JP4348702B2 - 平面４指画像判定装置、平面４指画像判定方法及び平面４指画像判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、平面４指画像判定装置に関し、特に、平面４指画像から正確な手別と指種の判定を可能とする平面４指画像判定装置、平面４指画像判定方法及び画像判定プログラムに関する。

一般に、縞紋様状の多数の隆線によって構成される指紋は、終生不変かつ万人不同という２つの大きな特徴をもっているため、古くから人物特定の手段として広く利用されている。

最近、米国では、米国本土防衛を目的として、米国入国者の本人確認を厳格化している。その１つの手段として指紋による本人確認が始まっている。

本人確認用途における指紋入力は、１つの指毎に行うのが主流であるが、複数回入力するのは面倒なので、複数指の指紋を１回で入力する手段もある。例えば、人差し指、中指、薬指、小指の４指を一度にスキャン（走査）するライブスキャナが実用化されている。

このように走査された画像は、４本の指紋画像を含んでいるので平面４指印象画像、または平面４指画像と呼ばれる。尚、ここでいう平面印象とは、警察用途で利用される回転印象とは異なり、指を回転せずに平面部のみの印象を採取することから名付けられている。

また、平面４指画像を採取できるライブスキャナは、例えば、米国特許ＵＳＰ５，６５０，８４２ Device and method for obtaining a plain image of multiple fingerprints（特許文献１）で実現されている。

特許文献１の方法によれば、平面４指画像による複数の指の指紋を容易に一度に採取できる長所に加えて、指単位の走査で発生しやすかった、指紋の誤採取（本来採取すべき指とは異なる指の指紋が採取される）を防止できるという利点がある。

しかしながら、平面４指の走査において、右手を左手と誤った走査、あるいはその逆の走査を防止することは困難であった。

そこで、米国技術標準局 (National Institute of Standards and Technology)では、平面４指画像の自動切り出し機能の性能を評価するために「平面切り出し評価２００４ (Slap Fingerprint Segmentation Evaluation 2004)」という計画を立ち上げた。この詳細は、http://fingerprint.nist.gov/slapseg04/のウエブ（２００４年７月６日付）に登録されている。この評価における達成すべき注目事項の１つに、右手か左手かという手別の自動判定があげられている。

このように、平面４指画像の手別判定の要望はあるものの、未だ、その技術は確立されていない。手別判定精度が高く、悪意を持った被験者が入力すると考えられる特殊な平面４指画像に対しても正しく手別を判定する方式が望まれている。
米国特許ＵＳＰ５，６５０，８４２ 特許第２６９０１０３号公報 特公昭５９−２７９４５号公報 特許第２６３７７６４号公報 米国特許ＵＳＰ５，０４０，２２４

上述した従来の技術においては、以下に述べるような問題点があった。

特許文献１に開示される方法では、指単位の走査で発生しやすかった、指紋の誤採取（本来採取すべき指とは異なる指の指紋が採取される）を防止することはできるが、平面４指の走査においても、右手を左手と誤った走査、あるいはその逆の走査を防止することは困難である。このため、悪意を持った被験者が反対の手を入力することで、違法に検査をすり抜けることを防止することはできない。

このような右手と左手の誤った走査や、悪意を持った被験者が反対の手の４指画像を入力することで違法に検査をすり抜けることを防止するには、入力された平面４指画像から正確に手別と指種の判定を行うことが極めて有効となるが、現段階において、そのための有用な技術は提案されておらず、手別と指種の精度の高い判定を行える技術の確立が望まれている。ここで、指種とは、示指（人差し指）、中指等の指の種別のことである。

本発明の第１の目的は、上記従来技術の欠点を解決し、平面４指画像から正確な手別の判定及び指種の判定を可能とする平面４指画像判定装置、平面４指画像判定方法及び画像判定プログラムを提供することにある。

本発明の第２の目的は、被験者が誤って入力したような品質の悪い平面４指画像からでも、手別及び指種の判定を可能とする平面４指画像判定装置、平面４指画像判定方法及び画像判定プログラムを提供することにある。

上記目的を達成する本発明は、手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定装置であって、前記平面４指画像から切り出された各指の指紋画像から指紋中心点付近の隆線方向を抽出し、当該隆線方向の傾向を前記各指の指紋毎に判定し、前記４指の前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定する構成としている。

また、上記目的を達成する本発明の他の構成は、手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定装置であって、平面４指画像から切り出された各指の指紋画像から指紋の中心点を抽出し、各指における指紋の中心点の高さの関係に基づいて、手別と指種を判定する構成としている。

さらに、上記目的を達成する本発明の平面４指画像判定装置は、平面４指画像から各指の指紋画像を切り出す切り出し部２３と、切り出された各指紋画像から指紋の中心点と指紋中心点付近の隆線方向を抽出する抽出部２４と、各指における指紋の中心点の高さの関係に基づいて手別と指種を判定する評価部２５と、各指の指紋毎に判定した隆線方向の傾向の組合せに基づいて手別と指種を判定する評価部２６と、両方の判定結果の確信度を融合して得た確信度に基づいて、手別と指種の最終的な決定を行う判定部２７を備える。

本発明の平面４指画像判定装置、平面４指画像判定方法及び平面４指画像判定プログラムによれば、以下の効果が達成される。

第１に、平面４指画像からの正確な手別の判定及び指種の判定が可能となる。

その理由は、各指の指紋毎に隆線方向の傾向を判定し、４指の隆線方向の傾向の組合せに基づいて手別と指種を判定し、また、指紋画像から抽出した指紋の中心点の高さの関係に基づいて手別と指種を判定するためである。

第２に、品質の悪い平面４指画像からでも正確な手別の判定及び指種の判定が可能となる。

その理由は、隆線方向の傾向の組合せに基づく手別と指種の判定と、指紋の中心点の高さの関係に基づく手別と指種の判定を組み合わせて判定を行うためである。

以下、本発明の好適な実施例について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の好適な実施例による平面４指画像判定装置の構成を示すブロック図である。

図１を参照すると、平面４指画像判定装置１０は、平面４指画像データ格納部１１と、平面４指画像入力部１２と、データ処理部１３と、切り出し画像出力部１４を備えている。

平面４指画像データ格納部１１は、センサやイメージスキャナによって読み取られた平面４指印象画像（平面的に読み取られた４指の印象画像を意味する）をディジタル化したデータである平面４指印象画像を格納する記憶手段であり、例えば、ＨＤＤ等の外部記憶装置などで実現される。本装置によって、手別と指種の判定する対象となる画像である。以下では、平面４指印象画像を平面４指画像と略する。

