JPH0757085A

JPH0757085A - 指紋照合装置

Info

Publication number: JPH0757085A
Application number: JP5217940A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Nakajima; 寛中島
Original assignee: Azbil Corp
Current assignee: Azbil Corp
Priority date: 1993-08-11
Filing date: 1993-08-11
Publication date: 1995-03-03

Abstract

(57)【要約】【目的】メモリの消費を少なくする。位置補正の処理
量を少なくして照合スピードを早める。【構成】登録指紋からＸＹ方向の最長隆線幅分布波形
を求める。このＸＹ方向の最長隆線幅分布波形より所定
の法則にしたがってその特徴的な山（リム）だけを抽出
する。このリムによって構成されるＸＹ方向の最長隆線
幅分布波形（最長隆線幅極大値抽出波形）を登録データ
として記憶しておき位置補正の際に用いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、指紋を用いて個人を
認識する指紋照合装置に関し、特に指紋の紋様中の隆線
あるいは谷線（本明細書では隆線と谷線とを総称して紋
様線と呼ぶ）の端点および分岐点を特徴点として、これ
ら特徴点の位置や方向，種類などに基づき、照合指紋と
登録指紋との照合を行う指紋照合装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータ室や重要機械室への
入退室管理、コンピュータ端末や銀行の金融端末へのア
クセス管理などの個人認識を必要する分野において、こ
れまでの暗証番号やＩＤカードに代わって、指紋照合装
置が採用されつつある。この指紋照合装置は、操作部と
コントロール部とからなり、操作部にはテンキーやディ
スプレイと共に指紋センサが設けられている。この指紋
照合装置では、ＩＤナンバーと対応づけて、利用者の指
紋が登録されている。すなわち、運用する前に、利用者
が、テンキーを用いてＩＤナンバを入力のうえ、自己の
指紋を指紋センサに採取させると、この採取された指紋
（登録指紋）の紋様が２５６階調の濃淡画像（画像デー
タ）としてコントロール部へ与えられる。コントロール
部は、この画像データより処理領域を抽出し、その処理
領域中に適宜に原点（例えば、処理領域の中心点）を定
め、この原点を中心として直交座標（Ｘ−Ｙ）を定めた
うえ、処理領域中の全ての特徴点（疑似特徴点を除く）
のデータを抽出する。すなわち、各特徴点について、そ
の特徴点の位置，方向，種類（端点，分岐点）を抽出す
る。そして、この抽出した各特徴点のデータを登録デー
タとしてメモリ中に記憶する。これにより、運用中、利
用者が、テンキーを用いてＩＤナンバを入力のうえ、自
己の指紋を指紋センサに採取させると、この採取された
指紋（照合指紋）の紋様が画像データとしてコントロー
ル部へ与えられ、上記登録指紋の場合と同様にして処理
領域中の全ての特徴点（疑似特徴点を除く）のデータ
（照合データ）が抽出され、この抽出した照合データと
記憶されている登録データとを比較するこにより、照合
指紋と登録指紋との照合が行われる。ここで、照合指紋
と登録指紋との照合に際しては、照合指紋と登録指紋と
の座標上での位置が一致していることが望ましい。この
ため、従来においては、指紋の登録に際して、登録指紋
をＸ方向へスキャンしその隆線の最も長い線幅を求める
ことによりＹ方向の最長隆線幅分布波形を抽出し、また
登録指紋をＹ方向へスキャンしその隆線の最も長い線幅
を求めることによりＸ方向の最長隆線幅分布波形を抽出
し、この抽出したＸＹ方向の最長隆線幅分布波形を位置
補正のための登録データとして記憶するものとしてい
る。すなわち、指紋の照合に際し、照合指紋より上記と
同様にしてＸ（Ｙ）方向の最長隆線幅分布波形を抽出
し、この抽出したＸ（Ｙ）方向の最長隆線幅分布波形と
登録データとして記憶されているＸ（Ｙ）方向の最長隆
線幅分布波形とを比較し、その相対位置ずれ量ｄｘ（ｄ
ｙ）を求め、この相対位置ずれ量（ｄｘ，ｄｙ）に応じ
て照合指紋の座標上での位置を補正するようにしてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の指紋照合装置によると、ＸＹ方向の最長隆線
幅分布波形を位置補正のための登録データとして記憶す
るものとしているため、登録データの量が多く、メモリ
が過大に必要となるという問題があった。また、指紋の
照合に際して、位置補正のための処理量が多く、照合ス
ピードが長引くという問題があった。

【０００４】本発明はこのような課題を解決するために
なされたもので、その目的とするところは、メモリの消
費を少なくし、また照合スピードを早めることの可能な
指紋照合装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、本発明は、登録指紋を横軸方向へスキャンし
その紋様線の最も長い線幅を求めることにより縦軸方向
の最長線幅分布波形を抽出する一方、登録指紋を縦軸方
向へスキャンしその紋様線の最も長い線幅を求めること
により横軸方向の最長線幅分布波形を抽出するものと
し、この抽出された縦軸方向および横方向の最長線幅分
布波形より、所定の法則に従ってその特徴的な山だけを
リムとして抽出し、この抽出したリムによって構成され
る縦軸方向および横軸方向の最長線幅分布波形を位置補
正のための登録データとして記憶させるようにしたもの
である。

