JPH09147115A - 人物照合装置 - Google Patents
人物照合装置Info
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- JPH09147115A JPH09147115A JP7325033A JP32503395A JPH09147115A JP H09147115 A JPH09147115 A JP H09147115A JP 7325033 A JP7325033 A JP 7325033A JP 32503395 A JP32503395 A JP 32503395A JP H09147115 A JPH09147115 A JP H09147115A
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- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
- A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
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- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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- A61B5/117—Identification of persons
- A61B5/1171—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
- A61B5/1172—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof using fingerprinting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/431—Frequency domain transformation; Autocorrelation
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1365—Matching; Classification
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 回転・歪み等がある場合にも照合率が高いう
え、短時間で人物を登録できる人物照合装置を提供す
る。 【解決手段】 本発明の人物照合装置は、照合対象者の
登録時にこの者の身体の所定部位のパターンを複数回撮
像して参照用の画像を複数取得するとともに、この者の
照合時に前記パターンを撮像して照合用の画像を取得す
る撮像部（５０）と、参照用画像と照合用画像との間の
類似度を求め、この類似度に基づいて本人であるか否か
を判定する演算処理部（６０）とを備えている。演算処
理部は、各参照用画像および照合用画像を電子的にフー
リエ変換するとともに、各参照用画像のフーリエ変換結
果を電子的に重ね合わせ、この重ね合わせの結果と照合
用画像のフーリエ変換結果とを電子的に乗算した後、こ
の乗算結果を電子的に逆フーリエ変換することにより上
記類似度を求める。
え、短時間で人物を登録できる人物照合装置を提供す
る。 【解決手段】 本発明の人物照合装置は、照合対象者の
登録時にこの者の身体の所定部位のパターンを複数回撮
像して参照用の画像を複数取得するとともに、この者の
照合時に前記パターンを撮像して照合用の画像を取得す
る撮像部（５０）と、参照用画像と照合用画像との間の
類似度を求め、この類似度に基づいて本人であるか否か
を判定する演算処理部（６０）とを備えている。演算処
理部は、各参照用画像および照合用画像を電子的にフー
リエ変換するとともに、各参照用画像のフーリエ変換結
果を電子的に重ね合わせ、この重ね合わせの結果と照合
用画像のフーリエ変換結果とを電子的に乗算した後、こ
の乗算結果を電子的に逆フーリエ変換することにより上
記類似度を求める。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、身体の所定部位の
パターン認識に基づいて個人を識別する人物照合装置に
関するものである。
パターン認識に基づいて個人を識別する人物照合装置に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、重要区域への入退出管理や重要設
備の不正操作防止のため、個人識別の必要性が増大して
いる。個人識別のための人物照合装置としては、個人固
有の特徴を識別用パターンとして予め登録しておき、照
合時に再度識別用パターンを取得して、登録しておいた
パターンと照合することにより本人であるか否かを判定
するものが従来から知られている。識別用パターンの照
合は、画像相関演算により求めた類似度から相関ピーク
の最大値を検出することで行うことができる。
備の不正操作防止のため、個人識別の必要性が増大して
いる。個人識別のための人物照合装置としては、個人固
有の特徴を識別用パターンとして予め登録しておき、照
合時に再度識別用パターンを取得して、登録しておいた
パターンと照合することにより本人であるか否かを判定
するものが従来から知られている。識別用パターンの照
合は、画像相関演算により求めた類似度から相関ピーク
の最大値を検出することで行うことができる。
【０００３】しかしながら、画像相関演算によるパター
ン照合においては、識別感度が高いため、照合画像取り
込み時に歪み・回転などが加わると、照合率が低下して
しまう問題点が生じる。そこで、あらかじめ複数の参照
画像（フィルタ）を登録しておくことにより、歪み・回
転などに対する許容性を大きくすることが行われてい
る。
ン照合においては、識別感度が高いため、照合画像取り
込み時に歪み・回転などが加わると、照合率が低下して
しまう問題点が生じる。そこで、あらかじめ複数の参照
画像（フィルタ）を登録しておくことにより、歪み・回
転などに対する許容性を大きくすることが行われてい
る。
【０００４】しかし、複数のフィルタのそれぞれに対し
て相関演算を行っていたのでは、処理時間の点で問題が
生じる。この点から、複数のフィルタを多重化して登録
しておく方法が考案されている。フィルタの多重化方法
としては、例えば、所定の候補画像を予め取得したパタ
ーン全てとの相関演算を繰り返すことにより最適化し、
複数のパターンの全てと照合可能なようにして、これを
参照フィルタとして登録しておく方法がある。また、光
学式相関演算を用いる方法としては、例えば、フーリエ
変換ホログラム作成時に多重露光することにより多重化
を実現する方法もある。
て相関演算を行っていたのでは、処理時間の点で問題が
生じる。この点から、複数のフィルタを多重化して登録
しておく方法が考案されている。フィルタの多重化方法
としては、例えば、所定の候補画像を予め取得したパタ
ーン全てとの相関演算を繰り返すことにより最適化し、
複数のパターンの全てと照合可能なようにして、これを
参照フィルタとして登録しておく方法がある。また、光
学式相関演算を用いる方法としては、例えば、フーリエ
変換ホログラム作成時に多重露光することにより多重化
を実現する方法もある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、最適化
フィルタを作成する方法では、相関演算を何度も繰り返
す必要があるため、最適化の演算に非常に時間が掛か
り、結果として登録処理にも非常に時間が掛かるという
欠点がある。また、光学式相関演算を用いて多重露光に
よりフィルタを多重化する方法では、多重露光のための
光学系を精密に設計することが困難なため、正確な多重
化が難しく、精度の高い人物照合が困難であるという問
題がある。この問題の解決方法として、参照光と物体光
の角度を変化させながら記録する角度多重方法や、光の
波長を変化させながら記録する波長多重などの方法も考
案されているが、光学式相関演算のための光学系に加え
て角度可変機構や波長可変機構が必要になるため、装置
が大型化するなど問題点が多い。
フィルタを作成する方法では、相関演算を何度も繰り返
す必要があるため、最適化の演算に非常に時間が掛か
り、結果として登録処理にも非常に時間が掛かるという
欠点がある。また、光学式相関演算を用いて多重露光に
よりフィルタを多重化する方法では、多重露光のための
光学系を精密に設計することが困難なため、正確な多重
化が難しく、精度の高い人物照合が困難であるという問
題がある。この問題の解決方法として、参照光と物体光
の角度を変化させながら記録する角度多重方法や、光の
波長を変化させながら記録する波長多重などの方法も考
案されているが、光学式相関演算のための光学系に加え
