JP2021043997A - 指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路 - Google Patents

Abstract

【課題】指紋の中心を特定せずとも速度が速く照合することのできる指紋処理装置を提供する。【解決手段】照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路に関する。

指紋照合を行う場合には一例として指紋画像から指紋の中心（コア）を算出し、その中心を基準とした特徴点の位置等の情報を用いて、指紋照合元と指紋照合先との画像の照合を行っている。しかしながら指紋画像における指紋の中心の位置の特定を誤ると、指紋の中心と各特徴点との関係がずれることにより、照合の精度が悪化する。指紋照合に関連する技術が特許文献１〜特許文献３が開示されている。

特開平１０−１７７６５０号公報 特開２０１５−２２８０７０号公報 特許第５８２２３０３号公報

上述のような問題点の為、指紋の中心を特定しない指紋照合であって照合速度の速い指紋処理装置が求められている。

そこでこの発明は、上述の課題を解決する指紋処理装置、指紋処理方法、プログラム、指紋処理回路を提供することを目的としている。

本発明の第１の態様によれば、指紋処理装置は、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する照合処理部を有する。

本発明の第２の態様によれば、指紋処理方法は、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する。

本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定させる。

本発明の第４の態様によれば、指紋処理回路は、照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する。

本発明によれば、指紋の中心を特定せずとも速度が速く照合することのできる指紋処理装置、指紋処理方法、プログラムを提供することができる。

指紋処理装置を含む指紋照合システムを示す図である。 指紋処理装置のハードウェア構成図である。 指紋処理装置の機能ブロック図である。 指紋処理装置の処理フローを示す図である。 特徴点検出部が検出する特徴点を説明するための図である。 指紋画像において判定された鮮明領域および不鮮明領域と特徴点とを示す図である。 指紋画像において判定された隆線の安定度を示す図である。 代表度算出フローを示す図である。 特徴点と代表特徴点を視覚的に示す図である。 代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第一の図である。 代表特徴点の特徴量を付与する処理フローを示す第一の図である。 指紋特徴量に基づく類似度の計算概要を示す第一の図である。 代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第二の図である。 代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第三の図である。 代表特徴点の特徴量を付与する処理フローを示す第二の図である。 指紋特徴量に基づく類似度の計算概要を示す第二の図である。 指紋処理装置の最少構成を示す図である。

以下、本発明の一実施形態による指紋処理装置を図面を参照して説明する。
図１は同実施形態による指紋処理装置を含む指紋照合システムを示す図である。
指紋照合システムは、図１に示すように指紋処理装置１、指紋読取機２、データベース３を含んで構成されている。指紋処理装置１は指紋読取機２と通信ケーブルを介して接続されている。また指紋処理装置１はデータベース３と通信ケーブルを介して接続されている。指紋処理装置１は指紋読取機２から取得した指紋画像から得た指紋情報と、データベース３に格納されている指紋情報とを比較することにより指紋照合の処理を行う。データベース３には、予め多くの人の指紋画像から得られた指紋情報が記録される。

図２は指紋処理装置のハードウェア構成図である。
指紋処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１，ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、ＳＳＤ（Solid State Drive）１４、通信モジュール１５、表示画面１６、ＩＦ（Interface）１７などを備えてよい。指紋処理装置１はこのような各機能を備えたコンピュータである。

図３は指紋処理装置の機能ブロック図である。
指紋処理装置１はＣＰＵ１１において指紋処理プログラムを実行する。これにより指紋処理装置１には、画像取得部２１、鮮明度判定部２２、隆線品質判定部２３、特徴点検出部２４、照合処理部２５の機能を備える。また指紋処理装置１は記憶部１５を備える。

画像取得部２１は指紋読取機２より指紋画像を取得する。
鮮明度判定部２２は指紋画像中の各画素の指紋の鮮明度を判定して分類する。
隆線品質判定部２３は指紋画像中の各画素に写る指紋の隆線の品質を判定する。
特徴点検出部２４は指紋画像に映る指紋の特徴点を検出する。
照合処理部２５は画像取得部２１の取得した指紋画像から得た指紋情報と、データベース３に記録されている複数の人の指紋情報との比較による照合処理を行う。

