WO2009081866A1 - パターン間特徴対応付け装置及びそれに用いるパターン間特徴対応付け方法並びにそのプログラム - Google Patents

パターン間特徴対応付け装置及びそれに用いるパターン間特徴対応付け方法並びにそのプログラム Download PDF

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Huang LEI
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification
    • G06V40/1371—Matching features related to minutiae or pores

Definitions

  • the present invention relates to an inter-pattern feature associating apparatus, an inter-pattern feature associating method and a program thereof, and more particularly to a technique for associating feature points between patterns.
  • This fingerprint collation device is a device for collating the identity of fingerprint patterns.
  • the coordinates from the corresponding feature points as candidates to the most concentrated part by voting to the coordinate matching parameter space Determine the amount of alignment.
  • the fingerprint matching device performs coordinate matching of feature points based on this coordinate matching amount, and after passing through a selection process for deleting candidate pairs that are greatly deviated, the corresponding feature points are determined.
  • the coordinate matching process of the feature points performed to select candidate pairs treats the entire variation between the collated patterns as one rigid body motion. If an elastic strain fluctuation component that cannot be represented by the assumed geometric transformation is included, a part of the true corresponding feature point is deleted by this processing, and the corresponding feature point for authentication is not sufficiently extracted. .
  • an object of the present invention is to solve the above-described problems and to provide an inter-pattern feature associating device capable of accurately determining a feature correspondence between patterns even when the pattern to be matched is distorted, and between the patterns used for the same.
  • a feature association method and a program thereof are provided.
  • the inter-pattern feature associating device includes: N feature points (N is an integer of 2 or more) that are close in position in the input pattern signal are used as a proximity feature point group, and the arrangement relationship between the proximity feature point group and the feature points of the proximity feature point group Generating means for generating at least one arrangement relation numerical value group representing as a feature point group arrangement; Detecting means for detecting corresponding corresponding feature point group arrangement candidates by comparing the arrangement relation numerical value of the first pattern and the arrangement relation numerical value of the second pattern generated by the generating means; Compare the feature relations between the feature points of each feature point group placement of the corresponding feature point group placement candidate and the feature points close to the feature point group placement, and add the corresponding neighboring feature points to the corresponding feature point group placement candidate And updating means for updating the corresponding feature point group placement candidate; Means for examining corresponding feature point candidates associated with the corresponding feature point group placement candidates updated by the updating means and determining corresponding feature points associated with the corresponding feature point group placement candidates; Means for inspecting the
  • An inter-pattern feature matching method includes: N feature points (N is an integer of 2 or more) that are close in position in the input pattern signal are used as a proximity feature point group, and the arrangement relationship between the proximity feature point group and the feature points of the proximity feature point group; A first step of generating at least one arrangement relationship numerical value group representing the feature point group arrangement; A second step of detecting a corresponding feature point group arrangement candidate by comparing the arrangement relation numerical value of the first pattern and the arrangement relation numerical value of the second pattern generated in the first step; Compare the feature relations between the feature points of each feature point group placement of the corresponding feature point group placement candidate and the feature points close to the feature point group placement, and add the corresponding neighboring feature points to the corresponding feature point group placement candidate And a third step of updating the corresponding feature point group arrangement candidate, A fourth step of determining a corresponding feature point associated with the corresponding feature point group placement candidate by examining the corresponding feature point candidate associated with the corresponding feature point group placement candidate updated in the third step; And a fifth step of
  • a program according to the present invention is a program to be executed by a central processing unit in an inter-pattern feature association apparatus that performs inter-pattern feature association using pattern feature point information, N feature points (N is an integer of 2 or more) that are close in position in the input pattern signal are used as a proximity feature point group, and the arrangement relationship between the proximity feature point group and the feature points of the proximity feature point group
  • a first process for generating at least one arrangement relation numerical value group representing a feature point group arrangement A second process for detecting a corresponding feature point group arrangement candidate by comparing the arrangement relation numerical value of the first pattern and the arrangement relation numerical value of the second pattern generated in the first process; Compare the feature relations between the feature points of each feature point group placement of the corresponding feature point group placement candidate and the feature points close to the feature point group placement, and add the corresponding neighboring feature points to the corresponding feature point group placement candidate And a third process for updating the corresponding feature point group placement candidate;
  • the present invention has the above-described configuration and operation, so that it is possible to accurately determine the feature correspondence between patterns even if the pattern to be verified is distorted.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an inter-pattern feature association apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • the inter-pattern feature associating apparatus 1 includes a pattern proximity feature point group arrangement creating unit 11, a corresponding arrangement candidate detecting unit 12, a corresponding arrangement candidate updating unit 13, and a corresponding arrangement candidate corresponding feature point determining unit 14.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the inter-pattern feature associating method according to the first embodiment of the present invention. The operation of the inter-pattern feature associating method according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
  • the pattern proximity feature point group arrangement creation unit 11 of the inter-pattern feature association apparatus 1 receives the pattern signal and creates the arrangement of the proximity feature point group in the pattern signal (step S1 in FIG. 2).
  • the corresponding arrangement candidate detection unit 12 inspects the coincidence of the adjacent feature point group arrangement created in the pattern signal between the input patterns in the pattern proximity feature point group arrangement generation unit 11 and detects the corresponding feature point group arrangement candidate (Step S2 in FIG. 2).
  • the corresponding arrangement candidate update unit 13 examines the correspondence (feature point group) arrangement candidate detected by the corresponding arrangement candidate detection unit 12 to check the coincidence of the arrangement relation between each feature point group arrangement and its neighboring feature points. The adjacent feature points thus added are added, and the corresponding arrangement candidate is updated (step S3 in FIG. 2).
  • the corresponding arrangement candidate corresponding feature point determination unit 14 examines each corresponding feature point candidate attached to the corresponding arrangement candidate for each corresponding arrangement candidate that has been updated by the corresponding arrangement candidate update unit 13, and the corresponding arrangement candidate. Corresponding feature points associated with are determined (step S4 in FIG. 2).
