JP6723546B2 - 情報処理プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像を解析して、生体情報の照合に用いられる照合情報を作成する情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。

近年、スマートフォン及びノートパソコンのようなモバイル機器に搭載可能な、指紋認証装置が種々検討されている。例えば、特許文献１には、指紋画像を周波数スペクトル変換した情報を照合に用いる照合情報とすることで、指紋センサーに対する指の傾き等の外乱の影響を受けにくい個人識別装置が開示されている。

特許第３０５７５９０号公報

モバイル機器に搭載される指紋センサーの小型化に伴い、取得される指紋の画像は従来に比べ小さくなっている。ユーザは指紋の入力操作を行う場合、モバイル機器を所持した側の手の指を、モバイル機器に搭載された指紋センサーに接触させることが多い。この場合、ユーザは指を不自然な向きに移動させなければならないので、指紋の入力操作は不安定になりやすい。つまり、登録時とは位置及び角度が異なる条件で取得された画像が取得されやすい。したがって、従来に比べ画像の大きさが小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくい照合情報を作成する技術が要求されている。

本発明の目的は、生体情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくい照合情報を作成可能な情報処理プログラム及び情報処理装置を提供することである。

本発明の第一態様に係る情報処理プログラムは、プロセッサと、記憶機器とを備えたコンピュータに、画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップで取得された前記画像から基準点を決定し、当該基準点の前記画像上の位置に対応する情報である第一位置情報を取得する基準点決定ステップと、前記基準点決定ステップで決定された前記基準点の周囲となる部分の前記画像の色情報の特徴を示す方向である基準方向を決定する方向決定ステップと、前記基準点決定ステップで決定された前記基準点を中心とする半径が所定値の円の周上の複数の参照点であって、前記基準点と、前記基準方向とに基づき決定される点を開始点として、所定条件に従って順に取得される前記複数の参照点の各々について、前記参照点に対応する色情報と、前記参照点の前記画像上の位置に対応する情報である第二位置情報とを対応づけた情報であるサンプルを取得するサンプル取得ステップと、前記サンプル取得ステップで取得された複数の前記サンプルについての前記第二位置情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する周波数情報算出ステップと、前記周波数情報算出ステップで取得された前記周波数情報と、前記第一位置情報と、前記基準方向とを対応付けた情報を、生体情報の照合に用いられる照合情報として前記記憶機器に記憶させる記憶制御ステップとを実行させる為の指示を含む。

第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、コンピュータは画像中の基準点の周囲の色の変化を表す周波数情報を生成できる。参照点は、基準点との距離が所定値である。サンプルは、基準方向によって定まる順序で取得される。したがって、コンピュータは第一態様の情報処理プログラムに基づき照合情報を生成すれば、画像によって表される情報（例えば、指紋画像又は静脈画像によって表される生体情報）が基準に対して回転したり、移動したりした影響を相殺可能な照合情報を生成することができる。つまり情報処理プログラムが実行された場合、コンピュータは生体情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくい照合情報を作成可能である。

第一態様の情報処理プログラムは、前記基準点決定ステップでは、前記画像取得ステップで取得された前記画像から複数の前記基準点が決定され、当該複数の基準点の各々について前記第一位置情報が取得され、前記サンプル取得ステップは、前記基準点決定ステップで決定された前記複数の基準点毎に、前記基準点と、前記基準方向とに基づき複数の開始点を設定し、前記複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された前記複数の参照点の各々について前記サンプルを取得し、前記周波数情報算出ステップでは、前記基準点決定ステップで決定された前記複数の基準点毎に、前記複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された前記第二位置情報に対する前記色情報の変化の前記周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、前記周波数情報として算出してもよい。

本態様の第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、複数の基準点毎に、複数の開始点毎にサンプルを取得するので、コンピュータは、１つの基準点について開始点が１つである場合に比べ、基準方向の決定精度が比較的低い場合にも、照合で利用可能な照合情報を生成できる。

第一態様の情報処理プログラムは、前記コンピュータに、前記周波数情報算出ステップで算出された前記周波数情報の内、前記複数の開始点の内、前記基準点を通る線について対称な２つの開始点についての前記周波数情報を比較した値を非対称評価値として算出する評価値算出ステップを更に実行させる為の指示を含み、前記記憶制御ステップでは、前記周波数情報と、前記第一位置情報と、前記基準方向と、前記非対称評価値とを対応付けた情報を生体情報の照合に用いられる前記照合情報として前記記憶機器に記憶させてもよい。

第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、コンピュータは非対対称評価値を取得できる。非対称評価値は、基準点の周囲の色情報の変化の傾向の目安として利用可能である。

第一態様の情報処理プログラムは、前記コンピュータを生体情報の照合に用いるテスト用の前記周波数情報の前記第一位置情報と、前記記憶機器に記憶された参照用の前記周波数情報の前記第一位置情報との対応である位置対応を決定する対応決定ステップと、前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト用の照合情報であるテスト情報と、前記参照用の照合情報である参照情報との類似度である情報類似度を算出する類似度算出ステップとを更に実行させる為の指示を含んでもよい。

第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、コンピュータは画像によって表される情報が基準に対して回転したり、移動したりした影響を考慮して、テスト用の周波数情報と参照用の周波数情報とを比較し、両者の情報類似度を算出できる。つまり情報処理プログラムが実行された場合、コンピュータは生体情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくい照合情報に基づき、適切に情報類似度を算出できる。

第一態様の情報処理プログラムは、前記コンピュータを生体情報の照合に用いるテスト用の前記照合情報の内、前記非対称評価値が第一閾値以上のものをテスト情報として選択するテスト情報選択ステップと、前記記憶機器に記憶された参照用の前記照合情報の内、前記非対称評価値が第二閾値以上のものを参照情報として選択する参照情報選択ステップと、前記テスト情報選択ステップで選択された前記テスト情報と、前記参照情報選択ステップで選択された前記参照情報とを比較して、生体情報の照合に用いる前記テスト情報の前記第一位置情報と、前記記憶機器に記憶された前記参照情報の前記第一位置情報との対応である位置対応を決定する対応決定ステップと、前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報との類似度である情報類似度を算出する類似度算出ステップとを更に実行させる為の指示を含んでもよい。

第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、コンピュータは、テスト情報選択ステップと参照情報選択ステップとを実行する為、すべてのテスト情報と、参照情報とに基づき情報類似度を算出する場合に比べ、情報類似度を算出するまでに要する処理時間を短縮できる。

第一態様の情報処理プログラムにおいて、前記類似度算出ステップでは、前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報とで対応する複数組の前記基準点毎に前記周波数情報を比較した比較値を順に算出し、算出された前記比較値の和を算出し、算出された前記和を底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果を、前記比較値の数で割った値を前記情報類似度として算出してもよい。

第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、コンピュータは、画像が比較的小さい場合であっても従来よりも、照合率の高い情報類似度を算出できる。コンピュータは重み係数を用いない場合よりも、照合率の高い情報類似度を算出できる。

第一態様の情報処理プログラムにおいて、前記類似度算出ステップでは、前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報とで対応する複数組の前記基準点毎に前記周波数情報を比較した比較値を順に算出し、前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報とで対応する複数組の前記基準点毎にテスト用の前記基準点の前記非対称評価値と、参照用の前記基準点の前記非対称評価値との積を算出し、前記複数組の基準点毎に算出された前記比較値に前記積を乗じた値を算出し、当該値の和である第一和と、前記積の和である第二和とを算出し、算出された前記第一和の底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果を、前記第二和で割った値を前記情報類似度として計算してもよい。

第一態様の情報処理プログラムを実行することにより、コンピュータは、画像が比較的小さい場合であっても従来よりも、照合率の高い情報類似度を算出できる。コンピュータは重み係数を用いない場合よりも、照合率の高い情報類似度を算出できる。コンピュータは非対称評価値を用いない場合よりも、照合率の高い情報類似度を算出できる。

本発明の第二態様に係る情報処理装置は、プロセッサと、記憶機器とを備えた装置であって、前記プロセッサは、前記記憶機器に記憶された指示に従って、画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップで取得された前記画像から基準点を決定し、当該基準点の前記画像上の位置に対応する情報である第一位置情報を取得する基準点決定ステップと、前記基準点決定ステップで決定された前記基準点の周囲となる部分の前記画像の色情報の特徴を示す方向である基準方向を決定する方向決定ステップと、前記基準点決定ステップで決定された前記基準点を中心とする半径が所定値の円の周上の複数の参照点であって、前記基準点と、前記基準方向とに基づき決定される点を開始点として、所定条件に従って順に取得される前記複数の参照点の各々について、前記参照点に対応する色情報と、前記参照点の前記画像上の位置に対応する情報である第二位置情報とを対応づけた情報であるサンプルを取得するサンプル取得ステップと、前記サンプル取得ステップで取得された複数の前記サンプルについての前記第二位置情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する周波数情報算出ステップと、前記周波数情報算出ステップで取得された前記周波数情報と、前記第一位置情報と、前記基準方向とを対応付けた情報を、生体情報の照合に用いられる照合情報として前記記憶機器に記憶させる記憶制御ステップとを実行させる。第二態様の情報処理装置によれば、第一態様の情報処理プログラムと同様の作用効果を奏する。第三態様の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体は第一態様の情報処理プログラムを記憶する。

情報処理装置１０のブロック図である。 情報処理装置１０の機能ブロック図である。 取得処理のフローチャートである。 サンプル７１、サンプルデータ７２の取得手順の説明図である。 サンプルデータ８２に基づく、第二位置情報に対する色情報の変化を表すグラフである。 サンプルデータ８２について算出された周波数情報８３を示す図である。 第一位置情報、基準方向、周波数情報を含む照合情報８４の説明図である。 生体情報取得装置８から取得された参照用の生体情報を表す画像である。 照合情報処理のフローチャートである。 図９の照合情報処理で実行される画像解析処理のフローチャートである。 サンプル７１、サンプルデータ７２、及びサンプル情報７３の取得手順の説明図である。 サンプル画像４２と周波数情報を表す周波数画像４３との説明図である。 非対称評価値の算出過程の説明図である。 照合情報８４を示す図である。 生体情報取得装置８から取得されたテスト用の生体情報を表す画像である。 サンプル画像６２と周波数情報を表す周波数画像６３との説明図である。 図９の照合情報処理で実行される照合処理のフローチャートである。 図１７の照合処理で実行される位置合わせ処理のフローチャートである。 第一比較値Ｄ１と、第二比較値Ｄ２とを算出する過程の説明図である。 リスト８５の説明図である。 図１７の照合処理で実行されるスコア算出処理のフローチャートである。 図２１のスコア算出処理で実行されるＷｓｕｍ算出処理のフローチャートである。 Ｗｓｕｍ算出処理で実行される処理の説明図である。 第二実施形態の照合処理で実行されるスコア算出処理のフローチャートである。 図２４のスコア算出処理で実行されるＳＣ算出処理のフローチャートである。 検証に用いた画像の説明図である。 検証結果を示すグラフである。 検証結果を示すグラフである。

