JP4375308B2 - 隆線方向抽出装置、隆線方向抽出方法、隆線方向抽出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数のゾーンに分割された指紋画像から各ゾーンの隆線方向を抽出する技術に関し、特に中心点や三角州近傍等の隆線方向が不安定な領域においても正確に隆線方向を抽出することができる隆線方向抽出装置等に関する。

従来、隆線方向抽出装置に関しては多々提案されてきた。
例えば、特許文献１に示される従来技術では、縞模様画像のある画素における縞の方向は、縞と同一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している。
また、特許文献２では、隆線方向を定める画素において、勾配ベクトルを算出して画素毎の隆線方向を決定している。
また、特許文献３では、隆線方向を定める局所領域において二次元フーリエ変換を施し、その結果得られたフーリエ変換面のピークを解析することで、その局所領域の隆線方向を決定している。
計算量削減のため、全画素で隆線方向を計算するのではなく、８ｘ８画素程度の小領域（ゾーン）単位で隆線方向を抽出することも多い。

上記の従来技術においては、隆線方向は局所的に抽出されている。ここでいう「局所的」とは、注目画素の近傍の画素群濃度のみを用いて隆線方向を決定しているということであり、指紋全体の隆線方向との整合性は考慮されていない。このような隆線方向抽出方式では、近傍画素群のみの濃度変化を利用して局所的に抽出されるため、皺や傷の影響で誤った方向が抽出されやすかった。また、中心点近傍や三角州近傍という隆線曲率が大きい領域では正しい隆線方向を抽出できないことも多かった。

誤って抽出された隆線方向を修正するために、隆線方向パタンの平滑化方法もいくつか提案されている。この一例は、特許文献４に開示されている。
しかし、隆線方向の平滑化処理は、隆線方向抽出処理で局所的に抽出された隆線方向やその方向確信度データに依存しているため、平滑化後の隆線方向においてもその精度には限界があった。例えば、広い領域で皺などのノイズの影響で広い領域で誤った隆線方向を抽出されると、平滑化処理で正しく修正することはできなかった。また、隆線曲率が大きいため隆線方向が急激に変化している中心点（コア）や三角州（デルタ）近傍の領域では、平滑化処理は効果がないことがわかっている。ここでは、方向が比較的広い領域で安定している領域を方向安定領域、中心点や三角州の近傍領域のように方向が急激に変化する領域を方向不安定領域と定義する。
これを解決するために、特許文献５では、隆線の連続性を評価することで、全体の隆線方向との整合性を向上させた隆線方向抽出方式が開示されている。

特開昭５２−９７２９８号公報 特開平８−７０９７号公報 特開平２００２−２８８６４１号公報 特開平５−１８１９５６公報 特開平２００２−２８８６４１号公報

しかし、特許文献５に記載されている方式は、方向安定領域では効果が高いものの、方向不安定領域では効果が出ないという問題があった。
この例を説明するために、図１６（ａ）の指紋画像に対して、特許文献５に開示されている従来技術を用いて隆線方向を抽出し、それを濃淡画像上に重畳して表示したものを図１６（ｂ）に示す。図１６（ａ）の中心点上部の方向不安定領域では、符号５１に示すように誤った方向が抽出されている。
図１７（ａ）と（ｂ）は、符号５１に示す領域に関して方向の決定過程を示したものである。図１７（ａ）と（ｂ）において、ハッチを付されたゾーン（例えば、Ｆ７やＦ８）は高確信度ゾーンであり、白地に方向が示されたゾーン（例えば、図１７（ａ）のＥ７やＥ８）は、連続性評価で方向が決定されたゾーンである。
この従来技術においては、隣接ゾーンの方向のみとの連続性を用いて、該当ゾーンの方向を決定されるため、図１７（ａ）のＥ７やＥ８などでは、Ｆ７やＦ８などが影響を強く受けることになって、誤った方向が決定されてしまっている。また、次のステップでは、Ｅ７やＥ８など、誤った決定された方向が参照されるため、誤抽出ゾーンが拡大することになる。この例として、図１７（ｂ）のゾーンＤ５、Ｄ６、Ｄ７に示すような方向誤抽出ゾーンになってしまっている。

そこで、本発明は、方向不安定領域においても正確に隆線方向を抽出することができる隆線方向抽出装置等を提供することをその目的とする。

本発明の隆線方向抽出装置では、ゾーン方向抽出手段が指紋画像を分割した各ゾーンの隆線方向と方向確信度を算出し、高確信度ゾーン領域決定手段が高い方向確信度を持つゾーンからなる高確信度ゾーン領域を決定する。方向期待度計算手段は、伝播候補ゾーンから各サーチ方向に沿った距離が最も短い参照ゾーンを選択し、参照ゾーンの隆線方向と距離に基づいて隆線方向の方向期待度を算出する。ここで、方向期待度とは、各参照ゾーンの隆線方向が伝播ゾーンの方向期待度に与える寄与を数値化したものである。
伝播ゾーン方向抽出手段は、各伝播ゾーンの方向期待度に基づいてゾーン方向抽出手段により算出された方向確信度を再計算し、この再計算された方向確信度に基づいて伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する（請求項１）。

上記隆線方向抽出装置によれば、伝播ゾーン方向抽出手段が伝播候補ゾーンの隆線方向を決定するときに、方向期待度計算手段が参照ゾーン領域の隆線方向に基づいて算出した方向期待度に基づいてゾーン方向抽出手段から出力された方向確信度を再計算し、再計算された方向確信度を用いて伝播ゾーンの方向を決定している。
そのため、方向不安定領域においても、隣接している高確信度領域の隆線方向と連続性が高く、かつ、実際の隆線方向との乖離も少ない、より正確な隆線方向を抽出することがきる。
また、方向期待度計算手段が伝播候補ゾーンの方向期待度を算出するときに、伝播候補ゾーンと隣接するゾーンの隆線方向だけではなく、複数の方向にサーチした複数の参照ゾーンの隆線方向を用いている。
そのため、隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の隆線方向との連続性も良い隆線方向を抽出することができる。

