JPH07220075A - 指紋識別装置 - Google Patents
指紋識別装置Info
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- JPH07220075A JPH07220075A JP6013560A JP1356094A JPH07220075A JP H07220075 A JPH07220075 A JP H07220075A JP 6013560 A JP6013560 A JP 6013560A JP 1356094 A JP1356094 A JP 1356094A JP H07220075 A JPH07220075 A JP H07220075A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 誤識別の生じる恐れの少ない指紋識別装置を
提供する。 【構成】 識別すべき指の指紋を規定する画像デ−タを
入力する入力手段（１）と、特定された指紋を規定する
複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段（６）と、入
力された指紋の画像デ−タを対応する各部分画像デ−タ
と比較して複数の不一致度を検出する不一致度検出手段
（３）と、検出された複数の不一致度を値の小さい順に
ソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一致度
に関して値の小さい順に所定数加算し、加算された不一
致度の合計値が所定値以下の場合には識別すべき指紋と
特定された指紋とが同一であると判定する判定手段
（４，５）とを含むことを特徴とする。
提供する。 【構成】 識別すべき指の指紋を規定する画像デ−タを
入力する入力手段（１）と、特定された指紋を規定する
複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段（６）と、入
力された指紋の画像デ−タを対応する各部分画像デ−タ
と比較して複数の不一致度を検出する不一致度検出手段
（３）と、検出された複数の不一致度を値の小さい順に
ソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一致度
に関して値の小さい順に所定数加算し、加算された不一
致度の合計値が所定値以下の場合には識別すべき指紋と
特定された指紋とが同一であると判定する判定手段
（４，５）とを含むことを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は指紋識別装置に係り、詳
細には入力された指紋画像と登録された部分画像とに基
づいて入力された指紋の識別を行う指紋識別装置に係
る。
細には入力された指紋画像と登録された部分画像とに基
づいて入力された指紋の識別を行う指紋識別装置に係
る。
【０００２】
【従来の技術】指紋画像を入力して予め登録された複数
の部分画像との不一致度を求め、得られた不一致度から
指紋を識別する方法が知られている。
の部分画像との不一致度を求め、得られた不一致度から
指紋を識別する方法が知られている。
【０００３】図７は指紋識別装置による識別方法のうち
入力指紋画像を示す図、図８は指紋識別装置に登録され
ている部分画像を示す図、図９は入力指紋画像に関して
不一致度が最小になる位置を説明する図、図１０は従来
の指紋識別装置による最小不一致度を利用した識別方法
の処理を説明するフロ−チャ−トであり、図７及び図９
の３０は入力指紋画像、図８のＴA 、ＴB 、ＴC 及びＴ
D は夫々登録されている部分画像、図９のｍA はＴA と
の不一致度、ｍB はＴB との不一致度、ｍC はＴC との
不一致度、ｍD はＴD との不一致度を示す。
入力指紋画像を示す図、図８は指紋識別装置に登録され
ている部分画像を示す図、図９は入力指紋画像に関して
不一致度が最小になる位置を説明する図、図１０は従来
の指紋識別装置による最小不一致度を利用した識別方法
の処理を説明するフロ−チャ−トであり、図７及び図９
の３０は入力指紋画像、図８のＴA 、ＴB 、ＴC 及びＴ
D は夫々登録されている部分画像、図９のｍA はＴA と
の不一致度、ｍB はＴB との不一致度、ｍC はＴC との
不一致度、ｍD はＴD との不一致度を示す。
【０００４】例えば、指紋を読み取って得られた図７の
ような入力指紋画像３０に対して識別処理を行おうとす
る。この場合図８に示すような登録されている４つの部
分画像ＴA 、ＴB 、ＴC 及びＴD に基づいて入力指紋画
像中のそれぞれ定められた領域内で走査し画像間の不一
致度を求める。ここで不一致度とは２値化した画像を重
ねたときその値が一致しなかった画素の割合であり、完
全に一致すれば０、全く一致しなければ１００という値
を取るものである。結果として、各部分画像ＴA 、Ｔ
B 、ＴC 及びＴD について走査領域内での最小の不一致
度と、その位置とが図９のように定まることになる。
ような入力指紋画像３０に対して識別処理を行おうとす
る。この場合図８に示すような登録されている４つの部
分画像ＴA 、ＴB 、ＴC 及びＴD に基づいて入力指紋画
像中のそれぞれ定められた領域内で走査し画像間の不一
致度を求める。ここで不一致度とは２値化した画像を重
ねたときその値が一致しなかった画素の割合であり、完
全に一致すれば０、全く一致しなければ１００という値
を取るものである。結果として、各部分画像ＴA 、Ｔ
B 、ＴC 及びＴD について走査領域内での最小の不一致
度と、その位置とが図９のように定まることになる。
【０００５】図１０にもとづいて従来の指紋識別装置に
よる最小不一致度を用いた識別方法の処理を説明する。
よる最小不一致度を用いた識別方法の処理を説明する。
【０００６】まず、メモリに格納されている合計個数の
値を０に初期化し（１０−１）、指紋の読み取り、すな
わち、識別すべき指紋の画像入力を行う（１０−２）。
そして、登録された部分画像のデ−タをもとに入力され
た指紋画像の走査領域内で走査及び部分画像の不一致度
の計算を行い（１０−３）、走査領域内での不一致度の
計算の結果から最小不一致度を検出する（１０−４）。
次に検出された最小不一致度が予め定められたしきい値
以下であるか否かが判別される（１０−５）。
値を０に初期化し（１０−１）、指紋の読み取り、すな
わち、識別すべき指紋の画像入力を行う（１０−２）。
そして、登録された部分画像のデ−タをもとに入力され
た指紋画像の走査領域内で走査及び部分画像の不一致度
の計算を行い（１０−３）、走査領域内での不一致度の
計算の結果から最小不一致度を検出する（１０−４）。
次に検出された最小不一致度が予め定められたしきい値
以下であるか否かが判別される（１０−５）。
