JP6723547B2 - 皮膚情報処理プログラム及び皮膚情報処理装置 - 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情報を作成する皮膚情報処理プログラム及び皮膚情報処理装置に関する。

指紋認証装置が種々検討されている。例えば、特許文献１の生体識別装置は、生体情報から抽出される指紋の隆線及び谷のパターンと、生体情報から抽出される汗孔とを利用して登録用の生体情報に対する照合用の生体情報の認証を行う。

特表２００７−５０４５２４号公報

上記特許文献１に記載の生体識別装置では、認証性能の向上の観点からの検討は十分になされていない。

本発明の目的は、皮膚認証に用いる情報であって、従来に比べ認証性能の向上に寄与する情報を生成可能な皮膚情報処理プログラム及び皮膚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皮膚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皮膚の隆線上の汗孔を表す基準点を決定し、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取得された複数の前記基準点の中から、同一の連続する隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点の前記隆線上の並び順とを含む情報である隆線情報を生成する隆線情報生成ステップと、前記隆線情報生成ステップで生成された前記隆線情報を、皮膚認証に用いられる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。

本発明の第一態様に係る皮膚情報処理プログラムによれば、コンピュータは、画像に基づき、隆線情報を生成し、記憶機器に記憶できる。皮膚の隆線上の汗孔の配置は、指紋及び声紋と同様に固有であり、生涯にわたって変わらないとされている。皮膚情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さく、隆線の分岐点及び端点が画像中に含まれない場合であっても、汗孔は画像中に複数含まれる可能性がある。第一態様の隆線情報は、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点の各々の、画像中の位置を示す位置情報と、複数の基準点の隆線上の並び順とを含む。基準点は隆線上の汗孔を表す。複数の基準点を、並び順に従って順に線分で繋いでいった場合、複数の基準点を結ぶ複数の線分は、全体として隆線状の形状になる。各線分の長さは、同一の連続する隆線上に配置されている隣合う基準点間の距離を表す。つまり、隆線情報は、隆線の形状を汗孔の配置で表す情報であり、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した情報と言える。したがって第一態様の皮膚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、皮膚認証に用いる情報であって、従来に比べ認証性能の向上に寄与する隆線情報を生成できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムにおいて、前記基準点決定ステップは、前記画像中の前記汗孔の重心を前記基準点として決定し、当該基準点の前記位置情報を取得してもよい。この場合の皮膚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、汗孔の形状と大きさとの特徴を表す、汗孔の重心を基準点として決定し、隆線情報を生成できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムは、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々について、前記並び順が次の基準点との距離を算出する距離算出ステップを実行させる為の指示を更に含み、前記隆線情報生成ステップは、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点内の前記隆線上の並び順と、前記距離とを含む前記隆線情報を生成してもよい。この場合の皮膚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、並び順が次の基準点との距離を含む隆線情報を生成できる。隆線情報は、ユークリッド距離を含むので、コンピュータが、隆線情報を用いて皮膚認証を実行する場合に、基準点間の距離を新たに算出することが不要である。皮膚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、並び順が次の基準点との距離を含む隆線情報を生成することで、皮膚認証実行時に登録時とは位置が異なる条件で取得された画像が取得された場合に位置の影響を考慮して類似度を算出できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムは、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々について、前記並び順が前の前記基準点との線分に対する前記並び順が次の基準点との線分の相対角度を算出する角度算出ステップを実行させる為の指示を更に含み、前記隆線情報生成ステップは、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点内の前記隆線上の並び順と、前記相対角度とを含む前記隆線情報を生成してもよい。この場合の皮膚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、相対角度を含む隆線情報を生成できる。隆線情報は、相対角度を含むので、コンピュータが、隆線情報を用いて皮膚認証を実行する場合に、基準点間の相対角度を新たに算出することが不要である。つまり皮膚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、皮膚認証実行時の認証時間を短くできる。また皮膚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、相対角度を含む隆線情報を生成することで、皮膚認証実行時に登録時とは角度が異なる条件で取得された画像が取得された場合に角度の影響を考慮して類似度を算出できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムは、前記基準点決定ステップで取得された前記複数の基準点の各々を注目基準点とした場合の、当該注目基準点の前記位置情報と、前記注目基準点と同一の連続する隆線上に配置され、且つ、前記同一の連続する隆線上の並び順が前記注目基準点と前後する基準点である結合基準点の前記位置情報とを対応付けた情報を結合情報として生成する結合情報生成ステップを実行させる為の指示を更に含み、前記抽出ステップでは、前記結合情報生成ステップで生成された前記結合情報に基づき、前記同一の連続する隆線上に配置されている前記複数の基準点が抽出されてもよい。この場合の皮膚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、結合情報生成ステップがない場合に比べ、簡単な処理で、且つ、適切に隆線情報を生成できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムにおいて、前記抽出ステップでは、前記結合情報生成ステップで生成された前記結合情報に基づき、前記複数の基準点の内、前記並び順が前後する基準点の数が１つである基準点を前記並び順が最初の基準点である始点又は前記並び順が最後の基準点である終点として特定し、前記複数の基準点の内、前記並び順が前後する基準点の数が３つ以上である基準点を前記隆線の分岐点として特定し、前記連続する隆線に前記分岐点が含まれない場合に、前記始点から前記終点までの分岐のない隆線を定義し、当該定義された隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出し、前記連続する隆線に前記分岐点が含まれる場合に、前記分岐点における分岐の数に応じた数の、当該分岐点を含む前記始点から前記終点までの分岐のない複数の隆線を定義し、当該定義された複数の隆線毎に、同じ隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出してもよい。この場合の皮膚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、同一の連続する隆線に分岐点が含まれる場合、分岐点を含む同一の連続する隆線から、始点から終点までの分岐のない複数の隆線を定義することで、全ての隆線を、分岐点を含まない隆線として扱うことが可能な隆線情報を生成できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムは、皮膚認証に用いる照合用の前記隆線情報の前記基準点と、前記記憶機器に記憶された登録用の前記隆線情報の前記基準点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、前記照合用の隆線情報と、前記登録用の隆線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実行させる為の指示を更に含んでもよい。この場合の皮膚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、隆線の形状を汗孔の配置で表す、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した隆線情報を用いるので、単純に汗孔の相対位置を比較する場合に比べ、位置対応の決定と、類似度の算出との信頼度を高めた処理を実行できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムでは、前記対応決定ステップでは、前記照合用の隆線情報と、前記登録用の隆線情報との複数の組合せの中から、選択された前記照合用の隆線情報と、選択された前記登録用の隆線情報との差が、連続する所定個以上の前記基準点について閾値以下となるペア範囲を特定して、前記位置対応を決定してもよい。この場合の皮膚情報処理プログラムは、位置対応を決定する処理を比較的簡単にできる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムでは、前記類似度算出ステップでは、前記対応決定ステップで前記ペア範囲が特定された２組の前記照合用の隆線情報と前記登録用の隆線情報とを選択して、前記選択された前記２組の前記照合用の隆線情報と前記登録用の隆線情報との各々について、前記ペア範囲内の複数個の基準点を、前記並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定し、２つの前記照合用の隆線情報の各々に対応する前記両端と、２つの前記登録用の隆線情報の各々に対応する前記両端との相対位置を比較して、前記情報類似度を算出してもよい。この場合の皮膚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、ペア範囲内の隆線情報の両端を比較することで、照合用の隆線情報と、登録用の隆線情報とを効率的に比較して、情報類似度を算出できる。

第一態様に係る皮膚情報処理プログラムでは、前記類似度算出ステップでは、前記選択された２組の前記照合用の隆線情報と前記登録用の隆線情報との内の、前記２つの前記照合用の隆線情報及び前記２つの前記登録用の隆線情報の少なくとも一方について、２つの前記隆線情報の内の一方を第一隆線情報、他方を第二隆線情報とした場合に、前記第一隆線情報の前記両端の内の少なくとも何れかの端部と、前記第二隆線情報の前記両端の少なくとも何れかの端部とを結んだ１以上の比較線分の長さを用いて信頼度を算出し、前記相対位置の比較結果に前記信頼度を乗じて、前記情報類似度を算出してもよい。この場合の皮膚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、信頼度を用いずに情報類似度を算出する場合に比べ、認証精度が高い類似度を算出できる。

本発明の第二態様に係る皮膚情報処理装置は、プロセッサと、記憶機器とを備え、前記プロセッサは、画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された前記画像から皮膚の隆線上の汗孔を表す基準点を決定し、当該基準点の前記画像上の位置に対応する情報である位置情報を取得する基準点決定手段と、前記基準点決定手段により取得された複数の前記基準点の中から、同一の連続する隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点の前記隆線上の並び順とを含む情報である隆線情報を生成する隆線情報生成手段と、前記隆線情報生成手段により生成された前記隆線情報を、皮膚認証に用いられる情報として前記記憶機器に記憶させる記憶制御手段として機能する。

第二態様に係る皮膚情報処理装置は、画像に基づき、隆線情報を生成し、記憶機器に記憶させることができる。皮膚の隆線上の汗孔の配置は、指紋及び声紋と同様に固有であり、生涯にわたって変わらないとされている。皮膚情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さく、隆線の分岐点や端点が画像中に含まれないような場合であっても、汗孔は複数取得できる可能性がある。第一態様の隆線情報は、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点の各々の、画像中の位置を示す位置情報と、複数の基準点の隆線上の並び順とを含む。基準点は隆線上の汗孔を表す。複数の基準点を、並び順に従って順に線分で繋いでいった場合、複数の基準点を結ぶ複数の線分は、全体として隆線状の形状になる。各線分の長さは、同一の連続する隆線上に配置されている隣合う基準点間の距離を表す。つまり、隆線情報は、隆線の形状を汗孔の配置で表す情報であり、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した情報と言える。したがって第二態様の皮膚情報処理装置は、皮膚認証に用いる情報であって、従来に比べ認証性能の向上に寄与する隆線情報を生成できる。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皮膚情報処理プログラムを記憶する。

第四態様の皮膚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、画像から抽出された皮膚の隆線上の特徴点を表す基準点の前記画像上の位置情報と、複数の前記基準点を所定の規則に従って線分で繋ぐ場合の接続順序とを含む線分情報を用いて皮膚認証を行う場合に、前記記憶機器に記憶された登録用の前記線分情報と、照合用の前記線分情報との比較結果に基づき、類似度の計算に用いる組合せとして決定された複数組の前記登録用の線分情報と、前記照合用の線分情報とを取得する対応取得ステップと、前記対応取得ステップにおいて取得された複数組の前記登録用の線分情報と、前記照合用の線分情報との中から、２組の前記登録用の線分情報と、前記照合用の線分情報とを選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された２つの前記照合用の線分情報の各々に対応する両端と、２つの前記登録用の線分情報の各々に対応する両端との相対位置を比較する比較ステップと、前記選択ステップで選択された２組の前記照合用の線分情報と前記登録用の線分情報との内の、前記２つの前記照合用の線分情報及び前記２つの前記登録用の線分情報の少なくとも一方について、２つの前記線分情報の内の一方を第一線分情報、他方を第二線分情報とした場合に、前記第一線分情報の前記両端の内の少なくとも何れかの端部と、前記第二線分情報の前記両端の少なくとも何れかの端部とを結んだ１以上の比較線分の長さを用いて信頼度を算出する信頼度算出ステップと、前記比較ステップでの比較結果と、前記信頼度算出ステップで算出された前記信頼度とを用いて、前記照合用の線分情報と、前記登録用の線分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実行させる為の指示を含む。第四態様の皮膚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、比較ステップでの比較結果に加え、信頼度算出ステップで算出された信頼度を情報類似度の算出に用いることで、信頼度を用いずに情報類似度を算出する場合に比べ、認証精度が高い類似度を算出できる。

第四態様の皮膚情報処理プログラムにおいて、前記特徴点は、皮膚の隆線上の汗孔を表す点であってもよい。皮膚の隆線上の汗孔の配置は、指紋及び声紋と同様に固有であり、生涯にわたって変わらないとされている。皮膚情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さく、隆線の分岐点や端点が画像中に含まれないような場合であっても、汗孔は複数取得できる可能性がある。第一態様の隆線情報は、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点の各々の、画像中の位置を示す位置情報と、複数の基準点の隆線上の並び順とを含む。基準点は隆線上の汗孔を表す。したがって第四態様の皮膚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、皮膚情報の特徴を示す汗孔を用いて算出された信頼度を情報類似度の算出に用いることで、信頼度を用いずに情報類似度を算出する場合に比べ、認証精度が高い類似度を算出できる。

第四態様の皮膚情報処理プログラムにおいて、前記線分情報は、同一の連続する隆線上に配置されている複数の前記基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点の前記隆線上の並び順を前記接続順序として含む隆線情報であってもよい。この場合の皮膚情報処理プログラムでは線分情報に基づき複数の基準点を、並び順に従って順に線分で繋いでいった場合、複数の基準点を結ぶ複数の線分は、全体として隆線状の形状になる。各線分の長さは、同一の連続する隆線上に配置されている隣合う基準点間の距離を表す。つまり、隆線情報は、隆線の形状を汗孔の配置で表す情報であり、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した情報と言える。したがって第四態様の皮膚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、隆線情報に基づき算出された信頼度を情報類似度の算出に用いることで、信頼度を用いずに情報類似度を算出する場合に比べ、認証精度が高い類似度を算出できる。

第四態様の皮膚情報処理プログラムにおいて、前記類似度算出ステップは、前記比較ステップでの比較結果に、前記信頼度算出ステップで算出された前記信頼度を乗じて、前記情報類似度を算出してもよい。この場合の皮膚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、２組の線分情報の比較結果を、２組の線分情報が表す線分の長さで強調した情報類似度を算出できる。

本発明の第五態様の皮膚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皮膚の隆線上の汗孔を表す基準点を決定し、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取得された前記複数の基準点の各々を注目基準点とした場合の、当該注目基準点の前記位置情報と、前記注目基準点と同一の連続する隆線上に配置され、且つ、前記同一の連続する隆線上の並び順が前記注目基準点と前後する基準点である結合基準点の前記位置情報とを対応付けた情報を結合情報として生成する結合情報生成ステップと、前記結合情報生成ステップで生成された前記結合情報を、皮膚認証に用いられる情報として前記記憶機器に記憶させる第一記憶制御ステップとを実行させる為の指示を含む。第五態様の皮膚情報処理プログラムは、コンピュータに画像に基づき、結合情報を生成し、記憶機器に記憶させることができる。皮膚の隆線上の汗孔の配置は、指紋及び声紋と同様に固有であり、生涯にわたって変わらないとされている。皮膚情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さく、隆線の分岐点や端点が画像中に含まれないような場合であっても、汗孔は複数取得できる可能性がある。第五態様の結合情報は、汗孔を表す基準点の隆線上の配置を表す情報であり、画像が表す皮膚情報の特徴部分を強調した情報と言える。したがって第五態様の皮膚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、皮膚認証に用いる情報であって、従来に比べ認証性能の向上に寄与する結合情報を生成できる。

第五態様の皮膚情報処理プログラムは、前記基準点決定ステップで取得された複数の前記基準点の中から、前記結合情報生成ステップで生成された前記結合情報に基づき、同一の連続する隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点の前記隆線上の並び順とを含む情報である隆線情報を生成する隆線情報生成ステップと、前記隆線情報生成ステップで生成された前記隆線情報を、皮膚認証に用いられる情報として前記記憶機器に記憶させる第二記憶制御ステップとを実行させる為の指示を更に含んでもよい。隆線情報は、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点の各々の、画像中の位置を示す位置情報と、複数の基準点の隆線上の並び順とを含む。基準点は隆線上の汗孔を表す。複数の基準点を、並び順に従って順に線分で繋いでいった場合、複数の基準点を結ぶ複数の線分は、全体として隆線状の形状になる。各線分の長さは、同一の連続する隆線上に配置されている隣合う基準点間の距離を表す。つまり、隆線情報は、隆線の形状を汗孔の配置で表す情報であり、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した情報と言える。この場合の皮膚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、結合情報生成ステップがない場合に比べ、簡単な処理で、且つ、適切に隆線情報を生成できる。したがってこの場合の皮膚情報処理プログラムは、皮膚認証に用いる情報であって、従来に比べ認証性能の向上に寄与する隆線情報を比較的簡単な処理で生成できる。