本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。以下の実施形態において例示した具体的な複数の数値は一例であり、本発明はこれらの複数の数値に限定されない。以下の説明では、画像データを単に「画像」という。

図１を参照して、情報処理装置１０について説明する。情報処理装置１０は、生体情報から照合に用いる照合情報を生成する機能を備えた電子機器である。生体情報は、例えば、顔画像、指紋、静脈、及び虹彩のような、画像で取得可能な種々の生体情報から選択される。本例の生体情報は指紋である。本例の情報処理装置１０は、周知のスマートフォンである。情報処理装置１０は、指紋を撮影した画像を解析して、指紋を用いた照合に必要な参照用の照合情報を生成し、情報処理装置１０のフラッシュメモリ４に記憶されたデータベース（ＤＢ）２８に記憶する機能を備える。情報処理装置１０は、指紋を撮影した画像を解析して、指紋を用いた照合に必要なテスト用の照合情報を生成し、生成されたテスト用の照合情報と、ＤＢ２８に記憶された参照用の照合情報との対応を決定する機能を備える。

図１に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、フラッシュメモリ４、通信Ｉ／Ｆ５、表示部６、タッチパネル７、及び生体情報取得装置８を備える。ＣＰＵ１は、情報処理装置１０の制御を行うプロセッサである。ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、フラッシュメモリ４、通信Ｉ／Ｆ５、表示部６、タッチパネル７、及び生体情報取得装置８と電気的に接続する。ＲＯＭ２は、ＢＩＯＳ、ブートプログラム、及び初期設定値を記憶する。ＲＡＭ３は、種々の一時データを記憶する。フラッシュメモリ４は、ＣＰＵ１が情報処理装置１０を制御する為に実行するプログラム、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、及びＤＢ２８を記憶する。通信Ｉ／Ｆ５は、外部の機器と通信を実行する為のコントローラである。表示部６は、液晶ディスプレイである。タッチパネル７は、表示部６の表面に設けられる。生体情報取得装置８は、生体情報を撮影した画像を取得する。本例の生体情報取得装置８は、静電容量方式のエリア型センサーである。詳細には、生体情報取得装置８は、マトリクス状の表面電極の電荷量から指紋の凹凸を判定するセンサーであり、１ピクセル毎に色情報を２５６階調の諧調値で表す。色情報は、色を表す情報である。解像度は、例えば、５０８ｄｐｉ（ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）である。

図２及び図３を参照して、情報処理装置１０の機能の概要について説明する。情報処理装置１０は、生体情報取得装置８、画像取得部２１、基準点決定部２２、方向決定部２３、サンプル取得部２４、周波数情報算出部２５、登録部２６、照合部２７、及びＤＢ２８を有し、それぞれの機能ブロックに対応する処理を、ＣＰＵ１（図１参照）によって実行する。

生体情報取得装置８は、画像取得部２１に画像を出力する。画像取得部２１は、生体情報取得装置８から出力された画像を取得する（Ｓ１）。基準点決定部２２は、Ｓ１の処理で取得された画像から基準点を決定し、基準点の画像上の位置に対応する情報である第一位置情報を取得する（Ｓ２）。基準点は、所定条件に従って決定された画像上の点である。本例の基準点は、画像上の特定の配置の点である。基準点の画像上の位置は、画像座標系の二次元座標で表される。本例の画像座標系の二次元座標は、画像中のピクセルの位置に基づき、ピクセル単位で設定される座標であるとする。画像座標系の二次元座標については後述する。

方向決定部２３はＳ２の処理で決定された基準点の周囲となる部分の画像の色情報の特徴を示す方向である基準方向を決定する（Ｓ３）。基準方向は、基準点の周囲となる部分の画像の色情報の特徴を示す方向であればよく、例えば基準点を中心とした所定範囲内の色情報の二次元フーリエ変換等によって算出される値である。

サンプル取得部２４は、サンプルを取得する（Ｓ４）。サンプルは、参照点に対応する色情報と、参照点の画像上の位置に対応する情報である第二位置情報とを対応づけた情報である。参照点は、Ｓ２で決定された基準点を中心とする半径が所定値の円の周上の点である。Ｓ４では基準点と、基準方向とに基づき決定される点を開始点として、所定条件に従って順に取得される複数の参照点の各々について、サンプルが取得される。

サンプルは、例えば、以下の手順で取得される。説明を簡単にする為に、１つの基準点Ｐに対して設定される開始点Ｑが１個であり、参照点Ｒが１２８個である場合を説明する。図４に示すように、サンプル取得部２４は基準点決定部２２によって決定された基準点Ｐとの距離が所定値且つ基準点Ｐに対して方向決定部２３によって決定された基準方向Ｌにある点を開始点Ｑとして決定する。サンプル取得部２４は所定条件に従って所定個の参照点を取得する。例えば、サンプル取得部２４は所定条件に従って、基準点Ｐを中心とする半径が所定値の円の周上に、開始点Ｑを基準として時計回りに等間隔で１２８個の参照点Ｒｍ（ｍは１から１２８の整数）を順に設定する。参照点Ｒｍがサブピクセル単位の座標を持つ場合、周知のバイリニア補間又はバイキュービック補間を用いて色情報が取得される。サンプル取得部２４は、参照点Ｒｍに対応する色情報Ｃｍと、第二位置情報とを対応づけたサンプル７１を取得する。サンプル７１は基準点の画像上の位置を示す第一位置情報と対応付けられる。第一位置情報は、画像上の基準点の位置を規定する情報であればよく、例えば、絶対座標（例えば、画像座標系の座標）、相対座標、及び取得順序などでもよい。本例の第一位置情報は、画像座標系の座標で表される。第二位置情報は、基準点に対する参照点の位置を規定する情報であればよく、例えば、絶対座標（例えば、画像座標系の座標）、相対座標、及び基準に対する角度などでもよい。参照点の取得順序が、基準となる点（例えば開始点）に対して決められている場合には、第二位置情報は参照点の取得順序でもよい。本例では、参照点の取得順序が、第二位置情報として取得される。参照点Ｒ１からＲ１２８の取得順序は各々１から１２８である。複数のサンプル７１は、互いに位置が異なる複数の参照点Ｒｍのそれぞれについて取得されたサンプルである。サンプル取得部２４は、１つの開始点Ｑについて取得された複数のサンプル７１を、第一位置情報と対応付けた情報をサンプルデータ７２とする。

周波数情報算出部２５は、サンプル取得部２４から取得された複数のサンプル（サンプルデータ）についての第二位置情報に対する色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する（Ｓ５）。周波数成分は例えば、公知のＬＰＣスペクトル、ＬＰＣケプストラム、群遅延スペクトル等である。周波数成分は、例えば、群遅延スペクトル（ＧＤＳ）であり、パワー伝達関数における位相スペクトルの周波数微分として定義されるものである。図５及び図６に示すように、サンプルデータ８２に基づき算出されるＧＤＳ８３は、サンプルデータ８２の周波数スペクトルの個々のピークを分離し強調する。ＧＤＳの配列の要素数は位相スペクトルの要素数から１を減じたものとなる。具体的にはＣＰＵ１は、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、ＬＰＣ係数に重みづけしたものを高速フーリエ変換して得られたパワースペクトルの位相微分をとることによりＧＤＳを算出し、算出されたＧＤＳを周波数情報とする。

登録部２６は、Ｓ５で取得された周波数情報と、第一位置情報と、基準方向とを対応付けた情報を、生体情報の照合に用いられる照合情報としてＤＢ２８に記憶させる（Ｓ６）。登録部２６は、例えば、図７に示す照合情報８４をＤＢ２８に記憶させる。

図３のＳ１の処理は本発明の画像取得ステップの一例である。Ｓ２の処理は本発明の基準点決定ステップの一例である。Ｓ３の処理は本発明の方向決定ステップの一例である。Ｓ４の処理は本発明のサンプル取得ステップに相当する。Ｓ５の処理は本発明の周波数情報算出ステップの一例である。Ｓ６の処理は本発明の記憶制御ステップの一例である。

１．登録時の処理
図８から図２３を参照して、情報処理装置１０で実行される第一実施形態の照合情報処理について、図８に例示する画像４１に基づく照合情報をＤＢ２８に登録する場合を例に説明する。照合情報処理は、ユーザが開始指示を入力した場合に開始される。開始指示には、画像から取得された照合情報を参照用の照合情報としてＤＢ２８に登録するのか、それとも、画像から取得された照合情報をテスト用の照合情報とし、テスト用の照合情報とＤＢ２８に登録された参照用の照合情報との類似度を算出するのかに関する指示を含む。情報処理装置１０のＣＰＵ１は、照合情報処理の開始指示の入力を検知すると、フラッシュメモリ４に記憶された照合情報処理を実行する為の情報処理プログラムをＲＡＭ３に読み出し、情報処理プログラムに含まれる指示に従って、以下に説明する各ステップの処理を実行する。本例では、基準点を抽出する要件（例えば、画像の鮮明さ）を満たす生体情報が取得されるまで、再入力を促すフィードバック処理が実行される。照合情報処理で取得される生体情報は、生体情報からアルゴリズムを用いて照合情報を抽出する要件を満たす。処理の過程で取得されたり、生成されたりした情報及びデータは、適宜ＲＡＭ３に記憶される。処理に必要な各種設定値は、予めフラッシュメモリ４に記憶されている。以下、ステップを「Ｓ」と略記する。

