を比較処理して
重複部分を取り除く画像処理手段とを有し、前記背景分
離手段は、該画像処理手段から得られる重複部分を取り
除いた指紋の部分画像について背景画像を分離すること
を特徴とする。
１に記載の指紋照合装置の構成に加え、指紋の部分画像
を逐次入力する指紋入力手段と、その指紋入力手段によ
り逐次入力された複数の指紋の部分画像を比較処理して
重複部分を取り除く画像処理手段とを有し、前記背景分
離手段は、該画像処理手段から得られる重複部分を取り
除いた指紋の部分画像について背景画像を分離すること
を特徴とする。
【０００９】この構成の指紋照合装置では、逐次入力さ
れる複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除い
て再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像から
分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共
通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新
たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他
人と誤判定してしまうおそれがない。
れる複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除い
て再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像から
分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共
通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新
たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他
人と誤判定してしまうおそれがない。
【００１０】請求項３に記載の指紋照合装置は、請求項
１又は２に記載の指紋照合装置の構成に加え、前記背景
分離手段は、指紋画像の濃淡値に基づいて背景画像を分
離することを特徴とする。
１又は２に記載の指紋照合装置の構成に加え、前記背景
分離手段は、指紋画像の濃淡値に基づいて背景画像を分
離することを特徴とする。
【００１１】この構成の指紋照合装置では、背景部分が
指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度の部分を
カットしたり、一定濃度にする等により、背景画像を分
離して指紋照合の認識率を高めることができる。
指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度の部分を
カットしたり、一定濃度にする等により、背景画像を分
離して指紋照合の認識率を高めることができる。
【００１２】請求項４に記載の指紋照合装置は、請求項
１乃至３のいずれかに記載の指紋照合装置の構成に加
え、前記特徴量抽出手段は、指紋画像について周波数解
析演算処理を行い、その指紋画像の周波数スペクトル情
報を前記特徴量として抽出することを特徴とする。
１乃至３のいずれかに記載の指紋照合装置の構成に加
え、前記特徴量抽出手段は、指紋画像について周波数解
析演算処理を行い、その指紋画像の周波数スペクトル情
報を前記特徴量として抽出することを特徴とする。
【００１３】この構成の指紋照合装置では、指紋から特
徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指紋の隆
線の情報そのものを利用して周波数解析演算処理により
特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短く、処理
を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状態による
特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処
理時間を一定にすることができる。
徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指紋の隆
線の情報そのものを利用して周波数解析演算処理により
特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短く、処理
を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状態による
特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処
理時間を一定にすることができる。
【００１４】請求項５に記載の指紋照合方法は、指紋画
像について、指紋画像以外の背景画像を分離する背景分
離工程と、その背景分離工程において背景画像が分離さ
れた指紋画像について特徴量を演算して抽出する特徴量
抽出工程と、その特徴量抽出工程において抽出された特
徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とを有すること
を特徴とする。
像について、指紋画像以外の背景画像を分離する背景分
離工程と、その背景分離工程において背景画像が分離さ
れた指紋画像について特徴量を演算して抽出する特徴量
抽出工程と、その特徴量抽出工程において抽出された特
徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とを有すること
を特徴とする。
【００１５】この構成の指紋照合方法では、入力センサ
面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋画像から分
離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共通
するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新た
に付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他人
と誤判定してしまうおそれがない。
面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋画像から分
離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共通
するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新た
に付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他人
と誤判定してしまうおそれがない。
【００１６】請求項６に記載の指紋照合方法は、請求項
５に記載の指紋照合方法の構成に加え、指紋の部分画像
を逐次入力する指紋入力工程と、その指紋入力工程にお
いて逐次入力された複数の指紋の部分画像を比較処理し
て重複部分を取り除く画像処理工程とを有し、前記背景
分離工程は、該画像処理工程から得られる重複部分を取
り除いた指紋の部分画像について背景画像を分離するこ
とを特徴とする。
５に記載の指紋照合方法の構成に加え、指紋の部分画像
を逐次入力する指紋入力工程と、その指紋入力工程にお
いて逐次入力された複数の指紋の部分画像を比較処理し
て重複部分を取り除く画像処理工程とを有し、前記背景
分離工程は、該画像処理工程から得られる重複部分を取
り除いた指紋の部分画像について背景画像を分離するこ
とを特徴とする。
【００１７】この構成の指紋照合方法では、逐次入力さ
れる複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除い
て再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像から
分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共
通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新
たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他
人と誤判定してしまうおそれがない。
れる複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除い
て再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像から
分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共
