JPWO2016047025A1 - 指紋認証システム、指紋認証プログラムおよび指紋認証方法 - Google Patents

Abstract

本発明の目的は、高速処理を実現できる指紋認証システム、指紋認証プログラムおよび指紋認証方法を提供することである。指紋認証システム１００は、複数の階層（ｎ+１）を有する索引データと、索引データに応じて指紋データＦＤを指紋データＴＦＤとして登録する登録部４００と、索引データに応じて指紋データＦＤを登録された指紋データＴＦＤと照合する照合装置６００と、を含むものである。グループ毎に指紋データＴＦＤを区分することができるので、登録された指紋データＴＦＤの登録個数が多い場合でも、処理スピードを速めることができる。

Description

本発明は、指紋認証システム、指紋認証プログラムおよび指紋認証方法に関する。

従来から、指紋認証システムについて、種々の研究開発が行われている。現在において、「パターン（画像）マッチング方式」「特徴点（マニューシャ：Minutia）方式」「特徴点とリレーション方式」および「周波数解析方式」等が用いられている。

例えば、「パターンマッチング方式」は、指紋の特定のエリアを限定し、そのエリアにおける隆線模様を重ね合わせながら照合していく手法である。
また、「特徴点方式」は、指紋画像を採取した際の隆線の途切れた端点または、隆線が枝分かれしている分岐点の２０か所から３０か所の情報を抽出登録させて照合を行う手法である。

また、「特徴点とリレーション方式」は、特徴点およびリレーション情報の両者が同一とならない限り同一指紋と見なさない手法である。
さらに、「周波数解析方式」は、指紋紋様パターンをスライスした断面を波形として、波形スペクトル系列を特徴情報として利用し、最大相関を求めて照合を行う手法である。

その他、例えば、特許文献１（特開２０１１−８６１３０号公報）には、多数の利用者が利用する指紋認証システムにおける認証処理の高速化について開示されている。特許文献１記載の指紋認証システムにおける認証処理の高速化は、複数の指紋センサを有する指紋認証システムであって、指紋データが入力された場合、当該指紋データが入力された指紋センサに応じて、当該指紋データが属するグループを特定するグループ特定手段と、指紋データの登録の場合、入力された指紋データを、前記グループ特定手段により特定されたグループと関連付けて記憶装置に登録する登録手段と、指紋データの認証の場合、入力された指紋データと、前記記憶装置に登録された指紋データのうち当該入力された指紋データと同一のグループに関連付けられた指紋データとを照合する照合手段とを備えるものである。

また、特許文献２（特開２００９−１６４６８０号公報）には、無線通信端末を予め登録された特定の複数の端末使用者しか使用することができない高度なセキュリティ機能を有する無線通信端末および端末使用者識別方法について開示されている。

特許文献２記載の無線通信端末および端末使用者識別方法は、ＰＴＴスイッチを備えた無線通信端末において、前記ＰＴＴスイッチに設けた指紋読取部と、複数の端末使用者の指紋データとその指紋データを登録した端末使用者毎に設定された少なくとも使用ＩＤ番号を含むＩＤ番号情報を登録できる記憶部と、前記指紋読取部で読み取った指紋データと前記記憶部の登録指紋データとを照合する指紋認証部と、前記指紋認証部の照合結果に基づき前記無線通信端末を動作させる手段と、前記指紋認証部の照合結果に基づき前記記憶部から１つのＩＤ番号情報を取得する手段と、を備えたものである。

さらに、特許文献３（特開２００６−２７７４１５号公報）には、身体的特徴の異なる利用者に適合する指紋認証システムの登録装置について開示されている。特許文献３記載の登録装置は、登録対象の生体情報を入力する入力部と、生体情報から所定の特徴抽出方法にしたがって第１の特徴データを抽出する事前抽出部と、前記第１の特徴データを利用して前記生体情報を複数のグループのいずれかに分類するための分類データを決定する分類部と、前記複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で前記生体情報から第２の特徴データを抽出する特徴抽出部と、第１の特徴データ、第２の特徴データ、分類データを関連付けて参照生体情報として登録する登録部と、を備えるものである。

特開２０１１−８６１３０号公報 特開２００９−１６４６８０号公報 特開２００６−２７７４１５号公報

しかしながら、特許文献１乃至３の技術は、所定人数に対する指紋照合を行うことが可能であるものの、登録された指紋データの母数が多くなると、処理時間がかかるという問題がある。そのため、特許文献１の技術のグループ情報、または特許文献２の技術のＩＤ番号のような情報をユーザが入力しなければならないという問題がある。しかし、特許文献１または特許文献２の技術において、当該グループ情報またはＩＤ番号を失念した場合、指紋認証が機能しないという問題が生じる。

本発明の目的は、高速処理を実現できる指紋認証システム、指紋認証プログラムおよび指紋認証方法を提供することである。既存の特許文献のよる技術は、特定のアルゴリズム下において母集団の処理時間が短くなるアプローチに対して、本発明は母集団から、その母集団下における細分化される因子及びそれらを識別するアルゴリズムを発見し、検索項を変化させることで母集団に左右されることなく処理時間を一定にすることである。
本発明の他の目的は、母数に左右されることなく、高速処理できる指紋認証システム、指紋認証プログラムおよび指紋認証方法を提供することである。

（１）
一局面に従う指紋認証システムは、複数の階層を有する索引と、索引に応じて指紋データを登録する登録部を含み、登録部は、索引に応じて複数の指紋データグループを作成し、複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、索引の階層を変化させ、個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を所定数以下にするものである。

この場合、索引（インデックス）は、複数の階層により形成される。例えば、第１段階における索引が三種類あり、第２段階における索引が三種類ある場合、登録部の各グループに登録される指紋データの個数を、平均的に１１．１％にすることができる。
すなわち、第１段階における索引により、１００％を、それぞれ約３３．３％ずつにグループ分けして登録でき、第２段階における索引により、約１１．１％ずつにグループ分けすることができる。その結果、登録部における指紋データを有効にグループ分けすることができる。

また、指紋データのグループの個々を所定数以下の指紋データ数になるよう索引を変化させて形成する。その結果、登録されたすべての指紋データを照合等に使用する場合と比較し、一部の登録されたグループにおける指紋データのみを用いるので、アクセススピードを速めて処理の負荷を低減することができる。

（２）
第２の発明にかかる指紋認証システムは、一局面に従う指紋認証システムにおいて、登録部は、索引の階層を変化させる場合、上位の索引および下位の索引との相関性が低くなるよう、索引順を再構築してもよい。

この場合、索引の階層を変化させる場合、上位の索引と下位の索引との相関性が、低くなるように、索引順を再構築する。すなわち、上位の索引と下位の索引とにおいて、区分が円滑にされていないと判定した場合、例えば、上位の索引と下位の索引とにおいて、５０％以上が一のグループに含まれている場合には、上位の索引と下位の索引との順を入れ替える、または、下位の索引と他の索引とを入れ替え、上位の索引と、他の索引との順にする、または、上位の索引と他の索引とを入れ替え、他の索引と、下位の索引との順にする、ように再構築してもよい。その結果、個々のグループの指紋データ数を減らすことができる。

（３）
第３の発明にかかる指紋認証システムは、一局面に従うまたは第２の指紋認証システムにおいて、登録部は、索引の階層を変化させる場合、索引の条件の閾値を変化させてもよい。

