JP2004355403A - 画像照合方法、および画像照合装置 - Google Patents

Abstract

【課題】指紋センサを小型化した場合であっても、高精度に指紋の照合を行うことができる画像照合方法および画像照合装置を提供する。
【解決手段】被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して指紋データｄ＿ｆｐを生成する指紋センサ部１１と、複数の異なる位置で、指紋センサ部１１が被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた複数の指紋データｄ＿ｆｐに基づいて、複数の指紋データｄ＿ｆｐの重なりの度合いを検出する重なり検出部１７３と、重なり検出部１７３が検出した重なりの度合いに応じて、複数の指紋データｄ＿ｆｐを関連付けて被検体ｈの登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとして記憶するメモリ１４と、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データｄ＿ｆｐ、および、メモリが１４が関連付けて記憶する複数の指紋データに基づいて照合処理を行う照合部１７４とを設ける。
【選択図】 図６

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば被検体の指紋を撮像して得られた画像データの照合処理を行う画像照合方法および画像照合装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
被検体の指紋を撮像し、その撮像した指紋による画像データを基に照合処理を行う指紋照合装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
上述した従来の指紋照合装置は、例えば被検体の指紋を撮像する指紋センサを有し、その指紋センサが撮像した画像データに基づいて照合処理を行う。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１０−２１４３４３号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
近年、例えば携帯型の情報端末装置等において指紋照合処理を行うために、その情報端末装置に搭載する指紋センサの小型化が行われている。
しかし、指紋センサを小さくすると、その小さい指紋センサに接触した領域の指紋を撮像して得られる画像データは情報量が少なくなり、その画像データを用いて照合処理を行うと、照合精度が低いという問題点がある。
【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、指紋センサを小型化した場合であっても、高精度に指紋の照合を行うことができる画像照合方法および画像照合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、複数の異なる位置で被検体の指紋を撮像して得られた複数の画像データに基づいて、前記複数の画像データの重なりの度合いを検出し、前記検出した重なりの度合いに基づいて、前記複数の画像データを関連付けて、前記被検体の登録用の画像データとして記憶し、照合時には、前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データ、および、前記関連付けて記憶される複数の画像データに基づいて照合処理を行う。
【０００７】
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、被検体の指紋を撮像して画像データを生成する指紋撮像手段と、複数の異なる位置で、前記指紋撮像手段が前記被検体の指紋を撮像して得られた複数の画像データに基づいて、前記複数の画像データの重なりの度合いを検出する検出手段と、前記検出手段が検出した重なりの度合いに応じて、前記複数の画像データを関連付けて前記被検体の登録用の画像データとして記憶する記憶手段と、前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データ、および、前記記憶手段が関連付けて記憶する複数の画像データに基づいて照合処理を行う照合処理手段とを有する。
【０００８】
本発明によれば、指紋撮像手段では、被検体の指紋を撮像して画像データを生成する。検出手段では、複数の異なる位置で、前記指紋撮像手段が前記被検体の指紋を撮像して得られた複数の画像データに基づいて、前記複数の画像データの重なりの度合いを検出する。
照合処理手段では、前記検出手段が検出した重なりの度合いに応じて、前記複数の画像データを関連付けて前記被検体の登録用の画像データとして記憶する記憶手段と、前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データ、および、前記記憶手段が関連付けて記憶する複数の画像データに基づいて照合処理を行う。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る画像照合装置の第１実施形態の機能ブロック図である。
本実施形態に係る画像照合装置１は、図１に示すように、指紋センサ部（Ｓｅｎｓｏｒ）１１、アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）１２、２値化部（Ｂｉｎａｒｙ変換）１３、メモリ１４、インタフェース（Ｉ／Ｆ）１５、パターンマッチング部１６、およびＣＰＵ１７を有する。
【００１０】
指紋センサ部１１、ＡＤＣ１２、２値化部１３、メモリ１４、Ｉ／Ｆ１５、パターンマッチング部１６、およびＣＰＵ１７は、バスＢＳにより接続されている。
【００１１】
指紋センサ部１１は、指紋ｆｐを読取り、指紋データｄ＿ｆｐである画像データを信号Ｓ１１としてＡＤＣ１２に出力する。
アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）１２は、指紋センサ部１１から出力された信号Ｓ１１をアナログ信号から所定の階調、例えば２５６階調のデジタル信号に変換し、信号Ｓ１２として２値化部１３に出力する。
【００１２】
図２は、図１に示した画像照合装置のセンサ部を説明するための概念図である。図３は、図２に示したセンサ部を拡大した図である。
本実施形態では静電容量型の指紋センサ部１１を説明する。
指紋センサ部１１は、例えば図２，３に示すように、基板１１０１、絶縁膜１１０２、検出電極１１０３、および保護膜１１０４を有する。
基板１１０１は、例えばシリコン（Ｓｉ）等により形成される半導体基板である。
絶縁膜１１０２は基板１１０１上に設けられている。
検出電極１１０３は例えば絶縁膜１１０２上にマトリクス形状に複数の検出電極が設けられている。
保護膜１１０４は検出電極１１０３を覆うように形成され、検出電極１１０３を保護する絶縁膜である。
