JP2005149351A - 指紋照合システム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、迅速かつ精度の高い指紋認識システム、及び他のシステム（アルゴリズム）と併用できるシステム（アルゴリズム）を提供することを目的とする。
【解決手段】 本発明は、指紋を認識する指紋センサ２から入力される指紋情報を所定の閾値に基づいて二値に変換する二値化手段と、前記二値化手段により変換された指紋情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を記憶する特徴情報記憶手段と、前記特徴情報記憶手段に記憶される特徴情報を多値化する多値化手段と、照合のために指紋センサから入力された指紋情報と前記多値化手段によって多値化された特徴情報とを照合し、本人確認を行う照合手段と、を具備する指紋照合システムなどにより上記の課題を解決するものである。
【選択図】 図３

Description

本発明は、指紋照合システムに関する。より詳しくは、本発明は、グレースケール画像である所定の形状からなる指紋の特徴情報を用いて、照合される指紋画像情報とパターンマッチングを行う指紋照合システムに関する。

指紋照合システムは、人間の持つ指紋がそれぞれ異なることを利用して個人を識別するシステムである。指紋照合システムは、より詳しくは、センサなどの指紋読み取り手段で、照合者の指紋情報を読み取り、予め登録され、加工された指紋情報と、読み取った指紋情報とを照合することにより個人認識を行うシステムである。

この指紋照合システムにおける照合作業は、所定のアルゴリズムにより行われる。このアルゴリズムとしては、入力された指紋画像を所定の規則に従って数値化し、例えば特徴情報として記憶し、照合者の指紋情報にこの特徴情報が所定数以上含まれるかどうか判定して本人確認を行うものが挙げられる。

図１は、従来の指紋照合システム（特徴点抽出型）の構成を示す概略図である。図１に示されるように、従来の指紋照合システム１は、例えば、指紋情報（指紋を認識する指紋センサ２から入力され、図示しないＡ／Ｄ変換回路によりデジタル化されたもの）を、白（「０」）と黒（「１」）の二値に変換する二値化回路３と、二値化回路により変換された指紋情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出部４と、特徴情報抽出部が抽出した特徴情報を記憶する指紋情報記憶部５と、入力された指紋情報と、指紋情報記憶部に記憶された指紋情報とを照合し、本人確認を行う照合部６とを有する。

指紋照合システムは、既に登録された指紋と、読み取った指紋を照合することで本人確認を行う。以下、図１に示される従来の指紋照合システムを用いた指紋照合方法について説明する。図２は、指紋の従来の特徴情報の例を示す図である。

まず、図１に示される従来の指紋照合システムを用いて指紋の登録をする工程について説明する。指紋登録する者は、指紋センサ２に指紋を近づける。すると、指紋センサ２が、指紋登録する者の指紋情報を読み取る。図示しないＡ／Ｄ変換回路は、指紋センサ２が読み取った指紋情報をデジタル情報に変換する。二値化回路３は、Ａ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換した指紋情報を、所定の閾値を基準として、白（「０」）と黒（「１」）の二値に変換する。特徴情報抽出部４は、指紋情報から特徴情報を抽出する。この際、特徴情報としては、図２（ａ）に示されるような分岐点８や、図２（ｂ）に示される端点９の位置や隆線の形状に関する情報などが挙げられる。指紋情報記憶部５は、特徴情報抽出部４が抽出した特徴情報を数個〜十数個程度、例えば登録者のＩＤ番号、登録者の氏名など登録者に関する情報とともに記憶する。このようにして、指紋情報記録部への登録が終了する。上記の動作を複数人繰り返すことで、複数人の指紋の特徴情報が、それぞれの登録者に関する情報とともに登録されることとなる。

次に、図１に示される従来の指紋照合システムを用いた、本人確認を行うための個人の指紋を照合する工程について説明する。照合者は、図示しないポインティングデバイスに、照合者のＩＤ番号や氏名など登録者に関する情報を入力する。この入力情報に基づいて、照合部６は、例えばＩＤ番号をもとに指紋情報記憶部５の検索する範囲を決定し、ＩＤ番号と関連する登録情報を読み出す。

