JP2919653B2 - 指紋照合装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は入力した指紋像と辞書に
格納されている辞書パターンとを比較して本人を確認す
る指紋照合装置に関する。

【０００２】近年、コンピュータが広範な社会システム
の中に導入されるに伴い、システム・セキュリティに関
係者の関心が集まっている。コンピュータルームへの入
室や、端末利用の際の本人確認の手段として、これまで
用いられてきたＩＤカードやパスワードには、セキュリ
ティ確保の面から多くの疑問が提起されている。これに
対して、指紋は万人不同，終生不変という２大特徴を持
つため、本人確認の最も有力な手段と考えられ、指紋を
用いた簡便な個人照合システムに関して多くの研究開発
が行われている。

【０００３】

【従来の技術】個人識別法として、指紋の照合を行うシ
ステムがある。この種のシステムでは重要施設への入出
力管理等に用いられる。図７は指紋照合を用いた入室管
理システムの一例を示すブロック図である。図におい
て、２０は指紋画像を読み取る指紋入力部で、指紋セン
サと、自己のＩＤ番号を入力するためのテンキーより構
成されている。２１は画像を入力する画像入力部で、フ
レームメモリ，２値化回路及び２値化メモリより構成さ
れている。

【０００４】２２は照合用２値化データを辞書に入って
いる基準パターンと照合する照合回路部で、照合回路と
辞書メモリから構成されている。２３は２値化データか
ら特徴を抽出する特徴抽出部で、細線化回路と細線化メ
モリより構成されている。

【０００５】２４はこれら要素を相互接続する内部イン
タフェースである。２５は入退室管理部で、パソコンと
フロッピーディスクから構成されている。２６は全体の
動作制御を行う制御部でＣＰＵ，ワークメモリ及び外部
インタフェースより構成されている。２７はドア制御部
で、電気錠より構成されている。

【０００６】このように構成されたシステムにおいて、
オペレータが指紋入力部２０から自己の指紋を入力する
と、その指紋画像が読み取られ、画像入力部２１に一端
保持される。フレームメモリに入った画像に対して２値
化が行われ、２値化メモリに入る。

【０００７】一方、２値化データは特徴抽出部２３に入
って特徴が抽出される。抽出された２値化照合用画像
は、内部インタフェース２４を介して照合回路２２に入
り、辞書パターンとの照合が行われる。照合が一致した
場合には、制御部２６はドア制御部２７に指令を送り、
ドア（図示せず）を開く。

【０００８】この種のシステムは鍵のある場所ならどこ
にでも適用することができる。同システムでは、指紋を
画像として取り扱うのが通常で、指紋を画像データに変
換する入力装置と、登録した画像データと入力された照
合用指紋画像データとを照合する照合装置から構成され
る。照合装置は、指紋の特徴点（分岐点，端点）の分布
及び形状の一致を見ることにより、照合を行う。

【０００９】図８は従来の指紋照合装置の構成概念図で
ある。指紋照合装置では、指紋を画像として取り扱うの
が普通である。先ず、登録時の動作について説明する。
指紋センサ１に指を押しつけておいて指紋のパターンを
検出し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（図示せず）に
よりディジタルデータに変換する。変換されたディジタ
ルデータ（指紋データ）は、続く２値化回路２により
“０”，“１”の２値データに変換され、２値化メモリ
３に格納される。

【００１０】２値化メモリ３に格納された指紋データ
は、順次読出された後、特徴情報抽出部４に入り、特徴
情報が抽出される。ここで、特徴情報とは、例えば図９
（ａ）に示すような分岐点や（ｂ）に示すような端点等
をいう。このような分岐点や端点がどの位置に何個ある
かで指紋を特定することができる。抽出された特徴情報
は、指紋辞書記憶部５に格納される。以上の動作が複数
の個人について繰返され、個人の特徴情報が指紋辞書記
憶部５に格納される。