平面４指画像入力部１２は、センサやイメージスキャナで読み取られた平面４指画像を平面４指画像データ格納部１１から入力する機能を有する。

本実施例では、平面４指画像データ格納部１１に格納された平面４指画像を平面４指画像入力部１２で入力する例を示すが、センサやイメージスキャナで読み取られた平面４指画像を直接ディジタル化して入力することも可能である。その場合は、平面４指画像入力部１２にセンサやイメージスキャナと接続される。

データ処理部１３は、プログラムによる制御が可能なコンピュータ装置（ＣＰＵ）によって実現され、データ処理制御部２１、データ記憶部２２、平面４指画像切り出し部２３、方向・中心点抽出部２４、中心位置関係評価部２５、方向組み合わせ評価部２６及び手別・指種判定部２７を備える。

このデータ処理部１３には、切り出し画像出力部１４とのインタフェースが備えられている。

切り出し画像出力部１４は、データ処理部１３のデータ記憶部２２に記憶される、切り出された複数の指紋画像と共に、それぞれの指紋画像の手別・指種情報を出力する手段である。

ここで、切り出しとは、入力された平面４指画像を指種（４指）毎の複数の指紋画像に分割することを意味する。

次に、上記データ処理部１３の各構成要素についてその機能を説明する。

データ処理制御部２１は、データ処理部１３を構成する他の構成要素を制御（プログラム制御）すると共に、外部とのインタフェースを制御することができる機能を有する。

データ記憶部２２は、平面４指画像と、それから切り出された４指の指紋に対応した画像データと、それぞれの指紋の方向データや中心点データなどを記憶する。このデータ記憶部２２は、例えば、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体により実現できる。

平面４指画像切り出し部２３は、平面４指画像から、指種（４指）毎の指紋画像を切り出すことにより、それぞれの指に対応した複数の指紋画像を生成する機能を有する。

方向中心点抽出部２４は、平面４指画像切り出し部２３の切り出しによって生成された指紋画像から隆線の方向と、指紋の中心点を抽出する機能を有する。

中心点位置関係評価部２５は、生成された指紋画像の切り出し位置情報と指紋中心点位置情報から、各指紋の中心点位置の関係を評価することで、各指紋画像の手別と指種可能性を確信度として数値化する機能を有する。

方向組み合わせ評価部２６は、生成された指紋画像の中心点下部小領域の方向から指紋の方向傾向を判定し、各指の方向傾向の組み合わせを評価することで、各指紋画像の手別と指種可能性を確信度として数値化する機能を有する。

手別指種判定部２７は、中心点位置関係評価部２５より出力された手別と指種の確信度と、方向組み合わせ評価部２６より出力された手別と指種の判定の確信度を用いて、最終的に手別と指種を決定する機能を備える。

次に、本実施例による平面４指画像判定装置１０の動作について図面を参照して詳細に説明する。

図２は、本実施例の平面４指画像判定装置１０による手別と指種の判定対象となる、スキャナ等で読み取られた４指の平面４指画像の一例を示している。このように、平面４指画像は、示指、中指、環指、小指の４指を一度にスキャンした画像のことである。ここで、示指、中指、環指、小指とは、いわゆる人差し指、中指、薬指、小指を意味している。

図３は、図２に示した平面４指画像から切り出された４指の指紋画像の例を示している。ここでは、平面４指画像から切り出された４指の指紋画像と、その手別・指種の情報を対応させて示している。

ここで示す平面４指画像や指紋画像は、米国National Institute of Standards and Technologyで標準化されたＡＮＳＩ／ＮＩＳＴ−ＣＳＬ−１−１９９３ Data Format for the Interchange of Fingerprint, Facial & SMT Informationに従って、５００ｄｐｉの解像度でディジタル化されたものである。

図４は、本実施例による平面４指画像判定装置１０の平面４指画像の手別・指種判定処理の内容を説明するためのフローチャートである。以下、図４のフローチャートに従って説明を行う。

最初に、平面４指画像が平面４指画像入力部１２によって入力され、データ処理部１３に送信される（ステップ４０１）。上述しように、平面４指画像入力部１２では、平面４指画像データ格納部１１に既に格納されている図２に示すような平面４指画像を入力するか、又は平面４指用のスキャナ等で読み取られた画像を直接ディジタル化して入力することもできる。

受信された平面４指画像は、データ処理制御部２１の制御に基づき、データ記憶部２２に一時的に記憶される。

次に、データ処理制御部２１は、データ記憶部２２に記憶された判定の対象となる平面４指画像を読み出し、平面４指画像切り出し部２３に送信する。平面４指画像切り出し部２３では、受信した平面４指画像から指単位に４指の指紋画像の切り出し処理を行う（ステップ４０２）。

この平面４指画像切り出し部２３による指紋画像の切り出し処理の一例について、以下に説明する。

図５は、図２に示した平面４指画像を、各指の先端が紙面の上向きになるように、時計回り方向（右回り方向）に２０度回転させた状態の平面４指画像と、その濃度を垂直方向に累積した場合のヒストグラムを示している。横軸は水平方向の位置を示している。

図５を参照すると、各指がほぼ上向きに印象された平面４指画像では、垂直方向における濃度累積値は、各指の中心付近で最も大きくなり、指と指の中間では小さくなる。従って、水平方向に濃度累積値の分布を調べた場合、４つの凸ピーク（極大値）が出現すれば、その４つの凸ピークの位置がそれぞれの指に対応していると考えられる。また、凸ピークと凸ピークの中間で濃度累積値が最も小さい凹ピーク（極小値）（又は濃度がゼロの領域）が検出されれば、その位置を４指の指紋画像を切り出すための境界（切り出し位置）とすることができる。

なお、図５の例では、各指がほぼ上向き（垂直方向）に印象された平面４指画像について述べたが、各指が横向き（水平方向）に印象された平面４指画像についても、水平方向における濃度累積値について垂直方向の分布を調べることで、上記の場合と同様に、切り出し位置を検出することが可能である。

一方、通常の平面４指画像では、各指の先端が常に上向きに印象されているとは限らず、各指が垂直方向から傾いて印象されている場合も多い。このような状態の平面４指画像から指紋画像を切り出すには、まず、指が垂直又は水平方向の一方向を向いた状態とするための回転角を検出することが必要である。