上記隆線方向抽出装置において、サーチ方向を隣接する各方向間の角度がπ／４ラジアンである８方向としても良い（請求項２）。
このようにすれば、通常行と列で表現されるゾーンをサーチしやすくなる。

上記隆線方向抽出装置において、方向期待度計算手段が内角加重をと方向加重寄与を算出し、この方向加重寄与を参照ゾーンの隆線方向毎に合計した隆線方向別方向加重寄与と、この隆線方向別方向加重寄与の平均値である平均方向別加重寄与を算出し、隆線方向別加重寄与と平均方向加重寄与の比に基づいて方向期待度を算出するようにしても良い（請求項３）。
このようにすれば、サーチ方向と交差する角度が大きい参照ゾーンの隆線方向に対して大きな加重を与えることができ、そのため、ループ状隆線が存在する中心点やデルタ付近の領域に対しても、正確な隆線方向を抽出することができる。

上記隆線方向抽出装置において、方向期待度計算手段が、隆線方向別加重寄与をスムーズ化し、スムーズ化された隆線方向別加重寄与と平均方向別加重寄与の比に基づいて方向期待度を算出するようにしても良い（請求項４）。
このようにすれば、再計算後の方向確信度と再計算前の方向確信度のずれを小さく抑えることができる。

上記隆線方向抽出装置において、参照ゾーンにサーチ方向がπラジアン異なり、かつ、隆線方向の差がπ／４ラジアン以下であり、かつ、伝播候補ゾーンに隣接する二つのゾーンが含まれる場合に、この二つのゾーンの隆線方向の方向加重寄与の平均を二つのゾーンの隆線方向の中間の隆線方向の隆線方向別加重寄与に加算するようにしても良い（請求項５）。
このようにすれば、曲率の大きい中心点やデルタ付近のゾーンに対しても、正確な方向を抽出することができる。

本発明の隆線方向抽出方法は、ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出しこれらを記憶装置に格納し、方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定し、高確信度ゾーンに属するゾーンの中から伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数のサーチ方向についてそれぞれ選択し、参照ゾーンの隆線方向と距離とに基づいて方向期待度を算出し、方向確信度を記憶装置から読み出してこの情報と方向期待度に基づいて方向確信度を再計算し、この再計算された方向確信度に基づいて伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する（請求項６）。

上記隆線方向抽出方法によれば、伝播候補ゾーンの隆線方向を決定する際に、参照ゾーン領域の隆線方向に基づいて算出した方向期待度に基づいて記憶装置に格納されている方向確信度を再計算し、再計算された方向確信度を用いて伝播ゾーンの方向を決定している。
そのため、方向不安定領域においても、隣接している高確信度領域の隆線方向と連続性が高く、かつ、実際の隆線方向との乖離も少ないより正確な隆線方向を抽出することがきる。
また、方向期待度を算出するときに、伝播候補ゾーンと隣接するゾーンの隆線方向だけではなく、複数の方向にサーチした複数の参照ゾーンの隆線方向を用いている。
そのため、伝播候補ゾーンと隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の隆線方向との連続性も良い隆線方向を抽出することができる。

本発明の隆線方向抽出方法は、ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出しこれらを記憶装置に格納し、方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定し、高確信度ゾーンに属するゾーンの中から伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数のサーチ方向についてそれぞれ選択し、参照ゾーンの隆線方向と距離とに基づいて方向期待度を算出する。方向期待度の分散が大きいか否かを判断し、分散が大きくない場合には、方向確信度を記憶装置から読み出してこの情報と方向期待度に基づいて方向確信度を再計算する。分散が大きい場合には、最初に方向確信度を算出した際に用いたものよりも小さい参照サイズを用いて指紋画像から方向確信度を算出する。この新たに算出した方向確信度と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する。そして、再計算された方向確信度に基づいて伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する（請求項７）。

上記隆線方向抽出方法によれば、請求項６に記載の方法と同様に、伝播候補ゾーンと隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の隆線方向との連続性の良い隆線方向を抽出することができる。さらに、曲率の大きい中心点やデルタ付近のゾーンに対しても、正確な方向を抽出することができる。

本発明の隆線方向抽出プログラムは、コンピュータに、各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出しこれらを記憶装置に格納するゾーン方向抽出機能と、方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定機能と、高確信度ゾーンに属するゾーンの中から伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数のサーチ方向についてそれぞれ選択する参照ゾーン選択機能と、参照ゾーンの隆線方向と前記距離とに基づいて方向期待度を算出する方向期待度計算機能と、方向確信度を記憶装置から読み出してこの情報と方向期待度に基づいて方向確信度を再計算する方向確信度再計算機能と、再計算された方向確信度に基づいて伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出機能とを実行させる（請求項８）。

上記隆線方向抽出プログラムによれば、参照ゾーン領域の隆線方向に基づいて算出した方向期待度に基づいて記憶装置に格納されている方向確信度を再計算し、再計算された方向確信度を用いて伝播ゾーンの方向を決定することができる。
そのため、コンピュータを隆線方向抽出装置として動作させ、方向不安定領域においても、隣接している高確信度領域の隆線方向と連続性が高く、かつ、実際の隆線方向との乖離も少ないより正確な隆線方向を抽出することがきる。
また、伝播候補ゾーンと隣接するゾーンの隆線方向だけではなく、複数の方向にサーチした複数の参照ゾーンの隆線方向を用いて方向期待度を算出することができる。
そのため、隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の隆線方向との連続性もの良い隆線方向を抽出することができる。

