JP4730502B2 - 指紋照合装置及び指紋照合プログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、本人確認のための指紋照合装置及び指紋照合を行うためのコンピュータプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報の電子化やネットワーク化の急速な進行により、情報へのアクセス制御を行うためのセキュリティ技術への関心が高まっており、このようなセキュリティ技術の１つとして指紋照合による本人認証を行うための製品が種々登場してきている。
【０００３】
指紋による本人認証のためには、まず指紋画像を指紋センサにより入力し、その後、登録されている指紋画像と入力された指紋画像を照合する必要がある。指紋の照合は、入力された指紋の紋様の特徴を抽出し、その特徴と登録されている指紋の特徴を比較して行われる。
【０００４】
入力センサには、主として指を置いて入力する平面タイプと、指を引いて入力するスイープタイプがある。平面タイプ指紋センサのセンサ面が大きいときや、スイープタイプ指紋センサで入力するときは、指先から第一関節以降まで指紋入力が可能である。入力の仕方により、どの範囲の指紋が入力されるかは大きく変わってくる。例えば、指先から第一関節ぎりぎりまでであったり、第二関節近くまで入力されることもある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の指紋照合装置等では、入力の仕方によって指紋の入力範囲がばらつくにもかかわらず、入力された指紋をそのまま登録や照合に使用していたため、入力拒否や誤入力などが起こり、指紋認証の精度が悪いという問題があった。指紋入力の精度を向上するためには、指先部分だけを指紋として切り出すのが望ましいが、そのためには関節の位置を正しく認識する必要があり、従来の指紋照合装置等では多くの人の多様な指紋について間違いなく関節を認識することが難しかった。従って、関節の認識誤りによる認証精度の低下という問題も発生していた。
【０００６】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであり、指先と関節の位置を特定して照合対象となる指紋部分を切り出すことにより、指紋照合装置及び指紋照合プログラムの照合精度を高めることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の指紋照合装置は、指紋画像を入力する指紋入力手段と、その指紋入力手段により入力された指紋画像から指紋照合に適した指紋領域を切り出す指紋領域切出手段と、その指紋領域切出手段により切り出された指紋領域について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、その特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別手段とを備え、前記指紋領域切出手段は、前記指紋入力手段から入力された指紋画像にＳｏｂｅｌ変換を行ってエッジ部分を強調する処理を行い、次いで、Ｇａｕｓｓ変換を行って画像の平滑化処理を行い、更に、Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像を輪切りにしたラインごとのラインパワー値を求め、次いで、前記指紋画像の長手方向における前記ラインパワー値の分布を作成することを特徴とし、更に、前記指紋領域切出手段は、前記指紋画像中の関節位置を識別する関節識別手段と前記指紋画像中の指先位置を識別する指先識別手段とを備え、前記指先識別手段は、前記ラインパワー値の分布を前記指紋画像の長手方向の先頭から見ていき、前記ラインパワー値が２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を前記指先位置と判定し、前記関節識別手段は、ＤＰ照合法により前記ラインパワー値の分布と、予め記憶手段に記憶されている標準の指紋のラインパワー値の分布とを比較して関節位置を判定することを特徴とする。
【０００８】
この構成の指紋照合装置では、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【０００９】
【００１０】
また、この構成の指紋照合装置では、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００１１】
【００１２】
また、この構成の指紋照合装置では、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００１３】
【００１４】
また、この構成の指紋照合装置では、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００１５】
【００１６】
また、この構成の指紋照合装置では、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００１７】
【００１８】
また、この構成の指紋照合装置では、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００１９】
請求項２に記載の指紋照合装置は、請求項１に記載の指紋照合装置の構成に加え、前記関節識別手段が識別する関節位置は、指の第一関節の位置であることを特徴とする。
【００２０】
この構成の指紋照合装置では、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【００２１】
【００２２】
【００２３】
【００２４】
【００２５】
【００２６】
【００２７】
【００２８】
【００２９】
【００３０】
【００３１】
【００３２】
【００３３】
【００３４】
【００３５】
請求項３に記載の指紋照合プログラムは、指紋画像を入力する指紋入力工程と、その指紋入力工程において入力された指紋画像から指紋照合に適した指紋領域を切り出す指紋領域切出工程と、その指紋領域切出工程において切り出された指紋領域について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出工程と、その特徴量抽出工程において抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とをコンピュータに実行させる指紋照合プログラムであって、前記指紋領域切出工程では、前記指紋入力工程で入力された指紋画像にＳｏｂｅｌ変換を行ってエッジ部分を強調する処理を行い、次いで、Ｇａｕｓｓ変換を行って画像の平滑化処理を行い、更に、Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像を輪切りにしたラインごとのラインパワー値を求め、次いで、前記指紋画像の長手方向における前記ラインパワー値の分布を作成することを特徴とし、更に、前記指紋領域切出工程では、前記指紋画像中の関節位置を識別する関節識別工程と前記指紋画像中の指先位置を識別する指先識別工程とを行い、前記指先識別工程では、前記ラインパワー値の分布を前記指紋画像の長手方向の先頭から見ていき、前記ラインパワー値が２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を前記指先位置と判定し、前記関節識別工程では、ＤＰ照合法により前記ラインパワー値の分布と、予め記憶手段に記憶されている標準の指紋のラインパワー値の分布とを比較して関節位置を判定することを特徴とする。
【００３６】
この構成の指紋照合プログラムでは、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００３７】
【００３８】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００３９】
【００４０】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００４１】