【０００６】

【作用】したがってこの発明によれば、縦軸方向および
横方向の最長線幅分布波形から特徴的な山だけがリムと
して抽出され、この抽出されたリムによって構成される
縦軸方向および横軸方向の最長線幅分布波形が登録デー
タとして記憶される。

【０００７】

【実施例】以下、本発明を実施例に基づき詳細に説明す
る。図２はこの発明の一実施例を示す指紋照合装置のブ
ロック構成図である。同図において、１は操作部、２は
コントロール部であり、操作部１にはテンキー１−１，
ディスプレイ（ＬＣＤ）１−２と共に指紋センサ１−３
が設けられている。指紋センサ１−３は光源１−３１，
プリズム１−３２，ＣＣＤカメラ１−３３を備えてな
る。コントロール部２は、ＣＰＵを有してなる制御部２
−１と、ＲＯＭ２−２と、ＲＡＭ２−３と、ハードディ
スク（ＨＤ）２−４と、フレームメモリ（ＦＭ）２−５
と、外部接続部（Ｉ／Ｆ）２−６とを備えてなり、ＲＯ
Ｍ２−２には登録プログラムと照合プログラムが格納さ
れている。

【０００８】〔指紋の登録〕この指紋照合装置において
利用者の指紋は次のようにして登録される。すなわち、
運用する前に、利用者は、テンキー１−１を用いて自己
に割り当てられたＩＤナンバを入力のうえ、指紋センサ
１−３のプリズム１−３２上に指を置く。プリズム１−
３２には光源１−３１から光が照射されており、プリズ
ム１−３２の面に接触しない指紋の凹部（谷線部）で
は、光源１−３１からの光は全反射し、ＣＣＤカメラ１
−３３に至る。逆にプリズム１−３２の面に接触する指
紋の凸部（隆線部）では全反射条件がくずれ、光源１−
３１からの光は散乱する。これにより、指紋の谷線部は
明るく、隆線部は暗い、コントラストのある指紋の紋様
が採取される。この採取された指紋（登録指紋）の紋様
は、Ａ／Ｄ変換により、３２０×４００画素，２５６階
調の濃淡画像（画像データ）として、コントロール部２
へ与えられる。

【０００９】コントロール部２の制御部２−１は、テン
キー１−１を介してＩＤナンバが与えられると（図３に
示すステップ１０１）、ＲＯＭ２−２に格納されている
登録プログラムに従い、ＣＣＤカメラ１−３３からの画
像データをフレームメモリ２−５を介して取り込み（ス
テップ１０２）、その画質をチェックする（ステップ１
０３）。画質が悪ければ、ステップ１０２へ戻って画像
データの再取り込みを行ない、画質が良ければ、取り込
んだ画像データに対して処理領域の抽出を行う（ステッ
プ１０４）。

【００１０】ステップ１０４での処理領域の抽出は、１
６×１６画素を１ブロック（局所領域）とし、１ブロッ
ク毎にその濃淡値の平均を出して所定レベルと比較する
ことにより行う。すなわち、所定レベル以下のブロック
を背景領域として除き、所定レベル以上のブロックを処
理領域として抽出する。

【００１１】そして、この抽出した処理領域に対し、ノ
イズ除去を行なう（ステップ１０５）。ここでのノイズ
除去は、３×３画素毎に、その周りの画素の濃淡値の平
均を求め、これをその中央の画素の濃淡値とすることに
より行う。すなわち、図４に示す３×３画素において、
ｅ＝（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｆ＋ｇ＋ｈ＋ｉ）／８とするこ
とにより、３×３画素毎にノイズ除去を行う。そして、
ノイズ除去を行った処理領域に対し、１ブロック（局所
領域）毎に２値化を行う（ステップ１０６：図５参
照）。

【００１２】次に、ステップ１０７へ進み、処理領域の
２値化画像に対し背景領域の各画素を全て「０」レベル
とした３２０×４００画素の画像データについて、その
ＸＹ方向（Ｘ：横軸方向、Ｙ：縦軸方向）の最長隆線幅
分布波形を求める。

【００１３】すなわち、図６に示す３２０×４００画素
の画像データについて、ｙ＝ｎ上をＸ軸方向にスキャン
して「０」，「１」レベルの連続する画素数を求める
（図７に示すステップ２０１）。そして、「１」レベル
の連続のうち、最も長い画素数を選択し、その長さＬｘ
をｎに対応して記憶する（ステップ２０２）。そして、
ｎをインクリメントし（ステップ２０３）、ステップ２
０４へ進み、このステップ２０４にてｎ≧４００となる
まで、ステップ２０１〜２０４を繰り返す。これによ
り、図８（ａ）に示すようなＹ方向の最長隆線幅分布波
形が求められる。

