JPH10187970A - 指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法 - Google Patents
指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法Info
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- JPH10187970A JPH10187970A JP8349879A JP34987996A JPH10187970A JP H10187970 A JPH10187970 A JP H10187970A JP 8349879 A JP8349879 A JP 8349879A JP 34987996 A JP34987996 A JP 34987996A JP H10187970 A JPH10187970 A JP H10187970A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 指紋カードの同定で指の詳細照合にかかる演
算量を低減するために、データベースに登録されたファ
イル（Ｆ）側十指カードと与えられたサーチ（Ｓ）側カ
ードのそれぞれからパターンの特徴を抽出し、特徴同士
の類似度を評価することにより詳細照合対象とするＦ側
カードを絞り込む。この絞り込み処埋において類似度評
価の対象とするカード数を削減することにより、絞り込
みの精度を劣化させることなく絞り込み処理を高速化す
る。 【解決手段】 指紋から得られた紋様パターンの組み合
わせ等の特徴情報を用いて、クラスタに分割してＦ側の
データをＦ側カード特徴記憶部３に登録しておき、Ｓ側
データの特徴と矛盾しないクラスタのみをＦ側カードク
ラスタ選択部４で選択してそこに登録されたＦ側データ
を指紋カード対判定装置８で実行される類似度評価の対
象とする。
算量を低減するために、データベースに登録されたファ
イル（Ｆ）側十指カードと与えられたサーチ（Ｓ）側カ
ードのそれぞれからパターンの特徴を抽出し、特徴同士
の類似度を評価することにより詳細照合対象とするＦ側
カードを絞り込む。この絞り込み処埋において類似度評
価の対象とするカード数を削減することにより、絞り込
みの精度を劣化させることなく絞り込み処理を高速化す
る。 【解決手段】 指紋から得られた紋様パターンの組み合
わせ等の特徴情報を用いて、クラスタに分割してＦ側の
データをＦ側カード特徴記憶部３に登録しておき、Ｓ側
データの特徴と矛盾しないクラスタのみをＦ側カードク
ラスタ選択部４で選択してそこに登録されたＦ側データ
を指紋カード対判定装置８で実行される類似度評価の対
象とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、指紋カードの照合
装置に関し、特に詳細照合するべきカードを選択する指
紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法に関
する。
装置に関し、特に詳細照合するべきカードを選択する指
紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】登録指紋の大規模な指紋カードデータベ
ースを対象とし、ある人間から採取された１０指分の指
紋押捺印象を含む探索指紋カード（以下「サーチ側カー
ド」＝「Ｓ側カード」）について、同一人から別の機会
に採取されたカードが、予め登録された同一の形式を持
つＭ枚の登録指紋カード（以下「ファイル側カード」＝
「Ｆ側カード」）群の中に存在するか否かを判定しよう
とする場合を考える。
ースを対象とし、ある人間から採取された１０指分の指
紋押捺印象を含む探索指紋カード（以下「サーチ側カー
ド」＝「Ｓ側カード」）について、同一人から別の機会
に採取されたカードが、予め登録された同一の形式を持
つＭ枚の登録指紋カード（以下「ファイル側カード」＝
「Ｆ側カード」）群の中に存在するか否かを判定しよう
とする場合を考える。
【０００３】与えられた指紋画像対の同一性の判定のた
めの照合の実現としては、例えば指紋同士のマニューシ
ャ（特徴点）を利用して詳細照合を行う指紋照合装置が
良く知られている。このような指紋照合装置は、例えば
特公昭６３−１３２２６号公報や特公昭６３−３４５０
８号公報に記述されている。Ｓ側と同一人のカードをＦ
側カード群から探す場合、上記のような照合装置を繰り
返し用いてＦ側カードの全てとＳ側カードとの対応する
１０指それぞれについて同一であるか否かの照合処理を
行い判定することにより、必要な精度で所望の判定を行
なうことができる。しかしこのやり方ではＭ×（カード
当たりで必要な平均照合指数）回という多数の照合が必
要となり、特にＭが大きい場合には時間がかかり過ぎ
る。
めの照合の実現としては、例えば指紋同士のマニューシ
ャ（特徴点）を利用して詳細照合を行う指紋照合装置が
良く知られている。このような指紋照合装置は、例えば
特公昭６３−１３２２６号公報や特公昭６３−３４５０
８号公報に記述されている。Ｓ側と同一人のカードをＦ
側カード群から探す場合、上記のような照合装置を繰り
返し用いてＦ側カードの全てとＳ側カードとの対応する
１０指それぞれについて同一であるか否かの照合処理を
行い判定することにより、必要な精度で所望の判定を行
なうことができる。しかしこのやり方ではＭ×（カード
当たりで必要な平均照合指数）回という多数の照合が必
要となり、特にＭが大きい場合には時間がかかり過ぎ
る。
【０００４】この照合処理にかかる演算量を低減するた
めに、データベースに登録されたＦ側十指カードと与え
られたＳ側カードのそれぞれの各指の画像からパターン
の特徴を抽出し、それらの特徴を比較してＳに類似した
特徴を有するＦ側カードのみ「選択」と判定して前記の
詳細照合処理に回し、その他の場合は「非選択」と判定
して照合を行なわずにカード対は「不一致」と判断す
る、という詳細照合対象の予備選択を行うことが効果的
である。このようにＳ側カードとＦ側カード群が与えら
れた時にＦ側カード群のうちＳ側カードと詳細照合され
るべきであると「選択」されるＦカード群の部分集台を
決定することを「絞り込み」処理と呼ぶ。
めに、データベースに登録されたＦ側十指カードと与え
られたＳ側カードのそれぞれの各指の画像からパターン
の特徴を抽出し、それらの特徴を比較してＳに類似した
特徴を有するＦ側カードのみ「選択」と判定して前記の
詳細照合処理に回し、その他の場合は「非選択」と判定
して照合を行なわずにカード対は「不一致」と判断す
る、という詳細照合対象の予備選択を行うことが効果的
である。このようにＳ側カードとＦ側カード群が与えら
れた時にＦ側カード群のうちＳ側カードと詳細照合され
るべきであると「選択」されるＦカード群の部分集台を
決定することを「絞り込み」処理と呼ぶ。
【０００５】この絞り込みの実現法として本発明者は先
に、カード上の十指から得られる紋様パターン及び副パ
ターンの組み合わせを用いてカード間の類似度を評価
し、その閾値との大小に従って判定する装置を提案して
いる（特願平７−２９３６２０号）。本装置の構成・動
作を図５を参照して説明する。
に、カード上の十指から得られる紋様パターン及び副パ
ターンの組み合わせを用いてカード間の類似度を評価
し、その閾値との大小に従って判定する装置を提案して
いる（特願平７−２９３６２０号）。本装置の構成・動
作を図５を参照して説明する。
【０００６】外部画像記憶装置に保持されたＭ枚分のＦ
側十指カードの各指画像について、あらかじめ指紋紋様
パターン判定装置９５と指紋特徴抽出装置９７において
その紋様パターン及び副パターンが求められ、その特徴
がＦ側カード特徴記憶部９３に保持される。またあるＳ
側カードが与えられると、同様に指紋紋様パターン判定
装置９６と指紋特徴抽出装置９８においてその紋様パタ
ーン及び副パターンが求められ、その特徴がＳ側カード
特徴記憶部９４に保持される。
側十指カードの各指画像について、あらかじめ指紋紋様
パターン判定装置９５と指紋特徴抽出装置９７において
その紋様パターン及び副パターンが求められ、その特徴
がＦ側カード特徴記憶部９３に保持される。またあるＳ
側カードが与えられると、同様に指紋紋様パターン判定
装置９６と指紋特徴抽出装置９８においてその紋様パタ
ーン及び副パターンが求められ、その特徴がＳ側カード
特徴記憶部９４に保持される。
【０００７】絞り込み動作としては、１枚のＦ側カード
についての特徴とＳ側カードの特徴が指紋カード選択装
置９１に入力され、それらの類似度が計算されてその結
果とあらかじめ与えられた閾値との大小に基づいて、そ
のＦ側カードを「選択」として詳細照合にかけるか、あ
るいは「不一致」とするかが判定される。この対につい
ての類似度評価動作を順にＭ枚全てのＦ側カードについ
て繰り返すことにより、絞り込みが実現される。この絞
り込み処理にかかる処理量は詳細照合処理の処理量より
十分小さく、同時に絞り込みにより詳細照合にかけるカ
ード数をＭよりかなり小さくすることができるため、処
理全体の処理量をかなり削減し、処理の大幅な高速化を
実現することができる。
についての特徴とＳ側カードの特徴が指紋カード選択装
置９１に入力され、それらの類似度が計算されてその結
果とあらかじめ与えられた閾値との大小に基づいて、そ
のＦ側カードを「選択」として詳細照合にかけるか、あ
るいは「不一致」とするかが判定される。この対につい
ての類似度評価動作を順にＭ枚全てのＦ側カードについ
て繰り返すことにより、絞り込みが実現される。この絞
り込み処理にかかる処理量は詳細照合処理の処理量より
十分小さく、同時に絞り込みにより詳細照合にかけるカ
ード数をＭよりかなり小さくすることができるため、処
理全体の処理量をかなり削減し、処理の大幅な高速化を
実現することができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしこの方法では、
絞り込みに当たって全てのＦ側カードに対して、指紋カ
ード選択装置９１における類似度の評価処理を順次実行
