JP4649750B2 - 指紋照合方法および装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋照合方法および指紋照合装置に関し、特に指紋画像を２値化する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
たとえばインターネットを使った電子商取引など、電子マネーを用いるシステムでは、利用者などの認証が重要であり、そのための一手段として指紋照合技術を用いることができる。
指紋照合では、指紋を光学的に読みって生成された濃淡画像データーを解析して、読み取った指紋が特定の指紋であるか否か、すなわち指紋入力者があらかじめ登録されている人物であるか否かが判定される。指紋の照合手法としては、従来より、指紋の枝分かれ点や指紋の切れ目点などの特徴点をデーター化して照合するマニューシャ法や、２値化した画像データーを比較照合するパターンマッチング法、あるいは指紋の山部と谷部の周期にもとづいて照合を行う手法などが知られている。
【０００３】
このうち、パターンマッチング法は、アルゴリズムが比較的簡単であるため、ＬＳＩによる指紋照合回路を実現するのに適しており、装置の低コスト化や、処理の高速化の点などで有利である。
パターンマッチング法（たとえば特開昭５８−１７６７８１号公報）により指紋を照合する場合、指紋の濃淡画像データーはまず２値化され、その上であらかじめ記憶されているテンプレートとしての画像データーと比較し、照合が行われる。
【０００４】
ここで、画像データーの２値化は、基本的に、データーの値が基準値より大きいか否かによりデーター値を”１”または”０”に設定するというものであるため、基準値の決め方によっては、ノイズが信号として”１”に設定されてしまったり、逆に小さい信号が”０”に設定されてしまう場合がある。また、基準値の大きさにより、２値化画像における指紋縞画像が太くなったり狭くなったりする。したがって基準値をどのように決めるかによって照合性能は大きく左右される。
そこで、従来は、画像上のある点の画像データーの値（２値）を決める場合に、その点の近傍における画像データーの平均値を算出し、その平均値を上記基準値として”１”または”０”に設定することで、できるだけ的確な２値化が行えるよう図られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、指紋の明瞭さには個人差があり、また指を指紋読み取り部に配置する際の指圧、あるいは指の乾燥状態などは種々に変動する。したがって、濃淡画像データーのレベルや振幅は大きく変化しがちであり、上述のような手法を用いても、２値化画像において画像の欠落やノイズの混入、指紋縞画像の太さの変動が生じる場合があり、さらにはレベルの低い濃淡画像データーに対応できずに２値化が困難となる場合もあった。
【０００６】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的は、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確に指紋照合を行うことを可能とする指紋照合方法および指紋照合装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するため、指紋の濃淡画像データーにもとづいて前記指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋照合方法であって、前記濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する第１の画像２値化ステップと、前記濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する第２の画像２値化ステップとを含み、前記第１および第２の画像２値化ステップにより作成した前記第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、指紋の画像にもとづいて前記指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋照合装置であって、指紋を読み取って指紋の映像信号を生成する画像入力手段と、前記画像入力手段が生成した前記映像信号をデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力するＡ／Ｄコンバーターと、前記Ａ／Ｄコンバーターが出力する前記濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する第１の画像２値化手段と、前記Ａ／Ｄコンバーターが出力する前記濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する第２の画像２値化手段とを含み、前記第１および第２の画像２値化手段が作成した前記第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定することを特徴とする。
【０００９】
本発明の指紋照合方法では、第１の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成し、第２の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化ステップにより作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１０】
また、本発明の指紋照合装置では、画像入力手段が指紋を読み取って生成した映像信号をＡ／Ｄコンバーターがデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力する。第１の画像２値化手段は、このＡ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する。一方、第２の画像２値化手段は、Ａ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所では第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化手段が作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１１】
このように、本発明では、指紋の濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化され、また、指紋の濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化されるので、従来のように２値化のための基準値をどのように決めるかといった問題がなく、常に良好に指紋の山部および谷部を表す２値化画像データーが得られる。
したがって、本発明では、このような２値化画像データーにもとづき、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確な指紋照合を行うことが可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態例について図面を参照して説明する。
図１は本発明による指紋照合装置の一例を構成する指紋照合回路を機能的に示すブロック図、図２は実施の形態例の指紋照合装置を示す外観図、図３は実施の形態例の指紋照合装置を示す概略ブロック図である。以下では、これらの図面を参照して本発明による指紋照合装置の一例について説明し、同時に、本発明による指紋照合方法の実施の形態例について説明する。
【００１３】
図２に示したように、実施の形態例の指紋照合装置２は、指紋照合センサー４（画像入力手段）を含み、その指紋読み取り部６は指紋照合装置２の表面に露出して配置されている。指紋照合センサー４は、半導体センサーから成り、指紋読み取り部６に配置された指８の指紋の凹凸による静電容量の変化を検出して、指紋像の映像信号を出力する構成となっている。
なお、指紋照合センサーとしては、このような半導体センサーにより構成する以外にも、たとえば固体撮像素子とレンズ系を用い、指紋読み取り部６に配置された指８の指紋の像を上記レンズ系によって上記固体撮像素子の撮像領域に結像させ、指紋像の映像信号を得る構成とすることも可能である。
