JP2004192544A - 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】照合対象とする画像に応じた適切な照合アルゴリズムに従って照合を実行することを可能にする。
【解決手段】画像照合装置は、画像照合処理において、生体画像読み取り装置によって読み取られた照合対象とする生体の画像をもとに（ステップＳ１）、スイッチングアルゴリズムによって、複数用意されている照合アルゴリズムから画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択し（ステップＳ２）、この照合アルゴリズムに従って画像の照合を実行する（ステップＳ３，Ｓ４）。
【選択図】 図２
【解決手段】画像照合装置は、画像照合処理において、生体画像読み取り装置によって読み取られた照合対象とする生体の画像をもとに（ステップＳ１）、スイッチングアルゴリズムによって、複数用意されている照合アルゴリズムから画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択し（ステップＳ２）、この照合アルゴリズムに従って画像の照合を実行する（ステップＳ３，Ｓ４）。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、個人認証などのために生体の画像（バイオメトリクス画像）、例えば指紋、掌紋、虹彩、静脈パターン、耳介の画像に対して照合を行なう画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年では、個人を認証するために生体の画像（バイオメトリクス画像）、例えば指紋、掌紋、虹彩、静脈パターン、耳介の画像に対して照合を行なう画像照合装置が利用されてきている。
【０００３】
従来、指紋または掌紋の紋様データの照合する紋様データ照合装置が、特開２００１−６７４７４に開示されている。この従来技術では、上位装置から複数の照合プログラムを受け、照合対象となる多数のファイル紋様データ情報としてそれぞれの特徴点情報に加えて、照合プログラム指定情報を上位装置から受ける構成としている。紋様データ照合装置の制御部は、上位装置から指定されたファイル紋様データ情報に付随する照合プログラム指定情報を読み取り、この情報が示す照合プログラムに基づいて比較照合を実行する。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−６７４７４
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来技術の紋様データ照合装置では、複数の照合プログラムを用意することで照合精度、照合性能を図ろうとしているが、上位装置側から指定される照合プログラムを用いて照合を実行しているに過ぎない。すなわち、上位装置から指定される照合プログラムが、照合対象としているファイル紋様データ情報に適しているか不明であり、複数の照合プログラムを用意していても必ずしも照合精度や照合性能を向上させることができない。
【０００６】
本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、照合対象とする画像に応じた適切な照合アルゴリズムに従って照合を実行することが可能な画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像照合装置は、照合対象とする生体の画像を読み取る生体画像読み取り手段と、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像をもとに、前記画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と、前記照合アルゴリズム選択手段によって選択された前記照合アルゴリズムに従って、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像を照合する照合手段とを具備したことを特徴とする。
【０００８】
このような本発明の画像照合装置では、生体画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする生体の画像（例えば指紋、掌紋、虹彩、網膜、静脈パターン（例えば手のひらから検出する）、耳介の画像など）をもとに、照合アルゴリズム選択手段によって、複数用意されている照合アルゴリズムから、読み取られた画像の照合に用いる照合アルゴリズムが選択され、この照合アルゴリズムに従って照合手段により画像の照合が行われる。
【０００９】
【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。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における画像照合装置１０の構成を示すブロック図である。画像照合装置１０は、例えば各種の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって実現される。
【００１１】
図１に示すように、画像照合装置１０は、ＣＰＵ１１が記憶装置１２、ＲＡＭ１３、入力装置１４、出力装置１５、及び生体画像読み取り装置１６と相互に接続されている。
【００１２】
ＣＰＵ１１は、画像照合装置１０全体の制御を司るもので、ハードディスク装置やフラッシュメモリなどからなる記憶装置１２に記録されたプログラムを実行することにより、ＲＡＭ１３をワークメモリとして各種の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、記憶装置１２に記録された画像照合プログラムを実行することにより、生体画像読み取り装置１６から入力された生体の画像（以下、バイオメトリクス画像と称する）に対する照合を実行する。
【００１３】
記憶装置１２は、画像照合装置１０の全体の動作を司る制御プログラムの他、画像照合処理のための画像照合プログラムなどが記憶される。画像照合プログラムには、バイオメトリクス画像に対する照合に用いる照合アルゴリズムに基づくプログラムが複数含まれている。照合アルゴリズムとしては、バイオメトリクス画像から抽出される特徴点をもとに照合を行なう特徴点方式（マニューシャ法）、バイオメトリクス画像のパターンをもとに照合を行なうパターンマッチング方式によるアルゴリズムが含まれる。なお、その他の照合アルゴリズムに対応するプログラムが含まれていても良い。
【００１４】
ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１によってアクセスされるプログラムやデータが記録される。
【００１５】
入力装置１４は、ボタンやポインティングデバイスなどにより構成され、データや各種の指示を入力するために用いられる。
出力装置１５は、各種情報を表示するディスプレイや音声出力のためのスピーカなどにより構成される。ディスプレイは、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行に伴う画面を表示する。
【００１６】
生体画像読み取り装置１６は、画像照合処理による照合対象とするバイオメトリクス画像の読み取りを行なう装置である。生体画像読み取り装置１６は、処理対象とするバイオメトリクス画像の種類に応じた構造によって構成される。例えば、照合対象とするバイオメトリクス画像を指紋の画像とする場合には、生体画像読み取り装置１６には、指先を接触させるための読み取り面が、一般の人の指の大きさに応じたサイズで設けられる。生体画像読み取り装置１６には、読み取り面に接触された指の指紋を光学画像として読み取るＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサが設けられている。ＣＣＤセンサによって読み取られた指紋の画像データは、ＲＡＭ１３に記録されて画像照合処理に供される。また、生体画像読み取り装置１６には、読み取り面に接触された指先を安定させて、良質な画像が読み取ることができるようにする指先位置決め機構などが設けられる。なお、バイオメトリクス画像として、例えば掌紋、虹彩、網膜、静脈パターン、耳介の画像を用いる場合には、それぞれの画像を読み取るための機構が生体画像読み取り装置１６に設けられるものとする。例えば、静脈パターンの画像は、手のひらから検出するものとすると、手のひらに近赤外線を照射することで、皮下組織中にある静脈部分だけが黒く映ることを利用して撮影することができる。また、耳介の画像は、認証が必要とされている識別者に対して積極的識別行動を要求することなく外観を撮影するだけで良い。耳介では、珠骨の形状及びそれらが作る窪みから隆起部、陥没部、平坦部に分類される複数の構成要素が考えられ、これらから個人差より個人を識別することができる。
