JPH06319025A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】画像の認識等を行う画像処理の性能向上のため
の手段を１つ以上備える画像処理装置を実現する。 【構成】画像入力装置２により対象物の濃淡画像を画像
処理装置１の画像メモリ４に入力し、装置１では濃淡画
像を二値化する。二値画像である第１,第２画像の照合
を行う装置１は、一以上の黒画素の集合を線として扱
い、第１画像の線幅を細め処理手段で処理して得られる
画像の個々の黒画素アドレスを登録情報としてメモリ６
に格納し、第２画像をメモリ４に格納する。第１,第２
画像の照合では、前者の登録情報と後者の個々の黒画素
アドレスとを照合し、両者の一致性をＣＰＵ５で判定す
る。ここで、メモリ４に入力される画像の品質向上、二
値化の品質向上、照合処理の分割化と厳密化、登録デー
タ量削減、登録用画像の品質向上等のための手段を一以
上選択して適用することにより画像処理の性能向上（照
合精度向上、処理量削減、データ量削減等）を図る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル化された画
像（指紋、印影、図形、文字など）の解析や認識等のた
めの画像処理を画像処理装置（すなわち、電子計算機、
電子交換機、通信制御装置、ＩＣカード、画像認識装
置、画像照合装置、画像検査装置などにおけるハードウ
ェア及び／又はソフトウェア）により行う場合、性能向
上（照合精度向上、処理量削減，データ量削減）のため
の画像処理の手段を１つ以上備える画像処理装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】本発明の対象とする画像の例として、画
像が指紋の場合を説明する。指紋は、指の隆線の紋様で
ある。なお、谷線（隆線と隆線の間）は隆線で定まるの
で、隆線の代わりに谷線の描く紋様を指紋として用いて
もよい。指紋として扱う線を指紋線と呼ぶ。本人確認の
ための指紋の入力装置は、撮像装置（例えば、ＣＣＤ
(電荷結合素子)カメラ）から入力する方式として、プリ
ズム方式（例えば、清水ほか著「プリズムを用いた指紋
情報検出方法−全反射法と光路分離法の比較−」、電子
通信学会論文誌、Vol.J68-D、 No.3、pp.414-415（1985
年））、及びホログラム方式（例えば、井垣ほか著「ホ
ログラフィック指紋センサを用いた個人照合装置」、電
子情報通信学会技術研究報告、ＰＲＵ87−31、pp.27−3
3、（1987年））などがある。

【０００３】撮像装置から入力されたアナログ情報の指
紋画像は、Ａ／Ｄ（アナログ／ディジタル）変換器によ
り、ディジタル化された指紋の濃淡画像に変換される。
この指紋の濃淡画像は、画像メモリの画素のアドレスで
ある座標（Ｘ，Ｙ）と、画像メモリの各画素アドレスの
構成要素である画素の輝度により表される。Ｘ軸、Ｙ軸
の設定方法は任意である。指紋の凹凸を直接に二値画像
に変換して、指紋画像としてもよい。

【０００４】指紋の濃淡画像は、平滑化や隆線の方向な
どにより補正を行える。指紋の特徴を表す特徴点として
は、端点、分岐点、交差点がある。ディジタル化された
指紋の濃淡画像の特徴点は、指紋画像を二値化し、更に
細線化して、特徴点を表す画素の範囲（例えば、特徴点
を中心とする３×３個の画素集合)のパターンと同じパ
ターンが細線化画像に存在することにより検出できる
(例えば、笹川ほか著「低品質画像への対応能力を高め
た個人確認用指紋照合装置」、電子情報通信学会論文
誌, Vol.J72-D-II,No.5, pp.707-714(1990年)）。

【０００５】指紋の照合において、あらかじめ照合のた
めの情報をメモリに登録しておく指紋を登録指紋（登録
画像または登録指紋画像）、登録指紋との一致性を照合
する指紋を検査指紋（検査画像または検査指紋画像）と
呼ぶ。登録指紋と検査指紋の照合方式として、特徴点を
用いる方式、隆線の方向を用いる方式、及び登録指紋と
検査指紋の原画像同士のパターンマッチングによる方式
などが知られている。細線化画像同士のパターンマッチ
ングによる方式として、特開昭６３-132386「指紋照合
方法（久保田ほか著）」は、登録指紋の細線化画像と検
査指紋の細線化画像の重ね合わせによる照合方式を記述
している。

【０００６】平滑化は、指紋画像の雑音の影響を減らす
ための処理であり、例えば、任意の画素の近傍画素の値
を用いる局所加重平均フィルタがあり、高木・下田（監
修）「画像解析ハンドブック」、pp.538-548、東京大学
出版会（1991年）、などに述べられている。

【０００７】二値画像の細線化は、線の対象とする種類
の画素について、大部分（大部分とは、半分以上から全
部までの意味とし、理想的には全部）の線幅を１画素と
することであり、対象とする種類の画素は、黒画素又は
白画素のいずれか一方を選択できるが、黒画素として以
後記述する。濃淡画像を二値化して、二値画像の細線化
を行う方式として、黒画素の集合内で、外側にある黒画
素を、黒画素の連結性（４連結又は８連結）を保持して
順次に削除して行くヒルディッチ(Ｈilditch)の細線化
方式などがある（例えば、田村(監修)「コンピュータ画
像処理入門」、総研出版、pp.80-83（1985年）、田村著
「多面的画像処理とそのソフトウェア・システムに関す
る研究」, 電子技術総合研究所研究報告，pp.25-64、83
5号(1984年2月)、及び森ほか著「画像認識の基礎
［Ｉ］」、pp.65-71、オーム社(1986年)）。小林著「画
像の細線化と特徴点抽出」、信学技報、PRU90-149、pp.
33-38(1991年）においても濃淡画像又は二値画像の細線
化方式が述べられている。

【０００８】濃淡画像を二値化して、二値画像にする方
式は、例えば森ほか著「画像認識の基礎［Ｉ］」、pp.3
7-47、オーム社（1986年）、などに述べられている。二
値化の方法として、ｐ-タイル法が知られており、これ
は、二値化した後の対象画素（黒画素と白画素のいずれ
か一方）の全体の画素数に対する割合が、あらかじめ定
めた値と等しくなるように、二値化のしきい値を定める
方法である（例えば、高木・下田（監修）「画像解析ハ
ンドブック（東京大学出版会、1991年発行）」の503ペ
ージで記述）が、この方法は、画像を部分領域に分割し
て二値化する場合には直接に適用できない。

【０００９】指紋の入力では、検査指紋と登録指紋で、
位置ずれ（回転および平行移動）が生じるので、検査指
紋と登録指紋の照合では、両指紋についての位置合わせ
が必要となる。位置合わせ方式（回転と平行移動）とし
ては、隆線方向を用いる方式、代表特徴点と周辺特徴点
による方式、平行移動のみを可能な範囲について試行錯
誤し、最も一致数の多い場合を最終設定位置とする方式
などが知られている。位置合わせのときに必要な座標変
換や幾何学的変換の公式は、例えば、プラストックほか
著、郡山訳「コンピュータグラフィックス」、pp.84-8
8、マグロウヒルブック（1987年）、に述べられてい
る。

【００１０】照合のときの位置合わせにおいて、指紋画
像の近似的中心点を求めることが有用である。特公昭58
-55548「図形中心位置決定方法」では、隆線の勾配が急
な方向を逐次に探索して中心点を求める方式が述べられ
ている。伊藤ほか著「中心点に着目した指紋画像の一分
類法」、信学技報、PRU89-79、pp.15-22（1989年）にお
いては、長方形の各辺の平行線との交点数を用いて、逐
次に中心位置に接近する方式が述べられている。「指紋
照合における基準点抽出に関する一検討」、昭和62年電
子情報通信学会情報・システム部門全国大会、No.125、
においては、走査線ごとに通過する隆線数を計数して線
数の分布を求めている。

【００１１】小林著「指紋画像の照合方式の考察」、信
学技報、PRU91-45、電子情報通信学会、pp.25-30(1991
年７月)では、登録指紋の細線化画像（又は細め処理を
行った画像）から取得した黒画素と検査指紋の二値画像
（又は細め処理を行った画像）の照合による方式を提案
しており、その方式では、二値画像同士で照合を行う方
式よりも処理量及びメモリ量が削減されている。

【００１２】登録情報のメモリへの保存では、記憶量を
できるだけ少なくする必要がある。本発明では、細め処
理された二値画像（線図形）を登録情報として記憶する
必要がある。線図形の記憶方法として、フリーマンのチ
ェーン符号による方法（例えば安居院・中嶋著「画像情
報処理」、pp.113-114、森北出版(1991年)）が知られて
いるが、指紋のような複雑な場合への適用は困難であ
る。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】画像の解析や認識の性
能を向上するために、処理量の削減、認識精度の向上、
及び登録情報量の削減を図る。例えば、従来、指紋画像
の照合で、処理量の大きい処理は、指紋線の復元、細線
化、及び照合の位置合わせである。画像の特徴点（端
点、分岐点、交差点）による照合方式では、指紋線の復
元のための処理量が大きく、かつ特徴点が不明確な場合
や特徴点数が少ない場合の照合が困難である。登録指紋
と検査指紋の原画像同士のパターンマッチングによる照
合方式では、押捺時の指紋の隆線の幅には、指の圧力や
乾燥状態により変動があるために、誤識別が発生しやす
く、しかも、登録情報の格納のための記憶量が大きくな
る。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１に記載の構成にあっては、二値以上の輝度
を有する画像を画像メモリに入力する手段を備え、画像
メモリの画像が有効な画像であるかどうかを判定する手
段を備え、画像入力を行って画像が有効と判定すること
を、連続して規定回数確認できたときに、最終入力時の
画像を処理対象の画像として確定する手段を備えること
を特徴としている。

【００１５】また、請求項２に記載の構成にあっては、
二値以上の輝度を有する画像において、座標軸との平行
線上から選択した画素の輝度の加算値が規定範囲にある
ことにより画像の存在する有効部分を検出し、画像の有
効部分が存在すると判定した範囲によって、処理対象と
する画像の範囲を抽出する手段を備えることを特徴とし
ている。

【００１６】また、請求項３に記載の構成にあっては、
二値以上の輝度を有する画像において、画像を複数の部
分領域に分割し、部分領域ごとの輝度平均値を求める手
段を備え、部分領域の相互関係を用いて部分領域の輝度
平均値の変更を行う手段を備え、各部分領域のすべての
画素について各画素の輝度により黒画素と白画素に区分
する二値化のための輝度のしきい値を少なくとも部分領
域の輝度平均値を用いて部分領域ごとに計算して二値化
を行う手段を備えることを特徴としている。

【００１７】また、請求項４に記載の構成にあっては、
二値以上の輝度を有する画像を部分領域に分割し、部分
領域ごとに輝度のしきい値を求めて各画素を黒画素と白
画素の画素種別に区分するための二値化の手段の実行中
に、部分領域内において、輝度平均値が第１規定範囲で
あり、かつ輝度変化が第２規定範囲である部分領域は、
画像の全体領域について定めた規定のしきい値で二値化
する手段を備えることを特徴としている。

【００１８】また、請求項５に記載の構成にあっては、
二値以上の輝度を有する画像を部分領域に分割し、部分
領域ごとに輝度のしきい値により各画素を黒画素と白画
素の画素種別に区分するための二値化の手段の実行中
に、二値化後のいずれか一方の画素種別の画素の全体画
素に対する比率を求め、該比率が規定範囲外のときは、
二値化のための輝度のしきい値を変更してから二値化す
る処理の実行を反復する手段を備え、該比率が規定範囲
内のときに該手段を完了することを特徴としている。

【００１９】また、請求項６に記載の構成にあっては、
二値画像である登録画像と検査画像について、登録画像
に対する登録処理手段の実行中に、規定範囲の大きさの
ホールのアドレスを１つ以上登録する手段を備え、登録
画像と検査画像の照合処理手段の実行中に、登録された
ホールのアドレスの位置からの規定範囲について、検査
画像にホールが存在するときに該ホールは一致とし、登
録されたすべてのホールについて調べて、一致したホー
ルが登録されたホールの総数に対して規定比率以上ある
ことを、登録画像と検査画像が一致と判定するために必
要な条件とする手段を備えることを特徴としている。ま
た、請求項７に記載の構成にあっては、二値画像である
登録画像と検査画像について、登録処理手段の実行中
に、規定範囲の大きさのホールの存在しない部分である
非ホールのアドレスを１つ以上登録する手段を備え、登
録画像と検査画像の照合処理手段の実行中に、登録され
た非ホールのアドレスからの規定範囲について、検査画
像に非ホールが存在しないときに該非ホールは一致と
し、登録されたすべての非ホールについて調べて一致し
た非ホールが登録された非ホールの総数に対して規定比
率以上あることを、登録画像と検査画像が一致と判定す
るために必要な条件とする手段を備えることを特徴とし
ている。

【００２０】また、請求項８に記載の構成にあっては、
黒画素と白画素を画像の画素の構成要素とし、各画素ア
ドレスは、Ｘ座標とＹ座標で表される二値画像につい
て、黒画素と白画素の画素種類のいずれか一方を対象画
素種類とし、位置は任意であって規定の画素数と形状を
有する画素集合、画素集合の一部分から構成される部分
的画素集合の種別を定め、かつ画素集合は代表画素と非
代表画素から成っており、二値画像を画素集合の集合体
とみなし、各Ｙ座標上のおのおのの画素集合の代表画素
のＸ座標について、各画素集合に対象画素種類が存在す
るかどうかをチェックして対象画素種類が存在するとき
にだけ代表画素のＸ座標、代表画素が黒画素か白画素か
の区分ビット、非代表画素の個々の画素における黒画素
と白画素の区分ビット、及び部分的画素集合の種別デー
タにより、二値画像を記憶する手段を備えることを特徴
としている。

【００２１】また、請求項９に記載の構成にあっては、
黒画素と白画素を画像の画素の構成要素とする二値画像
の２つの画像について、両画像の位置合わせ後に一致性
を調べる照合処理手段において、位置合わせにおける移
動範囲で、少なくとも一つの方向の移動区間を複数の部
分区間に分離することにより、部分位置合わせ区間を構
成し、最初からｍ番目（ｍは正定数）までの部分位置合
わせ区間における一致の度合いの最大値が、規定条件外
であるときは、以後の部分位置合わせ区間における照合
処理は実行せずに、照合は不一致と判定する手段を備え
ることを特徴としている。

【００２２】また、請求項１０に記載の構成にあって
は、黒画素と白画素を画像の画素の構成要素とする２つ
の二値画像について、両画像の位置合わせ後に一致性を
調べる照合処理手段において、位置合わせにおける移動
範囲で、少なくとも１つの方向の移動の区間を複数の部
分区間に分割して部分位置合わせ区間を構成し、分割さ
れた部分位置合わせ区間ごとに順次に照合処理を行って
最終判定が最初に一致と判定できたときに、残った部分
位置合わせ区間における照合は行わずに、両画像は一致
と判定する手段を備えることを特徴としている。

【００２３】また、請求項１１に記載の構成にあって
は、黒画素と白画素を画像の画素の構成要素とする２つ
の二値画像について、両画像の位置合わせ後に一致性を
調べる照合処理手段において、位置合わせにおける移動
範囲で、少なくとも１つの方向の移動の区間を複数の部
分区間に分割して部分位置合わせ区間を構成し、各部分
位置合わせ区間内の１つの移動位置についての照合で、
一方の画像の対象画素の集合を連続に分離して順次に他
方の画像の対象画素との一致性を調べる場合に、各分離
された対象画素集合のチェック終了ごとに、該分離され
た対象画素集合ごとの一致度チェック条件により途中ま
での一致の度合いを判定し、不一致であるときは、該移
動位置での照合は不一致であると判定し、該移動位置に
ついての残りの部分についての照合を放棄する手段を備
えることを特徴としている。

【００２４】また、請求項１２に記載の構成にあって
は、二値画像である登録画像と検査画像に対して、登録
画像に細め処理を行った画像から登録情報を作成する手
段と、検査画像の黒画素数の全体画素数に対する比率を
黒画素比率規定条件内に設定する手段と、登録情報と検
査画像の一致の度合いが一致度規定条件内であるかどう
かを判定する手段と、登録情報と検査画像の不一致の度
合いが不一致度規定条件内であるかどうかをを判定する
手段を備え、照合における一致性の判定として、一致の
度合いが一致度規定条件内にあり、かつ不一致の度合い
が不一致度規定条件内にあることを、登録画像と検査画
像の一致性判定で合格するために必要な条件とする手段
を備えることを特徴としている。

【００２５】また、請求項１３に記載の構成にあって
は、二値画像である検査画像と登録画像について、検査
画像の黒画素と登録画像の黒画素を比較する照合処理手
段の実行中に、登録画像の任意のアドレスＡが黒画素で
あり、検査画像のアドレスＡは白画素のときに、検査画
像のアドレスＡの近傍の規定範囲のアドレスを調べて黒
画素があるときは、登録画像のアドレスＡの黒画素は検
査画像の黒画素と近似的に一致と判定し、かつ、以後の
該検査画像と該登録画像の照合において、検査画像のア
ドレスＡの黒画素が、登録画像のアドレスＡ以外の黒画
素と重複して一致と判定することを排除する手段を備え
ることを特徴としている。

【００２６】また、請求項１４に記載の構成にあって
は、複数の画像を入力して保持する手段を備え、任意の
２つの画像の照合を行う手段を備え、入力された複数の
画像について、規定の組み合わせで順次に２つを選択し
て一方を登録画像、他方を検査画像として照合を行って
一致の度合いを記憶して行き、最も一致の度合いが良好
と判定できたときの登録画像を、入力された複数の画像
の内の登録画像として選択する手段を備えることを特徴
としている。

【００２７】また、請求項１５に記載の構成にあって
は、任意数Ｎ個（Ｎ≧２）の登録画像の中から、１つの
検査画像と一致する１つの登録画像を発見するための照
合処理を実行する場合に、 登録画像と検査画像の位置
合わせ区間については、元の位置合わせ区間はすべての
分割範囲の和集合であるように分離し、１つの検査画像
とＮ個の登録画像の照合を、位置合わせの各分割範囲に
ついて行うことを、１つ検査画像と一致する１つの登録
画像が発見できるまで順次に行う手段を備えることを特
徴としている。

【００２８】また、請求項１６に記載の構成にあって
は、２つの二値画像について、登録画像に対する登録処
理手段の実行中に、登録画像の登録情報と、該登録画像
の輝度を反転した画像である反転登録画像の登録情報を
登録しておく手段を備え、次に、照合処理手段の実行中
に、検査画像と登録画像による登録情報とを照合し、該
検査画像の輝度を反転した画像である反転検査画像と、
反転登録画像による登録情報とを照合し、これら２つの
照合結果が、共に合格であることを、登録画像と検査画
像は一致であると判定するために必要な条件とする手段
を備えることを特徴としている。