通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に新
たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を他
人と誤判定してしまうおそれがない。
【００１８】請求項７に記載の指紋照合方法は、請求項
５又は６に記載の指紋照合方法の構成に加え、前記背景
分離工程は、指紋画像の濃淡値に基づいて背景画像を分
離することを特徴とする。
５又は６に記載の指紋照合方法の構成に加え、前記背景
分離工程は、指紋画像の濃淡値に基づいて背景画像を分
離することを特徴とする。
【００１９】この構成の指紋照合方法では、背景部分が
指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度の部分を
カットしたり、一定濃度にする等により、背景画像を分
離して指紋照合の認識率を高めることができる。
指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度の部分を
カットしたり、一定濃度にする等により、背景画像を分
離して指紋照合の認識率を高めることができる。
【００２０】請求項８に記載の指紋照合方法は、請求項
５乃至７のいずれかに記載の指紋照合方法の構成に加
え、前記特徴量抽出工程は、指紋画像について周波数解
析演算処理を行い、その指紋画像の周波数スペクトル情
報を前記特徴量として抽出することを特徴とする。
５乃至７のいずれかに記載の指紋照合方法の構成に加
え、前記特徴量抽出工程は、指紋画像について周波数解
析演算処理を行い、その指紋画像の周波数スペクトル情
報を前記特徴量として抽出することを特徴とする。
【００２１】この構成の指紋照合方法では、指紋から特
徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指紋の隆
線の情報そのものを利用して周波数解析演算処理により
特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短く、処理
を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状態による
特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処
理時間を一定にすることができる。
徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指紋の隆
線の情報そのものを利用して周波数解析演算処理により
特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短く、処理
を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状態による
特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処
理時間を一定にすることができる。
【００２２】請求項９に記載の指紋照合プログラムは、
指紋画像について、指紋画像以外の背景画像を分離する
背景分離工程と、その背景分離工程において背景画像が
分離された指紋画像について特徴量を演算して抽出する
特徴量抽出工程と、その特徴量抽出工程において抽出さ
れた特徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とをコン
ピュータに実行させる。
指紋画像について、指紋画像以外の背景画像を分離する
背景分離工程と、その背景分離工程において背景画像が
分離された指紋画像について特徴量を演算して抽出する
特徴量抽出工程と、その特徴量抽出工程において抽出さ
れた特徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とをコン
ピュータに実行させる。
【００２３】この構成の指紋照合プログラムでは、入力
センサ面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋画像
から分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴
が共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後
に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人
を他人と誤判定してしまうおそれがない。
センサ面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋画像
から分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴
が共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後
に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人
を他人と誤判定してしまうおそれがない。
【００２４】請求項１０に記載の指紋照合プログラム
は、請求項９に記載の指紋照合プログラムの構成に加
え、指紋の部分画像を逐次入力する指紋入力工程と、そ
の指紋入力工程において逐次入力された複数の指紋の部
分画像を比較処理して重複部分を取り除く画像処理工程
とを有し、前記背景分離工程は、該画像処理工程から得
られる重複部分を取り除いた指紋の部分画像について背
景画像を分離することを特徴とする。
は、請求項９に記載の指紋照合プログラムの構成に加
え、指紋の部分画像を逐次入力する指紋入力工程と、そ
の指紋入力工程において逐次入力された複数の指紋の部
分画像を比較処理して重複部分を取り除く画像処理工程
とを有し、前記背景分離工程は、該画像処理工程から得
られる重複部分を取り除いた指紋の部分画像について背
景画像を分離することを特徴とする。
【００２５】この構成の指紋照合プログラムでは、逐次
入力される複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取
り除いて再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画
像から分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特
徴が共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録
後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本
人を他人と誤判定してしまうおそれがない。
入力される複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取
り除いて再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画
像から分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特
徴が共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録
後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本
人を他人と誤判定してしまうおそれがない。
【００２６】請求項１１に記載の指紋照合プログラム
は、請求項９又は１０に記載の指紋照合プログラムの構
成に加え、前記背景分離工程は、指紋画像の濃淡値に基
づいて背景画像を分離することを特徴とする。
は、請求項９又は１０に記載の指紋照合プログラムの構
成に加え、前記背景分離工程は、指紋画像の濃淡値に基
づいて背景画像を分離することを特徴とする。
【００２７】この構成の指紋照合プログラムでは、背景
部分が指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度の
部分をカットしたり、一定濃度にする等により、背景画
像を分離して指紋照合の認識率を高めることができる。
部分が指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度の
部分をカットしたり、一定濃度にする等により、背景画
像を分離して指紋照合の認識率を高めることができる。
【００２８】請求項１２に記載の指紋照合プログラム
は、請求項９乃至１１のいずれかに記載の指紋照合プロ
グラムの構成に加え、前記特徴量抽出工程は、指紋画像
について周波数解析演算処理を行い、その指紋画像の周
波数スペクトル情報を前記特徴量として抽出することを
特徴とする。
は、請求項９乃至１１のいずれかに記載の指紋照合プロ
グラムの構成に加え、前記特徴量抽出工程は、指紋画像
について周波数解析演算処理を行い、その指紋画像の周
