JP3873167B2 - Image data collation device and image data collation processing program - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば指紋画像を照合するための画像データ照合装置、及び画像データ照合処理プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば本人であるか否かの認証行う技術的手段として、予め登録された指紋画像と本人確認のために読み込まれた指紋画像とを照合してその類似度を判定し、この照合類似度が所定の類似度より高い場合に本人であるとして認証する指紋画像の照合装置が考えられている。
【0003】
このような指紋画像の照合装置では、登録された指紋画像(登録画像)と今回読み込まれた指紋画像(照合画像)との類似度を判定するのに、まず、登録画像上に矩形領域を定義し、この矩形領域と同一形状の領域を照合画像上に設定する。そして、この照合画像上での設定領域の位置を変化させながら、登録画像と照合画像上のこれら領域間の画像の相関係数を求め、最大の相関関係が得られた照合画像上での矩形領域の位置と、その相関係数の値に基づいて類似度を判定している。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記指紋画像の照合装置では、指紋画像のイメージ読み取りに際して、その読み取り窓に置かれる被験者の指の角度がその都度異なってくるため、登録指紋画像と照合指紋画像との照合に際し、照合指紋画像を回転させながら、その各回転された照合指紋画像のそれぞれについて前記の矩形領域を設定した相関係数の計算を行わなければならない。
【0005】
このため特に、登録指紋画像に対し、照合指紋画像における指紋の読み取り角度が大きく異なる場合には、照合指紋画像を所定角度ずつ回転しながらの登録指紋画像との相関係数の計算処理量が増大し、照合指紋画像のイメージ読み取りを行ってから判定結果が得られるまでに多大な時間を要してしまう。
【0006】
また、指紋画像のイメージ読み取りに際しては、読み取り窓に置いた被験者の指の周囲から回り込んで入射する外光や該指を透過して入射する外光の影響で、指紋画像の濃度がその都度異なってくるため、登録指紋画像と照合指紋画像との濃淡のばらつきが大きい場合には、照合指紋画像が登録指紋画像の本人の指紋画像である場合でも、照合エラーとなることがあり、認証不能になる問題がある。
【0007】
本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、指紋画像の照合を行うのに際し、回転ずれのない適切な指紋画像を取り込み、容易に指紋照合を行うことが可能になる画像データ照合装置、及び画像データ照合処理プログラムを提供することを目的とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】
すなわち、本発明に係る画像データ照合装置は、予め登録された指紋画像と新たに読み取った指紋画像とを比較して照合する画像データ照合装置であって、指紋画像データに対し所定の楕円パターンを一定角度ずつ回転させながら各回転角度における相関値を算出し、最大の相関値が算出されたところの該楕円パターンの回転角度を前記指紋画像データにおける指紋の傾きとする傾き算出手段と、この傾き算出手段により算出された指紋画像データの傾きに基づいて照合される画像データの傾きを合わせる傾き補正手段と、この傾き補正手段により指紋の傾きが合わされた照合指紋画像データと登録指紋画像データとを照合する画像照合手段と、を備えたことを特徴とする。
【0012】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【0013】
図1は、本発明の画像データ照合装置の実施形態に係る指紋照合装置10の電子回路の構成を示すブロック図である。
【0014】
この指紋照合装置10の電子回路は、コンピュータにより構成されるもので、CPUからなる制御部11を備えている。
【0015】
制御部(CPU)11は、記憶装置12に予め記憶されている制御プログラム、あるいはフロッピ(R)ディスクFDなどの外部記録媒体13からフロッピディスク(R)ドライブFDDなどの記録媒体読み取り部によって記憶装置12に読み込まれた指紋照合処理プログラム、あるいは外部のコンピュータ端末(プログラムサーバ)から通信ネットワークNを経由し通信制御部14を介して記憶装置12に読み込まれた指紋照合処理プログラムを起動させ、RAM19をワークメモリとして回路各部の動作を制御する。
【0016】
記憶装置12は、半導体メモリのROMやハードディスク装置HD等で構成し、本照合装置の電源投入直後に制御部(CPU)11により読み出される前述の制御プログラムを予め格納している。
【0017】
なお、この記憶装置12に格納される指紋照合処理の制御プログラムとしては、指紋データ採取処理(図4参照)、光量制御処理(図5参照)、登録処理(図6参照)、照合処理(図7参照)、傾き角度算出処理(図8・図10・図12参照)が含まれる。
【0018】
RAM19は、前述の制御プログラムを実行する際に制御部(CPU)11が使用するワークメモリである。
【0019】
そして、記憶装置12に格納されている指紋照合処理の制御プログラムは、入力装置15からの入力信号に応じて起動されるもので、制御部(CPU)11には、前記記憶装置12、通信制御部14、入力装置15、RAM19が接続される他に、接触センサ16(16a〜16d)、撮像素子17、光源18(18a,18b)、表示装置20が接続される。
【0020】
接触センサ16(16a〜16d)は、指紋読み取りユニット(図2参照)における読み取り透明板21の読み取り面上において、例えば一般成人の指紋面積に応じて予め設定された指紋読み取り範囲Hの4角に透明体として設けられ、指紋画像の読み取りに際しての指の接触を検出するもので、この接触センサ16(16a〜16d)の全てにおいて指との接触が検出されることで、指紋読み取り範囲Hの正しい位置に指が載せられたと判断される。
【0021】
撮像素子17は、指紋読み取りユニット(図2参照)に備えられ、CCD(電荷結合素子)などのイメージセンサからなるもので、被験者の登録指紋画像や照合指紋画像を光学的に撮像し、その画像データを該画像の濃淡階調に対応した電気信号に変換して出力する。この撮像素子17における撮像速度(シャッタースピード)は、読み取り透明板21に載せられた被験者の指紋面の周囲から入り込む回り込み光量に応じて可変設定されるもので、例えば回り込み光量が多い場合にはシャッタースピードは速く、少ない場合には遅く設定される。
【0022】
