JP2003162711A - Image reading device and method and fingerprint collating device and method - Google Patents

Image reading device and method and fingerprint collating device and method

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JP2003162711A JP2001375547A JP2001375547A JP2003162711A JP 2003162711 A JP2003162711 A JP 2003162711A JP 2001375547 A JP2001375547 A JP 2001375547A JP 2001375547 A JP2001375547 A JP 2001375547A JP 2003162711 A JP2003162711 A JP 2003162711A
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億 久良木
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To much more precisely match fingerprints with each other. <P>SOLUTION: When image data 2 are outputted, a capture control part 3a calculates a gradation index Y indicating the gradation of a captured image as the image quality evaluation of the image data 2, and compares the calculated gradation index Y with preliminarily set thresholds Y<SB>th1</SB>and Y<SB>th2</SB>, and changes a parameter set by a parameter setting part 1a in order to make the gradation index Y fall within the range of a threshold. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、対象となる物体の
形状を画像データとして取り込む画像取り込み装置およ
び画像取り込み方法、ならびにこれらを利用して指紋に
よる凹凸を画像データとして検出して照合を行う指紋照
合装置および指紋照合方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image capturing device and an image capturing method for capturing the shape of a target object as image data, and a fingerprint for utilizing these to detect unevenness due to a fingerprint as image data and perform collation. The present invention relates to a matching device and a fingerprint matching method.

【0002】[0002]

【従来の技術】指紋照合を行う場合、照合精度を向上さ
せるためには、指紋の凹凸が鮮明になるように指紋画像
を取り込む必要がある。この種の指紋照合装置で指紋画
像を取り込むために用いられる指紋センサとしては、光
学式指紋センサや容量式指紋センサなどがある。指紋セ
ンサは、指紋の凹凸を光学屈折率の違いや、容量値の違
いとして検出し、濃淡画像として生成するものである。
2. Description of the Related Art When fingerprint collation is performed, in order to improve the collation accuracy, it is necessary to capture a fingerprint image so that the unevenness of the fingerprint becomes clear. As a fingerprint sensor used for capturing a fingerprint image in this type of fingerprint collation device, there are an optical fingerprint sensor, a capacitive fingerprint sensor, and the like. The fingerprint sensor detects unevenness of a fingerprint as a difference in optical refractive index or a difference in capacitance value and generates a grayscale image.

【0003】上記指紋照合装置は、指紋を用いて利用者
の認証を行う場合、まず、予め利用者の指紋データを登
録しておく。この状態で、指紋センサにより利用者の指
紋の画像を取得して指紋データを生成し、生成した指紋
データと登録されている指紋データとを比較し、両者が
一致すると利用者本人であることを認識する。
In the above fingerprint collation device, when a user is authenticated using a fingerprint, first, the fingerprint data of the user is registered in advance. In this state, the image of the user's fingerprint is acquired by the fingerprint sensor, fingerprint data is generated, the generated fingerprint data is compared with the registered fingerprint data, and if both match, it is confirmed that the user is the user himself. recognize.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】ところで、人間の指先
は、乾燥肌や脂性肌などのように、皮膚の状態に個人差
がある。また、同一人物であっても、季節や体調によ
り、指先の皮膚の状態は変化する。従来の指紋照合装置
は、上述のようなことにより変化する指紋画像を、同一
条件で検出しているため、照合に必要な的確な指紋画像
が得られないという問題があった。このように、所望と
する状態の画像が得られないと、正確な指紋照合に支障
を来す。
By the way, human fingertips have different skin conditions such as dry skin and oily skin. Even for the same person, the skin condition of the fingertip changes depending on the season and physical condition. The conventional fingerprint collation device has a problem that an accurate fingerprint image necessary for collation cannot be obtained because the fingerprint image that changes as described above is detected under the same conditions. In this way, if an image in a desired state cannot be obtained, accurate fingerprint matching is hindered.

【0005】本発明は、以上のような問題点を解消する
ためになされたものであり、所望とする状態の画像が得
られるようにすることを目的とする。
The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to obtain an image in a desired state.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】本発明の一形態における
画像取り込み装置は、対象物の形状をパラメータ設定部
に設定されているパラメータ値にしたがって電気量に変
換し、対象物の形状に対応する画像を表す画像データを
出力する画像取り込み部と、この画像取り込み部から出
力された画像データを受け取り、この画像データより画
像の画質を評価するための評価指標を算出し、この評価
指標が予め設定されている基準値の範囲外ならば、基準
値の範囲内となるようにパラメータ設定部に設定されて
いるパラメータ値を変更し、評価指標が基準値の範囲内
にある画像取り込み部より受け取った画像データを出力
する取り込み制御部とを備えたものである。この画像取
り込み装置によれば、画像取り込み部から出力される画
像データの状態によって、画像取り込み部における変換
状態が変更される。
An image capturing apparatus according to one aspect of the present invention converts the shape of an object into an electric quantity according to a parameter value set in a parameter setting section, and corresponds to the shape of the object. An image capturing unit that outputs image data representing an image and image data output from this image capturing unit are received, and an evaluation index for evaluating the image quality of the image is calculated from this image data, and this evaluation index is set in advance. If it is out of the range of the standard value, the parameter value set in the parameter setting unit is changed so that it is within the range of the standard value, and the evaluation index is received from the image capturing unit that is within the range of the standard value. And a capture controller for outputting image data. According to this image capturing device, the conversion state in the image capturing unit is changed according to the state of the image data output from the image capturing unit.

【0007】上記画像取り込み装置において、画像取り
込み部は、パラメータ設定部に設定されているパラメー
タ値が変更されると、変更後のパラメータ値にしたがっ
て再度変換した画像データを出力する。また、上記発明
において、画像取り込み部は、対象物の形状をアナログ
信号に変換する検出素子と、この検出素子から出力され
たアナログ信号を、パラメータ設定部に設定されている
パラメータ値にしたがってデジタル信号に変換して画像
データとして出力するA/D変換回路とから構成され、
パラメータ設定部に設定されているパラメータ値は、ア
ナログ信号をデジタル信号に変換する際の変換範囲と変
換分解能である。
In the above-mentioned image capturing device, when the parameter value set in the parameter setting unit is changed, the image capturing unit outputs the image data converted again according to the changed parameter value. Further, in the above invention, the image capturing unit includes a detection element for converting the shape of the object into an analog signal, and an analog signal output from the detection element as a digital signal according to a parameter value set in the parameter setting unit. And an A / D conversion circuit that outputs the image data as image data,
The parameter values set in the parameter setting unit are the conversion range and the conversion resolution when converting an analog signal into a digital signal.

【0008】上記画像取り込み装置において、取り込み
制御部が算出する評価指標は、例えば、画像取り込み部
が出力する画像データの濃淡度合いを示す濃淡指標や、
画像取り込み部が出力する画像データの空間周波数成分
を示す指標であればよい。また、取り込み制御部が算出
する評価指標は、画像取り込み部が出力する画像データ
の濃淡度合いを示す濃淡指標と画像取り込み部が出力す
る画像の空間周波数成分を示す指標とを組み合わせたも
のであってもよい。
In the above-mentioned image capturing device, the evaluation index calculated by the capture control unit is, for example, a gray scale index indicating a gray level of image data output by the image capture unit,
The index may be any index indicating the spatial frequency component of the image data output by the image capturing unit. Further, the evaluation index calculated by the capture control unit is a combination of a gray scale index indicating the gray level of the image data output by the image capture unit and an index indicating the spatial frequency component of the image output by the image capture unit. Good.

【0009】また、上記画像取り込み装置において、取
り込み制御部が算出する評価指標は、例えば、画像の濃
淡を表現したヒストグラムから生成されるヒストグラム
指標であってもよい。この場合、取り込み制御部は、ヒ
ストグラムにおいて画像の濃淡が濃い階調側の極大値
と、この極大値を示す階調値よりも画像の濃淡が薄い階
調側で極大値に直近の極小値との比をヒストグラム指標
として算出するようにすればよい。
Further, in the above-mentioned image capturing device, the evaluation index calculated by the capture controller may be, for example, a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image. In this case, the capture control unit determines, in the histogram, the maximum value on the gradation side where the image density is high, and the minimum value that is closest to the maximum value on the gradation side where the image density is lighter than the gradation value indicating this maximum value. The ratio may be calculated as a histogram index.

【0010】また、上記画像取り込み装置において、取
り込み制御部が算出する評価指標は、例えば、画像中の
隆線の数に基づいて生成される隆線数指標であってもよ
い。この場合、取り込み制御部は、画像の横方向の単位
長さ当たりの平均隆線数である横方向平均隆線数と、画
像の縦方向の単位長さ当たりの平均隆線数である縦方向
隆線数とを求め、横方向平均隆線数と縦方向隆線数との
うち大きい方を隆線数指標として算出するようにすれば
よい。なお、評価指標は、画像の濃淡を表現したヒスト
グラムから生成されるヒストグラム指標と画像中の隆線
の数に基づいて生成される隆線数指標とを組み合わせた
ものであってもよい。
In the image capturing device, the evaluation index calculated by the capture controller may be, for example, a ridge number index generated based on the number of ridges in the image. In this case, the capturing control unit determines the average number of horizontal ridges per unit length in the horizontal direction of the image and the average number of ridges per unit length in the vertical direction of the image in the vertical direction. The number of ridges may be calculated, and the larger of the average number of horizontal ridges and the number of vertical ridges may be calculated as the ridge number index. It should be noted that the evaluation index may be a combination of a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image and a ridge number index generated based on the number of ridges in the image.

【0011】本発明の一形態における画像取り込み方法
は、対象物の形状を予め設定されているパラメータ値に
したがって電気信号に変換して対象物の形状に対応する
画像を表す画像データを生成し、この画像データより画
像の画質を評価するための評価指標を算出し、この評価
指標が予め設定されている基準値の範囲内となるように
パラメータ値を変更しようとしたものである。この画像
取り込み方法によれば、生成される画像データの状態に
よって、画像データへの変換状態が変更される。
An image capturing method according to an aspect of the present invention converts the shape of an object into an electric signal according to a preset parameter value, and generates image data representing an image corresponding to the shape of the object, An evaluation index for evaluating the image quality of an image is calculated from this image data, and the parameter value is changed so that the evaluation index falls within a preset reference value range. According to this image capturing method, the conversion state into image data is changed depending on the state of the generated image data.

【0012】上記画像取り込み方法において、パラメー
タ値は、アナログ信号をデジタル信号に変換する際の変
換範囲と変換分解能であり、対象物の形状をアナログ信
号に変換し、このアナログ信号を、パラメータ値にした
がってデジタル信号に変換して画像データとして出力す
る。上記画像取り込み方法において、評価指標は、例え
ば、画像データの濃淡度合いを示す濃淡指標や、画像デ
ータの空間周波数成分を示す指標であればよい。また、
評価指標は、画像データの濃淡度合いを示す濃淡指標と
画像データの空間周波数成分を示す指標とを組み合わせ
たものであってもよい。
In the above image capturing method, the parameter value is a conversion range and conversion resolution when an analog signal is converted into a digital signal, the shape of an object is converted into an analog signal, and this analog signal is converted into a parameter value. Therefore, it is converted into a digital signal and output as image data. In the above-mentioned image capturing method, the evaluation index may be, for example, a density index indicating the gradation level of the image data or an index indicating the spatial frequency component of the image data. Also,
The evaluation index may be a combination of a density index indicating the gradation level of the image data and an index indicating the spatial frequency component of the image data.

【0013】また、上記画像取り込み方法において、評
価指標は、例えば、画像の濃淡を表現したヒストグラム
から生成されるヒストグラム指標や、画像中の隆線の数
に基づいて生成される隆線数指標であってもよい。例え
ば、ヒストグラム指標には、ヒストグラムにおいて画像
の濃淡が濃い階調側の極大値と、この極大値を示す階調
値よりも画像の濃淡が薄い階調側で極大値に直近の極小
値との比を用いるようにすればよい。また、例えば、画
像の横方向の単位長さ当たりの平均隆線数である横方向
平均隆線数と、画像の縦方向の単位長さ当たりの平均隆
線数である縦方向隆線数とを求め、横方向平均隆線数と
縦方向隆線数とのうち大きい方を隆線数指標とすればよ
い。なお、評価指標は、画像の濃淡を表現したヒストグ
ラムから生成されるヒストグラム指標と画像中の隆線の
数に基づいて生成される隆線数指標とを組み合わせたも
のであってもよい。
In the above-mentioned image capturing method, the evaluation index is, for example, a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image or a ridge number index generated based on the number of ridges in the image. It may be. For example, in the histogram index, there are a maximum value on the gradation side where the shade of the image is dark in the histogram and a minimum value which is closest to the maximum value on the gradation side where the shade of the image is lighter than the gradation value indicating this maximum value. A ratio may be used. Further, for example, an average number of horizontal ridges per unit length in the horizontal direction of the image, and a number of vertical ridges per unit length in the vertical direction of the image, and Then, the larger one of the average number of horizontal ridges and the number of vertical ridges may be used as the ridge number index. It should be noted that the evaluation index may be a combination of a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image and a ridge number index generated based on the number of ridges in the image.

【0014】本発明の一形態における指紋照合装置は、
指紋による凹凸をパラメータ設定部に設定されているパ
ラメータ値にしたがって電気量に変換し、指紋の凹凸に
対応する指紋画像を表す画像データを出力する画像取り
込み部と、この画像取り込み部から出力された画像デー
タを受け取り、この画像データより指紋画像の画質を評
価するための評価指標を算出し、この評価指標が予め設
定されている基準値の範囲外ならば、基準値の範囲内と
なるようにパラメータ設定部に設定されているパラメー
タ値を変更し、評価指標が基準値の範囲内にある画像取
り込み部より受け取った画像データを出力する取り込み
制御部と、この取り込み制御部から出力された画像デー
タと予め用意されている登録画像データとを比較して照
合する照合手段とを備えたものである。この指紋照合装
置によれば、画像取り込み部から出力される画像データ
の状態によって、画像取り込み部における変換状態が変
更される。
A fingerprint collation device according to one aspect of the present invention is
An image capturing unit that converts the unevenness of the fingerprint into an electric quantity according to the parameter value set in the parameter setting unit and outputs image data representing a fingerprint image corresponding to the unevenness of the fingerprint, and the image capturing unit outputs the image data. The image data is received, an evaluation index for evaluating the image quality of the fingerprint image is calculated from this image data, and if the evaluation index is outside the preset reference value range, it is set within the reference value range. A capture control unit that changes the parameter value set in the parameter setting unit and outputs the image data received from the image capture unit whose evaluation index is within the range of the reference value, and the image data output from this capture control unit. And a collating means for comparing and collating with registered image data prepared in advance. According to this fingerprint collation device, the conversion state in the image capturing unit is changed according to the state of the image data output from the image capturing unit.

【0015】上記指紋照合装置において、画像取り込み
部は、パラメータ設定部に設定されているパラメータ値
が変更されると、変更後のパラメータ値にしたがって再
度変換した画像データを出力するものである。また、上
記指紋照合装置において、画像取り込み部は、指紋によ
る凹凸をアナログ信号に変換する検出素子と、この検出
素子から出力されたアナログ信号を、パラメータ設定部
に設定されているパラメータ値にしたがってデジタル信
号に変換して画像データとして出力するA/D変換回路
とから構成され、パラメータ設定部に設定されているパ
ラメータ値は、アナログ信号をデジタル信号に変換する
際の変換範囲と変換分解能である。
In the fingerprint collation apparatus, when the parameter value set in the parameter setting section is changed, the image capturing section outputs the image data converted again according to the changed parameter value. Further, in the above fingerprint collation device, the image capturing unit digitally detects the detection element that converts the unevenness of the fingerprint into an analog signal and the analog signal output from this detection element according to the parameter value set in the parameter setting unit. The parameter value set in the parameter setting unit is composed of an A / D conversion circuit that converts the signal into a signal and outputs the image data, and a conversion range and a conversion resolution when converting an analog signal into a digital signal.