て角度可変機構や波長可変機構が必要になるため、装置
が大型化するなど問題点が多い。
【０００６】本発明は、上記の問題点に鑑みなされたも
ので、回転・歪み等がある場合にも照合率が高いうえ、
人物の登録を短時間で行うことのできる人物照合装置を
提供することを目的とする。
ので、回転・歪み等がある場合にも照合率が高いうえ、
人物の登録を短時間で行うことのできる人物照合装置を
提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、本発明の人物照合装置は、（ａ）照合対象者の登
録時にこの者の身体の所定部位のパターンを複数回撮像
して参照用の画像を複数取得するとともに、この者の照
合時に前記所定部位のパターンを撮像して照合用の画像
を取得する撮像部と、（ｂ）参照用画像と照合用画像と
の間の類似度を求め、この類似度に基づいて本人である
か否かを判定する演算処理部とを備えており、上記の演
算処理部は、各参照用画像および照合用画像を電子的に
フーリエ変換するとともに、各参照用画像のフーリエ変
換結果を電子的に重ね合わせ、この重ね合わせの結果と
照合用画像のフーリエ変換結果とを電子的に乗算した
後、この乗算結果を電子的に逆フーリエ変換することに
より上記類似度を求めることを特徴としている。
めに、本発明の人物照合装置は、（ａ）照合対象者の登
録時にこの者の身体の所定部位のパターンを複数回撮像
して参照用の画像を複数取得するとともに、この者の照
合時に前記所定部位のパターンを撮像して照合用の画像
を取得する撮像部と、（ｂ）参照用画像と照合用画像と
の間の類似度を求め、この類似度に基づいて本人である
か否かを判定する演算処理部とを備えており、上記の演
算処理部は、各参照用画像および照合用画像を電子的に
フーリエ変換するとともに、各参照用画像のフーリエ変
換結果を電子的に重ね合わせ、この重ね合わせの結果と
照合用画像のフーリエ変換結果とを電子的に乗算した
後、この乗算結果を電子的に逆フーリエ変換することに
より上記類似度を求めることを特徴としている。
【０００８】ここで、「この加算結果と照合用画像のフ
ーリエ変換結果とを電子的に乗算」とは、上記の加算結
果に照合用画像のフーリエ変換結果の複素共役を乗算す
る場合の他、上記の加算結果に照合用画像のフーリエ変
換結果をそのまま乗算する場合も含まれる。
ーリエ変換結果とを電子的に乗算」とは、上記の加算結
果に照合用画像のフーリエ変換結果の複素共役を乗算す
る場合の他、上記の加算結果に照合用画像のフーリエ変
換結果をそのまま乗算する場合も含まれる。
【０００９】本発明の人物照合装置では、複数の参照用
画像を電子的にフーリエ変換してから重ね合わせること
により各参照用画像を多重化した参照フィルタを作成
し、この多重化フィルタに基づいて電子的に相関演算を
行う。本発明の人物照合装置では、多重化に際して重ね
合わせを行うだけで良く、従来の最適化による多重化の
ように相関演算を何度も行う必要がないことから、人物
登録のための演算時間が非常に短くてすむ。また、相関
演算を電子的に行うことから、環境変化（温度変化な
ど）による特性変化が生じにくく、従って、装置の周囲
の環境が変化した場合でも、高精度の人物照合を維持す
ることができる。また、量産の容易な電子デバイスを用
いて演算を実行するので、装置全体としても量産性に優
れている。さらに、光学的に相関演算を行う場合のよう
に相関演算用の光学系を必要としないので、装置の小型
化も容易である。
画像を電子的にフーリエ変換してから重ね合わせること
により各参照用画像を多重化した参照フィルタを作成
し、この多重化フィルタに基づいて電子的に相関演算を
行う。本発明の人物照合装置では、多重化に際して重ね
合わせを行うだけで良く、従来の最適化による多重化の
ように相関演算を何度も行う必要がないことから、人物
登録のための演算時間が非常に短くてすむ。また、相関
演算を電子的に行うことから、環境変化（温度変化な
ど）による特性変化が生じにくく、従って、装置の周囲
の環境が変化した場合でも、高精度の人物照合を維持す
ることができる。また、量産の容易な電子デバイスを用
いて演算を実行するので、装置全体としても量産性に優
れている。さらに、光学的に相関演算を行う場合のよう
に相関演算用の光学系を必要としないので、装置の小型
化も容易である。
【００１０】本発明の人物照合装置において、上記の演
算処理部は、各参照用画像のフーリエ変換結果を電子的
に加算することにより重ね合わせを行うものであっても
良い。
算処理部は、各参照用画像のフーリエ変換結果を電子的
に加算することにより重ね合わせを行うものであっても
良い。
【００１１】また、上記の演算処理部は、各参照用画像
のフーリエ変換結果を電子的に平均化することにより重
ね合わせを行うものであっても良い。
のフーリエ変換結果を電子的に平均化することにより重
ね合わせを行うものであっても良い。
【００１２】また、上記の演算処理部は、各参照用画像
のフーリエ変換結果を所定の基準値から電子的に減算す
ることにより重ね合わせを行うものであっても良い。
のフーリエ変換結果を所定の基準値から電子的に減算す
ることにより重ね合わせを行うものであっても良い。
【００１３】また、上記の演算処理部は、各参照用画像
のフーリエ変換結果を電子的に２乗平均化することによ
り重ね合わせを行うものであっても良い。
のフーリエ変換結果を電子的に２乗平均化することによ
り重ね合わせを行うものであっても良い。
【００１４】次に、上記の演算処理部は、各参照用画像
のフーリエ変換結果の振幅項を規格化してから重ね合わ
せを行い、照合用画像のフーリエ変換結果の振幅項を規
格化してから上記の乗算を行うものであっても良い。
のフーリエ変換結果の振幅項を規格化してから重ね合わ
せを行い、照合用画像のフーリエ変換結果の振幅項を規
格化してから上記の乗算を行うものであっても良い。
【００１５】この場合、振幅項を規格化することで画像
の強度情報を捨ててしまうため、取得した画像情報を再
現することは極めて困難となり、照合対象者のプライバ
シーを保護することができる。
の強度情報を捨ててしまうため、取得した画像情報を再
現することは極めて困難となり、照合対象者のプライバ
シーを保護することができる。
【００１６】また、上記の演算処理部は、各参照用画像
のフーリエ変換結果のパワースペクトラムの総和を規格
化してから重ね合わせを行い、照合用画像のフーリエ変
換結果のパワースペクトラムの総和を規格化してから上
記の乗算を行うものであっても良い。
のフーリエ変換結果のパワースペクトラムの総和を規格
化してから重ね合わせを行い、照合用画像のフーリエ変
換結果のパワースペクトラムの総和を規格化してから上
記の乗算を行うものであっても良い。
【００１７】この場合、取得する画像ごとの強度等の相
違に依存せずに一定条件で本人であるか否かを判定する
ことができるので、安定した人物照合が可能である。
違に依存せずに一定条件で本人であるか否かを判定する
ことができるので、安定した人物照合が可能である。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照しながら本
発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明に
おいて同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明
を省略する。
発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明に
おいて同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明
を省略する。
【００１９】本実施形態の人物照合装置は、個人の固有
情報として指紋を利用するものであり、予め照合対象者
の指紋を登録しておき、照合時に取得した指紋画像を登
録指紋と照合することで本人であるか否かを判定する。
情報として指紋を利用するものであり、予め照合対象者
の指紋を登録しておき、照合時に取得した指紋画像を登
録指紋と照合することで本人であるか否かを判定する。
【００２０】図１は、本実施形態の人物照合装置１００
の構成を示す図である。本装置は、ＬＥＤ（発光ダイオ
ード）２ａ及び２ｂ、ファイバ光学プレート( 以下、
「ＦＯＰ」と略す。) ３、並びにＣＣＤカメラ４からな
る撮像部５０と、フレームメモリ５、ＣＰＵ８、ＲＡＭ
（ランダム・アクセス・メモリ）９、及びＨＤ（ハード
ディスク）１０からなる演算処理部６０とを備えてお
り、これらに加えて、照合結果を表示する表示部６と、
本装置１００を操作するための各種のスイッチが集合し
たスイッチ群７とを備えている。
の構成を示す図である。本装置は、ＬＥＤ（発光ダイオ
ード）２ａ及び２ｂ、ファイバ光学プレート( 以下、