第五態様の皮膚情報処理プログラムは、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の色情報の変化を表す情報であるサンプル情報を取得するサンプル情報取得ステップと、前記サンプル情報取得ステップで取得された前記サンプル情報の周波数成分と、前記位置情報とを対応付けた情報を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を含む情報と、前記結合情報とを対応付けて、皮膚認証に用いられる情報として前記記憶機器に記憶させる第三記憶制御ステップとを実行させる為の指示を更に含んでもよい。この場合の皮膚情報処理プログラムによれば、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。皮膚情報処理プログラムは、コンピュータに皮膚情報として特徴的な汗孔を表す基準点として、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周波数情報を生成させることができる。つまり皮膚情報処理プログラムが実行された場合、コンピュータは皮膚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、皮膚情報の取得条件の影響を受けにくい情報を作成可能である。第六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四態様及び第五態様の何れかの皮膚情報処理プログラムを記憶する。第七態様の皮膚情報処理装置は、第四態様及び第五態様の何れかの皮膚情報処理プログラムの各種処理ステップを実行する処理手段を備える。本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、皮膚情報処理プログラム、当該皮膚情報処理プログラムを記録した非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体、皮膚情報処理方法、等の形態で実現できる。

皮膚情報処理装置１０のブロック図である。 皮膚情報処理装置１０の機能ブロック図である。 第一実施形態の隆線情報記憶処理のフローチャートである。 画像４１に基づき隆線情報を生成する過程の説明図である。 画像４１に基づき生成された隆線情報Ｒ１からＲ５の説明図である。 第二実施形態の類似度算出処理のフローチャートである。 登録用の隆線情報Ｒ１からＲ５を示す画像４５と、照合用の隆線情報Ｖ１からＶ４を示す画像６５との説明図である。 第三実施形態の皮膚情報処理のフローチャートである。 図８の皮膚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。 図９の画像解析処理で実行される結合情報生成処理のフローチャートである。 結合情報８５を生成する過程の説明図である。 図１０の結合情報生成処理で実行される削除処理のフローチャートである。 図１０の結合情報生成処理で実行されるリスト修正処理のフローチャートである。 図９の画像解析処理で実行される隆線情報生成処理のフローチャートである。 登録用の画像４１の説明図である。 隆線情報Ｒ１からＲ６を生成する過程の説明図である。 図１４の隆線情報生成処理で実行される角度計算処理のフローチャートである。 分岐点リスト９１の説明図である。 図１４の隆線情報生成処理で実行される分岐点処理のフローチャートである。 照合用の画像６１の説明図である。 隆線情報Ｖ１からＶ５の説明図である。 図８の皮膚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２２の照合処理で実行されるペア範囲候補選定処理のフローチャートである。 登録用の隆線情報Ｒｍによって表される画像４７と、照合用の隆線情報Ｖｎによって表される画像６７との説明図である。 ペア範囲候補を選定する過程の説明図である。 図２３のペア範囲候補選定処理によって選定されたペア範囲候補の説明図である。 図２２の照合処理で実行されるペア範囲決定処理のフローチャートである。 図２７のペア範囲決定処理で実行される算出処理のフローチャートである。 類似度算出ペア、類似度、及び角度を記憶する過程の説明図である。 図２７のペア範囲決定処理で実行されるペア範囲削除処理のフローチャートである。 第四実施形態の図８の皮膚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。 図３１の画像解析処理で実行される周波数情報生成処理のフローチャートである。 サンプルを取得する過程の説明図である。 複数のサンプル９５（サンプルデータ９６）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。 複数のサンプル９５（サンプルデータ９６）について生成された周波数情報８３を示す図である。 隆線情報Ｒ１からＲ６の説明図である。 第四実施形態の図２７のペア範囲決定処理で実行される算出処理のフローチャートである。 図３７の算出処理で実行される周波数情報の類似度算出処理のフローチャートである。 類似度算出ペア、隆線情報の類似度ＷＲ、周波数情報の類似度ＷＦ及び角度を記憶する過程の説明図である。 認証試験結果を表すグラフである。

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、第一から第四実施形態に共通する皮膚情報処理装置１０について説明する。皮膚情報処理装置１０は、皮膚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。皮膚情報は、例えば、指、掌及び足裏のような無毛皮膚を撮影した画像が表す生体情報から選択される。本例の皮膚情報は指紋及び汗孔に関する情報である。本例の皮膚情報処理装置１０は、周知のスマートフォンである。皮膚情報処理装置１０は、指紋及び汗孔を撮影した画像を解析して、皮膚情報を用いた照合に必要な登録用の照合情報を生成し、皮膚情報処理装置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。皮膚情報処理装置１０は、指を撮影した画像を解析して、皮膚情報を用いた照合に必要な照合用の照合情報を生成し、生成された照合用の照合情報と、ＤＢ２８に記憶された登録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、皮膚情報処理装置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、及び皮膚情報取得装置８を備える。ＣＰＵ１は、皮膚情報処理装置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、及び皮膚情報取得装置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が皮膚情報処理装置１０を制御するため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ため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。皮膚情報取得装置８は、皮膚を撮影した画像を取得する。本例の皮膚情報取得装置８は、光学式のエリア型センサ、またはマイクロスコープであり、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。汗孔を識別可能な画像を取得する為に、画像の解像度は、８００ｄｐｉ（ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）以上であることが好ましい。本例の皮膚情報処理装置１０の解像度は、一例として、２０００ｄｐｉである。

図２から図５を参照して、第一実施形態の皮膚情報処理装置１０において実行される隆線情報記憶処理を、図４に示す具体例を用いて説明する。図２に示すように、皮膚情報処理装置１０は、皮膚情報取得装置８、画像取得部２１、基準点決定部２２、抽出部２３、隆線情報生成部２４、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。

図３に示すように、皮膚情報取得装置８は、画像取得部２１に画像を出力する。画像取得部２１は、皮膚情報取得装置８から出力された画像を取得する（Ｓ１）。具体例では、皮膚情報取得装置８は、画像４１を取得する。画像４１は、例えば、解像度が２０００ｄｐｉであり、Ｘ方向（左右方向）が４８０ピクセル、Ｙ方向（上下方向）が８００ピクセルの矩形の画像の一部を模式的に示した図である。基準点決定部２２は、Ｓ１で取得された画像４１から皮膚の隆線上の汗孔を表す基準点を決定し、基準点の画像上の位置に対応する情報である位置情報を取得する（Ｓ２）。基準点決定部２２は、例えば、特定された汗孔の面積重心を、汗孔を表す基準点として決定する。基準点の位置情報は、例えば、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とする。画像４１には、Ｘ、Ｙで示す画像座標系の二次元座標４６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４６の原点とする。二次元座標４６の原点からＸプラス方向にｘ画素分離隔し、原点からＹプラス方向にｙ画素分離隔した画素の位置を、座標（ｘ，ｙ）と表記する。

基準点決定部２２は例えば、以下の手順で基準点を決定する。図４に示すように、基準点決定部２２は、Ｓ１で取得された画像４１から、隆線を表す画像４２と、汗孔を含む円状の図形を表す画像４３とを生成する。画像４２は、例えば、画像４１を二値化処理することによって得られる。他の例では、画像４２は、マニューシャ法の処理に使われる複数の画像処理フィルタに画像４１を供することにより得られる。画像４２の内、黒色部分が隆線を表し、白色部分が隆線と隆線との間の谷の部分を表す。画像４３は、例えば、所定範囲の濃淡値の部分を抽出可能な画像処理フィルタに画像４１を供することによって得られる。汗孔は隆線上に配置される。基準点決定部２２は、画像４２と、画像４３とを比較して、黒色部分で示される隆線上に配置された円状の部分を汗孔として特定する。基準点決定部２２は、特定された汗孔の面積重心を、汗孔を表す基準点として決定する。Ｓ２の処理で、例えば、画像４４の基準点Ｐ１からＰ９を含む複数の基準点が抽出される。

抽出部２３は、Ｓ２で取得された複数の基準点の中から、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点を抽出する（Ｓ３）。同一の連続する隆線とは、画像４２において黒色部分が連続している部分に対応する。同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点とは、画像４２において連続する黒色部分に配置されている複数の基準点である。隆線Ｌ１について、基準点Ｐ１からＰ３が抽出される。隆線Ｌ２について、基準点Ｐ４からＰ９が抽出される。隆線Ｌ３について、基準点Ｐ１１からＰ１９が抽出される。隆線Ｌ４について、基準点Ｐ２０からＰ２６が抽出される。隆線Ｌ５について、基準点Ｐ２７からＰ３０が抽出される。

隆線情報生成部２４は、Ｓ３で抽出された複数の基準点の各々の、位置情報と、抽出された複数の基準点の隆線上の並び順とを含む情報である隆線情報を生成する（Ｓ４）。隆線情報生成部２４は、隆線毎に隆線情報を生成する。隆線上の並び順は、複数の基準点を隆線の一端側から他端側に向けて線分で結んで隆線を表す場合の結合順序である。一端側と他端側は適宜決定されればよい。隆線情報生成部２４は、例えば、一端側を画像４１の左端側とする。図５に示すように隆線情報は、隆線ＩＤ、基準点ＩＤ、及び位置情報を含む。隆線ＩＤは、画像上の隆線を識別するための識別子である。基準点ＩＤは、画像上の汗孔を識別するための識別子である。例えば、隆線Ｌ１の隆線情報は、基準点ＩＤがＰ１、Ｐ２、Ｐ３がこの順で登録されている。基準点ＩＤの登録順序は、隆線上の並び順に対応する。隆線情報生成部２４は、隆線Ｌ１からＬ５の各々に対応する、隆線情報Ｒ１からＲ５を生成する。

登録部２６は、Ｓ４で生成された隆線情報を、皮膚認証に用いられる登録用の照合情報としてＤＢ２８に記憶させる（Ｓ５）。照合部２７は、Ｓ４で生成された隆線情報を、皮膚認証に用いられる照合用の照合情報としてＲＡＭ３に記憶する。照合部２７は、照合用の照合情報とＤＢ２８に記憶された登録用の照合情報と照合し、皮膚認証を行う。皮膚情報処理装置１０は、以上で処理を終了する。

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。Ｓ１を実行するＣＰＵ１（画像取得部２１）は本発明の画像取得手段の一例である。Ｓ２の処理は本発明の基準点決定ステップの一例である。Ｓ２を実行するＣＰＵ１（基準点決定部２２）は本発明の基準点決定手段の一例である。Ｓ３の処理は本発明の抽出ステップの一例である。Ｓ３を実行するＣＰＵ１（抽出部２３）は本発明の抽出手段の一例である。Ｓ４の処理は本発明の隆線情報生成ステップの一例である。Ｓ４を実行するＣＰＵ１（隆線情報生成部２４）は本発明の隆線情報生成手段の一例である。Ｓ５の処理は本発明の記憶制御ステップの一例である。Ｓ５を実行するＣＰＵ１（登録部２６、照合部２７）は本発明の記憶制御手段の一例である。Ｓ４において、隆線情報を生成する処理に変えて、結合情報を生成する処理が実行され、Ｓ５において、Ｓ４の処理で生成された結合情報が記憶機器に記憶される処理が実行されてもよい。

図６及び図７を参照して、第二実施形態の皮膚情報処理装置１０において実行される類似度算出処理を説明する。図示しないが、皮膚情報処理装置１０は、対応取得部、隆線情報選択部、比較部、信頼度算出部、及び類似度算出部を有し、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。

図６に示すように、対応取得部は、類似度の計算に用いる組合せとして決定された複数組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報とを取得する（Ｓ６）。複数組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報とは、画像から抽出された皮膚の隆線上の特徴点を表す基準点の画像上の位置情報と、複数の基準点を所定の規則に従って線分で繋ぐ場合の接続順序とを含む線分情報を用いて皮膚認証を行う場合に、記憶機器（ＤＢ２８）に記憶された登録用の線分情報と、照合用の線分情報との比較結果に基づき決定される。特徴点は、例えば、汗孔を表す点である。特徴点は公知のマニューシャ法に従って抽出される隆線の端点及び分岐点等でもよい。線分情報は、例えば、隆線情報である。線分情報は、例えば、マニューシャ法に従って抽出される特徴点を所定条件に従って結んだ線分でもよい。例えば、図７の画像４５で示される登録用の隆線情報Ｒ１からＲ５と、画像６５で示される照合用の隆線情報Ｖ１からＶ４とについて、同じ線種（直線、点線、一点鎖線、二点鎖線）で示す太線部分が同じ組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報として取得される。類似度の計算に用いる組合せとして決定する処理は、皮膚情報処理装置１０で実行されてもよいし、外部機器で実行されてもよい。線分情報を生成する方法、及び複数組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報とを類似度の計算に用いる組合せとして決定する処理の方法は特に限定されない。

選択部は、Ｓ６において取得された複数組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報との中から、２組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報とを選択する（Ｓ７）。選択部は、例えば、図７において直線の太線で示す部分の登録用の隆線情報Ｒ２及び照合用の隆線情報Ｖ１と、点線の太線で示す部分の登録用の隆線情報Ｒ４及び照合用の隆線情報Ｖ３とを選択する。

比較部は、Ｓ７で選択された２つの照合用の線分情報の各々に対応する両端と、２つの登録用の線分情報の各々に対応する両端との相対位置を比較する（Ｓ８）。比較部は、照合用画像６５の直線の太線で示す線分の両端となる基準点Ｑ１、Ｑ６、点線の太線で示す線分の両端となる基準点Ｑ１９、Ｑ２３を特定する。比較部は、登録用画像４５の直線の太線で示す線分の両端となる基準点Ｐ４、Ｐ９、点線の太線で示す線分の両端となる基準点Ｐ２１、Ｐ２５を特定する。比較部は、特定された２つの照合用の線分情報の各々に対応する両端と、２つの登録用の線分情報の各々に対応する両端との相対位置を比較する。比較部は、例えば、照合用画像６５の端点となる基準点Ｑ１とＱ１９との距離及びＸ軸に対する角度と、登録用画像４５の端点となる基準点Ｐ４とＰ２１との距離及びＸ軸に対する角度とを比較する。比較部は、例えば、照合用画像６５の端点となる基準点Ｑ６とＱ２３との距離及びＸ軸に対する角度と、登録用画像４５の端点となる基準点Ｐ９とＰ２５との距離及びＸ軸に対する角度とを比較する。

信頼度算出部は、Ｓ７で選択された２組の照合用の線分情報と登録用の線分情報との内の、２つの照合用の線分情報及び２つの登録用の線分情報の少なくとも一方について、２つの線分情報の内の一方を第一線分情報、他方を第二線分情報とした場合に、第一線分情報の少なくとも何れかの端部と、第二線分情報の少なくとも何れかの端部とを結んだ１以上の比較線分の長さを信頼度として算出する（Ｓ９）。信頼度算出部は、例えば、照合用画像６５の直線の太線で示す線分情報を第一線分情報とし、点線の太線で示す線分情報を第二線分情報とする。信頼度算出部は、例えば、第一線分情報が表す線分の端点となる基準点Ｑ１と第二線分情報が表す線分の端点となる基準点Ｑ１９とを結んだ線分を比較線分とし、比較線分の長さを信頼度として算出する。

類似度算出部は、Ｓ８での比較結果と、Ｓ９で算出された信頼度とを用いて、照合用の線分情報と、登録用の線分情報との類似度である情報類似度を算出する（Ｓ１０）。算出された情報類似度は、例えば、皮膚認証に用いられる。

