JPS6341989A - 像相関を用いて正体を確認する方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は一般に像相関法によって物体の正体を確認する
分野に関し、さらに詳しく述べれば指紋像の相関によっ
て個人の身元を確認する方法および装置に関する。

指紋照合は個人識別に通常使用されるよく認められる生
物ａｌｌ定法である。各指紋には、指紋を独特にするう
ねと谷の区別できるパターンがある。

指紋の全うねパターンは、その区別できる形状にしたが
って輪、弓、および渦巻などの何種類かの形態に分類す
ることができる。指紋の個々のうねは、区別できる配置
、間隔、成端、および分岐を有している。指紋照合法は
、どれでも１つの指紋におけるこれらの特徴の組合せが
独特であるという前提に基づく。

指紋照合法の１つの使用は、指紋のデータ・ベースとの
比較に基づき制限区域への立入りを許可したり、禁止す
る立入り制限である。制限区域は、立入りが物理的障壁
によって制限される物理的区域であったり、立入りが電
子障壁によって制限されるコンピュータ・プログラムや
データ・ベースのような仮想区域であることができる。

指紋のデータ・ベースは、立入り許可すべき者の指紋を
ある形で記録する登録手続の際に作られる。いったんデ
ータ・ベースが作られると、個人は確認のために提出さ
れた指紋が特定の登録者の記憶済指紋データと合致する
場合にのみ、確認手続を経て立入りを許可される。

指紋照合の手動方法は面倒であるので、立入り１す限に
関する個人確認の自動方法が８！ましい。役に立つよう
にするには、かかる自動方法は登録者を正確に確認する
とともに非登録者を正確にＩｉ電認するとともに非登録
者をｉＥ確に拒否しなければならない。確認過程での誤
りは２つの形に分けられ、第１の形の誤りは登録者の間
違った拒否であり、第２の形の誤りは非登録者の間違っ
た確認である。

理想的には、いずれの形の誤りも最小にすべきであるが
、応用次第では、１つの形の誤りの増加率が他の形の誤
り率を最小にするために許容されることがある。例えば
、機密度の高い文書を保管する書庫への立入りを制限す
る自動方法が使用される場合、誤確認率は許可されない
立入りを防ぐためにＯに等しくなくともＯに極めて近く
なければならず、一方では比較的大きな誤拒否に伴う不
便は許容されることかある。他では、誤拒否のコストが
高くかつ誤確認の罰が低い場合は、誤拒否率を最小にす
るために比較的高い誤確認率が許容されることがある。

立入り制限の自動方法の制度に影響する１つの要素は、
登録または確認すべき指紋を作像する工程のｆλ頼性で
ある。に記の通り、立入り制限における指紋照合の使用
は２つの事なる手続、すなわち登録と確認を利用する。

立入り制限の代表的な自動方法では、登録手続および確
認手続は、登録または確認すべき個人の指紋の光学像を
形成する作業を伴う。指紋を作像する工程は普通、指紋
から反射された光を感知する作業を伴い、その場合指紋
のうねと谷は光を別々に反射する。誤りは作像装置に起
因する指紋像のひずみによって作像工程自体から生じた
り、指と作像装置との整合不良または指表面の水分量の
変化から生じることもある。指紋照合の自動方法の精度
に影響するもう１つの要素は、指自体が生理的またはｌ
Ｈ度関連の原因により大きさが変わることである。

粘度のほかに、指紋照合の自動方法を役立たせる他の要
素は、自動装置のコスト、登録および追認手続の速度、
ならびに改ざんと誤用に対する方法の抵抗などである。

コストおよび速度は、最小量のデータを操作しかつ記憶
することによって指紋を正確に特徴づける登録手続の効
率により直接影響される。

広義に述べれば、本発明は物体の正体を確認するのに用
いる像相関法を意味する。本方法の１つの面は登録手続
を意味し、他の面は確認手続を意味する。さらに詳しく
述べれば、本方法の登録手続は、基準物体の基準像を作
り、基準像の複数個の基準区分を識別し、その場合各基
準区分に含まれる像データは基準区分に隣接しかつそれ
を囲む像データに関して相異なり、また確認手続で後に
使用する各基準区分の像データを保護することから成る
。登録手続遂行後に、確認手続を遂行することができる
。確認手続は、正体を確認すべき物体の確認像を作り、
その場合確認像はおのおのが基準区分の１つに位置的に
対応しかつおのおのがその対応する基準区分より広さが
大きい複数個の確認領域を有し、また像データがその対
応する基準区分の像データに最もよく似ている各確認領
域内の最良合致位置を決定し、さらに最良合致位置と対
応する基準区分との間の相似度によりかつ最良合致位置
の相対位置と対応するＭ、学区性との間の相似度により
物体の正体を確認することから成る。

さらに狭義に述べかつ説明のための好適な実施例によれ
ば、本発明は指紋像の相関によって個人の身元を確認す
るほうほうおよび装置を提供する。

本方法は、個人の指紋のＭ、＄像を作り、基準像の中の
複数個の基準区分を識別し、その場合各基準区分に含ま
れる像データは局部的に独特であり、また各基準区分の
像データを保護する、ことによってまず個人を登録する
段階と；次に登録者の基準区分の像データを検索し、登
録要求者の指紋の確認像を作り、その場合確認像はおの
おのが基準区分の１つに相対位置的に対応しかつおのお
のがその対応する区分より広さの大きい複数個の確認領
域を含み、また像データがその対応する基準区分の像デ
ータに最もよく似ている各確認領域内の最良合致位置を
決定し、さらに最良合致位置の像データと対応する。７
！準区分との間の相似度によりかつ最良合致位置の相対
位置と対応する基準区分との間の相似度により登録要求
者の身元を確認する、ことによって登録要求者の身元を
確認する段階とから成っている。

本発明の装置は主として、指紋の像を作る作像装置と、
プログラム式コンピュータと、基準区分を選択するタス
クを遂行し、基準区分に含まれる像データを保護・検索
し、最良合致位置を計算することによって確認すべき指
紋像に基準区分を整合し、整合タスクの結果に基づき身
元を確認する適当なインターフェース回路と、から成っ
ている。

好適な実施例では、作像装置はピクセル（画素）、の矩
形アレイから成る指紋のグレー・スケール像を作り、こ
こで各ピクセルは白を表わす１つの値から黒を表わすも
う１つの値に及ぶディジタル値を宵し、値は中間でグレ
ーの陰を表わす。コンピュータ内で、計算を容易にする
ため、指紋像は２進の形、すなわち黒と白のピクセルで
表わされることが望ましく、グレー・スケールから２進
形への変換はコンピュータ外部のハードウェアまたはコ
ンピュータ自体のいずれかによって行われる。

指紋の相関による身元確認の方法の１つの面は、登録者
の指紋を特徴づける基準区分の定義を含んでいる。登録
手続の際、個人登録の基準指紋像は指紋像の区別できる
区域を識別する目的で分析される。多くの場合、これら
の区別できる区域はうねの成端および分岐、うねの島、
コア、デルタ、ならびに指紋に普通見られる他の区別す
る特徴のような指紋特徴に対応する。

基準指紋像は比較的小さな一連の候補基準区分にを効に
分割され、その各区分はそれが基準区分の１つとして選
択されるに足るだけ区別できるがどうかを決定するため
に分析される。好適な実施例では、品質管理の目的で、
最初の評価が各候補基準区分のグレー・スケール像デー
タについて行われる。もし候補基準区分が明る過ぎるな
らば、その候補基準区分は役立つ指紋像の境界外である
ので拒否される。もし候補基準区分のピクセル間のコン
トラストが小さ過ぎるならば、それも拒否される。また
、候補基準区分は指紋像の物理的縁に近過ぎたり、暗過
ぎる場合も拒否される。

候補基準区分の最初の評価後、残りの各候補基準区分が
それを直接囲んでいる基準指紋像の区域に比べて独特で
あったり区別可能であるがどうかを決定する一連の計算
が好適実施例において行われる。なるべく、計算速度の
理由で、これらの計算はグレー・スケール像ではなく２
進（白黒）像で行われることが望ましい。候補基準区分
と囲む区域は、その区域内の中間のグレー・レベルによ
り２進増により変換される。すなわち、中間グレー・レ
ベルよりも暗い値を持つすべてのピクセルは黒ピクセル
に交換され、中間グレー・レベルより明るい値を持つす
べてのピクセルは白ピクセルに変換される。同時に、ノ
イズを除去して縁を平滑にするフィルタまたは平滑の工
程が行われる。

各候補基準区分はグレー像に等しい２進像にも変換され
るが、もう１つの工程によってここで「３進化」と呼ば
れるものになる。中間グレー・レベルにしたがってグレ
ー像を２進像に変換する工程において縁決定の不確実さ
と変わりやすさをなくすために、トライアリゼーション
法はすべてのピクセルを３つのレベルすなわち黒、グレ
ー、および白の１つに分ける。グレー・スケール像のグ
レー値のヒストグラムが求められかつ黒・グレーおよび
グレー・白のしきい値が設定されるのは、等しい１／３
分布による。黒・グレーしきい値よりも暗いグレー値を
持つすべてのピクセルは黒ピクセルに変換され；グレー
・白しきい値よりも明るいグレー値を持つすべてのピク
セルは白ピクセルに変換され；他のすべてのピクセルは
次の相関計算で無視される。かくて、黒および白ピクセ
ルは指紋像のうねと谷の領域を高いイ；傾度で表わす一
方、グレー・ピクセルはうねと谷との間の遷移領域を表
わす。

いったん候補基準区分が３進化されかつ周囲の区域が２
進化されると、自動相関計算が好適な実施例で行われ、
下にある基準指紋像に関する候補基準区分の局部区別１
−ｉ１能性が決定される。「自動相関」なる語は、本明
細書において候補基準区分の３進化像データと、候補基
準区分に大きさが等しくかつ変化するほによって１．１
ｄ囲区域内で分岐する周囲区域のサブフィールドの２進
化像データと、の間でおのおの行われる個々の相関計算
の連続を意味する。本発明の方法は、候補基準区分と周
囲区域内の他の場所との間の高い相関により候補基準区
分が極めて区別し無く、したがって指紋像の特徴づけに
用いるのに不適当であると思われる。

かかる高い参〇関は、例えば候補基準区分像が平行なう
ねのみを有し、区別できる指紋の特徴を少しも持たない
場合に生じる。かかる候補基準区分とその周囲の区域内
にある位置との間の高いｔｎ関は、候補基準区分がうね
に平行な方向に変位されたりうねに垂直な方向にうね間
隔のイΔ数だけ変位されるときに生じると思われる。他
方では、うね成端を含む候補基準区分像は周囲区域内で
１」立つことがあり、その場合低い相関のみが見いださ
れる。

