JP3725998B2 - 指紋照合装置及び照合方法 - Google Patents
指紋照合装置及び照合方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3725998B2 JP3725998B2 JP29284799A JP29284799A JP3725998B2 JP 3725998 B2 JP3725998 B2 JP 3725998B2 JP 29284799 A JP29284799 A JP 29284799A JP 29284799 A JP29284799 A JP 29284799A JP 3725998 B2 JP3725998 B2 JP 3725998B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- feature points
- fingerprint
- ridge
- feature
- feature point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1347—Preprocessing; Feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/12—Fingerprints or palmprints
- G06V40/1365—Matching; Classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋照合装置及び照合方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
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、セキュリティに関心が集まっている。従来、コンピュータ室への入室や端末利用の際の本人確認手段として、ＩＤカードやパスワードが用いられてきた。しかし、それらはセキュリティの面で多くの課題が残されている。
【０００３】
パスワードよりも信頼性の高い本人確認手段として、生体情報を利用した個人照合技術が注目されている。個人固有の生体情報を用いて本人確認をすると、その信頼性は非常に高いものとなる。
【０００４】
本人確認に利用できる生体情報の一つに指紋がある。指紋は、「万人不同」、「終生不変」という二大特徴を持つと言われ、本人確認の有力な手段と考えられている。近年では、指紋を用いた個人照合システムに対して多くの研究開発が行われている。
【０００５】
個人照合に用いることのできる生体情報として、指紋・声紋・虹彩・網膜血管分布図・サインなどがある。これらは、ＣＣＤカメラなどの各種センサで計測し、画像などの電子情報に変換する。その後、センサで得られた生体情報に種々の情報処理を行い、生体照合に必要なキーとなる情報を抽出する。この生体キー情報と予め登録されている各個人の生体キー情報とを照合し、本人確認を行う。
【０００６】
具体的な生体情報として、指紋を考える。
人間の指先には細かな凹凸がある。凸部の連なりを隆線という。隆線は個人に固有な様々な紋様を形成している。隆線をたどっていくと二つに分かれる点（分岐点）や、行き止まりの点（端点）にぶつかる。この分岐点や端点の分布は人によりすべて異なるため、指紋の特徴点と呼ばれる。特徴点分布の照合は、個人を特定するための有力な手段として用いられている。指紋照合では、これらの特徴点の位置、種類、方向の一致を確かめ、同一な指紋であるかどうかを調べている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の指紋の照合は、主に特徴点間の隆線長の照合で行っていた（例えば、特開平１１−１９５１１９号公報参照）。しかし、隆線長だけの照合では不十分である場合があり、指紋照合に関する照合性能のさらなる向上化が求められている。また、この方法では、指紋データの一部に隆線長のデータを記録することになるが、その記録は、効率的ではない。すなわち、指紋データサイズが大きくなる傾向がある。
【０００８】
本発明の課題は、より信頼性の高い指紋照合装置及びその方法を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の側面における装置は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合する照合手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第２の側面における装置は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合する照合手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の第３の側面における装置は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定する照合判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の第１の側面における方法は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の側面における方法は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップとを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の側面における方法は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップとを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、照合対象の特徴点の周囲の特徴点について、照合対象の特徴点からの隆線の関係を含めて照合を行うので、周囲の特徴点の位置、方向、種類の照合のみからでは得られない、精度の良い指紋照合を行うことが出来る。
【００１６】
また、仮想特徴点を生成し、これを使って照合することにより、実際の特徴点が、指紋採取時の押圧の差や汗で特徴点の形が変化しても、その特徴点の周囲の隆線構造を反映した形で照合を行うことが出来るので、指紋の特徴点の変化に強い指紋照合を行うことが出来る。
【００１７】
更に、照合対象の特徴点からの隆線の関係と、仮想特徴点を併用することで、より指紋のゆがみや、欠陥、隆線の癒着、亀裂などに強い指紋照合を行うことが出来る。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態においては、照合すべき一つの特徴点と他の特徴点との隆線のつながり具合の情報と、隆線のつながり具合によって関係付けられる特徴点の特徴点情報を参照することで、照合すべき特徴点周辺の隆線構造の照合を行う。
【００１９】
更に、本発明の実施形態では、一つの特徴点が関連づけられた他の特徴点情報を持つ場合、各特徴点に割り振られた識別子を用いて他の特徴点情報を管理する。
【００２０】
そして、本発明の実施形態によれば、ある特徴点を照合する時、近傍の特徴点の特徴情報を参照するので、特徴点の照合を精度良くすることが出来る。更に、近傍の特徴点の種類が端点であるか分岐点であるかを判別するので、端点から分岐点、または、分岐点から端点に変遷した場合の詳細な照合が出来る。結果的に、照合性能の向上が期待できる。
【００２１】
更に、特徴点情報を特徴点の識別子を使って管理するので、複数のデータが散在せず、また、効率的に指紋データを表現できるため、指紋データ量が小さくなる。
【００２２】
指紋の隆線には、行き止まる部分（端点）と枝分かれする部分（分岐点）がある。この端点と分岐点の分布は、人それぞれ異なり、通常、この分布を比較することで二つの指紋が同じであるかどうか判定できる。例えば、二つの指紋を照合する時、各々の指紋に含まれる特徴点をすべて抜き出し、個々の特徴点を順次比較する。特徴点の比較は、その位置、種類（端点、または、分岐点）、方向などを比較することで行う。これらが予め決められた範囲内で一致すれば、その特徴点は照合したと判定する。指紋全体で、この照合した特徴点が全部の特徴点数に対して所定の割合を越えた場合などに、その二つの指紋が照合したと判断する。
【００２３】
従来、個々の特徴点同士の照合は、特徴点の位置、種類、方向の照合で行っていた。しかし、これらの照合だけでは、十分な照合性能が得られないため、更に照合条件を厳しくする場合がある。それには、例えば、特徴点と特徴点の間に挟まれている隆線本数や、特徴点間の隆線長等を比較する方法などがある。
【００２４】
本発明の実施形態においては、従来の特徴点情報である、特徴点の位置、種類、方向の他に、隆線に関する情報を照合に用いる。ここで、一例として、特徴点の方向は、以下のように定める。
【００２５】
図１は、特徴点の方向の定義を説明する図である。
特徴点の方向は、検出すべき指紋画像に含まれる隆線方向を検出することによって定義する。
【００２６】
隆線方向の検出方法の一つの例としては、入力された指紋画像を細線化した指紋細線画像からハフ変換を用いて隆線方向を検出する方法が考えられる。ハフ変換については、画像解析ハンドブック（東京大学出版会）のＰ５７２〜Ｐ５７３を参照されたい。隆線方向の検出方法の各ステップは、以下のステップからなる。
１）採取した指紋画像から、指紋細線画像を生成する。
２）指紋細線画像を細線が数本入る程度のブロック領域に分割する。
３）各ブロック領域に対して、隆線の細線画素をハフ変換し、直線成分を抽出する。抽出した直線成分から、そのブロックの局所隆線方向が分かる。
４）大局的な隆線方向を、自身のブロックと周辺ブロックの隆線方向との平均をとることで求める。
【００２７】
このようにして隆線方向を最初に検出する。次に、特徴点の方向であるが、特徴点が端点の場合でも分岐点の場合でも、特徴点の方向は上記のようにして検出された隆線の方向に平行に設定する。そして、図１の１のように、特徴点が端点である場合には、隆線の延びている方向を特徴点（端点）の方向とする。また、図１の２のように、特徴点が分岐点である場合には、隆線の本数が増えている方向を特徴点（分岐点）の方向とする。
【００２８】
図２は、本発明の特徴点照合方法の第１の実施形態を説明する図である。
図２で中央に丸で示した特徴点が、これから照合を行う特徴点であり、今後これを注目特徴点と呼ぶことにする。四角で示した特徴点は、注目特徴点の近傍にある特徴点であり、これを近傍特徴点と呼ぶことにする。また、注目特徴点につながっている隆線を０次隆線、そのｎ本となりの隆線をそれぞれ、ｎ次隆線、−ｎ次隆線（ｎは自然数、符号は、両隣の特定の方向を示す：同図の場合、図面の上方を正の方向に取っている）と呼ぶことにする。
【００２９】
注目特徴点は、ｍ次隆線（ｍは整数）につながっている近傍特徴点に関する情報を持つ。注目特徴点の照合は、この近傍特徴点の照合で、一致・不一致の判定を行う。結果的に注目特徴点の照合とは、近傍特徴点を照合しているので、注目特徴点周辺の隆線構造をも含めて照合していることになる。今後、このｍ次隆線につながっている特徴点をｍ次主関係特徴点と呼ぶ。また、ｍ次隆線とｍ次主関係特徴点を合わせて関係情報と呼ぶことにする。
【００３０】
また、文章内で照合する、または、一致するという表現が出てくるが、これは所定の範囲内で一致するという意味を表している。
図２及び図３は、本発明の注目特徴点の第１の実施形態の照合方法を説明する図である。
【００３１】
図２が予め登録してある指紋であり、図３が照合しようとしている指紋とする。
まず、本実施形態では、登録指紋の各特徴点に一致する入力指紋の特徴点の探索は、特徴点同士の照合を可能な組み合わせについて行い、これらの内、最も得点の高いものを一致した特徴点と見なす。この処理は、従来行われている処理であって、更に、本実施形態では、以下のような方法を使用する。なお、後述の他の実施形態においても、従来行われていた一致する特徴点の探索は行うことが前提になっているものとする。ただし、本発明は、従来の一致特徴点の探索方法との組み合わせのみに限定するものではない。
【００３２】
本実施形態の特徴点照合方法では、それぞれの特徴点に対応してｍ次主関係特徴点の特徴点情報を持たせる。例えば、図４は、特徴点情報を格納する場合のデータ構造を示す図であるが、図２において注目特徴点ＩＤ１１に対応したデータは、以下のＩＤ９〜ＩＤ１３の特徴点に関する情報を持つ。
・特徴点の位置
・特徴点の種類（端点か分岐点か）
・特徴点の方向
・０次隆線は、ＩＤ１０の特徴点につながっている。
・１次隆線は、ＩＤ９の特徴点につながっている。
・２次隆線は、ＩＤ９の特徴点につながっている。
・−１次隆線は、ＩＤ１２の特徴点につながっている。
・−２次隆線は、ＩＤ１３の特徴点につながっている。
【００３３】
このように、一つの特徴点のデータは、特徴点そのものの情報の他に、その特徴点に接続する隆線に関する情報を持つ。また、各特徴点は識別子で管理され、ＩＤ１１の特徴点の照合に、例えば、ＩＤ９とＩＤ１０の特徴点の情報が必要になった場合には、ＩＤ９とＩＤ１０をキーにデータ検索を行い、特徴点ＩＤ９とＩＤ１０のエントリを探し、この中から、ＩＤ９とＩＤ１０の特徴点の位置、種類、方法などの情報を抽出する。例えば、これらの情報は以下のようなものである。
・ＩＤ９の特徴点は、種類：分岐点、座標：（１００、１５０）、方向：左から右である。
・ＩＤ１０の特徴点は、種類：分岐点、座標（９０、１６０）、方向：右から左である。
【００３４】
同様に図３の注目特徴点に対応するデータは、以下のＩＤ１〜ＩＤ５の特徴点に関する情報とそれらの特徴点情報を持つ。
・特徴点の位置
・特徴点の種類
・特徴点の方向
・０次隆線は、ＩＤ２の特徴点につながっている。
・１次隆線は、ＩＤ１の特徴点につながっている。
・２次隆線は、ＩＤ１の特徴点につながっている。
・−１次隆線は、ＩＤ４の特徴点につながっている。
・−２次隆線は、ＩＤ５の特徴点につながっている。
【００３５】
図２の注目特徴点と図３の注目特徴点の照合は以下のようにして行う。
まず、０次主関係特徴点を照合する。すなわち、０次隆線につながっている他の特徴点（図２のＩＤ１０、図３のＩＤ２）が同一の特徴点であれば、図２と図３の注目特徴点の０次隆線についての関係は、同じであると判定する。
【００３６】
図２のＩＤ１０と図３のＩＤ２の特徴点の照合は、従来通りの照合方法を用いることが出来る。例えば、特徴点の位置、種類、方向が所定の値の範囲内で一致していれば、同一の特徴点と見なす。
【００３７】
同じようにして、１次隆線、２次隆線、−１次隆線、−２次隆線に関して照合を行う。図２と図３の注目特徴点に関するｎ次隆線の照合は、以下のようになる。
・２次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ９と図３のＩＤ１は同一特徴点）
・１次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ９と図３のＩＤ１は同一特徴点）
・０次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ１０と図３のＩＤ２は同一特徴点）
・−１次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ１２と図３のＩＤ４は同一特徴点）
・−２次隆線の隆線構造は不一致。（図２のＩＤ１３と図３のＩＤ５は異なる特徴点）
最後に、これらの隆線構造の照合をすべて考慮して、登録指紋の注目特徴点と入力指紋の注目特徴点が照合一致するかどうかを判定する。
【００３８】
判定方法は、例えば、得点方式で行う。上記隆線構造の照合では、−２次から２次までの隆線の照合を行っている。一つの次数の隆線構造が一致すれば１点とし、例えば、この照合得点が合計３点以上なら、この注目特徴点は照合したと判定する。
【００３９】
このように、各特徴点毎にその特徴点の関係情報の照合を行い、照合一致した特徴点の数を数える。指紋に含まれている特徴点のうち、この照合一致した特徴点の数の割合が所定の値を越えた場合や、所定の数以上の特徴点が照合した場合、または、全特徴点の特徴点照合得点が所定の値を越えた場合、指紋が一致したと判定する。
【００４０】
上記実施形態では、各隆線にｎ次隆線（ｎは０以外の正数）主関係特徴点を１個しか選択していないが、各ｎ次隆線は両側に特徴点が存在するので２個の主関係特徴点に関する関係情報を記録しても良い。
【００４１】
図２では、注目特徴点が端点である場合だが、分岐点である場合も同様にして照合する。
分岐点の場合、０次隆線につながっている特徴点は全部で３つになる。０次の照合は、この０次隆線につながっている特徴点の全組合せについて特徴点照合を行い、その最大得点を得たものを最終的な特徴点の照合得点とする等とすれば良い。
【００４２】
図５〜図８は、上記第１の実施形態の処理を示すフローチャートである。
サブルーチン１は、照合する二つの特徴点において、Ｄ次隆線上に存在している関係特徴点を照合し、照合得点を算出するものである。
【００４３】
サブルーチン２は、照合する特徴点が分岐点である場合の０次隆線に関する照合得点を算出するものである。分岐点の場合、０次隆線は３本あるので、照合する時、照合する特徴点の０次隆線の組み合わせが計６通りできる。例えば、登録指紋側の０次隆線をＡ、Ｂ、Ｃ、入力指紋側の０次隆線をＰ、Ｑ、Ｒとすると、（Ａ−Ｐ、Ｂ−Ｑ、Ｃ−Ｒ）、（Ａ−Ｐ、Ｂ−Ｒ、Ｃ−Ｑ）
（Ａ−Ｑ、Ｂ−Ｐ、Ｃ−Ｒ）、（Ａ−Ｑ、Ｂ−Ｒ、Ｃ−Ｐ）
（Ａ−Ｒ、Ｂ−Ｐ、Ｃ−Ｑ）、（Ａ−Ｒ、Ｂ−Ｑ、Ｃ−Ｐ）
の組み合わせができる。それぞれの組み合わせに対し、照合合計得点を算出し、その内、最大のものを０次隆線の照合得点とする。サブルーチン２は、この計算手順を示すものである。
【００４４】
まず、図５において、ステップＳ１で、注目特徴点である特徴点Ａと特徴点Ｂは同じ種類か否かを判断する。同じ種類でない場合には、図８のフローに進む。同じ種類であるときは、ステップＳ２に進む。ステップＳ２で、特徴点Ａ及び特徴点Ｂの種類が端点か否かを判断する。特徴点Ａ及びＢの種類が端点である場合には、ステップＳ３において、サブルーチン１の返り値を各次数の隆線について合計し、得点を算出し、ステップＳ６に進む。ステップＳ２で、特徴点Ａと特徴点Ｂの種類が端点でないと判断された場合には、ステップＳ４で、０次以外の次数の隆線についてサブルーチン１の返り値を合計し、ステップＳ５で、０次の隆線についてサブルーチン２を使って得点を算出し、ステップＳ４で求められた得点と加算して、合計の得点を得る。そして、ステップＳ６に進み、合計得点が閾値よりも大きいか否かが判断され、閾値より大きいときは、ステップＳ７で、特徴点Ａと特徴点Ｂは一致したと判断し、閾値以下の場合には、ステップＳ８で、特徴点Ａと特徴点Ｂは不一致であったと判断する。
【００４５】
図６は、図５の処理で呼び出されるサブルーチン１の処理を示すフローチャートである。
サブルーチン１が呼び出されると、ステップＳ９で、特徴点Ａ、Ｂとも、次数Ｄの関係特徴点の特徴点識別子から、その関係特徴点の位置、種類、方向を取得する。ステップＳ１０で、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判定する。照合しない場合には、ステップＳ１４において、得点を０点とする。ステップＳ１０で、判断結果がＹＥＳの場合には、ステップＳ１１で、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係特徴点の種類が照合するか否かを判定する。ステップＳ１１で、種類が照合しない場合には、ステップＳ１３で、得点を０．５点とする。ステップＳ１１で、種類が照合すると判断された場合には、ステップＳ１２で、得点を１点とする。そして、この点数を返り値としてステップＳ１５で、図５のフローに戻る。
【００４６】
ここで、種類が照合しない場合に、得点を０．５点としているのは、指紋の採取時と、照合のために指紋を入力したときで、指のセンサに対する押圧が異なること等により、特徴点の種類が変化する可能性があるので、位置と方向が一致しており、種類のみが異なる場合には、点数を低くすることにより、一致している可能性も有しているという場合を考慮しているからである。
【００４７】
図７は、図５の処理で呼び出されるサブルーチン２の処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１６において、特徴点Ａと特徴点Ｂの０次隆線（各３本；サブルーチン２は、特徴点が分岐点の時に呼び出される）の組み合わせ（重複を禁止）を列挙する。ここでは、０次隆線の組み合わせをそれぞれＨ１〜Ｈｎとする。次に、ステップＳ１７で、０次隆線の組み合わせＨｉを一つ取り上げる。そして、ステップＳ１８において、Ｄ＝０として、図６のサブルーチン１を使って得点を算出する。ステップＳ１９で、すべての組み合わせに対して計算をしたかを判定し、計算がすべての組み合わせについて終わっていない場合には、ステップＳ１７に進んで処理を繰り返す。ステップＳ１９で、すべての０次隆線の組み合わせについて計算が終わったと判断された場合には、ステップＳ２０に進み、算出された複数の０次隆線の組に対する得点Ｓｉの内、最大値を有するものを得点Ｓとして、ステップＳ２１で、返り値Ｓをもって図５の処理に戻る。
【００４８】
図８は、図５の処理のステップＳ１において分岐した後の処理を示すフローチャートである。
図５のステップＳ１で、特徴点Ａと特徴点Ｂが同じ種類でないと判明した場合には、図８のステップＳ２２に進む。ステップＳ２２では、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の正の次数を一つずつ下げる。これは、特徴点が端点から分岐点、分岐点から端点に変換した場合、各次数の隆線が影響を受けることを反映したものであり、詳細は後述する。次に、ステップＳ２３において、図６のサブルーチン１を用いて、０次以外の隆線に対する得点Ｓ１を算出する。次に、ステップＳ２４において、０次の隆線について図７のサブルーチン２を用いて得点を算出し、ステップＳ２３で求められた得点に加算する。ステップＳ２５で、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻す。次に、ステップＳ２６において、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の負の次数を一つずつ上げる。そして、ステップＳ２７において、図６のサブルーチン１を用いて、０次隆線以外の隆線に対する得点を算出する。次に、ステップＳ２８において、図７のサブルーチン２を用いて、０次隆線について得点を算出し、ステップＳ２８の得点に加算して、合計得点Ｓ２を求める。ステップＳ２９において、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻し、ステップＳ３０において、上記で求めたＳ１とＳ２の大きい方を得点Ｓとして設定し、図５のステップＳ６に進む。