光源18(18a,18b)は、指紋読み取りユニット(図2参照)における読み取り透明板21の下側に配設され、読み取り透明板21上の読み取り面に載せられた被験者の指紋面を照明するもので、この光源18における照明の光量は、読み取り透明板21に載せられた被験者の指紋面の周囲から入り込む回り込み光量に応じて可変設定される。例えば回り込み光量が多い場合には照明の光量は増加設定され、少ない場合には減少設定される。
【0023】
表示部20は、登録指紋画像と照合指紋画像との照合の判定結果を表示する、例えばCRTや液晶などといったディスプレイ装置である。
【0024】
入力装置15は、本照合装置の使用者が指紋画像の採取指示や後述の指紋照合処理の開始を制御部(CPU)11に指示するための、例えばキーボード装置などの入力装置である。
【0025】
図2は前記指紋照合装置10における指紋読み取りユニットの構成を示す図である。
【0026】
この指紋読み取りユニットには、被験者の指をその指紋面を接触させて載せるための読み取り透明板21が備えられ、この読み取り透明板21の読み取り面における指紋読み取り範囲Hの4角には、指紋画像の読み取りに際し指の接触を検出するための透明体の接触センサ16a〜16dが設けられる。
【0027】
また、前記読み取り透明板21の指紋読み取り範囲Hに対応する下側には、撮像レンズ22が配設され、この撮像レンズ22を介し前記透明板21の読み取り面を焦点距離とする該撮像レンズ22の下側に、撮像素子17が配置される。
【0028】
そして、前記読み取り透明板21の下側における撮像レンズ22の両側には、光源18a,18bが配設され、透明板21に載せられた被験者の指の指紋面を照明する。
【0029】
なお、指紋画像の読み取りに際しては、接触センサ16a〜16dの全てにおいて指との接触が検出されることで、指紋読み取り範囲Hの正しい位置に指が載せられたと判断される。
【0030】
図3は前記指紋照合装置10のRAM19に確保されるデータメモリを示す図である。
【0031】
RAM19には、第1指紋画像メモリ19a、第2指紋画像メモリ19b、光量設定メモリ19c、シャッタースピード設定メモリ19d、入力指紋画像メモリ19e、登録指紋画像メモリ19f、照合指紋画像メモリ19g、傾き角度メモリ19h、相関値メモリ19i、ワークエリア19jが確保され、さらに、楕円パターンメモリ19k、回転角度/相関値メモリ19lが用意される。
【0032】
第1指紋画像メモリ19aには、指紋データの採取処理(図4参照)に際して、光源18による照明を行わない状態で撮像素子17により撮像された指紋画像データが第1の指紋画像として格納される。
【0033】
第2指紋画像メモリ19bには、指紋データの採取処理(図4参照)に際して、光源18による照明を行った状態で撮像素子17により撮像された指紋画像データが第2の指紋画像として格納される。
【0034】
光量設定メモリ19cには、前記第1指紋画像メモリ19aに格納された第1の指紋画像データに基づき判断された回り込み光量に応じた光源18用の光量が設定記憶される。
【0035】
シャッタースピード設定メモリ19dには、前記第1指紋画像メモリ19aに格納された第1の指紋画像データに基づき判断された回り込み光量に応じた撮像素子17用のシャッタースピードが設定記憶される。
【0036】
入力指紋画像メモリ19eには、前記第1指紋画像メモリ19aに格納された第1の指紋画像データと、前記設定光量及び設定シャッタースピードに従い撮像素子17に撮像されて第2指紋画像メモリ19bに格納された第2の指紋画像データとの差分が、被験者の指紋画像データGSとして格納される。
【0037】
つまり、光源18による照明を行わないで撮像した第1の指紋画像データと、当該光源18による照明を行って撮像した第2の指紋画像データとの差分を被験者の指紋画像データGSとして採取することで、指紋Sの周辺あるいは指紋Sを透過して回り込む外光の影響による明るさの部分は除去され、光源18の照明によって指紋部分Sのみ明るさを得た指紋画像GSが得られることになる。
【0038】
登録指紋画像メモリ19fには、登録すべき被験者の指紋画像データを採取した際に、前記入力指紋画像メモリ19eに格納された指紋画像データGSが、その指紋の回転方向の傾きを補正した状態にして記憶される。
【0039】
照合指紋画像メモリ19gには、前記登録指紋画像に対し比較照合すべき被験者の指紋画像データを採取した際に、前記入力指紋画像メモリ19eに格納された指紋画像データGSが、その指紋の回転方向の傾きを補正した状態にして記憶される。
【0040】
傾き角度メモリ19hには、例えば第1の傾き角度算出処理(図8・図9参照)では、前記入力指紋画像メモリ19eに格納された指紋画像データGSを画像認識し、その指紋Sにある個々の紋様の最大曲率位置を結んだ線を指紋採取の傾き軸Jとし、この軸Jの傾き角度θが記憶される。
【0041】
つまり、前記登録指紋画像メモリ19fに記憶される登録指紋画像データ、及び前記照合指紋画像メモリ19gに記憶される照合指紋画像データは、何れも前記傾き軸Jによる傾き角度θ分の傾きが補正されて記憶されることになる。
【0042】
相関値メモリ19iには、例えば登録指紋画像データと照合指紋画像データとの各画像データ間で計算される相関係数値が記憶される。
【0043】
ワークエリア19jには、この指紋照合装置10による各種の制御処理に伴い制御部(CPU)11に入出力される各種のデータが必要に応じて一時的に記憶保持される。
【0044】
楕円パターンメモリ19kには、第2の傾き角度算出処理(図10・図11参照)によって前記入力指紋画像メモリ19eに格納された指紋画像データGSにおける指紋Sの傾き角度θを所定の楕円パターンPとの比較相関により求めるための当該所定の標準楕円パターンPが記憶される。
【0045】
回転角度/相関値メモリ19lには、前記第2の傾き角度算出処理では、標準楕円パターンPを一定角度ずつ回転させながら入力指紋画像データGSとの間で相関係数値を算出した際の各回転角及び相関値が記憶され、また、第3の傾き角度算出処理(図12・図13参照)では、入力指紋画像データGSの中心分割軸Xを一定角度ずつ回転させながら当該分割軸Xを中心に分割されて対象となる両側の入力指紋画像データGS1:GS2同士の相関係数値を算出した際の各回転角及び相関値が記憶される。
【0046】
次に、前記構成による指紋照合装置10の動作について説明する。
【0047】
図4は前記指紋照合装置10による指紋データ採取処理を示すフローチャートである。
【0048】
被験者の指紋画像を採取する際に、入力装置15により指紋採取の指示操作が行われると、指紋読み取りユニット(図2参照)の読み取り透明板21上にその指紋読み取り範囲Hに対応させて設けた4つの接触センサ16a〜16dからの指との接触検出信号がチェックされ(ステップA1)、全ての接触センサ16a〜16dから指との接触検出信号が出力されているか、つまり、指紋読み取り範囲H上に正しく被験者の指紋面が載せられたか判断される(ステップA2)。
