JPH04504628A - 指輪郭識別システム - 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】 指輪郭識別システム （発明の背景） 安全保障目的のため、個人が同一人であることを確認するため生物測定中を用い る多数の装置が今日存在する。これらの装置のあるものは商業的目的のため市販 されているが、大規模な用途に充分に有効で信頼性があり、そして（または）経 済的なものは未だなかった。

（発明の概要） 本発明は、保全措置された設備へめエントリをめる個人の真の同一人性を確認す るための斬新な方法および装置に関する。本方法は、指のサイズおよび形の如き 個人の手の形状がちょうど指紋のように一人ずつ異なるという統計学的に有効な 理論を用いる。個人の指の輪郭は、クレジット・カード型の身分証明書（ｒＤ） その他における如きメモリーに記録される。この個人が、後でＩＤを要求する保 全された設備へのエントリをめる時、同一人性はその時の指の輪郭とメモリーに おける基準となる輪郭との間の比較によって確認される。システムは、この時１ つ以上の統計学的基準に基いた受け入れあるいは拒否の判定を勧告する。

されたＸ線像から得た骨の形状が最近の画像のそれと比較される。このような能 力は、戦争の死傷者あるいは事故の犠牲者の識別の如き法的目的のため有効であ ろう。

本システムに対して予期される用途は、軍事基地、インテリジェンス設備、核施 設、銀行の金庫室、コンピュータ・ルームおよびコンピュータを含み、紛失し盗 まれあるいは偽造されたＩＤカードによる自動現金出納機の使用の阻止、および タイムカードの不正工作の阻止を含む。

エントリの判定を行うため上記のコンピュータ計算の実施に要求される機構およ びソフトウェアあるいはファームウェアの両者は非常に簡単でありかつ安価なも のである。

本発明の特徴は、色々な手の配置を許容する能力をシステムが有することにある 。また、本システムは、指の輪郭における通常の年齢と関連するばらつきを更に 許容する自己相関手順を用いる。個人が退後的な関節症状を持たない限り、初期 の指の形状データは更新することなく数年間自分の［Ｄとして役立ち得る。

個人の同一人性を確認する方法は手のプリントの輪郭に基くもので、本方法は、 ａ）６指の縁部の位置を個々に判定することにより１組の指の輪郭を生成し、ｂ ）６指の縁部を照合することにより６指の輪郭に対する中心軸を確立し、Ｃ）基 準線に対して直角になるまで６指の輪郭の中心軸を回転し、ｄ）前記基準線と平 行な予め定めた位置における６指の輪郭の幅を決定して、ｅ）前記指の輪郭の情 報を記録することにより１組の基準データを生成し、その後、ステップａ）乃至 ｄ）に従って候補者の指の輪郭を決定し、予め定めた位置における６指の輪郭の 幅を比較することにより候補者の指の輪郭を基準輪郭と比較し、前記予め定めた 位置における指の幅間の対応が予め定めた基準と一致するかどうかを判定し、候 補者の受け入れあるいは拒否を表示することを含む。本発明の目的はまた、これ らの方法の諸ステップを実施する装置を提供することでもある。

本発明の他の目的および利点は、以降の記述、添付図面および交尾の請求の範囲 から明らかになるであろう。

（図面の簡単な説明） 図１は、本発明を構成する構成要素を示すブロック図、図２は、本発明によりｌ ′！４５５された指の走査装置の断面側面図、図３ａは、走査線が６指を横切っ て通過するバックライト付きパネル上に典型的に置かれる如き４本指の手の輪郭 を示し、図３ｂは、指が数学的に回転された後の手の輪郭を示し、図４は、コン ピュータ・プロセッサを構成する基本的構成要素のブロック図、 図５８、図５ｂおよび図５０は自己相関プロセスを示すカーブであり、図５８は 先端部スライプ（ｓｌ、１ｔｈｅｒ）　・カーブ、図５ｂは中間部スライプ・カ ーブ、図５ｃは後部スライプ・カーブを示している。

（実施例） まず、制御された範囲あるいは装置に対するエントリ・アクセスをスクリーニン グするための生物測定学的な個人確認システムを示す図面において、図１および 図２に示された装置は、個人の指の形状および大きさの高解像度シルエットを生 成するためのビデオ・カメラ１０を含む。このシルエットは、蹟指部から指先ま での予め定めた間隔（例えば、１ｍ等）で測った６指に対する幅の値の数列に変 換される。１本の指の典型的な輪郭は、５０乃至１００の幅値からなり得る。４ 乃至８本の指の輪郭が記録され、親指は一般に使用されない。

