JP2004334448A - データ処理方法、およびデータ処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性の高い照合を行うことができるデータ処理方法、およびデータ処理装置を提供することにある。
【解決手段】材質に応じた固有のパターンを有する被検体ｈを固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像部１１と、撮像部１１で生成した被検画像データと、被検画像データ中の指標ｈ１０１に基づいて、被検画像データのスケール補正処理を行う補正部１６と、補正した被検画像データから参照領域ｈ１０２を抽出する抽出部１５と、抽出された被検画像データと、データベースが記憶する登録画像データＤ＿Ｖとに基づいて相関を検出する相関処理部１７と、相関処理部１７が検出した相関の結果を基に、被検体ｈの被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別して、照合を行う照合部１８とを設ける。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、紙等の材質に応じた固有のパターンを有する被検体を撮像したデータを画像処理するデータ処理方法、およびデータ処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば紙等の被検体に予め特殊なインキや模様等の個別情報を表面に印刷し、その印刷した個別情報を読み取り、個別情報を基に例えばその紙の真偽を判定するデータ処理システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−８３２７４号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来のデータ処理装置では、複数の紙等の被検体それぞれに印刷された個別情報が偽造できる可能性があり、信頼性が高いとはいえない。このため信頼性の高い照合を行うことのできるデータ処理装置が望まれている。
【０００５】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、信頼性の高い照合を行うことができるデータ処理方法、およびデータ処理装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明の第１の観点は、材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、前記生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出し、前記検出した相関を基に前記被検体の照合を行う。
【０００７】
本発明の第１の観点によれば、まず、材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する。
そして、生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出する。
そして、前記検出した相関を基に前記被検体の照合を行う。
【０００８】
さらに、前記目的を達成するために、本発明の第２の観点は、材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、前記生成した被検画像データ、および当該被検画像データと関連付けて識別情報を出力し、前記出力した被検画像データおよび識別情報に基づいて、前記識別情報と関連付けられた登録画像データと前記被検画像データの相関を検出し、前記検出した相関を基に前記被検体の照合を行い、前記照合の結果に基づいて所定処理を行う。
【０００９】
さらに、前記目的を達成するために、本発明の第３の観点は、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体を、前記固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、前記生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出し、前記検出した前記相関を基に、前記被検体の照合を行う。
【００１０】
さらに、前記目的を達成するために、本発明の第４の観点は、材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像手段と、前記撮像手段が生成した前記被検画像データと、登録画像データとの相関を検出する相関手段と、前記相関手段が検出した前記相関を基に前記被検体の照合を行う照合手段とを有する。
【００１１】
さらに、前記目的を達成するために、本発明の第５の観点は、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像手段と、前記撮像手段が生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出する相関手段と、前記相関手段が検出した前記相関を基に前記被検体の照合を行う照合手段を有する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係るデータ処理装置の第１実施形態の構成図である。
本実施形態に係るデータ処理装置１は、例えば紙や布等の材質に応じた固有のパターンを有する被検体を撮像したデータを基に、例えば予め撮像して登録したデータと照合処理を行う。また、本実施形態に係るデータ処理装置１は、例えば照合の結果を基に開錠や閉錠等の所定処理を行う。
【００１３】
本実施形態に係るデータ処理装置１は、例えば図１に示すように、撮像部１１、記憶部１２、データベース１３、ＣＰＵ１４、抽出部１５、補正部１６、相関処理部１７、および照合部１８を有する。
撮像部１１、記憶部１２、データベース１３、ＣＰＵ１４、抽出部１５、補正部１６、相関処理部１７、および照合部１８は、通信手段１９で接続されている。通信手段１９は例えば有線や無線により各構成要素間のデータを伝送する。
【００１４】
撮像部１１は、ＣＰＵ１４の制御により、材質に応じた固有のパターンを有する被検体ｈを、固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、信号Ｓ１１として出力する。
例えば撮像部１１は、例えば複数の撮像部１１−ｎを有する。例えば複数の撮像部１１−ｎそれぞれには、例えばＣＰＵ１４からの制御信号に応じた処理を行う制御部１１１が設けられる。
例えば制御部１１１は、本実施形態のデータ処理装置を開錠システムに応用した際に、ＣＰＵ１４からの制御信号に応じて不図示の駆動部を駆動して例えば錠の開錠および閉錠等を行う。
【００１５】
図２は、図１に示したデータ処理装置で撮像される被検体を説明するための図である。
例えば被検体ｈは、材質に応じた固有のパターンを有する。例えば被検体ｈは、紙や布等で構成される。
例えば被検体ｈとしての紙は、繊維が不規則に重なり合い形成される。繊維ｈ１１の重なり方は、一枚一枚の紙毎に固有のものであり、撮像部１１が撮像した場合に同じ模様を２枚の紙が共有することはない。
【００１６】
詳細には、一般的に紙には、紙をすく過程で繊維をそろえる工程は無いために、繊維の重なりがランダムであるという特性がある。また、被検体ｈの紙を撮影した被検画像データの輝度もランダムに分布するという特性がある。本実施形態では材質に応じた固有のパターンに基づいて照合を行う。
【００１７】