【００４９】
図９、１０は、本発明の特徴点照合方法の第２の実施形態を示す図である。
図９を予め登録してある指紋、図１０をこれから照合を行う指紋とする。
第２の実施形態では、第１の実施形態に、隆線本数データも追加したものである。まず、隆線本数データを用いた場合の特徴点照合方法について説明する。
【００５０】
第１の特徴点照合と同じように、図９における注目特徴点ＩＤ７の照合を、近傍特徴点を用いて行う。今後、注目特徴点と近傍特徴点の間にある隆線の本数がｎ本の時、その近傍特徴点はｎ次近傍特徴点（ｎは０以上の整数）と呼ぶことにする。
【００５１】
注目特徴点は、ｎ次近傍特徴点に関する情報を持つ。注目特徴点の照合は、このｎ次近傍特徴点を照合し、一致・不一致の判定を行う。ｎ次近傍特徴点を照合しているので、注目特徴点の照合とは、すなわち、注目特徴点周辺の隆線構造を照合していることに他ならない。
【００５２】
注目特徴点は、近傍特徴点までの隆線本数と、その近傍特徴点の特徴点情報を持つ。例えば、図９において、注目特徴点ＩＤ７は以下のｎ次近傍特徴点情報を持つ。
・０次近傍特徴点は、ＩＤ６、ＩＤ９である。
・１次近傍特徴点は、ＩＤ５、ＩＤ８である。
・２次近傍特徴点は、ＩＤ１０である。
【００５３】
これらの情報と共に、各識別子の特徴点の特徴点情報も記録されている。例えば、次のようなものである。
・ＩＤ９の特徴点は、種類：分岐点、座標：（１００、１５０）、方向：左から右である。
・ＩＤ１０の特徴点は、種類：分岐点、座標：（９０、１８０）、方向：上から下である。
【００５４】
近傍特徴点の個々に対して特徴点照合を行うことで、注目特徴点の照合を行う。
まず、０次近傍特徴点の照合を行う。０次近傍特徴点は、図１０では特徴点ＩＤ３、特徴点ＩＤ６である。登録指紋と入力指紋には、それぞれ複数の０次近傍特徴点があるため、照合すべき０次近傍特徴点の組合せがいくつかある。そのため、全組合せに対して照合を行う。
組合せは以下の通りである。
個々の特徴点の照合は、第１の特徴点照合法の時と同じである。すなわち、特徴点の位置、種類、方向が所定の値の範囲内で一致していれば、同一の特徴点と見なす。第１の照合法と同じく、一組の近傍特徴点が照合一致した場合、それを１点とする。上記１、２の組み合わせの内、高い方の得点を０次隆線構造の照合得点とする。
【００５５】
同様にｎ次近傍特徴点について、照合を行っていく。照合する組み合わせがいくつかある場合は、全組み合わせに対して、照合得点を計算し、その最大となったものをそのｎ次近傍特徴点の照合得点とする。
【００５６】
注目特徴点が照合するかどうかは、第１の照合法と同じように、合計得点で判定する。合計得点が所定の得点を越えた場合に注目特徴点は照合したと判定する。
【００５７】
第２の実施形態では、このように隆線本数を用いても、特徴点照合を行う。第２の実施形態では、隆線本数を用いる特徴点照合方式と第１の照合法を混ぜたものである。ｎ次関係（近傍）特徴点照合時には、それぞれの方法で特徴点照合を行い、そのどちらかで同一特徴点と判断された場合は、そのｎ次隆線の隆線構造は一致すると判断する。このようにすると、二つある近傍特徴点までの関係情報のどちらかが検出不可能であっても、特徴点照合ができる。これは、部分的に指紋の隆線構造が検出できなかった時に有効である。
【００５８】
図１１は、指紋照合法の第１及び第２の実施形態を実現する装置の機能ブロック図である。
指紋スキャナ１３は、指紋の紋様を画像として計測する指紋入力装置である。画像記憶部１０は、画像処理中の指紋画像を保存する記憶装置である。画像二値化部１２は、多値階調の指紋画像を二値階調指紋画像に変換する装置であり、従来から当業者にはよく知られているものである。また画像細線化部１１は、二値化された指紋画像から隆線の芯線を抽出する装置である。特徴点抽出部１５は、細線化された指紋画像から指紋特徴点を抽出する装置である。特徴点情報検出部１６は、細線画像から特徴点の個々の特徴点情報（位置、種類、方向）を検出する装置であり、特徴点の方向は図１で説明した定義に基づいて検出する。主関係情報抽出部１７は、細線画像からそれぞれの特徴点の主関係特徴点を抽出する装置である。指紋中心位置検出部１４は、指紋の中心位置を検出する装置である。指紋情報記憶部１８は、得られた特徴点情報・関係情報・指紋中心位置を合わせて一つの指紋情報として記憶する。登録指紋情報記憶部２０は、予め登録されてある指紋情報をデータベースとして蓄える。指紋照合部１９は、二つの指紋情報を照合し、同一指紋かどうかを判定する。照合結果表示部２１は、照合結果を表示する。
【００５９】
以下、動作手順を追って、各部を詳細に説明する。
図１２は、図１１の装置の動作手順を示すフローチャートである。
まず、指紋スキャナ１３で多値指紋画像を採取する（ステップＳ４０）。採取された多値指紋画像は、画像記憶部１０に記憶される。画像二値化部１２は、多値指紋画像を二値化し（ステップＳ４１）、再び画像記憶部１０に記憶させる。画像細線化部１１は、二値化された指紋画像から指紋隆線の芯線を得るために細線化処理する。細線化された指紋画像は、再び画像記憶部１０に記憶される。指紋中心検出部１４は、多値画像または、二値化画像などから指紋中心を検出する（ステップＳ４２）。指紋中心の検出法は、従来からいくつかの手法が知られている。
【００６０】
特徴点抽出部１５は、細線化された指紋画像から指紋の特徴点位置を抽出する（ステップＳ４３）。特徴点情報抽出部１６は、特徴点位置と細線画像からその特徴点の位置、種類、方向の特徴点情報を検出する（ステップＳ４４）。主関係情報抽出部１７は、同じく、特徴点位置と細線画像から、主関係となる特徴点を抜き出し、その主関係情報を検出する（ステップＳ４５）。
【００６１】
指紋情報記憶部１８は、収集された指紋中心位置、特徴点情報、主関係情報をまとめて一つの指紋情報とし、それを記憶する（ステップＳ４６）。登録指紋情報記憶部２０は、予め計測された指紋情報を登録してあるデータベースである。
【００６２】
指紋照合部１９は、生成された指紋情報と、予め登録されている特定の登録指紋情報と照合を行う（ステップＳ４７）。照合方法は、既に説明したように個々の特徴点の照合を行うことで、指紋の一致・不一致を確かめる。
【００６３】
詳しく照合手順を説明する。以下、登録されている指紋情報を登録指紋、登録指紋と一致しているかどうか確かめる指紋を入力指紋と呼ぶことにする。
まず、登録指紋と照合指紋の位置あわせを行う。指紋画像中の指紋の位置は、指紋画像の採取の度に異なる。従って、登録指紋と入力指紋間で共通の座標軸を設定しなければ、特徴点位置の照合は出来ない。共通の座標軸として、例えば、指紋中心を原点とする座標軸を取る。他に、特定の特徴点を原点に取ることで、共通の座標軸を設定することも可能である。
【００６４】
次に、個々の特徴点について上記特徴点照合法の第１の実施形態を用いて照合をしていく。
登録指紋と入力指紋の特徴点同士の全組み合わせに対して、特徴点照合を行う。特徴点照合の手順を以下に示す。
【００６５】
ステップ１
登録指紋の特徴点と入力指紋の特徴点の組を一つ選ぶ。
ステップ２
登録指紋の特徴点座標と入力指紋の特徴点座標が所定の範囲内で一致していない場合は、その二つの特徴点は同一の特徴点ではないと判定し、ステップ１に戻る。
【００６６】
ステップ３
二つの特徴点の組を上記第一の特徴点照合方法に従って、照合をし、照合得点を算出する。照合得点が所定の値を越えた場合は、その特徴点の組は同一の特徴点であると判定する。後に、ステップ１にもどり、他の特徴点対について特徴点照合を行う。なお、同一の特徴点が見つかった特徴点は、今後の照合を行う特徴点対の候補とはしない。
【００６７】
上記の手順で、すべての特徴点について、同一特徴点の存在の有無を調べる。最終的に同一の特徴点数が所定の値を越えた場合、登録指紋と入力指紋は同一の指紋であると判定する。また、同一指紋の判定の方法は、全特徴点数に対して、照合の結果、同一と判断された特徴点数の割合が所定の値を越えた場合や、個々の特徴点照合スコアの合計スコアが所定の値を越えた場合に同一指紋と判定しても良い。
【００６８】
そして、ステップＳ４８で、照合結果を表示して処理を終了する。
次に、特徴点照合法の第３の実施形態では、仮想特徴点を用いて照合を行う。照合方法の基本は、特徴点照合法の第１の実施形態と同じである。
【００６９】
注目特徴点の関係情報を収集するのに先だって、指紋画像上に仮想特徴点を設定する。ここでは、仮想特徴点を実在する特徴点の両隣の隆線への投影位置とする。投影方法としては、ある特徴点から、隆線の方向に垂直に線を引き、隣の隆線と交わった場所を仮想特徴点とする等の方法があるが、必ずしも、隆線の方向に垂直に線を引く必要はなく、斜めでも良い。あるいは、全く別の方法を用いて、隣の隆線上に仮想特徴点を設定しても良く、ある特徴点に対して、その特徴点の載っている隆線の隣の隆線上に位置するように、対応する仮想特徴点を設ければよい。
【００７０】
図１３は、仮想特徴点（投影特徴点）の例を示す図である。
仮想特徴点の識別子は、投影元特徴点の識別子と一致させる。すなわち、仮想特徴点の特徴点情報として、投影元特徴点情報を使用する。
【００７１】
図１３の注目特徴点は、以下のような関係情報を持つ。また、指紋データの別の位置に仮想特徴点情報を持っている。
・０次隆線は、仮想特徴点ＩＤ９につながっている。
・１次隆線は、仮想特徴点ＩＤ１２につながっている。
・２次隆線は、仮想特徴点ＩＤ８につながっている。
・−１次隆線は、仮想特徴点ＩＤ１３につながっている。
・−２次隆線は、仮想特徴点ＩＤ１２につながっている。
【００７２】
図１５に、データ構造の模式的例を示す。
図１５に示すように、注目特徴点ＩＤ１１に対して、位置、種類、方向が登録される他に、上記したような、ｍ次（ｍは整数）の隆線に識別子がいくつの仮想特徴点が存在するかが登録される。
【００７３】
注目特徴点の照合は、第１の実施形態と同じように行う。異なる部分は、第１の実施形態は実存の近傍特徴点の照合を行っていたところを、仮想特徴点に対して特徴点照合を行うところである。
【００７４】
仮想特徴点の照合は、その投影元の特徴点の照合で行う。例えば、図１３において、仮想特徴点ＩＤ１２を照合する場合、実特徴点ＩＤ１２について照合を行い、それが一致すれば仮想特徴点ＩＤ１２は一致していると判定する。
【００７５】
その他の照合手順は、第１の実施形態と全く同じである。
すなわち、図１３を登録指紋、図１４を入力指紋とすると、まず、照合すべき注目特徴点を決定する。ここで、図１３では、ＩＤ１１の特徴点であり、図１４では、ＩＤ５の特徴点であるとする。次に、図１３と１４それぞれに対して、注目特徴点の周辺のｎ次隆線について、どの仮想特徴点が載っているかを調べる。例えば、図１３と１４のそれぞれにおいて、注目特徴点ＩＤ１１とＩＤ５のそれぞれから各隆線上で最も近い位置に存在する仮想特徴点を、注目特徴点ＩＤ１１とＩＤ５は、関係情報として持つ。図１３、１４の場合、注目特徴点を通って隆線方向に垂直に引いた直線と隆線との交点から仮想特徴点までの隆線長を調べ、その隆線長の最も短い仮想特徴点を採用している。
【００７６】
そして、０次隆線に載っているＩＤ９（図１３）とＩＤ２（図１４）の位置、種類、方向を照合し、０次隆線の照合を行う。あと、同様にして、順次、１次隆線、２次隆線、・・・と照合していく。
【００７７】
このように、仮想特徴点を用いて照合を行うことにより、登録指紋と照合指紋の採取環境が異なり、隆線の様子がゆがんだり、わずかに変化しても、周りの隆線との関係を利用して照合をするので、正しい照合を行うことが出来る。ただし、上記実施形態では、仮想特徴点は、各隆線に１個しか選択していないが、仮想特徴点の選択個数に制限はなく、各隆線毎に２個、あるいは、３個、または、各隆線毎に異なる数の仮想特徴点を記録し、照合を行うようにしても良い。
【００７８】
この第３の実施形態の指紋照合方法は、仮想特徴点を定めて仮想特徴点を用いて隆線構造の照合を行うという点以外は、第１の実施形態の処理手順をそのまま利用することが出来るので、ここでは、特には詳細には述べない。なお、第３の実施形態は、第１及び第２の実施形態と共に用いることにより、より精度の高い照合を行うことが出来る。共に用いる例を第４の実施形態で説明する。
【００７９】
次に、本発明の特徴点照合方法の第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態においては、近傍特徴点の種類が変遷しても正しく特徴点照合が出来る方法である。
【００８０】
指紋画像を指紋スキャナで読みとる時、皮膚の状態や、押圧の差で特徴点の種類が変化する場合がある。例えば、指紋スキャナに軽く指をふれた時に端点と計測された特徴点が、強く押しつけた時には、分岐点として計測される場合がある。
【００８１】
第４の実施形態では、特徴点の種類が変遷した場合をも仮定して照合を行うため、このような状況が発生しても、正しく特徴点照合を行うことが出来る。
第４の実施形態は、第１の実施形態と第３の実施形態を組み合わせて実現する。
【００８２】
今後、ｎ次隆線につながっている特徴点をｎ次主関係特徴点、仮想特徴点をｎ次副関係特徴点と呼ぶことにする。
図１６は、特徴点の種類が変遷した場合の第４の実施形態について説明する図である。
【００８３】
特徴点の種類の変遷は、図１６に示すように、図１６（ａ）で端点を形成していた隆線が隣の隆線に癒着したりすることで起こる。分岐点が端点に変遷する場合は、その逆である。
【００８４】
端点が分岐点に変化した場合は、端点を形成していた隆線が隣の隆線に癒着した場合なので、元の端点があった場所のすぐ近辺に分岐点が発生する。端点と分岐点の方向を図１で説明したように定義すると、変遷する前と変遷した後での特徴点の隆線方向は変化しない。
【００８５】
特徴点の種類が変遷すると、例えば、図１６（ｂ）で、０次主関係特徴点であったところ、図１６（ａ）では、０次副関係特徴点が現れるようになる。また、図１６（ａ）の１次主関係特徴点が端点に変遷した場合、図１６（ｂ）のように１次副関係特徴点が現れる。つまり、特徴点の変遷が発生すると、同じ次数の隆線上で主関係特徴点は副関係特徴点となり、副関係特徴点は主関係特徴点になる。また、特徴点情報は、その変遷に伴い種類（端点、分岐点）だけが変わり、座標と方向はほとんど変化しない。
【００８６】
すなわち、主関係特徴点と副関係特徴点を照合し、その座標と方向が所定の範囲内で一致し、かつ、種類が異なるなら、特徴点の変遷が起こっており、それらの特徴点は、元々同一の特徴点であったと判定できる。このように照合を行うことで、特徴点の変遷が起こっても正しく特徴点照合できるようになる。
【００８７】
図１７は、特徴点の種類の変遷の別の例を示した図である。
図１７（ａ）に示すように、０次副関係特徴点の投影元特徴点は端点であったとする。これが、図１７（ｂ）のように隣の隆線に癒着した場合を考える。このとき、それぞれの０次副関係特徴点の照合は、その投影元特徴点の位置と方向が一致しており、種類は異なるという結果が得られる。位置・方向・種類のすべてが一致していた場合は、完全な同一特徴点と見なしていたが、種類だけ異なる場合は、特徴点の変遷が起こったと推測できる。
【００８８】
図１６、図１７のように、特徴点の変遷が発生したと判断した場合は、不安定な特徴点とみなし、特徴点照合の配点に小さな点を割り当てる。
次に図１３、図１４を援用して特徴点照合方法の例を示す。図１３は、予め登録してある指紋（登録指紋）、図１４は、これから照合を行う指紋（入力指紋）とする。
【００８９】
図１８のデータ構造の例に示されるように、注目特徴点ＩＤ１１に対するデータは、ＩＤ１１そのものの位置、種類、方向の他に、図１３の場合以下の情報が格納される。
・０次隆線の主関係特徴点はＩＤ１０、副関係特徴点はＩＤ９である。
・１次隆線の主関係特徴点はＩＤ９、副関係特徴点はＩＤ１２である。
・２次隆線の主関係特徴点はＩＤ９、副関係特徴点はＩＤ８である。
・−１次隆線の主関係特徴点はＩＤ１２、副関係特徴点はＩＤ１３である。
・−２次隆線の主関係特徴点ＩＤ１３、副関係特徴点ＩＤ１２である。
【００９０】
同様に、図１４の注目特徴点ＩＤ５は、以下の関係情報を持つ。
・０次隆線の主関係特徴点はＩＤ３、副関係特徴点はＩＤ２である。
・１次隆線の主関係特徴点はＩＤ２、副関係特徴点はＩＤ４である。
・２次隆線の主関係特徴点はＩＤ１、副関係特徴点はＩＤ２である。
・−１次隆線の主関係特徴点はなし、副関係特徴点はＩＤ４である。
・−２次隆線の主関係特徴点はＩＤ６、副関係特徴点はＩＤ７である。
【００９１】
まず、０次隆線について近傍特徴点の照合を行う。
第１の実施形態、及び、第３の実施形態と同様の方法で、主関係特徴点同士、及び、副関係特徴点同士で照合を行う。ここでは、図１３の０次近傍特徴点ＩＤ１０と図１４の０次近傍特徴点ＩＤ３を照合し、図１３の０次近傍仮想特徴点ＩＤ９と図１４の０次近傍仮想特徴点ＩＤ２を照合する。この場合、０次隆線については、主関係特徴点同士、副関係特徴点同士がそれぞれ、照合一致するので、０次隆線についての照合操作は終了する。それぞれの照合に１点を配点するとすると、０次隆線の照合得点は２点である。
【００９２】
次に、１次隆線について照合を行う。
１次隆線についてもまず、主関係特徴点同士、副関係特徴点同士の照合を行う。ここでは、図１３の主関係特徴点ＩＤ９と図１４の主関係特徴点ＩＤ２、図１３の副関係特徴点ＩＤ１２と図１４の副関係特徴点ＩＤ４を照合する。図１３の主関係特徴点ＩＤ９と図１４の主関係特徴点ＩＤ２の照合では、特徴点の位置・方向とも合っているが、種類が異なっている。従って、特徴点の変遷が起こったことが分かる。従って、１次主関係特徴点の照合得点を０．５点とする。図１３の副関係特徴点ＩＤ１２と図１４の副関係特徴点ＩＤ４の照合でも同じく、投影元特徴点の位置・方向は一致しているが、種類が異なっている。従って、１次副関係特徴点の照合得点も０．５点とする。統合すると、１次隆線の照合得点は１点となる。
【００９３】
次に２次隆線について照合を行う。
図１３では、２次隆線の主関係特徴点はＩＤ９、副関係特徴点は、ＩＤ８であり、図１４では、２次隆線の主関係特徴点はＩＤ１であり、副関係特徴点はＩＤ２である。従って、主関係特徴点同士の照合は、照合一致しない。同じく副関係特徴点同士の照合も照合一致しない。次に特徴点の変遷が起こったと仮定する。すなわち、主関係特徴点と副関係特徴点の照合を行う。
【００９４】
図１３の２次隆線の主関係特徴点ＩＤ９と図１４の２次隆線の副関係特徴点ＩＤ２の照合を行う。これらの照合では、位置と方向は一致するが、種類は異なっている。種類が異なっていることから、確かに特徴点の変遷が起こっていることが確認できる。従って、図１３の２次隆線の主関係特徴点に関する照合得点を０．５点とする。
【００９５】
同じく、図１３の２次隆線の副関係特徴点ＩＤ８と図１４の２次隆線の主関係特徴点ＩＤ１の照合を行う。この場合も投影元特徴点の位置・方向は一致しており、種類だけが異なっているので、特徴点の変遷が確かに起こっていることが確認できる。従って、図１３の２次隆線の副関係特徴点に関する照合得点を０．５点とする。統合すると、２次隆線の照合得点は１点になる。
【００９６】
以下、他の次数の隆線についても同じように照合を行っていく。最終的に注目特徴点の照合得点を各隆線の照合得点合計とし、その合計得点が所定の値を超えた場合、その注目特徴点は一致したと判定する。
【００９７】
次に、本発明の特徴点照合方法の第５の実施形態について説明する。第５の実施形態は、第１〜第４の実施形態の拡張である。すなわち、第１〜第４の実施形態に次に述べる方法を加えて、照合性能を向上させる。
【００９８】
第５の実施形態では、注目特徴点が変遷した場合でも正しく特徴点照合を行うものである。
隆線の次数を調整することで、登録指紋と入力指紋間で注目特徴点の種類が異なっても、注目特徴点同士の照合が出来る。
【００９９】
図１９は、注目特徴点の種類が変遷した様子を示す図である。
図１９から分かるように、注目特徴点が端点から分岐点、または、分岐点から端点に変化すると、主関係特徴点の載っている隆線の次数が一つずれる。
【０１００】
例えば、図１９のように、端点であった注目特徴点が１次隆線側に癒着すると、今まで１次隆線であったものが０次隆線に変わる。同様に考えると、正の次数がすべて一つずつ小さくなる。逆に端点であった注目特徴点が−１次側の隆線に癒着すると−１次の隆線であったものが０次隆線になるなど、負の次数が一つずつ大きくなる。
【０１０１】
分岐点が端点に変化した場合も上記と同様に考えることが出来る。また、隆線本数を数える場合も同様である。
従って、種類の異なっている注目特徴点同士を照合するには、例えば、以下のようにすれば良い。
【０１０２】
ステップ１
端点である注目特徴点が１次隆線側に癒着して分岐点となったことを仮定して、注目特徴点の照合を行う。すなわち、端点側の注目特徴点の正の次数の隆線をすべて次数１だけ下げ、同じ種類の注目特徴点の場合と同じ方法で照合得点を算出する。
【０１０３】
ステップ２
端点である特徴点が−１次隆線側に癒着して分岐点となったことを仮定して、注目特徴点の照合を行う。すなわち、負の次数の隆線をすべて次数１だけ上げ、再び同じ種類の注目特徴点の場合と同じ方法で照合得点を算出する。
【０１０４】
ステップ３
上記２つの照合得点の内、大きい方をその注目特徴点の最終的な照合得点とする。上記の方法で、注目特徴点の照合得点が高ければ、指紋画像の採取の過程で注目特徴点が変化したという仮定は正しい可能性が高く、それらの注目特徴点は種類が異なるにも関わらず、同一の特徴点だと判定できる。また、この仮定が正しくない可能性もあるので、この場合は、同一特徴点だと判定するために用いる閾値を厳しくしても良い。
【０１０５】
以上から分かるように、図８のフローチャートで説明した処理は、上記第４の実施形態を第１の実施形態に組み合わせて行うものである。
図２０〜図２４は、第４の実施形態と第５の実施形態に従う処理のフローチャートである。
【０１０６】
図２０は、メインの処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ５０で、注目特徴点Ａと注目特徴点Ｂは同じ種類か否かを判断する。
同じ種類でない場合には、図２３の処理に進む。特徴点ＡとＢが同じ種類である場合には、ステップＳ５１に進んで、特徴点ＡとＢの種類が端点か否かを判断する。端点である場合には、ステップＳ５２に進んで、サブルーチン１０を呼び出し、サブルーチンの返り値を得点として加算する。そして、すべての次数の隆線について加算できたら、ステップＳ５５に進む。
【０１０７】
