JP4479350B2 - 指紋照合装置およびその相対位置検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、撮像された指紋データを登録データと照合して合否を判定する指紋照合装置およびその相対位置検出装置に関するものである。

従来の指紋照合装置において、その指紋照合を行う前の位置合わせを行う際の方式の１つとして、指紋の模様の山である隆線の方向分布を示す方向角画像を用いて、あらかじめ登録された登録画像と、指紋照合装置に入力された照合画像との相対位置差及び相対的な回転ずれもありうる場合には相対回転量を算出し、位置合わせを行う。そして位置合わせが行われた後、あらかじめ登録された画像から抽出された隆線の端点や分岐点からなる登録特徴点と、指紋照合装置に入力された照合画像から抽出された照合特徴点とから指紋照合が行われる。（例えば、特許文献１参照）

また、指紋照合を行う前の位置合わせを行う際の他の方式として、登録特徴点と照合特徴点の位置差や角度差を算出することによって、位置合わせが行われるものもある。（例えば、特許文献２参照）
特許文献２において、登録特徴点と照合特徴点とから相対位置差や相対回転量を算出するにあたり、まず特許文献２の図２及び図３に示されているように登録特徴点の各々の座標と角度から、Ｘ方向とＹ方向の位置ずれと角度のずれとが所定範囲内となる照合特徴点のみを抽出し、照合特徴点のＸ方向及びＹ方向の位置ずれ量のヒストグラムを作成している。尚、相対回転量も検出の場合には、上記処理は所定の範囲で一定の回転角分を回転されてからヒストグラムの作成を行う。それを所定回数繰り返し、一定の精度が得られるまで行って、画像の相対位置差と相対回転量を決定し、位置あわせを行われる。

特開２００１−２４３４６５号公報（第５〜９頁、第１〜５図） 特開平４−３５７５７０号公報（第４〜７頁、第１〜８図）

特許文献１の指紋照合装置において、指紋の模様の山である隆線の方向分布を示す方向角画像を用いて登録画像と照合画像との位置合わせを行う場合、方向角画像の方向分布がゆるい扇形や平行線に近い場合は、平行にずらしても方向分布が変化せず、また方向角画像が扇形又は同心円状をしている場合は、方向角画像と扇形又は同心円との回転中心が一致すると、方向角画像を回転しても方向分布が変化しないため、位置合わせできないという問題があった。

また、特許文献２において、登録特徴点と照合特徴点とから位置差や回転差を算出して位置合わせを行う場合については、照合特徴点を抽出する所定範囲を大きくとれば位置差が大きくても位置合わせの精度はある程度確保できるものの、特許文献２の目的に反して処理時間が長大化してしまうという問題があった。さらに照合特徴点を回転させて繰り返し計算を行う際には特に、照合特徴点の座標が非線形に変化してしまうため、全体を回転させる度に登録特徴点の各点とその各点に対応する照合特徴点を全て選択し直す必要があり、計算処理量が多大となる問題があった。

この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、位置合わせの精度を確保しつつ照合特徴点を選択するのに要する計算処理量を少なくすることができる指紋照合装置及びその相対位置検出装置を得ることを目的とするものである。

この発明は、指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点入力手段と、前記特徴点入力手段から出力されまたは外部から入力される特徴点を各々角度を基準として整理する特徴点整理手段と、第１の特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる前記特徴点整理手段により整理された第２の特徴点を選択する特徴点選択手段と、前記第１の特徴点の各点と前記第２の特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記第２の特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記第２の特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記第一の特徴点の基となる指紋画像と前記第２の特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段と、前記相対位置検出手段から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段とを備えたものである。予め登録された指紋の特徴点を第１の特徴点とする場合は、これと照合される指紋の特徴点が第２の特徴点となる。

この発明は、指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点入力手段と、前記特徴点入力手段から出力されまたは外部から入力される特徴点を各々角度を基準として整理する特徴点整理手段と、第１の特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる前記特徴点整理手段により整理された第２の特徴点を選択する特徴点選択手段と、前記第１の特徴点の各点と前記第２の特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記第２の特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記第２の特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記第一の特徴点の基となる指紋画像と前記第２の特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段と、前記相対位置検出手段から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段とを備えたので、位置合わせの精度を確保しつつ照合特徴点を選択するのに要する計算処理量を少なくすることができる指紋照合装置を得ることができる。

実施の形態１．
実施の形態１においては、特徴点整理手段が、登録特徴点と照合特徴点との各点の角度に応じてあらかじめ複数のグループに分類することで整理し、特徴点選択手段が、登録特徴点の属するグループの中心角度との角度差が所定角度以下となる照合特徴点のグループを選択することによって、登録特徴点との角度の誤差が所定のしきい値以下となる照合特徴点すべてを選択する場合について説明する。また、ここでは回転も検出するとする。

図１は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における構成図である。
図２は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態におけるフローチャートである。
まず、図１において、特徴点入力手段１０内で指紋画像入力手段１が指紋を画像として入力する（図２のｓ１に相当）。指紋画像入力手段１は特徴点抽出手段２へ指紋画像のデータを出力する。
例えばＣＣＤカメラ等を指紋画像入力手段１として使用し、指紋画像を入力する。また、必ずしもカメラ等のセンサを有していなくても、本実施の形態である指紋照合装置の外から、有線または無線を介して指紋画像が入力される手段であればよい。