撮像部１１は、被検体ｈとして紙を撮像した場合に、例えば図２に示すように材質に応じた固有のパターンを識別可能に撮像して、例えば固有のパターンを識別可能な解像度で撮像して被検画像データを生成する。
【００１８】
また、例えばシート形状の被検体ｈを用いた場合、被検体ｈに光を照射して被検体ｈを透過させ、撮像部１１は、その透過光を検出することで被検画像データを生成することが好ましい。こうすることで、撮像部１１は、より高画質で材質に応じた固有のパターンを識別可能に撮像することができる。
撮像部１１の撮像方法は、この形態に限られるものではない。例えば被検体ｈに光を照射し、被検体ｈからの反射光に基づいて被検画像データを生成してもよい。
【００１９】
図３は、図１に示したデータ処理装置で撮像される被検体の一具体例を示す図である。
本実施形態では、所定の大きさ、例えば名刺サイズ（約６０ｍｍ×８３ｍｍ×０．１５ｍｍ）の紙を被検体ｈとして用いた場合を説明する。
被検体ｈは、図３（ａ）に示すように、指標ｈ１０１および参照領域ｈ１０２を有する。
【００２０】
指標ｈ１０１は、例えば後述する相関処理の前処理として行うスケール補正処理に参照される基準位置を示す。指標ｈ１０１は、例えば図３（ａ）に示すように、被検体ｈの表面に印刷した格子形状、詳細には井字形状の直線Ｌの交点ＣＰである。
参照領域ｈ１０２は、例えば相関処理および照合処理の際に参照される領域である。参照領域ｈ１０２は、例えば図３（ａ）に示すように、被検体ｈ上で格子形状内のハッチングした部分領域である。簡単な説明のために図３（ａ）に示す参照領域ｈ１０２にハッチングをしたが、実際にはハッチングは印刷されていない。
【００２１】
本実施形態では、例えば参照領域ｈ１０２の大きさは、幅１インチ（約２４ｍｍ）×長さ２インチ（約４８ｍｍ）である。
撮像部１１は、例えば１インチあたり４００ピクセル８ビットのモノクロ画像として被検体ｈを撮像し、２５６ピクセル×５１２ピクセルの領域を保存ｋし、約１０万ピクセルのモノクロ画像データを生成する。この際、縦横共にピクセルの数を２の倍数に設定すると、後述する相関処理の際、処理負担を軽減することができる。
【００２２】
記憶部１２は、例えば初期パラメータやプログラムＰＲＧ等を記憶し、ＣＰＵ１４のワークスペースとして用いられる。例えば記憶部１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）により構成される。
【００２３】
本実施形態では、例えば抽出部１５、補正部１６、相関処理部１７、および照合部１８をハードウェアで構成する形態であるが、この形態に限られるものではない。
例えばＣＰＵ１４がプログラムＰＲＧを実行することで、抽出部１５、補正部１６、相関処理部１７、および照合部１８等の本実施形態に係る処理を実現してもよい。
【００２４】
データベース１３は、例えば登録画像データＤ＿Ｖおよび、識別情報Ｄ＿ＩＤを有する。例えば登録画像データＤ＿Ｖは、あらかじめ撮像部１１により撮像され記憶された被検画像データであり、相関処理および照合処理の際に参照される。
データベース１３は、登録画像データＤ＿Ｖと識別情報Ｄ＿ＩＤとをそれぞれ関連付けて記憶する。
【００２５】
ＣＰＵ１４は、例えば撮像部１１、記憶部１２、データベース１３、抽出部１５、補正部１６、相関処理部１７、および照合部１８等を制御し、本実施形態に係る処理を行う。
【００２６】
抽出部１５は、例えば被検画像データから所定領域の画像データを抽出し信号Ｓ１５として出力する。
例えば抽出部１５は、撮像部１１が撮像した被検画像データＳ１１から、参照領域ｈ１０２を抽出して出力する。
また、抽出部１５は、後述する補正部１６が補正した被検画像データＳ１６から、参照領域ｈ１０２を抽出して出力する。
【００２７】
補正部１６は、例えば撮像部１１が撮像した被検画像データＳ１１中の指標ｈ１０１を基に、被検画像データＳ１１のスケール補正処理を行い、補正処理結果を信号Ｓ１６として出力する。
【００２８】
詳細には補正部１６は、例えば被検画像データＳ１１から、指標ｈ１０１としての交点ＣＰを抽出し、交点ＣＰの座標を求める。
本実施形態では補正部１６は、直線Ｌの交点ＣＰを抽出する際に、例えば図３（ｂ）に示すように被検画像データＳ１１中の、予め設定した大きさの領域Ｐ０，Ｐ１から、予め設定された指標ｈ１０１を抽出するためのパターン、例えば不図示の十字形状のパターンとパターンマッチング処理を行い交点ＣＰを抽出し、それぞれの領域内の交点の座標（ｘ０，ｙ０），（ｘ１，ｙ１）求める。
【００２９】
また、補正部１６は、予め登録時に同様な処理を行い、データベース１３が記憶する登録時の交点ＣＰの座標（Ｘ０，Ｙ０），（Ｘ１，Ｙ１）を記憶する。
【００３０】
補正部１６は、登録時の指標ｈ１０１としての交点ＣＰ（Ｘ０，Ｙ０），（Ｘ１，Ｙ１）、および照合時の被検画像データ中の交点の座標（ｘ０，ｙ０），（ｘ１，ｙ１）を基に、登録画像データＤ＿Ｖに対する被検画像データのｘ方向の拡大率Ｘ＿ＸＰを式（１）により算出し、ｙ方向の拡大率Ｙ＿ＸＰを式（２）により算出し、被検画像データＳ１１を拡大率Ｘ＿ＸＰ，Ｙ＿ＸＰの逆数の拡大率で拡大処理を行い、登録画像データＤ＿Ｖと同じスケールに補正し、信号Ｓ１６として出力する。
【００３１】
【数１】
Ｘ＿ＸＰ ＝ （ｘ０−ｘ１）／（Ｘ０−Ｘ１） …（１）
【００３２】
【数２】
Ｙ＿ＸＰ ＝ （ｙ０−ｙ１）／（Ｙ０−Ｙ１） …（２）
【００３３】
相関処理部１７は、例えば被検画像データと、データベース１３が記憶する登録画像データＤ＿Ｖとの相関を検出し、検出の結果を示す信号Ｓ１７を出力する。
【００３４】
例えば、相関処理部１７は、ＳＰＯＭＦ（Ｓｙｍｍｅｔｒｉｃａｌ Ｐｈａｓｅ Ｏｎｌｙ Ｍａｔｃｈｅｄ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）方式を基に相関処理を行う。
ＳＰＯＭＦは、例えば文献”Ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｐｈａｓｅ−Ｏｎｌｙ Ｍａｔｃｈｅｄ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｆｏｕｒｉｅｒ−Ｍｅｌｌｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ” ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ＶＯＬ．１６ Ｎｏ．１２ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ １９９４ などに記載されている。
【００３５】
図４は、図１に示したデータ処理装置の相関処理部の機能ブロック図である。相関処理部１７は、例えば図４に示すように、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ ）回路１７１、ホワイトニング回路１７２、ＦＦＴ回路１７３、ホワイトニング回路１７４、複素共役化回路１７５、乗算回路１７６、およびＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ ＦＦＴ ）回路１７７を有する。
【００３６】
ＦＦＴ回路１７１は、例えば被検画像データにフーリエ変換を施して第１の周波数成分データＳ１７１を生成し、これをホワイトニング回路１７２に出力する。
ホワイトニング回路１７２は、第１の周波数成分データＳ１３１を構成する各々の複素数データを、各複素数データの絶対値で除算して（すなわち、各要素データの絶対値を等しくする）第１の複素数データＳ１７２を生成し、これを乗算回路１７６に出力する。