図９に示すように、ＣＰＵ１は画像解析処理を実行する（Ｓ１１）。図１０を参照して画像解析処理について説明する。生体情報取得装置８は、指の接触を検知した場合、指紋を撮影した画像を特定可能な信号をＣＰＵ１に出力する。ＣＰＵ１は、生体情報取得装置８から出力される信号を受信する。ＣＰＵ１は、受信した信号に基づいて、画像を取得する（Ｓ２１）。Ｓ２１では、例えば、図８に示す画像４１が取得される。画像４１には、Ｘ、Ｙで示す画像座標系の二次元座標が設定される。ＣＰＵ１は、画像４１の左上の画素の位置を、画像座標系の二次元座標の原点４５とする。二次元座標の原点４５からＸプラス方向（図８の右方）にｘ画素分離隔し、原点４５からＹプラス方向（図８の下方）にｙ画素分離隔した画素の位置を、座標（ｘ，ｙ）と表記する。画像４１は、Ｘ方向（左右方向）が１６０ピクセル、Ｙ方向（上下方向）が６０ピクセルの矩形の画像である。Ｓ２１で取得される画像の解像度及び大きさ等は適宜変更されてよい。

ＣＰＵ１は、変数Ｎに０を設定する（Ｓ２２）。変数Ｎは基準点として取得可能な画像内の点の数をカウントする処理で用いられる。ＣＰＵ１は、Ｓ２１で取得された画像から所定条件に従って点を選択する（Ｓ２３）。本例のＣＰＵ１は、画像内のピクセル単位で表される点の内の、画像の外周から所定値だけオフセットした矩形領域内のピクセル単位の全ての点を画像座標系で示される座標に基づき所定の順序で取得する。所定値は、後述のＳ３２でサンプルを取得する際に用いる値と同じであり、画像内の点の内、サンプルが取得可能な点を基準点として取得する為に設定される。ＣＰＵ１はＳ２２の処理で取得された画像内の点について基準方向を決定する（Ｓ２４）。基準方向は、例えば、画像座標系のＸ軸を基準とする時計回りの角度で示される。本例のＣＰＵ１は、Ｓ２３の処理で選択された点を中心とした特定範囲内の色情報の二次元フーリエ変換のパワースペクトルがピークとなる方向を基準方向とする。ＣＰＵ１は、Ｓ２３の処理で選択された点が有効領域内の点であるかを判断する（Ｓ２５）。有効領域とは、サンプルが取得可能な領域且つ生体画像を取得できる領域である。生体情報取得装置８の撮影可能範囲全体にわたって生体情報を表す画像が取得されるわけではなく、例えば、撮影可能範囲には、ユーザの指が触れていない領域がある場合がある。そうした領域の画像には生体情報が表れていない。例えば、ユーザの指が触れていない領域に対応する白い画像領域には生体情報が表れていない為、本例のＣＰＵ１は有効領域でない点のサンプルを抽出しない。したがって例えば、ＣＰＵ１はＳ２４の処理で求めたパワースペクトルのピーク値が一定値以上である場合に、Ｓ２３で取得された点は有効領域内の点であると判断する。他の例では、ＣＰＵ１は、Ｓ２３の処理で選択された点を含む所定範囲の色情報を微分フィルタにかけた値の絶対値の和、又は二乗の和が一定値以上である場合に、Ｓ２３で取得された点は有効領域内の点であると判断する。Ｓ２３で選択された点が有効領域内の点である場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、変数Ｎを１だけインクリメントし、Ｓ２３で選択された点を基準点として、基準点の座標と、Ｓ２４で決定された基準方向とをＲＡＭ３に記憶する（Ｓ２６）。Ｓ２３で選択された点が有効領域内の点ではない場合（Ｓ２５：ＮＯ）、又はＳ２６の処理の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ２１で取得された画像内の所定条件に基づき取得予定のすべての点がＳ２３で取得されたか否かを判断する（Ｓ２７）。本例のＣＰＵ１は、Ｓ２１で取得された画像の内、画像の外周から所定値だけオフセットした領域のピクセル単位の全ての点が、Ｓ２３で取得されたかを判断する。Ｓ２３で取得されていない点がある場合（Ｓ２７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ２３に戻す。Ｓ２３ですべての点が取得された場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）、変数Ｎが０より大きいか否かを判断する（Ｓ２８）。変数Ｎが０である場合（Ｓ２８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は画像解析処理を終了し、処理を図９の照合情報処理に戻す。

変数Ｎが０よりも大きい場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１はＳ２６の処理でＲＡＭ３に記憶された点を基準点として決定する（Ｓ２９）。ＣＰＵ１は、Ｓ２９で決定された１以上の基準点の中から１つの基準点を選択する（Ｓ３１）。例えば、ＣＰＵ１は、画像４１の基準点ＰＵ１を取得する。ＣＰＵ１は、Ｓ３１で取得された基準点Ｐについて、サンプルを取得する（Ｓ３２）。本実施形態のＣＰＵ１は１つの基準点Ｐに対して設定される開始点Ｑｎを１６個とし、１つの開始点Ｑｎに対応して設定される参照点Ｒｍを１２８個とする。ＣＰＵ１は、Ｓ３１の処理で選択された基準点Ｐとの距離が所定値且つ基準点Ｐに対して基準方向Ｌにある点を第一の開始点Ｑ１として決定する。ＣＰＵ１は、基準点Ｐを中心とする半径が所定値の円の周上に、開始点Ｑ１から時計回りに等間隔で１６個の開始点Ｑ１からＱ１６までを設定する。ＣＰＵ１は各開始点Ｑｎ（ｎは１から１６の整数）について、開始点Ｑｎを基準として時計回りに等間隔で１２８個の参照点Ｒｍ（ｍは１から１２８の整数）を順に設定する。ＣＰＵ１は、第二位置情報を参照点Ｒｍの設定順序ｍとする。ＣＰＵ１は、開始点Ｑｎについての参照点Ｒｍに対応する色情報Ｃｎ＿ｍと、第二位置情報ｍとを対応づけたサンプルを取得する。参照点Ｒｍがサブピクセル単位の座標を持つ場合、周知のバイリニア補間又はバイキュービック補間を用いて色情報が取得される。図１１に示すように、ＣＰＵ１は、複数の開始点Ｑ１からＱ１６毎に所定条件に従って順に取得された複数の参照点Ｒｍの各々についてサンプル７１を取得し、各サンプル７１を第一位置情報と基準方向と対応付けた複数のサンプルデータ７２をサンプル情報７３としてＲＡＭ３に記憶する。

ＣＰＵ１は、Ｓ３２で取得されたサンプルに基づき、サンプル画像を生成する（Ｓ３３）。Ｓ３３では、図８に示す画像４１の基準点ＰＵ１について、図１２に示すサンプル画像４２が生成される。サンプル画像４２の短手方向（図１２の左右方向）は開始点Ｑｎの取得順序ｎに対応し、長手方向（図１２の上下方向）は第二位置情報ｍに対応する。サンプル画像４２の各ピクセルの色は、開始点Ｑｎの取得順序ｎ及び第二位置情報ｍの組合せに対応する画素の色情報を表す。

ＣＰＵ１は、Ｓ３２において取得された複数のサンプルに基づき、周波数情報を算出する（Ｓ３４）。本例のＣＰＵ１は、開始点Ｑｎ毎に第二位置情報に対する色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する。ＣＰＵ１は、サンプルに対して窓関数をかけずに公知のＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法によって線形予測係数を例えば１５次で算出する。ＣＰＵ１は、算出された線形予測係数から周波数成分として例えば一次元群遅延スペクトル（ＧＤＳ）を算出し、その特徴数を例えば低次の値から１０個抽出する。ＣＰＵ１は、次の開始点の周波数成分（例えば、ＧＤＳ）を算出し、同じく特徴数を低次の値から１０個抽出する処理を最後の開始点となるまで繰り返す。このようにして得られた周波数情報は、基準点から一定の角度ずつずれた点を開始点Ｑｎとして周波数解析を行った情報と同じである。具体例では、図１２に示す周波数画像４３で表される周波数情報が算出される。周波数画像４３の短手方向（上下方向）は要素数ｋに対応し、長手方向（左右方向）は開始点Ｑｎの取得順序ｎに対応する。周波数画像４３のピクセルの色は、要素数ｋ及び開始点Ｑｎの取得順序ｎの組合せに対応する画素ｋ＿ｎのＧＤＳを表す。周波数画像４３では、ＧＤＳが比較的大きいピクセルは色が濃い（諧調値が大きい）。周波数画像４３では、ＧＤＳが比較的小さいピクセルは色が淡い（諧調値が小さい）。

ＣＰＵ１は、Ｓ３１で選択された基準点についての非対称評価値を算出する（Ｓ３５）。非対称評価値は、Ｓ３４で取得された周波数情報の内、複数の開始点Ｑｎの内、基準点を通る線について対称な２つの開始点についての周波数情報を比較した値である。図１３に示すように、本例では基準点を通る線を、基準点Ｐと、開始点Ｑ１及び開始点Ｑ１６の中間の点Ｍ１と、開始点Ｑ８及び開始点Ｑ９の中間の点Ｍ２とを通る線ＳＬとする。ＣＰＵ１は、線ＳＬについて対称となる複数組の開始点の各々について周波数情報の差の絶対値を算出し、算出された絶対値の和、二乗和又は二乗和の平方根を非対称評価値とする。具体的にはＣＰＵ１は、開始点Ｑｎについての周波数情報をＦｎとした場合、Ｆ１とＦ１６の差の絶対値、Ｆ２とＦ１５の差の絶対値、Ｆ３とＦ１４の差の絶対値、Ｆ４とＦ１３の差の絶対値、Ｆ５とＦ１２の差の絶対値、Ｆ６とＦ１１の差の絶対値、Ｆ７とＦ１０の差の絶対値、及びＦ８とＦ９の差の絶対値の和、自乗和、又は自乗和の平方根を非対称評価値として計算する。線ＳＬは、基準点を通ればよく、設定方法は適宜変更されてよい。

ＣＰＵ１は、Ｓ３４で取得された周波数情報と、Ｓ３１で選択された基準点の第一位置情報と、基準方向とを対応付けた情報を、生体情報の照合に用いられる照合情報８４としてＤＢ２８に記憶させる（Ｓ３６）。図１４に示すように、本例のＣＰＵ１は、照合情報として、基準点の第一位置情報、基準方向、及び周波数情報に加え、Ｓ３５の処理で算出された非対称評価値を照合情報８４として記憶する。ＣＰＵ１は、Ｓ２９の処理で決定されたすべての基準点がＳ３１の処理で選択されたか否かを判断する（Ｓ３７）。ＣＰＵ１は、Ｓ３１の処理で選択された基準点にフラグを付与する等の処理によって、Ｓ３１の処理で選択された基準点と、Ｓ３１の処理で選択されていない基準点とを区別する。選択されていない基準点がある場合（Ｓ３７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ３１に戻す。すべての基準点がＳ３１の処理で選択された場合（Ｓ３７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、画像解析処理を以上で終了し、処理を図９の照合情報処理に戻す。