  • Corresponding feature point determination unit 15 examines each corresponding arrangement candidate for which the corresponding corresponding feature point has been determined by corresponding arrangement candidate corresponding feature point determination unit 14 and derives the corresponding arrangement between patterns and the corresponding feature points associated therewith. (Step S5 in FIG. 2).
  • FIGS. 4 (a) and 4 (b) are diagrams for explaining a method for generating the proximity feature point group arrangement in the first embodiment of the present invention.
  • FIGS. 4 (a) and 4 (b) are diagrams of the present invention. It is a figure for demonstrating the detection method of the corresponding feature point group arrangement
  • FIG. 5 (a), (b) is a corresponding feature point group arrangement in the 1st Embodiment of this invention. It is a figure for demonstrating the update method of a candidate.
  • FIG. 6 (a) and 6 (b) are diagrams for explaining selection of associated corresponding feature point candidates in the first embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a feature in the first embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating the arrangement
  • the pattern proximity feature point group creation unit 11 receives a pattern signal and creates a layout of the proximity feature point group in the pattern signal.
  • the arrangement of the feature point group includes a set of feature points detected in the pattern signal and an arrangement relation value group representing an arrangement relation between the feature points of the feature point set.
  • the numerical value of the arrangement relationship between feature points includes numerical data that can determine the arrangement between feature points, such as the distance between feature points, the intersection angle between feature points, or the difference in feature point direction between feature points.
  • the proximity feature point group is a set of feature points that are close in position within the pattern signal.
  • the arrangement of all adjacent feature point groups is identified and managed by an identifier (ID: IDentifier). Furthermore, it is desirable that the number of feature points in the created proximity feature point group arrangement is 2 or more and a fixed integer N.
  • FIGS. 3A and 3B schematically show partial enlarged views of the feature points of the fingerprint pattern and the proximity feature point group arrangement as an example of the pattern.
  • FIG. 3A shows the spatial distribution of fingerprint feature points (P1 to P6).
  • FIG. 3B shows an arrangement (D1 to D4) of adjacent feature point groups generated from these feature points and having three feature points.
  • FIG. 7 schematically shows an example of the arrangement relation numerical value between feature points.
  • the feature point direction can be detected for each feature point such as the distance L12 between the feature point P1 and the feature point P2, the intersection angle between the feature point vector P2P1 and the feature point vector P2P3, or a fingerprint pattern.
  • the feature point direction v1 with respect to an arbitrary inter-feature point vector in the arrangement P1P2P3 of the feature points P1 can also be used as an arrangement relation numerical value between the feature points.
  • Corresponding arrangement candidate detection unit 12 checks the coincidence of all feature point group arrangements created in the pattern signal between the input patterns, and detects the corresponding feature point group arrangement candidates. The coincidence check of the feature point group arrangement is performed based on whether or not the difference in the arrangement relation value between the feature points is within a predetermined allowable range. The corresponding arrangement candidate detection unit 12 registers the feature point group arrangement between patterns that have passed the consistency check as a corresponding arrangement candidate.
  • the arrangement relation between the feature points used for checking the consistency of the feature point group arrangement may be measured using a general image coordinate system as a reference coordinate system.
  • the measurement of the streamline coordinate system in the pattern proposed by the applicant of the present application using the reference coordinate system reduces the variation in the numerical value of the arrangement relation between feature points. .
  • the streamline coordinate system is obtained by detecting a streamline in the pattern signal and setting a coordinate system (referred to as a “streamline coordinate system”) corresponding to the direction of the detected streamline.
  • a coordinate system that is uniquely determined by the distribution of the flow direction of the pattern on the deformed striped pattern and that is defined by a group of curves consisting of a streamline curve and a normal curve orthogonal to each other is represented by a streamline coordinate system of the pattern (Also called “natural coordinate system”).
  • the curve group is referred to as a “coordinate curve group”, and attributes such as the position and orientation of each point in the pattern in the streamline coordinate system are determined by the relationship between the point and each coordinate curve.
  • FIG. 4A and 4 (b) are partial enlarged views of the respective feature points and proximity feature point group arrangements of the search pattern and the reference pattern to be compared in order to explain the detection of the corresponding arrangement candidate between patterns.
  • FIG. 4A shows the proximity feature point group arrangements D1 to D4 of the search pattern
  • FIG. 4B shows the proximity feature point group arrangements M1 to M3 of the reference pattern.
  • (D1, M1), (D2, M2), and (D3, M3) each pass the consistency check and are detected as corresponding arrangement candidates.
  • Corresponding placement candidate update unit 13 examines the correspondence between the feature points of each feature point group placement of the corresponding placement candidate and the feature point adjacent to the feature point group placement for the correspondence placement candidate, The proximity feature points that correspond according to the result are added to the corresponding feature point group arrangement as new corresponding feature point candidates. Further, such inspection / addition processing is sequentially performed on all adjacent feature points, and the corresponding arrangement candidates are continuously updated as much as possible.
  • FIG. 5A and 5B schematically show arrangement candidates corresponding to a search pattern and a reference pattern and adjacent feature points of these arrangements.
  • FIG. 5A shows the feature point group arrangement D1 of the search pattern and its neighboring feature points P4 to P6, and
  • FIG. 5B shows the feature point group arrangement M1 of the reference pattern and its neighboring feature points Q4 to P6.
  • Q5 is shown respectively.
  • D1 and M1 are corresponding placement candidates that have passed the placement consistency check.
  • the positional relation numerical value between the arrangement D1 and the feature point P4 is compared with the positional relation numerical value between the arrangement M1 and the feature point Q4, and there is a difference between the positional relation numerical values. If within the allowable range, P4 and Q4 are added to D1 and M1, respectively, and the corresponding arrangement (D1, M1) is replaced with a new corresponding arrangement (D1 ′, M1 ′).
  • the intersection angle between the feature point direction v1 and the feature point vector, and the feature point may be compared.