【０００７】最小不一致度がしきい値以下である場合に
はメモリに格納されている合計個数に１を加算し（１０
−６）、合計個数の値が基準値以上であるか否かが判別
される（１０−７）。合計個数の値が基準値以上である
場合には予め登録された指紋と一致している、すなわ
ち、識別結果が本人と判断され（１０−８）、処理は終
了する。
はメモリに格納されている合計個数に１を加算し（１０
−６）、合計個数の値が基準値以上であるか否かが判別
される（１０−７）。合計個数の値が基準値以上である
場合には予め登録された指紋と一致している、すなわ
ち、識別結果が本人と判断され（１０−８）、処理は終
了する。
【０００８】一方、ステップ１０−５で最小不一致度が
予め定められたしきい値以下でないときは、ステップ１
０−６、ステップ１０−７をスキップし、部分画像の数
だけ繰り返していなければステップ１０−３まで戻る。
すなわち、ステップ１０−３からステッツプ１０−７ま
での処理が登録された部分画像の数だけ繰り返して行わ
れる（１０−９）。そして、登録された部分画像の数だ
け繰り返して処理がされた結果、ステップ１０−７で合
計個数の値が基準値を越えていない場合は、読み取られ
た指紋が予め登録された指紋と一致していない、すなわ
ち識別結果が他人と判断されて（１０−１０）処理は終
了する。
予め定められたしきい値以下でないときは、ステップ１
０−６、ステップ１０−７をスキップし、部分画像の数
だけ繰り返していなければステップ１０−３まで戻る。
すなわち、ステップ１０−３からステッツプ１０−７ま
での処理が登録された部分画像の数だけ繰り返して行わ
れる（１０−９）。そして、登録された部分画像の数だ
け繰り返して処理がされた結果、ステップ１０−７で合
計個数の値が基準値を越えていない場合は、読み取られ
た指紋が予め登録された指紋と一致していない、すなわ
ち識別結果が他人と判断されて（１０−１０）処理は終
了する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】前述のように従来の指
紋識別方法では、登録された各部分画像ごとに不一致度
がしきい値以下であるか否かが判断されている。したが
って、識別すべき指紋と登録されている指紋とは同一人
の場合でも、入力時の読み取られた画像デ−タのノイズ
や歪み等の影響で、一部の部分画像の不一致度がわずか
にしきい値を越えたような場合は、たとえそれ以外の部
分画像の不一致度が非常に小さい場合であっても、誤っ
て他人と判断される恐れがある。このような誤検出を防
ぐために、不一致度を判定するしきい値を大きくする
と、逆に他人が誤って本人と判断される可能性が増加す
ることになる。本発明は上記のような課題を解決するた
めになされたものである。
紋識別方法では、登録された各部分画像ごとに不一致度
がしきい値以下であるか否かが判断されている。したが
って、識別すべき指紋と登録されている指紋とは同一人
の場合でも、入力時の読み取られた画像デ−タのノイズ
や歪み等の影響で、一部の部分画像の不一致度がわずか
にしきい値を越えたような場合は、たとえそれ以外の部
分画像の不一致度が非常に小さい場合であっても、誤っ
て他人と判断される恐れがある。このような誤検出を防
ぐために、不一致度を判定するしきい値を大きくする
と、逆に他人が誤って本人と判断される可能性が増加す
ることになる。本発明は上記のような課題を解決するた
めになされたものである。
【００１０】本発明の目的は、誤識別の生じる恐れの少
ない指紋識別装置を提供することにある。
ない指紋識別装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、識別すべ
き指の指紋を規定する画像デ−タを入力する入力手段
と、特定された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを
記憶する記憶手段と、入力された指紋の画像デ−タを対
応する各部分画像デ−タと比較して複数の不一致度を検
出する不一致度検出手段と、検出された複数の不一致度
を値の小さい順にソ−ティングするとともにソ−ティン
グされた不一致度に関して値の小さい順に所定個数の不
一致度を加算し、加算された不一致度の合計値が所定値
以下の場合には識別すべき指紋と特定された指紋とが同
一であると判定する判定手段とを含むことを特徴とし、
第２の発明は、識別すべき複数の指の指紋を規定する画
像デ−タを入力する入力手段と、特定された指紋を規定
する複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段と、入力
された一つの指に関する画像デ−タを対応する各部分画
像デ−タと比較して複数の不一致度を検出する不一致度
検出手段と、検出された複数の不一致度を値の小さい順
にソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一致
度に関して値の小さい順に所定個数の不一致度を加算
し、加算された一つの指に関する不一致度の合計値が第
１の所定値以下の場合及び一つの指に関する不一致度の
合計値が第１の所定値を越えかつ複数の指に関する各合
計値の総計が第２の所定値以下の場合には識別すべき指
紋と特定された指紋とが同一であると判定する判定手段
とを含むことを特徴とする。
き指の指紋を規定する画像デ−タを入力する入力手段
と、特定された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを
記憶する記憶手段と、入力された指紋の画像デ−タを対
応する各部分画像デ−タと比較して複数の不一致度を検
出する不一致度検出手段と、検出された複数の不一致度
を値の小さい順にソ−ティングするとともにソ−ティン
グされた不一致度に関して値の小さい順に所定個数の不
一致度を加算し、加算された不一致度の合計値が所定値
以下の場合には識別すべき指紋と特定された指紋とが同
一であると判定する判定手段とを含むことを特徴とし、
第２の発明は、識別すべき複数の指の指紋を規定する画
像デ−タを入力する入力手段と、特定された指紋を規定
する複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段と、入力
された一つの指に関する画像デ−タを対応する各部分画
像デ−タと比較して複数の不一致度を検出する不一致度
検出手段と、検出された複数の不一致度を値の小さい順
にソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一致
度に関して値の小さい順に所定個数の不一致度を加算
し、加算された一つの指に関する不一致度の合計値が第
１の所定値以下の場合及び一つの指に関する不一致度の
合計値が第１の所定値を越えかつ複数の指に関する各合
