JP7251670B2 - 特徴量生成装置、システム、特徴量生成方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、日本国特許出願：特願２０１７－１３２４４１号（２０１７年７月６日出願）の優先権主張に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。
本発明は、特徴量生成装置、システム、特徴量生成方法及びプログラムに関する。特に、指紋画像等の曲線縞模様状の画像データを取り扱う、特徴量生成装置、システム、特徴量生成方法及びプログラムに関する。

曲線縞模様状の多数の隆線により構成される指紋、掌紋は、古くから人物確認の手段として利用されている。特に、犯罪現場に残された遺留指紋を用いる照合は、効果的な捜査手段である。多くの警察機関等には、コンピュータを利用した指紋照合システム（ＡＦＩＳ；Automated Fingerprint Identification System）が導入されている。

指紋照合システムでは、データベースに登録された指紋画像と犯罪現場等にて採取された遺留指紋それぞれの特徴点（Minutiaとも称される）を照合することで、遺留指紋に対応する人物の特定がなされる。指紋照合に用いられる特徴点（指紋特徴点）には、指紋隆線の端点や分岐点が用いられることが多い。例えば、非特許文献１の「４．３ Ｍｉｎｕｔｉａｅ－Ｂａｓｅｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ」にて開示されているように、指紋隆線の端点や分岐点を用いた特徴点照合が用いられている。

押捺指紋のような高品質の指紋画像同士の照合では、指紋画像の品質が高く、顕著な画像歪みが存在することは希である。従って、高品質な指紋画像同士では、対応する特徴点（所謂、ペア特徴点）が存在する場所も同じような位置となる。また、押捺指紋のような指紋画像には十分な数の特徴点が存在することが多い。これらの事情から、押捺指紋のような高品質な指紋画像の照合処理では、特別な処理を実行しなくとも高い照合精度が確保できることが多い。即ち、既存の特徴点照合技術によっても高い照合精度が保証できることが多い。

しかし、上述のように、指紋照合を捜査手段として捉えた場合、押捺指紋と遺留指紋の照合処理が必要となることが多い。遺留指紋に係る画像は、画像歪みが顕著であったり、指紋全体の一部の領域しか写っていない小領域の画像であったりすることが多い。このような遺留指紋と押捺指紋の照合処理の際、遺留指紋の画像歪みが要因となり押捺指紋と遺留指紋間で対応する特徴点（ペア特徴点）が存在する場所が大きく異なることがある。また、遺留指紋が、サイズが小さい小領域の画像であれば、当該遺留指紋から照合処理に必要な十分な数の特徴点が抽出できないこともある。

これらの事情から遺留指紋と押捺指紋の照合処理において高い精度を確保するのは困難な状況にある。

上記を鑑みて、遺留指紋と押捺指紋の照合精度を向上させるための種々の手法が提案されている。例えば、特徴点だけではなく、「特徴点間隆線数」を新たな特徴量として利用することが、非特許文献２及び３に開示されている。

非特許文献２及び３では、「特徴点間隆線数」を新たな特徴量として算出している。非特許文献２及び３の「特徴点間隆線数」の算出では、初めに、指紋画像から芯線（隆線）が抽出される。その後、抽出された芯線から特徴点が抽出され、各特徴点とその近傍に位置する特徴点の間の関係に基づいて特徴点間ネットワークが算出される。その後、特徴点の位置や方向、端点又は分岐点などの種類、特徴点ネットワークの接続関係に加え、「特徴点間隆線数」が特徴点として算出される。「特徴点間隆線数」は、特徴点ネットワークにおけるエッジ（特徴点同士を接続する線分）と隆線が交差する数として算出される。即ち、「特徴点間隆線数」とは、２つの特徴点を直線で結んだ際に、当該直線と交差する隆線の数である。より正確には、２つの特徴点を結ぶ直線と、当該直線をなす２つの特徴点とは直接接続されていない隆線とが交差する数が「特徴点間隆線数」となる。

特許文献１には、２つの近傍特徴点間の「隆線接続関係情報」を新たな特徴量として利用することが開示されている。特許文献２～４には、特徴点の抽出や特徴点を特徴付ける各種特徴量の算出等が開示されている。

特許文献１は、注目特徴点から近傍特徴点への「隆線接続関係情報」を抽出するために、芯線をトレースする手法を開示する。また、特許文献１には、芯線トレースの起点として、注目特徴点や近傍特徴点だけではなく、それぞれの特徴点から直交方向に投影特徴点を定義し、定義された投影特徴点から芯線トレースすることが開示されている。特許文献１に開示された「隆線接続関係情報」に含まれる隆線数（第ｎ次主距離や第ｎ次副距離のｎ）は、非特許文献２及び３に開示された「特徴点間隆線数」とは異なり画像歪みに対して頑健であるといえる。

しかしながら、特許文献１に開示された技術は、芯線トレースによって最初に遭遇する特徴点が近傍特徴点として抽出されるため、任意の２点間の特徴点間隆線数を抽出することはできないという問題がある。また、特許文献１では、芯線トレースを用いて近傍特徴点を抽出しているため、ノイズ（例えば、画像のかすれ）や汗腺口の存在により、芯線が途切れている場合には、途切れた先の特徴点を近傍特徴点として抽出できないという問題もある。ここでは、図３７を参照しつつ、これらの問題について説明する。なお、図３７は、特許文献１の図９に上記問題点を説明するための加工を加えた図である。

図３７を参照すると、注目特徴点Ｐ５４に接続された芯線をトレースし、特徴点Ｐ５５が抽出される。特徴点Ｐ５５は、注目特徴点Ｐ５４と同じ芯線と接続されているため、その次数（ｎ）は「０」となる。注目特徴点Ｐ５４と特徴点Ｐ５５の間の距離が特徴量として扱われる（第０次主距離）。このように特許文献１の当該特徴量（第０次主距離）は、直近に接続された近傍特徴点との間の距離を示すが、通常、特徴点と特徴点の接続形態は多種多用であり、このような特徴量では照合処理における精度向上への貢献は限定的である。

また、特許文献１では、注目特徴点Ｐ５４から鉛直方向に垂直線を引き、当該垂直線と芯線との交点が「道のり計測起点」として算出される。特許文献１では、この道のり計測起点から芯線トレースを行い最初に遭遇した特徴点を近傍特徴点として抽出すると共に、道のり計測起点と近傍特徴点間の距離を特徴量として算出している。例えば、道のり計測起点Ｑ５４と特徴点Ｐ５３との間の距離が、「第１次副距離」として算出される。

なお、本願開示における先行技術に関する分析は、本発明者らによってなされたものである。

特開平１１－１９５１１９号公報 特公昭６０－０１２６７４号公報 国際公開第２０１７／０３８６９５号 特開２００３－２７４００６号公報

D.Maltoni、"Handbook of Fingerprint Recognition"、Springer、２００３ 浅井 紘 他２名、"マニューシャネットワーク特徴による自動指紋照合-特徴抽出過程-"、電子情報通信学会誌Ｄ-ＩＩ、Ｖｏｌ．Ｊ７２-Ｄ-ＩＩ、Ｎｏ．５、ｐｐ．７２４-７３２、１９８９年５月 浅井 紘 他２名、"マニューシャネットワーク特徴による自動指紋照合-照合過程-"、電子情報通信学会誌Ｄ-ＩＩ、Ｖｏｌ．Ｊ７２-Ｄ-ＩＩ、Ｎｏ．５、ｐｐ．７３３-７４０、１９８９年５月

上述のように、特許文献１は、画像歪みに対して頑健な「特徴点間隆線数」を提案している。しかし、指紋画像には、図３７に示す芯線４０１のように、注目特徴点と接続されておらず、且つ、注目特徴点から垂直方向に延伸する直線とも交差しない芯線も存在し得る。この場合、芯線４０１には特徴点４０２として端点が形成されるが、特許文献１に開示された手法では、特徴点４０２を近傍特徴点として抽出することができない。

本発明は、照合精度の向上に貢献する特徴量を算出する、特徴量生成装置、システム、特徴量生成方法及びプログラムを提供することを主たる目的とする。

本発明の第１の視点によれば、隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、生成部と、前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、を備え、前記算出部は、前記第１の特徴点を起点とするトレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、特徴量生成装置が提供される。

本発明の第２の視点によれば、特徴量生成装置と、前記特徴量生成装置が生成した特徴量を用いて、画像の照合を行う照合装置と、を含み、前記特徴量生成装置は、隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、生成部と、前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、を備え、前記算出部は、前記第１の特徴点を起点とするトレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、システムが提供される。

本発明の第３の視点によれば、隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力するステップと、前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成するステップと、前記芯線画像から複数の特徴点を抽出するステップと、前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出するステップと、を含み、前記リレーション特徴量を算出するステップは、前記第１の特徴点を起点とするトレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、特徴量生成方法が提供される。

本発明の第４の視点によれば、隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する処理と、前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する処理と、前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する処理と、前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記リレーション特徴量を算出する処理は、前記第１の特徴点を起点とするトレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、プログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。

本発明の各視点によれば、照合精度の向上に貢献する特徴量を算出することに寄与する、特徴量生成装置、システム、特徴量生成方法及びプログラムが、提供される。

一実施形態の概要を説明するための図である。 第１の実施形態に係る指紋照合システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施形態にて取り扱う指紋画像の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る特徴量生成装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る特徴量生成装置の処理構成の一例を示す図である。 芯線画像の一例を示す図である。 隆線方向データの一例示す図である。 特徴点の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る特徴量算出部の処理構成の一例を示す図である。 特徴点方向の算出を説明するための図である。 特徴点方向の算出を説明するための図である。 基礎特徴量の一例を示す図である。 第１の実施形態に係るリレーション特徴量算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 隆線方向データを利用した隆線方向トレースを説明するための図である。 隆線方向データを利用した隆線方向トレースを説明するための図である。 子特徴点相対位置の算出を説明するための図である。 リレーション特徴量の算出を説明するための図である。 リレーション特徴量の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る接続タイプ算出部の動作を説明するための図である。 第１の実施形態に係る接続タイプ算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る接続タイプ算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 接続タイプを説明するための図である。 接続タイプを説明するための図である。 接続タイプを説明するための図である。 接続タイプを説明するための図である。 接続タイプを説明するための図である。 第１の実施形態に係る接続タイプ算出部の別の動作の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る接続タイプ算出部の別の動作の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る特徴量出力部が出力する特徴量の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る照合装置の処理構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る照合装置が算出する特徴量の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る照合部の動作の一例を示すフローチャートである。 ペア特徴点の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る照合装置が出力する照合結果の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る指紋照合システムの動作の一例を示すシーケンス図である。 非特許文献２及び３に開示された技術の問題点を説明するための図である。 特許文献１に開示された技術の問題点を説明するための図である。

初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。また、各図におけるブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。さらに、本願開示に示す回路図、ブロック図、内部構成図、接続図などにおいて、明示は省略するが、入力ポート及び出力ポートが各接続線の入力端及び出力端のそれぞれに存在する。入出力インターフェイスも同様である。

一実施形態に係る特徴量生成装置１００は、入力部１０１と、生成部１０２と、抽出部１０３と、算出部１０４と、を備える。入力部１０１は、隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する。生成部１０２は、画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する。抽出部１０３は、芯線画像から複数の特徴点を抽出する。算出部１０４は、複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する。さらに、算出部１０４は、第１の特徴点を起点とするトレースにより得られるトレース線上の点であって第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点と第２の特徴点を結ぶ直線が、最近傍点と第２の特徴点の間の芯線と交わる回数をリレーション特徴量の１つとして算出する。

特徴量生成装置１００は、芯線画像から抽出された特徴点のうち、任意に２つの特徴点を選択してリレーション特徴量の算出対象とする。例えば、特徴量生成装置１００は、ある特徴点（第１の特徴点、後述する親特徴点）に近接する順に所定の数の特徴点を抽出し、リレーション特徴量を算出する対象の特徴点（第２の特徴点、後述する子特徴点）とする。そのため、特許文献１では算出対象とすることができなかった特徴点であっても、特徴量算出の対象とすることができる。

