WO2016047025A1 - 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

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 Download PDF

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WO2016047025A1
WO2016047025A1 PCT/JP2015/004013 JP2015004013W WO2016047025A1 WO 2016047025 A1 WO2016047025 A1 WO 2016047025A1 JP 2015004013 W JP2015004013 W JP 2015004013W WO 2016047025 A1 WO2016047025 A1 WO 2016047025A1
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康弘 久田
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康弘 久田
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    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50—Maintenance of biometric data or enrolment thereof

Definitions

  • the present invention relates to a fingerprint authentication system, a fingerprint authentication program, and a fingerprint authentication method.
  • fingerprint authentication systems Conventionally, various research and development have been conducted on fingerprint authentication systems.
  • pattern (image) matching method “feature point (minutia) method”, “feature point and relation method”, “frequency analysis method”, and the like are used.
  • the “pattern matching method” is a method in which a specific area of a fingerprint is limited and collation is performed while overlapping ridge patterns in the area.
  • the “feature point method” extracts and registers information from 20 to 30 points of the end points where the ridges are broken or the branch points where the ridges branch when the fingerprint image is collected. It is a technique to do.
  • the “feature point and relation method” is a technique that does not consider the same fingerprint unless both the feature point and the relation information are the same.
  • the “frequency analysis method” is a method of performing collation by obtaining a maximum correlation by using a cross section obtained by slicing a fingerprint pattern as a waveform and using a waveform spectrum series as feature information.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2011-86130 discloses speeding up of authentication processing in a fingerprint authentication system used by a large number of users.
  • the speed-up of the authentication process in the fingerprint authentication system described in Patent Document 1 is a fingerprint authentication system having a plurality of fingerprint sensors.
  • a group specifying means for specifying a group to which the fingerprint data belongs; in the case of registration of fingerprint data, a registration means for registering the input fingerprint data in the storage device in association with the group specified by the group specifying means; In the case of data authentication, it comprises collation means for collating input fingerprint data with fingerprint data associated with the same group as the input fingerprint data among the fingerprint data registered in the storage device It is.
  • Patent Document 2 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-164680 discloses a wireless communication terminal having a high security function and a terminal use capable of using only a plurality of specific terminal users registered in advance. A person identification method is disclosed.
  • a fingerprint reading unit provided in the PTT switch, fingerprint data of a plurality of terminal users, and fingerprint data thereof are used.
  • a storage unit that can register ID number information including at least a use ID number set for each registered terminal user, and a fingerprint authentication unit that collates fingerprint data read by the fingerprint reading unit with registered fingerprint data in the storage unit
  • Patent Document 3 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-277415 discloses a registration device for a fingerprint authentication system suitable for users having different physical characteristics.
  • the registration device described in Patent Literature 3 includes an input unit that inputs biometric information to be registered, a pre-extraction unit that extracts first feature data from the biometric information according to a predetermined feature extraction method, and the first feature data. And classifying the biometric information into any one of a plurality of groups, and a second feature data from the biometric information by a feature extraction method corresponding to each of the plurality of groups.
  • a feature extraction unit for extraction, and a registration unit for associating the first feature data, the second feature data, and the classification data and registering them as reference biometric information are provided.
  • Patent Documents 1 to 3 can perform fingerprint collation for a predetermined number of people, there is a problem that processing time is required when the number of registered fingerprint data increases. Therefore, there is a problem that the user has to input information such as the group information of the technique of Patent Document 1 or the ID number of the technique of Patent Document 2.
  • the technique of Patent Document 1 or Patent Document 2 when the group information or ID number is forgotten, there is a problem that fingerprint authentication does not function.
  • An object of the present invention is to provide a fingerprint authentication system, a fingerprint authentication program, and a fingerprint authentication method that can realize high-speed processing.
  • the technology according to the existing patent literature is based on the present invention, from the population, a factor to be subdivided under the population, and an algorithm for identifying them And changing the search term makes the processing time constant regardless of the population.
  • Another object of the present invention is to provide a fingerprint authentication system, a fingerprint authentication program, and a fingerprint authentication method that can perform high-speed processing regardless of the parameter.