波数スペクトル情報を前記特徴量として抽出することを
特徴とする。
【００２９】この構成の指紋照合プログラムでは、指紋
から特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指
紋の隆線の情報そのものを利用して周波数解析演算処理
により特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短
く、処理を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状
態による特徴点抽出の難易のばらつきという問題がない
ので、処理時間を一定にすることができる。
から特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指
紋の隆線の情報そのものを利用して周波数解析演算処理
により特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短
く、処理を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状
態による特徴点抽出の難易のばらつきという問題がない
ので、処理時間を一定にすることができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】以下、本発明を指紋照合装置を搭
載した電子錠に適用した実施の形態について、図面に基
づいて説明する。図１に示すように、本実施形態の電子
錠１００は、平面センサ７ａを備えた指紋入力装置７
と、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ８ｂ
と、液晶表示器１０とを有し、ドア等に取り付けて、電
磁ソレノイド９（図２参照）で動くプランジャ９ａによ
り錠をかけるものである。
載した電子錠に適用した実施の形態について、図面に基
づいて説明する。図１に示すように、本実施形態の電子
錠１００は、平面センサ７ａを備えた指紋入力装置７
と、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ８ｂ
と、液晶表示器１０とを有し、ドア等に取り付けて、電
磁ソレノイド９（図２参照）で動くプランジャ９ａによ
り錠をかけるものである。
【００３１】また、図２に示すように、本実施形態の電
子錠１００は、ＣＰＵ１を中心にした電子回路で構成さ
れ、ＲＡＭ２、ＲＯＭ３、ＥＥＰ−ＲＯＭ４、平面セン
サ７ａと、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ
８ｂと、電磁ソレノイド９とをＣＰＵ１と結ぶ入出力
（Ｉ／Ｏ）ポート５と、液晶表示器１０を制御する液晶
表示コントローラ（ＬＣＤＣ）６とからなっている。
子錠１００は、ＣＰＵ１を中心にした電子回路で構成さ
れ、ＲＡＭ２、ＲＯＭ３、ＥＥＰ−ＲＯＭ４、平面セン
サ７ａと、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ
８ｂと、電磁ソレノイド９とをＣＰＵ１と結ぶ入出力
（Ｉ／Ｏ）ポート５と、液晶表示器１０を制御する液晶
表示コントローラ（ＬＣＤＣ）６とからなっている。
【００３２】ＲＡＭ２には、図３に示すように、指紋入
力装置７から入力された指紋画像を一時的に格納する入
力画像メモリ２１、背景情報分離後の指紋画像から特徴
抽出された特徴量を格納する入力特徴量メモリ２０が設
けられている。また、図４に示すように、ＥＥＰ−ＲＯ
Ｍ４には、指紋登録スイッチ８ａが押された場合に、入
力指紋の特徴量を格納する登録特徴量メモリ４１が設け
られている。また、ＲＯＭ３には、指紋入力プログラ
ム、指紋照合プログラムのほか、各種プログラムが格納
され、電子錠１００の制御を行うようになっている。
力装置７から入力された指紋画像を一時的に格納する入
力画像メモリ２１、背景情報分離後の指紋画像から特徴
抽出された特徴量を格納する入力特徴量メモリ２０が設
けられている。また、図４に示すように、ＥＥＰ−ＲＯ
Ｍ４には、指紋登録スイッチ８ａが押された場合に、入
力指紋の特徴量を格納する登録特徴量メモリ４１が設け
られている。また、ＲＯＭ３には、指紋入力プログラ
ム、指紋照合プログラムのほか、各種プログラムが格納
され、電子錠１００の制御を行うようになっている。
【００３３】指紋入力装置７は、平面センサ７ａとＡ／
Ｄコンバータ（図示せず）で構成され、平面センサ７ａ
に置かれた指の紋様により形成される微小な静電容量の
変化を、画像の形で出力し、ＲＡＭ２内の入力画像メモ
リ２１に格納する。尚、指紋入力装置７におけるセンサ
は、平面センサに限らず、短冊状のセンサ上に指を滑ら
せて指紋のスライス画像を逐次入力するように構成して
もよい。この場合は、センサ上を移動する指の温度変化
を入力部分画像の形で出力する。
Ｄコンバータ（図示せず）で構成され、平面センサ７ａ
に置かれた指の紋様により形成される微小な静電容量の
変化を、画像の形で出力し、ＲＡＭ２内の入力画像メモ
リ２１に格納する。尚、指紋入力装置７におけるセンサ
は、平面センサに限らず、短冊状のセンサ上に指を滑ら
せて指紋のスライス画像を逐次入力するように構成して
もよい。この場合は、センサ上を移動する指の温度変化
を入力部分画像の形で出力する。
【００３４】次に、本実施形態の電子錠１００の作用に
ついて、図５乃至図１１のフローチャートに基づいて説
明する。フローチャートの各ステップについては、以
下、Ｓと略す。本実施形態の電子錠１００は、指紋登録
スイッチ８ａを押してから指紋入力装置７に指を置くこ
とにより指紋が登録され、プランジャ９ａが出てロック
される。指紋登録スイッチ８ａを押さずに指紋入力装置
７に指を置くと、指紋照合がなされ、登録されている指
紋と同一であればプランジャ９ａが引っ込み、解錠され
る。また、指紋消去スイッチ８ｂを押してから指紋入力
装置７に指を置いて指紋を入力すると、液晶表示器１０
で確認表示の後、再度指紋消去スイッチ８ｂを押すこと
により、登録されている同一指紋を消去する。
ついて、図５乃至図１１のフローチャートに基づいて説
明する。フローチャートの各ステップについては、以
下、Ｓと略す。本実施形態の電子錠１００は、指紋登録
スイッチ８ａを押してから指紋入力装置７に指を置くこ
とにより指紋が登録され、プランジャ９ａが出てロック
される。指紋登録スイッチ８ａを押さずに指紋入力装置
７に指を置くと、指紋照合がなされ、登録されている指
紋と同一であればプランジャ９ａが引っ込み、解錠され
る。また、指紋消去スイッチ８ｂを押してから指紋入力
装置７に指を置いて指紋を入力すると、液晶表示器１０
で確認表示の後、再度指紋消去スイッチ８ｂを押すこと
により、登録されている同一指紋を消去する。
【００３５】図５は電子錠１００の処理の全体を示した
フローチャートである。電源を投入すると、リセットさ
れ、ＲＡＭ２内のメモリ等が初期化される（Ｓ１０）。
まず、指紋登録スイッチ８ａ及び指紋消去スイッチ８ｂ
のいずれかが押されていればこれを検出する（Ｓ１
１）。指紋登録スイッチ８ａが押されていれば（Ｓ１
２：ＹＥＳ）、指紋入力装置７から指紋が入力されるの
を待って指紋入力検出処理を行い、指紋入力装置７から
取得した画像から背景情報を分離して（Ｓ１３）、背景
情報分離後の指紋画像の特徴を抽出する（Ｓ１４）。指
紋入力検出処理及び特徴抽出処理についてはそれぞれ図
６及び図１１のフローチャートに記載してあり、これら
の詳細な説明は後述する。そして、抽出された特徴量を
ＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に格納して
登録する（Ｓ１５）。
フローチャートである。電源を投入すると、リセットさ
れ、ＲＡＭ２内のメモリ等が初期化される（Ｓ１０）。
まず、指紋登録スイッチ８ａ及び指紋消去スイッチ８ｂ
のいずれかが押されていればこれを検出する（Ｓ１
１）。指紋登録スイッチ８ａが押されていれば（Ｓ１
２：ＹＥＳ）、指紋入力装置７から指紋が入力されるの
を待って指紋入力検出処理を行い、指紋入力装置７から
取得した画像から背景情報を分離して（Ｓ１３）、背景
情報分離後の指紋画像の特徴を抽出する（Ｓ１４）。指
紋入力検出処理及び特徴抽出処理についてはそれぞれ図
６及び図１１のフローチャートに記載してあり、これら
の詳細な説明は後述する。そして、抽出された特徴量を
ＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に格納して
登録する（Ｓ１５）。
【００３６】このように、指紋登録処理においては、平
面センサ７ａから得られた画像を指紋画像と背景画像に
分離し、背景画像分離処理後の指紋画像のみから特徴量
を抽出する。従って、登録される指紋の特徴量は、背景