指紋照合装置２にはＵＳＢケーブル１０（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ＳｅｒｉａｌＢｕｓ）を接続することができ、同ケーブルを通じて不図示のパーソナルコンピューターなどとデーターなどの授受を行えるようになっている。
【００１４】
指紋照合装置２は、上記指紋照合センサー４の他に、図３に示したように、指紋照合回路１２、画像メモリー１４、ＣＰＵ１６（中央処理装置）、プログラムメモリー１８などを含み、これらはバスライン２０を通じて相互に接続されている。
指紋照合回路１２は、本発明にもとづいて指紋の照合を行うための回路であり、上記指紋照合センサー４が出力する指紋の映像信号はＡ／Ｄコンバーター２２によってデジタル信号に変換された後、濃淡画像データーとして指紋照合回路１２に供給される。なお、指紋照合回路１２は具体的にはＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）とすることができる。
【００１５】
画像メモリー１４は、指紋照合回路１２によりアクセスされ、登録されたテンプレート画像などを記憶するために用いられる。
プログラムメモリー１８はＲＡＭ（ランダムアクセスメモリー）およびＲＯＭ（リードオンリーメモリー）を含み、ＣＰＵ１６は、上記ＲＯＭに格納されたプログラムデーターにもとづき、適宜上記ＲＡＭを使用して動作し、指紋照合装置２全体を制御する。
バスライン２０に接続されたＵＳＢコントローラ１７は、指紋照合装置２をたとえばＵＳＢケーブル１０を通じてパーソナルコンピューターに接続する際のインターフェースとして機能する。
【００１６】
指紋照合回路１２は機能的には、図１に示したように、第１および第２の画像２値化手段２４、２６を含み、これら第１および第２の画像２値化手段２４、２６により作成した第１および第２の２値化画像データー３２、３４を用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１７】
そして、第１の画像２値化手段２４は、Ａ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データー２２Ａが極大値をとる箇所を検出して、同箇所の近傍に対応する箇所では”１”（本発明に係わる第１の値）であり、その他の箇所では”０”（本発明に係わる第２の値）である第１の２値化画像データー３２を作成する。
一方、第２の画像２値化手段２６は、Ａ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データー２２Ａが極小値をとる箇所を検出して、同箇所の近傍に対応する箇所では”０”（本発明に係わる第３の値）であり、その他の箇所では”１”（本発明に係わる第４の値）である第２の２値化画像データー３４を作成する。
【００１８】
指紋照合回路１２はさらに、テンプレート画像作成手段３６および指紋判定手段３８を備え、テンプレート画像作成手段３６は、指紋を登録する際にＣＰＵ１６からの指示にしたがって、第１および第２の画像２値化手段２４、２６により、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、それぞれ画像メモリー１４（テンプレート記憶手段）に記憶させる。そして、指紋判定手段３８は、ＣＰＵ１６の制御のもとで、画像メモリー１４が記憶している第１および第２の２値化画像データー３２、３４と、指紋照合時に入力された濃淡画像データー２Ａから作成した２値化画像データーとを比較して指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１９】
指紋照合回路１２はまた、照合画像作成手段４０を含み、照合画像作成手段４０は、ＣＰＵ１６による指示により、指紋照合時に入力された濃淡画像データー２２Ａから、第１および第２の画像２値化手段２４、２６により照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、画像メモリー１４に記憶させる。
そして、指紋判定手段３８は、画像メモリー１４が記憶しているテンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４と、画像メモリー１４が記憶している、照合画像作成手段４０が作成した照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とをパターンマッチングにより比較することで指紋の照合を行う。
【００２０】
上記第１および第２の画像２値化手段２４、２６は、詳しくは図１に示したように、ハイパスフィルター４２、ローパスフィルター４４、微分部４６、ならびに第１および第２の微分値解析部４８、５０を含んで構成され、本実施の形態例では、ハイパスフィルター４２、ローパスフィルター４４、ならびに微分部４６は第１および第２の画像２値化手段２４、２６の双方に共通に用いられている。そして、特に微分部４６と第１および第２の微分値解析部４８、５０によりＡ／Ｄコンバーター２２からの濃淡画像データー２２Ａが極大値、極小値（ピーク値）をとる箇所を検出して、指紋の濃淡画像を２値化する構成となっている。
【００２１】
次に、このように構成された指紋照合装置２の動作について説明する。
図４の（Ａ）ないし（Ｄ）は、Ａ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データー２２Ａ、ハイパスフィルター４２の出力データー４２Ａ、第１および第２の微分値解析部４８、５０の出力データー３２、３４の変化をそれぞれ一部の期間において示す波形図、図５の（Ａ）ないし（Ｃ）は、微分部４６の入力および出力データー、ならびに第１および第２の微分値解析部４８、５０の出力データー３２、３４の一部を詳しく示す波形図である。なお、指紋照合回路１２に供給されるデーターは、Ａ／Ｄコンバーター２２によりサンプリングされデジタル化されたものであるため、実際には離散値となっているが、図４、図５では、図面が必要以上に複雑になることを避けるため、第１および第２の微分値解析部４８、５０の出力を除いて、各データーは曲線により表されている。以下では、図４、図５をも適宜参照して説明する。
【００２２】
指紋照合センサーを構成する上記半導体センサーは、多数の微小な静電容量検出センサーをマトリクス状に配列して構成され、各センサーの検出結果は、センサーの行ごとに、行の順に出力され、また各行の検出結果は、センサーの列の順に出力される。なお、指紋照合センサーを固体撮像素子により構成した場合には、マトリクス状に配列された多数の光センサーの光検出結果が、光センサーの行ごとに、行の順に出力され、また各行の光検出結果は、光センサーの列の順に出力されることになる。
したがって、各センサーの検出結果を表すデーター（濃淡画像データー）はこのような順序で指紋照合回路１２に入力される。
【００２３】
図４の（Ａ）は、指紋照合センサー４から、同センサーを成す半導体センサーの、ある静電容量検出センサーの行の信号が出力された場合に、Ａ／Ｄコンバーター２２がデジタル化して出力する濃淡画像データー２２Ａの一例を示している。図において時間の方向が、センサーマトリクスにおける列の配列方向に対応している。そして、図４の（Ａ）において、波形曲線の各山が指紋の山部に対応し、曲線の谷が指紋の谷部に対応している。
【００２４】
指紋照合回路１２にこのような濃淡画像データーが入力されると、まず指紋照合回路１２のハイパスフィルター４２は、指紋の山部および谷部を表す２値化画像を生成する上で不要な直流成分を含む低周波成分を、濃淡画像データーから除去する。図４の（Ｂ）はハイパスフィルター４２により不要低周波成分が除去された濃淡画像データー４２Ａを示している。そしてローパスフィルター４４は、つづく微分演算におけいてノイズの影響を除去するため、ハイパスフィルター４２の出力データー４２Ａに含まれる高周波成分を除去し、微分部４６に出力する。なお、図４の（Ｂ）では簡単のためノイズ成分は省略されている。
【００２５】