  • a fingerprint authentication system includes an index having a plurality of hierarchies and a registration unit that registers fingerprint data according to the index, and the registration unit creates a plurality of fingerprint data groups according to the index, When the number of fingerprint data registered in any one of the data groups exceeds a predetermined number, the index hierarchy is changed so that the number of fingerprint data registered in any one of the data groups is less than the predetermined number. To do.
  • the index (index) is formed by a plurality of hierarchies.
  • the number of fingerprint data registered in each group of the registration unit can be 11.1% on average. .
  • 100% can be grouped and registered about 33.3% by the index in the first stage, and about 11.1% can be grouped by the index in the second stage.
  • fingerprint data in the registration unit can be effectively grouped.
  • each index group is formed by changing the index so that the number of fingerprint data is a predetermined number or less.
  • a fingerprint authentication system is the fingerprint authentication system according to one aspect, wherein the registration unit changes the index order so that the correlation between the upper index and the lower index becomes low when the index hierarchy is changed. You may rebuild.
  • the registration unit may change the threshold value of the index condition when the index hierarchy is changed.
  • the registration unit may change the threshold value of the index condition when changing the index hierarchy. That is, when the number of one group among individual groups is large, the number of one group can be reduced by changing the threshold value of the index.
  • a fingerprint authentication system is the fingerprint authentication system according to the first aspect, the second, or the third aspect.
  • the registration unit changes the index hierarchy, the index hierarchy is increased to increase the index hierarchy.
  • a condition in which the conditions are equally divided may be created as an index.
  • the hierarchy to be increased is created by using an index for the condition that the fingerprint data can be equally divided based on the deviation of the fingerprint data group, the number of fingerprint data can be surely divided into a plurality of groups. As a result, it is possible to reduce the number of fingerprint data of each group and to prevent an extra hierarchy from being created.
  • the fingerprint authentication system according to a sixth aspect of the present invention is the fingerprint authentication system according to the fifth aspect of the present invention, wherein the index may be based on characteristics or characteristics of fingerprint data.
  • Fingerprint authentication data can be roughly divided into at least three types of fingerprint pattern, that is, LOOP, WHORL, or ARCH. In this case, the fingerprint authentication data can be effectively used as an index.
  • the fingerprint authentication system according to an eighth aspect is the fingerprint authentication system according to the seventh aspect from the one aspect, wherein the index is at least a number of at least one of short lines, bar lines, hair lines, and island lines of the fingerprint data. , Line spacing, or line angle may be included.
  • Fingerprint data can be broadly divided according to the number, line spacing, and line angle for any of short lines, bar lines, hair lines, and island lines, and in this case, it can be used effectively as an index. .
  • a fingerprint authentication system is the fingerprint authentication system according to the eighth aspect of the present invention from the one aspect, wherein the index includes at least one of a branch point, a stop point, a point, a start point, and a junction point of the fingerprint data. But you can.
  • the index (index) is formed by a plurality of hierarchies. For example, when there are three types of indexes in the first stage and three types in the second stage, the number of fingerprint data registered in each group of the registration unit can be 11.1% on average. . Furthermore, in the collation unit, the fingerprint data to be collated is collated with the number of registered fingerprint data of 11.1% by a plurality of layers, so that the fingerprint data can be collated in a short time. In particular, by forming an index of the nth stage (n: positive integer), even when there are hundreds of millions or tens of millions of fingerprint data, thousands of fingerprints grouped by the index Since the collation process can be performed only by collating with the data, the collation speed can be shortened.
  • the collation unit performs collation using only one of the frequency analysis method, the hybrid method, the minutiae method, and the pattern matching method, which only applies to the fingerprint data in the last stage of a plurality of hierarchies. While improving, the processing load can be minimized.
  • a fingerprint authentication program includes an index process for forming a plurality of hierarchies, and a registration process for registering fingerprint data according to the index process.
  • the registration process includes a plurality of fingerprint data groups according to the index process. When the number of fingerprint data registered in any one of a plurality of fingerprint data groups exceeds a predetermined number, the index processing hierarchy is changed, and the fingerprint data registered in each one The number is set to a predetermined number or less.