以下、平面４指画像切り出し部２３による指紋画像の切り出し処理（ステップ４０２）における切り出し位置の検出と回転角の検出の処理の一例について、図６のフローチャートを参照して説明する。

まず、受信した平面４指画像を所定の微小角度（例えば５度単位）毎に回転しながら（ステップ６０１）、上述した濃度累積値の分布による評価を実施する（ステップ６０２）。

濃度累積値の分布の４指に対応する４つの凸ピークと４指間の３つの凹ピークの差が最大になる回転角が検出されるまで、ステップ６０１と６０２の処理を繰り返す（ステップ６０３、６０４）。

そして、４つの凸ピークと４指間の３つの凹ピークの位置を切り出し位置データ、検出された回転角を回転角データとして出力する（ステップ６０５）。

なお、切り出し画像と最初の平面４指画像の位置関係も後続処理で必要であるため、上記のように切り出し画像の位置を示す切り出し位置データも同時に出力する。

切り出された各指の指紋画像は、切り出し位置データや切り出し画像の回転角と共に、データ処理制御部２１によってデータ記憶部２２に記憶される（ステップ６０６）。

次に、切り出された各指の指紋画像について指紋の隆線方向抽出と中心点抽出の処理（ステップ４０３）が行われる。

方向抽出と中心点抽出処理（ステップ４０３）では、データ処理制御部２１が、データ記憶部２２より該当する指の指紋画像を1指ずつ読み出し、方向中心点抽出部２４に送信する。

方向中心点抽出部２４は、受信した指紋画像に対して小領域単位に隆線の方向を抽出する。また、方向中心点抽出部２４は、抽出された方向データから中心点を抽出する。

指紋の隆線方向については、例えば、特公昭５９−２７９４５号公報（特許文献３）に示される従来技術で自動抽出される。すなわち、縞模様画像のある画素における縞の方向は、縞と平行する方向において濃淡の変動が小さく、縞と直交する方向において変動が大きいことを利用して、予め定められた複数の量子化方向に対して濃淡の変動量の極値を求め、この極値から縞の方向を決定する。

図８は、本実施例による方向抽出の一例である。図８は、図３に示した右手人差し指（示指）の指紋画像に対して、特公昭５９−２７９４５号公報（特許文献３）に開示されている方法によって隆線方向の抽出を行った結果を示している。図８に示した例では、指紋画像上の１６画素平方の小領域に対して、図７に示すような１６種類の方向パタンに基づいて隆線方向が決定され、方向データとして抽出される。

指紋の中心点の自動抽出は、例えば、特許第２６９０１０３号公報（特許文献２）「指紋中心検出装置」や特許第２６３７７６４号公報（特許文献４）「指紋中心検出方式」や、それらの米国特許ＵＳＰ５，０４０，２２４ “Fingerprint Processing System Capable of Detecting a Core of a Fingerprint Image by Statistically Processing Parameters” （特許文献５）に記載されているような従来技術を使って実現することができる。

例えば、特許第２６９０１０３号公報（特許文献２）に記載されている方法は、指紋の中心を決定する方法であって、指の先端方向（上）に凸の形状を持つ隆線の頂上点近傍における上向きの曲率を、隆線毎に指の付け根方向に測定を行う。その際、指の先端より付け根方向に向けて、隆線の曲率の変化を調べ、曲率が、想定できる最大の曲率を超える直前の隆線頂上点近傍の位置を指紋中心とするものである。

特許文献２の方法によれば、蹄状紋様、渦状紋様の指紋に加えて、弓状紋様での指紋の中心を決定することができる。また、不鮮明な指紋画像についても対応することができる。

図８を参照すると、図３の右手人差し指の指紋画像に対して、特許第２６９０１０３号公報（特許文献２）や特許第２６３７７６４号公報（特許文献４）に開示されている方法によって抽出された中心点の位置が、図８中の小円で示されている。

以上のようにして抽出された方向データと中心点データは、データ処理制御部２１によってデータ記憶部２２に記憶される。方向抽出処理及び中心点抽出処理は、切り出された指紋画像の数だけ（通常４回）繰り返される。

次に、中心点位置関係評価部２５による手別と指種の判定処理が実行される（ステップ４０４）。

中心点位置関係評価部２５による手別・指種の判定処理（ステップ４０４）では、データ処理制御部２１が、データ記憶部２２に記憶されている平面４指画像の回転角、各指紋画像の切り出し位置データ及び中心点データを読み出し、中心点位置関係評価部２５に送信する。

以下、中心点位置関係評価部２５による手別と指種の判定処理の内容について図９のフローチャートを参照して説明する。

中心点位置関係評価部２５は、データ処理制御部２１によって送られた平面４指画像の回転角、各指紋画像の切り出し位置データ及び中心点データを入力し（ステップ９０１）。

中心点位置関係評価部２５では、平面４指画像の回転角と、切り出し位置データと、中心点データから、それぞれの指紋に対応した中心点の位置関係を算出し、その位置関係より、手別と指種を判定する。

まず、中心点の位置関係の評価を容易にするために、平面４指画像の左下（左下頂点）を原点とし、平面４指画像の指の先端方向（ステップ４０２で検出した回転角の方向）をＹ軸方向とし、そのＹ軸と直交する方向をＸ方向とする直交座標系を定義し、その直交座標上で各指の中心点の座標を算出する（ステップ９０２）。この各指の中心点の座標の算出は、単純な回転と平行移動によって計算できる。

このようにして算出された各指の中心点座標を平面４指画像の左から、（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）、（Ｘ３，Ｙ３）、（Ｘ４，Ｙ４）と定義する。

図１１は、本実施例による平面４指画像で抽出された中心点の位置関係の一例を示す図である。図１１では、図５に示した回転した平面４指画像に対する各指の中心点の位置を示している。

一般的に、右手４指の平面４指画像の場合、各指の中心点位置の高さ（Ｙ軸方向の位置）の関係は、以下に示す式１の大小関係を満足する。

Ｙ２＞Ｙ３＞Ｙ１＞Ｙ４ ・・・式１
例えば、図１１に示す例の場合、式１の関係が満たされていることがわかる。

また、一般的に、左手４指の平面４指画像の場合、中心点位置の高さ（Ｙ軸方向の位置）の関係は、右手４指の平面４指画像の場合と左右対称の関係となり、以下に示す式２の大小関係を満足する。

