JPH06301768A

JPH06301768A - 指紋照合装置

Info

Publication number: JPH06301768A
Application number: JP5086477A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Iwata; 敏岩田; Taku Niizaki; 卓新崎; Ken Yokoyama; 乾横山
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1993-04-13
Filing date: 1993-04-13
Publication date: 1994-10-28

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は指紋照合装置に関し、指紋照合時の
位置合わせの精度を向上させて、指紋照合性能を向上さ
せることを目的とする。【構成】入力された指紋の指紋画像は指紋入力手段に
より検出される。パターン方向抽出手段１１は、入力指
紋画像の各部における隆線パターンの方向を抽出する。
特異点抽出手段１２は、上記入力指紋画像の各部におけ
る隆線パターンの方向を基にして、入力指紋画像の隆線
パターンの全体的特徴を持つ特異点を抽出する。位置合
わせ用窓画像決定手段１３は、上記特異点を含む位置合
わせ用窓画像を決定する。上記特異点を含む位置合わせ
用窓画像を用いて、指紋照合手段により、登録されてい
る指紋の窓画像と入力された指紋画像の位置合わせを行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は指紋照合装置に係り、特
に、各種のアクセス管理に用いられる指紋照合装置に関
する。

【０００２】ドアの開閉からワークステーションのエン
トリまで、様々な分野において、アクセスにおけるセキ
ュリティ管理が必要である。施錠や、コンピュータシス
テムの暗証は、セキュリティ管理のための重要なトゥー
ルである。しかし、これらは、コピー、盗難や忘却によ
り、簡単にセキュリティを破られる可能性がある。

【０００３】そこで、人体の一部を用いた個人識別技術
を用いる方法が重要な代替え手段となる。指紋照合技術
はこの個人識別技術の一例である。

【０００４】この指紋照合技術を用いる指紋照合装置で
は、一層の照合性能の向上が必要とされている。

【０００５】

【従来の技術】指紋照合装置では、入力装置により指紋
を画像データに変換して、この指紋画像データを登録し
ておく。指紋の照合時には、登録されている指紋画像デ
ータと入力された指紋画像データとを照合する。

【０００６】指紋照合装置では、指紋の照合時に、分岐
点、端点等の指紋の特徴点の分布及び形状の一致を調べ
ることにより指紋の照合を行う。従来の指紋照合装置で
は、例えば、図１１、図１２に示すムービィングウィン
ド法により、指紋の登録、照合を行っている。

【０００７】図１１は、従来のムービィングウィンド法
における指紋登録手順を示すフローチャートであり、図
１２は、従来のムービィングウィンド法における指紋照
合手順を示すフローチャートである。

【０００８】指紋の登録に際しては、入力装置により、
指紋画像を検知し（ステップ２０１）、検知した指紋画
像を２値化し（ステップ２０２）、この２値化した指紋
画像を細線化処理する（ステップ２０３）。

【０００９】この細線化処理した指紋画像から、特徴点
（分岐点又は端点）を抽出する（ステップ２０４）。こ
の抽出した特徴点を含む指紋画像を、所定の大きさの窓
により、窓画像として複数切り出す（ステップ２０
５）。

【００１０】図１３は、特徴点の抽出と窓の説明図を示
す。図１３（Ａ）に示すように、指紋画像８１中の特徴
点を抽出して、特徴点を含む方形の窓を、複数設定して
いる。図１３（Ｂ），（Ｃ）は、窓により切り出された
特徴点を含む窓画像の例を示す。図１３（Ｂ）は、分岐
点を含む窓画像の例であり、図１３（Ｃ）は、端点を含
む窓画像の例である。

【００１１】上記のように、特徴点を含む複数の窓画像
を切り出した後、個々の窓の位置関係を保存したまま、
窓画像を指紋辞書に登録する（ステップ２０６）。

【００１２】図１２に示すように、指紋の照合時は、先
ず、入力装置により、指紋画像を検知し（ステップ２１
１）、検知した指紋画像を２値化する（ステップ２１
２）。

【００１３】この２値化した指紋画像に対して、登録し
てある窓画像を用いて、照合を行う。図１４は、指紋辞
書の窓画像と位置合わせ用窓によるパターンマッチング
の説明図を示す。

