JP2007034505A - 認証装置、認証方法、認証用プログラム、および、コンピュータ読取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 入力された画像に基づいて認証を行なう認証装置の、認証精度を向上させる。
【解決手段】 認証装置は、ユーザからスイープセンシング方式とエリアセンシング方式で入力された指紋データの両方の照合結果を利用して、当該ユーザの認証を行なう。スイープセンシング方式では、ユーザは、矩形のセンサ１０１Ａに対してその長手方向と直角を構成するように指を当て、そして、センサ１０１Ａ上で、指を、図中の矢印に示すように上から下（あるいは下から上）に当該センサ１０１Ａの長手方向に直角に動かして、指紋データを読込ませる。また、エリアセンシング方式では、ユーザは、矩形のセンサ１０１Ａに対してその長手方向と平行になるように指を当て、そして、センサ１０１Ａ上で指を動かさずに、指紋データを読込ませる。
【選択図】 図３

Description

本発明は、認証装置に関し、特に、スイープセンシング方式とエリアセンシング方式のそれぞれを利用して得られる入力画像情報を組み合わせて利用することのできる認証装置、認証方法、認証用プログラム、および、コンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。

携帯電話をはじめとするモバイル機器において、ネットワークなどを利用した金融機関などとのアクセス、無線を利用した自動販売機での商品購入など、モバイル機器を利用した商取引が可能となっている。この商取引時の個人などの認証の方法として、指紋認証機能の活用が実用化されてきている。

従来、上記モバイル機器などに搭載されている指紋認証機能における指紋画像の入力方法として、エリアセンシング方式かスイープセンシング方式のいずれかが利用されている。図１３は、エリアセンシング方式を説明するための図であり、図１４は、スイープセンシング方式を説明するための図である。

図１３を参照して、エリアセンシング方式は、一度にエリア全体でセンシングされた指紋情報が、照合用の装置等に入力される方式である（特許文献１参照）。

また、図１４を参照して、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。
特開２００３−３２３６１８号公報 特開平５−１７４１３３号公報

従来、人の指紋によって当該人の認証を行なう場合、上記したエリアセンシング方式かスイープセンシング方式のいずれかを利用することが考えられる。

なお、近年のキャッシュレス化やネットワーク技術の発達に伴い、上記したような指紋認証機能に対しては、その認証精度の向上が切望されている。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、その目的は、認証装置において、認証機能の向上を図ることである。

本発明に従った認証装置は、センサを備え、前記センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる第２の方法のいずれの入力方法でも前記対象物の画像を入力可能な画像入力手段と、前記画像入力手段を介して入力された入力画像と照合を行なうための参照画像を保持する参照画像保持手段と、前記画像入力手段を介して前記第１の方法で入力された第１の入力画像と前記参照画像とを照合する第１の照合手段と、前記画像入力手段を介して前記第２の方法で入力された第２の入力画像と前記参照画像とを照合する第２の照合手段と、前記第１の照合手段による照合結果および前記第２の照合手段による照合結果に基づいて、認証結果を出力する認証手段とを含むことを特徴とする。

また、本発明に従った認証装置では、前記第１の照合手段と前記第２の照合手段の少なくとも一方は、異なる態様で入力された入力画像のそれぞれについて前記照合画像との照合を行なうことが好ましい。

また、本発明に従った認証装置では、前記認証手段は、前記第１の照合手段による照合結果と前記第２の照合手段の照合結果とが同じである場合にのみ、これらの照合結果に基づいて認証結果を出力することが好ましい。

本発明に従った認証方法は、センサと対象物との相対位置が固定されて入力された第１の入力画像と参照画像とを照合するステップと、センサと対象物との相対位置が変化されながら入力された第２の入力画像と参照画像とを照合するステップと、前記第１の入力画像に基づいた照合結果および前記第２の入力画像に基づいた照合結果に基づいて、認証結果を出力するステップとを含むことを特徴とする。

本発明に従った認証用プログラムは、センサに入力された画像に基づいて認証を行なう認証用プログラムであって、コンピュータに、前記センサと対象物との相対位置が固定されて入力された第１の入力画像と参照画像とを照合するステップと、前記センサと対象物との相対位置が変化されながら入力された第２の入力画像と参照画像とを照合するステップと、前記第１の入力画像に基づいた照合結果および前記第２の入力画像に基づいた照合結果に基づいて、認証結果を出力するステップとを実行させることを特徴とする。

本発明に従ったコンピュータ読取り可能な記録媒体は、上記した認証用プログラムを記録していることを特徴とする。

本発明によれば、２つの異なる方法で入力された画像がそれぞれ参照画像と照合され、それらの結果の双方が利用されて、認証結果が出力される。

これにより、入力された画像の照合の精度を向上させることができ、したがって、認証の精度を向上させることができる。

また、複数の方法での画像の入力を必要とされるため、不正な手段で入手した画像が入力しにくくなる。これにより、他人の指の指紋が入力される等の、不正な画像が入力される事態をより確実に回避できる。そして、認証装置において認証精度が向上することにより、特に高額の取引等におけるリスクを可能な限り低減できる。

また、本発明によれば、照合に利用される画像を、１つの方法でも、入力態様を変えた複数の画像とすることができ、これにより、さらに照合および認証の精度を向上させることができる。