ステップＳ５１で、特徴点Ａと特徴点Ｂの種類が端点でないと判断された場合には、ステップＳ５３において、０次隆線以外の隆線についてサブルーチン１０を使って得点を加算し、次に、ステップＳ５４において、サブルーチン１１を使って、０次隆線について得点を加算してステップＳ５５に進む。
【０１０８】
ステップＳ５５では、合計得点が閾値より大きいか否か判断し、閾値よりも大きい場合には、ステップＳ５６において、特徴点Ａと特徴点Ｂは一致したと判断し、ステップＳ５５で、閾値以下であると判断された場合には、特徴点Ａと特徴点Ｂは不一致であったと判断し（ステップＳ５７）、処理を終了する。
【０１０９】
図２１、２２は、サブルーチン１０の処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ５８で、得点を設定する変数Ｓを“０”に初期化する。次に、ステップＳ５９で、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次主関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判断する。一致する場合には、ステップＳ６２において、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次主関係特徴点の種類が照合するか否かを判断する。ステップＳ６２の判断がＹＥＳの場合には、ステップＳ６４において、得点Ｓを一点加算して図２２のステップＳ６５に進む。ステップＳ６２において、種類が一致しないと判断された場合には、ステップＳ６３において、得点を０．５点加算してステップＳ６５に進む。
【０１１０】
ステップＳ５９において、特徴点ＡとＢのＤ次の主関係特徴点の位置・方向が一致しない場合には、ステップＳ６０に進んで、特徴点Ａの主関係特徴点と特徴点Ｂの副関係特徴点の位置・方向が照合する（一致する）か否かを判断する。一致しない場合には、図２２のステップＳ６５に進む。ステップＳ６０において、位置・方向が一致すると判断された場合には、ステップＳ６１において、特徴点Ａの主関係特徴点と特徴点Ｂの副関係特徴点の種類が異なるか否かを判断する。種類が同じ場合には、図２２のステップＳ６５に進む。種類が同じでないと判断された場合には、ステップＳ６３に進んで、得点を０．５点加算して図２２のステップＳ６５に進む。
【０１１１】
ステップＳ６５においては、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次副関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判断する。位置・方向が一致する場合には、ステップＳ６８において、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次副関係特徴点の種類が照合するか否かを判断する。種類が一致する場合には、ステップＳ７０において、得点を１点加算して、ステップＳ７１に進む。ステップＳ６８において、種類が一致しない場合には、ステップＳ６９において、０．５点得点を加算して、ステップＳ７１に進む。
【０１１２】
ステップＳ６５で、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次副関係特徴点の位置・方向が照合しないと判断された場合には、ステップＳ６６に進んで、特徴点Ａの副関係特徴点と特徴点Ｂの主関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判断する。一致しない場合には、ステップＳ７１に進む。一致する場合には、ステップＳ６７において、特徴点Ａの副関係特徴点と特徴点Ｂの主関係特徴点の種類が異なるか否かが判断される。ステップＳ６７において、種類が異なる場合には、ステップＳ６９において、得点を０．５点加算して、ステップＳ７１に進む。ステップＳ６７において、種類が同じ場合には、ステップＳ７１に進む。ステップＳ７１では、以上の処理で得られた得点Ｓを返り値として、メイン処理に処理を戻す。
【０１１３】
図２３は、サブルーチン１１の処理を示すフローチャートである。
まず、サブルーチン１１が呼び出されると、ステップＳ７２において、特徴点Ａと特徴点Ｂの０次隆線（３本；この場合、特徴点が分岐点である）の組み合わせ（重複を禁止）を列挙する（Ｈ１〜Ｈｎ）。ステップＳ７３において、０次隆線の組み合わせＨｉを一つ取り上げる。そして、ステップＳ７４において、０次隆線の組み合わせＨｉに含まれる隆線の組について、Ｄ＝０としてサブルーチン１０を用いて、得点を算出し、その合計を変数Ｓｉに代入する。次に、ステップＳ７５において、すべての組み合わせに対して計算したか否かが判断される。すべての組み合わせについて判断されていない場合には、ステップＳ７３に戻って、他の組み合わせについても計算を行う。ステップＳ７５において、すべての組み合わせについて計算が終わったと判断された場合には、ステップＳ７６に進んで、複数の組み合わせに対して求められた得点Ｓｉの内の最大値を得点Ｓとして設定し、ステップＳ７７で、返り値を得点Ｓとして、メインの処理に戻る。
【０１１４】
図２４は、図２０のステップＳ５０において、特徴点ＡとＢが同じ種類の特徴点でなかった場合に行われる処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ７８において、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の正の次数を一つずつ下げる。そして、ステップＳ７９において、０次でない隆線に関して、サブルーチン１０を使って、得点Ｓ１を求める。更に、ステップＳ８０において、０次の隆線に関してサブルーチン１１を用いて得点を求め、Ｓ１に加えて、得点の合計Ｓ１を求める。
【０１１５】
次に、ステップＳ８１において、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻し、ステップＳ８２において、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の負の次数を一つずつ上げる。
【０１１６】
そして、ステップＳ８３において、０次でない隆線についてサブルーチン１０を用いて、得点Ｓ２を算出する。更に、ステップＳ８４において、０次の隆線について、サブルーチン１１を用いて得点を計算し、先に求めた得点Ｓ２に加算する。そして、ステップＳ８５において特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻し、ステップＳ８６において、得点Ｓ１とＳ２のいずれか大きい方を総合得点Ｓとして設定し、図２０のステップＳ５５に進む。
【０１１７】
図２５及び図２６は、連鎖照合を説明する図である。
上記実施形態では、基本的に近い場所にある二つの特徴点の位置関係を比較して、特徴点の照合を行っている。そのため、特徴点照合は、ほんの局所的な領域のみを登録指紋と入力指紋で比較し照合している。その結果、局所領域内では、よく似た隆線構造となっている場合、指紋照合の誤判定を起こす場合がある。これを防ぐには、局所領域だけで特徴点照合をするのではなく大局的に照合すればよい。これを実現するには、互いに関係情報で結ばれた特徴点がそれぞれ、照合一致し、それが連鎖的に発生している場合、各特徴点の照合得点を高得点にする。照合一致する特徴点が連鎖的に発生した場合、照合得点を高得点にするとは、すなわち、大局的に隆線構造が一致した場合を、重要視するということである。
【０１１８】
以下、詳しく説明する。
二つの指紋を照合すると違う指紋にも関わらず、いくつかの特徴点が照合する時がある。このため、二つの指紋が同一であるかどうかの判定に閾値が必要となり、本人拒否エラーと他人受入エラーのトレードオフの関係が発生する。他人受入エラーとは、違う指紋にも関わらず、一致する特徴点が多く、一致判定基準を満たしてしまうことである。
【０１１９】
他人受入エラーが発生する場合の特徴点照合結果を観察すると、照合一致した特徴点が指紋画像の全体に散在している場合が多い。例えば、本発明の実施形態で、２本のｎ次隆線画を照合した場合、その特徴点は一致したと判定するとする。他人受入エラーの発生している指紋では、この注目特徴点の照合に成功している部分が局所的に散在し、結果的に照合一致する条件を満たしている（図２５は、このことを模式的に示している）。
【０１２０】
当然のことながら、同じ指紋の場合では、照合した特徴点の近辺の特徴点も照合している。これは、一つの特徴点が照合するということは、その局所領域では正しく指紋画像が形成されており、近辺の特徴点も正しく抽出されていると仮定できるからである。（図２６は、このことを模式的に示している）
従って、上記の他人受入エラーを抑制するには、照合一致した特徴点が集団発生しているかどうかを確認すれば良い。集団発生しているという判定は、例えば、その照合した特徴点同士が隆線を介してつながっているかどうかを調べれば良い。
【０１２１】
図２７は、第６の実施形態である、指紋が連鎖的に照合一致しているかどうかを調べる処理のフローチャートである。
図２７のフローチャートでは、２連鎖まで計算する例である。また、図２７の指紋一致判定は、照合一致した特徴点の数を数えるのではなく、特徴点照合得点の合計が、一致判定閾値を上回っているかどうかを確認することで行っている。照合判定の方法は、同図に示されるものに限られるものではない。
【０１２２】
まず、ステップＳ９０において、すべての特徴点の照合得点を計算する。次に、ステップＳ９１で、照合した特徴点のうち、一つに注目して処理を行うために、一つの特徴点を選択する。ステップＳ９２において、その選択された特徴点の関係特徴点のうち、照合に成功したものの数（ｎ：ｎは正数）を調べる。次に、ステップＳ９３で、照合に成功した関係特徴点のうち、更にその関係特徴点の照合に成功したものの数（ｍ：ｍは正数）を調べる。そして、ステップＳ９４において、注目している特徴点の照合得点をｎ、ｍに応じて増加する。例えば、（１＋０．１ｎ＋０．２ｍ）倍する。ステップＳ９５では、すべての特徴点に対して計算したか否かを判断する。すべての特徴点に対する計算が終わっていない場合には、ステップＳ９１に戻って、他の特徴点についても同様に計算する。ステップＳ９５において、すべての特徴点に対する計算が終わっていると判断された場合には、ステップＳ９６において、すべての特徴点の照合得点を計算し、ステップＳ９７において、特徴点の照合得点合計が閾値より大きいか否かを判断する。閾値より合計得点が大きい場合には、ステップＳ９８で、指紋は一致したと判断する。合計得点が閾値以下であった場合には、ステップＳ９９で、指紋は不一致であると判断する。
【０１２３】
図２８は、第７の実施形態を説明する図である。
注目特徴点の持つ関係情報は、図２８を例にすると、以下のようなものである。
１）
・近傍特徴点Ａは、４次隆線に連結している。
・近傍特徴点Ａ（４次隆線に連結されていると言う意味で、連結特徴点とも呼ぶ）と注目特徴点の間にある隆線本数は２本である（この近傍特徴点と注目特徴点の間にある隆線本数は、上記した実施形態と同様に指紋画像から検出する）。
・連結特徴点の種類は、分岐点である。
２）
・近傍特徴点Ｂは、・・・
このように、各近傍特徴点について１）と同様の情報を取得する。
【０１２４】
近傍特徴点の照合は、これらの関係情報を照合する。すなわち、近傍特徴点の照合時、隆線の次数と連結特徴点までの隆線の本数と、連結特徴点の形が一致していれば、その近傍特徴点までの隆線構造は一致したと判定する。注目特徴点の一致不一致は、一致した近傍特徴点の個数が所定の値を越えた場合、一致と判定する。
【０１２５】
第７の実施形態では、図２８で示される点線と４次隆線で囲まれる領域内にある特徴点の個数を確認していることになる。このようにすると、隆線の次数、隆線の本数、特徴点の形は、指紋の変形・回転に対し不変であるから、照合が安定して行えるようになる。すなわち、指を指紋スキャナに押す時の力加減の違いによる指紋の変形に対して、正しく照合できるようになる。
【０１２６】
なお、本実施形態において、連結特徴点と注目特徴点との間の隆線の本数の数え方は、様々な方法が考えられ、上記実施形態のような数え方、連結特徴点が載っている隆線も数える方法、連結特徴点と注目特徴点が載っている両方の隆線を数える方法、連結特徴点の載っている隆線は数えず、注目特徴点が載っている隆線を数える方法などが考えられる。第７の実施形態の近傍特徴点照合法を第１〜５の実施形態と組み合わせると、更に照合性能が向上する。
【０１２７】
図２９は、第３〜第７の実施形態を実現する装置の機能ブロック図を示す図である。
なお、同図において、図１１と同じ構成要素には同じ参照符号を付し、説明を省略する。
【０１２８】
図２９の構成においては、図１１の構成に加え、仮想特徴点生成部３０が設けられると共に、主関係情報抽出部が主・副関係情報抽出部３１に置き換わり、指紋照合部１９ａは、第３〜第６の実施形態で説明した照合方法を実現する。仮想特徴点生成部３０は、入力された細線化指紋画像と特徴点抽出部１５によって抽出された特徴点の情報から、仮想特徴点を生成する。また、主・副関係情報抽出部３１は、細線化指紋画像、及び、仮想特徴点に関する情報から特徴点間の主・副関係を決定する。
【０１２９】
図３０は、図２９の装置の動作手順を示すフローチャートである。
まず、指紋スキャナ１３で多値指紋画像を採取する（ステップＳ１１０）。採取された多値指紋画像は、画像記憶部１０に記憶される。画像二値化部１２は、多値指紋画像を二値化し（ステップＳ１１１）、再び画像記憶部１０に記憶させる。画像細線化部１１は、二値化された指紋画像から指紋隆線の芯線を得るために細線化処理する。細線化された指紋画像は、再び画像記憶部１０に記憶される。指紋中心検出部１４は、多値画像または、二値化画像などから指紋中心を検出する（ステップＳ１１２）。指紋中心の検出法は、前述したように、従来からいくつかの手法が知られている。
【０１３０】
特徴点抽出部１５は、細線化された指紋画像から指紋の特徴点位置を抽出する（ステップＳ１１３）。特徴点情報抽出部１６は、特徴点位置と細線画像からその特徴点の位置、種類、方向の特徴点情報を検出する（ステップＳ１１４）。仮想特徴点生成部３０は、特徴点情報と細線化指紋画像から仮想特徴点を生成する（ステップＳ１１５）。主・副関係情報抽出部３１は、特徴点情報と細線画像から、特徴点、仮想特徴点間の主・副関係を抽出し、その主・副関係情報を特徴点情報に格納する（ステップＳ１１６）。
【０１３１】
指紋情報記憶部１８は、収集された指紋中心位置、特徴点情報、主・副関係情報をまとめて一つの指紋情報とし、それを記憶する（ステップＳ１１７）。登録指紋情報記憶部２０は、予め計測された指紋情報を登録してあるデータベースである。
【０１３２】
指紋照合部１９ａは、生成された指紋情報と、予め登録されている特定の登録指紋情報と照合を行う（ステップＳ１１８）。照合方法は、既に説明した第３〜第７の実施形態を使用する。
【０１３３】
登録されている指紋情報を登録指紋、登録指紋と一致しているかどうか確かめる指紋を入力指紋と呼ぶことにすと、図１２で説明したように、まず、登録指紋と照合指紋の位置あわせを行う。指紋画像中の指紋の位置は、指紋画像の採取の度に異なる。従って、登録指紋と入力指紋間で共通の座標軸を設定しなければ、特徴点位置の照合は出来ない。共通の座標軸として、例えば、指紋中心を原点とする座標軸を取る。他に、特定の特徴点を原点に取ることで、共通の座標軸を設定することも可能である。
【０１３４】
そして、この後の処理は、第３〜第７の実施形態で説明した照合方法を適宜組み合わせて実行する。第３〜第７の実施形態の照合方法については、前述したので、説明を省略する。
【０１３５】
そして、ステップＳ１１９で、照合結果を表示して処理を終了する。
図３１は、本実施形態をプログラムで実現する場合に必要とされるハードウェア構成の例を示す図である。
【０１３６】
上述した実施形態の処理は、汎用コンピュータ５１上で動作するプログラムで実現が可能である。この場合、汎用コンピュータ５１は、ＣＰＵ４０にバス４１を介して接続された各装置の相互データ交換によって実現される。ＲＯＭ４２には、ＢＩＯＳなどが組み込まれ、電源投入と同時に、入出力装置５０等とのデータ交換を可能にする。汎用コンピュータ５１を指紋照合専用装置として使用する場合には、ＲＯＭ４２にプログラムを格納することにより、ＣＰＵ４０に実行させるようにしても良い。入出力装置５０は、通常、キーボード、マウス、ディスプレイなどからなるが、指紋照合を行う場合には、指紋画像を取得するスキャナが必要となる。
【０１３７】
通常、当該プログラムは、ハードディスクなどの記憶装置４７に記憶され、必要に応じてＣＰＵ４０の指示により、ＲＡＭ４３に展開されて、ＣＰＵ４０によって実行される。あるいは、当該プログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬記録媒体４９に記録して持ち運び可能とし、必要に応じて、記録媒体読み取り装置４８に読みとらせて、ＲＡＭ４３に展開し、ＣＰＵ４０に実行させることも可能である。あるいは、可搬記録媒体４９からプログラムを記憶装置４７に記憶させて、後は、記憶装置４７からプログラムをＲＡＭ４３に読み込んでＣＰＵ４０に実行させることも可能である。
【０１３８】
また、今日のようにインターネットなどのコンピュータネットワークが発達した環境では、通信インターフェース４４を介してネットワーク４５に接続し、情報提供者４６から当該プログラムをダウンロードして実行することも可能である。あるいは、ＬＡＮなどにおいてよく行われているように、情報提供者４６がＬＡＮのサーバのような機能を果たす場合、ネットワーク環境下で、プログラムを情報提供者４６から直接ダウンロードすることなくＣＰＵ４０に実行させることも可能である。また、指紋に関するデータを情報提供者４６に送って処理させ、結果のみを汎用コンピュータ５１が受け取るという実行形態も可能である。
【０１３９】
また、入出力装置５０（特には、指紋画像読み取りのための装置）を指紋照合を必要とする複数箇所に配置し、その照合処理については、中央に設けられた汎用コンピュータ５１で一括して行うようなシステムを組むことも可能である。
＜付記＞
本発明は、以下の形態でも実施可能である。
１．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合する照合手段と、を備えることを特徴とする装置。
２．前記特徴点に関する情報は、各特徴点に割り当てられた識別子と該特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする１に記載の装置。
３．前記照合対象の特徴点から前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする１に記載の装置。
４．前記第１と第２の指紋に対して、前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、前記照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点を結ぶ方向とは異なる方向に関し計数した値が一致し、該照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点とを結ぶ方向に計数した値とが一致した場合、該第１と第２の指紋の該照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする１に記載の装置。
５．前記第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする１に記載の装置。
６．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする１に記載の装置。
７．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする１に記載の装置。
８．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする１に記載の装置。
９．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合する照合手段と、
を備えることを特徴とする装置。
１０．前記仮想特徴点に関する情報は、各仮想特徴点に割り当てられた識別子と該仮想特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする９に記載の装置。
１１．前記照合対象の特徴点から前記周囲の仮想特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の仮想特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする９に記載の装置。
１２．前記第１と第２の指紋の前記周囲の仮想特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする９に記載の装置。
１３．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする９に記載の装置。
１４．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の仮想特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする９に記載の装置。
１５．前記仮想特徴点は、実在する特徴点を周辺の隆線に投影して生成することを特徴とする９に記載の装置。
１６．前記仮想特徴点の特徴情報を仮想特徴点の投影もとの特徴点の特徴情報とすることを特徴とする１５に記載の装置。
１７．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする９に記載の装置。
１８．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定する照合判定手段と、
を備えることを特徴とする装置。
１９．前記照合対象の特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする１８に記載の装置。
２０．前記周囲の特徴点、または、前記仮想特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする１８に記載の装置。
２１．第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点、及び、仮想特徴点を混合した組合せについて照合を行うことを特徴とする２０に記載の装置。
２２．前記照合対象の特徴点の前記第１と第２の指紋における一致、前記周囲の特徴点の一致が該照合対象の特徴点について複数生じた場合には、一致の生じた個数に応じて照合結果の評価を高めることを特徴とする１８に記載の装置。