この場合、登録部は、索引の階層を変化させる場合、索引の条件の閾値を変化させてもよい。すなわち、個々のグループのうち１のグループの個数が多い場合、索引の閾値を変化させることで、一のグループの個数を減少させることができる。

（４）
第４の発明にかかる指紋認証システムは、一局面、第２、または第３に従う指紋認証システムにおいて、登録部は、索引の階層を変化させる場合、索引の階層を増加させて上階層の索引の条件を均等に区分した条件を索引として作成してもよい。

この場合、増加させた階層において、上階層の索引の条件を均等に区分した条件を索引として作成するので、確実に指紋データ数を複数のグループに区分することができる。その結果、個々のグループの指紋データ数を減らすことができる。

（５）
第５の発明にかかる指紋認証システムは、一局面に従う指紋認証システムにおいて、登録部は、索引の階層を増加させる場合、当該指紋データグループの偏差に基づいて指紋データを均等に区分できる条件を索引として作成する。

この場合、増加される階層は、指紋データグループの偏差に基づいて指紋データを均等に区分できる条件を索引として作成するので、確実に指紋データ数を複数のグループに均等に区分することができる。その結果、個々のグループの指紋データ数を減らすことができ、かつ、余分な階層を作成することを防止することができる。

（６）
第６の発明に係る指紋認証システムは、一局面から第５の発明にかかる指紋認証システムにおいて、索引は、指紋データの特質または特徴に基づいてもよい。

この場合、索引は、指紋データの特質または特徴に基づくものであるので、指紋データの特質または特徴ごとにグループ化することができる。

（７）
第７の発明に係る指紋認証システムは、一局面から第６の発明に係る指紋認証システムにおいて、索引は、指紋データの紋様のパターンを含んでもよい。

指紋認証データは、指紋の紋様のパターン、すなわち、少なくともＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬまたはＡＲＣＨの３種類に大きく区分することができるので、この場合、索引として有効に利用することができる。

（８）
第８の発明に係る指紋認証システムは、一局面から第７の発明に係る指紋認証システムにおいて、索引は、指紋データの少なくとも短線、棒線、毛線および島形線のうちいずれかに対する、少なくとも数、線の間隔、線の角度のいずれかを含んでもよい。

指紋データは、短線、棒線、毛線および島形線のうちいずれかに対する、数、線の間隔、線の角度によって大きく区分することができるので、この場合、索引として有効に利用することができる。

（９）
第９の発明に係る指紋認証システムは、一局面から第８の発明に係る指紋認証システムにおいて、索引は、指紋データの少なくとも分岐点、終止点、点、開始点および接合点のいずれかを含んでもよい。

指紋データは、少なくとも分岐点、終止点、点、開始点および接合点のいずれかによって区分することができるので、この場合、索引として有効に利用することができる。

（１０）
他の局面に従う指紋認証システムは、複数の階層を有する索引と、索引に応じて指紋データを登録する登録部と、索引に応じて指紋データを照合する照合部と、を含み、登録部は、索引に応じて複数の指紋データグループを作成し、複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、索引の階層を変化させ、個々の一つに登録される指紋データ数を所定数以下にするものである。また、索引の階層化する順番は、その時点におけるデータグループにおいて効率のよい組み合わせを機械学習により算出する。そのため、例えば、Coreが中央に位置している指紋であれば、最初のグループ分けでFingerCodeを用いることや、分岐点が多い指紋であれば、分岐点の角度を最初のグループ分けで用いる等のデータグループによって階層化の優先順位も随時変更を行う。

この場合、索引（インデックス）は、複数の階層により形成される。例えば、第１段階における索引が三種類あり、第２段階における索引が三種類ある場合、登録部の各グループに登録される指紋データの個数を、平均的に１１．１％にすることができる。
さらに、照合部において、照合すべき指紋データが、複数の階層により１１．１％の登録された指紋データの個数と照合することにより、短時間で指紋データの照合を行うことができる。
特に、第ｎ段階（ｎ：正の整数）の索引を形成することにより、指紋データの母数が数億個または数千万個ある場合においても、索引によりグループ分けされた数千個の指紋データと照合するだけで照合処理を行うことができるので、照合速度を短くすることができる。

（１１）
第１１の発明にかかる指紋認証システムは、他の局面に従う指紋認証システムにおいて、照合部は、複数の階層の最終段における指紋データの照合を、少なくとも周波数解析方式、ハイブリッド方式、マニューシャ方式、およびパターンマッチング方式のいずれかにより照合してもよい。

この場合、照合部は、複数の階層の最終段における指紋データの照合のみ、負荷がかかる周波数解析方式、ハイブリッド方式、マニューシャ方式、およびパターンマッチング方式のいずれかを用いて照合するため、照合スピードを向上させつつ、処理の負荷を最小限にすることができる。

（１２）
さらに他の局面に係る指紋認証プログラムは、複数の階層を形成する索引処理と、索引処理に応じて指紋データを登録する登録処理を含み、登録処理は、索引処理に応じて複数の指紋データグループを作成し、複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、索引処理の階層を変化させ、個々の一つに登録される指紋データ数を所定数以下にするものである。

この場合、索引（インデックス）処理は、複数の階層により形成される。例えば、第１段階における索引が三種類あり、第２段階における索引が三種類ある場合、登録処理で各グループに登録される指紋データの個数を、平均的に１１．１％にすることができる。
すなわち、第１段階における索引処理により、１００％を、それぞれ約３３．３％ずつにグループ分けして登録でき、第２段階における索引により、約１１．１％ずつにグループ分けすることができる。その結果、登録処理における指紋データを有効にグループ分けすることができる。

また、指紋データのグループの個々を所定数以下の指紋データ数になるよう索引を変化させて形成する。その結果、登録されたすべての指紋データを照合等に使用する場合と比較し、一部の登録されたグループにおける指紋データのみを用いるので、アクセススピードを速めて処理の負荷を低減することができる。

（１３）
さらに他の局面に係る指紋認証プログラムは、複数の階層を形成する索引処理と、索引処理に応じて指紋データを登録する登録処理と、索引処理に応じて指紋データを照合する照合処理と、を含み、登録処理は、索引処理に応じて複数の指紋データグループを作成し、複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、索引の階層を増加し、個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を所定数以下にするものである。

この場合、索引（インデックス）処理は、複数の階層により形成される。例えば、第１段階における索引が三種類あり、第２段階における索引が三種類ある場合、登録処理で各グループに登録される指紋データの個数を、平均的に１１．１％にすることができる。
すなわち、第１段階における索引処理により、１００％を、それぞれ約３３．３％ずつにグループ分けして登録でき、第２段階における索引により、約１１．１％ずつにグループ分けすることができる。その結果、登録処理における指紋データを有効にグループ分けすることができる。

また、指紋データのグループの個々を所定数以下の指紋データ数になるよう索引を変化させて形成する。その結果、登録されたすべての指紋データを照合等に使用する場合と比較し、一部の登録されたグループにおける指紋データのみを照合処理において用いるので、アクセススピードを速めて処理の負荷を低減することができる。
特に、第ｎ段階（ｎ：正の整数）の索引を形成することにより、指紋データの母数が数億個または数千万個ある場合においても、索引によりグループ分けされた数千個の登録された指紋データと照合するだけで照合処理を行うことができるので、照合速度を短くすることができる。