図１における特徴抽出手段２は入力された登録用または照合用の指紋画像のデータから指紋の模様の山である隆線及び谷である谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度の抽出を行い、特徴点のデータを特徴点整理手段３に出力する（図２のｓ２に相当）。
特徴点の抽出について、具体例を用いて説明する。図３は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における特徴点抽出手段２による特徴点の抽出例である。（ａ）は入力された指紋画像のデータである。特徴点抽出手段２では、例えば入力された指紋画像のデータに対してノイズの除去と画像のコントラストの強調を行った後、２値化処理を行い、指紋画像のデータを白黒のデータに変換する。すると図３の（ｂ）のような画像データとなる。

続いて、特徴点抽出手段２が指紋画像の白黒のデータから白色の隆線部分及び黒色の谷線部分の各々または一方について細線化処理を行うと、図３の（ｃ）のような線を有する画像となる。図では便宜上、実線を谷線、破線を隆線にて示している。その後、細線化されたデータから、特徴抽出手段２は図３（ｃ）の丸印内に示される細線の端点及び分岐点を検索し、その検索した点を特徴点とする。そして、図３（ｄ）に示すように指紋画像データ上の座標（ｘ、ｙ）と隆線の角度θの情報を抽出して保存する。図３（ｄ）では谷線の特徴点を示す矢印を太線、隆線の特徴点を示す矢印を細線にて示している。

特徴点抽出手段２において抽出された特徴点のデータの順序は特徴点抽出方法の処理順序に依存する場合が多い。よって特徴点が角度を基準として整理または分類、または整列されていることはない。通常は、画像データのＸ、Ｙ座標のＸもしくはＹの降順もしくは昇順であることが多いが、特徴点抽出に隆線の軌跡を追跡して行う方式の場合は、その隆線の追跡順になっている。そこで、特徴点整理手段３は、特徴点のデータを角度順に整理する（図２のｓ３に相当）。

図４は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における特徴点整理手段３の照合特徴点の整理前後を示す図である。左側の表は第２の特徴点である照合特徴点の整理前の座標Ｘ，Ｙ及び角度θ、右側の表は照合特徴点の整理後のグループ、配列のアドレス、角度θ及び座標Ｘ，Ｙを示している。尚、第一の特徴点である登録特徴点についても同様のため説明を省略する。
照合特徴点の整理前のデータ順は図４の左側の表に示すように座標のＸの昇順である。特徴点整理手段３は、照合特徴点の整理前のデータを照合特徴点の各点がもつ角度の情報をθの大きさに応じてグループに分類して図１のメモリ４に記憶させる。例えばＮ（Ｎは自然数）個のグループに分割するとＩ（Ｉは自然数）番目のグループでのθの範囲は、角度Ｉ×３６０／Ｎを中心角度とする場合、（Ｉ−０．５）×３６０／Ｎ≦θ＜（Ｉ＋０．５）×３６０／Ｎと設定すればよい。図４に示すのはＮ＝９０の場合である。
説明上、各グループに割り当てられるメモリ４のアドレス範囲は、あらかじめ指定されているとする。そして、特徴点整理手段３が各照合特徴点のもつ角度を含むグループを判別して、そのグループに割り当てられたメモリ４のアドレス内に記憶させる。すると、図４の右側の表に示すように照合特徴点は角度θに応じた各グループごとに分類、整理されることとなる。

同様に、特徴点整理手段３は、あらかじめ登録された個人の指紋画像から隆線の端点及び分岐点での位置及び角度の情報である登録特徴点が角度順に整理されていなかった場合（図２のｓ４に相当）に対しても角度順に整理し、角度範囲に応じてグループ分けする（図２のｓ５に相当）。任意の登録特徴点の座標（ｘｒ、ｙｒ）、角度をθｒとすると、照合特徴点の場合と同様にＭ（Ｍは自然数）個に分割するとＪ（Ｊは自然数）番目のグループでのθの範囲は（Ｊ−０．５）×３６０／Ｍ＜θｒ≦（Ｊ＋０．５）×３６０／Ｍとなる。
そして、登録特徴点の各点のデータの各点がもつ角度を特徴点整理手段３が判別して、その角度を含むグループのアドレス内に記憶させると、登録特徴点は、角度θｒに応じた各グループごとに整理されることとなる。

そして、本実施の形態では個人の指紋の登録特徴点を指紋照合装置内のメモリ４やハードディスクなどに記憶する。
尚、一般には個人の指紋の登録特徴点は、必ずしも指紋照合装置内に備えられている必要はなく、別のコンピュータ、サーバー内やネットワークを経由して存在するメモリ４やハードディスクに記録されている情報が、通信等によって特徴点整理手段３に伝達できればよい。また、指紋照合装置にカードを差し込む機能を備え、そのカードに登録特徴点を記憶しておく機能を備えており、登録特徴点の情報を特徴点整理手段３に伝達できるような場合でもよい。

各特徴点の整理後、図１の特徴点選択手段５は、相対位置検出手段７によってある角度α度（α＝０も含む）回転された照合特徴点のデータから、登録特徴点の各点の角度に対して所定以下の角度差となる照合特徴点を選択する。以下、ある相対回転角αの時の処理について述べる。
図５は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における特徴点選択手段５の照合特徴点の選択手法を示す図である。左側の表は、登録特徴点の各グループと各グループに属する登録特徴点のアドレスと角度θｒが示されている。右側の表は、照合特徴点の各グループと各グループに属する照合特徴点のアドレスとα度回転された角度θα及び座標（ｘα、ｙα）が示されている。即ち、（１）式となる。