Ｙ３＞Ｙ２＞Ｙ４＞Ｙ１ ・・・式２
式１と式２とが同時に成り立つことはない。従って、４本の指の中心点位置関係が式１を満足すれば、手別は右手で、指種は左から、示指、中指、環指、小指と推測でき、式２を満足すれば、手別は左手で、指種は左から、小指、環指、中指、示指と推測できる。

中心点位置関係評価部２５では、４本の指の中心点位置の高さの関係が式１の関係を満足するかどうかを判定し（ステップ９０３）、式１を満足すれば、手別は「右手」で、指種は左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」であると判定する（ステップ９０４）。

また、ステップ９０３で式１を満足しない場合、４本の指の中心点位置の高さの関係が式２の関係を満足するかどうかを判定し（ステップ９０５）、式２を満足すれば、手別は「左手」で、指種は左から、「小指」、「環指」、「中指」、「示指」であると判定する（ステップ９０６）。

このように判定された手別・指種は、高い確率で正しいと想定されるものの、被験者が悪意を持って指を折り曲げたりして入力する可能性などを考慮すると、その手別・指種の確信度（確からしさ）が１００％であるとは言えない。そこで、本実施例では上述した手別と指種の判定結果に対して、８０％の確信度（確からしさ）を設定するものとする。

また、式１及び式２の何れの関係をも満足しない場合には、手別と指種が不明と判定する（ステップ９０７）。

中心点位置関係評価部２５では、このようにして得られた手別と指種の判定結果を、中心点位置関係に基づく手別・指種の確信度データ（手別と指種の判定結果と確信度を含むデータ）として出力し、この確信度データが、データ処理制御部２１によってデータ記憶部２２に一時的に記憶される（ステップ９０６）。

例外的なケースを想定すると、平面４指画像から切り出される指紋画像が４本とは限らない。例えば、切り出された指紋が３指で、その３指が示指、中指、環指の場合を想定すると、右手の場合には式３の大小関係を満足する。

Ｙ２＞Ｙ３＞Ｙ１ ・・・式３
また、左手の環指、中指、示指の場合には式４の大小関係を満足する。

Ｙ２＞Ｙ１＞Ｙ３ ・・・式４
また、３本の指が中指、環指、小指の場合を想定すると、右手の場合には式５の大小関係を満足する。

Ｙ１＞Ｙ２＞Ｙ３ ・・・式５
また、左手の環指、中指、示指の場合には式６の大小関係を満足する。

Ｙ３＞Ｙ２＞Ｙ１ ・・・式６
ここで、式３、４、５、６の４つの式で同時に成立する組み合わせはないので、どれかの式を満足すれば、その手別と指種をある程度の確信度をもって判定することができる。

中心点位置関係評価部２５では、切り出された指紋が３指で、その３指の切り出し位置データを入力した場合、図１０のフローチャートで示される処理に従って手別と指種の判定を行うものとする。

すなわち、ステップ９０２と同様に処理によって３指の中心点位置の座標を算出し（ステップ１００１）、算出した３本の指の中心点位置の高さの関係が式３の関係を満足するかどうかを判定し（ステップ１００２）、式３を満足すれば、手別は「右手」で、指種は左から、「示指」、「中指」、「環指」であると判定する（ステップ１００３）。

式３を満足しない場合、３本の指の中心点位置の高さの関係が式４の関係を満足するかどうかを判定し（ステップ１００４）、式４を満足すれば、手別は「左手」で、指種は左から、「環指」、「中指」、「示指」であると判定する（ステップ１００５）。

式４を満足しない場合、３本の指の中心点位置の高さの関係が式５の関係を満足するかどうかを判定し（ステップ１００６）、式５を満足すれば、手別は「右手」で、指種は左から、「中指」、「環指」、「小指」であると判定する（ステップ１００７）。

式５を満足しない場合、３本の指の中心点位置の高さの関係が式６の関係を満足するかどうかを判定し（ステップ１００８）、式６を満足すれば、手別は「左手」で、指種は左から、「小指」、「環指」、「中指」であると判定する（ステップ１００９）。

また、式３から式６の何れの関係も満足しない場合には、手別と指種が不明と判定する（ステップ１０１０）。

ただし、被験者が悪意を持って指を折り曲げたりして平面４指画像を入力する可能性や、３指の位置関係の誤差などを考慮すると、その確信度を式１や式２による判定結果程には高くすることができない。本実施例では、式３〜式６によって判定した手別と指種の判定結果に、５０％の確信度を設定するものとする。

中心点位置関係評価部２５では、このようにして得られた手別と指種の判定結果を、中心点位置関係に基づく手別・指種の確信度データ（手別と指種の判定結果と確信度を含むデータ）として出力し、この確信度データが、データ処理制御部２１によってデータ記憶部２２に一時的に記憶される（ステップ１０１１）。

次に、方向の組合せ評価による手別と指種の判定処理が実行される（ステップ４０５）。

方向の組合せ評価による手別と指種の判定処理（ステップ４０５）では、データ処理制御部２１が、データ記憶部２２よりステップ３の処理で記憶した各指紋画像の方向データと中心点データを読み出し、方向組み合わせ評価部２６に送信する。

以下、方向組み合わせ評価部２６による手別と指種の判定処理の内容について図１２のフローチャートを参照して説明する。

方向組み合わせ評価部２６は、まず、各指の中心点下部の方向データより、該指紋の方向傾向を抽出する。次に、各指の方向傾向の組み合わせを用いて手別・指種の確信度を決定する。

まず、方向傾向に関して詳述する前に、指紋の紋様に関して説明する。紋様は大別して、渦状紋と弓状紋と左流蹄状紋と右流蹄状紋の４紋様に分類される。この４紋様の（Ａ）渦状紋、（Ｂ）弓状紋、（Ｃ）左流蹄状紋、（Ｄ）右流蹄状紋の例を、図１３に示す。この中の（Ｃ）左流蹄状紋と（Ｄ）右流蹄状紋は手別や指種との相関が強いことが知られている。例えば、右手には右流蹄状紋が多く、左手には左流蹄状紋が多い。

本発明者は、全紋様の３０％の割合を占める（Ａ）渦状紋について、蹄状紋と類似の隆線傾向がないかどうかを調べたところ、中心点下部の狭い領域に限って見ると、その隆線方向が、蹄状紋と同様、右手には右流れが多く、左手には左流れが多いことを見出した。