また、特徴量生成装置１００は、第１の特徴点と第２の特徴点の間に存在する芯線（隆線）の数をリレーション特徴量の１つとして算出する。その際、特徴量生成装置１００は、第１の特徴点を起点とするトレースにより得られるトレース線上にある点であって、第２の特徴点に最も近い点（最近傍点）を利用してリレーション特徴量を算出する。つまり、特徴量生成装置１００は、第１の特徴点を起点としたトレース（後述する、隆線方向トレース等）によりトレース線を算出し、当該トレース線上の点であって第２の特徴点と最短距離となる最近傍点と第２の特徴点の間の芯線を計数するので、画像の歪みに影響されることがない特徴量を算出することができる。

また、特徴量生成装置１００により算出されるリレーション特徴量は、画像から抽出された特徴点を特徴付ける特徴量を増加させるものであるので、少数の特徴点しか抽出することができないような画像が照合対象となる場合であっても、照合精度を向上させることができる。

以上のように、一実施形態に係る特徴量生成装置１００は、歪みが顕著な画像や小領域の画像が照合対象となる場合であっても、高い照合精度を実現可能な特徴量を生成することができる。

以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。

図２は、第１の実施形態に係る指紋照合システムの構成の一例を示す図である。図２を参照すると、指紋照合システムは、特徴量生成装置１０と、データベース２０と、照合装置３０と、を含んで構成される。

特徴量生成装置１０は、指紋画像に係るデータ及びそのＩＤ（Identifier）情報を入力し、当該入力した指紋画像を特徴付ける特徴量を生成する装置である。特徴量生成装置１０は、入力した指紋画像、当該指紋画像から算出した特徴量及び指紋画像のＩＤ情報をデータベース２０に出力する。

データベース２０は、指紋画像、その特徴量及びＩＤ情報を関連付けて記憶する装置である。

照合装置３０は、指紋画像を入力し、当該指紋画像に関する照合処理を行う装置である。照合装置３０は、入力した指紋画像から特徴量生成装置１０が生成する特徴量と同種の特徴量を算出し、当該算出された特徴量とデータベース２０に格納された特徴量を用いて、指紋画像の照合処理を行う。照合装置３０は、入力した指紋画像から得られる特徴量とデータベース２０にアクセスすることで得られる特徴量を比較することで、取得した指紋画像と同じ又は類似する特徴量を持つ指紋画像の候補を出力する。

ここで、押捺指紋は、データベース等へ登録する目的で採取される指紋であり、隆線領域の面積は広く品質は良いという特徴を有する。対して、遺留指紋は、犯罪現場等に遺留された指紋であり、画像歪みが顕著であったり、明瞭な隆線領域の面積が狭かったりすることが多い。

通常、品質が低い遺留指紋を用いた照合は困難であることが多い。このような事情を鑑み、第１の実施形態では、特徴量生成装置１０は押捺指紋に係る画像を入力し、照合装置３０に入力する指紋画像は遺留指紋に係る画像とし、以下の説明を行う。

図３は、第１の実施形態にて取り扱う指紋画像の一例を示す図である。なお、図３を始めとする指紋画像の例示は、センサやスキャナで読み取られた指紋画像がデジタル化された画像とする。

図３（ａ）及び図３（ｂ）に示す指紋画像は、同一人物における同一指の指紋画像の一例である。図３（ａ）と図３（ｂ）の２つの指紋画像を比較すると、図３（ｂ）に示す指紋画像は垂直方向に圧縮された画像歪みが顕著であることが分かる。

図３（ｃ）は、図３（ｂ）に示す指紋画像の一部を切り出した指紋画像の一例を示す。図３（ｃ）に示す指紋画像は、図３（ｂ）に示す指紋画像の一部領域であり、当該指紋画像は遺留指紋と扱うことができる。図３（ｃ）に示す指紋画像は、画像歪みが顕著で、かつ、隆線領域が狭いため、その照合は容易とはいえない。

第１の実施形態では、図３（ａ）に示す指紋画像を押捺指紋（特徴量がデータベース２０に登録される指紋画像）とし、図３（ｃ）に示す指紋画像を照合対象となる遺留指紋として以降の説明を行う。つまり、特徴量生成装置１０は、図３（ａ）に示す指紋画像（押捺指紋）から特徴量を算出し、照合装置３０は、図３（ｃ）に示す指紋画像（遺留指紋）から特徴量を算出する。

但し、後述するように、照合装置３０の特徴量算出処理は特徴量生成装置１０の特徴量算出処理と同一とすることができため、以降の説明では、押捺指紋と遺留指紋に係る画像を併記する。なお、第１の実施形態では、特徴量生成装置１０が押捺指紋を扱い、照合装置３０が遺留指紋を扱う場合について説明するが、図２に示す各装置が扱うことができる指紋画像を限定する趣旨ではない。例えば、照合装置３０に特徴量算出機能がなく、特徴量生成装置１０が遺留指紋から特徴量を生成し、その特徴量を照合装置３０に提供しても良い。また、照合の対象となる指紋は、押捺指紋同士でも良いし、遺留指紋同士でも良い。但し、犯罪捜査の用途では、遺留指紋と押捺指紋の照合が行われることが多いことを考慮して、第１の実施形態では上記の構成としている。

［ハードウェア構成］
第１の実施形態に係る指紋照合システムを構成する各種装置のハードウェア構成を説明する。

図４は、第１の実施形態に係る特徴量生成装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。特徴量生成装置１０は、所謂、コンピュータ（情報処理装置）により構成可能であり、図４に例示する構成を備える。例えば、特徴量生成装置１０は、内部バスにより相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インターフェイス１３及び通信インターフェイスであるＮＩＣ（Network Interface Card）１４等を備える。

但し、図４に示す構成は、特徴量生成装置１０のハードウェア構成を限定する趣旨ではない。特徴量生成装置１０は、図示しないハードウェアを含んでもよいし、必要に応じて入出力インターフェイス１３を備えていなくともよい。例えば、ネットワークにより接続された操作端末により特徴量生成装置１０に情報の入出力を行う場合には、入出力インターフェイス１３が不要な場合もある。また、特徴量生成装置１０に含まれるＣＰＵ等の数も図４の例示に限定する趣旨ではなく、例えば、複数のＣＰＵが特徴量生成装置１０に含まれていてもよい。

メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。

入出力インターフェイス１３は、図示しない表示装置や入力装置のインターフェイスである。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ等である。入力装置は、例えば、キーボードやマウス等のユーザ操作を受け付ける装置や、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の外部記憶装置から情報を入力する装置である。また、入力装置として指紋画像をデジタルデータに変換するセンサやスキャナ装置が含まれる。ユーザは、キーボードやマウス等を用いて、必要な情報を特徴量生成装置１０に入力する。

特徴量生成装置１０の機能は、後述する処理モジュールにより実現される。当該処理モジュールは、例えば、メモリ１２に格納されたプログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、上記処理モジュールは、半導体チップにより実現されてもよい。即ち、上記処理モジュールが行う機能は、何らかのハードウェア及びソフトウェアの少なくともいずれかにより実現できればよい。

また、コンピュータの記憶部に、上述したコンピュータプログラムをインストールすることにより、コンピュータを特徴量生成装置１０として機能させることができる。さらにまた、上述したコンピュータプログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより特徴量生成方法を実行することができる。

なお、特徴量生成装置１０と照合装置３０のハードウェア構成は同一とすることができるので、照合装置３０のハードウェアに関する説明は省略する。また、データベース２０のハードウェア構成や動作等は、当業者にとって明らかなものであるため、その説明を省略する。

［特徴量生成装置］
図５は、特徴量生成装置１０の処理構成の一例を示す図である。図５を参照すると、特徴量生成装置１０は、指紋画像入力部２０１と、芯線画像生成部２０２と、特徴点抽出部２０３と、特徴量算出部２０４と、特徴量出力部２０５と、を含んで構成される。

なお、指紋画像入力部２０１等の各部は相互にデータの授受が可能、且つ、メモリ１２に格納されたデータにアクセス可能に構成される。芯線画像生成部２０２等の各部は、メモリ１２を作業領域やデータを格納領域として使用する。

指紋画像入力部２０１は、指紋画像（隆線により曲線縞模様が形成されている画像）と当該指紋画像のＩＤ情報を入力する手段である。例えば、指紋画像入力部２０１は、ＵＳＢメモリ等の外部記憶媒体に格納された指紋画像のデジタルデータ（画像ファイル）を取り込み、メモリ１２に当該データを格納する。又は、指紋画像入力部２０１は、ネットワークを介して指紋画像に係るデータ等を入力してもよい。あるいは、外部からデジタル化された指紋画像を入力する構成ではなく、指紋画像入力部２０１は、特徴量生成装置１０に接続された又は内蔵されたスキャナ等により指紋画像をデジタル化してもよい。

なお、指紋画像には標準化された規格が存在する。具体的には、米国National Institute of Standards and Technologyにより標準化されたANSI/NIST-ITL-1-2000 Data Format for the Interchange of Fingerprint、Facial、& Scar Mark & Tattoo (SMT) Informationが存在する。尚、この標準化ドキュメントは、出願時において、以下のＵＲＬよりダウンロード可能である。
https://www.nist.gov/sites/default/files/documents/itl/ansi/sp500-245-a16.pdf

指紋画像入力部２０１は、上記規格に基づきデジタル化された指紋画像（例えば、解像度が５００ｄｐｉの指紋画像）を取り扱えることが望ましい。

芯線画像生成部２０２は、取得した指紋画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する手段である。例えば、芯線画像生成部２０２は、図６に示すような芯線画像を生成する。図６（ａ）は、図３（ａ）に示す指紋画像（押捺指紋）から生成された芯線画像の一例を示す図である。図６（ｂ）は、図３（ｃ）に示す指紋画像（遺留指紋）から生成された芯線画像の一例を示す図である。なお、図６では、理解の容易のため指紋画像に芯線画像を重ねて表示している。

芯線画像生成部２０２は、非特許文献１の「３ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ」に開示された芯線画像抽出手法を用いることができる。そのため、芯線画像の生成に関する詳細な説明は省略するが、芯線画像生成部２０２は、概略以下の手順にて、芯線画像を生成する。

芯線画像生成部２０２は、初めに、指紋画像の隆線の方向を抽出する。その後、芯線画像生成部２０２は、当該隆線方向に沿って各隆線を強調し、二値画像を生成する。その後、芯線画像生成部２０２は、二値画像を芯線化することで、芯線データを抽出（芯線画像を生成）する。

なお、芯線画像生成部２０２は、芯線画像生成処理の過程において、「隆線方向データ」を生成し、メモリ１２に格納する。より具体的には、芯線画像生成部２０２は、指紋画像の隆線上の各点における隆線方向を算出し、隆線方向の集合を「隆線方向データ」として作成する。例えば、芯線画像生成部２０２は、指紋画像の隆線方向データを算出する点（隆線上の画素）をＸＹ座標系の原点、指紋画像の指頭をＹ軸正方向とした場合に、Ｘ軸と隆線からなる角度を隆線方向として算出する。その後、芯線画像生成部２０２は、算出した角度を、ＸＹ座標系の象限を所定の数で分割した方向（例えば、１６分割）に変換（近似）し、各点における隆線方向を作成する。なお、隆線が存在しない領域が指紋画像に存在する場合には、芯線画像生成部２０２は、当該領域の近接する隆線方向データを用いて隆線方向データを生成する。例えば、近接する隆線方向データをそのまま用いる、又は、近接する隆線方向データの平均を当該データの隆線方向データとする等の対応が可能である。

指紋画像の隆線を含む各点の隆線方向の集合が「隆線方向データ」となる。即ち、芯線画像生成部２０２は、芯線画像の生成に加え、指紋画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを作成する。なお、隆線方向データ及びその活用は参考文献（特開２００７－２２６７４６号公報）に記載されており、芯線画像生成部２０２は、同文献に開示された手法を用いることができる。

図７は、隆線方向データの一例示す図である。図７（ａ）は、図６（ａ）の芯線画像に対応する隆線方向データの一例であり、図７（ｂ）は、図６（ｂ）の芯線画像に対応する隆線方向データの一例である。なお、図７では図６と同様に、隆線方向データを指紋画像に重ねて表示している。

特徴点抽出部２０３は、芯線画像から特徴点を抽出する手段である。より具体的には、特徴点抽出部２０３は、芯線画像生成部２０２が生成した芯線画像から、芯線の分岐点及び端点を抽出することで、特徴点を抽出する。なお、芯線画像から特徴点を抽出する際の手順には、非特許文献１の「３ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ」に開示された特徴点抽出手法を用いることができる。そのため、特徴点抽出に関する詳細な説明は省略する。また、特徴点抽出部２０３は、特徴点の抽出の際に、指紋画像の特異点（コア型特異点、デルタ型特異点）を抽出し、特徴量の１つとして利用してもよい。

