Fingerprint collation apparatus, fingerprint collation method, and fingerprint collation program

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PCT/JP01/06029 明 細 書 指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラム 技術分野 本発明は、本人確認のための指紋照合装置、指紋照合方法及び コンピュータ上で指紋照合を行うためのプログラムに関するも のである。

背景技術 近年、情報の電子化やネットワーク化の急速な進行により、情 報へのアクセス制御を行うためのセキュリティ技術への関心が 高まっており、このようなセキュリティ技術の1つとして指紋照 合による本人認証を行うための製品が種々登場してきている。

指紋 による本人認証のためには、まず指紋画像を指紋センサに より入力し、その後、登録されている指紋画像と入力された指紋 画像を照合する必要がある。指紋照合の方法としては、従来、代 表的なものとして、特徴点抽出照合法（マニューシャ法）と画像 マッチング法（パタンマッチ法）が知られている。特徴点抽出照 合法は、指紋の盛り上がった部分（隆線）の端点や分岐点の構造 を特徴点（マニューシャ）として捉え、これを比較して指紋照合 を行う手法である。特徴点の抽出は、入力された指紋画像からノ イズを除去し、コントラスト処理や細線化等の画像処理を行った 後に行う。入力時の指の状態や画像処理による偽の特徴点抽出を 避けるために様々なルールを導入するため、複雑なアルゴリズム となり、照合処理時間にばらっきが出ることがある。画像マッチ

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PCT/JP01/06029 ング法は、指紋画像そのものの類似度を直接比較する手法である。 登録された指紋画像·と入力された指紋画像をずらしながら類似 度を計測するので、比較的高速に処理が可能である。但し、指紋 画像そのものを保持するため、指紋画像の電子的複製等、セキュ リティの問題をクリアしておく必要がある。

しかしながら、これらの従来の方法では、指紋の全体画像につ いて特徴点を抽出したり、全体画像そのものを照合に用いたりす るため、全体画像を保持するための多量のメモリと大きな演算量 が必要とされる。このため、機器の小型化や低価格化の障害とな るという問題点があった。

本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであり、 指紋の部分画像から特徴量を抽出することにより、指紋の全体画 像を保持することなく指紋の照合を行うことができる指紋照合 装置、指紋照合方法及び指紋照合プログラムを提供することを目 的とする。

発明の開示 本発明の指紋照合装置は、入力された指紋の画像に基づいて、 指紋を照合する指紋照合装置において、指紋の部分画像について 特徴量を演算して抽出する特徴量抽出手段と、その特徴量抽出手 段により抽出された特徴量に基づいて指紋を識別する識別手段 とを備えたことを特徴とする。

この構成の指紋照合装置では、部分画像から抽出した特徴量を 指紋の識別に使用するので、指紋全体の画像を保持する必要がな く、そのための容量の大きなメモリが不要であり、かつ、指紋画 像全体の電子的複製の恐れがない。また、部分画像を小さく定め

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PCT/JP01/06029 ることによって、特徴量を得る計算量を軽減することができ、特 徴量抽出処理と識別処理を独立させれば、処理を並列に行うこと で高速化が可能である。

また、上記発明の構成に加え、本発明の指紋照合装置は、指紋 の部分画像を逐次入力する指紋入力手段と、その指紋入力手段に より逐次入力された複数の指紋の部分画像を比較処理して重複 部分を取り除く画像処理手段とを有し、前記特徴量抽出手段は該 画像処理手段から得られる重複部分を取り除いた指紋の部分画 像から前記特徴量を抽出するようにしてもよい。

この構成の指紋照合装置では、逐次入力される複数の部分画像 を組み合わせ、その重複部分を取り除いて再構成するので、重複 して入力される部分について特徴量の抽出を重複してしまうこ とがなく、特徴量抽出にかかる負荷を軽減することができる。

また、本発明の指紋照合装置は、1以上の特徴量を記憶する記 憶手段を有し、前記識別手段は、該記憶手段に記憶された1以上 の特徴量と、前記特徴量抽出手段が抽出した1以上の特徴量とを 比較照合することによって指紋の同一性を識別するようにして もよい。

この構成の指紋照合装置では、記憶されている部分画像の特徴 量と入力された部分画像の特徴量を比較照合すれば指紋の同一 性を識別できるので、記憶手段に指紋全体の特徴量を保持する必 要がなく、記憶手段の容量を低く押さえることが可能である。

また、本発明の指紋照合装置では、前記特徴量抽出手段は、指 紋の部分画像について周波数解析演算処理を行い、その指紋の部 分画像の周波数スペクトル情報を前記特徴量として抽出するよ うにしてもよい。

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PCT/JP01/06029 この構成の指紋照合装置では、指紋から特徴点（マニューシャ） を抽出するのではなく、隆線の情報そのものを利用して周波数解 析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短 く、処理を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状態による 特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処理時間を 一定にすることができる。

また、本発明の指紋照合装置では、前記特徴量抽出手段が演算 する周波数解析演算処理として、線形予測（LPC）演算処理、 群遅延スペクトル（GDS）演算処理、高速フーリエ変換（FF T）演算処理のうち少なくともひとつを用いるようにしてもよい。