計値の総計が第２の所定値以下の場合には識別すべき指
紋と特定された指紋とが同一であると判定する判定手段
とを含むことを特徴とする。
【００１２】
【作用】第１の発明は、入力手段が識別すべき指の指紋
を規定する画像デ−タを入力し、記憶手段が特定された
指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記憶し、不一致
度検出手段が入力された指紋の画像デ−タを対応する各
部分画像デ−タと比較して複数の不一致度を検出し、判
定手段が検出された複数の不一致度を値の小さい順にソ
−ティングするとともにソ−ティングされた不一致度に
関して値の小さい順に所定個数の不一致度を加算し、加
算された不一致度の合計値が所定値以下の場合には識別
すべき指紋と特定された指紋とが同一であると判定する
ので、ノイズの影響等が排除された高精度の指紋識別を
行い得る。
を規定する画像デ−タを入力し、記憶手段が特定された
指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記憶し、不一致
度検出手段が入力された指紋の画像デ−タを対応する各
部分画像デ−タと比較して複数の不一致度を検出し、判
定手段が検出された複数の不一致度を値の小さい順にソ
−ティングするとともにソ−ティングされた不一致度に
関して値の小さい順に所定個数の不一致度を加算し、加
算された不一致度の合計値が所定値以下の場合には識別
すべき指紋と特定された指紋とが同一であると判定する
ので、ノイズの影響等が排除された高精度の指紋識別を
行い得る。
【００１３】第２の発明は、入力手段が識別すべき複数
の指の指紋を規定する画像デ−タを入力し、記憶手段が
特定された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記憶
し、不一致度検出手段が入力された一つの指に関する画
像デ−タを対応する各部分画像デ−タと比較して複数の
不一致度を検出し、判定手段が検出された複数の不一致
度を値の小さい順にソ−ティングするとともにソ−ティ
ングされた不一致度に関して値の小さい順に所定個数の
不一致度を加算し、加算された一つの指に関する不一致
度の合計値が第１の所定値以下の場合及び一つの指に関
する不一致度の合計値が第１の所定値を越えかつ複数の
指に関する各合計値の総計が第２の所定値以下の場合に
は識別すべき指紋と特定された指紋とが同一であると判
定するので、１本の指に対する不一致度の合計値で指紋
の識別が行えないとき、各指ごとの総計値に基づいて指
紋の識別を行い得、より精度の高い指紋識別を行い得
る。
の指の指紋を規定する画像デ−タを入力し、記憶手段が
特定された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記憶
し、不一致度検出手段が入力された一つの指に関する画
像デ−タを対応する各部分画像デ−タと比較して複数の
不一致度を検出し、判定手段が検出された複数の不一致
度を値の小さい順にソ−ティングするとともにソ−ティ
ングされた不一致度に関して値の小さい順に所定個数の
不一致度を加算し、加算された一つの指に関する不一致
度の合計値が第１の所定値以下の場合及び一つの指に関
する不一致度の合計値が第１の所定値を越えかつ複数の
指に関する各合計値の総計が第２の所定値以下の場合に
は識別すべき指紋と特定された指紋とが同一であると判
定するので、１本の指に対する不一致度の合計値で指紋
の識別が行えないとき、各指ごとの総計値に基づいて指
紋の識別を行い得、より精度の高い指紋識別を行い得
る。
【００１４】
【実施例】本発明の実施例は、要約すれば、入力された
指紋画像デ−タと、登録された複数の部分指紋画像デ−
タの不一致度を求め、不一致度の値が小さいものから順
に一定の個数だけ加算した合計値が所定のしきい値以下
かどうかによって本人かどうかを判別するものである。
指紋画像デ−タと、登録された複数の部分指紋画像デ−
タの不一致度を求め、不一致度の値が小さいものから順
に一定の個数だけ加算した合計値が所定のしきい値以下
かどうかによって本人かどうかを判別するものである。
【００１５】具体的には、本発明の指紋識別装置の第１
の実施例は、識別すべき指紋を読み取り、指紋画像デ−
タを入力する入力手段と、特定された指紋を読み取って
得られた指紋画像デ−タを構成する複数の部分画像デ−
タを記憶する記憶手段と、入力された指紋画像デ−タと
部分画像デ−タの各々とを比較し、各々の不一致度を検
出する不一致度検出手段と、検出された複数の不一致度
を値の小さいものから順に並べるソ−ティング手段と、
ソ−ティングされた不一致度について、値の小さいもの
から順に、予め定められた個数の不一致度の値を合計
し、その合計値が所定値以下のとき、識別すべき指紋と
特定された指紋とが同一人のものであると判定する判定
手段とを備えていることを特徴とする。
の実施例は、識別すべき指紋を読み取り、指紋画像デ−
タを入力する入力手段と、特定された指紋を読み取って
得られた指紋画像デ−タを構成する複数の部分画像デ−
タを記憶する記憶手段と、入力された指紋画像デ−タと
部分画像デ−タの各々とを比較し、各々の不一致度を検
出する不一致度検出手段と、検出された複数の不一致度
を値の小さいものから順に並べるソ−ティング手段と、
ソ−ティングされた不一致度について、値の小さいもの
から順に、予め定められた個数の不一致度の値を合計
し、その合計値が所定値以下のとき、識別すべき指紋と
特定された指紋とが同一人のものであると判定する判定
手段とを備えていることを特徴とする。
【００１６】本発明の指紋識別装置の第２の実施例は、
識別すべき複数の指紋を読み取り、指ごとの指紋画像デ
−タを入力する入力手段と、同一人の特定された複数の
指ごとの指紋を読み取って得られた指紋画像デ−タの各
々を構成する複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段
と、識別すべき指ごとに入力された指紋画像デ−タと、
対応する特定された指ごとに記憶された部分画像デ−タ
の各々とを指ごとに比較し、各々の不一致度を検出する
不一致度検出手段と、識別すべき指ごとに検出された複
数の不一致度を値の小さいものから順に並べるソ−ティ
ング手段と、いずれか１本の指に対して、ソ−ティング
された不一致度について、値の小さいものから順に、あ
らかじめ定められた個数の不一致度の値を合計し、その
合計値が第１の所定値以下のとき、識別すべき指の指紋
と特定された指の指紋とが同一人のものであると判定
し、いずれの指においても、その１本の指に対する合計
値が第１の所定値を越えるとき、複数の指ごとの不一致
度の合計値の各々の総計値が第２の所定値以下のとき、
識別すべき指の指紋と特定された指の指紋とが同一人の
