JP2008171238A - 指紋認証装置、方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】生体の有無を正確に検知する。
【解決手段】センサ面２０１に指が置かれた際の蓄積電荷量と、指が置かれていないときの蓄積電荷量との差分値が、所定閾値以上であれば指置きと判断する第１検知部２２１と、第１検知部２２１で指置き検知されない場合に、センサ面２０１から読取った画像につき、縞模様検知処理を行ない、その結果、縞模様を有すると判定した場合には、指置きと判定する第２検知部２２２と、指置きと判定された場合に、センサ面２０１から読取った画像を利用して認証処理を行なう指紋照合部２３とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、指紋認証装置、方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、静電容量型センサを用いて指紋情報を検出する機能を有する指紋認証装置、方法、プログラムおよび記録媒体指紋認証装置および方法に関する。

近年、指紋、虹彩、血管パターン、顔の形状などを指す生体情報を用いて個人を認証する生体認証技術が開発され、一部の技術は実用化されている。生体認証技術の中で指紋画像を用いて個人を認証する指紋認証に関しては、これまでに多くの技術が提案されている。

指紋認証機能を有する生体情報処理装置は、指が載置されるセンサ面を有する指紋センサを備える。図１６は、従来から提案されている一般的な指紋認証処理のフローチャートである。生体情報処理装置は、図１６に示す３つのステップを実行する。生体情報処理装置は、まず指置き検知ステップ（ステップＯ１）において、指紋センサのセンサ面上に指が置かれたか否かを検知する。検知されるまでステップＯ１の処理が繰り返されるが、規定回数繰り返しても検知できないときは、指紋認証処理を終了する。指置きが検知されると、次に、センシングステップ（ステップＯ２）において、指紋センサから指紋画像を取得する。最後に、指紋認証ステップ（ステップＯ３）において、センシングステップで取得した指紋画像を登録済みの指紋画像と照合する。

ここで、指紋認証に用いられる指紋センサは、光学式センサと非光学式センサとに分類される。非光学式センサは、光学式センサよりも小型で低コストという特徴がある。非光学式センサの中では、静電容量式センサが広く知られている（たとえば、特許文献１）。静電容量式センサは、センサ面に指を置いたときに、指紋の凹部と凸部とではセンサ面までの距離が異なるために静電容量が異なるという特性に基づき、指紋画像を示す信号を出力する。

静電容量式の指紋センサを備えた従来の生体情報処理装置は、以下に示す方法で指置きを検知する。センサ面に指を置いたときと、指を置いていないときとを比較すると、センサ素子（キャパシタ）の電荷蓄積速度は前者のときのほうが速い。そこで、所定時間内に所定数のセンサ素子に蓄積された電荷量の合計が大きいか小さいかによって、指が置かれているか否かを判断することができる。たとえば、図１７（Ａ）において、時刻が‘０’は指が初めて置かれた時点を指す。指を置いたときの蓄積電荷量Ｑ１は実線のように変化し、指を置いていないときの蓄積電荷量Ｑ０が破線のように変化する場合、生体情報処理装置は、蓄積電荷量の差ΔＱ１（＝Ｑ１−Ｑ０）を検出し、検出した差ΔＱ１が予め定めた閾値以上を指示すると判定すると、指が置かれたと検知する。なお、指を置いていない場合であっても、大気下で電荷蓄積が発生する。

なお、本願発明に関連する技術として、特許文献２には、静電容量式容量検出素子とＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）式容量検出素子とを交互に配置した表面形状認識用センサが開示されている。この文献には、２種類の検出素子を用いて２種類の指紋画像を検出する方法が開示されている。
特開平４−２３１８０３号公報 特開２００５−２４４８０号公報

静電容量式の指紋センサを用いた従来の生体情報処理装置は、場合によっては、指置きを正確に検知することができない。たとえば、センサ面に乾燥肌の指を置いたときの電荷蓄積速度が、指を置いていないときの電荷蓄積速度とほぼ同じになる場合は、指置きを正確に検知することができない。具体的には、図１７（Ｂ）において、センサ面に乾燥肌の指を置いたときに蓄積電荷量Ｑ２が実線のように変化する場合、破線で示された蓄積電荷量Ｑ０との差ΔＱ２（＝Ｑ２−Ｑ０）が予め定めた閾値以上にならないために、指が置かれているにも拘わらず指置きされていないと判定される。このように、指置きを正確に検知することができない場合、生体情報処理装置は、指置き検知以降の処理（センシングおよび指紋照合）を実行することできない。

また、指紋認証の所要時間は短いことが好ましいが、上記の指置き検知方法では、乾燥肌の指などの場合には１回の指置きを検知するのに長時間を要し、また、指置き検知に失敗することもある。このため指置き検知が繰り返し実行されるために、指紋認証の所要時間が長くなり、かつ指置き検知に要する消費電力が増大する。生体情報処理装置が携帯型情報端末（ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯型電話機など）に搭載される場合には、この消費電力の増大は深刻な課題である。

それゆえに、本発明の目的は、生体の有無を正確に検知できる指紋認証装置、方法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。

本発明の他の目的は、高速かつ低消費電力の指紋認証装置、方法、プログラムおよび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指紋認証装置は、電極と、電極を覆うように設けられて、且つ指紋を検出するべき指が置かれる誘電体材料からなる表面を有し、指が表面に置かれたときに指面と電極により形成される容量に基づく蓄積電荷量と、容量に基づく画像信号とを検出して出力する画像情報取得部と、画像情報取得部から入力した蓄積電荷量に基づき、表面に指が置かれたか否かを検知する第１の指置き検知部と、第１の指置き検知部により指置きが検知されない場合に、前記画像情報取得部から入力した前記画像信号が指示する画像情報に基づき、表面に指が置かれたか否かを検知する第２の指置き検知部と、第１または第２の指置き検知部によって指が置かれたと検知された場合に、画像情報取得部から入力した画像信号が指示する画像情報に従い認証処理を行なう認証部とを備える。

好ましくは、前記第１の指置き検知部は、画像情報取得部から入力した蓄積電荷量と、指が表面に置かれていないときの所定の蓄積電荷量との差分が、予め定めた閾値以上であれば、表面に指が置かれたと検知し、第２の指置き検知部は、第１の指置き検知部により指置き検知されない場合に、画像情報取得部から入力した画像信号が指示する画像情報について、所定の特徴を検知した場合には、表面に指が置かれたと検知する。