Ｓ１１の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ１１で周波数情報を含む照合情報が取得されたか否かを判断する（Ｓ１２）。照合情報が取得されていない場合（Ｓ１２：ＮＯ）、ＣＰＵ１はエラー通知を行う（Ｓ１６）。ＣＰＵ１は、例えば、表示部６にエラーメッセージを表示する。照合情報が取得された場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１１で取得された照合情報を参照用の照合情報としてＤＢ２８（図２参照）に登録するか否かを判断する（Ｓ１３）。登録するか否かを示す情報は、例えば、開始指示に含まれる。具体例では照合情報をＤＢ２８に登録すると判断され（Ｓ１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１１で取得された照合情報をフラッシュメモリ４のＤＢ２８に記憶する（Ｓ１４）。照合情報をＤＢ２８に登録しないと判断される場合（Ｓ１３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１１で取得された照合情報を照合の対象となるテスト用の照合情報とする照合処理を実行する（Ｓ１５）。Ｓ１４、Ｓ１５、及びＳ１６の何れかの次に、ＣＰＵ１は照合情報処理を終了する。

２．照合時の処理
参照用の周波数情報として図８の画像４１から算出された周波数情報が用いられ、照合対象となるテスト用の画像として図１５の画像６１が取得される場合を例に、照合時の照合情報処理について説明する。照合時の照合情報処理では、登録時の照合情報処理と同様に、Ｓ１１が実行される。例えば、図１０のＳ３１において基準点として図１５の点ＰＴ１が取得され、図１０のＳ３３では図１６のサンプル画像６２が生成される。図１０のＳ３４では図１６の周波数画像６３を表す周波数情報が算出される。図９のＳ１２では、照合情報が取得されたと判断され（Ｓ１２：ＹＥＳ）、開始指示に基づき登録しないと判断される（Ｓ１３：ＮＯ）。ＣＰＵ１は照合処理を実行する（Ｓ１５）。照合処理では、ＣＰＵ１は参照用の照合情報である参照情報と、テスト用の照合情報であるテスト情報とを比較して、両者の類似度（情報類似度）を示すスコアＳＣを計算し、認証を行う。

図１７に示すように、照合処理では、ＣＰＵ１は、テスト情報と参照情報とに基づき、テスト用の画像と参照用の画像との位置合わせを行う位置合わせ処理を実行する（Ｓ４１）。図１８に示すように、位置合わせ処理では、ＣＰＵ１はリスト８５を初期化する（Ｓ５１）。図２０に示すようにリスト８５は組合せの候補と、第一比較値Ｄ１との対応を記憶する。組合せの候補は、テスト用の画像から取得された基準点（テスト用基準点）ＰＴの座標と、基準点ＰＴに対応する参照用の画像から取得された基準点（参照用基準点）ＰＵの座標等で示される。第一比較値Ｄ１は、候補の選定に用いられた指標である。リスト８５は、ＲＡＭ３に記憶される。ＣＰＵ１はテスト用基準点ＰＴと、参照用基準点ＰＵとのすべての組合せの中から、Ｓ５２の処理が実行されていない１つの組合せを取得する（Ｓ５２）。テスト用基準点ＰＴの数が１００個、参照用基準点ＰＵの数が１００個である場合、テスト用基準点ＰＴと参照用基準点ＰＵとの１００００通りの組合せの中から、Ｓ５２の処理が実行されていない組合せが１つ取得される。

ＣＰＵ１は、Ｓ５２の処理で選択されたテスト用基準点ＰＴの周波数情報（テスト情報）の非対称評価値が閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ５３）。閾値は予め定められフラッシュメモリ４に記憶されている。非対称評価値は図９の画像解析処理（Ｓ１１）で取得された値であり、ＲＡＭ３に記憶されている。テスト情報の非対称評価値が閾値よりも大きくはない場合（Ｓ５３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ６４の処理を実行する。テスト情報の非対称評価値が閾値よりも大きい場合（Ｓ５３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１はＳ５２の処理で選択された参照用基準点ＰＵの周波数情報（参照情報）の非対称評価値が閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ５４）。Ｓ５４の閾値は予め定められフラッシュメモリ４に記憶されている。Ｓ５４の閾値はＳ５３の閾値と同じであっても異なっていてもよい。非対称評価値は図９の画像解析処理（Ｓ１１）で取得された値であり、ＤＢ２８に記憶されている。参照情報の非対称評価値が閾値よりも大きくはない場合（Ｓ５４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ６４の処理を実行する。参照情報の非対称評価値が閾値よりも大きい場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は第一比較値Ｄ１を算出する（Ｓ５５）。第一比較値Ｄ１は、テスト情報と参照情報との距離値である。テスト情報の内の開始点Ｑｎに関する周波数情報をＦＴｎ、参照情報の内の開始点Ｑｎに関する周波数情報をＦＵｎとする。この場合距離値は、例えば、図１９の対応５０に例示するテスト情報ＦＴｎと参照情報ＦＵｎとの各要素に対応する成分の差の二乗和、差の絶対値の和、及びＤＰマッチングのスコアの少なくとも何れかである。ＣＰＵ１は、例えば、図１９に示すテスト情報ＦＴｎの要素１から１０の成分と参照情報ＦＵｎの要素１から１０の成分との各組合せについて、差の二乗を算出し、算出された差の二乗の和を距離値として算出する。ＣＰＵ１は、テスト情報について、基準方向を反転させた場合の周波数情報を取得する（Ｓ５６）。Ｓ５６及びＳ５７の処理は、生体画像は安定した画像ではない為、画像が反転している場合も考慮に入れて位置合わせを行う為の処理である。ＣＰＵ１はテスト情報をテスト情報の基準方向を反転させた場合となるように並べ変える。図１９の例では、ＣＰＵ１が開始点Ｑ９から時計回りに開始点が設定された場合となるように、ＦＴｎを並び替える。ＣＰＵ１は第二比較値Ｄ２を算出する（Ｓ５７）。第二比較値Ｄ２は、Ｓ５６の処理で反転されたテスト情報と参照情報との距離値である。距離値はＳ５５の処理と同様の方法で算出される値である。第一比較値Ｄ１及び第二比較値Ｄ２は各々、値が小さいほど、値が大きい場合に比べ、テスト用基準点ＰＴの周りの色情報の変化の傾向と参照用基準点ＰＵの周りの色情報の変化の傾向とが似ている。

ＣＰＵ１は、第一比較値Ｄ１が第二比較値Ｄ２よりも大きいかを判断する（Ｓ５８）。第一比較値Ｄ１が第二比較値Ｄ２よりも大きい場合（Ｓ５８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は第一比較値Ｄ１に第二比較値Ｄ２を設定する（Ｓ５９）。ＣＰＵ１はテスト情報に対応付けられた基準方向を補正し、補正された基準方向を記憶する（Ｓ６０）。Ｓ５９とＳ６０の処理は、テスト画像が反転していると想定して位置合わせを行う為の処理である。これは本例のＣＰＵ１は、Ｓ２４の処理において二次元フーリエ変換のパワースペクトルがピークとなる方向で基準点の基準方向を定義しているので、参照用画像とテスト用画像で対応する座標が持つ方向が反転していることがある。この為ＣＰＵ１は、反転している場合も周波数成分を並べ替えて差を算出し、差が小さい方を元に比較値を算出する為である。ＣＰＵ１は、テスト情報に対応付けられた基準方向を、Ｓ５６の処理で反転されたテスト情報の基準方向となるように補正する。より具体的には、ＣＰＵ１は、テスト情報に対応付けられた基準方向に１８０度加算する。故に基準方向の算出方法によっては、Ｓ５６からＳ６０の処理は省略されてよい。

ＣＰＵ１はリスト８５に記憶されている組合せの第一比較値Ｄ１が、今回算出されたＳ５２で選択された組合せの第一比較値Ｄ１よりも大きいか否かを判断する（Ｓ６１）。リスト８５に記憶されている組合せの第一比較値Ｄ１が、今回算出されたＳ５２で選択された組合せの第一比較値Ｄ１よりも大きい場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は今回の組合せをリスト８５に追加して、リスト８５を更新する（Ｓ６３）。本例のＣＰＵ１は、リスト８５に登録可能な組合せ数の上限を設定する。故にＣＰＵ１は、今回の組合せをリスト８５に追加した場合にリスト８５に記憶される組合せ数が上限を超える場合には、既にリスト８５に記憶されている組合せの内、最も第一比較値Ｄ１の値が大きい組合せを削除して、今回の組合せをリスト８５に追加する。リスト８５に登録可能な組合せの数の上限は処理実行前までに予め設定されていればよく、例えば、１０である。リスト８５に登録可能な組合せの数の上限は定められなくてもよい。

ＣＰＵ１はテスト用基準点ＰＴと、参照用基準点ＰＵとのすべての組合せが、Ｓ５２の処理で選択されたか否かを判断する（Ｓ６４）。Ｓ５２の処理で選択されていない組合せがある場合（Ｓ６４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ５２に戻す。すべての組合せがＳ５２の処理で選択された場合（Ｓ６４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、リスト８５にテスト用基準点ＰＴと、参照用基準点ＰＵとの組合せが１組以上記憶されているかを判断する（Ｓ６５）。リスト８５に１組以上のテスト用基準点ＰＴと、参照用基準点ＰＵとの組合せが記憶されている場合（Ｓ６５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、リスト８５に記憶された候補に基づき、テスト用の画像と参照用の画像との位置合わせに用いるテスト用基準点ＰＴと、参照用基準点ＰＵとの組合せを決定する（Ｓ６６）。本例のＣＰＵ１は、リスト８５に記憶されている複数組の組合せの各々について以下の処理を行う。ＣＰＵ１は参照用基準点を中心とした所定範囲（例えば、周囲横５ピクセル、縦５ピクセルの格子の各点）の周波数情報について、対応するテスト用基準点の座標近傍の周波数情報を選択して、距離値を算出する。ＣＰＵ１は、最も距離値が小さい組合せを位置対応として決定する。ＣＰＵ１は、リスト８５に記憶されている候補の内、第一比較値Ｄ１が最も小さい組合せを、スコアＳＣの算出に用いる基準点ＰＴと、基準点ＰＵとの対応として決定する等他の方法で位置対応を決定してもよい。スコアＳＣはテスト情報と参照情報との類似度を示す情報類似度である。リスト８５がＳ５１の処理で初期化されたままである場合（Ｓ６５：ＮＯ）、又はＳ６６の処理の次に、ＣＰＵ１は以上で位置合わせ処理を終了し、処理を図１７の照合処理に戻す。