本発明の隆線方向抽出プログラムは、コンピュータに、各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出しこれらを記憶装置に格納するゾーン方向抽機能と、方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定機能と、高確信度ゾーンに属するゾーンの中から伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数のサーチ方向についてそれぞれ選択する参照ゾーン選択機能と、参照ゾーンの隆線方向と距離とに基づいて方向期待度を算出する方向期待度計算機能と、方向期待度の分散が大きいか否かを判断する分散判定機能とを実行させる。分散が大きくない場合は、コンピュータに、方向確信度を記憶装置から読み出してこの情報と方向期待度に基づいて方向確信度を再計算する第１の方向確信度再計算機能を実行させ、分散が大きい場合は、ゾーン方向抽出機能を実行させる際に用いたものよりも小さい参照サイズを用いて指紋画像から伝播候補ゾーンの方向確信度を算出し、この新たに算出した方向確信度と方向期待度に基づいて方向確信度を再計算する第２の方向確信度再計算機能を実行させる。さらに、コンピュータに、第１の方向確信度再計算機能または第２の方向確信度再計算機能により再計算された方向確信度に基づいて伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出機能を実行させる（請求項９）。

上記隆線方向抽出プログラムによれば、請求項８に記載のプログラムと同様に、伝播候補ゾーンと隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の隆線方向との連続性も良い隆線方向を抽出することができる。さらに、曲率の大きい中心点やデルタ付近のゾーンに対しても、正確な方向を抽出することができる。

本発明によれば、方向期待度計算手段が参照ゾーン領域の隆線方向に基づいて算出した方向期待度に基づいて方向確信度を再計算し、再計算された方向確信度を用いて伝播ゾーンの方向を決定する。
そのため、方向不安定領域においても、隣接している高確信度領域の隆線方向と連続性が高く、かつ、実際の隆線方向との乖離も少ないより正確な隆線方向を抽出することがきる。
また、伝播候補ゾーンと隣接するゾーンの隆線方向だけではなく、複数の方向にサーチした複数の参照ゾーンの隆線方向を用いて方向期待度を算出する。
そのため、隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の隆線方向との連続性も良い隆線方向を抽出することができる。

以下、図を参照しながら本発明の一実施形態である特徴点抽出装置（隆線方向抽出装置）１０の構成と動作について説明する。
（特徴点抽出装置１０の構成）
図１は、特徴点抽出装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
特徴点抽出装置１０は、たとえばパーソナルコンピュータであり、指紋画像入力手段１１と方向抽出手段１２と特徴点抽出手段１４と特徴点出力手段１５とを備えている。
指紋画像入力手段１１は、たとえばセンサやスキャナで読み取られた指紋の画像をディジタル化して入力する。また、既にディジタル化された指紋画像をファイルとして入力するようにしても良い。
方向抽出手段１２は、指紋画像入力手段１１で入力された指紋画像から隆線方向を抽出する機能を備えている。
隆線抽出手段１３は、隆線方向抽出手段１２で抽出された方向データを用いて、指紋画像から指紋隆線を抽出する機能を備えている。
特徴点抽出手段１４は、隆線抽出手段１３で抽出された隆線から特徴点を抽出する機能を備えている。
特徴点出力手段１５は、前記特徴点抽出手段１４で抽出された特徴点データを出力する機能を備えている。

図２は、方向抽出手段１２の構成を示す機能ブロック図である。
方向抽出手段１２は、データ処理制御手段２１とデータ記憶手段（記憶装置）２２とゾーン方向抽出手段２３と高確信度ゾーン領域決定手段２４と方向期待度計算手段２５と伝播ゾーン方向抽出手段２６とを備えている。
データ処理制御手段２１は、方向抽出手段１２を構成する前記の各手段の間で行われるデータとメッセージの授受の制御を行う。
データ記憶手段２２は、たとえばＲＡＭ(Random Access Memory)により構成され、方向抽出手段１２を構成する前記の各手段が作業領域として使用する。また、各手段が算出した情報を一時的に格納するためにも使用される。さらに、指紋画像入力手段１１および隆線抽出手段１３と方向抽出手段１２との間で授受されるデータを格納するためにも使用される。

ゾーン方向抽出手段２３は、指紋画像入力手段を介して指紋画像を取得し、この指紋画像を複数のゾーンに分割し、ゾーン毎に隆線方向とその方向確信度を算出する。この算出は、従来技術により行うことができる。たとえば、特開平２００２−２８８６４１号公報に開示されているように、隆線方向を定めるゾーンにおいて画像に二次元フーリエ変換を施し、その結果得られたフーリエ変換面のピークを解析することで、その局所領域の隆線方向を決定することができる。この場合の方向確信度は、ピーク周辺のパワーを基準に定義することができる。

高確信度ゾーン領域決定手段２４は、ゾーン方向抽出手段２３により算出された各ゾーンの隆線方向の方向確信度に基づいて高確信度ゾーン領域を決定する。ここで、高確信度ゾーン領域とは、方向確信度が予め定められた閾値より大きいゾーンが連接している領域を言う。高確信度ゾーン領域決定手段２４は、高確信度ゾーン領域の中から高確信度最大ゾーン領域を決定する。この決定は、たとえば、高確信度ゾーン領域が１つしか存在しないときはそれを高確信度最大ゾーン領域とし、高確信度ゾーン領域が２つ以上存在するときは、最も面積が大きいものを高確信度最大ゾーン領域とすることにより行う。あるいは、中心点に最も近い高確信度ゾーン領域を高確信度最大ゾーン領域としてもよい。
高確信度ゾーン領域決定手段２４は、方向確信度が閾値以下であるゾーンの中で高確信度最大ゾーン領域に隣接するゾーンを抽出し、これらのゾーンを伝播候補ゾーンとしてマークする。

方向期待度計算手段２５は、各伝播ゾーンを中心に各サーチ方向をサーチして参照ゾーンを決定する。方向期待度計算手段２５は、参照ゾーンの内角荷重と方向加重寄与を算出し、方向加重寄与を参照ゾーンの方向毎に合計して隆線方向別加重寄与を算出し、各方向の隆線方向別加重寄与とその平均との比率に基づいて方向期待度を算出する。

伝播ゾーン方向抽出手段は、方向期待度算出手段２５により算出された各伝播ゾーンの方向期待度に基づいて伝播ゾーンの方向確信度を再計算し、再計算された方向確信度に基づいて各伝播候補ゾーンの方向を抽出する。

