JP2004086463A - 画像登録方法、画像登録装置、および画像登録処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】例えば指紋画像の照合装置において、採取ずれやかすれ・つぶれなどのない適切な指紋画像を保存登録し、照合精度の高い指紋照合を行うこと。
【解決手段】第１のデータチェック処理により、被験者（本人）の採取指紋画像データＣｘ，ｙから当該採取指紋のエッジ（稜線）を強調したエッジ抽出画像データＥｘ，ｙおよび各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像データＧｘ，ｙを生成する。これに基づいて、採取ずれ，かすれ・つぶれ，コアずれを含まず十分な有効データ領域を含む採取指紋画像データＣｘ，ｙを登録指紋候補画像データａｉとして取得できるだけでなく、第２のデータチェック処理により、より被験者（本人）の指紋画像に正確で歪みのない登録指紋候補画像データａｉを登録指紋画像データＡとして選定登録できる。よって、指紋照合処理にて本人照合精度の高い（本人拒否率の低い）指紋認証を行うことができる。
【選択図】　　図７

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば指紋画像データの照合を行うのに基準となる指紋画像データを登録するための画像登録方法、画像登録装置、および画像登録処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば本人であるか否かの認証を行う技術的手段として、予め登録された指紋画像と本人確認のために読み込まれた指紋画像とを照合してその類似度を判定し、この照合類似度が所定の類似度より高い場合に本人であるとして認証する指紋画像の照合装置が考えられている。
【０００３】
そして、このような指紋画像の照合装置では、登録された指紋画像（登録画像）と今回読み込まれた指紋画像（照合画像）との類似度を判定する一つの手法として、同一出願人により出願された画像データ照合方法（特願平１０−３７２２０５号：平成１０年１２月２８日出願）がある。
【０００４】
この画像データ照合方法では、まず、登録画像上に複数の矩形領域を定義し、この複数の矩形領域の各々と同一形状の各領域を照合画像上に設定する。そして、この照合画像上での各設定領域それぞれの位置を変化させながら、登録画像と照合画像上のこれら各領域間の画像の相関係数を求め、最大の相関関係が得られた照合画像上での各矩形領域間の相対位置分布と、前記登録画像上に定義した複数の矩形領域間の相対位置分布との比較に基づいて類似度を判定している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記従来の指紋画像の照合装置では、イメージ読み取り装置により採取した本人の指紋画像データは、そのまま本人照合の基準となる指紋画像データとして記憶装置に保存登録される。
【０００６】
そして、本人照合に際しては、この記憶装置に保存された登録指紋画像データが読み出されて今回採取された照合指紋画像データとの照合が行われるため、基準となる指紋画像データに採取ずれやかすれ・つぶれなどの不具合が生じたままの状態で保存登録されていた場合には、照合精度が極端に劣化してしまう。
【０００７】
この場合、特に、照合指紋画像が登録指紋画像の本人の指紋画像である場合でも照合エラーとなることがあり、認証不能に陥る問題がある。
【０００８】
本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、例えば指紋画像の照合装置において、採取ずれやかすれ・つぶれなどのない適切な指紋画像を保存登録し、照合精度の高い指紋照合を行うことが可能になる画像登録方法、画像登録装置、および画像登録処理プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る画像登録方法では、画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像が生成され、この生成されたエッジ抽出画像から画像の重心が算出されると共に、当該画像重心の、前記エッジ抽出画像の画像中心からのずれ量が算出される。そして、この算出された前記画像重心のずれ量に基づいて、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否が判断される。
【００１０】
これによれば、採取ずれのない指紋画像を登録できることになる。
【００１１】
本発明の請求項２に係る画像登録方法では、画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像が生成され、この生成されたエッジ抽出画像に対して、当該エッジ抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクが配置される。そして、この評価マスクが配置されたエッジ抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の画素値の平均値が算出されると共に、この算出された各評価マスク域毎の画素値の平均値に基づいて当該各評価マスク域がＯＫマスク域かＮＧマスク域かが決定され、この決定されたＯＫマスク域あるいはＮＧマスク域の数に基づいて、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否が判断される。
【００１２】
これによれば、かすれ・つぶれを含まず、十分な有効データ領域を含んだ指紋画像を登録できることになる。
【００１３】
本発明の請求項３に係る画像登録方法では、前記請求項２に係る画像登録方法にあって、前記評価マスクを配置する際には、前記エッジ抽出画像の画像中心を基準にして評価マスクが配置される。
【００１４】
これによれば、エッジ抽出画像上に容易に評価マスクを配置でき、複数の評価領域に分割できることになる。
【００１５】
本発明の請求項４に係る画像登録方法では、前記請求項２に係る画像登録方法にあって、前記評価マスクを配置する際には、前記エッジ抽出画像の画像重心を基準にして評価マスクが配置される。
【００１６】
これによれば、エッジ抽出画像上の実際の画像存在域を中心に評価マスクを配置でき、当該評価マスク域のＯＫ／ＮＧ評価をより正確にできることになる。
【００１７】
本発明の請求項５に係る画像登録方法では、画像入力ステップにて入力された画像から各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像が生成され、この生成されたグラデーション方向抽出画像に対して、当該グラデーション方向抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクが配置される。そして、この評価マスクが配置されたグラデーション方向抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の濃淡変化の方向パターンが決定されると共に、この決定された各評価マスク域毎の濃淡変化の方向パターンから方向パターン別の合計数が算出され、この算出された方向パターン別の合計数に基づいて、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否が判断される。
【００１８】
これによれば、コアずれを含まない指紋画像を登録できることになる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２０】
図１は本発明の画像登録方法を実施した指紋登録・照合装置の電子回路の構成を示すブロック図である。
【００２１】
この指紋登録・照合装置は、制御部（ＣＰＵ）１１、記憶装置１２、ＲＡＭ１３、イメージ読み取り装置１４、表示部１５、入力部１６、記憶媒体読み取り部１８、伝送制御部１９より構成され、バス１７を介して相互に接続されている。
【００２２】
制御部（ＣＰＵ）１１は、入力部１２からの入力信号に応じて、記憶装置１２に予め記憶されている制御プログラム、あるいはフロッピディスクＦＤなどの外部記憶媒体１８ａからフロッピディスクドライブＦＤＤなどの記憶媒体読み取り部１８を介して記憶装置１２に読み込まれた指紋登録・照合処理プログラム、あるいは外部のコンピュータ端末（プログラムサーバ２０ａ）の記憶装置２０ｂから通信ネットワーク２０を経由し伝送制御部１９を介して記憶装置１２に読み込まれた指紋登録・照合処理プログラムを起動させ、ＲＡＭ１３をワークメモリとして回路各部の動作を制御する。
【００２３】
記憶装置１２は、半導体メモリのＲＯＭやハードディスク装置ＨＤ等で構成し、本登録・照合装置の電源投入直後に制御部（ＣＰＵ）１１により読み出される前述の制御プログラムを予め格納している。
【００２４】
ＲＡＭ１３は、前述の制御プログラムを実行する際に制御部（ＣＰＵ）１１が使用するワークメモリである。
【００２５】
イメージ読み取り装置１４は、被験者（本人）の登録指紋画像や照合指紋画像を取得（採取）するための装置であり、例えば、イメージスキャナ装置やＣＣＤ（電荷結合素子）などのイメージセンサである。
【００２６】
表示部１５は、登録指紋画像と照合指紋画像との照合の判定結果を表示する、例えばＣＲＴや液晶などといったディスプレイ装置である。
【００２７】
入力部１６は、本登録・照合装置の使用者が指紋画像の取得指示や後述の指紋登録・照合処理の開始を制御部（ＣＰＵ）１１に指示するための、例えばキーボード装置などの入力装置である。
【００２８】
図２は前記指紋登録・照合装置のＲＡＭ１３に確保されるデータメモリを示す図である。
【００２９】
ＲＡＭ１３には、指紋登録・照合処理を実行する際に必要な各種データを記憶するためのエリアとして、採取指紋画像メモリ１３１、特徴抽出用テンプレートメモリ１３２、エッジ抽出画像メモリ１３３、グラデーション方向抽出画像メモリ１３４、画像中心メモリ１３５、画像重心メモリ１３６、重心ずれ量メモリ１３７、ずれ量既定値メモリ１３８、評価マスクメモリ１３９、マスク内画素値平均メモリ１３１０、マスク内画素値既定値メモリ１３１１、中央ＮＧマスク数メモリ１３１２、ＮＧマスク既定値メモリ１３１３、ＯＫマスク数メモリ１３１４、ＯＫマスク既定値メモリ１３１５、マスク内最大頻度画像値（グラデーション方向パターン）メモリ１３１６、ＯＫマスク内方向パターン別頻度メモリ１３１７、方向パターン頻度既定値メモリ１３１８、頻度既定値以上方向パターン数メモリ１３１９、登録指紋候補画像メモリ１３２０、候補画像間類似度メモリ１３２１、類似度合計メモリ１３２２、類似度既定値メモリ１３２３、登録指紋画像メモリ１３２４、照合指紋画像メモリ１３２５、照合指紋回転角度メモリ１３２６、照合指紋回転画像メモリ１３２７、照合指紋テンプレート領域メモリ１３２８、登録指紋最大相関領域メモリ１３２９、照合結果メモリ１３３０などが確保される。
【００３０】
ここで、エッジ抽出画像及びグラデーション方向抽出画像について、図３，図４を参照して説明する。
【００３１】
図３は前記指紋登録・照合装置において基準となる指紋画像を登録するために行われる採取指紋画像チェック処理の概要を示す図である。
【００３２】
図４は前記指紋登録・照合装置の採取指紋画像チェック処理に使用される採取指紋画像からエッジ抽出画像およびグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像を生成するための８パターンの特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７を示す図である。
【００３３】
前記ＲＡＭ１３に確保した採取指紋画像メモリ１３１には、イメージ読み取り装置１４により読み取られた被験者の採取指紋画像データＣｘ，ｙ（図３（Ａ）参照）が多階調画像として一時記憶される。
【００３４】