【0016】また、上記指紋照合装置おいて、取り込み
制御部が算出する評価指標は、例えば、画像取り込み部
が出力する画像データの濃淡度合いを示す濃淡指標や、
画像取り込み部が出力する画像データの空間周波数成分
を示す指標であればよい。また、取り込み制御部が算出
する評価指標は、画像取り込み部が出力する画像データ
の濃淡度合いを示す濃淡指標と画像取り込み部が出力す
る画像の空間周波数成分を示す指標とを組み合わせたも
のであってもよい。
In the fingerprint collation device, the evaluation index calculated by the capture control unit is, for example, a gray scale index indicating the shade level of the image data output by the image capture unit,
The index may be any index indicating the spatial frequency component of the image data output by the image capturing unit. Further, the evaluation index calculated by the capture control unit is a combination of a gray scale index indicating the gray level of the image data output by the image capture unit and an index indicating the spatial frequency component of the image output by the image capture unit. Good.

【0017】また、上記指紋照合装置において、取り込
み制御部が算出する評価指標は、例えば、画像の濃淡を
表現したヒストグラムから生成されるヒストグラム指標
であってもよい。この場合、取り込み制御部は、ヒスト
グラムにおいて画像の濃淡が濃い階調側の極大値と、こ
の極大値を示す階調値よりも画像の濃淡が薄い階調側で
極大値に直近の極小値との比をヒストグラム指標として
算出するようにすればよい。
Further, in the above fingerprint collation apparatus, the evaluation index calculated by the capture control unit may be, for example, a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image. In this case, the capture control unit determines, in the histogram, the maximum value on the gradation side where the image density is high, and the minimum value that is closest to the maximum value on the gradation side where the image density is lighter than the gradation value indicating this maximum value. The ratio may be calculated as a histogram index.

【0018】また、上記指紋照合装置において、取り込
み制御部が算出する評価指標は、例えば、画像中の隆線
の数に基づいて生成される隆線数指標であってもよい。
この場合、取り込み制御部は、画像の横方向の単位長さ
当たりの平均隆線数である横方向平均隆線数と、画像の
縦方向の単位長さ当たりの平均隆線数である縦方向隆線
数とを求め、横方向平均隆線数と縦方向隆線数とのうち
大きい方を隆線数指標として算出するようにすればよ
い。なお、評価指標は、画像の濃淡を表現したヒストグ
ラムから生成されるヒストグラム指標と画像中の隆線の
数に基づいて生成される隆線数指標とを組み合わせたも
のであってもよい。
In the fingerprint collation device, the evaluation index calculated by the capture controller may be, for example, a ridge number index generated based on the number of ridges in the image.
In this case, the capturing control unit determines the average number of horizontal ridges per unit length in the horizontal direction of the image and the average number of ridges per unit length in the vertical direction of the image in the vertical direction. The number of ridges may be calculated, and the larger of the average number of horizontal ridges and the number of vertical ridges may be calculated as the ridge number index. It should be noted that the evaluation index may be a combination of a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image and a ridge number index generated based on the number of ridges in the image.

【0019】また、上記指紋照合装置において、画像取
り込み部へ指が置かれたことを検出する指置き検出部を
備え、画像取り込み部が、指置き検出部が画像取り込み
部に指が置かれたことを検出したら、指紋による凹凸を
パラメータ設定部に設定されているパラメータ値にした
がって電気量に変換し、指紋の凹凸に対応する指紋画像
を表す画像データを出力するようにしてもよい。
Further, in the above fingerprint collating apparatus, a finger placement detecting unit for detecting that a finger is placed on the image capturing unit is provided, and the image capturing unit and the finger placement detecting unit place the finger on the image capturing unit. When the fact is detected, the unevenness due to the fingerprint may be converted into an electric quantity according to the parameter value set in the parameter setting unit, and the image data representing the fingerprint image corresponding to the unevenness of the fingerprint may be output.

【0020】また、本発明の一形態における指紋照合方
法は、指紋による凹凸を予め設定されているパラメータ
値にしたがって電気信号に変換して指紋の凹凸に対応す
る指紋画像を表す画像データを生成し、この画像データ
より画質を評価するための評価指標を算出し、この評価
指標が予め設定されている基準値の範囲内となるように
パラメータ値を変更し、評価指標が基準値の範囲内とな
った画像データと予め用意されている登録画像データと
を比較して照合しようとしたものである。この指紋照合
方法によれば、生成される画像データの状態によって、
画像データへの変換状態が変更される。
In the fingerprint collation method according to one aspect of the present invention, the unevenness due to the fingerprint is converted into an electric signal according to a preset parameter value to generate image data representing a fingerprint image corresponding to the unevenness of the fingerprint. , Calculating an evaluation index for evaluating the image quality from this image data, changing the parameter value so that this evaluation index is within the range of the preset reference value, and the evaluation index is within the range of the reference value. It is intended to compare and compare the image data that has become unregistered with the registered image data that is prepared in advance. According to this fingerprint matching method, depending on the state of the generated image data,
The conversion state to image data is changed.

【0021】上記指紋照合方法において、パラメータ値
は、アナログ信号をデジタル信号に変換する際の変換範
囲と変換分解能であり、指紋による凹凸をアナログ信号
に変換し、このアナログ信号を、パラメータ値にしたが
ってデジタル信号に変換して画像データとして出力しよ
うとしたものである。また、上記指紋照合方法におい
て、評価指標は、例えば、画像データの濃淡度合いを示
す濃淡指標や、画像データの空間周波数成分を示す指標
であればよい。また、評価指標は、画像データの濃淡度
合いを示す濃淡指標と画像データの空間周波数成分を示
す指標とを組み合わせたものであってもよい。
In the above fingerprint collation method, the parameter value is a conversion range and conversion resolution when an analog signal is converted into a digital signal, unevenness due to fingerprints is converted into an analog signal, and this analog signal is converted into a parameter value according to the parameter value. It is intended to be converted into a digital signal and output as image data. Further, in the above fingerprint collation method, the evaluation index may be, for example, a density index indicating a gradation level of image data or an index indicating a spatial frequency component of image data. Further, the evaluation index may be a combination of a density index indicating the gradation level of the image data and an index indicating the spatial frequency component of the image data.

【0022】また、上記指紋照合方法において、評価指
標は、例えば、画像の濃淡を表現したヒストグラムから
生成されるヒストグラム指標や、画像中の隆線の数に基
づいて生成される隆線数指標であってもよい。例えば、
ヒストグラム指標には、ヒストグラムにおいて画像の濃
淡が濃い階調側の極大値と、この極大値を示す階調値よ
りも画像の濃淡が薄い階調側で極大値に直近の極小値と
の比を用いるようにすればよい。また、例えば、画像の
横方向の単位長さ当たりの平均隆線数である横方向平均
隆線数と、画像の縦方向の単位長さ当たりの平均隆線数
である縦方向隆線数とを求め、横方向平均隆線数と縦方
向隆線数とのうち大きい方を隆線数指標とすればよい。
なお、上記指紋照合方法において、評価指標は、画像の
濃淡を表現したヒストグラムから生成されるヒストグラ
ム指標と画像中の隆線の数に基づいて生成される隆線数
指標とを組み合わせたものであってもよい。
Further, in the above fingerprint matching method, the evaluation index is, for example, a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image or a ridge number index generated based on the number of ridges in the image. It may be. For example,
In the histogram index, the ratio of the maximum value on the gradation side where the density of the image is dark in the histogram and the minimum value that is the closest to the maximum value on the gradation side where the density of the image is lighter than the gradation value indicating this maximum value. It should be used. Further, for example, an average number of horizontal ridges per unit length in the horizontal direction of the image, and a number of vertical ridges per unit length in the vertical direction of the image, and Then, the larger one of the average number of horizontal ridges and the number of vertical ridges may be used as the ridge number index.
In the fingerprint matching method described above, the evaluation index is a combination of a histogram index generated from a histogram expressing the shade of an image and a ridge number index generated based on the number of ridges in the image. May be.

【0023】[0023]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を参照して説明する。 <実施の形態1>図1は、本発明の実施の形態における
画像取り込み装置の構成を示す構成図である。本実施の
形態では、画像取り込み装置を指紋照合に適用した場合
を例にし、以降では指紋照合装置として説明する。本指
紋照合装置は、まず、指紋の凹凸画像を電気信号である
画像データに変換して出力する画像取り込み部1を備え
ている。画像取り込み部1は、パラメータ設定部1aに
設定されているパラメータにより、画像データへの変換
状態を決定する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. <First Embodiment> FIG. 1 is a block diagram showing the arrangement of an image capturing apparatus according to the first embodiment of the present invention. In the present embodiment, the case where the image capturing device is applied to fingerprint collation is taken as an example, and hereinafter, a fingerprint collation device will be described. The fingerprint collation device is provided with an image capturing unit 1 that first converts a concavo-convex image of a fingerprint into image data that is an electric signal and outputs the image data. The image capturing unit 1 determines the conversion state into image data according to the parameters set in the parameter setting unit 1a.

【0024】また、図1の装置は、指紋照合用の登録画
像データG1〜GNを記憶する記憶部4、照合を行う利用
者に対して画像取り込み部1へ指を置くことを指示する
指置き指示部6、画像取り込み部1へ指が置かれたこと
を検出する指置き検出部7、および装置全体を制御する
制御部3を備えている。
Further, the apparatus of FIG. 1 instructs the storage unit 4 for storing the registered image data G 1 to G N for fingerprint collation and the user performing collation to place the finger on the image capturing unit 1. A finger placement instruction unit 6, a finger placement detection unit 7 that detects that a finger is placed on the image capturing unit 1, and a control unit 3 that controls the entire apparatus are provided.

【0025】制御部3は、プログラムで所定の演算処理
を行うCPUからなり、まず、画像取り込み部1から出
力された画像データを判定し、パラメータ設定部1aの
パラメータを変更する取り込み制御手段3aを備えてい
る。また、制御部3は、画像取り込み部1により取り込
んだ画像データ2と、記憶部4に記憶されている登録画
像データG1〜GNとを照合し、この結果を照合結果5と
して出力する照合手段3bとを備えている。これら取り
込み制御手段3aおよび照合手段3bは、プログラムで
実現されている。
The control unit 3 is composed of a CPU that executes a predetermined arithmetic processing by a program, and first determines the image data output from the image capturing unit 1 and capture control means 3a for changing the parameters of the parameter setting unit 1a. I have it. The control unit 3 includes an image data 2 that took the image capture unit 1 collates the registered image data G 1 ~G N in the storage unit 4 are stored, and outputs the result as a comparison result 5 collated And means 3b. The acquisition control means 3a and the collation means 3b are realized by programs.

【0026】図2は、画像取り込み部1の構成を示す斜
視図である。画像取り込み部1の検出面12には、マト
リクス状に縦方向横方向に多数のセンサセル11が配置
されている。センサセル11は、対象の微小な凹凸を電
気量に変換する素子から構成されており、指21が検出
面12に接触することにより、各センサセル11で指紋
22の凹凸を検出する。全センサセルの検出結果とし
て、図3に示すような指紋画像を表す1つの画像データ
2が、画像取り込み部1より出力される。
FIG. 2 is a perspective view showing the structure of the image capturing section 1. On the detection surface 12 of the image capturing unit 1, a large number of sensor cells 11 are arranged in a matrix in the vertical and horizontal directions. The sensor cell 11 is composed of an element that converts a minute unevenness of a target into an electric quantity, and when the finger 21 contacts the detection surface 12, each sensor cell 11 detects the unevenness of the fingerprint 22. As the detection result of all the sensor cells, one image data 2 representing the fingerprint image as shown in FIG. 3 is output from the image capturing unit 1.

【0027】図4は、画像取り込み部1の構成を示す構
成図である。センサセル11は、検出素子11aとセン
サ回路11bとで構成されている。検出素子11aは、
例えば、表面に絶縁層を備えた電極から構成された容量
式のセンサである。また、検出素子11aは、例えば、
フォトダイオードなどから構成された光学式センサとし
てもよい。
FIG. 4 is a configuration diagram showing the configuration of the image capturing section 1. The sensor cell 11 is composed of a detection element 11a and a sensor circuit 11b. The detection element 11a is
For example, it is a capacitive sensor composed of electrodes having an insulating layer on the surface. Further, the detection element 11a is, for example,
It may be an optical sensor composed of a photodiode or the like.

【0028】検出素子11aにより、指紋の凹凸が電気
信号に変換され、変換された信号がセンサ回路11bに
より増幅される。各センサセル11のセンサ回路11b
の出力は、共通のデータ線13に接続されている。セン
サセル11は、逐次選択され、指紋の凹凸に応じたアナ
ログ信号をデータ線13に出力する。A/D変換回路1
4は、パラメータ設定部1aに設定されているパラメー
タにしたがい、データ線13を介して伝達されるアナロ
グ信号を、例えば256階調のデジタル信号に逐次変換
して出力する。全センサセル11のデジタル信号を、各
センサセルの配置を反映させてマトリクスに配置する
と、図3に示したような状態の指紋画像データとなる。
The unevenness of the fingerprint is converted into an electric signal by the detecting element 11a, and the converted signal is amplified by the sensor circuit 11b. Sensor circuit 11b of each sensor cell 11
The output of is connected to the common data line 13. The sensor cell 11 is sequentially selected and outputs an analog signal corresponding to the unevenness of the fingerprint to the data line 13. A / D conversion circuit 1
4 sequentially converts an analog signal transmitted through the data line 13 into a digital signal of 256 gradations and outputs the analog signal according to the parameter set in the parameter setting unit 1a. When the digital signals of all the sensor cells 11 are arranged in a matrix by reflecting the arrangement of each sensor cell, the fingerprint image data in the state shown in FIG. 3 is obtained.

【0029】なお、A/D変換回路14は、指紋の凹凸
に応じたアナログ信号をデジタル信号に変換するもので
あるが、パラメータ設定部1aに設定されるパラメータ
値に応じてアナログ値とデジタル値との対応関係は変化
する。図5は、A/D変換回路14(図4)に設定され
るパラメータの一例を示す説明図である。パラメータ
A,Bは、各々0以上の有理数である。A/D変換回路
14に入力されたアナログ値が、設定されているパラメ
ータ値(A+B)未満のレベルであれば、A/D変換回
路14から階調0の指紋画像データが得られる。階調0
の指紋画像データは、黒色の画像となるものである。
The A / D conversion circuit 14 converts an analog signal corresponding to the unevenness of the fingerprint into a digital signal. The analog value and the digital value according to the parameter value set in the parameter setting section 1a. The correspondence with and changes. FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of parameters set in the A / D conversion circuit 14 (FIG. 4). Each of the parameters A and B is a rational number of 0 or more. When the analog value input to the A / D conversion circuit 14 is at a level lower than the set parameter value (A + B), the fingerprint image data of gradation 0 is obtained from the A / D conversion circuit 14. Gradation 0
The fingerprint image data of is a black image.

【0030】また、A/D変換回路14に入力されたア
ナログ値が、設定パラメータ値(A+255×B)以上
であれば、A/D変換回路14から階調255の指紋画
像データが得られる。階調255の指紋画像データは、
白色の画像となるものである。さらに、A/D変換回路
14に入力されたアナログ値が、パラメータ値(A+n
×B)以上で、かつパラメータ値{A+(n+1)×
B}未満のレベルであれば、A/D変換回路14から階
調nの画像データが得られる。
If the analog value input to the A / D conversion circuit 14 is equal to or greater than the set parameter value (A + 255 × B), the A / D conversion circuit 14 can obtain fingerprint image data of gradation 255. Fingerprint image data of gradation 255 is
It will be a white image. Furthermore, the analog value input to the A / D conversion circuit 14 is the parameter value (A + n
× B) or more and the parameter value {A + (n + 1) ×
If the level is less than B}, image data of gradation n is obtained from the A / D conversion circuit 14.

【0031】以上説明したように、パラメータ値Aを大
きく設定すると、A/D変換回路14から得られる指紋
画像は黒くなり、パラメータ値Aを小さく設定すると、
A/D変換回路14から得られる指紋画像は白くなる。
また、パラメータ値Bを大きく設定すると、A/D変換
回路から得られる指紋画像の分解能は粗くなり、パラメ
ータ値Bを小さく設定すると、A/D変換回路14から
得られる指紋画像の分解能は細かくなる。なお、階調数
は256に限るものではなく、64や128としてもよ
い。
As described above, if the parameter value A is set large, the fingerprint image obtained from the A / D conversion circuit 14 becomes black, and if the parameter value A is set small,
The fingerprint image obtained from the A / D conversion circuit 14 becomes white.
Further, when the parameter value B is set large, the resolution of the fingerprint image obtained from the A / D conversion circuit becomes coarse, and when the parameter value B is set small, the resolution of the fingerprint image obtained from the A / D conversion circuit 14 becomes fine. . The number of gradations is not limited to 256, but may be 64 or 128.