この構成の指紋照合装置では、特徴量抽出のために音声分析等 で周知の周波数解析演算処理を用いることにより、簡易・高速に 特徴量を抽出して指紋照合処理を行うことができる。

また、本発明の指紋照合装置では、前記指紋入力手段は、1以 上の画像ラインよりなる画像ライン画像を指紋の部分画像とし て逐次入力し、前記画像処理手段は、前記指紋入力手段により連 続して入力される2つの指紋の部分画像について重複する画像 ラインを検出し、それを一方の指紋の部分画像から取り除くよう にしてもよい。

この構成の指紋照合装置では、画像処理手段が、入力されてく る部分画像を2つずつ順次処理して再構成していくので、入力部 分画像を保持するメモリ容量が最低限で済み、さらに、入力と画 像処理の並列処理による高速化が可能である。

また、本発明の指紋照合装置では、前記画像処理手段は、重複 部分を取り除いた指紋の部分画像について、ラスタ方向或いはラ イン方向の少なくともいずれかに関して画像縮小処理をさらに

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PCT/JP01/06029 適用してもよい。

この構成の指紋照合装置では、例えば特徴量抽出にL P C計算 処理を用いる場合、ラスタ方向に画像縮小処理を行えば、計算が 必要となる次数が減少するため、特徴量を格納するメモリの量を 削減することができる。また、ライン方向に画像縮小処理を行え ば、特徴量を計算する回数が減少するため、特徴量を格納するメ モリの量を削減することができる。

また、本発明の指紋照合装置では、前記識別手段は、D P照合 法（動的計画法）を用いるようにしてもよい。

この構成の指紋照合装置では、移動量の検出精度が粗く、登録 時と照合時の特徴量において全体の長さが異なる状態となって も、照合を行う指紋間の長さの差を吸収した指紋照合を行うこと ができる。

さらに、本発明の指紋照合方法は、入力された指紋の画像に基 づいて、指紋を照合する指紋照合方法において、指紋の部分画像 について特徴量を演算して抽出する特徴量抽出ステップと、その 特徴量抽出ステップを実施して抽出された特徴量に基づいて指 紋を識別する識別ステップとを有することを特徴とする。

この構成の指紋照合方法では、部分画像から抽出した特徴量を 指紋の識別に使用するので、指紋全体の画像を保持する必要がな く、そのための容量の大きなメモリが不要であり、かつ、指紋画 像全体の電子的複製の恐れがない。また、部分画像を小さく定め ることによって、特徴量を得る計算量を軽減することができ、特 徴量抽出処理と識別処理を独立させれば、処理を並列に行うこと で高速化が可能であ•る。

上記発明の構成に加え、指紋照合方法は、指紋の部分画像を逐

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PCT/JPO 1/06029 次入力する指紋入カステップと、その指紋入カステップで逐次入 力された複数の指紋の部分画像を比較処理して重複部分を取り 除く画像処理ステップとを有し、前記特徴量抽出ステップでは該 画像処理ステップで得られる重複部分を取り除いた指紋の部分 画像から前記特徴量を抽出するようにしてもよい。

この構成の指紋照合方法では、逐次入力される複数の部分画像 を組み合わせ、その重複部分を取り除いて再構成するので、重複 して入力される部分について特徴量の抽出を重複してしまうこ とがなく、特徴量抽出にかかる負荷を軽減することができる。

また、本発明の指紋照合方法は、1以上の特徴量を記憶する記 憶ステップを有し、前記識別ステップでは、該記憶ステップにお いて記憶された1以上の特徴量と、前記特徴量抽出ステップにお いて抽出した1以上の特徴量とを比較照合することによって指 紋の同一性を識別するようにしてもよい。

この構成の指紋照合方法では、記憶されている部分画像の特徴 量と入力された部分画像の特徴量を比較照合すれば指紋の同一 性 を 識別 できる ので·、 指紋全体の特徴量を記憶する必要がない。

また、本発明の指紋照合方法では、前記特徴量抽出ステップは、 指紋の部分画像について周波数解析演算処理を行い、その指紋の 部分画像の周波数スペクトル情報を前記特徴量として抽出する ようにしてもよい。

この構成の指紋照合方法では、指紋から特徴点（マニューシャ） を抽出するのではなく、隆線の情報そのものを利用して周波数解 析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処理時間が短 く、処理を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状態による 特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処理時間を

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PCT/JP01/06029 一定にすることができる。

また、本発明の指紋照合方法では、前記特徴量抽出ステップで 演算する周波数解析演算処理として、線形予測（LPC）演算処 理、群遅延スペクトル（GDS）演算処理、高速フーリエ変換（F F T）演算処理のうち少なくともひとつを用いるようにしてもよ い。

この構成の指紋照合方法では、特徴量抽出のために音声分析等 で周知の周波数解析演算処理を用いることにより、簡易・高速に 特徴量を抽出して指紋照合処理を行うことができる。