【0049】
ここで、前記4つの接触センサ16a〜16dのうち、1つの接触センサでも指との接触検出信号が出力されていない、つまり、指紋読み取り範囲H上に正しく被験者の指紋面が載せられていないと判断された場合には、指紋読み取りユニットに対する指の載せ方が不良であることを示すエラーメッセージが表示装置20に出力され、ユーザに対しエラー報知される(ステップA2→A3)。
【0050】
一方、全ての接触センサ16a〜16dから指との接触検出信号が出力されている、つまり、指紋読み取り範囲H上に正しく被験者の指紋面が載せられたと判断された場合には、光源18による照明をOFFにした状態で、撮像素子17により前記読み取り透明板21上の指紋読み取り範囲Hに対応する指の指紋Sが第1の指紋画像データとして撮像され、RAM19内の第1指紋画像メモリ19aに格納される(ステップA2→A4)。
【0051】
続いて、光源18による照明をONにした状態で、撮像素子17により前記読み取り透明板21上の指紋読み取り範囲Hに対応する指の指紋Sが第2の指紋画像データとして撮像され、RAM19内の第2指紋画像メモリ19bに格納される(ステップA5)。
【0052】
すると、前記第1指紋画像メモリ19aに格納された照明無しでの第1の指紋画像データと前記第2指紋画像メモリ19bに格納された照明有りでの第2の指紋画像データとの各画素データ毎の差分が計算されて外光の回り込みによる明るさが除去された指紋画像データGSが求められ、入力指紋画像メモリ19eに格納される(ステップA6)。
【0053】
図5は前記指紋照合装置10の指紋データ採取処理に伴う光量制御処理を示すフローチャートである。
【0054】
この光量制御処理では、前記指紋データ採取処理(図4参照)に際して、光源18による光量及び撮像素子17による撮像速度(シャッタースピード)が最適制御されるもので、まず、前記ステップA4において、光源18による照明をOFFした状態での第1の指紋画像データが取り込まれると、当該第1の指紋画像データに基づき外光の回り込み光量が判断される(ステップB1)。
【0055】
すると、この外光の回り込み光量に基づき、光源18による光量、及び撮像素子17による撮像速度(シャッタースピード)が設定制御される(ステップB2,B3)。
【0056】
例えば外光による回り込み光量が多い場合には光源18による照明の光量は増加設定され、少ない場合には減少設定され、また、外光による回り込み光量が多い場合には撮像素子17によるシャッタースピードは速く、少ない場合には遅く設定されることで、外光による指紋画像への悪影響が極力抑制されるもので、これにより、入力指紋画像メモリ19eには、指紋Sの周辺あるいは指紋Sを透過して回り込む外光の影響による明るさの部分は除去され、光源18の照明によって指紋部分Sのみ明るさを得た指紋画像データGSが得られるようになる。
【0057】
図6は前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理を示すフローチャートである。
【0058】
前記図4における指紋データ採取処理及び前記図5における光量制御処理に従って、登録すべき被験者の指紋画像データGSが採取され、RAM19内の入力指紋画像メモリ19eに格納されると(ステップC1)、図8における傾き角度算出処理に従って、当該入力された登録対象の指紋画像データGSにおける指紋Sの傾き角度θが算出される(ステップCE)。
【0059】
すると、この指紋Sの傾き角度θ分だけ前記入力指紋画像メモリ19eに格納されている登録対象の指紋画像データGSは回転補正され、指紋Sの傾きが無い状態での指紋画像データGSが登録指紋画像メモリ19fに格納されて登録される(ステップC2)。
【0060】
図7は前記指紋照合装置10による指紋画像照合処理を示すフローチャートである。
【0061】
前記図4における指紋データ採取処理及び前記図5における光量制御処理に従って、照合対象となる被験者の指紋画像データGSが採取され、RAM19内の入力指紋画像メモリ19eに格納されると(ステップD1)、図8における傾き角度算出処理に従って、当該入力された照合対象の指紋画像データGSにおける指紋Sの傾き角度θが算出される(ステップDE)。
【0062】
すると、この指紋Sの傾き角度θ分だけ前記入力指紋画像メモリ19eに格納されている照合対象の指紋画像データGSは回転補正され、指紋Sの傾きが無い状態での指紋画像データGSが照合指紋画像メモリ19gに格納された後、この指紋Sの傾きが補正された照合指紋画像データと、前記同様に指紋Sの傾きが補正されて登録指紋画像メモリ19fに格納された登録指紋画像データとが比較されてその相関係数値が算出され、相関値メモリ19iに記憶される(ステップD2)。
【0063】
そして、前記登録指紋画像データと照合指紋画像データとの相関係数値が予め設定された閾値以上であるか否か判断され、閾値以上の相関値が得られたと判断された場合には、登録指紋と照合指紋とが一致判定されて本人一致の判定メッセージが表示装置20から出力され、また、閾値未満の相関値であると判断された場合には、登録指紋と照合指紋とは不一致判定されて本人不一致の判定メッセージが表示装置20から出力される(ステップD3)。
【0064】
(第1の傾き角度算出処理)
図8は前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理ならびに指紋画像照合処理に伴う第1の傾き角度算出処理を示すフローチャートである。
【0065】
図9は前記指紋照合装置10の第1の傾き角度算出処理に伴う指紋傾き角θの算出原理を示す図であり、同図(A)は指紋読み取り範囲Hに対応する指紋Sの読み取り状態を示す図、同図(B)は読み取り指紋画像データGSの入力指紋画像メモリ19eにおける格納状態を示す図である。
【0066】
すなわち、指紋画像登録処理(図6参照)では登録対象となる被験者の指紋画像データGSが、また、指紋画像照合処理(図7参照)では照合対象となる被験者の指紋画像データGSが採取され、RAM19内の入力指紋画像メモリ19eに格納されると、この第1の傾き角度算出処理に移行され、まず、指紋画像データGSにおける指紋Sの紋様が画像認識され、複数の指紋の稜線それぞれにおける最大曲率となる位置が求められる(ステップE1)。
【0067】
すると、前記指紋画像データGSにおける各指紋稜線それぞれの最大曲率位置を結ぶ軸Jが設定され(ステップE2)、当該軸Jの傾き角度θが計算されて、前記入力指紋画像GSにおける指紋Sの傾き角度θとして求められ傾き角度メモリ19hに記憶される(ステップE3)。
【0068】
(第2の傾き角度算出処理)
図10は前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理ならびに指紋画像照合処理に伴う第2の傾き角度算出処理を示すフローチャートである。
