JPH0634224B2 - 個人識別装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は取引管理・出入管理等に使用する個人識別装置
において、掌紋を用い個人識別する方法に関するもので
ある。取引管理とは、例えば銀行においてキャッシュカ
ードと暗証番号にて預金の入出金管理を行なうものであ
る。また出入管理とは、例えば計算機室の入室に際し、
磁気カード等により適格者であるかを管理するものであ
る。

従来の技術 法医学の分野において最も強力な個人識別（個人鑑定）
方法は指紋とされている。指紋による個人識別を装置化
した例は米国に多い。代表例は米国ＦＢＩがＮＢＳ（米
国標準局）とともに開発したFinderである。また、日本
における装置化例は警察庁が日本電気と共同で開発した
指紋検索照合システム（以下日電指紋システムと呼ぶ）
である。以下日電指紋システムについて説明する。

日電指紋システムは、蓄積した指紋データを検索する一
種のデータベースシステムである。指紋において特徴点
とはミニューシャ(Minutia)と呼ばれ、第８図に示すよ
うに指紋隆線上の変化点（分岐・途切れ等）のことであ
る。入力した指紋画像（隆線を線表現したもの）での特
徴点の様子を第１０図に示す。第１０図では隆線の途切
れを開始点としている。

日電指紋システムは第１０図に示した特徴点(Minutia)
の表現方法としてリレーションを用いている。これは検
出したｘ−ｙ座標系上において特徴点の位置を他の近傍
特徴点との位置関係にて表現し、さらに特徴点の方向を
加えたものである。このリレーション表現にて部分的な
領域の照合を行ない、さらに全体の照合を行なうのがこ
のシステムの識別方法である。詳細については文献（河
嶋・木地「指紋と掌紋により個人識別技術」情報処理学
会誌、vol．２５、No.６、pp５９９−６０５）を参照さ
れたい。基本的には、１２箇所以上の特徴点の位置関係
が一致すれば同一人と断定するものである。

発明が解決しようとする問題点 本発明における主要な目的の一つは、隆線模様の中心点
検出および座標系の決定を自動的に行なうことにより、
特徴点の位置関係表現を簡素にし、照合時の演算量を大
幅に削減することにある。また、中心点と座標系が定ま
ることにより、位置関係表現の誤差も少なくなり認識率
の向上が期待できる。さらに、演算量の削減はマイクロ
プロセッサのような小規模なシステムによる個人識別を
可能ならしめる。

前記従来技術において、日電指紋システムは最初指紋デ
ータをデータベース化する際、中心点および座標系の検
出を半自動で行なっている。これは指紋の隆線模様がう
ずまき状であるため本質的にｘ−ｙ軸の設定が難しいこ
とと、第９図の弓状紋・二重蹄状紋に示すように中心点
自体が存在しない場合があることによる。さらに、デー
タバースを検索する際入力する指紋に対しても同様のこ
とを行なっている。このように指紋識別処理の一部が半
自動であることは個人識別装置の実用化に際し問題とな
る。

また、他の指紋システムでは指の位置を拘束することに
より、ｘ−ｙ軸の回転を抑制しているが、位置ズレがな
くなることはない。中心点が検出不可の問題に対し解決
を与えるものでもない。

さらに日電指紋システムにおけるリレーションという概
念は、部分指紋のような座標系のあいまいな指紋の照合
を可能にした。しかし、部分から全体への照合演算が複
雑になり、演算コストを大きなものとした。

問題点を解決するための手段 本発明は、掌紋指基底部の隆線模様より三叉線およびそ
の中心点を検出する手段により三叉線および中心点を自
動的に決定し抽出した三叉線および中心点から座標系を
算出する手段を介して座標系を決定し、その座標系によ
って特徴点の位置関係を決定することにより個人を識別
する装置である。

作用 本発明の個人識別装置は、画像入力装置により入力した
掌紋の指基底部の画像に対し、前記画像中の隆線模様よ
り三叉線およびその中心点を検出し、検出した中心点お
よび三叉線より三叉線の座標系を算出し、前記画像中の
隆線模様より特徴点を検出し、前記座標系上での前記特
徴点の位置関係と登録済の個人データにおける座標系と
特徴点の位置関係を照合することにより個人識別するの
で特徴点での位置関係表現が簡素化され、また位置関係
照合時の演算量を大幅に削減できる。

実施例 かかる問題を解決するため、本発明では指基底部の掌紋
隆線のうち三叉線周辺の隆線模様における三叉線中心点
と特徴点を用いている。掌紋隆線の特徴点を具体的に用
いた個人識別方法は過去例がない。なお、指三叉線の位
置を第２図に、三叉線付近の特徴点の様子を第３図に示
した。

