JP2974857B2

JP2974857B2 - 指紋辞書登録処理方式

Info

Publication number: JP2974857B2
Application number: JP4298491A
Authority: JP
Inventors: 卓新崎; 誠吾井垣
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1992-11-09
Filing date: 1992-11-09
Publication date: 1999-11-10
Anticipated expiration: 2014-11-10
Also published as: JPH06149980A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，指紋辞書登録処理方式
に関し，特に，指紋照合用に予め照合に先立って登録さ
れる指紋辞書登録処理方式に関する。

【０００２】近年，コンピュータが広範な社会システム
のなかに導入されるにともない，システム・セキュリテ
ィに関心が集まっている。コンピュータルームへの入室
や端末利用の際の本人確認の手段として，これまで用い
られてきたＩＤカードやパスワードには，セキュリティ
確保の面から多くの疑問が提起されている。これに対し
て，指紋は「万人不同」，「終生不変」という二大特徴
をもつため本人確認の最も有力な手段と考えられてお
り，指紋を用いた簡便な個人照合システムが多く提案さ
れている。

【０００３】

【従来の技術】指紋照合システムは，通常，指紋を画像
として取り扱うので，指紋を画像データに変換する入力
装置，及び，登録した画像データと入力された指紋画像
データとを照合する照合装置から構成される。照合装置
は，指紋の特徴点（分岐点，端点）の分布および形状の
一致を見ることにより照合を行う。

【０００４】即ち，人間の指先には細かな凹凸がある。
凸部の連なりを隆線というが，隆線は個人に固有な様々
な紋様を形成している。隆線をたどっていくと２つに分
かれる点（分岐点）や，行き止まりの点（端点）にぶつ
かる。この分岐点や端点の分布は人によりすべて異なる
ため，これらの点は指紋の特徴点と呼ばれ，個人を特定
するための有力な手段として用いられている。

【０００５】指紋照合では，高速化の実現と，指紋入力
時の力の加わり方の違いやガラスに指を付けたまま移動
させることによる指紋像の部分的な伸び縮みに柔軟に対
応することが課題となる。これに対し，本発明者らは，
「ムービング・ウィンドゥ法」という指紋の登録照合方
式を提案している。

【０００６】この方式では，まず，指紋照合用の指紋辞
書を照合に先立って登録する。この登録処理に際し，指
紋画像（指紋の隆線又は谷線のパターン）の２値画像を
細線化して特徴点を抽出する。そして，個々の特徴点の
近傍の２値画像を「窓」として切り出す。このとき，抽
出した特徴点の座標と「窓」の中心座標とを一致させる
ことが望ましい。辞書情報としては，「窓」の中の２
値画像，「窓」と「窓」との相対的な位置関係，
「窓」の中の特徴点の種類，などを登録する。このと
き，複数の「窓」の中で，比較的指紋の中心部に近く安
定な「窓」を１つ選んで「位置あわせ用窓」とし，残り
を「照合用窓」として定義しておく。

【０００７】続いて，照合処理では，図９に示すよう
に，「位置合わせ用窓」と入力画像（２値画像）とのパ
ターンマッチングを行い，登録時と照合時の入力位置の
違いを補正する。次に「位置合わせ用窓」の変位量に応
じて周辺の「照合用窓」を平行移動させパターンマッチ
ングさせる。ところで，人間の指は非常に柔らかいの
で，押捺時の力の加わり方の違いなどにより入力指紋画
像は部分的に伸び縮みを生ずる。このため，単に平行移
動しただけでは個々の「照合用窓」と，それに対応する
位置の入力画像とは良い一致を示さない。そこで，個々
の「照合用窓」をそれぞれ独立にわずかづつ２次元的に
移動させて，入力画像との一致／不一致を判定する。こ
うして，予め決めた数（しきい値）以上の「照合用窓」
が合格すれば，本人と同定する。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】前述の方式によれば，
指紋の特徴点の分布及び形状の一致／不一致の判定を複
数の「照合用窓」について行い，しきい値以上の「照合
用窓」が合格するか否かを本人同定の基準としている。