【００１３】
指紋センサ部１１は、保護膜１１０４上に指ｆを接触させた場合に、検出電極１１０３と指ｆの表面の凹凸に応じて形成されるキャパシタＣｓを検出することにより、指紋ｆｐを検出する。
詳細には、指紋センサ部１１は、例えば図３に示すように、検出電極１１０３と絶縁膜１１０２間のキャパシタＣｐ、検出電極１１０３自体のキャパシタＣｓｘ、および保護膜１１０４と指ｆ間のキャパシタＣｓｙを基に指紋ｆｐの検出を行う。
一般的に電荷Ｑ、キャパシタＣ、および検出電極１１０３の電圧Ｖには、数式（１）に示す関係がある。また、例えば、キャパシタＣは距離に反比例した特性の電荷容量を有する。
【００１４】
【数１】
Ｑ＝Ｃ・Ｖ …（１）
【００１５】
このため、例えば指紋ｆｐの尾根の部分では、指ｆと検出電極１１０３との距離が短くなるのでキャパシタＣｓｙが大きくなり、指紋ｆｐの谷の部分では、指ｆと検出電極１１０３との距離が長くなるのでキャパシタＣｓｙが小さくなる。指紋センサ部１１は、キャパシタＣｓｙおよびキャパシタＣｓｘを検出し、その検出結果を基に指紋ｆｐを検出する。
【００１６】
図４は、図３に示した指紋センサ部を説明するための図である。
指紋センサ部１１は、例えば図４に示すように、行駆動回路１１１、検出回路１１２、トランジスタｔｒ、および検出電極１１０３を有する。
電極１１０３は上述したように、複数の検出電極１１０３＿１１，１１０３＿１２，１１０３＿１３〜ｎｍ，…，１１０３＿２１，１１０３＿２２，１１０３＿２３，…がマトリックス形状に設けられている。
【００１７】
行駆動回路１１１には、行ラインＬＲ、例えば複数の行ラインＬＲ１，ＬＲ２，…が接続されている。検出回路１１２には、列ラインＬＢ、例えば複数の列ラインＬＢ１，ＬＢ２，ＬＢ３，…が接続されている。
トランジスタｔｒのゲートは、行ラインＬＲに接続され、ドレインは列ラインＬＢに接続され、ソースは検出電極１１０３に接続されている。
指紋センサ部１１は、例えば行駆動回路１１１により行単位で検出電極１１０３を選択し、選択された検出電極１１０３の検出信号が、例えばアンプ、シフトレジスタ等で構成される検出回路１１２に入力されて、シリアル信号としてＡＤＣ１２に出力する。
【００１８】
キャパシタＣｓｘ，Ｃｓｙの検出方法としては、例えば電圧チャージ法や電荷チャージ法が知られている。電圧チャージ法は、キャパシタＣｓｘ，Ｃｓｙを一定の電圧でチャージして、このキャパシタＣｓｘ，Ｃｓｙに蓄積された電荷を取得する方法である。電荷チャージ法は、キャパシタＣｓｘ，Ｃｓｙに一定の電荷をチャージして電圧変化を検出する方法である（それぞれの詳細な説明は、例えば特開２００３−２８６０７号公報等を参照）。
本実施形態では電圧チャージ法または電荷チャージ法によりキャパシタＣｓｘ，Ｃｓｙを検出する。
【００１９】
図５は、図１に示したセンサ部の正面図である。
本実施形態では、例えば図５に示すように、検出電極１１０３のピッチは、指紋ｆｐの凹凸間隔より十分に小さく形成されている。例えば複数の検出電極１１０３が配置された大きさは横５ｍｍ×縦５ｍｍである。例えば、検出電極１１０３それぞれのピッチを５０μｍとした場合、１００×１００個の検出電極１１０３を設ける。
指紋センサ部１１は、例えば、被検体ｈの指ｆの幅よりも小さく、指紋ｆｐの内の稜線間の距離より大きな幅の指紋ｆｐ上の領域を異なる位置で撮像する。
【００２０】
ＡＤＣ１２は、指紋センサ部１１から出力された指紋データを示す信号Ｓ１１を基に、アナログデータからデジタルデータに変換して２値化部１３に出力する。
２値化部１３は、指紋データを示す信号Ｓ１２を、所定の閾値に基づいて２値化処理を行い、２値化された指紋データｄ＿ｆｐを信号Ｓ１３として出力する。
【００２１】
メモリ１４は、登録指紋データｄ＿ｆｐｒや、最新の指紋データｄ＿ｆｐｒｃを記憶する。例えばＣＰＵ１７の制御により、メモリ１４が記憶する登録指紋データｄ＿ｆｐｒや、最新の指紋データｄ＿ｆｐｒｃの読出し処理および書き込み処理が行われる。
また、メモリ１４は、本発明に係る処理機能が記述されたプログラムＰＲＧを有する。ＣＰＵ１７は、例えばメモリ１４を作業領域として、プログラムＰＲＧを実行することにより、本発明に係る処理機能を実現する。
【００２２】
メモリ１４は、例えば図１に示すように、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１４１、フラッシュメモリ（ＦＬＡＳＨ ｍｅｍｏｒｙ）１４２等を有する。
ＤＲＡＭ１４１は、例えば最新の指紋データｄ＿ｆｐｒｃ等を記憶する。フラッシュメモリ１４２は、例えば登録指紋データｄ＿ｆｐｒを記憶する。
Ｉ／Ｆ１５は、ＣＰＵ１７の制御により、外部の情報処理装置とデータ通信を行う。例えばＩ／Ｆ１５は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）や汎用非同期送受信回路（ＵＡＲＴ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｒｅｃｅｉｖｅｒ−ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）等により構成される。
【００２３】
パターンマッチング部１６は、後述するパターンマッチング処理を行う回路である。本実施形態ではパターンマッチング処理に係る処理を高速に処理するためにハードウェアの専用回路によりパターンマッチング処理を行うことが好ましい。パターンマッチング処理は、この形態に限られるものではなく、例えばＣＰＵ１７が後述するパターンマッチング処理機能を有するプログラムＰＲＧを実行することにより実現してもよい。
ＣＰＵ１７は、例えば指紋センサ部１１、ＡＤＣ１２、２値化部１３、メモリ１４、Ｉ／Ｆ１５、およびパターンマッチング部１６を制御する。
【００２４】
図６は、図１に示した画像照合装置の処理機能を説明するための機能ブロック図である。
例えばＣＰＵ１７がプログラムＰＲＧを実行することにより、図６に示すように、指置き検出部１７１、特徴判別部１７２、重なり検出部１７３、および照合部１７４の処理機能を実現する。
特徴判別部１７２は本発明に係る特徴判別手段に相当し、重なり検出部１７３は本発明に係る重なり検出手段に相当し、照合部１７４は本発明に係る照合部１７４に相当する。
【００２５】
図７は、図６に示した指置き検出部の動作を説明するための図である。
例えば、指紋センサ部１１は、指紋センサ部１１の表面に指ｆが接触すると（時間Ｔ０）、指紋センサ部１１の検出電極１１０３それぞれからのデータの和が図７に示すように増加して、所定の時間ｔ後に所定の値Ｖ＿Ｓで飽和する信号Ｓ１１を出力するという特性がある。
【００２６】
指置き検出部１７１は、例えば指紋センサ部１１の検出電極１１０３それぞれからの検出レベルの和を基に、指紋センサ部１１に指ｆが接触したか否かを判別する。
