JP5457203B2 - 指紋特徴量抽出装置、指紋入力装置、指紋認証装置、及び指紋特徴量抽出方法 - Google Patents

Description

本発明は、指紋特徴量抽出装置、指紋入力装置、指紋認証装置、及び指紋特徴量抽出方法に関する。

従来、指紋センサーで得られる指紋画像から指紋隆線の特徴的な点（分岐点，端点など。以下、「特徴点」と呼ぶ。）を抽出し、抽出した特徴点を用いて指紋照合を行う指紋照合装置や認証装置が知られている。

例えば、特許文献１には、入力された生体情報画像（指紋画像）から抽出した入力特徴点リストと、複数の特徴点リストを合成して作成した登録特徴点リストとを適正に照合し、同一の生体情報かどうか認証判定する生体情報認証装置が記載されている。

また、特許文献２には、照合画像が登録画像に対して回転していても両者の相対的位置関係をパターンマッチング用に修正することができる指紋照合装置が記載されている。

さらに、特許文献３には、指紋パターン上の放射線と同心円線とで囲まれる部分のセルに対応する記憶セルを用いることにより、指紋パターンの周辺部分に行く程目立つようになる歪みによる誤差を小さくすることができる指紋パターン照合方式が記載されている。

特開２００６−１８３９５号公報 特許第３００３３０７号公報 特許第２５５１１９１号公報

前述した従来技術では、取得される特徴点を２次元座標で表現しているため、指紋入力時の指の押下圧による指表面のわずかな変形で特徴点の座標が変化してしまうという問題点が存在した。特徴点の座標が変化してしまうということは、指紋画像入力時の押下状態によって、同一の指紋であるにもかかわらず、別の指紋と判断されてしまう可能性が高くなる。

従来の方法では、特徴点の座標を特徴量として使用していた。そのため、指紋入力時の指の押下圧によっては、特徴点の位置が大きく変形してしまい、特徴量が異なるという問題点があった。

また、従来の手法では、特徴点を座標として記憶しておくため、ｘ、ｙ座標の２つの値を記憶する必要があった。

本発明の目的は、以上の問題を解決し、指紋入力時の指の押下圧による指紋画像の変形の影響を受けない指紋特徴量を得ることができると共に、特徴点の記憶領域が削減できる指紋特徴量抽出装置、指紋入力装置、指紋認証装置、及び指紋特徴量抽出方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る指紋特徴量抽出装置は、平面状の撮像素子からなる指紋センサーにより得られた指紋画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部により抽出された指紋画像の特徴点を表す指紋特徴量として、前記指紋画像の重心を原点とする極座標系における前記特徴点の偏角を求める演算部とを有することを特徴とする。

本発明に係る指紋入力装置は、上記に記載の指紋特徴量抽出装置を有することを特徴とする。

本発明に係る指紋認証装置は、上記に記載の指紋特徴量抽出装置と、前記指紋特徴量抽出装置により抽出された指紋画像の特徴点を予め登録された指紋画像の特徴点と照合する指紋照合装置とを有することを特徴とする。

本発明に係る指紋特徴量抽出方法は、平面状の撮像素子からなる指紋センサーにより得られた指紋画像の特徴点を抽出し、抽出された指紋画像の特徴点を表す指紋特徴量として、前記指紋画像の重心を原点とする極座標系における前記特徴点の偏角を求めることを特徴とする。

本発明によれば、次の効果を奏することができる。

第一の効果は、画像重心からの偏角を特徴量として使用することによって、指紋入力時の指の押下圧による指紋画像の変形の影響を受けない指紋特徴量を得ることができる。

第二の効果として、従来手法では、特徴点を座標として記憶しておくため、ｘ、ｙ座標の２つの値を記憶する必要があったが、本発明では、画像重心からの偏角のみの１つの値を記憶するため、従来手法に対して記憶領域が削減できる。

