JP3706292B2

JP3706292B2 - Fingerprint verification device

Info

Publication number: JP3706292B2
Application number: JP2000078341A
Authority: JP
Inventors: 寛中島; 孝次小林
Original assignee: Azbil Corp
Current assignee: Azbil Corp
Priority date: 2000-03-21
Filing date: 2000-03-21
Publication date: 2005-10-12
Anticipated expiration: 2020-03-21
Also published as: JP2001266154A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、入力される指紋データと登録されている指紋データとを照合する指紋照合装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータ室や重要機械室への入退室管理、コンピュータ端末や銀行の金融端末へのアクセス管理、マンションの出入管理などの個人認識を必要とする分野において、これまでの暗証番号やＩＤカードに代わって、指紋照合装置が採用されつつある。
【０００３】
この指紋照合装置は、光学式や静電容量式の指紋入力部を備え、入力される指紋データと登録されている指紋データとを照合する。光学式の指紋入力部はプリズムやＣＣＤを構成要素とする。静電容量式の指紋入力部については例えば特開平１１−１９０７０号公報などに示されている。
【０００４】
光学式の指紋入力部を例にとると、利用者は、指紋入力部のプリズム面に指を置く。すると、この指の紋様がＣＣＤ上に写り、指紋画像として読み込まれる。指紋照合装置には前もって本人の指紋画像が登録されている。すなわち、照合時と同様、指紋入力部のプリズム面に指を置き、このときＣＣＤ上に写る指紋画像を読み込ませ、この読み込ませた指紋画像のうち良質のものを登録指紋画像として記憶させている。他の人の指紋画像も登録指紋画像として記憶されている。指紋照合装置は、記憶されている登録指紋画像と取り込んだ指紋画像とを照合し、ドアを解錠するなどの処理を行う。
【０００５】
従来の指紋照合装置における指紋画像の登録処理の一例を図１０に示す。エンターキーを押し（ステップ４０１のＹＥＳ）、指を指紋入力部のプリズム面に置くと、ステップ４０２でこのときの指紋画像が読み込まれる。プリズム面に指を置く動作を細かく見ると、プリズム面に指を軽く置いてから指圧を高めるので、指とプリズム面との接触面積および接触圧は時間が経過するにつれて大きくなる。このため、入力指紋画像の照度Ｓは図１１に示すような曲線を描く。ステップ４０３では読み込んだ指紋画像の照度Ｓを画像評価パラメータとして算出する。入力指紋画像の照度Ｓが予め定められた閾値Ｓｔｈ以上となると（ステップ４０４のＹＥＳ）、このときの入力指紋画像を取り込み、登録指紋画像として保存する（ステップ４０５）。
【０００６】
従来の指紋照合装置における指紋画像の照合処理の一例を図１２に示す。エンターキーを押し（ステップ５０１のＹＥＳ）、指を指紋入力部のプリズム面に置くと、ステップ５０２でこのときの指紋画像が読み込まれる。ステップ５０３では読み込んだ指紋画像の照度Ｓを画像評価パラメータとして算出する。入力指紋画像の照度Ｓが予め定められた閾値Ｓｔｈ以上となると（ステップ５０４のＹＥＳ）、このときの入力指紋画像を取り込み（ステップ５０５）、保存されている登録指紋画像と照合する（ステップ５０６）。照合結果がＯＫであれば解錠許可信号を出力する（ステップ５０７）。照合結果がＮＧであればその旨の表示を行う（ステップ５０８）。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
指をプリズム面においてから入力指紋画像は時系列で変化する。この入力指紋画像の中で、登録指紋画像としての最適画像は、十分な情報量を備えかつ再現性の高い画像（一般的に、潰れや歪みが生じる一歩手前の画像）である。しかしながら、入力指紋画像の照度Ｓは、図１３に示すように乾燥時や多汗時などによって通常時とはその上昇の仕方が異なる。このため、画像評価パラメータである照度Ｓが閾値Ｓｔｈを越えたときの入力指紋画像は、登録指紋画像として最適な画像であるとは限らない。通常時に最適な画像が取り込まれるものとして閾値Ｓｔｈを定めると、多汗時には最適画像となる前の不十分な指紋画像が取り込まれ、乾燥時には潰れや歪みの生じた指紋画像が取り込まれる。
【０００８】
一方、指をプリズム面においてから時系列で変化する入力指紋画像の中で、照合指紋画像としての最適画像は、保存されている登録指紋画像に最も近い画像である。しかしながら、照度Ｓが閾値Ｓｔｈを越えたときの入力指紋画像は、照合指紋画像として最適な画像であるとは限らない。すなわち、例えば、登録時が多汗時であって図１３に示すｔ２時点の入力指紋画像が登録指紋画像として保存されていた場合、通常時の照合では図１４に示すようにｔ３時点で入力指紋画像が取り込まれるものとなり、取り込まれた入力指紋画像と登録指紋画像との間には大きな差が生じる。すなわち、この方法では、照合指紋画像として最適なものはほとんど取り逃がしていると言える。
【０００９】
このように、従来の技術は、画像評価パラメータが所定の値を超えた時点で１つの照合指紋画像を取り込んでいたので、最適な照合指紋画像は取り逃がしている場合がほとんどであった。このため、どんなに優れた照合アルゴリズムを用いても照合精度が頭打ちになってしまい、照合精度の向上が望めなかった。
【００１０】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、最適な照合指紋画像を取り逃がさないようにし、照合精度をいっそう向上させることのできる指紋照合装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために本発明は、指紋入力部に置かれた指の指紋データを時系列で繰り返し読み込み、読み込んだ複数の指紋データを照合候補指紋データとしして記憶し、それぞれの照合候補指紋データについて所定の規則に基づいて照合順序を定め、この定めた照合順序に従って順次照合候補指紋データを取り出して登録指紋データと照合するようにしたものである。
この発明によれば、時系列で繰り返し読み込まれる複数の指紋データが照合候補指紋データとして記憶され、それぞれの照合候補指紋データについて所定の規則に基づいて照合順序が定められ、定められた照合順序に従って順次照合候補指紋データが取り出されて登録指紋データと照合される。
例えば、照合候補指紋データをその画像評価パラメータの大きさにより３つのグループに分割し、３つのグループのうち登録指紋データの画像評価パラメータが属するグループを第１候補とし、この第１候補から照合候補指紋データを取り出して登録指紋データと照合する。照合の結果、第１候補中の照合候補指紋データが登録指紋データと一致しなければ、残るグループの１つを第２候補とし、この第２候補から照合候補指紋データを取り出して登録指紋データと照合する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施の形態に基づき詳細に説明する。図２はこの発明の一実施の形態を示す指紋照合装置のブロック図である。同図において、１０は操作部、２０はコントロール部であり、操作部１０には番号入力部（テンキー）１０−１，表示部（液晶ディスプレイ）１０−２と共に指紋入力部１０−３が設けられている。指紋入力部１０−３はプリズムやＣＣＤを構成要素とする。