【0069】
図11は前記指紋照合装置10の第2の傾き角度算出処理に伴う指紋傾き角θの算出原理を示す図であり、同図(A)は指紋読み取り範囲Hに対応して読み取られた指紋画像データGSの入力指紋画像メモリ19eにおける格納状態を示す図、同図(B)は読み取り指紋画像データGSと相関係数の算出される標準楕円パターンPを示す図である。
【0070】
すなわち、指紋画像登録処理(図6参照)では登録対象となる被験者の指紋画像データGSが、また、指紋画像照合処理(図7参照)では照合対象となる被験者の指紋画像データGSが採取され、RAM19内の入力指紋画像メモリ19eに格納されると、この第2の傾き角度算出処理に移行され、まず、楕円パターンメモリ19kに記憶されている標準楕円パターンPが読み出される(ステップE11)。
【0071】
すると、この標準楕円パターンPが所定角度ずつ回転処理されながら、その各回転位置での標準楕円パターンP毎に、前記入力指紋画像メモリ19eに採取格納された指紋画像データGSとの間で相関係数が計算され、当該楕円パターンPの各回転角度と各回転角度に対応して計算された指紋画像データGSとの相関係数値とが、順次、回転角度/相関値メモリ19lに記憶される(ステップE12〜E13)。
【0072】
そして、例えば±90°の範囲について前記楕円パターンPを所定角度ずつ回転した場合のそれぞれの回転角度における入力指紋画像データGSとの相関係数が計算されて、回転角度/相関値メモリ19lに記憶され、設定回転角度の全範囲に渡る相関値の計算が終了したと判断されると(ステップE13)、当該回転角度/相関値メモリ19lに記憶された楕円パターンPの各回転角度に対応する入力指紋画像データGSとの相関値の内、最大の相関値が得られたところの回転角度が、前記入力指紋画像GSにおける指紋Sの傾き角度θとして求められ傾き角度メモリ19hに記憶される(ステップE15)。
【0073】
(第3の傾き角度算出処理)
図12は前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理ならびに指紋画像照合処理に伴う第3の傾き角度算出処理を示すフローチャートである。
【0074】
図13は前記指紋照合装置10の第3の傾き角度算出処理に伴う指紋傾き角θの算出原理を示す図であり、同図(A)は指紋読み取り範囲Hに対応して読み取られた指紋画像データGSの入力指紋画像メモリ19eにおける格納状態を示す図、同図(B)(C)は読み取り指紋画像データGS上に異なる回転角度で分割軸Xを設定した場合の分割対称画像GS1:GS2間での相関状態を示す図である。
【0075】
すなわち、指紋画像登録処理(図6参照)では登録対象となる被験者の指紋画像データGSが、また、指紋画像照合処理(図7参照)では照合対象となる被験者の指紋画像データGSが採取され、RAM19内の入力指紋画像メモリ19eに格納されると、この第3の傾き角度算出処理に移行され、まず、入力指紋画像メモリ19eに格納された指紋画像データGSの中央位置に分割軸X1が設定され、この分割軸X1を中心対称とする左右2つの指紋画像データGS1,GS2に分けられる(ステップE21)。
【0076】
すると、この分割軸X1により分割された左右の指紋画像データGS1:GS2間において該分割軸X1を中心対称とする相関係数が計算され、その軸X1の角度と相関係数値が、回転角度/相関値メモリ19lに記憶される(ステップE22)。
【0077】
するとさらに、前記分割軸X1が所定角度ずつX2,X3,…と回転処理されながら、その各回転位置で分割された左右の指紋画像データGS1:GS2間における該分割軸X2,X3,…を中心対称とする相関係数が計算され、その都度、各対応する分割軸角度と相関係数値とが、回転角度/相関値メモリ19lに記憶される(ステップE22〜E24)。
【0078】
そして、例えば±90°の範囲について、前記分割軸XをX1,X2,X3,…,Xnと所定角度ずつ回転した場合のそれぞれの回転角度における分割対称指紋画像GS1:GS2間の相関係数が計算されて、回転角度/相関値メモリ19lに記憶され、設定回転角度の全範囲に渡る相関値の計算が終了したと判断されると(ステップE23)、当該回転角度/相関値メモリ19lに記憶された分割軸Xの各回転角度に対応する分割対称指紋画像データGS1:GS2間の相関値の内、最大の相関値が得られたところの分割軸Xの回転角度が、前記入力指紋画像GSにおける指紋Sの傾き角度θとして求められ傾き角度メモリ19hに記憶される(ステップE25)。
【0079】
したがって、前記構成の指紋照合装置10による指紋画像の照合機能によれば、登録対象となる指紋画像データ及び照合対象となる指紋画像データを採取した際には、その何れの指紋画像データGSにあっても、当該指紋画像データGS内における指紋Sの傾き角度θが求められると共に、この傾き角度θ分だけ指紋画像データGSが回転補正されて、指紋Sの傾きが無い状態での登録指紋画像データが登録指紋画像メモリ19fに、同指紋Sの傾きが無い状態での照合指紋画像データが照合指紋画像メモリ19gに格納される。そして、前記登録指紋画像データと照合指紋画像データとの比較相関により、照合一致の有無が判定されるので、登録指紋と照合指紋との照合処理時において、照合指紋画像データを所定角度ずつ回転させながら、その回転の都度、登録画像データとの比較判定を行うという大きな処理負担を強いられることなく、照合指紋の採取を行ってからその判定結果が得られるまでの時間を短縮できるようになる。
【0080】
また、前記構成の指紋照合装置10による指紋画像の照合機能によれば、指紋読み取り面Hの下側に設けた光源18から照明をしない状態で撮像素子17に取り込んだ第1の指紋画像と、照明をした状態で取り込んだ同一の第2の指紋画像との濃淡の差分を計算して入力指紋画像データGSとし、これを登録指紋画像データあるいは照合指紋画像データとして採取する構成としたので、外光の回り込みの影響により指紋採取の都度その指紋画像データの濃淡にばらつきが生じるのを防止することができ、登録本人の指紋画像が照合エラーとなるなどの不具合を解消することができる。
【0081】
また、前記構成の指紋照合装置10による指紋画像の照合機能によれば、光源18から照明をしない状態で撮像素子17に取り込んだ第1の指紋画像に基づき、外光の回り込み光量を判断し、光源18による照明の光量及び撮像素子17におけるシャッタースピード(撮像速度)を適切に可変設定し、より外光による影響の少ない指紋画像データを採取する構成としたので、さらに信頼性の高い指紋照合を行うことができる。
【0082】