ＣＰＵ１は、Ｓ４１において位置対応の決定に成功したか否かを判断する（Ｓ４２）。本例のＣＰＵ１は、例えば、Ｓ６６で位置対応が決定された場合に、成功と判断する。位置対応が決定されていない場合（Ｓ４２：ＮＯ）、ＣＰＵ１は認証結果に認証失敗を設定し、必要に応じて認証結果を報知する（Ｓ４６）。ＣＰＵ１は照合処理を終了し、処理を図９に戻す。位置対応が決定された場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、スコアＳＣを算出するスコア算出処理を実行する（Ｓ４３）。

図２１に示すように、ＣＰＵ１は、各種設定値を初期化する（Ｓ７１）。ＣＰＵ１は、スコアＳＣ、及びＷｓｕｍに０を設定する。ＣＰＵ１は、図１８のＳ６６の処理で決定された位置対応を選択する（Ｓ７２）。具体例ではＣＰＵ１は参照用基準点ＰＵ１と、テスト用基準点ＰＴ１とを対応する基準点の座標として取得する。ＣＰＵ１は、Ｓ７２で選択された基準点の方向差を算出する（Ｓ７３）。方向差は、テスト用基準点の基準方向と、参照用基準点の基準方向との差である。具体例では、参照用基準点ＰＵ１の基準方向ＤＵは１８度であり、テスト用基準点の基準方向ＤＴは４２度であるので、差Ｂ１は２４度である。ＣＰＵ１は、参照用基準点ＰＵ１を中心として所定範囲内にある基準点ＰＵ２を選択する（Ｓ７４）。所定範囲は、例えば基準点ＰＵ１を中心とする半径が所定値の範囲ＰＲＵである。ＣＰＵ１は、参照用の画像４１の基準点ＰＵ１と基準点ＰＵ２とについて、各点の座標に基づき距離ＲＬと、基準点ＰＵ１から点ＰＵ２に向かう方向角を算出する（Ｓ７５）。具体例では、ＣＰＵ１は基準点ＰＵ１から点ＰＵ２に向かう方向角Ｂ２は３３６度と算出する。ＣＰＵ１はＤｍｉｎを初期化する（Ｓ７６）。本例のＣＰＵ１はＤｍｉｎに所定値を設定して、Ｄｍｉｎを初期化する。Ｄｍｉｎは後述する第一比較値Ｄ１の最小値である。ＣＰＵ１は、基準点ＰＵ２に対応するテスト用の画像の座標を算出する（Ｓ７７）。テスト用の画像６１の基準点ＰＴ１の座標が（ｘ１，ｙ１）である場合、基準点ＰＵ２に対応する画像６１の点ＰＴ２の座標は、（ｘ１＋ＲＬ×ｃｏｓ（Ｂ２−Ｂ１），ｙ１＋ＲＬ×ｓｉｎ（Ｂ２−Ｂ１））から（ｘ１＋ＲＬ，ｙ１）と算出される。ＣＰＵ１は、Ｓ７７で算出された点ＰＴ２を基準とする所定範囲内に特徴座標が含まれるか否かを判断する（Ｓ７８）。特徴座標は、周波数情報が取得された基準点の座標である。所定範囲は、処理実行前までに予め定められればよく、Ｓ７７の処理で算出された点ＰＴ２を基準とする半径がＲ２の範囲ＰＲＴである。所定範囲は、指紋を撮影した５０８ｄｐｉの画像の場合、サブピクセル単位の点ＰＴ２の座標を中心とした一辺が８ピクセルの矩形領域内でも認証性能が大幅に下がることが確認されている。生体情報を指紋とする画像においては、参照用基準点に対応するテスト用の画像の点と、所定範囲のテスト用基準点の位置関係が隆線及び谷線を隔てないようにすることが好ましい。Ｓ７８の処理では、点ＰＴ２に対する所定範囲ＰＲＴにある、周波数情報が取得された基準点の内、点ＰＴ２から近い順に所定個（例えば４個）の基準点の座標を選択する等の他の処理を行ってもよい。所定範囲内に特徴座標が含まれない場合（Ｓ７８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ８０の処理を実行する。所定範囲内にある特徴座標が含まれる場合（Ｓ７８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｗｓｕｍ算出処理を実行する（Ｓ７９）。

図２２に示すように、Ｗｓｕｍ算出処理では、ＣＰＵ１はＳ７７で算出された点ＰＴ２を基準とする所定範囲ＰＲＴ内にある基準点のうち、Ｓ９１でまだ選択されていない基準点の座標（特徴座標）を選択する（Ｓ９１）。ＣＰＵ１は、第一比較値Ｄ１と第二比較値Ｄ２とを算出する（Ｓ９２）。Ｓ９２における第一比較値Ｄ１は、Ｓ７４で選択した基準点の参照情報と、Ｓ９１で選択した基準点のテスト情報との距離値である。距離値は、図１８のＳ５５の距離値と同じであってもよいし、互いに異なっていてもよい。Ｓ９２における第二比較値Ｄ２は、Ｓ７４で選択した基準点の参照情報と、Ｓ９１で選択した基準点の基準方向を反転させた場合のテスト情報との距離値である。距離値は、図１８のＳ５７の距離値と同じであってもよいし、互いに異なっていてもよい。ＣＰＵ１は、第一比較値Ｄ１が第二比較値Ｄ２よりも大きいか否かを判断する（Ｓ９３）。第一比較値Ｄ１が第二比較値Ｄ２よりも大きい場合（Ｓ９３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は第一比較値Ｄ１に第二比較値Ｄ２を設定する（Ｓ９４）。第一比較値Ｄ１が第二比較値Ｄ２よりも大きくはない場合（Ｓ９３：ＮＯ）、又はＳ９４の処理の次に、ＣＰＵ１は、Ｄｍｉｎが第一比較値Ｄ１よりも大きいか否かを判断する（Ｓ９６）。Ｄｍｉｎが第一比較値Ｄ１よりも大きい場合（Ｓ９６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１はＤｍｉｎに第一比較値Ｄ１を設定し、ＥｔｍにＥｔを設定する（Ｓ９７）。ＥｔはＳ９１で選択された基準点の非対称評価値である。ＥｔｍはＤｍｉｎとなるテスト用基準点の非対称評価値Ｅｔである。

Ｄｍｉｎが第一比較値Ｄ１よりも大きくはない場合（Ｓ９６：ＮＯ）、又はＳ９７の処理の次にＣＰＵ１は、すべての特徴座標がＳ９１の処理で選択されたか否かを判断する（Ｓ９８）。選択されていない特徴座標がある場合（Ｓ９８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ９１に戻す。すべての特徴座標がＳ９１の処理で選択された場合（Ｓ９８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｄｍｉｎが閾値Ｄｔｈよりも小さいか否かを判断する（Ｓ９９）。閾値Ｄｔｈは処理が実行されるまでに予めフラッシュメモリ４に記憶されている。Ｄｍｉｎが閾値Ｄｔｈよりも小さくはない場合（Ｓ９９：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｄｍｉｎに閾値Ｄｔｈを設定する（Ｓ１００）。Ｄｍｉｎが閾値Ｄｔｈよりも小さい場合（Ｓ９９：ＹＥＳ）、又はＳ１００の処理の次に、ＣＰＵ１は、Ｅｔｍが閾値Ｅｔｈよりも小さいか否かを判断する（Ｓ１０１）。閾値Ｅｔｈは処理が実行されるまでに予めフラッシュメモリ４に記憶されている。Ｅｔｍが閾値Ｅｔｈよりも小さくはない場合（Ｓ１０１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｅｔｍに閾値Ｅｔｈを設定する（Ｓ１０２）。Ｅｔｍが閾値Ｅｔｈよりも小さい場合（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、又はＳ１０２の処理の次に、ＣＰＵ１は、Ｅｕが閾値Ｅｔｈよりも小さいか否かを判断する（Ｓ１０３）。ＥｕはＳ７４の処理で選択された参照用基準点の非対称評価値である。閾値Ｅｔｈは処理が実行されるまでに予めフラッシュメモリ４に記憶されている。Ｓ１０３の閾値ＥｔｈはＳ１０１の閾値Ｅｔｈと同じであってもよいし、異なっていてもよい。Ｅｕが閾値Ｅｔｈよりも小さくはない場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｅｕに閾値Ｅｔｈを設定する（Ｓ１０４）。Ｅｕが閾値Ｅｔｈよりも小さい場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、又はＳ１０４の処理の次に、ＣＰＵ１はＥｔｍとＥｕとの積をｗとして算出する（Ｓ１０５）。ＣＰＵ１は、スコアＳＣに、ＤｔｈからＤｍｉｎを差し引いた比較値にｗを乗じた値を加算して、スコアＳＣを更新する（Ｓ１０６）。ＣＰＵ１は、ＷｓｕｍにＳ１０５の処理で算出されたｗを加えて、Ｗｓｕｍを更新する（Ｓ１０７）。ＣＰＵ１は、以上でＷｓｕｍ算出処理を終了し、処理を図１７のスコア算出処理に戻す。