【００１７】
次に、第１実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について、図２に示すフローチャート及び図３に示す概念図を参照しながら説明する。画像照合処理は、記憶装置１２に記憶された画像照合プログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。以下の説明では、バイオメトリクス画像として指紋の画像を対象として照合を実行する場合を例にして説明する。
【００１８】
まず、ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって処理対象とする生体画像の読み取りを実行させる（ステップＳ１）。生体画像読み取り装置１６は、指紋接触面に接触された指先部分を光学的にスキャンして指紋画像読み取り、指紋画像データをＲＡＭ１３に格納する（図３（１））。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納された指紋画像データに対して補正処理を行う。補正処理では、デジタル化された指紋画像データに対して、例えばゆがみやノイズを除き、拡大、縮小、回転などの画像処理を施す。
【００１９】
次に、ＣＰＵ１１は、補正処理が施された指紋画像データをもとに、この画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択するためのスイッチングアルゴリズムを実行する（ステップＳ２）（図３（２））。
【００２０】
図４には、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
まず、ＣＰＵ１１は、指紋画像データから指紋の特徴点を検出する（ステップＡ１）。指紋の特徴点としては、隆線（指紋の山部分）の端点や分岐点構造を抽出する。ＣＰＵ１１は、指紋画像から抽出された特徴点の数をカウントする（ステップＡ２）。
【００２１】
ここで、ＣＰＵ１１は、指紋画像が抽出された特徴点の数に応じて照合アルゴリズムを選択する。まず、ＣＰＵ１１は、特徴点の数が予め設定された下限値以上であるかを判別し、特徴点の数が下限値以上ではない場合には（ステップＡ３、Ｎｏ）、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＡ６）。
【００２２】
一方、特徴点の数が下限値以上であった場合には（ステップＡ３、Ｙｅｓ）、さらに特徴点の数が予め設定された上限値以下であるかを判別する（ステップＡ４）。ここで、特徴点の数が上限値以下でなかった場合には（ステップＡ４、Ｎｏ）、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＡ６）。また、特徴点の数が上限値以下だった場合には（ステップＡ４、Ｙｅｓ）、照合アルゴリズムとして特徴点方式を用いる（ステップＡ５）。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、入力された指紋画像の照合に用いる照合アルゴリズムを、スイッチングアルゴリズムによって選択された照合アルゴリズムに決定し、この照合アルゴリズムに従って指紋画像に対する照合を行い、照合結果を出力する（ステップＳ３，Ｓ４）（図３（３）（４））。
【００２４】
第１実施形態では、特徴点の数が予め設定された下限値と上限値の間の数である場合には、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択し、それ以外の特徴点の数の場合にはパターンマッチング方式を選択している。特徴点方式では、抽出された特徴点の数が少なすぎる場合（下限値より少ない場合）には精度良く照合できず、また特徴点が多すぎる場合（上限値を越える場合）も、変化する特徴点の要素が多くなり精度が落ちるので採用しないものとしている。
【００２５】
特徴点方式の特徴は、特徴点を抽出するまでの時間はかかるが、その後は抽出された特徴点をもとにした登録されている特徴点情報についての検索作業になるので、１対Ｎの高速照合が可能である。しかし、必要十分な特徴点を抽出できることが前提であるので、特徴点が少ない指紋画像や多すぎる指紋画像に適用するのは好ましくない。一方、パターンマッチング方式では、指紋のパターン自体に対して種々の画像処理を施し、予め登録されている画像パターンとを比較して類似度を求めることで照合を行う。パターンマッチング方式では、データ量が多いのが欠点であるが、例えば指紋画像を対象としている場合には、さまざまな指の状態（乾燥肌、汗、傷など指紋画像への影響を）に対する対応力がある点が優れている。また、特徴点を抽出する必要がないので未対応率が少ないという長所がある。しかし、画像同士の比較を繰り返し行う必要があるため、特徴点方式に比べ照合に時間がかかってしまうという短所がある。
【００２６】
第１実施形態では、特徴点の抽出をすることができる大部分の指紋画像に対しては、特徴点方式による照合アルゴリズムによって対応し、特徴の抽出しにくい少数の指紋画像に対してはパターンマッチング方式による照合アルゴリズムによって照合を行い、適切な特徴点を抽出することができない指紋画像を未対応として切り捨てることなく確実に照合行うことが可能となる。
【００２７】
このようにして、第１実施形態では特徴点方式の高速であるという長所を利用しつつ、特徴点方式の未対応率が多いという短所を補うパターンマッチング方式を併用することにより、精度の良い高速な処理が可能な画像照合装置を提供することができる。
【００２８】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズム（図２、ステップＳ２）が異なっているだけであるので、スイッチングアルゴリズムについて説明する。
【００２９】
特徴点方式は、特徴点を抽出した際の全ての特徴点を使って照合するのではなく、特徴点の情報がある程度の割合で合致することにより指紋の判定が行われる。この場合、特徴点の数の変動が照合の特徴点数を超えている場合には特徴点方式による照合では精度は悪くなる可能性がでてくる。第２実施形態のスイッチングアルゴリズムでは、特徴点数のばらつきに基づいて照合アルゴリズムを選択する。
【００３０】
図５には、第２実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
【００３１】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって指紋画像をｎ回採取し、各指紋画像のそれぞれから特徴点を抽出する。ここで、各指紋画像から抽出した特徴点の数をＭｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする（ステップＢ１，Ｂ２）。
【００３２】
ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した特徴点の数の最大値Ｍａｘ（Ｍｉ）と最小値Ｍｉｎ（Ｍｉ）と、その平均値Ａｖｅ（Ｍｉ）との割合Ｒを計算する（ステップＢ３）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒが予め設定された閾値Ｒｔ以下であるかを判別する（ステップＢ４）。
【００３３】
ここで、割合Ｒが予め設定された閾値Ｒｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択し（ステップＢ６）、割合Ｒが予め設定された閾値Ｒｔｈ以下であった場合には、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択する（ステップＢ５）。
【００３４】
以下、画像照合装置１０は、第１実施形態と同様にして、選択された照合アルゴリズムにより、照合対象とする指紋画像に対する照合を実行する。
【００３５】
このようにして、ｎ回採取された指紋画像から得られた特徴点数のばらつきに基づいて、照合アルゴリズムを選択することができるので、特徴点の数がばらついて特徴点方式を用いるのが好ましくない場合には、パターンマッチング方式を利用することができる。
【００３６】
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズム（図２、ステップＳ２）が異なっているだけであるので、スイッチングアルゴリズムについて説明する。
【００３７】