（方向抽出手段１２の動作）
図３は、方向抽出手段１２全体及び指紋画像入力手段１１の動作を示すフローチャートである。
図３のステップＳ１０１において、図２の指紋画像入力手段１１は、指紋画像を入力する。これは、たとえば、スキャナで読み取られた画像をディジタル化して入力する。また、既にディジタル化された指紋画像ファイルを入力する実施例も考えられる。
次に、図３のステップＳ１０２において、図２のゾーン方向抽出手段２３は、入力された指紋画像をゾーンに分割する。ゾーンのサイズを小さくすると方向抽出の精度は向上するが、処理時間が多くかかるようになる。そのため、ゾーンのサイズは所要の精度とコンピュータの処理能力を勘案して適宜定める。

次に、図３のステップＳ１０３において、図２のゾーン方向抽出手段２３は、ゾーン毎に隆線の方向（以下、単に「方向」という）と方向確信度を抽出する。この抽出は、従来技術により行うことができる。
方向は、たとえば、図５（ａ）に示した１６方向や、図５（ｂ）に示した８方向に量子化されてコード化されることが多い。
図５（ａ）の例では、水平方向を基準に反時計回りにπ／１６ラジアンずつ加算された１６の方向で稜線方向を示すようにしている。図５（ｂ）の例では、方向０は水平方向を表し、方向１から順にπ/8ラジアンずつ反時計回りに加算された方向を表している。
方向の分割数を増加させると精度が向上する半面処理時間が多くかかるようになる。そのため、方向の分割数は、所要の処理精度とコンピュータの処理能力を勘案して適宜定めればよい。
以下の説明では、図５（ｂ）に示した方法で方向を表現することにする。
図６の画像は、図１６（ａ）の中心点上部の領域を切り出したもので、方向抽出手段１２の動作を説明するために用いる。また、図７等で各ゾーンに表示した方向パタンは、図６の画像に対応している。
図６の画像ではゾーンを９行６列に区画化している。列をＡからＦ、行を１から９で表すことで、各ゾーンを表現する。
図７から図１７の方向パタンは、図６の画像に対して、図５（ｂ）に図示したような８方向で表現したものである。

ステップＳ１０３においては、各ゾーンについて図５（ｂ）に示した方向０ないし７の各方向について方向確信度を算出する。そして、あるゾーンに方向確信度が所定の閾値よりも大きい方向がある場合には、方向確信度が最大の方向をそのゾーンの方向として確定する。方向確信度が所定の閾値よりも大きい方向がない場合には、そのゾーンの方向の決定は行わず保留しておく。方向確信度の計算結果は、いずれの場合も全ゾーンの全方向について、データ制御部２１によってデータ記憶手段２２に記憶される。

次に、図３のステップＳ１０４において、図２の高確信度ゾーン領域決定手段２４は、まず、該ゾーンの方向確信度が予め設定された閾値より大きいゾーンを全て抽出する。そして、抽出されたゾーンが連接している領域を決定する。このような連接ゾーン領域を高確信度ゾーン領域と呼ぶ。高確信度ゾーン領域は２つ以上分離して存在することもある。

次に、図３のステップＳ１０５において、図２の高確信度ゾーン領域決定手段２４は、次のルールで、高確信度最大ゾーン領域を決定する。
１）高確信度ゾーン領域が１つしか存在しないときは、それを高確信度最大ゾーン領域とする。
２）高確信度ゾーン領域が２つ以上存在するときは、最も、面積が大きいものを高確信度最大ゾーン領域とする。あるいは、中心点に最も近い高確信度ゾーン領域を高確信度最大ゾーン領域としてもよい。

ステップＳ１０５において、高確信度最大ゾーン領域を定めた理由を述べる。例えば、誤って指紋が重複して押捺されている場合、２つ高確信度連続領域が抽出されることがある。この２つ領域の方向の連続性が保証されていない。従って、２つの高確信度連続領域を参照ゾーンとして伝播ゾーンの方向を決定していくと、方向連続性が乱れることになる。高確信度最大ゾーン領域を定め、１つの領域から伝播させた理由は、このような方向の乱れを避けるためである。
もし、このような重複押捺がないことが判明している場合には、ステップＳ１０５において、高確信度最大ゾーン領域を一つに定めずに、複数の信頼度ゾーン領域について以下に説明するステップＳ１０６ないしステップステップＳ１１２の処理をそれぞれ行うようにしてもよい。このようにすれば、高確信度ゾーン領域が分離している場合でも、広い領域で方向抽出をすることができる。

次に、図３のステップＳ１０６において、図２の高確信度ゾーン領域決定手段２４は、高確信度最大ゾーン領域を、参照ゾーン領域としてセットする。参照ゾーン領域とは、方向が決定されたゾーンの集合であり、伝播候補ゾーンの方向を再評価するときに参照される。
図７は、指紋画像の解析状態を示す図である。方向確信度が高いゾーンにはハッチを付してあり、確定した方向が図５（ｂ）に対応する直線で示してある。たとえば、ゾーンＡ１の方向は、図５（ｂ）の方向１である。方向確信度の高いゾーンの方向パタンは、図６の指紋画像の方向を正しく抽出できている。方向確信度の高いゾーンが連接した高確信度ゾーン領域が、参照ゾーン領域となる。

次に、図３のステップＳ１０７において、図２の高確信度ゾーン領域決定手段２４は、参照ゾーン領域に隣接するゾーンを洗い出し、伝播の候補となるゾーンとする。このようなゾーンを伝播候補ゾーン、あるいは単に伝播ゾーンと呼ぶ。図７において、参照ゾーン領域に隣接する伝播候補ゾーン（ゾーンＥ５等）が、「Ｃ」でマークされている。

次に、図３のステップＳ１０８において、図２の方向期待度計算手段２５は、各伝播候補ゾーンに対して、その伝播候補ゾーンが取り得る各方向の期待度を算出する。これを方向期待度と呼ぶ。方向期待度は、該ゾーンから、放射状にサーチし、最初にぶつかる参照ゾーン領域上のゾーン方向から決定する。図４は、このステップＳ１０８における処理の詳細を示すフローチャートである。ここでは、図８（ａ）の「Ｃ」でマークされているゾーンＤ２を例に方向期待度の計算方法について詳述する。図９は、方向期待度の計算過程を示す図である。