好ましくは、所定の特徴は縞模様を指し、第２の指置き検知部は、画像情報が指す画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部を含み、特徴値検出部が出力する特徴値に基づき、所定の特徴の検出を行なう。

好ましくは、特徴値は、部分画像の模様が指紋の垂直方向に従っていることを示す値、指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。

好ましくは、画像情報は画素が白または黒に２値化された画像を指し、特徴値は、部分画像の垂直方向に従って連続して位置する黒画素の最大個数と、水平方向に従って連続して位置する黒画素の最大個数とを用いて決定される。

この発明の他の局面に従うと、電極と、電極を覆うように設けられて、且つ指紋を検出するべき指が置かれる誘電体材料からなる表面を有し、指が表面に置かれたときに指面と電極により形成される容量に基づく蓄積電荷量と、容量に基づく画像信号とを検出して出力する画像情報取得部を備える情報処理装置を用いた指紋認証方法であって、画像情報取得部から入力した前記蓄積電荷量に基づき、表面に指が置かれたか否かを検知する第１の指置き検知ステップと、第１の指置き検知ステップにより指置き検知されない場合に、画像情報取得部から入力した画像信号が指示する画像情報に基づき、表面に指が置かれたか否かを検知する第２の指置き検知ステップと、第１または第２の指置き検知ステップによって指が置かれたと検知された場合に、画像情報取得部から入力した画像信号が指示する画像情報に従い認証処理を行なう認証ステップとを備える。

本発明によれば、蓄積電荷量に基づき第１の指置き検知部で指置きが検知されない場合には、第２の指置き検知部により画像情報を用いた指置き検知が行なわれるので、第１および第２の指置き検知部を併用することにより指置きを正しく高速に検知できる。また、高速に検知できるので装置の電力消費を抑えることができる。

この発明の実施の形態について図面を参照し説明する。
図１は、本実施の形態に係る生体情報処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。図２および図３には、本実施の形態に係るセンシングデバイスのブロック構成が示される。図４〜図１４には本実施の形態に係る生体情報処理の手順が示される。図１５には本実施の形態に係る生体情報処理装置１００が搭載されるコンピュータ４０の構成が、その周辺回路とともに示される。

（機能構成）
図１を参照して生体情報処理装置１００は、センシングデバイス１０および信号処理部２０を備える。生体情報処理装置１００は、生体情報として生体に固有の特徴を示す指紋の画像を取得し、取得した指紋画像に基づき認証処理を行なう。

センシングデバイス１０はセンサ素子１１１と、センサ素子１１１が配置されるセンサ面２０１を含む。センサ面２０１には外部から指が載置される。

信号処理部２０は、センシング部２１、指置き検知部２２および指紋照合部２３を含む。センシング部２１は、図示のないＡ／Ｄ(analog/digital）変換器を有し、Ａ／Ｄ変換器は、センシングデバイス１０のセンサ素子１１１から出力されるセンサ出力信号（画像信号に相当）を入力してデジタルデータ、すなわち輝度レベルに基づくバイナリデータに変換して、バイナリデータに基づき画像データ２０８を生成して指紋照合部２３に出力する。

指紋照合部２３は、入力した画像データ２０８と予め登録された正当ユーザの指紋の画像データとを照合して、照合結果を出力する。照合結果は、両画像が一致するか、または不一致であるかのいずれかを指す。照合結果は認証結果を指し、‘一致’であれば認証に成功し、‘不一致’であれば認証に失敗したことを指す。認証に成功とは、センサ面２０１に置かれた指の持ち主は正当ユーザであると認識したことを指す。認証に失敗とは、センサ面２０１に置かれた指の持ち主は正当ユーザではないと認識したことを指す。

指置き検知部２２はセンサ素子１１１から出力された信号に基づき、センサ面２０１に指が置かれたか否かを検知するための第１検知部２２１と、センシング部２１から出力される画像データ２０８に基づき、センサ面２０１に指が置かれたか否かを検知するための第２検知部２２２を有する。指置き検知部２２による検知結果を指す信号２０９はセンシング部２１に出力される。第２検知部２２２は入力画像に関する特徴値を算出する特徴値計算部３００を有する。第２検知部２２２は、特徴値計算部３００が算出した特徴値に基づき、センサ面２０１に指置きがされたか否かを検知する。

なお、ここでは。第１検知部２２１によって蓄積電荷量に基づき指置きが検知できない場合であっても、そのときに検知される画像データ２０８は指紋画像を表わすことができる精度を有すると想定する。

図２と図３には、本実施の形態に係る静電容量式センサ素子１１１の概略構成が示される。ここでは、センサ素子は、指紋画像を入力するためにユーザの指が置かれる面、すなわちセンサ面２０１を有する。ここでは、このセンサ面２０１を撮像面ともいう。撮像面に指が置かれると、置かれた指の指紋に従う画像がセンサ素子によって読取られて、読取られた画像に従う信号が出力される。

図２を参照してセンサ素子１１１（静電容量式センサ素子）は、生体が接触可能な（本実施の形態では指が押圧可能な）ように外部に露出したセンサ面２０１、複数のセンサ電極（検出用電極）２０２、センサ回路２０３、および増幅器２０４を備える。センサ面２０１の主面（外部に露出している面）には指紋が読取られるべき指が置かれる。複数のセンサ電極２０２は、センサ面２０１の主面とは反対面に配置されている。増幅器２０４は、センサ回路２０３から出力される画像信号を示す電圧信号を入力して、増幅し、増幅後の電圧信号を第１のセンサ出力信号３１として、センシング部２１に出力する。