指紋画像の採取を複数回行った場合には、指紋のあれ具合、指先の汚れ、汗の有無等の影響で、採取される指紋画像の画素の濃度値（指紋画像の濃度値の平均値）が採取する毎に変化してしまう場合がある。指紋画像の濃度値の平均値が採取する毎にばらついてしまう場合には、特徴点方式を用いた場合の特徴点の抽出段階で安定したものが得られない可能性がある。第３実施形態のスイッチアルゴリズムでは、指紋画像の濃度値の平均値に基づいて照合アルゴリズムを選択する。
【００３８】
図６には、第３実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
【００３９】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって指紋画像をｎ回採取し、各指紋画像のそれぞれについて画素値の平均値を、以下に示す式（１）に従って算出する。ここで、各指紋画像から算出した画素値の平均値をＡｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする（ステップＣ１，Ｃ２）。
【００４０】
【数１】
【００４１】
ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した平均値の最大値Ｍａｘ（Ａ（ｉ））と最小値Ｍｉｎ（Ａ（ｉ））と、その平均値Ａｖｅ（Ａ（ｉ））との割合Ｒａを計算する（ステップＣ３）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であるかを判別する（ステップＣ４）。
【００４２】
ここで、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択し（ステップＣ６）、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であった場合には、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択する（ステップＣ５）。
【００４３】
以下、画像照合装置１０は、第１実施形態と同様にして、選択された照合アルゴリズムにより、照合対象とする指紋画像に対する照合を実行する。
【００４４】
このようにして、ｎ回採取された指紋画像から得られた画素値の平均値に基づいて、照合アルゴリズムを選択することができるので、指紋の状態が安定しないことにより平均値がばらついて特徴点方式を用いるのが好ましくない場合には、パターンマッチング方式を利用することができる。画素値の平均値を算出する処理は、特徴点抽出の処理よりも通常では処理負担が軽いので、このスイッチングアルゴリズムを用いることで、全体の処理時間に対してデメリットとならない範囲で照合アルゴリズムの切り替えを実行し、総合的に性能の良い画像照合装置を提供することができる。
【００４５】
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について説明する。第４実施形態では、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズム（図２、ステップＳ２）が異なっているだけであるので、スイッチングアルゴリズムについて説明する。
【００４６】
第３実施形態では、指紋画像の画素の濃度値（指紋画像の濃度値の平均値）に基づいて照合アルゴリズムを選択しているが、平均値が同じであっても標準偏差の差が大きい場合には性質の異なる指紋画像としてみることができる。第４実施形態のスイッチアルゴリズムでは、平均値だけでなく標準偏差σに基づいて照合アルゴリズムを選択する。
【００４７】
図７には、第４実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
【００４８】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって指紋画像をｎ回採取し、各指紋画像のそれぞれについて画素値の平均値と標準偏差を算出する。平均値は、第３実施形態において示す式（１）に従って算出し、標準偏差については以下に示す式（１）に従って算出する。ここで、各指紋画像から算出した画素値の標準偏差をσｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする（ステップＤ１，Ｄ２）。
【００４９】
【数２】
【００５０】
ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した平均値の最大値Ｍａｘ（Ａ（ｉ））と最小値Ｍｉｎ（Ａ（ｉ））と、その平均値Ａｖｅ（Ａ（ｉ））との割合Ｒａを計算する（ステップＤ３）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であるかを判別する（ステップＤ４）。
【００５１】
ここで、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＤ８）。
【００５２】
一方、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であった場合には、ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した画素値の標準偏差の最大値Ｍａｘ（σ（ｉ））と最小値Ｍｉｎ（σ（ｉ））と、その平均値Ａｖｅ（σ（ｉ））との割合Ｒｓを計算する（ステップＤ５）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒｓが予め設定された閾値Ｒｓｔｈ以下であるかを判別する（ステップＤ６）。
【００５３】
ここで、割合Ｒｓが予め設定された閾値Ｒｓｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＤ８）。
【００５４】
一方、割合Ｒｓが予め設定された閾値Ｒｓｔｈ以下であった場合には、ＣＰＵ１１は、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択する（ステップＤ７）。
【００５５】
以下、画像照合装置１０は、第１実施形態と同様にして、選択された照合アルゴリズムにより、照合対象とする指紋画像に対する照合を実行する。
【００５６】
このようにして、ｎ回採取された指紋画像から得られた画素値の平均値と標準偏差に基づいて、照合アルゴリズムを選択することができるので、平均値がばらついていないとしても標準偏差にばらつきがあって特徴点方式を用いるのが好ましくない場合には、パターンマッチング方式を利用することができる。画素値の平均値だけでなく標準偏差に基づいて照合アルゴリズムの切り替えを実行することで、より正確な切り替えが可能となり、性能の良い画像照合装置を提供することができる。
【００５７】
なお、前述した第４実施形態では、標準偏差σに基づいて照合アルゴリズムを選択しているが、分散値（標準偏差σの二乗値）に基づくものとしても良い。
【００５８】
また、前述した第２〜第４実施形態では、スイッチングアルゴリズムにおいて、指紋画像から抽出される特徴点数のばらつきを、複数種類の特徴点、例えば端点と分岐などを合わせて判断しているが、特徴点の種類毎の数を独立して判断するようにしても良い。こり場合、特徴点の種類によって優先度をつける、重み付けをするといったことをしても良い。
【００５９】
（第５実施形態）
次に、本発明の第５実施形態について説明する。第２〜第４実施形態では、指紋画像の照合時に複数回（ｎ回）の指紋画像の採取を行っているが、第５実施形態では、時間を経て行われる複数回の照合時に取得された指紋画像をもとに、スイッチングアルゴリズムにより照合アルゴリズムを切り替えるようにする。
【００６０】
図８は、第５実施形態における画像照合装置１０の処理の流れを説明するための図である。
【００６１】
画像照合装置１０は、画像照合処理を行なう前に、照合時に用いる登録画像を生成するために、生体画像読み取り装置１６から画像の読み取りを行なう（図８（１））。ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって読み取られた画像をもとに、照合対象とする生体の画像を照合するための登録画像を生成する。ここでは、画像照合装置１０に用意された複数の照合アルゴリズム、ここでは特徴点方式とパターンマッチング方式のそれぞれによる処理を実行して、入力された指紋画像を各方式に対応する登録画像に変換する（図８（２）（３）、図８（４）（５））。以下、生体画像読み取り装置１６から入力された指紋画像に対して、それぞれの方式に応じた登録画像に基づく照合を行なう。
【００６２】