また、本発明によれば、異なる方法で入力された画像に基づく照合の結果がすべて一致したときにのみ、認証手段が認証結果を出力するため、さらに認証の精度を向上させることができる。

［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態である認証装置１が搭載されるコンピュータの構成を示す図である。

図１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（Central Processing Unit：中央処理装置）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）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３００と該コンピュータとを通信接続するための通信インタフェース６８０、ならびにキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含んで構成される。そしてこれらの各部は、バスを介して通信接続される。また、外部装置であるプリンタ６９０に接続される。

なお、図１に示された構成は一般的なコンピュータの構成であって、本実施の形態にかかるコンピュータの構成は図１の構成に限定されない。たとえば、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２は、上記した認証装置１の機能構成を表わすブロック図である。
図２を参照して、認証装置１は、画像入力部１０１、メモリ１０２（図１中のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応）、バス１０３、登録データ記憶部２０２、および照合処理部１１を含む。

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、認証部１０７７、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。

なお、本実施の形態では、画像入力部１０１によって画像入力手段が構成される。また、登録データ記憶部２０２によって参照画像保持手段が構成される。メモリ１０２によって照合手段選択情報保持手段が構成される。指紋入力および照合方式判別部１０４２によって、照合方式判別手段が構成される。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によって静止画像照合手段が構成される。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によって、変化画像照合手段が構成される。そして、認証部１０７７によって、認証手段が構成される。さらに、メモリ１０２および制御部１０８は、各部の全般にかかる記憶領域や制御の機能を持つ。

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する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。

画像入力部１０１に含まれる指紋センサは、上述のスイープセンシング方式（以下、スイープ方式と略する）とエリアセンシング方式（以下、エリア方式と略する）との両方法に対応しており、いずれの方法でセンシングされた指紋データをも読取ることができる。

つまり、画像入力部１０１に含まれる指紋センサにてスイープ方式で指紋データをセンシングする場合、ユーザは、図３（Ａ）に示されるように、矩形のセンサ１０１Ａに対してその長手方向と直角を構成するように指を当て、そして、センサ１０１Ａ上で、指を、図中の矢印に示すように上から下（あるいは下から上）に、当該センサ１０１Ａの長手方向に直角に動かして、指紋データを読込ませる。

一方、エリア方式で指紋データをセンシングする場合、ユーザは、図３（Ｂ）に示されるように、矩形のセンサ１０１Ａに対してその長手方向と平行になるように指を当て、そして、センサ１０１Ａ上で指を動かさずに指紋データを読込ませる。

画像入力部１０１に含まれる指紋センサのサイズは、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。たとえば、センサの長手方向の長さである横幅は、指の幅の１．５倍程度（２５６画素）、センサの長手方向に直行する方向の長さである縦幅は指の幅の０．２５倍程度（６４画素）のサイズが必要となる。

なお、認証装置１では、エリア方式で指紋データをセンシングする場合、指の幅の０．２５倍程度の縦幅であるサイズの指紋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、簡易な指紋照合に利用できユーザの利便性が高い。一方、スイープ方式で指紋データをセンシングする場合、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なう。

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と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を行なう。そして、その検索結果である結果情報は、メモリ１０２に渡されて格納される。

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。そして計算された類似度は、類似度判定部１０７に渡される。

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。

認証部１０７７は、照合された画像の組み合わせに対応した個人などの認証を行なう。
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、照合の対象となる上記した一組のスナップショット画像とは別に、照合に使用される画像データが、予め記憶される。

なお、本実施の形態では、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１０４３、最大一致度位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７、認証部１０７７、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（図１参照）などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２（図１参照）などを含む演算処理装置を用いて構成されてもよい。

次に、認証装置１において実行される画像照合処理の内容を、当該処理のフローチャートである図４を参照して説明する。

図４を参照して、まず、認証装置１は、認証される者の指がセンサに乗せられるまで待機する（ステップＴ１〜Ｔ４）。

具体的には、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。そして、指がセンサに乗せられると、画像入力部１０１は、照合の対象として指紋の画像を作成し（作成された画像を、以下、画像Ａと呼ぶ）、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Ａ１の格納（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、画像Ａ１の画質は一定ではない。画像入力部１０１に入力される画像は、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からである。このことから、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当ではないと考えられる。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、入力された画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、画像補正部１０４は、メモリ１０２に格納された画像Ａ１に対して、当該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、Ｐ．９８参照）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、Ｐ．６６−６９参照）などを施す。

画像補正部１０４は、画像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。

認証装置１では、以上の処理が、新たな画像の入力があるまで繰り返される（ステップＴ３，Ｔ４）。

ステップＴ３の処理（入力の有無を判断する処理）を、当該処理のサブルーチンのフローチャートである図５を参照して詳細に説明する。

図５を参照して、当該処理では、まず、画像入力部１０１において、センサに入力されたデータにおいて、画像の黒画素（指紋画像の嶺線に相当）の数の、背景となる白画素も含めた全体の画素数に対する割合である、Ｂｒａｔｉｏが計算される（ステップＳＢ００１）。

そして、Ｂｒａｔｉｏの値が、ある値（ＭＩＮＢｒａｔｉｏ）を越えていれば、画像入力部１０１は、入力ありと判断して「Ｙ」を制御部１０８に返し、そうでなければ、入力なしと判断して「Ｎ」を制御部１０８に返す（ステップＳＢ００２〜ＳＢ００４）。

