JPH04320584A - 指紋登録照合方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、指紋登録照合方法に関
し、更に詳しく言えば、情報セキュリティシステム等の
指紋による本人確認装置に用いられ、特に指紋の登録時
に、窓画像の評価を行って、照合時の利用順位を決定す
る指紋登録照合方法に関する。

【０００２】近年、コンピュータが広範な社会の中に導
入されるにともない、システムセキュリティに関係者の
関心が集まっている。コンピュータルームへの入室や端
末利用の際の本人確認の手段として、これまで用いられ
てきたＩＤカードやパスワードには、セキュリティ確保
の面から多くの疑問が提起されている。

【０００３】これに対して指紋は、「万人不同」、「終
生不変」という二大特徴を持つため、本人確認の最も有
力な手段と考えられ、指紋を用いた簡便な個人照合シス
テムに関しての研究開発が行われている。

【０００４】

【従来の技術】図１０は従来の本人確認装置のブロック
図、図１１は従来の「窓」の登録順位説明図、図１２は
擬似特徴点の例を示した図である。

【０００５】図中、１は指紋センサ、２は２値化回路、
３は２値化メモリ、４は登録部、５は特徴情報記憶部、
６は照合部、７は主変位量変更部、８は副変位量変更部
、９はメモリアドレス設定部、１０は画素値比較部、１
１は合格窓数評価部、１２は特徴抽出部を示す。また、
１３は入力画像、Ｐは入力画像の中心、１４は指紋の谷
線部、１５は指紋の隆線部を示す。

【０００６】従来、ムービングウィンドゥ法による本人
確認装置は、図１０に示したように、指紋センサ１、２
値化回路２、２値化メモリ３、登録部４、特徴情報記憶
部５、照合部６等で構成されていた。

【０００７】そして、前記登録部４には、特徴抽出部１
２を設けると共に、照合部６には、主変位量変更部７、
副変位量変更部８、メモリアドレス指定部９、画素比較
部１０、合格窓数評価部１１を設ける。

【０００８】上記装置において、指紋を登録する場合は
、次のようにする。先ず、指紋センサ１から指紋画像を
入力する。この入力画像は２値化回路２によって２値化
処理を行った後、２値化メモリ３に格納する。

【０００９】その後、特徴抽出部１２により、２値化メ
モリ３内の指紋画像（２値画像）から、指紋の特徴点を
抽出し、特徴情報記憶部５に、辞書として個人特徴情報
を登録する。

【００１０】この特徴点抽出に際しては、指紋画像の端
点や分岐点等の特徴点近傍の指紋画像を「窓」として切
り出し、各「窓」毎に、「窓」の位置座標、「窓」の中
の２値画像、「窓」の中の特徴点の種類等を、登録する
。また、上記のような登録時には、図１１に示した順序
で「窓」の登録を行う。

【００１１】即ち、登録の際には、入力画像１３を、い
くつかの小領域に分割しておき、入力画像１３の中心Ｐ
に近い小領域から順に、図示実線矢印方向へ向かって、
特徴点を探し、「窓」として登録する方法をとっていた
。

【００１２】指紋照合時の処理は次のとおりである。先
ず指紋センサ１により、指紋画像を入力し、２値化回路
２により２値化処理を行い、２値化メモリ３に２値化し
た指紋画像を格納する。

【００１３】その後、照合部６において、２値化メモリ
３内の入力画像（指紋の２値画像）と、特徴情報記憶部
５内の辞書情報とを照合して、本人確認を行う。

【００１４】この場合先ず、「位置合わせ用窓」と入力
画像とのパターンマッチングを行って、登録時と照合時
の入力位置の違いを補正する。次に「位置合わせ用窓」
の変位量に応じて、周辺の「照合用窓」を平行移動させ
る。

【００１５】これらの処理は、主変位量変更部７で設定
した主変位量に基づき、メモリアドレス指定部９から出
力されるメモリアドレスを、２値化メモリ３と、特徴情
報記憶部５へ送出することにより行う。

【００１６】このアドレス送出により、２値化メモリ３
からの窓画像情報と、特徴情報記憶部５からの窓画像情
報（辞書情報）とを、画素値比較部１０に取り込み、画
素値の比較を行う。

【００１７】しかし、この比較処理では、両画素の一致
性はあまり良くない（指の伸び縮み等があるため）。こ
のため、副変位量変更部８により、個々の「照合用窓」
をそれぞれ独立にわずかずつ移動させて、再び画素値の
比較を行う。