特徴抽出用テンプレートメモリ１３２には、図４で示したように、採取指紋画像データＣｘ，ｙ（図３（Ａ）参照）からエッジ抽出画像データＥｘ，ｙ（図３（Ｂ）参照）およびグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙ（図３（Ｅ）参照）を生成するための８パターンの特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７が予め記憶される。
【００３５】
この特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７は、それぞれ採取指紋画像データＣｘ，ｙの９画素分の領域に対応する３×３の重み付け係数で構成される。
【００３６】
エッジ抽出画像とは、採取指紋画像データＣｘ，ｙの各画素毎に各テンプレートＴ０〜Ｔ７の中心を合わせた画素値の重み付け計算（局所積和演算）を行い、当該テンプレートＴ０〜Ｔ７による各重み付け計算のうちの最大値を対象画素の画素値として画像化したものをいい、採取指紋画像データＣｘ，ｙのエッジが強調されたものである（図３（Ｂ）参照）。
【００３７】
グラデーション方向抽出画像とは、採取指紋画像データＣｘ，ｙの各画素毎にテンプレートＴ０〜Ｔ７による各重み付け計算（局所積和演算）を行い、そのうちの最大値が得られたテンプレート番号“０”〜“７”を当該８つのテンプレートＴ０〜Ｔ７の半数“４”で割った余りの数値を画素値として画像化したものをいう。つまり、最大値がＴ０またはＴ４で得られた場合には“０”、最大値がＴ１，Ｔ５で得られた場合には“１”、最大値がＴ２，Ｔ６で得られた場合には“２”、最大値がＴ３，Ｔ７で得られた場合には“３”を対象画素の画素値とすることで、採取指紋画像データＣｘ，ｙの各画素についてグラデーション（濃淡変化）方向を数値で示したものとなる（図３（Ｅ）参照）。
【００３８】
エッジ抽出画像メモリ１３３には、前記採取指紋画像データＣｘ，ｙに対するテンプレートＴ０〜Ｔ７を使用した重み付け計算（局所積和演算）に基づき生成されたエッジ抽出画像データＥｘ，ｙ（図３（Ｂ）参照）が記憶される。
【００３９】
グラデーション方向抽出画像メモリ１３４には、前記採取指紋画像データＣｘ，ｙに対するテンプレートＴ０〜Ｔ７を使用した重み付け計算（局所積和演算）に基づき生成されたグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙ（図３（Ｅ）参照）が記憶される。
【００４０】
画像中心メモリ１３５には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの全画像領域の中心位置（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）が記憶される。
【００４１】
画像重心メモリ１３６には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに基づき下式（１Ｘ）（１Ｙ）により算出された採取指紋画像の重心位置（ｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が記憶される。
【００４２】
【数１】

【００４３】
重心ずれ量メモリ１３７には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの画像中心位置（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）および画像重心位置（ｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）に基づき下式（２Ｘ）（２Ｙ）により算出された画像重心のずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が記憶される。
【００４４】
【数２】

【００４５】
ずれ量既定値メモリ１３８には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙにおける重心ずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）の許容閾値であるずれ量既定値（ＴＨｘ，ＴＨｙ）が予め設定記憶される。
【００４６】
評価マスクメモリ１３９には、図３（Ｃ）（Ｆ）に示すように、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙにおいて画像のエッジ（稜線）を十分含むデータであるか否かを評価するための単位評価領域、および前記グラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙにおいてグラデーション（濃淡変化）方向に基づく単位評価領域を設定するための評価マスクＭＫ（図５参照）が予め記憶される。
【００４７】
この評価マスクＭＫは、例えば図５で示すように、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙおよびグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙに対し、それぞれその画像中心位置（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）を基準にして配置され、Ｋ（Ｍ０〜Ｍ８０）個の評価領域を設定する。
【００４８】
マスク内画素値平均メモリ１３１０には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに対して設定された各評価マスクＭＫ毎に当該評価マスクＭＫ内に含まれる各画素値の平均値ＡＶＥＭＫが、下式（３）により算出されて記憶される。
【００４９】
【数３】

【００５０】
マスク内画素値既定値メモリ１３１１には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおける画素値平均値ＡＶＥＭＫのエッジ含有量（ＯＫ／ＮＧ）を判定するための既定の閾値ＴＨＡＶＥが予め記憶される。
【００５１】
つまり、図３（Ｄ）に示すように、エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおいて、その画素値平均値ＡＶＥＭＫが既定閾値ＴＨＡＶＥ以上（ＡＶＥＭＫ≧ＴＨＡＶＥ）の場合にはＯＫマスクと判定され、既定閾値ＴＨＡＶＥ未満（ＡＶＥＭＫ＜ＴＨＡＶＥ）の場合にはＮＧマスクと判定される。
【００５２】
中央ＮＧマスク数メモリ１３１２には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおいて、その指紋エッジの抽出画像がより多く含まれる中央付近の所定数の評価マスク（ＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ２５）の範囲内における前記ＮＧマスクの合計数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒが記憶される。
【００５３】
ＮＧマスク既定値メモリ１３１３には、前記採取指紋画像データＣｘ，ｙがかすれ・つぶれを含む登録画像として不適切な指紋画像であるかを判定するための前記中央ＮＧマスク数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒの許容閾値であるＮＧマスク既定値ＴＨＮＧｍａｓｋが予め設定記憶される。
【００５４】
ＯＫマスク数メモリ１３１４には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおける前記ＯＫマスクの合計数ＣｎｔＯＫＭａｓｋが記憶される。
【００５５】
ＯＫマスク既定値メモリ１３１５には、前記採取指紋画像データＣｘ，ｙが十分な有効データ領域を含む指紋画像であるかを判定するための前記ＯＫマスク数ＣｎｔＯＫＭａｓｋの既定の閾値ＴＨＯＫｍａｓｋが予め記憶される。
【００５６】
マスク内最大頻度画像値（グラデーション方向パターン）メモリ１３１６には、前記グラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙに対し設定された各評価マスクＭＫ毎に当該評価マスクＭＫ内に含まれる各画素値（グラデーション方向番号“０”“１”“２”“３”）の頻度が算出され、図３（Ｇ）に示すように、各評価マスクＭＫ毎のグラデーション（濃淡変化）方向の最大頻度番号を記述したグラデーション方向パターンＰＡＴＴＥＲＮＭＫが記憶される。
【００５７】
ＯＫマスク内方向パターン別頻度メモリ１３１７には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫの中からＯＫマスクと判定された十分なエッジ含有量である各評価マスクＭＫを対象に、前記グラデーション方向パターンＰＡＴＴＥＲＮＭＫ上での該当評価マスク（ＯＫマスク）における各最大頻度画素値（グラデーション方向番号“０”“１”“２”“３”）の頻度が算出され、図３（Ｈ）に示すように、ＯＫマスク内方向パターン別頻度（方向パターンヒストグラム）ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”として記憶される。
【００５８】
方向パターン頻度既定値メモリ１３１８には、前記方向パターン別の頻度ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”のそれぞれに対する既定の閾値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙが予め設定記憶される。
【００５９】
頻度既定値以上方向パターン数メモリ１３１９には、前記方向パターン頻度既定値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ以上となるＯＫマスク内方向パターン別頻度（方向パターンヒストグラム）ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”（ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ≧ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の数が算出され、既定値以上グラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎとして記憶される。
【００６０】
登録指紋候補画像メモリ１３２０には、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙにおける重心ずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が既定値（ＴＨｘ，ＴＨｙ）以内（｜ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ｜≦ＴＨｘ，｜ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ｜≦ＴＨｙ）で採取ずれを含まない指紋画像データと判定され（第１評価）、また前記中央ＮＧマスク数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒがＮＧマスク既定値ＴＨＮＧｍａｓｋ以内（ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ≦ＴＨＮＧｍａｓｋ）でかすれ・つぶれを含まない指紋画像データと判定され（第２評価）、さらに前記ＯＫマスク数ＣｎｔＯＫＭａｓｋがＯＫマスク既定値ＴＨＯＫｍａｓｋ以上（ＣｎｔＯＫＭａｓｋ≧ＴＨＯＫｍａｓｋ）で十分な有効データ領域を含む指紋画像データと判定され（第３評価）、しかも前記グラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙのグラデーション方向パターンＰＡＴＴＥＲＮＭＫにおけるＯＫマスク内方向パターン別頻度（方向パターンヒストグラム）ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”の既定値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ以上（ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ≧ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）のグラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎが「３」以上（ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎ≧３）でコアずれを含まない指紋画像データと判定（第４評価）された被験者の３つの採取指紋画像データＣｘ，ｙが、登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３として記憶される。