【００１４】図１４（Ａ）に示すように、指紋辞書で
は、各ＩＤ番号に対応して、複数の窓画像が登録されて
いる。各ＩＤ番号に対応して登録されている複数の窓画
像の内の一つが、位置合わせ用窓として設定されてお
り、他の複数の窓画像が照合用窓として設定されてい
る。位置合わせ用窓は、登録されている窓画像と、入力
された指紋画像の２次元の位置を合わせるために使用す
る。指紋辞書の各窓は、窓画像と窓の２次元の位置（Ｘ
ｉ，Ｙｉ）が登録されている。

【００１５】指紋の照合を行うためには、先ず、位置合
わせ用窓を、入力指紋画像８２上で走査して位置合わせ
を行う。この際、図１４（Ｂ）に示すように、位置合わ
せ用窓の走査を、登録時の位置（Ｘ１，Ｙ１）から開始
して、渦巻き状の走査軌跡で、窓画像と一致する点を探
索し、見つかった点を仮位置合わせ点とする。（ステッ
プ２１３）。

【００１６】この仮位置合わせ点の探索で、探索可能な
画像の範囲に仮位置合わせ点が見つかったかどうかを判
断する（ステップ２１４）。ステップ２１４で、仮位置
合わせ点が見つからなかった場合は、登録されている本
人の指紋と異なる人間の指紋であると判断して、本人以
外のときの処理を行い（ステップ２１５）、照合の処理
を終える。

【００１７】ステップ２１４で、仮位置合わせ点が見つ
かった場合は、上記仮位置合わせ点において、複数の照
合用窓による照合の処理を行う。

【００１８】照合用窓によるパターンマッチングでは、
上記仮位置合わせ点の位置と位置合わせ用窓の登録時の
位置とのずれ量を把握して、照合用窓をこのずれ量だけ
ずらした位置で、入力指紋画像と照合する。

【００１９】なお、この照合用窓による照合の際には、
人間の皮膚の柔らかさ等による指紋の歪みに対応させる
ために、照合用窓を若干量だけ２次元的に走査して、画
像の一致する位置を探して、パターンマッチングを行う
（ステップ２１６）。

【００２０】上記照合用窓のパターンマッチングで画像
が一致したかどうかを判断する（ステップ２１７）。

【００２１】ステップ２１７で、画像が一致しなかった
場合は、全部の照合用窓について照合が終わったかどう
かを判断する（ステップ２２１）。ステップ２２１で、
全部の照合用窓について照合が終わった場合は、所定の
閾値以上の窓画像が一致しなかった場合であるので、仮
位置合わせ点を動かして、再度照合を行うために、ステ
ップ２１３に戻る。

【００２２】ステップ２２１で、全部の照合用窓につい
て照合が終わっていない場合は、次に照合用窓につい
て、再度照合を行うために、ステップ２１６に戻る。

【００２３】ステップ２１７で、画像が一致した場合
は、所定の閾値以上の窓画像が一致したかどうかを判断
する（ステップ２１８）。ステップ２１８で、所定の閾
値以上の窓画像が一致した場合は、登録されている本人
であると確認されて、本人確認時の処理を行い（ステッ
プ２２０）、照合の処理を終える。

【００２４】ステップ２１８で、所定の閾値以上の窓画
像が一致していない場合は、全部の照合用窓について照
合が終わったかどうかを判断する（ステップ２１９）。
ステップ２１９で、全部の照合用窓について照合が終わ
っていない場合は、次の照合用窓について、再度照合を
行うために、ステップ２１６に戻る。

【００２５】ステップ２１９で、全部の照合用窓につい
て照合が終わった場合は、所定の閾値以上の窓画像が一
致しなかった場合であるので、仮位置合わせ点を動かし
て、再度照合を行うために、ステップ２１３に戻る。

【００２６】

【発明が解決しようとする課題】指紋の照合では、最初
に、登録されている位置合わせ用窓を用いて、登録窓画
像と入力指紋画像との位置合わせを行う必要がある。こ
の位置合わせ用窓による位置合わせの精度は、指紋照合
結果に対して大きな影響を及ぼす。

【００２７】例えば、登録時に、位置合わせ用窓の指紋
画像が歪んでいると、照合時の位置合わせ精度が落ち、
照合性能が劣化する場合がある。また、位置合わせ用窓
に、疑似特徴点（実際には、パターンの特徴が無いの
に、指紋表面の湿潤状態、傷等により特徴と誤ってみな
される点）が採られた場合には、照合性能が劣化する。

【００２８】従来の指紋照合装置では、特徴点を含む窓
画像の中から、適当に一つを選んで位置合わせ用窓画像
としている。このため、選んだ位置合わせ用窓画像が、
指紋の歪みの影響を受けにくい、照合用として適切な特
徴点を含む保証がない。また、疑似特徴点を位置合わせ
用窓に選択してしまうこともある。