【００４２】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００４３】
【００４４】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００４５】
【００４６】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００４７】
請求項４に記載の指紋照合プログラムは、請求項３に記載の指紋照合プログラムの構成に加え、前記関節識別工程が識別する関節位置は、指の第一関節の位置であることを特徴とする。
【００４８】
この構成の指紋照合プログラムでは、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【００４９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を指紋照合装置を搭載した電子錠に適用した実施の形態について、図面に基づいて説明する。本発明の指紋照合装置は、電子錠に限らず、例えば指紋錠機能付きのＰＤＡ、ＦＡＸ、本人確認を指紋認証により行う携帯電話等、各種機器への応用が可能である。図１に示すように、本実施形態の電子錠１００は、入力センサ７ａを備えた指紋入力装置７と、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ８ｂと、液晶表示器１０とを有し、ドア等に取り付けて、電磁ソレノイド９（図２参照）で動くプランジャ９ａにより錠をかけるものである。
【００５０】
また、図２に示すように、本実施形態の電子錠１００は、ＣＰＵ１を中心にした電子回路で構成され、ＲＡＭ２、ＲＯＭ３、ＥＥＰ−ＲＯＭ４、入力センサ７ａと、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ８ｂと、電磁ソレノイド９とをＣＰＵ１と結ぶ入出力（Ｉ／Ｏ）ポート５と、液晶表示器１０を制御する液晶表示コントローラ（ＬＣＤＣ）６とからなっている。
【００５１】
ＲＡＭ２には、図３に示すように、指紋入力装置７から入力された指紋画像を一時的に格納する入力画像メモリ２０、入力指紋画像から指紋照合に使用する部分を切り出して指紋領域として格納する指紋領域メモリ２２、指紋領域から特徴抽出された特徴量を格納する入力特徴量メモリ２１が設けられている。また、図４に示すように、ＥＥＰ−ＲＯＭ４には、指紋登録スイッチ８ａが押された場合に、入力指紋の特徴量を格納する登録特徴量メモリ４１が設けられている。登録特徴量メモリは、電源を切っても保管できるものであればよく、ＥＥＰ−ＲＯＭの他、フラッシュメモリを使用してもよい。また、ＲＯＭ３には、図５乃至図９に示すフローチャートの指紋入力プログラム、指紋照合プログラムのほか、各種プログラムが格納され、電子錠１００の制御を行うようになっている。
【００５２】
指紋入力装置７は、短冊状で指を引いて入力するスイープタイプの入力センサ７ａとＡ／Ｄコンバータ（図示せず）で構成され、使用者が入力センサ７ａ上に指を滑らせると、センサ上を移動する指の温度変化を入力部分画像の形で出力し、ＲＡＭ２内の入力画像メモリ２０に格納する。尚、指紋入力装置７における入力センサは、このようなスイープタイプの逐次入力センサに限らず、平面センサを用いてもよい。この場合は、平面センサに置かれた指の紋様により形成される微小な静電容量の変化を、画像の形で出力する。
【００５３】
次に、本実施形態の電子錠１００の作用について、図５乃至図９のフローチャートに基づいて説明する。フローチャートの各ステップについては、以下、Ｓと略す。本実施形態の電子錠１００は、指紋登録スイッチ８ａを押してから指紋入力装置７の入力センサ７ａ上を指を滑らすことにより指紋が登録され、プランジャ９ａが出てロックされる。指紋登録スイッチ８ａを押さずに指紋入力装置７の入力センサ７ａ上を指を滑らすと、指紋照合がなされ、登録されている指紋と同一であればプランジャ９ａが引っ込み、解錠される。また、指紋消去スイッチ８ｂを押してから指紋入力装置７の入力センサ７ａ上を指を滑らすと、液晶表示器１０で確認表示の後、再度指紋消去スイッチ８ｂを押すことにより、登録されている同一指紋を消去する。
【００５４】
図５は電子錠１００の処理の全体を示したフローチャートである。電源を投入すると、リセットされ、ＲＡＭ２内のメモリ等が初期化される（Ｓ１０）。まず、指紋登録スイッチ８ａ及び指紋消去スイッチ８ｂのいずれかが押されていればこれを検出する（Ｓ１１）。指紋登録スイッチ８ａが押されていれば（Ｓ１２：ＹＥＳ）、入力センサ７ａから指紋が入力されるのを待って、入力画像から照合する指紋部分を切り出し（Ｓ１３）、照合できるだけの指紋が入力されていれば（Ｓ１４：ＹＥＳ）、入力指紋画像の特徴を抽出し、ＲＡＭ２内に設けられた入力特徴量メモリ２１に格納する（Ｓ１５）。そして、さらにＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に格納して登録する（Ｓ１６）。指紋入力処理及び特徴抽出処理についてはそれぞれ図６及び図９のフローチャートに記載してあり、これらの詳細な説明は後述する。
【００５５】
指紋登録スイッチ８ａでなく（Ｓ１２：ＮＯ）、指紋消去スイッチ８ｂが押されていれば（Ｓ１７：ＹＥＳ）、入力センサ７ａから指紋が入力されるのを待って指紋入力処理を行い、入力画像から照合する指紋部分を切り出して（Ｓ１８）、照合できるだけの指紋が入力されていれば（Ｓ１９：ＹＥＳ）、切り出した指紋画像の特徴を抽出し、抽出した特徴量と、ＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に登録されている指紋の特徴量と照合する指紋照合処理を行う（Ｓ２０）。指紋入力処理及び指紋照合処理についてはそれぞれ図６及び図８のフローチャートに記載してあり、この詳細な説明は後述する。照合の結果一致すれば（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１から該当する指紋の特徴量を削除して消去処理を行う（Ｓ２２）。一致しなければ（Ｓ２１：ＮＯ）、Ｓ１１に戻ってスイッチの入力検出を行う。
【００５６】
スイッチの入力がない場合は（Ｓ１７：ＮＯ）、入力センサ７ａから指紋が入力されるのを待って指紋入力処理を行い、入力画像から照合する指紋部分を切り出して（Ｓ２３）、照合できるだけの指紋が入力されていれば（Ｓ２４：ＹＥＳ）、切り出した指紋画像の特徴を抽出し、抽出した特徴量と、ＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に登録されている指紋の特徴量と照合する指紋照合処理を行う（Ｓ２５）。指紋入力処理及び指紋照合処理についてはそれぞれ図６及び図８のフローチャートに記載してあり、この詳細な説明は後述する。照合の結果、入力された指紋が登録されている指紋と一致すると判定された場合には（Ｓ２６：ＹＥＳ）、プランジャ９ａを引いて解錠する（Ｓ２７）。一致判定がされなかった場合には（Ｓ２６：ＮＯ）、Ｓ１１に戻ってスイッチの入力検出を行う。
【００５７】
図６は、図５に示すフローチャートのＳ１３、Ｓ１８、Ｓ２３で行う指紋入力処理の詳細を示したフローチャートである。使用者が入力センサ７ａの上に指を滑らせて指紋を入力すると、図１０のセンサ指紋画像１００に示すような指紋画像が取得される（Ｓ３１）。これをＲＡＭ２内に設けられた入力画像メモリ２１に格納する。次に、この入力画像に対してＳｏｂｅｌ変換を適用し紋様の部分を取り出す（Ｓ３２）。Ｓｏｂｅｌ変換後の画像は図１１のＳｏｂｅｌ変換指紋画像１０１のようになる。尚、Ｓｏｂｅｌ変換は、画像のエッジ部分を強調するために行うものであり、指紋画像の性質に応じて、Ｓｏｂｅｌ変換の代わりに画像微分処理をしてエッジ抽出を行うフィルタを適用するようにしてもよい。
【００５８】
