WO2022130891A1 - 情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体 - Google Patents

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WO2022130891A1
WO2022130891A1 PCT/JP2021/042441 JP2021042441W WO2022130891A1 WO 2022130891 A1 WO2022130891 A1 WO 2022130891A1 JP 2021042441 W JP2021042441 W JP 2021042441W WO 2022130891 A1 WO2022130891 A1 WO 2022130891A1
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fingerprint
feature point
work
common area
amount
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PCT/JP2021/042441
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聡 廣川
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G06V40/1359—Extracting features related to ridge properties; Determining the fingerprint type, e.g. whorl or loop
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    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365—Matching; Classification

Definitions

  • This disclosure relates to information processing equipment, information processing methods and recording media.
  • Patent Document 1 discloses a fingerprint image processing device that collates a rotating fingerprint cut out from a 10-finger fingerprint card with a flat fingerprint and outputs the collation result. According to this device, when registering a fingerprint image in a database, it is possible to correct an error in the imprinting position and an error in specifying a finger type, so that the accuracy of fingerprint collation can be improved.
  • the imprinted area may be unclear as a whole, or a part of the imprinted area may be missing.
  • the user manually performs correction work such as deletion of feature points, replenishment of core wires, and movement of the rotating fingerprint of the same finger based on a flat fingerprint whose fingerprint condition is relatively good. ing.
  • the amount of work in the correction work as described above varies greatly depending on the state of the fingerprint recorded on the 10-finger fingerprint card selected by the user. In particular, it has been difficult to estimate the amount of work in a region of the rotating fingerprint that is not common to the flat fingerprint.
  • an acquisition unit that acquires a rotating fingerprint and a planar fingerprint relating to the same finger, and an extracting unit that extracts a first feature point from the rotating fingerprint and a second feature point from the planar fingerprint, respectively.
  • the rotating fingerprint is based on the ratio of the first feature point having no correspondence with the second feature point among the first feature points included in the common area of the rotating fingerprint and the plane fingerprint.
  • an information processing apparatus including an estimation unit for estimating a first work amount of correction work performed by a user for a non-common area excluding the common area.
  • the rotating fingerprint is based on the ratio of the first feature point having no correspondence with the second feature point among the first feature points included in the common area of the rotating fingerprint and the plane fingerprint.
  • the information processing method is provided, which comprises a step of estimating a first work amount of correction work performed by a user for a non-common area excluding the common area.
  • a computer obtains a rotating fingerprint and a planar fingerprint relating to the same finger, and extracts a first feature point from the rotating fingerprint and a second feature point from the planar fingerprint, respectively. Based on the ratio of the step and the first feature point having no correspondence with the second feature point among the first feature points included in the common area of the rotating fingerprint and the plane fingerprint.
  • a recording medium in which a program for executing a step of estimating a first amount of correction work performed by a user on a non-common area excluding the common area of the rotating fingerprint is recorded.
  • the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 8D.
  • the fingerprint registration device 10 of the present embodiment supports a user who registers and corrects a fingerprint image as a pre-processing for collation from a fingerprint image collected in advance for fingerprint collation. By collating the feature points among a plurality of fingerprint images, it becomes possible to perform fingerprint collation for determining whether or not the fingerprint images to be collated belong to the same person.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration example of the fingerprint registration device 10.
  • the fingerprint registration device 10 may be, for example, a computer such as a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, or a tablet PC.
  • the fingerprint registration device 10 is a computer that performs calculation, control, and storage, and includes a processor 151, a RAM (RandomAccessMemory) 152, a ROM (ReadOnlyMemory) 153, a storage 154, a communication I / F (Interface) 155, and a display device 156. And an input device 157. Each device is connected to each other via a bus, wiring, a drive device, and the like.
  • the processor 151 has a function of performing a predetermined operation according to a program stored in the ROM 153, the storage 154, etc., and controlling each part of the fingerprint registration device 10. Further, as the processor 151, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like is used.
  • a CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the RAM 152 is composed of a volatile storage medium and provides a temporary memory area necessary for the operation of the processor 151.
  • the ROM 153 is composed of a non-volatile storage medium and stores necessary information such as a program used for the operation of the fingerprint registration device 10.
  • the storage 154 is composed of a non-volatile storage medium, and stores a database, a program for operating the fingerprint registration device 10, and the like.
  • the storage 154 is composed of, for example, an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
  • Communication I / F155 is a communication interface based on standards such as Ethernet (registered trademark), Wi-Fi (registered trademark), and 4G, and is a module for communicating with other devices.
  • the display device 156 is a liquid crystal display for displaying moving images, still images, characters, etc., an OLED (Organic Light Emitting Diode) display, etc., and is used for presenting information to the user.
  • OLED Organic Light Emitting Diode
  • the input device 157 is a keyboard, a pointing device, a button, or the like, and accepts operations by the user.
  • the display device 156 and the input device 157 may be integrally formed as a touch panel.
  • the hardware configuration shown in FIG. 1 is an example, and devices other than these may be added or some devices may not be provided. Further, some devices may be replaced with other devices having similar functions. Further, some functions of the present embodiment may be provided by other devices via a network, or the functions of the present embodiment may be distributed and realized by a plurality of devices. As described above, the hardware configuration shown in FIG. 1 can be changed as appropriate.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment.
  • the fingerprint registration device 10 includes a fingerprint image acquisition unit 101, an extraction unit 102, a work amount estimation unit 103, a display control unit 104, an input reception unit 105, a search unit 106, a data processing unit 107, and a storage unit 108.
  • the processor 151 loads the program stored in the ROM 153, the storage 154, etc. into the RAM 152 and executes it. As a result, the processor 151 realizes the functions of the fingerprint image acquisition unit 101, the extraction unit 102, the work amount estimation unit 103, the display control unit 104, the search unit 106, and the data processing unit 107. The processing performed in each of these parts will be described later.
  • the processor 151 realizes the function of the input receiving unit 105 by controlling the input device 157.
  • the processor 151 realizes the function of the storage unit 108 by controlling the storage 154.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an outline of the work amount estimation process executed by the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment. This process is executed, for example, when a new 10-finger fingerprint card image is input to the fingerprint registration device 10.
  • step S101 the fingerprint image acquisition unit 101 acquires a 10-finger fingerprint card image of the person to be registered via the input device 157 or a network (not shown).
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a 10-finger fingerprint card according to the present embodiment.
  • the 10 fingers are the 10 fingers of both hands.
  • the five fingers of one hand are called the thumb, index finger, middle finger, ring finger and little finger, respectively.
  • the thumb, index finger, middle finger, ring finger and little finger are the thumb, index finger, middle finger, ring finger and little finger, respectively.
  • the 10-finger fingerprint card contains a total of 14 types of fingerprint images, including 10 types of rolled fingerprints (RolledPrint) and 4 types of flat fingerprints (SlapPrint).
  • the fingerprint image in the broken line portion RP is a rotating fingerprint.
  • the fingerprint image in the broken line portion SP is a flat fingerprint.
  • the fingerprint image shown in FIG. 4 can be, for example, an image of a pattern transferred to paper by applying ink or the like to a finger and pressing the finger on paper.
  • the fingerprint image is stored in a storage unit or the like in a state of being digitized in a predetermined file format.
  • the digitized fingerprint image can be, for example, a grayscale image.
  • the fingerprint image may be an image collected by an optical fingerprint reading device or an image of a fingerprint left on an object, and the collection method is not particularly limited.
  • 10 types of rotating fingerprint image frames and 4 types of flat fingerprint image frames are pre-printed.
  • the rotating fingerprint image frame and the flat fingerprint image frame are used to extract the imprinted fingerprint area of each finger from the 10-finger fingerprint card.
