JP5669572B2

JP5669572B2 - Fingerprint authentication device

Info

Publication number: JP5669572B2
Application number: JP2010292438A
Authority: JP
Inventors: 浩太郎犬塚
Original assignee: Lapis Semiconductor Co Ltd
Current assignee: Lapis Semiconductor Co Ltd
Priority date: 2010-12-28
Filing date: 2010-12-28
Publication date: 2015-02-12
Anticipated expiration: 2030-12-28
Also published as: CN102663342A; JP2012141677A

Description

本発明は、予め登録されている指紋画像と、実際に読み取られた指紋とを比較することにより指紋認証を行う指紋認証装置に関する。 The present invention relates to a fingerprint authentication device that performs fingerprint authentication by comparing a fingerprint image registered in advance with a fingerprint that is actually read.

近年、登録者に対してだけ入退出の許可、又は情報機器へのアクセス許可を行う為の個人認証装置として、指紋認証装置が着目されている。 2. Description of the Related Art In recent years, fingerprint authentication devices have attracted attention as personal authentication devices for permitting entry / exit only for registrants or permitting access to information devices.

かかる指紋認証装置においては、指紋センサから得られる指紋の凹凸紋様を濃淡で表した指紋画像から求めた特徴情報と、予め登録されている各登録者毎の特徴情報の各々とを比較して一致度を求め、その一致度に基づいて個人認証を行うようにしている。 In such a fingerprint authentication device, the feature information obtained from the fingerprint image representing the uneven pattern of the fingerprint obtained from the fingerprint sensor in shades is compared with the feature information for each registrant registered in advance. A degree is obtained, and personal authentication is performed based on the degree of coincidence.

ここで、被験者の指紋を読み取るべく、指先を載せる為の押捺面を有するプリズムと、このプリズムの他方の面側から指紋を撮影するカメラと、を有する指紋センサを搭載した指紋押捺装置が提案されている（例えば、特許文献１の図１又は図４参照）。 Here, in order to read a subject's fingerprint, a fingerprint imprinting device equipped with a fingerprint sensor having a prism having a imprinting surface for placing a fingertip and a camera for photographing the fingerprint from the other surface side of the prism is proposed. (For example, see FIG. 1 or FIG. 4 of Patent Document 1).

しかしながら、このような指紋センサにおいては、指先を押捺面に押圧する力が強すぎると指紋の稜部が太くなり、本来、得られるべき指紋画像とは異なる指紋画像が撮影されてしまう。よって、かかる指紋画像から求められた特徴情報に関しても、予め登録されている本人の特徴情報とは異なるものとなってしまう場合があり、指紋の認証が正しく為されなくなるという問題が生じた。 However, in such a fingerprint sensor, if the force pressing the fingertip against the printing surface is too strong, the ridge portion of the fingerprint becomes thick, and a fingerprint image that is different from the fingerprint image that should originally be obtained is captured. Therefore, the feature information obtained from the fingerprint image may be different from the pre-registered person's feature information, resulting in a problem that fingerprint authentication cannot be performed correctly.

特開平０８−２７２９５３号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 08-272953

本願発明は、上記の如き問題を解決すべく為されたものであり、指先を指紋センサに押圧する力が強すぎた場合においても、精度良く指紋認証を行うことが可能な指紋認証装置を提供することである。 The present invention has been made to solve the above problems, and provides a fingerprint authentication device capable of performing fingerprint authentication with high accuracy even when the force of pressing the fingertip against the fingerprint sensor is too strong. It is to be.

本発明による指紋認証装置は、指紋センサによって読み取られた指紋画像に基づいて指紋の認証を行う指紋認証装置であって、前記指紋画像中に表されている指紋稜線が潰れた状態にあるか否かを判定する指紋稜線潰れ判定部と、前記指紋稜線潰れ判定部において前記指紋稜線が潰れた状態にあると判定された場合には前記指紋画像に対して輝度値の平滑化処理を施したものを検出指紋画像として得る一方、前記指紋稜線が潰れた状態にないと判定された場合には前記指紋画像をそのまま前記検出指紋画像とする指紋画像平滑化処理部と、前記検出指紋画像に基づく指紋特徴情報と予め登録されている指紋特徴情報とを比較することにより登録済みの指紋であるか否かを示す指紋認証結果を得る指紋照合部と、を備え、前記平滑化処理は、前記指紋画像中の特定画素の周辺に位置する複数の画素を含む画素ブロック内の画素各々の輝度値の平均を平均輝度値として算出し、前記特定画素の輝度値を前記平均輝度値に置換する処理である。 A fingerprint authentication apparatus according to the present invention is a fingerprint authentication apparatus that performs fingerprint authentication based on a fingerprint image read by a fingerprint sensor, and whether or not a fingerprint ridge line represented in the fingerprint image is in a collapsed state. A fingerprint ridge line crushing determination unit for determining whether or not the fingerprint ridge line crushing determination unit determines that the fingerprint ridge line is in a state of being crushed; Is obtained as a detected fingerprint image, and when it is determined that the fingerprint ridge is not in a collapsed state, the fingerprint image smoothing processing unit that directly uses the fingerprint image as the detected fingerprint image, and a fingerprint based on the detected fingerprint image and a fingerprint verification unit to obtain the fingerprint authentication result indicating whether or not the registered fingerprint by comparing the fingerprint feature information registered in advance, wherein information, the smoothing Kasho sense of the previous The average of the luminance values of pixels each pixel block including a plurality of pixels located in the neighborhood of the particular pixel in the fingerprint image is calculated as an average luminance value, replacing the luminance value of the particular pixel on the average luminance value processing It is .

本発明においては、指紋センサにて読み取られた指紋稜線を表す指紋画像に基づく指紋特徴情報と、予め登録されている指紋特徴情報とを比較することにより指紋の認証を行うにあたり、上記指紋稜線に潰れが生じている場合には、指紋画像に対して輝度値の平滑化処理を施すことにより指紋稜線の潰れを補正するようにしている。 In the present invention, when performing fingerprint authentication by comparing fingerprint feature information based on a fingerprint image representing a fingerprint ridge line read by a fingerprint sensor with fingerprint feature information registered in advance, When the image is crushed, the fingerprint image is crushed by correcting the fingerprint image by smoothing the luminance value.

これにより、指紋を読み取るべく、指先を指紋センサに強めに押圧してしまったが故に指紋稜線に潰れが生じても、精度良く指紋認証を行うことが可能となる。 As a result, even if the fingerprint ridge line is crushed because the fingertip is strongly pressed against the fingerprint sensor to read the fingerprint, it is possible to perform fingerprint authentication with high accuracy.