  • the index process is formed by a plurality of hierarchies.
  • the number of fingerprint data registered in each group in the registration process can be 11.1% on average. . That is, 100% can be grouped and registered by about 33.3% by the index processing in the first stage, and can be grouped by about 11.1% by the index in the second stage. As a result, fingerprint data in the registration process can be effectively grouped.
  • each index group is formed by changing the index so that the number of fingerprint data is a predetermined number or less.
  • a fingerprint authentication program includes an index process that forms a plurality of hierarchies, a registration process that registers fingerprint data according to the index process, and a verification process that collates fingerprint data according to the index process. Including a plurality of fingerprint data groups according to the index processing, and when the number of fingerprint data registered in any one of the plurality of fingerprint data groups exceeds a predetermined number, The number of fingerprint data registered in any one of the individual layers is increased to a predetermined number or less.
  • the index process is formed by a plurality of hierarchies.
  • the number of fingerprint data registered in each group in the registration process can be 11.1% on average. . That is, 100% can be grouped and registered by about 33.3% by the index processing in the first stage, and can be grouped by about 11.1% by the index in the second stage. As a result, fingerprint data in the registration process can be effectively grouped.
  • each fingerprint data group is formed by changing the index so that the number of fingerprint data is a predetermined number or less.
  • n positive integer
  • a fingerprint authentication method includes an index process for forming a plurality of hierarchies, and a registration process for registering fingerprint data according to the index process.
  • the registration process includes a plurality of fingerprint data groups according to the index process. When the number of fingerprint data created and registered in any one of multiple fingerprint data groups exceeds a predetermined number, the index hierarchy is changed and fingerprint data registered in any one of the individual fingerprint data groups The number is set to a predetermined number or less.
  • the index step forms a plurality of hierarchies. For example, if there are three types of indexes in the first stage and three types of indexes in the second stage, the number of fingerprint data registered in each group in the registration process can be 11.1% on average. . In other words, 100% can be grouped and registered about 33.3% by the index in the first stage, and about 11.1% can be grouped by the index in the second stage. As a result, fingerprint data in the registration process can be effectively grouped.
  • each index group is formed by changing the index so that the number of fingerprint data is a predetermined number or less.
  • a fingerprint authentication method includes an index process for forming a plurality of hierarchies, a registration process for registering fingerprint data according to the index process, and a verification process for verifying fingerprint data according to the index process.
  • the registration process creates a plurality of fingerprint data groups according to the index, and when the number of fingerprint data registered in any one of the plurality of fingerprint data groups exceeds a predetermined number, the index hierarchy is The number of fingerprint data registered in any one of them is changed to a predetermined number or less.
  • the index step forms a plurality of hierarchies. For example, if there are three types of indexes in the first stage and three types of indexes in the second stage, the number of fingerprint data registered in each group in the registration process can be 11.1% on average. . In other words, 100% can be grouped and registered about 33.3% by the index in the first stage, and about 11.1% can be grouped by the index in the second stage. As a result, fingerprint data in the registration process can be effectively grouped.
  • each fingerprint data group is formed by changing the index so that the number of fingerprint data is a predetermined number or less.
  • n positive integer
  • FIG. 10 is a schematic diagram for explaining processing when the number of fingerprint data TFD individually registered in any one of the groups of the registration unit 400 exceeds 10,000.
  • FIG. It is a schematic diagram which shows an example of the process of FIG.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the processes of FIGS. 8 and 9.
  • FIG. It is a flowchart which shows the other example of the process of FIG.
  • It is a schematic diagram which shows an example of a hierarchy addition process.
  • It is a flowchart which shows an example of a hierarchy addition process.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of a schematic configuration of the fingerprint matching system 100.
  • the fingerprint collation system 100 includes a fingerprint data acquisition device 200, first to nth index determination devices 300, a registration unit 400, a selection data acquisition device 500, a verification device 600, and a determination result display unit 700. Including.
  • the first to nth index determination devices 300 determine the fingerprint data FD according to an index having a plurality of stages to be described later.
