JP4466707B2 - 指離れ検出装置、指離れ検出方法及びこれを用いた指紋読取装置、指紋読取方法 - Google Patents

Description

本発明は、指離れ検出装置、指離れ検出方法及びこれを用いた指紋読取装置、指紋読取方法に関し、特に、ラインセンサ上をスイープする指の指離れ検出装置、指離れ検出方法及びこれを用いた指紋読取装置、指紋読取方法に関する。

従来から、指紋センサとして画素がライン状に配列されたラインセンサを用い、ラインセンサ上を指がスイープする際に、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ、発光ダイオード）等により指に光を照射し、反射光をラインセンサで受光して指紋のライン画像を取得し、これを合成して指紋画像を読み取る指紋読取装置が知られている。

かかる指紋読取装置においては、ラインセンサ上に指があるか否かは、ＬＥＤを点灯して得られた１ライン分の指紋画像データの最大値と、ＬＥＤを消灯して得られた指紋画像データの最大値とを比較し、規定値以上の差があるか否かで判定している。

図１０及び図１１は、従来の指紋読取装置における指の有無の判定方法を説明するための図である。図１０（ａ）は、従来の指紋読取装置におけるＬＥＤ１１０点灯時の指紋画像を採取している状態を示した側面図である。図１０（ａ）において、指１５０が筐体１４０内に収容されたラインセンサ２０上を手前側にスイープしており、ＬＥＤ１１０により指１５０に光が照射され、ラインセンサ１２０でイメージガイド１３０を介して反射光を受光している。

図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の状態におけるラインセンサ１２０の出力を示した図である。図１０（ｂ）において、ラインセンサ１２０の出力は、指紋の凹凸の表面パターンに応じてその出力値が異なり、画素出力値も凹凸の波がある波形を示している。かかる画素出力値の最大値は、０〜２５５の出力値のうち、２５５に近い大きな値を示している。

図１１（ａ）は、従来の指紋読取装置におけるＬＥＤ１１０消灯時の指紋画像を採取している状態を示した側面図である。図１１（ａ）において、ＬＥＤ１１０は消灯しており、ラインセンサ１２０には反射光が入射せず、ラインセンサ１２０は光を殆ど受光しない状態となっている。

図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の状態におけるラインセンサ１２０の出力を示した図である。図１１（ｂ）において、ラインセンサ１２０の出力は、光を受光していないため、総ての画素出力値は低く、全体として黒い画像データを出力する。そして、画素出力の最大値も、やはり小さな値となる。

そして、図１０（ｂ）及び図１１（ｂ）に示したように、指１５０がラインセンサ１２０上にあると、ＬＥＤ点灯時と消灯時のラインセンサ１２０の出力の最大値に差が生じるので、これを比較することにより、指１５０がラインセンサ１２０上にあることを検出することができる。また、指紋画像を採取している際にもかかる処理を行い、指１５０がラインセンサ１２０上に置かれているか、又は離れているかを常に判定するようにし、適切な指紋画像の取得に利用している。

なお、かかる性質を利用し、被検出体が検出部に接触した状態と、検出体が検出部に接触していない状態とで検出信号のレベルが変化する検出装置において、検出信号のレベルと基準レベルとを比較し、その大小関係に応じて被検出物が検出部に接触しているか否かを判定する判定手段を有した検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００５−２０２６９４号公報

しかしながら、上述の図１０及び図１１に示した従来技術の構成では、外乱光の下では、実際には指１５０はまだラインセンサ１２０上にあるにも関わらず、指１５０が離れたと誤判定される事態が頻発するという問題があった。これは、指先部分になると、指１５０の厚みが薄くなるため、外乱光が指１５０を透過し易くなってラインセンサ１２０まで到達してしまい、ＬＥＤ１１０点灯時と消灯時とのラインセンサ１２０出力値に差が見られなくなり、上述の判定方法が適切に機能しないことによるためである。

また、上述の特許文献１に記載の構成においても、外乱光による影響は全く考慮されていないため、外乱光の下では、やはり指がセンサ上を離れていないのに離れてしまったと誤判定されるという同様の問題があった。

そこで、本発明は、外乱光の下においても、指が指紋センサ上を離れたことを確実に検出できる指離れ検出装置、指離れ検出方法及びこれを用いた指紋読取装置、指紋読取方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、第１の発明に係る指離れ検出装置（１００）は、画素がライン状に配列されたラインセンサを含む指紋センサ（２０、２０ａ）上をスイープする指（１５０）が、前記指紋センサ（２０、２０ａ）から離れたか否かを検出する指離れ検出装置（１００）であって、
前記指紋センサ（２０、２０ａ）が採取した画素データの平均値（Ｍ）を算出する画素データ平均値算出手段（５０）と、
該画素データ平均値算出手段（５０）により算出された画素データ平均値（Ｍ）と、前記指紋センサの所定の画素分（２２）の画素データとの偏差和（Ｓ）を算出する偏差和算出手段（６０）と、
該偏差和算出手段（６０）により算出された前記偏差和（Ｓ）と、所定の指離れ判定用閾値とに基づいて、前記指紋センサ（２０、２０ａ）から前記指（１５０）が離れたことを判定する指離れ判定手段（７０）と、を有し、
前記画素データ平均値算出手段（５０）は、前記ラインセンサ（２０ａ）が採取した前記画素データのうち、（ｉ−１）行目の中心２画素の画素データの和を（ｉ−１）倍し、ｉ行目の中心２画素の和を加算してから全体をｉで除してｉ行目の中心２画素の和の加重平均値を算出し、該加重平均値を２で除してｉ行目のラインの前記画素データ平均値を算出することを特徴とする。