図８は、特徴点の一例を示す図である。図８（ａ）は、図６（ａ）に示す芯線画像の一部から抽出された特徴点の一例を示す。図８（ｂ）は、図６（ｂ）の芯線画像から抽出された特徴点の一例を示す。特徴点抽出部２０３は、例えば、図８（ａ）に示すような特徴点３０１～３１７を抽出し、各特徴点の位置及びその種別（分岐点、端点）をメモリ１２に登録する。

なお、図８を含む図面において、端点を円形、分岐点を正方形にて表記する。また、後述するように、特徴量算出部２０４は、各特徴点に関する特徴点方向を特徴量として抽出するが、当該特徴点方向の図示は膨らみをもった直線にて表現する。例えば、図８（ａ）に示す特徴点（分岐点）３０１の特徴点方向は左下となる。

特徴量算出部２０４は、抽出された特徴点を特徴付ける特徴量を算出する手段である。特徴量算出部２０４が算出する特徴量には、基礎特徴量と、リレーション特徴量と、接続タイプと、が含まれる。

基礎特徴量は、特徴点の位置と、特徴点の種別と、特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向と、を含む。特徴点の位置、種別及び方向は、上述のリレーション特徴量、接続タイプを算出する際の基礎となる特徴量である。

リレーション特徴量は、２つの特徴点間の関連性を示す特徴量である。なお、以降の説明では、リレーション特徴量を算出する特徴点を「親特徴点」と表記する。また、親特徴点とペアとなりリレーション特徴量の算出対象となる特徴点を「子特徴点」と表記する。

リレーション特徴量は、コンター芯線数と、子特徴点相対方向と、子特徴点相対位置の３つの特徴量を含む。

コンター芯線数は、指紋画像における芯線（隆線）を等高線（コンター）に見立て、親特徴点が存在する芯線と子特徴点が存在する芯線との間に存在する芯線の数により定まる特徴量である。

子特徴点相対方向は、詳細を後述する最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向が、親特徴点の特徴点方向と同方向であるか又は逆方向であるかを示す特徴量である。即ち、子特徴点相対方向は、子特徴点が親特徴点の特徴点方向と同じ方向に位置するのか又は逆の方向に位置するのかを示す特徴量である。

子特徴点相対位置は、最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする子特徴点の存在する位置により定まる特徴量である。例えば、最近傍点をＸＹ座標系の原点、隆線のトレース方向をＹ軸の正方向にそれぞれ設定した場合に、第１又は第４象限に子特徴点が位置していれば、当該子特徴点の子特徴点相対位置は「右側」となり、第２又は第３象限に子特徴点が位置していれば、当該子特徴点の子特徴点相対位置は「左側」となる。即ち、子特徴点相対位置は、最近傍点においてトレース方向を上向きとしたときに、子特徴点が左側に存在するか右側に存在するかを示す特徴量である。

接続タイプは、親特徴点と子特徴点が少なくとも１本以上の芯線により接続されている場合に、これら２つの特徴点の接続形態を示す特徴量である。

以下、上記３つの特徴量について順次説明する。

図９は、特徴量算出部２０４の処理構成の一例を示す図である。図９を参照すると、特徴量算出部２０４には、基礎特徴量算出部２１１と、リレーション特徴量算出部２１２と、接続タイプ算出部２１３の３つのサブモジュールが含まれる。

基礎特徴量算出部２１１は、芯線画像から抽出された特徴点に関し、位置、方向及び種別を抽出された特徴点を特徴付ける特徴量として算出する手段である。より具体的には、基礎特徴量算出部２１１は、主に特徴点方向を算出する。

初めに、分岐点に関する特徴点方向の算出について説明する。ここでは、図１０（ａ）に示す分岐点３３１の特徴点方向３３２の算出を説明する。

初めに、基礎特徴量算出部２１１は、分岐点３３１を形成する３つの芯線のそれぞれを分岐点３３１から一定距離トレースする（芯線上を遡る）ことで３つの終端点３３３～３３５を決定する（図１０（ｂ）参照）。

次に、基礎特徴量算出部２１１は、分岐点３３１と３つの終端点３３３～３３５により定まる３本の直線が形成する３つの角度ａ１～ａ３それぞれを計算する（図１０（ｃ）参照）。

次に、基礎特徴量算出部２１１は、計算された３つの角度のうち、最も角度の小さい角度を選択し、当該角度を２分する方向を特徴点方向３３２として算出する（図１０（ｂ）参照）。

続いて、図１１を参照しつつ、端点に関する特徴点方向の算出について説明する。

初めに、基礎特徴量算出部２１１は、端点３４１から、その端点を形成する芯線上を一定距離トレースし、終端点３４２を算出する。基礎特徴量算出部２１１は、端点３４１から終端点３４２に向けた方向を、端点３４１の特徴点方向として算出する。

なお、特徴点方向は、指紋画像内のＸＹ座標系（２次元座標系）におけるＸ軸と、特徴点方向による直線と、により形成される角度を用いた特徴量として表記される。

基礎特徴量算出部２１１は、特徴点抽出部２０３により抽出された特徴点に関し、上記処理を実行し、基礎特徴量を算出する。例えば、基礎特徴量算出部２１１は、図１２に示すような情報を基礎特徴量として算出する。なお、各特徴点の特徴点位置や特徴点種別に係る情報は、特徴点抽出部２０３により抽出された特徴点の情報を使用して算出される。

リレーション特徴量算出部２１２は、リレーション特徴量を算出する手段である。とりわけ、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点が存在する芯線に対応するトレース線上の点であって子特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点と子特徴点を結ぶ直線が、最近傍点と子特徴点の間の芯線と交わる回数を計数し、当該回数をリレーション特徴量の１つである「コンター芯線数」として算出する。また、コンター芯線数の算出過程において、子特徴点相対方向や子特徴点相対位置に係る特徴量も算出される。なお、上記トレース線の詳細は後述する。

図１３は、リレーション特徴量算出部２１２の動作の一例を示すフローチャートである。図１３を参照しつつ、リレーション特徴量算出部２１２の動作を説明する。

ステップＳ１０１において、リレーション特徴量算出部２１２は、リレーション特徴量を算出する特徴点（親特徴点、子特徴点）を決定する。より具体的には、リレーション特徴量算出部２１２は、複数の特徴点から親特徴点を選択した後、親特徴点に近接する順に所定の数の特徴点を抽出し、抽出された所定の数の特徴点を子特徴点に設定する。ここでは、親特徴点に近い１６個の特徴点を子特徴点とする場合を考える。この場合、図８（ａ）に示す例では、特徴点３０１を親特徴点に設定すれば、特徴点３０２～３１７が子特徴点として選択される。

なお、上記子特徴点の数は例示であって、選択する子特徴点の数を限定する趣旨ではないことは勿論である。子特徴点の数を増加させれば照合精度が向上するが、リレーション特徴量算出に係る負荷（計算量）もまた増加する。従って、リレーション特徴量の照合精度向上に対する貢献と当該特徴量算出に係る負荷を考慮し、適切な数の子特徴点を選択するのが望ましい。

親特徴点と子特徴点が決定されると、リレーション特徴量算出部２１２は、子特徴点のうちの１つを選択し、親特徴点を起点とする隆線方向データを利用した隆線方向トレースを実行する。リレーション特徴量算出部２１２は、隆線方向トレースを実行することで上述のトレース線を算出する。なお、隆線方向データを利用した隆線方向トレースの詳細は、上記参考文献に記載されており、当該文献に記載された隆線方向トレースと同様の手法を用いることができるので、以下に概略を記載するに留める。

例えば、図１４に示す端点３５１を隆線方向トレースの起点とする。初めに、リレーション特徴量算出部２１２は、開始点（即ち、端点３５１）から予め定めた方向（初期方向；例えば、端点３５１の特徴点方向と同じ方向）に隆線方向をトレース（遡上）する。トレースした結果、隆線方向データが途切れていた場合には、リレーション特徴量算出部２１２は、トレース方向と同じ方向に所定の距離移動する（図１４（ａ）の例では、点線３５２上を移動する）。移動した結果、他の隆線方向データ３５３に遭遇すると、リレーション特徴量算出部２１２は、当該隆線方向データ３５３をトレースする。上記のような隆線方向データ上のトレースを繰り返し、トレースした距離が予め定めた所定距離に到達すると隆線方向トレースは終了する。

なお、リレーション特徴量算出部２１２は、隆線方向トレースを行う際、トレースの起点となる特徴点の特徴点方向に一致する方向と特徴点方向とは逆向きの方向（１８０度反転した方向）の２方向にトレースを行う。リレーション特徴量算出部２１２により行われる２方向の隆線方向トレースにより得られる結果（軌跡）がトレース線となる。

ここで、隆線方向トレースを実行する際、トレースの初期方向が芯線上をトレースする場合には、隆線方向トレースにより得られる軌跡の一部と芯線トレースにより得られる軌跡は実質的に一致する。例えば、図１５（ａ）を参照すると、端点４２１を起点とし、その特徴点方向である右上を隆線方向トレースの初期方向とすれば、隆線方向トレースにより得られる軌跡（矢印付きの細い実線）と端点４２１が存在する芯線４２２の上をトレースすることで得られる軌跡（矢印付きの点線）は実質的に一致する。対して、隆線方向トレースを実行する際、トレースの初期方向が芯線上を移動する方向ではない場合には、隆線方向トレースにより得られる軌跡と芯線との間には直接的な関係はない。例えば、図１５（ｂ）に示すように、端点４２１の特徴点方向とは逆方向に隆線方向トレースを実行する場合には、当該トレースにより得られる軌跡（矢印付きの細い実線）と芯線４４２との間に直接の関係はない。

トレース線は、２方向の隆線方向トレースによるトレースの軌跡が該当する。具体的には、図１５（ａ）に示す矢印付きの細い実線と図１５（ｂ）に示す矢印付きの細い実線がトレース線となる。なお、上記説明から明らかなとおり、芯線上の特徴点を起点として２方向の隆線方向トレースを実行した結果であるトレース線は、その一部に上記芯線を含むことになる。例えば、図１５（ｃ）に示すように、トレース線には芯線４２２が実質的に含まれることになる。

図１４を参照すると、図１４（ｂ）に示す地点Ｑ１に親特徴点が存在し、その特徴点方向が右上であれば、点線で示される経路にてトレースが行われ、地点Ｑ２にて隆線方向トレースが終了する。

なお、隆線方向トレースと芯線トレースは異なる手法である。芯線トレースとは、文字通り芯線上を所定の距離トレースするものである。従って、芯線が汗腺口等の影響で途切れている場合には、芯線の終端（即ち、端点）にて芯線トレースは終了する。従って、通常の芯線トレースでは、上記図１４、図１５を用いて説明したトレース線を得ることはできない。しかし、芯線トレースの最中に端点や分岐点に遭遇した場合に、その近傍に存在する谷線の分岐点（あるいは端点）を移動して谷線をトレースすることで、上記トレース線を得ることができる。なお、谷線とは、芯線画像の画素値を反転させた白黒反転画像を指す。つまり、隆線溝（白地）を隆線と見立てた画像が白黒反転画像である。このように、白黒反転画像を用いた芯線トレースを実行することで、トレース線を得ることも可能である。なお、白黒反転画像を用いた芯線トレースにより得られるトレース線であってもその一部と芯線は実質的に一致する。

ステップＳ１０２において、リレーション特徴量算出部２１２は、隆線方向トレースの方向を決定する。より具体的には、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点の特徴点方向を第１のトレース方向、親特徴点の特徴点方向と逆向き（特徴点方向を１８０度回転させた向き）を第２のトレース方向に決定する。

ステップＳ１０３において、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点をトレースの開始点に設定し、第１のトレース方向を初期方向とする隆線方向トレースを行う。その際、リレーション特徴量算出部２１２は、トレース線上の点であって子特徴点との間の距離が最短となる第１の最近傍候補点（トレース上の点（画素））を決定する。

ステップＳ１０４において、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点をトレースの開始点に設定し、第２のトレース方向を初期方向とする隆線方向トレースを行う。その際、リレーション特徴量算出部２１２は、トレース線上の点であって子特徴点との間の距離が最短となる第２の最近傍候補点を決定する。