  • First to n-th index determination apparatus 300 links index information (hereinafter referred to as index data) and fingerprint data FD, and provides them to registration unit 400.
  • the registration unit 400 registers the fingerprint data FD as a fingerprint data TFD in a group corresponding to the index data. The group will be described later.
  • fingerprint verification process the fingerprint verification system 100 is used. Therefore, in the fingerprint collation process, the fingerprint data acquisition device 200, the first to nth index determination devices 300, the registration unit 400, the selection data acquisition device 500, the verification device 600, and the determination result display unit 700 are used. In the case of fingerprint collation processing, fingerprint data FD is acquired by the fingerprint data acquisition device 200. The fingerprint data acquisition apparatus 200 gives the acquired fingerprint data FD to the first to nth index determination apparatus 300.
  • the first to n-th index determination devices 300 determine fingerprint data FD according to index data having a plurality of stages to be described later.
  • the first to nth index determination devices 300 list and determine the index data from the fingerprint data FD.
  • the first to n-th index determination devices 300 provide the selected data acquisition device 500 with the index data.
  • the selection data acquisition apparatus 500 extracts registered fingerprint data TFD corresponding to the index data in the registration unit 400 according to the index data.
  • the selection data acquisition apparatus 500 gives the collation apparatus 600 the fingerprint data TFD extracted from the registration unit 400 and the fingerprint data FD from the fingerprint data acquisition apparatus 200.
  • the collation device 600 performs pattern matching between the fingerprint data TFD extracted from the registration unit 400 and the fingerprint data FD from the fingerprint data acquisition device 200, and gives a determination result to the determination result display unit 700.
  • the determination result display unit 700 displays the determination result on a built-in display unit (not shown).
  • the display part incorporated in the determination result display part 700 was illustrated, However, It is not limited to this, You may have a signal output part which outputs a determination result as a signal.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of a fingerprint registration device.
  • the first to n-th index determination devices 300 are composed of index determination devices having n + 1 stages (n is an arbitrary positive integer).
  • the first index determination device 310 receives the fingerprint data FD from the fingerprint data acquisition device 200, determines it into three types, and transmits it in a classified manner.
  • the first index determination device 310 can be broadly classified into three types of LOOP, WHORL, and ARCH based on the characteristics or characteristics of the fingerprint data FD. Details of the classification will be described later.
  • a second index determination device 320, a second index determination device 321, and a second index determination device 322 are provided below the first index determination device 310. Further, an nth index determination device 331 and an nth index determination device 332 are provided below the second index determination device 320. Similarly, a plurality of n-th index determination devices are provided below the second index determination device 321 (not shown), and an n-th index determination device 33P (P is an arbitrary number) below the second index determination device 332 A positive integer). As described above, in the first to n-th index determination devices 300, a plurality of index determination devices are provided in a plurality of stages (n + 1 stages).
  • the first to n-th index determination apparatus 300 is provided with a registration unit 400.
  • the registration unit 400 includes a plurality of groups from the first group 401 to the m + 2 group 40m + 2 (m is an arbitrary positive integer).
  • a first group 401, a second group 402, and a third group 403 of the registration unit 400 are provided below the n-th index determination device 331.
  • a fourth group 404, a fifth group 405, and a sixth group 406 of the registration unit 400 are provided below the n-th index determination device 332.
  • the mth group 40m, the m + 1 group 40m + 1, and the m + 2 group 40m + 2 of the registration unit 400 are provided below the nth index determination device 33P.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an operation of fingerprint registration processing in the present embodiment.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining LOOP, WHORL, and ARCH in fingerprint data
  • FIG. 5 is a schematic diagram for explaining an example of characteristics or features in fingerprint data.
  • fingerprint data FD is acquired by the fingerprint data acquisition device 200 (step S1).
  • the fingerprint data FD acquired by the fingerprint data acquisition device 200 is transmitted to the first index determination device 310, and whether the first index determination result corresponds to LOOP, WHORL, or ARCH, Is determined (step S2).
