JP3003307B2

JP3003307B2 - 指紋照合装置

Info

Publication number: JP3003307B2
Application number: JP3211085A
Authority: JP
Inventors: 孝二川崎; 敏玄神谷; 隆夫鈴木
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 1990-11-19
Filing date: 1991-08-22
Publication date: 2000-01-24
Anticipated expiration: 2015-01-24
Also published as: JPH04357570A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、本人のものとして予め
登録されている指紋の登録画像と、所定の画像読み込み
範囲内に置かれた指から読み込んだ照合画像とをパター
ンマッチングにより比較して本人か否かを判断する際
に、指の置き方等に起因する両者の位置ずれをパターン
マッチング用に修正してから比較・判断する指紋照合装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、パターンマッチングを用いた
指紋照合装置において、指の置き方等に起因する画像の
ずれをパターンマッチング用に修正してから比較・判断
するものが知られており、例えば特開平１−２１３７６
５号公報記載のものがある。

【０００３】この公報に記載された指紋照合装置では、
登録画像および新たに入力した照合画像のそれぞれの二
値化情報から、所定部分の隆線方向に関する情報を抽出
し、両者を渦巻状にずらしながら部分的なパターンマッ
チングを行ない、最も一致度の高い場合を捜すことで登
録画像と照合画像の位置ずれ量を算出し、修正を行なう
という手法が提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この方法で
は、隆線方向を算出するに当たって隆線の追跡を行なう
必要があるため、ソフトウェアで対処するには多大な処
理時間を要し、ハードウェア化するには装置構成が複雑
になるという問題があった。

【０００５】また、弓状紋の指紋や指先部分など隆線方
向が一方向となる画像では、こうしたパターンマッチン
グによってずれを算出し、修正しようとする手法では、
位置ずれ量が算出できなくなるという問題もあった。さ
らに、指紋画像が回転している場合には正しい位置ずれ
量を算出することが困難であるという問題もあった。

【０００６】本発明の指紋照合装置は、装置の複雑化や
処理時間の長大化を招くことなく、かつ弓状紋等の影響
に左右されず、しかも照合画像が登録画像に対して回転
していても、両者の相対位置関係をパターンマッチング
用に修正することができることを目的として完成され
た。

【０００７】

【課題を解決するための手段及び作用】かかる目的を達
成するためになされた本発明は、請求項１に記載の通
り、本人のものとして予め登録されている指紋の登録画
像と、所定の画像読み込み範囲内に置かれた指から読み
込んだ照合画像とをパターンマッチングにより比較して
本人か否かを判断する際に、指の置き方等に起因する両
者の位置ずれをパターンマッチング用に修正してから比
較・判断する指紋照合装置において、照合画像から、指
紋隆線に関する所定の特徴点と当該特徴点での隆線方向
とからなる特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該照合
画像から抽出した特徴量と登録画像に対する同様の特徴
量とを相対角度を変更しつつ比較し、特徴点および隆線
方向の一致度から、両画像の位置ずれ量と回転ずれ量と
を算出する画像ずれ量算出手段と、該算出された位置ず
れ量と回転ずれ量とに基づいて照合画像と登録画像との
相対位置関係をパターンマッチング用に修正する相対位
置修正手段とを備えることを特徴とする。

【０００８】本発明の指紋照合装置によれば、特徴量抽
出手段により照合画像から抽出された指紋隆線に関する
所定の特徴点と当該特徴点での隆線方向とからなる特徴
量と、登録画像に対する同様の特徴量とを、画像ずれ量
算出手段にて相対角度を変更しつつ比較し、特徴点およ
び隆線方向の一致度から、両画像の位置ずれ量と回転ず
れ量とを算出する。そして、相対位置修正手段が、この
位置ずれ量と回転ずれ量とに基づいて照合画像と登録画
像との相対位置関係をパターンマッチング用に修正す
る。

【０００９】ここでいう特徴点には、例えば指紋隆線の
端点や分岐点等が相当する。従って、抽出される特徴量
は、この端点や分岐点とそこでの隆線の方向である。端
点は指紋の山の部分を細線化処理したときの端点として
簡単に特定でき、分岐点も指紋の谷の部分を細線化処理
したときの端点から簡単に特定でき、また、隆線方向
は、特徴点である端点より数画素の画素追跡を行ない、
その曲線の接線又は最小２乗法による近似直線などから
方向を決定することができる。

【００１０】また、位置と方向とからなる特徴量を用い
ることと、この特徴量を両画像の相対角度を変更しつつ
比較することにより、弓状紋等に影響されることなく、
簡単・確実に位置ずれ量と回転ずれ量の両方を算出する
ことができるのである。

【００１１】そして、前記画像ずれ量算出手段が、登録
画像と照合画像との相対角度を変更する相対角度変更手
段と、登録画像の各特徴点を中心とした所定領域内にあ
る照合画像の特徴点であって、その隆線方向と登録画像
の特徴点の隆線方向とのなす角度が所定角度以内にある
照合画像中の特徴点を、一致度の高い高一致度特徴点と
して抽出する高一致度特徴点抽出手段と、該高一致度特
徴点と登録画像の各特徴点との相対位置関係と関連付け
て該高一致度特徴点の出現頻度を累積する出現頻度累積
手段と、該出現頻度累積手段による累積結果に基づいて
登録画像に対する照合画像の位置ずれ量を決定する位置
ずれ量決定手段と、当該位置ずれ量が決定されたときの
前記相対角度変更手段による相対角度変更量に基づいて
登録画像に対する照合画像の回転ずれ量を決定する回転
ずれ量決定手段とを備えることを特徴としている。

