JP5061988B2 - 隆線方向抽出装置および隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法 - Google Patents

Description

本発明は、指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出装置および隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法に関する。

指紋や掌紋の画像から隆線の方向性を抽出するための装置や方法としては既に様々なものが提案されている。

例えば、特許文献１では、縞模様のある画像においては縞と同一方向で画素の濃淡の変動が小さく縞と直交する方向で画素の濃淡の変動が大きいことを利用し、予め定められた複数の量子化方向に対して濃淡の変動量の極値を求め、この極値から縞の方向つまり隆線の方向を決定している。

また、隆線方向を定める画素において、勾配ベクトルを算出して隆線方向を決定するものが特許文献２として提案され、更には、隆線方向を定める局所領域において二次元フーリエ変換を施し、その結果として得られたフーリエ変換面のピークを解析することで、当該局所領域の隆線方向を決定するものが特許文献３として知られている。

これらの公知技術は、最も濃度変化の大きい縞模様を抽出する構成であるので、隆線方向と異なる方向に周期的なノイズがある場合には、ノイズの方向を誤って隆線方向として抽出してしまう恐れがあった。

周期的なノイズが誤って隆線方向として抽出される場合の一例を図６（ａ），図６（ｂ）に示す。

図６（ａ）は、右上がりに延びる線分状のインク滲みが上下方向に略一定の間隔を空けて何筋も付着した領域αと、略水平に延びる線分状のインク滲みが上下方向に略一定の間隔を空けて何筋も付着した領域βとを有する指紋の画像の一部を示した原画像である。

これらのインク滲みは、指紋隆線の周期に近い周期で波打って縞模様を形成しており、しかも、真の隆線方向に直交する方向における画素の濃度変化に比べてインク滲みの方向に直交する方向の画素の濃度変化の方が大きい。従って、前述の公知技術を適用して指紋の隆線の方向性を抽出すると、インク滲みの方向を隆線方向と誤って抽出しやすく、この結果、例えば図６（ｂ）に示されるように、領域α，βの部分がインク滲みの方向による影響を受けて、正しい隆線方向が抽出できない場合がある。この例では、図６（ａ）の領域αから抽出された隆線の傾きがインク滲みの影響を受けて図６（ｂ）に示されるように実際の隆線の傾きよりも小さくなり、また、図６（ａ）の領域βから抽出された隆線の傾きはインク滲みの影響を強く受けて、図６（ｂ）に示されるように、実際の隆線の傾きとは殆ど関わりなく略水平の状態となってしまっている。

以上に述べたように、前述の公知技術では、周期性のあるノイズのある画像から隆線の方向性を正しく抽出することが難しく、ノイズの影響を受けにくい隆線方向抽出装置や隆線方向抽出プログラムあるいは隆線方向抽出方法が望まれている。

また、画像を複数のゾーンに分割して各ゾーン毎に公知技術を適用して隆線の方向と方向確信度を求める隆線方向抽出装置が特許文献４として提案されているが、画素毎の隆線方向を求めることはできないため、ゾーンの領域の狭小化に限度があり、隆線方向の検出精度の向上には自ずと制約があった。

特開昭５２−９７２９８号公報 特開平８−７０９７号公報 特開２００２−２８８６４１号公報 特開２００７−６５９００号公報（段落００２９−００３１，図６）

本発明の課題は、周期性のあるノイズの悪影響を抑制して隆線の方向性を正しく、しかも、精細に抽出することのできる隆線方向抽出装置および隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法を提供することにある。

本発明の隆線方向抽出装置は、入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出装置であり、前記課題を達成するため、特に、
画像から抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的にメモリのテーブルに記憶させる確信度抽出手段と、
前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更新する周期性評価手段と、
前記テーブルから更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として決定する隆線方向決定手段とを備えたことを特徴とした構成を有する。

本発明の隆線方向抽出プログラムは、入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出プログラムであり、前記と同様の課題を達成するため、特に、
コンピュータのマイクロプロセッサを、
入力された画像から画素を１つずつ抽出し、抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択し、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定して、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的にメモリのテーブルに記憶させる確信度抽出手段、
前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更に更新する周期性評価手段、および、
前記テーブルから更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として出力する隆線方向決定手段として機能させることを特徴とした構成を有する。

本発明の隆線方向抽出方法は、指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出方法であり、前記と同様の課題を達成するため、特に、
画像から画素を１つずつ抽出し、抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、
前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的に記憶した後、
前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、
前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して記憶された確信度の値を更新し、
更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として決定することを特徴とした構成を有する。

本発明の隆線方向抽出装置および隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法は、予め設定された幾つかの方向に沿って隆線の方向性を仮定し、各画素単位で、仮定された方向と直交する方向で当該画素に隣接する画素の濃度と当該画素の濃度との差に基いて、仮定された方向が正しい可能性を表す確信度を予め設定された幾つかの方向毎に求め、更に、各画素単位で、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、画素の隆線の方向性が選択された方向と一致しているものと仮定し、選択された方向と直交する方向で近接する画素の選択方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、周期性確信度に比例した重み付けを選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して記憶された確信度の値を更新し、更新された確信度が最大となる方向を当該画素における隆線の方向性として決定するようにしたので、周期性のあるノイズがある場合であっても、幅が狭く谷線が連続している隆線溝とその近傍画素の隆線の方向性を適切に抽出することができ、特に、隆線の方向性を画素単位で抽出する構成であるため、隆線の方向性を精細に抽出することができる。

次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して具体的に説明する。

図１は本発明を適用した一実施形態の隆線方向抽出装置１の構成の概略を示した機能ブロック図、また、図２は同実施形態の隆線方向抽出装置１を利用して構築された特徴点抽出システム２の構成を示したブロック図である。

特徴点抽出システム２は、指紋や掌紋の画像を読み込んで指紋や掌紋の特徴点データを得るためのもので、図２に示されるように、指紋や掌紋の画像を取り込むためのセンサやスキャナもしくは電子ファイル化された画像を読み込むためのデータ読み取り手段からなる指紋画像入力装置３と、指紋画像入力装置３で入力された画像から隆線方向を抽出するための隆線方向抽出装置１、および、隆線方向抽出装置１で抽出された隆線方向のデータを用いて指紋画像から指紋隆線を抽出する隆線抽出装置４と、隆線抽出装置４で抽出された隆線から特徴点を抽出する特徴点抽出装置５、ならびに、特徴点抽出装置５で抽出された特徴点データを出力する特徴点出力装置６を備える。

このうち、指紋画像入力装置３，隆線抽出装置４，特徴点抽出装置５，特徴点出力装置６に関しては既に公知であるので具体的な説明は省略する。

特徴点抽出システム２の主要部を構成する隆線方向抽出装置１は、指紋画像入力装置３から入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線、より具体的には隆線をなす谷線の方向性を抽出するためのもので、図１に示されるように、データ記憶用のメモリ７，コントラスト正規化手段８，確信度抽出手段９，連続性評価手段１０，周期性評価手段１１，隆線方向決定手段１２，隆線方向合成手段１３およびデータ処理制御手段１４を備える。

メモリ７は、指紋画像入力装置３から入力された指紋や掌紋の画像を一時記憶するためのフレームメモリや演算データの一時記憶用メモリとして機能する。

更に、この実施形態においては、メモリ７の記憶領域の一部を利用して、画像を構成する各画素毎、更には、予め設定された幾つかの方向毎に、方向性確信度、および、連続性確信度に従って更新された方向性確信度や、周期性確信度、および、連続性確信度と周期性確信度に従って更新された最終的な確信度を一時記憶するためのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）が生成されるようになっている（図１３参照）。

コントラスト正規化手段８は、メモリ７に一時記憶された画像において指紋や掌紋の画像の濃淡差が小さい領域、つまり、ダイナミックレンジが狭い領域の画像を強調し、画像の全領域のコントラストを正規化して一様なダイナミックレンジを得るための手段である。その機能に関しては公知であり、例えば、局所的ヒストグラム平均化法や局所的コントラスト強調法等の技術が知られている。

ここで、指紋画像入力装置３によって取り込まれてメモリ７に一時記憶された画像の一例を図４に示す。但し、この画像は正規化前の元画像である。

図４の画像は、米国National Institute of Standards and Technologyで標準化されたANSI/NIST-ITL-1-2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial, & Scar Mark & Tattoo (SMT) Informationに従って、500dpiの解像度でディジタル化されたものである。この標準では、０から２５５迄の２５６階調の濃度値を持つように画像がディジタル化される。また、濃度値の表現は、輝度が大きい（明るい）ほど、数値が大きくなる輝度基準で定義されているが、この実施形態では、説明の都合上、濃度値の表現に関しては、濃度が大きいほど数値が大きくなる濃度基準を適用する。従って、濃度が大きい（濃い）隆線部は２５５の最大値に近く、濃度が小さい（薄い）紙地や谷線部は０に近い濃度値となる。また、フレームメモリとして機能するメモリ７に取り込まれた画像の画素は水平方向にＸ個、また、垂直方向にＹ個並んでいるものとする。

確信度抽出手段９は、コントラスト正規化手段８で正規化された指紋や掌紋の画像をメモリ７から読み込んで、この画像から抽出された画素（ｘ，ｙ）〔但し、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙ〕の各々に対し、予め設定された幾つかの方向、つまり、この実施形態では、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで次々と１６の方向コードｒ（ｉ）〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５〕を順に選択し、その都度、抽出された画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性が当該時点で選択されている方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定し、選択されている方向コードｒ（ｉ）と直交する方向つまり左右から画素（ｘ，ｙ）に隣接する幾つかの画素の濃度と当該画素（ｘ，ｙ）の濃度との差に基いて、該抽出された画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性が、方向コードｒ（ｉ）と一致している可能性を表す方向性確信度Ｃ（ｉ）を各方向コードｒ（ｉ）毎に求め、予め設定された方向すなわち方向コードｒ（ｉ）と方向性確信度Ｃ（ｉ）との対応関係を、一時的に画素（ｘ，ｙ）毎のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶させるようになっている。

但し、この実施形態にあっては、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの全ての画素（ｘ，ｙ）に対して方向性確信度Ｃ（ｉ）を求める処理を行なうわけではなく、周辺の画素と比較して明らかに濃度が高い画素つまり隆線溝の構成要素でない可能性が高い画素に関しては、処理の高速化のために方向性確信度Ｃ（ｉ）を求める処理を省略し、また、この画素（ｘ，ｙ）のためのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）をメモリ７内に生成するための処理も行なわない。