本実施形態において照合処理部２５は、照合元の指紋画像において特定した指紋の特徴点のうち、他の特徴点との間の距離が長いことを示す第一度合に基づいて当該第一度合の値が大きい複数の特徴点を、指紋照合に用いる代表特徴点と判定する。
または照合処理部２５は、照合元の指紋画像において特定した指紋の特徴点のうち、指紋画像において特定された画像の鮮明さが不明な画素領域までの距離が長いことを示す第二度合に基づいて当該第二度合の値が大きい複数の特徴点を、代表特徴点と判定する。
または照合処理部２５は、他の特徴点との間の距離が長いことを示す第一度合と、指紋画像において特定された画像の鮮明さが不明な画素領域までの距離が長いことを示す第二度合とを用いて複数の代表特徴点を判定する。例えば、第一度合に第二度合を乗じ、この値に基づいて代表度を算出し、当該代表度に基づいて複数の代表特徴点を判定してよい。

照合処理部２５は指紋画像において特定した指紋の特徴点に対応する画素における隆線の安定度合をさらに用いて代表度を算出し、当該代表度に基づいて代表特徴点を判定してよい。

そして照合処理部２５は、代表度の高い特徴を示す複数の代表特徴点を特定し、照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、データベース３に記録されている照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とを用いて照合処理を行う。

図４は指紋処理装置の処理フローを示す図である。
次に指紋処理装置の処理の詳細について順を追って説明する。
まず指紋処理装置１において画像取得部２１が指紋読取機２から指紋画像を取得する（ステップＳ１０１）。画像取得部２１は指紋画像を一時的にＲＡＭ１２などに記録する。すると鮮明度判定部２２は指紋画像をＲＡＭ１２から読み取り、指紋画像中全体に渡って設定した各矩形領域の鮮明度を判定する（ステップＳ１０２）。各矩形領域は画素に対応する領域であってもよいし、画素とは別に設定した矩形の領域であってもよい。鮮明度判定部２２は各矩形領域の鮮明度を判定すると、指紋画像中の矩形領域を特定するＩＤと鮮明度とをＲＡＭ１２に記録する。鮮明度は例えば鮮明か不鮮明かを示す２値であってよい。鮮明度の判定方法はどのような方法であってもよい。例えば鮮明度判定部２２は特開平１０−１７７６５０号公報に記述されている品質指標抽出手段の行う処理と同様の処理により鮮明度を算出してよい。

また隆線品質判定部２３は指紋画像をＲＡＭ１２から読み取り、指紋画像中の上記矩形領域のうち隆線が映る画素を特定し、その画素における隆線の安定度を判定する（ステップＳ１０３）。隆線の安定度とは隆線の幅の安定度合を意味する。隆線品質判定部２３による隆線の安定度は、一例として設定した矩形領域における指紋隆線を示す黒色画像と指紋隆線間を示す白色画像の両方の分散値により示される。隆線品質判定部２３は指紋隆線を示す黒色画像と指紋隆線間を示す白色画像の両方の分散値が閾値より高い矩形領域を、隆線の安定度が高い矩形領域と判定する。他方、隆線品質判定部２３は指紋隆線を示す黒色画像または指紋隆線間を示す白色画像のいずれかの分散値が閾値以下の矩形領域を、隆線の安定度が低い矩形領域と判定する。隆線品質判定部２３は、矩形領域のＩＤと、隆線の安定度が高いか低いかを示すフラグとを対応付けた情報をＲＡＭ１２等に記録する。隆線の安定度のより詳細な算出は、例えば、特許第５８２２３０３号公報のステップＳ３０１〜ステップＳ３０５として記述されている技術等を利用してよい。

特徴点検出部２４は指紋画像をＲＡＭ１２から読み取り、当該指紋画像に映る指紋の特徴点を検出する（ステップＳ１０４）。特徴点の検出は従来の検出手法を用いてよい。より具体的には特徴点検出部２４は、２種類の特徴点を指紋画像から抽出する。

図５は特徴点検出部が検出する特徴点を説明するための図である。
特徴点検出部２４が対象とする第１の特徴点は、隆線の終点（端点）である。図５（ａ）には、２本の隆線５０１、５０２に挟まれた第１特徴点Ｐ１が図示されている。特徴点検出部２４は、図５（ａ）に示す第１特徴点Ｐ１のような隆線の端点を、入力された指紋画像の第１特徴点Ｐ１として検出する。具体的には、特徴点検出部２４は、指紋画像の全体を走査しながら第１特徴点Ｐ１を検出していく。

特徴点検出部２４が対象とする第２の特徴点は、隆線の分岐点である。図５（ｂ）には、隆線５１１が２本の隆線５１２、５１３に分岐する第２特徴点Ｐ２が図示されている。特徴点検出部２４は、図５（ｂ）に示す第２特徴点Ｐ２のような隆線の分岐点を、入力された指紋画像の第２特徴点Ｐ２として検出する。