微分部４６は、ローパスフィルター４４の出力データーを微分する。図５の（Ａ）は微分部４６の入力データー４４Ａを、（Ｂ）は出力データー４６Ａをそれぞれ一部を拡大して示している。図５の（Ａ）に示したように、たとえば期間Ｔ１では、微分部４６の入力データーは値が大きく上昇しているため、微分値、すなわち微分部４６の出力データー４６Ａの値は、図５の（Ｂ）に示したように正の値となり、一方、期間Ｔ２では、微分部４６の入力データーは値が大きく下降しているため、微分値は、図５の（Ｂ）に示したように負の値となっている。そして、期間Ｔ１、Ｔ２の境目において、入力データー４４Ａは極大値をとっているので、微分値は正から負へとゼロライン５２を横切る曲線を描いて変化している。
【００２６】
第１の微分値解析部４８は、このように、微分値が正から負へと変化してゼロライン５２を横切る箇所を検出し、その箇所の近傍で、微分値の絶対値が基準値Ｒ以下となっている期間において”１”を出力する。第１の微分値解析部４８は、図５の（Ｃ）に示したように、このような期間でのみ”１”を出力し、他の期間では”０”を出力する。
【００２７】
その結果、第１の微分値解析部４８の出力は、図４の（Ｃ）に示したように、濃淡画像データーが極大値をとる箇所の近傍においてのみ”１”となる。図４の（Ｂ）などに示した濃淡画像データーの波形曲線は、曲線の山が指紋の山部に対応しているので、第１の微分値解析部４８の出力は指紋の山部の頂部の位置で”１”となっており、したがって第１の微分値解析部４８の出力は指紋の山部をきわめて忠実に表している。
第１の微分値解析部４８がこのように生成したデーターは第１の２値化画像データー３２として出力される。
【００２８】
つづく期間Ｔ３では、図５の（Ａ）に示したように、微分部４６の入力データーは値が上昇しているため、微分値、すなわち微分部４６の出力データーの値は、図５の（Ｂ）に示したように正の値となり、その結果、期間Ｔ２とＴ３との境目で、微分値は、図５の（Ｂ）に示したように負から正へとゼロライン５２を横切る曲線を描いて変化している。
【００２９】
第２の微分値解析部５０は、このように、微分値が負から正へと変化してゼロライン５２を横切る箇所を検出し、その箇所近傍で、微分値の絶対値が基準値以下となっている期間において”０”を出力する。第２の微分値解析部５０は、図５の（Ｄ）に示したように、このような期間でのみ”０”を出力し、他の期間では”１”を出力する。
【００３０】
その結果、第２の微分値解析部５０の出力は、図４の（Ｄ）に示したように、濃淡画像データーが極小値をとる箇所の近傍においてのみ”０”となる。図４の（Ｂ）などに示した濃淡画像データーの波形曲線は、曲線の谷が指紋の谷部に対応しているので、第２の微分値解析部５０の出力は指紋の谷部の底部の位置で”０”となっており、したがって第２の微分値解析部５０の出力は指紋の谷部をきわめて忠実に表している。
第２の微分値解析部５０がこのように生成したデーターは第２の２値化画像データー３４として出力される。
【００３１】
テンプレート画像作成手段３６は、ＣＰＵ１６の制御のもとで指紋を登録する際には、上述のような第１および第２の画像２値化手段２４、２６により、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、それぞれ画像メモリー１４に記憶させる。
【００３２】
そして、照合画像作成手段４０は、ＣＰＵ１６による指示により、指紋照合時に入力された濃淡画像データーから、上記第１および第２の画像２値化手段２４、２６により照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、画像メモリー１４に記憶させる。
【００３３】
そして、指紋判定手段３８は、ＣＰＵ１６による制御のもとで、画像メモリー１４が記憶しているテンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４と、画像メモリー１４が記憶している、照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とを対応するものどうしパターンマッチングにより比較し、一定の基準のもとで比較画像のパターンが一致した場合には、その旨をＣＰＵ１６に通知する。
ＣＰＵ１６は、これによりＵＳＢコントローラ１７を通じて、たとえばパーソナルコンピューターに、指紋照合センサー４により読み取られた指紋と、あらかじめ登録されている指紋とが一致したことを通知する。
【００３４】
このように、本実施の形態例では、指紋の濃淡画像データーが極大値をとることを検出して指紋の濃淡画像データーが２値化され、また、指紋の濃淡画像データーが極小値をとることを検出して指紋の濃淡画像データーが２値化されるので、従来のように２値化のための基準値をどのように決めるかといった問題がなく、常に良好に指紋の山部や谷部を表す２値化画像データーが得られる。
したがって、このような２値化画像データーにもとづき、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確に指紋照合を行うことができる。
【００３５】
なお、本実施の形態例では、照合画像作成手段４０により、指紋照合時に入力された濃淡画像データーから第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とパターンマッチングを行うとしたが、照合時にはより単純な手法で濃淡画像データーから２値画像データーを作成し、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とパターンマッチングを行う構成とすることも可能である。
【００３６】
その場合には、上記照合画像作成手段４０の代わりに、指紋照合時に入力された濃淡画像データーが一定の基準値より大きいか否かにもとづき濃淡画像データーから２値化画像データーを作成する第２の照合画像作成手段（図示せず）を設け、画像メモリー１４が記憶しているテンプレートとしての第１および第２の２値化画像データーと、上記第２の照合画像作成手段が作成した２値化画像データーとを指紋判定手段３８が比較してパターンマッチングを行うようにすればよい。
【００３７】
図６の（Ａ）は濃淡画像データーの変化を示す波形図、（Ｂ）は濃淡画像データーを一定の基準値により２値化した場合の２値化画像データーを示す波形図である。図６の（Ａ）は上述した図４の（Ｂ）に相当する図面であり、基準線５６（ゼロレベル）が上記一定の基準値を表している。そして、第２の照合画像作成手段は、図６の（Ａ）に示した濃淡画像データーの値が、この基準線５６より上にある場合は”１”を出力し、下にある場合は”０”を出力して図６４の（Ｂ）に示した２値化画像データーを生成する。この２値化画像データーは、その”１”の箇所が指紋の山部に、”０”の箇所が谷部にそれぞれ対応しており、したがって、パターンマッチングを行う際には、この１つの２値化画像データーを上記照合用の第１および第２の２値化画像データー３２、３４として用いることになる。
【００３８】
このような構成でも、テンプレートの２値化画像データーは極大値、極小値の解析にもとづいて作成されているので、従来より高い指紋照合性能が得られる。そして、この場合、指紋照合用の２値化画像データーでは、指紋の山部および谷部が幅広に表現されるので、パターンマッチングにおいてある程度の余裕を持たせることができる。また、指紋照合用の２値化画像データーは、濃淡画像データーを基準値と単に比較するのみで作成することができるので、回路構成が簡単となり、さらに２値化画像データーの作成に要する時間も短くてすむ。
【００３９】
また、本実施の形態例では、指紋照合センサー４の静電容量検出センサーの行ごとに、静電容量検出センサーの行に対応する濃淡画像データーにおいて、極大値、極小値の検出にもとづく２値化を行うとしたが、このような１次元的な処理に限らず、２次元的な画像処理によって極大値、極小値の検出にもとづく２値化を行うことも無論可能である。その場合には、たとえばＡ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データーをいったん画像メモリー１４に格納し、指紋照合回路１２が、画像メモリー１４内の濃淡画像データーに対したとえば２次元の微分演算などを行って濃淡画像データーが極大値、極小値をとる箇所を検出し、２値化を行う構成とすることができる。
