JPH10334237A - 指紋照合装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 かすれた指では確定しなかったり指を置いて
いないのに置かれたと誤判定することなく、安定確実な
指置き判定ができる指紋照合装置を得る。 【解決手段】 指紋画像を二値化する二値化処理部（Ｓ
２２）、該二値化された指紋画像を複数のブロックに分
割するブロック分割処理部（Ｓ２３）、各ブロック内で
所定の各角度に相当するマスクパターンを走査して方向
別のヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理部
（Ｓ２４）、各ブロックの上記方向別ヒストグラムから
各ブロックの方向角の安定性を判定する安定性判定処理
部（Ｓ２５）を含む指置き判定手段（１２）を備え、こ
の指置き判定手段（１２）が指の置かれている状態を検
知したときのみ特徴抽出および登録データとの照合を行
う構成とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、個人識別のため
の指紋照合装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の技術として例えば電子情
報通信学会技術研究報告ＰＲＵ８７−５２、１９８７、
ｐｐ４９−５７で発表された「指紋による高精度個人照
合装置」がある。

【０００３】図１７はこの従来例による指紋照合装置を
示す構成図である。図において、１は画像入力手段、２
は指置き判定手段、３は特徴抽出手段、４は照合手段で
ある。画像入力手段１は、図１８に示すように、プリズ
ム１ａと、光源１ｂと、カメラ１ｃで構成され、それぞ
れの位置関係は同図に示すようになっている。指が置か
れていない状態では、光源１ｂから照射された光が全て
プリズム面１ａで全反射する。一方プリズム面１ａに指
が置かれた場合には、光源１ｂから照射された光が指紋
の谷線部(プリズムに密着していない部分)では全反射
し、指紋の隆線部(プリズムに密着している部分)では乱
反射する。これらプリズム面１ａでの反射光をカメラ１
ｃで受光することで、指が置かれていない状態では画像
全面が輝度の高い画像になり、指が置かれている場合に
は指紋の谷部部で輝度が高く、隆線部で輝度の低い濃淡
指紋画像が得られる。このカメラ１ｃの映像をＡ／Ｄ変
換し処理部に取り込む。

【０００４】また、特徴抽出手段３は、二値化処理、隆
線方向検出処理を行うもので、隆線方向検出処理にはブ
ロック分割処理、マスクパターン走査処理、および隆線
方向計算処理が含まれる。また、特徴抽出手段３は、濃
淡画像修正処理、再二値化処理、細線化処理、および特
徴点検出処理を行うものである。更に、照合手段４は、
隆線方向一致度計算処理、特徴点一致度計算処理、およ
び本人かどうかの判定処理を行うものである。

【０００５】次に、動作について、図１９〜図２４を参
照しながら説明する。まず、ステップＳ１において、画
像入力手段１により画像が取り込まれ、ステップＳ２に
おいて、指置き判定手段２により入力されたデジタル映
像を画像処理して指が置かれているか否かを判定する。
そして、指が置かれていないときにはステップＳ１に戻
って再度画像入力手段１によって画像を取り込み、指が
置かれているときには、ステップＳ３に進み、特徴抽出
手段３による処理を実行する。

【０００６】なお、指置き判定手段２の具体的な処理内
容は例えば特公平７−７４４７号公報に示されている。
即ち、画像入力手段１によって入力された濃淡指紋画像
から幾つかのＮ×Ｎ画素小領域を切り出し、各小領域の
濃度ヒストグラムを作成する。各小領域において作成さ
れた濃度ヒストグラム全体の平均値μを閾値として図２
０のように黒クラスと白クラスに分割し、両クラスの平
均値μ１、μ２を計算する。計算された両クラスの平均
値を下記の式（１）に代入して分離度Ｒを計算する。分
離度Ｒが予め設定された判別閾値より大きいときにはそ
の小領域には指が置かれていると判断する。切り出した
全ての小領域に指が置かれていると判断されたときには
指置き判定手段２の処理を終了し、次段の特徴抽出手段
３における処理を実行する。一方、全ての小領域の内一
つでも指が置かれていないと判断されたときには、指置
き判定手段２を終了し、再度画像入力手段１に戻る。

【０００７】 Ｒ＝（μ２−μ１）÷ μ２ （１）

【０００８】次に、特徴抽出手段３では、まず、ステッ
プＳ３において、二値化処理を行い、濃淡指紋画像を二
値化する。これは、濃淡指紋画像を１６×１６画素のブ
ロックに分割し、各ブロックの平均濃度を求めた後、こ
の平均濃度を閾値としてそれより濃度が大きい画素には
「１」を与え、そうでない画素には「０」を与える。次
いで、二値画像を１６×１６画素のブロックに分割し
（ステップＳ４）、それぞれのブロックで図２１のよう
な０度、４５度、９０度、１３５度の４方向に相当する
３×３画素のマスクパターンを走査する（ステップＳ
５）。マスクパターンを走査することで各マスクパター
ンと一致する画素の頻度（方向別ヒストグラム）がわか
るので、その各マスクパターンの頻度を用いてそれぞれ
のブロック内の隆線方向を０から１８０度の範囲で求め
る（ステップＳ６）。このステップＳ４〜Ｓ６が隆線方
向検出処理である。

【０００９】次に、ステップＳ７において、濃淡画像修
正処理を行い、隆線の途切れや癒着を修正する。これ
は、まず前記ブロック毎の隆線方向を図２２に示したよ
うな８方向に量子化し（結果は例えば図２３のようにな
る）、この８方向に量子化された隆線方向に沿ったＫ×
１画素の平均値フィルタを原画像に施すことで実現され
る。次に、ステップＳ８において、濃淡画像修正結果を
ステップＳ３の二値化処理と同じ方法で再度二値化し、
そして、ステップＳ９において、この二値化結果を細線
化し線幅１画素の線図形を得る。そして、ステップＳ１
０において、特徴点検出処理を行い、この細線化画像上
に３×３画素のマスクパターンを走査させ、注目点が値
「１」であり、かつ周辺８画素の内１画素のみ値「１」
を持つような注目点の座標を端点として抽出し、注目点
が値「１」であり、かつ周辺８画素の内３画素のみ値
「１」を持つような注目点の座標を分岐点として抽出す
る。同時に特徴点から伸びる隆線を線追跡して特徴点の
ベクトル角（図２４のθ）を算出しておく。

【００１０】このようにして、ステップＳ３〜Ｓ１０に
おける特徴抽出手段３の処理が終わると、次に、次段の
照合手段４では、まず、ステップＳ１１において、隆線
方向一致度計算を行い、隆線の全体的な流れ方向がどの
程度一致しているかを計算する。これは、前記ステップ
Ｓ４〜Ｓ６における隆線方向検出処理によって検出され
たブロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）と、本人が
事前に登録しておいたブロック毎の隆線方向Ｅｄ（Ｂ
ｘ、Ｂｙ）を、水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲およ
び垂直方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しなが
ら重ねあわせ、隆線方向が全体的に最も良く一致する位
置を探し、その時の一致度合いを算出するものである。
具体的には、あるずらし量（ｐｘ、ｐｙ）のときの一致
度合いＳｄ（ｐｘ、ｐｙ）は下記の式（２）で計算され
る。

【００１１】 Ｓｄ（ｐｘ、ｐｙ）＝（１／Ｂｎ）× ΣΣ｛Ｖｄ（Ｂｘ＋ｐｘ、Ｂｙ＋ｐｙ） −Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）｝² ByBx （２）

【００１２】ここで、Ｂｎは重なっているブロック数を
表す。そして、最も小さい一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐ
ｙ）は後述のステップＳ１３におけるの判定処理で本人
か他人かの判定に用いられる。

【００１３】次に、ステップＳ１２において、特徴点一
致度計算を行い、前記ステップＳ１０における特徴点検
出処理で検出された端点および分岐点といった特徴点の
座標やそのベクトル角が、あらかじめ登録されている本
人の特徴点の座標やベクトル角とどの程度一致している
かを計算する。これは登録指紋から検出され、予め登録
されたある特徴点座標と、照合指紋から検出されたある
特徴点座標の距離が近く、かつそれら特徴点のベクトル
角の差が小さいときにこれらの特徴点をペアと考え、下
記の式（３）によって全体の特徴点数に対してペアの特
徴点数がどれくらいあるかを計算し、これを特徴点の一
致度とする。