２３．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
２４．前記特徴点に関する情報は、各特徴点に割り当てられた識別子と該特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする２３に記載の方法。
２５．前記照合対象の特徴点から前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする２３に記載の方法。
２６．前記第１と第２の指紋に対して、前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、前記照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点を結ぶ方向とは異なる方向に関し計数した値が一致し、該照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点とを結ぶ方向に計数した値が一致した場合、該第１と第２の指紋の該照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする２３に記載の方法。
２７．前記第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする２３に記載の方法。
２８．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする２３に記載の方法。
２９．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする２３に記載の方法。
３０．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする２３に記載の方法。
３１．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
３２．前記仮想特徴点に関する情報は、各仮想特徴点に割り当てられた識別子と該仮想特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする３１に記載の方法。
３３．前記照合対象の特徴点から前記周囲の仮想特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の仮想特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする３１に記載の方法。
３４．前記第１と第２の指紋の前記周囲の仮想特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする３１に記載の方法。
３５．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする３１に記載の方法。
３６．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の仮想特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする３１に記載の方法。
３７．前記仮想特徴点は、実在する特徴点を周辺の隆線に投影して生成することを特徴とする３１に記載の方法。
３８．前記仮想特徴点の特徴情報を仮想特徴点の投影もとの特徴点の特徴情報とすることを特徴とする３７に記載の方法。
３９．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする３１に記載の方法。
４０．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
４１．前記照合対象の特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする４０に記載の方法。
４２．前記周囲の特徴点、または、前記仮想特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする４０に記載の方法。
４３．第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点、及び、仮想特徴点を混合した組合せについて照合を行うことを特徴とする４２に記載の方法。
４４．前記照合対象の特徴点の前記第１と第２の指紋における一致、前記周囲の特徴点の一致が該照合対象の特徴点について複数生じた場合には、一致の生じた個数に応じて照合結果の評価を高めることを特徴とする４０に記載の方法。
４５．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
４６．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
４７．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１４０】
【発明の効果】
隆線でつながれている特徴点のネットワークは、指紋がひずんだり伸び縮みしたり、一部が欠けても、そのネットワーク構造は不変である。そのため、本発明によれば、指紋の隆線構造と特徴点の位置関係を用いて指紋の照合を行うことで、高い照合性能が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】特徴点の方向の定義を説明する図である。
【図２】本発明の注目特徴点の第１の実施形態の照合方法を説明する図（その１）である。
【図３】本発明の注目特徴点の第１の実施形態の照合方法を説明する図（その２）である。
【図４】第１の実施形態におけるデータ構造を示す図である。
【図５】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その１）である。
【図６】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その２）である。
【図７】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その３）である。
【図８】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その４）である。
【図９】本発明の特徴点照合方法の第２の実施形態を示す図（その１）である。
【図１０】本発明の特徴点照合方法の第２の実施形態を示す図（その２）である。
【図１１】指紋照合法の第１及び第２の実施形態を実現する装置の機能ブロック図である。
【図１２】図１１の装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】仮想特徴点（投影特徴点）の例を示す図（その１）である。
【図１４】仮想特徴点（投影特徴点）の例を示す図（その２）である。
【図１５】データ構造の模式的例を示す図である。
【図１６】特徴点の種類が変遷した場合の第４の実施形態について説明する図である。
【図１７】特徴点の種類の変遷の別の例を示した図である。
【図１８】データ構造の例を示す図である。
【図１９】注目特徴点の種類が変遷した様子を示す図である。
【図２０】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その１）である。
【図２１】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その２）である。
【図２２】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その３）である。
【図２３】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その４）である。
【図２４】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その５）である。
【図２５】連鎖照合を説明する図（その１）である。
【図２６】連鎖照合を説明する図（その２）である。
【図２７】第６の実施形態である、指紋が連鎖的に照合一致しているかどうかを調べる処理のフローチャートである。
【図２８】第７の実施形態を説明する図である。
【図２９】第３〜第７の実施形態を実現する装置の機能ブロック図を示す図である。
【図３０】図２９の装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図３１】本実施形態をプログラムで実現する場合に必要とされるハードウェア構成の例を示す図である。
【符号の説明】
１０ 画像記憶部
１１ 画像細線化部
１２ 画像二値化部
１３ 指紋スキャナ
１４ 指紋中心位置検出部
１５ 特徴点抽出部
１６ 特徴点情報抽出部
１７ 主関係情報抽出部
１８ 指紋情報記憶部
１９ 指紋照合部
２０ 登録指紋情報記憶部
２１ 照合結果表示部
１９ａ 指紋照合部
３０ 仮想特徴点生成部
３１ 主・副関係情報抽出部
【発明の属する技術分野】
本発明は、指紋照合装置及び照合方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
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、セキュリティに関心が集まっている。従来、コンピュータ室への入室や端末利用の際の本人確認手段として、ＩＤカードやパスワードが用いられてきた。しかし、それらはセキュリティの面で多くの課題が残されている。
【０００３】
パスワードよりも信頼性の高い本人確認手段として、生体情報を利用した個人照合技術が注目されている。個人固有の生体情報を用いて本人確認をすると、その信頼性は非常に高いものとなる。
【０００４】
本人確認に利用できる生体情報の一つに指紋がある。指紋は、「万人不同」、「終生不変」という二大特徴を持つと言われ、本人確認の有力な手段と考えられている。近年では、指紋を用いた個人照合システムに対して多くの研究開発が行われている。
【０００５】
個人照合に用いることのできる生体情報として、指紋・声紋・虹彩・網膜血管分布図・サインなどがある。これらは、ＣＣＤカメラなどの各種センサで計測し、画像などの電子情報に変換する。その後、センサで得られた生体情報に種々の情報処理を行い、生体照合に必要なキーとなる情報を抽出する。この生体キー情報と予め登録されている各個人の生体キー情報とを照合し、本人確認を行う。
【０００６】
具体的な生体情報として、指紋を考える。
人間の指先には細かな凹凸がある。凸部の連なりを隆線という。隆線は個人に固有な様々な紋様を形成している。隆線をたどっていくと二つに分かれる点（分岐点）や、行き止まりの点（端点）にぶつかる。この分岐点や端点の分布は人によりすべて異なるため、指紋の特徴点と呼ばれる。特徴点分布の照合は、個人を特定するための有力な手段として用いられている。指紋照合では、これらの特徴点の位置、種類、方向の一致を確かめ、同一な指紋であるかどうかを調べている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の指紋の照合は、主に特徴点間の隆線長の照合で行っていた（例えば、特開平１１−１９５１１９号公報参照）。しかし、隆線長だけの照合では不十分である場合があり、指紋照合に関する照合性能のさらなる向上化が求められている。また、この方法では、指紋データの一部に隆線長のデータを記録することになるが、その記録は、効率的ではない。すなわち、指紋データサイズが大きくなる傾向がある。
【０００８】
本発明の課題は、より信頼性の高い指紋照合装置及びその方法を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の側面における装置は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合する照合手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の第２の側面における装置は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合する照合手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の第３の側面における装置は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定する照合判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の第１の側面における方法は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の側面における方法は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップとを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の側面における方法は、取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップとを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、照合対象の特徴点の周囲の特徴点について、照合対象の特徴点からの隆線の関係を含めて照合を行うので、周囲の特徴点の位置、方向、種類の照合のみからでは得られない、精度の良い指紋照合を行うことが出来る。
【００１６】
また、仮想特徴点を生成し、これを使って照合することにより、実際の特徴点が、指紋採取時の押圧の差や汗で特徴点の形が変化しても、その特徴点の周囲の隆線構造を反映した形で照合を行うことが出来るので、指紋の特徴点の変化に強い指紋照合を行うことが出来る。
【００１７】
更に、照合対象の特徴点からの隆線の関係と、仮想特徴点を併用することで、より指紋のゆがみや、欠陥、隆線の癒着、亀裂などに強い指紋照合を行うことが出来る。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態においては、照合すべき一つの特徴点と他の特徴点との隆線のつながり具合の情報と、隆線のつながり具合によって関係付けられる特徴点の特徴点情報を参照することで、照合すべき特徴点周辺の隆線構造の照合を行う。
【００１９】
更に、本発明の実施形態では、一つの特徴点が関連づけられた他の特徴点情報を持つ場合、各特徴点に割り振られた識別子を用いて他の特徴点情報を管理する。
【００２０】
そして、本発明の実施形態によれば、ある特徴点を照合する時、近傍の特徴点の特徴情報を参照するので、特徴点の照合を精度良くすることが出来る。更に、近傍の特徴点の種類が端点であるか分岐点であるかを判別するので、端点から分岐点、または、分岐点から端点に変遷した場合の詳細な照合が出来る。結果的に、照合性能の向上が期待できる。
【００２１】
更に、特徴点情報を特徴点の識別子を使って管理するので、複数のデータが散在せず、また、効率的に指紋データを表現できるため、指紋データ量が小さくなる。
【００２２】
指紋の隆線には、行き止まる部分（端点）と枝分かれする部分（分岐点）がある。この端点と分岐点の分布は、人それぞれ異なり、通常、この分布を比較することで二つの指紋が同じであるかどうか判定できる。例えば、二つの指紋を照合する時、各々の指紋に含まれる特徴点をすべて抜き出し、個々の特徴点を順次比較する。特徴点の比較は、その位置、種類（端点、または、分岐点）、方向などを比較することで行う。これらが予め決められた範囲内で一致すれば、その特徴点は照合したと判定する。指紋全体で、この照合した特徴点が全部の特徴点数に対して所定の割合を越えた場合などに、その二つの指紋が照合したと判断する。
【００２３】
従来、個々の特徴点同士の照合は、特徴点の位置、種類、方向の照合で行っていた。しかし、これらの照合だけでは、十分な照合性能が得られないため、更に照合条件を厳しくする場合がある。それには、例えば、特徴点と特徴点の間に挟まれている隆線本数や、特徴点間の隆線長等を比較する方法などがある。
【００２４】
本発明の実施形態においては、従来の特徴点情報である、特徴点の位置、種類、方向の他に、隆線に関する情報を照合に用いる。ここで、一例として、特徴点の方向は、以下のように定める。
【００２５】
図１は、特徴点の方向の定義を説明する図である。
特徴点の方向は、検出すべき指紋画像に含まれる隆線方向を検出することによって定義する。
【００２６】
隆線方向の検出方法の一つの例としては、入力された指紋画像を細線化した指紋細線画像からハフ変換を用いて隆線方向を検出する方法が考えられる。ハフ変換については、画像解析ハンドブック（東京大学出版会）のＰ５７２〜Ｐ５７３を参照されたい。隆線方向の検出方法の各ステップは、以下のステップからなる。
１）採取した指紋画像から、指紋細線画像を生成する。
２）指紋細線画像を細線が数本入る程度のブロック領域に分割する。
３）各ブロック領域に対して、隆線の細線画素をハフ変換し、直線成分を抽出する。抽出した直線成分から、そのブロックの局所隆線方向が分かる。
４）大局的な隆線方向を、自身のブロックと周辺ブロックの隆線方向との平均をとることで求める。
【００２７】
このようにして隆線方向を最初に検出する。次に、特徴点の方向であるが、特徴点が端点の場合でも分岐点の場合でも、特徴点の方向は上記のようにして検出された隆線の方向に平行に設定する。そして、図１の１のように、特徴点が端点である場合には、隆線の延びている方向を特徴点（端点）の方向とする。また、図１の２のように、特徴点が分岐点である場合には、隆線の本数が増えている方向を特徴点（分岐点）の方向とする。
【００２８】
図２は、本発明の特徴点照合方法の第１の実施形態を説明する図である。
図２で中央に丸で示した特徴点が、これから照合を行う特徴点であり、今後これを注目特徴点と呼ぶことにする。四角で示した特徴点は、注目特徴点の近傍にある特徴点であり、これを近傍特徴点と呼ぶことにする。また、注目特徴点につながっている隆線を０次隆線、そのｎ本となりの隆線をそれぞれ、ｎ次隆線、−ｎ次隆線（ｎは自然数、符号は、両隣の特定の方向を示す：同図の場合、図面の上方を正の方向に取っている）と呼ぶことにする。
【００２９】
注目特徴点は、ｍ次隆線（ｍは整数）につながっている近傍特徴点に関する情報を持つ。注目特徴点の照合は、この近傍特徴点の照合で、一致・不一致の判定を行う。結果的に注目特徴点の照合とは、近傍特徴点を照合しているので、注目特徴点周辺の隆線構造をも含めて照合していることになる。今後、このｍ次隆線につながっている特徴点をｍ次主関係特徴点と呼ぶ。また、ｍ次隆線とｍ次主関係特徴点を合わせて関係情報と呼ぶことにする。
【００３０】
また、文章内で照合する、または、一致するという表現が出てくるが、これは所定の範囲内で一致するという意味を表している。
図２及び図３は、本発明の注目特徴点の第１の実施形態の照合方法を説明する図である。
【００３１】
図２が予め登録してある指紋であり、図３が照合しようとしている指紋とする。
まず、本実施形態では、登録指紋の各特徴点に一致する入力指紋の特徴点の探索は、特徴点同士の照合を可能な組み合わせについて行い、これらの内、最も得点の高いものを一致した特徴点と見なす。この処理は、従来行われている処理であって、更に、本実施形態では、以下のような方法を使用する。なお、後述の他の実施形態においても、従来行われていた一致する特徴点の探索は行うことが前提になっているものとする。ただし、本発明は、従来の一致特徴点の探索方法との組み合わせのみに限定するものではない。
【００３２】
本実施形態の特徴点照合方法では、それぞれの特徴点に対応してｍ次主関係特徴点の特徴点情報を持たせる。例えば、図４は、特徴点情報を格納する場合のデータ構造を示す図であるが、図２において注目特徴点ＩＤ１１に対応したデータは、以下のＩＤ９〜ＩＤ１３の特徴点に関する情報を持つ。
・特徴点の位置
・特徴点の種類（端点か分岐点か）
・特徴点の方向
・０次隆線は、ＩＤ１０の特徴点につながっている。
・１次隆線は、ＩＤ９の特徴点につながっている。
・２次隆線は、ＩＤ９の特徴点につながっている。
・−１次隆線は、ＩＤ１２の特徴点につながっている。
・−２次隆線は、ＩＤ１３の特徴点につながっている。
【００３３】
このように、一つの特徴点のデータは、特徴点そのものの情報の他に、その特徴点に接続する隆線に関する情報を持つ。また、各特徴点は識別子で管理され、ＩＤ１１の特徴点の照合に、例えば、ＩＤ９とＩＤ１０の特徴点の情報が必要になった場合には、ＩＤ９とＩＤ１０をキーにデータ検索を行い、特徴点ＩＤ９とＩＤ１０のエントリを探し、この中から、ＩＤ９とＩＤ１０の特徴点の位置、種類、方法などの情報を抽出する。例えば、これらの情報は以下のようなものである。
・ＩＤ９の特徴点は、種類：分岐点、座標：（１００、１５０）、方向：左から右である。
・ＩＤ１０の特徴点は、種類：分岐点、座標（９０、１６０）、方向：右から左である。
【００３４】
同様に図３の注目特徴点に対応するデータは、以下のＩＤ１〜ＩＤ５の特徴点に関する情報とそれらの特徴点情報を持つ。
・特徴点の位置
・特徴点の種類
・特徴点の方向
・０次隆線は、ＩＤ２の特徴点につながっている。
・１次隆線は、ＩＤ１の特徴点につながっている。
・２次隆線は、ＩＤ１の特徴点につながっている。
・−１次隆線は、ＩＤ４の特徴点につながっている。
・−２次隆線は、ＩＤ５の特徴点につながっている。
【００３５】
図２の注目特徴点と図３の注目特徴点の照合は以下のようにして行う。
まず、０次主関係特徴点を照合する。すなわち、０次隆線につながっている他の特徴点（図２のＩＤ１０、図３のＩＤ２）が同一の特徴点であれば、図２と図３の注目特徴点の０次隆線についての関係は、同じであると判定する。
【００３６】
図２のＩＤ１０と図３のＩＤ２の特徴点の照合は、従来通りの照合方法を用いることが出来る。例えば、特徴点の位置、種類、方向が所定の値の範囲内で一致していれば、同一の特徴点と見なす。
【００３７】
同じようにして、１次隆線、２次隆線、−１次隆線、−２次隆線に関して照合を行う。図２と図３の注目特徴点に関するｎ次隆線の照合は、以下のようになる。
・２次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ９と図３のＩＤ１は同一特徴点）
・１次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ９と図３のＩＤ１は同一特徴点）
・０次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ１０と図３のＩＤ２は同一特徴点）
・−１次隆線の隆線構造は一致。（図２のＩＤ１２と図３のＩＤ４は同一特徴点）
・−２次隆線の隆線構造は不一致。（図２のＩＤ１３と図３のＩＤ５は異なる特徴点）