また、登録特徴点の角度θｒが属するグループＪの中心角度をθｒｊとし、照合特徴点の任意の点の角度θαが属するグループＩの中心角度をθｉとする。

図７は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における相対位置検出手段７が行った照合特徴点の回転処理のその前後の一例を示す図である。（ａ）は回転処理前、（ｂ）は回転処理後を示す。（ａ）、（ｂ）共、横軸はＸ軸、縦軸はＹ軸、点は照合特徴点の位置、点から示される矢印はその向きが照合特徴点の角度を示している。図７（ｂ）の回転角αの両端に示されている照合特徴点は、照合特徴点一点を反時計周りに回転角α分回転処理する前後を示している。回転中心は図７においては原点を中心（Ｘｃ＝Ｙｃ＝０）に回転させた場合について示しているが、任意の固定点でよい。 αを変化させる範囲は指紋画像入力手段１にて、実際に指紋画像を入力する際に生じ得る相対回転角を参考に許容範囲として決定される。

登録特徴点の各点の角度に対して所定以下の角度差となる照合特徴点を選択するには、まず各登録特徴点のグループに対し、θｉとθｒｊとの差が所定角度以下となる照合特徴点のグループを選択し、関連づける。
例えば図５において、特徴点選択手段５は、登録特徴点側のグループ２に対応する照合特徴点のグループとして矢印で示すようにグループ１、２、３を選択して対応付ける。具体的には、Ｊ＝２のグループ中の点との角度差｜θα−θｒ｜≦ｔｈ（図５ではｔｈ＝２度）となる照合特徴点を含む可能性のあるすべての照合特徴点のグループに対して矢印をはる。尚、矢印の貼り方は、実機においてθαとθｒの組み合わせに対してオフラインで決定しておけるので処理時間は非常に短い。同様にグループ３に対応する照合特徴点のグループとしてグループ２、３、４を選択し、矢印をはる。（図２のｓ６に相当）
このような選択方法を採用することで、各々の登録特徴点について角度差の条件｜θα−θｒ｜≦ｔｈを満たす照合特徴点を全く含まないことがわかっているほとんどの照合特徴点グループを選択の対象から外し、全ての照合特徴点を選出する必要はなくすことができる。

照合特徴点の選択を終えた後、図１の位置差集計手段６では、登録特徴点の各点に対する特徴点選択手段５にて選択された照合特徴点のグループに含まれる照合特徴点との角度差｜θα−θｒ｜を算出し、所定の角度誤差以下であれば位置差（ｘα−ｘｒ、ｙα−ｙｒ）を算出する（図２のｓ７に相当）。その算出した値でＸ軸及びＹ軸の２次元のヒストグラムを作成する（図２のｓ８に相当）。但し、上記のグループの選択によって、角度誤差がもともと小さな特徴点だけが既に選択済みのため、｜θα−θｒ｜が誤差を上回るとしてもわずかな値である。そこで角度誤差の判定も省略することによりさらに処理を高速化することも可能である。逆に特許文献２のように位置差に対する範囲に制約を加えることも可能であるが、位置差の集計におけるメモリと処理時間の節約というメリットと、相対位置差の大きな指紋を照合できないというデメリットがある。

以上の処理Ｓ７〜Ｓ８を、全てのＪについて行い、位置差集計手段６内のヒストグラム９に順次加算する（Ｓ８１）。
図６は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における位置差集計手段６が作成した２次元のヒストグラム９の一例を示す図である。横軸はＸ軸、縦軸はＹ軸、図中の丸は算出された位置差を示し、丸の大きさはその位置でのヒストグラム９の値の大きさを示している。この一例は、登録特徴点全体と照合特徴点全体の間に画像の相対的な回転がない場合の図であるが、回転がなければこのように特徴点選択手段５によって選択されたグループに登録特徴点と本来対応すべき照合特徴点が含まれているので、図６の座標（１，５）に示すような大きな値を示す座標が現れる。一方通常は相対的に回転していることが多いため、そのような回転がある場合は、登録特徴点と本来対応すべき照合特徴点を含んだ正しいグループが特徴点選択手段５によって選択されないので、ヒストグラム９が図６の座標（１．５）に示すような大きな値を示す座標が現れない。したがって、照合特徴点全体を回転させながら位置差と角度差の小さい登録特徴点が最も多くなるような相対回転量αを見つける必要がある。

相対位置検出手段７は、αを変化させ、位置差集計手段６にて得た２次元のヒストグラム９の値から、最もヒストグラム９の値の大きかった座標をそのときのαに対する仮の位置差とし、そのヒストグラム９の最大値と共に保存する（図２のｓ９に相当）。

次に相対位置検出手段７は、上記のヒストグラム９の処理が所定の回転角範囲の全てのαに対して行われたかどうかをチェックする。（図２のｓ１０に相当）。
そして、全てのヒストグラム９の処理を終えていない場合、相対位置検出手段７は、照合特徴点検出手段２において抽出された照合特徴点を、（１）式の回転角αをかえて回転させる（図２のｓ１１に相当）。αの変化幅は少なくとも角度差の判定値ｔｈ以下が望ましい。一方処理速度の面からは例えばグループの角度範囲３６０／Ｎの倍数などにすると処理が簡単となりより高速になる。なお、回転においてはメモリ４内の照合特徴点のアドレスをかえずに座標及び角度を書き換えるだけでよく、グループの区切りを変える必要はない。もし回転量をα＝ｋ×３６０／Ｎ（ｋは整数）としておけば、グループ番号がｋだけずれ、矢印もｋだけずれるのみとなる。尚、ｋがＩの値域を越えた場合は剰余演算で値域におさめるのはいうまでもない。