再度図４を参照して、制御部１０８は、ステップＴ４において、画像入力部１０１から「Ｙ」を返された場合にはステップＴ５に処理を進め、「Ｎ」を返された場合にはステップＴ１に処理を戻す。

そして、制御部１０８は、入力画像を画像Ａ１としてメモリ１０２の特定アドレスに格納し（ステップＴ５）、メモリ１０２上の特定アドレスにある変数をそれぞれ初期化する（ステップＴ６，Ｔ７）。

次に、制御部１０８は、メモリ１０２上の変数ｉを「１」加算更新する（ステップＴ８）。

次に、認証装置１では、ステップＴ１，Ｔ２と同様に、ｉ番目の画像Ａｉが画像入力部１０１を介して入力され、そして、当該画像Ａｉの画像補正が行なわれる（ステップＴ９，Ｔ１０）。

次に、認証装置１では、ステップＴ１１で、１つ前に入力された画像Ａｉ−１と、ステップＴ９で入力されステップＴ１０で補正された画像Ａｉとの、移動ベクトルＶｉ−１，ｉを計算する（スナップショット画像基準位置補正処理）。この処理の内容を、当該処理のサブルーチンのフローチャートである図６を参照して説明する。

スナップショット画像基準位置補正処理では、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に対して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、図６に、ステップＳ１０１からステップＳ１０８として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。

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である画像Ａｋと画像Ａｋ＋１の間で、画像Ａｋ＋１の複数の部分画像各々が画像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。具体的には、例えば、図７を参照して、スナップショット画像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Ａ１の部分画像Ｍ１、Ｍ２・・・の中で最も一致する位置を探索する。以下、その詳細を説明する。なお、図７（Ａ）〜図７（Ｃ）では、画像Ａ１〜Ａ５は、指の指紋の一部分の画像であって、順に、対応する指の位置が下方向に移動したものとなっている。これらの画像は、センサに対して指が下から上に向けて動かされた際に、順に入力されたものである。

図６を参照して、制御部１０８は、ステップＳ１０１において、カウンタの変数ｋを１に初期化し、そして、ステップＳ１０２において、カウンタの変数ｉを１に初期化する。

次に、制御部１０８は、ステップＳ１０３において、画像Ａｋ+１の上から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。なお、本実施の形態では、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、部分領域Ｑｉの形状はこれに特定されない。

次に、制御部１０８は、ステップＳ１０４において、画像Ａｋにおいて、ステップＳ１０３で設定したテンプレートと最も一致度の高い、つまり、画像Ａｋ内のデータにおいて最も当該テンプレートと一致する場所を探索する。具体的には、たとえば、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の各画素の取り得る最大濃度をＶ０とした場合に、画像Ａｋ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０１）に従って計算する。なお、この計算によれば、各画素の濃度差を元に、一致度が計算される。

次に、制御部１０８は、ステップＳ１０５において、画像Ａｋ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として、その位置での一致度を最大一致度Ｃｉｍａｘとしてメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。

ここで、上述のように、画像Ａｋ＋１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Ａｋ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。この移動ベクトルＶｉを式（０２）に示す。

（式０２） Ｖｉ＝（Ｖｉｘ，Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ，Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）
（式０２）では、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Ａｋ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座標であり、たとえば画像Ａｋ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。

制御部１０８は、ステップＳ１０６において、上記した移動ベクトルＶｉを算出し、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。

次に、制御部１０８は、ステップＳ１０７において、カウンタ変数ｉが部分領域の個数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に進め、そうでなければ処理をＳ１０９に進める。

ステップＳ１０８では、制御部１０８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Ｓ１０２からＳ１０７が繰返し行なわれる。つまり、すべての部分領域Ｑｉに関してテンプレートマッチングが行なわれ、そして、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が計算される。

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、そして、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５のステップＳ１０９からステップＳ１２４に示される処理を行なうことによって、類似度計算を行なう。

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ＡｋとＡｋ+１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、行なわなくてもよい。

ステップＳ１０９では、制御部１０８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Ａｋと画像Ａｋ+1の類似度を格納する変数とする。

次に、制御部１０８は、ステップＳ１１０において、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。次に、制御部１０８は、ステップＳ１１１において、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。次に、制御部１０８は、ステップＳ１１２において、基準とする移動ベクトルＶｊのインデックスｊを１に初期化する。

次に、ステップＳ１１３で、制御部１０８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０３）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方向成分を表し、また、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を表す。

次に、ステップＳ１１４では、制御部１０８は、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊを、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。具体的には、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に進め、逆に大きければ、実質的に同一とは見なせないとして処理をステップＳ１１６に進める。

ステップＳ１１５では、類似度Ｐｉを以下の式（０４）〜（０６）で増加させる。
（式０４） Ｐｉ＝Ｐｉ＋α
（式０５） α＝１
（式０６） α＝Ｃｊｍａｘ
なお、（式０４）における変数αは、類似度Ｐｉを増加させる値である。（式０５）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０６）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では、制御部１０８は、インデックスｊ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に進め、ｎ以上である場合には処理をステップＳ１１８に進める。

ステップＳ１１７では、制御部１０８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、制御部１０８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）を比較し、類似度Ｐｉが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値）より大きければ処理をＳ１１９に進め、小さければ処理をＳ１２０に進める。