  • step S102 the fingerprint image acquisition unit 101 cuts out the rotation fingerprint image and the plane fingerprint image of the same finger from the rotation fingerprint image and the plane fingerprint image for 10 fingers recorded in the 10-finger fingerprint card image.
  • step S103 the extraction unit 102 automatically extracts feature points and core wires from the rotating fingerprint image and the flat fingerprint image, respectively.
  • the extraction unit 102 recognizes the black portion (the portion having low brightness) of the fingerprint image as shown in FIG. 4, and extracts the core wire by generating image data in which the core wire is drawn so as to trace the black portion.
  • the extracted core wire may be, for example, a line having a width of one pixel.
  • the algorithm used for extracting the core wire by the extraction unit 102 is not one, but may be various.
  • the difference between the plurality of algorithms may be, for example, the difference in the parameters of image processing such as smoothing of the fingerprint image, contour enhancement, and noise removal performed as preprocessing at the time of extracting the core wire.
  • the extraction unit 102 extracts the feature points of each core wire.
  • feature points There are two types of feature points: a branch point where the core wire branches and an end point of the core wire.
  • the extraction unit 102 extracts feature points and core wires from the rotating fingerprint and the plane fingerprint using the same algorithm.
  • step S104 the extraction unit 102 collates the feature points extracted from the rotating fingerprint image and the plane fingerprint image, respectively.
  • first feature points the feature points extracted from the rotating fingerprint
  • second feature points the feature points extracted from the plane fingerprint
  • FIG. 5A is an enlarged view showing an example of a rotating fingerprint image according to the present embodiment.
  • two end points P11 and P12 are extracted with respect to the core wire.
  • a branch point P13 and an end point P14 are extracted with respect to the core wire.
  • three first feature points of a branch point P15, a branch point (confluence point) P16, and an end point P17 are extracted with respect to the core wire.
  • FIG. 5B is an enlarged view showing an example of a flat fingerprint image according to the present embodiment.
  • FIG. 5B shows a planar fingerprint with respect to the same finger common area as in FIG. 5A.
  • the region R21 of FIG. 5B corresponds to the region R11 of FIG. 5A.
  • the second feature point is not extracted in the region R21.
  • the region R22 corresponds to the region R12 of FIG. 5A. Similar to the region R12, the branch point P23 and the end point P24 are extracted as the second feature points in the region R22. That is, the branch point P13 (first feature point) and the branch point P23 (second feature point) have a corresponding relationship. Similarly, the end point P14 (first feature point) and the end point P24 (second feature point) have a corresponding relationship.
  • the area R23 corresponds to the area R13 of FIG. 5A. Unlike the region R13, only the end point P27 is extracted from the core wire in the region R23. That is, the end point P17 (first feature point) and the end point P27 (second feature point) have a corresponding relationship. However, the second feature point having a corresponding relationship with the first feature point of the branch point P15 or the confluence point P16 in FIG. 5A does not exist in the region R23. Further, the end point P18 (first feature point) and the end point P28 (second feature point) have a corresponding relationship.
  • the feature points that do not have a correspondence with the second feature point of the flat fingerprint can be the target of the correction work of the user.
  • the end points P11 and the end points P12 are deleted by replenishing the core wire connecting the end points P11 and the end points P12 with the plane fingerprint as a reference.
  • the extraction unit 102 acquires the pair information and the movement amount of the first feature point and the second feature point.
  • the pair information is information indicating that the first feature point and the second feature point have a corresponding relationship.
  • the amount of movement is the amount of positional deviation between the first feature point and the second feature point that are in a corresponding relationship, and the imprinting of the rotating fingerprint and the flat fingerprint with reference to the positions of the first feature point and the second feature point in the image. It is used when overlapping areas.
  • the extraction unit 102 identifies a common area and a non-common area in the two types of imprinted fingerprints.
  • the common area is an imprint area that is common between the rotated fingerprint image and the flat fingerprint image.
  • the non-common area is an imprint area excluding the common area from the imprint area included in the rotated fingerprint image.
  • step S107 the extraction unit 102 specifies the number of unit blocks of the edit target area in the common area and the non-common area.
  • step S108 the extraction unit 102 classifies the first feature points in the rotated fingerprint image into three patterns based on the region where the first feature points exist and the pair information.
  • the extraction unit 102 classifies the first feature points as follows.
  • a first feature point that exists in a common area with a flat fingerprint and has a corresponding relationship with a second feature point hereinafter referred to as "pairing feature point”
  • B The first feature point that exists in the common area with the plane fingerprint and does not have a correspondence with the second feature point (hereinafter referred to as "non-pairing feature point”).
  • C First feature point existing in the non-common area
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of feature points extracted from a rotating fingerprint image and a flat fingerprint image.
  • the region A1 surrounded by the broken line is the imprinted region of the plane fingerprint.
  • the region A2 surrounded by the alternate long and short dash line is the imprinted region of the rotating fingerprint.
  • the area A1 is also a common area of the rotating fingerprint and the flat fingerprint.
  • the region A3 excluding the common region (region A1) from the region A2 is a non-common region.
  • the areas D1, D2 and D3 are unknown zones in which the first feature points are not extracted, that is, edit target areas.
  • the circles in FIG. 6 indicate the first feature points which are the end points of the core wires.
  • the square mark indicates a first feature point which is a branch point of the core wire.
  • the direction of the line protruding like a whiskers from each of the first feature points represents the direction of the core wire.
  • the first feature point represented by the white-painted circle mark or the square mark represents the pairing feature point having a corresponding relationship with the second feature point of the plane fingerprint.
  • the first feature point represented by the black circle or square mark represents a non-pairing feature point that does not correspond to the second feature point of the flat fingerprint.
  • feature points P1 and P2 are pairing feature points.
  • Feature points P3, P4, P5, P6 are non-pairing feature points.
  • step S109 the work amount estimation unit 103 calculates the estimated work amount in finger units, for example, based on the following calculation formula (1).
  • W (B + C ⁇ B / (A + B)) ⁇ a + x ⁇ b ⁇ ⁇ ⁇ (1)
  • W is the estimated amount of work.
  • A is the total number of pairing feature points existing in the common area.
  • B is the total number of non-pairing feature points existing in the common area.
  • C is the total number of first feature points existing in the non-common region.
  • x is the total number of edit target areas in which the first feature point is not extracted in the common area and the non-common area (that is, the entire imprinted area of the rotating fingerprint). The total number of edit target zones is counted with an image area of a predetermined size as one block.
  • a and b are constants and can be set to desired values.
  • the value of B / (A + B) has a correspondence relationship with the second feature point among the first feature points included in the common area of the rotating fingerprint and the plane fingerprint.
  • the ratio occupied by the first feature point (non-pairing feature point) that does not exist is shown.
  • the product of the ratio and the total number of first feature points existing in the non-common area estimates the detection accuracy of the first feature point in the non-common area based on the quality of the rotated fingerprint in the common area. Means that. Therefore, the larger the number of non-pairing, the larger the multiplication value. That is, since the detection accuracy of the first feature point is low, the amount of correction work in the non-common area increases. On the contrary, if the number of pairings is large, the multiplication value becomes small. That is, since the detection accuracy of the first feature point is high, the amount of correction work in the non-common area is reduced.
  • step S110 the work amount estimation unit 103 determines whether or not the calculation for all fingers has been completed.
  • step S110: YES the process proceeds to step S111.
  • step S110 NO
  • the process returns to step S102.
  • the work amount estimation unit 103 calculates the estimated work amount for each card. For example, the work amount estimation unit 103 calculates the average value of the estimated work amount for 10 fingers for the common area and the non-common area in the common area and the non-common area based on the above calculation formula (1), and estimates the work amount in the card unit. Calculated as (total work amount).
  • the work amount estimation unit 103 may calculate the estimated work amount by using the integrated value instead of the average value.
  • step S112 the data processing unit 107 registers the estimated work amount in the database (for example, the storage unit 108) and ends the processing.