【００１４】次に、ｘ＝ｍ上をＹ軸方向にスキャンして
「０」，「１」レベルの連続する画素数を求める（ステ
ップ２０５）。そして、「１」レベルの連続のうち、最
も長い画素数を選択し、その長さＬｙをｍに対応して記
憶する（ステップ２０６）。そして、ｍをインクリメン
トし（ステップ２０７）、ステップ２０８へ進み、この
ステップ２０８にてｍ≧３２０となるまで、ステップ２
０５〜２０８を繰り返す。これにより、図８（ｂ）に示
すようなｘ方向の最長隆線幅分布波形が求められる。

【００１５】次に、この求めたＸＹ方向の最長隆線幅分
布波形より、所定の法則にしたがってその特徴的な山
（リム）だけを抽出し、この抽出したリムによって構成
されるＸＹ方向の最長隆線幅分布波形を最長隆線幅極大
値抽出波形として求める（ステップ１０８）。この最長
隆線幅極大値抽出波形は次のようにして求める。すなわ
ち、Ｘ（Ｙ）方向の最長隆線幅分布波形の要部を図１に
示して説明するに、今、が最長隆線幅部分波形の極小
値候補とする。この場合、次の極大値において、｜
−｜を算出する。ここで、｜−｜＞ａであるので
（ａ＝５画素）、を極大値の候補（まだ確定しない）
とする。を極大値候補としたので、を極小値として
確定する。次の極小値において｜−｜を算出す
る。ここで、｜−｜＜ａであるので、を除去す
る。次に、極大値においてととの大小関係を比較
し、がよりも大きいのでを除去し、を極大値候
補とする。そして、次の極小値において｜−｜を
算出し、｜−｜＞ａであるので、を極大値として
確定し、を極小値候補とする。次の極大値において
｜−｜を算出する。ここで、｜−｜＜ａである
ので、を除去する。そして、次の極小値ととを比
較し、がよりも大きいのでを除去し、を引き続
き極小値候補としておく。このようにして求めたＸ方向
およびＹ方向の最長隆線幅極大値抽出波形（確定した極
小値，極大値のうち極大値のみを抽出した波形）を図１
０（ａ）および（ｂ）に示す。また、図２０および図２
１に、最長隆線幅極大値抽出波形を生成するためのフロ
ーチャートを示す。図２０は極小値の決定フローを示
し、図２１は極大値の決定フローを示す。なお、図２０
において、最長隆線幅分布波形は必ず極小値（０）から
始まるため、ステップ５０１では、極小値（０）が最初
の極小値Ａの候補とされる。また、ステップ５１７の実
行に際しては、確定された極大値Ｂ（Ｂ１）を「１」と
し、極大値として確定されなかった他の部分については
「０」とする。

【００１６】次に、ステップ１０９へ進み、処理領域の
２値化画像に対し細線化を行う。ここでの細線化は、端
点，分岐点すなわち特徴点を確定するために行うもので
あり、ヒルディッチ（Hilditch）の逐次型細線化処理に
従う。すなわち、実際の指紋データの隆線はある幅をも
っているので、そのまま使うと特徴点を確定することが
できない。そこで、隆線の幅を細くする細線化処理を行
って、特徴点を確定することができるようにする。図１
１に細線化した後の処理領域の２値化画像の一部を示
す。

【００１７】次に、この細線化された処理領域の２値化
画像より、特徴点を抽出する（ステップ１１０）。この
特徴点の抽出は、例えば図１１に示した処理領域の２値
化画像で説明すると、（−ｎ＋１，−ｎ＋１）から（ｎ
−１，ｎ−１）までの３×３画素中の連結数を計算する
ことにより行う。すなわち、図１２（ａ）に示す３×３
画素において、Ｅの座標を（−ｎ＋１，−ｎ＋１）と
し、Ｅの座標が（ｎ−１，ｎ−１）となるまで、順次３
×３画素を移動させて行き、Ｅの座標が「１」レベルで
ある３×３画素についてのみその連結数を計算し、連結
数が１であれば端点（特徴点）と判断し、３であれば分
岐点（特徴点）と判断する。なお、連結数が０でれば孤
立点、２であれば連続点、４であれば交差点と判断す
る。

【００１８】連結数は、Ｅを中心とする周囲の画素
（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ）について、隣合う
画素同志のレベルを引き算し、その引き算して得た値を
加算して２で除することによって求める。例えば、図１
２（ｂ）に示した３×３画素では、ＧとＨとのレベル差
が１となり、ＨとＩとのレベル差が１となり、その絶対
値の加算結果が２となることから、連結数として１が得
られ、これにより端点と判断される。また、図１２
（ｃ）に示した３×３画素では、隣合う画素同志のレベ
ルを引き算して得られる値の加算結果が６となることか
ら、連結数として３が得られ、これにより分岐点と判断
される。