【００１４】 Ｓｍ＝（２×Ｃｐ）／（Ｃｖ＋Ｃｅ） （３）

【００１５】ここで、Ｃｖは照合指紋から検出された特
徴点数、Ｃｅは登録指紋から検出された特徴点数、Ｃｐ
は登録指紋と照合指紋の間でペアと判断された特徴点数
である。最後にステップＳ１３における判定処理では、
上記隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め設定
された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが予め
設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定し、
それ以外は他人と判定する。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の指紋
照合装置は、上記のように小領域の濃度ヒストグラムに
よって指が置かれたか否かを判定していたので、例えば
指の乾燥などによってかすれた濃淡指紋画像しか得られ
ない場合、上記式（１）に示した分離度Ｒが非常に小さ
くなる。一方、光源に明るさのムラがある場合、指が置
かれていない場合でも小領域の濃度ヒストグラムはそれ
なりの広がりを持つため、分離度Ｒはそれなりに大きく
なる。その結果、指置き判定を行うための判定閾値によ
ってはかすれた指が置かれたことを検出できなかった
り、指が置かれていないにも関わらず光源のムラによっ
て指が置かれていると誤判定することがあるという問題
点があった。

【００１７】また、従来の指紋照合装置は、登録時に指
を置いた位置と照合時に置いた位置がずれていてもその
まま照合するため、ペアになる特徴点が減少し、結果と
して特徴点一致度合いが小さくなり、本人であるにも関
わらず他人と誤って判定してしまうという問題点があっ
た。

【００１８】また、従来の指紋照合装置は、指の弓状紋
か否か、あるいは指先のみが置かれているかの判定を行
っていなかった。指の弓状紋や指先のみの場合には、隆
線方向一致度合を計算する際に正しい位置ずれ量で得ら
れる一致度合いと、正しい位置ずれ量から隆線に直交す
る方向へ外れた時の一致度合いに大きな差がない。その
ため、何らかのノイズによって誤った位置ずれ量を算出
してしまい、これが本人同士の場合でも一致度合いを悪
くし、他人と誤判別してしまうという問題点があった。

【００１９】更に、従来の指紋照合装置は、特徴点の一
致度合いを計算する際に、すべての特徴点ペアを同じ重
みで扱っていたため、例えば傷やしわ、かすれ等によっ
て生じた擬似特徴点が悪影響をおよぼし、本人と他人の
判別を誤らせてしまうという問題点があった。

【００２０】この発明は、上述のような問題点を解決す
るためになされたもので、かすれた指が置かれた場合で
も、これを確実に検出することができ、また、指が置か
れていないにも関わらず光源のムラによって指が置かれ
ていると誤判定することを防止す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。また、登録時に指
を置いた位置と照合時に置いた位置がずれていた場合の
誤判別を防止でき、また、何らかのノイズによって誤っ
た位置ずれがあった場合でも、確実に検出でき、しか
も、例えば傷やしわ、かすれ等によって生じた擬似特徴
点の悪影響を受けることなく、確実な判別を行うことが
できる指紋照合装置を提供することを目的とする。

【００２１】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る指
紋照合装置は、センサによって得られた指紋画像を処理
して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固
有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否か
を判定する指紋照合装置において、指紋画像を二値化す
る二値化処理部、該二値化処理部で二値化された指紋画
像を複数のブロックに分割するブロック分割処理部、該
ブロック分割処理部で分割された各ブロック内で所定の
各角度に相当するマスクパターンを走査して方向別のヒ
ストグラムを作成するマスクパターン走査処理部、該マ
スクパターン走査処理部の出力に基づいて各ブロックの
上記方向別ヒストグラムから各ブロックの方向角の安定
性を判定する安定性判定処理部を含む指置き判定手段を
備え、該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知
したときのみ特徴抽出および登録データとの照合を行う
ものである。

【００２２】請求項２の発明に係る指紋照合装置は、請
求項１の発明において、指置き判定手段に接続され、該
指置き判定手段の安定性判定処理部の判定結果に基づい
て各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計
算処理部、該隆線方向計算処理部で算出された指紋の隆
線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理
部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を
再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処理部で再
度二値化された結果を細線化する細線化部、該細線化部
で細線化された画像を走査して該画像の特徴点を検出す
る特徴点検出部を含む特徴抽出手段を備えたものであ
る。

【００２３】請求項３の発明に係る指紋照合装置は、セ
ンサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを
抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと
比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照
合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理部、
該二値化処理部で二値化された指紋画像を複数のブロッ
クに分割するブロック分割部、該ブロック分割部で分割
された各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方
向計算処理部、微小時間前に入力された上記隆線方向計
算処理部による算出結果を記憶する隆線方向記憶部、現
時刻に入力された画像から上記隆線方向計算処理部で算
出されたブロック毎の指紋の隆線方向と上記隆線方向記
憶部に記憶されている微小時間前のブロック毎の指紋の
隆線方向とを比較してその変化を検出する隆線方向変化
検出処理部、該隆線方向変化検出処理部で変化なしと判
断されたブロックに関して同じ方向角を持ち且つ互いに
隣接しているブロック群を検出しそのかたまり具合を判
定する空間的安定性判定処理部を含む指置き判定手段を
備え、該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知
したときのみ特徴抽出および登録データとの照合を行う
ものである。

【００２４】請求項４の発明に係る指紋照合装置は、請
求項３の発明において、指置き判定手段に接続され、該
指置き判定手段の空間的安定性判定処理部の判定結果に
基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃
淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡
画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二
値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細線化
部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画像の
特徴点を検出する特徴点検出部を含むものである。

【００２５】請求項５の発明に係る指紋照合装置は、セ
ンサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを
抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと
比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照
合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理部、
該二値化処理部で二値化された画像を複数のブロックに
分割するブロック分割処理部、該ブロック分割処理部で
分割された各ブロック内を所定の各角度に相当するマス
クパターンを走査して、方向別のヒストグラムを作成す
るマスクパターン走査処理部、該マスクパターン走査処
理部の出力に基づいて各ブロック内の指紋の隆線方向を
算出する隆線方向計算処理部含む第１の特徴抽出手段
と、該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、登録時と
照合時の指の位置ずれ量を計算する位置ずれ量計算部、
該位置ずれ量計算部で算出された位置ずれ量を表示する
位置ずれ量提示部、上記位置ずれ量計算部の出力に基づ
いて位置ずれ量が予め設定された規定範囲以内か否かを
判定する位置ずれ量判定部を含む位置ずれ量検出手段と
を備え、位置ずれ量が予め設定された規定範囲を越えて
いる時には利用者に指の置き直しを指示し、規定範囲内
の場合のみ、予め登録された特徴データとの照合を行い
本人か否かを判定するものである。

【００２６】請求項６の発明に係る指紋照合装置は、請
求項５の発明において、位置ずれ量検出手段に接続さ
れ、該位置ずれ量検出手段の位置ずれ量判定部の判定結
果に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正す
る濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における
濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該
再二値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細
線化部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画
像の特徴点を検出する特徴点検出部を含む第２の特徴抽
出手段を備えたものである。

【００２７】請求項７の発明に係る指紋照合装置は、セ
ンサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを
抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと
比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照
合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理部、
該二値化処理部で二値化された画像を複数のブロックに
分割するブロック分割処理部、該ブロック分割処理部で
分割された各ブロック内を所定の各角度に相当するマス
クパターンを走査して、方向別のヒストグラムを作成す
るマスクパターン走査処理部、該マスクパターン走査処
理部の出力に基づいて各ブロック内の指紋の隆線方向を
算出する隆線方向計算処理部を含む第１の特徴抽出手段
と、該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、複数のブ
ロックに分割された指紋画像の同一の画像から得られた
ブロック別の指紋の隆線方向値を互いに位置をずらしな
がらブロック毎の指紋の隆線方向値の差を計算して自己
相関マップを生成する自己相関演算部、該自己相関演算
部で得られた自己相関マップを処理して指先が置かれた
かまたは弓状紋の指が置かれたかを判定する指先・弓状
紋判定部、該指先・弓状紋判定部で指先または弓状紋の
指と判定されたときに、この結果を表示して、そのまま
登録処理を続行するか、一旦中断して指の置き直しまた
は指の変更を行った後再度登録処理を行うかの判断を外
部即ち利用者または管理者に求める指先・弓状紋提示部
を含む指先・弓状紋検出手段とを備え、登録モードにお
いては指先・弓状紋と判定されなかった場合と、外部即
ち利用者または管理者から登録続行の指示があった場合
のみ特徴データを登録し、照合モードにおいては指先か
否かの判定のみを行って外部の利用者または管理者に指
の置き直しを求めるものである。

【００２８】請求項８の発明に係る指紋照合装置は、請
求項７の発明において、指先・弓状紋検出手段に接続さ
れ、該指先・弓状紋検出手段の指先・弓状紋判定部の判
定結果に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修
正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部にお
ける濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理
部、該再二値化処理部で再度二値化された結果を細線化
する細線化部、該細線化部で細線化された画像を走査し
て該画像の特徴点を検出する特徴点検出部を含む第２の
特徴抽出手段を備えたものである。

