JPH06309440A

JPH06309440A - 画像照合装置の画像取り込み方式

Info

Publication number: JPH06309440A
Application number: JP5094625A
Authority: JP
Inventors: Taku Niizaki; 卓新崎; Ken Yokoyama; 乾横山; Satoshi Iwata; 敏岩田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1993-04-21
Filing date: 1993-04-21
Publication date: 1994-11-04

Abstract

(57)【要約】【目的】パターンマッチングにより指紋画像などの照
合を行なう画像照合装置の画像取り込み方式に関し、照
合時の隆線の幅を登録時とほぼ同一となるよう構成して
識別誤りを低減する。【構成】押捺される第１の試料に基づいた画像を取り
込んで登録し、新たに押捺される第２の試料に基づいた
画像を取り込んで第２の試料に基づいた画像を既に登録
されている第１の試料に基づいた画像と照合する画像照
合装置の画像取り込み方式において、登録時には第１の
試料に基づいた画像のうち第１の所定領域の白黒面積比
が第１の所定値とされる第１の画像を登録する手段１
８，７２と、照合時には第２の試料に基づいた画像のう
ち第１の所定領域に応じた領域の白黒面積比が第１の所
定値とほぼ同一とされる第２の画像を第１の画像と照合
する手段４,1８とを具備する構成。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像照合装置の画像取り
込み方式に係り、特に、パターンマッチングにより指紋
画像などの照合を行なう画像照合装置の画像取り込み方
式に関する。

【０００２】たとえば原子力施設、防衛施設などの重要
施設においては、入出者の指紋の照合を行なって個人々
を識別したうえで扉の開閉等を管理し、不法侵入者を防
止するシステムが用いられる。このシステムでは、一般
的に指紋を画像として取り扱い、予め登録された指紋画
像と入出者の指紋画像とを照合する方法が採られてい
る。そして、機密漏洩防止のために、指紋画像の照合を
より厳正に行なうことが望まれている。

【０００３】

【従来の技術】上記システムは、通常、指紋を画像デー
タに変換して登録する装置と、入力された指紋画像デー
タを登録されている画像データと照合する照合装置から
構成される。

【０００４】ところで、周知のとおり指紋は凹凸のある
縞状のパターンであり、縞の凸状部分は隆線、凹状部分
は谷線と呼ばれている。この隆線パターン（または谷線
パターン）を検出するための指紋センサの一例につい
て、図１２及び図１３を参照して説明する。

【０００５】図１２は指紋センサの原理を説明するため
の図である。図１２において、指１２０を透明平板１２
１の上面に押し当てると、凸状の隆線１２２は透明平板
１２１に接触するが、凹状の谷線１２３と透明平板１２
１との間には空隙部１２４が介在する。

【０００６】したがって、透明平板１２１下方の光源１
２５から谷線１２３に照射される光は、透明平板１２１
と空隙部１２４を通って谷線１２３に照射される。この
ため、谷線１２３からの反射散乱光は、破線のとおりに
透明平板１２１の内部で全反射されることはない。

【０００７】一方、光源１２５から隆線１２２に照射さ
れる光は、透明平板１２１を介して空隙部１２４を通る
ことなく隆線１２２に照射される。このため、隆線１２
２からの反射散乱光の一部は、実線のとおりに透明平板
１２１の内部で反射散乱される。

【０００８】すなわち、透明平板１２１の内部での入射
角θi が透明平板１２１の臨界角より大となって全反射
条件を満足し、透明平板１２１中を全反射を繰り返して
伝播して行き、透明平板１２１の側方に出射される。

【０００９】次に示す図１３は、この全反射光を検出し
て指紋画像を得るための指紋センサの一例の概略構成を
示す図である。図１３において、１２６は光源である発
光ダイオード、１２７はＣＣＤ(Charge Coupled Devic
e）エリアイメージセンサである。

【００１０】ガラス等の透明平板１２８の左側部には反
射鏡１２９が、右側方には結像光学系１３０が配設され
ている。透明平板１２８内部の全反射光が、反射鏡１２
９で反射された後、絞り１３０₁，レンズ１３０₂，反
射鏡１３０₃を介してＣＣＤエリアイメージセンサ１２
７上に結像されることで、隆線パターンに応じた指紋画
像が得られるように構成されている。

【００１１】また、上記した画像照合装置では、入力さ
れた指紋画像データの隆線の分岐点や端点などの特徴点
の分布および形状の、登録されている画像データとの一
致を見ることにより照合が行なわれる。以下、従来の画
像照合装置の画像取り込み方式の一例について説明す
る。