【００４０】
本実施の形態例では、第１および第２の微分値解析部４８、５０を設けて指紋の山部および谷部をそれぞれ表す第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成するとしたが、これらを共通化して１つの微分解析部のみを設けて、第１および第２の微分値解析部４８、５０の動作を行わせるようにすることも容易である。
【００４１】
さらに、本実施の形態例では、濃淡画像をデジタル化した後、濃淡画像を２値化するとしたが、指紋照合センサー４が出力するアナログの指紋映像信号から本発明にもとづいて２値化画像データーを生成することも可能である。その場合には、たとえば、指紋照合センサー４の出力信号に対して、良く知られたコンデンサーの充放電を利用したピーク検出を行うことで、指紋の山部の頂部および谷部の底部でハイレベルあるいはローレベルとなる信号を生成でき、したがって上述した第１および第２の２値化画像データーを生成することができる。
【００４２】
そして、本実施の形態例ではハードウェアである指紋照合回路１２を用いて、２値化画像の生成、ならびにパターンマッチングにもとづく照合を行うとしたが、指紋照合回路１２の機能をソフトウェアにより実現することも無論可能である。
また、本実施の形態例ではＵＳＢ方式でたとえばパーソナルコンピューターと接続するとしたが、これ以外にもＲＳ２３２Ｃ規格によりパーソナルコンピューターなどと接続するようにしてもよい。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の指紋照合方法では、第１の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成し、第２の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化ステップにより作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００４４】
また、本発明の指紋照合装置では、画像入力手段が指紋を読み取って生成した映像信号をＡ／Ｄコンバーターがデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力する。第１の画像２値化手段は、このＡ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所では第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する。一方、第２の画像２値化手段は、Ａ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化手段が作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００４５】
このように、本発明では、指紋の濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化され、また、指紋の濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化されるので、従来のように２値化のための基準値をどのように決めるかといった問題がなく、常に良好に指紋の山部および谷部を表す２値化画像データーが得られる。
したがって、本発明では、このような２値化画像データーにもとづき、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確な指紋照合を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による指紋照合装置の一例を構成する指紋照合回路を機能的に示すブロック図である。
【図２】実施の形態例の指紋照合装置を示す外観図である。
【図３】実施の形態例の指紋照合装置を示す概略ブロック図である。
【図４】（Ａ）ないし（Ｄ）は、Ａ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データー、ハイパスフィルターの出力データー、第１および第２の微分値解析部の出力データーのそれぞれの変化を示す波形図である。
【図５】図５の（Ａ）ないし（Ｄ）は、微分部の入力データーおよび出力データー、ならびに第１および第２のの微分値解析部の出力データーを詳しく示す波形図である。
【図６】（Ａ）は濃淡画像データーの変化を示す波形図であり、（Ｂ）は濃淡画像データーを一定の基準値により２値化した場合の２値化画像データーを示す波形図である。
【符号の説明】
２……指紋照合装置、４……指紋照合センサー、６……指紋読み取り部、８……指、１０……ＵＳＢケーブル、１２……指紋照合回路、１４……画像メモリー、１６……ＣＰＵ、１７……ＵＳＢコントローラ、１８……プログラムメモリー、２０……バスライン、２２……Ａ／Ｄコンバーター、２４……第１の画像２値化手段、２６……第２の画像２値化手段、３２……第１の２値化画像データー、３４……第２の２値化画像データー、３６……テンプレート画像作成手段、３８……指紋判定手段、４０……照合画像作成手段、４２……ハイパスフィルター、４４……ローパスフィルター、４６……微分部、４８……第１の微分値解析部、５０……第２の微分値解析部。
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋照合方法および指紋照合装置に関し、特に指紋画像を２値化する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
たとえばインターネットを使った電子商取引など、電子マネーを用いるシステムでは、利用者などの認証が重要であり、そのための一手段として指紋照合技術を用いることができる。
指紋照合では、指紋を光学的に読みって生成された濃淡画像データーを解析して、読み取った指紋が特定の指紋であるか否か、すなわち指紋入力者があらかじめ登録されている人物であるか否かが判定される。指紋の照合手法としては、従来より、指紋の枝分かれ点や指紋の切れ目点などの特徴点をデーター化して照合するマニューシャ法や、２値化した画像データーを比較照合するパターンマッチング法、あるいは指紋の山部と谷部の周期にもとづいて照合を行う手法などが知られている。
【０００３】
このうち、パターンマッチング法は、アルゴリズムが比較的簡単であるため、ＬＳＩによる指紋照合回路を実現するのに適しており、装置の低コスト化や、処理の高速化の点などで有利である。
パターンマッチング法（たとえば特開昭５８−１７６７８１号公報）により指紋を照合する場合、指紋の濃淡画像データーはまず２値化され、その上であらかじめ記憶されているテンプレートとしての画像データーと比較し、照合が行われる。
【０００４】
ここで、画像データーの２値化は、基本的に、データーの値が基準値より大きいか否かによりデーター値を”１”または”０”に設定するというものであるため、基準値の決め方によっては、ノイズが信号として”１”に設定されてしまったり、逆に小さい信号が”０”に設定されてしまう場合がある。また、基準値の大きさにより、２値化画像における指紋縞画像が太くなったり狭くなったりする。したがって基準値をどのように決めるかによって照合性能は大きく左右される。
そこで、従来は、画像上のある点の画像データーの値（２値）を決める場合に、その点の近傍における画像データーの平均値を算出し、その平均値を上記基準値として”１”または”０”に設定することで、できるだけ的確な２値化が行えるよう図られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、指紋の明瞭さには個人差があり、また指を指紋読み取り部に配置する際の指圧、あるいは指の乾燥状態などは種々に変動する。したがって、濃淡画像データーのレベルや振幅は大きく変化しがちであり、上述のような手法を用いても、２値化画像において画像の欠落やノイズの混入、指紋縞画像の太さの変動が生じる場合があり、さらにはレベルの低い濃淡画像データーに対応できずに２値化が困難となる場合もあった。
