JPH10320552A - 人物照合装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 短時間で人物を照合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、人物の登録時
にこの者の身体の所定部位のパターンを撮像して参照用
の画像を取得するとともに、人物の照合時に照合対象者
の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（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照合対象者が登録
されている人物であるか否かを判定する演算処理部（６
０）と、を備えている。演算処理部は、複数の人物につ
いて取得された複数の参照用画像と上記の照合用画像と
を電子的にフーリエ変換するとともに、複数の参照用画
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
換することにより前記類似度を求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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（指紋など）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】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、照合対
象者が複数いて各人の識別用パターンが登録されている
場合は、全ての登録パターンについて人物照合時に取得
したパターンとの相関演算を行なわなければならない。
このように、いわゆる相関演算の総当たりを行うので
は、登録人数が多い場合に人物の照合に膨大な時間がか
かるという問題が生じてしまう。

【０００４】本発明は、上記の問題点に鑑みなされたも
ので、人物の照合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。

【０００５】

【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）人物の登録時に
この者の身体の所定部位のパターンを撮像して参照用の
画像を取得するとともに、人物の照合時に照合対象者の
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照合対象者が登録
されている人物であるか否かを判定する演算処理部と、
を備えており、この演算処理部は、複数の人物について
取得された複数の参照用画像と上記の照合用画像とを電
子的にフーリエ変換するとともに、これら複数の参照用
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前記類似度を求めることを特徴とし
ている。

【０００６】ここで、「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」とは、重ね
合わせの結果の位相共役に照合用画像のフーリエ変換結
果を電子的に乗算する場合や、重ね合わせの結果に照合
用画像のフーリエ変換結果の位相共役を電子的に乗算す
る場合の他、上記の重ね合わせの結果に照合用画像のフ
ーリエ変換結果をそのまま電子的に乗算する場合も含ま
れる。

【０００７】本発明の人物照合装置では、複数の人物に
ついて取得された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、この多重化参照フィル
タに基づいて電子的に相関演算を行う。これにより全て
の登録人物についての参照用画像と照合用画像との相関
演算を個々に繰り返す必要がなくなるから、本発明の人
物照合装置では、人物照合のための相関演算が非常に短
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。

【０００８】本発明の人物照合装置において、上記の演
算処理部は、複数の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。

【０００９】また、上記の演算処理部は、複数の参照用
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。

【００１０】また、上記の演算処理部は、複数の参照用
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。

【００１１】また、上記の演算処理部は、複数の参照用
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。

【００１２】また、上記の演算処理部は、複数の参照用
画像のフーリエ変換結果をそれぞれ複数の部分領域に相
等しく分割し、複数の参照用画像のフーリエ変換結果の
振幅を各部分領域ごとに比較して最も大きな振幅を有す
る参照用画像を各部分領域ごとに選択し、各部分領域ご
とに選択された参照用画像の当該部分領域を集めて画像
を再構成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】上記の演算処理部は、複数の参照用画像の
フーリエ変換結果の振幅項を規格化してから上記の重ね
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。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。また、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。

【００１４】上記の演算処理部は、複数の参照用画像の
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
してから上記の重ね合わせを行い、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。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。

【００１５】また、上記の演算処理部は、上記の重ね合
わせの後、重ね合わせの結果の振幅項を規格化し、照合
用画像のフーリエ変換結果の振幅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。

【００１６】また、上記の演算処理部は、上記の重ね合
わせの後、この重ね合わせの結果のパワースペクトラム
の総和を規格化し、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】更に、上記の演算処理部は、複数の参照用
画像を互いに異なった方向又は量だけ平行移動させてか
ら上記のフーリエ変換を行うものであっても良いし、ま
た、上記の演算処理部は、複数の参照用画像のフーリエ
変換結果を互いに異なった方向又は量だけ平行移動させ
てから上記の重ね合わせを行うものであっても良い。こ
れらの場合、各参照用画像に基づく相関ピークを分離さ
せることができ、これにより最も類似度の高い参照画像
だけを用いて照合画像との相関を求めることが実質的に
可能になるので、人物の認識率を高めることができる。