図３には、指紋が読取られるべき指３０１がセンサ面２０１の主面上に置かれた状態における複数のセンサ電極２０２の周辺が模式的に示される。センサ面２０１はセンサ電極２０２を被覆するような誘電体材料からなり、指３０１をセンサ面２０１の主面上に置いた場合、センサ面２０１においては各センサ電極２０２に時分割に所定電圧を供給することにより、センサ電極２０２と指３０１の間にコンデンサ３０２（容量：キャパシタンス）が形成される。このとき、指３０１のセンサ面２０１の主面に置かれた指紋の凸凹により、指３０１と各センサ電極２０２との間の距離は異なるため、形成される各コンデンサ３０２の容量は異なる。センサ回路２０３は、前述の時分割に同期して各コンデンサ３０２の容量信号を入力して、入力した容量信号に基づく容量特性により指示されるイメージ（指紋画像）を検知する。センサ回路２０３は、各コンデンサ３０２から時分割に検知した容量の差分を累積加算することにより、蓄積電荷量を指すセンサ出力信号３２を指置き検知部２２に出力する。また、検知したイメージを電圧信号に変換して増幅器２０４に出力する。このように、センサ回路２０３から出力される第１のセンサ出力信号３１（電圧信号）は、センサ面２０１の主面に置かれた指紋の凸凹の状態を示す画像に対応の信号を指す。

メモリ４３は、後述する画像用メモリ４３１、マクロ用メモリ４３２、部分画像用メモリ４３３および特徴値メモリ４３４を有し、ならびに電荷テーブル４４４が格納される。

ここで、電荷テーブル４４４について説明する。電荷テーブル４４４にはセンサ面２０１において検知される蓄積電荷の特性に応じたデータが格納される。具体的には、センサ面２０１において検知される蓄積電荷および蓄積電荷量Ｑ０は、たとえば図１７（Ａ）のように時間が経過するに従い増加する特性を有するので、閾値ΔＱもまた時間経過に従い増加する。そこで、本実施の形態では、電荷テーブル４４４には、センサ面２０１に指を置いていないときの蓄積電荷量Ｑ０を検知開始してからの経過時間を指す時間データと、時間経過に従い検知されるセンサ面２０１において検知される蓄積電荷量Ｑ０のデータと、閾値ΔＱのデータとが対応付けされて格納されている。電荷テーブル４４４に格納されるデータの値は予め実験により取得される。閾値ΔＱは、センサ面２０１に通常肌（脂肌でなく、且つ乾燥肌でもない）の指を置いた場合に、対応する経過時間において検知される蓄積電荷量と、当該経過時間において検知される蓄積電荷量Ｑ０との差分を指す。

図１５を参照してコンピュータ４０にはセンシングデバイス１０が接続される。コンピュータ４０は、タイマ５０を接続するＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、入力部４２、メモリ４３、ハードディスク４４、外部記録Ｉ／Ｆ（Interface）部４５、表示部４６、および通信Ｉ／Ｆ部４７を備える。これらの構成要素は、システムバス４８に接続される。

入力部４２は、キーボードやマウスなどの入力装置に相当する。メモリ４３は、ＣＰＵ４１の作業用メモリ（一時変数の値および定数データを格納するための領域を含む）として機能する。ハードディスク４４には、プログラムやデータが格納される。外部記録Ｉ／Ｆ部４５は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）やフレキシブルディスクなどの外部記録媒体４９が着脱自在に装着されて、装着された記録媒体からデータの読書きを行なうための機能を有する。表示部４６は、液晶表示装置などに相当する。通信Ｉ／Ｆ部４７は、他のコンピュータなどとの間で通信回線（有線または無線）を介して通信を行なうための機能を有する。タイマ５０は時間を計り、時間データをＣＰＵ４１に出力する。

外部記録媒体４９は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、指紋認証処理を実行するために用いられるプログラム（以下、指紋認証プログラムという）が予め格納される。この指紋認証プログラムは、外部記録媒体Ｉ／Ｆ部４５によって外部記録媒体４９から読出され、読出された指紋認証プログラムはハードディスク４４に格納される。指紋認証プログラムは、通信Ｉ／Ｆ部４７経由で他のコンピュータなどから通信回線を経由して受信し、受信した指紋認証プログラムをハードディスク４４に格納するようにしてもよい。

ハードディスク４４の指紋認証プログラムは、ＣＰＵ４１により読出されてメモリ４３に格納される。ＣＰＵ４１はメモリ４３から指紋認証プログラムの各命令コードを読出し、読出した命令コードを実行する。ＣＰＵ４１が指紋認証プログラムを実行している間、コンピュータ４０は信号処理部２０として機能する。なお、指紋認証プログラムは、図４〜図９のフローチャートに従うプログラムを指す。

なお、一般的傾向として、コンピュータ４０のオペレーティングシステムの一部として様々なプログラムモジュールを予め用意しておき、アプリケーションプログラム（本実施の形態では、指紋認証プログラムに相当する）はこれらモジュールを所定の配列で必要なときに呼出して処理を進める方式が一般的である。そうした場合、当該生体情報処理装置１００を実現するためのソフトウェア自体にはそうしたモジュールは含まれず、当該コンピュータ４０でオペレーティングシステムと協働してはじめて生体情報処理装置１００が実現することになる。しかし、一般的なプラットホームを使用する限り、そうしたモジュールを含ませたソフトウェアを流通させる必要はなく、それらモジュールを含まないソフトウェア自体およびそれらソフトウェアを記録した記録媒体（およびそれらソフトウェアがネットワーク上を流通する場合のデータ信号）が本実施の形態を構成すると考えることができる。

（全体処理手順）
図４に示す指紋認証処理の全体フローチャートに従い、生体情報処理装置１００の動作を説明する。図４のフローチャートに従う認証開始指示は外部から与えられる。具体的には、センサ面２０１に指３０１が図３のように載置された状態において入力部４２をユーザが操作して、認証開始指示を与えると、ＣＰＵ４１が当該認証開始指示を入力したことに応じて処理を開始する。ＣＰＵ４１は認証開始指示を入力すると、タイマ５０を用いて認証開始時点から時間を計測し、計測した時間データをＣＰＵ４１に出力する。また、ＣＰＵ４１は認証開始指示を入力すると、コンデンサ３０２の放電を強制的に行なわせて、蓄積電荷を実質ゼロにするようにしている。

まず、ＣＰＵ４１は、ステップＴ１において、指置き検知のトライ回数をカウントするための一時変数Ｃに０を設定し、ステップＴ２において、変数Ｃの値に１を加算する。

ステップＴ５において、第１検知部２２１が機能する。つまり、第１検知部２２１は、第２のセンサ出力信号３２を入力して、入力した第２のセンサ出力信号３２が指す検知された蓄積電荷量と、指を置いていないときの蓄積電荷量Ｑ０との差を検出し、検出した差が予め定めた閾値ΔＱ以上を指示すると判定すると、指が置かれたと検知し（ステップＴ７でＹ）、処理はステップＴ９に移行する。