【００２９】

【作用】画像処理の性能向上のための画像の品質向上
は、品質の良い画像を入力するための手段（請求項１、
請求項２を参照）、部分領域を単位とした輝度平均値を
求め、更に、部分領域相互間で輝度平均値の変換を行っ
て得られる各輝度平均値をしきい値の要素とする二値化
の手段（請求項３を参照）、輝度値が微小変動部分の二
値化の手段（請求項４を参照）、黒画素と白画素の比率
を一定範囲に収めるための反復操作による二値化の手段
（請求項５を参照）、黒画素集合中の白画素集合による
ホールまたは無ホールの存在位置によるチェックの手段
（請求項６、請求項７を参照）、二値化された画像の歪
補正の手段（請求項１３を参照）、黒画素の比率の一定
化と一致の度合い及び不一致の度合いを照合の条件とす
ることによる手段（請求項１２を参照）、入力された一
つ以上の画像の相互の照合により得られる最良の画像を
登録する手段（請求項１４を参照）、を選択的に利用す
ることより解決する。

【００３０】画像処理の性能向上のための照合の処理量
の削減は、部分位置合わせ区間を最初からｍ個（ｍ≧
１，ｍはあらかじめ定めた定数）まで照合して、その間
の最大の一致の度合いが規定値以下のときは、不一致と
判定する手段（請求項９を参照）、照合の一致性の判定
を部分位置合わせ区間ごとに順次に行い、一致と判定で
きたときには全体でも一致と判定し、以後の部分位置合
わせ区間については照合は行わない手段（請求項１０を
参照）、照合の一致性の判定を部分位置合わせ区間ごと
に順次に行い、部分位置合わせ区間内の途中で一致の度
合いが規定以上でないと判定できたときには、その部分
位置合わせ区間内の残りの部分についての照合は行わな
いで次の部分位置合わせ区間の処理に行く手段（請求項
１１を参照）、１つの検査画像と一致する１つの登録画
像を任意数の登録画像の中から発見する処理を行う場合
の照合処理量を削減するために位置合わせ区間を分割範
囲に分割して照合を行うことを各登録画像との照合に順
次に適用する手段（請求項１５を参照）、を必要に応じ
て選択的に用いることにより、解決する。画像処理の性
能向上のための登録データ量の削減は、部分的画素集合
の種別データを画素集合形状識別子として記憶する手段
（請求項８を参照）、を選択的に利用することにより解
決する。

【００３１】画像処理の性能向上のために照合で不一致
の度合い（不一致部分率）の計算を不要としたい場合に
は、反転画像の情報も反転登録情報とし、照合時には反
転登録画像登録情報と反転検査画像との照合も行う手段
により解決する（請求項１６を参照）。

【００３２】

【実施例】実施例として、画像が指紋（指紋画像と呼ぶ
ことがある）である場合を述べる。図１は、指紋の識別
システムの一構成例である。画像入力装置２から入力さ
れた指紋は、画像処理装置１において処理される。画像
処理装置１は、ディジタル化された指紋の濃淡画像、二
値画像、及び各種の処理を行った画像を必要時に格納す
るための画像メモリ４、一つ以上のＣＰＵである中央処
理装置５、及びプログラム、データ、データの集合であ
るファイルなどの情報の記憶のためのメモリ６を備えて
いる。メモリ６に特性の異なる記憶装置（例えば、半導
体メモリと磁気ディスク）が混在する場合には、それら
の相互間における情報の移動は、必要に応じてハードウ
ェアやソフトウェアで行うものとする。

【００３３】画像メモリ４とメモリ６は、格納情報によ
る区分であり、同じ記憶装置で実現してもよい。画像入
力装置２は、撮像装置７を備えている。Ａ／Ｄ変換器３
は、アナログ情報をディジタル情報に変換する（ここ
で、直接にディジタル画像が得られる種類の画像入力装
置を用いる場合は、Ａ／Ｄ変換器は不要である）。ディ
ジタル化された指紋の濃淡画像である指紋画像を格納す
る画像メモリ４における画素アドレスは、Ｘ座標とＹ座
標により（Ｘ，Ｙ）と表す。画素アドレス（Ｘ，Ｙ）
を、画素（Ｘ，Ｙ）、もしくは、単に、（Ｘ，Ｙ）と表
すことがある。１つの画像を格納する画像メモリ４の部
分を画面と呼ぶ。画像メモリ４は、１つ以上の画面を持
つことができる。画素アドレスを、単に、アドレスと呼
ぶことがある。

【００３４】画像メモリ４の各画面は、画素で構成さ
れ、その全部の画素アドレスの範囲を0≦Ｘ≦Ｘh、0≦
Ｙ≦Ｙhとすると、この画素アドレスの範囲内で更に指
定された処理範囲が処理の対象となる。画素アドレスや
画素数を含む計算により、画素アドレスや画素数に小数
点以下の数が発生する場合には、小数点以下を切り捨
て、四捨五入、又は切り上げのいずれかにより処理す
る。画素の値は輝度で表わされる。輝度のどの部分が隆
線となるかは、画像入力装置２の処理方式と画像処理装
置１における画像の処理とに依存し、いずれの場合でも
隆線に対応する輝度の特性を画像処理装置１に事前に設
定しておくことにより処理が可能である。

【００３５】１つ以上の画素の集合を画素集合と呼ぶ。
指紋の識別において、画像処理装置１のメモリ６に登録
するために画像入力装置２から入力される指紋の画像を
登録指紋（登録画像または登録指紋画像）、検査のため
に画像入力装置２から入力される指紋の画像を検査指紋
（検査画像または検査指紋画像）と呼ぶ。黒画素と白画
素に二値化された画像において、指紋線としては、黒画
素と白画素のいずれか一方を対象画素の種類として選定
でき、それらの内のいずれかが隆線と谷線にそれぞれ対
応していればよい。本実施例では、黒画素を指紋線とし
て扱う。

【００３６】細線化は、大部分の線幅が１画素となるよ
うにする処理のことであるが、本実施例では、元の二値
画像の黒画素による画像に含まれるように黒画素集合の
線幅を部分的又は全体的に細めることを細め処理と呼
び、細め処理の結果得られる画像を細め画像と呼ぶ。し
たがって、細線化は、本実施例における細め処理の１つ
の形態である。なお、線幅は、任意の線の縁の点を定め
たときに、その線内を通って他の縁に達する最小距離
（画素数）と定義する。したがって、線幅は、線の縁の
位置ごとに定まる。

【００３７】図２（ａ）は、画像メモリ４に格納される
画像のデータの状況を示している。画像１０の画面に
は、画像入力装置２から入力された画像から得られてデ
ィジタル化された画像（二値画像又は濃淡画像）を格納
する。画像１１の画面には、例えば入力時の画像を格納
しておき、画像１０の処理に利用できる。処理手段の選
定により、画像１１が不要な場合もあり、その場合に
は、画像メモリ４は、画像１０だけでよい。画像メモリ
４からメモリ６に画像を転写してメモリ６で画像処理を
行ってもよい。図２（ｂ）は、メモリ６に格納されるデ
ータ等の状況を示しており、プログラム及びデータ１２
には、本実施例を実現するためのプログラム及びデータ
を格納し、登録情報１３には、登録指紋画像の登録情報
をファイルに格納して保存する。

【００３８】画像の画素には、輝度があり、輝度に対応
した値を定めておく。画素アドレス（Ｘ，Ｙ）における
輝度をｆ(Ｘ，Ｙ)で表す。画像入力方式に依存して、画
像メモリ４に設定された濃淡画像を二値化して得られる
場合と、画像メモリ４に直接に二値画像が設定される場
合とがある。

【００３９】濃淡画像は、画素の輝度が複数存在する画
像であり、その輝度の変動範囲は任意の濃淡画像を本発
明の対象とすることができるが、説明の便宜上、本実施
例では、数値例を記述する場合には、輝度は０から255
までとし、輝度０が最も輝度が低い状態（黒）であり、
輝度255が最も輝度が高い状態（白）であり、黒と白の
輝度の中間値も連続して存在しえるとする。

【００４０】二値画像は、黒画素と白画素のみで表わさ
れるが、黒画素と白画素のそれぞれの輝度に対応した値
を定めておくものとする。黒画素が輝度の高い部分であ
るか低い部分であるかは、対象とする画像とその入力方
法などにより定まるものであり、いずれの場合に対応さ
せてもよい。本実施例では、輝度の値を考慮する必要の
ある場合（例えば、輝度に関連した数値例の記述）に
は、二値画像では、黒画素の輝度は０、白画素の輝度は
255の場合を例として記述する。

【００４１】画像メモリ４に格納する画像の論理的な原
点及び座標軸は、物理的な画像メモリ４の画素の位置と
独立に定めることができる。Ｘ軸とＹ軸の設定は自由で
あるが、説明の便宜上、Ｘ方向は左から右（すなわち、
Ｘの増加方向）に水平方向、Ｙ方向は上から下（すなわ
ち、Ｙの増加方向）に垂直方向とする。１つ以上の画素
の集合を画素集合と呼ぶ。図３(ａ)は３×３画素（すな
わち、３×３個の画素）による画素集合（３×３画素集
合）の例であり、図３(ｂ)は４×４画素による画素集合
（４×４画素集合）の例、図３（ｃ）は４×３画素によ
る画素集合（４×３画素集合）の例である。 図３
（ａ）において、画素｛Ｐ₁，Ｐ₃，Ｐ₅，Ｐ₇｝をＰ₀の
４近傍画素と呼び、画素｛Ｐ₁，Ｐ₂，Ｐ₃，Ｐ₄,Ｐ₅，Ｐ
₆，Ｐ₇，Ｐ₈｝をＰ₀の８近傍画素と呼ぶ。

【００４２】本発明の実施例で、除算は、分母が０でな
いときにだけ行うこととする。主な用語と記法の定義を
次に示す。ただし、これらの記法の一部は、実施例に現
れない場合もある。 ［ｍ］： 任意の数ｍの小数点以下切り捨てを表す。 || ： 任意の２つの数のそのままの値による連結を表
す。例えば、１||０||１＝１０１ である。 〜 ： 任意の２つの数（または記号）について、ａ〜
ｂは、ａからｂまでの意味とし、かつ、ａ，ｂは共に該
範囲に含まれることとする。 ｆ(Ｘ，Ｙ)： 画素のアドレス（Ｘ，Ｙ）における輝度
である。

【００４３】ＦＡ： 指紋領域である。指紋境界は、指
紋領域内として扱う。 （Ｘ_C，Ｙ_C）： 指紋の近似的中心点のアドレスであ
る。 （Ｘ_RC，Ｙ_RC）： 登録指紋の近似的中心点のアドレス
である。 （Ｘ_TC，Ｙ_TC）： 検査指紋の近似的中心点のアドレス
である。 Ｒth： 登録指紋画像（濃淡画像又は二値画像）から得
られる登録指紋二値画像（第１画像）に、少なくとも細
め処理を行うことにより得られた登録指紋変更画像であ
る。

【００４４】Ｔth： 検査指紋画像（濃淡画像又は二値
画像）から得られる検査指紋二値画像（第２画像）に、
少なくとも黒画素の比率の調整または細め処理を行った
検査指紋変更画像である。 ＲＡ： 登録指紋変更画像Ｒthにおける指紋領域内にあ
る全部の黒画素のアドレス（Ｘ，Ｙ）の集合である。Ｒ
Ａは、ＲＴ(0)、ＲＢ(0)、及び非使用指紋領域内黒画素
の和集合である。

【００４５】ＲＴ(0)： ＲＴ（0）は、ＲＡ の部分集
合である。ＲＴ（0)は，ＲＡの小領域として、１つ以上
の任意の数の分離した画素集合の領域を指定できる。Ｒ
Ｔ(0)をサブテンプレートと呼ぶ。サブテンプレートを
抽出する画像の部分をサブテンプレート部分と呼ぶこと
がある。サブテンプレートは、画像の位置合わせに用い
る。（図４参照。）

【００４６】ＲＢ(0)： ＲＢ（0）は、ＲＡ の部分集
合であり、１つ以上の任意の数の分離した画素集合の領
域を指定できる。ＲＢ(0)を非サブテンプレートと呼
ぶ。非サブテンプレートを抽出する画像の部分を非サブ
テンプレート部分と呼ぶことがある。非サブテンプレー
トは、画像の位置合わせに用いない。ＲＴ(0)とＲＢ(0)
は重複しないように設定する。（図４参照。）

【００４７】ＲＴ(Ｓ)： 登録指紋変更画像の座標軸
を、任意に定めた点を中心にＳ度回転させたときのサブ
テンプレートＲＴ(0)の黒画素のアドレス（Ｘ，Ｙ）の
集合である。 ＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)： 登録指紋変更画像の座標軸を、任
意の点（例えば、登録指紋の近似的中心点）を中心にＳ
度回転後、水平移動Ｈ、垂直移動Ｖを行った後の座標軸
におけるサブテンプレートＲＴ(0)のアドレスの集合で
ある。ＲＴ(0，0，0)＝ＲＴ(0)、ＲＴ(Ｓ，0，0)＝ＲＴ
(Ｓ) である。（なお、移動位置を指定するＳ，Ｈ，Ｖ
の一組の値により、登録指紋変更画像を座標変換により
移動した１つのパターンが定まる。）

【００４８】ＲＢ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)： 登録指紋変更画像の
座標軸を、任意の点（例えば、登録指紋の近似的中心
点）を中心にＳ度回転後、水平移動Ｈ、垂直移動Ｖを行
った後の座標軸における非サブテンプレートＲＢ(0)の
アドレスの集合である。ＲＢ(0，0，0)＝ＲＢ(0)、ＲＢ
(Ｓ，0，0)＝ＲＢ(Ｓ)である。 Ｎ1m： サブテンプレート一致黒画素数であり、登録指
紋変更画像のサブテンプレートの黒画素と検査指紋変更
画像の黒画素とで一致した黒画素数を表す。

【００４９】Ｎ1c： サブテンプレート総黒画素数であ
り、登録指紋変更画像のサブテンプレートの総黒画素数
を表す。 Ｎ2m： 非サブテンプレート一致黒画素数であり、登録
指紋変更画像の非サブテンプレートの黒画素と検査指紋
変更画像の黒画素とで一致した黒画素数を表す。 Ｎ2c： 非サブテンプレート総黒画素数であり、登録指
紋変更画像の非サブテンプレートの総黒画素数を表す。 Ｎm： Ｎ1m又はＮ2mを表す。カウンタＮmは、Ｎmの計
算のための計数器の値である。 Ｎc： Ｎ1c又はＮ2cを表す。カウンタＮcは、Ｎcの計
算のための計数器の値である。

【００５０】部分領域： 画像を複数の部分に分割した
ときの個々の領域である。 区間［ａ，ｂ］： 任意の値ａ，ｂについて、ａからｂ
までの両端を含む区間を表す。 位置合わせ区間： ２つの画像の位置合わせのために画
像を移動する範囲（各方向別の移動区間の集合）を表
し、｛回転移動区間，水平移動区間，垂直移動区間｝で
構成される。

【００５１】部分位置合わせ区間： 位置合わせ区間を
１つ以上の部分集合に分けたときの個々の位置合わせ区
間である。全体の位置合わせ区間は、１つ以上の部分位
置合わせ区間の和集合である。 移動位置： １組の｛回転移動位置，水平移動位置、垂
直移動位置｝で表される位置である。 登録指紋（登録画像）： 登録指紋画像、または登録指
紋変更画像 検査指紋（検査画像）： 検査指紋画像、または検査指
紋変更画像 しきい値： 評価値としきい値の大小の比較により何ら
かの判定を行うための定数値。評価値ごとにしきい値の
定め方は異なる。

【００５２】図４は、画像メモリ４における画像１０に
おいて、指紋境界により定まる指紋領域と、 サブテ
ンプレートＲＴ(0)を抽出する部分及び非サブテンプレ
ートＲＢ(0)を抽出する部分の関係の例を表している。
例１〜例３は、サブテンプレート部分と非サブテンプレ
ート部分の例である。指紋画像の処理を行うための手段
を以下に述べる。なお、各手段の手順におけるステップ
で、その次に行う処理の記述がない場合は、直後のステ
ップに進むものとする。各手段で用いる定数は、画像処
理装置１及び画像入力装置２における種々の条件を考慮
して、静的または動的に適切な値を設定することとす
る。各ステップとそれらが連動した処理の実現は、処理
の内容が同じであれば、変形可能である。

【００５３】（１） 画像入力装置から画像メモリへの
入力確定契機の設定手段 画像入力装置２から画像メモリ４に入力される画像１０
は、撮像装置７の対象物（すなわち、対象が指紋の場合
には、画像入力装置２に入力する指）の移動により変化
するため、画像メモリ４の画像１０を確定する契機を定
める必要がある。このための処理の方法には、（ａ）
画像入力装置２から画像処理装置１に対して、信号によ
り画像の確定契機を通知する方法、（ｂ） 利用者が、
画像処理装置１に画像の確定契機を指示する方法、又
は、（ｃ） 画像処理装置１が、画像の確定契機を、画
像メモリ４の画像１０の状態を調べて定める方法、があ
る。ここでは、（ｃ）の方法の実施例を示す。

【００５４】指紋の濃淡画像が正しく入力された状態で
は、輝度平均値は、一定の範囲の値になり、かつこの状
態が連続するときに安定した画像が得られる。このこと
を利用して、入力を確定する画像の品質を高めるため
に、画像のあらかじめ定めた画素集合（例えば、画像の
全領域、又は１つ以上の部分領域）について輝度平均値
を求めて、該輝度平均値が規定条件内にあるときに、該
画像は有効な画像であると判定し、このことを連続して
規定回数以上確認できたときに最後に仮に固定した画像
メモリ４の画像を確定する。以上のことに基づく画像入
力確定契機の設定手段の例を手順ＩＮに示す。

【００５５】（手順ＩＮ）ステップＩＮ１ ：カウンタＦaを０に初期化する。ステップＩＮ２ ：画像入力処理を開始し、画像メモリの
画像を仮に固定する。ステップＩＮ３ ：画像の規定領域内について規定領域輝
度平均値Ｅavを求め、この規定領域輝度平均値が規定条
件内であれば有効な画像であると判定してステップＩＮ
４に行き、規定条件外であれば無効な画像であると判定
してステップＩＮ１に行く。ここで、 規定領域輝度平均値Ｅav＝（規定領域内の画素の輝度の
和）／（規定領域内の全画素数） であり、Ｅavの規定条件は Ｅ_L ≦ Ｅav ≦ Ｅ_H である。Ｅ_L，Ｅ_Hは定数であり、対象とする画像が入力
された場合の輝度の変動範囲を考慮して定める。