「ＦＯＰ」と略す。) ３、並びにＣＣＤカメラ４からな
る撮像部５０と、フレームメモリ５、ＣＰＵ８、ＲＡＭ
（ランダム・アクセス・メモリ）９、及びＨＤ（ハード
ディスク）１０からなる演算処理部６０とを備えてお
り、これらに加えて、照合結果を表示する表示部６と、
本装置１００を操作するための各種のスイッチが集合し
たスイッチ群７とを備えている。
【００２１】まず、撮像部５０の構成について説明す
る。ＬＥＤ２ａ及び２ｂは、照合対象者の指紋を撮像す
る時に照明の役割を果たす発光素子である。ＦＯＰ３
は、多数の光ファイバを束ねて一体化した光学像伝達手
段である。ＦＯＰ３の一方の端面（以下、「入力端面」
と呼ぶ。）には、照合対象者の指が置かれるようになっ
ており、他方の端面（以下、「出力端面」と呼ぶ。）
は、ＣＣＤカメラ４の受光面に当接されている。ＣＣＤ
カメラ４は、ＦＯＰ３により伝達される照合対象者の指
紋像を撮像するための二次元撮像素子である。
る。ＬＥＤ２ａ及び２ｂは、照合対象者の指紋を撮像す
る時に照明の役割を果たす発光素子である。ＦＯＰ３
は、多数の光ファイバを束ねて一体化した光学像伝達手
段である。ＦＯＰ３の一方の端面（以下、「入力端面」
と呼ぶ。）には、照合対象者の指が置かれるようになっ
ており、他方の端面（以下、「出力端面」と呼ぶ。）
は、ＣＣＤカメラ４の受光面に当接されている。ＣＣＤ
カメラ４は、ＦＯＰ３により伝達される照合対象者の指
紋像を撮像するための二次元撮像素子である。
【００２２】次に、演算処理部６０の構成について説明
する。フレームメモリ５は、ＣＣＤカメラ４に接続され
た画像記憶手段であり、ＣＣＤカメラ４の出力画像をデ
ィジタル化して記憶する。ＣＰＵ８は、フレームメモリ
５に記憶された画像に基づいてＦＦＴ（高速フーリエ変
換）等の演算を行い、予め登録しておいた参照用画像と
人物照合時に取得した照合用画像との間の類似度を求
め、この類似度に基づいて本人であるか否かを判定す
る。また、このほかにも、スイッチ群７の操作に応じた
ＬＥＤ２ａ及び２ｂの発光や、表示部６への照合結果の
表示などを制御する。ＣＰＵ８が行うＦＦＴ演算は演算
量が膨大であるため、ＣＰＵ８としては、ＤＳＰ（ディ
ジタル・シグナル・プロセッサ）等の演算能力の高い素
子を内蔵するものを用いると良い。ＲＡＭ９及びＨＤ１
０は、照合対象者の指紋画像に基づいて作成した参照用
画像（マッチドフィルタ）や暗証番号（ＩＤ番号）を記
録するためのものである。
する。フレームメモリ５は、ＣＣＤカメラ４に接続され
た画像記憶手段であり、ＣＣＤカメラ４の出力画像をデ
ィジタル化して記憶する。ＣＰＵ８は、フレームメモリ
５に記憶された画像に基づいてＦＦＴ（高速フーリエ変
換）等の演算を行い、予め登録しておいた参照用画像と
人物照合時に取得した照合用画像との間の類似度を求
め、この類似度に基づいて本人であるか否かを判定す
る。また、このほかにも、スイッチ群７の操作に応じた
ＬＥＤ２ａ及び２ｂの発光や、表示部６への照合結果の
表示などを制御する。ＣＰＵ８が行うＦＦＴ演算は演算
量が膨大であるため、ＣＰＵ８としては、ＤＳＰ（ディ
ジタル・シグナル・プロセッサ）等の演算能力の高い素
子を内蔵するものを用いると良い。ＲＡＭ９及びＨＤ１
０は、照合対象者の指紋画像に基づいて作成した参照用
画像（マッチドフィルタ）や暗証番号（ＩＤ番号）を記
録するためのものである。
【００２３】図２は、人物照合装置１００による人物照
合処理の流れを示す図である。以下では、この図を参照
しながら、本装置の動作と人物照合手順について説明す
る。
合処理の流れを示す図である。以下では、この図を参照
しながら、本装置の動作と人物照合手順について説明す
る。
【００２４】本装置により人物を照合するためには、予
め照合対象者の指紋を登録しておく必要がある（図２の
登録処理２０）。指紋を登録するには、スイッチ群７を
操作してＩＤ番号を指定した上で「登録処理」を選択
し、指をＦＯＰ３の入力端面上に置く。その後、スイッ
チ群７を操作して「取り込み開始」を選択すると、ＬＥ
Ｄ２が点灯し、指紋の画像がＦＯＰ３の出力端面上に形
成される。この指紋画像は、ＣＣＤカメラ４により撮像
される。こうして撮像された指紋画像（照合時に撮像さ
れる指紋画像と区別するため、「参照指紋画像」と呼
ぶ。）は、フレームメモリ５によってディジタル化され
て取り込まれる。以上の動作を複数回、例えば４回繰り
返して、照合対象者の同一指について４つの参照指紋画
像Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤをフレームメモリ５に取り込む（図
２のステップ２１）。
め照合対象者の指紋を登録しておく必要がある（図２の
登録処理２０）。指紋を登録するには、スイッチ群７を
操作してＩＤ番号を指定した上で「登録処理」を選択
し、指をＦＯＰ３の入力端面上に置く。その後、スイッ
チ群７を操作して「取り込み開始」を選択すると、ＬＥ
Ｄ２が点灯し、指紋の画像がＦＯＰ３の出力端面上に形
成される。この指紋画像は、ＣＣＤカメラ４により撮像
される。こうして撮像された指紋画像（照合時に撮像さ
れる指紋画像と区別するため、「参照指紋画像」と呼
ぶ。）は、フレームメモリ５によってディジタル化され
て取り込まれる。以上の動作を複数回、例えば４回繰り
返して、照合対象者の同一指について４つの参照指紋画
像Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤをフレームメモリ５に取り込む（図
２のステップ２１）。
【００２５】本装置において複数の参照指紋画像を入力
するのは、指紋照合の許容性を高めるためである。各参
照指紋画像の入力する際の指の置き方には種々のものが
考えられるが、普通は、人物照合時において指紋を入力
する際にするであろう置き方を４通り実行すれば良い。
するのは、指紋照合の許容性を高めるためである。各参
照指紋画像の入力する際の指の置き方には種々のものが
考えられるが、普通は、人物照合時において指紋を入力
する際にするであろう置き方を４通り実行すれば良い。
【００２６】ＣＰＵ８は、フレームメモリ５に取り込ま
れた４つの参照指紋画像Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤのそれぞれに
対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う（ステップ２
２）。ここで、各フーリエ変換結果を「 REF」の右下に
各参照指紋画像を示すＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの添字を付して R
EFA ， REFB ， REFC ， REFD と表すと、これらは、次
の様に複素表示で表される。
れた４つの参照指紋画像Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤのそれぞれに
対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う（ステップ２
２）。ここで、各フーリエ変換結果を「 REF」の右下に
各参照指紋画像を示すＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの添字を付して R
EFA ， REFB ， REFC ， REFD と表すと、これらは、次
の様に複素表示で表される。
【００２７】
【数１】
【００２８】なお、上記において太字のｘ，ｙは、参照
指紋画像のフーリエ変換結果の実部、虚部であり、参照
指紋画像が二次元画像であることに対応してマトリック
ス表記となっている。すなわち、参照指紋画像のサイズ
がＮ×Ｎの場合、太字のｘ，ｙはＮ行Ｎ列のマトリック
スを表すことになる。以上の表記は、照合用の指紋画像
についても同様とする。
指紋画像のフーリエ変換結果の実部、虚部であり、参照
指紋画像が二次元画像であることに対応してマトリック
ス表記となっている。すなわち、参照指紋画像のサイズ
がＮ×Ｎの場合、太字のｘ，ｙはＮ行Ｎ列のマトリック
スを表すことになる。以上の表記は、照合用の指紋画像
についても同様とする。
【００２９】次に、ＣＰＵ８は、各フーリエ変換結果の
振幅項を１に規格化して位相項のみを取り出す。以下で
は、この処理を「位相オンリー化」と呼ぶ。参照指紋画
像 REF＝ｘ＋ｙ・ｊを位相オンリー化して得られる指紋
画像を REFpo（ここで、添字のPOは位相オンリー（Phas
e Only）を表す。）と表すと、
振幅項を１に規格化して位相項のみを取り出す。以下で
は、この処理を「位相オンリー化」と呼ぶ。参照指紋画
像 REF＝ｘ＋ｙ・ｊを位相オンリー化して得られる指紋
画像を REFpo（ここで、添字のPOは位相オンリー（Phas
e Only）を表す。）と表すと、