次にその画像にＧａｕｓｓ変換を適用し紋様の部分を潰して広げる（Ｓ３３）。Ｇａｕｓｓ変換後の画像は図１２のＧａｕｓｓ変換指紋画像１０２のようになる。尚、Ｇａｕｓｓ変換の代わりに画像の平滑化を行うフィルタを適用するようにしてもよい。次に、Ｇａｕｓｓ変換指紋画像１０２を輪切りにしたライン１０２ａごとのラインパワー値ＬＰｊを求め（Ｓ３４）、これを図１３に示すような入力紋様パワー値分布１０３に作成する。ラインパワー値ＬＰｊは、各ライン毎に、入力センサ７ａの幅（本実施形態では２８０ドット）分の画素値の二乗を合計して以下の数１のように求めたものである。ラインパワー値ＬＰｊの算出方法の詳細については後述する。
【数１】
【００５９】
次に、入力紋様パワー値分布１０３を先頭から見ていき、ラインパワー値ＬＰｊが２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を指先位置Ｌｓと判定する（Ｓ３５）。平面センサで指が下の方に置かれているような場合、入力画像の先頭からしばらくは指紋ではないので、画素値が小さく、このためラインパワー値ＬＰｊが低くなる。これを利用して一定のラインパワー値ＬＰｊに達していない部分は入力されていない部分であると判定するものである。本実施形態では、ばらつきがある場合にも確実に指先判定ができるように２ライン以上続けて所定値を越えた場合を指先位置と判定しているが、１ラインでも所定値を越えた場合とするようにしてもよい。この場合は、さらに処理を速くすることができる。そして、入力紋様パワー値分布１０３と、ＲＯＭ３に予め設定してある、図１４に示すような標準紋様パワー値分布１０４とをＤＰ照合して関節のライン位置を判定する（Ｓ３６）。ここで、標準紋様パワー値分布１０４は、多数の指紋（本実施形態では２００名分）に対して各々上記のＳ３１からＳ３４を適用して紋様パワー値分布を作成し、これらの縦方向の長さを正規化した上でそれぞれ加え合わせて平均化することにより、予め作成し、ＲＯＭ３に記憶させておくものである。
【００６０】
ＤＰ照合（動的計画法）はＤＰ比較、ＤＰマッチング、ラバーマッチングともいわれ、若干変動したデータ列であってもスムースにマッチングができる特徴をもつことから、広く用いられている。ＤＰ照合は基準データとテストデータとの２つの系列をx-y平面上に描き、実際のデータの距離差を加味した上で最も累積距離の短くなるようなデータ系列の対応付けを選ぶアルゴリズムである。ここでは標準紋様パワー値分布１０４を基準データ、入力紋様パワー値分布１０３をテストデータとして相互のマッチング度合いを得ている。基準データとテストデータではそれぞれ入力速度変化や変化具合が異なるが、ＤＰ照合によりそれらを加味しつつ最終的に基準データとテストデータが最も近くなるような縦方向の対応付けを検索し、最も近くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを距離値として出力する。さらに、ここでのＤＰ照合では、図１５に示すように、ＤＰ照合経路図１０５に始点フリー区間１０５ａと終点フリー区間１０５ｂを設けている。そして、終点フリー区間１０５ｂの中で実際に終点となった位置を関節ライン位置Ｌｅと判定する。尚、Ｓ３５では指先位置の判定をラインパワー値ＬＰｊの値で行っているが、ＤＰ照合において始点フリー区間１０５ａ中に実際の始点となった位置を指先位置と判定するようにしてもよい。
【００６１】
次に、指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅの差を求めて指紋長を算出し（Ｓ３７）、これが所定値（本実施形態では３００としている）未満であれば入力された指紋は無効とする（Ｓ３８：ＮＯ）。これにより、関節まで指紋を入力せずに終わってしまったようなケースを除外し、再入力を促すことで、照合精度を高めることができる。そして、指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅの地点で指紋画像を切り出し（Ｓ３９）、図１６に示すような切り出し指紋画像１０６をＲＡＭ２内の指紋領域メモリ２２に格納し、特徴抽出処理に供する。
【００６２】
図７は、図６のＳ３４で行うラインパワー値ＬＰｊの算出処理の詳細を示したフローチャートである。まず、ライン数ｊの値を初期化する（Ｓ５１）。次いで、幅位置ｉの値を初期化する（Ｓ５２）。さらに、ラインパワー値ＬＰｊの値を初期化する（Ｓ５３）。次に、現在のラインパワー値ＬＰｊに、現在位置の画素値Ｐｊｉの二乗を加える（Ｓ５４）。本実施形態では、２５６階調を採用しており、画素値は０から２５５の間の値となる。そして、幅位置ｉの値を１インクリメントする（Ｓ５５）。次に、幅位置ｉの値が幅位置ｉの最大値に達したかどうかを見て（Ｓ５６）、達していなければ（Ｓ５６：ＮＯ）、隣のドットの画素値を二乗してＳ５４とＳ５５を繰り返す。本実施形態では、幅は２８０ドットであり、ｉの最大値は２８０となる。ｉが最大値に達したら（Ｓ５６：ＹＥＳ）、ライン数ｊの値を１インクリメントする（Ｓ５７）。そして、ライン数ｊの値がライン数ｊの最大値に達したかどうかを見て（Ｓ５８）、達していなければ（Ｓ５８：ＮＯ）、次のラインに移って、ラインパワー値の算出を行う（Ｓ５４からＳ５７までを繰り返す）。本実施形態では、ライン数は３００乃至７００ラインである。ｊが最大値に達したら（Ｓ５８：ＹＥＳ）、すべてのラインについてラインパワー値ＬＰｊの算出が完了するので、処理を終了する。
【００６３】
図８は、図５のＳ２０及びＳ２５で行う指紋照合処理の詳細を示したフローチャートである。まず、ＲＡＭ２内の指紋領域メモリ２２に格納されている、指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅの地点で切り出された切り出し指紋画像１０６の特徴抽出を行い（Ｓ９１）、ＲＡＭ２内に設けられた入力特徴量メモリ２１に格納する（Ｓ９２）。特徴抽出処理の詳細については後述する。次に、入力特徴量メモリ２１に格納された特徴量と、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格納された登録指紋の特徴量との間でＤＰ照合（動的計画法）を行う（Ｓ９３）。
【００６４】
ここで行うＤＰ照合では、特徴抽出処理で得られたＬＰＣケプストラム（詳細は後述）を指紋ラインごとのスペクトルデータと見なし、入力特徴量メモリ２１に格納されたＬＰＣケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたものをテストデータ、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格納されたＬＰＣケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたものを基準データとして相互のマッチング度合いを得ている。基準データとテストデータではそれぞれ入力速度変化や変化具合が異なるが、ＤＰマッチングによりそれらを加味しつつ最終的に基準データとテストデータが最も近くなるような縦方向の対応付けを検索し、最も近くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを距離値として出力する。距離値が小さくなれば双方のＬＰＣケプストラム間の差異が小さいことを、距離値が大きくなれば双方のＬＰＣケプストラム間の差異が大きいことを示す。
【００６５】
次いで、ＤＰ照合で得られた距離値をあらかじめ設定してある閾値と比較し、距離値が閾値より小さい場合には一致と判定し、距離値が閾値より大きい場合には不一致と判定する（Ｓ９４）。尚、指紋照合処理については、以上説明した形態に限られるものではなく、マニューシャ法やパタンマッチ法等周知の指紋照合技術を利用して行うことができる。
【００６６】
図９は、図８のＳ９１及び図５のＳ１５で行われる特徴抽出処理の詳細を示したフローチャートである。特徴抽出処理は、特徴点抽出照合法（マニューシャ法）や画像マッチング法（パタンマッチ法）等が周知技術として知られているが、本実施形態では、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、隆線の情報そのものを利用して解析し、特徴量とする処理を行っている。すなわち、指紋画像を横方向に切り出して、横方向に指紋の位置を、縦方向に指紋の凹凸（濃淡）を取ると、指紋の切り出し１ラインを波形信号と見ることができる。そして、この波形信号に対して音声データ処理で一般的に行われるような周波数解析を行うことにより、パワースペクトルを得ることができる。