ものであるとする判定手段とを備えていることを特徴と
する。
識別すべき複数の指紋を読み取り、指ごとの指紋画像デ
−タを入力する入力手段と、同一人の特定された複数の
指ごとの指紋を読み取って得られた指紋画像デ−タの各
々を構成する複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段
と、識別すべき指ごとに入力された指紋画像デ−タと、
対応する特定された指ごとに記憶された部分画像デ−タ
の各々とを指ごとに比較し、各々の不一致度を検出する
不一致度検出手段と、識別すべき指ごとに検出された複
数の不一致度を値の小さいものから順に並べるソ−ティ
ング手段と、いずれか１本の指に対して、ソ−ティング
された不一致度について、値の小さいものから順に、あ
らかじめ定められた個数の不一致度の値を合計し、その
合計値が第１の所定値以下のとき、識別すべき指の指紋
と特定された指の指紋とが同一人のものであると判定
し、いずれの指においても、その１本の指に対する合計
値が第１の所定値を越えるとき、複数の指ごとの不一致
度の合計値の各々の総計値が第２の所定値以下のとき、
識別すべき指の指紋と特定された指の指紋とが同一人の
ものであるとする判定手段とを備えていることを特徴と
する。
【００１７】本発明の第１の実施例においては、検出さ
れた不一致度について、値の小さいものから順に、予め
定められた個数だけ合計した値に基づいて指紋の識別が
行なわれ、本発明の第２の実施例においては、１本の指
に対する合計値で指紋の識別が行えないとき、各指ごと
の総計値に基づいて指紋の識別が行なわれる。
れた不一致度について、値の小さいものから順に、予め
定められた個数だけ合計した値に基づいて指紋の識別が
行なわれ、本発明の第２の実施例においては、１本の指
に対する合計値で指紋の識別が行えないとき、各指ごと
の総計値に基づいて指紋の識別が行なわれる。
【００１８】以下、本発明の指紋識別装置の第１及び第
２の実施例の詳細を説明する。
２の実施例の詳細を説明する。
【００１９】図１は本発明の指紋識別装置の第１の実施
例の構成を示すブロック図、図２は本発明の指紋識別装
置の第１の実施例による具体的な識別処理を説明するフ
ロ−チャ−トである。
例の構成を示すブロック図、図２は本発明の指紋識別装
置の第１の実施例による具体的な識別処理を説明するフ
ロ−チャ−トである。
【００２０】図１において、１は指紋入力装置、２は前
処理装置、３は不一致度検出装置、４は不一致度ソ−テ
ィングメモリ、５は本人判定装置、６は部分画像に関す
る登録画像記憶装置であり、不一致度ソ−ティングメモ
リ４と本人判定装置５とが判定手段を構成している。
処理装置、３は不一致度検出装置、４は不一致度ソ−テ
ィングメモリ、５は本人判定装置、６は部分画像に関す
る登録画像記憶装置であり、不一致度ソ−ティングメモ
リ４と本人判定装置５とが判定手段を構成している。
【００２１】図１において、指紋入力装置１から入力さ
れた指紋画像デ−タは、前処理装置２によってノイズ除
去等の前処理がなされた後２値化される。得られた２値
化入力画像デ−タに対して、例えばマイクロコンピュ−
タ等によって構成される不一致度検出装置３によって、
例えばＥＥＰＲＯＭ、ＣＤＲＯＭ等により構成される登
録画像記憶装置６に記憶された部分画像デ−タに基づい
て走査が行なわれ、走査領域内での相互デ−タの最小不
一致度が求められる。求められた各部分画像についての
最小不一致度は、例えばＤＲＡＭ等によって構成される
不一致度ソ−ティングメモリ４に順次記憶され、夫々の
値の大小によってソ−ティングされる。この処理は登録
された全ての部分画像について繰り返し行われる。その
後、例えばマイクロコンピュ−タより構成される本人判
定装置５によって、不一致度ソ−ティングメモリ４の内
容が調べられ、値の小さいものから順に、あらかじめ定
められた個数の不一致度の値が合計される。そして、そ
の合計値が所定のしきい値を越えていれば、識別結果は
他人と判定され処理が終了する。一方、調べられたメモ
リの内容が所定のしきい値を越えていない場合には、識
別結果は本人であると判定されて識別処理が終了する。
れた指紋画像デ−タは、前処理装置２によってノイズ除
去等の前処理がなされた後２値化される。得られた２値
化入力画像デ−タに対して、例えばマイクロコンピュ−
タ等によって構成される不一致度検出装置３によって、
例えばＥＥＰＲＯＭ、ＣＤＲＯＭ等により構成される登
録画像記憶装置６に記憶された部分画像デ−タに基づい
て走査が行なわれ、走査領域内での相互デ−タの最小不
一致度が求められる。求められた各部分画像についての
最小不一致度は、例えばＤＲＡＭ等によって構成される
不一致度ソ−ティングメモリ４に順次記憶され、夫々の
値の大小によってソ−ティングされる。この処理は登録
された全ての部分画像について繰り返し行われる。その
後、例えばマイクロコンピュ−タより構成される本人判
定装置５によって、不一致度ソ−ティングメモリ４の内
容が調べられ、値の小さいものから順に、あらかじめ定
められた個数の不一致度の値が合計される。そして、そ
の合計値が所定のしきい値を越えていれば、識別結果は
他人と判定され処理が終了する。一方、調べられたメモ
リの内容が所定のしきい値を越えていない場合には、識
別結果は本人であると判定されて識別処理が終了する。
【００２２】ついで第１の実施例による処理フロ−を図
２に基づいて説明する。
２に基づいて説明する。
【００２３】初期設定値として不一致度ソ−ティングメ
モリ４の内容がすべてクリアされ（２−１）、次に指紋
の読取り、すなわち識別すべき指紋に関する画像デ−タ
が入力される（２−２）。そして、予め登録されている
部分画像デ−タに基づいて、入力指紋画像に関して、所
定領域において走査が行われ、デ−タ同士の不一致度の
計算が行われる（２−３）。そして、走査領域内での最
小不一致度が求められ（２−４）、その求められた最小
不一致度を不一致度ソ−ティングメモリ４に記憶しソ−
ティングする（２−５）。ステップ２−３〜２−５の処
理は、部分画像の数だけ繰り返される（２−６）。その
後不一致度ソ−ティングメモリ４の内容が調べられ、不
一致度の値の小さいものから順に一定個数の加算が行わ
れる（２−７）。次にその合計値が所定のしきい値を越
えているか否かが本人判定装置５により判別される（２
−８）。合計値が所定のしきい値を越えている場合には
識別結果は他人と判断して、識別処理は終了する（２−
１０）。合計値が所定のしきい値以下の場合には本人と
判断して識別処理は終了する（２−９）。
モリ４の内容がすべてクリアされ（２−１）、次に指紋
の読取り、すなわち識別すべき指紋に関する画像デ−タ
が入力される（２−２）。そして、予め登録されている