また、本発明の指紋照合方法では、前記指紋入カステップは、 ί以上の画像ラインよりなる画像ライン画像を指紋の部分画像 として逐次入力し、前記画像処理ステップは、前記指紋入カステ ップにおいて連続して入力される2つの指紋の部分画像につい て重複する画像ラインを検出し、それを一方の指紋の部分画像か ら取り除くようにしてもよい。

この構成の指紋照合方法では、入力されてくる部分画像を2つ ずつ順次処理して再構成していくので、入力部分画像を保持する メモリ容量が最低限で済み、さらに、入力と画像処理の並列処理 による高速化が可能である。

また、本発明の指紋照合方法では、前記画像処理ステップは、 重複部分を取り除いた指紋の部分画像について、ラスタ方向或い はライン方向の少なくともいずれかに関して画像縮小処理をさ らに適用してもよい。

この構成の指紋照合方法では、例えば特徴量抽出にL P C計算 処理を用·いる場合、ラスタ方向に画像縮小処理を行えば、計算が 必要となる次数が減少するため、特徴量を格納するメモリの量を

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PCT/JP01/06029 削減することができる。また、ライン方向に画像縮小処理を行え ば、特徴量を計算する回数が減少するため、特徴量を格納するメ モリの量を削減することができる。

また、本発明の指紋照合方法では、前記識別ステップ'は、D P 照合法（動的計画法）を用いるようにしてもよい。

この構成の指紋照合方法では、移動量の検出精度が粗く、登録 時と照合時の特徴量において全体の長さが異なる状態となって も、照合を行う指紋間の長さの差を吸収した指紋照合を行うこと ができる。

さらに、·本発明の指紋照合プログラムは、入力された指紋の画 像に基づいて、指紋の照合をコンピュータに実行させる指紋照合 プログラムにおいて、指紋の部分画像について特徴量を演算して 抽出する特徴量抽出ステップと、1以上の指紋部分画像について 該特徴量抽出ステップを実施して指紋の部分特徴量を抽出し、そ れらの部分特徴量に基づいて指紋を識別する識別ステップとを コンピュータに実行させることを特徴とする。

この構成の指紋照合プログラムでは、部分画像から抽出した特 徴量を指紋の識別に使用するので、指紋全体の画像を保持する必 要がなく、そのための容量の大きなメモリが不要であり、かつ、 指紋画像全体の電子的複製の恐れがない。また、部分画像を小さ く定めることによって、特徴量を得る計算量を軽減することがで き、特徴量抽出処理と識別処理を独立させれば、処理を並列に行 うことで高速化が可能である。

上記発明の構成に加え、指紋照合プログラムは、指紋の部分画 像を逐次入力する指紋入カステップと、その指紋入カステップで 逐次入力された複数の指紋の部分画像を比較処理して重複部分

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PCT/JP01/06029 を取り除く画像処理ステップとをコンピュータに実行させ、前記 特徴量抽出ステップでは該画像処理ステップで得られる重複部 分を取り除いた指紋の部分画像から前記特徴量を抽出するよう にしてもよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、逐次入力される複数の部 分画像を組み合わせ、その重複部分を取り除いて再構成するので、 重複して入力される部分について特徴量の抽出を重複してしま うことがなく、特徴量抽出にかかる負荷を軽減することができる。

また、本発明の指紋照合プログラムでは、1以上の特徴量を記 憶する記憶ステップをコンピュータに実行させ、前記識別ステッ プでは、該記憶ステ·ップにおいて記憶された1以上の特徴量と、 前記特徴量抽出ステップにおいて抽出した1以上の特徴量とを 比較照合することによって指紋の同一性を識別するようにして もよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、記憶されている部分画像 の特徴量と入力された部分画像の特徴量を比較照合すれば指紋 の同一性を識別できるので、指紋全体の特徴量を記憶する必要が ない。

また、本発明の指紋照合プログラムでは、前記特徴量抽出ステ ップは、指紋の部分画像について周波数解析演算処理を行い、そ の指紋の部分画像の周波数スペクトル情報を前記特徴量として 抽出するようにしてもよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、指紋から特徴点（マニュ ーシャ）を抽出するのではなく、隆線の情報そのものを利用して 周波数解析演算処理により特徴量とする。従って、画像の前処理 時間が短く、処理を高速化できる。さらに、画像入力時の指の状

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PCT/JP01/06029 態による特徴点抽出の難易のばらつきという問題がないので、処 理時間を一定にすることができる。

また、本発明の指紋照合プログラムでは、前記特徴量抽出ステ ップで演算する周波数解析演算処理として、線形予測（LPC） 演算処理、群遅延スペクトル（GDS）演算処理、高速フーリエ 変換（FFT）演算処理のうち少なくともひとつを用いるように してもよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、特徴量抽出のために音声 分析等で周知の周波数解析演算処理を用いることにより、簡易・ 高速に特徴量を抽出して指紋照合処理を行うことができる。

また、本発明の指紋照合プログラムでは、前記指紋入カステッ プは、1以上の画像ラインよりなる画像ライン画像を指紋の部分 画像として逐次入力し、前記画像処理ステップは、前記指紋入力 ステップにおいて連続して入力される2つの指紋の部分画像に ついて重複する画像ラインを検出し、それを一方の指紋の部分画 像から取り除くようにしてもよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、入力されてくる部分画像 を2つずつ順次処理して再構成していくので、入力部分画像を保 持するメモリ容量が最低限で済み、さらに、入力と画像処理の並 列処理による高速化が可能である。

