WO2004097741A1

WO2004097741A1 - 指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラム

Info

Publication number: WO2004097741A1
Application number: PCT/JP2003/005374
Authority: WO
Inventors: Satoshi Semba; Yusaku Fujii; Yukihiro Abiko; Takashi Shinzaki
Original assignee: Fujitsu Limited
Priority date: 2003-04-25
Filing date: 2003-04-25
Publication date: 2004-11-11
Also published as: US7359534B2; EP1619622B1; EP1619622A4; JPWO2004097741A1; EP1619622A1; DE60330276D1; JP4068622B2; US20050185828A1

Abstract

登録対象者の１本の指における各部位の登録指紋画像をＲＡＭ（１４０）に複数登録し、複数の登録指紋画像の相対位置を計算し、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として画像センサ（１７０）に読み取らせ、相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、特定された登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うＣＰＵ（１２０）を備えている。

Description

指紋照合装置、指紋照合方法およぴ指紋照合プログラム

技術分野

本発明は、指紋画像に基づいて、人の特定を行うための指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムに明関するものであり、特に、携帯端末（P D A (Personal Digital Assistant) 、携帯電話端末、 P H S (Personal Handyphon 田

e System) 端末、小型ノートブック型ノートパソコン等）に搭載することができる指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムに関するものである。

背景技術

従来より、指紋照合装置においては、画像センサにより指紋を画像として読み取り、それを用いて人が特定される。具体的には、まず、特定したい人の指紋が画像センサで読み取られた後、指紋画像が登録される。

そして、実際に指紋を照合する場合には、照合対象となる人の指紋を画像センサで読み取り、先に登録された指紋画像との一致度合を照合し、その一致度合がしきい値以上であると、同一人物と認証される。

ここで、 2つの指紋画像の一致度合を算出する方法としては、パターンマッチング法が、しばしば用いられる。パターンマッチング法は、画像処理の分野では一般的な方法である。例えば、照合対象者の読取指紋画像を I (x, y)、あらかじめ登録された登録指紋画像を T (x， y)とすると、評価値 v (x， y)は、

v (x, y) = (l/A)∑∑I (i， j) T (i — x， j — y) —式（1 )

Aは I (i， j)と T (i - x， j - y)の重なり領域の面積で与えられる。 Vが最大となる座標 (X, y)が、読取指紋画像と登録指紋画像が最も一致する位置となり、その時の値が一致度合を表す。

読取指紋画像と登録指紋画像が、白と黒の二値の画像である場合、上記 I (x， y)、 T(x, y)は、 0または 1の値をとる。この時の評価値は、上記式（1 ) でも良いし、次の式（2 ) でも良い。このように、相関演算に用いられる式は、これらに限らず、様々な形がある。

v(x, y) = (l/A)∑∑not (I (i, j) xor T(i - x, j— y) ) 一式 (2)

xorは排他的論理和、 notは否定を表す。

Aは I (i， j)と T(i - X, j - y)の重なり領域の面積ところで、前述したように従来の指紋照合装置で用いられるパターンマツチング法には、一つの大きな問題がある。それは、読取指紋画像と登録指紋画像の重なりの面積である。

上述した式（1 ) および（2 ) では、係数 Aが重なりの面積にあたる。正しい一致度合を算出するために、係数 Aで割って正規ィヒする必要があるが、重なりの面積が小さくなると、分母の係数 Aが小さくなり、一致度合の値が不正確となる _c 正しい値を得るには、指紋画像の半分程度の重なり面積が必要である。そこで、大きな重なり面積を得るには、大きい面積の画像センサを用いるのが効果的である。基本的に、指の面積より大きい画像センサを用いれば、重なり面積は画像の大部分となり、上記問題は発生しなレ、。

しかし近年、携帯端末 (P DA, 携帯電話、 P H S、小型ノートブック型ノートパソコン等) への指紋照合装置の搭載要求が非常に高まっている。

これは、携帯端末の機能が著しく高まり、格納される情報が増大し、紛失した際のリスクが高まっているためである。

し力し、これらの携帯端末においては、実装スペースの制限より、指より大きレ、（1 0 mm角より大)画像センサを搭載するのが困難である。特に、携帯電話や P D Aでは、指の数分の 1程度の面積をする画像センサを搭載するのが限界である。このような小面積の画像センサでは、十分な性能を発揮することが非常に困難であり、高い精度で指紋照合を行うことができなかった。