【００１５】
コントロール部２０は、ＣＰＵを有してなる制御部２０−１と、プログラム記憶部（ＲＯＭ）２０−２と、作業用一時記憶部（ＲＡＭ）２０−３と、登録指紋画像記憶部（フラッシュメモリ）２０−４と、出力部２０−５と、画像処理・照合部（ＡＳＩＣ）２０−６と、画像一時記憶部（フレームメモリ）２０−７とを備えており、プログラム記憶部２０−２には登録プログラムと照合プログラムが格納されている。
【００１６】
図３にこの指紋照合装置の外観斜視図を示す。指紋入力部１０−３は指を案内するためのガイド１０−３１を有している。このガイド１０−３１の奥にプリズム面１０−３２がのぞいている。なお、番号入力部１０−１はカバー１０−４で隠されており、キー入力が必要な時にカバー１０−４を開く。また、指紋入力部１０−３の下方に、エンターキー１０−３３が設けられている。
【００１７】
〔指紋の登録〕
この指紋照合装置において利用者の指紋は次のようにして登録する。運用する前に、利用者は、エンターキー１０−３３を押したうえ、指紋入力部１０−３のプリズム面１０−３２の上に指を置く。プリズム面１０−３２に置かれた指紋の紋様はＣＣＤ（図示せず）上に写り、画像処理・照合部２０−６へ送られ、入力指紋画像としてフレームメモリ２０−７に格納される。この入力指紋画像のフレームメモリ２０−７への格納は制御部２０−１の指令によりサイクリックに行われる。
【００１８】
制御部２０−１は、エンターキー１０−３３が押されると（図１に示すステップ１０１）、ｎ＝０としたうえ（ステップ１０２）、プリズム面１０−３２に置かれた指の指紋画像を読み込む（ステップ１０３）。そして、読み込んだ指紋画像の照度Ｓを画像評価パラメータとして算出し（ステップ１０４）、この照度Ｓを予め定められた閾値Ｓｔｈと比較し（ステップ１０５）、Ｓ＜Ｓｔｈであればステップ１０３へ戻り、次の時点の指紋画像を読み込む。
【００１９】
Ｓ≧Ｓｔｈであれば、ｎ＝ｎ＋１としたうえ（ステップ１０６）、このときの指紋画像ＧをＧｎとし、またこの時の指紋画像Ｇの照度ＳをＳｎとし、ＲＡＭ２０−３に格納する（ステップ１０７）。そして、ｎがｎ＞１か否かチェックし（ステップ１０８）、最初はｎ＝１であるのでステップ１０８のＮＯに応じてステップ１０３へ戻る。ｎがｎ＞１となれば（ステップ１０８のＹＥＳ）、今回の指紋画像Ｇｎの照度Ｓｎと前回の指紋画像Ｇｎ_-1の照度Ｓｎ_-1との差と所定値とを比較し（ステップ１０９）、Ｓｎ−Ｓｎ_-1＜所定値となるまでステップ１０３以降の動作を繰り返す。
【００２０】
入力指紋画像の照度Ｓが図４に示すような曲線を描いて変化するものとすれば、照度Ｓが閾値Ｓｔｈを越えた時点から入力指紋画像Ｇと照度Ｓが繰り返し読み込まれ、ＲＡＭ２０−３に格納されて行く。指紋画像Ｇと照度Ｓの読み込みは一定時間毎に行われるが、これはハードウェアの処理に要する時間（≒０．０２秒）に等しい。ここで、ｎ＝６となった時にＳｎ−Ｓｎ_-1＜所定値になったとすると、図５に示すように、ＲＡＭ２０−３中には指紋画像Ｇ１〜Ｇ６とこの指紋画像Ｇ１〜Ｇ６の照度Ｓ１〜Ｓ６がセットにして格納される。なお、本実施の形態において、指紋画像のメモリへの保存を開始するための閾値Ｓｔｈは、図１３に示された従来の閾値Ｓｔｈよりも低めに設定している。
【００２１】
制御部２０−１は、Ｓｎ−Ｓｎ_-1＜所定値となると（ステップ１０９のＹＥＳ）、ｉ＝１としたうえ（ステップ１１０）、ｉ＜ｎか否かをチェックする（ステップ１１１）。ここでは、ｎ＝６となった時にＳｎ−Ｓｎ_-1＜所定値となり、ステップ１１１に至ったものとして説明を進める。この場合、ステップ１１１ではｉ＝１，ｎ＝６でｉ＜ｎであるので、ステップ１１２へ進み、ｍ＝ｉ＋１＝２とする。そして、続くステップ１１３で、ｍ≦ｎをチェックする。この場合、ｍ＝２，ｎ＝６であるので、ステップ１１３のＹＥＳに応じてステップ１１４へ進む。
【００２２】
ステップ１１４ではＧｉとＧｍすなわちＲＡＭ２０−３中に格納されている入力指紋画像Ｇ１とＧ２とを照合する。そして、その照合スコアＳｃ（ｉ，ｍ）すなわち照合スコアＳｃ（１，２）を求め（ステップ１１５）、ｍ＝ｍ＋１として（ステップ１１６）、ステップ１１３へ戻る。求めた照合スコアＳｃ（ｉ，ｍ）はＲＡＭ２０−３中に格納する。ステップ１１３において、ｍ≧ｎとなれば、すなわちステップ１１４においてＧ１とＧ３、Ｇ１とＧ４、Ｇ１とＧ５、Ｇ１とＧ６との照合が次々に行われ、その照合スコアＳｃ（１，３）、Ｓｃ（１，４）、Ｓｃ（１，５）、Ｓｃ（１，６）が求まれば、ｉ＝ｉ＋１すなわちｉ＝２として（ステップ１１７）、ステップ１１１へ戻る。
【００２３】
以下、同様にして、ステップ１１２以降の動作を繰り返し、入力指紋画像Ｇ２とＧ３〜Ｇ６との照合スコアＳｃ（２，３），Ｓｃ（２，４），Ｓｃ（２，５），Ｓｃ（２，６）、入力指紋画像Ｇ３とＧ４〜Ｇ６との照合スコアＳｃ（３，４），Ｓｃ（３，５），Ｓｃ（３，６）、入力指紋画像Ｇ４とＧ５〜Ｇ６との照合スコアＳｃ（４，５），Ｓｃ（４，６）、入力指紋画像Ｇ５とＧ６との照合スコアＳｃ（５，６）を求め、ＲＡＭ２０−３中に格納する。
【００２４】
ステップ１１７においてｉ＝７とされれば、ステップ１１１でのＮＯに応じてステップ１１８へ進んでＸ＝１としたうえ、Ｘ＜ｎをチェックする（ステップ１１９）。この場合、Ｘ＝１，ｎ＝６であるので、ステップ１２０へ進み、ＧＸすなわち入力指紋画像Ｇ１に関する照合スコア平均Ａ１を求める。照合スコア平均Ａ１はＡ１＝｛Ｓｃ（１，２）＋Ｓｃ（１，３）＋Ｓｃ（１，４）＋Ｓｃ（１，５）＋Ｓｃ（１，６）｝／５として求める。そして、Ｘ＝Ｘ＋１すなわちＸ＝２としてステップ１１９へ戻り、Ｘ＜ｎのＹＥＳに応じてステップ１２０へ至り、入力指紋画像Ｇ２に関する照合スコア平均Ａ２を求める。以下、同様にして、入力指紋画像Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６に関する照合スコア平均Ａ３，Ａ４，Ａ５，Ａ６を求める。
【００２５】
図６に６つの入力指紋画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６全ての組み合わせの照合スコアを示す。照合スコア平均Ａ２はＡ２＝｛Ｓｃ（２，１）＋Ｓｃ（２，３）＋Ｓｃ（２，４）＋Ｓｃ（２，５）＋Ｓｃ（２，６）｝／５で求められるが、Ｓｃ（２，１）とＳｃ（１，２）とは等しく、Ａ２＝｛Ｓｃ（１，２）＋Ｓｃ（２，３）＋Ｓｃ（２，４）＋Ｓｃ（２，５）＋Ｓｃ（２，６）｝／５で求めることができる。照合スコア平均Ａ３，Ａ４，Ａ５，Ａ６も同様にして、ステップ１１５で算出した照合スコアより求めることができる。
【００２６】
ステップ１２１においてＸ＝７とされれば、すなわち照合スコア平均Ａ１〜ＡＡ６が求められれば、ステップ１１９のＮＯに応じてステップ１２２へ進む。ステップ１２２では、ＲＡＭ２０−３中に格納されている入力指紋画像（登録候補指紋画像）Ｇ１〜Ｇ６のうち、照合スコア平均が最大のものを登録指紋画像ＧＲとして確定し、フラッシュメモリ２０−４に格納する。
【００２７】