認定された個人の登録と同時に、本装置は、ＲＡＭタイプのコード化ＩＤカード あるいは保全データベースにおける高解像度ビデオ走査像から得た指の形状およ び大きさの基準データを格納する。その後、保全領域への受け入れをめる際、個 人は自分のＩＤカードをカード・リーダ７に挿入し、（必要に応じて）キーボー ド１３上で個人の識別番号を入力し、自分の手をパネル即ちステージ９上に載せ 、ここでソリッドステート・ビデオ・カメラ１０により手が探照される。次いで 、装置は個人の指を走査し、指の形状の候補データを生成する。

次いで、前に格納された指の輪郭情報即ち基準データがその時の指の輪郭即ち候 補データと比較される。輪郭を比較するため、本システムは、同一性を測定する アルゴリズムである、本文においてディスクリミナント（ｄｉｓｃｒｉａ＋１ｎ ａｎｔ）と呼ばれる特性を使用する。比較の結果として得る点数は、値がｏ、　 ｏｏｏ乃至１．０００の範囲にわたり、完全な一致は１．０００となる。プロセ スの信頼性を向上させるため、２以上のディスクリミナントを一致点数を生成す るため使用することができる。

ｌカードを最初に申請する時、認定された個人は空白のＩＤカードをカード・リ ーダ／レコーダ７のスロット■２に挿入し、自分の手の指を開いてステージ９、 即ちバックライト付き半透明パネル上に置く。バックライト照明は、白熱灯、ル ミネッセンスあるいは蛍光光源１により行われる。

指のイメージは、ミラー２からレンズ３を通ってモータ駆動されるミラー４に向 けて反射され、このミラー４がＣＣＤリニア・センサ・アレイ５を横切って１− のステップでイメージを掃引する。５のイメージ・データ出力が、第４図のフラ ッシュＡ／Ｄ１５によりディジタル化され、コンピュータ・プロセッサ６に対し てライン毎に与えられ、ここで個人の指の縁部が左右の対をなすアレイに分割さ れ、全ての指の中心線が決定される。

第３ａ図に示したシルエットは、親指を除いて４本の指の輪郭をなす１ｍ間隔の 左右の対をなす座標形態を呈する。これら８つのアレイは、一時的にコンピュー タのメモリー６に格納され、次いで第３図に示される如（回転゛して開いた指に よる角変偏差を補正し、次にコンビエータのメモリー６に格納される。指の回転 即ち正規化のプロセスについて、以下に述べる。

次に、格納された各アレイは、メモリーより蹟指部がら指先まで１ｍｍのスライ ス毎に読出されて、指の中心軸に対して直角をなす一連の幅の値を生じる（第３ ｂ図）。

輪郭と呼ばれる名指の約７５乃至１００個の幅値の組がカード・リーグ／レコー ダ７へ送られる。この時、基準輪郭と呼ばれる形状の情報が、カードのランダム ・アクセス・メモリー（ＲＡＭ）　、あるいはカード・リーダ／レコーダ７のカ ード・スロット１２に挿入されたＩＤカードの背面の磁気的あるいは光学的にコ ード化された帯に格納される。あるいはまた、基準輪郭データは保護データベー スに格納することもできる。

保全設備は、先に述べた如き類似の装置を有する。この設備に対するエントリを 申請する際、候補者は、ＩＤカードをカード・リーグとして作動するカード・リ ーダ／レコーダ７のスロットに挿入し、割当てられた個人の識別番号ＣＰＩＮ） を図１のキーボード１３を介して人力し、自分の手をバックライト付きパネル９ に載せる。ソリッドステート・ビデオ・カメラ１０が名指のシルエットを読出し 、候補者の指の輪郭を先に述べたように生成する。

次に、第４図のコンピュータ・プロセッサ６が、カード・リーグから始めに得ら れかつ予め格納された輪郭を、ディスクリミナントのバッテリによりその時の候 補者の輪郭と比較する。形状および大きさのディスクリミナントを、できるだけ 相互に略々無関係となるように選定し、多数の別個のパラメータを用いて突き合 わせ品質をテストできるようにする。「総突き合わせ数（Ｇｒａｎｄｌ［ａｔｃ ｈ　Ｎｕｍｂｅｒ）　Ｊと呼ばれる全ての指からの識別点数の組合わせは、値が ｏ、　ｏｏ。

乃至１．０００の範囲内にあり、完全な突き合わせ数は１．０００となる。

事前のトライアルが、候補者の受け入れを宣言するため得なければならない点数 を決定する。第４図の表示パネル表示部１４が、候補者が受け入れられるか拒否 されるかを通知する。（この表示パネルはまた、候補者に手をもう一度置くよう に指示する如き他のメツセージを与えることもできる。）受は入れ／拒否の決定 に続いて、ソレノイドの如き付勢機構１１が警報、ドアの錠、回転木戸（ｔｕｒ ｎｓｔｉｌｅ）あるいは他の入口装置を作動させることもできる。