画像照合装置１０は、ある時点の照合時（ｄ１）に生体画像読み取り装置１６から入力された指紋画像（照合画像（ｄ１）（図８（６）））の照合に用いる照合アルゴリズムを、スイッチングアルゴリズムにより選択する（図８（７））。例えば、これまでに入力された指紋画像が１つである場合には、前述した第１実施形態と同様にしてスイッチングアルゴリズムにより照合アルゴリズムを選択する。ここで、スイッチングアルゴリズムにより特徴点方式が選択されると、ＣＰＵ１１は、入力された照合画像（ｄ１）について、予め登録されている特徴点方式による登録画像（ｄ１）（図８（８））をもとにして、特徴点方式での照合処理を実行する（図８（９））。
【００６３】
画像照合装置１０は、次のある時点の照合時（ｄ２）に生体画像読み取り装置１６から入力された指紋画像（照合画像（ｄ２）（図８（１０）））の照合に用いる照合アルゴリズムを、スイッチングアルゴリズムにより選択する（図８（１１））。例えば、現在（照合時（ｄ１））と過去（照合時（ｄ１））を含めて複数の指紋画像が採取されている場合には、前述した第２〜第４実施形態の何れかと同様にして、複数の指紋画像をもとにしたスイッチングアルゴリズムにより照合アルゴリズムを選択する（図８（１１））。ここで、スイッチングアルゴリズムによりパターンマッチング方式が選択されると、ＣＰＵ１１は、入力された照合画像（ｄ２）について、予め登録されているパターンマッチング方式による登録画像（ｄ２）（図８（１２））をもとにして、パターンマッチング方式での照合処理を実行する（図８（１３））。
【００６４】
すなわち、第５実施形態における画像照合装置１０は、生体画像読み取り装置１６によって読み取られた照合対象とする画像（照合画像）を含む、過去に読み取られた照合画像、例えば照合時（ｄ１，ｄ２，…）において生体画像読み取り装置１６から読み取られた指紋画像をもとに、それぞれの時点における照合対象とする指紋画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択することができる。
【００６５】
このようにして、登録時に各照合アルゴリズムに対応する登録画像を保存しておくことで、照合時に実行されるスイッチングアルゴリズムによって、照合に用いられる照合アルゴリズムが何れに選択されても、その照合アルゴリズムに対応する登録画像をもとに精度の良い安定した照合を行なうことができる。また、各時点の照合時に採取される時間を経た複数の指紋画像（照合画像）をもとに、スイッチングアルゴリズムによって照合アルゴリズムの選択を行なうので、時間経過に伴う指紋画像の変動に対して、より柔軟に対応することができるようになる。
【００６６】
なお、前述した各実施形態（第１〜第５実施形態）の説明では、照合アルゴリズムとして特徴点方式とパターンマッチング方式の方式の２種類の方式を用いているが、その他の３種類以上の照合アルゴリズムを用いることも可能である。また、指紋画像を照合対象ととして説明しているが、その他の画像、例えば虹彩、網膜、静脈パターン、掌形、耳介等のバイオメトリクス画像に対しても適用可能であり、それぞれのバイオマトリクス画像に応じた照合アルゴリズムを複数用いることができる。また、複数のバイオメトリクス画像を対象とし、それぞれのバイオメトリクス画像に最適な複数の照合アルゴリズムを利用して照合する画像照合装置を構成することも可能である。これにより、総合的に性能の良い画像照合装置を提供することができる。また、画像パターン同士を比較するパターンマッチング方式の照合アルゴリズムとして、特に一方の画像に複数個のテンプレート配置し、他方の画像に対して、その相関係数が最大となる領域を検出し、両者の位置関係の相違により２つの画像の同一性を評価する方式を用いることが可能である。
【００６７】
また、本発明は、前述した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。また、前述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組み合わせて実施しても良い。前述した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の組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、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ても、効果が得られるので有れば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００６８】
また、前述した各実施形態において記載した処理は、コンピュータに実行させることのできる画像プログラムとして、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで各種装置に提供することができる。また、通信媒体により伝送して各種装置に提供することも可能である。画像照合装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録された画像照合プログラムを読み込み、または通信媒体を介して画像照合プログラムを受信し、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
【００６９】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、照合対象とする生体の画像をもとに、複数用意されている照合アルゴリズムから読み取られた画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択し、この選択した照合アルゴリズムに従って画像の照合を行なうので、照合対象とする画像に応じた適切な照合アルゴリズムに従って照合を実行することが可能となるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態における画像照合装置１０の構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について説明するための示すフローチャート。
【図３】第１実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について説明するための概念図。
【図４】第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図５】第２実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図６】第３実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図７】第４実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図８】第５実施形態における画像照合装置１０の処理の流れを説明するための図。
【符号の説明】
１０…画像照合装置１０、１１…ＣＰＵ１１、１２…記憶装置１２、１３…ＲＡＭ１３、１４…入力装置１４、１５…出力装置１５、１６…生体画像読み取り装置１６。
【発明の属する技術分野】
本発明は、個人認証などのために生体の画像（バイオメトリクス画像）、例えば指紋、掌紋、虹彩、静脈パターン、耳介の画像に対して照合を行なう画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年では、個人を認証するために生体の画像（バイオメトリクス画像）、例えば指紋、掌紋、虹彩、静脈パターン、耳介の画像に対して照合を行なう画像照合装置が利用されてきている。
【０００３】
従来、指紋または掌紋の紋様データの照合する紋様データ照合装置が、特開２００１−６７４７４に開示されている。この従来技術では、上位装置から複数の照合プログラムを受け、照合対象となる多数のファイル紋様データ情報としてそれぞれの特徴点情報に加えて、照合プログラム指定情報を上位装置から受ける構成としている。紋様データ照合装置の制御部は、上位装置から指定されたファイル紋様データ情報に付随する照合プログラム指定情報を読み取り、この情報が示す照合プログラムに基づいて比較照合を実行する。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−６７４７４
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来技術の紋様データ照合装置では、複数の照合プログラムを用意することで照合精度、照合性能を図ろうとしているが、上位装置側から指定される照合プログラムを用いて照合を実行しているに過ぎない。すなわち、上位装置から指定される照合プログラムが、照合対象としているファイル紋様データ情報に適しているか不明であり、複数の照合プログラムを用意していても必ずしも照合精度や照合性能を向上させることができない。