【００１９】次に、抽出した各特徴点について、その特
徴点の位置・方向情報を抽出する（ステップ１１１）。
この特徴点の位置・方向情報の抽出は次のようにして行
う。先ず、処理領域のＸ方向の上下限の中心線とＹ方向
の上下限の中心線との交点を処理領域の中心点とし、こ
の中心点を原点（０，０）として各特徴点の座標上の位
置を求める。そして、端点については、図１３（ａ）に
示すように、その端点Ｐ_Tの隆線を１０画素分追跡し
て、その最後の相対座標を、端点Ｐ_Tの方向情報とす
る。また、分岐点については、図１３（ｂ）に示すよう
に、その分岐点Ｐ_Bから各隆線を１０画素分追跡した点
を終端とし、この終端により三角形を作り、３辺の中で
最短の辺の対角にある方向の相対座標を、分岐点Ｐ_Bの
方向情報とする。

【００２０】次に、抽出した各特徴点について、その重
要度を決定する（ステップ１１２）。この特徴点の重要
度の決定は次のようにして行う。〔ランク：周りに別の特徴点がない目安（安定性）〕先
ず、図１７に示すように、特徴点Ｐを中心として、２０
×２０画素の周囲領域Ｓ４を定め、この周囲領域Ｓ４に
別の特徴点が存在しないかどうかを調べる。もし、この
周囲領域Ｓ４に別の特徴点が存在すれば、その特徴点Ｐ
については疑似特徴点としてランク付けから除外する。
周囲領域Ｓ４に別の特徴点が存在しなければ、２４×２
４画素の周囲領域Ｓ３を定め、この周囲領域Ｓ３に別の
特徴点が存在しないかどうかを調べる。周囲領域Ｓ３に
別の特徴点が存在すれば、周囲領域Ｓの段階に応ずるパ
ラメータ（第１のパラメータ：ランク）をレベル「４」
とする。周囲領域Ｓ３に別の特徴点が存在しなければ、
３０×３０画素の周囲領域Ｓ２を定め、この周囲領域Ｓ
２に別の特徴点が存在しなければ、４０×４０画素の周
囲領域Ｓ１を定める。周囲領域Ｓ２に別の特徴点が存在
すれば、ランクをレベル「３」とし、周囲領域Ｓ１に別
の特徴点が存在すれば、ランクをレベル「２」とする。
周囲領域Ｓ１に別の特徴点が存在しなければ、ランクを
レベル「１」とする。図１４（ａ）に周囲領域Ｓの大き
さとランクとの関係を示す。なお、この周囲領域Ｓは四
角形に限ることはなく、円形等としてもよい。〔ディスタンス：中心点からの近さの目安（再現性）〕
次に、特徴点Ｐについて、中心点（０，０）からの距離
を求める。この中心点からの距離が０〜９画素中にあれ
ば、中心点までの距離に応ずるパラメータ（第２のパラ
メータ：ディスタンス）をレベル「０」とする。１０〜
１９画素中にあれば、ディスタンスをレベル「１」とす
る。図１４（ｂ）に中心点からの距離とディスタンスと
の関係を示す。〔重要度：（ランク＋ディスタンス）〕ランクとディス
タンスとを加算した値を特徴点Ｐの重要度として決定す
る。そして、重要度の高い順（レベルの小さい順）に、
各特徴点にプライオリティを付ける。

【００２１】次に、ステップ１１３へ進み、登録ファイ
ル化を行う。この登録ファイル化では、ステップ１０
７，１０８での位置補正情報抽出処理によって抽出した
ＸＹ方向の最長隆線幅極大値抽出波形、およびステップ
１０９〜１１２での特徴点情報抽出処理で抽出した各特
徴点のデータ（登録データ）を、入力ＩＤナンバと対応
づけてハードディスク２−４に格納する。すなわち、Ｘ
Ｙ方向の最長隆線幅極大値抽出波形と共に、各特徴点に
ついて、その特徴点の位置情報，方向情報，種類，プラ
イオリティについて、入力ＩＤナンバと対応づけて登録
する。この際、ステップ１１２にて疑似特徴点としてラ
ンク付けから除外した特徴点については、データの登録
は行わない。

【００２２】データの登録に際し、最長隆線幅分布波形
ではなく、その特徴的な山だけを抽出した最長隆線幅極
大値抽出波形を位置補正情報として記憶させることによ
り、また疑似特徴点を除外することにより、ハードディ
スク２−４でのメモリの消費を少なくすることができ
る。

【００２３】〔指紋の照合〕この指紋照合装置において
利用者の指紋の照合は次のようにして行われる。すなわ
ち、運用中、利用者は、テンキー１−１を用いて自己に
割り当てられたＩＤナンバを入力のうえ、指紋センサ１
−３のプリズム１−３２上に指を置く。これにより、指
紋の登録の場合と同様にして、採取された指紋（照合指
紋）の紋様が、３２０×４００画素，２５６階調の濃淡
画像（画像データ）として、コントロール部２へ与えら
れる。