【００１１】このようにして特徴情報量の指紋辞書記憶
部５への登録が終了すると、今度は個人の指紋の照合動
作に入る。照合の場合、指紋センサ１に指（予め登録に
用いた指。例えば人さし指）を乗せてから、テンキー
（図示せず）で自分のＩＤ番号を入力する。この結果、
照合部６はＩＤ番号を基に指紋辞書記憶部５の検索する
範囲を決定して照合時に読出すことにより、検索する範
囲を絞ることができる。

【００１２】登録時と同様にして指紋のパターンを検出
し、指紋センサ１内のＡ／Ｄ変換器（図示せず）により
ディジタルデータに変換する。変換されたディジタルデ
ータは、続く２値化回路２により“０”，“１”の２値
データに変換され、２値化メモリ３に格納される。

【００１３】照合部６は、２値化メモリ３に格納されて
いる照合用指紋画像と、指紋辞書記憶部５に格納されて
いる個人毎の特徴情報とを読出し、双方の照合（パター
ンマッチング）を行う。特徴パターンの一致の数が所定
数以上あった時には、指紋が一致したと判定する。

【００１４】次に、パターンマッチング動作について、
更に詳細に説明する。ここでは、ムービングウィンド法
について説明する。図１０の（ａ）は指紋センサ１で読
取り、２値化回路２で２値化され、２値化メモリ３に入
っている指紋画像である。図において、黒い線は谷線、
白い領域は隆線である。特徴情報抽出部４は、この指紋
画像から特徴点を抽出し、特徴点を中心とした指紋画像
（特徴パターン）を窓（ウィンド）状に複数個切り出
す。

【００１５】図１０の（ｂ）は指紋辞書としての特徴パ
ターンを示す図である。図のＷが位置合わせ用窓、残り
が位置合わせ用窓Ｗの周囲に抽出された窓である。この
位置関係を保存したまま、辞書として指紋辞書記憶部５
に登録される。

【００１６】照合時には、照合部６が入力された指紋画
像に対して指紋辞書の窓をパターンマッチングさせる。
指紋辞書は、１個の位置合わせ用窓Ｗと複数の照合用の
周辺窓とに２分される。最初に、位置合わせ用窓Ｗを指
紋画像に対して走査を行い、パターンマッチングさせ、
登録画像に対する入力画像の移動量を把握する。その
後、照合用窓を位置合わせ用窓の移動量だけずらして照
合させる。

【００１７】図１０の（ｃ）はパターンマッチングの様
子を示している。図において、Ｈは読み込んだ指紋画像
である。この指紋画像に対して位置合わせ用窓Ｗを走査
させ、一致するパターンを捜し、一致した位置で移動量
を覚えておく。そして、残りの照合用窓に対しても同じ
移動量だけ移動せさると、図（ｃ）の状態になる。この
パターンマッチングを行うに際しては、人間の皮膚の柔
らかみによる歪みに対応させるため、照合用窓を若干量
だけ２次元的に走査させてパターンマッチングを行う。
また、この時、人間の皮膚の柔らかさによる歪みに対応
させるため、照合用窓Ｗを若干量だけ２次元的に走査さ
せてパターンマッチングを行うようにするとよい。

【００１８】図１１は従来装置の動作を示すフローチャ
ートである。先ず、位置合わせ用窓画像のパターンマッ
チングを行う（Ｓ１）。このパターンマッチング、図１
０の（ｃ）に示したように、位置合わせ用窓Ｗを読み込
んだ指紋画像に重ね合わせて、両方の画像が一致するよ
うにすることである。そして、位置合わせ用窓Ｗのマッ
チングがとれるかどうかで、候補点であるかどうかチェ
ックする（Ｓ２）。

【００１９】候補点でなかった場合には、位置合わせ用
窓Ｗを移動させ（Ｓ３）、行動範囲内であるかどうかチ
ェックする（Ｓ４）。行動範囲内であった場合には、ス
テップＳ１に戻る。行動範囲外であった場合には、指紋
照合を拒否する（Ｓ５）。

【００２０】ステップＳ２において、候補点が見つかっ
た場合には、位置合わせ用窓Ｗの移動量と同じだけ、そ
の他の照合用窓（照合用特徴点）画像のパターンマッチ
ングを行う（Ｓ６）。その後パターンマッチングが合格
したかどうかチェックする（Ｓ７）。合格した場合に
は、それまで合格したパターンマッチングの数に１を加
え、合格数と基準閾値との比較を行う（Ｓ８）。合格数
≧閾値となった場合には、本人と確認する（Ｓ９）。