図６のＳ６の処理は対応取得ステップの一例である。Ｓ１を実行するＣＰＵ１（対応取得部）は対応取得手段の一例である。Ｓ７の処理は選択ステップの一例である。Ｓ７を実行するＣＰＵ１（隆線情報選択部）は選択手段の一例である。Ｓ８の処理は比較ステップの一例である。Ｓ８を実行するＣＰＵ１（比較部）は比較手段の一例である。Ｓ９の処理は信頼度算出ステップの一例である。Ｓ９を実行するＣＰＵ１（信頼度算出部）は信頼度算出手段の一例である。Ｓ１０の処理は類似度算出ステップの一例である。Ｓ１０を実行するＣＰＵ１（類似度算出部）は類似度算出手段の一例である。

１．登録時の処理
図８から図１９を参照して、第三実施形態の皮膚情報処理装置１０で実行される皮膚情報処理について、照合情報を登録する場合を例に説明する。皮膚情報処理は、ユーザが開始指示を入力した場合に開始される。開始指示は、画像から取得された照合情報を登録用の照合情報としてＤＢ２８に登録するのか、それとも、照合情報をＤＢ２８に登録された登録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。皮膚情報処理装置１０のＣＰＵ１は、皮膚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に記憶された皮膚情報処理を実行するための皮膚情報処理プログラムをＲＡＭ３に読み出し、皮膚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、特徴点を抽出する要件（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。皮膚情報処理で取得される皮膚情報は、皮膚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８に示すように、ＣＰＵ１は画像解析処理を実行する（Ｓ１１）。図９を参照して画像解析処理について説明する。皮膚情報取得装置８は、指の接触を検知した場合、指紋及び汗孔を撮影した画像を特定可能な信号をＣＰＵ１に出力する。ＣＰＵ１は、皮膚情報取得装置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４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、Ｓ２１で取得された画像４１を二値化処理して、隆線を表す画像４２を取得する（Ｓ２２）。ＣＰＵ１は、基準点を決定する（Ｓ２３）。例えば、ＣＰＵ１は、所定範囲の濃淡値の部分を抽出可能な画像処理フィルタに画像４１を供して、画像４３を取得し、画像４２と、画像４３とを比較して、黒色部分で示される隆線上に配置された円状の部分を汗孔として特定する。ＣＰＵ１は特定された汗孔の面積重心を、汗孔を表す基準点として決定し、決定された基準点の位置情報を取得する。本例の位置情報は、画像座標系のピクセル単位の座標である。ＣＰＵ１は、円状の部分の大きさ及び形状等を適宜考慮して、汗孔として決定するか否かを判断してもよい。ＣＰＵ１は、Ｓ２３で決定された基準点の数が０より大きいか否かを判断する（Ｓ２４）。Ｓ２３で決定された基準点の数が０である場合（Ｓ２４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、画像解析処理を終了し、処理を図８の皮膚情報処理に戻す。Ｓ２３で決定された基準点の数が０より大きい場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、結合情報生成処理を実行する（Ｓ２５）。

図１０に示すように、結合情報生成処理では、ＣＰＵ１は、リストを初期化する（Ｓ３１）。リストは結合情報を記憶する。結合情報は、Ｓ２３の処理で決定された複数の基準点の各々を注目基準点ＰＴとした場合の、注目基準点ＰＴの位置情報と、結合基準点ＰＢの位置情報とを対応付けた情報である。結合基準点ＰＢは、注目基準点ＰＴと同一の連続する隆線上に配置され、且つ、同一の連続する隆線上の並び順が注目基準点ＰＴと前後する基準点である。ＣＰＵ１は、Ｓ２３の処理で決定された複数の基準点の中から１つの基準点を注目基準点ＰＴとして選択する（Ｓ３２）。例えば、図４に示す画像４４の基準点Ｐ１が注目基準点ＰＴとして選択される。ＣＰＵ１は、結合基準点ＰＢの候補となる候補基準点ＰＫを１つ選択する（Ｓ３３）。ＣＰＵ１は、例えばＳ２３の処理で決定された複数の基準点の内の中から、注目基準点ＰＴからの距離（例えば、ユークリッド距離）が近い順に基準点を候補基準点ＰＫとして取得する。ＣＰＵ１は、例えば、基準点Ｐ４を候補基準点ＰＫとして選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ３２の処理で選択された注目基準点ＰＴと、Ｓ３３の処理で選択された候補基準点ＰＫとの距離ｄを算出する（Ｓ３４）。距離ｄは、例えば、注目基準点ＰＴの位置情報と、候補基準点ＰＫの位置情報とに基づいて算出されるユークリッド距離である。

ＣＰＵ１はＳ３４で算出された距離ｄが閾値よりも小さいかを判断する（Ｓ３５）。閾値は、皮膚上の汗孔の分布を考慮して適宜設定される。距離ｄが閾値よりも小さくはない場合（Ｓ３５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、後述のＳ４０の処理を実行する。距離ｄが閾値よりも小さい場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は画像４２を参照し、注目基準点ＰＴと、候補基準点ＰＫとの間に、黒い画素のみがあるか否かを判断する（Ｓ３６）。例えば、注目基準点Ｐ１と、候補基準点Ｐ４との間には、白い画素がある（Ｓ３６：ＮＯ）。この場合ＣＰＵ１は、注目基準点ＰＴと、候補基準点ＰＫとは同一の連続する隆線上に配置されていないと判断されるので、Ｓ２３の処理で決定された複数の基準点の内の注目基準点ＰＴ以外の全ての基準点をＳ３３の処理で、候補基準点ＰＫとして選択したかを判断する（Ｓ４０）。Ｓ３３の処理で候補基準点ＰＫとして選択されていない基準点がある場合（Ｓ４０：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、次の候補基準点ＰＫを選択する（Ｓ３３）。ＣＰＵ１は、例えば、Ｐ２を候補基準点ＰＫとして選択し、距離ｄを算出する（Ｓ３４）。距離ｄが閾値より小さく（Ｓ３５：ＹＥＳ）、基準点Ｐ１と基準点Ｐ２との間には、黒色画素のみがある（Ｓ３６：ＹＥＳ）。よって、ＣＰＵ１は、注目基準点ＰＴについてのリストに空きがあるかを判断する（Ｓ３７）。本例では、１つの注目基準点ＰＴにつき所定個の結合基準点ＰＢを設定可能とし、リストに登録可能な結合基準点ＰＢの数に上限を設けている。所定個は、例えば、隆線の分岐の数を考慮した４である。

リストに空きがない場合（Ｓ３７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｓ３４で算出された距離ｄが、ｄｍａｘよりも小さいかを判断する（Ｓ３８）。ｄｍａｘはリストに記憶されている距離ｄの最大値である。距離ｄがｄｍａｘよりも小さくはない場合（Ｓ３８：ＮＯ）、ＣＰＵ１はＳ４０の処理を実行する。距離ｄがｄｍａｘよりも小さい場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、注目基準点ＰＴについてのリストの内、ｄｍａｘとなる候補基準点ＰＫを削除し、代わりにＳ３３で選択された候補基準点ＰＫをリストに追加して、リストを更新する（Ｓ３９）。Ｓ３７の処理で、注目基準点ＰＴについてのリストに空きがある場合（Ｓ３７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ３３で選択された候補基準点ＰＫを、注目基準点ＰＴについてのリストに追加する（Ｓ３９）。ＣＰＵ１は、Ｓ２３の処理で決定された複数の基準点の内の注目基準点ＰＴ以外の基準点をＳ３３の処理で、候補基準点ＰＫとして選択されていない基準点があれば（Ｓ４０：ＮＯ）、処理をＳ３３に戻す。繰り返し実行されるＳ３９において、図１１のリスト８１に示すように、基準点Ｐ１について、基準点Ｐ２、Ｐ３がリストに記憶される。注目基準点ＰＴ以外の全ての基準点を候補基準点ＰＫとして選択した場合（Ｓ４０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、全ての基準点をＳ３２の処理で注目基準点ＰＴとして選択したかを判断する（Ｓ４１）。注目基準点ＰＴとして選択されていない基準点がある場合（Ｓ４１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ３２に戻す。全ての基準点が注目基準点ＰＴとして選択された場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、削除処理を実行する（Ｓ４９）。削除処理では、隆線上の並び順が、注目基準点ＰＴと前後ではない基準点をリストから削除する処理が実行される。

図１２に示すように、削除処理では、ＣＰＵ１は、複数の基準点の中から候補基準点ＰＫが２以上記憶されている基準点を注目基準点ＰＴとして選択する（Ｓ４２）。ＣＰＵ１は、例えば、基準点Ｐ１を注目基準点ＰＴとして選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ４２で選択された注目基準点ＰＴについての２以上の候補基準点ＰＫ中から、２つの基準点を選択する（Ｓ４３）。ＣＰＵ１は、例えば、基準点Ｐ２、Ｐ３を２つの基準点として選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ４３で選択された２つの基準点の各々と、注目基準点ＰＴとを結んだ２つ線分がなす角の角度ＡＬを算出する（Ｓ４４）。ＣＰＵ１は、例えば、基準点Ｐ１と、基準点Ｐ２とを結んだ第一線分と、基準点Ｐ１と、基準点Ｐ３とを結んだ第二線分とがなす角の角度ＡＬを算出する。ＣＰＵ１は、Ｓ４４で算出された角度ＡＬが閾値よりも小さいかを判断する（Ｓ４５）。Ｓ４５の閾値は、隆線の屈曲範囲及び汗孔の間隔を考慮して設定される。

具体例では、第一線分と第二線分とがなす角の角度ＡＬが閾値よりも小さいと判断され（Ｓ４５：ＹＥＳ）、Ｓ４３で選択された２つの基準点Ｐ２、Ｐ３の内、Ｓ４２で選択された基準点Ｐ１との距離が遠い方の基準点Ｐ３がリストから削除される（Ｓ４６）。角度ＡＬが閾値よりも小さくはない場合（Ｓ４５：ＮＯ）、又はＳ４６の次に、ＣＰＵ１は、注目基準点Ｐ１について記憶されている２以上の候補基準点ＰＫの全ての組合せをＳ４３で選択したかを判断する（Ｓ４７）。Ｓ４３で選択されていない組合せがある場合（Ｓ４７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ４３に戻す。基準点Ｐ１について、Ｓ４３の処理で選択されていない組合せはない（Ｓ４７：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、候補基準点ＰＫが２以上記憶されている全ての基準点が注目基準点ＰＴとしてＳ４２の処理で選択されたかを判断する（Ｓ４８）。候補基準点ＰＫが２以上記憶されている基準点の内、注目基準点ＰＴとしてＳ４２の処理で選択されていない基準点がある場合（Ｓ４８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ４２の処理に戻す。候補基準点ＰＫが２以上記憶されている全ての基準点が注目基準点ＰＴとしてＳ４２の処理で選択された場合（Ｓ４８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、以上で削除処理を終了し、処理を図１０の結合情報生成処理に戻す。削除処理によって、図１１のリスト８１に記憶された候補基準点ＰＫの一部は削除され、リスト８４に更新される。

図１０に示すように、ＣＰＵ１は、Ｓ４９の処理の次にリスト修正処理を実行する（Ｓ５０）。リスト修正処理は、注目基準点ＰＴが、注目基準点ＰＴについて記憶された候補基準点ＰＫを注目基準点ＰＴとした場合の、候補基準点ＰＫとして記憶されるように、リストを修正する処理である。図１３に示すように、リスト修正処理では、ＣＰＵ１は、複数の基準点の中から１つの基準点を注目基準点ＰＴとして選択する（Ｓ５１）。ＣＰＵ１は、例えば、基準点Ｐ１を注目基準点ＰＴとして選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ５１で選択された注目基準点ＰＴについて記憶された候補基準点ＰＫの数が０よりも大きいかを判断する（Ｓ５２）。候補基準点ＰＫの数が０よりも大きくはない場合（Ｓ５２：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、後述のＳ５８の処理を行う。基準点Ｐ１には、候補基準点ＰＫが１つ記憶されているので（Ｓ５２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、リスト８４の中からＳ５１で選択された注目基準点ＰＴについての候補基準点ＰＫを１つ選択する（Ｓ５３）。ＣＰＵ１は、基準点Ｐ１の候補基準点ＰＫとして基準点Ｐ２を選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ５１で選択された基準点Ｐ１が、Ｓ５３で選択された基準点Ｐ２の候補基準点ＰＫとしてリストに記憶されているかを判断する（Ｓ５４）。Ｓ５１で選択された基準点が、Ｓ５３で選択された基準点の候補基準点ＰＫとしてリストに記憶されていない場合（Ｓ５４：ＮＯ）、ＣＰＵ１はＳ５３で選択された基準点のリストに空きがあれば（Ｓ５５：ＹＥＳ）、Ｓ５１で選択された基準点をＳ５３で選択された基準点の候補基準点ＰＫとしてリストに記憶する（Ｓ５６）。Ｓ５３で選択された基準点のリストに空きがない場合（Ｓ５５：ＮＯ）、又はＳ５６の処理の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ５７の処理を行う。

基準点Ｐ２の候補基準点ＰＫとして、基準点Ｐ１はリスト８４に記憶されている（Ｓ５４：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、Ｓ５１で選択された注目基準点ＰＴについての全ての候補基準点ＰＫがＳ５３の処理で選択されたかを判断する（Ｓ５７）。注目基準点ＰＴについての候補基準点ＰＫの内、Ｓ５３の処理で選択されていない基準点がある場合（Ｓ５７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ５３に戻す。注目基準点ＰＴについての全ての候補基準点ＰＫがＳ５３の処理で選択された場合（Ｓ５７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は複数の基準点の全てがＳ５１の処理で注目基準点ＰＴとして選択されたかを判断する（Ｓ５８）。注目基準点ＰＴとして選択されていない基準点がある場合（Ｓ５８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ５１に戻す。全ての基準点が注目基準点ＰＴとして選択された場合（Ｓ５８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、リスト修正処理を終了し、処理を図１０の結合情報生成処理に戻す。ＣＰＵ１は、Ｓ５０のリスト修正処理を終了後、結合情報生成処理を終了し、処理を図９の画像解析処理に戻す。結合情報生成処理により候補基準点ＰＫは、注目基準点ＰＴについての結合基準点ＰＢとされ、注目基準点ＰＴの位置情報と、結合基準点ＰＢの位置情報とを対応付けた結合情報８５として記憶される。図１１に示すように、結合情報８５では、例えば、基準点Ｐ１についての結合情報Ｂ１として、基準点Ｐ１の位置情報と、基準点Ｐ２の位置情報とが対応付けられている。基準点Ｐ２についての結合情報Ｂ２として、基準点Ｐ２の位置情報と、基準点Ｐ１、Ｐ３の位置情報とが対応付けられている。

図９に示すように、ＣＰＵ１は、Ｓ２５の処理の次に、隆線情報生成処理を実行する（Ｓ２６）。図１４に示すように、隆線情報生成処理では、ＣＰＵ１は、複数の基準点の中から１つの基準点を注目基準点ＰＴとして選択する（Ｓ６１）。ＣＰＵ１は例えば、図１５の基準点Ｐ１を注目基準点ＰＴとして選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ２５の処理で生成した結合情報８５を参照し、Ｓ６１の処理で選択された注目基準点ＰＴについて記憶されている結合基準点ＰＢの数が１であるかを判断する（Ｓ６２）。ＣＰＵ１は、Ｓ６２の処理によって、結合情報に基づき、複数の基準点の内、並び順が前後する基準点の数が１つである基準点を並び順が最初の基準点である始点又は並び順が最後の基準点である終点として特定する。結合基準点ＰＢの数が１ではない場合（Ｓ６２：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ７５の処理を実行する。基準点Ｐ１は、結合基準点ＰＢの数が１である（Ｓ６２：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、既に記憶された隆線情報を参照し、Ｓ６１の処理で選択された注目基準点ＰＴが、他の隆線情報の基準点として記憶されているかを判断する（Ｓ６３）。Ｓ６１の処理で選択された注目基準点ＰＴが他の隆線情報の基準点として記憶されている場合、例えば、並び順が前後する基準点の数が１つである基準点が、注目基準点ＰＴは他の隆線情報において並び順が最後の基準点として特定されている。注目基準点ＰＴが、他の隆線情報の基準点として記憶されている場合（Ｓ６３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ７５の処理を実行する。基準点Ｐ１は、他の隆線情報の基準点として記憶されていない（Ｓ６３：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒｉに関する初期化処理を行う（Ｓ６４）。隆線情報Ｒｉに関する初期化処理では、ＣＰＵ１は、ｉ番目の隆線情報Ｒｉ、分岐点リスト、及び選択済みリストを初期化し、ＮＵＬＬ値にする。ｉは、隆線情報の登録順序を示す自然数である。ｉの初期値は１であり、既に登録された隆線情報の数に応じてインクリメントされる。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒｉに注目基準点ＰＴを追加する（Ｓ６５）。ＣＰＵ１は、例えば、図１６のリスト８６のように、基準点Ｐ１の基準点ＩＤと、位置情報（Ｘ１，Ｙ１）とを、隆線情報Ｒ１に追加する。Ｓ６５の処理が繰り返し実行されることにより、Ｓ２５の処理生成された結合情報に基づき、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点が順に抽出される。ＣＰＵ１は、選択済みリストに基準点Ｐ１を追加して、選択済みリストを更新する（Ｓ６６）。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒｉに含まれる基準点の数を示す変数Ｎに１を設定する（Ｓ６７）。

