JP2005284629A

JP2005284629A - 画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体

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Publication number: JP2005284629A
Application number: JP2004096461A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Ito; 康史伊藤; Manabu Yumoto; 学湯元; Manabu Onozaki; 学小野崎
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2004-03-29
Filing date: 2004-03-29
Publication date: 2005-10-13
Also published as: US20050213798A1

Abstract

【課題】スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けて画像照合を行なう。
【解決手段】画像照合装置においては、画像を入力すると入力画像間で得られる移動ベクトルの累積値を算出して（Ｔ１２）その累積値に応じて指紋入力および照合方式（センシング方法）が判別され（Ｔ１３）、スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とのいずれかで指紋データが入力される（Ｔ１４）。そして、いずれの方法で入力された指紋データに対して、読出された参照画像との類似度が計算されて照合され（Ｔ１７，Ｔ１８）、判定結果が出力される（Ｔ１９）。
【選択図】図４

Description

本発明は、画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関し、特に、スイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けが可能になる画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。

従来の指紋画像に関する照合方法は、大きく分けて画像特徴量マッチング方式と画像間マッチング方式とに大別できる。前者の画像特徴量マッチングは、「これで分かったバイオメトリクス」（日本自動認識システム協会編、オーム社：Ｐ４２〜Ｐ４４）では、画像を直接比較するのではなく、画像内に含まれる特徴量を抽出した後、抽出した画像特徴量同士を比較する方法である。該方法では指紋画像における照合においては、図１３（Ａ）と（Ｂ）のようなマニューシャ（指紋隆線の端点と分岐点であり、指紋画像内に数個から数十個存在する）が画像特徴量となる。該方法では、図１４のようにそれぞれの画像から画像処理により抽出したマニューシャの位置や種類や隆線などの情報を基に画像間で相対的な位置や方向が一致するマニューシャ数を類似度とし、マニューシャ間を横切る隆線数などの一致・不一致により類似度を増減し、その類似度と予め定めた閾値と比較し照合・識別を行う。

後者の画像間マッチングは、図１５（Ａ）と（Ｂ）のように照合する画像αとβ間で全領域もしくは部分領域に対応の部分画像α１とβ１を抽出し、部分画像α１とβ１間の一致度を、差分値の総和、相関係数、位相相関法や郡遅延ベクトル法などにより画像αとβ間の類似度として計算し、算出された類似度と予め定めた閾値と比較し照合・識別を行う。

画像間マッチングの手法を利用した発明としては、特許文献１または特許文献２などが挙げられる。特許文献１では、画像間マッチングを行ったのち部分領域をさらに４分割し、それぞれの分割領域の周辺領域での一致度最大となる位置を求め、平均一致度を改めて類似度とする。
これにより、指紋画像内に指紋採取の時に生じた指紋の歪みに対処できる。特許文献２では、一方の指紋画像中の特徴を含む複数の部分領域の位置関係の拘束をある程度保持して他方の指紋画像の各部分領域との一致度の総和を計算して、類似度として算出する。

これらの画像間マッチング方式、及び画像特徴量マッチング方式の問題点は、特許文献３の明細書の段落（０００６）〜段落（００１０）に開示されている。

一般的には画像間マッチング方式はノイズや指の状態（乾燥・汗・傷）などに対処しやすく、画像特徴量マッチング方式は、比較するデータ量が少ないため画像間マッチングに比べ高速処理可能であり、画像に傾きがあっても特徴点間の相対的な位置・方向の探索によりマッチングが可能である。

上述の画像間マッチング方式、及び画像特徴量マッチング方式の問題点を解決するために、特許文献３では、２つの画像のうちの一方の画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれ（図１６（Ａ）と（Ｂ）を参照）が、他方の画像における最大の一致度となる部分領域の画像の位置である最大一致度位置を探索し、この複数の最大一致度位置が予め設定している閾値と比較(図１６（Ｃ）参照)することから２つの画像の類似度を計算することが提案されている。

従来の指紋画像に関する入力方法は、図１７と図１８で示す様に、基本的にエリアセンシング方式（図１７）とスイープセンシング方式（図１８）とに大別される。例えば、スイープセンシング方式として、特開平５-１７４１３３号公報等が挙げられる。エリアセンシング方式は、一度にエリア全面でセンシングされた指紋情報を入力するものであり、スイープセンシング方式は、センサ上で指を動かしながら指紋をセンシングする方式である。特許文献３は、エリアセンシング方式に関する発明が開示されている。特許文献３のエリアセンシング方式では、指紋認証精度を上げるためには、スイープセンシング方式と比して大きな面積のセンサが必要であり、かつ、例えば半導体センサの場合、シリコンの材料コストが高いのでコスト対面積費は良くない。このため、実装面積が小さく、かつ、低コストが必要である携帯機器などにはスイープセンシング方式に利点がある。その反面、スイープセンシング方式では、実装面積が小さく、かつ、低コストの利点があるが、照合する時間がエリアセンシング方式に比べて、時間が掛かるデメリットも有する。
特許第２５４９１０７号公報特開昭６３−７８２８６号公報特開２００３−３２３６１８号公報特開平５−１７４１３３号公報

従来の技術では、スイープ型のセンサを用いる場合には、必ずスイープセンシング方式が適用されていたので、センシング時にはユーザは指をすべらせることが要求されて、これに対して、エリア型センサを用いる場合には、必ずエリアセンシング方式が適用されていたので、ユーザはセンサ上で指を動かす必要もない。したがって、センシング精度を高めるには、ユーザはセンサの型または適用されているセンシング方式を予め知る必要があり、ユーザの利便性が損なわれる。

また、従来の技術では、指紋のセンシングは照合の目的のみに使用され、センシング結果を利用して機器を起動するまたはアプリケーションプログラムを実行開始する際には、別途ユーザの操作が必要とされるから、操作性と利便性に優れなかった。

それゆえに、この発明の目的は、同一のセンサを用いながらスイープセンシング方式およびエリアセンシング方式のうち適切な方式を選択できる画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。

この発明の他の目的は、センシング方式選択の結果または照合の結果を、他の用途に利用できる画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。

この発明のある局面に従う画像照合装置は、センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力手段と、前記画像入力手段により前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合手段と、前記画像入力手段により前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合手段と、前記画像入力手段により前記対象物の画像を入力するときの前記センサと前記対象物との相対的位置関係の時間経過に従う変化に基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する判別手段と、前記判別手段による判別結果に従い、前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれかを選択的に能動化する選択手段とを備える。

より具体的には、センサは、スイープ型のセンサと同等のものまたはそれに類似のものを使用し、従来の指をすべらせて行うスイープセンシング方式に対応の位置変化態様と、指をすべらせずにセンシングを行うエリアセンシグ方式に対応の位置固定態様との双方を受け付ける。

ここで言うエリアセンシング方式は、スイープ型センサまたはそれの類似のセンサを用いて、指紋などの対象物の画像を読み取る方式である。スイープセンシング方式が指紋の広い面積を読み取るのに比較して照合するべき対象が狭いため照合の精度は高くないが、ユーザの利便性が高い。機密性の高い用途にはスイープセンシング方式、機密性がそれほど高くない用途には利便性を向上させるためエリアセンシング方式と、用途に応じた方式を選択してもよい。