【００２１】若し、ステップＳ７で不合格となった場合
には、全窓が終了したかどうかチェックし（Ｓ１０）、
全窓が終了した場合には、合格数が基準閾値に達しなか
ったことになるので、本人と判定することを拒否する
（Ｓ１１）。若し、全窓のパターンマッチングが終了し
ていない場合には、他の周辺画像に移り（Ｓ１２）、パ
ターンマッチングを行う。なお、ステップＳ１０は、ス
テップＳ８で合格数≧閾値でなかった場合にも実行され
る。

【００２２】

【発明が解決しようとする課題】前述したように、指紋
の照合は指紋の特徴点（端点，分岐点）の分布及び形状
の一致を見ることにより行う。しかしながら、一般に指
紋センサ１は、指とガラスの光学的な接触を利用してい
るため、指が汗ばんでいる場合には指紋隆線の間に汗に
よる橋（ブリッジ）ができ、指紋隆線パターンにあたか
も分岐点が存在しているように指紋像が検出される。

【００２３】逆に、指が乾燥している場合には、指とガ
ラスとの接触が悪くなり、指紋像の中に指紋隆線の切断
が多量に検出されるようになる。そのため、指紋像の中
に多量の指紋端点が存在したようになり、特徴点抽出を
行う場合に、これら擬似特徴点を特徴点として抽出して
しまうおそれがある。

【００２４】このような擬似特徴点を含む指紋辞書を用
いて照合を行った場合には、指先の乾湿により特徴点が
不安定に出没するため、照合率の低下，誤照合率の上昇
を招くおそれがある。そのため、例えば特徴点の周囲の
指紋端点の数をカウントし、大量に指紋端点が検出され
た場合には擬似特徴点が大量に存在する領域と見なし
て、これら特徴点を特徴点として採用しない方式や、汗
のブリッジによる分岐点を除去する必要があった。しか
しながら、指紋隆線の切断の多い指紋画像に対しては、
真の特徴点が擬似特徴点に囲まれて存在するため、照合
に必要な個数の特徴点を確保することができないという
問題があった。

【００２５】本発明はこのような課題に鑑みてなされた
ものであって、適正な数の特徴点の個数を確保して正確
な指紋照合を行うことができる指紋照合装置を提供する
ことを目的としている。

【００２６】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理ブロ
ック図である。図８と同一のものは、同一の符号を付し
て示す。図において、１は指紋画像を入力する指紋セン
サ、３０は該指紋センサ１の出力を多値画像データとし
て記憶する画像メモリ、３１は該画像メモリ３０に格納
されている指紋画像データを少なくとも２個の閾値を用
いてそれぞれ２値化する２値化回路である。図のＴ１〜
Ｔｎは閾値である。

【００２７】３２は該２値化回路３１で２値化された指
紋画像データを記憶する少なくとも２個以上の２値化メ
モリ、３３はこれら２値化メモリ３２のそれぞれの出力
から指紋の特徴情報を個別に抽出する特徴情報抽出部、
３４は該特徴情報抽出部３３で抽出された特徴情報を記
憶する特徴情報記憶部、６は指紋照合時に、前記２値化
回路３１で２値化された指紋画像データと、特徴情報記
憶部３４に記憶された特徴情報との指紋照合を行う照合
部である。

【００２８】

【作用】端点と分岐点の出方には相異がある。即ち、端
点は指が乾燥している時にでやすく、分岐点は指が湿っ
ている時にでやすい。そこで、画像の濃度情報より求め
た基準閾値に対して、基準閾値よりも低い閾値で２値化
することにより、指先の乾燥，荒れによる指紋隆線の切
断（端点）が少なくなるようにし、基準閾値よりも高い
閾値で２値化することにより、指先の汗，隆線の摩耗等
による隆線間のブリッジが少なくなるようにする。