ＣＰＵ１は、Ｓ２５の処理で生成した結合情報８５を参照し、Ｓ６１の処理で選択された注目基準点ＰＴについて記憶されている結合基準点ＰＢを選択基準点として選択する（Ｓ６８）。ＣＰＵ１は、例えば、基準点Ｐ２を選択基準点として選択する。ＣＰＵ１は、角度計算処理を実行する（Ｓ６９）。図１７に示すように、角度計算処理では、ＣＰＵ１は、選択基準点が他の隆線情報の基準点として記憶されているかを判断する（Ｓ８１）。選択基準点が他の隆線情報の基準点として記憶されている場合（Ｓ８１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は以上で角度計算処理を終了し、処理を図１４の隆線情報生成処理に戻す。図１６のリスト８６に示すように、基準点Ｐ２は、他の隆線情報の基準点として記憶されていない（Ｓ８１：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、選択基準点についての相対角度を算出する（Ｓ８２）。相対角度は、並び順が（Ｎ−１）番目の基準点と、並び順がＮ番目の基準点とを結ぶ第一線分に対する、Ｎ番目の基準点と並び順が（Ｎ＋１）番目の選択基準点とを結ぶ第二線分の角度である。つまり相対角度は、Ｎ番目の基準点の並び順が前の基準点との線分に対する並び順が次の基準点との線分の角度である。ＣＰＵ１は、Ｎが１である場合、相対角度を０とする。ＣＰＵ１は、Ｎが２以上である場合、第一線分と第二線分とを定義し、相対角度を算出する。本例では、第一線分から時計回りの角度をプラスの角度とし、第一線分から反時計回りの角度をマイナスの角度とし、相対角度を−１８０度から１８０度の角度で表す。具体例では、ＣＰＵ１は、Ｎが１であるので、基準点Ｐ１についての相対角度を０とする。

ＣＰＵ１は、Ｓ８２で算出された相対角度が、閾値よりも小さいかを判断する（Ｓ８３）。相対角度が閾値よりも小さくはない場合（Ｓ８３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、以上で角度計算処理を終了し、処理を図１４の隆線情報生成処理に戻す。相対角度が閾値よりも小さい場合（Ｓ８３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒｉに、選択基準点を追加する（Ｓ８４）。ＣＰＵ１は、選択基準点の基準点ＩＤ、位置情報、Ｓ８２で算出した相対角度ＡＮ、及び結合情報に含まれる注目基準点ＰＴと選択基準点との距離ｄを、隆線情報Ｒｉに追加する。ＣＰＵ１は、図１６のリスト８７に示すように、基準点Ｐ２を隆線情報Ｒ１に追加する。ＣＰＵ１は、選択済みリストに、選択基準点を追加して選択済みリストを更新する。ＣＰＵ１は、Ｎを１だけインクリメントする（Ｓ８５）。

ＣＰＵ１は、Ｓ２５の処理で生成した結合情報８５を参照し、選択基準点について記憶されている結合基準点ＰＢの数が１より大きいかを判断する（Ｓ８６）。結合基準点ＰＢの数が１である選択基準点は隆線の他端である。結合基準点ＰＢの数が１よりも大きくはない場合（Ｓ８６：ＮＯ）、ＣＰＵ１は以上で角度計算処理を終了し、処理を図１４の隆線情報生成処理に戻す。結合基準点ＰＢの数が１よりも大きい場合（Ｓ８６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、結合基準点ＰＢの数が２よりも大きいかを判断する（Ｓ８７）。Ｓ８７の処理は、結合情報に基づき、複数の基準点の内、並び順が前後する基準点の数が３つ以上である基準点を隆線の分岐点として特定するための処理である。結合基準点ＰＢの数が２よりも大きい場合（Ｓ８７：ＹＥＳ）の処理は後述する。基準点Ｐ２は結合基準点ＰＢの数が２である（Ｓ８７：ＮＯ）。この場合、ＣＰＵ１は、選択基準点を注目基準点ＰＴとして、処理を図１４のＳ６８に戻す。繰り返し実行されるＳ６８において、ＣＰＵ１は、注目基準点ＰＴが基準点Ｐ２である場合に、結合基準点として基準点Ｐ３選択する（Ｓ６８）。図１７の角度計算処理において、基準点Ｐ３は未選択であると判断され（Ｓ８１：ＹＥＳ）、相対角度ＡＮ２が算出される（Ｓ８２）。相対角度ＡＮ２は閾値よりも小さいと判断され（Ｓ８３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、図１６のリスト８８に示すように、基準点Ｐ３を隆線情報Ｒ１に追加する（Ｓ８４）。ＣＰＵ１は、選択済みリストに、基準点Ｐ３を追加して選択済みリストを更新する。ＣＰＵ１は、Ｎを１だけインクリメントする（Ｓ８５）。基準点Ｐ３について記憶されている結合基準点ＰＢの数が１であるので（Ｓ８６：ＮＯ）、ＣＰＵ１は以上で角度計算処理を終了し、処理を図１４の隆線情報生成処理に戻す。このようにＣＰＵ１は、連続する隆線に分岐点が含まれない場合に、始点から終点までの分岐のない隆線を定義し、定義された隆線上に配置されている複数の基準点を抽出して隆線情報を生成する。

図１４の隆線情報生成処理において、ＣＰＵ１は、変数Ｎが閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ７０）。Ｓ７０の処理は、閾値よりも大きい数の基準点を含む隆線情報のみを生成するための処理である。閾値は、例えば、２である。変数Ｎが閾値よりも大きくはなければ（Ｓ７０：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒｉを登録せずに削除する（Ｓ７１）。隆線情報Ｒ１について、変数Ｎは３であり閾値よりも大きい場合（Ｓ７０：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒ１を生成する（Ｓ７２）。Ｓ７２又はＳ７１の次に、ＣＰＵ１は分岐点リストに基準点が含まれているかを判断する（Ｓ７３）。分岐点リストに基準点が含まれる場合（Ｓ７３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は分岐点処理を実行する（Ｓ７４）。分岐点リストに基準点が含まれない場合（Ｓ７３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、後述のＳ７５の処理を行う。

Ｓ８７において、隆線情報Ｒ３の選択基準点として図１５の基準点Ｐ１３が選択されている場合、図１１の結合情報Ｂ１３に示すように、基準点Ｐ１３の結合基準点ＰＢの数は３であり、２よりも大きい（Ｓ８７：ＹＥＳ）。この場合、ＣＰＵ１は、選択基準点と、隆線情報Ｒｉを分岐点リストに追加する（Ｓ８８）。図１８に示すように、ＣＰＵ１は基準点Ｐ１３と、隆線情報Ｒ３の隆線ＩＤであるＬ３とを分岐点リスト９１に記憶する。ＣＰＵ１は、選択基準点を注目基準点ＰＴとし、注目基準点ＰＴについての結合基準点ＰＢの中で、選択済みリストにない基準点を選択基準点として選択する（Ｓ８９）。図１８に示すように、ＣＰＵ１は、注目基準点ＰＴについての結合基準点ＰＢの中で、選択基準点として選択されていない基準点を分岐点リストの隆線情報Ｒｉに対応付けて記憶する（Ｓ９０）。ＣＰＵ１は、図１１の結合情報８５を参照し、基準点Ｐ１３についての結合基準点ＰＢの中で選択済みリストに記憶されていない、基準点Ｐ１７を基準点Ｐ１３と関連付けて分岐点リスト９１に追加する。ＣＰＵ１は処理をＳ８１に戻す。Ｓ８１では、ＣＰＵ１は、Ｓ８９で選択された選択基準点が他の隆線情報の基準点として記憶されているかを判断する（Ｓ８１）。

隆線情報Ｒ３に関するＳ７３において、図１８の分岐点リスト９１に基準点Ｐ１３が記憶されていると判断される（Ｓ７３：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、分岐点処理を実行する（Ｓ７４）。図１９に示すように、分岐点処理では、ＣＰＵ１は、分岐点リストに記憶された分岐基準点を注目基準点ＰＴとして選択し、分岐基準点に紐付けて記憶された結合基準点を選択基準点として選択する（Ｓ１０１）。ＣＰＵ１は、分岐点リスト９１に記憶された基準点Ｐ１３を注目基準点ＰＴとして選択し、基準点Ｐ１７を選択基準点として選択する。ＣＰＵ１は、ｉを１だけインクリメントし、新たな隆線情報Ｒｉを設定する（Ｓ１０２）。ＣＰＵ１は、新たな隆線情報Ｒ４を生成する。具体的には、ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒ（ｉ−１）の始点から注目基準点ＰＴまでの隆線情報を隆線情報Ｒｉにコピーする（Ｓ１０２）。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒ３の基準点Ｐ１１からＰ１３までを、隆線情報Ｒ４にコピーする。ＣＰＵ１は、変数Ｎに、隆線情報Ｒｉに含まれる基準点の数を設定する（Ｓ１０３）。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒ４についての変数Ｎに３を設定する。ＣＰＵ１は、分岐点リストから、注目基準点ＰＴである基準点Ｐ１３を削除する（Ｓ１０４）。ＣＰＵ１は以上で分岐点処理を終了し、処理を図１４の隆線情報生成処理に戻す。Ｓ７４の処理の後、ＣＰＵ１は処理をＳ６９に戻す。以上のようにＣＰＵ１は、連続する隆線に分岐点が含まれる場合に、分岐点における分岐の数に応じた数の、当該分岐点を含む始点から終点までの分岐のない複数の隆線を定義し、当該定義された複数の隆線毎に、同じ隆線上に配置されている複数の基準点を抽出して隆線情報を生成する。

図１４のＳ７５ではＣＰＵ１は、全ての基準点がＳ６１の処理で注目基準点ＰＴとして選択されたかを判断する（Ｓ７５）。何れかの基準点が、注目基準点ＰＴとして選択されていない場合（Ｓ７５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ６１に戻す。全ての基準点が注目基準点ＰＴとして選択された場合（Ｓ７５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は以上で隆線情報生成処理を終了し、処理を図９の画像解析処理に戻す。図１４の隆線情報生成処理によって、図１６のリスト８９に示すように、隆線Ｌ１からＬ６の各々に対応する隆線情報Ｒ１からＲ６が生成される。

ＣＰＵ１はＳ２６に処理で生成した隆線情報を、皮膚認証に用いられる照合情報としてＲＡＭ３に記憶する（Ｓ２８）。ＣＰＵ１は以上で画像解析処理を終了し、処理を図８の皮膚情報処理に戻す。Ｓ１１の処理の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ１１で隆線情報を含む照合情報が取得されたかを判断する（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登録用の照合情報としてＤＢ２８（図２参照）に登録するかを判断する（Ｓ１３）。登録するかを示す情報は、例えば、開始指示に含まれる。具体例では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）。ＤＢ２８に登録しない場合（Ｓ１３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１１で取得された照合情報を照合の対象となる照合用の照合情報とする照合処理を実行する（Ｓ１５）。Ｓ１４、Ｓ１５、及びＳ１６のいずれかの次に、ＣＰＵ１は皮膚情報処理を終了する。

２．照合時の処理
登録用の照合情報として図１５の画像４１から抽出された隆線情報Ｒ１からＲ６が用いられ、照合対象となる照合用の画像として図２０の画像６１が取得される場合を例に、照合時の皮膚情報処理について説明する。照合時の皮膚情報処理では、登録時の皮膚情報処理と同様に、Ｓ１１が実行される。例えば、図９のＳ２３において基準点として図２０の基準点Ｑ１からＱ２７が決定される。図２０の基準点Ｑ１からＱ２７に基づき、隆線Ｚ１からＺ５について、図２１のリスト９２に示す隆線情報Ｖ１からＶ５が生成される。以下の説明では、照合用の隆線情報を、隆線情報Ｖｎ（ｎは整数）と表記し、登録用の隆線情報を、隆線情報Ｒｍ（ｍは整数）と表記して両者を区別する。照合用の基準点を、基準点Ｑｊ（ｊは整数）と表記し、登録用の基準点を、基準点Ｐｋ（ｋは整数）と表記して両者を区別する。

図８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、隆線情報Ｒｍ及び隆線情報Ｖｎの対応を決定する。ＣＰＵ１は、決定された対応について類似度Ｗを算出し、皮膚認証を行う。

図２２に示すように照合処理では、ＣＰＵ１は、ペア範囲候補選定処理を実行する（Ｓ２０１）。ペア範囲候補選定処理は、ペア範囲の候補を選定する処理である。ペア範囲は、照合用の隆線情報Ｖｎと、登録用の隆線情報Ｒｍとの複数の組合せの中から、選択された照合用の隆線情報と、選択された登録用の隆線情報との差が、連続する所定個以上の基準点について閾値以下となる範囲である。ペア範囲候補選定処理では、ＣＰＵ１は、皮膚認証に用いる照合用の隆線情報の基準点と、記憶機器に記憶された登録用の隆線情報の基準点との対応である位置対応の候補を選定する。ペア範囲候補選定処理では、図２３に示すようにＣＰＵ１は、照合用の画像６１に基づき生成された全ての隆線情報Ｖ１からＶ５について、始点終点を逆転させた隆線情報ｖ１からｖ５を生成する（Ｓ２１１）。ＣＰＵ１は、図２１のリスト９２に示す照合用の画像６１に基づき生成された全ての隆線情報Ｖ１からＶ５の各々について、基準点の並び順を逆にして、隆線情報ｖ１からｖ５を生成する。隆線情報ｖ１からｖ５では、位置情報と、距離とは、基準点に対応する値がそのまま用いられる。相対角度は相対角度Ａｎに−１を乗じた値とする。

ＣＰＵ１は、照合用の画像６１に基づき生成された隆線情報Ｖ１からＶ５及びＳ２１１で生成された隆線情報ｖ１からｖ５を含む複数の隆線情報の中から隆線情報を１つ選択する（Ｓ２１２）。ＣＰＵ１は例えば、隆線Ｚ１についての隆線情報Ｖ１を選択する。ＣＰＵ１は、登録用の画像４１に基づき生成された隆線情報Ｒ１からＲ６の中から１つの隆線情報を選択する（Ｓ２１３）。ＣＰＵ１は、隆線Ｌ１についての隆線情報Ｒ１を選択する。

ＣＰＵ１は変数Ｎに１を設定し、類似度Ｗに０を設定する（Ｓ２１４）。変数Ｎはペア範囲候補に含まれる基準点のペア数を示す。ペアは、隆線情報Ｒｍに含まれる基準点Ｐｋと、隆線情報Ｖｎに含まれる基準点Ｑｊとの組合せの内、後述のＳ２１７で算出される類似度ｗが閾値以下となるものである。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｖｎに含まれる基準点Ｑｊの中から、並び順が次の基準点を１つ選択する（Ｓ２１５）。ＣＰＵ１は、例えば、図２１に示す隆線情報Ｖ１の並び順が一番目の基準点Ｑ１を選択する。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒｍに含まれる基準点Ｐｋの中から、並び順が次の基準点を１つ選択する（Ｓ２１６）。ＣＰＵ１は、例えば、図１６に示す隆線情報Ｒ１の並び順が一番目の基準点Ｐ１を選択する。