【００６７】
具体的には、背景分離処理された指紋画像の各ラインを１フレームとして、フレームごとに抽出処理を行う。まず、前処理として、ハミング窓掛けを行い（Ｓ１００）、フレーム切り出しによる端部の影響を緩和する。次いで、ハミング窓掛けによる補正処理がなされたフレームデータを受取り、その自己相関関数を求める（Ｓ１０１）。さらに、得られた自己相関関数に基づいて、線形予測法（ＬＰＣ：Liner Predictive Cording）によるＬＰＣ係数を演算して求める（Ｓ１０２）。線形予測法は、携帯電話等で音声の圧縮に使用されている周知の技術であり、これを使用すると母音等の音声を全極型の伝達関数で推定することができ、そのスペクトルからピーク周波数等が推定できるものである。そして、Ｓ１０２で得られたＬＰＣ係数を線形結合演算してＬＰＣケプストラムを求める（Ｓ１０３）。本実施形態では、このようにして特徴量抽出過程で得られたＬＰＣケプストラムが特徴量として入力特徴量メモリ２１に保存される（Ｓ９２）。
【００６８】
以上説明したように、本実施形態の指紋照合装置によれば、ラインパワー値ＬＰｊを算出して指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅを割り出し、その間を切り出して切り出し指紋画像１０６を抽出し、これについて特徴抽出処理を行う。従って、指先から第一関節までの指紋の特徴量のみを登録したり照合に利用したりすることができ、指紋照合の精度を向上させることができる。
【００６９】
尚、指紋の紋様分布を求めるパラメータとして、本実施形態ではラインパワー値ＬＰｊを用いているが、これの代わりにラン長を用いてもよい。この場合、Ｇａｕｓｓ変換（Ｓ３３）の後に２値化を行うステップを挿入して、指紋の２値化画像を作成し、２値化した指紋画像を輪切りにしたライン毎に、画素値１（指紋がある領域）が連続して現れる最大の長さを算出してパラメータとすればよい。
【００７０】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、請求項１に記載の指紋照合装置によれば、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７１】
また、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７２】
また、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００７３】
また、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００７４】
また、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００７５】
また、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７６】
請求項２に記載の指紋照合装置によれば、請求項１に記載の指紋照合装置の効果に加え、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７７】
【００７８】
【００７９】
【００８０】
【００８１】
【００８２】
【００８３】
【００８４】
請求項３に記載の指紋照合プログラムによれば、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００８５】
また、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００８６】
また、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００８７】
また、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００８８】
また、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００８９】
また、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００９０】
請求項４に記載の指紋照合プログラムによれば、請求項３に記載の指紋照合プログラムの効果に加え、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本実施形態の電子錠１００の外観図である。
【図２】 本実施形態の電子錠１００の構成を示したブロック図である。
【図３】 ＲＡＭ２のメモリ構成図である。
【図４】 ＥＥＰ−ＲＯＭ４のメモリ構成図である。
【図５】 電子錠１００の処理の流れの概略を示すフローチャートである。
【図６】 指紋入力処理の詳細を示したフローチャートである。
【図７】 ラインパワー値算出処理の詳細を示したフローチャートである。
【図８】 指紋照合処理の詳細を示したフローチャートである。
【図９】 特徴抽出処理の詳細を示したフローチャートである。
【図１０】 指紋の入力画像の例である。
【図１１】 Ｓｏｂｅｌ変換後の指紋画像の例である。
【図１２】 Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像の例である。
【図１３】 入力指紋の紋様パワー値分布図である。
【図１４】 標準指紋の紋様パワー値分布図である。
【図１５】 ＤＰ照合経路図である。
【図１６】 切り出された指紋画像の例である。
【符号の説明】
１ ＣＰＵ
２ ＲＡＭ
３ ＲＯＭ
４ ＥＥＰ−ＲＯＭ
７ 指紋入力装置
７ａ 指紋センサ
８ａ 指紋登録スイッチ
８ｂ 指紋消去スイッチ
２０ 入力画像メモリ
２１ 入力特徴量メモリ
２２ 指紋領域メモリ
４１ 登録特徴量メモリ
１００ 電子錠
【発明の属する技術分野】
本発明は、本人確認のための指紋照合装置及び指紋照合を行うためのコンピュータプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報の電子化やネットワーク化の急速な進行により、情報へのアクセス制御を行うためのセキュリティ技術への関心が高まっており、このようなセキュリティ技術の１つとして指紋照合による本人認証を行うための製品が種々登場してきている。
【０００３】
指紋による本人認証のためには、まず指紋画像を指紋センサにより入力し、その後、登録されている指紋画像と入力された指紋画像を照合する必要がある。指紋の照合は、入力された指紋の紋様の特徴を抽出し、その特徴と登録されている指紋の特徴を比較して行われる。
【０００４】
入力センサには、主として指を置いて入力する平面タイプと、指を引いて入力するスイープタイプがある。平面タイプ指紋センサのセンサ面が大きいときや、スイープタイプ指紋センサで入力するときは、指先から第一関節以降まで指紋入力が可能である。入力の仕方により、どの範囲の指紋が入力されるかは大きく変わってくる。例えば、指先から第一関節ぎりぎりまでであったり、第二関節近くまで入力されることもある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の指紋照合装置等では、入力の仕方によって指紋の入力範囲がばらつくにもかかわらず、入力された指紋をそのまま登録や照合に使用していたため、入力拒否や誤入力などが起こり、指紋認証の精度が悪いという問題があった。指紋入力の精度を向上するためには、指先部分だけを指紋として切り出すのが望ましいが、そのためには関節の位置を正しく認識する必要があり、従来の指紋照合装置等では多くの人の多様な指紋について間違いなく関節を認識することが難しかった。従って、関節の認識誤りによる認証精度の低下という問題も発生していた。