次に、特徴点検出部２４は、検出した各特徴点から延びる指紋の隆線の延伸方向を算出する。第１特徴点Ｐ１に関しては、図５（ａ）に示すように、第１特徴点Ｐ１から隆線５０３が発生する方向（矢印５０４の方向）が、第１特徴点Ｐ１からの隆線の延伸方向と定義される。

第２特徴点Ｐ２に関しては、図５（ｂ）に示すように、隆線５１１が第２特徴点Ｐ２にて２本の隆線５１２、５１３に分岐している場合、第２特徴点Ｐ２から２本の隆線の間（ベクトルの中間）を進行する方向（矢印５１４の方向）が、第２特徴点Ｐ２からの隆線の延伸方向と定義される。

特徴点検出部２４は、指紋画像において検出した特徴点の位置情報や当該特徴点から延びる隆線の延伸方向の情報（延伸方向情報）をＲＡＭ１２に記録する。なお、検出された第１特徴点Ｐ１、第２特徴点Ｐ２に関する位置情報（座標）は、指紋画像内でのピクセル位置や矩形領域のＩＤの形式で記録されてよい。また、各特徴点を原点に設定したＸＹ座標系におけるＸ軸と特徴点からの隆線の延伸方向との間の角度が、各特徴点からの隆線の延伸方向として記録されてよい。

図６は指紋画像において判定された鮮明領域および不鮮明領域と特徴点とを示す図である。
この図が示す指紋画像における網掛け表示されている領域は、鮮明度が閾値未満の不鮮明領域Ｅ１を示している。また網掛け表示されていない領域は、鮮明度が閾値以上の鮮明領域Ｅ２を示している。このような指紋画像において、当該画像中の丸印や四角印で囲まれている局所点が特徴点を示している。特徴点のうち丸印で示す特徴点は第１特徴点Ｐ１を示す。特徴点のうち四角印で示す特徴点は第２特徴点Ｐ２を示す。丸印や四角印から出ている直線が各特徴点から延伸する隆線の延伸方向を示している。

図７は指紋画像において判定された隆線の安定度を示す図である。
図７で示す指紋画像は、鮮明領域Ｅ２において隆線の安定度（品質）の高い白部分の領域と、隆線の安定度が閾値より低い黒部分の領域を示している。ステップＳ１０３の処理の結果、指紋処理装置１は、このような図７で示す隆線の安定度の分布を示す画像を出力するようにしてもよい。

照合処理部２５は、特徴点検出部２４の検出した各特徴点についての位置情報と延伸方向情報を用いて、各特徴点の代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出する（ステップＳ１０５）。この代表度は、指紋画像において特定された特徴点のうち、他の特徴点から離れているほど値が大きい度数である。代表度ｅｖａｌ＿ｐは、指紋画像において特定された特徴点のうち、他の特徴点からの距離が長く、鮮明度が高いことを示す度数であってよい。

図８は代表度算出フローを示す図である。
照合処理部２５は、代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出においては、まず、特徴点検出部２４の検出した各特徴点についての位置情報と延伸方向情報をＲＡＭ１２から取得する。照合処理部２５は各特徴点の中から一つの選択特徴点を選択し、その選択特徴点と他の全ての特徴点の距離を算出する（ステップＳ１０５１）。照合処理部２５は算出した複数の距離のうち最も値の小さい距離の情報を、選択特徴点の最近傍特徴点までの距離Ｌｍｐ（第一度合）と決定する（ステップＳ１０５２）。

照合処理部２５は次に、選択特徴点の位置情報と不鮮明領域Ｅ１を示す全ての矩形領域の位置情報とを用いて、それらの距離を算出する（ステップＳ１０５３）。照合処理部２５は算出したその距離のうち最も値の小さい距離の情報を、選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚ（第一度合）と決定する（ステップＳ１０５４）。また照合処理部２５は選択特徴点に対応する画素の隆線の安定度ｍＲｑｌの情報をＲＡＭ１２から取得する。そして選択特徴点の代表度ｅｖａｌ＿ｐを式（１）により算出する（ステップＳ１０５５）。