例えば詳細には、指置き検出部１７１は、指紋センサ部１１の検出電極１１０３それぞれからの検出レベルの和が、飽和値Ｖ＿Ｓよりも小さく、飽和値Ｖ＿Ｓと略同じ値である閾値Ｖ＿ｔｈ以上の場合には、指ｆが指紋センサ部１１に接触したと判別し、閾値Ｖ＿ｔｈよりも小さい場合には、指ｆが指紋センサ部１１に接触していないと判別し、判別結果を出力する。
【００２７】
図８は、図６に示した指置き検出部の動作を説明するための図である。
また、指紋センサ部１１は、例えば指ｆｐが指紋センサ部１１の表面に接触した場合には、横軸を検出電極１１０３に沿った軸、縦軸を検出電極１１０３それぞれの検出レベルとした場合に、例えば図８に示すように、所定のレベルＶ＿０を平均値として、例えば指紋ｆｐの尾根の部分ｘｒでは、平均値Ｖ＿０より高い値Ｖ＿Ｈであり、指紋ｆｐの谷の部分ｘｖでは平均値Ｖ＿０より低い値Ｖ＿Ｌの信号を出力する特性がある。
【００２８】
指置き検出部１７１は、検出電極１１０３に沿っての検出レベルが、平均値を中心として振動しているか否かを基に、指ｆが指紋センサ部１１に接触しているか否かを判別する。
例えば詳細には、指置き検出部１７１は、図８に示すように、検出電極１１０３に沿って検出レベルが平均値Ｖ＿０を中心に振動する場合には、指ｆが指紋センサ部１１に接触していると判別し、振動していない場合には指ｆが指紋センサ部１１に接触していないと判別する。
【００２９】
また、指紋センサ部１１は、上述した検出電極１１０３それぞれの検出レベルの和を基に指ｆが指紋センサ部１１に接触したか否かを判別し、さらに、検出電極１１０３に沿っての検出レベルが、平均値を中心として振動しているか否かを基に、指ｆが指紋センサ部１１に接触しているか否かを判別してもよい。
【００３０】
図９は、図１に示した画像照合装置の指紋を撮像する動作を説明するための図である。図９（ａ）は被検体の指紋と指紋センサ部との位置関係を説明するための図である。図９（ｂ）は図９（ａ）に示した指紋データ間の重なりの度合いを説明するための図である。
【００３１】
本実施形態に係る画像照合装置１では、例えば図９（ａ）に示す大きさの指紋センサ部１１は、指紋ｆｐの領域ＡＲ１と接触して指紋ｆｐを撮像し、図９（ｂ）に示すように指紋データｆｐ＿ＡＲ１を生成する。
【００３２】
次に、例えば被検体ｈが指紋センサ部１１から指ｆを離し、図９（ａ）に示すように、指紋ｆｐ上の領域ＡＲ１と異なる位置で、領域ＡＲ１の一部と重なる領域ＡＲ２と指紋センサ部１１とを接触させる。指紋センサ部１１は指紋ｆｐの領域ＡＲ２を撮像して図９（ｂ）に示すように指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１と一部重なる指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２を生成する。
【００３３】
同様に、例えば被検体ｈが指紋センサ部１１から指ｆを離し、図９（ａ）に示すように、指紋ｆｐ上の領域ＡＲ２と異なる位置で、領域ＡＲ２の一部と重なる領域ＡＲ３と指紋センサ部１１とを接触させる。指紋センサ部１１は指紋ｆｐの領域ＡＲ３を撮像して図９（ｂ）に示すように指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２と一部重なる指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３を生成する。
【００３４】
図１０は、図９に示した指紋を複数回撮像する場合の位置関係を説明するための図である。
指紋センサ部１１は、例えば図９に示すように指紋ｆｐ上で図の縦方向に位置をずらして指紋ｆｐを複数回撮像して、複数の指紋データｄ＿ｆｐを生成したが、この形態に限られるものではない。
例えば、図１０（ａ）に示すように、指紋ｆｐの横方向にずらして複数回指紋ｆｐを撮像し、それぞれの指紋データの一部が重なる複数の指紋データを生成してもよい。
【００３５】
また、図１０（ｂ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１〜ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３それぞれの重なりの度合いは、異なっていてもよい。
【００３６】
また、図１０（ｃ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１と、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３それぞれが互いに重なりあっていてもよい。
【００３７】
図１１は、図６に示した特徴判別部１７２の動作を説明するための図である。
特徴判別部１７２は、指紋データｄ＿ｆｐ内から、指紋ｆｐの特徴部分を含む領域か否かを判別し、当該判別の結果を重なり検出部１７３に出力する。
この指紋ｆｐの特徴部分、例えば指紋ｆｐの中央部付近は指紋ｆｐ中の稜線等の曲線の曲率が小さく複雑であり、一般的に指紋ｆｐの特徴部である。また、指紋ｆｐの中央部付近以外の領域は曲率は、稜線等の曲線の曲率が大きく、特徴部分が少ない。
特徴判別部１７２は、例えば上述の指紋の特性を基に指紋データｄ＿ｆｐが指紋ｄｐの中央部付近を含むか否かを判別する。
【００３８】
例えば、部分指紋データｄｐ＿ｆｐと、その部分指紋データｄｐ＿ｆｐの所定のビットシフト演算を行った結果との排他的論理和演算ＸＯＲを行い、その結果の各ビットの総和値を基に、指紋データｄ＿ｆｐが特徴部分を含むか否かを判別する。
【００３９】
詳細には、特徴判別部１７２は、図１１（ａ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐから部分指紋データｄｐ＿ｆｐ１を抽出し、例えば図１１（ｃ）に示すように部分指紋データｄｐ＿ｆｐ１のビットデータを右に所定のビット分シフト演算処理してデータｓｄｐ＿ｆｐ１を生成し、部分指紋データｄｐ＿ｆｐ１とデータｓｄｐ＿ｆｐ１それぞれの対応するビットを排他的論理和演算ＸＯＲを行い、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ１を生成する。
例えば特徴判別部１７２は、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ１の各ビットを加算した値が所定値よりも小さい場合には、指紋データｄ＿ｆｐが指紋ｆｐの中心部分付近ではないと判別する。
【００４０】
また、特徴判別部１７２は、図１１（ｂ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐから部分指紋データｄｐ＿ｆｐ２を抽出し、例えば図１１（ｄ）に示すように部分指紋データｄｐ＿ｆｐ２のビットデータを右に所定のビット分シフト演算処理してデータｓｄｐ＿ｆｐ２を生成し、部分指紋データｄｐ＿ｆｐ２とデータｓｄｐ＿ｆｐ２それぞれの対応するビットを排他的論理和演算ＸＯＲを行い、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ２を生成する。