【００２９】このため、従来の指紋照合装置では、照合
に時間がかかったり、照合に誤りが生じることがあると
いう問題がある。

【００３０】本発明は、上記の点に鑑みてなされたもの
で、位置合わせの精度を向上させて、指紋照合の性能を
向上させることができる指紋照合装置を提供することを
目的とする。

【００３１】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図を示す。請求項１の発明は、入力された指紋の指紋画
像を検出する指紋入力手段と、指紋登録時に入力指紋画
像から切り出した位置合わせ用窓画像及び照合用窓画像
を登録する指紋登録手段と、指紋照合時に上記位置合わ
せ用窓画像を用いて入力指紋画像と登録された窓画像の
位置合わせをした後上記照合用窓画像と入力された指紋
画像を比較して指紋の照合を行う指紋照合手段とを有す
る指紋照合装置において、入力指紋画像の各部における
隆線パターンの方向を抽出するパターン方向抽出手段１
１と、上記入力指紋画像の各部における隆線パターンの
方向を基にして、入力指紋画像の隆線パターンの全体的
特徴を持つ特異点を抽出する特異点抽出手段１２と、上
記特異点を含む位置合わせ用窓画像を決定する位置合わ
せ用窓画像決定手段１３とを有し、指紋登録時に、上記
特異点を含む位置合わせ用窓画像を決定して、上記位置
合わせ用窓画像を登録し、指紋照合時には、入力指紋画
像と上記位置合わせ用窓画像とを比較することで位置合
わせを行う構成とする。

【００３２】請求項２の発明では、指紋登録時に、前記
特異点を含む位置合わせ用窓画像を決定して、前記位置
合わせ用窓画像を登録し、指紋照合時には、入力された
指紋画像について上記特異点を含む位置合わせ用窓画像
を決定し、上記登録されている位置合わせ用窓画像の特
異点の位置と、上記入力指紋画像の位置合わせ用窓画像
の特異点の位置とを一致させて位置合わせを行う。

【００３３】請求項３の発明では、前記パターン方向抽
出手段１１は、入力指紋画像を正方形の複数の窓画像に
分割して、各窓画像内の隆線パターン方向を離散化した
方向コードとして求め、前記特異点抽出手段１２は、上
記各窓画像の方向コードを基にして特異点を抽出する。

【００３４】請求項６の発明では、前記特異点抽出手段
１２は、前記各窓画像の隆線パターンの方向コードを入
力される入力層と、特異点に対応する位置で出力レベル
が大きく変化する出力層とを備え、１種類以上の指紋パ
ターンについて、上記各窓画像の方向コードと特異点の
位置との関係を示すデータを教示されて学習したニュー
ラルネットワークを用いて、特異点を抽出する。

【００３５】

【作用】請求項１の発明では、指紋画像の特異点を抽出
して、指紋画像の特異点を含む位置合わせ用窓画像を用
いて、登録されている指紋の窓画像と入力された指紋画
像の位置合わせを行う。このため、位置合わせの精度を
向上させ、照合性能を向上させることを可能とする。

【００３６】請求項２の発明では、前記登録されている
位置合わせ用窓画像の特異点の位置と、照合時に入力指
紋画像から決定した位置合わせ用窓画像の特異点の位置
とを一致させて位置合わせを行う。このため、位置合わ
せの精度を向上させ、かつ、位置合わせ時間を短縮する
ことを可能とする。

【００３７】請求項３の発明では、入力指紋画像を複数
の窓画像で分割して、各窓画像における隆線パターンの
方向から、特異点を抽出する。このため、精度良く、特
異点を抽出することを可能とする。

【００３８】請求項６の発明では、１種類以上の指紋パ
ターンについての各窓画像の方向コードと特異点の位置
との関係を示すデータを教示されて学習したニューラル
ネットワークを用いて、特異点を抽出する。このため、
各種の指紋パターンについて、特異点を精度良く、か
つ、短時間で、抽出することを可能とする。

【００３９】

【実施例】図２は本発明の一実施例の指紋照合装置の構
成図を示す。指紋を入力する入力装置は、指紋センサ２
１と指紋画像をディジタルデータに変換するＡ／Ｄコン
バータ２２からなる。また、指紋照合装置の操作指示等
を入力するテンキー２３を備えている。