なお、親特徴点と子特徴点の位置関係により、親特徴点（開始点）が第１又は第２の最近傍候補点となることもある。また、ステップＳ１０３、１０４の処理におけるトレース距離は、予め制限しておくのが望ましい。例えば、トレース距離は、親特徴点と子特徴点を結ぶ単純距離の２倍程度に制限するのが望ましい。

ステップＳ１０５において、リレーション特徴量算出部２１２は、第１及び第２の最近傍候補点のうち、子特徴点により近い最近傍候補点を「最近傍点」として選択する。

また、リレーション特徴量算出部２１２は、最近傍点の算出に用いられたトレース方向により「子特徴点相対方向」を決定する。

具体的には、第１のトレース方向により最近傍点が得られた場合には、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点の特徴点方向と同じ方向に子特徴点が存在するものとして子特徴点相対方向に「順方向」を設定する。対して、第２のトレース方向により最近傍点が得られた場合には、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点の特徴点方向とは逆の方向に子特徴点が存在するものとして子特徴点相対方向に「逆方向」を設定する。

ステップＳ１０６において、リレーション特徴量算出部２１２は、最近傍点と子特徴点の間に直線を設定し、当該直線と芯線が交差する数を「コンター芯線数」として算出する。

ステップＳ１０７において、リレーション特徴量算出部２１２は、算出したコンター芯線数が１以上であるか否かを判定する。

コンター芯線数が「１」以上であれば（ステップＳ１０７、Ｙｅｓ分岐）、リレーション特徴量算出部２１２は、ステップＳ１０８の処理を実行する。コンター芯線数が「０」であれば（ステップＳ１０７、Ｎｏ分岐）、リレーション特徴量算出部２１２は、ステップＳ１０９以降の処理を実行する。

ステップＳ１０８において、リレーション特徴量算出部２１２は、「子特徴点相対位置」に関する特徴量を算出する。上述のように、リレーション特徴量算出部２１２は、最近傍点をＸＹ座標軸の原点、隆線方向トレースの方向をＹ軸の正方向にそれぞれ設定し、子特徴点が存在する象限により「子特徴点相対位置」を決定する。

図１６を参照すると、例えば、最近傍点３６１を原点、隆線方向トレースの方向をＹ軸の正方向とするＸＹ座標系において、子特徴点３６２は第１象限に位置するので、子特徴点３６２に関する子特徴点相対位置は「右側」となる。

上述のように、コンター芯線数が「０」であれば（ステップＳ１０７、Ｎｏ分岐）、リレーション特徴量算出部２１２は、ステップＳ１０９以降の処理を実行する。

ステップＳ１０９において、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点と子特徴点が１本以上の芯線にて直接接続されているか否かを判定する。

親特徴点と子特徴点が１本以上の芯線により直接接続されていない場合（ステップＳ１０９、Ｎｏ分岐）、リレーション特徴量算出部２１２は、処理を終了する。

親特徴点と子特徴点が１本以上の芯線により直接接続されている場合（ステップＳ１０９、Ｙｅｓ分岐）、リレーション特徴量算出部２１２は、ステップＳ１１０の処理を実行する。

ステップＳ１１０では、リレーション特徴量算出部２１２は、接続タイプ算出部２１３を起動する。具体的には、リレーション特徴量算出部２１２は、コンター芯線数が「０」となる親特徴点と子特徴点に関する情報（これらの特徴点を識別する識別子又は座標位置）を接続タイプ算出部２１３に通知すると共に、「接続タイプ」の算出を指示する。接続タイプ算出部２１３による「接続タイプ」の算出に関する詳細は後述する。なお、コンター芯線数が「０」の場合には、最近傍点と子特徴点の間の距離が短く、子特徴点相対位置は変動し易いので当該特徴量は「不明」とするのが望ましい。また、最近傍点と子特徴点が一致した場合にも、子特徴点相対位置を決定することができないので、この場合も当該特徴量は「不明」とする。

続いて、リレーション特徴量算出部２１２によるリレーション特徴量の算出に関し、図面を参照しつつ具体的に説明する。ここでは、図８（ａ）に示す特徴点３０１を親特徴点、特徴点３０４を子特徴点とする場合のリレーション特徴量の算出について説明する。

図１７（ａ）を参照すると、親特徴点３７１（特徴点３０１）の特徴点方向は左下向きであるので、第１のトレース方向は左下方向、第２のトレース方向は右上方向となる。第１のトレース方向に隆線方向トレース（細い破線にて図示）すると、トレースポイントと子特徴点３７２（特徴点３０４）の間の距離は広がる一方であり、第１の最近傍候補点は親特徴点３７１と同じ位置となる。

次に、第２のトレース方向に隆線方向トレース（太い点線にて図示）すると、図の黒点の位置が子特徴点３７２との間の距離が最短となる場所として算出される。従って、第２の最近傍候補点は図の黒点となる。

第１の最近傍候補点（親特徴点３７１）と子特徴点３７２の間の距離と第２の最近傍候補点（黒点）と子特徴点３７２の間の距離を比較すると、後者の方が短いので黒点が最近傍点３７３となる。第２のトレース方向により最近傍点３７３が得られるので子特徴点３７２に関する「子特徴点相対方向」は「逆方向」となる。

また、最近傍点３７３と子特徴点３７２を結ぶ直線と交差する芯線の数は「３」であるので、子特徴点３７２に関するコンター芯線数は「３」となる。

なお、ノイズ（例えば、毛氈）等の影響により、本来芯線ではない線が芯線画像に現れることがある。このようなノイズの影響を排除するため、最近傍点から所定の距離以下に存在する芯線は計数（カウント）しない等の対応を行うのが望ましい。

また、子特徴点３７２に関する子特徴点相対位置は、図１７（ａ）の例では、最近傍点３７３における隆線方向トレースの方向をＹ軸の正方向と設定すれば、子特徴点３７２は第４象限に存在するので、子特徴点３７２に関する子特徴点相対位置は「右側」となる。

ここで、図１７（ａ）に示す指紋画像は図８（ａ）の指紋画像（押捺指紋）に対応する画像であるが、図８（ｂ）に示す指紋画像（遺留指紋）について、照合装置３０にて同様にリレーション特徴量が算出される（図１７（ｂ）参照）。

図１７（ｂ）を参照すると、親特徴点３８１の子特徴点３８２に関するコンター芯線数は「３」、子特徴点相対方向は「逆方向」、子特徴点相対位置は「右側」となる。つまり、押捺指紋と遺留指紋から算出される「リレーション特徴量」は、どちらも同じであり、当該特徴量は画像歪みの影響を受けないことがわかる。

なお、図１７（ａ）を確認すると、押捺指紋側の親特徴点３７１と子特徴点３７４（特徴点３０５）は同じ芯線上に存在するので、子特徴点３７４に関する「コンター芯線数」は「０」となる。同様に、図１７（ｂ）を確認すると、遺留指紋側の親特徴点３８１と子特徴点３８３も同じ芯線上に存在するので、子特徴点３８３に関する「コンター芯線数」は同じく「０」となる。なお、上述のように、コンター芯線数が「０」の場合には、子特徴点相対位置は算出されない（不明に設定される）。

リレーション特徴量算出部２１２は、上記説明した処理を全ての設定された子特徴点について繰り返し、１つの親特徴点に関する子特徴点のリレーション特徴量（子特徴点相対方向、子特徴点相対位置、コンター芯線数）を算出する。また、リレーション特徴量算出部２１２は、親特徴点を他の特徴点に切り替えて上記の処理を繰り返し、指紋画像中の特徴点に関するリレーション特徴量を算出する。

例えば、リレーション特徴量算出部２１２は、図１８に示すような情報をリレーション特徴量として算出する。

なお、本願開示では、芯線と隆線は同義なものと扱うこともできる。とりわけ、「リレーション特徴量」に関しては、芯線と隆線を同義なものとして扱うことができる。例えば、リレーション特徴量算出部２１２は、子特徴点と最近傍点の間に存在する隆線の数を計数し、「コンター隆線数」を「コンター芯線数」に替わる特徴量として算出してもよい。

次に、接続タイプ算出部２１３について説明する。

接続タイプ算出部２１３は、リレーション特徴量の算出においてコンター芯線数が「０」と算出され、且つ、親特徴点と子特徴点が１本以上の芯線により直接接続されている場合に起動する。なお、親特徴点と子特徴点が１本以上の芯線により直接接続されているということは、親特徴点と子特徴点の途中に他の特徴点が存在しないことを示す。換言すると、同じ芯線上に特徴点と子特徴点の間に別の特徴点が存在する場合には、当該子特徴点に関する接続タイプは算出されない。また、隆線方向トレースにより得られるトレース線上に子特徴点が存在する場合には、当該子特徴点に関する「コンター芯線数」は「０」となる。この場合であっても、子特徴点が親特徴点の存在する芯線上に存在し、且つ、直接接続されていなければ、当該子特徴点は接続タイプの算出対象とはならない。例えば、図１７の例では、親特徴点３７１のトレース線（太い点線）上に子特徴点３７５が存在するが、当該子特徴点３７５は親特徴点３７１の芯線と直接接続されていないので、接続タイプの算出対象とはならい。

接続タイプ算出部２１３の詳細な動作を説明するに先立ち、分岐点を構成する３本の芯線に定義を与える。図１０を用いて説明したように、特徴点が分岐点である場合には、３つの内角が定義できる。具体的には、図１９（ａ）に示すように、分岐点を形成する３本の芯線により３つの内角ａ１、ａ２、ａ３が求まる。これら３つの内角のうち、最小の内角をａ１として以降の説明を行う。また、分岐点をなす芯線は３本存在するが、最小の内角ａ１に関与しない（内角ａ１を形成しない；内角ａ１に接しない）芯線をｄ１、内角ａ２に関与しない芯線をｄ２、内角ａ３に関与しない芯線をｄ３とそれぞれ表記する。なお、上述のように、特徴点が分岐点である場合の特徴点方向（分岐点方向）は、最小内角ａ１を形成する芯線ｄ２、ｄ３を２分する方向である。

さらに、特徴点位置を原点とし、特徴点方向をＹ軸正方向とする２次元座標系を設定して３６０度表現で方向を定義する（図１９（ｂ）参照）。コア領域近辺等を除く指紋画像の通常領域では、芯線ｄ２は、上記設定した２次元座標系において、０度以上９０度未満の間（第１象限）に位置する。以降の説明において、上記設定した２次元座標系の第１象限に位置する芯線ｄ２を右側芯線と表記する。また、芯線ｄ３は、通常、９０度以上１８０度未満の間（第２象限）に位置する。そこで、上記設定した２次元座標系の第２象限に位置する芯線ｄ３を左側芯線と表記する。さらに、芯線ｄ１は、通常、１８０度以上３６０度未満の間（第３、第４象限）に位置する。そこで、上記設定した２次元座標系の第３、第４象限に位置する芯線ｄ１を逆側芯線と表記する。

なお、コア領域近辺等、通常領域とは異なる領域では、図１９（ｂ）に示すような芯線形状ではなく、図１９（ｃ）に示すような特殊な芯線形状が表れることがある。図１９（ｃ）に示すように、芯線ｄ１が上記設定した２次元座標系の第１象限又は第２象限（０度以上１８０度未満）に位置する場合には、芯線ｄ１を特殊逆側芯線と表記する。

なお、図１９（ｂ）や図１９（ｃ）に図示したような２次元座標系では特徴点方向は常に９０度となる。

図２０及び図２１は、接続タイプ算出部２１３の動作の一例を示すフローチャートである。

接続タイプ算出部２１３は、親特徴点と子特徴点それぞれに関する方向、種別と、これらの特徴点を接続する芯線の数と、親特徴点と子特徴点のうち少なくとも一方の特徴点の種別が分岐点である場合に当該分岐点を形成する３本の芯線のうち他方の特徴点と接続された芯線の種類と、に基づいて接続タイプを決定する。より詳細には、接続タイプ算出部２１３は、図１９を用いて説明した座標系（分岐点の位置を原点に設定し、分岐点を特徴付ける特徴点方向をＹ軸正方向とする２次元座標系）において、分岐点を形成する３本の芯線の存在する象限に応じて３本の芯線それぞれの種類（右側芯線、左側芯線、逆側芯線、特殊逆側芯線）を決定し、接続タイプの算出に利用する。