【００３０】
【数２】
【００３１】である。
【００３２】次いで、ＣＰＵ８は、パワースペクトラム
の総和の規格化処理を行う。これは、画像相関演算によ
り最終的に得られる相関ピークの最大値を、画像に依存
せずに一定条件で比較できるようにするためである。本
装置では位相オンリー化により全ての振幅が１となって
いるので一応の規格化をしていることになるのだが、画
像相関演算の途中で何らかの付加的画像処理を行うとパ
ワースペクトラムの総和が一定ではなくなるので、一切
付加処理を行わない場合以外には、パワースペクトラム
の総和を一定値に規格化する方が望ましいのである。
の総和の規格化処理を行う。これは、画像相関演算によ
り最終的に得られる相関ピークの最大値を、画像に依存
せずに一定条件で比較できるようにするためである。本
装置では位相オンリー化により全ての振幅が１となって
いるので一応の規格化をしていることになるのだが、画
像相関演算の途中で何らかの付加的画像処理を行うとパ
ワースペクトラムの総和が一定ではなくなるので、一切
付加処理を行わない場合以外には、パワースペクトラム
の総和を一定値に規格化する方が望ましいのである。
【００３３】各参照指紋画像のサイズをＮ×Ｎと考える
と、本実施形態の装置では、パワースペクトラムの総和
をＮ×Ｎ＝Ｎ2 に規格化する。
と、本実施形態の装置では、パワースペクトラムの総和
をＮ×Ｎ＝Ｎ2 に規格化する。
【００３４】
【数３】
【００３５】確認のために、参照指紋画像を規格化した
結果のパワースペクトラムの総和を求めると、
結果のパワースペクトラムの総和を求めると、
【００３６】
【数４】
【００３７】となる。
【００３８】このようにしてパワースペクトラムの総和
を規格化すれば、自己相関値が常に一定となる。後述の
ように、本装置では、照合対象者の相互相関ピークの最
大値と本人以外の相互相関ピークの最大値とを比較する
ことにより人物を照合するが、パワースペクトラムの総
和を規格化しておけば、この比較を常に一定条件で行う
ことができ、安定した人物照合が可能となる。
を規格化すれば、自己相関値が常に一定となる。後述の
ように、本装置では、照合対象者の相互相関ピークの最
大値と本人以外の相互相関ピークの最大値とを比較する
ことにより人物を照合するが、パワースペクトラムの総
和を規格化しておけば、この比較を常に一定条件で行う
ことができ、安定した人物照合が可能となる。
【００３９】以上の位相オンリー化及びパワースペクト
ラムの総和の規格化が、図２の規格化処理（ステップ２
３）である。
ラムの総和の規格化が、図２の規格化処理（ステップ２
３）である。
【００４０】続いて、ＣＰＵ８は、上記のようにして規
格化した参照指紋画像REF″poA ，REF″poB ，REF″po
C ，REF″poD を全て加算してから、位相共役化する。
これにより、各参照指紋画像を重ね合わせて多重化した
参照フィルタが作成される（ステップ２４）。以上の演
算処理は、次のように表される。
格化した参照指紋画像REF″poA ，REF″poB ，REF″po
C ，REF″poD を全て加算してから、位相共役化する。
これにより、各参照指紋画像を重ね合わせて多重化した
参照フィルタが作成される（ステップ２４）。以上の演
算処理は、次のように表される。
【００４１】
【数５】
【００４２】この Multi* が、本装置で用いる参照フィ
ルタであり、 Multiの位相共役である。ＣＰＵ８は、こ
の参照フィルタをＩＤ番号と共にＲＡＭ９及びＨＤ１０
に保存する。
ルタであり、 Multiの位相共役である。ＣＰＵ８は、こ
の参照フィルタをＩＤ番号と共にＲＡＭ９及びＨＤ１０
に保存する。
【００４３】次に、本装置による人物照合処理について
説明する。人物を照合する場合には、まず、スイッチ群
７を操作してＩＤ番号を指定した上で「照合処理」を選
択し、照合する指（上記の手順により指紋を登録してあ
る指）をＦＯＰ３の入力端面上に置く。この間、制御Ｃ
ＰＵ８は、指定されたＩＤ番号に対応した参照フィルタ
をＲＡＭ９あるいはＨＤ１０から読み出す。この後、ス
イッチ群７を操作して「取り込み開始」を選択すると、
ＬＥＤ２が点灯し、ＣＣＤカメラ４によって照合用の指
紋が撮像される。こうして撮像された照合指紋画像は、
フレームメモリ５によってディジタル化されて取り込ま
れる（ステップ２５）。なお、照合指紋の入力は、参照
指紋の場合と異なり１回でよい。
説明する。人物を照合する場合には、まず、スイッチ群
７を操作してＩＤ番号を指定した上で「照合処理」を選
択し、照合する指（上記の手順により指紋を登録してあ
る指）をＦＯＰ３の入力端面上に置く。この間、制御Ｃ
ＰＵ８は、指定されたＩＤ番号に対応した参照フィルタ
をＲＡＭ９あるいはＨＤ１０から読み出す。この後、ス
イッチ群７を操作して「取り込み開始」を選択すると、
ＬＥＤ２が点灯し、ＣＣＤカメラ４によって照合用の指
紋が撮像される。こうして撮像された照合指紋画像は、
フレームメモリ５によってディジタル化されて取り込ま
れる（ステップ２５）。なお、照合指紋の入力は、参照
指紋の場合と異なり１回でよい。
【００４４】この後、登録処理の時と同様に、ＣＰＵ８
が、フレームメモリ５に取り込まれた照合指紋画像に対
して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する（ステップ
２６）。このフーリエ変換結果を「 TAG」で表すと、こ
れは次のようになる。
が、フレームメモリ５に取り込まれた照合指紋画像に対
して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する（ステップ
２６）。このフーリエ変換結果を「 TAG」で表すと、こ
れは次のようになる。
【００４５】
【数６】
【００４６】次に、ＣＰＵ８は、このフーリエ変換結果
の振幅項を１に規格化して位相オンリー化する。照合指
紋画像 TAGを位相オンリー化して得られる指紋画像を、
TAGpo と表すと、
の振幅項を１に規格化して位相オンリー化する。照合指
紋画像 TAGを位相オンリー化して得られる指紋画像を、
TAGpo と表すと、
【００４７】
【数７】
【００４８】である。
【００４９】続いて、参照指紋の場合と同様に、ＣＰＵ
８は、パワースペクトラムの総和をＮ2 に規格化する。
８は、パワースペクトラムの総和をＮ2 に規格化する。
【００５０】
【数８】
【００５１】確認のために、参照指紋画像の規格化した
結果のパワースペクトラムの総和を求めると、
結果のパワースペクトラムの総和を求めると、
【００５２】
【数９】
【００５３】となる。
【００５４】以上の位相オンリー化及びパワースペクト
ラムの総和の規格化が、図２の規格化処理（ステップ２
７）である。
ラムの総和の規格化が、図２の規格化処理（ステップ２
７）である。
【００５５】次いで、ＣＰＵ８は、規格化処理の施され
た照合指紋画像 TAG″poと、参照フィルタ Multi* とを
乗算する（ステップ２８）。これは、次のように表され
る。
た照合指紋画像 TAG″poと、参照フィルタ Multi* とを
乗算する（ステップ２８）。これは、次のように表され
る。
【００５６】
【数１０】
【００５７】この後、ＣＰＵ８は、この乗算結果に対し
て逆ＦＦＴを実行する（ステップ２９）。この変換結果
が、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関であ
り、参照指紋画像と照合指紋画像との類似度の一種であ
る。
て逆ＦＦＴを実行する（ステップ２９）。この変換結果
が、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関であ
り、参照指紋画像と照合指紋画像との類似度の一種であ
る。
【００５８】ＣＰＵ８は、上記のようにして求めた相互
相関から、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相関ピ
ークの大きさを検出し、参照指紋と照合指紋の一致・不
一致を判断することにより本人であるか否かの判定を行
う（ステップ３０）。具体的に説明すると、ＣＰＵ８
は、相互相関のパワースペクトラムを求めた後、相関ピ
ークの最大値 cp を検出する。ＣＰＵ８は、人物照合の
ため、得られた cp に対して次のような比較を行う。但
し、以下において、cp cross は本人以外の相互相関の
相関ピークの最大値を表す。この cp cross は、予め
実験により求めておく。実験に際しては、本人以外の相
互相関をなるべく多くの画像について求めておく方が好
ましい。また、マージンを取ることを考えると、指紋の
比較は安全率 sr を掛けて行う方が良い。例えば、１割
のマージンを取る場合は、sr=1.1とすれば良い。この場
合、照合指紋と参照指紋との一致・不一致は、次のよう
に判断される。