また、本発明の指紋照合プログラムでは、前記画像処理ステッ プは、重複部分を取り除いた指紋の部分画像について、ラスタ方 向或いはライン方向の少なくともいずれかに関して画像縮小処 理をさらに適用してもよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、例えば特徴量抽出にL P c計算処理を用いる場合、ラスタ方向に画像縮小処理を行えば、

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PCT/JP01/06029 計算が必要となる次数が減少するため、特徴量を格納するメモリ の量を削減することができる。また、ライン方向に画像縮小処理 を行えば、特徴量を計算する回数が減少するため、特徴量を格納 するメモリの量を削減することができる。

また、本発明の指紋照合プログラムでは、前記識別ステップは、 DP照合法（動的計画法）を用いるようにしてもよい。

この構成の指紋照合プログラムでは、移動量の検出精度が粗く、 登録時と照合時の特徴量において全体の長さが異なる状態とな っても、照合を行う指紋間の長さの差を吸収した指紋照合を行う ことができる。

図面の簡単な説明 図1は、本実施形態の電子錠の外観図であり、図2は、本実施 形態の電子錠の電気的構成を示したブロック図であり、図3は、 指紋照合装置の電気的構成を示したブロック図である。また、図 4は、RAM2の記憶エリアを示した模式図であり、図5は、E EP - ROM4の記憶エリアを示した模式図であり、図6は、入 力部分画像の例であり、図7は、再構成処理部10 6で得た画像 の例であり、また、図8は、再構成処理部10 6から出力される 連続した部分画像を9つ並べた例である。また、図9は、電子錠 の処理の流れの概略を示したフローチャートであり、図10は、 指紋登録処理の詳細を示したフローチャートであり、図11は、 指紋消去処理の詳細を示したフローチャートである。また、図1 2は、指紋入力検出処理の詳細を示したフローチャートであり、 図13は特徴抽出処理の詳細を示したフローチャートである。

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PCT/JPO 1/06029 発明を実施するための最良の形態 以下、本発明を指紋照合装置を搭載した電子錠に適用した実施 の形態について、図面に基づいて説明する。図1に示すように、 本実施形態の電子錠10 0は、指紋入力装置7と、スイッチ8 （指 紋登録スイッチ8aと指紋消去スイッチ8b）と、液晶表示器1 0とを備え、ドア等に取り付けて、電磁ソレノイド9 （図2参照） で動くプランジャ9 aにより錠をかけるものである。また、図2 に示すように、本実施形態の電子錠10 0は、CPU1を中心に した電子回路で構成され、RAM2と、ROM3と、E E P - R OM4と、指紋入力装置7,スイッチ8,電磁ソレノイド9をC PU1と結ぶ入出力（I/O）ポート5と、液晶表示器10を制 御する液晶表示コントローラ（LCDC）6と、図示外の電池等 の電源装置から構成されている。

RAM2には、図4に示すように、指紋入力装置7から入力さ れた指紋のスライス画像が格納される部分画像バッファメモリ 2 0と、入力された指紋の特徴量を格納する入力特徴量メモリ2 1と、関節部分を判定するための演算結果を格納する関節判定保 持メモリ2 2と、各種のデータを一時的に記憶するワークエリア 2 3とが設けられている。また、ROM 3には、指紋照合プログ ラムのほか、各種プログラムが格納され、当該プログラムをC P u1が実行することにより、電子錠1O 0の制御が行われるよう になっている。

また、図5に示すように、EEP-ROM4には、登録された 指紋の特徴量を格納する登録特徴量メモリ4 0が設けられてい る。EEP - ROM4は、不揮発性メモリであるので、電源の供 給が絶たれても記憶内容を保持することができる。尚、E E P WO 02/09034

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ROM4は、通常のEEP - ROM以外に、フラッシュメモリ等 の不揮発性のメモリを用いてもよい。

また、電子錠10 0に内蔵された指紋照合装置は、詳細には、 図3に示すように、指紋入力装置7と、画像処理部102と、指 紋特徴抽出部110と、照合処理部114と、判定部115と、 判定結果出力部116と、R A M 2内に設けられた部分画像バッ ファメモリ2 0と、入力特徴量メモリ21と、関節判定保持メモ リ2 2と、EEP-ROM4の登録特徴量メモリ40とから、構 成されている。

指紋入力装置7は、センサ7 aとA/Dコンバータ（図示せず） で構成され、センサ7 a上を移動する指の温度変化を、入力部分 画像の形で出力し、RAM 2内の部分画像バッファメモリ2 0に 格納する。本実施の形態では、入力部分画像は横2 8 0ピクセル X縦8ピクセルのライン形状で構成され、一秒間に2 0 0回以上 出力される。入力部分画像の一例を図6に示す。