するため、Ｍが大きい場合には処理時間が掛かり、また
これを高速に実行するための大きな計算パワーを必要と
する、という問題がある。
絞り込みに当たって全てのＦ側カードに対して、指紋カ
ード選択装置９１における類似度の評価処理を順次実行
するため、Ｍが大きい場合には処理時間が掛かり、また
これを高速に実行するための大きな計算パワーを必要と
する、という問題がある。
【０００９】本発明の目的は、あらかじめＦ側カードに
ついてその指紋から得られる特徴の組み合わせに基づく
クラスタ分けを行っておき、Ｓ側カードの特徴の組み合
わせから同様のルールにより得た情報を元に選択処理の
対象とすべきＦ側クラスタを決定し、そこに登録された
Ｆ側カードのみを類似度評価処理の対象とすることによ
り絞り込みを高速化することである。
ついてその指紋から得られる特徴の組み合わせに基づく
クラスタ分けを行っておき、Ｓ側カードの特徴の組み合
わせから同様のルールにより得た情報を元に選択処理の
対象とすべきＦ側クラスタを決定し、そこに登録された
Ｆ側カードのみを類似度評価処理の対象とすることによ
り絞り込みを高速化することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】第１の発明の指紋カード
絞り込み装置は、複数の指紋画像を含む指紋カードにつ
いて、Ｓ側カード（サーチ側カード）と類似するカード
を複数のＦ側カード（ファイル側カード）群中で絞り込
む装置において、Ｆ側カード上の各指紋から得られる特
徴の組み合わせによって登録すべきクラスタを決定する
Ｆ側クラスタインデクス決定部と、Ｆ側クラスタインデ
クス決定部の出力に従ってクラスタに分割してＦ側カー
ド群の特徴情報を登録するＦ側カード特徴記憶部と、Ｓ
側カードの特徴情報を一時的に保持するＳ側カード特徴
記憶部と、Ｓ側カードの上の各指紋から得られる特徴の
組み合わせから探索すべきクラスタを決定するＳ側クラ
スタインデクス決定部と、Ｓ側クラスタインデクス決定
部の出力に従ってＦ側カード特徴記憶部の一部のクラス
タを選択するＦ側カードクラスタ選択部と、Ｓ側カード
特徴記憶部に登録されたＳ側カードの特徴情報と、Ｆ側
カードクラスタ選択部で選択されたクラスタ内のＦ側カ
ードの特徴情報とを入力し、そのカード対について選択
結果を決定する指紋カード対判定装置とからなることを
特徴とする。
絞り込み装置は、複数の指紋画像を含む指紋カードにつ
いて、Ｓ側カード（サーチ側カード）と類似するカード
を複数のＦ側カード（ファイル側カード）群中で絞り込
む装置において、Ｆ側カード上の各指紋から得られる特
徴の組み合わせによって登録すべきクラスタを決定する
Ｆ側クラスタインデクス決定部と、Ｆ側クラスタインデ
クス決定部の出力に従ってクラスタに分割してＦ側カー
ド群の特徴情報を登録するＦ側カード特徴記憶部と、Ｓ
側カードの特徴情報を一時的に保持するＳ側カード特徴
記憶部と、Ｓ側カードの上の各指紋から得られる特徴の
組み合わせから探索すべきクラスタを決定するＳ側クラ
スタインデクス決定部と、Ｓ側クラスタインデクス決定
部の出力に従ってＦ側カード特徴記憶部の一部のクラス
タを選択するＦ側カードクラスタ選択部と、Ｓ側カード
特徴記憶部に登録されたＳ側カードの特徴情報と、Ｆ側
カードクラスタ選択部で選択されたクラスタ内のＦ側カ
ードの特徴情報とを入力し、そのカード対について選択
結果を決定する指紋カード対判定装置とからなることを
特徴とする。
【００１１】第２の発明の指紋カード絞り込み方法は、
複数の指紋画像を含む指紋カードについて、Ｓ側カード
と類似するカードをＦ側カードデータベース内で絞り込
む方法において、あらかじめＦ側の各々のカードについ
て、そのカード上の各指紋から得られる特徴の組み合わ
せに基づいて、そのカードをどのクラスタに登録するか
を、決められたルールに従って決定し、その特徴情報を
決定されたクラスタに登録しておき、Ｓ側カードが与え
られた際には、そのカード上の各指紋から得られる特徴
の組み台わせに基づいて、保持されたＦ側カードのどの
クラスタ内のカードを対象として指紋カード対類似度評
価動作を行うかを、決められたルールに従って決定して
選択し、選択された全てのクラスタ内の各Ｆ側カードに
ついて、それとＳ側カードとの特徴情報の類似度を評価
することにより、そのカード対について詳細照合すべき
か否かの選択結果を決定することを特徴とする。
複数の指紋画像を含む指紋カードについて、Ｓ側カード
と類似するカードをＦ側カードデータベース内で絞り込
む方法において、あらかじめＦ側の各々のカードについ
て、そのカード上の各指紋から得られる特徴の組み合わ
せに基づいて、そのカードをどのクラスタに登録するか
を、決められたルールに従って決定し、その特徴情報を
決定されたクラスタに登録しておき、Ｓ側カードが与え
られた際には、そのカード上の各指紋から得られる特徴
の組み台わせに基づいて、保持されたＦ側カードのどの
クラスタ内のカードを対象として指紋カード対類似度評
価動作を行うかを、決められたルールに従って決定して
選択し、選択された全てのクラスタ内の各Ｆ側カードに
ついて、それとＳ側カードとの特徴情報の類似度を評価
することにより、そのカード対について詳細照合すべき
か否かの選択結果を決定することを特徴とする。
【００１２】第３の発明の指紋カード絞り込み方法は、
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側及
びＳ側でクラスタを決定するルールとして、カード上で
の特定の単数又は複数の指の指紋の紋様パターン判定の
組み合わせを利用することを特徴とする。
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側及
びＳ側でクラスタを決定するルールとして、カード上で
の特定の単数又は複数の指の指紋の紋様パターン判定の
組み合わせを利用することを特徴とする。
【００１３】第４の発明の指紋カード絞り込み方法は、
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側及
びＳ側でクラスタを決定するルールとして、ある紋様パ
ターンに判定される指のカード上での本数を利用するこ
とを特徴とする。
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側及
びＳ側でクラスタを決定するルールとして、ある紋様パ
ターンに判定される指のカード上での本数を利用するこ
とを特徴とする。
【００１４】第５の発明の指紋カード絞り込み方法は、
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側カ
ード上の最も多数である紋様パターンに判定される指の
本数に対応するクラスタに登録するというルールに基づ
いて登録クラスタを決定し、またＳ側については最も多
数である紋様パターンに判定される指の本数と不明と判
定された指のカード上での本数に基づいて探索クラスタ
を決定することを特徴とする。
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側カ
ード上の最も多数である紋様パターンに判定される指の
本数に対応するクラスタに登録するというルールに基づ
いて登録クラスタを決定し、またＳ側については最も多
数である紋様パターンに判定される指の本数と不明と判
定された指のカード上での本数に基づいて探索クラスタ
を決定することを特徴とする。
【００１５】第６の発明の指紋カード絞り込み方法は、
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側及
びＳ側でクラスタを決定するルールとして、ある紋様パ
ターンに判定される指のカード上での本数とその紋様パ
ターンでない指の位置に基づいてクラスタを決定するこ
とを特徴とする。
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側及
びＳ側でクラスタを決定するルールとして、ある紋様パ
ターンに判定される指のカード上での本数とその紋様パ
ターンでない指の位置に基づいてクラスタを決定するこ
とを特徴とする。
【００１６】第７の発明の指紋カード絞り込み方法は、
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側で
登録クラスタを決定するルールとして、Ｆ側カード上で
最も多数である紋様パターンに判定される指のカード上
での本数とその紋様パターンでない指の位置に基づいて
決定される単数又は複数のクラスタにそのカードを登録
し、Ｓ側についてもカード上で最も多数である紋様パタ
ーンに判定される指のカード上での本数と、不明と判定
された指のカード上での本数とその位置と、その紋様パ
ターンでない指の位置とに基づいて決定される単数又は
複数のクラスタを探索対象とすることを特徴とする。
第２の発明の指紋カード絞り込み方法において、Ｆ側で
登録クラスタを決定するルールとして、Ｆ側カード上で
最も多数である紋様パターンに判定される指のカード上
での本数とその紋様パターンでない指の位置に基づいて
決定される単数又は複数のクラスタにそのカードを登録
し、Ｓ側についてもカード上で最も多数である紋様パタ
ーンに判定される指のカード上での本数と、不明と判定
された指のカード上での本数とその位置と、その紋様パ
ターンでない指の位置とに基づいて決定される単数又は
複数のクラスタを探索対象とすることを特徴とする。
【００１７】
［実施例１］まず本発明の請求項２を精密化した請求項
３の実施例を、それを実現する請求項１の装置上での実
現を例として図面を用いて説明する。図１は本発明の請
求項１の指紋カード絞り込み装置の一実施例の基本構成
図である。
３の実施例を、それを実現する請求項１の装置上での実
現を例として図面を用いて説明する。図１は本発明の請
求項１の指紋カード絞り込み装置の一実施例の基本構成
図である。
【００１８】本指紋カード絞り込み装置１では、まず全
てのＦ側カード（Ｍ枚）について、カード上のそれぞれ
Ｎ指の押捺画像データを指紋紋様パターン判定装置１０