【０００６】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的は、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確に指紋照合を行うことを可能とする指紋照合方法および指紋照合装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記目的を達成するため、指紋の濃淡画像データーにもとづいて前記指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋照合方法であって、前記濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する第１の画像２値化ステップと、前記濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する第２の画像２値化ステップとを含み、前記第１および第２の画像２値化ステップにより作成した前記第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、指紋の画像にもとづいて前記指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋照合装置であって、指紋を読み取って指紋の映像信号を生成する画像入力手段と、前記画像入力手段が生成した前記映像信号をデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力するＡ／Ｄコンバーターと、前記Ａ／Ｄコンバーターが出力する前記濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する第１の画像２値化手段と、前記Ａ／Ｄコンバーターが出力する前記濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する第２の画像２値化手段とを含み、前記第１および第２の画像２値化手段が作成した前記第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定することを特徴とする。
【０００９】
本発明の指紋照合方法では、第１の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成し、第２の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化ステップにより作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１０】
また、本発明の指紋照合装置では、画像入力手段が指紋を読み取って生成した映像信号をＡ／Ｄコンバーターがデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力する。第１の画像２値化手段は、このＡ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する。一方、第２の画像２値化手段は、Ａ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所では第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化手段が作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１１】
このように、本発明では、指紋の濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化され、また、指紋の濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化されるので、従来のように２値化のための基準値をどのように決めるかといった問題がなく、常に良好に指紋の山部および谷部を表す２値化画像データーが得られる。
したがって、本発明では、このような２値化画像データーにもとづき、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確な指紋照合を行うことが可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態例について図面を参照して説明する。
図１は本発明による指紋照合装置の一例を構成する指紋照合回路を機能的に示すブロック図、図２は実施の形態例の指紋照合装置を示す外観図、図３は実施の形態例の指紋照合装置を示す概略ブロック図である。以下では、これらの図面を参照して本発明による指紋照合装置の一例について説明し、同時に、本発明による指紋照合方法の実施の形態例について説明する。
【００１３】
図２に示したように、実施の形態例の指紋照合装置２は、指紋照合センサー４（画像入力手段）を含み、その指紋読み取り部６は指紋照合装置２の表面に露出して配置されている。指紋照合センサー４は、半導体センサーから成り、指紋読み取り部６に配置された指８の指紋の凹凸による静電容量の変化を検出して、指紋像の映像信号を出力する構成となっている。
なお、指紋照合センサーとしては、このような半導体センサーにより構成する以外にも、たとえば固体撮像素子とレンズ系を用い、指紋読み取り部６に配置された指８の指紋の像を上記レンズ系によって上記固体撮像素子の撮像領域に結像させ、指紋像の映像信号を得る構成とすることも可能である。
指紋照合装置２にはＵＳＢケーブル１０（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ＳｅｒｉａｌＢｕｓ）を接続することができ、同ケーブルを通じて不図示のパーソナルコンピューターなどとデーターなどの授受を行えるようになっている。
【００１４】
指紋照合装置２は、上記指紋照合センサー４の他に、図３に示したように、指紋照合回路１２、画像メモリー１４、ＣＰＵ１６（中央処理装置）、プログラムメモリー１８などを含み、これらはバスライン２０を通じて相互に接続されている。
指紋照合回路１２は、本発明にもとづいて指紋の照合を行うための回路であり、上記指紋照合センサー４が出力する指紋の映像信号はＡ／Ｄコンバーター２２によってデジタル信号に変換された後、濃淡画像データーとして指紋照合回路１２に供給される。なお、指紋照合回路１２は具体的にはＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）とすることができる。
【００１５】
画像メモリー１４は、指紋照合回路１２によりアクセスされ、登録されたテンプレート画像などを記憶するために用いられる。
プログラムメモリー１８はＲＡＭ（ランダムアクセスメモリー）およびＲＯＭ（リードオンリーメモリー）を含み、ＣＰＵ１６は、上記ＲＯＭに格納されたプログラムデーターにもとづき、適宜上記ＲＡＭを使用して動作し、指紋照合装置２全体を制御する。
バスライン２０に接続されたＵＳＢコントローラ１７は、指紋照合装置２をたとえばＵＳＢケーブル１０を通じてパーソナルコンピューターに接続する際のインターフェースとして機能する。
【００１６】
指紋照合回路１２は機能的には、図１に示したように、第１および第２の画像２値化手段２４、２６を含み、これら第１および第２の画像２値化手段２４、２６により作成した第１および第２の２値化画像データー３２、３４を用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１７】
そして、第１の画像２値化手段２４は、Ａ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データー２２Ａが極大値をとる箇所を検出して、同箇所の近傍に対応する箇所では”１”（本発明に係わる第１の値）であり、その他の箇所では”０”（本発明に係わる第２の値）である第１の２値化画像データー３２を作成する。
一方、第２の画像２値化手段２６は、Ａ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データー２２Ａが極小値をとる箇所を検出して、同箇所の近傍に対応する箇所では”０”（本発明に係わる第３の値）であり、その他の箇所では”１”（本発明に係わる第４の値）である第２の２値化画像データー３４を作成する。