ＣＰＵ１は、Ｓ２１５で選択された基準点Ｑｊと、Ｓ２１６で選択された基準点Ｐｋとを比較して類似度ｗを算出する（Ｓ２１７）。ＣＰＵ１は、基準点Ｑｊと、基準点Ｐｋとで、相対角度及び距離を比較し、比較結果を所定の配列に供して、類似度ｗを算出する。類似度ｗは大きいほど、類似度ｗが小さい場合に比べ、基準点Ｑｊと、基準点Ｐｋとが類似した点であると推定される。Ｓ２１５で選択された基準点Ｑｊと、Ｓ２１６で選択された基準点Ｐｋとの何れかが、対応する隆線情報で表される線分群の始点（並び順が最初の点）又は終点（並び順が最後の点）である場合には、ＣＰＵ１は類似度ｗに定数を設定する。定数は、後述のＳ２１８の閾値よりも大きい。基準点Ｑ１と、基準点Ｐ１とは、何れも隆線情報で表される線分群の始点であるので、類似度ｗに定数を設定する。

ＣＰＵ１は、Ｓ２１７で算出された類似度ｗが閾値よりも大きいかを判断する（Ｓ２１８）。具体例では類似度ｗは閾値よりも大きい（Ｓ２１８：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、変数Ｎを１だけインクリメントし、類似度ＷにＳ２１７の処理で算出された類似度ｗを加えて類似度Ｗを更新する（Ｓ２２１）。ＣＰＵ１は、図２５のリスト７１に示すように、Ｓ２１５で選択された基準点Ｑ１と、Ｓ２１６で選択された基準点Ｐ１とを、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖ１と、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１とに関する、ペア範囲候補に追加する（Ｓ２２２）。ＣＰＵ１は、Ｓ２１５で選択された基準点Ｑ１がＳ２１２で選択された隆線情報Ｖ１の終点であるかを判断する（Ｓ２２３）。Ｓ２１５で選択された基準点ＱｊがＳ２１２で選択された隆線情報Ｖｎの終点である場合（Ｓ２２３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は後述のＳ２３１の処理を実行する。基準点Ｑ１は隆線情報Ｖ１の終点ではない（Ｓ２２３：ＮＯ）。この場合ＣＰＵ１は、Ｓ２１６で選択された基準点Ｐ１がＳ２１３で選択された隆線情報Ｒ１の終点であるかを判断する（Ｓ２２４）。Ｓ２１６で選択された基準点ＰｋがＳ２１３で選択された隆線情報Ｒｍの終点である場合（Ｓ２２４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は後述のＳ２３１の処理を実行する。基準点Ｐ１は隆線情報Ｒ１の終点ではない（Ｓ２２４：ＮＯ）。この場合、ＣＰＵ１はＳ２１２で選択された隆線情報Ｖ１と、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１の各々について、並び順が次の基準点を１つ選択する（Ｓ２２５）。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｖ１の並び順が基準点Ｑ１の次の基準点として、基準点Ｑ２を選択する。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｒ１の並び順が基準点Ｐ１の次の基準点として、基準点Ｐ２を選択する。

ＣＰＵ１は、処理をＳ２１７に戻し、基準点Ｑ２と、基準点Ｐ２との類似度ｗを算出する（Ｓ２１７）。基準点Ｑ２と、基準点Ｐ２との類似度ｗは、閾値よりも大きくはないと判断され（Ｓ２１８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｎが閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ２３１）。Ｓ２３１の処理は、ペア数が閾値よりも大きい線分群のペアを、ペア範囲候補として抽出するための処理である。閾値は、例えば３である。具体例ではＮが２であるので（Ｓ２３１：ＮＯ）、ＣＰＵ１はＳ２２２で記憶された、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖ１と、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１とに関する、ペアの内、Ｓ２１５で選択された基準点Ｑ１と、Ｓ２１６で選択された基準点Ｐ１とを始点とするペアをペア範囲候補から削除する（Ｓ２３２）。

変数Ｎが閾値よりも大きい場合（Ｓ２３１：ＹＥＳ）又はＳ２３２の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１のうちの全ての基準点が、Ｓ２１６の処理で選択されたかを判断する（Ｓ２３３）。Ｓ２１６で選択された基準点Ｐｋが、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１が含む複数の基準点の内の、並び順が最後の基準点である場合に、ＣＰＵ１は、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１のうちの全ての基準点が、Ｓ２１６の処理で選択されたと判断する（Ｓ２３３：ＹＥＳ）。Ｓ２１６の処理で選択された基準点Ｐ１は隆線情報Ｒ１の最後の基準点ではない（Ｓ２３３：ＮＯ）。この場合ＣＰＵ１は、Ｓ２１３の処理で選択された隆線情報Ｒ１の内の、並び順が基準点Ｐ１の次の基準点Ｐ２を選択する。Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒ１のうちの全ての基準点が、Ｓ２１６の処理で選択された場合（Ｓ２３３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２１２選択された隆線情報Ｖ１のうちの全ての基準点が、Ｓ２１５の処理で選択されたかを判断する（Ｓ２３４）。Ｓ２１５で選択された基準点Ｑｊが、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖ１が含む複数の基準点の内の、並び順が最後の基準点である場合に、ＣＰＵ１は、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖ１のうちの全ての基準点が、Ｓ２１５の処理で選択されたと判断する（Ｓ２３４：ＹＥＳ）。Ｓ２１５の処理で選択された基準点Ｑが基準点Ｑ１である場合、Ｓ２１２で選択された照合用隆線情報の最後の基準点ではない（Ｓ２３４：ＮＯ）。

この場合ＣＰＵ１は、処理をＳ２１５に戻し、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖｎの内、前回のＳ２１５の処理で選択された基準点Ｑｊの並び順が次の基準点を選択する（Ｓ２１５）。Ｓ２１５の処理の次のＳ２１６では、Ｓ２１３で選択された登録用の隆線情報の内の、並び順が最初の基準点が選択される。Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖ１のうちの全ての基準点が、Ｓ２１５の処理で選択された場合（Ｓ２３４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖｎと、Ｓ２１３で選択された隆線情報Ｒｍとに関するペア範囲候補のうち、Ｓ２２１で積算される類似度Ｗが最も大きいペア範囲候補のみを残し、その他のペア範囲候補を削除する（Ｓ２３５）。ＣＰＵ１は、Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖｎに関して、全ての隆線情報ＲｍがＳ２１３の処理で選択されたか否かを判断する（Ｓ２３６）。Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖｎに関して、Ｓ２１３で選択されていない隆線情報Ｒｍがある場合（Ｓ２３６：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ２１３に戻し、まだ選択されていない隆線情報Ｒｍを選択する（Ｓ２１３）。Ｓ２１２で隆線情報Ｖ１が選択され、Ｓ２１３で隆線情報Ｒ２が選択され、Ｓ２１５で基準点Ｑ１が選択され、Ｓ２１６で基準点Ｐ４が選択される場合、繰り返し実行されるＳ２２２の処理によって、ペア範囲候補として図２５のリスト７２に示すペア数６の基準点が記憶される。Ｓ２２３では、基準点Ｑ６が終点であると判断され（Ｓ２２３：ＹＥＳ）、変数Ｎは７であり閾値よりも大きいと判断される（Ｓ２３１：ＹＥＳ）。同様の処理で、Ｓ２１２で隆線情報Ｖ１が選択され、Ｓ２１３で隆線情報Ｒ２が選択され、Ｓ２１５で基準点Ｑ２が選択され、Ｓ２１５で基準点Ｐ５が選択される場合、繰り返し実行されるＳ２２２の処理によって、ペア範囲候補として図２５のリスト７３に示すペア数５の基準点が記憶される。Ｓ２１２で隆線情報Ｖ１が選択され、Ｓ２１３で隆線情報Ｒ２が選択された場合のＳ２３５では、隆線情報Ｖ１と、隆線情報Ｒ２とに関するペア範囲候補として、類似度Ｗが最も大きいリスト７２に示すペア数６の基準点のみが残され、他のペア範囲候補は削除される。

Ｓ２１２で選択された隆線情報Ｖｎに関して、Ｓ２１３で全ての隆線情報Ｒｍが選択された場合（Ｓ２３６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、全ての隆線情報ＶｎがＳ２１２の処理で選択されたか否かを判断する（Ｓ２３８）。Ｓ２１２で選択されていない隆線情報Ｖｎがある場合（Ｓ２３８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ２１２に戻し、まだ選択されていない隆線情報Ｖｎを選択する（Ｓ２１２）。Ｓ２１２で全ての隆線情報Ｖｎが選択された場合（Ｓ２３８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、以上でペア範囲候補選定処理を終了し、処理を図２２の照合処理に戻す。図２３に示すペア範囲候補選定処理によって、図２６に示すペア範囲の候補が選定される。図２６に示すように、隆線Ｚ１についての隆線情報Ｖ１と、隆線Ｌ２についての隆線情報Ｒ２とにおいて、ペア数６の基準点がペア範囲候補として記憶される。隆線Ｚ２についての隆線情報Ｖ２と、隆線Ｌ３についての隆線情報Ｒ３とにおいて、ペア数６の基準点がペア範囲候補として記憶される。隆線Ｚ３についての隆線情報Ｖ３と、隆線Ｌ４についての隆線情報Ｒ４とにおいて、ペア数６の基準点がペア範囲候補として記憶される。隆線Ｚ４についての隆線情報Ｖ４と、隆線Ｌ５についての隆線情報Ｒ５とにおいて、ペア数５の基準点がペア範囲候補として記憶される。隆線Ｚ５についての隆線情報Ｖ５と、隆線Ｌ６についての隆線情報Ｒ６とにおいて、ペア数４の基準点がペア範囲候補として記憶される。隆線情報Ｖ５と、隆線Ｌ５についての隆線情報Ｒ５とにおいて、ペア数４の基準点がペア範囲候補として記憶される。隆線情報Ｖ５のように、１つの隆線情報Ｖｎの特定の範囲に、複数の隆線情報Ｒｍの特定の範囲が、ペア範囲の候補とされることがある。Ｓ２０１の処理によって、類似度の計算に用いる組合せとして決定された複数組の登録用の線分情報と、照合用の線分情報とが取得される。

図２２のＳ２０１の処理の次に、ＣＰＵ１は、ペア範囲決定処理を行う（Ｓ２０２）。ペア範囲決定処理では、ＣＰＵ１は、Ｓ２０１で選定されたペア範囲の候補に基づきペア範囲を決定し、決定された位置対応に基づき、照合用の隆線情報と、登録用の隆線情報との類似度ＷＲを計算する。図２７に示すように、ペア範囲決定処理では、ＣＰＵ１は、Ｓ２０１の処理で作成されたペア範囲候補の数が２より大きいかを判断する（Ｓ２４１）。ペア範囲候補の数が２よりも大きくはない場合（Ｓ２４１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、全ペア範囲候補を削除して（Ｓ２４８）、以上でペア範囲決定処理を終了し、処理を図２２の照合処理に戻す。図２６のリスト７４に示すように、具体例では、６組のペア範囲候補が作成されている（Ｓ２４１：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、画像の回転角度の配列を初期化する（Ｓ２４２）。ＣＰＵ１は、類似度の配列を初期化する（Ｓ２４３）。ＣＰＵ１は、算出処理を実行する（Ｓ２４４）。算出処理では、ＣＰＵ１は、ペア範囲候補が特定された２組の照合用の隆線情報Ｖｎと登録用の隆線情報Ｒｍとを選択して、選択された２組の照合用の隆線情報と登録用の隆線情報との各々について、ペア範囲候補内の複数個の基準点を、並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定する。ＣＰＵ１は、２つの照合用の隆線情報の各々に対応する両端と、２つの登録用の隆線情報の各々に対応する両端との相対位置を比較して、類似度ＷＲを算出する。

図２８に示すように、算出処理ではＣＰＵ１は、Ｓ２０１のペア範囲候補選定処理で図２６のリスト７４に記憶されたペア範囲候補の中から、照合用のペア範囲候補を２組選択する（Ｓ２５１）。ＣＰＵ１は、例えば、隆線情報Ｖ１（隆線Ｚ１）における、ペア数６の基準点Ｑ１からＱ６が含まれるペア範囲候補と、隆線情報Ｖ４（隆線Ｚ４）における、ペア数５の基準点が含まれるペア範囲候補とを選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ２５１の処理で選択された２組の照合用の隆線情報Ｖｎについて、ペア範囲候補内の複数個の基準点を、並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定し、一方を始点、他方を終点とした場合の始点線分と、終点線分との長さと角度とを算出する（Ｓ２５２）。より具体的にはＣＰＵ１は、図２４の画像６７及び図２６のリスト７４に示す、隆線Ｚ１についての隆線情報Ｖ１のペア範囲候補に含まれる基準点Ｑ１からＱ６の内、基準点Ｑ１を始点とし、基準点Ｑ６を終点とする。ＣＰＵ１は、隆線Ｚ４についての隆線情報Ｖ４のペア範囲候補に含まれる基準点Ｑ１９からＱ２３の内、基準点Ｑ１９を始点とし、基準点Ｑ２３を終点とする。ＣＰＵ１は、基準点Ｑ１と、基準点Ｑ１９とを結んだ始点線分ＬＳ１について、長さと、Ｘ軸と平行な線分に対する始点線分ＬＳ１の角度ＡＳ１とを算出する。ＣＰＵ１は、基準点Ｑ６と、基準点Ｑ２３とを結んだ終点線分ＬＳ２について、長さと、Ｘ軸と平行な線分に対する終点線分ＬＳ２の角度ＡＳ２とを算出する。

ＣＰＵ１は、Ｓ２５１で選択された２組の照合用の隆線情報Ｖｎについて、ペア範囲候補内の複数個の基準点を、並び順に従って結んだ場合の線分の長さを算出する（Ｓ２５３）。基準点Ｑ１からＱ６を順に結んだ線分の長さは、距離ｄ１からｄ５の和である。基準点Ｑ１９からＱ２３を順に結んだ線分の長さは、距離ｄ１９からｄ２２の和である。ＣＰＵ１は、Ｓ２５２で計算された始点線分ＬＳ１の長さ、終点線分ＬＳ２の長さ、及びＳ２５３で計算されたペア範囲候補内線分の長さに基づき、重みを算出する（Ｓ２５４）。ＣＰＵ１は、例えば、Ｓ２５３で算出された長さを、Ｓ２５２の処理で算出された始点線分ＬＳ１の長さと終点線分ＬＳ２との和で除した値を重みとして算出する。ＣＰＵ１は、算出された重みが所定の値以上となるとき、重みに所定の値を代入してもよい。