なお、前記実施形態では、登録指紋画像データならびに照合指紋画像データの何れにあっても、その指紋画像内の指紋Sの傾き角θを求め、該傾き角θ分だけ各指紋画像データを回転補正し、指紋採取時の傾きが無い状態にして登録指紋画像メモリ19fならびに照合指紋画像メモリ19gに記憶させ、各画像間の比較相関による照合判定の処理を画像回転などの重い処理を用いず非常に簡単に行う構成としたが、前記指紋Sの傾き角θを登録指紋画像データならびに照合指紋画像データの傾き情報として付加するようにし、各画像間の比較相関による照合判定に際して、一方の指紋画像の傾き角θ1に対し他方の指紋画像の傾き角θ2が合うように回転補正する構成としてもよい。この場合でも、予め各指紋画像における傾き角θが明確となっているので、直ちに指紋画像の回転方向を合わせ素速い照合処理を行うことができる。
【0083】
なお、前記各実施形態において記載した手法、すなわち、前記図4のフローチャートで示した指紋データ採取処理、前記図5のフローチャートで示した光量制御処理、前記図6のフローチャートで示した指紋画像登録処理、前記図7のフローチャートで示した指紋画像照合処理、前記図8のフローチャートで示した第1の傾き角度算出処理、前記図10のフローチャートで示した第2の傾き角度算出処理、前記図12のフローチャートで示した第3の傾き角度算出処理などの各手法は、コンピュータに実行させることができるプログラムとして、メモリカード(ROMカード、RAMカード等)、磁気ディスク(フロッピ(R)ディスク、ハードディスク等)、光ディスク(CD−ROM、DVD等)、半導体メモリ等の外部記録媒体13に格納して配布することができる。そして、指紋照合装置のコンピュータは、この外部記録媒体13に記録されたプログラムを記憶装置12に読み込み、この読み込んだプログラムによって動作が制御されることにより、前記各実施形態において説明した指紋画像の採取・照合機能を実現し、前述した手法による同様の処理を実行することができる。
【0084】
また、前記各手法を実現するためのプログラムのデータは、プログラムコードの形態として通信ネットワークN上を伝送させることができ、このネットワークNに接続された指紋照合装置の通信制御部14によって前記のプログラムデータを取り込み、前述した指紋画像の採取・照合機能を実現することもできる。
【0085】
本願発明は、前記各実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、1つの実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの実施形態に示される構成要件が組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。
【0086】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る画像データ照合装置によれば、読み取られた指紋画像データにおける指紋の傾きが傾き算出手段により算出され、この算出された指紋画像データの傾きに基づいて照合される画像データの傾きが合わされる。そして、この指紋の傾きが合わされた照合指紋画像データと登録指紋画像データとが照合されるので、回転ずれのない適切な指紋画像により容易に指紋照合を行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の画像データ照合装置の実施形態に係る指紋照合装置10の電子回路の構成を示すブロック図。
【図2】前記指紋照合装置10における指紋読み取りユニットの構成を示す図。
【図3】前記指紋照合装置10のRAM19に確保されるデータメモリを示す図。
【図4】前記指紋照合装置10による指紋データ採取処理を示すフローチャート。
【図5】前記指紋照合装置10の指紋データ採取処理に伴う光量制御処理を示すフローチャート。
【図6】前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理を示すフローチャート。
【図7】前記指紋照合装置10による指紋画像照合処理を示すフローチャート。
【図8】前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理ならびに指紋画像照合処理に伴う第1の傾き角度算出処理を示すフローチャート。
【図9】前記指紋照合装置10の第1の傾き角度算出処理に伴う指紋傾き角θの算出原理を示す図であり、同図(A)は指紋読み取り範囲Hに対応する指紋Sの読み取り状態を示す図、同図(B)は読み取り指紋画像データGSの入力指紋画像メモリ19eにおける格納状態を示す図。
【図10】前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理ならびに指紋画像照合処理に伴う第2の傾き角度算出処理を示すフローチャート。
【図11】前記指紋照合装置10の第2の傾き角度算出処理に伴う指紋傾き角θの算出原理を示す図であり、同図(A)は指紋読み取り範囲Hに対応して読み取られた指紋画像データGSの入力指紋画像メモリ19eにおける格納状態を示す図、同図(B)は読み取り指紋画像データGSと相関係数の算出される標準楕円パターンPを示す図。
【図12】前記指紋照合装置10による指紋画像登録処理ならびに指紋画像照合処理に伴う第3の傾き角度算出処理を示すフローチャート。
【図13】前記指紋照合装置10の第3の傾き角度算出処理に伴う指紋傾き角θの算出原理を示す図であり、同図(A)は指紋読み取り範囲Hに対応して読み取られた指紋画像データGSの入力指紋画像メモリ19eにおける格納状態を示す図、同図(B)(C)は読み取り指紋画像データGS上に異なる回転角度で分割軸Xを設定した場合の分割対称画像GS1:GS2間での相関状態を示す図。
【符号の説明】
10 …指紋照合装置
11 …制御部(CPU)
12 …記憶装置
13 …外部記録媒体
14 …通信制御部
15 …入力装置
16(16a〜16d)…接触センサ
17 …撮像素子
18(18a,18b)…光源
19 …RAM
19a…第1指紋画像メモリ
19b…第2指紋画像メモリ
19c…光量設定メモリ
19d…シャッタースピード設定メモリ
19e…入力指紋画像メモリ
19f…登録指紋画像メモリ
19g…照合指紋画像メモリ
19h…傾き角度メモリ
19i…相関値メモリ
19j…ワークエリア
19k…楕円パターンメモリ
19l…回転角度/相関値メモリ
20 …表示装置
21 …読み取り透明板
22 …撮像レンズ
N …通信ネットワーク
H …指紋読み取り範囲
GS…指紋画像データ
S …指紋
J …指紋中心軸
θ …指紋傾き角
P …標準楕円パターン
X …指紋分割軸
GS1,GS2…分割対称指紋画像データ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image data collating device for collating fingerprint images, for example. , And And an image data collation processing program.
