JP2003208620A - 生体情報を用いた本人認証方法、プログラム、記録媒体及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】携帯電話など向けの小型センサにより、連続的
に採取される部分的な指紋等の入力画像から全体画像を
再構成する処理を高速化して再構成画像の品質を向上す
る。 【解決手段】読取部に対する相対移動により指紋などの
人体部位の部分画像を連続的に入力し、隣接する入力画
像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴
領域を検出し、隣接する入力画像の他方から特徴領域に
最も類似する類似領域を検出し、一方の入力画像の特徴
領域と他方の入力画像の類似領域が一致するように入力
画像を合成して人体部位全体の再構成画像を生成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、小型のセンサで指
紋画像などを採取して本人認証を行う生体情報を用いた
本人認証方法、プログラム、記録媒体及び装置に関し、
特に、連続的に採取される部分的な指紋画像等から指紋
画像を再構成して本人認証を行う生体情報を用いた本人
認証方法、プログラム、記録媒体及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータが広範な社会システ
ムの中に導入されるに伴い、セキュリティに関心が集ま
っている。従来、コンピュータ室への入室や端末利用の
際の本人確認手段として、ＩＤカードやパスワードが用
いられてきた。しかし、それらはセキュリティの面で多
くの課題が残されている。

【０００３】パスワードよりも信頼性の高い本人確認手
段として、生体情報を利用した個人照合技術が注目され
ている。個人固有の生体情報を用いて本人確認をする
と、その信頼性は非常に高いものとなる。

【０００４】本人確認に利用できる生体情報の一つに指
紋がある。指紋は、『万人不同』・『終生不変』という
二大特徴を持つといわれ、本人確認の有力な手段と考え
られている。近年では、指紋を用いた個人照合システム
に関して多くの研究開発が行われている。

【０００５】指紋を用いた個人照合システムでは、携帯
用情報機器や携帯電話への提供が望まれている。これら
の機器は、表面を表示デバイスや入力デバイスが占有す
る面積が大きい。このため、従来と同様の使い勝手を維
持しながら、認証技術を適用するために、小型のセンサ
を利用する方法が提案されてきた。

【０００６】小型のセンサを利用する際の大きな課題と
なっているのは、小さな面積からいかにして高精度の認
証に必要となる特徴を抽出するかという点である。

【０００７】指紋を用いた従来の個人照合システムとし
ては、例えば特開平８−２６３６３１号公報に開示され
た「指紋入力装置」がある。

【０００８】この先行技術は、回転可能な円筒形導波路
を被検体の指との接触媒体に用いて、被検体の指の接す
る部分を移動可能にし、撮像装置を通して回転走査によ
り指紋全体を入力する。このときの円筒形導波路の回転
各を回転角検出手段で検出する。この検出回転角に基づ
き、画像処理手段の画像処理によって正しい指紋画像と
して再構成する。このような回転可能な円筒形導波路を
指との接触媒体に使用することで、光学部品を小型化し
て大幅な小型化を実現している。

【０００９】

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の指紋入力装置にあっては、小型のセンサを利
用するものであるが、指の移動量を計測し、その結果を
元に指紋画像を再構成しているため、指紋画像を採取す
るセンサ以外に指の移動量を検出する機構が必要とな
り、装置の小型化と低コスト化を実現しにくいという欠
点があった。

【００１１】また、指紋画像を採取するセンサ以外の検
出機構を必要としない別の先行技術として、特許第２９
７１２９６号がある。これは1次元型のセンサから入力
される１ラインごとに、既に入力された画像と比較し、
特徴量を抽出して、類似する画像を識別し照合に利用し
ている。

【００１２】しかしながら、一次元型センサを使用した
指紋画像の採取方法にあっては、指紋の入力状態等の要
因により、入力する条件、即ち指の速度の変化、左右へ
のぶれ、左右の移動量の相違、軌跡のカーブなどが変化
した場合に、入力される指紋画像を再構成することが困
難となる。

【００１３】この結果、本来の特徴量とは異なる照合デ
ータが生成され、本人の指であるのに拒絶される本人受
理率が低下する。そこで照合基準を緩めて本人受理率を
上げようとすると、他人を本人と誤認識する他人受理率
が増加するという問題が発生している。また、入力され
る画像の各ライン単位に他の画像との比較を行うため、
演算量が増加し、高速な処理を実現できない問題もあ
る。

【００１４】本発明の目的は、携帯電話など小型機器向
けの小型のセンサにより、連続的に採取される部分的な
指紋等の入力画像から全体画像を再構成する処理を高速
化して再構成画像の品質を向上する生体情報を用いた本
人認証方法、プログラム、記録媒体及び装置を提供する
ことにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。 （本人認証方法）本発明の生体情報を用いた本人認証方
法は、図１（Ａ）のように、読取部に対する相対移動に
より指紋などの人体部位の部分画像を連続的に入力する
画像入力ステップと、隣接する入力画像の一方の重なり
が予想される所定の参照領域から特徴領域を検出する特
徴領域検出ステップと、隣接する入力画像の他方から特
徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似領域検出
ステップと、一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画
像の類似領域が一致するように入力画像を合成して人体
部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、
再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基
準情報との照合により本人か否か認証する照合ステップ
と、を備えたことを特徴とする。

【００１６】本発明の本人認証方法におけるより具体的
な手順として、画像入力ステップは、所定数の画素ライ
ンで構成された指紋の２次元部分画像を連続的に入力
し、特徴領域検出ステップは、先頭の入力画像を再構成
画像として登録すると共に、次の入力画像の重なり部分
を含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、類似領域
検出ステップは、現在登録されている再構成画像から特
徴領域に最も類似する類似領域を検出し、画像合成ステ
ップは、入力画像の特徴領域と再構成画像の類似領域が
一致するように合成して前記再構成画像を更新し、以
後、入力画像を読み込みながら処理を繰り返して人体部
位全体の再構成画像を生成する。

【００１７】このような本発明の本人認証方法によれ
ば、部分画像として採取された複数の入力画像の中の重
なりが予想される領域から画像的な特徴部分を合成の基
準位置として検出し、この特徴領域に最も類似する領域
を再構成画像から合成の基準位置として検出し、基準位
置同士を一致するように合成することで、入力画像の一
部の画像処理で重なり部分を検出して合成するため、再
構成に要する処理時間が短くなり、指紋全体の拘束で再
構成して本人認証ができる。

【００１８】ここで特徴領域検出ステップは、に有力画
像における重なりが予想される参照領域の中の変化量が
最大となる画素ラインを特徴領域として検出する。この
場合、参照領域に含まれる複数の画素ラインの中の一部
分から特徴領域を検出する。これによりライン全体を処
理する場合に比べ高速化できる。また必要とする画像は
中央に位置することから、参照領域に含まれる複数の画
素ラインの中央部分から特徴領域を検出する。