【０００６】
本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、照合対象とする画像に応じた適切な照合アルゴリズムに従って照合を実行することが可能な画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像照合装置は、照合対象とする生体の画像を読み取る生体画像読み取り手段と、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像をもとに、前記画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と、前記照合アルゴリズム選択手段によって選択された前記照合アルゴリズムに従って、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像を照合する照合手段とを具備したことを特徴とする。
【０００８】
このような本発明の画像照合装置では、生体画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする生体の画像（例えば指紋、掌紋、虹彩、網膜、静脈パターン（例えば手のひらから検出する）、耳介の画像など）をもとに、照合アルゴリズム選択手段によって、複数用意されている照合アルゴリズムから、読み取られた画像の照合に用いる照合アルゴリズムが選択され、この照合アルゴリズムに従って照合手段により画像の照合が行われる。
【０００９】
【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。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における画像照合装置１０の構成を示すブロック図である。画像照合装置１０は、例えば各種の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって実現される。
【００１１】
図１に示すように、画像照合装置１０は、ＣＰＵ１１が記憶装置１２、ＲＡＭ１３、入力装置１４、出力装置１５、及び生体画像読み取り装置１６と相互に接続されている。
【００１２】
ＣＰＵ１１は、画像照合装置１０全体の制御を司るもので、ハードディスク装置やフラッシュメモリなどからなる記憶装置１２に記録されたプログラムを実行することにより、ＲＡＭ１３をワークメモリとして各種の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、記憶装置１２に記録された画像照合プログラムを実行することにより、生体画像読み取り装置１６から入力された生体の画像（以下、バイオメトリクス画像と称する）に対する照合を実行する。
【００１３】
記憶装置１２は、画像照合装置１０の全体の動作を司る制御プログラムの他、画像照合処理のための画像照合プログラムなどが記憶される。画像照合プログラムには、バイオメトリクス画像に対する照合に用いる照合アルゴリズムに基づくプログラムが複数含まれている。照合アルゴリズムとしては、バイオメトリクス画像から抽出される特徴点をもとに照合を行なう特徴点方式（マニューシャ法）、バイオメトリクス画像のパターンをもとに照合を行なうパターンマッチング方式によるアルゴリズムが含まれる。なお、その他の照合アルゴリズムに対応するプログラムが含まれていても良い。
【００１４】
ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１によってアクセスされるプログラムやデータが記録される。
【００１５】
入力装置１４は、ボタンやポインティングデバイスなどにより構成され、データや各種の指示を入力するために用いられる。
出力装置１５は、各種情報を表示するディスプレイや音声出力のためのスピーカなどにより構成される。ディスプレイは、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行に伴う画面を表示する。
【００１６】
生体画像読み取り装置１６は、画像照合処理による照合対象とするバイオメトリクス画像の読み取りを行なう装置である。生体画像読み取り装置１６は、処理対象とするバイオメトリクス画像の種類に応じた構造によって構成される。例えば、照合対象とするバイオメトリクス画像を指紋の画像とする場合には、生体画像読み取り装置１６には、指先を接触させるための読み取り面が、一般の人の指の大きさに応じたサイズで設けられる。生体画像読み取り装置１６には、読み取り面に接触された指の指紋を光学画像として読み取るＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサが設けられている。ＣＣＤセンサによって読み取られた指紋の画像データは、ＲＡＭ１３に記録されて画像照合処理に供される。また、生体画像読み取り装置１６には、読み取り面に接触された指先を安定させて、良質な画像が読み取ることができるようにする指先位置決め機構などが設けられる。なお、バイオメトリクス画像として、例えば掌紋、虹彩、網膜、静脈パターン、耳介の画像を用いる場合には、それぞれの画像を読み取るための機構が生体画像読み取り装置１６に設けられるものとする。例えば、静脈パターンの画像は、手のひらから検出するものとすると、手のひらに近赤外線を照射することで、皮下組織中にある静脈部分だけが黒く映ることを利用して撮影することができる。また、耳介の画像は、認証が必要とされている識別者に対して積極的識別行動を要求することなく外観を撮影するだけで良い。耳介では、珠骨の形状及びそれらが作る窪みから隆起部、陥没部、平坦部に分類される複数の構成要素が考えられ、これらから個人差より個人を識別することができる。
【００１７】
次に、第１実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について、図２に示すフローチャート及び図３に示す概念図を参照しながら説明する。画像照合処理は、記憶装置１２に記憶された画像照合プログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。以下の説明では、バイオメトリクス画像として指紋の画像を対象として照合を実行する場合を例にして説明する。
【００１８】
まず、ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって処理対象とする生体画像の読み取りを実行させる（ステップＳ１）。生体画像読み取り装置１６は、指紋接触面に接触された指先部分を光学的にスキャンして指紋画像読み取り、指紋画像データをＲＡＭ１３に格納する（図３（１））。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納された指紋画像データに対して補正処理を行う。補正処理では、デジタル化された指紋画像データに対して、例えばゆがみやノイズを除き、拡大、縮小、回転などの画像処理を施す。
【００１９】
次に、ＣＰＵ１１は、補正処理が施された指紋画像データをもとに、この画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択するためのスイッチングアルゴリズムを実行する（ステップＳ２）（図３（２））。
【００２０】
図４には、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
まず、ＣＰＵ１１は、指紋画像データから指紋の特徴点を検出する（ステップＡ１）。指紋の特徴点としては、隆線（指紋の山部分）の端点や分岐点構造を抽出する。ＣＰＵ１１は、指紋画像から抽出された特徴点の数をカウントする（ステップＡ２）。
【００２１】
ここで、ＣＰＵ１１は、指紋画像が抽出された特徴点の数に応じて照合アルゴリズムを選択する。まず、ＣＰＵ１１は、特徴点の数が予め設定された下限値以上であるかを判別し、特徴点の数が下限値以上ではない場合には（ステップＡ３、Ｎｏ）、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＡ６）。
【００２２】
一方、特徴点の数が下限値以上であった場合には（ステップＡ３、Ｙｅｓ）、さらに特徴点の数が予め設定された上限値以下であるかを判別する（ステップＡ４）。ここで、特徴点の数が上限値以下でなかった場合には（ステップＡ４、Ｎｏ）、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＡ６）。また、特徴点の数が上限値以下だった場合には（ステップＡ４、Ｙｅｓ）、照合アルゴリズムとして特徴点方式を用いる（ステップＡ５）。