【００１８】前記画素値比較の結果の情報である「窓」
の合否情報を、合格窓数評価部１１に取り込み、合否の
評価を行う。この評価により、予め決めた数以上の「窓
」が合格であれば、本人確認信号（本人と確認した旨の
信号）を出力する。

【００１９】ところで、指紋の登録を行う際、上記のよ
うに、入力画像の中心に近い小領域から順に特徴点を探
し、「窓」として登録する方法をとっていた。

【００２０】このため、必ずしも「ユニーク」な「窓」
が優先的に選択されるとは限らず、いわゆる擬似特徴点
の除去のための前処理や後処理が複雑になる。

【００２１】前記擬似特徴点の例は、図１２に示した通
りである。図１２（Ａ）の例は、指紋の隆線部１５上に
汗線による穴（図の四角形内）があったために、擬似特
徴点となった例である。

【００２２】即ち、本来特徴点でもない部分が、細線化
処理を行うことにより、本来の特徴点と区別できなくな
って、特徴点として抽出されたもの（擬似特徴点）であ
る。

【００２３】また、図１２（Ｂ）の例は、指紋の谷線部
１４上に汗があったため、２つの隆線部１５間が連続し
たパターン（図の点線の四角形内）となり、この部分が
擬似特徴点となった例である。

【００２４】上記のような擬似特徴点の除去のための処
理は、従来、種々のマスク処理を重ねることで対応して
いた。

【００２５】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来のも
のにおいては、次のような課題があった。 （１）　指紋登録の際、入力画像の中心に近い小領域か
ら順に、特徴点を探し、「窓」として登録していた。従
って、必ずしも「ユニーク」な「窓」（本物の特徴点）
が優先的に選択されるとは限らない。

【００２６】（２）　前記（１）　の理由により、選択
した「窓」の中には、擬似特徴点の「窓」も含まれるこ
とがある。このため、擬似特徴点の除去処理をしなけれ
ばならないが、この処理は、複雑であって、処理時間も
長くなる。

【００２７】（３）　前記（１）　、（２）　の理由に
より、照合の信頼性が悪くなる。本発明は、このような
従来の課題を解決し、指紋登録を行う際、抽出した特徴
点近傍の「窓」について評価を行い、擬似特徴点でない
本来の特徴点を優先して登録できるようにすることを目
的とする。

【００２８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理図で
あり、図中、図１０と同符号は同一のものを示す。また
、２０は利用順位設定部、２１は一致回数比較部を示す
。

【００２９】本発明は上記の課題を解決するため、次の
ように構成した。 （１）　少なくとも、指紋画像の特徴点近傍から切り出
した「窓」の特徴点情報を、辞書として登録しておく特
徴情報記憶部５と、前記特徴情報記憶部５に登録してあ
る指紋の特徴と、入力した指紋の特徴とを照合する照合
部６とを具備した本人確認装置の登録照合方法において
、指紋の登録時に、入力指紋画像の特徴点近傍から切り
出した「窓」を、複数個登録した後、前記複数個の「窓
」毎に、その周辺に位置する入力指紋画像から切り出し
た複数の「窓」とそれぞれ照合して、その一致回数を計
数（積算）し、前記一致回数（積算値）の少ない順に、
前記の登録した各「窓」の順序付けを行うようにした。

【００３０】（２）　上記一致回路の計数時に、予め決
めた上限値を越えた際、以後の照合を行うことなく、そ
の「窓」を排除するようにした。

【００３１】（３）　上記複数個の「窓」を登録する際
、簡単な擬似特徴点の除去処理を行うことにより、その
後の処理対象となる「窓」の個数を削減するようにした
。

【００３２】（４）　上記一致回数の少ない順に順序付
けした登録順位を、指紋照合の際の「窓」の利用順位と
した。

【００３３】（５）　上記一致回数の過多に応じて「窓
」に重み係数を設定して登録し、指紋照合の際は、上記
重み係数の合計値の大小により本人確認を行うようにし
た。

【００３４】

【作用】上記構成に基づく本発明の作用を、図１を参照
しながら説明する。指紋の登録時には、先ず従来と同じ
方法によりＮ個（Ｎは任意の複数）の「窓」を特徴情報
記憶部５に登録する。