【００１２】まず、指紋画像の登録は、図１４のフロー
チャートにしたがって行われる。

【００１３】すなわち、ステップＳ１４０において指紋
画像（指紋の谷線、又は隆線）を検知し、検知した信号
をステップＳ１４１において２値化してディジタル画像
データに変換し、つづいてステップＳ１４２において１
画素分の太さに細線化処理を行なう。

【００１４】そして、ステップＳ１４３において特徴点
（分岐点又は端点）を抽出し、ステップＳ１４４におい
て、指紋画像全体から特徴点を中心とする窓画像を複数
個切り出してウインド設定する。窓画像は、指先のたと
えば１ｍｍ四方の領域を表わし、谷線と隆線を合わせて
５本程度が含まれる大きさが適当である。

【００１５】図１５はウインド設定の一例を示す図であ
り、図中、黒く表された部分は隆線、白く表された部分
は谷線である。なお、ＣＣＤエリアイメージセンサから
の信号自体は、隆線が白信号、谷線が黒信号とされてる
が、データ処理の都合上白黒反転されて表されている。
したがって、黒枠で示した７個の窓画像１３１〜１３７
のうち、窓画像１３１の特徴点は隆線の分岐点、窓画像
１３２の特徴点は隆線の端点である。

【００１６】図１４に戻って説明するに、ウインド設定
したあとステップＳ１４５において、個人のＩＤナンバ
から、切り出した複数の窓画像とその位置関係を保存し
たまま引き出せる辞書を作成し登録する。

【００１７】図１６（Ａ）は指紋画像の一例を示す図、
また図１６（Ｂ）は、図１６（Ａ）の指紋画像中の複数
の窓画像に基づいて作成した辞書１３８を示す図であ
る。辞書１３８には、４個の窓画像１３１〜１３４とそ
れらの位置（Ｘ₁,Ｙ₁) 〜（Ｘ _4,Ｙ₄)が、ＩＤナンバと
ともに登録されている。

【００１８】次に、指紋画像の照合は、図１７のフロー
チャートにしたがって行われる。

【００１９】まず、ステップＳ１７０において指紋画像
を検知し、ステップＳ１７１においてこれを２値化す
る。つづくＳ１７２以降の処理では、検知された照合用
の指紋画像に対して登録されている指紋辞書の窓画像を
パターンマッチングさせる。

【００２０】指紋辞書の窓画像は、位置合わせ用の１つ
の窓と照合用の複数の周辺窓とに２分される。初めに、
ステップＳ１７２において位置合わせ用の窓を指紋画像
の全体に対して走査させパターンマッチングを行なう。

【００２１】ここで、図１８はステップＳ１７２におけ
る位置合わせ用窓の走査を示している。照合時の指の位
置を、登録時の指の位置と同一とすることは困難であ
る。そこで、図示のとおり、ＩＤナンバが入力されると
辞書１３８に基づいて位置合わせ用の窓１３２を登録さ
れた位置（Ｘ₁,Ｙ₁)から渦状に走査する。

【００２２】図１７に戻って説明するに、位置合わせ用
窓の走査を行った後、ステップＳ１７３において探索範
囲内にあるか判定し、探索範囲内（Ｙes) にあれば次の
ステップＳ１７４において仮位置合わせ点にあるかの判
定を行なう。

【００２３】このとき仮位置合わせ点になければ（Ｎo)
ステップＳ１７３の処理に戻り、ステップＳ１７４にお
いて仮位置合わせ点となって（Ｙes) 登録画像に対する
入力画像のずれ量が把握されるまでこれらの処理を繰り
返す。この間に、ステップＳ１７３において探索範囲内
にない（Ｎo)とされると、ステップＳ１７５に進んでリ
ジェクトされる。

【００２４】登録画像に対する入力画像のずれ量が把握
された後、照合用の周辺窓をこのずれ量だけ位置合わせ
用窓にずらして照合させる。すなわち、ステップＳ１７
６において位置合わせ用の窓のパターンマッチングを行
なう。

【００２５】次の図１９はステップＳ１７６における照
合用窓の走査を示している。人間の指の皮膚の柔らかさ
に起因して画像データが二次元的に歪むために、図示の
とおり、照合用の周辺窓１３１，１３３，１３４を若干
量だけ二次元的に渦状に走査させてパターンマッチング
を行なう。

【００２６】図１７に戻って説明するに、照合用窓のパ
ターンマッチングを行ったのちステップＳ１７７に進
み、登録された窓と閥値以上一致するかの判定を行な
う。そして、窓画像データが閥値以上、たとえば画素の
７割以上が一致した場合に、登録された窓画像である
（Ｙes) と判定する。