これにより、外乱光の下であっても、指紋の凹凸に応じて指がある状態と無い状態で画素データに差を作ることができるので、正しく指離れを検出することができる。

第２の発明は、第１の発明に係る指離れ検出装置（１００）において、
前記指離れ判定手段（７０）は、前記偏差和（Ｓ）と、前記所定の指離れ判定用閾値とを比較し、前記偏差和（Ｓ）が前記所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が所定のライン数以上継続したときに、前記指（１５０）が前記ラインセンサ（２０ａ）を離れたと判定することを特徴とする。

これにより、指紋センサがラインセンサを含むときに、ライン数を目安として確実に指が指紋センサ上を離れたことを検出することができる。

第３の発明は、第２の発明に係る指離れ検出装置（１００）において、
前記所定の画素（２２）は、前記ラインセンサ（２０ａ）上に等間隔で配置された複数の画素を含むことを特徴とする。

これにより、ラインセンサ上の画素データを全体的に用いることができ、より適切に指離れを検出することができる。

第４の発明に係る指紋読取装置（２００）は、第１〜３のいずれか一つの発明に係る指離れ判定装置（１００）を有し、
指紋センサ（２０、２０ａ）と、
該指紋センサ（２０、２０ａ）で採取された指紋画像データを記録して合成指紋画像を形成する合成メモリ（９０）と、を有することを特徴とする。

これにより、指離れ検出装置を指紋読取装置に適用することができ、外乱光の下でも、指離れを確実に検出できる指紋読取装置とすることができる。

第５の発明に係る指離れ検出方法は、画素をライン状に配列したラインセンサを含む指紋センサ（２０、２０ａ）上をスイープする指（１５０）が、前記指紋センサ（２０、２０ａ）から離れたか否かを検出する指離れ検出方法であって、
前記指紋センサ（２０、２０ａ）が採取した画素データの平均値（Ｍ）を算出する画素データ平均値算出ステップと、
該画素データ平均値算出ステップで算出された画素データ平均値（Ｍ）と、前記指紋センサ（２０、２０ａ）の所定の画素分（２２）の画素データとの偏差和（Ｓ）を算出する偏差和算出ステップと、
該偏差和算出ステップで算出された前記偏差和（Ｓ）と、所定の指離れ判定用閾値とに基づいて、前記指紋センサから前記指（１５０）が離れたことを判定する指離れ判定ステップと、を有し、
前記画素データ平均値算出ステップは、前記ラインセンサが採取した前記画素データのうち、（ｉ−１）行目の中心２画素の画素データの和を（ｉ−１）倍し、ｉ行目の中心２画素の和を加算してから全体をｉで除してｉ行目の中心２画素の和の加重平均値を算出し、該加重平均値を２で除してｉ行目のラインの前記画素データ平均値を算出することを特徴とする。

これにより、外乱光下の周囲環境であっても、指紋センサからの指離れを正しく検出することができる。

第６の発明は、第５の発明に係る指離れ検出方法において、
前記指離れ判定ステップは、前記偏差和（Ｓ）と、前記所定の指離れ判定用閾値とを比較し、前記偏差和（Ｓ）が前記所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が所定のライン数以上継続したときに、前記指が前記ラインセンサ（２０ａ）を離れたと判定することを特徴とする。

これにより、指紋センサがラインセンサを含むときに、ライン数を目安として確実に指が指紋センサ上を離れたことを検出することができる。

第７の発明は、第６の発明に係る指離れ検出方法において、
前記所定の画素（２２）は、前記ラインセンサ（２０ａ）上に等間隔で配置された複数の画素を含むことを特徴とする。

これにより、ラインセンサ全体から略均等に指離れ判定用の画素データを取得することができ、指離れ検出の確実性をより高めることができる。

第８の発明に係る指紋読取方法は、指紋センサ（２０、２０ａ）上をスイープする指の指紋画像データを採取するステップと、
第５〜７のいずれか一つの発明に係る指離れ検出方法を実行するステップと、
該指離れ検出方法を実行し、前記指が前記指紋センサ（２０、２０ａ）を離れたことを検出したときには、前記指紋画像データを採取するステップを終了することを特徴とする。