図２１に示すように、スコア算出処理では、ＣＰＵ１はＳ７９の処理の次に、所定範囲ＰＲＵ内にあるすべての参照用基準点がＳ７４の処理で選択されたか否かを判断する（Ｓ８０）。選択されていない参照用基準点がある場合（Ｓ８０：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ７４に戻す。所定範囲ＰＲＵとなるすべての参照用基準点がＳ７４の処理で選択された場合（Ｓ８０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１０７の処理で算出されたＷｓｕｍが０よりも大きいか否かを判断する（Ｓ８１）。Ｗｓｕｍが０よりも大きい場合（Ｓ８１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、ＳＣのＦ乗をＷｓｕｍで除した値をスコアＳＣとする（Ｓ８２）。Ｆは処理が実行されるまでに予めフラッシュメモリ４に記憶された数であればよく、例えば２である。つまり、本例のＣＰＵ１はＳＣの二乗をＷｓｕｍで除した値をＳＣとする。Ｓ８２で算出されるスコアＳＣはテスト情報と参照情報との類似度である情報類似度である。Ｗｓｕｍが０である場合（Ｓ８１：ＮＯ）、ＣＰＵ１はスコアＳＣに０を設定する（Ｓ８３）。ＣＰＵ１はＳ８２又はＳ８３の処理の次に、スコア算出処理を終了し、処理を図１７の照合処理に戻す。

図１７に示すように、Ｓ４３の処理の次に、ＣＰＵ１はＳ４３の処理で算出されたスコアＳＣが閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ４４）。Ｓ４４の閾値は処理が実行されるまでにフラッシュメモリ４に記憶される。スコアＳＣが閾値よりも大きい場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は認証結果に認証成功を設定する（Ｓ４５）。スコアＳＣが閾値よりも大きくはない場合（Ｓ４４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は認証結果に認証失敗を設定する（Ｓ４６）。図示しないが、認証結果は、表示部６に表示される等、必要に応じてユーザに報知される。Ｓ４５又はＳ４６の処理の次に、ＣＰＵ１は、照合処理を終了し、処理を図９の照合情報処理に戻す。ＣＰＵ１は以上で照合情報処理を終了する。

第二実施形態の照合情報処理について説明する。第二実施形態の照合情報処理は、図１７の照合処理で実行されるスコア算出処理が、第一実施形態と異なり、他の処理は同じである。第二実施形態の照合情報処理では、図２４のスコア算出処理が実行される。図２４と、図２５とでは、第一実施形態のスコア算出処理と同様の処理には同じステップ番号が付与されている。図２４に示すように、第一実施形態のスコア算出処理と、第二実施形態のスコア算出処理とでは、Ｓ１７６、Ｓ１７９（Ｓ１９７、Ｓ２０６、Ｓ２０７）、Ｓ１８１、Ｓ１８２において異なり他の処理は同じである。第一実施形態同様の処理については説明を省略し、以下、第一実施形態とは異なる処理について順に説明する。

図２４に示すように、Ｓ１７６では、ＣＰＵ１は、ＤｍｉｎとＮを初期化する（Ｓ１７６）。本例のＣＰＵ１はＤｍｉｎに所定値を設定して、Ｄｍｉｎを初期化する。ＣＰＵ１はＮに０を設定して、Ｎを初期化する。Ｓ１７９の処理では、ＣＰＵ１はＳＣ算出処理を実行する。図２５に示すように、ＳＣ算出処理では、Ｓ９７に変えてＳ１９７が実行されＳ１０１からＳ１０７に変えてＳ２０６、Ｓ２０７の処理が実行される点で図２２に示すＷｓｕｍ算出処理と異なる。Ｓ１９７の処理では、ＤｍｉｎにＤ１が設定される。Ｓ２０６の処理では、ＣＰＵ１は、スコアＳＣに、ＤｔｈからＤｍｉｎを差し引いた値を加算して、スコアＳＣを更新する（Ｓ２０６）。ＣＰＵ１は、Ｎを１だけインクリメントする（Ｓ２０７）。ＣＰＵ１は、以上でＳＣ算出処理を終了し、処理を図２４のスコア算出処理に戻す。Ｓ１８１の処理では、ＣＰＵ１はＳＣが０よりも大きいか否かを判断する（Ｓ１８１）。ＳＣが０よりも大きい場合（Ｓ１８１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１はＳＣを底、所定の重み係数Ｆを冪指数とする冪演算結果を、Ｎで割った値をＳＣとして計算する（Ｓ１８２）。ＳＣが０である場合（Ｓ１８１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は第一実施形態と同様のＳ８３の処理を実行する（Ｓ８３）。Ｓ１８２又はＳ８３の次に、ＣＰＵ１はスコア算出処理を以上で終了し、処理を図１７の照合処理に戻す。

第一実施形態及び第二実施形態の情報処理装置１０及び照合情報処理において、ＣＰＵ１は本発明のプロセッサの一例である。フラッシュメモリ４は本発明の記憶機器の一例である。図１０のＳ２１の処理は本発明の画像取得ステップの一例である。Ｓ２９の処理は本発明の基準点決定ステップの一例である。Ｓ２４の処理は、本発明の方向決定ステップの一例である。Ｓ３２の処理は本発明のサンプル取得ステップの一例である。Ｓ３４の処理は、本発明の周波数情報算出ステップの一例である。Ｓ３６の処理は、本発明の記憶制御ステップの一例である。Ｓ３５の処理は、本発明の評価値算出ステップの一例である。図１７のＳ４１の処理は、本発明の対応決定ステップの一例である。Ｓ４３の処理は本発明の類似度算出ステップの一例である。図１８のＳ５３の処理は、本発明のテスト情報選択ステップの一例である。Ｓ５４の処理は、本発明の参照情報選択ステップの一例である。Ｓ６６の処理は本発明の対応決定ステップの一例である。

情報処理装置１０は、情報処理プログラムに従って照合情報処理を実行することで、以下の効果が得られる。情報処理装置１０は画像中の基準点の周囲の色の変化を表す周波数情報を生成できる。参照点は、基準点との距離が所定値である。サンプルは、基準方向によって定まる順序で取得される。したがって、情報処理装置１０は、画像によって表される情報（例えば、指紋画像又は静脈画像によって表される生体情報）が基準に対して回転したり、移動したりした影響を相殺可能な照合情報を生成することができる。

図１０のＳ２９の処理では、ＣＰＵ１は、Ｓ２１の処理で取得された画像から複数の基準点が決定され、当該複数の基準点の各々について第一位置情報が取得される。Ｓ３２の処理では、ＣＰＵ１は、Ｓ２９の処理で決定された複数の基準点毎に、基準点と、基準方向とに基づき複数の開始点を設定し、複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された複数の参照点の各々についてサンプルを取得する。上記実施形態の所定条件は、開始点を始点として時計回りに等間隔の順である。Ｓ３４の処理では、ＣＰＵ１は、Ｓ２９の処理で決定された複数の基準点毎に、複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された第二位置情報に対する色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する。情報処理装置１０は、複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された第二位置情報に対する色情報の変化の周波数成分を周波数情報として取得することで、基準方向の決定精度が比較的低い場合にも、照合で利用可能な照合情報を生成できる。本例のＣＰＵ１は更にＳ５６からＳ６０の処理と、Ｓ９２からＳ９４の処理とによって、参照用画像とテスト用画像で対応する座標が持つ方向が反転していることを考慮して処理を実行できる。

ＣＰＵ１は、Ｓ３４の処理で算出された周波数情報の内、複数の開始点の内、基準点を通る線について対称な２つの開始点についての周波数情報を比較した値を非対称評価値として算出する（Ｓ３５）。Ｓ３６の処理では、ＣＰＵ１は周波数情報と、第一位置情報と、基準方向と、非対称評価値とを対応付けた情報を生体情報の照合に用いられる照合情報としてフラッシュメモリ４に記憶させる。非対称評価値は、基準点の色情報の変化が、基準点を通る線について対称となっているかの目安として利用可能である。情報処理装置１０は、基準点の周囲の色情報の変化の傾向の目安として利用可能な非対称評価値を取得できる。例えば、基準点付近において、複数の隆線が略直線状に平行に並んでいる場合、特徴的な色情報の変化が含まれないので、照合に用いるのに適していないと考えられる。故に、非対称評価値は、例えば、基準点に対応する周波数情報が、生体照合に用いるテスト用の照合情報と参照用の照合情報との対応を決定するのに適しているか否かの判断に利用可能である。非対称評価値は、例えば、テスト用の照合情報と参照用の照合情報との類似度を表す情報類似度を算出する処理に利用可能である。

情報処理装置１０のＣＰＵ１は、図１７のＳ４１の処理で生体情報の照合に用いるテスト用の周波数情報の第一位置情報と、ＤＢ２８に記憶された参照用の周波数情報の第一位置情報との対応である位置対応を決定する。ＣＰＵ１はＳ４１の処理で決定された位置対応に基づき、テスト用の照合情報であるテスト情報と、参照用の照合情報である参照情報との類似度である情報類似度を算出する（Ｓ４３）。情報処理装置１０は画像によって表される情報が、基準に対して回転したり、移動したりした影響を考慮して、テスト用の周波数情報と参照用の周波数情報とを比較し、両者の情報類似度を算出できる。

情報処理装置１０のＣＰＵ１は、図１８のＳ５３の処理で生体情報の照合に用いるテスト用の照合情報の内、非対称評価値が第一閾値以上のものをテスト情報として選択する（Ｓ５３）。ＣＰＵ１は、Ｓ５４の処理でＤＢ２８に記憶された参照用の照合情報の内、非対称評価値が第二閾値以上のものを参照情報として選択する（Ｓ５４）。ＣＰＵ１は、Ｓ５３の処理で選択されたテスト情報と、Ｓ５４の処理で選択された参照情報とを比較して、生体情報の照合に用いるテスト情報の第一位置情報と、ＤＢ２８に記憶された参照情報の第一位置情報との対応である位置対応を決定する（Ｓ６６）。ＣＰＵ１は、図１７のＳ４３の処理で、Ｓ６６の処理で決定された位置対応に基づき、テスト情報と、参照情報との類似度である情報類似度（スコアＳＣ）を算出する（Ｓ４３）。情報処理装置１０は、Ｓ５３の処理と、Ｓ５４の処理とを実行することですべてのテスト情報と、参照情報とに基づき情報類似度を算出する場合に比べ、処理に要する時間を短縮できる。第一閾値と第二閾値は同じでもよいし、異なっていてもよい。

第二実施形態のＣＰＵ１は、図１７のＳ４３では、Ｓ６６の処理で決定された位置対応に基づき、テスト情報と、参照情報とで対応する複数組の基準点毎に、周波数情報を比較した比較値を算出する。本例ＣＰＵ１は、ＤｔｈからＤｍｉｎを差し引いた値を比較値とする。ＣＰＵ１は、算出された比較値の和を底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果を、比較値の数で割った値をスコアＳＣとして算出する（図２４のＳ１８２）。情報処理装置１０はすべての比較値を用いてスコアＳＣを算出する場合よりも、照合率の高いスコアＳＣを算出できる。情報処理装置１０は重み係数を用いない場合よりも、照合率の高い情報類似度を算出できる。