本発明は、上記に鑑みてなされたもので、携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができる指紋照合装置、指紋照合方法おょぴ指紋照合プログラムを提供することを目的としている。

先行技術文献特開平 1 0— 1 8 7 9 8 2号公報発明の開示

上記目的を達成するために、本発明は、登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段と、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段と、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段と、特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算工程と、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取工程と、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定工程と、特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合工程と、を含むことを特@ [とする。

また、本発明は、コンピュータを、登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段、照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段、前記相対位置に基づレヽて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段、特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段、として機能させるための指紋照合プログラムである。

力かる本発明によれば、登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置に基づレヽて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、該登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うこととしたので、指の指紋を部分的にしか読み取ることができない小型の画像センサを備えた携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができる。図面の簡単な説明

第 1図は、本発明にかかる一実施の形態による指紋照合装置が適用された携帯端末 1 0 0の外観構成を示す斜視図であり、第 2図は、第 1図に示した携帯端末 1 0 0の電気的構成を示すブロック図であり、第 3図は、第 2図に示した RAM 1 4 0に登録された登録指紋画像情報群 2 0 0を示す図であり、第 4図は、同一実施の形態における指紋画像 2 3 0 〜 2 3 0 ₆の相対位置関係を表す図であり、第 5図は、同一実施の形態における指紋照合処理を説明する図であり、第 6図は. 一つの検索領域を示す図であり、第 7図は、全検索領域を示す図であり、第 8図は、同一実施の形態における全検索領域を示す図であり、第 9図は、同一実施の形態における指紋再登録処理を説明する図であり、第 1 0図は、同一実施の形態の動作を説明するフローチャートであり、第 1 1図は、第 1 0図に示した指紋登録処理を説明するフローチャートであり、第 1 2図は、第 1 0図に示した指紋照合処理を説明するフローチャートであり、第 1 3図は、第 1 0図に示した指紋再登録処理を説明するフローチャートである。発明を実施するための最良の形態

以下、図面を参照して本発明にかかる一実施の形態について詳細に説明する。第 1図は、本発明にかかる一実施の形態による指紋照合装置が適用された携帯端末 1 0 0の構成を示すブロック図である。第 2図は、第 1図に示した携帯端末 1

0 0の電気的構成を示すプロック、図である。

これらの図において、携帯端末 1 0 0は、情報処理機能、通信機能の他に、指紋登録機能、指紋照合機能、指紋再登録機能等も備えている。第 1図に示した筐体 1 1 0には、表示部 1 5 0および画像センサ 1 7 0が設けられている。表示部 1 5 0は、各種情報を表示するための液晶ディスプレイである。この表示部 1 5

0には、タツチパネル 1 6 0が貼着されている。スタイラス 1 9 0は、タツチパネル 1 6 0をタツチすることにより、キーボードと同様にして、文字等を入力するためのものである。

画像センサ 170は、指紋画像を読み取るセンサであり、例えば、 3 mm角〜 10 mm角という小面積（指の指紋部分の面積よりも小）の小型センサである。従って、画像センサ 170では、 1回の読み取りで指紋の一部しか読み取ることができない。

第 2図において、 CPU (Central Processing Unit) 120は、 ROM (Rea d Only Memory) 130に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより、情報処理機能、通信機能や、指紋登録機能、指紋照合機能、指紋再登録機能等を実現する。

ROM130には、コンピュータプログラムや各種データが格納されている。

RAM (Random Access Memory) 140は、読み書き可能なメモリである。この RAMI 40には、各種データの他に、第 3図に示した登録指紋画像情報群 20 0力 S登録される。

この登録指紋画像情報群 200は、第 4図に示したように、画像センサ 170 により 6回に亘つて読み取られかつ登録された 6枚の登録指紋画像 23 Oi S 30₆ (但し、指紋の一部の画像）に対応する情報であり、登録指紋画像情報 2 1 (^ 210₆およぴ付帯情報 22 Oi S 20₆から構成されている。

登録指紋画像情報 210 〜210₆は、第 4図に示した指 300上の指紋 31 0における都合 6部位の登録指紋画像 23 Oi S 30 _βに対応する指紋画像情報であり、画像センサ 170により読み取られたものである。これらの登録指紋画像230₁〜2306は、指 300の指紋 310をほぼ網羅し、かつお互い重なり合っている。

付帯情報 22 (^〜 20₆は、登録指紋画像情報 21 (^〜？ 10₆に対応づけられており、登録指紋画像番号、相対位置 X座標、相対位置 Y座標および登録日時という情報から構成されている。