【００６１】
なお、「コア」とは、指紋渦巻の中心のことであり、この「コア」が採取指紋画像データＣｘ，ｙの中心にあれば少なくとも３方向の指紋エッジ（稜線）の流れが含まれるはずであるから、既定値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ以上の方向パターンの頻度ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎがある該方向パターンの数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎが「３」以上あることで、コアずれを含まない指紋画像データと判定される。
【００６２】
例えば図３（Ｇ）（Ｈ）で示すようなグラデーション方向パターンＰＡＴＴＥＲＮＭＫにおけるＯＫマスク内方向パターン別頻度（方向パターンヒストグラム）ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”が、それぞれ方向パターン“０”の頻度が「１０」、“１”の頻度が「２０」、“２”の頻度が「４」、“３”の頻度が「５」である場合に、その既定値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（＝７）とすると、これを満足する方向パターンの数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎは“０”と“１”の２つとなり、前記コアずれ判断の閾値「３」以上を満足できないので、この場合の採取指紋画像データＣｘ，ｙはコアずれを含む登録に不適切な指紋画像として判定される。
【００６３】
候補画像間類似度メモリ１３２１には、前記登録指紋候補画像メモリ１３２０に記憶された登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３間において、候補画像ａ１に対するａ２，ａ３間の各相関関係に基づいたそれぞれの類似度ａ１２，ａ１３、候補画像ａ２に対するａ１，ａ３間の各相関関係に基づいたそれぞれの類似度ａ２１，ａ２３、候補画像ａ３に対するａ１，ａ２間の各相関関係に基づいたそれぞれの類似度ａ３１，ａ３２が算出されて記憶される。
【００６４】
類似度合計メモリ１３２２には、前記登録指紋候補画像ａ１に対するａ２，ａ３間で算出された類似度ａ１２，ａ１３がＯＫと判定された場合に、その類似度合計ＳｕｍＡ１が下式（４）により算出されて記憶される。
【００６５】
【数４】

【００６６】
また類似度合計メモリ１３２２には、前記同様に、登録指紋候補画像ａ２に対するａ１，ａ３間で算出された類似度ａ２１，ａ２３がＯＫと判定された場合に、その類似度合計ＳｕｍＡ２が算出されて記憶され、前記登録指紋候補画像ａ３に対するａ１，ａ２間で算出された類似度ａ３１，ａ３２がＯＫと判定された場合に、その類似度合計ＳｕｍＡ３が算出されて記憶される。
【００６７】
類似度既定値メモリ１３２３には、前記類似度合計メモリ１３２２に記憶された３通りの類似度合計Ａ１／Ａ２／Ａ３のうちで最大の類似度合計ＭａｘＳｕｍＡが決定され、これに対応する登録指紋候補画像ａｉ（ｉ＝１，２，３）が登録指紋画像Ａとして適切か否かを判定するための既定の閾値ＴＨＡが予め設定記憶される。
【００６８】
登録指紋画像メモリ１３２４には、前記類似度既定値メモリ１３２３に記憶された類似度既定値ＴＨＡを満足した最大類似度合計ＭａｘＳｕｍＡ（ＭａｘＳｕｍＡ≧ＴＨＡ）に対応する登録指紋候補画像データａｉが登録指紋画像データＡとして記憶される。
【００６９】
照合指紋画像メモリ１３２５には、イメージ読み取り装置１４により読み取られた照合すべき被験者の指紋の画像データＢが多階調画像として記憶されるもので、この照合指紋画像データＢは、前記登録指紋画像メモリ１３２４に記憶登録された登録指紋画像データＡの画素数，画素ピッチに合わせて正規化されて記憶される。
【００７０】
照合指紋回転角度メモリ１３２６には、前記照合指紋画像メモリ１３２５に記憶された照合指紋画像データＢを、その照合処理に伴い一定角度ずつ回転処理するため現在の回転ずれ補正角度θｍが順次更新されて記憶される。なお、本実施形態における回転ずれ補正角度θｍは、θｍ＝｛０，１，−１，２，−２，…，φ，−φ｝として更新記憶される。
【００７１】
照合指紋回転画像メモリ１３２７には、前記照合指紋画像メモリ１３２５に記憶された照合指紋画像データＢを前記照合指紋回転角度メモリ１３２６に記憶された現在の回転ずれ補正角度θｍで回転させた際の回転処理後の画像データＢｍが記憶される。
【００７２】
照合指紋テンプレート領域メモリ１３２８には、前記照合指紋回転画像メモリ１３２７に記憶された各回転ずれ補正後（θｍ＝０の場合も含む）の照合指紋画像データＢｍに対し、図６（Ｂ）に示すように、テンプレートとして定義された複数の矩形領域Ｂｉ［ｉ＝０，１，…，Ｎ（Ｎ：整数）］それぞれの定義位置を示す座標データが記憶される。
【００７３】
登録指紋最大相関領域メモリ１３２９には、前記照合指紋回転画像メモリ１３２７に記憶された回転ずれ補正後の照合指紋画像データＢｍに対し複数の矩形領域Ｂｉがテンプレートとして定義された際に、そのそれぞれの部分画像と最大の相関係数が算出される前記登録指紋画像データＡ上での複数の矩形領域Ａｉが検出され（図６（Ｃ）（Ｄ）参照）、この登録指紋画像データＡ上での複数の検出矩形領域Ａｉそれぞれの位置を示す座標データが記憶される。
【００７４】
照合結果メモリ１３３０には、前記照合指紋テンプレート領域メモリ１３２８に記憶された回転ずれ補正後の照合指紋画像データＢｍに対しての複数のテンプレートＢｉ位置の相互位置関係と、前記登録指紋最大相関領域メモリ１３２９に記憶された照合指紋画像データＡ上での複数の最大相関検出矩形領域Ａｉ位置の相互位置関係との相違に応じて類似の有無が評価判定される登録指紋画像と照合指紋画像との一致／不一致の判定結果が記憶される。
【００７５】
図７は前記指紋登録・照合装置の指紋登録・照合処理プログラムの実行に伴う動作機能の構成を示すブロック図である。
【００７６】
この指紋登録・照合装置における動作機能の機能ブロックでは、前記図１，図２における電子回路の対応構成部分を括弧書きの符号にして示す。
【００７７】
画像データ入力部２１は、イメージ読み取り装置１４や採取指紋画像メモリ１３１，照合指紋画像メモリ１３２５を含んでなり、登録すべき指紋画像の候補となる複数の指紋画像や照合すべき指紋画像を多階調画像として入力する。
【００７８】
この画像データ入力部２１により入力された採取指紋画像データＣｘ，ｙは、指紋登録処理の際にはその登録指紋候補画像として登録処理部２２に与えられ、第１のデータチェック処理部２３および第２のデータチェック処理部２４による登録指紋画像としての適否の評価判定処理を経た後に登録指紋画像データＡとして登録指紋データ記憶部２５（１３２４）により記憶登録される。
【００７９】
また、画像データ入力部２１により入力された採取指紋画像データＣｘ，ｙは、指紋照合処理の際には照合指紋画像データＢとして照合処理部２６内の回転変換処理部２７に与えられる。
【００８０】
登録処理部２２は、制御部（ＣＰＵ）１１，記憶装置１２内の指紋登録処理プログラム、特徴抽出用テンプレートメモリ１３２，評価マスクメモリ１３９を含んでなり、画像データ入力部２１から与えられた登録指紋候補画像としての採取指紋画像データＣｘ，ｙを対象に、第１のデータチャック処理部２３による適否の評価判定処理と第２のデータチェック処理部２４による適否の評価判定処理を実施する。
【００８１】
第１のデータチェック処理部２３は、エッジ抽出画像メモリ１３３、グラデーション方向抽出画像メモリ１３４、画像中心メモリ１３５、画像重心メモリ１３６、重心ずれ量メモリ１３７、ずれ量既定値メモリ１３８、およびマスク内画素値平均メモリ１３１０、マスク内画素値既定値メモリ１３１１、中央ＮＧマスク数メモリ１３１２、ＮＧマスク既定値メモリ１３１３、ＯＫマスク数メモリ１３１４、ＯＫマスク既定値メモリ１３１５、マスク内最大頻度画像値（グラデーション方向パターン）メモリ１３１６、ＯＫマスク内方向パターン別頻度メモリ１３１７、方向パターン頻度既定値メモリ１３１８、頻度既定値以上方向パターン数メモリ１３１９を含んでなり、採取指紋画像データＣｘ，ｙから特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７を使用してエッジ抽出画像データＥｘ，ｙやグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙを生成する。そして、このエッジ抽出画像データＥｘ，ｙに基づき採取ずれの評価判定（第１評価）、かすれ・つぶれの評価判定（第２評価）、有効データ領域の評価判定（第３評価）を実施すると共に、グラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙに基づきコアずれの評価判定（第４評価）を実施する。
【００８２】
この第１のデータチェック処理部２３での第１〜第４評価により、採取ずれ既定値以内（｜ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ｜≦ＴＨｘ，｜ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ｜≦ＴＨｙ）、かすれ・つぶれ既定値以内（ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ≦ＴＨＮＧｍａｓｋ）、有効データ領域既定値以上（ＣｎｔＯＫＭａｓｋ≧ＴＨＯＫｍａｓｋ）、コアずれ無し（既定値以上グラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎ≧３）として評価判定された被験者の３つの採取指紋画像データＣｘ，ｙは、登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３として第２のデータチェック処理部２４に与えられる。
【００８３】
この第２のデータッチェック処理部２４は、登録指紋候補画像メモリ１３２０、候補画像間類似度メモリ１３２１、類似度合計メモリ１３２２、類似度既定値メモリ１３２３を含んでなり、３つの登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３間での相互の照合類似度に基づき登録指紋画像として適切な登録指紋候補画像データａｉを判定する。
【００８４】
この第２のデータッチェック処理部２４により適切判定された登録指紋候補画像データａｉは、登録指紋画像データＡとして登録指紋データ記憶部２５に与えられ、登録指紋画像メモリ１３２４に記憶登録される。