【００５６】なお、規定領域が複数あるときは、個々の
規定領域について規定領域輝度平均値が規定条件内であ
るかどうかを調べて、有効な規定領域数がしきい値以上
であるときに有効な画像であると判定する。ステップＩＮ４ ：Ｆaに１を加算する。ステップＩＮ５ ：Ｆaは規定値Ｆatかどうかを調べ、規
定値であれば、ステップＩＮ６に行く。規定値未満であ
れば、ステップＩＮ２に行く。定数Ｆatの値は、入力さ
れる画像が安定するまでの最短の回数を考慮して設定す
る。

【００５７】ステップＩＮ６：画像メモリの画像を確定
する。 （手順ＩＮ終り） 図５は、画像の入力と有効性を連続して確認して、画像
を確定する手順ＩＮの流れ図の概略である。

【００５８】（２） 画像変換手段 画像入力装置２から画像処理装置１に入力される画像に
ついて、処理対象とする画素数は、認識精度を落とさな
い範囲で、少ないほうが性能の向上を図れる。例えば、
画像メモリの画素数が、処理対象とする画素数よりも大
きい場合（数値例としては、画像メモリ４の画素数が、
640×480画素(Ｘ＝0〜639,Ｙ＝0〜479)であり、処理対
象とする画素数が256×240画素（Ｘ＝0〜255，Ｙ＝0〜2
39）であるような場合）には、画像を画像メモリ４に入
力してから入力対象とする画像の範囲を調べ、画像の部
分集合を抽出して仮画像とし、更に、仮画像から必要な
処理対象とする画素数に合った小画像を抽出して、小画
像を新たに通常の処理対象の画像とする。このための画
像変換手段の例を、手順ＥＴに示す。

【００５９】（画像変換手順ＥＴ）ステップＥＴ１（小画像のＸ方向の範囲抽出） ：ステッ
プＥＴ１ａ〜ステップＥＴ１ｄを実行する。ステップＥＴ１ａ（黒画素の存在する仮画像左端のＸ座
標を決定）： ＫaをＸ方向の増加幅とする（例えば、Ｋa
＝１）。ｕ＝０，Ｋa，２Ｋa，３Ｋa，・・・，の順
に、仮画像左端が見つかるまで、次の処理を進める。

【００６０】Ｘ＝ｕ，のときのＹ方向で抽出したＹ座標
（Ｙ＝０，Ｊa，２Ｊa，・・・）の輝度の合計値ＧＡ
（ｕ）を求め、黒画素相当の輝度の存在を最初に確認で
きたときのｕを仮画像左端のＸ座標とする。例えば、画
像入力のない状態では、画像はすべて高い輝度を有する
場合とすると、ＪaをＹ方向の増加幅（例えば、Ｊa＝
１）とし、ここで、 ＧＡ（ｕ）＜ＧＡ であることを確認できたとき、このときのｕを仮画像左
端のＸ座標とする。（ここで、確実性を増すために、更
に、ＧＡ（ｕ＋Ｋa）＜ＧＡ である条件を追加しても
よい。） 定数ＧＡは、二値化したときに黒画素がある
ことのしきい値であり、Ｙ方向で抽出した画素の輝度の
合計値が、黒画素が含まれていると見なせる最小の値に
近い値となるように、輝度を考慮して定める。

【００６１】ステップＥＴ１ｂ（黒画素の存在する仮画
像右端のＸ座標を決定）：ｖ＝Ｘh，Ｘh−Ｋa，Ｘh−２
Ｋa，Ｘh−３Ｋa，・・・，の順に、仮画像右端が見つ
かるまで、次の処理を進める。Ｘ＝ｖ，のときのＹ方向
で抽出したＹ座標（Ｙ＝０，Ｊa，２Ｊa，・・・）の輝
度の合計値ＧＡ（ｖ）を求め、黒画素相当の輝度の存在
を最初に確認できたときのｖを仮画像右端のＸ座標とす
る。例えばＪaをＹ方向の増加幅（例えば、Ｊa＝１）と
し、 ＧＡ（ｖ）＜ＧＡ であることを確認できたときに、そのときのｖの値を仮
画像右端のＸ座標とする。（ここで、確実性を増すため
に、更に、ＧＡ（ｖ−Ｋa）＜ＧＡ である条件を追加
してもよい。）

【００６２】ステップＥＴ１ｃ(仮画像の左端と右端に
対する中点のＸ座標のＷｘを決定)：仮画像の左端と右
端に対する中点のＸ座標のＷｘを、次の式により決定す
る。 Ｗｘ＝（ｕ＋ｖ）／２

【００６３】ステップＥＴ１ｄ（小画像を抽出するため
の開始Ｘ座標を決定）：小画像の開始Ｘ座標Ｘａを、 Ｘａ＝ Ｗｘ − ＸＬ／２ により定める。ＸＬは、小画像のＸ方向の画素数であ
る。ここで、小画像領域の大きさを一定化するために、
Ｘａ＜０ のときは、 Ｘａ＝０ とし、Ｘa＋ＸＬ−１＞Ｘh のときは、 Ｘa＝ Ｘh − ＸＬ とする。

【００６４】ステップＥＴ２（小画像のＹ方向の範囲抽
出）：ここでは、ステップＥＴ２ａ〜ステップＥＴ２ｄ
で、ステップＥＴ１と同様な処理をＹ方向に対して行
い、小画像のＹ座標範囲を求める。ステップＥＴ２ａ（黒画素の存在する仮画像上端のＹ座
標を決定）： ＫbをＹ方向の増加幅とする（例えば、Ｋb
＝１）。ｕ＝０，Ｋb，２Ｋb，３Ｋb，・・・，の順
に、仮画像上端が見つかるまで、次の処理を進める。

【００６５】Ｙ＝ｕ，のときのＸ方向で抽出したＸ座標
（Ｙ＝０，Ｊb，２Ｊb，・・・）の輝度の合計値ＧＢ
（ｕ）を求め、黒画素相当の輝度の存在を最初に確認で
きたときのｕを仮画像左端のＸ座標とする。例えば、Ｊ
bをＹ方向の増加幅（例えば、Ｊa＝１）とし、 ＧＢ（ｕ）＜ＧＢ であることを確認できたとき、このときのｕを仮画像上
端のＹ座標とする。（ここで、確実性を増すために、更
に、ＧＢ（ｕ＋Ｋb）＜ＧＢ であることを条件として
追加してもよい。） ここで、ＧＢは、黒画素があるこ
とのしきい値であり、Ｘ方向で抽出した画素の輝度の合
計値が、黒画素が含まれていると見なせる最小の値に近
い値となるように、輝度を考慮して定める。

【００６６】ステップＥＴ２ｂ（黒画素の存在する仮画
像下端のＹ座標を決定）：ｖ＝Ｙh，Ｙh−Ｋb，Ｙh−２
Ｋb，Ｙh−３Ｋb，・・・，の順に、仮画像下端が見つ
かるまで、次の処理を進める。Ｙ＝ｖ，のときのＸ方向
で抽出したＸ座標（Ｘ＝０，Ｊb，２Ｊb，・・・）の輝
度の合計値ＧＢ（ｖ）を求め、黒画素相当の輝度の存在
を最初に確認できたときのｕを仮画像下端のＸ座標とす
る。例えば、ＪbをＹ方向の増加幅（例えば、Ｊa＝１）
とし、 ＧＢ（ｖ）＜ＧＢ であることを確認できたときに、そのときのｖの値を仮
画像下端のＹ座標とする。（ここで、確実性を増すため
に、更に、ＧＢ（ｖ−Ｋb）＜ＧＢ である条件を追加
してもよい。）

【００６７】ステップＥＴ２ｃ(仮画像の上端と下端に
対する中点のＹ座標のＷyを決定)：仮画像の上端と下端
に対する中点のＹ座標のＷyを、次の式により決定す
る。 Ｗy＝（ｕ＋ｖ）／２ステップＥＴ２ｄ（小画像を抽出するための開始Ｘ座標
を決定）： 小画像の開始Ｙ座標Ｙbを、 Ｙb＝ Ｗy − ＹＬ／２ により定める。ＹＬは、小画像のＹ方向の画素数であ
る。ここで、小画像領域の大きさを一定化するために、
Ｙb＜０ のときは、 Ｙb＝０ とし、Ｙb＋ＹＬ−１＞Ｙh のときは、 Ｙb＝Ｙh−ＹＬ とする。

【００６８】ステップＥＴ３（処理対象画素を抽出）：
Ｘ＝Ｘa から Ｘ＝Ｘa＋ＸＬ−１ まで、かつ、Ｙ＝
Ｙb からＹ＝Ｙb＋ＹＬ−１ までの範囲を処理対象の
小画像とする。ステップＥＴ４（小画像を、通常の画像とする） ：小画
像の範囲を、通常の画像として扱うための変換を必要に
応じて行う。例えば、原点の設定、画像の設定場所等の
変換である。（ステップＥＴ終り） 図６は画像の処理範囲の変換の説明図の一例であり、画
像メモリに設定された画像と、仮画像、小画像の例を示
している。なお、手順ＥＴにおいて、Ｘ方向またはＹ方
向の一方のみを実行し、他方は固定の範囲とすることも
可能である。画像メモリの画像をそのまま処理対象の画
像とする場合には、手順ＥＴによる変換は不要である。

【００６９】（３） 平滑化手段 平滑化は、指紋画像の雑音の影響を減らすための処理で
ある。平滑化の処理は、公知の方法を用いることができ
る。例えば、おのおのの画素の近傍画素の値を用いる局
所加重平均フィルタなどを用いることができる。画像メ
モリ４に直接に二値画像を入力できる場合には、平滑化
は省略できる。二値画像を平滑化したときには、画像は
濃淡画像となるので、再度、二値化を行う必要がある。

【００７０】（４） 二値化手段と背景分離手段 二値化は、濃淡画像を二値画像に変換する処理である。
背景分離は、画像メモリ４における画像１０の指紋画像
の有効な範囲を明確化する処理である。二値化と背景分
離を行う手順の例を手順Ｂに述べる。手順Ｂの入力情報
は、 入力画像情報である。手順Ｂの出力情報は、出力
画像の二値画像、及び指紋境界情報である。画像メモリ
４に直接に二値画像を入力できる種類の画像入力装置を
用いる場合には、二値化（ステップＢ１）は省略して、
背景分離だけを実行する。その反対に、二値化だけ必要
であって、背景分離が不要な場合は、ステップＢ１のみ
を実行すればよい。

【００７１】（手順Ｂ）Ｋを部分領域のＸ方向の長さを
表す定数とする。部分領域のＹ方向の長さは、部分領域
のＸ方向の長さと異なってもよいが、以下では簡単のた
めに等しい場合を記述する。 Ｌ＝（Ｘh＋１）／Ｋ とする。ここでは、Ｌが整数となるようにＫを選択す
る。一般的には、部分領域の長さを、部分領域ごとに可
変とすることが可能である。次に、

【００７２】Ｋmax＝（（Ｘh＋１）／Ｋ）−１ とする。画像１０について、部分領域を一意に識別する
ための部分領域アドレスを各部分領域の先頭の画素アド
レスとする。任意の画素アドレス（Ｘ，Ｙ）は、部分領
域アドレスＪ(Ｍ，Ｎ)では、Ｍ＝［Ｘ／Ｋ］、かつＮ＝
［Ｙ／Ｋ］である。したがって、部分領域アドレスＪ
(Ｍ，Ｎ)に対応する画素アドレス（Ｘ，Ｙ）は、 Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０，１，２，・・・，Ｋmax） Ｙ＝Ｋ・Ｎ， （Ｎ＝０，１，２，・・・，Ｋmax） により求まる。

【００７３】ステップＢ１（二値化）：ステップＢ１ａ ： Ｍ＝０，１，２，・・・，Ｋmax Ｎ＝０，１，２，・・・，Ｋmax について、以下の処理を行う。各部分領域Ｊ(Ｍ，Ｎ）
ごとに、個々の部分領域ごとに、部分領域内のすべての
画素の輝度平均値Ｂav(Ｍ，Ｎ)を、 Ｂav(Ｍ，Ｎ)＝ （部分領域内の画素の輝度の和）／
（部分領域内の画素数） により求める。ここで、 Ｘ＝Ｋ・Ｍ （Ｍ＝０〜Ｋmax） Ｙ＝Ｋ・Ｎ （Ｎ＝０〜Ｋmax） における（Ｍ，Ｎ）は、画像１０の範囲を対象とする。

【００７４】すなわち、画像の範囲が、 0≦Ｘ≦Ｘh 0≦Ｙ≦Ｙh のときは、 Ｍ＝0〜［Ｘh／Ｋ］ Ｎ＝0〜［Ｙh／Ｋ］ の範囲を対象とする。このとき、 画像１０の部分領域の総数＝（［Ｘh／Ｋ］＋１）・
（［Ｙh／Ｋ］＋１） となる。また、全体の画像の輝度平均値＝(全体の画像
の輝度の和)／(全体の画像の画素数)である。

【００７５】ステップＢ１ｂ：部分領域の境界により生
じる不連続性を減らすために、部分領域相互間の変換を
行う。すなわち、 Ｍ＝１〜（［Ｘh／Ｋ］−１） Ｎ＝１〜（［Ｙh／Ｋ］−１） について、 Ｃav(Ｍ，Ｎ)＝ （ Ａ0・Ｂav(Ｍ，Ｎ) ＋ Ａ1・Ｂav(Ｍ＋１，Ｎ) ＋ Ａ2・Ｂav(Ｍ＋１，Ｎ−１) ＋ Ａ3・Ｂav(Ｍ，Ｎ−１) ＋ Ａ4・Ｂav(Ｍ−１，Ｎ−１) ＋ Ａ5・Ｂav(Ｍ−１，Ｎ) ＋ Ａ6・Ｂav(Ｍ−１，Ｎ＋１) ＋ Ａ7・Ｂav(Ｍ，Ｎ＋１) ＋ Ａ8・Ｂav(Ｍ＋１，Ｎ＋１))／（Ａ0＋Ａ1＋Ａ2＋Ａ3＋Ａ4＋Ａ5＋Ａ6 ＋Ａ7＋Ａ8） とする。

【００７６】Ａ0，Ａ1，Ａ2，Ａ3，Ａ4，Ａ5，Ａ6，Ａ
7，Ａ8 は定数であり、部分領域の相互の関係を考慮し
て定める。例えば、 Ａ0＝Ａ1＝Ａ2＝Ａ3＝Ａ4＝Ａ5＝Ａ6＝Ａ7＝Ａ8＝１ とすることができる。各（Ｍ，Ｎ）についてのＣav
(Ｍ，Ｎ)は、メモリの作業域に格納しておく。次に、 Ｍ＝１〜（［Ｘh／Ｋ］−１） Ｎ＝１〜（［Ｙh／Ｋ］−１） について、 Ｂav(Ｍ，Ｎ)＝Ｃav(Ｍ，Ｎ) とすることにより、各部分領域の輝度平均値Ｂav(Ｍ，
Ｎ)を、部分領域(Ｍ，Ｎ)の相互の関係により、変更す
ることができる。

【００７７】図７は、部分領域（Ｍ，Ｎ）とその部分領
域の輝度平均値Ｂav(Ｍ，Ｎ)との関係の一例である。こ
こで、部分領域の相互の関係による部分領域輝度平均値
の変更方法は、上記の方法に限定されない。例えば、相
互関係として用いる部分領域の数を増加したり、減少し
たり、又は、上述のＣav(Ｍ，Ｎ)の式を変形したりする
ことが可能である。

【００７８】ステップＢ１ｃ： （ａ） 各部分領域について、 Ｂav(Ｘ，Ｙ)を求めた
部分領域の画素(Ｘ，Ｙ)の輝度ｆ(Ｘ，Ｙ)について、二
値化のしきい値Ｔを、 Ｔ＝部分領域輝度平均値＋Ｄ＋Ｄa ここで、Ｄは部分領域輝度平均値の補正のための定数で
ある（例えば、Ｄ＝０とする）。Ｄaは変数（初期値は
例えば、Ｄa＝０）であり、後述する。

【００７９】このときの部分領域（Ｍ，Ｎ）についての
（Ｘ，Ｙ），すなわち， Ｋ・Ｍ≦Ｘ≦Ｋ・（Ｍ＋１）−１ Ｋ・Ｎ≦Ｙ≦Ｋ・（Ｎ＋１）−１ の範囲の（Ｘ，Ｙ）について輝度ｆ(Ｘ，Ｙ)が、ｆ
(Ｘ，Ｙ)≧Ｔ のとき、（Ｘ，Ｙ）を白画素に設定する
（ただし、白と黒を反転するときは黒画素に設定す
る）。ｆ(Ｘ，Ｙ)＜Ｔ のとき、（Ｘ，Ｙ）を黒画素に
設定する（ただし、白と黒を反転するときは白画素に設
定する）。

【００８０】以上が、部分領域輝度平均値をしきい値の
要素とする二値化の手段である。部分領域内に輝度が高
い画素がかなりの数で存在し、かつ、輝度変化が少ない
部分領域では、輝度平均値が高い値となるために、二値
化した結果として、その部分領域内の多くの画素が黒画
素になることがある。この対策として、輝度平均値が高
く、かつ輝度変化が微少な部分領域は、上述の二値化し
きい値でなく、あらかじめ定めた規定のしきい値で二値
化する。このための具体的な手順を以下に示す。

【００８１】原画像（濃淡画像）の各部分領域ごとに、 Ｂav(・，・）≦Ｂm のときは、前述の輝度平均値をしきい値とする二値化を
行う。 Ｂav(・，・）＞Ｂm （Ｂmは輝度平均値が高い値かどうかを判定するための
値であり、例えば、輝度の180〜255を輝度が高いとみな
す場合には、Ｂm＝180）のときは、任意の１つの部分領
域内の各画素について、 Ｇ ＝ ｜（部分領域の輝度平均値）−（部分領域内の
各画素の輝度）｜ のＧの値の最大値をＧmaxとして、その値を求め、その
結果、 Ｇmax ≦ Ｂsmall の場合（Ｂsmallは、輝度変化幅の上限である。

【００８２】例えば、０〜９までの輝度変化を輝度変化
が微少と見なすときは、Ｂsmall＝10 とする。）、そ
の部分領域の画素は輝度変化が少ないと見なせるので、
その部分領域は規定の二値化しきい値Ｔ＝Ｂg（例え
ば、Ｂgは、全体の画像の輝度平均値、又は固定の値）
で二値化する。この手順を原画像のすべての部分領域に
ついて、反復する。図８は、輝度が微少変動な部分領域
における二値化処理の概略の流れ図の一例である。