照合者は、指紋センサ２に予め登録した指（例えば、中指）を乗せる。すると、指紋の特徴情報を登録したと同様にして、図示しないＡ／Ｄ変換回路は、指紋センサが読み取った指紋情報をデジタル情報に変換する。二値化回路３は、Ａ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換した指紋情報を、所定の閾値を基準として、「０」と「１」の二値に変換する。特徴情報抽出部４は、指紋情報から特徴情報を抽出する。

照合部６は、照合者の指紋情報と、指紋情報記憶部５に記憶された登録者の特徴情報とを読み出し、双方のパターンマッチングを行う。その結果、照合者の指紋情報中に、特徴情報が例えば１０個以上など所定の基準値以上含まれていた場合は、指紋が一致したと判定する。その結果、例えば、本人確認の結果を表示部７に表示する。

以下、図１に示される従来の指紋照合システムにおけるパターンマッチングの方法の例を説明する。特徴情報抽出部４は、分岐点や端点などの特徴点を抽出し、特徴点を中心とした指紋画像を窓状に複数個切り出し、複数の窓を準備する。特徴情報抽出部４は、特定の窓と、それ以外の窓の位置関係を記憶する。

照合部６は、照合時には、照合された指紋情報に対して、上記の特定の窓と、走査する。この走査は、特定の窓を縦方向、横方向に変位させるのみならず、所定の回転移動をも加えて走査作業を行う。そして、特定の窓が、照合された指紋情報と一致した場合、移動距離と、所定の回転角に関する情報とを記憶する。その後、移動距離と、所定の回転角に関する情報に基づいて、特定の窓と、登録された指紋の特徴点の複数の窓を再現する。そして、この再現された複数の窓と、照合された指紋情報との類似性を判断し、本人照合を行う。

図１に示される従来の指紋照合システムにおいて、指紋情報記憶部５が記憶する特徴情報は、図２（ａ）、及び図２（ｂ）に示される特異点が少ない指には適用できないという問題があった。

また、図１に示される従来の指紋照合システムにおいて、指紋照合に用いられる情報は、二値化データなので、指紋に薄い隆線がある場合など、ある条件下では線として表れ、あるときは何もないとされる指紋があるなど、判定が必ずしも正しくならないという問題があった。

また、指紋照合方法は、どのような方法を用いても１００％の指紋認識は達成できない。そこで、複数の指紋照合方法（アルゴリズム）を組み合わせ、指紋照合可能な対象を増やした指紋照合方法を開発することが望まれた。

そこで、本発明は、上記の課題を解決するため、迅速かつ精度の高い指紋認識システムを提供することを目的とする。また本発明は、上記の課題を解決するため、他のシステム（アルゴリズム）と併用できるシステム（アルゴリズム）を提供することを他の目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明の指紋照合システムは、指紋を認識する指紋センサから入力される指紋情報を二値に変換する二値化手段と、前記二値化手段により変換された指紋情報から指定される形状に関する特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情報抽出手段が抽出した特徴情報を記憶する特徴情報記憶手段と、前記特徴情報記憶手段に記憶される特徴情報を多値化する多値化手段と、入力された指紋情報と前記多値化手段によって多値化された特徴情報とを照合し、本人確認を行う照合手段と、を具備する。

本発明の指紋照合システムは、指定される形状に関する特徴情報を抽出し、記憶するため、従来の分岐点や端点といった特異点の照合を行うシステムに比べて、単純な操作と少ない記憶容量で特徴情報を記憶できる。また、比較する特徴情報の容量が小さいので、指紋を迅速に照合できる。

さらに、本発明の指紋照合システムは、従来の白黒の二値によるパターンマッチングではなく、多値化後にパターンマッチングを行うので、より高い精度で指紋認識を行うことができる。これは、本発明では、指定される形状に関する特徴情報を抽出し、記憶するため、特徴情報記憶手段に記憶される情報量が従来に比べはるかに小さくできる結果、従来では情報量が多くなりすぎるため達成できなかったグレースケールにより指紋を照合できる。