【００２７】また、登録された窓画像でない（Ｎo)とき
はステップＳ１７３に戻り、登録された窓画像と判定さ
れるまで以上の処理を繰り返す。

【００２８】登録された窓画像である（Ｙes) と判定さ
れるとつづいてステップＳ１７８の処理を行い、所定の
必要窓数となったか判定される。たとえば登録された窓
数の８割程度の窓数となった（Ｙes) と判定されると、
ステップＳ１７９に進んで登録された本人であると確認
される。

【００２９】一方、所定の必要窓数に達していない（Ｎ
o)ときは、つづくステップＳ１８０において全窓終了し
たか判定し、終了していない（Ｎo)ときは、ステップＳ
１７６のパターンマッチング以降の処理を同様に繰り返
す。また、終了した（Ｙes)ときは仮位置合わせが間違
っているおそれがあるので、ステップＳ１７３以降の処
理に戻り、再度仮位置合わせを含めて実行する。

【００３０】指紋画像の照合は、上記のように、窓画像
に関して指紋の特徴点（分岐点又は端点）の分布および
形状の一致を見ることで行なわれる。

【００３１】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
システムでは上記した構成の指紋センサを使用している
ために、各個人を特定するための一定した指紋画像を得
ることが困難な場合がある。このため、識別誤りを生じ
る問題がある。

【００３２】すなわち、指をガラス等に押し付けること
で指紋画像を検出するため、その際の押捺力が一定でな
いと隆線の幅が異なることがある。

【００３３】このため、一定の押捺力で指紋画像を検出
することも考えられるが、この場合は押捺力の検出装置
が必要となり、また、指先の乾燥状態の変化に対応する
ことは不可能である。すなわち、指先の乾燥状態の変化
によって、同一人物の隆線の幅が異なったり、隣接する
隆線同志が癒着するなどして贋の交差点が生じ、指紋図
２０は、指先の汗によって贋の交差点１３９ａ〜１３９
ｅが生じた指紋画像の例を示している。

【００３４】そこで、所定値以上の画素値を持つ画素数
を計算し、この数を画像取り込みの際の基準値とするこ
とも考えられる。しかし、汗によって生じる贋の交差点
を隆線パターン本来の交差点と識別して対応することは
不可能である。

【００３５】本発明は上記の問題に鑑みてなされたもの
であって、照合の際の隆線の幅を登録時とほぼ同一とな
るように構成することで、識別誤りを低減した画像照合
装置の画像取り込み方式を提供することを目的とする。

【００３６】

【課題を解決するための手段】上記の問題は、以下のと
おり構成することにより解決される。

【００３７】すなわち、請求項１記載の発明のとおり、
押捺される第１の試料に基づいた画像を取り込んで登録
し、新たに押捺される第２の試料に基づいた画像を取り
込んで、第２の試料に基づいた画像を既に登録されてい
る第１の試料に基づいた画像と照合する画像照合装置の
画像取り込み方式において、登録時には、第１の試料に
基づいた画像のうち、第１の所定領域の白黒面積比が第
１の所定値とされる第１の画像を登録する手段と、照合
時には、第２の試料に基づいた画像のうち、第１の所定
領域に応じた領域の白黒面積比が第１の所定値とほぼ同
一とされる第２の画像を第１の画像と照合する手段とを
具備することにより解決される。

【００３８】また、請求項３記載の発明のとおり、押捺
される第１の試料に基づいた画像を取り込んで登録し、
新たに押捺される第２の試料に基づいた画像を取り込ん
で、第２の試料に基づいた画像を既に登録されている第
１の試料に基づいた画像と照合する画像照合装置の画像
取り込み方式において、登録時には、第１の試料に基づ
いた画像から特徴点を抽出して計数し、特徴点が所定数
以下の場合に第１の画像として登録する手段と、第１の
画像の第１の所定領域の第１の白黒面積比を計算する手
段と、照合時には、第２の試料に基づいた画像の第１の
所定領域に応じた領域の第２の白黒面積比を計算し、第
１の白黒面積比に対して第２の白黒面積比を所定範囲と
される第２の画像を選択し、第２の画像を第１の画像と
照合する手段とを具備することにより解決される。

【００３９】

【作用】押捺される第１又は第２の試料に基づいた画像
はたとえば押捺力により時々刻々と変化し、あるいはそ
れぞれの押捺面の乾燥状態により異なる場合がある。

【００４０】しかし、請求項１記載の発明によれば、登
録される第１の画像は第１の所定領域の白黒面積比を第
１の所定値とされるとともに、照合される第２の画像は
第１の所定領域に応じた領域の白黒面積比を第１の所定
値とほぼ同一とされるので、第１の画像と第２の画像は
押捺力又は押捺面の乾燥状態がほぼ同一の場合の画像と
されるように作用する。