【００１９】特徴領域検出ステップは、隣接する画素の
階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画
素ラインを特徴領域として検出する。また特徴領域検出
ステップは、各画素に隣接するラインの画素の階調値の
差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素ライン
を特徴領域として検出してもよい。

【００２０】類似領域検出ステップは、特徴領域検出ス
テップで検出された特徴画素ラインと、再構成画像の各
画素ラインとの間で各画素の階調値の平均二乗誤差が最
小となる画素ラインを類似領域として検出する。また類
似領域検出ステップは、特徴領域検出ステップで検出さ
れた特徴画素ラインと、再構成画像の各画素ラインとの
間で各画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和が
最小となる画素ラインを類似領域として検出するように
してもよい。

【００２１】類似領域検出ステップは、特徴領域検出ス
テップで検出された特徴画素ラインと前記再構成画像の
各画素ラインといずれか一方を、所定画素数の範囲でず
らしながら比較して類似領域を検出する。このため指の
移動に伴い採取された画像に歪みがあっても、重ね合わ
せの基準位置となると特徴ラインとこれに最も類似する
類似ラインを正確に検出して品質の良い再構成画像が生
成できる。 （入力画像の分割による本人認証方法）本発明の別の形
態にあっては、入力画像を例えば左右に分割して再構成
する生体情報を用いた本人認証方法を提供する。この本
人認証方法は、読取部に対する相対移動により人体部位
の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、入
力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、隣
接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の
参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップ
と、隣接する分割入力画像の他方から特徴領域に最も類
似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、一
方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類
似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記人
体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップ
と、再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録し
た基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステ
ップと、を備えたことを特徴とする。

【００２２】この場合の本人認証方法のより具体的な手
順は、画像入力ステップは、所定数の画素ラインで構成
された指紋の２次元部分画像を連続的に入力し、特徴領
域検出ステップは、先頭の分割入力画像を再構成画像と
して登録すると共に、次の分割入力画像の重なり部分を
含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、類似領域検
出ステップは、現在登録されている分割再構成画像から
特徴領域に最も類似する類似領域を検出し、画像合成ス
テップは、前記分割入力画像の特徴領域と分割再構成画
像の類似領域が一致するように合成して再構成画像を更
新し、以後、入力画像を読み込みながら処理を繰り返し
て人体部位全体の再構成画像を生成する。

【００２３】この入力画像を分割して処理する本人認証
方法における画像合成ステップは、合成する分割画像の
特徴領域と類似領域の位置関係を基準に、分割入力画像
を補正して合成することを特徴とする。

【００２４】例えば入力画像を左右に分割して再構成す
る場合、同じ直線であっても、読取部に対し指輪移動さ
れる際に画像に歪みを生じ、直線の位置が左右でずれる
場合がある。

【００２５】このとき左右の分割入力画像から検出した
特徴ラインの位置が相違しており、再構成画像での左右
の類似ラインは同じ位置であった場合、位置ずれを起こ
している特徴ラインが同一位置となるように分割入力画
像の一方を補正して合成する。これにより画像の歪みを
補正した再構成画像が生成され、画像品質が向上する。

【００２６】画像歪みの補正精度を高めるためには、入
力画像の分割数を増やせばよいが、処理に時間がかかる
ことから、利用者を折衷した分割数とする。

【００２７】これ以外の特徴は、処理対象が分割入力画
像単位に行われる点以外は、分割していない入力画像の
処理と同じになる。

【００２８】（プログラム）本発明は、生体情報を用い
た本人認証のためのプログラムを提供する。このプログ
ラムは、コンピュータに、読取部に対する相対移動によ
り人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステ
ップと、隣接する入力画像の一方の重なりが予想される
所定の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ス
テップと、隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も
類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、
一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域
が一致するように２つの入力画像を合成して人体部位全
体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、再構成
画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報
との照合により本人か否か認証する照合ステップと、を
実行させることを特徴とする。

【００２９】また本発明は、入力画像を更に分割して処
理する生体情報を用いた本人認証のためのプログラムを
提供する。このプログラムは、コンピュータに、読取部
に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に
入力する画像入力ステップと、入力画像を複数の領域に
分割する画像分割ステップと、隣接する分割入力画像の
一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域
を検出する特徴領域検出ステップと、隣接する分割入力
画像の他方から特徴領域に最も類似する類似領域を検出
する類似領域検出ステップと、一方の分割入力画像の特
徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するよう
に分割入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像を
生成する画像合成ステップと、再構成画像から生体特徴
情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本
人か否か認証する照合ステップと、を実行させることを
特徴とする。 （記録媒体）本発明は、生体情報を用いた本人認証のた
めのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録
媒体を提供する。この記録媒体に格納されたプログラム
は、コンピュータに、読取部に対する相対移動により人
体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力ステップ
と、隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定
の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステッ
プと、隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も類似
する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、一方
の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一
致するように２つの入力画像を合成して前記人体部位全
体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、再構成
画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報
との照合により本人か否か認証する照合ステップと、を
実行させる。

【００３０】また本発明は、入力画像を更に分割して処
理する生体情報を用いた本人認証のためのプログラムを
格納したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。
この記録媒体に格納されたプログラムは、コンピュータ
に、読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像
を連続的に入力する画像入力ステップと、入力画像を複
数の領域に分割する画像分割ステップと、隣接する分割
入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域か
ら特徴領域を検出する特徴領域検出ステップと、隣接す
る分割入力画像の他方から特徴領域に最も類似する類似
領域を検出する類似領域検出ステップと、一方の分割入
力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一
致するように分割入力画像を合成して人体部位全体の再
構成画像を生成する画像合成ステップと、再構成画像か
ら生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照
合により本人か否か認証する照合ステップと、を実行さ
せる。

【００３１】（本人認証装置）本発明は、生体情報を用
いた本人認証装置を提供する。この本人認証装置は、図
１（Ｂ）のように、読取部１０に対する相対移動により
人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力部１４
と、隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定
の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部１６
と、隣接する入力画像の他方から特徴領域に最も類似す
る類似領域を検出する類似領域検出部１８と、一方の入
力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域が一致す
るように入力画像を合成して人体部位全体の再構成画像
を生成する画像合成部２０と、再構成画像から生体特徴
情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により本
人か否か認証する指紋照合部２４とを備えたことを特徴
とする。