【００２９】２値化回路３１はこのようにして異なる閾
値を用いて２値化した指紋画像データを２値化メモリ３
２に記憶させる。そして、特徴情報抽出部３３はそれぞ
れの２値化メモリ３２に記憶されている２値画像から、
２値化メモリ３２毎に異なって特徴点を抽出する。例え
ば、基準閾値よりも低い閾値で２値化した画像からは端
点を検出し、基準閾値よりも高い閾値で２値化した画像
からは分岐点を検出する。

【００３０】その理由は以下のとおりである。基準閾値
よりも低い閾値で２値化した場合には、ブリッジが多く
生成されることが予想される。このブリッジは擬似分岐
点を作るものであるから、分岐点は採用しないようにす
る。一方、基準閾値よりも高い閾値で２値化した場合に
は、切断点が多く生成されることが予想される。この切
断点は擬似端点を作るものであるから、端点は採用しな
いようにする。このようにして、それぞれの２値化メモ
リから異なる特徴点を抽出することにより、適正な数の
特徴点の個数を確保して正確な指紋照合を行うことがで
きる。

【００３１】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図２は本発明の一実施例を示す構成ブロッ
ク図である。図１と同一のものは、同一の符号を付して
示す。２値化回路３１にはＴ１〜Ｔ３までの３個の閾値
が与えられている。Ｔ１は端点を抽出するために基準閾
値Ｔ２よりも低い値をとり、Ｔ３は分岐点を抽出するた
めに基準閾値Ｔ２よりも高い値をとる。ここで、基準閾
値Ｔ２は指紋画像の平均濃度として求める。

【００３２】２値化メモリ３２は＃１〜＃３までの３個
設けられている。＃１の２値化メモリ３２には端点抽出
用の２値化像が記憶され、＃２の２値化メモリ３２には
特徴点登録用の２値化像が記憶され、＃３の２値化メモ
リ３２には分岐点抽出用の２値化像が記憶されるように
なっている。

【００３３】３４は＃１の２値化メモリ３２の２値化像
に対して細線化処理を施す細線化部、３５は該細線化部
３４の出力から端点を抽出する端点抽出部である。３６
は該端点抽出部３５より抽出された端点の位置座標を記
憶する特徴点記憶メモリである。３７は＃３の２値化メ
モリ３２の２値化像に対して細線化処理を施す細線化
部、３８は該細線化部３７の出力から分岐点を抽出する
分岐点抽出部である。３９は該分岐点抽出部３８より抽
出された分岐点の位置座標を記憶する特徴点記憶メモリ
である。

【００３４】４０は特徴点記憶メモリ３６．３９に記憶
されている特徴点の位置座標を読出して、＃２の２値化
メモリ３２に記憶されている２値化像の対応する位置と
その周辺部を窓画像として切り出す特徴窓切り出し部で
ある。３３は該特徴窓切り出し部４０で切り出された特
徴窓を指紋特徴情報として記憶する特徴情報記憶部、６
は該特徴情報記憶部３３から読出した基準パターンと＃
２の２値化メモリ３２から読出した照合用２値化像との
照合（パターンマッチング）を行う照合部である。

【００３５】細線化部３２，３７，端点抽出部３５，分
岐点抽出部３８及び特徴点位置メモリ３６，３９で図１
の特徴情報抽出部３３を構成している。このように構成
された装置の動作を説明すれば、以下のとおりである。

【００３６】図３は本発明の一実施例の動作を示すフロ
ーチャートで、指紋辞書登録時の動作を示している。先
ず、指紋センサ１から指紋画像を読み取る。そして、読
み取った指紋画像はＡ／Ｄ変換器（図示せず）により多
値データに変換され、画像メモリ３０に記憶される（Ｓ
１）。多値画像が画像メモリ３０に記憶されたら、この
記憶された画像から閾値を異にする２値化像を得ること
になる。

【００３７】２値化回路３１は、先ず画像メモリ３０か
ら読出した多値画像を閾値Ｔ２により２値化し、その２
値化像を＃２の２値化メモリ３２に記憶させる（Ｓ
２）。この＃２の２値化メモリ３２に記憶された２値化
像は、特徴点登録時の２値化像として用いられる。