及び指紋特徴抽出装置１１に与え、各カード上のＮ指の
紋様から得られる特徴を求める。以下の説明では、指紋
カード上には同一人から得られるＮ＝１０指分の押捺印
象画像があり、分類処理はこれら１０指の情報を用いる
ものとして説明を進める。
てのＦ側カード（Ｍ枚）について、カード上のそれぞれ
Ｎ指の押捺画像データを指紋紋様パターン判定装置１０
及び指紋特徴抽出装置１１に与え、各カード上のＮ指の
紋様から得られる特徴を求める。以下の説明では、指紋
カード上には同一人から得られるＮ＝１０指分の押捺印
象画像があり、分類処理はこれら１０指の情報を用いる
ものとして説明を進める。
【００１９】指紋紋様パターン判定装置１０、１２は、
前述の特願平７−２９３６２０号における二つの指紋紋
様パターン判定装置と同様に、例えば特願平７−１９７
７１１号「皮膚紋様の線の追跡装置および指紋分類装
置」に記述された装置を用いて構成する。これらは指の
画像が与えられた時に、その隆線紋様の全体的パターン
の形状と特徴点の位置関係によって蹄状紋、渦状紋、弓
状紋などの種別の、１つまたは複数の順位づけされた主
分類判定結果とそれぞれの確信度を与える。画質が悪い
などの埋由により決定できない時は、「不明」との判定
を与える。
前述の特願平７−２９３６２０号における二つの指紋紋
様パターン判定装置と同様に、例えば特願平７−１９７
７１１号「皮膚紋様の線の追跡装置および指紋分類装
置」に記述された装置を用いて構成する。これらは指の
画像が与えられた時に、その隆線紋様の全体的パターン
の形状と特徴点の位置関係によって蹄状紋、渦状紋、弓
状紋などの種別の、１つまたは複数の順位づけされた主
分類判定結果とそれぞれの確信度を与える。画質が悪い
などの埋由により決定できない時は、「不明」との判定
を与える。
【００２０】指紋紋様パターン判定装置１１、１３は、
前述の特願平７−２９３６２０号における二つの指紋特
徴抽出装置と同様に、例えば特開平５−１０８８０６号
（特願平３−２７１６１８号）公報に記述された技術を
用いて情成でき、指紋紋様上のコア点、デルタ点などの
特徴点を自動抽出し、それらの位置座標とその自動抽出
の確信度を副特徴情報として出力する。画質が悪いなど
の理由により抽出できない時は、「不明」との判定を与
える。
前述の特願平７−２９３６２０号における二つの指紋特
徴抽出装置と同様に、例えば特開平５−１０８８０６号
（特願平３−２７１６１８号）公報に記述された技術を
用いて情成でき、指紋紋様上のコア点、デルタ点などの
特徴点を自動抽出し、それらの位置座標とその自動抽出
の確信度を副特徴情報として出力する。画質が悪いなど
の理由により抽出できない時は、「不明」との判定を与
える。
【００２１】ついでＦ側クラスタインデクス決定部２に
おいて、指紋紋様パターン判定装置で得られた情報のう
ち、右手人差し指及び左手人差し指の紋様パターンの組
み合わせに従って、そのカードをどのクラスタに登録す
るかを決定する。一指のパターンは“Ｕ”（“Ｕｌｎａ
ｒ Ｌｏｏｐ”：乙種蹄状紋＝流れが小指側から起こり
元の方向へ還流する蹄状紋）、“Ｗ”（“Ｗｈｏｒｌ：
渦状紋）、“Ａ”（“Ａｒｃｈ”：弓状紋）、“ｘ”
（その他の紋様；分類不能・不明も含む）の４つのいず
れかである。よって左右の組み合わせをクラスタインデ
クスとして、次のように１６個のクラスタに分けること
ができる。
おいて、指紋紋様パターン判定装置で得られた情報のう
ち、右手人差し指及び左手人差し指の紋様パターンの組
み合わせに従って、そのカードをどのクラスタに登録す
るかを決定する。一指のパターンは“Ｕ”（“Ｕｌｎａ
ｒ Ｌｏｏｐ”：乙種蹄状紋＝流れが小指側から起こり
元の方向へ還流する蹄状紋）、“Ｗ”（“Ｗｈｏｒｌ：
渦状紋）、“Ａ”（“Ａｒｃｈ”：弓状紋）、“ｘ”
（その他の紋様；分類不能・不明も含む）の４つのいず
れかである。よって左右の組み合わせをクラスタインデ
クスとして、次のように１６個のクラスタに分けること
ができる。
【００２２】（左手人差し指，右手人差し指）＝（Ｕ，
Ｕ），（Ｕ，Ｗ），（Ｕ，Ａ），（Ｕ，Ｘ），（Ｗ，
Ｕ），…，（Ｘ，Ｘ） Ｆ側カード特徴記憶部３では、このクラスタインデクス
に基づき、そのカードの特徴情報を１６のクラスタのい
ずれかに登録する。これをＭ枚のＦ側カードについて繰
り返すことで、Ｆ側カード特徴記憶部３にはＭ枚分のＦ
側カードの情報が、１６のクラスタに分散されて記憶さ
れる。
Ｕ），（Ｕ，Ｗ），（Ｕ，Ａ），（Ｕ，Ｘ），（Ｗ，
Ｕ），…，（Ｘ，Ｘ） Ｆ側カード特徴記憶部３では、このクラスタインデクス
に基づき、そのカードの特徴情報を１６のクラスタのい
ずれかに登録する。これをＭ枚のＦ側カードについて繰
り返すことで、Ｆ側カード特徴記憶部３にはＭ枚分のＦ
側カードの情報が、１６のクラスタに分散されて記憶さ
れる。
【００２３】あるＳ側カードのデータが与えられ、これ
と同一人による指紋カードがＦ側カードのデータベース
内に存在するかどうかを調べる場合、このＳ側カードの
各指の画像を指紋紋様パターン判定装置１２と指紋特徴
抽出装置１３に与え、指紋特徴情報を得、それをＳ側カ
ード特徴記憶部５に保持する。Ｓ側クラスタインデクス
決定部６では、Ｆ側クラスタインデクス決定部２と同様
にＳ側カードの両人差し指の紋様パターンの組み合わせ
によって、上記の１６のクラスタインデクスのいずれか
を決定する。Ｆ側カードクラスタ選択部４では、次のル
ールにより指紋カード対判定装置８へ送るカードを得る
べきクラスタを選択する。
と同一人による指紋カードがＦ側カードのデータベース
内に存在するかどうかを調べる場合、このＳ側カードの
各指の画像を指紋紋様パターン判定装置１２と指紋特徴
抽出装置１３に与え、指紋特徴情報を得、それをＳ側カ
ード特徴記憶部５に保持する。Ｓ側クラスタインデクス
決定部６では、Ｆ側クラスタインデクス決定部２と同様
にＳ側カードの両人差し指の紋様パターンの組み合わせ
によって、上記の１６のクラスタインデクスのいずれか
を決定する。Ｆ側カードクラスタ選択部４では、次のル
ールにより指紋カード対判定装置８へ送るカードを得る
べきクラスタを選択する。
【００２４】１．Ｓ側のクラスタインデクスと一致する
クラスタインデクスを持つＦ側のクラスタは選択する。
クラスタインデクスを持つＦ側のクラスタは選択する。
【００２５】２．Ｓ側のクラスタインデクスに“Ｘ”が
含まれれば、そこを“Ｕ”，“Ｗ”，“Ａ”に置き換え
たクラスタインデクスを持つ３つのクラスタも選択す
る。
含まれれば、そこを“Ｕ”，“Ｗ”，“Ａ”に置き換え
たクラスタインデクスを持つ３つのクラスタも選択す
る。
【００２６】３．従ってＳ側が（Ｘ，Ｘ）なら全てのク
ラスタを選択する。
ラスタを選択する。
【００２７】例えばＳ側のクラスタインデクスが（Ｕ，
Ｘ）ならば（Ｕ，Ｘ），（Ｕ，Ｕ），（Ｕ，Ｗ），
（Ｕ，Ａ）の４つのクラスタを選択する。
Ｘ）ならば（Ｕ，Ｘ），（Ｕ，Ｕ），（Ｕ，Ｗ），
（Ｕ，Ａ）の４つのクラスタを選択する。
【００２８】指紋カード対判定装置８では、Ｆ側カード
クラスタ選択部４で選択されたクラスタ内の全てのカー
ドに対し順に、そのＦ側カードの特徴情報とＳ側カード
特徴記憶部５内に保持されたカードの特徴情報とを入力
とした類似度評価動作を実行する。指紋カード対判定装
置８は、前述の特願平７−２９３６２０号における指紋
カード選択装置と同様に構成できる。
クラスタ選択部４で選択されたクラスタ内の全てのカー
ドに対し順に、そのＦ側カードの特徴情報とＳ側カード
特徴記憶部５内に保持されたカードの特徴情報とを入力
とした類似度評価動作を実行する。指紋カード対判定装
置８は、前述の特願平７−２９３６２０号における指紋
カード選択装置と同様に構成できる。
【００２９】図２の基本構成図を参照してその構成と基
本動作を説明する。Ｆ側の第ｊ番目のカードとＳ側それ
ぞれの第ｉ番目の指紋の画像を指紋紋様パターン判定装
置１０、１２に入力した際の紋様パターン判定結果Ｐi
Fj，Ｐi S とその確信度情報Ａi Fj，Ａi S が指紋様パ
ターン相違度計算部３２に、Ｆ側Ｓ側それぞれの画像を
指紋特徴抽出装置９６に入力した際の副特徴情報とその
確信度情報が指副パターン計算部３５に入力される（１
≦ｊ≦Ｍ，１≦ｉ≦Ｎ）。
本動作を説明する。Ｆ側の第ｊ番目のカードとＳ側それ
ぞれの第ｉ番目の指紋の画像を指紋紋様パターン判定装
置１０、１２に入力した際の紋様パターン判定結果Ｐi
Fj，Ｐi S とその確信度情報Ａi Fj，Ａi S が指紋様パ
ターン相違度計算部３２に、Ｆ側Ｓ側それぞれの画像を
指紋特徴抽出装置９６に入力した際の副特徴情報とその
確信度情報が指副パターン計算部３５に入力される（１
≦ｊ≦Ｍ，１≦ｉ≦Ｎ）。
【００３０】指紋様パターン相違度計算部３２において
は、Ｆ側とＳ側の紋様パターンらが一致すればＦ側Ｓ側
両者の確信度の積の符号を反転した値が、不一致ならば
積が、主分類に関する相違度Ｄpiとして指毎に計算され
る。指副パターン計算部３５では、指紋特徴抽出装置か
ら与えられた特徴点の位置座標、及び指紋様パターン相
違度計算部から人力される紋様パターン情報から、これ
らの間の距離を副パターンとして計算し、また両点の確
信度から副パターンの確信度を決定する。指副パターン
相違度計算部３６では、副パターンの相違度を計算す
る。例えば本実施例の選択装置では、まずＦ側Ｓ側の１
枚目のカードの指１に対応して １．主分類が蹄状紋で一致すれば、相違度は（Ｆ側とＳ
側のコアデルタ間距離の差の絶対値に、Ｆ側とＳ側の距
離値の確信度の積を乗じたもの−３０） ２．主分類が渦状紋で一致すれば、相違度は（Ｆ側とＳ
側の６種類のコアデルタ間距離の差の絶対値に、Ｆ側と
Ｓ側の距離値の確信度の積を乗じた値の（６つの）平均
−３０） ３．その他の場合は相違度は０を相違度ＤS1として出力
する。また使用された確信度積ＥS1の値も出力する。同
様に、指ｉ（ｉ＝２，…，Ｎ）に対応する指副パターン
相違度計算部３６も、Ｆ側の１枚目のカードとＳ側のカ
ードの各々第ｉ指について同様の結果を相違度ＤS1、確
信度積ＥS1として出力する。
は、Ｆ側とＳ側の紋様パターンらが一致すればＦ側Ｓ側