本発明の実施例に係る指紋入力装置の全体構成を示す概略ブロック図である。 図１に示す指紋入力装置により指紋を入力する場合を説明する図である。 （ａ）は指紋画像、（ｂ）は押下圧が大きい場合の指紋画像、（ｃ）は押下圧が小さい場合の指紋画像を示す図である。 図１に示す指紋入力装置の動作を説明する概略フローチャートである。 図３（ａ）の指紋画像から特徴点を抽出する場合を説明する図である。 図５の指紋画像から抽出された特徴点の２次元座標を説明する図である。 図６の特徴点を表す指紋特徴量として、図３（ａ）の指紋画像の重心を原点とする極座標系における特徴点の偏角を求める場合を説明する図である。 本発明の他の実施例において、指紋センサーに対して入力される指紋画像の指の向きが同一でない場合を説明する図である。 本発明の他の実施例に係る指紋認証装置の全体構成を示す概略ブロック図である。

次に、本発明に係る指紋特徴量抽出装置、指紋入力装置、指紋認証装置、及び指紋特徴量抽出方法の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

本実施の形態は、平面状の撮像素子からなる指紋センサー（以下、指紋センサーと呼ぶ。）上で指紋画像を入力する指紋入力装置において、指紋隆線の特徴的な点（分岐点，端点など。以下、特徴点と呼ぶ。）の位置を画像の重心を原点とする極座標系の偏角で表すことによって、指紋入力時の指の押下圧の違いによる指紋画像の変形に頑強な特徴量を抽出するものである。

すなわち、本実施の形態では、指紋センサーから取得された指紋画像の重心を原点とする各特徴点の極座標の偏角を特徴量として使用する。この様な処理を行うことによって、もし、指紋画像入力時に指の押下圧が異なり、指紋画像が変形したとしても、特徴量が指紋画像の重心を原点とする極座標の偏角で表されるため、大きな差異となって表れない。これは、指の押下圧が大きいと、指紋画像の特徴点が画像重心から離れ、指の押下圧が小さいと、指紋画像の特徴点が画像重心に集まる傾向があるためである。したがって、誤認識することを防ぐことが可能となる。

次に、本発明の一実施例について説明する。

図１は、本実施例に係る指紋入力装置のブロック図を示す。図１に示す指紋入力装置１は、指紋センサー１０と、指紋特徴量抽出装置１１とを有する。

指紋センサー１０は、平面状の撮像素子からなり、例えば指紋センサー１０上に指を押下して一度に指紋全体の２次元画像を取得するエリア型のものが適用可能である。

指紋特徴量抽出装置１１は、中央処理装置（演算部）１２、指紋画像記憶装置１３、特徴点抽出装置（特徴点抽出部）１４、特徴点Ｘ座標記憶装置１５、特徴点Ｙ座標記憶装置１６、重心Ｘ座標記憶装置１７、重心Ｙ座標記憶装置１８、及び偏角記憶装置１９を有する。

中央処理装置１２は、ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成され、ＣＰＵが予め設定された演算プログラムを実行することにより、特徴点抽出装置１４により抽出された指紋画像の特徴点を表す特徴量として、指紋画像の重心を原点とする極座標における特徴点の偏角を演算可能となっている。

指紋画像記憶装置１３は、中央処理装置１２を介して指紋センサー１０から入力される指紋画像を記憶する。指紋画像記憶装置１３の情報記憶媒体の容量は、指紋センサー１１で得られる画像が格納できる容量とする。

特徴点抽出装置１４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵで構成され、ＣＰＵが予め設定された特徴点抽出プログラムを実行することにより、指紋画像記憶装置１３に記憶される指紋画像から特徴点の座標を抽出可能となっている。ここで、特徴点抽出プログラムは、既存の技術である細線化処理や輪郭追跡処理などを用いて特徴点を抽出するプログラムのことである。

特徴点Ｘ座標記憶装置１５は、ＲＡＭやハードディスクの情報記憶媒体から構成され、中央処理装置１２とは、バス信号線やＲＳ２３２Ｃシリアル通信路、ＬＡＮ（Local Area Network）で接続され、特徴点抽出装置１４により抽出された特徴点の２次元座標のｘ座標を記憶する。特徴点Ｘ座標記憶装置１５の情報記憶媒体の容量は、全特徴点座標値が格納できる容量とする。