【００２３】
ＣＰＵ１１は、入力された指紋画像の照合に用いる照合アルゴリズムを、スイッチングアルゴリズムによって選択された照合アルゴリズムに決定し、この照合アルゴリズムに従って指紋画像に対する照合を行い、照合結果を出力する（ステップＳ３，Ｓ４）（図３（３）（４））。
【００２４】
第１実施形態では、特徴点の数が予め設定された下限値と上限値の間の数である場合には、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択し、それ以外の特徴点の数の場合にはパターンマッチング方式を選択している。特徴点方式では、抽出された特徴点の数が少なすぎる場合（下限値より少ない場合）には精度良く照合できず、また特徴点が多すぎる場合（上限値を越える場合）も、変化する特徴点の要素が多くなり精度が落ちるので採用しないものとしている。
【００２５】
特徴点方式の特徴は、特徴点を抽出するまでの時間はかかるが、その後は抽出された特徴点をもとにした登録されている特徴点情報についての検索作業になるので、１対Ｎの高速照合が可能である。しかし、必要十分な特徴点を抽出できることが前提であるので、特徴点が少ない指紋画像や多すぎる指紋画像に適用するのは好ましくない。一方、パターンマッチング方式では、指紋のパターン自体に対して種々の画像処理を施し、予め登録されている画像パターンとを比較して類似度を求めることで照合を行う。パターンマッチング方式では、データ量が多いのが欠点であるが、例えば指紋画像を対象としている場合には、さまざまな指の状態（乾燥肌、汗、傷など指紋画像への影響を）に対する対応力がある点が優れている。また、特徴点を抽出する必要がないので未対応率が少ないという長所がある。しかし、画像同士の比較を繰り返し行う必要があるため、特徴点方式に比べ照合に時間がかかってしまうという短所がある。
【００２６】
第１実施形態では、特徴点の抽出をすることができる大部分の指紋画像に対しては、特徴点方式による照合アルゴリズムによって対応し、特徴の抽出しにくい少数の指紋画像に対してはパターンマッチング方式による照合アルゴリズムによって照合を行い、適切な特徴点を抽出することができない指紋画像を未対応として切り捨てることなく確実に照合行うことが可能となる。
【００２７】
このようにして、第１実施形態では特徴点方式の高速であるという長所を利用しつつ、特徴点方式の未対応率が多いという短所を補うパターンマッチング方式を併用することにより、精度の良い高速な処理が可能な画像照合装置を提供することができる。
【００２８】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズム（図２、ステップＳ２）が異なっているだけであるので、スイッチングアルゴリズムについて説明する。
【００２９】
特徴点方式は、特徴点を抽出した際の全ての特徴点を使って照合するのではなく、特徴点の情報がある程度の割合で合致することにより指紋の判定が行われる。この場合、特徴点の数の変動が照合の特徴点数を超えている場合には特徴点方式による照合では精度は悪くなる可能性がでてくる。第２実施形態のスイッチングアルゴリズムでは、特徴点数のばらつきに基づいて照合アルゴリズムを選択する。
【００３０】
図５には、第２実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
【００３１】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって指紋画像をｎ回採取し、各指紋画像のそれぞれから特徴点を抽出する。ここで、各指紋画像から抽出した特徴点の数をＭｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする（ステップＢ１，Ｂ２）。
【００３２】
ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した特徴点の数の最大値Ｍａｘ（Ｍｉ）と最小値Ｍｉｎ（Ｍｉ）と、その平均値Ａｖｅ（Ｍｉ）との割合Ｒを計算する（ステップＢ３）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒが予め設定された閾値Ｒｔ以下であるかを判別する（ステップＢ４）。
【００３３】
ここで、割合Ｒが予め設定された閾値Ｒｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択し（ステップＢ６）、割合Ｒが予め設定された閾値Ｒｔｈ以下であった場合には、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択する（ステップＢ５）。
【００３４】
以下、画像照合装置１０は、第１実施形態と同様にして、選択された照合アルゴリズムにより、照合対象とする指紋画像に対する照合を実行する。
【００３５】
このようにして、ｎ回採取された指紋画像から得られた特徴点数のばらつきに基づいて、照合アルゴリズムを選択することができるので、特徴点の数がばらついて特徴点方式を用いるのが好ましくない場合には、パターンマッチング方式を利用することができる。
【００３６】
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズム（図２、ステップＳ２）が異なっているだけであるので、スイッチングアルゴリズムについて説明する。
【００３７】
指紋画像の採取を複数回行った場合には、指紋のあれ具合、指先の汚れ、汗の有無等の影響で、採取される指紋画像の画素の濃度値（指紋画像の濃度値の平均値）が採取する毎に変化してしまう場合がある。指紋画像の濃度値の平均値が採取する毎にばらついてしまう場合には、特徴点方式を用いた場合の特徴点の抽出段階で安定したものが得られない可能性がある。第３実施形態のスイッチアルゴリズムでは、指紋画像の濃度値の平均値に基づいて照合アルゴリズムを選択する。
【００３８】
図６には、第３実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
【００３９】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって指紋画像をｎ回採取し、各指紋画像のそれぞれについて画素値の平均値を、以下に示す式（１）に従って算出する。ここで、各指紋画像から算出した画素値の平均値をＡｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする（ステップＣ１，Ｃ２）。
【００４０】
【数１】
ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した平均値の最大値Ｍａｘ（Ａ（ｉ））と最小値Ｍｉｎ（Ａ（ｉ））と、その平均値Ａｖｅ（Ａ（ｉ））との割合Ｒａを計算する（ステップＣ３）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であるかを判別する（ステップＣ４）。
【００４２】
ここで、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択し（ステップＣ６）、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であった場合には、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択する（ステップＣ５）。
【００４３】
以下、画像照合装置１０は、第１実施形態と同様にして、選択された照合アルゴリズムにより、照合対象とする指紋画像に対する照合を実行する。
【００４４】
このようにして、ｎ回採取された指紋画像から得られた画素値の平均値に基づいて、照合アルゴリズムを選択することができるので、指紋の状態が安定しないことにより平均値がばらついて特徴点方式を用いるのが好ましくない場合には、パターンマッチング方式を利用することができる。画素値の平均値を算出する処理は、特徴点抽出の処理よりも通常では処理負担が軽いので、このスイッチングアルゴリズムを用いることで、全体の処理時間に対してデメリットとならない範囲で照合アルゴリズムの切り替えを実行し、総合的に性能の良い画像照合装置を提供することができる。
【００４５】
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について説明する。第４実施形態では、第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズム（図２、ステップＳ２）が異なっているだけであるので、スイッチングアルゴリズムについて説明する。