【００４０】指紋の登録，照合を行う、登録／照合部２
４は、指紋登録処理、指紋照合処理等の照合装置全体の
制御を行うＣＰＵ（中央処理装置）２６、入力装置によ
り入力された指紋画像を格納するフレームメモリ２７、
入力指紋画像を２値化する２値化回路２８、２値化回路
により２値化された２値画像を格納する２値メモリ２９
を備えている。また、指紋照合時に、登録指紋画像と入
力指紋画像とを比較する比較回路３１、照合時に入力指
紋画像を格納しておく照合用バッファ３０を備えてい
る。

【００４１】また、テンキー２３は、インタフェース回
路２５を介して、登録／照合部２４のバス３３に接続さ
れている。また、照合結果に応じた制御信号が、インタ
フェース回路３２を介して出力される。例えば、この指
紋照合装置によりドア開閉のセキュリティ管理をする場
合、この制御信号により、ドアロックの制御が行われ
る。

【００４２】図３は指紋センサ２１の一例の説明図を示
す。指紋センサ２１では、回路基板４２上に、光源のＬ
ＥＤ４３、指紋に対応した光を検出するＣＣＤ４４が搭
載されている。また、指４１を押し当てる透明な平面ガ
ラス板４５、平面ガラス板４５の一端に備えられたミラ
ー４６、ミラー４６で反射された光を集光するレンズ４
７、レンズ４７からの光をＣＣＤ４４に反射するミラー
４８を備えている。

【００４３】指４１を平面ガラス４５に押し当てると、
凸部は接触するが、凹部は接触しない。平面ガラス４５
を通して指４１を押し当てた平面に光をＬＥＤ４３から
照射すると、光は指４１の表面及び内部で反射、散乱さ
れる。指４１の凹部からの散乱光は、一度空気中を通り
平面ガラス板４５に入射するため、平面ガラス板４５中
を全反射して伝播する成分を持たない。

【００４４】一方、指４１の凸部からの反射光及び散乱
光は、指４１から直接平面ガラス板４５中に、球面波と
して入射し、その一部は平面ガラス板４５中での全反射
条件を満足し、平面ガラス板４５中で全反射する。この
全反射した光は、ミラー４６で反射されて、レンズ４
７、ミラー４８を介して、ＣＣＤ４４に入射する。

【００４５】上記のようにして、指４１の隆線パターン
の画像信号をＣＣＤ４４で得ることができる。

【００４６】次に、本実施例における、指紋の登録と照
合について説明する。図４は本発明の一実施例における
指紋登録手順を示すフローチャートである。また、図５
は本発明の一実施例における指紋照合手順を示すフロー
チャートである。また、図６は本発明の一実施例におけ
る位置合わせ用窓決定の手順を示すフローチャートであ
る。図６に示す位置合わせ用窓決定の処理は、図４の登
録時のステップ１０４、及び図５の照合時のステップ１
１３で行われる。

【００４７】本実施例では、図６に示す位置合わせ用窓
決定の処理に大きな特徴がある。以下に、本実施例での
位置合わせ用窓決定の処理について説明する。

【００４８】図７は指紋パターンのモデルの説明図を示
す。指紋パターンには、各種のパターンが有り、図７
は、この指紋パターンの代表的な例を示す。図７
（Ａ），（Ｃ）は、渦状指紋のパターンで、図７
（Ｂ），（Ｄ）は、流れ指紋のパターンである。

【００４９】指紋パターン内には、必ず１か所以上の特
異点が存在する。特異点とは、渦状指紋では、閉曲線パ
ターン内で他のパターンが存在しない部分や、流れ指紋
のうち、他の隆線パターンを挟むことのないパターンの
折り返し点を指す。図７では、夫々のパターンで、特異
点Ｐ₁〜Ｐ₅を示している。図７（Ｃ）渦状指紋のパタ
ーンでは、２つの特異点Ｐ₃，Ｐ₄が存在する。

【００５０】この特異点は、指紋の局部的な特徴ではな
く、指紋の全体的な特徴であり、かつ、極めてはっきり
した特徴である。このため、この特異点を含む窓画像を
位置合わせ用窓として使用することで、位置合わせの精
度を向上させて、照合性能を向上させることができる。

【００５１】本実施例の指紋照合装置では、位置合わせ
用窓決定処理において、この特異点を抽出して、特異点
を含む位置合わせ用窓を決定する。

【００５２】次に、特異点の検出の方法について説明す
る。上記の特異点の検出は、従来の特徴点の検出に用い
るような小窓法では不可能である。指紋の特異点は、特
異点周辺の各部分での隆線パターンの方向と密接な関係
がある。従って、特異点の周辺の各部の隆線パターンの
方向を調べることにより、特異点の位置を求めることが
できる。