その後、ステップＳ６〜Ｓ１０を繰り返し、所定の回転角範囲のすべてのαに対して仮の位置差とそのときのヒストグラム値が得られたところでｓ１２にうつる。

もし求められるべき真の回転角と回転角αが一致していれば、登録特徴点のグループＪに対応して選出された照合特徴点のグループＩは、必ず登録特徴点に対応する照合特徴点を含むはずであるから、そのαに従って位置集計手段５が登録特徴点と照合特徴点との差（ｘα−ｘｒ、ｙα−ｙｒ）を算出して２次元上のヒストグラム９を作成すると、本来位置合わせされるべき位置差の座標でのヒストグラム９の値が最大となっているはずである。
従って、相対位置検出手段７は、αに対してｋ通り作成されたヒストグラム９の中からヒストグラム９の値が最も大きい時の座標上の差（ｘα−ｘｒ、ｙα−ｙｒ）を全体の相対位置差として決定し、そのときの回転角αを全体の相対回転角として決定することで、相対位置検出を行う（図２のｓ１２に相当）。

従来の発明であれば、図２のｓ６〜ｓ１１のループを行う際、１つの登録特徴点に対して、全ての照合特徴点についてヒストグラム９への加算を行うための条件を満たしているかどうか判別する必要があった。具体的には照合特徴点のメモリ４のアドレスすべてにアクセスし、多大な計算量を要していた。また、位置差集計手段６に集計され、相対位置検出手段７が、照合特徴点の回転角αをｋ通り回転させる命令をして、その後に照合特徴点の再選択をさせる際も、照合特徴点の座標が変化してしまうと、同様に１つの登録特徴点に対して、全ての照合特徴点について判別する必要があった。つまり、メモリ４へのアクセス回数＝登録特徴点数ｎｒ×照合特徴点数ｎｖ×ｋ回必要であった（ｎｒ、ｎｖ共に自然数）。

一方、本発明の実施の形態の場合は、一つの登録特徴点に対して、ヒストグラム９への加算条件を判別する必要のある登録特徴点は、全ての点ではなく、登録特徴点の属するグループに矢印で関連付けられた照合特徴点グループ内の点のみに限定されるため、計算量が大幅に減少する。図５では、例えば、グループの角度範囲と特徴点の角度差条件のしきい値ｔｈがともに４度となっているので、登録特徴点のグループ２に対して選択される照合特徴点のグループは１、２、３に決まっている。そして、特徴点整理手段３が、特徴点の整理を行う際に、各グループに応じたメモリ４のアドレスに記憶させる際のメモリ４へのアクセス回数の総数は、登録特徴点１つにつき９０個の照合特徴点のグループのうち３つが抽出されるから、仮に平均的にみて照合特徴点のグループ１つがｎｖ／９０点ふくむとするとアクセス回数はｎｒ×（ｎｖ／９０）×３×ｋ＝ｎｒ×ｎｖ×ｋ／３０であるから３０分の１となる。従って、メモリ４へのアクセス回数が減少し、大幅な高速化が図られる。

こうして相対位置検出手段７にて検出された相対位置差及び相対回転角を用いて、指紋照合手段８は、あらかじめ登録された個人の指紋画像と、指紋画像入力手段１から入力された指紋画像との位置を合わせる（図２のｓ１３に相当）。そして照合特徴点と登録特徴点との一致割合や、画像の濃淡値の違いを照合対象とし、指紋画像を照合した場合の点数等を求め、所定の閾値以上であれば、本人であると判定する等の方法によって指紋照合を行う（図２のｓ１４に相当）。尚、照合特徴点と登録特徴点との一致割合のみで判別するのであれば、指紋画像を用いずとも、照合特徴点及び登録特徴点のみで所定の閾値以上であれば、本人であると判定することも可能である。

以上のことより、この発明は、指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点入力手段１０と、特徴点入力手段１０から出力されまたは外部から入力される特徴点を各々角度を基準として整理する特徴点整理手段３と、あらかじめ登録されている登録特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる特徴点整理手段３により整理された照合特徴点を選択する特徴点選択手段５と、登録特徴点の各点と照合特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段６と、照合特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて照合特徴点の選択と位置差の集計を行うことによって、登録特徴点の基となる指紋画像と照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段７と、相対位置検出手段７から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段８とを備えたので、位置合わせの精度を確保しつつ照合特徴点を選択するのに要する計算処理量を少なくすることができる指紋照合装置を得ることができる。

尚、本実施の形態では、照合特徴点や登録特徴点のグループを選んでから再度角度チェックを行ってより精度をたかめてもよい。但しその場合には下記に記載する実施の形態２の方が適する。また、その他図２のＳ１２にて相対位置差及び相対回転角を唯一に求めず、複数候補を残しておき、各候補に対して照合を試みることで、予期せぬノイズへの耐性も高めることができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、登録特徴点側も角度で整理したが、照合側のみ整理し、θｒから直接、照合側グループ番号を計算するという別の形態を説明する。すなわち、あるθｒに対応するＩの基準をたとえばＩ＝Ｉｎｔ（（θｒ＋０．５＋３６０）ｍｏｄ３６０）／Ｎ（Ｉｎｔ（）は四捨五入による整数化、ｍｏｄ（）は剰余計算）によって計算し、その前後のグループを実施の形態１と同様に処理する。また、その他の処理方法として登録特徴点と回転後の照合特徴点の処理を入れ替え、登録側のみ整理してもよい。以上のように様々なバリエーションが可能だがどれが高速かは登録指紋と照合指紋の数やハードウェアやアプリケーションの性質によって異なる。