（１４）
さらに他の局面に従う指紋認証方法は、複数の階層を形成する索引工程と、索引工程に応じて指紋データを登録する登録工程を含み、登録工程は、索引工程に応じて複数の指紋データグループを作成し、複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、索引の階層を変化させ、個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を所定数以下にするものである。

この場合、索引（インデックス）工程は、複数の階層を形成する。例えば、第１段階における索引が三種類あり、第２段階における索引が三種類ある場合、登録工程で各グループに登録される指紋データの個数を、平均的に１１．１％にすることができる。
すなわち、第１段階における索引により、１００％を、それぞれ約３３．３％ずつにグループ分けして登録でき、第２段階における索引により、約１１．１％ずつにグループ分けすることができる。その結果、登録工程における指紋データを有効にグループ分けすることができる。

また、指紋データのグループの個々を所定数以下の指紋データ数になるよう索引を変化させて形成する。その結果、登録されたすべての指紋データを照合等に使用する場合と比較し、一部の登録されたグループにおける指紋データのみを用いるので、アクセススピードを速めて処理の負荷を低減することができる。

（１５）
さらに他の局面に従う指紋認証方法は、複数の階層を形成する索引工程と、索引工程に応じて指紋データを登録する登録工程と、索引工程に応じて指紋データを照合する照合工程と、を含み、登録工程は、索引に応じて複数の指紋データグループを作成し、複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、索引の階層を変化させ、個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を所定数以下にするものである。

この場合、索引（インデックス）工程は、複数の階層を形成する。例えば、第１段階における索引が三種類あり、第２段階における索引が三種類ある場合、登録工程で各グループに登録される指紋データの個数を、平均的に１１．１％にすることができる。
すなわち、第１段階における索引により、１００％を、それぞれ約３３．３％ずつにグループ分けして登録でき、第２段階における索引により、約１１．１％ずつにグループ分けすることができる。その結果、登録工程における指紋データを有効にグループ分けすることができる。

また、指紋データのグループの個々を所定数以下の指紋データ数になるよう索引を変化させて形成する。その結果、登録されたすべての指紋データを照合等に使用する場合と比較し、一部の登録されたグループにおける指紋データのみを照合工程において用いるので、アクセススピードを速めて処理の負荷を低減することができる。
特に、第ｎ段階（ｎ：正の整数）の索引を形成することにより、指紋データの母数が数億個または数千万個ある場合においても、索引によりグループ分けされた数千個の登録された指紋データと照合するだけで照合処理を行うことができるので、照合速度を短くすることができる。

本実施の形態に係る指紋照合システムの概略構成の一例を示す模式図である。 指紋登録装置の一例を示す模式図である。 本実施の形態における指紋登録処理の動作を示すフローチャートである。 指紋データにおけるＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬ、ＡＲＣＨを説明するための模式図である。 指紋データにおける特質または特徴の一例を説明するための模式図である。 本実施の形態における指紋照合処理の動作を示すフローチャートである。 指紋照合処理における照合の一例を示す模式図である。 登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過した場合の処理を説明するための模式図である。 図８の処理の一例を示す模式図である。 図８および図９の処理の一例を示すフローチャートである。 図１０の処理の他の例を示すフローチャートである。 階層追加処理の一例を示す模式図である。 階層追加処理の一例を示すフローチャートである。

１００ 指紋認証システム
３３１、〜、３３Ｐ 第ｎ索引判定装置
４００ 登録部
６００ 照合装置
ＦＤ、ＴＦＤ 指紋データ

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜実施の形態＞
（指紋照合システム１００）
図１は、指紋照合システム１００の概略構成の一例を示す模式図である。

図１に示すように、指紋照合システム１００は、指紋データ取得装置２００、第１〜第ｎ索引判定装置３００、登録部４００、選定データ取得装置５００、照合装置６００、および判定結果表示部７００を含む。

（指紋登録処理）
最初に、指紋登録処理について説明を行う。
指紋登録処理においては、指紋登録装置９００を用いる。指紋登録装置９００は、指紋データ取得装置２００、第１〜第ｎ索引判定装置３００および登録部４００を含む。
まず、指紋データ取得装置２００により指紋データＦＤが取得される。指紋データ取得装置２００は、取得した指紋データＦＤを第１〜第ｎ索引判定装置３００に与える。

第１〜第ｎ索引判定装置３００は、後述する複数の段階を有する索引に応じて指紋データＦＤの判定を行う。第１〜第ｎ索引判定装置３００は、索引の情報（以下、索引データと呼ぶ）と指紋データＦＤとを結び付けて登録部４００に与える。登録部４００は、指紋データＦＤを指紋データＴＦＤとして、索引データに応じたグループへ登録を行う。当該グループについては、後述する。

（指紋照合処理）
次いで、指紋照合処理について説明を行う。指紋照合処理においては、指紋照合システム１００を用いる。
したがって、指紋照合処理においては、指紋データ取得装置２００、第１〜第ｎ索引判定装置３００、登録部４００、選定データ取得装置５００、照合装置６００、および判定結果表示部７００を用いる。
指紋照合処理の場合、指紋データ取得装置２００により指紋データＦＤが取得される。指紋データ取得装置２００は、取得した指紋データＦＤを第１〜第ｎ索引判定装置３００に与える。

第１〜第ｎ索引判定装置３００は、後述する複数の段階を有する索引データに応じて指紋データＦＤの判定を行う。第１〜第ｎ索引判定装置３００は、指紋データＦＤから当該索引データを列挙し、判定する。第１〜第ｎ索引判定装置３００は、選定データ取得装置５００に当該索引データを与える。
選定データ取得装置５００は、当該索引データに応じて登録部４００内の当該索引データに該当する登録された指紋データＴＦＤを抽出する。

選定データ取得装置５００は、登録部４００から抽出した指紋データＴＦＤと、指紋データ取得装置２００からの指紋データＦＤとを、照合装置６００に与える。
照合装置６００は、登録部４００から抽出した指紋データＴＦＤと、指紋データ取得装置２００からの指紋データＦＤとのパターンマッチングを行ない、判定結果を判定結果表示部７００に与える。
判定結果表示部７００は、内蔵された表示部（図示せず）に判定結果を表示する。
なお、上記においては、判定結果表示部７００に内蔵された表示部を例示したが、これに限定されず、判定結果を信号出力する信号出力部を有してもよい。

（指紋登録装置の一例）
次に、図２は、指紋登録装置の一例を示す模式図である。図２に示すように、第１〜第ｎ索引判定装置３００は、ｎ+１個の段数を有する索引判定装置からなる（ｎは、任意の正の整数）。
例えば、第１索引判定装置３１０は、指紋データ取得装置２００から指紋データＦＤを受け取り、３種類に判定し、区分して送信する。
具体的に、第１索引判定装置３１０は、指紋データＦＤの特徴または特質からＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬまたはＡＲＣＨの３種類に大きく区分することができる。当該区分の詳細については、後述する。

図２に示すように、第１索引判定装置３１０の下部に、第２索引判定装置３２０、第２索引判定装置３２１、および第２索引判定装置３２２が設けられる。
さらに、第２索引判定装置３２０の下部には、第ｎ索引判定装置３３１、および第ｎ索引判定装置３３２が設けられる。
同様に、第２索引判定装置３２１の下部には、第ｎ索引判定装置が複数設けられ（図示省略）、第２索引判定装置３３２の下部には、第ｎ索引判定装置３３Ｐ（Ｐは、任意の正の整数）が設けられる。
このように、第１〜第ｎ索引判定装置３００においては、複数の索引判定装置が複数の段階（ｎ+１の段）で設けられている。