【００３８】次に、２値化回路３１は今度は画像メモリ
３０から読出した多値画像を閾値Ｔ１により２値化する
（Ｓ３）。この閾値Ｔ１は前述したように基準閾値Ｔ２
よりも低い値に設定される。この結果、＃１の２値化メ
モリ３２に記憶される２値化像は端点抽出用に用いられ
る。次に、２値化回路３１は今度は画像メモリ３０から
読出した多値画像を閾値Ｔ３により２値化する（Ｓ
４）。この閾値Ｔ３は前述したように基準閾値Ｔ２より
も高い値に設定される。この結果、＃３の２値化メモリ
３２に記憶される２値化像は分岐点抽出用に用いられ
る。

【００３９】図３は２値化用閾値の大小に応じた２値化
像を示す図である。同図（ａ）は中間の閾値（基準閾値
Ｔ２）で２値化された２値画像を、（ｂ）は基準閾値Ｔ
２よりも低い閾値Ｔ１で２値化された２値化像を、
（ｃ）は基準閾値Ｔ２よりも高い閾値Ｔ３で２値化され
た２値化像をそれぞれ示している。これら２値化像はそ
れぞれ＃１〜＃３までの２値化メモリ３２に記憶される
ことになる。なお、前記２値化を行う前に、画像メモリ
３０に記憶されている多値画像データに対して中央値フ
ィルタ等の平滑化処理を行うとより正確な２値画像を得
ることができる。

【００４０】＃１の２値化メモリ３２に記憶されている
２値化像は、読み出されて細線化部３４により細線化処
理が施される（Ｓ５）。端点抽出部３５は細線化処理が
施された２値化像から端点を抽出する（Ｓ６）。一方、
＃３の２値化メモリ３２に記憶されている２値化像は、
読み出されて細線化部３７により細線化処理が施される
（Ｓ７）。分岐点抽出部３５は細線化処理が施された２
値化像から分岐点を抽出する（Ｓ８）抽出された端点の
位置情報は特徴点位置メモリ３６に記憶され、抽出され
た分岐点の位置座標は特徴点位置メモリ３９に記憶され
る（Ｓ９）。

【００４１】このようにして、端点と分岐点の位置が決
定したら、これら位置情報は特徴窓切り出し部４０に読
み込まれる（Ｓ１０）。次に、特徴窓切り出し部４０
は、＃２の２値化メモリ３２に記憶されている２値化像
を読出して、特徴点位置及びその周辺の画像を特徴窓と
して切り出す。切り出された特徴窓は特徴情報記憶部３
３に登録される（Ｓ１１）。そして、必要個数の特徴窓
画像が登録されたかチェックし（Ｓ１２）、必要個数が
登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない場
合には、ステップＳ１１に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。

【００４２】このようにして指紋辞書の登録が終了した
ら、今度は指紋照合動作に移る。この時には、照合用指
紋画像は、指紋センサ１で読み取とられ、読み取られた
指紋画像はＡ／Ｄ変換器（図示せず）により多値データ
に変換され、画像メモリ３０に記憶される。２値化回路
３１は、画像メモリ３０に記憶された多値画像データを
基準閾値Ｔ２を用いて２値化し、＃２の２値化メモリ３
２に記憶させる。

【００４３】照合部６は、この２値化メモリ３２に記憶
された２値化像と、特徴情報記憶部３３に記憶されてい
る特徴点窓画像とのパターンマッチングを行う。そし
て、照合誤差が基準値以内であった場合には、本人と認
識する。

【００４４】本発明において、閾値の高低を設定する場
合には、以下のような方法が考えられる。 固定閾値による２値化 固定閾値にある係数をかける。または加減を行うことに
より閾値Ｔ１〜Ｔ３を決定することができる。 局所閾値により２値化 局所画像の平均濃度より閾値を算出する場合、各画素ブ
ロック毎に閾値が設定されるため、各ブロック毎の閾値
に対し、ある係数をかける。また値の加減を行うことに
より、各ブロック毎に閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を設定して
処理する。 ラプラシアンにより２値化 ０を基準としているため、＋方向，−方向に閾値の加減
を行うことにより閾値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を設定し、処理
する。