ステップＳ１１９では、制御部１０８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の値を設定して、メモリ１０２の所定のアドレスに記憶する。ステップＳ１１８，Ｓ１１９の処理によると、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と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の中で最も基準として正当であるとされることになる。

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が部分領域の個数ｎより小さければ、ステップＳ１２１においてインデックスｉを１増加させた後、処理をステップＳ１１１に戻す。

ステップＳ１０９からステップＳ１２１により、画像Ａｋと画像Ａｋ+1における類似度が変数Ｐ（Ａｋ，Ａｋ+1）の値として計算される。

一方、ステップＳ１２０において、インデックスｉが部分領域の個数ｎ以上であると判断されると、ステップＳ１２２に処理が進められる。

ステップＳ１２２では、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、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1を次の式（０７）に基づいて計算する。

ここで、領域移動ベクトルの平均値Ｖｋ,ｋ+1の算出意図は、スナップショット画像Ａｋとスナップショット画像Ａｋ+１との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）〜図７（Ｃ）におけるスナップショット画像Ａ１とスナップショット画像Ａ２についての、領域移動ベクトルＶ１，Ｖ２・・・の平均ベクトルは、Ｖ１２である。

再度図６を参照して、ステップＳ１２２で領域移動ベクトルの平均値が算出された後、ステップＳ１２３では、制御部１０８は、参照画像となっているスナップショット画像Ａｋのインデックスｋの値とスナップショット画像の個数（変数ｍの値）を比較する。そして、インデックスｋがスナップショット画像の個数より小さければ、ステップＳ１２４でｋを１加算更新した後で処理をステップＳ１０１に戻す。一方、インデックスｋが、スナップショット画像の個数以上となったところで、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１０４３に計算終了信号を送り、スナップショット画像基準位置補正処理を終了させて、処理を図４のステップＴ１１にリターンさせる。

再度図４を参照して、スナップショット画像基準位置補正処理の後、制御部１０８は、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Ｖｉ−１，ｉをベクトルとして足すことにより、新しいＶｓｕｍを算出し、当該Ｖｓｕｍをメモリ１０２の所定のアドレスに記憶する（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）。
ここで、ステップＴ１３における、指紋入力および照合方式の判別処理について、その内容を説明する。なお、図８に、当該処理のサブルーチンのフローチャートを示す。

図８を参照して、指紋入力および照合方式の判別処理では、既にこの処理が実行される時点でスイープ方式であると判別されている場合には、指紋の入力および照合の方式が「スイープ方式」とされ（ステップＳＴ００１，ＳＴ００４）、処理がステップＴ１３に戻される。

一方、まだスイープ方式と判別されていない場合であって、メモリ１０２上の変数ｉがある値（たとえば、ＲＥＡＤＴＩＭＥ）未満であれば、制御部１０８は、指紋の入力および照合の方式を「未判別」として（ステップＳＴ００２，ＳＴ００６）、処理をステップＴ１３に戻す。

さらに、スイープ方式と判別されておらず、かつ、上記の変数ｉがある値以上であれば、制御部１０８は、メモリ１０２上のベクトル変数Ｖｓｕｍの値を参照する。そして、制御部１０８は、その値の大きさ（｜Ｖｓｕｍ｜）がある値（たとえば、ＡＲＥＡＭＡＸ）未満であれば、指紋の入力および照合の方式を「エリア方式」とし、そうでなければ「スイープ方式」として（ステップＳＴ００３〜ＳＴ００５）、処理をステップＴ１３に戻す。

再度図４を参照して、ステップＴ１３で、指紋の入力および照合の方式の判別を行なった後、制御部１０８は、ステップＴ１４で、判別結果に応じて処理を進め方を決定する。具体的には、スイープ方式である場合にはステップＴ１５へ、エリア方式である場合にはステップＴ１６へ、そして、未判別である場合にはステップＴ８へ、それぞれ処理が進められる。

ステップＴ１５では、制御部１０８は、スイープ方式での（画像入力部１０１における）画像の入力が、規定の枚数（ＮＳＷＥＥＰ枚）に達したか否かを判断する。そして、達したと判断するとステップＴ１６へ処理を進め、まだ達していないと判断すると、ステップＴ８に処理を戻す。

ステップＴ１６では、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に登録された画像（以下、画像Ｂとする）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。

そして、制御部１０８は、ステップＴ１７で、画像Ａ，画像Ｂに対して、類似度の計算を行なった後、ステップＴ１８で、照合および判定を行なう。

以下に、ステップＴ１７における類似度の計算について、エリア方式が選択された場合と、スイープ方式が選択された場合とに分けて説明する。

まず、エリア方式を選択した場合の類似度の計算について、図９を参照して説明する。
図９を参照して、制御部１０８は、まず、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。これに応じて、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。

具体的には、テンプレートマッチング処理では、まずステップＳ２０１において、カウンタの変数ｉが１に初期化される。

次に、ステップＳ２０２において、画像Ａから部分領域Ｒｉとして規定される部分領域の画像が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される。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。

次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２で設定したテンプレートに対し、画像Ｂ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が探索される。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）の画素濃度がＲｉ（ｘ，ｙ）とされ、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度がＢ（ｓ，ｔ）とされ、部分領域Ｒｉの幅がｗ，高さがｈとされ、また、画像ＡとＢの各画素の取りうる最大濃度がＶ０とされた場合、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）は、たとえば以下の（式０８）に従って、各画素の濃度差を元に、計算される。