続いて、図１に示すように、第１〜第ｎ索引判定装置３００には、登録部４００が設けられている。図２に示すように、登録部４００は、第１グループ４０１から第ｍ+２グループ４０ｍ+２（ｍは、任意の正の整数）までの複数のグループを有する。

第ｎ索引判定装置３３１の下部に、登録部４００の第１グループ４０１、第２グループ４０２、第３グループ４０３が設けられる。
同様に、第ｎ索引判定装置３３２の下部に、登録部４００の第４グループ４０４、第５グループ４０５、第６グループ４０６が設けられる。
同様に、第ｎ索引判定装置３３Ｐの下部に、登録部４００の第ｍグループ４０ｍ、第ｍ+１グループ４０ｍ+１、第ｍ+２グループ４０ｍ+２が設けられる。

（指紋登録処理の動作を示すフローチャート）
図３は、本実施の形態における指紋登録処理の動作を示すフローチャートである。また、図４は、指紋データにおけるＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬ、ＡＲＣＨを説明するための模式図であり、図５は、指紋データにおける特質または特徴の一例を説明するための模式図である。

図３に示すように、指紋登録処理においては、指紋データ取得装置２００により指紋データＦＤを取得する（ステップＳ１）。
次いで、指紋データ取得装置２００により取得された指紋データＦＤを第１索引判定装置３１０に送信し、第１索引判定結果が、ＬＯＯＰに該当するか、ＷＨＯＲＬに該当するか、ＡＲＣＨに該当するか、を判定する（ステップＳ２）。

また、図４に示すように、指紋データＦＤのＬＯＯＰは、指紋の模様がループ状になっており、指紋データＦＤのＷＨＯＲＬは、指紋の模様が円状になっており、指紋データＦＤのＡＲＣＨは、指紋の模様が弓状になっている。
第１索引判定装置３１０は、ステップＳ２の処理において、指紋データＦＤがいずれに該当するかを判定する。

ここで、例えばステップＳ２の処理において指紋データがＬＯＯＰに該当すると判定した場合、第２索引判定装置３２０は、指紋データＦＤにおける特質または特徴について、さらに２Ａ条件、２Ｂ条件、２Ｃ条件に該当するか判定する（ステップＳ３）。

ここで、図５に示すように、指紋データＦＤは、表皮断面において凸部が隆線として表れ、凹部が隆線溝として表れる。図５に示すように、指紋データＦＤは、毛線Ｃ１、終止点Ｃ２、分岐点Ｃ３、短線Ｃ４、棒線Ｃ５、点Ｃ６、開始点Ｃ７、接合点Ｃ８、島形線Ｃ９等の特徴または特質を有する。
ここで、毛線Ｃ１は、隆線の太さが半分以下のものを意味し、短線Ｃ４は５ｍｍ未満の隆線を意味し、棒線Ｃ５は５ｍｍ以上の隆線を意味し、点Ｃ６は太さと長さが同じ隆線を意味する。

第２索引判定装置３２０は、ステップのＳ３の処理において、２Ａ条件として棒線が３０本未満であること、２Ｂ条件として棒線が３０本以上７０本未満であること、２Ｃ条件として棒線が７０本以上であること、等と設定し、指紋データＦＤがいずれに該当するか判定する。

続いて、ステップＳ３の処理において指紋データＦＤが２Ａ条件に該当すると判定した場合、第ｎ索引判定装置３３１は、指紋データＦＤが所定の条件に該当するか否かを判定する（ステップＳｎ）。

第ｎ索引判定装置３３１は、３Ａ条件に該当する場合には、第１グループ４０１に指紋データＦＤを指紋データＴＦＤとして登録し、３Ｂ条件に該当する場合には、第２グループ４０２に指紋データＦＤを指紋データＴＦＤとして登録し、３Ｃ条件に該当する場合には、第３グループ４０３に指紋データＦＤを指紋データＴＦＤとして登録する（ステップＳｎ+１）。

このように、指紋登録装置９００は、指紋データＦＤを最終的に第１グループから第ｍ+２グループに区分して指紋データＴＦＤとして登録を行う。その結果、第１グループから第ｍ+２グループの個々に登録された指紋データＴＦＤの数を減らすことができる。例えば、数億個の指紋データＦＤを、数十段の索引データを用いることで、１グループの登録された指紋データＴＦＤの個数を、数千個以下にすることができる。

（指紋照合処理の動作を示すフローチャート）
図６は、本実施の形態における指紋照合処理の動作を示すフローチャートであり、図７は、指紋照合処理における照合の一例を示す模式図である。

まず、図６に示すように、指紋照合処理においては、指紋データ取得装置２００により指紋データＦＤを取得する（ステップＳ１）。
次いで、指紋データ取得装置２００により取得された指紋データＦＤを第１索引判定装置３１０に送信し、第１索引判定結果が、ＬＯＯＰに該当するか、ＷＨＯＲＬに該当するか、ＡＲＣＨに該当するか（図４参照）、を判定する（ステップＳ２）。

ここで、例えばステップＳ２の処理において指紋データＦＤがＬＯＯＰに該当すると判定した場合、第２索引判定装置３２０は、指紋データＦＤにおける特質または特徴について、さらに２Ａ条件、２Ｂ条件、２Ｃ条件に該当するか（図５参照）を判定する（ステップＳ３）。

続いて、ステップＳ３の処理において指紋データＦＤが２Ａ条件に該当すると判定した場合、第ｎ索引判定装置３３１は、指紋データＦＤが所定の条件に該当するか否かを判定する（ステップＳｎ）。

第ｎ索引判定装置３３１は、指紋データＦＤが３Ａ条件に該当すると判定した場合、選定データ取得装置５００に指紋データＦＤと、ＬＯＯＰ、２Ａ条件、３Ａ条件の索引データとを受け渡す。すなわち、索引データとは、ＬＯＯＰ、２Ａ条件、３Ａ条件である。
そして、選定データ取得装置５００は、索引データに応じて、登録部４００の第１グループ４０１から第ｍ+２グループ４０ｍ+２までのいずれか１つの該当するグループに登録されたすべての指紋データＴＦＤを取得する（ステップＳｎ+１）。

続いて、選定データ取得装置５００は、登録された所定のすべてのグループの指紋データＴＦＤと、照合対象の指紋データＦＤとを、照合装置６００に受け渡す。
図７に示すように、照合装置６００は、登録された所定のグループの指紋データＴＦＤと、照合対象の指紋データＦＤとをパターンマッチング照合させる（ステップＳ２１）。

なお、本実施の形態においては、説明上、登録されたすべての指紋データＴＦＤを受け渡すこととしたが、これに限定されず、受け渡すことなく、当該グループに登録された指紋データＴＦＤに対して照合装置６００が照合を行いに行ってもよい。

次いで、照合装置６００は、ステップＳ２１の処理において、所定のグループの登録された全指紋データＴＦＤと、照合対象の指紋データＦＤとが、一致しないと判定した場合、判定結果表示部７００に不一致表示を表示させる（ステップＳ２３）。
一方、照合装置６００は、ステップＳ２１の処理において、所定のグループの登録された全指紋データＴＦＤの中から、照合対象の指紋データＦＤと一致すると判定した場合、判定結果表示部７００に一致表示を表示させる（ステップＳ２２）。