【００２９】請求項９の発明に係る指紋照合装置は、セ
ンサによって得られた指紋画像を処理して特徴データを
抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データと
比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋照
合装置において、少なくとも指紋画像を二値化する二値
化処理部、該二値化処理部で二値化された指紋画像を複
数のブロックに分割するブロック分割部、該ブロック分
割部で分割された各ブロック内を所定の各角度に相当す
るマスクパターンを走査して、方向別のヒストグラムを
作成するマスクパターン走査処理部を含む特徴抽出手段
と、該特徴抽出手段で抽出された各ブロックの方向別ヒ
ストグラムから、各ブロックの方向角の安定性を計算す
る方向角安定性計算手段とを備え、該方向角安定性計算
手段における安定性の計算結果を特徴点に対する信頼性
の重みとして利用して特徴点一致度計算に反映させるも
のである。

【００３０】請求項１０の発明に係る指紋照合装置は、
請求項９の発明において、特徴抽出手段および方向角安
定性計算手段に接続され、上記特徴抽出手段の出力に基
づいて指紋の隆線方向の一致度を計算する隆線方向一致
度計算部、該隆線方向一致度計算部で算出された指紋の
隆線方向の一致度と上記方向角安定性計算手段で算出さ
れた方向角安定性とを用いて特徴点一致度を計算する特
徴点一致度計算部、該特徴点一致度計算部で算出された
特徴点の一致度に基づいて本人かどうかの判定を行う判
定処理部を含む照合手段を備えたものである。

【００３１】請求項１１の発明に係る指紋照合装置は、
センサによって得られた指紋画像を処理して特徴データ
を抽出し、予め登録されている利用者固有の特徴データ
と比較することで、利用者が本人か否かを判定する指紋
照合装置において、指紋画像を二値化する二値化処理
部、該二値化処理部で二値化された後、複数のブロック
に分割された指紋画像の各ブロック内の指紋の隆線方向
を算出する隆線方向計算処理部と、該隆線方向計算処理
部の出力に基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を
修正する濃淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部に
おける濃淡画像修正結果を再度二値化する再二値化処理
を含む特徴抽出手段と、濃淡画像修正前後の二値化画像
を複数のブロックに分割した後、ブロック毎に二値化画
像を比較して、その変化点数を計数する変化点計数処理
部、該変化点計数処理部で算出された変化点数に応じて
ブロック毎の重みを計算する重み計算処理部を含む重み
決定手段とを備え、特徴点が存在するブロックの重み
を、その特徴点の信頼度として特徴点一致度計算に反映
させるものである。

【００３２】請求項１２の発明に係る指紋照合装置は、
請求項１１の発明において、特徴抽出手段および重み決
定手段に接続され、上記特徴抽出手段の出力に基づいて
指紋の隆線方向の一致度を計算する隆線方向一致度計算
部、該隆線方向一致度計算部で算出された指紋の隆線方
向の一致度と上記重み決定手段で算出された変化点数に
応じたブロック毎の重みとを用いて特徴点一致度を計算
する特徴点一致度計算部、該特徴点一致度計算部で算出
された特徴点の一致度に基づいて本人かどうかの判定を
行う判定処理部を含む照合手段を備えたものである。

【００３３】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．以下、この発明の一実施の形態を図につ
いて説明する。図１はこの発明の実施の形態１を示す構
成図である。図において、１１は画像入力手段であり、
この画像入力手段１１としては上述の画像入力手段１と
同様のものが用いられる。１２は画像入力手段１１に接
続された指置き判定手段、１３は指置き判定手段１２に
接続された特徴抽出手段、１４は特徴抽出手段１３に接
続された照合手段である。指置き判定手段１２は、二値
化処理と、隆線方向安定性判定処理を行うもので、この
隆線方向安定性判定処理には、ブロック分割処理と、マ
スクパターン走査処理と、安定性判定処理とが含まれ
る。

【００３４】また、特徴抽出手段１３は、隆線方向計算
処理、濃淡画像修正処理、再二値化処理、細線化処理、
および特徴点検出処理を行うものである。照合手段１４
としては、上述の照合手段４と同様のものが用いられ
る。

【００３５】次に、動作について、図３、図４を参照し
ながら説明する。まず、ステップＳ２１において、画像
入力手段１１により画像が取り込まれ、次いで、指置き
判定手段１２より、まず二値化処理を行い（ステップＳ
２２）、従来と同様に入力画像を１６×１６画素のブロ
ックに分割し、各ブロックの平均濃度を閾値として濃淡
画像を二値化する。次いで、二値画像を１６×１６画素
のブロックに再度分割し（ステップＳ２３）、それぞれ
のブロックで０度、４５度、９０度、１３５度の４方向
に相当する３×３画素のマスクパターン（図２１参照）
を走査する（ステップＳ２４）。マスクパターンを走査
することで各マスクパターンと一致する画素の頻度（方
向別ヒストグラム）がわかるので、その各マスクパター
ンの頻度を用いて、安定性判定処理即ちブロック内の隆
線方向が安定しているか否かを判定する（ステップＳ２
５）。

【００３６】このステップＳ２５における安定性判定処
理は、例えば下記の式（４）を計算することで実現さ
れ、式（４）の結果隆線方向の安定性Ｆがあらかじめ設
定された閾値γより小さい場合はそのブロックを背景領
域（指が置かれていない領域）と判定し、隆線方向の安
定性Ｆが閾値γより大きい場合にはそのブロックには指
が置かれていると判定する。そして、指が置かれている
と判定されたブロックが多い場合には指が置かれたと判
定して次段の特徴抽出手段１３における処理（ステップ
Ｓ２６〜Ｓ３０）を実行し、指が置かれていると判定さ
れたブロックが少ない場合には指が置かれていない、あ
るいは指の置き方が不十分と判定してステップＳ２１へ
戻る。

【００３７】 Ｆ＝｜Ｈ０−Ｈ９０｜＋｜Ｈ４５−Ｈ１３５｜ （４）

【００３８】なお、式（４）において、Ｈ０、Ｈ４５、
Ｈ９０、Ｈ１３５はそれぞれステップＳ２４のマスクパ
ターン走査処理で作成された方向別ヒストグラムにおけ
る各方向の頻度である。

【００３９】一例として、背景領域の場合には、例えば
図３に示したように全体的にパターンに一致する画素が
少なかったり（図３（ａ）参照）、直交する方向の頻度
が同じぐらい存在したりしており（図３（ｂ）参照）、
これは隆線としてはおかしい。一方、指が置かれたブロ
ックでは例えば図４に示したようにいずれか一方向の頻
度が優位になるか（図４（ａ）参照）、あるいは隣接す
る方向の頻度が同じ程度になる（図４（ｂ）参照）。し
たがって、背景領域では上記式（４）の隆線方向の安定
性Ｆが小さくなり、指が置かれた領域では隆線方向の安
定性Ｆが大きくなる。かくして、ここでは、ステップＳ
２２〜Ｓ２５は指置き判定手段１２における処理であ
り、その内のステップＳ２３〜Ｓ２５が隆線方向検出処
理である。

【００４０】次に、特徴抽出手段１３により、ステップ
Ｓ２６において、上述同様に隆線方向計算処理を行い、
方向別ヒストグラムを用いてブロック毎の隆線方向を０
から１８０度の範囲で求める。次に、ステップＳ２７に
おいて、濃淡画像修正処理を行い、隆線の途切れや癒着
を修正する。これは、まず前記ブロック毎の隆線方向を
８方向に量子化し（図２２および図２３参照）、この８
方向に量子化された隆線方向に沿ったＫ×１画素の平均
値フィルタを原画像に施すことで実現される。

【００４１】次に、ステップＳ２８において、濃淡画像
修正結果をステップＳ２２の二値化処理と同じ方法で再
度二値化し、そして、ステップＳ２９において、この二
値化結果を細線化し線幅１画素の線図形を得る。そし
て、ステップＳ３０において、特徴点検出処理を行い、
この細線化画像上に３×３画素のマスクパターンを走査
させ、注目点が値「１」であり、かつ周辺８画素の内１
画素のみ値「１」を持つような注目点の座標を端点とし
て抽出し、注目点が値「１」であり、かつ周辺８画素の
内３画素のみ値「１」を持つような注目点の座標を分岐
点として抽出する。同時に特徴点から伸びる隆線を線追
跡して特徴点のベクトル角（図２４のθ）を算出してお
く。

【００４２】このようにして、ステップＳ２６〜Ｓ３０
における特徴抽出手段１３の処理が終わると、次に、次
段の照合手段１４では、上述同様にまず、ステップＳ３
１において、隆線方向一致度計算を行い、隆線の全体的
な流れ方向がどの程度一致しているかを計算する。これ
は、前記ステップＳ２６における隆線方向検出処理によ
って検出されたブロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂ
ｙ）と、本人が事前に登録しておいたブロック毎の隆線
方向Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）を、水平方向に−Ｐｘから＋Ｐ
ｘの範囲および垂直方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平
行移動しながら重ねあわせ、隆線方向が全体的に最も良
く一致する位置を探し、その時の一致度合いを算出する
ものである。具体的には、あるずらし量（ｐｘ、ｐｙ）
のときの一致度合いＳｄ（ｐｘ、ｐｙ）は上記式（２）
で計算される。