次に指基底部の掌紋隆線が指紋と同様な個人識別要素を
もつことを示す。指紋を形成している隆線は汗線の出口
の連がりであり、汗腺口の作り出す模様（形・位置・
数）は終生不変である。従ってそれの連続である指紋も
終生不変である。汗線口自体の性質は指紋・掌紋いずれ
においても変わらない。このため掌紋も指紋同様終生不
変であることが法医学者により示されている。

第８図に示す如く、指紋隆線上には種々の変化点（特徴
点）が存在する。特徴点が隆線の変化点である以上、掌
紋においてもその発生状態に変わりはない。これは、実
際に掌紋隆線を観察してもわかる。また指紋の汗線口の
位置が全くランダムに存在することから、掌紋の汗線口
の位置もランダムになる。これも実際に掌紋隆線を比較
観察することによりわかる。これにより掌紋の万人不同
性を示すことができる。

さらに、指紋において特徴点の位置関係の一致が１２点
以上あれば同一人と断定でき、一指上には平均８０前後
の特徴点が出現する。掌紋では、隆線構造が単調となる
ことが観察の結果得られるが、指基底部の三叉線付近に
は変化点が集中している。第３図は実際に三叉線付近
（2cm四方）の特徴点をチェックしたものであるが、図
では特徴点数が約６０個存在する。実際にサンプル調査
した結果でも４０〜６０個存在している。

また三叉線が実際に指基底部に存在することを示さなけ
ればならない。第２図のａ・ｂ・ｃ・ｄは各々指基底部
の三叉線である。ａ〜ｄの三叉線が全く出現しないこと
はあまり得ないことが法医学者により示されている。臨
床診断においてａ−ｂ隆線数が利用される。これはａ・
ｂ三叉線の中心点（デルタ点）間にはさまれた隆線の本
数であるａ−ｂ隆線数は０にならないことが判明してい
る。従ってａ・ｂの三叉線は必ず存在する。またｂ・ｃ
あるいはｃ・ｄの三叉線は時として一致する場合のある
ことが報告されている。位置検出には一つの三叉線を検
出すれば必要十分である。従ってａあるいはｂの三叉線
を探せば掌紋の一定範囲で確実に検出することができ
る。

次に三叉線を用いると中心点（デルタ点）および座標軸
の決定が指紋に較べ容易となることを示す。第９図と第
４図を比較して隆線構造が掌紋隆線では一種しかないこ
とがわかる。また三叉線付近で隆線の流れは端的に変わ
る。すなわち指紋よりも掌紋三叉線の方が構造が格段に
単純である。従って隆線の流れの変化から確実にデルタ
点を検出することができる。

さらにデルタ点から三方向へ延びる隆線（第４図の矢印
部分）を検出することにより、三叉線の座標系を決定す
ることができる。

以上、掌紋指基底部の三叉線を用いることにより、隆線
模様の中心点検出と座標系の自動決定が原理的に可能で
あることを示した。また、三叉線付近の特徴点は指紋同
様の性質をもち、個人識別に必要な個数あることを示し
た。

第１図は本発明を実施するための装置例の概要を示す図
である。図において１０１は画像入力部である。画像入
力部では、入力した掌紋指基底部の画像を二値化した隆
線像のみの画像とする。これを画像記憶部１０２へ記憶
する。記憶した隆線像画像より三叉線および中心点を検
出するのが三叉線・中心点検出部１０３である。検出し
た三叉線および中心点を用い、三叉線の座標系を算出す
るのが三叉線座標系算出部１０４である。また、画像記
憶部１０２の隆線像画像より隆線上の特徴点を検出する
のが特徴点検出部１０５である。１０４にて得られた三
叉線座標系に従い特徴点の位置関係を算出するのが特徴
点位置関係算出部１０６である。中心点を原点とし三叉
線座標系に従い正規化された特徴点位置関係と、既に特
徴点位置関係登録部１０７に登録された各個人の特徴点
位置関係を照合し個人を識別するのが特徴点位置関係照
合部１０８である。なお１０７に個人の特徴点位置関係
を登録する際、登録する隆線像画像より三叉線座標系を
算出し特徴点位置関係を正規化した後登録する。

次に、本実施例では三叉線を人さし指根元の示指三叉線
（第２図のａ）とし、以下具体的に識別方法について示
す。

第５図は掌紋隆線の入力方法を示す図である。第５図
(a)のように二等辺三角のプリズム８０１の斜辺に人さ
し指の根元部分８０４をあてがう。図では指先になって
いるが、これを人さし指の根元とする。これに光源８０
３から散乱フィルタ８０２を経た散乱光を照射する。斜
辺面上では通常内側からの照射光は全反射する（図の
Ｑ）。しかし掌紋隆線が面に接した場合は屈折率の関係
がくずれ乱反射する（図のＲ）。この全反射光（図の
Ａ）と乱反射光（図のＢ）の光量差は第５図(b)のよう
に明確に分離する。画像入力装置８０５にて入力した隆
線像画像を第５図(c)に示す。このようにＳ／Ｎ比の高
い画像が得られる。従って８０５より得たビデオ信号を
一定閥値で二値化すればノイズの少ない二値画像データ
が得られる（第６図）。以上の方法で二値化した隆線像
画像を得るのが画像入力部１０１である。二値化した画
像は画像記憶部１０２へ記憶する。