画像処理部：L 0 2は、入力部分画像を特徴量抽出できる状態に 前処理を行うものであり、開始判定部10 3、移動量検出部10 4、重ね合せ処理部：1 0 5、再構成処理部：1 0 6、関節判定前処 理部10 7、関節判定保持メモリ2 2、及び画像縮小処理部10 9で構成されている。

開始判定部：1 0 3は、指紋入力装置7から得られる時間的に連 続な二枚の入力部分画像から中心部（本実施の形態では横6 4ピ クセルX縦4ピクセル）を取り出し、同一箇所の画素値の差を絶 対値で合計する。この値が関値を超えた回数が一定以上に達した 場合、指紋入力装置7上で指が移動していると判断し、関節判定 保持メモリ2 2、入力特徴量メモリ21への記録を開始する。ま

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PCT/JP01/06029 た、同様に闘値を下回る回数が一定以上に達した場合、入力装置 上から指が離されたと判断し、各メモリへの記録を停止する。そ の後、照合処理部114を利用して照合を行う。

移動量検出部10 4は、指紋入力装置7から得られる時間的に 連続な二枚の入力部分画像を利用して、片方の入力部分画像の中 心部（本実施の形態では横6 4ピクセルX縦8ピクセル）を取り 出す。次に、想定される移動量の分だけずらした場所をもう一方 の入力部分画像から同ーサイズで取り出す。これらの取り出した 部分画像中で、同一箇所の画素値の差を絶対値で合計し、これを 画像の差とする。これを想定される移動量について繰り返し行い、 画像の差が最も小さくなる移動量をセンサ7 a上で移動する指 の移動量の検出結果として出力する。

重ね合せ処理部10 5は、指紋入力装置7から得られる入力部 分画像を、移動量検出部104から得られる移動量だけずらした 位置のバッファメモリに対して、メモリ中の値と入力画像の値を 加算して同一箇所に格納することで、画像を重ね合わせる。この 時に、重ね合わせた回数もバッファメモリに記録する。

再構成処理部10 6は、移動量検出部10 4から得られた移動 量を元に、指紋入力装置7から得られる画像を再構成し、部分画 像（本実施の形態では横2 8 0ピクセルX縦1ピクセル）を単位 として出力する。図7に再構成処理部10 6で画像全体を得た場 合の例を示す。図8に再構成処理部10 6から出力される連続し た部分画像を9つ並べた例を示す。

また、関節判定前処理部：1 0 7は、センサ7 a上を移動する指 の関節部分を判定するために必要な演算の一部を行い、演算結果 を出力して関節判定保持メモリ2 2に保持する。まず、入力され

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PCT/JP01/06029 た画像にsobel変換を行って指紋の特徴を強調する。次に、gauss 変換を行ってノイズ状の画素を減らす。次に、1ライン（本実施 例では横2 5 6ピクセルX縦1ピクセル）を取り出し、画素値が 闘値を超えている画素数を計測し、そのラインの処理結果とする。 この数値は、センサ7 a上で指が接触している面積にほぼ比例し ている。この数値が小さくなっている部分を関節として判定し、 有効な情報を持って・いる部分のみを照合の際に利用するための データとして利用する。判定部115は、関節判定保持メモリ2 2に格納された値を用いて、指がセンサ7 aから離された後で関 節部分の位置を判定し、照合の終点を決定する。

画像縮小処理部10 9は、再構成処理部10 6から出力される 画像を横方向1/2に、縦方向1/3に縮小する。横方向の縮小 により、後述するLPC分析を用いた特徴抽出において必要とな る次数の削減が可能となる。また、縦方向の縮小により、照合結 果を損なうことなく入力特徴量メモリ21の容量の削減が可能 となる。

指紋特徴抽出部1.10は、入力された縮小後の1ライン（本実 施の形熊では横12 8ピクセルX縦1ピクセル）に対して特徴抽 出を行い、特徴データを出力する。本実施の形態では、ラインの 画素値を信号変化としてLPC分析を行う。

入力特徴量メモリ21は、指紋特徴抽出部110から出力され た特徴データを連続してメモリに記録する。また、指紋の照合処 理を行う場合は、照合処理部：L14からの要求に従って特徴デー タ を 出力する。 EEP - ROM4の登録特徴量メモリ4 0は、指 紋の登録を指示された場合、入力特徴量メモリ21の内容を記憶 して保持する。また、指紋の照合処理を行う場合は、照合処理部

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114からの要求に従って特徴データを出力する。

照合処理部114は、入力特徴量メモリ21とEEP - ROM 4の登録特徴量メモリ4 0に格納された特徴データの間でDP 照合を行い、最小となる距離を特徴間の距離として代表させ、類 似度として出力する。判定部115は、照合¹処理部114から出 力された類似度をあらかじめ設定した闘値と比較して判定を行 い、その結果を判定結果出力部116に出力する。判定結果出力 部116は、判定部115から出力される判定結果を入力し、装 置外部に出力する。

