JPH0465776A - 画像の比較方法 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、例えば指紋照合システム等に適用され、隆線
を含む画像同士を比較する方法に関する。

〔従来の技術〕

従来の指紋照合方法において、まず指紋隆線を含む画像
が２値化され、この２値化された画像が細線化されて隆
線パターンが求められる。そしてこの隆線パターンから
分岐点、端点、曲率が主な特徴として抽出され、これら
の特徴に基づいて、マスター画像（基準となる指紋の画
像）とサンプル画像（検査される指紋の画像）の比較が
行われる。

〔発明が解決しようとする課題］ ところがこのような従来方法においては、特徴抽出の基
礎となる隆線パターンの品質によって照合の精度が著し
く変動する。このため、指紋照合システムへのサンプル
画像の入力に際し、指を揚像機の所定の部位に正確に置
き、常にきれいな指紋を撮影しなければならず、サンプ
ル画像の入力方法に関する制約が厳しかった。

本発明はこのような従来の問題点を解消すべく創案され
たもので、サンプル画像の入力に対する制約を大幅に緩
和し得る、図形隆線を含む画像の比較方法を提供するこ
とを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明に係る画像の比較方法は、被検査画像および基準
画像の各画素の濃度値を求め、各画素に関し、隣接する
画素との間の濃度値の変化量が最小となる方向を検出し
、被検査画像および基準画像をそれぞれ複数のブロック
に分割し、各プロ・ンクについて、上記最小となる方向
に基づいた指標を求め、指標を用いて被検査画像と基準
画像が実質的に一致しているか否かを判断することを特
徴としている。

また本発明に係る第２の比較方法は、被検査画像および
基準画像の各画素の濃度値を求め、各画素に関し、隣接
する画素との間の濃度値の変化が最小となる方向を検出
し、被検査画像および基準画像について、上記最小とな
る方向の割合を求め、この割合を用いて被検査画像と基
準画像が実質的に一致しているか否かを判断する。

〔作用〕

本発明に係る画像の比較方法において、入力画像を濃淡
画像のまま処理することによって画像に含まれている情
報を最大限に活用し、また画像をブロック単位で処理し
て大局的な比較判断を行う。

〔実施例］ 以下図示実施例に基づいて本発明に係る画像の比較画像
を説明する。

第１図は本発明の画像比較方法を用いた指紋照合システ
ムを示す、指紋照合システムは画像入力装置１０および
照合処理装置Ｆ２０を備え、画像入力装置１０において
撮影した画像を照合処理装置２０において比較処理する
。画像入力装置１０は直角プリズム１１に光源１２から
照明光を入射し、その全反射光をＣＣＤカメラ１３で検
出する。プリズム１２はその斜面１４が検出面とされ、
指紋を検出すべき指ＦＩＮはこの斜面工４に接触させる
。指ＦＩＮを接触させない状態では、照明光は全て全反
射され、ＣＣＤカメラ１３では白一色の映像が検出され
る。

そして第２図に示すように、指の接触面ＦＩＮｌ（指紋
の山）においては、プリズム界面の屈折率が変化するた
め、照明光は全反射せずに界面を遭遇する。従って、指
紋の山の部分が濃淡を持つ暗線としてＣＣＤカメラに入
力される。

照合処理装置２０は画像処理部２１とカードリーダ２２
を有し、被検者がＩＤカード２３をカードリーダ２２に
挿入することにより、マスターデータが読み出され、画
像入力装置１０から取り込んだデータとの比較が行われ
る。この比較はコンピュータ２３によって行われ、比較
結果が表示部２４に表示されるとともに、比較結果が合
格（指紋一致）であったときには、アクチュエータ２５
を作動して、扉２６を解錠する。