【００４３】次に、ステップＳ３２において、特徴点一
致度計算を行い、前記ステップＳ３０における特徴点検
出処理で検出された端点および分岐点といった特徴点の
座標やそのベクトル角が、あらかじめ登録されている本
人の特徴点の座標やベクトル角とどの程度一致している
かを計算する。これは登録指紋から検出され、予め登録
されたある特徴点座標と、照合指紋から検出されたある
特徴点座標の距離が近く、かつそれら特徴点のベクトル
角の差が小さいときにこれらの特徴点をペアと考え、上
記式（３）によって全体の特徴点数に対してペアの特徴
点数がどれくらいあるかを計算し、これを特徴点の一致
度とする。最後にステップＳ３３における判定処理で
は、上記隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め
設定された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが
予め設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定
し、それ以外は他人と判定する。

【００４４】このように、この実施の形態では、検出さ
れる隆線方向が十分安定しているか否かによって指が置
かれているか否かを判定する、つまり、隆線方向を検出
する際に実行するマスクパターン走査でブロック毎に得
られる０度、４５度、９０度、１３５度の方向成分比率
を用いて隆線方向の安定性を評価することができる。

【００４５】実施の形態２．図５はこの発明の実施の形
態２を示す構成図である。なお、図５において、図１と
対応する部分には同一符号を付し、その詳細説明を省略
する。図において、１２Ａは画像入力手段１１に接続さ
れた指置き判定手段、１３Ａは指置き判定手段１２Ａに
接続された特徴抽出手段である。指置き判定手段１２Ａ
は、二値化処理と、隆線方向安定性判定処理を行うもの
で、この隆線方向安定性判定処理には、ブロック分割処
理と、マスクパターン走査処理と、隆線方向計算処理
と、隆線方向変化検出処理と、空間的安定性判定処理と
が含まれる。また、指置き判定手段１２Ａは、隆線方向
記憶機能を有する。また、特徴抽出手段１３Ａは、濃淡
画像修正処理、再二値化処理、細線化処理、および特徴
点検出処理を行うものである。

【００４６】次に、動作について、図６を参照しながら
説明する。ステップＳ２１において、画像入力手段１１
により画像が取り込まれ、次いで、指置き判定手段１２
Ａより、ステップＳ２１〜Ｓ２４までは、上述した図１
の指置き判定手段１２におけるステップＳ２１〜Ｓ２４
と同様の処理を行い、マスクパターンを走査することで
各マスクパターンと一致する画素の頻度（方向別ヒスト
グラム）がわかるので、その各マスクパターンの頻度を
用いてブロック毎の隆線方向を０から１８０度の範囲で
求める（ステップＳ３４）。また、このステップＳ３４
では、微小時間△前に入力された画像から同様の方法で
求められたブロック毎の隆線方向を記憶する。

【００４７】次いで、ステップＳ３５において、隆線方
向変化検出処理を行い、現時刻の画像から求められたブ
ロック毎の隆線方向と、ステップＳ３４での画像から求
められたブロック毎の隆線方向をそれぞれ８方向に量子
化（図２２参照）した（８方向に量子化されたものを方
向コードと呼ぶ）後、両者をブロック毎に比較し、方向
が変化したか否かを判断する。そして、隆線方向が変化
していないブロックにはその方向コードをそのまま保持
し、変化したブロックには変化したことを表す特別なコ
ード（例えば−１）を与える。

【００４８】さらに、ステップＳ３６において、空間的
安定性判定処理を行い、ステップＳ３５で変化なしと判
断されたブロックに関して、同じ方向コードを持ち、か
つ互いに隣接している同一コード群を検出し、その同一
コード群の平均的な固まり具合（固まりの面積）を求め
る。そして、その固まり具合が所定値より大きいときに
は、隆線方向が時間的にも空間的にも安定しているとい
うことなので、指が置かれていると判断してステップＳ
２７に進み、特徴抽出手段１３Ａにおける処理を実行す
る。一方、固まり具合が所定値より小さかったり、方向
コードが変化したブロックが多い場合には、指が十分な
状態で置かれていないと判断してステップＳ２１に戻
る。

【００４９】これは、指が十分な状態で置かれていると
きには安定した隆線方向が検出できるとともに微小な時
間の間は変化ぜず、指が置かれていないブロックでは検
出される方向コードが時間とともに変化するような不安
定な状態になるという考え方に基づいている。かくし
て、ここでは、テップＳ２２〜Ｓ２４、ステップＳ３４
〜Ｓ３６は指置き判定手段１２Ａにおける処理であり、
その内のステップＳ２２以外の各ステップが隆線方向安
定性判定処理である。

【００５０】なお、以降の特徴抽出手段１３Ａにおける
ステップＳ２７〜Ｓ３０の処理は、上述した図１の特徴
抽出手段１３におけるステップＳ２７〜Ｓ３０の処理と
同じであり、また、次段の照合手段１４におけるステッ
プＳ３１〜Ｓ３３の処理も、図１の照合手段１４におけ
るステップＳ３１〜Ｓ３３の処理と同じであるので、そ
の説明を省略する。

【００５１】このように、この実施の形態では、検出さ
れる隆線方向が十分安定しているか否かによって指が置
かれているか否かを判定する、つまり、ある時刻ｔで検
出されたブロック毎の隆線方向と、微小時間Δ前の時刻
ｔ−Δで検出されたブロック毎の隆線方向とブロック毎
に比較し、時間的に方向が安定しており、かつ空間的に
も安定していることを評価することができる。

【００５２】実施の形態３．図７はこの発明の実施の形
態３を示す構成図である。なお、図７において、図１お
よび図５と対応する部分には同一符号を付し、その詳細
説明を省略する。図において、１２Ｂは画像入力手段１
１に接続された指置き判定手段、１３Ｂは指置き判定手
段１２Ｂに接続された特徴抽出手段（第１の特徴抽出手
段）、１５は特徴抽出手段１３Ｂに接続された位置ずれ
検出手段であり、この位置ずれ検出手段１５の後段に特
徴抽出手段１３Ａ（第２の特徴抽出手段）と照合手段１
４が縦続接続される。

【００５３】指置き判定手段１２Ｂとしては、ここでは
図１７と同様のものを用いてよい。また、特徴抽出手段
１３Ｂは、二値化処理と、隆線方向検出処理を行うもの
で、この隆線方向検出処理には、ブロック分割処理と、
マスクパターン走査処理と、隆線方向計算処理とが含ま
れる。また、位置ずれ検出手段１５は、位置ずれ量計算
処理、位置ずれ量提示処理、および位置ずれ量判定処理
を行うものである。

【００５４】次に、動作について、図８および図９を参
照しながら説明する。ステップＳ２１において、画像入
力手段１１により画像が取り込まれ、ステップＳ３７で
は、図１９のステップＳ２と同様に、指置き判定手段１
２Ｂにより入力されたデジタル映像を画像処理して指が
置かれているか否かを判定する。そして、指が置かれて
いないときにはステップＳ２１に戻って再度画像入力手
段１１によって画像を取り込み、指が置かれているとき
には、ステップＳ２２進み、特徴抽出手段１３Ｂによる
処理を実行する。

【００５５】特徴抽出手段１３Ｂでは、ステップＳ２２
〜Ｓ２４までは、上述した図１の指置き判定手段１２に
おけるステップＳ２１〜Ｓ２４と同様の処理を行い、ス
テップＳ２６において、マスクパターンを走査すること
で各マスクパターンと一致する画素の頻度（方向別ヒス
トグラム）がわかるので、その各マスクパターンの頻度
を用いてブロック毎の隆線方向を０から１８０度の範囲
で求める。かくして、ここでは、ステップＳ２２〜Ｓ２
６は特徴抽出手段１３Ｂにおける処理であり、その内の
ステップＳ２３〜Ｓ２６が隆線方向検出処理である。

【００５６】次いで、ステップＳ３８において、上述の
ステップＳ３１における隆線方向一致度計算処理と同様
に、ステップＳ２６の隆線方向検出処理で算出されたブ
ロック毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）と、本人が事前
に登録しておいたブロック毎の隆線方向Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂ
ｙ）を、水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲および垂直
方向に−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しながら重ね
あわせ、隆線方向が全体的に最も良く一致する位置を探
す。具体的には、あるずらし量（ｐｘ、ｐｙ）のときの
一致度合いＳｄ（ｐｘ、ｐｙ）は下記の式（５）で計算
される。

【００５７】 Ｓｄ（ｐｘ、ｐｙ）＝（１／Ｂｎ）× ΣΣ｛Ｖｄ（Ｂｘ＋ｐｘ、Ｂｙ＋ｐｙ）−Ｅｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）｝² ByBx （５）