【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。

【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、照合すべき人物
の指紋を予め登録しておき、照合時に照合対象者から取
得した指紋画像を登録しておいた指紋と照合することで
照合対象者が登録された人物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。

【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、人物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、Ｃ
ＣＤ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、登録人物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。

【００２４】本装置により人物を照合するためには、予
め照合の対象となるべき人物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、ＬＥＤ２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。以上の動作を登録する全て
の人物について繰り返す。例えば、登録人物１人につき
１つの指紋を採取するとすれば、登録人物が４人の場
合、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】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RE
F_A，REF_B，REF_C，REF_Dのように表すと、これらは、 REF_A＝Ｘ_A＋Ｙ_A・ｊ，REF_B＝Ｘ_B＋Ｙ_B・ｊ REF_C＝Ｘ_C＋Ｙ_C・ｊ，REF_D＝Ｘ_D＋Ｙ_D・ｊ というように複素表示で表すことができる。なお、上記
において大文字の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、大文字の
Ｘ、ＹはＮ行Ｎ列のマトリックスを表すことになり、こ
れに応じてフーリエ変換結果REFもＮ行Ｎ列のマトリッ
クスとなる。この場合、マトリックスREFのｎ行ｍ列要
素を[REF]_nm、Ｘ、Ｙのｎ行ｍ列要素をそれぞれ
[Ｘ]_nm、[Ｙ]_nmのように表すと、[REF]_nm＝[Ｘ]_nm＋
[Ｙ]_nm・ｊである。この表記法は、以降でも必要に応じ
て用いることにする。

【００２６】上記の高速フーリエ変換の後、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、この振幅項の規格化処理
を「位相オンリー化」と呼ぶことにする。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（Phase Onl
y）を表す）と表すと、

【００２７】

【数１】 である。上記の位相オンリー化が、図２の規格化処理
（ステップ２３）である。

【００２８】続いて、ＣＰＵ８は、上記のようにして規
格化した参照指紋画像REFpo_A，REFpo_B，REFpo_C，REFpo_D
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、 Multi＝REFpo_A＋REFpo_B＋REFpo_C＋REFpo_D ＝(Ｘ_A′＋Ｙ_A′・ｊ)＋(Ｘ_B′＋Ｙ_B′・ｊ) ＋(Ｘ_C′＋Ｙ_C′・ｊ)＋(Ｘ_D′＋Ｙ_D′・ｊ) ＝(Ｘ_A′＋Ｘ_B′＋Ｘ_C′＋Ｘ_D′)＋(Ｙ_A′＋Ｙ_B′＋
Ｙ_C′＋Ｙ_D′)・ｊ ＝Ｘ_M＋Ｙ_M・ｊ Multi^*＝Ｘ_M−Ｙ_M・ｊ のように表される。上記のMultiは、規格化された参照
指紋画像REFpo_A，REFpo_B，REFpo_C，REFpo_Dの加算結果で
ある。また、上記Multi^*は、Multiの位相共役であり、
これが本装置で用いられる参照フィルタである。ＣＰＵ
８は、この参照フィルタをＩＤ番号と共にＲＡＭ９及び
ＨＤ１０に保存する次に、本装置による人物照合処理に
ついて説明する。人物照合時に照合対象者は、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
ＣＰＵ８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）。

【００２９】この後、登録処理の時と同様に、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ＣＰＵ８
が高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する（ステップ２
６）。以下では、このフーリエ変換結果を、TAG＝Ｘ_T＋
Ｙ_T・ｊのように表す。

【００３０】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
紋画像のフーリエ変換結果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、

【００３１】

【数２】 である。上記の位相オンリー化が、図２の規格化処理
（ステップ２７）である。

【００３２】次いで、ＣＰＵ８は、規格化処理を施され
た照合指紋画像TAGpoと参照フィルタMulti^*とを乗算す
る（ステップ２８）。これは、 Multi^*・TAGpo＝(Ｘ_M−Ｙ_M・ｊ)・(Ｘ_T′＋Ｙ_T′・ｊ) ＝(Ｘ_M・Ｘ_T′＋Ｙ_M・Ｙ_T′)＋(Ｘ_M・Ｙ_T′−Ｘ_T′・Ｙ
_M)・ｊ のように表される。

【００３３】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
る。これは、参照指紋画像と照合指紋画像との間の類似
度の一種である。

【００３４】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、その大きさを所定のしきい値と
比較して参照指紋と照合指紋の一致・不一致を判断する
ことにより照合対象者が登録人物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、ＣＰ
Ｕ８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、検出された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
（他人同士の指紋間の相互相関）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。

【００３５】cp_cross×sr＜cp … 指紋一致 cp_cross×sr≧cp … 指紋不一致 指紋が一致すると判断された場合は本人だと判定され、
指紋が不一致であると判断された場合は他人だと判定さ
れる。

【００３６】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、照合対象者が登録人物本人であると判
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。

【００３７】本実施形態の装置では、各登録人物の参照
指紋画像を重ね合わせて多重化したフィルタを作成し、
このフィルタを用いて相関演算を行うので、全ての参照
指紋画像について照合指紋画像との相関演算を個々に実
行する必要がない。このため、この人物照合装置よれ
ば、人物照合のための相関演算が非常に短くてすみ、結
果として迅速な人物照合が可能である。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。

【００３８】更に、本装置では、位相オンリー化により
全ての参照指紋画像及びのフーリエ変換結果の振幅が１
に規格化されているので、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強度に依存せずに一
定条件で比較できる。つまり、自己相関値が常に一定と
なる。上述のように本装置では、照合指紋及び参照フィ
ルタ間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、位相オンリー化によりこの比較を常に一定条件で行
うことができるようになるので、安定した人物照合が可
能となっている。

【００３９】また、人物照合装置において、登録される
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
非常に重要であるが、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、５１２×５１２程度の分解
点数で画像を取り込んだ場合に、その画像を１２８×１
２８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、登
録人物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。

【００４０】本発明の人物照合装置は、上記実施形態に
限られるものではなく、様々な変形が可能である。例え
ば、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、（ａ）各参照指紋画像を平均化す
る方法、（ｂ）各参照指紋画像を一定値から減算する方
法、（ｃ）各参照指紋画像を２乗平均化する方法、
（ｄ）各参照指紋画像のフーリエ変換結果の同一画素を
比較して最も大きな振幅を有する画像を各画素ごとに選
択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。

【００４１】まず、（ａ）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 REFpo_A，REFpo_B，REF
po_C，REFpo_D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、 multi＝(REFpo_A＋REFpo_B＋REFpo_C＋REFpo_D)／４ ＝(Ｘ_A′＋Ｘ_B′＋Ｘ_C′＋Ｘ_D′)／４ ＋(Ｙ_A′＋Ｙ_B′＋Ｙ_C′＋Ｙ_D′)・ｊ／４ ＝Ｘave＋Ｙave・ｊ multi^*＝Ｘave−Ｙave・ｊ この後、上述と同様にして求めた照合指紋画像TAGpoと
上記の参照フィルタmulti^*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。

【００４２】（ｂ）一定値からの減算の場合は、参照指
紋画像REFpo_A，REFpo_B，REFpo_C，REFpo_Dを所定の基準値
Ｃ（＝Ｃ₁＋Ｃ₂・ｊ）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。

【００４３】この演算処理は、次のように表される、 multi＝Ｃ−REFpo_A−REFpo_B−REFpo_C−REFpo_D ＝(Ｃ₁−Ｘ_A′−Ｘ_B′−Ｘ_C′−Ｘ_D′) ＋(Ｃ₂−Ｙ_A′−Ｙ_B′−Ｙ_C′−Ｙ_D′)・ｊ ＝Ｘsub＋Ｙsub・ｊ multi^*＝Ｘsub−Ｙsub・ｊ この後、上述と同様にして求めた照合指紋画像TAGpoと
上記の参照フィルタmulti^*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。

【００４４】（ｃ）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 REFpo_A，REpo_B，REFp
o_C，REFpo_D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、

【００４５】

【数３】

【００４６】この後、上述と同様にして求めた照合指紋
画像TAGpoと上記の参照フィルタmulti^*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。

【００４７】（ｄ）各参照指紋画像のフーリエ変換結果
の同一画素を比較して最も大きな振幅を有する画像を各
画素ごとに選択する場合については、画像の振幅を比較
する関係上、この処理を行う前に規格化を行うのは好ま
しくない。従って、（ｄ）の方式を採用する場合は、各
参照指紋画像をフーリエ変換した後、規格化処理を行わ
ずに重ね合わせを行う。

【００４８】（ｄ）の方式については、参照指紋画像の
フーリエ変換結果（以下、簡単のため、単に「参照指紋
画像」呼ぶ）REF_A，REF_B，REF_C，REF_Dのマトリックス表
現を用いて説明する。すなわち、各参照指紋画像を、 [REF_A]_nm＝[Ｘ_A]_nm＋[Ｙ_A]_nm・ｊ [REF_B]_nm＝[Ｘ_B]_nm＋[Ｙ_B]_nm・ｊ [REF_C]_nm＝[Ｘ_C]_nm＋[Ｙ_C]_nm・ｊ [REF_B]_nm＝[Ｘ_D]_nm＋[Ｙ_D]_nm・ｊ のように表す。ここで添字のｎ、ｍは、それぞれ参照指
紋画像の画素の行番号、列番号を表している。参照指紋
画像のサイズがＮ×Ｎの場合、ｎ、ｍは、それぞれ１か
らＮの範囲の整数となる。従って、上記のマトリックス
表現は各参照指紋画像の任意の画素を表すことになる。
また、各参照指紋画像の任意の画素（ｎ、ｍ）の振幅
は、 [AMP_A]_nm＝([Ｘ_A]_nm ²＋[Ｙ_A]_nm ²)^1/2 [AMP_B]_nm＝([Ｘ_B]_nm ²＋[Ｙ_B]_nm ²)^1/2 [AMP_C]_nm＝([Ｘ_C]_nm ²＋[Ｙ_C]_nm ²)^1/2 [AMP_D]_nm＝([Ｘ_D]_nm ²＋[Ｙ_D]_nm ²)^1/2 のように表される。

【００４９】ここで説明する重ね合わせ方式（ｄ）を上
記実施形態の装置に適用した場合を考えると、ＣＰＵ８
は、各参照指紋画像の同一画素の振幅を比較して、最大
の振幅を表す画像を各画素ごとに選択する。ＣＰＵ８
は、全ての画素についてこのような選択を行い、各画素
ごとに選択された画像の当該画素を集めて画像を再構成
することにより、各参照指紋画像を重ね合わせた多重化
参照画像を作成する。

【００５０】以下では、図３を参照しながら、上記処理
を説明する。図３では、参照指紋画像がＡ〜Ｄの４つあ
り、各参照指紋画像Ａ〜Ｄのサイズが４×４である場合
が想定されている。ＣＰＵ８は、この参照指紋画像Ａ〜
Ｄの同一画素（１、１）の振幅を比較し、最も大きい振
幅を有する参照指紋画像の当該画素（１、１）を選択し
て、これを多重化参照画像の画素（１、１）とする。す
なわち、図３のように画像Ｃの画素（１、１）の振幅が
最大のとき、多重化参照画像multiの画素（１、１）
は、 [multi]₁₁＝[Ｘ_C]₁₁＋[Ｙ_C]₁₁・ｊ のようになる。また、ＣＰＵ８は、各参照指紋画像Ａ〜
Ｄの同一画素（２、１）の振幅を比較し、最も大きい振
幅を有する参照指紋画像の画素（２、１）を多重化参照
画像の画素（２、１）とする。図３のように画像Ｄの画
素（２、１）が最大のときは、[multi]₂₁＝[Ｘ_D]₂₁＋
[Ｙ_D]₂₁・ｊとなる。ＣＰＵ８は、このような処理を全
ての画素について行うことにより多重化参照画像multi
を作成し、この多重化参照画像multiを位相共役化する
ことで参照フィルタmulti^*を作成する。この後、上述と
同様にして求めた照合指紋画像TAGpoと上記の参照フィ
ルタmulti^*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。

【００５１】上記の方法（ａ）〜（ｄ）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）をとることによっても多重化を行うこと
ができる。

【００５２】また、ＣＰＵ８は、上記の規格化処理２３
や２７において、位相オンリー化の代わりにパワースペ
クトラムの総和の規格化を行っても良い。以下、このパ
ワースペクトラムの総和の規格化について説明する。

【００５３】ここでは、各参照指紋画像のサイズをＮ×
Ｎとし、各参照指紋画像のフーリエ変換結果REFのパワ
ースペクトラムの総和をＮ×Ｎ＝Ｎ²に規格化する場合
を考える。

【００５４】参照指紋画像REF＝Ｘ＋Ｙ・ｊのパワース
ペクトラムの総和を、

【００５５】

【数４】 のように表すと、規格化した結果は、

【００５６】

【数５】 のようになる。

【００５７】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、

【００５８】

【数６】 となる。

【００５９】ＣＰＵ８は、上記の演算により各参照指紋
画像Ａ〜Ｄについて求めたREF_A″、REF_B″、REF_C″、RE
F_D″を上記実施形態のREFpo_A、REFpo_B、REFpo_C、REFpo_D
の代わりに用いて上記の重ね合わせを行えば良い。

【００６０】照合指紋画像のパワースペクトラムの総和
の規格化も、参照指紋の場合と同様に、照合指紋画像の
フーリエ変換結果TAGのパワースペクトラムの総和をＮ²
に規格化するものとする。具体的には、照合指紋画像TA
G＝Ｘ_T＋Ｙ_T・ｊのパワースペクトラムの総和を、

【００６１】

【数７】 のように表すと、規格化した結果は、

【００６２】

【数８】 のようになる。

【００６３】確認のために、照合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、

【００６４】

【数９】 となる。

【００６５】ＣＰＵ８は、上記のTAG″を上記実施形態
のTAGpoの代わりに用いて参照指紋画像の重ね合わせと
の乗算２８を行えば良い。

【００６６】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。前述し
たように、本装置では、照合指紋及び参照フィルタ間の
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。

【００６７】また、ＣＰＵ８は、上記の規格化処理２３
や２７において、位相オンリー化に引き続きパワースペ
クトラムの総和の規格化を行っても良い。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。

【００６８】ここでは、各参照指紋画像のサイズをＮ×
Ｎとし、位相オンリー化された参照指紋画像REFpoのパ
ワースペクトラムの総和をＮ×Ｎ＝Ｎ²に規格化する場
合を考える。

【００６９】参照指紋画像REFpo＝Ｘ′＋Ｙ′・ｊのパ
ワースペクトラムの総和を、

【００７０】

【数１０】 のように表すと、規格化した結果は、

【００７１】

【数１１】 のようになる。

【００７２】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、

【００７３】

【数１２】 となる。

【００７４】ＣＰＵ８は、上記のようにして求めたREFp
o_A″、REFpo_B″、REFpo_C″、REFpo_D″を上記実施形態の
REFpo_A、REFpo_B、REFpo_C、REFpo_Dの代わりに用いて上記
の重ね合わせを行えば良い。

【００７５】照合指紋画像のパワースペクトラムの総和
の規格化も、参照指紋の場合と同様に、位相オンリー化
された照合指紋画像のパワースペクトラムの総和をＮ²
に規格化するものとする。具体的には、位相オンリー化
された照合指紋画像TAGpo＝Ｘ_T′＋Ｙ_T′・ｊのパワー
スペクトラムの総和を、

【００７６】

【数１３】 のように表すと、規格化した結果は、

【００７７】

【数１４】 のようになる。

【００７８】確認のために、照合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、

【００７９】

【数１５】 となる。

【００８０】ＣＰＵ８は、上記のTAGpo″を上記実施形
態のTAGpoの代わりに用いて参照指紋画像の重ね合わせ
との乗算２８を行えば良い。

【００８１】次に、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（位相オンリー化）せずに、必要に応じてパワー
スペクトラムの規格化を行ってから、各フーリエ変換結
果を重ね合わせた後、位相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
に基づいて照合対象者が登録された人物本人であるか否
かの判定を行うことになる。

【００８２】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、本人認識率（照合
対象者が登録人物である場合に照合対象者を登録人物本
人であると認識する確率）及び他人排他率（照合対象者
が登録人物ではない場合に照合対象者を登録人物とは別
人であると認識する確率）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、本人認識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。

【００８３】次に、上記実施形態の装置では、参照画像
の重ね合わせの結果を位相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、参照画像の重ね合わせの結果を位
相共役化せずに照合画像のフーリエ変換結果を位相共役
化して参照画像の重ね合わせ結果に乗じ、この乗算結果
を逆フーリエ変換しても相互相関を求めることができ
る。このようにして求めた相互相関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。

【００８４】また、上記実施形態の装置では、参照画像
のフーリエ変換結果の振幅項や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うが、重ね合わせの
後に重ね合わせの結果に対してこれらの規格化を行って
も良い。

【００８５】次に、本発明の人物照合装置の演算処理部
は、参照画像の重ね合わせに先だって、以下で説明する
シフト処理（平行移動処理）を行っても良い。このシフ
ト処理は、上述のように取得された複数の参照画像のそ
れぞれを互いに異なる方向又は量だけ平行移動させる処
理である。この平行移動は、フーリエ変換前に行っても
良いし、フーリエ変換後であって重ね合わせの前に行っ
ても良い。重ね合わせの前に規格化を行う場合、このシ
フト処理は規格化の前に行っても良いし、規格化の後に
行っても良い。

【００８６】ここでは、上記実施形態のように４つの参
照指紋画像Ａ〜Ｄを取得し、各々に対してフーリエ変換
前にシフト処理を行った例を挙げる。図４は、シフト処
理を施された各参照指紋画像と照合指紋画像をコンピュ
ータディスプレイ上に表示した中間調画像を表す写真で
あり、（ａ）〜（ｄ）は、参照指紋画像Ａ〜Ｄをそれぞ
れシフト処理した指紋を示している。また、（ｅ）は、
照合時に取得した照合指紋画像である。各参照指紋画像
Ａ〜Ｄ及びシフト指紋Ａ〜Ｄ、並びに照合指紋画像のサ
イズは、それぞれ１２８画素×１２８画素である。この
シフト処理では、予め各参照指紋画像Ａ〜Ｄ及び照合指
紋画像に共通のｘｙ座標系を定めておき、画像Ａを＋ｘ
方向に３２画素、＋ｙ方向に３２画素、画像Ｂを−ｘ方
向に３２画素、＋ｙ方向に３２画素、画像Ｃを＋ｘ方向
に３２画素、−ｙ方向に３２画素、画像Ｄを−ｘ方向に
３２画素、−ｙ方向に３２画素だけそれぞれ平行移動さ
せている。

【００８７】このようにして各参照指紋画像を異なる方
向に平行移動させた後、各参照指紋画像をフーリエ変換
してから必要に応じて規格化を行い、加算等により重ね
合わせてから位相共役化する。そして、必要に応じて重
ね合わせの結果を規格化した後、上述したようにして照
合指紋画像のフーリエ変換結果と乗算し、乗算結果を逆
フーリエ変換することにより、図５に示すような相関分
布が得られる。上記のようにして各参照画像Ａ〜Ｄを異
なる方向に移動させた結果、図５に示されるように各参
照画像Ａ〜Ｄに対応した４つの相関ピーク２００Ａ〜２
００Ｄが現れるようになる。登録人物の中に照合対象者
と同一人物が存在すれば、図５のように相関ピークは１
箇所で高くなり、同一人物が存在しなければ相関ピーク
は全て低くなる。従って、人物照合時における所定のし
きい値との比較には、４つの相関ピークのうち最大のも
のを使用すれば良い。

【００８８】このようにシフト処理を行うことで各参照
画像に基づく相関ピークを分離させることができ、これ
により最大の相関ピークを示す参照画像（最も類似度の
高い参照画像）だけを用いて照合画像との相関を求める
ことが実質的に可能になるので、人物の認識率を高める
ことができる。

【００８９】なお、上記の説明ではフーリエ変換前にシ
フト処理を行ったが、フーリエ変換の直後にシフト処理
を行う場合、演算処理部は、 REF＃＝exp(-ｊ２π(ａＸ＋ｂＹ))・REF のような変換を行うことになる。ここで、ａ、ｂは、そ
れぞれｘ方向、ｙ方向の移動量を表している。また、位
相オンリー化やパワースペクトラムの総和の規格化の後
にシフト処理を行う場合は、上式のREFをREFpoやREF″
に置き換えた変換を演算処理部が行うことになる。その
後、演算処理部は、上記実施形態におけるREFの代わり
に上記のREF＃を用いることになる。