登録中およびエントリ要求時の指の載置が同時でないため、データ間の直接的な 比較は無意味であろう。従って、本発明は、指の走査から得られるデータを回転 およびトランスレーション（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）する方法、即ち、指が全 て実質的に平行となるように、かつ記録され比較されたスライスが、登録時およ びその後の両方において、名指の中心軸に対して直角をなすように、指を仮想的 に回転する方法を提供する。

（手のデータの正規化） カメラが手を走査する時、生成されるデータはハードウェアおよびインテリジェ ントなソフトウェアによりフィルタされる。その結果は、イメージの輝度が暗い 状態から明るい状態へ、またその逆になる場所の走査線毎のリストである。

このリストは、その値がこのような遷移が生じるビクセル数である１組の数であ る。このリストは、各走査線における遷移数に関しである前提が常に行われるよ うに条件付けられる。

遷移リストが得られた後、プログラムはこのリストを指別に分ける、即ちリスト の各点が特定の指の右側あるいは左側で識別される。次に、名指に対するデータ が正規化される。このプロセスは、指の中心軸が垂直軸により識別され、かつ（ 回転がなされた後）垂直座標の最小値を持つ指の対をなす点が水平軸上にくるよ うに２次元の面（Ｒ２）における指のデータ点を回転し、トランスレーションす ることを含む。

（指の見分け） この遷移リストは指毎に分類されねばならず、また名指は左右の側により分類さ れねばならない。これは、手の周囲に追従し、イメージの（垂直軸に対する）極 点を見付けることにより行われる。データは、下記の前提ができるように前辺て 条件付けられた。即ち、 １）各走査線が８以上の遷移を持たないこと２）各走査線が偶数の遷移を持つこ と ３）イメージに急な不連続がないこと このことを念頭において、第１の走査線における最初の遷移が指１に属するもの としよう。次いで、アルゴリズムが手のイメージの周囲に沿って進行する。

指の先端および蹟指部がそれぞれ局部的な極大および極小で識別される。

（指の回転） 遷移リストが指に対して再編成された後、名指が正規化される。これは、指に対 する遷移リスト・データについての多くの演算を行うことにより行われ、これら 演算は、 １）データの座標系をビクセルからａの数百分の−Ｉまで変更する２）指を通る 最良の中心線を見出す 指に対する遷移リストが既に左右の側に組み込まれたため、図１の（指の基底部 から先端部まで進む）実際の左右側の対の場所を見出さねばならない。これを行 った後、（前のデータ条件付けの故に）データ点の残りが対をなすものと仮定す ることができる。各対間の中間点の座標を見出すことは簡単である。これらの中 間点のリストが作られ、変形された線形回帰（各点から最良の線までの垂直距離 の２乗の和とは対照的に、各点から最良の線までの直交距離の２乗の和を最小に する）に渡される。

３）中心線の勾配ｍを用いて、Ｒ２に対する正規直交基Ｂ’−８ｘ１．ｘ２↑を 計算する。但し、ｘｌは指の中心線に沿って基底部から先端部までを指示する単 位ベクトル、およびｘ２はｘｉおよびＸ２のクロス乗積が正の２方向（右手座標 系）におけるベクトルを生じるようにｘｌに対して直交する単位ベクトルである 。

４）基Ｂ′を（標準）基Ｂ−！ｉｅ１．　ｅ２ｔ　−＠　（１，０）、（０，１ ）ｔにマツプする線形変換Ｔを形成する。変換Ｔは面の剛体運動、即ち、イメー ジはこの変換により歪められることはない。

５）Ｔを指のデータに作用する。これは、指の中心線が垂直軸により識別され、 指の基底部から先端部を指すベクトルが正の方向を指示するように指を回転させ る。

６）指における左右の点の最も低い対（最も小さな垂直座標を持つもの）が水平 軸上に存在するように、データ点について垂直軸のシフトを行う。

７）垂直座標をｍに変更。

これら７つのステップは、１つの単純な演算に組合わせることができる。

第１に、指の中心線が垂直軸に重なるように、指を原点（０，０）の周囲に回転 させるＲ２についての線形変換Ｔとする。この回転に加えて、指は原点に対して も標準化された位置へトランスレージランされねばならない。（指が原点の周囲 に回転されてこれを適正な方位に残ったままであるが、平面上のある不確定位置 にあったことを想起されたい。）この問題を解決するため、Ｔを用いてアフィン 変換と呼ばれる別のタイプの関数を形成する。アフィン変換はその領域で回転と トランスレージランの両方を行う。この関ｆｉＴは、２×２マトリツクスで表わ すことができ、また使用されるアフィン変換は下記の如く３ｘ３マトリツクスで 表わすことができる。即ち、 上記のアフィン変換は、単に変換Ｔを行い、トランスレージランは行わない。