本発明による指紋認証装置の全体構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the whole structure of the fingerprint authentication apparatus by this invention. 指紋センサ１によって読み取られた指紋画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the fingerprint image read by the fingerprint sensor. スペクトラルデータを生成する為に指紋画像内において区分けされる複数の矩形領域の形態例を示す図である。It is a figure which shows the example of a form of several rectangular area divided in a fingerprint image in order to generate | occur | produce spectral data. 登録された指紋画像、及び指紋認証時に潰れた状態で読み取られた指紋流線を表す指紋画像の一例を表す図である。It is a figure showing an example of a fingerprint image showing a registered fingerprint image and a fingerprint streamline read in a collapsed state during fingerprint authentication. 登録された指紋画像、及び指紋認証時に読み取られた指紋画像各々の１表示ライン上における各画素毎の輝度値の系列の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the series of the luminance value for every pixel on one display line of each registered fingerprint image and the fingerprint image read at the time of fingerprint authentication. 指紋画像検出部３の内部構成を示すブロック図である。3 is a block diagram showing an internal configuration of a fingerprint image detection unit 3. FIG. ヒストグラムデータ生成部３１によって生成されたヒストグラムデータＨＤの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the histogram data HD produced | generated by the histogram data production | generation part 31. FIG. 平滑化処理における単位ブロックとしての画素ブロックの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the pixel block as a unit block in a smoothing process. 指紋画像平滑化処理部３３の動作を説明する為の図である。It is a figure for demonstrating operation | movement of the fingerprint image smoothing process part. 平滑化処理前の各画素の輝度値、及び平滑化処理後の各画素の輝度値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the luminance value of each pixel before a smoothing process, and the luminance value of each pixel after a smoothing process.

本発明に係る指紋認証装置は、指紋センサによって読み取られた指紋稜線を表す指紋画像における各輝度値毎の出現頻度を表すヒストグラムデータを生成し、このヒストグラムデータに基づき指紋稜線が潰れた状態にあるか否かを判定し、指紋稜線が潰れた状態にあると判定された場合に上記指紋画像に対して輝度値の平滑化処理を施す。 The fingerprint authentication device according to the present invention generates histogram data representing the appearance frequency for each luminance value in a fingerprint image representing a fingerprint ridge line read by a fingerprint sensor, and the fingerprint ridge line is in a state of being crushed based on the histogram data. If it is determined that the fingerprint ridge line is in a crushed state, a luminance value smoothing process is performed on the fingerprint image.

図１は、本発明による指紋認証装置の全体構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of a fingerprint authentication device according to the present invention.

図１に示すように、かかる指紋認証装置は、指紋センサ１、指紋画像メモリ２、指紋画像検出部３、スペクトラルデータ生成部４、指紋照合部５、及び指紋特徴データメモリ６からなる。 As shown in FIG. 1, the fingerprint authentication apparatus includes a fingerprint sensor 1, a fingerprint image memory 2, a fingerprint image detection unit 3, a spectral data generation unit 4, a fingerprint collation unit 5, and a fingerprint feature data memory 6.

指紋センサ１は、光学式、電界式、又は半導体式の指紋読み取りセンサであり、被験者の指先が指紋読み取りエリア１ａに押圧された際に、その指先の指紋の凹凸形状を読み取り、凸部（又は凹部）による軌跡を指紋稜線として検出する。そして、指紋センサ１は、例えば図２に示す如き指紋稜線ＳＴを含む指紋画像を表す１フレーム分の指紋画像信号Ｆを指紋画像メモリ２に供給する。 The fingerprint sensor 1 is an optical, electric field, or semiconductor fingerprint reading sensor, and when the subject's fingertip is pressed against the fingerprint reading area 1a, the concave / convex shape of the fingerprint of the fingertip is read, and the convex portion (or The locus due to the concave portion is detected as a fingerprint ridgeline. The fingerprint sensor 1 supplies a fingerprint image signal F for one frame representing a fingerprint image including a fingerprint ridge line ST as shown in FIG.

指紋画像メモリ２は、指紋センサ１から供給された指紋画像信号Ｆによって表される１フレーム分の指紋画像を、図２に示すように、夫々がＮ個の画素からなる第１〜第Ｍ表示ライン（Ｎ、Ｍは自然数）の各々に対応づけして記憶する。また、指紋画像メモリ２は、記憶されている１フレーム分の指紋画像を読み出し、これを指紋画像信号ＦＭとして指紋画像検出部３に供給する。 The fingerprint image memory 2 displays a fingerprint image for one frame represented by the fingerprint image signal F supplied from the fingerprint sensor 1, as shown in FIG. 2, in the first to Mth displays each consisting of N pixels. Each line (N and M are natural numbers) is stored in association with each other. The fingerprint image memory 2 reads out one stored fingerprint image for one frame and supplies it to the fingerprint image detection unit 3 as a fingerprint image signal FM.

指紋画像検出部３は、かかる指紋画像信号ＦＭに対して、その指紋画像中に表されている指紋流線に潰れが生じている場合には指紋画像補正処理（後述する）を施して得られたものを検出指紋画像信号ＦＭＱとしてスペクトラルデータ生成部４に供給する。一方、かかる指紋画像中に表されている指紋流線に潰れが生じていない場合には、指紋画像検出部３は、指紋画像信号ＦＭをそのまま上記検出指紋画像信号ＦＭＱとしてスペクトラルデータ生成部４に供給する。尚、指紋画像検出部３には、かかる指紋画像補正処理において、１表示ライン分の各画素の輝度値を一時的に保存する為の２つのラインバッファ３ａ及び３ｂが含まれている。 The fingerprint image detection unit 3 is obtained by subjecting the fingerprint image signal FM to fingerprint image correction processing (described later) when the fingerprint streamline represented in the fingerprint image is crushed. Is supplied as a detected fingerprint image signal FMQ to the spectral data generation unit 4. On the other hand, when the fingerprint streamline represented in the fingerprint image is not crushed, the fingerprint image detection unit 3 uses the fingerprint image signal FM as it is as the detected fingerprint image signal FMQ to the spectral data generation unit 4. Supply. Note that the fingerprint image detection unit 3 includes two line buffers 3a and 3b for temporarily storing the luminance value of each pixel for one display line in the fingerprint image correction processing.