本装置で用いるセンサは、従来のスイープ型センサまたは類似のものであり、エリア型のセンサを用いる場合に比較してコストが抑えられる。

上述の画像照合装置によれば、センサを介した画像入力手段による対象物の画像を入力するときのセンサと対象物との相対的位置関係の時間経過に従う変化に基づき、判別手段は、入力した画像を位置固定照合手段で照合するか、位置変化照合手段で照合するかを判別し、その判別結果に従い、選択手段は、位置固定照合手段および位置変化照合手段のいずれかを選択的に能動化する。

したがって、選択の基準を外部から特別に与えなくても、画像照合装置では、対象物とセンサとの相対的位置関係の経時変化に基づき、同一のセンサを用いながら位置変化態様によるスイープセンシング方式および位置固定態様によるエリアセンシング方式のうち適切な方式を選択できる。

この発明の他の局面に従う画像照合装置は、センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力手段と、前記画像入力手段により前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合手段と、前記画像入力手段により前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合手段と、与えられる所定情報に基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する判別手段と、前記判別手段による判別結果に従い、前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれかを選択的に能動化する選択手段と、複数種類の制御対象のうち前記選択手段による選択結果に対応する所定の制御対象を制御する手段とを備える。

上述の画像照合装置によれば、与えられる所定情報に基づき、判別手段は、入力した画像を位置固定照合手段で照合するか、位置変化照合手段で照合するかを判別する。その判別結果に従い、選択手段が、位置固定照合手段および位置変化照合手段のいずれかを選択的に能動化すると、制御手段は、複数種類の制御対象のうち選択手段による選択結果に対応する所定の制御対象を制御する。

したがって、照合手段の選択の結果、いいかえると画像入力の態様の別に対応の制御対象を制御できる。

好ましくは、判別手段は、画像入力手段への画像の入力が開始してから一定時間経過後において、前記相対的位置関係の変化量が所定値に達しているか否かに基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する。

したがって、判別手段の判別は、画像入力手段への画像の入力が開始してから一定時間経過後において行われるから、安定して画像が入力されたころに判別ができて、照合精度が低下するのを回避できる。

好ましくは、判別手段は、前記画像入力手段に画像が入力されるか否かを判定する入力判定手段を含み、前記入力判定手段により画像が入力されないと判定されたときに、前記相対的位置関係の変化量が所定値に達しているか否かに基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する。

したがって、判別手段の判別は対象物がセンサから離れて画像の入力が完了した時点で開始される。それゆえに、別の対象物の入力画像による外乱が照合処理に混入するのを防止できる。

好ましくは、判別手段は、前記画像入力手段に画像が入力されるか否かを判定する入力判定手段を含み、前記入力判定手段により画像が入力されていると判定された状態で、かつ前記相対的位置関係の変化量が所定値に達したときには、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置変化照合手段で照合すると判別し、前記入力判定手段により画像が入力されていないと判定された状態で、かつ前記相対的位置関係の変化量が所定値に達していないときには、前記位置固定照合手段で照合すると判別する。

したがって、対象物をセンサ上ですべらせて画像入力する態様である、すなわち画像が入力されており、かつ相対的位置関係の変化量が所定値に達したときには位置変化照合手段で照合でき、対象物をセンサ上ですべらせずに画像入力する態様である、すなわち画像が入力されておらず、かつ相対的位置関係の変化量が所定値に達しないときには位置固定照合手段で照合できる。

好ましくは、複数種類の制御対象のうち選択手段による選択結果に対応の所定の制御対象を制御する。

したがって、ユーザは特別な指示を与えなくても、選択手段による選択がなされると、選択結果に応じた種類の制御対象が制御される。

好ましくは、選択手段により選択的に能動化された前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれかの照合結果に基づき所定の制御対象を制御する。

したがって、ユーザは特別な指示を与えなくても、所定制御対象を、選択手段により選択的に能動化された照合手段の照合結果に基づき制御できる。

好ましくは、照合結果は、少なくとも、制御対象を起動するためと、制御対象を制御する手順を決定するためとに参照される。

したがって、制御対象の起動および制御手順決定のために画像照合を個々に実施しなくても、選択手段により能動化された照合手段の１回の照合結果をこれらに利用できる。

好ましくは、所定情報は、情報前記画像入力手段により前記対象物の画像を入力するときの前記センサと前記対象物との相対的位置関係の時間経過に従う変化の情報である。

したがって、外部から選択のための特別な情報を与えなくてもよい。

好ましくは、所定情報は、予め設定された情報である。したがって、選択のための情報を予め所望するように設定しておくことができる。

好ましくは、所定情報は、照合の目的を示す情報である。したがって、照合の目的に応じた照合手段を選択的に能動化できる。

好ましくは、所定情報は、機密レベルを示す情報である。したがって、機密レベルに応じた照合手段を選択的に能動化できる。

この発明のさらに他の局面に従う画像照合方法は、予め準備されたセンサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力ステップと、前記画像入力ステップにより前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合ステップと、前記画像入力ステップにより前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合ステップと、前記画像入力ステップにより前記対象物の画像を入力するときの前記センサと前記対象物との相対的位置の時間経過に従う変化に基づき、前記画像入力ステップにより入力した画像を前記位置固定照合ステップで照合するか、前記位置変化照合ステップで照合するかを判別する判別ステップと、前記判別ステップによる判別結果に従い、前記位置固定照合ステップおよび前記位置変化照合ステップのいずれかを選択的に能動化する選択ステップとを備える。

この発明のさらに他の局面に従う画像照合方法は、予め準備されたセンサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力ステップと、前記画像入力ステップにより前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合ステップと、前記画像入力ステップにより前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合ステップと、与えられる所定情報に基づき、前記画像入力ステップにより入力した画像を前記位置固定照合ステップで照合するか、前記位置変化照合ステップで照合するかを判別する判別ステップと、前記判別ステップによる判別結果に従い、前記位置固定照合ステップおよび前記位置変化照合ステップのいずれかを選択的に能動化する選択ステップと、複数種類の制御対象のうち前記選択ステップによる選択結果に対応する所定の制御対象を制御するステップとを備える。

この発明のさらに他の局面に従う画像照合プログラムは、上述の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラムである。

この発明のさらに他の局面に従う記録媒体は、上述の画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。

以下、本発明の各実施の形態について図面を参照しながら説明する。

各実施の形態に係る画像照合装置によれば、センサを従来のスイープ型センサと同等または類似のものであり、同一のセンサを用いてスイープセンシング方式とエリアセンシング方式とを使い分けることができる。それゆえに、センサに付加コストをかけることなく、即ち、従来のスイープ型センサまたは類似のセンサを用いエリア型のセンサを用いる場合に比較してコストが抑えられながら、指紋読取時に指をすべらせるような場合すなわち高い機密性が必要な場合には精度の高い方式、指紋読取時に指をすべらせないような場合すなわち利便性が優先される場合には簡便な方式といった使い分けを可能にしている。ここでは、照合の対象となる画像データとしてセンシングして指紋から読取った画像データを例示しているが、これに限定されず、個体（個人）毎に似ているが一致することはない生体の他の特徴による画像データであってもよい。