特徴点Ｙ座標記憶装置１６は、ＲＡＭやハードディスクの情報記憶媒体から構成され、中央処理装置１２とは、バス信号線やＲＳ２３２Ｃシリアル通信路、ＬＡＮで接続され、特徴点抽出装置１４により抽出された抽出された特徴点の２次元座標のy座標を記憶する。特徴点Ｙ座標記憶装置１６の情報記憶媒体の容量は、全特徴点座標値が格納できる容量とする。

重心Ｘ座標記憶装置１７は、ＲＡＭやハードディスクの情報記憶媒体から構成され、中央処理装置１２とは、バス信号線やＲＳ２３２Ｃシリアル通信路、ＬＡＮで接続され、中央処理装置１２が求めた指紋画像の重心の２次元座標のｘ座標を記憶する。重心Ｘ座標記憶装置１７の情報記憶媒体の容量は、重心座標値が格納できる容量とする。

重心Ｙ座標記憶装置１８は、ＲＡＭやハードディスクの情報記憶媒体から構成され、中央処理装置１２とは、バス信号線やＲＳ２３２Ｃシリアル通信路、ＬＡＮで接続され、中央処理装置１２が求めた指紋画像の重心の２次元座標のｘ座標を記憶する。重心Ｙ座標記憶装置１８の情報記憶媒体の容量は、重心座標値が格納できる容量とする。

偏角記憶装置１９は、ＲＡＭやハードディスクの情報記憶媒体から構成され、中央処理装置１２とは、バス信号線やＲＳ２３２Ｃシリアル通信路、ＬＡＮで接続され、中央処理装置１２が算出した特徴点の極座標の偏角を記憶する。偏角記憶装置１９の情報記憶媒体の容量は、全特徴点の偏角値が格納できる容量とする。

指紋画像記憶装置１３、特徴点ｘ座標記憶装置１５、特徴点ｙ座標記憶装置１６、重心ｘ座標記憶装置１７、重心ｙ座標記憶装置１８、偏角記憶装置１９は、物理的に個別に構成しても一体的に構成してもいずれでもよい。

ここで、指紋入力装置１へ指紋を入力するには、図２のように、指紋センサー１０上に爪を上にして指ＦＧを乗せ、指ＦＧの腹が指紋センサー１０に接するように、任意の力で押下する。すると、指紋画像として、図３（ａ）のような画像が取得される。図３（ａ）は、指の押下圧が大きいと、図３（ｂ）のように特徴点が画像重心から離れ、指の押下圧が小さいと、図３（ｃ）のように特徴点が画像重心に集まる傾向がある。このように、押下圧が異なると、同一の指でも、特徴点の位置がずれてしまい、特徴点の座標を特徴量とする認識処理の場合は、誤認識の原因となる。

次に、図４〜図７を参照して、本実施例の動作を説明する。なお、図４に示すステップＳｔ３〜Ｓｔ４の各処理は、特徴点抽出装置１４が既知の細線化処理や輪郭追跡処理などを用いて指紋画像の特徴点を抽出する特徴点抽出プログラムを実行することにより行われる。また、図４に示すステップＳｔ５〜Ｓｔ８の各処理は、中央処理装置１２が特徴点抽出装置１４により抽出された指紋画像の特徴点を表す指紋特徴量として、指紋画像の重心を原点とする極座標における特徴点の偏角を演算する演算プログラムを実行することにより行われる。

最初に、指紋特徴量抽出装置１１は、指紋センサー１０からの指紋画像を入力すると（ステップＳｔ１）、図３（ａ）のような指紋画像を、指紋画像記憶装置１３へ記憶する（ステップＳｔ２）。

次いで、指紋特徴量抽出装置１１は、特徴点抽出装置１４により指紋画像から特徴点を抽出し（ステップＳｔ３）、抽出した特徴点の２次元座標のｘ、ｙ座標をそれぞれ特徴点Ｘ座標記憶装置１５、特徴点ｙ座標記憶装置１６に記憶する（ステップＳｔ４）。