【００３２】また本発明は、入力画像を例えば左右に分
割して再構成する生体情報を用いた本人認証装置を提供
する。この本人認証装置は、読取部に対する相対移動に
より人体部位の部分画像を連続的に入力する画像入力部
と、入力画像を複数の領域に分割する画像分割部と、隣
接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定の
参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、隣
接する分割入力画像の他方から特徴領域に最も類似する
類似領域を検出する類似領域検出部と、一方の分割入力
画像の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致
するように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の
再構成画像を生成する画像合成部と、再構成画像から生
体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合に
より本人か否か認証する照合部とを備えたことを特徴と
する。

【００３３】なお、本発明によるプログラム、記録媒体
及び本人認証装置における他の特チ要は本人認証方法と
基本的に同じになる。

【００３４】

【発明の実施の形態】図２は、本発明による生体情報を
用いた本人認証装置の機能構成を示したブロック図であ
り、この実施形態にあっては、生体情報として指紋画像
を処理する場合を例にとっている。

【００３５】図２において、本人認証装置は、読取部１
０、画像入力部１４、特徴領域検出部１６、類似領域検
出部１８、画像合成部２０、再構成画像格納部２２及び
指紋照合部２４で構成される。

【００３６】このような構成を持つ本発明の本人認証装
置は、例えば携帯電話などの小型機器への組込みを予定
している。このため読取部１０に設けている２次元イメ
ージセンサ１２としては、携帯電話などの小型機器向け
に適用可能なサイズの小さいものを使用する。

【００３７】２次元イメージセンサ１２として、この実
施形態にあっては、例えば主走査方向となる横方向に２
５６ドット、副走査方向即ち相対的な指の移動方向とな
る副走査方向に３２ドット配列した（２５６×３２）ド
ットサイズを使用している。この程度の画素サイズを持
つ２次元イメージセンサ１２の寸法的な大きさとして
は、横１０〜１５ｍｍ程度、縦１〜２ｍｍ程度と十分に
小さく、携帯電話などの小型機器の読取部１０として十
分に適用可能である。

【００３８】指紋画像の入力は、携帯機器に設置された
読取部１０の２次元イメージセンサ１２に対応した窓を
持つ読取部１０に対し、指先の根元側を読取部に当てて
手前に押しつけながら引くことで、この指先の動きに対
し２次元イメージセンサ１２が２５６×３２ドット単位
の２次元画像の読取動作を連続的に行い、画像入力部１
４によって、例えば図３の左側に示す５つに分かれた部
分画像としての指紋の入力画像２６−１〜２６−５を採
取することができる。

【００３９】この図３における連続的に採取された５つ
の部分画像の入力画像２６−１〜２６−５にあっては、
各入力画像の隣接する境界部分において画像が重複する
領域を持っている。これは読取部１０の２次元イメージ
センサ１２における縦方向３２ドットの撮像幅に対する
読取動作速度に対し、この３２ドットの幅を動かす指の
速度が遅いために、境界部分で重なる領域が生ずる。

【００４０】このようにして読取部１０の２次元イメー
ジセンサ１２により読み取られた例えば図３の５つの部
分画像となる入力画像２６−１〜２６−５は、画像入力
部１４にバッファされる。

【００４１】特徴領域検出部１６は、隣接する入力画像
の一方の重なりが予測される所定の参照領域から画像構
成の際の位置合せの基準位置となる特徴領域を検出す
る。この特徴領域検出部１６で検出される特徴領域は、
入力画像の参照領域を画像的に見て変化量の大きな主走
査方向のラインを特徴ラインとして検出する。

【００４２】類似領域検出部１８は、特徴領域検出部１
６で検出された入力画像の特徴ラインに重なり合う隣接
する他の入力画像から、特徴ラインに最も類似する類似
ラインを画像構成の際の基準位置とするために検出す
る。

【００４３】具体的には、特徴領域検出部１６で検出す
る特徴ラインは再構成前の入力画像を対象とするが、類
似領域検出部１８で検出しようとする類似ラインは既に
再構成済の画像を対象とする。

【００４４】画像合成部２０は、特徴領域検出部１６で
検出された特徴ラインと類似領域検出部１８で検出され
た類似ラインとが一致するように、２つの入力画像を合
成する。具体的には、類似ラインは合成の済んだ再構成
画像から検出されることから、入力画像の特徴ラインを
再構成画像の類似ラインに一致するように画像を構成
し、再構成画像格納部２２の再構成画像を更新する。

【００４５】このような特徴領域検出部１６、類似領域
検出部１８及び画像合成部２０による入力画像と再構成
画像の合成を、画像入力部１４にバッファしている入力
画像の順番に繰り返すことで、指紋全体の再構成画像を
生成することができる。

【００４６】部分画像として入力された複数の入力画像
から指紋全体の再構成画像が生成されて再構成画像格納
部２２に得られたならば、続いて指紋照合部２４で本人
認証の照合処理を行う。

【００４７】指紋照合部２４にあっては、初期設定とな
る登録モードにおいて、読取部１０から本人の指紋を採
取し、部分画像の合成により得られた再構成画像につい
て照合基準画像を予め登録している。したがって初期設
定が済んだ後の使用状態にあっては、再構成画像格納部
２２で得られた読取指紋画像を入力して、予め登録して
いる基準指紋画像と照合することで、本人か否かの認証
判断を行っている。

【００４８】図３は、図２の実施形態における部分画像
として連続的に採取した入力画像から指紋全体の再構成
画像を生成して照合するまでの各段階の画像を表わして
いる。読取時にあっては、部分画像として例えば５つの
入力画像２６−１〜２６−５が連続的に得られている。

【００４９】この５つの入力画像２６−１〜２６−５に
ついて、まず先頭の入力画像２６−１を再構成画像とし
て登録した後、２番目の入力画像２６−２の隣接する例
えば３２ラインの内の４分の１となる８ラインを対象と
した参照領域について特徴ラインを検出し、特徴ライン
の検出ができたならば、そのときの再構成画像２６−１
の全ラインとの比較により、最も類似するラインを類似
ラインとして検出する。

【００５０】そして、入力画像２６−２の特徴ラインと
再構成画像２６−１の類似ラインとが一致するように２
つの入力画像２６−１，２６−２を合成し、再構成画像
とする。

【００５１】このようにして再構成画像が得られたなら
ば、残りの入力画像２６−３，２６−４，２６−５の順
番に、同様にして特徴ラインと類似ラインを検出して位
置合わせして合成することで、指紋画像全体を表わす再
構成画像２８を得ることができる。

【００５２】このよう生成された再構成画像２８は、２
値化処理などにより照合画像３０に変換された後、初期
設定の登録モードでは照合基準画像として登録され、そ
の後の読取処理では登録している照合基準画像と新たな
読込みにより得られた再構成画像から得られた照合画像
との比較により、本人か否かを照合判断している。