例えば特徴判別部１７２は、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ２の各ビットを加算した値が所定値よりも大きい場合には、指紋データｄ＿ｆｐが指紋ｆｐの中心部分付近ではないと判別する。
【００４１】
重なり検出部１７３は、複数の異なる位置で、指紋センサ部１１が被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた複数の指紋データｄ＿ｆｐに基づいて、複数の指紋データｄ＿ｆｐの重なりの度合いを検出する。
【００４２】
この際、例えば重なり検出部１７３は、特徴判別部１７２の判別の結果により指紋データｄ＿ｆｐが指紋の特徴部分を含む場合に、パターンマッチング処理を行い、パターンマッチング処理の結果に基づいて重なりの度合いを検出する。
【００４３】
図１２は、図６に示した重なり検出部１７３の処理を説明するための図である。
重なり検出部１７３は、テンプレートの指紋データｄ＿ｆｐｔと、照合用の指紋データｄ＿ｆｐｖの重なりの度合いを判別する場合には、例えば図１２（ａ），（ｂ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐｔと照合用の指紋データｄ＿ｆｐｖを所定の大きさのブロック毎にパターンマッチング処理を行う。
【００４４】
重なり検出部１７３は、図１２（ａ）に示すブロックｂ＿ｆｐｔ００と、図１２（ｂ）に示すブロックｂ＿ｆｐｖ００，０１，…，０３，１０，１１，…，１３，２０，…，２３，３０，…，３３それぞれと、パターンマッチング処理を行い、各ブロックｂでの一致度を検出する。
【００４５】
また、図１２（ａ）に示すブロックｂ＿ｆｐｔ０１〜３３についても同様に、図１２（ｂ）に示すブロックｂ＿ｆｐｖ００，０１，…，０３，１０，１１，…，１３，２０，…，２３，３０，…，３３それぞれと、パターンマッチング処理を行い、各ブロックｂでの一致度を検出する。
【００４６】
一致度は、指紋データｄ＿ｆｐｔと、照合用の指紋データｄ＿ｆｐｖの各ブロック内の複数の画素のうち、画素値が一致する画素の数の割合である。重なり判別部１７３は一致度が所定の閾値よりも大きい場合に、重なっていると判別する。
【００４７】
上述したように、パターンマッチング部１６は、パターンマッチング処理により、各ブロックｂでの一致度を基に、重なりの度合い、および重なっている部分、つまり重なっているブロックｂの位置を検出する。
【００４８】
重なり検出部１７３は、検出した重なりの度合いに応じて、複数の指紋データを関連付けて被検体の登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとしてメモリ１４に記憶させる。
重なり検出部１７３は、各指紋データ間の各ブロックにおいて、略全てのブロックが重なっている場合や、略全てのブロックが重なっていない場合以外の際に、複数の指紋データを関連付けて被検体の登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとしてメモリ１４に記憶させる。
【００４９】
詳細には、重なり検出部１７３は、各指紋データ間の重なりの度合いが、所定の範囲内の場合、例えば、指紋データ間の重なってないブロックｂが所定のブロック数よりも多く、指紋データ間の重なっているブロックｂが所定のブロック数よりも多い場合には、複数の指紋データを関連付けて被検体の登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとしてメモリ１４に記憶させる。
【００５０】
照合部１７４は、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の指紋データｄ＿ｆｐ、および、メモリ１４が関連付けて記憶する複数の指紋データｄ＿ｆｐｒに基づいて照合処理を行う。
【００５１】
詳細には、照合部１７４は、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の指紋データｄ＿ｆｐ、および、メモリ１４が関連付けて記憶する複数の指紋データｄ＿ｆｐｒに基づいて、上述したパターンマッチング処理をパターンマッチング部１６に行わせ、パターンマッチング処理の結果に基づいて照合処理を行う。
【００５２】
図１３は、図１に示した画像照合装置の登録時の動作を説明するためのフローチャートである。図１３を参照しながら、画像照合装置１の指紋データの登録時の動作をＣＰＵ１７およびパターンマッチング部１６の処理を中心に説明する。
【００５３】
ステップＳＴ１において、指紋センサ部１１は、複数の被検体ｈの異なる位置の指紋ｆｐを撮像し、複数の指紋データｄ＿ｆｐを生成する。
この際、被検体ｈは、指紋センサ部１１のセンサ面に指ｆを置いたままずらすのではなく、センサ面から一度指を離して、再度センサ面に指ｆｐを置くという動作を繰り返す。
指紋センサ部１１は、例えば図９に示すように、被検体ｈの指紋ｆｐの複数の位置が異なる領域ＡＲ１，ＡＲ２，ＡＲ３を撮像し、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１，ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２，ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３を生成する。
【００５４】
ステップＳＴ２において、重なり検出部１７３は、複数の異なる位置で、指紋センサ部１１が被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた複数の指紋データｄ＿ｆｐに基づいて、複数の指紋データｄ＿ｆｐの重なりの度合い（連続性ともいう）を検出する。
詳細には、重なり検出部１７３は、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１，ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２，ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３それぞれを基に上述したように、パターンマッチング処理を行い、その指紋データそれぞれの重なりの度合いを検出する。
【００５５】
重なり検出部１７３は、上述したように、各指紋データ間の重なりの度合いが、所定の範囲内の場合、例えば、指紋データ間の重なってないブロックｂが所定のブロック数よりも多く、指紋データ間の重なっているブロックｂが所定のブロック数よりも多い場合には、複数の指紋データを関連付けて被検体の登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとしてメモリ１４に記憶させる（ＳＴ３）。