【００８３】次の処理として、画像の入力時の状況によ
り、画像の輝度状態が異なるので、部分領域の黒画素に
ついての全画素に対する比率を求め、規定範囲外のとき
は、Ｄaの値を変更して、再度、二値化する処理を、規
定回数（１回以上）反復する。二値化のしきい値を最適
化する手順は、次のとおりである。全有効部分領域黒画
素比率Ｒbwを、 Ｒbw＝(すべての部分領域内の黒画素数)／(すべての部
分領域内の総画素数） とする。

【００８４】Ｒbw1 ≦ Ｒbw ≦ Ｒbw2 のときは、黒画素比率が正常なため、二値化を終了でき
る。 Ｒbw ＞ Ｒbw2 のときは、黒画素数を減らすために、Ｔを減少させる。
すなわち、Ｄaを（Ｄa−Ｄa1）で置き換える。 Ｒbw ＜ Ｒbw1 のときは、黒画素数を増加するために、Ｔを増加させ
る。すなわち、Ｄaを（Ｄa＋Ｄa1）で置き換える。

【００８５】Ｒbw1とＲbw2は、黒画素比率の一定化のた
めの定数であり、例えば、黒画素比率を40％〜45％の間
の値にしたいときは、Ｒbw1＝0.40，Ｒbw2＝0.45 とす
る。ここで、Ｄa1は、二値化のしきい値の増減のための
定数である（例えば、Ｄa1＝１）。二値化で、黒画素の
比率を求め、規定範囲外のときは、二値化のしきい値Ｔ
の値を変更して二値化する処理を規定回数反復する。規
定回数反復しても黒画素の比率が規定範囲外のときは、
例えば、処理を打ち切って、画像入力の最初から処理を
行う。

【００８６】ここで、Ｄa1は、黒画素比率が規定範囲に
なるための処理時間を短縮し、かつ黒画素比率が規定範
囲内になる確率を高めるために、異なる値を複数利用す
ることができる。図９は、部分領域に分割された二値画
像について、二値化の黒画素比率を一定化するための処
理の一例であり、Ｄaを変化させるための定数群とし
て、Ｄa1，Ｄa2，Ｄa3，（例えば、 Ｄa1＝３，Ｄa2＝
２，Ｄa3＝１）を用いている。 Ｄai，（(i＝1, 2,・・
・)は、任意の個数の定数で構成することができ、適当に
この定数群の個数と値を設定することにより、Ｒbwの値
が規定範囲に収束する可能性と収束速度を向上できる。
なお、図９におけるＡ1p，Ａ2p，Ａ3p，Ａ1m，Ａ2m，
Ａ3mは、処理の選択のために処理途中で動的に変更され
るパラメータである。

【００８７】ステップＢ２（有効部分領域の表示）：ス
テップＢ１の結果により得られた二値画像に対して、部
分領域輝度平均値を再度求める。次に、 部分領域アドレスＩ_MN＝（[Ｘ／Ｋ]，[Ｙ／Ｋ]） （部分領域アドレスは，各部分領域の先頭アドレスであ
る） Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０，１，２，・・・，Ｋmax） Ｙ＝Ｋ・Ｎ， （Ｎ＝０，１，２，・・・，Ｋmax） について、部分領域輝度平均処理手段により求めた輝度
平均値Ｂav(Ｘ，Ｙ)により、各部分領域ごとに、有効か
無効かを判定する。

【００８８】すなわち， Ｂ_L≦Ｂav(Ｘ，Ｙ)≦Ｂ_H であるときに、その部分領域が有効部分領域であると判
定し、有効部分領域テーブルＹ(Ｍ，Ｎ)に有効表示を設
定する。 Ｙ（Ｍ，Ｎ）＝｛１：有効部分領域のとき。 ０：無効
部分領域のとき。｝ ここで、Ｂ_L及びＢ_Hは、有効部分領域と無効部分領域を
区分するための定数である。

【００８９】ステップＢ３（有効部分領域の数の検
査）：Ｙ（Ｍ，Ｎ）により、 ＹＴ＝有効部分領域の数 を計数し、 ＹＴ≧ＹＣ （ＹＣは、例えば、部分領域総数×しきい比率定数値と
する。）であるときは、ステップＢ４に行く。 ＹＴ＜ＹＣ であるときは、有効部分領域数不足と見なして、本手順
を異常で終了する。

【００９０】ステップＢ４（部分領域単位の指紋境界の
左端）：部分領域指紋境界情報を｛（Ｎ_T，Ｍ_L，
Ｍ_R），Ｎ_T＝０〜Ｋmax｝で表す。各Ｎ＝Ｎ_Tの値につい
て、Ｍ_L≦Ｍ≦Ｍ_R が部分領域単位の指紋領域である。
このステップでは、部分領域単位に、指紋境界の左端Ｍ
_Lを求める。Ｎ＝０から開始して、Ｎ＝Ｎ_T，（Ｎ_T＝０
〜Ｋmax）について、次の処理を行う。左端（Ｍ＝０）
からＭの増加方向について、順次に有効部分領域テーブ
ルＧの要素Ｇ(Ｍ，Ｎ)における１（有効部分領域表示）
を探索し、１がＫc個以上（Ｋcは、部分領域の指紋境界
を判定するための、１以上の定数）連続する部分の最初
のＭの値Ｍ_LをそのときのＮについての指紋領域の左端
とする。Ｍ＝０〜Ｋmax で１（有効領域表示）が連続
してＫc個以上発見できないときは、そのＮの値は、す
べてのＭについて非指紋領域であり、非指紋領域のＮ_T
では、 Ｍ_L＝Ｍ_R＝−１ とする。

【００９１】ステップＢ５（部分領域ごとの指紋境界の
右端）：このステップでは、部分領域単位に、指紋境界
の右端Ｍ_Rを求める。Ｎ＝０から開始して、Ｎ＝Ｎ_T、
（Ｎ_T＝０〜Ｋmax）について、ステップＢ４で左端が設
定されていないＮ（すなわち、Ｍ_L＝−１のときのＮ）
は飛ばして、右端（Ｍ＝Ｋmax）からＭの減少方向につ
いて、順次に有効部分領域テーブルＧの要素Ｇ(Ｍ，Ｎ)
における１（有効部分領域表示）を探索し、１がＫc個
以上（Ｋcは定数）連続する部分の最初のＭの値Ｍ_Rをそ
のときのＮについての指紋領域の右端とする。以上によ
り、部分領域指紋境界情報｛（Ｎ_T，Ｍ_L，Ｍ_R）,Ｎ_T＝
０〜Ｋmax｝が求まる。

【００９２】ステップＢ６（各画素ごとの指紋境界情
報）：部分領域指紋境界情報｛（Ｎ_T，Ｍ_L，Ｍ_R），Ｎ_T
＝０〜Ｋmax｝から、画素ごとの指紋境界情報を求め
る。画素ごとの指紋境界情報を｛（Ｙ_T，Ｘ_L，Ｘ_R），
Ｙ_T＝０〜Ｙ_h｝で表し、これは、各Ｙ_Tの値について、
Ｘ_L≦Ｘ≦Ｘ_R が指紋領域の意味である。

【００９３】部分領域指紋境界情報により、Ｎ＝０〜Ｋ
max において、Ｋ・Ｎ≦Ｙ≦Ｋ・Ｎ＋Ｋmax のＹ＝Ｙ_T
について、 Ｘ_L＝Ｋ・Ｍ_L Ｘ_R＝Ｋ・Ｍ_R として、各画素ごとの指紋境界情報｛（Ｙ_T，Ｘ_L，
Ｘ_R），Ｙ_T＝０〜Ｙh｝を求める。
（手順Ｂ終り）

【００９４】図８は、指紋の有効部分領域テーブルの一
例である。なお、以後、単に指紋境界情報というときに
は、各画素ごとの指紋境界情報｛（Ｙ_T，Ｘ_L，Ｘ_R），
Ｙ_T＝０〜Ｙh｝を意味する。また、背景分離について
は、ステップＢ２〜Ｂ６の代替として、簡単には、画像
全体を指紋領域として扱う手段も可能である。

【００９５】（５） 近似的中心点を求める手段 指紋画像の近似的中心点では、画像１０の中心(［Ｘh／
２］，［Ｙh／２］)又はその近くの点を近似的中心点
（Ｘ_C，Ｙ_C）と見なす手段がある。また、このほかの任
意の公知の近似的中心点を求める手段を用いてもよい。

【００９６】（６） 細線化手段 細線化は、画像の大部分の線幅を１画素にする処理のこ
とである。細線化手段には、任意の細線化方法（例え
ば、従来の技術で述べたごとき公知の細線化方法）を用
いてよい。

【００９７】（７） 細め処理手段 細め処理は、画像の大部分の線幅を規定の線幅以下にす
ることである。細め処理は、二値化の段階で黒画素の全
画素に対する比率（又は白画素の全画素に対する比率、
又は黒画素と白画素の比率）を一定化することによって
近似的に実現できるので、これも細め処理手段の１つと
見なす。

【００９８】更に、二値画像の線幅を細めるのには、次
の方法がある。１画素以上の黒画素の集合を画像の線と
して扱う。線幅指定値の保持方法は任意であり、細め処
理手段の入力情報とすることも、細め処理手段の中で保
持することも可能である。線幅指定値は、１つの細め処
理手段の中で１つ以上保持してもよい。本実施例では、
細め処理の手段を、線幅指定値に応じて、使い分けるこ
とができる。線幅指定値に依存した細め処理手段の例を
以下に示す。

【００９９】（ａ） 大部分の線幅を１画素とするため
の細め処理（線幅指定値が１画素） 二値画像の線幅を細める手段（又は濃淡画像を二値化
し、かつ線幅を細める手段）であり、公知の方法（例え
ば、大部分の線幅を１画素とすることのできる細線化方
法）を用いることができる。また、濃淡画像を直接に二
値化及び細線化する方法もある。

【０１００】（ｂ） 大部分の線について線幅指定値以
下に細めるための細め処理（線幅指定値が任意の数値） 公知の方法を基にして実現できる。例えば、次のごとき
手段がある。 i） 画像を構成する線（本実施例では指紋線である黒
画素に相当）の外側から線の要素を１画素ずつ削除する
１画面分の処理を、大部分の線幅が１画素になるまで反
復する細線化方法の場合、細線化の処理では、 となるように反復回数を定めておけばよい。

【０１０１】ii） 画像を構成する線の要素の中心から
黒画素を残す細線化方法の場合 任意の直線と画像の線が交わる部分の線分上の黒画素に
ついて、該線分の中心を含む線幅指定値以下の画素を残
す（線分幅が線幅指定値以上の場合は線分の中点を中心
として線幅指定値分の黒画素を残し、線分幅が線幅指定
値未満の線分上の黒画素はすべて残す）ことにより実現
できる。

【０１０２】本実施例では、登録指紋画像と検査指紋画
像について、細め処理を行う場合の線幅指定値は任意に
指定できるが、入力される画像の線の品質や特性、細め
処理の線幅指定値に対する性能、画像処理装置１に要求
される性能などから定める必要がある。登録指紋画像と
検査指紋画像のそれぞれの細め処理における線幅指定値
の差を大きくすれば、両画像の位置ずれには強くなる
が、差を大きくしすぎると、照合精度の低下が生じるこ
とがある。登録指紋の細め画像の線幅は小さい方が、黒
画素数が少なくなるため、登録情報に必要なメモリ量を
小さくできる。これらのことを勘案すると、例えば、次
のいずれかの指定が有効な場合がある。

【０１０３】（ａ） 登録指紋画像の細め処理では線幅
指定値を１画素とし、検査指紋画像の細め処理では線幅
指定値をもとのままとする場合を含めて、２画素以上の
適当な値とする。 （ｂ） 登録指紋画像の細め処理の線幅指定値を、検査
指紋画像の細め処理の線幅指定値よりも小さい値とする
条件で、適当に選択する。 （ｃ） 登録指紋画像の細め処理では線幅指定値を１画
素とし、検査指紋画像の線幅は、二値化のときの黒画素
の比率で調整する。（以下の実施例では、この場合を主
として記述する。）

【０１０４】（８） 登録画像の登録情報の登録処理手
段 指紋情報の登録処理は、登録指紋として画像メモリ４の
画像１０に入力されて、細め処理までの処理がなされた
結果である画像１０にある登録指紋変更画像Ｒthからサ
ブテンプレートＲＴ(0)及び非サブテンプレートＲＢ(0)
を抽出し、それぞれのファイルに格納する処理である。
指紋情報の登録処理を行う手順を、手順Ｒに示す。手順
Ｒの入力情報は、登録指紋のサブテンプレート及び非サ
ブテンプレートのファイル名、登録指紋変更画像Ｒth、
登録指紋の指紋境界情報、及び登録指紋の近似的中心点
（Ｘ_RC，Ｙ_RC）である。手順Ｒの出力情報は、サブテン
プレートＲＴ(0)のファイル、及び非サブテンプレート
ＲＢ(0)のファイルである。

【０１０５】（手順Ｒ）ステップＲ１ （サブテンプレートＲＴ(0)の作成）：登
録指紋変更画像Ｒthから、指紋領域内にあり、かつサブ
テンプレートＲＴ(0)の範囲にある黒画素アドレスを抽
出して、サブテンプレートＲＴ(0)のファイルを作成す
る。ＲＴ(0)の格納ファイルには、登録指紋近似的中心
点(Ｘ_RC，Ｙ_RC)も格納する。

【０１０６】ステップＲ２(非サブテンプレートＲＢ(0)
の作成)：登録指紋変更画像Ｒthから、サブテンプレー
トＲＴ(0)外かつ指紋領域ＦＡ内にある黒画素アドレス
を抽出して、非サブテンプレートＲＢ(0)のファイルを
作成する。 なお、サブテンプレート及び非サブテンプ
レートの各ファイルのデータの格納形式は任意である。
例えば、データ圧縮してファイルに格納し、利用時にデ
ータ伸長を行ってもよい。

【０１０７】ステップＲ３ ステップＲ３ａ （汗腺ホールのファイルＲＳａの作
成）：汗腺ホールのチェックを行うことを選択する場合
には、本ステップを実行する。登録指紋で、あらかじめ
定めた領域について、一定以上の大きさの汗腺によるホ
ール（隆線が黒画素となるようにした二値画像では白画
素集合によるホール）があるアドレスを、ホール探索手
段により、規定個数求めて、その中心アドレスを汗腺ホ
ールのファイルに記録する。

【０１０８】ステップＲ３ｂ（非汗腺ホールのファイル
ＲＳｂの作成）：非汗腺ホールのチェックを行うことを
選択する場合には、本ステップを実行する。登録指紋
で、あらかじめ定めた領域について、一定以上の大きさ
の汗腺がないアドレスを、非ホール探索手段により、規
定個数求めて、その中心アドレスを非汗腺ホールのファ
イルに記録する。 （手順Ｒ終
り）

【０１０９】（９） ホール探索手段（手順ＷＳ） ホールの一例を図１１（ａ）に示す。例えば、ホールは
次の手順ＷＨにより検出できる。 （手順ＷＨ）ステップＷＨ１ ：画像のホールを探索する候補アドレス
について、順次に調べ、任意の白画素アドレスＡを選択
する。候補アドレスは、例えば、全部の画素、ｎ個（ｎ
＝２,３,４等）おきの画素などの選択が可能である。

【０１１０】ステップＷＨ２：アドレスＡの白画素に連
結した周辺の画素に、規定の数の連結した白画素集合Ａ
Ａが存在するかどうかを調べ、存在しないときは手順Ｗ
Ｈを最初から再実行し、存在するときはステップＷＨ３
に行く。ステップＷＨ３ ：白画素集合ＡＡの周辺が連結した黒画
素により囲まれているかどうかを調べ、囲まれていない
ときは、手順ＷＨを最初から再実行し、囲まれていると
きは白画素アドレスＡをホールのアドレスとする。ステップＷＨ４ ：本手順ＷＨを、探索対象とするすべて
の候補アドレスについて反復する。（手順ＷＨ終り）

【０１１１】（１０） 非ホール探索手段（手順ＮＷ
Ｈ） 非ホールの一例を図１１（ｂ）に示す。 非ホールは、
例えば次の手順ＮＷＨにより検出できる。 （手順ＮＷＨ）ステップＮＷＨ１ ：画像の非ホールを探索する候補のア
ドレスについて、順次に調べ、任意の黒画素アドレスＢ
を選択する。候補アドレスは、例えば、全部の画素、ｎ
個（ｎ＝２，３，４等）おきの画素などの選択が可能で
ある。

【０１１２】ステップＮＷＨ２：アドレスＢの黒画素に
連結した周辺の画素に、規定の数の連結した黒画素集合
ＢＢが存在するかどうかを調べ、存在しないときは手順
ＮＷＨを最初から再実行し、存在するときは、黒画素ア
ドレスＢを非ホールのアドレスとする。ステップＮＷＨ３ ：本手順ＮＷＨを、探索対象とするす
べての候補のアドレスについて反復する。（手順ＮＷＨ
終り）

【０１１３】（１１） 画像データの記憶手段 各黒画素のアドレス（Ｘ，Ｙ）をそのままファイルに格
納する場合、必要な格納記憶量は、次のようになる。 格納記憶量＝黒画素数・（Ｘ座標の単位記憶量＋Ｙ座標
の単位記憶量） 登録指紋画像は、サブテンプレート及び非サブテンプレ
ートのそれぞれについてファイルに記憶する必要があ
る。二値画像の黒画素アドレスをそのまま記憶する場合
よりも格納データ量を少なくするために、処理量を大き
く増加することなく、データ量を圧縮してファイルに記
憶する手段の例を次に示す。

【０１１４】画素集合が、４×４画素の場合を述べる。
任意の代表画素Ｐ₀について、４×４画素集合が図３(b)
に示されている。Ｐ₀〜Ｐ₁₅は、各画素の黒画素と白画
素の区分をビットで表示して、 Ｑ＝Ｐ₁₅||Ｐ₁₄||Ｐ₁₃||・・・||Ｐ₇||Ｐ₆||Ｐ₅||Ｐ₄||
Ｐ₃||Ｐ₂||Ｐ₁||Ｐ₀ により(||は連結を表す)、各周辺画素の黒画素と白画素
の状態を２バイトの画素集合コードＱ，(16進数で0000
〜FFFF)で表示できる。 次に、代表画素Ｐ₀＝
（Ｘ₀，Ｙ₀）との相対位置による画素アドレス（Ｘ，
Ｙ）を図３（ｂ）により次に示す。