【００１８】
指紋照合回路１２はさらに、テンプレート画像作成手段３６および指紋判定手段３８を備え、テンプレート画像作成手段３６は、指紋を登録する際にＣＰＵ１６からの指示にしたがって、第１および第２の画像２値化手段２４、２６により、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、それぞれ画像メモリー１４（テンプレート記憶手段）に記憶させる。そして、指紋判定手段３８は、ＣＰＵ１６の制御のもとで、画像メモリー１４が記憶している第１および第２の２値化画像データー３２、３４と、指紋照合時に入力された濃淡画像データー２Ａから作成した２値化画像データーとを比較して指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００１９】
指紋照合回路１２はまた、照合画像作成手段４０を含み、照合画像作成手段４０は、ＣＰＵ１６による指示により、指紋照合時に入力された濃淡画像データー２２Ａから、第１および第２の画像２値化手段２４、２６により照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、画像メモリー１４に記憶させる。
そして、指紋判定手段３８は、画像メモリー１４が記憶しているテンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４と、画像メモリー１４が記憶している、照合画像作成手段４０が作成した照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とをパターンマッチングにより比較することで指紋の照合を行う。
【００２０】
上記第１および第２の画像２値化手段２４、２６は、詳しくは図１に示したように、ハイパスフィルター４２、ローパスフィルター４４、微分部４６、ならびに第１および第２の微分値解析部４８、５０を含んで構成され、本実施の形態例では、ハイパスフィルター４２、ローパスフィルター４４、ならびに微分部４６は第１および第２の画像２値化手段２４、２６の双方に共通に用いられている。そして、特に微分部４６と第１および第２の微分値解析部４８、５０によりＡ／Ｄコンバーター２２からの濃淡画像データー２２Ａが極大値、極小値（ピーク値）をとる箇所を検出して、指紋の濃淡画像を２値化する構成となっている。
【００２１】
次に、このように構成された指紋照合装置２の動作について説明する。
図４の（Ａ）ないし（Ｄ）は、Ａ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データー２２Ａ、ハイパスフィルター４２の出力データー４２Ａ、第１および第２の微分値解析部４８、５０の出力データー３２、３４の変化をそれぞれ一部の期間において示す波形図、図５の（Ａ）ないし（Ｃ）は、微分部４６の入力および出力データー、ならびに第１および第２の微分値解析部４８、５０の出力データー３２、３４の一部を詳しく示す波形図である。なお、指紋照合回路１２に供給されるデーターは、Ａ／Ｄコンバーター２２によりサンプリングされデジタル化されたものであるため、実際には離散値となっているが、図４、図５では、図面が必要以上に複雑になることを避けるため、第１および第２の微分値解析部４８、５０の出力を除いて、各データーは曲線により表されている。以下では、図４、図５をも適宜参照して説明する。
【００２２】
指紋照合センサーを構成する上記半導体センサーは、多数の微小な静電容量検出センサーをマトリクス状に配列して構成され、各センサーの検出結果は、センサーの行ごとに、行の順に出力され、また各行の検出結果は、センサーの列の順に出力される。なお、指紋照合センサーを固体撮像素子により構成した場合には、マトリクス状に配列された多数の光センサーの光検出結果が、光センサーの行ごとに、行の順に出力され、また各行の光検出結果は、光センサーの列の順に出力されることになる。
したがって、各センサーの検出結果を表すデーター（濃淡画像データー）はこのような順序で指紋照合回路１２に入力される。
【００２３】
図４の（Ａ）は、指紋照合センサー４から、同センサーを成す半導体センサーの、ある静電容量検出センサーの行の信号が出力された場合に、Ａ／Ｄコンバーター２２がデジタル化して出力する濃淡画像データー２２Ａの一例を示している。図において時間の方向が、センサーマトリクスにおける列の配列方向に対応している。そして、図４の（Ａ）において、波形曲線の各山が指紋の山部に対応し、曲線の谷が指紋の谷部に対応している。
【００２４】
指紋照合回路１２にこのような濃淡画像データーが入力されると、まず指紋照合回路１２のハイパスフィルター４２は、指紋の山部および谷部を表す２値化画像を生成する上で不要な直流成分を含む低周波成分を、濃淡画像データーから除去する。図４の（Ｂ）はハイパスフィルター４２により不要低周波成分が除去された濃淡画像データー４２Ａを示している。そしてローパスフィルター４４は、つづく微分演算におけいてノイズの影響を除去するため、ハイパスフィルター４２の出力データー４２Ａに含まれる高周波成分を除去し、微分部４６に出力する。なお、図４の（Ｂ）では簡単のためノイズ成分は省略されている。
【００２５】
微分部４６は、ローパスフィルター４４の出力データーを微分する。図５の（Ａ）は微分部４６の入力データー４４Ａを、（Ｂ）は出力データー４６Ａをそれぞれ一部を拡大して示している。図５の（Ａ）に示したように、たとえば期間Ｔ１では、微分部４６の入力データーは値が大きく上昇しているため、微分値、すなわち微分部４６の出力データー４６Ａの値は、図５の（Ｂ）に示したように正の値となり、一方、期間Ｔ２では、微分部４６の入力データーは値が大きく下降しているため、微分値は、図５の（Ｂ）に示したように負の値となっている。そして、期間Ｔ１、Ｔ２の境目において、入力データー４４Ａは極大値をとっているので、微分値は正から負へとゼロライン５２を横切る曲線を描いて変化している。
【００２６】
第１の微分値解析部４８は、このように、微分値が正から負へと変化してゼロライン５２を横切る箇所を検出し、その箇所の近傍で、微分値の絶対値が基準値Ｒ以下となっている期間において”１”を出力する。第１の微分値解析部４８は、図５の（Ｃ）に示したように、このような期間でのみ”１”を出力し、他の期間では”０”を出力する。
【００２７】
その結果、第１の微分値解析部４８の出力は、図４の（Ｃ）に示したように、濃淡画像データーが極大値をとる箇所の近傍においてのみ”１”となる。図４の（Ｂ）などに示した濃淡画像データーの波形曲線は、曲線の山が指紋の山部に対応しているので、第１の微分値解析部４８の出力は指紋の山部の頂部の位置で”１”となっており、したがって第１の微分値解析部４８の出力は指紋の山部をきわめて忠実に表している。
第１の微分値解析部４８がこのように生成したデーターは第１の２値化画像データー３２として出力される。
【００２８】
つづく期間Ｔ３では、図５の（Ａ）に示したように、微分部４６の入力データーは値が上昇しているため、微分値、すなわち微分部４６の出力データーの値は、図５の（Ｂ）に示したように正の値となり、その結果、期間Ｔ２とＴ３との境目で、微分値は、図５の（Ｂ）に示したように負から正へとゼロライン５２を横切る曲線を描いて変化している。
【００２９】
第２の微分値解析部５０は、このように、微分値が負から正へと変化してゼロライン５２を横切る箇所を検出し、その箇所近傍で、微分値の絶対値が基準値以下となっている期間において”０”を出力する。第２の微分値解析部５０は、図５の（Ｄ）に示したように、このような期間でのみ”０”を出力し、他の期間では”１”を出力する。
【００３０】
その結果、第２の微分値解析部５０の出力は、図４の（Ｄ）に示したように、濃淡画像データーが極小値をとる箇所の近傍においてのみ”０”となる。図４の（Ｂ）などに示した濃淡画像データーの波形曲線は、曲線の谷が指紋の谷部に対応しているので、第２の微分値解析部５０の出力は指紋の谷部の底部の位置で”０”となっており、したがって第２の微分値解析部５０の出力は指紋の谷部をきわめて忠実に表している。
第２の微分値解析部５０がこのように生成したデーターは第２の２値化画像データー３４として出力される。