登録指紋画像番号は、登録指紋画像情報（登録指紋画像）に付与されたュニークな番号である。相対位置 X座標おょぴ相対位置 Y座標は、登録指紋画像 230 i〜2 3 0 ₆において、例えば、 1番目に読み取られた登録指紋画像 2 3 の左上点 P 1 ( 0， 0 ) を原点とした場合、この左上点 P 1と、他の登録指紋画像の左上点との相対的な位置関係を表す X座標おょぴ Y座標である。登録日時は、登録指紋画像情報が RAM 1 4 0に登録された日時を表す。

第 2図に戻り、通信インタフェース 1 8 0は、所定の通信プロトコルに従って、ネットワーク（図示略）に接続され、他の携帯端末等との間で通信を行うためのインタフェースである。

つぎに、一実施の形態の動作原理について、第 5図〜第 9図を参照しつつ説明する。

まず、指紋照合時においては、画像センサ 1 7 0 (第 1図および図 2図参照）により、照合対象者の指紋の一部分が第 5図に示した読取指紋画像 4 0 0として読み取られる。

この場合には、読取指紋画像 4 0 0が指 3 0 0上の部分 3 2 0に読取指紋画像 4 0 0が対応していると仮定され、登録指紋画像 2 3 (Π〜2 3 0 ₆の中から、部分 3 2 0との重なり面積が最も広い登録指紋画像 2 3 0 5 が選択される。つぎに、選択された登録指紋画像 2 3 0 ₅と読取指紋画像 4 0 0との一致度合値が計算される。

以後、指 3 0 0の指紋 3 1 0と考えられる領域（登録指紋画像 2 3 O i S 3

0 6が網羅する領域を、若干割増して大きくした領域）の全てを網羅するように、部分 3 2 0が少しずつずらされながら、一致度合値が順次計算され？)。そして、最終的に最も高い値となった一致度合値が最終的な一致度合値とされる。

かかる検索手法は、全ての登録指紋画像と読取指紋画像とを総当りで一致度合値を計算する場合と比較して、計算量を大幅に少なくすることができる。

例えば、登録指紋画像に対して割増する領域の範囲を、読取指紋画像と登録指紋画像との間で半分の面積を共有できる範囲とすると、第 6図に示したように、一つの登録指紋画像につき最大一致度合値の検索領域は、登録指紋画像 2 3 0 ι と斜線領域 2 4 0 iとされる。第 7図には、全検索領域（登録指紋画像 2 3 0丄〜 2 306および斜線領域 24 0 240₆) が図示されている。

ここで、第 6図に示した登録指紋画像 2 3 0 が 9 6画素四方とすると、斜線領域 24 0 は、 2 3 9 04画素とされる。従って、検索領域（登録指紋画像 2

3 0 および斜線領域 240 は、 3 3 1 2 0画素となる。

また、第 7図に示した 6枚の登録指紋画像 2 3 (^ S 3 0₆の場合には、全検索領域（各検索領域の合計）は、 1 9 8 7 2 0 (3 3 1 2 0 X 6) 画素にも達する。

これに対して、第 5図を参照して説明した検索手法における全検索領域は、第 8図に示したように、重なった状態の登録指紋画像 2 30 2 30₆およびそれらの周囲の斜線領域 2 5 0とされ、第 7図に示した全検索領域よりも少なくて済む。

具体的には、第 8図に示した斜線領域 2 5 0は、 4 25 8 3画素である。重なつた状態の登録指紋画像 2 3 0₁ 2 30₆は、 346 5 5画素である。すなわち、同図に示した全検索領域は、 7 7 2 3 8 (4 2 5 8 3 + 34 6 5 5) 画素であり、第 7図に示した全検索領域 (1 9 8 720画素）に比べて、半分以下となる。従って、かかる検索手法では、検索面積を大幅に減らせるため、計算量も減らすことが可能となる。

また、一実施の形態では、読取指紋画像が高い一致度合で照合された場合、不要な登録指紋画像を削除して、読取指紋画像を新たな登録指紋画像として再登録するという指紋再登録処理が実行される。

例えば、第 9図に示したように、画像センサ 1 70 (第 1図および第 2図参照 ) により読み取られた読取指紋画像 2 3 ONEWが同図の位置で他の登録指紋画像と最も一致した場合、この読取指紋画像 2 3 0_NEWを登録すると、登録指紋画像 2 3 0₂と比較して、網羅する範囲が大幅に広くなる。