これにより、指離れ検出が確実な指紋読み取りを行うことができ、指離れが完了した段階で適切なタイミングで指紋画像データの採取を終了することができる。

なお、上記括弧内の参照符号は、理解を容易にするために付したものであり、一例に過ぎず、図示の態様に限定されるものではない。

本発明によれば、外乱光の下においても、正確に指離れを検出することができる。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明を適用した実施例に係る指離れ検出装置１００及び指紋読取装置２００の概略構成を示した図である。図１において、本実施例に係る指離れ検出装置１００は、画素データ平均値算出手段５０と、偏差和算出手段６０と、指離れ判定手段７０とを備える。また、本実施例に係る指紋読取装置２００は、指紋センサ２０と、合成メモリ９０とを更に備え、必要に応じて、発光手段１０と、イメージガイド３０と、筐体４０と、動作制御手段８０とを備えてもよい。

発光手段１０は、指１５０に出射光を照射するための手段である。指１５０の指紋画像を取得するためには、指１５０に出射光を照射し、指１５０からの入射光を受光して指紋表面の凹凸パターンを読み取る必用があるが、屋内や、屋外であっても日影等の外乱光の強くない環境下では、出射光を作り出し、指１５０の指紋形成面に照射する必要がある。発光手段１０は、かかる照射用の出射光を発生させ、指１５０に照射する。

発光手段１０は、種々の照明が利用されてよいが、例えば、ＬＥＤが適用されてもよい。赤外線を指１５０に照射したい場合には、赤外ＬＥＤを適用してもよい。なお、周囲の外乱光が強い環境下にあり、外乱光による透過光のみで指紋画像が取得可能な場合には、発光手段１０は消灯させるようにしてよい。

指紋センサ２０は、指１５０からの入射光を受光し、指紋画像を取得するための撮像手段である。指紋センサ２０は、受光した入射光を電気信号に変換する光電変換素子からなる画素２１を複数配列した撮像素子で構成される。画素２１の配列は、２次元平面上に所望の形状に配列されて良いが、例えば、複数の画素２１を１列にライン状に配列したラインセンサであってもよい。ラインセンサは、一度には指紋の一部を構成するライン状の画素データしか取得することができないが、指１５０のスイープ移動に伴い指紋画像を順次取得してゆくことにより、これを合成して全体の指紋画像を形成することができる。なお、指紋センサ２０がラインセンサの場合には、１本のラインセンサだけではなく、複数のラインセンサを有して構成されてもよい。また、光電変換素子は、種々の種類が適用され得るが、例えば、フォトダイオードが適用されてもよい。

イメージガイド３０は、指１５０からの入射光を、指紋センサ２０に導くための導波管である。イメージガイド３０は、指１５０からの入射光を、効率良く指紋センサ２０に導くため、必要に応じて設けられる。イメージガイド３０は、例えば、光ファイバが適用されてもよい。

筐体４０は、発光手段１０、指紋センサ２０及びイメージガイド３０を収容するためのパッケージであり、指１５０が載った際に、指１５０を支持できる程度の強度があれば、種々の態様が適用されてよい。例えば、指離れ検出装置１００又は指紋読取装置２００が携帯電話に組み込まれる場合には、携帯電話のパッケージの一部として構成されてもよい。

平均値算出手段５０は、指紋センサ２０を構成する画素２１が取得した画素データの平均値を算出するための手段である。画素データは、その明るさに応じて絶対値で表現されるので、平均値算出手段５０は、取得した画素データ出力値の平均値を算出することができる。これにより、指紋センサ２０が採取した指紋画像の全体の明るさの平均を知ることができ、周囲環境の外乱光強度に応じた平均値を算出することができる。例えば、指紋センサ２０が、１２６画素が１列にライン状に配列された１次元のラインセンサであれば、１２６画素の画素データ平均値を算出し、またこれが４列に並んだ５１２画素を有する２次元センサとして構成されていれば、５１２画素の画素データ平均値を算出する。

なお、平均値算出手段５０による平均値の算出は、指紋センサ２０の全画素２１の相加平均を算出することが好ましいが、演算処理負担が大きい場合には、平均値算出の対象とする画素数を減らしたりする手法を適宜適用してもよい。この点については、後述する。

偏差和算出手段６０は、指紋センサ２０の画素２１から選択された所定の画素について、画素データ平均値算出手段５０により算出された画素データ平均値との偏差和を算出する手段である。つまり、偏差和算出手段６０は、選択された所定の画素について、各々画素データ平均値との差の絶対値又は２乗した値の平方根を算出し、これを加算する。偏差和算出手段６０で偏差和が算出される対象となる所定の画素は、指紋センサ２０の任意の画素が選択されてよいが、偏差和を算出する演算負担を考慮し、適切な数の所定画素が選択されることが好ましい。また、選択される所定画素の配置についても、任意の位置から所定画素は選択されてよいが、指紋センサ２０の全体領域の画素データが反映されるためには、全体領域に均等に分散された配置となることが好ましい。