【００３１】
テンプレート画像作成手段３６は、ＣＰＵ１６の制御のもとで指紋を登録する際には、上述のような第１および第２の画像２値化手段２４、２６により、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、それぞれ画像メモリー１４に記憶させる。
【００３２】
そして、照合画像作成手段４０は、ＣＰＵ１６による指示により、指紋照合時に入力された濃淡画像データーから、上記第１および第２の画像２値化手段２４、２６により照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、画像メモリー１４に記憶させる。
【００３３】
そして、指紋判定手段３８は、ＣＰＵ１６による制御のもとで、画像メモリー１４が記憶しているテンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４と、画像メモリー１４が記憶している、照合用画像データーとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とを対応するものどうしパターンマッチングにより比較し、一定の基準のもとで比較画像のパターンが一致した場合には、その旨をＣＰＵ１６に通知する。
ＣＰＵ１６は、これによりＵＳＢコントローラ１７を通じて、たとえばパーソナルコンピューターに、指紋照合センサー４により読み取られた指紋と、あらかじめ登録されている指紋とが一致したことを通知する。
【００３４】
このように、本実施の形態例では、指紋の濃淡画像データーが極大値をとることを検出して指紋の濃淡画像データーが２値化され、また、指紋の濃淡画像データーが極小値をとることを検出して指紋の濃淡画像データーが２値化されるので、従来のように２値化のための基準値をどのように決めるかといった問題がなく、常に良好に指紋の山部や谷部を表す２値化画像データーが得られる。
したがって、このような２値化画像データーにもとづき、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確に指紋照合を行うことができる。
【００３５】
なお、本実施の形態例では、照合画像作成手段４０により、指紋照合時に入力された濃淡画像データーから第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成し、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とパターンマッチングを行うとしたが、照合時にはより単純な手法で濃淡画像データーから２値画像データーを作成し、テンプレートとしての第１および第２の２値化画像データー３２、３４とパターンマッチングを行う構成とすることも可能である。
【００３６】
その場合には、上記照合画像作成手段４０の代わりに、指紋照合時に入力された濃淡画像データーが一定の基準値より大きいか否かにもとづき濃淡画像データーから２値化画像データーを作成する第２の照合画像作成手段（図示せず）を設け、画像メモリー１４が記憶しているテンプレートとしての第１および第２の２値化画像データーと、上記第２の照合画像作成手段が作成した２値化画像データーとを指紋判定手段３８が比較してパターンマッチングを行うようにすればよい。
【００３７】
図６の（Ａ）は濃淡画像データーの変化を示す波形図、（Ｂ）は濃淡画像データーを一定の基準値により２値化した場合の２値化画像データーを示す波形図である。図６の（Ａ）は上述した図４の（Ｂ）に相当する図面であり、基準線５６（ゼロレベル）が上記一定の基準値を表している。そして、第２の照合画像作成手段は、図６の（Ａ）に示した濃淡画像データーの値が、この基準線５６より上にある場合は”１”を出力し、下にある場合は”０”を出力して図６４の（Ｂ）に示した２値化画像データーを生成する。この２値化画像データーは、その”１”の箇所が指紋の山部に、”０”の箇所が谷部にそれぞれ対応しており、したがって、パターンマッチングを行う際には、この１つの２値化画像データーを上記照合用の第１および第２の２値化画像データー３２、３４として用いることになる。
【００３８】
このような構成でも、テンプレートの２値化画像データーは極大値、極小値の解析にもとづいて作成されているので、従来より高い指紋照合性能が得られる。そして、この場合、指紋照合用の２値化画像データーでは、指紋の山部および谷部が幅広に表現されるので、パターンマッチングにおいてある程度の余裕を持たせることができる。また、指紋照合用の２値化画像データーは、濃淡画像データーを基準値と単に比較するのみで作成することができるので、回路構成が簡単となり、さらに２値化画像データーの作成に要する時間も短くてすむ。
【００３９】
また、本実施の形態例では、指紋照合センサー４の静電容量検出センサーの行ごとに、静電容量検出センサーの行に対応する濃淡画像データーにおいて、極大値、極小値の検出にもとづく２値化を行うとしたが、このような１次元的な処理に限らず、２次元的な画像処理によって極大値、極小値の検出にもとづく２値化を行うことも無論可能である。その場合には、たとえばＡ／Ｄコンバーター２２が出力する濃淡画像データーをいったん画像メモリー１４に格納し、指紋照合回路１２が、画像メモリー１４内の濃淡画像データーに対したとえば２次元の微分演算などを行って濃淡画像データーが極大値、極小値をとる箇所を検出し、２値化を行う構成とすることができる。
【００４０】
本実施の形態例では、第１および第２の微分値解析部４８、５０を設けて指紋の山部および谷部をそれぞれ表す第１および第２の２値化画像データー３２、３４を作成するとしたが、これらを共通化して１つの微分解析部のみを設けて、第１および第２の微分値解析部４８、５０の動作を行わせるようにすることも容易である。
【００４１】
さらに、本実施の形態例では、濃淡画像をデジタル化した後、濃淡画像を２値化するとしたが、指紋照合センサー４が出力するアナログの指紋映像信号から本発明にもとづいて２値化画像データーを生成することも可能である。その場合には、たとえば、指紋照合センサー４の出力信号に対して、良く知られたコンデンサーの充放電を利用したピーク検出を行うことで、指紋の山部の頂部および谷部の底部でハイレベルあるいはローレベルとなる信号を生成でき、したがって上述した第１および第２の２値化画像データーを生成することができる。
【００４２】
そして、本実施の形態例ではハードウェアである指紋照合回路１２を用いて、２値化画像の生成、ならびにパターンマッチングにもとづく照合を行うとしたが、指紋照合回路１２の機能をソフトウェアにより実現することも無論可能である。
また、本実施の形態例ではＵＳＢ方式でたとえばパーソナルコンピューターと接続するとしたが、これ以外にもＲＳ２３２Ｃ規格によりパーソナルコンピューターなどと接続するようにしてもよい。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の指紋照合方法では、第１の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成し、第２の画像２値化ステップにおいて、濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化ステップにより作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００４４】
また、本発明の指紋照合装置では、画像入力手段が指紋を読み取って生成した映像信号をＡ／Ｄコンバーターがデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力する。第１の画像２値化手段は、このＡ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所では第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する。一方、第２の画像２値化手段は、Ａ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する。そして、第１および第２の画像２値化手段が作成した第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定する。