両者の確信度の積の符号を反転した値が、不一致ならば
積が、主分類に関する相違度Ｄpiとして指毎に計算され
る。指副パターン計算部３５では、指紋特徴抽出装置か
ら与えられた特徴点の位置座標、及び指紋様パターン相
違度計算部から人力される紋様パターン情報から、これ
らの間の距離を副パターンとして計算し、また両点の確
信度から副パターンの確信度を決定する。指副パターン
相違度計算部３６では、副パターンの相違度を計算す
る。例えば本実施例の選択装置では、まずＦ側Ｓ側の１
枚目のカードの指１に対応して １．主分類が蹄状紋で一致すれば、相違度は（Ｆ側とＳ
側のコアデルタ間距離の差の絶対値に、Ｆ側とＳ側の距
離値の確信度の積を乗じたもの−３０） ２．主分類が渦状紋で一致すれば、相違度は（Ｆ側とＳ
側の６種類のコアデルタ間距離の差の絶対値に、Ｆ側と
Ｓ側の距離値の確信度の積を乗じた値の（６つの）平均
−３０） ３．その他の場合は相違度は０を相違度ＤS1として出力
する。また使用された確信度積ＥS1の値も出力する。同
様に、指ｉ（ｉ＝２，…，Ｎ）に対応する指副パターン
相違度計算部３６も、Ｆ側の１枚目のカードとＳ側のカ
ードの各々第ｉ指について同様の結果を相違度ＤS1、確
信度積ＥS1として出力する。
【００３１】カード相違度計算部３３では指紋様パター
ン相違度計算部３２が出力するＤpi（ｉ＝１，…，Ｎ）
の値のＮ指分の和と、指副パターン相違度計算部３６の
出力値から計算される
ン相違度計算部３２が出力するＤpi（ｉ＝１，…，Ｎ）
の値のＮ指分の和と、指副パターン相違度計算部３６の
出力値から計算される
【数１】 の値を求め、その両者の和
【数２】 を求めてカード相違度とする。後者は指ごとの副パター
ン量差（距離差）の確信度積による加重平均を計算して
いることに相当する。
ン量差（距離差）の確信度積による加重平均を計算して
いることに相当する。
【００３２】上記の和ＤC をカード選択判定部３４にお
いて予め設定されたカード相違度閾値δC と比較し、こ
れより大きければ「照合の必要なし」として「非選択」
と判定し、そうでなければ「照合の要あり」として「選
択」と判定する。「選択」と判定された場合は、そのＦ
側カードは照合部へ送られ、Ｓ側カードと１指毎に詳細
照合されて、本当の一致カードであるかどうかを検査さ
れる。
いて予め設定されたカード相違度閾値δC と比較し、こ
れより大きければ「照合の必要なし」として「非選択」
と判定し、そうでなければ「照合の要あり」として「選
択」と判定する。「選択」と判定された場合は、そのＦ
側カードは照合部へ送られ、Ｓ側カードと１指毎に詳細
照合されて、本当の一致カードであるかどうかを検査さ
れる。
【００３３】以上の動作をまとめると、上述の特願平７
−２９３６２０号公報ではＳ側カードが１枚与えられた
時に、指紋カード対判定装置において第ｊ番目のＦ側カ
ードとＳ側カードの紋様パターンと副特徴から相違度を
評価するという動作を、Ｆ側カードとして登録された全
てのカードについて順に実行するのに対し、本発明の装
置においては、Ｆ側カードクラスタ選択部４で選択され
た限られたクラスタ内のＦ側カードのみを対象として相
違度を評価するという動作を行うことになる。
−２９３６２０号公報ではＳ側カードが１枚与えられた
時に、指紋カード対判定装置において第ｊ番目のＦ側カ
ードとＳ側カードの紋様パターンと副特徴から相違度を
評価するという動作を、Ｆ側カードとして登録された全
てのカードについて順に実行するのに対し、本発明の装
置においては、Ｆ側カードクラスタ選択部４で選択され
た限られたクラスタ内のＦ側カードのみを対象として相
違度を評価するという動作を行うことになる。
【００３４】指紋カード対判定を実行されないＦ側カー
ドは、Ｆ側カード特徴記憶部で選択されなかったクラス
タに登録されたものであり、つまり両人差し指の紋様パ
ターンの組み合わせがＳ側カードと異なっている訳であ
るから、Ｓ側カードと同一人によるものである可能性が
低い。従つてこのクラスタを使用することによる絞り込
み処理の精度の劣化は限られていると考えられる一方、
クラスタ選択を通じて指紋カード対判定装置に送られる
カード数はＭよりかなり小さくすることが可能であり、
指紋カード対判定の回数は大幅に削減されるという効果
が得られる。
ドは、Ｆ側カード特徴記憶部で選択されなかったクラス
タに登録されたものであり、つまり両人差し指の紋様パ
ターンの組み合わせがＳ側カードと異なっている訳であ
るから、Ｓ側カードと同一人によるものである可能性が
低い。従つてこのクラスタを使用することによる絞り込
み処理の精度の劣化は限られていると考えられる一方、
クラスタ選択を通じて指紋カード対判定装置に送られる
カード数はＭよりかなり小さくすることが可能であり、
指紋カード対判定の回数は大幅に削減されるという効果
が得られる。
【００３５】上記実施例では、Ｆ側Ｓ側とも両手の人差
し指の紋様パターンによってクラスタを決定している。
これはあるサンブルでの評価の結果、両手の人差し指で
は紋様パターン判定で不明・不能が少なくかつ自動判定
の精度が高く、さらに紋様パターン間の発生頻度の分散
が望ましいものであることが示されたことによる。もち
ろんこれは他の指、あるいは複数の指の組み合わせを使
用することも可能である。
し指の紋様パターンによってクラスタを決定している。
これはあるサンブルでの評価の結果、両手の人差し指で
は紋様パターン判定で不明・不能が少なくかつ自動判定
の精度が高く、さらに紋様パターン間の発生頻度の分散
が望ましいものであることが示されたことによる。もち
ろんこれは他の指、あるいは複数の指の組み合わせを使
用することも可能である。
【００３６】また上記実施例のＳ側クラスタインデクス
決定部６並ぴにＦ側カードクラスタ選択部４では紋様パ
ターンの判定結果のみに従ってクラスタ選択を行ってい
るが、さらにこれをＳ側紋様パターン判定の確信度を加
味して、確信度が閾値以下ならそれは不明とする、など
のルールを加えることもできる。これはＦ側クラスタイ
ンデクス決定部２についても同様である。
決定部６並ぴにＦ側カードクラスタ選択部４では紋様パ
ターンの判定結果のみに従ってクラスタ選択を行ってい
るが、さらにこれをＳ側紋様パターン判定の確信度を加
味して、確信度が閾値以下ならそれは不明とする、など
のルールを加えることもできる。これはＦ側クラスタイ
ンデクス決定部２についても同様である。
【００３７】［実施例２］次に本発明の請求項４の方法
の実施例について説明する。本方法は図１の構成の装置
で実現され、以下に説明する、Ｆ側クラスタインデクス
決定部２、Ｓ側クラスタインデクス決定部６、Ｆ側カー
ド特徴記憶部３、Ｆ側カードクラスタ選択部４の動作を
除いては先の実施例と同様の動作をする。
の実施例について説明する。本方法は図１の構成の装置
で実現され、以下に説明する、Ｆ側クラスタインデクス
決定部２、Ｓ側クラスタインデクス決定部６、Ｆ側カー
ド特徴記憶部３、Ｆ側カードクラスタ選択部４の動作を
除いては先の実施例と同様の動作をする。
【００３８】本実施例の方法では、Ｆ側クラスタインデ
クス決定部２では各Ｆ側カードについて、その１０指の
紋様パターンのうち多数であるパターンと、その紋様パ
ターンを持つ指の本数を調べ、次のルールでそのカード
のＦ側カード特徴記憶部３での登録クラスタを決定す
る。ただし不明である指は無視する。
クス決定部２では各Ｆ側カードについて、その１０指の
紋様パターンのうち多数であるパターンと、その紋様パ
ターンを持つ指の本数を調べ、次のルールでそのカード
のＦ側カード特徴記憶部３での登録クラスタを決定す
る。ただし不明である指は無視する。
【００３９】１．多数パターンが“Ｕ”（Ｕｌｎａｒ
Ｌｏｏｐ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧５）が
“Ｕ”であるとき、そのカードの登録クラスタは“Ｕ
ｎ” ２．また多数パターンが“Ｗ”（Ｗｈｏｒｌ）であり、
１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が“Ｗ”であるとき、その
カードの登録クラスタは“Ｗｎ” ３．その他の場合登録クラスタは“Ｍ”（Ｍｉｘ）とす
る。
Ｌｏｏｐ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧５）が
“Ｕ”であるとき、そのカードの登録クラスタは“Ｕ
ｎ” ２．また多数パターンが“Ｗ”（Ｗｈｏｒｌ）であり、
１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が“Ｗ”であるとき、その
カードの登録クラスタは“Ｗｎ” ３．その他の場合登録クラスタは“Ｍ”（Ｍｉｘ）とす
る。
【００４０】この動作のフローチャートを図３に示す。
【００４１】Ｓ側クラスタインデクス決定部６では、あ
るＳ側カードが与えられたとき、同様にカード内で多数
であるパターンと、その紋様パターンを持つ指の本数を
調べる。Ｆ側カードクラスタ選択部４では次のルールで
そのＳ側カードに対応してクラスタを選択し、そこに含
まれるカードを指紋カード対判定の対象とする。ただし
不明である指は無視する。
るＳ側カードが与えられたとき、同様にカード内で多数
であるパターンと、その紋様パターンを持つ指の本数を
調べる。Ｆ側カードクラスタ選択部４では次のルールで
そのＳ側カードに対応してクラスタを選択し、そこに含
まれるカードを指紋カード対判定の対象とする。ただし
不明である指は無視する。
【００４２】１．多数パターンが“Ｕ”（Ｕｈｌａｒ
ＬｏｏＰ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧５）が
“Ｕ”であるとき、“Ｕｎ”を選択する。
ＬｏｏＰ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧５）が
“Ｕ”であるとき、“Ｕｎ”を選択する。
【００４３】２．また多数パターンが“Ｗ”（Ｗｈｏｒ
ｌ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が“Ｗ”であ