【００４６】
第３実施形態では、指紋画像の画素の濃度値（指紋画像の濃度値の平均値）に基づいて照合アルゴリズムを選択しているが、平均値が同じであっても標準偏差の差が大きい場合には性質の異なる指紋画像としてみることができる。第４実施形態のスイッチアルゴリズムでは、平均値だけでなく標準偏差σに基づいて照合アルゴリズムを選択する。
【００４７】
図７には、第４実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャートを示している。
【００４８】
ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって指紋画像をｎ回採取し、各指紋画像のそれぞれについて画素値の平均値と標準偏差を算出する。平均値は、第３実施形態において示す式（１）に従って算出し、標準偏差については以下に示す式（１）に従って算出する。ここで、各指紋画像から算出した画素値の標準偏差をσｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする（ステップＤ１，Ｄ２）。
【００４９】
【数２】
ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した平均値の最大値Ｍａｘ（Ａ（ｉ））と最小値Ｍｉｎ（Ａ（ｉ））と、その平均値Ａｖｅ（Ａ（ｉ））との割合Ｒａを計算する（ステップＤ３）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であるかを判別する（ステップＤ４）。
【００５１】
ここで、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＤ８）。
【００５２】
一方、割合Ｒａが予め設定された閾値Ｒａｔｈ以下であった場合には、ＣＰＵ１１は、各指紋画像から抽出した画素値の標準偏差の最大値Ｍａｘ（σ（ｉ））と最小値Ｍｉｎ（σ（ｉ））と、その平均値Ａｖｅ（σ（ｉ））との割合Ｒｓを計算する（ステップＤ５）。ここで、最大値と最小値との差とその平均値との割合Ｒｓが予め設定された閾値Ｒｓｔｈ以下であるかを判別する（ステップＤ６）。
【００５３】
ここで、割合Ｒｓが予め設定された閾値Ｒｓｔｈ以下でなかった場合には、照合アルゴリズムとしてパターンマッチング方式を選択する（ステップＤ８）。
【００５４】
一方、割合Ｒｓが予め設定された閾値Ｒｓｔｈ以下であった場合には、ＣＰＵ１１は、照合アルゴリズムとして特徴点方式を選択する（ステップＤ７）。
【００５５】
以下、画像照合装置１０は、第１実施形態と同様にして、選択された照合アルゴリズムにより、照合対象とする指紋画像に対する照合を実行する。
【００５６】
このようにして、ｎ回採取された指紋画像から得られた画素値の平均値と標準偏差に基づいて、照合アルゴリズムを選択することができるので、平均値がばらついていないとしても標準偏差にばらつきがあって特徴点方式を用いるのが好ましくない場合には、パターンマッチング方式を利用することができる。画素値の平均値だけでなく標準偏差に基づいて照合アルゴリズムの切り替えを実行することで、より正確な切り替えが可能となり、性能の良い画像照合装置を提供することができる。
【００５７】
なお、前述した第４実施形態では、標準偏差σに基づいて照合アルゴリズムを選択しているが、分散値（標準偏差σの二乗値）に基づくものとしても良い。
【００５８】
また、前述した第２〜第４実施形態では、スイッチングアルゴリズムにおいて、指紋画像から抽出される特徴点数のばらつきを、複数種類の特徴点、例えば端点と分岐などを合わせて判断しているが、特徴点の種類毎の数を独立して判断するようにしても良い。こり場合、特徴点の種類によって優先度をつける、重み付けをするといったことをしても良い。
【００５９】
（第５実施形態）
次に、本発明の第５実施形態について説明する。第２〜第４実施形態では、指紋画像の照合時に複数回（ｎ回）の指紋画像の採取を行っているが、第５実施形態では、時間を経て行われる複数回の照合時に取得された指紋画像をもとに、スイッチングアルゴリズムにより照合アルゴリズムを切り替えるようにする。
【００６０】
図８は、第５実施形態における画像照合装置１０の処理の流れを説明するための図である。
【００６１】
画像照合装置１０は、画像照合処理を行なう前に、照合時に用いる登録画像を生成するために、生体画像読み取り装置１６から画像の読み取りを行なう（図８（１））。ＣＰＵ１１は、生体画像読み取り装置１６によって読み取られた画像をもとに、照合対象とする生体の画像を照合するための登録画像を生成する。ここでは、画像照合装置１０に用意された複数の照合アルゴリズム、ここでは特徴点方式とパターンマッチング方式のそれぞれによる処理を実行して、入力された指紋画像を各方式に対応する登録画像に変換する（図８（２）（３）、図８（４）（５））。以下、生体画像読み取り装置１６から入力された指紋画像に対して、それぞれの方式に応じた登録画像に基づく照合を行なう。
【００６２】
画像照合装置１０は、ある時点の照合時（ｄ１）に生体画像読み取り装置１６から入力された指紋画像（照合画像（ｄ１）（図８（６）））の照合に用いる照合アルゴリズムを、スイッチングアルゴリズムにより選択する（図８（７））。例えば、これまでに入力された指紋画像が１つである場合には、前述した第１実施形態と同様にしてスイッチングアルゴリズムにより照合アルゴリズムを選択する。ここで、スイッチングアルゴリズムにより特徴点方式が選択されると、ＣＰＵ１１は、入力された照合画像（ｄ１）について、予め登録されている特徴点方式による登録画像（ｄ１）（図８（８））をもとにして、特徴点方式での照合処理を実行する（図８（９））。
【００６３】
画像照合装置１０は、次のある時点の照合時（ｄ２）に生体画像読み取り装置１６から入力された指紋画像（照合画像（ｄ２）（図８（１０）））の照合に用いる照合アルゴリズムを、スイッチングアルゴリズムにより選択する（図８（１１））。例えば、現在（照合時（ｄ１））と過去（照合時（ｄ１））を含めて複数の指紋画像が採取されている場合には、前述した第２〜第４実施形態の何れかと同様にして、複数の指紋画像をもとにしたスイッチングアルゴリズムにより照合アルゴリズムを選択する（図８（１１））。ここで、スイッチングアルゴリズムによりパターンマッチング方式が選択されると、ＣＰＵ１１は、入力された照合画像（ｄ２）について、予め登録されているパターンマッチング方式による登録画像（ｄ２）（図８（１２））をもとにして、パターンマッチング方式での照合処理を実行する（図８（１３））。
【００６４】
すなわち、第５実施形態における画像照合装置１０は、生体画像読み取り装置１６によって読み取られた照合対象とする画像（照合画像）を含む、過去に読み取られた照合画像、例えば照合時（ｄ１，ｄ２，…）において生体画像読み取り装置１６から読み取られた指紋画像をもとに、それぞれの時点における照合対象とする指紋画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択することができる。
【００６５】
このようにして、登録時に各照合アルゴリズムに対応する登録画像を保存しておくことで、照合時に実行されるスイッチングアルゴリズムによって、照合に用いられる照合アルゴリズムが何れに選択されても、その照合アルゴリズムに対応する登録画像をもとに精度の良い安定した照合を行なうことができる。また、各時点の照合時に採取される時間を経た複数の指紋画像（照合画像）をもとに、スイッチングアルゴリズムによって照合アルゴリズムの選択を行なうので、時間経過に伴う指紋画像の変動に対して、より柔軟に対応することができるようになる。
【００６６】
なお、前述した各実施形態（第１〜第５実施形態）の説明では、照合アルゴリズムとして特徴点方式とパターンマッチング方式の方式の２種類の方式を用いているが、その他の３種類以上の照合アルゴリズムを用いることも可能である。また、指紋画像を照合対象ととして説明しているが、その他の画像、例えば虹彩、網膜、静脈パターン、掌形、耳介等のバイオメトリクス画像に対しても適用可能であり、それぞれのバイオマトリクス画像に応じた照合アルゴリズムを複数用いることができる。また、複数のバイオメトリクス画像を対象とし、それぞれのバイオメトリクス画像に最適な複数の照合アルゴリズムを利用して照合する画像照合装置を構成することも可能である。これにより、総合的に性能の良い画像照合装置を提供することができる。また、画像パターン同士を比較するパターンマッチング方式の照合アルゴリズムとして、特に一方の画像に複数個のテンプレート配置し、他方の画像に対して、その相関係数が最大となる領域を検出し、両者の位置関係の相違により２つの画像の同一性を評価する方式を用いることが可能である。