そこで、蹄状紋に限らず、渦状紋に関しても中心点下部の隆線方向が左流れの指紋は左流傾向の指紋、中心点下部の隆線方向が右流れの指紋は右流傾向の指紋と定義することとする。図１４に、渦状紋についての（Ａ）左流れ傾向の指紋と（Ｂ）右流れ傾向の指紋の例を示す。

本実施例では、各指紋画像の中心点下部領域のサイズ（面積）を、中心点を中心に左右４８画素と中心点から下に４８画素の、横９６画素、縦４８画素からなる領域と定義した。この各指紋画像の中心点下部領域のサイズ（面積）については、上記の画素数に限定されず任意に変更することが可能である。

図１５において、丸印が中心点１００を、長方形の枠が中心点下部領域２００を示している。

図１２において、方向組み合わせ評価部２６は、まず、上記中心点下部領域２００における隆線方向の方向傾向を判定する（ステップ１２０１）。

この方向傾向の判定においては、中心点下部領域２００内の小領域（１６画素四方）における隆線方向の代表方向を方向傾向とする。１６画素四方の小領域における隆線方向については、ステップ４０３の処理において抽出された隆線の方向を利用すればよい。

また、この実施例では代表方向を、各小領域における隆線方向をベクトル化し、その全てのベクトルの合成ベクトルの方向と定義した。もちろん、全てのベクトルの方向の平均を計算し、その平均の方向を代表方向としても良い。

また、方向組み合わせ評価部２６における方向傾向の判定においては、代表方向が、真上から左下向きに１０度以上傾いている場合には左流れ傾向と判定し、真上から右下向きに１０度以上傾いている場合には右流傾向と判定する。代表方向の傾きが、左下向きに１０度未満、右下向きに１０度未満である場合には、左右の判定が難しいので、その場合の左右の流れ傾向を不明とする。

次に、方向組み合わせ評価部２６における各指の指紋の方向傾向の組み合わせによって手別と指種を判定する処理内容について詳述する。

隆線方向の方向傾向が判定可能な紋様は、渦状紋と左流蹄状紋と右流蹄状紋の３つあり、この紋様の合計は全紋様の９０％以上の割合を占める。従って、３つの紋様での方向傾向が分かれば手別を判定できる可能性が高くなる。

米国Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙが公開している「指紋データベースＮＩＳＴ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ １４」の指紋１３５０カードを調査したところ、以下の統計結果が得られた。
（１）右手４指の全てが左流傾向： ０％
（２）右手４指中、左流傾向が３指： ０．１％
（３）右手４指中、左流傾向が２指： ０．８％
（４）左手４指の全てが右流傾向： ０％
（５）左手４指中、右流傾向が３指： ０．１％
（６）左手４指中、右流傾向が２指： １．１％
逆に言えば、手別が分からなくても、右流れ傾向の指紋が３指以上あれば、その平面４指画像の手別は右手と判断でき、また、左流れ傾向の指紋が３指以上あれば、その平面４指画像の手別は左手と判断することができる。また、２指の場合でもある程度高い確率で手別を推定できる。

この実施例の方向組み合わせ評価部２６では、方向傾向の抽出ミスの可能性も考慮して、方向傾向による手別の判定処理において、以下の方法によって確信度を決定する。
（１）右流れ傾向の指紋３指以上である場合（ステップ１２０２）、手別が「右手」で確信度９０％と決定する（ステップ１２０３）。
（２）右流れ傾向の指紋２指かつ左流れ傾向の指紋０指である場合（ステップ１２０４）、手別が「右手」で確信度７０％と決定する（ステップ１２０５）。
（３）右流れ傾向の指紋２指かつ左流れ傾向の指紋１指である場合（ステップ１２０６）、手別が「右手」で確信度５０％と決定する（ステップ１２０７）。
（４）左流れ傾向の指紋３指以上である場合（ステップ１２０８）、手別が「左手」で確信度９０％と決定する（ステップ１２０９）。
（５）左流れ傾向の指紋２指かつ右流れ傾向の指紋０指である場合（ステップ１２１０）、手別が「左手」で確信度７０％と決定する（ステップ１２１１）。
（６）左流れ傾向の指紋２指かつ右流れ傾向の指紋１指の場合（ステップ１２１２）、手別が「左手」で確信度５０％と決定する（ステップ１２１３）。

また、４指の方向傾向が上記以外の組み合わせの場合、手別を不明と決定する（ステップ１２１４）。

切り出し指数が４指の場合は手別が判定できると、ステップ４０４で述べたように、指種は容易に判定することができる。すなわち、方向組み合わせ評価部２６では、手別が「右手」である場合には、指種を左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」であると判定し、また、手別が「左手」である場合、指種を左から、「小指」、「環指」、「中指」、「示指」であると判定する（ステップ１２１５）。

ただし、切り出し指数が３指の場合には、手別が判定できても指種を上記のように簡単に判定することはできない。この場合は、手別の確信度のみを利用して、指種はステップ４０４において算出した確信度を利用するものとする。

このようにして得られた手別と指種の判定結果を、方向傾向に基づく手別・指種の確信度データ（手別と指種の判定結果と確信度を含むデータ）として出力し、この方向傾向に基づく手別・指種の確信度データが、データ処理制御部２１によってデータ記憶部２２に一時的に記憶される（ステップ１２１６）。

次に、手別・指種判定部２７による最終的な手別・指種を決定するための処理が実行される（ステップ４０６）。

最終的な手別・指種の決定処理（ステップ４０６）では、データ処理制御部２１は、データ記憶部２２より、中心点位置関係に基づく手別・指種の確信度データと方向傾向に基づく手別・指種の確信度データを読み出し、手別・指種判定部２７に送信する。

以下、手別・指種判定部２７による最終的な手別・指種を決定するための処理の内容について図１６のフローチャートを参照して説明する。

手別・指種判定部２７は、上記２つの確信度を融合する（ステップ１６０１）。そして、その確信度の融合結果から最終的な手別・指種を決定する。

中心点位置関係に基づく手別・指種の確信度と方向傾向に基づく手別・指種の確信度の融合方法については、相乗平均を用いる方法や、相加平均を用いる方法等を採用することができる。

本実施例では、相加平均を用いる方法によって２つの確信度の融合を実行した。相加平均を用いる場合、一方の確信度が得られない場合（手別と指種の判定が不明の場合）には確信度を「０」として扱うことができるので計算が簡単になる。