【００４５】
このように、本発明では、指紋の濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化され、また、指紋の濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して指紋の濃淡画像データーが２値化されるので、従来のように２値化のための基準値をどのように決めるかといった問題がなく、常に良好に指紋の山部および谷部を表す２値化画像データーが得られる。
したがって、本発明では、このような２値化画像データーにもとづき、指紋の明瞭さにおける個人差、指紋読み取り時の指圧、指の乾燥状態などの影響を受けることなく常に的確な指紋照合を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による指紋照合装置の一例を構成する指紋照合回路を機能的に示すブロック図である。
【図２】実施の形態例の指紋照合装置を示す外観図である。
【図３】実施の形態例の指紋照合装置を示す概略ブロック図である。
【図４】（Ａ）ないし（Ｄ）は、Ａ／Ｄコンバーターが出力する濃淡画像データー、ハイパスフィルターの出力データー、第１および第２の微分値解析部の出力データーのそれぞれの変化を示す波形図である。
【図５】図５の（Ａ）ないし（Ｄ）は、微分部の入力データーおよび出力データー、ならびに第１および第２のの微分値解析部の出力データーを詳しく示す波形図である。
【図６】（Ａ）は濃淡画像データーの変化を示す波形図であり、（Ｂ）は濃淡画像データーを一定の基準値により２値化した場合の２値化画像データーを示す波形図である。
【符号の説明】
２……指紋照合装置、４……指紋照合センサー、６……指紋読み取り部、８……指、１０……ＵＳＢケーブル、１２……指紋照合回路、１４……画像メモリー、１６……ＣＰＵ、１７……ＵＳＢコントローラ、１８……プログラムメモリー、２０……バスライン、２２……Ａ／Ｄコンバーター、２４……第１の画像２値化手段、２６……第２の画像２値化手段、３２……第１の２値化画像データー、３４……第２の２値化画像データー、３６……テンプレート画像作成手段、３８……指紋判定手段、４０……照合画像作成手段、４２……ハイパスフィルター、４４……ローパスフィルター、４６……微分部、４８……第１の微分値解析部、５０……第２の微分値解析部。
Claims (10)
- 指紋の濃淡画像データーにもとづいて前記指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋照合方法であって、
前記濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する第１の画像２値化ステップと、
前記濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する第２の画像２値化ステップとを含み、
前記第１および第２の画像２値化ステップにより作成した前記第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定することを特徴とする指紋照合方法。 - 前記第１および第２の画像２値化ステップにより、テンプレートとしての前記第１および第２の２値化画像データーを作成するテンプレート画像作成ステップと、
前記テンプレート画像作成ステップで作成したテンプレートとしての前記第１および第２の２値化画像データーと、照合すべき指紋の濃淡画像データーから作成した２値化画像データーとを比較して指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋判定ステップとを含むことを特徴とする請求項１記載の指紋照合方法。 - 照合すべき指紋の濃淡画像データーから、前記第１および第２の画像２値化ステップにより照合用画像データーとしての前記第１および第２の２値化画像データーを作成する照合画像作成ステップを含み、前記指紋判定ステップでは、前記テンプレート画像作成ステップで作成したテンプレートとしての前記第１および第２の２値化画像データーと、前記照合画像作成ステップで作成した照合用画像データーとしての前記第１および第２の２値化画像データーとを比較することを特徴とする請求項２記載の指紋照合方法。
- 照合すべき指紋の濃淡画像データーが一定の基準値より大きいか否かにもとづき前記濃淡画像データーから２値化画像データーを作成する第２の照合画像作成ステップを含み、前記指紋判定ステップでは、前記テンプレート画像作成ステップで作成したテンプレートとしての前記第１および第２の２値化画像データーと、前記第２の照合画像作成ステップで作成した前記２値化画像データーとを比較することを特徴とする請求項２記載の指紋照合方法。
- 前記指紋判定ステップでは、前記テンプレート画像作成ステップで作成したテンプレートとしての前記第１および第２の２値化画像データーと、照合すべき指紋の濃淡画像データーから作成した前記２値化画像データーとのパターンマッチングを行うことを特徴とする請求項２記載の指紋照合方法。
- 指紋の画像にもとづいて前記指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋照合装置であって、
指紋を読み取って指紋の映像信号を生成する画像入力手段と、
前記画像入力手段が生成した前記映像信号をデジタル信号に変換して濃淡画像データーを出力するＡ／Ｄコンバーターと、
前記Ａ／Ｄコンバーターが出力する前記濃淡画像データーが極大値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第１の値をとり、その他の箇所で第２の値をとる第１の２値化画像データーを作成する第１の画像２値化手段と、
前記Ａ／Ｄコンバーターが出力する前記濃淡画像データーが極小値をとる箇所を検出して、同箇所またはその近傍に対応する箇所で第３の値をとり、その他の箇所で第４の値をとる第２の２値化画像データーを作成する第２の画像２値化手段とを含み、
前記第１および第２の画像２値化手段が作成した前記第１および第２の２値化画像データーを用いて指紋が特定の指紋であるか否かを判定することを特徴とする指紋照合装置。 - 前記第１および第２の画像２値化手段により、テンプレートとしての前記第１および第２の２値化画像データーを作成するテンプレート画像作成手段と、
前記テンプレート画像作成手段が作成した前記第１および第２の２値化画像データーを記憶するテンプレート記憶手段と、
前記テンプレート記憶手段が記憶している前記第１および第２の２値化画像データーと、照合すべき指紋の濃淡画像データーから作成した２値化画像データーとを比較して指紋が特定の指紋であるか否かを判定する指紋判定手段とを含むことを特徴とする請求項６記載の指紋照合装置。 - 照合すべき指紋の濃淡画像データーから、前記第１および第２の画像２値化手段により照合用画像データーとしての前記第１および第２の２値化画像データーを作成する照合画像作成手段を含み、前記指紋判定手段は、前記テンプレート記憶手段が記憶している前記第１および第２の２値化画像データーと、前記照合画像作成手段が作成した照合用画像データーとしての前記第１および第２の２値化画像データーとを比較することを特徴とする請求項７記載の指紋照合装置。
- 照合すべき指紋の濃淡画像データーが一定の基準値より大きいか否かにもとづき前記濃淡画像データーから２値化画像データーを作成する第２の照合画像作成手段を含み、前記指紋判定手段は、前記テンプレート記憶手段が記憶している前記第１および第２の２値化画像データーと、前記第２の照合画像作成手段が作成した前記２値化画像データーとを比較することを特徴とする請求項７記載の指紋照合装置。
- 前記指紋判定手段は、前記テンプレート記憶手段が保持している前記第１および第２の２値化画像データーと、照合すべき指紋の濃淡画像データーから作成した２値化画像データーとのパターンマッチングを行うことを特徴とする請求項７記載の指紋照合装置。
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