  • the data processing unit 107 may register the estimated work amount in the database after normalizing it.
  • the detection accuracy of the first feature point in the non-common area can be estimated based on the quality of the rotating fingerprint in the common area.
  • the amount of work in the non-common area which occupies most of the total amount of work, can be easily estimated.
  • the work amount estimation unit 103 is the total number (non-pairing number) of the first feature points having no correspondence with the second feature points in the common area. Estimate the amount of work based on.
  • the first feature point that does not have a correspondence with the second feature point can be the target of the correction work.
  • the work amount estimation unit 103 can calculate a more accurate estimated work amount by also considering the number of non-pairing.
  • the second term of the calculation formula (1) is a part for estimating the amount of work in the correction work of the user for the editing target area. As the number of blocks in the editing target area increases, the amount of correction work increases. On the contrary, when the number of blocks in the editing target area is small, the amount of correction work is reduced.
  • the amount of work in the common area and the non-common area can be easily estimated according to the size of the editing target area.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an outline of the search process executed by the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment. This process is executed, for example, when a user performing a fingerprint registration operation selects a 10-finger fingerprint card to be worked.
  • step S201 the display control unit 104 displays the search condition input screen on the display device 156.
  • the user can refer to the search condition input screen and input the search condition using the input device 157.
  • step S202 the input receiving unit 105 accepts the input of the search condition by the user.
  • search conditions for example, it is preferable to be able to input a period, a user ID, a range of estimated work amount, whether or not a card is registered, and the like.
  • step S203 when the search unit 106 executes the search process, the search unit 106 outputs the search result to the display control unit 104.
  • step S204 the display control unit 104 displays the search result display screen created based on the search results on the display device 156.
  • FIG. 8A is a diagram showing an example of a search result display screen according to the present embodiment.
  • the search condition specified by the user is displayed in the upper column of the screen.
  • search conditions the creation date of the 10-finger fingerprint card (“November 01, 2020 to November 30, 2020”), the range of estimated work amount values (“40 or more”), and the DB registration status (“40 or more”). "Not specified") is described.
  • the search results executed based on the search conditions are displayed in a list.
  • the list includes card ID, estimated work amount, estimated work time, actual work time, DB registration status, and registrant ID as data items.
  • the DB registration status indicates whether or not the 10-finger fingerprint card image is registered.
  • the check box is displayed in a non-selectable state.
  • the estimated work amount is normalized in the numerical range of 0 to 100.
  • the user can select a card while comparing and examining the index value.
  • the estimated work time obtained by converting the estimated work amount based on a predetermined conversion table is displayed.
  • the user can intuitively grasp the working time, and it becomes easy to select a card.
  • the data items on the search result display screen shown in FIG. 8A are only examples.
  • data items may be displayed as shown in FIGS. 8B to 8D.
  • the search result shown in FIG. 8B corresponds to the one obtained by excluding the two columns of the data items of the estimated work time and the actual work time from FIG. 8A.
  • the search result shown in FIG. 8C corresponds to FIG. 8A excluding the two columns of the data items of the estimated work amount and the actual work time.
  • the search result shown in FIG. 8D corresponds to the one obtained by removing one column of the data items of the actual working time from FIG. 8A.
  • step S205 the input receiving unit 105 determines whether or not the work target has been specified on the search result display screen by the user operation.
  • the process proceeds to step S206.
  • step S205 NO
  • the process ends.
  • step S206 the display control unit 104 displays a registration work screen related to the designated 10-finger fingerprint card image.
  • step S207 the user corrects the feature points and core wires in the rotated fingerprint image based on the plane fingerprint image of the same finger, and performs the registration work.
  • step S208 the input receiving unit 105 determines whether or not the user has completed the registration work.
  • step S208: YES the process proceeds to step S209.
  • step S208 NO
  • the process returns to step S207.
  • step S209 the data processing unit 107 registers the fingerprint image corrected by the user and the work record data in the storage unit 108.
  • step S210 the data processing unit 107 updates the correspondence between the estimated work amount and the estimated work time registered in the storage unit 108 based on the work record data, and ends the process.
  • the fingerprint registration device 10 As described above, according to the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment, the first feature point of the rotating fingerprint extracted from the 10-finger fingerprint card image input to the device is collated with the second feature point of the flat fingerprint. Based on the result, the work amount of the correction work of the user before the registration of the 10-finger fingerprint card image can be estimated, and the estimated work amount can be presented to the user. As a result, when the user manually corrects the 10-finger fingerprint card image, the user can grasp the amount of work before starting the work. That is, according to the present embodiment, there is provided a fingerprint registration device 10 that assists the user in correcting and registering a 10-finger fingerprint card image.
  • the correspondence relationship between the estimated work amount and the estimated work time can be sequentially updated based on the actual work time (actual data). By accumulating actual data, it becomes possible to convert the estimated amount of work into time with high accuracy.
  • the fingerprint registration device 10 described in the above-described embodiment can also be configured as in the following second to sixth embodiments.
  • the code common to the code assigned in the figure of the first embodiment indicates the same object. The description of the parts common to the first embodiment will be omitted, and the different parts will be described in detail.
  • the fingerprint registration device 10 according to the first embodiment described above has a configuration for displaying information that matches the search conditions when the user specifies the search conditions on the screen.
  • the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment is different from the first embodiment in that the user does not need to specify the search condition and perform the search process.
  • the fingerprint registration device 10 is not registered for fingerprint verification from a database such as a storage unit 108 when a user requests registration work for a 10-finger fingerprint card image. Acquires the information of the finger fingerprint card and displays it in a list.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the estimation work information list screen according to the present embodiment.
  • the estimated work information may be an estimated work amount normalized by a value of 0 to 100, or may be an estimated work time corresponding to the estimated work amount, as in the first embodiment.
  • the user since the user does not have to specify the search condition, the user can work with a 10-finger fingerprint card and an estimation with fewer operations than in the case of the first embodiment. Can grasp work information.
  • the fingerprint registration device 10 according to the first embodiment described above has a configuration in which the estimated work amount calculated for each finger is averaged and displayed as the total work amount for 10 fingers.
  • the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment is different from the first embodiment in that the estimated work amount calculated for each finger is displayed on the screen.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an estimated work amount list screen according to the present embodiment.
  • the estimated work amount calculated for each of the left and right fingers is displayed for each card ID of the 10-finger fingerprint card.
  • the estimated work amount of the little finger, ring finger, middle finger, index finger and thumb of the left hand is “3", "4", "2", “6", respectively. It is "7”. That is, in the left hand, the estimated work amount of the thumb is the largest value, and the estimated work amount of the middle finger is the smallest value.
  • the estimated work amount of the thumb, index finger, middle finger, ring finger and little finger of the right hand is “10”, “1", “3”, “2" and "4", respectively. That is, in the right hand, the estimated work amount of the thumb is the largest value, and the estimated work amount of the index finger is the smallest value.
  • the data items of the average value of the estimated work amount for each finger and the integrated value of the estimated work amount for each finger may be included in the list as the total work amount and displayed.
  • the fingerprint registration device 10 since the user can grasp the estimated work amount calculated for each finger, it is possible to more easily select the card to be worked on from a large number of 10-finger fingerprint cards.
  • the fingerprint registration device 10 is first in that the column of the rotating fingerprint included in the 10-finger fingerprint card image is color-coded and displayed so as to correspond to the range of the estimated work amount calculated for each finger. It is different from the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of an estimated work amount display screen according to the present embodiment.
  • the range of estimated work amount calculated for each finger is divided into three classes C1, C2, and C3.
  • Class C1 indicates that the estimated work amount is 0 to 33.
  • Class C2 indicates that the estimated workload is 34-66.
  • Class C3 indicates that the estimated workload is 67-100.