例えば、相加平均を用いた場合、中心点位置関係に基づく手別・指種の確信度が８０％（手別「右手」、指種が左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」）であり、方向傾向に基づく手別・指種の確信度が７０％（手別「右手」、指種が左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」）である場合、手別・指種判定部２７では、（８０+７０）／２の計算によって確信度を融合することにより、確信度７５％を取得する。

そして、融合によって得られた確信度と予め決められた閾値とを比較し（ステップ１６０２）、確信度が閾値を越えていれば（あるいは閾値以上であれば）（ステップ１６０３）、中心点位置関係に基づく手別・指種と方向傾向に基づく手別・指種の確信度データに示される手別・指種の判定結果を最終的な手別と指種の内容と決定し（ステップ１６０４）、その内容を示す手別・指種データを出力する（ステップ１６０６）。

融合により得られた確信度が閾値以下であれば（あるいは閾値未満であれば））（ステップ１６０３）、中心点位置関係に基づく手別・指種と方向傾向に基づく手別・指種の確信度データに示される手別・指種の判定結果は採用されず、手別・指種不明と決定し（ステップ１６０５）、その内容を示す手別・指種データを出力する（ステップ１６０６）。

例えば、予め設定された閾値が７０％である場合、上記の例では、融合により得られた確信度が７５％であり、融合による確信度が閾値を越えているので、手別・指種判定部２７では、最終的な手別と指種の決定結果として、手別「右手」、指種が左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」を示す手別・指種データを出力する。

また、中心点位置関係に基づく手別・指種の確信度が８０％（手別「右手」、指種が左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」）であり、方向傾向に基づく手別・指種の確信度が５０％（手別「右手」、指種が左から、「示指」、「中指」、「環指」、「小指」）である場合、手別・指種判定部２７では、（８０+７０）／２の計算によって確信度を融合することにより、確信度６５％を取得する。

この場合、融合による確信度が閾値（７０％）以下であるので、手別・指種判定部２７では、最終的な手別と指種の決定結果として、手別・指種不明であることを示す手別・指種データを出力する。

最終判定された手別・指種データは、データ制御部２１によってデータ記憶部２２に一時記憶される。

最終的な手別・指別の決定がなされ、その手別・指種データがデータ記憶部２２に記憶されると、データ処理制御部２１は、データ記憶部２２より該当の切り出し画像と手別・指種判定結果を取り出し、切り出し像出力部１４に送信する（ステップ４０７）。

切り出し像出力部１４は、切り出し画像と手別・指種判定結果を後続の機能（例えば、指紋照合装置等）に出力して一連の処理を終了する。

本実施例の平面４指画像判定装置においては、平面４指画像の手別や指種を自動判定することで、被験者が、悪意を持って故意に違う方の手の平面４指を印象した場合でも、悪意の持った入力の検出や、手別・指種の正しい判定を可能とする。その結果、悪意を持った被験者の照合可能性の向上が期待できる。

平面４指画像における手別の判定方法として、各指の印象の頂点（先端）の高さを用いることは容易に考えられる。しかし、指先がスキャン領域からはみ出て印象されることも多く、このような場合、印象の高さは、本来の指の高さ（長さ）を示さない。このような例を図１７に示す。また、指先の印象が薄くなる場合もあり、この場合も印象の頂点の高さは、本来の指の高さ（長さ）を示さないことになる。

本発明では、上記のような問題を解決するために、各指の印象の頂点の高さではなく、指紋中心点の高さを利用することで手別と指種の判定を行う。図１７に示す例の場合でも、指紋の中心点の位置（高さ）については、正確に抽出することができるので、本発明を適用することで、手別・指種の判定も正確に行える。また、指紋の中心点が抽出できない程、指先上部が印象されてない場合や画像が不鮮明な場合には、例えば、図４のステップ４０３における指紋の中心点の抽出の時点で判明するので、その時点で警告を発することで、間違った手別・指種判定を防止でできる。

また、平面４指画像をスキャンした例を図１８から図２０に示す。図１８は４指を通常にスキャンした例であるが、図１９は中指を折り曲げてスキャンした例であり、図１８の平面４指画像と比較して中指の印象の高さが低くなっている。図２０は中指と環指を折り曲げてスキャンした例であり、中指と環指の印象の高さが通常より低くなっている。

図１９や図２０に示すような、いわゆる品質の悪い平面４指画像の場合、指紋の中心点の高さを用いても正しく手別を判定できない。

しかし、このような悪意を持った平面４指画像でも指紋の隆線方向の方向傾向は影響を受けないので、方向傾向に基づく手別・指種確信度については正確に判定することができる。従って、中心点位置関係に基づく手別・指種確信度と併せて評価することで、手別・指種の判定精度が向上する。

なお、上記実施例による平面４指画像判定装置は、データ処理部１３を構成する各構成要素であるデータ処理制御部２１、平面４指切り出し部２３、方向・中心点抽出部２４、中心位置関係評価部２５、方向組合せ評価部２６及び手別・指種判定部２７の各機能をハードウェア的に実現することは勿論として、これらの構成要素が実行する機能をソフトウェア的に実現することも可能である。

その場合、上記構成要素が実行する機能を有するコンピュータプログラム（平面４指画像判定プログラム３００）をデータ処理部１３を構成するコンピュータ処理装置上で実行することにより、上述した平面４指画像から手別と指種の判定を行う処理がコンピュータ処理装置によってソフトウェア的に実現されることになる。

このコンピュータプログラムは、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体に格納される。そして、その記録媒体からコンピュータ処理装置にロードされ、実行される。

以上好ましい複数の実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施例に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。

上記実施例の平面４指画像判定装置においては、中心点位置関係に基づく手別・指種の判定と、方向傾向に基づく手別・指種の判定を行い、それぞれに確信度を設定し、両方の確信度を融合させて最終的な手別と指種を決定する構成について説明したが、中心点位置関係に基づく手別・指種の判定（ステップ４０４）、あるいは方向傾向に基づく手別・指種の判定（ステップ４０５）のみによって、平面４指画像から手別と指種を決定する構成とすることも可能である。