【0032】なお、パラメータ設定部1aに設定され、
画像取り込み部1における変換に用いられるパラメータ
として、上述したパラメータ値Aとパラメータ値Bを用
いるようにしているが、これに限るものではない。例え
ば、輝度と分解能を制御するために、信号の変換領域の
最小値と最大値とを、各々パラメータ値A,パラメータ
値Bとして用いるようにしても同様である。
The parameter setting section 1a is set to
Although the parameter value A and the parameter value B described above are used as the parameters used for the conversion in the image capturing unit 1, the present invention is not limited to this. For example, the same applies when the minimum value and the maximum value of the signal conversion region are used as the parameter value A and the parameter value B, respectively, in order to control the brightness and the resolution.

【0033】以上説明したように、A/D変換回路14
のパラメータ値を変えることにより、A/D変換回路1
4から得られる指紋画像の輝度や分解能を変えることが
できる。したがって、乾燥指や脂性肌などのような、個
人差や季節・体調により状態が変化する人間の指先の指
紋画像を検出する場合に、適正なパラメータ値を設定し
て画像を取り込むようにすれば、個人差や状態変化に影
響されない的確な指紋画像を取得することができる。
As described above, the A / D conversion circuit 14
A / D conversion circuit 1 by changing the parameter value of
The brightness and resolution of the fingerprint image obtained from 4 can be changed. Therefore, when detecting a fingerprint image of a human fingertip whose state changes due to individual differences, seasons, and physical conditions such as dry fingers and oily skin, it is necessary to set appropriate parameter values and capture the image. Therefore, it is possible to obtain an accurate fingerprint image that is not affected by individual differences or state changes.

【0034】つぎに、図6のフローチャートを用いて、
本実施の形態における指紋照合装置(画像取り込み装
置)の動作について説明する。まず、制御部3の取り込
み制御部3aは、指置き指示部6から照合を行う利用者
に対して画像取り込み部1の検出面12(図2)への指
置きを指示する(ステップS1)。指置き指示の具体例
としては、LEDなどの発光素子による表示器を用いて
指示を表示する形態や、所定の指示ONや音声メッセー
ジなどを出力する形態がある。指置き指示により利用者
が指を検出面12へ置いたことを指置き検出部7で検出
した後(ステップS2)、画像取り込み部1が指紋画像
の取り込み、画像データ2を出力する(ステップS
3)。
Next, using the flowchart of FIG.
The operation of the fingerprint collation device (image capturing device) according to the present embodiment will be described. First, the capture control unit 3a of the control unit 3 instructs the user who performs the collation from the finger placement instruction unit 6 to place a finger on the detection surface 12 (FIG. 2) of the image capture unit 1 (step S1). Specific examples of the finger placement instruction include a mode in which the instruction is displayed using a display device including a light emitting element such as an LED, and a mode in which a predetermined instruction is turned on or a voice message is output. After the finger placement detection unit 7 detects that the user placed the finger on the detection surface 12 according to the finger placement instruction (step S2), the image capturing unit 1 captures the fingerprint image and outputs the image data 2 (step S2).
3).

【0035】画像データ2が出力されると、取り込み制
御部3aは、画像データ2の画質評価として、まず、取
り込んだ画像の濃淡度合いを示す濃淡指標Yを算出する
(ステップS4)。濃淡指標は、評価する画像データの
濃淡バランスを示すものであれば、どのような指標を用
いるようにしてもよい。例えば、画像データの全画素の
うち、所定の階調値以下となる画素数の割合を、指標と
して用いるようにしてもよい。また、全画素数を指標算
出の対象とせず、所定領域、例えば検出面12の中央付
近に設けられた領域を指標算出の対象領域としてもよ
く、この場合、全画素数を対象とする場合に比較して、
短い時間で濃淡指標を算出できる。
When the image data 2 is output, the capture control section 3a first calculates a shade index Y indicating the shade level of the captured image as an image quality evaluation of the image data 2 (step S4). Any shade index may be used as long as it indicates the shade balance of the image data to be evaluated. For example, the ratio of the number of pixels having a predetermined gradation value or less to all the pixels of the image data may be used as an index. Alternatively, a predetermined area, for example, an area provided near the center of the detection surface 12 may be set as the target area for the index calculation, instead of the total pixel number as the target for the index calculation. Compared to,
The shade index can be calculated in a short time.

【0036】つぎのステップS5〜ステップS15で、
取り込み制御部3aは、上述のことにより得られた濃淡
指標Yと、予め設定してある閾値Yth1とYth2とを比較
する。まず、取り込み制御部3aは、ステップS5で、
算出した濃淡指標Yが、閾値Yth1以上かどうかを判断
する。ステップS5で、濃淡指標Yが閾値Yth1以上と
判断した場合、ステップS6に進み、今度は、濃淡指標
Yが閾値Yth2以下かどうかを判断する。ステップS6
で、濃淡指標Yが、閾値Yth2以下と判断した場合、ス
テップS7に進み、取り込み制御部3aは、取り込んだ
画像データを照合手段3bに出力する。
At the next steps S5 to S15,
The capture controller 3a compares the grayscale index Y obtained as described above with the preset threshold values Y th1 and Y th2 . First, in step S5, the capture controller 3a
It is determined whether the calculated shade index Y is greater than or equal to the threshold value Y th1 . When it is determined in step S5 that the lightness index Y is equal to or greater than the threshold value Y th1 , the process proceeds to step S6, and this time, it is determined whether the lightness index Y is equal to or less than the threshold value Y th2 . Step S6
If it is determined that the density index Y is less than or equal to the threshold value Y th2 , the process proceeds to step S7, and the capture control unit 3a outputs the captured image data to the matching unit 3b.

【0037】一方、ステップS5で、濃淡指標Yが閾値
th1未満と判断した場合、ステップS8に進み、ま
ず、パラメータ設定部1aに設定されているパラメータ
値Bが、最大値であるかどうかを判断する。ステップS
8で、設定されているパラメータ値Bが最大値でないと
判断した場合、ステップS9に進み、取り込み制御部3
aは、パラメータ設定部1aにおけるパラメータ値Bを
所定の値だけ増加させ、ステップS3に戻る。また、ス
テップS8で、パラメータ設定部1aに設定されている
パラメータ値Bが最大値であると判断した場合、ステッ
プS10に進み、パラメータ設定部1aに設定されてい
るパラメータ値Aが最大値であるかどうかを判断する。
On the other hand, if it is determined in step S5 that the shade index Y is less than the threshold value Y th1 , the process proceeds to step S8, and it is first determined whether the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the maximum value. to decide. Step S
If it is determined in step 8 that the set parameter value B is not the maximum value, the process proceeds to step S9, and the capture control unit 3
a increases the parameter value B in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and returns to step S3. When it is determined in step S8 that the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the maximum value, the process proceeds to step S10, and the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is the maximum value. Determine if

【0038】ステップS10で、設定されているパラメ
ータ値Aが最大値でないと判断した場合、ステップS1
1に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定部1
aにおけるパラメータ値Aを所定の値だけ増加させ、ス
テップS3に戻る。ステップS10で、最大値であると
判断したら、ステップS7に進み、取り込み制御部3a
は、取り込んだ画像データを照合手段3bに出力する。
Y<Yth1の場合は、取り込んだ画像がやや薄い状態で
あるため、以上のことにより、パラメータ値A,Bを増
加させて再度指紋画像の取り込みを行うようにしてい
る。
When it is determined in step S10 that the set parameter value A is not the maximum value, step S1
1, the import control unit 3a determines the parameter setting unit 1
The parameter value A in a is increased by a predetermined value, and the process returns to step S3. If it is determined in step S10 that it is the maximum value, the process proceeds to step S7, and the capture control unit 3a
Outputs the captured image data to the matching unit 3b.
When Y <Y th1 , the captured image is in a slightly thin state. Therefore, the parameter values A and B are increased and the fingerprint image is captured again by the above process.

【0039】ステップS6の判断で、濃淡指標Yが閾値
th2を越えていると判断した場合、ステップS12に
進み、ここでは、パラメータ設定部1aに設定されてい
るパラメータ値Aが、最小値例えば0であるかどうかを
判断する。設定されているパラメータ値Aが0でないと
判断した場合、ステップS13に進み、取り込み制御部
3aは、パラメータ設定部1aにおけるパラメータ値A
を所定の値だけ減少させ、ステップS3に戻る。また、
ステップS12で、パラメータ設定部1aに設定されて
いるパラメータ値Aが0であると判断した場合、ステッ
プS14に進み、パラメータ設定部1aに設定されてい
るパラメータ値Bが最小値であるかどうかを判断する。
If it is determined in step S6 that the lightness index Y exceeds the threshold value Y th2 , the process proceeds to step S12, in which the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is the minimum value, for example, Judge whether it is 0 or not. When it is determined that the set parameter value A is not 0, the process proceeds to step S13, and the capture control unit 3a determines the parameter value A in the parameter setting unit 1a.
Is decreased by a predetermined value, and the process returns to step S3. Also,
When it is determined in step S12 that the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is 0, the process proceeds to step S14, and it is determined whether the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the minimum value. to decide.

【0040】ステップS14で、設定されているパラメ
ータ値Bが最小値でないと判断した場合、ステップS1
5に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定部1
aにおけるパラメータ値Bを所定の値だけ減少させ、ス
テップS3に戻る。ステップS14で、最小値であると
判断したら、ステップS7に進み、取り込み制御部3a
は、取り込んだ画像データを照合手段3bに出力する。
th2<Yの場合は、取り込んだ画像がやや濃い状態で
あるため、以上のことにより、パラメータ値A,Bを減
小させて再度指紋画像の取り込みを行うようにしてい
る。
When it is determined in step S14 that the set parameter value B is not the minimum value, step S1
5, the import control unit 3a determines that the parameter setting unit 1
The parameter value B in a is decreased by a predetermined value, and the process returns to step S3. If it is determined in step S14 that the value is the minimum value, the process proceeds to step S7, and the capture control unit 3a
Outputs the captured image data to the matching unit 3b.
In the case of Y th2 <Y, the captured image is in a slightly dark state, and thus the parameter values A and B are reduced and the fingerprint image is captured again.

【0041】取り込み制御部3aは、画像データにおけ
る画質が、所定の条件を満たすまで、上記一連の動作を
繰り返し、条件を満たした場合に、認証に適した画像と
して画像データを照合手段3bに出力する。このよう
に、本実施の形態によれば、設定したパラメータの範囲
内となる所望とする状態の画像が得られるようになる。
この後、画像データを受け取った照合手段3bでは、受
け取った画像データと記憶部4に記憶されている登録画
像データG1〜GNとを比較することで認証処理を行う。
The capture control section 3a repeats the above series of operations until the image quality of the image data satisfies a predetermined condition, and when the condition is satisfied, outputs the image data to the matching means 3b as an image suitable for authentication. To do. As described above, according to the present embodiment, it is possible to obtain an image in a desired state within the set parameter range.
Thereafter, the collation means 3b has received the image data, received an authentication process by comparing the image data with the registered image data G 1 ~G N in the storage unit 4 are stored performed.

【0042】なお、上述では、取り込んだ画像のデータ
の画質評価指標として濃淡指標を用いるようにしたが、
これに限るものではない。例えば、彩度,明度,コント
ラストなどを指標として用いるようにしてもよい。ま
た、取り込んだ画像のデータより、フーリエ変換などの
処理を行って空間周波数成分を取り出し、これを指標と
して用いるようにしてもよい。この場合、濃淡だけでな
く、指紋の応答が適切に画像として取得されているかど
うかを評価することができる。また、これに濃淡指標を
組み合わせて画像を評価するようにしてもよい。
In the above description, the gray scale index is used as the image quality evaluation index of the captured image data.
It is not limited to this. For example, saturation, brightness, contrast, etc. may be used as an index. Alternatively, the spatial frequency component may be extracted from the captured image data by performing processing such as Fourier transform, and this may be used as an index. In this case, it is possible to evaluate whether not only the light and shade but also the response of the fingerprint is properly acquired as an image. Further, the image may be evaluated by combining it with a gradation index.

【0043】<実施の形態2>つぎに、本発明の他の形
態について説明する。ところで、上述の形態では、画質
評価指標として濃淡指標を用いるようにしたが、指紋パ
ターンの隆線の太さや間隔は、対象とする人により異な
るため、濃淡指標により最適とされた画質の画像データ
が、認証にも最適な画質の画像データとは言えない場合
もある。以下の形態では、例えば、画質の評価にヒスト
グラム指標を用い、上述のことを解消するものである。
なお、隆線とは、指紋の凸部により得られる紋様を示す
線である。
Second Embodiment Next, another embodiment of the present invention will be described. By the way, in the above-described embodiment, the gray scale index is used as the image quality evaluation index, but since the thickness and interval of the ridges of the fingerprint pattern differ depending on the target person, the image data of the image quality optimized by the gray scale index is used. However, it may not be said that the image data has the optimum image quality for authentication. In the following embodiment, for example, a histogram index is used for image quality evaluation to solve the above.
The ridge is a line indicating a pattern obtained by the convex portion of the fingerprint.

【0044】図7に示すように、取り込んだ画像データ
から、この画像データが示す画像の濃淡を表現したヒス
トグラムから生成されるヒストグラム指標を算出するこ
とができる。図7において、横軸は階調値を示し、縦軸
は度数を示している。階調値は、白黒の濃淡の度合いを
256段階(階調)で示し、階調0が黒、階調255が
白としている。図7(a)に示すように取り込まれた画
像データからは、図7(b)に示すようにヒストグラム
指標が算出され、図7(c)に示すように取り込まれた
画像データからは、図7(d)に示すようにヒストグラ
ム指標が得られる。
As shown in FIG. 7, from the captured image data, a histogram index generated from a histogram expressing the shade of the image represented by this image data can be calculated. In FIG. 7, the horizontal axis represents the gradation value and the vertical axis represents the frequency. The gradation value indicates the degree of gradation of black and white in 256 steps (gradation), with gradation 0 being black and gradation 255 being white. A histogram index is calculated as shown in FIG. 7 (b) from the image data captured as shown in FIG. 7 (a), and a histogram index is calculated as shown in FIG. 7 (c). A histogram index is obtained as shown in 7 (d).

【0045】ところで、通常は、図8(a)に示すよう
に画像データが取り込まれた場合、隆線の濃度とノイズ
等を示す2つの凸部が、図8(b)に示すようにヒスト
グラム中に現れる。しかし、以降に説明するように、画
像取り込み部1(図1)にキャリブレーション回路を設
け、ノイズ等を抑制・低減することによって、図7
(b),(d)に示すように、隆線の濃度を示す1つの
凸部だけを、ヒストグラムに出現させるようにすること
もできる。
By the way, normally, when the image data is taken in as shown in FIG. 8A, two convex portions showing the density of ridges, noise, etc. are displayed in a histogram as shown in FIG. 8B. Appear inside. However, as described below, by providing a calibration circuit in the image capturing unit 1 (FIG. 1) to suppress / reduce noise and the like, FIG.
As shown in (b) and (d), it is possible to make only one convex portion showing the density of the ridge appear in the histogram.

【0046】本実施の形態では、ヒストグラム指標に示
される階調値の低い側であり、画像の濃淡が濃い階調側
の極大値の度数をピーク値とし、このピーク値を示す階
調値よりも画像の濃淡が薄い階調側でピーク値に直近の
極小値の度数をテール値とし、ヒストグラム指標Hは、
H=ピーク値/テール値と定義する。本実施の形態では
階調値255を白としたので、図7のヒストグラムにお
いてテール値は、ピーク値よりも右側に存在することに
なる。なお、 図8では、隆線の濃度を示す凸部は、ヒ
ストグラムにおいて画像の階調値が濃い階調側に存在す
るため、2つの凸部の間にある極小値がテール値、この
テール値の左側にある凸部の極大値がピーク値となる。
In the present embodiment, the frequency of the maximum value on the lower gradation value side indicated by the histogram index and on the higher gradation side of the image is used as the peak value, and the peak value is higher than the gradation value indicating this peak value. Also, on the gradation side where the light and shade of the image is light, the frequency of the minimum value closest to the peak value is used as the tail value, and the histogram index H is
Define H = peak value / tail value. In the present embodiment, since the gradation value 255 is white, the tail value exists on the right side of the peak value in the histogram of FIG. Note that, in FIG. 8, the convex portion indicating the density of the ridge exists in the histogram on the side where the gradation value of the image is dark, so the minimum value between the two convex portions is the tail value. The maximum value of the convex part on the left side of is the peak value.