  • the display colors of classes C1, C2, and C3 may be set to blue, yellow, and red, respectively.
  • the type of display color and the number of display colors can be set arbitrarily.
  • the user can intuitively grasp the estimated work amount calculated for each finger by the display color.
  • the fingerprint registration device 10 according to the present embodiment is different from the first embodiment in that the estimated work amount calculated for each finger is superimposed and displayed in the column of the rotating fingerprint included in the 10-finger fingerprint card image. It's different.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of an estimated work amount display screen according to the present embodiment. Here, it is shown that the estimated work amount calculated for each finger is superimposed and displayed in the column of the rotating fingerprint of 10 fingers.
  • the user can grasp the value of the estimated work amount calculated for each finger together with the rotating fingerprint image. This allows the user to easily determine which finger has more or less work.
  • FIG. 13 is a functional block diagram of the information processing apparatus 100 according to the present embodiment.
  • the information processing apparatus 100 includes an acquisition unit 100A, an extraction unit 100B, and an estimation unit 100C.
  • the acquisition unit 100A acquires a rotation fingerprint and a plane fingerprint related to the same finger.
  • the extraction unit 100B extracts the first feature point from the rotating fingerprint and the second feature point from the plane fingerprint.
  • the estimation unit 100C is based on the ratio of the first feature points that do not have a correspondence with the second feature point among the first feature points included in the common area of the rotary fingerprint and the flat fingerprint. The first amount of correction work performed by the user for the non-common area excluding the common area is estimated.
  • an information processing device 100 that allows the user to easily grasp the amount of work during the fingerprint registration work.
  • a processing method in which a program for operating the configuration of the embodiment is recorded in a storage medium so as to realize the functions of the above-described embodiment, the program recorded in the storage medium is read out as a code, and the program is executed in a computer is also described in each embodiment. Included in the category. That is, a computer-readable storage medium is also included in the scope of each embodiment. Further, not only the storage medium in which the above-mentioned program is recorded but also the program itself is included in each embodiment. Further, the one or more components included in the above-described embodiment may be a circuit such as an ASIC or FPGA configured to realize the function of each component.
  • the storage medium for example, a floppy (registered trademark) disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD (Compact Disk) -ROM, a magnetic tape, a non-volatile memory card, or a ROM can be used.
  • the program recorded on the storage medium is not limited to the one that executes the processing by itself, but the one that operates on the OS (Operating System) and executes the processing in cooperation with other software and the function of the expansion board. Is also included in the category of each embodiment.
  • SaaS Software as a Service
  • An acquisition unit that acquires a rotating fingerprint and a flat fingerprint related to the same finger
  • An extraction unit that extracts the first feature point from the rotating fingerprint and the second feature point from the plane fingerprint, respectively.
  • the rotating fingerprint is based on the ratio of the first feature point having no correspondence with the second feature point among the first feature points included in the common area of the rotating fingerprint and the plane fingerprint.
  • an estimation unit that estimates the first amount of correction work performed by the user for the non-common area excluding the common area, and Information processing device equipped with.
  • the estimation unit estimates the third work amount of the correction work related to the common area based on the total number of the first feature points that do not have a correspondence relationship with the second feature point in the common area.
  • the information processing device according to Appendix 2.
  • the acquisition unit acquires the rotation fingerprint and the plane fingerprint from the fingerprint image group of 10 fingers related to the same person.
  • the estimation unit estimates the total work amount in the correction work for the 10 fingers based on the first work amount, the second work amount, and the third work amount calculated for each finger.