最後に、これらの隆線構造の照合をすべて考慮して、登録指紋の注目特徴点と入力指紋の注目特徴点が照合一致するかどうかを判定する。
【００３８】
判定方法は、例えば、得点方式で行う。上記隆線構造の照合では、−２次から２次までの隆線の照合を行っている。一つの次数の隆線構造が一致すれば１点とし、例えば、この照合得点が合計３点以上なら、この注目特徴点は照合したと判定する。
【００３９】
このように、各特徴点毎にその特徴点の関係情報の照合を行い、照合一致した特徴点の数を数える。指紋に含まれている特徴点のうち、この照合一致した特徴点の数の割合が所定の値を越えた場合や、所定の数以上の特徴点が照合した場合、または、全特徴点の特徴点照合得点が所定の値を越えた場合、指紋が一致したと判定する。
【００４０】
上記実施形態では、各隆線にｎ次隆線（ｎは０以外の正数）主関係特徴点を１個しか選択していないが、各ｎ次隆線は両側に特徴点が存在するので２個の主関係特徴点に関する関係情報を記録しても良い。
【００４１】
図２では、注目特徴点が端点である場合だが、分岐点である場合も同様にして照合する。
分岐点の場合、０次隆線につながっている特徴点は全部で３つになる。０次の照合は、この０次隆線につながっている特徴点の全組合せについて特徴点照合を行い、その最大得点を得たものを最終的な特徴点の照合得点とする等とすれば良い。
【００４２】
図５〜図８は、上記第１の実施形態の処理を示すフローチャートである。
サブルーチン１は、照合する二つの特徴点において、Ｄ次隆線上に存在している関係特徴点を照合し、照合得点を算出するものである。
【００４３】
サブルーチン２は、照合する特徴点が分岐点である場合の０次隆線に関する照合得点を算出するものである。分岐点の場合、０次隆線は３本あるので、照合する時、照合する特徴点の０次隆線の組み合わせが計６通りできる。例えば、登録指紋側の０次隆線をＡ、Ｂ、Ｃ、入力指紋側の０次隆線をＰ、Ｑ、Ｒとすると、（Ａ−Ｐ、Ｂ−Ｑ、Ｃ−Ｒ）、（Ａ−Ｐ、Ｂ−Ｒ、Ｃ−Ｑ）
（Ａ−Ｑ、Ｂ−Ｐ、Ｃ−Ｒ）、（Ａ−Ｑ、Ｂ−Ｒ、Ｃ−Ｐ）
（Ａ−Ｒ、Ｂ−Ｐ、Ｃ−Ｑ）、（Ａ−Ｒ、Ｂ−Ｑ、Ｃ−Ｐ）
の組み合わせができる。それぞれの組み合わせに対し、照合合計得点を算出し、その内、最大のものを０次隆線の照合得点とする。サブルーチン２は、この計算手順を示すものである。
【００４４】
まず、図５において、ステップＳ１で、注目特徴点である特徴点Ａと特徴点Ｂは同じ種類か否かを判断する。同じ種類でない場合には、図８のフローに進む。同じ種類であるときは、ステップＳ２に進む。ステップＳ２で、特徴点Ａ及び特徴点Ｂの種類が端点か否かを判断する。特徴点Ａ及びＢの種類が端点である場合には、ステップＳ３において、サブルーチン１の返り値を各次数の隆線について合計し、得点を算出し、ステップＳ６に進む。ステップＳ２で、特徴点Ａと特徴点Ｂの種類が端点でないと判断された場合には、ステップＳ４で、０次以外の次数の隆線についてサブルーチン１の返り値を合計し、ステップＳ５で、０次の隆線についてサブルーチン２を使って得点を算出し、ステップＳ４で求められた得点と加算して、合計の得点を得る。そして、ステップＳ６に進み、合計得点が閾値よりも大きいか否かが判断され、閾値より大きいときは、ステップＳ７で、特徴点Ａと特徴点Ｂは一致したと判断し、閾値以下の場合には、ステップＳ８で、特徴点Ａと特徴点Ｂは不一致であったと判断する。
【００４５】
図６は、図５の処理で呼び出されるサブルーチン１の処理を示すフローチャートである。
サブルーチン１が呼び出されると、ステップＳ９で、特徴点Ａ、Ｂとも、次数Ｄの関係特徴点の特徴点識別子から、その関係特徴点の位置、種類、方向を取得する。ステップＳ１０で、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判定する。照合しない場合には、ステップＳ１４において、得点を０点とする。ステップＳ１０で、判断結果がＹＥＳの場合には、ステップＳ１１で、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係特徴点の種類が照合するか否かを判定する。ステップＳ１１で、種類が照合しない場合には、ステップＳ１３で、得点を０．５点とする。ステップＳ１１で、種類が照合すると判断された場合には、ステップＳ１２で、得点を１点とする。そして、この点数を返り値としてステップＳ１５で、図５のフローに戻る。
【００４６】
ここで、種類が照合しない場合に、得点を０．５点としているのは、指紋の採取時と、照合のために指紋を入力したときで、指のセンサに対する押圧が異なること等により、特徴点の種類が変化する可能性があるので、位置と方向が一致しており、種類のみが異なる場合には、点数を低くすることにより、一致している可能性も有しているという場合を考慮しているからである。
【００４７】
図７は、図５の処理で呼び出されるサブルーチン２の処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１６において、特徴点Ａと特徴点Ｂの０次隆線（各３本；サブルーチン２は、特徴点が分岐点の時に呼び出される）の組み合わせ（重複を禁止）を列挙する。ここでは、０次隆線の組み合わせをそれぞれＨ１〜Ｈｎとする。次に、ステップＳ１７で、０次隆線の組み合わせＨｉを一つ取り上げる。そして、ステップＳ１８において、Ｄ＝０として、図６のサブルーチン１を使って得点を算出する。ステップＳ１９で、すべての組み合わせに対して計算をしたかを判定し、計算がすべての組み合わせについて終わっていない場合には、ステップＳ１７に進んで処理を繰り返す。ステップＳ１９で、すべての０次隆線の組み合わせについて計算が終わったと判断された場合には、ステップＳ２０に進み、算出された複数の０次隆線の組に対する得点Ｓｉの内、最大値を有するものを得点Ｓとして、ステップＳ２１で、返り値Ｓをもって図５の処理に戻る。
【００４８】
図８は、図５の処理のステップＳ１において分岐した後の処理を示すフローチャートである。
図５のステップＳ１で、特徴点Ａと特徴点Ｂが同じ種類でないと判明した場合には、図８のステップＳ２２に進む。ステップＳ２２では、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の正の次数を一つずつ下げる。これは、特徴点が端点から分岐点、分岐点から端点に変換した場合、各次数の隆線が影響を受けることを反映したものであり、詳細は後述する。次に、ステップＳ２３において、図６のサブルーチン１を用いて、０次以外の隆線に対する得点Ｓ１を算出する。次に、ステップＳ２４において、０次の隆線について図７のサブルーチン２を用いて得点を算出し、ステップＳ２３で求められた得点に加算する。ステップＳ２５で、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻す。次に、ステップＳ２６において、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の負の次数を一つずつ上げる。そして、ステップＳ２７において、図６のサブルーチン１を用いて、０次隆線以外の隆線に対する得点を算出する。次に、ステップＳ２８において、図７のサブルーチン２を用いて、０次隆線について得点を算出し、ステップＳ２８の得点に加算して、合計得点Ｓ２を求める。ステップＳ２９において、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻し、ステップＳ３０において、上記で求めたＳ１とＳ２の大きい方を得点Ｓとして設定し、図５のステップＳ６に進む。
【００４９】
図９、１０は、本発明の特徴点照合方法の第２の実施形態を示す図である。
図９を予め登録してある指紋、図１０をこれから照合を行う指紋とする。
第２の実施形態では、第１の実施形態に、隆線本数データも追加したものである。まず、隆線本数データを用いた場合の特徴点照合方法について説明する。
【００５０】
第１の特徴点照合と同じように、図９における注目特徴点ＩＤ７の照合を、近傍特徴点を用いて行う。今後、注目特徴点と近傍特徴点の間にある隆線の本数がｎ本の時、その近傍特徴点はｎ次近傍特徴点（ｎは０以上の整数）と呼ぶことにする。
【００５１】
注目特徴点は、ｎ次近傍特徴点に関する情報を持つ。注目特徴点の照合は、このｎ次近傍特徴点を照合し、一致・不一致の判定を行う。ｎ次近傍特徴点を照合しているので、注目特徴点の照合とは、すなわち、注目特徴点周辺の隆線構造を照合していることに他ならない。
【００５２】
注目特徴点は、近傍特徴点までの隆線本数と、その近傍特徴点の特徴点情報を持つ。例えば、図９において、注目特徴点ＩＤ７は以下のｎ次近傍特徴点情報を持つ。
・０次近傍特徴点は、ＩＤ６、ＩＤ９である。
・１次近傍特徴点は、ＩＤ５、ＩＤ８である。
・２次近傍特徴点は、ＩＤ１０である。
【００５３】
これらの情報と共に、各識別子の特徴点の特徴点情報も記録されている。例えば、次のようなものである。
・ＩＤ９の特徴点は、種類：分岐点、座標：（１００、１５０）、方向：左から右である。
・ＩＤ１０の特徴点は、種類：分岐点、座標：（９０、１８０）、方向：上から下である。
【００５４】
近傍特徴点の個々に対して特徴点照合を行うことで、注目特徴点の照合を行う。
まず、０次近傍特徴点の照合を行う。０次近傍特徴点は、図１０では特徴点ＩＤ３、特徴点ＩＤ６である。登録指紋と入力指紋には、それぞれ複数の０次近傍特徴点があるため、照合すべき０次近傍特徴点の組合せがいくつかある。そのため、全組合せに対して照合を行う。
組合せは以下の通りである。
【００５５】
同様にｎ次近傍特徴点について、照合を行っていく。照合する組み合わせがいくつかある場合は、全組み合わせに対して、照合得点を計算し、その最大となったものをそのｎ次近傍特徴点の照合得点とする。
【００５６】
注目特徴点が照合するかどうかは、第１の照合法と同じように、合計得点で判定する。合計得点が所定の得点を越えた場合に注目特徴点は照合したと判定する。
【００５７】
第２の実施形態では、このように隆線本数を用いても、特徴点照合を行う。第２の実施形態では、隆線本数を用いる特徴点照合方式と第１の照合法を混ぜたものである。ｎ次関係（近傍）特徴点照合時には、それぞれの方法で特徴点照合を行い、そのどちらかで同一特徴点と判断された場合は、そのｎ次隆線の隆線構造は一致すると判断する。このようにすると、二つある近傍特徴点までの関係情報のどちらかが検出不可能であっても、特徴点照合ができる。これは、部分的に指紋の隆線構造が検出できなかった時に有効である。
【００５８】
図１１は、指紋照合法の第１及び第２の実施形態を実現する装置の機能ブロック図である。
指紋スキャナ１３は、指紋の紋様を画像として計測する指紋入力装置である。画像記憶部１０は、画像処理中の指紋画像を保存する記憶装置である。画像二値化部１２は、多値階調の指紋画像を二値階調指紋画像に変換する装置であり、従来から当業者にはよく知られているものである。また画像細線化部１１は、二値化された指紋画像から隆線の芯線を抽出する装置である。特徴点抽出部１５は、細線化された指紋画像から指紋特徴点を抽出する装置である。特徴点情報検出部１６は、細線画像から特徴点の個々の特徴点情報（位置、種類、方向）を検出する装置であり、特徴点の方向は図１で説明した定義に基づいて検出する。主関係情報抽出部１７は、細線画像からそれぞれの特徴点の主関係特徴点を抽出する装置である。指紋中心位置検出部１４は、指紋の中心位置を検出する装置である。指紋情報記憶部１８は、得られた特徴点情報・関係情報・指紋中心位置を合わせて一つの指紋情報として記憶する。登録指紋情報記憶部２０は、予め登録されてある指紋情報をデータベースとして蓄える。指紋照合部１９は、二つの指紋情報を照合し、同一指紋かどうかを判定する。照合結果表示部２１は、照合結果を表示する。
【００５９】
以下、動作手順を追って、各部を詳細に説明する。
図１２は、図１１の装置の動作手順を示すフローチャートである。
まず、指紋スキャナ１３で多値指紋画像を採取する（ステップＳ４０）。採取された多値指紋画像は、画像記憶部１０に記憶される。画像二値化部１２は、多値指紋画像を二値化し（ステップＳ４１）、再び画像記憶部１０に記憶させる。画像細線化部１１は、二値化された指紋画像から指紋隆線の芯線を得るために細線化処理する。細線化された指紋画像は、再び画像記憶部１０に記憶される。指紋中心検出部１４は、多値画像または、二値化画像などから指紋中心を検出する（ステップＳ４２）。指紋中心の検出法は、従来からいくつかの手法が知られている。
【００６０】
特徴点抽出部１５は、細線化された指紋画像から指紋の特徴点位置を抽出する（ステップＳ４３）。特徴点情報抽出部１６は、特徴点位置と細線画像からその特徴点の位置、種類、方向の特徴点情報を検出する（ステップＳ４４）。主関係情報抽出部１７は、同じく、特徴点位置と細線画像から、主関係となる特徴点を抜き出し、その主関係情報を検出する（ステップＳ４５）。
【００６１】
指紋情報記憶部１８は、収集された指紋中心位置、特徴点情報、主関係情報をまとめて一つの指紋情報とし、それを記憶する（ステップＳ４６）。登録指紋情報記憶部２０は、予め計測された指紋情報を登録してあるデータベースである。
【００６２】
指紋照合部１９は、生成された指紋情報と、予め登録されている特定の登録指紋情報と照合を行う（ステップＳ４７）。照合方法は、既に説明したように個々の特徴点の照合を行うことで、指紋の一致・不一致を確かめる。
【００６３】
詳しく照合手順を説明する。以下、登録されている指紋情報を登録指紋、登録指紋と一致しているかどうか確かめる指紋を入力指紋と呼ぶことにする。
まず、登録指紋と照合指紋の位置あわせを行う。指紋画像中の指紋の位置は、指紋画像の採取の度に異なる。従って、登録指紋と入力指紋間で共通の座標軸を設定しなければ、特徴点位置の照合は出来ない。共通の座標軸として、例えば、指紋中心を原点とする座標軸を取る。他に、特定の特徴点を原点に取ることで、共通の座標軸を設定することも可能である。
【００６４】
次に、個々の特徴点について上記特徴点照合法の第１の実施形態を用いて照合をしていく。
登録指紋と入力指紋の特徴点同士の全組み合わせに対して、特徴点照合を行う。特徴点照合の手順を以下に示す。
【００６５】
ステップ１
登録指紋の特徴点と入力指紋の特徴点の組を一つ選ぶ。
ステップ２
登録指紋の特徴点座標と入力指紋の特徴点座標が所定の範囲内で一致していない場合は、その二つの特徴点は同一の特徴点ではないと判定し、ステップ１に戻る。
【００６６】
ステップ３
二つの特徴点の組を上記第一の特徴点照合方法に従って、照合をし、照合得点を算出する。照合得点が所定の値を越えた場合は、その特徴点の組は同一の特徴点であると判定する。後に、ステップ１にもどり、他の特徴点対について特徴点照合を行う。なお、同一の特徴点が見つかった特徴点は、今後の照合を行う特徴点対の候補とはしない。
【００６７】
上記の手順で、すべての特徴点について、同一特徴点の存在の有無を調べる。最終的に同一の特徴点数が所定の値を越えた場合、登録指紋と入力指紋は同一の指紋であると判定する。また、同一指紋の判定の方法は、全特徴点数に対して、照合の結果、同一と判断された特徴点数の割合が所定の値を越えた場合や、個々の特徴点照合スコアの合計スコアが所定の値を越えた場合に同一指紋と判定しても良い。
【００６８】
そして、ステップＳ４８で、照合結果を表示して処理を終了する。
次に、特徴点照合法の第３の実施形態では、仮想特徴点を用いて照合を行う。照合方法の基本は、特徴点照合法の第１の実施形態と同じである。
【００６９】
注目特徴点の関係情報を収集するのに先だって、指紋画像上に仮想特徴点を設定する。ここでは、仮想特徴点を実在する特徴点の両隣の隆線への投影位置とする。投影方法としては、ある特徴点から、隆線の方向に垂直に線を引き、隣の隆線と交わった場所を仮想特徴点とする等の方法があるが、必ずしも、隆線の方向に垂直に線を引く必要はなく、斜めでも良い。あるいは、全く別の方法を用いて、隣の隆線上に仮想特徴点を設定しても良く、ある特徴点に対して、その特徴点の載っている隆線の隣の隆線上に位置するように、対応する仮想特徴点を設ければよい。
【００７０】
図１３は、仮想特徴点（投影特徴点）の例を示す図である。
仮想特徴点の識別子は、投影元特徴点の識別子と一致させる。すなわち、仮想特徴点の特徴点情報として、投影元特徴点情報を使用する。
【００７１】
図１３の注目特徴点は、以下のような関係情報を持つ。また、指紋データの別の位置に仮想特徴点情報を持っている。
・０次隆線は、仮想特徴点ＩＤ９につながっている。
・１次隆線は、仮想特徴点ＩＤ１２につながっている。
・２次隆線は、仮想特徴点ＩＤ８につながっている。
・−１次隆線は、仮想特徴点ＩＤ１３につながっている。
・−２次隆線は、仮想特徴点ＩＤ１２につながっている。
【００７２】
図１５に、データ構造の模式的例を示す。
図１５に示すように、注目特徴点ＩＤ１１に対して、位置、種類、方向が登録される他に、上記したような、ｍ次（ｍは整数）の隆線に識別子がいくつの仮想特徴点が存在するかが登録される。
【００７３】
注目特徴点の照合は、第１の実施形態と同じように行う。異なる部分は、第１の実施形態は実存の近傍特徴点の照合を行っていたところを、仮想特徴点に対して特徴点照合を行うところである。
【００７４】
仮想特徴点の照合は、その投影元の特徴点の照合で行う。例えば、図１３において、仮想特徴点ＩＤ１２を照合する場合、実特徴点ＩＤ１２について照合を行い、それが一致すれば仮想特徴点ＩＤ１２は一致していると判定する。
【００７５】
その他の照合手順は、第１の実施形態と全く同じである。
すなわち、図１３を登録指紋、図１４を入力指紋とすると、まず、照合すべき注目特徴点を決定する。ここで、図１３では、ＩＤ１１の特徴点であり、図１４では、ＩＤ５の特徴点であるとする。次に、図１３と１４それぞれに対して、注目特徴点の周辺のｎ次隆線について、どの仮想特徴点が載っているかを調べる。例えば、図１３と１４のそれぞれにおいて、注目特徴点ＩＤ１１とＩＤ５のそれぞれから各隆線上で最も近い位置に存在する仮想特徴点を、注目特徴点ＩＤ１１とＩＤ５は、関係情報として持つ。図１３、１４の場合、注目特徴点を通って隆線方向に垂直に引いた直線と隆線との交点から仮想特徴点までの隆線長を調べ、その隆線長の最も短い仮想特徴点を採用している。
【００７６】
そして、０次隆線に載っているＩＤ９（図１３）とＩＤ２（図１４）の位置、種類、方向を照合し、０次隆線の照合を行う。あと、同様にして、順次、１次隆線、２次隆線、・・・と照合していく。
【００７７】
このように、仮想特徴点を用いて照合を行うことにより、登録指紋と照合指紋の採取環境が異なり、隆線の様子がゆがんだり、わずかに変化しても、周りの隆線との関係を利用して照合をするので、正しい照合を行うことが出来る。ただし、上記実施形態では、仮想特徴点は、各隆線に１個しか選択していないが、仮想特徴点の選択個数に制限はなく、各隆線毎に２個、あるいは、３個、または、各隆線毎に異なる数の仮想特徴点を記録し、照合を行うようにしても良い。
【００７８】
この第３の実施形態の指紋照合方法は、仮想特徴点を定めて仮想特徴点を用いて隆線構造の照合を行うという点以外は、第１の実施形態の処理手順をそのまま利用することが出来るので、ここでは、特には詳細には述べない。なお、第３の実施形態は、第１及び第２の実施形態と共に用いることにより、より精度の高い照合を行うことが出来る。共に用いる例を第４の実施形態で説明する。
【００７９】
次に、本発明の特徴点照合方法の第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態においては、近傍特徴点の種類が変遷しても正しく特徴点照合が出来る方法である。
【００８０】
指紋画像を指紋スキャナで読みとる時、皮膚の状態や、押圧の差で特徴点の種類が変化する場合がある。例えば、指紋スキャナに軽く指をふれた時に端点と計測された特徴点が、強く押しつけた時には、分岐点として計測される場合がある。
【００８１】
第４の実施形態では、特徴点の種類が変遷した場合をも仮定して照合を行うため、このような状況が発生しても、正しく特徴点照合を行うことが出来る。
第４の実施形態は、第１の実施形態と第３の実施形態を組み合わせて実現する。
【００８２】
今後、ｎ次隆線につながっている特徴点をｎ次主関係特徴点、仮想特徴点をｎ次副関係特徴点と呼ぶことにする。
図１６は、特徴点の種類が変遷した場合の第４の実施形態について説明する図である。
【００８３】
特徴点の種類の変遷は、図１６に示すように、図１６（ａ）で端点を形成していた隆線が隣の隆線に癒着したりすることで起こる。分岐点が端点に変遷する場合は、その逆である。
【００８４】
端点が分岐点に変化した場合は、端点を形成していた隆線が隣の隆線に癒着した場合なので、元の端点があった場所のすぐ近辺に分岐点が発生する。端点と分岐点の方向を図１で説明したように定義すると、変遷する前と変遷した後での特徴点の隆線方向は変化しない。
【００８５】
特徴点の種類が変遷すると、例えば、図１６（ｂ）で、０次主関係特徴点であったところ、図１６（ａ）では、０次副関係特徴点が現れるようになる。また、図１６（ａ）の１次主関係特徴点が端点に変遷した場合、図１６（ｂ）のように１次副関係特徴点が現れる。つまり、特徴点の変遷が発生すると、同じ次数の隆線上で主関係特徴点は副関係特徴点となり、副関係特徴点は主関係特徴点になる。また、特徴点情報は、その変遷に伴い種類（端点、分岐点）だけが変わり、座標と方向はほとんど変化しない。
【００８６】
すなわち、主関係特徴点と副関係特徴点を照合し、その座標と方向が所定の範囲内で一致し、かつ、種類が異なるなら、特徴点の変遷が起こっており、それらの特徴点は、元々同一の特徴点であったと判定できる。このように照合を行うことで、特徴点の変遷が起こっても正しく特徴点照合できるようになる。
【００８７】
図１７は、特徴点の種類の変遷の別の例を示した図である。
図１７（ａ）に示すように、０次副関係特徴点の投影元特徴点は端点であったとする。これが、図１７（ｂ）のように隣の隆線に癒着した場合を考える。このとき、それぞれの０次副関係特徴点の照合は、その投影元特徴点の位置と方向が一致しており、種類は異なるという結果が得られる。位置・方向・種類のすべてが一致していた場合は、完全な同一特徴点と見なしていたが、種類だけ異なる場合は、特徴点の変遷が起こったと推測できる。
【００８８】
図１６、図１７のように、特徴点の変遷が発生したと判断した場合は、不安定な特徴点とみなし、特徴点照合の配点に小さな点を割り当てる。
次に図１３、図１４を援用して特徴点照合方法の例を示す。図１３は、予め登録してある指紋（登録指紋）、図１４は、これから照合を行う指紋（入力指紋）とする。
【００８９】
図１８のデータ構造の例に示されるように、注目特徴点ＩＤ１１に対するデータは、ＩＤ１１そのものの位置、種類、方向の他に、図１３の場合以下の情報が格納される。