【０００６】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであり、指先と関節の位置を特定して照合対象となる指紋部分を切り出すことにより、指紋照合装置及び指紋照合プログラムの照合精度を高めることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の指紋照合装置は、指紋画像を入力する指紋入力手段と、その指紋入力手段により入力された指紋画像から指紋照合に適した指紋領域を切り出す指紋領域切出手段と、その指紋領域切出手段により切り出された指紋領域について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、その特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別手段とを備え、前記指紋領域切出手段は、前記指紋入力手段から入力された指紋画像にＳｏｂｅｌ変換を行ってエッジ部分を強調する処理を行い、次いで、Ｇａｕｓｓ変換を行って画像の平滑化処理を行い、更に、Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像を輪切りにしたラインごとのラインパワー値を求め、次いで、前記指紋画像の長手方向における前記ラインパワー値の分布を作成することを特徴とし、更に、前記指紋領域切出手段は、前記指紋画像中の関節位置を識別する関節識別手段と前記指紋画像中の指先位置を識別する指先識別手段とを備え、前記指先識別手段は、前記ラインパワー値の分布を前記指紋画像の長手方向の先頭から見ていき、前記ラインパワー値が２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を前記指先位置と判定し、前記関節識別手段は、ＤＰ照合法により前記ラインパワー値の分布と、予め記憶手段に記憶されている標準の指紋のラインパワー値の分布とを比較して関節位置を判定することを特徴とする。
【０００８】
この構成の指紋照合装置では、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【０００９】
【００１０】
また、この構成の指紋照合装置では、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００１１】
【００１２】
また、この構成の指紋照合装置では、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００１３】
【００１４】
また、この構成の指紋照合装置では、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００１５】
【００１６】
また、この構成の指紋照合装置では、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００１７】
【００１８】
また、この構成の指紋照合装置では、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００１９】
請求項２に記載の指紋照合装置は、請求項１に記載の指紋照合装置の構成に加え、前記関節識別手段が識別する関節位置は、指の第一関節の位置であることを特徴とする。
【００２０】
この構成の指紋照合装置では、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【００２１】
【００２２】
【００２３】
【００２４】
【００２５】
【００２６】
【００２７】
【００２８】
【００２９】
【００３０】
【００３１】
【００３２】
【００３３】
【００３４】
【００３５】
請求項３に記載の指紋照合プログラムは、指紋画像を入力する指紋入力工程と、その指紋入力工程において入力された指紋画像から指紋照合に適した指紋領域を切り出す指紋領域切出工程と、その指紋領域切出工程において切り出された指紋領域について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出工程と、その特徴量抽出工程において抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とをコンピュータに実行させる指紋照合プログラムであって、前記指紋領域切出工程では、前記指紋入力工程で入力された指紋画像にＳｏｂｅｌ変換を行ってエッジ部分を強調する処理を行い、次いで、Ｇａｕｓｓ変換を行って画像の平滑化処理を行い、更に、Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像を輪切りにしたラインごとのラインパワー値を求め、次いで、前記指紋画像の長手方向における前記ラインパワー値の分布を作成することを特徴とし、更に、前記指紋領域切出工程では、前記指紋画像中の関節位置を識別する関節識別工程と前記指紋画像中の指先位置を識別する指先識別工程とを行い、前記指先識別工程では、前記ラインパワー値の分布を前記指紋画像の長手方向の先頭から見ていき、前記ラインパワー値が２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を前記指先位置と判定し、前記関節識別工程では、ＤＰ照合法により前記ラインパワー値の分布と、予め記憶手段に記憶されている標準の指紋のラインパワー値の分布とを比較して関節位置を判定することを特徴とする。
【００３６】
この構成の指紋照合プログラムでは、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００３７】
【００３８】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００３９】
【００４０】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００４１】
【００４２】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００４３】
【００４４】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００４５】
【００４６】
また、この構成の指紋照合プログラムでは、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００４７】
請求項４に記載の指紋照合プログラムは、請求項３に記載の指紋照合プログラムの構成に加え、前記関節識別工程が識別する関節位置は、指の第一関節の位置であることを特徴とする。
【００４８】
この構成の指紋照合プログラムでは、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【００４９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を指紋照合装置を搭載した電子錠に適用した実施の形態について、図面に基づいて説明する。本発明の指紋照合装置は、電子錠に限らず、例えば指紋錠機能付きのＰＤＡ、ＦＡＸ、本人確認を指紋認証により行う携帯電話等、各種機器への応用が可能である。図１に示すように、本実施形態の電子錠１００は、入力センサ７ａを備えた指紋入力装置７と、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ８ｂと、液晶表示器１０とを有し、ドア等に取り付けて、電磁ソレノイド９（図２参照）で動くプランジャ９ａにより錠をかけるものである。
【００５０】
また、図２に示すように、本実施形態の電子錠１００は、ＣＰＵ１を中心にした電子回路で構成され、ＲＡＭ２、ＲＯＭ３、ＥＥＰ−ＲＯＭ４、入力センサ７ａと、指紋登録スイッチ８ａと、指紋消去スイッチ８ｂと、電磁ソレノイド９とをＣＰＵ１と結ぶ入出力（Ｉ／Ｏ）ポート５と、液晶表示器１０を制御する液晶表示コントローラ（ＬＣＤＣ）６とからなっている。
【００５１】