従って、この読取指紋画像 2 3 ONEWを登録指紋画像として加えることは、照合性能を上げることに対して有益である。

しかし問題点としては、他人の指紋画像を誤って登録してしまうことや、通常、 R AM I 4 0が有限であるため、無制限に登録指紋画像を増やせないこと等が挙げられる。他人の指紋画像が誤って登録されるという問題点については、二度照合する方法や、一致度合値が十分に高い場合に登録する方法で回避される。

. 例えば、指紋の一致度合値を計算した際に、他人受入率が 1万分の一のしきい値と同程度の一致度合値の場合もあれば、他人受入率が 1 0 0万分の一のしきい値と同程度の一致度合値の場合もある。

他人受入率を 1万分の一として指紋照合装置を運用している場合、両方とも一致との判断が下る。従って、後者の他人受入率が 1 0 0万分の一のしきい値である場合のみ読取指紋画像 2 3 0 _NEWの登録を行えばよい。

これによつて、他人の指紋画像を誤って登録するという事態は、確率的にほとんど無くなる。無制限に指紋画像を増やせない問題は、再登録を行う際に、不要な登録指紋画像を削除することで解決する。

例えば、第 9図における登録指紋画像 2 3 0 ₃は、その全ての領域が、他の登録指紋画像と重なっている。つまり、この登録指紋画像 2 3' 0 ₃が無くても、他の登録指紋画像で代用が可能ということである。従って、新たな読取指紋画像 2

3 0 NEWを再登録する場合には、他の登録指紋画像で代用が可能な登録指紋画像

(この場合、登録指紋画像 2 3 0 ₃) を探し、それを削除すれば、読取指紋画像 2 3 0 _NEWを登録する R AM I 4 0のメモリ容量を増やさず、登録指紋画像の網羅する範囲を広げることができる。

また、登録指紋画像の再登録を行うということは、この他に、指の経時変化による性能低下を防ぐこともできる。例えば指にケガをしていた時点で登録した場合、これは時間が経過するに従って治癒していくので、ケガが完治した場合、照合できなくなる可能性がある。そこで、登録指紋画像の再登録を順次行うことにより、指の経時変化に追従し、常に良好な照合を行うことができる。

つぎに、一実施の形態の動作について、第 1 0図〜第 1 3図に示したフローチヤートを参照しつつ詳述する。第 1 0図に示したステップ S A 1では、携帯端末 1 0 0の0 ? 11 1 2 0 (第 2図参照）は、ユーザより、 R AM I 4 0に登録指紋画像情報群 200 (第 3図参照）を新規に登録するための指紋登録要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。

ステップ SA2では、 CPU120は、指紋照合要求がある力否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。ステップ SA3では、 CPU120は、，指紋再登録要求があるか否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。以後、 CPU 120は、ステップ S A 1〜ステップ S A 3のいずれかの判断結果力 S 「Ye sJ になるまで、ステップ SA1〜ステップ SA3の判断を繰り返す。そして、指紋登録要求があると、 CPU120は、ステップ SA1の判断結果を「Ye s」とする。ステップ SA4では、 CPU120は、指紋登録処理を実行する。

具体的には、第 11図に示したステップ S B 1では、 C PU 120は、表示部 150に「センサに指を置いてください」と表示させ、登録対象者に指を画像センサ 170上に置くことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ 170 に指を置く。

ステップ SB 2では、画像センサ 170により、画像センサ 170上に置かれた登録対象者の指の一部が、例えば、第 4図に示した登録指紋画像 230 として読み取られる q 登録指紋画像 23 は、白と黒の 2値の画像である。

ステップ SB 3では、 CPU 120は、表示部 150に「指紋読み取り完了。指を離してください」と表示させ、登録対象者が画像センサ 170から指を離すことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ 170から指を離す。

ステップ SB 4では、 CPU 120は、指,软画像の読み取りが 1回目であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ye s」とする。

ステップ SB 5では、 CPU 120は、第 4図に示した登録指紋画像 230 の相対位置座標（XY座標系）を（0 0) とし、第 3図に示したフォーマツトの付帯情報 220 (この場合、登録指紋画像番号 =1、相対位置 X座標 =0 相対位置 Y座標 =0、登録日時 =現在の日時）を生成した後、登録指紋画像 23 0 に対応する登録指紋画像情報 210 および付帯情報 220₁を1 ]^140 に登録する。