実施の形態３．
実施の形態３においては、特徴点整理手段が、登録特徴点と照合特徴点との各点の角度に応じてあらかじめ昇順に配列させることで整理し、特徴点選択手段が、登録特徴点の各点の角度との角度差が所定角度以下となる照合特徴点を選択する場合について説明する。

本実施の形態の構成については、実施の形態１と同じである。
実施の形態１との処理の違いについて説明する。
特徴点整理手段３は、照合特徴点のデータを角度順に整理する際に、実施の形態１においては、登録特徴点及び照合特徴点の各点がもつ角度の情報をθの大きさに応じてグループに分類していたのに対し、本実施の形態においては、登録特徴点及び照合特徴点に対して各々に角度順に配列する。配列の方向は例えば昇順とする。
また、特徴点選択手段５は照合特徴点の抽出を行う際に、実施の形態１においては、登録特徴点の各グループに対応した照合特徴点のグループを選択していたのに対し、本実施の形態においては、許容される角度誤差をｔｈとした場合、任意の登録特徴点に対し、｜θａ−θｒ｜≦ｔｈとなる照合特徴点を選択し、それを登録特徴点の角度の昇順におこなう。

動作について説明する。
図８は、本発明に係わる指紋照合装置の第３の実施の形態におけるフローチャートである。
特徴点入力手段１０内で指紋画像入力手段１にて入力された指紋画像から（図８のｓ２１）、特徴点抽出手段２にて照合特徴点が抽出され（図８のｓ２２）、位置及び角度情報を備える照合特徴点が多数含まれるデータとして特徴点整理手段３に出力される。

特徴点整理手段３は照合特徴点の各点を並べ替えて、角度を基準として昇順となるように整理を行う（図８のｓ２３）。
図９は、本発明に係わる指紋照合装置の第３の実施の形態における特徴点整理手段３の照合特徴点の整理前後を示す表である。左側の表は照合特徴点の整理前の座標Ｘ，Ｙ及び角度θ、右側の表は照合特徴点の整理後の配列のアドレス、角度θ及び座標Ｘ，Ｙを示している。
具体的には、照合特徴点が記憶されるメモリ４のアドレス範囲があらかじめ指定されているので、照合特徴点の各点のデータの各点がもつ角度順に特徴点整理手段３が並べ替えによる整理を行い、角度順にメモリ４のアドレス内に記憶させる。

同様に、登録特徴点についても、登録特徴点が角度順に整理されていなかった場合（図８のｓ２４）に対しても角度順に整理し、登録特徴点の各点を並べ替えて、角度を基準として昇順となるように整理を行う（図８のｓ２５）。登録特徴点が記憶されるメモリ４のアドレス範囲も同様にあらかじめ指定されているので、登録特徴点の各点のデータの各点がもつ角度順に特徴点整理手段３が並べ替えによる整理を行い、角度順にメモリ４のアドレスに記憶させる。

特徴点選択手段５は、登録特徴点の各点に対し、｜θα−θｒ｜≦ｔｈとなる照合特徴点を選択する（図８のｓ２６）のに、登録特徴点と照合特徴点とを角度順に昇順で並べたので、１つの登録特徴点に対し、全ての照合特徴点のメモリ４にアクセスする必要はない。以下詳細に述べる。

図１０は、本発明に係わる指紋照合装置の第２の実施の形態における、照合特徴点選択手段５の選択例を示す図である。左欄が登録特徴点のデータで、左側にアドレス、右側が角度を示している。上欄が照合特徴点のデータで２段目にアドレス、３段目に角度を示している。右下側の部分は、照合特徴点選択手段５が登録特徴点と照合特徴点とから選択する際のθｒ−θαの値及び−ｔｈ≦θｒ−θα≦ｔｈの判別結果について示している。
仮に、登録特徴点の角度が０〜３６０度まで、昇順に整理され、同様に照合特徴点も角度が０〜３６０度までで昇順に整理されていたとする。ｔｈが２度に設定されていたとする。

まず、登録特徴点の角度が０度に対して、照合特徴点のメモリ４のアドレスの昇順にアクセスして判別する。照合特徴点の角度の昇順でメモリ４の各アドレスに記憶されているのでメモリ４のアドレスの昇順にアクセスすることは、照合特徴点の角度の昇順に判別することと同じとなる。

照合特徴点のうち、図１０に示すように０度は−２≦θｒ−θα≦２となるので該当するとして選択される。次に４度は０−４（θｒ−θα）＜−２（−ｔｈ）なので選択されない。

今度は登録特徴点を２度にして前回アクセスした際に最初に選択された照合特徴点である０度のメモリ４のアドレスを記憶しておき、そこから判別を行う。すると０度は２（ｔｈ）≦２−０（θｒ−θα）なので選択される。４度は−２≦２−４（θｒ−θα）≦２となるので選択され、５度は２−５＜−２（−ｔｈ）なので選択されない。

次は登録特徴点を４度にして前回アクセスした際に最初に選択された照合特徴点である０度から判別を行う。すると０度は２＜４−０で選択されず、４、５、６度は−２≦θｒ−θα≦２となるので選択され、８度は４−８＜−２なので選択されない。という具合になる。