図２は、指紋センサ２０に画素２１が配列されたラインセンサ２０ａが適用されている場合において、所定の画素２２の選択例について示した図である。図２において、指紋センサ２０ａは、画素２１が１２６個横１列に配列されたラインセンサである。そして、左から画素番号を０〜１２５番目として付したとすると、０番目、４番目、・・・４ｎ（ｎは０及び正の整数）、・・・１２０番目、１２４番目の画素２２が、所定の画素２２として選択されている。このように、例えば１２６個の画素２１が横１列に配列されたラインセンサ２０ａにおいては、４ｎ（ｎは０及び正の整数）番目の画素２２を所定の画素２２として選択設定することにより、ラインセンサ２０ａの１２６個の画素２１のうち、３２個が所定の画素として設定され、画素２１の３個分の間隔を空けて、ラインセンサ２０ａ上に略均等に配置されていることになる。そして、これらの所定画素２２における各々の画素データと、画素データ平均値との差を算出することにより、指１５０が存在すれば、指紋の山と谷の表面パターンにより、差の大きい所定画素２２が多くなるし、指１５０が存在しなければ、かかる凹凸パターンは存在せず、差の小さい所定画素２２が多くなるので、この相違に基づいて指１５０の有無を判定できることになる。

なお、指紋センサ２０の態様は、１２６画素のラインセンサ２０ａ以外にも種々の態様が適用され得るが、偏差和算出手段６０の演算可能な範囲において、偏差和算出の対象となる所定の画素２２を選択して設定することができる。かかる選択された複数点の所定の画素２２において、指紋センサ２０の画素データ平均値との偏差を算出し、これらの偏差和を算出すれば、これに基づいて、指紋センサ２０上に指１５０があるか否かが判定できることになる。

なお、偏差和算出手段６０で算出する偏差和は、所定の画素２２の画素データと画素データ平均値との差の絶対値を加算する絶対偏差和でもよいし、差の２乗を加算する２乗偏差和のいずれであってもよい。両者は、算出の具体的手法の相違に過ぎず、所定の画素２２の画素データと画素データ平均値との偏差和を利用することに相違ないからである。

次に、図１に戻り、本実施例に係る指離れ検出装置１００及び指紋読取装置２００の他の構成要素について説明する。

指離れ判定手段７０は、偏差和算出手段６０で算出された偏差和に基づいて、指１５０が指紋センサ２０を離れたか否かの判定を行う演算処理手段である。指離れ判定手段７０は、指離れを判定するための所定の判定閾値を予め記憶していてよい。そして、偏差和と所定の判定閾値とを比較し、偏差和が所定の判定閾値以下のときに、指１５０が指紋センサ２０から離れたと判定する。

なお、指離れの判定において、指離れ検出の信頼性を高めるため、所定の画素２２における偏差和が、所定の判定閾値以下の状態が、判定ライン数以上継続した場合に、指１５０が離れたことを確定するようにしてもよい。所定の画素２２は、指紋センサ２０のサンプルデータに過ぎないので、瞬間的に指紋の所定の画素２２が指紋の平坦な部分を多く画像取得し、偏差和が偶然的に所定の判定閾値より小さな値をとることは十分あり得る。従って、かかる誤判定を防止すべく、選択された所定画素２２における画素データ平均値との偏差和が所定の判定閾値より小さい状態が、所定のライン数以上継続すれば指離れ確定と判定する演算処理を更に行うことが、より好ましい。

今まで説明したように、指離れ検出手段１００の構成要素である画素データ平均値算出手段５０、偏差和算出手段６０及び指離れ判定手段７０は、総て演算処理を行う手段であるので、ソフトウェアにより動作するマイクロコンピュータ、所定の電子回路、ＡＳＩＣ等の演算処理手段により構成されてよい。

動作制御手段８０は、指紋読取装置２００の動作全体を制御するための演算制御手段である。例えば、動作制御手段８０は、指離れ判定手段７０により指離れ確定の判定がなされたら、これに基づいて指紋センサ２０による指紋画像採取の動作を終了させる処理を行う。また、動作制御手段８０は、例えば、指紋センサ２０で採取した指紋画像データをフレームデータとして記録するか否かの判断や、発光手段１０を発光させるか否か等の判定演算処理を行うようにしてもよい。

合成メモリ９０は、指紋センサ２０で採取した指紋画像の画素データを、フレームデータとして記録するための記録手段である。指紋センサ２０で採取された指紋画像は、合成メモリ９０に記録され、最終的に指紋の全体画像が形成される。合成メモリ９０は、画像の書き換え可能なメモリであれば、用途に合わせて適宜適用することができる。

なお、平均値算出手段５０による画素データ平均値算出は、指紋センサ２０で採取された画素データから直接的に平均値算出を行ってもよいし、合成メモリ９０に記録された画素データに基づいて画素データ平均値算出を行ってもよい。

次に、図３乃至図７を用いて、本実施例に係る指離れ検出装置１００で実行される演算処理内容の動作例について説明する。図３乃至図７において、指紋センサ２０は、図２で示した１２６画素のラインセンサ２０ａが適用されている場合の例について説明する。