ステップ SB 1では、 CPU 120は、上述と同様にして、表示部 150に「センサに指を置いてください」と表示させ、登録対象者に指を画像センサ 170 上に置くことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ 170に指を置く。この場合、人間が本来有する誤差により、 1回目に指を置いた位置と、 2回目に指を置いた位置との間にずれが生じる。

ステップ SB 2では、画像センサ 170により、画像センサ 170上に置かれた登録対象者の指の一部が、例えば、第 4図に示した登録指紋画像 230₂ として読み取られる。

ステップ S B 3では、 C P U 120は、表示部 150に「指紋読み取り完了。指を離してください」と表示させ、登録対象者が画像センサ 170から指を離すことを促す。これにより、登録対象者は、画像センサ 170から指を離す。

ステップ SB4では、 CPU120は、指紋画像の読み取りが 1回目であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。

ステップ S B 6では、 C P U 120は、読み取られた登録指紋画像 230₂と、登録指紋画像情報群 200 (この場合、登録指紋画像情報 210 および付帯情報 220 のみ）の各登録指紋画像（この場合、登録指紋画像 23 のみ）との相関演算（前述したパターンマッチング等により一致度合値を算出）を実施し、各一致度合値を算出する。

つぎに、 CPU 120は、一致度合値の中から最も高い一致度合値と、該一致度合値に対応する登録指紋画像の登録指紋画像番号と、両者の相対位置ズレ量（ X, y) を求め、これらを RAMI 40に保存する。

ステップ SB 7では、 CPU 120は、ステップ SB 6における最も高い一致度合値が、予め設定されたしきい値以上である力否かを判断し、この場、判断結果を「Ye s」とする。なお、ステップ SB 7の判断結果が「N o」である場合、ステップ SB 1の処理が実行される。

ステップ S B 8では、 C P U 120は、登録指紋画像番号の値が 1の登録指紋画像 230 (第 4図参照）と、最も高い一致度合値に対応する登録指紋画像 2 30₂との相対位置を計算する。

ここで、相対位置 X座標および相対位置 Y座標は、一致した登録指紋画像（この場合、登録指紋画像 230 に対応する相対位置 X座標と相対位置 Y座標、および相対位置ズレ値 (X, y)から算出する。この場合、登録指紋画像 230αに対応する相対位置 X座標、相対位置 Υ座標の値を Xs、 Ys とし、相対位置ズレ値を Xo、 Yo とすると、計算すべき相対位置 X座標 (Xnew) 、 Y座標 (Ynew) は、以下の式（3) で表される。

Xnew = Xs + Xo , Ynew二 Ys + Yo — 式（ 3 ) · ステップ S B 9では、 C P U 120は、第 4図に示した登録指紋画像 230

₂に対応する付帯情報 220₂ (この場合、登録指紋画像番号 =2、 ···）を生成した後、登録指紋画像 230₂に対応する登録指紋画像情報 210₂および付帯情報 220₂を RAMI 40に登録する。

ステップ SB 10では、 CPU 120は、 RAMI 40に登録されている登録指紋画像情報（付帯情報）が 6 (規定数）であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。以後、ステップ SB 1〜ステップ SB 4、ステップ S B 6〜ステップ SB 10力お繰り返され、第 4図に示した登録指紋画像 230₃~ 230₆に対応する登録指紋画像情報 210₃〜 210₆ (付帯情報 220₃〜 22 0₆) が順次 RAMI 40に登録される。これにより、 CPU 120は、ステツプ SB 10の判断結果を「Ye s」として、第 10図に示したメインルーチンへ戻る。これにより、指紋照合が可能となる。

そして、指紋照合要求があると、 CPU120は、第 10図に示したステップ SA2の判断結果を「Ye s」とする。ステップ SA5では、 CPU120は、指紋照合処理を実行する。

具体的には、第 12図に示したステップ SC 1では、 CPU120は、表示部 150に「センサに指を置いてください」と表示させ、照合対象者に指を画像センサ 170上に置くことを促す。これにより、照合対象者は、画像センサ 170 に指を置く。

ステップ S C 2では、画像センサ 1 7 0により、画像センサ 1 7 0上に置かれた照合対象者の指の一部が、例えば、第 5図に示した読取指紋画像 4 0 0として読み取られる。読取指紋画像 4 0 0は、白と黒の 2値の画像である。