相関から、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相関ピ
ークの大きさを検出し、参照指紋と照合指紋の一致・不
一致を判断することにより本人であるか否かの判定を行
う（ステップ３０）。具体的に説明すると、ＣＰＵ８
は、相互相関のパワースペクトラムを求めた後、相関ピ
ークの最大値 cp を検出する。ＣＰＵ８は、人物照合の
ため、得られた cp に対して次のような比較を行う。但
し、以下において、cp cross は本人以外の相互相関の
相関ピークの最大値を表す。この cp cross は、予め
実験により求めておく。実験に際しては、本人以外の相
互相関をなるべく多くの画像について求めておく方が好
ましい。また、マージンを取ることを考えると、指紋の
比較は安全率 sr を掛けて行う方が良い。例えば、１割
のマージンを取る場合は、sr=1.1とすれば良い。この場
合、照合指紋と参照指紋との一致・不一致は、次のよう
に判断される。
【００５９】cp cross ×sr＜cp … 指紋一致 cp cross ×sr≧cp … 指紋不一致 指紋が一致すると本人であると判定され、指紋が不一致
であると他人であると判定される。
であると他人であると判定される。
【００６０】本装置では、参照指紋画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
を重ね合わせて多重化したフィルタを用いて人物照合を
行うので、回転・歪み等に対する許容性が向上し、本人
の照合率が高まることになる。
を重ね合わせて多重化したフィルタを用いて人物照合を
行うので、回転・歪み等に対する許容性が向上し、本人
の照合率が高まることになる。
【００６１】ＣＰＵ８は、上記のようにして本人である
か否かの判定を行った後、判定結果を表示部６に表示さ
せるとともに、判定結果に応じた照合信号１２を外部に
出力する（ステップ３１）。照合信号１２は、人物照合
結果を利用する外部機器、例えば、重要区域の電磁ドア
ロックに送られ、照合対象者を本人と判定した場合にド
アロックを開錠するなどといった動作を行わせる。
か否かの判定を行った後、判定結果を表示部６に表示さ
せるとともに、判定結果に応じた照合信号１２を外部に
出力する（ステップ３１）。照合信号１２は、人物照合
結果を利用する外部機器、例えば、重要区域の電磁ドア
ロックに送られ、照合対象者を本人と判定した場合にド
アロックを開錠するなどといった動作を行わせる。
【００６２】本実施形態の装置では、複数の参照画像を
重ね合わせて多重化したフィルタを用いて人物を照合す
るので、回転・歪み等がある場合にも人物を高い照合率
で照合することができる。また、複数の参照画像のフー
リエ変換結果を加算するだけで多重化フィルタを作成す
ることができるので、従来の最適化による多重化に比較
して人物登録のための演算時間が非常に短くてすみ、結
果として迅速な登録処理が可能である。特に、本実施形
態の装置では、高速フーリエ変換を用いて演算を行って
いるので、極めて短時間に人物を登録することができ
る。また、本実施形態の装置では、相関演算を電子的に
行っていることから、環境変化（温度変化など）による
影響が少なく、装置の周囲の環境が変化した場合でも、
高精度の人物照合を行うことができ、信頼性が高い。ま
た、本装置は量産の容易な電子デバイスを用いて演算を
実行するので、量産性に優れている。さらに、相関演算
用の光学系を必要としないので、装置の小型化も容易で
ある。
重ね合わせて多重化したフィルタを用いて人物を照合す
るので、回転・歪み等がある場合にも人物を高い照合率
で照合することができる。また、複数の参照画像のフー
リエ変換結果を加算するだけで多重化フィルタを作成す
ることができるので、従来の最適化による多重化に比較
して人物登録のための演算時間が非常に短くてすみ、結
果として迅速な登録処理が可能である。特に、本実施形
態の装置では、高速フーリエ変換を用いて演算を行って
いるので、極めて短時間に人物を登録することができ
る。また、本実施形態の装置では、相関演算を電子的に
行っていることから、環境変化（温度変化など）による
影響が少なく、装置の周囲の環境が変化した場合でも、
高精度の人物照合を行うことができ、信頼性が高い。ま
た、本装置は量産の容易な電子デバイスを用いて演算を
実行するので、量産性に優れている。さらに、相関演算
用の光学系を必要としないので、装置の小型化も容易で
ある。
【００６３】なお、人物照合装置において、登録する参
照フィルタの暗号化はプライバシーの保護の観点から非
常に重要である。本実施形態の人物照合装置が採用する
画像相関演算方式では、個人の識別パターンとして指紋
を用いた場合において、５１２ｘ５１２程度の分解点数
で画像を取り込んだ場合に、その画像を１２８ｘ１２８
程度の分解点数に間引いても十分な照合能力が得られ
る。このように分解点数を間引く場合には、フーリエ変
換を施さないで指紋画像そのものを登録した場合であっ
ても、取り込まれた本来の画像情報は残らないことにな
り、特に、マニューシャ特徴などを用いた指紋識別のデ
ータとしてはほとんど利用不可能となる。また、本実施
形態の装置のように位相オンリー型の画像相関演算方式
を採用した場合では、参照指紋画像のフーリエ変換結果
を登録し、位相オンリー化の時に強度情報を捨ててしま
うため、取り込まれた本来の画像情報を再現することは
極めて困難となる。さらに、本実施形態の装置のように
多重化フィルタ方式を用いる場合には、複数の微妙に異
なる指紋画像を多重化するため、より一層もとの画像を
再現することが困難となる。このように、本実施形態の
人物照合装置は、画像相関演算方式を採用するととも
に、参照画像のフーリエ変換結果の振幅項を規格化し、
さらに、多重化フィルタを用いていることから、高度に
暗号化された参照フィルタを用いていることになり、照
合対象者のプライバシーを確実に保護することができる
という利点を有している。
照フィルタの暗号化はプライバシーの保護の観点から非
常に重要である。本実施形態の人物照合装置が採用する
画像相関演算方式では、個人の識別パターンとして指紋
を用いた場合において、５１２ｘ５１２程度の分解点数
で画像を取り込んだ場合に、その画像を１２８ｘ１２８
程度の分解点数に間引いても十分な照合能力が得られ
る。このように分解点数を間引く場合には、フーリエ変
換を施さないで指紋画像そのものを登録した場合であっ
ても、取り込まれた本来の画像情報は残らないことにな
り、特に、マニューシャ特徴などを用いた指紋識別のデ
ータとしてはほとんど利用不可能となる。また、本実施
形態の装置のように位相オンリー型の画像相関演算方式
を採用した場合では、参照指紋画像のフーリエ変換結果
を登録し、位相オンリー化の時に強度情報を捨ててしま
うため、取り込まれた本来の画像情報を再現することは
極めて困難となる。さらに、本実施形態の装置のように
多重化フィルタ方式を用いる場合には、複数の微妙に異
なる指紋画像を多重化するため、より一層もとの画像を
再現することが困難となる。このように、本実施形態の
人物照合装置は、画像相関演算方式を採用するととも
に、参照画像のフーリエ変換結果の振幅項を規格化し、
さらに、多重化フィルタを用いていることから、高度に
暗号化された参照フィルタを用いていることになり、照
合対象者のプライバシーを確実に保護することができる
という利点を有している。
【００６４】なお、本発明の人物照合装置は、本実施形
態のものに限られるものではなく、様々な変形が考えら
れる。例えば、画像相関演算方式には、本実施形態の装
置が採用した［位相オンリー］型のほかにも［位相＋振
幅］型があり、こちらを採用することも可能である。
［位相＋振幅］型を採用した場合、人物登録時には、複
数の参照画像をフーリエ変換した後、振幅を１に規格化
せずに、必要に応じてパワースペクトルの規格化を行っ
てから、各フーリエ変換結果を加算した後、複素共役化
することで参照フィルタを作成する。人物照合時には、
この参照フィルタと照合画像のフーリエ変換結果とを乗
算し、その乗算結果に対して逆ＦＦＴを行って相互相関
を求め、この相互相関に基づいて本人であるか否かの判
定を行うことになる。
態のものに限られるものではなく、様々な変形が考えら
れる。例えば、画像相関演算方式には、本実施形態の装
置が採用した［位相オンリー］型のほかにも［位相＋振
幅］型があり、こちらを採用することも可能である。
［位相＋振幅］型を採用した場合、人物登録時には、複
数の参照画像をフーリエ変換した後、振幅を１に規格化
せずに、必要に応じてパワースペクトルの規格化を行っ
てから、各フーリエ変換結果を加算した後、複素共役化
することで参照フィルタを作成する。人物照合時には、
この参照フィルタと照合画像のフーリエ変換結果とを乗