【００４５】図５は本発明の他の実施例の動作を示すフ
ローチャートである。先ず、登録用指紋像を入力し、画
像メモリ３０に記憶させる（Ｓ１）。２値化回路３１
は、基準閾値よりも低めの閾値Ｔ１で２値化を行い、＃
１の２値化メモリ３２に記憶させる（Ｓ２）。そして、
細線化部３４はこの２値化像を細線化処理し（Ｓ３）、
指先の乾燥，荒れによる指紋隆線の切断が少ない状態で
端点抽出部３５が端点を抽出し（Ｓ４）、特徴点位置メ
モリ３６にその位置を記憶させる（Ｓ８）。

【００４６】一方、２値化回路３１は閾値Ｔ１よりも高
い閾値Ｔ２で２値化し、特徴点登録と分岐点抽出用の２
値化像を作成し、＃３の２値化メモリ３２に記憶させる
（Ｓ５）。そして、細線化部３７が２値化メモリ３２か
ら読出した２値化像を細線化処理し（Ｓ６）、分岐点抽
出部３８が分岐点を抽出し（Ｓ７）、特徴点位置メモリ
３９にその位置情報を記憶させる（Ｓ８）。

【００４７】そして、特徴窓切り出し部４０は、これら
特徴点位置メモリ３６，３９に記憶された位置座標に対
応する登録用２値化像からその周辺の画像も含めて特徴
点窓画像を切り出し、特徴点窓画像として特徴情報記憶
部３３に記憶させる（Ｓ９）。そして、必要個数の特徴
窓画像が登録されたかチェックし（Ｓ１０）、必要個数
が登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない
場合には、ステップＳ９に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。

【００４８】図６は本発明の他の実施例の動作を示すフ
ローチャートである。この実施例は、図５の実施例と異
なり、登録用２値化像から端点を抽出するようにしたも
のである。先ず、登録用指紋像を入力し、画像メモリ３
０に記憶させる（Ｓ１）。２値化回路３１は、基準閾値
よりも高めの閾値Ｔ３で２値化を行い、＃３の２値化メ
モリ３２に記憶させる（Ｓ２）。そして、細線化部３７
はこの２値化像を細線化処理し（Ｓ３）、指先の汗，摩
耗による指紋隆線間のブリッジが少ない状態で分岐点抽
出部３８が分岐点を抽出し（Ｓ４）、特徴点位置メモリ
３９にその位置を記憶させる（Ｓ８）。

【００４９】一方、２値化回路３１は閾値Ｔ３よりも低
い閾値Ｔ２で２値化し、特徴点登録と端点抽出用の２値
化像を作成し、＃１の２値化メモリ３２に記憶させる
（Ｓ５）。そして、細線化部３４が２値化メモリ３２か
ら読出した２値化像を細線化処理し（Ｓ６）、端点抽出
部３８が端点を抽出し（Ｓ７）、特徴点位置メモリ３６
にその位置情報を記憶させる（Ｓ８）。

【００５０】そして、特徴窓切り出し部４０は、これら
特徴点位置メモリ３６，３９に記憶された位置座標に対
応する登録用２値化像からその周辺の画像も含めて特徴
点窓画像を切り出し、特徴点窓画像として特徴情報記憶
部３３に記憶させる（Ｓ９）。そして、必要個数の特徴
窓画像が登録されたかチェックし（Ｓ１０）、必要個数
が登録された場合には終了し、まだ必要個数に達しない
場合には、ステップＳ９に戻って次の特徴窓画像の登録
を行う。

【００５１】上述の説明では、特徴点周辺の画像のパタ
ーンマッチングにより照合する方式を例にあげたが、本
発明はこれに限るものではなく、特徴点を使用して照合
を行う全ての方式、例えばマニューシャネットワーク法
を用いて照合する場合等にも同様に適用することができ
る。

【００５２】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば適正な数の特徴点の個数を確保して正確な指紋照
合を行うことができる指紋照合装置を提供することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理ブロック図である。