【0047】上述したように定義したヒストグラム指標
Hは、値が小さいと画像のコントラストが小さくなり、
値が大きいとコントラストが大きくなる。本実施の形態
においては、このようなヒストグラム指標Hに基づい
て、パラメータA、Bを設定するものである。図7
(a)に示すような白黒の不明瞭な画像データの場合、
図7(b)に示すように、ヒストグラム指標H(=ピー
ク値/テール値)が小さいものとなる。
When the histogram index H defined as described above has a small value, the contrast of the image becomes small,
The higher the value, the higher the contrast. In the present embodiment, the parameters A and B are set based on such a histogram index H. Figure 7
In the case of black and white unclear image data as shown in (a),
As shown in FIG. 7B, the histogram index H (= peak value / tail value) is small.

【0048】このような場合、図7(d)に示すような
結果が得られるように、ヒストグラム指標Hが大きくな
るようにパラメータA、Bの値を設定する。このことに
より、図7(c)に示すように指紋画像のコントラスト
が大きくなり、くっきりした指紋画像を得ることができ
る。このように、ヒストグラム指標Hが予め設定された
基準値の範囲、すなわち適正な範囲になるようにパラメ
ータA、Bを設定することにより、指紋の濃淡に影響さ
れることなく、指紋認証を行うに際して適切な指紋画像
を取得することができる。
In such a case, the values of the parameters A and B are set so that the histogram index H becomes large so that the result as shown in FIG. 7D is obtained. As a result, the contrast of the fingerprint image is increased as shown in FIG. 7C, and a clear fingerprint image can be obtained. As described above, by setting the parameters A and B so that the histogram index H falls within a preset reference value range, that is, an appropriate range, fingerprint authentication is performed without being affected by the density of the fingerprint. An appropriate fingerprint image can be acquired.

【0049】つぎに、図9のフローチャートを用いて、
評価指標にヒストグラム指標を用いた指紋照合装置(画
像取り込み装置)の動作について説明する。まず、制御
部3の取り込み制御部3aは、指置き指示部6から照合
を行う利用者に対して画像取り込み部1の検出面12
(図2)への指置きを指示する(ステップS1)。指置
き指示の具体例としては、LEDなどの発光素子による
表示器を用いて指示を表示する形態や、所定の指示ON
や音声メッセージなどを出力する形態がある。指置き指
示により利用者が指を検出面12へ置いたことを指置き
検出部7で検出した後(ステップS2)、画像取り込み
部1が指紋画像を取り込み、画像データ2を出力する
(ステップS3)。これらのことは、図6に示した実施
の形態と同様である。
Next, using the flowchart of FIG.
The operation of the fingerprint matching device (image capturing device) using the histogram index as the evaluation index will be described. First, the capture control unit 3a of the control unit 3 instructs the detection surface 12 of the image capture unit 1 from the finger placement instructing unit 6 to the user who performs collation.
An instruction to place the finger on (FIG. 2) is given (step S1). Specific examples of the finger placement instruction include a mode in which the instruction is displayed using a display device including a light emitting element such as an LED, or a predetermined instruction is turned on.
And voice messages are output. After the finger placement detection unit 7 detects that the user placed the finger on the detection surface 12 according to the finger placement instruction (step S2), the image capturing unit 1 captures the fingerprint image and outputs the image data 2 (step S3). ). These are the same as the embodiment shown in FIG.

【0050】本実施の形態では、画像データ2が出力さ
れると、取り込み制御部3aは、取り込んだ画像の画質
評価指標として、画像データ2からヒストグラム指標H
を算出する(ステップS101)。なお、ヒストグラム
指標Hは、取り込んだ画像の全画素のみならず、取り込
んだ画像の所定領域、例えば検出面12の中央付近に設
けられた領域から算出するようにしてもよい。この場合
は、全画素を対象とする場合より短い時間でヒストグラ
ム指標Hを算出することができる。
In this embodiment, when the image data 2 is output, the capture controller 3a uses the histogram index H from the image data 2 as the image quality evaluation index of the captured image.
Is calculated (step S101). The histogram index H may be calculated not only from all the pixels of the captured image, but also from a predetermined region of the captured image, for example, a region provided near the center of the detection surface 12. In this case, the histogram index H can be calculated in a shorter time than when all pixels are targeted.

【0051】つぎのステップS102〜ステップS11
2で、取り込み制御部3aは、上述したようにして得ら
れたヒストグラム指標Hと、予め設定してある閾値H
th1とHth2とを比較する。まず、取り込み制御部3a
は、ステップS102で、算出したヒストグラム指標H
が、閾値Hth1以上かどうかを判断する。ステップS1
02で、ヒストグラム指標Hが閾値Hth1以上と判断し
た場合、ステップS103に進み、今度は、ヒストグラ
ム指標Hが閾値Hth2以下かどうかを判断する。ステッ
プS103で、ヒストグラム指標Hが、閾値Hth2以下
と判断した場合、ステップS104に進み、取り込み制
御部3aは、取り込んだ画像データを照合手段3bに出
力する。
Next steps S102 to S11
2, the capture control unit 3a uses the histogram index H obtained as described above and the preset threshold value H.
Compare th1 and H th2 . First, the capture controller 3a
Is the histogram index H calculated in step S102.
Is greater than or equal to the threshold value H th1 . Step S1
If the histogram index H is determined to be equal to or greater than the threshold value H th1 in 02, the process proceeds to step S103 to determine whether the histogram index H is equal to or less than the threshold value H th2 . When it is determined in step S103 that the histogram index H is less than or equal to the threshold value H th2 , the process proceeds to step S104, and the capture control unit 3a outputs the captured image data to the matching unit 3b.

【0052】一方、ステップS102で、ヒストグラム
指標Hが閾値Hth1未満と判断した場合、ステップS1
05に進み、まず、パラメータ設定部1aに設定されて
いるパラメータ値Bが、最大値であるかどうかを判断す
る。ステップS105で、設定されているパラメータ値
Bが最大値でないと判断した場合、ステップS106に
進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定部1aに
おけるパラメータ値Bを所定の値だけ増加させ、ステッ
プS3に戻る。また、ステップS105で、パラメータ
設定部1aに設定されているパラメータ値Bが最大値で
あると判断した場合、ステップS107に進み、パラメ
ータ設定部1aに設定されているパラメータ値Aが最大
値であるかどうかを判断する。
On the other hand, if it is determined in step S102 that the histogram index H is less than the threshold value H th1 , step S1
In step 05, it is determined whether the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the maximum value. When it is determined in step S105 that the set parameter value B is not the maximum value, the process proceeds to step S106, the capture control unit 3a increases the parameter value B in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and then the process proceeds to step S3. Return. When it is determined in step S105 that the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the maximum value, the process proceeds to step S107, and the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is the maximum value. Determine if

【0053】ステップS107で、設定されているパラ
メータ値Aが最大値でないと判断した場合、ステップS
108に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定
部1aにおけるパラメータ値Aを所定の値だけ増加さ
せ、ステップS3に戻る。ステップS107で、最大値
であると判断したら、ステップS104に進み、取り込
み制御部3aは、取り込んだ画像データを照合手段3b
に出力する。H<Hth1の場合は、取り込んだ画像のコ
ントラストがやや小さい状態であるため、以上のことに
より、パラメータ値A,Bを増加させて再度指紋画像の
取り込みを行う。
If it is determined in step S107 that the set parameter value A is not the maximum value, step S107
In step 108, the capture control unit 3a increases the parameter value A in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and the process returns to step S3. If it is determined in step S107 that it is the maximum value, the process proceeds to step S104, and the capture control unit 3a compares the captured image data with the collation unit 3b.
Output to. When H <H th1 , the contrast of the captured image is slightly small, and thus the parameter values A and B are increased and the fingerprint image is captured again.

【0054】ステップS103の判断で、ヒストグラム
指標Hが閾値Hth2を越えていると判断した場合、ステ
ップS109に進み、ここでは、パラメータ設定部1a
に設定されているパラメータ値Aが、最小値例えば0で
あるかどうかを判断する。設定されているパラメータ値
Aが0でないと判断した場合、ステップS110に進
み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定部1aにお
けるパラメータ値Aを所定の値だけ減少させ、ステップ
S3に戻る。また、ステップS109で、パラメータ設
定部1aに設定されているパラメータ値Aが0であると
判断した場合、ステップS111に進み、パラメータ設
定部1aに設定されているパラメータ値Bが最小値であ
るかどうかを判断する。
If it is determined in step S103 that the histogram index H exceeds the threshold value H th2 , the process proceeds to step S109, where the parameter setting unit 1a is set.
It is determined whether or not the parameter value A set to is a minimum value, for example, 0. When it is determined that the set parameter value A is not 0, the process proceeds to step S110, the capture control unit 3a decreases the parameter value A in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and the process returns to step S3. When it is determined in step S109 that the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is 0, the process proceeds to step S111, and the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the minimum value. Determine whether

【0055】ステップS111で、設定されているパラ
メータ値Bが最小値でないと判断した場合、ステップS
112に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定
部1aにおけるパラメータ値Bを所定の値だけ減少さ
せ、ステップS3に戻る。ステップS111で、最小値
であると判断したら、ステップS104に進み、取り込
み制御部3aは、取り込んだ画像データを照合手段3b
に出力する。Hth2<Hの場合は、取り込んだ画像のコ
ントラストがやや大きい状態であるため、以上のことに
より、パラメータ値A,Bを減小させて再度指紋画像の
取り込みを行うようにしている。
When it is determined in step S111 that the set parameter value B is not the minimum value, step S111
In step 112, the capture control unit 3a decreases the parameter value B in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and the process returns to step S3. When it is determined in step S111 that the value is the minimum value, the process proceeds to step S104, and the capture control unit 3a compares the captured image data with the collation unit 3b.
Output to. When H th2 <H, the captured image has a slightly high contrast, and thus the parameter values A and B are reduced and the fingerprint image is captured again.

【0056】取り込み制御部3aは、画像データにおけ
る画質が、所定の条件を満たすまで、上記一連の動作を
繰り返し、条件を満たした場合に、認証に適した画像と
して画像データを照合手段3bに出力する。このよう
に、本実施の形態によれば、指紋パターンの濃淡および
個人差や状態変化に影響されずに、コントラストがくっ
きりした指紋画像を取得することができる。
The capture controller 3a repeats the above series of operations until the image quality of the image data satisfies a predetermined condition, and when the condition is satisfied, outputs the image data to the collating means 3b as an image suitable for authentication. To do. As described above, according to the present embodiment, it is possible to obtain a fingerprint image with a sharp contrast without being affected by the light and shade of the fingerprint pattern, individual differences, and state changes.

【0057】なお、例外処理として、パラメータA、B
の値が最大値または最小値になっても条件を満たさない
場合は、この時の取り込み画像を出力する。この後、画
像データを受け取った照合手段3bでは、受け取った画
像データと記憶部4に記憶されている登録画像データG
1〜GNとを比較することで認証処理を行う。また、本実
施の形態において、上記動作は、取り込んだ指紋画像の
ヒストグラムを平滑化してから行うこともできる。この
ようにすると、ノイズやばらつき等によるヒストグラム
の変動の影響を低減させることができる。
As exception processing, parameters A and B are used.
If the condition is not satisfied even if the value of becomes the maximum value or the minimum value, the captured image at this time is output. After that, the collating means 3b having received the image data receives the received image data and the registered image data G stored in the storage unit 4.
Performs authentication processing by comparing the 1 ~G N. Further, in the present embodiment, the above operation can be performed after smoothing the histogram of the captured fingerprint image. By doing so, it is possible to reduce the influence of the fluctuation of the histogram due to the noise or the variation.

【0058】以下、図9のフローチャートを用いて動作
例を説明した本実施の形態における指紋照合装置(画像
取り込み装置)の構成例について説明する。以降では、
ノイズ等を抑制・低減するために、画像取り込み部1
(図1)にキャリブレーション回路を設けた構成につい
て説明する。図10は、キャリブレーション回路101
を設けた画像取り込み部1の構成を示す構成図である。
なお、図10では、多数のセンサセルが同一構成である
ことを考慮し、1個のセンサセルを代表して示してい
る。
Hereinafter, a configuration example of the fingerprint collation device (image capturing device) according to the present embodiment, the operation example of which has been described with reference to the flowchart of FIG. 9, will be described. After that,
In order to suppress / reduce noise, etc., the image capturing unit 1
A configuration in which the calibration circuit is provided in (FIG. 1) will be described. FIG. 10 shows the calibration circuit 101.
It is a block diagram which shows the structure of the image acquisition part 1 provided with.
Note that in FIG. 10, one sensor cell is shown as a representative in consideration of the fact that many sensor cells have the same configuration.

【0059】センサセル11は、図10に示されるよう
に、検出素子11aとセンサ回路11bおよび出力信号
レベル補正回路101により構成され、出力信号レベル
補正回路101は、センサ回路11bの出力を取り込
み、センサ回路11bの出力を比較回路102の入力の
一つに供給する。比較回路102は、センサ回路11b
の出力とキャリブレーション用基準信号発生回路103
の出力であるキャリブレーション基準値(信号)とを比
較する。キャリブレーション回路105は、比較回路1
02が出力する両者の差がなくなるように、センサ回路
11bの入力側あるいはセンサ回路11bの利得制御な
どによりセンサ回路11bの出力レベルを調整(補正)
する。
As shown in FIG. 10, the sensor cell 11 is composed of a detection element 11a, a sensor circuit 11b, and an output signal level correction circuit 101. The output signal level correction circuit 101 takes in the output of the sensor circuit 11b and outputs the sensor signal. The output of the circuit 11b is supplied to one of the inputs of the comparison circuit 102. The comparison circuit 102 includes the sensor circuit 11b.
Output and calibration reference signal generation circuit 103
The calibration reference value (signal) that is the output of the above is compared. The calibration circuit 105 is the comparison circuit 1
The output level of the sensor circuit 11b is adjusted (corrected) by controlling the input side of the sensor circuit 11b or the gain control of the sensor circuit 11b so that the difference between the two output by 02 is eliminated.
To do.

【0060】キャリブレーション用基準信号発生回路1
03は、各センサセルに対して同じレベルのキャリブレ
ーション用基準信号を発生するように構成されるのが望
ましい。出力信号レベル補正回路101は、各センサセ
ル11の出力のばらつきをできるだけなくすように作用
する機能を持っており、このような動作をするものであ
れば公知の種々の構成のものが適用できる。このように
すれば、各センサ回路の出力、すなわち各センサセル1
1の出力レベルを同じに調整でき、感度バラツキによる
ノイズを抑制できるようになり、図8に示したようなヒ
ストグラム指標中のノイズによる山をなくすことが可能
となる。
Calibration reference signal generation circuit 1
03 is preferably configured to generate the same level of calibration reference signal for each sensor cell. The output signal level correction circuit 101 has a function of eliminating variations in the output of each sensor cell 11 as much as possible, and various known configurations can be applied as long as they perform such an operation. By doing this, the output of each sensor circuit, that is, each sensor cell 1
The output level of 1 can be adjusted to the same level, noise due to sensitivity variations can be suppressed, and peaks due to noise in the histogram index as shown in FIG. 8 can be eliminated.

【0061】以下、より詳細に説明する。図11は、キ
ャリブレーション回路105を備えたセンサセル11に
よる画像取り込み部1の一部構成を示す構成図である。
各センサセル11は、各々同一構成をなしており、検出
素子11aとセンサ回路11bおよびキャリブレーショ
ン回路(感度調整回路)105により構成され、キャリ
ブレーション回路105を用いて各センサセル11の検
出感度を調整する。また、キャリブレーション回路10
5、信号処理回路5および制御線LCを備えている。
The details will be described below. FIG. 11 is a configuration diagram showing a partial configuration of the image capturing unit 1 by the sensor cell 11 including the calibration circuit 105.
Each of the sensor cells 11 has the same configuration and is composed of a detection element 11a, a sensor circuit 11b, and a calibration circuit (sensitivity adjustment circuit) 105, and the detection sensitivity of each sensor cell 11 is adjusted using the calibration circuit 105. . In addition, the calibration circuit 10
5, a signal processing circuit 5 and a control line L C.