高い相関は候？ｔ４ｉ基準区分の原位置またはそれに近
い位置で得られるので、かかる位置は自動相関計算では
無視される。各候補基準区分の自動を０関スコアは周囲
区域内に生じる最高の相関値であるが、周囲区域の中心
に近い％視された領域を除く。

いったん自動相関計算が見学指紋像の各候補基準区分と
その対応する周囲区域との間で行われると、候補基準区
分はその自動相関スコアにしたがって好適な実施例にお
いてランクされ、低い相関のスコアが最も望ましいのは
かかるスコアが局部的に目立ったり区別できる候補基準
区分を表わすからである。次に、所定数の最もよく区別
できる候補基準区分が同一人物の追加の基準指紋像に対
してさらにテストされ、候補基準区分を以後の指紋像に
正確に照合する反復性が決定される。最もよく区別でき
かつ反復し得る候補基準区分は、以後の指紋像（ζ関し
て型板（ｔａｍｐｌａｔｃ）の基準区分を整合する確認
手続の際に使用される１次基票区分として識別される。

この基準区分識別および選択工程が終ると、１組の区別
できる基準区分が見学指紋像を最もよ（表わす「型板］
として選択される。相対位置を特徴づけるデータと共に
型板の基準区分に含まれる３進化された像データがその
とき記憶され、それによって登録手続が完了する。

指紋像の相関による身元確認法のもう１つの面は、立入
りを求めかつ登録を要求する背が登録者の型板と比較す
る指紋を提供する確認手続を含む。

好適な実施例では、確認指紋像は立入りを求める者から
１１られ、フィルタされ、モして２進化される。登録者
の型板によって定められる像データは記憶装置から検索
されて、確認指紋像に比較される。

好適実施例による確認手続の第１段階として、型板は確
認指紋像に関し整合されて作像装置における人の指の変
形による誤整合を打ち消す。型板を確認指紋像に整合す
るために、１次基準区分と下にある確認指紋像との間の
相関が最大となる捜索６Ｉ！ｉ域内の「最良合致」位置
を決定することによって、１次基準区分がまず確認指紋
像の上に置かれる。

１次基準区分が確認指紋像の上にいったん置かれると、
残りの基準区分はそのとき１次２！学区分の最良合致位
置に関して置かれる。２次元変形相関は１次基準区分の
最良合致位置により決定され、以後残りの基準区分の予
想位置をさがすのに用いられる。残りの各基準区分につ
いては、確認領域は基準区分の予想位置を中心とするよ
うに定められる。確認領域は、指の回転誤整合および寸
法変形を許容するように基準区分より広い。最良合致位
置は、基準区分の３進化像データと確認指紋像の２進化
像データとの間の相関が最も高い確認領域内の位置で、
各確認領域内に決定される。各基準区分の最良合致位置
は確認領域の中心に生じたり、そこから変位された位置
に生じることがある。

次に、登録手続の際に得られた基準指紋像に関する確認
指紋像の回転誤整合を打消すために、それぞれの予想位
置からの最良整合位置の変位を最小にする回転修正が行
われる。

すべての基準部分がいったん確認指紋像に合致されかつ
その相関が算出されると、相関値および修正された変位
の評価が次に行われて、立入りを求める者を登録者とし
て確認すべきか拒否すべきかを決定する。各Ｊ！■区分
は、その相関値および修正変位により「当たり」または
「はずれ」と分類される。比較的高い相関値および比較
的低い変位値は当たりとして分類されるように要求され
る。

最後に当たりの数または百分率が所定のしきい値を越え
るとその者は確認され、越えない場合はその者は拒否さ
れる。

本発明のいくつかの特徴は、先行技術で知られ他のかか
る方法に断然勝る確認方法を提供するように組み合わさ
れている。１つの特徴は、登録に提出された各指紋の正
確かつ反復可能な特徴づけを保証する型板の基準区分を
選択する際の注意である。もう１つの特徴は、容易にか
つ効率的にかかるデータを記憶させる基準区分の像デー
タの簡潔なサイズである。もう１つの特徴は、方法の効
率および型板データの簡潔さにより、指紋確認装置が完
結かつ安価に作られることである。もう１つの特徴は、
誤整合、部分像、および他の要素に起因する不完全な指
紋像を許容する確認手続の強固さである。もう１つの特
徴は、本発明により作られた確認装置の有用性を増す確
認手続の速度および精度である。もう１つの特徴は、物
体識別の基本的方法が指紋像識別だけに制限される必要
がなく、本発明の方法に関する他の役立つ応用が物体識
別の当業者にとってｌｊｌ’ｌらかなことである。

本明細書に記載された特徴および利点はすべて網羅する
ものではなく、特に、多くの追加の特徴ならびに利点は
図面、明細書およびその特許請求の範囲を見れば当業者
にとって明らかであると思う。さらに、注目すべきこと
は、明細書に使用される言語が読みやすさおよび指導的
な目的で主として選択され、発明の主題事項を説明する
ように選択されたものではなく、特許請求の範囲への異
存はかかる発明の主題事項を決定するために必要である
ということである。

図面の第１図から第１７図までは、本発明のいろいろな
好適実施例を説明の目的でのみ示す。当業者は、ここに
説明される装置および方法の代替実施例をここに記載さ
れる本発明の原理から逸脱せずに使用できることを以下
の説明から容易に認識するものと思われる。

本発明の好適な実施例は、指紋像の相関によって個人の
身元を確認する方法および装置である。

第１図に示される通り、指紋確認端末装置ｌＯは本発明
の方法および装置を取り入れている。確認端末装置１０
は本発明の指紋確認装置を収容するハウジング１２を含
む。ハウジング１２はキーボード１６およびデイスプレ
ィ１８を取り付ける傾斜全面パネル１４を含む。全面パ
ネル【４はさらに作像装置の光学素子２０を取付ける四
部を含む。本発明の装置の好適な実施例は参考としてこ
こに取り入れられる、ホウラー（ｐｏｖｌｅｒ）らに対
して１９８５年８月２７日に発行された米国特許箱４．
５３７，４８４号に開示された作像装置のある面を取り
入れている。

確認端末装置１０は、登録および確認の両方に使用され
る。個人が既に登録済であるならば、個人は彼の個人識
別番号、名前、または他の識別形式を入れることを要求
される。次に、個人は光学素子２０によって形成される
凹部に指２２を置く。確認端末装置１０の感知回路は素
子の上の数字の存在を検出し、それによって一連の敏速
なメツセージがデイスプレィ１８に表示される。そのと
き指２２は、個人の指紋に対応する像を提供する作像装
置を用いて走査される。次に、現在の指紋像と登録の際
に既に定められかつ記憶舊れた指紋像データとの間で比
較が行われる。比較の結果が正であれば、個人の身元は
確認され、彼は立入りを許可される。

比較の結果が負であれば、同人は１″Ｌ入りを許可され
ない。

登録手続は、個人の指か光学走査されて指紋像に対応す
る像データが処理されかつ持久記憶装置に記憶される点
で、確認手続に似ている。また、個人の名前や個人識別
番号のような識別情報はキーボード１６を介して端末装
置ｉｏに入力される。個人の身元を確認する保安要因は
、登録手続の際に立会うのが普通である。いったん個人
が登録されると、物理的または仮想の立入りは前述の確
認手続を利用して個人によって得られ、その時間中保安
要因は立会う必要がない。

光学索子２０、光源２４、鏡２６および２８、レンズ３
゜ならびに光センサ３２を含む作像装置５２が第２図に
見られる。素子２４〜３２は、ステップ・モータ３８に
よって軸線３６のまわりに回転自在に置がれるキャリッ
ジ３４の上に取り付けられている。光学素子２゜は静止
し、その曲面はそこを通る光を分散しないように研磨さ
れる。光学素子２０の曲面は、キャリッジの回転軸線３
６と一致する軸を有することか望ましい。

第３図および第４図に示される通り、光源２４からの光
線は光学素子２０に入り、その若干はその上部曲面４０
から反口・１されて鏡２６および２８ならびにレンズ３
０を経てセンサ３２に送られる。指か指紋の谷４２の存
在により接触していない曲面４０の場所では、入射光４
４はセンサ３２に全部反射される。しかし、指紋のうね
４Ｇが曲面４０と接触している曲面４０上の場所では、
入射光４８の大部分はセンサ３２に全部反射されずに指
２２によって吸収される。

キャリッジの任意な１つの回転方位で、センサ３２は軸
線３６に甲行な指紋の一部の１次元像を作るように走査
される。指紋の２次元像を作るために、キャリッジ３４
は弧状に回転され、センサ３２は指紋像が完全に作られ
るまで周期的に走査される。

指紋確認端末装置１０のハードウェアは第５図に見られ
る通り、端末装置の制御およびデータ処理ハブとして利
用されるブ石グラム式コンピュータ５０を組んでいる。

確認方法で要求される計算の１１１純さにより、コンピ
ュータ５０はマイクロプロセッサに基づくマイクロコン
ピュータであることができる。上述の素子に加えて、作
像装置５２は、ステップ・モータ３８およびキャリッジ
３４の回転位置を検出するためにステップφモータ３８
に結合されている位置検出器５４をも含んでいる。作像
装置５２は制御インターフェース５８を介してコンピュ
ータ５０に結合されているランプ、モータおよび検出器
制御回路５６をも含んでいる。制御回路５６はコンピュ
ータの制御を受けて、光源２４をターン・オンさせ、か
つ指紋像が必要とされるときステップ・モータ３８にキ
ャリッジを回転させる。位置検出器５４はモータ３８お
よびキャリッジ３４の回転位置をコンピュータ５０に告
げるので、光源は指紋の２次元ビデオ像を作る適当な時
間に走査される。コンピュータ５０は光センサ３２から
、同センサによって作られたアナログ信号をディジタル
化するビデオ−インターフェース回路６０を経て、指紋
像を受信する。別法として、ビデオ信号はビデオ・イン
タフェース回路６０から、フィルタ回路６２および２進
化回路６４を経てコンピュータ５０に送られる。フィル
タ回路６２は、縁を平滑にしかつ像データからノイズを
除去するラプラシアン・フィルタ法を利用することが望
ましい。２進化回路６４は、ビデオ・インターフェース
回路６０によって供給されるグレー・スケール像データ
を、ピクセルごとに、２進像データすなわち白黒に変換
するが、これは到来ピクセルの局部中間グレー・レベル
によることが望ましい。

作像装置５２に加えて、コンピュータ５０に他の周辺装
置が結合されている。記憶装置６６がコンピュータ５０
に結合されており、登録および確認手続の際に作業記憶
装置として利用される。記憶装置６６はコンピュータ５
０により実行されたプログラムを記憶するとともに、登
録手続の際に作られかつ確認手続の際に検索される指紋
登録データをも記憶するのに用いる持久部分をも含む。