【００５６】
一方、ステップＳＴ２において、重なり検出部１７３は、各指紋データ間の重なりの度合いが、所定の範囲外の場合、例えば重なり度合いが大きい場合、図１２に示すように、３列や４列部分程度のブロックの重なりが検出された場合は、指紋データｄ＿ｆｐの重なりの度合いが大きすぎ、情報量に関しては１つの指紋データｄ＿ｆｐの情報量と略同じであるので、ステップＳＴ１の処理に戻り、再度指紋データを撮像する。
【００５７】
図１４は、図１に示した画像照合装置の重なりの度合いを判定する場合の動作を説明するためのフローチャートである。図１４を参照しながら、画像照合装置１の重なりの度合いを判定する場合の動作をＣＰＵ１４の動作を詳細に説明する。
ステップＳＴ１１において、重なり検出部１７３は、例えば指紋センサ部１１が撮像した複数の指紋データｄ＿ｆｐ、例えば指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１，ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２，ｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３のうち、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１をテンプレートの画像とする。
【００５８】
ステップＳＴ１２において、重なり検出部１７３は、例えば図１２に示すように、テンプレートの指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１と、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２とのパターンマッチング処理をパターンマッチング部１６に行わせる。
【００５９】
ステップＳＴ１３において、重なり検出部１７３は、パターンマッチング処理の結果を基に、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１と、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２との重なり部分を検出する。この際、パターンマッチング処理の結果、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１と指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２との重なり部分では、高い一致度を得る。
例えば、図９に示した指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２それぞれを、図１２に示すデータｄ＿ｆｐｔおよびｄ＿ｆｐｖとした場合、パターンマッチング処理の結果、ブロックｂ＿ｆｐｔ３０〜ｂ＿ｆｐｔ３３それぞれが、ブロックｂ＿ｆｐｖ００〜ｂ＿ｆｐｖ０３それぞれと高い一致度を得る。
重なり検出部１７３では、そのパターンマッチング処理の結果、一致度の高いブロックｂの部分を重なり部分と判別する。
【００６０】
ステップＳＴ１４において、重なり検出部１７３は、例えば指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２において、例えば略全てのブロックが重なっている場合や、略全てのブロックが重なっていない場合以外の際に、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２の注目領域が重なっていると判別し、ステップＳＴ１５の処理に進む。
【００６１】
ステップＳＴ１５において、重なり検出部１７３は、例えば指紋センサ部１１が撮像した指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２をテンプレートの画像とする。
ステップＳＴ１６において、重なり検出部１７３は、同様に、テンプレートの指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２と、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３とのパターンマッチング処理をパターンマッチング部１６に行わせる。
【００６２】
ステップＳＴ１７において、重なり検出部１７３は、パターンマッチング処理の結果を基に、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２と、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３との重なり部分を検出する。
【００６３】
例えば、図９に示した指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３それぞれを、図１２に示すデータｄ＿ｆｐｔおよびｄ＿ｆｐｖとした場合、パターンマッチング処理の結果、ブロックｂ＿ｆｐｔ３０〜ｂ＿ｆｐｔ３３それぞれが、ブロックｂ＿ｆｐｖ００〜ｂ＿ｆｐｖ０３それぞれと高い一致度を得る。
重なり検出部１７３では、そのパターンマッチング処理の結果、一致度の高いブロックｂの部分を重なり部分と判別する。
【００６４】
ステップＳＴ１７において、重なり検出部１７３は、例えば指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３において、例えば略全てのブロックが重なっている場合や、略全てのブロックが重なっていない場合以外の際に、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３の注目領域が重なっていると判別し、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２および指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３の注目領域が重なっていると判別する。
【００６５】
また、重なり検出部１７３は、上述した指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１と指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２の注目領域が重なり、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２と指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３の注目領域が重なっている場合には、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１〜指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３が連続的に重なっていると判別し、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１〜３それぞれを関連付けて、被検体ｈの指紋ｆの登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒ１〜３として、メモリ１４に記憶させる（ＳＴ３）。