従来の方法では、図４に示されるように、照度ＳがＳ２のときの指紋画像が登録指紋画像として取り込まれてしまうが、本実施の形態では、最適な指紋画像を含んだ複数の指紋画像を記憶し、この複数の指紋画像の中から最適な指紋画像を登録指紋画像として確定しているので、従来のように最適な指紋画像を取り逃がすことがなく、照合精度をいっそう向上させることが可能となる。
【００２８】
なお、上述した実施の形態では、各指紋画像に関する照合スコア平均に基づいて登録指紋画像を確定しているが、これらに限られるものではなく、例えば、各指紋画像の照度・面積・それらの時間差分等を算出し、それらを総合的に判断して登録指紋画像を確定するようにしてもよい。
【００２９】
〔指紋の照合〕
この指紋照合装置において利用者の指紋の照合は次のようにして行われる。運用中、利用者は、エンターキー１０−３３を押したうえ（図７に示すステップ２０１）、指紋入力部１０−３のプリズム面１０−３２の上に指を置く。以下、ステップ２０１〜２０９までの動作は、図１に示した登録時のステップ１０１〜１０９までの動作と同じであるので、その説明は省略する。このステップ２０１〜２０９により、入力指紋画像の照度Ｓが図８に示すような曲線を描いて変化するものとすれば、照度Ｓが閾値Ｓｔｈを越えた時点からの入力指紋画像Ｇと照度Ｓが繰り返し読み込まれ、ＲＡＭ２０−３に格納されて行く。
【００３０】
制御部２０−１は、Ｓｎ−Ｓｎ_-1＜所定値となると（ステップ２０９のＹＥＳ）、ｉ＝ｎとしたうえ（ステップ２１０）、ｉ≧１か否かをチェックする（ステップ２１１）。ここでは、ｎ＝６となった時にＳｎ−Ｓｎ_-1＜所定値となり、ステップ２１１に至ったものとして説明を進める。この場合、ステップ２１１ではｉ＝６でｉ≧１であるので、ステップ２１２へ進む。このステップ２１２において、制御部２０−１は、ＧｉとＧＲすなわち入力指紋画像Ｇ６と登録指紋画像ＧＲとを画像処理・照合部２０−６において照合させる。この照合の結果、照合ＯＫであれば（ステップ２１３のＹＥＳ）、解錠許可信号を出力する（ステップ２１４）。照合ＮＧであれば（ステップ２１３のＮＯ）、ｉ＝ｉ−１すなわちｉ＝５としたうえ（ステップ２１５）、ステップ２１１へ戻る。
【００３１】
以下、ステップ２１１においてｉ＜１となるまで、ステップ２１２以降の動作を繰り返す。これにより、入力指紋画像Ｇ５と登録指紋画像ＧＲ、入力指紋画像Ｇ４と登録指紋画像ＧＲというようにして、ＲＡＭ２０−３中に格納されている入力指紋画像（照合候補指紋画像）が１つずつ取り出され登録指紋画像ＧＲと照合される。ステップ２１１においてｉ＜１となれば、すなわちＲＡＭ２０−３中に格納されている照合候補指紋画像Ｇ１〜Ｇ６の全てが照合ＮＧであれば、ステップ２１６へ進んでＮＧ表示を行う。
【００３２】
従来の方法では、図８に示されるように、照度ＳがＳ３のときの指紋画像が照合指紋画像とされてしまうが、本実施の形態では、最適な指紋画像を含んだ複数の指紋画像を記憶し、この複数の指紋画像の中から１つずつ取り出して登録指紋画像と照合して行くので、従来のように最適な指紋画像を取り逃がすことがなく、照合精度をいっそう向上させることが可能となる。
【００３３】
なお、上述した実施の形態では、ＲＡＭ２０−３中に格納された照合候補指紋画像Ｇ１〜Ｇｎを最後のものから順に取り出して登録指紋画像ＧＲと照合するようにしているが、ＲＡＭ２０−３中の照合候補指紋画像Ｇ１〜Ｇｎをその画像評価パラメータである照度Ｓ１〜Ｓｎの大きさによりグループ化し、登録指紋画像ＧＲの照度ＳＲが属するグループを第１候補とし、この第１候補から１つずつ照合候補指紋画像を取り出して登録指紋データＧＲと照合するようにしてもよい。このようにすることによって、照合スピードがアップする。照合の結果、第１候補中の照合候補指紋画像が登録指紋画像ＧＲと一致しなければ、残るグループの１つを第２候補とし、この第２候補から１つずつ照合候補指紋画像を取り出して登録指紋画像ＧＲと照合して行く。以下、同様にして、第３候補、第４候補・・・・と照合を進めて行く。
【００３４】
また、例えば、照合候補指紋画像がＧ１〜Ｇ６の場合、Ｇ５→Ｇ４→Ｇ６→Ｇ３→Ｇ２→Ｇ１というような照合順序で照合して行くようにしてもよい。すなわち、最初に、「潰れや歪みが生じる一歩手前と思われる画像」から始め、ＮＧだったら次に両隣の画像、それでもＮＧだったら残ったものを、というように照合を行ってもよい。
【００３５】
また、上述した実施の形態では、ＲＡＭ２０−３中に格納された登録候補指紋画像Ｇ１〜Ｇｎのうち照合スコア平均が最大のものを登録指紋画像ＧＲとして確定するようにしたが、例えば照合スコア平均の上位３つの登録候補指紋画像を登録指紋画像ＧＲ１，ＧＲ２，ＧＲ３として確定するようにしてもよい。この場合、図９に示すフローチャートに従って、指紋照合を行う。
【００３６】
エンターキーを押し（ステップ３０１のＹＥＳ）、指を指紋入力部のプリズム面に置くと、制御装置２０−１は、このときの指紋画像を読み込み（ステップ３０２）、その指紋画像の照度Ｓを算出する（ステップ３０３）。そして、この算出した照度Ｓと予め定められている閾値Ｓｔｈとを比較し（ステップ３０４）、Ｓ＞Ｓｔｈであればこのときの入力指紋画像を照合指紋画像ＧＳとしてＲＡＭ２０−３中に保存する（ステップ３０５）。本実施の形態において、ステップ３０４での閾値Ｓｔｈは、登録指紋画像ＧＲ１，ＧＲ２，ＧＲ３の照度ＳＲ１，ＳＲ２，ＳＲ３の平均として設定する。これにより、ＲＡＭ２０−３中には、登録指紋画像ＧＲ１，ＧＲ２，ＧＲ３と照度の近い指紋画像が照合指紋画像ＧＳとして保存されるものとなる。
【００３７】
次に、制御装置２０−１は、ｉ＝１としたうえ（ステップ３０６）、ｉ≦３か否かをチェックする（ステップ３０７）。この場合、ｉ≦３であるので、ステップ３０７のＹＥＳに応じてステップ３０８へ進み、ＲＡＭ２０−３中の照合指紋画像ＧＳと登録指紋画像ＧＲｉすなわちＧＲ１とを画像処理・照合部２０−６において照合させ、照合ＯＫであれば（ステップ３０９のＹＥＳ）、解錠許可信号を出力する（ステップ３１０）。照合ＮＧであれば（ステップ３０９のＮＯ）、ｉ＝ｉ＋１すなわちｉ＝２としたうえ（ステップ３１１）、ステップ３０７へ戻る。
【００３８】
以下、ステップ３０７においてｉ＞３となるまで、ステップ３０８以降の動作を繰り返す。これにより、照合指紋画像ＧＳと登録指紋画像ＧＲ２との照合、照合指紋画像ＧＳと登録指紋画像ＧＲ３との照合が行われ、照合ＯＫとなればその時点で解錠許可出力信号が出力されるが（ステップ３１０）、登録指紋画像ＧＲ１，ＧＲ２，ＧＲ３と照合指紋画像ＧＳとの照合結果が全て照合ＮＧであれば、ステップ３１２へ進んでＮＧ表示が行われる。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したことから明らかなように本発明によれば、時系列で繰り返し読み込まれる複数の指紋データが照合候補指紋データとして記憶され、それぞれの照合候補指紋データについて所定の規則に基づいて照合順序が定められ、定められた照合順序に従って順次照合候補指紋データが取り出されて登録指紋データと照合されるものとなる。この発明によれば、複数の照合候補指紋データのうち、最も登録指紋画像に近いものから順に登録指紋画像との照合が行われる確率を高くすることが可能であり、これにより照合回数を減らし、照合スピードをアップすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る指紋照合装置における指紋画像の登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施の形態を示す指紋照合装置のブロック図である。