算し、その乗算結果に対して逆ＦＦＴを行って相互相関
を求め、この相互相関に基づいて本人であるか否かの判
定を行うことになる。
【００６５】このように、［位相オンリー］型及び［位
相＋振幅］型のいずれを採用しても人物を照合すること
はできる。しかし、位相オンリー型の場合の相互相関は
［位相＋振幅］型の場合よりも相関ピークが鋭くなり、
分離度が向上するので、結果として、本人照合率及び他
人排他率を高めることができる。実際に、本発明者らが
［位相オンリー］型と［位相＋振幅］型とを比較してみ
たところ、［位相オンリー］型の方が、本人照合率及び
他人排他率に関して優れていた。また、［位相オンリ
ー］型は、既に述べたように参照フィルタの暗号化の点
でも優れている。
相＋振幅］型のいずれを採用しても人物を照合すること
はできる。しかし、位相オンリー型の場合の相互相関は
［位相＋振幅］型の場合よりも相関ピークが鋭くなり、
分離度が向上するので、結果として、本人照合率及び他
人排他率を高めることができる。実際に、本発明者らが
［位相オンリー］型と［位相＋振幅］型とを比較してみ
たところ、［位相オンリー］型の方が、本人照合率及び
他人排他率に関して優れていた。また、［位相オンリ
ー］型は、既に述べたように参照フィルタの暗号化の点
でも優れている。
【００６６】また、本実施形態の装置では、参照画像の
フーリエ変換結果を複素共役化してから照合画像のフー
リエ変換結果に乗ずることにより類似度の一種である相
互相関を求めたが、参照画像のフーリエ変換結果を複素
共役化せずに乗じ、この乗算結果を逆フーリエ変換した
ものも類似度として用いることができる。このようにし
て求めた類似度について相関ピークの最大値を検出し、
本実施形態の場合と同様の判定処理を行えば、人物の照
合を行うことができる。
フーリエ変換結果を複素共役化してから照合画像のフー
リエ変換結果に乗ずることにより類似度の一種である相
互相関を求めたが、参照画像のフーリエ変換結果を複素
共役化せずに乗じ、この乗算結果を逆フーリエ変換した
ものも類似度として用いることができる。このようにし
て求めた類似度について相関ピークの最大値を検出し、
本実施形態の場合と同様の判定処理を行えば、人物の照
合を行うことができる。
【００６７】次に、上記の実施形態では、複数の参照指
紋画像を電子的にフーリエ変換した後、このフーリエ変
換結果を加算して重ね合わせることにより、多重化フィ
ルタを作成しているが、加算の他にも、各参照指紋画像
を平均化する方法、各参照指紋画像を一定値から減算す
る方法、各参照指紋画像を２乗平均化する方法などによ
って、上記のフーリエ変換結果を重ね合わせることがで
きる。以下では、これらの方法について説明する。
紋画像を電子的にフーリエ変換した後、このフーリエ変
換結果を加算して重ね合わせることにより、多重化フィ
ルタを作成しているが、加算の他にも、各参照指紋画像
を平均化する方法、各参照指紋画像を一定値から減算す
る方法、各参照指紋画像を２乗平均化する方法などによ
って、上記のフーリエ変換結果を重ね合わせることがで
きる。以下では、これらの方法について説明する。
【００６８】まず、平均化の場合は、上述のようにして
規格化された参照指紋画像REF″poA，REF″poB ，REF″
poC ，REF″poD を平均化してから位相共役化すること
で、各参照指紋画像を重ね合わせて多重化した参照フィ
ルタが作成される。この演算処理は、次のように表され
る、
規格化された参照指紋画像REF″poA，REF″poB ，REF″
poC ，REF″poD を平均化してから位相共役化すること
で、各参照指紋画像を重ね合わせて多重化した参照フィ
ルタが作成される。この演算処理は、次のように表され
る、
【００６９】
【数１１】
【００７０】この後、上述と同様にして求めた照合指紋
画像 TAG″poと上記の参照フィルタAVE* とを乗算し、
この乗算結果に対して逆フーリエ変換を実行すること
で、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関を得
ることができる。
画像 TAG″poと上記の参照フィルタAVE* とを乗算し、
この乗算結果に対して逆フーリエ変換を実行すること
で、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関を得
ることができる。
【００７１】一定値からの減算の場合は、参照指紋画像
REF″poA ，REF″poB ，REF″poC，REF″poD を所定の
基準値Ｃから減算してから位相共役化することで、各参
照指紋画像を重ね合わせて多重化した参照フィルタが作
成される。
REF″poA ，REF″poB ，REF″poC，REF″poD を所定の
基準値Ｃから減算してから位相共役化することで、各参
照指紋画像を重ね合わせて多重化した参照フィルタが作
成される。
【００７２】この演算処理は、次のように表される、
【００７３】
【数１２】
【００７４】この後、上述と同様にして求めた照合指紋
画像 TAG″poと上記の参照フィルタSUB* とを乗算し、
この乗算結果に対して逆フーリエ変換を実行すること
で、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関を得
ることができる。
画像 TAG″poと上記の参照フィルタSUB* とを乗算し、
この乗算結果に対して逆フーリエ変換を実行すること
で、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関を得
ることができる。
【００７５】２乗平均化の場合は、上述のようにして規
格化された参照指紋画像REF″poA，REF″poB ，REF″po
C ，REF″poD を２乗平均化してから位相共役化するこ
とで、各参照指紋画像を重ね合わせて多重化した参照フ
ィルタが作成される。この演算処理は、次のように表さ
れる、
格化された参照指紋画像REF″poA，REF″poB ，REF″po
C ，REF″poD を２乗平均化してから位相共役化するこ
とで、各参照指紋画像を重ね合わせて多重化した参照フ
ィルタが作成される。この演算処理は、次のように表さ
れる、
【００７６】
【数１３】
【００７７】この後、上述と同様にして求めた照合指紋
画像 TAG″poと上記の参照フィルタRMS* とを乗算し、
この乗算結果に対して逆フーリエ変換を実行すること
で、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関を得
ることができる。
画像 TAG″poと上記の参照フィルタRMS* とを乗算し、
この乗算結果に対して逆フーリエ変換を実行すること
で、参照指紋画像と照合指紋画像との間の相互相関を得
ることができる。
【００７８】なお、上記の方法以外にも、複数の参照指
紋画像のフーリエ変換結果の中央値（参照指紋画像が４
つの場合には、４つのうち大きい方から２番目か３番目
の値）をとることにより多重化を行うことができる。
紋画像のフーリエ変換結果の中央値（参照指紋画像が４
つの場合には、４つのうち大きい方から２番目か３番目
の値）をとることにより多重化を行うことができる。
【００７９】
【発明の効果】以上、詳細に説明した通り、本発明の人
物照合装置では、複数の参照用画像を電子的に重ね合わ
せた多重化フィルタに基づいて電子的に相関演算を行う
ので、人物の登録を短時間で行うことができるうえ、回
転・歪み等がある場合にも高い照合率で信頼性の高い人
物照合を行うことができる。
物照合装置では、複数の参照用画像を電子的に重ね合わ
せた多重化フィルタに基づいて電子的に相関演算を行う
ので、人物の登録を短時間で行うことができるうえ、回
転・歪み等がある場合にも高い照合率で信頼性の高い人
物照合を行うことができる。
【図１】本発明に係る人物照合装置の実施形態の構成を
示す図である。
示す図である。
【図２】図１の装置による人物照合処理の流れを示す図
である。
である。
２ａ及び２ｂ…ＬＥＤ、３…ＦＯＰ（ファイバ光学プレ
ート）、４…ＣＣＤカメラ、 ５…フレームメモリ、６…
表示部、７…スイッチ群、８…ＣＰＵ、９…ＲＡＭ（ラ
ンダム・アクセス・メモリ）、１０…ＨＤ（ハード・デ
ィスク）、５０…撮像部、６０…演算処理部。
ート）、４…ＣＣＤカメラ、 ５…フレームメモリ、６…
表示部、７…スイッチ群、８…ＣＰＵ、９…ＲＡＭ（ラ
ンダム・アクセス・メモリ）、１０…ＨＤ（ハード・デ
ィスク）、５０…撮像部、６０…演算処理部。
Claims (7)
- 【請求項１】 照合対象者の登録時にこの者の身体の所
定部位のパターンを複数回撮像して参照用の画像を複数
取得するとともに、この者の照合時に前記所定部位のパ
ターンを撮像して照合用の画像を取得する撮像部と、前
記参照用画像と照合用画像との間の類似度を求め、この