式（１）においてＡ，Ｂは定数を示している。また式（１）中の「／」は除算（÷）を意味する。定数Ａは、選択特徴点の最近傍特徴点までの距離Ｌｍｐと、選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚとを乗じた値が大きくなりすぎないよう調整するための定数である。定数Ｂは選択特徴点に対応する画素の隆線の安定度ｍＲｑｌの値を調整するための定数である。式（１）により、選択特徴点が、他の特徴点からの距離と鮮明度とが高いか否かの度数を示す代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出することができる。なお、式（１）のように選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚを用いて代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出することにより、不鮮明領域Ｅ１に他の特徴点が存在する場合を想定した代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出を行うことができる。式（１）においては選択特徴点に対応する画素の隆線の安定度ｍＲｑｌに関する情報を加えているが、この情報を加えない態様で、代表度ｅｖａｌ＿ｐが算出されてもよい。また式（１）においては選択特徴点の最近傍の不鮮明領域Ｅ１を示す矩形領域までの距離ｕｃｚの情報を加えているが、この情報を加えない態様で、代表度ｅｖａｌ＿ｐが算出されてもよい。

照合処理部２５は指紋画像に現れる全ての特徴点について選択特徴点として代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出処理を行ったかを判定する（ステップＳ１０６）。照合処理部２５は指紋画像に現れる全ての特徴点について選択特徴点として代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出処理が終わるまで代表度ｅｖａｌ＿ｐの算出を繰り返す。照合処理部２５は、全ての特徴点について算出した代表度ｅｖａｌ＿ｐを大きい順に探索し、代表度ｅｖａｌ＿ｐの大きい複数の所定数の特徴点を、代表特徴点と特定する（ステップＳ１０７）。所定数は例えば２０や３０などの数であってよい。

図９は特徴点と代表特徴点を視覚的に示す図である。
図９で示すように指紋画像には多くの特徴点が検出される。照合処理部２５は各特徴点の代表度ｅｖａｌ＿ｐを算出し、大きい順に選択した所定の数の特徴点を、代表特徴点と判定する。図９において特徴点を示す印を黒く表示している特徴点は代表度ｅｖａｌ＿ｐが高く、色の薄い印を示す特徴点は代表度ｅｖａｌ＿ｐが低いことを表している。

図１０は代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第一の図である。
図１１は代表特徴点の特徴量を付与する処理フローを示す第一の図である。
照合処理部２５は次に複数の代表特徴点にそれぞれ特徴量を付与する（ステップＳ１０８）。具体的には照合処理部２５は、複数の代表特徴点のうち１つの代表特徴点を選択する（ステップＳ１０８−１）。この選択した代表特徴点を選択代表特徴点と呼ぶ。照合処理部２５は選択代表特徴点についての位置情報と延伸方向情報（代表延伸方向）とをＲＡＭ１２から読み取る。また照合処理部２５は指紋画像中の他の特徴点の位置情報と延伸方向情報とをＲＡＭ１２から読み取る。照合処理部２５は選択代表特徴点についての延伸方向情報（代表延伸方向）が示す延伸方向を垂直軸のプラス方向と仮定して、選択代表特徴点を中心とし延伸方向情報に基づく垂直軸を基準として指紋画像平面上の３６０度方向を４５度角毎に分割した第一象限〜第八象限までの分割領域を特定する（ステップＳ１０８−２）。

今、照合処理部２５は図１０において１番の符号が振られている代表特徴点を選択代表特徴点と設定しているものとする。この場合、図１０において１番の選択代表特徴点を原点として延伸方向情報が示す延伸方向に延びる軸を軸ａと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ａから４５度左に回転した軸を軸ｂと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｂから４５度左に回転した軸を軸ｃと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｃから４５度左に回転した軸を軸ｄと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｄから４５度左に回転した軸を軸ｅと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｅから４５度左に回転した軸を軸ｆと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｆから４５度左に回転した軸を軸ｇと呼ぶ。１番の選択代表特徴点を中心に軸ｇから４５度左に回転した軸を軸ｈと呼ぶ。

照合処理部２５は軸ａと軸ｂとの間の第一象限において１番の選択代表特徴点から最も距離の近い９番の特徴点を特定する（ステップＳ１０８−３）。また照合処理部２５は軸ｂと軸ｃとの間の第二象限において１番の選択代表特徴点から最も距離の近い１７番の特徴点を特定する。同様に照合処理部２５は各軸で分割された第三象限〜第八象限において１番の選択代表特徴点から最も距離の近い特徴点を特定する。照合処理部２５は、第一象限から第八象限において特定した各特徴点までの１番の選択代表特徴点からの距離と、第一象限から第八象限において特定した各特徴点についての延伸方向情報と、１番の選択代表特徴点について算出した代表度との全てを、１番の選択代表特徴点の特徴量を決定する（ステップＳ１０８−４）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について特徴量を特定したかを判定する（ステップＳ１０８−５）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について特徴量を特定していない場合には特徴量の特定の処理を繰り返す。