第一実施形態のＣＰＵ１は、Ｓ６６の処理で決定された位置対応に基づき、テスト情報と、参照情報とで対応する複数組の基準点毎に、周波数情報の比較値を算出する（図２２のＳ９２）。ＣＰＵ１は、Ｓ６６の処理で決定された位置対応に基づき、テスト情報と、参照情報とで対応する複数組の基準点の各々について、参照用の基準点の非対称評価値と、テスト用の基準点の非対称評価値の積を算出する（Ｓ１０５）。ＣＰＵ１は複数組の基準点毎に算出された比較値に対応する積を乗じた値の和である第一和と（Ｓ１０６）、積の和である第二和とを算出する（Ｓ１０７）。ＣＰＵ１は、算出された第一和を底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果を第二和で割った値をスコアＳＣとして計算する（Ｓ８２）。情報処理装置１０はすべての比較値を用いてスコアＳＣを算出する場合よりも、照合率の高いスコアＳＣを算出できる。情報処理装置１０は重み係数を用いない場合よりも、照合率の高いスコアＳＣを算出できる。情報処理装置１０は非対称評価値を用いない場合よりも、照合率の高いスコアＳＣを算出できる。

３．効果の検証
３−１．マニューシャ法による特徴点が抽出されない画像を用いた照合
マニューシャ法による特徴点（分岐点、端点等）が抽出されない画像を用いて、照合できるか否かを確認した。図２６の画像７４を参照用の元画像、画像７７をテスト用の元画像とした。画像７４、画像７７は共に、５０８ｄｐｉの横１９２ピクセル、縦１９２ピクセルの画像である。画像７４、画像７７は同じユーザの同じ指の指紋を撮影した画像である。画像７４、画像７７の各々からマニューシャ法による特徴点のない部分を横１６０ピクセル縦６０ピクセルの大きさで切り出し、画像７５、画像７８を生成した。画像７５を参照用画像、画像７８をテスト用画像として第一実施形態の照合情報処理にしたがって照合を行った。画像７５には、マニューシャが一部含まれているが、画像７８には対応する領域でのマニューシャ法により抽出される特徴点はない。Ｓ６６の処理では、画像７５の点７６と、画像７８の点７９が対応として決定された。画像座標系の座標は画像７５で（７６，２６）、画像７８で（３７，１７）となった。Ｓ８２の処理では、ＦＡＲ（Ｆａｌｓｅ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ Ｒａｔｅ）が０．０００１％の閾値以上のスコアが算出された。第二実施形態の情報照合処理でも同様の結果が得られた。以上から、情報処理装置１０は、生体情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくく、高い精度で照合可能な照合情報を作成可能であることが確認された。

３−２．非対称評価値の効果の確認
Ｓ５３の処理とＳ５４の処理とを実行する場合を実施例、Ｓ５３の処理とＳ５４の処理とを行わない場合を比較例とし、Ｓ５３の処理、Ｓ５４の処理の効果を確認した。４２人２５２指を小型容量性指紋認証タッチセンサ（Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｃａｒｄｓ ＡＢ社製、ＦＰＣ１０２０）によって５０８ｄｐｉの横１９２ピクセル縦１９２ピクセルの画像で取得し、３枚を参照用画像、他の３枚をテスト用画像（本人同士の照合回数７５６回、他人同士の照合回数１８９７５６回）としてＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）を算出した。ただし、各テスト用の画像１枚のスコアは、参照用の画像３枚と照合して最も高いスコアをその指とのスコアとした。図２７において実施例のＲＯＣを結果９２で、比較例のＲＯＣを結果９１で各々示した。図２７に示すように、Ｓ５３の処理とＳ５４の処理とを実行し、非対称評価値による閾値よりも小さい特徴を比較しないことにより、実施例の結果９２は比較例の結果９１よりも認証性能が優れている。これは参照用画像とテスト用画像で隆線が平行な領域同士の距離値が近くなりやすいので、位置合わせとして間違ったものが起こりにくくなった為、正しい位置でスコアを算出できた結果と考えられる。しかし、非対称評価値による閾値の処理は、認証性能よりも照合速度を上げる方に貢献している。照合１回当たりの平均処理時間は、実施例では３．５７５１ミリ秒であったのに対し、比較例では５．０６９ミリ秒であった。実施例は、比較例の約７割の処理時間で照合情報処理を実行できた。非対称評価値による閾値がなくとも位置合わせ処理で用いられるリスト８５に記憶可能な候補数を増やしたり、Ｓ６６の処理で比較する基準点の範囲を広げたりすれば認証性能は上がるが、その分の処理時間が増える。図２７のＲＯＣと平均処理時間とで示しているのは、非対称評価値によって認証性能を上げているというよりも、認証性能を下げないまま照合速度を上げることができるという点である。

３−３．スコア算出方法の比較
情報類似度を示すスコアの算出方法を非対称評価値の有無、重みｗ の効果、Ｗｓｕｍの効果の観点から確認した。４２人２５２指について小型容量性指紋認証タッチセンサ（Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｃａｒｄｓ ＡＢ社製、ＦＰＣ１０２０）によって５０８ｄｐｉの横１９２ピクセル、縦１９２ピクセルの画像が取得された。取得された各画像から横１６０ピクセル、縦６０ピクセルの範囲が互いに重ならないように切り出された。横１６０ピクセル、縦６０ピクセルの大きさの１２枚の参照用画像と、１２枚のテスト用画像とを用いて、互いに異なるスコア算出条件毎にＲＯＣを算出した。１２枚のテスト用画像の各々について、１２枚の参照画像と照合し、最も高いスコアを算出した。本人同士の照合回数は３０２４回であり、他人同士の照合回数は７５９０２４回とした。スコア算出条件は、以下の条件１から条件５を設定した。

条件１は、位置合わせ処理における非対称評価値による閾値の処理（Ｓ５３、Ｓ５４）を入れずに位置合わせ処理を行う条件である。スコアＳＣは、第二実施形態の方法に従って算出された。条件２（非対称評価値による閾値あり）は、位置合わせ処理における非対称評価値による閾値の処理（Ｓ５３、Ｓ５４）を入れた条件であり、以降の処理は条件１と同じ処理条件である。条件３（非対称評価値による閾値あり、及び重みｗとの積を追加）は、位置合わせ処理における非対称評価値による閾値の処理（Ｓ５３、Ｓ５４）を行い、Ｓ１０６の処理で算出されたスコアＳＣをＮで除して求める条件である。条件４（Ｗｓｕｍを用いる最適化スコアリング）は、第一実施形態の方法でスコアＳＣを求める条件である。条件５（ＳＳＤによるスコアリング）は、一般的にパターンマッチングで行われるスコア算出方法である、Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ （ＳＳＤ）を用いてスコアＳＣを算出した条件である。ＳＳＤでは一般的には画素値の差の自乗和を計算し、その値が小さければ照合したとみなすが、今回は周波数成分を特徴としているので、周波数成分の差の二乗和ｄｉの合計を計算し、負の値をかけた。またＳＳＤでは、重なる面積が一定とは限らないので比較できた座標の計算された値を数Ｎで割って平均を算出した。

検証結果を図２８に示す。条件１から５の結果を各々、結果９３から９７で示す。図２８に示すように、認証性能は、結果９６で示す条件４（Ｗｓｕｍを用いる最適化スコアリング）、結果９５で示す条件３（非対称評価値による閾値あり、及び重みｗとの積を追加）、結果９３で示す条件１（非対称評価値なし）、結果９４で示す条件２（非対称評価値による閾値あり）、結果９７で示す条件５（ＳＳＤによるスコアリング）の順に高かった。条件１（非対称評価値なし）が条件２（非対称評価値による閾値あり）よりもやや認証性能が良い結果となっているのは、画像の大きさが小さくなったことにより本人同士で誤照合を起こす位置対応が少なくなった為と他人同士でも良い位置対応を挙げてしまう効果がある為と考えられる。ＳＳＤのような一般的なスコア算出方法ではチューニングを行ったとしても、条件１から条件４に例示する本発明の方法の方が優れた認証性能が得られることが確認された。以上から、本発明におけるスコア算出方法がより照合率の観点から優れた方法であると証明された。

本発明の情報処理プログラム及び情報処理装置は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更が加えられてもよい。例えば、以下の（Ａ）から（Ｃ）までの変形が適宜加えられてもよい。

（Ａ）情報処理装置１０の構成は適宜変更してよい。例えば、情報処理装置１０は、スマートフォンである場合に限定されず、例えば、ノートＰＣ、タブレットＰＣ、及び携帯電話のようなモバイル機器であってもよいし、現金自動預け払い機（ＡＴＭ）及び入退室管理装置のような機器であってもよい。生体情報取得装置８は、情報処理装置１０とは別体に設けられてもよい。その場合、生体情報取得装置８と、情報処理装置１０とは、接続ケーブルで接続されていてもよいし、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）のように無線で接続されていてもよい。生体情報取得装置８の検出方式は静電容量方式に限定されず、他の方式（例えば、電界式、圧力式、光学式）であってもよい。生体情報取得装置８は面型に限定されず、線型であってもよい。生体情報取得装置８が生成する画像の大きさ、色情報及び解像度は、適宜変更されてよい。したがって、例えば、色情報は白黒画像に対応する情報の他、カラー画像に対応する情報でもよい。

（Ｂ）情報処理プログラムは、情報処理装置１０がプログラムを実行するまでに、情報処理装置１０の記憶機器に記憶されればよい。したがって、情報処理プログラムの取得方法、取得経路及び情報処理プログラムを記憶する機器の各々は適宜変更されてよい。情報処理装置１０のプロセッサが実行する情報処理プログラムは、ケーブル又は無線通信を介して、他の装置から受信し、フラッシュメモリ等の記憶装置に記憶されてもよい。他の装置は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、及びネットワーク網を介して接続されるサーバを含む。