初めに、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点の種別を判定する（ステップＳ２０１）。

親特徴点が端点であれば（ステップＳ２０１、Ｙｅｓ分岐）、ステップＳ２０２以降の処理が実行される。親特徴点が分岐点であれば（ステップＳ２０１、Ｎｏ分岐）、ステップＳ２１１以降の処理が実行される。

ステップＳ２０２において、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の種別を判定する。

子特徴点が端点であれば（ステップＳ２０２、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１」に設定する（ステップＳ２０３）。例えば、図２２（ａ）に示す接続形態が「タイプ１」に相当する。なお、図２２以降の説明において、親特徴点をＰ、子特徴点をＣと表記する。

子特徴点が分岐点であれば（ステップＳ２０２、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点（分岐点）をなす３本の芯線のうちいずれのタイプの芯線が親特徴点に接続されているかを判定する（ステップＳ２０４）。

親特徴点が、子特徴点（分岐点）の逆側芯線と接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ２」に設定する（ステップＳ２０５）。例えば、図２２（ｂ）に示す接続形態が「タイプ２」に相当する。

親特徴点が、子特徴点（分岐点）の左側芯線に接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３」に設定する（ステップＳ２０６）。例えば、図２２（ｃ）に示す接続形態が「タイプ３」に相当する。

親特徴点が、子特徴点（分岐点）の右側芯線に接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ４」に設定する（ステップＳ２０７）。例えば、図２２（ｄ）に示す接続形態が「タイプ４」に相当する。

上述のように、親特徴点が分岐点であれば（ステップＳ２０１、Ｎｏ分岐）、ステップＳ２１１以降の処理が実行される。

ステップＳ２１１において、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の種別を判定する。

子特徴点の種別が端点であれば（ステップＳ２１１、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点（分岐点）をなす３本の芯線のうちいずれのタイプの芯線が子特徴点と接続されているかを判定する（ステップＳ２１２）。

子特徴点が親特徴点（分岐点）の逆側芯線に接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ５」に設定する（ステップＳ２１３）。例えば、図２３（ａ）に示す接続形態が「タイプ５」に相当する。

子特徴点が親特徴点（分岐点）の左側芯線に接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ６」に設定する（ステップＳ２１４）。例えば、図２３（ｂ）に示す接続形態が「タイプ６」に相当する。

子特徴点が親特徴点（分岐点）の右側芯線に接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ７」に設定する（ステップＳ２１５）。例えば、図２３（ｃ）に示す接続形態が「タイプ７」に相当する。

子特徴点の種別が分岐点であれば（ステップＳ２１１、Ｎｏ分岐）、ステップＳ２２１以降の処理が実行される。

ステップＳ２２１以降の処理は、図２１を参照して説明する。

ステップＳ２２１において、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点が特殊逆側芯線を有するか否かを判定する。

親特徴点が特殊逆側芯線を有しない場合（ステップＳ２２１、Ｎｏ分岐）には、ステップＳ２２２以降の処理が実行される。親特徴点が特殊逆側芯線を有する場合（ステップＳ２２１、Ｙｅｓ分岐）には、ステップＳ２４１が実行される。

ステップＳ２２２において、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点と子特徴点が１本の芯線により接続されているか、親特徴点と子特徴点が２本の芯線により接続されているかを判定する。

親特徴点と子特徴点が１本の芯線により接続されている場合（ステップＳ２２２、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点（分岐点）が親特徴点の逆側芯線と接続されているか否かを判定する（ステップＳ２２３）。

子特徴点が親特徴点の逆側芯線と接続されていない場合（ステップＳ２２３、Ｎｏ分岐）には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点が親特徴点（分岐点）の左側芯線に接続されているのか否かを判定する（ステップＳ２２４）。

子特徴点が親特徴点の左側芯線に接続されている場合（ステップＳ２２４、Ｙｅｓ分岐）には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ８」に設定する（ステップＳ２２５）。例えば、図２４（ａ）に示す２つの形態が「タイプ８」に相当する。

子特徴点が親特徴点の右側芯線に接続されている場合（ステップＳ２２４、Ｎｏ分岐）には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ９」に設定する（ステップＳ２２６）。例えば、図２４（ｂ）に示す２つの形態が「タイプ９」に相当する。

子特徴点が親特徴点の逆側芯線と接続されている場合（ステップＳ２２３、Ｙｅｓ分岐）には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点（分岐点）をなす３本の芯線のうちいずれのタイプの芯線が親特徴点に接続されているかを判定する（ステップＳ２２７）。

親特徴点が子特徴点（分岐点）の左側芯線と接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１０」に設定する（ステップＳ２２８）。例えば、図２５（ａ）に示す接続形態が「タイプ１０」に相当する。

親特徴点が子特徴点（分岐点）の右側芯線と接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１１」に設定する（ステップＳ２２９）。例えば、図２５（ｂ）に示す接続形態が「タイプ１１」に相当する。

親特徴点が子特徴点（分岐点）の逆側芯線と接続されている場合には、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１２」に設定する（ステップＳ２３０）。例えば、図２５（ｃ）に示す接続形態が「タイプ１２」に相当する。

親特徴点と子特徴点が２本の芯線により接続されている場合（ステップＳ２２２、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１３」に設定する（ステップＳ２３１）。例えば、図２５（ｄ）に示す接続形態が「タイプ１３」に相当する。

上述のように、親特徴点が特殊逆側芯線を有する場合（ステップＳ２２１、Ｙｅｓ分岐）には、ステップＳ２４１の処理が実行される。

ステップＳ２４１において、接続タイプ算出部２１３は、２つの特徴点を接続する芯線の数により子特徴点の接続タイプを決定する。

親特徴点と子特徴点が１本の芯線により接続されていれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１４」に設定する。例えば、図２６（ａ）に示す接続形態が「タイプ１４」に相当する。

親特徴点と子特徴点が２本の芯線により接続されていれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１５」に設定する。例えば、図２６（ｂ）に示す接続形態が「タイプ１５」に相当する。

親特徴点と子特徴点が３本の芯線により接続されていれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ１６」に設定する。例えば、図２６（ｃ）に示す接続形態が「タイプ１６」に相当する。

上述の図１７（ａ）の例では、特徴点３０１を親特徴点３７１、特徴点３０５を子特徴点３７４にそれぞれ設定した場合に、当該子特徴点３７４のコンター芯線数は「０」となる。従って、親特徴点３７１と子特徴点３７４の接続形態が判定される。

この場合、親特徴点３７１が分岐点であり（ステップＳ２０１、Ｎｏ分岐）、子特徴点３７４も分岐点である（ステップＳ２２１、Ｎｏ分岐）。また、親特徴点は特殊逆側芯線を有さず（ステップＳ２２１、Ｎｏ分岐）、２つの特徴点は１本の芯線により接続（ステップＳ２２２、Ｙｅｓ分岐）されている。さらに、子特徴点３７４は親特徴点３７１の逆側芯線に接続され（ステップＳ２２３、Ｙｅｓ分岐）、親特徴点は子特徴点の逆側芯線に接続されている。従って、親特徴点３７１と子特徴点３７４の接続形態は、「タイプ１２」と判定される（ステップＳ２３０）。

上記説明したように、接続タイプ算出部２１３は、接続タイプを特徴点（親特徴点、子特徴点）の種別、分岐点をなす芯線の種類（左側芯線、右側芯線、逆側芯線、特殊逆側芯線）、親特徴点と子特徴点を接続する芯線の本数により決定する。但し、接続タイプ算出部２１３は、芯線のタイプ等による接続タイプの決定だけでなく、親特徴点と子特徴点それぞれの位置、特徴点方向、種別（即ち、基礎特徴量）と、２つの特徴点を接続する芯線の数に応じて、接続タイプを決定してもよい。

図２７及び図２８は、接続タイプ算出部２１３の別の動作の一例を示すフローチャートである。

初めに、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点の種別を判定する（ステップＳ３０１）。

親特徴点が端点であれば（ステップＳ３０１、Ｙｅｓ分岐）、ステップＳ３０２以降の処理が実行される。親特徴点が分岐点であれば（ステップＳ３０１、Ｎｏ分岐）、ステップＳ３１１以降の処理が実行される。

ステップＳ３０２において、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の種別を判定する。

子特徴点が端点であれば（ステップＳ３０２、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３１」に設定する（ステップＳ３０３）。例えば、図２２（ａ）に示す接続形態が「タイプ３１」に相当する。

子特徴点が分岐点であれば（ステップＳ３０２、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点の特徴点方向と子特徴点の特徴点方向が同じ向きか否かを判定する（ステップＳ３０４）。なお、特徴点方向が同じ向きか否かの判定は、２つの特徴点方向の角度差Δが所定範囲内（０度≦Δ≦９０度、－９０度≦Δ＜０度）である場合を同じ方向とし、上記所定範囲外（９０度＜Δ≦１８０度、－９０度＜Δ＜１８０度）の場合には、逆方向とする。

２つの特徴点方向が同方向であれば（ステップＳ３０４、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３２」に設定する（ステップＳ３０５）。例えば、図２２（ｂ）に示す接続形態が「タイプ３２」に相当する。

２つの特徴点方向が逆方向であれば（ステップＳ３０４、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の特徴点方向が親特徴点の特徴点方向からみて左側（第１象限）を向いているか右側（第４象限）を向いているか判定する（ステップＳ３０６）。

左側を向いていれば（ステップＳ３０６、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３３」に設定する（ステップＳ３０７）。例えば、図２２（ｃ）に示す接続形態が「タイプ３３」に相当する。

右側を向いていれば（ステップＳ３０６、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３４」に設定する（ステップＳ３０８）。例えば、図２２（ｄ）に示す接続形態が「タイプ３４」に相当する。

上述のように、親特徴点が分岐点であれば（ステップＳ３０１、Ｎｏ分岐）、ステップＳ３１１以降の処理が実行される。

ステップＳ３１１において、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の種別を判定する。

子特徴点の種別が端点であれば（ステップＳ３１１、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点の特徴点方向と子特徴点の特徴点方向が同じ向きか否かを判定する（ステップＳ３１２）。２つの特徴点方向が同方向であれば（ステップＳ３１２、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３５」に設定する（ステップＳ３１３）。例えば、図２３（ａ）に示す接続形態が「タイプ３５」に相当する。

２つの特徴点方向が逆方向であれば（ステップＳ３１２、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点をＸＹ座標系における原点に設定し、親特徴点の特徴点方向をＸ軸の正方向とした場合に、子特徴点が第１象限及び第４象限のどちらに存在するかを判定する（ステップＳ３１４）。子特徴点が第１象限に存在（つまり、親特徴点から見て左側に存在）すれば接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３６」に設定する（ステップＳ３１５）。例えば、図２３（ｂ）に示す接続形態が「タイプ３６」に相当する。

子特徴点が第４象限に存在（つまり、親特徴点から見て右側に存在）すれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３７」に設定する（ステップＳ３１６）。例えば、図２３（ｃ）に示す接続形態が「タイプ３７」に相当する。

子特徴点の種別が分岐点であれば（ステップＳ３１１、Ｎｏ分岐）、ステップＳ３２１以降の処理が実行される。

ステップＳ３２１以降の処理は、図２８を参照して説明する。

ステップＳ３２１において、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点と子特徴点が１本の芯線により接続されているか否かを判定する。

親特徴点と子特徴点が１本の芯線により接続されていれば（ステップＳ３２１、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点の特徴点方向と子特徴点の特徴点方向が同じ向きか否かを判定する（ステップＳ３２２）。

２つの特徴点方向が同方向であれば（ステップＳ３２２、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点をＸＹ座標系の原点に設定し、親特徴点の特徴点方向をＸ軸の正方向とした場合に、子特徴点が第１及び第４象限のどちらに存在するか判定する（ステップＳ３２３）。

子特徴点が第１象限に存在（つまり、親特徴点からみて左側に存在）すれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３８」に設定する（ステップＳ３２４）。例えば、図２４（ａ）の右側に示す接続形態が「タイプ３８」に相当する。

子特徴点が第４象限に存在（つまり、親特徴点からみて右側に存在）すれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ３９」に設定する（ステップＳ３２５）。例えば、図２４（ｂ）の右側に示す接続形態が「タイプ３９」に相当する。

２つの特徴点方向が逆方向であれば（ステップＳ３２２、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、２つの特徴点方向が対向するか否かを判定する（ステップＳ３２６）。なお、２つの特徴点方向が対向するか否かは、例えば、親特徴点をＸＹ座標系の原点、当該親特徴点の特徴点方向をＹ軸の正方向にそれぞれ設定した場合に、子特徴点をＸ軸方向に平行移動することにより子特徴点が正の領域のＹ軸上に移動可能か否かにより判定できる。