また、本発明の指紋照合システムによれば、従来と異なる照合方法を提供できることとなるので、従来の照合方法を提供するシステムとあわせて用いることで、指紋照合の精度を高めるとともに、指紋照合できる対象を広めることができる。

（１．指紋照合システムの構成、及び動作）
図３は、本発明の指紋照合システムの一実施態様を示すブロック図である。図３に示されるように、本発明の指紋照合システム１は、例えば、指紋を認識する指紋センサ２から入力され、図示しないＡ／Ｄ変換回路によりデジタル化される指紋情報を「０」と「１」の二値に変換する二値化回路３と、二値化回路により変換された指紋情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出部４と、特徴情報抽出部によって抽出された特徴情報を記憶する指紋情報記憶部５と、特徴情報記憶手段に記憶される特徴情報を多値化する（グレースケールにする）多値化回路１０と、入力された指紋情報と多値化回路が多値化する特徴情報とを照合し、本人確認を行う照合部６と、を有する。なお、図中７は、任意の構成要素である表示手段としての表示部であり、例えば本人確認の結果を表示する。なお、図３の二値化回路３は、本発明の二値化手段に相当し、特徴情報抽出部４は、本発明の特徴情報抽手段に相当し、指紋情報記憶部５は、本発明の特徴情報記憶手段に相当し、多値化回路１０は、本発明の多値化手段に相当し、照合部６は本発明の照合手段に相当する。

（１．１．指紋センサ）
指紋センサ２は、指紋を読み取る手段、又は指紋を読み取った後にデジタル化処理など所定の処理を施す手段である。すなわち、指紋センサに、Ａ／Ｄ変換回路が含まれており、指紋センサが読み取った指紋の画像に関するアナログ情報をデジタル情報に変換することは、本発明の好ましい実施態様である。指紋センサとしては、光学式、静電容量式、感圧式、感熱式、電界式、超音波式のセンサなど、指紋照合システムに用いられる公知のセンサを用いることができる。

（１．２．二値化回路）
二値化回路３は、図示しないＡ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換した指紋情報を、所定の閾値を基準として、「０」と「１」の二値に変換する処理を行う。二値化回路としては、指紋画像に対して、複数の閾値から好ましい閾値を選択し、指紋画像を二値化できる回路が好ましい。

二値化回路は、好ましくは、巨視的には緻密であり、微視的には所定の間隔を持って規則的に配列された複数の画素上の指紋情報を、白（「０」）と黒（「１」）とに二値化する処理を行うものである。このような二値化回路としては、例えば、２５６階調の格子の格子点における指紋画像の画素値を、閾値により「０」と「１」の二値化情報とするものが挙げられる。

（１．３．特徴情報抽出部）
特徴情報抽出部４は、指紋情報から指定される形状に関する特徴情報を抽出する処理を行う。この際、従来の指紋認識システムでは、特徴情報として、図２（ａ）に示されるような分岐点８や、図２（ｂ）に示される端点９の位置やその周辺の隆線形状に関する情報を抽出していた。しかしながら、このような特徴情報では、このようなマニューシャが少ない指紋には適用しにくいという問題があった。しかしながら、本発明においては、指定される形状に関する特徴情報を抽出するためどのような指紋にも適用できるという利点がある。

特徴情報抽出部が、二値化回路により二値化された指紋情報から、指定される形状の画素値群と形状の位置データを含めた数値群を抽出するものであることは、本発明の好ましい実施態様である。このような特徴情報抽出部を用いれば、抽出される情報量が少ないが、適切な指紋照合ができるため、従来の指紋照合システムに比べ迅速かつ精度の高い指紋照合が可能となる。