なお、マスターデータの特定は、被検者がキーボードか
らＩＤ番号を入力する等積々の態様を採用し得る。

第３図は指紋の隆線の大局的方向を矢印で示したもので
ある。この大局的方向を示す指標として、発明者は各画
素の濃度値の偏微分値が最小となる方向のヒストグラム
を採用した。例えば領域Ｉに含まれる各画素の濃度値の
変化は、水平方向から反時計周りに４５°回転した方向
において、最小となる傾向が強いため、この領域の各画
素の濃度値の偏微分値はこの４５６の方向において最小
となる頻度が高い。したがって領域Ｉにおける画素の濃
度値の変化に関して第４図（Ｉ）に示すヒストグラムが
得られる。また領域■に含まれる各画素の濃度値の変化
は、水平方向から反時計周りに９０°回転した方向にお
いて、最小となる傾向が強いため、この領域の各画素の
濃度値の偏微分値はこの９０°の方向において最小とな
る頻度が高く、領域■における画素の濃度値の変化に関
しては、第４図（ｎ）に示すヒストグラムが得られる。

このようなヒストグラムを得るため、次のような処理が
実行される。

まず、入力された指紋画像すなわちサンプル画像の各画
素について濃度値が求められる。一方、このサンプル画
像と比較される基準となる指紋画像すなわちマスター画
像については予め各画素毎に濃度値が求められ、コンピ
ュータ２３のメモリに記憶されている。

次に、各画素について、隣接する画素との間の濃度値に
関する偏微分値が求められる。なおここで、隣接する画
素とは、偏微分の対象となる画素に直接隣合う画素だけ
でなく、数個だけ離れた画素も含むものとする。偏微分
は、第５図に示すように、水平方向（番号１）、水平方
向から反時計方向に２２．５°ずつ回転した方向（番号
２．３．４．５）、また水平方向から時計方向に２２．
５°ずつ回転した方向（番号６．７．８）に関して、す
なわち１５７．５”の範囲にわたって行われる。

ここで水平方向にＸ座標、垂直方向にＸ座標をとり、ま
た濃度値の変化量をΔｄとすると、偏微分値２は、 Δｄ Δχ＋Δｙ となる。

デジタル画像における偏微分は離散的であり、特に距離
要素に関しては、偏微分方向により比較的大きな距離を
採用する必要が生じる。しかし、距離が過大になると、
指紋の谷を越えて、すなわち、指紋の山から山に跨る微
分が行われ、指紋隆線の特徴が失われる。従って、距離
値としては、方向の精度を極力高めつつ微小量を採用す
べきである。また第１図の画像入力装置１０は、指紋を
斜め４５°の方向から観察するため、ＣＣＤカメラ１３
に入力される画像においてＹ方向の成分についての補正
を要する。この補正を考慮した偏微分の距離として、０
°　（Δｘ＝２、Δｙ＝０）、２２．５’　　（Δｘ＝
２、Δｙ＝１）、４５°　（Δｘ＝２、Δｙ＝２）、６
７．５°　（Δｘ＝２、Δｙ＝３）を用いて良好な結果
を得ている。

各画素について番号１〜８（第５図）の各方向に関する
偏微分値を計算する際、既に求められている偏微分値と
新しく求められた偏微分値とを比較して小さい方をメモ
リに記憶させておく。しかして、各方向についての偏微
分を行いつつ小さい方をメモリに記憶させていくと、８
方向についての計算が終了した時点でメモリには最小偏
微分値が格納されることとなる。この処理を全画素につ
いて行うことにより、全画素について最小偏微分値が求
められる。

次いで、再び各画素について番号１〜８の各方向に関す
る偏微分値を計算し、この偏微分値を既に求められてい
る最小偏微分値と比較する。そして、今求められた偏微
分値が最小偏微分値と一致した時、その時の偏微分値の
ｒ方向１に対応する番号（第５図の番号１〜８）を画像
処理部のメモリに格納する。しかして、全画素について
偏微分値が最小となる方向が求められ、画像全体につい
て偏微分値が最小となる方向の分布が得られる。