【００８５】
この登録指紋データ記憶部２５により記憶登録された登録指紋画像データＡは、照合処理部２６内の最大相関領域検出処理部２９に与えられる。
【００８６】
照合処理部２６は、制御部（ＣＰＵ）１１，記憶装置１２内の指紋照合処理プログラムを含んでなる。
【００８７】
回転変換処理部２７は、照合指紋回転角度メモリ１３２６、照合指紋回転画像メモリ１３２７を含んでなり、画像データ入力部２１から与えられた照合指紋画像データＢの全体を回転ずれ補正角度θｍ｛＝０，１，−１，２，−２，…，φ，−φ｝だけ回転変換する（但し、θ１＝０の時は、実際の回転変換は実施しない。）もので、この回転変換処理部２７により回転変換された照合指紋画像データＢｍはテンプレート配置処理部２８に与えられる。
【００８８】
テンプレート配置処理部２８は、照合指紋テンプレート領域メモリ１３２８を含んでなり、前記回転変換処理部２７により角度θｍで回転変換された照合指紋画像データＢｍに対し、複数の矩形領域Ｂ_ｉ［ｉ＝０，１，…，Ｎ（Ｎ：整数）］（この場合Ｎ＝４）］をテンプレートとして定義して配置する（図６（Ｂ）参照）もので、このテンプレート配置処理部２８において照合指紋画像データＢｍ上に配置された複数の矩形領域Ｂｉのそれぞれに対応する範囲の部分画像データは、最大相関領域検出処理部２９に与えられる。
【００８９】
最大相関領域検出処理部２９は、登録指紋最大相関領域メモリ１３２９を含んでなり、前記テンプレート配置処理部２８において回転変換後の照合指紋画像データＢｍに対し複数の矩形領域Ｂｉが配置されると、その矩形領域Ｂｉそれぞれに対応する部分画像を、登録指紋画像データＡ上で走査させながら、当該各矩形領域Ｂｉ内の画素データとそれに対応する登録指紋画像データＡ内の画素データとを用いて相関係数を計算し、その相関係数が最大となる複数の領域（最大相関領域）Ａｉを登録指紋画像データＡ上から検出する（図６（Ｃ）（Ｄ）参照）。
【００９０】
そして、前記テンプレート配置処理部２８において回転変換後の照合指紋画像データＢｍに対し配置された矩形領域Ｂｉそれぞれの位置を示す座標データと、最大相関領域検出処理部２９により登録指紋画像データＡ上で検出された複数の最大相関領域Ａｉそれぞれの位置を示す座標データとが、照合判定処理部３０に与えられる。
【００９１】
照合判定処理部３０は、照合結果メモリ１３３０を含んでなり、前記テンプレート配置処理部２８から与えられた回転後照合指紋画像データＢｍ上での矩形領域Ｂｉそれぞれの位置を示す座標データと、前記最大相関領域検出処理部２９により検出された複数の最大相関領域Ａｉそれぞれの位置を示す座標データとに基づき、回転後照合指紋画像データＢｍにおける矩形領域Ｂｉの配置位置分布（相互位置関係）と登録指紋画像データＡにおける検出領域Ａｉの位置分布（相互位置関係）とを比較し、その相違から登録指紋画像と照合指紋画像との類似度を判定して同一性を評価する。そして、この照合判定処理部３０により得られた登録指紋画像と照合指紋画像との同一性の判定評価結果は、照合結果表示部３１に与えられて表示部１５に表示される。
【００９２】
次に、前記構成による指紋登録・照合装置における指紋登録・照合機能について説明する。
【００９３】
図８は前記指紋登録・照合装置による指紋登録の全体処理を示すフローチャートである。
【００９４】
図９は前記指紋登録・照合装置の指紋登録全体処理に伴う第１のデータチェック処理を示すフローチャートである。
【００９５】
図１０は前記指紋登録・照合装置の指紋登録全体処理に伴う第２のデータチェック処理を示すフローチャートである。
【００９６】
画像データ入力部２１におけるイメージ読み取り装置１４により被験者（本人）の指紋画像が読み取られ、図３（Ａ）に示すように、採取指紋画像データＣｘ，ｙとして採取指紋画像メモリ１３１に記憶されると（ステップＳ１）、図９における第１のデータチェック処理に移行され、登録処理部２２での第１のデータチェック処理（２３）が実施される（ステップＳＨ）。
【００９７】
この第１のデータチェック処理（２３）では、まず、メモリ１３１に記憶された採取指紋画像データＣｘ，ｙ（図３（Ａ）参照）の各画素毎に、メモリ１３２に記憶された特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７（図４参照）の中心を合わせた画素値の重み付け計算（局所積和演算）が行われ、当該テンプレートＴ０〜Ｔ７による各重み付け計算のうちの最大値を対象画素の画素値とすることで、採取指紋画像データＣｘ，ｙのエッジが強調されたエッジ抽出画像データＥｘ，ｙ（図３（Ｂ）参照）が生成され、メモリ１３３に記憶される（ステップＨ１）。
【００９８】
また、前記特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７による各重み付け計算のうちの最大値が得られたテンプレート番号“０”〜“７”を当該テンプレートＴ０〜Ｔ７の数の半数である“４”で割った余りの数値を対象画素の画素値とすることで、採取指紋画像データＣｘ，ｙの各画素についてグラデーション（濃淡変化）方向を示したグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙ（図３（Ｅ）参照）が生成され、メモリ１３４に記憶される（ステップＨ１）。
【００９９】
そして、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに基づき、式（１Ｘ）（１Ｙ）により採取指紋画像の重心位置（ｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が算出され、メモリ１３６に記憶されると共に、メモリ１３５に記憶されている全画像領域の中心位置（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）に基づき、式（２Ｘ）（２Ｙ）により画像重心のずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が算出され、メモリ１３７に記憶される（ステップＨ２）。
【０１００】
すると、前記メモリ１３７に記憶された画像重心のずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が、メモリ１３８に予め記憶された許容の閾値（ＴＨｘ，ＴＨｙ）を超えているか否か判断されることで、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙが採取ずれを含む指紋画像データであるか又は採取ずれのない指紋画像データであるかが判定される（ステップＨ３）。
【０１０１】
ここで、前記画像重心のずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が許容の閾値（ＴＨｘ，ＴＨｙ）を超えていると判断され（｜ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ｜＞ＴＨｘ，｜ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ｜＞ＴＨｙ）、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙが採取ずれを含む指紋画像データであると判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＨ３→Ｈ４）。
【０１０２】
この場合、第１のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ２→Ｓ１）。
【０１０３】
一方、前記画像重心のずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が許容の閾値（ＴＨｘ，ＴＨｙ）以内と判断され（｜ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ｜≦ＴＨｘ，｜ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ｜≦ＴＨｙ）、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙが採取ずれのない指紋画像データであると判定された場合には、図３（Ｂ）（Ｃ）に示すように、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに対して、メモリ１３９に予め記憶された評価マスクＭＫ（図５参照）が、その画像中心位置（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）を基準にして配置される（ステップＨ３→Ｈ５）。
【０１０４】
そして、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに対して設定された各評価マスクＭＫ毎に当該評価マスクＭＫ内に含まれる各画素値の平均値ＡＶＥＭＫが、式（３）により算出され、マスク内画素値平均メモリ１３１０に記憶される（ステップＨ６）。
【０１０５】
すると、図３（Ｄ）に示すように、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおいて、その画素値平均値ＡＶＥＭＫがメモリ１３１１に予め記憶された既定閾値ＴＨＡＶＥ以上（ＡＶＥＭＫ≧ＴＨＡＶＥ）であるか未満（ＡＶＥＭＫ＜ＴＨＡＶＥ）であるか判断され、十分なエッジ（稜線）画像を含むＯＫマスクであるか又はＮＧマスクであるかが決定される（ステップＨ７）。
【０１０６】
すると、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおいて、その指紋エッジの抽出画像がより多く含まれる中央付近の所定数の評価マスク（ＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ２５）の範囲内における前記ＮＧマスクの合計数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒが算出されて中央ＮＧマスク数メモリ１３１２に記憶され、メモリ１３１３に予め記憶されたＮＧマスク既定値ＴＨＮＧｍａｓｋを超えた（ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ＞ＴＨＮＧｍａｓｋ）か以内（ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ≦ＴＨＮＧｍａｓｋ）であるかが判断されて、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙがかすれ・つぶれを含む登録画像として不適切な指紋画像であるか又はかすれ・つぶれを含まない適切な指紋画像であるかが判定される（ステップＨ８）。
【０１０７】
ここで、前記ＮＧマスクの合計数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒがＮＧマスク既定値ＴＨＮＧｍａｓｋを超えた（ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ＞ＴＨＮＧｍａｓｋ）と判断されて、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙがかすれ・つぶれを含む登録画像として不適切な指紋画像であると判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＨ８→Ｈ４）。
【０１０８】
この場合、第１のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ２→Ｓ１）。
【０１０９】