【００５８】ここで、Ｂｎは重なっているブロック数を
表す。そしてＳｄが最小になるｐｘ、ｐｙを決定し、こ
れを指置きの位置ずれ量として利用者に提示する。利用
者の提示方法としては、例えば図９のように位置ずれ量
提示手段としてのモニタやＬＣＤ画面１５ａに位置ずれ
許容範囲１５ｂを描き、現在の指置き位置１５ｃを登録
時の指置き位置からの相対ブロック数で表示する。図の
場合はｐｘ＝３ブロック、ｐｙ＝３ブロックの位置ずれ
が検出された場合の表示例を表す。

【００５９】次いで、ステップＳ３９において、上記ス
テップＳ３８で算出された位置ずれ量が図９に示した位
置ずれ許容範囲１６ｂの範囲に入っているか否かを判定
し、許容範囲に入っている場合は、ステップＳ２７に進
み、次段の特徴抽出手段１３Ａにおける処理を実行し、
許容範囲に入っていない場合は再度ステップＳ２１に戻
る。一方利用者は位置ずれ量提示画面１５ａを見ながら
指置き位置１５ｃが位置ずれ許容範囲１５ｂに入るよう
に指位置をずらす。

【００６０】なお、以降の特徴抽出手段１３Ａにおける
ステップＳ２７〜Ｓ３０の処理は、上述した図１の特徴
抽出手段１３または図５の特徴抽出手段１３Ａにおける
ステップＳ２７〜Ｓ３０の処理と同じであり、また、次
段の照合手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３の処
理も、図１または図５の照合手段１４におけるステップ
Ｓ３１〜Ｓ３３の処理と同じであるので、その説明を省
略する。

【００６１】このように、この実施の形態では、現在の
指置き位置が登録時の位置とどの程度ずれているかを利
用者に提示することで、利用者が登録時と同じ位置に指
をおけるようにできる。つまり、隆線方向検出処理の直
後に隆線方向一致度合計算を実行し、結果として得られ
る位置ずれ量をユーザーインタフェース装置を介して利
用者に提示することができる。なお、上述では、モニタ
やＬＣＤ画面といった視覚的な提示手段を用いたが、位
置ずれ量に応じた音や、規則的に配置したＬＥＤ等によ
って提示しても同じである。

【００６２】実施の形態４．図１０はこの発明の実施の
形態４を示す構成図である。なお、図１０において、図
１、図５および図７と対応する部分には同一符号を付
し、その詳細説明を省略する。図において、１６は特徴
抽出手段１３Ｂ（第１の特徴抽出手段１）に接続された
指先・指状紋検出手段であって、自己相関演算処理、指
先・弓状紋判定処理、および指先・弓状紋提示処理を行
うものである。この指先・指状紋検出手段１６の後段に
特徴抽出手段１３Ａ（第２の特徴抽出手段）と照合手段
１４が縦続接続される。

【００６３】次に、動作について、図１１を参照しなが
ら説明する。ステップＳ２１、Ｓ３７およびＳ２２〜Ｓ
２６の処理については、図８の場合と同様であるので、
その説明を省略する。さて、指先・指状紋検出手段１６
は、ステップＳ４０において、ステップＳ２６で検出さ
れたブロック毎の方向角を入力として自己相関の計算を
行う。すなわち、ステップＳ２６で検出されたブロック
毎の隆線方向Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）の複製を作成し、それ
ら水平方向に−Ｐｘから＋Ｐｘの範囲および垂直方向に
−Ｐｙから＋Ｐｙの範囲で平行移動しながら互いに重ね
あわせ、それぞれのずらし量における隆線方向の一致度
を下記の式（６）で計算する。

【００６４】 Ｓｄ（ｐｘ、ｐｙ）＝（１／Ｂｎ）× ΣΣ｛Ｖｄ（Ｂｘ＋ｐｘ、Ｂｙ＋ｐｙ）−Ｖｄ（Ｂｘ、Ｂｙ）｝² ByBx （６） ここで、Ｂｎは重なっているブロック数を表す。

【００６５】次いで、指先・弓状紋検出手段１６は、ス
テップＳ４１において、現在照合時かまたは登録時かを
判別し、照合時であればステップＳ４２において、ステ
ップＳ４０で演算した自己相関の結果を使って指先が置
かれていることのみを判定する。そして、指先が置かれ
たと判定されたときには、ステップＳ４３において、例
えばモニタやＬＣＤ画面等の指先・弓状紋提示手段（図
示せず）によって利用者或いは管理者にその旨を提示す
る。利用者等はそれが提示された場合には指の腹全面が
プリズムに接するように置き直す。一方処理としては、
置き直された指紋画像を再度入力し処理するためにステ
ップＳ２１に戻る。

【００６６】一方、ステップＳ４１で照合時でない場
合、即ち登録時の場合には、ステップＳ４４において、
同じくステップＳ４０における自己相関の演算結果を使
って指先が置かれているか、あるいは弓状紋の指が置か
れているかを判定する。具体的には、指先や弓状紋はす
べての隆線が直線に近く、かつ平行に流れているので、
隆線に直交する方向にずらして隆線方向一致度を計算し
ても、その値はほとんど変化しない。これは前記自己相
関演算の結果の内、隆線に直交する方向に１ブロックず
らしたときの結果Ｓｄも、数ブロックずらしたときの結
果Ｓｄもほとんど同じ値を出力することを意味してい
る。したがって、指先・弓状紋検出手段１６における判
定は、隆線直交する方向に１ブロックずらしたときのＳ
ｄと数ブロックずらしたときのＳｄを比較して、その差
が小さいときには指先か弓状紋が置かれたと判定する。

【００６７】そして、ステップＳ４４で指先か弓状紋が
置かれたと判定されたときには、上述同様にモニタやＬ
ＣＤ画面等の指先・弓状紋提示手段によって利用者等に
その旨を提示する。次いで、利用者等はそれが提示され
た場合には、ステップＳ４６において、処理変更の指示
があるかどうか、つまり、利用者等がそのままの指で置
き直すか、または指を変更するか、あるいはそのまま登
録を続行するかを判別し、処理変更の指示がある場合、
つまり、利用者等がそのままの指で置き直すか、または
指を変更する場合には、ステップＳ２１に戻って上述の
動作を繰り返し、処理変更の指示がない場合、つまり、
利用者等がそのままの指で登録を続行する場合にはステ
ップＳ２７に進む。

【００６８】また、ステップＳ４２で指先と判定されな
かった場合、および、ステップＳ４４で指先や弓状紋と
判定されなかった場合には、いずれもステップＳ２７に
進み、特徴点抽出処理以降の処理を実行する。なお、以
降の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３
０の処理は、上述した図１の特徴抽出手段１３または図
５の特徴抽出手段１３ＡにおけるステップＳ２７〜Ｓ３
０と同じであり、また、次段の照合手段１４におけるス
テップＳ３１〜Ｓ３３の処理も、図１または図５の照合
手段１４におけるステップＳ３１〜Ｓ３３と同じである
ので、その説明を省略する。

【００６９】このように、この実施の形態では、隆線方
向検出処理で得られた隆線方向を用いて自己相関を計算
することで登録時には置かれた指が弓状紋か否か、ある
いは指先のみが置かれているか否かを判定し、照合時に
は指先が置かれているか否かを判定し、弓状紋あるいは
指先の場合は指の変更あるいは指の置き直しを利用者に
要求することで、誤判別しやすい状態を回避することが
できる。

【００７０】なお、特徴抽出手段１３Ａおよび照合手段
１４は、図５および図７の特徴抽出手段１３Ａおよび照
合手段１４と同じ動作をするが、登録時においては照合
手段１４は実行されず、抽出された隆線方向や特徴点を
記憶するにとどまることは言うまでもない。

【００７１】実施の形態５．図１２はこの発明の実施の
形態５を示す構成図である。なお、図１２において、図
１、図５および図１０と対応する部分には同一符号を付
し、その詳細説明を省略する。図において、１３Ｃは指
置き判定手段１２Ｂに接続された特徴抽出手段、１７は
特徴抽出手段１３Ｃに接続された方向角安定性計算手
段、１４Ａは特徴抽出手段１３Ｃと方向角安定性計算手
段１７に接続された照合手段である。

【００７２】特徴抽出手段１３Ｃとしては、ここでは図
１７と同様のものを用いてよい。また、方向角安定性計
算手段１７は、上述のマスクパターン走査処理で得られ
たブロック毎の方向別ヒストグラムを用いて、各ブロッ
クの隆線方向がどの程度安定しているかを計算する。ま
た、照合手段１４Ａは、上述同様の隆線方向一致度計算
処理、本人かどうかの判定処理の外に、方向角安定性計
算手段１７で算出された方向角安定性を用いて特徴点一
致度計算処理を行う。