【0062】センサセル11は、検出素子11aとセン
サ回路11bおよびキャリブレーション回路105で構
成される。検出素子11aは、表面形状を電気信号に変
換するための素子である。センサ回路11bは表面形状
により変化する検出素子11aの電気量を測定する回路
である。各センサセル11の出力レベル補正すなわちキ
ャリブレーションを行うときは、被測定物として、凹凸
のない基準サンプルをセンサセル11で検出したり、セ
ンサセルに何も置かずに検出を行うことで、各センサセ
ル11に同一の測定値を検出させる。センサセル11か
ら出力された信号は、データ線LDを介してA/D変換
回路4に入力されデジタル出力信号4Aとして出力され
る。
The sensor cell 11 is composed of a detection element 11a, a sensor circuit 11b and a calibration circuit 105. The detection element 11a is an element for converting the surface shape into an electric signal. The sensor circuit 11b is a circuit that measures the amount of electricity of the detection element 11a that changes depending on the surface shape. When correcting the output level of each sensor cell 11, that is, performing calibration, the sensor cell 11 detects a reference sample having no unevenness as an object to be measured, or performs detection without placing anything on the sensor cell, so that each sensor cell 11 can be detected. Detect the same measured value. The signal output from the sensor cell 11 is input to the A / D conversion circuit 4 via the data line L D and output as a digital output signal 4A.

【0063】A/D変換回路4から出力されたデジタル
出力信号4Aは、信号処理回路5にも入力される。信号
処理回路5は、A/D変換回路4から出力されたデジタ
ル出力信号4Aと本来出力すべきデジタル出力信号(以
下、期待値という)とを比較して、センサ回路11bの
検出感度を調整するための調整パラメータを算出する。
そして、算出した調整パラメータに基づき、制御線LC
を用いてキャリブレーション回路105を制御する。
The digital output signal 4A output from the A / D conversion circuit 4 is also input to the signal processing circuit 5. The signal processing circuit 5 adjusts the detection sensitivity of the sensor circuit 11b by comparing the digital output signal 4A output from the A / D conversion circuit 4 with the digital output signal that should be originally output (hereinafter, referred to as an expected value). The adjustment parameter for calculating is calculated.
Then, based on the calculated adjustment parameter, the control line L C
Is used to control the calibration circuit 105.

【0064】データ線LDおよび制御線LCは、各センサ
セル11で共用されており、順次センサセル11が選択
されて、逐次的にセンサセル11の出力信号2AがA/
D変換回路4に入力され、信号処理回路5によりセンサ
セル11内のキャリブレーション回路105が制御され
る。この動作を各センサセル11に対して1回または複
数繰り返すことにより個々のセンサ回路11bの感度を
調整し、各センサセル11の性能を均一にする。
The data line L D and the control line L C are shared by the respective sensor cells 11, the sensor cells 11 are sequentially selected, and the output signal 2A of the sensor cells 11 is sequentially A / A.
The signal is input to the D conversion circuit 4, and the signal processing circuit 5 controls the calibration circuit 105 in the sensor cell 11. By repeating this operation once or plural times for each sensor cell 11, the sensitivity of each sensor circuit 11b is adjusted, and the performance of each sensor cell 11 is made uniform.

【0065】この場合、信号処理回路5は、図10で説
明した比較回路102と、キャリブレーション用基準信
号発生回路103を、別の信号処理回路110として有
している。図11の例では、入力信号がデジタルの場合
であり、このようにデジタル信号のまま比較回路102
へ入力する場合、比較回路104としては、公知のデジ
タル比較回路が使用可能である。比較回路104が通常
のアナログ比較回路であれば、一度D/A変換されて比
較回路104に供給される。もちろん、キャリブレーシ
ョン用基準信号発生回路103も同様である。
In this case, the signal processing circuit 5 has the comparison circuit 102 described in FIG. 10 and the calibration reference signal generation circuit 103 as another signal processing circuit 110. In the example of FIG. 11, the input signal is digital, and thus the comparison circuit 102 remains the digital signal.
In the case of inputting to, a known digital comparison circuit can be used as the comparison circuit 104. If the comparison circuit 104 is a normal analog comparison circuit, it is once D / A converted and supplied to the comparison circuit 104. Of course, the same applies to the calibration reference signal generation circuit 103.

【0066】また、図12に示すように、キャリブレー
ション回路105を備えたセンサセル11による画像取
り込み部1を構成してもよい。図12に示す画像取り込
み部1は、電圧−時間変換機能付きセンサ回路11b’
と時間信号比較回路106を用いるようにしたものであ
る。電圧−時間変換機能付きセンサ回路11b’は、対
応する検出素子11aからの電気量に応じた出力信号
を、時間軸方向に変化する信号へ変換するセンサ回路で
ある。また、時間信号比較回路106は、電圧−時間変
換機能付きセンサ回路11b’から出力された電圧−時
間変換信号とキャリブレーション用基準信号とを比較
し、この信号差を制御信号としてキャリブレーション回
路105へ出力する。このように構成した画像取り込み
部1の各センサセル11のキャリブレーションを行うと
きは、被測定物として凹凸のない基準サンプルをセンサ
セル11で検出し、各センサセル11に同一の測定値を
検出させる。
Further, as shown in FIG. 12, the image capturing section 1 may be constructed by the sensor cell 11 provided with the calibration circuit 105. The image capturing unit 1 shown in FIG. 12 includes a sensor circuit 11b ′ with a voltage-time conversion function.
And a time signal comparison circuit 106 is used. The sensor circuit 11b ′ with a voltage-time conversion function is a sensor circuit that converts an output signal corresponding to the amount of electricity from the corresponding detection element 11a into a signal that changes in the time axis direction. Further, the time signal comparison circuit 106 compares the voltage-time conversion signal output from the sensor circuit 11b ′ with a voltage-time conversion function with the calibration reference signal, and the calibration circuit 105 uses the signal difference as a control signal. Output to. When calibrating each sensor cell 11 of the image capturing unit 1 configured as described above, the sensor cell 11 detects a reference sample having no unevenness as an object to be measured, and causes each sensor cell 11 to detect the same measurement value.

【0067】このことにより、電圧−時間変換機能付き
センサ回路11b’は、電圧値としてアナログ情報を持
った信号を時間軸方向にアナログ情報を持った信号に変
換し、図14に示すような出力信号2Bとして出力する
(図14参照:tSは出力時間であり、このtSが変化す
る)。出力信号2Bは、データ線LDを介してA/D変
換回路4に入力されデジタル出力信号として出力され
る。これと同時にこの出力信号2Bは、センサセル11
内部で時間信号比較回路106を介してキャリブレーシ
ョン回路105に供給される。時間信号比較回路106
は、図10の比較回路102に対応するもので、電圧−
時間変換機能付きセンサ回路11b’のデジタル出力2
Bと、キャリブレーション用基準信号発生回路からの基
準時間tRを有する基準パルス信号との時間差を求め
る。
As a result, the sensor circuit with voltage-time conversion function 11b 'converts a signal having analog information as a voltage value into a signal having analog information in the time axis direction, and outputs the signal as shown in FIG. It is output as the signal 2B (see FIG. 14: t S is the output time, and this t S changes). The output signal 2B is input to the A / D conversion circuit 4 via the data line L D and output as a digital output signal. At the same time, this output signal 2B is transmitted to the sensor cell 11
It is internally supplied to the calibration circuit 105 via the time signal comparison circuit 106. Time signal comparison circuit 106
Corresponds to the comparison circuit 102 of FIG.
Digital output 2 of sensor circuit 11b 'with time conversion function
The time difference between B and the reference pulse signal having the reference time t R from the calibration reference signal generating circuit is obtained.

【0068】時間信号比較回路106は、電圧−時間変
換機能付きセンサ回路11b’によって電圧−時間変換
された信号を基準パルス信号と比較し、これらの時間差
を表す比較パルス信号をキャリブレーション回路105
に送る。これによりキャリブレーション回路105は、
基準パルス信号とセンサ回路電圧−時間変換機能付きセ
ンサ回路11b’からの出力との時間差がなくなるよう
に制御動作を行う。データ線LDは、複数のセンサセル
11で共有されており、順次、センサセル11が選択さ
れて、上記の動作が行われる。
The time signal comparison circuit 106 compares the signal voltage-time converted by the sensor circuit 11b 'with the voltage-time conversion function with the reference pulse signal, and the comparison pulse signal representing the time difference between them is calibrated by the calibration circuit 105.
Send to. As a result, the calibration circuit 105
The control operation is performed so that there is no time difference between the reference pulse signal and the output from the sensor circuit voltage-time converting function-equipped sensor circuit 11b '. The data line L D is shared by the plurality of sensor cells 11, and the sensor cells 11 are sequentially selected to perform the above operation.

【0069】上述した動作を各センサセル11に対して
1回または複数繰り返すことにより、個々の電圧−時間
変換機能付きセンサ回路11b’の感度を調整し、各セ
ンサセル11の性能を均一にする。また、センサセル1
1を複数同時に選択してもキャリブレーションを各セン
サセルごとに並列的に行うことができ、高速にキャリブ
レーションを行うこともできる。
By repeating the above-mentioned operation once or plural times for each sensor cell 11, the sensitivity of each sensor circuit 11b 'with a voltage-time conversion function is adjusted, and the performance of each sensor cell 11 is made uniform. Also, the sensor cell 1
Even if a plurality of 1s are selected at the same time, the calibration can be performed in parallel for each sensor cell, and the calibration can be performed at high speed.

【0070】図13は、電圧−時間変換機能付きセンサ
回路を有するセンサセルの具体的な構成例を示す。電圧
−時間変換機能付きセンサ回路11b’は、例えば、電
圧−時間変換回路121を備え、電圧−時間変換回路1
21としては、汎用的なものを用いてもよく、定電流回
路と容量素子およびしきい値回路121aから構成して
もよい(例えば、特願平11−157755号参照)。
FIG. 13 shows a concrete configuration example of a sensor cell having a sensor circuit with a voltage-time conversion function. The sensor circuit 11b ′ with a voltage-time conversion function includes, for example, a voltage-time conversion circuit 121, and the voltage-time conversion circuit 1
A general-purpose device may be used as the device 21, and it may be composed of a constant current circuit, a capacitor, and a threshold circuit 121a (see, for example, Japanese Patent Application No. 11-157755).

【0071】電圧−時間変換機能付きセンサ回路11
b’を用いた場合のキャリブレーション回路の動作原理
を、図13を参照して簡単に説明する。まず、時間信号
比較回路106は、代表的には論理積回路によって構成
され、電圧−時間変換機能付きセンサ回路11b’の出
力信号2Bと図示していない基準パルス信号発生回路か
らの基準パルス信号の論理積をとり、この結果を比較パ
ルス信号としてカウンタ回路154へ出力する。
Sensor circuit 11 with voltage-time conversion function
The operating principle of the calibration circuit when b'is used will be briefly described with reference to FIG. First, the time signal comparison circuit 106 is typically configured by an AND circuit, and outputs the output signal 2B of the sensor circuit 11b ′ with a voltage-time conversion function and the reference pulse signal from the reference pulse signal generation circuit (not shown). The logical product is calculated and the result is output to the counter circuit 154 as a comparison pulse signal.

【0072】カウンタ回路154の値は、負荷回路15
1を構成する全ての負荷素子Z1〜ZNを非活性状態に制
御するような初期設定値に予め設定し、さらに電圧−時
間変換機能付きセンサ回路11b’の出力信号2Bも初
期設定値に設定しておく。1回目のセンス動作におい
て、所定の時間よりも早く出力信号2Bが変化した場合
(例えば、画像取り込み部1の検出面12に指21など
の対象物を置かずにセンス動作を行い、センス時間中に
センサセルの出力信号が変化した場合)、時間信号比較
回路106の出力に基づきカウンタ回路154では1つ
カウントアップされる。この結果、カウンタ回路154
のデータは、負荷素子Z1〜ZNを1つ活性化するように
変化する。また、電圧−時間変換機能付きセンサ回路1
1b’の出力信号2Bも初期設定値に戻してしておく。
The value of the counter circuit 154 is the value of the load circuit 15
1 is preset to an initial set value for controlling all the load elements Z 1 to Z N that make up 1 and the output signal 2B of the sensor circuit 11b ′ with a voltage-time conversion function is also set to an initial set value. Set it. In the first sensing operation, when the output signal 2B changes earlier than a predetermined time (for example, the sensing operation is performed without placing the object such as the finger 21 on the detection surface 12 of the image capturing unit 1 during the sensing time). When the output signal of the sensor cell changes), the counter circuit 154 increments by 1 based on the output of the time signal comparison circuit 106. As a result, the counter circuit 154
Data changes so as to activate one of the load elements Z 1 to Z N. In addition, the sensor circuit 1 with a voltage-time conversion function
The output signal 2B of 1b 'is also reset to the initial setting value.

【0073】つぎ2回目のセンス動作でも所定の時間よ
りも早く出力信号が変化した場合(例えば、指13を置
かずにセンス動作を行い、センス時間中にセンサセルの
出力信号が変化した場合)、カウンタ回路154はさら
に1つカウントアップされる。ここで、負荷素子Z1
Nの値をカウンタの桁に合わせて2倍ずつに設定して
おけば、結果として2倍の数の負荷素子が活性化される
ことになる。例えばZ1=Z、Z2=2Z、Z3=4Z、
…、ZN=2(N-1)Zと設定しておき、カウンタ回路15
4の下位ビットから順にZ1〜ZNを制御するようにして
おけば、電圧−時間変換機能付きセンサ回路11b’へ
接続する負荷素子Z1〜ZNの値がカウントアップごとに
Zずつ大きくなることになる。
If the output signal changes faster than a predetermined time even in the second sensing operation (for example, the sensing operation is performed without placing the finger 13 and the output signal of the sensor cell changes during the sensing time), The counter circuit 154 is further incremented by one. Here, the load element Z 1 ~
If the value of Z N is set to twice each in accordance with the digit of the counter, as a result, twice the number of load elements will be activated. For example, Z 1 = Z, Z 2 = 2Z, Z 3 = 4Z,
…, Z N = 2 (N-1) Z is set, and the counter circuit 15
If Z 1 to Z N are controlled in order from the lower bit of 4, the values of the load elements Z 1 to Z N connected to the sensor circuit 11 b ′ with the voltage-time conversion function are increased by Z for each count up. Will be.

【0074】この動作は、電圧−時間変換機能付きセン
サ回路11b’の出力信号が、所定時間の間に変化しな
くなるまで(例えば、指13を置かずにセンス動作を行
い、センス時間中にセンサセルの出力信号が変化しなく
なるまで)繰り返す。所定時間の間で出力信号が変化し
なくなると、カウンタ回路154がカウントアップされ
ることはなく、これ以上負荷素子が電圧−時間変換機能
付きセンサ回路11b’に接続されることはない。
This operation is performed until the output signal of the sensor circuit 11b 'having the voltage-time conversion function does not change within a predetermined time (for example, the sensing operation is performed without placing the finger 13 and the sensor cell is operated during the sensing time). Repeat until the output signal of does not change). When the output signal does not change within the predetermined time, the counter circuit 154 is not counted up and the load element is not connected to the sensor circuit 11b ′ with the voltage-time conversion function any more.

【0075】このように、電圧−時間変換をすることに
よってキャリブレーションを含む出力レベル補正系に直
流電流が流れなくなるため、装置全体の消費電力を他の
実施の形態に比べて少なくすることができる。以上説明
したように、センサ回路11bにキャリブレーション回
路105を付加し、キャリブレーション回路105内部
の負荷素子Z1〜ZNを適当な数だけセンサ回路11bに
接続することで、プロセスばらつき等によるセンサセル
の性能ばらつきは見えなくなり、結果として各センサセ
ルの性能を均一にすることができる。
As described above, since the direct current does not flow through the output level correction system including the calibration by performing the voltage-time conversion, the power consumption of the entire apparatus can be reduced as compared with the other embodiments. . As described above, by adding the calibration circuit 105 to the sensor circuit 11b and connecting an appropriate number of load elements Z 1 to Z N inside the calibration circuit 105 to the sensor circuit 11b, a sensor cell due to process variations or the like can be obtained. The performance variation of 1 is not visible, and as a result, the performance of each sensor cell can be made uniform.