特徴点方向が対向しない場合（ステップＳ３２６、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ４０」に設定する（ステップＳ３２７）。例えば、図２５（ｃ）に示す接続形態が「タイプ４０」に相当する。

特徴点方向が対向する場合（ステップＳ３２６、Ｙｅｓ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、親特徴点をＸＹ座標系の原点に設定し、親特徴点の特徴点方向をＸ軸の正方向とした場合に、子特徴点が第１、第４象限のどちらに存在するか判定する（ステップＳ３２８）。子特徴点が第１象限に存在（つまり、親特徴点から見て左側に存在）すれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ４１」に設定する（ステップＳ３２９）。例えば、図２４（ａ）の左側に示す接続形態が「タイプ４１」に相当する。

子特徴点が第４象限に存在（つまり、親特徴点から見て右側に存在）すれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ４２」に設定する（ステップＳ３３０）。例えば、図２４（ｂ）の左側に示す接続形態が「タイプ４２」に相当する。

親特徴点と子特徴点が２本以上の芯線により接続されている場合には（ステップＳ３２１、Ｎｏ分岐）、接続タイプ算出部２１３は、２つの特徴点を接続する芯線の数により子特徴点の接続タイプを決定する（ステップＳ３３１）。

具体的には、２本の芯線により２つの特徴点が接続されていれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ４３」に設定する。例えば、図２５（ｄ）や図２６（ｂ）に示す接続形態が「タイプ４３」に相当する。

３本の芯線により２つの特徴点が接続されていれば、接続タイプ算出部２１３は、子特徴点の接続タイプを「タイプ４４」に設定する。例えば、図２６（ｃ）に示す接続形態が「タイプ４４」に相当する。

上述の図１７（ａ）の例では、特徴点３０１を親特徴点３７１、特徴点３０５を子特徴点３７４にそれぞれ設定した場合に、当該子特徴点３７４のコンター芯線数は「０」となる。従って、親特徴点３７１と子特徴点３７４の接続形態が判定される。

この場合、親特徴点３７１が分岐点であり（ステップＳ３０１、Ｎｏ分岐）、子特徴点３７４も分岐点である（ステップＳ３１１、Ｎｏ分岐）。また、これらの特徴点は１本の芯線により接続され（ステップＳ３２１、Ｙｅｓ分岐）、特徴点方向は逆向き（ステップＳ３２２、Ｎｏ分岐）である。さらに、２つの特徴点方向は対向していない（ステップＳ３２６、Ｎｏ分岐）。従って、親特徴点３７１と子特徴点３７４の接続形態は、「タイプ４０」と判定される。

なお、接続タイプ算出部２１３は、上記図２０及び図２１による接続タイプの判定処理（芯線の接続タイプを利用した判定処理）と図２７及び図２８による接続タイプの判定処理（２つの特徴点子それぞれの位置や特徴点方向を利用した判定処理）を組み合わせて接続タイプの算出を行っても良い。例えば、前者の判定では、図２４（ａ）に示す２つの接続形態は共に「タイプ８」と判定される。そこで、前者の判定処理にて「タイプ８」と判定された場合には、後者の判定を実行し、２つの接続タイプを区別してもよい。より詳細には、後者の判定処理を用いることで、図２４（ａ）の右側は「タイプ３８」と判定され、左側は「タイプ４１」と判定される。

以上が特徴量算出部２０４の動作の説明である。

図５に説明を戻すと、特徴量出力部２０５は、特徴量算出部２０４が算出した各種特徴量（基礎特徴量、リレーション特徴量、接続タイプ）を指紋画像のＩＤ情報及び指紋画像と共に、データベース２０に出力する。例えば、特徴量出力部２０５は、図２９に示すような特徴量をデータベース２０に出力する。

［照合装置］
続いて、照合装置３０の構成及び動作を説明する。

図３０は、第１の実施形態に係る照合装置３０の処理構成の一例を示す図である。図３０を参照すると、照合装置３０は、指紋画像入力部２２１と、芯線画像生成部２２２と、特徴点抽出部２２３と、特徴量算出部２２４と、データベース（ＤＢ；Data Base）アクセス部２２５と、照合部２２６と、照合結果出力部２２７と、を含んで構成される。

指紋画像入力部２２１、芯線画像生成部２２２、特徴点抽出部２２３、特徴量算出部２２４の各部は、特徴量生成装置１０の対応する各処理モジュールと同一とすることができるので説明を省略する。

なお、上述のとおり、照合装置３０に入力する指紋画像は、図３（ｃ）の指紋画像（遺留指紋）とする。照合装置３０は、特徴量算出部２２４等を動作させ、図３（ｃ）に示す指紋画像（遺留指紋）から図３１に示す特徴量を算出したものとする。

データベースアクセス部２２５は、データベース２０にアクセスし、当該データベースに格納されている指紋画像、特徴量及びＩＤ情報を取得する手段である。ここでは、図３（ａ）に示す指紋画像（押捺指紋）と、図２９に示す特徴量が取得されたものとする。

照合部２２６は、入力した指紋画像（遺留指紋）とデータベース２０に特徴量が登録された指紋画像（押捺指紋）の照合処理を行う手段である。

図３２は、照合部２２６の動作の一例を示す図である。

初めに、照合部２２６は、サーチ側の指紋画像（遺留指紋）とファイル側の指紋画像（押捺指紋）に含まれる特徴点からペア特徴点候補を算出する（ステップＳ４０１）。具体的には、照合部２２６は、２つの指紋画像の位置合わせ（位置決め）処理を実施し、特徴点座標を変換する。

２つの指紋画像の位置合わせには種々の方法を採用することができる。例えば、特異点（コア型特異点、デルタ型特異点）を利用して２つの指紋画像の位置合わせを行ってもよい。

照合部２２６は、位置合わせ処理にて座標変換された後のサーチ側とファイル側の２つの特徴点座標が所定の範囲内にあれば、当該２つの特徴点はペア特徴点の候補として扱う。その上で、照合部２２６は、ペア特徴点の候補それぞれの特徴量を比較し、最終的な判定（ペア特徴点、非ペア特徴点）を行う。

例えば、図８を参照すると、照合部２２６は、図８（ｂ）に示すサーチ側の特徴点３２１とペアとなる特徴点の候補を、図８（ａ）に示すファイル側の特徴点３０１～３１７のなかから探索する。図８の例では、特徴点３０１が特徴点３２１のペア特徴点候補として算出される。

次に、照合部２２６は、特徴点３２１の特徴量（図３１の１行目～５行目の特徴量）と特徴点３０１の特徴量（図２９の１行目～７行目の特徴量）を比較する。照合部２２６は、比較結果に基づき、これらの特徴点がペア特徴点であるか非ペア特徴点であるかを判定する。具体的には、照合部２２６は、２つの特徴点を特徴付ける特徴量（基礎特徴量、リレーション特徴量、接続タイプ）の各要素を比較し、一致すれば判定スコアを上昇させる。一方、照合部２２６は、２つの特徴点に対応する特徴量が存在しない、あるいは、対応する特徴量の各要素が一致しなければ、判定スコアを下降させる。あるいは、照合部２２６は、各要素に重みをつけて判定スコアの変動を行っても良い。

照合部２２６は、上記のようにして算出した判定スコアに対して閾値処理を実行し、２つの特徴点がペア特徴点か否かを判定する。図２９及び図３１の例では、サーチ側の指紋画像（遺留指紋）が一部の領域しかないため、特徴点３０７～３１７を子特徴点とする場合のリレーション特徴量等がサーチ側の指紋画像（遺留指紋；図３１）には存在しない。しかし、子特徴点３０２～３０６と当該子特徴点に対応する子特徴点３２２～３２６に関するリレーション特徴量が一致するため、２つの特徴点３１１と特徴点３０１がペアである判定スコア（信頼度）は高く算出される。特徴点３０１と特徴点３２１はペア特徴点であると判定される。

このような判定を他の特徴点についても繰り返すと、図３３に示すペア特徴点が算出される。図３３では、ファイル側（押捺指紋；図６（ａ）に示す指紋画像）とサーチ側（遺留指紋；図６（ｂ）に示す指紋画像）のペア特徴点を実線にて接続し、明記している。

ペア特徴点の算出が終了すると、照合部２２６は、データベース２０から取得した指紋画像（照合処理を行った対象）に関する照合スコアを算出する（図３２のステップＳ４０２）。照合スコアは、サーチ側の指紋画像（遺留指紋）とファイル側の指紋画像（押捺指紋）の類似度（一致度）を示す指標である。

照合部２２６は、照合スコアの算出においても、それぞれの指紋画像から算出された特徴量を用いて、照合スコアを算出する。例えば、照合部２２６は、ペア特徴点と判定された特徴点数が多ければ、当該指紋画像（ファイル側の指紋画像、押捺指紋）の照合スコアを高くする。あるいは、一方の指紋画像には特徴点が存在するが、他方の指紋画像には対応する特徴点が存在しない場合には、照合部２２６は、当該指紋画像の照合スコアを低くする。

照合部２２６は、このような処理をデータベース２０から取得した指紋画像（押捺指紋）について繰り返し、ファイル側の各指紋画像（押捺指紋）に関する照合スコアを算出する。

照合結果出力部２２７は、照合部２２６が算出した照合スコアの高い指紋画像を所定のルールに応じて選択し、出力する。例えば、照合結果出力部２２７は、照合スコアが高い順に所定の数の指紋画像を選択する。あるいは、照合結果出力部２２７は、照合スコアに対して閾値処理を施し、所定の値もよりも高い照合スコアを有する指紋画像を選択する。

照合結果出力部２２７は、上記選択した指紋画像のＩＤ情報と照合スコアの組み合わせを照合結果として出力する。例えば、照合結果出力部２２７は、図３４に示すような照合結果を印刷する、モニタに表示する、ＵＳＢ等の外部記憶装置に出力する。あるいは、照合結果出力部２２７は、照合スコアだけでなく、照合スコア算出の基礎（根拠）となった特徴量（図２９、図３１に示す特徴量）を外部装置（プリンタ、モニタ、外部記憶装置等）に出力してもよい。

図３５は、第１の実施形態に係る指紋照合システムの動作の一例を示す図である。

特徴量生成装置１０は、押捺指紋等の特徴量算出の対象となる指紋画像を入力する（ステップＳ０１）。その後、特徴量生成装置１０は、指紋画像から芯線画像を生成（ステップＳ０２）し、特徴点の抽出を行う（ステップＳ０３）。その後、特徴量生成装置１０は、芯線画像及び隆線方向データ等を用いて各種特徴量（基礎特徴量、リレーション特徴量、接続タイプ）を算出する（ステップＳ０４）。その後、特徴量生成装置１０は、特徴量を算出した指紋画像、当該指紋画像の特徴量及びＩＤ情報をデータベース２０に出力する（ステップＳ０５）。

データベース２０は、特徴量生成装置１０からの特徴量等を記憶媒体に格納する（ステップＳ１１）。

照合装置３０は、指紋照合の対象となる指紋画像（遺留指紋）を入力する（ステップＳ２１）。その後、照合装置３０は、特徴量生成装置１０と同様に各種特徴量を算出する（ステップＳ２２～Ｓ２４）。その後、照合装置３０は、データベース２０に格納された情報（指紋画像、特徴量、ＩＤ情報）を取得（ステップＳ２５）し、照合処理を行う（ステップＳ２６）。その後、照合装置３０は、照合結果を外部装置に出力する（ステップＳ２７）。

なお、上記実施形態にて説明した指紋照合システムの構成は例示であって、システムの構成を限定する趣旨ではない。例えば、照合装置３０の機能が特徴量生成装置１０に組み込まれていてもよい。あるいは、特徴量生成装置１０が照合装置３０の機能の一部として実装されていてもよいし、データベース２０の機能が照合装置３０の機能の一部として実装されていてもよい。

あるいは、照合装置３０が、押捺指紋と遺留指紋に係る２枚の画像を入力し、これらの指紋画像に関する照合を行っても良い（一致、不一致を判定してもよい）。

上記実施形態では、２つの特徴点間の芯線数をコンター芯線数として算出しているが、コンター芯線数に加え、非特許文献２及び３に開示されたような従来型の特徴点間隆線数（芯線数）も特徴量として算出し、照合処理に利用してもよい。