  • the corresponding arrangement candidate update unit 13 continuously inspects and updates the corresponding arrangement candidates, and records the corresponding arrangement that is no longer updated after all inspections are completed.
  • the feature point pairs P1-Q1, P2-Q2, P3-Q3, P4-Q4, and P5-Q5 corresponding to the updated corresponding arrangement candidate (D1 ′′, M1 ′′) are associated with the corresponding arrangement candidate. Let it be a feature point candidate.
  • Corresponding placement candidate corresponding feature point determination unit 14 examines each corresponding feature point candidate associated with the corresponding placement candidate with respect to the updated correspondence placement candidate, and determines a corresponding feature point of the corresponding placement candidate. Each corresponding feature point candidate is inspected based on a correspondence relationship between adjacent feature points of the corresponding feature point candidate.
  • FIG. 6 (a) and 6 (b) show a corresponding arrangement in which the one-to-one property corresponding to the feature points as described above is not satisfied.
  • the arrangement D1 in FIG. 6A and the arrangement M1 in FIG. 6B are corresponding arrangement candidates, and the correspondence relation between the proximity feature points (P4 and P7) of D1 and the proximity feature point (Q4) of M1 is determined.
  • the selection is made based on the information of the corresponding arrangement (D1, M1), there is a high possibility that the selection is erroneous.
  • the one-to-one property corresponding to the feature points may not be satisfied by the corresponding arrangement candidate update unit 13, and both P4-Q4 and P7-Q4 correspond to each other. Add it to the corresponding layout as a feature point.
  • the degree of correspondence of the feature points in the proximity region centered on the feature point candidate for example, the corresponding feature It is better to leave a candidate with a high degree of correspondence based on the number of points.
  • Corresponding feature point determination unit 15 evaluates each corresponding corresponding placement candidate for which the corresponding corresponding feature point has been determined, and derives the final corresponding placement and the corresponding corresponding feature point. For the evaluation of the corresponding arrangement candidate, for example, a method based on the number of corresponding feature points associated with the corresponding arrangement candidate is effective. In addition, once the corresponding arrangement is determined, the corresponding feature point determination unit 15 may output the corresponding feature point associated therewith as the final corresponding feature point.
  • the influence of the distortion can be suppressed and the pattern identity can be verified.
  • the present embodiment even if distortion occurs between the patterns to be verified, it is possible to extract the corresponding feature points between the patterns while suppressing the influence of the distortion.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of the inter-pattern feature associating device according to the second embodiment of the present invention.
  • the inter-pattern feature associating device 1 includes a CPU (central processing unit) 2 and a program storage unit 3 that stores a program executed by the CPU 2.
  • the CPU 2 executes a program stored in the program storage unit 3, whereby the pattern proximity feature point group arrangement creating unit 11, the corresponding arrangement candidate detecting unit 12, and the corresponding arrangement candidate updating unit 13 as described above.
  • the processing of the corresponding arrangement candidate corresponding feature point determination unit 14 and the corresponding feature point determination unit 15 is realized.
  • the CPU 2 executes the program stored in the program storage unit 3 to achieve the same effect as that of the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration example of a pattern matching apparatus according to the third embodiment of the present invention.
  • the pattern matching device 4 includes a search pattern feature storage unit 41, a reference pattern feature storage unit 42, a search pattern proximity feature point group location creation unit 11a, a reference pattern proximity feature point group location creation unit 11b,
  • the corresponding arrangement candidate detection unit 12, the corresponding arrangement candidate update unit 13, the corresponding arrangement candidate corresponding feature point determination unit 14, the corresponding feature point determination unit 15, and the matching determination unit 43 are provided.
  • the search pattern feature storage unit 41 holds both a pattern feature detected from a pattern to be searched and attribute data including position data of the pattern feature.
  • the reference pattern feature storage unit 42 holds both pattern features detected from the reference pattern and attribute data including position data of the pattern features.
  • the search pattern proximity feature point group creation unit 11a detects a combination of feature points that are close in position to the combination of pattern feature data held in the search pattern feature storage unit 41 as the search pattern side proximity feature point group placement.
  • the reference pattern proximity feature point group arrangement creation unit 11b detects a combination of feature points that are close in position to the combination of pattern feature data held in the reference pattern feature storage unit 42 as a reference pattern side proximity feature point group arrangement. .
  • the corresponding arrangement candidate detection unit 12 sequentially reads out the adjacent feature point arrangement data detected by the search pattern proximity feature point group arrangement creation unit 11a and the reference pattern proximity feature point group arrangement creation unit 11b, and sets the proximity feature point group arrangement. A relative distance between feature points, an intersection angle, a feature point direction, and the like are compared, and a feature point group arrangement corresponding to the omnibus is detected.
  • the corresponding arrangement candidate update unit 13 inspects the coincidence of the relationship between the corresponding feature point group arrangement and the adjacent feature points of the feature point group arrangement, and determines the adjacent feature points according to the inspection result. To the corresponding feature point group arrangement, and the corresponding feature point group arrangement is updated.
  • the corresponding arrangement candidate corresponding feature point determination unit 14 corresponds to each corresponding arrangement candidate that has been updated, based on the degree of correspondence of the adjacent feature points of the corresponding feature point candidate, with each corresponding feature point candidate associated with the corresponding arrangement candidate. Select feature point candidates and determine corresponding feature points.
  • the corresponding feature point determination unit 15 evaluates each corresponding arrangement candidate for which the determination of the associated corresponding feature point has been completed, determines an appropriate corresponding arrangement, and outputs the corresponding feature point associated therewith.
  • the collation determination unit 43 determines pattern matching from the corresponding feature point data output to the corresponding feature point determination unit 15. For example, a score may be derived from the number of corresponding feature points, and if the score exceeds a predetermined threshold, it may be determined that the pattern matching results match.
  • the determination result in the matching determination unit 43 is, for example, permission to enter or leave a building or to enter or leave a building area. Used for etc.