【００６７】
また、本発明は、前述した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。また、前述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組み合わせて実施しても良い。前述した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の組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、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ても、効果が得られるので有れば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００６８】
また、前述した各実施形態において記載した処理は、コンピュータに実行させることのできる画像プログラムとして、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで各種装置に提供することができる。また、通信媒体により伝送して各種装置に提供することも可能である。画像照合装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録された画像照合プログラムを読み込み、または通信媒体を介して画像照合プログラムを受信し、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
【００６９】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、照合対象とする生体の画像をもとに、複数用意されている照合アルゴリズムから読み取られた画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択し、この選択した照合アルゴリズムに従って画像の照合を行なうので、照合対象とする画像に応じた適切な照合アルゴリズムに従って照合を実行することが可能となるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態における画像照合装置１０の構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について説明するための示すフローチャート。
【図３】第１実施形態における画像照合装置１０の画像照合処理について説明するための概念図。
【図４】第１実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図５】第２実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図６】第３実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図７】第４実施形態におけるスイッチングアルゴリズムのフローチャート。
【図８】第５実施形態における画像照合装置１０の処理の流れを説明するための図。
【符号の説明】
１０…画像照合装置１０、１１…ＣＰＵ１１、１２…記憶装置１２、１３…ＲＡＭ１３、１４…入力装置１４、１５…出力装置１５、１６…生体画像読み取り装置１６。
Claims (9)
- 照合対象とする生体の画像を読み取る生体画像読み取り手段と、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像をもとに、前記画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と、
前記照合アルゴリズム選択手段によって選択された前記照合アルゴリズムに従って、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像を照合する照合手段と
を具備したことを特徴とする画像照合装置。 - 前記照合アルゴリズムには、前記画像から抽出される特徴点をもとに照合を行なう特徴点方式と、前記画像のパターンをもとに照合を行なうパターンマッチング方式とを含むことを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
- 前記照合アルゴリズム選択手段は、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像から特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された特徴点の数に応じて照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。 - 前記照合アルゴリズム選択手段は、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた複数の画像のそれぞれから特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段によって抽出された画像毎の特徴点の数のばらつきに応じて照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。 - 前記照合アルゴリズム選択手段は、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた複数の画像のそれぞれについて画素濃度の平均値を算出する画素濃度算出手段と、
前記画素濃度算出手段によって算出された画像毎の画素濃度の平均値のばらつきを算出するばらつき算出手段と、
前記ばらつき算出手段によって算出された画像毎の画素濃度の平均値のばらつきに応じて照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。 - 前記照合アルゴリズム選択手段は、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた複数の画像のそれぞれについて画素濃度の平均値と標準偏差値とを算出する画素濃度標準偏差算出手段と、
前記画素濃度標準偏差算出手段によって算出された画像毎の画素濃度の平均値と標準偏差値のばらつきを算出するばらつき算出手段と、
前記ばらつき算出手段によって算出された画像毎の画素濃度の平均値と標準偏差値のばらつきに応じて照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。 - 照合対象とする生体の画像を読み取る生体画像読み取り手段と、
前記読み取り手段によって読み取られた画像を、照合対象とする生体の画像を照合するための登録画像として、複数の照合アルゴリズムのそれぞれに対応して変換する登録画像変換手段と、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする画像を含む、過去に前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像をもとに、前記照合対象とする画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と、
前記照合アルゴリズム選択手段によって選択された前記照合アルゴリズムに従って、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた照合対象とする画像を照合する照合手段と
を具備したことを特徴とする画像照合装置。 - 照合対象とする生体の画像を読み取り、
この読み取られた画像をもとに、前記画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択し、
この選択された前記照合アルゴリズムに従って、前記画像について照合を行なうことを特徴とする画像照合方法。 - コンピュータを、
照合対象とする生体の画像を読み取る生体画像読み取り手段と、
前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像をもとに、前記画像の照合に用いる照合アルゴリズムを選択する照合アルゴリズム選択手段と、
前記照合アルゴリズム選択手段によって選択された前記照合アルゴリズムに従って、前記生体画像読み取り手段によって読み取られた画像を照合する照合手段とに機能させるための画像照合プログラム。
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