図４のステップＳ１２１において、方向期待度計算手段２５は、伝播候補ゾーンＤ２を中心として放射状にサーチに、各方向の直近の参照ゾーンを決定する。サーチの方向を図８（ｂ）に示す。指紋画像の行方向に平行で図の右向き（Ａ列からＦ列に向かう方向）を方向０とし、この方向０を反時計回りにπ／４ラジアン回転させた方向を方向１とする。以下同様にπ／４ラジアンずつ回転させた方向を方向３ないし方向７とする。なお、サーチの方向については、図８（ｂ）に示した８方向には限定されない。
サーチの結果、サーチ方向０についてはゾーンＥ２が、サーチ方向１についてはゾーンＥ１が、サーチ方向２についてはゾーンＤ１が、サーチ方向３についてはゾーンＣ１が、サーチ方向４についてはゾーンＢ２が、サーチ方向５についてはゾーンＡ５が、サーチ方向６についてはゾーンＤ９が、サーチ方向７についてはゾーンＦ４が参照ゾーンとして選択される。

次に、図４のスッテップＳ１２２において、方向期待度計算手段２５は、各参照ゾーンの方向と伝播候補ゾーンＤ２からの距離を取得する。ここで距離とは、伝播候補ゾーンと参照ゾーンの間の行番号の差と列番号の差のうち大きい方（両者が等しい場合にはどちらか任意の方）を言う。たとえば、サーチ方向５の参照ゾーンＡ５については、伝播候補ゾーンＤ２との行番号の差が３、列番号の差が３であるから距離は３となる。サーチ方向６の参照ゾーンＤ９については、伝播候補ゾーンＤ２との行番号の差が７、列番号の差が０であるから距離は７となる。

次に、図４のスッテップＳ１２３において、方向期待度計算手段２５は、各参照ゾーンの内角加重を算出する。ここで、内角加重とは、サーチ方向と参照ゾーンの方向の内角によって計算される加重で、本実施例では、図９（ｂ）のテーブルに示されるように定義している。すなわち、参照ゾーンの方向がサーチ方向と直交する場合には、最大加重８を与え、内角が小さくなるほど小さな加重を与える。この理由を、図１０を用いて説明する。図１０では、中心付近に良く現われるループ上の隆線形状に対する参照ゾーンの方向と、伝播候補ゾーンを示している。このループ頂点付近の方向の出現頻度は、それに直交する方向に比べて小さい。図１０の例では、ループ頂点の方向０は１ゾーンのみであるが、頂点付近に直交する方向４は多く出現している。従って、単純に、方向期待度を計算すると、頂点付近の方向の寄与が相対的に小さくなり、ループが切れてしまう危険性が大きくなる。図９（ｂ）に示すように内角加重を定めることにより、これを避けることができる。
たとえば、サーチ方向１（π／４）と参照ゾーンＥ１の方向（７π／８）との差（内角）は３π／８であるから参照ゾーンＥ１の内角加重は５となる。

次に、図４のスッテップＳ１２４において、方向期待度計算手段２５は、各参照ゾーンの方向加重寄与を算出する。ここで、方向加重寄与とは、内角加重を距離で割った数値であり、各参照ゾーンの方向が伝播ゾーンの方向期待度に与える寄与を数値化したものである。各参照ゾーンの影響は、距離が遠い程弱くなるので、ここでは距離の逆数を用いて距離の影響を反映した。たとえば、参照ゾーンＢ２については、内角加重が３で距離が２であるから方向加重寄与は、１．５となる。なお、図９（ａ）には、計算結果を小数点以下第１位まで示してある。

次に、図４のスッテップＳ１２５において、方向期待度計算手段２５は、方向加重寄与を参照ゾーンの方向毎に合計し、隆線方向別加重寄与を算出する。この計算結果を、図９（ｃ）の第２列に示す。たとえば、図９（ａ）の各参照ゾーンで方向が０であるのは、参照ゾーンＤ１だけであるから方向０の方向加重寄与の合計は８．０となる。方向が１である参照ゾーンは参照ゾーンＣ１と参照ゾーンＢ２であるから、方向１の方向加重寄与の合計は６．５（５．０＋１．５）となる。

次に、図４のスッテップＳ１２６において方向期待度計算手段２５は、伝播候補ゾーンＤ２の参照ゾーンに追加方向加重寄与ゾーンがあるか否かを判定する。ここで追加方向加重寄与ゾーンとは、サーチ方向がπラジアン異なり、かつ、方向の差がπ/4ラジアン以下である伝播候補ゾーンに隣接した二つの参照ゾーンの組を言う。伝播候補ゾーンＤ２には、このような条件を満たす参照ゾーンの組はないから処理は図４のステップＳ１２８に進む。

図４のステップＳ１２６において、追加方向加重寄与ゾーンがあると判定した場合は、方向期待度計算手段２５は、ステップＳ１２７において追加方向加重寄与を算出し方向加重寄与の合計値に加算する。これは、追加方向加重寄与ゾーンがある場合には、伝播候補ゾーンが、２つの方向の中間方向をとる可能性が高いので、その中間方向の期待度を増加させるためである。

具体例を、図８の伝播候補ゾーンC2を用いて説明する。ゾーンC2は、ゾーンD1（方向０）とゾーンB3（方向２）という２つの参照ゾーンに隣接しており、その方向差はπ/4なので、２つの方向の中間方向である方向１の期待度を向上させる。中間方向の追加の方向加重寄与は、ゾーンD1とゾーンB3の方向加重寄与の平均とすれば良い。
図１１は、伝播候補ゾーンＣ２の方向期待度の算出過程を示す図である。図１１（ａ）の方向加重寄与を算出するまでの過程は、上記の伝播候補ゾーンＤ２の場合と同様である。図１１（ａ）では、方向が１である参照ゾーンは、Ｃ１、Ｂ１、Ｂ２の３個あり、方向１の方向加重寄与の合計は１３．０（５．０＋５．０＋３．０）である。しかし、伝播候補ゾーンＣ２は、追加方向加重寄与ゾーンがあるので追加の方向加重として３．０（（４．０＋２．０）／２）が加算される。その結果、図１１（ｂ）に示すように方向１の方向加重寄与の合計は１６．０（１３．０＋３．０）となる。