  • the search pattern proximity feature point group location creation unit 11a, the reference pattern proximity feature point group location creation unit 11b, the corresponding placement candidate detection unit 12, the corresponding placement candidate update unit 13, the corresponding placement candidate corresponding feature point determination unit 14, All or a part of the corresponding feature point determination unit 15 and the collation determination unit 43 may realize the processing / function by a program operating on a computer.
  • the present invention can be applied to uses such as personal identification, identification confirmation, and suspect candidate search by collating finger / palm patterns.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structural example of the pattern feature matching apparatus by the 1st Embodiment of this invention. It is a flowchart which shows operation
  • (A), (b) is a figure for demonstrating the production
  • (A), (b) is a figure for demonstrating the detection method of the corresponding feature point group arrangement
  • (A), (b) is a figure for demonstrating the update method of the corresponding feature point group arrangement
  • (A), (b) is a figure for demonstrating selection of the accompanying corresponding
  • (A), (b) is a figure for demonstrating the comparison of the arrangement
  • Pattern collation apparatus 11 Pattern proximity
  • positioning preparation part 12 Corresponding arrangement
  • positioning candidate detection part 13 Corresponding arrangement

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Abstract

　被照合パターンに歪みがあっても特徴対応関係を精度よく決定するためのパターン間特徴対応付け装置（１）であり、パターン内の位置的に近接する近接特徴点群と近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として生成する手段（１１）と、生成された配置関係数値を比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する手段（１２）と、対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する手段（１３）と、更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める手段（１４）と、対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める手段（１５）とを有する。

Description

パターン間特徴対応付け装置及びそれに用いるパターン間特徴対応付け方法並びにそのプログラム
　本発明はパターン間特徴対応付け装置及びそれに用いるパターン間特徴対応付け方法並びにそのプログラムに関し、特にパターン間の特徴点の対応付け技術に関する。
　この種のパターン間の特徴点対応付け技術としては、例えば特許文献１に記載の指紋照合装置がある。この指紋照合装置では、指紋パターンの同一性を照合する装置である。
　上記の指紋照合装置では、探索指紋及び参照指紋の全特徴点の一致性を総当り的に検査した後、候補となった対応特徴点から座標整合パラメータ空間への投票によって最も集中する部位に座標整合量を決定する。
　さらに、指紋照合装置では、この座標整合量を基に特徴点の座標整合を行い、大きくずれた候補対を削除する精選処理を経った後、対応特徴点を決定している。
　一方、他のパターン間の特徴点対応付け技術としては、対応点を決定するために、点を単位として、各点の持つ局所パターン情報から得られる特徴量に基づいて対応点の類似度を算出し、対応度の初期化、更新、収束判定を行い、高い対応度を持つ対応点を抽出する例がある（例えば、特許文献２参照）。
　また、別のパターン間の特徴点対応付け技術としては、隆線を介して特徴点の接続状態を用いて照合を行う例がある（例えば、特許文献３参照）。
特開昭５９－７７８号公報 特開平１１－１１０５４２号公報 特開平１１－１９５１１９号公報
　しかしながら、上述した指紋照合装置では、上記の特許文献１に記載の技術の場合、指の押捺の度に紋様の変形が変わり、被照合パターンに想定した幾何変換で表わせない弾性歪み変動成分が含まれている場合、被照合パターン間の全体的な変動を座標整合パラメータで表わすと、真の対応特徴点でも大きくずれることがあり、パターンの同一性の照合が困難であるという問題がある。
　また、上述した指紋照合装置では、候補対を精選するために行った特徴点の座標整合処理が、被照合パターン間の全体的な変動を一つの剛体運動として扱っているため、被照合パターンに想定した幾何変換で表わせない弾性歪み変動成分が含まれている場合、真の対応特徴点の一部がこの処理によって削除されてしまい、認証用の対応特徴点が十分に抽出されないという問題がある。
　さらに、上記の特許文献２に記載の技術では、点単位の識別情報がないと、点間の類似度の計算を行うことができない。さらにまた、特許文献３に記載の技術では、隆線がないと機能することができない。
　そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、被照合パターンに歪みがあっても、パターン間の特徴対応関係を精度よく決定することができるパターン間特徴対応付け装置及びそれに用いるパターン間特徴対応付け方法並びにそのプログラムを提供することにある。
　本発明によるパターン間特徴対応付け装置は、
　入力されたパターン信号内の位置的に近接するＮ個（Ｎは２以上の整数）の特徴点を近接特徴点群としかつ前記近接特徴点群と当該近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として少なくとも１つ生成する生成手段と、