画像の情報に影響されないので、平面センサ７ａ表面に
付着した汚れなどの背景情報が特徴量として抽出され、
異なる人物の指紋の特徴が一致してしまったり、登録時
の汚れなどの背景情報の有無により同一人物の指紋が一
致しないなどの問題を防ぐことができる。背景情報分離
処理の具体的な方法については図７のフローチャートに
記載してあり、詳細には後述する。
面センサ７ａから得られた画像を指紋画像と背景画像に
分離し、背景画像分離処理後の指紋画像のみから特徴量
を抽出する。従って、登録される指紋の特徴量は、背景
画像の情報に影響されないので、平面センサ７ａ表面に
付着した汚れなどの背景情報が特徴量として抽出され、
異なる人物の指紋の特徴が一致してしまったり、登録時
の汚れなどの背景情報の有無により同一人物の指紋が一
致しないなどの問題を防ぐことができる。背景情報分離
処理の具体的な方法については図７のフローチャートに
記載してあり、詳細には後述する。
【００３７】指紋登録スイッチ８ａでなく（Ｓ１２：Ｎ
Ｏ）、指紋消去スイッチ８ｂが押されていれば（Ｓ１
６：ＹＥＳ）、指紋入力装置７から指紋が入力されるの
を待って指紋入力検出処理を行い、指紋入力装置７から
取得した画像から背景情報を分離する（Ｓ１７）。指紋
入力検出処理については図６のフローチャートに記載し
てあり、この詳細な説明は後述する。そして、背景情報
分離後の指紋画像の特徴を抽出し、その特徴量をＥＥＰ
−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に登録されている
指紋の特徴量と照合する（Ｓ１８）。指紋照合処理につ
いては図１０ののフローチャートに記載してあり、この
詳細な説明は後述する。照合の結果一致すれば（Ｓ１
９：ＹＥＳ）、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４
１から該当する指紋の特徴量を削除して消去処理を行う
（Ｓ２０）。一致しなければ（Ｓ１９：ＮＯ）、Ｓ１１
に戻ってスイッチの入力検出を行う。
Ｏ）、指紋消去スイッチ８ｂが押されていれば（Ｓ１
６：ＹＥＳ）、指紋入力装置７から指紋が入力されるの
を待って指紋入力検出処理を行い、指紋入力装置７から
取得した画像から背景情報を分離する（Ｓ１７）。指紋
入力検出処理については図６のフローチャートに記載し
てあり、この詳細な説明は後述する。そして、背景情報
分離後の指紋画像の特徴を抽出し、その特徴量をＥＥＰ
−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に登録されている
指紋の特徴量と照合する（Ｓ１８）。指紋照合処理につ
いては図１０ののフローチャートに記載してあり、この
詳細な説明は後述する。照合の結果一致すれば（Ｓ１
９：ＹＥＳ）、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４
１から該当する指紋の特徴量を削除して消去処理を行う
（Ｓ２０）。一致しなければ（Ｓ１９：ＮＯ）、Ｓ１１
に戻ってスイッチの入力検出を行う。
【００３８】このように、指紋消去処理においても、平
面センサ７ａから得られた画像を指紋画像と背景画像に
分離し、背景画像分離処理後の指紋画像のみから特徴量
を抽出する。登録されている指紋の特徴量も、上述のよ
うに背景情報を含まない指紋画像から抽出されたもので
あり、どちらも背景画像の情報に影響されない。従っ
て、平面センサ７ａ表面に付着した汚れなどの背景情報
が特徴量として抽出され、異なる人物の指紋の特徴が一
致し、意図しない人物の特徴量を削除してしまったり、
登録時の汚れなどの背景情報の有無により同一人物の指
紋が一致しないために、目的の指紋が消去できない等の
問題を防ぐことができる。
面センサ７ａから得られた画像を指紋画像と背景画像に
分離し、背景画像分離処理後の指紋画像のみから特徴量
を抽出する。登録されている指紋の特徴量も、上述のよ
うに背景情報を含まない指紋画像から抽出されたもので
あり、どちらも背景画像の情報に影響されない。従っ
て、平面センサ７ａ表面に付着した汚れなどの背景情報
が特徴量として抽出され、異なる人物の指紋の特徴が一
致し、意図しない人物の特徴量を削除してしまったり、
登録時の汚れなどの背景情報の有無により同一人物の指
紋が一致しないために、目的の指紋が消去できない等の
問題を防ぐことができる。
【００３９】スイッチの入力がない場合は（Ｓ１６：Ｎ
Ｏ）、指紋入力装置７から指紋が入力されるのを待って
指紋の入力を検出し、指紋入力装置７から取得した画像
から背景情報を分離する（Ｓ２１）。指紋入力検出処理
については図６のフローチャートに記載してあり、この
詳細な説明は後述する。そして、背景情報分離後の指紋
画像の特徴を抽出し、その特徴量をＥＥＰ−ＲＯＭ４内
の登録特徴量メモリ４１に登録されている指紋の特徴量
と照合する（Ｓ２２）。指紋照合処理については図１０
ののフローチャートに記載してあり、この詳細な説明は
後述する。照合の結果、入力された指紋が登録されてい
る指紋と一致すると判定された場合には（Ｓ２３：ＹＥ
Ｓ）、プランジャ９ａを引いて解錠する（Ｓ２４）。一
致判定がされなかった場合には（Ｓ２３：ＮＯ）、Ｓ１
１に戻ってスイッチの入力検出を行う。
Ｏ）、指紋入力装置７から指紋が入力されるのを待って
指紋の入力を検出し、指紋入力装置７から取得した画像
から背景情報を分離する（Ｓ２１）。指紋入力検出処理
については図６のフローチャートに記載してあり、この
詳細な説明は後述する。そして、背景情報分離後の指紋
画像の特徴を抽出し、その特徴量をＥＥＰ−ＲＯＭ４内
の登録特徴量メモリ４１に登録されている指紋の特徴量
と照合する（Ｓ２２）。指紋照合処理については図１０
ののフローチャートに記載してあり、この詳細な説明は
後述する。照合の結果、入力された指紋が登録されてい
る指紋と一致すると判定された場合には（Ｓ２３：ＹＥ
Ｓ）、プランジャ９ａを引いて解錠する（Ｓ２４）。一
致判定がされなかった場合には（Ｓ２３：ＮＯ）、Ｓ１
１に戻ってスイッチの入力検出を行う。
【００４０】このように、解錠のための指紋照合におい
ても、平面センサ７ａから得られた入力画像を指紋画像
と背景画像に分離し、背景画像分離処理後の指紋画像の
みから特徴量を抽出する。登録されている指紋の特徴量
も、上述のように背景情報を含まない指紋画像から抽出
されたものであり、どちらも背景画像の情報に影響され
ない。従って、平面センサ７ａ表面に付着した汚れなど
の背景情報が特徴量として抽出され、異なる人物の指紋
の特徴が一致し、誤って解錠されてしまったり、登録時
の汚れなどの背景情報の有無により同一人物の指紋が一
致しないために、登録されている人物であっても指紋照
合により解錠できない等の問題を防ぐことができる。
ても、平面センサ７ａから得られた入力画像を指紋画像
と背景画像に分離し、背景画像分離処理後の指紋画像の
みから特徴量を抽出する。登録されている指紋の特徴量
も、上述のように背景情報を含まない指紋画像から抽出
されたものであり、どちらも背景画像の情報に影響され
ない。従って、平面センサ７ａ表面に付着した汚れなど
の背景情報が特徴量として抽出され、異なる人物の指紋
の特徴が一致し、誤って解錠されてしまったり、登録時
の汚れなどの背景情報の有無により同一人物の指紋が一
致しないために、登録されている人物であっても指紋照
合により解錠できない等の問題を防ぐことができる。
【００４１】図６は、図５のＳ１３、Ｓ１７、Ｓ２１で
行う指紋入力検出処理の詳細を示したフローチャートで
ある。使用者が指紋入力装置７に指を置くと、平面セン
サ７ａから、図１２の元画像２１に示すような指紋画像
が取得される（Ｓ３１）。次に、特徴量を抽出する際に
平面センサ７ａ表面に付着した汚れなどの背景情報が影
響しないようにするため、得られた指紋画像から背景画
像を分離する（Ｓ３２）。背景画像分離処理の具体的な
内容は次に述べる。
行う指紋入力検出処理の詳細を示したフローチャートで
ある。使用者が指紋入力装置７に指を置くと、平面セン
サ７ａから、図１２の元画像２１に示すような指紋画像
が取得される（Ｓ３１）。次に、特徴量を抽出する際に
平面センサ７ａ表面に付着した汚れなどの背景情報が影
響しないようにするため、得られた指紋画像から背景画
像を分離する（Ｓ３２）。背景画像分離処理の具体的な
内容は次に述べる。
【００４２】図７は、図６のＳ３２で行う背景分離処理
の詳細を示したフローチャートである。背景部分は指紋
部分に比べて淡いので、低濃度の部分をカットするとい
う方法により背景情報の分離を行っている。具体的に
は、最初に指紋画像に対してGauss変換を適用し紋様の
部分を潰して広げ、図１２のような変換後画像２２を得
る（Ｓ４０）。Gauss変換は、ある画素を中心とした近
傍領域を、画素からの距離に応じた重みをつけて加算す