【００３５】その後、登録済みの「窓」から１つの「窓
」を選択し、この「窓」の周辺に位置する入力画像（２
値化メモリ３内）から切り出した複数個の「窓」と、そ
れぞれ画素値比較部１０で比較する。

【００３６】その結果、一致する「窓」があれば、その
回数（一致回数）を計数する。そして、登録済みの各「
窓」毎に一致回数を積算し、利用順位設定部２０内のメ
モリに格納しておく。

【００３７】全「窓」について上記の処理が終了すると
、利用順位設定部２０では、内部に格納しておいた一致
回数を、少ない順にソーティングする。

【００３８】その後、特徴情報記憶部５に登録してある
複数の「窓」を、一致回数の少ない順に順序付けする。

【００３９】このようにすれば、擬似特徴点でない本来
の特徴点が優先して登録されることになる。この順序付
けは、照合時の利用順序として使用されるため、照合照
合において、安定した本人確認が行える。

【００４０】また、上記構成（２）　のように、上限値
を設定しておけば、無駄な処理を行わずに済み、処理が
高速化できる。更に構成（３）　のようにして、処理対
象の「窓」の個数を削減した場合にも、処理の高速化が
できる。

【００４１】上記構成（５）　のように、重み係数を設
定した場合には、単に合格窓数で本人確認を行う場合よ
りも安定した本人確認処理が行える。

【００４２】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。 （第１実施例の説明）図２〜図３は、本発明の第１の実
施例を示した図であり、図２は本人確認装置の構成図、
図３は処理フローチャートである。図中、図１、図１０
と同符号は同一のものを示す。

【００４３】第１実施例における本人確認装置は、図２
に示したように構成されている。図２（Ａ）は、本人確
認装置のブロック図、図２（Ｂ）は個人特徴情報のデー
タ構造を示す。

【００４４】この実施例の本人確認装置では、図１０に
示した従来装置の登録部４に、利用順位設定部２０を設
けると共に、照合部６に一致回数計数部２１を付加して
ある。

【００４５】また、特徴情報記憶部５に登録する個人特
徴情報は、窓の位置情報（Ｘ、Ｙ）、利用順位情報（窓
番号）、窓の画像情報で構成した。

【００４６】前記一致回数計数部２１は、画素値比較部
１０により画素値比較を行った結果の「窓」毎の一致回
数を計数（積算）するものである。

【００４７】利用順位設定部２０は、その内部にメモリ
を有し、一致回数計数部２１で計数した「窓」毎の一致
回数を前記メモリ内に格納しておくと共に、特徴情報記
憶部５内に登録してある「窓」（従来と同じ方法で、予
め登録しておいた「窓」）の順序付けを行うものである
。その他の構成は、図１０の従来例と同じなので、説明
を省略する。

【００４８】以下、第１実施例の処理を、図３の処理フ
ローチャートに基づいて説明する。なお、図３の各処理
番号はカッコ内に示す。

【００４９】指紋センサ１で入力した指紋の入力画像は
、２値化回路２により、２値画像に変換し（Ｓ１）、２
値化メモリ３に格納する。その後、特徴抽出部１２によ
り、２値化メモリ３内の指紋画像の細線化処理（Ｓ２）
を行い、特徴点を抽出する（Ｓ３）。

【００５０】そして、前記特徴点近傍から「窓」画像を
切り出し、辞書として特徴情報記憶部５へ登録しておく
。なお、これらの処理（Ｓ１〜Ｓ４）は従来と同じであ
る。上記の処理を繰り返して行うことにより、Ｎ個（Ｎ
は１以外の任意の整数）の「窓」を登録する。

【００５１】次に、上記の処理で、特徴情報記憶部５に
登録してあるＮ個の「窓」を評価して、照合時の利用順
位（窓番号）を決定する処理を行う。この処理は、先ず
、特徴情報記憶部５内に登録済みの「窓」を１つ取り出
し、この「窓」を、２値化メモリ３内に格納されている
入力画像と照合して行う。

【００５２】即ち、前記登録済みの「窓」の画像情報と
、前記入力画像の任意の領域から切り出した「窓」の画
像情報とを画素値比較部１０へ入力して、画素値の比較
を行う。この場合、登録してある１つの「窓」に対して
、入力画像から切り出す「窓」は、ある捜索範囲内で設
定した複数の「窓」（場所の異なる複数の「窓」）とし
、これら複数の「窓」を順次比較する。