図１（Ａ）と（Ｂ）は各実施の形態に適用される画像照合装置１のブロック構成図である。図１（Ａ）と（Ｂ）の各部の対応関係は、以下のようである。つまり、画像入力手段００１は画像入力部１０１に、参照画像保持手段００２は登録データ記憶部２０２に、照合手段選択情報保持手段００３はメモリ１０２に、照合判別手段００４は指紋入力および照合方式判別部１０４２に、静止画像照合手段００５は最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部１０６および照合判定部１０７に、変化画像照合手段００６はスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部１０６および照合判定部１０７に、それぞれ対応する。さらに、図１（Ａ）のメモリ１０２と制御部１０８は、図１（Ｂ）の各手段の全般にかかる記憶領域や制御の機能を持つ。

［実施の形態１］
図２は各実施の形態に係る画像照合装置が搭載されるコンピュータの構成図である。図２を参照してコンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（中央処理装置の略）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（ランダムアクセスメモリの略）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（フレキシブルディスク）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク１８２と、該コンピュータとを通信接続するための通信インターフェィス６８０、およびキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。

コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。

図１（Ａ）を参照して画像照合装置は、画像入力部１０１、図２のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応のメモリ１０２、登録データ記憶部２０２、登録データ読出部２０７、照合処理部１１およびこれらを相互に通信可能に接続するバス１０３を備える。照合処理部１１は画像補正部１０４、指紋入力および照合方式判別部１０４２、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致度位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部と呼ぶ）１０６、照合判定部１０７および制御部１０８を含む。照合処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。

画像入力部１０１は指紋センサを含み、該指紋センサにより読込まれた指紋に対応の指紋画像データを出力する。指紋センサには光学式、圧力式および静電容量方式のいずれを適用してもよい。

この画像入力部１０１の指紋センサは、スイープ方式でセンシングされた指紋データとエリア方式でセンシングされた指紋データとの両方を読取ることができる。画像入力部１０１の指紋センサが１回のセンシング毎に、すなわちスナップショットのようにセンシングの対象物である指紋を読取るごとに出力される画像データをスナップショット画像データという。センサは対象物が置かれている間は定期的に読取をおこない、その都度画像データを出力すると想定する。

スイープ方式でセンシングする場合は、図３（Ａ）で示すように、細長いセンサに対して指が垂直になるような相対的な位置関係を有して、センサ上で指を上から下（あるいは下から上）に動かして（位置関係を変化させて）、指紋データを読込む。

それに対して、エリア方式でセンシングする場合は、図３（Ｂ）で示すように、細長いセンサに指が平行になるような相対的な位置関係を有して、かつ位置関係を変化させない、すなわちセンサ上で指を動かさないようにして指紋データを読込む。

このときのセンサのサイズは、エリア方式でセンシングできる必要最低限のサイズが必要となる。例えば、横幅は、指の１．５倍程度（２５６画素）、縦幅は指の０．２５倍程度（６４画素）である。なお、センサのサイズを決定するためにセンシングの候補となる一般的な指のサイズは予め計測により求めておくと想定する。

本発明では、エリア方式でセンシングする場合は、縦幅は指の０．２５倍程度のサイズのセンサを用いるため、照合の精度は高くないが、スイープ方式で照合する場合に比べて、処理時間が短いため、簡易的な指紋照合に利用できユーザの利便性が高い。また、スイープ方式でセンシングする場合は、処理時間が長くなるが、照合の精度は高いため、機密性の高い指紋照合に利用できる。

メモリ１０２には画像データや各種の計算結果などが格納される。バス１０３は各部間の制御信号やデータ信号を転送するために用いられる。画像補正部１０４は画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行う。最大一致度位置探索部１０５は一方の指紋画像の複数の部分領域をテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内で最も一致度の高い位置を探索する、いわゆるテンプレートマッチング部のようなものである。類似度計算部１０６はメモリ１０２に格納された最大一致度位置探索部１０５の結果情報を用いて、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。類似度判定部１０７は類似度計算部１０６が算出した類似度により一致・不一致を判定する。制御部１０８は照合処理部１１の各部の処理を制御する。

登録データ記憶部２０２には、照合を行うスナップショット画像とは別の画像から得られた照合に使用する画像データのみが予め記憶される。画像照合処理においては、登録データ記憶部２０２から登録データ読出部２０７により画像データが読出されて、読出された画像データは入力画像データと照合される参照画像データとして用いられる。なお、各実施の形態では、参照画像データは登録データ読出部２０７から読出して得ているが、照合処理の都度、外部から入力するようにして得てもよい。

図１の画像照合装置１における画像照合方法について、図４のフローチャートに従い説明する。

まず指がセンサに乗せられるまで待機する(ステップＴ１〜Ｔ４)。

初めに制御部１０８は、画像入力部１０１へ画像入力開始の信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は照合を行う画像データＡ１をセンサから入力すると、バス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。画像入力部１０１は、画像データＡ１の入力が完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。

次に制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指紋自体の乾燥度合いや指を押し付ける圧力に対して各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないから、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。そこで画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、入力画像データに対応の画像全体もしくは画像を分割した小領域ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８）や画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９）などを、メモリ１０２に格納された画像データＡ１に対して施す。

画像補正部１０４は画像データＡ１に対する画像補正処理の終了後、制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。

以上の処理を、入力があるまで繰り返す(ステップＴ３、Ｔ４)。

ステップＴ３の処理を、図５に従って説明する。画像の黒画素(指紋画像の嶺線に相当)の数を、背景となる白画素も含めた全体の画素数で割り、黒画素の割合を示す値Bratioを計算する(ステップSB001)。値Bratioが、ある値MINBratioを超えていれば指がセンサに置かれているので入力ありと判断して元の処理に‘Ｙ’を返し、そうでなければ入力なしと判断して‘Ｎ’を返す(ステップＳＢ００２〜ＳＢ００４)。

図４に戻り、ステップＴ３の処理から‘Ｙ’が返された場合、入力して補正された画像データＡ1をメモリ１０２の特定アドレスに格納し(ステップＴ５)、メモリ１０２上の所定アドレスに格納された図４の処理を制御するための変数ｋと移動累積ベクトルＶsumをそれぞれ初期化する(ステップＴ６、Ｔ７)。続いて、変数ｋの値に１を足す(ステップＴ８)。

次に、ステップＴ１およびＴ２と同様に、ｋ＋１番目の画像データＡk+1を入力し、画像データＡk+1について補正を行う(ステップＴ９、Ｔ１０)。

1つ前に入力した画像データＡkと次に入力した画像データＡk+1との移動ベクトルＶｋ，ｋ＋１を計算する(ステップＴ１１)。これを図６のフローチャートに従って説明する。

図６のフローチャートでは、1つ前に入力した画像データＡkと、ここで入力した画像データＡk+1との相対的位置関係を示す移動ベクトルＶｋ，ｋ＋１を計算する処理（ステップＴ１１）が行われる。

まず、制御部１０８はスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５では、ステップＳ１０１からステップＳ１０８に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。