図３は、図１の状態の、指１５０が完全に指紋センサ２０上を覆っている状態における指紋センサ２０で採取された画素データ出力値を示した図である。図３において、横軸はラインセンサ２０ａの画素番号、縦軸は画素データ出力値を示している。画素番号は、０〜１２５の番号を有し、略中央に配置された６３番目の画素が示されている。そして、偏差和を算出する所定の画素２２は、図２の場合とは異なり、６３番目の中央の画素よりも番号が少ない方に均等に７つ、番号が多い方に均等に７つ設けられている例について説明する。また、画素データ出力値は、０〜２５５の値で表現されるものとする。

図３に示すように、ラインセンサ２０ａで採取された指紋画像の画素データは、指紋の山と谷に応じて、上下に大きな差のある値をとる。これらの１２６画素の画素データ平均値を、平均値算出手段５０により算出すると、大体画素データの上下幅の中心の値をとる。従って、１５個の選択された所定画素２２の画素データと、画素データ平均値との差は、図３に縦方向の線分の長さで示すように、大きな値を含んだものが多くなる。従って、偏差和算出手段６０で算出される偏差和の値も大きな値となり、指離れ判定手段７０で設定された所定の判定閾値よりも、大きな値をとることになる（比較判定の部分は図示せず）。

図４は、指１５０が図１の状態よりも手前側にスイープし、指１５０の先端部分の指紋画像をラインセンサ２０ａが採取している状態を示した図である。図４に示す状態においても、指１５０はラインセンサ２０ａ上にあり、ラインセンサ２０ａを指１５０が完全に覆っている。しかしながら、指１５０の先端部分は、指１５０の厚みが薄くなるので、外乱光の影響が若干出てくる。

図５は、図４の状態の、指１５０の先端部分がラインセンサ２０ａ上にある状態の画素データ出力値を示した図である。図５において、外乱光の影響を若干受け、画素データ全体がやや明るくなり、図３の画素データ出力値よりも、全体に画素データ出力値が高くなっている。従って、画素データ平均値算出手段５０で算出される画素データ平均値も、図３より高い値を示す。また、選択された１５個の所定の画素２２の画素データと画素データ平均値との差は、図５の縦方向の線分の長さが示すように、図３よりは若干小さいものの、やはりなお大きな差を示している。従って、偏差和算出手段６０で算出される偏差和もある程度大きい値となり、指離れ判定手段７０で設定された所定の判定用閾値以上の値を取ることになる。

図６は、指１５０が図４の状態よりも更に手前側にスイープし、指１５０がラインセンサ２０ａ上に無くなった状態を示した図である。図６において、ラインセンサ２０ａには周囲からの外乱光が入射し、ラインセンサ２０ａは、指１５０からの入射光ではなく、外乱光を受光した状態となっている。

図７は、図６の状態の、指１５０がラインセンサ２０ａ上に無くなり、指１５０がラインセンサから離れた状態の画素データ出力値を示した図である。図７において、画素データ出力値は、０〜１２５の画素でほぼ一定の値を示している。その画素データ出力値の大きさは、外乱光強度に依存するが、外乱光が比較的強い場合には、画素データ全体の値が、高い値を示すことになる。そして、その場合には、画素データ平均値算出手段５０で算出される画素データ平均値も、当然に高い値を示す。また、ラインセンサ２０ａ上の所定の画素２２における選択された１５個の画素データは、一様に平均値に近い値となり、従って、各画素データと画素データ平均値の差は、図７の縦方向の線分の長さが示すように、総て図３及び図５と比較して小さな値となる。

かかる場合には、偏差和算出手段６０で算出される偏差和は小さな値となり、従って、指離れ判定手段７０で設定された所定の判定用閾値よりも小さな値をとることになる。例えば、図７の場合において、所定の判定用閾値が５００に設定されていれば、偏差和は、これよりも明らかに小さい値となる。かかる場合、指１５０がラインセンサ２０ａ上から離れたと判定してもよいし、更にこの状態が所定のライン数以上続いたときに、指１５０がラインセンサ２０ａを離れたと判定するようにしてもよい。例えば、指紋画像の全体画像のラインデータが４０００ライン程度である場合、この約５％の２５５ラインを所定のライン数として規定してもよい。図７に示したような、偏差和が所定の判定用閾値より小さい状態が、所定ライン数以上継続したときに、指１５０がラインセンサ２０ａを離れたと判定するようにすれば、指離れ検出の精度を高めることができ、より信頼性の高い指離れ検出装置１００及び指紋読取装置２００とすることができる。

次に、図８を用いて、指離れ検出装置１００で実行される、演算処理の具体的計算例について説明する。図８は、図２乃至図７に示したラインセンサ２０ａで取得した画素データを示した図である。

図８において、ラインセンサ２０ａは、０〜１２５の画素番号を有する１２６個の画素２１を横１列に配列した指紋センサ２０であるので、その画素データは、１２６個の指紋画像データが積み重なった画像を形成する。図８においては、ＡｉとＡｊの２本の画素データが示されている。