画像Ｂ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。

次に、ステップＳ２０４では、制御部１０８は、ステップＳ２０３において算出された部分領域Ｒｉの画像Ｂ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。

次に、制御部１０８は、ステップＳ２０５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式０９）に従って算出し、メモリ１０２の所定アドレスに記憶する。

（式０９） Ｖｉ＝（Ｖｉｘ，Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ，Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）
ここで、上述のように、画像Ａ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Ｂ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Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることによる。

また、（式０８）では、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Ａ内における部分領域Ｒｉの左上角の座標に対応する。さらに、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Ｂ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。

次に、ステップＳ２０６では、制御部１０８は、カウンタ変数ｉが部分領域の個数ｎ以下か否かを判断する。そして、変数ｉの値が部分領域の個数ｎ以下であれば、処理をＳ２０７に進め、そうでなければ、処理をＳ２０８に進める。

ステップＳ２０７では、制御部１０８は、変数ｉの値に１を加えた後、ステップＳ２０２に処理を戻す。これにより、すべての部分領域Ｒｉに関して、テンプレートマッチングを行なわれ、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が計算されることになる。

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、ステップＳ２０８からステップＳ２２０に示される処理を行なうことによって類似度計算を行なう。

具体的には、ステップＳ２０８では、類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）が０に初期化される。ここで類似度Ｐ（Ａ，Ｂ）とは、画像Ａと画像Ｂの類似度を格納する変数とする。

次に、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が１に初期化される。

次に、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が０に初期化される。

次に、ステップＳ２１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊが１に初期化される。

次に、ステップＳ２１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊのベクトル差ｄＶｉｊが、以下の（式１０）に従って計算される。

ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を表し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を表す。

次に、ステップＳ２１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊが所定の定数εと比較され、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が判断される。そして、ベクトル差ｄＶｉｊが、定数εより小さいと判断されれば、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されて処理がステップＳ２１４に進められる。逆に、大きければ、実質的に同一とは見なされず、処理あステップＳ２１５に進められる。

ステップＳ２１４では、類似度Ｐｉを以下の式（１１）〜（１３）で増加させる。
（式１１） Ｐｉ＝Ｐｉ＋α
（式１２） α＝１
（式１３） α＝Ｃｊｍａｘ
（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）に示されるように、α＝１とされた場合には、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）に示されるように、α＝Ｃｊｍａｘとされた場合には、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では、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいかどうかが判定される。そして、インデックスｊが、部分領域の個数ｎより小さい場合は処理がステップＳ２１６に進めら得る。一方、大きい場合には、処理がステップＳ２１７に進められる。

ステップＳ２１６では、インデックスｊの値が１増加される。
以上説明したステップ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）が比較され、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がＳ２１８に進められ、小さければ処理がＳ２１９に進められる。

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，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）が比較される。そして、インデックスｉが部分領域の個数より小さければ処理がステップＳ２２０に進められる。

ステップＳ２２０では、インデックスｉが１増加された後、処理がステップＳ２１０に戻される。

以上説明したステップＳ２０８からステップＳ２２０により、画像Ａと画像Ｂ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、処理がステップＴ１７にリターンされる。

次に、スイープ方式を選択した場合の類似度の計算について、図１０を参照して説明する。

図１０を参照して、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Ｓ３０１からステップＳ３０７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、上述の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。

まず、ステップＳ３０１で、カウンタの変数ｋが１に初期化される。
次に、ステップＳ３０２では、テンプレートマッチングに用いるテンプレートが設定される。なお、当該テンプレートは、スナップショット画像Ａｋ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、Ａａｋとして規定される部分領域の画像である。ここで、Ｐｋは、次の式（１４）で規定される。

次に、ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２で設定されたテンプレートに対し、画像Ｂ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が、探索される。具体的には、テンプレートとして用られる部分領域Ａａｋの左上の角を基準とした座標（ｘ，ｙ）の画素濃度をＡａｋ（ｘ，ｙ）とし、画像Ｂ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Ａａｋの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像Ａａｋおよび画像Ｂの各画素の取り得る最大濃度をＶ０とした場合、画像Ｂにおける座標（ｓ，ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ，ｔ）が、たとえば以下の式（１５）に従い各画素の濃度差を基に計算される。

そして、画像Ｂ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）が計算され、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され、また、その位置での部分領域の画像が部分領域Ｒｋとされ、そして、その位置での一致度が最大一致度Ｃｋｍａｘとされる。

次に、ステップＳ３０４では、ステップＳ３０３で算出された部分領域Ａａｋの画像Ｂ内における最大一致度Ｃｋｍａｘがメモリ１０２の所定アドレスに記憶される。

次に、ステップＳ３０５では、移動ベクトルＶｋが以下の式（１６）に従って計算されて、メモリ１０２の所定アドレスに記憶される。

Ｖｋ＝（Ｖｋｘ，Ｖｋｙ）＝（Ｒｋｘ−Ａａｋｘ，Ｒｋｙ−Ａａｋｙ）・・・式（１６）
ここで、上述のように、部分領域Ａａｋに基づいて、画像Ｂ内をスキャンして部分領域Ａａｋと最も一致度が高い位置Ｒの部分領域Ｒｋが特定されたとき、位置Ａａから位置Ｒ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Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることによる。