・０次隆線の主関係特徴点はＩＤ１０、副関係特徴点はＩＤ９である。
・１次隆線の主関係特徴点はＩＤ９、副関係特徴点はＩＤ１２である。
・２次隆線の主関係特徴点はＩＤ９、副関係特徴点はＩＤ８である。
・−１次隆線の主関係特徴点はＩＤ１２、副関係特徴点はＩＤ１３である。
・−２次隆線の主関係特徴点ＩＤ１３、副関係特徴点ＩＤ１２である。
【００９０】
同様に、図１４の注目特徴点ＩＤ５は、以下の関係情報を持つ。
・０次隆線の主関係特徴点はＩＤ３、副関係特徴点はＩＤ２である。
・１次隆線の主関係特徴点はＩＤ２、副関係特徴点はＩＤ４である。
・２次隆線の主関係特徴点はＩＤ１、副関係特徴点はＩＤ２である。
・−１次隆線の主関係特徴点はなし、副関係特徴点はＩＤ４である。
・−２次隆線の主関係特徴点はＩＤ６、副関係特徴点はＩＤ７である。
【００９１】
まず、０次隆線について近傍特徴点の照合を行う。
第１の実施形態、及び、第３の実施形態と同様の方法で、主関係特徴点同士、及び、副関係特徴点同士で照合を行う。ここでは、図１３の０次近傍特徴点ＩＤ１０と図１４の０次近傍特徴点ＩＤ３を照合し、図１３の０次近傍仮想特徴点ＩＤ９と図１４の０次近傍仮想特徴点ＩＤ２を照合する。この場合、０次隆線については、主関係特徴点同士、副関係特徴点同士がそれぞれ、照合一致するので、０次隆線についての照合操作は終了する。それぞれの照合に１点を配点するとすると、０次隆線の照合得点は２点である。
【００９２】
次に、１次隆線について照合を行う。
１次隆線についてもまず、主関係特徴点同士、副関係特徴点同士の照合を行う。ここでは、図１３の主関係特徴点ＩＤ９と図１４の主関係特徴点ＩＤ２、図１３の副関係特徴点ＩＤ１２と図１４の副関係特徴点ＩＤ４を照合する。図１３の主関係特徴点ＩＤ９と図１４の主関係特徴点ＩＤ２の照合では、特徴点の位置・方向とも合っているが、種類が異なっている。従って、特徴点の変遷が起こったことが分かる。従って、１次主関係特徴点の照合得点を０．５点とする。図１３の副関係特徴点ＩＤ１２と図１４の副関係特徴点ＩＤ４の照合でも同じく、投影元特徴点の位置・方向は一致しているが、種類が異なっている。従って、１次副関係特徴点の照合得点も０．５点とする。統合すると、１次隆線の照合得点は１点となる。
【００９３】
次に２次隆線について照合を行う。
図１３では、２次隆線の主関係特徴点はＩＤ９、副関係特徴点は、ＩＤ８であり、図１４では、２次隆線の主関係特徴点はＩＤ１であり、副関係特徴点はＩＤ２である。従って、主関係特徴点同士の照合は、照合一致しない。同じく副関係特徴点同士の照合も照合一致しない。次に特徴点の変遷が起こったと仮定する。すなわち、主関係特徴点と副関係特徴点の照合を行う。
【００９４】
図１３の２次隆線の主関係特徴点ＩＤ９と図１４の２次隆線の副関係特徴点ＩＤ２の照合を行う。これらの照合では、位置と方向は一致するが、種類は異なっている。種類が異なっていることから、確かに特徴点の変遷が起こっていることが確認できる。従って、図１３の２次隆線の主関係特徴点に関する照合得点を０．５点とする。
【００９５】
同じく、図１３の２次隆線の副関係特徴点ＩＤ８と図１４の２次隆線の主関係特徴点ＩＤ１の照合を行う。この場合も投影元特徴点の位置・方向は一致しており、種類だけが異なっているので、特徴点の変遷が確かに起こっていることが確認できる。従って、図１３の２次隆線の副関係特徴点に関する照合得点を０．５点とする。統合すると、２次隆線の照合得点は１点になる。
【００９６】
以下、他の次数の隆線についても同じように照合を行っていく。最終的に注目特徴点の照合得点を各隆線の照合得点合計とし、その合計得点が所定の値を超えた場合、その注目特徴点は一致したと判定する。
【００９７】
次に、本発明の特徴点照合方法の第５の実施形態について説明する。第５の実施形態は、第１〜第４の実施形態の拡張である。すなわち、第１〜第４の実施形態に次に述べる方法を加えて、照合性能を向上させる。
【００９８】
第５の実施形態では、注目特徴点が変遷した場合でも正しく特徴点照合を行うものである。
隆線の次数を調整することで、登録指紋と入力指紋間で注目特徴点の種類が異なっても、注目特徴点同士の照合が出来る。
【００９９】
図１９は、注目特徴点の種類が変遷した様子を示す図である。
図１９から分かるように、注目特徴点が端点から分岐点、または、分岐点から端点に変化すると、主関係特徴点の載っている隆線の次数が一つずれる。
【０１００】
例えば、図１９のように、端点であった注目特徴点が１次隆線側に癒着すると、今まで１次隆線であったものが０次隆線に変わる。同様に考えると、正の次数がすべて一つずつ小さくなる。逆に端点であった注目特徴点が−１次側の隆線に癒着すると−１次の隆線であったものが０次隆線になるなど、負の次数が一つずつ大きくなる。
【０１０１】
分岐点が端点に変化した場合も上記と同様に考えることが出来る。また、隆線本数を数える場合も同様である。
従って、種類の異なっている注目特徴点同士を照合するには、例えば、以下のようにすれば良い。
【０１０２】
ステップ１
端点である注目特徴点が１次隆線側に癒着して分岐点となったことを仮定して、注目特徴点の照合を行う。すなわち、端点側の注目特徴点の正の次数の隆線をすべて次数１だけ下げ、同じ種類の注目特徴点の場合と同じ方法で照合得点を算出する。
【０１０３】
ステップ２
端点である特徴点が−１次隆線側に癒着して分岐点となったことを仮定して、注目特徴点の照合を行う。すなわち、負の次数の隆線をすべて次数１だけ上げ、再び同じ種類の注目特徴点の場合と同じ方法で照合得点を算出する。
【０１０４】
ステップ３
上記２つの照合得点の内、大きい方をその注目特徴点の最終的な照合得点とする。上記の方法で、注目特徴点の照合得点が高ければ、指紋画像の採取の過程で注目特徴点が変化したという仮定は正しい可能性が高く、それらの注目特徴点は種類が異なるにも関わらず、同一の特徴点だと判定できる。また、この仮定が正しくない可能性もあるので、この場合は、同一特徴点だと判定するために用いる閾値を厳しくしても良い。
【０１０５】
以上から分かるように、図８のフローチャートで説明した処理は、上記第４の実施形態を第１の実施形態に組み合わせて行うものである。
図２０〜図２４は、第４の実施形態と第５の実施形態に従う処理のフローチャートである。
【０１０６】
図２０は、メインの処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ５０で、注目特徴点Ａと注目特徴点Ｂは同じ種類か否かを判断する。
同じ種類でない場合には、図２３の処理に進む。特徴点ＡとＢが同じ種類である場合には、ステップＳ５１に進んで、特徴点ＡとＢの種類が端点か否かを判断する。端点である場合には、ステップＳ５２に進んで、サブルーチン１０を呼び出し、サブルーチンの返り値を得点として加算する。そして、すべての次数の隆線について加算できたら、ステップＳ５５に進む。
【０１０７】
ステップＳ５１で、特徴点Ａと特徴点Ｂの種類が端点でないと判断された場合には、ステップＳ５３において、０次隆線以外の隆線についてサブルーチン１０を使って得点を加算し、次に、ステップＳ５４において、サブルーチン１１を使って、０次隆線について得点を加算してステップＳ５５に進む。
【０１０８】
ステップＳ５５では、合計得点が閾値より大きいか否か判断し、閾値よりも大きい場合には、ステップＳ５６において、特徴点Ａと特徴点Ｂは一致したと判断し、ステップＳ５５で、閾値以下であると判断された場合には、特徴点Ａと特徴点Ｂは不一致であったと判断し（ステップＳ５７）、処理を終了する。
【０１０９】
図２１、２２は、サブルーチン１０の処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ５８で、得点を設定する変数Ｓを“０”に初期化する。次に、ステップＳ５９で、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次主関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判断する。一致する場合には、ステップＳ６２において、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次主関係特徴点の種類が照合するか否かを判断する。ステップＳ６２の判断がＹＥＳの場合には、ステップＳ６４において、得点Ｓを一点加算して図２２のステップＳ６５に進む。ステップＳ６２において、種類が一致しないと判断された場合には、ステップＳ６３において、得点を０．５点加算してステップＳ６５に進む。
【０１１０】
ステップＳ５９において、特徴点ＡとＢのＤ次の主関係特徴点の位置・方向が一致しない場合には、ステップＳ６０に進んで、特徴点Ａの主関係特徴点と特徴点Ｂの副関係特徴点の位置・方向が照合する（一致する）か否かを判断する。一致しない場合には、図２２のステップＳ６５に進む。ステップＳ６０において、位置・方向が一致すると判断された場合には、ステップＳ６１において、特徴点Ａの主関係特徴点と特徴点Ｂの副関係特徴点の種類が異なるか否かを判断する。種類が同じ場合には、図２２のステップＳ６５に進む。種類が同じでないと判断された場合には、ステップＳ６３に進んで、得点を０．５点加算して図２２のステップＳ６５に進む。
【０１１１】
ステップＳ６５においては、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次副関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判断する。位置・方向が一致する場合には、ステップＳ６８において、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次副関係特徴点の種類が照合するか否かを判断する。種類が一致する場合には、ステップＳ７０において、得点を１点加算して、ステップＳ７１に進む。ステップＳ６８において、種類が一致しない場合には、ステップＳ６９において、０．５点得点を加算して、ステップＳ７１に進む。
【０１１２】
ステップＳ６５で、特徴点Ａと特徴点ＢのＤ次副関係特徴点の位置・方向が照合しないと判断された場合には、ステップＳ６６に進んで、特徴点Ａの副関係特徴点と特徴点Ｂの主関係特徴点の位置・方向が照合するか否かを判断する。一致しない場合には、ステップＳ７１に進む。一致する場合には、ステップＳ６７において、特徴点Ａの副関係特徴点と特徴点Ｂの主関係特徴点の種類が異なるか否かが判断される。ステップＳ６７において、種類が異なる場合には、ステップＳ６９において、得点を０．５点加算して、ステップＳ７１に進む。ステップＳ６７において、種類が同じ場合には、ステップＳ７１に進む。ステップＳ７１では、以上の処理で得られた得点Ｓを返り値として、メイン処理に処理を戻す。
【０１１３】
図２３は、サブルーチン１１の処理を示すフローチャートである。
まず、サブルーチン１１が呼び出されると、ステップＳ７２において、特徴点Ａと特徴点Ｂの０次隆線（３本；この場合、特徴点が分岐点である）の組み合わせ（重複を禁止）を列挙する（Ｈ１〜Ｈｎ）。ステップＳ７３において、０次隆線の組み合わせＨｉを一つ取り上げる。そして、ステップＳ７４において、０次隆線の組み合わせＨｉに含まれる隆線の組について、Ｄ＝０としてサブルーチン１０を用いて、得点を算出し、その合計を変数Ｓｉに代入する。次に、ステップＳ７５において、すべての組み合わせに対して計算したか否かが判断される。すべての組み合わせについて判断されていない場合には、ステップＳ７３に戻って、他の組み合わせについても計算を行う。ステップＳ７５において、すべての組み合わせについて計算が終わったと判断された場合には、ステップＳ７６に進んで、複数の組み合わせに対して求められた得点Ｓｉの内の最大値を得点Ｓとして設定し、ステップＳ７７で、返り値を得点Ｓとして、メインの処理に戻る。
【０１１４】
図２４は、図２０のステップＳ５０において、特徴点ＡとＢが同じ種類の特徴点でなかった場合に行われる処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ７８において、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の正の次数を一つずつ下げる。そして、ステップＳ７９において、０次でない隆線に関して、サブルーチン１０を使って、得点Ｓ１を求める。更に、ステップＳ８０において、０次の隆線に関してサブルーチン１１を用いて得点を求め、Ｓ１に加えて、得点の合計Ｓ１を求める。
【０１１５】
次に、ステップＳ８１において、特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻し、ステップＳ８２において、特徴点Ａと特徴点Ｂの内、端点側の関係特徴点の負の次数を一つずつ上げる。
【０１１６】
そして、ステップＳ８３において、０次でない隆線についてサブルーチン１０を用いて、得点Ｓ２を算出する。更に、ステップＳ８４において、０次の隆線について、サブルーチン１１を用いて得点を計算し、先に求めた得点Ｓ２に加算する。そして、ステップＳ８５において特徴点Ａと特徴点Ｂの関係情報の次数を元に戻し、ステップＳ８６において、得点Ｓ１とＳ２のいずれか大きい方を総合得点Ｓとして設定し、図２０のステップＳ５５に進む。
【０１１７】
図２５及び図２６は、連鎖照合を説明する図である。
上記実施形態では、基本的に近い場所にある二つの特徴点の位置関係を比較して、特徴点の照合を行っている。そのため、特徴点照合は、ほんの局所的な領域のみを登録指紋と入力指紋で比較し照合している。その結果、局所領域内では、よく似た隆線構造となっている場合、指紋照合の誤判定を起こす場合がある。これを防ぐには、局所領域だけで特徴点照合をするのではなく大局的に照合すればよい。これを実現するには、互いに関係情報で結ばれた特徴点がそれぞれ、照合一致し、それが連鎖的に発生している場合、各特徴点の照合得点を高得点にする。照合一致する特徴点が連鎖的に発生した場合、照合得点を高得点にするとは、すなわち、大局的に隆線構造が一致した場合を、重要視するということである。
【０１１８】
以下、詳しく説明する。
二つの指紋を照合すると違う指紋にも関わらず、いくつかの特徴点が照合する時がある。このため、二つの指紋が同一であるかどうかの判定に閾値が必要となり、本人拒否エラーと他人受入エラーのトレードオフの関係が発生する。他人受入エラーとは、違う指紋にも関わらず、一致する特徴点が多く、一致判定基準を満たしてしまうことである。
【０１１９】
他人受入エラーが発生する場合の特徴点照合結果を観察すると、照合一致した特徴点が指紋画像の全体に散在している場合が多い。例えば、本発明の実施形態で、２本のｎ次隆線画を照合した場合、その特徴点は一致したと判定するとする。他人受入エラーの発生している指紋では、この注目特徴点の照合に成功している部分が局所的に散在し、結果的に照合一致する条件を満たしている（図２５は、このことを模式的に示している）。
【０１２０】
当然のことながら、同じ指紋の場合では、照合した特徴点の近辺の特徴点も照合している。これは、一つの特徴点が照合するということは、その局所領域では正しく指紋画像が形成されており、近辺の特徴点も正しく抽出されていると仮定できるからである。（図２６は、このことを模式的に示している）
従って、上記の他人受入エラーを抑制するには、照合一致した特徴点が集団発生しているかどうかを確認すれば良い。集団発生しているという判定は、例えば、その照合した特徴点同士が隆線を介してつながっているかどうかを調べれば良い。
【０１２１】
図２７は、第６の実施形態である、指紋が連鎖的に照合一致しているかどうかを調べる処理のフローチャートである。
図２７のフローチャートでは、２連鎖まで計算する例である。また、図２７の指紋一致判定は、照合一致した特徴点の数を数えるのではなく、特徴点照合得点の合計が、一致判定閾値を上回っているかどうかを確認することで行っている。照合判定の方法は、同図に示されるものに限られるものではない。
【０１２２】
まず、ステップＳ９０において、すべての特徴点の照合得点を計算する。次に、ステップＳ９１で、照合した特徴点のうち、一つに注目して処理を行うために、一つの特徴点を選択する。ステップＳ９２において、その選択された特徴点の関係特徴点のうち、照合に成功したものの数（ｎ：ｎは正数）を調べる。次に、ステップＳ９３で、照合に成功した関係特徴点のうち、更にその関係特徴点の照合に成功したものの数（ｍ：ｍは正数）を調べる。そして、ステップＳ９４において、注目している特徴点の照合得点をｎ、ｍに応じて増加する。例えば、（１＋０．１ｎ＋０．２ｍ）倍する。ステップＳ９５では、すべての特徴点に対して計算したか否かを判断する。すべての特徴点に対する計算が終わっていない場合には、ステップＳ９１に戻って、他の特徴点についても同様に計算する。ステップＳ９５において、すべての特徴点に対する計算が終わっていると判断された場合には、ステップＳ９６において、すべての特徴点の照合得点を計算し、ステップＳ９７において、特徴点の照合得点合計が閾値より大きいか否かを判断する。閾値より合計得点が大きい場合には、ステップＳ９８で、指紋は一致したと判断する。合計得点が閾値以下であった場合には、ステップＳ９９で、指紋は不一致であると判断する。
【０１２３】
図２８は、第７の実施形態を説明する図である。
注目特徴点の持つ関係情報は、図２８を例にすると、以下のようなものである。
１）
・近傍特徴点Ａは、４次隆線に連結している。
・近傍特徴点Ａ（４次隆線に連結されていると言う意味で、連結特徴点とも呼ぶ）と注目特徴点の間にある隆線本数は２本である（この近傍特徴点と注目特徴点の間にある隆線本数は、上記した実施形態と同様に指紋画像から検出する）。
・連結特徴点の種類は、分岐点である。
２）
・近傍特徴点Ｂは、・・・
このように、各近傍特徴点について１）と同様の情報を取得する。
【０１２４】
近傍特徴点の照合は、これらの関係情報を照合する。すなわち、近傍特徴点の照合時、隆線の次数と連結特徴点までの隆線の本数と、連結特徴点の形が一致していれば、その近傍特徴点までの隆線構造は一致したと判定する。注目特徴点の一致不一致は、一致した近傍特徴点の個数が所定の値を越えた場合、一致と判定する。
【０１２５】
第７の実施形態では、図２８で示される点線と４次隆線で囲まれる領域内にある特徴点の個数を確認していることになる。このようにすると、隆線の次数、隆線の本数、特徴点の形は、指紋の変形・回転に対し不変であるから、照合が安定して行えるようになる。すなわち、指を指紋スキャナに押す時の力加減の違いによる指紋の変形に対して、正しく照合できるようになる。
【０１２６】
なお、本実施形態において、連結特徴点と注目特徴点との間の隆線の本数の数え方は、様々な方法が考えられ、上記実施形態のような数え方、連結特徴点が載っている隆線も数える方法、連結特徴点と注目特徴点が載っている両方の隆線を数える方法、連結特徴点の載っている隆線は数えず、注目特徴点が載っている隆線を数える方法などが考えられる。第７の実施形態の近傍特徴点照合法を第１〜５の実施形態と組み合わせると、更に照合性能が向上する。
【０１２７】
図２９は、第３〜第７の実施形態を実現する装置の機能ブロック図を示す図である。
なお、同図において、図１１と同じ構成要素には同じ参照符号を付し、説明を省略する。
【０１２８】
図２９の構成においては、図１１の構成に加え、仮想特徴点生成部３０が設けられると共に、主関係情報抽出部が主・副関係情報抽出部３１に置き換わり、指紋照合部１９ａは、第３〜第６の実施形態で説明した照合方法を実現する。仮想特徴点生成部３０は、入力された細線化指紋画像と特徴点抽出部１５によって抽出された特徴点の情報から、仮想特徴点を生成する。また、主・副関係情報抽出部３１は、細線化指紋画像、及び、仮想特徴点に関する情報から特徴点間の主・副関係を決定する。
【０１２９】
図３０は、図２９の装置の動作手順を示すフローチャートである。
まず、指紋スキャナ１３で多値指紋画像を採取する（ステップＳ１１０）。採取された多値指紋画像は、画像記憶部１０に記憶される。画像二値化部１２は、多値指紋画像を二値化し（ステップＳ１１１）、再び画像記憶部１０に記憶させる。画像細線化部１１は、二値化された指紋画像から指紋隆線の芯線を得るために細線化処理する。細線化された指紋画像は、再び画像記憶部１０に記憶される。指紋中心検出部１４は、多値画像または、二値化画像などから指紋中心を検出する（ステップＳ１１２）。指紋中心の検出法は、前述したように、従来からいくつかの手法が知られている。
【０１３０】
特徴点抽出部１５は、細線化された指紋画像から指紋の特徴点位置を抽出する（ステップＳ１１３）。特徴点情報抽出部１６は、特徴点位置と細線画像からその特徴点の位置、種類、方向の特徴点情報を検出する（ステップＳ１１４）。仮想特徴点生成部３０は、特徴点情報と細線化指紋画像から仮想特徴点を生成する（ステップＳ１１５）。主・副関係情報抽出部３１は、特徴点情報と細線画像から、特徴点、仮想特徴点間の主・副関係を抽出し、その主・副関係情報を特徴点情報に格納する（ステップＳ１１６）。
【０１３１】
指紋情報記憶部１８は、収集された指紋中心位置、特徴点情報、主・副関係情報をまとめて一つの指紋情報とし、それを記憶する（ステップＳ１１７）。登録指紋情報記憶部２０は、予め計測された指紋情報を登録してあるデータベースである。
【０１３２】
指紋照合部１９ａは、生成された指紋情報と、予め登録されている特定の登録指紋情報と照合を行う（ステップＳ１１８）。照合方法は、既に説明した第３〜第７の実施形態を使用する。
【０１３３】
登録されている指紋情報を登録指紋、登録指紋と一致しているかどうか確かめる指紋を入力指紋と呼ぶことにすと、図１２で説明したように、まず、登録指紋と照合指紋の位置あわせを行う。指紋画像中の指紋の位置は、指紋画像の採取の度に異なる。従って、登録指紋と入力指紋間で共通の座標軸を設定しなければ、特徴点位置の照合は出来ない。共通の座標軸として、例えば、指紋中心を原点とする座標軸を取る。他に、特定の特徴点を原点に取ることで、共通の座標軸を設定することも可能である。
【０１３４】
そして、この後の処理は、第３〜第７の実施形態で説明した照合方法を適宜組み合わせて実行する。第３〜第７の実施形態の照合方法については、前述したので、説明を省略する。
【０１３５】
そして、ステップＳ１１９で、照合結果を表示して処理を終了する。
図３１は、本実施形態をプログラムで実現する場合に必要とされるハードウェア構成の例を示す図である。
【０１３６】