【００２４】コントロール部２の制御部２−１は、テン
キー１−１を介してＩＤナンバが与えられると（図１５
に示すステップ３０１）、ＲＯＭ２−２に格納されてい
る照合プログラムに従い、ＣＣＤカメラ１−３３からの
画像データをフレームメモリ２−５を介して取り込み
（ステップ３０２）、その画質をチェックする（ステッ
プ３０３）。画質が悪ければ、ステップ３０２に戻って
画像データの再取り込みを行ない、画質が良ければ、取
り込んだ画像データに対して処理領域の抽出を行う（ス
テップ３０４）。そして、この抽出した処理領域に対
し、ノイズ除去を行ったうえ（ステップ３０５）、１ブ
ロック（局所領域）毎に２値化を行う（ステップ３０
６）。ステップ３０４〜３０６での前処理は図３に示し
たステップ１０４〜１０６での前処理と同じであるので
その説明は省略する。

【００２５】次に、ステップ３０７へ進み、処理領域の
２値化画像に対し背景領域の各画素を全て「０」レベル
とした３２０×４００画素の画像データについて、図３
に示したステップ１０７と同様にして、そのＸＹ方向の
最長隆線幅分布波形を求める。そして、この求めたＸＹ
方向の最長隆線幅分布波形と入力ＩＤナンバに対応して
登録されているＸＹ方向の最長隆線幅極大値抽出波形と
に基づき、処理領域における２値画像で表された照合指
紋の座標上での大まかな位置補正を行う（ステップ３０
８）。

【００２６】この大まかな位置補正に際しては、Ｘ
（Ｙ）方向の最長隆線幅分布波形とＸ（Ｙ）方向の最長
隆線幅極大値抽出波形とを比較し、Ｘ（Ｙ）方向の最長
隆線幅極大値抽出波形を構成する各リムについて、その
リムに対応する位置のＸ（Ｙ）方向の最長隆線幅分布波
形における前後±２画素の波形値との差をとる。そし
て、その差が最小のものを各リムに対するずれ量として
求め、このずれ量を加算してリムの数で除し、リム１本
当たりの平均的なずれ量を求める。そして、このずれ量
をＸ（Ｙ）方向の位置ずれ量とし、このＸ（Ｙ）方向の
位置ずれ量を最も小さくするように、処理領域における
照合指紋の座標位置を補正する。

【００２７】なお、上述した大まかな位置補正に際し、
最長隆線幅極大値抽出波形の各リムに対応する位置の最
長隆線幅分布波形における前後±２画素の波形値との差
をとり、その差が最小のものを各リムに対するずれ量と
して求めることにより、圧力のかけ方によって細くなっ
たり太くなったりする照合指紋の紋様について、そのひ
ずみを吸収することができる。また、Ｘ（Ｙ）方向の最
長隆線幅分布波形とＸ（Ｙ）方向の最長隆線幅極大値抽
出波形とを比較してＸ（Ｙ）方向の位置ずれ量を求める
ようにすることにより、Ｘ（Ｙ）方向の最長隆線幅分布
波形同志を比較してＸ（Ｙ）方向の位置ずれ量を求める
場合に比べて、その処理スピードが早くなる。

【００２８】ステップ３０８で大まかな位置補正を行っ
た後は、ステップ３０９へ進み、照合判定処理を行う。
この照合判定処理では、入力ＩＤナンバに対応して登録
されている各特徴点の登録データをサーチし（図１６に
示すステップ４０１）、プライオリティの一番高い特徴
点を第１番目の特徴点として、おおまかな位置補正の行
われた上記照合指紋に対し、第１番目の特徴点があるで
あろうその紋様中の座標位置（登録座標位置）を中心と
して、第１ウィンドウ（探索領域）を開く（ステップ４
０２：図９（ａ）参照）。この第１ウィンドウＷＤ１の
大きさＷＤ−Ｘ，ＷＤ−Ｙは、ステップ３０８での大ま
かな位置補正に際して求めたＸ方向，Ｙ方向の位置ずれ
量（大まかな位置補正の計算値）から決定する。

【００２９】図１８（ａ）にＸ方向の大まかな位置補正
の計算値Ａｖ−ｍ１とＷＤ−Ｘとの関係を示し、図１８
（ｂ）にＹ方向の大まかな位置補正の計算値Ａｖ−ｍ２
とＷＤ−Ｙとの関係を示す。すなわち、本実施例におい
ては、大まかな位置補正が大きく行われた場合、第１ウ
ィンドウＷＤ１が大きく開かれ、小さく行われた場合、
第１ウィンドウＷＤ１が小さく開かれる。