【０００９】しかしながら，このように一致する窓数に
許容度をもたせているため，以下の如き問題があった。
即ち，登録時に異なる（他人の）指紋の間で類似度の高
い指紋辞書が作成された場合には，使用者グループにお
いて誤照合を起こす可能性がある。特に，流れ紋様の指
紋では指紋パターンの類似性が大きいため誤照合が起き
易い。また，指紋隆線の掠れや汗による隆線間の橋等の
疑似特徴点を含んでいる場合にも誤照合が起きやすい。

【００１０】なお，パターンマッチングのしきい値を厳
しく（大きく）することによっても誤照合率を下げる事
は可能であるが，その場合，指の変形にたいする許容度
が低くなってしまうため，照合率も低下するという不都
合を招いてしまい，現実的でない。

【００１１】本発明は，登録済の指紋辞書との間の類似
度の低い指紋辞書を作成できる指紋辞書登録処理方式を
提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図であり，本発明による指紋照合処理装置を示す。この
指紋照合処理装置は，その登録処理部１０に特徴抽出部
１，特徴選択部２，相関判定部３を備える。特徴抽出部
１は入力された指紋画像から複数の指紋特徴点を抽出す
る。特徴選択部２は複数の指紋特徴点から所定の規則に
従って指紋特徴点を選択する。相関判定部３は選択され
た指紋特徴点と登録済辞書データ５とを比較してその相
関を求める。

【００１３】指紋辞書２０は１又は２以上の登録済辞書
データ５を含む。この指紋照合処理装置において，相関
判定部３における比較の結果，その相関度が所定の値よ
り小さい場合に，登録処理部１０が当該選択された指紋
特徴点に基づいて作成された辞書データを新たに指紋辞
書２０に登録する。この辞書データが新規登録辞書デー
タ６である。

【００１４】一方，相関判定部３における比較の結果，
その相関度が所定の値以上である場合に，特徴選択部２
が再度選択を行い，相関判定部３が再度選択された指紋
特徴点について再度比較をしてその相関を求め，登録処
理部１０が再度求めた相関度に従った処理を行う。

【００１５】

【作用】選択した指紋特徴点と登録済辞書データ５との
間の相関が所定の値以上である場合，抽出された複数の
指紋特徴点の中から，再度所定数の指紋特徴点を選択し
直す。そして，この再度選択した指紋特徴点について同
様の処理をくり返す。

【００１６】従って，新規登録辞書データ６として指紋
辞書２０に登録されるのは，必ず，登録済辞書データ５
との間の相関度が所定の値より小さい指紋特徴点の選択
（組合せ）に基づく辞書データのみとなる。これによ
り，ある利用者グループにおける指紋辞書２０を，各辞
書データ相互間の相関度の小さなもののみで構成するこ
とができる。

【００１７】この結果，この指紋辞書２０を用いた指紋
照合における誤照合の確率を小さくすることができる。
また，指紋の紋様，汗，指の変形等の影響に対する許容
度を保ちつつ，誤照合の確率を小さくすることができ
る。

【００１８】

【実施例】図１の指紋照合処理装置は，指紋照合用に予
め照合に先立って指紋辞書２０の作成（指紋辞書２０へ
の辞書データの登録）を行う登録処理部１０と，利用者
の利用者ＩＤに対応して指紋画像からなる辞書データを
格納してなる指紋辞書２０と，指紋辞書２０を用いて指
紋照合を行う照合処理部３０とを備える。

【００１９】この指紋照合処理装置は，最初に登録モー
ドで動作する。即ち，指紋センサの読取った登録対象の
指紋の濃淡画像を２値化して細線化した後，登録処理部
１０が，この２値化・細線化した画像から登録指紋の持
つ指紋特徴点を抽出して，この抽出した指紋特徴点を利
用者ＩＤと対応付けて指紋辞書２０に登録する。

【００２０】そして，登録モードに従って指紋の指紋特
徴点に基づく辞書データを登録すると，次に，照合モー
ドで動作する。即ち，指紋センサの読取った照合対象の
指紋の濃淡画像を２値化した後，照合処理部３０が，こ
の２値化した画像と，指紋辞書２０から利用者ＩＤに従
って読出した指紋特徴点に基づく辞書データとを比較す
ることによって，本人確認を実行する。