　前記生成手段で生成された第１パターンの配置関係数値と第２パターンの配置関係数値とを比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する検出手段と、
　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する更新手段と、
　前記更新手段で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める手段と、
　前記対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める手段とを備えている。
　本発明によるパターン間特徴対応付け方法は、
　入力されたパターン信号内の位置的に近接するＮ個（Ｎは２以上の整数）の特徴点を近接特徴点群としかつ前記近接特徴点群と当該近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として少なくとも１つ生成する第１の工程と、
　前記第１の工程で生成された第１パターンの配置関係数値と第２パターンの配置関係数値とを比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する第２の工程と、
　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する第３の工程と、
　前記第３の工程で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める第４の工程と、
　前記対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める第５の工程とを含むことを特徴とする。
　本発明によるプログラムは、パターンの特徴点情報を用いてパターン間特徴の対応付けを行うパターン間特徴対応付け装置内の中央処理装置に実行させるプログラムであって、
　入力されたパターン信号内の位置的に近接するＮ個（Ｎは２以上の整数）の特徴点を近接特徴点群としかつ前記近接特徴点群と当該近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として少なくとも１つ生成する第１の処理と、
　前記第１の処理で生成された第１パターンの配置関係数値と第２パターンの配置関係数値とを比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する第２の処理と、
　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する第３の処理と、
　前記第３の処理で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める第４の処理と、
　前記対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める第５の処理とを含むことを特徴とする。
　本発明は、上記のような構成及び動作とすることで、被照合パターンに歪みがあっても、パターン間の特徴対応関係を精度よく決定することができるという効果が得られる。
　次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態によるパターン間特徴対応付け装置の構成例を示すブロック図である。図１において、パターン間特徴対応付け装置１は、パターン近接特徴点群配置作成部１１と、対応配置候補検出部１２と、対応配置候補更新部１３と、対応配置候補対応特徴点決定部１４と、対応特徴点決定部１５とから構成されている。
　図２は本発明の第１の実施の形態によるパターン間特徴対応付け方法の動作を示すフローチャートである。これら図１及び図２を参照して本発明の第１の実施の形態によるパターン間特徴対応付け方法の動作について説明する。
　パターン間特徴対応付け装置１のパターン近接特徴点群配置作成部１１は、パターン信号を入力し、そのパターン信号内の近接特徴点群の配置を作成する（図２ステップＳ１）。対応配置候補検出部１２は、パターン近接特徴点群配置作成部１１において入力パターン間のパターン信号内で作成された近接特徴点群配置の一致性を検査し、対応した特徴点群配置候補を検出する（図２ステップＳ２）。
　対応配置候補更新部１３は、対応配置候補検出部１２で検出された対応（特徴点群）配置候補について、各特徴点群配置とその近接特徴点との配置関係の一致性を検査し、対応した近接特徴点を追加し、対応配置候補を更新する（図２ステップＳ３）。
　対応配置候補対応特徴点決定部１４は、対応配置候補更新部１３で更新を終えた各対応配置候補に対して、その対応配置候補に付随する各対応特徴点候補を検査し、その対応配置候補に付随する対応特徴点を決定する（図２ステップＳ４）。
　対応特徴点決定部１５は、対応配置候補対応特徴点決定部１４で、付随対応特徴点の決定が終えた各対応配置候補を検査し、パターン間の対応配置及びそれに付随する対応特徴点を導出する（図２ステップＳ５）。
　図３（ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における近接特徴点群配置の生成方法を説明するための図であり、図４（ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における対応特徴点群配置候補の検出方法を説明するための図であり、図５（ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における対応特徴点群配置候補の更新方法を説明するための図である。
　図６（ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における付随対応特徴点候補の精選について説明するための図であり、図７は本発明の第１の実施の形態における特徴点間の配置関係数値を説明するための図であり、図８（ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における特徴点群配置の特徴点と特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係の比較を説明するための図である。
　これら図１～図８を参照して本発明の第１の実施の形態によるパターン間特徴対応付け方法の動作について詳細に説明する。上記のパターン間特徴対応付け装置１の各部は、それぞれ次のように動作する。
　パターン近接特徴点群配置作成部１１は、パターン信号を入力し、そのパターン信号内の近接特徴点群の配置を作成する。特徴点群の配置は、パターン信号内で検出された特徴点の組と、その特徴点組の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とからなる。特徴点間の配置関係数値は、特徴点間の距離、特徴点間ベクトル間の交角、または特徴点間の特徴点方向の差等の特徴点間の配置を決められる数値データを含む。
　また、本実施の形態において、近接特徴点群は、パターン信号内で位置的に近い特徴点の組である。すべての近接特徴点群の配置は、識別子（ＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）によって識別されて管理される。さらに、作成された近接特徴点群配置の特徴点の個数について、２以上、また固定した整数Ｎであることが望ましい。
　図３（ａ），（ｂ）には、パターンの一例として、指紋パターンの特徴点及びその近接特徴点群配置の部分拡大図を模式的に示している。図３（ａ）には、指紋の特徴点（Ｐ１～Ｐ６）の空間的な分布を示している。図３（ｂ）には、これら特徴点から生成された、特徴点の個数が３の近接特徴点群の配置（Ｄ１～Ｄ４）を示している。