【００５３】前記のようにするため、登録済みの「窓」
を１つ選択し、この「窓」の周辺に位置する２値化メモ
リ３内の入力画像から「窓」を１つ切り出す必要がある
。

【００５４】そこで、入力画像から切り出すべき「窓」
の変位量（一応、副変位量と呼ぶ）を設定する（Ｓ５）
。この変位量の設定は、副変位量変更部８で行う。

【００５５】その後、前記変位量が、予め決めた捜索範
囲内であれば（Ｓ６）、画素値比較部１０により、特徴
情報記憶部５に登録済みの１つの「窓」と、２値化メモ
リ３内の入力画像から切り出した「窓」について、各「
窓」内の画素値を比較することにより画素照合を行う（
Ｓ７）。

【００５６】前記の画素照合により、登録済みの「窓」
（一応、仮辞書と呼ぶ）と、入力画像から切り出した「
窓」とがどの程度一致しているかをみる（Ｓ８）。この
処理は、例えば、比較する両「窓」内の画素値について
、不一致度が、予め決めた閾値を下回る回数を検出する
ことにより行う。

【００５７】前記回数が所定値以下であれば、比較して
いる２つの「窓」は、一致していない「窓」であると判
断し、所定値を越えていれば、一致した「窓」であると
判断する。なお、この一致するか否かの判断は、照合時
の判断とは、関係なく行う（必ずしも同じでない）。

【００５８】上記の画素値比較により、２つの「窓」が
一致した場合には、その一致回数を、一致回数計数部２
１で計数する（Ｓ９）。また一致しない場合は前記計数
を行わない。

【００５９】次に、選択した登録済みの「窓」はそのま
まとし、２値化メモリ３から切り出す「窓」を、別の「
窓」にして（副変位量を変えて）同様な画素値の比較を
行い、一致した場合には一致回数を積算する（Ｓ５〜Ｓ
９の処理）。

【００６０】このようにして、１つの登録済みの「窓」
に対し、その周辺に位置する入力画像の「窓」を順次移
動させながら照合して、両者の「窓」が一致した場合の
回数（窓の数）を積算していく。

【００６１】この処理を、予め決めた捜索範囲内で全て
終了すると（Ｓ６）、再び、登録済みの「窓」から別の
「窓」を１つ選択し、この「窓」を入力画像と照合する
。この場合も上記と同様にして、一致回数を積算する。

【００６２】この時、登録済みの「窓」毎に、一致回数
の積算値を求め、この値を利用順位設定部２０内のメモ
リに格納させておく。

【００６３】登録済みの全ての「窓」毎に一致回数の積
算値が求まると（Ｓ１０）、利用順位設定部２０におい
て、「窓」の順序付けを行い（Ｓ１１）、登録する（Ｓ
１２）。

【００６４】この処理では、「窓」毎に一致回数を比較
し、一致回数が少ない順に並べ、利用順位情報（窓番号
）を特徴情報記憶部５に書き込むことにより処理する。

【００６５】結局、一致回数が少ない場合は、「窓」の
周辺に類似したパターンが少ないことになり、登録した
「窓」が擬似特徴点でない（本来の特徴点）可能性が強
いことになる。

【００６６】従って、一致回数の少ない順に「窓」を並
べて登録しておき、この順序を指紋照合時の利用順位と
すれば、擬似特徴点を除去した、真の特徴点による照合
が可能となる。

【００６７】（第２実施例の説明）図４は第２実施例の
本人確認装置の構成図であり、図４（Ａ）は本人確認装
置のブロック図、図４（Ｂ）は個人特徴情報のデータ構
造を示した図である。また図５は第２実施例の処理フロ
ーチャートである。図中、図２と同符号は同一のものを
示す。また、２２は一致回数の上限設定部を示す。

【００６８】第２実施例の本人確認装置は、図２に示し
た装置に、一致回数の上限設定部２２を付加したもので
あり、他の構成は、図２と同じである。

【００６９】一致回数の上限設定部２２は、一致回数計
数部２１で計数した一致回数に上限値を設定するもので
ある。この上限値の設定により、明らかに本来の特徴点
でないと見られる「窓」を早期に排除する。

【００７０】また、この実施例では、特徴情報記憶部５
に登録されている個人特徴情報を、窓の位置情報（Ｘ、
Ｙ）、利用順位情報（窓番号）、窓の画像情報（２値）
で構成した。前記の利用順位情報（窓番号）は、照合時
の利用順位として用いるデータである。