【００３０】そして、この開いた第１ウィンドウＷＤ１
の２値化画像に対し細線化を行い、特徴点を抽出する。
そして、その抽出した特徴点について、位置情報および
方向情報を抽出し、第１番目の特徴点に対応する第１候
補点としてリストアップする（ステップ４０３）。この
場合、第１候補点は、複数の場合もあり得る。図９
（ａ）では第１候補点が一つである場合を示している。
第１候補点がなければ、ステップ４０４での「ＮＯ」に
応じて直ちにステップ４１６へ進み、照合指紋と登録指
紋とが一致しない旨の表示を行う。第１候補点があれ
ば、ステップ４０１へ戻り、次にプライオリティの高い
特徴点（第２番目の特徴点）について、第１候補点の座
標位置を第１番目の特徴点があるべき座標位置（登録座
標位置）とみなして、第２番目の特徴点があるであろう
照合指紋の紋様中の座標位置を中心とし、第２ウィンド
ウを開く（ステップ４０５：図９（ｂ）参照）。すなわ
ち、第１候補点Ｐ１の座標位置を第１番目の特徴点のあ
るべき座標位置とみなして、この第１候補点Ｐ１の座標
位置を起点として第２ウィンドウＷＤ２を開く。この第
２ウィンドウＷＤ２の大きさは一定である。

【００３１】そして、この開いた第２ウィンドウＷＤ２
の２値化画像に対して細線化を行い、特徴点を抽出す
る。そして、その抽出した特徴点について、位置情報お
よび方向情報を抽出する。この場合、第２候補点は、複
数の場合もあり得る。図９（ｂ）では第２候補点が一つ
である場合を示している。第２候補点Ｐ２が見つかれ
ば、その候補点Ｐ２について照合スコアを算出する。こ
の照合スコアは、第２番目の特徴点に対する第２候補点
Ｐ２の位置，方向，種類の各誤差値（例えば、端点であ
るべき特徴点が分岐点であればその誤差値を１０とす
る）を加算して求める。そして、第１候補点Ｐ１と第２
候補点Ｐ２とを基準点ペアとし、第１候補点が複数ある
場合には後述する如く基準点ペアを選定のうえ（ステッ
プ４０６）、ステップ４０７および４０８での「ＹＥ
Ｓ」に応じてステップ４０９へ進み、第１候補点Ｐ１の
座標位置を第１番目の特徴点のあるべき座標位置として
確定する（ステップ４０９）。これにより、ステップ３
０８での大まかな位置補正に対し、高精度の再位置補正
が行われる。

【００３２】なお、第２ウィンドウＷＤ２において第２
候補点が見つからない場合には、ステップ４０８での
「ＮＯ」に応じてステップ４１６へ直ちに進み、照合指
紋と登録指紋とが一致しない旨の表示を行う。また、第
１ウィンドウＷＤ１に第１候補点が複数ある場合には、
ステップ４０７での「ＮＯ」に応じてステップ４０５へ
戻り、次の第１候補点の座標位置を第１番目の特徴点が
あるべき座標位置とみなして第２ウィンドウを開き、そ
の開いた第２ウィンドウの２値化画像に対し細線化を行
って特徴点を抽出し、その抽出した特徴点を第２候補点
としてその照合スコアを算出する。以下同様にして、ス
テップ４０７でのカウンタが第１候補点の数になるま
で、上述の処理を繰り返し、第１候補点のすべてについ
て、ペアとなる第２候補点およびその照合スコアを求め
る。そして、この照合スコアを求めながら、その照合ス
コアの最も低いペアを基準点ペアとして選定するものと
し（ステップ４０６）、ステップ４０７でのカウンタが
第１候補点の数に達すれば、ステップ４０８を経てステ
ップ４０９へ進み、基準点ペアの第１候補点を第１番目
の特徴点として確定し、その座標位置を第１の特徴点の
あるべき座標位置として確定する。

【００３３】このようにして再位置補正を行った後、ス
テップ４０１へ戻り、次にプライオリティの高い特徴点
（第３番目の特徴点）について、その特徴点があるであ
ろう座標位置を中心とし、第３ウィンドウＷＤ３を開く
（ステップ４１０：図９（ｃ）参照）。そして、この開
いた第３ウィンドウＷＤ３の２値化画像に対し細線化を
行い、特徴点を抽出し、その抽出した特徴点（第３候補
点）Ｐ３について位置情報および方向情報を抽出する。
そして、第３候補点Ｐ３の照合スコアを算出する（ステ
ップ４１１）。以下同様にして、ウィンドウを開いても
特徴点（候補点）が抽出されなかった場合にはウィンド
ウを追加して開くものとしたうえ、ステップ４１２にて
特徴点（候補点）が１３個となるまで上述の処理を繰り
返す。図１９に照合指紋の紋様中に開かれたウィンドウ
ＷＤ１〜ＷＤ１３を例示する。