　図７には、特徴点間の配置関係数値の例を模式的に示している。例えば、特徴点Ｐ１と特徴点Ｐ２との間の距離Ｌ１２や、特徴点間ベクトルＰ２Ｐ１と特徴点間ベクトルＰ２Ｐ３との交角や、または指紋パターンのように、特徴点毎に特徴点方向が検出できる場合、特徴点Ｐ１の配置Ｐ１Ｐ２Ｐ３の任意の特徴点間ベクトル等に対する特徴点方向ｖ１も特徴点間の配置関係数値として利用できる。
　対応配置候補検出部１２は、入力パターン間のパターン信号内で作成されたすべての特徴点群配置の一致性を検査し、対応した特徴点群配置候補を検出する。特徴点群配置の一致性の検査は、特徴点間の配置関係数値の差等が、予め定められた許容範囲内であるか否かによって行われる。対応配置候補検出部１２は、一致性検査に合格したパターン間の特徴点群配置を対応配置候補として登録する。
　特徴点群配置の一致性の検査に使われている特徴点間の配置関係数値は、一般的な画像座標系を基準座標系にして計測しても良いが、指紋照合のようなパターン間に弾性歪み成分が含まれる場合に適用するには、本願出願人から提案されているパターン内の流線座標系を基準座標系にして計測したほうが、特徴点間の配置関係数値の変動が小さくなる。
　これによって、許容範囲を狭めて、間違って検出される特徴点群配置の誤対応等の「ノイズ」を減らし、真の対応特徴点群配置が検出されやすい等の精度向上の効果がある。また、流線座標系を基準座標系にした場合、位置的に離れた特徴点も近接特徴点として扱うことが可能になり、照合可能なパターンが増えるという効果がある。
　流線座標系は、パターン信号内の流線を検出し、検出された流線の方向に対応した座標系（「流線座標系」という）を設定することによって得られる。例えば、変形する縞状パターンの上に、紋様の流れ方向の分布によって固有に決定され、互いに直交する流線曲線と法線曲線からなる曲線群によって定められる座標系を、パターンの流線座標系（「自然座標系」ともいう）と定義する。そして、該曲線群を「座標曲線群」といい、パターン内の各点の流線座標系での位置や姿勢等の属性を、該点と各座標曲線との関係によって定める。
　図４（ａ），（ｂ）には、パターン間の対応配置候補の検出を説明するために、比較される探索パターンと参照パターンとのそれぞれの特徴点及び近接特徴点群配置の部分拡大図が模式的に示されている。図４（ａ）には、探索パターンの近接特徴点群配置Ｄ１～Ｄ４が、図４（ｂ）には、参照パターンの近接特徴点群配置Ｍ１～Ｍ３が、それぞれ示されている。この例では、（Ｄ１，Ｍ１）、（Ｄ２，Ｍ２）、（Ｄ３，Ｍ３）がそれぞれ一致性の検査に合格し、対応配置候補として検出される。
　対応配置候補更新部１３は、対応配置候補について、対応配置候補の各特徴点群配置の特徴点と、その特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値の一致性を検査し、検査結果に応じて対応となった近接特徴点を新しい対応特徴点候補として、対応特徴点群配置へ追加する。また、このような検査・追加処理はすべての近接特徴点に対して逐次的に行い、可能の限りに対応配置候補を更新し続ける。
　図５（ａ），（ｂ）には、探索パターンと参照パターンのある対応となった配置候補とこれら配置の近接特徴点が模式的に示されている。図５（ａ）には、探索パターンの特徴点群配置Ｄ１とその近接特徴点Ｐ４～Ｐ６とが、図５（ｂ）には、参照パターンの特徴点群配置Ｍ１とその近接特徴点Ｑ４～Ｑ５とが、それぞれ示されている。
　この例では、Ｄ１とＭ１とが配置の一致性の検査に合格した対応配置候補である。対応配置候補を更新するために、例えば、配置Ｄ１と特徴点Ｐ４との位置関係数値と、配置Ｍ１と特徴点Ｑ４との位置関係数値とを比較し、その位置関係数値の差がある定められた許容範囲内であれば、Ｐ４とＱ４とはそれぞれＤ１、Ｍ１へ追加され、対応配置（Ｄ１，Ｍ１）は新たな対応配置（Ｄ１’，Ｍ１’）に置き換えられる。
　配置Ｄ１と特徴点Ｐ４との位置関係数値、及び配置Ｍ１と特徴点Ｑ４との位置関係数値を比較する際に、図８（ａ），（ｂ）に示される例のように、Ｐ１とＰ４との距離Ｌ１４と、Ｑ１とＱ４との距離Ｎ１４との比較以外に、例えば、ベクトルＰ１Ｐ２とベクトルＰ１Ｐ４との交角、及びベクトルＱ１Ｑ２とベクトルＱ１Ｑ４との交角等の比較が必要である。距離Ｌ１４だけでは、Ｐ４と配置Ｐ１Ｐ２Ｐ３との位置関係を定めることができないからである。
　また、指紋パターンのように、特徴点に特徴点方向が検出できる場合には、上記の特徴点ベクトル間の交角の比較の代わりに、特徴点方向ｖ１と特徴点ベクトルとの交角と、特徴点方向ｗ１と対応特徴点ベクトルとの交角の比較をしてもよい。
　同様に、新しくできた対応配置（Ｄ１’，Ｍ１’）に対して、それぞれ近接特徴点（この例ではＰ５、Ｑ５である）との位置関係を調べ、類似しているならば、Ｐ５をＤ１’へ、Ｑ５をＭ１’へとそれぞれ追加され、対応配置（Ｄ１’，Ｍ１’）はさらに対応配置（Ｄ１”，Ｍ１”）に置き換えられる。
　このように、対応配置候補更新部１３は、対応配置候補を逐次的に検査・更新し続け、すべての検査が終わって、更新されなくなった対応配置を記録する。また、更新終えた対応配置候補（Ｄ１”，Ｍ１”）の対応する特徴点のペアＰ１－Ｑ１、Ｐ２－Ｑ２、Ｐ３－Ｑ３、Ｐ４－Ｑ４とＰ５－Ｑ５は、対応配置候補の付随する対応特徴点候補とする。
　対応配置候補対応特徴点決定部１４は、更新を終えた対応配置候補に対して、対応配置候補に付随する各対応特徴点候補を検査し、対応配置候補の対応特徴点を決定する。各対応特徴点候補の検査は、対応特徴点候補の近接する特徴点の対応関係に基づいて行われる。
　この工程が必要となる理由は、対応配置候補更新部１３において、対応近接特徴点を追加する際に、新たに追加される対応特徴点と既にあった付随対応特徴点候補との間に、特徴点対応の１対１の性質が満たされない可能性があるためである。
　図６（ａ），（ｂ）には、上記のような特徴点対応の１対１の性質が満たされない対応配置が示されている。図６（ａ）の配置Ｄ１と図６（ｂ）の配置Ｍ１とが対応配置候補であり、Ｄ１の近接特徴点（Ｐ４及びＰ７）とＭ１の近接特徴点（Ｑ４）との対応関係を決める必要があるが、対応配置（Ｄ１，Ｍ１）の情報に基づいて選ぶと、その選択が誤る可能性が大きい。
　このため、真の対応特徴点をなるべく多く残すために、特徴点対応の１対１の性質は、対応配置候補更新部１３で満たさなくてもよく、Ｐ４－Ｑ４も、Ｐ７－Ｑ４も対応近接特徴点として対応配置へ追加する。対応配置の更新が終えた時点で、１対１の性質を満たしてない対応特徴点候補に対しては、その特徴点候補を中心とした近接領域内の特徴点の対応度、例えば、対応特徴点の個数等を基準にして、対応度が高い候補を残す処理にしたほうが良い。
　対応特徴点決定部１５は、付随する対応特徴点の決定を終えた各対応配置候補を評価し、最終的な対応配置及び付随する対応特徴点を導出する。対応配置候補の評価は、例えば、対応配置候補の付随する対応特徴点の個数を基準にした方法が有効である。また、対応特徴点決定部１５からは、一旦対応配置が定められると、それに付随する対応特徴点を最終的な対応特徴点として出力するとよい。
　このように、本実施の形態では、被照合パターンの間に歪みが生じても、該歪みによる影響を抑制して、パターンの同一性を照合可能とすることができる。また、本実施の形態では、被照合パターンの間に歪みが生じても、該歪みによる影響を抑制して、パターン間の対応特徴点を抽出可能とすることができる。
　図９は本発明の第２の実施の形態によるパターン間特徴対応付け装置の構成例を示すブロック図である。図９において、パターン間特徴対応付け装置１は、ＣＰＵ（中央処理装置）２と、ＣＰＵ２が実行するプログラムを記憶するプログラム記憶部３とから構成されている。
　パターン間特徴対応付け装置１は、ＣＰＵ２がプログラム記憶部３のプログラムを実行することで、上述したようなパターン近接特徴点群配置作成部１１、対応配置候補検出部１２、対応配置候補更新部１３、対応配置候補対応特徴点決定部１４、対応特徴点決定部１５の処理が実現される。