部分画像デ−タに基づいて、入力指紋画像に関して、所
定領域において走査が行われ、デ−タ同士の不一致度の
計算が行われる（２−３）。そして、走査領域内での最
小不一致度が求められ（２−４）、その求められた最小
不一致度を不一致度ソ−ティングメモリ４に記憶しソ−
ティングする（２−５）。ステップ２−３〜２−５の処
理は、部分画像の数だけ繰り返される（２−６）。その
後不一致度ソ−ティングメモリ４の内容が調べられ、不
一致度の値の小さいものから順に一定個数の加算が行わ
れる（２−７）。次にその合計値が所定のしきい値を越
えているか否かが本人判定装置５により判別される（２
−８）。合計値が所定のしきい値を越えている場合には
識別結果は他人と判断して、識別処理は終了する（２−
１０）。合計値が所定のしきい値以下の場合には本人と
判断して識別処理は終了する（２−９）。
【００２４】なお、この第１の実施例で登録された部分
画像が図８で示したように、ＴA 〜ＴD の４つの部分画
像よりなり、部分画像ＴA の不一致度をｍA と、部分画
像ＴB の不一致度をｍB と、部分画像ＴC の不一致度を
ｍC と、部分画像ＴD の不一致度をｍD とし、例えば、 ｍA ＜ｍB ＜ｍC ＜ｍD の関係があり、条件として小さいものから順に３個の不
一致度の値を加算するものとすれば、上記のステップ２
−８の判断条件は下記の式で表される。
画像が図８で示したように、ＴA 〜ＴD の４つの部分画
像よりなり、部分画像ＴA の不一致度をｍA と、部分画
像ＴB の不一致度をｍB と、部分画像ＴC の不一致度を
ｍC と、部分画像ＴD の不一致度をｍD とし、例えば、 ｍA ＜ｍB ＜ｍC ＜ｍD の関係があり、条件として小さいものから順に３個の不
一致度の値を加算するものとすれば、上記のステップ２
−８の判断条件は下記の式で表される。
【００２５】 ｍA ＋ｍB ＋ｍC ≦しきい値 式（１） なお、上記第１の実施例では、各登録された部分画像に
対する不一致度の重みは上記の式（１）から明らかであ
るように、すべて１として等しいとしている。しかし、
各部分画像に対する不一致度の信頼性に応じて上記式
（１）に重みをつけて各不一致度を加算することも可能
である。
対する不一致度の重みは上記の式（１）から明らかであ
るように、すべて１として等しいとしている。しかし、
各部分画像に対する不一致度の信頼性に応じて上記式
（１）に重みをつけて各不一致度を加算することも可能
である。
【００２６】図３はこの重みづけの例として示した入力
指紋画像と登録部分画像との位置関係を示す図である。
指紋画像と登録部分画像との位置関係を示す図である。
【００２７】図３において、３０は入力指紋画像、記号
Ｘは各登録された部分画像の本来あるべき位置の基準と
なる基準点であり、Ａは部分画像ＴA の、Ｂは部分画像
ＴBの、Ｃは部分画像ＴC の、Ｄは部分画像ＴD の、各
本来あるべき位置（破線で示したもの）を示し、“．”
は各部分画像の本来あるべき位置、“。”は各部分画像
の不一致度が最小となる位置、“ｄA 〜ｄD ”は位置ず
れの位置を示している。
Ｘは各登録された部分画像の本来あるべき位置の基準と
なる基準点であり、Ａは部分画像ＴA の、Ｂは部分画像
ＴBの、Ｃは部分画像ＴC の、Ｄは部分画像ＴD の、各
本来あるべき位置（破線で示したもの）を示し、“．”
は各部分画像の本来あるべき位置、“。”は各部分画像
の不一致度が最小となる位置、“ｄA 〜ｄD ”は位置ず
れの位置を示している。
【００２８】しかし実際は図３の実線で示したような位
置が、すなわちＡ´、Ｂ´、Ｃ´及びＤ´の位置が、各
部分画像の不一致度が最小となる位置となったとする。
この結果から、距離ｄA 〜ｄD の値は各部分画像の、本
来あるべき位置から不一致度が最小となる位置への位置
づけを示していることになる。そして、この位置ずれの
値を基準として重み付関数ｗ(d) を定めることによっ
て、上記式（１）の信頼度をさらに向上させることがで
きる。すなわち、この重み付け関数ｗ(d) は、位置ずれ
の値が小さければ小さいほど、識別結果の評価値がよく
なるように重みを与えればよい。なぜなら画像デ−タが
他人同士のものである場合は、部分画像の本来あるべき
位置と不一致度が最小となる位置との間に特有の関係が
何もないので、位置ずれの値は一般に大きくなるからで
ある。このようにすることによって、他人同士では評価
が悪くなり、他人との誤った識別をより排除することが
できる。上記のような重み付けを考慮し、 ｗ(dA ) ｍA ＜ｗ(dB ) ｍB ＜ｗ(dC ) ｍC ＜ｗ(dD ) ｍD の関係があるものとすれば、重み付けを加えた判断条件
は下記のように式（２）で表される。
置が、すなわちＡ´、Ｂ´、Ｃ´及びＤ´の位置が、各
部分画像の不一致度が最小となる位置となったとする。
この結果から、距離ｄA 〜ｄD の値は各部分画像の、本
来あるべき位置から不一致度が最小となる位置への位置
づけを示していることになる。そして、この位置ずれの
値を基準として重み付関数ｗ(d) を定めることによっ
て、上記式（１）の信頼度をさらに向上させることがで
きる。すなわち、この重み付け関数ｗ(d) は、位置ずれ
の値が小さければ小さいほど、識別結果の評価値がよく
なるように重みを与えればよい。なぜなら画像デ−タが
他人同士のものである場合は、部分画像の本来あるべき
位置と不一致度が最小となる位置との間に特有の関係が
何もないので、位置ずれの値は一般に大きくなるからで
ある。このようにすることによって、他人同士では評価
が悪くなり、他人との誤った識別をより排除することが
できる。上記のような重み付けを考慮し、 ｗ(dA ) ｍA ＜ｗ(dB ) ｍB ＜ｗ(dC ) ｍC ＜ｗ(dD ) ｍD の関係があるものとすれば、重み付けを加えた判断条件
は下記のように式（２）で表される。
【００２９】 ｗ(dA ) ｍA ＋ｗ(dB ) ｍB ＋ｗ(dC ) ｍC ≦しきい値 式（２） このように、各部分画像ごとの不一致度の合計を識別の
判断に用いるのは、一般にその不一致度は他人同士のデ
−タ間では大きな値を取るが、本人のデ−タ同士では小
さな値に分布しているため、他人同士の関係と、本人同
士の関係とをより分離しやすくなり、結果として他人の
誤検出の恐れを排除しつつ、かつ本人である識別率を向
上させることができるからである。また、不一致度の値
の小さいものから順に加算していくことにより、信頼性
の高いデ−タのみを用いることができ、一部のノイズ等
の影響を排除して精度の高い識別が可能になる。
判断に用いるのは、一般にその不一致度は他人同士のデ
−タ間では大きな値を取るが、本人のデ−タ同士では小
さな値に分布しているため、他人同士の関係と、本人同
士の関係とをより分離しやすくなり、結果として他人の