【図３】この指紋照合装置の外観斜視図である。
【図４】入力指紋画像の時系列変化（登録時）を示す図である。
【図５】指紋画像Ｇ１〜Ｇ６とこの指紋画像Ｇ１〜Ｇ６の照度Ｓ１〜Ｓ６をセットにしてのＲＡＭへの格納状況を示す図である。
【図６】指紋画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６全ての組み合わせの照合スコアを示す図である。
【図７】この指紋照合装置における指紋画像の照合処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】入力指紋画像の時系列変化（照合時）を示す図である。
【図９】照合スコア平均の上位３つの登録候補指紋画像を登録指紋画像として確定した場合の指紋照合処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】従来の指紋照合装置における指紋画像の登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】指をプリズム面に置いてからの入力指紋画像の照度Ｓの時間変化を示す図である。
【図１２】従来の指紋照合装置における指紋画像の照合処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】入力指紋画像の時系列変化（登録時）を示す図である。
【図１４】入力指紋画像の時系列変化（照合時）を示す図である。
【符号の説明】
１０…操作部、１０−１…番号入力部、１０−２…表示部、１０−３…指紋入力部、１０−３１…ガイド、１０−３２…プリズム面、１０−３３…エンターキー、１０−４…蓋、２０…コントロール部、２０−１…制御部、２０−２…プログラム記憶部（ＲＯＭ）、２０−３…作業用一時記憶部（ＲＡＭ）、２０−４…登録指紋画像記憶部（フラッシュメモリ）、２０−５…出力部、２０−６…画像処理・照合部（ＡＳＩＣ）、２０−７…画像一時記憶部（フレームメモリ）。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a fingerprint collation device that collates input fingerprint data with registered fingerprint data.
[0002]
[Prior art]
In recent years, in fields that require personal recognition, such as computer room and important machine room entry / exit management, access control to computer terminals and bank financial terminals, apartment access control, etc. Instead, fingerprint verification devices are being adopted.
[0003]
This fingerprint collation device includes an optical or capacitance fingerprint input unit, and collates input fingerprint data with registered fingerprint data. The optical fingerprint input unit includes a prism and a CCD as components. An electrostatic capacitance type fingerprint input unit is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-19070.
[0004]
Taking an optical fingerprint input unit as an example, the user places a finger on the prism surface of the fingerprint input unit. Then, the pattern of this finger appears on the CCD and is read as a fingerprint image. The fingerprint image of the person is registered in advance in the fingerprint collation device. That is, as in the collation, a finger is placed on the prism surface of the fingerprint input unit, and a fingerprint image captured on the CCD is read at this time, and a good quality image of the read fingerprint images is stored as a registered fingerprint image. . Other people's fingerprint images are also stored as registered fingerprint images. The fingerprint collation device collates the stored registered fingerprint image with the captured fingerprint image and performs processing such as unlocking the door.
[0005]
An example of a fingerprint image registration process in a conventional fingerprint verification apparatus is shown in FIG. When the enter key is pressed (YES in step 401) and the finger is placed on the prism surface of the fingerprint input unit, the fingerprint image at this time is read in step 402. Looking closely at the operation of placing the finger on the prism surface, since the finger pressure is increased after the finger is placed lightly on the prism surface, the contact area and the contact pressure between the finger and the prism surface increase with time. For this reason, the illuminance S of the input fingerprint image draws a curve as shown in FIG. In step 403, the illuminance S of the read fingerprint image is calculated as an image evaluation parameter. When the illuminance S of the input fingerprint image exceeds a predetermined threshold value Sth (YES in step 404), the input fingerprint image at this time is captured and stored as a registered fingerprint image (step 405).