【０１１５】Ｐ₁： Ｘ＝Ｘ₀−１，Ｙ＝Ｙ₀ Ｐ₂： Ｘ＝Ｘ₀−２，Ｙ＝Ｙ₀ Ｐ₃： Ｘ＝Ｘ₀−３，Ｙ＝Ｙ₀ Ｐ₄： Ｘ＝Ｘ₀， Ｙ＝Ｙ₀−１ Ｐ₅： Ｘ＝Ｘ₀−１，Ｙ＝Ｙ₀−１ Ｐ₆： Ｘ＝Ｘ₀−２，Ｙ＝Ｙ₀−１ Ｐ₇： Ｘ＝Ｘ₀−３，Ｙ＝Ｙ₀−１ Ｐ₈： Ｘ＝Ｘ₀， Ｙ＝Ｙ₀−２ Ｐ₉： Ｘ＝Ｘ₀−１，Ｙ＝Ｙ₀−２ Ｐ₁₀： Ｘ＝Ｘ₀−２，Ｙ＝Ｙ₀−２ Ｐ₁₁： Ｘ＝Ｘ₀−３，Ｙ＝Ｙ₀−２ Ｐ₁₂： Ｘ＝Ｘ₀， Ｙ＝Ｙ₀−３ Ｐ₁₃： Ｘ＝Ｘ₀−１，Ｙ＝Ｙ₀−３ Ｐ₁₄： Ｘ＝Ｘ₀−２，Ｙ＝Ｙ₀−３ Ｐ₁₅： Ｘ＝Ｘ₀−３，Ｙ＝Ｙ₀−３

【０１１６】登録指紋画像データの圧縮処理は、登録指
紋画像データの（Ｘ，Ｙ）座標である(Ｘ＝0〜Ｘh，Ｙ
＝0〜Ｙh)を次の形式に変換する処理である。指紋有効
領域内について、４つおきの各Ｙ座標ごとに４つおきの
各Ｘ座標を代表画素とし、４×４画素集合の範囲に黒画
素が存在するかどうかをチェックし、黒画素が存在する
ときにだけ、代表画素Ｘ座標と画素集合コードを記憶す
る。

【０１１７】Ｘアドレス部分は、４画素おきに指定され
るために、下２ビットは、画素集合形状識別子として使
用できる。これを利用して、画素集合コードは、半分
（下半分、上半分、または左半分）がすべて白画素のと
き、それぞれ残り半分（前述の順序に対応して、上半
分、下半分、右半分）の１バイトで、部分的画素集合と
して表す。

【０１１８】（ａ） 画素集合形状識別子がビット表示
で“１１”のとき 画素集合コードは２バイトで表す。（すなわち、Ｐ₁₅||
Ｐ₁₄||・・・||Ｐ₁||Ｐ₀）。 （ｂ） 画素集合形状識別子がビット表示で“１０”の
とき 画素集合コードは上半分の１バイトで表す。（すなわ
ち、Ｐ₁₅||Ｐ₁₄||Ｐ₁₃||Ｐ₁₂||Ｐ₁₁||Ｐ₁₀||Ｐ₉||
Ｐ₈）。

【０１１９】（ｃ） 画素集合形状識別子がビット表示
で“０１”のとき 画素集合コードは下半分の１バイトで表す。（すなわ
ち、Ｐ₇||Ｐ₆||Ｐ₅||Ｐ₄||Ｐ₃||Ｐ₂||Ｐ₁||Ｐ₀）。 （ｄ） 画素集合形状識別子がビット表示で“００”の
とき 画素集合コードは右半分の１バイトで表す。（すなわ
ち、Ｐ₁₃||Ｐ₁₂||Ｐ₉||Ｐ₈||Ｐ₅||Ｐ₄||Ｐ₁||Ｐ₀）。

【０１２０】ここで、画素集合コードが１バイトのと
き、省略部分の画素はすべて白画素である。画素集合コ
ードが１バイトの場合に、画素集合形状識別子用の２ビ
ットを含むＸアドレス部分を、真のＸアドレスにするに
は、画素集合形状識別子フラグ用のビット部分を０にす
ることにより実現できる。すなわち、圧縮時は、細線化
画像データの（Ｘ，Ｙ）座標(すなわち、Ｘ＝0〜Ｘh，
Ｙ＝0〜Ｙh)を次の形式に変換する。４つおきの各Ｙ座
標ごとに４つおきの各Ｘ座標を代表画素とし、４×４画
素集合の範囲に黒画素が存在するかどうかをチェック
し、黒画素が存在するときにだけ、代表画素Ｘ座標と画
素集合コードを記憶する。このとき、二値画像を記憶す
る手段の例を手順Ｇに示す。

【０１２１】（手順Ｇ）ステップＧ１ ：Ｘアドレス部分により、４×４画素集合
を順次に選択する。全画素（Ｐ₁₅〜Ｐ₀）がすべて白画
素かどうかを調べる。すべて白画素のとき、この４×４
画素集合は飛ばして、次の４×４画素集合に行き、ステ
ップＧ１を最初から実行する。すべて白画素ではないと
き、ステップＧ２に行く。ステップＧ２ ：上半分（Ｐ₁₅〜Ｐ₈）がすべて白画素か
どうかを調べる。上半分がすべて白画素ではないとき、
ステップＧ３に行く。上半分がすべて白画素のとき、
下半分（Ｐ₇〜Ｐ₀）を１バイトの画素集合コードで表
す。Ｘアドレス部分の下２ビットをビットパターンの”
０１”とする。

【０１２２】ステップＧ３：下半分（Ｐ₇〜Ｐ₀）がすべ
て白画素かどうかを調べる。下半分（Ｐ₇〜Ｐ₀）がすべ
て白画素でないとき、ステップＧ４に行く。下半分（Ｐ
₇〜Ｐ₀）がすべて白画素のとき、上半分（Ｐ₁₅〜Ｐ₈）
を１バイトの画素集合コードで表す。Ｘアドレス部分の
下２ビットをビットパターンの”１０”とする。ステップＧ４ ：左半分（Ｐ₁₅，Ｐ₁₄，Ｐ₁₁，Ｐ₁₀，
Ｐ₇，Ｐ₆，Ｐ₃，Ｐ₂）がすべて白画素かどうかを調べ
る。左半分がすべて白画素でないとき、ステップＧ５に
行く。左半分がすべて白画素のとき、右半分（Ｐ₁₃||Ｐ
₁₂||Ｐ₉||Ｐ₈||Ｐ₅||Ｐ₄||Ｐ₁||Ｐ₀）を１バイトの画素
集合コードで表す。Ｘアドレス部分の下２ビットをビッ
トパターンの”００”とする。

【０１２３】ステップＧ５：４×４画素集合を２バイト
の画素集合コードで表す。Ｘアドレス部分の下２ビット
はそのまま（ビットパターンの”１１”）とする。ステップＧ６ ：この１つの画素集合コードとＸアドレス
に対する処理を終了する。ステップＧ７ ：各Ｘアドレスごとに、すべての４×４画
素集合について、ステップＧ１〜Ｇ６を反復する。

【０１２４】ステップＧ８：二値画像のファイル格納形
式を、 Ｙ座標＝Ｙs，格納Ｘアドレス部分の組数，｛(代表画素
ＡsのＸアドレス部分(画素集合形状識別子の２ビットを
含む)，画素集合コード），(代表画素ＢsのＸアドレス
部分(画素集合形状識別子の２ビットを含む)，画素集合
コード），・・・｝ ・・・・・

【０１２５】Ｙ座標＝３＋４ｊ，格納Ｘアドレス部分の
組数，｛(代表画素ＡjのＸアドレス部分(画素集合形状
識別子の２ビットを含む)，画素集合コード），(代表画
素ＢjのＸアドレス部分(画素集合形状識別子の２ビット
を含む)，画素集合コード），・・・｝ ・・・・・

【０１２６】Ｙ＝Ｙe： 格納Ｘアドレス部分の組数
｛(代表画素ＡhのＸアドレス部分(画素集合形状識別子
の２ビットを含む)，画素集合コード），(代表画素Ｂh
のＸアドレス部分(画素集合形状識別子の２ビットを含
む)，画素集合コード），・・・｝，｛終了表示記号｝ として、二値画像を記憶する。
（手順Ｇ終り）

【０１２７】ここで、格納Ｘアドレス部分の組数は、そ
のときのＹ座標に対応して格納される画素集合コード数
を表している。格納Ｘアドレス部分の組数が０のＹ座標
などは設定しないで詰める。 画素がすべて白画素の４
×４画素集合は記録しない。画素集合コードは、１バイ
トの場合と２バイトの場合があり、Ｘアドレス部分の下
２ビットで区別する。なお、格納Ｘアドレス部分の組数
の代わりに、各Ｙ座標値ごとに（代表画素Ｘアドレス部
分、画素集合コード）の組の終了記号を付加してもよ
い。

【０１２８】図１２（ａ）は、４×４画素集合の小領域
に画像メモリを分割した場合の例である。図１２（ｂ）
は、４×４画素集合の上半分の例である。図１２（ｃ）
は、４×４画素集合の下半分の例である。図１２（ｄ）
は、４×４画素集合の右半分の例である。 なお、画像
メモリを小領域に分割するときの小領域の大きさは、４
×４画素集合の場合を述べたが、任意に設定でき、その
ときの小領域内の分割方法も任意に設定してよい。ま
た、手順Ｇにより圧縮された二値画像データの形式をも
との（Ｘ，Ｙ）形式に戻すには、手順Ｇの逆の処理を行
えばよい。

【０１２９】（１２） 登録画像と検査画像の照合処理
手段 照合処理は、検査指紋変更画像の黒画素集合のおのおの
の黒画素と、登録指紋変更画像に関する登録情報として
メモリ６に格納されている黒画素集合のおのおのの黒画
素との一致性を調べる処理である。登録指紋変更画像と
検査指紋変更画像の位置合わせのための座標軸の回転及
び平行移動による座標変換は、いずれか一方の画像につ
いて行えばよいが、本実施例では、登録指紋変更画像の
方が、細め処理の線幅指定値が小さいために、黒画素数
が少なくなることを想定して、登録指紋変更画像を移動
して検査指紋変更画像に合わせる。照合処理の概要を次
に述べる。

【０１３０】（ａ） サブテンプレートの照合 サブテンプレートの照合は、登録指紋のサブテンプレー
トＲＴ(0)について、登録指紋変更画像の黒画素と検査
指紋変更画像の黒画素とが最も良く一致する位置を求め
る処理である。すなわち、まず、登録指紋変更画像のサ
ブテンプレートＲＴ(0)について、登録指紋の近似的中
心点を検査指紋の近似的中心点と一致させたときのサブ
テンプレートＲＴ(0，Ｈ，Ｖ)を、登録指紋変更画像の
座標軸の平行移動により求める。次に、中心近傍で、サ
ブテンプレートＲＴ(0,Ｈ,Ｖ)の座標軸を、回転、及び
上下左右に平行移動したときに、検査指紋変更画像と、
黒画素が最も多く一致するときの登録指紋変更画像のサ
ブテンプレートＲＴ(Ｓ,Ｈ，Ｖ）の変換角度Ｓと平行移
動量（水平移動量Ｈ，垂直移動量Ｖ）を求める（Ｓ，
Ｈ，Ｖは整数）。

【０１３１】（ｂ） 非サブテンプレートの照合と、テ
ンプレートの照合 非サブテンプレートの照合は、サブテンプレートの照合
で得られた登録指紋変更画像のＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)のＳ，
Ｈ，Ｖにより、登録指紋変更画像のＲＢ(0)の黒画素ア
ドレスの座標変換を行って、黒画素アドレスを求め、検
査指紋変更画像の黒画素アドレスとの一致性を調べ、登
録指紋変更画像と検査指紋変更画像の一致性に関する情
報を出力する処理である。すなわち、まず、サブテンプ
レートの照合により得られた登録指紋変更画像のサブテ
ンプレートの座標軸の角度回転量Ｓ，水平移動量Ｈ，及
び垂直移動量Ｖを用いて、登録指紋の非サブテンプレー
トＲＢ(0)の黒画素の座標変換を行ってＲＢ(Ｓ，Ｈ，
Ｖ)を得る。次に、登録指紋変更画像のＲＢ(Ｓ，Ｈ，
Ｖ)の黒画素と、検査指紋変更画像の黒画素の一致性を
調べる。この結果により、登録指紋変更画像と検査指紋
変更画像のテンプレート全体の一致率が求まる。

【０１３２】（ｃ） 不一致部分の黒画素数のチェック
を行う。 （ｄ） 汗腺によるチェックを行うことを選択している
ときには、そのチェックを実施する。 （ｅ） 以上の結果により、登録指紋と検査指紋の一致
性を最終判定する。 以上の照合処理の概要に基づき、照合処理を行う手順を
手順Ｃに示す。手順Ｃの入力情報は、登録指紋変更画像
のサブテンプレート及び非サブテンプレート、検査指紋
変更画像、及び検査指紋の近似的中心点である。手順Ｃ
の出力情報は、照合結果である。

【０１３３】（手順Ｃ）ステップＣ0 ：照合のときの登録画像情報の移動の最大
総範囲を、 回転角度方向が区間［Ｓmin，Ｓma
x］、水平方向が区間［Ｈmin，Ｈmax］、 垂直方向が
［Ｖmin，Ｖmax］であるとする。少なくとも１つの移動
方向の区間を１つ以上の部分区間に分割して、 Ｓmin＝｛Ｓmin(Ｉs)；Ｉs＝１，２，・・・，Ｊs｝ Ｓmax＝｛Ｓmax(Ｉs)；Ｉs＝１，２，・・・，Ｊs｝ Ｈmin＝｛Ｈmin(Ｉh)；Ｉh＝１，２，・・・，Ｊh｝ Ｈmax＝｛Ｈmax(Ｉh)；Ｉh＝１，２，・・・，Ｊh｝ Ｖmin＝｛Ｈmin(Ｉv)；Ｉv＝１，２，・・・，Ｊv｝ Ｖmax＝｛Ｈmax(Ｉv)；Ｉv＝１，２，・・・，Ｊv｝ とする。

【０１３４】ここで、区間［Ｓmin，Ｓmax］は、区間
［Ｓmin(１)，Ｓmax(１)］,区間［Ｓmin(２)，Ｓmax
(２)］，・・・，及び区間［Ｓmin(Ｊs)，Ｓmax(Ｊs)］
の和集合である。区間［Ｈmin，Ｈmax］は、区間［Ｈmi
n(１)，Ｈmax(１)］、区間［Ｈmin(２),Ｈmax(２)］，
・・・，及び区間［Ｈmin(Ｊh)，Ｈmax(Ｊh)］の和集合
である。区間［Ｖmin，Ｖmax］は、区間［Ｖmin(１)，
Ｖmax(１)］、区間［Ｖmin(２),Ｖmax(２)］，・・・，
及び区間［Ｖmin(Ｊv)，Ｖmax(Ｊv)］の和集合である。

【０１３５】以後、ステップＣ１から、｛区間［Ｓmin
(１)，Ｓmax(１)］、区間［Ｓmin(２)，Ｓmax(２)］、
・・・、区間［Ｓmin(Ｊs)，Ｓmax(Ｊs)］｝、｛区間
［Ｈmin(１)，Ｈmax(１)］、区間［Ｈmin(２)，Ｈmax
(２)］、・・・、区間［Ｈmin(Ｊh)，Ｈmax(Ｊh)］｝、
及び、｛区間［Ｖmin(１)，Ｖmax(１)］、区間［Ｖmin
(２)，Ｖmax(２)］、・・・、区間［Ｖmin(Ｊv)，Ｖmax
(Ｊv)］｝のすべてについて、選択した部分位置合わせ
区間を順次実行して行き、任意の位置合わせ区間におい
て、一致と判定できたとき、または、以後の照合は放棄
して不一致と判定できるときに、照合処理を終了する。

【０１３６】ステップＣ１（サブテンプレートの照
合）：ステップＣ１ａ〜ステップＣ１ｄを実行する。ステップＣ１ａ ：サブテンプレートＲＴ(0)をファイル
からメモリ６に格納する。次に、サブテンプレートＲＴ
(0)，Ｓ＝Ｓmin(Ｉs) 〜Ｓmax(Ｉs)，（Ｓの増加刻み幅
Ｋs）、Ｈ＝Ｈmin(Ｉh)〜Ｈmax(Ｉh)，（Ｈの増加刻み
幅Ｋh）、及びＶ＝Ｖmin(Ｉv)〜Ｖmax(Ｉv)，（Ｖの増
加刻み幅Ｋv）を用い、登録情報黒画素探索増加刻み幅
Ｋr＝Ｋra，（Ｋra≧１）として、後述の画像一致性チ
ェック補助手順（手順Ｗ）を実行する。この結果、Ｓ，
Ｈ，Ｖ をそれぞれ、Ｓmin(Ｊs)〜Ｓmax(Ｊs)，Ｈmin
(Ｊh)〜Ｈmax(Ｊh)，Ｖmin(Ｊv)〜Ｖmax(Ｊv)につい
て、増加の刻み幅Ｋs，Ｋh，Ｋv で変更し、準最適な
Ｓ，Ｈ，Ｖの値であるＳa，Ｈa，Ｖaを求める。

【０１３７】ステップＣ１ｂ：Ｓ，Ｈ，Ｖ について、
それぞれの移動範囲として、 Ｓ：（Ｓa−Ｄsb）〜（Ｓa＋Ｄsb），増加刻み幅Ｋsb Ｈ：（Ｈa−Ｄhb）〜（Ｈa＋Ｄhb），増加刻み幅Ｋhb Ｖ：（Ｖa−Ｄvb）〜（Ｖa＋Ｄvb），増加刻み幅Ｋvb を用い、登録情報黒画素探索増加刻み幅Ｋr＝Ｋrb，
（Ｋrb≧１）として、手順Ｗを実行し、準最適な｛Ｓ，
Ｈ，Ｖ｝の値である｛Ｓb，Ｈb，Ｖb｝を求める。ここ
で、Ｄsb，Ｄhb，Ｄvbは、移動範囲を定めるための定数
である（備考Ｃ(1)参照）。

【０１３８】ステップＣ１ｃ：Ｓ，Ｈ，Ｖ をそれぞ
れ、 Ｓ：（Ｓb−Ｄsc）〜（Ｓb＋Ｄsc），増加刻み幅Ｋsb Ｈ：（Ｈb−Ｄhc）〜（Ｈb＋Ｄhc），増加刻み幅Ｋhb Ｖ：（Ｖb−Ｄvc）〜（Ｖb＋Ｄvc），増加刻み幅Ｋvb を用い、登録情報黒画素探索増加刻み幅Ｋr＝Ｋrc，
（Ｋrc≧１）として、手順Ｗを実行し、準最適な｛Ｓ，
Ｈ，Ｖ｝の値である｛Ｓc，Ｈc，Ｖc｝を求める。ここ
で、Ｄsc，Ｄhc，Ｄvcは、移動範囲を定めるための定数
である。