【００１２】請求項１記載の指紋照合装置によれば、出
現頻度累積手段が、登録画像の各特徴点（登録特徴点）
との相対位置関係と関連付けて高一致度特徴点の出現頻
度を累積する。この累積結果は、全部の登録特徴点を一
点に集めた場合に高一致度特徴点がどの様な位置ずれ関
係に分布しているかを示すこととなり、位置ずれ関係の
判断指標を与える。従って、この累積結果に基づいて、
位置ずれ量決定手段が登録画像に対する照合画像の位置
ずれ量を決定することができる。

【００１３】ここで、本発明の特徴を抽出するならば、
それは、真に対応する特徴点同士の位置ずれ関係を直接
求めようとするのではなく、全体の関係の中から真に対
応するであろう特徴点同士の位置ずれ関係として間接的
に位置ずれ関係を求めようとするという点にある。これ
に対し、特開平１−２１３７６５号公報記載の装置は直
接的な手法を用いていた。このため、弓状紋等の場合に
真に対応する特徴点を特定できなくなって算出不能とな
るか、あるいは誤った対応関係に基づいて誤った位置ず
れ量を算出することとなる場合があった。しかし、本発
明によれば、間接的な手法を用い、全体で位置ずれを把
握することにより、かかる不具合は発生しない。

【００１４】本指紋照合装置によれば、画像ずれを表す
もう一つのパラメータである回転ずれ量は、当該位置ず
れ量が決定されたときの相対角度変更手段による相対角
度変更量に基づいて決定される。これは、相対角度変更
手段により回転ずれが解消すれば位置ずれのみの関係と
なり、位置ずれ関係が最も際だって現れるという関係に
基づくものである。つまり、位置ずれ量が決定できる様
に位置ずれ関係が際だたされたときというのは、回転ず
れ量に見合った相対角度変更がなされて回転ずれが解消
したときと考えることができるから、相対角度変更手段
による相対角度変更量をもって回転ずれ量とすることが
できるのである。これは、画像の相対角度を変更しつつ
比較判断するという従来にない新規な構成を採用するこ
とにより達成し得ることとなったものである。

【００１５】また、本発明は、この請求項１記載の指紋
照合装置において、前記画像ずれ量算出手段は、さら
に、前記高一致度特徴点抽出手段における高一致度特徴
点の抽出に用いる登録画像の各特徴点を中心とした所定
領域を、最初は大きく設定し、次第に狭く変更しつつ、
前記高一致度特徴点抽出手段による高一致度特徴点の抽
出と、前記出現頻度累積手段による相対位置関係と関連
付けた高一致度特徴点の出現頻度の累積と、前記位置ず
れ量決定手段及び回転ずれ量決定手段による登録画像に
対する照合画像の位置ずれ量及び回転ずれ量の決定を繰
り返させる領域変更繰り返し手段と、該領域変更繰り返
し手段による繰り返しの結果、前記位置ずれ量決定手段
及び回転ずれ量決定手段により繰り返し決定される登録
画像に対する照合画像の位置ずれ量及び回転ずれ量をそ
れぞれ累積し、該累積結果を位置ずれ量及び回転ずれ量
とする画像ずれ量累積手段とを備えることを特徴とする
指紋照合装置としても具体的に完成している。

【００１６】これは請求項２記載の発明であり、最初は
広い範囲についてずれ量を求めることにより、誤った対
応点が集中している場合の影響を希釈化すると共に、最
終的には高精度のずれ量算出を行うに適している。本発
明においては、さらにこの請求項１又は請求項２記載の
指紋照合装置を発展させ、より柔軟かつ高精度の判断を
可能にするため、さらに、前記高一致度特徴点抽出手段
により抽出された高一致度特徴点の抽出状況に基づいて
各高一致度特徴点に対してファジィ推論による重み係数
を付与する重み付け手段と、該重み付け手段により付与
された重み係数を前記出現頻度累積手段による高一致度
特徴点の出現頻度の累積に反映させる重み反映化手段と
を備えることを特徴とする指紋照合装置をも完成してい
る。

【００１７】この装置は請求項３に記載のものであり、
ファジィ推論の結果を反映することにより、請求項１又
は請求項２記載の装置における精度の一層の向上を図る
ことができる。なお、請求項２記載の装置の改良として
適用する場合には、領域変更繰り返し手段による最終段
階の処理においてファジィ推論を適用することとすれ
ば、演算条件等の複雑化を招くことなく精度向上を図る
ことができる。

【００１８】また、この請求項３記載の指紋照合装置に
おいて、前記重み付け手段のファジィ推論には、指の押
捺時における照合画像の実際の歪みや発汗量の差から生
じる特徴点のずれ量及び隆線方向のずれ量を考慮して予
め決定されているメンバーシップ関数を用いることとす
れば、一層的確な判断をなし得る。

【００１９】

【実施例】次に、本発明の指紋照合装置を適用した好適
な実施例について、図面に基づき説明する。実施例の指
紋照合装置は、図１に概要を示す様に、所定の画像読み
込み範囲１内に置かれた指３から照合対象となる指紋の
画像（照合画像）を読み込むＣＣＤカメラ等の画像読み
込み手段５と、この照合画像から汗腺孔などのノイズと
なる部分を除去する画像前処理手段７と、この前処理が
済んだ照合画像の指紋の山と谷とを細線で表現する細線
化処理を実施する画像細線化手段９と、細線化された照
合画像から指紋隆線の端点や分岐点といった特徴点の位
置座標Ｍ（ｘ，ｙ）と特徴点における隆線方向ｄとから
なる照合画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段１１
と、この照合画像から抽出した特徴量と、本人の指紋と
して図示しない登録手段に登録してある画像（登録画
像）に対する同様の特徴量とを相対角度を変更しつつ比
較し、特徴点の位置座標Ｍ（ｘ，ｙ）および隆線方向ｄ
の一致度から、両画像の位置ずれ量と回転ずれ量とを算
出する画像ずれ量算出手段１３と、こうして算出された
位置ずれ量と回転ずれ量とに基づいて照合画像と登録画
像との相対位置関係をパターンマッチング用に修正する
相対位置修正手段１５と、その後パターンマッチングに
より照合画像と登録画像の照合を行なう照合手段１７
と、この照合結果に基づいて本人か否かの判定を行なう
判定手段１９とを備えている。