単純なトランスレーションを行うアフィン変換のマトリックスは、下記の如くに 見えよう。即ち、 但し、 ｔｘ−ｘ軸に沿って行われるトランスレージランｔｙ−ｙ軸に沿って行われるト ランスレーション座標系を変更するアフィン変換のマトリックスは、下記の如く に見えよう。

即ち、 ステップ１乃至７を一時に１つずつ行う代わりに、これらステップの多くを１つ の関数（マトリックス）に組合わせることができるのは、マトリックス最初に（ 全てのデータ点の座標を数百分の一喧に変更する前に）中心線を見出し、次にそ のマトリックスが先に述べたものである回転変換へを形成することが有効である 。このマトリックスおよび他のマトリックスを用いて、下記の操作を行う。

（順序に意義があり、マトリックスは一般に交換しない。）即ち、１）座標系を 数百分の−１に変更する。

２）指の質量中心を原点へトランスレージランする。

３）指を原点（ここでは、質量中心）の周囲に回転させる。

４）最も下方の左右対が水平軸に存在するように、指を垂直軸に沿ってトランス レージランする。

このプロセスのマトリックス表現は下記のようになろう。即ち、［Ｆ、、、−］ 　＝　［Ａ、ｚ］　［Ａ、］　［Ａ、＋］　［Ａ−＋］　［Ｆ］但し、アフィン 変換のマトリックスは、下記のようになろう。即ち、但し、 ｄｘ、−散百分の−ｍ単位のビクセルの水平寸法ｄｙ＋＝ｌ！を百分の−ｍ単位 のビクセルの垂直寸法ｔｘＩ−−（水平軸方向の指の質量中心）ｊＹ＋−（垂直 軸方位の指の質量中心）ｍ−指の中心線の勾配 ｍａｇ−ｍ−＋／−（ｒｒ１ｍ＋１）の平方根（註）もしｍ＜０ならば、ｍａｇ −ｍ＜０ｔｙｚ−（上記４のように）垂直軸に沿って指をシフトさせる（ｗ＋の 数百分のｍ単位の）距離。

指のデータ点Ｆは下記のマトリックスで表わされる。即ち、また、各列ベクトル （ｆｘ＋、ｆｙ＋、１）は指Ｆの１つの点である。

式［Ｆ−１−］　＝　［Ａ、ｚ］　［Ａ、］　［Ａ、＋］　［Ａ。ｌ］　［Ｆ］ は、１つのマトリックスの乗算に約することができる。即ち、［Ｆ、、、、］　 −［Ａネ］　［Ｆ］ 但し、［へ零］　−［Ａ、２１　［Ａ、］　［Ａ、ｌ］　［Ａ、ｌ］Ｆについて 働く前に［Ａ”］を計算することが望ましいが、これはこうすることにより計算 に必要な計算回数を大幅に減らすためである。

Ａ率をＦに作用させた後、垂直座標を数百分の−Ｉから整数フォーマット閑に変 更する。これは、明らかに精度の低下を生じる。このインパクトを和らげるため 、各１部を調べて、この部分における点の水平座標を得るためこの部分内に存在 する点（無論、左右それぞれ）の水平座標を平均化する。このような解像度の低 下の後、データは不連続性について調べられる。

下記の項目は、種々のディスクリミナントおよびその導出の説明をＦ１４５５す る。

（ディスクリミナント！−幅） 最も簡単なディスクリミナントは決定の係数（ｒ２）であり、これにおいては、 基準輪郭と候補者の輪郭との間の対応するスライス幅が比較される。候補者の指 がパネル上の基準階と同じ位置に置かれないため、２つの輪郭を比較できるよう に整合させるように手段を追従させねばならない。これは、最大値に達するまで 各シフト毎に値ｒ２を調べながら、一時に１つのスライスずつ輪郭を相互にシフ トさせることにより行われる。同じ輪郭間で完全に一致すると、値ｒ２は１，０ ００となる。２つの輪郭間の最良の整合点は、一致と呼ばれる。一致状態におけ る数値ｒ２は輪郭の同じであることの測定であり、輪郭ｒ２と呼ばれる。

（ディスクリミナントＩＩ−形状の顕著性）第１のステップは、基準輪郭により 示される如き指の形状の顕著性（関節および中間骨幹のくぼみ）を見出して記録 することである。これを行う手法は、自己相関と呼ばれる。第２のステップは、 候補者の輪郭について同じことを行うことである。第３のステップは、候補者と 基準の自己相関との間の対応する顕著性の場所を比較することである。輪郭から これらの顕著な形状の特徴を抽出するため、自己相関手順が元の親輪郭をクロー ン形態のそれ自体と比較する。これは、関節における把握しがたい顕著性と指の 中間骨幹におけるくぼみを誇張する効果を有する。