ここでのテンプレートマッチング処理は、概略、スナップショット画像データＡｋとＡｋ＋１間で画像データＡｋ+１の複数の部分画像各々が画像データＡｋのどの部分領域に最も一致するかの探索、つまり最大一致度位置を探索する処理である。例えば、図７（Ａ）で言えば、スナップショット画像データＡ２の複数の部分画像Ｑ１、Ｑ２、・・・の各々がスナップショット画像データＡ１の部分画像Ｍ１、Ｍ２、・・・の中で最も一致する部分画像の位置を探索する。以降で、その詳細を説明する。

ステップＳ１０２ではカウンタの変数ｉを１に初期化する。ステップＳ１０３では画像データＡｋ+１の画像上において４画素ライン分の領域を縦方向４画素×横方向４画素毎に分割した部分領域Ｑｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。

ここでは、部分領域Ｑｉは計算を簡単にするために矩形状としているが、これに特定されない。ステップＳ１０４ではステップＳ１０３で設定したテンプレートに対し、画像データＡｋの画像内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所を探索する。具体的には、テンプレートとして用いる部分領域Ｑｉの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＱｉ（ｘ，ｙ）とし、画像データＡｋの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＡｋ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ｑｉの幅をｗ，高さをｈとし、また、画像ＱｉとＡｋの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とし、画像データＡｋの画像における座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）をたとえば以下の（式１）に従い各画素の濃度差を元に計算する。

画像データＡｋの画像内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を計算し、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとし、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとし、その位置での一致度を最大一致度Ｃｉｍａｘとする。ステップＳ１０５ではステップＳ１０４で算出した部分領域Ｑｉの画像データＡｋの画像内における最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ１０６では、移動ベクトルＶｉを以下の（式２）に従い計算して求めて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ここで、上述のように、画像データＡｋ＋１の画像内に設定された位置Ｐに対応の部分領域Ｑｉに基づいて、画像データＡｋの画像内をスキャンして部分領域Ｑｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが特定されたとき、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。

Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式２）
（式２）で、変数ＱｉｘとＱｉｙは部分領域Ｑｉの基準位置のｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＡｋの画像内における部分領域Ｑｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは部分領域Ｍｉの探索結果である最大一致度Ｃｉｍａｘの位置でのｘ座標とｙ座標を示し、たとえば画像データＡｋの画像内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する。

ステップＳ１０７では変数ｉが部分領域の総個数ｎ以下か否かを判定し、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下であれば処理をＳ１０８に移し、そうでなければ処理をＳ１０９に移す。ステップＳ１０８では変数ｉの値に１加える。以降変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ１０３からＳ１０８の処理を繰返し行い、すべての部分領域Ｑｉに関しテンプレートマッチングを行い、それぞれの部分領域Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。

最大一致度位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分領域Ｑｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。

続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ｑｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図６のステップＳ１０９からステップＳ１２４に示される処理を行い類似度計算を行う。

ここで、類似度計算処理とは、概略、上記テンプレートマッチング処理で求められた複数の部分画像各々に対応する最大一致度位置を用いて２つの画像データＡｋとＡｋ+１の画像間の類似度を計算する処理である。以降で、その詳細を説明する。なお、スナップショット画像間のデータは通常、同一の人物であるため、この類似度計算処理は行わなくてもよい。

ステップＳ１０９では類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）とは、画像データＡｋと画像データＡｋ+1の画像間の類似度を格納する変数とする。ステップＳ１１０では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉを１に初期化する。ステップＳ１１１では、基準となる移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉを０に初期化する。ステップＳ１１２では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊを１に初期化する。ステップＳ１１３では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式３）に従い計算する。

ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ＾２はＸの二乗を計算する計算式である。

ステップＳ１１４では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊに関し所定の定数εと比較し、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。ベクトル差ｄＶｉｊが定数εより小さければ、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なして処理をステップＳ１１５に移し、逆に大きければ実質的に同一とは見なさず処理をステップＳ１１６に移す。ステップＳ１１５では類似度Ｐｉを以下の（式４）〜（式６）を用いて増加させる。

Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式４）
α＝１…（式５）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式６）
（式４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式４）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式６）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。

ステップＳ１１６はインデックスｊの値が部分領域の総個数ｎより小さいかどうかを判定し、インデックスｊの値が部分領域の個数ｎより小さい場合は処理をステップＳ１１７に移し、大きい場合には処理をステップＳ１１８に移す。ステップＳ１１７ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ１１１からステップＳ１１７の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ１１８では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）とを比較して、比較結果が類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値）より大きいことを示せば処理をＳ１１９に移し、小さいことを示すならば処理をＳ１２０に移す。

ステップＳ１１９では、変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ１１８とステップＳ１１９では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉが示す移動ベクトルＶｉの中で最も基準として正当であるとしている。

ステップＳ１２０では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）を比較する。インデックスｉの値が部分領域の個数より小さければ処理をステップＳ１２１に移しインデックスｉの値を１増加させる。

ステップＳ１０９からステップＳ１２１の処理により、画像データＡｋと画像データＡｋ＋１の画像間の類似度が変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、ステップＳ１２２により、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1を次の（式７）で計算する。

ここで、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1を算出する意図は、次のようである。つまり、スナップショット画像データＡｋとＡｋ+１の画像間の相対的位置関係を、上記各スナップショット画像の各々の部分領域Ｑｉの移動ベクトルＶｉの組の平均値を元に算出することである。例えば、図７（Ａ）と図７（Ｂ）を参照するならば、領域移動ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・の平均ベクトルがベクトルＶ１２である。

平均ベクトルＶｋ,ｋ+1を求めた後、制御部１０８からスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５に計算終了信号を送り、処理を終了する。

図４に戻り、次に、メモリ１０２上の移動ベクトルを累積したベクトルＶsumに、ステップＴ１１で求めた移動ベクトルＶｋ,ｋ+1をベクトルとして足し、その結果を新しいＶsumの値とする(ステップＴ１２)。

次に、指紋入力および照合方式を判別する(ステップＴ１３)。この処理内容の詳細については後に述べる。

ステップＴ１４では、ステップＴ１３の判別結果がエリア方式を示す場合は処理をステップＴ１６に分岐させ、スイープ方式を示す場合はステップＴ１５に分岐させ、未判別を示す場合にはステップＴ８に戻す。

スイープ方式の場合はステップＴ１５において、入力したスナップショット画像の数が規定数に達したと判定された場合には次のステップＴ１６の処理を行い、規定数に達しないと判定された場合には、ステップＴ８の処理に戻り新たなデータデータを入力する。この規定枚数ＮＳＷＥＥＰは所定の照合精度を得るために必要なスナップショット画像の枚数に相当する。

次に制御部１０８は登録データ読出部２０７に対し、登録データ読出開始信号を送り、登録データ読出終了信号を受信するまで待機する。

登録データ読出部２０７は登録データ読出開始信号を受信すると、登録データ記憶部２０２から参照画像データである画像データＢの画像の部分領域Ｒｉのデータを読出してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１６）。

以降で、上述の画像データＡｋと画像データＢの両画像に対して照合処理および判定（ステップＴ１７、T１８）が行われる。この処理を、エリア方式を選択した場合と、スイープ方式を選択した場合とに分けて説明する。

ステップＴ１４でエリア方式を選択したとき、入力した画像データＡｋを画像データＡとして画像データＢと照合処理する。その手順を図８のフローチャートに従って説明する。

制御部１０８は最大一致度位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。最大一致度位置探索部１０５では、ステップＳ２０１からステップＳ２０７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。