【００５３】図４は、本発明における入力画像の特徴ラ
インの検出を行う部分画像となる入力画像の１ラインに
おける階調レベルを示している。この１ライン階調レベ
ルにあっては、図３の部分画像となる指紋画像の分布に
おける指紋流線が下のレベルとなり、指紋谷線が上のレ
ベルを表わしている。

【００５４】この階調レベルを見ると、特徴部分２５―
１，２５―２のように、ラインの左右で指紋流線や指紋
谷線の周期並びにそれぞれの平坦部の幅などが異なって
いることが分かる。このような１ラインの階調レベルの
特徴は、隣接するラインとの間でも異なった特徴的な分
布を持つことになる。

【００５５】そこで本発明にあっては、入力画像の重な
りが予想される例えば境界部分から８ラインの参照領域
を対象に、階調値の変化量を特徴として抽出し、抽出し
た変化量の中で最もラインの変化が激しいライン、即ち
画像値の変化量が最も大きいラインを、画像合成の際の
基準位置に使用する特徴ラインとして検出する。

【００５６】図５は、本発明による本人認証方法の処理
手順を示したフローチャートであり、このフローチャー
トの手順が本発明による人体情報を用いた本人認証のた
めのプログラムステップを実現するものである。

【００５７】そこで図５のフローチャートを参照して、
図２の特徴領域検出部１６、類似領域検出部１８及び画
像合成部２０として実現される画像再構成処理を中心に
処理を説明すると、次のようになる。

【００５８】まずステップＳ１で、例えば図３の指紋部
分画像に示すようにして得られた５つの入力画像２６−
１〜２６−５の中から先頭の入力画像２６−１を読み込
んで、これを図２の再構成画像格納部２２に登録する。

【００５９】続いてステップＳ２で図３の２番目の入力
画像２６−２を読み込み、ステップＳ３で入力画像の注
目領域から特徴ラインを検出する。この特徴ラインの検
出処理は、図６にサブルーチンのフローチャートとし
て、その詳細を示している。

【００６０】図６の特徴ライン検出処理は、まずステッ
プＳ１で入力画像の注目領域を選択する。図８（Ａ）は
本発明の処理対象となる入力画像２６−２であり、図８
（Ｂ）が、そのとき再構成画像２８−１となる入力画像
２６−１を示している。なお図８にあっては、各画像は
縦３２ドット、横２５６ドットであるが、横方向につい
ては説明の都合上、幅を圧縮して表わしている。

【００６１】図６のステップＳ１における入力画像の注
目領域の選択にあっては、図８（Ａ）の入力画像２６−
２について、図８（Ｂ）の再構成画像２８−１との重な
りが予測される下側の４分の１となる８ラインを注目領
域３２としている。

【００６２】続いてステップＳ２で、注目領域３２に含
まれる８ラインの中から変化量が最大となるラインを選
択する。この注目領域３２のラインにおける変化量の検
出は、例えば次の方法がある。 （１）ラインごとに隣接する画素の階調値の差を取り、
この差の総和あるいは差の二乗総和が最大となるライン
を特徴的なラインとする。 （２）ラインの画素ごとに、隣接するラインの画素との
階調値の差を取り、この差の総和あるいは二乗総和が最
大となるラインを特徴ラインとする。 （３）ラインの画素の階調値を２値化し、白レベル
（０）と黒レベル（１）のそれぞれのラン長の繋がりを
特徴量として、最も変化の激しいラインを特徴ラインと
する。

【００６３】これ以外の方法としては、階調値を量子化
した後に、（１）〜（３）と同様の検出を行ってもよ
い。また画像の特徴を判断するための手法であれば適宜
の方法が利用でき、上記の例に限定されることはない。

【００６４】また注目領域３２における特徴ライン３４
の検出にあっては、図８のように、２５６ドットのライ
ン幅全体について行う必要はなく、ラインの一部を利用
してもよい。一例として、図８のように１ライン２５６
画素中の中心付近の１２８画素のみを利用して特徴ライ
ン３４の検出を行う。これによって特徴ラインの検出対
象となる画素数を減らし、処理時間を短縮できる。また
採取された指紋画像は、その中央部分に識別に必要な重
要な画像部分があることから、中央部分のみに注目すれ
ばよく、両側を処理対象から除いても問題はない。

【００６５】再び図５を参照するに、ステップＳ３で入
力画像の注目領域から特徴ラインを検出すると、次のス
テップＳ４で、そのときの再構成画像から入力画像の特
徴ラインに最も類似する類似ラインを検出する。この類
似ラインの検出処理は、図７にサブルーチンのフローチ
ャートとして示している。

【００６６】図７の類似ライン検出処理にあっては、ス
テップＳ１で、既に検出された入力画像の特徴ラインを
読み込み、次のステップＳ２で、例えば再構成画像の各
ラインと入力画像の特徴ラインとの間で各画素の平均二
乗誤差を算出する。

【００６７】このようなステップＳ２の平均二乗誤差の
算出は、例えば図９に示す先頭の入力画像を再構成画像
２８−１とした最初の処理にあっては、再構成画像２８
−１における３２ラインの全てについて平均二乗誤差を
算出する。

【００６８】なお、この実施形態にあっては、入力画像
の特徴ラインに最も類似する再構成画像の類似ラインの
検出に平均二乗誤差の最小値となるラインを検出してい
るが、これ例外に次の方法であってもよい。 （１）特徴ラインと再構成画像側ラインの各画素の階調
値の差の総和あるいは差の二乗総和が最小となるライン
を類似ラインとする。 （２）特徴ライン及び再構成画像側のラインの階調値を
それぞれ２値化し、黒レベル（０）と白レベル（１）の
ラン長の繋がりを特徴として、最も類似するラインを選
択する。

【００６９】もちろん、これ以外にも、階調値を量子化
した後に同様の比較処理を行ってもよいし、これ以外の
画素類似を判断するための適宜の方法であってもよい。

【００７０】続いてステップＳ３で、算出された３２ラ
イン分の平均二乗誤差のうち最小となるラインを抽出し
て、類似ラインとして登録する。例えば図８のように、
入力画像２６−２の注目領域３２から検出された特徴ラ
イン３４に対し、そのときの再構成画像２８−１の中か
ら平均二乗誤差が最小となる類似ライン３６が検出され
る。

【００７１】ここで図７のステップＳ２における再構成
画像の各ラインに対する平均二乗誤差の算出について
は、図９のように入力画像側の特徴ライン３４に対し同
じ位置の１２８画素のライン３８−１との間で平均二乗
誤差を算出した後、ライン３８、３８−１〜１０及び３
８−１１から３８−２０のように、左右に１ドットずつ
１０画素の範囲でずらしながら、それぞれ平均二乗誤差
を算出し、その中で最小となる平均二乗誤差の値をライ
ン３８の平均二乗誤差として採用する。