  • the fingerprint data FD includes features or characteristics of the hair line C1, the end point C2, the branch point C3, the short line C4, the bar line C5, the point C6, the start point C7, the junction point C8, the island line C9, and the like.
  • the hair line C1 means that the thickness of the ridge is less than half
  • the short line C4 means a ridge of less than 5 mm
  • the bar line C5 means a ridge of 5 mm or more
  • the point C6 is thick. Means a ridge with the same length.
  • the second index determination device 320 determines that the 2A condition is less than 30 bars, the 2B condition is 30 or more and less than 70 bars, the 2C condition is that the bar is It is determined that the number is 70 or more, and the fingerprint data FD is determined.
  • step S3 when it is determined in step S3 that the fingerprint data FD satisfies the 2A condition, the n-th index determination device 331 determines whether the fingerprint data FD satisfies a predetermined condition (step Sn).
  • the nth index determination device 331 registers the fingerprint data FD as the fingerprint data TFD in the first group 401, and when the 3B condition is satisfied, the nth index determination device 331 stores the fingerprint data FD in the second group 402. Is registered as the fingerprint data TFD, and when the 3C condition is satisfied, the fingerprint data FD is registered in the third group 403 as the fingerprint data TFD (step Sn + 1).
  • the fingerprint registration apparatus 900 finally divides the fingerprint data FD from the first group into the (m + 2) th group and registers it as the fingerprint data TFD.
  • the number of fingerprint data TFD registered individually from the first group to the (m + 2) th group can be reduced. For example, by using several hundreds of millions of fingerprint data FD and several tens of levels of index data, the number of registered fingerprint data TFD of one group can be reduced to several thousand or less.
  • the second index determination device 320 further corresponds to the 2A condition, 2B condition, and 2C condition for the characteristics or features in the fingerprint data FD. (See FIG. 5) is determined (step S3).
  • step S3 when it is determined in step S3 that the fingerprint data FD satisfies the 2A condition, the n-th index determination device 331 determines whether the fingerprint data FD satisfies a predetermined condition (step Sn).
  • the n-th index determination device 331 delivers the fingerprint data FD and the index data of the LOOP, 2A condition, and 3A condition to the selection data acquisition device 500. That is, the index data is LOOP, 2A condition, 3A condition. Then, the selected data acquisition device 500 selects all the fingerprint data TFD registered in one corresponding group from the first group 401 to the m + 2 group 40m + 2 of the registration unit 400 according to the index data. Is acquired (step Sn + 1).
  • the selection data acquisition device 500 passes the registered fingerprint data TFD of all the predetermined groups and the fingerprint data FD to be verified to the verification device 600.
  • the collation apparatus 600 performs pattern matching collation between the registered fingerprint data TFD of a predetermined group and the fingerprint data FD to be collated (step S21).
  • step S23 when the collation apparatus 600 determines that the all fingerprint data TFD registered in the predetermined group and the fingerprint data FD to be collated do not match in the process of step S ⁇ b> 21, a mismatch display is performed on the determination result display unit 700. Is displayed (step S23).
  • step S21 when the collation apparatus 600 determines that the fingerprint data FD to be collated matches from all the registered fingerprint data TFD of the predetermined group, the collation display is displayed on the determination result display unit 700. It is displayed (step S22).
  • the collation apparatus 600 performs pattern matching processing using a predetermined number of fingerprint data TFDs that are divided and registered for each group according to the index data, thereby preventing the processing speed from taking a long time. Can do. That is, tens, hundreds, and thousands of registered fingerprint data TFD and fingerprint data FD to be verified can be verified in a few seconds.
  • the determination result display unit 700 is used.
  • the present invention is not limited to this, and an arbitrary method such as outputting the determination result as a signal output may be used.
  • the first to nth index determination devices 300 and the registration unit 400 are automatically formed.
  • automatic formation of the first to n-th index determination devices 300 and the registration unit 400 will be described.
  • the fingerprint collation system 100 includes the first to nth index determination devices 300 (n is an arbitrary positive integer) and the first group to the (m + 2) th group 40m + 2 (m is an arbitrary N number and m number may be determined by an example disclosed below.