【００３４】なお、開いたウィンドウに特徴点が複数あ
る場合には、一番スコアの少ない特徴点を候補点として
選ぶ。第１３候補点の照合スコアの算出を終了すれば、
ステップ４１２での「ＹＥＳ」に応じてステップ４１３
へ進み、第１〜第１３候補点の照合スコアを合計する。
そして、ステップ４１４へ進み、照合スコアの合計を予
め定められた所定値と比較し、所定値以下であれば、照
合指紋と登録指紋とが一致したと判定し、その旨の表示
を行うと共に（ステップ４１５）、Ｉ／Ｆ２−６を介し
て電気錠用（自動ドア用）の出力を出す。所定値以上で
あれば、照合指紋と登録指紋とが一致しないと判定し、
その旨の表示を行う（ステップ４１６）。

【００３５】以上説明したように、本実施例によると、
ＸＹ方向の最長隆線幅分布波形から特徴的な山だけがリ
ムとして抽出され、この抽出されたリムによって構成さ
れる縦ＸＹ方向の最長隆線線幅分布波形（最長隆線幅極
大値抽出波形）が登録データとして記憶されるものとな
り、照合に際して、照合指紋より抽出した最長隆線幅分
布波形と登録データとして記憶されている上記最長隆線
幅分布波形とが比較され、その比較結果に基づいて照合
指紋の座標上での位置が補正されるので、メモリの消費
を少ないものとしたうえ、位置補正の際の処理量を少な
くして照合スピードが早められるものとなる。

【００３６】なお、上述した実施例においては、ＸＹ方
向の最長隆線幅分布波形を抽出して位置補正を行うもの
としたが、ＸＹ方向の最長谷線幅分布波形を抽出して位
置補正を行うものとしてもよい。この場合、最長谷線幅
極大値抽出波形が登録データとして記憶されることは言
うまでもない。また、本実施例においては、最長隆線幅
極大値抽出波形をハードディスク２−４へ記憶させてお
くものとしたが、ＩＤカードの中に記憶させておくもの
としてもよい。

【００３７】また、本実施例によると、照合時、重要度
の高い順に、その特徴点があるであろう照合指紋の紋様
中の座標位置を中心としてウィンドウＷＤが開かれ、そ
のウィンドウＷＤのみが細線化されて特徴点が抽出され
るものとなり、照合の際の細線化処理が少なくなって、
照合スピードが早まるものとなる。また、本実施例によ
ると、照合時、重要度の最も高い第１順位の特徴点があ
るであろう照合指紋の紋様中の座標位置を中心としてウ
ィンドウＷＤ１が開かれ、このウィンドウＷＤ１が細線
化されて特徴点Ｐ１が抽出され、この抽出された特徴点
Ｐ１の座標位置を第１順位の特徴点があるべき座標位置
とみなして、第２順位の特徴点があるであろう照合指紋
の紋様中の座標位置を中心としてウィンドウＷＤ２が開
かれ、このウィンドウＷＤ２が細線化されて特徴点Ｐ２
が抽出され、この抽出された特徴点Ｐ２と特徴点Ｐ１と
が基準ペアとされ、この基準ペアに基づいて照合指紋の
座標上での再位置補正が行われるものとなり、照合精度
が高まるものとなる。

【００３８】また、本実施例によれば、登録指紋の紋様
中の重要度の高い特徴点から順次、照合指紋の紋様中の
対応する特徴点の照合データが抽出され、その照合指紋
の紋様中の抽出特徴点が所定数に達すると照合が完了す
るので、従来に比して照合スピードが格段に早まるもの
となる。また、本実施例によれば、ランクとディスタン
スとを加算した値として重要度を決定しているため、照
合の際の安定性と再現性とに優れ、登録時の指紋と照合
時の指紋の領域が大きくずれているような場合であって
も、少ない特徴点の比較で、精度良く照合を行うことが
できるものとなる。すなわち、本実施例によれば、全て
の特徴点について照合を行う従来の指紋照合装置に対
し、照合精度を落とさず、照合スピードを早めることが
できる。

【００３９】なお、本実施例においては、疑似特徴点と
してランク付けから除外した特徴点を除く全ての特徴点
についてそのデータの登録を行うものとしたが、重要度
の高い所定順位まで（例えば、５０番目まで）の特徴点
についてのみそのデータの登録を行うようにしてもよ
い。このようにすることにより、ハードディスク２−４
でのメモリの消費を少なくすることができる。

【００４０】また、本実施例においては、ウィンドウを
開いても特徴点が抽出されなかった場合、ウィンドウを
追加して開くものとして、必ず１３個の特徴点（候補
点）の照合スコアを算出するものとしたが、特徴点が抽
出されなかった場合には照合スコアを多くするものとし
て、ウィンドウを追加して開かないようにしてもよい。
この場合、プライオリティの高い第１〜第１３番目まで
の特徴点についてのみ、そのデータを登録しておくもの
とすればよく、ハードディスク２−４でのメモリの消費
をさらに少なくすることが可能であり、処理スピードも
早くなる。