【００７３】次に、動作について、図１３を参照しなが
ら説明する。ステップＳ２１、Ｓ３７ およびＳ２２〜
Ｓ２６の処理については、図８の場合と同様であるの
で、その説明を省略する。また、ステップＳ２６の隆線
方向計算処理後のステップＳ２７〜Ｓ３０の処理につい
ても、図８の場合と同様であるので、その説明を省略す
る。さて、方向角安定性計算手段１７は、ステップＳ４
７において、上述のステップＳ２４のマスクパターン走
査処理で得られたブロック毎の方向別ヒストグラムを用
いて、各ブロックの隆線方向がどの程度安定しているか
を計算する。

【００７４】また、方向角安定性計算手段１７は、上述
のステップＳ２４のマスクパターン走査処理で得られた
ブロック毎の方向別ヒストグラムを用いて、各ブロック
の隆線方向がどの程度安定しているかを計算する。具体
的には、０度方向を示すマスクパターンに一致した画素
数をＨ０、４５度方向を示すマスクパターンに一致した
画素数をＨ４５、９０度と１３５度方向を示すマスクパ
ターンに一致した画素数をＨ９０とＨ１３５とすると
き、ブロック毎の隆線方向安定性Ｆは下記の式（７）で
計算される。

【００７５】 Ｆ＝｜Ｈ０−Ｈ９０｜＋｜Ｈ４５−Ｈ１３５｜ （７）

【００７６】次いで、照合手段１４Ａは、上述同様にま
ず、ステップＳ３１において、隆線方向一致度計算を行
い、隆線の全体的な流れ方向がどの程度一致しているか
を計算する。つまり、ブロック毎の隆線方向をあらかじ
め登録されている本人の隆線方向と比較し、どの程度一
致しているかを計算する。そして、ステップＳ４８にお
いて、方向角安定性計算手段１７で計算されたブロック
毎の隆線方向の安定性Ｆを用いて特徴点の一致度を計算
する。すなわち、上述同様に登録特徴点と照合特徴点で
一致するペア特徴点を見つけだす。一方、各特徴点が属
するブロックの隆線方向の安定性Ｆを信頼性に関する重
みとしてそれぞれの特徴点に与え、その特徴点に与えら
れた重みを用いた下記の式（８）によって特徴点一致度
を計算する。

【００７７】 Ｓｍ＝Σ（Ｆｐｅ＋Ｆｐｖ）／（ΣＦｅ＋ΣＦｖ） （８）

【００７８】ここで、Ｆｅは登録されている各特徴点の
重みであり、Ｆｖは照合指紋から検出された各特徴点の
重みである。また、Ｆｐｅは登録特徴点と照合特徴点の
間でペアになった特徴点の内、登録特徴点側の重みであ
り、Ｆｐｖは照合特徴点側の重みである。なお、登録特
徴点の重みは、登録時に同じ処理によって決定されてお
り、ほかの特徴データとともに記憶されているものとす
る。最後にステップＳ３３における判定処理では、上述
同様の隆線方向一致度計算処理（ステップＳ３１）の結
果と、本実施の形態特有の特徴点一致度計算処理（ステ
ップＳ４８）の結果を用いて本人か否かを判定する。即
ち、隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が予め設定
された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓｍが予め
設定された別の閾値βより大きい場合に本人と判定し、
それ以外は他人と判定する。

【００７９】このように、この実施の形態では、特徴点
周辺の隆線方向の安定性を用いて特徴点の信頼性を評価
し、該評価結果に基づいて特徴点一致度合いを計算する
ことで本人か他人かの判別能力を向上することができ
る。

【００８０】実施の形態６．図１４はこの発明の実施の
形態６を示す構成図である。なお、図１４において、図
１、図５、図１０および図１２と対応する部分には同一
符号を付し、その詳細説明を省略する。図において、１
８は特徴抽出手段１３Ｃに接続された重み決定手段、１
４Ｂは特徴抽出手段１３Ｃと重み決定手段１８に接続さ
れた照合手段である。重み決定手段１８は変化点計数処
理および重み計算処理を行うもので、濃淡画像修正処理
前後の二値画像を比較してブロック毎の画像の安定性を
評価し、特徴点の重みを決定する。また、照合手段１４
Ｂは上述同様の隆線方向一致度計算処理、本人かどうか
の判定処理の外に、重み決定手段１８で計算されたブロ
ック毎の重みを用いて特徴点の一致度を計算する。

【００８１】次に、動作について、図１５を参照しなが
ら説明する。ステップＳ２１、Ｓ３７ およびＳ２２〜
Ｓ２６の処理については、図８の場合と同様であるの
で、その説明を省略する。また、ステップＳ２６の隆線
方向計算処理後のステップＳ２７〜Ｓ３０の処理につい
ても、図８の場合と同様であるので、その説明を省略す
る。さて、重み決定手段１８は、ステップＳ４９および
Ｓ５０において、濃淡画像修正処理前後の二値画像を比
較してブロック毎の画像の安定性を評価し、特徴点の重
みを決定する。

【００８２】具体的には、例えば濃淡画像修正前のある
ブロックの濃淡画像が図１６の参照番号１００で示すよ
うなものであり、ステップＳ２７において参照番号１０
２で示すようなものに修正されたとする。その時のそれ
ぞれの二値化結果は参照番号１０４と１０６で示すよう
なものになる。そして、変化点計数処理（ステップＳ４
９）ではこれら二値画像の差をとって参照番号１０８で
示すような結果を得、この変化分の画素数を計数する。
また、奇数の参照番号１０１、１０３、１０５、１０７
および１０９の場合も同様である。

【００８３】次いで、重み計算処理（ステップＳ５０）
では、上記変化点計数処理の結果であるブロック毎の変
化画素数を用いて各ブロックの信頼性を表す重みＷを計
算する。この場合、例えば下記の式（９）のように変化
画素が少ない場合には重みが大きく、変化画素が多い場
合には重みが小さくなるようにする。

【００８４】 Ｗ＝１−（Ｇ／Ｑ） （９） ここで、Ｇは変化点計数処理の結果であるブロック毎の
変化画素数であり、Ｑはブロックの面積である。

【００８５】次いで、照合手段１４Ｂは、上述同様にま
ず、ステップＳ３１において、隆線方向一致度計算を行
い、隆線の全体的な流れ方向がどの程度一致しているか
を計算する。つまり、ブロック毎の隆線方向をあらかじ
め登録されている本人の隆線方向と比較し、どの程度一
致しているかを計算する。そして、ステップＳ５１にお
いて、重み決定手段１８で決定されたブロック毎の重み
Ｗを用いて特徴点の一致度を計算する。すなわち、上述
同様の方法で登録特徴点と照合特徴点で一致するペア特
徴点を見つけだす。一方、各特徴点が属するブロックの
重みＷを信頼性に関する重みとしてそれぞれの特徴点に
与え、その特徴点に与えられた重みを用いた下記の式
（１０）によって特徴点一致度を計算する。

【００８６】 Ｓｍ＝Σ（Ｗｐｅ＋Ｗｐｖ）／（ΣＷｅ＋ΣＷｖ） （１０）

【００８７】ここで、Ｗｅは登録されている各特徴点の
重みであり、Ｗｖは照合指紋から検出された各特徴点の
重みである。また、Ｗｐｅは登録特徴点と照合特徴点の
間でペアになった特徴点の内、登録特徴点側の重みであ
り、Ｗｐｖは照合特徴点側の重みである。なお、登録特
徴点の重みは、登録時に同じ処理によって決定されてお
り、ほかの特徴データとともに記憶されているものとす
る。

【００８８】最後にステップＳ３３における判定処理で
は、上述同様の隆線方向一致度計算処理（ステップＳ３
１）の結果と、本実施の形態特有の特徴点一致度計算処
理（ステップＳ５１）の結果を用いて本人か否かを判定
する。即ち、隆線方向一致度Ｓｄmin（ｐｘ、ｐｙ）が
予め設定された閾値αより小さく、かつ特徴点一致度Ｓ
ｍが予め設定された別の閾値βより大きい場合に本人と
判定し、それ以外は他人と判定する。

【００８９】このように、この実施の形態では、特徴点
周辺の隆線方向の安定性や、二値画像の安定性を用いて
特徴点の信頼性を評価し、該評価結果を重みとして特徴
点一致度合いを計算することで本人か他人かの判別能力
を向上することができる。

【００９０】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、指紋
画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値
化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロック
分割処理部、外部ブロック分割処理部で分割された各ブ
ロック内で所定の各角度に相当するマスクパターンを走
査して方向別のヒストグラムを作成するマスクパターン
走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基づ
いて各ブロックの上記方向別ヒストグラムから各ブロッ
クの方向角の安定性を判定する安定性判定処理部を含む
指置き判定手段を備え、該指置き判定手段が指の置かれ
ている状態を検知したときのみ特徴抽出および登録デー
タとの照合を行うので、かすれた指では確定しなかった
り指を置いていないのに置かれたと誤判定することな
く、安定確実な指置き判定ができるという効果がある。