  • the estimation unit estimates the first work amount based on the product value of the total number of the first feature points included in the non-common region and the ratio.
  • the information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 3.
  • Appendix 6 A display control unit that displays an index value obtained by normalizing the total amount of work on the screen.
  • Appendix 7 A display control unit that displays the estimated work time corresponding to the total work amount on the screen.
  • Appendix 8 A processing unit that updates the estimated work time based on the actual data of the correction work corresponding to the total work amount.
  • Fingerprint registration device 100 Information processing device 101 ... Fingerprint image acquisition unit 102 ... Extraction unit 103 ... Work amount estimation unit 104 ... Display control unit 105 ... Input reception unit 106 ... Search unit 107 ... Data processing unit 108 ... Storage unit 151 ... Processor 152 ... RAM 153 ... ROM 154 ... Storage 155 ... Communication I / F 156 ... Display device 157 ... Input device

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Abstract

情報処理装置は、同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得する取得部と、前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出する抽出部と、前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定する推定部と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体
　この開示は、情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体に関する。
　特許文献１には、１０指指紋カードから切り出した回転指紋と平面指紋とを照合し、その照合結果を出力する指紋画像処理装置が開示されている。当該装置によれば、指紋画像をデータベースに登録する際に、押捺位置の間違いや指種指定の間違いを訂正できるため、指紋照合の精度を向上できる。
特開２０１９－２０７７２号公報
　１０指指紋カードから切り出された回転指紋及び平面指紋には、押捺領域が全体として不鮮明である場合や、押捺領域の一部が欠落している場合があり得る。このような場合、例えば、ユーザは指紋の状態が比較的良好である平面指紋に基づいて、同じ指の回転指紋に対して特徴点の削除、芯線の補充及び移動等の補正作業を手動で行っている。
　しかしながら、上述のような補正作業における作業量は、ユーザが選択した１０指指紋カードに記録されている指紋の状態によって大きく変動する。特に、回転指紋のうち、平面指紋と共通していない領域の作業量を推定することは困難であった。
　この開示の一観点によれば、同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得する取得部と、前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出する抽出部と、前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定する推定部と、を備えることを特徴とする情報処理装置が提供される。
　この開示の他の一観点によれば、同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得するステップと、前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出するステップと、前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定するステップと、を備えることを特徴とする情報処理方法が提供される。
　この開示の他の一観点によれば、コンピュータに、同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得するステップと、前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出するステップと、前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定するステップと、を実行させるためのプログラムが記録された記録媒体が提供される。
第１実施形態に係る指紋登録装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る指紋登録装置の機能ブロック図である。 第１実施形態に係る指紋登録装置において実行される作業量の推定処理の概略を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る１０指指紋カードの一例を示す図である。 第１実施形態に係る回転指紋画像の一例を示す拡大図である。 第１実施形態に係る平面指紋画像の一例を示す拡大図である。 回転指紋画像及び平面指紋画像から抽出された特徴点の一例を示す図である。 第１実施形態に係る指紋登録装置において実行される検索処理の概略を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る検索結果表示画面の一例を示す図である。 第１実施形態に係る検索結果表示画面の一例を示す図である。 第１実施形態に係る検索結果表示画面の一例を示す図である。 第１実施形態に係る検索結果表示画面の一例を示す図である。 第２実施形態に係る推定作業情報一覧画面の一例を示す図である。 第３実施形態に係る推定作業量一覧画面の一例を示す図である。 第４実施形態に係る推定作業量表示画面の一例を示す図である。 第５実施形態に係る指別推定作業量表示画面の一例を示す図である。 第６実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
　以下、図面を参照して、この開示の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。
　［第１実施形態］
　本実施形態に係る指紋登録装置１０について、図１乃至図８Ｄを参照しつつ説明する。本実施形態の指紋登録装置１０は、指紋照合用に予め採取された指紋画像から照合の前処理として、指紋画像の登録及び補正作業を行うユーザの支援を行う。複数の指紋画像の間での特徴点を照合することにより、照合対象の指紋画像が同一人物のものであるか否かを判別する指紋照合を実行することが可能になる。
　図１は、指紋登録装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。指紋登録装置１０は、例えば、デスクトップＰＣ（Personal Computer）、ノートＰＣ、タブレットＰＣ等のコンピュータであり得る。
　指紋登録装置１０は、演算、制御及び記憶を行うコンピュータとして、プロセッサ１５１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５３、ストレージ１５４、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１５５、表示装置１５６及び入力装置１５７を備える。各装置は、バス、配線、駆動装置等を介して相互に接続される。
　プロセッサ１５１は、ＲＯＭ１５３、ストレージ１５４等に記憶されたプログラムに従って所定の演算を行うとともに、指紋登録装置１０の各部を制御する機能を有する。また、プロセッサ１５１としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が用いられる。
　ＲＡＭ１５２は、揮発性記憶媒体から構成され、プロセッサ１５１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。ＲＯＭ１５３は、不揮発性記憶媒体から構成され、指紋登録装置１０の動作に用いられるプログラム等の必要な情報を記憶する。
　ストレージ１５４は、不揮発性記憶媒体から構成され、データベースの記憶、指紋登録装置１０の動作用プログラムの記憶等を行う。ストレージ１５４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）により構成される。
　通信Ｉ／Ｆ１５５は、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、４Ｇ等の規格に基づく通信インターフェースであり、他の装置との通信を行うためのモジュールである。
　表示装置１５６は、動画、静止画、文字等を表示する液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等であって、ユーザへの情報の提示に用いられる。
　入力装置１５７は、キーボード、ポインティングデバイス、ボタン等であって、ユーザによる操作を受け付ける。表示装置１５６及び入力装置１５７は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。
　なお、図１に示されているハードウェア構成は一例であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。また、本実施形態の一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されてもよい。このように、図１に示されているハードウェア構成は適宜変更可能である。