誤検出の恐れを排除しつつ、かつ本人である識別率を向
上させることができるからである。また、不一致度の値
の小さいものから順に加算していくことにより、信頼性
の高いデ−タのみを用いることができ、一部のノイズ等
の影響を排除して精度の高い識別が可能になる。
【００３０】図４は本発明の指紋識別装置の第２の実施
例の構成を示すブロック図、図５は本発明の指紋識別装
置の第２の実施例による具体的な識別処理を説明するフ
ロ−チャ−ト、図６は本発明の指紋識別装置の第２の実
施例による具体的な識別処理を説明する他のフロ−チャ
−トである。
例の構成を示すブロック図、図５は本発明の指紋識別装
置の第２の実施例による具体的な識別処理を説明するフ
ロ−チャ−ト、図６は本発明の指紋識別装置の第２の実
施例による具体的な識別処理を説明する他のフロ−チャ
−トである。
【００３１】図４の説明では、先の第１の実施例の図１
の装置との相違点について主に説明する。
の装置との相違点について主に説明する。
【００３２】図４において、２１は複数指紋入力装置、
２２は前処理装置、２３は不一致度検出装置、２４ａ、
２４ｂ…は不一致度ソ−ティングメモリ、２５は本人判
定装置、２６は部分画像に関する登録画像記憶装置であ
り、不一致度ソ−ティングメモリ２４ａ、２４ｂ…と本
人判定装置２５とが判定手段を構成している。
２２は前処理装置、２３は不一致度検出装置、２４ａ、
２４ｂ…は不一致度ソ−ティングメモリ、２５は本人判
定装置、２６は部分画像に関する登録画像記憶装置であ
り、不一致度ソ−ティングメモリ２４ａ、２４ｂ…と本
人判定装置２５とが判定手段を構成している。
【００３３】複数指紋入力装置２１は、複数の指の指紋
から画像デ−タを入力する。不一致度ソ−ティングメモ
リ２４ａ、２４ｂ…は入力される指の数だけ（各指ごと
に）準備されており、登録画像記憶装置２６には、やは
り入力される指の数に対応してあらかじめ登録された部
分画像が各々の指について複数個記憶されている。指紋
識別処理としては、入力された各指の指紋について、先
の第１の実施例に示した指紋識別処理と同様の処理を行
う。なお、この第２の実施例では、説明の便宜上入力す
べき指の数を２本として処理した場合の例を示してい
る。
から画像デ−タを入力する。不一致度ソ−ティングメモ
リ２４ａ、２４ｂ…は入力される指の数だけ（各指ごと
に）準備されており、登録画像記憶装置２６には、やは
り入力される指の数に対応してあらかじめ登録された部
分画像が各々の指について複数個記憶されている。指紋
識別処理としては、入力された各指の指紋について、先
の第１の実施例に示した指紋識別処理と同様の処理を行
う。なお、この第２の実施例では、説明の便宜上入力す
べき指の数を２本として処理した場合の例を示してい
る。
【００３４】図５において、各指ごとに準備されている
不一致度ソ−ティングメモリ２４ａ、２４ｂ…の内容が
すべてクリアされる（５−１）。次に２本の指の各々の
画像デ−タが入力され（５−２）、以下各指ごとに部分
画像の走査、不一致度計算が行なわれる（５−３）。す
なわち、ステップ５−３において、まず最初に入力され
た指に対するあらかじめ登録された部分画像を所定領域
の範囲内で走査し、不一致度の計算を行う。そして、不
一致度の計算の結果から最小不一致度を検出し（５−
４）、その値を最初の指に対する不一致度ソ−ティング
メモリに記憶しソ−ティングする（５−５）。この５−
３〜５−５の処理は、最初の指に対する部分画像の数だ
け（全部分画像について）繰り返される（５−６）。そ
して、不一致度ソ−ティングメモリ２４ａ、２４ｂ…の
内容が調べられ、不一致度の値の小さいものから順に一
定個数の加算が行なわれる（５−７）。ついで、その合
計値が１本指に対して設定されたしきい値以下であるか
否かが判別される（５−８）。合計値が１本指に対する
しきい値以下である場合は、図６のステップ６−３の処
理を行い識別結果が本人であると判断され、以後の処理
は終了する。
不一致度ソ−ティングメモリ２４ａ、２４ｂ…の内容が
すべてクリアされる（５−１）。次に２本の指の各々の
画像デ−タが入力され（５−２）、以下各指ごとに部分
画像の走査、不一致度計算が行なわれる（５−３）。す
なわち、ステップ５−３において、まず最初に入力され
た指に対するあらかじめ登録された部分画像を所定領域
の範囲内で走査し、不一致度の計算を行う。そして、不
一致度の計算の結果から最小不一致度を検出し（５−
４）、その値を最初の指に対する不一致度ソ−ティング
メモリに記憶しソ−ティングする（５−５）。この５−
３〜５−５の処理は、最初の指に対する部分画像の数だ
け（全部分画像について）繰り返される（５−６）。そ
して、不一致度ソ−ティングメモリ２４ａ、２４ｂ…の
内容が調べられ、不一致度の値の小さいものから順に一
定個数の加算が行なわれる（５−７）。ついで、その合
計値が１本指に対して設定されたしきい値以下であるか
否かが判別される（５−８）。合計値が１本指に対する
しきい値以下である場合は、図６のステップ６−３の処
理を行い識別結果が本人であると判断され、以後の処理
は終了する。
【００３５】一方、図５のステップ５−８において、合
計値が１本指に対するしきい値以下ではないときは、２
本目の指について上述したのと同様の処理（各指ごと）
を行う（５−９）。２本目の指に対して、ステップ５−
８の判別結果で、一定個数の最小不一致度の合計値が１
本指に対するしきい値以下であるときは図６のステップ
６−３の処理を行い識別結果が本人であると判断されて
識別処理は終了する。２本目の指に対して処理が行なわ
れた結果、一定個数の最小不一致度の合計が１本指に対
するしきい値以下でないときは、最初の指に対する不一
致度ソ−ティングメモリから求めた合計値と、２本目の
指に対する不一致度ソ−ティングメモリから求めた合計
値とが比較され、それらの総計値が２本指に対して設定
されたしきい値以下であるか否かが判別される（６−
１）。その総計値が２本指に対して設定されたしきい値
以下であるときは識別結果は本人と判断され（６−３）
処理は終了する。一方、総計値が２本指に対して設定さ
れたしきい値以下でないときは識別結果は他人であると
判断されて（６−２）処理は終了する。
計値が１本指に対するしきい値以下ではないときは、２
本目の指について上述したのと同様の処理（各指ごと）
を行う（５−９）。２本目の指に対して、ステップ５−
８の判別結果で、一定個数の最小不一致度の合計値が１
本指に対するしきい値以下であるときは図６のステップ
６−３の処理を行い識別結果が本人であると判断されて
識別処理は終了する。２本目の指に対して処理が行なわ
れた結果、一定個数の最小不一致度の合計が１本指に対
するしきい値以下でないときは、最初の指に対する不一
致度ソ−ティングメモリから求めた合計値と、２本目の