照合処理部２５は、全ての代表特徴点についての特徴量を特定すると、それら全ての代表特徴点についての特徴量から成る情報を、指紋読取機２から取得した指紋画像についての指紋特徴量と決定する（ステップＳ１０９）。指紋読取機２から取得した指紋画像を以下、認証指紋画像と呼ぶ。照合処理部２５はデータベース３に記録されている１つ目の指紋画像の指紋特徴量を読み取る。データベース３に記録されている指紋画像を、以下探索先指紋画像と呼ぶ。探索先指紋画像の指紋特徴量は、認証指紋画像の指紋特徴量の算出と同様に算出された特徴量である。照合処理部２５は、認証指紋画像の指紋特徴量と探索先指紋画像の指紋特徴量とを用いて類似度を計算する（ステップＳ１１０）。類似度の計算は照合処理の一態様である。

図１２は指紋特徴量に基づく類似度の計算概要を示す第一の図である。
図１２に示すように、照合処理部２５は認証指紋画像において特定した複数の代表特徴点それぞれについて、代表度と、第一象限〜第八象限において特定した最近傍特徴点までの距離と、当該最近傍特徴点から延びる隆線の延伸方向を示す延伸方向情報と、から成る指紋特徴量の情報をＲＡＭ１２に記録している。データベース３に記録される複数の探索先指紋画像も同様の指紋特徴量の情報から構成される。

照合処理部２５は、認証指紋画像側の各代表特徴点と、探索先指紋画像の各代表特徴点との差分を総当たりで算出する。認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分を計算する場合には、対応する同一象限について、最近傍特徴点までの距離の差と、延伸方向情報が示す方向の差のそれぞれに認証指紋画像側の代表度を乗じた上で加算した値を算出し、その値の八象限分の累積値を求める。この値が認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分である。

認証指紋画像において特定した代表特徴点を１〜ｎ、探索先指紋画像において特定されている代表特徴点を１〜Ｎとすると、照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点と探索先指紋画像における各代表特徴点との差分をそれぞれ算出する。
照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点を代表特徴点１とすると、その認証指紋画像における代表特徴点１と、探索先指紋画像の代表特徴点１〜Ｎそれぞれとの差分Ｓ（１１，１２，…１Ｎ）を算出する。
照合処理部２５は算出したそれらの差分Ｓのうち、最も差分Ｓの小さい探索先指紋画像の代表特徴点を特定する。この処理により照合処理部２５は認証指紋画像において特定した１つの代表特徴点１に近い、探索指紋画像に含まれる代表特徴点を特定できる。
照合処理部２５は、認証指紋画像における全ての代表特徴点（１〜ｎ）について、探索先指紋画像中の差分Ｓの小さい代表特徴点を特定する。
照合処理部２５は認証指紋画像における代表特徴点（１〜ｎ）それぞれについて特定した探索先指紋画像中の代表特徴点との間の差分Ｓを小さい順にソートして、小さい順に一定数（２〜４）の値の平均を算出する。照合処理部２５は、その平均値を定数から減算することで、認証指紋画像と探索先指紋画像との間の類似度を算出する。類似度の高い探索指紋画像の値は、定数からの減算の値が小さいため、その値は高くなる。

照合処理部２５は、データベース３に含まれる全ての探索先指紋画像を用いて、認証指紋画像との類似度を算出する。照合処理部２５は類似度が基準閾値より高い探索先指紋画像を、認証指紋画像との間でより詳細に照合判定を行う照合候補と決定する（ステップＳ１１１）。照合処理部２５は、認証指紋画像と照合候補と決定した探索先指紋画像との間の照合を、各指紋画像に含まれる特徴点を用いて行う（ステップＳ１１２）。当該照合の処理は特徴点を用いて照合判定を行う公知の技術を用いてよい。照合処理部２５は、照合判定の結果、基準値よりも類似度の高い探索先指紋画像のうち、最も類似度の高い探索先指紋画像を認証指紋画像に一致する指紋画像と判定して出力する（ステップＳ１１３）。照合処理部２５は、照合判定の結果、類似度の高い探索先指紋画像を検索できない場合には、一致無を示す情報を出力する（ステップＳ１１４）。