指紋登録データを記憶する他の記憶装置は、入／出力イ
ンターフェース回路６８を経て呼び出される。処理およ
び記憶能力を持つクレジット・カード大の装置であるス
マートなカードは、どんな特定個人の指紋登録データで
も記憶するのに用いるスマート・カード・インターフェ
ース回路７０を経て呼び出される。

このような場合、個人は自らの特定な登録データをいつ
でも所持することができ、それは局部データ記憶装置を
持たない確認端末装置で呼出しを要求される。ディスク
・ドライブまたは他のコンピュータのような他の記憶装
置は、ＭＳ−２３２端子７２またはネットワーク・ドラ
イバ回路７４を経て呼び出される。

またコンピュータは、指紋確認端末装置ｉｏの面上に置
かれて端末装置の使用者と相互作用するように使用され
るキーバッド１Ｂおよびデイスプレィ１８を含む他の入
出力装置とインターフェース接続している。ドア・リレ
ー７６は入／出力インターフェース６８を経てコンピュ
ータ５０により作動され、確認手続の良好な終了と同時
に個人の立入りを許可する手段を提供する。

本発明の指紋確認装置をこれまで説明したが、本発明の
指紋確認方法を第６図〜第１７図に関してこれから説明
する。第６図に示される通り、指紋確認方法は２つの手
続、すなわち登録と確認とに分けられる。登録手続の目
的は、登録者の指紋を特徴づけ、確認手続で後に使用す
る指紋に関する一定の情報を記憶することである。登録
手続の第１歩として、登録しようとする者は彼の指を光
学素子２０の、Ｆ、に置き、登録プロセスを開始するよ
うに指紋確認端末装置１０に命令を与える。指紋確認端
末装置ＩＯの作像装置５２は、第６図に基準像として表
示されている個人の指紋の像をまず補足する。

前述の通り、７ｉ、準指紋像は作像装置５２によって作
られるピクセルの２次元アレイから成る。コンピュータ
はプログラム制御を受けて、ここでは候補基準区分とし
て示される比較的小さな区域に像を細分する。各候補基
準区分はその局部区別性および反復可能性のレベルを決
定するために分析され、最も明確かつ反復可能な基準区
分が当該指紋の特徴づけに選択され、使用される。ここ
では型板として表わされるこの基準区分群は、おのおの
が局部的に独特な目印の特徴を含む基準指紋像の像デー
タの微小パを含む。登録手続か終ると、型板はスマート
・カード７８のようなある形の持久記憶装置に記憶され
る。

指紋確認方法の第２の半分は確認手続を意味し、その目
的は立入り要求者の指紋と、本人であることを主張する
だれでもの型板との比較に基づいて、当人を確認したり
拒否することである。確認手続の際に、立入り要求者は
彼の名前や識別番号あるいは彼の身元に関する他のある
表示をキーで入力することによって自らを識別する。コ
ンピュータはプログラム制御を受けて、当人が登録者で
あるか否かを確認するのに用いる立入り要求者により識
別された登録者の型板を検索する。またコンピュータは
立入り要求者からの確認指紋像を補足するように作像装
置５２に命令する。いったん確認指紋像が得られると、
方法の次の段階は型板を確認指紋像と重ね合わせて、型
板に含まれる像データが確認指紋の対応する像データと
どれだけよく合致するかを決定することである。この決
定の結果に基づき、立入り要求者が登録者と同一人であ
るか否かの決定が次に行われる。もし当人の身元が確認
されれば立入りが許可され、確認されなければ立入りが
拒否される。

本発明の方法の上記の簡単な説明を基に、本方法をこれ
から一段と詳しく説明する。第７Ａ図および第７Ｂ図は
登録手続の際にコンピュータ５０によって実行されるプ
ログラムの流れ図を示す一方、第８図は登録手続の概略
を示す。個人を登録する第１ステツプは指紋、すなわち
第１基準指紋像を捕捉することである。そうするために
、コンピュータは作像装置５２に個人の指２２を照射さ
せ、キャリッジ３４および取り付けられた作像装置を回
転させ、そして個人の指紋のグレー・トーンの２次元ピ
クセル像を作らせることを命令する。登録手続のこの初
期段階では、コンピュータ５０は２進等価値の代わりに
実際のグレー値を使用し、かくてビデオ−・データはこ
の場合コンピュータに直接供給されて、フィルタ６２お
よび２進化回路６４を素通りする。

いったん基準指数像８０（第８図）が捕捉されると、指
紋像は候補基準区分８２に分割され、その各区分は型板
に含まれる可能性を評価される。各候補基準区分８２は
全基準指紋像に比べて面積が小さい。好適な実施例では
、例えば、像面積の大きさは３８４Ｘ３８４ピクセルで
あるが、各区分の大きさは３２Ｘ３２ピクセルである。

基準指紋像の区別できる面積が捕え損なわれないことを
保証するために、隣接する候補基準区分は１６ピクセル
だけ重複している。

各候補基準区分はいくつかの尺度によって１つずつ評価
される。プログラム・ループの初めに、ノイズを除去し
かつ縁を平滑にするラブラシア・フィルタの計算が行わ
れる。次に、候補基準区分のグレー・レベル値は記憶装
置の作業区域にコピーされて、いろいろな統計パラメー
タか算出される。候補基準区分のピクセルのグレー値分
布のヒストグラムが作られて、中間、１／３、および２
／３のグレーしきい値が求められる。中間グレー・レベ
ルが明る過ぎたり暗過ぎるならば、その候補基準区分は
拒否される。基準指紋］象８０における候補基準区分の
底の列はこのテストによって拒否される。次に、ｌ／３
および２／３シきい値開の距離が狭過ぎるならば、コン
トラストは不良であり、その候補基準区分は拒否される
。物理的指紋像の縁に余りにも近い候補ｕＱ区分はそれ
以上光えられない。

候補基準区分がこれらの初期テストを通過するならば、
グレー・スケール像データは「３進化」されて、２／３
の分布のグレー・スケール値を持つピクセルを後続の計
算から除去する。この３進化プロセスによって、以後の
相関計算は２進演算を用いて行われる一方、グレー・ス
ケール像データを２進像データに変換する際の縁装置に
起因する不確実性と変動性が除去される。第９回に示さ
れる通り、候補基準区分８４のピクセルは、ｌ／３およ
び２／３シきい値に関するそのグレー・スケール値次第
で、ブラック値、グレー値、またはホワイト値のいずれ
かを有するものと考えられる。３進化プロセスの際に、
候補基準区分８４のホワイトおよびブラック・ピクセル
のみが以後の計算に使用され、グレー・ピクセルはｑ効
に発臭される。２つの新しい像、すなわちうね区分８６
と谷区分８８か３進化プロセスで作られる。ブラック・
ピクセルが指紋のうねを表わすものとすれば、グレー・
スケール分布の第３ブラツクにあるすべてのピクセルは
うね区分８６でブラック値（１または真）を与えられ、
他のすべてはホワイト値（０または偽）を与えられる。

かくて、うね区分８６のブラック（真）ピクセルはうね
を表わし、谷区分８８のブラック（真）ピクセルは谷を
表わす。うね区分８６および谷区分８８に含まれる合成
２進データは、うねおよび谷が縁の変動性にかかわらず
一致して発見される基準指紋像の面積を表わす。

いま第７Ａ図を振り返って見ると、３進化後の次の段階
は、いま３進化されたうね区分像８６および谷区分像８
８か十分のブラック・ピクセルを含むかどうかをテスト
することである。理想的には、各区分像約１／３のブラ
ック・ピクセルを含むべきであるが、もしピクセルの数
が例えば２０％のしきい値未満であるならば、候補基準
区分は拒否されて、ループは次の隣接する候補基準区分
を続ける。

候補基準区分がこのテストに合格すれば、候補基準区分
の位置が保たれて、候補基準区分の位置を囲む基準指紋
像の面積が２進化される。プログラム式コンピュータに
よるこの２進化の際に、候補基準区分を囲む：ＩＪ、準
指紋像の面積は、同面積内の中間グレー・レベルにより
２進像に変換される。

換言すれば、局部中間グレー・レベルより暗い値を持つ
すべてのピクセルはホワイト・ピクセルに変換される。

第１０回はグレー・レベル像９０の２進像９２への変換
を表わす。

２進化された面積が候補基準区分より大きいのは、次の
段階がその周囲面積内の候補基準区分の局部的独特さを
決定することだからである。好適実地例では、第１１回
に示される通り、候補基準区分９４は３２Ｘ３２ピクセ
ル大であり、周囲面積９Ｇは６４Ｘ［ｉ４ピクセル大で
ある。いったん候補基準区分が３進化されて周囲面積が
２進化されると、自動相関計算が行われて、その周囲面
積内の候補基準区分の区別できる特徴が求められる。「
自動相関」という語は、ここでは候補基準区分の３進化
像データと候補基準区分に大きさが等しくかつ変化する
量だけ周囲面積内で分岐する周囲面積のサブフィールド
の２進化像データとのでおのおの行われる一連の個別相
関甘露を表わすのに用いられる。

この計算が「自動」と称せられるのは、それが同じ像デ
ータの部分間の相関を意味するからである。

各相関計算の結果、候補基準区分と基準指紋像のサブフ
ィールドとの間の類似度を示す自動相関スコアを生じる
。３進化候補基準区分と２進化サブフイールドとの画像
データは２進値であるので、相関計算は全く簡単であり
、その結果独特さの尺度はすぐに求められる。その公式
は下記の通りである： ＣＶ−和［（ＲおよびＳ）または（Ｖおよび非Ｓ）］／
和〔Ｒまたは■〕　：ただしＣＶは相関値、和は候補基
準区分の全ピクセル（例えば３２Ｘ３２）にわたる加算
、Ｒは候補基準区分の３進化されたうね区分８６の２進
値（１またはＯ）、■は候補基準区分の３進化された谷
区分８８の２進値（１または０）、Ｓは周囲面積９６の
サブフィールドの２進値（１またはＯ）である。実際に
、この計算はうね（Ｒ−１および５−１）が候補基準区
分とサブフィールドとの両方に生じる回数と、谷か候補
基準区分とサブフィールド（Ｖ−１および５−０）との
両方に生じる回数とを足して、候補基準区分にあろうね
と谷の総数で割ったものをカウントする。

相関値が１に等しければ、候補基準区分とサブフィール
ドの像データ間に完全な一致があり、相関値がＯに等し
ければ、候補基準区分とサブフィールドの像データ間に
関係は存在しない。