[0006]
An example of fingerprint image matching processing in a conventional fingerprint matching apparatus is shown in FIG. When the enter key is pressed (YES in step 501) and the finger is placed on the prism surface of the fingerprint input unit, the fingerprint image at this time is read in step 502. In step 503, the illuminance S of the read fingerprint image is calculated as an image evaluation parameter. When the illuminance S of the input fingerprint image exceeds a predetermined threshold value Sth (YES in step 504), the input fingerprint image at this time is captured (step 505) and collated with the stored registered fingerprint image (step 506). . If the collation result is OK, an unlock permission signal is output (step 507). If the collation result is NG, a message to that effect is displayed (step 508).
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
The input fingerprint image changes in time series from the finger on the prism surface. Among the input fingerprint images, the optimum image as the registered fingerprint image is an image having a sufficient amount of information and high reproducibility (generally, an image one step before the occurrence of collapse or distortion). However, as shown in FIG. 13, the illuminance S of the input fingerprint image increases in a manner different from the normal time depending on the time of drying or sweating. For this reason, the input fingerprint image when the illuminance S that is the image evaluation parameter exceeds the threshold value Sth is not necessarily an optimal image as the registered fingerprint image. If the threshold value Sth is determined so that an optimum image is taken in during normal times, an insufficient fingerprint image before becoming an optimum image is taken in when sweating, and a fingerprint image that is crushed or distorted is taken in when dried .
[0008]
On the other hand, among the input fingerprint images that change in time series from the prism surface to the prism surface, the optimum image as the verification fingerprint image is the image closest to the stored registered fingerprint image. However, the input fingerprint image when the illuminance S exceeds the threshold value Sth is not necessarily an optimal image as a collation fingerprint image. That is, for example, when the registration time is sweaty and the input fingerprint image at the time t2 shown in FIG. 13 is stored as the registered fingerprint image, in the normal verification, the input fingerprint is shown at the time t3 as shown in FIG. An image is captured, and a large difference occurs between the captured input fingerprint image and the registered fingerprint image. In other words, in this method, it can be said that most of the optimal fingerprint images have been missed.