ステップＴ７において用いられる蓄積電荷量Ｑ０と閾値ΔＱは、第１検知部２２１が、タイマ５０から入力した時間データ、すなわち蓄積電荷の検知開始からの経過時間を指す時間データに基づき電荷テーブル４４４を検索して、当該時間データに対応するデータ（蓄積電荷量Ｑ０と閾値ΔＱ）を読出すことにより取得される。

ステップＴ９では、センシング部２１が機能する。つまり、センシング部２１は、第１のセンサ出力信号３１を入力し、入力した第１のセンサ出力信号３１をＡ／Ｄ変換することにより、画像データ２０８を指紋照合部２３と指置き検知部２２に出力する。

ステップＴ１１では、指紋照合部２３が機能する。つまり、指紋照合部２３は指３０１の指紋を指す画像データ２０８と登録されている画像データとを照合して、照合結果に基づき両画像は一致する、または不一致を指す照合結果信号を出力する。出力された照合結果信号に基づく情報は、ステップＴ１３において表示部４６に出力される。なお、画像データ２０８と照合されるべき画像データは、予めメモリ４０３に格納（登録）されている。

ここで、ステップＴ５において、第１検知部２２１は、検出した差が予め定めた閾値ΔＱ以上を指示しないと判定すると、指はセンサ面２０１に置かれたていないと検知し（ステップＴ７でＮ）、処理はステップＴ１５に移行する。

ステップＴ１５では、ＣＰＵ４１は直前のステップＴ７の判定終了後、一定時間が経過するまで待機する。一定時間の経過はタイマ５０から入力する時間データに基づき判定される。

一定時間の待機後、ステップＴ１７では、センシング部２１が機能する。つまり、センシング部２１は、第１のセンサ出力信号３１を入力し、入力した第１のセンサ出力信号３１をＡ／Ｄ変換することにより、画像データ２０８を指紋照合部２３と指置き検知部２２に出力する。

ステップＴ１９では、第２検知部２２２が機能する。第２検知部２２２は与えられる
画像データ２０８に基づき、センサ面２０１に指３０１が置かれているか否かを検知し、検知結果を指すデータＦＴを出力する。ステップＴ１９の処理の詳細は後述する。

ステップＴ２１では、ＣＰＵ４１はデータＦＴに基づき処理を分岐させる。データＦＴは‘０’および‘１’のいずれかの値を指す。ＣＰＵ４１は、データＦＴが‘１’を指すと判定すると（ステップＴ２１でＹ）、ステップＴ１１において指紋照合部２３により前述のように認証処理が行なわれる。データＦＴは‘０’を指すと判定すると（ステップＴ２１でＮ）、一時変数Ｃの値がデータＣＴの値以上を指すか否を判定する（ステップＴ２３）。データＣＴの値以上を指さないと判定すると（ステップＴ２３でＮ）、処理はステップＴ３に戻り、ステップＴ３以降の処理が同様に繰り返される。データＣＴの値以上を指すと判定すると（ステップＴ２３でＹ）、一連の処理は終了する。

なお、データＣＴの値はメモリ４３に予め格納されており、指置き検知部２２による指置き検知処理のトライ回数の上限を指す。したがって、図４の処理開始後、指置き検知部２２による指置き検知処理（ステップＴ７またはＴ１９の処理）のトライ回数（一時変数Ｃが指す値）がこの上限を超えても指置きを検知することができないときには、一連の処理は終了する。ここでは、トライ回数に従い制御しているが、図４の処理開始後、規定された時間を超えても指置きを検知することができないときには、一連の処理を終了するようにしてもよい。

（指置き検知処理）
本実施の形態による第２検知部２２２による指置き検知を説明する。

第２検知部２２２は、入力した画像データ２８に基づき、画像の中央部・周辺部の計５箇所の部分画像につき、縞模様の有無を検知する。指紋は弓状、渦状、蹄状など独特の縞模様を呈しているので、縞模様を持つと判定された部分画像数が所定数以上、たとえば、５個の部分画像のうち４個以上であれば、当該画像データ２８が指す画像は縞模様を持つ、すなわち指紋画像と判定する。この判定結果に基づき、センサ面２０１に指３０１が置かれたと検知する。

図５には、第２検知部２２２による指置き検知処理の全体フローチャートが示される。図６は、画像データ２０８が指す画像中の部分画像に対し、水平方向および垂直方向の画素数の最大値などを記載した図である。この図の部分画像は特徴値が算出されるべき最小単位の部分画像を指す。直交するｘ軸およびｙ軸で規定される矩形状の２次元の平面領域で示される。部分画像は、ｘ軸が延びる方向に平行な方向（以下、水平方向という）およびｙ軸が延びる方向に平行な方向（以下、垂直方向という）ともに画素数１６を有するので、１６画素×１６画素の計２５６個の部分領域で構成されている。なお、ｙ軸の延びる方向は指３０１の長手方向（指紋の垂直方向を指す）に対応する。

図５を参照して、第２検知部２２２は、まずステップＭ１において、データＦＴと一時変数ＣＮの値を０に設定する。一時変数ＣＮの値は、後述する特徴値に関するカウント値を指す。

ステップＭ３では、画像データ２０８が指す画像が指紋画像であるかを判定するために、言い換えるとセンサ面２０１に指３０１が載置されているかを検知するために、入力した画像データ２０８をメモリ４３に格納する。そして、メモリ４３の画像データ２０８を読み出し、読み出した画像データ２０８が指す画像から、５個の部分画像（ここでは、マクロ部分画像という）のデータを検出する。

ここでは、説明を簡単にするために画像データ２０８が指す画像は矩形状を指し、当該画像の所定位置から検出された５個のマクロ部分画像のデータはメモリ４３に格納される。所定位置を指すデータはメモリ４３に予め格納されている。画像データ２０８が指紋画像であるか否かは、各マクロ部分画像における上述の縞模様の検出の結果に基づき判定される。

ステップＭ５とＭ７においては、メモリ４３から読み出した５個のマクロ部分画像のデータに基づき、それぞれ特徴値を検出して、検出した特徴値を、各マクロ部分画像に対応付けてメモリ４３に格納する。ここでは、特徴値は後述するように「Ｈ」、「Ｖ」および「Ｘ」のいずれかの値を指す。特徴値を検出する手順は後述する。