類似度に基づいて本人であるか否かを判定する演算処理
部とを備える人物照合装置であって、 前記演算処理部は、前記各参照用画像および照合用画像
を電子的にフーリエ変換するとともに、前記各参照用画
像のフーリエ変換結果を電子的に重ね合わせ、この重ね
合わせの結果と前記照合用画像のフーリエ変換結果とを
電子的に乗算した後、この乗算結果を電子的に逆フーリ
エ変換することにより前記類似度を求めることを特徴と
する人物照合装置。 - 【請求項２】 前記演算処理部は、前記各参照用画像の
フーリエ変換結果を電子的に加算することにより前記重
ね合わせを行うことを特徴とする請求項１記載の人物照
合装置。 - 【請求項３】 前記演算処理部は、前記各参照用画像の
フーリエ変換結果を電子的に平均化することにより前記
重ね合わせを行うことを特徴とする請求項１記載の人物
照合装置。 - 【請求項４】 前記演算処理部は、前記各参照用画像の
フーリエ変換結果を所定の基準値から電子的に減算する
ことにより前記重ね合わせを行うことを特徴とする請求
項１記載の人物照合装置。 - 【請求項５】 前記演算処理部は、前記各参照用画像の
フーリエ変換結果を電子的に２乗平均化することにより
前記重ね合わせを行うことを特徴とする請求項１記載の
人物照合装置。 - 【請求項６】 前記演算処理部は、前記各参照用画像の
フーリエ変換結果の振幅項を規格化してから前記重ね合
わせを行い、前記照合用画像のフーリエ変換結果の振幅
項を規格化してから前記乗算を行うことを特徴とする請
求項１記載の人物照合装置。 - 【請求項７】 前記演算処理部は、前記各参照用画像の
フーリエ変換結果のパワースペクトラムの総和を規格化
してから前記重ね合わせを行い、前記照合用画像のフー
リエ変換結果のパワースペクトラムの総和を規格化して
から前記乗算を行うことを特徴とする請求項１記載の人
物照合装置。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003001698A1 (fr) * | 2001-06-25 | 2003-01-03 | Sony Corporation | Procede de demodulation de signaux d'etalement du spectre et appareil correspondant |
| CN111723714A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-29 | 上海商汤智能科技有限公司 | 识别人脸图像真伪的方法、装置及介质 |
Families Citing this family (37)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8352400B2 (en) | 1991-12-23 | 2013-01-08 | Hoffberg Steven M | Adaptive pattern recognition based controller apparatus and method and human-factored interface therefore |
| US6418424B1 (en) | 1991-12-23 | 2002-07-09 | Steven M. Hoffberg | Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system |
| US10361802B1 (en) | 1999-02-01 | 2019-07-23 | Blanding Hovenweep, Llc | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| US6850252B1 (en) | 1999-10-05 | 2005-02-01 | Steven M. Hoffberg | Intelligent electronic appliance system and method |
| US6400996B1 (en) | 1999-02-01 | 2002-06-04 | Steven M. Hoffberg | Adaptive pattern recognition based control system and method |
| US6094499A (en) * | 1996-08-26 | 2000-07-25 | Yamatake-Honeywell Co., Ltd. | Pattern collation apparatus |
| DE69631845T2 (de) * | 1996-11-01 | 2005-01-05 | Yamatake Corp. | Musterextrahierungsgerät |
| CA2315833C (en) | 1997-12-24 | 2009-07-14 | Randell L. Mills | A method and system for pattern recognition and processing |
| FR2778548B1 (fr) * | 1998-05-14 | 2000-08-25 | Sagem | Capteur optique d'empreinte digitale compact |
| DE69921240T2 (de) * | 1998-07-09 | 2006-02-02 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma | Vorrichtung zur Herstellung eines Stereoskopischen Bildes |
| US7904187B2 (en) | 1999-02-01 | 2011-03-08 | Hoffberg Steven M | Internet appliance system and method |
| US6795569B1 (en) | 1999-05-11 | 2004-09-21 | Authentec, Inc. | Fingerprint image compositing method and associated apparatus |
| US6563959B1 (en) | 1999-07-30 | 2003-05-13 | Pixlogic Llc | Perceptual similarity image retrieval method |
| WO2001009833A2 (en) * | 1999-07-30 | 2001-02-08 | Pixlogic Llc | Image retrieval by generating a descriptor for each spot of an image the cells of which having visual characteristics within a selected tolerance |
| JP3679953B2 (ja) * | 1999-09-14 | 2005-08-03 | 富士通株式会社 | 生体情報を用いた個人認証システム |
| US6938159B1 (en) * | 1999-09-23 | 2005-08-30 | Intel Corporation | Continuous verification system |
| US6941275B1 (en) | 1999-10-07 | 2005-09-06 | Remi Swierczek | Music identification system |
| US6866631B2 (en) * | 2001-05-31 | 2005-03-15 | Zonare Medical Systems, Inc. | System for phase inversion ultrasonic imaging |
| SE524727C2 (sv) | 2002-05-07 | 2004-09-21 | Precise Biometrics Ab | Generering av frekvenskoder i samband med transformering och komprimering av fingeravtrycksdata |
| DE50308121D1 (de) * | 2003-07-18 | 2007-10-18 | Dermalog Identification System | Verfahren zur automatischen Verifikation der Identität einer Person und biometrisches Identifikationsdokument zur Verwendung in dem Verfahren |