【００２０】ここで、特徴量抽出手段１１における特徴
量の抽出においては、指紋隆線の端点は、指紋の山から
得られた細線の端点を捜すことで簡単に特定することが
できる。また、指紋隆線の分岐点は、指紋の谷から得ら
れた細線の端点を捜せば、それに対する山の分岐点を特
定することができるから、これも簡単に特定することが
できる。従って、特徴点の位置座標Ｍ（ｘ，ｙ）は簡単
に求められる。そして、これらの点での隆線方向ｄは、
細線の接線を求めるとか、特徴点近傍の細線の最小２乗
法による直線近似等から特定するといった簡単な処理に
より求めることができる。

【００２１】こうして得られた特徴量は、図５に黒丸と
矢印とで例示した様に、照合画像全体から多数抽出され
る。なお、黒丸は、画像読み込み範囲１の中心を原点と
したｘｙ座標系の中で上述の位置座標Ｍ（ｘ，ｙ）を特
定される。また、図中に点線の白丸と矢印で示したの
は、登録画像から抽出され、登録手段に予め記憶されて
いる特徴量である。後述の処理においては、この黒丸と
点線白丸との位置ずれ量や矢印同士の回転ずれ量が算出
されるのである。そして、この例では実線の白丸と矢印
で示した特徴量が記載されているが、これは、真の隆線
の端点ではなく、画像読み込みの際の不鮮明部分等に起
因した隆線の切れ等が、特徴点に関するものとして誤っ
て採用された情報を表している。後述の処理において
は、こうした誤った情報に左右されずに正しい位置ずれ
量と回転ずれ量とを算出できる様な工夫もなされてい
る。

【００２２】次に、画像ずれ量算出手段１３における照
合画像と登録画像との位置ずれ量と回転ずれ量とを算出
する処理について、図２のフローチャートに基づいて説
明する。この処理を開始するに当たっては、照合画像が
登録画像に対してどの程度の位置ずれ・回転ずれをして
いるかが不明であることから、まず、疑似位置ずれ量ｘ
ｓ，ｙｓに値「０」を設定する（Ｓ１）。この疑似位置
ずれ量ｘｓ，ｙｓが「０」であるということは、照合画
像と登録画像には位置ずれがないという仮定を前提条件
として以下の処理が実行されるということを意味してい
る。従って、この処理段階では、両画像は、画像読み込
み範囲１の中心を原点とするｘｙ座標系内の情報として
認識されていることになる。

【００２３】続いて、位置ずれ検索範囲ｍに対して所定
値Ａ0 を設定し（Ｓ２）、疑似回転ずれ量係数ｎに初期
値−Ｎを設定する（Ｓ３）。そして、ここまでの設定に
基づいて、照合画像側の特徴量の内の特徴点位置座標Ｍ
（ｘ，ｙ）を数１に基づいて角度ｎθだけ回転した検索
用位置座標Ｍ’（ｘ’，ｙ’）に変換し、隆線方向ｄを
数２に基づいて角度ｎθだけ回転した検索用方向量ｄ’
に変換する（Ｓ４）。

【００２４】

【数１】

【００２５】

【数２】

【００２６】ここで、Δｘ，Δｙは、回転中心点の画像
中心点からのずれ量である。なお、本発明では（Δｘ，
Δｙ）＝（位置ずれ量）であるから、疑似位置ずれ量ｘ
ｓ，ｙｓを「０」に設定したので無視される。また、Ｆ
は所定の関数である。次に、Ｓ４にて変換された照合画
像の特徴点ＭＶ0 ，ＭＶ1 ，…の内、図３に示す様に、
登録画像のある特徴点ＭＲ0 を中心としたｘｙ方向に±
ｍの範囲内にある特徴点ＭＶ0 ，ＭＶ1 ，ＭＶ2 を選出
すると共に、これらの隆線方向ｄｖ0，ｄｖ1 ，ｄｖ2
と登録画像の隆線方向ｄｒ0 との差が所定の閾値Ｄ内に
収まっているものを選出する（Ｓ５）。このＳ５の処理
における選出条件を式で表すと、数３となる。

【００２７】

【数３】

【００２８】こうしてＳ５の処理を経ることにより、図
３の例でいうと照合画像の二つの特徴点ＭＶ0 ，ＭＶ1
が選出される。なお、以下の説明においては、照合画像
中の特徴点を照合特徴点といい、登録画像中の特徴点を
登録特徴点と呼んで両者を区別する。

【００２９】続く処理においては、この選出された照合
特徴点ＭＶ0 ，ＭＶ1 が、登録特徴点ＭＲ0 を中心とし
たｘｙ方向へ±ｍの範囲内をｌ×ｌにさらに細かく区切
ったマス目のどこに存在するかという情報を記憶するこ
とで位置ずれ量ヒストグラムを作成する（Ｓ６）。位置
ずれ量ヒストグラムは、具体的には図４に示す様な位置
ずれマトリックスとなる。

【００３０】このＳ５，Ｓ６の処理は、個々の登録特徴
点毎に実施され、数３を満足する照合特徴点がある度
に、位置ずれマトリックスの対応するマス目をインクリ
メントし、疑似位置ずれ量（ｘｓ，ｙｓ）＝（０，０）
かつ疑似回転ずれ量−Ｎθという条件についての位置ず
れ量ヒストグラムが完成されるのである。