【0076】<実施の形態3>つぎに、本発明の他の形
態における画像取り込み方法について説明する。本実施
の形態では、画質の評価指標として隆線数指標を用い
た。まず、図15を用いて、隆線数指標について説明す
る。指紋の隆線は、指紋画像中に階調の低い(黒い)線
となって表れる。隆線数指標Nは、図15に示した指紋
の判定エリア内(n×mピクセル)において、横方向と
縦方向の指紋の平均隆線数を数え、この平均隆線数が大
きい方を隆線数指標Nとするものである。
<Third Embodiment> Next, an image capturing method according to another embodiment of the present invention will be described. In the present embodiment, the ridge number index is used as the image quality evaluation index. First, the ridge number index will be described with reference to FIG. The ridges of the fingerprint appear as low-gradation (black) lines in the fingerprint image. The ridge number index N counts the average number of ridges of fingerprints in the horizontal and vertical directions within the fingerprint determination area (n × m pixels) shown in FIG. The line number index N is used.

【0077】隆線数の数え方について説明する。例え
ば、横方向の隆線数を数える場合は、縦方向にピクセル
をスキャンし、この時に横切る隆線を数える。縦方向に
1列分のピクセルをスキャンした時の隆線数をNiとす
ると、判定エリアはn列あるので、n列分の平均隆線数
は、以下に示す数1で表される。
The method of counting the number of ridges will be described. For example, when counting the number of ridges in the horizontal direction, pixels are scanned in the vertical direction, and the ridges that intersect at this time are counted. Assuming that the number of ridges when one row of pixels is scanned in the vertical direction is Ni, the determination area has n rows, and therefore the average number of ridges for n rows is represented by the following equation 1.

【0078】[0078]

【数1】 [Equation 1]

【0079】縦方向の一列の長さはmピクセルであるの
で、Pピクセル当たりの隆線数に規格化するためにP/
mを数1に乗ずることで、以下の数2に示すように、ピ
クセル数P当たりの横方向の平均隆線数Nvを算出す
る。
Since the length of one line in the vertical direction is m pixels, P / P is standardized to the number of ridges per P pixel.
By multiplying m by Formula 1, the average number of horizontal ridges Nv per pixel P is calculated as shown in Formula 2 below.

【0080】[0080]

【数2】 [Equation 2]

【0081】縦方向についても同様にして求めると、ピ
クセル数P当たりの縦方向の平均隆線数Nhは、以下に
示す数3で表される。
When the vertical direction is also obtained in the same manner, the average number of ridges Nh in the vertical direction per pixel number P is expressed by the following expression 3.

【0082】[0082]

【数3】 [Equation 3]

【0083】したがって、隆線数指標Nは、N=MAX
(Nv,Nh)と表され、NvとNhのうち大きい方を
隆線数指標Nとする。
Therefore, the ridge number index N is N = MAX
It is represented by (Nv, Nh), and the larger one of Nv and Nh is used as the ridge number index N.

【0084】図16は、隆線判定条件を説明する図であ
る。図16において、縦軸は各ピクセルの階調値、横軸
は判定エリアの縦または横方向のピクセルを表してい
る。各ピクセルの階調値は、指紋画像の凹凸により波打
っており、この波の数が隆線の数となる。隆線の数え方
は、例えば、2つの閾値HVTHとLVTHを用いて、
HVTHからLVTHをまたいだ場合に隆線が1つある
とカウントする。ここで、2つの閾値を用いるのは、ノ
イズ等による画素を隆線としてカウントするのを防ぐた
めであるが、もちろんHVTH=LVTHとして閾値を
1つにすることもできる。
FIG. 16 is a diagram for explaining ridge determination conditions. In FIG. 16, the vertical axis represents the gradation value of each pixel, and the horizontal axis represents the vertical or horizontal pixels of the determination area. The gradation value of each pixel is wavy due to the unevenness of the fingerprint image, and the number of this wave is the number of ridges. The method of counting ridges is, for example, using two thresholds HVTH and LVTH,
There is one ridge when the line crosses from HVTH to LVTH. Here, the reason why two threshold values are used is to prevent pixels due to noise or the like from being counted as a ridge line, but it is also possible to set one threshold value by setting HVTH = LVTH.

【0085】また、指紋画像の階調値を平滑化してから
隆線を数えることもできる。このようにすると、ノイズ
や装置のばらつき等による指紋画像の変動による影響を
低減させることができる。
It is also possible to smooth the gradation values of the fingerprint image and then count the ridges. By doing so, it is possible to reduce the influence of fluctuations in the fingerprint image due to noise, device variations, and the like.

【0086】隆線数指標Nは、この値が極端に小さい場
合は、指紋画像がつぶれてしまっている状態である。逆
に、隆線数指標Nの値が大きい場合は、指紋画像がかす
れて、隆線がとぎれてしまっている状態である。したが
って、隆線数指標Nが極端に小さい場合には、画像がつ
ぶれないように画質を薄めにするように、逆に隆線数指
標Nが極端に大きい場合には、画像を濃くするように、
パラメータA、Bを調整する。このようにすることによ
り、指紋パターンの濃淡に左右されない適正な指紋画像
を取得することができる。
When the ridge number index N is extremely small, the fingerprint image is in a collapsed state. On the contrary, when the value of the ridge number index N is large, the fingerprint image is faint and the ridge is broken. Therefore, when the ridge number index N is extremely small, the image quality is thinned so that the image does not collapse, and conversely, when the ridge number index N is extremely large, the image is darkened. ,
Adjust parameters A and B. By doing so, it is possible to obtain an appropriate fingerprint image that is not affected by the contrast of the fingerprint pattern.

【0087】なお、隆線(図15の指紋画像において黒
い線)の代わりに谷線(図15の指紋画像において白い
線)から隆線数指標を算出することができる。この場合
も、隆線数指標と同等の評価指標となる。谷線の数え方
は、例えば図16で説明すると、2つの閾値HVTHと
LVTHにおいて、LVTHからHVTHをまたいだ場
合に谷線が1つあると数えることができる。また、この
場合も閾値を1つにすることができる。
The ridge number index can be calculated from the valley line (white line in the fingerprint image of FIG. 15) instead of the ridge line (black line in the fingerprint image of FIG. 15). Also in this case, the evaluation index is equivalent to the ridge number index. The way of counting the valley lines can be counted, for example, with reference to FIG. 16, when there are two thresholds HVTH and LVTH when one valley line extends from LVTH to HVTH. Also in this case, the threshold value can be set to one.

【0088】本実施の形態においても、装置の構成は、
前述した他の実施の形態と同様の画像取り込み装置(指
紋照合装置)と同様であり、図17に示すように取り込
み制御部3aが動作するものである。以下、本実施の形
態の指紋照合装置における取り込み制御部3aの動作に
ついて説明する。なお、図9と同等の構成用件について
は、説明を適宜省略する。
Also in this embodiment, the configuration of the apparatus is
This is the same as the image capturing device (fingerprint collation device) similar to that of the other embodiments described above, and the capture control unit 3a operates as shown in FIG. The operation of the capture control unit 3a in the fingerprint collation device according to this embodiment will be described below. It should be noted that description of the configuration requirements equivalent to those in FIG. 9 will be appropriately omitted.

【0089】まず、指置き指示部6から照合を行う利用
者に対して画像取り込み部1の検出面12(図2)への
指置きを指示する(ステップS1)。指置き指示の具体
例としては、LEDなどの発光素子による表示器を用い
て指示を表示する形態や、所定の指示ONや音声メッセ
ージなどを出力する形態がある。指置き指示により利用
者が指を検出面12へ置いたことを指置き検出部7で検
出した後(ステップS2)、画像取り込み部1が指紋画
像の取り込み、画像データ2を出力する(ステップS
3)。
First, the finger placement instructing section 6 instructs the user who performs the collation to place the finger on the detection surface 12 (FIG. 2) of the image capturing section 1 (step S1). Specific examples of the finger placement instruction include a mode in which the instruction is displayed using a display device including a light emitting element such as an LED, and a mode in which a predetermined instruction is turned on or a voice message is output. After the finger placement detection unit 7 detects that the user placed the finger on the detection surface 12 according to the finger placement instruction (step S2), the image capturing unit 1 captures the fingerprint image and outputs the image data 2 (step S2).
3).

【0090】画像データ2が出力されると、取り込み制
御部3aは、画像データ2の画質評価として、まず、取
り込んだ画像の隆線数指標Nを算出する(ステップS2
01)。なお、隆線数指標Nは、取り込んだ画像の全画
素のみならず、取り込んだ画像の所定領域、例えば検出
面12の中央付近に設けられた領域から算出するように
してもよい。この場合は、全画素を対象とする場合より
短い時間で隆線数指標Nを算出することができる。
When the image data 2 is output, the capture control section 3a first calculates the ridge number index N of the captured image as the image quality evaluation of the image data 2 (step S2).
01). The ridge number index N may be calculated not only from all the pixels of the captured image but also from a predetermined region of the captured image, for example, a region provided near the center of the detection surface 12. In this case, the ridge number index N can be calculated in a shorter time than when all pixels are targeted.

【0091】つぎのステップS202〜ステップS21
2で、取り込み制御部3aは、上述のことにより得られ
た隆線数指標Nと、予め設定してある閾値Nth1とNth2
とを比較する。まず、取り込み制御部3aは、ステップ
S202で、算出した隆線数指標NがNth2以下と判断
した場合、ステップS203に進み、今度は、隆線数指
標Nが閾値Nth1以上かどうかを判断する。ステップS
203で、隆線数指標Nが、閾値Nth1以上と判断した
場合、ステップS204に進み、取り込み制御部3a
は、取り込んだ画像データを照合手段3bに出力する。
Next steps S202 to S21
2, the capture control unit 3a determines the ridge number index N obtained as described above and the preset threshold values N th1 and N th2.
Compare with. First, if it is determined in step S202 that the calculated ridge count index N is equal to or less than N th2 , the capture control unit 3a proceeds to step S203 to determine whether the ridge count index N is equal to or greater than a threshold N th1. To do. Step S
If it is determined in 203 that the ridge number index N is equal to or greater than the threshold value N th1 , the process proceeds to step S204, and the capture control unit 3a
Outputs the captured image data to the matching unit 3b.

【0092】一方、ステップS202で、隆線数指標N
が閾値Nth2を超えていると判断した場合、ステップS
205に進み、まず、パラメータ設定部1aに設定され
ているパラメータ値Bが、最大値であるかどうかを判断
する。ステップS205で、設定されているパラメータ
値Bが最大値でないと判断した場合、ステップS206
に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定部1a
におけるパラメータ値Bを所定の値だけ増加させ、ステ
ップS3に戻る。また、ステップS205で、パラメー
タ設定部1aに設定されているパラメータ値Bが最大値
であると判断した場合、ステップS207に進み、パラ
メータ設定部1aに設定されているパラメータ値Aが最
大値であるかどうかを判断する。
On the other hand, in step S202, the ridge number index N
If it is determined that the value exceeds the threshold N th2 , step S
In step 205, it is first determined whether the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the maximum value. When it is determined in step S205 that the set parameter value B is not the maximum value, step S206
Then, the acquisition control unit 3a proceeds to the parameter setting unit 1a.
The parameter value B in is increased by a predetermined value, and the process returns to step S3. When it is determined in step S205 that the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the maximum value, the process proceeds to step S207, and the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is the maximum value. Determine if

【0093】ステップS207で、設定されているパラ
メータ値Aが最大値でないと判断した場合、ステップS
208に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定
部1aにおけるパラメータ値Aを所定の値だけ増加さ
せ、ステップS3に戻る。ステップS207で、最大値
であると判断したら、ステップS204に進み、取り込
み制御部3aは、取り込んだ画像データを照合手段3b
に出力する。N>Nth2の場合は、取り込んだ画像がか
すれて薄すぎる状態であるため、以上のことにより、パ
ラメータ値A,Bを増加させて再度指紋画像の取り込み
を行う。
When it is determined in step S207 that the set parameter value A is not the maximum value, step S207
In step 208, the capture control unit 3a increases the parameter value A in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and the process returns to step S3. If it is determined in step S207 that it is the maximum value, the process proceeds to step S204, and the capture control unit 3a compares the captured image data with the collation unit 3b.
Output to. If N> N th2 , the captured image is faint and too thin. Therefore, the parameter values A and B are increased and the fingerprint image is captured again.

【0094】ステップS203の判断で、隆線数指標N
が閾値Nth1未満と判断した場合、ステップS209に
進み、ここでは、パラメータ設定部1aに設定されてい
るパラメータ値Aが、最小値例えば0であるかどうかを
判断する。設定されているパラメータ値Aが0でないと
判断した場合、ステップS210に進み、取り込み制御
部3aは、パラメータ設定部1aにおけるパラメータ値
Aを所定の値だけ減少させ、ステップS3に戻る。ま
た、ステップS209で、パラメータ設定部1aに設定
されているパラメータ値Aが0であると判断した場合、
ステップS211に進み、パラメータ設定部1aに設定
されているパラメータ値Bが最小値であるかどうかを判
断する。
In the judgment of step S203, the ridge number index N
When it is determined that is less than the threshold N th1 , the process proceeds to step S209, and here it is determined whether the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is the minimum value, for example, 0. When it is determined that the set parameter value A is not 0, the process proceeds to step S210, the capture control unit 3a decreases the parameter value A in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and the process returns to step S3. If it is determined in step S209 that the parameter value A set in the parameter setting unit 1a is 0,
In step S211, it is determined whether the parameter value B set in the parameter setting unit 1a is the minimum value.

【0095】ステップS211で、設定されているパラ
メータ値Bが最小値でないと判断した場合、ステップS
212に進み、取り込み制御部3aは、パラメータ設定
部1aにおけるパラメータ値Bを所定の値だけ減少さ
せ、ステップS3に戻る。ステップS211で、最小値
であると判断したら、ステップS204に進み、取り込
み制御部3aは、取り込んだ画像データを照合手段3b
に出力する。N<Nth1の場合は、取り込んだ画像がつ
ぶれている状態であるため、以上のことにより、パラメ
ータ値A,Bを減小させて再度指紋画像の取り込みを行
うようにしている。
When it is determined in step S211 that the set parameter value B is not the minimum value, step S21
In step 212, the capture control unit 3a decreases the parameter value B in the parameter setting unit 1a by a predetermined value, and the process returns to step S3. If it is determined in step S211 that the value is the minimum value, the process proceeds to step S204, and the capture control unit 3a compares the captured image data with the matching unit 3b.
Output to. When N <N th1 , the captured image is in a collapsed state, and thus the parameter values A and B are reduced and the fingerprint image is captured again.

【0096】取り込み制御部3aは、画像データにおけ
る画質が、所定の条件を満たすまで、上記一連の動作を
繰り返し、条件を満たした場合に、認証に適した画像と
して画像データを照合手段3bに出力する。このよう
に、本実施の形態によれば、指紋パターンの濃淡および
個人差や状態変化に影響されずに、つぶれまたは擦れが
ない指紋画像を取得することができる。なお、例外処理
として、パラメータA、Bの値が最大値または最小値に
なっても条件を満たさない場合は、この時の取り込み画
像を出力する。本実施の形態において、指紋の判定エリ
アは、必要に応じて場所および大きさを自由に設定する
ことができる。
The capture controller 3a repeats the above series of operations until the image quality of the image data satisfies a predetermined condition, and when the condition is satisfied, outputs the image data to the collating means 3b as an image suitable for authentication. To do. As described above, according to the present embodiment, it is possible to obtain a fingerprint image that is not crushed or rubbed without being affected by the shading of the fingerprint pattern, individual differences, and state changes. As an exceptional process, if the condition is not satisfied even if the values of the parameters A and B reach the maximum value or the minimum value, the captured image at this time is output. In the present embodiment, the location and size of the fingerprint determination area can be freely set as needed.