スペクトラルデータ生成部４は、検出指紋画像信号ＦＭＱによって表される指紋画像を図３に示す如く複数の矩形領域に分割し、各矩形領域毎に、その矩形領域内における指紋稜線パターンの特徴を複数のスペクトラルパラメータによって多角的に表すデータ（以降、スペクトラルデータと称する）を、指紋特徴情報として生成する。例えば、スペクトラルパラメータとしては、矩形領域内での指紋稜線の伸張方向、或いは、互いに隣接する指紋稜線同士の間隔等が挙げられる。この際、スペクトラルデータ生成部４は、例えば図３に示す如き破線にて区切られている各矩形領域毎に、指紋稜線が伸張する方向の平均方向を算出し、この平均方向を表す方向データＤＤを生成する。また、スペクトラルデータ生成部４は、図３に示す如き各矩形領域毎に、その矩形領域内において互いに隣接する指紋稜線同士の間隔の平均を算出し、この平均値を表す周波数データＦＤを生成する。スペクトラルデータ生成部４は、上記した如く算出した方向データＤＤ及び周波数データＦＤを、図３に示す如き各矩形領域の夫々の位置に対応づけして行列化したスペクトラルデータＳＤを指紋照合部５に供給する。 The spectral data generation unit 4 divides the fingerprint image represented by the detected fingerprint image signal FMQ into a plurality of rectangular areas as shown in FIG. 3, and for each rectangular area, a plurality of features of the fingerprint ridge line pattern in the rectangular area are obtained. The data represented in various ways by the spectral parameters (hereinafter referred to as spectral data) is generated as fingerprint feature information. For example, the spectral parameter includes the direction in which the fingerprint ridgeline extends in the rectangular area, the interval between adjacent fingerprint ridgelines, and the like. At this time, the spectral data generation unit 4 calculates the average direction of the direction in which the fingerprint ridge line extends for each rectangular area divided by a broken line as shown in FIG. 3, for example, and direction data DD representing this average direction Is generated. Further, the spectral data generation unit 4 calculates, for each rectangular area as shown in FIG. 3, the average of the intervals between adjacent fingerprint ridge lines in the rectangular area, and generates frequency data FD representing the average value. . Spectral data generation unit 4 provides the fingerprint collation unit 5 with spectral data SD obtained by matrixing the direction data DD and frequency data FD calculated as described above in association with the respective positions of each rectangular area as shown in FIG. Supply.

指紋特徴データメモリ６には、複数の登録者各々の指紋特徴情報としてのスペクトラルデータＱＤが予め記憶されている。 The fingerprint feature data memory 6 stores in advance spectral data QD as fingerprint feature information of each of a plurality of registrants.

以下、指紋特徴データメモリ６へのスペクトラルデータＱＤの登録方法について説明する。 Hereinafter, a method for registering the spectral data QD in the fingerprint feature data memory 6 will be described.

先ず、上記した指紋センサ１によって、指紋の登録希望者の指紋を読み取ることにより、図３に示す如き指紋画像を取得する。この際、読み取られた指紋画像に表されている指紋稜線が潰れている場合、つまり指紋稜線の太さが所定範囲内の幅を超えた場合、登録希望者は、その太さが所定範囲内に収まるまで、指紋センサ１による指紋読み取りを繰り返し行う。一方、読み取られた指紋画像に表されている指紋稜線の太さが所定範囲内に収まる場合、指紋センサ１は、その読み取った指紋画像を表す指紋画像信号を生成し、これをスペクトラルデータ生成部４に供給する。スペクトラルデータ生成部４は、この指紋画像信号に対して前述した如き処理を施すことによりスペクトラルデータを生成する。そして、かかるスペクトラルデータを登録希望者の識別ＩＤと対応づけしたものを、スペクトラルデータＱＤとして指紋特徴データメモリ６に書き込む。 First, a fingerprint image as shown in FIG. 3 is obtained by reading the fingerprint of the person who wants to register the fingerprint by the fingerprint sensor 1 described above. At this time, if the fingerprint ridgeline shown in the read fingerprint image is crushed, that is, if the thickness of the fingerprint ridgeline exceeds the width within the predetermined range, the applicant for registration is within the predetermined range. The fingerprint reading by the fingerprint sensor 1 is repeated until it falls within the range. On the other hand, when the thickness of the fingerprint ridgeline represented in the read fingerprint image falls within a predetermined range, the fingerprint sensor 1 generates a fingerprint image signal representing the read fingerprint image, and this is generated as a spectral data generation unit. 4 is supplied. The spectral data generation unit 4 generates spectral data by performing the above-described processing on the fingerprint image signal. Then, the spectral data associated with the identification ID of the applicant for registration is written in the fingerprint feature data memory 6 as the spectral data QD.

指紋照合部５は、スペクトラルデータ生成部４から供給されたスペクトラルデータＳＤと、指紋特徴データメモリ６に記憶されている登録者毎のスペクトラルデータＱＤ各々とを比較し両者の類似度を求める。例えば、指紋照合部５は、スペクトラルデータＳＤ及びＱＤ各々における方向データＤＤ同士の差分値、並びに周波数データＦＤ同士の差分値を図３に示す如き各矩形領域毎に求め、夫々の差分値の累算値を類似度として得る。指紋照合部５は、かかる類似度を、指紋特徴データメモリ６に記憶されている全てのスペクトラルデータＱＤ各々毎に求め、その中で最も小なる類似度が所定類似度よりも大なる場合には、指紋登録者に該当してないことを示す認証結果信号を出力する。一方、最も小なる類似度が所定類似度よりも小なる場合には、指紋登録者であることを示す認証結果信号を出力する。 The fingerprint collation unit 5 compares the spectral data SD supplied from the spectral data generation unit 4 with each of the spectral data QD for each registrant stored in the fingerprint feature data memory 6 to determine the similarity between the two. For example, the fingerprint collation unit 5 obtains the difference value between the direction data DD and the difference value between the frequency data FD in each of the spectral data SD and QD for each rectangular area as shown in FIG. 3, and accumulates the difference values. The calculated value is obtained as the similarity. The fingerprint collation unit 5 obtains such similarity for each of all the spectral data QD stored in the fingerprint feature data memory 6, and when the smallest similarity is larger than the predetermined similarity, The authentication result signal indicating that the person does not correspond to the fingerprint registrant is output. On the other hand, if the smallest similarity is smaller than the predetermined similarity, an authentication result signal indicating that the person is a fingerprint registrant is output.

このように、図１に示される指紋認証装置においては、予め登録者各々の指紋画像の特徴情報として、スペクトラルデータＱＤを指紋特徴データメモリ６に登録しておく。その後、指紋の認証を行うべく自身の指を指紋センサ１の指紋読み取りエリア１ａに押圧させると、この指紋センサ１によって読み取られた指紋画像における特徴情報として、スペクトラルデータＳＤが生成される。そして、かかるスペクトラルデータＳＤを、指紋特徴データメモリ６に登録されている各登録者毎のスペクトラルデータＱＤとの類似度を求めることにより、読み取られた指紋が登録済みのものであるか否かを判定するようにしている。 As described above, in the fingerprint authentication apparatus shown in FIG. 1, the spectral data QD is registered in advance in the fingerprint feature data memory 6 as the feature information of each registrant's fingerprint image. Thereafter, when the user's finger is pressed against the fingerprint reading area 1a of the fingerprint sensor 1 to perform fingerprint authentication, spectral data SD is generated as feature information in the fingerprint image read by the fingerprint sensor 1. Then, by determining the similarity between the spectral data SD and the spectral data QD for each registrant registered in the fingerprint feature data memory 6, it is determined whether or not the read fingerprint has been registered. Judgment is made.