次に、図４のスッテップＳ１２８において方向期待度計算手段２５は、方向加重寄与の合計値をスムーズ化する。本実施例では、自方向に２の加重を与え、前後の方向に対して１の加重を与えてスムーズした。たとえば、図８（ｃ）で、方向加重寄与の合計値は方向１が６．５、方向０が８．０、方向２が０．７であるから、方向１の方向加重寄与の合計値をスムーズ化すると５．４（（８．０＋２×６．５＋０．７）／４）となる。

次に、図４のスッテップＳ１２９において方向期待度計算手段２５は、スムーズ化された方向加重寄与の合計値に基づいて各方向の方向期待度を算出する。ここで、方向期待度とは、その合計値が０になるように、各方向の方向加重寄与を調整したものである。方向期待度は、後述の処理で、ゾーン方向確信度に反映されるが、その反映結果の平均値が、元のゾーン方向確信度の平均値と大きくずれないようにするための調整が目的である。
本実施例では、方向期待度は、方向加重寄与平均値に対する増減比率で計算している。例えば、方向０のスムーズ化後の方向加重寄与７．６は、方向加重寄与平均値（３．１２５）に対して１４４％大きいことを示している。

次に、図３のステップＳ１０９において、図２の伝播ゾーン方向抽出手段２６は、該伝播候補ゾーンの各方向の方向確信度に対して、方向期待度計算手段２５から出力された方向期待度を用いて調整した後に、方向を決定する。伝播候補ゾーンの各方向の方向確信度は、ゾーン方向抽出手段２３によって抽出されデータ記憶手段２２に記憶されている。
図１２に、伝播候補ゾーンＤ２に対する各方向の方向確信度と、方向期待度と、調整後の方向確信度を示す。各方向の方向確信度は、ゾーン方向抽出手段２３が抽出した方向確信度である。この方向確信度においては、強いピーク方向がない、つまり、最大確信度が他の方向の方向確信度に対して大きくないので、ここで、最大確信度を持つ方向６が仮決定されても、方向確信度は小さかった。
調整後方向確信度は、前記方向確信度に対して方向期待度を増加分比率として計算したものである。例えば、方向０については、調整前の方向確信度は４０、方向期待度は１４４％であるから、調整後の方向確信度は９７．６（４０×（１＋１．４４））と計算される。

この調整後の方向確信度では、方向０と方向７の隣接した２つの方向が強いピークになるので、この中で大きい方の方向０を、伝播候補ゾーンＤ２の方向として決定する。また、決定された方向０の方向確信度を、伝播候補ゾーンＤ２の方向確信度として決定しても良い。あるいは、ピーク度合いを数値化して、この方向確信度に反映しても良い。
このようにして、伝播候補ゾーンＤ２の方向と確信度が決定される。この結果、伝播候補ゾーンＤ２の方向は０に決定されたわけだが、これは、隆線方向を正しく抽出している（図６参照）。また、この方向０の方向確信度９７．６を、そのまま新しいゾーン方向確信度として用いても、初期の方向６の方向確信度６０に比べて大きな値になるので、高確信度ゾーンとなり得る可能性が大きい。

スッテップＳ１０９において、方向期待度の分散が大きい場合には、ゾーン方向抽出手段２３が、参照サイズをステップＳ１０２において設定した参照サイズよりも小さくして指紋画像から方向とその方向確信度を再計算し、この方向確信度を用いて方向確信度を調整するようにしても良い。
方向期待度の分散の大小の判断基準としては、たとえば、正の値を取る方向期待度の最大差がπ/4よりも大きい場合に分散が大きいとする。角度差が大きいということは、方向にピークがないことを示している。
参照サイズを小さくして再度ゾーン方向を抽出することで、曲率の大きい中心点付近の隆線に対しても、適切な方向を抽出することができる。

図３のステップＳ１０８及びステップＳ１０９は、ステップＳ１０７で決定された全ての伝播候補ゾーンに対して繰り返されるが、このようにして処理された結果を図１３に示す。ここで、ゾーンＤ３を始めとする（？）マークがある伝播候補ゾーンは、方向確信度が小さいため方向決定できなかったことを示している。

次に、図３のステップＳ１１０において、図２のデータ制御部２１は、前記伝播ゾーン方向抽出手段２６で新たに方向決定された伝播候補ゾーン数をカウントする。
次に、図３のステップＳ１１１において、データ制御部２１は、新たに方向決定された伝播候補ゾーンがあるか否か判定し、ない場合には、方向抽出処理を終了する。新たに方向決定された伝播候補ゾーンがある場合には、ステップＳ１１２に進む。

次に、図３のステップＳ１１２において、高確信度ゾーン領域決定手段２４は、これまでの処理で新たに方向決定されたゾーンを加えて、新たな参照ゾーン領域を設定し、ステップＳ１０７に戻って伝播処理を続ける。
図１４で、ハッチを付してあるゾーンは１回目の伝播処理で決定されたゾーンを加えた参照ゾーン領域である。この伝播候補ゾーンに対して、ステップＳ１０８及びステップＳ１０９を実施した結果が、図１４の白抜きのゾーンである。
同様に、３回目の伝播処理の結果を図１５に示す。図１５で（？）マークの付いたゾーンＤ７は、隣接参照ゾーンの方向が大きく変動しているので方向決定できなかったことを示している。
通常の方向確信度しきい値で方向決定できなくなったら、方向確信度しきい値を下げることで、伝播候補ゾーンの方向を決定することも可能である。