【００５３】図８は隆線方向と指紋の特異点の関係の説
明図を示す。ここでは、隆線パターンの曲率に注目した
場合で説明する。図８に示す指紋画像５１は、流れ指紋
のパターンの例で、中心付近に特異点Ｐ_Cが存在する。
図８に示すように、指紋の特異点は、隆線パターンの曲
率が最大になる点である場合が多い。また、曲率が最大
でない場合にも、隆線パターンの曲率の特異な点とな
る。

【００５４】指紋の特異点の位置は、特異点周辺の隆線
パターンの曲率と密接な関係がある。また、隆線パター
ンの曲率の変化は、場所に応じてほぼ連続である。例え
ば、隆線間隔がほぼ一定であるとすると、離れた２点間
での曲率の変化は、その２点間の線上で連続的に変化す
るとみなせる。従って、特異点周辺の各部での隆線パタ
ーンの方向から特異点周辺の隆線パターンの曲率を求め
ることで、特異点の位置を求めることができる。

【００５５】本実施例では、特異点があると考えられる
付近の周辺の複数の窓画像をとり、各窓画像について、
隆線パターンの方向を調べる。この各窓画像の隆線パタ
ーンの方向から、特異点を求める。

【００５６】隆線パターンの方向としては、例えば、隆
線の法線や接線を用いることができる。ここでは、隆線
の法線を用いる。図８の例では、窓ｋの画像の法線
Ｖ_K、窓Ｌの画像の法線Ｖ_L、窓Ｍの画像の法線Ｖ_Mが
示されている。また求めるべき特異点Ｐ_Cを含む窓が窓
Ｃである。

【００５７】次に、図６にフローチャートに沿って、位
置合わせ用窓決定手順について説明する。なお、図６
で、パターン方向抽出手段は、ステップ１３１〜ステッ
プ１３４からなり、特異点抽出手段は、ステップ１３４
であり、位置合わせ用窓画像決定手段は、ステップ１３
５である。

【００５８】先ず、登録する指紋画像について、位置合
わせ用窓を決定するための複数の方向窓を設定する。図
９は方向窓と方向コードの説明図を示す。図９（Ａ）に
示すように、指紋画像６１に対して、縦横複数の窓から
なる方向窓を設定する。図９の例では、縦横６×６の方
向窓を設定している。この方向窓は、隆線パターンの方
向が場所により変化する割合に対して十分小さい大きさ
とする。なお、各方向窓には、番号を１から順につけて
いる（ステップ１３１）。

【００５９】次に、各方向窓において、隆線パターンの
方向を抽出する。隆線パターンの方向としては、隆線の
法線を用いる（ステップ１３２）。次に、ステップ１３
２で求めた各方向窓での隆線パターンの方向、即ち、法
線方向をコード化する。法線方向のコード化の方法とし
ては、各種の方法が考えられるが、ここでは、法線方向
を、角度に対応した方向コードに置き換える。図９
（Ｂ）は、この法線方向のコード化の方法を示す。図９
（Ｂ）に示すように、法線方向を、２２．５度毎の、８
通りの方向コードに変換する。

【００６０】なお、隆線パターンの方向の抽出方法とし
ては、例えば８つの方向マスクを用いて、その相関度か
ら求めてもよい。

【００６１】図９（Ａ）の例では、方向窓１で、法線方
向に対応するコード６が得られ、方向窓２では、法線方
向に対応するコード７が得られている（ステップ１３
３）。

【００６２】次に、ステップ１３３で求めた各方向窓に
おける方向コードを用いて、特異点、即ち、最大曲率点
を抽出し、その位置を求める。特異点周辺の各方向窓に
おける方向コードから、特異点の位置を求める方法とし
ては、各種の方法がある。

【００６３】例えば、特異点周辺の各部の方向コードと
特異点位置の対応関係を示すデータを、各種の指紋パタ
ーンについて、予め格納しておき、実際の指紋登録時に
は、予め格納してある方向コードと特異点位置の対応関
係のデータとを用いて、各方向窓から得られた方向コー
ドを場合分けして、特異点を求めることができる。しか
し、上記の方法では、多くの場合分けが必要で、処理時
間がかかる欠点がある。