【００４１】また、請求項３記載の発明によれば、登録
される第１の画像は特徴点が所定数以下のものとされる
ので、押捺面が荒れた状態や濡れた状態の画像は登録さ
れることがないように作用する。また、この第１の画像
の第１の所定領域の第１の白黒面積比に対して第２の白
黒面積比を所定範囲とされる第２の画像が選択されて第
１の画像と照合されるので、第１の画像と第２の画像は
押捺面の状態がほぼ同様の場合の画像とされ、押捺面が
荒れた状態や濡れた状態の画像は照合されることがない
ように作用する。

【００４２】

【実施例】次に、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。図１は本発明の第１実施例のシステム構成
図である。

【００４３】図１において、入力部１は前記した構成の
指紋センサとテンキー等のキー入力装置からなる。重要
施設への入出者は、このテンキーを使用してＩＤナンバ
等の個人情報を入力する。キー入力された個人情報は指
紋辞書記憶部３へ出力され、個人情報記憶部７１に記憶
される。

【００４４】また、画像入力処理部１０は、多値画像記
憶手段１１と多値画像２値化手段１２と２値画像記憶手
段１３と白黒面積比計算手段１８とメモリアドレス指定
手段とで構成され、指紋センサから供給される指紋画像
に後述の処理を施した指紋画像データを出力する。多値
画像記憶手段１１と２値画像記憶手段１３はたとえば画
像メモリで構成され、他の手段はたとえばＣＰＵとソフ
トウエアで構成される。

【００４５】この指紋画像データに基づいて、指紋画像
特徴抽出部（登録部）２により特徴点抽出、ウインド設
定などの処理が行われたのち、指紋辞書記憶部３の指紋
特徴情報記憶部７２に窓画像、窓の位置などの辞書が記
憶される。

【００４６】上述した各ブロックが、内部インタフェー
ス５を介してシステム制御手段６に制御されて動作する
ことで、指紋画像の登録が行われる。また、照合時に入
力された指紋画像を登録されている指紋画像と照合する
際には、指紋画像照合手段４が指紋辞書記憶部３から情
報を引出したり、メモリアドレス指定手段２０を制御す
るなどして照合が行われる。

【００４７】なお、システム制御手段６は、ＣＰＵとワ
ークメモリと外部インタフェースからなっている。シス
テム制御手段６は、たとえば指紋辞書記憶部３からの個
人情報を入退出管理手段７に照会して入室許可の判断を
し、入室させてよければドア制御手段８により電気錠な
どを開錠するように制御する。

【００４８】また、入退出管理手段７はコンピュータと
記録手段からなっており、システム制御手段６からの情
報に基づいて入退出時間の記録なども行なう。

【００４９】次に、図２は図１に示したシステム構成に
よって行われる指紋画像登録の一例のフローチャート、
図３はこれに対応して行われる指紋画像照合の一例のフ
ローチャートである。この場合、画像メモリ容量は指紋
画像一枚分でよい。

【００５０】登録時に使用者（入出者）が指定された指
（第１の試料）で指紋センサの押捺面を押捺すると、図
２のステップＳ２０において、指紋センサの押捺面への
押捺力を検知したり指紋画像信号の輝度の変化を検知す
るなどして画像入力開始を検知する。そして、つづくス
テップＳ２１以降の処理によって、指紋センサからの指
紋画像を一定の時間間隔で次々と多値画像記憶手段(11)
に取り込む。

【００５１】すなわち、ステップＳ２１において１枚の
多値画像を取り込むと、ステップＳ２２においてこれを
２値化する。このときの閾値は、たとえばブロック内の
平均輝度に基づいて設定する。次のステップＳ２３で
は、２値化指紋画像の所定領域（第１の所定領域）の白
黒面積比を画素値に基づいて計算する。

【００５２】ここで、図４は白黒面積比計算領域の例を
示す図である。図４（Ａ）に示すとおり窓画像よりも広
い領域について計算してもよいし、図４（Ｂ）に示すと
おり窓画像と同じ広さの複数の領域について計算しても
よい。

【００５３】図２に戻って説明するに、白黒面積比を計
算した後、ステップＳ２４においてこの値が所定の範囲
（第１の所定値）にあるかどうかを判定する。これを、
良好な登録用指紋画像が得られる値、たとえば５０〜６
０パーセント程度に設定しておくとよい。