なお、式（１６）において、変数Ａａｋｘおよび変数Ａａｋｙはスナップショット画像Ａｋ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を加えた部分領域Ａａｋの基準位置のｘ座標およびｙ座標である。

また、変数ＲｋｘおよびＲｋｙは、部分領域Ｒｋの探索結果である最大一致度Ｃｋｍａｘの位置でのｘ座標およびｙ座標である。たとえば、座標（Ｒｋｘ，Ｒｋｙ）は、画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｒｋの左上角の座標に対応する。

次に、ステップＳ３０６では、カウンタ変数ｋが部分領域の個数ｎ以下か否かが判定される。そして、変数ｋの値が部分領域の個数ｎ以下であれば（Ｓ３０６でＹＥＳ）、処理がＳ３０７に進められ、そうでなければ（Ｓ３０６でＮＯ）、処理がＳ３０８に進められる。すなわち、ステップＳ３０７では、変数ｋの値が１インクリメントされる。

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Ｓ３０２〜Ｓ３０７の処理が繰返し実行され、すべての部分領域Ａａｋに関しテンプレートマッチングが実行されてそれぞれの部分領域Ａａｋの最大一致度Ｃｋｍａｘと移動ベクトルＶｋとが計算される。

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Ａａｋ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後、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送る。

これに応じて、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Ａａｋの移動ベクトルＶｋや最大一致度Ｃｋｍａｘなどの情報を用い、ステップＳ３０８〜Ｓ３２０に示される処理を行なうことによって、類似度を計算する。

ここでの類似度計算処理は、まず、上述の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について、それら一組のスナップショット画像とは異なる他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が検索され、各々の最大一致度位置とされる。そして、上記の一組のスナップショット画像のそれぞれと、それぞれについて探索された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、所定しきい値内に収まっているか否かに基づいて、類似度が判定される。以降で、その詳細を説明する。

ステップＳ３０８では、類似度Ｐ（Ａａ，Ｂ）が０に初期化される。ここで、類似度Ｐ（Ａａ，Ｂ）とは、画像Ａａと画像Ｂとの類似度を格納する変数とする。

次に、ステップＳ３０９では、基準とする移動ベクトルＶｋのインデックスｋが１に初期化される。

次に、ステップＳ３１０では、基準となる移動ベクトルＶｋに関する類似度Ｐｋが０に初期化される。

次に、ステップＳ３１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊが１に初期化される。

次に、ステップＳ３１２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が以下の式（１７）に従って計算される。

ここで、変数Ｖｋｘおよび変数Ｖｋｙは移動ベクトルＶｋのｘ方向成分およびｙ方向成分を表し、変数Ｖｊｘおよび変数Ｖｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分およびｙ方向成分を表す。

次に、ステップＳ３１３では、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｋｊが所定の定数εと比較され、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能か否かが判断される。そして、ベクトル差ｄＶｋｊが定数εより小さければ（Ｓ３１３でＹＥＳ）、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一と見なされて、処理がステップＳ３１４に進められ、逆に、定数εより大きければ（Ｓ３１３でＮＯ）、移動ベクトルＶｋと移動ベクトルＶｊとが実質的に同一とは見なされず、（ステップＳ３１４をスキップして）処理がステップＳ３１５に進められる。

ステップＳ３１４では、類似度Ｐｋを以下の式（１８）〜式（２０）を用いて増加させる。

Ｐｋ＝Ｐｋ＋α ・・・式（１８）
α＝１ ・・・式（１９）
α＝Ｃｋｍａｘ ・・・式（２０）
式（１８）において、変数αは、類似度Ｐｋを増加させる値である。そこで、変数αを式（１９）に示されるように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、変数αを式（２０）に示されるようにα＝Ｃｋｍａｘ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。なお、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Ｓ３１５では、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいかどうかが判定される。そして、インデックスｊが部分領域の個数ｎより小さいと判定された場合は（Ｓ３１５でＹＥＳ）、処理がステップＳ３１６に進められ、大きいと判定された場合（Ｓ３１５でＮＯ）、処理がステップＳ３１７に進められる。ステップＳ３１６では、インデックスｊの値が１インクリメントされて、処理がステップＳ３１７に進められる。

上述のステップＳ３１０〜Ｓ３１６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。

そして、ステップＳ３１７では、移動ベクトルＶｋを基準とした場合に得られた類似度Ｐｋと変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）とが比較される。そして、類似度Ｐｋが現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）の値）より大きければ（Ｓ３１７でＹＥＳ）、処理がＳ３１８に進められ、小さければ（Ｓ３１７でＮＯ）、（ステップＳ３１８をスキップして）処理がＳ３１９に進められる。ステップＳ３１８では、変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）に移動ベクトルＶｋを基準とした場合に得られた類似度Ｐｋの値が設定されて、処理がステップＳ３１９に進められる。

つまり、ステップＳ３１７，Ｓ３１８では、移動ベクトルＶｋを基準とした場合に得られた類似度Ｐｋ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に得られた類似度の最大値（変数Ｐ（Ａａ，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の中で最も基準として正当であるとされることになる。

次に、ステップＳ３１９では、基準とする移動ベクトルＶｋのインデックスｋの値と部分領域の個数（変数ｎの値）とが比較される。インデックスｋが部分領域の個数ｎより小さければ（Ｓ３１９でＹＥＳ）、処理がステップＳ３２０に進められ。ステップＳ３２０では、インデックスｋが１インクリメントされて、ステップＳ３１０に処理が戻される。