この方向性確信度Ｃ（ｉ）は、隆線溝と見做される可能性を数値化したものだが、同時に、隆線を含めた近傍領域の隆線方向の確信度と見做すこともできる。

ここで、隆線方向について説明する。方向は、数学的には、向きを持った傾きと定義される。隆線の傾きには向きがないので、厳密には、それを方向という言葉で表現することは適切ではない。しかし、隆線の傾きを隆線方向と表現する例が多いので、ここでも隆線方向という語句を使用する。隆線方向は、π／８rad.毎に量子化されて８方向にコード化される例や、１／１６πrad.毎に量子化されて１６方向にコード化される例が多い。８方向より１６方向の方が処理時間は多くかかるが精度は向上する。この実施形態では、既に述べた通り、図５に示されるような１６の方向、つまり、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで隆線の方向性を特定するようにしている。尚、隆線方向に関して、正方向や逆方向というように向きを意味する場合には、図５に示されるように、原点から放射する方向が正方向であると規定する。

隆線方向は、各画素（ｘ，ｙ）毎に定義されることもあれば、４×４画素や８×８画素等のブロック単位で定義されることもあるが、この実施形態では１画素単位で定義するものとして説明する。また、隆線方向を図示するときは、見やすいように水平方向および垂直方向ともに８画素おきにサンプリングして図示する。

連続性評価手段１０は、その時点で選択されている方向コードｒ（ｉ）と一致する方向を有して画素（ｘ，ｙ）に連続する画素数に基いて当該画素（ｘ，ｙ）に関わる方向コードｒ（ｉ）方向の連続性確信度を求め、連続性確信度に比例した重み付けを方向コードｒ（ｉ）毎に行なって、方向コードｒ（ｉ）と対応してテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶された方向性確信度Ｃ（ｉ）の値を方向性確信度Ｃ２（ｉ）に更新し、この値をテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に更新記憶もしくは追加的に記憶させる。

つまり、特定の方向コードｒ（ｉ）に対応する連続性確信度の値が大きければ、隆線溝を形成する画素群が、仮定された方向コードｒ（ｉ）に沿って連続している可能性が高いということである。

周期性評価手段１１は、画像から抽出された画素（ｘ，ｙ）の各々に対し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５の１６の方向コードｒ（ｉ）を順に選択し、その都度、画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性が、当該時点で選択されている方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定し、方向コードｒ（ｉ）と直交する方向つまり左右から画素（ｘ，ｙ）に近接する幾つかの画素の方向コードｒ（ｉ）における方向性確信度Ｃ２（ｉ）の値に基いて当該画素（ｘ，ｙ）に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度ｄＦ（ｉ）として求め、周期性確信度ｄＦ（ｉ）に比例した重み付けを方向コードｒ（ｉ）毎に行なって、方向コードｒ（ｉ）と対応してテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶された方向性確信度Ｃ２（ｉ）の値を最終的な確信度ｅＦ（ｉ）に更新し、この値をテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に更新記憶もしくは追加的に記憶させる。

要するに、この処理は、画素（ｘ，ｙ）に対し、方向コードｒ（ｉ）に直交する左右の方向に、同等の方向性を有する他の画素が存在するか否かを検査するためのものであり、もし、左右共に典型的な隆線間隔の範囲内でテーブルＣｒの生成対象となった画素つまり周辺の画素と比較して濃度が低く隆線溝の構成要素である可能性が高い画素が存在すれば、当該画素（ｘ，ｙ）を挟んで其の左右の画素間に隆線溝としての周期性があると判断され得る。
この実施形態では、当該画素（ｘ，ｙ）と其の左右あわせて３つの画素の方向性確信度Ｃ２（ｉ）で決定される周期性確信度ｄＦ（ｉ）を求め、その左右の画素間にある全ての画素のテーブルＣｒに対して周期性確信度を登録するようにしている。

隆線方向決定手段１２は、画素（ｘ，ｙ）毎のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されたｉ＝０，１，２，・・・，１５の都合１６の最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の中から最終的な確信度の最大値ｅＦを検索し、最終的な確信度の最大値ｅＦに対応する方向コードｒ（Ｒ１）を、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性として決定し、画素（ｘ，ｙ）毎のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶させる。
また、隆線方向決定手段１２は、確信度が最大となる方向コードｒ（Ｒ１）の確信度ｅＦ（Ｒ１）と、確信度が最大となる方向コードｒ（Ｒ１）に直交する方向ＲＶの隆線方向に対応する確信度ｅＦとの差分〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕を求め、この値を画素（ｘ，ｙ）の確信度とし、確信度が設定値よりも小さい画素に関しては隆線の方向性が不明であると見做して、方向コードｒ（Ｒ１）に代えて方向が不明であることを意味するコードを記憶させる。
尚、本実施例においては１６方向を採用しているので、ＲＶは、以下の式で計算できる。但し、ＭＯＤは（Ｒ１＋８）を１６で除した余りを求める関数である。
ＲＶ＝ＭＯＤ（Ｒ１＋８，１６）

隆線方向合成手段１３は、公知の隆線方向抽出装置の機能を内蔵しており、隆線方向決定手段１２によって方向性が不明であると見做された全ての画素（ｘ，ｙ）を原画像から抽出し、公知の隆線方向抽出方法のアルゴリズム、例えば、特許文献１，特許文献２等で開示されるような技術を適用して、方向性が不定となった画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性を求め、隆線方向決定手段１２で得られた結果と組み合わせて最終結果としてメモリ７に一時記憶させ、隆線抽出装置４に引き渡す。
但し、隆線方向決定手段１２で決定された隆線の方向性の信頼度と比較すれば、隆線方向合成手段１３で求められた部分の隆線の方向性の信頼度は低い。

データ処理制御手段１４は、コントラスト正規化手段８，確信度抽出手段９，連続性評価手段１０，周期性評価手段１１，隆線方向決定手段１２，隆線方向合成手段１３の処理動作のタイミングを制御する制御手段である。

位置（ｘ，ｙ）の画素に対応して生成されるテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の論理構造の一例を図１３に示す。
既に述べた通り、このテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）は、画像を構成する各画素（ｘ，ｙ）毎に生成されるもので、予め設定された幾つかの方向すなわちｉ＝０，１，２，・・・，１５の１６の方向コードｒ（ｉ）と、各方向コードｒ（ｉ）毎の方向性確信度Ｃ（ｉ）と、連続性確信度に基く重み付けで更新された方向性確信度Ｃ２（ｉ）と、周期性確信度ｄＦ（ｉ）と、連続性確信度と周期性確信度に従って更新された最終的な確信度ｅＦ（ｉ）と、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線方向を表す方向コードｒ（Ｒ１）もしくは方向が不明であることを意味するコードと、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線方向を表す方向コードｒ（Ｒ１）の信頼性を表す確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕が一時記憶される。
但し、これらのデータを全て一時記憶しておく必要はなく、例えば、連続性確信度に基く重み付けで更新される方向性確信度Ｃ（ｉ）等に関しては方向性確信度Ｃ２（ｉ）の演算が終った過程で消去しても構わない。

隆線方向抽出装置１は、具体的には、例えば、図３に示されるような一般的なパーソナルコンピュータ等によって構成することができる。

パーソナルコンピュータ等からなる隆線方向抽出装置１は、図３に示すように、演算処理用のマイクロプロセッサ１５と、マイクロプロセッサ１５の基本的な制御プログラムを格納したＲＯＭ１６と、データの一時記憶等に利用される大容量のＲＡＭ１７、および、各種のアプリケーションプログラム等を格納したハードディスクドライブ等からなる記憶装置１８と、指紋画像入力装置３や隆線抽出装置４と接続するためのインターフェイス１９を備え、マイクロプロセッサ１５の入出力回路２０には、マン・マシン・インターフェイスとして機能するモニタ２１とキーボード２２およびマウス２３等が接続されるようになっている。

パーソナルコンピュータ等によって構成された隆線方向抽出装置１にあっては、記憶装置１８に隆線方向抽出プログラム２４が格納され、実行対象プログラムとしてＲＡＭ１７上に読み出された隆線方向抽出プログラム２４によって制御されるマイクロプロセッサ１５が、コントラスト正規化手段８，確信度抽出手段９，連続性評価手段１０，周期性評価手段１１，隆線方向決定手段１２，隆線方向合成手段１３およびデータ処理制御手段１４として機能し、また、大容量のＲＡＭ１７が前述したデータ記憶用のメモリ７として機能する。

図２においては、説明の都合上、隆線方向抽出装置１，隆線抽出装置４，特徴点抽出装置５，特徴点出力装置６を個別のハードウェアとして記載しているが、実際には、此れらの装置を纏めて１つのパーソナルコンピュータ等で構成することができる。

図１４〜図１９はコントラスト正規化手段８，確信度抽出手段９，連続性評価手段１０，周期性評価手段１１，隆線方向決定手段１２，隆線方向合成手段１３およびデータ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５の処理動作について具体的に示したフローチャートである。

次に、図１４〜図１９を参照して本実施形態における隆線方向抽出方法と隆線方向抽出プログラム２４の全体的な処理の流れについて具体的に説明する。

まず、指紋画像入力装置３で指紋や掌紋の画像を読み込んでディジタル化し、ディジタル化された画像データをＲＡＭ１７からなるメモリ７のフレームメモリに格納する（図１４のステップａ１）。
既に述べた通り、指紋画像入力装置３は使用せず、予め電子化されている画像ファイルをメモリ７のフレームメモリに格納しても構わない。

次に、コントラスト正規化手段８として機能するマイクロプロセッサ１５が、画像の濃淡差が小さい領域、つまり、ダイナミックレンジが狭い領域の画像を強調してフレームメモリの画像の全領域に亘って一様なダイナミックレンジを与え、正規化された画像データをメモリ７のフレームメモリに再格納する（ステップａ２）。

次に、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、メモリ７のフレームメモリから画素を抽出するための指標ｙ，ｘの値を共に０に初期化し（ステップａ３，ステップａ４）、指標ｘ，ｙの値で特定される画素（ｘ，ｙ）の濃度をメモリ７のフレームメモリから読み込む（ステップａ５）。

そして、マイクロプロセッサ１５が、画素（ｘ，ｙ）の濃度と其の周辺の画素の濃度とを比較し、この画素（ｘ，ｙ）の濃度が周辺の画素の濃度と比べて高くないかどうか、つまり、当該画素（ｘ，ｙ）が隆線溝の構成要素である可能性が高いかどうかを判定する（ステップａ６）。

既に述べた通り、画素（ｘ，ｙ）の濃度が周辺の画素の濃度と比べて高ければ、当該画素（ｘ，ｙ）が隆線溝の構成要素である可能性が低く、また、画素（ｘ，ｙ）の濃度が周辺の画素の濃度と比べて低ければ、当該画素（ｘ，ｙ）が隆線溝の構成要素である可能性は高い。

ここで、ステップａ６の判定結果が真となって画素（ｘ，ｙ）が隆線溝の構成要素である可能性が低いと判定された場合には、処理の高速化のためにステップａ７〜ステップａ１４に至る処理は非実行とされ、当該画素（ｘ，ｙ）に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の生成処理や当該画素（ｘ，ｙ）に関わる方向性確信度Ｃ（ｉ）の算出および記憶に関わる処理が省略される。
この場合、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７のフレームメモリから画素を抽出するための指標ｘの値を直ちに１インクリメントし（ステップａ１５）、次の画素（ｘ，ｙ）の濃度の読み込みに取り掛かることになる。