画素データ平均値算出手段５０で算出する画素データ平均値は、理想的には、各ラインの全画素データ１２６個を用いて算出することが好ましいが、演算処理の負担の軽減及び演算速度向上の観点から、画素データ平均値を簡便的な方法で算出することも可能である。例えば、図８において、０〜１２５の画素２１のうち、中央の６２番目の画素２１と６３番目の２画素のみを用いて、ラインの画素データ平均値を算出することも可能である。

式（１）、（２）に、そのような簡便的な画素データ平均値の算出式を示す。

式（１）、（２）は、ラインセンサ２０ａで取得された画素データのうち、中央の６２番目と６３番目の中心２画素を用いて、縦方向ラインの加重平均を求め、これをそのラインの平均値とした計算例を示した式である。式（１）においては、１５行目のラインデータから、１６行目のラインデータの画素データ平均値を出す式が示されている。

式（１）において、中心２画素の和の平均値をＡｉ、中心２画素のうちの１画素（６２番目）の値をＰａｉ、中心２画素のうちの他の１画素（６３番目）の値をＰｂｉとし、ｊ＝ｉ−１とすると、ｊ行目の中心２画素の和Ａｊをｊ倍してそれまでの中心２画素の総和Ａｊ＊ｊを算出し、これにｉ行面の中心２画素の画素データ（Ｐａｉ＋Ｐｂｉ）を加算して、全体をｉで除するようにすれば、加重平均法により、ｉ行目の中心２画素の和の平均値Ａｉを算出することができる。式（１）においては、ｉが１６行目のｉ＝１６、ｊ＝１５の場合が示されている。

そして、式（２）より、これを２で除して中心２画素の相加平均を算出すれば、１画素分の平均値Ｍｉ、つまりｉ行目のラインの画素データ平均値Ｍｉを算出することができる。

このように、各ラインの全画素データの相加平均ではなく、計算対称の画素数を減らし、縦方向の加重平均を利用してライン毎の画素データ平均値を算出するようにしてもよい。なお、本実施例においては、中心２画素の縦方向の加重平均を用いてラインセンサ２０ａの画素データ平均値を算出する例を採り上げたが、単純に同一ラインでの相加平均の画素数を減らす方法等により画素データ平均値を算出してもよい。

次に、引き続き図８を用いて、偏差和算出手段６０で実行される、偏差和の算出例について説明する。図８において、図２と同様に、０、４、・・、６０、６４、・・ｋ＊４（ｋは０及び正の整数）、・・１２０、１２４番目の３２個の画素２１が、偏差和を算出する対象の所定の画素２２として選択されている。かかる場合において、偏差和Ｓの算出式は、式（３）のように表せる。

式（３）に示すように、画素データ平均値をＭとし、選択された所定の画素２２のｋ＊４番目の画素データをＰｋ、画素データ平均値Ｍと画素データＰｋの差の和、つまり偏差和をＳとすると、偏差和Ｓは、画素データ平均値Ｍと、３２個の画素データＰｋとの差の絶対値の和となる。かかる計算処理を、偏差和算出手段６０は実行する。

なお、偏差和Ｓは、絶対値の和による絶対偏差和Ｓよりも、２乗した偏差和Ｓ^２を算出し、この平方根をとった方が演算処理が容易であれば、式（４）を用いて偏差和Ｓを算出し、これに基づいて指離れ判定を行うようにしてもよい。

指離れ判定手段７０で行う指離れ判定に用いる所定の判定用閾値は、偏差和算出手段６０で設定される所定画素２２の画素数を考慮した上で設定される。つまり、偏差和算出の対象となる所定の画素数が多ければ、所定の判定用閾値は、それに応じて高い値が設定されることになる。例えば、図８で説明した３２個の画素２１を所定画素２２として選択する場合には、所定の判定用閾値を１０００程度に設定してもよい。これらの値は、指紋センサ２０の態様は、使われ易い環境等の用途を考慮し、適宜適切な値が設定される。

また、指離れ確定の判定基準に用いる判定ライン数も、同様に用途や全体の指紋画像を構成するために必用なライン数等を考慮して、適宜適切な値を設定してよい。上述のように、例えば、４０００ラインで全体の指紋画像を構成する場合には、５％程度の２５５ラインを判定ライン数として設定し、偏差和Ｓが所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が２５５ライン継続したときに、指離れと判定すれば、確実に指離れ状態を確定することができる。このように、全体の指紋画像に要するライン数や、スイープ速度等を考慮して、指離れ確定の所定の判定ライン数も、適宜適切な値に設定することができる。

なお、偏差和Ｓが所定の指離れ判定用閾値よりも小さい状態が、所定の判定ライン数に達しなかった場合には、判定ライン数を初期化して、再度判定を開始するようにすれば、正確かつ確実な指離れ検出を行うことができる。

次に、図９を用いて、指離れ検出装置１００及び指紋読取装置２００で実行される、指離れ検出方法及び指紋読取方法の処理フローについて説明する。図９は、指離れ検出方法及び指紋読取方法の処理フローを示したフローチャートである。