指に対する不一致度ソ−ティングメモリから求めた合計
値とが比較され、それらの総計値が２本指に対して設定
されたしきい値以下であるか否かが判別される（６−
１）。その総計値が２本指に対して設定されたしきい値
以下であるときは識別結果は本人と判断され（６−３）
処理は終了する。一方、総計値が２本指に対して設定さ
れたしきい値以下でないときは識別結果は他人であると
判断されて（６−２）処理は終了する。
【００３６】複数の指について上記のような識別処理を
行ったのは、一般に他人同士では、２本の指の指紋の形
状がともに良く似ている例は少ないので、１本指に対し
て識別結果が明確でないときは、２本指全体の不一致度
の総計を用いることによって、他人と誤検出される可能
性をより排除するためである。そしてこのように複数の
指を用いて識別処理を行うことによって、一方の指の指
紋画像の入力状態がやや悪い場合であっても、複数の指
全体として判断するため、本人であるとの識別率をより
向上させることが可能となる。さらに、上記のように、
複数の指を読み取った場合であっても、どちらか一方の
指だけでも本人であるとの識別条件を充足すれば、識別
結果が本人であると判断できるので、一方の指に例えば
傷がついた場合や、一方の指だけとくに入力状態が悪か
った場合等においても十分対応でき、本人であるとの識
別率がより向上する。
行ったのは、一般に他人同士では、２本の指の指紋の形
状がともに良く似ている例は少ないので、１本指に対し
て識別結果が明確でないときは、２本指全体の不一致度
の総計を用いることによって、他人と誤検出される可能
性をより排除するためである。そしてこのように複数の
指を用いて識別処理を行うことによって、一方の指の指
紋画像の入力状態がやや悪い場合であっても、複数の指
全体として判断するため、本人であるとの識別率をより
向上させることが可能となる。さらに、上記のように、
複数の指を読み取った場合であっても、どちらか一方の
指だけでも本人であるとの識別条件を充足すれば、識別
結果が本人であると判断できるので、一方の指に例えば
傷がついた場合や、一方の指だけとくに入力状態が悪か
った場合等においても十分対応でき、本人であるとの識
別率がより向上する。
【００３７】なお、複数の指を入力してこれを識別する
場合であっても、先の第１の実施例の１本指の識別方法
のように、各部分画像の不一致度に重みをつけて加算し
てもよい。
場合であっても、先の第１の実施例の１本指の識別方法
のように、各部分画像の不一致度に重みをつけて加算し
てもよい。
【００３８】また、先の第２の実施例では、２本の指の
入力を例としたが、３本の指の入力に対しても同様にこ
の第２の実施例を適用できることは言うまでもない。さ
らに、図５のフロ−チャ−トでは各指ごとの処理を指の
数だけ繰り返しで行っているが、複数の処理装置を備え
て各指ごとの処理を並列に行うことにより、全体の識別
処理を高速化することも可能である。
入力を例としたが、３本の指の入力に対しても同様にこ
の第２の実施例を適用できることは言うまでもない。さ
らに、図５のフロ−チャ−トでは各指ごとの処理を指の
数だけ繰り返しで行っているが、複数の処理装置を備え
て各指ごとの処理を並列に行うことにより、全体の識別
処理を高速化することも可能である。
【００３９】以上説明したとおり、第１の実施例では検
出された不一致度のうち信頼性の高いデ−タのみの合計
値に基づいて指紋の識別が行なわれるので、一部のノイ
ズの影響などを排除した精度の高い指紋識別処理が可能
となる。
出された不一致度のうち信頼性の高いデ−タのみの合計
値に基づいて指紋の識別が行なわれるので、一部のノイ
ズの影響などを排除した精度の高い指紋識別処理が可能
となる。
【００４０】また、第２の実施例では１本指に対する不
一致度の合計値で指紋の識別が行えないとき、各指ごと
の総計値に基づいて指紋の識別が行なわれるので、より
精度の高い指紋識別処理が可能となる。
一致度の合計値で指紋の識別が行えないとき、各指ごと
の総計値に基づいて指紋の識別が行なわれるので、より
精度の高い指紋識別処理が可能となる。
【００４１】
【発明の効果】第１の発明は、入力手段が識別すべき指
の指紋を規定する画像デ−タを入力し、記憶手段が特定
された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記憶し、
不一致度検出手段が入力された指紋の画像デ−タを対応
する各部分画像デ−タと比較して複数の不一致度を検出
し、判定手段が検出された複数の不一致度を値の小さい
順にソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一
致度に関して値の小さい順に所定数加算し、加算された
不一致度の合計値が所定値以下の場合には識別すべき指
紋と特定された指紋とが同一であると判定するので、一
部のノイズの影響等が排除された高精度の指紋識別を行
い得る。
の指紋を規定する画像デ−タを入力し、記憶手段が特定
された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記憶し、
不一致度検出手段が入力された指紋の画像デ−タを対応
する各部分画像デ−タと比較して複数の不一致度を検出
し、判定手段が検出された複数の不一致度を値の小さい
順にソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一
致度に関して値の小さい順に所定数加算し、加算された
不一致度の合計値が所定値以下の場合には識別すべき指
紋と特定された指紋とが同一であると判定するので、一
部のノイズの影響等が排除された高精度の指紋識別を行
い得る。
【００４２】第２の発明は、入力手段が識別すべき複数
の指の指紋を規定する画像デ−タを入力しる、記憶手段
が特定された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記
憶し、不一致度検出手段が入力された一つの指に関する
画像デ−タを対応する各部分画像デ−タと比較して複数
の不一致度を検出し、判定手段が検出された複数の不一
致度を値の小さい順にソ−ティングするとともにソ−テ
ィングされた不一致度に関して値の小さい順に所定数加
算し、加算された一つの指に関する不一致度の合計値が
第１の所定値以下の場合及び一つの指に関する不一致度
の合計値が第１の所定値を越えかつ複数の指に関する各
合計値の総計が第２の所定値以下の場合には識別すべき
指紋と特定された指紋とが同一であると判定するので、
１本の指に対する不一致度の合計値で指紋の識別が行え
ないとき、各指ごとの総計値に基づいて指紋の識別を行
い得、より精度の高い指紋識別を行い得る。
の指の指紋を規定する画像デ−タを入力しる、記憶手段