【００５４】所定の範囲内の白黒面積比とされていなけ
れば（Ｎo)、ステップＳ２５に進んで所定時間経過した
か判定する。所定時間経過していなければ（Ｎo)ステッ
プＳ２１に戻り、ステップＳ２４において白黒面積比が
所定の範囲内（Ｙes) となるまで以上の処理を繰り返し
行ない、所定時間内に複数回指紋画像の取り込みを行な
う。

【００５５】所定の範囲内の白黒面積比とされたときは
良好な登録用指紋画像が取り込まれているので、ステッ
プＳ２６でこのときの白黒面積比を記憶した後、ステッ
プＳ２７に進んで、細線化、特徴点抽出、ウインド設
定、辞書への記憶などの従来どおりの登録処理を行な
う。

【００５６】また、以上の繰り返し処理中に、ステップ
Ｓ２５において所定時間経過した（Ｙes) と判定された
場合、所定時間内に複数回指紋画像を取り込んでも良好
な登録用指紋画像が得られていないので、ステップＳ２
８に進んで使用者に対して指紋画像再入力の要請を行な
う。

【００５７】これに応えて指紋センサの押捺面が押捺さ
れると、ステップＳ２０から再度実行されて指紋画像が
登録される。

【００５８】次に、図３の指紋画像照合処理について説
明する。図３中のステップＳ３０〜Ｓ３５は、それぞれ
図２中のステップＳ２０〜Ｓ２５と同様の処理である。

【００５９】すなわち、使用者が登録されている指（第
２の試料）で指紋センサの押捺面を押捺すると、これに
基づいた複数の指紋画像が所定時間内に次々に取り込ま
れる（ステップＳ３１〜Ｓ３５）。

【００６０】そして、登録時の白黒面積比計算領域と同
一領域の白黒面積比を計算して、この値が登録時の値と
ほぼ同一の値であれば、ステップＳ３６に進んで従来ど
おりの照合処理を行なう。また、所定時間内に良好な照
合用指紋画像が得られなければ、ステップＳ３７に進ん
で使用者に対して指紋画像再入力の要請を行なう。

【００６１】このように本実施例によれば、登録時の白
黒面積比計算領域と同一領域の白黒面積比が登録時の値
とほぼ同一の値の時に照合処理を行なうため、押捺力に
応じて指紋画像が時々刻々と変化したり指先の乾燥状態
が異なったりしても、登録時の状態とほぼ同一の状態で
照合が行われ、登録時と照合時の隆線の幅をほぼ等しく
することができる。したがって、識別誤りを低減するこ
とができる。

【００６２】次に、図５は図１に示したシステム構成に
よって行われる指紋画像登録の他の例のフローチャー
ト、図６はこれに対応して行われる指紋画像照合の他の
例のフローチャートである。この場合には、画像メモリ
容量は指紋画像複数枚分を必要とする。

【００６３】登録時に使用者が指定された指で指紋セン
サの押捺面を押捺すると、図５のステップＳ５０におい
て画像入力開始を検知する。そして、つづくステップＳ
５１及びＳ５２の処理によって、指紋センサからの指紋
画像を一定の時間間隔で次々と多値画像記憶手段(11)に
取り込む。

【００６４】すなわち、ステップＳ５１において１枚の
多値画像を取り込むと、ステップＳ５２において押捺終
了したか判定する。終了していなければ（Ｎo)ステップ
Ｓ５に戻って次の多値画像を取り込む。

【００６５】このように、ステップＳ５２において押捺
終了した（Ｙes) と判定されるまで複数の多値画像を取
り込み、つづくステップＳ５３においてこれらを２値化
する。そして、ステップＳ５４において各２値化指紋画
像の所定領域の白黒面積比を計算する。

【００６６】その後、ステップＳ５５においてこれらの
値が所定の範囲（たとえば５０〜６０パーセント程度）
にある指紋画像を選択し、さらにこれらのうちから最良
の登録用指紋画像を選択する。次に、ステップＳ５６で
このときの白黒面積比を記憶したのちステップＳ５７に
進み、細線化、特徴点抽出、ウインド設定、辞書への記
憶などの従来と同様の登録処理を行ない、指紋画像の登
録を終了する。

【００６７】次に、図６の指紋画像照合処理について説
明する。図６中のステップＳ６０〜Ｓ６４は、それぞれ
図５中のステップＳ５０〜Ｓ５４と同様の処理である。

【００６８】すなわち、使用者が登録されている指で指
紋センサの押捺面を押捺すると、これに基づいた複数の
指紋画像が押捺される時間内に次々に取り込まれる（ス
テップＳ６１〜Ｓ６２）。