るとき、選択クラスタは“Ｗｎ” ３．その他の場合、選択クラスタは“Ｍ”（Ｍｉｘ）と
する。
ｌ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が“Ｗ”であ
るとき、選択クラスタは“Ｗｎ” ３．その他の場合、選択クラスタは“Ｍ”（Ｍｉｘ）と
する。
【００４４】この動作のフローチャートを図４に示す。
【００４５】上記のルールに従って選択されたクラスタ
内のＦ側カードの情報を順に指紋カード対判定装置に入
力し、実施例１の場合と同様に各々とＳ側カードとの相
違度を評価し閾値と比較することにより絞り込みを実現
する。この絞り込み方法では、指紋カード内の同一人の
１０本の指の紋様パターンについては高い相関があり、
例えば１０指の紋様パターンの組み合わせで例えばＵｌ
ｎａｒが多数である（あるいはＷｈｏｒｌが多数であ
る）発生確率は他の場合（１０指の紋様パターンが相関
無く分散している場合）より高い、という観察に基づい
ている。この実施例ではこの性質を利用して、「その他
の場合」のクラスタ“Ｍ”のメンバー数がなるべく小さ
くなり、個々のクラスタサイズがなるべく同じような大
きさになるように考慮して決められている。
内のＦ側カードの情報を順に指紋カード対判定装置に入
力し、実施例１の場合と同様に各々とＳ側カードとの相
違度を評価し閾値と比較することにより絞り込みを実現
する。この絞り込み方法では、指紋カード内の同一人の
１０本の指の紋様パターンについては高い相関があり、
例えば１０指の紋様パターンの組み合わせで例えばＵｌ
ｎａｒが多数である（あるいはＷｈｏｒｌが多数であ
る）発生確率は他の場合（１０指の紋様パターンが相関
無く分散している場合）より高い、という観察に基づい
ている。この実施例ではこの性質を利用して、「その他
の場合」のクラスタ“Ｍ”のメンバー数がなるべく小さ
くなり、個々のクラスタサイズがなるべく同じような大
きさになるように考慮して決められている。
【００４６】上の実施例では、ＵｌｎａｒかＷｈｏｒｌ
が多数パターンである場合にその本数を用いてクラスタ
を決定しているが、これはあるサンプルでの評価の結
果、ＵｌｎａｒとＷｈｏｒｌの発生頻度が高いと観察さ
れたことを根拠としており、他のパターンを使用した分
け方を採用するなどのバリエーションを実現することも
可能である。
が多数パターンである場合にその本数を用いてクラスタ
を決定しているが、これはあるサンプルでの評価の結
果、ＵｌｎａｒとＷｈｏｒｌの発生頻度が高いと観察さ
れたことを根拠としており、他のパターンを使用した分
け方を採用するなどのバリエーションを実現することも
可能である。
【００４７】また、クラスタ分けを進め絞り込みを高め
るために、「その他」のクラス“Ｍ”について、そこに
含まれるカードを対象として両手人差し指の紋様パター
ンの組み合わせに従って実施例１の場合と同様にさらに
クラスタを分割する、というように実施例２と実施例１
を融合して実現することもできる。
るために、「その他」のクラス“Ｍ”について、そこに
含まれるカードを対象として両手人差し指の紋様パター
ンの組み合わせに従って実施例１の場合と同様にさらに
クラスタを分割する、というように実施例２と実施例１
を融合して実現することもできる。
【００４８】［実施例３］上記実施例２のＦ側カードク
ラスタ選択部４ではＳ側紋様パターンの決定結果に従っ
て１つのクラスタのみを選択しているが、紋様パターン
の自動判定が不能で紋様パターンが「不明」となる可能
性を考慮して実施することも有効である。請求項５に対
応する実施例として、Ｆ側クラスタインデクス決定部
２、Ｆ側カード特徴記憶部３の動作は実施例２と同じ
で、Ｓ側カードが与えられた際の動作を変え、例えば次
のように複数のクラスタを選択してそれらのクラスタに
含まれるカードの集合を指紋カード対判定の対象とする
方法を示す。
ラスタ選択部４ではＳ側紋様パターンの決定結果に従っ
て１つのクラスタのみを選択しているが、紋様パターン
の自動判定が不能で紋様パターンが「不明」となる可能
性を考慮して実施することも有効である。請求項５に対
応する実施例として、Ｆ側クラスタインデクス決定部
２、Ｆ側カード特徴記憶部３の動作は実施例２と同じ
で、Ｓ側カードが与えられた際の動作を変え、例えば次
のように複数のクラスタを選択してそれらのクラスタに
含まれるカードの集合を指紋カード対判定の対象とする
方法を示す。
【００４９】１．Ｓ側で「不明」“Ｘ”と判定される指
の数が０であれば、上の実施例２のように選択する。
の数が０であれば、上の実施例２のように選択する。
【００５０】２．Ｓ側で「不明」“Ｘ”と判定される指
の数が１であれば、隣接するクラスタも対象とする。す
なわち： （ａ）Ｓ側が“Ｕｎ”（６≦ｎ≦９）であれば“Ｕ（ｎ
＋１）”と“Ｕｎ”を対象とする。
の数が１であれば、隣接するクラスタも対象とする。す
なわち： （ａ）Ｓ側が“Ｕｎ”（６≦ｎ≦９）であれば“Ｕ（ｎ
＋１）”と“Ｕｎ”を対象とする。
【００５１】（ｂ）Ｓ側が“Ｕ５”であれば“Ｕ６”と
“Ｕ５”゛と“Ｍ”を対象とする。
“Ｕ５”゛と“Ｍ”を対象とする。
【００５２】（ｃ）Ｓ側が“Ｗｎ”（７≦ｎ≦９）であ
れば“Ｗ（ｎ＋１）”と“Ｗｎ”を対象とする。
れば“Ｗ（ｎ＋１）”と“Ｗｎ”を対象とする。
【００５３】（ｄ）Ｓ側が“Ｗ６”であれば“Ｗ７”と
“Ｗ６”と“Ｍ”を対象とする。
“Ｗ６”と“Ｍ”を対象とする。
【００５４】（ｅ）その他の場合、“Ｍ”と“Ｕ５”と
“Ｗ６”を対象とする。
“Ｗ６”を対象とする。
【００５５】３．Ｓ側で「不明」“Ｘ”と判定される指
の数が２以上であれば、全てのＦ側クラスタを対象とす
る。
の数が２以上であれば、全てのＦ側クラスタを対象とす
る。
【００５６】この実施例ではＳ側で“Ｘ”と判定される
指の数が２以上であれば、全てのＦ側クラスタを対象と
するとしているが、ここでも指の数が１の場合を拡張
し、一致するクラスタに隣接する３ないし４の複数クラ
スタを対象とするようにルールを作ることもできる。
指の数が２以上であれば、全てのＦ側クラスタを対象と
するとしているが、ここでも指の数が１の場合を拡張
し、一致するクラスタに隣接する３ないし４の複数クラ
スタを対象とするようにルールを作ることもできる。
【００５７】さらに、不明である指の本数のみで対象範
囲の広さを決めるのでなく、さらにＳ側紋様パターン判
定の確信度を加味し、「紋様パターン判定の確信度が閾
値以下ならば不明と見なす」というルールを加えること
もできる。これはＦ側クラスタインデクス決定部２につ
いても同様である。
囲の広さを決めるのでなく、さらにＳ側紋様パターン判
定の確信度を加味し、「紋様パターン判定の確信度が閾
値以下ならば不明と見なす」というルールを加えること
もできる。これはＦ側クラスタインデクス決定部２につ
いても同様である。
【００５８】［実施例４］次に、本発明の請求項６を精
密化した請求項７の方法の実施例について説明する。本
方法は図１の構成の装置で実現され、以下に説明する、
Ｆ側クラスタインデクス決定部２、Ｓ側クラスタインデ
クス決定部６、Ｆ側カード特徴記憶部３、Ｆ側カードク
ラスタ選択部４の動作を除いては先の実施例１と同様の
動作をする。
密化した請求項７の方法の実施例について説明する。本
方法は図１の構成の装置で実現され、以下に説明する、
Ｆ側クラスタインデクス決定部２、Ｓ側クラスタインデ
クス決定部６、Ｆ側カード特徴記憶部３、Ｆ側カードク
ラスタ選択部４の動作を除いては先の実施例１と同様の
動作をする。
【００５９】本実施例の方法では、Ｆ側クラスタインデ
クス決定部２ではＦ側カード内の１０指の紋様パターン
のうち、多数であるパターンと、その紋様パターンを持
つ指の本数、及びその多数パターンでない指紋を持つ指
の位置（指番号：仮に右手の親指から小指の順に０〜
４、左手の同順に５〜９とする）を調べ、それに応じ
て、次のルールでそのカードのＦ側カード特徴記憶部３
での登録クラスタを決定する。
クス決定部２ではＦ側カード内の１０指の紋様パターン
のうち、多数であるパターンと、その紋様パターンを持
つ指の本数、及びその多数パターンでない指紋を持つ指
の位置（指番号：仮に右手の親指から小指の順に０〜
４、左手の同順に５〜９とする）を調べ、それに応じ
て、次のルールでそのカードのＦ側カード特徴記憶部３
での登録クラスタを決定する。
【００６０】１．多数パターンが“Ｕ”（Ｕｌｎａｒ
Ｌｏｏｐ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が
“Ｕ”であり、かつ“Ｕ”でない１０−ｎ本の位置がｐ
i （０≦ｉ＜１０−ｎ）であるとき、“Ｕ（ｎ，
ｐi ）”（０≦ｉ＜１０−ｎ）の１０−ｎ個のクラスタ
に登録する。
Ｌｏｏｐ）であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が
“Ｕ”であり、かつ“Ｕ”でない１０−ｎ本の位置がｐ
i （０≦ｉ＜１０−ｎ）であるとき、“Ｕ（ｎ，
ｐi ）”（０≦ｉ＜１０−ｎ）の１０−ｎ個のクラスタ
に登録する。
【００６１】２．多数パターンが“Ｗ”（Ｗｈｏｒｌ）
であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が“Ｗ”であり、
かつ“Ｗ”でない１０−ｎ本の位置がｐi （０≦ｉ＜１
０−ｎ）であるとき、“Ｗ（ｎ，ｐi ）”（０≦ｉ＜１
０−ｎ）の１０−ｎ個のクラスタに登録する。
であり、１０指のうちｎ本（ｎ≧６）が“Ｗ”であり、
かつ“Ｗ”でない１０−ｎ本の位置がｐi （０≦ｉ＜１
０−ｎ）であるとき、“Ｗ（ｎ，ｐi ）”（０≦ｉ＜１
０−ｎ）の１０−ｎ個のクラスタに登録する。
【００６２】３．その他の場合、登録クラスタは“Ｍ”
（Ｍｉｘ）とする。
（Ｍｉｘ）とする。
【００６３】Ｓ側クラスタインデクス決定部６では、あ
るＳ側カードが与えられたとき、同様に ・カード内で多数であるパターンＱ ・紋様パターンが不明である指の本数Ｎx ・不明である指の指番号ａ，ｂ，ｃ，…（Ｎx 指） ・その紋様パターンを持つ指の本数ｎ ・その多数パターンでない指紋を持つ指の指番号ｚ，