一方、前記ＮＧマスクの合計数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒがＮＧマスク既定値ＴＨＮＧｍａｓｋ以内（ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ≦ＴＨＮＧｍａｓｋ）であると判断されて、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙがかすれ・つぶれを含まない適切な指紋画像であると判定された場合には、次に、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫにおけるＯＫマスクの合計数ＣｎｔＯＫＭａｓｋが算出されてメモリ１３１４に記憶され、このＯＫマスク数ＣｎｔＯＫＭａｓｋが、メモリ１３１５に予め記憶された既定の閾値ＴＨＯＫｍａｓｋ以上有るか否か判断されることで、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙが十分な有効データ領域を含む指紋画像であるか否かが判定される（ステップＨ８→Ｈ９）。
【０１１０】
ここで、前記ＯＫマスク数ＣｎｔＯＫＭａｓｋが既定の閾値ＴＨＯＫｍａｓｋ未満（ＣｎｔＯＫＭａｓｋ＜ＴＨＯＫｍａｓｋ）であると判断され、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙが十分な有効データ領域を含まない指紋画像であると判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＨ９→Ｈ４）。
【０１１１】
この場合、第１のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ２→Ｓ１）。
【０１１２】
一方、前記ＯＫマスク数ＣｎｔＯＫＭａｓｋが既定の閾値ＴＨＯＫｍａｓｋ以上（ＣｎｔＯＫＭａｓｋ≧ＴＨＯＫｍａｓｋ）であると判断され、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙが十分な有効データ領域を含む指紋画像であると判定された場合には、次に、図３（Ｅ）（Ｆ）に示すように、前記メモリ１３４に記憶されたグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙに対して、メモリ１３９に予め記憶された評価マスクＭＫ（図５参照）が、その画像中心位置（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）を基準にして配置される（ステップＨ９→Ｈ１０）。
【０１１３】
すると、前記グラデーション（濃淡変化）方向抽出画像データＧｘ，ｙに対し設定された各評価マスクＭＫ毎に当該評価マスクＭＫ内に含まれる各画素値（グラデーション方向番号“０”“１”“２”“３”）の頻度が算出され、図３（Ｇ）に示すように、各評価マスクＭＫ毎のグラデーション（濃淡変化）方向の最大頻度番号を記述したグラデーション方向パターンＰＡＴＴＥＲＮＭＫが決定されてメモリ１３１６に記憶される（ステップＨ１１）。
【０１１４】
そして、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの各評価マスクＭＫの中からＯＫマスクと判定された十分なエッジ含有量である各評価マスクＭＫを対象に、前記グラデーション方向パターンＰＡＴＴＥＲＮＭＫ上での該当評価マスク（ＯＫマスク）における各最大頻度画素値（グラデーション方向番号“０”“１”“２”“３”）の頻度が算出され、図３（Ｈ）に示すように、ＯＫマスク内方向パターン別頻度（方向パターンヒストグラム）ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”としてメモリ１３１７に記憶される（ステップＨ１２）。
【０１１５】
すると、メモリ１３１８に記憶された方向パターン頻度既定値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ以上となる前記ＯＫマスク内方向パターン別頻度（方向パターンヒストグラム）ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ“０”“１”“２”“３”（ＨｉｓｔｏｇｒａｍＰａｔｔｅｒｎ≧ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の数が算出され、既定値以上グラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎとしてメモリ１３１９に記憶されると共に、このグラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎが「３」未満か以上か判断されることで、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙがコアずれを含む指紋画像データであるか又はコアずれを含まない指紋画像データであるかが判定される（ステップＨ１３）。
【０１１６】
ここで、前記グラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎが「３」未満（ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎ＜３）と判断されることで、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙがコアずれを含む指紋画像データであると判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＨ１３→Ｈ４）。
【０１１７】
この場合、第１のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ２→Ｓ１）。
【０１１８】
一方、前記グラデーション方向パターン数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎが「３」以上（ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎ≧３）と判断されることで、今回の採取指紋画像データＣｘ，ｙがコアずれを含まない指紋画像データであると判定された場合には、第１のチェック結果ＯＫとなり（ステップＨ１３→Ｈ１４）、第１のデータチェック処理ＯＫと判断される（ステップＳ２）。
【０１１９】
すると、前記第１のデータチェック処理ＯＫと判断された適切な採取指紋画像データＣｘ，ｙが既定データ数（本実施形態の場合は３データ）採取済みであるか否か判断され（ステップＳ３）、既定データ数採取済みでないと判断された場合には、前記指紋データの採取処理が繰り返され（ステップＳ３→Ｓ１）、被験者（本人）の指紋画像が繰り返し入力されて前記第１のデータチェック処理が繰り返される（ステップＳＨ）。
【０１２０】
そして、前記第１のデータチェック処理ＯＫと判断された適切な採取指紋画像データＣｘ，ｙが既定データ数（本実施形態の場合は３データ）採取済みと判断された場合には、当該第１チェックＯＫ判定された３つの採取指紋画像データＣｘ，ｙがそれぞれ登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３として第２のデータチェック処理部２４に与えられ、図１０における第２のデータチェック処理に移行される（ステップＳ３→ＳＩ）。
【０１２１】
この第２のデータチェック処理（２４）では、メモリ１３２０に記憶された登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３間において、まず、候補画像ａ１に対するａ２，ａ３間の各相関関係に基づいたそれぞれの照合類似度ａ１２，ａ１３が算出され、候補画像間類似度メモリ１３２１に記憶される（ステップＩ１）。
【０１２２】
この登録指紋候補画像ａ１に対するａ２，ａ３間で算出された照合類似度ａ１２，ａ１３がＯＫと判定された場合には、その類似度合計ＳｕｍＡ１が式（４）により算出されて類似度合計メモリ１３２２に記憶される（ステップＩ２→Ｉ３）。
【０１２３】
一方、前記照合類似度ａ１２，ａ１３がＮＧと判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＩ２→Ｉ１３）。
【０１２４】
この場合、第２のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ４→Ｓ１）。
【０１２５】
次に、前記メモリ１３２０に記憶された登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３間において、候補画像ａ２に対するａ１，ａ３間の各相関関係に基づいたそれぞれの照合類似度ａ２１，ａ２３が算出され、候補画像間類似度メモリ１３２１に記憶される（ステップＩ４）。
【０１２６】
この登録指紋候補画像ａ２に対するａ１，ａ３間で算出された照合類似度ａ２１，ａ２３がＯＫと判定された場合には、その類似度合計ＳｕｍＡ２が前記式（４）同様に算出されて類似度合計メモリ１３２２に記憶される（ステップＩ５→Ｉ６）。
【０１２７】
一方、前記照合類似度ａ２１，ａ２３がＮＧと判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＩ５→Ｉ１３）。
【０１２８】
この場合、第２のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ４→Ｓ１）。
【０１２９】
さらに、前記メモリ１３２０に記憶された登録指紋候補画像データａ１，ａ２，ａ３間において、候補画像ａ３に対するａ１，ａ２間の各相関関係に基づいたそれぞれの照合類似度ａ３１，ａ３２が算出され、候補画像間類似度メモリ１３２１に記憶される（ステップＩ７）。
【０１３０】
この登録指紋候補画像ａ３に対するａ１，ａ２間で算出された照合類似度ａ３１，ａ３２がＯＫと判定された場合には、その類似度合計ＳｕｍＡ３が前記式（４）同様に算出されて類似度合計メモリ１３２２に記憶される（ステップＩ８→Ｉ９）。
【０１３１】
一方、前記照合類似度ａ３１，ａ３２がＮＧと判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＩ８→Ｉ１３）。
【０１３２】
この場合、第２のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ４→Ｓ１）。
【０１３３】
そして、前記類似度合計メモリ１３２２に記憶された３通りの類似度合計Ａ１／Ａ２／Ａ３のうちで最大の類似度合計ＭａｘＳｕｍＡが決定され（ステップＩ１０）、この最大類似度合計ＭａｘＳｕｍＡがメモリ１３２３に予め記憶された既定の閾値ＴＨＡ以上であるか否か判断されることで、これに対応する登録指紋候補画像データａｉ（ｉ＝１，２，３）が登録指紋画像Ａとして適切か否かが判定される（ステップＩ１１）。
【０１３４】
ここで、例えば前記登録指紋候補画像データａ１に対するａ２，ａ３との照合類度合計Ａ１が最大類似度合計ＭａｘＳｕｍＡとして決定され、この最大類似度合計ＭａｘＳｕｍＡ（＝Ａ１）が既定の閾値ＴＨＡ以上（ＭａｘＳｕｍＡ≧ＴＨＡ）であると判断されることで、当該登録指紋候補画像データａ１が登録指紋画像Ａとして適切であると判定された場合には、第２のチェック結果ＯＫとなり（ステップＩ１１→Ｉ１２）、第２のデータチェック処理ＯＫと判断される（ステップＳ４）。
【０１３５】
すると、これに応じて前記メモリ１３２０の中から登録指紋候補画像データａ１が選定されて読み出され（ステップＳ５）、登録指紋データ記憶部２５により登録指紋画像データＡとしてメモリ１３２４に記憶登録される（ステップＳ６）。
【０１３６】
一方、前記最大類似度合計ＭａｘＳｕｍＡ（＝Ａｉ）が既定の閾値ＴＨＡ未満（ＭａｘＳｕｍＡ＜ＴＨＡ）であると判断されることで、当該登録指紋候補画像データａｉが登録指紋画像Ａとして適切でないと判定された場合には、指紋画像の読み取りＮＧを示すメッセージが表示部１５に表示され、被験者（本人）に対し指紋画像の再入力が促される（ステップＩ１１→Ｉ１３）。