【００６９】つづくステップＳ６３においてこれらを２
値化する。そして、ステップＳ６４において各２値化指
紋画像の所定領域の白黒面積比を計算する。

【００７０】さらに、ステップＳ６５において、これら
のうちから所定の白黒面積比をもつ指紋画像を選択す
る。すなわち、登録用指紋画像の白黒面積比とほぼ同一
の白黒面積比をもつ指紋画像を照合用指紋画像として選
択する。

【００７１】そして、ステップＳ６６の照合処理におい
て、これを既に登録されている指紋画像と照合し、指紋
画像の照合を終了する。

【００７２】本実施例は、登録時及び照合時に複数の指
紋画像を取り込んで、このうち所定の白黒面積比の指紋
画像を選択するよう構成されており、前記実施例と同様
の効果を得ることができる。

【００７３】次に、図７は本発明の第２実施例のシステ
ム構成図である。図７において、図１と同一構成部分に
は同一符号を付し、その説明を省略する。

【００７４】図７において、画像入力処理部１０ａは、
多値画像記憶手段１１と多値画像２値化手段１２と２値
画像記憶手段１３と白黒面積比計算手段１８とメモリア
ドレス指定手段２０とに加えて、画像細線化手段１４と
特徴抽出手段１５と特徴点計算手段１６と最適画像選択
手段１７と白黒面積比記録手段１９とを有する構成であ
る。

【００７５】また、指紋辞書記憶部３ａは、前記の指紋
特徴情報記憶部（７２）に替えて、指紋特徴情報記憶／
指紋画像白黒比記憶部７３を有する構成である。

【００７６】さらに、システム制御手段６からの情報を
使用者に知らせるための、合成音声又は液晶表示からな
るアナウンス手段９が配設されている。

【００７７】次に、図８は図７に示したシステム構成に
よって行われる指紋画像登録の一例のフローチャート、
図９はこれに対応して行われる指紋画像照合の一例のフ
ローチャートである。この場合、画像メモリ容量は指紋
画像複数枚分を必要とする。

【００７８】登録時に使用者が指定された指で指紋セン
サの押捺面を押捺すると、図８のステップＳ８０におい
て画像入力開始を検知する。そして、つづくステップＳ
８１及びＳ８２の処理によって、指紋センサからの指紋
画像を一定の時間間隔で次々と多値画像記憶手段(11)に
取り込む。

【００７９】すなわち、ステップＳ８１において１枚の
多値画像を取り込むと、ステップＳ８２において押捺終
了したか判定する。終了していなければ（Ｎo)ステップ
Ｓ８に戻って次の多値画像を取り込む。

【００８０】このように、ステップＳ８２において押捺
終了した（Ｙes) と判定されるまで複数の多値画像を取
り込み、つづくステップＳ８３においてこれらを２値化
する。

【００８１】そして、ステップＳ８４において各２値化
指紋画像の細線化処理を行ったのち、ステップＳ８５₁
において、細線化された各２値画像から分岐点、端点な
どの特徴点を抽出する。つづくステップＳ８５₂では、
これらの特徴点の数を各２値画像についてカウントす
る。

【００８２】ところで、押捺面が荒れた状態や濡れた状
態の画像は特徴点の数が多いことが知られているので、
このような画像を登録しないように特徴点が所定数以下
の場合に画像を登録する。すなわち、特徴点をカウント
したのちステップＳ８６において、特徴点数が最小の画
像を選択する。

【００８３】そして、この選択された画像について、ス
テップＳ８７で白黒面積比を計算し、ステップＳ８８で
この白黒面積比を記憶する。

【００８４】最後に、ステップＳ８９でウインド設定し
て指紋特徴情報記憶／指紋画像白黒比記憶部（７３）に
記憶させる登録処理を行い、指紋画像の登録を終了す
る。

【００８５】次に、図９の指紋画像照合処理について説
明する。ここで、図９中のステップＳ９０〜Ｓ９３は、
それぞれ図８中のステップＳ８０〜Ｓ８３と同様の処理
なので、その説明を省略する。

【００８６】ステップＳ９３までの登録時と同様の処理
により照合用の複数の２値画像を得たのち、ステップＳ
９４において、各２値画像について白黒面積比を計算し
これらを比較する。

【００８７】そして、ステップＳ９５では、これらの値
に基づいて所定の白黒面積比を持つ画像を選択する。す
なわち、登録時のステップＳ８８で記憶した登録指紋画
像の白黒面積比に最も近い白黒面積比の画像を選択して
照合指紋画像とする。

【００８８】最後に、ステップＳ９６の照合処理におい
て、これを既に登録されている指紋画像と照合する。

【００８９】本実施例では、特徴点数が最小の指紋画像
を登録し、この指紋画像の白黒面積比に最も近い白黒面
積比の照合指紋画像と照合するようにしているため、指
先が荒れていたり汗で濡れて指紋画像に贋の交差点があ
るようなものを照合に使用することなく識別誤りを低減
することができる。