【００３１】そして、このＳ４〜Ｓ６の処理を、疑似回
転ずれ量−Ｎθ〜Ｎθの範囲について、回転量検索分解
能θ゜ごとに繰り返し実施し（Ｓ７，Ｓ８）、それぞれ
の条件での位置ずれ量ヒストグラムを完成したら、全部
のヒストグラムの中から、最大値を示すマス目を捜し、
そのマス目の位置を照合画像の登録画像に対する位置ず
れ量として決定し、かつそのマス目を有するヒストグラ
ム作成条件である疑似回転ずれ量を照合画像の登録画像
に対する回転ずれ量として決定する（Ｓ９）。なお、こ
のＳ９で決定された位置ずれ量と回転ずれ量を、区別の
ために今回位置ずれ量および今回回転ずれ量と呼び、両
者を併せて今回ずれ量と呼ぶ。そして、この今回位置ず
れ量と今回回転ずれ量とを、それまで記憶されていた累
積位置ずれ量と累積回転ずれ量とにそれぞれ加算して、
現在の累積ずれ量を算出する（Ｓ１０）。

【００３２】第１回目では、今回位置ずれ量および今回
回転ずれ量がそのまま累積位置ずれ量および累積回転ず
れ量になる。次に、現在設定されている位置ずれ検索範
囲ｍが、最小検索範囲Ａs 以下であったか否かを判断す
る（Ｓ１１）。ここで、位置ずれ検索範囲ｍが最小検索
範囲Ａs 以下でない場合は、Ｓ９の処理にて決定されて
いる今回位置ずれ量と今回回転ずれ量とに基づいて各照
合特徴点の位置座標ＭＶ（ｘ，ｙ）および隆線方向ｄｖ
を数１，数２にて変換し、これを次に繰り返される処理
における照合画像の情報とする（Ｓ１２）。なお、Ｓ１
２の処理の結果の各照合特徴点及びその方向量を最初の
照合画像との関係で比較すれば、数１の（Δｘ，Δｙ）
には累積位置ずれ量が、ｎθには累積回転ずれ量が代入
されたことになる。そして、現在設定されている位置ず
れ検索範囲ｍを所定量Ａ1 だけ小さい範囲に変更して
（Ｓ１３）、Ｓ３以下の処理を繰り返し実行し、Ｓ１０
の処理にて累積位置ずれ量と累積回転ずれ量とを更新し
ていく。

【００３３】こうして、位置ずれ検索範囲ｍが、最小検
索範囲Ａs 以下になった場合は、Ｓ１０の処理にて記憶
・更新された累積位置ずれ量と累積回転ずれ量とを相対
位置修正手段１５に出力して処理を終了する（Ｓ１
４）。以上説明した本実施例においては、位置ずれ量と
回転ずれ量とを算出するに当り、初期段階では位置ずれ
検索範囲ｍを広く設定し（ｍ＝Ａ0 ）、最終段階ではこ
れを狭くする（ｍ＝Ａs ，Ａs ＜Ａ0 ）という手法を採
用している。これにより、位置ずれ量ヒストグラムの一
マスの大きさが初期には大きく、最終段階では小さくな
る。これは、初期段階では位置ずれ量が不明であるため
広範囲を検索しなければならない一方で、図５のＢ領域
に見られるような隆線の切れなどにより発生する誤対応
点Ｍｅｒによる誤った情報の影響を少なくするためであ
る。このことを図６を使って詳細に説明する。

【００３４】指紋隆線の特徴点の座標値Ｍ（ｘ，ｙ）
は、画像読み込み範囲１に指を置いたときの単純な位置
ずれだけでなく、指を押圧した時の歪みや指表面の発汗
量等により特徴点個々に多少変化する。従って、現実に
は、各照合特徴点ＭＶごとに登録特徴点ＭＲに対する位
置ずれ量や回転ずれ量が微妙に異なっている。

【００３５】図６において、（Ａ）の位置ずれ量ヒスト
グラムは４×４の位置ずれマトリックスの一マスを小さ
くしたときに図５の例から抽出される結果を模式的に表
しており、（Ｂ）は一マスを大きくしたときの結果を模
式的に表している。この図から明らかなように、位置ず
れ量ヒストグラムの一マスが小さい場合には、図５の誤
対応点Ｍｅｒは比較的近くにかたまっていることから、
これらがあるマス目に集中してカウントされる。しか
し、真の照合特徴点ＭＶはかたまっている訳ではないか
らあちこちのマス目に分散されてカウントされることに
なる。

【００３６】このため、（Ａ）の場合は誤対応点Ｍｅｒ
によるカウント値”４”のマス目から位置ずれ量が決定
されることになり、誤った位置ずれ量を算出してしま
う。これに対し、（Ｂ）の場合は一マスを十分に大きく
とったので、真の照合特徴点ＭＶは同一のマス目内にカ
ウトされ、値”８”となることから、このマス目から位
置ずれ量が決定される。

【００３７】この様に、実施例で採用した位置ずれ検索
範囲ｍを大きめの値から次第に小さ目の値に変えつつず
れ量を算出する構成では、誤対応点Ｍｅｒに影響される
ことなく、正しいずれ量を算出することができるのであ
る。そして、こうして誤った判断を避けつつ、処理の最
終段階では、最小検索範囲ＡS にて、十分な位置ずれ量
検出精度が保証されるのも特徴である。

【００３８】次に、第２実施例を説明する。第２実施例
は、図２に示した処理の第１段階（ｍ＝Ａ0 の段階）
で、図４の位置ずれマトリックスの中の「ｌ」の値を大
きくｌ＝ｌｒと設定することにより、一つ一つのマス目
を狭く設定する。なお、値ｌｒは、一マスの大きさが、
第１実施例で最終段階として予定していたｍ＝Ａs の時
のマトリックスの大きさの１／２になる様に決定する。
これは第１実施例と同一精度で位置ずれ量と回転ずれ量
とを算出するためである。