【０１３９】ステップＣ１ｄ：Ｓ，Ｈ，Ｖ をそれぞ
れ， Ｓ＝Ｓc，Ｄsd＝0，増加刻み幅Ｋsd＝0 Ｈ＝Ｈc，Ｄhd＝0，増加刻み幅Ｋhd＝0 Ｖ＝Ｖc，Ｄvd＝0，増加刻み幅Ｋvd＝0 により、登録情報黒画素探索増加刻み幅Ｋr＝Ｋrd，
（Ｋrd＝１）として、手順Ｗを実行し、最適な｛Ｓ，
Ｈ，Ｖ｝の値を求める。ここで、Ｄsd，Ｄhd，Ｄvdは、
移動範囲を定めるための定数である。この結果、サブテ
ンプレート一致率Ｔ1が最大となる最適な｛Ｓ，Ｈ，
Ｖ｝の各値と、

【０１４０】 サブテンプレート一致率Ｔ1＝ Ｎ1m／Ｎ1c を得る。次に、あらかじめ定めた定数Ｔk1について、 Ｔ1≧Ｔk1 であれば登録指紋と検査指紋はサブテンプレートの照合
で一致と判定して、ステップＣ２に行き、 Ｔ1＜Ｔk1 であれば、実行中の部分位置合わせ区間では登録指紋と
検査指紋は不一致と判定し、次の部分位置合わせ区間の
処理をステップＣ１の最初から実行する。実行する部分
位置合わせ区間がないときは、登録指紋と検査指紋は不
一致と判定し、手順Ｃを終了する。

【０１４１】また、Ｔm1を１〜ｍ番目までの部分位置合
わせ区間におけるＴ1の最大値とするとき、 Ｔm1＜Ｔmk1(j) であるときは、この部分位置合わせ区間の以後の処理、
及び残った部分位置合わせ区間についての照合処理は実
行しても一致となる可能性が低いために実行せず、登録
指紋と検査指紋は不一致と判定し、手順Ｃを終了する。
ここで、Ｔmk1(j),（j＝1,2,・・・,m）は、上記
の判定が可能なように、あらかじめ定めた定数である。

【０１４２】ステップＣ２（非サブテンプレートの照
合、およびテンプレートの照合）：非サブテンプレート
ＲＢ(0)，及びステップＣ１により得られた最適な
｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝を入力情報として、画像一致性チェック
補助手順（手順Ｗ）を実行する。この結果、Ｎ2m，Ｎ2c
を得て、ステップＣ１の結果も用いて、 テンプレート一致率Ｔ2 ＝ （Ｎ1m＋Ｎ2m）／（Ｎ1c＋
Ｎ2c） を得る。

【０１４３】次に、あらかじめ定めた定数Ｔk2につい
て、 Ｔ2≧Ｔk2 であれば、登録指紋と検査指紋は一致と判定してステッ
プＣ３に行き、 Ｔ2＜Ｔｋ２ であれば、実行中の部分位置合わせ区間では登録指紋と
検査指紋は不一致と判定し、次の区間の処理を最初から
実行する。実行する部分位置合わせ区間がないときは、
登録指紋と検査指紋は不一致と判定し、手順Ｃを終了す
る。

【０１４４】ステップＣ３（不一致部分の照合）：登録
指紋の黒画素と検査指紋の黒画素の、不一致性について
調べて、検査指紋変更画像の不一致部分の黒画素が多す
ぎる場合を除く必要がある。このため、登録指紋変更画
像の線幅に検査指紋二値画像の線幅を合わせたときの不
一致部分の黒画素の比率を近似的に求めて判定するため
に、ステップＣ３ａ〜ステップＣ３ｂの処理を行う。

【０１４５】ステップＣ３ａ：ＲＴ(0)及びＲＢ(0)の範
囲から、｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の変換後の登録指紋変更画像の
照合対象領域の近似的な範囲を求める。座標（Ｘ，Ｙ）
から変換後の範囲の座標（Ｘ'，Ｙ'）は、手順Ｗと同様
に、次式で行う。 Ｘ'＝ （Ｘ−Ｘ_RC）・cos(Ｓ)＋（Ｙ−Ｙ_RC）・sin(Ｓ)
＋Ｘ_TC−Ｈ Ｙ'＝−（Ｘ−Ｘ_RC）・sin(Ｓ)＋（Ｙ−Ｙ_RC）・cos(Ｓ)
＋Ｙ_TC−Ｖ ここで、cos(・)、sin(・)は三角関数を表す。

【０１４６】ステップＣ３ｂ：座標変換後の照合対象領
域（すなわち、ＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)とＲＢ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)の
和集合）の検査指紋変更画像の黒画素数Ｔnwを計数す
る。すなわち、 Ｔnw＝ 検査指紋変更画像の座標変換後の照合対象領域
の総黒画素数 である。このとき、検査指紋変更画像の線幅をｗとする
と、これを登録指紋変更画像の線幅（線幅λ）にした場
合の総黒画素数Ｔncは、近似的に、 Ｔnc＝ Ｔnw／（ｗ／λ） である。

【０１４７】ここで、登録指紋変更画像の線幅が細線化
により１画素となっているときは、検査指紋変更画像も
細線化して検査指紋変更画像の照合対象領域の黒画素数
Ｔnwを求めてもよく、その場合は、ｗ＝λ＝１である。
また、 Ｎ1m＋Ｎ2m＝ 登録指紋変更画像と検査指紋変更画像の
座標変換後の照合対象領域内の一致黒画素数 Ｎ1c＋Ｎ2c＝ 登録指紋変更画像の座標変換後の照合対
象領域内の総黒画素数 は、すでに求まっている。

【０１４８】このとき、黒画素の不一致の度合いとし
て、例えば、不一致部分率を、 Ｔz＝（Ｔnc−Ｎ1m−Ｎ2m）／（Ｎ1c＋Ｎ2c） とし、 ｜Ｔz｜ ≦ Ｔkc の場合、登録指紋と検査指紋は不一致部分率について合
格と判定し、そうでないときは不一致と判定する。

【０１４９】ここで、Ｔkc，（0≦Ｔkc≦１）は検査指
紋二値画像の不一致黒画素の許容率を表す定数であり、
小さいほど厳しい条件となる。（通常はＴz≧０である
ので、Ｔz≧０のときとＴz＜０のときとで、それぞれ異
なるＴkcの値を用いて、Ｔz＜０のときを、Ｔz≧０のと
きよりも厳しくしてもよい。）不一致のときは、実行中
の部分位置合わせ区間では登録指紋と検査指紋は不一致
と判定し、次の部分位置合わせ区間の処理をステップＣ
１の最初から実行する。実行する部分位置合わせ区間が
ないときは、登録指紋と検査指紋は不一致と判定し、手
順Ｃを終了する。

【０１５０】ステップＣ４（汗腺の部分照合）：照合精
度の向上のため、選択的に、本ステップＣ４のステップ
Ｃ４ａとステップＣ４ｂの少なくとも一方を追加するこ
とができる。ステップＣ４ａ（汗腺によるホールのチェック） ：ホー
ルのアドレスを最適な｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝で変換したアドレ
スについて、検査指紋変更画像のそれらのアドレスに汗
腺（指紋の隆線部分が二値化で黒画素となる画像では一
つ以上の白画素により構成される穴となる）があるかど
うかをチェックする。このときのチェックする白画素集
合の大きさは、パラメータ定数とする。次に、 Ｔ4a＝（ホールアドレス一致数）／（登録ホールアドレ
ス総数） を求めて、 Ｔ4a≧Ｔk4a であるとき、汗腺のホールのチェックは合格とする。

【０１５１】ステップＣ４ｂ（非ホールのチェック）：
非ホールアドレスを最適な｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝で変換したア
ドレスについて、検査指紋変更画像のそれらのアドレス
に汗腺がないことをチェックする。このときのチェック
する白画素集合の大きさは、パラメータ定数とする。次
に、 Ｔ4b＝（非ホールアドレス一致数）／（登録非ホールア
ドレス総数） を求めて、 Ｔ4b≧Ｔk4b であるとき、非ホールのチェックは合格とする。ここ
で、Ｔk4bは、しきい値の定数である。

【０１５２】ステップＣ５（最終判定）：実行した部分
位置合わせ区間について、サブテンプレート一致率、テ
ンプレート一致率、不一致部分率、汗腺チェックのうち
の、選択して実行したすべてについて合格のとき、登録
指紋と検査指紋は一致と判定し、手順Ｃを終了する。不
合格であれば、実行中の部分位置合わせ区間では登録指
紋と検査指紋は不一致と判定し、次の部分位置合わせ区
間の処理をステップＣ１の最初から実行する。実行する
部分位置合わせ区間がないときは、登録指紋と検査指紋
は不一致と判定し、手順Ｃを終了する。
（手順Ｃ終り）

【０１５３】図１３は手順Ｃに基づく照合処理の概略の
流れ図の一例である。なお、図１３は、回転角度方向Ｓ
の区間だけを分割して部分位置合わせ区間を構成する例
を記述している。図１４は、照合処理における不一致部
分のチェックの説明図の一例であり、検査指紋変更画像
の線幅を登録指紋変更画像の線幅と一致させたときの一
致部分と不一致部分の関係を説明している。

【０１５４】備考Ｃ(1)： ステップＣ1aにおける第１
の移動刻み幅である増加刻み幅（Ｋs，Ｋh，Ｋv）の各
値を粗い値として比較的大きい範囲を調べ、ステップＣ
1aで得られた｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の準最適値を含む比較的小
さい範囲をステップＣ1bにおける第２の移動刻み幅であ
る増加刻み幅（Ｋsb，Ｋhb，Ｋvb）の各値を細かい値と
して調べることにより、位置合わせにおける移動の範囲
を大きくしたときに、すべてに細かい増加刻み幅を用い
る場合よりも処理量の削減を図ることができる。

【０１５５】手順ＣのステップＣ1(３段階の多段階化)
において、第１，２段階では移動の各値の増加刻み幅を
１よりも大きくすることができ、第２、第３段階では前
段階で定まったＳ，Ｈ，Ｖの準最適値を基点として、前
段の線幅等により定まる範囲で照合を行えばよく、かつ
第１、第２段階では登録情報の黒画素を、登録情報黒画
素探索増加刻み幅Ｋrを２以上とすることにより一定個
数飛び越して用いる飛び越しにより、登録指紋の黒画素
数を限定できるため、照合の処理量(位置合わせ探索回
数にほぼ比例)を削減できる。 各移動範囲の最大値と
最小値(Ｓmin，Ｓmax，Ｈmin，Ｈmax，Ｖmin，Ｖmax)は
指紋入力時の指の最大許容移動範囲などにより定めてお
く。ステップＣ1dは、ステップＣ１でのＴ1の確定のた
めにある。

【０１５６】ここで、次の性質がある。移動範囲は大き
いほど探索回数が大きくなる。増加刻み幅は小さいほど
探索回数が大きくなる。途中段階での増加刻み幅は、各
段階の直前段階、及び直後段階の増加刻み幅を考慮して
定める。最後の段階以外は、飛び越し探索が可能であ
る。移動範囲、増加刻み幅、及び飛び越し探索の設定が
不適当であると、誤認識が生じ易くなる。ステップＣ3b
では、検査指紋変更画像の線幅を登録指紋変更画像の線
幅に近似して、不一致部分率を求めたが、登録指紋変更
画像の線幅を検査指紋変更画像の線幅に近似して、不一
致部分率を求めることも可能である。

【０１５７】（１３） 画像一致性チェック補助手順 画像一致性チェック補助手順(手順Ｗ)の処理概要は次の
とおりである。登録指紋についてのサブテンプレートＲ
Ｔ(0)又は非サブテンプレートＲＢ(0)の各画素アドレス
（Ｘ_R，Ｙ_R）について、登録指紋（Ｘ_R，Ｙ_R）の近似的
中心点（Ｘ_RC，Ｙ_RC）を、検査指紋（Ｘ_T，Ｙ_T）の近似
的中心点（Ｘ_TC，Ｙ_TC）と一致させるように平行移動す
る。次に、登録指紋の座標軸を回転し、変換後の黒画素
アドレス（Ｘ_R＠，Ｙ_R＠）が、検査指紋変更画像の指紋
領域内で黒画素かどうかを調べ、平行移動も行う。

【０１５８】ＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)の場合は、Ｓ，Ｈ，Ｖの
各値における一致率Ｔ1が最大となるときのＳ，Ｈ，
Ｖ，及びＴ1，Ｎ1m，Ｎ1cを求める。ＲＢ（Ｓ，Ｈ，
Ｖ）については、Ｓ，Ｈ，Ｖがそれぞれただ１つの場合
である。なお、Ｔ1とＴ2，Ｎ1mとＮ2m，Ｎ1cとＮ2cは、
手順Ｗでは、ほぼ同様に扱えるため、Ｔ、Ｎm、Ｎcと呼
ぶ。

【０１５９】手順Ｗの入力情報は、登録指紋変更画像の
指定部分（ＲＴ(0)又はＲＢ(0)のいずれか一方）の黒画
素アドレス集合、座標軸の角度変換量Ｓ（最小値，最大
値，増加刻み幅）、登録指紋変更画像の座標軸の水平移
動量Ｈ（最小値，最大値，増加刻み幅），登録指紋の座
標軸の垂直移動量Ｖ（最小値，最大値，増加刻み幅）、
検査指紋変更画像、及び登録指紋黒画素飛び越し探索の
飛び越し数Ｊ等である。ここで、移動範囲は、全体区間
または部分区間である。

【０１６０】登録情報黒画素探索増加刻み幅Ｋrは、登
録指紋変更画像黒画素と検査指紋変更黒画素の照合のと
きに、登録指紋変更画像黒画素を探索する増分を指定す
るものであり、例えばＫr＝１のときは、すべての登録
指紋変更画像黒画素が探索され、Ｋr＝２のときは、１
つおきに登録指紋変更画像黒画素が探索される。手順Ｗ
の出力情報は、入力情報について、登録指紋の最適座標
軸回転角度Ｓ、最適座標軸水平移動量Ｈ、最適座標軸垂
直移動量Ｖ、 指定領域（ＲＴ(0)又はＲＢ(0)のいず
れか一方）の登録指紋変更画像と検査指紋変更画像の一
致黒画素数Ｎm，指定領域の登録指紋変更画像の総黒画
素数Ｎc，及び一致率Ｔである。

【０１６１】図１５は、照合処理における画像一致性チ
ェック補助手順（手順Ｗ）の概略の流れ図の一例であ
る。手順Ｗの処理手順の一例を次に示す。 （手順Ｗ）ステップＷ１ （角度Ｓの選択）：角度Ｓを入力情報によ
り、指定された区間について、Ｓの最小値から最大値ま
で、Ｓの増加刻み幅で順に選択し、ステップＷ２へ行
く。（すなわち、Ｓの最小値がＳmin(Ｉs)、最大値がＳ
max(Ｉs)、増加刻み幅がＫsのときは、Ｓ＝Ｓmin(Ｉ
s)，Ｓmin(Ｉs)＋Ｋs，・・・，Ｓmax(Ｉs)まで変化さ
せる。）

【０１６２】ステップＷ２（角度Ｓによる座標変換）：
入力された登録指紋変更画像の黒画素集合（ＲＴ(0)又
はＲＢ(0)のいずれか一方）について、登録情報黒画素
探索増加刻み幅Ｋrにより探索される対象の黒画素アド
レス（Ｘ_R，Ｙ_R）に対して、 （ａ） Ｓ＝０のとき Ｘ_R＠＝Ｘ_R−Ｘ_RC＋Ｘ_TC Ｙ_R＠＝Ｙ_R−Ｙ_RC＋Ｙ_TC とする。

【０１６３】（ｂ） Ｓ≠０のとき 入力された登録指紋変更画像の黒画素集合（ＲＴ(0)又
はＲＢ(0)のいずれか一方）についてのすべての黒画素
アドレス（Ｘ_R，Ｙ_R）に対して、登録指紋の近似的中心
点（Ｘ_RC，Ｙ_RC）を検査指紋の近似的中心点（Ｘ_TC，Ｙ
_TC）に合わせる平行移動の後に、（Ｘ_TC，Ｙ_TC）を中心
とする角度Ｓの座標軸回転を行う。このことは、 Ｘ_R＠＝（Ｘ_R−Ｘ_RC）・cos(Ｓ)＋（Ｙ_R−Ｙ_RC）・sin
(Ｓ)＋Ｘ_TC Ｙ_R＠＝−（Ｘ_R−Ｘ_RC）・sin(Ｓ)＋（Ｙ_R−Ｙ_RC）・cos
(Ｓ)＋Ｙ_TC により行える。これにより、Ｈ＝Ｖ＝0 のときの新登
録指紋のすべての黒画素アドレス（Ｘ_R＠，Ｙ_R＠）の集
合を求める。

【０１６４】以上により、登録指紋の近似的中心
（Ｘ_RC，Ｙ_RC）を中心に登録指紋の座標軸をＳ度回転
し、かつ水平移動量Ｈ＝垂直移動量Ｖ＝0 としたとき
の新登録指紋のすべての黒画素アドレス（Ｘ_R＠，Ｙ
_R＠）の集合が求まる。ステップＷ３ （一致率Ｔの計算）：ステップＷ３ａ ：一致黒画素数カウンタＮm及び登録指
紋変更画像総黒画素数カウンタＮcを、それぞれ0に初期
設定する。

【０１６５】ステップＷ３ｂ：（Ｘ_R＠，Ｙ_R＠）の集合
の各アドレスについて、検査指紋変更画像を調べ、 （ａ） 指紋領域内の黒画素であれば、一致黒画素数カ
ウンタＮmに１を加算し、かつ登録指紋黒画素数カウン
タＮcにも１を加算する。 （ｂ） 指紋領域内の白画素又は指紋領域外（黒画素で
も白画素でもない扱い）であれば、登録指紋黒画素数カ
ウンタＮcに１を加算する。 ここで、サブテンプレートの照合処理では、このときの
｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝についての照合の途中放棄が可能かどう
かを調べる。

【０１６６】すなわち、調べる登録指紋情報は黒画素ア
ドレスの集合であるから、これを探索順にｋ個の連続区
間に区分し、区間ｉ(i=1,2,・・・,k)の終了ごとに、 カウンタＮc ＝ Ｎci となったとして、このときのＮmをＮmi，(i=1,2,・・・,k)
とすると、Ｓ，Ｈ，Ｖの値により定まるパターンの途中
までの一致の度合いは、Ｎmi／Ｎciであるから、定数
｛Ｔci；i＝1,2,・・・,k｝について、 Ｎmi／Ｎci ＜ Ｔci，（i＝1,2,・・・,k） (Ｔci及びkは定数。備考Ｗ(1)参照。)の場合は、以後の
チェックをしても見込みないので、そのときのＳ，Ｈ，
Ｖは、途中放棄して、次のＳ，Ｈ，Ｖの値に行くため
に、ステップＷ４に行く。