上記実施形態では、最近傍点にＸＹ座標系の原点を設定し、子特徴点相対位置を算出している。当該特徴量に加え（あるいは替えて）、親特徴点をＸＹ座標系の原点に設定し、最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする子特徴点の存在する位置により定まる特徴量を算出してもよい。より具体的には、子特徴点がトレース方向の延長線上の右側に位置しているか又は左側に位置しているかを示す特徴量を算出してもよい。具体的には、親特徴点をＸＹ座標系の原点、隆線のトレース方向をＸ軸の正方向にそれぞれ設定した場合に、第１象限に子特徴点が位置していれば、当該子特徴点の特徴量は「左側」となり、第４象限に子特徴点が位置していれば、当該子特徴点の特徴量は「右側」となる。

上記実施形態では、隆線により曲線縞模様が形成されている画像として指紋画像を用いて特徴量生成装置１０等の構成及び動作を説明したが、扱う画像は指紋画像に限定されない。特徴量生成装置１０は、例えば、掌紋等に係る画像から特徴量を算出しても良い。

また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、例えば各処理を並行して実行する等、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上記実施形態の各開示は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

以上のように、第１の実施形態に係る特徴量生成装置１０は、特徴点の位置や方向等の特徴量に加え、２つの特徴点間の関連性に関するリレーション特徴量を算出する。このリレーション特徴量には、「コンター芯線数」が含まれる。当該コンター芯線数は、非特許文献２等に開示された特徴点間隆線数とは異なる性質を有する。

以下、非特許文献２及び３に開示された「特徴点間隆線数」の詳細を説明する。

なお、「特徴点間隆線数」は全ての特徴点に対して算出されるのが通常である。具体的には、指紋画像に写る全ての特徴点のうち１つの特徴点が選択され、当該選択された特徴点とその近傍に位置する特徴点を直線で結び、当該直線と交差する隆線の数が「特徴点間隆線数」として算出される。

「特徴点間隆線数」は、通常、ペア特徴点の位置ほどには画像歪みの影響を受けないが、特徴点間の隆線の湾曲が大きいと画像歪みの影響が顕著となる。例えば、図３６に示す２つの指紋画像から「特徴点間隆線数」を算出する場合を考える。なお、図３６に示す２つの指紋画像は同一人物の同一指から得られる指紋画像（例えば、押捺指紋と遺留指紋に係る指紋画像）とする。図３６（ａ）の特徴点３９１と図３６（ｂ）の特徴点３９２、図３６（ａ）の特徴点３９３と図３６（ｂ）の特徴点３９４がそれぞれペア特徴点である。

図３６を参照すると、各図の特徴点間における隆線の曲がり具合（曲率）の差が大きいことが分かる。より具体的には、図３６（ａ）では２つの特徴点を結ぶ隆線を含む隆線は、斜め右上に向かってほぼ直線であるのに対し、図３６（ｂ）では隆線が大きく湾曲している。図３６（ａ）において、特徴点３９１と特徴点３９３に関する「特徴点間隆線数」を算出すると、２つの特徴点を結ぶ直点と交差する隆線は存在しないので「特徴点間隆線数」は「０」となる。対して、図３６（ｂ）において「特徴点間隆線数」を算出すると、２つの特徴点を結ぶ直線と交差する隆線は６本（６箇所；図の丸印が交差点）となるので、「特徴点間隆線数」は「６」となる。

このように、同一人物から得られる指紋画像であるにも関わらず、「特徴点間隆線数」が大きく異なることがある。また、上記の不都合を解消するため、同一隆線を２回カウントしないといった対応をしたとしても図３６（ｂ）における直線と交差する隆線数は３本となり、依然として「特徴点間隆線数」は大きく異なる。

非特許文献２及び３に開示された「特徴点間隆線数」は画像歪み等のノイズに弱く、「特徴点間隆線数」を用いた照合処理では高い照合精度が得られない。即ち、「特徴点間隆線数」は、画像歪みが顕著な場合の頑健性（ロバスト性）が乏しく、照合精度向上への貢献には限界がある（照合精度劣化の要因となることもある）。以上のように、画像歪みが顕著な遺留指紋を照合対象とする場合、非特許文献２及び３に開示されたような「特徴点間隆線数」を特徴量として用いると、遺留指紋とその対指紋である押捺指紋との間で、「特徴点間隆線数」の差が生じ得る。従って、そのような「特徴点間隆線数」を用いた照合処理では、高い精度の照合は期待できない。また、小領域の遺留指紋からは、十分な数の特徴点を抽出できず、特徴点数が少ない場合は、「特徴点間隆線数」を算出するための情報が少ないため高い精度の照合が期待できない。

対して、第１の実施形態に係る特徴量生成装置１０は、芯線を等高線として扱い２つの特徴点間に存在する等高線（芯線、隆線）の数を特徴点間隆線数として算出している。また、上記のように芯線が等高線として扱われて算出された特徴点間隆線数（コンター芯線数）は画像歪みの影響を受けづらい（画像歪みに対して頑健である）という特徴がある。その結果、当該特徴量を２つの指紋画像の照合処理に利用することで、ペア特徴点の決定やファイル側の照合スコア算出を精度良く行うことができる。

また、特許文献１は、２つの近傍特徴点間の「隆線接続関係情報」を新たな特徴量として開示している。より具体的には、特許文献１では、特徴点近辺に存在する隆線上に存在する他の特徴点の情報を「隆線接続関係情報」と称している（特許文献１の段落［００４９］参照）。

ここで、指紋画像では、ノイズ等の影響により芯線が途切れてしまう場合がある。図３７において、特徴点Ｐ５８と道のり計測起点Ｑ５４’’’の間に途切れ（空白）がある場合を考える。この場合、特許文献１に開示された手法では、道のり計測起点Ｑ５４’’’から芯線トレースした最初の特徴点４０３が近傍特徴点として抽出されるが、その先の特徴点Ｐ５８は近傍特徴点として抽出されない。しかし、注目特徴点Ｐ５４と特徴点Ｐ５８は十分近傍に位置しており、特徴点Ｐ５８を近傍特徴点として抽出せず、特徴量を算出しなければ照合精度の向上は期待できない。つまり、特許文献１に開示された「隆線接続関係情報」のような特徴量では、特徴点の近傍に位置する特徴点を網羅的に抽出できず、「隆線接続関係情報」の照合精度の向上における貢献は限定的である。

対して、第１の実施形態に係る特徴量生成装置１０は、親特徴点の近傍に位置する特徴点の抽出に特段の制限はなく、親特徴点の近傍に位置する特徴点を網羅的に抽出するため、リレーション特徴量を用いた照合処理の精度向上が期待できる。

さらに、特徴量生成装置１０は、コンター芯線数を算出する際に、芯線トレースではなく隆線方向トレースを採用している。隆線方向トレースは、トレース途上に存在するノイズによる特徴点に頑健であるので、コンター芯線数が精度良く算出することができる。

さらにまた、特徴量生成装置１０は、親特徴点からみて子特徴点が存在する方向（子特徴点相対方向）や最近傍点からみた子特徴点の位置（子特徴点相対位置）も合わせてリレーション特徴量として算出している。これらの特徴量も画像歪みに対して頑健であるので、２枚の指紋画像を照合する際の特徴量として有効利用が可能である。