ＲＡＭ２には、図３に示すように、指紋入力装置７から入力された指紋画像を一時的に格納する入力画像メモリ２０、入力指紋画像から指紋照合に使用する部分を切り出して指紋領域として格納する指紋領域メモリ２２、指紋領域から特徴抽出された特徴量を格納する入力特徴量メモリ２１が設けられている。また、図４に示すように、ＥＥＰ−ＲＯＭ４には、指紋登録スイッチ８ａが押された場合に、入力指紋の特徴量を格納する登録特徴量メモリ４１が設けられている。登録特徴量メモリは、電源を切っても保管できるものであればよく、ＥＥＰ−ＲＯＭの他、フラッシュメモリを使用してもよい。また、ＲＯＭ３には、図５乃至図９に示すフローチャートの指紋入力プログラム、指紋照合プログラムのほか、各種プログラムが格納され、電子錠１００の制御を行うようになっている。
【００５２】
指紋入力装置７は、短冊状で指を引いて入力するスイープタイプの入力センサ７ａとＡ／Ｄコンバータ（図示せず）で構成され、使用者が入力センサ７ａ上に指を滑らせると、センサ上を移動する指の温度変化を入力部分画像の形で出力し、ＲＡＭ２内の入力画像メモリ２０に格納する。尚、指紋入力装置７における入力センサは、このようなスイープタイプの逐次入力センサに限らず、平面センサを用いてもよい。この場合は、平面センサに置かれた指の紋様により形成される微小な静電容量の変化を、画像の形で出力する。
【００５３】
次に、本実施形態の電子錠１００の作用について、図５乃至図９のフローチャートに基づいて説明する。フローチャートの各ステップについては、以下、Ｓと略す。本実施形態の電子錠１００は、指紋登録スイッチ８ａを押してから指紋入力装置７の入力センサ７ａ上を指を滑らすことにより指紋が登録され、プランジャ９ａが出てロックされる。指紋登録スイッチ８ａを押さずに指紋入力装置７の入力センサ７ａ上を指を滑らすと、指紋照合がなされ、登録されている指紋と同一であればプランジャ９ａが引っ込み、解錠される。また、指紋消去スイッチ８ｂを押してから指紋入力装置７の入力センサ７ａ上を指を滑らすと、液晶表示器１０で確認表示の後、再度指紋消去スイッチ８ｂを押すことにより、登録されている同一指紋を消去する。
【００５４】
図５は電子錠１００の処理の全体を示したフローチャートである。電源を投入すると、リセットされ、ＲＡＭ２内のメモリ等が初期化される（Ｓ１０）。まず、指紋登録スイッチ８ａ及び指紋消去スイッチ８ｂのいずれかが押されていればこれを検出する（Ｓ１１）。指紋登録スイッチ８ａが押されていれば（Ｓ１２：ＹＥＳ）、入力センサ７ａから指紋が入力されるのを待って、入力画像から照合する指紋部分を切り出し（Ｓ１３）、照合できるだけの指紋が入力されていれば（Ｓ１４：ＹＥＳ）、入力指紋画像の特徴を抽出し、ＲＡＭ２内に設けられた入力特徴量メモリ２１に格納する（Ｓ１５）。そして、さらにＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に格納して登録する（Ｓ１６）。指紋入力処理及び特徴抽出処理についてはそれぞれ図６及び図９のフローチャートに記載してあり、これらの詳細な説明は後述する。
【００５５】
指紋登録スイッチ８ａでなく（Ｓ１２：ＮＯ）、指紋消去スイッチ８ｂが押されていれば（Ｓ１７：ＹＥＳ）、入力センサ７ａから指紋が入力されるのを待って指紋入力処理を行い、入力画像から照合する指紋部分を切り出して（Ｓ１８）、照合できるだけの指紋が入力されていれば（Ｓ１９：ＹＥＳ）、切り出した指紋画像の特徴を抽出し、抽出した特徴量と、ＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に登録されている指紋の特徴量と照合する指紋照合処理を行う（Ｓ２０）。指紋入力処理及び指紋照合処理についてはそれぞれ図６及び図８のフローチャートに記載してあり、この詳細な説明は後述する。照合の結果一致すれば（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１から該当する指紋の特徴量を削除して消去処理を行う（Ｓ２２）。一致しなければ（Ｓ２１：ＮＯ）、Ｓ１１に戻ってスイッチの入力検出を行う。
【００５６】
スイッチの入力がない場合は（Ｓ１７：ＮＯ）、入力センサ７ａから指紋が入力されるのを待って指紋入力処理を行い、入力画像から照合する指紋部分を切り出して（Ｓ２３）、照合できるだけの指紋が入力されていれば（Ｓ２４：ＹＥＳ）、切り出した指紋画像の特徴を抽出し、抽出した特徴量と、ＥＥＰ−ＲＯＭ４内の登録特徴量メモリ４１に登録されている指紋の特徴量と照合する指紋照合処理を行う（Ｓ２５）。指紋入力処理及び指紋照合処理についてはそれぞれ図６及び図８のフローチャートに記載してあり、この詳細な説明は後述する。照合の結果、入力された指紋が登録されている指紋と一致すると判定された場合には（Ｓ２６：ＹＥＳ）、プランジャ９ａを引いて解錠する（Ｓ２７）。一致判定がされなかった場合には（Ｓ２６：ＮＯ）、Ｓ１１に戻ってスイッチの入力検出を行う。
【００５７】
図６は、図５に示すフローチャートのＳ１３、Ｓ１８、Ｓ２３で行う指紋入力処理の詳細を示したフローチャートである。使用者が入力センサ７ａの上に指を滑らせて指紋を入力すると、図１０のセンサ指紋画像１００に示すような指紋画像が取得される（Ｓ３１）。これをＲＡＭ２内に設けられた入力画像メモリ２１に格納する。次に、この入力画像に対してＳｏｂｅｌ変換を適用し紋様の部分を取り出す（Ｓ３２）。Ｓｏｂｅｌ変換後の画像は図１１のＳｏｂｅｌ変換指紋画像１０１のようになる。尚、Ｓｏｂｅｌ変換は、画像のエッジ部分を強調するために行うものであり、指紋画像の性質に応じて、Ｓｏｂｅｌ変換の代わりに画像微分処理をしてエッジ抽出を行うフィルタを適用するようにしてもよい。
【００５８】
次にその画像にＧａｕｓｓ変換を適用し紋様の部分を潰して広げる（Ｓ３３）。Ｇａｕｓｓ変換後の画像は図１２のＧａｕｓｓ変換指紋画像１０２のようになる。尚、Ｇａｕｓｓ変換の代わりに画像の平滑化を行うフィルタを適用するようにしてもよい。次に、Ｇａｕｓｓ変換指紋画像１０２を輪切りにしたライン１０２ａごとのラインパワー値ＬＰｊを求め（Ｓ３４）、これを図１３に示すような入力紋様パワー値分布１０３に作成する。ラインパワー値ＬＰｊは、各ライン毎に、入力センサ７ａの幅（本実施形態では２８０ドット）分の画素値の二乗を合計して以下の数１のように求めたものである。ラインパワー値ＬＰｊの算出方法の詳細については後述する。
【数１】
次に、入力紋様パワー値分布１０３を先頭から見ていき、ラインパワー値ＬＰｊが２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を指先位置Ｌｓと判定する（Ｓ３５）。平面センサで指が下の方に置かれているような場合、入力画像の先頭からしばらくは指紋ではないので、画素値が小さく、このためラインパワー値ＬＰｊが低くなる。これを利用して一定のラインパワー値ＬＰｊに達していない部分は入力されていない部分であると判定するものである。本実施形態では、ばらつきがある場合にも確実に指先判定ができるように２ライン以上続けて所定値を越えた場合を指先位置と判定しているが、１ラインでも所定値を越えた場合とするようにしてもよい。この場合は、さらに処理を速くすることができる。そして、入力紋様パワー値分布１０３と、ＲＯＭ３に予め設定してある、図１４に示すような標準紋様パワー値分布１０４とをＤＰ照合して関節のライン位置を判定する（Ｓ３６）。ここで、標準紋様パワー値分布１０４は、多数の指紋（本実施形態では２００名分）に対して各々上記のＳ３１からＳ３４を適用して紋様パワー値分布を作成し、これらの縦方向の長さを正規化した上でそれぞれ加え合わせて平均化することにより、予め作成し、ＲＯＭ３に記憶させておくものである。
【００６０】