上述した実施形態の処理は、汎用コンピュータ５１上で動作するプログラムで実現が可能である。この場合、汎用コンピュータ５１は、ＣＰＵ４０にバス４１を介して接続された各装置の相互データ交換によって実現される。ＲＯＭ４２には、ＢＩＯＳなどが組み込まれ、電源投入と同時に、入出力装置５０等とのデータ交換を可能にする。汎用コンピュータ５１を指紋照合専用装置として使用する場合には、ＲＯＭ４２にプログラムを格納することにより、ＣＰＵ４０に実行させるようにしても良い。入出力装置５０は、通常、キーボード、マウス、ディスプレイなどからなるが、指紋照合を行う場合には、指紋画像を取得するスキャナが必要となる。
【０１３７】
通常、当該プログラムは、ハードディスクなどの記憶装置４７に記憶され、必要に応じてＣＰＵ４０の指示により、ＲＡＭ４３に展開されて、ＣＰＵ４０によって実行される。あるいは、当該プログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬記録媒体４９に記録して持ち運び可能とし、必要に応じて、記録媒体読み取り装置４８に読みとらせて、ＲＡＭ４３に展開し、ＣＰＵ４０に実行させることも可能である。あるいは、可搬記録媒体４９からプログラムを記憶装置４７に記憶させて、後は、記憶装置４７からプログラムをＲＡＭ４３に読み込んでＣＰＵ４０に実行させることも可能である。
【０１３８】
また、今日のようにインターネットなどのコンピュータネットワークが発達した環境では、通信インターフェース４４を介してネットワーク４５に接続し、情報提供者４６から当該プログラムをダウンロードして実行することも可能である。あるいは、ＬＡＮなどにおいてよく行われているように、情報提供者４６がＬＡＮのサーバのような機能を果たす場合、ネットワーク環境下で、プログラムを情報提供者４６から直接ダウンロードすることなくＣＰＵ４０に実行させることも可能である。また、指紋に関するデータを情報提供者４６に送って処理させ、結果のみを汎用コンピュータ５１が受け取るという実行形態も可能である。
【０１３９】
また、入出力装置５０（特には、指紋画像読み取りのための装置）を指紋照合を必要とする複数箇所に配置し、その照合処理については、中央に設けられた汎用コンピュータ５１で一括して行うようなシステムを組むことも可能である。
＜付記＞
本発明は、以下の形態でも実施可能である。
１．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合する照合手段と、を備えることを特徴とする装置。
２．前記特徴点に関する情報は、各特徴点に割り当てられた識別子と該特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする１に記載の装置。
３．前記照合対象の特徴点から前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする１に記載の装置。
４．前記第１と第２の指紋に対して、前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、前記照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点を結ぶ方向とは異なる方向に関し計数した値が一致し、該照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点とを結ぶ方向に計数した値とが一致した場合、該第１と第２の指紋の該照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする１に記載の装置。
５．前記第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする１に記載の装置。
６．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする１に記載の装置。
７．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする１に記載の装置。
８．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする１に記載の装置。
９．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合する照合手段と、
を備えることを特徴とする装置。
１０．前記仮想特徴点に関する情報は、各仮想特徴点に割り当てられた識別子と該仮想特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする９に記載の装置。
１１．前記照合対象の特徴点から前記周囲の仮想特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の仮想特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする９に記載の装置。
１２．前記第１と第２の指紋の前記周囲の仮想特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする９に記載の装置。
１３．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする９に記載の装置。
１４．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の仮想特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする９に記載の装置。
１５．前記仮想特徴点は、実在する特徴点を周辺の隆線に投影して生成することを特徴とする９に記載の装置。
１６．前記仮想特徴点の特徴情報を仮想特徴点の投影もとの特徴点の特徴情報とすることを特徴とする１５に記載の装置。
１７．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする９に記載の装置。
１８．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定する照合判定手段と、
を備えることを特徴とする装置。
１９．前記照合対象の特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする１８に記載の装置。
２０．前記周囲の特徴点、または、前記仮想特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする１８に記載の装置。
２１．第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点、及び、仮想特徴点を混合した組合せについて照合を行うことを特徴とする２０に記載の装置。
２２．前記照合対象の特徴点の前記第１と第２の指紋における一致、前記周囲の特徴点の一致が該照合対象の特徴点について複数生じた場合には、一致の生じた個数に応じて照合結果の評価を高めることを特徴とする１８に記載の装置。
２３．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
２４．前記特徴点に関する情報は、各特徴点に割り当てられた識別子と該特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする２３に記載の方法。
２５．前記照合対象の特徴点から前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする２３に記載の方法。
２６．前記第１と第２の指紋に対して、前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、前記照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点を結ぶ方向とは異なる方向に関し計数した値が一致し、該照合対象の特徴点から該周囲の特徴点が載っている隆線までの間にある隆線の本数を該照合対象の特徴点と該周囲の特徴点とを結ぶ方向に計数した値が一致した場合、該第１と第２の指紋の該照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする２３に記載の方法。
２７．前記第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする２３に記載の方法。
２８．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする２３に記載の方法。
２９．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする２３に記載の方法。
３０．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする２３に記載の方法。
３１．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
３２．前記仮想特徴点に関する情報は、各仮想特徴点に割り当てられた識別子と該仮想特徴点の特徴情報を対応させた形式を有することを特徴とする３１に記載の方法。
３３．前記照合対象の特徴点から前記周囲の仮想特徴点の載っている隆線までの隆線本数が一致し、かつ、該周囲の仮想特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致した場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一の特徴点であると判定することを特徴とする３１に記載の方法。
３４．前記第１と第２の指紋の前記周囲の仮想特徴点の位置・種類・方向の少なくとも一つが所定の範囲内で一致した時、該第１と第２の指紋の前記照合対象の特徴点の特徴情報が一致したと判定することを特徴とする３１に記載の方法。
３５．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の位置、及び、方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする３１に記載の方法。
３６．前記第１と第２の指紋において、前記周囲の仮想特徴点の位置、及び方向が所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合には、照合評価の低い一致であるとすることを特徴とする３１に記載の方法。
３７．前記仮想特徴点は、実在する特徴点を周辺の隆線に投影して生成することを特徴とする３１に記載の方法。
３８．前記仮想特徴点の特徴情報を仮想特徴点の投影もとの特徴点の特徴情報とすることを特徴とする３７に記載の方法。
３９．前記第１と第２の指紋において、前記照合対象の特徴点の種類が異なる場合、該照合対象の特徴点が載っている隆線と前記周囲の特徴点が載っている隆線の関係を変化させて照合を行うことを特徴とする３１に記載の方法。
４０．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
４１．前記照合対象の特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする４０に記載の方法。
４２．前記周囲の特徴点、または、前記仮想特徴点が位置及び方向に関し、第１と第２の指紋で所定の範囲内で一致するが、種類が異なる場合、照合結果の評価を低く設定することを特徴とする４０に記載の方法。
４３．第１と第２の指紋の前記周囲の特徴点、及び、仮想特徴点を混合した組合せについて照合を行うことを特徴とする４２に記載の方法。
４４．前記照合対象の特徴点の前記第１と第２の指紋における一致、前記周囲の特徴点の一致が該照合対象の特徴点について複数生じた場合には、一致の生じた個数に応じて照合結果の評価を高めることを特徴とする４０に記載の方法。
４５．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
４６．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
４７．取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップと、
を備えることを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１４０】
【発明の効果】
隆線でつながれている特徴点のネットワークは、指紋がひずんだり伸び縮みしたり、一部が欠けても、そのネットワーク構造は不変である。そのため、本発明によれば、指紋の隆線構造と特徴点の位置関係を用いて指紋の照合を行うことで、高い照合性能が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】特徴点の方向の定義を説明する図である。
【図２】本発明の注目特徴点の第１の実施形態の照合方法を説明する図（その１）である。
【図３】本発明の注目特徴点の第１の実施形態の照合方法を説明する図（その２）である。
【図４】第１の実施形態におけるデータ構造を示す図である。
【図５】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その１）である。
【図６】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その２）である。
【図７】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その３）である。
【図８】第１の実施形態の処理を示すフローチャート（その４）である。
【図９】本発明の特徴点照合方法の第２の実施形態を示す図（その１）である。
【図１０】本発明の特徴点照合方法の第２の実施形態を示す図（その２）である。
【図１１】指紋照合法の第１及び第２の実施形態を実現する装置の機能ブロック図である。
【図１２】図１１の装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】仮想特徴点（投影特徴点）の例を示す図（その１）である。
【図１４】仮想特徴点（投影特徴点）の例を示す図（その２）である。
【図１５】データ構造の模式的例を示す図である。
【図１６】特徴点の種類が変遷した場合の第４の実施形態について説明する図である。
【図１７】特徴点の種類の変遷の別の例を示した図である。
【図１８】データ構造の例を示す図である。
【図１９】注目特徴点の種類が変遷した様子を示す図である。
【図２０】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その１）である。
【図２１】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その２）である。
【図２２】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その３）である。
【図２３】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その４）である。
【図２４】第４と第５の実施形態に従う処理のフローチャート（その５）である。
【図２５】連鎖照合を説明する図（その１）である。
【図２６】連鎖照合を説明する図（その２）である。
【図２７】第６の実施形態である、指紋が連鎖的に照合一致しているかどうかを調べる処理のフローチャートである。
【図２８】第７の実施形態を説明する図である。
【図２９】第３〜第７の実施形態を実現する装置の機能ブロック図を示す図である。
【図３０】図２９の装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図３１】本実施形態をプログラムで実現する場合に必要とされるハードウェア構成の例を示す図である。
【符号の説明】
１０ 画像記憶部
１１ 画像細線化部
１２ 画像二値化部
１３ 指紋スキャナ
１４ 指紋中心位置検出部
１５ 特徴点抽出部
１６ 特徴点情報抽出部
１７ 主関係情報抽出部
１８ 指紋情報記憶部
１９ 指紋照合部
２０ 登録指紋情報記憶部
２１ 照合結果表示部
１９ａ 指紋照合部
３０ 仮想特徴点生成部
３１ 主・副関係情報抽出部
Claims (9)
- 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合する照合手段と、
を備え、
前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、該周囲の特徴点の種類が一致している場合は、前記周囲の特徴点が載っている隆線までの隆線本数が一致しているか、もしくは、該周囲の特徴点の種類が異なる場合は、前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数の差が１本以下である場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一であると判定することを特徴とする装置。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合する照合手段と、
を備え、
照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係は、該照合対象の特徴点が載っている隆線から数えて何番目に該仮想特徴点が載っている隆線があるかという関係と該仮想特徴点の生成元となっている実在特徴点の識別記号、もしくは、特徴情報を含むことを特徴とする装置。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する装置において、
前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成する仮想特徴点生成手段と、
該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得する隆線関係取得手段と、
該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定する照合判定手段と、
を備え、
照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係は、該照合対象の特徴点が載っている隆線から数えて何番目に該仮想特徴点が載っている隆線があるかという関係と該仮想特徴点の生成元となっている実在特徴点の識別記号、もしくは、特徴情報を含むことを特徴とする装置。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップと、
を備え、
前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、該周囲の特徴点の種類が一致している場合は、前記周囲の特徴点が載っている隆線までの隆線本数が一致しているか、もしくは、該周囲の特徴点の種類が異なる場合は、前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数の差が１本以下である場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一であると判定することを特徴とする方法。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップと、
を備え、
照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係は、該照合対象の特徴点が載っている隆線から数えて何番目に該仮想特徴点が載っている隆線があるかという関係と該仮想特徴点の生成元となっている実在特徴点の識別記号、もしくは、特徴情報を含むことを特徴とする方法。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法において、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップと、
を備え、
照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係は、該照合対象の特徴点が載っている隆線から数えて何番目に該仮想特徴点が載っている隆線があるかという関係と該仮想特徴点の生成元となっている実在特徴点の識別記号、もしくは、特徴情報を含むことを特徴とする方法。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｂ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合するステップと、
を備え、
前記周囲の特徴点の特徴情報が所定の範囲内で一致し、かつ、該周囲の特徴点の種類が一致している場合は、前記周囲の特徴点が載っている隆線までの隆線本数が一致している か、もしくは、該周囲の特徴点の種類が異なる場合は、前記周囲の特徴点の載っている隆線までの隆線本数の差が１本以下である場合、前記第１及び第２の指紋に含まれる照合対象の特徴点が同一であると判定することを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋とを照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合するステップと、
を備え、
照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係は、該照合対象の特徴点が載っている隆線から数えて何番目に該仮想特徴点が載っている隆線があるかという関係と該仮想特徴点の生成元となっている実在特徴点の識別記号、もしくは、特徴情報を含むことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 取得した第１の指紋と、予め登録されている第２の指紋を照合し、指紋の一致・不一致を判定する方法をコンピュータに実現させるプログラムを記録した記録媒体において、該方法は、
（ａ）前記第１と第２の指紋の特徴点に対し、仮想特徴点を生成するステップと、
（ｂ）該第１及び第２の指紋において、照合対象の特徴点の周囲の特徴点が載っている隆線及び周囲の仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係を取得するステップと、
（ｃ）該第１の指紋において、該周囲の特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の特徴点を用いて照合し、該第１の指紋において、該周囲の仮想特徴点が載っている隆線が有する、該照合対象の特徴点が載っている隆線との関係と同じ関係を、該第２の指紋において、照合対象の特徴点に対して有している周囲の仮想特徴点を用いて照合することにより、該照合対象の特徴点の一致を判定するステップと、
を備え、