　図２は、本実施形態に係る指紋登録装置１０の機能ブロック図である。指紋登録装置１０は、指紋画像取得部１０１、抽出部１０２、作業量推定部１０３、表示制御部１０４、入力受付部１０５、検索部１０６、データ処理部１０７及び記憶部１０８を有する。
　プロセッサ１５１は、ＲＯＭ１５３、ストレージ１５４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１５２にロードして実行する。これにより、プロセッサ１５１は、指紋画像取得部１０１、抽出部１０２、作業量推定部１０３、表示制御部１０４、検索部１０６、データ処理部１０７の機能を実現する。これらの各部で行われる処理については後述する。プロセッサ１５１は、入力装置１５７を制御することにより入力受付部１０５の機能を実現する。プロセッサ１５１は、ストレージ１５４を制御することにより記憶部１０８の機能を実現する。
　図３は、本実施形態に係る指紋登録装置１０において実行される作業量の推定処理の概略を示すフローチャートである。この処理は、例えば指紋登録装置１０に新たな１０指指紋カード画像が入力された場合に実行される。
　ステップＳ１０１において、指紋画像取得部１０１は、入力装置１５７又は図示しないネットワークを介して登録対象者の１０指指紋カード画像を取得する。
　図４は、本実施形態に係る１０指指紋カードの一例を示す図である。１０指とは、両手の１０本の指のことである。片手の５本の指を、それぞれ、拇指、示指、中指、環指及び小指と呼ぶ。拇指、示指、中指、環指及び小指とは、それぞれ、親指、人差し指、中指、薬指、小指のことである。１０指指紋カードは、１０種類の回転指紋（Rolled Print）と４種類の平面指紋（Slap Print）の合計１４種類の指紋画像を含む。破線部ＲＰの中の指紋画像は、回転指紋である。破線部ＳＰの中の指紋画像は、平面指紋である。
　図４に示す指紋画像は、例えば、インク等を指に塗布して、指を紙に押捺することにより、紙に転写される紋様の画像であり得る。指紋画像は、所定のファイル形式で電子化された状態で、記憶部等に記憶される。電子化された指紋画像は、例えば、グレースケール画像であり得る。なお、指紋画像は、光学式指紋読み取り装置により採取された画像であってもよく、物体に遺留した指紋の画像であってもよく、その採取方法は特に限定されるものではない。
　また、図４の１０指指紋カードには、１０種類の回転指紋画像枠と４種類の平面指紋画像枠が予め印刷されている。回転指紋画像枠及び平面指紋画像枠は、１０指指紋カードから各指の押捺指紋領域を抽出するために利用される。
　ステップＳ１０２において、指紋画像取得部１０１は、１０指指紋カード画像に記録されている１０指分の回転指紋画像及び平面指紋画像のうちから、同一指の回転指紋画像及び平面指紋画像を切り出す。
　ステップＳ１０３において、抽出部１０２は、回転指紋画像及び平面指紋画像から特徴点及び芯線を自動的にそれぞれ抽出する。
　抽出部１０２は、図４に示すような指紋画像の黒色部（輝度が小さい部分）を認識し、黒色部をなぞるように芯線を描画した画像データを生成することにより、芯線の抽出を行う。抽出された芯線は、例えば、１画素幅の線であり得る。抽出部１０２による芯線の抽出に用いられるアルゴリズムは１つではなく、種々のものがあり得る。この複数のアルゴリズムの違いは、例えば、芯線の抽出時に前処理として行われる指紋画像の平滑化、輪郭強調、ノイズ除去等の画像処理のパラメータの違いであり得る。
　また、複数のアルゴリズムの違いの別の例としては、抽出解像度、隆線の判別に用いる閾値等の抽出処理のパラメータの違いであり得る。そして、抽出部１０２は、指紋画像から芯線を抽出すると、各芯線の特徴点を抽出する。特徴点としては、芯線が分岐している分岐点と、芯線の端点の２種類がある。なお、本実施形態では、抽出部１０２は、同じアルゴリズムを用いて回転指紋及び平面指紋から特徴点及び芯線を抽出するものとする。
　ステップＳ１０４において、抽出部１０２は、回転指紋画像及び平面指紋画像からそれぞれ抽出された特徴点を照合する。以下、本実施形態では、回転指紋から抽出された特徴点を「第１特徴点」、平面指紋から抽出された特徴点を「第２特徴点」とそれぞれ呼称する。
　図５Ａは、本実施形態に係る回転指紋画像の一例を示す拡大図である。図５Ａの領域Ｒ１１の中には、芯線に対して２つの端点Ｐ１１、Ｐ１２が抽出されている。また、領域Ｒ１２の中には、芯線に対して分岐点Ｐ１３と、端点Ｐ１４が抽出されている。そして、領域Ｒ１３の中には、芯線に対して分岐点Ｐ１５と、分岐点（合流点）Ｐ１６と、端点Ｐ１７の３つの第１特徴点が抽出されている。
　図５Ｂは、本実施形態に係る平面指紋画像の一例を示す拡大図である。図５Ｂは、図５Ａと同じ指の共通領域に関する平面指紋を示している。図５Ｂの領域Ｒ２１は、図５Ａの領域Ｒ１１に対応している。しかし、領域Ｒ２１には、領域Ｒ１１と異なり、第２特徴点は抽出されていない。
　また、領域Ｒ２２は、図５Ａの領域Ｒ１２に対応している。領域Ｒ２２には、領域Ｒ１２と同様に、第２特徴点として分岐点Ｐ２３と端点Ｐ２４が抽出されている。すなわち、分岐点Ｐ１３（第１特徴点）と分岐点Ｐ２３（第２特徴点）は、対応関係を有する。同様に、端点Ｐ１４（第１特徴点）と端点Ｐ２４（第２特徴点）は、対応関係を有する。
　また、領域Ｒ２３は、図５Ａの領域Ｒ１３に対応している。領域Ｒ２３には、領域Ｒ１３と異なり、芯線に対して端点Ｐ２７のみが抽出されている。すなわち、端点Ｐ１７（第１特徴点）と端点Ｐ２７（第２特徴点）は、対応関係を有する。しかし、図５Ａの分岐点Ｐ１５又は合流点Ｐ１６の第１特徴点との対応関係を有する第２特徴点は、領域Ｒ２３には存在していない。更に、端点Ｐ１８（第１特徴点）と端点Ｐ２８（第２特徴点）は、対応関係を有する。
　このように、回転指紋に含まれる第１特徴点のうち、平面指紋の第２特徴点との対応関係を有していない特徴点は、ユーザの補正作業の対象となり得る。例えば、図５Ａの例では、平面指紋を基準として、端点Ｐ１１及び端点Ｐ１２を繋ぐ芯線を補充することで、端点Ｐ１１及び端点Ｐ１２を削除する。
　ステップＳ１０５において、抽出部１０２は、第１特徴点及び第２特徴点のペア情報及び移動量を取得する。ここで、ペア情報とは、第１特徴点と第２特徴点が対応関係にあることを示す情報である。移動量は、対応関係にある第１特徴点及び第２特徴点の位置ずれの量であり、第１特徴点及び第２特徴点の画像内での位置を基準として回転指紋と平面指紋の押捺領域を重畳する場合に利用される。
　ステップＳ１０６において、抽出部１０２は、２種類の押捺指紋における共通領域及び非共通領域を特定する。共通領域は、回転指紋画像と平面指紋画像との間で共通している押捺領域である。非共通領域は、回転指紋画像に含まれる押捺領域のうち共通領域を除いた押捺領域である。
　ステップＳ１０７において、抽出部１０２は、共通領域及び非共通領域における編集対象領域の単位ブロック数を特定する。
　ステップＳ１０８において、抽出部１０２は、回転指紋画像における第１特徴点を、第１特徴点が存在する領域及びペア情報に基づいて３パターンに分類する。
　本実施形態では、抽出部１０２は、以下のように第１特徴点を分類する。
　（Ａ）平面指紋との共通領域内に存在し、かつ、第２特徴点との対応関係を有する第１特徴点（以下、「ペアリング特徴点」という。）
　（Ｂ）平面指紋との共通領域内に存在し、かつ、第２特徴点との対応関係を有していない第１特徴点（以下、「非ペアリング特徴点」という。）
　（Ｃ）非共通領域内に存在する第１特徴点
　図６は、回転指紋画像及び平面指紋画像から抽出された特徴点の一例を示す図である。ここで、破線で囲まれた領域Ａ１は、平面指紋の押捺領域である。一点鎖線で囲まれた領域Ａ２は、回転指紋の押捺領域である。領域Ａ１は、回転指紋と平面指紋の共通領域でもある。また、領域Ａ２から共通領域（領域Ａ１）を除いた領域Ａ３は、非共通領域である。また、領域Ｄ１、Ｄ２及びＤ３は、第１特徴点が抽出されていない不明ゾーン、すなわち、編集対象領域である。
　図６における丸印は、芯線の端点である第１特徴点を示す。また、四角印は、芯線の分岐点である第１特徴点を示す。第１特徴点の各々から髭状に突出している線の方向は、芯線の方向を表している。更に、白塗の丸印又は四角印で表されている第１特徴点は、平面指紋の第２特徴点と対応関係を有しているペアリング特徴点を表している。黒塗の丸印又は四角印で表されている第１特徴点は、平面指紋の第２特徴点と対応関係を有していない非ペアリング特徴点を表している。例えば、特徴点Ｐ１、Ｐ２は、ペアリング特徴点である。特徴点Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６は非ペアリング特徴点である。
　ステップＳ１０９において、作業量推定部１０３は、例えば以下の算出式（１）に基づいて、指単位で推定作業量を算出する。
　Ｗ＝（Ｂ＋Ｃ・Ｂ／（Ａ＋Ｂ））・ａ＋ｘ・ｂ　・・・（１）
　ここで、Ｗは、推定作業量である。Ａは、共通領域内に存在するペアリング特徴点の総数である。Ｂは、共通領域内に存在する非ペアリング特徴点の総数である。Ｃは、非共通領域内に存在する第１特徴点の総数である。ｘは、共通領域及び非共通領域（すなわち、回転指紋の押捺領域全体）において、第１特徴点が抽出されていない編集対象領域の総数である。編集対象ゾーンの総数は、所定の大きさの画像領域を１ブロックとしてカウントされる。ａ及びｂは、定数であり、所望の値に設定され得る。
　算出式（１）の第１項において、Ｂ／（Ａ＋Ｂ）の値は、回転指紋と平面指紋との共通領域に含まれる第１特徴点のうち第２特徴点との対応関係を有していない第１特徴点（非ペアリング特徴点）が占める割合を示す。第１特徴点と第２特徴点とのペアリング数が多い場合には、第１特徴点の検出精度が高かったことを意味する。逆に、第１特徴点と第２特徴点との非ペアリング数が多い場合には、第１特徴点の検出精度が低かったことを意味する。
　換言すると、当該割合と非共通領域内に存在する第１特徴点の総数との乗算値は、共通領域における回転指紋の品質に基づいて、非共通領域における第１特徴点の検出精度を推定することを意味する。したがって、非ペアリング数が多ければ乗算値が大きくなる。すなわち、第１特徴点の検出精度が低いため、非共通領域における補正作業の作業量が増加する。逆に、ペアリング数が多ければ乗算値が小さくなる。すなわち、第１特徴点の検出精度が高いため、非共通領域における補正作業の作業量が減少する。
　ステップＳ１１０において、作業量推定部１０３は、全ての指についての算出を完了したか否かを判定する。ここで、作業量推定部１０３は、全ての指についての算出を完了したと判定した場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ１１１へ移行する。
　これに対し、作業量推定部１０３は、全ての指についての算出を完了していないと判定した場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）には、処理はステップＳ１０２へ戻る。