ここでのテンプレートマッチング処理は、例えば図１６（Ａ）の部分領域Ｒ１、Ｒ２、…Ｒｎが図１６（Ｂ）の部分領域Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍｎのいずれに移動したのかを求める処理である。

まず、ステップＳ２０１ではカウンタの変数ｉを１に初期化する。ステップＳ２０２では画像データＡの画像から部分領域Ｒｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。

ここでは、部分領域Ｒｉは計算を簡単にするために矩形状としているが、これに特定されない。ステップＳ２０３ではステップＳ２０２で設定したテンプレートに対し、画像データＢの画像内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所を探索する。具体的には、テンプレートとして用いる部分領域Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ，ｙ）とし、画像データＢの画像の左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ｒｉの幅をｗ，高さをｈとし、また、画像データＡとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とし、画像データＢの画像における座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）をたとえば以下の（式８）に従い各画素の濃度差を元に計算する。

画像データＢの画像内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を計算し、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとし、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとし、その位置での一致度を最大一致度Ｃｉｍａｘとする。ステップＳ２０４ではステップＳ２０３で算出した部分領域Ｒｉの画像データＢの画像内における最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ２０５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式９）に従い計算して求めて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。

ここで、上述のように、画像データＡの画像内に設定された位置Ｐに対応の部分領域Ｒｉに基づいて、画像データＢの画像内をスキャンして部分領域Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが特定されたとき、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。これは、指紋センサにおける指の置かれ方は一様でないことから、一方の画像、たとえば画像データＡの画像を基準にすると他方の画像データＢの画像は移動したように見えることによる。

Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式９）
（式９）で、変数ＲｉｘとＲｉｙは部分領域Ｒｉの基準位置のｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＡの画像内における部分領域Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは部分領域Ｍｉの探索結果である最大一致度Ｃｉｍａｘの位置でのｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＢの画像内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する（図７（Ｃ）と（Ｄ）を参照）。

ステップ２０６ではカウンタ変数ｉの値が部分領域の総個数ｎ以下か否かを判定し、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下であれば処理をＳ２０７に移し、そうでなければ処理をＳ２０８に移す。ステップＳ２０７では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ２０２からＳ２０７を繰返し行う。この繰り返しにおいて、すべての部分領域Ｒｉに関しテンプレートマッチングを行い、それぞれの部分領域Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。

最大一致度位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分領域Ｒｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。

続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図８のステップＳ２０８からステップＳ２２０に示される処理を行い類似度計算を行う。

ここでの類似度計算処理は、たとえば図１６（Ｃ）に示されるように、部分領域に関する移動ベクトルの多くが所定の領域内に収まっているか否かを計算する処理である。

ステップＳ２０８では類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）とは、画像データＡと画像データＢの画像間の類似度を格納する変数とする。ステップＳ２０９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値を１に初期化する。ステップＳ２１０では、基準となる移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉの値を０に初期化する。ステップＳ２１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊの値を１に初期化する。ステップＳ２１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式１０）に従い計算する。

ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根を計算する式である。

ステップＳ２１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊに関し所定の定数εと比較し、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。ベクトル差ｄＶｉｊが定数εより小さければ、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なして処理をステップＳ２１４に移し、逆に大きければ実質的に同一とは見なさず処理をステップＳ２１５に移す。ステップＳ２１４では類似度Ｐｉを以下の（式１１）〜（式１３）で増加させる。

Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式１１）
α＝１…（式１２）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式１３）
（式１１）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式１２）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式１３）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。

ステップＳ２１５はインデックスｊの値が部分領域の個数ｎより小さいかどうかを判定し、インデックスｊの値が部分領域の個数ｎより小さい場合は処理をステップＳ２１６に移し、大きい場合には処理をステップＳ２１７に移す。ステップＳ２１６ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ２１０からステップＳ２１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ２１７では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ，Ｂ）とを比較を行い、類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値）より大きければ処理をＳ０１８に移し、小さければ処理をＳ０１９に移す。

ステップＳ２１８では、変数Ｐ（Ａ，Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ２１７とＳ２１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉが示す移動ベクトルＶｉの中で最も基準として正当であるとしている。

ステップＳ２１９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）とを比較する。インデックスｉの値が部分領域の総個数ｎより小さければ処理をステップＳ２２０に移す。ステップＳ２２０ではインデックスｉの値を１増加させる。

ステップＳ２０８からステップＳ２２０により、画像データＡと画像データＢの両画像間における類似度が変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。

続いて制御部１０８は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する（ステップＴ１８）。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ，Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ，Ｂ）≧Ｔならば画像データＡと画像データＢの両画像は同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０８へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。

次に、スイープ方式でＴ17〜T18の類似計算及び照合判定を行った場合についての処理を図９のフローチャートに従って説明する。

制御部１０８は最大一致度位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。最大一致度位置探索部１０５では、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。

ここでのテンプレートマッチング処理は、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５で算出された基準位置を反映した一組のスナップショット画像のそれぞれが、それら一組のスナップショット画像とは別の画像において最大の一致度となる部分領域の画像の位置である各々の最大一致度位置を探索する処理である。以降で、その詳細を説明する。

ステップＳ００１ではカウンタの変数ｋを１に初期化する。ステップＳ００２ではスナップショット画像データＡ（スナップショット画像データＡｋに対応する）の画像の左上の角を基準とした座標に領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1の総和Ｐｋを加えたＡ´ｋとして規定される部分領域の画像データをテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。ここで、Ｐｋは（式１４）で規定される。

ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定したテンプレートに対し、画像データＢの画像内で最も一致度の高い、つまり画像内のデータが最も一致する場所を探索する。具体的には、テンプレートとして用いる画像データＡ´ｋが示す部分領域の左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＡ´ｋ（ｘ，ｙ）とし、画像データＢの画像の左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ，ｔ）とし、部分領域Ａ´ｋの幅をｗ，高さをｈとし、また、画像データＡ´ｋとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とし、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）をたとえば以下の（式１５）に従い各画素の濃度差を元に計算する。

画像データＢの画像内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を計算し、その中で最も大きい値を取る位置が最も一致度が高いとし、その位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｋとし、その位置での一致度を最大一致度Ｃｋｍａｘとする。ステップＳ００４ではステップＳ００３で算出した画像データＡ´ｋが示す部分領域の画像データＢが示す画像内における最大一致度Ｃｋｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｋを以下の（式１６）に従い計算して求めて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。

ここで、上述のように、画像データＡ´ｋが示す部分領域に基づいて、画像データＢの画像内をスキャンして画像データＡ´ｋと最も一致度が高い位置Ｍの画像データの部分領域Ｍｋが特定されたとき、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルと呼ぶ。これは、指紋センサにおける指の置かれ方は一様でないことから、一方の画像、たとえば画像データＡｋの画像を基準にすると他方の画像データＢの画像は移動したように見えることによる。