【0097】<実施の形態4>本実施の形態は、画像処
理装置および指紋照合装置における評価指標に、ヒスト
グラム指標と隆線数指標とを、組み合わせて適用したも
のである。例えば、ヒストグラム指標と隆線数指標の各
々について所定の範囲内となるようにパラメータA、B
を変更するようにしてもよい。また、ヒストグラム指標
と隆線数指標から所定の演算により新たな指標を導出
し、この指標に基づいてパラメータA、Bを変更するよ
うにしてもよい。
<Embodiment 4> In this embodiment, a histogram index and a ridge count index are applied in combination with the evaluation index in the image processing apparatus and the fingerprint collation apparatus. For example, the parameters A and B are set so that each of the histogram index and the ridge number index falls within a predetermined range.
May be changed. Further, a new index may be derived from the histogram index and the ridge number index by a predetermined calculation, and the parameters A and B may be changed based on this index.

【0098】このような構成にすることより、指紋パタ
ーンの濃淡および個人差や状態変化に影響されずに、コ
ントラストが強くかつつぶれまたは擦れがない指紋画像
を取得することができる。なお、本実施の形態におい
て、隆線数指標を第2の実施の形態で説明した谷線を用
いて算出した隆線数指標に置き換えて適用することも可
能である。
With such a configuration, it is possible to obtain a fingerprint image with high contrast and without being crushed or rubbed, without being affected by the light and shade of the fingerprint pattern, individual differences and state changes. In the present embodiment, the ridge number index may be replaced with the ridge number index calculated using the valley line described in the second embodiment and applied.

【0099】また、上述した実施の形態では、アナログ
値を256階調のデジタル値に変換する場合について説
明したが、256以外の階調に変換することも可能であ
る。本発明は、パラメータ設定部1aに設定され、画像
取り込み部1における変換に用いられるパラメータとし
て、パラメータ値Aとパラメータ値Bを用いるようにし
ているが、これに限るものではない。例えば、輝度と分
解能を制御するために、信号の変換領域の最小値と最大
値とを、各々パラメータ値A,パラメータ値Bとして用
いるようにしても同様である。また、設定されるパラメ
ータの数もこれに限定されず、必要に応じて自由に変更
することができる。
Further, in the above-mentioned embodiment, the case where the analog value is converted into the digital value of 256 gradations has been described, but it is also possible to convert to the gradation other than 256. In the present invention, the parameter value A and the parameter value B are set as the parameters set in the parameter setting unit 1a and used for conversion in the image capturing unit 1, but the present invention is not limited to this. For example, the same applies when the minimum value and the maximum value of the signal conversion region are used as the parameter value A and the parameter value B, respectively, in order to control the brightness and the resolution. Further, the number of parameters to be set is not limited to this, and can be freely changed as necessary.

【0100】なお、上記実施の形態では、評価指標とし
て、画像データの濃淡度合いを示す濃淡指標と画像の空
間周波数成分を示す指標とを組み合わせたもの、およ
び、画像の濃淡を表現したヒストグラムから生成される
ヒストグラム指標と画像中の隆線の数に基づいて生成さ
れる隆線数指標とを組み合わせたものを例示したが、こ
れらの組み合わせに限るものではない。各評価指標を適
宜に組み合わせて新たな評価指標として用いるようにし
ても良いことは、いうまでもない。
In the above embodiment, the evaluation index is generated from a combination of a gradation index indicating the gradation level of image data and an index indicating the spatial frequency component of the image, and a histogram expressing the gradation of the image. An example in which the histogram index described above and the ridge number index generated based on the number of ridges in the image are combined has been exemplified, but the combination is not limited to these. It goes without saying that each evaluation index may be combined appropriately and used as a new evaluation index.

【0101】[0101]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
例えば指紋照合の対象として、ある範囲内に画像の評価
指標が入る画像データを取り込むようにしたので、所望
とする状態の画像が得られるようになるという優れた効
果が得られ、例えば、指紋照合の精度を向上させること
ができるようになる。
As described above, according to the present invention,
For example, since the image data in which the evaluation index of the image falls within a certain range is taken in as a target of fingerprint matching, an excellent effect that an image in a desired state can be obtained is obtained. Will be able to improve the accuracy of.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明の実施の形態における画像取り込み装
置を用いた指紋照合装置の構成を示す構成図である。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of a fingerprint matching device using an image capturing device according to an embodiment of the present invention.

【図2】 図1の指紋照合装置の画像取り込み部の一部
構成を示す斜視図である。
FIG. 2 is a perspective view showing a partial configuration of an image capturing section of the fingerprint matching device of FIG.

【図3】 画像取り込み部に取り込まれた指紋の画像デ
ータの状態を示す説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a state of image data of a fingerprint captured by an image capturing unit.

【図4】 画像取り込み部の概略的な構成を示す構成図
である。
FIG. 4 is a configuration diagram showing a schematic configuration of an image capturing unit.

【図5】 A/D変換回路14に設定されるパラメータ
の一例を示す説明図である。
5 is an explanatory diagram showing an example of parameters set in the A / D conversion circuit 14. FIG.

【図6】 本発明の実施の形態における指紋照合装置の
動作を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing an operation of the fingerprint collation device according to the embodiment of the present invention.

【図7】 取り込んだ画像データと、この画像データが
示す画像の濃淡を表現したヒストグラムを示す説明図で
ある。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing the captured image data and a histogram expressing the shade of the image represented by this image data.

【図8】 取り込んだ画像データと、この画像データが
示す画像の濃淡を表現したヒストグラムを示す説明図で
ある。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing the captured image data and a histogram expressing the shade of the image represented by this image data.

【図9】 本発明の他の形態における指紋照合装置の動
作を示すフローチャートである。
FIG. 9 is a flowchart showing an operation of the fingerprint collation device according to another embodiment of the present invention.

【図10】 本発明の他の形態における指紋照合装置の
一部構成を示す構成図である。
FIG. 10 is a configuration diagram showing a partial configuration of a fingerprint collation device according to another embodiment of the present invention.

【図11】 本発明の他の形態における指紋照合装置の
一部構成を示す構成図である。
FIG. 11 is a configuration diagram showing a partial configuration of a fingerprint collation device according to another embodiment of the present invention.

【図12】 本発明の他の形態における指紋照合装置の
一部構成を示す構成図である。
FIG. 12 is a configuration diagram showing a partial configuration of a fingerprint matching device according to another embodiment of the present invention.

【図13】 本発明の他の形態における指紋照合装置の
一部構成を示す回路図である。
FIG. 13 is a circuit diagram showing a partial configuration of a fingerprint collation device according to another embodiment of the present invention.

【図14】 図13に示す指紋照合装置の具体的な動作
例を示すタイミングチャートである。
FIG. 14 is a timing chart showing a specific operation example of the fingerprint matching device shown in FIG.

【図15】 隆線指標を説明する説明図である。FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating a ridge index.

【図16】 隆線判定条件を説明する特性図である。FIG. 16 is a characteristic diagram illustrating a ridge determination condition.

【図17】 本発明の他の形態における指紋照合装置の
動作を示すフローチャートである。
FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the fingerprint collation device according to another embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…画像取り込み部、1a…パラメータ設定部、2…画
像データ、3…制御部、3a…取り込み制御部、3b…
照合手段、4…記憶部、5…照合結果、6…指置き指示
部、7…指置き検出部、G1〜GN…登録画像データ。
1 ... Image capturing unit, 1a ... Parameter setting unit, 2 ... Image data, 3 ... Control unit, 3a ... Capture control unit, 3b ...
Checking means, 4 ... storage unit, 5 ... verification result, 6 ... finger rest instructing unit, 7 ... finger rest detector, G 1 ~G N ... registration image data.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 斎藤 賢一 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 岡崎 幸夫 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 久良木 億 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 山口 力 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 首藤 啓樹 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 重松 智志 東京都千代田区大手町二丁目3番1号 日 本電信電話株式会社内 Fターム(参考) 2F065 AA56 BB02 CC16 DD09 EE00 FF04 FF61 JJ03 JJ26 NN13 NN17 PP11 QQ03 QQ16 QQ25 QQ26 QQ27 QQ32 QQ42 QQ43 5B047 AA25 BA02 BB04 BC14 BC23 CB22 DB01 DC04 DC09    ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Kenichi Saito             2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Yukio Okazaki             2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Tsutomu Kuraki             2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Tsuyoshi Yamaguchi             2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Hiroki Suto             2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Satoshi Shigematsu             2-3-1, Otemachi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Telegraph and Telephone Corporation F term (reference) 2F065 AA56 BB02 CC16 DD09 EE00                       FF04 FF61 JJ03 JJ26 NN13                       NN17 PP11 QQ03 QQ16 QQ25                       QQ26 QQ27 QQ32 QQ42 QQ43                 5B047 AA25 BA02 BB04 BC14 BC23                       CB22 DB01 DC04 DC09