自己相関手順の利点は、指の爪の長さ、浮腫による全体的な指形状、あるいは手 の圧力の変化が関節の特徴を抹殺しない限り、これらの変化を許す、即ち許容す ることである。自己相関により見出された顕著性はまた、年をとることによる指 形状の通常の変動にも拘わらず、長期の識別を可能にする。しかし、関節炎の如 き激しい、進行性の骨後退症状を持つある個人の場合、基準利点は局部的に更新 されねばならないことが認識される。

以下は、基準輪郭と、比較されるべき候補輪郭とに関して行われる自己相関手順 の記述である。基本的な理念を最初に述べ、修正形態をその後に述べる。

クローンが元の（ＩＮ）輪郭から作られ、遠近の関節間の分離と少なくとも同程 度の距離だけ、クローン輪郭が親輸郭に対して段階的にシフトされるに伴い、自 己相関一致カーブがｒｚの連続値の測定により生成される。

クローンが、親輪郭と正確に一致する時、自己相関グラフ上でピークが示され、 その場合のｒｚの値は１．０００となる。一致点は、自己相関カーブの顕著な特 徴を照合できる基準点となる。

クローンを親輪郭の長さ方向に沿って１ｍ間隔でシフトすると、２つの輪郭が逓 増的に一致点から更にはずれるにつれて値ｒ２を下げる。クローンの遠顕著性が 中間骨幹のくぼみと一致する時、最小ｒｚ値（最下点）が生じる。この最下点に 達するのに要する一致点からの１１ｗ１間隙数が、指骨の遠位関節と中間指節骨 の中間骨幹との間の距離を決定し、この値（ｍ単位）が将来の照合のため記録さ れる。

最下点を経てクローンの遠位関節の顕著性が親の中間指骨の顕著性と一致する点 までクローンをシフトして、疑似的な一致（頂点）即ち値ｒｚの局部的な最大値 を見出す。一致点からこの頂点までのｌｎｗｎステップの数が、遠位と中間の指 骨関節間の鉗離である。更にシフト（不整合）すると、一致点に対する更に別の 最下点を見出すことができる。整合し得る点の数（ｎ）は、各シフトが一致点か ら遠ざかるにつれて減少し、この望ましくない条件が自己相関カーブにある人為 結果を招来する。

そのため、ｎを一定に維持するため、各クローンを３つのセグメント、即ち、先 端部（指先から遠位関節に近い点まで）と、中間部（中間指骨の差し渡し）と後 部（中指から蹟指部まで）とに分割することにより自己相関手順が手直（。

される。各クローン部は、親輸郭に沿１て個々にシフトされて、先端部、中間部 および後部のスライサ（ｓｌｉｔｈｅｒ）　・カーブと呼ばれる３つの個々の自 己相関カーブを生成する（第５図）。名指の各スライサ・カーブにおける起伏（ 最下点および頂点）は、一致に対して関節と中間骨幹のくぼみとを標定し、指の 顕著性を後で比較するためのマーカとして役立つ。

特性的な山と谷を持つスライサ・カーブのパターンは、家の鍵の特徴に似ている 。登録時に生成されたこのようなカーブの形状は、判定係数（ｒ２）を用いるこ とにより、その候補となる相手と一点毎に比較することができ、完全な一致はｉ 、　ｏｏｏの点数を生じることになる。４本の指金てに対する値ｒ２の組合わせ は、［スライサｒ２Ｊと呼ばれ、値がｏ、　ｏｏｏがら１．０００までの節回に 及ぶ。全ての指に対する３つの候補となるスライサ・カーブの組合わせ記録は「 キー」と呼ばれる。前に格納されたスライサ・カーブからの対応する記録（基準 記録）は「ロック」と呼ばれる。

従来のロックおよびキーにおけるように、目標は、そのキーが前に記録された基 準ロックと一致する一人の個人のみにエントリ・アクセスを許容することである 。ロックおよびキーの両者は、数字のマトリックスの形態の全ての指の種々の形 状の顕著性の場所を記録し、これにおいては各セルが一致から各最下点および頂 点までのミリメートル数を記録する。

１本の手の挿入に基いてキーが生成される故に、これは手の置き方即ち圧力によ って影響を受けることがある。従って、ロックは、登録時に何回も手を挿入する ことに基くデータから構成される。これを行う際、信頼性は１つのロックに置か れるのではなく、むしろキーは一連の予め記録されたロックに当て嵌めるよう試 みることを許される。