が特定された指紋を規定する複数の部分画像デ−タを記
憶し、不一致度検出手段が入力された一つの指に関する
画像デ−タを対応する各部分画像デ−タと比較して複数
の不一致度を検出し、判定手段が検出された複数の不一
致度を値の小さい順にソ−ティングするとともにソ−テ
ィングされた不一致度に関して値の小さい順に所定数加
算し、加算された一つの指に関する不一致度の合計値が
第１の所定値以下の場合及び一つの指に関する不一致度
の合計値が第１の所定値を越えかつ複数の指に関する各
合計値の総計が第２の所定値以下の場合には識別すべき
指紋と特定された指紋とが同一であると判定するので、
１本の指に対する不一致度の合計値で指紋の識別が行え
ないとき、各指ごとの総計値に基づいて指紋の識別を行
い得、より精度の高い指紋識別を行い得る。
【図１】本発明の指紋識別装置の第１の実施例の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】本発明の指紋識別装置の第１の実施例による具
体的な識別処理を説明するフロ−チャ−トである。
体的な識別処理を説明するフロ−チャ−トである。
【図３】入力指紋画像と登録部分画像との位置関係を示
す図である。
す図である。
【図４】本発明の指紋識別装置の第２の実施例の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図５】本発明の指紋識別装置の第２の実施例による具
体的な識別処理を説明するフロ−チャ−トである。
体的な識別処理を説明するフロ−チャ−トである。
【図６】本発明の指紋識別装置の第２の実施例による具
体的な識別処理を説明する他のフロ−チャ−トである。
体的な識別処理を説明する他のフロ−チャ−トである。
【図７】指紋識別装置による識別方法のうち入力指紋画
像を示す図である。
像を示す図である。
【図８】指紋識別装置による識別方法のうち登録部分画
像を示す図である。
像を示す図である。
【図９】入力指紋画像に関して不一致度が最小になる位
置を説明する図である。
置を説明する図である。
【図１０】従来の指紋識別装置による最小不一致度を用
いた識別方法の処理を説明するフロ−チャ−トである。
いた識別方法の処理を説明するフロ−チャ−トである。
１ 指紋入力装置 ２、２２ 前処理装置 ３、２３ 不一致度検出装置 ４、２４ａ、２４ｂ 不一致度ソ−ティングメモリ ５、２５ 本人判定装置 ６、２６ 登録画像記憶装置 ２１ 複数指紋入力装置
Claims (3)
- 【請求項１】 識別すべき指の指紋を規定する画像デ−
タを入力する入力手段と、特定された指紋を規定する複
数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段と、入力された
指紋の画像デ−タを対応する各部分画像デ−タと比較し
て複数の不一致度を検出する不一致度検出手段と、検出
された複数の不一致度を値の小さい順にソ−ティングす
るとともにソ−ティングされた不一致度に関して値の小
さい順に所定個数の不一致度を加算し、加算された不一
致度の合計値が所定値以下の場合には識別すべき指紋と
特定された指紋とが同一であると判定する判定手段とを
含むことを特徴とする指紋識別装置。 - 【請求項２】 前記判定手段は、画像デ−タと各部分画
像との不一致度が最小となるようにそれぞれ重みづけさ
れた不一致度を所定個数加算することを特徴とする請求
項１に記載の指紋識別装置。 - 【請求項３】 識別すべき複数の指の指紋を規定する画
像デ−タを入力する入力手段と、特定された指紋を規定
する複数の部分画像デ−タを記憶する記憶手段と、入力
された一つの指に関する画像デ−タを対応する各部分画
像デ−タと比較して複数の不一致度を検出する不一致度
検出手段と、検出された複数の不一致度を値の小さい順
にソ−ティングするとともにソ−ティングされた不一致
度に関して値の小さい順に所定個数の不一致度を加算
し、加算された一つの指に関する不一致度の合計値が第
１の所定値以下の場合及び一つの指に関する不一致度の
合計値が前記第１の所定値を越えかつ複数の指に関する
各合計値の総計が第２の所定値以下の場合には識別すべ
き指紋と特定された指紋とが同一であると判定する判定
手段とを含むことを特徴とする指紋識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6013560A JPH07220075A (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 指紋識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6013560A JPH07220075A (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 指紋識別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07220075A true JPH07220075A (ja) | 1995-08-18 |
Family
ID=11836567
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6013560A Pending JPH07220075A (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 指紋識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07220075A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11259628A (ja) * | 1998-03-11 | 1999-09-24 | Sony Corp | 指紋画像処理装置及び指紋画像処理方法 |
| EP1043698A2 (en) | 1999-04-05 | 2000-10-11 | Sharp Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus |
| KR100467884B1 (ko) * | 1996-09-25 | 2005-06-27 | 소니 가부시끼 가이샤 | 이미지대조디바이스 |
| US6917694B1 (en) * | 1999-05-17 | 2005-07-12 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Surface shape recognition apparatus and method |
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