ｙ，ｘ，…（１０−Ｎx−ｎ指） を調べる。Ｆ側カードクラスタ選択部４ではこの情報を
もとに、下記の表１に基づいてクラスタを選択し、それ
らの複数クラスタ内のＦ側カードの情報を順に指紋カー
ド対判定装置に入力し、実施例１の場合と同様に各々と
Ｓ側カードとの相違度を評価し閾値と比較することによ
り絞り込みを実現する。
るＳ側カードが与えられたとき、同様に ・カード内で多数であるパターンＱ ・紋様パターンが不明である指の本数Ｎx ・不明である指の指番号ａ，ｂ，ｃ，…（Ｎx 指） ・その紋様パターンを持つ指の本数ｎ ・その多数パターンでない指紋を持つ指の指番号ｚ，
ｙ，ｘ，…（１０−Ｎx−ｎ指） を調べる。Ｆ側カードクラスタ選択部４ではこの情報を
もとに、下記の表１に基づいてクラスタを選択し、それ
らの複数クラスタ内のＦ側カードの情報を順に指紋カー
ド対判定装置に入力し、実施例１の場合と同様に各々と
Ｓ側カードとの相違度を評価し閾値と比較することによ
り絞り込みを実現する。
【００６４】
【表１】
【００６５】表１を使用するには、与えられたＳ側カー
ドの、紋様パターンが不明である指の本数Ｎx とその紋
様パターンを持つ指の本数ｎでこの表の行を引き、「探
索クラスタ」に挙げられたクラスタ内のカード全てをＦ
側カードクラスタ選択部４の出力とし、指紋カード対判
定の対象とする。なお“−”とあれば同行のその欄より
上に値が挙げられていない他の値全てを示す。
ドの、紋様パターンが不明である指の本数Ｎx とその紋
様パターンを持つ指の本数ｎでこの表の行を引き、「探
索クラスタ」に挙げられたクラスタ内のカード全てをＦ
側カードクラスタ選択部４の出力とし、指紋カード対判
定の対象とする。なお“−”とあれば同行のその欄より
上に値が挙げられていない他の値全てを示す。
【００６６】また「探索クラスタ」にＱm-s とあれば、
カード内で多数であるパターンＱとｍ、指番号ｓで決ま
るＦ側カード特徴記憶部３内のクラスタ“Ｑ(m,s) ”を
選択することを示す。指番号ｓは不明である指の指番号
ａ，ｂ，ｃ，…あるいは多数パターンでない指紋を持つ
指の指番号ｚ，ｙ，ｘ，…である。また「全て」とあれ
ばクラスタにかかわらずＦ側カード特徴記憶部３に保持
されたカード全てを指紋カード対判定の対象とすること
を示す。
カード内で多数であるパターンＱとｍ、指番号ｓで決ま
るＦ側カード特徴記憶部３内のクラスタ“Ｑ(m,s) ”を
選択することを示す。指番号ｓは不明である指の指番号
ａ，ｂ，ｃ，…あるいは多数パターンでない指紋を持つ
指の指番号ｚ，ｙ，ｘ，…である。また「全て」とあれ
ばクラスタにかかわらずＦ側カード特徴記憶部３に保持
されたカード全てを指紋カード対判定の対象とすること
を示す。
【００６７】例えばＳ側カードで指番号３が不明で指番
号７が“Ａｒｃｈ”であり、他の８指が全て“Ｕｌｎａ
ｒ ｌｏｏｐ”であれば、Ｎx ＝１，ｎ＝８であるので
その行を参照し、その探索クラスタが「Ｑ9-z Ｑ8-a Ｑ
8-z 」とあるので、“Ｕ(9,7) ”，“Ｕ(8,3) ”，“Ｕ
(8,7) ”の３つのクラスタ内のカードの和集合を指紋カ
ード対判定の対象とすることになる。
号７が“Ａｒｃｈ”であり、他の８指が全て“Ｕｌｎａ
ｒ ｌｏｏｐ”であれば、Ｎx ＝１，ｎ＝８であるので
その行を参照し、その探索クラスタが「Ｑ9-z Ｑ8-a Ｑ
8-z 」とあるので、“Ｕ(9,7) ”，“Ｕ(8,3) ”，“Ｕ
(8,7) ”の３つのクラスタ内のカードの和集合を指紋カ
ード対判定の対象とすることになる。
【００６８】この実現例を示す表１の作成に当たって
は、例えば不明指ａ，ｂ、多数である紋様パターンＱで
ない指ｚを持つＮx ＝２，ｎ＝７のケースであれば、不
明なａ，ｂの紋様パターンの可能性で場合分けし、 １．ａ，ｂともＱである場合、ｚを除いてＱは９本にな
るのでＱ9-z を対象とする。
は、例えば不明指ａ，ｂ、多数である紋様パターンＱで
ない指ｚを持つＮx ＝２，ｎ＝７のケースであれば、不
明なａ，ｂの紋様パターンの可能性で場合分けし、 １．ａ，ｂともＱである場合、ｚを除いてＱは９本にな
るのでＱ9-z を対象とする。
【００６９】２．ａがＱであり、ｂがＱでない場合、
ｂ，ｚを除いてＱは８本になるのでＱ8-b とＱ8-z を対
象とする。
ｂ，ｚを除いてＱは８本になるのでＱ8-b とＱ8-z を対
象とする。
【００７０】３．ｂがＱであり、ａがＱでない場合、
ａ，ｚを除いてＱは８本になるのでＱ8-a とＱ8-z を対
象とする。
ａ，ｚを除いてＱは８本になるのでＱ8-a とＱ8-z を対
象とする。
【００７１】４．ａ，ｂともＱでない場合、ａ，ｂ，ｚ
を除いてＱは７本になるのでＱ7-a，Ｑ-b，Ｑ-zを対象
とする。
を除いてＱは７本になるのでＱ7-a，Ｑ-b，Ｑ-zを対象
とする。
【００７２】の４つの可能性があるので、探索クラスタ
としてこれらの和集合であるＱ9-z Ｑ8-a Ｑ8-b Ｑ8-z
Ｑ7-a Ｑ7-b Ｑ7-z の７つを選択する、という論理を根
拠とし、これをクラスタ絞り込みが有効な各場合につい
て使用することで全体のルールを決定した。
としてこれらの和集合であるＱ9-z Ｑ8-a Ｑ8-b Ｑ8-z
Ｑ7-a Ｑ7-b Ｑ7-z の７つを選択する、という論理を根
拠とし、これをクラスタ絞り込みが有効な各場合につい
て使用することで全体のルールを決定した。
【００７３】上の表でＮx やｎが“一”となっていたり
あるいは探索クラスタが「全て」となっている欄につい
てもさらに細かい場合分けをし、より絞り込んだ探索ク
ラスタを与えることも可能である。
あるいは探索クラスタが「全て」となっている欄につい
てもさらに細かい場合分けをし、より絞り込んだ探索ク
ラスタを与えることも可能である。
【００７４】なお一般に同一のＦ側カードは複数のクラ
スタに登録され得る。よってＦ側の複数クラスタが選択
される順にその中に登録されたカードに対してこのまま
順に指紋カード対判定を実行すると、１つのＳ側カード
に対する絞り込みにおいて同一Ｆ側カードが複数回指紋
カード対判定装置に入力され、冗長な演算が実行される
ことになる。これを防ぐため、Ｓ側カード毎にリセット
され、一度指紋カード対判定装置に入力されるとセット
されるフラグをＦ側カード特徴記憶部で実装し、これが
セットされていれば指紋カード対判定装置に入力されな
いように制御するのが望ましい。
スタに登録され得る。よってＦ側の複数クラスタが選択
される順にその中に登録されたカードに対してこのまま
順に指紋カード対判定を実行すると、１つのＳ側カード
に対する絞り込みにおいて同一Ｆ側カードが複数回指紋
カード対判定装置に入力され、冗長な演算が実行される
ことになる。これを防ぐため、Ｓ側カード毎にリセット
され、一度指紋カード対判定装置に入力されるとセット
されるフラグをＦ側カード特徴記憶部で実装し、これが
セットされていれば指紋カード対判定装置に入力されな
いように制御するのが望ましい。
【００７５】本実施例においてもさらにクラスタ分けを
進め絞り込みを高めるために、「その他」のクラス
“Ｍ”について、そこに含まれるカードを対象として両
手人差し指の紋様パターンの組み合わせに従って実施例
１の場合と同様にさらにクラスタを分割する、というよ
うに実施例１を融合して実現することもできる。また紋
様パターン判定の確信度を加味して実現することもでき
る。
進め絞り込みを高めるために、「その他」のクラス
“Ｍ”について、そこに含まれるカードを対象として両
手人差し指の紋様パターンの組み合わせに従って実施例
１の場合と同様にさらにクラスタを分割する、というよ
うに実施例１を融合して実現することもできる。また紋
様パターン判定の確信度を加味して実現することもでき
る。
【００７６】
【発明の効果】本発明の装置及び方法を用いることによ
り、指紋カード対判定装置において従来Ｆ側カード全体
の枚数であるＭ回実行されていた相違度を評価するとい
う動作は、Ｆ側カードクラスタ選択部で選択された、限
られたクラスタ内のＦ側カードのみを対象ノとして行わ
れることになる。
り、指紋カード対判定装置において従来Ｆ側カード全体
の枚数であるＭ回実行されていた相違度を評価するとい
う動作は、Ｆ側カードクラスタ選択部で選択された、限
られたクラスタ内のＦ側カードのみを対象ノとして行わ
れることになる。
【００７７】請求項３の方法に従ったクラスタを採用し
た場合、Ｓ側カードと単数又は複数の指紋の紋様パター
ン判定の組み合わせが矛盾するＦ側カードは選択されな
いことになり、指紋カード対判定装置において相違度を
評価するという処理の実行回数をその分だけ削減するこ
とができる。
た場合、Ｓ側カードと単数又は複数の指紋の紋様パター
ン判定の組み合わせが矛盾するＦ側カードは選択されな
いことになり、指紋カード対判定装置において相違度を
評価するという処理の実行回数をその分だけ削減するこ
とができる。
【００７８】請求項４及び５の方法に従ったクラスタを
採用した場合は、ある紋様パターン（例えば多数パター
ン）に判定される指のカード上での本数が、Ｓ側カード
と大きく矛盾するＦ側カードは、選択されないことにな
り、指紋カード対判定装置において相違度を評価すると
いう処理の実行回数をその分だけ削減することができ
る。
採用した場合は、ある紋様パターン（例えば多数パター
ン）に判定される指のカード上での本数が、Ｓ側カード
と大きく矛盾するＦ側カードは、選択されないことにな
り、指紋カード対判定装置において相違度を評価すると
いう処理の実行回数をその分だけ削減することができ
る。
【００７９】これは人間の１０指の間にある紋様パター
ンの相関の強さを利用し、カードレベルの特徴を少ない
計算量で求めることにより、カードレベルの特徴がＳ側
カードと異なるＦ側カードを予め排除することにより全
体の計算量を削減するという考え方である。
ンの相関の強さを利用し、カードレベルの特徴を少ない
計算量で求めることにより、カードレベルの特徴がＳ側
カードと異なるＦ側カードを予め排除することにより全
体の計算量を削減するという考え方である。