【００９０】次に、図１０は図７に示したシステム構成
によって行われる指紋画像登録の他の例のフローチャー
ト、図１１はこれに対応して行われる指紋画像照合の他
の例のフローチャートである。この場合には、画像メモ
リ容量は指紋画像１枚分あればよい。

【００９１】図１０のステップＳ１００〜Ｓ１０３の処
理は、たとえば図２のステップＳ２０〜Ｓ２３の処理と
同様の処理であり、ここではその説明を省略する。

【００９２】ステップＳ１０３までの処理で２値化され
た指紋画像１枚について白黒面積比を計算した後、ステ
ップＳ１０４において、この白黒面積比に基づいて押捺
が不足しているか判断する。不足していれば（Ｙes) 、
ステップＳ１０５₁で使用者にアナウンスしてステップ
Ｓ１０１に戻り、再度取り込みを行なう。

【００９３】一方、不足していなけれれば（Ｎo)、ステ
ップＳ１０６に進んで押捺が過剰か判断する。過剰なら
ば（Ｙes) 、ステップＳ１０５₂で使用者にアナウンス
してステップＳ１０１に戻り、再度取り込みを行なう。

【００９４】ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の処理を行っ
てステップＳ１０６においてＮｏ、すなわち押捺が過剰
でない場合には、白黒面積比がたとえば５０〜６０パー
セントとされる適当な押捺力で指紋画像が取り込まれた
ので、ステップＳ１０７においてこの指紋画像を選択す
る。

【００９５】次に、ステップＳ１０８でこのときの白黒
面積比を記憶したのちステップＳ１０９に進み、細線
化、特徴点抽出、ウインド設定、辞書への記憶などの従
来と同様の登録処理を行ない、指紋画像の登録を終了す
る。

【００９６】次に、図１１の指紋画像照合処理について
簡単に説明する。

【００９７】図１１中のステップＳ１１０〜Ｓ１１７
は、それぞれ図１０中のステップＳ１００〜Ｓ１０７と
同様の処理である。すなわち、照合用の指紋画像につい
ても、使用者にアナウンスすることで適当な押捺力で取
り込まれたものを選択した後、ステップＳ１１８の照合
処理において、これを既に登録されている指紋画像と照
合し、指紋画像の照合を終了する。

【００９８】本実施例では、白黒面積比に基づいて使用
者にアナウンスすることで、押捺力が適当なときの指紋
画像を選択している。したがって、たとえば谷線の画素
量が多い乾燥した状態の指で押捺されたときはより強く
押捺するようにアナウンスして、識別誤りのない良好な
指紋画像照合を行なうことができる。

【００９９】

【発明の効果】上述の如く請求項１記載の発明によれ
ば、登録される第１の画像は第１の所定領域の白黒面積
比を第１の所定値とされるとともに、照合される第２の
画像は第１の所定領域に応じた領域の白黒面積比を第１
の所定値とほぼ同一とされ、第１の画像と第２の画像は
押捺力又は押捺面の乾燥状態がほぼ同一の場合の画像と
されるので、たとえば指紋画像の照合を行なう際には、
押捺されて得られる指紋画像が押捺力により時々刻々と
変化したり押捺面の乾燥状態により異なったりした場合
でも、登録時と照合時の隆線の幅をほぼ等しくすること
ができて識別誤りを低減することができる特長がある。

【０１００】また、請求項３記載の発明によれば、登録
される第１の画像は特徴点が所定数以下のものとされる
ので、押捺面が荒れた状態や濡れた状態の画像は登録さ
れることがなく、かつ、この第１の画像の第１の所定領
域の第１の白黒面積比に対して第２の白黒面積比を所定
範囲とされる第２の画像が選択されて第１の画像と照合
されるので、第１の画像と第２の画像は押捺面の状態が
ほぼ同様の場合の画像とされ、押捺面が荒れた状態や濡
れた状態の画像は照合されることがない。したがって、
たとえば指紋画像の照合を行なう際には、濡れた状態の
指先で押捺されたときの指紋画像が登録されて照合され
ることがないので、識別誤りを低減することができる特
長がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例のシステム構成図である。