上述の処理を簡略して説明すると、まず、照合処理部２５は、複数の代表特徴点から抽出した一つの抽出代表特徴点について、当該抽出代表特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を特定する。また照合処理部２５は、抽出代表特徴点に基づいて決定した近傍特徴点までの距離と、当該近傍特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を基準とした延伸方向と、当該近傍特徴点の代表度とに基づいて決定される特徴量を抽出代表特徴点に付与する。そして照合処理部２５は、抽出代表特徴点それぞれに同様に付与した特徴量を用いて、照合元の指紋画像（認証指紋画像）におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像（探索先指紋画像）における複数の代表特徴点とによる指紋の照合処理を行う。

図１３は代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第二の図である。
図１４は代表特徴点の特徴量の特定概要を示す第三の図である。
図１５は代表特徴点の特徴量を付与する処理フローを示す第二の図である。
照合処理部２５は、図１０〜図１２を用いて説明した処理以外の方法で、照合候補の探索先指紋画像を特定するようにしてもよい。
照合処理部２５は複数の代表特徴点にそれぞれ特徴量を付与する（ステップＳ１０８）。具体的には照合処理部２５は、複数の代表特徴点のうち１つの代表特徴点を選択する（ステップＳ１０８−１１）。図１３においては符号１で示す代表特徴点を選択代表特徴点としている。この選択した代表特徴点を選択代表特徴点と呼ぶ。照合処理部２５は選択代表特徴点についての位置情報と延伸方向情報とをＲＡＭ１２から読み取る。照合処理部２５は指紋画像中の他の特徴点（代表特徴点以外の特徴点も含む）の位置情報と延伸方向情報とをＲＡＭ１２から読み取る。照合処理部２５は選択代表特徴点についての延伸方向情報が示す延伸方向を垂直軸のプラス方向と仮定して、他の特徴点の延伸方向が垂直軸の延伸方向に逆向きとなる特徴点の近傍の画素を白色、他の特徴点の延伸方向が垂直軸の延伸方向に同一方向となる特徴点の近傍の画素を黒色とした隆線延伸方向判定画像（図１３）を生成する（ステップＳ１０８−１２）。隆線延伸方向判定画像において黒色や白色と特定されていない画像については、近傍の他の画素の色（画素値）に基づいて、補間された色の値が算出されて、黒色から白色までの階調の値のうちの何れかの階調の画素値を有するようにしてもよい。図１３において選択代表特徴点１の隆線の延伸方向と同一方向の延伸方向となっている特徴点５０についてはその周囲が黒色の画素となっていることが分かる。また図１３において選択代表特徴点１の隆線の延伸方向と逆方向の延伸方向となっている特徴点９や特徴点６についてはその周囲が白色の画素となっていることが分かる。

照合処理部２５は、選択代表特徴点１について生成した隆線延伸方向判定画像（図１３）において、選択代表特徴点１の位置を中心とした２４点の特徴抽出点の画素値を抽出する（ステップＳ１０８−１３）。図１４には選択代表特徴点１の位置を中心とした２４点の特徴抽出点（１）〜（２４）の位置を図示している。照合処理部２５は、特徴抽出点（１）〜（２４）の画素値を並べた値と、代表特徴点について算出した隆線の安定度とを示す情報を、選択代表特徴点１の指紋特徴量と決定する（ステップＳ１０８−１４）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について指紋特徴量を算出したかを判定する（ステップＳ１０８−１５）。照合処理部２５は全ての代表特徴点について指紋特徴量を算出していない場合には他の代表特徴点について同様の手法により指紋特徴量を生成する。

照合処理部２５は、認証指紋画像において特定した全ての代表特徴点についての指紋特徴量を算出すると、それら全ての代表特徴点についての指紋特徴量から成る情報を、認証指紋画像についての指紋特徴量と決定する（ステップＳ１０９）。探索先指紋画像の指紋特徴量は、認証指紋画像の指紋特徴量の算出と同様に算出された特徴量である。認証指紋画像における代表特徴点の位置と特徴抽出点（１）〜（２４）の位置との関係と、探索先指紋画像における代表特徴点の位置と特徴抽出点（１）〜（２４）の位置との関係とは同じである。照合処理部２５は、認証指紋画像の指紋特徴量と探索先指紋画像の指紋特徴量とを用いて類似度を計算する（ステップＳ１１０）。