【０１６７】次の処理（照合時の近傍画素探索）を選択
的に行うことができる。（この近傍画素探索の処理は、
サブテンプレートＲＴの各段階ごとに、また、非サブテ
ンプレートＲＢについて、それぞれ選択して適用可能で
ある。）任意の画像内アドレス（Ａとする）の登録指紋
変更画像の黒画素が検査指紋変更画像のアドレスＡで黒
画素のとき、完全一致と呼ぶ。

【０１６８】任意の画像内アドレス（Ａとする）の登録
指紋変更画像の黒画素が検査指紋変更画像の同じアドレ
スＡでは白画素のときに、検査指紋変更画像のアドレス
Ａの近傍アドレスを調べて、黒画素があるときは、アド
レスＡの登録指紋変更画像の黒画素は、検査指紋変更画
像の黒画素と一致（完全一致と区別する必要があるとき
は、近傍一致と呼ぶ）と判定する。このとき、登録指紋
変更画像の黒画素が照合のときに、検査指紋変更画像の
同じアドレスの近傍一致の黒画素を２度以上は参照しな
いようにし、かつ、検査指紋変更画像の同じアドレスの
完全一致の黒画素を２度以上は参照しないようにする。
このために、次の操作を行う。

【０１６９】検査指紋変更画像をメモリの作業域に退避
しておく。完全一致または近傍一致によって、登録指紋
変更画像の黒画素と一致と判定した検査指紋変更画像の
黒画素は、画像メモリの画素値を黒画素と白画素の輝度
値以外の中間値（一例としては、黒画素の輝度が０、
白画素の輝度が255のときは、完全一致の輝度がＢa（黒
画素と白画素の輝度以外の値であり、例えば50）、近傍
一致の輝度がＢb（例えば、100））に変更する。登録指
紋変更画像黒画素の検査指紋変更画像黒画素に対する照
合では、同じ画像内アドレスの完全一致の検査指紋の黒
画素を２度は参照しないようにすることを、すでに参照
した画像メモリは中間値となっていることから、チェッ
クする。１つの｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の組による登録指紋変更
画像と検査指紋変更画像の照合が終了時には、検査指紋
変更画像を作業域の退避情報により、元の状態に戻す。

【０１７０】ステップＷ３ｃ：（Ｘ_R＠，Ｙ_R＠）の集合
のすべてのアドレスについて、ステップＷ3bを終了した
場合かつ、入力がサブテンプレートＲＴ(0)の場合は、 Ｔ＝ Ｎm／Ｎc を計算する。そして、このときの｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝につい
て、Ｎm，Ｎc，Ｔを記憶する。

【０１７１】ステップＷ４（ＨとＶによる平行移動）：
Ｈ＝Ｖ＝０のときの新登録指紋黒画素アドレス集合（Ｘ
＠，Ｙ＠）について、Ｈ，Ｖ格納域に設定されている
Ｈ，Ｖを順に選択（Ｈ＝Ｖ＝0のときは，すでにステッ
プＷ３で計算ずみ）し、Ｈの最小値から最大値まで、及
びＶの最小値から最大値まで、順次に各増加刻み幅で変
化させたとき（すなわち、Ｈの最小値がＨmin、最大値
がＨmax、増加刻み幅がＫhのときは、Ｈ＝Ｈmin(Ｉh),
Ｈmin(Ｉh)＋Ｋh，・・・，により最大Ｈmax(Ｉh)まで
変化させる。Ｖの最小値がＶmin(Ｉv)、最大値がＶmax
(Ｉv)、増加刻み幅がＫvのときは、Ｖ＝Ｖmin(Ｉv),Ｖm
in(Ｉv)＋Ｋv，・・・，により最大Ｖmaxまで変化させ
る）、個々の｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝について、（Ｘ＠−Ｈ，Ｙ
＠−Ｖ）が平行移動後の新登録指紋黒画素アドレス集合
となるので、個々の｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の組み合わせについ
て、ステップＷ３と同じ処理を行う。

【０１７２】ステップＷ５（未処理のＳのチェック）：
未処理のＳの値があるとき，ステップＷ１に行く．未処
理のＳの値がないとき，ステップＷ６に行く．ステップＷ６ （最大の一致率の判定）：サブテンプレー
トＲＴ(0)のときは、Ｓの各値と、Ｈ＝Ｈmin〜Ｈmax，
Ｖ＝Ｖmin〜Ｖmax，の変化による各｛Ｓ,Ｈ,Ｖ｝につい
て、 Ｔ＝Ｎm／Ｎc が最大となるときのＳ，Ｈ，Ｖ，及びＴ，Ｎm，Ｎcを求
め、出力情報とする。Ｓ，Ｈ，Ｖがそれぞれ１つだけ入
力されている場合にも、Ｔ，Ｎm，Ｎcを出力情報とす
る。
（手順Ｗ終り）

【０１７３】図１６は、照合処理における近傍画素探索
の説明図の一例であり、図１６(ａ)は、登録指紋の登録
情報の黒画素アドレスＡについて、検査指紋変更画像の
アドレスＡが黒画素のときは登録指紋変更画像黒画素ア
ドレスＡと検査指紋変更画像黒画素アドレスＡは完全一
致であり、また、検査指紋変更画像アドレスＡが黒画素
でないときは、例えば、検査指紋変更画像アドレスＢが
黒画素であれば、登録指紋変更画像黒画素アドレスＡと
検査指紋変更画像アドレスＡは近傍一致となることを表
している。また、図１６（ｂ）は、完全一致と近傍一致
の相互関係であり、一度、完全一致または近傍一致とし
て参照された検査指紋変更画像の黒画素は、別の登録指
紋変更画像の黒画素アドレスから重複して完全一致また
は近傍一致として扱われることのないように重複チェッ
クを行うべきであることを示している。

【０１７４】すなわち、登録指紋変更画像黒画素ａは検
査指紋変更画像黒画素ｄと完全一致であり、登録指紋指
紋変更画像黒画素ｂは検査指紋変更画像黒画素ｅと近傍
一致であり、登録指紋変更画像黒画素ｃは検査指紋変更
画像とは不一致であり、完全一致のチェックおよび近傍
一致のチェックのときに、すでに照合された黒画素ｄま
たは黒画素ｅを、重複して一致とすることはしないこと
を示している。なお、近傍一致と判定するための探索範
囲としては、例えば、４近傍や８近傍があり、入力時の
画像の歪の状況などを考慮して、設定することができ
る。

【０１７５】備考Ｗ(1)： ステップＷ3bにおけるＴc
i，(i=1,2,・・・,k)の値は、０≦Ｔci≦１であるが、例え
ば次のように定める。登録指紋変更画像の全黒画素数を
Ｎcとすると、Ｎci／Ｎc， (i=1,2,・・・,k)は処理の進行
状況を表しており、とり得る範囲は0≦Ｎci／Ｎc≦１で
ある。Ｎciが増加してＮcに近づくに従って、Ｎmi／Ｎci
は、このときに調べている｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝に対しての一
致率であるＮm／Ｎcに近づくから、ＴciはＮciが大きい
ほど大きく設定することができる。

【０１７６】Ｔciは大きいほど途中放棄の範囲が広くな
り、処理量の削減効果が大きくなるが、反面誤認識も発
生しやすくなるので、適当な値を設定する必要がある。
ｋの設定値により、その計算の最大回数が定まる。照合
の途中放棄が１回行われれば、以後はそのときの｛Ｓ，
Ｈ，Ｖ｝の値についての以後の途中放棄可否の計算は不
要である。Ｔciの具体的な数値は、対象とする画像の特
性に依存して定める必要がある。また、照合の途中放棄
の範囲を定める条件式は、途中までの一致の度合いを定
めるものであれば、手順Ｗで示した例に限定されない。

【０１７７】備考Ｗ(2)： ステップＷ2の式は次の意味
である。ステップＷ2において、アドレス（Ｘ_R，Ｙ_R）の
すべてについて、登録指紋の近似的中心点（Ｘ_RC，
Ｙ_RC）を検査指紋の近似的中心点（Ｘ_TC，Ｙ_TC）に一致
させる平行移動後の新アドレスは、 Ｘ_R＃＝Ｘ_R−（Ｘ_RC−Ｘ_TC） Ｙ_R＃＝Ｙ_R−（Ｙ_RC−Ｙ_TC） であり、（Ｘ_R＃，Ｙ_R＃）が新アドレスとなる。次に、
（Ｘ_TC，Ｙ_TC）を中心とする角度Ｓの座標軸回転を行
う。

【０１７８】このことは、 Ｘ_R＠＝（Ｘ_R＃−Ｘ_TC）・cos(Ｓ)＋（Ｙ_R＃−Ｙ_TC）・si
n(Ｓ)＋Ｘ_TC＝（Ｘ_R−Ｘ_RC）・cos(Ｓ)＋（Ｙ_R−Ｙ_RC）・
sin(Ｓ)＋Ｘ_TC Ｙ_R＠＝−（Ｘ_R＃−Ｘ_TC）・sin(Ｓ)＋（Ｙ_R＃−Ｙ_TC）・
cos(Ｓ)＋Ｙ_TC＝−（Ｘ_R−Ｘ_RC）・sin(Ｓ)＋（Ｙ_R−Ｙ
_RC）・cos(Ｓ)＋Ｙ_TC により求めることができる。ここで、三角関数 sin
(・)，cos(・)の値は、あらかじめ角度Ｓの変動の範囲の
値を保持しておいてよい。）

【０１７９】（１４） 登録処理と照合処理の流れ 図１７は、指紋の登録処理、及び照合処理の概略の流れ
図の一例である。登録処理は、指紋の登録情報を画像処
理装置１のメモリ６に登録する処理である。照合処理は
検査指紋と登録指紋の一致性を判定する処理である。指
紋の入力から、登録又は照合までの流れの概要を以下の
手順Ｚに示す。

【０１８０】（手順Ｚ）ステップＺＡ１〜ステップＺＡ
５は、登録処理と照合処理に共通な処理である。 ステップＺＡ１ ：指紋を画像入力装置２から、画像メモ
リ４に入力する。ステップＺＡ２ ：画像メモリ４の画像１０にある指紋の
濃淡画像の平滑化を行う。

【０１８１】ステップＺＡ３：画像１０を手順Ｂにより
二値化と背景分離を行う。ここで、二値化後に、二値画
像上のノイズを削減するために、二値画像に対して平滑
化と二値化を行ってもよい。ステップＺＡ４ ：画像１０にある指紋画像の近似的中心
点を求める。（ステップＺＡ１〜ステップＺＡ４終り）

【０１８２】以後の処理は、登録処理と照合処理で分か
れる。ステップＺＲ１〜ステップＺＲ２は、登録処理の
場合であり、登録指紋の登録情報をメモリ６に登録す
る。ステップＺＲ１ ：画像１０にある登録指紋二値画像（第
１画像）に指紋領域内で細め処理を行い、登録指紋変更
画像（第１変更画像）を得る。ステップＺＲ２ ：登録指紋の登録情報の処理（手順Ｒ）
を行う。（ステップＺＲ１〜ステップＺＲ２終り）

【０１８３】ステップＺＣ１〜ステップＺＣ２は、照合
処理の場合であり、登録指紋と検査指紋の照合を行う。ステップＺＣ１ ：画像１０にある検査指紋二値画像（第
２画像）に黒画素比率一定化または細め処理を行い、検
査指紋変更画像（第２変更画像）を得る。黒画素比率一
定化は、ステップＺＡ３で行っている場合には、重複し
て行う必要はない。ステップＺＣ２ ：照合処理(手順Ｃ、手順Ｗ)により、登
録指紋と検査指紋の一致性を判定する。（ステップＺＣ
１〜ステップＺＣ２終り）

【０１８４】画像の登録処理では、複数の画像を順次に
入力して保持し、それらの画像について、照合を行い、
最も一致率のよい画像を登録画像とすることができる。
図１８は、複数の入力画像から最良の登録指紋を選択し
て行う登録の処理の概略の流れ図の一例である。その手
順の例を手順ＲＲに示す。

【０１８５】（手順ＲＲ）ステップＲＲ１ ：指紋画像を画像メモリに入力し、入力
された指紋画像をファイルに格納する。この操作を規定
数繰り返す。（ここでは、規定数が３個の場合を述べ
る。それぞれの指紋画像のファイル名を、例えば、ｚ
1，ｚ2，ｚ3 とする。）

【０１８６】ステップＲＲ２：入力された複数の指紋に
ついて、次の組み合わせで照合を行い、一致のとき、そ
れぞれのテンプレート一致率Ｔ3をメモリに記憶する。
途中、一つでも照合不一致が発生時は、登録処理は打ち
切り、ステップＲＲ１から再実行する。登録指紋ｚ1と
検査指紋ｚ2の照合を行い、最終判定が一致のとき、テ
ンプレート一致率Ｔ2を求めて、Ｑ12とする。

【０１８７】登録指紋ｚ1と検査指紋ｚ3の照合を行い、
最終判定が一致のとき、テンプレート一致率Ｔ2を求め
て、Ｑ13とする。登録指紋ｚ2と検査指紋ｚ1の照合を行
い、最終判定が一致のとき、テンプレート一致率Ｔ2を
求めて、Ｑ21とする。登録指紋ｚ2と検査指紋ｚ3の照合
を行い、最終判定が一致のとき、テンプレート一致率Ｔ
2を求めて、Ｑ23とする。

【０１８８】登録指紋ｚ3と検査指紋ｚ1の照合を行い、
最終判定が一致のとき、テンプレート一致率Ｔ2を求め
て、Ｑ31とする。登録指紋ｚ3と検査指紋ｚ2の照合を行
い、最終判定が一致のとき、テンプレート一致率Ｔ2を
求めて、Ｑ32とする。最終判定が一致する数は、規定条
件以上でなければならない（例えば、上述のように６回
の照合処理を行うときは、例えば、４個以上などの規定
条件を設けることができる）。

【０１８９】次に、各入力画像についての平均一致率を
求める。例えば、すべてが一致した場合には、ｚ1につ
いては、平均一致率Ｑ1＝（Ｑ12＋Ｑ13）／２ とす
る。ｚ2については、平均一致率Ｑ2＝（Ｑ21＋Ｑ23）／
２ とする。ｚ3については、平均一致率Ｑ3＝（Ｑ31＋
Ｑ32）／２ とする。

【０１９０】ステップＲＲ３：平均一致率Ｑi＝｛Ｑ1，
Ｑ2，Ｑ3｝の内で最大のＱiを求め、そのiに対応する指
紋ｚiの登録情報で登録する。
（手順ＲＲ終り） ここで、１つの指紋を登録するときの入力画像の数は１
以上の任意の値に設定可能である。入力画像数を多くす
る方が、質のよい画像を登録指紋画像として選定できる
可能性が高まるが、その反面、登録処理量は多くなるの
で、それらの兼ね合いを考慮して入力画像数を定める。
入力画像の相互間の照合における組み合わせの選択は、
上記の如くすべての組み合わせでなく、一部分の組み合
わせを選定してもよい。登録する指紋画像を選択するた
めの手段は、上記の平均一致率に限定されるものではな
く、別の式を用いてもよい。

【０１９１】（１５） １対Ｎの照合 これまでに記述した実施例の照合は、１つの検査指紋と
１つの登録指紋の登録情報が一致するかどうかを判定す
ることであった。これを、一つの検査指紋が、任意数の
登録情報の中の少なくとも１つと一致するかどうかを判
定するには、１つの検査指紋と１つの登録情報が一致す
るかどうかの判定を、各登録情報に対して順次行い、一
致するまで行えばよいことは明らかである。しかし、そ
の方法では、登録情報の数が多くなると、照合処理量が
多くなるという欠点がある。任意数の登録情報の中か
ら、１つの検査指紋と一致する１つの登録情報を見つけ
ればよいときには、次の手順ＮＡを実行することができ
る。図１９は、１対Ｎの照合に係わる説明図と概略の流
れ図の一例である。検査指紋と登録情報の関係を図１９
（ａ）に示す。概略の流れ図を図１９（ｂ）に示す。

【０１９２】［手順ＮＡ］｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の位置合わせ
区間を１回目、２回目、・・・ｎ回目で、分割範囲に区
分しておく。ここで、元の｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝範囲は、すべ
ての分割範囲の和集合である。分割範囲は、部分位置合
わせ区間とは独立に設定してもよいし、部分位置合わせ
区間を利用してもよい。分割範囲の簡単な例は、第１回
目は、一致する場合が多い範囲（例えば、｛Ｓ＝０,Ｈ
＝Ｈmin〜Ｈmax,Ｖ＝Ｖmin〜Ｖmax｝の部分位置合わせ
区間）を選択し、第２回目は、第１回目以外の分割範囲
とすることである。

【０１９３】（手順ＮＡ）ステップＮＡ１ ：検査指紋を入力する。ステップＮＡ２ ：分割範囲を順次に選択する。第１回目
の分割範囲に対する照合では、検査指紋と登録情報（ｉ
＝１，２，・・・，ｎ）の照合を、１回目の｛Ｓ，Ｈ，
Ｖ｝範囲について行うことを、一致する登録情報が発見
できるまで行う。第１回目の照合で、対象とするすべて
の登録情報の中から一致する登録情報を発見できなかっ
たときには、第２回目の照合に行く。

【０１９４】第２回目の分割範囲に対する照合では、検
査指紋と登録情報（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の照合
を、２回目の｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝範囲について行うことを、
一致する登録情報が発見できるまで行う。第２回目の照
合で、対象とするすべての登録情報の中から一致する登
録情報を発見できなかったときには、第３回目の照合に
行く。以下同様に、一致する登録指紋画像を発見できる
まで、照合処理を行う。一致する登録指紋画像を発見で
きたときは、そこで終了する。一致する登録指紋画像を
発見できないときは、最後の分割範囲まで処理を行って
終了する。
（手順ＮＡ終り） 検査指紋と一致する登録情報は、この手段により、一致
する登録情報を発見できるまでの照合処理量を、削減す
ることができる。