このように濃淡画像から直接画像各部の方向成分を抽出
するので、原画像の情報を最大限に活用し得る。

さて、サンプル画像について最小偏微分値となる方向の
分布が得られると、これにより指紋の隆線の傾向が把握
可能であり、この方向の分布をマスター画像のものと比
較することによって指紋照合を行い得る。すなわち、各
画素毎に得られた最小偏微分値となる方向のデータを、
サンプル画像とマスター画像との間において、対応する
画像毎に比較する。しかし本実施例では、画像を複数の
ブロックに分割し、各ブロックについて最小となる方向
に基づいた指標を求め、サンプル画像とマスター画像に
ついて、この指標を用いて比較を行っている。これは、
サンプル画像とマスター画像の比較を大局的に行うため
である。

なお、このように指紋画像をブロックに分割するのでは
なく、各画像毎に比較してもよい。すなわち、例えば８
０％以上の画素において上記方向が一致していれば、サ
ンプル画像とマスター画像が相互に一致していると判断
してもよい。

第６図は、指紋画像４１をブロックに分割する方法を示
す。この画像４１は１５個のブロックＡ〜０に分割され
、各ブロックＡ−０はさらに、１６×１６画素から成る
１６個の領域ａ−，−ｐに分割されている。本実施例で
は、各ブロックＡ−０について、以下の特徴量を算出し
サンプル画像とマスター画像の比較を行う。

まず各領域ａ　−ｐ毎に全分散を算出する。全分散とは
本来、次の式によって定義されるものである。すなわち
、 全分散−クラス間分散子クラス内分散 ＝ｓｉｎ”（θ／２　）＋（Ｖｍ＋Ｖ　ｓ　）　／　ま
ただし、θは各領域におけるマスター画像とサンプル画
像の最小偏微分値となる方向のずれの角度、Ｖｍはマス
ター画像の各領域におけるクラス内分散、ＶＳはサンプ
ル画像の各領域におけるクラス内分散を示す、さて本実
施例では全分散ＲＥを、１から上記式によって定義され
る全分散をひいたものとして定義している。すなわち本
実施例において、全分散ＲＥは、 ＲＥ　＝　１−５ｉｎ”（θ／２）−（Ｖｍ＋Ｖｓ）／
２＝　ｃｏｓ　２（θ／２）−（Ｖｍ十Ｖｓ）／２　　
（ｔ）と定義される。これによって、−成度が高い程全
分散が増加する傾向が得られる。

（１）式によって定義される全分散を求めるために、ま
ずマスター画像およびサンプル画像についてクラス内分
散Ｖｍ、Ｖｓを求める。これを第７図および第８図を用
いて説明する。第７図は方向コードに対する画素数のヒ
ストグラムを示し、第８図は方向コードの定義を示す。

すなわち、垂直上方を向く方向のコードをｒｌ、と定め
、これがら時計周りに２２．５°ずつ回転変位する毎に
方向コードは「２」、「３」・・・「８」と増加するも
のとする。

まず方向コードｒ１．を仮の中心点とし、各方向コード
毎に方向コードｒ１」に対する方向ずれを求める。すな
わち方向ずれは、方向コード「２」、「３」、「４」、
「５」、「６」、「７」、「８」に対して、それぞれ１
．２．３．４．３．２．１（第７図において括弧で示さ
れる数）となる。なお、方向コード「２Ｊと「８」、「
３」と「７」、ｒ４ｊとｒ５ｊにおいて、それぞれ方向
ずれが同じであるのは、方向ずれが時計周りであるか反
時計周りであるかを考慮しないからである。

次に、各方向コードにおける画素数に、方向ずれの大き
さに応じた重みをかけ、その総和Ｔを求める。ここで重
みは、方向ずれの角度をθとすると、ｓｉｎ”θであり
、方向ずれがない場合は０．０、方向ずれが１の場合は
０．１５、方向ずれが２の場合は０．５、方向ずれが３
の場合は０．８５、方向ずれが４の場合は１．Ｏである
。このように各方向コードの画素数に重みを乗じるのは
、クラス内分散に対する画素数の影響が仮中心点から離
れているものほど強くなると考えられるからである。