自動相関ルーチンは、候補基準区分がその周囲面積に関
してどれだけ独特であるかを決定しようとする。相関値
は周囲面積内の候補基準区分のほとんどすべての可能な
位置について計算される。

相関値が高いほど、候補基準区分は周囲面積のその位置
によく似る。候補基準区分の内容にかかわらず、周囲面
積の中心に置かれるサブフィールドとの相関値は、定義
により１に等しい。高い相関値は、３進化プロセスの際
にうね区分８６および谷区分８８から中間グレー・ピク
セルを除（ことにより中心位置から分岐する数個のピク
セル内にも得られる。したかって、高い相関値か予想さ
れる位置は、中心位置から小さな半径の外側の位置での
みｔｏ関計算を行うことによって、自動相関計算から除
去される。３２Ｘ３２の、基準区分および８４Ｘ６４の
周囲面積を有する好適な実施例では、半径６ピクセルの
面積が除外面積として同州される。

候補基準区分の独特性または区別性は、中央除外面積の
外側の最大相関値の関数である。例えば、第１１図候補
基準区分９４のようなうね分岐を持つよく区別できたり
独特な候補基準区分は、周囲面積９６の中心付近および
除外面積内でのみ高いトロ閾値を有する。この結果は第
１２Ａ図に示され、ここでは高い相関値は周囲面積９６
の中心でのみ発見され、低い相関値は他のどこかに発見
される。候補基準区分９４が中央除外面積の外側に低い
相関値を仔する理由は、周囲面積内に他のうね分岐か存
在しないからである。

他方では、候補基準区分が平行なうねおよび谷のみを含
むならば自動相関プロセスの結果は第１２ｃ図に示され
るような相関値のマツプとなる。

候補基準区分のうねは周囲面積内ではきわめて独特でな
いので、十分に高い相関値は中央位置からのうね間隔の
倍数で得られることが注口される。

かくて、中央除外面積の外側に高い相関値を持つ候補基
準区分は型板の良好な選択を示さないが、中央除外面積
の外側に低い相関値を持つ候補基準区分は型板の良好な
選択を示す。

自動相関ステップの結果はある数、すなわち自動相関ス
コアであり、これは中央除外面積の外側に見られる最高
相関値に等しい、低い自動相関スコアは局部的に独特な
候補基準区分を示すが、高い自動相関スコアは特別に独
特ではない候補基準区分を示す。

いま第７Ａ図から、自動相関計算後のプロセスの次の段
階は、ループから逆戻りして次の隣接する候補基準区分
で同じことを繰り返すことである。

いったん候補基準区分のすべてが評価されると、考慮中
の残りの候補基準区分の数が十分残っているかどうかを
テストされる。もし残っていなければ、登録手続は登録
要求者に対して示される無効登録で終る。もし十分な候
補基準区分が残っていれば、それらは自動相関スコアに
したかって記憶され、低い自動相関スコアは最も独特で
望ましい候補基準を表わす。次に、候補基準区分のリス
トは、任意な２つの隣接候補基準区分かりストに残って
いるかどうかを知るために走査され、もし残っていれば
独特でない候補基準区分は廃棄される。

５０％の重複（隣接候補基準区分）は許されないが、２
５％の重複（斜めの候補基準区分）は許される。

この点で、候補基準区分は基準指紋像のホワイト過剰（
明る過ぎ）であったりグレー過剰（コントラスト不良）
である領域に近づき過ぎるとして拒否されることもある
。候補基準区分が一段と独特な隣接候補基準区分と重複
しなければ、その候補基準区分の像データは記憶装置に
記憶される。受入れ可能な候補基準区分のすべての３進
化像データおよび位置座標がいったん記憶されると、そ
の数は再びテストされる。もし十分な受入れ可能の候補
基準区分、例えば２５個か残っていれば、登録手続は第
７Ｂ図に示される通り続行する。この点で、；ｊ　８図
に示される通り、数個の候補基準区分９８が考慮中に残
る。最も独特な候補基準区分、すなわち最低の自動１１
４関スコアを有する候補基準区分は、１次候補基準区分
として本明細書で言及され、他のすべての候補基準区分
は２次候補基準区分として言及される。

この点までの登録手続は、第１基章指紋像の独特な基準
区分の選択に関するものであった。次の段階は、追加の
基準指紋像を見ることによって第１基準指紋像から選択
された候補基準区分の反復能力を調べることである。し
たかつて、登録要求者はもう１つのＷｉ？指紋像が得ら
れるように同じ指を提供することを命じられる。いった
ん第２！！畠指紋像が捕捉されると、像データはこの場
合フィルタ６２および２進化回路６４によって、フィル
タされかつ２進化される。フィルタ６２および２進化回
路６４は、登録手続の第１部分の際にプログラム式コン
ピュータ５０が第１！（阜指紋像を内部でフィルタしか
つ２進化するのと同じ方法で到来する像データでそれぞ
れの動作を実行する。次に、１次候補基準区分は記ｔｏ
、装置から検索されて、２次候補基準区分を第２基準指
紋像１００（第８図）と合わせるのに使用される。この
点で、捜索面積１０４の中の１次候補基準区分１０２に
ついて最良合致位置を発見する捜索が行われる。捜索面
積は、第１基準指紋像から決定された１次候補基準区分
１０２の座標を中心としている。捜索面積１０４の大き
さは、指２２と光学素子２０との小なりの一定はの誤り
を許すに足るだけ大きい。相関計算は捜索面積を通じて
行われ、捜索面積１０４の中の１次候補基準区分１０２
は２次候補基準区分を配置するために施すべき整合直重
を定める。

なるべく、最良合致位置は粗グリッドをまず利用し、次
に密グリッドを利用する２段階プロセスによって決定さ
れることが望ましい。ます、例えば第３位置ごとに相関
値を計算しながら、全捜索面積に及ぶ。次に、まず発見
された数個の最良位置を囲むすべての位置について相関
計算が行われる。かくて、最良合致位置を発見する時間
が減少される。

第８図に示される通り、第２基準指紋像１００は第１基
！ｆ１指紋像８０と十分よく合っており、その結果１次
候補基準区分１０２の最良合致位置は捜索面積１０４の
中央にある。しかし、第３基弗指紋像１０Ｂは第１基準
指紋像８０に関して少し右にずれており、その結果１次
候補基準区分１０２の最良合致位置も捜索面積１０４の
右側に少しずれる。第４基準指紋像１０８は第１基準指
紋像８０に関して少し下方にずれており、その結果１次
候補基準区分１０２の最良合致位置も下方にずれる。

１次候補基準区分の最良合致位置およびその対応する相
関値が求められると、２次候補基準区分のすべては基準
指紋像に合致される。２次候補基準区分１０８の再捜索
面積１０Ｇは、２次候補基準区分と１次候補基準区分と
の間の既知相対位置により、１次候補Ｍ、準区分１０２
の最良合致位置に関して配置される。かくて、１次候補
基準区分によって定められた整合修正は、予想される最
良合致位置に近い２次候補基準区分の捜索面積を中心に
置くのに用いられる。２次候補基準区分の捜索面積は、
整合修正の結果として１次候補基準区分の捜索面積より
小さいことがある。好適な実施例では、例えば１次候補
基章区分の捜索面積は１６０　Ｘ　１９２ピクセルであ
るが、２次候）！　ｕ＊区分の捜索の捜索面積はＢ４Ｘ
８４ピクセルである。格２次候補基準区分では、相関値
はその対応する捜索面積内のその最良合致位置で計算さ
れ、その値は後で使用するために記憶される。

いったん最良合致位置および対応する最良相関値がすべ
ての候補Ｌ１区分について計算されると、登録要求者か
らもう１つの指紋像が得られ、相関ループは繰り返され
る。追加の基南指紋像のすべて、すなわち第８図に示さ
れる例では合計３個、について相関ループが計算されて
から、候補基準区分の評価が行われる。各候補基準区分
は、上記再検出プロセスによって求められたその最良相
関値の平均によりランクされる。もし例えば、最初の見
学指紋像に加えて３個の基準指紋像が得られるならば、
各候補基や区′うイは７１乙均すべき３個の対応する最
良相関値を有するはずである。この点で最高にランクさ
れた候ｈｌｉ基準区分はそのとき、登録手続の頂点を表
わす型板に含まれる基準区分１０９として選択される。

好適な実施例では、最高にランクされた９個の候補基準
区分１０９が型板に含まれる。以下１次基準区分という
、最高の再検出スコアを何する基準区分は、再検出プロ
セスで１次候補基準区分が利用されるのと全く同じ方法
で、確認手続の際に利用される。

相関値が少なくとも所定の最小値に等しいことを確認す
る１つの追加テストが行なわれる。このテストは、登録
者か最初の基準指紋像を得た後で指を変えないことを確
実にする。この点で、選択された基準区分は充分に再検
出可能となるはずであり、したがっておそら＜８０％平
均相関のしきい値が正当に使用されると思われる。いっ
たんこのテストに合格すると、選択された基準区分の３
進化像データは、それらの相対位置を特徴づけるデータ
と共に、確認手続で後に使用する□ため持久記憶装置に
そのとき記憶される。第１３図は指紋の型板を構成する
９個の基準区分ををする模範的な指紋像を示す。

かくて上述の登録手続は、広い範囲および公平な位置に
基づいて、登録者の指紋を特徴づける１組の局部的に独
特な基準区分を選択する。これらの基準区分も、以下に
説明される実際の確認手続をシミュレートする再配置ル
ーチンによって保証される通り繰返し可能である。

個人が登録されると、彼は後に本発明の確認手続に参加
することによって立入りを要求することができる。第１
４図に示される確認手続は、名前や個人識別番号により
、または記憶された型板データを含むスマート・カード
をスマート・カード・インターフェース装置７０に挿入
することにより、端末装置に対し自らを識別する個人に
よって開始される。個人の主張した身分に基づき、端末
装置は確認の際に使用する型板データを検索する。次に
個人は彼の指２２を指紋確認端末装置１０の光学素子２
０の上に置き、彼の身元を確認するように端末装置に命
令する。コンピュータ５０は、確認要求者の確認指紋像
を得るように作像装置５２に司令する。

確認指紋像は、コンピュータ５０に達する前にフィルタ
Ｂ２および２進化回路６４によってフィルタされかつ２
進化される。

いったんコンピュータ５０が確認指紋像を入手しかつ型
板データを検索すると、型板は確認指紋に関して整合さ
れ、作像装置における個人の指の移動誤整合を打ち消す
。型板を確認指紋像に整合するために、１次基準区分１
１０（第１５図）は、１次基準区分と下にある確認指紋
像との間の相関が最大である比較的広い捜索領域１１２
の中の最良合致位置を求めることによって確認指紋像の
上にまず置かれる。上述の通り、最良合致位置は、１次
基準区分の３進化されたうねおよび谷部分の像データな
らびに確認指紋像の２進化された像データを用い、また
相関値についての上述の公式を用い、さらになるべく上
述のような粗／密グリッド位置ルーチンを用いて決定さ
れる。