次は登録特徴点を６度にして前回アクセスした際に最初に選択された照合特徴点である４度から判別を行う。すると４、５、６、８度は−２≦θｒ−θα≦２となるので選択され、８度は４−８＜−２なので選択されない。という具合になる。よって同様に登録特徴点を８度、１０度とした場合に続いていく。
すなわち、従来であれば図１０の組み合わせ表におけるすべての欄に対して、照合特徴点を選択するかどうかの判定を行わなければならなかったが、本実施の形態では図中のほぼ対角線に沿った部分の欄に関する判定処理のみが必要であり、他の大部分を占める空欄に対しては判定計算をしなくてよい。

なお説明では省略したが、実際にはいうまでもなく、θα＜０度、θα≧３６０度における境界条件を解決することが必要で、例えば３６０−β≦θα＜３６０に含まれる照合特徴点を−β≦θα＜０の領域へ、０≦θα≦βに含まれる照合特徴点を３６０≦θα＜３６０＋βの領域へとコピーする、またはθα＝０の部分と３６０の部分が連続領域のようにアクセスできる循環参照メモリをハードウェア的またはソフトウェア的に実現する、などの実装上の工夫がいる。

その後、図８のｓ２６の照合特徴点の選択後、ｓ２６〜３１のループについては、Ｊがθｒのループに変わること以外は実施の形態１の図２のｓ６〜１１と全く同じである。
本実施の形態においても、登録特徴点及び照合特徴点を角度を基準に昇順に配列させることで、１つの登録特徴点に対し、選択される照合特徴点付近のメモリ４にしかアクセスしないので、メモリ４へのアクセス数を大幅に削減して大幅な高速化が図れる。
また、照合特徴点をα度回転させて再選択させる場合も、特徴点整理手段３にて一度昇順に配列させているので、回転によって特徴点の順番がかわることはないので再度ソートする必要はなく、座標の回転計算以外には照合特徴点を選択を始める角度の開始点や終了点を、アドレスの付け替えなどによって変更する程度の若干の計算処理量ですみ、従来の発明のように全ての照合特徴点を対象として再選択させる必要はない。

また、図８のｓ３２〜３４の処理についても、実施の形態１のｓ１２〜１４と全く同じである。

以上のことより、本実施の形態においては、特徴点整理手段３があらかじめ登録された照合特徴点と登録特徴点とを各々角度を基準として昇順に整理をしてから行うので、位置合わせの精度を確保しつつ照合特徴点を選択するのに要する計算処理量を少なくすることができる指紋照合装置を得ることができる。

尚、本実施の形態においては、登録特徴点及び、照合特徴点を角度順に配列させるのに、全て昇順にて行ったが、全て降順で行った場合でも本実施の形態と同様の効果を得ることが出来る。

実施の形態４．
実施の形態４においては、実施の形態１に対し、特徴点選択手段が、照合特徴点の属するグループの中心角度との角度差が所定角度以下となる登録特徴点のグループを選択することによって、照合特徴点との角度の誤差が所定のしきい値以下となる登録特徴点すべてを選択する場合について説明する。

本実施の形態の構成については実施の形態１の図１と同じである。
図１１は、本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態におけるフローチャートである。ｓ４１〜ｓ４５については実施の形態１のｓ１〜ｓ５と同じである。
各特徴点の整理後、図１の特徴点選択手段５は、相対位置検出手段７によってある角度α度（α＝０も含む）回転された登録特徴点のデータから、照合特徴点の各点の角度に対して所定以下の角度差となる登録特徴点を選択する（図１１のｓ４６に相当）。これは実施の形態１の場合に対して登録特徴点と照合特徴点を入れ替えて行っただけである。

登録特徴点の選択を終えた後、位置差集計手段６では、登録特徴点の各点に対する特徴点選択手段５にて選択された照合特徴点のグループに含まれる登録特徴点との角度差を算出し、所定の角度誤差以下であれば位置差を算出する（図１１のｓ４７に相当）。その算出した値でＸ軸及びＹ軸の２次元のヒストグラムを作成する（図１１のｓ４８に相当）。これも実施の形態１の場合に対して登録特徴点と照合特徴点を入れ替えて行っただけである。

実施の形態１と同様に以上の処理Ｓ４７〜Ｓ４８を、全てのＪについて行い、位置差集計手段６内のヒストグラム９に順次加算する（Ｓ８３）。そして相対位置検出手段７は、αを変化させ、位置差集計手段６にて得た２次元のヒストグラム９の値から、最もヒストグラム９の値の大きかった座標をそのときのαに対する仮の位置差とし、そのヒストグラム９の最大値と共に保存する（図１１のｓ４９に相当）。

次に相対位置検出手段７は、上記のヒストグラム９の処理が所定の回転角範囲の全てのαに対して行われたかどうかをチェックする。（図１１のｓ５０に相当）。
そして、全てのヒストグラム９の処理を終えていない場合、相対位置検出手段７は、登録特徴点を回転角αをかえて回転させる（図１１のｓ５１に相当）。
その後、ステップＳ４６〜Ｓ５０を繰り返し、所定の回転角範囲のすべてのαに対して仮の位置差とそのときのヒストグラム値が得られたところでｓ５２にうつる。図１１のｓ５２〜ｓ５４については実施の形態１におけるｓ１２〜ｓ１４と同じである。

以上のことより、この発明は、実施の形態１に対して特徴点選択手段５、位置差集計手段６、相対位置検出手段７が行う処理を登録特徴点と照合特徴点とを反対にして行っても、実施の形態１と同様に位置合わせの精度を確保しつつ照合特徴点を選択するのに要する計算処理量を少なくすることができる指紋照合装置を得ることができる。