【００６６】
一方、ステップＳＴ１４およびステップＳＴ１７において、注目領域に一致部分が確認することができない場合には、指紋の取り直しを行う（ＳＴ１８）。
【００６７】
照合時には、照合部１７４は、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データｄ＿ｆｐ、およびメモリ１４に関連付けて記憶する複数の指紋データｄ＿ｆｐ１〜３に基づいて照合処理を行う。
照合部１７４は、詳細には、パターンマッチング部１６に照合用の指紋データｄ＿ｆｐと、メモリ１４に関連付けて記憶する複数の指紋データｄ＿ｆｐ１〜３をパターンマッチング処理を行わせ、そのパターンマッチング処理の結果に基づいて照合を行う。
【００６８】
例えば、照合処理の際に、照合用の指紋データｄ＿ｆｐと、指紋データｄ＿ｆｐ１〜３それぞれのパターンマッチング処理の結果、それぞれの一致度の合計が所定の閾値以上の場合に照合が適切に行われた、つまり一致していると判別し、一致度の合計が閾値よりも低い場合には照合がＮＧである、つまり一致していないと判別する。
【００６９】
以上説明したように、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して指紋データｄ＿ｆｐを生成する指紋センサ部１１と、複数の異なる位置で、指紋センサ部１１が被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた複数の指紋データｄ＿ｆｐに基づいて、複数の指紋データｄ＿ｆｐの重なりの度合いを検出する重なり検出部１７３と、重なり検出部１７３が検出した重なりの度合いに応じて、複数の指紋データｄ＿ｆｐを関連付けて被検体ｈの登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとして記憶するメモリ１４と、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データｄ＿ｆｐ、および、メモリが１４が関連付けて記憶する複数の指紋データに基づいて照合処理を行う照合部１７４とを設けたので、指紋センサ部１１を小型化した場合であっても、複数の重なり合った指紋データｄ＿ｆｐを登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとして関連付けて記憶し、その関連付けられた指紋データｄ＿ｆｐｒと、少なくとも１つの照合用の指紋データｄ＿ｆｐとの照合を行うので、高精度に指紋ｆｐの照合を行うことができる。
【００７０】
また、登録時に、２つの指紋データｄ＿ｆｐの重なる領域が所定の領域よりも大きい場合には、略同じ指紋データであると判別して指紋データｄ＿ｆｐを再度撮像し直すことで、情報量の多い複数の指紋データを登録用の複数の指紋データを関連付けて記憶することができ、この関連付けられた登録用の指紋データを照合処理に用いるので、高精度に指紋の照合を行うことができる。
【００７１】
図１５は、本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の動作を示すフローチャートである。
第２実施系形態に係る画像照合装置１ａの構成は、第１実施系形態に係る画像照合装置１と同様なので説明を省略する。図１５を参照しながら、画像照合装置１ａの動作をＣＰＵ１７の動作を中心に説明する。
【００７２】
ステップＳＴ２１において、例えば指紋センサ部１１の各検出電極１１０３から検出レベルを示す信号Ｓ１１が出力される。
ＣＰＵ１７において、指置き検出部１７１では、例えば図７に示すように、指紋センサ部１１の検出電極１１０３それぞれからの検出レベルの和を基に指紋センサ部１１に指ｆが接触したか否かを判別する。
【００７３】
例えば詳細には、指置き検出部１７１は、指紋センサ部１１の検出電極１１０３それぞれからの検出レベルの和が、飽和値Ｖ＿Ｓよりも小さく、飽和値Ｖ＿Ｓと略同じ値である閾値Ｖ＿ｔｈ以上の場合には、指ｆが指紋センサ部１１に接触したと判別し、閾値Ｖ＿ｔｈよりも小さい場合には、指ｆが指紋センサ部１１に接触していないと判別し、判別結果を出力する。
【００７４】
また、指置き検出部１７１は、図８に示すように、検出電極１１０３に沿っての検出レベルが、平均値を中心として振動しているか否かを基に、指ｆが指紋センサ部１１に接触しているか否かを判別する。
例えば詳細には、指置き検出部１７１は、図８に示すように、検出電極１１０３に沿って検出レベルが平均値Ｖ＿０を中心に振動する場合には、指ｆが指紋センサ部１１に接触していると判別し、振動していない場合には指ｆが指紋センサ部１１に接触していないと判別する。
指置き検出部１７１が、指紋センサ部１１に指ｆが接触していないと判別した場合には、指紋センサ部１１に再度指紋ｆｐを撮像させる。
【００７５】
また、指置き検出部１７１は、メモリ１４が記憶する直前の指紋データｄ＿ｆｐｒｃ、例えば最後に正常に照合が行われた指紋データｄ＿ｆｐをメモリ１４に記憶した指紋データ＿ｆｐｒｃを読み出す。
【００７６】
指置き検出部１７１は、指紋データ＿ｆｐｒｃ、ＡＤＣ１２，２値化部１３を介して入力された、新たな指紋データｄ＿ｆｐである信号Ｓ１１を基に、指紋データｄ＿ｆｐが残留指紋を示すデータであるか否かを判別する。指置き検出部１７１は、上述したパターンマッチング部１６にパターンマッチング処理を行わせて、残留指紋を示すデータであるか否かを判別する。
指置き検出部１７１は、指紋データｄ＿ｆｐが、残留指紋であると判別した場合には、指紋センサ部１１にデータ指紋ｆｐを撮像させる。
【００７７】
ステップＳＴ２２において、例えば図９に示すように、被検体ｈの複数の異なる位置ＡＲ１〜３の指紋ｆｐを撮像して、複数の指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１〜３を生成する。
【００７８】
図１６は、画像照合装置の指紋センサ部の全体図である。
指紋センサ部１１の周辺部には、例えば図１６に示すように、被検体ｈの指ｆの複数の異なる領域ＡＲ１〜３を指紋センサ部１１に接触させるためのガイドラインＧＬ、例えば、ＧＬ１〜３が設けられている。
【００７９】
被検体ｈは、先ずガイドラインＧＬ１の曲線に合わせて、指ｈを指紋センサ部１１に接触させる。指紋センサ部１１はその状態で指紋ｆｐの領域ＡＲ１を撮像し、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１を生成する。