１次基準区分の最良合致位置がいったん決定されると、
型板の残りの基４区分はそのとき確認指紋像の上に置か
れる。残りの基準区分の捜索領域を見出す際に２次元整
合修正が決定され、使用される。残りの各基準区分１１
４では、確認領域１１Ｇが１次基準区分の位置に関する
基準区分の予想位置で中心となるように定められる。確
認領域はその対応する基準区分より広いので、膨張およ
び収縮による指に対する回転♂ｔｔｉ合および・］°法
変化が許容される。最良合致位置は、基準区分の干なっ
た位置を囲む確認領域内に決定される。最良合致位置は
、基準区分の３進化像データと確認指紋像の２進化像デ
ータとの間のトロ開鎖が最高である確認領域内の位置と
して定められる。各基準区分の最良合致値は確認領域の
中心に生じたり、そこから変位した位置に生じることか
ある。各基準区分では、２つの値が記憶され、すなわち
最良合致位置で計算されｆこ相関値と、基準区分の予想
位置からの最良合致位置の変位とが記憶される。

型板の基準区分のすべてがいったん確認指紋像に合致さ
れると、登録手続の際に得られた基準指紋像に関する確
認指紋像の回転ユ整合を打ち消す回転修正が行われる。

なるべく、予想位置からの変位か最小釘Ｉとなる基準区
分の回転を決定する最小２乗フィツト・ルーチンが実行
されることが望ましい。

回転修正プロセスは第１６図に示されている。１次基準
区分１２０はその捜索領域内に置かれ、残りの基準区分
１２２の確認領域１２４が定められている。

確認指紋像が基準指紋像とぴったり整合するならば回転
修正は不要であり、基準区分＋２２の最良合致位置は第
１６Ａ図に示されるように１５かれる。他方では、確認
指紋像が基準指紋像に関して回転されるならば、第１６
ｒ３図に示される通り回転修正が必要である。第１６３
　Ｖのすべての基箱区分１２２がそれぞれの確認領域１
２４の中心で予想位置からずらされるか、回転修正は明
白な誤整合を打ち消す。

第１８Ａ図および第１６Ｂ図は、確認要求者が登録者と
同一人物であると想定しているが、第１６Ｃ図は偽名者
からの予想結果を示している。いったん１次基準区分１
２０がその最良合致位置に置かれると、残りの基準区分
１２２（′まそれぞれの最良合致位置に置かれる。人間
確認指紋像はｆ偽名者からのものであるので、括掌区／
））１２２の最良合致位置は確認領域１２４の中心の予
想位置からランダムな変位に生じる。この場合、回転修
正は、累積した変位誤差を目立って減少させない。

いったん基準区分のすべてが配置され、回転修正されて
、それぞれの相関値が算出されると、相関値および修正
された変１ｖの評価が次に行われて、立入り要求者を登
録者として確認したり拒否すべきかどうかを決定する。

各１人準区分は、その１目関値および修正変位にしたか
い「ヒラ；・」または「ミス」と分類される。基準区分
をヒツトとして分類するには、比較的高いｔｌ関開鎖比
較的低い変位が要求される。もし確認要求者が登録者と
同じであるならば、高い相関値と低い変位が予想される
。他方では、確認要求者が偽名者であるならば、低いｔ
Ｕ関開鎖比較的高い変位か予想される。第１７図に示さ
れる通り、直線１２Ｇは相関値および修正変位の関数と
して設定され、それより上はミス、それより下はヒント
と定められる。もしヒツトの数が型板にある基準区分の
数の半分のような所定のしきい値を越えるならば、確認
は成功であるが、さもなけれはその者は拒否される、こ
とが望ましい。

第１７図に示される通り、本当の人のエンベロープと１
）名前のエンベロープとの間にはわずかな重複が存在す
ることがある。タイプ２の誤り（誤確認）をぜひとも回
避すべき場合、直！！ｊｔ１２６は「ヒツト」について
所要の相関および変位値の上に締め上げたり、確認に要
するヒツトの百分率を増加させることによって、偽名者
エンベロープの外側の点まで下げることができる。ヒツ
ト−ミスＪ！準を適当に選ぶことにより、本発明の方法
はタイプ２の誤りをほぼ０まで減少することができる。

タイプ１の誤り（設拒否）は、使用者が指紋確認端末装
置１０に指を正しく置くことにより最小にすることがで
きる。第１７図のエンベロープは、高相関および低変位
に向ってひどく重みを付けられる本当の人の確率分布を
示さないことが注目される。

本当の人の基準区分の大部分が重複区域に生じるとは思
われない。

１次基学区分の最良合致位１ｕの決定に関する上述のル
ーチンの１つの別法は、指紋確認端末装置１０に指を正
確に置く個人の確認プロセスの速度を」−げるように膨
張可能な捜索面積を使用することである。この別法によ
り、最良合致の捜索がまず、１次基章区分の予想位置を
囲む事実１−減少された面積内で行われる。この減少さ
れた面積内で極めて高い相関値が算出されるならば、そ
の位置は最良合致位置であると思われ、全捜索領域を捜
索する必要はない。最良相関値が十分高くないならば、
捜索面積は最良合致位置が険出されるまで段階的に膨張
される。この別法の利点は、確認プロセスの速度を上げ
ることによって正確な指の配置に報いる点である。

上述の好適な実施例からいろいろな方法で派出する他の
別法が存在する。例えば、固定グリッドの上に基準区分
を固定させる代わりに、固定グリッドから定められた基
準区分を囲む領域を調べることによって局部的により良
い基準区分が得られる。利用される基準区分の数を選択
する場合に、数を増加して得られる粘度の向」−とπ１
゛算時間の増大との間に取引きがある。もう１つの別法
は基準区分のサブセットに基づき回転修正することであ
り、その結果どれても１個のまたは数個の不十分に置か
れた基準区分があっても修正を悪化させることはない。

また、基準区分の像データは２進化される一方、基準お
よび確認指紋像の酸データは３進化される。さらに、２
つのデータ組間の比較を測定する他のｔ目間公式が利用
されることがある。

上記の説明から明らかであると思うが、ここに開示され
た発明は、像＋ａ関によって物体の正体を確認する新し
い有利な方法および装置を提供し、さらに詳しく述べれ
ば指紋像の相関によって個人の身元を確認する方法およ
び装置を提供する。上記の解説は、本発明の模範的な方
法および実施例を開示しかつ説明するに過ぎない。当業
者が理解する通り、本発明はその主旨または基本的特徴
から逸脱せずに他の特有な形に具体化することができる
。例えば、物体識別法は指紋以外の物体を識別するよう
に使用される。したがって、本発明の開示は、特ＹＦ　
請求の範囲に示される発明の詳細な説明するためのもの
であり、制限しようとするものではない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を組み入れる指紋確認端末装置の斜視図
、第２図は指紋確認端末装置の指紋作像装置の概略斜視
図、第３図は指紋作像装置の光学素子を通る模範的な光
通路の概略説明図、第４図は第３図の一部の拡大図、第
５図は指紋作像装置、コンピュータ、および関連インタ
ーフェース回路を含む指紋確認端末装置のブロック図、
第６図は本発明の指紋確認方法の簡潔化された流れ図、
第７Ａ図および第７Ｂ図は指紋確認方法の登録手続の詳
細な流れ図、第８図は登録手続の際に基準区分を選択す
るプロセスの概略図、第９図は基準区分の像データを３
進化するプロセスの概略図、第１０図は指紋像データを
２進化するプロセスの概略図、第１１図は内部で自動相
関計算が行われる２！亭区分および基準区分を囲む面積
の概略図、第１２Ａ図から第１２Ｃ図までは自動相関計
算の結果を表わす概略図、第１３図は選択された基準区
分を含む模範的な基準指紋像の概略図、第１４図は指紋
確認方法の確認手続の詳細な流れ図、第１５図は１次基
準区分および２つの２次、基準区分が整合される指紋像
の概略図、第１ＧＡ図から第１ＧＣ図までは確認手続の
際に行われる回転修正の概略図、第１７図は確認手続の
際に決定されかつ確認および拒否の基準として使用され
る相関値と修正変位との関係を示す概略プロット図であ
る。 符号の説明： １〇−指紋確認端末装置；１２−ハウジング；１４−前
面バネル：１６−キーボード：１８−デイスプレィ；２
〇−光学素子、２２−指；２４−光源、２６、２８−鏡
；３０−レンズ；３２−光センサ；３４−キャリッジ；
３８−ステップ・モータ；４〇−局面：４２−谷；４６
−うね；５２−作像装置：５０−コンピュータ；５８−
制御インターフェース：５４−位置検出器；５６−ラン
プ。 モータおよび検出制御回ｖ６；θ０−ビデオ・インクフ
ェース＝６２−フィルタ、　６４−２進化回路、６６゜
７８−記憶装置；６８−人／出力インターフェース；７
０−スマート・カード・インクフェース、７２−１？５
２３２端子ニア４−ネットワーク・ドライバ：７ロード
ア・リレー、　８０．　　ｔｏｏ、　　ＬＯＧ、　　Ｌ
Ｏ８−、！準指紋像−８２、９４，１０２，１０９−候
補基準区分：８６−うね：８８−谷；　　１０４．　　
ｌ０Ｇ−捜索面積、９０−グレー・レベル像；　９２−
２進像、　９Ｇ−周囲面積特許出願代理人

Claims (49)