一方、ステップａ６の判定結果が偽となった場合、つまり、画素（ｘ，ｙ）が隆線溝の構成要素である可能性が高いと判定された場合には、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、当該画素（ｘ，ｙ）に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）をメモリ７のデータ記憶領域内に生成する（ステップａ７，図１３参照）。

次いで、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５が、方向コードｒを特定するための指標ｉの値を０に初期化し（ステップａ８）、画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向が方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定して該指標ｉに対応する方向コードｒ（ｉ）を読み込み、この方向コードｒ（ｉ）と直交する方向、つまり、左右から画素（ｘ，ｙ）に隣接する幾つかの画素の濃度を読み込み（ステップａ９）、これらの画素の濃度と当該画素（ｘ，ｙ）の濃度との差に基いて、画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性が方向コードｒ（ｉ）と一致している可能性を表す方向性確信度Ｃ（ｉ）の値を求める（ステップａ１０）。

特に、この実施形態では、評価対象となる画素（ｘ，ｙ）の濃度と、方向コードｒ（ｉ）に直交する方向、つまり、左右から当該画素（ｘ，ｙ）に隣接する左右各２個の画素を利用し、ステップａ１０の処理において式１の演算処理を実行することで方向性確信度Ｃ（ｉ）を求めるようにしている。
C(i)=min(f(1),f(-1))×k1+min(f(2),f(-2))×(1-k1)・・・（式１）
但し、
f(1)=max(d(1)-d(0),0)
f(-1)=max(d(-1)-d(0),0)
f(2)=max(d(2)-d(0),f(1))
f(-2)=max(d(-2)-d(0),f(-1))
k1：荷重パラメータ（０から１の間の任意の数値で、本実施形態では０．６を採用）
d(0)：画素（ｘ，ｙ）の濃度
d(1)：画素（ｘ，ｙ）から方向コードｒ（ｉ）の方向に対して右側に隣接する画素（走査距離１の画素）の濃度（ステップａ９の処理で読み込み済み）
d(-1)：画素（ｘ，ｙ）から方向コードｒ（ｉ）の方向に対して左側に隣接する画素（走査距離１の画素）の濃度（ステップａ９の処理で読み込み済み）
d(2)：画素（ｘ，ｙ）から方向コードｒ（ｉ）の方向に対して右側２番目に隣接する画素（走査距離２の画素）の濃度（ステップａ９の処理で読み込み済み）
d(-2)：画素（ｘ，ｙ）から方向コードｒ（ｉ）の方向に対して左側２番目に隣接する画素（走査距離２の画素）の濃度（ステップａ９の処理で読み込み済み）
ここで、f(1)，f(-1）は、隣接画素との濃度差で、画素（ｘ，ｙ）の濃度が隣接画素の濃度より小さいときのみ正数となる。また、f(2)，f(-2)は、隣接２画素の濃度により計算される値である。
隆線溝（谷線）の幅が狭いときには、上述の式１で計算すると、仮定した方向コードｒ（ｉ）が実際の隆線方向に沿っている場合に方向性確信度Ｃ（ｉ）の値が大きくなり、また、仮定した方向コードｒ（ｉ）が実際の隆線方向に沿っていない場合では方向性確信度Ｃ（ｉ）の値が小さくなる。従って、方向性確信度Ｃ（ｉ）の大小に基いて、仮定した方向コードｒ（ｉ）が実際の隆線方向に沿っているか否かを判定することが可能になる。
また、隆線溝（谷線）の幅が狭く、例えば、隆線溝の幅が１画素であるとした場合にあっては、隆線溝を形成する画素の濃度は、その左右に隣接する画素の濃度よりも小さいので、格別な計算を行なうことなく、明暗の比較のみで簡単に抽出することが可能である。また、このような狭い隆線溝が連続している場合には、抽出された画素の連続性を検査することで、比較的容易に隆線の方向を抽出できる。その結果、隆線方向を抽出できることになる。この実施形態では、隆線溝（谷線）の幅が３画素以内の細い隆線溝の抽出を前提としているので、画素（ｘ，ｙ）を含めて方向コードｒ（ｉ）と直交する左右の各向きに２画素つまり合計で５画素の濃度の比較で隆線を抽出することが可能である。
また、式１の処理に代えて方向性確信度Ｃ（ｉ）を求めるための最も単純な方法の一つは、該画素の濃度が左右の隣接画素４画素の濃度より小さい場合に隆線として抽出する方法である。この場合の方向性確信度の設定例は、該画素の濃度と、２番目に小さい濃度との差としてもよい。

次いで、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向性確信度Ｃ（ｉ）の値が正の値であるか否かを判定し（ステップａ１１）、正であると判定された場合、つまり、画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性が方向コードｒ（ｉ）と一致している可能性が高い場合に限り、演算結果である方向性確信度Ｃ（ｉ）の値を方向コードｒ（ｉ）に対応させて画素（ｘ，ｙ）用のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に一時記憶させる（ステップａ１２，図１３参照）。

従って、仮に、指標ｘ，ｙおよび指標ｉの現在値が共に０であるとすれば、画素（０，０）つまり原点に位置する画素が、方向コードｒ（０）要するに水平線に対して０πrad.の方向に沿っている可能性に相当する方向性確信度Ｃ（０）の値が、方向コードｒ（０）に対応して、画素（０，０）用のテーブルＣｒ（０，０）に一時記憶されることになる。
なお、実際には画素（０，０）は画像の端部に位置するものではなく、画素（０，０）よりもマイナス側および画素（Ｘ，Ｙ）よりもプラス側にも画素は存在するので、画素（０，０），画素（Ｘ，０），画素（０，Ｙ），画素（Ｘ，Ｙ）の周辺での演算処理に不都合を生じることはない。

次いで、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒを特定するための指標ｉの現在値が、選択可能な最後の方向性つまり１５／１６πrad.に対応した指標値１５に達しているか否かを判定する（ステップａ１３）。

指標ｉの現在値が１５に達していなければ、他にも当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向として仮定すべき方向コードが存在することを意味するので、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｉの値を１インクリメントした後（ステップａ１４）、当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向が方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定した上で前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｉの現在値が１５に達した時点で、当該画素（ｘ，ｙ）に対し、予め設定された幾つかの方向、つまり、この実施形態では、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てが選択され、その各々に対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の値〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５〕が当該画素（ｘ，ｙ）用のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されることになる（図１３参照）。

そして、ステップａ１３の判定結果が真となり、１つの画素（ｘ，ｙ）に対する方向性確信度Ｃ（ｉ）の全ての算出および記憶処理が完了したことが確認されると、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７のフレームメモリから画素を抽出するための指標ｘの現在値が画像の横方向の幅に相当する画素数Ｘに達しているか否かを判定する（ステップａ１５）。

ここで、ステップａ１５の判定結果が偽となり、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達していないことが明らかとなった場合には、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５が、指標ｘの値を１インクリメントした後（ステップａ１６）、更新された指標ｘと現在値を保持されている指標ｙの値に基いて、次の画素（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘの１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々についてのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の生成と各画素（ｘ，ｙ）の各々に対する１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てに対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ１５の判定結果が真となり、１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々についてのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の生成と各画素（ｘ，ｙ）の各々に対する１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てに対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７のフレームメモリから画素を抽出するための指標ｙの現在値が画像の縦方向の幅に相当する画素数Ｙに達しているか否かを判定する（ステップａ１７）。

ここで、ステップａ１７の判定結果が偽となり、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達していないことが明らかとなった場合には、確信度抽出手段９として機能するマイクロプロセッサ１５が、指標ｙの値を１インクリメントして指標ｘの値を０に初期化した後（ステップａ１８，ステップａ４）、更新された指標ｘ，ｙの値に基いて、次の行の画素（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの全ての画素（ｘ，ｙ）の各々についてのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の生成と各画素（ｘ，ｙ）の各々に対する１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てに対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ１７の判定結果が真となり、全ての画素（ｘ，ｙ）の各々についてのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の生成と各画素（ｘ，ｙ）の各々に対する１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てに対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、メモリ７のフレームメモリから画素を抽出するための指標ｙ，ｘの値を改めて共に０に初期化する（図１５のステップａ１９，ステップａ２０）。

図７（ｂ）および図７（ｃ）は、前述の確信度抽出手段９による処理が完了してステップａ１７の判定結果が真となった段階で得られる各画素（ｘ，ｙ）における方向コードｒ（ｉ）と方向性確信度Ｃ（ｉ）との対応関係のうち、方向コードｒ（６）つまり３／８πrad.に対応する各画素（ｘ，ｙ）の方向性確信度Ｃ（６）と、方向コードｒ（３）つまり３／１６πrad.に対応する各画素（ｘ，ｙ）の方向性確信度Ｃ（３）の値の大小を画像の濃淡に置き換えて、図４の指紋の一部、より具体的には、図６（ａ）の領域αすなわち図７（ａ）に拡大して示される部分に範囲を制限して、各画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性の信頼度を画像表示した概念図である。
図７（ｂ）では方向コードｒ（６）に対応する方向性確信度Ｃ（６）の値の大小と画像の濃淡の関係は、方向性確信度Ｃ（６）の値が大きいほど画像が濃くなる方向で表しており、また、図７（ｃ）においても此れと同様に、方向コードｒ（３）に対応する方向性確信度Ｃ（３）の値の大小と画像の濃淡の関係は、方向性確信度Ｃ（３）の値が大きいほど画像が濃くなる方向で表している。
図６（ａ）の領域αすなわち図７（ａ）に相当する部分から公知技術を適用して隆線の方向を抽出した場合には、上下方向に略一定の間隔を空けて右上がりに延びる線分状のインク滲み、より具体的には、方向コードｒ（３）つまり３／１６πrad.を有するインク滲みの影響により、図６（ｂ）に示される通り、正しい隆線の方向である方向コードｒ（６）つまり３／８πrad.を抽出できず、誤った方向コードｒ（３）つまり３／１６πrad.を抽出してしまっていることが分かる。
一方、本実施形態の確信度抽出手段９による処理を適用した場合にあっては、図７（ｂ）に示されるように、正しい隆線の方向である方向コードｒ（６）つまり３／８πrad.に沿った方向の方向性確信度Ｃ（６）の値が大きくなる画素（ｘ，ｙ）の群が多く出現していることが分かる。
また、図７（ｃ）に示されるように、本実施形態の確信度抽出手段９による処理を適用した場合にあっても、インク滲みの方向コードｒ（３）つまり３／１６πrad.に沿った方向の方向性確信度Ｃ（３）の画素（ｘ，ｙ）の群は出現するものの、その濃度すなわち方向性確信度Ｃ（３）の値は比較的小さなもので、しかも、画素（ｘ，ｙ）の群はインク滲みの方向コードｒ（３）すなわち３／１６πrad.の方向に沿って連続してはいないことが分かる。