本発明は、上記に説明した各処理をコンピュータに実行させ、コンピュータを方向抽出手段として動作させるコンピュータプログラムとしても実施することができる。

方向抽出手段１２では、伝播ゾーン方向抽出手段２６が伝播候補ゾーンの方向を決定するときに、方向期待度計算手段２５が参照ゾーンの方向に基づいて算出した方向期待度に基づいてゾーン方向抽出手段２５から出力された方向確信度を再計算し、再計算された方向確信度を用いて伝播候補ゾーンの方向を決定している。
そのため、隣接している高確信度領域の方向と連続性が高く、かつ、実際の隆線方向との乖離も少ない、より正確な方向を抽出することがきる。

方向抽出手段１２では、方向期待度計算手段２５が伝播候補ゾーンの方向期待度を算出するときに、隣接ゾーンの方向だけではなく、放射状にサーチした複数の参照ゾーンの方向を用いている。
そのため、隣接している高確信度領域の方向との連続性だけではなく、隣接していない高確信度領域の方向との連続性も良い方向を抽出することができる。

方向抽出手段１２では、方向期待度計算手段２５が方向確信度を算出するとき、サーチ方向と直交する参照ゾーンの方向に対して大きな加重を与える。
そのため、ループ状隆線が存在する中心点やデルタ付近の領域に対しても、正確な方向を抽出することができる。

方向抽出手段１２では、伝播ゾーン方向抽出手段２６が伝播候補ゾーンの方向を決定する際、方向期待度に基づいて再計算した後の方向確信度が低ければ方向決定せずに保留する。
そのため、次の伝播処理時により正確な方向を抽出することができ、実際の隆線方向との乖離も少ない、より正確な方向を抽出できる。

方向抽出手段１２では、伝播ゾーン方向抽出手段２６は、方向期待度の方向分散が大きいときは、方向抽出の参照サイズを小さくして再計算した方向確信度に基づいて伝播ゾーンの方向確信度を再計算する。
そのため、方向不安定領域内の曲率の大きな隆線でも適切に方向抽出することがきる。すなわち、隆線曲率の大きい中心点やデルタ付近の領域に対しても、正確な方向を抽出することができる。

方向抽出手段１２では、伝播候補ゾーンが、追加方向加重寄与ゾーンを有している場合に、方向期待度計算手段２５が、追加方向加重寄与ゾーンを構成する二つの参照ゾーンの方向の中間の方向に対して方向期待度を加算する。
そのため、曲率の大きい中心点やデルタ付近のゾーンに対しても、正確な方向を抽出することができる。

本発明の一実施形態である特徴点抽出装置の機能ブロック図である。 方向抽出手段の機能ブロック図である。 方向抽出手段全体と指紋画像入力手段の動作を示すフローチャートである。 方向期待度計算手段の動作を示すフローチャートである。 図５（ａ）は、１６分割とした方向パタンの例を示す図である。図５（ｂ）は、８分割とした方向パタンの例を示す図である。 領域分割をした指紋画像の例を示す図である。 参照ゾーン領域と伝播候補ゾーン領域を説明する図である。 図８（ａ）は、参照ゾーンのサーチ方法を示す図である。図８（ｂ）は、サーチ方向の定義例を示す図である。 図９（ａ）は、方向加重寄与の算出方法を説明する図である。図９（ｂ）は、内角加重の定義例を示す図である。図９（ｃ）は、方向期待度の算出方法を説明する図である。 ループ状の隆線を示す図である。 図１１（ａ）は、方向加重寄与の算出方法を説明する図である。図１１（ｂ）は、方向期待度の算出方法を説明する図である。 方向確信度の調整方法を説明する図である。 伝播１回目の方向パタンを示す図である。 伝播２回目の方向パタンを示す図である。 伝播３回目の方向パタンを示す図である。 図１６（ａ）は、指紋画像の一例を示す図である。図１６（ｂ）は、従来技術により抽出された隆線方向を示す図である。 図１７（ａ）および（ｂ）は、従来技術により抽出された中心点付近の方向パタンを示す図である。

符号の説明

１０ 特徴点抽出装置
１１ 指紋画像入力手段
１２ 方向抽出手段
１３ 隆線抽出手段
１４ 特徴点抽出手段
１５ 特徴点出力手段
２２ データ記憶手段（記憶装置）
２３ ゾーン方向抽出手段
２４ 高確信度ゾーン領域決定手段
２５ 方向期待度計算手段
２６ 伝播ゾーン方向抽出手段

Claims (9)