ステップ S C 3では、 C P U 1 2 0は、読取指紋画像 4 0 0の存在位置を仮定する範囲（X，Y方向）を決定する。具体的には、 X方向は、第 4図に示した 6 枚の登録指紋画像の中で、最も小さい相対位置 X座標から、最も大きい相対位置 X座標までの範囲である。一方、 Υ方向は、最も小さい相対位置 Υ座標から最も大きレヽ相対位置 Υ座標までの範囲である。

実際には、登録指紋画像が網羅する領域は、指の全領域を網羅しきれているとは限らないので、面積が半分重なる可能性が有る領域までは広げるのが適当である。

ここで、最も小さい相対位置 X座標を Xmin、最も大きい相対位置 X座標を Xm ax, 最も小さい相対位置 Y座標を Ymin、最も大きい相対位置 Y座標を Ymax、指紋画像の大きさを横 Xレ縦 YL とすると、仮定範囲は以下の式（4 ) で表される。

X方向範囲： Xmin - XL / 2 〜 Xmax + XL / 2

Y方向範囲： Ymin - YL / 2 〜 Ymax + YL / 2 — 式（4

)

C P U 1 2 0は、読取指紋画像 4 0 0がその位置の指紋画像であると、上記の範囲すべてにおいて仮定して計算する。

ステップ S C 4では、 C P U 1 2 0は、読取指紋画像 4 0 0の仮定する範囲が決定したら、その中の一点を、読取指紋画像 4 0 0の仮定する位置（その座標を

XV, YVとする）を決定する。

ステップ S C 5では、 C P U 1 2 0は、上記の範囲内のいずれかの位置が読取指紋画像 4 0 0が読み取られた位置であると仮定したら、面積が半分以上重なり合う登録指紋画像があるか否かを判断する。ここで、重なる面積は、相対位置 X座標、相対位置 Y座標の値を Xn、 Yn とすると、以下の式（5) で表される。

I XV - Χη I く XL かつ I YV — Yn I < YLかつ

(XL - I XV - Xn I ) · (YL - | YV - Yn | ) ≥ (XL · YL) / 2

— 式（5) ステヅプ S C 5の判断結果が「N o」である場合、ステップ S C 1 0の判断を行う。 - 一方、ステップ S C 5の判断結果が「Y e s」である場合、ステップ S C 6では、 CPU 1 2 0は、つぎの式（6) を用いて重なる面積を計算し、最も重なる面積 Sが大きい登録指紋画像を選択する。

S = (XL - I XV - Xn I ) · (YL - | YV - Yn | ) - 式（6) ステップ S C 7では、 CPU 1 20は、ステップ S C 6で選択された登録指紋画像と、読取指紋画像 400の一致度合値を算出する。具体的には、選択された登録指紋画像の相対位置 X座標および相対位置 Y座標を XS、 YS とすると、一致度合値 Vは、以下の式（7) で表される。

XSと XVのうち大きい方を Xsml、小さレ、ほうに XLを加えたのを Xlarとし、 YS と YVのうち大きい方を Ysml、小さレ、ほうに YLを加えたのを Ylarとし、読取指紋画像 400の左上から座標 X, yだけ下がった位置の画素値を I (x， y)、選択された登録指紋画像の左上から座標 X , yだけ下がつた位置の画素値を T (X, y)とする。

- 式（7)

ステップ S C 8では、 CPU 1 20は、ステップ S C 7で算出した一致度合値 Vが、これまでの仮定位置の全てにおける一致度合値の中で最も大きい値、すなわち、最大一致度合値 Vmax を超えたカゝ否かを判断し、この判断結果が「No」である場合、ステップ S C 10の判断を行う。

一方、ステップ S C 8の判断結果が「Y e s」である場合、ステップ S C 9では、 CPU 120は、最大一致度合値 Vmax に一致度合値 Vを代入し、最大一致度合値 Vmaxを更新する。

ステップ SC 10では、 CPU120は、一致度合値の計算が、読取指紋画像 400の仮定位置の範囲の全位置で行われた力否かを判断し、この場合、判断結果を「No」として、ステップ SC 4以降の処理を実行する。以後、ステップ S C 10の判断結果が「Ye s」になるまで、ステップ SC4〜ステップ SC 10 が繰り返される。

そして、ステップ SC 10の判断結果が「Ye s」になると、ステップ SC 1 1では、 CPU120は、最大一致度合値 Vmax 照合しきい値以上であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ye s」とする。ステップ SC I 2では、 C PU 120は、照合結果を一致とし、照合対象者が登録対象者と同一であると認証した後、第 10図に示したメインルーチンへ戻る。