次に、本実施形態の電子錠10 0の動作について、図9乃至図 13のフローチャートに基づいて説明する。フローチャートの各 ステップについては、以下、Sと略す。本実施形態の電子錠10 0は、指紋登録スイッチ8 aを押してから指紋入力装置7に指を 置いて、指を滑らすように指の長手方向に動かすことにより指紋 が登録され、プランジャ9 aが出てロックされる。指紋登録スイ ッチ8 aを押さずに指紋入力装置7に指を置いて、指を滑らすよ うに指の長手方向に動かすと、指紋照合がなされ、登録されてい る指紋と同一であればプランジャ9 aが引っ込み、電子錠10 0 が解錠される。また、指紋消去スイッチ8 bを押してから指紋入 力装置7に指を置いて、指を滑らすように指の長手方向に動かす ことにより指紋を入力すると、液晶表示器10で確認表示の後、 再度指紋消去スイッチ8 bを押すことにより、登録されている同 一指紋を消去するQ 図9は電子錠10 0の主制御の処理の全体を示したフローチ ャートである。まず、電源を投入すると、リセットされ、RAM

2内のメモリ等が初期化される（S4 0）。スイッチ8のいずれ

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PCT/JP01/06029 かが押されていればこれを検出し（S4 1）、指紋登録スイッチ 8 aが押されていれば（S4 2 : YES）、指紋登録処理を行う （S43）。指紋登録スイッチ8aでなく （S42:NO）、指紋 消去スイッチ8 bが押されていれば（S 4 4 : Y E S ）、指紋消 去処理を行う（S45）。指紋登録処理、指紋消去処理の詳細に ついては後述する。スイッチの入力がない場合は（S 4 4 : NO）、 指紋の入力を検出する（S4 6）。指紋入力検出処理の詳細は後 述する。指紋の入力がなければ（S 4 7 : NO）、S 41に戻っ てスイッチの入力検出を行う。指紋が入力され（S4 7:YES）、 入力された指紋が登録されている指紋と一致すると判定された 場合には（S4 8 : Y E S ）.プランジャ9 aを引いて解錠する （S 4 9 ）_o 図10は、図9のS4 3で行う指紋登録処理の詳細を示したフ ローチャートである。指紋入力装置7に指を置いて、指を滑らす ように指の長手方向に動かすと、センサ7 aから図6に示すよう な部分画像が入力される（S 5 0 ）。センサ7 aは一定時間刻み （本実施形態の場合、1秒間に2 0 0回以上）で入力を検出する ので、指を動かす速さによって、1または複数の部分画像が入力 されることとなる。入力された部分画像は、RAM2の部分画像 バッファメモリ2 0に格納される（S5 1）。

ίつの部分画像しか入力が検出されず、部分画像バッファメモ リ2 0に1つの部分画像しか格納されていない場合には、エラー となり、処理を終了してメインルーチンに戻る（S 5 2 : N 0 ）O 複数の部分画像が部分画像バッファメモリ.2 0に格納されてい る場合は（S 5 2 : YES）、移動量検出部104において移動 量を検出し、検出された移動量に基づいて、再構成処理部10 6

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PCT/JPO1/06029 において部分画像の重なっている部分を補正して再構成を行う （S5 3）。再構成は、先に入力された部分画像（旧フレーム） から後から入力された部分画像（現フレーム）と重なっていない 移動量分を追い出してRAM2のワークエリア2 3に格納し、次 いで、旧フレームと現フレームの重なっている部分を重ね合わせ 処理部で画像を重ね合わせてRAM2のワークエリア2 3に格 納し、さらに、現フレームの旧フレームと重なっていない部分を RAM2のワークエリア2 3に格納して行う。そして、再構成さ れた部分画像について指紋特徴抽出部：L10において特徴抽出 を行い（S 5 4 ）、入力特徴量メモリ21に格納し、さらにそれ をEEP-ROM4の登録特徴量メモリ4 0に格納する（S5 5 ）₀特徴抽出処理の詳細については後述する。

図11は、図9のS 4 5で行う指紋消去処理の詳細を示したフ ローチャートである。指紋入力装置7に指を置いて、指を滑らす ように指の長手方向に動かすと、センサから図6に示すような部 分画像が入力される（3 6 0）。センサは一定時間刻み（本実施 形態の場合、1秒間に2 0 0回以上）で入力を検出するので、指 を動かす速さによって、1または複数の部分画像が入力されるこ ととなる。入力された部分画像は、部分画像バッファメモリ2 0 に格納される（S6 1）。

1の部分画像しか入力が検出されず、部分画像バッファメモリ 2 0に1つの部分画像しか格納されていない場合には、エラーと なり、処理を終了してメインルーチンに戻る（S6 2 : n Ο ）_o複数の部分画像が部分画像バッファメモリ2 0に格納されてい る場合は（S6 2 : YES）、移動量検出部10 4において移動 量を検出し、検出された移動量に基づいて、再構成処理部10 6

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PCT/JP01/06029 において部分画像の重なっている部分を補正して再構成を行う （S 6 3 ）。