上述のステップＳ３０８〜Ｓ３２０によれば、インデックスｋが部分領域の個数ｎとなるまで繰返されることにより（Ｓ３１９でＮＯ）、画像Ａａと画像Ｂとの類似度が変数Ｐ（Ａａ，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（Ａａ，Ｂ）の値を類似度としてメモリ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る。このように類似度が格納されることによって、類似度計算処理が終了し、処理がＴ１７へリターンされる。

再度図４を参照して、ステップＴ１７で類似度を計算した後、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。

これに応じて、照合判定部１０７は、画像入力部１０１に入力された画像と登録データ記憶部２０２に記憶された画像との照合を行ない、そして、それらが一致するか否かの判定を行なう（ステップＴ１８）。

具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａａ，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。そして、変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）≧Ｔならば、画像Ａａと画像Ｂ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’）を書込む。一方、変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）＜Ｔならば、画像入力部１０１に入力された画像は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、ステップＴ１８の処理を終了する。

なお、上記した定数εは、図７（Ｄ）中の円の半径に対応している。そして、ステップＴ１８では、移動ベクトルの中の当該円の中にあるものに対して、変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）にαが加算される。そして、ステップＴ１８における判定では、変数Ｐ（Ａａ，Ｂ）とＴとが比較されて、画像が一致するか否かが判断される。つまり、たとえば、αが‘１’である場合には、上記の円内にＴ本以上の移動ベクトルが集まれば、一致すると判断される。

そして、ステップＴ１９において、認証部１０７７は、照合された画像の組み合わせに対応した個人などの認証を行なう。

なお、本実施の形態では、エリア方式の照合とスイープ方式の照合とが組み合わされて、認証が行なわれる。エリア方式の照合とは、画像入力部１０１のセンサにおいてエリア方式でセンシングした指紋データを利用した照合の態様である。また、スイープ方式の照合とは、画像入力部１０１のセンサにおいてスイープ方式でセンシングした指紋データを利用した照合の態様である。以下に、本実施の形態における認証の内容を、図１１を参照して説明する。

本実施の形態における認証では、まず、図１１（Ａ）に示されるように、右手人差し指の下方向の移動によって入力された画像を利用したスイープ方式の照合が行なわれる。次に、図１１（Ｂ）に示されるように、右手人差し指の画像に関するエリア方式の照合が行なわれる。そして、図１１（Ｃ）に示されるように、右手人差し指の上方向の移動によって入力された画像を利用したスイープ方式の照合が行なわれる。

具体的には、まず、図４に示したステップＴ１〜Ｔ１８において、スイープ方式で入力される画像と、あらかじめ登録されている下方向移動による右手人差し指の照合データとを利用した、照合が行なわれる。そして、その結果が、認証部１０７７内に有するレジスタに記憶される。

次に、エリア方式で入力される画像と、あらかじめ登録されている右手人差し指の照合データとを利用した、照合が行なわれる。そして、その結果が、認証部１０７７内に有するレジスタに記憶される。

次に、スイープ方式で入力される画像と、あらかじめ登録されている上方向移動による右手人差し指の照合データとを利用した、照合が行なわれる。そして、この照合の結果が、先に認証部１０７７内のレジスタに記憶されている照合結果と比較される。

そして、すべての照合結果（下方向のスイープ方式、エリア方式、および、上方向のスイープ方式の照合結果）が同じであれば、正しい照合が行なわれたとして、当該照合結果に基づいた認証結果が出力される。具体的には、照合結果が「一致」であれば、指紋を入力したユーザが認証される。また、照合結果が「不一致」であれば、指紋を入力したユーザの認証は行なわれない。

一方、すべての照合結果が同じではない場合、つまり、上記した例では、下方向のスイープ方式の照合結果、エリア方式の照合結果、および、上方向のスイープ方式の照合結果の中の少なくとも１つが異なれば、正しい照合が行なわれなかったとして、認証処理はユーザの認証が行なわれないまま終了する。具体的には、たとえば、認証処理が失敗した旨のメッセージと、画像入力部１０１に対する指紋の入力を再度行なうようにユーザに対してメッセージとを表示する等の処理が実行される。

なお、本実施の形態では、上記したように、各方式による照合での照合結果が、認証部１０７７内のレジスタに記憶される場合を記載しているが、本発明はこの構成に限定されない。照合結果は、たとえば、メモリ１０２に記憶されても良い。

また、本実施の形態では、指紋の照合として、図１１（Ａ）〜図１１（Ｃ）を参照して説明したように、指の下方向の移動に基づくスイープ方式の照合、エリア方式の照合、指の上方向の移動に基づくスイープ方式の照合が順に実施されるが、本発明における照合は、エリア方式の照合とスイープ方式の照合とが含まれていれば、この通りの順序および組み合わせに限定されるものではない。

また、認証を行なうアプリケーション毎に、セキュリティレベルを変える目的などのために、照合の組み合わせを変えても良い。

本実施の形態のように、指紋の照合が、エリア方式の照合とスイープ方式の照合が組み合わされたものとされることにより、エリアセンシング方式かスイープセンシング方式のいずれかの照合のみで認証されていた従来と比して、誤認証やなりすましの低減が可能となる。