ステップＭ９とＭ１１において、５個のマクロ部分画像のうち、特徴値が「Ｈ」または「Ｖ」を指すマクロ部分画像の個数をカウントして、そのカウント値を変数ＣＮに設定する。

ステップＭ１３においては、変数ＣＮの値が‘４’または‘５’を指すか否かを判定する。変数ＣＮが‘４’または‘５’を指すと判定すると（ステップＭ１３でＹ）、ステップＭ１５においてデータＦＴに‘１’が設定されて、変数ＣＮが‘４’および‘５’のいずれも指さないと判定すると（ステップＭ１３でＮ）、ステップＭ１７においてデータＦＴに‘０’が設定される。その後、処理は図４のステップＴ２１に移行する。

（マクロ部分画像の特徴値の検出）
本実施の形態によるマクロ部分画像の特徴値の検出は、各マクロ部分画像につきその模様に応じた値を、特徴値計算部３００を用いて部分画像特徴値として算出する処理を指す。

図６を参照して、マクロ部分画像の模様に関する特徴値は次のように検出する。まず、図６の水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを検出する。ここで、最大連続黒画素数maxhlenは、模様が水平方向に従う模様（たとえば横縞）である傾向の大きさを示す値である。また、最大連続黒画素数maxvlenは、模様が垂直方向に従う模様（たとえば縦縞）である傾向の大きさを示す値である。

そして、検出した水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを比較し、比較結果に基づき、相対的に値が大きい方向が水平方向を指すと判定すると、水平（横縞）を意味する値“Ｈ”を、垂直方向を指すと判定すると、垂直（縦縞）を意味する値“Ｖ”を、その他の場合には値“Ｘ”を、それぞれ特徴値として出力する。

ただし、特徴値が“Ｈ”または“Ｖ”と判定された場合でも、検出された最大連続黒画素数maxhlenが所定の下限値hlen0以上を指さない、または、検出された最大連続黒画素数maxvlenが所定の下限値vlen0以上を指さないと判定されると、特徴値として“Ｘ”を出力する。

これら条件を数式として表現すると、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0ならば“Ｈ”を出力し、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば“Ｖ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。

図７には、本実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートが示される。ここでは、処理のためにメモリ４３には画像データ２０８が格納される画像用メモリ４３１、当該画像データ２０８に基づき検出した５個のマクロ部分画像データが格納されるマクロ用メモリ４３２、各マクロ部分画像中のＮ個の部分領域の画像を指す部分画像Ｒｒ（ｒ＝１,２,・・・、Ｎ）のデータが格納される部分画像用メモリ４３３、およびマクロ部分画像および部分画像Ｒｒの特徴値が格納される特徴値メモリ４３４を有する。

図７の処理は、マクロ用メモリ４３２の５個のマクロ部分画像それぞれについてステップＳ３〜Ｓ２５が繰り返される。さらに、各マクロ部分画像毎に、部分画像用メモリ４３３に格納される当該マクロ部分画像のＮ個の部分画像ＲｒそれぞれについてステップＳ９〜Ｓ２１が繰返される。このようにして算出された特徴値は、各マクロ部分画像の各部分画像Ｒｒに対応付けて特徴値メモリ４３４に格納される。ここでは、部分画像Ｒｒは図６に示したような矩形状のサイズを有すると想定する。

第２検知部２２２は、ステップＳ１とＳ３においてマクロ用メモリ４３２中の５個のマクロ部分画像データのうち現在の処理対象とするものを一意に指示するための一時変数ＭＣに‘０’を設定し、続いて一時変数ＭＣの値に‘１’加算する。そして、ステップＳ５とＳ７において、現在処理対象として指示されているマクロ部分画像における特徴値を算出するべき部分画像用メモリ４３３中の部分画像Ｒｒを一意に指示するために一時変数ｒに‘０’を設定し、続いて一時変数ｒの値に‘１’を加算する。

ステップＳ９では、一時変数ＭＣの値で指示されるマクロ用メモリ４３２中のマクロ部分画像のデータから、一時変数ｒの値で指示される部分画像のデータを所定情報に基づき選択的に読み出して部分画像用メモリ４３３に格納する。なお、所定情報はメモリ４３に予め格納されていると想定する。ここでは、部分画像の各画素は図６のように変数pixel（ｘ,ｙ）として指示される。白画素であれば変数pixel（ｘ,ｙ）には‘０’が、黒画素であれば‘１’が設定される。

特徴値計算部３００は、ステップＳ１１において、部分画像用メモリ４３３に格納された部分画像Ｒｒを読出し、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを算出する。なお、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める処理は、図８と図９に基づき後述する。後述するように、ここでは、水平方向の最大連続黒画素数maxhlen=１５、垂直方向の最大連続黒画素数maxvlen=４と算出される。

ステップＳ１３では、ステップＳ１１により算出された水平方向および垂直方向の最大連続黒画素数maxhlenおよびmaxvlenの値、ならびに、所定の最大連続黒画素数下限値hlen0とを比較し、比較結果がmaxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0を指示するならば、次にステップＳ７を実行し、指示しないならば次にステップＳ４を実行する。現時点では、maxhlen=１５およびmaxvlen=4であるので、hlen0を２と設定すれば、次にステップＳ２１に進み、特徴値メモリ４３４の現在の部分画像Ｒｒの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納（出力）する。

仮に、上記で、hlen0＝５と設定していれば、次にステップＳ１５に進み、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば次にステップＳ１７を実行し、その他ならば次にステップＳ１９を実行する。この場合、maxhlen=15、maxvlen=4、hlen0=5であるので、次にステップＳ１９に進み、特徴値メモリ４３４の現在の部分画像Ｒｒの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納（出力）する。

さらに、仮にステップＳ１１の出力値が、maxhlen=4、maxvlen=15、hlen0=2と想定すると、ステップＳ１２でmaxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0ならば次にステップＳ２１を実行しその他ならば次にステップＳ１５を実行する。

次にステップＳ１５に進んだ場合には、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば次にステップＳ１７を実行し、その他ならば次にステップＳ１９を実行する。