ＣＰＵ１は、図２６のリスト７４を参照し、Ｓ２５１で選択された２組の照合用のペア範囲候補に対応する２組の登録用のペア範囲候補を選択する（Ｓ２５５）。ＣＰＵ１はＳ２５１の処理と、Ｓ２５５の処理とにより２組の登録用の隆線情報と、照合用の隆線情報とを選択する。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｖ１（隆線Ｚ１）における、ペア数６の基準点Ｑ１からＱ６が含まれるペア範囲候補に対して、隆線情報Ｒ２（隆線Ｌ２）における、ペア数６の基準点Ｐ４からＰ９が含まれるペア範囲候補を選択する。ＣＰＵ１は、隆線情報Ｖ４（隆線Ｚ４）における、ペア数５の基準点が含まれるペア範囲候補に対して、隆線情報Ｒ５（隆線Ｌ５）における、ペア数５の基準点Ｐ２１からＰ２５が含まれるペア範囲候補を選択する。ＣＰＵ１はＳ２５２と同様に、Ｓ２５６の処理で選択された２組の登録用の隆線情報Ｒｍについて、ペア範囲候補内の複数個の基準点を、並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定し、一方を始点、他方を終点とした場合の始点線分と、終点線分との長さと角度とを算出する（Ｓ２５６）。ＣＰＵ１は、隆線Ｌ２についての隆線情報Ｒ２のペア範囲候補に含まれる基準点Ｐ４からＰ９の内の、基準点Ｐ４を始点とし、基準点Ｐ９を終点とする。ＣＰＵ１は、隆線Ｌ５についての隆線情報Ｒ５のペア範囲候補に含まれる基準点Ｐ２１からＰ２５の内の、基準点Ｐ２１を始点とし、基準点Ｐ２５を終点とする。ＣＰＵ１は、基準点Ｐ４と、基準点Ｐ２１とを結んだ始点線分ＬＴ１について、長さと、Ｘ軸と平行な線分に対する始点線分ＬＴ１の角度ＡＴ１とを算出する。ＣＰＵ１は、基準点Ｐ９と、基準点Ｐ２５とを結んだ終点線分ＬＴ２について、長さと、Ｘ軸と平行な線分に対する終点線分ＬＴ２の角度ＡＴ２とを算出する。ＣＰＵ１は、Ｓ２５３と同様に、Ｓ２５５で選択された２組の登録用の隆線情報Ｒｍについて、ペア範囲候補内の複数個の基準点を、並び順に従って結んだ場合の線分の長さを算出する（Ｓ２５７）。基準点Ｐ４からＰ９を順に結んだ線分の長さは、距離Ｄ４からＤ８の和である。基準点Ｐ２１からＰ２５を順に結んだ線分の長さは、距離Ｄ２１からＤ２４の和である。ＣＰＵ１は、Ｓ２５６で計算された始点線分ＬＴ１の長さ、終点線分ＬＴ２の長さ、及びＳ２５７で計算されたペア範囲候補内線分の長さに基づき、重みを算出する（Ｓ２５８）。ＣＰＵ１は、例えば、Ｓ２５７で算出された長さを、Ｓ２５６の処理で始点線分ＬＴ１の長さと終点線分ＬＴ２との和で除した値を重みとして算出する。ＣＰＵ１は、算出された重みが所定の値以上となるとき、重みに所定の値を代入してもよい。

ＣＰＵ１は、Ｓ２５４の処理で算出された重みと、Ｓ２５８で算出された重みとから、信頼度を算出する（Ｓ２５９）。ＣＰＵ１は、選択された２組の照合用の隆線情報Ｖｎと登録用の隆線情報Ｒｍとの内の、２つの照合用の隆線情報及び２つの登録用の隆線情報の少なくとも一方について、２つの隆線情報の内の一方を第一隆線情報、他方を第二隆線情報とした場合に、第一隆線情報の両端の内の少なくとも何れかの端部と、第二隆線情報の両端の少なくとも何れかの端部とを結んだ１以上の比較線分の長さを用いて信頼度を算出する。本例のＣＰＵ１は、Ｓ２５４の処理で算出された重みと、Ｓ２５８で算出された重みとの積を信頼度として算出する。ＣＰＵ１は、距離の差、角度の差、及びＳ２５９で算出された信頼度を用いて類似度ＷＲを算出する（Ｓ２６０）。距離の差は、Ｓ２５３で算出された照合用の始点線分と、Ｓ２５６で算出された登録用の始点線分との長さの差と、Ｓ２５３で算出された照合用の終点線分と、Ｓ２５６で算出された登録用の終点線分との長さの差とである。つまり、距離の差は、線分ＬＳ１の長さとＬＴ１の長さとの差、及び線分ＬＳ２の長さと線分ＬＴ２の長さとの差である。角度の差は、角度Ｆ１と、角度Ｆ２との差である。角度Ｆ１は、照合用の第一線分と登録用の第一線分との角度の差である。角度Ｆ２は、照合用の第二線分と登録用の第二線分との角度の差である。図２４では、Ｓ２５１で選択されたペア範囲候補の内の、一方の始点と終点とを結んだ線分ＬＳ３が照合用の第一線分であり、他方の始点と終点とを結んだ線分ＬＳ４が照合用の第二線分である。Ｓ２５５で選択されたペア範囲候補の内の、一方の始点と終点とを結んだ線分ＬＴ３が登録用の第一線分であり、他方の始点と終点とを結んだ線分ＬＴ４が登録用の第二線分である。ＣＰＵ１は、例えば、距離の差、角度の差、及びＳ２５９で算出された信頼度を所定の式に代入して、隆線情報に基づいて算出される類似度ＷＲを算出する。Ｓ２５８で算出された類似度ＷＲは、値が大きいほど値が小さい場合に比べ、類似している度合いが大きいことを示す。

ＣＰＵ１は、Ｓ２６０の処理で算出された類似度ＷＲが閾値よりも大きいかを判断する（Ｓ２６１）。類似度ＷＲが閾値よりも大きくはない場合（Ｓ２６１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ２６６の処理を実行する。類似度ＷＲが閾値よりも大きい場合（Ｓ２６１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２５１で選択された照合用の２つのペア範囲候補と、Ｓ２５５で選択された登録用の２つのペア範囲候補との各々を類似度算出ペアとして、類似度ＷＲの配列に記憶する（Ｓ２６４）。ＣＰＵ１は、図２９のリスト７５、７６に示すように、隆線情報Ｖ１（隆線Ｚ１）における、ペア数６の基準点Ｑ１からＱ６が含まれるペア範囲候補、隆線情報Ｒ２（隆線Ｌ２）における、ペア数６の基準点Ｐ４からＰ９が含まれるペア範囲候補は、隆線情報Ｖ４（隆線Ｚ４）における、ペア数５の基準点が含まれるペア範囲候補、及び隆線情報Ｒ５（隆線Ｌ５）における、ペア数５の基準点Ｐ２１からＰ２５が含まれるペア範囲候補並びにそれらのペア範囲候補に基づき算出された類似度ＷＲを、配列に追加する。ＣＰＵ１は、画像の回転角度の配列に、Ｓ２５２で算出された照合用の始点線分及び終点線分と、Ｓ２５６で算出された登録用の始点線分及び終点線分とから算出された画像の回転角度の配列に記憶する（Ｓ２６５）。ＣＰＵ１は、図２９のリスト７５、７６に示すように、登録用の始点線分ＬＴ１と、照合用の始点線分ＬＳ１との差、及び登録用の終点線分ＬＴ２と、照合用の終点線分ＬＳ２との差の各々を、画像の回転角度の配列に追加する。

ＣＰＵ１は、Ｓ２５１で選択された照合用の２つのペア範囲候補に対する、全ての登録用のペア範囲候補がＳ２５５で選択されたか否かを判断する（Ｓ２６６）。Ｓ２６６の処理は、図２６のリスト７４の隆線情報Ｖ５（隆線Ｚ５）についてのペア範囲候補のように、１つのペア範囲候補に複数のペア範囲候補が対応付けられている場合を考慮した処理である。Ｓ２５１で選択された照合用の２つのペア範囲候補に対する、登録用のペア範囲候補の一部がＳ２５５で選択されていない場合（Ｓ２６６：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ２５５に戻す。Ｓ２５１で選択された照合用の２つのペア範囲候補に対する、登録用のペア範囲候補の全てがＳ２５５で選択された場合（Ｓ２６６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２０１の処理で選択された照合用のペア範囲候補の全ての組合せがＳ２５１の処理で選択されたかを判断する（Ｓ２６７）。具体例では、図２６のリスト７４に基づき照合用の５つのペア範囲候補の１０個の組合せの全てはＳ２５１の処理で選択されていない場合（Ｓ２６７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ２５１に戻す。照合用の５つのペア範囲候補の１０個の組合せの全てがＳ２５１の処理で選択された場合（Ｓ２６７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は以上で算出処理を終了し、処理を図２７のペア範囲決定処理に戻す。図２８の算出処理によって、図２９のリスト７６のように複数の類似度算出ペアについて、類似度と角度とが記憶される。

図２７のＳ２４４の次にＣＰＵ１は、図２８のＳ２６４の処理で配列に追加された類似度ＷＲの数（類似度算出ペアの数）が、閾値よりも大きいかを判断する（Ｓ２４５）。類似度ＷＲの数が閾値よりも大きくはない場合（Ｓ２４５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、ペア範囲決定処理を以上で終了し、処理を図２２の照合処理に戻す。類似度ＷＲの数が閾値よりも大きい場合（Ｓ２４５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１はペア範囲削除処理を実行する（Ｓ２４６）。ペア範囲削除処理は、Ｓ２０１のペア範囲候補選定処理で選定され、Ｓ２４４の算出処理のＳ２６４で記憶された類似度算出ペアの内、所定条件を満たさない類似度算出ペアを削除することで、所定条件を満たす類似度算出ペアを類似度の算出に用いるペア範囲として決定する処理である。具体的には図３０に示すように、ペア範囲削除処理では、ＣＰＵ１は、図２８のＳ２６５の処理で配列に追加された角度の平均値Ｍ及び標準偏差Ｈを算出する（Ｓ２７１）。ＣＰＵ１は、Ｓ２６５で記憶された角度の内の１つを選択する（Ｓ２７２）。ＣＰＵ１は、Ｓ２７２で選択された角度と、Ｓ２７１で算出された角度の平均値Ｍとの差の絶対値が、標準偏差Ｈよりも大きいかを判断する（Ｓ２７３）。Ｓ２７１で算出された角度の平均値Ｍとの差の絶対値が、標準偏差Ｈよりも大きい場合（Ｓ２７３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２７２で選択された角度に対応するペア範囲候補、類似度ＷＲ及び角度を、配列から削除する（Ｓ２７４）。Ｓ２７１で算出された角度の平均値Ｍとの差の絶対値が、標準偏差Ｈよりも大きくはない場合（Ｓ２７３：ＮＯ）、又はＳ２７４の処理の次に、ＣＰＵ１はＳ２６５で配列に追加された全ての角度がＳ２７２の処理で選択されたかを判断する（Ｓ２７５）。Ｓ２７２の処理で選択されていない角度がある場合（Ｓ２７５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ２７２に戻す。Ｓ２７２の処理で全ての角度が選択された場合（Ｓ２７５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２６４の処理で記憶された類似度算出ペアの内、２組の照合用のペア範囲候補又は２組の登録用のペア範囲候補の一方について、複数のペア範囲候補が記憶されている場合に、複数のペア範囲候補から２組のペア範囲候補を選択する（Ｓ２７６）。例えば、図２９のリスト７６に示すように、照合用の隆線情報Ｖ１（隆線Ｚ１）に設定されたペア範囲候補については、照合用の隆線情報Ｖ２からＶ５の各々に設定されたペア範囲候補が類似度算出ペアとして、類似度ＷＲが算出されている。ＣＰＵ１は、例えば、照合用の隆線情報Ｖ２からＶ５の各々に設定されたペア範囲の中から、類似度算出ペア７７の隆線情報Ｖ２に設定されたペア範囲候補と、類似度算出ペア７８の隆線情報Ｖ３に設定されたペア範囲候補とを選択する。

ＣＰＵ１は、Ｓ２７６の処理で選択された類似度算出ペアの内、複数の基準点を並び順に従って結んだ場合の線分の一部が重なっているかを判断する（Ｓ２７７）。隆線情報Ｖ２に設定されたペア範囲候補と、隆線情報Ｖ３に設定されたペア範囲候補とでは、基準点Ｑ７からＱ９の線分が重なっている（Ｓ２７７：ＹＥＳ）。この場合、ＣＰＵ１は、類似度算出ペア７７、７８の内の、類似度が小さい方を削除する（Ｓ２７８）。Ｓ２７６で選択された類似度算出ペアは重なっていない場合（Ｓ２７７：ＮＯ）、又はＳ２７８の次に、ＣＰＵ１は、全ての類似度算出ペアがＳ２７６の処理で選択されたかを判断する（Ｓ２７９）。何れかの組合せがＳ２７６の処理で選択されていない場合（Ｓ２７９：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、処理をＳ２７６に戻す。全ての類似度算出ペアの組合せがＳ２７６の処理で選択された場合（Ｓ２７９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、以上でペア範囲削除処理を終了し、処理を図２７のペア範囲決定処理に戻す。ＣＰＵ１は、Ｓ２４６の処理の次に、ペア範囲決定処理を終了し、処理を図２２の照合処理に戻す。

図２２のＳ２０２の次にＣＰＵ１は、Ｓ２６０で算出され、図３０のペア範囲削除処理で削除されなかった類似度ＷＲの和を用いて、スコアＳＣを算出する（Ｓ２０３）。スコアＳＣは、照合用の隆線情報と、登録用の隆線情報との類似度を示す。ＣＰＵ１は、例えば、所定の式に類似度ＷＲの和を代入してスコアＳＣを算出する。本例のスコアＳＣは、値が大きいほど、値が小さい場合に比べ、照合用の隆線情報Ｖｎと、登録用の隆線情報Ｒｍとが類似していることを示す。ＣＰＵ１は、Ｓ２０３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（Ｓ２０４）。スコアＳＣが閾値よりも大きい場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、皮膚認証の認証結果に成功を設定する（Ｓ２０５）。スコアＳＣが閾値よりも大きくはない場合（Ｓ２０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、皮膚認証の認証結果に失敗を設定する（Ｓ２０６）。ＣＰＵ１は、Ｓ２０５及びＳ２０６の処理では必要に応じて認証結果を表示部６に表示する等報知してもよい。ＣＰＵ１は、照合処理を以上で終了し、処理を図８の皮膚認証処理に戻す。図８のＳ１５の次に、ＣＰＵ１は以上で皮膚認証処理を終了する。

図３１から図３９を参照して、第四実施形態の皮膚情報処理装置１０で実行される皮膚情報処理について説明する。第四実施形態の皮膚情報処理は、汗孔を表す基準点の周囲の色の変化を表す周波数情報を、皮膚認証に用いる情報として記憶する点で、第三実施形態の皮膚情報処理と異なる。より具体的には、第三実施形態の皮膚情報処理と、第四実施形態の皮膚情報処理とでは、図３１に示すように、画像解析処理の、隆線情報生成処理（Ｓ２６）と、照合情報を記憶させる処理（Ｓ２８）との間に、周波数情報生成処理（Ｓ２７）を実行する点で異なる。また、第三実施形態の皮膚情報処理と、第四実施形態の皮膚情報処理とでは、図３７に示すように、図２７のペア範囲決定処理で実行される算出処理のＳ２６１と、Ｓ２６４との間に、周波数情報の類似度算出処理（Ｓ２６２）と、Ｓ２６２で算出された類似度と閾値とを比較する処理（Ｓ２６３）とが実行される点で異なる。第三実施形態の皮膚情報処理と、第四実施形態の皮膚情報処理とでは、図２２の照合処理のＳ２０３の処理では、周波数情報の類似度ＷＦの和もスコアＳＣの算出に用いられる点で異なる。その他の処理は、第三実施形態の皮膚情報処理と、第四実施形態の皮膚情報処理とで同じであるので、以下、第三実施形態の皮膚情報処理と、第四実施形態の皮膚情報処理とで異なる処理のみを説明する。第三実施形態の皮膚情報処理と同様に、第四実施形態の皮膚情報処理は、ユーザが開始指示を入力した場合に開始される。開始指示は、画像から取得された照合情報を登録用の照合情報としてＤＢ２８に登録するのか、それとも、照合情報をＤＢ２８に登録された登録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。皮膚情報処理装置１０のＣＰＵ１は、皮膚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に記憶された皮膚情報処理を実行するための皮膚情報処理プログラムをＲＡＭ３に読み出し、皮膚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、特徴点を抽出する要件（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。皮膚情報処理で取得される皮膚情報は、皮膚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。