【０１３７】
この場合、第２のデータチェック処理ＮＧと判断され、指紋データの採取処理に戻る（ステップＳ４→Ｓ１）。
【０１３８】
このように、被験者（本人）の採取指紋画像データＣｘ，ｙに対し、登録処理部２２において、第１のデータチェック処理（２３）および第２のデータチェック処理（２４）を実施することで、採取ずれ，かすれ・つぶれ，コアずれを含まず、十分な有効データ領域を含み、しかも本人照合精度の高い（本人拒否率の低い）適正な採取指紋画像データＣｘ，ｙを登録指紋画像データＡとして登録することができる。
【０１３９】
図１１は前記指紋登録・照合装置による指紋照合処理を示すフローチャートである。
【０１４０】
まず、前記指紋登録処理により登録指紋画像メモリ１３２４に登録された、図６（Ａ）に示すような登録指紋画像データＡが照合処理部２６に読み込まれる（ステップＪ１）。
【０１４１】
そして、照合すべき被験者の指紋画像が画像データ入力部２１におけるイメージ読み取り装置１４により読み取られると、ＲＡＭ１３内の採取指紋画像メモリ１３１に採取指紋画像データＣｘ，ｙとして一旦書き込まれた後、照合指紋画像メモリ１３２５に転送され照合指紋画像データＢとして記憶される（ステップＪ２）。
【０１４２】
すると、照合指紋画像メモリ１３２５に記憶された多階調画像である照合指紋画像データＢの全体が、回転変換処理部２７において回転ずれ補正角度θｍ（＝０，１，−１，２，−２，…，φ，−φ）だけ回転変換され照合指紋回転画像メモリ１３２７に記憶される（ステップＪ３）。但し、θ１＝０の時は、実際の回転変換は実施されない。
【０１４３】
すると、照合処理部２６内のテンプレート配置処理部２８において、前記照合指紋回転画像メモリ１３２７に記憶されているθｍ回転後の照合指紋画像Ｂｍに対し、図６（Ｂ）に示すように、当該照合指紋画像Ｂｍの画像中心を基準にして複数の矩形テンプレート領域Ｂｉ［ｉ＝０〜Ｎ（この場合Ｎ＝４）］が定義されて配置され、その各テンプレート領域Ｂｉの位置を示す座標データが照合指紋テンプレート領域メモリ１３２８に記憶される（ステップＪ４）。
【０１４４】
すると、照合処理部２６内の最大相関領域検出処理部２９において、前記θｍ回転後の照合指紋画像Ｂｍに対し定義配置された各矩形テンプレート領域Ｂｉに相当する部分画像が、前記登録指紋データ記憶部２５の登録指紋画像メモリ１３２４から読み込まれた登録指紋画像Ａ上で水平方向及び垂直方向に１画素ずつラスター走査されながら、順次該テンプレートＢｉ内の全ての画素データとそれに対応する登録指紋画像Ａ内の画素データとを用いた相関係数が計算される。そして、その相関係数が最大となる登録指紋画像Ａ内の領域Ａｉが、図６（Ｃ）（Ｄ）に示すように検出され、その各最大相関領域Ａｉの検出位置を示す座標データが登録指紋最大相関領域メモリ１３２９に記憶される（ステップＪ５）。
【０１４５】
このθｍ回転後の照合指紋画像データＢｍ上に定義した各矩形テンプレート領域Ｂｉの画像データを基準とする登録指紋画像Ａ上での最大相関係数の算出及びその領域Ａｉの検出は、各矩形テンプレート領域Ｂｉ毎に順次行われ、全ての矩形テンプレート領域Ｂｉにそれぞれ最大の相関係数を有する登録指紋画像Ａ上の各領域Ａｉが検出されると、照合処理部２６内の照合判定処理部３０において、回転後の照合指紋画像データＢｍ内に定義した前記複数の矩形テンプレート領域｛Ｂｉ｜ｉ＝０，１，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）と登録指紋画像データＡ上から検出した前記複数の領域｛Ａｉ｜ｉ＝０，１，…，Ｎ｝の分布（相互位置関係）とが比較され、該登録指紋Ａと照合指紋Ｂの類似（同一性）が評価される（ステップＪ６）。
【０１４６】
すなわち、照合判定処理部３０では、θｍ回転後照合指紋画像Ｂｍに配置された矩形テンプレート領域Ｂ０と登録指紋画像Ａ上で検出された最大相関矩形領域Ａ０の各画像上の位置を特定する座標Ｂ０（Ｘ０，Ｙ０）、Ａ０（ＸＤ０，ＹＤ０）と、θｍ回転後照合指紋画像Ｂｍに配置された各矩形テンプレート領域Ｂ１〜Ｂ４と登録指紋画像Ａ上で検出された各最大相関矩形領域Ａ１〜Ａ４それぞれの各画像上の位置を特定する座標Ｂ１（Ｘ１，Ｙ１）〜Ｂ４（Ｘ４，Ｙ４）、Ａ１（ＸＤ１，ＹＤ１）〜Ａ４（ＸＤ４，ＹＤ４）を用い、Ｂ０とＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４との各相対距離とＡ０とＡ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４との各相対距離との違いであるΔｉ（ｉ＝１，２，３，４）を算出する。
【０１４７】
そして、算出された全てのΔｉが所定値内に収まるか否かを判定し、全てが収まれば登録指紋Ａと照合指紋Ｂとは類似性が高く一致すると判定し、一方、そうでない場合には登録指紋Ａと照合指紋Ｂとは類似性が低く一致しないと判定する（ステップＪ６）。
【０１４８】
ここで、登録指紋Ａと照合指紋Ｂとが類似判断されることで同一指紋であると判定された場合には、照合結果表示部３１（１５）により登録指紋Ａと照合指紋Ｂとが同一指紋であることが表示される（ステップＪ６→Ｊ７）。
【０１４９】
一方、登録指紋Ａと照合指紋Ｂとが類似判断されず、同一指紋であると判定されない場合には、前記ステップＪ３からの処理に戻り、照合指紋画像データＢを次の回転ずれ補正角度θｍ（＝ｍ＋１）により回転変換処理し、回転された照合指紋画像Ｂｍについて、前記同様にテンプレート領域Ｂｉを定義配置した照合判定処理が繰り返し実施される（ステップＪ６→Ｊ３〜Ｊ５）。
【０１５０】
したがって、前記構成の指紋登録・照合装置によれば、まず、第１のデータチェック処理において、被験者（本人）の採取指紋画像データＣｘ，ｙから特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７を使用して、当該採取指紋のエッジ（稜線）を強調したエッジ抽出画像データＥｘ，ｙおよび各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像データＧｘ，ｙが生成される。そして、エッジ抽出画像データＥｘ，ｙの画像中心（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）からの指紋画像の重心ずれ量（ΔｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ΔｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）が算出され、これに基づき採取ずれを含まない指紋画像か判定される。
【０１５１】
また、前記エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに配置した各評価マスクＭＫ毎に該当マスク内の画素値平均値ＡＶＥＭＫが算出されると共に、この画素値平均値ＡＶＥＭＫが既定閾値ＴＨＡＶＥ以上のマスク領域はＯＫマスクと判定され、既定閾値ＴＨＡＶＥ未満のマスク領域はＮＧマスクと判定される。そして、指紋エッジの抽出画像がより多く含まれる中央付近の評価マスク（ＭａｓｋＣｅｎｔｅｒ２５）の範囲内におけるＮＧマスクの合計数ＣｎｔＮＧＭａｓｋＣｅｎｔｅｒに基づき、かすれ・つぶれを含まない指紋画像か判定されると共に、前記ＯＫマスクの合計数ＣｎｔＯＫＭａｓｋに基づき十分な有効データ領域を含む指紋画像か判定される。
【０１５２】
さらに、前記グラデーション方向抽出画像データＧｘ，ｙに配置した各評価マスクＭＫ毎に該当マスク内に含まれるグラデーション方向の頻度が算出され、既定値ＴＨｆｒｅｑｕｅｎｃｙ以上の頻度がある方向パターンの数ＣｎｔＰａｔｔｅｒｎが３つ以上有るかに基づき、３方向の指紋エッジ（稜線）の流れが含まれたコアずれのない指紋画像か判定されるので、採取ずれ，かすれ・つぶれ，コアずれを含まず、十分な有効データ領域を含む採取指紋画像データＣｘ，ｙを登録指紋候補画像データａとして評価することができる。
【０１５３】
しかも、第２のデータチェック処理において、複数の登録指紋候補画像データａｉ（例えばｉ＝１，２，３）の相互間ａ１２，ａ１３、ａ２１，ａ２３、ａ３１，ａ３２それぞれにおける照合類似度に基づき、最も類似度の高い登録指紋候補画像データａｉが登録指紋画像データＡとして選定され登録されるので、前記第１のデータチェック処理により、採取ずれ，かすれ・つぶれ，コアずれを含まず、十分な有効データ領域を含む被験者（本人）の採取指紋画像データＣｘ，ｙを登録指紋候補画像データａｉとして取得できるだけでなく、この第２のデータチェック処理により、より被験者（本人）の指紋画像に正確で歪みのない登録指紋候補画像データａｉを登録指紋画像データＡとして選定して登録することができる。
【０１５４】
これにより、指紋照合処理において、本人照合精度の高い（本人拒否率の低い）指紋認証を行うことができるようになる。
【０１５５】
（他の実施形態）
なお、前記実施形態における指紋登録処理では、第１のデータチェック処理と第２のデータチェック処理とに基づき登録指紋画像データＡを選定登録する構成としたが、第１または第２のデータチェック処理の何れか一方のデータチェック処理に基づき登録指紋画像データＡを選定登録する構成としてもよい。
【０１５６】
また、前記実施形態における指紋登録処理の第１のデータチェック処理では、採取ずれを判定する第１評価、かすれ・つぶれを判定する第２評価、十分な有効データ領域を判定する第３評価、コアずれを判定する第４評価を行う構成としたが、第１〜第４評価の何れかを選択的に組み合わせて行う構成としてもよい。
【０１５７】
また、前記実施形態における指紋登録処理の第１のデータチェック処理では、エッジ抽出画像データＥｘ，ｙに対し、その画像全体の中心（ｘＣｅｎｔｅｒ，ｙＣｅｎｔｅｒ）を基準にして評価マスクＭＫを配置することで、各評価マスクＭＫ毎の画素値平均値ＡＶＥＭＫを算出してＯＫマスクとＮＧマスクとを判定評価する構成としたが、当該評価マスクＭＫは、エッジ抽出画像データＥｘ，ｙにおける指紋画像の重心（ｘＣｅｎｔｒｏｉｄ，ｙＣｅｎｔｒｏｉｄ）を基準に配置することで、広い指紋採取エリアを有するイメージ読み取り装置１４である場合でも適切な評価が行える構成としてもよい。
【０１５８】
また、前記実施形態における指紋照合処理では、照合指紋画像データＢ（Ｂｍ）に対し、複数の矩形テンプレート領域Ｂｉ［ｉ＝０〜Ｎ（この場合Ｎ＝４）］を、その画像中心を基準にして定義配置することで、当該各テンプレート領域Ｂｉの最大相関領域Ａｉを登録指紋画像データＡから検出する構成としたが、この複数の矩形テンプレート領域Ｂｉを、照合指紋画像データＢ（Ｂｍ）の画像重心を基準にして定義配置することで、広い指紋採取エリアを有するイメージ読み取り装置１４により採取された照合指紋画像データＢに対しても、照合指紋画像の有る適切な位置にテンプレート領域Ｂｉを配置できる構成としてもよい。
【０１５９】
また、前記実施形態の指紋照合処理において、照合指紋画像データＢ（Ｂｍ）上に配置するテンプレート領域Ｂｉは複数の矩形領域として構成したが、複数の任意サイズ，任意形状の領域をテンプレート領域Ｂｉとして配置する構成としてもよい。
【０１６０】
また、前記実施形態の指紋照合処理では、照合指紋画像データＢに対して複数のテンプレート領域Ｂｉを配置し、これの最大相関領域Ａｉを登録指紋画像データＡ上から検出して、当該Ａｉ：Ｂｉ相互の領域分布の比較から登録：照合指紋画像の同一性を評価する構成としたが、これとは逆に、複数のテンプレート領域Ａｉを登録指紋画像データＡ上に配置した後に、これの最大相関領域Ｂｉを照合指紋画像データＢ上から検出して当該登録：照合指紋画像の同一性を評価する構成としてもよい。
【０１６１】