次に、被検体ｈは、センサ面から一度指を離して、ガイドラインＧＬ２の曲線に合わせて、指ｈを指紋センサ部１１に接触させる。指紋センサ部１１はその状態で指紋ｆｐの領域ＡＲ２を撮像し、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ２を生成する。
次に、被検体ｈは、センサ面から一度指を離して、ガイドラインＧＬ３の曲線に合わせて、指ｈを指紋センサ部１１に接触させる。指紋センサ部１１はその状態で指紋ｆｐの領域ＡＲ３を撮像し、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３を生成する。
【００８０】
ステップＳＴ２３において、特徴判別部１７２は、指紋データｄ＿ｆｐ内から、指紋ｆｐの特徴部分を含む領域か否かを判別し、当該判別の結果を重なり検出部１７３に出力する。
特徴判別部１７２は、例えば上述の指紋の特性を基に指紋データｄ＿ｆｐが指紋ｄｐの中央部付近を含むか否かを判別する。
【００８１】
詳細には、特徴判別部１７２は、図１１（ａ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐから部分指紋データｄｐ＿ｆｐ１を抽出し、例えば図１１（ｃ）に示すように部分指紋データｄｐ＿ｆｐ１のビットデータを右に所定のビット分シフト演算処理してデータｓｄｐ＿ｆｐ１を生成し、部分指紋データｄｐ＿ｆｐ１とデータｓｄｐ＿ｆｐ１それぞれの対応するビットを排他的論理和演算ＸＯＲを行い、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ１を生成する。
例えば特徴判別部１７２は、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ１の各ビットを加算した値が所定値よりも小さい場合には、指紋データｄ＿ｆｐが指紋ｆｐの中心部分付近ではないと判別する。
【００８２】
また、特徴判別部１７２は、図１１（ｂ）に示すように、指紋データｄ＿ｆｐから部分指紋データｄｐ＿ｆｐ２を抽出し、例えば図１１（ｄ）に示すように部分指紋データｄｐ＿ｆｐ２のビットデータを右に所定のビット分シフト演算処理してデータｓｄｐ＿ｆｐ２を生成し、部分指紋データｄｐ＿ｆｐ２とデータｓｄｐ＿ｆｐ２それぞれの対応するビットを排他的論理和演算ＸＯＲを行い、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ２を生成する。
例えば特徴判別部１７２は、データＸＯＲｄｐ＿ｆｐ２の各ビットを加算した値が所定値よりも大きい場合には、指紋データｄ＿ｆｐが指紋ｆｐの中心部分付近ではないと判別する。
【００８３】
特徴判別部１７２により、指紋データｄ＿ｆｐに特徴部分がないと判別された場合には、ステップＳＴ２１の処理に戻る。
一方、ステップＳＴ２３の判別において、特徴判別部１７２により指紋データｄ＿ｆｐに特徴部分があると判別された場合には、ステップＳＴ２４の処理に進む。
【００８４】
ステップＳＴ２４〜ＳＴ２６の処理は、図１３に示したステップＳＴ２および図１４に示したステップＳＴ１１〜ＳＴ１７の処理と同様なので、説明を省略する。
ステップＳＴ２６において、注目領域において、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１〜指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ３が連続的に重なっていると判別した場合には、ステップＳＴ２７の処理に進み、それ以外の場合には、ステップＳＴ２１の処理に戻る。
【００８５】
ステップＳＴ２７の処理において、指紋データｄ＿ｆｐ＿ＡＲ１〜３それぞれを関連付けて、被検体ｈの指紋ｆの登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒ１〜３として、メモリ１４に記憶させる。
【００８６】
図１７は、本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の照合時の動作を説明するための図である。図１７を参照しながら、画像照合装置１ａの照合時の動作を説明する。
ステップＳＴ３１において、例えば指紋センサ部１１の各検出電極１１０３から検出レベルを示す信号Ｓ１１が出力される。
ＣＰＵ１７において、指置き検出部１７１では、例えば図７に示すように、指紋センサ部１１の検出電極１１０３それぞれからの検出レベルの和を基に指紋センサ部１１に指ｆが接触したか否かを判別する。ステップＳＴ３１のその他の処理は、ステップＳＴ２１の処理と同様であるので説明を省略する。
【００８７】
ステップＳＴ３２において、被検体ｈは例えば図１６に示すガイドラインＧＬ２の曲線に合わせて、指ｈを指紋センサ部１１に接触させる。指紋センサ部１１はその状態で指紋ｆｐの領域ＡＲ２を撮像し、照合用の指紋データｄ＿ｆｐを生成する。
【００８８】
ステップＳＴ３３において、特徴判別部１７２は、照合用の指紋データｄ＿ｆｐ内から、指紋ｆｐの特徴部分を含む領域か否かを判別し、当該判別の結果を重なり検出部１７３に出力する。ステップＳＴ３３の処理は、ステップＳＴ２３とほぼ同様である。
ステップＳＴ３３において、特徴判別部１７２は、照合用の指紋データｄ＿ｆｐ内から特徴部分を含む領域がないと判別した場合には、ステップＳＴ３１の処理に戻り、特徴部分を含むと判別した場合には、ステップＳＴ３４の処理に進む。
【００８９】
ステップＳＴ３４において、照合部１７４では、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データｄ＿ｆｐ、およびメモリ１４に関連付けて記憶する複数の指紋データｄ＿ｆｐ１〜３に基づいて照合処理を行う。
上述したように照合時には、照合部１７４は、被検体ｈの指紋ｆｐを撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データｄ＿ｆｐ、およびメモリ１４に関連付けて記憶する複数の指紋データｄ＿ｆｐ１〜３に基づいて照合処理を行う。照合の詳細な説明は、第１実施形態に係る処理と同様であるので、説明を省略する。
【００９０】
以上説明したように、本実施形態では、指置き検出部１７１により指置き検出を行い、さらに残留指紋であるか否かを判別した後、特徴判別部１７２により指紋データｄ＿ｆｐが特徴部分を含むか否かを判別し、適切な指紋データである場合に、重なり検出部１７３により複数の指紋データｄ＿ｆｐの重なりを判別して、適切な複数の指紋データｄ＿ｆｐである場合に、関連付けて登録用の指紋データｄ＿ｆｐｒとしてメモリに記憶し、その指紋データを用いて照合処理を行うので、より高精度に照合処理を行うことができる。
【００９１】
なお、本発明は本実施の形態に限られるものではなく、任意好適な種々の改変が可能である。