つまり、全ての画素（ｘ，ｙ）の各々についてのテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の生成と各画素（ｘ，ｙ）の各々に対する１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てに対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の算出および記憶処理が完了した時点で、各画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）から方向性確信度Ｃ（ｉ）が最大となる方向コードｒ（ｉ）を求め、直ちに当該方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向として抽出してしまったとしても一定の精度で適正な隆線方向を抽出することが可能であるが、最大値となる方向性確信度Ｃ（ｉ）に対応した方向コードｒ（ｉ）が一致する画素（ｘ，ｙ）が連続しているか否かを評価することで、この方向コードｒ（ｉ）の方向に沿って隆線が延びているか否かを更に正確に知ることが可能であるということである。

そこで、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、まず、評価対象とするテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘ，ｙの現在値に基いてメモリ７を検索し、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）がメモリ７内に生成されているか否かを判定し（図１５のステップａ２１）、対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）が生成されていれば、指標ｘ，ｙの現在値に対応する画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を評価対象としてメモリ７から読み出す（ステップａ２２，図１３参照）。

次いで、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、連続性の評価対象とする方向コードｒ（ｉ）を特定するための指標ｉの値を０に初期化し（ステップａ２３）、指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されているか否かを判定する（ステップａ２４）。

方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されていれば、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘ，ｙの現在値で決まる画素（ｘ，ｙ）を挟んで指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）の方向に並ぶ幾つかの画素、例えば、画素（ｘ，ｙ）を挟んで指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）の正逆の方向に並ぶ片側２つ都合４画素分の各々に対応した４つのテーブルＣｒをメモリ７から読み出し、４つのテーブルＣｒの各々から指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の値を抽出し、此れらの平均値を求める（ステップａ２５）。

従って、仮に、指標ｘ，ｙおよび指標ｉの現在値が共に０であるとすれば、画素（０，０）つまり原点に位置する画素を挟んで方向コードｒ（０）の正方向つまり水平線に対して０πrad.の正方向に隣接する２つの画素と方向コードｒ（０）の負方向つまり水平線に対して０πrad.の負方向に隣接する２つの画素の各々に対応した４つのテーブルＣｒがメモリ７から読み出され、これら４つのテーブルＣｒの各々から指標ｉで特定される方向コードｒ（０）に対応した方向性確信度Ｃ（０）が抽出され、テーブルＣｒ（ｘ，ｙ）自体に記憶されていれる方向性確信度Ｃ（０）を併せた都合５つの方向性確信度Ｃ（０）の加算値が求められ、更に、この加算値を方向性確信度Ｃ（０）の総数５で除して平均値が求められることになる。
前述した通り、実際には画素（０，０）は画像の端部に位置するものではなく、画素（０，０）よりもマイナス側および画素（Ｘ，Ｙ）よりもプラス側にも画素は存在するので、画素（０，０），画素（Ｘ，０），画素（０，Ｙ），画素（Ｘ，Ｙ）の周辺での演算処理に不都合を生じることはない。

次いで、マイクロプロセッサ１５は、これらの画素に芯線化処理を施し（ステップａ２６）、芯線化された画素が方向コードｒ（ｉ）の方向に沿って連結している画素数を求め、この値を連続画素数としてメモリ７のレジスタＬに一時記憶する（ステップａ２７）。この芯線化処理は、方向コードｒ（ｉ）の方向と直交する方向に３以上の画素がある場合に行なわれるもので、両端、あるいは、どちらか一方の１画素を除去する処理を繰り返すことで実現できる。

次いで、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、連続画素数Ｌの値が閾値（例えば８）以下であるか否かを判定し（ステップａ２８）、閾値以下であれば、当該画素（ｘ，ｙ）が方向コードｒ（ｉ）の方向に沿った隆線の一部を形成している可能性は低いものと見做してテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）における方向性確信度Ｃ（ｉ）の値を削除し、これを無視する（ステップａ２９）。この処理は、隆線ではないノイズ（例えば、汗腺口や皺）の悪影響の緩和に有効である。

一方、ステップａ２８の判定結果が偽となって連続画素数Ｌの値が閾値を超えていることが判明した場合には、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は後述の式２の演算処理を実行し、連続画素数Ｌの値に基いて連続性確信度（Ｌ／１００）を求め、方向コードｒ（ｉ）と対応してテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶された方向性確信度Ｃ（ｉ）に連続性確信度（Ｌ／１００）を乗じることで連続性確信度に比例した重み付けを行い、新たな方向性確信度Ｃ２（ｉ）を求め（ステップａ３０）、この値を方向コードｒ（ｉ）に対応させてテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に一時記憶させる（ステップａ３１，図１３参照）。
C2(i)=C(i)×L/100・・・（式２）
C2(i)：更新された方向性確信度
L：連結画素数
L/100：連続性確信度

なお、連結画素数Ｌの値が予め定められた最大値（例えば１００画素程度）を超えた場合には、ステップａ２７の処理で連結画素数Ｌの値を最大値（例えば１００程度）に規制するようにしてもよい。

次いで、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒを特定するための指標ｉの現在値が、選択可能な最後の方向性つまり１５／１６πrad.に対応した指標値１５に達しているか否かを判定する（ステップａ３２）。

指標ｉの現在値が１５に達していなければ、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向として仮定すべき方向コードが他にも存在することを意味するので、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｉの値を１インクリメントした後（ステップａ３３）、当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向が指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定した上で前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｉの現在値が１５に達した時点で、当該画素（ｘ，ｙ）に対し、予め設定された幾つかの方向、つまり、この実施形態では、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てが選択され、その各々に対応した方向性確信度Ｃ（ｉ）の値〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５〕に対して当該方向における連続性確信度による重み付けが行なわれて、連続性確信度を考慮した新たな方向性確信度Ｃ２（ｉ）が求められ、当該画素（ｘ，ｙ）用のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されることになる（図１３参照）。

そして、ステップａ３２の判定結果が真となり、１つの画素（ｘ，ｙ）に対する方向性確信度Ｃ２（ｉ）の全ての算出および記憶処理が完了したことが確認されると、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象とするテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘの現在値が画像の横方向の幅に相当する画素数Ｘに達しているか否かを判定する（ステップａ３４）。

ここで、ステップａ３４の判定結果が偽となり、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達していないことが明らかとなった場合には、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘの値を１インクリメントした後（ステップａ３５）、更新された指標ｘと現在値を保持されている指標ｙの値に基いて、次の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘの１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ２（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ３４の判定結果が真となり、１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ２（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象とするテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙの現在値が画像の縦方向の幅に相当する画素数Ｙに達しているか否かを判定する（ステップａ３６）。

ここで、ステップａ３６の判定結果が偽となり、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達していないことが明らかとなった場合には、連続性評価手段１０として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｙの値を１インクリメントして指標ｘの値を０に初期化した後（ステップａ３７，ステップａ２０）、更新された指標ｘ，ｙの値に基いて、次の行の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ２（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ３６の判定結果が真となり、画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ２（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、メモリ７からテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙ，ｘの値を改めて共に０に初期化する（図１６のステップａ３８，ステップａ３９）。

図８（ｂ）および図８（ｃ）は、前述の連続性評価手段１０による処理が完了してステップａ３６の判定結果が真となった段階で、各画素（ｘ，ｙ）における方向コードｒ（ｉ）と連続性評価手段１０で更新された方向性確信度Ｃ２（ｉ）との対応関係のうち、方向コードｒ（６）つまり３／８πrad.に対応する各画素（ｘ，ｙ）の方向性確信度Ｃ２（６）と、方向コードｒ（３）つまり３／１６πrad.に対応する各画素（ｘ，ｙ）の方向性確信度Ｃ２（３）の値の大小を画像の濃淡に置き換え、図６（ａ）の領域αすなわち図８（ａ）に拡大して示される部分に範囲を制限して、各画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性の信頼度を画像表示した概念図である。
確信度抽出手段９の処理で得られた図７（ｂ）や図７（ｃ）と比較すれば分かるように、連続性評価手段１０で更新された方向性確信度Ｃ２（６），Ｃ２（３）で表された図８（ｂ）や図８（ｃ）の画像では、方向コードｒ（６），ｒ（３）の各方向において連結画素数が短い成分が除去され、また、連結画素数が多い画素は、確信度が高くなっていることが分かる。
また、図８（ｂ）に示される正しい隆線方向つまり方向コードｒ（６）に沿った方向では、確信度の高い画素が多くなり、逆に図８（ｃ）示されるインク滲みの方向つまり方向コードｒ（３）に沿った方向では確信度の高い画素が少なくなっていることが分かる。
従って、画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ２（ｉ）の算出および記憶処理が完了した時点で、各画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）から方向性確信度Ｃ２（ｉ）が最大となる方向コードｒ（ｉ）を求め、この方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向として抽出するといったことも可能であり、そうした場合、確信度抽出手段９の処理で得られた方向性確信度Ｃ（ｉ）を利用して画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向を抽出した場合と比べ（図７（ｂ），図７（ｃ）参照）、この方向コードｒ（ｉ）の方向に沿って隆線が延びているか否かを更に正確に知ることができる。
つまり、指紋の隆線が或る方向たとえば方向コードｒ（ｉ）の方向に沿っているという仮定が正しければ、当該方向コードｒ（ｉ）の方向に沿って確信度の高い画素が連続している筈であり、また、別の見方をすれば、特定の方向コードｒ（ｉ）の方向に沿って確信度の高い画素が連続していれば、この方向が正しい隆線方向である可能性が大きいとも言える。従って、連続性を考慮した方向性確信度Ｃ２（ｉ）を用いることで、隆線方向の抽出精度を向上させることができる。

更に、指紋の隆線は、ほぼ等間隔に並ぶものであり、周期性があることが特徴である。通常、隆線の左右にはほぼ等間隔で別の隆線が存在し、隆線溝の左右にはほぼ等間隔で別の隆線溝が存在するので、評価対象の画素に対し其の隆線の方向コードｒ（ｉ）と直交する方向に等間隔で確信度の高い他の画素が存在すれば、その画素つまり評価対象の画素は隆線溝を構成する画素である可能性が高いと言える。
これと同様、評価対象の画素と方向性を同じくして其の近辺にある画素も、他の隆線溝の構成要素である可能性が高い。

そこで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、まず、評価対象とするテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘ，ｙの現在値に基いてメモリ７を検索し、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）がメモリ７内に生成されているか否かを判定し（図１６のステップａ４０）、対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）が生成されていれば、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）をメモリ７から読み出す（ステップａ４１，図１３参照）。

次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、周期性の評価対象とする方向すなわち方向コードｒ（ｉ）を特定するための指標ｉの値を０に初期化し（ステップａ４２）、指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ２（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されているか否かを判定する（ステップａ４３）。