図４は、本発明の指紋照合システムにおける特徴情報を説明するための図である。図４（ａ）は、垂直方向の特徴点１１、図４（ｂ）は水平方向の特徴点１２ａ、１２ｂが特徴情報となる場合の例を説明するための図である。図４を参照しながら、本発明の特徴情報抽出処理の例を説明する。図４（ａ）に示される指紋の部分については、例えば図中の１２の部分が垂直方向の特徴点とされる。この場合、例えば、１１の始点の位置（ｘ_１、ｙ_１）、及びこの領域に含まれる二値（「０」と「１」と）が、特徴情報のひとつとして抽出される。さらに、特徴情報には、図中の１１の部分の長さｌ_１が含まれていてもよい。なお、１１の部分自体が抽出され、記憶等されることは、本発明の別の実施態様である。また、図４（ｂ）に示される指紋の部分については、例えば、図中の１２ａと１２ｂの部分が水平方向の特徴点とされる。この場合、例えば、１２ａと１２ｂの始点の位置、及びこの領域に含まれる二値（「０」と「１」と）が、特徴情報として抽出される。なお、１２ａ、１２ｂの部分自体が抽出され記憶等されることは、本発明の別の実施態様である。

（１．３．１．指定される形状）
本発明の指紋照合システムにおける指定される形状としては、図４（ａ）、図４（ｂ）に示されるような水平方向、垂直方向の線分、特に図示しないが、水平方向と垂直方向の線分が交差した線分、所定の極率をもつ楕円形、三角形など、及びこれらを１又は２つ以上組み合わせたものが挙げられる。これらの中でも、本発明の指紋照合システムにおける指定される形状として、好ましくは水平方向、垂直方向の線分、水平方向と垂直方向の線分が交差した線分のいずれか又は２つ以上を組み合わせたものであり、特に好ましくは水平方向と垂直方向の線分が交差した線分、及び２本の水平方向の線分対を複数対異なる場所に選択する形状を選んだものである。これは、実際に複数のサンプルを取得し、実験を行った結果これらの形状であれば、好適な本人照合確率を示したことによる。なお、通常特徴は、ひとつの指紋に複数個所含まれるため、本発明のおいても、指定される形状に該当する指紋部分を複数採取する。本発明においては、「指定される形状」として、従来の特徴点に比べシンプルな形状を選択したので、特徴情報の情報量を軽減することができ、迅速な指紋照合が可能となる。

特徴情報抽出部は、好ましくは、それぞれの指定される形状の領域に含まれる白点（「０」値を取る部分）と黒点（「１」値を取る部分）との比が特定の範囲内にあるように特徴情報を抽出する。なお、上記の比の特定の範囲として、好ましくは（白／(黒+白)）が、０．２〜０．４、又は０．６〜０．８の範囲内であり、より好ましくは０．２５〜０．３５、又は０．６５〜０．７５である。これは、実際に複数のサンプルを取得し、実験を行った結果、このような範囲であれば、好適な本人照合確率を示したことによる。また、（白／(黒+白)）の範囲が、０．２未満の場合は、汗やセンサの汚れなどにより、指紋画像として真っ黒に近い誤った指紋画像が得られた場合に起こり、（白／(黒+白)）の範囲が０．８より大きい場合は、指紋がセンサの枠から外れた状態であったなど、誤った指紋画像が得られた場合に起こるからである。

（１．４．指紋情報記憶部）
指紋情報記憶部５は、特徴情報抽出部４が抽出した特徴情報を数個〜十数個程度、例えば登録者のＩＤ番号、登録者の氏名、パスワードなど登録者に関する情報とともに記憶する処理を行う。この指紋情報記憶部には、公知のリレーショナルデータベースが構築され、ＩＤ番号の入力とともに、特徴情報が階層化されて記憶されているものは本発明の好ましい実施態様である。指紋情報記憶部５は、公知のＲＯＭやＲＡＭなどのメモリからなっていてもよいし、データベースなどのソフトウエアにより実装されるものでもよい。

（１．５．多値化回路）
多値化回路１０は、特徴情報記憶手段に記憶される特徴情報を多値化する（グレースケールにする）処理を行う。多値化処理としては、特徴情報における各画素の白（０）、及び黒（１）に関する情報を、それぞれ−１、及び１に変換し、変換後の情報に対して、グレースケールフィルタ処理を施し、グレースケール画像情報を得るものが挙げられる。グレースケールフィルタ処理としては、各画素上の数値と、各画素と隣接する画素上の数値との和を画素上の数値とするフィルタ処理ものが挙げられる。