【０１９５】（１６） 不一致部分率の代替 照合処理のところで述べた不一致部分率の判定の代替に
次の手段を用いることも可能である。登録用の二値画像
と検査用の二値画像を照合する場合に、該登録用二値画
像の登録情報と、該登録用二値画像の黒白を反転した画
像（反転登録画像）の登録情報も別に登録しておき、検
査用の二値画像と登録情報の一致性を照合し、更に、検
査用の二値画像の反転画像と反転登録画像の登録情報の
一致性を照合し、これら２つの照合の最終判定が、共に
一致であるときに、登録用の二値画像と検査用の二値画
像は、一致であると判定して、不一致の度合い（例えば
不一致部分率）によるチェックを省略する。ただし、こ
の手段を選択するときは、不一致部分率の計算を省略で
きる反面、登録情報が増加すること、及び照合時間が増
加するという欠点が生じる。登録に係わる処理の手順を
手順ＲＶＲに示す。照合に係わる処理の手順を手順ＲＶ
Ｍに示す。

【０１９６】（手順ＲＶＲ）ステップＲＶＲ１ ：登録指紋の登録処理を行い、登録情
報を登録する。ステップＲＶＲ２ ：登録指紋を二値化するときに白画素
と黒画素を反転し、その二値画像（反転二値登録画像と
呼ぶ）についての登録処理を行い、登録指紋の反転登録
情報を登録する。
（手順ＲＶＲ終り）

【０１９７】（手順ＲＶＭ）ステップＲＶＭ１ ：検査指紋と登録情報の照合処理を行
う。ここで、不一致部分率のチェックは省略する。ステップＲＶＭ２ ：検査指紋を二値化するときに、白画
素と黒画素を反転し、その二値画像（反転二値検査画像
と呼ぶ）と登録指紋の反転登録情報との照合処理を行
う。ここで、不一致部分率のチェックは省略する。
（手順ＲＶＭ終り） 図２０は、反転画像も用いるときの登録処理と照合処理
の概略の流れ図の一例であり、 図２０（ａ）は、登録
に係わる処理の概略の流れ図、図２０（ｂ）は、照合に
係わる処理の概略の流れ図を表している。

【０１９８】（１７） 拡張または変形 本発明は、以上に述べた実施例に限定されるものではな
く、例えば、次のような拡張又は変形に対しても適用が
可能である。画像の入力方法、平滑化の処理、二値化の
処理、背景分離の処理、補正処理、近似的中心点を求め
る処理、細め処理、及び照合処理における一致率、不一
致部分率の計算式などについては、本発明の請求の範囲
は、本実施例に限定されるものではなく、他の方法（例
えば、公知の方法）を用いる変形、拡張、又は部分的省
略が可能である。Ｘ座標とＹ座標の設定方法は、任意で
ある。位置合わせは、回転のずれが無視できるほど小さ
いときは、可能性のある平行移動だけの位置ずれで調べ
て、最も一致率がよいときの一致率により判定してもよ
い。

【０１９９】手順ＷのステップＷ２において、 Ｘ_R＠
とＹ_R＠を求める式は、回転と平行移動を行える変換で
あれば使用可能であり、本実施例に限定されるものでは
ない。例えば、 Ｘ_R＠＝Ｘ_R・cos(Ｓ)＋Ｙ_R・sin(Ｓ) Ｙ_R＠＝−Ｘ_R・sin(Ｓ)＋Ｙ_R・cos(Ｓ) を用いることもできる。また、座標変換又は幾何学的変
換の使い方は自由である。サブテンプレートの回転や平
行移動を行った値を登録情報として追加することによ
り、照合のための処理量を削減できる（この場合、メモ
リ量は増加する)。

【０２００】本実施例では、画像が指紋の場合を述べた
が、画像が線により構成されていると見なせる場合に
は、本発明を適用できる。サブテンプレートと非サブテ
ンプレートの区分は、自由であり、両者を区分しないこ
と、又はより多くの区分を設けるなどの拡張がある。ま
た、請求項に示した手段は、１つ以上を個々に選択し
て、任意の画像処理を行う装置に適用することも可能で
ある。

【０２０１】

【発明の効果】本発明では、請求項と実施例で述べた１
つ以上の手段を選択して適用することにより、画像処理
の性能を向上できる効果がある。 ・請求項１とその実施例で記述した画像入力に係わる手
段では、画像の状態が安定してから画像を確定するの
で、入力される画像の品質を向上できる効果がある。

【０２０２】・請求項２とその実施例で記述した画像抽
出に係わる手段では、画像の有効部分を多く抽出できる
ので、入力される画像の位置の変動を少なくでき、かつ
画像メモリの物理的条件（画素の構成）に依存せずに処
理対象画像を得ることができるので、物理的制限を緩和
できる効果がある。 ・請求項３とその実施例で記述した二値化に係わる手段
では、画像を複数の部分領域に分割して二値化するとき
に、部分領域の境界部分で発生する二値画像の不連続性
を少なくできる効果がある。

【０２０３】・請求項４とその実施例で記述した輝度の
微小変動部分の二値化に係わる手段では、ノイズの二値
画像への影響を少なくできる効果がある。 ・請求項５とその実施例で記述した黒画素の比率の一定
化による二値化に係わる手段では、入力画像の輝度むら
や輝度の変動に対して、黒画素の比率を規定の値に近付
けることができるので、指紋線を明確化でき、かつ線幅
の変動を少なくする効果がある。また、この手段は、細
め処理の一手段として用いることもできる。

【０２０４】・請求項６、請求項７とその実施例で記述
した照合手段では、指紋のときに汗腺に相当する部分の
チェックまで行うので、より厳密な照合ができるという
効果がある。 ・請求項８とその実施例で記述した二値画像の記憶に係
わる手段では、選択した画素集合よりも小さい部分画素
集合のデータに対象画素種類が存在しない場合に、登録
データ量を減らすことができる効果がある。

【０２０５】・請求項９とその実施例で記述した照合に
係わる手段では、最初からｍ番目（ｍ＝１，２，・・
・）までの部分位置合わせ区間について照合した段階
で、全体の位置合わせ区間の照合が不一致であると判定
できる場合があるので、照合の処理量を削減できる効果
がある。 ・請求項１０とその実施例で記述した照合に係わる手段
では、部分位置合わせ区間を単位とする照合で、全体で
の照合も一致と判定できる場合があるので、照合の処理
量を削減できる効果がある。

【０２０６】・請求項１１とその実施例で記述した照合
に係わる手段では、部分位置合わせ区間内での１つの移
動位置についての不一致判定を、登録情報の黒画素集合
の途中までの照合で放棄できる場合があり、かつこのチ
ェックは黒画素集合の分割の境界だけで行えばよいので
チェックによるオーバヘッドもなく、照合の処理量を削
減できる効果がある。 ・請求項１２において示した手段を実行する装置では、
入力される濃淡画像の変動に対して、検査画像の黒画素
の比率を一定化できるので、照合の判定の確実性を高め
る効果がある。

【０２０７】・請求項１３とその実施例で記述した照合
手段では、画像の歪による変動に対して、登録画像の黒
画素の近傍の情報もチェックするので、画像の線の歪変
動に対処できる効果がある。 ・請求項１４とその実施例で記述した登録処理に係わる
手段では、複数の入力画像の内から、登録画像としたと
きに最良の画像を選択できるので、照合のときの一致性
を向上できる効果がある。

【０２０８】・請求項１５とその実施例で記述した照合
処理に係わる手段では、位置合わせの移動範囲を分割範
囲に分割して照合を行うことを、各登録画像との照合に
順次に適用することにより、１つの検査画像と一致する
１つの登録画像を、任意数の登録画像の中から発見する
処理を行う照合処理量を、削減できる効果がある。 ・請求項１６において示した手段を選択する場合では、
不一致部分率の計算を省略できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る指紋の識別システムの
一構成例の図である。

【図２】画像メモリ及びメモリの使用例の説明図であ
る。

【図３】画素集合の一例である。

【図４】指紋領域について、サブテンプレートと非サブ
テンプレートの区分の例である。

【図５】画像の入力と有効性を連続して確認して、画像
を確定する手順ＩＮの流れ図の概略である。

【図６】画像の処理範囲の変換の説明図の一例である。

【図７】画像の部分領域への分割の一例であり、部分領
域の輝度平均値の変換の説明用である。

【図８】輝度が微少変動な部分領域における二値化処理
の概略の流れ図の一例である。

【図９】部分領域に分割された二値画像について、二値
化の黒画素の比率を一定化するための処理の概略の一例
である。

【図１０】指紋の有効部分領域テーブルの一例である。

【図１１】ホール（白画素の集合）と非ホールの説明図
の一例である。

【図１２】二値画像のメモリ形式から圧縮形式への変換
の説明図の一例である。

【図１３】手順Ｃに基づく照合処理の概略の流れ図の一
例である。

【図１４】照合処理における不一致部分のチェックの説
明図の一例である。

【図１５】照合処理における画像一致性チェック補助手
順（手順Ｗ）の概略の流れ図の一例である。

【図１６】照合処理における近傍画素探索の説明図の一
例である。

【図１７】指紋の登録処理、及び照合処理の概略の流れ
図の一例である。

【図１８】複数の入力画像から最良の登録指紋を選択し
て行う登録の処理の概略の流れ図の一例である。

【図１９】１対Ｎの照合に係わる説明図と概略の流れ図
の一例である。

【図２０】白黒反転画像も用いるときの登録処理と照合
処理の概略の流れ図の一例である。

【符号の説明】

１ 画像処理装置 ２ 画像入力装置 ３ Ａ／Ｄ変換器 ４ 画像メモリ ５ 中央処理装置（ＣＰＵ） ６ メモリ ７ 撮像装置 １０，１１ 画像 １２ プログラム及びデータ １３ 指紋の登録情報

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 二値以上の輝度を有する画像を画像メモ
   リに入力する手段を備え、画像メモリの画像が有効な画
   像であるかどうかを判定する手段を備え、 画像入力を行って画像が有効と判定することを、連続し
   て規定回数確認できたときに、最終入力時の画像を処理
   対象の画像として確定する手段を備えることを特徴とす
   る画像処理装置。
2. 【請求項２】 二値以上の輝度を有する画像において、 座標軸との平行線上から選択した画素の輝度の加算値が
   規定範囲にあることにより画像の存在する有効部分を検
   出し、 画像の有効部分が存在すると判定した範囲によって、処
   理対象とする画像の範囲を抽出する手段を備えることを
   特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 二値以上の輝度を有する画像において、
   画像を複数の部分領域に分割し、 部分領域ごとの輝度平均値を求める手段を備え、部分領
   域の相互関係を用いて部分領域の輝度平均値の変更を行
   う手段を備え、 各部分領域のすべての画素について各画素の輝度により
   黒画素と白画素に区分する二値化のための輝度のしきい
   値を少なくとも部分領域の輝度平均値を用いて部分領域
   ごとに計算して二値化を行う手段を備えることを特徴と
   する画像処理装置。
4. 【請求項４】 二値以上の輝度を有する画像を部分領域
   に分割し、部分領域ごとに輝度のしきい値を求めて各画
   素を黒画素と白画素の画素種別に区分するための二値化
   の手段の実行中に、 部分領域内において、輝度平均値が第１規定範囲であ
   り、かつ輝度変化が第２規定範囲である部分領域は、画
   像の全体領域について定めた規定のしきい値で二値化す
   る手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 二値以上の輝度を有する画像を部分領域
   に分割し、部分領域ごとに輝度のしきい値により各画素
   を黒画素と白画素の画素種別に区分するための二値化の
   手段の実行中に、 二値化後のいずれか一方の画素種別の画素の全体画素に
   対する比率を求め、該比率が規定範囲外のときは、二値
   化のための輝度のしきい値を変更してから二値化する処
   理の実行を反復する手段を備え、 該比率が規定範囲内のときに該手段を完了することを特
   徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 二値画像である登録画像と検査画像につ
   いて、 登録画像に対する登録処理手段の実行中に、規定範囲の
   大きさのホールのアドレスを１つ以上登録する手段を備
   え、 登録画像と検査画像の照合処理手段の実行中に、登録さ
   れたホールのアドレスの位置からの規定範囲について、
   検査画像にホールが存在するときに該ホールは一致と
   し、登録されたすべてのホールについて調べて、一致し
   たホールが登録されたホールの総数に対して規定比率以
   上あることを、登録画像と検査画像が一致と判定するた
   めに必要な条件とする手段を備えることを特徴とする画
   像処理装置。
7. 【請求項７】 二値画像である登録画像と検査画像につ
   いて、 登録処理手段の実行中に、規定範囲の大きさのホールの
   存在しない部分である非ホールのアドレスを１つ以上登
   録する手段を備え、 登録画像と検査画像の照合処理手段の実行中に、登録さ
   れた非ホールのアドレスからの規定範囲について、検査
   画像に非ホールが存在しないときに該非ホールは一致と
   し、登録されたすべての非ホールについて調べて一致し
   た非ホールが登録された非ホールの総数に対して規定比
   率以上あることを、登録画像と検査画像が一致と判定す
   るために必要な条件とする手段を備えることを特徴とす
   る画像処理装置。
8. 【請求項８】 黒画素と白画素を画像の画素の構成要素
   とし、各画素アドレスは、Ｘ座標とＹ座標で表される二
   値画像について、黒画素と白画素の画素種類のいずれか
   一方を対象画素種類とし、 位置は任意であって規定の画素数と形状を有する画素集
   合、画素集合の一部分から構成される部分的画素集合の
   種別を定め、かつ画素集合は代表画素と非代表画素から
   成っており、 二値画像を画素集合の集合体とみなし、各Ｙ座標上のお
   のおのの画素集合の代表画素のＸ座標について、各画素
   集合に対象画素種類が存在するかどうかをチェックして
   対象画素種類が存在するときにだけ代表画素のＸ座標、
   代表画素が黒画素か白画素かの区分ビット、非代表画素
   の個々の画素における黒画素と白画素の区分ビット、及
   び部分的画素集合の種別データにより、二値画像を記憶
   する手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
9. 【請求項９】 黒画素と白画素を画像の画素の構成要素
   とする二値画像の２つの画像について、両画像の位置合
   わせ後に一致性を調べる照合処理手段において、 位置合わせにおける移動範囲で、少なくとも一つの方向
   の移動区間を複数の部分区間に分離することにより、部
   分位置合わせ区間を構成し、 最初からｍ番目（ｍは正定数）までの部分位置合わせ区
   間における一致の度合いの最大値が、規定条件外である
   ときは、以後の部分位置合わせ区間における照合処理は
   実行せずに、照合は不一致と判定する手段を備えること
   を特徴とする画像処理装置。
10. 【請求項１０】 黒画素と白画素を画像の画素の構成要
    素とする２つの二値画像について、両画像の位置合わせ
    後に一致性を調べる照合処理手段において、 位置合わせにおける移動範囲で、少なくとも１つの方向
    の移動の区間を複数の部分区間に分割して部分位置合わ
    せ区間を構成し、 分割された部分位置合わせ区間ごとに順次に照合処理を
    行って最終判定が最初に一致と判定できたときに、残っ
    た部分位置合わせ区間における照合は行わずに、両画像
    は一致と判定する手段を備えることを特徴とする画像処
    理装置。
11. 【請求項１１】 黒画素と白画素を画像の画素の構成要
    素とする２つの二値画像について、両画像の位置合わせ
    後に一致性を調べる照合処理手段において、 位置合わせにおける移動範囲で、少なくとも１つの方向
    の移動の区間を複数の部分区間に分割して部分位置合わ
    せ区間を構成し、 各部分位置合わせ区間内の１つの移動位置についての照
    合で、一方の画像の対象画素の集合を連続に分離して順
    次に他方の画像の対象画素との一致性を調べる場合に、
    各分離された対象画素集合のチェック終了ごとに、該分
    離された対象画素集合ごとの一致度チェック条件により
    途中までの一致の度合いを判定し、不一致であるとき
    は、該移動位置での照合は不一致であると判定し、該移
    動位置についての残りの部分についての照合を放棄する
    手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
12. 【請求項１２】 二値画像である登録画像と検査画像に
    対して、 登録画像に細め処理を行った画像から登録情報を作成す
    る手段と、 検査画像の黒画素数の全体画素数に対する比率を黒画素
    比率規定条件内に設定する手段と、 登録情報と検査画像の一致の度合いが一致度規定条件内
    であるかどうかを判定する手段と、 登録情報と検査画像の不一致の度合いが不一致度規定条
    件内であるかどうかをを判定する手段を備え、 照合における一致性の判定として、一致の度合いが一致
    度規定条件内にあり、かつ不一致の度合いが不一致度規
    定条件内にあることを、 登録画像と検査画像の一致性判定で合格するために必要
    な条件とする手段を備えることを特徴とする画像処理装
    置。
13. 【請求項１３】 二値画像である検査画像と登録画像に
    ついて、検査画像の黒画素と登録画像の黒画素を比較す
    る照合処理手段の実行中に、 登録画像の任意のアドレスＡが黒画素であり、検査画像
    のアドレスＡは白画素のときに、検査画像のアドレスＡ
    の近傍の規定範囲のアドレスを調べて黒画素があるとき
    は、登録画像のアドレスＡの黒画素は検査画像の黒画素
    と近似的に一致と判定し、かつ、以後の該検査画像と該
    登録画像の照合において、検査画像のアドレスＡの黒画
    素が、登録画像のアドレスＡ以外の黒画素と重複して一
    致と判定することを排除する手段を備えることを特徴と
    する画像処理装置。
14. 【請求項１４】 複数の画像を入力して保持する手段を
    備え、 任意の２つの画像の照合を行う手段を備え、 入力された複数の画像について、規定の組み合わせで順
    次に２つを選択して一方を登録画像、他方を検査画像と
    して照合を行って一致の度合いを記憶して行き、最も一
    致の度合いが良好と判定できたときの登録画像を、入力
    された複数の画像の内の登録画像として選択する手段を
    備えることを特徴とする画像処理装置。
15. 【請求項１５】 任意数Ｎ個（Ｎ≧２）の登録画像の中
    から、１つの検査画像と一致する１つの登録画像を発見
    するための照合処理を実行する場合に、 登録画像と検
    査画像の位置合わせ区間については、元の位置合わせ区
    間はすべての分割範囲の和集合であるように分離し、１
    つの検査画像とＮ個の登録画像の照合を、位置合わせの
    各分割範囲について行うことを、１つ検査画像と一致す
    る１つの登録画像が発見できるまで順次に行う手段を備
    えることを特徴とする画像処理装置。
16. 【請求項１６】 ２つの二値画像について、登録画像に
    対する登録処理手段の実行中に、 登録画像の登録情報と、該登録画像の輝度を反転した画
    像である反転登録画像の登録情報を登録しておく手段を
    備え、次に、照合処理手段の実行中に、 検査画像と登録画像による登録情報とを照合し、 該検査画像の輝度を反転した画像である反転検査画像
    と、反転登録画像による登録情報とを照合し、 これら２つの照合結果が、共に合格であることを、 登録画像と検査画像は一致であると判定するために必要
    な条件とする手段を備えることを特徴とする画像処理装
    置。