例えば、図３の指紋画像１００に対して、特徴点抽出装置１４による特徴点抽出処理を実施すると、図５のように特徴点が取得される。特徴点とは、指紋を特徴付ける点のことで、１本の隆線が分かれている点（以下、分岐点と呼ぶ）と隆線が途切れている点（以下、端点と呼ぶ）のことである。図５では、分岐点が◇で、端点が○で示されている。

図５で取得された特徴点は、指紋画像１００の左下を原点０とし、右方向画素数をｘ座標、上方向画素数をｙ座標とした図６の様な座標系（直交座標系）によって、２次元座標のｘ座標とｙ座標で表される。そのｘ、ｙ座標値が、それぞれ特徴点Ｘ座標記憶装置１５と特徴点Ｙ座標記憶装置１６に記憶される。従来手法では、ここで取得された特徴点座標を指紋特徴量として、認識に使用していた。

これ以降の処理では、図６で取得された６つの特徴点Ｐ１からＰ６の座標（ｘ，ｙ）を、特徴点Ｐ１座標（ｘ１，ｙ１）、特徴点Ｐ２座標（ｘ２，ｙ２）、特徴点Ｐ３座標（ｘ３，ｙ３）、特徴点Ｐ４座標（ｘ４，ｙ４）、特徴点Ｐ５座標（ｘ５，ｙ５）、特徴点Ｐ６座標（ｘ６，ｙ６）のように表して説明する。

最初に、指紋特徴量抽出装置１１は、中央処理装置１２により指紋センサー１０から取得される全画像領域のうち、指紋センサー１０上の指がのっている領域（指領域）の全画素の重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）を下記の式（１）、（２）にて求め（ステップＳｔ５）、求めた重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）の２次元座標のｘ、ｙ座標を、それぞれ重心Ｘ座標記憶装置１７と重心ｙ座標記憶装置１８に記憶する（ステップＳｔ６）。ここで、画素の座標を（ｘｉ，ｙｉ）、指領域の全画素数をＬとする。

ここで、ある画素が指領域であるかどうかは、下記の式（３）で判断する。

上記の式（３）にて、Ｓは、指領域の画素の集合、ｕｉは座標（ｘｉ，ｙｉ）に位置する画素出力値、αは任意の値である。αより画素値が大きい場合、指領域であると判定する。なお、指紋センサー１１は、その指紋センサー１１上に何も載っていない場合、αより小さな値を出力する仕様であるとする。

次に、図７のように、重心Ｇを極座標系の原点とし、ｘ軸に平行で重心Ｇを通る軸を極座標系でのｘ’軸とし、ｙ軸に平行で重心Ｇを通る軸を極座標系でのｙ’軸を考え、指紋特徴量抽出装置１１は、中央処理装置１２により、各特徴点の極座標系の偏角を求め（ステップＳｔ７）、求めた偏角を、偏角記憶装置１９に記憶する（ステップＳｔ８）。

例えば、特徴点Ｐ１の偏角θは、下記の式（４）で求めることができる。

上記の式（４）と同様に、任意の特徴点Ｐｎの偏角θｎは、下記の式（５）で求めることができる。

上記にて例として用いた６個の特徴点Ｐ１からＰ６の偏角θ１からθ６を計算すると、下記の式（６）に示すようなベクトルとなる。

上記の式（６）と同様に、特徴点がＮ個の場合、特徴点Ｐ１からＰｎの偏角θ１からθＮは、下記の式（７）のようになる。

ここで、前述の図３（ａ）〜（ｃ）で説明したように、指の押下圧が大きいと、特徴点が画像重心から離れ、指の押下圧が小さいと、特徴点が画像重心に集まる傾向がある。すなわち、特徴点の位置は、指の押下圧の変化に対して、指の重心を中心として、拡大収縮する傾向がある。そのため、偏角は、指の押下圧による指紋画像の変形に対して、影響されにくい特徴量である。