再構成は、先に入力された部分画像（旧フレーム）から後から 入力された部分画像（現フレーム）と重なっていない移動量分を 追い出してRAM2のワークエリア2 3に格納し、次いで、旧フ レームと現フレームの重なっている部分を重ね合わせ処理部で 画像を重ね合わせてRAM2のワークエリア2 3に格納し、さら に、現フレームの旧フレームと重なっていない部分をRAM2の ワークエリア23に格納して行う。 ’ そして、再構成された部分画像について指紋特徴抽出部110 において特徴抽出を行い（S 6 4 ）、入力特徴量メモリ21に格 納する（S6 5）。特徴抽出処理の詳細については後述する。入 力特徴量メモリ21に格納された特徴量が所定長以上（例えば5 00ライン分）あるかどうかを判断し（S6 6）、所定長に達し ていない場合には、比較照合が困難なためエラーとなり、処理を 終了してメインルーチンに戻る（S 6 6 : N Ο ）₀所定長以上あ る場合には（S6 6 : YES）、照合処理部114において入力 特徴量メモリ21に格納された特徴量と、EEP-ROM4の登 録特徴量メモリ4 0に格納された特徴量の間でDP比較（動的計 画法）を行う（S 6 7 ）。

D P比較（動的計画法）はD Pマッチング、ラバーマッチング ともいわれ、若干変動したデータ列であってもスムースにマッチ ングができる特徴をもつことから、広く用いられている。このD P比較は基準データとテストデータとの2つの系列をx-y平面上 に描き、実際のデータの距離差を加味した上で最も累積距離の短 くなるような時間の進め方を選ぶアルゴリズムである。本実施形

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PCT/JPO 1/06029 態では、S 6 4の特徴抽出処理（詳細は後述）で得られたLPC ケプストラム（LPCケプストラムについては、後述する。）を 指紋ラインごとのスペクトルデータと見なし、入力指紋画像から 得られたLPCケプストラムを指紋画像の縦方向に並べたもの をテストデータとし、EEP - ROM4の登録特徴量メモリ4 0 に格納されたL PCケプストラムを指紋画像の縦方向に並べた ものを基準データとして相互のマッチング度合いを得ている。基 準データとテストデータではそれぞれ入力速度変化や変化具合 が異なるが、DP比較によりそれらを加味しつつ最終的に基準デ ータとテストデータが最も近くなるような縦方向の対応づけを 検索し、最も近くなる縦方向対応のもとでのマッチング度合いを 距離値として出力する。距離値が小さくなれば双方のL P Cケプ ストラム間の差異が小さいことを、距離値が大きくなれば双方の LPCケプストラム間の差異が大きいことを示す。

次いで、判定部115において、D P比較で得られた距離値を あらかじめ設定してある闘値と比較し、距離値が闘値より小さい 場合には一致と判定し、距離値が闘値より大きい場合には不一致 と判定する（S6 8）。一致しなかった場合には、登録指紋をE EP - ROM4の登録特徴量メモリ4 0から消去せず、処理を終 了してメインルーチンに戻る（S6 9 : NO）。一致した場合に は、一致した登録指紋の特徴量を、EEP-ROM4の登録特徴 量メモリ40から消去する（S70）。

図12は、図9のS4 6で行う指紋入力検出処理の詳細を示し たフローチャートである。指紋入力装置7に指を置いて、指を滑 らすように指の長手方向に動かすと、センサから図6に示すよう な部分画像が、入力される（S 8 0 ）_oセンサは一定時間刻み（本

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PCT/JPO 1/06029 実施形態の場合、1秒間に2 0 0回以上）で入力を検出するので、 指を動かす速さによって、1または複数の部分画像が入力される こととなる。入力された部分画像は、部分画像バッファメモリ2 0に格納される（S 81）_o1の部分画像しか入力が検出されず、 部分画像バッファメモリ2 0に1つの部分画像しか格納されて いない場合には、エラーとなり、処理を終了してメインルーチン に戻る（S8 2 : NO）。複数の部分画像が部分画像バッファメ モリ2 0に格納されている場合は（S8 2 : YES）、移動量検 出部10 4において移動量を検出し、検出された移動量に基づい て、再構成処理部10 6において部分画像の重なっている部分を 補正して再構成を行う（S8 3）。再構成は、先に入力された部 分画像（旧フレーム）から後から入力された部分画像（現フレー ム） と重なっていない移動量分を追い出してRAM2のワークエ リア2 3に格納し、次いで、旧フレームと現フレームの重なって いる部分を重ね合わせ処理部で画像を重ね合わせてRAM2の ワークエリア2 3に格納し、さらに、現フレームの旧フレームと 重なっていない部分をRAM2のワークエリア2 3に格納して 行う。 _f そして、再構成された部分画像について指紋特徴抽出部110 において特徴抽出を行い（S84）、RAM2の入力特徴量メモ リ21に格納する（S 8 5 ）_o特徴抽出処理の詳細については後 述する。入力特徴量メモリ21に格納された特徴量が所定長以上 （例えば5 0 0ライン分）あるかどうかを判断し（S 8 6 ）、所 定長に達していない場合には、比較照合が困難なため、エラーと なり、処理を終了してメインルーチンに戻る（S8 6 : NO）。 所定長以上ある場合には（S86 : YES）、照合処理部114