ることにより、画像をぼかす処理である。次に、Gauss
変換によりぼかした画像を２値化する（Ｓ４１）。２値
化は、ある画素が濃淡を持っているとき、その画素をあ
る閾値によって０と１の２値に分離する処理である。２
値化処理の詳細については後述する。図１２に示すよう
に、２値化した画像２３では指紋がある部分が黒い領域
（画素が１）として取り出され、指紋がない背景領域に
ついては白い領域（画素が０）となる。次いで、その図
形で指紋画像をマスクして（Ｓ４２）、図１２に示すマ
スク後画像２４を得る。このマスク処理では、２値化さ
れた画像（マスクする画像）が１のとき、元画像（マス
クされる画像）のデータをそのまま使用する。画素が１
であるのは指紋がある領域なので、これにより、指紋画
像の部分は元の入力された画像となり、特徴抽出処理に
供される。一方、２値化された画像が０の部分は、指紋
がない領域、すなわち背景情報の部分であるから、この
場合は濃度を０にする。これにより、背景にある濃淡の
変化を取り除くことができる。画像のマスク処理の詳細
については後述する。
の詳細を示したフローチャートである。背景部分は指紋
部分に比べて淡いので、低濃度の部分をカットするとい
う方法により背景情報の分離を行っている。具体的に
は、最初に指紋画像に対してGauss変換を適用し紋様の
部分を潰して広げ、図１２のような変換後画像２２を得
る（Ｓ４０）。Gauss変換は、ある画素を中心とした近
傍領域を、画素からの距離に応じた重みをつけて加算す
ることにより、画像をぼかす処理である。次に、Gauss
変換によりぼかした画像を２値化する（Ｓ４１）。２値
化は、ある画素が濃淡を持っているとき、その画素をあ
る閾値によって０と１の２値に分離する処理である。２
値化処理の詳細については後述する。図１２に示すよう
に、２値化した画像２３では指紋がある部分が黒い領域
（画素が１）として取り出され、指紋がない背景領域に
ついては白い領域（画素が０）となる。次いで、その図
形で指紋画像をマスクして（Ｓ４２）、図１２に示すマ
スク後画像２４を得る。このマスク処理では、２値化さ
れた画像（マスクする画像）が１のとき、元画像（マス
クされる画像）のデータをそのまま使用する。画素が１
であるのは指紋がある領域なので、これにより、指紋画
像の部分は元の入力された画像となり、特徴抽出処理に
供される。一方、２値化された画像が０の部分は、指紋
がない領域、すなわち背景情報の部分であるから、この
場合は濃度を０にする。これにより、背景にある濃淡の
変化を取り除くことができる。画像のマスク処理の詳細
については後述する。
【００４３】このように、指紋入力装置７から入力され
た画像の濃淡値を利用し、入力画像をぼかした上で一旦
２値化することにより、濃い部分は画素１の黒い領域と
し、淡い部分は画素０の白い領域とする。この結果黒い
領域が指紋画像部分として特定されるので、この部分を
入力検出された画像に戻し、白い領域は背景情報として
カットする。以上の背景分離処理を経て、指紋画像が特
徴抽出処理に供され、背景情報に影響されない指紋の特
徴量が抽出できる。
た画像の濃淡値を利用し、入力画像をぼかした上で一旦
２値化することにより、濃い部分は画素１の黒い領域と
し、淡い部分は画素０の白い領域とする。この結果黒い
領域が指紋画像部分として特定されるので、この部分を
入力検出された画像に戻し、白い領域は背景情報として
カットする。以上の背景分離処理を経て、指紋画像が特
徴抽出処理に供され、背景情報に影響されない指紋の特
徴量が抽出できる。
【００４４】図８は、図７のＳ４１で行う２値化処理の
詳細を示したフローチャートである。まず２値化する対
象の画像を取り出す（Ｓ５０）。そして、取り出した画
像の全画素について２値化が終了したかをチェックして
（Ｓ５１）、全画素について終了していれば（Ｓ５１：
ＹＥＳ）処理を終了する。終了していなければ（Ｓ５
１：ＮＯ）、未終了の画素について、あらかじめ定めた
閾値より大きいか否かを判定し（Ｓ５２）、閾値より大
きければ（Ｓ５２：ＹＥＳ）、１を出力し（Ｓ５３）、
閾値より小さければ（Ｓ５２：ＮＯ）、０を出力する
（Ｓ５４）。
詳細を示したフローチャートである。まず２値化する対
象の画像を取り出す（Ｓ５０）。そして、取り出した画
像の全画素について２値化が終了したかをチェックして
（Ｓ５１）、全画素について終了していれば（Ｓ５１：
ＹＥＳ）処理を終了する。終了していなければ（Ｓ５
１：ＮＯ）、未終了の画素について、あらかじめ定めた
閾値より大きいか否かを判定し（Ｓ５２）、閾値より大
きければ（Ｓ５２：ＹＥＳ）、１を出力し（Ｓ５３）、
閾値より小さければ（Ｓ５２：ＮＯ）、０を出力する
（Ｓ５４）。
【００４５】図９は、図７のＳ４２で行う画像のマスク
処理の詳細を示したフローチャートである。まずマスク
する画像、すなわち図７のＳ４１で２値化された画像
(図１２の２値化画像２３)を取り出す（Ｓ６０）。次い
で、マスクされる対象の指紋画像（入力された元画像２
１）を取り出す（Ｓ６１）。そして、取り出した画像の
全画素についてマスクが終了したかをチェックして（Ｓ
６２）、全画素について終了していれば処理を終了す
る。終了していなければ、未終了の画素について、マス
クする（２値化された）画素が１であれば（Ｓ６３：Ｙ
ＥＳ）、指紋画像の領域であるから、マスクされる対象
の指紋画像の画素をそのまま出力する（Ｓ６４）。マス
クする（２値化された）画像が１でなければ、すなわち
０ならば（Ｓ６３：ＮＯ）、指紋画像でなく背景情報で
あるから、０を出力し、カットする（Ｓ６５）。
処理の詳細を示したフローチャートである。まずマスク
する画像、すなわち図７のＳ４１で２値化された画像
(図１２の２値化画像２３)を取り出す（Ｓ６０）。次い
で、マスクされる対象の指紋画像（入力された元画像２
１）を取り出す（Ｓ６１）。そして、取り出した画像の
全画素についてマスクが終了したかをチェックして（Ｓ
６２）、全画素について終了していれば処理を終了す
る。終了していなければ、未終了の画素について、マス
クする（２値化された）画素が１であれば（Ｓ６３：Ｙ
ＥＳ）、指紋画像の領域であるから、マスクされる対象
の指紋画像の画素をそのまま出力する（Ｓ６４）。マス
クする（２値化された）画像が１でなければ、すなわち
０ならば（Ｓ６３：ＮＯ）、指紋画像でなく背景情報で
あるから、０を出力し、カットする（Ｓ６５）。
【００４６】尚、本実施形態においては、背景分離処理
において背景情報は０を出力してカットしているが、背
景情報が特徴抽出処理に影響しないようにできればどん
な方法を用いて背景情報を分離してもよく、例えば０で
ない一定の濃度にしてもよいし、白色ノイズ化するよう
に構成してもよい。
において背景情報は０を出力してカットしているが、背
景情報が特徴抽出処理に影響しないようにできればどん
な方法を用いて背景情報を分離してもよく、例えば０で
ない一定の濃度にしてもよいし、白色ノイズ化するよう
に構成してもよい。
【００４７】図１０は、図５のＳ２２で行う指紋照合処
理の詳細を示したフローチャートである。まず、背景分
離処理された指紋画像の特徴抽出を行い（Ｓ９１）、Ｒ
ＡＭ２内に設けられた入力特徴量メモリ２０に格納する
（Ｓ９２）。特徴抽出処理の詳細については後述する。
次に、入力特徴量メモリ２０に格納された特徴量と、Ｅ
ＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格納された登
録指紋の特徴量との間でＤＰ比較（動的計画法）を行う
（Ｓ９３）。
理の詳細を示したフローチャートである。まず、背景分
離処理された指紋画像の特徴抽出を行い（Ｓ９１）、Ｒ
ＡＭ２内に設けられた入力特徴量メモリ２０に格納する
（Ｓ９２）。特徴抽出処理の詳細については後述する。
次に、入力特徴量メモリ２０に格納された特徴量と、Ｅ
ＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格納された登
録指紋の特徴量との間でＤＰ比較（動的計画法）を行う
（Ｓ９３）。
【００４８】動的計画法はＤＰマッチング、ラバーマッ
チングともいわれ、若干変動したデータ列であってもス
ムースにマッチングができる特徴をもつことから、広く
用いられている。ＤＰマッチングは基準データとテスト
データとの２つの系列をx-y平面上に描き、実際のデー
タの距離差を加味した上で最も累積距離の短くなるよう
なデータ系列の対応付けを選ぶアルゴリズムである。本
実施形態では、Ｓ９１の特徴抽出処理（詳細は後述）で
得られたＬＰＣケプストラムを指紋ラインごとのスペク
トルデータと見なし、入力指紋画像から得られたＬＰＣ
ケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたものをテスト
データ、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格