【００７２】これによって、入力画像と再構成画像側に
画像の歪みによる多少の位置ずれがあっても、正確に特
徴ラインに最も類似する再構成画像側の類似ラインを検
出することができる。

【００７３】再び図５を参照するに、ステップＳ４で再
構成画像から入力画像の特徴ラインに最も類似する類似
ラインが検出できたならば、次のステップＳ５で、入力
画像の特徴ラインが再構成画像の類似ラインに一致する
ように画像を構成して再構成画像を更新する。

【００７４】なお図５のステップＳ４で特徴ラインに最
も類似する類似ラインが検出できなかった場合には、操
作者に対し再読取を指示してもよい。また特徴ラインに
最も類似する類似ラインが検出できなかった場合には、
特徴ラインと類似ラインの位置合わせをすることなく、
そのまま入力画像を合成し、簡略的に再構成するように
してもよい。

【００７５】そしてステップＳ６で全入力画像の処理が
済んだか否かチェックし、済んでいなければステップＳ
２に戻って、次の入力画像を読み込んで同様な処理を繰
り返す。ステップＳ６で全入力画像の処理が済むと、ス
テップＳ７で、再構成した指紋画像を登録し、照合処理
を実行する。

【００７６】図１０は、図５のフローチャートに従った
本発明による指紋画像再構成処理の概略を示している。
即ち、部分画像として得られた指紋の入力画像２６−１
〜２６−５を対象に、まず先頭の入力画像２６−１を再
構成画像２８−２として入力２６−２との合成を行う。

【００７７】即ち入力画像２６−２の参照領域から特徴
ラインを検出し、この特徴ラインに最も類似する再構成
画像２８−２の類似ラインを検出し、特徴ラインと類似
ラインが一致するように合成することで、再構成画像２
８−２を得ている。以下同様に、入力画像２６−３，２
６−４，２６−５の順番に、特徴ラインの検出とこれに
最も類似する類似ラインの検出による合成で再構成画像
２８−３，２８−４，２８−５と更新し、最終的に指紋
全体を表わす再構成画像２８−５を得ている。

【００７８】図１１は、本発明による本人認証装置の他
の実施形態を示した装置構成の機能ブロック図である。
この実施形態にあっては、読取部１０の２次元イメージ
センサ１２に対する相対的な指の走査で画像入力部１４
に入力してバッファした図３の入力画像２６−１，２６
−５を、更に画像分割部３８で左右の画像に分割して、
それ以降の画像結合による再構成画像の生成を行うよう
にしたことを特徴とする。この実施形態にあっては、画
像分割部３８において画像入力部１４に得られた各入力
画像を中心を境界に左右に２分割している。

【００７９】画像分割部３８で左右に２分割された各入
力画像は、特徴領域検出部１６において各分割画像ごと
に参照領域から特徴ラインを検出し、続いて類似領域検
出部１８で各分割画像の特徴ラインのそれぞれに最も類
似する分割再構成画像から類似ラインをそれぞれ検出
し、分割画像の特徴ラインと分割再構成画像の類似ライ
ンとが一致するように画像合成部２０で合成して再構成
画像格納部２２に登録する更新を繰り返す。

【００８０】図１２は、図１１の実施形態における複数
の入力画像から指紋全体の画像を再構成する処理手順の
フローチャートである。このフローチャートにおけるス
テップＳ１〜Ｓ７の処理は、図５における入力画像を分
割しない場合の処理に対応しており、入力画像及び再構
成画像が左右に２分割されて、それぞれ特徴ラインと類
似ラインを検出して合成している点が相違し、それ以外
の点は同じである。

【００８１】また図１３は、図１２のステップＳ３の特
徴ライン検出処理であり、ステップＳ１で例えば左分割
入力画像を読み込み、ステップＳ２〜Ｓ４で注目領域か
ら特徴ラインを検出して登録し、続いてステップＳ５で
右分割入力画像が未処理であることから、ステップＳ６
で右分割入力画像を読み込み、同様にステップＳ２〜Ｓ
４で右分割入力画像について特徴ラインを検出して登録
していることになる。

【００８２】更に図１４は、図１２のステップＳ４にお
ける再構成画像の類似ライン検出処理であり、ステップ
Ｓ１で左右分割再構成画像を読み込み、ステップＳ２〜
Ｓ４で、対応する特徴ラインとの間で平均二乗誤差を算
出し、最小となるラインを左分割再構成画像の類似ライ
ンとして検出し、ステップＳ５で右分割再構成画像の処
理が済んでいなければ、ステップＳ６で右分割再構成画
像を読み込み、同様にしてステップＳ２〜Ｓ３で類似ラ
インを検出して登録するようにしている。

【００８３】図１５（Ａ），（Ｂ）は、入力画像を分割
する図１２の処理手順において、先頭の入力画像を再構
成画像２８−１とし、次の入力画像２６−２を読み込ん
で処理している状態の説明図である。

【００８４】この場合にあっては再構成画像２８−１
は、中央で分割されて左分割再構成画像２８−１１と右
分割再構成画像２８−１２となっている。また入力画像
２６−２も中央で分割されて、左分割再構成画像２６−
２１と右分割入力画像２６−２２となっている。そして
入力画像２６−２にあっては、左右の各分割画像２６−
２１，２６−２２のそれぞれについて、参照領域の例え
ば８ラインの中から特徴ライン３４−１，３４−２を検
出している。

【００８５】特徴ライン３４−１，３４−２が検出でき
たならば、左分割再構成画像２８−１１については対応
する左の特徴ライン３４−１との間で左各ラインについ
て例えば各画素の平均二乗誤差を算出し、これが最小と
なるラインを類似ライン３６−１として検出している。

【００８６】同様に右分割再構成画像２８−１２につい
ても、対応する右の特徴ライン３４−２との間で各ライ
ンの画素階調値の平均二乗誤差を算出して、その最小値
となるラインを類似ライン３６−２としている。

【００８７】図１５の場合には、入力画像２６−２の左
右の特徴ライン３４−１，３４−２と再構成画像２８−
１における左右の類似ライン３６−１，３６−２の相対
的な位置関係は同じであることから、特徴ライン３４−
１と類似ライン３６−１を一致するように画像を合成す
れば、当然に特徴ライン３４−２と類似ライン３６−２
が一致するように合成できる。

【００８８】図１６（Ａ），（Ｂ）は、再構成画像２８
０−１に対し入力画像２６−２側に歪みを生じた場合の
説明図である。入力画像２６−２について、左右それぞ
れについて特徴ラインの検出を行うと、左側の特徴ライ
ン３４−１に対し右側の特徴ライン３４−２は、画像に
歪みがなかった場合の破線の位置に対し、歪みにより特
徴ライン３４−２の位置がずれている。