| KR100725895B1 (ko) * | 2005-09-15 | 2007-06-08 | 주식회사 아이캔텍 | 광섬유를 이용하는 광학 데이터 입력 장치 |
| DE102005050807B4 (de) * | 2005-10-24 | 2010-04-08 | Dan Hossu | Vorrichtung zur Messung von Erhöhungen und/oder Vertiefungen einer Oberfläche |
| US20070237365A1 (en) * | 2006-04-07 | 2007-10-11 | Monro Donald M | Biometric identification |
| US20070262257A1 (en) * | 2006-05-11 | 2007-11-15 | Monro Donald M | Passive biometric spectroscopy |
| US7750299B2 (en) * | 2006-09-06 | 2010-07-06 | Donald Martin Monro | Active biometric spectroscopy |
| US20080097183A1 (en) * | 2006-09-06 | 2008-04-24 | Donald Martin Monro | Passive in vivo substance spectroscopy |
| US20080161674A1 (en) * | 2006-12-29 | 2008-07-03 | Donald Martin Monro | Active in vivo spectroscopy |
| US7786907B2 (en) * | 2008-10-06 | 2010-08-31 | Donald Martin Monro | Combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7791513B2 (en) * | 2008-10-06 | 2010-09-07 | Donald Martin Monro | Adaptive combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| US7864086B2 (en) * | 2008-10-06 | 2011-01-04 | Donald Martin Monro | Mode switched adaptive combinatorial coding/decoding for electrical computers and digital data processing systems |
| US7786903B2 (en) * | 2008-10-06 | 2010-08-31 | Donald Martin Monro | Combinatorial coding/decoding with specified occurrences for electrical computers and digital data processing systems |
| DE102010031426A1 (de) * | 2010-07-16 | 2012-01-19 | S. Siedle & Söhne Telefon- und Telegrafenwerke OHG | Verhinderung von Latenzabdrücken bei Fingerprintflächensensoren |
| US10088658B2 (en) | 2013-03-18 | 2018-10-02 | General Electric Company | Referencing in multi-acquisition slide imaging |
| US9158996B2 (en) * | 2013-09-12 | 2015-10-13 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Learning image collection apparatus, learning apparatus, and target object detection apparatus |
| US9292728B2 (en) | 2014-05-30 | 2016-03-22 | Apple Inc. | Electronic device for reallocating finger biometric template nodes in a set memory space and related methods |
| US9230152B2 (en) | 2014-06-03 | 2016-01-05 | Apple Inc. | Electronic device for processing composite finger matching biometric data and related methods |
| CN110740309B (zh) * | 2019-09-27 | 2022-05-03 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种图像显示方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4136916A (en) * | 1977-06-27 | 1979-01-30 | The Timken Company | Unitized single row tapered roller bearing |
| JPS5932081A (ja) * | 1982-08-13 | 1984-02-21 | Omron Tateisi Electronics Co | パタ−ン認識装置 |
| US5050220A (en) * | 1990-07-24 | 1991-09-17 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Optical fingerprint correlator |
| JPH05159056A (ja) * | 1991-12-06 | 1993-06-25 | Sumitomo Chem Co Ltd | パターンマッチングによる位置推定方法 |
| CA2105926A1 (en) * | 1992-09-11 | 1994-03-12 | George J. Tomko | Fingerprint verification system |
| US5485312A (en) * | 1993-09-14 | 1996-01-16 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Optical pattern recognition system and method for verifying the authenticity of a person, product or thing |
| US5613013A (en) * | 1994-05-13 | 1997-03-18 | Reticula Corporation | Glass patterns in image alignment and analysis |
| US5761330A (en) * | 1995-06-07 | 1998-06-02 | Mytec Technologies, Inc. | Hybrid optical-digital method and apparatus for fingerprint verification |
-
1995
- 1995-11-20 JP JP7325033A patent/JPH09147115A/ja active Pending
-
1996
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003001698A1 (fr) * | 2001-06-25 | 2003-01-03 | Sony Corporation | Procede de demodulation de signaux d'etalement du spectre et appareil correspondant |
| CN111723714A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-29 | 上海商汤智能科技有限公司 | 识别人脸图像真伪的方法、装置及介质 |
| CN111723714B (zh) * | 2020-06-10 | 2023-11-03 | 上海商汤智能科技有限公司 | 识别人脸图像真伪的方法、装置及介质 |
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