納されたＬＰＣケプストラムを指紋画像の縦方向に並べ
たものを基準データとして相互のマッチング度合いを得
ている。基準データとテストデータではそれぞれ入力速
度変化や変化具合が異なるが、ＤＰマッチングによりそ
れらを加味しつつ最終的に基準データとテストデータが
最も近くなるような縦方向の対応付けを検索し、最も近
くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを距離値
として出力する。距離値が小さくなれば双方のＬＰＣケ
プストラム間の差異が小さいことを、距離値が大きくな
れば双方のＬＰＣケプストラム間の差異が大きいことを
示す。
チングともいわれ、若干変動したデータ列であってもス
ムースにマッチングができる特徴をもつことから、広く
用いられている。ＤＰマッチングは基準データとテスト
データとの２つの系列をx-y平面上に描き、実際のデー
タの距離差を加味した上で最も累積距離の短くなるよう
なデータ系列の対応付けを選ぶアルゴリズムである。本
実施形態では、Ｓ９１の特徴抽出処理（詳細は後述）で
得られたＬＰＣケプストラムを指紋ラインごとのスペク
トルデータと見なし、入力指紋画像から得られたＬＰＣ
ケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたものをテスト
データ、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格
納されたＬＰＣケプストラムを指紋画像の縦方向に並べ
たものを基準データとして相互のマッチング度合いを得
ている。基準データとテストデータではそれぞれ入力速
度変化や変化具合が異なるが、ＤＰマッチングによりそ
れらを加味しつつ最終的に基準データとテストデータが
最も近くなるような縦方向の対応付けを検索し、最も近
くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを距離値
として出力する。距離値が小さくなれば双方のＬＰＣケ
プストラム間の差異が小さいことを、距離値が大きくな
れば双方のＬＰＣケプストラム間の差異が大きいことを
示す。
【００４９】次いで、ＤＰ比較で得られた距離値をあら
かじめ設定してある閾値と比較し、距離値が閾値より小
さい場合には一致と判定し、距離値が閾値より大きい場
合には不一致と判定する（Ｓ９４）。
かじめ設定してある閾値と比較し、距離値が閾値より小
さい場合には一致と判定し、距離値が閾値より大きい場
合には不一致と判定する（Ｓ９４）。
【００５０】図１１は、図１０のＳ９１及び図５のＳ１
４で行われる特徴抽出処理の詳細を示したフローチャー
トである。特徴抽出処理は、特徴点抽出照合法（マニュ
ーシャ法）や画像マッチング法（パタンマッチ法）等が
周知技術として知られているが、本実施形態では、指紋
から特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指
紋の隆線の情報そのものを利用して解析し、特徴量とす
る処理を行っている。すなわち、指紋画像を横方向に切
り出して、横方向に指紋の位置を、縦方向に指紋の凹凸
（濃淡）を取ると、指紋の切り出し１ラインを波形信号
と見ることができる。そして、この波形信号に対して音
声データ処理で一般的に行われるような周波数解析を行
うことにより、パワースペクトルを得ることができる。
４で行われる特徴抽出処理の詳細を示したフローチャー
トである。特徴抽出処理は、特徴点抽出照合法（マニュ
ーシャ法）や画像マッチング法（パタンマッチ法）等が
周知技術として知られているが、本実施形態では、指紋
から特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、指
紋の隆線の情報そのものを利用して解析し、特徴量とす
る処理を行っている。すなわち、指紋画像を横方向に切
り出して、横方向に指紋の位置を、縦方向に指紋の凹凸
（濃淡）を取ると、指紋の切り出し１ラインを波形信号
と見ることができる。そして、この波形信号に対して音
声データ処理で一般的に行われるような周波数解析を行
うことにより、パワースペクトルを得ることができる。
【００５１】具体的には、背景分離処理された指紋画像
の各ラインを１フレームとして、フレームごとに抽出処
理を行う。まず、前処理として、ハミング窓掛けを行い
（Ｓ１００）、フレーム切り出しによる端部の影響を緩
和する。次いで、ハミング窓掛けによる補正処理がなさ
れたフレームデータを受取り、その自己相関関数を求め
る（Ｓ１０１）。さらに、得られた自己相関関数に基づ
いて、線形予測法（ＬＰＣ：Liner Predictive Cordin
g）によるＬＰＣ係数を演算して求める（Ｓ１０２）。
線形予測法は、携帯電話等で音声の圧縮に使用されてい
る周知の技術であり、これを使用すると母音等の音声を
全極型の伝達関数で推定することができ、そのスペクト
ルからピーク周波数等が推定できるものである。そし
て、Ｓ１０２で得られたＬＰＣ係数を線形結合演算して
ＬＰＣケプストラムを求める（Ｓ１０３）。本実施形態
では、このようにして特徴量抽出過程で得られたＬＰＣ
ケプストラムが特徴量として入力特徴量メモリに保存さ
れる（Ｓ９２）。尚、指紋照合処理については、以上説
明した形態に限られるものではなく、マニューシャ法や
パタンマッチ法等周知の指紋照合技術を利用して行うこ
とができる。
の各ラインを１フレームとして、フレームごとに抽出処
理を行う。まず、前処理として、ハミング窓掛けを行い
（Ｓ１００）、フレーム切り出しによる端部の影響を緩
和する。次いで、ハミング窓掛けによる補正処理がなさ
れたフレームデータを受取り、その自己相関関数を求め
る（Ｓ１０１）。さらに、得られた自己相関関数に基づ
いて、線形予測法（ＬＰＣ：Liner Predictive Cordin
g）によるＬＰＣ係数を演算して求める（Ｓ１０２）。
線形予測法は、携帯電話等で音声の圧縮に使用されてい
る周知の技術であり、これを使用すると母音等の音声を
全極型の伝達関数で推定することができ、そのスペクト
ルからピーク周波数等が推定できるものである。そし
て、Ｓ１０２で得られたＬＰＣ係数を線形結合演算して
ＬＰＣケプストラムを求める（Ｓ１０３）。本実施形態
では、このようにして特徴量抽出過程で得られたＬＰＣ
ケプストラムが特徴量として入力特徴量メモリに保存さ
れる（Ｓ９２）。尚、指紋照合処理については、以上説
明した形態に限られるものではなく、マニューシャ法や
パタンマッチ法等周知の指紋照合技術を利用して行うこ
とができる。
【００５２】以上説明したように、本実施形態の指紋照
合装置では、入力画像の濃淡値を利用して、濃い部分を
指紋画像として残し、淡い部分は背景情報としてカット
する。これにより、指紋入力時にセンサ面の汚れ等から
検出される背景情報が指紋画像の特徴抽出に影響を与え
ることがなく、背景情報が特徴として抽出・登録される
がために本人と他人を同一と誤判定したり、本人を他人
であると誤判定するという問題を防ぐことができ、指紋
照合の認識率を高めることができる。
合装置では、入力画像の濃淡値を利用して、濃い部分を
指紋画像として残し、淡い部分は背景情報としてカット
する。これにより、指紋入力時にセンサ面の汚れ等から
検出される背景情報が指紋画像の特徴抽出に影響を与え
ることがなく、背景情報が特徴として抽出・登録される
がために本人と他人を同一と誤判定したり、本人を他人
であると誤判定するという問題を防ぐことができ、指紋
照合の認識率を高めることができる。
【００５３】
【発明の効果】上記説明から明らかなように、請求項１
に記載の指紋照合装置によれば、入力センサ面に付着し
た汚れ等の背景画像の情報を指紋画像から分離した上で
特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共通するために
他人を本人と判定したり、指紋登録後に新たに付着した
汚れ等の背景画像の情報のために本人を他人と誤判定し
てしまうおそれがない。
に記載の指紋照合装置によれば、入力センサ面に付着し
た汚れ等の背景画像の情報を指紋画像から分離した上で
特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が共通するために
他人を本人と判定したり、指紋登録後に新たに付着した
汚れ等の背景画像の情報のために本人を他人と誤判定し
てしまうおそれがない。
【００５４】請求項２に記載の指紋照合装置によれば、
請求項１に記載の指紋照合装置の効果に加え、逐次入力
される複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除
いて再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像か