【特許請求の範囲】
1. （１）物体の正体を確認する像相関の方法であって：基
   準物体の基準像を作り； 前記基準像から複数個の基準区分を識別し、この場合前
   記各基準区分に含まれる像データは前記基準区分に隣接
   しかつそれを囲む像データに関して区別できるとともに
   前記基準物体の１個以上の連続する像の像データとの相
   似性により再検出可能であるようにされ； 次に正体を確認すべき物体の確認像を作り、この場合前
   記確認像は各位置が前記基準区分の１つに対応しかつ各
   広さがその対応する基準区分より大きい複数個の確認領
   域を含むようにされ；次に像データがその対応する基準
   区分の像データに最もよく似ている各認識領域内の最良
   合致位置を決定し； 前記最良合致位置と前記対応する基準区分との像データ
   間の相似度により、また前記最良合致位置と前記対応す
   る基準区分との相対位置ぎめ間の相似度により、前記物
   体の正体を確認する、ことを特徴とする前記方法。
2. （２）前記基準物体の基準像を作ることは、ブラックと
   ホワイトとの間にわたるグレー・スケールで複数個の明
   るさの値を持つグレー・ピクセルから成る像を作り、前
   記グレー・ピクセルをブラックまたはホワイトの明るさ
   の値を持つ２進ピクセルに変換する、ことを特徴とする
   特許請求の範囲第１項記載による方法。
3. （３）前記グレー・ピクセルを２進ピクセルに変換する
   ことは、まず前記基準像のサブフィールドの局部中間グ
   レー値を決定し、次に前記サブフィールド内の各グレー
   ・ピクセルを前記中間グレー値に関するそのグレー・ス
   ケールの明るさの値により２進ピクセルに変換する、こ
   とを特徴とする特許請求の範囲第２項記載による方法。
4. （４）前記複数個の基準区分を識別することは、前記基
   準像を前記基準区分が選択される複数個の候補基準区分
   に分割し、前記候補基準区分を囲む局部領域に関する前
   記候補基準区分の区別できる程度を決定するために各候
   補基準区分について自動相関計算を行い、自動相関計算
   の結果に基づき前記候補基準区分の最も区別できるもの
   から前記基準区分を選択する、ことを特徴とする特許請
   求の範囲第１項記載による方法。
5. （５）各候補基準区分について前記自動相関計算を行う
   ことは、複数個の相関値を計算し、その場合各相関値は
   前記候補基準区分の像データと前記局部領域の等面積の
   像データとの比較に基づくようにされ、次に前記局部領
   域内でしかも前記候補基分の位置に近い領域外で計算さ
   れた最高相関値に基づく自動相関スコアを計算し、この
   場合高い自動相関スコアは局部的に明確でない候補基準
   区分を表わすようにされる、ことを特徴とする特許請求
   の範囲第４項記載による方法。
6. （６）前記相関値を計算することは、前記候補基準の像
   データと前記局部領域の前記等面積の像データとの間の
   ピクセルごとの比較を含む、ことを特徴とする特許請求
   の範囲第５項記載による方法。
7. （７）前記基準物体の基準像を作ることは、ブラックお
   よびホワイトの間にわたるグレー・スケールで複数個の
   明るさの値を持つグレー・ピクセルから成る像を作り、
   また前記自動相関計算を行うことは、前記候補基準区分
   および前記局部領域のグレー・ピクセルを前記相関値計
   算が行なわれる前にブラックまたはホワイトの明るさの
   値を持つ２進ピクセルに変換する、ことを特徴とする特
   許請求の範囲第５項記載による方法。
8. （８）前記局部領域のグレー・ピクセルを２進ピクセル
   に変換することは、まず前記局部領域内の中間グレー値
   を決定し、次に前記局部領域の各グレー・ピクセルを前
   記中間グレー値に関するそのグレー・スケールの明るさ
   の値により２進ピクセルに変換する、ことを特徴とする
   特許請求の範囲第７項記載による方法。
9. （９）前記候補基準区分のグレー・ピクセルを２進ピク
   セルに変換することは、まず前記候補基準区分内のグレ
   ー・スケールの明るさの値の分布に基づいてブラック−
   グレーしきい値およびグレー−ホワイトしきい値をまず
   求め、次に前記ブラック−グレーおよびグレー−ホワイ
   トしきい値に関するそれぞれのグレー・スケールの明る
   さの値により前記候補基準区分のグレー・スケール・ピ
   クセルをブラック、グレーおよびホワイトの各ピクセル
   に変換することによって、前記候補基準区分の像データ
   を３進化する、ことを特徴とする特許請求の範囲第７項
   記載による方法。
10. （１０）前記相関値を計算することは、前記候補基準区
    分のブラック・ピクセルおよびホワイト・ピクセルを前
    記局部領域のブラック・ピクセルならびにホワイト・ピ
    クセルに比較し、前記候補基準区分のブラックまたはホ
    ワイト・ピクセルと前記局部領域のブラックまたはホワ
    イト・ピクセルとの間の合致の数を加へ、前記候補基準
    区分のブラックおよびホワイト・ピクセルの数で割り、
    その場合生じる値が前記相関値と等しくなるようにされ
    ることを特徴とする特許請求の範囲第９項記載による方
    法。
11. （１１）前記ブラック−グレーおよびグレー−ホワイト
    しきい値は、前記候補基準区分のグレー・スケール・ピ
    クセルの約１／３がブラック・ピクセルに変換され、前
    記候補基準区分のグレー・スケール、ピクセルの約１／
    ３がホワイト・ピクセルに変換されるように選択される
    、ことを特徴とする特許請求の範囲第９項記載による方
    法。
12. （１２）前記基準像を分割することは隣接する候補基準
    区分と重複する複数個の候補基準区分を形成し、また前
    記候補基準区分の最も区別できるものから前記基準区分
    を選択することはより高い局部区別可能な程度を有する
    他の候補基準区分と最小量より多く重複する候補基準区
    分を拒否する、ことを特徴とする特許請求の範囲第４項
    記載による方法。
13. （１３）前記基準物体の基準像を作ることはブラックと
    ホワイトとの間にわたるグレー・スケールで複数個の明
    るさの値を有するグレー・ピクセルから成る像を作るこ
    とを含み、また前記方法はさらに前記候補基準区分内の
    ピクセルのグレー・スケールの値に基づき一定の候補基
    準区分を拒否する、ことを特徴とする特許請求の範囲第
    ４項記載による方法。
14. （１４）前記候補基準区分を拒否することは、前記候補
    基準区分内の中間グレー値が明る過ぎたり暗過ぎる場合
    に候補基準区分を拒否する、ことを特徴とする特許請求
    の範囲第１３項記載による方法。
15. （１５）前記中間グレー値が明る過ぎる場合に候補基準
    区分を拒否することは前記基準像の縁における候補基準
    区分を除去し、また前記候補基準区分を拒否することは
    前記候補基準区分が明る過ぎるとして拒否された候補基
    準区分に接近し過ぎる場合に候補基準区分を拒否する、
    ことを特徴とする特許請求の範囲第１４項記載による方
    法。
16. （１６）前記候補基準区分を拒否することは候補基準区
    分内のグレー・スケールの明るさの値の分布に基づきブ
    ラック−グレーしきい値およびグレー−ホワイトしきい
    値をまず決定し、その場合前記候補基準区分のピクセル
    の事実上１／３は前記ブラック−グレーしきい値より暗
    く、ピクセルの事実上１／３は前記グレー−ホワイトし
    きい値より明るくされ、次に前記ブラック−グレーおよ
    びグレー−ホワイトしきい値があまりにも接近した値で
    ある場合に前記候補基準区分を拒否する、ことを特徴と
    する特許請求の範囲第１３項記載による方法。
17. （１７）前記複数個の基準区分を識別することは、前記
    基準像を前記基準区分が選択される複数個の候補基準区
    分に分割し、前記候補基準区分を囲む局部領域に関する
    前記候補基準区分の区別可能の程度を決定するために残
    りの各候補基準区分について自動相関計算を行い、自動
    相関計算の結果に基づいて前記候補基準区分の多数の最
    も区別できるものを選択し、前記基準物体の１個以上の
    後続の像に関して残りの各候補基準区分の再検出能力を
    測定し、前記残りの候補基準区分の像データと前記１個
    以上の後続の像の像データとの間の前記相似度により前
    記基準区分を選択する、ことを特徴とする特許請求の範
    囲第１項記載による方法。
18. （１８）前記残りの各候補基準区分の再検出能力を測定
    することは、前記基準物体の１個以上の後続の像を作り
    、残りの各候補基準区分の像データと前記１個以上の後
    続の像の像データとの間の相似度を決定する、ことを特
    徴とする特許請求の範囲第１７項記載による方法。
19. （１９）前記残りの各候補基準区分の像データと前記１
    個以上の後続の像の像データとの間の相似度を決定する
    ことは、前記各後続の像について前記後続の像の対応す
    る捜索面積内の前記残りの候補基準区分の最良合致位置
    を決定し、この場合各操作面積は対応する候補基準区分
    の予想位置を囲む前記後続の像の領域であり、各最良合
    致位置は対応する候補基準区分の像データと後続の像の
    像データとの間の相関が最高である捜索面積内の位置で
    あり、各最良合致で計算された相関値は前記相似度を表
    わすようさされる、ことを特徴とする特許請求の範囲第
    １８項記載による方法。
20. （２０）前記後続の像の対応する捜索面積内の前記残り
    の候補基準区分の最良合致位置を決定することは、前記
    後続の像の第１捜索領域内の前記残りの候補基準区分の
    １つの最良合致位置をまず決定し、この場合前記１つの
    候補基準区分の最良合致位置のその予想位置からの変位
    は前記基準像に関する前記後続の像の位置の誤りを形成
    するようにされ、次に最良合致位置について第２捜索領
    域内を捜索することによって前記後続の像に関する前記
    残りの候補基準区分の残りの最良合致位置を決定し、こ
    の場合前期台２捜索領域は前記位置の誤りに関して置か
    れ、かつ前記第２捜索領域は前記第１捜索領域よりも小
    さくされる、ことを特徴とする特許請求の範囲第１９項
    記載による方法。
21. （２１）前記基準区分の像データと前記１個以上の後続
    の像の像データとの間の前記相似度により残りの候補基
    準区分から前記基準区分を選択することは、前記各後続
    の像について最良合致位置で計算された相関値の平均に
    より前記残りの候補基準区分を分類し、次に多数の最高
    ランクの候補基準区分を前記基準区分として選択する、
    ことを特徴とする特許請求の範囲第２０項記載による方
    法。
22. （２２）物体の正体を確認するのに後で使用される前記
    複数個の基準区分の識別後に、さらに前記各基準区分の
    像および相対位置データを記憶する、ことを特徴とする
    特許請求の範囲第１項記載による方法。
23. （２３）前記確認像を作ることは、ブラックとホワイト
    との間にわたるグレー・スケールで数個の明るさの値を
    持つグレー・ピクセルから成る像をまず作り、次に前記
    グレー・ピクセルをブラックまたはホワイトの明るさの
    値を持つ２進ピクセルに変換する、ことを特徴とする特
    許請求の範囲第１項記載による方法。
24. （２４）前記各確認領域内の最良合致位置を決定するこ
    とは、前記確認像の第１確認領域内の前記基準苦文の１