このように、照合装置６００は、索引データに応じてグループ毎に区分して登録された所定数の指紋データＴＦＤを用いてパターンマッチング処理を行うため、処理スピードが長時間かかることを防止することができる。すなわち、数十、数百、数千件の登録された指紋データＴＦＤと照合すべき指紋データＦＤとは、数秒で照合を行うことが可能である。

仮に、索引データに応じてグループ毎に区分して登録しない場合、数億または数千万件の登録された指紋データＴＦＤと照合すべき指紋データＦＤとを照合するため、数万秒かかる、すなわち、照合時間として３時間ほどかかるため、個人認証、カード等の代用として利用することができない。

なお、上記の実施の形態においては、判定結果表示部７００を用いることとしたが、これに限定されず、判定結果を信号出力として出力させる等、任意の手法を用いてもよい。

（索引判定の自動形成）
続いて、上記の実施の形態にかかる指紋照合システム１００の自動形成の例について詳細に説明を行う。本実施の形態においては、１のグループに、数億万件または数千万件の指紋データＴＦＤが登録された場合、照合処理を行う場合に、時間がかかるため多大な問題となる。

本実施の形態にかかる指紋照合システム１００においては、第１〜第ｎ索引判定装置３００および登録部４００の自動形成を行う。以下、第１〜第ｎ索引判定装置３００および登録部４００の自動形成について説明を行う。

上記の実施の形態において指紋照合システム１００は、第１〜第ｎ索引判定装置３００（ｎは、任意の正の整数）および第１グループから第ｍ+２グル−プ４０ｍ＋２（ｍは、任意の正の整数）であることとしているが、以下に開示する例によりｎ数およびｍ数を決定してもよい。

図８および図９は、登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過した場合の処理を説明するための模式図であり、図１０は、図８および図９の処理の一例を示すフローチャートである。

まず、図８（ａ）に示すように、指紋照合システム１００の登録部４００では、各登録グループの第１グループには２千個、第２グループには２万個、第３グループには５００個、第４グループには千個、第５グループには１万五千個、第６グループには５００個に分類されている。

この場合、本実施の形態における指紋照合システム１００の登録部４００は、図１０に示すように、第１グループから第ｍ+２グループのいずれかが、１万個を超過するか否かを判定する（ステップＳ５１）。
第１グループから第ｍ+２グループのいずれかが１万個を超過している場合、相関性を判定し、索引の順番を入れ替える（ステップＳ５２）。
したがって、上記の例示において、ＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬ、ＡＲＣＨでの分類を行い、図３および図４のパターンは、一例であり、機械学習の結果により、索引の順番はこれに限定されず、入れ替わる可能性もある。
なお、機械学習を行う前の基本となるパターンについては、効率性、独立性、速度が高くなる組み合わせの索引および索引の順番を決定する。例えば、三角形（ｔｒｉｐｌｅｔ）、周辺のテクスチャ情報 （FingerCode）等を優先させることが多い。

（索引の相関性）
図８（ａ）に示すように、第１グループ、第２グループ、および第３グループのうち第２グループにおいて登録される指紋データ数が２万個になっている。したがって、ステップＳ５１の処理において、Ｙｅｓとなり、相関性を判定し、索引の順番を入れ替える。図８の例においては、第ｎ索引判定結果Ｓｎ+１を、第ｎ索引判定結果Ｓｎ＋αに入れ替えている。
その結果、図８（ｂ）に示すように、第２グループにおいて登録される指紋データ数が８５００個まで低減させることができる。

また、第１グル―プに登録される指紋データ数は８５００個、第３グループに登録される指紋データ数は６５００個であり、全て１万個以下であるため、図１０の処理は終了される。

図９（ａ），（ｂ）を用いて索引の相関性について説明を行う。図９（ａ）に示すように、第ｎ索引判定結果Ｓｎおよび第ｎ索引判定結果Ｓｎ+１を用いた場合、３０００個、２００００個、５００個の３つに区分される。
一方、図９（ｂ）に示すように、第ｎ索引判定結果Ｓｎおよび第ｎ索引判定結果Ｓｎ+αを用いた場合、８５００個、８５００個、６５００個の３つに区分される。
したがって、第ｎ索引判定結果Ｓｎおよび第ｎ索引判定結果Ｓｎ+１は、相関性が高いため、指紋データ数を均等に区分することができないという問題がある。一方、第ｎ索引判定結果Ｓｎおよび第ｎ索引判定結果Ｓｎ+αは、相関性が低いため、指紋データ数をほぼ均等に区分することができるというメリットが生じる。
登録部４００は、当該処理を繰り返し行い、データ数が均等になるまで、索引の順序を入れ替る。

次に、図１１は、図１０の処理の他の例を示すフローチャートである。
図１１に示すように、登録部４００は、各グループに登録される指紋データ数が、１万個を超過していない場合であっても、隣接する各グループに登録される指紋データ数の差が５０％以上か否か判定する（ステップＳ６１）。
隣接するグループに登録される指紋データ数の差が５０％以上の場合、相関性を判定し、索引の順番を入れ替える（ステップＳ６２）。
その結果、隣接するグループに登録される指紋データ数の差を少なくし、各グループに登録される指紋データ数を均一にすることができる。

（階層追加処理）
続いて、図１２は、階層追加処理の一例を示す模式図であり、図１３は、階層追加処理の一例を示すフローチャートである。

階層追加処理においては、図８から図１１の処理を実施した後でも、各グループのいずれか１つのグループに、登録された指紋データ数が１万個を超えた場合に実施される。
なお、図８から図１１の処理を実施する前に、階層追加処理を行ってもよい。

図１３に示すように、指紋照合システム１００は、登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過するか否か判定する（ステップＳ７１）。図１３に示すように、指紋照合システム１００において各グループのうちいずれかのグループが１万個を超過した場合、第１〜第ｎ索引判定装置のｎ数を増加させる（ステップＳ７２）。

すなわち、指紋照合システム１００の第１〜第ｎ階層まで形成される第１〜第ｎ索引判定装置を、第１〜第ｎ+１階層まで形成される第１〜第ｎ＋１索引判定装置へと移行させる。
その結果、第１グループから第ｍ+２グル−プ４０ｍ＋２Ｌ（Ｌは、任意の正の整数）まで増加させることができる。その後、登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過するか否かを再判定する（ステップＳ７１）。

その結果、第１グループから第ｍ+２Ｌグル−プ４０ｍ＋２Ｌ（Ｌは、任意の正の整数）まで各グループを細分化することができる。
したがって、第１グループから第ｍ+２Ｌグル−プ４０ｍ＋２Ｌの個々に登録された指紋データＴＦＤの個数を１万個以下にすることができるので、照合装置６００が照合を行う際に、短時間で実施することができる。

なお、上記の例においては、第１グループから第ｍ+２Ｌグル−プ４０ｍ＋２Ｌの個々に登録された指紋データＴＦＤの個数を１万個以下としたが、これに限定されず、２千個以下、３千個以下、４千個以下、５千個以下、６千個以下、７千個以下、８千個以下、９千個以下等、任意の数で自動的に第１〜第ｎ索引判定装置を、第１〜第ｎ＋１索引判定装置へと索引判定装置を増加させてもよい。