一方、ステップ SC 11の判断結果が「No」である場合、ステップ SC 13 では、 CPU 120は、照合結果を不一致とし、照合対象者が登録対象者と別人であるとした後、第 10図に示したメインルーチンへ戻る。

そして、指紋再登録要求があると、 CPU120は、第 10図に示したステツプ SA3の判断結果を「Ye s」とする。ステップ SA6では、 CPU120は、指紋再登録処理を実行する。

具体的には、第 13図に示したステップ SD 1では、 CPU120は、第 1回目として、前述した指紋照合処理（第 12図参照）を実行する。ステップ SD2 では、 CPU 120は、ステップ SD 1における照合結果が一致であるか否かを判断し、この判断結果が「No」である場合、第 10図に示したメインルーチンへ戻る。

一方、ステップ SD 2の判断結果が「Ye s」である場合、ステップ SD 3では、 C P U 120は、第 2回目として、前述した指紋照合処理（第 12図参照）を実行する。ステップ SD 4では、 CPU 120は、ステップ SD 3における照合結果が一致であるか否かを判断し、この判断結果が「No」である場合、第 1 0図に示したメインルーチンへ戻る。ここで、指紋照合処理を 2回実行することにより、悪意の第三者が不正利用することを防止することができ、信頼性を高めることができる。

この場合、ステップ SD4の判断結果が「Ye s」であるとすると、ステップ SD5では、 C P U 120は、登録指紋画像情報群 200 (第 3図参照）から一つの登録指紋画像情報（登録指紋画像）を選択する。ステップ SD 6では、 CP U 120は、登録指紋画像情報と同サイズのチェック用 R AM領域を R AM 14 0に確保し、同チェック用 RAM領域の螭をすべて 0で初期化する。

ステップ S D 7では、 C P U 120は、相対位置の値を利用して、ステップ S D 5で選択した登録指紋画像と、その他の登録指紋画像との重なる領域を計算し、当該領域をチェック用 R AM領域にお!/ヽて重なる領域と同じ位置にあたる部分に 1の値を格納する。

ステップ SD8では、 CPU 120は、チェック用 RAM領域における 1の値が 90%以上である力否かを判断し、この場合、判断結果を「No」とする。ステツプ S D 9では、 C PU 120は、全ての重なりをチェックした力否かを判断し、この場合、判断結果を「No」として、ステップ SD 5以降の処理を実行する。

なお、ステップ SD 9の判断結果が「Ye s」である場合、 CPU 120は、第 10図に示したメインルーチンへ戻る。

そして、ステップ SD 8の判断結果が「Ye s」になると、ステップ SD10 では、 CPU 120は、当該登録指紋画像情報および付帯情報を登録指紋画像情報群 200から削除する。ステップ SD 11では、 CPU 120は、前述した動作と同様にして、画像センサ 170に新たな指紋画像を読み取らせる。ステップ SD 12では、 C P U 120は、 RAM 140に、上記指紋画像に対応する新たな登録指紋画像情報および付帯情報を登録指紋画像情報群 200に再登録する。以上説明したように、一実施の形態によれば、登録対象者の 1本の指における各部位の登録指紋画像を登録指紋画像情報群 2 0 0として登録し、複数の登録指紋画像の相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から一つの登録指紋画像を選択し、該登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うこととしたので、指の指紋を部分的にしか読み取ることができない小型の画像センサを備えた携帯端末にも搭载することができ、精度が高い指紋照合を行うことができる。また、一実施の形態では、速度が遅くなることを防止することがでさる。

以上本発明にかかる一実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこの一実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。

例えば、一実施の形態においては、再登録を行う際に削除される登録指紋画像を決定する方法をつぎのようにしても良い。

すなわち、各々の登録指紋画像に対して関連付けられた日時を記憶する機能を持たせ、指紋照合を行った際に、最も高い一致度合値を出した登録指紋画像の日時を記憶する部分に、指紋照合時の日時を記憶する。

そして、新たに登録したい読取指紋画像が現れた場合には、全ての登録指紋画像に関連付けられた日時を参照する。この中に、一ヶ月程度以上前の日付の登録指紋画像が存在する場合、その登録指紋画像を削除し、新たな指紋画像を再登録する。ここで、一ヶ月以上前の日付が入っているのは、指紋画像の一部に歪みや欠けがあるなど、指紋画像に問題があるため、使われていない状態になっている場合が多いからである。

このような指紋画像を登録していても、照合性能の向上には寄与しない。そのため、削除して新たな指紋画像を再登録することによって、照合性能を上げることができるのである。