本発明の好適な実施例による平面４指画像判定装置の構成を示すブロック図である。 本実施例の平面４指画像判定装置による手別と指種の判定対象となる、スキャナ等で読み取られた４指の平面４指画像の一例を示す図である。 図２に示した平面４指画像から切り出された４指の指紋画像の例を示す図である。 本実施例による平面４指画像判定装置の平面４指画像の手別・指種判定処理の内容を説明するためのフローチャートである。 図２に示した平面４指画像を、各指の先端が紙面の上向きになるように、時計回り方向に回転させた状態の平面４指画像と、その濃度を垂直方向に累積した場合のヒストグラムを示す図である。 平面４指画像切り出し部による指紋画像の切り出し処理の一例を示すフローチャートである。 隆線方向を決定する１６種類の方向パタンを示す図である。 図３に示した右手示指の指紋画像に対して、隆線方向の抽出を行った結果を示す図である。 中心点位置関係評価部による手別と指種の判定処理の内容を説明するフローチャートである。 切り出された指紋が３指の場合における、手別と指種の判定処理の内容を説明するフローチャートである。 本実施例による平面４指画像で抽出された中心点の位置関係の一例を示す図である。 方向組み合わせ評価部による手別と指種の判定処理の内容を説明するフローチャートである。 渦状紋、弓状紋、左流蹄状紋、右流蹄状紋の４紋様の例を示す図である。 渦状紋についての左流れ傾向の指紋と右流れ傾向の指紋の例を示す図である。 指紋の中心点と中心点下部領域の例を示す図である。 手別・指種判定部による最終的な手別・指種を決定するための処理の内容を説明するフローチャートである。 指先がスキャン領域からはみ出て印象される平面４指画像の例を示す図である。 ４指を通常にスキャンした平面４指画像の例を示す図である。 中指を折り曲げてスキャンした平面４指画像の例を示す図である。 中指と環指を折り曲げてスキャンした平面４指画像の例を示す図である。

符号の説明

１０： 平面４指画像判定装置
１１： 平面４指画像印象画像格納部
１２： 平面４指画像入力部
１３： データ処理部
１４： 切り出し画像出力部
２１： データ処理制御部
２２： データ記憶部
２３： 平面４指画像切り出し部
２４： 方向・中心点抽出部
２５： 中心位置関係評価部
２６： 方向組み合わせ評価部
２７： 手別・指種判定部
１００： 中心点
２００： 中心点下部領域
３００： 平面４指画像判定プログラム

Claims (36)