　ステップＳ１１１において、作業量推定部１０３は、カード単位での推定作業量を算出する。例えば、作業量推定部１０３は、上述の算出式（１）に基づいて、共通領域及び非共通領域について指単位で算出した１０指分の推定作業量の平均値をカード単位での推定作業量（全体作業量）として算出する。
　これにより、ユーザは、指単位だけでなく、１０指指紋カードごとに補正作業に要する作業量を把握可能になる。なお、作業量推定部１０３は、平均値の代わりに積算値を用いて推定作業量を算出してもよい。
　ステップＳ１１２において、データ処理部１０７は、推定作業量をデータベース（例えば記憶部１０８）に登録し、処理を終了する。なお、データ処理部１０７は、推定作業量を正規化した上でデータベースに登録してもよい。
　このように、算出式（１）の第１項によれば、共通領域における回転指紋の品質に基づいて、非共通領域における第１特徴点の検出精度を推定できる。この結果、全体の作業量の大部分を占める非共通領域における作業量を容易に推定できる。
　また、算出式（１）の第１項によれば、作業量推定部１０３は共通領域において第２特徴点との対応関係を有していない第１特徴点の総数（非ペアリング数）に基づいて作業量を推定する。第２特徴点との対応関係を有していない第１特徴点は、補正作業の対象となり得る。作業量推定部１０３は、非ペアリング数も考慮することで、より精度の高い推定作業量を算出できる。
　また、算出式（１）の第２項は、編集対象領域に対するユーザの補正作業における作業量を推定する部分である。編集対象領域のブロック数が多くなると、補正作業の作業量が増加する。逆に、編集対象領域のブロック数が少なくなると、補正作業の作業量が減少する。
　このように、算出式（１）の第１項によれば、編集対象領域の大きさに応じて、共通領域及び非共通領域における作業量を容易に推定できる。
　なお、算出式（１）の第１項及び第２項のどちらに重きを置くべきかについては、定数ａ及び定数ｂの値を適宜変更することで調整できる。定数ａ及び定数ｂの値は、推定した作業量に対する実績データを収集し、統計解析することによって自動的に更新してもよい。
　［検索処理］
　図７は、本実施形態に係る指紋登録装置１０において実行される検索処理の概略を示すフローチャートである。この処理は、例えば指紋登録作業を行うユーザが作業対象の１０指指紋カードを選択する場合に実行される。
　ステップＳ２０１において、表示制御部１０４は、表示装置１５６に検索条件入力画面を表示する。これにより、ユーザは、検索条件入力画面を参照し、入力装置１５７を用いて検索条件を入力できる。
　ステップＳ２０２において、入力受付部１０５は、ユーザによる検索条件の入力を受け付ける。検索条件としては、例えば期間、ユーザＩＤ、推定作業量の範囲、カードの登録有無等を入力できると好適である。
　ステップＳ２０３において、検索部１０６は、検索処理を実行すると、その検索結果を表示制御部１０４に出力する。
　ステップＳ２０４において、表示制御部１０４は、検索結果に基づいて作成した検索結果表示画面を表示装置１５６に表示する。
　図８Ａは、本実施形態に係る検索結果表示画面の一例を示す図である。図８Ａにおいて、画面の上欄部には、ユーザが指定した検索条件が表示されている。ここでは、検索条件として、１０指指紋カードの作成日（「２０２０年１１月０１日～２０２０年１１月３０日」）、推定作業量の値の範囲（「４０以上」）、ＤＢ登録ステータス（「指定なし」）が記載されている。
　また、画面の下欄部には、検索条件に基づいて実行された検索結果が一覧により表示されている。一覧は、カードＩＤ、推定作業量、推定作業時間、実作業時間、ＤＢ登録ステータス及び登録者ＩＤをデータ項目としている。ＤＢ登録ステータスは、１０指指紋カード画像の登録の有無を示す。
　例えば、カードＩＤが「１００２０５」のカードについては、ＤＢ登録ステータスが「登録済み」であり、登録したユーザの登録者ＩＤが「ｕｓｅｒ１０１」、推定作業量が「４５」、推定作業時間が「Ｔ１」、実作業時間が「Ｔ１０」であることが示されている。同カードについては、登録が完了しているため、チェックボックスは選択不可の状態で表示されている。
　一方、カードＩＤが「１００２０６」のカードについては、ＤＢ登録ステータスが「未登録」であり、推定作業量が「５２」、推定作業時間が「Ｔ２」、であることが示されている。同カードについては、登録が未完了であるため、チェックボックスは選択可能な状態で表示されている。
　また、図８Ａにおいては、推定作業量は０～１００の数値範囲で正規化されることが示されている。推定作業量を正規化した指標値で表示することにより、ユーザは指標値を比較検討しながらカードを選択することができる。
　更に、図８Ａにおいては、推定作業量に加えて、推定作業量を所定の換算表に基づいて換算された推定作業時間が表示されている。これにより、ユーザは作業時間を直観的に把握できるため、カードを選択し易くなる。
　なお、図８Ａに示す検索結果表示画面のデータ項目は一例に過ぎない。例えば、図８Ｂ乃至図８Ｄのようにデータ項目を表示してもよい。図８Ｂに示す検索結果は、図８Ａから推定作業時間及び実作業時間のデータ項目の２列分を除いたものに相当する。同様に、図８Ｃ示す検索結果は、図８Ａから推定作業量及び実作業時間のデータ項目の２列分を除いたものに相当する。図８Ｄ示す検索結果は、図８Ａから実作業時間のデータ項目の１列分を除いたものに相当する。
　ステップＳ２０５において、入力受付部１０５は、ユーザ操作により検索結果表示画面において作業対象の指定が行われたか否かを判定する。ここで、入力受付部１０５は、作業対象の指定が行われたと判定した場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２０６へ移行する。
　これに対し、入力受付部１０５は、作業対象の指定が行われていないと判定した場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）には、処理は終了する。
　ステップＳ２０６において、表示制御部１０４は、指定された１０指指紋カード画像に関する登録作業画面を表示する。
　ステップＳ２０７において、ユーザは、同じ指の平面指紋画像に基づいて回転指紋画像における特徴点や芯線を補正し、登録作業を行う。
　ステップＳ２０８において、入力受付部１０５は、ユーザが登録作業を終了したか否かを判定する。ここで、入力受付部１０５は、ユーザが登録作業を終了したと判定した場合（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２０９へ移行する。
　これに対し、入力受付部１０５は、ユーザが登録作業を終了していないと判定した場合（ステップＳ２０８：ＮＯ）には、処理はステップＳ２０７へ戻る。
　ステップＳ２０９において、データ処理部１０７は、ユーザにより補正された指紋画像及び作業実績データを記憶部１０８に登録する。
　ステップＳ２１０において、データ処理部１０７は、作業実績データに基づいて、記憶部１０８に登録されている推定作業量と推定作業時間との対応関係を更新し、処理を終了する。
　以上のように、本実施形態に係る指紋登録装置１０によれば、装置に入力された１０指指紋カード画像から抽出された回転指紋の第１特徴点と平面指紋の第２特徴点との照合結果に基づいて、１０指指紋カード画像の登録前におけるユーザの補正作業の作業量を推定し、ユーザに推定作業量を提示できる。これにより、ユーザは１０指指紋カード画像を手動で補正する場合において、作業を開始する前に作業量を把握できる。すなわち、本実施形態によれば、ユーザによる１０指指紋カード画像の補正・登録作業を支援する指紋登録装置１０が提供される。
　本実施形態に係る指紋登録装置１０によれば、ユーザが補正作業を完了した場合に、その実作業時間（実績データ）に基づいて推定作業量と推定作業時間との対応関係を逐次更新できる。実績データが蓄積されることにより、推定された作業量を高精度で時間に換算可能になる。
　上述の実施形態において説明した指紋登録装置１０は以下の第２乃至６実施形態のようにも構成することができる。なお、第１実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。第１実施形態と共通する箇所の説明は省略し、異なる箇所について詳細に説明する。
　［第２実施形態］
　上述した第１実施形態に係る指紋登録装置１０は、ユーザが画面上で検索条件を指定した場合に、検索条件に合致する情報を表示する構成を備えていた。これに対し、本実施形態に係る指紋登録装置１０は、ユーザによる検索条件の指定及び検索処理を必要としない点で第１実施形態とは異なっている。
　具体的には、本実施形態に係る指紋登録装置１０は、ユーザから１０指指紋カード画像に関する登録作業が要求された場合には、記憶部１０８等のデータベースから指紋照合用として未登録である１０指指紋カードの情報を取得して一覧で表示する。
　図９は、本実施形態に係る推定作業情報一覧画面の一例を示す図である。ここでは、ユーザが作業対象の１０指指紋カードを選択するために最低限必要となるデータ項目として、１０指指紋カード画像を識別するカードＩＤと、カードごとの推定作業情報のみを表示している。推定作業情報は、第１実施形態と同様に、０～１００の値で正規化された推定作業量でもよいし、推定作業量に対応する推定作業時間でもよい。
　本実施形態に係る指紋登録装置１０によれば、ユーザが検索条件を指定しなくてもよいため、ユーザは第１実施形態の場合よりも少ない操作で作業対象になり得る１０指指紋カード及び推定作業情報を把握できる。
　［第３実施形態］
　上述した第１実施形態に係る指紋登録装置１０は、指単位で算出された推定作業量を平均化し、１０指分の全体作業量として表示する構成を備えていた。これに対し、本実施形態に係る指紋登録装置１０は、指単位で算出された推定作業量を画面に表示する点で第１実施形態とは異なっている。
　図１０は、本実施形態に係る推定作業量一覧画面の一例を示す図である。ここでは、１０指指紋カードのカードＩＤごとに左右の各指について算出された推定作業量が表示されている。
　例えば、カードＩＤが「１００１０１」の１０指指紋カードについては、左手の小指、薬指、中指、人差し指及び親指の推定作業量が、それぞれ「３」、「４」、「２」、「６」、「７」である。すなわち、左手の中では、親指の推定作業量が最も大きい値であり、中指の推定作業量が最も小さい値である。
　また、右手の親指、人差し指、中指、薬指及び小指の推定作業量が、それぞれ「１０」、「１」、「３」、「２」、「４」である。すなわち、右手の中では、親指の推定作業量が最も大きい値であり、人差し指の推定作業量が最も小さい値である。
　なお、第１実施形態と同様に、全体作業量として指単位の推定作業量の平均値や、指単位の推定作業量の積算値のデータ項目を一覧の中に含めて表示してもよい。
　本実施形態に係る指紋登録装置１０によれば、ユーザは指単位で算出された推定作業量を把握できるため、多数の１０指指紋カードの中から作業対象とするカードをより容易に選択できる。