方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ２（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されていれば、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘ，ｙの現在値で決まる画素（ｘ，ｙ）を挟んで指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）と直交する方向に並ぶ幾つかの画素の各々に対応したテーブルＣｒをメモリ７から読み出し、各テーブルＣｒの各々から指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応した方向性確信度Ｃ２（ｉ）を抽出した後（ステップａ４４）、これらの方向性確信度Ｃ２（ｉ）の値に基いて、画素（ｘ，ｙ）に近接する他の隆線の存在の可能性を例えば後述する式３の演算式により周期性確信度ｄＦとして求める（ステップａ４５）。

従って、仮に、指標ｘ，ｙおよび指標ｉの現在値が共に０であるとすれば、画素（０，０）つまり原点に位置する画素を挟んで方向コードｒ（０）つまり水平線に対して０πrad.と直交する方向コードｒ（８）すなわち１／２πrad.の正逆の方向に並ぶ幾つかの画素の各々に対応したテーブルＣｒがメモリ７から読み出され、各テーブルＣｒの各々から指標ｉで特定される方向コードｒ（０）つまり水平線に対応した方向性確信度Ｃ２（０）の値が抽出され、これらの方向性確信度Ｃ２（０）の値に基いて当該画素（ｘ，ｙ）における方向コードｒ（０）に対応した周期性確信度ｄＦが求められることになる。
前述した通り、実際には画素（０，０）は画像の端部に位置するものではなく、画素（０，０）よりもマイナス側および画素（Ｘ，Ｙ）よりもプラス側にも画素は存在するので、画素（０，０），画素（Ｘ，０），画素（０，Ｙ），画素（Ｘ，Ｙ）の周辺の画素に対応したテーブルＣｒの読み出しや演算処理に不都合を生じることはない。

典型的な隆線の間隔は６〜１４画素分の間隔に相当するので、この点を勘案し、この実施形態では、指標ｘ，ｙの現在値で決まる画素（ｘ，ｙ）を挟んで指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）と直交する方向に並ぶ左側の６番目〜１４番目までの画素と右側の６番目〜１４番目までの画素を抽出の対象としており、前述したステップａ４４の処理では、これらの画素の各々に対応したテーブルＣｒから指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ２（ｉ）が抽出されることになる。

ここで、ステップａ４５で実行される周期性確信度ｄＦの演算処理について説明する。ここでは、画素（ｘ，ｙ）を挟んで指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）と直交する方向の左側ｎ番目（負方向）に隣接する画素をｎＬ、画素（ｘ，ｙ）を挟んで指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）と直交する方向の右側ｎ番目（正方向）に隣接する画素をｎＲとし、それぞれの画素の方向性確信度Ｃ２（ｉ）を左隣接確信度および右隣接確信度と呼ぶものとする。
つまり、画素（ｘ，ｙ）の隆線方向として方向コードｒ（ｉ）を仮定した場合の周期性確信度ｄＦは、
6≦nL≦14
6≦nR≦14
|nL-nR|≦2
dL(nL)：左隣接確信度〔方向コードｒ（ｉ）と直交する方向で画素（ｘ，ｙ）の左側ｎＬ番目に位置する画素の方向性確信度Ｃ２（ｉ）〕
dR(nR)：右隣接確信度〔方向コードｒ（ｉ）と直交する方向で画素（ｘ，ｙ）の右側ｎＲ番目に位置する画素の方向性確信度Ｃ２（ｉ）〕
の条件の下で、次の式３によって求められる。
dF=max(min(dL(nL),dR(nR)))・・・（式３）
但し、ｄＦは、上述の条件を満たす任意のｎＬとｎＲの組み合わせの中で、左隣接確信度と右隣接確信度の小さい方の最大値である。

この例では方向性確信度Ｃ２（ｉ）の値を利用して周期性確信度ｄＦを算出しているが、方向性確信度Ｃ２（ｉ）の値に代えて方向性確信度Ｃ（ｉ）を利用して周期性確信度ｄＦを算出することも可能である。

次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、当該画素（ｘ，ｙ）に対応したテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）において指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する周期性確信度ｄＦ（ｉ）が既に記憶されているか否かを判定し（ステップａ４６）、周期性確信度ｄＦ（ｉ）が記憶されている場合には、記憶済みの周期性確信度ｄＦ（ｉ）と今回のステップａ４５の処理で新たに求めた周期性確信度ｄＦとの大小関係を比較する（ステップａ４７）。
そして、今回の処理で求めた周期性確信度ｄＦの値が記憶済みの周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を上回っている場合には、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を新たに求められた周期性確信度ｄＦの値に置き換えてテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に再記憶させ（ステップａ４８）、また、今回の処理で求めた周期性確信度ｄＦの値が記憶済みの周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を上回っていなければ、この時点で記憶されている周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を其のまま保持する。
また、ステップａ４６の判定結果が偽となり、当該画素（ｘ，ｙ）に対応したテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）において指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する周期性確信度ｄＦ（ｉ）が此の時点で未だ記憶されていないことが明らかとなった場合には、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、今回のステップａ４５の処理で求めた周期性確信度ｄＦの値を、当該画素（ｘ，ｙ）に対応したテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）において指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する周期性確信度ｄＦ（ｉ）として、無条件にテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に一時記憶させる（ステップａ４８）。
次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、前述した画素ｎＬと画素ｎＲの間に位置する画素に対応したテーブルＣｒを全て読み込み、各テーブルＣｒにおいて方向コードｒ（ｉ）に対応して記憶されている周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を抽出し、前述したステップａ４６〜ステップａ４８の処理と同様、既に各テーブルＣｒに記憶されている周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値と今回のステップａ４５の処理で新たに求めた周期性確信度ｄＦとの大小関係を比較し、今回の処理で求めた周期性確信度ｄＦの値が其のテーブルＣｒに記憶済みの周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を上回っている場合には、このテーブルＣｒにおける周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を新たに求められた周期性確信度ｄＦの値に置き換える一方、今回の処理で求めた周期性確信度ｄＦの値がテーブルＣｒに記憶済みの周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を上回っていなければ、当該時点で此のテーブルＣｒの方向コードｒ（ｉ）に対応して記憶されている周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を其のまま保持し、また、このテーブルＣｒにおいて周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値が記憶されていなければ、今回のステップａ４５の処理で求めた周期性確信度ｄＦの値を、此のテーブルＣｒにおいて指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する周期性確信度ｄＦ（ｉ）として無条件に当該テーブルＣｒに一時記憶させる（ステップａ４９）。

このような処理（ステップａ４７〜ステップａ４９）を行なうのは、既に述べた通り、評価対象の画素（ｘ，ｙ）と方向性すなわち方向コードｒ（ｉ）を同じくして画素（ｘ，ｙ）の近辺、より具体的には、前述した画素ｎＬと画素ｎＲの間に位置する画素も、評価対象の画素（ｘ，ｙ）と同等に、同一の隆線方向を有している可能性が高いからである。

次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒを特定するための指標ｉの現在値が、選択可能な最後の方向性つまり１５／１６πrad.に対応した指標値１５に達しているか否かを判定する（ステップａ５０）。

指標ｉの現在値が１５に達していなければ、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向を仮定して周期性確信度ｄＦ（ｉ）を求めるべき方向コードが他にも存在することを意味するので、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｉの値を１インクリメントし（ステップａ５１）、当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向が方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定した上で前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｉの現在値が１５に達した時点で、当該画素（ｘ，ｙ）に対し、予め設定された幾つかの方向、つまり、この実施形態では、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てが選択され、その各々に対応した周期性確信度ｄＦ（ｉ）が求められ、当該画素（ｘ，ｙ）用のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されることになる（図１３参照）。

そして、ステップａ５０の判定結果が真となり、１つの画素（ｘ，ｙ）に対する周期性確信度ｄＦ（ｉ）の全ての算出および記憶処理が完了したことが確認されると、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象となるテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘの現在値が画像の横方向の幅に相当する画素数Ｘに達しているか否かを判定する（ステップａ５２）。

ここで、ステップａ５２の判定結果が偽となり、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達していないことが明らかとなった場合には、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘの値を１インクリメントした後（ステップａ５３）、更新された指標ｘと現在値を保持されている指標ｙの値に基いて、次の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘの１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した周期性確信度ｄＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ５２の判定結果が真となり、１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した周期性確信度ｄＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象となるテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙの現在値が画像の縦方向の幅に相当する画素数Ｙに達しているか否かを判定する（ステップａ５４）。

ここで、ステップａ５４の判定結果が偽となり、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達していないことが明らかとなった場合には、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｙの値を１インクリメントして指標ｘの値を０に初期化した後（ステップａ５５，ステップａ３９）、更新された指標ｘ，ｙの値に基いて、次の行の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した周期性確信度ｄＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ５４の判定結果が真となり、画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した周期性確信度ｄＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、メモリ７からテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙ，ｘの値を改めて共に０に初期化する（図１７のステップａ５６，ステップａ５７）。

図９（ｂ）および図９（ｃ）は、前述の周期性評価手段１１による処理が完了してステップａ５４の判定結果が真となった段階で、各画素（ｘ，ｙ）における方向コードｒ（ｉ）と周期性評価手段１１で求められた周期性確信度ｄＦ（ｉ）との対応関係のうち、方向コードｒ（６）つまり３／８πrad.に対応する各画素（ｘ，ｙ）の周期性確信度ｄＦ（６）と、方向コードｒ（３）つまり３／１６πrad.に対応する各画素（ｘ，ｙ）の周期性確信度ｄＦ（３）の値の大小を画像の濃淡に置き換え、図６（ａ）の領域αすなわち図９（ａ）に拡大して示される部分に範囲を制限して、各画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性の信頼度を画像表示した概念図である。
図９（ｂ）の正しい隆線方向つまり方向コードｒ（６）の方向では確信度の高い画素が多く出現し、逆に図９（ｃ）のインク滲みの方向すなわち方向コードｒ（３）の方向では確信度の高い画素が少ないことが分かる。

次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、評価対象とするテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘ，ｙの現在値に基いてメモリ７を検索して指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）がメモリ７内に生成されているか否かを判定し（図１７のステップａ５８）、対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）が生成されていれば、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）をメモリ７から読み出す（ステップａ５９，図１３参照）。

次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、連続性と周期性を共に考慮した最終的な確信度の算出対象とする方向コードｒ（ｉ）を特定するための指標ｉの値を０に初期化し（ステップａ６０）、指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する周期性確信度ｄＦ（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されているか否かを判定する（ステップａ６１）。

方向コードｒ（ｉ）に対応する周期性確信度ｄＦ（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されていれば、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ２（ｉ）の値を読み込み、この値に周期性確信度ｄＦ（ｉ）の値を乗じて周期性確信度ｄＦ（ｉ）に比例した重み付けを行なうことで連続性と周期性を共に考慮した最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の値を求め、この値をテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に更新記憶もしくは追加的に記憶させる（ステップａ６２）。