ところで、自身の指紋の特徴情報（スペクトラルデータＱＤ）を登録済みの登録者が、指紋の認証を行うべく、指先を指紋センサ１の指紋読み取りエリア１ａに押圧させる場合、その押圧力を毎回一定にすることは困難である。この際、押圧力が強い場合には指紋稜線が潰れてしまう場合がある。これにより、登録時に読み取られた図４（ａ）に示す如き指紋画像によって表される指紋稜線に比して、図４（ｂ）に示す如く稜線の幅が大なる指紋稜線を表す指紋画像が得られてしまう。ここで、図４（ａ）に示されるラインＬ上での各画素毎の輝度値の系列の一例を図５（ａ）、図４（ｂ）に示されるラインＬ上での各画素毎の輝度値の系列の一例を図５（ｂ）として、このラインＬ上での輝度値の系列に基づき上記した周波数データＦＤの算出を行うことを考える。尚、ラインＬ上での輝度値の系列中において、極小値となる画素位置が指紋稜線の存在位置を示す。先ず、指紋登録時には、図５（ａ）に示す如き輝度値の系列中において白丸にて示される極小値の隣接するもの同士の間隔ＷＴが検出され、この間隔ＷＴを示す周波数データＦＤが生成され、この周波数データＦＤを含むスペクトラルデータＳＤが指紋特徴データメモリ６に書き込まれる。一方、指紋認証時には、スペクトラルデータ生成部４は、図５（ｂ）に示す如き輝度値の系列に基づいて周波数データＦＤを生成することになる。ところが、指紋稜線の潰れに伴い、図５（ｂ）にて破線で囲まれた区間、つまり極小値が輝度値「０」一定となる区間が生じる。よって、指紋登録時と同様な輝度値系列の変化が生じていないことから、指紋登録された図４（ａ）に示す如き指紋画像に基づき生成された周波数データＦＤとは異なる値を有する周波数データが生成されてしまう。従って、指紋登録済みの登録者の指紋から読み取られた指紋画像であるにも拘わらず、指紋照合部５は、指紋登録者に該当してないことを示す誤った認証結果を出力してしまう可能性が生じる。 By the way, when a registrant who has registered his / her fingerprint characteristic information (spectral data QD) presses the fingertip against the fingerprint reading area 1a of the fingerprint sensor 1 in order to authenticate the fingerprint, the pressing force is kept constant every time. It is difficult to do. At this time, when the pressing force is strong, the fingerprint ridge may be crushed. As a result, a fingerprint image representing a fingerprint ridge line having a larger ridge line width as shown in FIG. 4B than the fingerprint ridge line represented by the fingerprint image as shown in FIG. Will be obtained. Here, an example of the luminance value series for each pixel on the line L shown in FIG. 4A is shown for each pixel on the line L shown in FIG. 5A and FIG. An example of a luminance value series is shown in FIG. 5B, and it is assumed that the frequency data FD is calculated based on the luminance value series on the line L. In the luminance value series on the line L, the pixel position that is the minimum value indicates the position where the fingerprint ridge line exists. First, at the time of fingerprint registration, an interval WT between adjacent minimum values indicated by white circles in a series of luminance values as shown in FIG. 5A is detected, and frequency data FD indicating the interval WT is generated. The spectral data SD including the frequency data FD is written into the fingerprint feature data memory 6. On the other hand, at the time of fingerprint authentication, the spectral data generation unit 4 generates the frequency data FD based on the luminance value series as shown in FIG. However, with the collapse of the fingerprint ridgeline, a section surrounded by a broken line in FIG. 5B, that is, a section where the minimum value has a constant luminance value “0” occurs. Therefore, since there is no change in luminance value series similar to that at the time of fingerprint registration, frequency data having a value different from the frequency data FD generated based on the fingerprint image as shown in FIG. Will be generated. Therefore, the fingerprint collation unit 5 may output an erroneous authentication result indicating that it is not a fingerprint registrant even though it is a fingerprint image read from the fingerprint of a registered registrant. Sex occurs.

そこで、このような不具合を回避すべく、図１に示される指紋認証装置には、上記した如き指紋画像検出部３が設けられている。 In order to avoid such problems, the fingerprint authentication apparatus shown in FIG. 1 is provided with the fingerprint image detection unit 3 as described above.

図６は、指紋画像検出部３の構成を示すブロック図である。 FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the fingerprint image detection unit 3.

図６に示すように、指紋画像検出部３は、ヒストグラムメモリ３０、ヒストグラムデータ生成部３１、指紋稜線潰れ判定部３２、及び指紋画像平滑化処理部３３から構成される。 As shown in FIG. 6, the fingerprint image detection unit 3 includes a histogram memory 30, a histogram data generation unit 31, a fingerprint ridge line collapse determination unit 32, and a fingerprint image smoothing processing unit 33.

ヒストグラムメモリ３０には、上記指紋画像信号ＦＭにおいて表現可能な輝度範囲、例えば最低の輝度値「０」〜最大の輝度値「６３」の各輝度値に対応した６４個の番地が割り当てられている。 The histogram memory 30 is assigned 64 addresses corresponding to the luminance range that can be expressed in the fingerprint image signal FM, for example, each luminance value from the lowest luminance value “0” to the highest luminance value “63”. .

ヒストグラムデータ生成部３１は、１フレーム分の指紋画像を表す上記指紋画像信号ＦＭに基づき、各画素毎にその画素に対応した輝度値を検出し、この輝度値に該当するヒストグラムメモリ３０の番地の記憶内容に１を加算する。かかる処理により、例えば図７に示す如く、最低の輝度値「０」〜最大の輝度値「６３」なる範囲内の各輝度値毎に、その輝度値を有する画素の総数、つまり各輝度値毎の出現頻度を表すヒストグラムデータＨＤが生成され、これがヒストグラムメモリ３０に記憶される。ヒストグラムデータ生成部３１は、ヒストグラムメモリ３０からヒストグラムデータＨＤを読み出し、このヒストグラムデータＨＤにおける中央値（本明細書においては統計学上のメディアンのことを言う）を算出する。すなわち、ヒストグラムデータ生成部３１は、例えば図７に示す如きヒストグラムデータＨＤに対して、最低輝度値側から最高輝度値側に向けて順次、その輝度値に対応した頻度を積算して行き、その積算値が頻度の総和（指紋画像中の全画素数）の半分に達した際に加算対象となった輝度値を中央値ＭＥとし、これを指紋稜線潰れ判定部３２に供給する。 Based on the fingerprint image signal FM representing the fingerprint image for one frame, the histogram data generating unit 31 detects a luminance value corresponding to the pixel for each pixel, and the address of the histogram memory 30 corresponding to this luminance value is detected. 1 is added to the stored contents. With this processing, for example, as shown in FIG. 7, for each luminance value in the range from the lowest luminance value “0” to the maximum luminance value “63”, the total number of pixels having the luminance value, that is, Is generated and stored in the histogram memory 30. The histogram data generation unit 31 reads the histogram data HD from the histogram memory 30, and calculates a median value (referred to as a statistical median in this specification) in the histogram data HD. That is, for example, the histogram data generation unit 31 sequentially accumulates the frequencies corresponding to the luminance values from the lowest luminance value side to the highest luminance value side with respect to the histogram data HD as shown in FIG. When the integrated value reaches half of the sum of frequencies (the total number of pixels in the fingerprint image), the luminance value to be added is set as the median value ME, which is supplied to the fingerprint ridge line collapse determination unit 32.