次にステップＳ１７に進んだ場合には、特徴値メモリ４３４の現在の部分画像Ｒｒの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納（出力）する。

ステップＳ１７、Ｓ１９およびＳ２１のいずれかの処理を終了後は、ステップＳ２３に移行する。

ステップＳ２３では、ｒ≧Ｎ（ただし、Ｎはマクロ部分画像内の部分画像の総数を指す）が成立するか否かを判定する。当該判定により、現在処理対象として指示されているマクロ部分画像中の部分画像Ｒｒのすべてについて特徴値の算出が終了したか否かが検出される。ｒ≧Ｎが成立していない場合には（ステップＳ２３でＮ）、未だすべての部分画像Ｒｒについての特徴値の算出がされていないので、次の部分画像Ｒｒについて特徴値を算出するために、ステップＳ７に移行して、特徴値の算出を同様に繰り返す。ｒ≧Ｎが成立している場合には（ステップＳ２３でＹ）、ステップＳ２５に移行する。

ステップＳ２５では、ＭＣ≧５（ここでは、画像データ２０８の画像中のマクロ部分画像の総数は５個）が成立するか否かを判定する。当該判定により、現在処理対象として指示されている画像中のマクロ部分画像のすべてについて特徴値の算出が終了したか否かが検出される。ＭＣ≧５が成立していない場合には（ステップＳ２５でＮ）、未だすべてのマクロ部分画像についての特徴値の算出がされていないので、次のマクロ部分画像について特徴値を算出するために、ステップＳ３に移行して、特徴値の算出を同様に繰り返す。ＭＣ≧５が成立している場合には（ステップＳ２５でＹ）、処理を終了する。

（部分画像特徴値計算処理）
図８は、特徴値計算部３００による部分画像特徴値計算処理（ステップＳ１１）内の水平方向の最大連続黒画素数maxhlenを求める処理のフローチャートである。特徴値計算部３００は、ステップＳＨ００１において、部分画像用メモリ４３３から部分画像Ｒｒのデータを読出すとともに、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の画素カウンタjとの変数を初期化、すなわち、maxhlen＝０、j＝０とする。

次に、ステップＳＨ００２において、垂直方向の画素カウンタjと垂直方向の最大画素数nとの値を比較する。比較結果がj≧nを指示するならば、次にステップＳＨ０１６を実行し、そうでないならば、次にステップＳＨ００３を実行する。本実施の形態では図６に示すようにn=15であり、かつ、処理開始時には、j=0であるため、処理はステップＳＨ００３に進む。

ステップＳＨ００３では、水平方向の画素カウンタi、前の画素値ｃ、現在の画素連続数len、現在の行での最大黒画素連続数maxの初期化、すなわち、i＝0、ｃ＝0、len＝0、max＝0とする。次に、ステップＳＨ００４において、水平方向の画素カウンタiと水平方向の最大画素数mとの値を比較し、比較結果がi≧mを指示するならば次にステップＳＨ０１１を実行し、そうでないならば次にステップＳＨ００５を実行する。図６を参照するとm=15であり、かつ、処理開始時にはi=0であるため、処理はステップＳＨ００５に移行する。

ステップＳＨ００５では、前の画素値ｃと現在比較対象となっている座標（i,j)の画素pixel(i,j)の値とを比較し、比較結果がc＝pixel(i,j)を指示するならば、処理はステップＳＨ００６が実行されて、そうでないならばステップＳＨ００７が実行される。本実施の形態では、cは初期化されていて0(白画素）、pixel(0,0)は、図６を参照して、0(白画素)であるため、比較結果はc＝pixel(i,j)を指示するので、処理はステップＳＨ００６へ進む。

ステップＳＨ００６では、len=len+1を実行する。本実施の形態では、初期化によりlen=0となっているので１が加算されることにより、len=1となる。次に、ステップＳＨ０１０へ進む。

ステップＳＨ０１０では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタｉの値を１増加させる。本実施の形態では、初期化によりi=0となっているので、１が加算されて、i=1となる。次にステップＳＨ００４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわち、画素pixel(i,0)の値は、図６を参照すると、すべて白画素（値0）である。そのため、i=15となるまで、ステップＳＨ００４〜ＳＨ０１０を繰返すこととなる。ステップＳＨ０１０の処理後にi=15となった時点での各々の値は、i=15、c=0、およびlen=15となっている。この状態で次にステップＳＨ００４に進む。この時点で、m=15かつi=15であるので、次にステップＳＨ０１１に進む。

ステップＳＨ０１１では、c=1かつmax＜lenが成立するか否かを判定する。成立すると判定されたならばステップＳＨ０１２を実行し、成立しないと判定されたならばステップＳＨ０１３を実行する。現時点では、c=0,len=15,max＝0であるので、次に、ステップＳＨ０１３に進む。

ステップＳＨ０１３では、これまでの行での水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと現在の行での最大連続黒画素数maxとを比較し、比較結果がmaxhlen＜maxを指示するならばステップＳＨ０１４を実行し、指示しないならばステップＳＨ０１５を実行する。現時点では、maxhlen=0およびmax＝0であるので、次に、ステップＳＨ０１５が実行される。

ステップＳＨ０１５では、ｊ＝ｊ＋1、すなわち、垂直方向の画素カウンタｊの値を１増加させる。現時点では、ｊ＝０であるので、ｊ＝１となり、処理はステップＳＨ００２に戻ることになる。

以降、ｊ＝１〜１4について同様にステップＳＨ００２〜ＳＨ０１５の処理が繰返されて、ステップＳＨ０１５の処理後、ｊ＝15となった時点で、次にステップＳＨ００２で、垂直方向の画素カウンタjと垂直方向の最大画素数nとを比較する。比較結果がj≧nを指示するならば次にステップＳＨ０１６を実行し、指示しないならば次にステップＳＨ００３を実行する。現時点では、ｊ＝１５かつn=15であるので、次に、ステップＳＨ０１６に進む。

ステップＳＨ０１６では、maxhlenの値が出力される。上述の説明、および、図６を参照すると、このときmaxhlenには、水平方向の最大連続黒画素数である、ｙ＝２行目のmax値の１５が格納されていることが分かる。したがってステップＳＨ０１６では、maxhlen＝１５が出力される。