【００７１】次に、第２実施例の処理を図５の処理フロ
ーチャートに基づいて説明する。なお、図５の各処理番
号はカッコ内に示す。図５の各処理（Ｓ２０〜Ｓ３２）
の内、Ｓ２９の処理以外は、図３に示した第１実施例の
処理と同じである。

【００７２】本実施例では、Ｓ２８の処理で一致回数を
計数（積算回数）した際、その一致回数が、一致回数の
上限設定部２２で設定した上限値を越えた場合には（Ｓ
２９）、その「窓」についての照合を終了（排除）する
。

【００７３】即ち、一致回数が多いと、その「窓」は、
本来の特徴点ではなく、擬似特徴点である可能性が高い
。従って、一致回数が上限値を越えた場合に、その「窓
」についての照合は終了させ、次の「窓」の照合に移れ
ば、無駄な処理を少なくでき、全体として処理時間が短
くなる。

【００７４】（第３実施例の説明）図６は第３実施例の
本人確認装置の構成図であり、図６（Ａ）は本人確認装
置のブロック図、図６（Ｂ）は個人特徴情報のデータ構
造を示した図である。また、図７は、第３実施例の処理
フローチャートである。図中、図２と同符号は同一のも
のを示す。また、２３は擬似特徴排除部を示す。

【００７５】第３実施例では、図２に示した本人確認装
置の登録部４に、擬似特徴排除部２３を付加した例であ
り、他の構成は図２の装置と同じである。

【００７６】また、第３実施例では、個人特徴情報を、
窓の位置情報、利用順位情報（窓番号）、窓の画像情報
（２値）で構成した。

【００７７】上記擬似情報特徴排除部２３は、最初に従
来の方法で複数の「窓」を登録する際、簡単な擬似特徴
点の排除処理を行うことにより、その後の処理を行う「
窓」の数を削減しておくものである。

【００７８】以下、図７の処理フローチャートに基づき
、第３実施例の処理を説明する。なお、図７の各処理番
号はカッコ内に示す。

【００７９】第３実施例の処理では、Ｓ４０〜Ｓ５２の
処理中、Ｓ４３の処理以外は、図３に示した第１実施例
の処理と同じである。

【００８０】図示のように、特徴抽出（Ｓ４２）を行っ
た後、簡単な擬似特徴点の除去（Ｓ４３）を行う。この
処理は、擬似特徴排除部２３で行うが、この場合の擬似
特徴点の除去は、例えば「亀裂除去」（従来例で説明済
み）のみの簡単な処理を行う。

【００８１】この処理により、ある程度の擬似特徴点の
除去を行い、特徴情報記憶部５に登録する「窓」の個数
を削減し、その後の処理時間を短縮化する。

【００８２】（第４実施例の説明）図８は第４実施例の
本人確認装置の構成図であり、図８（Ａ）は本人確認装
置のブロック図、図８（Ｂ）は個人特徴情報のデータ構
造を示した図である。また、図９は処理フローチャート
である。図中、図２と同符号は同一のものを示す。

【００８３】第４実施例の本人確認装置は、図２に示し
た装置と同じである。また、個人特徴情報のデータは、
窓の位置情報（Ｘ、Ｙ）、利用順位情報（窓番号）、重
み係数、窓の画像情報（２値）で構成した。

【００８４】以下、図９の処理フローチャートに基づき
、第４実施例の処理を説明する。なお、図９の各処理番
号は、カッコ内に示す。

【００８５】図９のＳ６０〜Ｓ７２の処理中、Ｓ７１の
処理以外は、図３に示した第１実施例の処理と同じであ
る。

【００８６】この実施例では、「窓」の順序付け処理（
Ｓ７０）の後、重み係数を設定して（Ｓ７１）、登録す
る（Ｓ７２）。

【００８７】この場合、利用順位設定部２０では、内部
のメモリに、それぞれ「窓」毎の一致回数（積算値）を
格納しておき、「窓」の順序付け（一致回数の少ない順
）を行った後、重み係数Ｋ１　（図８参照）を特徴情報
記憶部５内の個人特徴情報として設定する。

【００８８】重み係数を設定する方法としては、例えば
、一致回数と重み係数との対照表を、予め利用順位設定
部２０内のメモリに格納しておき、この対照表を参照し
ながら、各「窓」毎に、一致回数に応じた重み係数を設
定する。