【００３７】
ＦＦＴ回路１７３は、例えば、データベース２５から読み出された登録画像データＤ＿Ｖにフーリエ変換を施して第２の周波数成分データＳ１７３を生成し、これをホワイトニング回路１７４に出力する。
ホワイトニング回路１７４は、第２の周波数成分データＳ１７３を構成する各複素数データを、各複素数データの絶対値で除算して第２の複素数データＳ１７４を生成し、これを複素共役化回路１７５に出力する。
【００３８】
複素共役化回路１７５は、第２の複素数データＳ１７４を構成する各々の複素数データを、複素共役な複素数データに置き換えた第３の複素数データＳ１７５を生成し、これを乗算回路１７６に出力する。
乗算回路１７６は、第１の複素数データＳ１７２と第３の複素数データＳ１７５と乗算して第４の複素数データＳ１７６を生成し、これをＩＦＦＦ回路１７７に出力する。
【００３９】
ＩＦＦＴ回路１７７は、第４の複素数データＳ１７６に逆フーリエ変換を施して相関データＳ１７を生成する。
ここで相関データは、被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの相対位置を２次元上で循環的にずらして相関をとったすべての値を示している。
【００４０】
例えば、ＳＰＯＭＦの処理のうち大部分の処理は、２次元のフーリエ変換および逆フーリエ変換が占める。したがって、これらの計算量を減らすことによって処理全体の計算量を軽減することができる。フーリエ変換の計算量を減らす方法として、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が知られている。ＦＦＴを行う際はサンプル数が２のべき乗であることが求められる。
このためＳＰＯＭＦにより高速に相関処理を行うために、縦横共にサンプル数が２のべき乗の照合画像データおよび登録画像データＤ＿Ｖを設定することが望ましい。
【００４１】
照合部１８は、相関処理部１７が生成した相関データＳ１７を基に被検体ｈの照合を行う。
詳細には照合部１８は、相関処理部１７が生成した相関データＳ１７を基に、被検体ｈの被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖとの間に固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する。
【００４２】
例えば、照合部１８は、相関処理部１７が生成した相関データＳ１７を基に、当該相関データＳ１７が所定値を越えた場合に、被検体ｈの被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖとが、固有のパターンに起因して生じる共通点があると判別する。
【００４３】
以下、照合部１８による上記判断の基準に用いられる値の決定方法について説明する。
照合部１８は、相関データＳ１７の標準偏差σを求め、相関データＳ１７の各点の値Ｃｉｊのうち最大値が標準偏差の所定数倍を超えるか否かを基準として、上記判断を行う。この際、相関データＳ１７内の要素データをＣｉｊ、要素データの数をｎとする。
照合部１８は、下記式（３）に基づいて相関データＳ３３内の全要素データが示す平均値ｃｍｅａｎを生成する。
【００４４】
【数３】
ｃｍｅａｎ ＝ （Σｃｉｊ）／ｎ …（３）
【００４５】
また、照合部１８は、上記平均値ｍｅａｎを用いて、下記式（４）に基づいて標準偏差σを生成する。
【００４６】
【数４】
σ ＝ √｛｛Σ（ｃｉｊ−ｃｍｅａｎ）×（Ｃｉｊ−ｃｍｅａｎ）｝／ｎ｝…（４）
【００４７】
そして、照合部１８は、下記式（５）を基に相関データＳ１７内の原点の要素データＣｉｊのうち最大値が、標準偏差σの１０倍（所定のレベル）を超えるか否かを基に上記判断を行う。
【００４８】
【数５】
ｃｉｊ ＞ １０×σ …（５）
【００４９】
上述したように、照合部１８では、被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖとの相関を取り、その相関を基に、被検体ｈの被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する。照合部１８は、標準偏差σの１０倍の値を超えた場合には、被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖとの間に固有のパターンに起因して生じる共通点があると判別する。
詳細には、所定のレベル（閾値ともいう）を、標準偏差σの１０倍の値に設定することで、例えば繊維の不規則な配置により起因する固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別することができる。
【００５０】
当該判断を正確に行う確率は、以下のように定量化できる。
ＳＰＯＭＦではピクセル数と同数の相関結果（ここでは例えば２５６×５１２ピクセルの画像データ同士の相関）が得られるので、この場合１３１０７２通りの相関値を示すデータが得られる。
また、ランダムに分布する画像データ同士の相関の結果は正規分布に従うと考えられる。異なる紙の画像データ間の相関を検出した場合、二つのデータは無相関であると判断される。無相関なデータ同士の相関の値が１０σを超える確率は、７．６×１０^−２４ である。
【００５１】
本実施形態では、１回の照合で０．６×１０^５ 通りの試行を行っているので、１回の照合で１０σを超える相関が出る確率は４．５×１０^−１９ である。例えば１００枚のカードキーとしての紙の照合を毎日１００回行った場合であっても、誤照合は平均１０兆年に１回の確率でしか起こらない。
また、例えば恣意的に紙の汚損等が起きるために、照合の失敗は、誤照合と違い確率として求めることができない。
ここでは、相関を行う領域の９割が汚損により相関に使用できなくなっても、相関処理を行い照合可能であることを説明する。
【００５２】
例えば、同一の紙を２度撮像して比較した実験結果では、相関値５００σ程度の値が得られる。例えば９割の領域がランダムな汚損を受けた場合に、相関の取れる領域は約１／１０になるので、相関の値も１／１０程度に低下する。
一方、標準偏差の値は、元来無相関な多くのサンプル間の相関で決まっているので値は不変と考えられる。したがって、この場合５０σ程度の相関が得られる。これは上述の閾値１０σに比べ、十分に大きな値である。
また例えば、データ処理装置は、汚損があった場合、汚損を反射光による撮像画像データから印刷の原版画像データを減算することで抽出、除去処理を行う。その汚損の除去処理後の画像データを基に相関処理を行う。こうすることで、汚損があった場合であっても、高精度に相関処理および照合処理を行うことができる。
【００５３】
図５，６は、図１に示したデータ処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。図５，６を参照しながら、データ処理装置１の動作を説明する。例えば本実施形態では、被検体ｈとして紙を用い、例えばドアのカードキーとして用いる場合を説明する。この場合、ドアには撮像部１１と、鍵の開錠および閉錠を行う制御部１１１を設ける。
【００５４】
例えば、予め被検体ｈとしての紙を鍵（カードキーとも言う）として発行する際に、ＣＰＵ１４は、撮像部１１にカードキーとしての被検体ｈを撮像させ、データベース１３に登録画像データＤ＿Ｖとして記憶させる。
また、ＣＰＵ１４は、カードキーとしての登録画像データＤ＿Ｖに識別情報を関連付けて記憶する。識別情報は、例えば通し番号を設定する。