このようにして得られた総和Ｔを領域内の画素数２５６
で割った値がクラス内分散である。このクラス内分散は
、全ての方向コードを仮中心点として算出され、すなわ
ちひとつの領域について８個のクラス内分散が得られる
。次に、これらのクラス内分散の最小値を求め、この最
小値となるクラス内分散をその領域におけるクラス内分
散とする。また、この最小値となるクラス内分散に対応
する方向コードをその領域における方向コードとする。

しかして各領域ａ　−ｐ毎にクラス内分散と方向コード
が求まる。

次に、各領域Ｂ　−、−ｐのクラス内分散の平均値をと
り、これを対応するブロックＡ−０のクラス内分散とす
る。このようにして得られたクラス内分散が、上記（１
）式において使用されるマスター画像およびサンプル画
像のクラス内分散Ｖｍ、Ｖｓである。同様にして、各領
域ａ　−ｐの方向コードの平均値をとり、これを対応す
るブロックＡ−０の方向コードとする。この方向コード
が次に述べるように、上記（１）式において使用される
方向コードである。

次に上記（１）式におけるｃｏｓ　”　（θ／２）、す
なわち方向ずれ度を算出する。これは、各ブロック毎に
、マスター画像とサンプル画像の方向コードの差を求め
、この差に対応する角度をθとして計算する。

例えば、マスター画像とサンプル画像の方向コードの差
が１であれば、θは２２．５’であるから、方向ずれ度
は０．９６となる。同様に、差が２であれば、θは４５
°であるから、方向ずれ度は０゜８５、差が３であれば
、θは６７．５°であるから、方向ずれ度は０．６９、
差が４であれば、θは９０°であるから、方向ずれ度は
０．５となる。

以上のようにして得られた方向ずれ度（クラス間分散）
とクラス内分散Ｖｍ、Ｖｓを用いて、上記（１）式から
各ブロックＡ〜０毎に全分散ＲＥが求められる。この全
分散ＲＥは、Ｏと１の間で変化し、サンプル画像とマス
ター画像との類似の度合いが強いほど１に近くなる。例
えば、サンプル画像とマスター画像とがほぼ一致してい
る場合、全てのブロックＡ〜０について、全分散ＲＥは
０゜８以上の値となる。これに対し、サンプル画像とマ
スター画像とが非類似の場合、多くのプロ・ツクＡ〜０
において、全分散ＲＥは０．７未満の値となる。また、
サンプル画像とマスター画像とがほとんど一致している
が一部において類似していない場合、全分散ＲＥは、は
とんどのブロックにおいて、０．８以上の値となるが一
部のブロックにおいては０．７未満の数値となる。

次いで、各ブロックＡ〜０毎に相互相関を算出する。こ
こに相互相関は次の式によって定義される。

ΣＸ　（θ１）ｘｘ（θｉ） ただしＣＯＲは相互相関、Ｘ（θｉ）はサンプル画像に
おけるθｉ　（ｄｅｇ）方向の画素数、Ｘ（θｉ）はマ
スター画像におけるθｉ　（ｄｅｇ）方向の画素数であ
る。

この相互相関においても全分散の場合と同様に、まず各
領域ａ−ｐ毎に算出し、その平均値を対応するブロック
の相互相関とする。相互相関は０と１の間で変化し、サ
ンプル画像とマスター画像との類似の度合いが強いほど
１に近くなる。

さらに、各ブロックＡ〜０毎にクラス間距離を算出する
。ここにクラス間距離は次の式により定義される。

ただしＤＣはクラス間距離、Ｘ（θｉ）はサンプル画像
におけるθｉ　（ｄｅｇ）方向の画素数、Ｘ（θｉ）は
マスター画像におけるθｉ　（ｄｅｇ）方向の画素数で
ある。

このクラス間距離も全分散および相互相関と同様に、ま
ず各領域ａ　−ｐ毎に算出し、その平均値を対応するブ
ロックのクラス間距離とする。クラス間距離は１と０の
間で変化し、サンプル画像とマスター画像との類似の度
合いが強いはど０に近くなる。