【００８９】このような入力画像２６−２の左右の特徴
ライン３４−１，３４−２に基づいて、再構成画像２８
−１の左右の各ラインについて最も類似する類似ライン
３６−１，３６−２を求め、この再構成画像２８−１側
に歪みがなかったとすると、特徴ラインと類似ラインを
比較することで入力画像２６−２における歪みの状態が
検出できる。

【００９０】即ち、左側の特徴ライン３４−１と類似ラ
イン３６−１が正しい位置関係にあったとすると、入力
画像２６−２における右側の特徴ライン３４−２は１ラ
イン上側にずれる画像の歪みを生じていることが分か
る。

【００９１】そこで、再構成画像２８−１における左右
の類似ライン３６−１，３６−２が正しい相対的な位置
関係となるように、入力画像２６−２の歪みを例えば１
ライン間引きする処理を行うことで、特徴ライン３４−
２を正しい位置の補正特徴ライン４０とし、このように
入力画像２６−２の右分割入力画像２６−２２の歪みを
補正して画像合成を行う。

【００９２】このような左右分割による位置の比較に基
づく画像の歪みの補正は、図１６における間引き以外
に、画素の補間、更には傾きを調整するアファイン変換
などを必要に応じて行う。

【００９３】また図１５，図１６の分割にあっては、画
像を左右に２分割した場合を例にとるものであったが、
更に分割数を３分割、４分割というように増やすことに
よって、画像の歪みに対する検出精度を高め、より精密
な画像構成による合成が実現できる。しかしながら、分
割数が増加すると画像処理に要する負担が増えて処理時
間が長くなることから、処理時間に影響のない分割数の
範囲とすることが望ましい。

【００９４】また図１５，図１６の画像を分割した処理
にあっては、各画像の１ライン幅全域について特徴ライ
ン及び類似ラインの検出を行っているが、図９の入力画
像を分割しない場合と同様、ライン中央の１２８画素を
対象に中心から左右に分割し、中心側の６４画素のそれ
ぞれについて特徴ライン及び類似ラインの検出による画
像合成を行うようにしてもよい。

【００９５】次に生体情報を用いた本人認証処理のため
のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記
録媒体の実施形態を説明する。

【００９６】本発明による本人認証のためのプログラム
が実行される装置は例えば携帯電話などの小型の機器で
あり、これらの小型の機器にはマイクロプロセッサのチ
ップによりＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭのハードウェアが内
蔵され、更に通信モジュールによって無線インタフェー
スが内蔵され、入力手段としてはゲームボタン、機能ボ
タンなどのスイッチが設けられている。

【００９７】このため本発明の本人認証のためのプログ
ラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィーディスク（Ｒ）、
ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの可
搬型の記憶媒体、モデム、ＬＡＮインタフェース、無線
インタフェースなどの回線を介して接続されたデータベ
ース、更には他のコンピュータシステムのデータベース
に格納され、携帯電話などの小型機器のプロセッサにイ
ンストールされた後、実行される。

【００９８】このため本発明の本人認証のためのプログ
ラムが格納される記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、フ
ロッピィーディスク（Ｒ）、ＤＶＤディスク、光磁気デ
ィスク、ＩＣカードの可搬型記憶媒体、コンピュータシ
ステムの内外に備えられたハードディスクなどの記憶装
置、回線を介してプログラムを保持するデータベース、
あるいは他のコンピュータシステム並びにそのデータベ
ース、更に回線上の伝送媒体を含むものである。

【００９９】なお上記の実施形態は生体情報として指紋
画像を例に取るものであったが、指紋画像以外に顔や光
彩など適宜の人体情報を用いたバイオメトリクス認証に
適用することができる。

【０１００】また本発明は、その目的と利点を損なわな
い適宜の変形を含み、更に上記の実施形態に示した数値
による限定は受けない。

【０１０１】（付記） （付記１）生体情報を用いた本人認証方法に於いて、読
取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連続
的に入力する画像入力ステップと、隣接する入力画像の
一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域
を検出する特徴領域検出ステップと、隣接する入力画像
の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出
する類似領域検出ステップと、一方の入力画像の特徴領
域と他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの
入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生
成する画像合成ステップと、前記再構成画像から生体特
徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合により
本人か否か認証する照合ステップと、を備えたことを特
徴とする本人認証方法。（１）

【０１０２】（付記２）付記１記載の本人認証方法に於
いて、前記画像入力ステップは、所定数の画素ラインで
構成された指紋の２次元部分画像を入力し、前記特徴領
域検出ステップは、先頭の入力画像を再構成画像として
登録すると共に、次の入力画像の重なり部分を含む所定
の参照領域から特徴領域を検出し、前記類似領域検出ス
テップは、現在登録されている再構成画像から前記特徴
領域に最も類似する類似領域を検出し、前記画像合成ス
テップは、前記入力画像の特徴領域と前記再構成画像の
類似領域が一致するように合成して前記再構成画像を更
新し、以後、入力画像を読み込みながら前記の処理を繰
り返して前記人体部位全体の再構成画像を生成すること
を特徴とする本人認証方法。

【０１０３】（付記３）付記１記載の本人認証方法に於
いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域の中
の変化量が最大となる画素ラインを特徴領域として検出
することを特徴領域として検出することを特徴とする本
人認証方法。

【０１０４】（付記４）付記１記載の本人認証方法に於
いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に含
まれる複数の画素ラインの中の一部分から特徴領域を検
出することを特徴領域として検出することを特徴とする
本人認証方法。

【０１０５】（付記５）付記１記載の本人認証方法に於
いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に含
まれる複数の画素ラインの中央部分から特徴領域を検出
することを特徴領域として検出することを特徴とする本
人認証方法。

【０１０６】（付記６）付記３記載の本人認証方法に於
いて、前記特徴領域検出ステップは、隣接する画素の階
調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる画素
ラインを特徴領域として検出することを特徴とする本人
認証方法。

【０１０７】（付記７）付記３記載の本人認証方法に於
いて、前記特徴領域検出ステップは、各画素に隣接する
ラインの画素の階調値の差の総和または差の二乗の総和
が最大となる画素ラインを特徴領域として検出すること
を特徴とする本人認証方法。

【０１０８】（付記８）付記１記載の本人認証方法に於
いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出
ステップで検出された特徴画素ラインと、前記再構成画
像の各画素ラインとの間で各画素の階調値の平均二乗誤
差が最小となる画素ラインを類似領域として検出するこ
とを特徴とする本人認証方法。