　したがって、本発明の第２の実施の形態では、ＣＰＵ２がプログラム記憶部３のプログラムを実行することで、上記の本発明の第１の実施の形態と同様の効果を奏する。
　図１０は本発明の第３の実施の形態によるパターン照合装置の構成例を示すブロック図である。図１０において、パターン照合装置４は、探索パターン特徴記憶部４１と、参照パターン特徴記憶部４２と、探索パターン近接特徴点群配置作成部１１ａと、参照パターン近接特徴点群配置作成部１１ｂと、対応配置候補検出部１２と、対応配置候補更新部１３と、対応配置候補対応特徴点決定部１４と、対応特徴点決定部１５と、照合判定部４３とを備えている。
　探索パターン特徴記憶部４１は、探索すべきパターンから検出されたパターン特徴と、そのパターン特徴の位置データを含む属性データとを共に保持する。参照パターン特徴記憶部４２は、参照パターンから検出されたパターン特徴と、そのパターン特徴の位置データを含む属性データとを共に保持する。
　探索パターン近接特徴点群配置作成部１１ａは、探索パターン特徴記憶部４１に保持されたパターン特徴データの組合せに対し、位置的に近い特徴点の組合せを探索パターン側近接特徴点群配置として検出する。参照パターン近接特徴点群配置作成部１１ｂは、参照パターン特徴記憶部４２に保持されたパターン特徴データの組合せに対し、位置的に近い特徴点の組合せを参照パターン側近接特徴点群配置として検出する。
　対応配置候補検出部１２は、探索パターン近接特徴点群配置作成部１１ａと参照パターン近接特徴点群配置作成部１１ｂとで検出された各近接特徴点配置データを順次読出し、近接特徴点群配置の特徴点間の相対距離、交角、特徴点方向等を比較して、総当り的に対応となる特徴点群配置を検出する。
　対応配置候補更新部１３は、対応となった特徴点群配置とこの特徴点群配置の近接特徴点との関係の一致性を検査し、検査結果に応じてその近接特徴点を対応近接特徴点として対応特徴点群配置へ追加し、対応特徴点群配置を更新する。
　対応配置候補対応特徴点決定部１４は、更新を終えた各対応配置候補に対して、対応配置候補に付随する各対応特徴点候補を対応特徴点候補の近接特徴点の対応度に基づいて対応特徴点候補を精選し、対応特徴点を決定する。対応特徴点決定部１５は、付随対応特徴点の決定を終えた各対応配置候補を評価し、妥当な対応配置を決定し、それに付随する対応特徴点を出力する。
　照合判定部４３は、対応特徴点決定部１５に出力された対応特徴点のデータから、パターンの一致性を判定する。例えば、対応特徴点の数から、スコアを導出し、そのスコアが予め定められた閾値を超えている場合、パターン照合結果が一致している判定してもよい。
　本実施の形態によるパターン照合装置４を指紋照合システム（セキュリティ管理システム）に用いる場合、照合判定部４３での判定結果は、例えば建物への入退室や建物内のエリア内への入退室の許可等に用いられる。
　本実施の形態では、パターン特徴点の入力から対応特徴点の決定までのすべての処理が特徴点の局所的な位置関係に基づいているため、パターンの歪みがあった場合も、座標整合に基づく対応特徴点決定装置より、精度よく対応特徴点を抽出することができる。この結果、本実施の形態では、高精度のパターン照合を実現可能としている。
　尚、上記の探索パターン近接特徴点群配置作成部１１ａ、参照パターン近接特徴点群配置作成部１１ｂ、対応配置候補検出部１２、対応配置候補更新部１３、対応配置候補対応特徴点決定部１４、対応特徴点決定部１５、照合判定部４３の全部または一部は、コンピュータ上で動作するプログラムによってその処理・機能を実現するようにしてもよい。
　この出願は、２００７年１２月２６日に出願された日本出願特願２００７－３３３３９０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、指掌紋パターンの照合による個人識別、身元確認、容疑者候補検索といった用途に適用することができる。
本発明の第１の実施の形態によるパターン間特徴対応付け装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態によるパターン間特徴対応付け方法の動作を示すフローチャートである。 （ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における近接特徴点群配置の生成方法を説明するための図である。 （ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における対応特徴点群配置候補の検出方法を説明するための図である。 （ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における対応特徴点群配置候補の更新方法を説明するための図である。 （ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における付随対応特徴点候補の精選について説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態における特徴点間の配置関係数値を説明するための図である。 （ａ），（ｂ）は本発明の第１の実施の形態における特徴点群配置の特徴点と特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係の比較を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態によるパターン間特徴対応付け装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態によるパターン照合装置の構成例を示すブロック図である。
符号の説明
　１　　パターン間特徴対応付け装置
　２　　ＣＰＵ
　３　　プログラム記憶部
　４　　パターン照合装置
　１１　　パターン近接特徴点群配置作成部
　１１ａ　　探索パターン近接特徴点群配置作成部
　１１ｂ　　参照パターン近接特徴点群配置作成部
　１２　　対応配置候補検出部
　１３　　対応配置候補更新部
　１４　　対応配置候補対応特徴点決定部
　１５　　対応特徴点決定部
　４１　　探索パターン特徴記憶部
　４２　　参照パターン特徴記憶部
　４３　　照合判定部

Claims (17)

  1. 　入力されたパターン信号内の位置的に近接するＮ個（Ｎは２以上の整数）の特徴点を近接特徴点群としかつ前記近接特徴点群と当該近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として少なくとも１つ生成する生成手段と、
    　前記生成手段で生成された第１パターンの配置関係数値と第２パターンの配置関係数値とを比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する検出手段と、
    　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する更新手段と、
    　前記更新手段で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める手段と、
    　前記対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める手段とを有することを特徴とするパターン間特徴対応付け装置。
  2. 　前記パターン信号内の流線を検出しかつ検出した流線の方向に対応した流線座標系を設定する手段を含み、
    　前記特徴点間の配置関係数値は、前記流線座標系を基準座標系として求めることを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  3. 　前記特徴点間の配置関係数値は、
    　一方の特徴点から見た他方の特徴点の基準座標系での距離、