Ｖｋ＝（Ｖｋｘ、Ｖｋｙ）＝（Ｍｋｘ−Ａ´ｋｘ、Ｍｋｙ−Ａ´ｋｙ）…（式１６）
（式１６）で、変数Ａ´ｋｘとＡ´ｋｙはスナップショット画像データＡｋの画像の左上の角を基準とした座標に領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1の総和Ｐnを加えた画像データＡ´ｋが示す部分領域の基準位置のｘ座標とｙ座標である。また変数ＭｋｘとＭｋｙは画像データＡ´ｋが示す部分領域の探索結果である最大一致度Ｃｋｍａｘの位置でのｘ座標とｙ座標であり、たとえば画像データＢの画像内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｋの左上角の座標に対応する。

ステップＳ００６ではカウンタ変数ｋの値が部分領域の個数ｎ以下か否かを判定し、変数ｋの値が部分領域の個数ｎ以下であれば処理をＳ００７に移し、そうでなければ処理をＳ００８に移す。ステップＳ００７では変数ｋの値に１加える。以降変数ｋの値が部分領域の個数ｎ以下の間はステップＳ００２からＳ００７を繰返し行う。繰返す過程において、すべての部分領域Ａ´ｋに関しテンプレートマッチングを行い、それぞれの部分領域Ａ´ｋの最大一致度Ｃｋｍａｘと、移動ベクトルＶｋとを計算していく。

最大一致度位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分領域Ａ´ｋに関する最大一致度Ｃｋｍａｘと移動ベクトルＶｋとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。

続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分領域Ａ´ｋの移動ベクトルＶｋや最大一致度Ｃｋｍａｘなどの情報を用いて、図９のステップＳ００８からステップＳ０２０に示される処理を行い類似度計算を行う。

ここでの類似度計算処理は、上記テンプレートマッチング処理においてスナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５により算出された基準位置を反映した一組のスナップショット画像のそれぞれと、それら一組のスナップショット画像とは異なる他の別の画像において探索された最大の一致度となる部分領域の画像の位置を示す最大一致度位置を用いて、この探索された各々の部分領域に対応の最大一致度位置との位置関係を示す各々の位置関係量が所定の閾値内に収まっていることを計算することにより類似度を判定し、判定した類似度に基づいて、一組のスナップショット画像が別の画像と一致するか否か判定する処理である。以降で、その詳細を説明する。

ステップＳ００８では類似度Ｐ（Ａ´，Ｂ）を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ´，Ｂ）とは、１つのスナップショット画像の画像データＡ´と画像データＢの両画像間の類似度を格納する変数とする。ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｋのインデックスｉの値を１に初期化する。ステップＳ０１０では、基準となる移動ベクトルＶｋに関する類似度Ｐｋを０に初期化する。ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊの値を１に初期化する。ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｋｊを以下の（式１７）に従い計算する。

ここで、変数ＶｋｘとＶｋｙは移動ベクトルＶｋのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根を計算する計算式である。

ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｋとＶｊのベクトル差ｄＶｋｊを所定の定数εと比較し、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。ベクトル差ｄＶｋｊが定数εより小さければ、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なして処理をステップＳ０１４に移し、逆に大きければ実質的に同一とは見なさず処理をステップＳ０１５に移す。ステップＳ０１４では類似度Ｐｋを以下の（式１８）〜（式２０）で増加させる。

Ｐｋ＝Ｐｋ＋α…（式１８）
α＝１…（式１９）
α＝Ｃｋｍａｘ…（式２０）
（式１８）における変数αは類似度Ｐｋを増加させる値である。（式１９）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｋは基準とした移動ベクトルＶｋと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式２０）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｋは基準とした移動ベクトルＶｋと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｋｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。

ステップＳ０１５ではインデックスｊの値が部分領域の総個数ｎより小さいかどうかを判定し、インデックスｊの値が部分領域の個数ｎより小さい場合は処理をステップＳ０１６に移し、大きい場合には処理をステップＳ０１７に移す。ステップＳ０１６ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ０１０からステップＳ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｋに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｋが計算される。ステップＳ０１７では移動ベクトルＶｋを基準とした場合の類似度Ｐｋと変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）との比較を行い、類似度Ｐｋが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値）より大きければ処理をＳ０１８に移し、小さければ処理をＳ０１９に移す。

ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）に移動ベクトルＶｋを基準とした場合の類似度Ｐｋの値を設定する。ステップＳ０１７とＳ０１８では、移動ベクトルＶｋを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値）と比べ大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｋが現在までのインデックスｋが示す移動ベクトルＶｋの中で最も基準として正当であるとしている。

ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｋのインデックスｋの値と部分領域の総個数（変数ｎの値）を比較する。インデックスｋの値が部分領域の総個数より小さければ処理をステップＳ０２０に移す。ステップＳ０２０ではインデックスｉの値を１増加させる。

ステップＳ００８からステップＳ０２０により、画像データＡ´と画像データＢの両画像における類似度が変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。

図４に戻り、続いて制御部１０８は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する（ステップＴ１８）。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ´，Ｂ）≧Ｔならば画像データＡ´と画像データＢの両画像は同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０８へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。

ここで、指紋入力および照合方式判別(ステップＴ１３)について図１０のフローチャートに従って説明する。

図１０の手順では、図４のＴ８〜Ｔ１５処理をループする回数が所定回数READTIMEに達した時点で、照合方式として適用するのはスイープ方式かエリア方式かを判断している。

まず、Ｔ８〜Ｔ１５のループ回数が２回目以降の場合であり、既にこの処理においてスイープ方式であると判別されている場合には、"スイープ方式"とする(ステップＳＴ００１、ＳＴ００４)。そうでなくて、メモリ１０２上の変数ｋの値を参照し、変数ｋの値が所定回数READTIME未満を示すならば"未判別"とする(ステップＳＴ００２とＳＴ００６)。センサを介して画像入力部１に画像が入力開始してから、一定時間が経過したか否かの判定（ステップＳＴ００２）は、Ｔ８〜Ｔ１５処理をループする回数が所定回数READTIMEに達したか否かにより判断する。

"未判別"でなくて、メモリ１０２上の変数Ｖsumの値を参照し、その長さ|Ｖsum|を計算し、その値がある値AREAMAX未満であれば"エリア方式"と、そうでなければ"スイープ方式"と判別する(ステップＳＴ００３〜ＳＴ００５)。

それぞれ判別した方式に対応する信号を制御部１０８に送り、指紋入力および照合方式判別処理を終了し、図４の元の処理にリターンする。

最後に制御部１０８がメモリ１０２に格納された照合結果をディスプレイ６１０またはプリンタ６９０を介して出力して（ステップＴ１９）、画像照合を終了する。

本実施の形態において、画像補正部１０４、スナップショット画像間相対的位置関係計算部１０４５、最大一致度位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７および制御部１０８のすべてあるいは一部は処理手順をプログラムとして記憶させたメモリ６２４などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２などの演算処理装置を用いて構成してもよい。

［実施の形態２］
本実施の形態２では、画像照合装置１における指紋入力および照合方式判別(ステップＴ１３)の他の手順が示される。この手順を図１１のフローチャートに従い説明する。実施の形態１では、図１０に示したようにＴ８〜Ｔ１５処理のループ回数が所定回数READTIMEに達した時点で、スイープ方式かエリア方式かを判断開始していたが、判断開始のタイミングはこれに限定されず、本実施の形態２のように、画像入力部１０１のセンサから指が離れた時点で、スイープ方式かエリア方式かを判断するようにしてもよい。