[0002]
[Prior art]
For example, as a technical means for authenticating whether or not the person is the person, the fingerprint image registered in advance and the fingerprint image read for identification are collated to determine the similarity. A fingerprint image collating device that authenticates the user as a person when the degree of similarity is higher is considered.
[0003]
In such a fingerprint image collation apparatus, in order to determine the similarity between the registered fingerprint image (registration image) and the fingerprint image (collation image) read this time, first, a rectangular area is defined on the registration image. Then, an area having the same shape as this rectangular area is set on the collation image. Then, while changing the position of the set area on the collation image, the correlation coefficient of the image between the registered image and these areas on the collation image is obtained, and the rectangle on the collation image where the maximum correlation is obtained The similarity is determined based on the position of the region and the value of the correlation coefficient.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the fingerprint image collation device, when the fingerprint image is read, the angle of the subject's finger placed in the reading window is different each time. Therefore, when the registered fingerprint image and the collation fingerprint image are collated, While rotating the image, the correlation coefficient in which the rectangular area is set must be calculated for each rotated collation fingerprint image.
[0005]
Therefore, especially when the fingerprint reading angle in the verification fingerprint image is significantly different from the registered fingerprint image, the amount of calculation processing of the correlation coefficient with the registered fingerprint image while rotating the verification fingerprint image by a predetermined angle increases. However, it takes a long time until the determination result is obtained after the image of the verification fingerprint image is read.
[0006]
In addition, when reading a fingerprint image, the density of the fingerprint image is reduced each time due to the influence of external light that enters from the periphery of the subject's finger placed in the reading window and that is incident through the finger. If there is a large variation in shading between the registered fingerprint image and the verification fingerprint image, verification errors may occur even if the verification fingerprint image is the fingerprint image of the registered fingerprint image. There is a problem to become.
[0007]
The present invention has been made in view of the above-described problems. When collating fingerprint images, it is not rotated. Of Image data verification device that can capture fingerprints that are not suitable and easily perform fingerprint verification , And And an image data collation processing program.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
That is, the image data collation apparatus according to the present invention is an image data collation apparatus for comparing and collating a fingerprint image registered in advance with a newly read fingerprint image, The correlation value at each rotation angle is calculated while rotating a predetermined ellipse pattern with respect to the fingerprint image data by a predetermined angle, and the rotation angle of the ellipse pattern at which the maximum correlation value is calculated is determined as the rotation angle of the fingerprint in the fingerprint image data. Tilt Inclination calculating means, inclination correcting means for matching the inclination of image data to be collated based on the inclination of fingerprint image data calculated by the inclination calculating means, and collation fingerprint image data in which the inclination of the fingerprint is adjusted by the inclination correcting means And image registration means for comparing the registered fingerprint image data.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0013]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an electronic circuit of a
[0014]
The electronic circuit of the
[0015]
The control unit (CPU) 11 is stored in a storage device by a control program stored in advance in the
[0016]
The
[0017]
The fingerprint collation processing control program stored in the
[0018]
The
[0019]
A control program for fingerprint collation processing stored in the
[0020]
The contact sensors 16 (16a to 16d) are arranged on the reading surface of the reading
[0021]
The
[0022]
The light source 18 (18a, 18b) is disposed below the reading
[0023]
The
[0024]
The
[0025]
FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a fingerprint reading unit in the
[0026]
This fingerprint reading unit is provided with a reading
[0027]
An
[0028]
[0029]
When reading the fingerprint image, it is determined that the finger is placed at the correct position in the fingerprint reading range H by detecting contact with the finger in all of the
[0030]
FIG. 3 is a diagram showing a data memory secured in the
[0031]
The
[0032]
In the first
[0033]
In the second
[0034]
The light amount setting memory 19c sets and stores the light amount for the light source 18 according to the wraparound light amount determined based on the first fingerprint image data stored in the first
[0035]
In the shutter
[0036]
The input
[0037]
That is, the difference between the first fingerprint image data captured without illuminating with the light source 18 and the second fingerprint image data captured with illuminating with the light source 18 is collected as the fingerprint image data GS of the subject. Thus, the brightness portion around the fingerprint S or the influence of the external light transmitted through the fingerprint S is removed, and the fingerprint image GS in which the brightness of only the fingerprint portion S is obtained by illumination of the light source 18 is obtained. .
[0038]
When the fingerprint image data of the subject to be registered is collected in the registered fingerprint image memory 19f, the fingerprint image data GS stored in the input
[0039]
The fingerprint image data GS stored in the input
[0040]
In the
[0041]
In other words, the registered fingerprint image data stored in the registered fingerprint image memory 19f and the verification fingerprint image data stored in the verification
[0042]
In the
[0043]
In the
[0044]
In the
[0045]
In the rotation angle / correlation value memory 19l, in the second tilt angle calculation process, each rotation when the correlation coefficient value is calculated with the input fingerprint image data GS while rotating the standard ellipse pattern P by a certain angle. The angle and the correlation value are stored, and in the third tilt angle calculation process (see FIGS. 12 and 13), the center split axis X of the input fingerprint image data GS is rotated by a predetermined angle while the split axis X is centered. Each rotation angle and correlation value when the correlation coefficient values between the input fingerprint image data GS1: GS2 on both sides to be divided are calculated are stored.