（Ｃ）照合情報処理の各ステップは、ＣＰＵ１によって実行される例に限定されず、一部又は全部が他の電子機器（例えば、ＡＳＩＣ）によって実行されてもよい。上記処理の各ステップは、複数の電子機器（例えば、複数のＣＰＵ）によって分散処理されてもよい。上記実施形態の照合情報処理の各ステップは、必要に応じて順序の変更、ステップの省略、及び追加が可能である。情報処理装置１０のＣＰＵ１からの指令に基づき、情報処理装置１０上で稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上記実施形態の機能が実現される場合も本開示の範囲に含まれる。例えば、照合情報処理に以下の（Ｃ−１）から（Ｃ−６）の変更が適宜加えられてもよい。

（Ｃ−１）Ｓ１１で取得された画像に対して、適宜前処理が実行されてもよい。例えば、画像の高周波成分をノイズとして除去する為のフィルタリング処理が実行されてもよい。フィルタリング処理が実行されることによって、画像のエッジ部分の濃淡変化は緩やかになる。フィルタリング処理に用いられるフィルタとして、周知のローパスフィルタ、ガウシアンフィルタ、移動平均フィルタ、メディアンフィルタ、平均化フィルタの何れかが用いられてもよい。他の例では、特定の周波数帯成分のみを抽出する為のフィルタリング処理がＳ１１で取得された画像に対して実行されてもよい。特定の周波数帯域として、指紋の凹凸の周期を含む帯域が選択されてもよい。この場合の、フィルタリング処理に用いられるフィルタとしては、周知のバンドパスフィルタが挙げられる。

（Ｃ−２）周波数成分は、一次元群遅延スペクトルに限定されない。例えば、周波数成分としてはＬＰＣスペクトル、群遅延スペクトル、ＬＰＣケプストラム、ケプストラム、自己相関関数、及び相互相関関数など、他の公知の周波数成分が用いられてもよい。

（Ｃ−３）情報類似度の算出方法は適宜変更されてよい。例えば、周波数成分として本実施形態と同様の一次元群遅延スペクトルが用いられる場合、高次の成分にはノイズ成分が強く表れることがある。このような場合を考慮して、低次の成分を優先して選択された所定個の成分を含む周波数情報に基づき、周波数情報が選択されてもよい。所定個は、サンプル数、及び認証精度等を考慮して予め定められればよく、例えば、１つの第一参照点について取得されるサンプルの数Ｎが１２８である場合、所定個は１０から６３の何れかに設定される。好ましくは、所定個は１２から２０の何れかに設定される。サンプル数Ｎの場合、所定個は、好ましくは（サンプル数Ｎ／１０）から（サンプル数Ｎ／５）に設定される。スコアＳＣの算出に用いられる比較値は、ＤｔｈからＤｍｉｎを差し引いた値に限定されない。ＣＰＵ１は、Ｓ１０６の処理で算出されたＳＣを底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果をＳ２０７の処理と同様の処理で算出されたＮによって除した値をスコアＳＣとして算出してもよい。ＣＰＵ１は、Ｓ２０６の処理で算出されたＳＣを底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果をＳ１０７の処理と同様の処理で算出されたＷｓｕｍで除した値をスコアＳＣとしてもよい。本例の照合情報に公知照合方法を適用して、情報類似度が算出されてもよい。

（Ｃ−４）基準方向は、基準点の周囲の色情報の変化の特徴を表すものであればよく、基準方向の算出方法は適宜変更されてよい。基準点の周囲の色情報の変化の曲率を基準方向の一部又は全部として算出してもよい。曲率とは、曲線の曲がりの程度を表す量をいう。照合情報処理で設定される各種設定値、閾値等は適宜変更されてよい。例えば、Ｓ７４における所定範囲及びＳ７８、Ｓ９１における所定範囲は適宜変更されてよい、

（Ｃ−５）周波数情報を含む照合情報は、必ずしも、スコアＳＣを算出する処理に用いられなくてもよい。照合情報は、周波数情報と、第一位置情報と、基準方向とを含めばよく、その他の情報は適宜変更されてよい。基準点は、画像中の点であればよく、特徴点でもよい。基準点は、例えば、画像中の所定の座標の点であってもよい。

（Ｃ−６）公知の照合情報と組合せて、照合が実行されてもよい。例えば、公知のマニューシャ法により照合結果と、本発明の照合情報方法を用いた照合結果とを組合せて、最終的な判定が実行されてもよい。このようにすれば、多様な観点から照合が実行され、照合精度が向上することが期待される。また照合方法は、処理時間及び認証精度等を考慮し、複数種類の照合方法の中から自動的に又はユーザにより設定可能としてもよい。

Claims (8)

1. プロセッサと、記憶機器とを備えたコンピュータに、
   画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップで取得された前記画像から基準点を決定し、当該基準点の前記画像上の位置に対応する情報である第一位置情報を取得する基準点決定ステップと、
   前記基準点決定ステップで決定された前記基準点の周囲となる部分の前記画像の色情報の特徴を示す方向である基準方向を決定する方向決定ステップと、
   前記基準点決定ステップで決定された前記基準点を中心とする半径が所定値の円の周上の複数の参照点であって、前記基準点と、前記基準方向とに基づき決定される点を開始点として、所定条件に従って順に取得される前記複数の参照点の各々について、前記参照点に対応する色情報と、前記参照点の前記画像上の位置に対応する情報である第二位置情報とを対応づけた情報であるサンプルを取得するサンプル取得ステップと、
   前記サンプル取得ステップで取得された複数の前記サンプルについての前記第二位置情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する周波数情報算出ステップと、
   前記周波数情報算出ステップで取得された前記周波数情報と、前記第一位置情報と、前記基準方向とを対応付けた情報を、生体情報の照合に用いられる照合情報として前記記憶機器に記憶させる記憶制御ステップと
   を実行させる為の指示を含む情報処理プログラム。
2. 前記基準点決定ステップでは、前記画像取得ステップで取得された前記画像から複数の前記基準点が決定され、当該複数の基準点の各々について前記第一位置情報が取得され、
   前記サンプル取得ステップは、前記基準点決定ステップで決定された前記複数の基準点毎に、前記基準点と、前記基準方向とに基づき複数の開始点を設定し、前記複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された前記複数の参照点の各々について前記サンプルを取得し、
   前記周波数情報算出ステップでは、前記基準点決定ステップで決定された前記複数の基準点毎に、前記複数の開始点毎に所定条件に従って順に取得された前記第二位置情報に対する前記色情報の変化の前記周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、前記周波数情報として算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   前記周波数情報算出ステップで算出された前記周波数情報の内、前記複数の開始点の内、前記基準点を通る線について対称な２つの開始点についての前記周波数情報を比較した値を非対称評価値として算出する評価値算出ステップを更に実行させる為の指示を含み、
   前記記憶制御ステップでは、前記周波数情報と、前記第一位置情報と、前記基準方向と、前記非対称評価値とを対応付けた情報を生体情報の照合に用いられる前記照合情報として前記記憶機器に記憶させることを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
4. 前記コンピュータを
   生体情報の照合に用いるテスト用の前記周波数情報の前記第一位置情報と、前記記憶機器に記憶された参照用の前記周波数情報の前記第一位置情報との対応である位置対応を決定する対応決定ステップと、
   前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト用の照合情報であるテスト情報と、前記参照用の照合情報である参照情報との類似度である情報類似度を算出する類似度算出ステップと
   を更に実行させる為の指示を含むことを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の情報処理プログラム。
5. 前記コンピュータを
   生体情報の照合に用いるテスト用の前記照合情報の内、前記非対称評価値が第一閾値以上のものをテスト情報として選択するテスト情報選択ステップと、
   前記記憶機器に記憶された参照用の前記照合情報の内、前記非対称評価値が第二閾値以上のものを参照情報として選択する参照情報選択ステップと
   前記テスト情報選択ステップで選択された前記テスト情報と、前記参照情報選択ステップで選択された前記参照情報とを比較して、生体情報の照合に用いる前記テスト情報の前記第一位置情報と、前記記憶機器に記憶された前記参照情報の前記第一位置情報との対応である位置対応を決定する対応決定ステップと、
   前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報との類似度である情報類似度を算出する類似度算出ステップと
   を更に実行させる為の指示を含むことを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。
6. 前記類似度算出ステップでは、
   前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報とで対応する複数組の前記基準点毎に前記周波数情報を比較した比較値を順に算出し、
   算出された前記比較値の和を算出し、
   算出された前記和を底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果を、前記比較値の数で割った値を前記情報類似度として算出することを特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理プログラム。
7. 前記類似度算出ステップでは、
   前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報とで対応する複数組の前記基準点毎に前記周波数情報を比較した比較値を順に算出し、
   前記対応決定ステップで決定された前記位置対応に基づき、前記テスト情報と、前記参照情報とで対応する複数組の前記基準点毎にテスト用の前記基準点の前記非対称評価値と、参照用の前記基準点の前記非対称評価値との積を算出し、
   前記複数組の基準点毎に算出された前記比較値に前記積を乗じた値を算出し、当該値の和である第一和と、前記積の和である第二和とを算出し、
   算出された前記第一和の底、所定の重み係数を冪指数とする冪演算結果を、前記第二和で割った値を前記情報類似度として計算することを特徴とする請求項５に記載の情報処理プログラム。
8. プロセッサと、記憶機器とを備えた装置であって、
   前記プロセッサは、前記記憶機器に記憶された指示に従って、
   画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップで取得された前記画像から基準点を決定し、当該基準点の前記画像上の位置に対応する情報である第一位置情報を取得する基準点決定ステップと、
   前記基準点決定ステップで決定された前記基準点の周囲となる部分の前記画像の色情報の特徴を示す方向である基準方向を決定する方向決定ステップと、
   前記基準点決定ステップで決定された前記基準点を中心とする半径が所定値の円の周上の複数の参照点であって、前記基準点と、前記基準方向とに基づき決定される点を開始点として、所定条件に従って順に取得される前記複数の参照点の各々について、前記参照点に対応する色情報と、前記参照点の前記画像上の位置に対応する情報である第二位置情報とを対応づけた情報であるサンプルを取得するサンプル取得ステップと、
   前記サンプル取得ステップで取得された複数の前記サンプルについての前記第二位置情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を、窓関数をかけずにＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法を用いて算出した線形予測係数を用いて、周波数情報として算出する周波数情報算出ステップと、
   前記周波数情報算出ステップで取得された前記周波数情報と、前記第一位置情報と、前記基準方向とを対応付けた情報を、生体情報の照合に用いられる照合情報として前記記憶機器に記憶させる記憶制御ステップと
   を実行させることを特徴とする情報処理装置。