【００３９】そして、図７に示す様に、「全体としては
大きいが一マスが狭い」位置ずれマトリックス表２０１
を作成した後に、図示点線の様に隣接する３×３＝９個
のマス目２０１ａ内のカウント値を加算することで新た
な位置ずれマトリックス表２０２を作成する。そして新
たな位置ずれマトリックス表２０２の中で最大値”１
５”を示すマス目２０２ａと、それに隣接するマス目２
０２ｂ〜２０２ｄとを抽出し、元々の一マスが狭い状態
でのカウント値を表示した４×４の位置ずれマトリック
ス表２０３を作成する。最後に、この４×４の位置ずれ
マトリックス表２０３について、図示点線の様に隣接す
る２×２＝４個のマス目２０３ａ内のカウント値を加算
することで、３×３の最終の位置ずれマトリックス表２
０４を完成する。

【００４０】この様にして完成された最終の位置ずれマ
トリックス表２０４は、目標とする位置ずれ量検出精度
（ｍ＝Ａs の時の位置ずれマトリックスの領域に対応
し、第１実施例と同じ精度）でのずれ量の判断をするこ
とができる状態になっている。従って、位置ずれマトリ
ックス表２０１を作成した疑似回転ずれ量については、
最終の位置ずれマトリックス表２０４の最大値”１０”
を示すマス目２０４ａによって位置ずれ量を特定するこ
とができる。そして、各疑似回転ずれ量について作成
し、それぞれの位置ずれ量として特定したマス目のカウ
ント値同士を比較し、その最大値を示すマス目を求める
べき照合画像の位置ずれ量として特定する。そして、こ
の照合画像の位置ずれ量を特定できたときの疑似回転ず
れ量を照合画像の回転ずれ量として特定する。

【００４１】この第２実施例の方式では、登録特徴点に
対応する照合特徴点の検索が１度でよいため、指紋画像
中に特徴点が多量に存在する場合に、処理時間を短縮す
ることができるという効果を奏する。しかも、結果的に
は第１実施例と同様に、誤対応点Ｍｅｒの影響による誤
判断を避けつつ、十分な位置ずれ量検出精度が保証され
る。

【００４２】以上説明した様に第１，第２実施例の指紋
照合装置によれば、ずれ量算出のために用いる特徴量
は、指紋の隆線の端点や分岐点の位置座標Ｍ（ｘ，ｙ）
とそこでの隆線方向ｄとからなるものであるから、細線
化処理等によって簡単に求めることができる。従って、
装置の複雑化や処理時間の長大化を招くことがない。そ
して、こうした特徴量を用いて照合画像と登録画像の相
対位置を変更しつつ特徴量同士を比較して位置ずれマト
リックスからなる位置ずれ量ヒストグラムを作成し、位
置ずれ量と回転ずれ量とを算出する構成を採用したか
ら、弓状紋等の影響に左右されないと共に、照合画像が
登録画像に対して回転していても、両者の相対位置関係
をパターンマッチング用に修正することができる。

【００４３】なお、誤対応点による影響の問題は、部分
的に抽出した特徴量同士を比較するのではなく、指紋全
体から複数抽出した特徴量同士を比較し、それぞれのあ
る検索範囲ｍ内での照合画像と登録画像の特徴量同士の
一致度を基準にずれ量を算出する構成としたことによっ
ても解決されている。

【００４４】次に、第３実施例を説明する。第３実施例
は、全体としては第１実施例で説明した図２のフローチ
ャートと同様であるが、図８に示す様に、検索範囲ｍが
最小検索範囲Ａs 以下になった後に、Ｓ１１の処理とＳ
１４の処理の間にファジィ推論適用処理Ｓ１５を挿入す
ることでさらに精度の向上を図ったものである。ファジ
ィ推論適用処理Ｓ１５は、図９に示すフローチャートに
沿って実行される。

【００４５】このファジィ推論適用処理においては、擬
似ずれ量、即ち擬似回転ずれ量ｎθ及び擬似位置ずれ量
（ｘｓ，ｙｓ）に初期値を設定する（Ｓ２１）。擬似回
転ずれ量の初期値には、第１実施例のＳ３と同様に、−
Ｎθを設定する。また、擬似位置ずれ量（ｘｓ，ｙｓ）
の初期値には、図１０に示した位置ずれマトリックス表
３００の左上のマス目３００_1,1 の中心点座標（−ｍ＋
ｍ／ｌ，−ｍ＋ｍ／ｌ）を設定する。なお、図１０は、
検索範囲ｍが最小検索範囲Ａs になった時点でのｌ×ｌ
の位置ずれマトリックス表３００について、各マス目３
００_1,1 ，３００_1,2 ，…，３００_l,l-1 ，３００_l,l
の中心点の座標を記入した説明図である。

【００４６】次に、設定された擬似回転ずれ量ｎθ及び
擬似位置ずれ量（ｘｓ，ｙｓ）に基づいて照合画像の特
徴量データを数１，数２にてデータ変換する（Ｓ２
２）。そして、登録画像中に全部でＩ個ある登録特徴点
の中の一つを特定するための登録番号ｉに「１」を設定
すると共に、当該登録番号ｉにより特定された登録特徴
点に関するファジィ推論結果の得点最大値Ｐ1 に値
「０」を設定し、さらにこの得点最大値Ｐ1 を今回の擬
似回転ずれ量及び擬似位置ずれ量のときのＩ個全部の特
徴点について累積した得点総和値Ｓ0 に値「０」を設定
する（Ｓ２３）。

【００４７】続いて、照合画像中に全部でＪ個ある照合
特徴点を特定するための照合番号ｊに「１」を設定する
（Ｓ２４）。次に、ｉ番目の登録特徴点とｊ番目の照合
特徴点とを比較したときのファジィ推論による今回得点
Ｐ0 を算出する（Ｓ２５）。そして、算出した今回得点
Ｐ0 と現在記憶されている得点最大値Ｐ1 との大小を比
較し、得点最大値Ｐ1 が今回得点Ｐ0を含めて最大値と
なる様に更新する（Ｓ２６，Ｓ２７）。