1. 複数のゾーンに分割された指紋画像を解析し前記各ゾーンの隆線の方向を抽出する隆線方向抽出装置において、
   前記各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出するゾーン方向抽出手段と、
   前記方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定手段と、
   今回の方向抽出の対象となるゾーンである伝播候補ゾーンとして前記高確信度ゾーン領域に隣接するゾーンを選択する機能と、今回の方向抽出処理において参照される参照ゾーンとして前記高確信度ゾーンに属するゾーンの中から前記伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンを複数の前記サーチ方向についてそれぞれ選択する機能と、前記参照ゾーンの隆線方向と前記距離とに基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向の期待度を算出する機能とを備えた方向期待度計算手段と、
   前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算しこの再計算された前記方向確信度に基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出手段とを備えたことを特徴とした隆線方向抽出装置。
2. 前記サーチ方向は８方向からなり、一つの方向とそれと隣接する方向の間の角度がπ／４ラジアンであることを特徴とした請求項１に記載の隆線方向抽出装置。
3. 前記方向期待度計算手段は、前記サーチ方向とこのサーチ方向に対応する前記参照ゾーンの隆線方向の差に基づいて内角加重を算出する機能と、この内角荷重を前記距離で除して方向加重寄与を算出する機能と、この方向加重寄与を前記参照ゾーンの隆線方向毎に合計して隆線方向別方向加重寄与を算出する機能と、この隆線方向別方向加重寄与の平均値である平均方向別加重寄与を算出する機能と、前記隆線方向別加重寄与と前記平均方向加重寄与の比に基づいて前記方向期待度を算出する機能とを備えたことを特徴とした請求項１または請求項２に記載の隆線方向抽出装置。
4. 前記方向期待度計算手段は、前記隆線方向別加重寄与をスムーズ化する機能と、この機能によりスムーズ化された前記隆線方向別加重寄与と前記平均方向別加重寄与の比に基づいて前記方向期待度を算出する機能とを備えたことを特徴とした請求項３に記載の隆線方向抽出装置。
5. 前記参照ゾーンにサーチ方向がπラジアン異なり、かつ、隆線方向の差がπ／４ラジアン以下で前記伝播候補ゾーンに隣接する二つのゾーンが含まれる場合に、この二つのゾーンの隆線方向の方向加重寄与の平均を、前記二つのゾーンの隆線方向の中間の隆線方向の隆線方向別加重寄与に加算する機能を備えたことを特徴とした請求項３に記載の隆線方向抽出装置。
6. 複数のゾーンに分割された指紋画像を解析し前記各ゾーンの隆線の方向を抽出する隆線方向抽出方法において、
   前記各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出し前記隆線方向と前記方向確信度を記憶装置に格納するゾーン方向抽出工程と、
   前記方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定工程と、
   前記高確信度ゾーンに属するゾーンの中から前記高確信度ゾーン領域に隣接するゾーンである伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数の前記サーチ方向についてそれぞれ選択する参照ゾーン選択工程と、
   前記参照ゾーンの隆線方向と前記距離とに基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向の方向期待度を算出する方向期待度計算工程と、
   前記伝播候補ゾーンの前記方向確信度を前記記憶装置から読み出してこの情報と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する方向確信度再計算工程と、
   この方向確信度再計算工程により再計算された前記方向確信度に基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出工程とを備えたことを特徴とした隆線方向抽出方法。
7. 複数のゾーンに分割された指紋画像を解析し前記各ゾーンの隆線の方向を抽出する隆線方向抽出方法において、
   前記各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出し前記隆線方向と前記方向確信度を記憶装置に格納するゾーン方向抽出工程と、
   前記方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定工程と、
   前記高確信度ゾーンに属するゾーンの中から前記高確信度ゾーン領域に隣接するゾーンである伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数の前記サーチ方向についてそれぞれ選択する参照ゾーン選択工程と、
   前記参照ゾーンの隆線方向と前記距離とに基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向の方向期待度を算出する方向期待度計算工程と、
   前記方向期待度の分散が大きいか否かを判断する分散判定工程と、
   前記分散判定工程において前記分散が大きくないと判断された場合に作動し、前記伝播候補ゾーンの前記方向確信度を前記記憶装置から読み出してこの情報と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する第１の方向確信度再計算工程と、
   前記分散判定工程において前記分散が大きいと判断された場合に作動し、前記ゾーン方向抽出工程で用いたものよりも小さい参照サイズを用いて前記指紋画像から前記伝播候補ゾーンの前記方向確信度を算出し、この方向確信度と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する第２の方向確信度再計算工程と、
   前記第１の方向確信度再計算工程または前記第２の方向確信度再計算工程で再計算された前記方向確信度に基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出工程とを備えたことを特徴とした隆線方向抽出方法。
8. 複数のゾーンに分割された指紋画像を解析し前記各ゾーンの隆線の方向を抽出する隆線方向抽出プログラムにおいて、
   コンピュータに、
   前記各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出し前記隆線方向と前記方向確信度を記憶装置に格納するゾーン方向抽出機能と、
   前記方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定機能と、
   前記高確信度ゾーンに属するゾーンの中から前記高確信度ゾーン領域に隣接するゾーンである伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数の前記サーチ方向についてそれぞれ選択する参照ゾーン選択機能と、
   前記参照ゾーンの隆線方向と前記距離とに基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向の方向期待度を算出する方向期待度計算機能と、
   前記伝播候補ゾーンの前記方向確信度を前記記憶装置から読み出してこの情報と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する方向確信度再計算機能と、
   この方向確信度再計算工程により再計算された前記方向確信度に基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出機能とを実行させることを特徴とした隆線方向抽出プログラム。
9. 複数のゾーンに分割された指紋画像を解析し前記各ゾーンの隆線の方向を抽出する隆線方向抽出プログラムにおいて、
   コンピュータに、
   前記各ゾーンの隆線方向とこの隆線方向の方向確信度を算出し前記隆線方向と前記方向確信度を記憶装置に格納するゾーン方向抽出機能と、
   前記方向確信度が所定の閾値以上である高確信度ゾーンの集合である高確信度ゾーン領域を決定する高確信度ゾーン領域決定機能と、
   前記高確信度ゾーンに属するゾーンの中から前記高確信度ゾーン領域に隣接するゾーンである伝播候補ゾーンからのサーチ方向に沿った距離が最も短いゾーンである参照ゾーンを複数の前記サーチ方向についてそれぞれ選択する参照ゾーン選択機能と、
   前記参照ゾーンの隆線方向と前記距離とに基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向の方向期待度を算出する方向期待度計算機能と、
   前記方向期待度の分散が大きいか否かを判断する分散判定機能と、
   前記分散判定機能により前記分散が大きくないと判断された場合に作動し、前記伝播候補ゾーンの前記方向確信度を前記記憶装置から読み出してこの情報と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する第１の方向確信度再計算機能と、
   前記分散判定機能により前記分散が大きいと判断された場合に作動し、前記ゾーン方向抽出機能を実行させる際に用いたものよりも小さい参照サイズを用いて前記指紋画像から前記伝播候補ゾーンの前記方向確信度を算出し、この方向確信度と前記方向期待度に基づいて前記方向確信度を再計算する第２の方向確信度再計算機能と、
   前記第１の方向確信度再計算機能または前記第２の方向確信度再計算機能により再計算された前記方向確信度に基づいて前記伝播候補ゾーンの隆線方向を抽出する伝播ゾーン方向抽出機能とを実行させることを特徴とした隆線方向抽出プログラム。

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