  • FIGS. 8 and 9 are schematic diagrams for explaining processing when the number of fingerprint data TFD individually registered in any one of the groups of the registration unit 400 exceeds 10,000. 10 is a flowchart illustrating an example of the processing of FIGS. 8 and 9.
  • the first group of each registration group is 2,000, the second group is 20,000, and the third group is 500.
  • the fourth group is classified into 1,000, the fifth group is classified into 15,000, and the sixth group is classified into 500.
  • the registration unit 400 of the fingerprint matching system 100 determines whether any of the first group to the m + 2 group exceeds 10,000 as shown in FIG. (Step S51). If any of the first group to the (m + 2) th group exceeds 10,000, the correlation is determined and the index order is changed (step S52). Therefore, in the above example, classification by LOOP, WHORL, and ARCH is performed, and the patterns in FIG. 3 and FIG. 4 are examples, and the order of the index is not limited to this and may be changed depending on the result of machine learning. There is also. For the basic pattern before machine learning, a combination index and an index order that increase efficiency, independence, and speed are determined. For example, a triangle and surrounding texture information (FingerCode) are often prioritized.
  • FingerCode triangle and surrounding texture information
  • the number of fingerprint data registered in the second group among the first group, the second group, and the third group is 20,000. Therefore, in the process of step S51, it becomes Yes, the correlation is determined, and the index order is changed.
  • the nth index determination result Sn + 1 is replaced with the nth index determination result Sn + ⁇ .
  • the number of fingerprint data registered in the second group can be reduced to 8500.
  • the number of fingerprint data registered in the first group is 8500
  • the number of fingerprint data registered in the third group is 6500, all of which are 10,000 or less, so the processing of FIG.
  • the index correlation will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 9A when the n-th index determination result Sn and the n-th index determination result Sn + 1 are used, it is divided into three groups of 3000, 20000, and 500.
  • FIG. 9B when the n-th index determination result Sn and the n-th index determination result Sn + ⁇ are used, it is divided into three groups of 8500, 8500, and 6500. Therefore, the n-th index determination result Sn and the n-th index determination result Sn + 1 have a problem that the number of fingerprint data cannot be equally divided because of high correlation.
  • the registration unit 400 repeatedly performs the processing, and changes the index order until the number of data becomes equal.
  • FIG. 11 is a flowchart showing another example of the process of FIG.
  • the registration unit 400 can detect the difference in the number of fingerprint data registered in each adjacent group even when the number of fingerprint data registered in each group does not exceed 10,000. Is determined to be 50% or more (step S61). If the difference in the number of fingerprint data registered in adjacent groups is 50% or more, the correlation is determined and the index order is changed (step S62). As a result, the difference in the number of fingerprint data registered in adjacent groups can be reduced, and the number of fingerprint data registered in each group can be made uniform.
  • FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a hierarchy addition process
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a hierarchy addition process.
  • the layer addition processing is performed when the number of fingerprint data registered in any one of the groups exceeds 10,000 even after the processing of FIGS. 8 to 11 is performed. Note that the hierarchy addition process may be performed before the processes of FIGS. 8 to 11 are performed.
  • the fingerprint collation system 100 determines whether or not the number of fingerprint data TFD individually registered in any one of the groups of the registration unit 400 exceeds 10,000 (step S71). ). As shown in FIG. 13, in the fingerprint collation system 100, when any of the groups exceeds 10,000, the n number of the first to nth index determination devices is increased (step S72).
  • the first to nth index determination devices formed from the first to the nth hierarchy of the fingerprint matching system 100 are shifted to the first to n + 1th index determination devices formed from the first to the (n + 1) th hierarchy.
  • L is an arbitrary positive integer.
  • each group can be subdivided from the first group to the m + 2L group 40m + 2L (L is an arbitrary positive integer). Accordingly, since the number of fingerprint data TFDs registered individually from the first group to the m + 2L group 40m + 2L can be reduced to 10,000 or less, when the verification device 600 performs verification, it can be performed in a short time. Can be implemented.