【００４１】

【発明の効果】以上説明したことから明らかなように本
発明によれば、縦軸方向および横方向の最長線幅分布波
形から特徴的な山だけがリムとして抽出され、この抽出
されたリムによって構成される縦軸方向および横軸方向
の最長線幅分布波形が登録データとして記憶されるもの
となり、照合に際して、照合指紋より抽出した最長線幅
分布波形と登録データとして記憶されている上記最長線
幅分布波形とを比較し、その比較結果に基づいて照合指
紋の座標上での位置を補正するようにすれば、メモリの
消費を少ないものとしたうえ、位置補正の際の処理量を
少なくして照合スピードを早めることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】最長隆線幅分布波形からの最長隆線幅極大値抽
出波形の抽出方法を説明する図である。

【図２】本発明の一実施例を示す指紋照合装置のブロッ
ク構成図である。

【図３】この指紋照合装置における登録プログラムの流
れを示すフローチャートである。

【図４】処理領域に対するノイズ処理を説明するための
３×３画素を示す図である。

【図５】ノイズ処理の後に２値化された処理領域におけ
る１ブロックを示す図である。

【図６】画像データからのＸＹ方向の最長隆線幅分布波
形の抽出方法を説明するための図である。

【図７】画像データからのＸＹ方向の最長隆線幅分布波
形の抽出方法を説明するためのフローチャートである。

【図８】画像データから抽出された最長隆線幅分布波形
を示す図である。

【図９】照合判定処理においてプライオリティの高い特
徴点から順次ウィンドウを開いて特徴点を抽出して行く
状況を説明するための図である。

【図１０】最長隆線幅分布波形から抽出された最長隆線
幅極大値抽出波形を示す図である。

【図１１】細線化した後の処理領域の２値化画像の一部
を示す図である。

【図１２】細線化された処理領域の２値化画像からの特
徴点の抽出方法を説明するための３×３画素を示す図で
ある。

【図１３】特徴点（端点および分岐点）からの方向情報
の抽出方法を説明する図である。

【図１４】特徴点を中心として段階的に定められた周囲
領域Ｓの大きさとランクとの関係および中心点からの距
離とディスタンスとの関係を示す図である。

【図１５】照合プログラムの流れを示すフローチャート
である。

【図１６】照合プログラムにける照合判定処理を示すフ
ローチャートである。

【図１７】特徴点を中心として段階的に定められた周囲
領域Ｓを示す図である。

【図１８】第１ウィンドウＷＤ１のＸ（Ｙ）方向の大き
さＷＤ−Ｘ（ＷＤ−Ｙ）とＸ（Ｙ）方向の大まかな位置
補正の計算値Ａｖ−ｍ１（Ａｖ−ｍ２）との関係を示す
図である。

【図１９】処理領域における照合指紋の紋様中に開かれ
たウィンドウＷＤ１〜ＷＤ１３を例示する図である。

【図２０】最長隆線幅極大値抽出波形を生成するための
フローチャート（極小値の決定フロー）を示す図であ
る。

【図２１】最長隆線幅極大値抽出波形を生成するための
フローチャート（極大値の決定フロー）を示す図であ
る。

【符号の説明】

１操作部１−１テンキー１−２ディスプレイ１−３指紋センサ２コントロール部２−１制御部２−２ＲＯＭ２−３ＲＡＭ２−４ハードディスク２−５フレームメモリ２−６外部接続部Ｓ（Ｓ１〜Ｓ４）周囲領域Ｐ（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ_T，Ｐ_B）特徴点ＷＤ（ＷＤ１〜ＷＤ１３）ウィンドウ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】登録指紋として採取された指紋の紋様中
に適宜に原点を定め、この原点を中心として直交座標を
定めたうえ、前記紋様中の複数の特徴点のデータを抽出
し、この抽出した各特徴点のデータを登録データとして
記憶しておき、照合指紋として採取された指紋より前記
登録指紋と同様にしてその紋様中の複数の特徴点のデー
タを照合データとして抽出し、この抽出した照合データ
と前記登録データとに基づき前記照合指紋と前記登録指
紋との照合を行う指紋照合装置において、前記登録指紋を横軸方向へスキャンしその紋様線の最も
長い線幅を求めることにより縦軸方向の最長線幅分布波
形を抽出する一方、前記登録指紋を縦軸方向へスキャン
しその紋様線の最も長い線幅を求めることにより横軸方
向の最長線幅分布波形を抽出する最長線幅分布波形抽出
手段と、この最長線幅分布波形抽出手段により抽出された縦軸方
向および横方向の最長線幅分布波形より、所定の法則に
従ってその特徴的な山だけをリムとして抽出し、この抽
出したリムによって構成される縦軸方向および横軸方向
の最長線幅分布波形を位置補正のための登録データとし
て記憶させる記憶手段とを備えたことを特徴とする指紋
照合装置。