１つのキーが試みられる時、コンピュータはこれを順次各ロックと突き合わせる 。対応するセル値開の差が、各ロックで順次更新される一連の最も小さな差のマ トリックスに記録される。キーが次々に各ロックと突き合わされるため、最も後 の差のマトリックスにおける各セル値が最も小さな差で置換される。このように 、一連の全てのロック（全ロック、ＧＲＡＮＤＬＯ（Ｊ）が関与するため、各セ ル値はゼロに近付こうとする。ＬＤＭ点数は、最後の最小差マトリックス（ＬＤ Ｍ）における全てのセル値の和である。キーと全ロック間の完全な一致は、ＬＤ Ｍ点Ｏをもたらす結果となる。

各セル値がキーとロック間の最大の差で順次置換されることを除いて、最大差マ トリックス（ＧＤＭ）が、同じ手順（即ち、キーを全ロックに突き合わせる）に より生成される。ＧＤＭ点数は、最大差マトリックスにおける全てのセル値の和 である。順次の更新はこれによりＧＤＭ点数を増加させる。

真の一致のためのキーおよびロック数列間の最大差マトリックスは、例え最後の ロックが試みられた時でもそれほど大きくはなく、このため真の一致に対するＧ ＤＭ点数は偽の一致に対するより実質的に低くなる。

ＧＤＭ点数およびＬＤＭ点数を組合わせて、２つの輪郭間の同一性の測定値を生 じる。この測定値は、真の一致においてＬＤＭ点数が偽の一致よりも遥かに小さ いという前提に基いた、合同指数（ＣＩ）である。ＣＩは、下式により計算され る。即ち、 ＣＩ−（ＧＤＭ点数−ＬＤＭ点数）／ＧＤＭ点数このように、ＬＤＭがゼロに近 付く時、ＣＩは１．０に近付く。

一致の品質をめる別の式は、ＣＩＳ　−（ＧＤＭ点数−ＬＤＭ点数）／（ＧＤＭ 点数＋ＬＤＭ点数）である。

（ディスクリミナントｌｌｌ−メリット指数）メリット指数と呼ぶディスクリミ ナントは、値がある予め定めた値（１ｍｓの如き）を越えない最小差マトリック スにおけるセル数をカウントする。これらは、ｏｋセルと呼ばれ、マトリックス におけるセルの総数の一部として表わされる。

あるいはまた、ＬＤＭおよびＧＤＭにおけるＯｋセル数をカウントして、下式を 用いる。即ち、 メリット指数−（ＧＤＭｏｋセル）／　（ＬＤＭｏｋセル）真の一致に対するこ の手順を用いて、真の一致においてはＧＤＭの値とＬＤＭの値が略々同じとなる が、偽の一致においてはＧＤＭｏｋセル数はＬＤＭｏｋセル数より小さくなりそ の比率が１．０より小さくなるため、メリット指数の値が１．０に近付くことに なる。

（ディスクリミナントＩＴ−捕捉領域）合同指数（ＣＩ）、ディスクリミナント ＩＩは、指関節と中間骨幹のくぼみとの間の距離を強調して標定することにより 、指の顕著な幾何学的特徴を明らかにするが、これはスライサ・カーブの実際の 形状比較を捕捉領域（ＣＡ）と呼ばれる別のディスクリミナントに残す。ＣＡパ ラメータは、候補の先端、中間および後部のスライサ・カーブの形状（キー）を 、格納された基準カーブの形状（ロック）と比較する。これらのスライサ・カー ブのどれかが取り得る最大ｙ軸値が１．０であるのを想起されたい。３つのキー のスライサ・カーブをそれらの対応するロック・カーブに対してｙ軸方向に慎重 に移動し、次いでこれらを徐々に最良の垂直方向の整合状態にすることにより、 対のデータ点当たりの正規化領域（Ａ）が、カーブ間のＡが最小値に達するまで 減衰する。１本の指に対する捕捉領域（ＣＡ）は、先端、中間および後部のスラ イサ・カーブの比較から得る平均点数である。

ｉ番目の指に対するＣＡの値は下式から計算することができる。即ち、ＣＡ１＝ 　［Ｉ　Ａ＋］ 全ての４本の指については、ＣＡの最終値は個々の値の積となる。即ち、ＣＡ＝ 　ＣＡ　１　Ｘ　ＣＡ　２　Ｘ　ＣＡ　ｓ　Ｘ　ＣＡ　４各指に対する３つのカ ーブ形状が同じである時完全な一致が得られ、その結果ロックおよびキーのカー ブが一緒に動かされる時、一致したカーブ間で捕捉された面積（Ａ１）がゼロに 減じるようにして、ＣＡの値は１．０となる。

もし全ロックにいくつかのロックが存在するならば、ＣＡは各々について計算さ れ、平均値（ＣＡ）（即ち、積）が最終的な点数と見做される。

（ディスクリミナントＶ−非対点数） ロックおよびキー・マトリックスから得られる別のディスクリミナントは、非対 点数（ＮＰＳ）と呼ばれる。照合され修正された輪郭から生成されたマトリック スは、ディスクリミナントＩＩにおけるようにセル単位で比較される。