ＤＰ照合（動的計画法）はＤＰ比較、ＤＰマッチング、ラバーマッチングともいわれ、若干変動したデータ列であってもスムースにマッチングができる特徴をもつことから、広く用いられている。ＤＰ照合は基準データとテストデータとの２つの系列をx-y平面上に描き、実際のデータの距離差を加味した上で最も累積距離の短くなるようなデータ系列の対応付けを選ぶアルゴリズムである。ここでは標準紋様パワー値分布１０４を基準データ、入力紋様パワー値分布１０３をテストデータとして相互のマッチング度合いを得ている。基準データとテストデータではそれぞれ入力速度変化や変化具合が異なるが、ＤＰ照合によりそれらを加味しつつ最終的に基準データとテストデータが最も近くなるような縦方向の対応付けを検索し、最も近くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを距離値として出力する。さらに、ここでのＤＰ照合では、図１５に示すように、ＤＰ照合経路図１０５に始点フリー区間１０５ａと終点フリー区間１０５ｂを設けている。そして、終点フリー区間１０５ｂの中で実際に終点となった位置を関節ライン位置Ｌｅと判定する。尚、Ｓ３５では指先位置の判定をラインパワー値ＬＰｊの値で行っているが、ＤＰ照合において始点フリー区間１０５ａ中に実際の始点となった位置を指先位置と判定するようにしてもよい。
【００６１】
次に、指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅの差を求めて指紋長を算出し（Ｓ３７）、これが所定値（本実施形態では３００としている）未満であれば入力された指紋は無効とする（Ｓ３８：ＮＯ）。これにより、関節まで指紋を入力せずに終わってしまったようなケースを除外し、再入力を促すことで、照合精度を高めることができる。そして、指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅの地点で指紋画像を切り出し（Ｓ３９）、図１６に示すような切り出し指紋画像１０６をＲＡＭ２内の指紋領域メモリ２２に格納し、特徴抽出処理に供する。
【００６２】
図７は、図６のＳ３４で行うラインパワー値ＬＰｊの算出処理の詳細を示したフローチャートである。まず、ライン数ｊの値を初期化する（Ｓ５１）。次いで、幅位置ｉの値を初期化する（Ｓ５２）。さらに、ラインパワー値ＬＰｊの値を初期化する（Ｓ５３）。次に、現在のラインパワー値ＬＰｊに、現在位置の画素値Ｐｊｉの二乗を加える（Ｓ５４）。本実施形態では、２５６階調を採用しており、画素値は０から２５５の間の値となる。そして、幅位置ｉの値を１インクリメントする（Ｓ５５）。次に、幅位置ｉの値が幅位置ｉの最大値に達したかどうかを見て（Ｓ５６）、達していなければ（Ｓ５６：ＮＯ）、隣のドットの画素値を二乗してＳ５４とＳ５５を繰り返す。本実施形態では、幅は２８０ドットであり、ｉの最大値は２８０となる。ｉが最大値に達したら（Ｓ５６：ＹＥＳ）、ライン数ｊの値を１インクリメントする（Ｓ５７）。そして、ライン数ｊの値がライン数ｊの最大値に達したかどうかを見て（Ｓ５８）、達していなければ（Ｓ５８：ＮＯ）、次のラインに移って、ラインパワー値の算出を行う（Ｓ５４からＳ５７までを繰り返す）。本実施形態では、ライン数は３００乃至７００ラインである。ｊが最大値に達したら（Ｓ５８：ＹＥＳ）、すべてのラインについてラインパワー値ＬＰｊの算出が完了するので、処理を終了する。
【００６３】
図８は、図５のＳ２０及びＳ２５で行う指紋照合処理の詳細を示したフローチャートである。まず、ＲＡＭ２内の指紋領域メモリ２２に格納されている、指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅの地点で切り出された切り出し指紋画像１０６の特徴抽出を行い（Ｓ９１）、ＲＡＭ２内に設けられた入力特徴量メモリ２１に格納する（Ｓ９２）。特徴抽出処理の詳細については後述する。次に、入力特徴量メモリ２１に格納された特徴量と、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格納された登録指紋の特徴量との間でＤＰ照合（動的計画法）を行う（Ｓ９３）。
【００６４】
ここで行うＤＰ照合では、特徴抽出処理で得られたＬＰＣケプストラム（詳細は後述）を指紋ラインごとのスペクトルデータと見なし、入力特徴量メモリ２１に格納されたＬＰＣケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたものをテストデータ、ＥＥＰ−ＲＯＭ４の登録特徴量メモリ４１に格納されたＬＰＣケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたものを基準データとして相互のマッチング度合いを得ている。基準データとテストデータではそれぞれ入力速度変化や変化具合が異なるが、ＤＰマッチングによりそれらを加味しつつ最終的に基準データとテストデータが最も近くなるような縦方向の対応付けを検索し、最も近くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを距離値として出力する。距離値が小さくなれば双方のＬＰＣケプストラム間の差異が小さいことを、距離値が大きくなれば双方のＬＰＣケプストラム間の差異が大きいことを示す。
【００６５】
次いで、ＤＰ照合で得られた距離値をあらかじめ設定してある閾値と比較し、距離値が閾値より小さい場合には一致と判定し、距離値が閾値より大きい場合には不一致と判定する（Ｓ９４）。尚、指紋照合処理については、以上説明した形態に限られるものではなく、マニューシャ法やパタンマッチ法等周知の指紋照合技術を利用して行うことができる。
【００６６】
図９は、図８のＳ９１及び図５のＳ１５で行われる特徴抽出処理の詳細を示したフローチャートである。特徴抽出処理は、特徴点抽出照合法（マニューシャ法）や画像マッチング法（パタンマッチ法）等が周知技術として知られているが、本実施形態では、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、隆線の情報そのものを利用して解析し、特徴量とする処理を行っている。すなわち、指紋画像を横方向に切り出して、横方向に指紋の位置を、縦方向に指紋の凹凸（濃淡）を取ると、指紋の切り出し１ラインを波形信号と見ることができる。そして、この波形信号に対して音声データ処理で一般的に行われるような周波数解析を行うことにより、パワースペクトルを得ることができる。
【００６７】
具体的には、背景分離処理された指紋画像の各ラインを１フレームとして、フレームごとに抽出処理を行う。まず、前処理として、ハミング窓掛けを行い（Ｓ１００）、フレーム切り出しによる端部の影響を緩和する。次いで、ハミング窓掛けによる補正処理がなされたフレームデータを受取り、その自己相関関数を求める（Ｓ１０１）。さらに、得られた自己相関関数に基づいて、線形予測法（ＬＰＣ：Liner Predictive Cording）によるＬＰＣ係数を演算して求める（Ｓ１０２）。線形予測法は、携帯電話等で音声の圧縮に使用されている周知の技術であり、これを使用すると母音等の音声を全極型の伝達関数で推定することができ、そのスペクトルからピーク周波数等が推定できるものである。そして、Ｓ１０２で得られたＬＰＣ係数を線形結合演算してＬＰＣケプストラムを求める（Ｓ１０３）。本実施形態では、このようにして特徴量抽出過程で得られたＬＰＣケプストラムが特徴量として入力特徴量メモリ２１に保存される（Ｓ９２）。
【００６８】
以上説明したように、本実施形態の指紋照合装置によれば、ラインパワー値ＬＰｊを算出して指先位置Ｌｓと関節ライン位置Ｌｅを割り出し、その間を切り出して切り出し指紋画像１０６を抽出し、これについて特徴抽出処理を行う。従って、指先から第一関節までの指紋の特徴量のみを登録したり照合に利用したりすることができ、指紋照合の精度を向上させることができる。
【００６９】
尚、指紋の紋様分布を求めるパラメータとして、本実施形態ではラインパワー値ＬＰｊを用いているが、これの代わりにラン長を用いてもよい。この場合、Ｇａｕｓｓ変換（Ｓ３３）の後に２値化を行うステップを挿入して、指紋の２値化画像を作成し、２値化した指紋画像を輪切りにしたライン毎に、画素値１（指紋がある領域）が連続して現れる最大の長さを算出してパラメータとすればよい。
【００７０】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、請求項１に記載の指紋照合装置によれば、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７１】