また、上記の例においては、指紋データＴＦＤの個数によって第１〜第ｎ索引判定装置を増加させることしているが、これに限定されず、照合装置６００における照合時間が５秒を超過した場合に、第１〜第ｎ索引判定装置を増加させてもよい。
なお、上記の例においては、５秒を超過した場合について説明したが、これに限定されず、１秒を超過、２秒を超過、３秒を超過、４秒を超過、７秒を超過、８秒を超過、９秒を超過、１０秒を超過した場合等、任意の時間で自動的に第１〜第ｎ索引判定装置を、第１〜第ｎ＋１索引判定装置へと索引判定装置を増加させてもよい。

続いて、第１〜第ｎ索引判定装置を第１〜第ｎ+１索引判定装置に増加させる詳細について説明を行う。
例えば、第ｎ索引判定装置の索引判定条件が、指紋データＴＦＤにおけるマニューシャの毛線Ｃ１および棒線Ｃ５との間隔が、０．５ｍｍ以上かを判定していたと仮定する。
この場合、第ｎ+１索引判定条件が、第ｎ索引判定条件の結果ＹＥＳの下位に設けられたと仮定した場合、指紋データＴＦＤにおけるマニューシャの毛線Ｃ１および棒線Ｃ５との間隔が、０．７ｍｍ以上かを判定する索引判定を自動的に追加する。

また、第ｎ+１索引判定条件が、第ｎ索引判定条件の結果Ｎｏの下位に設けられたと仮定した場合、指紋データＴＦＤにおけるマニューシャの毛線Ｃ１および棒線Ｃ５との間隔が、０．３ｍｍ以上かを判定する索引判定を自動的に追加する。
その結果、０．５ｍｍ以上と０．５ｍｍ未満との２つのグループに登録される指紋データＴＦＤを、０．３ｍｍ未満、０．３ｍｍ以上０．５ｍｍ未満、０．５ｍｍ以上０．７ｍｍ未満、０．７ｍｍ以上と４つのグループに分けることができる。

なお、上記の実施の形態においては、２つのグループを４つに分けることとしているが、これに限定されず、第ｎ＋１索引判定条件を指紋データＴＦＤの多い部分にのみ実施する、すなわち、上記の例において、２つのグループを３つのグループに分ける場合であってもよい。

（索引条件の例）
続いて、上記の実施の形態における、索引データの条件の一例として用いられる内容について説明する。

例えば、登録部４００は、指紋データＴＤＦ、いわゆる指紋画像から高精度の認証用の特徴量を抽出し、索引条件を設定する。具体的に、指紋データＴＤＦから、マニューシャの位置、種類、ベクトル等の特徴量を抽出する。

次いで、指紋データＴＤＦからインデックス化可能な特徴量を抽出する。ここで、抽出されたインデックス化可能な特徴量は、索引データの条件として用いられる。

インデックス化可能な特徴量は、具体的に、マニューシャから構成される三角形の形状、特異点の数、種類、位置関係、ポアンカレインデックス、周辺のテクスチャ情報 （FingerCode）、Lake、Independent Ridge、Island、Spur、Crossover の数および、または形状、指紋全体のオリエンテーションイメージの周波数解析、指紋全体のオリエンテーションイメージの形状、指紋をスライスしたときの断面のRidgeの数と、Ridgeを波形として周波数解析した結果、マニューシャ、特異点から構成される線と当該線でスライスした時の断面のRidgeの数、 Ridgeを波形として周波数解析した結果、しわ（crease）の存在、形状、指紋の形状情報があげられる。

なお、上記におけるインデックス化が可能な特徴量とは、２つの指紋の特徴量の近さを計算する場合、位置合わせなどの正規化処理を必要とせずに、特徴量をそのまま比較できる際に、可能となるように調整する。
すなわち、ある程度の閾値を設定し、当該閾値の幅を広い状態から狭い状態へ変化させてもよい。

例えば、上記における特徴量を用いて、１の指紋データＦＤに対して、登録された指紋データＴＤＦの高速認証を実現する。上記で説明したように、登録された指紋データＴＤＦは、索引（特徴量）が結び付けられている。そのため、１の指紋データの特徴量を抽出し、登録された指紋データＴＤＦの周辺の候補抽出を行う。
なお、特徴量それぞれで候補数をどれほど取得するべきかは、特徴量それぞれでの値の分布、または照合精度を用いることが望ましい。

また、指紋照合システム１００は、上記の多数の特徴量をどう組み合わせるかを、機械学習により判定し、フィードバックにより精度が高くなるよう処理する。当該特徴量の組み合わせの場合、独立、従属特徴量を考慮するため、主成分分析、独立成分分析を用いる。当該処理を機械学習により判定を行うことで従来達成出来ていない短時間での大規模データ下における有意な特徴量の組み合わせパターンを判定することが可能となる。
なお、多くの候補数が無いと索引判定ができない指紋データＦＤと、少ない候補数でも索引判定できる指紋データＦＤ等を特定するために、指紋データＦＤの識別モデルを用いてもよい。

指紋照合システム１００は、指紋データＦＤと特徴量との組み合わせを作成し、生成モデルを用いて、索引分類そのものを学習する。すなわち、フィードバック処理を含めて認証精度を高めてもよい。
また、与えられた指紋データＦＤの候補に対して、マニューシャの位置、種類、またはベクトルを用いた１対１の高精度認証を行ってもよい。

さらに、指紋照合システム１００の構成要素、指紋登録装置９００の構成要素の個々が同じ場所に配設される必要はなく、インターネット、クラウド等を介してそれぞれ接続されてもよい。

また、索引データの条件の一例として以下の情報を用いる。例えば、特徴点（ｍｉｎｕｔｉａｅ）同士を結んだ三角形（ｔｒｉｐｌｅｔ）の情報について、例えば、分岐点にて、３つの線の角度を、いくつかパターンに分類したものの組み合わせ、分岐点の３つの線を用いて作る図形の各種情報、三角形の３つの角度を大きい順に並べた時に時計回りになっているのか反時計回りになっているのかまたは３つの角度の大きさ、３辺の長さ、各特徴点（ｍｉｎｕｔｉａｅ）においてそこを通る２辺の方向がｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｉｅｌｄの方向に比べてどの程度ずれているのか、三角形の面積、それぞれの辺で交わる隆線の数、それぞれの辺で交わる隆線の頻度を周波数として解析したもの、三角形（ｔｒｉｐｌｅｔ）を回転させたもの、等、上記の任意の索引条件を組み合わせてもよい。

次いで、索引データの条件の一例として以下の情報を用いる。例えば、特徴点（ｍｉｎｕｔｉａｅ）同士を結んだ四角形(Ｑｕａｄｒｕｐｌｅｔ)の情報について、分岐点にて３つの線の角度を１０個のパターンに分類したものの組み合わせ、分岐点の３つの線を用いて作る図形の各種情報、４つの角度を大きい順に並べた時のパターン、２つの対角線の交点の位置と角度、４隅の角度、４辺の長さ、各特徴点（ｍｉｎｕｔｉａｅ）においてそこを通る２辺と対角線の方向がｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｉｅｌｄの方向に比べてどの程度ずれているのか、四角形の面積、四角形（Ｑｕａｄｒｕｐｌｅｔ）を回転させたもの、等、上記の任意の索引条件を組み合わせてもよい。