また、前記実施形態における指紋照合処理では、イメージ読み取り装置１４により読み取られた採取指紋画像データＣｘ，ｙをそのまま照合指紋画像データＢとして登録指紋画像データＡとの照合処理を実施する構成としたが、この照合指紋画像データＢについても、前記指紋登録処理にて実施した第１のデータチェック処理と同様のチェック処理を経て適正な照合指紋画像データＢを取得する構成としてもよい。
【０１６２】
また、前記実施形態では、指紋登録処理（２２）における第１および第２のデータチェック処理（２３，２４）によりチェックされた適正な採取指紋画像データＣｘ，ｙを、イメージ読み取り装置１４（２１）により読み取られたそのままの解像度のデータ容量でもって登録指紋画像データＡとして登録指紋画像メモリ１３２４（２５）に登録し、指紋照合処理（２６）では、イメージ読み取り装置１４（２１）により読み取られたそのままの解像度のデータ容量の照合指紋画像データＢを回転変換処理（２７）し、これにテンプレートＢｉを配置（２８）して前記登録指紋画像データＡ上での最大相関領域Ａｉを検出する構成としたが、前記指紋登録処理（２２）においてデータチェックされた適正な採取指紋画像データＣｘ，ｙを、予め設定された低解像度に変換した少ないデータ容量でもって登録指紋画像データＡとして登録指紋画像メモリ１３２４（２５）に登録し、指紋照合処理（２６）では、回転変換処理（２７）後の照合指紋画像データＢを予め設定された低解像度に変換した少ないデータ容量とし、これにテンプレートＢｉを配置（２８）して前記同低解像度の登録指紋画像データＡ上での最大相関領域Ａｉを検出する構成としてもよい。
【０１６３】
これによれば、登録指紋画像データＡおよび照合指紋画像データＢを保存するメモリ容量を削減でき、且つ照合処理に掛かる時間を短縮できるようになる。
【０１６４】
なお、前記各実施形態において記載した手法、すなわち、図７〜図１１における各動作機能ブロック図や各フローチャートに基づく指紋登録・照合処理などの各手法は、コンピュータに実行させることができるプログラムとして、メモリカード（ＲＯＭカード、ＲＡＭカード等）、磁気ディスク（フロッピディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の外部記憶媒体１８ａに格納して配布することができる。そして、指紋・登録照合装置のコンピュータは、この外部記憶媒体１８ａに記憶されたプログラムを記憶装置１２に読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されることにより、前記実施形態において説明した指紋登録・照合機能を実現し、前述した手法による同様の処理を実行することができる。
【０１６５】
また、前記各手法を実現するためのプログラムのデータは、プログラムコードの形態としてネットワーク（公衆回線）２０上を伝送させることができ、このネットワーク２０に接続された指紋登録・照合装置の伝送制御部１９によって前記のプログラムデータを取り込み、前述した指紋登録・照合機能を実現することもできる。
【０１６６】
なお、本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、各実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの構成要件が組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。
【０１６７】
【発明の効果】
以上のように、本発明の請求項１に係る画像登録方法によれば、画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像が生成され、この生成されたエッジ抽出画像から画像の重心が算出されると共に、当該画像重心の、前記エッジ抽出画像の画像中心からのずれ量が算出される。そして、この算出された前記画像重心のずれ量に基づいて、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否が判断されるので、採取ずれのない指紋画像を登録できるようになる。
【０１６８】
また、本発明の請求項２に係る画像登録方法によれば、画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像が生成され、この生成されたエッジ抽出画像に対して、当該エッジ抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクが配置される。そして、この評価マスクが配置されたエッジ抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の画素値の平均値が算出されると共に、この算出された各評価マスク域毎の画素値の平均値に基づいて当該各評価マスク域がＯＫマスク域かＮＧマスク域かが決定され、この決定されたＯＫマスク域あるいはＮＧマスク域の数に基づいて、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否が判断されるので、かすれ・つぶれを含まず、十分な有効データ領域を含んだ指紋画像を登録できるようになる。
【０１６９】
また、本発明の請求項３に係る画像登録方法によれば、前記評価マスクを配置する際には、前記エッジ抽出画像の画像中心を基準にして評価マスクが配置されるので、エッジ抽出画像上に容易に評価マスクを配置でき、複数の評価領域に分割できるようになる。
【０１７０】
また、本発明の請求項４に係る画像登録方法によれば、前記評価マスクを配置する際には、前記エッジ抽出画像の画像重心を基準にして評価マスクが配置されるので、エッジ抽出画像上の実際の画像存在域を中心に評価マスクを配置でき、当該評価マスク域のＯＫ／ＮＧ評価をより正確にできるようになる。
【０１７１】
また、本発明の請求項５に係る画像登録方法によれば、画像入力ステップにて入力された画像から各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像が生成され、この生成されたグラデーション方向抽出画像に対して、当該グラデーション方向抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクが配置される。そして、この評価マスクが配置されたグラデーション方向抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の濃淡変化の方向パターンが決定されると共に、この決定された各評価マスク域毎の濃淡変化の方向パターンから方向パターン別の合計数が算出され、この算出された方向パターン別の合計数に基づいて、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否が判断されるので、コアずれを含まない指紋画像を登録できるようになる。
【０１７２】
よって、本発明によれば、例えば指紋画像の照合装置において、採取ずれやかすれ・つぶれなどのない適切な指紋画像を保存登録し、照合精度の高い指紋照合を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像登録方法を実施した指紋登録・照合装置の電子回路の構成を示すブロック図。
【図２】前記指紋登録・照合装置のＲＡＭ１３に確保されるデータメモリを示す図。
【図３】前記指紋登録・照合装置において基準となる指紋画像を登録するために行われる採取指紋画像チェック処理の概要を示す図。
【図４】前記指紋登録・照合装置の採取指紋画像チェック処理に使用される採取指紋画像からエッジ抽出画像およびグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像を生成するための８パターンの特徴抽出用テンプレートＴ０〜Ｔ７を示す図。
【図５】前記指紋登録・照合装置の採取指紋画像チェック処理に使用されるエッジ抽出画像およびグラデーション（濃淡変化）方向抽出画像それぞれの評価領域を設定するための評価マスクＭＫを示す図。
【図６】前記指紋登録・照合装置の指紋照合処理に伴う照合指紋画像Ｂ上でのテンプレート領域Ｂｉの配置位置分布と登録指紋画像Ａ上での最大相関領域Ａｉの検出位置分布との対比状態を示す図。
【図７】前記指紋登録・照合装置の指紋登録・照合処理プログラムの実行に伴う動作機能の構成を示すブロック図。
【図８】前記指紋登録・照合装置による指紋登録の全体処理を示すフローチャート。
【図９】前記指紋登録・照合装置の指紋登録全体処理に伴う第１のデータチェック処理を示すフローチャート。
【図１０】前記指紋登録・照合装置の指紋登録全体処理に伴う第２のデータチェック処理を示すフローチャート。
【図１１】前記指紋登録・照合装置による指紋照合処理を示すフローチャート。
【符号の説明】
１１　…制御部（ＣＰＵ）
１２　…記憶装置
１３　…ＲＡＭ
１３１　…採取指紋画像メモリ
１３２　…特徴抽出用テンプレートメモリ
１３３　…エッジ抽出画像メモリ
１３４　…グラデーション方向抽出画像メモリ
１３５　…画像中心メモリ
１３６　…画像重心メモリ
１３７　…重心ずれ量メモリ
１３８　…ずれ量既定値メモリ
１３９　…評価マスクメモリ
１３１０…マスク内画素値平均メモリ
１３１１…マスク内画素値既定値メモリ
１３１２…中央ＮＧマスク数メモリ
１３１３…ＮＧマスク既定値メモリ
１３１４…ＯＫマスク数メモリ
１３１５…ＯＫマスク既定値メモリ
１３１６…マスク内最大頻度画像値（グラデーション方向パターン）メモリ
１３１７…ＯＫマスク内方向パターン別頻度メモリ
１３１８…方向パターン頻度既定値メモリ
１３１９…頻度既定値以上方向パターン数メモリ
１３２０…登録指紋候補画像メモリ
１３２１…候補画像間類似度メモリ
１３２２…類似度合計メモリ
１３２３…類似度既定値メモリ
１３２４…登録指紋画像メモリ
１３２５…照合指紋画像メモリ
１３２６…照合指紋回転角度メモリ
１３２７…照合指紋回転画像メモリ
１３２８…照合指紋テンプレート領域メモリ
１３２９…登録指紋最大相関領域メモリ
１３３０…照合結果メモリ
１４　…イメージ読み取り装置
１５　…表示部
１６　…入力部
１７　…バス
１８　…記憶媒体読み取り部
１８ａ…外部記憶媒体
１９　…伝送制御部
２０　…ネットワーク
２０ａ…プログラムサーバ（外部のコンピュータ端末）
２０ｂ…外部端末の記憶装置
２１　…画像データ入力部
２２　…登録処理部
２３　…第１のデータチェック処理部
２４　…第２のデータチェック処理部
２５　…登録指紋データ記憶部
２６　…照合処理部
２７　…回転変換処理部
２８　…テンプレート配置処理部
２９　…最大相関領域検出処理部
３０　…照合判定処理部
３１　…照合結果表示部

Claims (11)

1. 画像を入力する画像入力ステップと、
   この画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像を生成するエッジ抽出画像生成ステップと、
   このエッジ抽出画像生成ステップにて生成されたエッジ抽出画像から画像の重心を算出する画像重心算出ステップと、
   この画像重心算出ステップにて算出された画像重心の、前記エッジ抽出画像の画像中心からのずれ量を算出するずれ量算出ステップと、
   このずれ量算出ステップにて算出された前記画像重心のずれ量に基づき、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否を判断する登録判断ステップと、
   からなることを特徴とする画像登録方法。
2. 画像を入力する画像入力ステップと、
   この画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像を生成するエッジ抽出画像生成ステップと、
   このエッジ抽出画像生成ステップにて生成されたエッジ抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する評価マスク配置ステップと、