ら分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が
共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に
新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を
他人と誤判定してしまうおそれがない。
請求項１に記載の指紋照合装置の効果に加え、逐次入力
される複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除
いて再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像か
ら分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が
共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に
新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を
他人と誤判定してしまうおそれがない。
【００５５】請求項３に記載の指紋照合装置によれば、
請求項１又は２に記載の指紋照合装置の効果に加え、背
景部分が指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度
の部分をカットしたり、一定濃度にする等により、背景
画像を分離して指紋照合の認識率を高めることができ
る。
請求項１又は２に記載の指紋照合装置の効果に加え、背
景部分が指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度
の部分をカットしたり、一定濃度にする等により、背景
画像を分離して指紋照合の認識率を高めることができ
る。
【００５６】請求項４に記載の指紋照合装置によれば、
請求項１乃至３のいずれかに記載の指紋照合装置の効果
に加え、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するの
ではなく、指紋の隆線の情報そのものを利用して周波数
解析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処
理時間が短く、処理を高速化できる。さらに、画像入力
時の指の状態による特徴点抽出の難易のばらつきという
問題がないので、処理時間を一定にすることができる。
請求項１乃至３のいずれかに記載の指紋照合装置の効果
に加え、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するの
ではなく、指紋の隆線の情報そのものを利用して周波数
解析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処
理時間が短く、処理を高速化できる。さらに、画像入力
時の指の状態による特徴点抽出の難易のばらつきという
問題がないので、処理時間を一定にすることができる。
【００５７】請求項５に記載の指紋照合方法によれば、
入力センサ面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋
画像から分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の
特徴が共通するために他人を本人と判定したり、指紋登
録後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために
本人を他人と誤判定してしまうおそれがない。
入力センサ面に付着した汚れ等の背景画像の情報を指紋
画像から分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の
特徴が共通するために他人を本人と判定したり、指紋登
録後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために
本人を他人と誤判定してしまうおそれがない。
【００５８】請求項６に記載の指紋照合方法によれば、
請求項５に記載の指紋照合方法の効果に加え、逐次入力
される複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除
いて再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像か
ら分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が
共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に
新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を
他人と誤判定してしまうおそれがない。
請求項５に記載の指紋照合方法の効果に加え、逐次入力
される複数の部分画像を組合せ、その重複部分を取り除
いて再構成する場合にも、背景画像の情報を指紋画像か
ら分離した上で特徴抽出を行うので、背景画像の特徴が
共通するために他人を本人と判定したり、指紋登録後に
新たに付着した汚れ等の背景画像の情報のために本人を
他人と誤判定してしまうおそれがない。
【００５９】請求項７に記載の指紋照合方法によれば、
請求項５又は６に記載の指紋照合方法の効果に加え、背
景部分が指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度
の部分をカットしたり、一定濃度にする等により、背景
画像を分離して指紋照合の認識率を高めることができ
る。
請求項５又は６に記載の指紋照合方法の効果に加え、背
景部分が指紋画像部分よりも淡いことを利用して低濃度
の部分をカットしたり、一定濃度にする等により、背景
画像を分離して指紋照合の認識率を高めることができ
る。
【００６０】請求項８に記載の指紋照合方法によれば、
請求項５乃至７のいずれかに記載の指紋照合方法の効果
に加え、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するの
ではなく、指紋の隆線の情報そのものを利用して周波数
解析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処
理時間が短く、処理を高速化できる。さらに、画像入力
時の指の状態による特徴点抽出の難易のばらつきという
問題がないので、処理時間を一定にすることができる。
請求項５乃至７のいずれかに記載の指紋照合方法の効果
に加え、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するの
ではなく、指紋の隆線の情報そのものを利用して周波数
解析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処
理時間が短く、処理を高速化できる。さらに、画像入力
時の指の状態による特徴点抽出の難易のばらつきという
問題がないので、処理時間を一定にすることができる。
【００６１】請求項９に記載の指紋照合プログラムによ
れば、入力センサ面に付着した汚れ等の背景画像の情報
を指紋画像から分離した上で特徴抽出を行うので、背景
画像の特徴が共通するために他人を本人と判定したり、
指紋登録後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報の
ために本人を他人と誤判定してしまうおそれがない。
れば、入力センサ面に付着した汚れ等の背景画像の情報
を指紋画像から分離した上で特徴抽出を行うので、背景
画像の特徴が共通するために他人を本人と判定したり、
指紋登録後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情報の
ために本人を他人と誤判定してしまうおそれがない。
【００６２】請求項１０に記載の指紋照合プログラムに
よれば、請求項９に記載の指紋照合プログラムの効果に
加え、逐次入力される複数の部分画像を組合せ、その重
複部分を取り除いて再構成する場合にも、背景画像の情
報を指紋画像から分離した上で特徴抽出を行うので、背
景画像の特徴が共通するために他人を本人と判定した
り、指紋登録後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情
報のために本人を他人と誤判定してしまうおそれがな
い。
よれば、請求項９に記載の指紋照合プログラムの効果に
加え、逐次入力される複数の部分画像を組合せ、その重
複部分を取り除いて再構成する場合にも、背景画像の情
報を指紋画像から分離した上で特徴抽出を行うので、背
景画像の特徴が共通するために他人を本人と判定した
り、指紋登録後に新たに付着した汚れ等の背景画像の情