【図２】本発明の一実施例を示す構成ブロック図であ
る。

【図３】本発明の一実施例の動作を示すフローチャート
である。

【図４】２値化用閾値の大小に応じた２値化像を示す図
である。

【図５】本発明の他の実施例の動作を示すフローチャー
トである。

【図６】本発明の他の実施例の動作を示すフローチャー
トである。

【図７】指紋照合を用いた入室管理システムの一例を示
すブロック図である。

【図８】従来の指紋照合装置の構成概念図である。

【図９】指紋の特徴情報例を示す図である。

【図１０】パターンマッチングの動作説明図である。

【図１１】従来装置の動作を示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１ 指紋センサ ６ 照合部 ３０ ２値化回路 ３２ ２値化メモリ ３３ 特徴情報抽出部 ３４ 特徴情報記憶部

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 指紋画像を入力する指紋センサ（１）
   と、 該指紋センサ（１）の出力を多値画像データとして記憶
   する画像メモリ（３０）と、 該画像メモリ（３０）に格納されている指紋画像データ
   を少なくとも２個の閾値を用いてそれぞれ２値化する２
   値化回路（３１）と、 該２値化回路（３１）で２値化された指紋画像データを
   記憶する少なくとも２個以上の２値化メモリ（３２）
   と、 これら２値化メモリ（３２）のそれぞれの出力から指紋
   の特徴情報を個別に抽出する特徴情報抽出部（３３）
   と、 該特徴情報抽出部（３３）で抽出された特徴情報を記憶
   する特徴情報記憶部（３４）と、 指紋照合時に、前記２値化回路（３１）で２値化された
   指紋画像データと、特徴情報記憶部（３４）に記憶され
   た特徴情報との指紋照合を行う照合部（６）とにより構
   成された指紋照合装置。
2. 【請求項２】 前記２値化回路（３１）が基準閾値より
   低い閾値で２値化した２値画像に対して特徴情報抽出部
   （３３）が指紋隆線の端点を抽出し、 前記２値化回路（３１）が基準閾値よりも高い閾値で２
   値化した２値画像に対して特徴情報抽出部（３３）が指
   紋隆線の分岐点を抽出し、 これら抽出した特徴点を特徴情報として前記特徴情報記
   憶部（３４）に記憶させるようにしたことを特徴とする
   請求項１記載の指紋照合装置。
3. 【請求項３】 前記２値化回路（３１）が基準閾値より
   低い閾値で２値化した２値画像に対して特徴情報抽出部
   （３３）が指紋隆線の端点を抽出し、 前記２値化回路（３１）が基準閾値で２値化した２値画
   像に対して特徴抽出部（３３）が指紋隆線の分岐点を抽
   出し、 これら抽出した特徴点を特徴情報として前記特徴情報記
   憶部（３４）に記憶させるようにしたことを特徴とする
   請求項１記載の指紋照合装置。
4. 【請求項４】 前記２値化回路（３１）が基準閾値より
   高い閾値で２値化した２値画像に対して特徴情報抽出部
   （３３）が指紋隆線の分岐点を抽出し、 前記２値化回路（３１）が基準閾値で２値化した２値画
   像に対して特徴抽出部（３３）が指紋隆線の端点を抽出
   し、 これら抽出した特徴点を特徴情報として前記特徴情報記
   憶部（３４）に記憶させるようにしたことを特徴とする
   請求項１記載の指紋照合装置。
5. 【請求項５】 前記２値化回路（３１）が基準閾値より
   低い閾値で２値化した２値画像に対して特徴情報抽出部
   （３３）が指紋隆線の端点を抽出し、 前記２値化回路（３１）が基準閾値よりも高い閾値で２
   値化した２値画像に対して特徴情報抽出部（３３）が指
   紋隆線の分岐点を抽出し、 前記２値化回路（３１）が基準閾値及びそれに近い閾値
   で２値化した２値画像を特徴点登録用２値画像とし、前
   記端点及び分岐点を含む周辺の画像を窓状に切り出し、
   辞書として特徴情報記憶部（３４）に記憶させるように
   したことを特徴とする請求項１記載の指紋照合装置。