    つの最良合致位置をまず決定し、この場合前記１つの基
    準区分の最良合致位置のその予想位置からの変位は前記
    基準像に関する前記確認像の位置の誤りを形成するよう
    にされ、次に最良合致位置について第２確認領域内を捜
    索することによって前記確認像に関する前記基準区分の
    残りの最良合致位置を決定する、ことを特徴とする特許
    請求の範囲第１項記載による方法。
25. （２５）前記第２確認領域は前記第１確認領域よりも小
    さい、ことを特徴とする特許請求の範囲第２４項記載に
    よる方法。
26. （２６）前記第１確認領域内の前記基準区分の前記１つ
    の最良合致位置をまず決定することは、前記第１確認領
    域のサブフィールド内の最高相関値を見出して前記最高
    相関値が所定値を超えるならば前記相関値が最高である
    前記サブフィールド内の位置として最良合致位置を規定
    し、また前記最高相関値が所定を超えないならば全第１
    確認領域内の最高相関値を見出して相関値が最高である
    全第１確認領域内の位置として最良合致位置を規定し、
    この場合各相関値は前記１つの基準区分の像データと前
    記第１確認領域の等面積の像データとの間の相似度を表
    わすようにされる、ことを特徴とする特許請求の範囲第
    ２４項記載による方法。
27. （２７）前記サブフィールドは前記１つの基準区分の予
    想位置を囲む位置で前記第１確認領域内に置かれる、こ
    とを特徴とする特許請求の範囲第２６項記載による方法
    。
28. （２８）前記最良合致位置を決定することは、前記確認
    領域を通じて相関値を計算し、この場合各相関値は基準
    区分の像データと対応する確認領域の等面積の像データ
    との間の相似度を表わすようにされ、次に相関値が最高
    である前記確認領域内の位置として最良合致位置を規定
    する、ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載によ
    る方法。
29. （２９）前記相関値を計算することは前記基準区分の像
    データと前記確認領域の等面積の像データとをピクセル
    ごとに比較する、ことを特徴とする特許請求の範囲第２
    ８項記載による方法。
30. （３０）前記最良合致位置を決定することは、前記確認
    領域を通じて分布された選択された位置で相関値をまず
    計算し、次に比較的高い相関値が見出された位置に近い
    すべての可能な位置で相関値を計算する、ことを特徴と
    する特許請求の範囲第２８項記載による方法。
31. （３１）前記基準物体の基準像を作ることはブラックと
    ホワイトの間にわたるグレー・スケールで複数個の明る
    さの値を持つグレー・ピクセルから成る像を作り、前記
    複数個の基準区分を識別することは各基準区分のグレー
    ・ピクセルをブラックまたはホワイトの明るさの値を持
    つ２進ピクセルに変換し、前記確保を作ることはブラッ
    クとホワイトとの間にわたるグレー・スケールで複数個
    の明るさの値を持つグレー・ピクセルから成る像をまず
    作り、次に前記グレー・ピクセルをブラックまたはホワ
    イトの明るさの値を持つ２進値に変換し、また前記各確
    認領域内の最良位置を決定することは前記確認領域を通
    じて相関値を計算し、各相関値は前記基準区分の２進像
    データと前記確認領域の等面積の２進像データとの間の
    ピクセルごとの比較によって計算され、そして相関が最
    高である前記確認領域内の位置として最良合致位置を規
    定する、ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載に
    よる方法。
32. （３２）前記各基準区分のグレー・ピクセルを２進ピク
    セルに変換することは、前記基準区分内のグレー・スケ
    ールの明るさの値の分布に基づきブラック−グレーしき
    い値およびグレー−ホワイトしきい値をまず決定し、次
    に前記基準区分のグレー・スケール・ピクセルを前記ブ
    ラック−グレーおよびグレー−ホワイトしきい値に関す
    るそれぞれのグレー・スケールの明るさの値によりブラ
    ック、グレー、ならびにホワイトに変換する、ことを特
    徴とする特許請求の範囲第３１項記載による方法。
33. （３３）前記相関値を計算することは、前記基準区分の
    ブラック・ピクセルおよびホワイト・ピクセルを前記確
    認領域のブラック・ピクセルおよびホワイト・ピクセル
    に比較し、前記基準区分のブラックまたはホワイト・ピ
    クセルと前記確認領域のブラックまたはホワイト・ピク
    セルとの間の合致の数を加え、そして前記基準区分のブ
    ラックおよびホワイト・ピクセルの数で割り、この場合
    生じる値が前記相関値に等しくなるようにされる、こと
    を特徴とする特許請求の範囲第３２項記載による方法。
34. （３４）前記最良合致位置を決定することは前記確認領
    域を通じて相関値を計算し、この場合各相関値は基準区
    分の像データと対応する確認領域の等面積の像データと
    の間の相似度を表わすようにされ、そして相関値が最高
    である前記確認領域内の位置として最良合致位置を規定
    し、また前記物体の正体を確認することは前記各基準区
    分の変位値をまず決定し、この場合各変位値は前記基準
    像内の基準セグメントの位置と前記確認像内の対応する
    最良合致位置の位置との間の距離に比例するようにされ
    、次に前記相関値が比較的高くかつ前記変位値が比較的
    低いときに前記物体が前記基準物体と同一であることを
    確認する、ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
    による方法。
35. （３５）前記物体の正体を確認することは、前記基準像
    に関する前記確認像の並進および回転運動の誤整合を修
    正するように前記変位値を調節する、ことを特徴とする
    特許請求の範囲第３４項記載による方法。
36. （３６）前記物体の正体を確認することは相関値および
    変位値を利用して関数式を作り、その結果各基準区分は
    前記関数式に関するその対応する相関および変位値によ
    り確認しがちであるか否かに分類され、この場合前記物
    体の正体は前記基準区分の所定数が物体の正体を確認し
    がちであるときに限り確認される、ことを特徴とする特
    許請求の範囲第３４項記載による方法。
37. （３７）前記物体の正体は前記基準区分の多数が確認し
    がちである場合に確認される、ことを特徴とする特許請
    求の範囲第３６項記載による方法。
38. （３８）前記基準物の基準像を作ることは登録要求者の
    指紋の像を作り、また正体を確認すべき物体の前記確認
    像を作ることは確認要求者の指紋の像を作る、ことを特
    徴とする特許請求の範囲第１項記載による人間の身元を
    確認する指紋確認方法。
39. （３９）現在得られた指紋データを以前に得られた指紋
    データと比較することによって人間の身元を確認する指
    紋確認方法であって； 各登録者の指紋の基準像を作り、各基準像から複数個の
    基準区分を識別し、この場合各基準区分に含まれる像デ
    ータは前記基準区分を囲む領域内の像データに関し区別
    できかつ前記登録者の指紋の１個以上の後続像の像デー
    タとのその相似度により再検出可能とされ、そして前記
    各基準区分の像および相対位置データを登録者の指紋デ
    ータとして保存することによって１人以上の人間をまず
    登録し； 次に登録者の基準区分の像および相対位置データを検索
    し、登録済であることを主張する人間の指紋の確認像を
    作り、この場合前記確認像はおのおのが前記基準区分の
    １つに対応する位置を有しかつおのおのがその対応する
    基準区分より広い複数個の確認領域を含むようにされ、
    そして最良合致位置の像データと前記対応する基準区分
    の像データとの間の相似度によりかつ前記最良合致位置
    の相対位置と前記対応する基準区分の相対位置との相似
    度により、登録済を主張する人間の身元を確認すること
    によって登録者であることを主張する者の身元を確認す
    る、ことを特徴とする前記方法。
40. （４０）現在得られた指紋データを以前に得られた指紋
    データと比較することによって人間の身元を確認する指
    紋確認方法であって； まず下記により１人以上の人間を登録し、 すなわち： 登録要求者の指紋の基準像を作り、 前記候補基準区分を囲む局部領域内の各候補基準区分の
    区別可能な程度を決定し、 前記候補基準区分の像データと前記１個以上の後続像の
    データとの間の相似度を決定することによって登録要求
    者の指紋の１個以上の後続像に関して各候補基準区分の
    再検出能力を決定し、前記候補基準区分の区別可能性の
    程度および再検出能力の程度により前記候補基準区分か
    ら１群の基準区分を選択し、 確認要求者の身元を確認するのに後で使用する指紋デー
    タとして選択された各基準区分の像データおよび相対位
    置データを保存し； そして次に下記により確認要求者の身元を確認し、すな
    わち： 確認要求者が主張する既登録者の表示を入手し、 既登録者の基準区分の像および相対位置データを検索し
    、 確認要求者の指紋の確認像を作り、この場合前記確認像
    はおのおの相対位置で対応しかつおのおのが前記基準区
    分の対応する１つより広い複数個の確認領域を含むよう
    にされ、 それぞれの対応する確認領域内の前記基準区分の最良合
    致位置を決定し、この場合各最良合致位置は像データが
    対応する基準区分の像データに最もよく似ている確認領
    域内の位置であり、前記各基準区分の変位値を決定し、
    この場合各変位値は最良合致位置とその予想位置との間
    の距離を表わすようにされ、 前記基準像に関する前記確認像の誤整合を修正するよう
    に前記変位値の１つ以上を調節し、各基準区分をその対
    応する相関および変位値に基づき確認しがちであるか否
    かにして分類し、この場合比較的高い相関値および比較
    的低い変位値は確認しがちであるようにされ、少なくと
    も所定数の前記基準区分が確認しがちであるとして文類
    されるならば確認要求者の身元を確認する、ことを特徴
    とする指紋確認方法。
41. （４１）現在得られた指紋データを以前に得られた指紋
    データと比較することによって人間の身元を確認する指
    紋確認方法であって； まず下記により１人以上の人間を登録し、 すなわち： 登録要求者の指紋の基準像を作り、この場合前記基準像
    はブラックとホワイトとの間にわたるグレー・スケール
    で複数個の明るさの値を持つグレイ・ピクセルから成り
    、 前記基準像を１組の基準区分が選択される複数個の候補
    基準区分に分割し、 前記候補基準区分内のピクセルのグレー・スケール値に
    基づき一定の候補基準区分を拒否し、前記候補基準区分
    を囲む局部領域内の前記候補基準区分の区別可能性の程
    度を決定するように残りの各候補基準区分について自動
    相関を行い、この場合前記自動相関計算は前記局部領域
    を通じて複数個の相関値を計算するようにされ、各相関
    値は前記局部領域の等面積の像データと前記候補基準区
    分の像データとの間の相似度を表わすようにされ、さら
    に前記局部領域内であるが前記候補基準区分の位置に近
    い領域の外で計算された最高相関値に基づいて自動相関