報のために本人を他人と誤判定してしまうおそれがな
い。
【００６３】請求項１１に記載の指紋照合プログラムに
よれば、請求項９又は１０に記載の指紋照合プログラム
の効果に加え、背景部分が指紋画像部分よりも淡いこと
を利用して低濃度の部分をカットしたり、一定濃度にす
る等により、背景画像を分離して指紋照合の認識率を高
めることができる。
よれば、請求項９又は１０に記載の指紋照合プログラム
の効果に加え、背景部分が指紋画像部分よりも淡いこと
を利用して低濃度の部分をカットしたり、一定濃度にす
る等により、背景画像を分離して指紋照合の認識率を高
めることができる。
【００６４】請求項１２に記載の指紋照合プログラムに
よれば、請求項９乃至１１のいずれかに記載の指紋照合
プログラムの効果に加え、指紋から特徴点（マニューシ
ャ）を抽出するのではなく、指紋の隆線の情報そのもの
を利用して周波数解析演算処理により特徴量とする。従
って、画像の前処理時間が短く、処理を高速化できる。
さらに、画像入力時の指の状態による特徴点抽出の難易
のばらつきという問題がないので、処理時間を一定にす
ることができる。
よれば、請求項９乃至１１のいずれかに記載の指紋照合
プログラムの効果に加え、指紋から特徴点（マニューシ
ャ）を抽出するのではなく、指紋の隆線の情報そのもの
を利用して周波数解析演算処理により特徴量とする。従
って、画像の前処理時間が短く、処理を高速化できる。
さらに、画像入力時の指の状態による特徴点抽出の難易
のばらつきという問題がないので、処理時間を一定にす
ることができる。
【図１】本実施形態の電子錠１００の外観図である。
【図２】本実施形態の電子錠１００の構成を示したブロ
ック図である。
ック図である。
【図３】ＲＡＭ２のメモリ構成図である。
【図４】ＥＥＰ−ＲＯＭ４のメモリ構成図である。
【図５】電子錠１００の処理の流れの概略を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図６】指紋入力検出処理の詳細を示したフローチャー
トである。
トである。
【図７】背景分離処理の詳細を示したフローチャートで
ある。
ある。
【図８】２値化処理の詳細を示したフローチャートであ
る。
る。
【図９】画像のマスク処理の詳細を示したフローチャー
トである。
トである。
【図１０】指紋照合処理の詳細を示したフローチャート
である。
である。
【図１１】特徴抽出処理の詳細を示したフローチャート
である。
である。
【図１２】背景分離処理中の指紋画像の例である。
１ ＣＰＵ
２ ＲＡＭ
３ ＲＯＭ
４ ＥＥＰ−ＲＯＭ
７ 指紋入力装置
７ａ 平面センサ
８ａ 指紋登録スイッチ
８ｂ 指紋消去スイッチ
１００ 電子錠
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 三吉野 健滋
名古屋市中川区尾頭橋四丁目13番７号 株
式会社ディー・ディー・エス内
Ｆターム(参考） 5B043 AA09 BA02 DA05 EA02 EA04
EA10 FA07 GA02
5L096 AA03 AA06 BA15 DA02 EA06
EA37 EA43 FA26 HA08 JA11
JA20
Claims (12)
- 【請求項１】 指紋画像について、指紋画像以外の背景
画像を分離する背景分離手段と、 その背景分離手段により背景画像が分離された指紋画像
について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、 その特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて
指紋を識別する識別手段とを有することを特徴とする指
紋照合装置。 - 【請求項２】 指紋の部分画像を逐次入力する指紋入力
手段と、 その指紋入力手段により逐次入力された複数の指紋の部
分画像を比較処理して重複部分を取り除く画像処理手段
とを有し、 前記背景分離手段は、該画像処理手段から得られる重複
部分を取り除いた指紋の部分画像について背景画像を分
離することを特徴とする請求項１に記載の指紋照合装
置。 - 【請求項３】 前記背景分離手段は、指紋画像の濃淡値
に基づいて背景画像を分離することを特徴とする請求項
１又は２に記載の指紋照合装置。 - 【請求項４】 前記特徴量抽出手段は、指紋画像につい
て周波数解析演算処理を行い、その指紋画像の周波数ス
ペクトル情報を前記特徴量として抽出することを特徴と
する請求項１乃至３のいずれかに記載の指紋照合装置。 - 【請求項５】 指紋画像について、指紋画像以外の背景
画像を分離する背景分離工程と、 その背景分離工程において背景画像が分離された指紋画
像について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出工程
と、 その特徴量抽出工程において抽出された特徴量に基づい
て指紋を識別する識別工程とを有することを特徴とする
指紋照合方法。 - 【請求項６】 指紋の部分画像を逐次入力する指紋入力
工程と、 その指紋入力工程において逐次入力された複数の指紋の
部分画像を比較処理して重複部分を取り除く画像処理工
程とを有し、 前記背景分離工程は、該画像処理工程から得られる重複
部分を取り除いた指紋の部分画像について背景画像を分
離することを特徴とする請求項５に記載の指紋照合方
法。 - 【請求項７】 前記背景分離工程は、指紋画像の濃淡値
に基づいて背景画像を分離することを特徴とする請求項
５又は６に記載の指紋照合方法。 - 【請求項８】 前記特徴量抽出工程は、指紋画像につい
て周波数解析演算処理を行い、その指紋画像の周波数ス
ペクトル情報を前記特徴量として抽出することを特徴と
する請求項５乃至７のいずれかに記載の指紋照合方法。 - 【請求項９】 指紋画像について、指紋画像以外の背景
画像を分離する背景分離工程と、 その背景分離工程において背景画像が分離された指紋画
像について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出工程
と、 その特徴量抽出工程において抽出された特徴量に基づい
て指紋を識別する識別工程とをコンピュータに実行させ
る指紋照合プログラム。 - 【請求項１０】 指紋の部分画像を逐次入力する指紋入
力工程と、 その指紋入力工程において逐次入力された複数の指紋の
部分画像を比較処理して重複部分を取り除く画像処理工
程とを有し、 前記背景分離工程は、該画像処理工程から得られる重複
部分を取り除いた指紋の部分画像について背景画像を分
離することを特徴とする請求項９に記載の指紋照合プロ
グラム。 - 【請求項１１】 前記背景分離工程は、指紋画像の濃淡
値に基づいて背景画像を分離することを特徴とする請求
項９又は１０に記載の指紋照合プログラム。 - 【請求項１２】 前記特徴量抽出工程は、指紋画像につ
いて周波数解析演算処理を行い、その指紋画像の周波数
スペクトル情報を前記特徴量として抽出することを特徴
とする請求項９乃至１１のいずれかに記載の指紋照合プ
ログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001228818A JP2003044856A (ja) | 2001-07-30 | 2001-07-30 | 指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001228818A JP2003044856A (ja) | 2001-07-30 | 2001-07-30 | 指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003044856A true JP2003044856A (ja) | 2003-02-14 |
Family
ID=19061258
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001228818A Pending JP2003044856A (ja) | 2001-07-30 | 2001-07-30 | 指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003044856A (ja) |
Cited By (11)
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|---|---|---|---|---|
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-
2001
- 2001-07-30 JP JP2001228818A patent/JP2003044856A/ja active Pending
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