【００８０】同様に請求項６及び７の方法に従ったクラ
スタを採用した場合、ある紋様パターン（多数パター
ン）に判定される指のカード上での本数、及びそうでな
い少数紋様パターンの位置が、Ｓ側カードと大きく矛盾
するＦ側カードは選択されないことになり、やはり指紋
カード対判定装置において相違度を評価するという処理
の実行回数をその分だけ削減することができる。
スタを採用した場合、ある紋様パターン（多数パター
ン）に判定される指のカード上での本数、及びそうでな
い少数紋様パターンの位置が、Ｓ側カードと大きく矛盾
するＦ側カードは選択されないことになり、やはり指紋
カード対判定装置において相違度を評価するという処理
の実行回数をその分だけ削減することができる。
【００８１】指紋カード対判定を実行されないＦ側カー
ドは、これらのカードレベルの特徴においてＳ側カード
と大きく異なっている訳であるから、Ｓ側カードと同一
人によるものである可能性が低い。従ってこのクラスタ
を使用することによる絞り込み処理の精度の劣化は限ら
れていると考えられる。この方法の導入により新たに必
要となる計算量はごくわずかであり、一方クラスタ選択
を通じて指紋カード対判定装置に送られるカード数は総
当たりの場合であるＭよりかなり小さくすることが可能
である。従って絞り込みの精度を保ちながら、指紋カー
ド対判定の回数は大幅に削減されることになり、これに
より全体の処理が高速化され、また処理に必要な計算機
パワーを小さく抑えられるという効果が得られる。
ドは、これらのカードレベルの特徴においてＳ側カード
と大きく異なっている訳であるから、Ｓ側カードと同一
人によるものである可能性が低い。従ってこのクラスタ
を使用することによる絞り込み処理の精度の劣化は限ら
れていると考えられる。この方法の導入により新たに必
要となる計算量はごくわずかであり、一方クラスタ選択
を通じて指紋カード対判定装置に送られるカード数は総
当たりの場合であるＭよりかなり小さくすることが可能
である。従って絞り込みの精度を保ちながら、指紋カー
ド対判定の回数は大幅に削減されることになり、これに
より全体の処理が高速化され、また処理に必要な計算機
パワーを小さく抑えられるという効果が得られる。
【図１】本発明請求項１の指紋カード絞り込み装置の実
施例の構成を示すブロック図である。
施例の構成を示すブロック図である。
【図２】指紋カード絞り込み装置で使用される指紋カー
ド対判定装置の実施例の構成を示すブロック図である。
ド対判定装置の実施例の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明実施例２でＦ側カード登録時の処理の流
れを示す流れ図である。
れを示す流れ図である。
【図４】本発明実施例２でＳ側カード入力時の処理の流
れを示す流れ図である。
れを示す流れ図である。
【図５】従来の指紋カード絞り込み装置の一例の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
１ 指紋カード絞り込み装置 ２ Ｆ側クラスタインデクス決定部 ３ Ｆ側カード特徴記憶部 ４ Ｆ側カードクラスタ選択部 ５ Ｓ側カード特徴記憶部 ６ Ｓ側クラスタインデクス決定部 ８ 指紋カード対判定装置 １０，１２ 紋様パターン判定装置 １１，１３ 指紋特徴抽出装置
Claims (7)
- 【請求項１】 複数の指紋画像を含む指紋カードについ
て、Ｓ側カード（サーチ側カード）と類似するカードを
複数のＦ側カード（ファイル側カード）群中で絞り込む
装置において、 Ｆ側カード上の各指紋から得られる特徴の組み合わせに
よって登録すべきクラスタを決定するＦ側クラスタイン
デクス決定部と、 Ｆ側クラスタインデクス決定部の出力に従ってクラスタ
に分割してＦ側カード群の特徴情報を登録するＦ側カー
ド特徴記憶部と、 Ｓ側カードの特徴情報を一時的に保持するＳ側カード特
徴記憶部と、 Ｓ側カードの上の各指紋から得られる特徴の組み合わせ
から探索すべきクラスタを決定するＳ側クラスタインデ
クス決定部と、 Ｓ側クラスタインデクス決定部の出力に従ってＦ側カー
ド特徴記憶部の一部のクラスタを選択するＦ側カードク
ラスタ選択部と、 Ｓ側カード特徴記憶部に登録されたＳ側カードの特徴情
報と、Ｆ側カードクラスタ選択部で選択されたクラスタ
内のＦ側カードの特徴情報とを入力し、そのカード対に
ついて選択結果を決定する指紋カード対判定装置とから
なることを特徴とする指紋カード絞り込み装置。 - 【請求項２】 複数の指紋画像を含む指紋カードについ
て、Ｓ側カードと類似するカードをＦ側カードデータベ
ース内で絞り込む方法において、 あらかじめＦ側の各々のカードについて、そのカード上
の各指紋から得られる特徴の組み合わせに基づいて、そ
のカードをどのクラスタに登録するかを、決められたル
ールに従って決定し、その特徴情報を決定されたクラス
タに登録しておき、 Ｓ側カードが与えられた際には、そのカード上の各指紋
から得られる特徴の組み台わせに基づいて、保持された
Ｆ側カードのどのクラスタ内のカードを対象として指紋
カード対類似度評価動作を行うかを、決められたルール
に従って決定して選択し、 選択された全てのクラスタ内の各Ｆ側カードについて、
それとＳ側カードとの特徴情報の類似度を評価すること
により、そのカード対について詳細照合すべきか否かの
選択結果を決定することを特徴とする指紋カード絞り込
み方法。 - 【請求項３】 Ｆ側及びＳ側でクラスタを決定するルー
ルとして、カード上での特定の単数又は複数の指の指紋
の紋様パターン判定の組み合わせを利用することを特徴
とする請求項２記載の指紋カード絞り込み方法。 - 【請求項４】 Ｆ側及びＳ側でクラスタを決定するルー
ルとして、ある紋様パターンに判定される指のカード上
での本数を利用することを特徴とする請求項２記載の指
紋カード絞り込み方法。 - 【請求項５】 Ｆ側カード上の最も多数である紋様パタ
ーンに判定される指の本数に対応するクラスタに登録す
るというルールに基づいて登録クラスタを決定し、また
Ｓ側については最も多数である紋様パターンに判定され
る指の本数と不明と判定された指のカード上での本数に
基づいて探索クラスタを決定することを特徴とする請求
項２記載の指紋カード絞り込み方法。 - 【請求項６】 Ｆ側及びＳ側でクラスタを決定するルー
ルとして、ある紋様パターンに判定される指のカード上
での本数とその紋様パターンでない指の位置に基づいて
クラスタを決定することを特徴とする請求項２記載の指
紋カード絞り込み方法。 - 【請求項７】 Ｆ側で登録クラスタを決定するルールと
して、Ｆ側カード上で最も多数である紋様パターンに判
定される指のカード上での本数とその紋様パターンでな
い指の位置に基づいて決定される単数又は複数のクラス
タにそのカードを登録し、 Ｓ側についてもカード上で最も多数である紋様パターン
に判定される指のカード上での本数と、不明と判定され
た指のカード上での本数とその位置と、その紋様パター
ンでない指の位置とに基づいて決定される単数又は複数
のクラスタを探索対象とすることを特徴とする請求項２
記載の指紋カード絞り込み方法。
Priority Applications (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8349879A JP2924958B2 (ja) | 1996-12-27 | 1996-12-27 | 指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法 |
| CA002225850A CA2225850C (en) | 1996-12-27 | 1997-12-23 | A method of and an apparatus for pre-selecting fingerprint cards |
| US08/997,260 US6047079A (en) | 1996-12-27 | 1997-12-23 | Method of and an apparatus for pre-selecting fingerprint cards |
| EP97122817A EP0851379B1 (en) | 1996-12-27 | 1997-12-23 | A method of an apparatus for pre-selecting fingerprint cards |
| DE69724087T DE69724087D1 (de) | 1996-12-27 | 1997-12-23 | Verfahren und Vorrichtung zur Vorauswahl von Fingerabdruckskarten |
| AU49285/97A AU4928597A (en) | 1996-12-27 | 1997-12-24 | A method of and an apparatus for pre-selecting fingerprint cards |
| KR1019970074889A KR100291256B1 (ko) | 1996-12-27 | 1997-12-27 | 지문카드사전선택방법및장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8349879A JP2924958B2 (ja) | 1996-12-27 | 1996-12-27 | 指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10187970A true JPH10187970A (ja) | 1998-07-21 |
| JP2924958B2 JP2924958B2 (ja) | 1999-07-26 |
Family
ID=18406737
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8349879A Expired - Lifetime JP2924958B2 (ja) | 1996-12-27 | 1996-12-27 | 指紋カード絞り込み装置及び指紋カード絞り込み方法 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6047079A (ja) |