また、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７２】
また、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００７３】
また、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００７４】
また、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００７５】
また、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７６】
請求項２に記載の指紋照合装置によれば、請求項１に記載の指紋照合装置の効果に加え、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【００７７】
【００７８】
【００７９】
【００８０】
【００８１】
【００８２】
【００８３】
【００８４】
請求項３に記載の指紋照合プログラムによれば、入力された指紋画像の全体について特徴量を抽出するのでなく、照合対象となる指紋部分をあらかじめ切り出し、切り出された指紋部分から特徴を抽出するので、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００８５】
また、指紋を切り出す際に関節位置を特定することにより、指先部分を取り出して指紋照合の対象とすることができ、抽出される特徴量が個人の入力の癖や入力時の状態によるばらつきに左右されにくく、指紋認証精度を向上させることができる。
【００８６】
また、指先部分を取り出すために指の先端位置を識別するので、平面センサ等で指をセンサの下の方に置いたために入力画像の上部には指紋が入力されていないような場合にも、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出すことができる。
【００８７】
また、指先位置と関節位置の間を指紋領域として切り出すことにより、適切に指紋照合の対象となる指先部分を切り出して指紋認証精度を向上させることができる。
【００８８】
また、多数の人から抽出した指紋サンプルを平均する等して標準指紋の形状情報を作成し、入力指紋の形状情報と比較して関節位置を特定するため、関節識別の精度が高く、ひいては指紋認証精度を向上させることができる。
【００８９】
また、スイープタイプの指紋センサで発生するような入力指紋の縦方向の伸び縮みに対しても、安定して関節位置を特定することができ、指紋認証精度を向上させることができる。
【００９０】
請求項４に記載の指紋照合プログラムによれば、請求項３に記載の指紋照合プログラムの効果に加え、指の第一関節の位置を特定することにより、第一関節より上の部分を指先部分として切り出し、これを対象として照合を行うので、指紋認証精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本実施形態の電子錠１００の外観図である。
【図２】 本実施形態の電子錠１００の構成を示したブロック図である。
【図３】 ＲＡＭ２のメモリ構成図である。
【図４】 ＥＥＰ−ＲＯＭ４のメモリ構成図である。
【図５】 電子錠１００の処理の流れの概略を示すフローチャートである。
【図６】 指紋入力処理の詳細を示したフローチャートである。
【図７】 ラインパワー値算出処理の詳細を示したフローチャートである。
【図８】 指紋照合処理の詳細を示したフローチャートである。
【図９】 特徴抽出処理の詳細を示したフローチャートである。
【図１０】 指紋の入力画像の例である。
【図１１】 Ｓｏｂｅｌ変換後の指紋画像の例である。
【図１２】 Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像の例である。
【図１３】 入力指紋の紋様パワー値分布図である。
【図１４】 標準指紋の紋様パワー値分布図である。
【図１５】 ＤＰ照合経路図である。
【図１６】 切り出された指紋画像の例である。
【符号の説明】
１ ＣＰＵ
２ ＲＡＭ
３ ＲＯＭ
４ ＥＥＰ−ＲＯＭ
７ 指紋入力装置
７ａ 指紋センサ
８ａ 指紋登録スイッチ
８ｂ 指紋消去スイッチ
２０ 入力画像メモリ
２１ 入力特徴量メモリ
２２ 指紋領域メモリ
４１ 登録特徴量メモリ
１００ 電子錠
Claims (4)
- 指紋画像を入力する指紋入力手段と、
その指紋入力手段により入力された指紋画像から指紋照合に適した指紋領域を切り出す指紋領域切出手段と、
その指紋領域切出手段により切り出された指紋領域について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、
その特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別手段とを備え、
前記指紋領域切出手段は、前記指紋入力手段から入力された指紋画像にＳｏｂｅｌ変換を行ってエッジ部分を強調する処理を行い、次いで、Ｇａｕｓｓ変換を行って画像の平滑化処理を行い、更に、Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像を輪切りにしたラインごとのラインパワー値を求め、次いで、前記指紋画像の長手方向における前記ラインパワー値の分布を作成することを特徴とし、
更に、前記指紋領域切出手段は、前記指紋画像中の関節位置を識別する関節識別手段と前記指紋画像中の指先位置を識別する指先識別手段とを備え、
前記指先識別手段は、前記ラインパワー値の分布を前記指紋画像の長手方向の先頭から見ていき、前記ラインパワー値が２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を前記指先位置と判定し、
前記関節識別手段は、ＤＰ照合法により前記ラインパワー値の分布と、予め記憶手段に記憶されている標準の指紋のラインパワー値の分布とを比較して関節位置を判定することを特徴とする指紋照合装置。 - 前記関節識別手段が識別する関節位置は、指の第一関節の位置であることを特徴とする請求項１に記載の指紋照合装置。
- 指紋画像を入力する指紋入力工程と、
その指紋入力工程において入力された指紋画像から指紋照合に適した指紋領域を切り出す指紋領域切出工程と、
その指紋領域切出工程において切り出された指紋領域について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出工程と、
その特徴量抽出工程において抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別工程とをコンピュータに実行させる指紋照合プログラムであって、
前記指紋領域切出工程では、前記指紋入力工程で入力された指紋画像にＳｏｂｅｌ変換を行ってエッジ部分を強調する処理を行い、次いで、Ｇａｕｓｓ変換を行って画像の平滑化処理を行い、更に、Ｇａｕｓｓ変換後の指紋画像を輪切りにしたラインごとのラインパワー値を求め、次いで、前記指紋画像の長手方向における前記ラインパワー値の分布を作成することを特徴とし、
更に、前記指紋領域切出工程では、前記指紋画像中の関節位置を識別する関節識別工程と前記指紋画像中の指先位置を識別する指先識別工程とを行い、
前記指先識別工程では、前記ラインパワー値の分布を前記指紋画像の長手方向の先頭から見ていき、前記ラインパワー値が２ライン以上続けて所定値を越えた地点のライン位置を前記指先位置と判定し、
前記関節識別工程では、ＤＰ照合法により前記ラインパワー値の分布と、予め記憶手段に記憶されている標準の指紋のラインパワー値の分布とを比較して関節位置を判定することを特徴とする指紋照合プログラム。 - 前記関節識別工程が識別する関節位置は、指の第一関節の位置であることを特徴とする請求項３に記載の指紋照合プログラム。
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