【００４８】このＳ２５〜Ｓ２７の処理は、照合番号ｊ
が「Ｊ」になるまで照合番号ｊをインクリメントしつつ
繰り返し実行される（Ｓ２８，Ｓ２９）。こうしてｉ番
目の登録特徴点とｊ＝１〜Ｊの全ての照合特徴点とを比
較して得点最大値Ｐ1 が算出されたら、この得点最大値
Ｐ1 を、現在設定されている得点総和値Ｓ0 に加算する
（Ｓ３０）。

【００４９】次に、登録番号ｉが「Ｉ」になるまで登録
番号ｉをインクリメントしつつＳ２４〜Ｓ３０の処理を
繰り返す（Ｓ３１，Ｓ３２）。こうして登録番号ｉ＝１
〜Ｉの各登録特徴点についての得点最大値Ｐ1 をすべて
足した得点総和値Ｓ0 が求められる。この得点総和値Ｓ
0 は、Ｓ２２の処理におけるデータ変換の条件である擬
似回転ずれ量ｎθ及び擬似位置ずれ量（ｘｓ，ｙｓ）と
関係付けて一時記憶される（Ｓ３３）。

【００５０】次に、全て擬似ずれ量について演算が終了
したか否か、即ち、擬似回転ずれ量ｎθ＝−Ｎθ〜Ｎθ
及び擬似位置ずれ量（ｘｓ，ｙｓ）＝（−ｍ＋ｍ／ｌ，
−ｍ＋ｍ／ｌ）〜（ｍ−ｍ／ｌ，ｍ−ｍ／ｌ）について
の各組合せでの全演算を終了したか否かを判定し（Ｓ３
４）、このＳ３４の判定が「ＹＥＳ」となるまで「擬似
ずれ量」、即ち「擬似回転ずれ量ｎθと擬似位置ずれ量
（ｘｓ，ｙｓ）の組合せ」を変更しつつＳ２２以下の処
理を繰り返し実行する（Ｓ３５）。

【００５１】そして、Ｓ３４の判定が「ＹＥＳ」になっ
たら、各擬似回転ずれ量ｎθと擬似位置ずれ量（ｘｓ，
ｙｓ）の組合せに関係付けて一時記憶された各得点総和
値Ｓ0 同士を比較し、この得点総和値Ｓ0 が最大値を示
す擬似回転ずれ量ｎθと擬似位置ずれ量（ｘｓ，ｙｓ）
の組合せを抽出し（Ｓ３６）、これを図８のＳ１０の処
理までに累積されていた回転ずれ量及び位置ずれ量に累
積して図８のＳ１４の処理に戻り（Ｓ３７）、この最終
的な累積回転ずれ量及び累積位置ずれ量を相対位置修正
手段１５に出力して処理を終了する（Ｓ１４）。

【００５２】次に、このファジィ推論適用処理において
使用するメンバーシップ関数について図１１に基づき説
明する。メンバーシップ関数は、入力側第１メンバーシ
ップ関数１０１と、入力側第２メンバーシップ関数１０
２と、出力側メンバーシップ関数１０３とからなる。

【００５３】入力側第１メンバーシップ関数１０１は
「登録特徴点の方向量と照合特徴点の方向量の差」をパ
ラメータとした関数である。そして、関数Ｆ２０は「方
向量の差から推定するにおいて、対比している照合特徴
点は対比されている登録特徴点に対する真の対応点らし
いこと」を意味し、関数Ｆ２１は「方向量の差から推定
するにおいて、対比している照合特徴点は対比されてい
る登録特徴点に対するあいまいな対応点らしいこと」を
意味し、関数Ｆ２２は「方向量の差から推定するにおい
て、対比している照合特徴点は対比されている登録特徴
点に対する偽の対応点らしいこと」を意味する。

【００５４】この入力側第１メンバーシップ関数１０１
は、次の様にして予め求められ設定されている。まず、
登録された指紋の画像の本人の指を複数回入力して複数
の照合画像を得る。次に、登録画像と照合画像の回転ず
れ量や位置ずれ量を人間がマニュアル操作することによ
り算出し、照合画像を登録画像と同じ方向・同じ位置に
て重なる様に補正する。その後、登録画像中の特徴点に
真に対応する照合画像中の特徴点を人間が指定し、両者
の方向量の差を算出し、この算出結果により入力側第１
メンバーシップ関数１０１が決定できる。つまり、指を
入力面に押捺する際の実際の歪みや発汗量の差から生じ
る画質変化によって照合特徴点の隆線又は谷線の方向量
がどの様に変化するかを予め求め、その結果を反映した
メンバーシップ関数を決定し、設定しておくのである。

【００５５】また、入力側第２メンバーシップ関数１０
２は「登録特徴点の座標値と照合特徴点の座標値の差」
をパラメータとした関数である。そして、関数Ｆ２３は
「座標値の差から推定するにおいて、対比している照合
特徴点は対比されている登録特徴点に対する真の対応点
らしいこと」を意味し、関数Ｆ２４は「座標値の差から
推定するにおいて、対比している照合特徴点は対比され
ている登録特徴点に対するあいまいな対応点らしいこ
と」を意味し、関数Ｆ２５は「座標値の差から推定する
において、対比している照合特徴点は対比されている登
録特徴点に対する偽の対応点らしいこと」を意味する。
この入力側第２メンバーシップ関数１０２も、方向量の
差についてと同様に、予め人間の操作により算出され、
決定される。

【００５６】一方、出力側メンバーシップ関数１０３
は、左側へいくほど得点が小さくなり、右側へいくほど
得点が大きくなる関係の関数である。関数Ｆ２６〜Ｆ２
９は、関数Ｆ２０〜Ｆ２５との関係において、数４のル
ールにより、発明者が経験的に決定した得点を表すもの
である。

【００５７】

【数４】

【００５８】また、ファジィ推論の手法としては一般的
な「最大／最小演算手法（ＭＡＸ／ＭＩＮｏｐｅｒａ
ｔｉｏｎ）」を用い、入力側メンバーシップ関数１０
１，１０２から出力側メンバーシップ関数１０３の得点
Ｐ0 を決定することとしている。