【図２】第１実施例による指紋画像登録の一例のフロー
チャートである。

【図３】第１実施例による指紋画像照合の一例のフロー
チャートである。

【図４】白黒画素比計算領域の例を示す図である。

【図５】第１実施例による指紋画像登録の他の例のフロ
ーチャートである。

【図６】第１実施例による指紋画像照合の他の例のフロ
ーチャートである。

【図７】本発明の第２実施例のシステム構成図である。

【図８】第２実施例による指紋画像登録の一例のフロー
チャートである。

【図９】第２実施例による指紋画像照合の一例のフロー
チャートである。

【図１０】第２実施例による指紋画像登録の他の例のフ
ローチャートである。

【図１１】第２実施例による指紋画像照合の他の例のフ
ローチャートである。

【図１２】指紋センサの原理説明図である。

【図１３】指紋センサの一例の構成図である。

【図１４】従来の指紋画像登録のフローチャートであ
る。

【図１５】ウインド設定の一例を示す図である。

【図１６】指紋画像、およびこの指紋画像に基づいた辞
書を示す図である。

【図１７】従来の指紋画像照合のフローチャートであ
る。

【図１８】位置合わせ用窓の走査を示す図である。

【図１９】照合用窓の走査を示す図である。

【図２０】贋の交差点が生じた指紋画像の例を示す図で
ある。

【符号の説明】

１入力部３，３ａ指紋辞書記憶部４指紋画像照合手段１０，１０ａ画像入力処理部１１多値画像記憶手段１５特徴抽出手段１６特徴点数計算手段１７最適画像選択手段１８白黒面積比計算手段１９白黒面積比記憶手段７２指紋特徴情報記憶部７３指紋特徴情報記憶／指紋画像白黒記憶部１３８辞書Ｓ２０〜Ｓ２８，Ｓ３０〜Ｓ３７，Ｓ５０〜Ｓ５７，Ｓ
６０〜Ｓ６６，Ｓ８０〜Ｓ９６，Ｓ１００〜Ｓ１１８，
Ｓ１４０〜Ｓ１４５，Ｓ１７０〜Ｓ１８０ステップ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】押捺される第１の試料に基づいた画像を
取り込んで登録し、新たに押捺される第２の試料に基づ
いた画像を取り込んで、該第２の試料に基づいた画像を
既に登録されている該第１の試料に基づいた画像と照合
する画像照合装置の画像取り込み方式において、登録時には、該第１の試料に基づいた画像のうち、第１
の所定領域の白黒面積比が第１の所定値とされる第１の
画像を登録する手段（１８，７２，Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ
２７）と、照合時には、該第２の試料に基づいた画像のうち、該第
１の所定領域に応じた領域の白黒面積比が該第１の所定
値とほぼ同一とされる第２の画像を該第１の画像と照合
する手段（４，１８，Ｓ３３，Ｓ３４，Ｓ３６）とを具
備したことを特徴とする画像照合装置の画像取り込み方
式。
【請求項２】登録時には、前記第１の試料に基づいた
画像を複数取り込んで記憶しておき、記憶された複数の
画像から前記第１の所定領域の白黒面積比が前記第１の
所定値とされる前記第１の画像を選択して登録する手段
（１1,１８，７２，Ｓ５１，Ｓ５２，Ｓ５４，Ｓ５５，
Ｓ５７）と、照合時には、前記第２の試料に基づいた画像を複数取り
込んで記憶しておき、記憶された複数の画像から前記第
１の所定領域に応じた領域の白黒面積比が前記第１の所
定値とほぼ同一とされる前記第２の画像を選択し、前記
第２の画像を前記第１の画像と照合する手段（４，１1,
１８，Ｓ６1,Ｓ６２，Ｓ６４，Ｓ６５，Ｓ６６）とを具
備したことを特徴とする請求項１記載の画像照合装置の
画像取り込み方式。
【請求項３】押捺される第１の試料に基づいた画像を
取り込んで登録し、新たに押捺される第２の試料に基づ
いた画像を取り込んで、該第２の試料に基づいた画像を
既に登録されている該第１の試料に基づいた画像と照合
する画像照合装置の画像取り込み方式において、登録時には、前記第１の試料に基づいた画像から特徴点
を抽出して計数し、該特徴点が所定数以下の場合に第１
の画像として登録する手段(1５，１６，１７，７３，Ｓ
８５_1,Ｓ８５_2,Ｓ８６，Ｓ８９）と、該第１の画像の第１の所定領域の第１の白黒面積比を計
算する手段（１９，Ｓ８７）と、照合時には、該第２の試料に基づいた画像の該第１の所
定領域に応じた領域の第２の白黒面積比を計算し、該第
１の白黒面積比に対して該第２の白黒面積比を所定範囲
とされる第２の画像を選択し、該第２の画像を該第１の
画像と照合する手段（４，１９，Ｓ９４，Ｓ９５，Ｓ９
６）とを具備したことを特徴とする画像照合装置の画像
取り込み方式。