実施の形態５．
実施の形態５においては、特徴点整理手段が、登録特徴点と照合特徴点との各点の角度に応じてあらかじめ昇順に配列させることで整理し、特徴点選択手段が、照合特徴点の各点の角度との角度差が所定角度以下となる照合特徴点を選択する場合について説明する。

本実施の形態の構成については、実施の形態２と同じである。
図１２は、本発明に係わる指紋照合装置の第５の実施の形態におけるフローチャートである。
実施の形態２との処理の違いについて説明する。
特徴点選択手段５は、照合特徴点の各点に対し、｜θ−θｒα｜≦ｔｈ（θｒαはα度回転された角度θｒ）となる登録特徴点を選択する（図１２のｓ１０６）のに、登録特徴点と照合特徴点とを角度順に昇順で並べたので、１つの照合特徴点に対し、全ての照合特徴点のメモリ４にアクセスする必要はない。これは実施の形態２の説明と同様である。

その後、図１２のｓ１０６の照合特徴点の選択後、ｓ１０６〜１１１のループについては、登録特徴点と照合特徴点の役目が反対であること以外は実施の形態２の図２のｓ２６〜３１と全く同じである。
また、図１２のｓ１１２〜１１４の処理についても、実施の形態２のｓ３２〜３４と全く同じである。

以上のことより、本実施の形態においては、実施の形態２における登録特徴点と照合特徴点との役割を入れ替えた場合であっても実施の形態２と同様に、位置合わせの精度を確保しつつ照合特徴点を選択するのに要する計算処理量を少なくすることができる指紋照合装置を得ることができる。

尚、本実施の形態においては、登録特徴点及び、照合特徴点を角度順に配列させるのに、全て昇順にて行ったが、全て降順で行った場合でも本実施の形態と同様の効果を得ることが出来る。

また、上記実施の形態１〜５においては、ヒストグラム９を２次元として説明したが、たとえばヒストグラム処理に関して、Ｘ、Ｙを独立変数と考えて２つの１次元ヒストグラムメモリをＸ、Ｙそれぞれに独立に用いることによって処理メモリや処理時間を削減するといったような一般的な高速化手法を適用してさらに高速化したり、ヒストグラムへの加算時に、特徴点１つに対して単純に１を加算するのではなく、特徴点に対してあらかじめ何らかの方法で計算された信頼度情報を付加しておき、その信頼度に応じたスコアを加算するようにして高精度化を図ることが望ましい。

さらに、特徴点整理手段３は第１の指紋と第２の指紋の組み合わせには関係なく実行できるためオンラインでの照合において両方の指紋の特徴点がそろうのを待つ必要がない。そのため、登録側の指紋に対しては登録時にオフラインで実行が可能、オンラインで入力される照合側の指紋に対しても、入力時に1回だけ実行すればよいので、特に多量の登録指紋に対して照合処理を繰り返すような場合には、特徴点整理手段の実行時間は照合1回あたり１／（照合処理回数）相当の時間ですむため、照合処理回数が多くなると実行時間は無視できるほど少なくなってゆく。

実施の形態６．
実施の形態１〜５に記載されている指紋照合装置のうち、図１に記載されている特徴点選択手段３、特徴点選択手段５、位置差集計手段６、相対位置検出手段７からなる相対位置検出装置の構成については、登録特徴点と照合特徴点との相対位置検出に用いられるだけではなく、特徴点を登録する際にも用いられる場合がある。以下、その場合について説明する。

図１３は、本発明に係わる相対位置検出装置の第６の実施の形態における構成図であり、図１４は、本発明に係わる相対位置検出装置の第６の実施の形態におけるフローチャートである。
特徴点を登録する場合、指紋データの登録時には、通常、同じ指から連続または時期をおいて数回画像を採取し、それらのすべての画像において比較的安定して抽出できる特徴点だけを最終的に登録特徴点のデータとして登録する。この処理過程において、複数の登録画像同士で位置あわせが必要になるが、そのためには、位置合わせを行いたい２枚の登録画像のうち１枚を仮に照合画像とみなし、実施の形態１〜５と同じようにして相対位置検出装置を適用すればよい。
まず、特徴点整理手段３にきた特徴点がを仮の登録特徴点とするかを判別し（図１４のｓ１２１）、特徴点を角度に応じてグループ分類する（図１４のｓ１２２に相当）。そして次にきた特徴点は照合特徴点と判断し、ｓ１２１ではＮＯの判別をして、ｓ１２３にて照合特徴点として角度に応じてグループ分類される。
あとのｓ１２４〜ｓ１３０までは、実施の形態１の図２のｓ６〜ｓ１２までの工程とまったく同一である。

その後、図示していないが、決定された相対位置差、相対回転量を用いて仮の登録特徴点及び照合特徴点との照合を行い、また上記に示すように同じ指から連続して数回採取された画像から処理された照合特徴点を用いてｓ１２１〜ｓ１３０までの処理を同様に行って得た複数の相対位置差、相対回転量を利用して位置合わせを行い、例えば位置が変わらず高い確率で照合が成功する特徴点のみを真の登録特徴点データとして登録する。

したがって、特徴点選択手段３、特徴点選択手段５、位置差集計手段６、相対位置検出手段７からなる相対位置検出装置を登録特徴点の決定する場合に用いても、登録特徴点を決定する際に要する計算処理量を少なくすることができる。