続いて、索引データの条件の一例として以下の情報を用いる。しわ（Ｃｒｅａｓｅ）の情報について、太さ、長さ、交わる隆線の数、交わる隆線の頻度を周波数として解析したもの、等、上記の任意の索引条件を組み合わせてもよい。

次いで、索引データの条件の一例として以下の情報を用いる。Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｐｏｉｎｔと、それを用いたものの情報、Ｓｉｇｕｌａｒ Ｐｏｉｎｔの数と種類（ｃｏｒｅ、ｄｅｌｔａ）等、ｃｏｒｅ，ｄｅｌｔａの距離、ｃｏｒｅ，ｄｅｌｔａを引いた線分が交わる隆線の数、ｃｏｒｅ，ｄｅｌｔａを引いた直線が交わる隆線の頻度を周波数として解析したもの、ＦｉｎｇｅｒＣｏｄｅ：Ｓｉｇｕｌａｒ Ｐｏｉｎｔ周りを例えば、８×８の区域に分割しその中での方向または隆線の密度、等、上記の任意の索引条件を組み合わせてもよい。なお、任意の数×任意の数の区域に分割し、その中での方向または隆線の密度を索引条件としてもよい。

最後に、索引データの条件の一例として以下の情報を用いる。指紋全体の情報において、Ｔｒｉｐｌｅｔの数と情報、Ｔｒｉｐｌｅｔを０−ｎ ｏｒｄｅｒでｄｅｌａｕｎａｙ分解したものの数と情報、ｑｕａｄｐｌａｔの数と情報、ｍｉｎｕｔｉａｅの数と種類(端点または分岐点)、汗腺の数、ＳＩＦＴ特徴量をハッシュ化したもの、隆線を２次元フーリエ変換したもの、Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ Ｆｉｅｌｄのテンプレート、等、上記の任意の索引条件を組み合わせてもよい。

なお、本実施の形態においては、照合装置６００においてパターンマッチング処理を例示したが、これに限定されず、マニューシャ法、周波数解析法、ハイブリッド指紋認証方法等を用いてもよい。

以上のように、本発明に係る指紋認証システム１００においては、索引データ（インデックス）が、複数の階層（ｎ+１）により形成される。その結果、登録部４００における指紋データＦＤを指紋データＴＦＤとして有効にグループ分けして登録することができる。
さらに、照合装置６００において、照合すべき指紋データが、複数の階層（ｎ+１）により区分され、当該索引データに応じて、予め登録部４００に登録された指紋データＴＦＤと照合されることにより、短時間で指紋データＦＤの照合を行うことができる。
特に、第ｎ+１段階（ｎ：正の整数）の索引を形成することにより、指紋データＴＦＤの母数が数億個または数千万個ある場合においても、索引データによりグループ分けされた数千個の指紋データＴＦＤと照合するだけで照合処理を行うことができるので、照合速度を短くすることができる。

また、索引データが、指紋データＦＤの特質または特徴に基づくものであるので、指紋データＦＤの特質または特徴ごとにグループ化することができる。特に、登録されたすべての指紋データＴＦＤを照合等に使用する場合と比較し、アクセススピードを速めて処理の負荷を低減することができる。
また、索引データは、ＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬまたはＡＲＣＨ、短線、棒線、毛線および島形線のうちいずれかに対する、数、線の間隔、線の角度によって、大きく区分して索引データとして有効に利用することができる。
さらに、分岐点、終止点、点、開始点および接合点のいずれかに区分することができるので、この場合、索引データとして有効に利用することができる。

本発明においては、索引データが、「索引」に相当し、指紋データＦＤ、指紋データＴＦＤが「指紋データ」に相当し、登録部４００が「登録部」に相当し、指紋認証システム１００が「指紋認証システム」に相当し、照合装置６００が「照合部」に相当し、第１グループ、第２グループ、〜、第ｍ+２グループが、「指紋データグループ」に相当し、第ｎ索引判定装置３３１、〜、３３Ｐが「複数の階層の最終段」に相当し、フローチャートが、「指紋認証プログラムまたは指紋認証方法」に相当する。

本発明の好ましい一実施の形態は上記の通りであるが、本発明はそれだけに制限されない。本発明の精神と範囲から逸脱することのない様々な実施形態が他になされることは理解されよう。さらに、本実施形態において、本発明の構成による作用および効果を述べているが、これら作用および効果は、一例であり、本発明を限定するものではない。

本実施の形態に係る指紋認証システムの概略構成の一例を示す模式図である。 指紋登録装置の一例を示す模式図である。 本実施の形態における指紋登録処理の動作を示すフローチャートである。 指紋データにおけるＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬ、ＡＲＣＨを説明するための模式図である。 指紋データにおける特質または特徴の一例を説明するための模式図である。 本実施の形態における指紋照合処理の動作を示すフローチャートである。 指紋照合処理における照合の一例を示す模式図である。 登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過した場合の処理を説明するための模式図である。 図８の処理の一例を示す模式図である。 図８および図９の処理の一例を示すフローチャートである。 図１０の処理の他の例を示すフローチャートである。 階層追加処理の一例を示す模式図である。 階層追加処理の一例を示すフローチャートである。

＜実施の形態＞
（指紋認証システム１００）
図１は、指紋認証システム１００の概略構成の一例を示す模式図である。

図１に示すように、指紋認証システム１００は、指紋データ取得装置２００、第１〜第ｎ索引判定装置３００、登録部４００、選定データ取得装置５００、照合装置６００、および判定結果表示部７００を含む。

（指紋照合処理）
次いで、指紋照合処理について説明を行う。指紋照合処理においては、指紋認証システム１００を用いる。
したがって、指紋照合処理においては、指紋データ取得装置２００、第１〜第ｎ索引判定装置３００、登録部４００、選定データ取得装置５００、照合装置６００、および判定結果表示部７００を用いる。
指紋照合処理の場合、指紋データ取得装置２００により指紋データＦＤが取得される。指紋データ取得装置２００は、取得した指紋データＦＤを第１〜第ｎ索引判定装置３００に与える。

（索引判定の自動形成）
続いて、上記の実施の形態にかかる指紋認証システム１００の自動形成の例について詳細に説明を行う。本実施の形態においては、１のグループに、数億万件または数千万件の指紋データＴＦＤが登録された場合、照合処理を行う場合に、時間がかかるため多大な問題となる。

本実施の形態にかかる指紋認証システム１００においては、第１〜第ｎ索引判定装置３００および登録部４００の自動形成を行う。以下、第１〜第ｎ索引判定装置３００および登録部４００の自動形成について説明を行う。

上記の実施の形態において指紋認証システム１００は、第１〜第ｎ索引判定装置３００（ｎは、任意の正の整数）および第１グループから第ｍ+２グル−プ４０ｍ＋２（ｍは、任意の正の整数）であることとしているが、以下に開示する例によりｎ数およびｍ数を決定してもよい。

まず、図８（ａ）に示すように、指紋認証システム１００の登録部４００では、各登録グループの第１グループには２千個、第２グループには２万個、第３グループには５００個、第４グループには千個、第５グループには１万五千個、第６グループには５００個に分類されている。