図３１に示すように、第四実施形態の画像解析処理では、Ｓ２６の処理の次に、ＣＰＵ１は、周波数情報生成処理を実行する（Ｓ２７）。図３２に示すように、周波数情報生成処理では、ＣＰＵ１は、Ｓ２６の処理で生成された複数の隆線情報の中から１つの隆線情報を選択する（Ｓ１１１）。ＣＰＵ１は、例えば、図１６のリスト８９から隆線情報Ｒ１を選択する。ＣＰＵ１は、Ｓ１１１で選択された隆線情報Ｒ１に含まれる基準点Ｐ１からＰ３の内の、並び順が最初の基準点Ｐ１を始点として選択する（Ｓ１１２）。ＣＰＵ１は、選択された基準点Ｐ１の位置情報が、Ｓ２１で取得された画像の有効範囲内にあるか否かを判断する（Ｓ１１３）。有効範囲とは、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。皮膚情報取得装置８の撮影可能範囲全体にわたって皮膚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皮膚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皮膚情報が表れていない為、本例のＣＰＵ１は有効範囲でない点のサンプルを抽出しない。したがって例えば、ＣＰＵ１は選択された基準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のピーク値が一定値以上である場合に、選択された基準点の位置情報は有効範囲内にあると判断する。他の例では、ＣＰＵ１は、選択された基準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、選択された基準点の位置情報は有効範囲内にあると判断する。

選択された基準点の位置情報が有効範囲内にない場合（Ｓ１１３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ１２３の処理を実行する。選択された基準点の位置情報が有効範囲内にある場合（Ｓ１１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１１１で選択された隆線情報Ｒ１を参照し、並び順が、選択中の基準点Ｐ１の次の基準点があるかを判断する（Ｓ１１４）。選択中の基準点の次の基準点がない場合（Ｓ１１４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、後述のＳ１１８の処理を実行する。隆線情報Ｒ１には、並び順が基準点Ｐ１の次となる基準点Ｐ２が含まれる（Ｓ１１４：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、選択中の基準点Ｐ１から、並び順が次の基準点Ｐ２に向かうベクトルの方向Ｕ１を算出する（Ｓ１１５）。ＣＰＵ１は、Ｓ１１５で算出された方向Ｕ１に基づき、選択中の基準点Ｐ１の周囲の色を示す色情報を取得する（Ｓ１１６）。

具体的には、ＣＰＵ１は、選択中の基準点Ｐ１との距離が所定値且つ基準点Ｐ１に対してＳ１１５で算出された方向Ｕ１にある点を開始点Ｔ１として決定する。ＣＰＵ１は所定条件に従って所定個の参照点を取得する。図３３に示すように、例えば、ＣＰＵ１は所定条件に従って、選択中の基準点Ｐ１を中心とする半径が所定値の円の周上に、開始点Ｔ１を基準として時計回りに等間隔で１２８個の参照点Ｔｍ（ｍは１から１２８の整数）を順に設定する。参照点Ｔｍ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。ＣＰＵ１は、参照点Ｔｍ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９５を取得する。サンプル９５は基準点Ｐ１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Ｐ１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Ｐ１に対する参照点Ｔｍ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Ｔｍの取得順序が、第二位置情報として取得される。参照点Ｔ１からＴ１２８の取得順序は各々１から１２８である。複数のサンプル９５は、互いに位置が異なる複数の参照点Ｔｍのそれぞれについて取得されたサンプルである。ＣＰＵ１は、１つの開始点Ｔ１について取得された複数のサンプル９５を、第一位置情報と対応付けた情報をサンプルデータ９６とする。

ＣＰＵ１は、Ｓ１１６で取得された複数のサンプル９５（サンプルデータ９６）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算出し、周波数情報を生成する（Ｓ１１７）。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。ＣＰＵ１は、例えば、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、周波数情報を算出する。図３４及び図３５に示すように、サンプルデータ９６に基づき算出されるＧＤＳ８３は、サンプルデータ９６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。

ＣＰＵ１は、Ｓ１１１で選択された隆線情報Ｒ１を参照し、並び順が、選択中の基準点Ｐ１の前の基準点があるかを判断する（Ｓ１１８）。選択中の基準点Ｐ１には、並び順が前の基準点がない（Ｓ１１８：ＮＯ）。この場合、ＣＰＵ１は、後述のＳ１２２の処理を実行する。並び順が基準点の前となる基準点が含まれる場合（Ｓ１１８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、選択中の基準点Ｐｋから、並び順が前の基準点に向かうベクトルの方向Ｕを算出する（Ｓ１１９）。選択中の基準点Ｐｋが、基準点Ｐ２である場合（Ｓ１１８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、基準点Ｐ２からＰ１に向かう方向Ｕ２に基づき、Ｓ１１６の処理と同様の手順で選択中の基準点Ｐ２の周囲の色を示す色情報を取得する（Ｓ１２０）。ＣＰＵ１はＳ１１７の処理と同様の手順で、Ｓ１２０で取得された複数のサンプル９５（サンプルデータ９６）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算出し、周波数情報を生成する（Ｓ１２１）。ＣＰＵ１は、Ｓ１１７及びＳ１２１の少なくとも何れかで生成された周波数情報を選択中の基準点と対応付けて記憶させる（Ｓ１２２）。ＣＰＵ１は、Ｓ１１１で選択中の隆線情報に含まれる基準点をＳ１１２の処理又はＳ１２４の処理で選択したかを判断する（Ｓ１２３）。選択されていない基準点がある場合（Ｓ１２３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、並び順が次の基準点を選択し（Ｓ１２４）、処理をＳ１１３に戻す。

Ｓ１１１で選択中の隆線情報に含まれる全ての基準点が選択された場合（Ｓ１２３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ２６の処理で生成された全ての隆線情報がＳ１１１で選択されたかを判断する（Ｓ１２５）。未選択の隆線情報がある場合（Ｓ１２５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ１１１に戻す。全ての隆線情報がＳ１１１の処理で選択された場合（Ｓ１２５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、以上で周波数情報生成処理を終了し、処理を図３１の画像解析処理に戻す。図３１の画像解析処理では、Ｓ２７の次に、ＣＰＵ１は、図３６のリスト９８に示すように、Ｓ２６で生成された隆線情報と、Ｓ２７で生成された周波数情報とを関連づけて、皮膚情報の認証に用いる照合情報として記憶する（Ｓ２８）。

図３７に示すように、第四実施形態の算出処理では、Ｓ２６１において、Ｓ２６０で算出された類似度が閾値よりも大きい場合（Ｓ２６１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は周波数情報の類似度算出処理を実行する（Ｓ２６２）。図３８に示すように、周波数情報の類似度算出処理では、ＣＰＵ１は、周波数情報の類似度ＷＦに０を設定する（Ｓ２８１）。ＣＰＵ１は、選択中の照合用のペア範囲候補の始点と、登録用のペア範囲候補の始点とを選択する（Ｓ２８２）。ＣＰＵ１は、図２９の隆線情報Ｖ１（隆線Ｚ１）の基準点Ｑ１、隆線情報Ｖ５（隆線Ｚ５）の基準点Ｑ２４、隆線情報Ｒ２（隆線Ｌ２）の基準点Ｐ４、及び隆線情報Ｒ６（隆線Ｌ６）の基準点Ｐ２７を選択する。ＣＰＵ１は選択中の照合用の基準点Ｑ１、Ｑ２４に周波数情報が記憶されているかを判断する（Ｓ２８３）。照合用の２つの基準点の少なくとも何れかに周波数情報が記憶されていない場合（Ｓ２８３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ２８８を実行する。照合用の基準点Ｑ１、Ｑ２４には、何れも周波数情報が記憶されている（Ｓ２８３：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、図３６のリスト９８を参照し、選択中の登録用の基準点Ｐ４、Ｐ２７に周波数情報が記憶されているかを判断する（Ｓ２８４）。

登録用の２つの基準点の少なくとも何れかに周波数情報が記憶されていない場合（Ｓ２８４：ＮＯ）、ＣＰＵ１は後述のＳ２８８を実行する。登録用の基準点Ｐ４、Ｐ２７には、何れも周波数情報が記憶されている（Ｓ２８４：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、選択中の照合用の基準点Ｑ１、Ｑ２４と、選択中の登録用の基準点Ｐ４、Ｐ２７とで、周波数情報の距離ｄＦを算出する（Ｓ２８５）。ＣＰＵ１は、基準点Ｑ１と、基準点Ｐ４との距離と、基準点Ｑ２４と、基準点Ｐ２７との距離とから距離ｄＦを算出する。ＣＰＵ１は、Ｓ２８５の処理で算出された距離ｄＦから類似度ｗＦを算出する（Ｓ２８６）。ＣＰＵ１は、例えば、所定の式に距離ｄＦを代入して、類似度ｗＦを算出する。ＣＰＵ１は、周波数情報の類似度ＷＦに、Ｓ２８６で算出された類似度ｗＦを加算して、周波数情報の類似度ＷＦを更新する（Ｓ２８７）。ＣＰＵ１は、選択中のペア範囲候補の全ての基準点をＳ２８２又はＳ２８９の処理で選択したかを判断する（Ｓ２８８）。選択されていない基準点がある場合（Ｓ２８８：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、並び順が次の基準点を選択し（Ｓ２８９）、処理をＳ２８３に戻す。選択中のペア範囲候補の全ての基準点が選択された場合（Ｓ２８８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、以上で周波数情報の類似度算出処理を終了し、処理を図３７の算出処理に戻す。

図３７のＳ２６２の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ２６２の処理で算出された周波数情報の類似度ＷＦが閾値よりも大きいかを判断する（Ｓ２６３）。類似度ＷＦが閾値よりも大きくはない場合（Ｓ２６３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は第三実施形態と同様のＳ２６６の処理を実行する。類似度ＷＦが閾値よりも大きい場合（Ｓ２６３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、ＣＰＵ１はＳ２５１で選択された照合用の２つのペア範囲候補と、Ｓ２５５で選択された登録用の２つのペア範囲候補との各々を類似度算出ペアとして、類似度の配列に記憶する（Ｓ２６４）。ＣＰＵ１は、図３９のリスト９９に示すように、隆線情報Ｖ１（隆線Ｚ１）における、ペア数６の基準点Ｑ１からＱ６が含まれるペア範囲候補、隆線情報Ｒ２（隆線Ｌ２）における、ペア数６の基準点Ｐ４からＰ９が含まれるペア範囲候補は、隆線情報Ｖ５（隆線Ｚ５）における、ペア数４の基準点Ｑ２４からＱ２７が含まれるペア範囲候補、及び隆線情報Ｒ６（隆線Ｌ６）における、ペア数４の基準点Ｐ２７からＰ３０が含まれるペア範囲候補並びにそれらのペア範囲候補に基づき算出された類似度ＷＲ及び周波数情報の類似度ＷＦを、配列に追加する。

第三及び第四実施形態の皮膚認証処理において、図９のＳ２１の処理は、本発明の画像取得ステップの一例である。Ｓ２１の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の画像取得手段の一例である。Ｓ２３の処理は、本発明の基準点決定ステップの一例である。Ｓ２３の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の基準点決定手段の一例である。Ｓ６５の処理は本発明の抽出ステップの一例である。Ｓ６５の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の抽出手段の一例である。Ｓ７２の処理は、本発明の隆線情報生成ステップの一例である。Ｓ７２の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の隆線情報生成手段の一例である。Ｓ２８の処理は、本発明の記憶制御ステップの一例である。Ｓ２８の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の記憶制御手段の一例である。Ｓ３４の処理は、本発明の距離算出ステップの一例である。Ｓ８２の処理は、本発明の角度算出ステップの一例である。Ｓ２５の処理は、本発明の結合情報生成ステップの一例である。Ｓ２０１、Ｓ２０２の処理は、対応決定ステップの一例である。Ｓ２０３の処理は、本発明の類似度算出ステップの一例である。

〈評価試験〉
隆線情報を皮膚認証に用いることで、認証性能が向上するかを確認する評価試験を行った。後述の条件１から６の各々について、３１指を光学式タッチセンサによって２０００ｄｐｉの横４８０ピクセル縦８００ピクセルの画像を、１指あたり５〜１０枚取得し、１枚を登録画像、他を照合画像としてＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）を算出した。条件１は、公知のマニューシャ法を用いて皮膚認証を行う条件である。条件２は、第三実施形態の隆線情報を用いて皮膚認証を行う条件である。条件３は、マニューシャ法と隆線情報とを併用して皮膚認証を行う条件である。条件４は、マニューシャ法で抽出された特徴点の周囲の色の変化を表す周波数情報を用いて皮膚認証を行う条件である。条件５は、汗孔を表す基準点の周囲を表す周波数情報を用いて皮膚認証を行う条件である。条件６は、条件５と条件４とを組み合わせて皮膚認証を行う条件である。条件１から６の試験結果を各々、図４０の結果３１から３６で示す。図４０に示すように、条件１から３を比較すると、条件１に比べ条件３は、認証性能が優れていた。このことから、隆線情報は、既存の認証方法の認証性能を向上させることができることが確認された。条件４に比べ条件６は、認証性能が優れていた。このことから、汗孔の周囲の色の変化を表す周波数情報は、既存の認証方法の認証性能を向上させることができることが確認された。

第一、第三、及び第四実施形態の皮膚情報処理装置１０は、皮膚情報を表す画像に基づき、隆線情報を生成し、ＲＡＭ３及びＤＢ２８に記憶させることができる。皮膚の隆線上の汗孔の配置は、指紋及び声紋と同様に固有であり、生涯にわたって変わらないとされている。皮膚情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さく、隆線の分岐点や端点が画像中に含まれないような場合であっても、汗孔は複数取得できる可能性がある。隆線情報は、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点の各々の、画像中の位置を示す位置情報と、複数の基準点の隆線上の並び順とを含む。基準点は隆線上の汗孔を表す。複数の基準点を、並び順に従って順に線分で繋いでいった場合、複数の基準点を結ぶ複数の線分は、全体として隆線状の形状になる。各線分の長さは、同一の連続する隆線上に配置されている隣合う基準点間の距離を表す。つまり、隆線情報は、隆線の形状を汗孔の配置で表す情報であり、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した情報と言える。評価試験で確認されたように、皮膚情報処理装置１０は、皮膚認証に用いる情報であって、従来に比べ認証性能の向上に寄与する隆線情報を生成できる。

皮膚情報処理装置１０は、画像中の汗孔の重心を基準点として決定し、基準点の位置情報をする。皮膚情報処理装置１０は、汗孔の形状と大きさとの特徴を表す、汗孔の面積重心を基準点として決定し、隆線情報を生成できる。

皮膚情報処理装置１０は、並び順が次の基準点との距離を算出し（Ｓ３４）、同一の連続する隆線上の複数の基準点の各々の、位置情報と、特定された複数の基準点内の隆線上の並び順と、距離とを含む隆線情報を生成する（Ｓ７２）。皮膚情報処理装置１０は、並び順が次の基準点との距離を含む隆線情報を生成できる。隆線情報は、並び順が次の基準点との距離を含むので、隆線情報を用いて皮膚認証を実行する場合に、登録用の隆線情報について、基準点間の距離を新たに算出することが不要である。皮膚情報処理装置１０は、並び順が次の基準点との距離を含む隆線情報を生成することで、皮膚認証実行時に登録時とは位置が異なる条件で取得された画像が取得された場合に位置の影響を考慮して類似度を算出できる。

皮膚情報処理装置１０は、同一の連続する隆線上の複数の基準点の各々について、並び順が前の基準点との線分に対する並び順が次の基準点との線分の相対角度を算出する（Ｓ８２）。皮膚情報処理装置１０は、同一の連続する隆線上の複数の基準点の各々の、位置情報と、特定された複数の基準点内の隆線上の並び順と、相対角度とを含む隆線情報を生成する（Ｓ７２）。皮膚情報処理装置１０は、相対角度を含む隆線情報を生成できるので、コンピュータが、隆線情報を用いて皮膚認証を実行する場合に、基準点間の相対角度を新たに算出することが不要である。皮膚情報処理装置１０は、皮膚認証実行時の認証時間を短くできる。皮膚情報処理装置１０は、相対角度を含む隆線情報を生成することで、皮膚認証実行時に登録時とは角度が異なる条件で取得された画像が取得された場合に角度の影響を考慮して類似度を算出できる。