したがって、本実施例によれば、次の効果を奏することができる。

第一の効果は、画像重心からの偏角を特徴量として使用することによって、指紋入力時の指の押下圧による指紋画像の変形の影響を受けない指紋特徴量を得ることができる。

第二の効果として、従来手法では、特徴点を座標として記憶しておくため、ｘ、ｙ座標の２つの値を記憶する必要があったが、本実施例では、画像重心からの偏角のみの１つの値を記憶するため、従来手法に対して記憶領域が削減できる。

（他の実施例）
次に、本発明の他の実施例について説明する。上記実施例では、偏角を計算するために、式（５）を用いているが、計算処理の高速化のために、式（５）をテイラー展開し、近似値を求めて処理を行うことも可能である。

また、上記実施例では、画素出力値がある値（α）を超えた場合に、指領域と判断しているが、画素出力値が全画素の平均値を超えた場合に、指領域と判断することも可能である。

また、上記実施例では、指紋センサー１０に対して入力される指紋画像の指の向きが同一であることを前提としており、指紋画像の左下を原点０とし、右方向にｘ座標軸、上方向にｙ座標軸とした様な座標系を考えたが、指紋センサー１０に対して入力される指紋画像の指の向きが同一でない場合のために、図８のように指紋画像の重心Ｇを極座標系の原点とし、その重心Ｇ（原点）と重心Ｇから最も近い距離にある特徴点（最近傍特徴点）Ｎとを結ぶ線を極座標系のｘ’座標軸として、更に、重心Ｇを通り、ｘ’座標軸に直交する線を極座標系のｙ’座標とすることにより、指の向きに影響されない極座標系の偏角θを求めることもできる。

図８の例では、極座標系のｘ’座標軸の基準となる特徴点として、重心Ｇから最も近い距離にある最近傍特徴点Ｎを選択しているが、これに限らず、基準となり得る特徴点であればいずれでもよく、例えば原点Ｇから最も遠い距離にある特徴点を選択してもよい。

また、上記実施例では、指紋センサーと指紋特徴量抽出装置とを有する指紋入力装置に適用した場合を説明しているが、本発明は必ずしもこれに限らず、例えば指紋認証装置に適用してもよい。この例を図９に示す。

図９に示す指紋認証装置２は、上記と同様の指紋センサー１０及び指紋特徴量抽出装置１１に加え、指紋データベース２１及び指紋照合装置２０を備える。この構成において、指紋照合装置２０は、指紋特徴量抽出装置１１により抽出された指紋画像の特徴点（指紋特徴量：極座標系における特徴点の偏角）と、予め指紋データベース２１に予め登録された指紋画像の特徴点（指紋特徴量：極座標系における特徴点の偏角）とを照合し、その照合結果を出力する。

図９の例では、指紋特徴量抽出装置１１と指紋照合装置２０とを個別に設けているが、両者を一体的に設けてもよい。この場合、指紋特徴量抽出装置１１の中央処理装置１２が演算プログラムのほか、予め設定された指紋照合用プログラムを実行する機能を兼用し、偏角記憶装置１９が指紋データベース２１を兼用してもよい。

なお、上記の指紋特徴量抽出装置は、前述したハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せにより実現することができるが、この場合のハードウェア、ソフトウェア構成は特に限定されるものではなく、上述した各装置の機能を実現可能であれば、いずれのものでも適用可能である。例えば、上述した各装置の機能毎に個別に構成したものでも、各装置の機能を一体的に構成したものでも、いずれでもよい。

以上、実施の形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態及び実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

以上説明したように、本発明は、指紋特徴量抽出装置、指紋入力装置、指紋認証装置、及び指紋特徴量抽出方法等の用途に利用可能である。また、本発明は、指紋認証装置を搭載した携帯電話機、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の電子機器の用途にも利用可能である。

１ 指紋入力装置
２ 指紋認証装置
１０ 指紋センサー
１１ 指紋特徴量抽出装置
１２ 中央処理装置（演算部）
１３ 指紋画像記憶装置
１４ 特徴点抽出装置（特徴点抽出部）
１５ 特徴点Ｘ座標記憶装置
１６ 特徴点Ｙ座標記憶装置
１７ 重心Ｘ座標記憶装置
１８ 重心Ｙ座標記憶装置
１９ 偏角記憶装置
１００ 指紋画像

Claims (7)

1. 平面状の撮像素子からなる指紋センサーにより得られた指紋画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
   前記特徴点抽出部により抽出された指紋画像の特徴点を表す指紋特徴量として、前記指紋画像の重心を原点とする極座標系における前記特徴点の偏角のみを求める演算部とを有し、
   前記演算部は、
   前記指紋センサーにより得られた指紋画像の指領域を含む全画像領域における画素の直交座標系の座標を（ｘｉ，ｙｉ）とし、前記指領域の画素の集合をＳとし、前記指領域の全画素数をＬとし、前記指領域の全画素の重心をＧ（ｇｘ，ｇｙ）としたとき、前記重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）を、
   

   

   の式により求め、
   前記演算部は、
   前記指紋センサーに対して入力される指紋画像の指の向きが同一である場合、
   前記重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）を極座標系での原点とし、前記直交座標系のｘ軸に平行で前記重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）を通る軸を前記極座標系でのｘ’軸とし、前記直交座標系のｙ軸に平行で前記重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）を通る軸を前記極座標系でのｙ’軸とし、前記極座標系における指紋画像の任意の特徴点Ｐｎの偏角をθｎとしたとき、前記θｎを、
   

   

   の式により求めることを特徴とする指紋特徴量抽出装置。
2. 平面状の撮像素子からなる指紋センサーにより得られた指紋画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
   前記特徴点抽出部により抽出された指紋画像の特徴点を表す指紋特徴量として、前記指紋画像の重心を原点とする極座標系における前記特徴点の偏角のみを求める演算部とを有し、
   前記演算部は、
   前記指紋センサーにより得られた指紋画像の指領域を含む全画像領域における画素の直交座標系の座標を（ｘｉ，ｙｉ）とし、前記指領域の画素の集合をＳとし、前記指領域の全画素数をＬとし、前記指領域の全画素の重心をＧ（ｇｘ，ｇｙ）としたとき、前記重心Ｇ（ｇｘ，ｇｙ）を、
   

   

   の式により求め、
   前記演算部は、
   前記指紋センサーに対して入力される指紋画像の指の向きが同一でない場合、
   前記指紋画像の重心を極座標系での原点とし、当該重心とその重心に対して基準となる特徴点とを結ぶ線を前記極座標系でのｘ’軸とし、当該ｘ’軸に直交する線を前記極座標系でのｙ’座標として、前記極座標系における指紋画像の特徴点の偏角を求めることを特徴とする指紋特徴量抽出装置。
3. 前記基準となる特徴点は、前記重心から最も近い距離にある最近傍特徴点であることを特徴とする請求項２に記載の指紋特徴量抽出装置。
4. 前記演算部は、
   前記指領域の画素の集合をＳとし、前記全画像領域における画素の座標（ｘｉ，ｙｉ）に位置する画素出力値をｕｉとし、任意の値をαとし、前記指紋センサー上に何も載せられていない場合に前記指紋センサーが前記αより小さな値を出力するとしたとき、
   

   

   の式により、前記ｕｉが前記αを超えた場合に前記指領域と判断することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の指紋特徴量抽出装置。
5. 前記演算部は、
   前記全画像領域の画素の画素出力値がその平均値を超えた場合に前記指領域と判断することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の指紋特徴量抽出装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の指紋特徴量抽出装置を有することを特徴とする指紋入力装置。
7. 請求項１から５のいずれか１項に記載の指紋特徴量抽出装置と、
   前記指紋特徴量抽出装置により抽出された指紋画像の特徴点を予め登録された指紋画像の特徴点と照合する指紋照合装置とを有することを特徴とする指紋認証装置。

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