本実施形態では、指紋センサ部として、静電容量型の指紋センサを説明したがこの形態に限られるものではない。例えば指紋センサ部は、被検体の指による圧力を基に指紋を検出する圧力型指紋センサや、被検体の指の熱を基に指紋を検出する熱型指紋センサであってもよい。
【００９２】
また、本実施形態では、複数の異なる位置で被検体の指紋を撮像して複数の指紋データを生成する場合に、被検体ｈが、指紋センサ部１１のセンサ面に指ｆを置いたままずらすのではなく、センサ面から一度指を離して、再度センサ面に指ｆｐを置くという動作を繰り返したが、この形態に限られるものではない。
例えば、被検体ｈが指紋センサ部１１のセンサ面に指ｆを置いたままずらしながら、指紋センサ部１１が所定のタイミングで複数の異なる位置で指紋ｆｐを撮像してもよい。
また、被検体ｈの指ｆを固定し、指紋センサ部１１が指ｆに対して相対的に移動することで、複数の異なる位置で被検体の指紋を撮像してもよい。
【００９３】
【発明の効果】
本発明によれば、指紋センサを小型化した場合であっても、高精度に指紋の照合を行うことができる画像照合方法および画像照合装置を提供することにある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像照合装置の第１実施形態の機能ブロック図である。
【図２】図１に示した画像照合装置のセンサ部を説明するための概念図である。
【図３】図２に示したセンサ部を拡大した図である。
【図４】図３に示した指紋センサ部を説明するための図である。
【図５】図１に示したセンサ部の正面図である。
【図６】図１に示した画像照合装置の処理機能を説明するための機能ブロック図である。
【図７】図６に示した指置き検出部の動作を説明するための図である。
【図８】図６に示した指置き検出部の動作を説明するための図である。
【図９】図１に示した画像照合装置の指紋を撮像する動作を説明するための図である。
【図１０】図９に示した指紋を複数回撮像する場合の位置関係を説明するための図である。
【図１１】図６に示した特徴判別部の動作を説明するための図である。
【図１２】図６に示した重なり検出部の処理を説明するための図である。
【図１３】図１に示した画像照合装置の登録時の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図１に示した画像照合装置の重なりの度合いを判定する場合の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図１６】画像照合装置の指紋センサ部の全体図である。
【図１７】本発明に係る画像照合装置の第２実施形態の照合時の動作を説明するための図である。
【符号の説明】
１，１ａ…画像照合装置、１１…指紋センサ部（Ｓｅｎｓｏｒ）、１２…アナログ／デジタルコンバータ（ＡＤＣ）、１３…２値化部（Ｂｉｎａｒｙ変換）、１４…メモリ、１５…インタフェース（Ｉ／Ｆ）、１６…パターンマッチング部、１７…ＣＰＵ、１１１…行駆動回路、１１２…検出回路、１４１…ＤＲＡＭ、１４２…フラッシュメモリ、１７１…指置き検出部、１７２…特徴判別部、１７３…重なり検出部、１７４…照合部、１１０１…基板、１１０２…絶縁膜、１１０３…検出電極、１１０４…保護膜。

Claims (9)

1. 複数の異なる位置で被検体の指紋を撮像して得られた複数の画像データに基づいて、前記複数の画像データの重なりの度合いを検出し、
   前記検出した重なりの度合いに基づいて、前記複数の画像データを関連付けて、前記被検体の登録用の画像データとして記憶し、
   照合時には、前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データ、および、前記関連付けて記憶される複数の画像データに基づいて照合処理を行う
   画像照合方法。
2. 前記複数の画像データの重なりの度合いを検出する場合には、前記複数の画像データに基づいてパターンマッチング処理を行い、前記パターンマッチング処理の結果に基づいて前記重なりの度合いを検出する
   請求項１に記載の画像照合方法。
3. 前記複数の画像データの重なりの度合いを検出する場合には、当該画像データ内から、前記指紋の特徴部分を含む領域か否かを判別し、当該判別の結果、前記画像データが前記特徴部分を含む場合に、前記パターンマッチング処理を行い、前記パターンマッチング処理の結果に基づいて前記重なりの度合いを検出する
   請求項２に記載の画像照合方法。
4. 前記照合時には、前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データと、前記関連付けて記憶される複数の画像データそれぞれのパターンマッチング処理を行い、前記複数の画像データそれぞれに対応する複数の一致度を生成し、前記複数の一致度に基づいて照合処理を行う
   請求項１に記載の画像照合方法。
5. 被検体の指紋を撮像して画像データを生成する指紋撮像手段と、
   複数の異なる位置で、前記指紋撮像手段が前記被検体の指紋を撮像して得られた複数の画像データに基づいて、前記複数の画像データの重なりの度合いを検出する検出手段と、
   前記検出手段が検出した重なりの度合いに応じて、前記複数の画像データを関連付けて前記被検体の登録用の画像データとして記憶する記憶手段と、
   前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データ、および、前記記憶手段が関連付けて記憶する複数の画像データに基づいて照合処理を行う照合処理手段と
   を有する画像照合装置。
6. 前記検出手段は、前記複数の画像データに基づいてパターンマッチング処理を行い、前記パターンマッチング処理の結果に基づいて前記重なりの度合いを検出する
   請求項５に記載の画像照合装置。
7. 前記指紋撮像手段が撮像した画像データ内から、前記指紋の特徴部分を含む領域か否かを判別する特徴判別手段をさらに有し、
   前記検出手段は、前記特徴判別手段による前記判別の結果、前記画像データが前記特徴部分を含む場合に、前記パターンマッチング処理を行い、前記パターンマッチング処理の結果に基づいて前記重なりの度合いを検出する
   請求項６に記載の画像照合装置。
8. 前記照合処理手段は、前記被検体の指紋を撮像して得られた、少なくとも１つの照合用の画像データと、前記関連付けて記憶される複数の画像データそれぞれのパターンマッチング処理を行い、前記複数の画像データそれぞれに対応する複数の一致度を生成し、前記複数の一致度に基づいて照合処理を行う
   請求項５に記載の画像照合装置。
9. 前記検出手段は、前記指紋撮像手段が、前記被検体の指の幅よりも小さく、指紋の内の稜線間の距離より大きな幅の指紋上の領域を、異なる位置で撮像して生成した複数の画像データに基づいて、前記複数の画像データの重なりの度合いを検出する
   請求項５に記載の画像照合装置。

Images