【００６４】本実施例では、この特異点周辺の各方向窓
の方向コードから特異点を求めるのに、ニューラルネッ
トワークを利用する。図１０は、最大曲率点抽出に用い
るニューラルネットワークの説明図を示す。本実施例の
ニューラルネットワークでは、方向コードを入力する入
力層７１と特異点位置に対応する位置のビットが立つ出
力層７３を設け、また、中間層７２を設けている。

【００６５】図７に示したような各種の指紋パターンに
ついて、特異点周辺各部での方向コードと特異点位置の
関係を示すデータを予め求めておく。ニューラルネット
ワークの学習では、上記の方向コードと特異点位置の関
係のデータを教示して、ニューラルネットワークの重み
等を学習させる。この学習により、図１０のニューラル
ネットワークは、各種の指紋パターンについて、正しく
特異点を示すことができるようになる。

【００６６】図１０に示すように、入力層７１には、各
方向窓に対応する入力ユニットが方向窓の数Ｎだけ備え
られている。また、出力層７３には、各方向窓に対応す
る出力ユニットが方向窓の数Ｎだけ備えられている。

【００６７】ステップ１３３で得られた各方向窓での方
向コードを、ニューラルネットワークの入力層７１に入
力する。これにより、ニューラルネットワークの出力層
７３では、最大曲率点に対応する出力ユニットでビット
１が立つ。このようにして、各窓の方向コードから、最
大曲率点、即ち、特異点が抽出できる。ニューラルネッ
トワークを用いているため、この特異点の抽出処理は、
単なる場合分けによる方法に比べて、高速で実行するこ
とができる。

【００６８】次に、ステップ１３４で求めた最大曲率
点、即ち、特異点を含む、位置合わせ用窓を決定する。
位置合わせ用窓は、照合が適切に行える大きさとする。
なお、位置合わせ用窓は、方向窓を適切な大きさに設定
してあれば、ステップ１３４で抽出された特異点を含む
方向窓をそのまま使ってもよい（ステップ１３５）。

【００６９】なお、出力層７３では、場合によっては、
複数の方向窓にビットが立つこともありえる。この場合
は、位置合わせに、複数の窓を用いても、単一窓を用い
ても照合することが可能である。

【００７０】また、出力層７３の各ユニットは、２値の
信号を出力するものに限られず、多値の信号を出力する
ものとしてもよい。この場合、最も出力レベルの変動が
大きいユニットが、特異点位置に対応する。

【００７１】次に、図４に沿って、本実施例における指
紋登録手順について説明する。指紋の登録に際しては、
入力装置により、指紋画像を検知し（ステップ１０
１）、検知した指紋画像を２値化し（ステップ１０
２）、この２値化した指紋画像を細線化処理する（ステ
ップ１０３）。

【００７２】次に、この細線化処理した指紋画像に対し
て、図６で説明した、位置合わせ用窓決定処理を行う
（ステップ１０４）。

【００７３】次に、細線化処理した指紋画像から、特徴
点（分岐点又は端点）を抽出する。（ステップ１０
５）。この特徴点を含む指紋画像から、ステップ１０４
で求めた位置合わせ窓の周辺の照合用窓を複数設定する
（ステップ１０６）。

【００７４】上記のように、特徴点を含む複数の窓を設
定した後、個々の窓の位置関係を保存したまま、位置合
わせ窓と照合用窓の窓画像、及び窓の位置を指紋辞書に
登録する（ステップ１０７）。

【００７５】次に、本実施例での指紋照合手順につい
て、図５にそって説明する。図５に示すように、指紋の
照合時は、先ず、入力装置により、指紋画像を検知し
（ステップ１１１）、検知した指紋画像を２値化する
（ステップ１１２）。

【００７６】この２値化した指紋画像に対して、登録し
てある窓画像を用いて、照合を行う。指紋の照合を行う
ために、位置合わせ用窓により、登録指紋画像と入力さ
れた指紋画像の位置合わせを行う。

【００７７】このため、入力された指紋画像に対して、
図６に示した登録時の位置合わせ用窓決定処理と同様の
処理を行い、入力指紋画像の位置合わせ用窓を決定す
る。この入力指紋画像の位置合わせ用窓の特異点位置
を、登録されている指紋画像の位置合わせ用窓の特異点
位置と一致させることで、位置合わせができる。特異点
は、指紋画像の全体的な特徴であるので、高い精度で位
置合わせができる。また、図１２に示した従来方法と異
なり、位置合わせ窓の走査が必要ないので、位置合わせ
の時間を短縮することができる。

【００７８】なお、照合時には、入力指紋画像の位置合
わせ用窓を決定する処理を行わずに、従来方法と同様
に、登録されている位置合わせ用窓を入力指紋画像に対
して走査して位置合わせを行ってもよい。この場合で
も、位置合わせ用窓が特異点を含むため、従来方法に比
べて、高い精度で位置合わせができる。

【００７９】本実施例では、位置合わせ精度が高いた
め、上記の位置合わせを行った後は、再度位置合わせを
行う必要がない（ステップ１１３）。

【００８０】つぎに、ステップ１１３で得られた位置合
わせ点において、特異点周辺の複数の照合用窓による照
合の処理を行う。

【００８１】照合用窓によるパターンマッチングでは、
上記位置合わせ点の位置と位置合わせ用窓の登録時の位
置とのずれ量を把握して、照合用窓をこのずれ量だけず
らした位置で、入力指紋画像と照合する。

【００８２】なお、この照合用窓による照合の際には、
人間の皮膚の柔らかさ等による指紋の歪みに対応させる
ために、照合用窓を若干量だけ２次元的に走査して、画
像の一致する位置を探して、パターンマッチングを行う
（ステップ１１４）。

【００８３】上記照合用窓のパターンマッチングで画像
が一致したかどうかを判断する（ステップ１１５）。

【００８４】ステップ１１５で、画像が一致しなかった
場合は、全部の照合用窓について照合が終わったかどう
かを判断する（ステップ１２０）。ステップ１２０で、
全部の照合用窓について照合が終わった場合は、所定の
閾値以上の窓画像が一致しなかった場合であるので、登
録されている本人以外であると判断されて、本人以外の
時の処理を行い（ステップ１１９）、照合の処理を終え
る。

【００８５】ステップ１２０で、全部の照合用窓につい
て照合が終わっていない場合は、次の照合用窓につい
て、再度照合を行うために、ステップ１１４に戻る。

【００８６】ステップ１１５で、画像が一致した場合
は、所定の閾値以上の窓画像が一致したかどうかを判断
する（ステップ１１６）。ステップ１１６で、所定の閾
値以上の窓画像が一致した場合は、登録されている本人
であると確認されて、本人確認時の処理を行い（ステッ
プ１１８）、照合の処理を終える。

【００８７】ステップ１１６で、所定の閾値以上の窓画
像が一致していない場合は、全部の照合用窓について照
合が終わったかどうかを判断する（ステップ１１７）。
ステップ１１７で、全部の照合用窓について照合が終わ
っていない場合は、次の照合用窓について、再度照合を
行うために、ステップ１１４に戻る。

【００８８】ステップ１１７で、全部の照合用窓につい
て照合が終わった場合は、所定の閾値以上の窓画像が一
致しなかった場合であるので、登録されている本人以外
であると判断されて、本人以外の時の処理を行い（ステ
ップ１１９）、照合の処理を終える。

【００８９】上記のように、本実施例では、どのような
指紋パターンでも、特異点を含む位置合わせ用窓を決定
でき、この特異点を含む位置合わせ用窓を用いて、登録
されている指紋の窓画像と入力された指紋画像の位置合
わせを行う。このため、従来の指紋照合装置に比べて、
指紋照合時の位置合わせ精度を向上させて、指紋の照合
性能を向上させることができる。

【００９０】

【発明の効果】上述の如く、請求項１の発明によれば、
指紋画像の特異点を抽出して、指紋画像の特異点を含む
位置合わせ用窓画像を用いて、登録されている指紋の窓
画像と入力された指紋画像の位置合わせを行うため、位
置合わせの精度を向上させ、照合性能を向上させること
ができる特長を有する。

【００９１】請求項２の発明によれば、前記登録されて
いる位置合わせ用窓画像の特異点の位置と、照合時に入
力指紋画像から決定した位置合わせ用窓画像の特異点の
位置とを一致させて位置合わせを行うため、位置合わせ
の精度を向上させ、かつ、位置合わせ時間を短縮するこ
とができる。

【００９２】請求項３の発明によれば、入力指紋画像を
複数の窓画像で分割して、各窓画像における隆線パター
ンの方向から、特異点を抽出するため、精度良く、位置
合わせ用窓画像の決定に用いる特異点を抽出することが
できる。

【００９３】請求項６の発明によれば、１種類以上の指
紋パターンについての各窓画像の方向コードと特異点の
位置との関係を示すデータを教示されて学習したニュー
ラルネットワークを用いて特異点を抽出するため、各種
の指紋パターンについて、位置合わせ用窓画像の決定に
用いる特異点を精度良く、かつ、短時間で抽出すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例の指紋照合装置の構成図であ
る。