    スコアを計算し、この場合高い自動相関値は局部的に区
    別できない候補基準区分を示すようされ、 自動相関計算の結果に基づき前記候補基準区分の多数の
    最も区別できるものを選択し、前記残りの候補基準区分
    の像データと前記１個以上の後続像の像データとの間の
    相似度を決定することによって登録要求者の指紋の１個
    以上の後続像に関して残りの各候補基準区分の再検出能
    力を測定し、 前記１個以上の後続像に関する前記残りの候補基準区分
    の前記再検出能力により残りの候補基準区分の組から基
    準区分の型板を選択し、選択された各基準区分の像およ
    び相対位置データを確認要求者の身元確認に後で使用す
    る指紋データとして保存し； そして次に下記により確認要求者の身元を確認し、すな
    わち： 確認要求所が主張する既登録者の表示を確認要求者から
    入手し、 既登録者の基準区分の像および相対位置データを検索し
    、 確認要求者の指紋の確認像を作り、この場合前記確認像
    はおのおのが相対位置に対応しかつおのおのが前記基準
    区分の対応する１つより広い複数個の確認領域を有する
    ようにされ、 前記確認像の対応する確認領域内の前記基準区分の最良
    合致位置を決定し、この場合各最良合致位置は像データ
    が対応する基準区分の像データに最も似ている確認領域
    内の位置とされ、この場合前記最良合致位置は前記確認
    領域を通じて相関値を計算するようにされ、この場合各
    相関値は前記対応する基準区分の像データと前記確認領
    域の等面積の像データとの間の相似性を表わすようにさ
    れ、そして相関値が最も高い前記確認領域内の位置とし
    て最良合致位置を規定することにより決定され、 前記各基準区分の変位値を決定し、この場合各変位値は
    最良合致位置とその予想位置との間の距離を表わすよう
    にされ、 前記基準像に関する前記確認像の誤整合を修正するよう
    に前記変位値の１つ以上を調節し、各基準区分をその対
    応する相関および変位値に基づいて確認しがちであるか
    否かに分類し、この場合比較的高い相関値および比較的
    低い変位値は確認しがちとされ、 少なくとも所定数の前記基準区分が確認に役立つものと
    して分類されるならば確認要求者の身元を確認する、こ
    とを特徴とする指紋確認方法。
42. （４２）前記自動相関計算を行うことは、前記局部領域
    のグレー・ピクセルをブラックまたはホワイトの明るさ
    の値を持つ２進ピクセルに変換し、前記候補基準区分の
    グレー・スケール・ピクセルをブラック、グレーまたは
    ホワイトの明るさの値を持つ３進ピクセルに変換し、ま
    た前記局部領域を通じて相関値を計算することは前記候
    補基準区分のグレー３進ピクセルを無視する、ことを特
    徴とする特許請求の範囲第４１項記載による方法。
43. （４３）前記局部領域内の相関値の各計算は、前記候補
    基準区分のブラック・ピクセルおよびホワイト・ピクセ
    ルを前記局部領域のブラック、ピクセルおよびホワイト
    ・ピクセルに比較し、前記候補基準区分のブラックまた
    はホワイト・ピクセルと前記局部領域のそれぞれのブラ
    ックまたはホワイト・ピクセルとの間の合致の数を加え
    、前記候補基準区分のブラック・ピクセルおよびホワイ
    ト・ピクセルの数で割り、この場合生じる値は前記相関
    値に等しくされる、ことを特徴とする特許請求の範囲第
    ４２項記載による方法。
44. （４４）前記方法はさらに前記基準区分のグレー・ピク
    セルをブラック、グレーまたはホワイトの明るさの値を
    持つ３連ピクセルに交換し、前記確認像を作ることはブ
    ラックまたはホワイトの明るさの値を持つ２進ピクセル
    の像を作り、そして前記各確認領域を通じ相関値を計算
    することは前記基準区分のグレー３進ピクセルを無視す
    る、ことを特徴とする特許請求の範囲第４１項記載によ
    る方法。
45. （４５）前記確認領域内の相関値の各計算は、前記基準
    区分のブラック・ピクセルおよびホワイト・ピクセルを
    前記確認領域のブラック・ピクセルおよびホワイト・ピ
    クセルに比較し、前記基準区分のブラックまたはホワイ
    ト・ピクセルに比較し、前記基準区分のブラックまたは
    ホワイト・ピクセルと前記確認領域のそれぞれのブラッ
    クまたはホワイト・ピクセルとの間の合致の数を加え、
    前記基準区分のブラック・ピクセルおよびホワイト・ピ
    クセルの数で割り、この場合生じる値は前記相関値に等
    しくされる、ことを特徴とする特許請求の範囲第４４項
    記載による方法。
46. （４６）前記確認像のそれぞれの確認領域内の前記基準
    区内の最良合致位置を決定することは、前記確認像の対
    応する第１確認領域内の前記基準区分の１つの第１最良
    合致を決定し、次に前記第１最良合致位置に関する前記
    確認領域の残りをさがし、さらに前記基準区分の残りの
    最良合致位置を決定する、ことを特徴とする特許請求の
    範囲第４１項記載による方法。
47. （４７）前記確認像の誤整合を修正するように前記変位
    値を調節することは、変位値の２乗の和が最小にされる
    前記確認像に関する基準区分の前記型板の回転位置を見
    出すことによって前記確認像の回転方向の誤整合を調節
    する、ことを特徴とする特許請求の範囲第４６項記載に
    よる方法。
48. （４８）現在得られた指紋データを以前に得られた指紋
    データと比較することによって人間の身元を確認する指
    紋確認方法であって； まず下記により一人以上の人間を登録し、 すなわち： 登録要求者の指紋のうねおよび谷の基準像を作り、この
    場合前記基準像はブラックとホワイトとの間にわたるグ
    レー・スケールで複数個の明るさの値を持つグレー・ピ
    クセルから成り、かつ前記指紋のうねおよび谷はブラッ
    クまたはホワイトになりがちな明るさの値によって表わ
    されるようにされ、 前記基準像を１組の基準区分が選択される複数個の候補
    基準区分に分割し、 前記候補基準区分内のピクセルのグレー・スケール値に
    基づき一定の候補基準区分を拒否し、前記小候補基準区
    分を囲む局部領域内の前記候補基準区分の区別可能性の
    程度を決定するために残りの各候補基準区分について自
    動相関計算を行い、この場合前記自動相関計算は前記局
    部領域のグレー・ピクセルをブラックまたはホワイトの
    明るさの値を持つ２進ピクセルに変換し、前記候補基準
    区分のグレー、スケール、ピクセルをブラック、グレー
    またはホワイトの明るさの値を持つ３進ピクセルに変換
    し、前記局部領域を通じて複数個の相関値を計算し、こ
    の場合各相関値は前記候補基準区分のブラックおよびホ
    ワイト３進ピクセルと前記局部領域の等面積のブラック
    およびホワイト２進ピクセルとの間の相似度を表わし、
    さらに前記局部領域内であるが前記候補基準区分の位置
    に近い領域の外で計算された最高相関値に基づいて自動
    相関スコアを計算し、この場合高い自動相関スコアは局
    部的に区別できない候補基準区分を示し、 自動相関計算の結果に基づき前記候補基準区分の多数の
    最も区別できるものを選択し、残りの候補基準区分の像
    データと１つ以上の後続像の像データとの間の相似度を
    決定することによって登録要求者の指紋の前記１つ以上
    の後続像に関する前記残りの各候補基準区分の再検出能
    力を測定し、 前記１つ以上の後続像に関する前記残りの候補基準区分
    の前記再検出能力により残りの候補基準区分の組から基
    準区分の型板を選択し、この場合前記各基準区分に含ま
    れる像データは局部的に独特であり、 選択された各基準区分の像および相対位置データを確認
    要求者の身元確認に後で使用する指紋データとして保存
    し； 次に下記により確認要求者の身元を確認し、すなわち： 確認要求者が既登録者であると主張する表示を確認要求
    者から入手し、 既登録者の基準区分の像および相対位置データを検索し
    、 確認要求者の指紋のうねおよび谷の確認像を作り、この
    場合前記確認像は前記うねおよび谷を示すブラックまた
    はホワイトの明るさの値を持つ２進ピクセルを含むよう
    にされ、また前記確認像はおのおのが相対位置で対応し
    かつおのおのが前記基準区分の対応する１つよりも広い
    複数個の確認領域を含むようにされ、 前記確認像の第１確認領域内の前記基準区分の１つの第
    １最良合致位置を決定し、この場合各最良合致位置は像
    データが対応する基準区分の像データに最もよく似てい
    る確認領域内の位置とされ、この場合各最良合致位置は
    確認領域を通じて相関値を計算しかつ第１最良合致値を
    相関値が最高である確認領域内の位置として規定され、
    この場合各相関値は基準区分のブラックおよびホワイト
    ・ピクセルと対応する確認領域の等面積のブラックおよ
    びホワイト、ピクセルとの間の相似度を表わすようにさ
    れ、次に前記第１最良合致位置に関して前記確認領域の
    残りを配置し、次に前記確認領域の残り内の最良合致位
    置を検索することによって前記確認像に関して前記基準
    区分の残りの最良合致位置を決定し、 前記各基準区分の変位値を決定し、この場合各変位値は
    最良合致位置とその予想位置との間の距離を表わすよう
    にされ、 前記基準像に関して前記確認像の回転方向の誤整合を修
    正するように前記変位値の１つ以上を調節し、 各基準区分をその対応する相関および変位値により確認
    しがちであるか否かに分類し、この場合比較的高い相関
    値および比較的低い変位値は確認しがちであり、また前
    記基準区分の少なくとも所定数が確認しがちであると分
    類されるならば確認要求者の身元を確認する、ことを特
    徴とする指紋確認方法。
49. （４９）人の指紋の像を前の登録手続の際に得られた指
    紋像から得られた基準データに比較することによって人
    の身元を確認する装置であって：登録および確認の両手
    続の際に指紋の像を作る装置と、 登録手続の際に指紋から得られた指紋像から基準データ
    を発生させる装置において、前記基準データは指紋像の
    複数個の基準区分の像データおよび相対位置データを含
    み、かつ前記各基準区分に含まれる像データは前記基準
    区分に隣接してこれを囲む像データに関して区別される
    とともに指紋の１つ以上の後続像の像データとのその相
    似性により再検出可能である、前記発生装置と、確認手
    続の際に後で使用する前記基準データと保存する装置と
    、 既登録者であると主張する人が確認を要求するとき既登
    録者と組み合わされた基準データを検索する装置と、 確認要求者の指紋像に複数個の確認領域を形成する装置
    において、各確認領域は前記基準区分の１つに位置的に
    対応しかつ各確認領域はその対応する基準区分よりも広
    い、前記形成装置と、像データがその対応する基準区分
    の像データに最もよく似ている各確認領域内の最良合致
    位置を決定する装置と、 前記最良合致位置の像データと前記対応する基準区分の
    像データとの間の相似度によりかつ前記最良合致位置の
    相対位置ぎめと前記対応する基準区分の相対位置ぎめと
    の間の相似度により、登録済であると主張する者の身元
    を確認する装置とを含むことを特徴とする身元確認装置
    。