[0046]
Next, the operation of the
[0047]
FIG. 4 is a flowchart showing fingerprint data collection processing by the
[0048]
When a fingerprint collection instruction operation is performed by the
[0049]
Here, even if one of the four
[0050]
On the other hand, when contact detection signals with fingers are output from all the
[0051]
Subsequently, with the illumination by the light source 18 turned on, the fingerprint S of the finger corresponding to the fingerprint reading range H on the reading
[0052]
Then, each pixel data of the first fingerprint image data without illumination stored in the first
[0053]
FIG. 5 is a flowchart showing a light amount control process accompanying the fingerprint data collection process of the
[0054]
In this light quantity control process, the light quantity by the light source 18 and the imaging speed (shutter speed) by the
[0055]
Then, based on the sneak amount of external light, the light amount by the light source 18 and the imaging speed (shutter speed) by the
[0056]
For example, when the amount of sneak light due to external light is large, the light amount of the illumination by the light source 18 is set to increase, and when it is small, it is set to decrease. In the case where there are few, the setting is delayed so that the adverse effect of the external light on the fingerprint image is suppressed as much as possible. As a result, the periphery of the fingerprint S or the fingerprint S is transmitted to the input
[0057]
FIG. 6 is a flowchart showing fingerprint image registration processing by the
[0058]
When the fingerprint image data GS of the subject to be registered is collected and stored in the input
[0059]
Then, the fingerprint image data GS to be registered, which is stored in the input
[0060]
FIG. 7 is a flowchart showing a fingerprint image collation process by the
[0061]
When the fingerprint image data GS of the subject to be collated is collected according to the fingerprint data collection process in FIG. 4 and the light quantity control process in FIG. 5 and stored in the input
[0062]
Then, the fingerprint image data GS to be collated stored in the input
[0063]
Then, it is determined whether or not the correlation coefficient value between the registered fingerprint image data and the verification fingerprint image data is equal to or greater than a preset threshold value. If it is determined that a correlation value equal to or greater than the threshold value is obtained, the registered fingerprint image And the collation fingerprint are determined to match, and a determination message of identity matching is output from the
[0064]
(First tilt angle calculation process)
FIG. 8 is a flowchart showing a fingerprint image registration process and a first tilt angle calculation process accompanying the fingerprint image verification process by the
[0065]
FIG. 9 is a diagram showing the calculation principle of the fingerprint tilt angle θ accompanying the first tilt angle calculation process of the
[0066]
That is, the fingerprint image data GS of the subject to be registered is collected in the fingerprint image registration process (see FIG. 6), and the fingerprint image data GS of the subject to be verified is collected in the fingerprint image matching process (see FIG. 7). When stored in the input
[0067]
Then, an axis J connecting the maximum curvature positions of the respective fingerprint ridge lines in the fingerprint image data GS is set (step E2), the inclination angle θ of the axis J is calculated, and the inclination of the fingerprint S in the input fingerprint image GS is calculated. The angle θ is obtained and stored in the
[0068]
(Second tilt angle calculation process)
FIG. 10 is a flowchart showing a fingerprint image registration process and a second tilt angle calculation process accompanying the fingerprint image collation process by the
[0069]
FIG. 11 is a diagram showing the calculation principle of the fingerprint tilt angle θ associated with the second tilt angle calculation process of the
[0070]
That is, the fingerprint image data GS of the subject to be registered is collected in the fingerprint image registration process (see FIG. 6), and the fingerprint image data GS of the subject to be verified is collected in the fingerprint image matching process (see FIG. 7). When stored in the input
[0071]
Then, while the standard ellipse pattern P is rotated by a predetermined angle, the standard ellipse pattern P at each rotation position is correlated with the fingerprint image data GS collected and stored in the input
[0072]
Then, for example, a correlation coefficient with the input fingerprint image data GS at each rotation angle when the elliptical pattern P is rotated by a predetermined angle in a range of ± 90 ° is calculated and stored in the rotation angle / correlation value memory 19l. When it is determined that the calculation of the correlation value over the entire range of the set rotation angle is completed (step E13), the input corresponding to each rotation angle of the elliptic pattern P stored in the rotation angle / correlation value memory 19l. Of the correlation values with the fingerprint image data GS, the rotation angle at which the maximum correlation value is obtained is obtained as the tilt angle θ of the fingerprint S in the input fingerprint image GS, and stored in the
[0073]
(Third tilt angle calculation process)
FIG. 12 is a flowchart showing a fingerprint image registration process and a third tilt angle calculation process associated with the fingerprint image collation process by the
[0074]
FIG. 13 is a diagram showing the calculation principle of the fingerprint tilt angle θ associated with the third tilt angle calculation process of the
[0075]
That is, the fingerprint image data GS of the subject to be registered is collected in the fingerprint image registration process (see FIG. 6), and the fingerprint image data GS of the subject to be verified is collected in the fingerprint image matching process (see FIG. 7). When stored in the input
[0076]
Then, a correlation coefficient having the symmetric axis about the division axis X1 is calculated between the left and right fingerprint image data GS1: GS2 divided by the division axis X1, and the angle of the axis X1 and the correlation coefficient value are expressed as the rotation angle / It is stored in the correlation value memory 19l (step E22).
[0077]
Then, while the divided axis X1 is rotated by X2, X3,... By a predetermined angle, the divided axes X2, X3,... Between the left and right fingerprint image data GS1: GS2 divided at the respective rotational positions are centered. A symmetrical correlation coefficient is calculated, and each corresponding split axis angle and correlation coefficient value are stored in the rotation angle / correlation value memory 19l (steps E22 to E24).
[0078]
For example, in the range of ± 90 °, the correlation coefficient between the divided symmetrical fingerprint images GS1: GS2 at the respective rotation angles when the division axis X is rotated by X1, X2, X3,. Calculated and stored in the rotation angle / correlation value memory 19l. When it is determined that the calculation of the correlation value over the entire range of the set rotation angle has been completed (step E23), the calculation is stored in the rotation angle / correlation value memory 19l. Of the correlation values between the divided symmetrical fingerprint image data GS1: GS2 corresponding to the respective rotation angles of the divided axis X, the rotation angle of the divided axis X at which the maximum correlation value is obtained is the input fingerprint image GS. And is stored in the
[0079]
Therefore, according to the fingerprint image collation function of the
[0080]
Further, according to the fingerprint image collation function by the
[0081]
Further, according to the fingerprint image collation function by the
[0082]
In the above-described embodiment, the inclination angle θ of the fingerprint S in the fingerprint image is obtained for any of the registered fingerprint image data and the verification fingerprint image data, and each fingerprint image data is rotationally corrected by the inclination angle θ. Then, it is stored in the registered fingerprint image memory 19f and the collation
[0083]
It should be noted that the method described in each of the embodiments, that is, the fingerprint data collection process shown in the flowchart of FIG. 4, the light amount control process shown in the flowchart of FIG. 5, and the fingerprint image registration process shown in the flowchart of FIG. 7, the fingerprint image matching process shown in the flowchart of FIG. 7, the first inclination angle calculation process shown in the flowchart of FIG. 8, the second inclination angle calculation process shown in the flowchart of FIG. 10, and the FIG. Each method such as the third inclination angle calculation process shown in the flowchart is a memory card (ROM card, RAM card, etc.), magnetic disk (floppy (R) disk, hard disk, etc.) as programs that can be executed by a computer. , An
[0084]
Further, program data for realizing each of the above methods can be transmitted on the communication network N in the form of a program code, and the program is controlled by the
[0085]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention when it is practiced. Further, each of the embodiments includes inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. For example, even if some constituent elements are deleted from all the constituent elements shown in one embodiment or the constituent elements shown in some embodiments are combined, they are described in the column of the problem to be solved by the invention. In the case where the problems described above can be solved and the effects described in the “Effects of the Invention” can be obtained, a configuration in which these constituent requirements are deleted or combined can be extracted as an invention.