【０１０９】（付記９）付記１記載の本人認証方法に於
いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検出
ステップで検出された特徴画素ラインと、前記再構成画
像の各画素ラインとの間で各画素の階調値の差の総和ま
たは差の二乗の総和が最小となる画素ラインを類似領域
として検出することを特徴とすることを特徴とする本人
認証方法。

【０１１０】（付記１０）付記１記載の本人認証方法に
於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検
出ステップで検出された特徴画素ラインと前記再構成画
像の各画素ラインといずれか一方を、所定画素数の範囲
でずらしながら比較して類似領域を検出することを特徴
とする本人認証方法。

【０１１１】（付記１１）生体情報を用いた本人認証方
法に於いて、読取部に対する相対移動により人体部位の
部分画像を連続的に入力する画像入力ステップと、前記
入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップと、
隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定
の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステッ
プと、隣接する分割入力画像の他方から前記特徴領域に
最も類似する類似領域を検出する類似領域検出ステップ
と、一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画
像の類似領域が一致するように分割入力画像を合成して
前記人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステ
ップと、前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予
め登録した基準情報との照合により本人か否か認証する
照合ステップと、を備えたことを特徴とする本人認証方
法。（２）

【０１１２】（付記１２）付記１１記載の本人認証方法
に於いて、前記画像入力ステップは、所定数の画素ライ
ンで構成された指紋の２次元部分画像を入力し、前記特
徴領域検出ステップは、先頭の分割入力画像を再構成画
像として登録すると共に、次の分割入力画像の重なり部
分を含む所定の参照領域から特徴領域を検出し、前記類
似領域検出ステップは、現在登録されている分割再構成
画像から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出
し、前記画像合成ステップは、前記分割入力画像の特徴
領域と前記分割再構成画像の類似領域が一致するように
合成して前記再構成画像を更新し、以後、入力画像を読
み込みながら前記の処理を繰り返して前記人体部位全体
の再構成画像を生成することを特徴とする本人認証方
法。

【０１１３】（付記１３）付記１１記載の本人認証方法
に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域
の中の変化量が最大となる画素ラインを特徴領域として
検出することを特徴領域として検出することを特徴とす
る本人認証方法。

【０１１４】（付記１４）付記１１記載の本人認証方法
に於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域
に含まれる複数の画素ラインの中の一部分から特徴領域
を検出することを特徴領域として検出することを特徴と
する本人認証方法。

【０１１５】（付記１５）付記１記載の本人認証方法に
於いて、前記特徴領域検出ステップは、前記参照領域に
含まれる複数の画素ラインの中央部分から特徴領域を検
出することを特徴領域として検出することを特徴とする
本人認証方法。

【０１１６】（付記１６）付記１３記載の本人認証方法
に於いて、前記特徴領域検出ステップは、隣接する画素
の階調値の差の総和または差の二乗の総和が最大となる
画素ラインを特徴領域として検出することを特徴とする
本人認証方法。

【０１１７】（付記１７）付記１３記載の本人認証方法
に於いて、前記特徴領域検出ステップは、各画素に隣接
するラインの画素の階調値の差の総和または差の二乗の
総和が最大となる画素ラインを特徴領域として検出する
ことを特徴とする本人認証方法。

【０１１８】（付記１８）付記１１記載の本人認証方法
に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域
検出ステップで検出された特徴画素ラインと、前記分割
再構成画像の各画素ラインとの間の各画素の階調値の平
均二乗誤差が最小となる画素ラインを類似領域として検
出することを特徴とする本人認証方法。

【０１１９】（付記１９）付記１１記載の本人認証方法
に於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域
検出ステップで検出された特徴画素ラインと、前記分割
再構成画像の各画素ラインとの間の各画素の階調値の差
の総和または差の二乗の総和が最小となる画素ラインを
類似領域として検出することを特徴とする本人認証方
法。

【０１２０】（付記２０）付記１記載の本人認証方法に
於いて、前記類似領域検出ステップは、前記特徴領域検
出ステップで検出された特徴画素ラインと前記分割再構
成画像の各画素ラインといずれか一方を、所定画素数の
範囲でずらしながら比較して類似領域を検出することを
特徴とする本人認証方法。

【０１２１】（付記２１）付記１記載の本人認証方法に
於いて、前記画像合成ステップは、合成する分割画像の
特徴領域と類似領域の位置関係を基準に、分割入力画像
を補正して合成することを特徴とする本人認証方法。

【０１２２】（付記２２）コンピュータに、読取部に対
する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力
する画像入力ステップと、隣接する入力画像の一方の重
なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出す
る特徴領域検出ステップと、隣接する入力画像の他方か
ら前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似
領域検出ステップと、一方の入力画像の特徴領域と他方
の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像
を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画
像合成ステップと、前記再構成画像から生体特徴情報を
抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否
か認証する照合する照合ステップと、を実行させること
を特徴とするプログラム。（３）

【０１２３】（付記２３）コンピュータに、読取部に対
する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力
する画像入力ステップと、前記入力画像を複数の領域に
分割する画像分割ステップと、隣接する分割入力画像の
一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域
を検出する特徴領域検出ステップと、隣接する分割入力
画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を
検出する類似領域検出ステップと、一方の分割入力画像
の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致する
ように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構
成画像を生成する画像合成ステップと、前記再構成画像
から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との
照合により本人か否か認証する照合ステップと、を実行
させることを特徴とするプログラム。

【０１２４】（付記２４）コンピュータに、読取部に対
する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力
する画像入力ステップと、隣接する入力画像の一方の重
なりが予想される所定の参照領域から特徴領域を検出す
る特徴領域検出ステップと、隣接する入力画像の他方か
ら前記特徴領域に最も類似する類似領域を検出する類似
領域検出ステップと、一方の入力画像の特徴領域と他方
の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力画像
を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成する画
像合成ステップと、前記再構成画像から生体特徴情報を
抽出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否
か認証する照合ステップと、を実行させるプログラムを
格納したコンピュータ読取可能な記録媒体。（４）

【０１２５】（付記２５）コンピュータに、読取部に対
する相対移動により人体部位の部分画像を連続的に入力
する画像入力ステップと、前記入力画像を複数の領域に
分割する画像分割ステップと、隣接する分割入力画像の
一方の重なりが予想される所定の参照領域から特徴領域
を検出する特徴領域検出ステップと、隣接する分割入力
画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を
検出する類似領域検出ステップと、一方の分割入力画像
の特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致する
ように分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構
成画像を生成する画像合成ステップと、前記再構成画像
から生体特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との
照合により本人か否か認証する照合ステップと、を実行
させるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記
録媒体。