【００２１】なお，実際は，指紋センサからアナログデ
ータとして出力される指紋の（濃淡）画像は，一旦，画
像入力部のフレームメモリに格納された後，２値化回路
で２値データ化されて２値化メモリに格納される。この
２値化データ（画像）は，照合モード時は照合処理部３
０へ送られ，登録モード時は登録処理部１０へ送られ
る。

【００２２】照合モード時，照合処理部３０は，前述の
如く，指紋辞書２０を用いた照合を行って，確認信号を
送出する。この確認信号に応じて，例えば，ＣＰＵ（中
央処理装置）からドア制御部へ開錠信号が送出され，ド
アが開けられる。

【００２３】この照合に先立って指紋辞書２０が作成さ
れる。即ち，登録モード時，利用者ＩＤと共にその利用
者の指紋についての辞書データが作成され，指紋辞書２
０に登録される。この作成，登録は登録処理部１０が行
う。

【００２４】この登録処理部１０の行う処理について，
図２に従って説明する。登録用の指紋画像が指紋センサ
により読取られ入力される（ステップ１）。即ち，指紋
センサから指紋の（濃淡）画像が出力される。この濃淡
画像の一例を図３（Ａ）に示す。この画像はフレームメ
モリに格納される。

【００２５】フレームメモリ内の指紋画像が２値化回路
により２値化され（ステップ２），２値メモリに格納さ
れる。登録モードであるから，登録処理部１０での処理
が実行される。

【００２６】即ち，特徴抽出部１が，２値メモリ内の指
紋画像を細線化してこれを細線化メモリに格納し（ステ
ップ３），この格納した細線化された画像の中から，分
岐点，端点等の指紋特徴点を抽出する（ステップ４）。

【００２７】指紋特徴点の一例を図３（Ｂ）に示す。図
３（Ｂ）に示す指紋特徴点は，図３（Ａ）の指紋画像か
ら抽出したものである。指紋特徴点は，分岐点又は端点
等の近傍の画像を所定の大きさの正方形に切り出した
「窓（窓画像）」として扱われる。分岐点又は端点等の
座標と「窓」の中心座標は一致させられる。

【００２８】なお，図３（Ｂ）において，窓“０”，
“１”は端点であり，窓“２”乃至“６”は分岐点であ
る。また，指紋全体の中心に近い窓“０”は「位置合せ
用窓」とされ，他は「照合用窓」とされる。また，実際
は，窓の数は図示の場合よりも多くされ，例えば２０個
とされる。

【００２９】次に，特徴選択部２が，所定の規則に従っ
て，所定の数の指紋特徴点を選択し，その周囲の画像
（即ち図３（Ｂ）に示す窓の画像）を切り出す（ステッ
プ５）。

【００３０】所定の規則は，予め定められ，例えば，指
紋画像の中心から渦巻状に順に外側へ選択する。画像の
右上から順に選択する等の如く定められる。所定の数
は，例えば１５個とされ，指紋照合に十分な数，即ち指
紋辞書２０（辞書データ５又は６）を構成すべく予め定
められた数であって，抽出された指紋特徴点の数と等し
いかそれ以下とされる。

【００３１】特徴選択部２は，切り出した１５個の窓画
像を所定のメモリ領域に登録して仮の辞書を作成する。
この時，各窓画像の位置関係も同時に登録する。なお，
ステップ４では指紋特徴点の抽出のみを行い，ステップ
５で選択した指紋特徴点についてのみ画像の切り出しと
登録が行われる。これは，ステップ４で抽出した指紋特
徴点の全てについて画像を切り出して前記所定のメモリ
領域に登録し，ステップ５で選択のみを行って仮の辞書
を作成するようにしてもよい。

【００３２】また，いずれの場合も，抽出数＞選択数で
あるが，抽出数＝選択数であってもよい。抽出数＝選択
数の場合，抽出自体が，前述の所定の規則に従って行わ
れ，くり返される。