以上のようにして、マスター画像とサンプル画像につい
て、各ブロックＡ−０毎に全分散、相互相関およびクラ
ス間距離が算出される。マスター画像とサンプル画像が
実質的に一致していると判断されるためには、全てのブ
ロックについて、例えば、全分散が０．７以上、相互相
関が０．９６以上、クラス間距離が０．１以下であるこ
とが必要である。換言すれば、ひとつのブロックでもこ
れらの基準から外れていれば、サンプル画像はマスター
画像とは異なるものであると判断される。

すなわち、このような比較方法が第１図に示すような指
紋照合システムに適用された場合、被検査指紋（サンプ
ル画像）が基準指紋（マスター画像）に一致していると
判断された時、扉２６が開錠される。また被検査指紋が
基準指紋に一致していないと判断された時には、扉２６
を解錠することなく、再度の指紋入力を被検者に要求す
るか、入場拒否のメツセージを出力することになる。

なお、指紋は常に全てのブロックＡ〜Ｏ内に押捺される
とは限らず、例えば角に位置するブロック等において、
ある領域３　％　ｐの画素データが２５６　（１６ｘ１
６画素）に満たない場合もあり得る。このような場合、
その領域における画素デ−夕を無視してそのブロックの
全分散、相互相関およびクラス間距離を算出すべきであ
る。ただし、この無効ブロックの割合が所定値以上に達
したときには、被検者に対し直ちに指紋再入力を要求す
る。

また、これらの指標、すなわち全分散、相互相関および
クラス間距離を全て利用する必要はな（、これらのうち
の１あるいは２の指標を画像の比較に用いるようにして
もよい。

〔発明の効果〕

以上のように本発明は、マスター画像とサンプル画像の
比較を、濃度値の変化が最小になる方向を求め、そして
この方向に基づいた指標を各画像のブロック毎に求めて
各画像を比較するものである。したがって、各画像を大
局的に比較することができ、サンプル画像の隆線パター
ンの品質によらずに常に高精度な比較が可能となる。す
なわち本発明によれば、サンプル画像の入力に対する制
約が大幅に緩和される。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の画像比較方法を用いた指紋照合システ
ムを示すブロック図、 第２図は直角プリズムの斜面と指との接触部分を拡大し
て示す図、 第３図は指紋の隆線パターンの一例を示す図、第４図（
１）は第３図の領域Ｉにおける画素の濃度値の変化に関
するヒストグラムを示す図、第４図（Ｉ［）は第３図の
領域Ｈにおける画素の濃度値の変化に関するヒストグラ
ムを示す図、第５図は偏微分の方向を示す図、 第６図は指紋画像をブロックに分割する方法を説明する
ための図、 第７図は方向コードに対する画素数のヒストグラムを示
す図、 第８図は方向コードの定義を示す図である。 Ａ〜０・・・ブロック 計−一一一一一 第４ 図 第５図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ［１］隆線を有する２つの画像を相互に比較する方法で
   あって、以下の（１）〜（４）のステップを備えること
   を特徴とする画像の比較方法。 （１）被検査画像および基準画像の各画素の濃度値を求
   め、 （２）各画素に関し、隣接する画素との間の濃度値の変
   化が最小となる方向を検出し、 （３）上記被検査画像および基準画像をそれぞれ複数の
   ブロックに分割し、各ブロックについて、上記最小とな
   る方向に基づいた指標を求め、 （４）上記指標を用いて被検査画像と基準画像が実質的
   に一致しているか否かを判断する。 ［２］隆線を有する２つの画像を相互に比較する方法で
   あって、以下の（１）〜（４）のステップを備えること
   を特徴とする画像の比較方法。 （１）被検査画像および基準画像の各画素の濃度値を求
   め、 （２）各画素に関し、隣接する画素との間の濃度値の変
   化が最小となる方向を検出し、 （３）上記被検査画像および基準画像について、上記最
   小となる方向の割合を求め、 （４）上記割合を用いて被検査画像と基準画像が実質的
   に一致しているか否かを判断する。