照合対象の特徴点の周囲の該仮想特徴点が載っている隆線の、該照合対象の特徴点が載っている隆線に対する関係は、該照合対象の特徴点が載っている隆線から数えて何番目に該仮想特徴点が載っている隆線があるかという関係と該仮想特徴点の生成元となっている実在特徴点の識別記号、もしくは、特徴情報を含むことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29284799A JP3725998B2 (ja) | 1999-10-14 | 1999-10-14 | 指紋照合装置及び照合方法 |
| US09/665,159 US7151846B1 (en) | 1999-10-14 | 2000-09-19 | Apparatus and method for matching fingerprint |
| DE60039396T DE60039396D1 (de) | 1999-10-14 | 2000-09-21 | Gerät und Verfahren zum Vergleichen von Fingerabdrücken |
| EP00308256A EP1093079B1 (en) | 1999-10-14 | 2000-09-21 | Apparatus and method for matching fingerprint |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29284799A JP3725998B2 (ja) | 1999-10-14 | 1999-10-14 | 指紋照合装置及び照合方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001118065A JP2001118065A (ja) | 2001-04-27 |
| JP3725998B2 true JP3725998B2 (ja) | 2005-12-14 |
Family
ID=17787145
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29284799A Expired - Fee Related JP3725998B2 (ja) | 1999-10-14 | 1999-10-14 | 指紋照合装置及び照合方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7151846B1 (ja) |
| EP (1) | EP1093079B1 (ja) |
| JP (1) | JP3725998B2 (ja) |
| DE (1) | DE60039396D1 (ja) |
Families Citing this family (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7424618B2 (en) * | 2001-03-14 | 2008-09-09 | Paladin Electronic Services, Inc. | Biometric access control and time and attendance network including configurable system-on-chip (CSOC) processors with embedded programmable logic |
| JP4262471B2 (ja) | 2002-11-12 | 2009-05-13 | 富士通株式会社 | 生体特徴データ取得装置 |
| JP3719435B2 (ja) * | 2002-12-27 | 2005-11-24 | セイコーエプソン株式会社 | 指紋照合方法及び指紋照合装置 |
| EP1758060B1 (en) | 2004-06-18 | 2013-12-11 | Sony Corporation | Image correlation method, image correlation device, and program |
| JP4340618B2 (ja) | 2004-10-08 | 2009-10-07 | 富士通株式会社 | 生体情報認証装置及び方法，並びに生体情報認証プログラム及び生体情報認証プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 |
| US20060083414A1 (en) * | 2004-10-14 | 2006-04-20 | The Secretary Of State For The Home Department | Identifier comparison |
| JP4449762B2 (ja) * | 2005-01-24 | 2010-04-14 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 人物照合装置、人物照合システム及び人物照合方法 |
| JP2006202212A (ja) * | 2005-01-24 | 2006-08-03 | Konica Minolta Business Technologies Inc | 個人認証装置、情報処理装置及び個人認証システム |
| JP5304655B2 (ja) * | 2007-12-26 | 2013-10-02 | 日本電気株式会社 | パターン間特徴対応付け装置及びそれに用いるパターン間特徴対応付け方法並びにそのプログラム |
| JP5521276B2 (ja) | 2008-03-13 | 2014-06-11 | 富士通株式会社 | 認証装置、認証方法及び認証プログラム |
| GB0819069D0 (en) | 2008-10-17 | 2008-11-26 | Forensic Science Service Ltd | Improvements in and relating to methods and apparatus for comparison |
| JP5451765B2 (ja) | 2009-08-25 | 2014-03-26 | 日本電気株式会社 | 縞模様画像鑑定支援装置、縞模様画像鑑定支援方法及びプログラム |
| CN102576460A (zh) * | 2009-09-09 | 2012-07-11 | 日本电气株式会社 | 生物统计认证***、方法和程序 |
| US8520903B2 (en) | 2010-02-01 | 2013-08-27 | Daon Holdings Limited | Method and system of accounting for positional variability of biometric features |
| US8041956B1 (en) | 2010-08-16 | 2011-10-18 | Daon Holdings Limited | Method and system for biometric authentication |
| JP5679282B2 (ja) * | 2010-10-19 | 2015-03-04 | Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 | 芯線幅測定装置、芯線幅計算方法、芯線幅計算プログラム |
| US8548206B2 (en) | 2011-01-20 | 2013-10-01 | Daon Holdings Limited | Methods and systems for capturing biometric data |
| US8457370B2 (en) | 2011-01-20 | 2013-06-04 | Daon Holdings Limited | Methods and systems for authenticating users with captured palm biometric data |
| JP5737300B2 (ja) | 2011-02-15 | 2015-06-17 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム |
| JP5979451B2 (ja) * | 2012-03-28 | 2016-08-24 | 日本電気株式会社 | 照合結果表示装置、照合結果表示方法、プログラムおよび記録媒体 |
| US8913801B2 (en) * | 2012-06-29 | 2014-12-16 | Apple Inc. | Enrollment using synthetic fingerprint image and fingerprint sensing systems |
| US10372962B2 (en) | 2012-06-29 | 2019-08-06 | Apple Inc. | Zero fingerprint enrollment system for an electronic device |
| US20150071541A1 (en) * | 2013-08-14 | 2015-03-12 | Rice University | Automated method for measuring, classifying, and matching the dynamics and information passing of single objects within one or more images |
| US9117100B2 (en) * | 2013-09-11 | 2015-08-25 | Qualcomm Incorporated | Dynamic learning for object tracking |
| KR102139795B1 (ko) * | 2014-12-15 | 2020-07-31 | 삼성전자주식회사 | 생채 특징 패턴을 업데이트하는 방법 및 이를 위한 전자 장치 |
| TWI617937B (zh) * | 2015-02-24 | 2018-03-11 | 指紋編碼方法與指紋認證方法及其系統 | |
| US10599910B2 (en) * | 2016-11-24 | 2020-03-24 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for fingerprint recognition |
| JP6900664B2 (ja) * | 2016-12-14 | 2021-07-07 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
| TWI709918B (zh) * | 2018-12-03 | 2020-11-11 | 大陸商北京集創北方科技股份有限公司 | 提高手指識別率的處理方法及其指紋識別裝置 |
| KR102577587B1 (ko) * | 2019-01-03 | 2023-09-12 | 삼성전자주식회사 | 지문 인증 방법 및 장치 |
| CN110136188B (zh) * | 2019-05-16 | 2023-01-17 | 东莞职业技术学院 | 一种基于特征的立体图像匹配算法 |
| EP3979191A4 (en) * | 2019-05-28 | 2022-06-29 | NEC Corporation | Information processing device, information processing method, and recording medium |
| WO2021192315A1 (ja) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | 日本電気株式会社 | 縞模様画像照合装置、縞模様照合方法、及び、そのプログラムが格納されたコンピュータ可読媒体 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5282163A (en) | 1975-12-29 | 1977-07-09 | Nec Corp | Characteristics point pair decision unit |
| JPS5282164A (en) | 1975-12-29 | 1977-07-09 | Nec Corp | Line pattern characteristics extraction unit |
| JPS6012674B2 (ja) | 1979-04-02 | 1985-04-02 | 日本電気株式会社 | パタ−ン特徴抽出装置 |
| JPS5624675A (en) | 1979-08-02 | 1981-03-09 | Nec Corp | Fingerprint reference device |
| DE3587083T2 (de) * | 1984-04-18 | 1993-06-03 | Nippon Electric Co | Identifizierungssystem durch pruefung von fingerabdruecken. |
| CA2064926C (en) * | 1991-04-03 | 1996-07-16 | Ritsuko Omori | Fingerprint image processing system capable of simply processing minutiae |
| JP2739856B2 (ja) * | 1995-12-18 | 1998-04-15 | 日本電気株式会社 | 指掌紋画像処理装置 |
| US5960101A (en) * | 1996-08-30 | 1999-09-28 | Printrak International, Inc. | Expert matcher fingerprint system |
| JP3002721B2 (ja) * | 1997-03-17 | 2000-01-24 | 警察庁長官 | 図形位置検出方法及びその装置並びにプログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体 |
| US6049621A (en) * | 1997-08-22 | 2000-04-11 | International Business Machines Corporation | Determining a point correspondence between two points in two respective (fingerprint) images |
| US6289112B1 (en) * | 1997-08-22 | 2001-09-11 | International Business Machines Corporation | System and method for determining block direction in fingerprint images |
| JP3705938B2 (ja) | 1997-10-20 | 2005-10-12 | 富士通株式会社 | 指紋登録装置、指紋照合装置及び指紋照合方法 |
| US6233348B1 (en) * | 1997-10-20 | 2001-05-15 | Fujitsu Limited | Fingerprint registering apparatus, fingerprint identifying apparatus, and fingerprint identifying method |
-
1999
- 1999-10-14 JP JP29284799A patent/JP3725998B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-09-19 US US09/665,159 patent/US7151846B1/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-09-21 DE DE60039396T patent/DE60039396D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-09-21 EP EP00308256A patent/EP1093079B1/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE60039396D1 (de) | 2008-08-21 |
| JP2001118065A (ja) | 2001-04-27 |
| EP1093079A3 (en) | 2004-02-04 |
| EP1093079A2 (en) | 2001-04-18 |
| EP1093079B1 (en) | 2008-07-09 |
| US7151846B1 (en) | 2006-12-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3725998B2 (ja) | 指紋照合装置及び照合方法 | |
| US7359532B2 (en) | Fingerprint minutiae matching using scoring techniques | |
| US7298874B2 (en) | Iris image data processing for use with iris recognition system | |
| Prasad et al. | A survey of fingerprint recognition systems and their applications | |
| EP1467308B1 (en) | Image identification system | |
| US8135181B2 (en) | Method of multi-modal biometric recognition using hand-shape and palmprint | |
| JP4303410B2 (ja) | 紋様中心決定装置および紋様方向決定装置並びに紋様位置合わせ装置および紋様照合装置 | |
| US7539331B2 (en) | Image identification system | |
| JP4127546B2 (ja) | 画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラム | |
| EP2528018B1 (en) | Biometric authentication device and biometric authentication method | |
| Czajka et al. | Domain-specific human-inspired binarized statistical image features for iris recognition | |
| Hemalatha | A systematic review on Fingerprint based Biometric Authentication System | |
| JPH0944666A (ja) | 皮膚紋様並びに指紋紋様の分類装置 | |
| JP4911300B2 (ja) | パターン情報登録装置、パターン情報登録方法、パターン情報登録プログラム及びパターン照合システム | |
| JP2020080188A (ja) | 指紋情報処理装置、指紋情報処理方法、およびプログラム | |
| Rahman et al. | Automated student attendance system using fingerprint recognition | |
| Singh et al. | Fusion of 4-slap fingerprint images with their qualities for human recognition | |
| JP2003030662A (ja) | 自動指紋識別方法及びそれを使用する端末 | |
| EP1429281A1 (en) | Method and apparatus for matching streaked pattern image | |
| JP2866461B2 (ja) | 指紋照合装置 | |
| Aizi et al. | Remote multimodal biometric identification based on the fusion of the iris and the fingerprint | |
| KR100391182B1 (ko) | 직접 골 추적을 이용한 지문 특징 추출방법 | |
| KR100698724B1 (ko) | 융선 방향 정보를 이용한 지문이미지의 특이점 및 중심점추출 방법 | |
| JPH05108806A (ja) | 画像特徴抽出方法及びその装置 | |
| JP2730179B2 (ja) | 指紋照合方法および装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050214 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050222 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050418 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050920 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050926 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080930 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090930 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090930 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100930 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100930 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110930 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120930 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120930 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130930 Year of fee payment: 8 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |