JP6526494B2 - 情報処理プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像を解析して、生体情報の照合に用いられる照合情報を作成する情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。

近年、スマートフォン及びノートパソコンのようなモバイル機器に搭載可能な、指紋認証装置が種々検討されている。例えば、特許文献１には、指紋画像を周波数スペクトル変換した情報を照合に用いる照合情報とすることで、指紋センサーに対する指の傾き等の外乱の影響を受けにくい個人識別装置が開示されている。

特許第３０５７５９０号明細書

モバイル機器に搭載される指紋センサーの小型化に伴い、取得される指紋の画像は従来に比べ小さくなっている。ユーザーは指紋の入力操作を行う場合、モバイル機器を所持した側の手の指を、モバイル機器に搭載された指紋センサーに接触させることが多い。この場合、ユーザーは指を不自然な向きに移動させなければならないので、指紋の入力操作は不安定になりやすい。つまり、登録時とは位置及び角度が異なる条件で取得された画像が取得されやすい。したがって、従来に比べ画像の大きさが小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくい照合情報を作成する技術が要求されている。

本発明の目的は、生体情報を表す画像の大きさが従来に比べ小さい場合であっても、生体情報の取得条件の影響を受けにくい照合情報を作成可能な情報処理プログラム及び情報処理装置を提供することである。

本発明の第１態様に係る情報処理プログラムは、プロセッサと、記憶手段とを備えたコンピュータに、画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップで取得された前記画像を解析して、特徴点を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出された前記特徴点を３つ取得する特徴点取得ステップと、前記特徴点取得ステップで取得された３つの前記特徴点によって表される三角形の幾何学的特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴点取得ステップで取得された前記３つの特徴点の中から、２つの特徴点をそれぞれ注目点として選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された２つの前記注目点を結ぶ線分上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第１参照点の位置に対応する第１情報を、互いに位置が異なる複数の前記第１参照点のそれぞれについて取得する参照点取得ステップと、前記参照点取得ステップで取得された複数の前記第１情報のそれぞれについて、前記第１情報に対応する前記第１参照点を中心とする所定半径の円の周上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第２参照点に対応する色情報と、前記第２参照点の位置に対応する第２情報とを対応づけた情報であるサンプルを、互いに位置が異なる複数の前記第２参照点のそれぞれについて取得し、取得された複数の前記サンプルと、前記第１情報とを対応づけた情報をサンプル情報とする処理を行うサンプル情報取得ステップと、前記サンプル情報取得ステップで取得された前記サンプル情報に基づき、前記複数の第１参照点のそれぞれについて、前記第２情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を算出し、前記複数の第１参照点のそれぞれについて算出された前記周波数成分を前記第１情報と対応づけた情報である周波数情報を取得する周波数情報取得ステップと、前記サンプル情報及び前記周波数情報を、前記幾何学的特徴量と対応づけた情報を、生体情報の照合に用いる照合情報として前記記憶手段に記憶させる記憶制御ステップとを実行させるためのプログラムである。

第１態様の情報処理プログラムに基づき照合情報を生成すれば、画像から抽出された特徴点に基づきサンプル情報及び周波数情報を含む照合情報が取得される。サンプル情報及び周波数情報は、抽出された特徴点の中から選択された２つの注目点を結ぶ線分の周囲の点の色情報の変化を表す情報である。このため、画像から抽出された特徴点の数が少ない場合にも、精度よく照合可能な情報を生成することができる。サンプル情報及び周波数情報は、幾何学的特徴量に基づき決定された点について取得された情報である。したがって、本プログラムに基づき照合情報を生成すれば、幾何学的特徴量が考慮されない点について情報が取得された場合に比べ、画像によって表される情報（例えば、指紋画像又は静脈画像によって表される生体情報）が基準に対して回転したり、移動したりした影響が低減された照合情報を生成することができる。

第１態様の情報処理プログラムの前記選択ステップは、前記３つの特徴点の全ての２点の組み合わせに対応する３組の前記２つの注目点のそれぞれを選択してもよい。この場合の情報処理プログラムに基づき照合情報が生成されれば、１組の２つの注目点が選択される場合に比べ、多くの照合情報が生成される。

第１態様の情報処理プログラムは、照合の対象となるテスト用の前記照合情報と、前記記憶手段に記憶された参照用の前記照合情報と照合する照合ステップを備えてもよい。この場合の情報処理プログラムに基づき生体情報の照合が実行されれば、画像から抽出された特徴点に基づきサンプル情報及び周波数情報を取得するため、画像から抽出された特徴点の数が少ない場合にも、精度よく照合可能である。サンプル情報及び周波数情報は、幾何学的特徴量に基づき決定された点について取得された情報である。したがって、本プログラムに基づき照合すれば、幾何学的特徴量が考慮されない点について情報が取得された場合に比べ、生体情報が基準に対して回転したり、移動したりした影響が低減された、精度のよい照合結果を得ることができる。

第１態様の情報処理プログラムの前記特徴点取得ステップは、前記抽出ステップで抽出された複数の前記特徴点のうち、前記所定半径に基づき決定された所定範囲内にある複数の特徴点から前記３つの特徴点を選択する場合の、全ての組み合わせに対応する複数組の前記３つの特徴点を取得し、前記選択ステップは、前記特徴点取得ステップで取得された前記複数組の３つの特徴点のうち、前記特徴量算出ステップで算出された前記幾何学的特徴量に基づき、前記三角形の面積が所定値以上となる前記３つの特徴点について、前記２つの注目点を選択する処理を実行し、前記照合ステップは、前記テスト用の照合情報で表されるテスト用の前記三角形と、前記参照用の照合情報で表される参照用の前記三角形とのそれぞれの前記幾何学的特徴量を、前記三角形の面積が大きい順に比較して、類似度が閾値以下となる、前記テスト用の三角形と、前記参照用の三角形とのペアを抽出するペア抽出ステップと、前記ペア抽出ステップで抽出された前記テスト用の三角形に対応する前記サンプル情報及び前記周波数情報と、前記参照用の三角形に対応する前記サンプル情報及び前記周波数情報とを照合する抽出後照合ステップとを備えてもよい。

特徴点取得ステップで取得された３つの特徴点のそれぞれの位置が互いに近接し、３つの特徴点で表される三角形の面積が所定値未満の場合には、三角形の面積が所定値以上の場合に比べ、サンプル情報が示す色情報の変化が少ない。このため、この場合の情報処理プログラムに基づき生体情報の照合が実行されれば、３つの特徴点で表される三角形の面積が所定値未満の場合には、それら３つの特徴点に基づき、照合情報は取得されない。したがって本発明のプログラムによれば、三角形の面積が所定値未満となる３つの特徴点に基づき照合情報が生成される場合に比べ、照合情報を用いた照合の精度を高めることができる。

本発明の第２態様に係る情報処理装置は、情報を記憶する記憶手段と、画像を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された前記画像を解析して、特徴点を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記特徴点を３つ取得する特徴点取得手段と、前記特徴点取得手段によって取得された３つの前記特徴点によって表される三角形の幾何学的特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴点取得手段によって取得された前記３つの特徴点の中から、２つの特徴点をそれぞれ注目点として選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された２つの前記注目点を結ぶ線分上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第１参照点の位置に対応する第１情報を、互いに位置が異なる複数の前記第１参照点のそれぞれについて取得する参照点取得手段と、前記参照点取得手段によって取得された複数の前記第１情報のそれぞれについて、前記第１情報に対応する前記第１参照点を中心とする所定半径の円の周上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第２参照点に対応する色情報と、前記第２参照点の位置に対応する第２情報とを対応づけた情報であるサンプルを、互いに位置が異なる複数の前記第２参照点のそれぞれについて取得し、取得した複数の前記サンプルと、前記第１情報とを対応づけた情報をサンプル情報とする処理を行うサンプル情報取得手段と、前記サンプル情報取得手段によって取得された前記サンプル情報に基づき、前記複数の第１参照点のそれぞれについて、前記第２情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を算出し、前記複数の第１参照点のそれぞれについて算出された前記周波数成分を前記第１情報と対応づけた情報である周波数情報を取得する周波数情報取得手段と、前記サンプル情報及び前記周波数情報を、前記幾何学的特徴量と対応づけた情報を、生体情報の照合に用いる照合情報として前記記憶手段に記憶させる記憶制御手段と
を備える。

第２態様の情報処理装置は、画像から抽出された特徴点に基づきサンプル情報及び周波数情報を取得するため、画像から抽出された特徴点の数が少ない場合にも、精度よく照合可能な照合情報を生成することができる。サンプル情報及び周波数情報は、幾何学的特徴量に基づき決定された点について取得された情報である。したがって、情報処理装置は、幾何学的特徴量が考慮されない点について情報が取得された場合に比べ、画像によって表される情報（例えば、指紋画像又は静脈画像によって表される生体情報）が基準に対して回転したり、移動したりした影響が低減された照合情報を生成することができる。

情報処理装置１０のブロック図である。 情報処理装置１０の機能ブロック図である。 照合情報処理のフローチャートである。 図３の照合情報処理で実行される画像解析処理のフローチャートである。 生体情報取得装置８から取得された参照用の生体情報を表す画像４１である。 図５の画像４１から特徴点Ｐ１からＰ１１を抽出する過程を説明する図である。 図４の画像解析処理で実行される。照合情報取得処理のフローチャートである。 局所座標系６０の説明図である。 第１参照点及び第２参照点の設定方法の説明図である。 サンプル７１，サンプルデータ７２及びサンプル情報７３の説明図である。 ２つの注目点毎に取得された、サンプル情報、サンプル画像、周波数情報、及び周波数画像を含む参照用の照合情報７５の説明図である。 サンプルデータによって表される、第２情報に対する色情報の変化に基づき周波数成分を算出する過程の説明図である。 ＤＢ２８に登録される照合情報の説明図である。 テスト用の画像５１と、画像５１に含まれる特徴点PT1からPT3を示す図である。 画像５１について、２つの注目点毎に取得された、サンプル情報、サンプル画像、周波数情報、及び周波数画像を含むテスト用の照合情報８５の説明図である。 図３の照合情報処理で実行される照合処理のフローチャートである。 テスト用の照合情報と、参照用の照合情報とを照合する過程の説明図である。 テスト用の周波数情報と、参照用の周波数情報との類似度を算出する過程の説明図である。 テスト用の周波数情報と、参照用の周波数情報との類似度を算出する過程の説明図である。 テスト用の周波数情報と、参照用の周波数情報との類似度を算出する過程の説明図である。 テスト用のサンプル情報と、参照用のサンプル情報との類似度を算出する過程の説明図である。 テスト用のサンプル情報と、参照用のサンプル情報との類似度を算出する過程の説明図である。 テスト用のサンプル情報と、参照用のサンプル情報との類似度を算出する過程の説明図である。

本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。以下の実施形態において例示した具体的な複数の数値は一例であり、本発明はこれらの複数の数値に限定されない。以下の説明では、画像データを単に「画像」という。

図１を参照して、情報処理装置１０について説明する。情報処理装置１０は、生体情報によってユーザーを認証する機能を備えた電子機器である。生体情報は、例えば、顔画像、指紋、静脈、及び虹彩のような種々の生体情報から選択される。本実施形態の生体情報は指紋である。本実施形態において、情報処理装置１０は、周知のスマートフォンである。情報処理装置１０は、指紋を撮影した画像を解析して、指紋を用いた照合に必要な参照用の照合情報を生成し、情報処理装置１０のフラッシュメモリ４に記憶されたデータベース（ＤＢ）２８に記憶する機能を備える。情報処理装置１０は、指紋を撮影した画像を解析して、指紋を用いた照合に必要なテスト用の照合情報を生成し、生成されたテスト用の照合情報と、ＤＢ２８に記憶された参照用の照合情報とを照合する機能を備える。

図１に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ１，ＲＯＭ２，ＲＡＭ３，フラッシュメモリ４，通信Ｉ／Ｆ５，表示部６，タッチパネル７，及び生体情報取得装置８を備える。ＣＰＵ１は、情報処理装置１０の制御を行うプロセッサである。ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２，ＲＡＭ３，フラッシュメモリ４，通信Ｉ／Ｆ５，表示部６，タッチパネル７，及び生体情報取得装置８と電気的に接続する。ＲＯＭ２は、ＢＩＯＳ，ブートプログラム、及び初期設定値を記憶する。ＲＡＭ３は、種々の一時データを記憶する。フラッシュメモリ４は、ＣＰＵ１が情報処理装置１０を制御するために実行するプログラム、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、及びＤＢ２８を記憶する。通信Ｉ／Ｆ５は、外部の機器と通信を実行するためのコントローラである。表示部６は、液晶ディスプレイである。タッチパネル７は、表示部６の表面に設けられる。生体情報取得装置８は、生体情報を撮影した画像を取得する。本実施形態の生体情報取得装置８は、静電容量方式のエリア型センサーである。詳細には、生体情報取得装置８は、マトリクス状の表面電極の電荷量から指紋の凹凸を判定するセンサーであり、１ピクセル毎に色情報を２５６階調の諧調値で表す。色情報は、色を表す情報である。解像度は、例えば、５０８ｄｐｉ（ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）である。

図２を参照して、情報処理装置１０の機能の概要について説明する。情報処理装置１０は、生体情報取得装置８，画像取得部２１，特徴点抽出部２２，幾何学的特徴量算出部２３，サンプル情報取得部２４，周波数情報取得部２５，照合部２７，登録部２６，及びＤＢ２８を有し、それぞれの機能ブロックに対応する処理を、ＣＰＵ１（図１参照）によって実行する。

生体情報取得装置８は、画像取得部２１に画像を出力する。画像取得部２１は、生体情報取得装置８から出力された画像を取得する。特徴点抽出部２２は、画像取得部２１から取得された画像に基づき、画像座標系の特徴点の二次元座標を抽出する。本実施形態の画像座標系の二次元座標は、画像中のピクセルの位置に基づき、ピクセル単位で設定される座標であるとする。画像座標系の二次元座標については後述する。特徴点は、例えば、マニューシャの抽出方法（例えば、特許第１２８９４５７号明細書参照）に従って抽出された点及びＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）（例えば、米国特許第６，７１１，２９３号明細書参照）に従って抽出された点の少なくともいずれかである。本実施形態の特徴点は、特許第１２８９４５７号明細書に記載のマニューシャの抽出方法に従って抽出される。

幾何学的特徴量算出部２３は、特徴点抽出部２２が抽出した複数の特徴点のうち、所定の範囲内の特徴点の座標を取得する。幾何学的特徴量算出部２３は、座標が取得された複数の特徴点の中から３つの特徴点を選択し、選択された３つの特徴点によって表される三角形の幾何学的特徴量を算出する。幾何学的特徴量は、例えば、３つの特徴点の座標、３つの特徴点の中から選択された２つの注目点で表される線分の傾き（ベクトル）、三角形の辺の長さ、三角形の内角、及び三角形の面積の中から適宜選択される。３つの特徴点の座標は、画像座標系の絶対座標又は相対座標で表される。本実施形態の幾何学的特徴量算出部２３は、選択された３つの特徴点について、画像座標系の座標に加え、局所座標系を設定し、局所座標系の座標でも３つの特徴点の座標を表す。局所座標系については後述する。本実施形態の幾何学的特徴量算出部２３は、所定範囲内にある複数の特徴点から３つの特徴点を選択する場合の、全ての組み合わせに対応する複数組の３つの特徴点を取得し、それぞれについて幾何学的特徴を算出する。

サンプル情報取得部２４は、幾何学的特徴量算出部２３が取得した３つの特徴点の幾何学的特徴量と所定の取得条件とに基づき、サンプル情報を取得する。サンプル情報は、色情報を、色情報の取得条件を示す位置に対応する情報（第１情報及び第２情報）と対応づけた情報である。サンプル情報は、例えば、以下の手順で取得される。３つの特徴点の中から、２つの特徴点がそれぞれ注目点として選択される。本実施形態のサンプル情報取得部２４は、幾何学的特徴量算出部２３によって取得された複数組の３つの特徴点のうち、幾何学的特徴量に基づき、３つの特徴点によって表される三角形の面積が所定値以上となる３つの特徴点について、２つの注目点を選択する処理を実行する。サンプル情報取得部２４は、選択された２つの注目点を結ぶ線分上の点であって、幾何学的特徴量に基づき決定された点を第１参照点として決定する。互いに位置が異なる複数の第１参照点のそれぞれについて、第１情報が取得される。第１情報は、第１参照点の位置に対応する情報である。第１情報は、基準に対する第１参照点の位置を規定する情報であればよく、例えば、絶対座標（例えば、画像座標系の座標）、相対座標（例えば、局所座標系の座標）、及び基準に対する角度などでもよい。第１参照点の取得順序が、基準に対して決められている場合には、第１情報は第１参照点の取得順序でもよい。取得された複数の第１情報のそれぞれについて、複数のサンプルが取得される。サンプルは、第２参照点に対応する色情報と、第２情報とを対応づけた情報である。第２参照点は、第１情報に対応する第１参照点を中心とする所定半径の円の周上の点であって、幾何学的特徴量に基づき決定された点である。第２情報は、第２参照点の位置に対応する情報である。第２情報は、基準に対する第２参照点の位置を規定する情報であればよく、例えば、絶対座標（例えば、画像座標系の座標）、相対座標（例えば、局所座標系の座標）、及び基準に対する角度などでもよい。第２参照点の取得順序が、基準に対して決められている場合には、第２情報は第２参照点の取得順序でもよい。複数のサンプルは、互いに位置が異なる複数の第２参照点のそれぞれについて取得されたサンプルである。取得された複数のサンプルと、第１情報とを対応づけた情報がサンプル情報とされる。

周波数情報取得部２５は、サンプル情報取得部２４から取得されたサンプル情報に基づき、周波数情報を取得する。周波数情報は、複数の第１参照点のそれぞれについて、第２情報に対する色情報の変化の周波数成分を算出し、複数の第１参照点のそれぞれについて算出された周波数成分を第１情報と対応づけた情報である。本実施形態の周波数成分は、公知の方法（特許第３０５７５９０号明細書及び特許第３７９９０５７号明細書参照）に従って算出された一次元群遅延スペクトルである。

登録部２６は、生体情報の照合に用いる参照用の照合情報をＤＢ２８に記憶させる。照合情報は、サンプル情報及び周波数情報を、幾何学的特徴量と対応づけた情報である。本実施形態では、有効な特徴点の中から選択された全ての組み合わせの３つの特徴点のそれぞれについて、照合情報が記憶される。照合部２７は、テスト用の照合情報を、ＤＢ２８に記憶された参照用の照合情報と照合する。より詳細には、照合部２７は、テスト用の照合情報で表されるテスト用の三角形と、参照用の照合情報で表される参照用の三角形とのそれぞれの幾何学的特徴量を、三角形の面積が大きい順に比較して、類似度が閾値以下となる、テスト用の三角形と、参照用の三角形とのペアを抽出する。照合部２７は、抽出されたテスト用の三角形に対応するサンプル情報及び周波数情報と、参照用の三角形に対応するサンプル情報及び周波数情報とを照合する。

１．登録時の処理
図３を参照して、情報処理装置１０で実行される照合情報処理について、照合情報を登録する場合を例に説明する。照合情報処理は、ユーザーが開始指示を入力した場合に開始される。開始指示には、画像から取得した照合情報を参照用の照合情報としてＤＢ２８に登録するのか、それとも、照合情報をＤＢ２８に登録された参照用の照合情報と照合するのかに関する指示を含む。情報処理装置１０のＣＰＵ１は、照合情報処理の開始指示の入力を検知すると、フラッシュメモリ４に記憶された照合情報処理を実行するための情報処理プログラムをＲＡＭ３に読み出し、情報処理プログラムに含まれる指示に従って、以下に説明する各ステップの処理を実行する。本実施形態では、特徴点を抽出する要件（例えば、画像の鮮明さ）を満たす生体情報が取得されるまで、再入力を促すフィードバック処理が実行される。照合情報処理で取得される生体情報は、生体情報からアルゴリズムを用いて照合情報を抽出する要件を満たすものとする。処理の過程で取得されたり、生成されたりした情報及びデータは、適宜ＲＡＭ３に記憶されるものとする。処理に必要な各種設定値は、予めフラッシュメモリ４に記憶されている。以下、ステップを「Ｓ」と略記する。

図３に示すように、ＣＰＵ１は画像解析処理を実行する（Ｓ１）。図４を参照して画像解析処理について説明する。生体情報取得装置８は、指の接触を検知した場合、指紋を撮影した画像を特定可能な信号をＣＰＵ１に出力する。ＣＰＵ１は、生体情報取得装置８から出力される信号を受信する。図４に示すように、ＣＰＵ１は、受信した信号に基づいて、画像を取得する（Ｓ１１）。Ｓ１１では、例えば、図５に示す画像４１が取得される。画像４１には、図５のＸｐ，Ｙｐで示す画像座標系の二次元座標が設定される。画像４１の左上の画素の位置を、画像座標系の二次元座標４５（図６参照）の原点とする。二次元座標４５の原点からＸｐプラス方向にｘ画素分離隔し、原点からＹｐプラス方向にｙ画素分離隔した画素の位置を、座標（ｘ，ｙ）と表記する。画像４１は、１ｃｍ角の正方形の撮影範囲を表す、Ｘｐ方向（左右方向）が１９２ピクセル、Ｙｐ方向（上下方向）が１９２ピクセルの正方形の画像である。画像座標系の二次元座標４５では、点Ｐ１からＰ１１のそれぞれは画像４１の大きさを表す範囲４３内にある。図示しないが、Ｓ１１で取得された画像に対して適宜公知の前処理が実行される。

ＣＰＵ１は、Ｓ１１で取得された画像から特徴点を抽出する（Ｓ１２）。本実施形態のＣＰＵ１は、公知の方法に従って（例えば、特許第１２８９４５７号明細書参照）、指紋の凸部の連なりである隆線の行き止まりの端点を表す点、及び２つに分かれる分岐点を表す点のそれぞれを特徴点として抽出する。図６に示すように、画像４１からは円４２で囲んだ端点を表す点及び分岐点を表す点のそれぞれが特徴点として抽出される。図４１から抽出された１１の特徴点を点Ｐ１からＰ１１とする。

ＣＰＵ１は、Ｓ１２で抽出された特徴点のうち、有効な特徴点を抽出し、有効な特徴点の数Ｊ（Ｊは０以上の整数）を取得する処理を実行する（Ｓ１３からＳ１６）。本実施形態のＣＰＵ１は、範囲４４内にある特徴点を有効な特徴点とし、範囲４４外にある特徴点を無効な特徴点とする。範囲４４は、画像４１の大きさを表す範囲４３を示す矩形よりも四方が１５ピクセル内側となる矩形範囲である。範囲４４内にある特徴点を有効な特徴点とするのは、後述する第２参照点を範囲４３内に設定可能な特徴点を取得するためである。範囲４４を特定するための情報は、後述する第２参照点の取得条件に基づき予め定められ、フラッシュメモリ４に記憶されている。

具体的には、ＣＰＵ１は、Ｓ１２で抽出された特徴点の中から、Ｓ１３の処理を実行されていない特徴点の座標を１つ取得する（Ｓ１３）。ＣＰＵ１は、Ｓ１３で取得した座標が、範囲４４内にあるか否かを判断する（Ｓ１４）。ＣＰＵ１は、範囲４４の境界線の内側及び範囲４４の境界線上の点を、範囲４４内とする。座標が範囲４４内にある場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１３で取得した座標で示される特徴点を有効な特徴点とし、数Ｊを１だけインクリメントする（Ｓ１５）。数Ｊの初期値は０である。具体例の点Ｐ１からＰ１１は全て、範囲４４内にある（Ｓ１４：ＹＥＳ）。したがって、具体例での数Ｊは、最終的に１１となる。座標が範囲４４外にある場合（Ｓ１４：ＮＯ）、又はＳ１５の次に、ＣＰＵ１はＳ１２で抽出された特徴点の全てについて、Ｓ１３の処理を実行したか否かを判断する（Ｓ１６）。Ｓ１３の処理で座標を取得されていない特徴点がある場合（Ｓ１６：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ１３に戻す。Ｓ１２で抽出された特徴点の全てについて、Ｓ１３の処理が実行された場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は数Ｊが２より大きいか否かを判断する（Ｓ１７）。数Ｊが２以下の場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、画像解析処理を終了し、処理を図３の照合情報処理に戻す。

具体例の数Ｊは１１であり、２より大きい（Ｓ１７：ＹＥＳ）。この場合ＣＰＵ１は、数Ｊの有効な特徴点の中から、３つの特徴点を選ぶ場合の全ての組み合わせを算出する（Ｓ１８）。具体例では数Ｊが１１であり、ＣＰＵ１は、_１１Ｃ_３の１６５個の組み合わせを算出する。ＣＰＵ１は、Ｓ１８で算出された組み合わせの中からＳ１９が実行されていない１つの組み合わせを選択し、選択された組み合わせで示される３つの特徴点の座標を取得する（Ｓ１９）。ＣＰＵ１が、３つの特徴点として、図６の点Ｐ１，Ｐ４，及びＰ８のそれぞれについて画像座標系の二次元座標を取得した場合を具体例として説明する。ＣＰＵ１は、Ｓ１９で取得された座標に基づき、３つの特徴点を結ぶ三角形の面積を算出する（Ｓ２０）。ＣＰＵ１は、Ｓ２０で算出された面積が閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ２１）。Ｓ２０及びＳ２１は、後述の照合情報取得処理を実行する対象となる３つの特徴点を抽出する処理である。Ｓ１９で取得される３つの特徴点が、例えば、点Ｐ１，Ｐ２，及びＰ３のように互いに比較的近い位置にある場合がある。点Ｐ１，Ｐ２，及びＰ４のように、ほぼ同じ直線上にある場合がある。これらの場合、後述する手順で照合情報を取得した場合、サンプル数が少なくなったり、同じようなサンプルが複数取得されたりして、照合に適した照合情報が得られない可能性がある。このため本実施形態のＣＰＵ１は、三角形の面積が閾値以下となる場合には、それら３つの特徴点の座標に基づき照合情報を取得しない。面積が閾値以下の場合（Ｓ２１：ＮＯ）、ＣＰＵ１はＳ１９で座標を取得した３つの特徴点の組み合わせを破棄し（Ｓ２４）、後述のＳ２５の処理を実行する。

具体例では面積が閾値よりも大きいと判断され（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は照合情報取得処理を実行する（Ｓ２２）。照合情報取得処理は、Ｓ１９で取得した３つの特徴点の座標に基づき、生体情報の照合に用いる照合情報を取得する処理である。図７に示すように、照合情報取得処理ではまず、ＣＰＵ１は図４のＳ１９で取得した座標に基づき、３つの特徴点の中に含まれる２点間の距離ｄをそれぞれ計算する（Ｓ３２）。距離ｄは、３つの特徴点で表される三角形の各辺の長さである。具体例では、点Ｐ１と点Ｐ４との間の距離、点Ｐ４と点Ｐ８との間の距離、点Ｐ８と点Ｐ１との間の距離がそれぞれ計算される。

ＣＰＵ１はＳ３２の計算結果に基づき、局所座標系を設定する（Ｓ３３）。局所座標系は、Ｓ１９で取得された３つの特徴点の座標に基づき、三角形毎に設定される相対座標である。具体的には、ＣＰＵ１は、Ｓ３２で計算された３つの距離ｄのうち、最も距離が長い２点を結ぶ線分上に局所座標系のＸｋ軸を設定する。ＣＰＵ１は、残りの１点がある側をＹｋ軸正の向きとし、Ｘｋ軸上の２点の内、左側にある点を原点とする。具体例では、点Ｐ１，Ｐ４及びＰ８について、図８に示すように局所座標系６０が設定される。点Ｐ１，Ｐ４及びＰ８がなす三角形ＴＲＲに含まれる辺ＬＡ，ＬＢ，及びＬＣの内、辺ＬＡが最も長い。つまり、点Ｐ４と点Ｐ８との間の距離が最も長い。したがって、辺ＬＡ上にＸｋ軸が設定され、辺ＬＡに対して点Ｐ１がある側がＹｋ軸正の向きとされ、点Ｐ４と点Ｐ８との内、左側にある点Ｐ８が原点とされる。

ＣＰＵ１は３つの特徴点の中から、Ｓ３４で取得されていない組み合わせの２つの特徴点をそれぞれ注目点として取得する（Ｓ３４）。ＣＰＵ１は、局所座標系で底辺をなす２点（Ｘｋ軸上の２点）をまず取得し、以降は時計回りで２点の組み合わせを取得する。具体例では、ＣＰＵ１は、点Ｐ４及び点Ｐ８の組み合わせ、点Ｐ８及び点Ｐ１の組み合わせ、点Ｐ１及び点Ｐ４の組み合わせの順に、２つの注目点を取得する。ＣＰＵ１はＳ３４で取得した２つの注目点のうちの一方を始点、他方を終点とし、始点から終点に向かう方向ベクトルＶを算出する（Ｓ３５）。ＣＰＵ１は、３つの特徴点がなす三角形の辺を時計回りにたどっていく場合の上流側にある点を始点、下流側にある点を終点とする。ＣＰＵ１は、画像座標系の二次元座標で方向ベクトルＶを算出する。本実施形態のＣＰＵ１は、Ｐ４及び点Ｐ８の組み合わせでは、点Ｐ４から点Ｐ８に向かうベクトルＶＡ，点Ｐ８及び点Ｐ１の組み合わせでは、点Ｐ８から点Ｐ１に向かうベクトルＶＢ，点Ｐ１及び点Ｐ４の組み合わせでは、点Ｐ１から点Ｐ４に向かうベクトルＶＣをそれぞれ算出する（Ｓ３５）。

ＣＰＵ１は、値Ｌを算出する（Ｓ３６）。値Ｌは、Ｓ３４で取得した２つの注目点間の距離ｄの小数点以下を切り捨てた正の整数である。ＣＰＵ１は、三角形の幾何学的特徴量に基づき第１参照点を決定し、設定された第１参照点の座標を算出する（Ｓ３７）。第１参照点の座標は、画像座標系の二次元座標で取得される。本実施形態のＣＰＵ１は、Ｓ３４で取得した２つの注目点を結ぶ線分上に、（Ｌ＋１）個の第１参照点を設定する。（Ｌ＋１）個の第１参照点は、２つの注目点を結ぶ線分の両端（つまり、２つの注目点）、及び２つの注目点を間隔Ｕで等分割する点である。間隔Ｕは、２つの注目点の距離ｄを数Ｌで割った値である。本実施形態では間隔Ｕはほぼ１になる。ＣＰＵ１は、Ｓ３５で算出された方向ベクトルと、始点の座標を用い、２つの注目点を結ぶ線分の始点から終点に向かって、間隔Ｕの等間隔でｉ番目の第１参照点を順に設定する。ｉは１から（Ｌ＋１）までの自然数である。

ＣＰＵ１は、サンプル情報を取得する（Ｓ３８）。本実施形態のＣＰＵ１は、図４のＳ１８で算出された全ての組み合わせの３つの特徴点のそれぞれについて、２つの注目点毎にサンプル情報を取得する。具体例を用いて、サンプル情報の取得方法を説明する。ＣＰＵＩ１は、Ｓ３７で取得された第１参照点の座標に基づき、第２参照点を複数設定し、設定した複数の第２参照点の座標をそれぞれ算出する。本実施形態では、第１参照点を中心とする半径１５ピクセルの円の周上に、１２８個の第２参照点を等間隔で設定する。円の半径Ｒ及び第２参照点の数Ｎは、画像の大きさ、解像度、認証精度、及び処理速度等を考慮して適宜設定されればよい。第２参照点の数Ｎは、後述する周波数情報を取得する観点から、２のべき乗に設定されることが好ましい。

本実施形態のＣＰＵ１は、次のようにｉ番目の第１参照点に対応するｊ番目の第２参照点の座標を算出する。ｊは１から１２８（Ｎ）の自然数である。ｊが１の点を始点ＳＰという。図９に示すように、２つの注目点が点Ｐ４，Ｐ８である場合、第１参照点Ｐ４に対しては、点Ｐ４を中心とする半径Ｒの円Ｃ１上にあり、第１参照点Ｐ４に対してベクトルＶＡ方向にある点Ｑ１１が、始点ＳＰとして設定される。第１参照点Ｐ８に対しては、点Ｐ８を中心とする半径Ｒの円Ｃ２上にあり、第１参照点Ｐ８に対してベクトルＶＡ方向にある点Ｑ１２が、始点ＳＰとして設定される。２つの注目点が点Ｐ８，Ｐ１である場合、第１参照点Ｐ８に対しては、円Ｃ２上にあり、第１参照点Ｐ８に対してベクトルＶＢ方向にある点Ｑ２１が、始点ＳＰして設定される。第１参照点Ｐ１に対しては、点Ｐ１を中心とする半径Ｒの円Ｃ３上にあり、第１参照点Ｐ１に対してベクトルＶＢ方向にある点Ｑ２２が、始点ＳＰとして設定される。２つの注目点が点Ｐ１，Ｐ４である場合、第１参照点Ｐ１に対しては、円Ｃ３上にあり、第１参照点Ｐ１に対してベクトルＶＣ方向にある点Ｑ３１が、始点ＳＰとして設定される。第１参照点Ｐ４に対しては、円Ｃ１上にあり、第１参照点Ｐ４に対してベクトルＶＣ方向にある点Ｑ３２が、始点ＳＰとして設定される。ｊが２以降の第２参照点は、始点ＳＰから反時計回りにサンプリング間隔毎に設定される。本実施形態のサンプリング間隔を円に対する角度で表すと、３６０度（２πラジアン）を１２８で割った角度となる。

ＣＰＵ１は、複数の第２参照点のそれぞれについて、サンプルを取得する。サンプルの取得方法について図１０を参照して説明する。本実施形態のＣＰＵ１は、色情報として、第２参照点で表されるピクセルの諧調値を取得する。第２参照点の座標が、サブピクセル単位の場合（絶対座標が整数ではない場合）、ＣＰＵ１は、周知のバイリニア補間法によって第２参照点の近傍４つのピクセルの諧調値を用いて、第２参照点の色情報を算出する。ＣＰＵ１は、１つの第２参照点について取得された色情報を、第２参照点に対応する第２情報と対応づけた情報をサンプル７１とする。本実施形態の第２情報は、始点ＳＰに対する第２参照点の位置に対応する取得順序を表すｊである。つまり、本実施形態の第２情報は、１から１２８の自然数で表される。

図１０に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、１つの第１参照点について取得された複数のサンプル７１を、第１情報と対応付けてサンプルデータ７２とする。ＣＰＵ１は、１組の２つの注目点について設定された（Ｌ＋１）個の第１参照点のそれぞれについて、以上の処理を行い、サンプル情報７３を取得する。つまり、サンプル情報７３は、（Ｌ＋１）個の第１参照点のそれぞれについて算出された、（Ｌ＋１）個のサンプルデータ７２を含む。各サンプルデータ７２は、Ｎ個の第２参照点のそれぞれについて取得された、Ｎ個のサンプル７１を含む。サンプル情報７３は、２つの注目点毎に取得される。具体例では、図１１に示すように、具体例では、点Ｐ４，Ｐ８についてサンプル情報ＳＤＲ１が取得され、点Ｐ８，Ｐ１についてサンプル情報ＳＤＲ２が取得され、点Ｐ１，Ｐ４についてサンプル情報ＳＤＲ３が取得される。

ＣＰＵ１は、取得されたサンプル情報に基づき、サンプル画像を生成する（Ｓ３９）。具体例では、３組の２つの注目点のそれぞれについて、図１１で示すサンプル画像７６から７８がそれぞれ生成される。サンプル画像７６から７８の長手方向はそれぞれ第１情報に対応し、短手方向はそれぞれ第２情報に対応する。サンプル画像７６から７８の各ピクセルの色は、第１情報及び第２情報の組み合わせに対応する画素の色情報を表す。

ＣＰＵ１は、Ｓ３８で取得されたサンプル情報に基づき、周波数情報を取得する（Ｓ４０）。本実施形態のＣＰＵ１は、前述の公知の方法に従って、第１情報毎に第２情報に対する色情報の変化の一次元群遅延スペクトルを周波数情報として算出する。群遅延スペクトル（ＧＤＳ）は、パワー伝達関数における位相スペクトルの周波数微分として定義されるものである。図１２に例示するように、サンプル情報８２に基づき算出されるＧＤＳ８３は、サンプル情報８２の周波数スペクトルの個々のピークを分離し強調する。ＧＤＳの配列の要素数は位相スペクトルの要素数から１を減じたものとなる。具体的にはＣＰＵ１は、ＬＰＣ係数に重みづけしたものを高速フーリエ変換して得られたパワースペクトルの位相微分をとることによりＧＤＳを算出し、算出されたＧＤＳを周波数成分とする。具体例では、図１１に示すように、点Ｐ４，Ｐ８について周波数情報ＦＤＲ１が取得され、点Ｐ８，Ｐ１について周波数情報ＦＤＲ２が取得され、点Ｐ１，Ｐ４について周波数情報ＦＤＲ３が取得される。

ＣＰＵ１は、取得された周波数情報に基づき、周波数画像を生成する（Ｓ４１）。具体例では、図１１で示す周波数画像７９から８１がそれぞれ生成される。ＣＰＵ１は、ＧＤＳ強度が小さいピクセルを淡く（諧調値を小さく）する。具体例では、周波数画像７９から８１の短手方向は要素数に対応し、長手方向は第２情報に対応する。周波数画像７９から８１の各ピクセルの色は、要素数及び第２情報の組み合わせに対応する画素のＧＤＳ強度を表す。ＣＰＵ１は、ＧＤＳ強度が比較的大きいピクセルを濃く（諧調値を大きく）する。ＣＰＵ１は、ＧＤＳ強度が比較的小さいピクセルを淡く（諧調値を小さく）する。

ＣＰＵ１は、サンプル情報及び周波数情報を、幾何学的特徴量と対応づけた情報を、生体情報の照合に用いる照合情報としてＲＡＭ３に記憶させる（Ｓ４２）。図１１に示すように、具体例では、サンプル情報ＳＤＲ１からＳＤＲ３及び周波数情報ＦＤＲ１からＦＤＲ３が、幾何学的特徴量ＧＤＲと対応づけられた照合情報７５がＲＡＭ３に記憶される。幾何学的特徴量ＧＤＲは、Ｓ２０で算出された面積、Ｓ３２で算出された距離、Ｓ３３で設定された局所座標系の座標、Ｓ３５で算出された方向ベクトルＶ及び三角形の内角を含む。本実施形態の照合情報７５には、図７のＳ３９で生成されたサンプル画像及びＳ４１で生成された周波数画像も含まれる。ＣＰＵ１は照合情報取得処理を終了し、処理を図４に示す画像解析処理に戻す。

図３に示すようにＳ２２の次に、ＣＰＵ１は、Ｓ１８で算出された全ての組み合わせの３つの特徴点がＳ１９の処理で取得されたか否かを判断する（Ｓ２５）。取得されていない組み合わせがある場合（Ｓ２５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ１９に戻す。全ての組み合わせの３つの特徴点がＳ１９の処理で取得された場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、画像解析処理を終了し、処理を図３の照合情報処理に戻す。

ＣＰＵ１は、Ｓ１で照合情報が取得されたか否かを判断する（Ｓ２）。照合情報が取得されていない場合（Ｓ２：ＮＯ）、ＣＰＵ１はエラー通知を行う（Ｓ６）。ＣＰＵ１は、例えば、表示部６にエラーメッセージを表示する。照合情報が取得された場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、Ｓ１で取得された照合情報を参照用の照合情報としてＤＢ２８（図２参照）に登録するか否かを判断する（Ｓ３）。登録するか否か情報は、例えば、開始指示に含まれる。具体例では登録すると判断され（Ｓ３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１で取得した照合情報をフラッシュメモリ４のＤＢ２８に記憶する。本実施形態では、図４のＳ１８で算出された全ての組み合わせの３つの特徴点のうち、Ｓ２１の要件を満たす組み合わせについて、照合情報が取得される。具体例では図１３で示すように、３つの特徴点が点Ｐ１，Ｐ４及びＰ８である場合の照合情報７５を含む複数個の照合情報がＤＢ２８に登録される。登録しない場合（Ｓ３：ＮＯ）、ＣＰＵ１は、Ｓ１で取得された照合情報は照合の対象となるテスト用の照合情報とする照合処理を実行する（Ｓ５）。Ｓ４，Ｓ５，及びＳ６のいずれかの次に、ＣＰＵ１は照合情報処理を終了する。

２．照合時の処理
参照用の照合情報として図５の画像４１から抽出された照合情報が用いられ、照合対象となるテスト用の画像として図１４の画像５１が取得される場合を例に、照合時の照合情報処理について説明する。照合時の照合情報処理では、登録時の照合情報処理と同様に、Ｓ１が実行される。例えば、図４のＳ１９において３つの特徴点として図１４の点ＰＴ１，ＰＴ２，及びＰＴ３が取得された場合、図７のＳ３８では図１５のサンプル情報ＳＤＴ１からＳＤＴ３が取得され、Ｓ３９ではサンプル画像８６から８８が生成される。Ｓ４０では周波数情報ＦＤＴ１からＦＤＴ３が取得され、Ｓ４１では周波数画像８９から９１が生成される。Ｓ４２では、照合情報８５が記憶される。

Ｓ２では、照合情報が取得されたと判断され（Ｓ２：ＹＥＳ）、開始指示に基づき登録しないと判断される（Ｓ３：ＮＯ）。ＣＰＵ１は照合処理を実行する（Ｓ５）。図１４に示すように、照合処理では、ＣＰＵ１は複数組の３つの特徴点のそれぞれに対応する照合情報を、照合情報に含まれる三角形の面積Ｓに基づきソートし、面積Ｓが大きい順に照合情報を並べ替える（Ｓ５１）。ＣＰＵ１は、ＤＢ２８に記憶されている参照用の照合情報と、図３のＳ１で取得されたテスト用の照合情報とのそれぞれについて、Ｓ５１の処理を実行する。ＤＢ２８に記憶されている参照用の照合情報が、予めソートされている場合、ＣＰＵ１は図３のＳ１で取得されたテスト用の照合情報のみソートする。Ｓ５１の処理によって、図１７に模式的に示すように、テスト用の照合情報と、参照用の照合情報とのそれぞれについて、照合情報に含まれる複数組の３つの特徴点が、３つの特徴点がなす三角形の面積Ｓが大きい順にソートされる。

ＣＰＵ１は、テスト用の照合情報に含まれる複数組の３つの特徴点の中から、面積Ｓが大きい順に、１組の３つの特徴点を選択する（Ｓ５２）。ＣＰＵ１は、参照用の照合情報に含まれる複数組の３つの特徴点の中から、面積Ｓが大きい順に、１組の３つの特徴点を選択する（Ｓ５３）。ＣＰＵ１は、Ｓ５２で取得されたテスト用の３つの特徴点に対応づけられた幾何学的特徴量と、Ｓ５３で取得された参照用の３つの特徴点に対応づけられた幾何学的特徴量との差を算出する（Ｓ５４）。Ｓ５４の処理は、Ｓ５２で取得されたテスト用の３つの特徴点がなす三角形（以下、「テスト用三角形」という。）と、Ｓ５３で取得された参照用の３つの特徴点がなす三角形（以下、「参照用三角形」という）とが類似するか否かを判断する処理である。本実施形態では、Ｓ５４における幾何学的特徴量として、局所座標系の座標と、三角形の内角とが用いられる。

ＣＰＵ１は、Ｓ５４で算出された幾何学的特徴量の差が閾値より小さいか否かを判断する（Ｓ５５）。３つの特徴点のそれぞれについての局所座標系の座標の差が閾値以上である場合、及び三角形の内角の差が閾値以上である場合の少なくともいずれかの場合（Ｓ５５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は幾何学的特徴量に基づきテスト用三角形と参照用三角形とが類似しない場合の処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１はテスト用三角形について、３つの辺のうち、１番目に長い辺と、２番目に長い辺との長さの差が閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ６３）Ｓ６３の処理は、テスト用の３つの特徴点が表す三角形が、１番目に長い辺と、２番目に長い辺との長さの差が閾値以下になる二等辺三角形に近い三角形である場合を考慮した処理である。図１７の点ＰＫ１，ＰＫ２，及びＰＫ３がなす三角形ＴＲＫのように、１番目に長い辺ＬＫ１と、２番目に長い辺ＬＫ２との長さの差が閾値以下になる場合（Ｓ６３：ＮＯ）、ＣＰＵ１はテスト用の３つの特徴点に関する局所座標系の座標を再設定する（Ｓ６４）。具体的には、ＣＰＵ１は、２番目に長い辺ＬＫ２をＸｋ軸上に配置し、点ＰＫ２がある側をＹｋ軸プラス側とする局所座標系６１を設定する（Ｓ６４）。ＣＰＵ１は、Ｓ５４に処理を戻す。

１番目に長い辺と、２番目に長い辺との長さの差が閾値よりも大きい場合（Ｓ６３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は、Ｓ５３で選択された参照用の３つの特徴点が読み出し順序が最後の３つの特徴点であるか否かを判断する（Ｓ６５）。本実施形態のＣＰＵ１は、参照用の照合情報の中から三角形の面積Ｓが大きい順に３つの特徴点を読み出している。読み出し順序が最後ではない場合（Ｓ６５：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ５３に戻す。読み出し順序が最後である場合（Ｓ６５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１はＳ５２で選択されたテスト用の３つの特徴点を破棄する（Ｓ６６）。ＣＰＵ１はＳ５２で選択されたテスト用の３つの特徴点が、読み出し順序が最後の特徴点か否かを判断する（Ｓ６７）。本実施形態のＣＰＵ１は、テスト用の照合情報の中から三角形の面積Ｓが大きい順に３つの特徴点を読み出している。読み出し順序が最後ではない場合（Ｓ６７：ＮＯ）、ＣＰＵ１は処理をＳ５２に戻す。読み出し順序が最後である場合（Ｓ６７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は認証失敗と判定する（Ｓ６８）。ＣＰＵ１は照合処理を終了し、処理を図３の照合情報処理に戻す。ＣＰＵ１は、Ｓ５の次に照合情報処理を終了する。

Ｓ５５において、３つの特徴点のそれぞれについての局所座標系の座標の差が閾値より小さく、かつ三角形の内角の差が閾値より小さい場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は周波数情報の類似度を算出する（Ｓ５８）。具体的には、ＣＰＵ１は、Ｓ５２で選択されたテスト用の３つの特徴点に関して取得された周波数情報と、Ｓ５３で選択された参照用の３つの特徴点に関して取得された周波数情報との類似度を算出する。類似度の算出方法は、公知の方法が適宜用いられればよい。本実施形態のＣＰＵ１は、公知のＤＰマッチングを用い、類似度として距離値を算出する。本実施形態のＣＰＵ１は、３つの特徴点の中から選択される３組の２つの注目点のそれぞれについて周波数情報の距離値を算出する。

具体的には、図１７に示すように、参照用三角形が三角形ＴＲＲであり、テスト用三角形が三角形ＴＲＴである場合、参照用の周波数情報は図１１の周波数情報ＦＤＲ１からＦＤＲ３であり、テスト用の周波数情報は図１５の周波数情報ＦＤＴ１からＦＤＴ３である。この場合、図１８に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、周波数画像７９と周波数画像８９とをＤＰマッチングに供し、距離値ＤＦ１を得る。本実施形態では、ノイズを排除するために低次の成分を優先して選択された１から１４に対応する１４個の成分に基づき、マッチングコストを求める。図１８において、テスト用の周波数情報ＦＤＴ１を表す周波数画像８９は上側に示されている。図１８において、参照用の周波数情報ＦＤＲ１を表す周波数画像７９は、周波数画像８９と対応する向きで左側に示されている。周波数画像８９と対応する向きは、周波数画像７９を周波数画像の下端について反転させたのち、反転させた周波数画像７９の上左端を起点に、反転させた周波数画像７９を９０度時計回りに回転させることにより得られる。ＣＰＵ１は、左上の対応点からパス探索を始め、隣接する対応点のうち、マッチングコストが最小の対応点を辿り、右下の対応点へと至るパスを探索する。図１８において、パスは、左上から右下へと略直線状に延びる太線９５で示されている。以下のＤＰマッチングを模式的に示す図でも同様である。図１９に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、周波数画像８０と周波数画像９０とをＤＰマッチングに供し、距離値ＤＦ２を得る。図２０に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、周波数画像８１と周波数画像９１とをＤＰマッチングに供し、距離値ＤＦ３を得る。ＣＰＵ１は、算出された３つの距離値に基づき標準化された距離値ＤＦＤを算出する。
ＤＦＤ＝（ＤＦ−ＤＦＨ）／ＤＦＳ ・・・式（１）
式（１）において、ＤＦは、周波数情報のＤＰマッチングにより得られた実際の距離値（ＤＦ１からＤＦ３のいずれか）である。ＤＦＨは、周波数情報のＤＰマッチングにより得られる距離値の平均値である。ＤＳＳは、周波数情報のＤＰマッチングにより得られる距離値の標準偏差である。本実施形態のＤＦＨ及びＤＦＳは、複数の周波数情報のＤＰマッチング結果に基づき予め設定された値である。式（１）に基づき、距離値ＤＦ１からＤＦ３から、標準化された距離値ＤＦＤ１からＤＦＤ３が算出される。距離値ＤＦＤは、値が大きいほど、値が小さい場合に比べ、類似度が小さい。

ＣＰＵ１はサンプル情報の類似度を算出する（Ｓ５９）。具体的には、ＣＰＵ１は、Ｓ５２で選択されたテスト用の３つの特徴点に関して取得されたサンプル情報と、Ｓ５３で選択された参照用の３つの特徴点に関して取得されたサンプル情報との類似度を算出する。類似度の算出方法は、公知の方法が適宜選択されればよい。本実施形態では、周波数情報の場合と同様に、公知のＤＰマッチングを用い、類似度として距離値を算出する。ＣＰＵ１は、３つの特徴点の中から選択される３組の２つの注目点のそれぞれについてサンプル情報の距離値を算出する。具体例では、参照用のサンプル情報は図１１のサンプル情報ＳＤＲ１からＳＤＲ３であり、テスト用のサンプル情報は図１５のサンプル情報ＳＤＴ１からＳＤＴ３である。この場合、図２１に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、サンプル画像７６とサンプル画像８６をＤＰマッチングに供し、距離値ＤＳ１を得る。図２２に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、サンプル画像７７とサンプル画像８７をＤＰマッチングに供し、距離値ＤＳ２を得る。図２３に模式的に示すように、ＣＰＵ１は、サンプル画像７８とサンプル画像８８をＤＰマッチングに供し、距離値ＤＳ３を得る。ＣＰＵ１は、算出された３つの距離値のそれぞれについて次の式（２）に従って標準化された距離値ＤＳＤを算出する。
ＤＳＤ＝（ＤＳ−ＤＳＨ）／ＤＳＳ ・・・式（２）
式（２）において、ＤＳは、サンプル情報のＤＰマッチングにより得られた実際の距離値（ＤＳ１からＤＳ３のいずれか）である。ＤＳＨは、サンプル情報のＤＰマッチングにより得られる距離値の平均値である。ＤＳＳは、ＤＰマッチングにより得られる距離値の標準偏差である。本実施形態のＤＳＨ及びＤＳＳは、複数のサンプル情報のＤＰマッチング結果に基づき予め設定された値である。式（２）に基づき、距離値ＤＳ１からＤＳ３から、標準化された距離値ＤＳＤ１からＤＳＤ３が算出される。距離値ＤＳＤは、値が大きいほど、値が小さい場合に比べ、類似度が小さい。

ＣＰＵ１は、Ｓ５８で算出された周波数情報の類似度と、Ｓ５９で算出されたサンプル情報の類似度とに基づき、照合に用いる類似度Ｄを算出する（Ｓ６０）。具体的には、ＣＰＵ１は、Ｓ５８で算出された周波数情報の類似度と、Ｓ５９で算出されたサンプル情報の類似度とのそれぞれに係数を乗じた値を足し合わせる。係数は認証結果を考慮して予め設定される。本実施形態のＣＰＵ１は、式（３）に従って類似度Ｄを算出する。ただし、Ｂは０以上１以下の数である。類似度Ｄは、２つの注目点毎に算出される。例えば、点Ｐ４及びＰ８について、類似度Ｄ１がＢ×ＤＳＤ１＋（１−Ｂ）×ＤＦＤ１に基づき算出される。
Ｄ＝Ｂ×ＤＳＤ＋（１−Ｂ）×ＤＦＤ ・・・式（３）

ＣＰＵ１は、類似度ＤＲが閾値よりも小さいか否かを判断する（Ｓ６１）。本実施形態では、Ｓ６０で２つの注目点毎に算出された３つの類似度Ｄの代表値を、Ｓ６１の比較に用いる類似度ＤＲとする。類似度ＤＲは、例えば、３つの類似度の平均値、最小値、中間値、及び最大値のいずれかである。Ｓ６１の閾値は代表値に応じて適宜設定される。類似度ＤＲが閾値よりも小さい場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１は認証成功と判定する（Ｓ６２）。類似度が閾値以上の場合（Ｓ６１：ＮＯ）、ＣＰＵ１は認証失敗と判定する（Ｓ６８）。Ｓ６２又はＳ６８の処理の次に、ＣＰＵ１は、照合処理を終了し、処理を図３の照合情報処理に戻す。ＣＰＵ１は、以上で照合情報処理を終了する。図示しないが、本実施形態の照合情報を用いた認証実験と、従来の方法で行った認証実験を行ったところ、本実施形態の照合情報処理によって従来と同等以上の認証精度が確認された。

情報処理装置１０において、ＣＰＵ１は本発明のプロセッサに相当する。ＲＡＭ３及びフラッシュメモリ４は、本発明の記憶手段に相当する。図４のＳ１１の処理は、本発明の画像取得ステップに相当する。Ｓ１１において画像取得部２１として機能するＣＰＵ１は、本発明の画像取得手段に相当する。Ｓ１２の処理は、本発明の抽出ステップに相当する。Ｓ１２において特徴点抽出部２２として機能するＣＰＵ１は、本発明の抽出手段に相当する。Ｓ１９の処理は、本発明の特徴点取得ステップに相当する。Ｓ１９の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の特徴点取得手段として機能する。Ｓ２０，図７のＳ３２，及びＳ３５の処理は、本発明の特徴量算出ステップに相当する。Ｓ２０，図７のＳ３２，及びＳ３５において幾何学的特徴量算出部２３として機能するＣＰＵ１は、本発明の特徴量算出手段に相当する。Ｓ３４の処理は、本発明の選択ステップに相当する。Ｓ３４の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の選択手段として機能する。Ｓ３７の処理は、本発明の参照点取得ステップに相当する。Ｓ３７の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の参照点取得手段として機能する。Ｓ３８の処理は、本発明のサンプル情報取得ステップに相当する。Ｓ３８の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明のサンプル情報取得手段として機能する。Ｓ４０の処理は、本発明の周波数情報取得ステップに相当する。Ｓ４０の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の周波数情報取得手段として機能する。Ｓ４２及びＳ４は本発明の記憶制御ステップに相当する。Ｓ４２及びＳ４の処理を実行するＣＰＵ１は、本発明の記憶制御手段として機能する。Ｓ５の処理は、本発明の照合ステップに相当する。Ｓ５２からＳ５５の処理は、本発明のペア抽出ステップに相当する。Ｓ５８からＳ６２及びＳ６８は本発明の抽出後照合ステップに相当する。

本実施形態の情報処理プログラムを実行する情報処理装置１０は、画像から抽出された特徴点に基づきサンプル情報及び周波数情報を取得する（Ｓ３８，Ｓ４０）。サンプル情報及び周波数情報は、画像から抽出された３つの特徴点が表す幾何学的特徴量に基づき決定された第２参照点について取得された情報である。例えば、図５に示す画像４１に基づき、３つの特徴点Ｐ１，Ｐ４及びＰ８に関して、図１１のサンプル情報ＳＤＲ１からＳＤＲ３が取得される。図１４に示す画像５１に基づき、３つの特徴点ＰＴ１，ＰＴ２及びＰＴ３に関して、図１５のサンプル情報ＳＤＴ１からＳＤＴ３が取得される。画像５１は、画像４１に対し、生体情報が移動及び回転された状態で撮影された画像である。サンプル情報ＳＤＲ１からＳＤＲ３から生成されるサンプル画像７６から７８と、サンプル情報ＳＤＴ１からＳＤＴ３から生成されるサンプル画像８６から８８とは、同様の縞模様のパターンを表す。つまり、本実施形態の照合情報では生体情報が基準に対して回転したり、移動したりした影響が低減されている。このように、情報処理プログラムに基づき照合情報を生成すれば、幾何学的特徴量が考慮されない点について情報が取得された場合に比べ、画像によって表される生体情報が基準に対して回転したり、移動したりした影響が低減された照合情報を生成することができる。

３つの特徴点に基づき取得されるサンプル情報及び周波数情報は、２つの注目点周辺のピクセルの色情報の変化パターンが、情報処理プログラムが規定する条件に従って効率的・効果的に取得された情報である。例えば、第２参照点が、第１参照点を基準として配置される正方形の辺上に設定されるとすると、正方形の辺が配置される向きによっては、隆線と辺とが略平行に配置されることがある。このような場合には、第２参照点が配置される図形を円から正方形に変えて、本実施形態と同様な処理を行ったとしても、ＣＰＵ１は特徴的な生体情報の変化を表す色情報を取得できない。これに対し、ＣＰＵ１は、第２参照点を、第１参照点を中心と半径Ｒの円の周上に設定することで、第１参照点の周囲のピクセルの色情報の特徴的な変化を取得しやすい。このため情報処理装置１０は、画像から抽出された特徴点の数が比較的少ない場合にも、精度よく照合可能な照合情報を生成することができる。

サンプル画像は画像に含まれる色情報を、プログラムで規定する条件に従って再配置した画像であり、実空間の情報を表すといえる。これに対し、周波数画像は、実空間の情報を周波数空間の情報に変換したものである。このため、サンプル情報と、周波数情報とは、異なる意味を持つと考えられる。本実施形態の情報処理装置１０は、サンプル情報と、周波数情報との双方を含む照合情報を生成する。したがって、サンプル情報と、周波数情報とのいずれかを含む場合に比べ、情報量を多くすることできる。つまり、本実施形態の照合情報を用いて照合を行うことにより、サンプル情報と、周波数情報とのいずれかのみを含む情報を用いる場合に比べ、より多くの観点から類似しているか否かを適切に判定することができる。本実施形態では、サンプル情報と、周波数情報とのそれぞれを標準化した上で、係数（寄与率）を乗じて類似度Ｄを算出する。このため、意味が互いに異なるサンプル情報と、周波数情報とを用いて、比較的簡単な計算によって類似度Ｄを求めることができる。

本実施形態のＣＰＵ１は、３つの特徴点から２つの特徴点を選択する場合の全ての組み合わせのそれぞれに対応する３組の２つの注目点について、サンプル情報及び周波数情報を取得する。１組の２つの注目点が選択される場合に比べ、取得されるサンプル情報及び周波数情報の数が多くなるので、画像から抽出された特徴点の数が少ない場合にも、精度よく照合可能な情報を生成することができる。

情報処理装置１０は、照合情報を用いて生体情報の照合を行うため、画像から抽出された特徴点の数が少ない場合にも、精度よく照合可能である。サンプル情報及び周波数情報は、幾何学的特徴量に基づき決定された点について取得された情報である。したがって、情報処理装置１０は、幾何学的特徴量が考慮されない点について情報が取得された場合に比べ、生体情報が基準に対して回転したり、移動したりした影響が低減された、精度のよい照合結果を得ることができる。

特徴点取得ステップで取得された３つの特徴点のそれぞれの位置が互いに近接し、３つの特徴点で表される三角形の面積が所定値未満の場合には、三角形の面積が所定値以上の場合に比べ、サンプル情報が示す色情報の変化が少ない。このため、情報処理装置１０は、３つの特徴点で表される三角形の面積が所定値未満の場合には、それら３つの特徴点に基づき、照合情報を取得しない（Ｓ２４）。したがって情報処理装置１０は、三角形の面積が所定値未満となる３つの特徴点に基づき照合情報が生成される場合に比べ、照合情報を用いた照合の精度を高めることができる。

ＣＰＵ１は、局所座標系の座標を設定することによって、テスト用の三角形と類似する参照用の三角形を抽出する処理を簡略化することができる。結果としてＣＰＵ１は、照合に要する処理時間を短縮できる。

本実施形態のＣＰＵ１は、特に面積が大きい場合を優先して、照合に用いる照合情報を選択している。つまりＣＰＵ１は、画像に基づき取得された照合情報の中から、情報量の多い照合情報を優先して照合に用いることで、照合に要する処理時間を短縮しつつ、照合精度をさらに向上できる。

本発明の情報処理プログラム及び情報処理装置は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更が加えられてもよい。例えば、以下の（Ａ）から（Ｃ）までの変形が適宜加えられてもよい。

（Ａ）情報処理装置１０の構成は適宜変更してよい。例えば、情報処理装置１０は、スマートフォンである場合に限定されず、例えば、ノートＰＣ，タブレットＰＣ，及び携帯電話のようなモバイル機器であってもよいし、現金自動預け払い機（ＡＴＭ）及び入退室管理装置のような機器であってもよい。生体情報取得装置８は、情報処理装置１０とは別体に設けられてもよい。その場合、生体情報取得装置８と、情報処理装置１０とは、接続ケーブルで接続されていてもよいし、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）のように無線で接続されていてもよい。生体情報取得装置８の検出方式は静電容量方式に限定されず、他の方式（例えば、電界式、圧力式、光学式）であってもよい。生体情報取得装置８は面型に限定されず、線型であってもよい。生体情報取得装置８が生成する画像の大きさ、色情報及び解像度は、適宜変更されてよい。したがって、例えば、色情報は白黒画像に対応する情報の他、カラー画像に対応する情報でもよい。

（Ｂ）情報処理プログラムは、情報処理装置１０がプログラムを実行するまでに、情報処理装置１０の記憶機器に記憶されればよい。したがって、情報処理プログラムの取得方法、取得経路及び情報処理プログラムを記憶する機器の各々は適宜変更されてよい。情報処理装置１０のプロセッサが実行する情報処理プログラムは、ケーブル又は無線通信を介して、他の装置から受信し、フラッシュメモリ等の記憶装置に記憶されてもよい。他の装置は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、及びネットワーク網を介して接続されるサーバを含む。

（Ｃ）図３の照合情報処理の各ステップは、ＣＰＵ１によって実行される例に限定されず、一部又は全部が他の電子機器（例えば、ＡＳＩＣ）によって実行されてもよい。上記処理の各ステップは、複数の電子機器（例えば、複数のＣＰＵ）によって分散処理されてもよい。上記実施形態の照合情報処理の各ステップは、必要に応じて順序の変更、ステップの省略、及び追加が可能である。情報処理装置１０のＣＰＵ１からの指令に基づき、情報処理装置１０上で稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上記実施形態の機能が実現される場合も本開示の範囲に含まれる。例えば、照合情報処理に以下の（Ｃ−１）から（Ｃ−６）の変更が適宜加えられてもよい。

（Ｃ−１）Ｓ１１で取得された画像に対して、適宜前処理が実行されてもよい。例えば、画像の高周波成分をノイズとして除去するためのフィルタリング処理が実行されてもよい。フィルタリング処理が実行されることによって、画像のエッジ部分の濃淡変化は緩やかになる。フィルタリング処理に用いられるフィルタとして、周知のローパスフィルタ、ガウシアンフィルタ、移動平均フィルタ、メディアンフィルタ、平均化フィルタのいずれかが用いられてもよい。他の例では、特定の周波数帯成分のみを抽出するためのフィルタリング処理がＳ１１で取得された画像に対して実行されてもよい。特定の周波数帯域として、指紋の凹凸の周期を含む帯域が選択されてもよい。この場合の、フィルタリング処理に用いられるフィルタとしては、周知のバンドパスフィルタが挙げられる。

（Ｃ−２）図４のＳ２１における、照合情報を取得する対象となる３つの特徴点を抽出する条件は、適宜変更されてよい。例えば、ＣＰＵ１は、３点のなす三角形の面積の他、最大内角の値が所定の範囲内かどうかに基づき照合情報を取得するか否かを判定してもよい。ＣＰＵ１は、Ｓ２１の処理を省略し、Ｓ１８で算出された全ての組み合わせに対応する３つの特徴点のそれぞれについて、照合情報を取得してもよい。ＣＰＵ１は、面積が大きい順に所定組の３つの特徴点について照合情報を取得してもよい。

（Ｃ−３）Ｓ５８において、周波数情報の類似度の算出方法は適宜変更されてよい。例えば、周波数成分として本実施形態と同様の一次元群遅延スペクトルが用いられる場合、高次の成分にはノイズ成分が強く表れることがある。このような場合を考慮して、低次の成分を優先して選択された所定個の成分を含む周波数情報に基づき、周波数情報が選択されてもよい。所定個は、サンプル数、及び認証精度等を考慮して予め定められればよく、例えば、１つの第１参照点について取得されるサンプルの数Ｎが１２８である場合、所定個は１０から６３のいずれかに設定される。好ましくは、所定個は１２から２０のいずれかに設定される。サンプル数Ｎの場合、所定個は、好ましくは（サンプル数Ｎ／１０）から（サンプル数Ｎ／５）に設定される。

（Ｃ−４）周波数成分は、一次元群遅延スペクトルに限定されない。例えば、周波数成分としてはＬＰＣスペクトル、群遅延スペクトル、ＬＰＣケプストラム、ケプストラム、自己相関関数、及び相互相関関数など、他の公知の周波数成分が用いられてもよい。

（Ｃ−５）公知の照合情報と組み合わせて、照合が実行されてもよい。例えば、公知のマニューシャ法により照合結果と、本発明の照合情報方法を用いた照合結果とを組み合わせて、最終的な判定が実行されてもよい。このようにすれば、多様な観点から照合が実行され、照合精度が向上することが期待される。

（Ｃ−６）第１参照点及び第２参照点の設定条件（例えば、数、間隔、及び取得順序等）は適宜変更されてよい。三角形が有する三辺のうち、一辺又は二辺について、サンプル情報及び周波数情報が取得されてもよい。Ｓ３５の方向ベクトルは、１つの三角形について１つ算出されてもよい。この場合、三角形が有する三辺のうち、複数の辺についてサンプル情報及び周波数情報が取得される場合には、共通の方向ベクトルに基づき始点ＳＰが決められてもよい。三角形が有する三辺のそれぞれについて算出された３つのサンプル情報は、適宜結合され、１つのサンプル情報として取り扱われてもよい。同様に三角形が有する三辺のそれぞれについて算出された３つの周波数情報は、適宜結合され、１つの周波数情報として取り扱われてもよい。このようにした場合には、三辺のそれぞれについて算出された３つのサンプル情報及び３つ周波数情報を全て用いて照合することができる。サンプル画像を生成する処理及び周波数画像を生成する処理は、適宜省略されてよい。幾何学的特徴量、第１情報及び第２情報は適宜変更されてよい。

１ ＣＰＵ
２ ＲＯＭ
３ ＲＡＭ
４ フラッシュメモリ
１０ 情報処理装置
２１ 画像取得部
２２ 特徴点抽出部
２３ 幾何学的特徴量算出部
２４ サンプル情報取得部
２５ 周波数情報取得部
２６ 登録部
２７ 照合部
２８ ＤＢ

Claims (5)

1. プロセッサと、記憶手段とを備えたコンピュータに、
   画像を取得する画像取得ステップと、
   前記画像取得ステップで取得された前記画像を解析して、特徴点を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップで抽出された前記特徴点を３つ取得する特徴点取得ステップと、
   前記特徴点取得ステップで取得された３つの前記特徴点によって表される三角形の幾何学的特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
   前記特徴点取得ステップで取得された前記３つの特徴点の中から、２つの特徴点をそれぞれ注目点として選択する選択ステップと、
   前記選択ステップで選択された２つの前記注目点を結ぶ線分上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第１参照点の位置に対応する第１情報を、互いに位置が異なる複数の前記第１参照点のそれぞれについて取得する参照点取得ステップと、
   前記参照点取得ステップで取得された複数の前記第１情報のそれぞれについて、
   前記第１情報に対応する前記第１参照点を中心とする所定半径の円の周上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第２参照点に対応する色情報と、前記第２参照点の位置に対応する第２情報とを対応づけた情報であるサンプルを、互いに位置が異なる複数の前記第２参照点のそれぞれについて取得し、
   取得された複数の前記サンプルと、前記第１情報とを対応づけた情報をサンプル情報とする処理を行うサンプル情報取得ステップと、
   前記サンプル情報取得ステップで取得された前記サンプル情報に基づき、前記複数の第１参照点のそれぞれについて、
   前記第２情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を算出し、
   前記複数の第１参照点のそれぞれについて算出された前記周波数成分を前記第１情報と対応づけた情報である周波数情報を取得する周波数情報取得ステップと、
   前記サンプル情報及び前記周波数情報を、前記幾何学的特徴量と対応づけた情報を、生体情報の照合に用いる照合情報として前記記憶手段に記憶させる記憶制御ステップと
   を実行させるための情報処理プログラム。
2. 前記選択ステップは、前記３つの特徴点の全ての２点の組み合わせに対応する３組の前記２つの注目点のそれぞれを選択することを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 照合の対象となるテスト用の前記照合情報と、前記記憶手段に記憶された参照用の前記照合情報と照合する照合ステップをさらに備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理プログラム。
4. 前記特徴点取得ステップは、前記抽出ステップで抽出された複数の前記特徴点のうち、前記所定半径に基づき決定された所定範囲内にある複数の特徴点から前記３つの特徴点を選択する場合の、全ての組み合わせに対応する複数組の前記３つの特徴点を取得し、
   前記選択ステップは、前記特徴点取得ステップで取得された前記複数組の３つの特徴点のうち、前記特徴量算出ステップで算出された前記幾何学的特徴量に基づき、前記三角形の面積が所定値以上となる前記３つの特徴点について、前記２つの注目点を選択する処理を実行し、
   前記照合ステップは、
   前記テスト用の照合情報で表されるテスト用の前記三角形と、前記参照用の照合情報で表される参照用の前記三角形とのそれぞれの前記幾何学的特徴量を、前記三角形の面積が大きい順に比較して、類似度が閾値以下となる、前記テスト用の三角形と、前記参照用の三角形とのペアを抽出するペア抽出ステップと、
   前記ペア抽出ステップで抽出された前記テスト用の三角形に対応する前記サンプル情報及び前記周波数情報と、前記参照用の三角形に対応する前記サンプル情報及び前記周波数情報とを照合する抽出後照合ステップと
   を備えることを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。
5. 情報を記憶する記憶手段と、
   画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記画像を解析して、特徴点を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された前記特徴点を３つ取得する特徴点取得手段と、
   前記特徴点取得手段によって取得された３つの前記特徴点によって表される三角形の幾何学的特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記特徴点取得手段によって取得された前記３つの特徴点の中から、２つの特徴点をそれぞれ注目点として選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択された２つの前記注目点を結ぶ線分上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第１参照点の位置に対応する第１情報を、互いに位置が異なる複数の前記第１参照点のそれぞれについて取得する参照点取得手段と、
   前記参照点取得手段によって取得された複数の前記第１情報のそれぞれについて、
   前記第１情報に対応する前記第１参照点を中心とする所定半径の円の周上の点であって、前記幾何学的特徴量に基づき決定された点である第２参照点に対応する色情報と、前記第２参照点の位置に対応する第２情報とを対応づけた情報であるサンプルを、互いに位置が異なる複数の前記第２参照点のそれぞれについて取得し、
   取得した複数の前記サンプルと、前記第１情報とを対応づけた情報をサンプル情報とする処理を行うサンプル情報取得手段と、
   前記サンプル情報取得手段によって取得された前記サンプル情報に基づき、前記複数の第１参照点のそれぞれについて、
   前記第２情報に対する前記色情報の変化の周波数成分を算出し、
   前記複数の第１参照点のそれぞれについて算出された前記周波数成分を前記第１情報と対応づけた情報である周波数情報を取得する周波数情報取得手段と、
   前記サンプル情報及び前記周波数情報を、前記幾何学的特徴量と対応づけた情報を、生体情報の照合に用いる照合情報として前記記憶手段に記憶させる記憶制御手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。