| EP (1) | EP0851379B1 (ja) |
| JP (1) | JP2924958B2 (ja) |
| KR (1) | KR100291256B1 (ja) |
| AU (1) | AU4928597A (ja) |
| CA (1) | CA2225850C (ja) |
| DE (1) | DE69724087D1 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010191573A (ja) * | 2009-02-17 | 2010-09-02 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 指静脈認証システム |
| WO2012090287A1 (ja) | 2010-12-27 | 2012-07-05 | 富士通株式会社 | 生体認証装置 |
| WO2012105085A1 (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-09 | Ｎｅｃソフト株式会社 | 画像認証装置、画像認証方法、プログラムおよび記録媒体 |
| JP2012208682A (ja) * | 2011-03-29 | 2012-10-25 | Fujitsu Ltd | 生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム |
| JP2012238058A (ja) * | 2011-05-10 | 2012-12-06 | Azbil Corp | 照合装置 |
| JP2012238057A (ja) * | 2011-05-10 | 2012-12-06 | Azbil Corp | 照合装置 |
| JP2012248000A (ja) * | 2011-05-27 | 2012-12-13 | Fujitsu Ltd | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム |
| JP5660126B2 (ja) * | 2010-03-19 | 2015-01-28 | 富士通株式会社 | 識別装置、識別方法、及びプログラム |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7133542B2 (en) * | 2000-09-29 | 2006-11-07 | Chuo Hatsujo Kabushiki Kaisha | Fingerprint verification device and fingerprint verification method |
| US7155039B1 (en) | 2002-12-18 | 2006-12-26 | Motorola, Inc. | Automatic fingerprint identification system and method |
| EP3553703A1 (en) | 2008-04-25 | 2019-10-16 | Aware, Inc. | Biometric identification and verification |
| EP3416101A1 (en) * | 2011-04-20 | 2018-12-19 | NEC Corporation | Tenprint card input device, tenprint card input method and storage medium |
| JP5861529B2 (ja) * | 2012-03-27 | 2016-02-16 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証システム、生体認証方法、生体認証プログラム |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6334508A (ja) * | 1986-07-29 | 1988-02-15 | Citizen Watch Co Ltd | レ−ザ・プリンタのスキヤナ− |
| JPH0729003A (ja) * | 1993-07-09 | 1995-01-31 | Nec Corp | 指紋照合装置 |
| US5465303A (en) * | 1993-11-12 | 1995-11-07 | Aeroflex Systems Corporation | Automated fingerprint classification/identification system and method |
| US5659626A (en) * | 1994-10-20 | 1997-08-19 | Calspan Corporation | Fingerprint identification system |
| JP2785862B2 (ja) * | 1995-10-16 | 1998-08-13 | 日本電気株式会社 | 指紋カード選択装置および指紋カード絞り込み装置 |
-
1996
- 1996-12-27 JP JP8349879A patent/JP2924958B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1997
- 1997-12-23 CA CA002225850A patent/CA2225850C/en not_active Expired - Fee Related
- 1997-12-23 EP EP97122817A patent/EP0851379B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1997-12-23 US US08/997,260 patent/US6047079A/en not_active Expired - Lifetime
- 1997-12-23 DE DE69724087T patent/DE69724087D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1997-12-24 AU AU49285/97A patent/AU4928597A/en not_active Abandoned
- 1997-12-27 KR KR1019970074889A patent/KR100291256B1/ko not_active IP Right Cessation
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010191573A (ja) * | 2009-02-17 | 2010-09-02 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 指静脈認証システム |
| JP5660126B2 (ja) * | 2010-03-19 | 2015-01-28 | 富士通株式会社 | 識別装置、識別方法、及びプログラム |
| US9129145B2 (en) | 2010-03-19 | 2015-09-08 | Fujitsu Limited | Identification apparatus, identification method, and program |
| WO2012090287A1 (ja) | 2010-12-27 | 2012-07-05 | 富士通株式会社 | 生体認証装置 |
| JP5713026B2 (ja) * | 2010-12-27 | 2015-05-07 | 富士通株式会社 | 生体認証装置 |
| US9092655B2 (en) | 2010-12-27 | 2015-07-28 | Fujitsu Limited | Biometric authentication device |
| WO2012105085A1 (ja) * | 2011-01-31 | 2012-08-09 | Ｎｅｃソフト株式会社 | 画像認証装置、画像認証方法、プログラムおよび記録媒体 |
| JP2012208682A (ja) * | 2011-03-29 | 2012-10-25 | Fujitsu Ltd | 生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム |
| JP2012238058A (ja) * | 2011-05-10 | 2012-12-06 | Azbil Corp | 照合装置 |
| JP2012238057A (ja) * | 2011-05-10 | 2012-12-06 | Azbil Corp | 照合装置 |
| JP2012248000A (ja) * | 2011-05-27 | 2012-12-13 | Fujitsu Ltd | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| AU4928597A (en) | 1998-07-02 |
| CA2225850A1 (en) | 1998-06-27 |
| KR19980064733A (ko) | 1998-10-07 |
| DE69724087D1 (de) | 2003-09-18 |
| EP0851379A2 (en) | 1998-07-01 |
| EP0851379A3 (en) | 1999-03-31 |
| CA2225850C (en) | 2001-08-07 |
| JP2924958B2 (ja) | 1999-07-26 |
| US6047079A (en) | 2000-04-04 |
| EP0851379B1 (en) | 2003-08-13 |
| KR100291256B1 (ko) | 2001-06-01 |
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