指紋稜線潰れ判定部３２は、中央値ＭＥが所定閾値よりも小であるか否かを判定する。この際、中央値ＭＥが所定閾値よりも小である場合、つまり指紋画像が全体的に黒い画像である場合には、指紋稜線潰れ判定部３２は、指紋稜線の幅が所定幅よりも大である、つまり指紋稜線が潰れた状態にあると判定し、その旨を示す潰れ判定結果信号ＴＳを指紋画像平滑化処理部３３に供給する。一方、上記中央値ＭＥが所定閾値よりも大である場合、つまり指紋画像が全体的に明るい画像である場合には、指紋稜線潰れ判定部３２は、指紋稜線の幅が所定幅よりも小である、つまり指紋稜線が潰れていないと判定し、その旨を示す潰れ判定結果信号ＴＳを指紋画像平滑化処理部３３に供給する。尚、指紋稜線潰れ判定部３２において指紋稜線が潰れているか否かを判定する為の所定閾値は、上記した指紋センサ１における検出特性を考慮して予め設定された値である。 The fingerprint ridgeline collapse determination unit 32 determines whether or not the median value ME is smaller than a predetermined threshold value. At this time, when the median value ME is smaller than the predetermined threshold value, that is, when the fingerprint image is a black image as a whole, the fingerprint ridge line collapse determination unit 32 determines that the width of the fingerprint ridge line is larger than the predetermined width. It is determined that the fingerprint ridge line is in a collapsed state, and a collapse determination result signal TS indicating that fact is supplied to the fingerprint image smoothing processing unit 33. On the other hand, when the median value ME is larger than the predetermined threshold value, that is, when the fingerprint image is an overall bright image, the fingerprint ridge line collapse determining unit 32 determines that the width of the fingerprint ridge line is smaller than the predetermined width. It is determined that the fingerprint ridge line is not crushed, and a crushed determination result signal TS indicating that fact is supplied to the fingerprint image smoothing processing unit 33. Note that the predetermined threshold for determining whether or not the fingerprint ridge line is crushed in the fingerprint ridge line collapse determination unit 32 is a value set in advance in consideration of the detection characteristics of the fingerprint sensor 1 described above.

指紋画像平滑化処理部３３は、指紋稜線の潰れが生じていないことを示す潰れ判定結果信号ＴＳが供給された場合には、指紋画像メモリ２から読み出された指紋画像信号ＦＭをそのまま検出指紋画像信号ＦＭＱとして上記スペクトラルデータ生成部４に供給する。 The fingerprint image smoothing processing unit 33 detects the fingerprint image signal FM read from the fingerprint image memory 2 as it is when the collapse determination result signal TS indicating that the fingerprint ridge is not collapsed is supplied. The image signal FMQ is supplied to the spectral data generation unit 4.

一方、指紋稜線の潰れが生じていることを示す潰れ判定結果信号ＴＳが供給された場合、指紋画像平滑化処理部３３は、指紋画像メモリ２から読み出された指紋画像信号ＦＭに対して、以下の如き平滑化処理を施すことにより指紋稜線の潰れを補正した画像信号を生成し、これを検出指紋画像信号ＦＭＱとしてスペクトラルデータ生成部４に供給する。 On the other hand, when the collapse determination result signal TS indicating that the fingerprint ridge is collapsed is supplied, the fingerprint image smoothing processing unit 33 performs the following operation on the fingerprint image signal FM read from the fingerprint image memory 2. By performing smoothing processing as described below, an image signal in which the collapse of the fingerprint ridge line is corrected is generated, and this is supplied to the spectral data generation unit 4 as a detected fingerprint image signal FMQ.

すなわち、指紋画像平滑化処理部３３は、かかる平滑化処理において、先ず、指紋画像信号ＦＭによって表される１フレーム分の指紋画像に対して、例えば図８に示す如き３行×３列分の画素Ｇ１〜Ｇ９からなる画素ブロック毎に、中央の画素Ｇ５及びこの画素Ｇ５の上下左右に隣接する画素Ｇ２、Ｇ４、Ｇ６及びＧ８各々での輝度値の平均を補正輝度値として算出する。尚、かかる画素ブロック内において、輝度値の平均を算出する際の対象とすべき画素の組み合わせは、上記した５つの画素（Ｇ２、Ｇ４、Ｇ５、Ｇ６、Ｇ８）に限定されない。例えば、中央の画素Ｇ５を省いた４つの画素（Ｇ２、Ｇ４、Ｇ６、Ｇ８）だけでも良く、或いは９つの画素全てを輝度値の平均を算出する際の対象としても良い。次に、指紋画像平滑化処理部３３は、指紋画像信号ＦＭに基づく中央の画素Ｇ５の輝度値を、上記した補正輝度値に置き換えたものを検出指紋画像信号ＦＭＱとして生成する。 That is, in such a smoothing process, the fingerprint image smoothing processing unit 33 first applies, for example, 3 rows × 3 columns as shown in FIG. 8 to the fingerprint image for one frame represented by the fingerprint image signal FM. For each pixel block composed of the pixels G1 to G9, the average of the luminance values of the central pixel G5 and the pixels G2, G4, G6, and G8 adjacent to the pixel G5 in the vertical and horizontal directions is calculated as a corrected luminance value. In this pixel block, the combination of pixels to be targeted when calculating the average luminance value is not limited to the above five pixels (G2, G4, G5, G6, G8). For example, only four pixels (G2, G4, G6, and G8) from which the central pixel G5 is omitted may be used, or all nine pixels may be targets for calculating the average luminance value. Next, the fingerprint image smoothing processing unit 33 generates the detected fingerprint image signal FMQ by replacing the luminance value of the central pixel G5 based on the fingerprint image signal FM with the above-described corrected luminance value.