   この評価マスク配置ステップにて評価マスクが配置された前記エッジ抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の画素値の平均値を算出する画素値平均算出ステップと、
   この画素値平均算出ステップにて算出された各評価マスク域毎の画素値の平均値に基づき当該各評価マスク域がＯＫマスク域かＮＧマスク域かを決定するＯＫ／ＮＧマスク決定ステップと、
   このＯＫ／ＮＧマスク決定ステップにて決定されたＯＫマスク域あるいはＮＧマスク域の数に基づき、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否を判断する登録判断ステップと、
   からなることを特徴とする画像登録方法。
3. 前記評価マスク配置ステップでは、前記エッジ抽出画像の画像中心を基準にして評価マスクを配置することを特徴とする請求項２に記載の画像登録方法。
4. 前記評価マスク配置ステップでは、前記エッジ抽出画像の画像重心を基準にして評価マスクを配置することを特徴とする請求項２に記載の画像登録方法。
5. 画像を入力する画像入力ステップと、
   この画像入力ステップにて入力された画像から各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像を生成するグラデーション方向抽出画像生成ステップと、
   このグラデーション方向抽出画像生成ステップにて生成されたグラデーション方向抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する評価マスク配置ステップと、
   この評価マスク配置ステップにて評価マスクが配置された前記グラデーション方向抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の濃淡変化の方向パターンを決定する方向パターン決定ステップと、
   この方向パターン決定ステップにて決定された各評価マスク域毎の濃淡変化の方向パターンから方向パターン別の合計数を算出する方向パターン数算出ステップと、
   この方向パターン数算出ステップにて算出された方向パターン別の合計数に基づき、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否を判断する登録判断ステップと、
   からなることを特徴とする画像登録方法。
6. 画像を入力する画像入力ステップと、
   この画像入力ステップにて入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像を生成するエッジ抽出画像生成ステップと、
   前記画像入力ステップにて入力された画像から各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像を生成するグラデーション方向抽出画像生成ステップと、
   前記エッジ抽出画像生成ステップにて生成されたエッジ抽出画像から画像の重心を算出する画像重心算出ステップと、
   この画像重心算出ステップにて算出された画像重心の、前記エッジ抽出画像の画像中心からのずれ量を算出するずれ量算出ステップと、
   このずれ量算出ステップにて算出された前記画像重心のずれ量に基づき、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否を判断する第１の登録判断ステップと、
   前記エッジ抽出画像生成ステップにて生成されたエッジ抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する第１の評価マスク配置ステップと、この第１の評価マスク配置ステップにて評価マスクが配置された前記エッジ抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の画素値の平均値を算出する画素値平均算出ステップと、
   この画素値平均算出ステップにて算出された各評価マスク域毎の画素値の平均値に基づき当該各評価マスク域がＯＫマスク域かＮＧマスク域かを決定するＯＫ／ＮＧマスク決定ステップと、
   このＯＫ／ＮＧマスク決定ステップにて決定されたＯＫマスク域あるいはＮＧマスク域の数に基づき、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否を判断する第２の登録判断ステップと、
   前記グラデーション方向抽出画像生成ステップにて生成されたグラデーション方向抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する第２の評価マスク配置ステップと、
   この第２の評価マスク配置ステップにて評価マスクが配置された前記グラデーション方向抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の濃淡変化の方向パターンを決定する方向パターン決定ステップと、
   この方向パターン決定ステップにて決定された各評価マスク域毎の濃淡変化の方向パターンから方向パターン別の合計数を算出する方向パターン数算出ステップと、
   この方向パターン数算出ステップにて算出された方向パターン別の合計数に基づき、前記画像入力ステップにて入力された画像に対する登録の可否を判断する第３の登録判断ステップと、
   からなることを特徴とする画像登録方法。
7. さらに、
   前記登録判断ステップにて登録可と判断された複数の画像の相互間の類似度を判断する登録可画像間類似度判断ステップと、
   この類似度判断ステップにて判断された複数の登録可画像相互間の類似度に基づき、当該複数の登録可画像のうち１つの画像を選定する登録画像選定ステップと、
   を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像登録方法。
8. さらに、
   前記登録判断ステップにて登録可と判断された画像を低解像度に変換して登録する画像変換登録ステップを備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像登録方法。
9. さらに、
   前記登録画像選定ステップにて選定された画像を低解像度に変換して登録する画像変換登録ステップを備えたことを特徴とする請求項７に記載の画像登録方法。
10. 画像を入力する画像入力手段と、
    この画像入力手段により入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像を生成するエッジ抽出画像生成手段と、
    前記画像入力手段により入力された画像から各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像を生成するグラデーション方向抽出画像生成手段と、
    前記エッジ抽出画像生成手段により生成されたエッジ抽出画像から画像の重心を算出する画像重心算出手段と、
    この画像重心算出手段により算出された画像重心の、前記エッジ抽出画像の画像中心からのずれ量を算出するずれ量算出手段と、
    このずれ量算出手段により算出された前記画像重心のずれ量に基づき、前記画像入力手段により入力された画像に対する登録の可否を判断する第１の登録判断手段と、
    前記エッジ抽出画像生成手段により生成されたエッジ抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する第１の評価マスク配置手段と、
    この第１の評価マスク配置手段により評価マスクが配置された前記エッジ抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の画素値の平均値を算出する画素値平均算出手段と、
    この画素値平均算出手段により算出された各評価マスク域毎の画素値の平均値に基づき当該各評価マスク域がＯＫマスク域かＮＧマスク域かを決定するＯＫ／ＮＧマスク決定手段と、
    このＯＫ／ＮＧマスク決定手段により決定されたＯＫマスク域あるいはＮＧマスク域の数に基づき、前記画像入力手段により入力された画像に対する登録の可否を判断する第２の登録判断手段と、
    前記グラデーション方向抽出画像生成手段により生成されたグラデーション方向抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する第２の評価マスク配置手段と、
    この第２の評価マスク配置手段により評価マスクが配置された前記グラデーション方向抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の濃淡変化の方向パターンを決定する方向パターン決定手段と、
    この方向パターン決定手段により決定された各評価マスク域毎の濃淡変化の方向パターンから方向パターン別の合計数を算出する方向パターン数算出手段と、この方向パターン数算出手段により算出された方向パターン別の合計数に基づき、前記画像入力手段により入力された画像に対する登録の可否を判断する第３の登録判断手段と、
    を備えたことを特徴とする画像登録装置。
11. 画像登録装置のコンピュータを制御するための画像登録処理プログラムであって、
    前記コンピュータを、
    画像を入力する画像入力手段、
    この画像入力手段により入力された画像から当該画像に含まれるエッジを強調したエッジ抽出画像を生成するエッジ抽出画像生成手段、
    前記画像入力手段により入力された画像から各画素についての濃淡変化方向を示したグラデーション方向抽出画像を生成するグラデーション方向抽出画像生成手段、
    前記エッジ抽出画像生成手段により生成されたエッジ抽出画像から画像の重心を算出する画像重心算出手段、
    この画像重心算出手段により算出された画像重心の、前記エッジ抽出画像の画像中心からのずれ量を算出するずれ量算出手段、
    このずれ量算出手段により算出された前記画像重心のずれ量に基づき、前記画像入力手段により入力された画像に対する登録の可否を判断する第１の登録判断手段、
    前記エッジ抽出画像生成手段により生成されたエッジ抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する第１の評価マスク配置手段、
    この第１の評価マスク配置手段により評価マスクが配置された前記エッジ抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の画素値の平均値を算出する画素値平均算出手段、
    この画素値平均算出手段により算出された各評価マスク域毎の画素値の平均値に基づき当該各評価マスク域がＯＫマスク域かＮＧマスク域かを決定するＯＫ／ＮＧマスク決定手段と、
    このＯＫ／ＮＧマスク決定手段により決定されたＯＫマスク域あるいはＮＧマスク域の数に基づき、前記画像入力手段により入力された画像に対する登録の可否を判断する第２の登録判断手段、
    前記グラデーション方向抽出画像生成手段により生成されたグラデーション方向抽出画像を複数の評価領域に分割するための評価マスクを配置する第２の評価マスク配置手段、
    この第２の評価マスク配置手段により評価マスクが配置された前記グラデーション方向抽出画像の複数の評価マスク域毎に、当該評価マスク域内の濃淡変化の方向パターンを決定する方向パターン決定手段、
    この方向パターン決定手段により決定された各評価マスク域毎の濃淡変化の方向パターンから方向パターン別の合計数を算出する方向パターン数算出手段、
    この方向パターン数算出手段により算出された方向パターン別の合計数に基づき、前記画像入力手段により入力された画像に対する登録の可否を判断する第３の登録判断手段、
    として機能させるようにしたコンピュータ読み込み可能な画像登録処理プログラム。

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