【００９１】また、この発明によれば、指紋画像を二値
化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された指
紋画像を複数のブロックに分割するブロック分割部、該
ブロック分割部で分割された各ブロック内の指紋の隆線
方向を算出する隆線方向計算処理部、微小時間前に入力
された上記隆線方向計算処理部による算出結果を記憶す
る隆線方向記憶部、現時刻に入力された画像から上記隆
線方向計算処理部で算出されたブロック毎の指紋の隆線
方向と上記隆線方向記憶部に記憶されている微小時間前
のブロック毎の指紋の隆線方向とを比較してその変化を
検出する隆線方向変化検出処理部、該隆線方向変化検出
処理部で変化なしと判断されたブロックに関して同じ方
向角を持ち且つ互いに隣接しているブロック群を検出し
そのかたまり具合を判定する空間的安定性判定処理部を
含む指置き判定手段を備え、該指置き判定手段が指の置
かれている状態を検知したときのみ特徴抽出および登録
データとの照合を行うので、かすれた指では確定しなか
ったり指を置いていないのに置かれたと誤判定すること
なく、安定確実な指置き判定ができるという効果があ
る。

【００９２】また、この発明によれば、指紋画像を二値
化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された画
像を複数のブロックに分割するブロック分割処理部、該
ブロック分割処理部で分割された各ブロック内を所定の
各角度に相当するマスクパターンを走査して、方向別の
ヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理部、該
マスクパターン走査処理部の出力に基づいて各ブロック
内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部含む
第１の特徴抽出手段と、該第１の特徴抽出手段の出力に
基づいて、登録時と照合時の指の位置ずれ量を計算する
位置ずれ量計算部、該位置ずれ量計算部で算出された位
置ずれ量を表示する位置ずれ量提示部、上記位置ずれ量
計算部の出力に基づいて位置ずれ量が予め設定された規
定範囲以内か否かを判定する位置ずれ量判定部を含む位
置ずれ量検出手段とを備え、位置ずれ量が予め設定され
た規定範囲を越えている時には外部の利用者や管理者に
指の置き直しを指示し、規定範囲内の場合のみ、予め登
録された特徴データとの照合を行い本人か否かを判定す
るので、登録時と照合時に指を置く位置が大きくずれ
ず、以て、本人同士の特徴点一致度合いを計算する際に
特徴点がペアになる確率が大きくなり、本人と他人の判
別能力が向上するという効果がある。

【００９３】また、この発明によれば、指紋画像を二値
化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された画
像を複数のブロックに分割するブロック分割処理部、該
ブロック分割処理部で分割された各ブロック内を所定の
各角度に相当するマスクパターンを走査して、方向別の
ヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理部、該
マスクパターン走査処理部の出力に基づいて各ブロック
内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部を含
む第１の特徴抽出手段と、該第１の特徴抽出手段の出力
に基づいて、複数のブロックに分割された指紋画像の同
一の画像から得られたブロック別の指紋の隆線方向値を
互いに位置をずらしながらブロック毎の指紋の隆線方向
値の差を計算して自己相関マップを生成する自己相関演
算部、該自己相関演算部で得られた自己相関マップを処
理して指先が置かれたかまたは弓状紋の指が置かれたか
を判定する指先・弓状紋判定部、該指先・弓状紋判定部
で指先または弓状紋の指と判定されたときに、この結果
を表示して、そのまま登録処理を続行するか、一旦中断
して指の置き直しまたは指の変更を行った後再度登録処
理を行うかの判断を外部即ち利用者または管理者に求め
る指先・弓状紋提示部を含む指先・弓状紋検出手段とを
備え、登録モードにおいては指先・弓状紋と判定されな
かった場合と、外部の利用者または管理者による登録続
行の指示があった場合のみ特徴データを登録し、照合モ
ードにおいては指先か否かの判定のみを行って利用者ま
たは管理者に指の置き直しを求めるので、隆線方向一致
度合の計算時に位置ずれ量の判定を誤ることがなくな
り、以て、その後の特徴点一致度合の計算でも本人同士
の場合には高い一致度合いが期待でき、本人と他人の判
別能力が向上するという効果がある。

【００９４】また、この発明によれば、少なくとも指紋
画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で二値
化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロック
分割部、該ブロック分割部で分割された各ブロック内を
所定の各角度に相当するマスクパターンを走査して、方
向別のヒストグラムを作成するマスクパターン走査処理
部を含む特徴抽出手段と、該特徴抽出手段で抽出された
各ブロックの方向別ヒストグラムから、各ブロックの方
向角の安定性を計算する方向角安定性計算手段とを備
え、該方向角安定性計算手段における安定性の計算結果
を特徴点に対する信頼性の重みとして利用して特徴点一
致度計算に反映させるので、例えば傷やしわ、かすれ等
が原因で生じた擬似特徴点の重みを小さくでき、以て、
本人と他人の判別能力が向上するという効果がある。

【００９５】また、この発明によれば、指紋画像を二値
化する二値化処理部、該二値化処理部で二値化された
後、複数のブロックに分割された指紋画像の各ブロック
内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部と、
該隆線方向計算処理部の出力に基づいて指紋の隆線方向
に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃
淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値
化する再二値化処理を含む特徴抽出手段と、濃淡画像修
正前後の二値化画像を複数のブロックに分割した後、ブ
ロック毎に二値化画像を比較して、その変化点数を計数
する変化点計数処理部、該変化点計数処理部で算出され
た変化点数に応じてブロック毎の重みを計算する重み計
算処理部を含む重み決定手段とを備え、特徴点が存在す
るブロックの重みを、その特徴点の信頼度として特徴点
一致度計算に反映させるので、例えば傷やしわ、かすれ
等が原因で生じた擬似特徴点の重みを小さくでき、以
て、本人と他人の判別能力が向上するという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１を示す構成図である。