しかし、ＮＦＳディスクリミナントにおいては、各セルの値は使用されず、セル が充填されるかどうかのみが問題とされる。１０個の対応するロック・マトリッ クスに対して１０個のキー・マトリックスが存在することになる。この１０個の キー・マトリックスは、対応する各セル毎の平均値から得られる平均キー・マト リックスを生じる。真の一致の場合は、平均キー・マＩ・すγクスにおける略々 各々の充填セルが１０個のロック・マトリックスの各々に対応充填セルを持つこ とになる。

１０個の構成キーから作られる平均キーを生じる偽の一致は、全ロックにおける １０個の［ロックと一致する時、より大きな数の非対セルを生じることになる。

ＮＦＳは、平均キー・マトリックスにおける相手を持たない１０個のロックにお ける充填セル、あるいはその反対をカウントすることにより計算される。式は、 ＮＦＳ＝　［１−ｎｐ／ｐｌであり、但し、ｎｐは非対のセルの総数であり、ｐ は対のセルの総数である。

完全な一致の場合は、非対のセルは存在せず（ｎｐ−０）、その時ＮＰＳ−１， ０となる。

（ディスクリミナントｖ■−指の大きさ）（面積比即ち、平均幅比）下記は、指 の形状には基かすむしろ指の大きさに基くディスクリミナントの一例である。基 準輪郭に突き合わされるある候補の指の輪郭について考察しよう。

候補の指の幅の値を加算することにより、候補の面積（Ａ、）を計算し、同様に 基準面積に対する（Ａ、）を得る。比率Ａ、／Ａ、あるいはＡ、／Ａ、のいずれ か小さい方を形成することにより、新しいディスクリミナント即ち面積比を得る が、これは完全な大きさの一致の場合には１．０の値を持ち、指の大きさがよく 一致しない場合は１．０より小さい。面積Ａ、は、平均幅Ｗ、と長さしの積とし て表わすことができ、同様に、Ａ、−ＷｃＬとなる。長さくＬ）は、対応する指 の長さが輪郭の照合および修正のプロセスにより等しくされたため同じである。

従って、面積比Ａｔ／Ａ、−Ｗ、／Ｗ、（あるいは、Ａ、／Ａ、＝Ｗ、／Ｗ、） は、平均幅の比となる。

潜在的なディスクリミナントのリストは非常に大きなものとなる。真の一致と偽 の一致間を弁別する別のディスクリミナントを得ることができる。これらディス クリミナント間から、適当な受け入れ／拒否の決定を導くことになる最も有望な 組合わせを選択する。各ディスクＩＪ　ミナントは最大値１．０（完全な一致に 対する）を有する故に、これらを乗じ（あるいは平均化し）で全−散散を得るが 、これ自体は最大値１．０を有する。ディスクリミナントの最適の組合わせの追 及は、おそらくは最も低いタイプｌおよびタイプＩＩの誤差率を生じることを目 的とする導出プロセスである。

本発明は、他の検証装置によりも低コストで低い誤差率を迅速な判定時間と組合 わせるものである。手の形状は、実質的に偽造が不可能である社会的に受け入れ られかつ清潔な生物測定学的手段である。機構的には、本システムは信頼性に富 みその操作が容易である。遠く離れた位置にあるデータベースの格納は種々の形 態であり得るが、個人データは、入手可能なランダム・アクセス・メモリーある いは磁気ストライプ手法を用いてコード化される。本システムにおいて用いられ る決定アルゴリズムは暗号化でき、また複写あるいは偽造が困難である。

本文に述べた典型的な実施態様は、指のイメージが移動ミラーにより掃引される 走査カメラのイメージ面でのＣＣＤ　（蓄積電荷デバイス）を示している。

１つの代替例は、２次元ＣＣＤの高解像度センサ・アレイに代わるものであり、 これはコストが掛かるが、走査ミラーの必要を除きかつ機械的設計を簡素化する ことになろう。また、上記の実施態様は、白熱灯あるいは宝光灯光源によりバッ クライトを施したパネルを使用する。高出力の平坦なエレクトロルミネセンス・ パネルも使用でき、この場合は１次元ＣＣＤセンサを光の質にスペクトル的に一 致させなければならない。更にまた、シルエットのイメージを作るためバックラ イトする代わりに、指の照明はこれも手のイメージを走査カメラに指向する半透 過ミラーを介して上方から行うこともできるが、手を載せるパネルは暗い色とす ることも可能である。

更にまた、幅の輪郭は種々のディスクリミナントが得られる基盤を形成するもの として記述した。指の幅の輪郭については、指のイメージの左右縁部のシルエッ トから生成されるものとして記述した。このため、名手の４本の指に対しては８ つの縁部シルエットが存在し、これもまた、候補者のアクセス要求の妥当性を調 べるための手段を提供するため幅の輪郭と同じ方法で独立的に取扱うことができ る。