この場合、本実施の形態における指紋認証システム１００の登録部４００は、図１０に示すように、第１グループから第ｍ+２グループのいずれかが、１万個を超過するか否かを判定する（ステップＳ５１）。
第１グループから第ｍ+２グループのいずれかが１万個を超過している場合、相関性を判定し、索引の順番を入れ替える（ステップＳ５２）。
したがって、上記の例示において、ＬＯＯＰ、ＷＨＯＲＬ、ＡＲＣＨでの分類を行い、図３および図４のパターンは、一例であり、機械学習の結果により、索引の順番はこれに限定されず、入れ替わる可能性もある。
なお、機械学習を行う前の基本となるパターンについては、効率性、独立性、速度が高くなる組み合わせの索引および索引の順番を決定する。例えば、三角形（ｔｒｉｐｌｅｔ）、周辺のテクスチャ情報 （FingerCode）等を優先させることが多い。

図１３に示すように、指紋認証システム１００は、登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過するか否か判定する（ステップＳ７１）。図１３に示すように、指紋認証システム１００において各グループのうちいずれかのグループが１万個を超過した場合、第１〜第ｎ索引判定装置のｎ数を増加させる（ステップＳ７２）。

すなわち、指紋認証システム１００の第１〜第ｎ階層まで形成される第１〜第ｎ索引判定装置を、第１〜第ｎ+１階層まで形成される第１〜第ｎ＋１索引判定装置へと移行させる。
その結果、第１グループから第ｍ+２Ｌグル−プ４０ｍ＋２Ｌ（Ｌは、任意の正の整数）まで増加させることができる。その後、登録部４００の各グループのいずれか１つに個々に登録された指紋データＴＦＤの個数が１万個を超過するか否かを再判定する（ステップＳ７１）。

例えば、登録部４００は、指紋データＴＦＤ、いわゆる指紋画像から高精度の認証用の特徴量を抽出し、索引条件を設定する。具体的に、指紋データＴＦＤから、マニューシャの位置、種類、ベクトル等の特徴量を抽出する。

次いで、指紋データＴＦＤからインデックス化可能な特徴量を抽出する。ここで、抽出されたインデックス化可能な特徴量は、索引データの条件として用いられる。

例えば、上記における特徴量を用いて、１の指紋データＦＤに対して、登録された指紋データＴＦＤの高速認証を実現する。上記で説明したように、登録された指紋データＴＦＤは、索引（特徴量）が結び付けられている。そのため、１の指紋データの特徴量を抽出し、登録された指紋データＴＦＤの周辺の候補抽出を行う。
なお、特徴量それぞれで候補数をどれほど取得するべきかは、特徴量それぞれでの値の分布、または照合精度を用いることが望ましい。

また、指紋認証システム１００は、上記の多数の特徴量をどう組み合わせるかを、機械学習により判定し、フィードバックにより精度が高くなるよう処理する。当該特徴量の組み合わせの場合、独立、従属特徴量を考慮するため、主成分分析、独立成分分析を用いる。当該処理を機械学習により判定を行うことで従来達成出来ていない短時間での大規模データ下における有意な特徴量の組み合わせパターンを判定することが可能となる。
なお、多くの候補数が無いと索引判定ができない指紋データＦＤと、少ない候補数でも索引判定できる指紋データＦＤ等を特定するために、指紋データＦＤの識別モデルを用いてもよい。

指紋認証システム１００は、指紋データＦＤと特徴量との組み合わせを作成し、生成モデルを用いて、索引分類そのものを学習する。すなわち、フィードバック処理を含めて認証精度を高めてもよい。
また、与えられた指紋データＦＤの候補に対して、マニューシャの位置、種類、またはベクトルを用いた１対１の高精度認証を行ってもよい。

さらに、指紋認証システム１００の構成要素、指紋登録装置９００の構成要素の個々が同じ場所に配設される必要はなく、インターネット、クラウド等を介してそれぞれ接続されてもよい。

Claims (15)

1. 複数の階層を有する索引と、
   前記索引に応じて指紋データを登録する登録部を含み、
   前記登録部は、前記索引に応じて複数の指紋データグループを作成し、前記複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、前記索引の階層を変化させ、前記個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を前記所定数以下にする、指紋認証システム。
2. 前記登録部は、前記索引の階層を変化させる場合、上位の索引および下位の索引との相関性が低くなるよう、索引順を再構築する、請求項１記載の指紋認証システム。
3. 前記登録部は、前記索引の階層を変化させる場合、前記索引の条件の閾値を変化させる、請求項１または２記載の指紋認証システム。
4. 前記登録部は、前記索引の階層を変化させる場合、前記索引の階層を増加させて上階層の索引の条件を均等に区分した条件を索引として作成する、請求項１から３のいずれか１項に記載の指紋認証システム。
5. 前記登録部は、前記索引の階層を変化させる場合、前記索引の階層を増加させて当該指紋データグループの偏差に基づいて指紋データ数を均等に区分できる条件を索引として作成する、請求項１から４のいずれか１項に記載の指紋認証システム。
6. 前記索引は、前記指紋データの特質または特徴に基づく、請求項１から５のいずれか１項に記載の指紋認証システム。
7. 前記索引は、指紋データの紋様のパターンを含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の指紋認証システム。
8. 前記索引は、指紋データの少なくとも短線、棒線、毛線および島形線のうちいずれかに対する、少なくとも数、線の間隔、線の角度のいずれかを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の指紋認証システム。
9. 前記索引は、指紋データの少なくとも分岐点、終止点、点、開始点および接合点のいずれかを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の指紋認証システム。
10. 複数の階層を有する索引と、
    前記索引に応じて指紋データを登録する登録部と、
    前記索引に応じて指紋データを照合する照合部と、を含み、
    前記登録部は、前記索引に応じて複数の指紋データグループを作成し、前記複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、前記索引の階層を変化させ、前記個々の一つに登録される指紋データ数を前記所定数以下にする、指紋認証システム。
11. 前記照合部は、前記複数の階層の最終段における指紋データの照合を、少なくとも周波数解析方式、ハイブリッド方式、マニューシャ方式、およびパターンマッチング方式のいずれかにより照合する、請求項１０に記載の指紋認証システム。
12. 複数の階層を形成する索引処理と、
    前記索引処理に応じて指紋データを登録する登録処理を含み、
    前記登録処理は、前記索引処理に応じて複数の指紋データグループを作成し、前記複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、前記索引処理の階層を変化させ、前記個々の一つに登録される指紋データ数を前記所定数以下にする、指紋認証プログラム。
13. 複数の階層を形成する索引処理と、
    前記索引処理に応じて指紋データを登録する登録処理と、
    前記索引処理に応じて指紋データを照合する照合処理と、を含み、
    前記登録処理は、前記索引処理に応じて複数の指紋データグループを作成し、前記複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、前記索引処理の階層を増加し、前記個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を前記所定数以下にする、指紋認証プログラム。
14. 複数の階層を形成する索引工程と、
    前記索引工程に応じて指紋データを登録する登録工程を含み、
    前記登録工程は、前記索引工程に応じて複数の指紋データグループを作成し、前記複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、前記索引工程の階層を変化させ、前記個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を前記所定数以下にする、指紋認証方法。
15. 複数の階層を形成する索引工程と、
    前記索引工程に応じて指紋データを登録する登録工程と、
    前記索引工程に応じて指紋データを照合する照合工程と、を含み、
    前記登録工程は、前記索引工程に応じて複数の指紋データグループを作成し、前記複数の指紋データグループの個々のいずれか一つに登録される指紋データ数が所定数を超過した場合に、前記索引の階層を変化させ、前記個々のいずれか一つに登録される指紋データ数を前記所定数以下にする、指紋認証方法。

Images