【図２】この発明の実施の形態１の動作説明に供するた
めのフローチャートである。

【図３】この発明の実施の形態１における背景領域での
マスクパターン頻度の例を示す図である。

【図４】 この発明の実施の形態１における指が置かれ
た領域でのマスクパターン頻度の例を示す図である。

【図５】この発明の実施の形態２を示す構成図である。

【図６】この発明の実施の形態２の動作説明に供するた
めのフローチャートである。

【図７】この発明の実施の形態３を示す構成図である。

【図８】この発明の実施の形態３の動作説明に供するた
めのフローチャートである。

【図９】 この発明の実施の形態３における位置ずれ量
の表示状態を例示する図である。

【図１０】この発明の実施の形態４を示す構成図であ
る。

【図１１】この発明の実施の形態４の動作説明に供する
ためのフローチャートである。

【図１２】この発明の実施の形態５を示す構成図であ
る。

【図１３】この発明の実施の形態５の動作説明に供する
ためのフローチャートである。

【図１４】この発明の実施の形態６を示す構成図であ
る。

【図１５】この発明の実施の形態６の動作説明に供する
ためのフローチャートである。

【図１６】この発明の実施の形態６における二値化画像
の変化を例示する図である。

【図１７】従来の指紋照合装置を示す構成図である。

【図１８】指紋画像入力手段の一例をを示す図である。

【図１９】従来の指紋照合装置の動作説明に供するため
のフローチャートである。

【図２０】 従来の指紋照合装置の指置き判定手段にお
ける小領域の濃度ヒストグラムを例示する図である。

【図２１】 隆線方向を８方向に量子化する際の８方向
を示す図である。

【図２２】 隆線方向を算出する際に利用するマスクパ
ターンの例を示す図である。

【図２３】 隆線方向検出結果を例示する図である。

【図２４】 端点・分岐点とベクトル角を例示する図で
ある。

【符号の説明】

１１ 画像入力手段、１２，１２Ａ，１２Ｂ 指置き判
定手段、１３，１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ 特徴抽出手
段、１４，１４Ａ，１４Ｂ 照合手段、１５ 位置ずれ
量検出手段、１６ 指先・弓状紋検出手段、１７ 方向
角安定性計算手段、１９ 重み決定手段。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 センサによって得られた指紋画像を処理
   して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固
   有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否か
   を判定する指紋照合装置において、 指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で
   二値化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロ
   ック分割処理部、該ブロック分割処理部で分割された各
   ブロック内で所定の各角度に相当するマスクパターンを
   走査して方向別のヒストグラムを作成するマスクパター
   ン走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基
   づいて各ブロックの上記方向別ヒストグラムから各ブロ
   ックの方向角の安定性を判定する安定性判定処理部を含
   む指置き判定手段を備え、 該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知したと
   きのみ特徴抽出および登録データとの照合を行うことを
   特徴とする指紋照合装置。
2. 【請求項２】 指置き判定手段に接続され、該指置き判
   定手段の安定性判定処理部の判定結果に基づいて各ブロ
   ック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理
   部、該隆線方向計算処理部で算出された指紋の隆線方向
   に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正処理部、該濃
   淡画像修正処理部における濃淡画像修正結果を再度二値
   化する再二値化処理部、該再二値化処理部で再度二値化
   された結果を細線化する細線化部、該細線化部で細線化
   された画像を走査して該画像の特徴点を検出する特徴点
   検出部を含む特徴抽出手段を備えた請求項１記載の指紋
   照合装置。
3. 【請求項３】 センサによって得られた指紋画像を処理
   して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固
   有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否か
   を判定する指紋照合装置において、 指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で
   二値化された指紋画像を複数のブロックに分割するブロ
   ック分割部、該ブロック分割部で分割された各ブロック
   内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計算処理部、微
   小時間前に入力された上記隆線方向計算処理部による算
   出結果を記憶する隆線方向記憶部、現時刻に入力された
   画像から上記隆線方向計算処理部で算出されたブロック
   毎の指紋の隆線方向と上記隆線方向記憶部に記憶されて
   いる微小時間前のブロック毎の指紋の隆線方向とを比較
   してその変化を検出する隆線方向変化検出処理部、該隆
   線方向変化検出処理部で変化なしと判断されたブロック
   に関して同じ方向角を持ち且つ互いに隣接しているブロ
   ック群を検出しそのかたまり具合を判定する空間的安定
   性判定処理部を含む指置き判定手段を備え、 該指置き判定手段が指の置かれている状態を検知したと
   きのみ特徴抽出および登録データとの照合を行うことを
   特徴とする指紋照合装置。
4. 【請求項４】 指置き判定手段に接続され、該指置き判
   定手段の空間的安定性判定処理部の判定結果に基づいて
   指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修
   正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正
   結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処理
   部で再度二値化された結果を細線化する細線化部、該細
   線化部で細線化された画像を走査して該画像の特徴点を
   検出する特徴点検出部を含む特徴抽出手段を備えた請求
   項３記載の指紋照合装置。
5. 【請求項５】 センサによって得られた指紋画像を処理
   して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固
   有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否か
   を判定する指紋照合装置において、 指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で
   二値化された画像を複数のブロックに分割するブロック
   分割処理部、該ブロック分割処理部で分割された各ブロ
   ック内を所定の各角度に相当するマスクパターンを走査
   して、方向別のヒストグラムを作成するマスクパターン
   走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基づ
   いて各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向
   計算処理部含む第１の特徴抽出手段と、 該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、登録時と照合
   時の指の位置ずれ量を計算する位置ずれ量計算部、該位
   置ずれ量計算部で算出された位置ずれ量を表示する位置
   ずれ量提示部、上記位置ずれ量計算部の出力に基づいて
   位置ずれ量が予め設定された規定範囲以内か否かを判定
   する位置ずれ量判定部を含む位置ずれ量検出手段とを備
   え、位置ずれ量が予め設定された規定範囲を越えている
   時には利用者に指の置き直しを指示し、規定範囲内の場
   合のみ、予め登録された特徴データとの照合を行い本人
   か否かを判定することを特徴とする指紋照合装置。
6. 【請求項６】 位置ずれ量検出手段に接続され、該位置
   ずれ量検出手段の位置ずれ量判定部の判定結果に基づい
   て指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像
   修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修
   正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二値化処
   理部で再度二値化された結果を細線化する細線化部、該
   細線化部で細線化された画像を走査して該画像の特徴点
   を検出する特徴点検出部を含む第２の特徴抽出手段を備
   えた請求項５記載の指紋照合装置。
7. 【請求項７】 センサによって得られた指紋画像を処理
   して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固
   有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否か
   を判定する指紋照合装置において、 指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で
   二値化された画像を複数のブロックに分割するブロック
   分割処理部、該ブロック分割処理部で分割された各ブロ
   ック内を所定の各角度に相当するマスクパターンを走査
   して、方向別のヒストグラムを作成するマスクパターン
   走査処理部、該マスクパターン走査処理部の出力に基づ
   いて各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向
   計算処理部を含む第１の特徴抽出手段と、 該第１の特徴抽出手段の出力に基づいて、複数のブロッ
   クに分割された指紋画像の同一の画像から得られたブロ
   ック別の指紋の隆線方向値を互いに位置をずらしながら
   ブロック毎の指紋の隆線方向値の差を計算して自己相関
   マップを生成する自己相関演算部、該自己相関演算部で
   得られた自己相関マップを処理して指先が置かれたかま
   たは弓状紋の指が置かれたかを判定する指先・弓状紋判
   定部、該指先・弓状紋判定部で指先または弓状紋の指と
   判定されたときに、この結果を表示して、そのまま登録
   処理を続行するか、一旦中断して指の置き直しまたは指
   の変更を行った後再度登録処理を行うかの判断を外部に
   求める指先・弓状紋提示部を含む指先・弓状紋検出手段
   とを備え、登録モードにおいては指先・弓状紋と判定さ
   れなかった場合と、外部から登録続行の指示があった場
   合のみ特徴データを登録し、照合モードにおいては指先
   か否かの判定のみを行って外部に指の置き直しを求める
   ことを特徴とする指紋照合装置。
8. 【請求項８】 指先・弓状紋検出手段に接続され、該指
   先・弓状紋検出手段の指先・弓状紋判定部の判定結果に
   基づいて指紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃
   淡画像修正処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡
   画像修正結果を再度二値化する再二値化処理部、該再二
   値化処理部で再度二値化された結果を細線化する細線化
   部、該細線化部で細線化された画像を走査して該画像の
   特徴点を検出する特徴点検出部を含む第２の特徴抽出手
   段を備えた請求項７記載の指紋照合装置。
9. 【請求項９】 センサによって得られた指紋画像を処理
   して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者固
   有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否か
   を判定する指紋照合装置において、 少なくとも指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値
   化処理部で二値化された指紋画像を複数のブロックに分
   割するブロック分割部、該ブロック分割部で分割された
   各ブロック内を所定の各角度に相当するマスクパターン
   を走査して、方向別のヒストグラムを作成するマスクパ
   ターン走査処理部を含む特徴抽出手段と、 該特徴抽出手段で抽出された各ブロックの方向別ヒスト
   グラムから、各ブロックの方向角の安定性を計算する方
   向角安定性計算手段とを備え、該方向角安定性計算手段
   における安定性の計算結果を特徴点に対する信頼性の重
   みとして利用して特徴点一致度計算に反映させることを
   特徴とする指紋照合装置。
10. 【請求項１０】 特徴抽出手段および方向角安定性計算
    手段に接続され、上記特徴抽出手段の出力に基づいて指
    紋の隆線方向の一致度を計算する隆線方向一致度計算
    部、該隆線方向一致度計算部で算出された指紋の隆線方
    向の一致度と上記方向角安定性計算手段で算出された方
    向角安定性とを用いて特徴点一致度を計算する特徴点一
    致度計算部、該特徴点一致度計算部で算出された特徴点
    の一致度に基づいて本人かどうかの判定を行う判定処理
    部を含む照合手段を備えた請求項９記載の指紋照合装
    置。
11. 【請求項１１】 センサによって得られた指紋画像を処
    理して特徴データを抽出し、予め登録されている利用者
    固有の特徴データと比較することで、利用者が本人か否
    かを判定する指紋照合装置において、 指紋画像を二値化する二値化処理部、該二値化処理部で
    二値化された後、複数のブロックに分割された指紋画像
    の各ブロック内の指紋の隆線方向を算出する隆線方向計
    算処理部と、該隆線方向計算処理部の出力に基づいて指
    紋の隆線方向に沿って濃淡画像を修正する濃淡画像修正
    処理部、該濃淡画像修正処理部における濃淡画像修正結
    果を再度二値化する再二値化処理を含む特徴抽出手段
    と、 濃淡画像修正前後の二値化画像を複数のブロックに分割
    した後、ブロック毎に二値化画像を比較して、その変化
    点数を計数する変化点計数処理部、該変化点計数処理部
    で算出された変化点数に応じてブロック毎の重みを計算
    する重み計算処理部を含む重み決定手段とを備え、特徴
    点が存在するブロックの重みを、その特徴点の信頼度と
    して特徴点一致度計算に反映させることを特徴とする指
    紋照合装置。
12. 【請求項１２】 特徴抽出手段および重み決定手段に接
    続され、上記特徴抽出手段の出力に基づいて指紋の隆線
    方向の一致度を計算する隆線方向一致度計算部、該隆線
    方向一致度計算部で算出された指紋の隆線方向の一致度
    と上記重み決定手段で算出された変化点数に応じたブロ
    ック毎の重みとを用いて特徴点一致度を計算する特徴点
    一致度計算部、該特徴点一致度計算部で算出された特徴
    点の一致度に基づいて本人かどうかの判定を行う判定処
    理部を含む照合手段を備えた請求項１１記載の指紋照合
    装置。