本文に述べた方法およびこの方法を実施する装置は本発明の望ましい実施態様を 構成するものであるが、本発明はこの正確な方法および装置の形態に限定される ものではないこと、および交尾の請求の範囲に記載される本発明の範囲から逸脱 することなく変更が可能であることを理解すべきである。

へ ＩＧ−３Ａ ＦＩＧ−５４ 鳴入を鷹） ９駒９に竺、（嵩２アｔ、２ ＦＩＧ−５Ｃ 国際調査報告

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. １．手の１本以上の指の輪郭に基いて個人を識別する方法において、ａ）各指の 縁部の位置を個々に決定し、ｂ）各指の中心軸をその縁部に関して確立し、ｃ） 各指が共通の基準線に対して直角になるまで各指の中心軸を回転させ、 ｄ）前記基準線と平行な予め定めた位置におけるその中心軸からの各指の縁部の 距離を測定することにより指の輪郭を決定し、ｃ）前記指の輪郭の情報をテンプ レートとして記録することにより基準テンプレートを生成し、その後候補の指輪 郭を上記ａ）からｄ）までのステップに従って決定し、該候補の指輪郭を前記基 準テンプレートと比較し、前記候補の前記指輪郭と基準テンプレート間の対応性 がある予め定めた基準と一致するかどうかを判定し、 候補の受け入れあるいは拒否を表示するステップを備えることを特徴とする方法 。
2. ２．各指輪郭の一部をクローン化し、 元の指輪郭に対して各指輪郭のクローンをその軸に沿って漸進的に変位させて形 状カーブを生じ、 前記形状カーブに対する各指輪郭の関節間の距離を決定し、登録時に前記形状の 情報を対応するデータと比較するステップを更に含むことを特徴とする請求項１ 記載の方法。
3. ３．１本以上の指の輪郭に基いて個人を識別する方法において、各指の縁部の位 置を決定することにより１組の指輪郭を生成し、各指の縁部限比較することによ り各指輪郭に対する中心軸を確立し、各指輪郭の中心軸をこれが基準線に対して 直角となるまで回転させ、各指輪郭をクローン化し、 元の指輪郭まで各指輪郭のクローンを変位させて関節の位置を決定し、各指輪郭 の関節間の距離を決定し、 前記関節距離を登録時に得られた対応する手の輪郭データと比較するステップを 備えることを特徴とする方法。
4. ４．最初の登録時に左右両方の手の指輪郭データを記録し、個人の指要素の長さ を分析することにより、左右の手が比較のため提示されるかどうかを決定し、 候補の指輪郭との比較のため適当なテンプレートを検索するステップを更に含む ことを特徴とする請求項３記載の方法。
5. ５．各指の縁部の位置が、 手をパネル上に置き、 前記パネルを手と反対側から照明し、 走査ビデオ・カメラにより指のシルエットを表示し、指の中心線を略々横切って 手の指を走査し、走査毎に各指の縁部の位置を決定して指輪郭を生じることによ り決定されることを特徴とする請求項３記載の方法。
6. ６．指輪郭に基いて候補の同一人性を検証する装置において、各指の輪郭をその 縁部を標定することにより決定する手段を設け、該手段は、前記指の縁部の位置 を感知するためのバックライト付きパネルおよびビデオ手段を含み、 各指輪郭を前記パネル上のその方位とは独立的に決定する手段と、個人の指輪郭 を含む基準テンプレートを格納する手段と、候補の指輪郭を前記基準テンプレー トと比較する手段と、該候補の指輪郭が前記基準テンプレートに関する同一性の 予め定めた限度内にある時を表示する手段と を設けてなることを特徴とする装置。
7. ７．前記ビデオ手段が走査ビデオ・カメラを含むことを特徴とする請求項６記載 の装置。
8. ８．前記ビデオ手段が、感光性１次元アレイと、ミラーと、該ミラーを移動させ て前記バックライト付きパネル上に載せられた指を走査するモータとを含むこと を特徴とする請求項６記載の装置。
9. ９．前記ビデオ手段が２次元の感光性アレイを含むことを特徴とする請求項６記 載の装置。
10. １０．１本以上の指の輪郭に基いて個人の同一人性を検証する方法において、各 指の縁部の位置を個々に決定することにより、１組の指輪郭を生成し、指の縁部 を比較することにより各指輪郭に対する中心軸を確立し、各指輪郭の中心軸が共 通の基準線に対して直角になるまで回転させ、登録時に回転された指輪郭の選択 された指部分の領域を、候補の対応する指部分の領域と比較する ステップを備えることを特徴とする方法。