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PCT/JP01/06029 において入力特徴量メモリ21に格納された特徴量と、EEP ROM4の登録特徴量メモリ4 0に格納された特徴量の間でD P比較（動的計画法）を行う（S 8 7 ）。そして、判定部115 において、DP比較で得られた距離値をあらかじめ設定してある 関値と比較し、距離値が闘値より小さい場合には一致と判定し、 距離値が閥値より大きい場合には不一致と判定し（388）、処 理を終了してメインルーチンに戻る。

図：13は、図10のS54、図11のS64、図12のS84 で行われる特徴抽出処理の詳細を示したフローチャートである。 本実施形態では、指紋から特徴点（マニューシャ）を抽出するの ではなく、隆線の情報そのものを利用して解析し、特徴量とする 処理を行っている。すなわち、指紋画像を横方向に切り出して、 横方向に指紋の位置を、縦方向に指紋の凹凸（濃淡）を取ると、 指紋の切り出し1ラインを波形信号と見ることができる。そして、 この波形信号に対して音声データ処理で一般的に行われるよう な解析を行うことにより、パワースペクトルを得ることができる。

具体的には、再構成された入力部分画像の各ラインを1フレー ム と して、フレームごとに抽出処理を行う。まず、前処理として、 ハミング窓掛けを行い（S 9 0 ）、フレーム切り出しによる端部 の影響を緩和する。次いで、ハミング窓掛けによる補正処理がな されたフレームデータを受取り、その自己相関関数を求める（S 91）_oさらに、得られた自己相関関数に基づいて、線形予測法 （L P C : Linear Predictive Cording）による L PC係数を演算 して求める（S 9 2 ）₀線形予測法は、携帯電話等で音声の圧縮 に使用されている周知の技術であり、これを使用すると母音等の 音声を全曲方の伝達関数で推定することができ、そのスペクトル

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PCT/JPO 1/06029 からピーク周波数等が推定できるものである。

そして、S 9 2で得られたLPC係数を線形結合演算してLP Cケプストラムを求める（S9 3）。本実施形態では、このよう にして特徴量抽出過程で得られたL P Cケプストラムが特徴量 としてRAM2の入力特徴量メモリ21に保存される（S 5 5 , S 6 5 , S 8 5 ）。

尚、本実施形態では特徴量抽出に使用する周波数解析演算処理 として線形予測法（L P C ）を用い、L P Cケプストラムが特徴 量として抽出されるが、特徴量抽出に使用する周波数解析演算処 理はこれに限られるものではない。例えば、周知の高速フーリエ 変換（FFT : Fast Fourier Transform）を用いてもよい。高速 フーリエ変換は、離散フーリエ変換というディジタル化された信 号の周波数成分（スペクトル）を計算する演算処理を高速に行う アルゴリズムの一つである。具体的には、S 9 2で得られたL P c係数に重みづけしたものを高速フーリエ変換してパワースペ クトルを求めてこれを特徴量として用いる。

また、特徴量抽出に使用する周波数解析演算処理として、周知 の群遅延スペクトル.（GDS : Group Delay Spectrum）を用い てもよい。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。 こ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、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 とにより群遅延スペクトル（GDS）を求め、これを特徴量とし て用いる。

以上説明したように、本実施形態の指紋照合装置では、指紋か

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PCT/JPO 1/06029 ら特徴点（マニューシャ）を抽出するのではなく、隆線の情報そ のものを波形信号と見て周波数解析演算処理して特徴量を抽出 している。このため、特徴量抽出にかかる処理時間が指紋の状態 にかかわらず一定化され、さらに、指紋の全体画像を保持するこ となく部分画像から特徴量を抽出することができる。従って、指 紋の全体画像から特徴データを抽出していた従来の指紋照合方 法に比べて、容量の少ないメモリで照合を行うことができ、指紋 照合装置の軽量化、処理の高速化を図ることができる。また、指 紋の全体画像を保持する必要がないため、電子的複製によるセキ ュリティ上の問題も回避できる。尚、部分画像から特徴量を抽出 するために、入力画像の重複による抽出処理の重複が起こる恐れ があるが、画像の再構成処理を行い、これを防止している。また、 部分画像からの特徴量抽出であるため、指紋入力毎に登録特徴量 とばらつきが出る可能性があるが、D P比較（D Pマッチング） を用いてこれを吸収して照合している。

尚、本発明は、各種の変形が可能なことは言うまでもない、例 えば、上記の実施の形態では、電子錠に本発明を適用した場合に ついて説明したが、本発明は、電子錠に限られず、指紋の照合を 行う各種の装置に適用できることは言うまでもない。なお、上記 実施の形態では、指紋照合プログラムは、R Ο M 3に記憶されて いるが、R〇Mに記憶されているものに限られず、フロッピーデ ィスクやCD - ROM等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒 体に記憶されているものでもよく、さらには、インターネット等 のネットワークを通じて、流通されるものでもよい。

産業上の利用可能性

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PCT/JP01/06029 以上のように、本発明の指紋照合装置、指紋照合方法及び指紋 照合プログラムは、指紋照合を行う各種の機器に用いるのに適し ている。特に、指紋照合により解錠される電子錠や指紋照合によ り起動する電子装置や指紋照合を行う携帯電話等の情報端末に 用いるのに適している。