[0086]
【The invention's effect】
As described above, according to the image data collating apparatus according to the present invention, the inclination of the fingerprint in the read fingerprint image data is calculated by the inclination calculating means, and is verified based on the calculated inclination of the fingerprint image data. The inclination of the image data is adjusted. And since the collation fingerprint image data in which the inclination of the fingerprint is matched and the registered fingerprint image data are collated, It is possible to easily perform fingerprint collation with an appropriate fingerprint image without rotational deviation .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an electronic circuit of a
FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a fingerprint reading unit in the
FIG. 3 is a view showing a data memory secured in a
FIG. 4 is a flowchart showing fingerprint data collection processing by the
FIG. 5 is a flowchart showing a light amount control process accompanying the fingerprint data collection process of the
FIG. 6 is a flowchart showing fingerprint image registration processing by the
FIG. 7 is a flowchart showing fingerprint image collation processing by the
FIG. 8 is a flowchart showing a fingerprint image registration process and a first tilt angle calculation process associated with the fingerprint image collation process by the
FIG. 9 is a diagram illustrating a calculation principle of a fingerprint tilt angle θ associated with a first tilt angle calculation process of the
FIG. 10 is a flowchart showing a fingerprint image registration process and a second tilt angle calculation process associated with the fingerprint image collation process by the
FIG. 11 is a diagram showing a calculation principle of a fingerprint tilt angle θ associated with a second tilt angle calculation process of the
FIG. 12 is a flowchart showing a fingerprint image registration process and a third tilt angle calculation process associated with the fingerprint image collation process by the
FIG. 13 is a diagram showing a calculation principle of a fingerprint tilt angle θ associated with a third tilt angle calculation process of the
[Explanation of symbols]
10: Fingerprint verification device
11: Control unit (CPU)
12 ... Storage device
13: External recording medium
14 Communication control unit
15 ... Input device
16 (16a to 16d): Contact sensor
17 Image sensor
18 (18a, 18b) ... light source
19 ... RAM
19a: first fingerprint image memory
19b ... second fingerprint image memory
19c: Light quantity setting memory
19d ... Shutter speed setting memory
19e ... Input fingerprint image memory
19f ... registered fingerprint image memory
19g ... collation fingerprint image memory
19h ... Inclination angle memory
19i ... correlation value memory
19j ... work area
19k ... Ellipse pattern memory
19l ... Rotation angle / correlation value memory
20 ... Display device
21 ... Reading transparent plate
22: Imaging lens
N: Communication network
H ... Fingerprint reading range
GS ... fingerprint image data
S: Fingerprint
J ... central axis of fingerprint
θ… Fingerprint tilt angle
P: Standard ellipse pattern
X: Fingerprint split axis
GS1, GS2 ... divided symmetrical fingerprint image data
Claims (2)
指紋画像データに対し所定の楕円パターンを一定角度ずつ回転させながら各回転角度における相関値を算出し、最大の相関値が算出されたところの該楕円パターンの回転角度を前記指紋画像データにおける指紋の傾きとする傾き算出手段と、
この傾き算出手段により算出された指紋画像データの傾きに基づいて照合される画像データの傾きを合わせる傾き補正手段と、
この傾き補正手段により指紋の傾きが合わされた照合指紋画像データと登録指紋画像データとを照合する画像照合手段と、
を備えたことを特徴とする画像データ照合装置。An image data collating device for comparing and collating a fingerprint image registered in advance with a newly read fingerprint image,
The correlation value at each rotation angle is calculated while rotating a predetermined ellipse pattern with respect to the fingerprint image data by a predetermined angle, and the rotation angle of the ellipse pattern at which the maximum correlation value is calculated is determined as the rotation angle of the fingerprint in the fingerprint image data. An inclination calculating means as an inclination;
An inclination correction means for matching the inclination of the image data to be collated based on the inclination of the fingerprint image data calculated by the inclination calculation means;
Image collating means for collating the fingerprint image data and the registered fingerprint image data in which the inclination of the fingerprint is adjusted by the inclination correcting means;
An image data collating apparatus comprising:
前記コンピュータを、The computer,
指紋画像データに対し所定の楕円パターンを一定角度ずつ回転させながら各回転角度における相関値を算出し、最大の相関値が算出されたところの該楕円パターンの回転角度を前記指紋画像データにおける指紋の傾きとする傾き算出手段、The correlation value at each rotation angle is calculated while rotating a predetermined ellipse pattern with respect to the fingerprint image data by a predetermined angle, and the rotation angle of the ellipse pattern at which the maximum correlation value is calculated is the fingerprint value in the fingerprint image data. An inclination calculating means for making an inclination;
この傾き算出手段により算出された指紋画像データの傾きに基づいて照合される画像データの傾きを合わせる傾き補正手段、An inclination correcting means for matching the inclination of the image data to be collated based on the inclination of the fingerprint image data calculated by the inclination calculating means;
この傾き補正手段により指紋の傾きが合わされた照合指紋画像データと登録指紋画像データとを照合する画像照合手段、Image collation means for collating the fingerprint image data and the registered fingerprint image data in which the inclination of the fingerprint is adjusted by the inclination correction means,
として機能させるようにしたコンピュータ読み込み可能な画像データ照合処理プログラム。A computer-readable image data collation processing program designed to function as a computer.
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