【００３３】次に，相関判定部３が，新たな指紋につい
ての仮の辞書と，既登録の指紋についての登録済辞書デ
ータ５とを比較して，その相関をとる（ステップ６）。
登録済辞書データ５については，その時点で指紋辞書に
登録されている全てのものが順次読出され，その各々に
ついて相関が調べられる。

【００３４】具体的には，図４に示す如く，既登録の指
紋についての指紋画像の全体（図３（Ａ）の画像）と，
新たな指紋についての１５個の窓画像（図３（Ｂ）の画
像に相当）とをパターンマッチングさせて，その相関を
とる。このために，各登録済辞書データ５は，１５個の
窓画像の他に，指紋画像の全体像をも備える。

【００３５】なお，このパターンマッチングは，指紋照
合時において各窓画像を指の歪みに対応させて変形させ
る量だけ，登録済辞書データ５を変形させるようにして
行われる。これにより，指の歪み等にも対応して相関度
を正しく求めることができる。

【００３６】次に，相関をとった結果，相関度がしきい
値以上か否かを相関判定部３が調べる（ステップ７）。
しきい値は，予め定められ，例えば“１０”とされる。
なお，図４においては，７個の窓中，窓“０”のみが同
一であるので，相関度は“１”である。例えば，しきい
値を“１０”と設定すると，１５個の窓画像のうち１０
個が同一であるとき，相関度が“１０”でしきい値と等
しくなる。

【００３７】相関度がしきい値（“１０”）以上でない
（しきい値（“１０”）より小さい）場合，登録処理部
１０が，仮の辞書を新規登録辞書データ６として指紋辞
書２０に登録する（ステップ８）。この時，利用者ＩＤ
と，指紋画像の全体像も共に登録される。従って，新規
登録辞書データ６は，仮の辞書であった１５個の窓画像
と，指紋画像の全体像とを利用者ＩＤに対応させたもの
とされる。

【００３８】なお，この新規登録辞書データ６は，次に
他の指紋を登録する時には，言うまでもなく登録済辞書
データ５として用いられる。相関度がしきい値（“１
０”）以上である場合，相関判定部３がこの旨を特徴選
択部２に通知し，特徴選択部２が指紋特徴点の選択を再
度行うよう依頼する（ステップ９）。

【００３９】依頼を受けた特徴選択部２は，再度の選択
に先立って，窓画像の選択の組合せ（例えば₂₀Ｃ₁₅）全
てについて選択が終了したか否かを調べる（ステップ１
０）。

【００４０】終了している場合，登録処理部１０は，当
該利用者（利用者ＩＤ）の指紋（仮の辞書等）を指紋辞
書２０に登録しない（ステップ１１）。即ち，指紋特徴
点のいずれを選択しても，登録済辞書データ５と類似と
なり誤照合の原因となるので，登録されない。

【００４１】終了していない場合，特徴選択部２は，所
定の規則に従って，未選択の組合せとなるように，例え
ば１５個の指紋特徴点を選択してその窓画像を切り出し
仮の辞書とする。相関判定部３が，この再度選択された
仮の辞書と登録済辞書データ５との相関をとり，相関度
がしきい値以上か否かを調べる。即ち，ステップ７（具
体的にはステップ５）以下をくり返す。

【００４２】図５は登録処理部１０の実行する他の登録
処理を示す。この登録処理では，登録処理部１０が入力
された指紋画像を所定数のブロックに分割し，特徴抽出
部１が当該ブロック内に存在する指紋特徴点の個数及び
種類を当該ブロック毎に抽出し，特徴選択部２が選択し
た指紋特徴点の種類及びその存在するブロックを抽出
し，相関判定部３が前記選択された指紋特徴点と登録済
辞書データ５との相関を当該指紋特徴点の種類とブロッ
クとを用いて求めるようにされる。

【００４３】即ち，ステップ１乃至ステップ４の実行
後，登録処理部１０が，指紋画像（図３（Ａ）に示す）
を所定数，例えば９個のブロックに分割する（ステップ
１２）。