Claims (43)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 対象物の形状をパラメータ設定部に設定
されているパラメータ値にしたがって電気量に変換し、
前記対象物の形状に対応する画像を表す画像データを出
力する画像取り込み部と、 この画像取り込み部から出力された画像データを受け取
り、この画像データより前記画像の画質を評価するため
の評価指標を算出し、この評価指標が予め設定されてい
る基準値の範囲外ならば、前記基準値の範囲内となるよ
うに前記パラメータ設定部に設定されているパラメータ
値を変更し、前記評価指標が前記基準値の範囲内にある
前記画像取り込み部より受け取った画像データを出力す
る取り込み制御部とを備えたことを特徴とする画像取り
込み装置。
1. A shape of an object is converted into an electric quantity according to a parameter value set in a parameter setting unit,
An image capturing unit that outputs image data representing an image corresponding to the shape of the object, an image index output from the image capturing unit, and an evaluation index for evaluating the image quality of the image from the image data. Calculated, if this evaluation index is outside the range of the preset reference value, the parameter value set in the parameter setting unit is changed to be within the range of the reference value, and the evaluation index is An image capturing device, comprising: a capturing control unit that outputs image data received from the image capturing unit within a range of a reference value.
【請求項2】 請求項1記載の画像取り込み装置におい
て、 前記画像取り込み部は、前記パラメータ設定部に設定さ
れているパラメータ値が変更されると、変更後のパラメ
ータ値にしたがって再度変換した画像データを出力する
ことを特徴とする画像取り込み装置。
2. The image capturing device according to claim 1, wherein when the parameter value set in the parameter setting unit is changed, the image capturing unit reconverts the image data according to the changed parameter value. An image capturing device characterized by outputting
【請求項3】 請求項1または2記載の画像取り込み装
置において、 前記画像取り込み部は、 前記対象物の形状をアナログ信号に変換する検出素子
と、 この検出素子から出力されたアナログ信号を、前記パラ
メータ設定部に設定されているパラメータ値にしたがっ
てデジタル信号に変換して前記画像データとして出力す
るA/D変換回路とから構成され、 前記パラメータ設定部に設定されているパラメータ値
は、アナログ信号を前記デジタル信号に変換する際の変
換範囲と変換分解能であることを特徴とする画像取り込
み装置。
3. The image capturing device according to claim 1, wherein the image capturing unit includes a detection element that converts the shape of the object into an analog signal, and an analog signal output from the detection element. And an A / D conversion circuit for converting into a digital signal according to the parameter value set in the parameter setting unit and outputting the digital signal as the image data. The parameter value set in the parameter setting unit is an analog signal. An image capturing device having a conversion range and a conversion resolution when converting into the digital signal.
【請求項4】 請求項1〜3いずれか1項に記載の画像
取り込み装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像取
り込み部が出力する画像データの濃淡度合いを示す濃淡
指標であることを特徴とする画像取り込み装置。
4. The image capturing device according to claim 1, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a shade index indicating a shade level of image data output by the image capture unit. An image capturing device characterized by being present.
【請求項5】 請求項1〜3いずれか1項に記載の画像
取り込み装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像取
り込み部が出力する画像データの空間周波数成分を示す
指標であることを特徴とする画像取り込み装置。
5. The image capturing device according to claim 1, wherein the evaluation index calculated by the capturing control unit is an index indicating a spatial frequency component of image data output by the image capturing unit. An image capturing device characterized by being present.
【請求項6】 請求項1〜3いずれか1項に記載の画像
取り込み装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像取
り込み部が出力する画像データの濃淡度合いを示す濃淡
指標と前記画像取り込み部が出力する画像の空間周波数
成分を示す指標とを組み合わせたものであることを特徴
とする画像取り込み装置。
6. The image capturing device according to claim 1, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a shade index indicating a shade level of image data output by the image capture unit. An image capturing device characterized by being combined with an index indicating a spatial frequency component of an image output by the image capturing unit.
【請求項7】 請求項1〜3いずれか1項に記載の画像
取り込み装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像の
濃淡を表現したヒストグラムから生成されるヒストグラ
ム指標であることを特徴とする画像取り込み装置。
7. The image capturing device according to claim 1, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a histogram index generated from a histogram expressing the grayscale of the image. An image capturing device characterized by.
【請求項8】 請求項1〜3いずれか1項に記載の画像
取り込み装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像中
の隆線の数に基づいて生成される隆線数指標であること
を特徴とする画像取り込み装置。
8. The image capturing device according to claim 1, wherein the evaluation index calculated by the capturing control unit is the number of ridges generated based on the number of ridges in the image. An image capturing device characterized by being an index.
【請求項9】 請求項1〜3いずれか1項に記載の画像
取り込み装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像の
濃淡を表現したヒストグラムから生成されるヒストグラ
ム指標と前記画像中の隆線の数に基づいて生成される隆
線数指標とを組み合わせたものであることを特徴とする
画像取り込み装置。
9. The image capturing device according to claim 1, wherein the evaluation index calculated by the import control unit is a histogram index generated from a histogram expressing the shade of the image and the image. An image capturing device characterized by being combined with a ridge number index generated based on the number of ridges in the inside.
【請求項10】 請求項7記載の画像取り込み装置にお
いて、 前記取り込み制御部は、 前記ヒストグラムにおいて画像の濃淡が濃い階調側の極
大値と、この極大値を示す階調値よりも画像の濃淡が薄
い階調側で前記極大値に直近の極小値との比を前記ヒス
トグラム指標として算出することを特徴とする画像取り
込み装置。
10. The image capturing device according to claim 7, wherein the capture control unit includes a maximum value on a gradation side where the image has a high density and a gray level of the image that is higher than the gradation value indicating the maximum value. The image capturing apparatus is characterized in that a ratio of the local maximum value to the local minimum value on the light gray scale side is calculated as the histogram index.
【請求項11】 請求項8記載の画像取り込み装置にお
いて、 前記取り込み制御部は、 前記画像の横方向の単位長さ当たりの平均隆線数である
横方向平均隆線数と、前記画像の縦方向の単位長さ当た
りの平均隆線数である縦方向隆線数とを求め、 前記横方向平均隆線数と前記縦方向隆線数とのうち大き
い方を前記隆線数指標として算出することを特徴とする
画像取り込み装置。
11. The image capturing device according to claim 8, wherein the capturing control unit includes a horizontal average ridge number that is an average number of ridges per unit length in the horizontal direction of the image, and a vertical direction of the image. The number of vertical ridges, which is the average number of ridges per unit length in the direction, is obtained, and the larger one of the average number of horizontal ridges and the number of vertical ridges is calculated as the ridge number index. An image capturing device characterized by the above.
【請求項12】 対象物の形状を予め設定されているパ
ラメータ値にしたがって電気信号に変換して前記対象物
の形状に対応する画像を表す画像データを生成し、 この画像データより前記画像の画質を評価するための評
価指標を算出し、 この評価指標が予め設定されている基準値の範囲内とな
るように前記パラメータ値を変更することを特徴とする
画像取り込み方法。
12. An image data representing an image corresponding to the shape of the object is generated by converting the shape of the object into an electric signal according to a preset parameter value, and the image quality of the image is obtained from the image data. The image capturing method is characterized in that an evaluation index for evaluating is calculated, and the parameter value is changed so that the evaluation index falls within a preset reference value range.
【請求項13】 請求項12記載の画像取り込み方法に
おいて、 前記パラメータ値は、アナログ信号をデジタル信号に変
換する際の変換範囲と変換分解能であり、 対象物の形状をアナログ信号に変換し、 このアナログ信号を、前記パラメータ値にしたがってデ
ジタル信号に変換して前記画像データとして出力するこ
とを特徴とする画像取り込み方法。
13. The image capturing method according to claim 12, wherein the parameter value is a conversion range and conversion resolution when an analog signal is converted into a digital signal, and a shape of an object is converted into an analog signal, An image capturing method comprising converting an analog signal into a digital signal according to the parameter value and outputting the digital signal as the image data.
【請求項14】 請求項12または13記載の画像取り
込み方法において、前記評価指標は、前記画像データの
濃淡度合いを示す濃淡指標であることを特徴とする画像
取り込み方法。
14. The image capturing method according to claim 12, wherein the evaluation index is a density index indicating a gradation level of the image data.
【請求項15】 請求項12または13記載の画像取り
込み方法において、 前記評価指標は、前記画像データの空間周波数成分を示
す指標であることを特徴とする画像取り込み方法。
15. The image capturing method according to claim 12, wherein the evaluation index is an index indicating a spatial frequency component of the image data.
【請求項16】 請求項12または13記載の画像取り
込み方法において、 前記評価指標は、前記画像データの濃淡度合いを示す濃
淡指標と前記画像データの空間周波数成分を示す指標と
を組み合わせたものであることを特徴とする画像取り込
み方法。
16. The image capturing method according to claim 12, wherein the evaluation index is a combination of a density index indicating a gradation level of the image data and an index indicating a spatial frequency component of the image data. An image capturing method characterized by the above.
【請求項17】 請求項12または13記載の画像取り
込み方法において、 前記評価指標は、前記画像の濃淡を表現したヒストグラ
ムから生成されるヒストグラム指標であることを特徴と
する画像取り込み方法。
17. The image capturing method according to claim 12 or 13, wherein the evaluation index is a histogram index generated from a histogram expressing the shade of the image.
【請求項18】 請求項12または13記載の画像取り
込み方法において、 前記評価指標は、前記画像中の隆線の数に基づいて生成
される隆線数指標であることを特徴とする画像取り込み
方法。
18. The image capturing method according to claim 12 or 13, wherein the evaluation index is a ridge number index generated based on the number of ridges in the image. .
【請求項19】 請求項12または13記載の画像取り
込み方法において、 前記評価指標は、前記画像の濃淡を表現したヒストグラ
ムから生成されるヒストグラム指標と前記画像中の隆線
の数に基づいて生成される隆線数指標とを組み合わせた
ものであることを特徴とする画像取り込み方法。
19. The image capturing method according to claim 12 or 13, wherein the evaluation index is generated based on a histogram index generated from a histogram expressing the grayscale of the image and the number of ridges in the image. An image capturing method characterized by being combined with a ridge line number index.
【請求項20】 請求項17記載の画像取り込み方法に
おいて、 前記ヒストグラム指標は、前記ヒストグラムにおいて画
像の濃淡が濃い階調側の極大値とこの極大値を示す階調
値よりも画像の濃淡が薄い階調側で前記極大値に直近の
極小値との比であることを特徴とする画像取り込み方
法。
20. The image capturing method according to claim 17, wherein the histogram index has a lighter image density than a maximum value on a gradation side where the image has a high density and a gradation value showing the maximum value in the histogram. An image capturing method characterized in that the ratio is a ratio of the local maximum value to the local minimum value on the gradation side.
【請求項21】 請求項18記載の画像取り込み方法に
おいて、 前記隆線数指標は、前記画像の横方向の単位長さ当たり
の平均隆線数と縦方向の単位長さ当たりの平均隆線数と
のうち大きい方であることを特徴とする画像取り込み方
法。
21. The image capturing method according to claim 18, wherein the ridge number index is an average number of ridges per unit length in a horizontal direction of the image and an average number of ridges per unit length in a vertical direction. An image capturing method characterized by being the larger of the two.
【請求項22】 指紋による凹凸をパラメータ設定部に
設定されているパラメータ値にしたがって電気量に変換
し、前記指紋の凹凸に対応する指紋画像を表す画像デー
タを出力する画像取り込み部と、 この画像取り込み部から出力された画像データを受け取
り、この画像データより前記指紋画像の画質を評価する
ための評価指標を算出し、この評価指標が予め設定され
ている基準値の範囲外ならば、前記基準値の範囲内とな
るように前記パラメータ設定部に設定されているパラメ
ータ値を変更し、前記評価指標が前記基準値の範囲内に
ある前記画像取り込み部より受け取った画像データを出
力する取り込み制御部と、 この取り込み制御部から出力された画像データと予め用
意されている登録画像データとを比較して照合する照合
手段とを備えたことを特徴とする指紋照合装置。
22. An image capturing unit for converting unevenness due to a fingerprint into an electric quantity according to a parameter value set in a parameter setting unit and outputting image data representing a fingerprint image corresponding to the unevenness of the fingerprint, and the image capturing unit. The image data output from the capturing unit is received, an evaluation index for evaluating the image quality of the fingerprint image is calculated from this image data, and if this evaluation index is outside the preset reference value range, the reference A capture control unit that changes the parameter value set in the parameter setting unit so as to be within a range of values, and outputs the image data received from the image capture unit in which the evaluation index is within the range of the reference value. And collating means for comparing and collating the image data output from the capture control unit with the registered image data prepared in advance. Fingerprint verification device, characterized in that.
【請求項23】 請求項22記載の指紋照合装置におい
て、 前記画像取り込み部は、前記パラメータ設定部に設定さ
れているパラメータ値が変更されると、変更後のパラメ
ータ値にしたがって再度変換した画像データを出力する
ことを特徴とする指紋照合装置。
23. The fingerprint collation apparatus according to claim 22, wherein when the parameter value set in the parameter setting unit is changed, the image capturing unit reconverts the image data according to the changed parameter value. A fingerprint collation device characterized by outputting
【請求項24】 請求項22または23記載の指紋照合
装置において、 前記画像取り込み部は、 指紋による凹凸をアナログ信号に変換する検出素子と、 この検出素子から出力されたアナログ信号を、前記パラ
メータ設定部に設定されているパラメータ値にしたがっ
てデジタル信号に変換して前記画像データとして出力す
るA/D変換回路とから構成され、 前記パラメータ設定部に設定されているパラメータ値
は、アナログ信号を前記デジタル信号に変換する際の変
換範囲と変換分解能であることを特徴とする指紋照合装
置。
24. The fingerprint collation apparatus according to claim 22 or 23, wherein the image capturing unit sets a parameter for converting a detection element for converting unevenness due to a fingerprint into an analog signal, to an analog signal output from the detection element. And an A / D conversion circuit for converting the digital signal into a digital signal according to the parameter value set in the section and outputting the digital signal as the image data. The parameter value set in the parameter setting section is an analog signal for the digital signal. A fingerprint collation device having a conversion range and conversion resolution when converting into a signal.
【請求項25】 請求項22〜24いずれか1項に記載
の指紋照合装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像取
り込み部が出力する画像データの濃淡度合いを示す濃淡
指標であることを特徴とする指紋照合装置。
25. The fingerprint collation device according to claim 22, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a shade index indicating a shade level of image data output by the image capture unit. A fingerprint collation device characterized in that
【請求項26】 請求項22〜24いずれか1項に記載
の指紋照合装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像取
り込み部が出力する画像データの空間周波数成分を示す
指標であることを特徴とする指紋照合装置。
26. The fingerprint collation apparatus according to claim 22, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is an index indicating a spatial frequency component of image data output by the image capture unit. A fingerprint collation device characterized in that
【請求項27】 請求項22〜24いずれか1項に記載
の指紋照合装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像取
り込み部が出力する画像データの濃淡度合いを示す濃淡
指標と前記画像取り込み部が出力する画像の空間周波数
成分を示す指標とを組み合わせたものであることを特徴
とする指紋照合装置。
27. The fingerprint collation apparatus according to claim 22, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a shade index indicating a shade level of image data output by the image capture unit. A fingerprint collation device, which is a combination of an index indicating a spatial frequency component of an image output by the image capturing unit.
【請求項28】 請求項22〜24いずれか1項に記載
の指紋照合装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像の
濃淡を表現したヒストグラムから生成されるヒストグラ
ム指標であることを特徴とする指紋照合装置。
28. The fingerprint collation apparatus according to claim 22, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a histogram index generated from a histogram expressing the shade of the image. A fingerprint matching device characterized by.
【請求項29】 請求項22〜24いずれか1項に記載
の指紋照合装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像中
の隆線の数に基づいて生成される隆線数指標であること
を特徴とする指紋照合装置。
29. The fingerprint collation apparatus according to claim 22, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is the number of ridges generated based on the number of ridges in the image. A fingerprint matching device characterized by being an index.
【請求項30】 請求項22〜24いずれか1項に記載
の指紋照合装置において、 前記取り込み制御部が算出する評価指標は、前記画像の
濃淡を表現したヒストグラムから生成されるヒストグラ
ム指標と前記画像中の隆線の数に基づいて生成される隆
線数指標とを組み合わせたものであることを特徴とする
指紋照合装置。
30. The fingerprint collation device according to claim 22, wherein the evaluation index calculated by the capture control unit is a histogram index generated from a histogram expressing the shade of the image, and the image. A fingerprint collation device characterized by being combined with a ridge number index generated based on the number of ridges in the middle.
【請求項31】 請求項28記載の画像取り込み装置に
おいて、 前記ヒストグラム指標は、前記ヒストグラムにおいて画
像の濃淡が濃い階調側の極大値とこの極大値を示す階調
値よりも画像の濃淡が薄い階調側で前記極大値に直近の
極小値との比であることを特徴とする指紋照合装置。
31. The image capturing device according to claim 28, wherein the histogram index has a lighter image density than a maximum value on a gradation side where the image has a high density and a gradation value showing this maximum value in the histogram. A fingerprint collation device characterized by a ratio of the local maximum value to the nearest local minimum value on the gradation side.
【請求項32】 請求項29記載の指紋照合装置におい
て、 前記隆線数指標は、前記画像の横方向および縦方向の単
位長さ当たりの平均隆線数をそれぞれ算出し、算出され
た横方向および縦方向の前記平均隆線数のうち大きい方
を隆線数指標とすることを特徴とする指紋照合装置。
32. The fingerprint collation apparatus according to claim 29, wherein the ridge number index calculates an average number of ridges per unit length in the horizontal direction and the vertical direction of the image, and the calculated horizontal direction. A fingerprint collation device, wherein the larger one of the average number of ridges in the vertical direction is used as the ridge number index.
【請求項33】 指紋による凹凸を予め設定されている
パラメータ値にしたがって電気信号に変換して前記指紋
の凹凸に対応する指紋画像を表す画像データを生成し、 この画像データより前記指紋画像の画質を評価するため
の評価指標を算出し、 この評価指標が予め設定されている基準値の範囲内とな
るように前記パラメータ値を変更し、 前記評価指標が基準値の範囲内となった画像データと予
め用意されている登録画像データとを比較して照合する
ことを特徴とする指紋照合方法。
33. Image data representing a fingerprint image corresponding to the unevenness of the fingerprint is generated by converting the unevenness of the fingerprint into an electric signal according to a preset parameter value, and the image quality of the fingerprint image is obtained from this image data. Calculating an evaluation index for evaluating, changing the parameter value so that this evaluation index falls within the range of a preset reference value, and the image data in which the evaluation index falls within the range of the reference value And a registered image data prepared in advance are compared with each other to perform collation.
【請求項34】 請求項33記載の指紋照合方法におい
て、 前記パラメータ値は、アナログ信号をデジタル信号に変
換する際の変換範囲と変換分解能であり、 指紋による凹凸をアナログ信号に変換し、 このアナログ信号を、前記パラメータ値にしたがってデ
ジタル信号に変換して前記画像データとして出力するこ
とを特徴とする指紋照合方法。
34. The fingerprint matching method according to claim 33, wherein the parameter value is a conversion range and conversion resolution when an analog signal is converted into a digital signal, and unevenness due to a fingerprint is converted into an analog signal. A fingerprint collation method comprising converting a signal into a digital signal according to the parameter value and outputting the digital signal as the image data.
【請求項35】 請求項33または34記載の指紋照合
方法において、 前記評価指標は、前記画像データの濃淡度合いを示す濃
淡指標であることを特徴とする指紋照合方法。
35. The fingerprint matching method according to claim 33 or 34, wherein the evaluation index is a density index indicating a density level of the image data.
【請求項36】 請求項33または34記載の指紋照合
方法において、 前記評価指標は、前記画像データの空間周波数成分を示
す指標であることを特徴とする指紋照合方法。
36. The fingerprint matching method according to claim 33, wherein the evaluation index is an index indicating a spatial frequency component of the image data.
【請求項37】 請求項33または34記載の指紋照合
方法において、 前記評価指標は、前記画像データの濃淡度合いを示す濃
淡指標と前記画像データの空間周波数成分を示す指標と
を組み合わせたものであることを特徴とする指紋照合方
法。
37. The fingerprint matching method according to claim 33 or 34, wherein the evaluation index is a combination of a density index indicating a gradation level of the image data and an index indicating a spatial frequency component of the image data. A fingerprint matching method characterized by the above.
【請求項38】 請求項33または34記載の指紋照合
方法において、 前記評価指標は、前記画像の濃淡を表現したヒストグラ
ムから生成されるヒストグラム指標であることを特徴と
する指紋照合方法。
38. The fingerprint collation method according to claim 33 or 34, wherein the evaluation index is a histogram index generated from a histogram expressing the shade of the image.
【請求項39】 請求項33または34記載の指紋照合
方法において、 前記評価指標は、前記画像中の隆線の数に基づいて生成
される隆線数指標であることを特徴とする指紋照合方
法。
39. The fingerprint matching method according to claim 33, wherein the evaluation index is a ridge number index generated based on the number of ridges in the image. .
【請求項40】 請求項33または34記載の指紋照合
方法において、 前記評価指標は、前記画像の濃淡を表現したヒストグラ
ムから生成されるヒストグラム指標と前記画像中の隆線
の数に基づいて生成される隆線数指標とを組み合わせた
ものであることを特徴とする指紋照合方法。
40. The fingerprint matching method according to claim 33 or 34, wherein the evaluation index is generated based on a histogram index generated from a histogram expressing the grayscale of the image and the number of ridges in the image. A fingerprint matching method characterized by being combined with a ridge line number index.
【請求項41】 請求項38記載の指紋照合方法におい
て、 前記ヒストグラム指標は、前記ヒストグラムにおいて画
像の濃淡が濃い階調側の極大値とこの極大値を示す階調
値よりも画像の濃淡が薄い階調側で前記極大値に直近の
極小値との比であることを特徴とする指紋照合方法。
41. The fingerprint matching method according to claim 38, wherein the histogram index has a lighter image density than a maximum value on a gradation side where the image has a high gradation and a gradation value showing this maximum value in the histogram. A fingerprint collation method, characterized in that the ratio is a ratio of the local maximum value to the local minimum value on the gradation side.
【請求項42】 請求項39記載の指紋照合方法におい
て、 前記隆線数指標は、前記画像の横方向の単位長さ当たり
の平均隆線数と縦方向の単位長さ当たりの平均隆線数と
のうち大きい方であることを特徴とする指紋照合方法。
42. The fingerprint matching method according to claim 39, wherein the ridge count index is an average ridge count per unit length in a horizontal direction of the image and an average ridge count per unit length in a vertical direction. A fingerprint collation method, which is the larger of the two.
【請求項43】 請求項22〜32のいずれか1項に記
載の指紋照合装置において、 前記画像取り込み部へ指が置かれたことを検出する指置
き検出部を備え、 前記画像取り込み部は、前記指置き検出部が前記画像取
り込み部に指が置かれたことを検出したら、指紋による
凹凸をパラメータ設定部に設定されているパラメータ値
にしたがって電気量に変換し、前記指紋の凹凸に対応す
る指紋画像を表す画像データを出力することを特徴とす
る指紋照合装置。
43. The fingerprint collation apparatus according to claim 22, further comprising a finger placement detection unit that detects that a finger is placed on the image capturing unit, wherein the image capturing unit is When the finger placement detection unit detects that a finger is placed on the image capturing unit, the unevenness due to the fingerprint is converted into an electric quantity according to the parameter value set in the parameter setting unit, and corresponds to the unevenness of the fingerprint. A fingerprint collation device, which outputs image data representing a fingerprint image.
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