  • the number of individually registered fingerprint data TFDs from the first group to the (m + 2L) group 40m + 2L is set to 10,000 or less.
  • the present invention is not limited to this. 3,000 or less, 4,000 or less, 5,000 or less, 6,000 or less, 7,000 or less, 8,000 or less, 9000 or less, etc. Any number from 1st to nth index automatically The number of index determination devices may be increased from the first to n + 1th index determination devices.
  • the first to n-th index determination devices are increased according to the number of fingerprint data TFD.
  • the verification time in the verification device 600 exceeds 5 seconds.
  • the first to nth index determination devices may be increased. In the above example, the case of exceeding 5 seconds has been described. However, the present invention is not limited to this. It is exceeding 1 second, exceeding 2 seconds, exceeding 3 seconds, exceeding 4 seconds, exceeding 7 seconds, When the time exceeds 8 seconds, exceeds 9 seconds, exceeds 10 seconds, etc., the first to nth index determination devices are automatically increased to the first to n + 1th index determination devices at any time. You may let them.
  • the index determination condition of the nth index determination device has determined whether the interval between the minutia hair line C1 and the bar line C5 in the fingerprint data TFD is 0.5 mm or more.
  • the interval between the minutia hair line C1 and the bar line C5 in the fingerprint data TFD is 0.7 mm.
  • the interval between the minutia hair line C1 and the bar line C5 in the fingerprint data TFD is 0.3 mm or more.
  • An index judgment that determines whether or not is automatically added.
  • fingerprint data TFD registered in two groups of 0.5 mm or more and less than 0.5 mm is less than 0.3 mm, 0.3 mm or more and less than 0.5 mm, 0.5 mm or more and less than 0.7 mm, 0 .7mm or more and can be divided into 4 groups.
  • the registration unit 400 extracts feature quantities for high-precision authentication from fingerprint data TDF, so-called fingerprint images, and sets index conditions. Specifically, feature amounts such as the position, type, and vector of the minutiae are extracted from the fingerprint data TDF.
  • the fingerprint matching system 100 determines how to combine the above-described many feature amounts by machine learning, and performs processing so as to increase accuracy by feedback.
  • principal component analysis and independent component analysis are used in order to consider independent and dependent feature amounts.
  • an identification model of fingerprint data FD may be used.
  • any of the above index conditions such as the analysis of the thickness, length, the number of intersecting ridges, and the frequency of intersecting ridges as a frequency may be combined.
  • the pattern matching process is exemplified in the collation apparatus 600.
  • the present invention is not limited to this, and a minutia method, a frequency analysis method, a hybrid fingerprint authentication method, or the like may be used.
  • the index data (index) is formed by a plurality of hierarchies (n + 1).
  • the fingerprint data FD in the registration unit 400 can be effectively grouped and registered as fingerprint data TFD.
  • fingerprint data to be collated is classified by a plurality of layers (n + 1), and collated with fingerprint data TFD registered in advance in the registration unit 400 according to the index data.
  • the fingerprint data FD can be verified in a short time.
  • index data is based on the characteristics or features of the fingerprint data FD
  • the index data can be grouped for each characteristic or feature of the fingerprint data FD.
  • the access speed can be increased and the processing load can be reduced.
  • index data is effectively divided into index data according to the number, line spacing, and line angle with respect to any of LOOP, WHORL or ARCH, short line, bar line, hair line, and island shape line, and effectively used as index data. be able to.
  • branch points, end points, points, start points, and joint points in this case, it can be used effectively as index data.
  • the index data corresponds to “index”
  • the fingerprint data FD and fingerprint data TFD correspond to “fingerprint data”
  • the registration unit 400 corresponds to “registration unit”
  • the fingerprint authentication system 100 uses “ Corresponding to “Fingerprint authentication system”
  • collating device 600 corresponds to “collating unit”
  • first group, second group,..., M + 2 group correspond to “fingerprint data group”
  • the devices 331 to 33P correspond to “the last stage of a plurality of hierarchies”
  • the flowchart corresponds to “a fingerprint authentication program or a fingerprint authentication method”.

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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

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
　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。

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。
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