図９において、ステップ１００では、１ライン分の画素データを取得したか否かが判定される。なお、指紋センサ２０は、必ずしもラインセンサである必要は無いが、２次元センサであっても、そのうちの１ライン分を指離れ検出用に用いるようにすると、演算処理はより容易となる。本実施例においては、指離れ検出用に、１ライン分の画素データを用いている例について説明する。なお、２次元センサの場合には、指離れ検出用のラインセンサを含んでいると考えてもよい。

１ライン分の画素データを取得したか否かは、動作制御手段８０が１ライン分のフレームデータを記録するとの判定をしたか否かにより判定してもよいし、合成メモリ９０に１ライン分の新たな画素データが記録されたか否かで判定してもよい。１ライン分の画素データが取得されたと判定されたときには、ステップ１１０に進み、１ライン分の画素データを取得していないと判定されたときには、再度ステップ１００を繰返す。

ステップ１１０では、画素データ平均値算出手段５０により、ラインの画素データ平均値が算出される。平均値の算出方法は、指紋センサ２０のラインの全画素データの相加平均を算出してもよいし、演算の負担が大きければ、画素データを省いて相加平均を算出してもよい。また、式（１）、（２）を用いて、縦方向のラインの画素データから加重平均を用いて算出してもよく、他にも種々の平均値算出方法が適用されてよい。

ステップ１２０では、偏差和算出手段６０により、画素データ平均値と、選択された所定の画素分の画素データとの差の和、つまり偏差和Ｓが算出される。これにより、指紋センサ２０上に指紋の凹凸パターンがある状態か否かを検出することができる。なお、偏差和Ｓの算出は、式（３）の絶対偏差和によってもよく、式（４）の偏差和の２乗の平方根を算出する演算処理によってもよい。

ステップ１３０では、ステップ１２０で実行されている偏差和Ｓの算出が、規定画素分終了したか否かが判定される。例えば、偏差和Ｓを算出すべき対象の所定の画素２２が３２画素あり、まだ２５画素しか偏差和Ｓの算出が終わっていなければ、ステップ１２０に戻り、偏差和Ｓの算出を繰返す。また、規定画素分、つまり選択された所定の画素２２の総てについて偏差和Ｓが算出された場合には、ステップ１４０に進む。

ステップ１４０では、指離れ判定手段７０により、ステップ１２０及びステップ１３０で算出された偏差和Ｓが、所定の指離れ判定用閾値より小さいか否かが判定される。偏差和Ｓが所定の指離れ判定用閾値より大きければ、画素データの出力値は上下の差が大きく、平均値と差が大きい画素データが多いことを意味するので、指紋センサ２０上には、凹凸パターンが形成された指紋がある可能性が高いと判定される。この場合には、ステップ１０に戻り、１ラインの画素データを取得したか否かの判定から、同様のステップを繰返す。

一方、偏差和Ｓが、所定の指離れ判定用閾値を下回り、これより小さい値の場合には、指紋センサ２０から指１５０が離れている可能性が高いと判定され、ステップ１５０に進む。

ステップ１５０では、指離れ判定手段７０により、ステップ１４０の偏差和Ｓが所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が、所定の規定ライン数以上続いたか否かが判定される。これにより、誤判定を防ぎ、指１５０が指紋センサ２０を離れたか否かを確実に判定することができる。偏差和Ｓが所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が、所定のライン数以上継続しなかった場合には、ステップ１００に戻り、処理フローの最初から同様のフローを繰返す。

一方、偏差和Ｓが所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が、所定のライン数以上継続した場合には、指離れ確定の判定をし、指離れを検出する。指離れ検出装置１００及び指離れ検出方法の処理としては、ここでその処理を終了するが、指紋読取装置２００及び指紋読取方法においては、ステップ１７０に進む。

ステップ１７０では、動作制御手段８０により、指紋センサ２０による指紋画像取得を終了する処理を行う。これにより、発光手段１０及び指紋センサ２０の動作を終了させ、また必要に応じて電源をオフとし、省エネを図ることができる。

なお、指離れ検出方法において、ステップ１５０は必須ではなく、必要に応じて指離れ検出を確実にするために実行するようにしてよい。

このように、本実施例に係る指離れ検出装置１００、指離れ検出方法及びこれを用いた指紋読取装置２００、指紋読取方法により、外乱光が周囲にある環境下においても、確実に指離れを検出し、誤検出を防止することができる。これにより、指先の欠落した指紋画像を取得してしまうという事態を無くすことができる。

また、本実施例に係る指離れ検出装置１００、指離れ検出方法及びこれを用いた指紋読取装置２００、指紋読取方法は、ポインティング・デバイスとしても適用可能であり、かかるポインティング・デバイスにおいても、外乱光に関係なく指１５０の移動情報を取得することが可能となる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