次に、図９を参照して、部分画像特徴値計算処理（ステップＳ１１）内の垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenを求める処理を説明する。図９に示す手順は、上記に説明した図８の手順と基本的に同じであることが明らかであり、詳細な説明は省略する。図９のフローチャートに従う処理が実行される結果、出力される垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenは、図６を参照すると、ｘ方向に対するmax値である４を示す。

以上のように本実施の形態による特徴値計算部３００は、計算対象のマクロ部分画像毎に、当該マクロ部分画像中の部分画像Ｒｒ（図６を参照）それぞれについて、水平方向および垂直方向の各画素列を抽出（特定）して、抽出された画素列それぞれにおける連続する黒画素の個数に基づいて、該部分画像の模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像の特徴値を示す。ここでは連続黒画素の個数に基づき特徴値を求めているが、連続白画素の個数に基づいても同様にして特徴値を求めることができる。

（特徴値を利用した指置き判定）
次に、第２検知部２２２は、各マクロ部分画像単位での特徴値を利用した縞模様/指置き判定を行なう（図５のステップＭ９〜Ｍ１７）。この処理を図１０〜図１４を参照し説明する。

取り扱う画像が指紋である場合、既に知られている様に、指紋は紋様を有している。この特徴を利用して、指紋紋様の判定に、画像の部分画像の特徴値を利用する。

図１２は、画像データ２０８に従う入力画像（渦状の指紋画像）を模式的に示したものである。入力画像はここでは矩形を有し、縦・横両方向につき８分割、すなわち、６４個の部分画像Ｒｒからなると想定する。図１０は、入力画像中の６４個の部分画像の各々を、その位置を指す符号ｇ１〜ｇ６４を用いて指示した状態を指している。

図１１は、本実施の形態における入力画像において規定される５個のマクロ部分画像ｍ１〜ｍ５を示したものである。本実施の形態では、マクロ部分画像は、特定の部分画像の組合わせからなり、より具体的には、各マクロ部分画像は図１１に示す様に相互に隣接する４つの部分画像Ｒｒの組合わせを指す。ここでは、各マクロ部分画像を構成する４つの部分画像Ｒｒを図１１に示すように符号１、２、３、４にて指示する。マクロ部分画像ｍ１は、位置の符号ｇ４、ｇ５、ｇ１２およびｇ１３により指示される４個の部分画像Ｒｒから構成される。マクロ部分画像ｍ１〜ｍ５それぞれを構成する部分画像Ｒｒは、対応の位置を指す符号を用いて指すと下記の通りである。

マクロ部分画像ｍ１∋ｇ４、ｇ５、ｇ１２、ｇ１３
マクロ部分画像ｍ２∋ｇ２５、ｇ２６、ｇ３３、ｇ３４
マクロ部分画像ｍ３∋ｇ２８、ｇ２９、ｇ３６、ｇ３７
マクロ部分画像ｍ４∋ｇ３１、ｇ３２、ｇ３９、ｇ４０
マクロ部分画像ｍ５∋ｇ５２、ｇ５３、ｇ６０、ｇ６１
本実施の形態では、入力画像においてマクロ部分画像は、矩形の入力画像の中央部分（マクロ部分画像ｍ３に対応）と、中央部分の上下部分（マクロ部分画像ｍ１およびｍ５に対応）と、中央部分の左右部分（マクロ部分画像ｍ２およびｍ５に対応）とに設けている。上下部分および左右部分は、いずれも入力画像の端部において設けられている。したがって、入力画像全体にわたってマクロ部分画像を配置することができる。

なお、入力画像全体にわたり特徴値を抽出できるようなマクロ部分画像の配置であれば、配置されるマクロ部分画像の数および位置は、図１１に示されるものに限定されない。

図１２の渦状紋の指紋画像の符号ｇ１〜ｇ６４で指示される部分画像のそれぞれ毎に、当該部分画像について算出された特徴値を割当てた状態が、図１３に示される。

図１４の（Ａ）には、ステップＭ７において、特徴値メモリ４３４に、マクロ部分画像ｍ１〜ｍ５のそれぞれについて、符号１〜４で指示される各部分画像Ｒｒの特徴値が格納された状態が示される。

第２検知部２２２は、ステップＭ９において、マクロ部分画像ｍ１〜ｍ５のそれぞれについて、その特徴値（「Ｈ」、「Ｖ」、「Ｘ」のいずれか）を判定する。具体的には、各マクロ部分画像を構成する符号１〜４で指示される部分画像Ｒｒの特徴値のうち、「Ｈ」が３個または４個であれば当該マクロ部分画像の特徴値は「Ｈ」と判定し、「Ｖ」が３個または４個であれば当該マクロ部分画像の特徴値は「Ｖ」と判定し、その他の場合には「Ｘ」と判定する（図１４の（Ｂ）と（Ｃ）を参照）。

次に、上述のようにして判定した各マクロ部分画像の特徴値に基づき、入力画像が縞模様を呈する、すなわち指置きがされていると判定する。具体的には、「Ｈ」または「Ｖ」と判定されたマクロ部分画像の総数をカウントする（図１４の（Ｄ）を参照）。カウント値が４または５を指す場合には、縞模様を呈する、すなわち指置きされたと判定し、そうでない場合には、縞模様は呈さないすなわち指置きされていないと判定する（図１４を参照）。その結果、図１２の画像を指す画像データ２０８が入力された場合には、図１４に示す通り、第２検知部２２２は指置きされたと検知する。

ここでは、第２検知部２２２は画像データ２０８に従う入力画像の部分画像（マクロ部分画像ｍ１〜ｍ５）の特徴値に基づき、当該入力画像の特徴を検知して、検知結果に基づき入力画像が縞模様を呈する、すなわち指置きがされたと判定するが、入力画像の全体の特徴値（図１３を参照）に基づき、同様な判定をするようにしてもよい。たとえば、６４個の部分画像Ｒｒのうち、その画像特徴値が「Ｈ」を指示するものが所定個数を超える、または、「Ｖ」を指示するものが所定個数を超えると検知された場合には、検知結果に基づき入力画像が縞模様を呈する、すなわち指置きがされたと判定するようにしてもよい。