指紋画像平滑化処理部３３は、上記した如き平滑化処理を表示ライン毎に実行する。すなわち、指紋画像平滑化処理部３３は、指紋画像メモリ２に記憶されている図２に示す如き１フレーム分の指紋画像中から、先ず、第１表示ラインに対応した画素各々の輝度値を読み出し、隣接する３つの画素各々毎にその輝度平均値を求めてラインバッファ３ａに書き込んで行く。例えば、図９（ａ）に示す如く、第１表示ライン中において連続配置されている５つの画素各々に対応した輝度値Ｐ_１〜Ｐ_５が指紋画像メモリ２に記憶されている場合には、輝度値Ｐ_１〜Ｐ_３の平均値が輝度平均値Ａ_１、輝度値Ｐ_２〜Ｐ_４の平均値が輝度平均値Ａ_２、輝度値Ｐ_３〜Ｐ_５の平均値が輝度平均値Ａ_３としてラインバッファ３ａに書き込まれる。次に、指紋画像平滑化処理部３３は、図２に示す如き１フレーム分の指紋画像中から、第２表示ラインに対応した画素各々の輝度値を読み出し、隣接する３つの画素各々毎にその輝度平均値を求めてラインバッファ３ｂに書き込んで行く。例えば、図９（ａ）に示す如く、第２表示ライン中において連続配置されている５つの画素各々に対応した輝度値Ｙ_１〜Ｙ_５が指紋画像メモリ２に記憶されている場合には、輝度値Ｙ_１〜Ｙ_３の平均値が輝度平均値Ｂ_１、輝度値Ｙ_２〜Ｙ_４の平均値が輝度平均値Ｂ_２、輝度値Ｙ_３〜Ｙ_５の平均値が輝度平均値Ｂ_３としてラインバッファ３ｂに書き込まれる。次に、指紋画像平滑化処理部３３は、指紋画像メモリ２に記憶されている第１表示ライン中の各画素毎の輝度値を、ラインバッファ３ａに書き込まれている内容に書き換える。これにより、図９（ａ）に示す如く指紋画像メモリ２に記憶されていた第１表示ライン中の５つの画素各々に対応した輝度値Ｐ_１〜Ｐ_５が図９（ｂ）に示すように、輝度平均値Ａ_１〜Ａ_５に書き換えられる。次に、指紋画像平滑化処理部３３は、図２に示す如き１フレーム分の指紋画像中から、第３表示ラインに対応した画素各々の輝度値を読み出し、隣接する３つの画素各々毎にその輝度平均値を求めてラインバッファ３ａに上書きする。例えば、図９（ｂ）に示す如く、第３表示ライン中において連続配置されている５つの画素各々に対応した輝度値Ｘ_１〜Ｘ_５が指紋画像メモリ２に記憶されている場合には、輝度値Ｘ_１〜Ｘ_３の平均値が輝度平均値Ｃ_１、輝度値Ｘ_２〜Ｘ_４の平均値が輝度平均値Ｃ_２、輝度値Ｘ_３〜Ｘ_５の平均値が輝度平均値Ｃ_３としてラインバッファ３ａに上書きされる。 The fingerprint image smoothing processing unit 33 executes the smoothing process as described above for each display line. That is, the fingerprint image smoothing processing unit 33 first reads the luminance value of each pixel corresponding to the first display line from the fingerprint image for one frame as shown in FIG. 2 stored in the fingerprint image memory 2. The average luminance value is obtained for each of the three adjacent pixels and written in the line buffer 3a. For example, as shown in FIG. 9A, when the brightness values P _{1 to} P ₅ corresponding to each of five pixels continuously arranged in the first display line are stored in the fingerprint image memory 2, luminance value _P 1 to P average is the average luminance value _{a 1} of _3, the luminance value _P 2 average luminance average value _{a 2} of the to P _4, the brightness value _P 3 average luminance average value _{a 3} of to P ₅ Is written in the line buffer 3a. Next, the fingerprint image smoothing processing unit 33 reads the luminance value of each pixel corresponding to the second display line from the fingerprint image for one frame as shown in FIG. The luminance average value is obtained and written in the line buffer 3b. For example, as shown in FIG. 9A, when the brightness values Y _{1 to} Y ₅ corresponding to each of the five pixels continuously arranged in the second display line are stored in the fingerprint image memory 2, brightness average value is an average value of luminance values _Y ₁ _~Y ₃ _B 1, the luminance value _Y 2 to Y mean luminance average value _{B 2} of _4, the luminance value _Y 3 to Y mean luminance average value _{B 3} of ₅ Is written in the line buffer 3b. Next, the fingerprint image smoothing processing unit 33 rewrites the luminance value for each pixel in the first display line stored in the fingerprint image memory 2 to the content written in the line buffer 3a. Accordingly, as shown in FIG. 9B, the luminance values P _{1 to} P ₅ corresponding to the five pixels in the first display line stored in the fingerprint image memory 2 as shown in FIG. The luminance average values A _{1 to} A ₅ are rewritten. Next, the fingerprint image smoothing processing unit 33 reads the luminance value of each pixel corresponding to the third display line from the fingerprint image for one frame as shown in FIG. The average brightness value is obtained and overwritten in the line buffer 3a. For example, as shown in FIG. 9B, when the brightness values X _{1 to} X ₅ corresponding to each of the five pixels continuously arranged in the third display line are stored in the fingerprint image memory 2, luminance values _X 1 to X average luminance average value _{C 1} of _3, the luminance value _X 2 mean luminance average value _{C 2} of to X _4, brightness values _X 3 mean luminance average value _{C 3} of the to X ₅ Is overwritten in the line buffer 3a.

このような一連の処理により、図９（ｂ）に示すように、指紋画像メモリ２の第１表示ラインに対応した記憶領域には、第１表示ライン中の５つの画素各々に対応した輝度値Ｐ_１〜Ｐ_５に基づく輝度平均値Ａ_１〜Ａ_３が書き込まれる。また、ラインバッファ３ｂには、第２表示ライン中の５つの画素各々に対応した輝度値Ｙ_１〜Ｙ_５に基づく輝度平均値Ｂ_１〜Ｂ_３が書き込まれる。そして、ラインバッファ３ａには、第３表示ライン中の５つの画素各々に対応した輝度値Ｘ_１〜Ｘ_５に基づく輝度平均値Ｃ_１〜Ｃ_３が書き込まれる。よって、指紋画像メモリ２の第１表示ラインに対応した記憶領域には図８に示す如き画素Ｇ１〜Ｇ３の輝度平均値が書き込まれる。又、ラインバッファ３ｂには図８に示す如き画素Ｇ４〜Ｇ６の輝度平均値が書き込まれ、ラインバッファ３ａには図８に示す如き画素Ｇ７〜Ｇ９の輝度平均値が書き込まれる。従って、これらラインバッファ３ａ、３ｂ及び指紋画像メモリ２の第１表示ラインの記憶領域に記憶されている各輝度平均値の平均を算出することにより、図８に示す中央の画素Ｇ５に対応した補正輝度値が求まる。指紋画像平滑化処理部３３は、上記した如き一連の処理を第４表示ライン以降も同様に繰り返すことにより１フレーム分の指紋画像全体の平滑化を行う。 As a result of such a series of processing, as shown in FIG. 9B, in the storage area corresponding to the first display line of the fingerprint image memory 2, the luminance value corresponding to each of the five pixels in the first display line. Luminance average values A _{1 to} A ₃ based on P _{1 to} P ₅ are written. In addition, average luminance values B _{1 to} B ₃ based on the luminance values Y _{1 to} Y ₅ corresponding to the five pixels in the second display line are written in the line buffer 3b. Then, the average luminance values C _{1 to} C ₃ based on the luminance values X _{1 to} X ₅ corresponding to the five pixels in the third display line are written in the line buffer 3a. Therefore, the average luminance values of the pixels G1 to G3 as shown in FIG. 8 are written in the storage area corresponding to the first display line of the fingerprint image memory 2. Further, the average luminance values of the pixels G4 to G6 as shown in FIG. 8 are written into the line buffer 3b, and the average luminance values of the pixels G7 to G9 as shown in FIG. 8 are written into the line buffer 3a. Accordingly, by calculating the average of the respective luminance average values stored in the storage areas of the first display lines of the line buffers 3a and 3b and the fingerprint image memory 2, the correction corresponding to the central pixel G5 shown in FIG. The luminance value is obtained. The fingerprint image smoothing processing unit 33 smoothes the entire fingerprint image for one frame by repeating the above-described series of processes in the same manner from the fourth display line onward.