【０１２６】（付記２６）生体情報を用いた本人認証装
置に於いて、読取部に対する相対移動により人体部位の
部分画像を連続的に入力する画像入力部と、隣接する入
力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域から
特徴領域を検出する特徴領域検出部と、隣接する入力画
像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領域を検
出する類似領域検出部と、一方の入力画像の特徴領域と
他方の入力画像の類似領域が一致するように２つの入力
画像を合成して前記人体部位全体の再構成画像を生成す
る画像合成部と、前記再構成画像から生体特徴情報を抽
出し、予め登録した基準情報との照合により本人か否か
認証する照合部と、を備えたことを特徴とする本人認証
装置。（５）

【０１２７】（付記２７）生体情報を用いた本人認証装
置に於いて、読取部に対する相対移動により人体部位の
部分画像を連続的に入力する画像入力部と、前記入力画
像を複数の領域に分割する画像分割部と、隣接する分割
入力画像の一方の重なりが予想される所定の参照領域か
ら特徴領域を検出する特徴領域検出部と、隣接する分割
入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似する類似領
域を検出する類似領域検出部と、一方の分割入力画像の
特徴領域と他方の分割入力画像の類似領域が一致するよ
うに分割入力画像を合成して前記人体部位全体の再構成
画像を生成する画像合成部と、前記再構成画像から生体
特徴情報を抽出し、予め登録した基準情報との照合によ
り本人か否か認証する照合部と、を備えたことを特徴と
する本人認証装置。

【０１２８】

【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、部分画像として採取された例えば指紋の複数の入力
画像の中から重なりが予想される領域を対象に特徴部分
を画像合成の基準位置として検出し、この特徴領域に最
も類似する領域を再構成画像から同じく合成の基準位置
として検出し、各基準位置同士を一致するように合成す
ることで、部分画像として連続的に読み込んだ入力画像
の再構成に要する処理時間が短くて済み、且つ特徴位置
を正確に捉えて合成することで、再構成された全体画像
の品質を向上し、これによって指紋画像などによる本人
認証の精度を高めることができる。

【０１２９】また部分画像として連続的に入力された入
力画像を例えば左右に分割し、各分割画像ごとに特徴部
分を基準位置として検出し、再構成側の最も類似する領
域を検出して一致するように合成することで、特徴位置
と類似位置の比較により入力画素の歪みを検出して合成
の際に補正することができ、読取部に対する指の速度の
変化や左右のぶれなどで読取画像に歪みがあっても、こ
の歪みを補正した再構成画像が得られ、再構成画像の品
質が向上し、本人認証の精度を更に向上することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図

【図２】本発明の機能構成のブロック図

【図３】本発明における指紋読取による部分入力画像、
再構成画像、照合画像の説明図

【図４】図３の部分入力画像の１ラインを取り出した階
調レベルの説明図

【図５】本発明による本人認証処理手順のフローチャー
ト

【図６】図５の特徴ライン検出処理のフローチャート

【図７】図５の類似ライン検出処理のフローチャート

【図８】本発明による特徴ライン及び類似ラインの検出
処理の説明図

【図９】入力画像の特徴ラインに対し再構成画像のライ
ンをずらして比較する処理の説明図

【図１０】本発明による部分入力画像の再構成処理の概
略説明図

【図１１】入力画像を分割して処理する本発明の機能構
成のブロック図

【図１２】入力画像を分割して処理する本発明による本
人認証処理手順のフローチャート

【図１３】図１２の特徴ライン検出処理のフローチャー
ト

【図１４】図１２の類似ライン検出処理のフローチャー
ト

【図１５】本発明による分割入力画像についての特徴ラ
イン及び類似ラインの検出処理の説明図

【図１６】本発明による分割入力画像についての特徴ラ
イン及び類似ラインの検出と歪み補正の説明図

【符号の説明】

１０：読取部 １２：２次元イメージセンサ １４：画像入力部 １６：特徴領域検出部 １８：類似領域検出部 ２０：画像合成部 ２２：再構成画像格納部 ２４：指紋照合部 ２６−１〜２６−５：入力画像（部分画像） ２８，２８−１〜２８−５：再構成画像 ３０：照合画像 ３２：注目領域 ３４，３４−１，３４−２：特徴ライン ３６，３６−１，３６−２：類似ライン ３８：画像分割部 ４０：補正特徴ライン

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】生体情報を用いた本人認証方法に於いて、 読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連
   続的に入力する画像入力ステップと、 隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参
   照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップ
   と、 隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似す
   る類似領域を検出する類似領域検出ステップと、 一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域
   が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部
   位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、 前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録し
   た基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステ
   ップと、を備えたことを特徴とする本人認証方法。
2. 【請求項２】生体情報を用いた本人認証方法に於いて、 読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連
   続的に入力する画像入力ステップと、 前記入力画像を複数の領域に分割する画像分割ステップ
   と、 隣接する分割入力画像の一方の重なりが予想される所定
   の参照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステッ
   プと、 隣接する分割入力画像の他方から前記特徴領域に最も類
   似する類似領域を検出する類似領域検出ステップと、 一方の分割入力画像の特徴領域と他方の分割入力画像の
   類似領域が一致するように分割入力画像を合成して前記
   人体部位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップ
   と、 前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録し
   た基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステ
   ップと、を備えたことを特徴とする本人認証方法。
3. 【請求項３】コンピュータに、 読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連
   続的に入力する画像入力ステップと、 隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参
   照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップ
   と、 隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似す
   る類似領域を検出する類似領域検出ステップと、 一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域
   が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部
   位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、 前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録し
   た基準情報との照合により本人か否か認証する照合する
   照合ステップと、を実行させることを特徴とするプログ
   ラム。
4. 【請求項４】コンピュータに、 読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連
   続的に入力する画像入力ステップと、 隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参
   照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出ステップ
   と、 隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似す
   る類似領域を検出する類似領域検出ステップと、 一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域
   が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部
   位全体の再構成画像を生成する画像合成ステップと、 前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録し
   た基準情報との照合により本人か否か認証する照合ステ
   ップと、を実行させるプログラムを格納したコンピュー
   タ読取可能な記録媒体。
5. 【請求項５】生体情報を用いた本人認証装置に於いて、 読取部に対する相対移動により人体部位の部分画像を連
   続的に入力する画像入力部と、 隣接する入力画像の一方の重なりが予想される所定の参
   照領域から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、 隣接する入力画像の他方から前記特徴領域に最も類似す
   る類似領域を検出する類似領域検出部と、 一方の入力画像の特徴領域と他方の入力画像の類似領域
   が一致するように２つの入力画像を合成して前記人体部
   位全体の再構成画像を生成する画像合成部と、 前記再構成画像から生体特徴情報を抽出し、予め登録し
   た基準情報との照合により本人か否か認証する照合部
   と、を備えたことを特徴とする本人認証装置。