【図３】指紋センサの一例の説明図である。

【図４】本発明の一実施例における指紋登録手順を示す
フローチャートである。

【図５】本発明の一実施例における指紋照合手順を示す
フローチャートである。

【図６】本発明一実施例における位置合わせ用窓決定の
手順を示すフローチャートである。

【図７】指紋パターンのモデルの説明図である。

【図８】隆線方向と指紋の特異点の関係の説明図であ
る。

【図９】方向窓と方向コードの説明図である。

【図１０】最大曲率点抽出に用いるニューラルネットワ
ークの説明図である。

【図１１】従来のムービィングウィンド法における指紋
登録手順を示すフローチャートである。

【図１２】従来のムービィングウィンド法における指紋
照合手順を示すフローチャートである。

【図１３】指紋特徴点の抽出と窓の説明図である。

【図１４】指紋辞書の窓画像と位置合わせ窓によるパタ
ーンマッチングの説明図である。

【符号の説明】

１１パターン方向抽出手段１２特異点抽出手段１３位置合わせ用窓画像決定手段２１指紋センサ２２Ａ／Ｄコンバータ２３テンキー２４登録／照合部２５，３２インタフェース回路２６ＣＰＵ２７フレームメモリ２８２値化回路２９２値メモリ３０照合用バッファ３１比較回路３３バス４２回路基板４３ＬＥＤ４４ＣＣＤ４５平面ガラス板４６，４８ミラー４７レンズ７１入力層７２中間層７３出力層

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された指紋の指紋画像を検出する指
紋入力手段と、指紋登録時に入力指紋画像から切り出し
た位置合わせ用窓画像及び照合用窓画像を登録する指紋
登録手段と、指紋照合時に上記位置合わせ用窓画像を用
いて入力指紋画像と登録された窓画像の位置合わせをし
た後上記照合用窓画像と入力された指紋画像を比較して
指紋の照合を行う指紋照合手段とを有する指紋照合装置
において、入力指紋画像の各部における隆線パターンの方向を抽出
するパターン方向抽出手段（１１）と、上記入力指紋画像の各部における隆線パターンの方向を
基にして、入力指紋画像の隆線パターンの全体的特徴を
持つ特異点を抽出する特異点抽出手段（１２）と、上記特異点を含む位置合わせ用窓画像を決定する位置合
わせ用窓画像決定手段（１３）とを有し、指紋登録時に、上記特異点を含む位置合わせ用窓画像を
決定して、上記位置合わせ用窓画像を登録し、指紋照合
時には、入力指紋画像と上記位置合わせ用窓画像とを比
較することで位置合わせを行うことを特徴とする指紋照
合装置。
【請求項２】指紋登録時に、前記特異点を含む位置合
わせ用窓画像を決定して、前記位置合わせ用窓画像を登
録し、指紋照合時には、入力された指紋画像について上
記特異点を含む位置合わせ用窓画像を決定し、上記登録
されている位置合わせ用窓画像の特異点の位置と、上記
入力指紋画像の位置合わせ用窓画像の特異点の位置とを
一致させて位置合わせを行うことを特徴とする請求項１
記載の指紋照合装置。
【請求項３】前記パターン方向抽出手段（１１）は、
入力指紋画像を正方形の複数の窓画像に分割して、各窓
画像内の隆線パターン方向を離散化した方向コードとし
て求め、前記特異点抽出手段（１２）は、上記各窓画像の方向コ
ードを基にして特異点を抽出することを特徴とする請求
項１又は請求項２記載の指紋照合装置。
【請求項４】前記パターン方向抽出手段（１１）は、
隆線パターンの接線方向の平均値を方向コードとして求
めることを特徴とする請求項３記載の指紋照合装置。
【請求項５】前記パターン方向抽出手段（１１）は、
隆線パターンの法線方向の平均値を方向コードとして求
めることを特徴とする請求項３記載の指紋照合装置。
【請求項６】前記特異点抽出手段（１２）は、前記各
窓画像の隆線パターンの方向コードを入力される入力層
と、特異点に対応する位置で出力レベルが大きく変化す
る出力層とを備え、１種類以上の指紋パターンについ
て、上記各窓画像の方向コードと特異点の位置との関係
を示すデータを教示されて学習したニューラルネットワ
ークを用いて、特異点を抽出することを特徴とする請求
項３記載の指紋照合装置。