従って、仮に、指標ｘ，ｙおよび指標ｉの現在値が共に０であるとすれば、画素（０，０）つまり原点に位置する画素が、方向コードｒ（０）すなわち水平線に対して０πrad.の方向に沿っている可能性に相当する最終的な確信度ｅＦ（０）の値が、方向コードｒ（０）に対応して、画素（０，０）用のテーブルＣｒ（０，０）に一時記憶されることになる。

次いで、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒを特定するための指標ｉの現在値が、選択可能な最後の方向性つまり１５／１６πrad.に対応した指標値１５に達しているか否かを判定する（ステップａ６３）。

指標ｉの現在値が１５に達していなければ、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向を仮定して最終的な確信度ｅＦ（ｉ）を求めるべき方向コードが他にも存在することを意味するので、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｉの値を１インクリメントした後（ステップａ６４）、当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向が更新された方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定した場合の最終的な確信度ｅＦ（ｉ）を求めるために前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｉの現在値が１５に達した時点で、当該画素（ｘ，ｙ）に対し、予め設定された幾つかの方向、つまり、この実施形態では、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで１６方向の方向コードｒ（ｉ）の全てが選択され、その各々に対応した最終的な確信度ｅＦ（ｉ）が求められ、当該画素（ｘ，ｙ）用のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されることになる（図１３参照）。

そして、ステップａ６３の判定結果が真となって、１つの画素（ｘ，ｙ）に対応した全ての方向コードｒ（ｉ）に対する最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象となるテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘの現在値が画像の横方向の幅に相当する画素数Ｘに達しているか否かを判定する（ステップａ６５）。

ここで、ステップａ６５の判定結果が偽となり、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達していないことが明らかとなった場合には、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘの値を１インクリメントした後（ステップａ６６）、更新された指標ｘと現在値を保持されている指標ｙの値に基いて、次の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘの１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ６５の判定結果が真となり、１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象となるテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙの現在値が画像の縦方向の幅に相当する画素数Ｙに達しているか否かを判定する（ステップａ６７）。

ここで、ステップａ６７の判定結果が偽となり、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達していないことが明らかとなった場合には、周期性評価手段１１として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｙの値を１インクリメントして指標ｘの値を０に初期化した後（ステップａ６８，ステップａ５７）、更新された指標ｘ，ｙの値に基いて、次の行の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了する。

そして、ステップａ６７の判定結果が真となり、画素（ｘ，ｙ）の各々に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てに対し、１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応した最終的な確信度ｅＦ（ｉ）の算出および記憶処理が完了したことが確認されると、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、メモリ７からテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙ，ｘの値を改めて共に０に初期化する（図１８のステップａ６９，ステップａ７０）。

次いで、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、評価対象とするテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｘ，ｙの現在値に基いてメモリ７を検索し、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）がメモリ７内に生成されているか否かを判定し（図１８のステップａ７１）、対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）が生成されていれば、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）をメモリ７から読み出す（ステップａ７２，図１３参照）。

次いで、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、評価対象とする方向コードｒ（ｉ）を特定するための指標ｉの値を０に初期化し（ステップａ７３）、メモリ７の最大値記憶レジスタｅＦの値を０に初期化した後（ステップａ７４）、指標ｉで特定される方向コードｒ（ｉ）に対応する最終的な確信度ｅＦ（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されているか否かを判定する（ステップａ７５）。

方向コードｒ（ｉ）に対応する最終的な確信度ｅＦ（ｉ）がテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に記憶されていれば、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒ（ｉ）に対応する最終的な確信度ｅＦ（ｉ）をテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）から読み込み、最大値記憶レジスタｅＦの現在値と確信度ｅＦ（ｉ）との大小関係を比較して（ステップａ７６）、確信度ｅＦ（ｉ）の値が最大値記憶レジスタｅＦの現在値を超えている場合に限り、確信度ｅＦ（ｉ）の値を最大値記憶レジスタｅＦに更新記憶させて（ステップａ７７）、指標ｉの現在値をメモリ７の方向性記憶レジスタＲ１に更新記憶させる（ステップａ７８）。

従って、仮に、指標ｘ，ｙおよび指標ｉの現在値が共に０であるとすれば、画素（０，０）つまり原点に位置する画素が、方向コードｒ（０）すなわち水平線に対して０πrad.の方向に沿っている可能性に相当する最終的な確信度ｅＦ（０）の値が、最大値記憶レジスタｅＦの現在値（この場合は初期値０）と比較され、確信度ｅＦ（０）の値が最大値記憶レジスタｅＦの現在値を超えている場合には、確信度ｅＦ（０）の値が現時点における確信度の最大値として最大値記憶レジスタｅＦに更新記憶され、同時に、確信度の最大値に対応した方向コードｒ（０）が方向性記憶レジスタＲ１に記憶されることになる。

次いで、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、方向コードｒを特定するための指標ｉの現在値が、選択可能な最後の方向性つまり１５／１６πrad.に対応した指標値１５に達しているか否かを判定する（ステップａ７９）。

指標ｉの現在値が１５に達していなければ、当該画素（ｘ，ｙ）における確信度の最大値となる可能性のある確信度ｅＦ（ｉ）が他にも存在することを意味するので、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｉの値を１インクリメントした後（ステップａ８０）、前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｉの現在値が１５に達した時点で、当該画素（ｘ，ｙ）に対し、予め設定された幾つかの方向、つまり、この実施形態では、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで１６方向の方向コードｒ（ｉ）に対応する全ての確信度ｅＦ（ｉ）の大小関係が比較され、ステップａ７９の判定結果が真となった時点で、方向性記憶レジスタＲ１に記憶されている方向コードｒが、確信度の最大値ｅＦに対応した方向コード、つまり、当該画素（ｘ，ｙ）の隆線方向となる（ステップａ８１）。

次いで、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、確信度が最大となる方向コードｒ（Ｒ１）に直交する方向の隆線方向に対応する確信度ｅＦをテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）から読み込み（ステップａ８２）、確信度が最大となっている方向コードｒ（Ｒ１）の確信度ｅＦ（Ｒ１）と、確信度が最大となっている方向コードｒ（Ｒ１）に直交する方向の隆線方向ＲＶに対応する確信度ｅＦ(ＲＶ)との差分〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕を求め、この値を画素（ｘ，ｙ）が方向コードｒ（Ｒ１）に沿っていると仮定した場合の方向確信度として決定する（ステップａ８３，図１３参照）。
前述した通り、本実施例においては１６方向を採用しているので、ＲＶは、以下の式で計算できる。
ＲＶ＝ＭＯＤ（Ｒ１＋８，１６）

従って、仮に、指標ｘ，ｙの現在値が共に０で方向性記憶レジスタＲ１の値が方向コードｒ（６）であるとすれば、画素（０，０）に対応したテーブルＣｒ（０，０）における方向コードｒ（６）つまり水平線に対して３／８πrad.の方向に沿った方向の確信度ｅＦ（６）と、此れに直交する方向の方向コードｒ（１４）つまり水平線に対して７／８πrad.の方向に沿った方向の確信度ｅＦ（１４）との差分〔ｅＦ（６）−ｅＦ（１４）〕が求められ、画素（０，０）に対応した隆線方向として方向コードｒ（６）が記憶されると共に、画素（０，０）の隆線方向が方向コードｒ（６）である方向確信度として〔ｅＦ（６）−ｅＦ（１４）〕の値が記憶されることになる。

更に、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値が予め設定された設定値を超えているか否かを判定し（ステップａ８４）、確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値が予め設定された設定値を超えていれば、当該画素（ｘ，ｙ）における隆線方向が方向コードｒ（Ｒ１）に沿っているとした判定結果を適当なものと見做し、画素（ｘ，ｙ）に対応させて其の隆線方向として方向コードｒ（Ｒ１）を登録すると共に画素（ｘ，ｙ）の確信度として方向確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値を登録する一方（ステップａ８５）、確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値が予め設定された設定値に達していなければ、当該画素（ｘ，ｙ）における隆線方向が方向コードｒ（Ｒ１）に沿っているとした判定結果は必ずしも適当ではないと見做して、画素（ｘ，ｙ）に対応させて其の隆線方向が不明であることを意味するコードを記憶させる（ステップａ８６）。

このようにして、１つの画素（ｘ，ｙ）に対する隆線方向ｒ（Ｒ１）と其の確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値を求め、画素（ｘ，ｙ）に対応させて登録した後、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘの現在値が画像の横方向の幅に相当する画素数Ｘに達しているか否かを判定する（ステップａ８７）。

ここで、ステップａ８７の判定結果が偽となり、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達していないことが明らかとなった場合には、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｘの値を１インクリメントした後（ステップａ８８）、更新された指標ｘと現在値を保持されている指標ｙの値に基いて、次の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行し、新たな画素（ｘ，ｙ）に対応する隆線方向のコードｒ（Ｒ１）と確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕を求める。

最終的に、指標ｘの現在値が画素数Ｘに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘの１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応する隆線方向ｒ（Ｒ１）と其の確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値を求めて登録する処理が完了する。

そして、ステップａ８７の判定結果が真となり、１行分の画素（ｘ，ｙ）の各々に対応する隆線方向ｒ（Ｒ１）と其の確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値を求めて登録する処理が完了したことが確認されると、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、メモリ７から評価対象となるテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙの現在値が画像の縦方向の幅に相当する画素数Ｙに達しているか否かを判定する（ステップａ８９）。

ここで、ステップａ８９の判定結果が偽となり、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達していないことが明らかとなった場合には、隆線方向決定手段１２として機能するマイクロプロセッサ１５は、指標ｙの値を１インクリメントして指標ｘの値を０に初期化した後（ステップａ９０，ステップａ７０）、更新された指標ｘ，ｙの値に基いて、次の行の画素（ｘ，ｙ）のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に対して前記と同様の処理操作を繰り返し実行する。

最終的に、指標ｙの現在値が画素数Ｙに達した時点で、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの画素（ｘ，ｙ）の各々に対応する隆線方向ｒ（Ｒ１）と其の確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値が全て求められて登録の処理が完了する。

そして、ステップａ８９の判定結果が真となり、画素（ｘ，ｙ）の全てに対して隆線方向ｒ（Ｒ１）と其の確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値を求めて登録する処理が完了したことが確認されると、データ処理制御手段１４として機能するマイクロプロセッサ１５が、メモリ７からテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を読み出すための指標ｙ，ｘの値を改めて共に０に初期化する（図１９のステップａ９１，ステップａ９２）。