まず、Ｔ８〜Ｔ１５処理のループ回数が２回目以降の場合であり、既にこの処理においてスイープ方式であると判別されている場合には、"スイープ方式"とする(ステップＳＦ００１、ＳＦ００５)。

そうでないときは、図５のフローチャートの処理(上で述べたステップＴ３の処理と同様)に従って画像データＡｋ＋１を処理し、入力の有無を判断する(ステップＳＦ００２)。入力があるときは“未判別”とする(ステップＳＦ００３、ＳＦ００７)。ここでいう入力有りとは、画像入力部１０１のセンサに指が接している状態を指す。

そうでないときは、メモリ１０２上のベクトル変数Ｖsumの値を参照し、その長さ|Ｖsum|を計算し、その値がある値AREAMAX未満であれば"エリア方式"と、そうでなければ"スイープ方式"と判別する(ステップＳＦ００４〜ＳＦ００６)。

それぞれ判別した方式に対応する信号を制御部１０８に送り、図１１の指紋入力および照合方式判別処理を終了し、図４の元の処理にリターンする。

［実施の形態３］
実施の形態１の画像照合装置１における、指紋入力および照合方式判別(ステップＴ１３)のさらなる他の処理手順が図１２に示される。

実施の形態１では、Ｔ８〜Ｔ１５処理のループ回数が所定回数READTIMEに達した時点で、スイープ方式かエリア方式かを判断し、実施の形態２では、画像入力部１０１のセンサから指が離れた時点で、スイープ方式かエリア方式かを判断していたが、これらに限定されず本実施の形態３のようであってもよい。

本実施の形態３では、画像入力部１０１のセンサに指が接している状態で、かつベクトル変数Ｖsumが示す累積移動量が所定の値に達したときはスイープ方式と判断し、画像入力部１０１のセンサから指が離れた時点で、かつベクトル変数Ｖsumが示す累積移動量が所定の値に達していないときはエリア方式として判断する。この手順を図１２のフローチャートに従い説明する。

まず、Ｔ８〜Ｔ１５処理のループ回数が２回目以降の場合であり、既にこの処理においてスイープ方式であると判別されている場合には、"スイープ方式"とする(ステップＳＭ００１、ＳＭ００５)。

そうでないときは、メモリ１０２上のベクトル変数Ｖsumの値を参照し、その大きさ|Ｖsum|を計算し、その値がある値AREAMAX未満であれば、図５のフローチャートの処理(ステップＴ３の処理と同様)に従って画像データＡｋ＋１を処理し、入力の有無を判断（ステップＳＭ００３）し、そうでなければ"スイープ方式"と判別する(ステップＳＭ００５)。

ステップＳＭ００３で入力の有無を判断した結果、入力有りの場合は“未判別”と、入力無しの場合はエリア方式とそれぞれ判断する(ステップＳＭ００４)。

判別した方式に対応する信号を制御部１０８に送り、図１２の指紋入力および照合方式判別処理を終了し、図４の元の処理に戻る。

［実施の形態４］
実施の形態１〜３の画像照合装置１においては、照合の結果が‘一致’となった場合に、メモリ１０２または６２４、または固定ディスク６２６、またはＦＤ６３２、またはＣＤ−ＲＯＭ６４２に予め格納されている所定のアプリケーションプログラムなどをＣＰＵ６２２により起動（または実行開始）する。起動するアプリケーションプログラムの種類を、照合方式（エリア方式かスイープ方式か）の別、またステップＴ１９で出力された照合結果が示す一致した指紋（どの指に対応するか）の別に応じて変えてもよい。

アプリケーションプログラムの具体例としては、例えば該画像照合装置１が携帯型の電話機に搭載または適用される場合には、携帯型電話機の動作状態を別の状態に変化させるアプリケーションプログラムを起動する。例えば、照合結果が入力画像データＡの指紋と登録されていた画像データＢの指紋（第２指の指紋または第１指の指紋）との照合一致を示した場合には、携帯型電話機では別の状態に変化させるアプリケーションプログラムのメニューが表示されるようにしてもよい。表示メニューの情報は適用された照合方式（エリア方式かスイープ方式か）の別に応じて変更するようにしてもよい。または、照合結果が照合一致を示した場合には現在のアプリケーションプログラムに対して何らかの情報の入力(例えば、はい/いいえの選択の入力)が行われる（許可される）としてもよい。入力の情報は適用された照合方式（エリア方式かスイープ方式か）の別に応じて変更するようにしてもよい。

また、起動される対象はアプリケーションプログラムに限定されず、何らかのハードウェア機器を起動する、またはそれが有する何らかの機能を制御するようにしてもよい。例えば、照明機器の点灯/消灯をするなどである。制御される機能の種類は適用された照合方式（エリア方式かスイープ方式か）の別に応じて変更するようにしてもよい。

また、「スイープ方式で第２指の指紋と照合一致した」または「エリア方式で第３指の指紋と照合一致した」などといった照合の結果に基づいて、アプリケーションプログラムを選択的に起動したり、ハードウェア機器を起動したりしてもよい。

アプリケーションプログラムは、より具体的、あるいはセキュリティにかかわるプログラムが想定される。アプリケーションプログラムを起動することで、普段は無効化されている機能を有効化する(例えば指紋照合の結果に応答して電話が掛けられるようになる)または機器を別の動作状態に遷移させる(例えば指紋照合の結果に応答して電子メール一覧を表示する)ことが可能となる。さらには、現在実行中のアプリケーションプログラムに対してデータ入力を行う(例えば文字データの入力)を行うことが可能となる。さらには、現在実行中のアプリケーションプログラムを強制的に実行終了させて、その他アプリケーションプログラム(例えば照合された指に応じたゲームのプログラム)を起動する、などが想定される。

また、画像照合処理装置１の照合処理結果をアプリケーションプログラム中で複数回参照するようにして、各回の参照結果に基づきアプリケーションプログラムの実行をその都度制御するようにもできる。例えば、電子商取引にかかわるアプリケーションプログラムの実行を制御するのを想定する。まず、このアプリケーションプログラムを起動するために照合処理結果を参照し、実行中のアプリケーションプログラムにおいて制御手順を決定するために本人確認する際にも照合処理結果が参照される。このように複数回の照合処理が必要とされる場合であっても、図４の手順で予め画像照合処理を行っておくことで、必要とされる複数回の照合処理を1回で済ますことができる。

アプリケーションプログラム起動または機器を起動させるための照合処理には、一般にはそれほどの精度を必要としないであろうが、本人確認のための照合処理には精度が必要とされるので、これらを1回の照合処理を済まそうとする場合には、精度の高い照合方式であるスイープ方式を適用することが望ましい。

本実施の形態では、制御対象であるアプリケーションプログラムまたは機器の起動または制御は照合結果またはセンシング方式の選択の結果に基づいて行うことができる。ここでは、センシング方式の選択は図１０〜図１２の移動ベクトルに基づく累積移動量に従うセンサと対象物（指の指紋像）との相対的位置関係の時間変化に応じてなされているが、選択の基準はこれに限定されない。たとえば、選択の基準情報を予めメモリ１０２などに設定しておいてもよい。選択基準情報としては、重要システムへのアクセス許可、照明をＯＮ/ＯＦＦするなどの許可を与えるための画像の照合であるか否かなどの照合の目的に従う情報、または照合結果を利用して起動または実行が制御されるアプリケーションや機器の重要度（機密度）などであってもよい。