　［第４実施形態］
　本実施形態に係る指紋登録装置１０は、指単位で算出された推定作業量の範囲に対応するように、１０指指紋カード画像に含まれる回転指紋の欄を色分けして表示する点で第１実施形態とは異なっている。
　図１１は、本実施形態に係る推定作業量表示画面の一例を示す図である。ここでは、指単位で算出された推定作業量の範囲が、３つのクラスＣ１、Ｃ２、Ｃ３に分けられることが示されている。クラスＣ１は、推定作業量が０～３３であることを示す。クラスＣ２は、推定作業量が３４～６６であることを示す。クラスＣ３は、推定作業量が６７～１００であることを示す。例えば、クラスＣ１、Ｃ２、Ｃ３の表示色は、それぞれ、青色、黄色、赤色に設定され得る。ただし、表示色の種類及び表示色の数は任意に設定され得る。
　本実施形態に係る指紋登録装置１０によれば、ユーザは指単位で算出された推定作業量を表示色によって直観的に把握できる。
　［第５実施形態］
　本実施形態に係る指紋登録装置１０は、指単位で算出された推定作業量を、１０指指紋カード画像に含まれる回転指紋の欄の中に重畳して表示する点で第１実施形態とは異なっている。
　図１２は、本実施形態に係る推定作業量表示画面の一例を示す図である。ここでは、指単位で算出された推定作業量が、１０指の回転指紋の欄の中にそれぞれ重畳して表示されることが示されている。
　本実施形態に係る指紋登録装置１０によれば、ユーザは指単位で算出された推定作業量の値を回転指紋画像と一緒に把握できる。これにより、ユーザは、どの指の作業量が多い、あるいは少ないのかを容易に判断できる。
　［第６実施形態］
　図１３は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、取得部１００Ａ、抽出部１００Ｂ及び推定部１００Ｃを備える。取得部１００Ａは、同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得する。抽出部１００Ｂは、回転指紋から第１特徴点、平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出する。推定部１００Ｃは、回転指紋と平面指紋との共通領域に含まれる第１特徴点のうち第２特徴点との対応関係を有していない第１特徴点が占める割合に基づいて、回転指紋のうち共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定する。
　本実施形態によれば、ユーザが指紋登録作業時における作業量を容易に把握できる情報処理装置１００が提供される。
　［変形実施形態］
　この開示は、上述の実施形態に限定されることなく、この開示の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
　上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の回路であってもよい。
　該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Operating System）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
　上述の各実施形態の機能により実現されるサービスは、ＳａａＳ（Software as a Service）の形態でユーザに対して提供することもできる。
　上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得する取得部と、
　前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出する抽出部と、
　前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定する推定部と、
　を備える情報処理装置。
　（付記２）
　前記推定部は、前記第１特徴点及び前記第２特徴点の位置を基準として前記回転指紋及び前記平面指紋を重畳した場合において、前記回転指紋の中で前記第１特徴点が抽出されていない領域の大きさに基づいて前記領域に係る補正作業の第２作業量を推定する、
　付記１に記載の情報処理装置。
　（付記３）
　前記推定部は、前記共通領域において前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点の総数に基づいて前記共通領域に係る補正作業の第３作業量を推定する、
　付記２に記載の情報処理装置。
　（付記４）
　前記取得部は、同一人物に係る１０指の指紋画像群から前記回転指紋及び前記平面指紋を取得し、
　前記推定部は、各指について算出された前記第１作業量、前記第２作業量及び前記第３作業量に基づいて前記１０指についての補正作業における全体作業量を推定する、
　付記３に記載された情報処理装置。
　（付記５）
　前記推定部は、前記非共通領域に含まれる前記第１特徴点の総数と前記割合との乗算値に基づいて前記第１作業量を推定する、
　付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
　（付記６）
　前記全体作業量を正規化した指標値を画面に表示させる表示制御部、
　を更に備える付記４に記載された情報処理装置。
　（付記７）
　前記全体作業量に対応する推定作業時間を画面に表示させる表示制御部、
　を更に備える付記４に記載された情報処理装置。
　（付記８）
　前記全体作業量に対応する前記補正作業の実績データに基づいて前記推定作業時間を更新する処理部、
　を更に備える付記７に記載の情報処理装置。
　（付記９）
　同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得するステップと、
　前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出するステップと、
　前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定するステップと、
　を備える情報処理方法。
　（付記１０）
　コンピュータに、
　同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得するステップと、
　前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出するステップと、
　前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定するステップと、
　を実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。
　この出願は、２０２０年１２月１４日に出願された日本出願特願２０２０－２０６５２９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。
　１０・・・指紋登録装置
１００・・・情報処理装置
１０１・・・指紋画像取得部
１０２・・・抽出部
１０３・・・作業量推定部
１０４・・・表示制御部
１０５・・・入力受付部
１０６・・・検索部
１０７・・・データ処理部
１０８・・・記憶部
１５１・・・プロセッサ
１５２・・・ＲＡＭ
１５３・・・ＲＯＭ
１５４・・・ストレージ
１５５・・・通信Ｉ／Ｆ
１５６・・・表示装置
１５７・・・入力装置

Claims (10)

  1. 　同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得する取得部と、
    　前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出する抽出部と、
    　前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定する推定部と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記推定部は、前記第１特徴点及び前記第２特徴点の位置を基準として前記回転指紋及び前記平面指紋を重畳した場合において、前記回転指紋の中で前記第１特徴点が抽出されていない領域の大きさに基づいて前記領域に係る補正作業の第２作業量を推定する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記推定部は、前記共通領域において前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点の総数に基づいて前記共通領域に係る補正作業の第３作業量を推定する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記取得部は、同一人物に係る１０指の指紋画像群から前記回転指紋及び前記平面指紋を取得し、
    　前記推定部は、各指について算出された前記第１作業量、前記第２作業量及び前記第３作業量に基づいて前記１０指についての補正作業における全体作業量を推定する、
    　請求項３に記載された情報処理装置。
  5. 　前記推定部は、前記非共通領域に含まれる前記第１特徴点の総数と前記割合との乗算値に基づいて前記第１作業量を推定する、
    　請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記全体作業量を正規化した指標値を画面に表示させる表示制御部、
    　を更に備える請求項４に記載された情報処理装置。
  7. 　前記全体作業量に対応する推定作業時間を画面に表示させる表示制御部、
    　を更に備える請求項４に記載された情報処理装置。
  8. 　前記全体作業量に対応する前記補正作業の実績データに基づいて前記推定作業時間を更新する処理部、
    　を更に備える請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得するステップと、
    　前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出するステップと、
    　前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定するステップと、
    　を備える情報処理方法。
  10. 　コンピュータに、
    　同じ指に係る回転指紋及び平面指紋を取得するステップと、
    　前記回転指紋から第１特徴点、前記平面指紋から第２特徴点をそれぞれ抽出するステップと、
    　前記回転指紋と前記平面指紋との共通領域に含まれる前記第１特徴点のうち前記第２特徴点との対応関係を有していない前記第１特徴点が占める割合に基づいて、前記回転指紋のうち前記共通領域を除いた非共通領域に対してユーザが行う補正作業の第１作業量を推定するステップと、
    　を実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。
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