図１０（ａ）は、前述の隆線方向決定手段１２による処理が完了してステップａ８９の判定結果が真となった段階で、各画素（ｘ，ｙ）の位置と各画素（ｘ，ｙ）毎の隆線方向ｒ（Ｒ１）との対応関係を画像表示した概念図であり、図１０（ｂ）は各画素（ｘ，ｙ）の位置と各画素（ｘ，ｙ）毎の確信度〔ｅＦ（Ｒ１）−ｅＦ(ＲＶ)〕の値との対応関係を画像表示した概念図である。前記と同様、表示範囲は、図６（ａ）の領域αすなわち図９（ａ）に拡大して示される部分に制限している。
図１０（ｂ）においては確信度が大きい部分を濃く表示しており、白抜きの画素は方向不明のコードを記憶した画素である。前述した通り、確信度が設定値に満たない部分に関しては隆線方向ｒ（Ｒ１）の値を登録せずに方向不明として登録するようにしているので（ステップａ８４，ステップａ８６参照）、確信度が設定値に満たない部分では、例えば、図１０（ａ）の略中央部の上方位置と略中央部の下方位置に見られるように、隆線方向を現す方向が存在しなくなる。

ステップａ８９の判定結果が真となった段階、つまり、隆線方向決定手段１２によって方向不明とされた画素に対応する隆線方向を方向不明としたままの状態で出力された隆線方向の抽出結果を全範囲つまり図６（ａ）と同じ範囲で出力して得られる結果を図１１に示す。
図１１と図６（ａ）の比較から分かるように、少なくとも、明確に隆線方向が求められた領域に関しては、公知技術を適用して隆線の方向を抽出した図６（ａ）の場合よりも、この実施形態の処理操作で抽出された図１１のものの方が、抽出に関わる精度が高いことが分かる。

この実施形態は、専ら、隆線方向の抽出に関わる精度を優先する結果として、方向性が疑わしい画素に関しては方向性不明と判定するようにしているが、更に、公知の技術を組み合わせることで、部分的な精度の劣化は伴うものの、図６（ａ）に示されるような指紋の全範囲に亘って隆線方向を抽出することが可能となる。

そこで、本実施形態では、更に、公知の隆線方向抽出装置の機能を内蔵した隆線方向合成手段１３として機能するマイクロプロセッサ１５が、指標ｘ，ｙの現在値に対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）をメモリ７から読み出し（図１９のステップａ９３）、このテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に画素（ｘ，ｙ）に対応する方向性が不定であることを示すコードが記憶されているか否かを判定し（ステップａ９４）、方向性が不定であることを示すコードが記憶されている場合に限って当該画素（ｘ，ｙ）にラベリングを施す（ステップａ９５）。

隆線方向合成手段１３として機能するマイクロプロセッサ１５は、以下、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙの全ての画素（ｘ，ｙ）の各々について、テーブルＣｒ（ｘ，ｙ）の全てを順に読み出し、方向性が不定であることを示すコードが記憶されている全ての画素（ｘ，ｙ）にラベリングを施す処理を繰り返し実行する（ステップａ９２〜ステップａ９９のループ状の処理）。

そして、最終的に、ステップａ９８の判定結果が真となって、方向性が不定であることを示すコードが記憶されている全ての画素（ｘ，ｙ）にラベリングが施されたことが確認されると、隆線方向合成手段１３として機能するマイクロプロセッサ１５は、ＲＡＭ１７からなるメモリ７のフレームメモリからラベリング済みの画素（ｘ，ｙ）の濃度を全て読み込み、隆線方向決定手段１２によって方向性が不明であると見做された全ての画素（ｘ，ｙ）に対し、公知の隆線方向抽出方法のアルゴリズム、例えば、特許文献１，特許文献２等で開示されるような技術を適用して、各画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性を求め、隆線方向決定手段１２で得られた結果と組み合わせて方向不明部分の隆線方向を補完したデータをメモリ７に一時記憶させ、これを隆線抽出装置４に引き渡す（ステップａ１００）。

これにより、より広い領域において隆線方向の抽出が可能になる。隆線方向合成手段１３から最終的に出力された隆線方向の抽出画像を図１２に示す。
図６（ｂ）と図１２を比較すれば分かる通り、隆線方向決定手段１２によって方向性が不定であると判定された箇所に関しては、公知技術による隆線方向の抽出処理が行われる結果、そのような箇所に関しては、図１２の画像でも図６（ｂ）の画像でも、隆線方向の精度は同等である。

ここでは、一例として、画像を構成する各画素（ｘ，ｙ）毎にテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を生成し、このテーブルに方向コードｒ（ｉ）〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５〕毎の方向性確信度や周期性確信度および最終的な確信度等を一時記憶させて各画素（ｘ，ｙ）毎の方向性を抽出する処理について説明したが、方向コードｒ（ｉ）毎のテーブル（確信度平面と称する）を生成し、この確信度平面の各々に全ての画素（ｘ，ｙ）の方向コードｒ（ｉ）に対応する各データつまり方向性確信度や周期性確信度および最終的な確信度を一時記憶させるようにしても、上記と同等の処理操作が可能である。
つまり、この実施形態において処理すべきデータの組み合わせは、例えば図１３に示されるように、画素の位置情報（ｘ，ｙ）〔但し、ｘ＝０，１，２，・・・，Ｘ、ｙ＝０，１，２，・・・，Ｙ〕と、隆線の方向性を仮定するための方向コードｒ（ｉ）〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５〕と、方向性確信度Ｃ（ｉ）と、連続性を考慮した方向性確信度Ｃ２（ｉ）と、周期性確信度ｄＦ（ｉ）と、最終的な確信度ｅＦ（ｉ）であり、これは要するに〔（ｘ，ｙ），ｒ（ｉ），Ｃ（ｉ），Ｃ２（ｉ），ｄＦ（ｉ），ｅＦ（ｉ）〕を１セットする６次元の配列データであるから、画素（ｘ，ｙ）毎にテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を生成して当該テーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に〔ｒ（ｉ），Ｃ（ｉ），Ｃ２（ｉ），ｄＦ（ｉ），ｅＦ（ｉ）〕の５次元の配列データを記憶させても、また、方向コードｒ（ｉ）毎に確信度平面を生成し、当該確信度平面に〔（ｘ，ｙ），Ｃ（ｉ），Ｃ２（ｉ），ｄＦ（ｉ），ｅＦ（ｉ）〕を１セットする５次元の配列データを記憶させても、その内容は完全に同一であり、どのようなテーブル構造を用いるかは設計上の問題に過ぎない。

以上に述べた通り、本実施形態では、予め設定された幾つかの方向、例えば、水平線に対して０πrad.に相当する方向コードｒ（０）から水平線に対して１５／１６πrad.に相当する方向コードｒ（１５）に至る１／１６πrad.の刻みで次々と１６の方向コードｒ（ｉ）〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，１５〕を順に選択し、画像を形成する画素（ｘ，ｙ）の各々が方向コードｒ（ｉ）に沿った隆線溝の一部を構成しているものと仮定し、各画素（ｘ，ｙ）の単位で、仮定された方向コードｒ（ｉ）と直交する方向で当該画素（ｘ，ｙ）に隣接する幾つかの画素の濃度と当該画素（ｘ，ｙ）の濃度との差に基いて、当該画素（ｘ，ｙ）が方向コードｒ（ｉ）に沿った隆線溝の一部を構成している可能性を表す方向性確信度Ｃ（ｉ）を各方向コードｒ（ｉ）毎に求め、方向性確信度Ｃ（ｉ）が最大となる方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向性として決定することができるので、周期性のあるノイズがある場合であっても、幅が狭く連続している隆線溝とその近傍画素の隆線の方向性を適切に抽出することができ、特に、隆線の方向性を画素単位で抽出する構成であるため、隆線の方向性を精細に抽出することができる。
実際に、方向性確信度Ｃ（ｉ）のみに基いて画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向を決定する場合には、図１４のステップａ１７の判定結果が真となった時点で、図１３に示されるような各画素（ｘ，ｙ）毎のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を参照し、方向性確信度Ｃ（ｉ）の最大値をテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）毎に抽出し、方向性確信度Ｃ（ｉ）の最大値に対応した方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）の隆線方向として決定することになる。
谷線によって形成される隆線溝はインク滲み等のノイズによる悪影響を受け難いので、インク滲みのノイズに指紋の隆線に似た周期性があっても、この実施形態のように谷線の特徴を利用することで、正確に隆線方向を抽出することができる。

この実施形態では、更に、仮定された方向コードｒ（ｉ）と一致する方向を有して画素（ｘ，ｙ）に連続する画素数に基いて当該画素（ｘ，ｙ）に関わる方向コードｒ（ｉ）方向の連続性確信度を求め、連続性確信度に比例した重み付けを行なうこと、つまり、画素の連続性が高いほど確信度が大きくなるような重み付けを行なうことで連続性を勘案した方向性確信度Ｃ２（ｉ）を求め、方向性確信度Ｃ２（ｉ）が最大となる方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向性として決定することも可能であるので、誤った方向性が隆線の方向性として認識される可能性を減らして、隆線の方向性の抽出精度を向上させることができる。
実際に、方向性確信度Ｃ２（ｉ）のみに基いて画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向を決定する場合には、図１５のステップａ３６の判定結果が真となった時点で、図１３に示されるような各画素（ｘ，ｙ）毎のテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を参照し、方向性確信度Ｃ２（ｉ）の最大値をテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）毎に抽出し、方向性確信度Ｃ２（ｉ）の最大値に対応した方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）の隆線方向として決定することになる。
画素の連続性は指紋の隆線の特徴の１つなので、連続性を評価して方向性確信度を更新すること隆線方向抽出精度が向上する。

但し、隆線の周期性を考慮しない方向性確信度Ｃ２（ｉ）あるいは方向性確信度Ｃ（ｉ）にのみ基いて隆線を抽出する場合にあっては、周期性確信度ｄＦ（ｉ）の登録も実施しないので、図８（ｂ）や図８（ｃ）に図示されるように、指紋の谷線の領域のみに方向性確信度の画素が定義される。この場合、谷線以外の領域の確信度が不明となるので、方向性の決定が困難になる。
従って、このような場合には、まず、方向性確信度が未定義の部分の画素（ｘ，ｙ）の近傍で方向性確信度が定義されている最も近い画素を探索し、その距離が典型的な隆線の間隔の範囲内（例えば１４画素程度）ならば、この最も近い画素の方向性確信度を当該画素（ｘ，ｙ）の方向性確信度として登録する膨張処理を実行する。この処理は、具体的には、テーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を生成されていない画素（ｘ，ｙ）に対対応するテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）を新たに生成し、このテーブルＣｒ（ｘ，ｙ）に、近接する画素のテーブルＣｒの内容を書き写すといった処理となる。この処理の結果、既に方向性確信度を登録された画素の近傍では、谷線の領域以外の画素も含めて方向性確信度が登録されるので、谷線の領域以外の領域でも方向性の決定が可能になる。これ以降の処理は、最初に述べた実施形態と同様である。