【００５５】
この際、ＣＰＵ１４は、紙全体の画像データをデータベース１３に保管するのではなく、例えば抽出部１５により図３（ａ）参照領域ｈ１０２を抽出し、その領域の画像データのみデータベース１３に記憶させることで、データベース１３の記憶容量を削減することができる。
【００５６】
例えば、ユーザがドアに設けられた撮像部１１に被献体ｈとしてのカードキーを差し込むと、撮像部１１はカードキー全体を透過光で撮像し、被検画像データＳ１１を生成し出力する（ＳＴ１）。
【００５７】
抽出部１５は、撮像データＳ１１から、例えば所定領域Ｐ０，Ｐ１中の領域をパターンマッチング処理に指標ｈ１０１である交点ＣＰを抽出する。
補正部１６は、抽出した交点ＣＰの座標（ｘ０，ｙ０），（ｘ１，ｙ１）を求め（ＳＴ２）、その座標と、データベース１３が記憶する登録画像データＤ＿Ｖの指標ｈ１０１である交点ＣＰの座標（Ｘ０，Ｙ０），（Ｘ１，Ｙ１）とに基づいて、式（１），（２）により拡大率Ｘ＿ＸＰ，Ｙ＿ＸＰを算出し、その拡大率Ｘ＿ＸＰ，Ｙ＿ＸＰの逆数の拡大率で、被検画像データＳ１１を拡大処理を行い、登録画像データＤ＿Ｖと同じスケールになるように補正処理を行い、補正処理の結果を信号Ｓ１６として出力する（ＳＴ３）。
【００５８】
抽出部１５では、補正部１６が補正した被検画像データＳ１６から参照領域ｈ１０２を抽出して出力する。詳細には例えば２５６ピクセルｘ５１２ピクセルの参照領域ｈ１０２を画像データＳ１５として抽出する。抽出する領域はカードキー発行時の領域と同じである（ＳＴ４）。
【００５９】
抽出部１５が抽出した画像データＳ１５と、カードキーとしての被検体ｈに関連付けられた識別情報Ｄ＿ＩＤ、例えばチェックを行うドアに設定された部屋番号やカードキーの番号が、通信手段１９を介してＣＰＵ１８に出力される（ＳＴ５）。
【００６０】
図６に示すように、ＣＰＵ１４は、例えば撮像部１１から識別情報Ｄ＿ＩＤと、被検画像データとを受信する（ＳＴ１１）。
ＣＰＵ１４は、例えば識別情報Ｄ＿ＩＤをデータベース１３に出力する（ＳＴ１２）。データベース１３は、識別情報Ｄ＿ＩＤと関連付けられている登録画像データＤ＿ＶをＣＰＵ１４に出力する。
【００６１】
ＣＰＵ１４は、識別情報Ｄ＿ＩＤと関連付けられている登録画像データＤ＿Ｖを受信する（ＳＴ１３）。
ＣＰＵ１４は、相関処理部１７に、抽出部１５により抽出された画像データＳ１５、および登録画像データＤ＿Ｖを相関処理部１７に出力する。
相関処理部１７は、上述したように、抽出部１５から入力された被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖを基にＳＰＯＭＦにより相関処理を行い、詳細には２５６×５１２ピクセルの画像データの相関処理をＳＰＯＭＦにより行い、ピクセル数と同じだけの数（ここでは１３１０７２通り）の相関値データＳ１７を生成し照合部１８に出力する（ＳＴ１５）。
【００６２】
照合部１８は、相関データＳ１７の標準偏差σを、数式（３），（４）により求め、数式（５）を基に相関データＳ１７の各点の値Ｃｉｊの最大値が標準偏差の標準偏差σの１０倍（所定のレベル）を超えるか否かを基準として、被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖとの間に固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する（ＳＴ１５）。
【００６３】
照合部１８は、所定のレベル（閾値ともいう）を越えた場合には、被検画像データが登録画像データＤ＿Ｖと一致したと判別し（ＳＴ１６）、例えばカードキーとして用いた場合にはそのカードキーが正しい鍵であると判別し、所定の値よりも低い場合には一致していないと判別し（ＳＴ１７）、例えばカードキーとして用いた場合にはそのカードキーが正しい鍵ではないと判別する。
この閾値は、標準偏差σの１０程度の値に取ることで誤照合、照合失敗の両方を防ぐことができる。
【００６４】
また、ＣＰＵ１４は、照合部１８の照合結果に基づいて所定処理を行う（ＳＴ１８）。例えば所定処理としてＣＰＵ１４は、そのカードキーが正しい鍵であると判別した場合には、制御部１１１に例えば開錠させる制御信号を出力して制御部１１１に開錠させる。
またＣＰＵ１４は、そのカードキーが正しい鍵でないと判別した場合には、制御部１１１に開錠させない制御信号を出力する。
【００６５】
以上説明したように、材質に応じた固有のパターンを有する被検体ｈを固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像部１１と、撮像部１１で生成した被検画像データと、被検画像データ中の指標ｈ１０１に基づいて、被検画像データのスケール補正処理を行う補正部１６と、補正した被検画像データから参照領域ｈ１０２を抽出する抽出部１５と、抽出された被検画像データと、データベースが記憶する登録画像データＤ＿Ｖとに基づいて相関を検出する相関処理部１７と、相関処理部１７が検出した相関の結果を基に、被検体ｈの被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別して、照合を行う照合部１８とを設けたので、例えば従来と比べて個別情報等を用いずに、材質に応じた固有のパターンに基づいて被検体ｈの相関処理および照合を行うので、信頼性の高い照合を行うことができる。
【００６６】
また、被検体ｈの指標ｈ１０１に基づいてスケール補正処理を行う補正部１６を設けたので、被検体ｈが湿度等の変化により拡大や縮小した場合であっても、高精度に相関処理および照合処理を行うことができる。
【００６７】
また、例えば本実施形態に係る被検体ｈとして紙をカードキーとして用いた場合には、通常一般的に使用される紙を用いることができるので、従来のように特殊な印刷や加工等を紙に行うという煩雑な処理を行うことなく、被検体ｈの照合を行うことができる。また一般的に使用される紙をカードキーとして用いることができるので、低コストでカードキーを生成することができる。
【００６８】
また、照合部１８は、相関値を上述した所定のレベル（閾値）に設定することで、材質に応じた固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別することができる。
【００６９】
また、本実施形態に係る相関処理部１７の行うＳＰＯＭＦによる相関処理では、上述したようにカードキーに付着した汚れや欠損などで判定が影響を受けにくいので、高精度に相関処理を行うことができる。また、カードキーの印刷部分以外の領域に基づいて相関処理を行うので、印刷に高度な技術を使用する必要がない。
【００７０】
図７は、本発明に係るデータ処理装置１ａを含むデータ処理システム１００の第２実施形態の全体構成図である。
本実施形態のデータ処理システム１００は、例えば図７に示すように、撮像装置１０、データ処理装置１ａ、データベース１３、撮像部１１−ｎを有する。撮像装置１０、データ処理装置１ａ、データベース１３、および撮像部１１−ｎは、有線や無線にデータ通信を行う。
【００７１】
撮像装置１０は、撮像部１１および制御部１１１を有し、第１実施形態に係るデータ処理装置１の構成要素の撮像部１１および制御部１１１に相当する。
データ処理装置１ａは、不図示の記憶部１２、ＣＰＵ１４、抽出部１５、補正部１６、相関処理部１７、および照合部１８を有する。各構成要素それぞれは第１実施形態に係るデータ処理装置１の各構成要素に対応する。