【００４４】次に，特徴抽出部１が，各ブロック毎に，
当該ブロック内に存在する指紋特徴点を抽出し，指紋特
徴点の個数，各指紋特徴点の種類を抽出し，所定のメモ
リ領域に格納する（ステップ１３）。指紋特徴点の種類
は，分岐点，端点等の別である。

【００４５】次に，特徴選択部２が，所定の規則に従っ
て指紋特徴点（例えば１５個）を選択すると共に，この
選択した指紋特徴点の種類と存在するブロックとを抽出
（読出）して所定のメモリ領域に格納する（ステップ１
４）。

【００４６】次に，相関判定部３が，登録済辞書データ
５と指紋特徴点との相関をとる（ステップ１５）。具体
的には，１つの選択された指紋特徴点について，その存
在するブロック（の位置）と種類とを（ステップ１４に
より）知り，登録済辞書データ５の指紋画像の全体画像
において対応するブロック位置に対応する種類の特徴点
が存在するか否かを調べる。なお，存在する場合に，相
関度が“１”とされる。以上の処理を各々の指紋特徴点
についてくり返す。

【００４７】次に，ステップ７と同様のステップ１６を
実行し，相関度がしきい値以上でない場合，登録処理部
１０が，その時点で選択されている指紋特徴点の周囲の
画像を切り出し（ステップ１７），これらを新規登録辞
書データ６としてステップ８と同様に指紋辞書２０に登
録する（ステップ１８）。

【００４８】なお，指紋特徴点の種類と存在するブロッ
クとは，共に，所定の規則に従って特徴抽出部１におい
てコード化され，テーブルの形で指紋特徴点毎に保持さ
れる。

【００４９】また，これに対応して，相関を取り易くす
るために，指紋辞書２０の登録済辞書データ５にも，各
指紋特徴点毎にその種類と存在するブロックをコード化
したテーブルが設けられる。即ち，ステップ１８におい
て，当該新たに登録する指紋について，その登録のため
に作成使用したテーブルを，そのまま新規登録辞書デー
タ６の一部として登録する。このようにコードによって
比較し相関をとることにより，図２の如く画像間での比
較等を行うより，処理を極めて簡単にでき，処理時間を
短縮することができる。

【００５０】更に，各ブロックの大きさは，指紋画像の
縦横をｎ等分するように定めてよいが，指紋センサへ指
を押しあてた時の歪みに対応できるように，各ブロック
の大きさを，照合用窓をパターンマッチングの際に走査
させる範囲に一致するようにすることが望ましい。

【００５１】これにより，前記歪みに対応できると共
に，各ブロック内の指紋特徴点の数を０個又は１個のい
ずれかとすることができ，処理の時間を短縮できる。図
６は登録処理部１０の実行する他の登録処理を示す。

【００５２】この登録処理では，登録処理部１０が前記
入力された指紋画像の紋様を分類し，相関判定部３が，
登録済辞書データ５のうち前記紋様と同一の紋様を持つ
ものとのみ相関を求めるようにされる。

【００５３】即ち，ステップ１及びステップ２の実行
後，登録処理部１０が，指紋画像（図３（Ａ）に示す）
の紋様を分類する（ステップ２２）。この分類は，例え
ば指紋画像を，右流れ，左流れ，渦，双子，右袋，左
袋，柱状，不規則の８種に分類するように行われる。ま
た，右流れ，左流れ，渦，柱状，不規則の５種に分類し
てもよい。

【００５４】次に，ステップ３及び４を実行し，続いて
ステップ１２乃至ステップ１４を実行する。この後，ス
テップ１５と同様のステップ２３を実行するが，相関を
とる対象である登録済辞書データ５は，ステップ２２で
分類された紋様と同一の紋様を持つものに限られる。即
ち，主に誤照合が生じるのは同一の紋様の指紋間である
ので，これに限って相関をとり誤照合を未然に防止す
る。これにより，比較をすべき登録済辞書データ５の数
を減らすことができ，処理時間を短縮できる。