[0009]
As described above, since the conventional technique fetches one collation fingerprint image when the image evaluation parameter exceeds a predetermined value, the most suitable collation fingerprint image is often missed. For this reason, no matter how excellent the collation algorithm is used, the collation accuracy reaches its peak, and improvement of collation accuracy cannot be expected.
[0010]
The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a fingerprint collation device capable of further improving collation accuracy so as not to miss an optimum collation fingerprint image. There is to do.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the present invention repeatedly reads fingerprint data of a finger placed on a fingerprint input unit in time series, stores a plurality of read fingerprint data as collation candidate fingerprint data , A collation order is determined for collation candidate fingerprint data based on a predetermined rule, and collation candidate fingerprint data is sequentially extracted and collated with registered fingerprint data according to the defined collation order .
According to the present invention, a plurality of fingerprint data repeatedly read in time series is stored as collation candidate fingerprint data, a collation order is determined based on a predetermined rule for each collation candidate fingerprint data, and according to the collation order determined. Sequential verification candidate fingerprint data is extracted and verified with registered fingerprint data.
For example, the collation candidate fingerprint data is divided into three groups according to the size of the image evaluation parameter, and the group to which the image evaluation parameter of the registered fingerprint data belongs among the three groups is set as the first candidate. The fingerprint data is taken out and collated with the registered fingerprint data. If the collation candidate fingerprint data in the first candidate does not match the registered fingerprint data as a result of the collation, one of the remaining groups is set as the second candidate, and the collation candidate fingerprint data is extracted from the second candidate and the registered fingerprint data Match.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in detail based on embodiments. FIG. 2 is a block diagram of a fingerprint collation apparatus showing an embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 10 denotes an operation unit, and 20 denotes a control unit. The operation unit 10 is provided with a fingerprint input unit 10-3 together with a number input unit (tenkey) 10-1 and a display unit (liquid crystal display) 10-2. ing. The fingerprint input unit 10-3 includes a prism and a CCD as components.
[0015]
The control unit 20 includes a control unit 20-1 having a CPU, a program storage unit (ROM) 20-2, a temporary work storage unit (RAM) 20-3, and a registered fingerprint image storage unit (flash memory). ) 20-4, an output unit 20-5, an image processing / collation unit (ASIC) 20-6, and an image temporary storage unit (frame memory) 20-7. The program storage unit 20-2 includes Stores a registration program and a verification program.
[0016]
FIG. 3 shows an external perspective view of the fingerprint collation apparatus. The fingerprint input unit 10-3 has a guide 10-31 for guiding a finger. A prism surface 10-32 is seen in the back of the guide 10-31. The number input unit 10-1 is hidden by the cover 10-4, and the cover 10-4 is opened when key input is required. Further, an enter key 10-33 is provided below the fingerprint input unit 10-3.
[0017]
[Registration of fingerprint]
In this fingerprint collation device, the user's fingerprint is registered as follows. Prior to operation, the user presses the enter key 10-33 and places a finger on the prism surface 10-32 of the fingerprint input unit 10-3. The fingerprint pattern placed on the prism surface 10-32 appears on a CCD (not shown), is sent to the image processing / collation unit 20-6, and is stored in the frame memory 20-7 as an input fingerprint image. The input fingerprint image is stored in the frame memory 20-7 cyclically in response to a command from the control unit 20-1.
[0018]
When the enter key 10-33 is pressed (step 101 shown in FIG. 1), the control unit 20-1 sets n = 0 (step 102) and displays the fingerprint image of the finger placed on the prism surface 10-32. Read (step 103). Then, the illuminance S of the read fingerprint image is calculated as an image evaluation parameter (step 104), the illuminance S is compared with a predetermined threshold Sth (step 105), and if S <Sth, the process returns to step 103, Read the next fingerprint image.
[0019]
If S ≧ Sth, n = n + 1 is set (step 106), the fingerprint image G at this time is set to Gn, and the illuminance S of the fingerprint image G at this time is set to Sn and stored in the RAM 20-3 (step S106). 107). Then, it is checked whether n>n> 1 (step 108). Since n = 1 at first, the process returns to step 103 according to NO in step 108. if n is n> 1 and (YES in step 108), compares the difference with a predetermined value between the intensity values Sn _-1 illuminance Sn and the previous fingerprint image Gn _-1 of the current fingerprint image Gn (step 109) , Sn−Sn ₋₁ <the predetermined value is repeated until step 103.
[0020]
Assuming that the illuminance S of the input fingerprint image changes in a curve as shown in FIG. 4, the input fingerprint image G and the illuminance S are repeatedly read from the time when the illuminance S exceeds the threshold value Sth, and is read into the RAM 20-3. Go stored. The fingerprint image G and the illuminance S are read at regular intervals, which is equal to the time required for hardware processing (≈0.02 seconds). Here, assuming that Sn−Sn ₋₁ <predetermined value when n = 6, the fingerprint images G1 to G6 and the illuminances of the fingerprint images G1 to G6 are stored in the RAM 20-3 as shown in FIG. S1 to S6 are stored as a set. In this embodiment, the threshold value Sth for starting the storage of the fingerprint image in the memory is set lower than the conventional threshold value Sth shown in FIG.
[0021]
When Sn−Sn ₋₁ <predetermined value (YES in Step 109), the control unit 20-1 sets i = 1 (Step 110) and checks whether i <n (Step 111). Here, it is assumed that Sn−Sn ₋₁ <predetermined value when n = 6, and that step 111 has been reached. In this case, since i = 1, n = 6 and i <n in step 111, the process proceeds to step 112, where m = i + 1 = 2. In step 113, m ≦ n is checked. In this case, since m = 2 and n = 6, the process proceeds to step 114 in response to YES in step 113.
[0022]
In step 114, Gi and Gm, that is, input fingerprint images G1 and G2 stored in the RAM 20-3 are collated. Then, the collation score Sc (i, m), that is, the collation score Sc (1,2) is obtained (step 115), m = m + 1 is set (step 116), and the process returns to step 113. The obtained matching score Sc (i, m) is stored in the RAM 20-3. In step 113, if m ≧ n, that is, in step 114, G1 and G3, G1 and G4, G1 and G5, and G1 and G6 are collated one after another, and their collation scores Sc (1, 3), Sc When (1, 4), Sc (1, 5), and Sc (1, 6) are obtained, i = i + 1, that is, i = 2 is set (step 117), and the process returns to step 111.