データベース１３は、第１実施形態に係るデータ処理装置１のデータベース１３に相当する。撮像部１１−ｎは、第１実施形態に係るデータ処理装置１の撮像部１１−ｎに相当する。
【００７２】
つまり、第２実施形態に係るデータ処理システム１００の全体の構成は、第１実施形態に係るデータ処理装置１の全体の構成と同じ構成である。
大きな相違点は、撮像部１１および制御部１１１を含む撮像装置１０が、データ処理装置１ａの本体部と別体に設けられている点と、データベース１３がデータ処理装置１ａの本体部と別体に設けられている点と、撮像部１１−ｎがデータ処理装置１ａの本体部と別体に設けられている点である。
その他の構成要素は、第１実施形態に係るデータ処理装置１と同じなので説明を省略する。
データ処理システム１００の動作も、第１実施形態に係るデータ処理装置１と同じなので説明を省略する。
【００７３】
本実施形態では、必要に応じて撮像部１１や制御部１１１をデータ処理装置１ａと別体に設けることで、データ処理負担を分散することができる。
また、データ処理装置１ａが設置された場所から遠隔地にデータベース１３を設けてもよい。データ処理装置１ａはデータベース１３へ識別情報を送信して登録画像データＤ＿Ｖを要求するので、データベース１３は登録画像データＤ＿Ｖの検索を容易に行うことができ、検索結果の登録画像データをデータ処理装置１ａに出力することができる。
【００７４】
図８は、本発明に係るデータ処理装置の第３実施形態の全体構成図である。
本実施形態に係るデータ処理装置１ｂは、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体ｈを、固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、その被検画像データと、登録画像データとの相関を検出しその相関を基に、被検体ｈの照合を行う。
【００７５】
データ処理装置１ｂは、例えば図８に示すように、撮像部１１、記憶部１２、データベース１３、ＣＰＵ１４、抽出部１５ｂ、補正部１６ｂ、相関処理部１７、および照合部１８を有する。
【００７６】
撮像部１１は、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体ｈを、固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し信号Ｓ１１として出力する。
【００７７】
図９は、本実施形態に係る着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体を説明するための図である。
被検体ｈとして例えば紙に着色用液体を用いて印刷した場合に、着色用液体が紙の繊維ｈ１１に沿って染み込む。例えば図９（ａ）に示すように、着色用液体により着色した着色領域ｃｏｌと、着色していない非着色領域ｎｃｏｌが形成される。図９（ａ）では着色領域ｃｏｌの左側は簡単な説明のため省略している。
【００７８】
例えば、印刷のための原版が直線で構成された場合であっても、印刷された紙ｈには例えば図９（ａ）に示すように、細かいとげ形状の染み込みｐｎｔが形成される。
【００７９】
抽出部１５ｂは、撮像部１１が撮像した被検画像データＳ１１の中から、固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定し、特定した部分被検画像データを信号Ｓ１５ｂとして出力する。
詳細には、抽出部１５ｂは、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンから、複数の着色領域ｃｏｌと非着色領域ｎｃｏｌとを含む部分被検画像データを特定する。
【００８０】
抽出部１５ｂは、例えば図９（ｂ）に示すように、被検画像データＳ１１中の着色領域ｃｏｌと非着色領域ｎｃｏｌの境界領域を、複数の着色領域ｃｏｌと非着色領域ｃｎｏｌを含むように矩形状に参照領域ａｒを特定、抽出する。
詳細には、抽出部１５ｂは、例えば予め原版が直線に構成された部分で印刷される領域を設定しておき、着色用液体による印刷の結果、にじみに起因して形成された固有のパターンを含む、部分被検画像データを特定する。
【００８１】
例えば、一具体例として、８ｍｍの直線が印刷された被検体ｈを撮像部１１がモノクロ画像として２４００ｄｐｉ（ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ ）の解像度で撮像した場合、抽出部１５ｂは、参照領域ａｒを部分被検画像データとして約８００×１０ピクセルの矩形の領域を抽出する。
【００８２】
本実施系形態では、高精度に照合を行うために画像補正処理、例えば細かな模様、小さなゴミ、汚れ等によって印刷後に生じる細かな模様を除去する。
補正部１６ｂは、抽出部１５ｂから出力された信号Ｓ１５ｂに基づいて補正処理を行い処理結果を信号Ｓ１６ｂとして出力する。
例えば補正部１６ｂは、部分被検画像データ中の画素値それぞれを、所定の閾値を基準として第１画素値または第２画素値に２値化処理し、２値化処理の結果、所定領域より小さい第１画素値で形成される第１領域の画素値を第２画素値に変換し、所定領域よりも小さい第１領域を除去する。
【００８３】
詳細には、補正部１６ｂは、部分被検画像データ中の画素値それぞれを第１画素値および第２画素値に２値化処理し、２値化処理の結果、第１画素値で形成される第１領域の周囲から所定距離内の第２画素値を第１画素値に変換して、所定距離だけ離れて形成された２つの第１領域間の第２の画素値で形成される領域を除去する。
【００８４】
図１０は、図８に示したデータ処理装置１ｂの補正部１６ｂの動作を説明するための図である。補正部１６ｂの処理、特に白領域の膨張処理かつ収縮処理を説明するための図である。図１０に示すように、２値化処理後の第１画素値を白、第２画素値を黒として示す。
【００８５】
補正部１６ｂは、第２画素値で形成された第２領域としての黒領域Ｂのうち、所定領域よりも小さい黒領域を除去するために、白領域に所定ピクセルの膨張処理（太らしともいう）、例えば片側２ピクセルの膨張処理を行い、続いて所定ピクセルの収縮処理（細らしともいう）、例えば片側２ピクセルの収縮処理を行う。この処理で、４ピクセル以下の太さの黒領域を除去することができる。
【００８６】
補正部１６ｂは、例えば図１０（ａ）に示すように、４×４ピクセルの大きさの第２画素値で形成された第２領域としての黒領域Ｂ１，Ｂ２と、その他の画素が第１画素値で構成された第１領域としての白領域Ｗを有する参照領域ａｒに、白領域の膨張処理を行い、例えば図１０（ｂ）に示すように、第１画素値で形成される第１領域の周囲から所定距離内、例えば境界領域から片側２ピクセルの第２画素値を第１画素値に変換して、図１０（ｃ）に示すように、所定距離内例えば、境界領域から２ピクセル内の第２の画素値で形成される黒領域を除去する。
補正部１６ｂは、さらに白領域に対して収縮処理を行うが、図１０（ｃ）に示す一具体例では、参照領域ａｒ内に黒領域Ｂが存在しないので、そのままの状態を保つ。
【００８７】
補正部１６ｂは、第２画素値で形成された第２領域としての黒領域のうち、所定領域よりも小さい白領域を除去するために、黒領域に所定ピクセルの膨張処理、例えば片側２ピクセルの膨張処理を行い、続いて黒領域に所定ピクセル収縮処理、例えば片側２ピクセルの収縮処理を行う。この操作で、４ピクセル以下の幅の白領域は消滅する。
【００８８】
図１１は、図８に示したデータ処理装置１ｂの補正部１６ｂの動作を説明するための図である。補正処理部の処理、特に黒領域について収縮処理および膨張処理を説明するための図である。例えば図１１に示すように、２値化処理後の第１画素値を白、第２画素値を黒として示す。