（１．５．１．多値化処理の例）
表１に多値化処理の例を示す。

表１中、B[finger(i)]は、指紋情報記憶部に記憶される特徴情報のうち、指定された形状に含まれる二値化情報の例を示す。同表中、B'[finger(i)]は、変換後のB[finger(i)]の値を示す。同表中、finger(i)は、各画素上の数値と、各画素と隣接する画素上の数値との和（隣接する画素がない場合は、加算しない）とするグレースケールフィルタ処理後の値であり、最大−３〜３までの七値に多値化される。

（１．６．照合部）
照合部６は、指紋情報記憶部５に記憶された登録者の特徴情報を読み出し、上記の多値化回路により特徴情報を多値化し、照合のために指紋センサから入力された照合者の指紋情報と多値化された特徴情報のパターンマッチングを行う。その結果、照合者の指紋画像中に、特徴情報が例えば１０個以上など所定の基準値以上含まれていた場合は、指紋が一致したとする。また、照合部が、多値化された特徴情報と、照合者の指紋情報との類似度を求める類似度判定回路を含む類似度判定部を有し、多値化された特徴情報と照合者の指紋情報との類似度を求め、所定の類似度以上の場合に、照合者を本人と判定するものは、本発明の好ましい実施態様である。

（１．６．１．類似度）
類似度は、例えば、下記式Ｉに従って算出される。

（２．指紋情報登録工程）
図５は、本発明の指紋照合システムを用いた指紋情報登録工程の例を示すフローチャートである。なお、図５中、Ｓは、ステップ（工程）を表す。以下、本発明の指紋照合システムを用いた指紋情報登録工程の例を、図５に従って説明する。

（２．１．指紋情報読取工程）
指紋情報読取工程（Ｓ１０１）は、指紋登録する者の指紋情報を読み取る工程である。指紋登録する者は、指紋センサ２に指紋を近づける。すると、指紋センサが、指紋登録する者の指紋情報を読み取る。この際、図示しないＡ／Ｄ変換回路が、指紋センサが読み取った指紋情報をデジタル情報に変換してもよい。

（２．２．指紋情報二値化工程）
指紋情報二値化工程（Ｓ１０２）は、指紋センサが読み取った指紋情報を二値化する工程である。Ａ／Ｄ変換回路がデジタル情報に変換した指紋情報を、巨視的には緻密であり、微視的には所定の間隔を持って規則的に配列された複数の画素上の指紋情報を、白（「０」）と黒（「１」）とに二値化する処理を行う。指紋情報に対して、複数の閾値から好ましい閾値を選択し、指紋画像を二値化することは、本発明の好ましい実施態様である。なお、閾値により二値化する前に、指紋画像のコントラストを強め、そのようにして得られた指紋情報を閾値により二値化することは、本発明の好ましい別の実施態様である。

（２．３．二値化情報記憶工程）
二値化情報記憶工程（Ｓ１０３）は、前記の指紋情報二値化工程で二値化された指紋情報から指定される形状に関する特徴情報を抽出する工程である。抽出される特徴情報については、先に説明したとおりであり、抽出される特徴情報は、例えば指定される形状部分の二値化情報と、当該部分の位置に関する情報のみからなるので、従来の指紋照合システムに比べ、記憶すべき情報量が、格段に少なくなる。また、この方法によれば、従来と異なる照合方法を提供できることとなるので、従来の照合方法とあわせて用いることで、指紋照合の精度を高めるとともに、指紋照合できる対象を広めることができる。上記のような各工程を、複数の登録者に行うことにより、複数の登録者に関する指紋の特徴情報などが、本発明の指紋照合システムに記憶される。

（３．指紋情報照合工程）
図６は、本発明の指紋照合システムを用いた指紋情報照合工程の例を示すフローチャートである。なお、図６中、Ｓは、ステップ（工程）を表す。以下、本発明の指紋照合システムを用いた指紋情報照合工程の例を、図６に従って説明する。

（３．１．指紋情報読取工程）
指紋情報読取工程（Ｓ２０１）は、指紋登録する者の指紋情報を読み取る工程である。指紋登録する者は、指紋センサ２に指紋を近づける。すると、指紋センサが、指紋登録する者の指紋情報を読み取る。この際、図示しないＡ／Ｄ変換回路が、指紋センサが読み取った指紋情報をデジタル情報に変換してもよい。