[0023]
Thereafter, the operations after step 112 are repeated in the same manner, and the matching scores Sc (2,3), Sc (2,4), Sc (2,5), Sc (2) between the input fingerprint image G2 and G3 to G6 are repeated. , 6), collation score Sc (3,4), Sc (3,5), Sc (3,6) between input fingerprint image G3 and G4 to G6, collation score Sc between input fingerprint image G4 and G5 to G6 (4, 5), Sc (4, 6), and a matching score Sc (5, 6) between the input fingerprint images G5 and G6 are obtained and stored in the RAM 20-3.
[0024]
If i = 7 in step 117, the process proceeds to step 118 according to NO in step 111 to set X = 1, and X <n is checked (step 119). In this case, since X = 1 and n = 6, the process proceeds to step 120, where GX, that is, the collation score average A1 regarding the input fingerprint image G1 is obtained. The verification score average A1 is obtained as A1 = {Sc (1,2) + Sc (1,3) + Sc (1,4) + Sc (1,5) + Sc (1,6)} / 5. Then, X = X + 1, that is, X = 2, and the process returns to step 119, and in response to YES of X <n, the process proceeds to step 120, and the collation score average A2 regarding the input fingerprint image G2 is obtained. In the same manner, collation score averages A3, A4, A5, and A6 regarding the input fingerprint images G3, G4, G5, and G6 are obtained.
[0025]
FIG. 6 shows collation scores of combinations of all six input fingerprint images G1, G2, G3, G4, G5, and G6. The collation score average A2 is obtained by A2 = {Sc (2,1) + Sc (2,3) + Sc (2,4) + Sc (2,5) + Sc (2,6)} / 5. 1) and Sc (1,2) are equal and A2 = {Sc (1,2) + Sc (2,3) + Sc (2,4) + Sc (2,5) + Sc (2,6)} / 5 Can be sought. Similarly, the verification score averages A3, A4, A5, and A6 can be obtained from the verification score calculated in step 115.
[0026]
If X = 7 in step 121, that is, if collation score averages A1 to AA6 are obtained, the process proceeds to step 122 according to NO in step 119. In step 122, among the input fingerprint images (registration candidate fingerprint images) G1 to G6 stored in the RAM 20-3, the one having the maximum collation score is determined as the registered fingerprint image GR, and is stored in the flash memory 20-4. Store.
[0027]
In the conventional method, as shown in FIG. 4, a fingerprint image when the illuminance S is S2 is captured as a registered fingerprint image. In the present embodiment, a plurality of fingerprint images including an optimal fingerprint image are captured. Since the optimal fingerprint image is determined as the registered fingerprint image from among the multiple fingerprint images, the optimal fingerprint image is not missed as in the past, and the collation accuracy can be further improved. It becomes.
[0028]
In the above-described embodiment, the registered fingerprint image is determined based on the average collation score for each fingerprint image. However, the present invention is not limited to this. For example, the illuminance, area, and time of each fingerprint image A registered fingerprint image may be determined by calculating a difference or the like and comprehensively judging them.
[0029]
[Fingerprint verification]
In this fingerprint collation apparatus, collation of a user's fingerprint is performed as follows. During operation, the user presses the enter key 10-33 (step 201 shown in FIG. 7) and places his finger on the prism surface 10-32 of the fingerprint input unit 10-3. Hereinafter, the operations from step 201 to step 209 are the same as the operations from step 101 to step 109 at the time of registration shown in FIG. Assuming that the illuminance S of the input fingerprint image changes in a curve as shown in FIG. 8 by these steps 201 to 209, the input fingerprint image G and the illuminance S from when the illuminance S exceeds the threshold Sth are obtained. It is repeatedly read and stored in the RAM 20-3.
[0030]
When Sn−Sn ₋₁ <predetermined value is satisfied (YES in step 209), the control unit 20-1 sets i = n (step 210) and checks whether i ≧ 1 (step 211). Here, it is assumed that Sn−Sn ₋₁ <predetermined value when n = 6, and that step 211 is reached. In this case, since i = 6 and i ≧ 1 in step 211, the process proceeds to step 212. In step 212, the control unit 20-1 collates Gi and GR, that is, the input fingerprint image G6 and the registered fingerprint image GR in the image processing / collation unit 20-6. If the result of this collation is collation OK (YES in step 213), an unlocking permission signal is output (step 214). If it is collation NG (NO in step 213), i = i−1, that is, i = 5 (step 215), and the process returns to step 211.
[0031]
Thereafter, the operations in and after step 212 are repeated until i <1 in step 211. Thereby, the input fingerprint images (collation candidate fingerprint images) stored in the RAM 20-3 are extracted one by one, such as the input fingerprint image G5 and the registered fingerprint image GR, and the input fingerprint image G4 and the registered fingerprint image GR. This is collated with the registered fingerprint image GR. If i <1 in step 211, that is, if all of the verification candidate fingerprint images G1 to G6 stored in the RAM 20-3 are verification NG, the process proceeds to step 216 to display NG.
[0032]
In the conventional method, as shown in FIG. 8, the fingerprint image when the illuminance S is S3 is used as a collation fingerprint image. In the present embodiment, a plurality of fingerprint images including an optimal fingerprint image are obtained. Since the stored fingerprint image is taken out one by one from the plurality of fingerprint images and collated with the registered fingerprint image, the optimum fingerprint image is not missed as in the prior art, and the collation accuracy can be further improved. Become.