【００５５】なお，指紋の紋様は，登録処理部１０にお
いてコード化され，各指紋画像に対応して保持される。
また，これに対応して，相関をとり易くするために，指
紋辞書２０の登録済辞書データ５にも，その指紋の紋様
のコードが登録される。即ち，後述するステップ２６に
おいて，当該新たに登録する指紋について，その紋様を
新規登録辞書データ６の一部として登録する。

【００５６】ステップ２３の後，ステップ２４乃至ステ
ップ２９が実行されるが，これらは，各々，ステップ１
６乃至ステップ２１と同様のステップである。なお，こ
の紋様を用いた比較は，図６に示す場合に限らず，図２
に示す場合（ブロックに分割せず，画像を比較して相関
をとる場合）にも適用できる。この場合処理時間を短縮
できると共に，正確に相関を求めることができる。

【００５７】図７は登録処理部１０の実行する他の登録
処理を示す。この登録処理では，登録処理部１０が特徴
選択部２の選択した指紋特徴点の各々についてその隆線
の延びる方向を抽出し，相関判定部３が前記選択された
指紋特徴点と登録済辞書データ５との相関を，当該指紋
特徴点の種類，その存在するブロック，その隆線方向を
用いて求めるようにされる。

【００５８】即ち，ステップ１及びステップ２，ステッ
プ２２，ステップ３及びステップ４，ステップ１２乃至
ステップ１４をこの順に実行した後，登録処理部１０
が，特徴選択部２がステップ１４で選択した指紋特徴点
の各々について，その隆線の延びる方向を抽出する（ス
テップ３０）。方向としては，例えば上下左右，右斜め
上り及び下り，左斜め上り及び下りの８種を用いる。

【００５９】隆線方向の抽出は，例えば前記８種のマス
クを用いて行う。即ち，ある指紋特徴点に各々マスクを
順に重ねて一致した（又は近い）マスクの方向か，その
隆線の方向とされる。

【００６０】この後，ステップ２３と同様のステップ３
１を実行するが，相関をとる際に，隆線の方向も用いら
れる。これにより，処理時間を短縮しつつ正確に相関を
求めることができる。

【００６１】なお，指紋特徴点の隆線の方向は登録処理
部１０においてコード化され，テーブルの形で指紋特徴
点毎に保持される。また，これに対応して，相関を取り
易くするために，指紋辞書２０の登録済辞書データ５に
も，各指紋特徴点毎にその隆線方向をコード化したテー
ブルが設けられる。即ち，後述のステップ３４におい
て，当該新たに登録する指紋について，その登録のため
に作成使用したテーブルを，そのまま新規登録辞書デー
タ６の一部として登録する。

【００６２】更に，隆線の方向の抽出に代えて，谷線の
方向を抽出してもよい。また，隆線の方向を用いて相関
をとる場合，紋様による区別やブロック分割と併用せず
これらとは別に実行してもよい。

【００６３】ステップ３１の後，ステップ３２乃至ステ
ップ３７が実行されるが，これらは，各々，ステップ１
６乃至ステップ２１と同様のステップである。図８は登
録処理部１０の実行する他の登録処理を示す。

【００６４】この登録処理では，登録処理部１０が特徴
選択部２の選択した指紋特徴点の各々についてその分岐
点や端点の向きを抽出し，相関判定部３が前記選択され
た指紋特徴点と登録済辞書データ５との相関を，当該指
紋特徴点の種類，その存在するブロック，その分岐点や
端点の向きを用いて求めるようにされる。

【００６５】即ち，ステップ１及びステップ２，ステッ
プ２２，ステップ３及びステップ４，ステップ１２乃至
ステップ１４をこの順に実行した後，登録処理部１０
が，特徴選択部２がステップ１４で選択した指紋特徴点
の各々について，その分岐点や端点の向きを抽出する
（ステップ３８）。方向としては，例えば上下左右，右
斜め上り及び下り，左斜め上り及び下りの８種を用い
る。

【００６６】これらの向きの抽出は，隆線方向の抽出と
同様の処理による。この後，ステップ２３と同様のステ
ップ３９を実行するが，相関をとる際に，分岐点や端点
の向きも用いられる。これにより，処理時間を短縮しつ
つ正確に相関を求めることができる。