【００９０】本発明者は、本願の指紋照合装置が採用す
る相関演算方式が従来の方式と同程度の照合能力を発揮
することを実験により確認した。具体的には、５００人
の各々から同一指の指紋５００指の画像を採取し、この
中から任意に４指（登録人物が４人の場合に相当）を選
択することで種々の参照用指紋セットを作り、同じ５０
０人の同一指から別に３つずつ採取した指紋画像の各々
を各参照用指紋セットに対する照合用指紋として相関演
算を行うことにより、本願に係る人物照合装置と従来の
人物照合装置の双方について認識率の調査を行うもので
ある。なお、この実験により、本願の装置によって照合
時間を短縮できることも確認されている。

【００９１】図６は、本人認識率及び他人排他率を調べ
た実験結果を示すグラフである。なお、上述のように、
本人認識率は、照合対象者が登録人物である場合に照合
対象者を登録人物本人であると認識する確率を意味し、
他人排他率は、照合対象者が登録人物ではない場合に照
合対象者を登録人物とは別人であると認識する確率を意
味する。図中、右下がりのラインが本人認識率、左下が
りのラインが他人排他率を示している。また、図の横軸
は人物照合時において相関ピーク値との比較に用いるし
きい値を示し、縦軸は認識率を示している。なお、縦軸
の「認識率」は、本人認識率の他、他人排他率をも含ん
だ広い意味で用いている。実験に用いたのは、（ａ）各
参照指紋画像をフーリエ変換した後、位相オンリー化し
てからシフト処理を行い、その後、加算、共役化したも
のを照合指紋画像のフーリエ変換結果と乗算して相関を
求め、複数現れる相関ピークのうち最大のものをしきい
値と比較する本発明の装置、（ｂ）各参照指紋画像をフ
ーリエ変換した後、位相オンリー化してから各参照画像
を加算せずに共役化したものをそれぞれ参照フィルタと
して用い、各々を照合指紋画像のフーリエ変換結果と乗
算して各参照フィルタごとに相関を求め、各相関ピーク
の中にしきい値を超える大きさのものが存在するかどう
かを判定する従来の装置、である。図中の実線は（ａ）
の装置による実験結果、破線は（ｂ）の装置による実験
結果、をそれぞれ示している。

【００９２】図６に示されるように、しきい値を変化さ
せたときの本人認識率と他人排他率の変化の方向はトレ
ードオフの関係にある。すなわち、しきい値を高く設定
すれば他人排他率は向上するが、本人認識率は低下す
る。逆に、しきい値を低く設定すれば他人排他率は低下
するが、本人認識率は向上する。

【００９３】図７は、上記の（ａ）（参照画像をシフト
処理してから加算する装置）、（ｂ）（参照画像の加算
を行わない装置）のそれぞれを用いて、１）参照フィル
タと登録人物本人の照合指紋画像との相関値（以下、
「本人対本人の相関値」と呼ぶ）の分布、２）参照フィ
ルタと登録人物以外の人物の照合指紋画像との相関値
（以下、「本人対他人の相関値」と呼ぶ）の分布、を求
めた結果を表している。

【００９４】図７に示されるように、本人対本人の相関
値分布と本人対他人の相関値分布との間では重なってい
る部分が存在する。この重なり部分が、本人と他人とを
識別できない領域である。従って、この重なり部分の面
積が小さいほど認識率（本人認識率及び他人排他率）が
良いことになる。図７に示されるように、この重なりの
大きさは、加算方式と加算なしの方式との間でほとんど
差がなかった。

【００９５】また、図６においてしきい値を変えると、
これに応じて本人認識率と他人排他率も様々な値をと
る。以下の表は、他人排他率が９９％、９９．９％、９
９．９９％となるようにそれぞれしきい値を設定し、各
しきい値に対して本人認識率を調べた結果を表すもので
ある。