第７図は三叉線検出方法を示す図である。三叉線検出の
手順は、まずデルタ点（第４図参照）をみつけ、次にデ
ルタ点から伸びる三叉線（第４図の矢印とデルタ点を結
ぶ隆線）をみつける。デルタ点の検出方法としてはheur
istic（発見的）な手法と大局系に探索する手法の二種
考えられる。ここではheuristicな手法を示す。第７図
において入力画像の指間的（中指側）ｘと示指側面点
（親指側）ｙが存在する。これをつなぐ隆線を、評価基
準として曲率変化をみながら順次下側へ探索する。曲率
変化の符号が逆転する二本の隆線の分岐部分にデルタ点
が存在する。次に分岐部分の下側に隣接する隆線（図の
ｙ′−ｚ）をみつけ、三本の隆線からの距離が最小とな
る地点をデルタ点とする。以上の方法で三叉線・中心点
を検出するのが三叉線・中心点検出部１０３である。ま
た座標系の算出には、中心点を原点とし三叉線のうちい
ずれかをｙ軸とする。ここでは図のｘ軸の三叉線をｙ軸
とする。

特徴点検出の手順は細線化・分岐点検出となる。１０２
に記憶された隆線像画像の隆線は幅をもつ。まず細線化
を行ない線画像に変換する。結果が第３図および第４図
の隆線画像である。続いて線の終端点および分岐点を検
出する。この場合二値化・細線化の際に線が断続するこ
とがある。終端点の延長上に向かい合う終端点がある場
合は特徴点としない。これに残ったものを特徴点とす
る。以上の方法で特徴点を検出するのが特徴点検出部で
ある。

既に算出した三叉線座標系に従い特徴点の座標値を変換
するのが特徴点位置関係算出部１０６である。これによ
り特徴点の位置関係が正規化される。

特徴点位置関係登録部１０７には識別した個人の特徴点
位置関係データを必要となる人数分登録する。登録する
のは、１０１〜１０６にて行なったものと同じ処理を実
施し正規化した位置関係データである。

位置関係データの照合は該当する個人の登録位置関係デ
ータと入力した画像より得た位置関係データをマッチン
グすることにより実施する。マッチングの評価関数は一
定の微少距離以下の近傍にある特徴点を一致点とし、一
致点の一定個数を基準とする。この評価関数の結果を識
別結果とする。以上の処理を行なうのが特徴点位置関係
照合部１０８である。

発明の効果 このように本発明は掌紋隆線の指基底部を用いたことで
隆線模様の中心点検出および座標系の決定を自動化する
ことを可能とする。このため、特徴点の位置関係表現が
簡素になり、位置関係照合時の演算量を大幅に削減する
ことができる。また、中心点と座標系が定まることによ
り、位置関係表現の誤差も少なくなり認識率の向上が期
待できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例である個人識別装置の構成
図、第２図から第９図は指紋等の識別の原理および従来
装置を説明するものであり、第２図は指三叉線の位置を
示す図、第３図は三叉線付近にある特徴点の位置を示す
図、第４図は中心点（デルタ点）と三叉線座標系を示す
図、第５図は掌紋隆線の入力方法を示す図、第６図は入
力した隆線像画像のビデオ信号を二値化する様子を示す
図、第７図は中心点検出方法を示す図、第８図は特徴点
の種類を示す図、第９図は押捺した指紋で種々の隆線構
造を示す図、第１０図は指紋の特徴点とリレーションを
示す図である。 １０１……画像入力部、１０２……画像記憶部、１０３
……三叉線・中心点検出部、１０４……三叉線座標系算
出部、１０５……特徴点検出部、１０６……特徴点位置
関係算出部、１０７……特徴点位置関係登録部、１０８
……特徴点位置関係照合部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像入力装置により入力した掌紋の指基底
   部の画像に対し、前記画像中の隆線模様により三叉線お
   よびその中心点を検出する手段と、検出した中心点およ
   び三叉線より三叉線の座標系を算出する手段と、前記画
   像中の隆線模様より特徴点を検出する手段と、前記中心
   点および前記特徴点の前記座標系上での位置関係と登録
   済の個人データにおける中心点と特徴点の位置関係を照
   合する手段とで構成され、前記位置関係の照合結果を用
   い個人識別することを特徴とする個人識別装置。