図１６は指紋特徴量に基づく類似度の計算概要を示す第二の図である。
この図が示すように認証指紋画像の指紋特徴量には、多くの特徴点の中から特定した複数の代表特徴点に対応する画素（又は矩形領域）における隆線の安定度（隆線品質）と、その代表特徴点を基準とした周囲の特徴抽出点（１）〜（２４）の画素値が含まれる。データベース３に記録される複数の探索先指紋画像も同様の指紋特徴量の情報から構成される。

照合処理部２５は、認証指紋画像側の各代表特徴点と、探索先指紋画像の各代表特徴点との差分を総当たりで算出する。認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分Ｓを計算する場合には、対応する特徴抽出点の画素値の差に、認証指紋画像の隆線の安定度を乗じた値を、２４の特徴抽出点それぞれについて算出し累積する。この値が認証指紋画像側の１つの代表特徴点と探索先指紋画像の１つの代表特徴点との差分Ｓである。

認証指紋画像において特定した代表特徴点を１〜ｎ、探索先指紋画像において特定されている代表特徴点を１〜Ｎとすると、照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点と探索先指紋画像における各代表特徴点との差分Ｓをそれぞれ算出する。
照合処理部２５は認証指紋画像における１つの代表特徴点を代表特徴点１とすると、その認証指紋画像における代表特徴点１と、探索先指紋画像の代表特徴点１〜Ｎそれぞれとの差分Ｓ（１１，１２，…１Ｎ）を算出する。
照合処理部２５は算出したそれらの差分Ｓのうち、最も差分Ｓの小さい探索先指紋画像の代表特徴点を特定する。この処理により照合処理部２５は認証指紋画像において特定した１つの代表特徴点１に近い、探索指紋画像に含まれる代表特徴点を特定できる。
照合処理部２５は、認証指紋画像における全ての代表特徴点（１〜ｎ）について、探索先指紋画像中の差分Ｓの小さい代表特徴点を特定する。
照合処理部２５は認証指紋画像における代表特徴点（１〜ｎ）それぞれについて特定した探索先指紋画像中の代表特徴点との間の差分Ｓを小さい順にソートして、小さい順に一定数（２〜４）の値の平均を算出する。照合処理部２５は、その平均値を定数から減算することで、認証指紋画像と探索先指紋画像との間の類似度を算出する。類似度の高い探索指紋画像の値は、定数からの減算の値が小さいため、その値は高くなる。

照合処理部２５は、データベース３に含まれる全ての探索先指紋画像を用いて、認証指紋画像との類似度を算出する。照合処理部２５は類似度が基準閾値より高い探索先指紋画像を、認証指紋画像との間でより詳細に照合判定を行う照合候補と決定する（ステップＳ１１１）。照合処理部２５は、認証指紋画像と照合候補と決定した探索先指紋画像との間の照合を、各指紋画像に含まれる特徴点を用いて行う。当該照合の処理は特徴点を用いて照合判定を行う公知の技術を用いてよい。照合処理部２５は、照合判定の結果、最も類似度の高い探索先指紋画像を認証指紋画像に一致する指紋画像と判定する（ステップＳ１１２）。照合処理部２５は、照合判定の結果、類似度の高い探索先指紋画像を検索できない場合には、一致無を示す情報を出力する（ステップＳ１１３）。

上述の処理を簡略して説明すると、まず、照合処理部２５は、複数の前記代表特徴点から抽出した一つの抽出代表特徴点について、当該抽出代表特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を特定する。次に照合処理部２５は、抽出代表特徴点に基づいて決定した近傍特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を基準とした延伸方向と、代表延伸方向との一致度が高いことを示す当該近傍特徴点の画素値と、代表延伸方向との一致度が低いことを示す当該近傍特徴点の画素値とを示す隆線延伸方向判定画像を生成する。そして照合処理部２５は、隆線延伸方向判定画像において対応する抽出代表特徴点の位置を基準とした所定位置の複数の画素値を示す特徴量を代表特徴点に付与する。照合処理部２５は、代表特徴点それぞれに同様に付与した特徴量を用いて、照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とによる指紋の照合処理を行う。

以上本発明の実施形態について説明したが、上述の処理によれば、指紋の中心を特定することなく照合処理を行っているため、指紋の中心の特定精度を必要とせずに、照合処理を行うことができる。
また上述の照合候補の探索先指紋画像を決定する処理において簡易な四則演算とソート処理を利用し、また算出に用いる特徴点を代表特徴点や特徴抽出点などの少ない特徴点に限定している。これにより照合候補を決定する処理を軽減することができる。
また照合処理においても照合候補として特定した探索先指紋画像のみを用いて認証指紋画像との照合処理を行うため、処理を軽減することができる。