【００９６】

【表１】

【００９７】この表に示されるように、加算方式と加算
なしの方式とでほぼ同様の結果が得られた。この点から
も、本願に係る人物照合装置が従来装置と同程度の照合
能力を有していることが分かる。

【００９８】ここまで説明してきたように、本発明の人
物照合装置は、画像に対して各種の処理（規格化、重ね
合わせ、シフト処理）を行うことができるが、本発明者
はどのような処理を組み合わせるのが効果的かを考察し
た。以下、各処理の組合せを実行する人物照合装置の照
合能力の判断基準を示す。

【００９９】事項１：上述した重ね合わせの各方式（加
算、平均化等）は全てほぼ同等 事項２：一度も規格化（特に位相オンリー化）を行わな
いと、照合能力が落ちる 事項３：シフト処理は行なった方が効果的 事項４：（位相オンリー化−重ね合わせ−位相オンリー
化）と、（パワースペクトラムの総和の規格化−重ね合
わせ−位相オンリー化）とは、ほぼ同等 （位相オンリー化−重ね合わせ−規格化せず）が最も良
い 事項５：最も優勢なのは事項２ 事項６：事項３と事項４では、事項３の方が優勢 本発明者の実験によれば、「参照画像の取得−フーリエ
変換−位相オンリー化−シフト処理−重ね合わせ−規格
化せず」という一連の処理を行う装置の他、「参照画像
の取得−フーリエ変換−位相オンリー化−シフト処理−
重ね合わせ−パワースペクトラムの総和の規格化」を行
う装置も高い照合能力を示した。また、この一連の処理
からシフト処理を除去した処理を行うこの装置も十分な
照合能力を有していた。

【０１００】

【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、複数の登録人物についての参照用画像
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、人物の照合を短時間で行うこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【図３】各参照指紋画像の同一画素から最も大きな振幅
を有する画像を各画素ごとに選択することによる重ね合
わせの説明図である。

【図４】シフト処理を施された各参照指紋画像と照合指
紋画像をコンピュータディスプレイ上に表示した中間調
画像を表す写真である。

【図５】シフト処理を行った場合の相互相関分布を示す
図である。

【図６】本人認識率及び他人排他率を調べた実験結果を
示すグラフである。

【図７】本人対本人の相関分布及び本人対他人の相関分
布を調べた実験結果を示すグラフである。

【符号の説明】

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。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 人物の登録時にこの者の身体の所定部位
   のパターンを撮像して参照用の画像を取得するととも
   に、人物の照合時に照合対象者の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
   度に基づいて前記照合対象者が登録されている人物であ
   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、複数の人物について取得された複数
   の前記参照用画像と前記照合用画像とを電子的にフーリ
   エ変換するとともに、前記複数の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。
2. 【請求項２】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   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。
3. 【請求項３】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   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。
4. 【請求項４】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   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。
5. 【請求項５】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   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。
6. 【請求項６】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   像のフーリエ変換結果をそれぞれ複数の部分領域に相等
   しく分割し、前記複数の参照用画像のフーリエ変換結果
   の振幅を前記各部分領域ごとに比較して最も大きな振幅
   を有する参照用画像を前記各部分領域ごとに選択し、前
   記各部分領域ごとに選択された参照用画像の当該部分領
   域を集めて画像を再構成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。
7. 【請求項７】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   像のフーリエ変換結果の振幅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。
8. 【請求項８】 前記演算処理部は、前記複数の参照用画
   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。
9. 【請求項９】 前記演算処理部は、前記重ね合わせの
   後、この重ね合わせの結果の振幅項を規格化し、前記照
   合用画像のフーリエ変換結果の振幅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。
10. 【請求項１０】 前記演算処理部は、前記重ね合わせの
    後、この重ね合わせの結果のパワースペクトラムの総和
    を規格化し、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。
11. 【請求項１１】 前記演算処理部は、前記複数の参照用
    画像を互いに異なった方向又は量だけ平行移動させてか
    ら前記フーリエ変換を行うことを特徴とする請求項１記
    載の人物照合装置。
12. 【請求項１２】 前記演算処理部は、前記複数の参照用
    画像のフーリエ変換結果を互いに異なった方向又は量だ
    け平行移動させてから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。