【００８９】上記のようにして設定し重み係数は、指紋
の照合時に使用する。指紋の照合時には、合格窓数評価
部１１において、合格窓数の評価を行うが、この場合、
合格窓数だけで本人確認信号（確定信号）を出力するの
ではなく、上記の重み係数も考慮して処理する。例えば
、重み係数の合計値の大小により本人確認を行うもので
ある。

【００９０】（他の実施例）以上実施例につてい説明し
たが、本発明は次のようにしても実施可能である。 （１）　上記第１実施例において、図３のＳ９の処理は
、不一致度が、予め決めた閾値を下回る位置の数を計数
するようにしてもよい。この場合は、Ｓ１１の「窓」の
順序付け処理において、不一致度が閾値を下回る回数の
少ない順に順序付けを行う。このような処理を行うと、
一致回数を計数する場合よりも処理の高速化が図れる。

【００９１】（２）　上記第３実施例において、図７の
Ｓ４３の処理を行う場合、擬似特徴点の除去は、１種類
の処理だけを行ってもよいが、２〜３種類の処理を行っ
てもよい。いずれにしても、全ての擬似特徴点の除去は
行わずに、簡単に処理可能なものを選択して行えばよい
。

【００９２】

【発明の効果】以上発明したように、本発明によれば次
のような効果がある。 （１）　擬似特徴点でない本来の特徴点が優先的に登録
されるため、指紋照合の信頼性が向上する。

【００９３】（２）　従来のような複雑な擬似特徴点の
除去処理を行わなくても済むので、指紋登録時の処理が
簡単で、しかも高速化できる。

【００９４】（３）　一致回数の上限値を設定して処理
すれば、更に登録時の処理が速くなる。

【００９５】（４）　一致回数の過多に応じて重み係数
を設定すれば、照合時の本人確認が、より安定して行え
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理図である。

【図２】本発明の第１実施例の本人確認装置の構成図で
ある。

【図３】第１実施例の処理フローチャートである。

【図４】第２実施例の本人確認装置の構成図である。

【図５】第２実施例の処理フローチャートである。

【図６】第３実施例の本人確認装置の構成図である。

【図７】第３実施例の処理フローチャートである。

【図８】第４実施例の本人確認装置の構成図である。

【図９】第４実施例の処理フローチャートである。

【図１０】従来の本人確認装置の構成図である。

【図１１】従来の「窓」の登録順位説明図である。

【図１２】擬似特徴点の例である。

【符号の説明】

３　　２値化メモリ ４　　登録部 ５　　特徴情報記憶部 ６　　照合部 １０　　画素値比較部 １２　　特徴抽出部 ２０　　利用順位設定部 ２１　　一致回数計数部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　少なくとも、指紋画像の特徴点近傍か
   ら切り出した「窓」の特徴情報を、辞書として登録して
   おく特徴情報記憶部（５）と、前記特徴情報記憶部（５
   ）に登録してある指紋の特徴と、入力した指紋の特徴と
   を照合する照合部（６）とを具備した本人確認装置の指
   紋登録照合方法において、指紋の登録時に、入力指紋画
   像の特徴点近傍から切り出した「窓」を、複数個登録し
   た後、前記複数個の「窓」毎に、その周辺に位置する入
   力指紋画から切り出した複数の「窓」とそれぞれ照合し
   て、その一致回数を計数（積算）し、前記一致回数（積
   算値）の少ない順に、前記の登録した各「窓」の順序付
   けを行うことを特徴とした指紋登録照合方法。
2. 【請求項２】　　上記一致回数の計数時に、予め決めた
   上限値を越えた際、以後の照合を行うことなく、その「
   窓」を排除することを特徴とした請求項１記載の指紋登
   録照合方法。
3. 【請求項３】　　上記複数個の「窓」を登録する際、簡
   単な擬似特徴点の除去処理を行うことにより、その後の
   処理対象となる「窓」の個数を削減することを特徴とし
   た請求項１記載の指紋登録照合方法。
4. 【請求項４】　　上記一致回数の少ない順に順序付けし
   た登録順位を、指紋照合の際の「窓」の利用順位とする
   ことを特徴とした請求項１記載の指紋登録照合方法。
5. 【請求項５】　　上記一致回数の過多に応じて「窓」に
   重み係数を設定して登録し、指紋照合の際は、上記重み
   係数の合計値の大小により本人確認を行うことを特徴と
   した請求項１記載の指紋登録照合方法。