（３．２．指紋情報二値化工程）
指紋情報二値化工程（Ｓ２０２）は、指紋センサが読み取った指紋情報を二値化する工程である。この工程は、好ましくは、指紋情報登録工程における指紋情報二値化工程（Ｓ１０２）と同様の方法により指紋情報が二値化される。

（３．３．二値化情報記憶工程）
二値化情報記憶工程（Ｓ２０３）は、前記の指紋情報二値化工程で二値化された指紋情報をＲＯＭやＲＡＭなどのメモリに記憶し、格納する工程である。

（３．４．特徴情報多値化工程）
特徴情報多値化工程（Ｓ２０４）は、例えば、図示しないポインティングデバイスなどにより入力されたＩＤ番号など登録者に関する情報に従って、照合すべき登録者の登録された指紋に関する特徴情報を多値化し、グレースケール画像とする工程である。照合者は、例えば、指紋情報読取工程（Ｓ２０１）に先駆けて、図示しないポインティングデバイスに、照合者のＩＤ番号や氏名など登録者に関する情報を入力する。この入力情報に基づいて、照合部６は、例えばＩＤ番号をもとに指紋情報記憶部５の検索する範囲を決定し、ＩＤ番号と関連する登録情報を読み出す。この特徴情報多値化工程により、特徴情報が二値ではなく、多値化した状態で照合されることとなるため、従来の指紋照合システムに比べより精度の高い指紋照合できることとなり、従来の指紋照合システムでは判断できなかった者の指紋をも照合できることとなる。

（３．５．指紋情報照合工程）
指紋情報照合工程（Ｓ２０５）は、前記二値化情報記憶工程（Ｓ２０３）で記憶された照合者の指紋情報を読み出し、前記の特徴情報多値化工程（Ｓ２０４）で多値化された登録者の指紋に関する特徴情報と照合者の指紋情報とを照合する工程である。指紋情報照合工程において、式Ｉに従ってこれらの指紋情報の類似度が算出され、所定の類似度以上の場合に本人であると判定することは、本発明の好ましい実施態様である。

なお、下記の式Ｉにより類似度が判定できることについて以下説明する。

（式Ｉ中、finger(n)は、前記入力された指紋情報を表し、temp(n)は前記多値化手段によって多値化された特徴情報を表し、ｎは位置情報であり、Ｎは、画素の数である。）

多値化手段によって多値化された特徴情報（入力データ）をfinger(ｎ)、そのフィーリエ変換をFinger(ｋ)とし、入力された指紋情報（出力データ）を、temp(ｎ)、そのフーリエ変換をTemp(ｋ)とすると以下の式（II）が成り立つ。

また、入力データと出力データの自己相関関数は、下記の式（III）で表される。

上記の式IIIは、以下の式IVのように変形できる。

式IVは、自己相関関数を求める空間軸のパターンマッチングを表す。式IVで表される関係を用いると、類似度関数を以下の式Ｖのように求めることができる。

以上から、式Ｉを用いて類似度を算出できることがわかる。本発明の指紋照合システムでは、好ましくは式Iで表される関数を用いて、類似度を算出する。

本発明の指紋照合システムは、迅速かつ高精度に指紋を照合できるので、出入管理、タイムレコーダ、パソコン周辺機器、携帯電話、キャッシュカード、クレジットカード、ＩＣカードなど公知の指紋照合装置における指紋照合システムとして利用できる。

また、本発明の指紋照合システムは、記憶される指紋の特徴情報に関する情報量が少ないので、メモリや記憶手段として少ない容量のものですむため、特にキャッシュカードなどの携帯用カード、携帯電話などの個人照合システムとして有効に用いられる。

また、本発明の指紋照合システムは、従来と異なる照合方法を提供できることとなるので、公知の照合方法を提供するシステムのアルゴリズムと、本発明の指紋照合システムのアルゴリズムとをあわせて用いることができる。これにより、指紋照合の精度を高めるとともに、指紋照合できる対象を広めることができる。