    　一方の特徴点から見た他方の二つの特徴点の基準座標系での方角のずれ、
    　一方の特徴点から見た他方の特徴点の基準座標系での特徴点方向のずれ、
    のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  4. 　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の第１の特徴点と当該対応特徴点群配置に近接する第２の近接特徴点との距離、当該第１の特徴点から見た当該第２の近接特徴点と他方の当該対応特徴点群配置の第３の特徴点との方角のずれをそれぞれ比較し、対応する近接特徴点を前記対応特徴点群配置候補に追加し、前記対応特徴点群配置候補を更新することを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  5. 　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の第１の特徴点と当該特徴点群配置に近接する第２の近接特徴点との距離、当該第１の特徴点に対する当該第２の近接特徴点の特徴点方向のずれをそれぞれ比較し、対応する近接特徴点を前記対応特徴点群配置候補に追加し、前記対応特徴点群配置候補を更新することを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  6. 　前記更新手段で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補に対する検査を、１対１の性質が満たされていない対応特徴点候補に対して行うことを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  7. 　前記更新手段で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補に対する検査が、対応特徴点候補の近接する特徴点の対応関係に基づくことを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  8. 　前記対応特徴点群配置候補に対する検査が、前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点の個数に基づくことを特徴とする請求項１記載のパターン間特徴対応付け装置。
  9. 　入力されたパターン信号内の位置的に近接するＮ個（Ｎは２以上の整数）の特徴点を近接特徴点群としかつ前記近接特徴点群と当該近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として少なくとも１つ生成する第１の工程と、
    　前記第１の工程で生成された第１パターンの配置関係数値と第２パターンの配置関係数値とを比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する第２の工程と、
    　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する第３の工程と、
    　前記第３の工程で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める第４の工程と、
    　前記対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める第５の工程とを含むことを特徴とするパターン間特徴対応付け方法。
  10. 　前記パターン信号内の流線を検出しかつ検出した流線の方向に対応した流線座標系を設定する工程を含み、
    　前記特徴点間の配置関係数値は、前記流線座標系を基準座標系として求めることを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  11. 　前記特徴点間の配置関係数値は、
    　一方の特徴点から見た他方の特徴点の基準座標系での距離、
    　一方の特徴点から見た他方の二つの特徴点の基準座標系での方角のずれ、
    　一方の特徴点から見た他方の特徴点の基準座標系での特徴点方向のずれ、
    のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  12. 　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の第１の特徴点と当該対応特徴点群配置に近接する第２の近接特徴点との距離、当該第１の特徴点から見た当該第２の近接特徴点と他方の当該対応特徴点群配置の第３の特徴点との方角のずれをそれぞれ比較し、対応する近接特徴点を前記対応特徴点群配置候補に追加し、前記対応特徴点群配置候補を更新することを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  13. 　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の第１の特徴点と当該特徴点群配置に近接する第２の近接特徴点との距離、当該第１の特徴点に対する当該第２の近接特徴点の特徴点方向のずれをそれぞれ比較し、対応する近接特徴点を前記対応特徴点群配置候補に追加し、前記対応特徴点群配置候補を更新することを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  14. 　前記第３の工程で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補に対する検査を、１対１の性質が満たされていない対応特徴点候補に対して行うことを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  15. 　前記第３の工程で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補に対する検査が、対応特徴点候補の近接する特徴点の対応関係に基づくことを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  16. 　前記対応特徴点群配置候補に対する検査が、前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点の個数に基づくことを特徴とする請求項９記載のパターン間特徴対応付け方法。
  17. 　パターンの特徴点情報を用いてパターン間特徴の対応付けを行うパターン間特徴対応付け装置内の中央処理装置に実行させるプログラムであって、
    　入力されたパターン信号内の位置的に近接するＮ個（Ｎは２以上の整数）の特徴点を近接特徴点群としかつ前記近接特徴点群と当該近接特徴点群の特徴点間の配置関係を表わす配置関係数値群とを特徴点群配置として少なくとも１つ生成する第１の処理と、
    　前記第１の処理で生成された第１パターンの配置関係数値と第２パターンの配置関係数値とを比較して対応する対応特徴点群配置候補を検出する第２の処理と、
    　前記対応特徴点群配置候補の各特徴点群配置の特徴点と当該特徴点群配置に近接する特徴点との配置関係数値を比較して対応する近接特徴点を対応特徴点群配置候補に追加しかつ前記対応特徴点群配置候補を更新する第３の処理と、
    　前記第３の処理で更新された対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点候補を検査して前記対応特徴点群配置候補の付随する対応特徴点を定める第４の処理と、
    　前記対応特徴点群配置候補を検査してパターン間の対応特徴点を定める第５の処理とを含むことを特徴とするプログラム。
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