しかも、この実施形態では、画像から抽出された画素（ｘ，ｙ）の各々に対して１６の方向コードｒ（ｉ）を順に選択し、その都度、画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性が方向コードｒ（ｉ）と一致しているものと仮定して、方向コードｒ（ｉ）と直交する方向から画素（ｘ，ｙ）に近接する幾つかの画素の方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ２（ｉ）あるいは方向性確信度Ｃ（ｉ）の値に基いて当該画素（ｘ，ｙ）に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度ｄＦ（ｉ）として求め、周期性確信度ｄＦ（ｉ）に比例した重み付けを行なうこと、つまり、周期性が高いほど確信度が大きくなるように方向性確信度Ｃ２（ｉ）あるいは方向性確信度Ｃ（ｉ）の値を更新して最終的な確信度ｅＦ（ｉ）を得て、この確信度ｅＦ（ｉ）が最大となる方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向性として決定することも可能であるので、隆線の方向性の抽出精度を更に向上させることができる。
隆線が周期的に存在することは指紋の隆線の特徴の１つであるから、隆線の周期性を評価して最終的な確信度を得ることで隆線方向の抽出精度を向上させることができる。
特に、典型的な隆線間隔である６〜１４画素分の間隔内で確信度の高い画素が存在すれば、その左右の画素間には周期性があると判断され、この場合には、当該画素（ｘ，ｙ）と左右の画素の３つの画素の確信度で決定される新しい確信度を計算して、その左右の画素間のすべての画素に対して確信度を更新するようにしているので（図１６のステップａ４５〜ステップａ４９参照）、周期性を重要視した重み付けが可能となる。

しかも、公知の隆線方向抽出装置の機能を内蔵した隆線方向合成手段１３を備え、隆線方向決定手段１２によって方向性が不明であると見做された全ての画素（ｘ，ｙ）に対し、公知の隆線方向抽出方法のアルゴリズム、例えば、特許文献１，特許文献２等で開示されるような技術を適用して、各画素（ｘ，ｙ）の隆線の方向性を求め、隆線方向決定手段１２で得られた結果と組み合わせて方向不明部分の隆線方向を補完するようにしているので、より広い領域における隆線方向の抽出が可能である。

この実施形態では、連続性を考慮した方向性確信度Ｃ２（ｉ）と周期性を考慮した周期性確信度ｄＦ（ｉ）の直積をとって最終的な確信度ｅＦ（ｉ）を求めるようにしているが、方向性確信度Ｃ２（ｉ）と周期性確信度ｄＦ（ｉ）を独立事象的に評価し、各方向コードｒ（ｉ）に対応する方向性確信度Ｃ２（ｉ）と周期性確信度ｄＦ（ｉ）のうち小さな方の値を最終的な確信度ｅＦ（ｉ）として利用し、確信度ｅＦ（ｉ）が最大となる方向コードｒ（ｉ）を当該画素（ｘ，ｙ）における隆線の方向性として決定してもよい。
このような構成を適用する場合には、図１７に示されるステップａ６２の処理に代えて、方向性確信度Ｃ２（ｉ）と周期性確信度ｄＦ（ｉ）の大小関係を比較し、小さい方の値を最終的な確信度ｅＦ（ｉ）に代入する処理を実行することになるが、その他の処理に関しては最初に述べた実施形態と全く同様である。

本発明を適用した一実施形態の隆線方向抽出装置の構成の概略を示した機能ブロック図である。 同実施形態の隆線方向抽出装置を利用して構築された特徴点抽出システムの構成を示したブロック図である。 一般的なパーソナルコンピュータによって構成された隆線方向抽出装置について簡略化して示したブロック図である。 メモリに一時記憶された原画像の一例を示した図である。 隆線方向の定義について示した概念図である。 周期的なノイズが誤って隆線方向として抽出される場合の一例を示した図で、図６（ａ）は指紋の原画像について、図６（ｂ）は誤って抽出された隆線方向について示している。 確信度抽出手段による処理が終った時点での隆線方向の抽出について示した概念図で、図７（ａ）は抽出領域について示した図、図７（ｂ）は画素（ｘ，ｙ）毎の方向性確信度Ｃ（６）に基いて方向コードｒ（６）に相当する隆線方向を抽出した結果を画像の濃淡に置き換えて示した概念図、図７（ｃ）は画素（ｘ，ｙ）毎の方向性確信度Ｃ（３）に基いて方向コードｒ（３）に相当する隆線方向を抽出した結果を画像の濃淡に置き換えて示した概念図である。 連続性評価手段による処理が終った時点での隆線方向の抽出について示した概念図で、図８（ａ）は抽出領域について示した図、図８（ｂ）は画素（ｘ，ｙ）毎の方向性確信度Ｃ２（６）に基いて方向コードｒ（６）に相当する隆線方向を抽出した結果を画像の濃淡に置き換えて示した概念図、図８（ｃ）は画素（ｘ，ｙ）毎の方向性確信度Ｃ２（３）に基いて方向コードｒ（３）に相当する隆線方向を抽出した結果を画像の濃淡に置き換えて示した概念図である。 周期性評価手段による処理が完了した時点での周期性確信度について示した概念図で、図９（ａ）は抽出領域について示した図、図９（ｂ）は画素（ｘ，ｙ）毎の周期性確信度ｄＦ（６）に基いて方向コードｒ（６）に相当する方向の周期性確信度を画像の濃淡に置き換えて示した概念図、図９（ｃ）は画素（ｘ，ｙ）毎の周期性確信度ｄＦ（３）に基いて方向コードｒ（３）に相当する方向の周期性確信度を画像の濃淡に置き換えて示した概念図である。 隆線方向決定手段による処理が完了した時点での隆線方向と方向確信度について示した概念図で、図１０（ａ）は各画素の位置と各画素毎の隆線方向との対応関係を画像表示した概念図、図１０（ｂ）は各画素の位置と各画素毎の方向確信度の値との対応関係を示した概念図である。 隆線方向決定手段による処理が完了した時点での隆線方向について全範囲に亘って示した概念図である。 隆線方向合成手段による処理が完了した時点での隆線方向について全範囲に亘って示した概念図である。 テーブルの論理構造の一例を示した概念図である。 本実施形態における隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法における全体的な処理の流れについて示したフローチャートであり、主に、「コントラスト正規化手段」および「確信度抽出手段」として機能するマイクロプロセッサの処理動作を示している。 隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法における全体的な処理の流れについて示したフローチャートの続きであり、主に、「連続性評価手段」として機能するマイクロプロセッサの処理動作を示している。 隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法における全体的な処理の流れについて示したフローチャートの続きであり、主に、「周期性評価手段」として機能するマイクロプロセッサの処理動作を示している。 隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法における全体的な処理の流れについて示したフローチャートの続きであり、主に、「周期性評価手段」として機能するマイクロプロセッサの処理動作を示している。 隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法における全体的な処理の流れについて示したフローチャートの続きであり、主に、「隆線方向決定手段」として機能するマイクロプロセッサの処理動作を示している。 隆線方向抽出プログラムと隆線方向抽出方法における全体的な処理の流れについて示したフローチャートの続きであり、主に、「隆線方向合成手段」として機能するマイクロプロセッサの処理動作を示している。

符号の説明

１ 隆線方向抽出装置
２ 特徴点抽出システム
３ 指紋画像入力装置
４ 隆線抽出装置
５ 特徴点抽出装置
６ 特徴点出力装置
７ メモリ
８ コントラスト正規化手段
９ 確信度抽出手段
１０ 連続性評価手段
１１ 周期性評価手段
１２ 隆線方向決定手段
１３ 隆線方向合成手段
１４ データ処理制御手段
１５ マイクロプロセッサ（コントラスト正規化手段，確信度抽出手段，連続性評価手段，周期性評価手段，隆線方向決定手段，隆線方向合成手段，データ処理制御手段）
１６ ＲＯＭ
１７ ＲＡＭ
１８ 記憶装置
１９ インターフェイス
２０ 入出力回路
２１ モニタ
２２ キーボード
２３ マウス
２４ 隆線方向抽出プログラム
Ｃｒ（ｘ，ｙ） テーブル

Claims (6)

1. 入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出装置であって、
   画像から抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的にメモリのテーブルに記憶させる確信度抽出手段と、
   前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更新する周期性評価手段と、
   前記テーブルから更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として決定する隆線方向決定手段とを備えたことを特徴とした隆線方向抽出装置。
2. 入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出装置であって、
   画像から抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的にメモリのテーブルに記憶させる確信度抽出手段と、
   前記選択された方向と一致する方向を有して前記抽出された画素に連続する画素数に基いて連続性確信度を求め、該連続性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更新する連続性評価手段と、
   前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更新する周期性評価手段と、
   前記テーブルから更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として決定する隆線方向決定手段とを備えたことを特徴とした隆線方向抽出装置。
3. 入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出プログラムであって、
   コンピュータのマイクロプロセッサを、
   入力された画像から画素を１つずつ抽出し、抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択し、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定して、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的にメモリのテーブルに記憶させる確信度抽出手段、
   前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更に更新する周期性評価手段、および、
   前記テーブルから更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として出力する隆線方向決定手段として機能させることを特徴とした隆線方向抽出プログラム。
4. 入力された指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出プログラムであって、
   コンピュータのマイクロプロセッサを、
   入力された画像から画素を１つずつ抽出し、抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択し、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定して、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的にメモリのテーブルに記憶させる確信度抽出手段、
   前記選択された方向と一致する方向を有して前記抽出された画素に連続する画素数に基いて連続性確信度を求め、該連続性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更新する連続性評価手段、
   前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して前記テーブルに記憶された確信度の値を更に更新する周期性評価手段、および、
   前記テーブルから更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として出力する隆線方向決定手段として機能させることを特徴とした隆線方向抽出プログラム。
5. 指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出方法であって、
   画像から画素を１つずつ抽出し、抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、
   前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的に記憶した後、
   前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、
   前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して記憶された確信度の値を更新し、
   更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として決定することを特徴とした隆線方向抽出方法。
6. 指紋や掌紋の画像から画素単位で隆線の方向性を抽出するための隆線方向抽出方法であって、
   画像から画素を１つずつ抽出し、抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、
   前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に隣接する画素の濃度と前記抽出された画素の濃度との差に基いて、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致している可能性を表す方向性確信度を予め設定された幾つかの方向毎に確信度として求め、予め設定された方向と確信度との対応関係を一時的に記憶した後、
   前記選択された方向と一致する方向を有して前記抽出された画素に連続する画素数に基いて連続性確信度を求め、該連続性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して記憶された確信度の値を更新し、
   更に、前記抽出された画素の各々に対し、予め設定された幾つかの方向から方向を順に選択して、前記抽出された画素の隆線の方向性が前記選択された方向と一致しているものと仮定し、
   前記選択された方向と直交する方向で前記抽出された画素に近接する画素の当該方向における確信度の値に基いて当該画素に近接する他の隆線の存在の可能性を周期性確信度として求め、該周期性確信度に比例した重み付けを前記選択された方向毎に行なって、当該方向に対応して記憶された確信度の値を更に更新し、
   更新された確信度の最大値を検索し、確信度の最大値に対応する方向を前記抽出された画素の隆線の方向性として決定することを特徴とした隆線方向抽出方法。

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