図１は、従来の指紋照合システム（特徴点抽出型）の構成を示す概略図である。 図２は、指紋の従来の特徴情報の例を示す図である。図２（ａ）は分岐点９、図２（ｂ）は端点を特徴点とする指紋の一部を示す図である。 図３は、本発明の指紋照合システムの一実施態様を示すブロック図である。 図４は、本発明の指紋照合システムにおける特徴情報を説明するための図である。図４（ａ）は、垂直方向の特徴点１１、図４（ｂ）は水平方向の特徴点１２ａ、１２ｂが特徴情報となる場合の指紋の一部を示す図である。 図５は、本発明の指紋照合システムを用いた指紋情報登録工程の例を示すフローチャートである。 本発明の指紋照合システムを用いた指紋情報照合工程の例を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 指紋照合システム
２ 指紋センサ
３ 二値化回路
４ 特徴情報抽出部
５ 指紋情報記憶部
６ 照合部
７ 表示部
８ 指紋の分岐点
９ 指紋の端点
１０ 多値化回路
１１ 垂直方向の特徴点
１２ａ、１２ｂ 水平方向の特徴点

Claims (11)

1. 指紋を認識する指紋センサから入力される指紋情報を所定の閾値に基づいて二値に変換する二値化手段と、
   前記二値化手段により変換された指紋情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、
   前記特徴情報抽出手段によって抽出された特徴情報を記憶する特徴情報記憶手段と、
   前記特徴情報記憶手段に記憶される特徴情報を多値化する多値化手段と、
   照合のために指紋センサから入力された指紋情報と前記多値化手段によって多値化された特徴情報とを照合し、本人確認を行う照合手段と、
   を具備する指紋照合システム。
2. 前記二値化手段が、巨視的には緻密であり、微視的には所定の間隔を持って規則的に配列された複数の画素上の指紋情報を二値化する処理を行う手段である請求項１に記載の指紋照合システム。
3. 前記特徴情報抽出手段が、前記二値化手段により二値化された指紋情報から、指定される形状の画素値群と形状の位置データを含めた数値群とを抽出する手段である請求項１に記載の指紋照合システム。
4. 前記指定される形状が、水平方向、及び垂直方向のいずれか又は両方の方向の線分である請求項１に記載の指紋照合システム。
5. 前記指定される形状が、水平線分と垂直線分とが十字に交差した形状である請求項１に記載の指紋照合システム。
6. 前記特徴情報抽出手段が、前記特徴情報として、それぞれの指定される形状領域に含まれる白点と黒点との比が特定の範囲内となるように抽出する請求項１に記載の指紋照合システム。
7. 前記特徴情報抽出手段が、それぞれの指定される形状領域に含まれる白点の数が、その領域に含まれる白点と黒点の数の和の０．２〜０．４、又は０．６〜０．８の範囲内となるように特徴情報を抽出する請求項１に記載の指紋照合システム。
8. 前記多値化手段が、特徴情報記憶手段に記憶される二値の特徴情報における各画素の白（０）、及び黒（１）に関する情報を、それぞれ−１、及び１に変換し、変換後の特徴情報に対して、グレースケールフィルタ処理を施し、グレースケール画像情報を得る請求項１に記載の指紋照合システム。
9. 前記グレースケールフィルタ処理が、各画素上の数値と、各画素と隣接する画素上の数値と、の和を画素上の数値とするフィルタ処理である請求項８に記載の指紋照合システム。
10. 前記照合手段が、前記多値化手段により多値化された特徴情報と、照合者の指紋情報との類似度を求める類似度判定回路と、を含む類似度判定部を有し、多値化された特徴情報と照合者の指紋情報との類似度を求め、所定の類似度以上の場合に、照合者を本人と判定する請求項１に記載の指紋照合システム。
11. 前記類似度を、下記式Ｉに従って算出する請求項１０に記載の指紋照合システム。
    

    

    式Ｉ中、finger(n)は、位置nの前記多値化手段によって多値化された特徴情報を表し、temp(n)は位置ｎの前記の入力された指紋情報を表し、Ｎは、画素の数を表す。
    

Images