本実施例の指離れ検出装置１００及び指紋読取装置２００の概略構成図である。 ラインセンサ２０ａの所定の画素２２の選択例について示した図である。 図１の状態における画素データ出力値を示した図である。 先端部分の指紋画像をラインセンサ２０ａが採取している状態を示した図である。 図４の状態における画素データ出力値を示した図である。 指１５０がラインセンサ２０ａ上に無くなった状態を示した図である。 図６の状態における画素データ出力値を示した図である。 ラインセンサ２０ａで取得した画素データを示した図である。 指離れ検出方法及び指紋読取方法の処理フローを示したフローチャートである。 従来の指紋読取装置における指の有無の判定方法の説明図である。図１０（ａ）は、ＬＥＤ１１０点灯時の指紋画像を採取している状態を示した側面図である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の状態におけるラインセンサ１２０の出力を示した図である。 従来の指紋読取装置における指の有無の判定方法の説明図である。図１１（ａ）は、ＬＥＤ１１０消灯時の指紋画像を採取している状態を示した側面図である。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の状態におけるラインセンサ１２０の出力を示した図である。

符号の説明

１０ 発光手段
２０、 指紋センサ
２０ａ ラインセンサ
２１ 画素
２２ 所定の画素
３０ イメージガイド
４０ 筐体
５０ 画素データ平均値算出手段
６０ 偏差和算出手段
７０ 指離れ判定手段
８０ 動作制御手段
９０ 合成メモリ
１００ 指離れ検出装置
１５０ 指
２００ 指紋読取装置

Claims (8)

1. 画素がライン状に配列されたラインセンサを含む指紋センサ上をスイープする指が、前記指紋センサから離れたか否かを検出する指離れ検出装置であって、
   前記指紋センサが採取した画素データの平均値を算出する画素データ平均値算出手段と、
   該画素データ平均値算出手段により算出された画素データ平均値と、前記指紋センサの所定の画素分の画素データとの偏差和を算出する偏差和算出手段と、
   該偏差和算出手段により算出された前記偏差和と、所定の指離れ判定用閾値とに基づいて、前記指紋センサから前記指が離れたことを判定する指離れ判定手段と、を有し、
   前記画素データ平均値算出手段は、前記ラインセンサが採取した前記画素データのうち、（ｉ−１）行目の中心２画素の画素データの和を（ｉ−１）倍し、ｉ行目の中心２画素の和を加算してから全体をｉで除してｉ行目の中心２画素の和の加重平均値を算出し、該加重平均値を２で除してｉ行目のラインの前記画素データ平均値を算出することを特徴とする指離れ検出装置。
2. 前記指離れ判定手段は、前記偏差和と、前記所定の指離れ判定用閾値とを比較し、前記偏差和が前記所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が所定のライン数以上継続したときに、前記指が前記ラインセンサを離れたと判定することを特徴とする請求項１に記載の指離れ検出装置。
3. 前記所定の画素は、前記ラインセンサ上に等間隔で配置された複数の画素を含むことを特徴とする請求項２に記載の指離れ検出装置。
4. 請求項１乃至３項のいずれか一項に記載の指離れ判定装置を有し、
   指紋センサと、
   該指紋センサで採取された指紋画像データを記録して合成指紋画像を形成する合成メモリと、を有することを特徴とする指紋読取装置。
5. 画素をライン状に配列したラインセンサを含む指紋センサ上をスイープする指が、前記指紋センサから離れたか否かを検出する指離れ検出方法であって、
   前記指紋センサが採取した画素データの平均値を算出する画素データ平均値算出ステップと、
   該画素データ平均値算出ステップで算出された画素データ平均値と、前記指紋センサの所定の画素分の画素データとの偏差和を算出する偏差和算出ステップと、
   該偏差和算出ステップで算出された前記偏差和と、所定の指離れ判定用閾値とに基づいて、前記指紋センサから前記指が離れたことを判定する指離れ判定ステップと、を有し、
   前記画素データ平均値算出ステップは、前記ラインセンサが採取した前記画素データのうち、（ｉ−１）行目の中心２画素の画素データの和を（ｉ−１）倍し、ｉ行目の中心２画素の和を加算してから全体をｉで除してｉ行目の中心２画素の和の加重平均値を算出し、該加重平均値を２で除してｉ行目のラインの前記画素データ平均値を算出することを特徴とする指離れ検出方法。
6. 前記指離れ判定ステップは、前記偏差和と、前記所定の指離れ判定用閾値とを比較し、前記偏差和が前記所定の指離れ判定用閾値より小さい状態が所定のライン数以上継続したときに、前記指が前記ラインセンサを離れたと判定することを特徴とする請求項５に記載の指離れ検出方法。
7. 前記所定の画素は、前記ラインセンサ上に等間隔で配置された複数の画素を含むことを特徴とする請求項６に記載の指離れ検出方法。
8. 指紋センサ上をスイープする指の指紋画像データを採取するステップと、
   請求項５乃至７項のいずれか一項に記載の指離れ検出方法を実行するステップと、
   該指離れ検出方法を実行し、前記指が前記指紋センサを離れたことを検出したときには、前記指紋画像データを採取するステップを終了することを特徴とする指紋読取方法。

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