尚、この相対位置検出装置を指紋照合装置の一部として適用した場合に同様の効果があるのはいうまでもない。また、実施の形態２〜５に用いられている特徴点を選択して相対位置差及び相対回転量を決定する工程を本実施の形態に適用しても、同様の効果を奏することができる。

本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における構成図である。 本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態におけるフローチャートである。 本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における特徴点抽出手段２による照合特徴点の抽出例を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における特徴点整理手段３の照合特徴点の整理前後を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における特徴点選択手段５の照合特徴点の選択手法を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における位置差集計手段６が作成した２次元のヒストグラムの一例を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の一実施の形態における相対位置検出手段７が行った照合特徴点の回転処理のその前後の一例を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の第３の実施の形態におけるフローチャートである。 本発明に係わる指紋照合装置の第３の実施の形態における特徴点整理手段３の照合特徴点の整理前後を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の第３の実施の形態における、特徴点選択手段５の選択例を示す図である。 本発明に係わる指紋照合装置の第４の実施の形態におけるフローチャートである。 本発明に係わる指紋照合装置の第５の実施の形態におけるフローチャートである。 本発明に係わる相対位置検出装置の第６の実施の形態における構成図である。 本発明に係わる相対位置検出装置の第６の実施の形態におけるフローチャートである。

符号の説明

１ 指紋画像入力手段、２ 特徴点抽出手段、３ 特徴点整理手段、４ メモリ、５ 特徴点選択手段、６ 位置差集計手段、７ 相対位置検出手段、８ 指紋照合手段、９ ヒストグラム、１０ 特徴点入力手段。

Claims (8)

1. 入力された指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段から出力されまたは外部から入力される登録特徴点及び照合特徴点を各点の角度に応じて複数のグループに分類して整理する特徴点整理手段と、前記登録特徴点の各グループの中心角度に対して、中心角度の角度差が所定角度以下となる前記照合特徴点のグループを選択する特徴点選択手段と、前記登録特徴点のグループの各点と選択された照合特徴点のグループの各点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記照合特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記照合特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段と、前記相対位置検出手段から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段とを備えたことを特徴とする指紋照合装置。
2. 入力された指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段から出力されまたは外部から入力される登録特徴点及び照合特徴点の各点を角度の昇順または降順に整列させて整理する特徴点整理手段と、登録特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる前記特徴点整理手段により整理された照合特徴点を選択する特徴点選択手段と、前記登録特徴点の各点と前記照合特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記照合特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記照合特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段と、前記相対位置検出手段から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段とを備えたことを特徴とする指紋照合装置。
3. 入力された指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段から出力されまたは外部から入力される登録特徴点及び照合特徴点を各点の角度に応じて複数のグループに分類して整理する特徴点整理手段と、前記照合特徴点の各グループの中心角度に対して、中心角度の角度差が所定角度以下となる前記登録特徴点のグループを選択する特徴点選択手段と、選択された登録特徴点のグループの各点と前記照合特徴点のグループの各点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記登録特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記登録特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段と、前記相対位置検出手段から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段とを備えたことを特徴とする指紋照合装置。
4. 入力された指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度を出力する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段から出力されまたは外部から入力される登録特徴点及び照合特徴点の各点を角度の昇順または降順に整列させて整理する特徴点整理手段と、前記特徴点整理手段により整理された照合特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる登録特徴点を選択する特徴点選択手段と、前記登録特徴点の各点と前記照合特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記登録特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記登録特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段と、前記相対位置検出手段から検出された相対位置差及び相対回転量を補正値として使用して指紋照合を行う指紋照合手段とを備えたことを特徴とする指紋照合装置。
5. 指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度の情報を各々角度に応じて複数のグループに分類して整理する特徴点整理手段と、登録特徴点の各グループの中心角度に対して、中心角度の角度差が所定角度以下となる照合特徴点のグループを選択する特徴点選択手段と、前記登録特徴点のグループの各点と選択された照合特徴点のグループの各点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記照合特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記照合特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録の特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段とを備えたことを特徴とする相対位置検出装置。
6. 指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度の情報を各々角度の昇順または降順に整列させて整理する特徴点整理手段と、登録特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる前記特徴点整理手段により整理された照合特徴点を選択する特徴点選択手段と、前記登録特徴点の各点と前記照合特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記照合特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記照合特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録の特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段とを備えたことを特徴とする相対位置検出装置。
7. 指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度の情報を各々角度に応じて複数のグループに分類して整理する特徴点整理手段と、照合特徴点の各グループの中心角度に対して、中心角度の角度差が所定角度以下となる登録特徴点のグループを選択する特徴点選択手段と、選択された登録特徴点のグループの各点と前記照合特徴点のグループの各点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記登録特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記登録特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段とを備えたことを特徴とする相対位置検出装置。
8. 指紋画像から指紋の隆線または谷線の端点及び分岐点である特徴点の位置及び角度の情報を各々角度の昇順または降順に整列させて整理する特徴点整理手段と、前記特徴点整理手段により整理された照合特徴点の各点の角度に対し、所定以下の角度差となる登録特徴点を選択する特徴点選択手段と、前記登録特徴点の各点と前記照合特徴点との位置差の算出及び集計を行う位置差集計手段と、前記登録特徴点を所定の相対回転量の範囲で所定回転量毎に回転させて前記登録特徴点の選択と前記位置差の集計を行うことによって、前記登録特徴点の基となる指紋画像と前記照合特徴点の基となる指紋画像との相対的な位置の差及び回転量の差である相対位置差及び相対回転量を検出する相対位置検出手段とを備えたことを特徴とする相対位置検出装置。

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