本実施の形態に係る生体情報処理装置１００は上述のように構成されるので、従来の生体情報処理装置における課題を解消することが可能となる。具体的には、従来の生体情報処理装置では、指置き検知を正しく行なえない（たとえば、センサ面２０１に乾燥肌の指を置いたときの電荷蓄積速度が、指を置いていないときの電荷蓄積速度とほぼ同じになることに起因して指置き検知を正しく行なえないために、生体情報処理装置が指置き検知以降の処理を実行できない）、また、指紋認証の所要時間が長い（乾燥肌の指などでは１回の指置き検知に時間がかかり、また、指置き検知に失敗するため指置き検知が繰り返し実行される）、また、指置き検知に要する消費電力が増大するなどの課題を有していた。

これに対し、本実施の形態による生体情報処理装置１００では、画像情報の取得を行なう画像情報取得部としてのセンシングデバイス１０及びセンシング部２１と、画像情報取得部に指３０１が置かれた際の蓄積電荷量と、指３０１が置かれていないときの蓄積電荷量との差分値が、予め定めたしきい値以上であれば指置きと判断する第１の指置き検知部としての第１検知部２２１と、第１検知部２２１により指置きが検知されない場合には、予め定められた一定時間経過後、画像情報取得部にて画像取得を行ない、その画像の一部ないしは全部につき、縞模様検知処理を行ない、その結果、縞模様を有すると判定した場合には、指置きと判定する第２の指置き検知部としての第２検知部２２２と、指置きと判定された場合に、画像情報取得部により取得された画像情報を利用して認証処理を行なう認証部としての指紋照合部２３とを、有して、第１および第２の指置き検知部を併用する構成をとることで、指３０１がセンサ面２０１に置かれたことを正確に、かつ速やかに検知できる。この結果、電力消費を抑えることができる。

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。

本実施の形態に係る生体情報処理装置の機能構成図である。 本実施の形態に係るセンシングデバイスのブロック構成図である。 本実施の形態に係るセンシングデバイスのブロック構成図である。 本実施の形態に係る指紋認証処理の全体フローチャートである。 第２検知部による指置き検知処理の全体フローチャートである。 本実施形態に係る部分画像の水平・垂直方向の画素数の最大値を説明する図である。 本実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。 本実施の形態による水平方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。 本実施の形態による垂直方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。 本実施の形態に係る入力画像中の部分画像の位置を示す図である。 本実施の形態に係る入力画像におけるマクロ部分画像を示す図である。 本実施の形態に係る入力画像（指紋画像）を模式的に示した図である。 本実施の形態に係る入力画像のすべての部分画像に特徴値を割当てた状態を説明する図である。 （Ａ）〜（Ｄ）は本実施の形態による縞模様/指置き判定計算処理を説明する図である。 本実施の形態に係る生体情報処理装置が搭載されるコンピュータの構成図である。 従来から提案されている一般的な指紋認証処理のフローチャートである。 従来の静電容量式の指紋センサにおける蓄積電荷量の変化を示す図である。

符号の説明

１０ センシングデバイス、２０ 信号処理部、２１ センシング部、２２ 指置き検知部、２３ 指紋照合部、１００ 生体情報処理装置、２２１ 第１検知部、２２２ 第２検知部、３００ 特徴値計算部。

Claims (8)

1. 電極と、前記電極を覆うように設けられて、且つ指紋を検出するべき指が置かれる誘電体材料からなる表面を有し、指が前記表面に置かれたときに指面と電極により形成される容量に基づく蓄積電荷量と、前記容量に基づく画像信号とを検出して出力する画像情報取得部と、
   前記画像情報取得部から入力した前記蓄積電荷量に基づき、前記表面に指が置かれたか否かを検知する第１の指置き検知部と、
   前記第１の指置き検知部により指置きが検知されない場合に、前記画像情報取得部から入力した前記画像信号が指示する画像情報に基づき、前記表面に指が置かれたか否かを検知する第２の指置き検知部と、
   前記第１または第２の指置き検知部によって指が置かれたと検知された場合に、前記画像情報取得部から入力した前記画像信号が指示する画像情報に従い認証処理を行なう認証部とを備える、指紋認証装置。
2. 前記第１の指置き検知部は、
   前記画像情報取得部から入力した前記蓄積電荷量と、指が前記表面に置かれていないときの所定の蓄積電荷量との差分が、予め定めた閾値以上であれば、前記表面に指が置かれたと検知し、
   前記第２の指置き検知部は、
   前記第１の指置き検知部により指置き検知されない場合に、前記画像情報取得部から入力した前記画像信号が指示する画像情報について、所定の特徴を検知した場合には、前記表面に指が置かれたと検知する、請求項１に記載の指紋認証装置。
3. 前記所定の特徴は縞模様を指し、
   前記第２の指置き検知部は、
   前記画像情報が指す画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像が示す模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部を含み、
   前記特徴値検出部が出力する前記特徴値に基づき、前記所定の特徴の検出を行なう、請求項２に記載の指紋認証装置。
4. 前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の垂直方向に従っていることを示す値、前記指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項３に記載の指紋認証装置。
5. 前記画像情報は画素が白または黒に２値化された画像を指し、
   前記特徴値は、前記部分画像の前記垂直方向に従って連続して位置する黒画素の最大個数と、前記水平方向に従って連続して位置する黒画素の最大個数とを用いて決定される、請求項４に記載の指紋認証装置。
6. 電極と、前記電極を覆うように設けられて、且つ指紋を検出するべき指が置かれる誘電体材料からなる表面を有し、指が前記表面に置かれたときに指面と電極により形成される容量に基づく蓄積電荷量と、前記容量に基づく画像信号とを検出して出力する画像情報取得部を備える情報処理装置を用いた指紋認証方法であって、
   前記画像情報取得部から入力した前記蓄積電荷量に基づき、前記表面に指が置かれたか否かを検知する第１の指置き検知ステップと、
   前記第１の指置き検知ステップにより指置き検知されない場合に、前記画像情報取得部から入力した前記画像信号が指示する画像情報に基づき、前記表面に指が置かれたか否かを検知する第２の指置き検知ステップと、
   前記第１または第２の指置き検知ステップによって指が置かれたと検知された場合に、前記画像情報取得部から入力した前記画像信号が指示する画像情報に従い認証処理を行なう認証ステップとを備える、指紋認証方法。
7. 請求項６に記載の前記指紋認証方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 請求項６に記載の前記指紋認証方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した機械読取り可能な記録媒体。

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