さらに、特徴量生成装置１０は、２つの特徴点が芯線により直接接続されている場合には、当該２つの特徴点による接続形態を特定している。このような接続タイプを照合処理に使用する特徴量とすることで、より正確な照合処理が可能となる。例えば、接続タイプにより特徴量を導入しなければ、図２４（ａ）や図２４（ｂ）に示す２つの特徴点と図２５（ｄ）に示す２つの特徴点をコンター芯線数により区別することが困難な場合もある。しかし、接続タイプを特徴量として利用することで、図２４（ａ）と図２５（ｄ）に示すような特徴点間の照合がより正確に行うことができる。あるいは、図２６（ｃ）に示すタイプ１６や図２６（ａ）に示すタイプ１４は特殊な芯線形状であり、コア（指紋中心）以外に出現することは通常考えられないので、このような接続タイプに関する特徴量を照合処理に利用することで精度の良い照合結果が得られる。特に、特徴量生成装置１０により算出される接続タイプは、特徴点のペアリング処理において有効である。具体的には、ペアリング決定過程の特定の時点で、ある特徴点がペアリングされたとき、それと同一種類の接続タイプを持つ子特徴点同士もまたペア特徴点であると決定することができる。例えば、図１７において、特定のタイミングにて、親特徴点３７１と親特徴点３８１がペア特徴点である決定されれば、各親特徴点に接続タイプ１２で接続されている子特徴点３７４と子特徴点３８３はペア特徴点として直ちに決定することができる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［形態１］
上述の第１の視点に係る特徴量生成装置のとおりである。
［形態２］
前記算出部は、前記複数の特徴点から前記第１の特徴点を選択した後、前記第１の特徴点に近接する順に所定の数の特徴点を抽出し、前記抽出された所定の数の特徴点を前記第２の特徴点に設定する、好ましくは形態１の特徴量生成装置。
［形態３］
前記生成部は、前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成し、
前記算出部は、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを行うことで前記トレース線を算出し、前記最近傍点を特定する、好ましくは形態１又は２の特徴量生成装置。
［形態４］
前記算出部は、
少なくとも前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで前記最近傍点の候補となる第１の最近傍点候補を特定し、
前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで前記最近傍点の候補となる第２の最近傍点候補を特定し、
前記第１及び第２の最近傍点候補のうち前記第２の特徴点との間の距離が短い方を前記最近傍点とする、好ましくは形態３の特徴量生成装置。
［形態５］
前記算出部は、
前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向が、前記第１の特徴点の特徴点方向と同方向であるか又は逆方向であるかを、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、好ましくは形態４の特徴量生成装置。
［形態６］
前記算出部は、
前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、好ましくは形態５の特徴量生成装置。
［形態７］
前記算出部は、前記芯線画像から抽出された特徴点に関し、位置、方向及び種別を前記抽出された特徴点を特徴付ける特徴量として算出する、好ましくは形態１乃至６のいずれか一に記載の特徴量生成装置。
［形態８］
前記算出部は、
前記第１及び第２の特徴点が少なくとも１本以上の芯線により接続されている場合に、前記第１の特徴点と前記第２の特徴点の接続形態を特徴量として算出する、好ましくは形態７の特徴量生成装置。
［形態９］
前記算出部は、
前記第１及び第２の特徴点それぞれに関する方向、種別と、前記第１及び第２の特徴点を接続する芯線の数と、前記第１及び第２の特徴点のうち少なくとも一方の特徴点の種別が分岐点である場合に当該分岐点を形成する３本の芯線のうち他方の特徴点と接続された芯線の種類と、に基づいて前記接続形態を決定する、好ましくは形態８の特徴量生成装置。
［形態１０］
前記算出部は、
分岐点の位置を原点に設定し、分岐点を特徴付ける特徴点方向をＹ軸正方向とする２次元座標系において、分岐点を形成する３本の芯線の存在する象限に応じて前記３本の芯線それぞれの種類を決定する、好ましくは形態９の特徴量生成装置。
［形態１１］
少なくとも前記算出部が算出したリレーション特徴量に関する情報を、外部装置に出力する、出力部をさらに備える、好ましくは形態１乃至１０のいずれか一に記載の特徴量生成装置。
［形態１２］
上述の第２の視点に係るシステムのとおりである。
［形態１３］
上述の第３の視点に係る特徴量生成方法のとおりである。
［形態１４］
上述の第４の視点に係るプログラムのとおりである。
なお、形態１２～１４は、形態１と同様に、形態２～形態１１のように展開することが可能である。
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得る。
（付記１）
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、第１生成部と、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する、第２生成部と、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、
複数の特徴点のうちの第１の特徴点と第２の特徴点との間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、
を備え、
前記算出部は、
前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを行うことで、第１の最近傍点候補を特定し、
前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第２の最近傍点候補を特定し、
前記第１の最近傍点候補と前記第２の最近傍点候補のうち、前記第２の特徴点との間の距離が短いほうの最近傍点候補を最近傍点として特定し、当該最近傍点に関連するトレース方向を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
特徴量生成装置。
（付記２）
前記算出部は、前記複数の特徴点から前記第１の特徴点を選択した後、前記第１の特徴点に近接する順に所定の数の特徴点を抽出し、前記抽出された所定の数の特徴点を前記第２の特徴点に設定する、付記１の特徴量生成装置。
（付記３）
前記算出部は、
前記最近傍点を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、付記１または２の特徴量生成装置。
（付記４）
前記算出部は、
前記最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、付記１乃至３のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（付記５）
前記算出部は、前記芯線画像から抽出された特徴点に関し、位置、方向及び種別を前記抽出された特徴点を特徴付ける特徴量として算出する、付記１乃至４のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（付記６）
前記算出部は、
前記第１及び第２の特徴点が少なくとも１本以上の芯線により接続されている場合に、前記第１の特徴点と前記第２の特徴点の接続形態を特徴量として算出する、付記５の特徴量生成装置。
（付記７）
前記算出部は、
前記第１及び第２の特徴点それぞれに関する方向、種別と、前記第１及び第２の特徴点を接続する芯線の数と、前記第１及び第２の特徴点のうち少なくとも一方の特徴点の種別が分岐点である場合に当該分岐点を形成する３本の芯線のうち他方の特徴点と接続された芯線の種類と、に基づいて前記接続形態を決定する、付記６の特徴量生成装置。
（付記８）
前記算出部は、
分岐点の位置を原点に設定し、分岐点を特徴付ける特徴点方向をＹ軸正方向とする２次元座標系において、分岐点を形成する３本の芯線の存在する象限に応じて前記３本の芯線それぞれの種類を決定する、付記７の特徴量生成装置。
（付記９）
少なくとも前記算出部が算出したリレーション特徴量に関する情報を、外部装置に出力する、出力部をさらに備える、付記１乃至８のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（付記１０）
特徴量生成装置と、
前記特徴量生成装置が生成した特徴量を用いて、画像の照合を行う照合装置と、
を含み、
前記特徴量生成装置は、
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、第１生成部と、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する、第２生成部と、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、
前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、
を備え、
前記算出部は、
前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを行うことで、第１の最近傍点候補を特定し、
前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第２の最近傍点候補を特定し、
前記第１の最近傍点候補と前記第２の最近傍点候補のうち、前記第２の特徴点との間の距離が短いほうの最近傍点候補を最近傍点として特定し、当該最近傍点に関連するトレース方向を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
システム。
（付記１１）
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力するステップと、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成するステップと、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成するステップと、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出するステップと、
前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出するステップと、
を含み、
前記リレーション特徴量を算出するステップは、
前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを行うことで、第１の最近傍点候補を特定し、
前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第２の最近傍点候補を特定し、
前記第１の最近傍点候補と前記第２の最近傍点候補のうち、前記第２の特徴点との間の距離が短いほうの最近傍点候補を最近傍点として特定し、当該最近傍点に関連するトレース方向を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
特徴量生成方法。
（付記１２）
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する処理と、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する処理と、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する処理と、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する処理と、
前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記リレーション特徴量を算出する処理は、
前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを行うことで、第１の最近傍点候補を特定し、
前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第２の最近傍点候補を特定し、
前記第１の最近傍点候補と前記第２の最近傍点候補のうち、前記第２の特徴点との間の距離が短いほうの最近傍点候補を最近傍点として特定し、当該最近傍点に関連するトレース方向を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
プログラム。
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の第二付記のようにも記載され得る。
（第二付記１）
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、第１生成部と、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する、第２生成部と、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、
複数の特徴点のうちの第１の特徴点と第２の特徴点との間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、
を備え、
前記算出部は、
前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
特徴量生成装置。
（第二付記２）
前記算出部は、
前記最近傍点をＸＹ座標軸の原点とし、前記トレース方向をＹ軸の正方向とする座標系において、前記第２の特徴点の存在する象限に基づき前記リレーション特徴量を算出する、第二付記１に記載の特徴量生成装置。
（第二付記３）
前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第１の最近傍点候補を特定し、
前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第２の最近傍点候補を特定し、
前記第１の最近傍点候補と前記第２の最近傍点候補のうち、前記第２の特徴点との間の距離が短いほうの最近傍点候補を前記最近傍点として特定し、当該最近傍点に関連するトレース方向を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、第二付記１または第二付記２に記載の特徴量生成装置。
（第二付記４）
前記算出部は、前記複数の特徴点から前記第１の特徴点を選択した後、前記第１の特徴点に近接する順に所定の数の特徴点を抽出し、前記抽出された所定の数の特徴点を前記第２の特徴点に設定する、第二付記１乃至３のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（第二付記５）
前記算出部は、
前記最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、第二付記１乃至４のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（第二付記６）
前記算出部は、前記芯線画像から抽出された特徴点に関し、位置、方向及び種別を前記抽出された特徴点を特徴付ける特徴量として算出する、第二付記１乃至５のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（第二付記７）
前記算出部は、
前記第１及び第２の特徴点が少なくとも１本以上の芯線により接続されている場合に、前記第１の特徴点と前記第２の特徴点の接続形態を特徴量として算出する、第二付記６の特徴量生成装置。
（第二付記８）
前記算出部は、
前記第１及び第２の特徴点それぞれに関する方向、種別と、前記第１及び第２の特徴点を接続する芯線の数と、前記第１及び第２の特徴点のうち少なくとも一方の特徴点の種別が分岐点である場合に当該分岐点を形成する３本の芯線のうち他方の特徴点と接続された芯線の種類と、に基づいて前記接続形態を決定する、第二付記７の特徴量生成装置。
（第二付記９）
前記算出部は、
分岐点の位置を原点に設定し、分岐点を特徴付ける特徴点方向をＹ軸正方向とする２次元座標系において、分岐点を形成する３本の芯線の存在する象限に応じて前記３本の芯線それぞれの種類を決定する、第二付記８の特徴量生成装置。
（第二付記１０）
少なくとも前記算出部が算出したリレーション特徴量に関する情報を、外部装置に出力する、出力部をさらに備える、第二付記１乃至９のいずれか一つに記載の特徴量生成装置。
（第二付記１１）
特徴量生成装置と、
前記特徴量生成装置が生成した特徴量を用いて、画像の照合を行う照合装置と、
を含み、
前記特徴量生成装置は、
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、第１生成部と、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する、第２生成部と、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、
前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、
を備え、
前記算出部は、
前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
システム。
（第二付記１２）
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力するステップと、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成するステップと、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成するステップと、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出するステップと、
前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出するステップと、
を含み、
前記リレーション特徴量を算出するステップは、
前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
特徴量生成方法。
（第二付記１３）
隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する処理と、
前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する処理と、
前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する処理と、
前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する処理と、
前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記リレーション特徴量を算出する処理は、
前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
プログラム。

なお、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択（部分的削除を含む）が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。

１０、１００ 特徴量生成装置
１１ ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１２ メモリ
１３ 入出力インターフェイス
１４ ＮＩＣ（Network Interface Card）
２０ データベース
３０ 照合装置
１０１ 入力部
１０２ 生成部
１０３ 抽出部
１０４ 算出部
２０１、２２１ 指紋画像入力部
２０２、２２２ 芯線画像生成部
２０３、２２３ 特徴点抽出部
２０４、２２４ 特徴量算出部
２０５ 特徴量出力部
２１１ 基礎特徴量算出部
２１２ リレーション特徴量算出部
２１３ 接続タイプ算出部
２２５ データベース（ＤＢ）アクセス部
２２６ 照合部
２２７ 照合結果出力部
３０１～３１７、３２１～３２６、
３９１～３９４、４０２、４０３ 特徴点
３３１ 分岐点
３３２ 特徴点方向
３３３～３３５、３４２ 終端点
３４１、３５１、４２１ 端点
３５２ 点線
３５３ 隆線方向データ
３６１、３７３ 最近傍点
３６２、３７２、３７４、３７５、３８２、３８３ 子特徴点
３７１、３８１ 親特徴点
４０１、４２２ 芯線

Claims (13)

1. 隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、
   前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、第１生成部と、
   前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する、第２生成部と、
   前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、
   複数の特徴点のうちの第１の特徴点と第２の特徴点との間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、
   を備え、
   前記算出部は、
   前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
   特徴量生成装置。
2. 前記算出部は、
   前記最近傍点をＸＹ座標軸の原点とし、前記トレース方向をＹ軸の正方向とする座標系において、前記第２の特徴点の存在する象限に基づき前記リレーション特徴量を算出する、請求項１に記載の特徴量生成装置。
3. 前記第１の特徴点を方向により特徴付ける特徴点方向を算出し、
   前記特徴点方向と同方向の第１のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第１の最近傍点候補を特定し、
   前記特徴点方向と逆方向の第２のトレース方向に前記隆線方向トレースを行うことで、第２の最近傍点候補を特定し、
   前記第１の最近傍点候補と前記第２の最近傍点候補のうち、前記第２の特徴点との間の距離が短いほうの最近傍点候補を前記最近傍点として特定し、当該最近傍点に関連するトレース方向を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、請求項２に記載の特徴量生成装置。
4. 前記算出部は、前記複数の特徴点から前記第１の特徴点を選択した後、前記第１の特徴点に近接する順に所定の数の特徴点を抽出し、前記抽出された所定の数の特徴点を前記第２の特徴点に設定する、請求項２又は３に記載の特徴量生成装置。
5. 前記算出部は、
   前記最近傍点と前記第２の特徴点を結ぶ直線が、前記最近傍点と前記第２の特徴点の間の芯線と交わる回数を前記リレーション特徴量の１つとして算出する、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の特徴量生成装置。
6. 前記算出部は、前記芯線画像から抽出された特徴点に関し、位置、方向及び種別を前記抽出された特徴点を特徴付ける特徴量として算出する、請求項２乃至５のいずれか一項に記載の特徴量生成装置。
7. 前記算出部は、
   前記第１及び第２の特徴点が少なくとも１本以上の芯線により接続されている場合に、前記第１の特徴点と前記第２の特徴点の接続形態を特徴量として算出する、請求項６の特徴量生成装置。
8. 前記算出部は、
   前記第１及び第２の特徴点それぞれに関する方向、種別と、前記第１及び第２の特徴点を接続する芯線の数と、前記第１及び第２の特徴点のうち少なくとも一方の特徴点の種別が分岐点である場合に当該分岐点を形成する３本の芯線のうち他方の特徴点と接続された芯線の種類と、に基づいて前記接続形態を決定する、請求項７の特徴量生成装置。
9. 前記算出部は、
   分岐点の位置を原点に設定し、分岐点を特徴付ける特徴点方向をＹ軸正方向とする２次元座標系において、分岐点を形成する３本の芯線の存在する象限に応じて前記３本の芯線それぞれの種類を決定する、請求項８の特徴量生成装置。
10. 少なくとも前記算出部が算出したリレーション特徴量に関する情報を、外部装置に出力する、出力部をさらに備える、請求項２乃至９のいずれか一項に記載の特徴量生成装置。
11. 特徴量生成装置と、
    前記特徴量生成装置が生成した特徴量を用いて、画像の照合を行う照合装置と、
    を含み、
    前記特徴量生成装置は、
    隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する、入力部と、
    前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する、第１生成部と、
    前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する、第２生成部と、
    前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する、抽出部と、
    前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する、算出部と、
    を備え、
    前記算出部は、
    前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
    システム。
12. 隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力するステップと、
    前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成するステップと、
    前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成するステップと、
    前記芯線画像から複数の特徴点を抽出するステップと、
    前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出するステップと、
    を含み、
    前記リレーション特徴量を算出するステップは、
    前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
    特徴量生成方法。
13. 隆線により曲線縞模様が形成されている画像を入力する処理と、
    前記画像から芯線が抽出された芯線画像を生成する処理と、
    前記画像をなす隆線上の各点における隆線の方向に関する情報を含む隆線方向データを生成する処理と、
    前記芯線画像から複数の特徴点を抽出する処理と、
    前記複数の特徴点のうち、第１の特徴点と第２の特徴点の間の関連性を示すリレーション特徴量を算出する処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記リレーション特徴量を算出する処理は、
    前記第１の特徴点を起点とする、前記隆線方向データを用いた隆線方向トレースを実行し、前記隆線方向トレースにより得られるトレース線上の点であって前記第２の特徴点との間の直線距離が最も短い最近傍点を特定し、前記最近傍点を特定する際に用いられたトレース方向を基準とする前記第２の特徴点の存在する位置を、前記リレーション特徴量の１つとして算出する、
    プログラム。

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