［実施の形態５］
以上説明した画像照合のための処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。

本実施の形態では、この記録媒体として、図２に示されているコンピュータで処理が行われるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２４により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。

ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。

具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable and Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。

また、図２のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているから、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。

なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

（Ａ）と（Ｂ）は各実施の形態に係る画像照合装置のブロック構成図である。各実施の形態に係る画像照合装置が搭載されるコンピュータの構成例を示す図である。（Ａ）と（Ｂ）はスイープ方式とエリア方式との両方式に対応した指紋センサでの指紋データのセンシングを説明する図である。各実施の形態に係る画像照合方法を示す全体フローチャートである。図４のステップＴ３の処理フローチャートである。各実施の形態に係る画像照合処理におけるスナップショット画像間の相対的位置関係を計算する処理フローチャートである。（Ａ）〜（Ｄ）は図６の手順を説明するための図である。指紋入力および照合方法がエリア方式である場合の照合処理を示すフローチャートである。指紋入力および照合方法がスイープ方式である場合の照合処理を示すフローチャートである。図４のステップＴ１３の処理手順の一例を示すフローチャートである。図４のステップＴ１３の処理手順の他の例を示すフローチャートである。図４のステップＴ１３の処理手順のさらなる他の例を示すフローチャートである。（Ａ）および（Ｂ）は従来技術である画像間マッチング方法を示す図である。従来技術である画像特徴量マッチング方法を示す図である。従来技術に用いられる画像特徴であるマヌーシャを示す模式図である。（Ａ）〜（Ｃ）は同一指紋から採取した１対の指紋画像における複数の部分領域に関して一致度の高い位置の探索結果とそれぞれ部分領域の移動ベクトルと分布の様子を示した図である。従来の指紋画像の入力方法であるスイープセンシング方式を説明する図である。従来の指紋画像の入力方法であるエリアセンシング方式を説明する図である。

符号の説明

１画像照合装置、１０１画像入力部、１０２メモリ、１０３バス、１０４画像補正部、１０５最大一致度位置探索部、１０６移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０７照合判定部、１０８制御部、３００通信ネットワーク、６１０ディスプレイ、６２２ＣＰＵ、６２４メモリ、６２６固定ディスク、６３０ＦＤ駆動装置、６３２ＦＤ、６４０ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、６４２ＣＤ−ＲＯＭ、６５０キーボード、６６０マウス、６８０通信インタフェース、６９０プリンタ、７００入力部、１０４２指紋入力および照合方式判別部、１０４５スナップショット画像間相対的位置関係計算部。

Claims

センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力手段と、
前記画像入力手段により前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合手段と、
前記画像入力手段により前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合手段と、
前記画像入力手段により前記対象物の画像を入力するときの前記センサと前記対象物との相対的位置関係の時間経過に従う変化に基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果に従い、前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれかを選択的に能動化する選択手段とを備える、画像照合装置。
センサを含み、前記センサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力手段と、
前記画像入力手段により前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合手段と、
前記画像入力手段により前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合手段と、
与えられる所定情報に基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する判別手段と、
前記判別手段による判別結果に従い、前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれかを選択的に能動化する選択手段と、
複数種類の制御対象のうち前記選択手段による選択結果に対応する所定の制御対象を制御する手段とを備える、画像照合装置。
前記判別手段は、
画像入力手段への画像の入力が開始してから一定時間経過後において、前記相対的位置関係の変化量が所定値に達しているか否かに基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する、請求項１に記載の画像照合装置。
前記判別手段は、
前記画像入力手段に画像が入力されるか否かを判定する入力判定手段を含み、
前記入力判定手段により画像が入力されないと判定されたときに、前記相対的位置関係の変化量が所定値に達しているか否かに基づき、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置固定照合手段で照合するか、前記位置変化照合手段で照合するかを判別する、請求項１に記載の画像照合装置。
前記判別手段は、
前記画像入力手段に画像が入力されるか否かを判定する入力判定手段を含み、
前記入力判定手段により画像が入力されているとされたと判定された状態で、かつ前記相対的位置関係の変化量が所定値に達したときには、前記画像入力手段により入力した画像を前記位置変化照合手段で照合すると判別し、
前記入力判定手段により画像が入力されていないと判定された状態で、かつ前記相対的位置関係の変化量が所定値に達していないときには、前記位置固定照合手段で照合すると判別する、請求項１に記載の画像照合装置。
複数種類の制御対象のうち前記選択手段による選択結果に対応の所定の制御対象を制御する、請求項１に記載の画像照合装置。
前記選択手段により選択的に能動化された前記位置固定照合手段および前記位置変化照合手段のいずれかの照合結果に基づき所定の制御対象を制御する、請求項１または２に記載の画像照合装置。
前記照合結果は、少なくとも、前記制御対象を起動するためと、前記制御対象を制御する手順を決定するためとに参照される、請求項７に記載の画像照合装置。
前記所定情報は、情報前記画像入力手段により前記対象物の画像を入力するときの前記センサと前記対象物との相対的位置関係の時間経過に従う変化の情報である、請求項２に記載の画像照合装置。
前記所定情報は、予め設定された情報である、請求項２に記載の画像照合装置。
前記所定情報は、照合の目的を示す情報である、請求項１０に記載の画像照合装置。
前記所定情報は、機密レベルを示す情報である、請求項１０に記載の画像照合装置。
予め準備されたセンサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力ステップと、
前記画像入力ステップにより前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合ステップと、
前記画像入力ステップにより前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合ステップと、
前記画像入力ステップにより前記対象物の画像を入力するときの前記センサと前記対象物との相対的位置の時間経過に従う変化に基づき、前記画像入力ステップにより入力した画像を前記位置固定照合ステップで照合するか、前記位置変化照合ステップで照合するかを判別する判別ステップと、
前記判別ステップによる判別結果に従い、前記位置固定照合ステップおよび前記位置変化照合ステップのいずれかを選択的に能動化する選択ステップとを備える、画像照合方法。
請求項１３に記載の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラム。
請求項１４に記載の画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
予め準備されたセンサと対象物との相対位置を固定した位置固定態様と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる位置変化態様とのいずれの態様でも前記対象物の画像を前記センサを介して入力可能な画像入力ステップと、
前記画像入力ステップにより前記位置固定態様に従い入力された画像と参照画像とを照合する位置固定照合ステップと、
前記画像入力ステップにより前記位置変化態様に従い入力された画像と前記参照画像とを照合する位置変化照合ステップと、
与えられる所定情報に基づき、前記画像入力ステップにより入力した画像を前記位置固定照合ステップで照合するか、前記位置変化照合ステップで照合するかを判別する判別ステップと、
前記判別ステップによる判別結果に従い、前記位置固定照合ステップおよび前記位置変化照合ステップのいずれかを選択的に能動化する選択ステップと、
複数種類の制御対象のうち前記選択ステップによる選択結果に対応する所定の制御対象を制御するステップとを備える、画像照合方法。
請求項１６に記載の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラム。
請求項１７に記載の画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。