【００８９】
補正部１６ｂは、例えば図１１（ａ）に示すように、４×４ピクセルの大きさの第２画素値で形成された第２領域としての黒領域Ｂ１，Ｂ２と、その他の画素が第１画素値で構成された第１領域としての白領域Ｗを有する参照領域ａｒに、黒領域の膨張処理を行い、例えば図１１（ｂ）に示すように、第２画素値で形成される第２領域の周囲から所定距離内、例えば境界領域から片側２ピクセルの第１画素値を第２画素値に変換して、図１１（ｃ）に示すように黒領域Ｂ３を生成し、所定距離内例えば、境界領域から２ピクセル内の第１の画素値で形成される白領域を除去する。
【００９０】
補正部１６ｂは、さらに黒領域に対して収縮処理を行う。詳細には、補正部１６ｂは、図１１（ｄ）に示すように、第２画素値で形成される第２領域の周囲から所定距離内、例えば境界領域から片側２ピクセルの第２画素値を第１画素値に変換して、図１１（ｅ）に示すように黒領域Ｂ４を生成する。
補正部１６ｂは、上述の黒領域に対して、膨張処理かつ収縮処理を行った結果、所定距離の例えば境界領域から２ピクセル内の第１の画素値で形成される白領域を除去する。
【００９１】
また、補正部１６ｂは、補正処理した参照領域ａｒをスキャンして、所定領域、例えば着色領域ｃｏｌの数を計測し、所定の範囲内であるか否かを判別し、所定の範囲外である場合には、着色領域ｃｏｌの数が所定範囲内になるように２値化処理の際の閾値を設定し直し、上述の補正処理を行う。
【００９２】
詳細には、補正部１６ｂは、補正処理により微小な黒領域および白領域が除去した参照領域ａｒの中央を長手方向にスキャンして、例えば黒領域の数を計測し、黒領域の数が例えば１０から２０の範囲内である場合には補正処理を終了する。
補正部１６ｂは、例えば黒領域の数が１０より少ない場合には、２値化の際の閾値を下げて再び２値化以降の処理を行う。また、補正部１６ｂは、黒領域の数が２０より多かった場合は、２値化の際の閾値を上げて再び２値化以降の処理を行う。補正部１６ｂは、黒領域の数が所定の範囲内、例えば１０から２０の範囲内になるまで閾値を設定し直す。
【００９３】
図１２は、図８に示したデータ処理装置１ｂの動作を説明するための図である。
また、補正部１６ｂは、参照領域ａｒ内の所定領域、例えば着色領域ｃｏｌである黒領域Ｂの中心座標ｃｎｔと幅ｗｉｄを、識別情報Ｄ＿ＩＤ、例えばカードキーの通し番号と共にデータベース１３に記録する。
補正部１６ｂの上述した処理は、被検体ｈの部分被検画像データの登録時と照合時に行う。
【００９４】
相関処理部１７ｂは、補正部１６ｂによる補正処理の結果を示す信号Ｓ１６ｂに基づいて、被検体ｈの部分被検画像データと登録画像データとの間の相関処理を行う。
相関処理部１７ｂは、例えば補正部１６ｂによる処理結果として黒領域Ｂの中心位置ｃｎｔと幅ｗｉｄ、および部分被検画像データと、カードキー発行時に同様の方法で記録した、黒領域の位置ｃｎｔと幅ｗｉｄおよび、登録画像データとの基づいて相関処理を行う。
以下に、相関処理部１７ｂの相関処理を説明する。
【００９５】
相関処理部１７ｂは、予め登録時にデータベース１３に記憶した登録画像データＤ＿Ｖと、照合時の補正部１６ｂの部分被検画像データに基づきＳＰＯＭＦにより相関処理を行い、処理結果の相関データを信号Ｓ１７ｂとして出力する。この処理により、例えば部分被検画像データを照合画像データに対して循環的に１ピクセルずつずらした場合の相関値が全て得られる。
【００９６】
照合部１８は、相関処理部１７ｂからの相関データＳ１７ｂを基に被検体ｈの照合を行う。
詳細には照合部１８は、例えば相関データＳ１７ｂの値が、第１実施形態と同様に、あらかじめ決められている閾値を超える点がある場合は、照合が取れたと判別し、被検体ｈの部分被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンに起因して生じる共通点があると判別する。
【００９７】
また、照合部１８は、相関の値があらかじめ決められている閾値以下の点しかない場合は、照合が取れないと判別し、被検体ｈの部分被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に、固有のパターンに起因して生じる共通点がないと判別する。
【００９８】
図１３は、図８に示したデータ処理装置の動作を説明するための図である。図１３を参照しながら、図８に示したデータ処理装置１ｂの動作、特に登録時の動作を第１実施形態との相違点のみ説明する。
【００９９】
例えば、ＣＰＵ１４は、撮像部１１に、被検体ｈとしての紙に着色用液体により印刷して、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体ｈを、固有のパターンを識別可能に撮像してディジタル画像として、被検画像データを生成させる（ＳＴ２１）。この際、ＣＰＵ１４は、撮像部１１に被検体ｈの全体を撮像させるのではなく、参照領域ａｒを含む領域のみ撮像させることで、処理負担を軽減することができる。
【０１００】
抽出部１５ｂは、撮像部１１が撮像した被検画像データＳ１１の中から、固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを参照領域ａｒとして特定し、特定した部分被検画像データを信号Ｓ１５ｂとして出力する（ＳＴ２２）。
詳細には抽出部ｂは、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンから、例えば図９（ｂ）に示すように被検画像データＳ１１中の着色領域ｃｏｌと非着色領域ｎｃｏｌの境界領域を、複数の着色領域ｃｏｌと非着色領域ｃｎｏｌを含むように矩形状に参照領域ａｒを特定、抽出し、部分披見画像データとして信号Ｓ１５ｂを出力する。
【０１０１】
一具体例として、例えば８ｍｍ直線の印刷を考える。この領域をモノクロ画像として２４００ｄｐｉでスキャンした場合、抽出部１５ｂは、約８００×１０ピクセルの矩形の領域を抽出する。ここでは説明の便宜のために８００×１０ピクセルの領域を抽出したとして以下の説明を行う。
【０１０２】
補正部１６ｂは、抽出部１５ｂが抽出した８００×１０ピクセルの部分被検画像データを予め定めた閾値に基づいて２値化処理する（ＳＴ２３）。
補正部１６ｂは、微小な黒領域Ｂを除くために、例えば図１０に示すように、参照領域ａｒ内の白領域Ｂに片側２ピクセルの膨張処理（太らし）を行い、続いて片側２ピクセルの縮小処理（細らし）を行う（ＳＴ２４）。この処理により、４ピクセル以下の幅の黒領域Ｂが除去される。
【０１０３】
補正部１６ｂは、次に微小な白領域を除くために、例えば図１１に示すように黒領域Ｂに片側２ピクセルの膨張処理（太らし）を行い、続いて片側２ピクセルの縮小処理（細らし）を行う。この操作で、４ピクセル以下の幅の白領域が除去される。この処理は白領域から見ると縮小処理（細らし）かつ膨張処理（太らし）に相当する（ＳＴ２５）。
【０１０４】
補正部１６ｂは、補正処理により微小な黒領域および白領域が除去した参照領域ａｒの中央を長手方向にスキャンして、例えば黒領域の数を計測し（ＳＴ２６）、黒領域の数ｎが所定範囲内、例えばｎが１０から２０の範囲内であるか否かを判別し（ＳＴ２７）、範囲内でない場合には閾値を変更し（ＳＴ２８）、変更した閾値を基にステップＳＴ２３〜ＳＴ２６の補正処理をやり直し、黒領域の数ｎが所定範囲内になるように閾値を設定する。
【０１０５】