【００６７】なお，指紋特徴点の分岐点や端点の向き
は，登録処理部１０においてコード化され，テーブルの
形で指紋特徴点毎に保持される。また，これに対応し
て，相関を取り易くするために，指紋辞書２０の登録済
辞書データ５にも，各指紋特徴点毎にその隆線方向をコ
ード化したテーブルが設けられる。即ち，後述のステッ
プ４２において，当該新たに登録する指紋について，そ
の登録のために作成使用したテーブルを，そのまま新規
登録辞書データ６の一部として登録する。

【００６８】また，分岐点や端点の向きを用いて相関を
とる場合，紋様による区別やブロック分割と併用せずこ
れらとは別に実行してもよい。ステップ３９の後，ステ
ップ４０乃至ステップ４５が実行されるが，これらは，
各々，ステップ１６乃至ステップ２１と同様のステップ
である。

【００６９】

【発明の効果】以上，説明したように，本発明によれ
ば，指紋辞書登録処理において，指紋辞書に既に登録さ
れている辞書データと登録しようとする指紋のデータと
の相関をとることによって，既登録の辞書データとの相
関の小さいデータを新たに登録する指紋の辞書データと
することができるので，誤照合の確率を小さくすること
ができ，指紋照合処理装置の信頼性を向上させ，十分な
セキュリティを確保することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】登録処理フローである。

【図３】指紋画像の説明図である。

【図４】指紋の相関の説明図である。

【図５】他の登録処理フローである。

【図６】他の登録処理フローである。

【図７】他の登録処理フローである。

【図８】他の登録処理フローである。

【図９】従来技術説明図である。

【符号の説明】

１特徴抽出部２特徴選択部３相関判定部５登録済辞書データ６新規登録辞書データ１０登録処理部２０指紋辞書３０照合処理部

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】１又は２以上の登録済辞書データ（５）
を含む指紋辞書（２０）を備えると共に，入力された指
紋画像から複数の指紋特徴点を抽出する特徴抽出部
（１）と，前記複数の指紋特徴点から所定の規則に従っ
て指紋特徴点を選択する特徴選択部（２）と，前記選択
された指紋特徴点と前記登録済辞書データ（５）とを比
較してその相関を求める相関判定部（３）とを登録処理
部（１０）に備え，前記相関判定部（３）における前記
比較の結果その相関度が所定の値より小さい場合に，前
記登録処理部（１０）が当該選択された指紋特徴点に基
づいて作成された辞書データを新たに前記指紋辞書（２
０）に登録し，前記相関判定部（３）における前記比較
の結果その相関度が所定の値以上である場合に，前記特
徴選択部（２）が再度前記選択を行い，前記相関判定部
（３）が前記再度選択された指紋特徴点について再度前
記比較をしてその相関を求め，前記登録処理部（１０）
が前記再度求めた相関度に従った処理を行うことを特徴
とする指紋辞書登録処理方式。
【請求項２】前記登録処理部（１０）が前記入力され
た指紋画像を所定数のブロックに分割し，前記特徴抽出
部（１）が当該ブロック内に存在する前記指紋特徴点の
個数及び種類を当該ブロック毎に抽出し，前記特徴選択
部（２）が前記選択した指紋特徴点の種類及びその存在
するブロックを抽出し，前記相関判定部（３）が前記選
択された指紋特徴点と前記登録済辞書データ（５）との
相関を当該指紋特徴点の種類とブロックとを用いて求め
ることを特徴とする請求項１に記載の指紋辞書登録処理
方式。
【請求項３】前記登録処理部（１０）が前記入力され
た指紋画像の紋様を分類し，前記相関判定部（３）が，
前記登録済辞書データ（５）のうち前記紋様と同一の紋
様を持つものとのみ相関を求めることを特徴とする請求
項１又は請求項２に記載の指紋辞書登録処理方式。
【請求項４】前記指紋特徴点を，前記指紋辞書（２
０）を構成すべく予め定められた数よりも多く抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の指紋辞書登録処理方
式。