【００５９】例えば図示の様に、方向量の差△ｄ₁ ，座
標値の差△ｘｙ₁ があることが分かった場合、入力側第
１メンバーシップ関数１０１からは関数Ｆ２０上の重み
「０．６」と関数Ｆ２１上の重み「０．４」とが算出さ
れ、入力側第２メンバーシップ関数１０２からは関数Ｆ
２３上の重み「０．３」と関数Ｆ２４上の重み「０．
７」とが算出される。

【００６０】このとき採用されるルールは、ルール１，
ルール２，ルール４，ルール５となる。そこで、まずル
ール１について見ると、「最大／最小演算手法」の結
果、重みは「０．３」となる。この重み「０．３」で関
数Ｆ２９を上下に分割し、この下側の部分の面積Ａ_ルール1
とその重心位置の得点Ｐ_ルール1とを求める。また、ルール
２については、「ＭＡＸ／ＭＩＮｏｐｅｒａｔｉｏ
ｎ」の手法により、同じ重み付け関数のより重み付けの
大きいルール４が選択されるため、面積Ａ_ルール2及び重心
位置の得点Ｐ_ルール2は演算しない。ルール４について重み
「０．６」で関数Ｆ２８を上下に分割した下側の部分の
面積Ａ_ルール4及び重心位置の得点Ｐ_ルール4を求め、ルール５
について重み「０．４」で関数Ｆ２７を上下に分割した
下側の部分の面積Ａ_ルール5及び重心位置の得点Ｐ_ルール5を求
める。そして、これら面積Ａ_ルール1，Ａ _ルール4，Ａ_ルール5の全
体の面積重心に当たる得点Ｐ_G を求める。ただし、面積
Ａ_ルール5と面積Ａ_ルール4の重複する面積分は、面積Ａ_ルール4か
ら削除しておく。

【００６１】この全体の面積重心の得点Ｐ_G が、ファジ
ィ推論適用処理におけるＳ２６の処理で求めるべき今回
得点Ｐ0 になる。以上説明した第３実施例によれば、最
終段階でファジィ推論を適用することにより、一層の精
度向上が可能になる。なお、最初の検索範囲の広い段階
からファジィ推論を適用することも可能であるが、広い
範囲を検索する場合にはファジィ推論を適用しない方が
処理が簡単でそれなりの精度を得ることもできる。従っ
て、ファジィ推論を適用するに当たっては、第３実施例
の如く、最終段階の精度向上を目的とした手法が望まし
い。特に、図１１に示したマトリックスの一マスの大き
さ（２ｍ／ｌ）×（２ｍ／ｌ）の中の画素数が２０以下
のときに適用する様構成するとよい。

【００６２】以上本発明の実施例について説明したが、
本発明はこの様な実施例になんら限定されるものではな
く、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる態
様で実施し得ることは勿論である。例えば、第１実施例
においては、段階的に算出した位置ずれ量と回転ずれ量
とを累積した累積位置ずれ量と累積回転ずれ量を算出す
ることとしたが、精度をアップする段階で特徴量を変換
するときに、併せてパターンマッチング用画像としての
照合画像も、その都度、変換・更新していく構成とすれ
ば、累積結果を算出するまでもない。

【００６３】また、照合画像の位置を修正するのではな
く、登録画像の位置を修正してパターンマッチング処理
をすることとしてもよいし、ずれ量の算出に当たって、
登録画像側を回転させつつ位置ずれヒストグラムを作成
していっても構わないことはいうまでもない。

【００６４】さらに、第３実施例では、ファジィ推論に
当たって「最大／最小演算手法」を用いたがそれ以外の
演算手法を用いてもよいことはいうまでもなく、演算に
用いるルールやメンバーシップ関数も実施例のものに限
定されるものではないことはもちろんである。

【００６５】加えて、最終段階以外の段階でもファジィ
推論を適用して構わない。また、第２実施例の第１段階
の位置ずれマトリックス表２０１を作成するときにファ
ジィ推論を適用することとしてもよい。

【００６６】

【発明の効果】以上詳述したように本発明の指紋照合装
置によれば、指紋隆線に関する所定の特徴点と当該特徴
点での隆線方向とからなる特徴量を抽出し、照合画像と
登録画像とを相対角度を変更しつつこの特徴量同士を比
較し、特徴点および隆線方向の一致度から、両画像の位
置ずれ量と回転ずれ量とを算出する構成を採用したか
ら、装置の複雑化や処理時間の長大化を招くことがな
く、かつ弓状紋等の影響に左右されず、しかも照合画像
が登録画像に対して回転していても、両者の相対位置関
係をパターンマッチング用に修正することができる。

【００６７】また、真に対応する特徴点同士の位置ずれ
関係を直接求めようとするのではなく、全体の関係の中
から真に対応するであろう特徴点同士の位置ずれ関係と
して間接的に位置ずれ関係を求めようとするという特徴
を有し、弓状紋等の場合に真に対応する特徴点を特定で
きなくなって算出不能となったり、誤った対応関係に基
づいて誤った位置ずれ量を算出することとなるおそれが
ない。

【００６８】さらに、請求項２記載の指紋照合装置によ
れば、最初は広い範囲についてずれ量を求めることによ
り、誤った対応点が集中している場合の影響を希釈化す
ると共に、最終的には高精度のずれ量算出を行うことが
できる。また、請求項３記載の指紋照合装置によれば、
ファジィ推論の結果を反映することにより、請求項１又
は請求項２記載の装置における精度の一層の向上を図る
ことができる。

【００６９】加えて、請求項４記載の指紋照合装置によ
れば、ファジィ推論には、指の押捺時における照合画像
の実際の歪みや発汗量の差から生じる特徴点のずれ量及
び隆線方向のずれ量を考慮して予め決定されているメン
バーシップ関数を用いることとすることにより、一層的
確な判断をなし得る。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の構成を示すブロック図である。