1. 手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定装置であって、
   前記平面４指画像から切り出された各指の指紋画像から指紋中心点付近の隆線方向を抽出し、当該隆線方向の傾向を前記各指の指紋毎に判定し、
   前記４指の前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定することを特徴とする平面４指画像判定装置。
2. ４指の指紋画像において、３指以上の前記隆線方向の傾向が右下向きである場合に、右手と判定することを特徴とする請求項１に記載の平面４指画像判定装置。
3. ４指の前記指紋画像において、３指以上の前記隆線方向の傾向が左下向きである場合に、左手と判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の平面４指画像判定装置。
4. ４指の前記指紋画像において、２指以上の前記隆線方向の傾向が右下向きで、かつ前記隆線方向の傾向が左下向きが１指以下の場合に、右手と判定することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の平面４指画像判定装置。
5. ４指の前記指紋画像において、２指以上の前記隆線方向の傾向が左下向きで、かつ前記隆線方向の傾向が右下向きが１指以下の場合に、左手と判定することを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載の平面４指画像判定装置。
6. 手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定装置であって、
   前記平面４指画像から切り出された各指の指紋画像から指紋の中心点を抽出し、
   前記各指における指紋の中心点の高さの関係に基づいて、前記手別と指種を判定することを特徴とする平面４指画像判定装置。
7. ４指の前記指紋画像において、前記各指における指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とした場合に、Ｙ２＞Ｙ３＞Ｙ１＞４の関係が成り立つならば、右手と判定することを特徴とする請求項６に記載の平面４指画像判定装置。
8. ４指の前記指紋画像において、前記各指における指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とした場合に、Ｙ３＞Ｙ２＞Ｙ４＞１の関係が成り立つならば、左手と判定することを特徴とする請求項６又は請求項７に記載の平面４指画像判定装置。
9. ４指の前記指紋画像において、３指分の指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３とした場合に、Ｙ２＞Ｙ３＞Ｙ１の関係又はＹ１＞Ｙ２＞Ｙ３の関係が成り立つならば、右手と判定することを特徴とする請求項６から請求項８の何れか１項に記載の平面４指画像判定装置。
10. ４指の前記指紋画像において、３指分の指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３とした場合に、Ｙ２＞Ｙ１＞Ｙ３の関係又はＹ３＞Ｙ２＞Ｙ１の関係が成り立つならば、左手と判定することを特徴とする請求項６から請求項９の何れか１項に記載の平面４指画像判定装置。
11. 手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定装置であって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出し、切り出された各指紋画像から指紋の中心点と指紋中心点付近の隆線方向を抽出し、
    前記各指における指紋の中心点の高さの関係と、前記各指の指紋毎に判定した前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定することを特徴とする平面４指画像判定装置。
12. 前記指紋の中心点の高さの関係と、前記隆線方向の傾向の組合せに基づく、前記手別と指種を判定結果に、それぞれの判定の確からしさを示す所定値の確信度を設定し、両方の判定結果の前記確信度を融合して得た確信度に基づいて、前記手別と指種の最終的な決定を行うことを特徴とする請求項１１に記載の平面４指画像判定装置。
13. 前記確信度を融合して得た確信度が、予め設定された閾値より大きい場合、前記判定結果に示される前記手別と指種を最終的な手別と指種として決定し、融合して得た前記確信度が、前記閾値より小さい場合、手別と指種の判定を不明と決定することを特徴とする請求項１２に記載の平面４指画像判定装置。
14. 前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出しを行う切り出し部と、
    切り出された各指の紋画像から指紋の中心点を抽出し、かつ切り出された各指紋画像から指紋中心点付近の隆線方向を抽出する抽出部と、
    前記各指における指紋の中心点の高さの関係に基づいて、前記手別と指種を判定する中心位置関係評価部と、
    前記隆線方向の傾向を前記各指の指紋毎に判定し、前記４指の前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定する方向組合せ評価部と、
    前記指紋の中心点の高さの関係と前記隆線方向の傾向の組合せに基づく、前記手別と指種を判定結果に設定された判定の確からしさを示す所定の確信度を融合し、当該融合した確信度に基づいて、前記手別と指種の最終的な決定を行う手別・指種判定部とを備えることを特徴とする請求項１１から請求項１３の何れか１項に記載の平面４指画像判定装置。
15. 手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定方法であって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出すステップと、
    切り出された各指紋画像から指紋中心点付近の隆線方向を抽出するステップと、
    当該隆線方向の傾向を前記各指の指紋毎に判定するステップと、
    前記４指の前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定するステップを有することを特徴とする平面４指画像判定方法。
16. ４指の指紋画像において、３指以上の前記隆線方向の傾向が右下向きである場合に、右手と判定することを特徴とする請求項１５に記載の平面４指画像判定方法。
17. ４指の前記指紋画像において、３指以上の前記隆線方向の傾向が左下向きである場合に、左手と判定することを特徴とする請求項１５又は請求項１６に記載の平面４指画像判定方法。
18. ４指の前記指紋画像において、２指以上の前記隆線方向の傾向が右下向きで、かつ前記隆線方向の傾向が左下向きが１指以下の場合に、右手と判定することを特徴とする請求項１５から請求項１７の何れか１項に記載の平面４指画像判定方法。
19. ４指の前記指紋画像において、２指以上の前記隆線方向の傾向が左下向きで、かつ前記隆線方向の傾向が右下向きが１指以下の場合に、左手と判定することを特徴とする請求項１５から請求項１８の何れか１項に記載の平面４指画像判定方法。
20. 手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定方法であって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出すステップと、
    切り出された各指紋画像から指紋の中心点を抽出するステップと、
    前記各指における指紋の中心点の高さの関係に基づいて、前記手別と指種を判定するステップとを有することを特徴とする平面４指画像判定方法。
21. ４指の前記指紋画像において、前記各指における指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とした場合に、Ｙ２＞Ｙ３＞Ｙ１＞４の関係が成り立つならば、右手と判定することを特徴とする請求項２０に記載の平面４指画像判定方法。
22. ４指の前記指紋画像において、前記各指における指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とした場合に、Ｙ３＞Ｙ２＞Ｙ４＞１の関係が成り立つならば、左手と判定することを特徴とする請求項２０又は請求項２１に記載の平面４指画像判定方法。
23. 手の平面４指画像から手別及び指種を判定する平面４指画像判定方法であって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出すステップと、
    切り出された各指紋画像から指紋の中心点と指紋中心点付近の隆線方向を抽出するステップと、
    前記各指における指紋の中心点の高さの関係と、前記各指の指紋毎に判定した前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定するステップとを有することを特徴とする平面４指画像判定方法。
24. 前記指紋の中心点の高さの関係と、前記隆線方向の傾向の組合せに基づく、前記手別と指種を判定結果に、それぞれの判定の確からしさを示す所定値の確信度を設定し、両方の判定結果の前記確信度を融合して得た確信度に基づいて、前記手別と指種の最終的な決定を行うことを特徴とする請求項２３に記載の平面４指画像判定方法。
25. 前記確信度を融合して得た確信度が、予め設定された閾値より大きい場合、前記判定結果に示される前記手別と指種を最終的な手別と指種として決定し、融合して得た前記確信度が、前記閾値より小さい場合、手別と指種の判定を不明と決定することを特徴とする請求項２４に記載の平面４指画像判定方法。
26. コンピュータを制御し、手の平面４指画像から手別及び指種を判定する処理を実行する平面４指画像判定プログラムであって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出す機能と、
    切り出された各指紋画像から指紋中心点付近の隆線方向を抽出する機能と、
    当該隆線方向の傾向を前記各指の指紋毎に判定する機能と、
    前記４指の前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定する機能を実行することを特徴とする平面４指画像判定プログラム。
27. ４指の指紋画像において、３指以上の前記隆線方向の傾向が右下向きである場合に、右手と判定することを特徴とする請求項２６に記載の平面４指画像判定プログラム。
28. ４指の前記指紋画像において、３指以上の前記隆線方向の傾向が左下向きである場合に、左手と判定することを特徴とする請求項２６又は請求項２７に記載の平面４指画像判定プログラム。
29. ４指の前記指紋画像において、２指以上の前記隆線方向の傾向が右下向きで、かつ前記隆線方向の傾向が左下向きが１指以下の場合に、右手と判定することを特徴とする請求項２６から請求項２８の何れか１項に記載の平面４指画像判定プログラム。
30. ４指の前記指紋画像において、２指以上の前記隆線方向の傾向が左下向きで、かつ前記隆線方向の傾向が右下向きが１指以下の場合に、左手と判定することを特徴とする請求項２６から請求項２９の何れか１項に記載の平面４指画像判定プログラム。
31. コンピュータを制御し、手の平面４指画像から手別及び指種を判定する処理を実行する平面４指画像判定プログラムであって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出す機能と、
    切り出された各指紋画像から指紋の中心点を抽出する機能と、
    前記各指における指紋の中心点の高さの関係に基づいて、前記手別と指種を判定する機能を実行することを特徴とする平面４指画像判定プログラム。
32. ４指の前記指紋画像において、前記各指における指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とした場合に、Ｙ２＞Ｙ３＞Ｙ１＞４の関係が成り立つならば、右手と判定することを特徴とする請求項３１に記載の平面４指画像判定プログラム。
33. ４指の前記指紋画像において、前記各指における指紋の中心点の高さを左からＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とした場合に、Ｙ３＞Ｙ２＞Ｙ４＞１の関係が成り立つならば、左手と判定することを特徴とする請求項３１又請求項３２に記載の平面４指画像判定プログラム。
34. コンピュータを制御し、手の平面４指画像から手別及び指種を判定する処理を実行する平面４指画像判定プログラムであって、
    前記平面４指画像から各指の指紋画像を切り出す機能と、
    切り出された各指紋画像から指紋の中心点と指紋中心点付近の隆線方向を抽出する機能と、
    前記各指における指紋の中心点の高さの関係と、前記各指の指紋毎に判定した前記隆線方向の傾向の組合せに基づいて、前記手別と指種を判定する機能を実行することを特徴とする平面４指画像判定プログラム。
35. 前記指紋の中心点の高さの関係と、前記隆線方向の傾向の組合せに基づく、前記手別と指種を判定結果に、それぞれの判定の確からしさを示す所定値の確信度を設定し、両方の判定結果の前記確信度を融合して得た確信度に基づいて、前記手別と指種の最終的な決定を行うことを特徴とする請求項３４に記載の平面４指画像判定プログラム。
36. 前記確信度を融合して得た確信度が、予め設定された閾値より大きい場合、前記判定結果に示される前記手別と指種を最終的な手別と指種として決定し、融合して得た前記確信度が、前記閾値より小さい場合、手別と指種の判定を不明と決定することを特徴とする請求項３５に記載の平面４指画像判定プログラム。