上述の説明において指紋処理装置１は、図１０〜図１２を用いて説明した類似度の計算と、図１３〜図１６を用いて説明した類似度の計算との何れかを行うものとして説明したが、両方の類似度の計算を行って、それぞれ類似度の高い照合候補を特定してもよい。

図１７は指紋処理装置の最少構成を示す図である。
この図で示すように指紋処理装置１は少なくとも、照合元の指紋画像において特定した指紋の特徴点のうち、他の特徴点との間の距離が長いことを示す第一度合に基づいて当該第一度合の値が大きい複数の特徴点を、指紋照合に用いる代表特徴点と判定する照合処理部２５を有している。
なお本実施形態による指紋処理装置１は、少なくとも上記の照合処理部２５の機能を備えた照合処理回路であると定義されてもよい。

上述の指紋処理装置１は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、指紋処理装置１に上述した各処理を行わせるためのプログラムは、当該〜装置のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを〜装置のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記プログラムは、前述した各処理部の機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１・・・指紋処理装置
２・・・指紋読取機
３・・・データベース
１１・・・ＣＰＵ
１２・・・ＲＡＭ
１３・・・ＲＯＭ
１４・・・ＳＳＤ
１５・・・通信モジュール
１６・・・表示画面
１７・・・ＩＦ（インタフェース）
２１・・・画像取得部
２２・・・鮮明度判定部
２３・・・隆線品質判定部
２４・・・特徴点検出部
２５・・・照合処理部

Claims (10)

1. 照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する照合処理部を有する、
   指紋処理装置。
2. 前記第一度合に、前記指紋画像において特定された画像の鮮明さが不明な画素領域までの距離が長いことを示す第二度合を乗じた値に基づいて代表度を算出し、当該代表度に基づいて前記代表特徴点を判定する
   請求項１に記載の指紋処理装置。
3. 前記指紋画像において特定した指紋の特徴点に対応する画素における隆線の安定度合をさらに用いて前記代表度を算出し、当該代表度に基づいて前記代表特徴点を判定する
   請求項２に記載の指紋処理装置。
4. 前記代表度の高い特徴を示す複数の前記代表特徴点を特定し、前記照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とを用いて照合処理を行う
   請求項２または請求項３に記載の指紋処理装置。
5. 複数の前記代表特徴点から抽出した一つの抽出代表特徴点について、当該抽出代表特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を特定し、前記抽出代表特徴点に基づいて決定した近傍特徴点までの距離と、当該近傍特徴点から延びる指紋の隆線の前記代表延伸方向を基準とした延伸方向と、当該近傍特徴点の前記代表度とに基づいて決定される特徴量を付与し、前記代表特徴点それぞれに同様に付与した特徴量を用いて、前記照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とによる指紋の照合処理を行う
   請求項４に記載の指紋処理装置。
6. 前記近傍特徴点は前記抽出代表特徴点についての前記代表延伸方向を基準として前記抽出代表特徴点を原点とした８象限の領域それぞれにおける当該抽出代表特徴点に近傍の特徴点である
   請求項５に記載の指紋処理装置。
7. 複数の前記代表特徴点から抽出した一つの抽出代表特徴点について、当該抽出代表特徴点から延びる指紋の隆線の代表延伸方向を特定し、前記抽出代表特徴点に基づいて決定した近傍特徴点から延びる指紋の隆線の前記代表延伸方向を基準とした延伸方向と、前記代表延伸方向との一致度が高いことを示す当該近傍特徴点の画素値と、前記代表延伸方向との一致度が低いことを示す当該近傍特徴点の画素値とを示す隆線延伸方向判定画像を生成し、前記隆線延伸方向判定画像において対応する前記抽出代表特徴点の位置を基準とした所定位置の複数の画素値を示す特徴量を付与し、前記代表特徴点それぞれに同様に付与した特徴量を用いて、前記照合元の指紋画像におけるそれら複数の代表特徴点と、照合先の指紋画像における複数の代表特徴点とによる指紋の照合処理を行う
   請求項４に記載の指紋処理装置。
8. 照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する、
   指紋処理方法。
9. コンピュータに、
   照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定させる
   プログラム。
10. 照合元の指紋画像において特定した指紋の複数の特徴点のうち、他の特徴点との間の各第一の距離のうち最小の距離を示す第一度合に基づく代表値が大きい方から順に選択された所定数の特徴点を、前記指紋の照合処理に用いる代表特徴点として判定する、
    指紋処理回路。

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