上記した平滑化処理によれば、指先を指紋センサ１の指紋読み取りエリア１ａに押圧する押圧力が強かったが故に図４（ｂ）に示す如く指紋稜線が潰れてその幅が太くなってしまった指紋画像が読み取られても、この指紋稜線の幅を狭くすべき補正が施された検出指紋画像信号ＦＭＱがスペクトラルデータ生成部４に供給されるようになる。 According to the smoothing process described above, since the pressing force pressing the fingertip against the fingerprint reading area 1a of the fingerprint sensor 1 is strong, the fingerprint ridgeline is crushed and the width thereof is increased as shown in FIG. Even when the fingerprint image is read, the detected fingerprint image signal FMQ that has been corrected to reduce the width of the fingerprint ridgeline is supplied to the spectral data generation unit 4.

例えば、図４（ｂ）に示される指紋稜線上の画素ブロックＦＢ内での各画素毎の輝度値が図１０（ａ）に示す如き値を有する場合、指紋稜線の潰れ部分は輝度値「０」で表され、潰れた分の指紋稜線の幅ＷＫは２画素分となる。この際、３行×３列の画素ブロック毎にその画素ブロック内の全画素の輝度値の平均によって中央画素に対する補正輝度値を算出すると、図１０（ａ）の破線にて囲まれた領域内の９個の画素各々に対する補正輝度値は、図１０（ｂ）に示す如きものとなる。かかる平滑化処理により、図１０（ａ）の破線にて囲まれた領域内の９つの画素各々の輝度値は全て、図１０（ｂ）に示す如く輝度値「０」よりも大なる輝度値に補正される。要するに、所定よりも強い押圧力で指先を指紋センサ１の指紋読み取りエリア１ａに押圧したが故に潰れた状態で読み取られてしまった指紋稜線に対して、潰れが生じていない指紋稜線の形態に近づけるべき補正が為されるのである。この平滑化処理の施された検出指紋画像信号ＦＭＱによれば、指紋センサ１での指紋読み取り時の押圧力が強い場合であっても、登録時に取得した周波数データと略一致した周波数データをスペクトラルデータ生成部４において生成することが可能となる。 For example, when the luminance value for each pixel in the pixel block FB on the fingerprint ridge line shown in FIG. 4B has a value as shown in FIG. 10A, the collapsed portion of the fingerprint ridge line has a luminance value “0”. ”And the width WK of the crushed fingerprint ridge line is two pixels. At this time, if the corrected luminance value for the central pixel is calculated by averaging the luminance values of all the pixels in the pixel block for each 3 × 3 pixel block, the area within the area surrounded by the broken line in FIG. The corrected luminance values for each of the nine pixels are as shown in FIG. As a result of such smoothing processing, the luminance values of each of the nine pixels in the region surrounded by the broken line in FIG. 10A are all greater than the luminance value “0” as shown in FIG. 10B. It is corrected to. In short, a fingerprint ridgeline that has been read in a crushed state because the fingertip has been pressed against the fingerprint reading area 1a of the fingerprint sensor 1 with a pressing force stronger than a predetermined pressure is brought closer to the shape of a fingerprint ridgeline that has not been crushed. A power correction is made. According to the detected fingerprint image signal FMQ that has been subjected to the smoothing process, even if the pressing force at the time of fingerprint reading by the fingerprint sensor 1 is strong, the frequency data that substantially matches the frequency data acquired at the time of registration is spectral. The data generation unit 4 can generate the data.

よって、指紋画像検出部３によれば、指紋センサ１での指紋読み取り時の押圧力が強い場合であっても、高精度に指紋認証を行うことができるようになるのである。 Therefore, the fingerprint image detection unit 3 can perform fingerprint authentication with high accuracy even when the pressing force at the time of fingerprint reading by the fingerprint sensor 1 is strong.

尚、上記実施例において、ヒストグラムデータ生成部３１及び指紋稜線潰れ判定部３２では、指紋稜線が潰れているか否かを判定する為に１フレーム分の指紋画像から求めたヒストグラムデータＨＤを用いるようにしているが、かかる構成に限定されるものではない。例えば、１フレームの指紋画像を複数の画像領域に分割（例えば４分割）した各分割画像領域毎にヒストグラムデータＨＤを生成することにより、指紋稜線が潰れているか否かを分割画像領域毎に個別に判定し、指紋稜線が潰れていると判定された分割画像領域に対してのみ前述した平滑化処理を施すようにしても良い。すなわち、指先を指紋センサ１の指紋読み取りエリア１ａに押圧する際に、指先の一部の領域に偏って強い押圧力が掛かる場合には、この領域が属する分割画像領域に対してのみ平滑化処理を施すことにより、処理時間の短縮を図ることができる。 In the above embodiment, the histogram data generation unit 31 and the fingerprint ridge line collapse determination unit 32 use the histogram data HD obtained from the fingerprint image for one frame in order to determine whether or not the fingerprint ridge line is collapsed. However, it is not limited to such a configuration. For example, by generating histogram data HD for each divided image area obtained by dividing one frame of a fingerprint image into a plurality of image areas (for example, four divisions), whether or not the fingerprint ridge line is crushed is individually determined for each divided image area. In other words, the above-described smoothing process may be performed only on the divided image area in which the fingerprint ridgeline is determined to be crushed. That is, when a strong pressing force is applied to a partial area of the fingertip when the fingertip is pressed against the fingerprint reading area 1a of the fingerprint sensor 1, the smoothing process is performed only on the divided image area to which this area belongs. As a result, the processing time can be shortened.