［第２の実施の形態］
以上説明した第１の実施の形態では、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。そして、本実施の形態では、この記録媒体は、たとえばメモリ６２４のように図１に示されたコンピュータにおいて処理が行なわれるために必要なメモリそのもの（つまり、プログラムメディア）であっても良いし、また、該コンピュータに着脱可能であり、かつ、該コンピュータにおいて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などが挙げられる。また、該記録媒体としては、磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などが挙げられる。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によってアクセスされることによって実行される構成であってもよいし、あるいは、記録媒体から一旦読出されコンピュータ内の所定のプログラム記憶エリア（たとえばメモリ６２４）にロードされた後でＣＰＵ６２４によって読出されて実行される構成であってもよい。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１に示されたコンピュータは、インターネット等の通信ネットワーク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。

また、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。

また、以上説明した実施の形態では、指紋センサとして、図３（Ａ）等に示されたような、横長の矩形のセンサ１０１Ａが利用されていたが、本発明で利用されるセンサの形態はこのようなものに限定されない。

たとえば、図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）に示されるように、縦長のセンサ２００であってもよい。センサ２００が利用される場合、画像入力部１０１に含まれる指紋センサにてスイープ方式で指紋データをセンシングするときには、ユーザは、図１２（Ａ）に示されるように、矩形のセンサ２００に対してその長手方向に沿わせるように指を当て、そして、センサ２００上で、指を、図中の矢印に示すように左から右（あるいは右から左）に、当該センサ２００の長手方向に直角に動かして、指紋データを読込ませる。また、エリア方式で指紋データをセンシングする場合、ユーザは、図１２（Ｂ）に示されるように、矩形のセンサ２００に対して指を当て、そして、センサ２００上で指を動かさずに指紋データを読込ませる。

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。

本発明の第１の実施の形態である認証装置が搭載されるコンピュータの構成を示す図である。 図１のコンピュータに搭載される認証装置の機能構成を表すブロック図である。 図２の認証装置における指紋のセンシングの態様を説明するための図である。 図２の認証装置において実行される画像照合処理のフローチャートである。 図４の入力の有無を判断する処理のサブルーチンのフローチャートである。 図４のスナップショット画像基準位置補正処理のサブルーチンのフローチャートである。 図６のスナップショット画像基準位置補正処理の処理内容を説明するための図である。 図４の指紋の入力および照合の方式を判別する処理のサブルーチンのフローチャートである。 図１の認証装置においてエリアセンシング方式が選択された場合の、図４の類似度計算処理のサブルーチンのフローチャートである。 図１の認証装置においてスイープセンシング方式が選択された場合の、図４の類似度計算処理のサブルーチンのフローチャートである。 図１の認証装置における認証の内容を説明するための図である。 図２の認証装置において利用されるセンサの変形例を示す図である。 従来の機器における、エリアセンシング方式の指紋認証を説明するための図である。 従来の機器における、スイープセンシング方式の指紋認証を説明するための図である。

符号の説明

１ 認証装置、１０１ 画像入力部、１０１Ａ，２００ センサ、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、６２２ ＣＰＵ、６２４ メモリ、６２６ 固定ディスク、６３０ ＦＤ駆動装置、６３２ ＦＤ、６４０ ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、６４２ ＣＤ−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、１０７７ 認証部。

Claims (6)

1. センサを備え、前記センサと対象物との相対位置を固定した第１の方法と、前記センサと前記対象物との相対位置を変化させる第２の方法のいずれの入力方法でも前記対象物の画像を入力可能な画像入力手段と、
   前記画像入力手段を介して入力された入力画像と照合を行なうための参照画像を保持する参照画像保持手段と、
   前記画像入力手段を介して前記第１の方法で入力された第１の入力画像と前記参照画像とを照合する第１の照合手段と、
   前記画像入力手段を介して前記第２の方法で入力された第２の入力画像と前記参照画像とを照合する第２の照合手段と、
   前記第１の照合手段による照合結果および前記第２の照合手段による照合結果に基づいて、認証結果を出力する認証手段とを含む、認証装置。
2. 前記第１の照合手段と前記第２の照合手段の少なくとも一方は、異なる方法で入力された入力画像のそれぞれについて前記照合画像との照合を行なう、請求項１に記載の認証装置。
3. 前記認証手段は、前記第１の照合手段による照合結果と前記第２の照合手段の照合結果とが同じである場合にのみ、これらの照合結果に基づいて認証結果を出力する、請求項１または請求項２に記載の認証装置。
4. センサと対象物との相対位置が固定されて入力された第１の入力画像と参照画像とを照合するステップと、
   センサと対象物との相対位置が変化されながら入力された第２の入力画像と参照画像とを照合するステップと、
   前記第１の入力画像に基づいた照合結果および前記第２の入力画像に基づいた照合結果に基づいて、認証結果を出力するステップとを含む、認証方法。
5. センサに入力された画像に基づいて認証を行なう認証用プログラムであって、
   コンピュータに、
   前記センサと対象物との相対位置が固定されて入力された第１の入力画像と参照画像とを照合するステップと、
   前記センサと対象物との相対位置が変化されながら入力された第２の入力画像と参照画像とを照合するステップと、
   前記第１の入力画像に基づいた照合結果および前記第２の入力画像に基づいた照合結果に基づいて、認証結果を出力するステップとを実行させる、認証用プログラム。
6. 請求項５に記載された認証用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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