詳細には、補正部１６ｂは、例えば黒領域の数が１０より少ない場合には、２値化の際の閾値を下げて再び２値化以降の処理を行い、黒領域の数が２０より多かった場合は、２値化の際の閾値を上げて再び２値化以降の処理を行う。
【０１０６】
一方、ステップＳＴ２７の判別で、補正部１６ｂは、黒領域の数ｎが所定範囲内であると判別した場合には、黒領域の中心座標ｃｎｔ、および幅ｗｉｄを求め（ＳＴ２８）、中心座標ｃｎｔ、幅ｗｉｄ、および部分被検画像データを識別情報Ｄ＿ＩＤと関連付けてデータベース１３に記憶する。
【０１０７】
図１４は、図８に示したデータ処理装置の動作を説明するための図である。図１４を参照しながら、図８に示したデータ処理装置１ｂの動作、特に照合時の動作を説明する。登録時と同じ動作は同符号を記して説明を省略する。特に第１実施形態との相違点のみ説明する。
【０１０８】
照合時も同様に、データ処理装置１ｂは、上述したようにステップＳＴ２１〜ＳＴ２９の処理を行う。
ステップＳＴ４１において、相関処理部１７ｂは、補正部１６ｂによる補正処理の結果を示す信号Ｓ１６ｂに基づいて、被検体ｈの部分被検画像データと、データベース１３が記憶する登録画像データＤ＿Ｖとの間の相関処理を行う。
【０１０９】
詳細には、相関処理部１７ｂは、例えば補正部１６ｂによる処理結果として黒領域Ｂの中心位置ｃｎｔと幅ｗｉｄ、および部分被検画像データと、登録画像データＤ＿Ｖに基づきＳＰＯＭＦにより相関処理を行い、処理結果の相関データを信号Ｓ１７ｂとして出力する。
相関処理部１７ｂは、例えば部分被検画像データを照合画像データＤ＿Ｖに対して循環的に１ピクセルずつずらした場合の相関値を生成する。
【０１１０】
ステップＳＴ４２において、照合部１８は、相関処理部１７ｂからの相関データＳ１７ｂを基に被検体ｈの照合を行う。
詳細には照合部１８は、例えば相関データＳ１７ｂの値が、第１実施形態と同様に、あらかじめ決められている閾値を超える点がある場合は、照合が取れたと判別し、被検体ｈの部分被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンに起因して生じる共通点があると判別する。
また、照合部１８は、相関の値があらかじめ決められている閾値以下の点しかない場合は、照合が取れないと判別し、被検体ｈの部分被検画像データと登録画像データＤ＿Ｖとの間に、固有のパターンに起因して生じる共通点がないと判別する。
【０１１１】
また、ＣＰＵ１４は、照合部１８の照合結果に基づいて、例えばそのカードキーが正しい鍵であると判別した場合には、制御部１１１に例えば開錠させる制御信号を出力して制御部１１１に開錠させる。
またＣＰＵ１４は、そのカードキーが正しい鍵でないと判別した場合には、制御部１１１に開錠させない制御信号を出力する。
【０１１２】
以上説明したように、本実施系形態では、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体ｈを、固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像部１１と、撮像部１１が生成した被検画像データの中から、固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定して抽出する抽出部１５ｂと、抽出部１５ｂが特定した部分被検画像データを２値化処理し、所定領域より小さい領域を除去し、中心座標ｃｎｔ、および幅ｗｉｄ情報を生成する補正部１６ｂと、補正部１６Ｂが補正した部分被検画像データ、中心座標ｃｎｔおよび幅ｗｉｄに基づいて、登録時の画像データＤ＿Ｖ、中心座標ｃｎｔおよび幅ｗｉｄの相関を行う相関部１７ｂと、相関結果に応じて照合を行う照合部１８とを設けたので、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体ｈの照合を行うことができ、信頼性の高い相関処理および照合処理を行なうこうとができる。
【０１１３】
なお、本発明は本実施形態に限られるものではなく、任意好適な種々の変更が可能である。
例えば本実施形態では、被検体ｈとして紙を用いたが、この形態に限られるものではない。材質に応じた固有のパターンを有する物であればよく、例えば布や海苔等を被検体ｈとしてよい。また、着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体も同様である。
【０１１４】
また、本実施形態では、指標として格子形状の基準位置を例示したが、この形態に限られるものではない。例えば、指標として基準位置を示すマークや記号等を印刷により設けてもよい。
【０１１５】
また、相関を行う際に、被検体ｈの印刷内容に応じて、被検画像データの所定の領域のデータに重み付けを行い、相関処理や照合処理を行ってもよい。例えば、被検体ｈ中の印刷された領域の重み付けを低くし、参照領域の重み付けを高くする等の処理を被検画像データに施し、その被検画像データに基づいて相関処理および照合処理を行ってもよい。このように照合に用いる参照領域を強調処理することで、より高精度の相関処理および照合処理を行うことができる。
【０１１６】
【発明の効果】
本発明によれば、信頼性の高い照合を行なうことができるデータ処理方法、およびデータ処理装置を提供することにある。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明に係るデータ処理装置の第１実施形態の構成図である。
【図２】図２は、図１に示したデータ処理装置で撮像される被検体を説明するための図である。
【図３】図３は、図１に示したデータ処理装置で撮像される被検体の一具体例を示す図である。
【図４】図４は、図１に示したデータ処理装置の相関処理部の機能ブロック図である。
【図５】図５は、図１に示したデータ処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】図６は、図１に示したデータ処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、本発明に係るデータ処理装置１ａを含むデータ処理システム１００の第２実施形態の全体構成図である。
【図８】図８は、本発明に係るデータ処理装置の第３実施形態の全体構成図である。
【図９】図９は、本実施形態に係る着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体を説明するための図である。
【図１０】図１０は、図８に示したデータ処理装置１ｂの補正部１６ｂの動作を説明するための図である。
【図１１】図１１は、図８に示したデータ処理装置１ｂの補正部１６ｂの動作を説明するための図である。
【図１２】図１２は、図８に示したデータ処理装置１ｂの動作を説明するための図である。
【図１３】図１３は、図８に示したデータ処理装置の動作を説明するための図である。
【図１４】図１４は、図８に示したデータ処理装置の動作を説明するための図である。
【符号の説明】
１，１ａ，１ｂ…データ処理装置、１０…撮像装置、１１…撮像部、１２…記憶部、１３…データベース、１４…ＣＰＵ、１５…抽出部、１６…補正部、１７…相関処理部、１８…照合部、１９…通信手段、１００…データ処理システム、１１１…制御部、１７１…ＦＦＴ回路、１７２…ホワイトニング回路、１７３…ＦＦＴ回路、１７４…ホワイトニング回路、１７５…複素共役化回路、１７６…乗算回路、１７７…ＩＦＦＴ回路、ａｒ…参照領域、ＣＰ…交点、Ｄ＿ＩＤ…識別情報、Ｄ＿Ｖ…登録画像データ、ｈ…被検体、ｈ１０１…指標、ｈ１０２…参照領域、ｃｏｌ…着色領域、ｎｃｏｌ…非着色領域、ＰＲＧ…プログラム。