また、指紋画像平滑化処理部３３では、指紋画像信号ＦＭによって表される指紋画像に対して３行×３列分の画素からなる画素ブロック毎に、中央の画素の輝度値をその画素ブロック内の各画素における平均輝度値に置換することにより、輝度値「０」で表される指紋稜線の潰れ箇所を排除するようにしている。しかしながら、かかる処理によると、画素ブロック内の全画素の輝度値が「０」である場合にはその平均値も「０」となる為、指紋稜線の潰れ箇所を排除することができなくなる。そこで、画素ブロック内の全画素の輝度値が「０」となる場合、輝度値の平均を算出する対象とすべき画素ブロックの大きさを広げるようにしても良い。例えば、指紋画像平滑化処理部３３は、３行×３列分の画素からなる画素ブロック内の全画素の輝度値が「０」となっている場合には、その画素ブロックを、上方向（又は下方向）に１行分、左方向（又は右方向）に１列分だけ拡張した４行×４列分の拡張画素ブロック内の画素の平均値を補正輝度値とする。そして、上記した３行×３列の画素ブロック内の中央画素の輝度値を、この補正輝度値に置き換えるのである。この際、拡張画素ブロックの大きさは４行×４列に限定されず、５行×５列或いはそれ以上の大きさのブロックであっても良い。 Further, the fingerprint image smoothing processing unit 33 calculates the luminance value of the center pixel for each pixel block composed of pixels of 3 rows × 3 columns with respect to the fingerprint image represented by the fingerprint image signal FM. By substituting the average luminance value in each pixel, the collapsed portion of the fingerprint ridge line represented by the luminance value “0” is excluded. However, according to such processing, when the luminance value of all the pixels in the pixel block is “0”, the average value is also “0”, so that it is impossible to eliminate the collapsed portion of the fingerprint ridge line. Therefore, when the luminance values of all the pixels in the pixel block are “0”, the size of the pixel block that is the target of calculating the average of the luminance values may be increased. For example, when the luminance values of all the pixels in the pixel block composed of pixels of 3 rows × 3 columns are “0”, the fingerprint image smoothing processing unit 33 moves the pixel block upward ( Or, the average value of pixels in the extended pixel block for 4 rows × 4 columns expanded by one row in the downward direction and one column in the left direction (or right direction) is set as the corrected luminance value. Then, the luminance value of the central pixel in the pixel block of 3 rows × 3 columns is replaced with this corrected luminance value. At this time, the size of the extended pixel block is not limited to 4 rows × 4 columns, and may be a block having a size of 5 rows × 5 columns or more.

尚、上記指紋画像平滑化処理部３３では、特定画素としての中央の画素に隣接する各画素の平均輝度値を、この中央の画素に対する補正輝度値としているが、平均輝度を求める画素対象としては、中央の画素に隣接していない画素を含ませるようにしても良い。要するに、中央の画素に隣接する画素を少なくとも１つ含んだ周辺画素各々の平均輝度値を補正輝度値とすれば良いのである。 In the fingerprint image smoothing processing unit 33, the average luminance value of each pixel adjacent to the central pixel as the specific pixel is set as a corrected luminance value for the central pixel. Alternatively, a pixel that is not adjacent to the central pixel may be included. In short, the average luminance value of each peripheral pixel including at least one pixel adjacent to the central pixel may be used as the corrected luminance value.

又、上記実施例では、指紋の特徴情報としてスペクトラルデータを用いて指紋照合を行うようにしているが、スペクトルデータ以外の指紋特徴情報を用いて指紋照合を行うようにしても良い。 In the above-described embodiment, fingerprint collation is performed using spectral data as fingerprint feature information. However, fingerprint collation may be performed using fingerprint feature information other than spectrum data.

又、上記指紋稜線潰れ判定部３２では、指紋画像が全体的に黒い画像であるか否かにより、指紋稜線が潰れた状態にあるか否かを判定するようにしているが、その他の方法で指紋稜線が潰れた状態にあるか否かを判定するようにしても良い。 Further, the fingerprint ridge line collapse determining unit 32 determines whether or not the fingerprint ridge line is in a collapsed state depending on whether or not the fingerprint image is a black image as a whole. It may be determined whether the fingerprint ridge is in a crushed state.

１指紋センサ
２指紋画像メモリ
３指紋画像検出部
４スペクトラルデータ生成部
５指紋照合部
６指紋特徴データメモリ
３１ヒストグラムデータ生成部
３２指紋稜線潰れ判定部
３３指紋画像平滑化処理部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Fingerprint sensor 2 Fingerprint image memory 3 Fingerprint image detection part 4 Spectral data generation part 5 Fingerprint collation part 6 Fingerprint feature data memory 31 Histogram data generation part 32 Fingerprint ridge line collapse determination part 33 Fingerprint image smoothing process part

Claims

A fingerprint authentication device for performing fingerprint authentication based on a fingerprint image read by a fingerprint sensor,
A fingerprint ridge line collapse determining unit that determines whether or not the fingerprint ridge line represented in the fingerprint image is in a collapsed state;
When the fingerprint ridgeline crushing determination unit determines that the fingerprint ridgeline is in a crushed state, the fingerprint ridgeline is obtained as a detected fingerprint image by performing a smoothing process on the fingerprint value. A fingerprint image smoothing processing unit that directly uses the fingerprint image as the detected fingerprint image when it is determined that the image is not crushed;
A fingerprint verification unit that obtains a fingerprint authentication result indicating whether or not it is a registered fingerprint by comparing fingerprint feature information based on the detected fingerprint image with fingerprint feature information registered in advance;
With
The smoothing Kasho management calculates an average of luminance values of pixels each pixel block including a plurality of pixels located in the neighborhood of the particular pixel in said fingerprint image as an average luminance value, the luminance value of the particular pixel A fingerprint authentication device, which is a process of replacing the average luminance value.

The fingerprint ridge line collapse determination unit determines whether or not the fingerprint ridge line represented in the fingerprint image is in a collapsed state based on histogram data representing an appearance frequency for each luminance value in the fingerprint image. The fingerprint authentication device according to claim 1, wherein:

The fingerprint ridge line collapse determining unit determines whether the fingerprint ridge line is in a collapsed state based on whether a median luminance value indicated by the histogram data is greater than a predetermined threshold value. The fingerprint authentication device according to claim 2, wherein:

Wherein when the average brightness value becomes zero, claims, characterized in that the average luminance value of each pixel in the expanded pixel block including pixels each of the peripheral of the pixel block and the average luminance value The fingerprint authentication device according to 1.

5. The fingerprint according to claim 1, wherein the fingerprint feature information includes information indicating an average value of an interval between adjacent ones of the fingerprint ridge lines represented in the fingerprint image. Authentication device.