[0033]
In the above-described embodiment, the verification candidate fingerprint images G1 to Gn stored in the RAM 20-3 are sequentially extracted from the last one and verified with the registered fingerprint image GR. The verification candidate fingerprint images G1 to Gn are grouped according to the magnitudes of the illuminances S1 to Sn as image evaluation parameters, and the group to which the illuminance SR of the registered fingerprint image GR belongs is set as the first candidate, and verification is performed one by one from the first candidate. A candidate fingerprint image may be taken out and collated with registered fingerprint data GR. By doing so, the matching speed is increased. If the collation candidate fingerprint image in the first candidate does not match the registered fingerprint image GR as a result of the collation, one of the remaining groups is set as the second candidate, and the collation candidate fingerprint images are extracted one by one from the second candidate. The registered fingerprint image GR is checked. In the same manner, the collation with the third candidate, the fourth candidate,.
[0034]
For example, when the collation candidate fingerprint images are G1 to G6, collation may be performed in the collation order of G5 → G4 → G6 → G3 → G2 → G1. That is, first, it is possible to perform a collation such that “an image that seems to be one step before the occurrence of crushing or distortion” is started, and if it is NG, the images on both sides next to it, and if it is NG, still remain.
[0035]
In the above-described embodiment, the registration candidate fingerprint image G1 to Gn stored in the RAM 20-3 having the largest matching score average is determined as the registered fingerprint image GR. May be determined as registered fingerprint images GR1, GR2, GR3. In this case, fingerprint collation is performed according to the flowchart shown in FIG.
[0036]
When the enter key is pressed (YES in step 301) and the finger is placed on the prism surface of the fingerprint input unit, the control device 20-1 reads the fingerprint image at this time (step 302) and calculates the illuminance S of the fingerprint image. (Step 303). Then, the calculated illuminance S is compared with a predetermined threshold value Sth (step 304), and if S> Sth, the input fingerprint image at this time is stored in the RAM 20-3 as a verification fingerprint image GS ( Step 305). In the present embodiment, the threshold value Sth in step 304 is set as the average of the illuminances SR1, SR2, SR3 of the registered fingerprint images GR1, GR2, GR3. As a result, in the RAM 20-3, fingerprint images having illuminances close to those of the registered fingerprint images GR1, GR2, GR3 are stored as collation fingerprint images GS.
[0037]
Next, the control device 20-1 sets i = 1 (step 306), and checks whether i ≦ 3 (step 307). In this case, since i ≦ 3, the process proceeds to step 308 in response to YES in step 307, and the collation fingerprint image GS in the RAM 20-3 and the registered fingerprint image GRi, that is, GR1, are collated in the image processing / collation unit 20-6. If the verification is OK (YES in step 309), an unlocking permission signal is output (step 310). If it is collation NG (NO in step 309), i = i + 1, that is, i = 2 is set (step 311), and the process returns to step 307.
[0038]
Thereafter, the operations in and after step 308 are repeated until i> 3 in step 307. As a result, the collation fingerprint image GS and the registered fingerprint image GR2 are collated, and the collation fingerprint image GS and the registered fingerprint image GR3 are collated. If the collation is OK, an unlocking permission output signal is output at that time. (Step 310), if all the collation results of the registered fingerprint images GR1, GR2, GR3 and the collation fingerprint image GS are collation NG, the process proceeds to Step 312 and NG display is performed.
[0039]
【The invention's effect】
As is apparent from the above description, according to the present invention, a plurality of fingerprint data repeatedly read in time series is stored as collation candidate fingerprint data, and the collation order of each collation candidate fingerprint data is determined based on a predetermined rule. The candidate fingerprint data is sequentially extracted in accordance with the predetermined collation order and collated with the registered fingerprint data. According to this invention, it is possible to increase the probability that collation with a registered fingerprint image is performed in order from the closest to the registered fingerprint image among a plurality of collation candidate fingerprint data, thereby reducing the number of collations, The verification speed can be increased.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing an example of a fingerprint image registration process in a fingerprint collation apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of a fingerprint collation apparatus showing an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an external perspective view of the fingerprint collation apparatus.
FIG. 4 is a diagram showing a time-series change (at the time of registration) of an input fingerprint image.
FIG. 5 is a diagram illustrating a state of storage in a RAM with fingerprint images G1 to G6 and the illuminances S1 to S6 of the fingerprint images G1 to G6 as a set.
FIG. 6 is a diagram showing collation scores for all combinations of fingerprint images G1, G2, G3, G4, G5, and G6.
FIG. 7 is a flowchart showing an example of a fingerprint image matching process in the fingerprint matching apparatus.
FIG. 8 is a diagram showing a time-series change (during collation) of an input fingerprint image.
FIG. 9 is a flowchart showing an example of fingerprint collation processing when the top three registration candidate fingerprint images with the average collation score are confirmed as registered fingerprint images.
FIG. 10 is a flowchart showing an example of a fingerprint image registration process in a conventional fingerprint collation apparatus.
FIG. 11 is a diagram showing a temporal change in illuminance S of an input fingerprint image after placing a finger on the prism surface.
FIG. 12 is a flowchart showing an example of fingerprint image matching processing in a conventional fingerprint matching apparatus;
FIG. 13 is a diagram showing a time-series change (at the time of registration) of an input fingerprint image.
FIG. 14 is a diagram showing a time series change (during collation) of an input fingerprint image.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Operation part, 10-1 ... Number input part, 10-2 ... Display part, 10-3 ... Fingerprint input part, 10-31 ... Guide, 10-32 ... Prism surface, 10-33 ... Enter key, 10- 4 ... lid, 20 ... control unit, 20-1 ... control unit, 20-2 ... program storage unit (ROM), 20-3 ... temporary storage unit for work (RAM), 20-4 ... registered fingerprint image storage unit ( Flash memory), 20-5... Output unit, 20-6... Image processing / collation unit (ASIC), 20-7.

Claims

In a fingerprint collation device that collates input fingerprint data with registered fingerprint data,
A fingerprint input section;
Fingerprint data reading means for repeatedly reading the fingerprint data of the finger placed in the fingerprint input section in time series,
Verification candidate fingerprint data storage means for storing a plurality of fingerprint data read by the fingerprint data reading means as verification candidate fingerprint data;
A fingerprint collation unit that determines a collation order based on a predetermined rule for each collation candidate fingerprint data, sequentially extracts collation candidate fingerprint data according to the defined collation order, and collates with registered fingerprint data. Fingerprint verification device.