Claims (17)

1. 材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、
   前記生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出し、
   前記検出した相関を基に前記被検体の照合を行う
   データ処理方法。
2. 前記被検体の照合を行う場合には、前記検出した相関を基に、前記被検体の前記被検画像データと前記登録画像データとの間に前記固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する
   請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 前記被検体は、スケール補正用の基準となる指標を有し、
   前記生成した被検画像データ中の前記指標に基づいて、前記被検画像データのスケール補正処理を行い、
   前記相関を検出する場合には、前記スケール補正処理した前記被検画像データと前記登録画像データとの相関を検出する
   請求項１に記載のデータ処理方法。
4. 材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、前記生成した被検画像データ、および当該被検画像データと関連付けて識別情報を出力し、
   前記出力した被検画像データおよび識別情報に基づいて、前記識別情報と関連付けられた登録画像データと前記被検画像データの相関を検出し、
   前記検出した相関を基に前記被検体の照合を行い、
   前記照合の結果に基づいて所定処理を行う
   データ処理方法。
5. 前記照合を行う場合に、前記検出した前記相関を基に前記被検体の前記被検画像データと前記登録画像データとの間に前記固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する
   請求項４に記載のデータ処理方法。
6. 着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体を、前記固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成し、
   前記生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出し、
   前記検出した前記相関を基に、前記被検体の照合を行う
   データ処理方法。
7. 前記照合を行う場合には、前記被検画像データと、前記登録画像データとの間に前記固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する
   請求項６に記載のデータ処理方法。
8. 前記生成した前記被検画像データの中から、前記固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定し、
   前記相関を検出する場合には、前記特定した部分被検画像データと、前記登録画像データとの相関を検出する
   請求項６に記載のデータ処理方法。
9. 前記部分被検画像データを特定する場合には、前記生成した被検画像データの中の前記着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンから、複数の着色領域と非着色領域とを含む矩形状の前記部分被検画像データを特定し、
   前記相関を検出する場合には、前記特定した部分被検画像データと、前記登録画像データとの相関を検出する
   請求項８に記載のデータ処理方法。
10. 前記生成した被検画像データの中から、前記固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定し、
    前記特定した部分被検画像データ中の画素値それぞれを第１画素値または第２画素値に２値化処理し、前記２値化処理の結果、所定領域より小さい前記第１画素値で形成される第１領域の画素値を前記第２画素値に変換して、前記所定領域よりも小さい前記第１領域を除去し、
    前記相関を検出する場合には、前記除去した部分被検画像データと、前記登録画像データとの相関を検出する
    請求項６に記載のデータ処理方法。
11. 前記生成した被検画像データの中から、前記固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定し、
    前記特定した部分被検画像データ中の画素値それぞれを第１画素値および第２画素値に２値化処理し、前記２値化処理の結果、前記第１画素値で形成される第１領域の周囲から所定距離内の前記第２画素値を前記第１画素値に変換して、前記所定距離内の前記第２の画素値で形成される領域を除去し、
    前記相関を検出する場合には、前記除去した部分被検画像データと、前記登録画像データとの相関を検出する
    請求項６に記載のデータ処理方法。
12. 前記生成した被検画像データの中から、前記固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定し、
    前記特定した部分被検画像データ中の画素値それぞれを２値化処理して第１画素値または第２画素値に変換し、
    前記相関を検出する場合には、前記２値化処理の結果、前記第１画素値で構成される第１領域の中心座標または幅いずれかに基づいて、前記登録画像データとの相関を検出する
    請求項６に記載のデータ処理方法。
13. 材質に応じた固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像手段と、
    前記撮像手段が生成した前記被検画像データと、登録画像データとの相関を検出する相関手段と、
    前記相関手段が検出した前記相関を基に前記被検体の照合を行う照合手段と
    を有するデータ処理装置。
14. 前記照合手段は、前記相関手段で検出した前記相関を基に、前記被検体の前記被検画像データと前記登録画像データとの間に前記固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する
    請求項１３に記載のデータ処理装置。
15. 着色用液体によるにじみに起因する固有のパターンを有する被検体を、当該固有のパターンを識別可能に撮像して被検画像データを生成する撮像手段と、
    前記撮像手段が生成した被検画像データと、登録画像データとの相関を検出する相関手段と、
    前記相関手段が検出した前記相関を基に前記被検体の照合を行う照合手段を有する
    データ処理装置。
16. 前記照合手段は、前記相関手段が検出した前記相関を基に、前記被検体の前記被検画像データと前記登録画像データとの間に前記固有のパターンに起因して生じる共通点があるか否かを判別する
    請求項１５に記載のデータ装置。
17. 前記撮像手段が生成した前記被検画像データの中から、前記固有のパターンに対応する領域の画像データである部分被検画像データを特定する特定手段をさらに有し、
    前記相関手段は、前記特定手段が特定した前記部分被検画像データと、前記登録画像データとの相関を検出し、
    前記照合手段は、前記相関手段が検出した前記相関を基に前記被検体の照合を行う
    請求項１５に記載のデータ処理装置。

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