さらに、一実施の形態では、指紋照合を行った際に、指紋の再登録を行うに十分な一致度合値を得た場合、最後に指紋画像の再登録を行った日時と現在の日時とを比較する。その差が半年程度以上ある場合には、 RAM I 4 0に登録された登録指紋画像情報を全て削除し、照合対象者に、登録指紋画像が規定の枚数になるまで指紋画像を再登録させる。これにより、古い指紋画像をすベて削除し、新たな指紋画像を再登録できるので、照合性能を向上させることができる。この場合には、指の経時変化にそって登録指紋画像を更新し、常に高い精度で指紋照合を行うことができる。

以上説明したように、本発明によれば、登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置に基づいて、複数の登録指紋画像の中から登録指紋画像を特定し、該登録指紋画像と読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行うこととしたので、指の指紋を部分的にしか読み取ることができない小型の画像センサを備えた携帯端末にも搭載することができ、精度が高い指紋照合を行うことができるという効果を奏する。産業上の利用可能性

以上のように、本発明にかる指紋照合装置、指紋照合方法および指紋照合プログラムは、携帯端末における指紋照合に対して有用である。

Claims

請求の範囲

1 . 登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段と、

照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取竽段と、

前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段と、

特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段と、

を備えたことを特徴とする指紋照合装置。

2 . 前記相対位置計算手段は、前記複数の登録指紋画像の中から、 2つの登録指紋画像を取り出した後、ぉ互レヽの相対位置を計算するという処理を登録されてレヽる全ての登録指紋画像に対して実行することで、全ての登録指紋画像の相対位置を計算することを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の指紋照合装置。

3 . 前記特定手段は、前記複数の登録指紋画像を含む領域で前記読取指紋画像を仮想的に移動させつつ、登録指紋画像との一致度合を順次計算し、前記照合手段は、最も高い一致度合に基づいて、前記指紋照合を行うことを特徴とする請求の範囲第 1項または第 2項に記載の指紋照合装置。

4 . 登録対象者の 1本の指における各部位の登録指紋画像を複数登録する登録手段を備えたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の指紋照合装置。

5 . 前記登録手段は、登録候補の指紋画像が、既に登録済みの登録指紋画像と所定量以上重ならない場合、該指紋画像を登録しないことを特徴とする請求の範囲第 4項に記載の指紋照合装置。

6 . 前記複数の登録指紋画像のうち、他の登録指紋画像との重なり面積が所定量以上である登録指紋画像が存在する場合、該登録指紋画像を削除し、新規の登録指紋画像を再登録する再登録手段を備えたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の指紋照合装置。

7 . 前記再登録手段は、前記複数の登録指紋画像の中から、過去所定期間内において前記指紋照合に最も利用されなかった登録指紋画像を削除し、新規の登録指紋画像を再登録することを特徴とする請求の範囲第 6項に記載の指紋照合装置。

8 . . 前記再登録手段は、前記登録指紋画像が登録された日時から所定期間以上経過している場合、全ての登録指紋画像を削除し、新規の複数の登録指紋画像を再登録することを特徴とする請求の範囲第 6項に記載の指紋照合装置。

9 . 前記再登録手段は、前記指紋照合を複数回実行した結果が全て一致である場合にのみ、前記再登録を行うことを特徴とする請求の範囲第 6項に記載の指紋照合装置。

1 0 . 前記特定手段は、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から一つの登録指紋画像を特定することを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の指紋照合装置。

1 1 . 登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算工程と、

照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取ェ程と、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定工程と、

特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合工程と、

を含むことを特徴とする指紋照合方法。

1 2 . コンピュータを、

登録対象者の 1本の指における複数の部位の登録指紋画像の相対位置を計算する相対位置計算手段、

照合対象者の指の一部分を読取指紋画像として読み取る照合対象者指紋読取手段、

前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から登録指紋画像を特定する特定手段、

特定された前記登録指紋画像と前記読取指紋画像との一致度合に応じて、指紋照合を行う照合手段、

として機能させるための指紋照合プログラム。

1 3 . 前記コンピュータを、登録対象者の 1本の指における各部位の登録指紋画像を複数登録する登録手段として機能させることを特徴とする請求の範囲第 1 2項に記載の指紋照合プログラム。

1 4 . 前記特定手段は、前記相対位置に基づいて、前記複数の登録指紋画像から一つの登録指紋画像を特定することを特徴とする請求の範囲第 1 2項に記載の指紋照合プログラム。