皮膚情報処理装置１０は、複数の基準点の各々を注目基準点とした場合の、注目基準点の位置情報と、注目基準点と同一の連続する隆線上に配置され、且つ、同一の連続する隆線上の並び順が注目基準点と前後する基準点である結合基準点の位置情報とを対応付けた情報を結合情報として生成する（Ｓ２５）。皮膚情報処理装置１０は、Ｓ２５の処理で生成された結合情報に基づき、同一の連続する隆線上に配置されている複数の基準点が抽出する（Ｓ６５）。皮膚情報処理装置１０は、Ｓ２５の処理がない場合に比べ、簡単な処理で、且つ、適切に隆線情報を生成できる。

皮膚情報処理装置１０は、Ｓ２５の処理で生成された結合情報に基づき、複数の基準点の内、並び順が前後する基準点の数が１つである基準点を、並び順が最初の基準点である始点又は並び順が最後の基準点である終点として特定する。皮膚情報処理装置１０は、複数の基準点の内、並び順が前後する基準点の数が３つ以上である基準点を隆線の分岐点として特定する。皮膚情報処理装置１０は、連続する隆線に分岐点が含まれない場合に、始点から終点までの分岐のない隆線を定義し、定義された隆線上に配置されている複数の基準点を抽出して隆線情報を生成する。皮膚情報処理装置１０は、連続する隆線に分岐点が含まれる場合に、分岐点における分岐の数に応じた数の、当該分岐点を含む始点から終点までの分岐のない複数の隆線を定義し、当該定義された複数の隆線毎に、同じ隆線上に配置されている複数の基準点を抽出して隆線情報を生成する。したがって皮膚情報処理装置１０は、同一の連続する隆線に分岐点が含まれる場合、分岐点を含む同一の連続する隆線から、始点から終点までの分岐のない複数の隆線を定義することで、全ての隆線を、分岐点を含まない隆線として扱うことが可能な隆線情報を生成できる。

皮膚情報処理装置１０は、皮膚認証に用いる照合用の隆線情報の基準点と、ＤＢ２８に記憶された登録用の隆線情報の基準点との対応である位置対応を決定する（図２２のＳ２０１、Ｓ２０２）。皮膚情報処理装置１０は、決定された位置対応に基づき、照合用の隆線情報と、登録用の隆線情報との類似度ＷＲを算出し（Ｓ２６０）、算出された類似度ＷＲを用いてスコアＳＣを算出する（Ｓ２０３）。したがって皮膚情報処理装置１０は、隆線の形状を汗孔の配置で表す、画像が表す生体情報の特徴部分を強調した隆線情報を用いるので、単純に汗孔の相対位置を比較する場合に比べ、位置対応の決定と、類似度の算出との信頼度を高めた処理を実行させることができる。

皮膚情報処理装置１０は、図２２のＳ２０１、Ｓ２０２の処理で、照合用の隆線情報と、登録用の隆線情報との複数の組合せの中から、選択された照合用の隆線情報と、選択された登録用の隆線情報との差が、連続する所定個以上の基準点について閾値以下となるペア範囲を特定して、位置対応を決定する。したがって皮膚情報処理装置１０は、位置対応を決定する処理を比較的簡単にできる。

皮膚情報処理装置１０は、ペア範囲候補が特定された２組の照合用の隆線情報と登録用の隆線情報とを選択する（Ｓ２５１、Ｓ２５５）。皮膚情報処理装置１０は、選択された２組の照合用の隆線情報と登録用の隆線情報との各々について、ペア範囲内の複数個の基準点を、並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定し、２つの照合用の隆線情報の各々に対応する両端と、２つの登録用の隆線情報の各々に対応する両端との相対位置を比較して、スコアＳＣを算出する（Ｓ２５４、Ｓ２５８、Ｓ２５９、Ｓ２６０、Ｓ２０３）。皮膚情報処理装置１０は、ペア範囲内の隆線情報の両端を比較することで、照合用の隆線情報と、登録用の隆線情報とを効率的に比較して類似度を算出できる。

皮膚情報処理装置１０は、Ｓ２５１とＳ２５５との処理で選択された２組の照合用の隆線情報と登録用の隆線情報との内の、２つの照合用の隆線情報及び２つの登録用の隆線情報の少なくとも一方について、２つの隆線情報の内の一方を第一隆線情報、他方を第二隆線情報とした場合に、第一隆線情報の両端の内の少なくとも何れかの端部と、第二隆線情報の両端の少なくとも何れかの端部とを結んだ１以上の比較線分の長さを用いて信頼度を算出する（Ｓ２５９）。皮膚情報処理装置１０は、相対位置の比較結果に信頼度を乗じて、類似度ＷＲを算出し、算出された類似度ＷＲを用いてスコアＳＣを算出する（Ｓ２６０、Ｓ２０３）。皮膚情報処理装置１０は、信頼度を用いずに類似度ＷＲを算出する場合に比べ、認証精度が高い類似度を算出できる。

本発明の皮膚情報処理プログラム及び皮膚情報処理装置は、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）皮膚情報処理装置１０の構成は適宜変更してよい。例えば、皮膚情報処理装置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。皮膚情報取得装置８は、皮膚情報処理装置１０とは別体に設けられてもよい。その場合、皮膚情報取得装置８と、皮膚情報処理装置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。皮膚情報取得装置８の検出方式は例えば、電界式、圧力式、及び光学式の何れかであってもよい。皮膚情報取得装置８は面型に限定されず、線型であってもよい。皮膚情報取得装置８が生成する画像の大きさ、色情報及び解像度は汗孔を抽出可能であればよく、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）皮膚情報処理プログラムは、皮膚情報処理装置１０がプログラムを実行するまでに、皮膚情報処理装置１０の記憶機器に記憶されればよい。したがって、皮膚情報処理プログラムの取得方法、取得経路及び皮膚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。皮膚情報処理装置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）皮膚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。上記実施形態の皮膚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。皮膚情報処理装置１０のＣＰＵ１からの指令に基づき、皮膚情報処理装置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、皮膚情報処理に以下の（Ｃ−１）から（Ｃ−８）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）基準点は、汗孔を表す点であればよく、汗孔の面積重心でなくてもよい。隆線情報は、少なくても、基準点の位置情報と、隆線上の並び順とを含めばよい。並び順は位置情報の記憶順序によって示されてもよい。隆線情報は、基準点の角度として、基準点から、並び順が前の基準点に向かうベクトルの向きと、基準点から、並び順が次の基準点に向かうベクトルの向きとを含んでもよい。隆線情報は、同一の連続する隆線上の基準点に分岐点が含まれる場合に、分岐がない隆線を定義する必要はない。例えば、図７の隆線情報Ｒ３に示すように分岐を含む隆線が定義されてもよい。隆線情報は、結合情報に基づき生成される必要はない。結合情報を生成する処理は必要に応じて省略されてよい。

（Ｃ−３）皮膚情報処理装置は、皮膚認証に用いる照合用の隆線情報の基準点と、ＤＢ２８に記憶された登録用の隆線情報の基準点との対応である位置対応を決定する際に、汗孔の部分的な欠落を考慮して位置対応を決定してもよい。例えば、図７の画像４５に示す登録用の隆線情報Ｒ１からＲ５と、画像６５に示す照合用の隆線情報Ｖ１からＶ４とを比較する場合で、照合用の隆線情報Ｖ４において基準点Ｑ２６が欠落している場合を想定する。この場合上記実施形態の処理において、隆線情報Ｖ４の基準点Ｑ２５と、隆線情報Ｒ５の基準点Ｐ２８とが比較された次に、隆線情報Ｖ４の基準点Ｑ２７と、隆線情報Ｒ５の基準点Ｐ２９とが比較される。距離と、相対角度とに基づき、基準点Ｑ２７と、基準点Ｐ２９とが類似しないと判断されても、並び順が基準点Ｐ２９の次の基準点Ｐ３０が基準点Ｐ２８からの距離と、相対角度とに基づき、基準点Ｑ２７と類似すると判断されるならば、基準点Ｐ２９を飛ばして、ペア範囲が設定されてもよい。

（Ｃ−４）信頼度の算出方法は適宜変更されてもよい。信頼度は、ペア範囲が特定された２組の照合用の隆線情報と登録用の隆線情報との各々について、ペア範囲内の複数個の基準点を、並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定し、２つの照合用の隆線情報の各々に対応する両端と、２つの登録用の隆線情報の各々に対応する両端との相対位置を比較して算出されればよい。したがって、例えば以下の手順で信頼度が算出されてもよい。２つの照合用の隆線情報から、設定されたペア範囲内の基準点を並び順に線分で結んだ第一線分と第二線分とが定義される。第一線分の両端を第一始点、第一終点とし、第二線分の両端を第二始点、第二終点とされる。第一始点と第二始点とを結んだ線分を第一比較線分とする。第一終点と第二終点とを結んだ線分を第二比較線分とする。第一始点と第二終点とを結んだ線分を第三比較線分とする。第一終点と第二始点とを結んだ線分を第四比較線分とする。信頼度は、第一から第四比較線分の少なくとも何れかに基づき算出されてよい。例えば、第一比較線分のみから信頼度が算出されてもよいし、第一から第四比較線分を組み合わせて信頼度が算出されてよい。

（Ｃ−５）生成された結合情報及び隆線情報の少なくとも一方を含む照合情報は、必ずしも、情報類似度を算出する処理に用いられなくてもよい。皮膚認証は、公知の照合情報と組合せによって実行されてもよい。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。

（Ｃ−６）周波数情報は、基準点の周囲の色の変化を表す情報であればよい。例えば、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。周波数情報は、隆線情報と対応付けられる必要はない。周波数情報は、結合情報に対応付けられてもよい。周波数情報を算出する処理は省略されてよい。

（Ｃ−７）周波数情報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。例えば、窓関数を用いて周波数情報が算出されてもよい。

（Ｃ−８）サンプルの取得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特徴を表す方向を用いて、サンプルが取得されてもよい。基準点の周囲の色情報の変化の曲率が基準方向の一部又は全部として算出されてもよい。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。各種設定値、閾値等は、基準点の取得条件（汗孔の数、面積、及び形状等）によって複数種類設けられてもよい。

Claims (11)

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皮膚の隆線上の汗孔を表す基準点を決定し、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取得された複数の前記基準点の中から、同一の連続する隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点の前記隆線上の並び順とを含む情報である隆線情報を生成する隆線情報生成ステップと、
   前記隆線情報生成ステップで生成された前記隆線情報を、皮膚認証に用いられる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皮膚情報処理プログラム。
2. 前記基準点決定ステップは、前記画像中の前記汗孔の重心を前記基準点として決定し、当該基準点の前記位置情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の皮膚情報処理プログラム。
3. 前記皮膚情報処理プログラムは、
   前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々について、前記並び順が次の基準点との距離を算出する距離算出ステップを実行させる為の指示を更に含み、
   前記隆線情報生成ステップは、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点内の前記隆線上の並び順と、前記距離とを含む前記隆線情報を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の皮膚情報処理プログラム。
4. 前記皮膚情報処理プログラムは、
   前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々について、前記並び順が前の前記基準点との線分に対する前記並び順が次の基準点との線分の相対角度を算出する角度算出ステップを実行させる為の指示を更に含み、
   前記隆線情報生成ステップは、前記抽出ステップで抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点内の前記隆線上の並び順と、前記相対角度とを含む前記隆線情報を生成することを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の皮膚情報処理プログラム。
5. 前記皮膚情報処理プログラムは、
   前記基準点決定ステップで取得された前記複数の基準点の各々を注目基準点とした場合の、当該注目基準点の前記位置情報と、前記注目基準点と同一の連続する隆線上に配置され、且つ、前記同一の連続する隆線上の並び順が前記注目基準点と前後する基準点である結合基準点の前記位置情報とを対応付けた情報を結合情報として生成する結合情報生成ステップを実行させる為の指示を更に含み、
   前記抽出ステップでは、前記結合情報生成ステップで生成された前記結合情報に基づき、前記同一の連続する隆線上に配置されている前記複数の基準点が抽出されることを特徴とする請求項１から４の何れかに記載の皮膚情報処理プログラム。
6. 前記抽出ステップでは、
   前記結合情報生成ステップで生成された前記結合情報に基づき、前記複数の基準点の内、前記並び順が前後する基準点の数が１つである基準点を前記並び順が最初の基準点である始点又は前記並び順が最後の基準点である終点として特定し、
   前記複数の基準点の内、前記並び順が前後する基準点の数が３つ以上である基準点を前記隆線の分岐点として特定し、
   前記連続する隆線に前記分岐点が含まれない場合に、前記始点から前記終点までの分岐のない隆線を定義し、当該定義された隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出し、
   前記連続する隆線に前記分岐点が含まれる場合に、前記分岐点における分岐の数に応じた数の、当該分岐点を含む前記始点から前記終点までの分岐のない複数の隆線を定義し、当該定義された複数の隆線毎に、同じ隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出することを特徴とする請求項５に記載の皮膚情報処理プログラム。
7. 前記皮膚情報処理プログラムは、
   皮膚認証に用いる照合用の前記隆線情報の前記基準点と、前記記憶機器に記憶された登録用の前記隆線情報の前記基準点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、前記照合用の隆線情報と、前記登録用の隆線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
   を実行させる為の指示を更に含むことを特徴とする請求項１から６の何れかに記載の皮膚情報処理プログラム。
8. 前記対応決定ステップでは、前記照合用の隆線情報と、前記登録用の隆線情報との複数の組合せの中から、選択された前記照合用の隆線情報と、選択された前記登録用の隆線情報との差が、連続する所定個以上の前記基準点について閾値以下となるペア範囲を特定して、前記位置対応を決定することを特徴とする請求項７に記載の皮膚情報処理プログラム。
9. 前記類似度算出ステップでは、
   前記対応決定ステップで前記ペア範囲が特定された２組の前記照合用の隆線情報と前記登録用の隆線情報とを選択して、
   前記選択された前記２組の前記照合用の隆線情報と前記登録用の隆線情報との各々について、前記ペア範囲内の複数個の基準点を、前記並び順に従って線分で結んだ場合の両端を特定し、
   ２つの前記照合用の隆線情報の各々に対応する前記両端と、２つの前記登録用の隆線情報の各々に対応する前記両端との相対位置を比較して、前記情報類似度を算出することを特徴とする請求項８に記載の皮膚情報処理プログラム。
10. 前記類似度算出ステップでは、
    前記選択された２組の前記照合用の隆線情報と前記登録用の隆線情報との内の、前記２つの前記照合用の隆線情報及び前記２つの前記登録用の隆線情報の少なくとも一方について、２つの前記隆線情報の内の一方を第一隆線情報、他方を第二隆線情報とした場合に、前記第一隆線情報の前記両端の内の少なくとも何れかの端部と、前記第二隆線情報の前記両端の少なくとも何れかの端部とを結んだ１以上の比較線分の長さを用いて信頼度を算出し、
    前記相対位置の比較結果に前記信頼度を乗じて、前記情報類似度を算出することを特徴とする請求項９に記載の皮膚情報処理プログラム。
11. プロセッサと、記憶機器とを備え、
    前記プロセッサは、
    画像を取得する画像取得手段と、
    前記画像取得手段により取得された前記画像から皮膚の隆線上の汗孔を表す基準点を決定し、当該基準点の前記画像上の位置に対応する情報である位置情報を取得する基準点決定手段と、
    前記基準点決定手段により取得された複数の前記基準点の中から、同一の連続する隆線上に配置されている複数の前記基準点を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された前記複数の基準点の各々の、前記位置情報と、前記抽出された複数の基準点の前記隆線上の並び順とを含む情報である隆線情報を生成する隆線情報生成手段と、
    前記隆線情報生成手段により生成された前記隆線情報を、皮膚認証に用いられる情報として前記記憶機器に記憶させる記憶制御手段として機能することを特徴とする皮膚情報処理装置。

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