【図２】第１実施例におけるずれ量算出処理のフロー
チャートである。

【図３】照合画像と登録画像とで特徴量同士を比較す
る様子を示す説明図である。

【図４】比較の結果作成される位置ずれマトリックス
を例示する説明図である。

【図５】登録画像の特徴量と照合画像の特徴量と誤情
報としての特徴量との関係を例示する説明図である。

【図６】第１実施例の効果を示す説明図である。

【図７】第２実施例での処理手法を示す説明図であ
る。

【図８】第３実施例におけるずれ量算出処理のフロー
チャートである。

【図９】第３実施例におけるファジィ推論適用処理の
フローチャートである。

【図１０】検索範囲ｍが最小検索範囲Ａs になった時
点でのｌ×ｌの位置ずれマトリックスについて、各マス
目の中心点の座標を記入した説明図である。

【図１１】ファジィ推論適用処理において使用するメ
ンバーシップ関数の説明図である。

【符号の説明】

１・・・画像読み込み範囲、３・・・指、５・・・画像
読み込み手段、７・・・画像前処理手段、９・・・画像
細線化手段、１１・・・特徴量抽出手段、１３・・・画
像ずれ量算出手段、１５・・・相対位置修正手段、１７
・・・照合手段、１９・・・判定手段、１０１・・・入
力側第１メンバーシップ関数、１０２・・・入力側第２
メンバーシップ関数、１０３・・・出力側メンバーシッ
プ関数、２０１〜２０４，３００・・・位置ずれマトリ
ックス表、２０１ａ，２０２ａ〜２０２ｄ，２０３ａ，
２０４ａ，３００_1,1 〜３００_l,l ・・・マス目、Ｆ２
０〜Ｆ２９・・・関数、ＭＲ・・・登録画像の特徴点、
ＭＶ・・・照合画像の特徴点、Ｍｅｒ・・・誤対応点、
ｄｒ，ｄｖ・・・隆線方向。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平２−270076（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】本人のものとして予め登録されている指
紋の登録画像と、所定の画像読み込み範囲内に置かれた
指から読み込んだ照合画像とをパターンマッチングによ
り比較して本人か否かを判断する際に、指の置き方等に
起因する両者の位置ずれをパターンマッチング用に修正
してから比較・判断する指紋照合装置において、照合画像から、指紋隆線に関する所定の特徴点と当該特
徴点での隆線方向とからなる特徴量を抽出する特徴量抽
出手段と、該照合画像から抽出した特徴量と登録画像に対する同様
の特徴量とを相対角度を変更しつつ比較し、特徴点およ
び隆線方向の一致度から、両画像の位置ずれ量と回転ず
れ量とを算出する画像ずれ量算出手段と、該算出された位置ずれ量と回転ずれ量とに基づいて照合
画像と登録画像との相対位置関係をパターンマッチング
用に修正する相対位置修正手段とを備え、前記画像ずれ量算出手段が、登録画像と照合画像との相対角度を変更する相対角度変
更手段と、登録画像の各特徴点を中心とした所定領域内にある照合
画像の特徴点であって、その隆線方向と登録画像の特徴
点の隆線方向とのなす角度が所定角度以内にある照合画
像中の特徴点を、一致度の高い高一致度特徴点として抽
出する高一致度特徴点抽出手段と、該高一致度特徴点と登録画像の各特徴点との相対位置関
係と関連付けて該高一致度特徴点の出現頻度を累積する
出現頻度累積手段と、該出現頻度累積手段による累積結果に基づいて登録画像
に対する照合画像の位置ずれ量を決定する位置ずれ量決
定手段と、当該位置ずれ量が決定されたときの前記相対角度変更手
段による相対角度変更量に基づいて登録画像に対する照
合画像の回転ずれ量を決定する回転ずれ量決定手段とを
備えることを特徴とする指紋照合装置。
【請求項２】請求項１記載の指紋照合装置において、
前記画像ずれ量算出手段は、さらに、前記高一致度特徴点抽出手段における高一致度特徴点の
抽出に用いる登録画像の各特徴点を中心とした所定領域
を、最初は大きく設定し、次第に狭く変更しつつ、前記
高一致度特徴点抽出手段による高一致度特徴点の抽出
と、前記出現頻度累積手段による相対位置関係と関連付
けた高一致度特徴点の出現頻度の累積と、前記位置ずれ
量決定手段及び回転ずれ量決定手段による登録画像に対
する照合画像の位置ずれ量及び回転ずれ量の決定を繰り
返させる領域変更繰り返し手段と、該領域変更繰り返し手段による繰り返しの結果、前記位
置ずれ量決定手段及び回転ずれ量決定手段により繰り返
し決定される登録画像に対する照合画像の位置ずれ量及
び回転ずれ量をそれぞれ累積し、該累積結果を位置ずれ
量及び回転ずれ量とする画像ずれ量累積手段とを備える
ことを特徴とする指紋照合装置。
【請求項３】請求項１又は請求項２記載の指紋照合装
置において、さらに、前記高一致度特徴点抽出手段により抽出された高一致度
特徴点の抽出状況に基づいて各高一致度特徴点に対して
ファジィ推論による重み係数を付与する重み付け手段
と、該重み付け手段により付与された重み係数を前記出現頻
度累積手段による高一致度特徴点の出現頻度の累積に反
映させる重み反映化手段とを備えることを特徴とする指
紋照合装置。
【請求項４】請求項３記載の指紋照合装置において、
前記重み付け手段のファジィ推論には、指の押捺時にお
ける照合画像の実際の歪みや発汗量の差から生じる特徴
点のずれ量及び隆線方向のずれ量を考慮して予め決定さ
れているメンバーシップ関数を用いることを特徴とする
指紋照合装置。